严旭峰，王朝晖

（宁波大学 商学院，浙江 宁波 315211）

一、引言

徐珺洁和王兴业（2014）[1]指出，在改革开放的浪潮和经济社会体制不断完善的推动下，我国的经济社会发展取得了举世瞩目的成就。上海的改革取得了前所未有的成就。这种发展模式在其他国家和中国也发展成为一种超越性的学习发展模式。赵晓欣（2020）[2]、王鑫雨和梁秋实（2021）[3]等指出，上海港在全国贸易中占有不可否认的地位，在货物吞吐量和集装箱吞吐量方面位居世界第一，是一个江海结合的国际港口。经初步核算，2018 年上海国内生产总值32 679.87 亿元，比上年增长6.6%，其中，第一产业增加值104.37 亿元，比上年下降6.9%;第二产业增加值9 732.54 亿元，增长1.8%;第三产业增加值22 842.96 亿元，增长8.7%。

从改革开放以来，20 世纪80 年代中国的南方，深圳、珠海、汕头、厦门和海南相继建立了经济特区，实行灵活开放的经济政策。随后，天津、上海、宁波等14 个沿海港口城市宣布对外开放。进入90 年代，中国的改革开放全方位展开，上海作为长江流域地区的“龙头”，迎来了千载难逢的历史性机遇，成为了中国改革开放的前沿阵地。图1 展示了中国的GDP 增长与上海市GDP 增长的比较（图中两项GDP 都做了取对数处理），可以发现上海的GDP 增速与全中国的GDP 增速保持一致的增长速度，并且在1990 年后出现了一定范围的提速。

图1 中国的GDP 增长与上海市GDP 增长

上海市作为目前中国最大的经济中心城市，拥有着优越的地理位置、雄厚的经济基础和丰富的人才资源，是全球最重要的贸易港口之一。从改革开放初期以来，上海市的贸易伙伴从20 多个国家扩展至现在200 多个国家和地区。上海口岸的进出口量位居世界城市之首。全球三分之一的进口汽车、钻石、葡萄酒、乳品，二分之一左右的进口化妆品、医药品、医疗器械，超过60%的进口服装服饰，70%以上的进口手表都是经上海口岸输送到中国各地。图2 展示了改革开放以来，上海进出口量的变化情况，为了进一步分析出上海市进出口量同上海市GDP增长的关系，在图1 中我们照样绘制了上海市GDP增长的曲线，所有的数据都进行了取对数处理。从图中可以看出，上海市的出口量和GDP 的增长有着相似的增长幅度和增长速率，进口量则从初始阶段低于出口量，随后逐渐发展至与出口量持平。从2000年开始，进出口量保持着相对持平的增长态势。

图2 上海进出口贸易与GDP 增长

二、数据与变量构建

（一）数据介绍

基于幸清凤（2021）[4]、周宇（2017）[5]、肖忆（2016）[6]等人的研究，本文用于分析的数据为1978—2018年上海市的进口总值、出口总值、生产总值、GDP 增长率、居民消费价格指数、投资合计、城镇人均消费支出、农村人均消费支出、职工工资总额、职工平均工资。经济指标数据来源于《上海统计年鉴》，消费支出数据来自《中国住户调查年鉴》，工资等数据来自《上海市国民经济和社会发展历史统计资料》。数据的描述性统计如表1 所示。

表1 描述性统计

（二）变量构建

为了剔除物价的影响，以1978 年的CPI 为基期，对出口总额和进口总额进行了调整。为了消除单位的不同带来的误差，本文的进出口总额、生产总值和投资合计都采用了增长率的方式进行衡量。劳动投入采用劳动人数衡量，通过职工工资总额除以职工平均工资计算出来，然后计算劳动人数增长率。原始数据给我们提供了城镇居民的消费支出和农村居民的消费支出，通过简单平均的方式将两部分的消费支出整合成上海市整体的居民消费支出，同样也构造成增长率的方式。为了进一步探讨上述变量之间是否存在严重的共线性，本文进行了相关系数矩阵检验，结果如表2 所示。当我们将各项经济指标变量换算成增长率后，各项指标之间的多重共线性大大降低，所有的变量都可以纳入模型中进行分析。

