基于VAR模型的广东省对外贸易与经济增长的关系研究

2022-10-28刘瑾姗胡文刚

全国流通经济 2022年24期

刘瑾姗胡文刚

（河北金融学院研究生院，河北保定 071000）

一、引言

2021年，广东省进出口贸易总额突破8万亿人民币大关，达到82680.3亿元，进出口总值连续35年居全国第一。从图1中可以看出，广东省的进出口贸易总额远超位于第二的江苏省。从2000年～2020年广东省进出口总额与全国进出口总额占比情况来看，广东省外贸规模在全国的优势地位一直比较稳定（见图2）。同时，区域全面经济伙伴关系协定（RCEP）于 1月1日正式生效，又将为广东省的贸易增长带来新一轮的动力。研究我国外贸第一大省对外贸易与经济增长的关系，并将这一关系通过模型量化，对于其他省份发展对外贸易以促进经济增长有一定的借鉴意义，也为广东省进一步发挥外贸对经济的拉动作用提供参考。

图1 2020年各省进出口总额（单位：美元）

图2 2000年～2020年广东省进出口总额与全国进出口总额占比情况

关于对外贸易与经济增长的关系，樊纲、关志雄、姚枝仲（2006）[1]，傅朝阳、陈煜（2005）[2]，林珏（2005）[3]等学者认为对外贸易有效拉动了我国的经济增长。胡国恒（2004）[4]，姚洋、章林峰（2007）[5]等人对对外贸易是否促进了我国的经济增长持保留态度。

林毅夫、李永军（2001）[6]通过国民收入恒等式考察了对外贸易对消费和投资的不同影响，认为传统观点没有考虑进出口的不同作用和相互影响，导致外贸对经济增长的贡献度被低估。刘晓鹏（2001）[7]使用1952年～1998年的相关数据，通过建立误差修正模型比较了进口贸易和出口贸易对经济增长的具体作用，发现进口贸易对经济增长发挥的作用更大。柏丽（2014）[8]使用2000年～2013年的数据建立VAR模型对广东省对外贸易和经济增长的关系进行了考察，认为进口贸易和出口贸易均显著促进了广东省的经济增长。

二、模型介绍和数据、变量的选取

1.VAR模型介绍

不同于结构模型的建立需要相关经济理论的支撑，并以此来刻画变量之间的结构关系，VAR模型更关注变量之间的动态变化关系，即根据所获得的数据构建一个能反映量之间动态变化规律的模型。所以，VAR模型是一个研究时间序列数据的非结构化、不严格依赖于经济理论的模型。VAR模型对模型初始系数不施加任何约束条件，所以又称无约束VAR模型。该模型不区分内、外生变量，将所有的变量都看作内生变量，主要用于研究随机扰动对系统冲击的性质，包括冲击的时间、大小和正负。VAR模型使得对现代时间序列的分析从经济理论导向转向数据导向。

含k个内生变量、滞后阶数为p的VAR（p）模型表示如下：

其中，Yt为k维内生变量向量，A1、A2、Ap为待估计的系数矩阵，为随机扰动列向量。

2.数据及指标选取

本文选取2000年～2020年的数据作为分析数据，为了体现广东省对外贸易状况对其经济增长的真实影响，以通过广东省居民消费价格指数CPI调整之后的实际国内生产总值作为衡量经济增长的指标，以经营单位所在地进口和出口总额作为衡量广东省对外贸易情况的指标。数据来源于广东省统计年鉴，由于所得广东省国内生产总值和进出口数据计量的货币不同，分别以人民币和美元计价，所以这里的数据都经过汇率换算成美元。为了表示方便，下文以GDP表示广东省实际国内生产总值，以EX表示广东省出口总额，以IM表示广东省进口总额。

表1 2000年～2020年《广东省统计年鉴》

从图3中可以看出，广东省每年的实际国内生产总值逐年递增，但是自2011年以来增速逐渐放缓，从2011年的18.35%逐渐减少到2020年的5%左右。广东省进口总额和出口总额基本呈同向变动的关系，且有时波动剧烈，尤其是在2007年～2014年，波动幅度经常达到10%左右。受2008年全球性金融危机影响，2009年～2010年广东省进口总额和出口总额的下降幅度甚至达到40%左右。同年，广东省实际国内生产总值降幅也达到8%，之后慢慢开始恢复。近几年来，由于全球经济不景气和新冠疫情，广东省进口总额和出口总额市场出现负增长。

图3 广东省2000年～2020年经济增长与对外贸易状况

3.描述性统计分析

从表2可以看出，2000年～2020年广东省每年的实际国内生产总值、出口总额和进口总额的平均值分别为7436亿美元、4255亿美元、2923亿美元，说明在这个时间段内，广东省的进出口总额规模大体与其实际国内生产总值相当。而且这21个观测值的平均值和中位数也大致相等，说明其分布较为均匀。Jarque-Bera的值与0偏离不远，说明样本值的偏度和峰度基本符合常态分布，即数据基本符合正态分布。

