我国制造业出口额影响因素实证分析计算过程案例2800字

我国制造业出口额影响因素实证分析计算过程案例综述1.1描述性统计由于本文主要基于增加值贸易研究中国制造业在全球价值链中的竞争力，因此本文选取中国制造业总出口（VT）作为被解释变量，选取前向参与度（IV)、后向参与度（FV）、位置度（M)作为解释变量，IVFV、IV2、FV2作为交互变量，分析中国在全球价值链中的地位对制造业总出口的影响；选取中国国民生产总值（GDP）作为被解释变量，选取中国制造业总出口（VT）、出口后返回的增加值（RDV）、前向参与度（IV)、后向参与度（FV）和位置度（M)作为解释变量，IVFV、IV2、FV2作为交互变量，分析增加值贸易对我国经济发展的影响；同时为研究参与度与位置度对我国贸易额占国民生产总值的比例的影响，选取N(VT/GDP)作为被解释变量，出口后返回的增加值（RDV）、前向参与度（IV)、后向参与度变量的描述性统计结果如下：表3变量的描述性统计结果变量平均值标准误最小值最大值YEAR2,0081.4772,0002,016GDP362,575236,953100,280746,395VT11,5507,3971,99221,940N0.03090.006820.01990.0395IV0.1500.01730.1190.175FV0.1830.02070.1620.212RDV0.01640.005570.008000.0240IVFV0.02770.005960.01930.0366M0.3330.03600.2810.384IV0.02270.005070.01420.0306FV0.03390.007700.02620.0449根据以上表格变量描述性统计结果不难发现，2000-2016年，我国制造业年出口最高值是21，940，最小值仅为1，992，由上文数据统计结果可知，中国制造业的总出口呈不断上升趋势，在全球价值链中的竞争力也一直不断增强，在国民生产总值稳步上升的同时，我国制造业出口额占国民生产总值的比例也在上升，说明国际贸易与全球价值链对我国的经济情况的贡献也在逐步增长；前向参与度的变化不大，后向参与度较于前向参与度变化较明显，位置度随之也有明显变化。1.2模型构建因为把原数据通过自然对数变换虽然会导致数据彼此间协整关系变化，可是能够消除异方差，所以笔者在这里对于上述变量选择自然对数，根据对中国制造业总出口的影响因素和数据分析，构建如下模型：lnVT=β0+β1lnIVit+β2lnFVit+β3lnlnGDP=β0+β1lnVTit+β2lnIVit+β3lnFVit+βlnN=β0+β1lnIVit+β2lnFVit+β3lnRDVit这里，t、i和ε分别代表时间、行业与随机误差项。1.3相关性分析根据表4的相关性检验结果可知，模型一中前向参与度（IV）与中国制造业总出口（VT）呈正相关关系，后向参与度（FV）与中国制造业总出口（VT）呈负相关关系，但对其影响不大，位置度（M）等的影响就更加微乎其微；模型二中出口后返回的增加值（RDV）和制造业总出口（VT）对国民生产总值（GDP）有显著正相关关系，中国制造业在全球价值链中的参与度、位置度等对其产生负向影响；模型三根据模型一二可知，参与度、位置度与被解释变量（N）呈正相关。被解释变量与解释变量之间相关性显著，说明回归分析有较为可靠的基础。此外，各模型的被解释变量和解释变量对控制变量和交互变量在1%水平下显著相关，说明了变量选取的有效性。表4变量的相关性分析结果VTGDPNIVFVRDVFVAIVFVMIV2FV2VT1GDP0.9821N0.4110.2441IV0.350.2090.9471FV-0.186-0.3330.7680.7911RDV0.9780.9760.3590.331-0.1851FVA-0.534-0.6590.5090.5310.909-0.5121IVFV0.0497-0.1020.8950.9380.9520.03770.7791M0.0609-0.09140.8970.9360.9560.05230.7790.9991IV0.3070.1650.9440.9980.8040.2820.5560.9470.9431FV