中国商品出口额主要影响因素的实证分析

中国商品出口额主要影响因素的实证分析

【摘要】我国改革开放以来，经济迅猛发展，经济实力不断增强，GDP已经跃居世界前列，与此同时，进出口贸易也发展迅速。而GDP的增长又提升了我国整体经济实力和经济水平，再反作用出口贸易，对外贸出口起着重要的影响，GDP成为了影响商品出口额的主要因素。本文在相关理论研究的基础上，采用计量分析的方法，研究我国商品出口额与国内生产总值（GDP）、居民消费价格指数（CPI）之间的关系。通过计量经济学的相关分析和多元回归分析来验证其关系。并基于实证分析的结果，提出相关对策建议。

【关键字】出口额国内生产总值居民消费价格指数

一、研究的背景、目的和要求

从汉朝兴起的丝绸之路，到郑和七下西洋，再到中原地区与北方地区的贸易往来，中国的外贸出口已经有了千百年的历史。新中国成立以后，特别是改革开放之后，出口贸易更是在中国经济的崛起与发展中占据着举足轻重的地位。所以，我们有必要通过分析研究外贸出口这个对国民经济生活有着巨大影响性因素的经济活动从而对其进行把握和考量，对于出口贸易的分析，是个复杂的过程。其中涉及国内以及国外诸多变量和不确定因素。

我国长期以来一直实行出口导向型的战略政策，不遗余力地推行以出口创汇为主要目标的对外贸易政策，这在很大程度上促进了经济的发展。然而，随着科技的发展和全球化程度的不断加强，尤其是成功加入WTO之后，我国的对外贸易发展进入了一个新的时期，国际贸易环境发生了很大的变化，对中国现行的对外贸易政策提出了严峻的挑战。所以，我们需要对影响商品出口额的影响因素进行分析，通过分析结果对现行的对外贸易政策提出相应的建议。

从支出法计算的GDP总额可以看出，国内生产总值GDP=消费+投资+净出口，消费支出是GDP的一个重要组成部分。因此输入国的GDP增长可以在一定程度上反映出输入国消费需求的增长，也代表输入国的进口需求增大，这些都间接影响我国的出口贸易总额。中信证券首席宏观分析师，诸建芳曾分析称，美国经济变化对中国出口有显著影响，美国GDP增长率每增加1%，将导致中国对美国出口增加6.08%。

本文将通过构建计量经济模型，进行多重共线性检验，以及其他计量检验，对我国GDP、CPI与出口总额的关系进行实证研究，以及它们之间的关系进行验证。在新形势下，很有必要重新认识GDP对我国出口贸易的作用，客观评价其对我国出口贸易的经济效果，进而为合理制定政策、调整生产结构、有效引进外资、推动出口发展提供依据。

二、收集数据

通过查阅中国统计年鉴，得到我国自1997年起至2012年历年的出口总额、国民生产总值、居民消费价格指数的数据，整理如表1所示。

三、模型建立

（一）、设定多元回归模型

为了分析国内生产总值、居民消费价格指数对于商品出口额的影响，选择“商品出口额”为被解释变量，用Y表示；选择“国内生产总值GDP”、“居民消费价格指数CPI”为解释变量，分别用X1、X2表示；构造模型：Y=F(X1,X2)。

根据数学原理，取对数后可消除指数影响，使变量之间保持线性关系，本文将采用对数的形式作为具体的出口回归方程： LnY=C1+C2LnX1+C3LnX2+u。（二）、OLS估计

1、在新建的EViews的工作文件中，建立工作文件，选择数据类型“Annual”（年度），并输入开始时间“1997”和最后时间“2012”，在EViews命令框中直接键入：DATA Y X1 X2，在相应的Y X1 X2下输入相应的数据。

2、使用EViews生成对数变量数据，在命令框中键入:

GENR LNY=LOG(Y) GENR LNX1=LOG(X1) GENR LNX2=LOG(X2) 并输入：LS LNY C LNX1 LNX2 进行最小二乘法估计，模型估计结果如下：LnY=-25.2484+1.2767LnX1+3.9960LnX2

(8.9975) (0.0724) (2.0503)

t=（-2.8062）（17.6264）（1.9489）

2

R=0.9763 F=268.1436 n=16

由此可见，该模型2R=0.9763，F=268.1436，F检验也很显著。但是，t检验不

显著，说明可能存在多重共线性，即国民生产总值GDP与居民消费价格指数CPI 之间有可能存在线性关系，故需要进行进一步的多重共线性检验。

（三）、多重共线性检验与修正

（1）、简单相关系数检验

在命令栏键入：COR LNY LNX1 LNX2

结果如图：

可见国民生产总值GDP与商品出口额高度相关，而居民消费价格指数CPI 与商品出口额密切相关。

于是，在命令栏键入：LS LNX1 C LNX2，对应的回归结果如下：

结果表明，lnX1与lnX2 存在线性关系，即国民生产总值GDP与居民消费价格指数CPI之间有存在线性关系。

（2）、利用逐步回归方法修正多重共线性

⒈建立基本的一元回归方程

根据相关系数和理论分析，我国国内生产总值与商品出口额关联程度最大。所以，设建立的一元回归方程为：LOG(Y)=A1+A2LOG(GDP)+U1

在Eviews软件的命令窗口中键入数据输入/编辑命令：

LS LNY C LNX1

结果如下图：

⒉逐步引入其它变量，确定最适合的回归方程

LOG(Y)=B1+B2LOG(CPI)+U2

在Eviews软件的命令窗口中键入数据输入/编辑命令： LS LNY C LNX2

结果如下图：

这时，统计检验明显小于X1的相关检验。

所以，由上面的数据可知，建立的回归方程应为: LNY= -7.7685+1.3588LNX1

即log(Y)= - 7.7685+1.3588log(GDP)

（四）、异方差性的检验

利用White检验得到如下信息：