计量经济学--论文

我国对外贸易出口变化对GDP的影响

摘要：一国的对外贸易如果比重太大，容易受经济形势的影响，波动性较大，只有结合我国实际改善对外贸易结构，转变经济增长方式，才能改变使长期以来大部分依靠劳动等低技术、低成本的比较优势保持巨额顺差，出口高新技术才能发展，使出口贸易对经济形势的弹性降低。本文采用实证分析，运用计量经济学的计量方法，利用1990年到2010年的年度统计数据，对我国出口总额、外贸依存度、外商投资与经济增长进行实证分析。结果表明GDP和外贸出口的相关性很高，并且受外贸依存度的影响。 关键字：GDP 出口额 一、绪论：

我国国内生产总值09年在世界排名世界超越德国排在第三，而且有望超过日本，仅次于美国，GDP的年增长率也连续25年以来在世界排名第一。我国经济如此高速发展，对外贸易作出了重要贡献，一直到今天，我国的对外贸易规模稳居世界第三位。从国民经济核算的角度来看，出口做为构成国内生产总值的三大动力之一，随着全球经济一体化的发展，我国经济增长率连年保持在 10% 左右,这其中对外贸易的发展毋庸置疑做出了突出贡献，从1990年占GDP比重的16%到2000年的20%，到2002年后加入WTO，2005年34%。在08年金融危机中，虽然我国所受影响比较小，大都因我国的虚体经济在世界上还处于“年少”之际，但对我国出口的影响较为重要，因为出口总额严重依赖于国际市场的需求，也就是依赖于世界经济增长状况，当前由于金融危机下世界经济增长率迅速下滑，大大降低了国际市场需求，从而使我国的出口出现较大的困难，从2008年10月开始，我国进出口差额连续下滑，到12月份，连续三个月出现负增长。2009年下降为24.2%，出口贸易对GDP的贡献率下降了3.9个百分点。我国贸易出口因经济的波动性从而对GDP的贡献率也在波动，弹性较大。

本文中采用实证分析法，引入了影响国内生产总值的出口总额、对外贸易依存度和外商投资，分析我国外贸出口对国内生产总值的贡献，从实证中了解GDP和出口的相关性，深入探讨在金融危机后爆发出的我国外贸出口存在的结构问题，我国的国内生产总值对作为三大动力的出口的依存度是多大，为调整外贸出口结构、转变经济增长方式、如何提高消费和投资占GDP的比重提供参考。 二、文献综述：

经济增长是人民广泛关注的问题，因为其时刻与人们生活密切相关，经济增长理论一直也是经济研究的核心问题之一。从最开始发现新，殖民地的开发，到全世界范围的资源掠夺，经济全球化不断加深，在比较优势下，对外贸易异军突起，对经济贡献率也越来越高。为数众多的国内外经济学者就对外贸易对经济

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增长的作用进行了大量的理论和实证研究。

古典经济学家亚当·斯密的劳动价值论和绝对成本说开

创

了国际分工和国际贸易理论的先河。他的动态生产率理论和剩余产品出口理论代表了对外贸易拉动经济增长的最初思想。剩余产品出口理论认为，对外贸易使得一国剩余产品的价值得以实现，增加了各国福利，同时由于各国市场的扩大，刺激了各国增加生产，改进技术，从而使劳动生产率得到提高，推动了经济增长。

