中国西部地区对外贸易与经济增长的相关性研究

【摘要】一个地区的对外贸易对其经济发展具有重要的影响，出口和进口对西部地区的经济增长会产生怎样的影响？本文通过我国西部地区2000～2014年的GDP与进出口的相关数据进行计量分析来研究对外贸易与经济增长的关系。

【关键词】经济增长 单位根检验 协整检验 误差修正模型

一、数据来源及变量的相关性

本文使用的是2000～2014年中国西部地区进口额（M）、出口额（X）以及国民生产总值（GDP）共计15年的时间序列数据，对外贸易值是经过平均汇率处理后的以人民币表示的数据。为了消除价格变动因素对西部省区GDP和对外贸易的影响，利用以2000年为基期的居民消费价格指数（CPI）对西部12省区的GDP、M和X进行缩减求得实际值，然后把实际值进行加总的到西部地区总体的数据，用CPI进行缩减可以使数据更具有可比性。为了避免数据存在异方差问题，这里对GDP、M、X的实际值进行了取对数处理，即：

LnGDP=log（GDP/Pt），LnM=log（M/Pt），LnX=logX/Pt），

为了验证所选变量之间的线性相关性，这里使用线性相关系数ρ来判断变量之间线性相关性的强弱，其公式为 。我们用EViews软件对处理后的西部地区的经济增长和進、出口数据进行相关系数计算

从上表可以看出西部地区的经济增长与进、出口之间的相关系数均大于0.986，由此可判断出变量间存在强相关性。

二、传统计量分析方法评述及优化

传统计量分析在对变量进行回归分析时，一般先使用OLS普通最小二乘法对经济模型进行简单估计，通过系数估计值的t统计量来判断其是否具有显著性，然后根据R2或T统计量值的大小来判断变量之间的相关度，也就是用变量的水平值来判断变量间的均衡关系，最后在回归系数不为零的基础上用经济知识来解释回归系数的估计值。

序列的平稳性、正态性等假设是直接使用传统方法进行回归分析的前提。直接将时间序列的数据进行回归分析等同于承认了序列的平稳性、正态性等假设前提成立。回归结果的可决系数R2和F、t统计量的可信度是建立在假设前提成立的基础上的。研究表明目前许多计量研究中所涉及的时间序列数据不具有序列平稳性。因此，在没有进行检验的前提下默认时间序列数据具有平稳性直接进行分析，会导致伪回归结果的出现。为了充分了解伪回归现象的存在，这里利用传统计量方法对变量进行回归，把LnGDP作为被解释变量，LnJCK作为解释变量，建立线性回归方程： ，α、β为回归系数，μ为随机误差项。

从表2可以看出，两个R2（可决系数）都大于0.97，表明至少有97%离差平方和能被样本回归直线解释，且LnGDP和LnM的t和F统计量的值都很大，由此可见上表中的模型（1）能够较好地说明变量之间的关系。但事实上，这里所选取的时间序列数据带有明显的变化趋势，是非平稳的，不满足平稳性假设（下文将对此进行解释）。所以，表2回归计算是错误的伪回归现象，所以传统的计量回归分析不能反映出西部地区经济增长与对外贸易之间的真实关系。

为了让回归结果更加准确和可信，在回归前必须对时间序列的数据施行平稳性检验；若通过了平稳性检验，可以直接利用传统的计量方法对数据进行回归分析；若未通过平稳性检验，必须对时间序列的变量施行平稳化处理。单位根检验、协整检验和格兰杰因果关系检验是改进传统计量的主要方法，下面将对此进行一一研究。

三、基于时间序列的实证研究

（一）单位根检验

我们借助ADF单位根检验法来检验LnGDP、LnM和LnX原始序列、一阶差分序列和二阶差分序列是否平稳。通过EViews软件得到如下的检验结果。

从上表可以看出：原始序列的LnGDP、LnM、LnX在1%、5%和10%显著水平下均不平稳；对各变量进行一阶差分处理后，除了△LnM和△LnX在5%和10%的水平下是平稳的，在其他条件下也均不具有平稳性；再对各变量进行二阶差分处理后，除△2LnGDP在1%显著水平下不具有平稳性，在其他任何条件下均是平稳的，即在5%和10%显著水平下存在单位根。所以LnGDP、LnM、LnX都是二阶单整序列。

（二）协整检验

通过上面的ADF检验可知LnGDP、LnM、LnX均是二阶单整的，故可继续进行协整检验。这里借助EG两步法对变量数据施行协整检验：第一步，使用OLS方法估计出方程 的结果，得到残差序列： ；第二步，对回归残差进行ADF单位根检验，检验其平稳性，结果见表4。

