金融发展对我国对外贸易的影响及机制

1、金融发展对我国对外贸易的影响及机制基于ARDLECM模型的动态分析中山大学 张莉基金资助：中山大学“985工程”产业与区域发展研究哲学社会科学创新基地、广东省自然科学基金项目（）和广东省普通高校人文社会科学重点研究基地2007年重大研究项目。张莉：中山大学岭南学院 广州 电子信箱：。摘要： 金融发展对对外贸易的影响通常被隐含在金融发展对经济增长的一般影响中，鲜有直接探索金融对贸易的影响及机制的文献。基于此，在理论上，本文认为，金融发展与对外贸易之间存在长期均衡关系，金融发展长期内通过动员储蓄和优化资源配置增加对外贸易的规模，同时改善贸易结构。在实

2、证上，基于我国1995年1月2006年9月的月度数据，采用边限协整检验方法和误差修正模型（ARDLECM）进行估计，实证分析结果支持本文的理论假说。另外，本文还发现，金融发展对外贸的长短期影响存在差异：短期内存在抑制效应，通过加大金融支持力度改善对外贸易的政策存在超过三个季度的时滞；长期存在规模和结构上的促进效应。本文的发现有助于人们理解信贷政策对贸易的动态影响。关键词：影响机制 动态分析 ARDLECM金融发展对我国对外贸易的影响及机制基于ARDLECM模型的动态分析摘要：金融发展对对外贸易的影响通常被隐含在金融发展对经济增长的一般影响中，鲜有直接探索金融对贸易的影响及机制的文献。基于此，在

3、理论上，本文认为，金融发展与对外贸易之间存在长期均衡关系，金融发展长期内通过动员储蓄和优化资源配置增加对外贸易的规模，同时改善贸易结构。在实证上，基于我国1995年1月2006年9月的月度数据，采用边限协整检验方法和误差修正模型（ARDLECM）进行估计，实证分析结果支持本文的理论假说。另外，本文还发现，金融发展对外贸的长短期影响存在差异：短期内存在抑制效应，通过加大金融支持力度改善对外贸易的政策存在超过三个季度的时滞；长期存在规模和结构上的促进效应。本文的发现有助于人们理解信贷政策对贸易的动态影响。关键词：影响机制 动态分析 ARDLECM一、引言改革开放以来中国对外贸易规模大幅增加，贸易结

4、构也出现显著提升，对外贸易成为拉动中国经济增长的主要动力。进出口总额与GDP相对比重衡量的贸易开放度指标呈现逐年上升的趋势，工业制成品出口额占出口贸易总额的比重所衡量的贸易结构指标从1985年的49.44%增加到2006年的94. 54。与对外贸易的发展一样，金融发展水平也显著提高，金融发展指标（银行贷款额与GDP的比值）基本呈现出逐年上升的趋势。从图1可以直观看出，19852003年金融发展指标与对外贸易指标的趋势基本上是一致的，那么，两者之间是否存在联系？在目前我国对外贸易面临诸多压力和金融发展受到广泛关注的情况下，研究此问题具有现实意义。而理论上，目前关于金融发展与对外贸易的关系和影响机

5、制的研究相对较少。传统国际贸易理论从比较优势、规模经济、内生贸易等不同角度对对外贸易增长的原因进行了解释，但是这些理论对可能影响对外贸易增长的金融因素很少涉及。金融发展理论重点关注金融发展与经济增长之间的关系，往往只考虑金融发展对经济增长的一般影响，金融发展对对外贸易的影响被隐含其中。国内相关研究大多重点在实证分析，胡岩（2003）使用年度时间序列数据，以19862001年历年相对劳动密集型产业在出口总量中所占的比重，对历年银行贷款存量占GDP的比重、历年IPO累计数占GDP的比重以及控制变量进行回归分析。梁莉（2005）利用我国19932004年的季度时间序列数据，运用协整分析技术和格兰杰因

6、果检验，对整体贸易开放程度与金融发展之间的相关关系及因果关系进行分析。孙兆斌（2004）、沈能（2006）、阳佳余（2007、2008）等从不同的角度、使用不同的代理变量和分析方法对中国贸易规模及贸易结构和金融发展水平之间的关系进行研究，研究均证实在中国存在显著的金融促进效应。 图1 对外贸易与金融发展指标注：数据来源于新中国五十年统计资料汇编、各年中国金融年鉴和中经网数据库。然而，关于金融发展与对外贸易关系的国内现有研究以实证分析居多，大多基于不同视角选用不同的金融发展指标与对外贸易指标进行回归分析，并未深入研究两者之间的理论联系和影响机制。此外，目前的研究一般采用年度数据，尚未分析中国金融