本世纪30年代经济学家罗伯特逊（D．H．Robertson）提出了对外贸易是“经济增长的发动机”（Engine for Growth）的命题。①在50年代，诺克斯根据对19世纪英国与新移民地区的经济发展原因的分析，进一步补充和发展了这一命题。他认为，19世纪国际贸易的发展是许多国家经济增长的主要原因。一方面，因为各国按比较成本规律进行国际贸易，通过两优取其更优、两劣取其次劣的办法进行专业化分工，使资源得到更有效的配置，增加了产量。通过交换，各国都得到了多于自己生产的消费量。他认为这是对外贸易的直接利益。另一方面，也是最重要的方面，就是对外贸易产生间接的动态利益，即随着对外贸易的发展，通过一系列的动态转换过程，把经济增长传递到国内各个经济部门，从而带动国民经济的全面增长。他指出，19世纪的国际贸易“具有这样的性质：中心国家经济上的迅速成长，通过国际贸易而传递到外围的新国家去。它是通过初级产品的迅速增加的需求而把增长传递到那些地方去的。19世纪的贸易不仅是简单地把一定数量的资源加以最适当的配置的手段，它尤其是经济增长的发动机”。

20世纪70年代末，美国经济学家保罗·克鲁格曼创立了规模经济贸易学说，用以解释二战后经济增长迅速的工业化国家之间的贸易特点。澳大利亚经济学家默里·肯普在其19年出版的《国际贸易纯理论》一书中构建了“肯普模型”以证明规模报酬递增理论。此时出现的新贸易理论还有不完全竞争理论和产业内贸易理论，说明了资源禀赋和技术相似的国家间以及行业内贸易急剧上升等新国际贸易现象对经济发展的影响。马克斯·科登则将对外贸易与宏观经济变量联系起来，从供给的角度剖析对外贸易对经济增长的影响，他关于对外贸易对经济增长率影响的理论被称为“供给启动”论，该理论特别强调对外贸易对生产要素供给量的影响和对劳动生产率的作用。

HelpmanKrugman（1985）认为出口对经济增长有单项直接的因果带动，Chartey(1993）认为经济增长对出口有单项直接的因果带动关系，HelpmanKrugman(1995）则认为二者互为因果关系，此外，还有学者认为出口与经济增长之间不存在因果关系，对外贸易并没有促进经济增长，如Pack(1992），Helleininer(1996）和Bleaney(1997）。

20世纪80年代以来，随着计量经济学理论与实践的发展，外贸对经济增长影响

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的实证研究也开始逐步发展起来。更多学者对外贸与经济长的研究从理论研究转向了实证分析。

胡勇（2008）通过实证检验服务贸易对浙江GDP增长的影响，发现浙江服务贸易出口会促进经济增长，进口则会制约经济增长。白雪飞、岳金梅（2007）利用协整理论和Granger因果关系检验方法，对辽宁省对外贸易发展和经济增长之间的关系进行定量分析。研究表明,辽宁省的对外贸易与经济增长之间存在长期稳定的关系,对外贸易与经济增长之间存在单项因果关系，即辽宁省对外贸易对经济增长具有推动作用，但推动作用较弱。 三、计量经济模型研究： 一）模型设定、计量经济学检验

1）、相关数据（来源于国家统计局和国家统计局发布会等） 年份 项目

1990

1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

国内生产总值 18667.82 21781.50 26923.48 35333.92 48197.86 60793.73 71176.59 773.03 84402.28 677.05 99214.55 109655.17 120332.69 135822.76 159878.34 184937.37 216314.43 265810.31 314045.43 340506.87

出口总额 亿元 2985.80 3827.10 4676.30 5284.80 10421.80 12451.80 12576.40 15160.70 15223.60 16159.80 20634.40 22024.40 26947.90 36287.90 49103.30 628.10 77594.59 93455.63 100394.94 82029.69

增

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2010 397983.00

107704.99

本文选取了1990至2010年年间国内生产总值的年度数据进行分析，以得出我国对外贸易对经济增长的影响。 Y—国内生产总值（亿元） X—出口总额（亿元）

为分析国内生产总值Y和出口总额X的关系，做如图所示的散点图。

1200001000008000060000400002000000100000200000300000400000500000XY

从散点图可以看出国内生产总值Y和出口总额X大体呈现为线性关系，为分析国内生产总值随出口总额变动的数量规律性，可以建立如下简单线性回归模型 Yt12Xtui 对被解释变量国内生产总值和解释变量出口进行回归的结果：

