中国进出口贸易影响因素分析

课堂论文主题中国进出口贸易影响因素分析学院专家班级课程名称取得学位学生姓名指导教师成绩二一年六月我国进出口贸易影响因素的计量经济分析摘要：本文利用计量经济分析方法和19952009年时间序列统计资料，构建了我国进出口贸易影响因素模型，对下一期我国进出口贸易进行了预测。 在建模过程中，处理了许多共同线性问题，避免了自相关性、分散性等问题。 通过设定虚拟变量，模型适应度大幅增加。 模型结果表明，我国进出口贸易的主要影响因素是GDP、第三产业的比重和汇率。 其中，2008年金融危机受到显着影响。关键词：进出口贸易影响因素分析计量经济模型多重共线性自相关性虚拟变量一、引言中国对外贸易三十多年来由低水平向高水平发展，进出口总额由1978年的10 %上升到29年的44 %。 而且，在08年金融危机以前，进出口总额占GDP的比例达到了65 %。 显然，对外贸易对中国经济发展发挥了不可低估的作用。 因此，对进出口贸易影响因素的分析越来越重要。从目前的理论研究来看，影响我国进出口贸易的因素很多，其中主要有国民生产总值、汇率、第三产业比重等。 本文在前人分析的基础上，结合计量分析方法，构建了我国进出口的影响因素模型，分析研究了各因素对我国进出口贸易的影响方向和力度。二、文献综述我国进出口贸易影响因素研究，定量研究的文献占多数。 何泽(2007 )采用计量分析方法，实证分析了进出口总额的影响因素，证明人民币汇率、服务业比重、GDP及政策行为因素是主要影响因素。 杨招旭(2010 )建立了中国进出口面板数据模型，强调影响本国进出口贸易的因素是本国GDP和外国GDP的汇率。 张石(2008 )采用现代计量经济学方法，对人民币汇率变动对中国贸易收支影响进行实证分析，结果表明人民币汇率与贸易收支之间存在长期协调关系。 张洪彬、张欣(2010 )认为，中国队东亚主要投资源地的贸易逆差和对美、欧贸易顺差，都是由于先进经济体对华投资的差异所致。 因此，增设利用外资的变量。 邹璟(2005 )对1985年以来利用外资和进出口贸易数据构建了回归模型，进行了实证分析，认为利用外资促进了我国进出口的稳定发展。 姚丽芳(1998 )基于经济学理论，通过调查研究，认为影响我国进出口贸易的因素有固定资产投资、外汇储备、价格指数、进口关税率等。 加上共计11个影响因素，共分为5个主要成分：国内环境因素、直接作用因素、外部环境因素、贸易条件因素、基础准备因素。 然而，很明显，模型元素过多，存在严重的多重共线性。 梁辰(2006 )创造性地从定性分析和定量分析两个角度研究了影响我国服务贸易的影响因素。 其中强调了产业结构对中国服务贸易的影响，进一步证实了第三产业的比重是中国进出口贸易的重要影响因素。 2008年金融危机以来，人民币一直处于巨大的上升压力中，中国在欧美有贸易顺差，也给予欧美持续压迫人民币的理由。 季文宝(2006 )以弹力论和吸收论为理论基础，通过实证分析，人民币汇率的变动与我国的进出口相反，但其影响能力有限，人民币学校幅度的上升对我国的进出口贸易没有明显的冲击。 梁琦、徐原(2006 )也通过计量的实证分析，强调了人民币汇率对中国进出口贸易的主要程度，建立了定量预测汇率风险的线性回归模型。 2008年金融危机伴随着我国进出口贸易额的急剧转变，王微(2010 )基于当前的研究，利用因子分析和计量分析的方法进行了实证研究，指出2008年金融危机对我国进出口贸易的确有一定的影响。 本文通过设计金融危机项目的虚拟变量，既能反映金融危机对我国进出口贸易的影响，又能更准确地预测本期我国的进出口贸易状况。三、理论模型和数据本文必须构建进口和出口影响因素两个模型，因此解释的变量有两个，分别为出口总额Y1、进口总额Y2。 我国进出口贸易影响因素很多，本文从定量分析方面选择的解释变量如下(1) GDP(X1)国民总收入体现了整个国家的发展水平，经济发展状况不同，对外贸易状况所受的影响也不同。(2)固定资产投资(X2)固定资产投资反映了国内环境因素的变量，间接地对我国的进出口贸易也产生了一定的影响。(3)城乡居民储蓄(X3)居民储蓄从另一个角度反映了一国的经济发展状况。 过了进出口贸易，很大程度上依赖于这个国家的经济发展水平。(4)利用外资(X4)利用外资可以促进我国对外贸易的发展，表现为一般直接用于进口。(5)国家外汇储备(X5)外汇储备是具有国际支付能力的货币资源，是我国开展国际贸易的基础。(6)货币供应量(X6)货币供应量主要通过投资和储蓄以及物价的变化影响对外贸易进出口的变化。(七)汇率(X7)人民币升值，一般削弱中国产品在国际市场的竞争力，减少出口。(8)居民消费价格指数(X8)物价指数高，出口商品成本上升，对我国一般出口有反效果。(9)关税税率(X9)进口关税税率是调节进口商品数量和结构的重要手段，高税率一般会导致进口数量的减少。(十)第三产业比重(X10)第三产业服务业比重对我国进出口贸易也具有不可忽视的重要影响。 由于一般服务不出国，第三产业比重越高，进出口总额在经济总量中的比重就越低。