中国国际收支持续性失衡的实证分析

中国国际收支持续性失衡的实证分析

作者：李蓉蓉

来源：《消费导刊·理论版》2008年第03期

[摘要]基于对国际收支失衡的理论研究，本文结合我国的实际情况，利用ADF检验和协整分析方法，对影响我国国际收支状况的宏观经济因素作探索性的计量实证分析。实证研究认为，劳动生产率和开放度是影响我国国际收支状况的主要因素，而政府财政支出比例、资本回报率、贸易条件等因素对我国国际收支的影响不显著。

[关键词]国际收支实证分析

一、引言

一般说来,持续顺差反映出该国经济国际竞争力的增强及该国国际经济地位的提高。但持续的国际收支失衡盈余是一把双刃剑，它同时也是一国经济内部失衡的表现。持续十多年的贸易和资本双顺差使得我国国际收支失衡的矛盾不断积累，在强制结售汇的制度安排下外汇储备过快增长，货币政策实施的难度加大；央行被迫投放过多基础货币导致流动性过剩，从而容易引发固定资产投资高企、国内资产价格持续攀升出现泡沫等一系列问题。努力促进国际收支平衡已成为当前国家宏观调控工作的重中之重。

二、研究文献综述

国际收支失衡一直是中国经济的热点问题，也是国家宏观经济管理的难题。国内学者对这个问题的研究很多，取得颇多研究成果，但大都是从定性的角度研究，定量研究比较少。关于中国为什么会长期保持经常项目盈余，余永定（2006）认为原因有四，即：储蓄投资缺口、国内与国际经济周期综合影响、政府的出口导向政策和中国在全球分工中特别是国际生产网络中的特殊地位。毛红燕（2006）研究表明，产业部门发展的失调、投资与消费的增长比例失当、生产要素价格的失真是造成我国外部经济失衡的内在原因。樊纲（2006）认为，国际收支出现双顺差的格局是我们经济发展特点决定的，经济发展的阶段和对外开放的政策决定了我国特殊的贸易结构，生产效率的改进、经济的持续增长吸引了大量的外国资本来到中国投资；要消除这样一个大规模的外部失衡，实现基本的国际收支的平衡，显然不是一个部门、采取一方面的措施所能够实现的。它需要我们从多方面入手，各个方面相互配合，在体制和政策上进行综合的调整，才能实现。成力为等（2006）以1980～2004年的年度数据为样本，从内外均衡的视角用协整分析、误差修正模型和格兰杰因果检验法对国际收支与经济增长的关系进行实证研究，结果得出进口、出口、进出口、外商直接投资外汇储备与中国经济增长有长期稳定的均衡

关系，中国经济增长是出口、进口、进出口、引进外商直接投资及外汇储备变化的格兰杰原因，较之出口、进出口对经济增长的作用更加明显。

本文试图在众多定性研究成果的基础上，从一个宏观的角度，采用ADF检验、协整分析等计量经济学方法，实证分析影响国际收支的一些基本经济因素。以1982～2006年年度数据为样本。

三、变量的选择与数据来源

通常认为，影响一国外部均衡的主要经济因素有经济增长、劳动生产率、贸易条件、开放度等。基于数据的可获得性和我国的具体情况，我们选取以下的指标作为模型的初选变量。

（一）国际收支差额(BOF)：本文所指国际收支差额＝经常项目差额＋资本与金融项目差额，差错和遗漏项不计入。国际收支差额综合反映一国居民与非居民之间的经济交易状况，也反映了一国经济内外的均衡情况。BOF数据由国家外汇管理局公布的《中国国际收支平衡表》整理得到。

（二）贸易条件（TOT）：定义为一个国家出口品的价格指数与进口品的价格指数之比。可以从总体上反映一个国家面临的外部环境和贸易竞争态势。TOT数据来自世界银行网上数据库/。

（三）开放度（OPEN）：用贸易依存度表示，即进出口贸易总额/GDP，综合反映经济一体化的程度和贸易限制与交易控制程度，也反映了一国参与经济全球化的深度和广度。2006年之前数据根据《2006年中国统计年鉴》相关数据整理得到，2006年数据来自国家统计局公布的《2006年国民经济和社会发展统计公报》。

（四）财政支出比例（GN）：用政府财政支出占GDP的比重表示。在成熟的市场经济国家，一般认为政府的财政政策可以通过两个渠道来影响国际收支，分别称为收入效应和相对价格效应（或称为替代效应）。2006年以前GN数据来自《2006年中国统计年鉴》，2006年数据来自国家财政部。

（五）资本回报率（CR）：以全国工业企业净资产回报率表示。资本回报率的提高倾向于增加产出，增加出口，减少资本流出，吸引外资流入，与BOF同方向变动。CR数据来自参考文献。

（六）劳动生产率（PRO）：以劳均GDP表示，即用可比价格的GDP与当年经济活动人口的比值计算出劳均GDP 水平。劳动生产率提高有利于增强本国产品在国际市场上的竞争力，增加出口，减少进口。PRO数据来自《2006年中国统计年鉴》。

四、单根检验和协整分析

在实证分析之前，我们先对收集到的我国国际收支差额、贸易条件、开放度、财政支出比例、资本回报率、劳动生产率以1995年为基期（基数为100）进行指数化，分别表示为LBOF、LTOT、LOPEN、 LGN、LCR、LPRO。

接下来对各变量进行ADF（Augmented Dikey－Fuller）检验。为谨慎起见，我们在检验时首先采用最为一般的数据生成过程和估计模型：即带有时间趋势项，又带有常数项。趋势项显著的则保留趋势项（如表1中的LBOF），趋势项不显著的进一步检验常数项是否显著。常数项显著的保留常数项，常数项不显著的则检验既无趋势项又无常数项的模型(如表1中的LPRO)。检验结果表明，上述的6个变量都是一阶单整系列（见表1），可以进行协整检验。

表1 变量序列的ADF检验结果

注：C和t分别表示带有常数项和趋势项，星号*表示所采用的滞后阶数。

由于数据为年度数据，因此利用Engle-Granger两步法对LBOF与LTOT、LCR、LGN、LPRO、LOPEN之间的协整关系进行检验可能效果更好。第一步作静态分析，以LBOF为被解释变量，LTOT、LCR、LGN、LPRO为解释变量作最小二乘回归，结果显示除了LGN外，回归方程中各变量的系数都较为显著（见表2），但是我们发现，回归模型的D.W.值仅为

1.165，模型存在明显的序列相关性，可能会由此导致估计参数的t检验失效。为消除序列相关，模型中加入LBOF的一阶滞项作为解释变量再次进行回归，结果表明,在5％水平下，LTOT、LCR、LGN、LPRO、LOPEN五个变量中只有LPRO与LOPEN的系数显著不为零（见表2），D.W.值为

2.130，说明滞后项很好地消除了序列相关性，可决系数R2为

0.971321，F统计量为101.6059，回归模型较为显著。为此，我们忽略不显著的解释变量，只留下LPRO、LOPEN和滞后项进行回归，得到结果是各解释变量都很好的通过了显著性检验，R2为0.968779（如表2），模型的解释能力良好。第二步，对最后确定的模型静态回归残差RESID作单位根检验：ADF检验统计量为-4.074960，5％显著水平下的临界值为-2.9969，检验结果表明，残差项不存在单位根，是平稳的序列。综合两步分析结果可以得到，变量LBOF与LTOT、LCR、LGN之间不存在协整关系，而LPRO和LOPEN分别与LBOF协整，协整方程为：

表2 静态回归结果