四川省经济增长与进出口贸易关系的相关统计学

四川省经济增长与进出口贸易关系的相关统计学

摘要：本文以四川省的经济和贸易的历史数据为研究对象，根据四川省1987年到2006年GDP与进出口贸易额的年度统计数据，对四川省经济增长与进出口贸易的关系进行相关统计学研究。得出结论：四川省对外贸易与经济增长之间存在着长期稳定的关系，对外贸易与经济增长之间存在单方向的因果关系，即对外贸易增长引致经济增长，并且出口贸易和进口贸易的增长对经济增长都具有促进作用。

关键词：对外贸易；经济增长；四川省

一.研究背景

改革开放以来，四川省经济得到了迅速的发展，各项经济指标显著提高，对外贸易呈现良好走势。对外贸易与经济增长的关系一直是经济学研究中的重要问题，从理论上看，经济学家就对外贸易对经济增长有推动作用已经存在共识。就以往的定性分析而言，普遍认为对外贸易对经济增长的贡献主要体现在：对外贸易结构决定于产业结构，同时能够主动的带动产业结构的转换，产业结构的优化升级促使经济增长方式由粗放型向集约型转变；出口扩张带来外汇余额的积累，有利于外资的流入，提高省内资本形成率；通过利用外资引进先进技术，进而促进了技术进步等方面。迄今为止，关于对外贸易与经济增长关系的实证分析大多都是以国家为研究对象而展开的，同时也存在一些以地区为对象的分析。但中国各省、地区之间的地理、经济发达程度、生产消费结构等条件有很大差异，前人所采用的数据处理方法、计量

模型等也各不相同，因此就四川省的情况而言，对外贸易是否能促进经济增长并不是显而易见的问题。有鉴于此，本文以四川省为研究对象，应用相关统计学分析方法，对四川省经济增长与进出口贸易之间的关系进行探讨。

二.变量与样本数据的选取

本文选择国内生产总值（GDP）、出口额（EX）、进口额（IM）三个变量作为研究对象，其中以宏观经济总量指标——国内生产总值（GDP）反映四川省的整体经济增长，以出口额（EX）和进口额（IM）反映四川省的对外贸易情况。样本数据选取1987年至2006年的年度数据，本文中分析所用原始数据全部来源于各年版的《四川省统计年鉴》和《中国统计年鉴》。为了消除数据中可能存在的异方差性，避免参数估计失效，本文对各变量数据取自然对数，记作ln GDP、ln EX 以及ln IM，所有计算结果均得自软件Eviews 3.1。

三.计量方法说明

在进行时间序列分析时，传统上要求所用的时间序列必须是平稳的，即没有随机趋势或确定趋势，否则会产生虚假回归问题，即得到两个相互独立的非平稳时间序列之间的相关系数显著不为零的结论，并在对两个相互独立的非平稳时间序列建立回归模型时得到具有统计显著性的回归函数。所以本文在分析中将首先对样本数据进行平稳性检验。在现实经济中的时间序列通常是非平稳的，我们可以对它进行差分把它变平稳，但这样会让我们失去总量的长期信息，而这些信息对分析问题来说又是必要的。有些时间序列问题，虽然它们自身是

非平稳的，但其某种线性组合却是平稳的，这个线性组合就反映了变量间长期稳定的关系。由图1可见，GDP、进口、出口的对数时间序列在1987年到2006年期间，随着时间变化而具有大致相同的变化趋势，据此推测这三个变量之间可能存在着协整关系。针对上述情况，本文采用协整分析方法考察变量之间是否存在长期稳定的关系，避免出现虚假回归问题。

图1：变量的对数时间序列

在明确时间序列变量之间存在长期稳定的相关关系的基础上，通过因果关系检验则可确定序列之间是否存在因果关系，进一步解释变量之间的联系。本文将配合采用Johansen协整检验和Granger因果关系检验方法，就四川省对外贸易与经济增长的关系进行分析。最后通过最小二乘法，建立多元回归模型，确定四川省对外贸易与经济增长之间的定量关系。

四.计量结果和分析

1、平稳性检验

如果一个时间序列的均值或自协方差函数随时间的改变而改变，则这个序列就是非平稳时间序列。如果非平稳序列经过d次差分而成为平稳序列，则称其为d阶单整过程。由于Johansen协整检验要求时间序列变量是平稳的或者其差分序列是平稳的，而Granger因果关系检验都要求时间序列变量是平稳的或者具有协整关系，所以在进行上述分析前，首先对样本数据进行平稳性检验。本文使用ADF

（Augment Dikey-Fuller）方法对方法对变量ln GDP、ln EX、ln IM进行单位根检验。用ADF方法检验各个变量的单位根，通过检验可知所有变量都是非平稳的，但它们的二阶差分序列都是平稳的，即ln GDP、ln EX、ln IM都是二阶单整过程，满足进一步进行协整检验的条件。

2、回归模型检验

参考Johansen协整检验结果和Granger因果关系检验结果，本文运用EVIEWS的PDL指令采用OLS法对变量建立二期分布滞后模型模型，结果如下：

ln GDP = 4.732578 -0.07366*ln EX + 0.41596*ln EX(-1) + 0.90558*ln EX(-2) ①

（0.380800）（0.48845）（0.05266）（0.54303）

（12.42103）（-0.15035）（7.89859）（1.66763）(R2= 0.833329 F = 37.43522 DW = 1.511374)

ln GDP = 6.231097 + 0.49315*ln IM + 0.25534*ln IM(-1) + 0.01754*ln IM(-2) ②

(0.119839) (0.08920) (0.01659) (0.08800)

(51.99545) (5.52868) (15.3929) (0.19927)

(R2 = 0.9415544 F = 120.8245 DW = 2.417543)

方程①中除ln EX的系数外都通过了t检验，表明出口贸易额对当年的GDP影响并不显著，但当年出口每增加1%，第二年的GDP会相应增加0.41596%，第三年的GDP会相应增加0.90558%。方程②中除ln EX（-2）的系数外，都通过了t检验，表明进口贸易额每增加1%，