7、发展与对外贸易之间的动态均衡关系。本文从理论上系统分析金融发展影响对外贸易的作用机制，并且从不同角度建立包括金融发展指标和对外贸易指标等多因素的计量模型，采用中国月度数据，分析变量之间的长期均衡和短期动态关系。本文使用Pesaran et al(1995、1998、2001)提出的自回归分布滞后（Autoregressive Distributed Lag Approach，ARDL）协整方法和边限检验（Bound tests）来做计量分析。边限检验技术和ARDL方法适用于无法确定模型变量是完全的零阶单整或完全的一阶单整或两者混合的情况，有效地克服了常用的协整向量自回归（conintegrat

8、ing VAR）方法要求变量完全为一阶单整的不足；其次，ARDL-ECM方法比之VAR方法更稳健。因为VAR方法涉及到大量内生变量、外生变量选择，滞后阶数确定，趋势项、截距项的确定，使得结果具有很大的不确定性，模型的稳健性不高（Pesaran and Smith，1998），而ARDL-ECM方法可以克服这个问题。实证分析发现，对外贸易和金融发展之间存在长期协整关系，金融发展长期内从动员储蓄和配置资源两个不同途径增加对外贸易的规模，同时改善贸易结构；另一方面，金融发展和对外贸易之间存在较长的短期动态调整期，短期内存在抑制效应。以下部分的结构安排是：第二部分是影响机制分析与理论假说；第三部分是实

9、证模型、变量和数据说明；第四部分是实证分析；最后是结论性评述。二、金融发展与对外贸易的影响机制分析与理论假说1、金融发展与对外贸易结构。Hellman et al(1998)提出“金融约束论”，作为发展中国家转向金融自由化的初级阶段。采取金融约束战略的国家（或地区），政府在不同发展阶段根据不同的经济发展目标，对贷款的使用加以干预，调控资本市场的竞争，干预的方式和资金重点投放的行业不同。正是通过这种方式，金融约束对国际贸易的水平和结构产生影响，特别是通过外部作用改变了出口部门的产业结构。白当伟、王练文（2004）以韩国为例分析了在金融约束战略下，金融发展和国际贸易之间的关系。Beck(2002,

10、2003)对金融发展的理解着重在其为私人部门融资、克服流动性约束的能力上，他认为金融发展能帮助更有效率的私人部门利用规模经济从事专业化生产。因此，在其他条件不变的前提下，具有更发达金融部门的国家（或地区）在规模经济效应显著的部门具有比较优势。一个国家尤其是金融发展水平较低的国家，除了进行产业结构调整外，还可以通过推动金融发展来提升本国的出口商品结构。他利用65个国家1966-1995年的数据进行实证分析，结果显示在金融发展水平(以对非政府部门信贷/GDP衡量)与(制成品出口/GDP)、(制成品出口/总出口)等反映贸易结构的比率之间呈现显著正相关，而且其相关系数远远高于其他自变量与贸易结构比率的

11、相关系数。金融发展水平较高的国家（或地区）的制成品出口在出口总额中所占的比重高于其他金融发展水平较低的国家（或地区）。2、金融发展与对外贸易规模。Tse and Leung(2002)提供了另一种思路，他们认为从国际市场上借款的成本相对较高，由于进入固定成本的存在，一个国家只有收入水平达到一定程度后才具备进入国际金融市场进行借贷的条件，所以只有GDP水平较高的国家才有足够的信用保证从国际金融市场借到资金。如果以上假说成立的话，金融发展导致了经济增长，使这些国家能够更容易地进入国际借贷市场借入更多资金，出口商从而也能获得必要的贸易融资完成出口订单。金融发展促进了整个出口部门的总量增加。Svale