表2 相关系数矩阵

三、实证模型建立

（一）VAR 模型建立

有关对外贸易对经济增长直接作用和间接作用的实证分析，Kormendi 和Meguire（1985）[7]曾提出了一个VAR（Vector Autoregression）模型：U=（Y，K，X），并用Granger 因果检验法检验了出口对经济增长的影响。如果出口（X）是产出（Y）的Granger 原因，则出口（X）对产出（Y）有直接促进作用，即X→Y。如果出口（X）是资本（K）的Granger 原因，而资本（K）又是产出（Y）的Granger 原因，则出口（X）通过资本对产出（Y）有间接促进作用，即X→K→Y。运用这一方法同样可以检验进口对经济增长的直接和间接作用。

中国经济增长的三驾马车为投资、进出口和消费，同时，根据Cobb-Douglas 的生产函数模型，我们同样考虑了资本和劳动的影响。整体的VAR 模型如式（1）所示：

其中，Yt是m×1 的列向量，Bi是m×n 的系数矩阵，μ 为误差项。在构建VAR 模型时，需要关注的问题主要有两个，一个是所研究的变量数量，另一个就是模型的最优滞后阶数（p）。本文选用了6 个变量，包括进口增长率（r_import）、出口增长率（r_export）、投资增长率（r_invest）、劳动投入增长率（r_labour）、消费增长率（r_consum）和上海市GDP（r_gdp）构建六维的VAR 模型。首先对各个变量进行平稳性检验和单位根，确保纳入模型进行计算的变量是平稳的，且所有的点数都落在单位圆以内。然后将上述的六个变量纳入模型，进行最优滞后阶数的选择，通过AIC 等信息准则来确定，以保证所构建的模型残差项不存在自相关，实现有效的模型。接着我们根据选择出来的最优滞后阶数进行协整秩检验，分别进行特征根迹检验和最大特征值检验，来判断方程是否存在长期均衡关系；接下来，针对整个模型的六个变量，进行格兰杰因果检验，并分析两两之间的格兰杰因果关系；最后，我们构建脉冲响应函数进行图像分析和方差分解的分析。

（二）协整检验模型

如果序列X1t，X2t，…，XKt 都是d 阶单整，存在一个向量a=（a1，a2，…，aK），使得Zt=aX't～I（d-b），其中b>0，Xt=（X1t，X2t，…，XKt），则认为序列X1t，X2t，…，XKt 是（d，b）阶协整（Cointeg ration），记为Xt～CI（d，b），a 为协整向量。如果两个变量都是单整变量，只有当它们的单整阶数相同时才可能协整;两个以上变量如果具有不同的单整阶数，有可能经过线性组合构成低阶单整变量。协整的意义在于它揭示了变量之间是否存在一种长期稳定的均衡关系。满足协整的经济变量之间不能相互分离太远，一次冲击只能使它们短时间内偏离均衡位置，在长期中会自动恢复到均衡位置。

Engle 和Granger（1987）[8]两步法通常用于检验两变量之间的协整关系，而对于多变量之间的协整关系的检验则不方便。Johansen（1988）[9]、Juselius 和Katarina（1999）[10]提出了一种用向量自回归的检验方法，通常称为Johansen 检验，它可用于检验多个变量，同时求出它们之间的若干种协整关系。本文的协整检验部分主要是采用了Johansen 的检验方法。