（三）格兰杰因果关系检验

由协整检验的结果可得出在长期内我国西部地区的对外贸易与经济增长间存在均衡关系。为了进一步研究它们之间是否具有因果关系，这里借助格兰杰因果检验法进行进一步研究。确定一个合适的自由度会让模型的参数更具有说服力，这里根据施瓦兹准则（SC）和赤池信息准则（AIC）确定各变量的滞后阶数为一，具体结果见表5。

从格兰杰因果关系检验可以发现，在5%显著水平上，西部地区的出口与经济增长之间不存在格兰杰原因；进口与经济增长之间互不为格兰杰原因；西部地区的出口不是进口的格兰杰原因，但是进口却是出口的原因。所以说中国西部地区的进口带动了出口的增加，但是出口对进口的影响却不大。

（四）误差修正模型

从上面的协整检验得到的西部地区GDP、M和X的协整回归方程为：

从上式可知，LnXt的回归系数为-0.0438，表明出口与经济增长具有负向相关关系，出口对LnGDP的弹性为-0.0438；而LnMt的前回归系数为0.8729，表明进口与经济增长具有正向相关关系，LnGDP对进口的弹性为0.56598，因进口对经济的影响要比出口对经济的影响大。又出口的回归系数的t的绝对统计量太小，没有通过t检验，因此在统计上是非显著的。格兰杰定理表明，通过协整检验的变量一定存在误差修正模型。我们用ecmt来代表式（1）的残差μt，建立初步的误差修正模型：

上述模型中的误差修正项系数为负数，与误差反向修正机制相符，但是△LnXt所对应的t统计量为-0.7523，未通过显著性检验，因此把它从上面的模型中剔除，得到改进后的模型：

上述模型中的回归系数均通过了t检验，且ecmt-1的系数为负数，与反向修正机制相符。

四、研究结论

通过对中国西部地区2000～2014年经济增长和对外贸易数据进行ADF检验、协整和格兰杰因果关系检验，构建并改进了误差修正模型进行研究，可得到以下4点结论：

一是从各变量的ADF单位根检验结果可以看出LnGDP、LnM、LnX的原始序列和一階差分序列皆是不平稳的，其二阶差分在5%显著水平下是平稳的，故西部地区的GDP、进口、出口是二阶单整的。

二是从协整检验和协整方程式来看，虽然短期内西部的经济增长和对外贸易之间不存在平稳性，但从长期来看它们之间是平稳的，存在动态均衡。由模型（1）可以看出，西部地区经济增长与进口存在正相关关系，进口的增长能有效的拉动西部地区的经济增长：进口每增长1%，西部地区的GDP将增长约0.8729%。但是经济增长与出口是负相关关系，弹性为-0.0438。

三是从格兰杰因果关系检验结果来看：西部地区的GDP与出口，GDP与进口之间不存在格兰杰因果关系，但是在5%的显著水平上，西部地区的进口与出口之间存在单向的格兰杰因果关系，即西部地区进口的增加能带动出口的增加。

四是从误差修正模型来看：从短期动态关系来看，西部地区的经济与对外贸易间具有密切的联系，但总的来说进口对经济增长的拉动作用要大于出口的拉动作用，这与“出口促进经济增长”的假说相违背。由于从数学的角度来讲△LnGDPt本身是增长率的概念，所以就增长率而言，进口对经济的增长具有更重要的影响。进口增长率每增长1%，GDP的对数将增长0.2789%，而出口每增加1%，GDP对数减少0.0421%，且上一年的经济与进、出口非均衡误以0.2467的比率对本年度的经济的增长做出反向修正。剔除出口项得到的误差修正模型为（3），短期内不考虑出口对经济的拉动作用时，进口增长率每增加1%，GDP对数的增长率将增长0.2268%，且上一年度的GDP与进、出口的非均衡误差以0.242的比率对本年的经济增长率做反向修正。

参考文献

[1]刘晓鹏.协整分析与误差修正模型——我国对外贸易与经济增长的实证研究[J].南开经济研究，2001（5）.

[2]杜江等.计量经济学及其应用（第2版）[M].机械工业出版社，2015.

[3]范炳全，王金田.我国进出口贸易与经济增长的关系——基于误差修正模型的实证分析[J].国际贸易问题，2005（7）.

作者简介：提欣（1989-），女，汉族，山东枣庄人，硕士，兰州交通大学，研究方向：区域发展与产业分析。