表2 描述性统计表

三、实证检验

为了避免数据的剧烈波动，本文对所搜集和处理的广东省2000年～2020年实际国内生产总值GDP、出口总额EX、进口总额IM数据进行对数化处理（取对数后的序列以lnGDP、lnEX、lnIM表示），再使用ADF检验对数据平稳性进行单位根检验。检验发现：EX、IM数据原序列为一阶单整序列，GDP的原序列和一阶差分后的序列均非平稳序列。但是，因为本文研究的时间跨度较长，且研究的是广东省经济增长与对外贸易的长期均衡关系，所以可以直接建立VAR模型对非平稳协整序列进行研究。如此一来，也可以避免差分之后的序列丢失原始数据之间可能存在的长期关系。所以本文先建立GDP与EX、IM的VAR模型，再对VAR模型进行特征根稳定性检验。若通过该检验，说明建立的VAR模型满足进行脉冲响应分析的平稳性条件。再对其进行方差分解，分析对GDP增长预测误差贡献度最大的因素，软件环境为EViews10。

表3 各序列平稳性检验表

1.模型的识别与建立

要研究广东省对外贸易与经济增长的关系，我们需要对lnGDP、lnEX和lnIM等变量建立VAR模型。首先应当根据LR统计量、最终预测误差FPE以及AIC、SC、HQ信息准则来确定最优滞后阶数。由表4可以看出，在最大滞后阶数分别为1、2、3、4时的最优滞后阶数均为1，所以建立VAR（1）模型。

表4 最优滞后p检验表

VAR（1）模型的一大特点就在于：将不显著的回归系数仍然保留在VAR模型内。所以，根据表5模型参数的估计结果可以建立方程：

表5 VAR（1）模型参数估计结果

从表5可以看到，回归方程的F统计量远远大于临界值，所以拟合的方程整体显著性很好。同时，回归方程的调整可决系数分别为0.998767、0.979036、0.955946，说明对原序列的拟合效果很好。

2.模型的平稳性检验

从表6可以看出AR特征多项式的系数均小于1，图4也显示AR特征多项式根的倒数都在单位圆内，这说明建立的VAR（1）模型满足平稳性条件，可以进行模型预测和脉冲响应分析。同时，也说明广东省的经济增长与对外贸易存在长期均衡关系。

表6 VAR（1）平稳性检验结果（Table）

图4 VAR（1）平稳性检验结果（Graph）

3.格兰杰因果关系检验

通过上文的检验，我们发现LNGDP、LNGDP和LNIM是存在协整关系的，这也表明广东省的经济增长和对外贸易之间存在长期互相依存的关系，但是要进一步研究两者之间的因果关系，还需要对他们进行Granger因果检验。Granger因果检验的原理为：若LNGDP、LNGDP、LNIM三者之中任意一个变量的变化有助于解释另一个变量的变化，即其中一个变量滞后项引入后能更好解释另一个变量，则认为前一变量是后一变量的格兰杰原因。

从表7可以看出，在10%的显著性水平上，LNEX是LNGDP的格兰杰原因，但是在10%的显著性水平上也不能认为LNIM是LNGDP的格兰杰原因。这说明，比起进口，出口贸易更显著地是导致经济增长的原因。在1%的显著性水平上，LNEX和LNIM是LNGDP的联合格兰杰原因，这说明：相较于出口贸易，进出口贸易的共同作用更显著地推动了广东省的经济增长。

表7 Granger因果检验结果表

在15%的显著性水平上，LNIM是LNEX的格兰杰原因，说明进口贸易对出口贸易有一定的推动作用。但是，LNGDP的伴随P值为0.9737，即LNGDP并非是LNIM的格兰杰原因，从侧面说明广东省经济增长带来的收入增加对其进口贸易的推动作用比较弱。

4.残差序列分析

VAR模型是非理论化的模型，对其进行脉冲响应的原理为当一个解释变量受到一个随机误差项的冲击后对被解释变量的影响，即内生变量对残差冲击的响应。所以，在进行脉冲响应分析之前首先要对回归方程残差序列的相关性进行分析，以排除残差序列交叉相关对脉冲响应分析的影响。

