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摘 要：根据协整检验分析，我国出口对国民经济增长具有推动作用，进口对国民经济增长具有一定的抑制作用，但进口对国民经济增长的抑制作用要比出口的促进作用小得多；从短期动态关系来看，出口和进口都对国民经济的增长具有促进作用，但出口对国民经济增长的促进作用比进口小得多，格兰杰因果检验显示我国出口与经济增长的相关关系较弱。 关键词：经济增长，进口，出口，误差修正模型
一.引言
从亚当.斯密提出“剩余产品出路”的学说以来，对外贸易与经济增长的关系一直都是经济学家们研究的重要课题。这方面的主要贡献包括：凯恩斯的对外贸易乘数理论；E.哈根等从出口贸易对技术进步的促进来探讨其推动经济增长的作用；罗默的内生经济增长理论等[1]。
李京文(1996)[2]通过经济增长模型的实证分析，指出出口增长对我国经济增长具有拉动作用。彭福伟(1999)[3]发现净出口与经济增长的相关度较弱。陈家勤(1999)[4]认为出口贸易对经济增长具有巨大的推动作用。杨全发(1999)[5]对巴拉萨(Balassa)[6]建立的模型带入我国数据进行检验，认为出口对于经济增长具有正向促进作用。刘晓鹏(2001)[7]认为出口与经济增长的相关度较弱。Lawrence (2000)[8]在部门的层次上检验了日本1964～1985年和韩国1963～1983年的进口和产业政策与劳动生产率的关系，发现进口是促进劳动生产率增长的一个重要因素。Onnolly(2005)[9]用75个国1965-1990年的专利数据来代表这些国家的模仿与创新，量化了高科技产品进口对进口国(发展中国家)模仿与创新的溢出效应，来自发达国家的外来技术对进口国单位资本GDP增长的贡献大于其国内的创新。Lawrence(1999)[8]在美国对20世纪80年代100多个制造业产业中国际竞争力对其全要素生产率的影响进行了研究，发现进口竞争刺激了全要素生产率的提高。Wang和Xu(2000)[10]考察了工业化国家间通过资本品贸易和外商投资而产生的R8D溢出效应。
以上研究成果在运用计量模型进行实证分析时因忽略了相关重要变量而使得检验和经济解释具有相当大的局限性。跨国(地区)的截面数据的研究方法存在一定的局限性，OLS回归分析方法要求所使用的数据是平稳的，如果用OLS回归分析方法分析非平稳的时间序列关系，则容易出现伪回归现象[11]，另外，已有的研究假设所选的国家具有共同的经济结构和相似的生产技术，这在现实生活中无法满足，对于所研究变量的定义和时期的选取也会影响经验结论等。上述对于单个国家(地区)时间序列研究得出了不一致甚至相互矛盾的结论，其主要原因有以下三点：实证模型中信息集的选取的差异；模型滞后期选择的差异；模型方法及检验统计量选择的差异。例如，进出口对于经济增长的作用往往是经历一定的时滞，若忽略这一因素而进行最小二乘估计就会得出片面甚至错误的结论。基于上述考虑，笔者通过分析进口、出口和经济增长三者的协整关系，并进而建立误差修正模型，深入地探讨了进口和出口对于经济增长的影响。
二.数据和模型分析
本文采用出口总额(EX)、进口总额(IM)来反映对外贸易状况，通过国内生产总值(GDP)反映经济增长。本文依据各年《中国统计年鉴》从1985年至2005年的以当年价格计算的国内生产总值和以1985年为基期的按可比价格计算的国内生产总值指数，折算出1985年为基期的国内实际生产总值。为消除数据中可能存在的异方差性，分别对上述三个变量进行对数变换，其对应序列记为LEX、LIM和LGDP。
图2：实际国内生产总值、出口额和进口额对数差分的变化趋势
贸易,经济增长-[飞诺网FENO.CN]
1.单位根检验
从图1可以判断它们之间具有一定的共同趋势性，为消除共同趋势的影响，本文对变量采取差分处理(见图2)。从图2中可以看出GDP、进口和出口的差分序列呈现出平稳的特征，笔者使用ADF单位根检验，检验的结果如表1所示。
表1：ADF单位根检验的结果
变量
ADF统计量
1%
5%
10%
LGDP
-2.749153*
-4.7315
-3.7611
-3.3228
LEX
-2.499933*
-4.6193
-3.7119
-3.2964
LIM
-1.898012*
-4.6193
-3.7119
-3.2964
DLGDP
-3.821426**
-3.9228
-3.0659
-2.6745
DLEX
-4.517673*
-3.9228
-3.0659
-2.6745
DLIM
-3.208629***
-4.0681
-3.1222
-2.7042
注：1．对GDP、出口和进口对数序列的ADF检验中，包含了位移项（intercept）和趋势顶(trend)，因为从图1中可以看出，这二个序列都包含一定的位移和趋势，如果不考虑位移和趋势就可能产生错误的单位根判断；而对差分序列的ADF检验中，则既不包含移位顶，也不包含趋势顶，因为图2显示这二个序列都不包含位移和趋势。
2.*表示在1%的显著水平下，拒绝原假设；**表示在5%的显著水平下拒绝原假设；***表示在10%的显著水平下拒绝原假设。
GDP、出口和进口的对数序列ADF统计量的绝对值均小于在10%显著水平下临界值的绝对值，不能通过ADF检验，这三个序列都存在单位根，是非平稳序列。而这三个差分序列的ADF统计量绝对值均大于在5%显著水平下临界值的绝对值，不存在单位根，都是平稳序列。GDP、出口和进口的对数序列是一阶平稳序列，因此可以进一步检验三个变量之间是否存在协整性。
2.协整检验和误差修正模型ECM
本文采用使用Johansen极大拟然估计法检验经差分修正后的平稳序列LEX、LIM和LGDP。Johansen方法建立的VAR模型对滞后期的选择比较敏感，所以采用AIC准则来确定最佳滞后期。在滞后期数确定之后，再对协整中是否具有常数项和时间趋势进行验证，然后再对数据进行协整检验[12]。结果见表2。
表2：Johansen协整检验结果
特征值
拟然比
5﹪
1﹪
Hypothesized No. of CE(s)
0.803660
38.32605
29.68
35.65
None **
0.465393
10.65160
15.41
20.04
At most 1
0.000341
0.005795
3.76
6.65
At most 2
注：*表示在1%的显著水平下，拒绝原假设。
由表2可以看出，在5%的显著水平下，经济增长与出口、进口之间存在唯一的协整关系。根据Granger定理，一组具有协整关系的变量一定存在误差修正模型(ECM)。因此，可以使用Engle-Granger两步法来建立误差修正模型。
第一步，先建立长期关系模型，即对水平变量(ordinary variable)进行OLS估计，其方程如下：
LGDP=4.526845 + 0.623032LEX -0.049701LIM (1)
(13.53709) (4.293514) (0.291202)
=0.967508 S.E.= 0.096935
从进出口总额与GDP之间的长期关系来看，GDP对出口的弹性为0.623，而对进口的弹性为0.0497，出口比进口对经济增长具有更强的影响，而且进口项的系数未能通过t检验，即在统计上是不显著的。 |
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发表于 2018-7-12 17:06:06