对外贸易及经济增长关系实证探究.doc

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1、对外贸易及经济增长关系实证探究摘要:文章采用2000〜2006年的paneldata模型,对广东21个市区的进口、出口与经济增长之间的关系进行了分析,并由此分析广东省的整体情况。实证结果表明出口与进口都对经济增长起到推动作用,但是进口对经济增长的推动作用强于出口对经济增长的推动作用,并针对实证结果进行了相应的分析。关键词:对外贸易;经济增长;面板分析2000〜2006年,广东GDP年均增长率为13%,进出口商品贸易总额年均增长14.4%,其中,出口年均增长18.4%,进口年均增长16.8,形成了经济总量、进出口贸易双双高速增长的格局。2006年,广东商品进出口总额达到了3

2、019.48亿美元,对外贸易依存度达到160%左右。广东已经成为一个经济比较开放且经济增长对对外贸易依赖度较高的省份。有关对外贸易与经济增长之间的关系研究中,人们普遍倾向于重视出口贸易而忽视进口贸易对经济增长所起的作用。但是大多人却忽略了进口与出口之间的高度相关关系,出口的目的是为了更多的进口,而进口则是为了引进先进技术和管理水平,充分利用他国长处来推动本地的发展,并且出口的增长要依赖于进口增长为其提供原材料以及相应的技术和管理水平。因此,在经济全球化快速发展的情况下,在承认出口对经济增长推动的同时,也要认识到进口对推动经济增所起到的不容忽视的作用。国内外已有很多学者对中

3、国以及广东对外贸易与经济增长的关系进行了相关研究分析,这些文献中利用面板数据分析对外贸易与经济增长之间关系的还很少。本文的研究与以上研究不同之处在于避开了因只对单个整体的研究分析造成了结果的不显著性缺陷,本文对一个总体的影响具体到小层面,利用paneldatamodel,研究进口、出口与GDP之间的关系,不仅可以证明各市间的差异,而且可以有效消除序列相关的题。一、计量方法板数据模型是结合时间序列和横截面两者的数据进行分析。使用这种方法可以提供经济的一个更加丰富的信息来源。通常使用的方法是协方差分析检验。(一)面板数据模型简化形式如下:yi=Qi+xiBi+ui协方差检验主

4、要检验以下两个假设:H1:B1=B2=・・・=BNH2:al=a2=-=aN;B1=B2=・・・=BN若接受H2,则认为样本数据符合不变系数模型,无需进一步检验;若拒绝H2,则需要检验H1,若接受H1,则样本数据符合变截距模型;若拒绝H1,则样本数据符合变系数模型。检验此假设常用的方法是F统计量。(二)变截距模型分为固定影响变截距模型和随机影响变截距模型固定影响变截距模型假定各个成员方程中的截距项为跨截面变化的常数。随机影响变截距模型把变截距模型中用来反映个体差异的截距项分为常数项和随机变量项两部分,并用其中的随机变量项来表示模型中被忽略的、反映个体差异的变量的影响。(三

5、)模型的选择原则当数据中所包含的个体成员是所研究的总体的所有单位时,选用固定影响模型较佳;当个体成员单位是随机的抽自一个大的总体时,若仅仅是对样本自身进行分析,选用固定影响模型较佳,若要用样本结果对总体进行分析时,则应该选用随机影响模型,即把反映个体差异的特定常数项看成是跨个体成员的随机分布。二、数据来源和分析本文选用2000〜2006年的数据作为样本空间,来源于《广东省统计年鉴2007》,选用的是广东21个地级市。以GDP为被解释变量,出口以及进口为解释变量,其中进口、出口额均用当年的平均汇率换算成人民币为单位的额度。从趋势图上对进口、出口与GDP之间关系做一简单分析(

6、限于篇幅原因,本文不再给出图形)。广东的进口与出口数量都呈上升趋势,并且发现出口一直高于进口。广东对外贸易的依存度基本呈上升趋势,并且在100%水平之上,这说明广东进出口的增长要快于GDP增长,也就是说GDP的增长很大程度上依赖于进出口的增长,进口和出口依存度分别在60%和70%以上。不难看出,进口、出口及进出口总额与GDP之间存在一定的相关关系。下面利用定量分析研究他们之间的关系。为了避免直接利用总量分析而忽略了实质问题,从而导致关系不显著及自相关严重,本文运用面板数据模型分析各个地级市中三者的关系。不仅可以表征省、直辖市间的差异,而且可以有效消除序列相关的题。本文所选

7、数据包括了广东所有市,依据变截距模型选择规则以及Hauaman检验,可知选用固定影响模型较佳,且该数据符合的模型为变系数模型。三、回归结果(一)单回归结果对各省市面板数据回归之前,首先对广东总体情况进行简单回归,从而得出经济增长的进口弹性和出口弹性,结果如下:InGDP=5.4+0.72XlnEXInGDP=4.3+0.79XlnIM由结果可知,进口弹性为0.79,出口弹性为0.72。且进口对经济增长的贡献程度大于出口对经济增长的贡献程度。因此,从全省总体情况来看,进口与出口都能带来经济增长,进口对经济增长的贡献大于出口对经济

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