（三）格兰杰因果关系检验模型

协整检验结果告诉我们变量之间是否存在长期的均衡关系，但是这种关系是否构成因果关系还需要进一步验证。Granger 等（1993）[11]提出的因果关系检验可以解决此类问题。其基本原理是：在做Y对其他变量（包括自身的过去值）的回归时，如果把X 的滞后值包括进来能显著地改进Y 的预测，我们就说X 是Y 的（格兰杰）原因;类似的定义Y 是X的（格兰杰）原因。为此有一个检验方程：

其中，ut为零均值非自相关随机误差项；α 和β为系数。

原假设为：H0∶βj=0（j=1，…，n），意味着X 不是Y 的原因。若原假设成立则有：

令式（3）的残差平方和为SSE1，式（5）的残差平方和为SSE2，则应服从自由度为（n，T-m-n-1）的F分布，其中T 为样本数量；m、n 分别为Y 和X 的滞后阶数，我们可以根据赤池信息准则（AIC）来决定。

四、实证检验部分

（一）平稳性检验

时间序列的变量若是非平稳序列，则可能造成自回归系数的估计偏误，导致传统的T 检验失效，甚至出现“伪回归”的情况。为了保证建立自回归模型的每个变量都是平稳的，因此要对所有变量进行平稳性检验。本文采用ADF 检验，检验各个时间序列变量是否满足单位根检验。考虑扰动项中可能存在自相关，而采用的ADF 检验结果如表3 所示：进口增长率（r_import）、出口增长率（r_export）、投资增长率（r_invest）、劳动投入增长率（r_labour）、消费增长率（r_consum）和上海市GDP（r_gdp）这几项都在1%的显著性水平上拒绝“存在单位根”的原假设，所以认为这几类序列是平稳的。即以上几个变量都通过了平稳性检验，符合VAR 模型对于变量平稳性的要求，可以进行模型的回归分析。

表3 平稳性检验

图3 的单位根检验结果也表明，所有的特征值都落在单位圆之内，因此该VAR 系统是稳定的。

图3 单位根检验

（二）滞后阶数选择

在对VAR 模型进行分析之前，需要根据信息准则来确定VAR 模型的阶数。本文对阶数进行STATA 的检验，结果如表4 所示。其中“LL”表示对数似然函数，“LR”表示似然比检验。根据最简洁的SBIC 准则，只要滞后一期就够了。HQIC、AIC、FPE和LR 显示选择滞后四阶。如果根据SBIC 准则，选择滞后一阶，可能过于简洁；选择其他检验，可能会损失较多样本容量，因此，综合考虑几类信息准则，最优滞后阶数我们选择了二阶。

表4 滞后顺序选择

（三）协整检验

由于不平稳时间序列不可以直接进行回归分析，需通过协整检验来验证是否有协整关系。协整基本思想为：如果变量本身是非平稳序列，但变量间的某种线性组合却是平稳的，就称其为存在某种长期稳定关系。本文选取的变量有6 个之多，为多变量模型，因此采用Johansen 法进行检验。为了探究上述变量之间是否存在长期的均衡关系，因此首先先确定协整秩，即探究模型内部有多少个线性无关的协整向量，协整结果如表5 所示。由包含常数项和时间趋势项的协整秩迹检验结果表明，有1 个线性无关的协整向量（表5 中打星号者）。而最大的特征值检验也表明，可以在5%的显著性水平拒绝“协整秩为0”的原假设。因此可以判断，r_gdp 与r_export、r_import、r_invest、r_labour 和r_consum 之间存在协整关系，有着稳定的发展趋势。因此可以构造VAR模型进行下一步的分析。

表5 协整的Johansen 检验

我们同时也考虑了滞后项之间是否存在自相关，采用拉格朗日乘数检验结果如表6 所示。滞后的两阶之间的p 值皆大于10%的假设检验水平，因此我们无法拒绝原假设—滞后项之间不存在自相关，可认为滞后项是具有自相关关系的。