12、ryd and Vlachos(2002)运用80个国家1960-1994年的数据，利用格兰杰因果检验分析了贸易开放与金融发展二者的因果关系。Feeney and Hillman(2001,2004)认为一国的金融发展主要体现在金融市场的多样性上，国内金融市场等风险分散机制的发展将会减少贸易障碍，此文建立了一个关于本国金融市场功能和国内风险分散的两部门模型出口部门和遭遇进口竞争的部门，后者选择游说政府采取贸易保护主义政策，征收关税提高了进口商品的价格而导致消费扭曲，这将降低总体福利。资产组合多样化的程度决定了贸易保护主义者实施游说的努力程度，如果风险能被充分分散，贸易保护主义者就没有寻求保护的

13、游说动机。从而整体上提高对外贸易量。综上所述，金融发展可以通过以上4种机制影响对外贸易：金融约束论、规模经济、经济增长水平、风险分散机制，在目前条件下，我们不能进一步的区分，以上4种影响机制中哪一种在我国发挥主要作用。但是可以确定的是，文献一致认为金融发展与对外贸易间存在正向相关关系。国际文献对金融发展影响对外贸易机制的分析主要基于两个视角：总量视角和结构视角，前者着重于金融发展促进对外贸易规模增大，金融发展对各种不同的贸易品的影响是一样的，以Tse and Leung(2002)为代表，后者着重于金融发展促进对外贸易结构改善，提升贸易品中工业制成品所占的比重，以Beck(2002)为代表。本

14、文提出如下理论假说：理论假说：对外贸易和金融发展之间存在长期均衡关系，金融发展长期内通过动员储蓄和配置资源增加对外贸易的规模，同时改善贸易结构。该理论假说意味着，金融发展主要通过银行信贷的途径，动员居民储蓄在资金上支持外向性企业扩大生产；另一方面，政府通过干预银行信贷，可选择贷款给附加值较高的工业制成品贸易企业，从而提升商品结构。该假说还有两点需要说明：一是由于我国的高关税壁垒，进口量远小于真实的对外国商品的需求，而出口量相对较能反映我国的真实比较优势所在。因而在考虑对外贸易时，实际上主要考虑的是出口贸易规模和出口贸易结构。二是我国金融体系以间接金融为主，即商业银行为主导的金融体系，因此本文中

15、的金融发展主要考虑银行信贷，暂不考虑股市等其他融资渠道。三是直观上也成立。正如图1所示，对外贸易规模指标（进出口总额/GDP） 规模指标改为（出口总额/GDP）有类似的结果。与金融发展指标（银行信贷总额/GDP）具有正相关关系，对外贸易结构指标（工业制成品出口额/出口总额）与金融发展指标（银行信贷总额/GDP）具有正相关关系。以下从总量和结构两个角度选取金融发展和对外贸易指标，对两者的关系进行实证分析。 以下的实证分析可以看作各种影响机制“加总”意义上的分析结果。类似的做法见许庆等（2008）。三、实证模型、变量和数据说明1、模型设定关于对外贸易与金融发展的实证分析，常见的做法是假定对外贸易是

16、金融发展以及其他与对外贸易有关的控制变量的函数。本文参考Beck(2002)及Svaleryd and Vlachos(2002)等文的模型设定，其他控制变量选取GDP和汇率。GDP表征本国的整体经济实力，GDP对对外贸易的影响有两方面：一方面是正效应，大国一般具有较高的对外贸易额；另一方面是负效应，大国国内具有较大的市场容量，因此国内需求替代了部分对外贸易。汇率表征外部经济环境，由于我国和世界上多数国家有往来贸易，因此本文使用实际有效汇率来衡量汇率水平。本文使用工业制成品出口额在出口总额中所占的比重衡量出口贸易结构，使用出口总额与GDP的比值来衡量出口贸易规模。考虑我国商业银行为主导的金融体

17、系结构以及数据的可得性，金融发展指标分别选取各项贷款额与GDP比值、工业贷款额与GDP的比值表示。前一个指标着重从金融部门规模及其动员储蓄的能力方面刻画金融发展水平，后一个指标着重从金融部门分配信贷时对产业的资金支持力度来刻画金融发展水平。结合以往相关研究，设定出口贸易模型如下： (1-a) (1-b) (1-c) (1-d)其中，为出口贸易指标（ix、y，工业制成品出口额/出口总值、出口额/GDP），T为出口贸易的确定性趋势，为金融发展指标（ix、y，工业贷款额/GDP、各项贷款额/GDP），表示本国GDP的对数值，为实际有效汇率。（1）式反映了出口贸易与各相关变量的长期关系。在（1）式中，

