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北京市对外贸易与经济增长关系的实证研究

2017-04-17蓝天意

消费导刊 2017年1期
关键词:对外贸易实证研究经济增长

蓝天意

摘 要:改革开放以来,中国经济飞速发展,这在很大程度上得益于对外贸易的拉动作用,所以对于我国对外贸易如何拉动经济快速增长这一现象也引起了很多专家学者的关注,针对这个问题国内也有许多研究成果。北京市作为中国的政治中心、文化中心,对很多国内外进出口厂商制定了各种促进贸易的政策,有效增大了贸易量,促进了经济增长。本文从《2016北京统计年鉴》中选取19 8 3年至2015年的北京地区生产总值(GRP)作为被解释变量,投资总量(NI),消费总量(CS),对外贸易进出口总额(IMEX)这三个指标作为解释变量,采用计量多元回归分析方法,对北京市经济增长的影响因素进行实证分析。根据实证分析的结果,提出相应的意见和建议。

关键词:北京市 对外贸易 经济增长 实证研究

一、问题简述

21世纪以来,随着全球经济一体化的发展,我国对外贸易增长迅速,这主要反映在进出口总量上。在我国很多地区,尤其是东部沿海地区,对外贸易产业甚至成为了当地经济发展的支柱。北京作为首都,虽然位于内陆地区,但是更多的贸易优惠政策和其城市强大的基础设施也吸引着众多国内外大企业的投资。因此,本文主要用统计计量的方法,研究北京对外贸易对北京地区生产总值的贡献程度以及两者的关系,并提出相应建议。

二、北京市对外贸易与经济增长的直观分析

图2-1 北京市地区生产总值、进出口总量、进口量、出口量的相关关系折线图

从该图可以看出,北京市对外贸易进口量与出口量总体呈现增长趋势,但从2001年开始进口量相对于出口量,增长速度明显加快,且在总量上比出口量多。北京市进出口总量发展趋势总体上与进出口总量相同,两者呈正相关关系。

三、北京市对外贸易与经济增长关系的模型建立

(一)指标选取

本文选取1983-2015年的相关数据进行回归分析。根据以上的理论背景分析,选取北京地区生产总值(GRP)作为被解释变量,北京市全社会固定资产投资额(NI)、北京市社会消费品零售总额(CS)、北京市对外贸易进出口总额(IMEX)作为解释变量。

为了使数据更加平稳,在构建回归模型方程之前,对被解释变量GRP,解释变量NI、CS、IMEX分别取对数,然后构建回归模型方程。

(二)模型的构建

(三)平稳性检验

由于本文选取的变量为时间序列数据,而时间序列数据在进行多元回归之前,必须首先对数据进行平稳性检验来消除可能出现的“伪回归”现象。检验时间序列的标准方法是单位根检验,即ADF检验。因此,我们首先对所选取变量进行ADF检验,检验结果如下:

表3-2 各变量的平稳性检验结果

附注:表示变量的一阶差分检验形式中,为常数项,为趋势项,为滞后阶数滞后阶数的选择标准是以和值最小为准则。

由于以上所有变量均为一阶单整序列,故他们存在协整关系。

(四)多元回归结果

在所有变量取双对数模型之后,通过ADF平稳性检验,接下来用EVIEWS软件对数据做回归,回归结果如下表所示:

表3-4-1 多元回归结果表

然后对该样本回归方程进行统计意义检验。其中,拟合优度为0.997621,说明总离差平方和的99.7621%被样本回归直线所解释,因此样本回归线对样本点的拟合优度很高。再看Prob项为0.0000、0.0000、0.0002、0.0000均远小于0.05,所以这些参数的估计值均通过t检验,说明解释变量LNI、LNCS、LNEXIM对被解释变量LNGRP有显著性影响。

最后,检验随机扰动项是否存在序列相关,由D.W.统计量为0.538861,接近1,可知模型可能存在正的一阶序列相关,在下文中需要对其进行相应的检验和修正。

(五)多重共线性的检验和修正

1.多重共线性的检验

表3-5-1 相关系数矩阵

由上表可以看出,各变量间的相关系数较强,证明存在严重多重共线性。在这里需要建立每个解释变量对其余解释变量的辅助回归模型如下:

2. 多重共线性的修正

采取逐步回归的方法,去检验和解决多重共线性问题。分别做lnGRP对lnNI、lnCS、lnIMEX的一元回归,结果如表3-5-4所示。

表3-5-4一元回归结果

此时DW值为0.171235,接近于0,所以可能会出现序列相关,因此下文继续进行序列相关的检验以及修正。

(六)序列相关性的检验和修正

1.序列相关性的检验

表3-6-1 LM检验

根据表格,我们发现RESID(-1)的prob分别为0.0000,在5%显著性水平下,prob值小于0.05;RESID(-2)的prob为0.4973,在5%显著性水平下,prob值均大于0.05,所以存在一阶序列相关,不存在二阶序列相关。

2.序列相关性的修正

接下来我们要用广义差分法来消除序列相关,得到消除序列相关后的回归函数为:

(七)异方差的检验和修正表3-7-1 修正后异方差检验

检验结果的卡方统计量prob值为0.8870(如下图所示),落在接受域中,所以该模型不存在异方差。所以最后的样本回归函数为:

四、实证研究结论及分析评价

通过以上实证分析认为,要加大对国内外企业贸易投资企业投资的支持政策,根据本文检验,发现北京市投资量与消费量和进出口贸易总量存在很强的相关关系,因此在多重共线的修正中剔除了這个变量。所以,加大对国内外企业贸易投资企业投资的支持政策,有效利用关税和出口补贴的贸易政策,支持国内外企业的贸易投资,加快进出口贸易增长。

参考文献:

[1] 许启发,蒋翠侠.对外贸易与经济增长的相关分析[J].预测,2002,(2)

[2] 李小平,朱钟棣对外贸易与经济增长的协整及因果关系检验一对上海市1978~2001年的数据实证分析[J].上海财经大学学报,2004,6(2)

[3] 高铁梅,计量经济分析方法与建模[M]北京,清华大学出版社,2006

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