对外贸易与经济增长的关系:广东与河南比较研究

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1、对外贸易与经济增长的关系:广东与河南比较研究摘要:本文利用广东省和河南省1981~2004年的年度数据,分别对两省出口、进口与经济增长之间的关系进行了协整分析,并根据格兰杰定理建立了三者之间的误差修正模型。在此基础上,本文对河南省和广东省的进出口贸易对于经济增长的促进作用进行了比较分析,试图寻找两省对外贸易与经济增长存在的差异。  关键词:广东省;河南省;对外贸易;经济增长;协整分析;误差修正模型     对外贸易与经济增长的相关性问题一直是学界比较关注的问题,尤其是近年来,学者们通过格兰杰检验、建立误差修正模型等方法研究了出口、进口与经济增长之间的关系。刘晓鹏(2001)通

2、过对中国1950年~1998年相关数据的分析建立误差修正模型,得出进口的增长对经济增长具有更大的推动作用。许启发和蒋翠侠(2002)通过格兰杰因果检验,得出进口或出口与国内生产总值之间是存在单方面的因果关系,而对外贸易总额与国内生产总值之间却互为因果,主张进口贸易与出口贸易并重。赖明勇(2002)利用对数后的1978~1998年的年度数据,使用贸易条件变量连同GDP和出口贸易总额在一个多变量框架中运用协整方法得出出口增长到经济增长的单向因果关系。此外,欧阳北松等(2004)利用中国1985年~2002年数据,采用相关分析的方法,对基于菲德(1982)推出的出口扩展型总量模型进

3、行了回归分析,分别实证研究了进口、出口及进出口总额对中国经济增长的贡献份额,并针对我国的经济运行及分析结果,提出了相关的政策建议等等。众所周知,我国幅员辽阔,东南西北差异很大,一项政策在各地区是否同时有效?各地区之间的差异是怎样的?纵观近年来的研究成果,我们发现,学界对经济发展水平不同地区之间比较研究的关注还远远不够。本文将以广东省和河南省两省为例,对不同地区的对外贸易与经济增长的相关性进行比较分析,比较两省对外贸易的两个方面——出口和进口究竟哪一个对经济增长的作用更大一些并分析主要原因,以求对两省进出口对经济增长的促进作用作初步的分析以及两省经济增长存在差异的原因,希望对决

4、策者有一定程度的参考作用。    一、广东省的出口、进口和国内生产总值的协整分析和误差修正模型    我们选用1981年~2004的年度数据作为样本空间,数据分别来自《广东省对外贸易统计资料(1981~1995)》,《广东省统计年鉴》(1996~2004),《广东省统计局关于2004年国民经济和社会发展的统计公报》。在变量的选取上,进、出口总额均用当年的平均汇率换算成以人民币为单位的进、出口总额,同时,考虑到这一时期的物价水平波动较大,因此采用剔除物价因素(1981=100)的实际GDP、实际出口总额和实际进口总额。另外,分别对实际GDP、实际出口总额和实际进口总额取对数以消

5、除数据中存在的异方差,分别用lny=ln(GDP/P);lnx=ln(EX/P);lnM=ln(IM/P)表示自然对数的实际GDP、实际出口总额和实际进口总额。  由于对非平稳变量建立回归模型会产生虚假回归的问题,所以对lny,lnx和lnM进行检验以确定变量的平稳性,滞后期的选择采用AIC准则。检验结果表明:检验结果表明:lny,lnx和LnM的值分别大于5%临界值,它们是非平稳的,对它们进行一阶差分,即DlnY,DlnX和lnM,一阶差分后的值均小于5%临界值,则表明它们为平稳的。所以,lny,lnX和lnM~1(1),即三个变量是一阶单整变量。  在此基础上,我对三个变

6、量进行协整检验协整检验是用来检验非平稳变量之间的是否存在长期均衡的关系。如果若非平稳变量之间存在协整关系,则它们之间的离差即非均衡误差是平稳的。根据Johnson的最大似然方法来检验lnY,lnX和lnMlnM之间的协整关系,其中滞后期的选择根据非约束的VAR模型的残差分析结合似然比检验法而得到。检验结果表明,lnY,lnX和lnM三变量之间存在协整关系。估计出的协整关系式如下:    根据格兰杰定理,一组具有协整关系的变量一定有误差修正模型的表达形式存在。我们用表示模型(1)中的残差项作为非均衡误差项建立误差修正模型:  模型(2)的回归系数都通过了显著性检验。误差修正项系

7、数为负,符合反向修正机制。式中LM1和LM2分别是检验随机项一阶和二阶自相关的统计量,因为对于模型(2)有    所以该ECM模型不存在自相关。式中ARCH是检验随机项是否存在异方差的统计量,因为对于该模型有  所以该ECM模型不存在异方差。  对于模型(3)中的残差序列的正态性检验结果为:JB=  这表明回归残差序列满足正态性,不存在自相关和异方差,验证了ECM模型的有效性。  完整的ECM模型如下式所示:    二、河南省的出口、进口和国内生产总值的协整分析和误差修正模型    我们同样选用1981

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