影响中国出口的因素计量经济分析

1、影响中国出口的因素计量经济分析 学 院： 经济管理学院 专 业： 经济学 113班 学 号： 1110660085，1110660082 学生姓名： 郭光伟 陶泽明 【摘要】本文利用计量经济分析方法和19982012年的时间序列统计资料，建立了我国出口贸易影响因素模型。建模过程中，处理了多出共线性问题，避免了自相关性，异方差性等问题。模型结果表明，我国进出口贸易主要影响因素为GDP，汇率及居民消费价格指数。【关键词】出口；出口贸易；影响因素分析；计量经济模型；引言中国改革开放三十多年以来，我国的对外贸易从一个较低的水平发展到了一个很高的水平，进出口总额占GDP的比例从1978年的10%上升到了

2、2012年的50%左右，08年金融危机以前，进出口总额占GDP比例曾高达65%，尤其是2001 年，我国经济以加入WTO为契机，G D P总量跃上了10 万亿元大关，可见出口增长在我国经济增长中发挥着至关重要的作用。2004 年贸易保护主义抬头，反倾销、技术性贸易壁垒案件不断严重地影响了我国出口贸易的进一步发展。到2012年为止，我国外汇储备总额达到32557亿美元。综合分析各种文献资料，影响我国出口贸易的因素有很多，其中主要有国民生产总值、汇率、第三产业比重等等。由于国际竞争日趋激烈还有我国经济发展的复杂因素，影响因素非常复杂，因素间彼此关联，制约即各因素间可能不同程度地存在多重共线性或近似

3、多重共线性关系。因此，在新的形势下，研究影响出口贸易的相关因素及其影响程度非常重要，能为我国对外贸易政策的制定和出口企业的改革提供有益的定量依据和建议。文献综述 ：第一次写文献综述，我想对于外贸出口的影响因素的研究，最早的应该是斯密的绝对优势理论，他认为一国在某项产品上之所以具有出口优势，是因为其对此项产品具有绝对有利的生产条件。李嘉图在斯密的基础上发展了他的观点，李嘉图认为即使某国在所有产品的生产上都不具有绝对优势，只要他在某项产品的生产上具有比较优势，仍然可以获得该项产品的出口优势。这些在大二的时候学习过没想到在这里用到了。在这方面外国学者做出了卓越的贡献，而中国的学者也是丝毫不逊色的。关

4、于我国出口贸易影响因素的研究，定量研究占大多数。戴永良 ( 1999)将人民币汇率与出口贸易进行回归分析证实了我国 “J 曲线效应”的存在。方世建、付文林 ( 2001)则利用普通线性回归法，建立了一个供求局部均衡模型，分析了影响我国出口增长的多种因素，指出出口受国外需求与国内供给的双重影响。何泽（2007）采用计量分析方法，对进出口总额的影响因素进行实证分析，证明人民币汇率，服务业比重，GDP以及政策性行因素是主要影响因素。杨招旭（2010）建立中国进出口的面板数据模型，强调影响本国进出口贸易的影响因素为本国GDP和外国GDP，以及汇率。袁媛（2011）运用因子分析法对影响我国外贸出口的因素

5、进行归类，研究结果表明不同时期影响出口的主要因素不同,她还指出:政府要加大对外贸企业的引导作用,通过促进企业提高自主创新能力,来应对现在复杂的国际环境。张菲雯（2013）以出口复杂度为切入点，研究出口复杂度与贸易条件之间的深层联系,并以此为基础，探讨出口复杂度对贸易条件的影响机制，进一步明确了我国在经济全球化的背景下,参与国际分工、发展对外贸易应该持有的态度和应采取的措施。第一部分 因素的引入经过查找资料和分析，影响出口的因素众多，在这多种因素中选取比较显著地因素进行分析：以下为主要影响因素： （1）GDP（X1）新古典经济学家得出口导向经济理论认为现实经济系统存着由出口到经济增长的

