经济期刊论文发表进出口贸易与经济增长的相关性分析

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摘要：摘要：论文根据关于进出口贸易与经济增长关系的相关研究，具体分析了重庆市进出口贸易的现状及存在的问题。然后，进一步分析进、出口贸易对经济增长的影响机理，实证分析则采用1997-2010年重庆市进出口贸易和经济增长的统计数据，，运用 EVIEWS 软件对进出口

　　摘要：论文根据关于进出口贸易与经济增长关系的相关研究，具体分析了重庆市进出口贸易的现状及存在的问题。然后，进一步分析进、出口贸易对经济增长的影响机理，实证分析则采用1997-2010年重庆市进出口贸易和经济增长的统计数据，，运用 EVIEWS 软件对进出口贸易与经济增长的关系进行协整检验，以及运用北京、上海、天津三市的相关统计数据与重庆市进行比较分析以考察两者之间的长期均衡关系及因果关系。最后，文章提出了重庆市促进对外贸易与经济增长协调发展的对策建议。

　　关键词：进出口贸易、经济增长、比较分析　经济论文发表

　　1、文献综述

　　要研究进出口贸易与经济增长之间的相互关系可以从以下两方面入手：其一，进出口贸易对经济增长的促进作用;其二，经济增长对进出口贸易的影响。由于时间及篇幅的限制，本文从前者出发，主要研究进出口贸易对经济增长的促进作用，对理论的综述也主要针对于这部分的相关内容。

　　1.1从进出口贸易总额与经济增长的角度探讨

　　林毅夫、李永军(2001)通过拆解GDP增长率来研究对外贸易与经济增长之间的关系。通过分析进口与出口在经济运行中对消费、投资等分别发挥的作用，以及各个经济变量之间的相互关系，来测算进出口对经济增长的贡献度。包群、许和连、赖明勇从贸易开放度的角度研究进出口对我国经济增长起到的促进作用。刘晓鹏从增长率的角度研究我国进出口与经济增长之间的因果关系，利用回归分析研究进出口增长率与GDP增长率之间的关系，从而得出,进口增长能够较大的促进对我国经济增长,而出口增长对经济增长的影响却很不显著的结论。

　　1.2从进口贸易增长与经济增长的角度探讨

　　佟家栋把1953-1990年间的进出口贸易与经济增长的数据，划分为几个时期来分别研究它们之间的相关关系，结果证明，虽然中间有波动，但总的说来进口对经济增长有一定的促进作用。然后，他认为进口对经济增长的促进作用是基于良好的产业结构，因此他将我国进口产品分产业进行研究，得出进口对我国轻工业和重工业都有良好的促进作用。方希桦、包群、赖明勇研究基于进口传导机制的技术溢出，得出进口贸易确实能够促进我国技术进步从而达到促进经济增长的目的的结论。梁桂萍等分析进口贸易与经济增长的关系，结果表明进口贸易促进经济增长的途径在于，它能诱发国内需求、缓和贸易摩擦、促进技术创新，弥补供给缺口。

　　1.3从出口贸易与经济增长的角度探讨

　　沈利生、吴振宇通过编制1998年—2001年投入产出表，来研究出口对中国经济增长的贡献度。熊启泉、杨十二系统分析了影响出口额与GDP比率的主要因素，包括国家的大小，GDP的统计范围，汇率波动，服务业占GDP比重的大小。包群、赖明勇基于全要素生产率的角度，研究出口贸易影响经济增长的作用机理。他采用出口内生技术进步的增长模型，对我国1990-1999的出口贸易与经济增长的统计数据进行实证分析，证明了出口的确通过技术扩散等途径促进了经济的增长。同时，他把出口产品分成工业制成品和初级产品两类，分别验证它们对经济增长的促进作用，得出工业制成品的促进作用是初级产品的两倍的结论，最后又分地区验证出口的促进作用是否分地域，结果发现出口对经济的作用是不分地域的。

　　综上所述，国外在关于对外贸易与经济增长的相互关系问题的研究中，主要着重于，我国学者则侧重于利用我国具体数据进行实证研究，但对具体产业的贡献度缺乏深入探讨，因此我们有必要对主导产业对经济增长的影响程度和途径进行深入研究。同时，有关学者进行分析之后，得出的结果并非完全一致，大部分学者支持进出口对经济增长的促进作用，但也有部分学者经过研究得出相反结论。例如，赵凌利用我国1978-1999年的相关统计数据进行研究之后发现，出口仅在短期内能够拉动经济增长，而在长期则不能;Kwan则认为进出口的促进作用在不同的时间段内是不确定的。因此，本文利用重庆市的进出口及经济增长的数据，来验证重庆市的进出口是否能够促进经济增长。