相关数据如下表所示表1我国进出口贸易统计表y1.y1Y2X1X2年出口总额进口总额国民总收入(亿元)固定资产投资(亿元)199512451.8011048.1059810.5320019.30199612576.4011557.4070142.49-229474.00199715160.7011806.5078060.8322913.50199815223.6011626.1083838304.28249141.10199916159.8013736.4088479.1528406.20200020634.4018638.8098000.45298354.70200122024.4020159.20108068.22325917.70200226947.9024430.30119095.6937213.50200336287.9034195.60135173.9843499.90200449103.3046435.80159586.7555556666.60200562648.1054273.70185808.56704877.43200677594.5963376.86217522.6788773.61200793455.6373284.56267763.66109998.162008100394.9479526.53316228.82137323.94200982029.6968618.37343464.69172828.40表2我国进出口贸易统计表X3X4X5X6年城乡居民储蓄(亿元)实际利用外资(亿美元)国家外汇储备(十亿美元)货币发行量(亿元)1995296262.30481.3373.6060750.5199638520.80548.05105.0376094.9199746279.80644.08139.8990995.3199853407.47585.57144.96104498.51999595321.83526.59154.68119897.9200064332.38593.56165.57134610.3200173762.43496.72212.17158301.9200286910.65550.11286.41185007.02003103617.65561.40403.25221222.82004119555.39640.72609.93254107.02005141050.99638.05818.872987755.72006161587.30670.761066.34345603.62007172534.19783.391528.25403442.22008217885.35952.531946.03475166.62009260771.70918.042399.15606225.0表3我国进出口贸易统计表X7X8X9X10年汇率(人民币/1美元)居民消费价格指数关税税率第三产业(亿元)19958.351.17291.830.3319968.311.08301.840.3319978.291.03319.490.3519988.280.99313.040.3719998.280.99562.230.3820008.281.00750.480.4020018.281.01840.520.4120028.280.99704.270.4220038.281.01923.130.4120048.281.041043.770.4020058.191.021066.170.4020067.971.021141.780.4120077.601.051432.570.4220086.951.061769.950.4220096.830.991483.810.43另外，受2008年金融危机的影响，我国的进出口贸易也发生了很大的变动。 编制时间序列和出口总额趋势图(图1 )、时间序列和进口总额趋势图(图2 )，发现确有异常，即2008年出口总额和进口总额明显下降，本文设定了虚拟变量D11 (t=2008，2009 )D1=0 (其他)如果虚拟变量可能对进口总额和出口总额有截距影响和斜率影响，则增加XD1=X1*D1图1我国出口总额趋势图图二我国进口总额趋势图四、建模过程型号1 :为了估计模型参数，根据现有统计数据，采用最小二乘回归法，得出以下结果(表4 )。Eviews命令是lsy1c1x2x3x5x6x7x8x9x10表4仿真回归公式的输出结果由以上表明，该模型的=0.998970、=0.996395 .决定系数高，f检定值为454.2467.模型显着。 但是=0.1时，回归系数t的检验不显着。 这表明模型中可能存在重大的多重公共线性。 应该进行多重共线性检查。(1)多重共线性检查计算各解释变量的相关系数，得到下表(表5 )Eviews软件命令： COR Y1 X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10从表中可以看出，各解释变量之间的相关系数高，模型中存在着重大的多重共线性。 用逐步回归的方法可以解决多重共线性。表5相关系数行列表1 .建立一阶线性回归模型由上表可知，国名总收入X1与出口总额Y1的相关系数最大，居民消费指数X8与出口总额的相关系数不大，可以直接排除。 城乡居民储蓄X3、货币发行量X6与国民总收入X1高度相关，城乡居民储蓄和货币发行量也高度相关。 所以，三者之间只剩下一个。 因此，将Y1=X2作为基本模型。2 .将该馀数变量逐一导入模型，并将推定结果放入表中(括号内的数字为t统计量的值)。从下表可知，即使在模型中一次导入一个变量，导入的变量也不明显，但由于模型Y1=f(x1，x7)的适应度相对最高，所以以该模型为基本模型，逐渐导入其他变量。并且，在模型Y1=f(x1、x7)中依次导入各个变量，导入的变量虽然不明确，但是当导入变量X10时变大或者变大时，必须根据模型Y1=f(x1、x7、X10 )导入虚拟变量，并组合加法模式和乘法模式Eviews命令：genr xd1=x1*d1表6阶段回归分析结果模型X1X2X4X5Y1=f(x1 )0.3348506(12.24472 )Y1=f(x1，x2 )0.48996