左梦婷，鲍建华，吴智洋，魏旭辉，朱家明

(1.2.3.4.5.安徽财经大学，安徽 蚌埠 233030)

开放带来进步，封闭必然落后。改革开放以来，我国出口贸易规模不断扩大，对外开放成为我国的基本国策之一，是中国走向强大的必经之路，是促进外商积极来华投资的必要手段。自2001年加入世贸组织以来，我国对外贸易进入高速发展期。出口贸易作为拉动经济增长的“三驾马车”之一，为促进中国经济发展和社会进步做出了巨大贡献。习近平在十九大报告中提出，要推动形成全面开放新格局。自“一带一路”战略实施以来，欧亚非各国之间交流紧密，秉持共商共建共享的原则，贸易往来日渐密切。坚持引进来与走出去双重发展，加强国内企业的创新意识，增强企业的创新能力，提高企业的国际竞争力，力争在国际贸易市场上占据有利地位，形成陆海内外联动、东西双向互济的开放格局。积极拓展我国出口贸易的业务，创新我国贸易业态的模式，争取早日实现贸易强国的建设目标。加上近期中美贸易战的打响，对外贸易问题已成为不可忽视的存在，需要高度重视。

就目前而言，国内许多专家学者对中国出口贸易进行了诸多研究，并取得了一定的成果。范柏乃等[1]以国家统计局发布的1952-2003年度统计数据为基础，采用Granger因果关系模型和广义差回归的方法研究了中国出口贸易与经济增长的关系，结果表明中国出口贸易与GDP之间存在十分明显的单向因果关系，出口贸易是推动中国经济增长的重要原因。李丽等[2]运用协整检验等方法，对我国出口贸易对经济增长的影响进行双变量和多变量的实证分析，结果显示，我国出口与经济增长之间存在互为因果的反馈性联系，说明我国现阶段的增长是出口导向型。董翔宇等[3]根据19个主要贸易国家1994-2014年的出口贸易数据，按照资本品、消费品、初级品、传统服务、信息化服务、金融保险服务及其他服务的类别，研究出口贸易结构与经济增长规律关系，发现出口贸易结构变化与经济增长有密切的关联性。乔小勇等[4]基于Eora投入产出数据来对中国和其他金砖国家进行贸易测算，并构建Tapio脱钩模型来进行时序分析。庞德良等[5]人以中国和日本为例，通过比较两国在东亚地区的贸易结构转变，探究了中日两国在东亚经济体贸易结构中的地位与作用。基于此，本文以Eviews软件为分析工具，以国家统计局发布的1985-2016的统计数据为依据，建立合适的计量经济模型，研究中国出口贸易总额与经济增长作用之间的内在依存关系。与已有文献相比，本文针对我国出口贸易额作了具体分析，探索出我国对外贸易总额对经济增长的影响，结合理论和实证分析的结论，为相关部门进行国际贸易提供了一定的数据支持。

1 模型的设定

1.1 数据搜集

中国1985-2016年GDP(Y)、出口贸易总额(X2)、进口贸易总额(X3)及人民币汇率(X4)的数据见表1。

表1 中国1985-2016年各贸易指标

年份Y/亿元X2/亿元X3/亿元X4/%19859098.9808.91257.82.94198610376.21082.11498.33.45198712174.61470.01641.23.72198815180.41766.72055.13.72198917179.71956.02199.93.77199018872.92985.82574.34.78199122005.63827.13398.75.32199227194.54676.34443.35.51199335673.25284.85986.25.76199448637.510421.89960.18.62199561339.912451.811048.18.35199671813.612576.411557.48.31199779715.015160.711806.68.29199885195.515223.511626.18.28199990564.416159.813736.58.282000100280.120634.418638.88.282001110863.122024.420159.28.282002121717.426947.924430.38.282003137422.036287.934195.68.282004161840.249103.346435.88.282005187318.962648.154273.78.102006219438.577597.963376.97.802007270232.393627.173296.97.392008319515.5100394.979526.56.852009349081.482029.768618.46.812010413030.3107022.894699.56.622011489300.6123240.6113161.46.482012540367.4129359.3114801.06.372013595244.4137131.4121037.56.132014643974.0143883.8120358.06.252015689052.1141166.8104336.16.232016744127.2138419.3104967.26.64

数据来源：中国1985-2016年统计年鉴

1.2 模型的建立

通过Y与X2、X3、X4的趋势图和散点图可知，解释变量X2、X3、X4与被解释变量Y之间均存在正的线性相关关系。基于上述分析，可初步建立如下出口贸易总额、进口贸易总额、人民币汇率与国内生产总值的多元线性回归模型，假设模型如下：

