【《绿色贸易壁垒对我国纺织品服装出口的影响实证分析案例》1800字】

PAGE\*Arabic9绿色贸易壁垒对我国纺织品服装出口的影响实证分析案例目录TOC\o"1-3"\h\u11644绿色贸易壁垒对我国纺织品服装出口的影响实证分析案例 11247(一)研究方法 117694(二)模型设定和变量选择 126781(三)样本的选择和数据的来源 127424(四)数据来源 23974(五)模型的检验 314591、自相关检验 38922、LM检验 425283、异方差检验 5(一)研究方法本文选取了Tinbergen提出的双边贸易流量计量模型的简约形式作为基础。基础贸易引力模型的具体表达式如下式：Tij=A（Yi*Yj/Dij）其中,Tij是双边贸易额；Yi和Yj分别是国家i和国家j的GDP；Dj是国家i与国家j的距离；A是比例常数[14]。(二)模型设定和变量选择本文根据研究需要，建立一下贸易模型公式：ln(Yt)=C+b1ln(X1)+b2ln(X2)+b3ln(X3)+b4ln(X4)+μcf其中,Yt代表纺织品服装出口到美国的贸易值；X1和X2分别是反映进口国（美国）的人均GDP值和出口国（我国）的人均GDP值；X3是虚拟变量,反映两国的绿色贸易壁垒保护程度；X4表示美国对人民币的汇率；μcf则是残差项。(三)样本的选择和数据的来源样本的选择。本文选择我国纺织品服装贸易出口美国的数据进行分析,是因为我国的纺织品服装与美国进行贸易时间比较长、贸易量也较大,具有一定的代表性，而美国也是目前实行绿色贸易壁垒比较多且条件也是相对来说比较苛刻的发达国家,正好符合本文分析研究的条件。本文选取了HS2002分类中的针织、钩织服装及附件的出口来进行分析研究，因为我国的国际贸易实际案例中，该类产品不仅是我国纺织品出口创汇的主要产品（约占纺织品创汇总额的50%以上），可以说是受到绿色贸易壁垒的影响最大的纺织品服装之一。(四)数据来源我国针织、钩织服装及附件出口到美国的贸易值，采用的是“中国海关统计年报”以及“联合国贸易数据库”中的各年具体数据。2006年-2020年两国的人均GDP的数据来源联合国数据库。由于纺织品服装贸易的绿色贸易壁垒的具体数据没有明确的定义，因此本文选取了可以近似替代绿色贸易壁垒的具体数据，选取了中国技术性贸易壁垒措施网中的美国TBT通报数据经过筛选后进行汇总。美国对人民币的汇率数据来自中国人民银行中各年的具体数据。数据汇总见表3。表3数据汇总年份中国人均GDP（美元）美国人均GDP（美元）我国针织、钩织服装及附件出口美国贸易值（万美元）美国TBT通报数（个）美元对人民币的汇率20062,099.0046,298.0063029.58662947.80920072,693.0047,975.0072953.949481477.30520083,468.0048,382.0084839.969571696.83520093,832.0047,099.0072953.949481766.82720104,550.0048,467.00132184.80891886.7704续表20115,618.0049,886.00148102.16822056.461420126,316.0051,610.00170589.37222486.312420137,050.0053,117.00175730.19832686.195620147,651.0055,047.00176495.76021796.142420158,033.0056,822.00136743.54172806.227220168,078.0057,927.00112505.51014426.640120178,759.0059,957.00141484.56152966.754720189,770.0062,794.00160084.52312736.6118201910,098.0065,111.00160949.92182706.8967202010,484.0063,416.00162363.1813706.8996本文选取了2006-2020年共15年的时间序列为样本数据，然后运用Eviews10专用计量分析软件对引力模型采用加权最小二乘法估计，reg结果如表4：表4reg结果表VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C25.3385211.898862.1294910.0591LNX1-2.0760751.712225-1.21250.2532LNX21.3374140.5470772.4446540.0346LNX3-0.4404120.218832-2.012560.0719LNX4-0.1153091.666036-0.069210.9462R-squared0.876015Meandependentvar11.73226AdjustedR-squared0.826421S.D.dependentvar0.357605S.E.ofregression0.148989Akaikeinfocriterion-0.70869Sumsquaredresid0.221976Schwarzcriterion-0.47268Loglikelihood10.31519Hannan-Quinncriter.-0.71121F-statistic17.6637Durbin-Watsonstat1.831926Prob(F-statistic)0.000158如表4的reg结果图可以得出：ln(Yt)=25.33-2.07ln(X1)+1.33ln(X2)-0.44ln(X3)-0.11ln(X4)+μcf从回归结果中可以看出，R²的值为0.876015，由此说明了引力模型的拟合优度很好。