表6 拉格朗日乘数检验

（四）格兰杰因果检验

虽然在选取的经济变量中这些变量都存在显著相关的关系，但是仍然需要对这些变量进行格兰杰因果检验，只有解释变量和被解释变量之间的相关性存在着因果关系，才能纳入模型进行分析。本文要考虑的是上海市的对外贸易是否影响了上海市的经济增长，因此我们主要考虑进口增长率（r_import）、出口增长率（r_export）、投资增长率（r_invest）、劳动投入增长率（r_labour）、消费增长率（r_consum）是否对上海市GDP（r_gdp）产生影响。此外，在考虑对经济增长间接作用的影响渠道时，需要同时考虑投资进出口增长率是否会对投资增长率（r_invest）和劳动投入增长率（r_labour）产生影响。本文采用STATA 对模型中的各个变量实行格兰杰因果检验。检验结果如表7 所示。基本所有考虑的变量都在5%的显著性水平下拒绝了原假设，考虑的几类变量均会影响上海市的经济增长。而进出口同样也会对投资和劳动产生影响。

表7 格兰杰因果检验

五、脉冲响应函数分析

（一）探讨上海市出口对经济增长的影响

由图4 可知，当给予GDP 增长一个出口冲击时，gdp 的反应是十分迅速的，在前几期便很快达到高峰，此时解释力度达到5%，随后影响渐渐变小，最后趋于水平线。出口对于GDP 的增长是十分明显的，当期的出口直接就能推动当年GDP 的增长。从上海本身的地理位置和资源禀赋来说，上海具有十分优越的贸易条件，因此出口能够扩大产品市场的范围，既能缓解国内产能过剩，又能充分调动国内产业链的各项资源，转化成经济效益。

图4 出口增长率对GDP 增长率的脉冲响应

（二）探讨上海市进口对经济增长的影响

由图5 得到，与出口对GDP 影响不同，当给予gdp 一个单位的进口冲击时，我们发现在第一期gdp有一个明显的下降趋势，并且下降峰值超过5%，但随后以较快的速度回复到水平线。当达到第五期时，初期的进口冲击对gdp 的影响已经接近于0 了。从图像中我们可以明显看出，进口贸易对拉动上海市的经济增长，在初期是具有一定的负向作用的，这样符合理论上的认识。但是事实上，进口对于经济推动并不是由于单一因素引发，同时进口的经济促进作用相对而言也并非是迅速反应的。许多研究表明，进口贸易对GDP 的长期影响有着积极的作用，通过进口贸易，吸纳先进的技术、设备与管理经验，优化产品质量，升级换代，提升产品在国际市场的竞争，从而拉动GDP 的增长。

图5 进口增长率对GDP 增长率的脉冲响应图

（三）探讨投资对经济增长的影响

本文中我们考虑了进出口贸易通过影响投资和劳动投入从而影响上海市的经济增长，我们首先针对投资影响经济增长的部分做分析。从图6 可以看出，投资对经济的增长有着明显且长期的促进作用。投资引致的经济增长同样会在冲击后的两期左右达到高峰，贡献度大约在2.5%左右，随后逐渐下降，但最后会稳定在稍高于水平线的位置。结合上海市的发展特点来看自从改革开放起，上海吸引了一大批海内外的投资以及各种金融机构等落户，作为一个著名的国际金融中心，投资对上海的经济推动起着不可替代的作用。

图6 进出口贸易对经济影响的间接作用

（四）探讨劳动投入对经济增长的影响

接下来是讨论间接作用的第二项影响因素——劳动投入。从图7 可以看出来劳动的投入在第一期对经济增长的作用最为明显，随后出现了绕水平线的波动，最后很快恢复到零线的水平。劳动投入作为拉动经济增长的三大重要因素之一，同时也是中国市场的传统资源禀赋优势，因此对经济的增长是十分重要的。