Yi=β1+β2X2i+β3X3i+β4X4i+ui

其中，Yi代表GDP，X2i代表出口贸易总额，X3i代表进口贸易总额，X4i代表人民币汇率，ui为随机误差项。

1.3 多元回归方程估计

对中国1985～2016年各贸易指标进行EVIEWS分析的结果见表2。

表2 普通最小二乘法估计结果

VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C29229.6837174.010.7862930.4838X27.5517481.7443934.3291560.0002X3-4.0052642.10732-1.9006430.0677X4-4190.2875476.379-0.7651570.4506R-squared0.952685Meandependentvar209307.1AdjustedR-squared0.947615S.D.dependentvar226965.3S.E.ofregression51947.29Akaikeinfocriterion24.67032Sumsquaredresid7.56E+10Schwarzcriterion24.85353Loglikelihood-390.725Hannan-Quinncriter24.73105F-statistic187.9242Durbin-Watsonstat0.406382Prob(F-statistic)0

回归结果：

从模型可以看出，可决系数R2=0.9527接近于1，模型对数据的拟合优度高，表明国内生产总值Yi有95.27%可以由出口贸易总额X2i、进口贸易总额X3i、人民币汇率X4i解释。F统计量为187.9242，远大于临界值2.95，说明在α=0.05的水平下，模型线性关系显著，或出口贸易总额X2i、进口贸易总额X3i、人民币汇率X4i联合起来对国内生产总值Yi有显著影响[6]。t检验结果表明，出口贸易总额X2i对国内生产总值Yi的影响显著，且回归系数的符号为正，与实际经济状况吻合；而进口贸易总额X3i、人民币汇率X4i回归系数的T统计量绝对值均小于2.048，表明当其他解释变量不变时，进口贸易总额X3i、人民币汇率X4i对国内生产总值Yi无显著影响。

2 模型的检验

2.1 多重共线性检验

2.1.1 简单相关系数检验

通过EVIEWS软件处理，得到如下简单相关系数表3。

表3 简单相关系数表

YX2X3X4Y10.9722350.958850.107666X20.97223510.9947160.147969X30.958850.99471610.153771X40.1076660.1479690.1537711

由表3可知，出口贸易总额X2、进口贸易总额X3之间的相关系数均大于0.9，初步判断二者之间存在严重的多重共线性，下面将采用逐步回归法筛选并剔除引起多重共线性的变量，以此来修正模型中所存在的多重共线性。

2.1.2 辅助回归模型检验及方差膨胀因子检验

通过EVIEWS软件进行辅助回归，可以得到如下回归结果如表4所示。

表4 辅助回归结果

模型R2F统计量F的伴随概率VIFTOL=1/vifX2=f(X3,X4)0.9894861364.6350.0000095.11130.010514X3=f(X2,X4)0.9895051367.1080.0000095.23810.0105X4=f(X2,X3)0.0260070.38720.68241.02670.97399435

由表4可知，上述辅助回归模型的F统计量，除了X4外伴随概率均接近于零或小于显著性水平0.05，表明模型存在严重多重共线性。

2.1.3 逐步回归

由表3可知，Y与X2相关系数最大，所以这里首先建立GDP Y与出口贸易总额X2的一元基本线性回归模型，再依次引入其他变量估计二元回归模型，得到逐步回归结果如表5所示。

表5 逐步回归估计结果表

方程X2X3X4R2①Y=f(X2)4.2303(227.564)0.943415②Y=f(X2,X3)7.6174(4.4037)-4.1098(-1.9685)0.948364③Y=f(X2,X4)4.2541(22.5294)-4865.216(-0.8527)0.942896④Y=f(X2,X3,X4)7.5517(4.3292)-4.0053(-1.9006)-4190.287(-0.7652)0.947615

注：表中数字为估计的回归系数及其T统计量值

经过反复的引入-检验-剔除，比较检验都通过的逐步回归模型为：

Y=-1861.509+4.2303X2

模型估计结果说明，经济增长主要取决于出口贸易总额。

2.2 异方差检验

本文采用戈德菲尔德-匡特检验来判断逐步回归模型是否存在异方差，经整理，结果如表6所示。

表6 GQ检验结果

RSS1RSS2F1.31E+083.75E+10286.19

从最终模型可以看出，可决系数R2为0.9545接近于1，模型的拟合优度高；F统计量值为11.0320，大于临界值4.17，说明在α=0.05的水平下，模型线性关系显著；nR2统计量的伴随概率即prob(nR2)为0.0627，大于给定的显著性水平0.05，认为调整后的回归模型已经不存在异方差。