18、根据理论预期得到的结论是0，即金融发展水平越高，出口贸易规模越大；金融发展水平越高，工业制成品占GDP的比重越高。GDP对出口贸易的影响有正负两方面效应，一般认为长期有正效应，即0。由于采用间接标价法，一般认为人民币汇率升值降低出口总量，即0；人民币汇率升值对出口贸易结构的影响尚无一致结论。基于ARDL模型，采用更稳健的边限协整检验识别金融发展水平与出口贸易的长期关系，同时利用ECM模型分析金融发展水平与出口贸易的短期动态关系。ARDL-ECM模型设定如下： (2-a) (2-b) (2-c) (2-d)2、数据说明为了避免小样本回归产生的偏差，我们采用月度数据。由于GDP只有年度和季度数据而

19、没有月度数据，而工业增加值与GDP存在高度相关性，因此用工业增加值代替GDP。考虑到数据的可得性，本文的时间区间选择为1995年1月2006年9月，样本为141个。出口总值、工业制成品出口值、工业贷款、各项贷款总额、工业企业增加值、居民消费价格指数（CPI）本文考虑过采用工业品出厂价格指数（ppi），但是由于ppi数据只有同比数据，没有环比数据，所以改用cpi数据将名义值换算成实际值。等均来源于中经网数据库。实际有效汇率数据来源于IFS，采用间接标价法，以2000年平均值为基期100。考虑到数量级的一致性，对出口贸易变量的百分比数值直接取百分数值，工业企业增加值取对数。由于使用月度数据，所以先

20、采用移动平均法对数据进行季节调整。本文采用eviews5.2进行计量分析。3、单位根检验文中采用的模型要求变量是平稳的或者一阶单整，因此需要先利用ADF检验（Augmented Dickey-Fuller Test）进行单位根检验，检验方程根据是否具有截距项或者时间趋势分为三类：有截距项无时间趋势，有截距且有时间趋势、无截距且无时间趋势。根据各变量数据的时序图来确定采用哪一种检验方程，同时依据各变量数据单位根方程中截距项和时间趋势的系数显著性来判断单位根检验模型设定的合理性。模型滞后阶数的选择非常重要，不同滞后长度可能会得出不同的结果，导致研究结论不具有稳定性。信息准则（Information

21、 Criteria）是选择滞后长度的较好标准，其基本含义是在拟合度和变量个数之间做出最优选择。本文滞后阶数的确定基于AIC原则做出的，结果见表1。表1 单位根检验结果变量截距时间趋势滞后阶数ADF变量截距时间趋势滞后阶数ADF有有1-4.714*有无0-10.888*有有1-4.820*有有1-13.839*无无1-0.708有无0-16.828*无无10.001有无0-16.887*有有5-1.624有有3-9.678*有无1-2.376有无0-9.127*注：*表示在1显著性水平上拒绝单位根的原假设。从表1可以看出，两个金融发展指标、工业增加值、实际有效汇率均为I(1)序列，而出口贸易结构

22、序列和出口贸易规模序列均为I(0)序列。这种情况下，VAR方法不可行，而ARDL-ECM模型是适用的。四、实证分析1、ARDL模型和边限检验首先按照（2）式对各差分变量进行充分滞后并利用AIC和SBC准则选择最佳的滞后期。考虑到样本滞后期长容易产生序列相关问题，按照通用做法，选取最大滞后阶数为8。同时考虑到出口贸易变量存在平稳上升的趋势，在进行方程估计时把趋势项包括进来，然后根据趋势项的系数是否显著来决定是否保留趋势项。根据一阶差分变量的不同滞后阶数得到AIC值、SBC值、1阶和4阶序列相关的LM检验统计量， 参考Pesaran et al（2001）。结果见表2。表2 ARDL模型不同滞后阶

23、数AIC、SBC信息标准及序列相关LM统计量不包括趋势项(NT)包括趋势项(T)方程LagAICSBCAICSBCa12.3542.6080.9239.024*2.3032.5770.0035.826b16.2866.5393.696*7.6236.2446.5181.5822.962c16.2166.4690.1514.4366.2276.5100.1254.37926.1926.5315.597*7.5676.2066.5675.063*6.509d22.3512.6915.036*11.018*2.3632.7233.7315*10.014*32.3682.9711.7974.0742.

