赵敏+单敬

[摘要]基于我国1985—2014年进出口总额、居民消费、政府消费、投资总额、经济活动人口以及税收等相关数据，对对外贸易对经济增长的影响进行实证分析，研究结果表明：对外贸易对我国经济增长具有正向促进作用，进出口额每增加1亿元，国内生产总值增加0163亿元。

[关键词]对外贸易；经济增长；实证分析

[中图分类号]F7402[文献标识码]A[文章编号]2095-3283（2017）04-0011-04

一、引言

改革开放以来，我国对外贸易以高于国内生产总值的速度增长， 成为拉动国民经济增长的主要动力。1985—2014年我国外贸进出口总额从20667亿元增至26424177亿元， 增长了1279 倍。众多学者对对外贸易与经济增长关系的理论和实证分析验证了各自的观点。

通过分析我国30年间的对外贸易数据，建立序列模型，并在平稳以及Engel-Granger Test协整的基础上进行最小二乘法回归分析。结果表明，对外贸易对我国经济增长具有促进作用。

二、数据来源及变量选择

本文样本为时间序列数据，覆盖了我国1985—2014年共30年的对外贸易及经济状况。需要指出的是，传统的计算方法从国民收人恒等式出发来考察外贸对经济增长的贡献程度：

其中Y， C， 1， G， X， M 分别代表国民收人、消费（包括居民消费以及正度消费）、投资、政府支出、出口和进口，X-M代表净出口。

（一）变量说明及数据来源

本文使用国内生产总值代替国民收入；消费包括居民消费以及政府消费，其中政府消费的数据由于随机缺失，不仅会带来样本量的减少，还存在估计精度下降的问题，因此，将政府消费换成财政支出作為控制变量；投资因系统大量缺失而换成全社会固定资产投资作为控制变量；同时加入经济活动人口作为控制变量，此处不使用全国人口作为控制变量，是为了减小模型的误差与方差，控制与经济强相关的变量，从而提高估计精度；还加入了各项税收的情况，控制税收情况。使最终的模型能准确估计出，在控制其他变量不变的情况下，对外贸易对经济增长的影响。解释变量、核心解释变量和其他控制变量的数据来源见表1，变量的描述性统计见表2。

（二）变量的统计数据描述及相关关系

由各变量的统计性描述（表2）可知，各项变量的方差都过大，则表明1985—2014年，无论国民经济还是对外贸易，都出现了巨大变化，为了更好表明其集中趋势，尝试使用对数来进行回归，但由于系数过大且降低了其显著性，因此使用水平值进行回归。

（三）变量之间的相关系数

由表3可知，各变量之间除了经济活动人口之外，都高度相关，因此不能排除高度多重共线性存在，那么该模型可能带来微数缺测性问题，估计系数有不精准的可能，产生特定样本方差，但高度多重共线性不违背G-M定理，不影响使之成为最优线性无偏估计量。

三、实证分析

（一）平稳及协整检验

在较长的时间序列中（大于20年），时间序列数据存在平稳和协整问题。因此，在最小二乘法回归之前，还需要进行平稳性的单位根检验和协整Engle-Granger推荐的ADF检验法检验。单位根检验结果见表4。

一阶差分依然发现，国内生产总值（GDP）与进出口总值（I&E）无法同期平稳，二阶差分后所有变量显著，但由于缺乏经济意义，在此不作过多赘述，但仍然需要进行协整分析其是否存在长期稳定关系。

因为关注的解释变量进出口总额（I&E）和被解释变量（GDP）在单位根检验和一阶差分中不能同期平稳，因此需要对残差进行ADF检验，即Engel-Granger 检验。Engel-Granger 检验结果表明，残差的Z（t）为-2086大于10%置信区间上的-2625，因此协整仍然不平稳。其原因可能在于2008年国际金融危机后经济下行，大大削减了各国的消费能力，国际市场的需求量也日益明显下降，对我国出口额产生了直接或间接影响，导致外贸企业产能过剩，也使得我国失业率不断上升，影响了我国社会、经济平稳快速发展。