　　2、实证分析

　　2.1进出口贸易与经济增长的相关性分析

　　本文根据1997-2010年重庆市的统计数据，利用协整和误差校正模型对重庆市对外贸易与经济增长之间的关系进行Granger因果关系检验，分析重庆市进口、出口额的增长与经济增长之间的关系;假如存在协整关系，再看各变量之间是否存在因果关系。

　　2.1.1数据与变量

　　本文数据分析所采用的样本，取自1997-2010年的年度数据，这些数据主要来源于《重庆市统计年鉴》。本文以出口总额(PEX)、进口总额(PIM)表示进出口贸易状况;国内生产总值(GDP)表示经济增长状况来。我们先用消费价格指数对GDP、进口和出口数据进行平减，来消除物价变动对GDP和进口、出口总额的影响，变量定义如下所示：

　　PCD=GDP/P，(实际国内生产总值，不变价格1997=100)

　　PEX=EX/P，(实际出口总额，不变价格1997=100)

　　PIM=IM/P，(实际进口总额，不变价格1997=100)

　　因为对数据进行自然对数变换不会改变其原有的协整关系，但能使向趋势线性化，消除时间序列中存在的异方差现象，所以先对实际GDP、实际出口总额和实际进口总额进行自然对数变换，变量定义如下所示：

　　LPGD=㏒(PGD)，(自然对数的实际国内生产总值，不变价格1997=100)

　　LPEX=㏒(PEX)，(自然对数的实际出口总额，不变价格1997=100)

　　LPIM=㏒(PIM)，(自然对数的实际进口总额，不变价格1997=100)

　　2.1.2实证结果

　　①变量的平稳性检验

　　为避免出现伪回归现象，在做协整检验之前，先用 ADF 检验的方法检验时间序列平稳性。

　　时间序列LPGD，LPEX，LPIM 的平稳性检验结果如表1：

　　表2-1时间序列LPGD，LPEX，LPIM的平稳性检验

　　变量 ADF统计量 临界值(5%) 检验形式(c，1，k) 结论

　　LPGD -3.86184 -3.6330 (c，1，1) 不平稳

　　LPEX -1.9626379 -3.6330 (c，1，1) 不平稳

　　LPIM -2.484682 -3.6330 (c，1，1) 不平稳

　　△LPGD -3.309674 -3.0114 (c，0，1) 平稳

　　△LPEX -3.395153 -3.0114 (c，0，1) 平稳

　　△LPIM -4.776045 -3.0114 (c，0，1) 平稳

　　注：1)检验形式中的c表示常数项，t表示趋势项，k表示滞后阶数;2)ADF检验的临界值来自软件EVIEWS;3)k(滞后期)的选择标准是以DW是否通过为依据。

　　由表4- 1的结果可以看出，时间序列LPGD，LPEX，LPIM 经过一阶差分平稳，所以是一阶单整序列。

　　②协整检验

　　虽然时间序列 LPGD，LPEX，LPIM一阶单整序列并不平稳，但并不能否认时间序列之间可能存在协整关系。我们使用Johansen(1995)多变量系统极大似然估计法来检验上述多变量时间序列之间是否存在协整关系。Johansen(1995)协整检验是一种基于向量自回归模型的检验方法，在对其进行协整性检验之前，必须首先确定VAR 模型的结构。

　　1)VAR 模型滞后阶数的选择

　　令Yt= LPGD

　　LPEX

　　LPIM

　　对于Ytp 阶 VAR模型为

　　Yt=∏1Yt-1 +∏2Yt-2+…+∏pYt-p+C+，t=1，2，2，…T

　　其中∏1，∏2，…∏p代表系数矩阵，C代表截距项，T 为样本容量。

　　因为样本数据期限较短，且为年度数据，为了保持合理的自由度使模型参数具有较强的解释力，同时又要消除误差项的自相关，因此选择最大滞后阶数为3，从 3 阶依次降至1 阶，并合各滞后阶数对应的 VAR 模型进而选择最优滞后阶数，使用AIC和SC 信息准则和 LR 统计量做为检验标准。当最大滞后阶数为 3 时 AIC 最小(-6.84)，而在滞后一期SC最小(-5.98)。 为了确定VAR模型的最优滞后阶数，用LR统计量在1阶和 3阶滞后期之间进行取舍。