图7 劳动投入的增长对经济增长的脉冲响应图

（五）探讨消费增长对经济增长的影响

消费增长是作为另一个补充进出口贸易的视角纳入我们的分析中，因为不管是进口还是出口行为，都与我们的消费行为息息相关。进口贸易能够扩大人们的消费选择范围，而出口贸易提供的更多经济效益能够增加人们的收入。所以不管是进口还是出口，都能从各个方面影响到人们的消费行为，同时消费也能从侧面反映出经济增长的动态。图8 为消费对gdp 增长的脉冲响应函数图。从图8 中可以看到，消费对gdp 增长的促进作用是十分显著的，并且在较长的一段时间内都保持了正向的推动作用。消费是反映内部需求和市场空间的一个指标，因此我们可以认为，消费同投资一样，都对上海市的经济增长起着十分重要的作用。

图8 消费对GDP 增长的脉冲响应函数图

（六）探讨进口增长对投资增长的影响

为了进一步证实间接效应的影响，我们同样分析以下几个脉冲响应函数：进出口增长率对投资和劳动的影响。下面首先探讨进口对投资的影响。从图9 中可以发现，当给予投资一个单位进口冲击时，投资会在前期就出现了明显的增长，且第一期就达到了高峰。因此我们可以认为，上海市的进口贸易会推动本地投资的发展。

图9 进口增长率对投资增长率的脉冲响应图

（七）探讨进口增长对劳动增长的影响

接着，我们讨论进口贸易对劳动的影响。从图10 可以看出，进口对于劳动的影响是具有一定的波动性，当本地的劳动力遭受到进口冲击时，会沿着水平线上下振荡。从贸易理论的研究中，进口会取代一部分劳动力，但从长期来看，这部分取代的劳动力又会流向其他产业环节的生产，因此最终劳动力所受影响会归于0 线。

图10 进口增长对劳动增长的脉冲响应图

（八）探讨出口增长对投资增长的影响

从图11 可以得到，出口的冲击总体而言会对投资产生一定的负向作用，并且在冲击的0 期就出现了峰值。投资的直接影响因素是投资回报率，当出口扩张时，企业可能会倾向于将资金放入扩大生产中，从而减少了固定资产的投资。总体而言，投资会受到出口的抑制影响，但也会逐渐恢复至初始水平。

图11 出口增长率对投资增长率的脉冲响应图

（九）探讨出口增长对劳动投入增长的影响

最后我们讨论出口增长对劳动投入的影响，从图12 可以看出，出口的冲击会带来劳动投入的扩张，并且这个扩张在冲击的第二期达到高峰。出口带来的产能扩张，会形成相应的劳动力缺口，因此会推动劳动投入的增长。可以认为，出口会带来更多的就业机会，有助于改善上海市的劳动力环境。

图12 出口对劳动的脉冲响应图

六、脉冲函数方差分解分析

上文所述的脉冲响应函数，分析的是一个变量的变化对于另一个变量的影响，为了探讨进出口贸易对经济增长波动的贡献程度的影响，有必要对各项测量指标进行方差分解，以进一步分析出各项影响因素对整体经济增长的影响程度。

如表8 所示，显示了上海市GDP 增长的各项方差分解。表中显示，对r_gdp 进行向前五个月度的预测，其预测方差85%来自于自身。其中在前一期中，自身的方差解释就占了100%，之后逐步下降，在第九期的时候就稳定在83%的水平。也就是说，GDP增长的变化大部分来自本身，出口和劳动投入的作用紧跟其后，但也仅仅贡献了6%和8%。进口、消费和投资的作用则在1%作用，贡献程度很小。

