加工贸易和其他贸易对经济增长贡献率的估计，本文主要内容关键词为：经济增长论文,加工贸易论文,贡献率论文,贸易论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：F740 文献标识码：A 文章编号：1007—6964［2006］03—060110—0015
一、引言
改革开放以来，我国的对外贸易取得了飞速的发展。对外贸易与经济增长之间的关系也因此成为理论界关心的热点问题。对该问题的讨论大致包括如下两个方面：第一，对出口与经济增长之间因果关系的讨论，这种讨论致力于区分是出口增长推动了经济的增长还是经济规模的增长带动了出口的增长；第二，对外贸易与经济增长之间关系的实际测算，这种研究一般承认出口的增长推动了经济的增长，并在此基础上利用各种方法测算对外贸易的发展对经济增长的贡献程度，如本文所列方程[1，2，3，4，14，15，16，17，18]。综述性的文献参见[15，18]。[4] 则对我国对外贸易出口对经济增长的贡献率进行了分析，得出了对外贸易出口对我国经济增长的贡献率应该为1％的结论。但长期以来人们对加工贸易对我国经济增长到底贡献是正还是负一直众说纷纭，没有定论，即使认为加工贸易对我国的经济增长贡献为正，这种贡献程度到底是多大也未得到合理估计。为此，本文借鉴[4] 中的计算方法来估计加工贸易和其他贸易① 与我国经济增长之间的关系。然后，本文采用该方法估计了1981年以来加工贸易对我国经济增长的总的贡献率、我国贸易1981～1991年、1992～2004年两个阶段加工贸易和其他贸易出口对该阶段经济增长的贡献率，以及江苏、浙江两地加工贸易和其他贸易净出口对当地经济增长的贡献率。分析表明，长期以来加工贸易和其他贸易对经济增长的贡献率的估计存在一定问题。而且，加工贸易和其他贸易在我国经济增长的不同阶段对经济增长的贡献率也有很大的不同。基于对不同地方的加工贸易对经济增长贡献率的考察，本文认为，加工贸易和其他贸易对我国经济增长在一定时间内是有正面作用的。
二、传统方法的缺陷
一般认为，国民收入恒等式是考察贸易对经济增长贡献程度的逻辑起点，如方程[1]所示：
Y＝C＋I＋G＋NE [1]
其中，Y，C，I，G，NE分别代表国民收入、消费、投资、政府支出和净出口。对上式两边分别求导可得：
[2]
对[2]式进行简单的运算可得：
[3]
其中，
分别为各个变量的增长率，
则分别表示消费、投资、政府支出、净出口在国民收入中所占的比例。因此，[3]式表示了收入恒等式中的各个组成部分数量上的变化对总的国民收入增长的影响。根据[3]，我们可以核算净出口的变化与经济增长之间的直接关系。在文献中，
（或者
被称为外贸增长对GDP增长的贡献度（或拉动度），GDP增长率分解到净出口的部分，即
（或者
）经常被称为外贸增长对GDP的贡献率。
为了核算加工贸易对经济增长的贡献程度，需要对[3]进行变形。我们把国际贸易分为加工贸易和其他贸易两部分。这两部分的净出口我们分别用P和Q来表示，则有NE＝P＋Q以及
，且[3]可以重新表示为：
[4]
由于我国政府所公布的支出法国内生产总值统计资料中没有单独的政府支出G，我们把居民消费C和政府支出G统一用消费C来代替。因此对我国而论，支出法国民收入恒等式变为：
Y＝C＋I＋P＋Q
[5]
相应地，有：
[6]
类似地，我们把
分别称为加工贸易和其他贸易增长对GDP增长的贡献度（或者拉动度），而
（或者
）以及
（或者
）则被分别称为加工贸易和其他贸易对GDP增长的贡献率。
我们可以根据[6]式运用表1的实际数据运算得到国民生产总值增长率的分解结果。计算式子为：
[7]
其中△Y[1,t]＝Y[,t]－Y[,t-1]，其余类推。
上述方法是衡量对外贸易对经济增长影响程度的最常用的方式。在此我们也用该方法来衡量加工贸易和其他贸易对经济增长的贡献率。但按照该方法衡量外贸对经济增长的贡献率存在很大缺陷。这主要是因为，该计算方法只能揭示某一年度经济增长与消费、投资和净出口（包括加工贸易净出口和其他贸易净出口）各个变量之间的直接的数字关系，却不反映消费、投资、加工贸易净出口和其他贸易净出口四个经济变量之间的内部联系。从理论角度讲，出口变动不仅会在很大程度上影响进口，而且也会对消费和投资有显著的影响。因此，在计算对外贸易对经济增长的影响时，如果仅仅考虑到净出口、加工贸易出口、其他贸易出口的直接影响，却没有考虑到净出口（包括加工贸易净出口、其他贸易净出口）对投资和消费的影响，那么我们的计算就存在低估对外贸易对经济增长影响作用的可能性。