-0.2-0.3440.7580.791-0.1980.910.9520.9550.80411.4实证分析本文的计量软件为stata16，采用OLS回归，回归结果如表5所示：表5OLS回归结果(1)(2)(3)VARIABLESy1y2y3VTGDPNVT/21.789***//-13.01/IV5807821.958*35137472.7-4.086**(-2.61)-2.85(-4.00)FV---RDV/12806310.159**0.024/-8.19-0.05IVFV-4.824e+07**//(-3.33)//M6967594.257**-3.954e+07*3.548**-3.58(-3.79)-3.78IV26919554.217*6733542.6013.099-2.63-0.68-0.78FV320,582.841.068e+08*-9.557**-0.08-3.88(-3.50)Constant-724,817.396**3979051.722**-0.285(-4.35)-4.5(-1.82)R-squared0.9790.9990.984注：Robustt-statisticsinparentheses，***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1由表5的回归结果可以看出，整体属于统计显著，R2都接近1，表明其拟合优度佳，依据回归结果可作以下分析：首先由于选取的交互变量与后向参与度（FV）之间的共线性，因此在对数据按照模型进行回归时，剔除了后向参与度（FV）这一解释变量，但并不对回归结果造成影响。在模型一中，前向参与度对中国制造业总出口有正向效应，前向参与度的提高有助于我国制造业出口额的提升和制造业产业结构升级和竞争力提高，由于我国制造业目前在全球价值链中的前向参与度不高，因此，我国仍处于全球价值链的低端环节。位置度（M）系数为正值，同理可得其上升会导致我国制造业出口额的上升，位置度的系数甚至高于前向参与度的系数，表明制造业总出口不仅受前向参与度的影响，后向参与度也是影响因素之一，这一点从FV2的系数中也可以看出。交互变量IVFV为前向参与度与后向参与度的乘积，其系数为负，而有上文可得前向参与度的提升对我国制造业出口额有正向影响，因此说明后向参与度对我国制造业出口额的影响属于负面，后向参与度的上升意味着我国的制造业出口附加值含量降低，获利能力下降，即使出口量增加，但出口额不一定随之增加。这是由于中国大多数的劳动密集型产品在国内便可以实现生产，所以没有受到太多的后向参与度影响。因中国人口数量大，拥有传统劳动力优势，但是劳动力的技能水平偏低，更多的都是在加工制造领域，所以要充分体现中国比较优势，就要切全方位提高劳动力的整体科创能力水平，实现劳动力的技能丰富化多元化在模型二中，出口后返回的增加值（RDV）的系数为正，表明出口后返回的增加值（RDV）对我国国民经济（GDP）的影响为正，且影响较显著。出口后返回的增加值的提升会带动国民经济的增长，因中国技术创新的成效还不是很明显，创新水平还在初级发展起步阶段，并且科研成果的转化率不高，产业聚集度也不高，技术水平偏低，企业之间的知识溢出效应存在明显的不足，因此我国劳动密集型产业目前仍占据我国制造业的主要部分，传统加工贸易比重过高，导致中国出口产品的盈利能力较弱；制造业总出口（VT）对国民经济（GDP）有显著正影响，制造业总出口额越高表明中国制造业在价值链上的竞争力有所提升，产业结构升级结果显著，制造业产业类型从低附加值向高附加值迈进，出口产品的增值能力得到提高，因而导致国民经济水平提升。而前向参与度（IV）对制造业总出口（VT）有显著正影响，因此对国民经济（GDP）的影响也为正向。至于位置度（M），由于我国的制造业现状，目前我国在全球价值链的位置还处于中下游，因此位置度基本为负值，从而导致其对国民经济的影响呈负相关关系。无论是从回归结果还是从前两个模型中都可以看出，制造业总出口（VT）占国民经济（GDP）的比例（N）主要还是由我国参与的全球价值链的分工和我国制造业在全球价值链中的地位决定的，显而易见，制造业总出口（VT）对国民经济（GDP）有很大影响，我国制造业技术提升，创