从表8可以看出通过VAR（1）模型建立的3个方程的残差项之间的相关系数非常小，说明这3个残差序列基本不存在相关性，满足进行脉冲响应分析的前提条件。

表8 随机误差项相关系数矩阵

5.广东省经济增长对对外贸易的脉冲响应分析

根据上述的格兰杰因果关系检验我们发现：出口贸易（LNEX）和进口贸易（LNIM）是经济增长（LNGDP）的强格兰杰原因，所以这里我们主要进行经济增长（LNGDP）对出口贸易（LNEX）和进口贸易（LNIM）的脉冲响应分析。图5、图6、图7的横轴表示对t期的某一变量进行一个标准差新息的冲击时，另一变量在t+p时期对这一冲击作出的反应，即脉冲响应。纵轴表示冲击的大小（取对数后得冲击）。图5、图6、图7中的中间的蓝色实线分别表示随着预测期数的增加，LNGDP对于LNGDP、LNEX、LNIM一个标准差新息的影响，虚线表示加减两倍标准差的置信带区间。

从图5可知，实际国内生产总值（LNGDP）对实际国内生产总值（LNGDP）一个标准差新息的反应为正，且这一正反应在第7期达到最大，这说明广东省的经济增长具有惯性和持续性，之后逐渐下降至0。从图6可知，实际国内生产总值（LNGDP）在第一期并没有对出口贸易（LNEX）的冲击作出反应，但是在第2期正反应逐渐增加，在第7期达到顶点。从图7可知，实际国内生产总值（LNGDP）在第一期并没有立刻对进口贸易（LNIM）的冲击作出反应，在第二期实际国内生产总值（LNGDP）对进口贸易（LNIM）反应为负。但是在第3期便转正，之后逐渐上升，在第9期达到顶点。这说明进口贸易对广东经济增长的影响有1年的滞后期，且短期内进口贸易会导致广东经济的轻微下滑，但是长期看进口贸易会促进广东省的经济增长，且这一促进作用在第10年左右达到顶峰。

图5 LNGDP对LNGDP的脉冲响应

图6 LNGDP对LNEX的脉冲响应

图7 LNGDP对LNIM的脉冲响应

总的来看，广东省的对外贸易，无论是出口贸易还是进口贸易，都会促进其经济增长，且这一促进作用大致在7年～10年内达到顶点，在25年之后会逐渐趋于消失。在对外贸易中，出口贸易对广东省经济的拉动作用更明显，力量更大，但是进出口贸易对广东省经济增长的贡献度大小需要进行进一步的方差分解。

6.方差分解

为了进一步探究出口贸易和进口贸易对广东省经济增长的贡献度，我们对实际国内生产总值（LNGDP）造成冲击的变量——实际国内生产总值（LNGDP）、出口贸易（LNEX）和进口贸易（LNIM）进行方差分解。从图8可以看到，在第3期前造成实际国内生产总值（LNGDP）变化贡献度最大的是其本身。出口贸易（LNEX）的贡献度快速上升，到第3期对实际国内生产总值（LNGDP）变化的贡献度超过实际国内生产总值（LNGDP）本身。在前3期，进口贸易（LNIM）基本没有什么影响。第3期后，实际国内生产总值（LNGDP）的贡献度快速衰减，进口贸易（LNIM）的贡献度较快增加，两者在16期之后逐渐稳定于20%左右。而出口贸易（LNEX）的贡献度在第3期后迅速攀升，超过实际国内生产总值（LNGDP），最终稳定在60%左右。

图8 方差分解图

所以长期来看，我们发现，出口贸易对广东省经济增长的贡献度远远超过进口贸易。

四、建立预测模型

截止到2022年4月，广东省已经公布了2021年国内生产总值、居民消费价格指数和进出口数据（以人民币计），剔除CPI对2021年国内生产总值的影响，得到2021年实际国内生产总值（以人民币计）。根据中国人民银行公布的2021年人民币兑美元中间汇率的算术平均数计算得到2021年人民币兑美元汇率，将2021年以人民币计价的实际GDP换算得到2021年以美元计价的实际GDP。将公布值与使用未取对数前的原始数据建立的VAR模型预测值进行对比检验VAR模型的预测效果。

根据检验，原始数据同样应当建立VAR（1）模型，该模型的AR特征多项式根的倒数对小于1，在单位圆内，该模型通过了平稳性检验。

从图9中可以看出，我们建立的VAR（1）对出口贸易和经济增长的历史数据的拟合效果不错，与观测值曲线的偏离都比较小，但是对进口历史数据的的拟合有一定程度的滞后。然后我们使用广东省统计局2021年公布的数据来大致检测VAR（1）模型的预测能力，从表8中可以看出，我们根据历史数据建立的VAR（1）模型对2021年的经济增长和对外贸易的预测效果比较好，但是也有一定程度的偏离，表现在实际值高于模型的预测值，说明广东省的经济增长和进出口贸易状况好于预期值。这其中，有一部分原因在于新冠疫情对各国的货币政策和财政政策造成很大的影响，导致人民币兑美元汇率升高。其次，新冠疫情对经济增长和对外贸易造成了冲击。