藍(lán)天意

摘 要：改革開放以來，中國經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展，這在很大程度上得益于對(duì)外貿(mào)易的拉動(dòng)作用，所以對(duì)于我國對(duì)外貿(mào)易如何拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)快速增長這一現(xiàn)象也引起了很多專家學(xué)者的關(guān)注，針對(duì)這個(gè)問題國內(nèi)也有許多研究成果。北京市作為中國的政治中心、文化中心，對(duì)很多國內(nèi)外進(jìn)出口廠商制定了各種促進(jìn)貿(mào)易的政策，有效增大了貿(mào)易量，促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)增長。本文從《2016北京統(tǒng)計(jì)年鑒》中選取19 8 3年至2015年的北京地區(qū)生產(chǎn)總值（GRP）作為被解釋變量，投資總量（NI），消費(fèi)總量（CS），對(duì)外貿(mào)易進(jìn)出口總額（IMEX）這三個(gè)指標(biāo)作為解釋變量，采用計(jì)量多元回歸分析方法，對(duì)北京市經(jīng)濟(jì)增長的影響因素進(jìn)行實(shí)證分析。根據(jù)實(shí)證分析的結(jié)果，提出相應(yīng)的意見和建議。

關(guān)鍵詞：北京市 對(duì)外貿(mào)易 經(jīng)濟(jì)增長 實(shí)證研究

一、問題簡述

21世紀(jì)以來，隨著全球經(jīng)濟(jì)一體化的發(fā)展，我國對(duì)外貿(mào)易增長迅速，這主要反映在進(jìn)出口總量上。在我國很多地區(qū)，尤其是東部沿海地區(qū)，對(duì)外貿(mào)易產(chǎn)業(yè)甚至成為了當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展的支柱。北京作為首都，雖然位于內(nèi)陸地區(qū)，但是更多的貿(mào)易優(yōu)惠政策和其城市強(qiáng)大的基礎(chǔ)設(shè)施也吸引著眾多國內(nèi)外大企業(yè)的投資。因此，本文主要用統(tǒng)計(jì)計(jì)量的方法，研究北京對(duì)外貿(mào)易對(duì)北京地區(qū)生產(chǎn)總值的貢獻(xiàn)程度以及兩者的關(guān)系，并提出相應(yīng)建議。

二、北京市對(duì)外貿(mào)易與經(jīng)濟(jì)增長的直觀分析

圖2-1 北京市地區(qū)生產(chǎn)總值、進(jìn)出口總量、進(jìn)口量、出口量的相關(guān)關(guān)系折線圖

從該圖可以看出，北京市對(duì)外貿(mào)易進(jìn)口量與出口量總體呈現(xiàn)增長趨勢，但從2001年開始進(jìn)口量相對(duì)于出口量，增長速度明顯加快，且在總量上比出口量多。北京市進(jìn)出口總量發(fā)展趨勢總體上與進(jìn)出口總量相同，兩者呈正相關(guān)關(guān)系。

三、北京市對(duì)外貿(mào)易與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的模型建立

（一）指標(biāo)選取

本文選取1983-2015年的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析。根據(jù)以上的理論背景分析，選取北京地區(qū)生產(chǎn)總值（GRP）作為被解釋變量，北京市全社會(huì)固定資產(chǎn)投資額（NI）、北京市社會(huì)消費(fèi)品零售總額（CS）、北京市對(duì)外貿(mào)易進(jìn)出口總額（IMEX）作為解釋變量。

為了使數(shù)據(jù)更加平穩(wěn)，在構(gòu)建回歸模型方程之前，對(duì)被解釋變量GRP，解釋變量NI、CS、IMEX分別取對(duì)數(shù)，然后構(gòu)建回歸模型方程。

（二）模型的構(gòu)建

（三）平穩(wěn)性檢驗(yàn)

由于本文選取的變量為時(shí)間序列數(shù)據(jù)，而時(shí)間序列數(shù)據(jù)在進(jìn)行多元回歸之前，必須首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)來消除可能出現(xiàn)的“偽回歸”現(xiàn)象。檢驗(yàn)時(shí)間序列的標(biāo)準(zhǔn)方法是單位根檢驗(yàn)，即ADF檢驗(yàn)。因此，我們首先對(duì)所選取變量進(jìn)行ADF檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如下：

表3-2 各變量的平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果

附注：表示變量的一階差分檢驗(yàn)形式中，為常數(shù)項(xiàng)，為趨勢項(xiàng)，為滯后階數(shù)滯后階數(shù)的選擇標(biāo)準(zhǔn)是以和值最小為準(zhǔn)則。