表1 各因素之间的因果关系检测
CE YC IPI PO
QI QO
Y 0.984692 1.210655 2.670228 2.023199 1.286636 2.267922
C
1.0337471.208449 2.671052 2.254357 1.442487 3.855894
I
1.103464 0.9453181.340499 1.553502 1.137135 0.804483
PI 1.026467 0.973515 0.9256652.27434
1.870302 -8.46174
PO 1.009313 0.987486 1.20847
2.2280881.544483 0.777925
QI 1.026745 1.068697 1.126241 1.362793 1.7975010.411872
QO 1.054073 1.060831 0.791382 8.437531 1.83221
2.079072
注：本表计算的数据来自历年《中国统计年鉴》。表中Y，C，I，PI，PO，QI，QO分别表示国民生产总值、国内消费、投资、加工贸易进口、加工贸易出口、其他贸易进口、其他贸易出口，CE是衡量竖列的各因素C，I，PI，PO，QI，QO引致横列各因素Y，C，I，PI，PO，QI，QO的因果关系的指标，该指标大于等于1，则表明竖列是横列的因素的因，否则则认为因果关系不强。
三、数据平稳性检验及对外贸易和经济增长的因果性分析
从支出法计算国民生产总值的公式[5] 推得加工贸易和其他贸易是推动经济增长的原因之一的结论并不符合逻辑，表2得出的加工贸易和其他贸易对经济增长的贡献率并不一定就是正确的，它们最多只能表明对外贸易和经济增长有着同向或者异向变动的趋势。因此，为了得出加工贸易和其他贸易对经济增长的贡献率，我们首先需要判定加工贸易和其他贸易与经济增长之间的因果关系，即加工贸易和其他贸易的增长是不是引起经济增长变化的原因。如果加工贸易和其他贸易并非引起我国经济增长的原因，则考察它们对经济增长的贡献率就是无意义的事情。为了准确地确定经济变量之间的相关关系，避免虚假回归，Granger② （1969）首先给出了因果关系的概念，并提出了检验经济变量之间的因果关系的计量经济学方法。后来Sims③ （1972）也提出了新的因果关系检验方法。由于因果关系的检验有很强的操作性，因此这些方法目前已经在国际上被广泛用于分析经济变量之间的相关关系。到目前为止，因果关系检验的方法大体有5种：（1）Haugh和Pierce提出的相关分析法；（2）Granger和Sargent提出的单侧分布滞后的方法；（3）Sims提出的双侧滞后的方法；（4）Hsiao提出的最终预测误差检验因果关系法；（5）Hafida提出的多元自回归移动平均模型方法。但这些方法都隐含了一个前提，即研究的对象都是由大样本经济变量组成的经济系统，且应用较多的3种方法（Granger和Sargent的单侧分布滞后的直接检验法、Sims的双侧分布滞后检验法、Hsiao的Akaike最终预测误差准则FPE检测法），均是采用之后变量较多的自回归模型，这对于小样本来说是不恰当的。事实上，由表1可见，我们所研究的加工贸易和其他贸易对经济增长的贡献的问题，涉及的样本容量仅仅为24，如果采用前面提出的方法进行因果关系的检验，将会损失很多的自由度，如果采用较少的滞后变量，则不能准确地得到检验模型，检验的因果关系也是不可靠的。张明玉（1998）运用AICC准则建立了一个小样本因果关系检验模型用来检测我国经济增长和通货膨胀率之间的因果关系，结果表明该模型具有很强的适应性，能用来广泛分析经济系统中各种变量之间的关系。周建④ 总结了小样本检验经济变量之间的因果关系的步骤，并用Monte-carlo方法研究了其有效性。本文将采用周建总结的小样本因果关系检测模型检测我国加工贸易和其他贸易出口与经济增长之间的因果关系，这样可使我们考察加工贸易和其他贸易出口对经济增长的贡献建立在比较严实的计量基础上。