如表4中所示，TBT的系数为负数，说明了我国的纺织品服装出口会随着美国的绿色贸易壁垒的增加而减少。这也就说明了，如果美国增加了一个单位的绿色贸易壁垒，而我国的纺织品服装出口总额就会相应的减少2.01265个单位。通过这个实证结果分析，本文可以得出绿色贸易壁垒会压制我国的纺织品服装的出口，并且会影响我国的对外贸易的正常发展，由此可以得出，我国的纺织品出口应该拥有更完善的政策，来保障我国纺织品服装出口的发展。(五)模型的检验1、自相关检验运用Eviews10专用计量分析软件得出数据的描述性统计见表5。表5数据的描述性统计LNYLNX1LNX2LNX3LNX4Mean11.7322610.895138.6861175.4148811.902027Median11.8599510.880258.8607835.5134291.910239Maximum12.0810511.083859.2576066.091312.055277Minimum11.0513610.742857.6492164.5432951.815216Std.Dev.0.3576050.1168450.5035030.3887250.064206Skewness-0.815980.261994-0.72495-0.3896580.706582Kurtosis2.1218471.6537832.3352623.037853.36137Jarque-Bera2.1465391.3042891.5900390.3804791.329761Probability0.3418890.5209280.4515720.8267610.514335Sum175.9839163.4269130.291881.2232228.53041SumSq.Dev.1.7903430.1911383.5492142.1155050.057713ObservationLM检验通过LM检验可以得出表6中P=0.6901>0.05接受原假设，即得出相同结论，与残差项无序列相关性。表6LM检验Breusch-GodfreySerialCorrelationLMTest:续表F-statistic0.208082Prob.F(2,8)0.8164Obs*R-squared0.741724Prob.Chi-Square(2)0.6901VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.LNX10.3989872.2038670.181040.8608LNX2-0.129790.692428-0.1874390.856LNX30.0018320.2426120.0075520.9942LNX4-0.500252.361588-0.2118260.8375C-2.2792314.57731-0.1563550.8796RESID(-1)0.0436970.4167650.1048490.9191RESID(-2)-0.245990.414656-0.5932420.5694R-squared0.049448Meandependentvar5.45E-15AdjustedR-squared-0.66347S.D.dependentvar0.125918S.E.ofregression0.162404Akaikeinfocriterion-0.49274Sumsquaredresid0.211Schwarzcriterion-0.16232Loglikelihood10.69554Hannan-Quinncriter.-0.49626F-statistic0.069361Durbin-Watsonstat2.035022Prob(F-statistic)0.997843、异方差检验根据表7结果white检验可以判断显示n*R2的伴随概率为0.6476>0.05，即残差序列同方差，不存在异方差。表7White检验HeteroskedasticityTest:WhiteF-statistic0.8279Prob.F(11,3)0.6476Obs*R-squared11.28311Prob.Chi-Square(11)0.4199ScaledexplainedSS9.02914Prob.Chi-Square(11)0.6192VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C118.090552.590562.245470.1104LNX1^2-1.3035781.087072-1.199170.3165LNX1*LNX23.3120152.2586141.4663930.2388LNX1*LNX30.2400410.9609140.2498050.8189LNX1*LNX4-1.41636.773541-0.209090.8478LNX2^2-0.3227630.960399-0.336070.759LNX2*LNX3-0.3446910.970299-0.355240.7459续表LNX2*LNX4-1.2286093.97792-0.308860.7776LNX2-26.1652211.8676-2.204760.1147LNX3^2-0.0257750.291387-0.088460.9351LNX3*LNX40.4494572.6789560.1677730.8774LNX4^26.25047813.348860.4682410.6715R-squared0.752207Meandependentvar0.014798AdjustedR-squared-0.156365S.D