6、因果关系，其理由如下：1、出口贸易可以使各国按比较利益分工，实现资源在国际间的有效配置，从而增加产出。 2、出口贸易可是本国的闲置资源得以利用，从而使产出增加。但另一方面，也有部分经济学家认为，存在着由经济增长到出口的因果关系。因为生产率越高，越能降低生产成本，进而促进出口。技术创新可以提高生产率，进而实现经济增长，从而增强出口品的国际竞争力。如果国内生产比国内需求增长得快，则厂商必然会向国外出售其产品。（2）汇率（X2）导致出口减少。在国与国的贸易过程中，价格的影响是肯定的。当一国商品的价格低于另一个国家时，它的产品就具有了优势，人民币升值，一般情况下，将会削弱中国产品在国际市场上的竞争囊里

7、。(3)居民消费价格指数（X3）国内物价上涨将会导致企业出口商品成本上升，出口品价格升高，一般情况下对我国出口，会有反向影响的作用。(4)关税税率(X4)进口关税税率是调节进口商品数量和结构的重要手段，较高税率一般情况下会导致进口数量的减少。(5）第三产业比重（X5）第三产业服务业比重对我国出口贸易也有不可忽视的重要影响。一般服务不出国，所以第三产业比重越高，出口总额在经济总量中的比重就会降低。第二部分 数据的收集以下数据来自国家统计局网站和人民财经网相关数据如下：表一YX1X2X3X4X5199812451.859810.538.351.17291.830.33199912576.47014

8、2.498.311.08301.840.33200015160.778060.838.291.03319.490.35200115223.683024.288.280.99313.040.37200216159.888479.158.280.99562.230.38200320634.498000.458.281750.480.4200422024.4108068.28.281.01840.520.41200526947.9119095.78.280.99704.270.42200636287.91351748.281.01923.130.41200749103.3159586.88.281.

9、041043.770.4200862648.1185808.68.191.021066.170.4200977594.59217522.77.971.021141.780.41201093455.63267763.77.61.051432.570.422011100394.9316228.86.951.061769.950.42201282029.69343464.76.830.991483.810.43图1 我国出口总额趋势图第三部分为估计模型参数，根据已有的统计数据，利用最小二乘回归法，得到如下结果（表4）：Eviews命令为：LS Y1 C X1 X2 X3 X4 X5Dependent

10、 Variable: YMethod: Least SquaresDate: 04/20/14 Time: 18:15Sample: 1998 2012Included observations: 15VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-259812.3138948.8-1.8698420.0943X10.4423730.0986514.4842330.0015X234260.0410359.803.3070170.0091X3-23248.6662286.400.3732540.7176X4-25.792601

11、8.102351.4248200.1879X5-222899.7169758.2-1.3130430.2217R-squared0.975844    Mean dependent var42846.21Adjusted R-squared0.962425    S.D. dependent var32017.46S.E. of regression6206.376    Akaike info criterion20.59372Sum squared resid3.47E+

12、08    Schwarz criterion20.87694Log likelihood-148.4529    F-statistic72.71707Durbin-Watson stat1.457811    Prob(F-statistic)0.000001Y=-259812.3+0.442373X1+34260.04X2-23248.66X3-25.79260X4-222899.7X5图二 模拟回归方程输出结果 由上表可知，该模型的=0.975844，=0.96242

13、5.可决系数很高，F检验值为72.71701.模型明显显著。但是当=0.1时，回归系数t检验不显著。这表明模型可能存在严重的多重共线性。则应当进行多重共线性检验。（一） 经济意义检测模型估计结果显示，X1系数为0.442373，表示国民收入每变动一个单位，出口增加0.442373个单位；X2系数为34260.04表示人民币每贬值一个单位，出口增长34260.04个单位；X3系数为-23248.66，表示居民消费指数每升高一个单位，出口减少23248.66个单位；X4系数为-25.79260表示关税税率每提高一个单位出口减少25.79260，X5系数分别为-222899.7说明第三产业每变动一个

14、单位，出口减少222899.7个单位。这符合我国经济发展的基本情况，（二）多重共线性检验计算各个解释变量的相关系数，得到下表（表5）：Eviews 软件命令：COR Y C X1 X2 X3 X4 X5由表中可以看出，各个解释变量相互之间的相关系数较高，证实模型确实存在严重的多重共线性。可以用逐步回归的方法，来解决多重共线性。图三 相关系数矩阵表(1)Y=-9118.814+0.334506X1(-1.865938) (12.24472)=0.914075 F=149.9332(2)Y=463392.9-52371.95X2（5.652310） （-5.138976）=0.644752 F=2