由结果可以看出，当出口贸易总额X2每增加1亿元，国内生产总值Y增加4.077亿元。

2.3 自相关检验

2.3.1 DW检验

因为n=32，k=1，取显著性水平α=0.05时，查表得dL=1.373，dU=1.502，而0<0.7399=DW

2.3.2 偏相关系数检验

结果如下页图1所示。

图1 偏相关系数检验

由图1中可以看出，模型仅第1期偏相关系数的直方块超过了虚线部分，且Q-statistics的p值小于0.05，存在着一阶自相关。

本文采用广义差分法消除自相关性，即加入AR项，使用迭代估计法估计模型，结果如表7。

表7 迭代估计法结果

VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C204.320130487.230.0067020.9947X4.2176770.37823611.150910AR(1)0.6209540.1513454.1029150.0003R-squared0.965112Meandependentvar215762.2AdjustedR-squared0.96262S.D.dependentvar227711.3S.E.ofregression44025.73Akaikeinfocriterion24.3147Sumsquaredresid5.43E+10Schwarzcriterion24.45347Loglikelihood-373.8779Hannan-Quinncriter24.35994F-statistic387.28Durbin-Watsonstat2.081067Prob(F-statistic)0

Y=204.3201+4.2177X2+[AR(1)=0.6210]

(30487.23)(0.3782)(0.1513)

t=(0.0067)(11.1509)(4.1029)

R2=0.9651，F=387.2800，prob(F)=0.000000，DW=2.0811

调整后模型的DW=2.0811，n=32，k=1，取显著性水平α=0.05时，查表得dL=1.373，dU=1.502，而dU<2.0811=DW<4-dU，说明模型不存在一阶自相关性。使用偏相关系数检验是否存在高阶自相关，结果如下页图2。

图2 修正模型的偏相关系数检验

在上图2中，所有滞后期的偏自相关系数直方图均在虚线内，且Q统计量P值大于0.05，也表明了调整后回归模型不存在高阶自相关性。

3 研究的不足之处

本文仅选取了国内生产总值这一被解释变量，进、出口贸易总额及汇率这三个解释变量，不能很好地代表国内经济增长情况，较为片面[7]。后续工作可以对出口、GDP进行细分，GDP增长的哪一部分是由于出口增加导致，哪一部分是由于国内自身因素导致。且由于汇率的不断变化，用进出口总额来描述经济增长的情况缺乏一定的准确性，人民币的升值带来了本地商品在国外价格的提升，在一定程度上抑制了商品出口，促进了经销商进口外国商品，进口额可能增多；而人民币的贬值则带来了本地商品在国外价格的下跌，在一定程度上促进了商品出口，抑制了经销商进口外国商品，出口额可能增加，进出口总额受到了来自汇率变动的影响。后续可以采用进出口增长率来代替，消除汇率变动带来的影响，提高结论的准确度。

通过改进，得到进出口增长率与GDP之间的Granger因果检验，结果如表8所示。

表8 Granger因果检验结果

NullHypothesisObsF-StatisticProb.X2doesnotGrangerCauseY290.510560.6065YdoesnotGrangerCause3.399250.0501X2X1doesnotGrangerCauseY290.540560.5893YdoesnotGrangerCause3.624370.0421X1X1doesnotGrangerCauseX2290.930090.4083X2doesnotGrangerCauseX12.714380.0866

由检验结果可以看出，在显著性水平为0.05的条件下，出口增长率是影响经济增长的原因，而进口增长率则没有通过检验。结果表明出口增长率对经济增长有显著影响，符合经济实际，且与本文结论相一致。

4 结论与建议

4.1 结论

由最终模型可以得到，出口与经济增长存在正相关的关系，出口增长会带动经济增长。我国正处于全面建成小康社会时期，因此，实现经济持续稳定均衡增长是一项重要议题[8]。且作为贸易大国，我国的进出口贸易对我国乃至世界经济都产生了较为重大的影响。

4.2 建议

4.2.1 完善出口战略

财政政策作为促进出口贸易的工具，被广泛应用于各个国家中，起着重要的调控作用。目前，中国的财政政策体系仍不完善，与发达国家相比有较大改进空间。政府可以成立专门的机构，研究与制定出口战略[9]，实现财政政策的创新与多层次，通过出口信贷等措施，积极促进出口，提高对外贸易出口额。

4.2.2 及时了解国内外贸易形势

建立商业情报网与贸易中心[10]，及时了解全球贸易情况，跟踪世界贸易发展新趋势，以便及时做出应对措施；组织贸易代表团出访[11]，深入了解他国贸易情形，针对性地改进我国贸易出口结构；优化吸纳国际对外贸易投资结构，加速我国产业结构升级的高度化；大力发展教育，鼓励高校学生出国深造，学习国外先进的贸易思想与方式。

4.2.3 鼓励企业进行外贸交易

组织出口商的评奖活动，对年出口贸易总额排名前列的企业给予一定的奖励措施，如减免该企业来年的出口关税，对企业的产品生产给予额外的现金补贴等，以此提高出口商之间的竞争力，吸引更多企业进行对外出口贸易[12]；改善对外贸易环境，合理调控汇率，增辟融资渠道，鼓励更多的中小企业参与到出口贸易上来[13]。