2018江苏省进出口贸易与经济增长的实证研究

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　　江苏省进出口贸易与经济增长的实证研究
　摘要：自从亚当斯密最早提出了对外贸易是经济增长的发动机这一观点思想后，许多经济学家在研究经济增长时都引入了对外贸易这一因素，对外贸易已经成为影响经济增长不可忽视的因素。本文利用江苏省1990一2008年的统计数据,运用回归分析、平稳性分析、协整检验、格兰杰因果关系检验等方法对江苏对外贸易、投资、消费、物价和经济增长的关系进行了实证分析。结果发现经济增长与出口、进口、消费、投资、物价论文联盟之间存在着长期稳定的关系,投资、消费、进出口、物价都是经济增长的原因。本文着重分析的是江苏省对外贸易与经济增长的关系，略微分析了消费、投资、物价与经济增长的关系。
　　关键词：进出口；经济增长；计量分析
　　0引言
　　进出口贸易，也可称为对外贸易，大力发展对外贸易，可以节约社会劳动，取得较好的经济效益。2008年江苏省进出口总额从1985年的19.87亿美元（按当年汇价为58.35亿元）增加到2008年的3922.68亿美元（按当年汇价为27243.01亿元）,占全国的比重从1985年的2.85%增加2008年的15.3%。因此,江苏省对外贸易的快速发展对推动经济增长起到了十分重要的作用。江苏的对外贸易堪称中国外贸奇迹的典型代表，因而对江苏省对外贸易与经济增长关系进行的实证研究具有很强的现实意义。  作文 http:///zuowen/
　　本文在前人的模型中加入进口、消费、投资等解释变量,对江苏省进出口贸易与经济增长关系进行了协整分析,力求突破以往研究的局限性,使得实证分析结果更具有说服力。本文将主要分析江苏出口或进口是否是推动经济增长的原因，江苏经济增长是否是推动出口或进口的原因，江苏消费与投资是否和经济增长存在因果关系，江苏经济增长是否与物价存在因果关系，江苏经济增长与出口、进口、消费、投资、物价是否存在长期稳定的关系、进出口与物价之间的关系等等。
　　1实证研究
　　1.1选取变量和建立指标体系
　　本文根据江苏省统计年鉴1990-2008年的统计数据以及笔者进行一些简单计算得出来的数据,利用eviews5.0软件进行回归分析以及ADF检验、协整检验和格兰杰因果关系检验。用国内生产总值GDP表示经济增长水平, C表示居民总消费水平, I表示全社会投资额, X表示出口额, M表示进口额,P表示零售商品价格指数。为消除物价变动对进口和出口数据的影响, 用1990年的价格作为不变价格对进出口数据作了调整，为消除时间序列中的异方差现象,将变量进行对数转化,这种转化不改变原序列的协整关系。变量的对数形式表示为In（GDP/P）、In（I/P）、In（X/P）、In（M/P）、In（C/P）和InP。
　　表1江苏省经济增长影响因素  论文网 http://
　　
　　1.2回归分析
　　首先对数据进行简单的回归分析，见表2。
　　表2经济增长各影响因素的回归结果
　　
　　从表1中可以得到:
　　In（GDP/P）=0.482302+0.739506In（I/P）+1.101152In（X/P）-0.183067In（M/P）+0.425044In（C/P）-0.023680In P
　　 （1.070505）（3.748107）（-6.977535）
　　（7.713803）（15.31617）（-0.264139）
　　R2=0.999780 R2*=0.999696 F=11830.78
　　尽管可决系数R2很高、调整后的可绝系数R2*很大，F统计量也很大, 但在显著性水平下,常数项和InP的回归系数不显著,因此建立的模型可能存在问题,或者使用的分析方法可能存在问题,故要进行平稳性分析，判断该模型是非平稳序列。
　　1.3平稳性分析
　　由于直接对非平稳的时间序列进行回归分析,可能会造成伪回归等问题,因此需要判断序列的平稳性。
　　
　　图1 各变量趋势图
　　从图1可以看出，In（GDP/P）、In（I/P）、In（X/P）、In（M/P）、In（C/P）和InP这六个变量整体上均呈现上升的趋势, 且变动的方向和步调较为一致, 这说明它们之间存在着较强的相关关系，可能具有非平稳性。
　　1.4ADF检验
　　ADF检验法为：原假设H0:=1（序列为非平稳序列）；备择假设H1:1（序列为平稳序列）   
　　若ADF值临界值, 则不能拒绝原假设H0,得出序列为非平稳序列;
　　 若ADF值临界值, 则拒绝原假设H0,得出序列为平稳序列[1]。
　　为了操作方便，我们分别用Z1、Z2、Z3、Z4、Z5、Z6表示In（GDP/P）、In（I/P）、In（X/P）、In（M/P）、In（C/P） 和In P。
　　运用ADF检验法对上述六个变量序列进行单整性分析，结果如表3所示。
　　表3各变量ADF检验结果
　　
　　注：△表示变量的一阶差分, △2表示变量的二阶差分；（1%）表示显著性水平下1%的临界值,（5%）表示显著性水平下5%的临界值,（10%）表示显著性水平下10%的临界值。
　　由上表可以看出，变量In（GDP/P）、In（I/P）、In（X/P）、In（M/P）、In（C/P）和InP是非平稳的，其一阶差分也是非平稳的，但是其二阶差分序列都是平稳的, 所以这些变量都是二阶单整序列, 由此可进一步检验变量之间的协整关系。
　　1.5协整检验
　　协整检验的基本思想是:如果两个（或两个以上）同阶的时间序列向量分别是非平稳的, 而它们的某种线性组合却是平稳的, 则这两个（或两个以上）序列向量之间存在协整关系（长期稳定关系）。检验变量之间是否存在协整关系的一般方法是JJ（Johansen-Juselius）方法，该方法是对整个系统进行最大似然估计, 用特征根最大值统计量与迹统计量来判断是否存在协整关系[2]。  作文 http:///zuowen/
　　表4变量协整分析结果
　　
　　从表4中看出，变量In（GDP/P）、In（I/P）、In（X/P）、In（M/P）、In（C/P）和InP存在唯一的协整关系；In（X/P）、In（M/P）和InP也存在唯一的协整关系。
　　1.6格兰杰因果关系检验
　　对上述变量进行格兰杰因果关系检验，如表5所示。  作文 http:///zuowen/