15、6.40907(3)Y=77117.31-33272.92X3(0.401928) (-0.178796)=-0.074281 F=0.031968(4)Y=-13047.25+64.76707X4(-2.155384) (10.42001)=0.884846 F=108.5766(5)Y=-220074.3+670715.5X5(-2.840970) (3.405133)=0.430777 F=11.59493因为模型X1与Y的相关系数最大，拟合优度最高，选择 Y=+X1为初试模型。将其余变量逐个引入模型，逐步回归估计结果列入表表二模型X1X2X3X4X5DWY=f(X1，X2)0.4890

16、228.52269030639.692.9105300.9454341.323891Y=f(X1，X3)0.3391312.4577661450.141.1717050.9164710.728852Y=f(X1，X4)0.2157022.73803024.715411.5962510.9232180.688253Y=f(X1，X5)0.3368678.218171-9180.46-0.079950.9069640.821312将其余变量依次加入模型中后发现，模型Y=f(X1，X2)的拟合优度最高，查表得T的临界值为2.179 变量X2的T检验通过，其他变量均无法通过T检验均不显著。以Y=+1X

17、1+2X2+u为基础继续做逐步回归分析表三模型X1X2X3X4X5DWY=f(X1，X2，X3)0.51814110.4773335076.783.9004028960.92.4746410.9617621.460519Y=f(X1，X2，X4)0.434983.59792927488.522.2019447.9365290.5127440.9418631.097859Y=f(X1，X2，X5)0.5813968.06737840309.023.696421-169574-1.86150.9547341.771352将其余变量依次加入模型中后发现，模型Y=f(X1，X2，X3)的拟合优度最高，

18、为0.961762。查表得T的临界值为2.160 变量X3的T检验通过，其他变量均无法通过T检验均不显著。以模型Y=f(X1，X2，X3)为基础继续做逐步回归分析Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 04/20/14 Time: 18:42Sample: 1998 2012Included observations: 15VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-383438.6105821.3-3.6234530.0047X10.4601930.1011894

19、.5478650.0011X231712.1310538.443.0091870.0131X390079.8937179.612.4228300.0359X48.53279812.888890.6620270.5229R-squared0.971217    Mean dependent var42846.21Adjusted R-squared0.959704    S.D. dependent var32017.46S.E. of regression6427.145   

20、0;Akaike info criterion20.63565Sum squared resid4.13E+08    Schwarz criterion20.87167Log likelihood-149.7674    F-statistic84.35717Durbin-Watson stat1.255513    Prob(F-statistic)0.000000变量X4参数P值大于0.05，继续不显著。Dependent Variable: YMethod: Leas

21、t SquaresDate: 04/20/14 Time: 18:44Sample: 1998 2012Included observations: 15VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-397480.7104872.1-3.7901490.0035X10.5392180.0750927.1808010.0000X237060.1710682.753.4691610.0060X375237.3353016.291.4191360.1863X5-47263.98122580.4-0.3855750.7079R-s

22、quared0.970396    Mean dependent var42846.21Adjusted R-squared0.958554    S.D. dependent var32017.46S.E. of regression6518.206    Akaike info criterion20.66379Sum squared resid4.25E+08    Schwarz criterion20.89980Log lik

23、elihood-149.9784    F-statistic81.94730Durbin-Watson stat1.550212    Prob(F-statistic)0.000000变量X5参数P值大于0.05，继续不显著。所以，最终选定的最终确定的国家出口额影响因素方程为模型为：Y=-411611.2+0.518141X1+35076.78X2-8960.90X3-4.361145 10.47733 3.900402 2.474641R=0.961762 DW=1.460519 F=118.3750（三）自

24、相关检验（1）残差图分析：在方程窗口中点击Resids按钮，从显示的残差图分布图可知，可能存在自相关。图四 Y残差图（2）DW检验：表四Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 04/19/14 Time: 21:44Sample: 1998 2012Included observations: 15VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-411611.294381.45-4.3611450.0011X10.5181410.04945410.477330.0000

25、X235076.788993.1193.9004020.0025X3-8960.9036211.272.4746410.0309R-squared0.969956    Mean dependent var42846.21Adjusted R-squared0.961762    S.D. dependent var32017.46S.E. of regression6260.893    Akaike info criterion20.54521Sum squared re