Dependent Variable: Y Method: Least Squares

Date: 05/28/13 Time: 16:16 Sample: 1990 2010

Included observations: 21 Variable

C X R-squared

Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Coefficie

nt -37.555 0.309601 Std. Error 3004.022 0.017204 t-Statistic -1.810092 17.999 Prob. 0.0861 0.0000 37028.28 35268.96 21.02826 21.12774 323.8377 0.000000 0.944580 Mean dependent var 0.941663 S.D. dependent var 8518.504 Akaike info

criterion

1.38E+09 Schwarz criterion -218.7967 F-statistic

0.705228 Prob(F-statistic) 太原科技大学华科学院

用OLS法进行回归得到如下模型：

Yt37.5550.309601Xtet

(-37.555) (0. 30t(-1.810092) (17.999)R2=0.944580 F=323.8377 n=21 2)模型检验 ①经济意义检验

ˆ=0.309601符合经济的一般规律，因为按照近几年我国的对外 如以上模型贸易形势来看，出口所占比重在31%左右。 ②统计意义检验

ˆ的T统计量进行显著性检验。这里选取其值为17.999。对于给定显著水平=0.05，查

t

分布表，其临界值t0.025（19）2.093，因为

Tˆ17.999t0.025（9）2.093，所以拒绝H0：0，表明出口额对我国国内生产总值有显著的影响。

然而该模型可能存在有自相关问题。对样本为21，一个解释变量的模型，1%显著水平，查DW统计表可知dL0.975 ，dU1.161 ，模型中DW

型存在自相关，这一点从残差图中也可以看出。

15000010000050000020000100000-10000-2000090929496980002Actual04060810ResidualFitted

自相关问题的处理

使用et进行滞后一期的自回归

Dependent Variable: ET Method: Least Squares

Date: 05/28/13 Time: 17:44 Sample(adjusted): 1991 2010

Included observations: 20 after adjusting endpoints 太原科技大学华科学院

Variable

ET(-1) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood

Coefficie

nt 0.656359 Std. Error 0.183986 t-Statistic 3.567441 Prob. 0.0021 0.400981 Mean dependent var -132.12

0.400981 S.D. dependent var 8495.80

1

6575.435 Akaike info 20.4687

criterion 8

8.21E+08 Schwarz criterion 20.5185

6

-203.6878 Durbin-Watson stat 1.51553

4 可得回归方程：

ˆ et0.656359et1

ˆ0.656359 ，对原模型进行广义差分，得到广义差分方程 由式可知Yt0.656359Yt11(10.656359)2(Xt0.656359Xt1)vt 对广义差分方程进

行回归。

广义差分方程输出结果

Dependent Variable: Y-0.656359*Y(-1)

Method: Least Squares

Date: 05/28/13 Time: 17:55 Sample(adjusted): 1991 2010

Included observations: 20 after adjusting endpoints Variable C

X-0.656359*X(-1) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid

Coefficient -1681.4 0.299057 Std. Error 2493.423 0.032297 t-Statistic -0.674432 9.259668 Prob. 0.5086 0.0000 16746.0

2 15698.1

1 20.5576

4 20.6572

2

0.8292 Mean dependent var 0.816852 S.D. dependent var 6718.123 Akaike info

criterion

8.12E+08 Schwarz criterion

太原科技大学华科学院

Log likelihood Durbin-Watson stat

-203.57 F-statistic 1.559520 Prob(F-statistic)

85.7414

6 0.00000

0

由表可得回归方程为

ˆ*1681.40.299057X*YttSe(2493.423) (0.032297) t=(-0.674432) (9.259668)

