贵州省对外贸易与经济增长关系的实证研究

黄飞飞

摘要：经济增长是经济领域研究的核心问题。对外贸易对经济增长有着不可或缺的作用。本文对贵州省对外贸易和经济增长之间的关系进行了实证研究。实证结果表明：从较长时期来看贵州省进出口贸易与经济增长关系密切。

关键词：对外贸易；经济增长；实证分析

一、选题背景

改革开放以来，我国的对外贸易也取得了突飞猛进的发展，这对拉动我国经济的增长起到了重要作用。与此同时，贵州省的经济也在其对外贸易不断增长的形势下持续向前发展。对外贸易和经济增长的关系模式对于一国制定适当的增长和发展策略有着重要的指导意义，对于每个省也是如此。为了考察贵州省的对外贸易与经济增长之间的关系，有必要对该问题进行深入的实证研究。对外贸易与经济增长之间存在何种关系？弄清这一问题对于制定适当的增长和发展策略有着重要的意义。

二、实证分析

1、数据选取与处理

本文所使用的样本取自1983-2012年贵州省统计年鉴。用进出口总额（X）衡量外贸状况，用全省生产总值GDP（Y）反映经济增长。计价单位均：亿元人民币，建立回归方程：

Y=β0+β1X+μ

用最小二乘法对其进行估计，得到结果如下：

=52.25841+17.30038X

t=（0.638215）（27.34771） R2=0.963913

R2=0.962624 F=747.8971 DW=1.492669

三、模型的计量经济学检验

1、解释变量之间的多重共线性检验

由于模型只有一个解释变量，所以不存在多重共线性。

2、异方差检验

将white检验应用于从原回归方程中得到的残差，得到结果如下：

2=-68297.69+3620.857X-7.425723X2 R2=0.284885

有n（R2=8.5465>χ20.05（2）=5.99147，所以拒绝原假设，说明模型中随机误差项存在异方差。

2.1消除异方差

对模型中的变量取对数，lnY，lnX，对lnY=α0+α1lnX+ν进行回归，通常可以降低异方差的影响，原因是，对数变换能使测定变量值的尺度缩小，经过对数变换后的线性模型，其残差表示相对误差，而相对误差往往具有较小的误差。

对变换后的模型进行回归得到：nY=4.076893+0.726475lnX

t=（30.08949）（20.77595） R2=0.939083

再次利用white检验判断以上模型是否存在异方差：

2=0.129899-0.043279lnx+0.007642（lnx）2 R2=0.043476

有n·R2=1.304273<χ20.05（2）=5.99147，所以模型已不存在异方差。

此时模型为：ny=4.076893+0.726475lnX

t=（30.08949）（20.77595） R2=0.939083

F=431.6403 DW=0.179511

3、自相关检验

由回归结果得到，模型的DW=0.179511，由n=30，k=1，在α=0.05水平下，查表得dL=1.352，dU=1.489，所以0<0.179511<1.352，所以模型存在正的自相关。

3.1采用广义差分法对模型进行修正

由DW=0.179511，根据ρ=1-DW/2，得到ρ=0.910245，对原变量做广义差分变换：DlnY=lnY-O.910245（lnY）-1 DlnX=lnX-0.910245（lnX）-1

以DlnY，DlnX为变量进行回归，得：DW=0.537268

此时，n=29，k=1，α=0.05，查表得，dL=1.341，du=1.483，有DW

3.2利用科克伦-奥克特迭代法，得到：

DlnY=0.868408+0.117833DlnX

t=（2.344325）（3.320104）

R2=0.858094DW=2.054801

在显著性水平α=0.05下，n=29，k=1，查表得dL=1.341，du=1.483，DW>dU，说明此时已消除自相关。

由α0=0.868408/（1-ρ），得到α0=9.675316

则原模型的广义最小二乘法估计结果为：nY=9.675316+0.117833lnX

t=（2.344325）（3.320104）

R2=0.858094F=75.58674DW=2.054801

四、经济意义检验和统计意义检验

1、经济意义检验

α0=9.675316，表示当进出口保持原有规模不变时，贵州省的GDP每年仍能增加约9.675316个百分点，这种结果符合经济发展规律，合理。

α1=0.117833表示在其他条件不变的情况下，出口总额每增长1个百分点，GDP约平均增加0.117833个百分点；反之，降低0.117833个百分点，符合经济现实。

综上可知，该模型符合经济意义，经济意义检验通过。

2、样本决定系数

R2的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度越好；反之，R2的值越接近0，说明回归直线对观测值的拟合程度越差

由参数估计结果可得，样本决定系数R2=0.858094，可见其拟合优度较好。

3、方程显著性检验，

在α=0.05，查表得F0.05（1，28）=4.20<75.58674，由此可知，应拒绝原假设，接受H1，认为回归方程显著成立。

4、参数显著性检验

当α1=0时，T1=3.320104；在α=0.05，查表得T0.025（28）=2.048，得T1>T0.025（28），则拒绝原假设，接受备选假设，即认为α1显著不为0。

五、分析

从统计角度来分析，仅通过对比商品进口和出口GDP占比可以知道，2000年以来贵州省商品进出口总量GDP占比逐步加大，对外贸易在经济发展中扮演的角色也越来越重要。但进出口贸易增长只是GDP增长的必要因素而非充分因素，即进出口贸易不是GDP增长的唯一因素。如果抛开消费和投资等其他因素只讨论进出口贸易增长和GDP增长的数量对应关系，那么一定是夸大了进出口贸易对经济增长的贡献。我们可以抛开其他因素不考虑，仅从这次计量分析的数据的分析可以看出，贵州省货物进出口总额每提高1个百分点，全省生产总值就相应的提高0.117833个百分点。虽然从片面上可以看出货物进出口总额的增加会带动GDP的增长，但我们还是不能清楚的知道到底是出口带给我们的经济增长更大些还是进口带给我们的更大些。但在现实经济生活告诉我们：改革开放以来，中国对外贸易渐渐的从逆差转化成为顺差，贵州省的对外贸易也在逐年增加，出口数额在与日俱增。我们通过分析认同货物进出口总额对GDP有比较明显的影响的同时，我们更应该坚信出口货物对我们GDP增长的帮助。我们认为，出口是贵州省经济增长的一个重要驱动力量。（作者单位：贵州财经大学数学与统计学院）

参考文献：

[1]贵州省统计年鉴.1983-2012年

[2]中国对外贸易与经济增长关系的实证研究[J]