由于以上所有變量均為一階單整序列，故他們存在協(xié)整關(guān)系。

（四）多元回歸結(jié)果

在所有變量取雙對(duì)數(shù)模型之后，通過ADF平穩(wěn)性檢驗(yàn)，接下來用EVIEWS軟件對(duì)數(shù)據(jù)做回歸，回歸結(jié)果如下表所示：

表3-4-1 多元回歸結(jié)果表

然后對(duì)該樣本回歸方程進(jìn)行統(tǒng)計(jì)意義檢驗(yàn)。其中，擬合優(yōu)度為0.997621，說明總離差平方和的99.7621%被樣本回歸直線所解釋，因此樣本回歸線對(duì)樣本點(diǎn)的擬合優(yōu)度很高。再看Prob項(xiàng)為0.0000、0.0000、0.0002、0.0000均遠(yuǎn)小于0.05，所以這些參數(shù)的估計(jì)值均通過t檢驗(yàn)，說明解釋變量LNI、LNCS、LNEXIM對(duì)被解釋變量LNGRP有顯著性影響。

最后，檢驗(yàn)隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)是否存在序列相關(guān)，由D.W.統(tǒng)計(jì)量為0.538861，接近1，可知模型可能存在正的一階序列相關(guān)，在下文中需要對(duì)其進(jìn)行相應(yīng)的檢驗(yàn)和修正。

（五）多重共線性的檢驗(yàn)和修正

1.多重共線性的檢驗(yàn)

表3-5-1 相關(guān)系數(shù)矩陣

由上表可以看出，各變量間的相關(guān)系數(shù)較強(qiáng)，證明存在嚴(yán)重多重共線性。在這里需要建立每個(gè)解釋變量對(duì)其余解釋變量的輔助回歸模型如下：

2. 多重共線性的修正

采取逐步回歸的方法，去檢驗(yàn)和解決多重共線性問題。分別做lnGRP對(duì)lnNI、lnCS、lnIMEX的一元回歸，結(jié)果如表3-5-4所示。

表3-5-4一元回歸結(jié)果

此時(shí)DW值為0.171235，接近于0，所以可能會(huì)出現(xiàn)序列相關(guān)，因此下文繼續(xù)進(jìn)行序列相關(guān)的檢驗(yàn)以及修正。

（六）序列相關(guān)性的檢驗(yàn)和修正

1.序列相關(guān)性的檢驗(yàn)

表3-6-1 LM檢驗(yàn)

根據(jù)表格，我們發(fā)現(xiàn)RESID（-1）的prob分別為0.0000，在5%顯著性水平下，prob值小于0.05；RESID（-2）的prob為0.4973，在5%顯著性水平下，prob值均大于0.05，所以存在一階序列相關(guān)，不存在二階序列相關(guān)。

2.序列相關(guān)性的修正

接下來我們要用廣義差分法來消除序列相關(guān)，得到消除序列相關(guān)后的回歸函數(shù)為：

（七）異方差的檢驗(yàn)和修正表3-7-1 修正后異方差檢驗(yàn)

檢驗(yàn)結(jié)果的卡方統(tǒng)計(jì)量prob值為0.8870（如下圖所示），落在接受域中，所以該模型不存在異方差。所以最后的樣本回歸函數(shù)為：

四、實(shí)證研究結(jié)論及分析評(píng)價(jià)

通過以上實(shí)證分析認(rèn)為，要加大對(duì)國內(nèi)外企業(yè)貿(mào)易投資企業(yè)投資的支持政策，根據(jù)本文檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)北京市投資量與消費(fèi)量和進(jìn)出口貿(mào)易總量存在很強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系，因此在多重共線的修正中剔除了這個(gè)變量。所以，加大對(duì)國內(nèi)外企業(yè)貿(mào)易投資企業(yè)投資的支持政策，有效利用關(guān)稅和出口補(bǔ)貼的貿(mào)易政策，支持國內(nèi)外企業(yè)的貿(mào)易投資，加快進(jìn)出口貿(mào)易增長。

參考文獻(xiàn)：

[1] 許啟發(fā)，蔣翠俠.對(duì)外貿(mào)易與經(jīng)濟(jì)增長的相關(guān)分析[J].預(yù)測，2002，（2）

[2] 李小平，朱鐘棣對(duì)外貿(mào)易與經(jīng)濟(jì)增長的協(xié)整及因果關(guān)系檢驗(yàn)一對(duì)上海市1978～2001年的數(shù)據(jù)實(shí)證分析[J].上海財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2004，6（2）

[3] 高鐵梅，計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法與建模[M]北京，清華大學(xué)出版社，2006