2 R=0.8292 F=85.74146 D W=1.559520由于使用了广义差分数据，样本容量减少了一个，为20个，查1%显著水平的DW统计表可知

dL0.952 dU1.14 7DW=1.559520>dU1.147 ，说明在1%显著水

，模型中

2平下广义差分模型已无自相关，不必再进行迭代。同时可见，可决系数R 、t 、F统计值也均达到理想水平。由差分方程式有 由此可得到最终的模型为

ˆ11681.443.607010.656359

ˆ43.60700.299057XYtt

异方差检验（White检验）

White Heteroskedasticity Test: F-statistic Obs*R-squared

2.408005 Probability 4.415116 Probability

0.12001

2 0.10996

9

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares

Date: 05/28/13 Time: 18:19 Sample: 1991 2010

Included observations: 20 Variable

Coefficie

nt Std. Error t-Statistic Prob.

太原科技大学华科学院

C

X-0.656359*X(-1) (X-0.656359*X(-1))

^2 R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

-6352695

3

2559.488 -0.0087

66166726 2079.8 0.011851

-0.960104 1.230588 -0.758330

0.3505 0.2352 0.4586

0.220756 Mean dependent var 0.129080 1.04E+08 1.83E+17 -395.9276 2.667914

4061985

5

S.D. dependent var 1.11E+0

8

Akaike info 39.27criterion 6 Schwarz criterion 40.0421

2

F-statistic 2.40800

5

Prob(F-statistic) 0.12001

2 由表可以看出，

nR24.415116 ，由

White检验知，在

20.05下，查2分布表，得临界值0.05（2）=5.9915，同时X和X2的t检验值也显著。比较计算的卡方统计值与临界值，因为

2nR2=4.415116<0.05（2）=5.9915 ，所以不应拒绝原假设，表明模型不存在异方差。

单位根检验

ADF Test Statistic

-5.115530 1% Critical Value*

-3.8877

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5% Critical Value 10% Critical Value -3.0521 -2.6672 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(X,3) Method: Least Squares

Date: 05/28/13 Time: 16:33 Sample(adjusted): 1994 2010

Included observations: 17 after adjusting endpoints Variable

D(X(-1),2) D(X(-1),3)

C R-squared

Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

从检验结果来看，在1%、5%、10%三个显著性水平下，单位根检验的Mackinnon临界值分别为-3.8877 、-3.0521 、-2.6672 ，t检验统计量值为-5.115530 ，小于相应临界值，从而拒绝原假设，表明出口总额x的差分序列不存在单位根，是平稳序列。即x序列是二阶单整的，X~I（2）。

采用同样的方法，可检验得到Y序列也是二阶单整的，即Y~I（2）。

为分析国内生产总值Y和出口总额X之间是否存在协整关系，先做出两变量之间

Coefficie

nt -2.413517 1.0374 6111.571 Std. Error 0.471802 0.448109 2446.957 t-Statistic -5.115530 2.315386 2.497621 Prob. 0.0002 0.0363 0.0256 1632.131 15534.62 21.18242 21.32946 17.41832 0.000159 0.713330 Mean dependent var 0.672377 S.D. dependent var 81.761 Akaike info

criterion

1.11E+09 Schwarz criterion -177.0506 F-statistic

1.040560 Prob(F-statistic) 的回归，然后检验回归残差的平稳性。

接下来分析国内生产总值y和出口总额x之间是否存在协整关系，先做两变量之间的回归，然后检验回归残差的平稳性。

以国内生产总值y为被解释变量，出口总额x为解释变量，用OLS回归方法估计模型，结果如下

Dependent Variable: Y Method: Least Squares

Date: 05/28/13 Time: 16:16 Sample: 1990 2010

太原科技大学华科学院

Included observations: 21 Variable

C X R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

Coefficie

nt -37.555 0.309601 Std. Error 3004.022 0.017204 t-Statistic -1.810092 17.999 Prob. 0.0861 0.0000 37028.28 35268.96 21.02826 21.12774 323.8377 0.000000 0.944580 Mean dependent var 0.941663 S.D. dependent var 8518.504 Akaike info

criterion

1.38E+09 Schwarz criterion -218.7967 F-statistic

0.705228 Prob(F-statistic) Yt37.5550.309601Xtet

回归残差序列单位根检验的模型设定：

ADF Test Statistic

-1.867760 1% Critical Value*

5% Critical Value 10% Critical Value -2.68

-1.9592 -1.6246 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(ET) Method: Least Squares

Date: 05/28/13 Time: 19:07 Sample(adjusted): 1991 2010

Included observations: 20 after adjusting endpoints Variable CoefficieStd. Error t-Statistic Prob.