24、3833.0071.5423.87042.3382.8522.2849.513*2.3512.8861.9338.945*52.3092.7350.0476.2202.3222.7690.1415.65662.3543.0468.073*16.654*2.3693.0828.459*18.752*72.3103.0934.751*13.149*2.3253.1304.685*13.125*82.2823.1563.073*10.707*2.2953.1913.611*11.713*注：* 、*、 *分别表示在1、5、10的显著性水平上拒绝序列不相关的原假设。下同。根据AIC和SBC准则选取最小

25、值，当两个标准得到的结果不一致时，将两者之间所有的滞后阶数均列出，并且根据LM统计量排除包含趋势和不包含趋势时均存在显著1阶和4阶序列相关的滞后阶数。结合LM统计量筛选出潜在的估计方程，计算构成（2）式中滞后水平变量联合显著性检验的F统计量，与Pesaran计算的边限临界值进行比较，判断水平变量之间是否存在长期协整关系（原假设：）。为了检验水平变量之间是否存在长期协整关系，Pesaran et al(2001)构造了检验（2）式中一阶水平滞后变量间协整关系的上下两组渐近分布临界值。一组值假设所有变量是I(1)的，即上临界值；另一组假设所有变量是I(0)，即下临界值。如果利用(2)式计算的F统计

26、值落在上下临界值区间之外，不需要知道各变量的单整阶数就可以作出肯定性统计推断。如果F统计值落在上临界值之外即大于上临界值，则可以拒绝不存在协整关系的原假设；如果落在下临界值之外则不能拒绝原假设。如果落在上下临界值范围内，则不能用此方法作出肯定推断。若水平变量之间存在协整关系，金融发展对出口贸易的短期影响可以通过观察（2）式中各差分变量滞后期系数表现出来，长期影响可以通过估计的符号和大小表现出来。表3 ARDL模型边限检验F统计量方程水平变量滞后阶数12345678aNT5.127*T7.843*bNT4.582T6.855*cNT6.082*3.318T6.187*3.313dNT5.558*

27、3.7514.398*4.821*5.179*8.278*10.311*T5.607*3.3203.793*4.613*4.591*7.064*9.282*注：临界值参考pesaran et al（2001）的表CI.iii(无趋势项)和表CI.iv（有趋势项）。下同。结合表2和表3，得到出口贸易结构方程a的最佳滞后阶数为1，出口贸易结构方程b的最佳滞后阶数为1，出口贸易规模方程c的最佳滞后阶数为1，出口贸易规模方程d的最佳滞后阶数为5。两个出口贸易结构方程中的趋势项系数均显著，则其中存在趋势项；而两个出口贸易规模方程中的趋势项系数均不显著，则其中不存在趋势项。由此可以判断，四个方程中的水平变

28、量之间均存在长期协整关系。然后，可以采用ARDL方法对水平变量之间的长期关系和差分变量之间的短期动态关系进行估计。为保险起见，依据AIC信息准则对各个变量所有不同阶数的估计方程（共4的8次方个）进行分析处理，找出AIC值最小的阶数的ARDL估计方程，力求模型的简洁化。最后得到ARDL模型及相应的ECM模型，从而估计出变量之间的长期和短期动态关系，方程a的最优的阶数为ARDL（1，3，4，7），即的滞后阶数为8，的滞后阶数为1，的滞后阶数为4，的滞后阶数为1。方程b的最优阶数为ARDL（1，1，1，2），方程c的最优阶数为ARDL（2，2，2，2），方程d的最优阶数为ARDL（1，3，4，7）。

29、见表4和表5。表4 估计的出口贸易方程的长期系数值方程F-statistica75.576(9.614)0.070(8.792)0.394(3.773)1.205(1.294)-0.028(-1.478)462.856*b54.302(0.925)0.348(5.874)1.867(2.385)1.113(0.160)-0.093(-0.651)155.676*c-154.549(-10.960)0.769(7.353)27.150(23.658)0.062(0.456)192.488*d34.693(18.822)0.167(12.215)6.381(42.535)-0.008(-0.425

30、)608.583*注：括号中是系数估计值的t统计值，*表示显著性水平为1%。下同。表5 估计的出口贸易方程的短期系数值ARDL方程a(1,3,4,7)方程b(1,1,1,2)方程c(2,2,2,2)方程d(1,3,4,7)-0.657(-2.039)-0.622(-1.885)-1.553(-2.538)-1.270(-2.030)-8.009(-3.102)-6.174(-2.378)-8.140(-2.839)-37.766(-2.122)-77.030(-3.305)-6.905(-2.426)-4.790(-2.663)-53.278(-2.285)-3.606(-2.426)-2.7