　　检 验 原 假 设H0：

　　模型的最大滞后阶数p=1，检验统计量LR=-2*(I1-I3)=28.5994

　　其中，I1和I3分别表示 p=1和 p=3的对数似然函数值,LR～x2 (18)分布。检验相伴概率为 0.0535，表明应拒绝原假设，VAR 模型滞后阶数为 3 时最优。

　　从VAR(3)模型的三个方程LPGD、LPEX 和 LPIM 的、实际曲线图、拟合曲线图和残差图。可以看出，各方程拟合优度很好，残差序列具有平稳性。对 VAR(3)模型的回归残差序列进行的随机性检验表明在 5%的显著水平上，回归残差序列都满足正态性，没有自相关和异方差，进一步验证了 VAR(3)模型的可靠性。

　　2)协整检验。该协整检验模型实质上是对无约束的VAR模型进行协整约束以后得到的VAR模型，该VAR模型的滞后期是无约束VAR模型一阶差分变量的滞后期。由于无约束VAR模型的最优滞后期为3，因此协整检验的滞后期确定为2。

　　通过模型选择的联合检验，确定常数项约束在协整空间内且协整方程有截距的模型为最合适的协整检验模型。

　　协整检验从检验不存在协整关系这一零假设开始逐步检验(表 2)。从零假设H0:r=0开 始 ， 迹统计量的值为44.60768，大于1%显著水平的临界值，表明应拒绝零假设H0:r=0，接受备择假设H0:r≧1。在接下来的检验中，零假设H0:r≦1在1%的显著水平上被接受，表明变量之间有且仅有1个协整关系。

　　表2-2 Johansen协整检验结果

　　特征值 迹检验统计量 1%显著水平临界值 原假设 备择假设

　　0.699995 44.60768 41.07 r=0 r≧1

　　0.434188 19.32459 24.60 r≦1 r≧2

　　0.295823 7.365322 12.97 r≦2 R=31

　　估计出的协整关系式如下：

　　EC=LPGD-0.8615LPEX+0.3889LPIM-6.0199 (2)对 EC进行单位根检验，结果表明，ADF检验统计量在 5%和 10%显著水平上均小于临界值，所以序列EC已经是平稳序列。对方程(2)进行整理后，可以写成方程(3)：LPGD=-6.0199+0.8615LPEX-0.3889LPIM (3)各变量在协整关系式中是显著的，表明在长期，实际GDP增长与实际出口增长存在正相关关系，而与实际进口增长有反相关关系，并且实际出口增长对实际 GDP增长弹性较大，为0.8615实际，进口增长对实际GDP增长弹性较小，为-0.3889，从而净出口与经济增长正相关。

　　②误差校正模型的确定和因果关系检验结果

　　协整检验的结果表明，我国进口、出口增长与经济增长之间存在长期稳定的均衡关系，但是能否构成因果关系，还需要进一步的验证。本文运用均衡误差修正模型，对实际进口、出口增长和经济增长进行长期和短期的Granger 因果关系检验。

　　用实际进口、实际出口和实际 GDP构造向量误差修正模型(VECM)如下：

　　由于VECM的滞后期是无约束的VAR 模型一阶差分变量的滞后期，根据无约束 VAR模型的最优滞后阶数为 3，确定VECM的滞后期应为2，序列仍然使用没有确定趋势且协整方程有截距的形式。

　　VECM模型整体的AIC值和SC值分别为-6.4和-5.16, 都相当小，说明模型整体解释力较强。

　　表3显示，在5%显著水平上，模型回归残差序列均满足正态性，不存在自相关和异方差，进一步验证了VECM模型的有效性。

　　表2-3VECM的回归残差性质的检验

　　△LPGD △LPEX △LPIM

　　White检验统计量 0.9841 1.5450 0.3788

　　检验相伴概率P 0.55 0.31 0.94

　　ARCH(1)检验LM统计量 0.3295 1.9704 0.5471

　　检验相伴概率P 0.57 0.16 0.46

　　ARCH(1)检验LM统计量 0.5839 2.2484 4.9743

　　检验相伴概率P 0.75 0.32 0.08

　　JB统计量 2.0713 0.6574 0.7679

　　检验相伴概率P 0.35 0.72 0.68

　　由于误差修正模型各方程(4a)，(4b)，(4c)的随机扰动项都具有独立同分布的白噪声性质，因此，可以使用 Wald检验对误差修正模型各方程系数的显著性进行联合检验，来判别各变量因果关系的方向。比如，对方程(4a),如果△LPEXt-i 的系数的系数具有统计显著性,则说明存在实际出口增长到实际 GDP增长的Granger 因果关系。

　　表4-4 Granger因果检验结果

　　①检验方程(4a)