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nt ET(-1) R-squared

Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood

在10%显著水平下，t检验统计值为-1.867760 ，小于临界值，从而拒绝原假设，表明残差序列不存在单位根，是平稳序列，说明国内生产总值y和出口总额x之间存在协整关系。，这表明两者之间有长期均衡关系。但从长期来看，可能会出现失衡，为了增强模型的精度，可以把协整回归式中的误差项et看做均衡误差，通过建立误差修正模型把国内生产总值的短期行为与长期行为变化联系起来。误差修正模型的结构如下：

-0.3431 0.183986 -1.867760 0.0773 -635.8528

7123.850 20.46878 20.51856 1.515534 0.148040 Mean dependent var 0.148040 S.D. dependent var 6575.435 Akaike info

criterion

8.21E+08 Schwarz criterion -203.6878 Durbin-Watson stat YtXtet1t

令DYt=Yt=Yt-Yt-1 DXt=Xt=Xt-Xt-1

然后以DYt作为被解释变量，以DXt和et1作为解释变量，估计回归模型式，结果如下：

Dependent Variable: DY Method: Least Squares

Date: 05/28/13 Time: 19:41 Sample(adjusted): 1991 2010

Included observations: 20 after adjusting endpoints Variable C DX ET(-1) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood

Coefficient -1862.078 0.384473 -0.384760 Std. Error 2432.5 0.1013 0.200714 t-Statistic -0.7679 3.792996 -1.916958 Prob. 0.45 0.0015 0.0722 5235.96

0 8862.49

4 20.6319

4 20.7813

0 7.52067

0.469435 Mean dependent var 0.407016 S.D. dependent var 6824.604 Akaike info

criterion

7.92E+08 Schwarz criterion -203.3194 F-statistic

太原科技大学华科学院

Durbin-Watson stat 1.299177 Prob(F-statistic)

0 0.00457

4 最终得到误差修正模型的估计结果为：

ˆ-1862.0780.384473X-0.384760eYttt1

-1.916958） t=(-0.7679) (3.792996) （

R=0.469435 F=7.520670 DW=1.299177

上述估计结果表明，国内生产总值y的变化不仅取决于出口总额的变化，而且还取决于上年度国内生产总值对均衡水平的偏离，误差项估计的系数-0.384760体现了对偏离的修正，上一年度偏离越远，本期修正的量就越大，即系统存在误差修正机制。

结论：由模型可知，出口总额每增加1亿元，国内生产总值平均将增加0.384473亿元。

2参考文献：

1、《加入WTO以来我国对外贸易依存度的实证分析》王伟 《商品与质量》 2010年第S6期；

2、《对外贸易与经济增长关系文献综述》刘毅 北京工业大学 经济与管理学院， 北京 100124；

3、《中国的对外贸易与经济增长》

4、《关于我国进口与经济增长关系的探讨》 佟家栋《南开学报》，1995年第3期

5、《对外贸易对中国经济增长的影响——供给角度的分析》孙林 南京农业大学 210095

6、《全球金融危机下我国宏观经济趋势浅谈》 中国论文下载中心 2011-02-15 7、《我国1985-2005年外贸依存度分析》学士论文网 2007年12月 8、中国国家统计年鉴

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我国对外贸易出口变化对GDP的影响

专业名称： 班 级： 学生姓名： 学 号： 指导教师： 经济 经济142203H 郭志杰 201422150305 李忠卫

二零一六年十一月

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