31、15(-1.805)-0.131(-2.505)-0.119(-2.248)0.131(2.446)0.097(1.843)-0.675(-4.478)-0.398(-3.788)-0.348(-3.382)-0.56(-3.961)Adj 0.4830.3950.4280.4581.0320.3100.4590.4980.1700.6800.7270.3949.5490.0493.1560.5323.6900.4504.4720.3460.7720.6802.0410.3601.4010.4961.1970.550CUSUM稳定稳定稳定稳定CUSUMSQ略不稳定稳定稳定略不稳定注：圆括号中为

32、t统计值，方括号中为p值， 、 、表示检验估计方程残差项1阶序列相关、4阶序列相关、2阶条件异方差。CUSUM和CUSUMSQ的曲线变化图位于两条直线范围内，表示在5显著性水平上处于平稳状态，模型结构是稳定的。从表5可以看出，4个方程中的误差修正项均显著为负数，说明ARDL-ECM模型拟合效果良好，方程2，3，4的残差均不存在1阶序列相关、4阶序列相关，不存在2阶条件异方差，方程1的残差存在4阶序列相关，但是同样不存在2阶条件异方差。由于是大样本下的渐近分布，可以不考虑残差的正态分布性质，不影响估计结果。为了检验模型设定的可靠性，本文还利用各估计方程递归残差累计和（CUSUM）及递归残差平方累

33、计和（CUSUMSQ）对模型结构对模型结构的参数稳定性进行检验。四个方程的CUSUM检验结果均是稳定的，只有方程1和方程4的CUSUMSQ检验结果略不稳定，估计结果比较可靠。2、估计结果分析按照ARDL模型的最终设定形式，对（2）式重新进行了估计。结果见如上的表4和表5。表4是利用ARDL模型估计的出口贸易方程的长期系数值，反映了各个变量间的长期关系。表5是利用水平变量间的长期关系对出口贸易方程的一阶滞后水平变量进行线性替代后估计的ECM模型，它反映了金融发展指标，经济增长指标和实际有效汇率对出口贸易指标的短期动态效应。从长期关系来看，F统计量的值说明出口贸易结构方程和出口贸易规模方程均很显著

34、。出口贸易结构方程和规模方程中两个金融发展指标的系数估计值均显著为正数，根据指标含义，这两个金融发展指标分别衡量了金融发展的两个不同侧面：金融体系规模扩张、动员储蓄和金融体系配置资源的能力。这说明金融发展水平的提高在长期内不同程度地增加了中国出口贸易的规模，并且提升出口贸易结构，加大工业制成品出口在总出口额中所占的比重。4个出口贸易方程中工业增加值的系数估计值显著为正，与预期相符，说明在长期内国内经济增长能促进出口贸易规模增大，并提升出口贸易结构。2个出口贸易规模方程中工业增加值的系数估计值明显大于2个出口贸易结构方程中的系数估计值，说明工业增加值对出口贸易的影响主要体现在出口规模上。4个出口

35、贸易方程中实际有效汇率的系数估计值为负，但是统计上不显著，似乎与直觉不符，但是与以往有关汇率与出口贸易的研究结论一致。（陈六傅、钱学锋，2007）方程a中，金融发展指标对当期出口贸易结构有显著负影响，工业增加值当期及滞后13期均对出口贸易结构存在显著负影响，实际有效汇率当期对出口贸易结构有显著负效应，滞后4期有显著正效应。方程b中，金融发展指标和实际有效汇率对出口贸易结构均没有显著短期影响，工业增加值在滞后1期有显著负效应。方程c中，金融发展指标和工业增加值对出口贸易规模均存在滞后1期、2期负影响，且影响显著，实际有效汇率对出口贸易规模不存在显著短期影响。方程d中，金融发展指标对当期出口贸易规