（二）最小二乘估计（OLS）

考虑对外贸易和经济增长的线性关系如下：

其中GDP是国民生产总值，I&E是进出口总值，IC为居民消费，GC为政府消费，I为全社会固定资产投资，T为税收。

采用最小二成法估计得出国内生产总值与各变量之间的回归模型见表6。由表6可知，从调整的R2来看，该模型解释了国内生产总值9994%的变化，说明该模型拟合优度较好。进出口总额在前三个模型中均在1%的水平上显著异于零，而在最后一个模型中进出口总额显著性降低，表明税收加入后，很好的控制了残差中影响国内生产总值的部分。从系数上看，模型4表明，无论出口还是进口，每增加1亿元，国内生产总值变动0163亿元，也证实了两者之间具有相关性。而预期应该为正的固定资产投资在三个模型中均为负数，原因可能由于固定资产出现了饱和，使得其边际效应产生递减效果，同时，也可能因为固定资产投资的增加使得流动资金减少，阻碍了国民经济发展。政府消费和居民消费与前三个模型相比，显著性都降低了，但对国内生产总值依然存在正向影响，尤其居民消费影响很大，其系数表明在控制变量不变的情况下，居民消费每增加1亿元，其国内生产总值增加1164307亿元。

除此之外，新加入的控制变量中，回归结果发现，国民经济总值公式之外的经济活动人口分别在模型3和模型4中在10%与5%的显著水平上显著，且在控制其他变量不变的情况下，经济活动人口每增加1万人，国内生产总值增加0420亿元。从模型4的回归结果中发现，在控制其他情况不变的情况系，税收每增加1亿元，国内生产总值增加2638亿元。

（三）自相关检验

由于扰动项存在自相关，故OLS估计所提供的标准误是不准确的，应报告异方差-自相关稳健的标准误。由于n1/7 =301/7≈1627，故Newey-West估计量的滞后阶数为P=2。报告异方差-自相关稳健的标准误的回归模型如表7，即可同时解决异方差以及序列相关性问题。

与异方差稳健标准误的结果相比，异方差-自相关稳健的标准误使得在模型4中居民消费的显著性由1%上升到10%，控制变量经济活动人口和常数项均在模型3中从10%的显著水平变为不显著，在模型4中从5%显著水平下降到1%，通过报告异方差-自相关稳健的标准误，可以同时解决异方差与序列相关问题。

（四）内生性问题

在对模型进行回归之前，应对模型中主要內生性问题进行讨论。若主要解释变量存在内生性，则会导致估计系数的一致性、无偏性以及有效性受影响，从而导致结果出现偏差。一般来说，内生性的产生有三个主要来源：一是解释变量与扰动项相关，即扰动项中存在既影响解释变量又同时影响被解释变量的因素；二是解释变量与被解释变量存在因果关系；三是来自于测量误差与数据缺失。

针对第一种情况，可以通过加入合适的控制变量来缓解，而后者可以通过选取合适的工具变量来解决。为解决第一种情况产生的内生性导致估计系数偏差，本文加入了税收、经济活动人口等可能影响国民生产总值的因素作为控制变量；针对第二种情况，可以采取主要解释变量的滞后期作为工具变量；针对第三种情况，分随机测量误差、系统测量误差、随机数据缺失与系统数据缺失进行交换变量或者运用工具变量来解决。模型5加入了I&E的滞后项进行讨论，并报告HAC聚类标准误。四、结论

基于我国1985—2014年的时间序列数据，在检验其平稳性以及协整性的基础上进行最小二乘法估计，对我国对外贸易对经济增长的影响进行实证分析，结果表明对外贸易显著促进了我国经济增长。一般来说，在控制其他变量不变的情况下，进出口额每增加1亿元，国民生产总值增加0163亿元，全社会固定资产投资未对经济增长产生正向作用，原因可能在于固定资产饱和导致边际效应递减。

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Abstract： Based on the statistics of the total amount of imports and exports， the consumption of residents， governmental consumption， total investment， the population of economic activity and tax， which from 1985 to 2014， it takes the empirical research to investigate the influences of foreign trade on China's economic growth. The conclusions show that：there exists a positive relationship between the foreign trade and economic growth in China， the foreign trade will promote the economic development rapidly， which means GDP will increase 16.3 million yuan when imports and exports increase 100 million yuan.

Key words： foreign trade； economic growth； empirical study

（责任编辑：顾晓滨马琳）