26、sid4.31E+08    Schwarz criterion20.73402Log likelihood-150.0891    F-statistic118.3750Durbin-Watson stat1.460519    Prob(F-statistic)0.000000模型的DW值为1.460519，n=15，k=3，查DW检验表，得=0.814，=1.750，<DW<,需要进一步验证才可以确定是否存在自相关（3）LM检验：下表为拉格朗日乘数检验，含一

27、阶之后残差项的辅助回归，辅助回归表达式为 n=0.257565, 该值小于显著性水平为5%，自由度为3的分布的临界值 P=0.6848 所以一阶滞后残差项不显著，所以不存在一阶自相关表五Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:F-statistic0.174709    Probability0.684794Obs*R-squared0.257563    Probability0.611799Test Equation:Dependent Variable: RESI

28、DMethod: Least SquaresDate: 04/19/14 Time: 13:53Presample missing value lagged residuals set to zero.VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-41151.89139009.2-0.2960370.7733X10.0137800.0610810.2255980.8261X24027.26613426.470.2999500.7704X36244.85940507.210.1541670.8805RESID(-1)0.28

29、55710.6832160.4179810.6848R-squared0.017171    Mean dependent var-1.16E-10Adjusted R-squared-0.375961    S.D. dependent var5549.688S.E. of regression6509.859    Akaike info criterion20.66122Sum squared resid4.24E+08    S

30、chwarz criterion20.89724Log likelihood-149.9592    F-statistic0.043677Durbin-Watson stat1.624672    Prob(F-statistic)0.995776n=1.266795 该值小于显著性水平为5%，自由度为4的分布的临界值 P值也显示二阶残差项不显著，所以也不存在二阶自相关表六Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:F-statistic0.415092 

31、60;  Probability0.672301Obs*R-squared1.266789    Probability0.530787Test Equation:Dependent Variable: RESIDMethod: Least SquaresDate: 04/19/14 Time: 13:42Presample missing value lagged residuals set to zero.VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C19224

32、.68159726.00.1203600.9068X1-0.0140990.070970-0.1986630.8469X2-1972.21115524.47-0.1270390.9017X3-1377.22842263.23-0.0325870.9747RESID(-1)0.4154850.7132050.5825600.5745RESID(-2)-0.5965090.733478-0.8132600.4371R-squared0.084453    Mean dependent var-1.16E-10Adjusted R-squared-0.4241

33、85    S.D. dependent var5549.688S.E. of regression6622.954    Akaike info criterion20.72365Sum squared resid3.95E+08    Schwarz criterion21.00687Log likelihood-149.4273    F-statistic0.166037Durbin-Watson stat1.839247

34、60;   Prob(F-statistic)0.9688993、偏相关系数检验：在残差序列偏相关系数中，偏相关系数均未超过0.5，所以不存在偏相关。 图五 偏相关系数检验结果（四）异方差性检验利用White检验（如图十），得到辅助回归方程的n=14.816685，p=0.096096 ,所以模型不存在异方差性。图六 White检验输出结果五、模型分析最终得到所建立的模型：Y=-411611.2+0.518141X1+35076.78X2-8960.90X3T=(-4.361145) (10.47733) (3.900402) (2.474641)=0.96995

35、6 =0.961762 DW=1.460519 F=118.3750（1）对模型的分析根据所建立的计量经济模型，影响我国出口贸易的主要因素是国民生产总值、汇率、居民消费价格指数的影响。解释变量对出口总额的解释能力达到了96.1762%。从各因素的t统计值来看，各因素影响的重要程度依次国名生产总值、汇率、居民消费价格指数。国民生产总值是影响我国进出口贸易的最主要因素。从公式可以看出，国民生产总值变动一个单位，我国出口总额将同向变动10.4773个单位。1美元等值的人民币每增加一个单位，即人民币每贬值一个单位，我国出口总额将会增加35076.78个单位，居民消费指数每升高一个单位，出口总额减少8960.90个单位。相关理论认为，目前拉动我国经济增长的主要是投资和出口，结合该理论，分析模型，当汇率贬值时，出口产品更具有价格上的竞争优势从而导致出口