36、模存在显著负的影响，工业增加值对出口贸易规模显著存在当期、滞后1期和滞后2期负效应，实际有效汇率对当期出口贸易规模存在显著负效应，滞后4期有显著正效应。短期影响分析说明，金融发展水平无论是对出口贸易规模还是出口贸易结构，短期内基本上都存在显著负效应，但是长期效应显著为正。可能的原因是本文中选取的是月度数据，最长的滞后期是8期（即滞后8个月），而企业在获得贷款支持后，改变出口产品结构和数量均需要一定时间，因此金融发展对出口贸易结构和规模的影响可能要经过长于8个月的滞后才能表现出来。工业增加值短期内对出口贸易规模和出口贸易结构的影响也显著为负，这印证了之前的预期：国内经济规模越大，国内需求也越大，

37、短期内国内需求与出口需求之间存在替代关系。金融发展水平和工业增加值对出口贸易的短期影响和长期影响均不一致，这印证了使用ARDL-ECM模型进行分析的必要性。实际有效汇率对出口贸易在短期内既存在正效应，又存在负效应，长期影响不显著。以上分析说明，金融发展对出口贸易的影响在长期和短期各有不同，对出口贸易结构和规模的影响又各有不同。细分后再具体分析才能得到可靠的结论。五、结论性评述无论在国际贸易理论还是金融发展理论中，现有文献研究对外贸易的影响因素时，金融发展的影响被忽略或者隐含在一般的经济增长中。本文系统分析了金融发展对对外贸易的影响机制，提出金融发展从动员储蓄和配置资源两个不同途径增加对外贸易的

38、规模，同时改善贸易结构的观点。实证分析证实了这种观点。基于中国1995年1月2006年9月的月度数据，使用边限协整检验方法和误差修正模型进行了估计。估计结果表明出口贸易结构和规模均与金融发展、经济发展水平和汇率等影响因素之间存在长期协整关系，结论稳健可靠。从长期看，金融体系通过规模扩张、动员储蓄和提高配置资源的效率，对我国出口贸易比重、工业制成品出口比重均表现出显著推动作用，从而增大出口贸易规模并改善出口贸易结构。而短期分析正好相反，金融发展在短期内（3个季度内）对出口贸易规模和结构均表现出显著负效应，这说明金融发展对出口贸易存在较长的滞后影响，通过加大金融支持力度改善对外贸易的政策需要经过近

39、一年才能见效。此外，本文也考察了其他控制变量对出口贸易的影响。国内经济增长在长期内能促进出口贸易，且对出口贸易的影响主要体现在贸易规模上。而国内经济增长在短期内对出口贸易结构和规模均有抑制作用，说明国内需求增加在短期与出口之间主要表现为替代效应。金融发展水平和工业增加值对出口贸易的短期影响和长期影响均不一致，这印证了使用ARDL-ECM模型考察长短期影响的必要性。实际有效汇率对出口贸易的长期影响不显著，这与以往的相关研究一致，人民币实际有效汇率对出口的弹性存在不同国家之间的非对称性。且与我国样本期内汇率长期保持基本稳定的事实相符。本文研究发现，金融发展是影响对外贸易的重要因素，进一步的研究可以

40、细分到行业、或者地区层面上。参考文献：白当伟，2004，金融发展与国际贸易关系研究综述，经济学动态第1期。白当伟，王练文，2004，金融约束、自动信贷配给与国际贸易以韩国为例的研究，世界经济研究第6期。包群，阳佳余，2008，金融发展影响了中国工业制成品出口的比较优势吗，世界经济第3期。陈建国，杨涛，2005，中国对外贸易的金融促进效应分析，财贸经济第1期。胡岩，2003，金融发展与中国经济发展中的比较优势变迁，国际贸易问题第6期。梁莉，2005，我国贸易开放度与金融发展关系实证研究，金融研究第7期。齐俊妍，2005，金融发展与贸易结构基于HO模型的扩展分析，国际贸易问题第7期。沈能，2006

41、，金融发展与国际贸易的动态演进分析基于中国的经验数据，世界经济研究第6期。孙兆斌，2004，金融发展与出口商品结构优化，国际贸易问题第9期。阳佳余，2007，金融发展与对外贸易：基于中国省际面板数据的经验研究，经济科学第4期。Beck T, 2002,“Financial development and international trade： is there a link?”，Journal of International Economics, 57：107-131.Beck T., 2003,“Financial Dependence and International Trade “,Review of International Economics,11：296-313.Feeney J. and Hillman A.2004, “Trade Liberalization through Asset Markets”,Journal of International Economics, 64:151167.Helena Svaleryd&Jonas Vla