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2018中国的对外贸易与经济增长

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发表于 2018-7-16 11:18:30 | 显示全部楼层 |阅读模式
  [摘 要] 本文通过单位根检验、协整检验和向量误差修正(VECM)模型等方法,利用1991年到2006年的年度统计数据,对我国的进口、出口、FDI和经济增长之间的关系进行了实证分析。结果表明:我国的外贸与外资与经济增长之间存在长期的均衡关系;出口与我国经济增长之间存在着双向的正向影响关系,GDP与FDI之间存在一个单向因果关系。出口对经济增长的作用十分明显,远大于进口和FDI对经济增长的促进作用;外贸(进口和出口)与FDI相互之间没有显著影响,误差项仅仅对进口存在显著影响而对出口和FDI都没有显著影响。
  [关键词] 对外贸易 经济增长 协整 向量误差修正模型
  
  一、文献回顾
  经济增长与对外贸易存在着紧密联系,国内外学者就对外贸易对经济增长的作用进行了大量的理论和实证研究。20世纪80年代以来,随着计量经济学理论与实践的发展,外贸对经济增长影响的实证研究也开始逐步发展起来。更多学者对外贸与经济增长的研究从理论研究转向了实证分析。由于各学者采用的研究方法、研究样本和数据等方面的差异,得出的结论也不尽相同。
  HelpmanKrugman(1985)认为出口对经济增长有单项直接的因果带动,Chartey(1993)认为经济增长对出口有单项直接的因果带动关系,HelpmanKrugman(1995)则认为二者互为因果关系,此外,还有学者认为出口与经济增长之间不存在因果关系,对外贸易并没有促进经济增长,如Pack(1992),Helleininer(1996)和Bleaney(1997)。
  我国国内对该领域的研究起步较晚,尤其是在地区层面研究对外贸易对经济增长的影响这一领域的研究文献相对比较缺乏,这就使得建立数学模型,采用计量分析的方法测定外贸与外资对经济增长影响的研究具有重要意义。
  在国内的研究者中,佟家栋(1995)开创了对外贸易对经济增长的影响研究的先河,他利用1953年~1990年中国进口额和国民收入数据,采用简单线形回归方法对进口和国民收入之间的相关关系进行了检验,发现进口增长对我国经济增长期到了积极的推动作用。林毅夫、李永军(2001)利用宏观经济模型证明了出口增长对经济增长具有较大的推动作用,但进口对经济增长则具有负作用。孙敬水(2007)从弥补供给缺口、缓和贸易摩擦、诱导国内需求与激发技术创新等四个方面阐述了进口贸易对经济增长的作用;并利用1991年~2006年的统计数据,对进口贸易与经济增长的内在联系进行研究,结果表明二者之间存在着长期稳定的动态均衡关系,进口贸易对我国经济增长具有很强的促进作用。杜江(2007)运用基于误差修正模型(ECM)的因果关系检验对中国的进口和经济增长之间的关系进行分析,结果显示进口与经济增长之间存在长期均衡关系,进口对经济增长具有促进作用,进口与经济增长具有双向因果关系。唐志(2007)采用四个变量系统的VAR模型和VECM模型,对我国对外贸易、产出和投资的关系进行了实证研究,结果表明对外贸易对经济增长不管是长期还是短期都存在正的影响。
  此外也有不少学者分析了外国直接投资(FDI)对经济发展的影响,并得出了不同的结论,本文采用多变量来进行分析,建立向量误差修正模型,纳入出口、进口、外国直接投资和GDP四个变量,对我国1991年~2006年期间外贸外资对经济增长的影响进行研究。
  二、变量选取与数据来源
  本文选取1991年~2006年间我国的出口(EX)、进口(IM)、吸收外商直接投资(FDI)及产出(GDP)的年度数据为样本进行分析。数据来源于相关各个年度的《中国统计年鉴》。为消除统计数据中价格因素的影响,本文将GDP调整到1978年不变价格,并利用GDP平减指数对出口额、进口额和FDI数据进行了平减。为了消除数据中可能存在的异方差,对各变量数据取自然对数,并用LEX、LIM、LFDI、LGDP分别表示。
  通过做出各变量对数时间序列的时序图可以发现,我国GDP、出口、进口和FDI的对数时间序列在1991年~2006年期间,随着时间的变化,均呈现出上升趋势,但都显示出不平稳性。下面的单位根检验将对其加以证实。
  三、实证分析
  1.平稳性检验。根据协整理论,只有具有相同单整阶数的两个变量才有可能存在长期均衡关系。因此,在对二者之间进行协整分析时,首先用Phillips-Perron单位根检验方法来检验时间序列的单整阶数。
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  从表1可知,原序列是非平稳的,这表明不能对变量用简单的回归方法进行分析。表2为对原序列的一阶差分进行的ADF单位根检验,在经过一阶差分之后发现各个序列都是平稳的。可见,四个变量LGDP、LEX、LIM、LFDI经过一阶差分平稳,故均为一阶单整序列。根据赤池信息准则(AIC)和施瓦茨准则(SC)的结果,可以确定VAR模型的最优滞后阶数为一阶。
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