外贸进出口对中国经济增长关系的变因分析

                                   NO·大秦学术·第一期

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由于本章仅仅分析进出口与经济增长的相关性，可以假定其他因素对经济增长的影响不变或影响是平稳的，由此可用一元线性回归模型来讨论。用GDP表示国内生产总值，IM表示进口额，EX表示出口额，NX表示净出口。

建立一元线性回归模型：

Y=a+bX(Y表示GDP，X分别表示IM或EX，NX)。样本区间选取1985一2015年，所用数据见表1：

（注：相关拓展知识见附录）

使用eviews软件，对GDP与出口、进口和净出口分别进行回归分析，得到结果为：

       现在将上述回归方程进行具体定量说明：

GDP =5921.4421+ 3.8235EX

T     （0.6252）   （26.0573）

R2=0.9604

GDP=3970.1456+4.4639IM

T   （0.4597）     （28.7823）

R2=0.9673

GDP =45068.8642+21.9604NX

T     （2.0471）      （9.3503）

R2=0.7574

以上计算结果表明:

1985—2015年间中国出口额、进口额与国内生产总值之间具有较密切的关系；这些年来,出口额每增加1亿元,导致国内生产总值平均增加3.8235亿元；进口额每增加1亿元,导致国内生产总值平均增加4.4639亿元；而净出口每增加1亿元,导致国内生产总值平均增加21.9604亿元。（此处表明经济意义检验通过）

由于方程的可决系数分别为0.9604、0.9673、0.7574，说明GDP与进口、出口的方程拟合效果很好，与进出口方程拟合效果一般。

对线性回归方程系数的显著性进行检验，由于各个方程系数的T统计量均大于经验值2，所以说各个变量是显著的，然后对整体方程的显著性进行检验，由于三个变量F统计量的伴随概率分别为0，所以认为模型整体是显著的,即GDP与出口、进口和净出口存在线性正相关。（统计意义检验以及F检验等）

通过以上的实证检验,可以得出以下几条结论:

1、1985—2015年间中国出口额、进口额与国内生产总值之间具有较密切的关系；这些年来,出口额每增加1亿元,导致国内生产总值平均增加3.8235亿元；进口额每增加1亿元,导致国内生产总值平均增加4.4639亿元；而净出口每增加1亿元,导致国内生产总值平均增加21.9604亿元；

2、在一个开放的经济中,对外贸易对经济增长的促进作用主要表现在出口额和进口额即贸易总额,而不是净出口额。

从回归分析可以看出,虽然净出口也对经济增长有正的相关性效应,但是净出口与经济增长的可决系数为0.7574,也就是说净出口对经济增长的贡献并不明显，说明净出口只能解释经济增长的75.74%，相反出口和进口与经济增长的相关性很强(相关指数均大于0.96),也就是说对外贸易对经济增长的影响因素应该是进出口总额；

3、虽然经过对比发现，出口对经济增长的促进作用小于进口对经济增长的作用，但是在增加GDP的举措中,一国应该实行进口、出口并重的积极贸易政策。

参考文献：

1、李军:《中国对外贸易与经济增长关系的实证研究》,《统计与信息论坛》2001年第9期。

2、姚丽芳:《对外贸易对中国经济增长的贡献分析》,《统计研究》2001年第9期。

3、李莉:《外贸出口对中国经济增长的作用研究》,(财金贸易》2000年第7期。

         4、尹晓波、许丽忆:《外贸进出口对中国经济增长关系的变因分析》，《21世纪数量经济学》，2002年第三卷。

     附录:

      大秦学术君原创：取对数问题：为避免伪回归，消除异方差，在不改变时间序列的性质及相关性的前提下，为获得平稳数据，对各时间序列取自然对数。对数据进行平稳性检验是研究中不可或缺的步骤，因为时间序列分析法只适用于平稳的数据。

什么情况下需要对数据取对数：关于对数的问题，只能说如下：若是自己选取的变量数据，里面有部分小于0，或者负数，可以重新考量下，看是否数据或者其他问题，此时肯定是没法取对数，针对CD等生产函数等类型的数据分析，由于建模需要，自己前期所以一般需要取对数，然后除去平时作业类的需要，什么半对数+双对数，这些实际需要，取不取对数，这些就不说了。由于本文净出口数据有负数，所以作者在此不取对数。

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