　　②检验方程(4b)

　　③检验方程(4c)

　　试验结果表明，从长期来看，进口增长方程，平衡误差修正系数不显著，而出口增长和进口增长方程显著不为零。因此，在长期中，实际国内生产总值增长和进口增长是出口增长的格兰杰原因;出口增长和进口增长是经济增长的格兰杰原因;国内生产总值的增长和出口增长是进口增长的格兰杰原因。

　　检验结果表明，从长期来看，在进口增长方程中，均衡误差修正项系数不具有统计显著性，而在出口增长和进口增长方程中显著不为零。因此，在长期，实际GDP增长和实际进口增长是实际出口增长的Granger原因;出口增长和进口增长是GDP 增长的Granger 原因;GDP 增长和出口增长不是进口增长的Granger 原因。

　　从短期看，存在单方向的Granger原因的变量有：出口增长是 GDP 增长的Granger原因(显著水平0.8%)，进口增长是出口增 长的Granger原因(显著水平8.8%);在 GDP 增长和进口增长之间存在双方向的Granger原因。不过，进口增长引起 GDP 增长 (显著水平1.6%)比反向的Granger原因(显著水平5.6%)有更高的显著性。另外，通过联合检验可以看出，在短期进口增长和出口增长仍然是GDP 增长的格兰杰原因(显著水平 3.1%)。

　　此外，误差修正项系数表示误差修正解释变量的速度调整，说明被解释变量向长期均衡状态调整的速度。式(4 a)误差校正系数-0.3586，说明了误差修正项对下一年的国内生产总值增长的影响的比例为35.86%，国内生产总值增长的长期均衡状态调整约需2.8年。出口增长(4b)和进口增长(方程4c)只需要1年和1.8年。

　　2.1.3结论

　　本论文运用协整分析和误差校正模型，对重庆直辖以来(1997-2010)的年度GDP、进口和出口统计数据进行了研究，分析了重庆进出口贸易和经济增长之间的关系。实证结果表明：

　　①重庆出口增长、进口增长与经济增长，有一个长期稳定的均衡关系;国内生产总值增长的长期均衡状态调整时间较长，约需2.8年;出口增长和进口增长，调整分别约为1和1.8年，表明重庆进出口的波动幅度比国内生产总值波动幅度更大。

　　②从长期来看，重庆进口和出口增长是经济增长的格兰杰原因;国内生产总值的增长，和进口增长是出口增长的格兰杰原因;但国内生产总值的增长和出口增长不是进口增长的格兰杰原因。

　　③ 在短期内，(1)进出口增长都是经济增长的格兰杰原因，但重庆国内生产总值的增长不是出口增长的格兰杰原因。表明短期内外贸增长是拉动重庆经济增长，然而出口增长的经济规模尚未随着重庆的快速经济增长而实现。对外经济政策决策在很大程度上决定了出口的增长在是由。(2)进口增长是出口增长的格兰杰原因。进口国外先进的技术，设备及关键资源，促进国内技术进步，促进出口产业的升级换代，从而提高出口产品的竞争力，有利于出口增长;(3)实际进口增长与国内生产总值增长互为格兰杰原因。

　　综上所述，无论在长期还是短期，重庆进口和出口增长是国内生产总值增长的格兰杰原因，这表明，国际贸易可以促进重庆经济增长;同时，虽然短期内，国内生产总值增长不是出口增长的格兰杰原因，但国内生产总值的增长和出口增长互为格兰杰原因，相互促进，优化产业结构，以促进出口长期增长。

　　2.2经济增长与进出口贸易的相关性分析

　　为了分析经济增长对进出口贸易是否具有促进作用，本文运用回归分析来验证经济增长总量与进出口贸易总量之间的相互关系，实证检验数据来源于1997-2010年重庆市的统计数据。因为研究的是经济增长总量与进出口贸易总量之间的相对变化量之间的相互关系，因此采用双对数模型。

　　2.2.1总量回归检验

　　依次设进口总额、出口总额、净出口额为Y，经济总量(重庆市的国民生产总值)为X，建立双对数回归模型：LnY=a+bLnX，所得检验结果如下：

　　表4-4：总量检验结果

　　a b R2 a(p) b(p) p

　　进口额 3.636927 0.885128 0.78564 0.0000 0.0001 0.000130

　　出口额 4.81258 0.551363 0.958563 0.0000 0.0000 0.000015

　　净出口额 5.09651 0.445828 0.895213 0.0002 0.00003 0.000004

　　其中，a(p)、b(p)分别代表a和b的P值，P代表整个方程的P值

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