表8 上海市GDP 增长的各项方差分解

如表9 所示，显示了上海市出口增长的各项方差分解。表9 中显示，对r_export 进行向前两个月度的预测，其预测方差90%来自于自身。从第五期开始逐步下降，在第九期的时候就稳定在52%的水平。也就是说，出口增长的变化52%来源于自身。另一个值得引起关注的是第五列中，劳动投入一项，在第十期，对出口的贡献达到了27%，说明劳动投入对出口的影响程度也是十分明显的。除此之外，GDP的增长也占据了12%的贡献度，说明GDP 增长同出口的增长是相互促进，互相推动的。就出口与GDP 之间的关系而言，前者的增加会导致出口企业收入以及其他相关企业产品需求的增加，从而刺激出口企业及其相关企业追加投资，扩大生产，增加收入，引起新一轮消费需求的增加，最终提高GDP增长。同时，国民收入的增长可能也是出口扩张的前提，因为国民收入的增长可以引起规模经济的出现、生产技术的提高等，又会提高出口生产部门的国际竞争优势，从而使出口增加。

表9 上海市出口增长的各项方差分解

表10 为进口增长的各项因素方差分解。表10 中显示，对r_import 进行向前两个月度的预测，其预测方差71%来自于自身。从第五期开始大致稳定在70%，基本后续的冲击也保持在第五期水平。从结果看，基本影响进口增长贡献度最大的为进口增长本身和GDP 增长，因此也从侧面反映了进口增长对GDP增长的作用。

表10 进口增长的各项因素方差分解

七、结论

本文通过对上海市进口、出口、GDP、投资、劳动投入和消费构建了六维向量的VAR 模型，实证检验了1978—2018 年上海市进出口贸易对经济增长的直接效应和间接效应。我国进出口与GDP 之间存在着长期均衡的关系，同时格兰杰因果检验结果也显示，我国进口和出口增长都是GDP 增长的格兰杰原因，同时作为进出口影响GDP 的间接效应，投资和劳动投入也同样是GDP 增长的格兰杰原因。消费作为潜在影响GDP 增长的因素，也被纳入我们的分析范围中。我们通过以上几个变量对GDP 增长的脉冲响应图像分析和方差分解分析，所得结论如下：

进出口贸易有助于上海市的经济增长，其中，出口对于经济增长的动力要大于进口，上海的经济增长总体而言属于出口导向型；投资、劳动投入和消费都对GDP 的增长有着正向的作用；出口大幅度提升了我国的劳动投入，从而推动上海市的经济增长。从这点可以看出，上海的前期经济增长模式依然是人口红利，廉价的劳动力推动了出口比较优势，从而带来经济的增长；出口对于投资产生了一定的抑制作用，除了上海具有资本密集型的优势外，出口的扩张也带来了大量规模的扩张，固定资产投资的部分资金被大规模的生产所吸收，进入到流动资产部分，因此会产生投资增长速率减缓的现象；我们同样需要重视进口的影响，因为进口会带来大量的投资行为。进口本身带来的高附加值会产生知识溢价和效率的提升。比方说投资购买更加先进的生产设备，更加高效率的流水线，亦或者是购买他国更具比较优势的中间品来代替本国生产，都能极大提高生产的效率。从初期来看，进口的部分可能未必对经济有明显的促进作用，但从长远来看，投资的推动会促使经济往更良好的方向发展；进口对上海市的劳动力市场出现一定的挤压效应，进口部分取代了国内的生产，因此会对劳动投入产生一定负向影响。

当我们研究以进出口调节宏观经济运行，促进上海市的经济发展时，必须思考以下两个问题：何时进口重要？何时出口重要?对于这些问题的分析应联系上海宏观经济运行状况。当经济处于总需求不足，社会上存在大量闲置资源和过剩的供给能力，如大量失业和设备开工不足，此时就应该更重视出口。当经济处于总供给不足，社会资源已充分就业，这时就应该更重视进口，以进口抑制物价上涨，维持宏观经济稳定。从这个意义上看，在出现中国经济与世界经济反周期运行时，进出口可以成为调节宏观经济运行的手段之一。也就是说，今后上海要充分利用市场机制和政府的宏观调控功能，更深入地参与国际分工，在世界范围内对资源进行优化配置，加快融入世界经济一体化的进程。