出口贸易对广东经济增长的实证分析

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0.0038 0.0203 0.091 0.6393
*表示 5%显著水平拒绝假设，**为 MacKinon-Haug-Michelis(1999)提出的临界值所得的 P 值。
五、出口贸易对广东经济影响作用测算 基于上述协整关系的检验，我们引入状态空间模型和多层次线性模型，计算 出口贸易对广东经济增长的贡献， 并进一步比较不同的出口贸易方式及不同的开 放程度对广东经济增长的贡献。 （一） 状态空间模型建立 根据协整关系检验，我们确定 GDP 与社会消费品零售总额、固定资产投资总 额和出口总额之间存在协整关系。考虑到中国目前仍旧处于转型时期，经济机制 及利益关系仍处于变化状态，而状态空间模型能较好地反映参数可变过程，我们 引入状态模型，将不可观测的变量信息加入模型，使得模型更为贴近经济本身。 模型假定：ut 为相互独立均值为 0 的随机误差项；净调出稳定。 在模型假定的基础上，建立三大需求的状态空间模型，具体模型如下： 观测方程: GDPt=δ1tGDCt+δ2tGDIt+δ3tEXt+C+ut 状态方程: δ1t= δ1t-1 δ2t= δ2t-1 δ3t= δ3t-1 其中，δ1t，δ2t，δ3t 反映了消费、投资、出口随时间变动的不可观测参数，
出口贸易对广东经济增长的实证分析
广东省统计局 作者：李华、马彦君、谢洪芳
摘要：改革开放以来，广东外向型经济蓬勃发展，外贸依存度不断提高。 外贸出口对广东经济增长拉动作用的测算成为实际经济分析研究中难以回避的 基础性问题。协整分析表明，消费、投资、出口及GDP存在长期稳定的协整关系。 本文通过建立状态空间模型、 多层线性模型和非竞争型投入产出模型从不同层面 测算分析广东出口对广东经济的影响作用。测算分析表明，广东经济增长以省内 消费拉动为主， 出口产品诱发附加值率较低， 进入90年代以来， 出口所诱发的GDP 在19%-30%之间。稳定出口增长的同时，转变外贸增长方式、提升出口产品的层 次将能提高出口对广东经济增长的拉动作用。 关键词：出口 协整 状态空间 多层线性模型 HP 滤波
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进行测算，认为每增加 1 亿元的出口引起全国 GDP 增加 0.553 亿元。 这些研究大都建立在经济关系相对稳定的基础上，事实上，中国正处于改革 的过程中，各种制度、经济结构和经济利益都处于不断的变化当中，可以认为广 东的经济“状态”是在不断变化的。因此，本文在前人研究的基础上，引入状态 空间模型， 用卡尔曼滤波的方法和多层次线性模型研究出口贸易对广东经济增长 的贡献。 三、指标选取与数据来源 （一） 指标选取 ——地区生产总值（GDP） GDP 作为经济学中衡量经济发展状况的主要指标，它是反映一个国家或地区 的经济总量指标，并且是最主要的经济总量指标。本文选用 GDP 作为衡量广东经 济实力的指标。 ——投资和消费 投资和消费是拉动经济增长的重要因素，是 GDP 的主要组成部分。反映投资 需求的指标我们选取了固定资产投资总额（GDI） ，反映消费需求的指标我们选取 了社会消费品零售总额（GDC） 。 ——出口（EX） 出口是本文讨论的主要指标，我们选取海关出口总额体现。 （二） 数据来源 本文采用 1978 至 2009 年广东各年数据，数据均来源于《广东统计年鉴》和 广东省地区生产总值核算历史资料。GDP 数据采用 1978 年为基期的可比价 GDP。 为了扣除价格因素影响， 固定资产投资和社会消费品零售总额数据均用 GDP 缩减 指数进行缩减，替换为以 1978 年为基期的可比价数据。出口额是以美元计算的 指标，为了保证各期数据可比，本文在计算过程中，将出口额全部以历年平均汇 率换算成人民币,并且用 GDP 缩减指数缩减。 四、模型准备 根据支出法地区生产总值的计算公式（GDP＝消费＋投资＋净流出） ，GDP 与 投资、消费和净流出有着天然的联系。
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由于时间序列 GDP、EX 、GDC、GDI，均为 I(2)过程，满足协整检验的前提 条件，进一步检验变量之间是否存在协整关系。Johansen 协整检验结果显示， 特征根迹统计量在 5%的显著水平拒绝 “无协整关系”原假设，因此社会消费品 零售总额、全社会固定资产投资额、海关出口总额及与 GDP 之间存在长期稳定的 东充分发挥毗邻港澳、华侨众多的地缘人缘优势和改革开 放“先行一步”的政策优势，出口贸易不断发展壮大。2009 年，广东实现出口 总额 3589.56 亿美元，居全国之首，占全国 1/4 强，是 1978 年的 258.6 倍。蓬 勃发展的出口贸易直接或者间接的带动了经济的飞速发展。1979-2009 年间，广 东省 GDP 年均增长高达 13.3%，出口依存度从 1978 年的 13.1％提升到 2009 年 62.1%。作为经济增长“三驾马车”之一的对外贸易究竟能在多大的程度上促进 广东经济增长，不同的贸易方式对经济增长的作用是否相同，不同的外贸依存度 对经济增长的影响方式是否一致，这些问题一直是国际贸易研究的核心。然而不 同的算法，计算结果也不一致，并且含义也不尽相同。本文通过多种计量模型测 算,不同视角、不同层面衡量出口对广东经济影响作用。 二、研究的现状及存在问题 多数文献肯定出口贸易对经济增长的贡献性，从最早的 David Ricardo （1817）提出的比较优势理论，到 Heckscher(1919)和 Ohlin(1933)的要素禀赋
δ1t δ2t δ3t Log likelihood Parameters Diffuse priors
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理论，还是以 krugman（1979）为代表的“新贸易理论”都肯定贸易和分工利益； 但 Raul Prebisch（1962）和辛格（1964）等人则持相反的观点，认为对外贸易 会导致贸易条件的恶化，甚至陷入“贫困化增长” 。多数的实证研究结论支持对 外贸易对经济增长有促进作用。 近年来，国内学者研究出口对经济增长影响的方法主要集中在以下几个方 面： （一） 相关分析。主要用相关系数反映经济发展与进出口贸易之间的依存 关系，用相关系数的大小反映其依存程度。董秘刚（2000）用 1978-1998 年的数 据分析表明，对外贸易与我国经济增长相关性显著。而彭福伟（1999） 、张小济 （1999）的实证分析却认为净出口与经济增长非强度相关。 （二） 回归分析。假定其他因素对经济增长的影响不变，构建一元线性回 归模型，从供给的角度分析外贸与经济增长的关系。李文（1997）研究表明，出 口增长对我国经济增长具有明显的拉动作用。赖明勇等（1998）的研究结果则认 为出口贸易对整个经济增长的推动作用并不强。杨全发、舒元（1998）采用巴拉 萨和费得等人的模型对我国 1978－1995 年数据进行分析，发现出口的增长并不 像预期的那样对经济增长起到促进作用。 （三） 协整方法。采用 Granger 因果检验，分析各变量是否具有长期稳定 的均衡关系。许和连、赖明勇（2001）采用协整检验和 Granger 因果检验对中国 1978－1998 数据进行分析发现，初期产品出口与 GDP 之间存在唯一的协整关系。 刘晓鹏（2001）通过建立误差修正模型分析我国进出口对经济增长的贡献，认为 出口增长对经济增长的影响并不显著。 （四） 投入产出方法。 陈锡康 （2002） 利用 1995 年的对外贸易投入产出表, 分析了出口对我国 GDP 的影响程度,并就出口对 GDP 增长的贡献给出了定量的计 算。沈利生和吴振宇（2003）也同样利用了 1997 年和 2002 年投入产出表分析了 出口对我国 GDP 增长的影响关系。 （五） 贡献率的测度。以国民收入恒等式为基础，直接从净出口的角度评 价外贸对经济增长的推动作用。魏巍贤（1999）基于方差分解法得到中国经济的 高速增长并没有实现对出口增长的规模效应。 林毅夫和李永军(1999)建立了联立 宏观经济修正模型测算外贸对经济增长的贡献率，陈冬平（2001）利用生产函数
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其变化体现我省消费、固定资产投资、出口对 GDP 影响的变动过程,C 为常数项。 参数的估计结果列于下表 表 3: :
参数估计及其检验量结果
参数最终状态值 标准差 0.091784 0.165504 0.061239 Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Z 统计量 16.86778 3.445913 4.730863 32 11.864 93 11.803 69 P值 0.0000 0.0006 0.0000 11.773
出口
从图 1 可以看出改革开放以来，广东地区生产总值持续增长，特别是 90 年代后， GDP 进入了高速增长时期。出口总额除 2001 年和 2008 年后有所波动外，其余年 份与 GDP 的增长相一致。社会消费品零售总额及固定资产投资总额增长相对稳 定。在引入状态空间模型前，我们利用协整检验从理论上判断 GDP 与投资、消费 和出口是否存在确定的关系。 首先，对全社会消费品零售总额、全社会固定资产投资总额和海关出口总额 数据序列进行单位根检验，结果表明（详见表 2） ，全社会消费品零售总额、固 定资产投资总额和出口总额序列均不平稳, 表现为 I(2)过程。 表 1：
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图1:
12000 10000 8000 6000 4000 2000 0
1978 1980 1982 1984
1978-2009年GDP与需求总量指标
单位：亿元
1986
1988
1990
1992
1994
1996
1998
2000
2002
2004
2006
2008
GDP
全社会商品零售总额
全社会固定资产投资
表 2：
原假设 无协整关系 至多 1 个 至多 2 个 至多 3 个
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Johansen 协整检验结果
特征值 0.582389 0.486723 0.372134 0.007547 迹统计量 58.38136 33.0584 13.71712 0.219689 5%临界值 47.85613 29.79707 15.49471 3.841466 Prob.