同时，为了下一节建立计量经济模型的需要，本文同时考察加工贸易和其他贸易与居民消费、国内投资之间的因果关系；居民消费和国内投资与经济增长之间的因果关系；居民消费、国内投资与存款利率和贷款利率之间的关系；加工贸易和其他贸易进口与汇率、加工贸易和其他贸易出口、国民生产总值之间的关系。这样做，（1）可使我们建立计量经济模型考察加工贸易和其他贸易对经济增长的贡献率时把模型建立在严格的因果关系的基础上，从而避免设定模型的任意性而导致的计算结果的任意性；（2）可以同时考察支出法计算国民生产总值各变量之间以及这些变量与国内存款利率、国内贷款利率、汇率之间的因果关系，增加我们对经济增长结构的理解。
上面的小样本因果关系检测模型要求所检测的随机变量为平稳序列。事实上，传统的计量经济模型都要求时间序列是平稳的，否则将产生“伪回归”问题⑤，为此本文采取Holden和Perman提出的ADF单位根检验步骤检验了1981—2004年的国民生产总值（Y）、居民消费（C）、国内投资（I）、加工贸易进口（PI）、加工贸易出口（PO）、其他贸易进口（QI）、其他贸易出口（QO）的对数序列的平稳性。结果发现，它们都是单位根过程，因此可以对其作差分获得平稳过程，在差分后这些数据在趋势上均是平稳的。因此我们可以直接用这些指标的对数考察它们之间的因果关系。
现在我们采取上面的小样本因果关系检测模型检验加工贸易和其他贸易出口是否为引起经济增长的原因。首先我们生成了一个正态分布的随机变量序列作为白噪声序列。然后我们采用上述检验模型考察各个变量之间的因果关系。结果如表1。
由表1可以看出，国内消费、投资、加工贸易进出口是国民生产总值的原因；国民生产总值、投资、加工贸易进出口不是国内消费的原因，但和其他贸易进出口有因果关系；投资与国民生产总值、消费、加工贸易出口和其他贸易进口有因果关系；加工贸易进出口、其他贸易进口与国民生产总值、投资、消费等有因果关系；其他贸易出口与国民生产总值和消费有因果关系，而与投资、加工贸易进出口、其他贸易进口没有明显的因果关系。综合来看，加工贸易进出口、其他贸易进出口能提高经济增长的解释能力。因此我们可以进一步考察加工贸易进出口、其他贸易进出口对经济增长的贡献率。
四、加工贸易和其他贸易对经济增长贡献率的估计
根据上文的讨论，我们发现，常用的估计对外贸易对经济增长的促进作用的方法没有考虑到消费、投资与对外贸易之间的关系。为了正确地测算加工贸易和其他贸易对经济增长的促进作用，我们必须考虑加工贸易出口与进口、其他贸易出口与进口、消费和投资这些变量之间的相互关系。
首先，我们注意到，加工贸易和其他贸易是两个性质迥然不同的变量，且出口和进口也是性质不同的变量。出口增长在很大程度上受到国际市场需求和其他国家经济政策变动的影响，而进口的变动则更多地受到经济体内部因素的影响。加工贸易和其他贸易都会影响国内消费和投资，但其他贸易与加工贸易相比，更加消耗资源和资本。加工贸易和其他贸易净出口的变化可能同时对国内消费、投资、进口三个变量造成影响：（1）出口增长通过增加出口部门就业人员的收入刺激消费增加；（2）出口增加提高出口企业赢利的前景，因而可能直接推动出口企业投资的增加，同时，出口的增加会增加国内消费需求，从而间接刺激国内生产企业投资的增加以满足增加了的消费需求；（3）出口的增加造成了中间产品需求的增加从而直接促进进口的增加。在我国现在的发展阶段上，许多出口企业属于来料加工企业并且许多企业需要进口国外先进的资本设备，因此这一影响的作用非常大。当然，出口增加也会通过增加国内的消费和投资需求从而间接地造成进口需求的增加。
但是加工贸易和其他贸易的出口对于消费、投资的影响与加工贸易和其他贸易的进口对消费、投资的作用是不一样的。
一般而言，加工贸易和其他贸易出口的增加会提高加工贸易和其他贸易部门就业人员的收入，从而促进消费的增加，同时其盈利前景会刺激投资的增加。此外，加工贸易出口的增加一般情况下导致加工贸易进口的增加，同时因为扩大生产的需要，导致加工贸易进口的增加，因为资本的积累和人们收入的增加，导致其他贸易进口的增加。其他贸易出口的增加不但会刺激投资和消费的增加，还因为在我国现在的发展阶段，许多其他贸易企业属于资源消耗型企业，因此会导致其他贸易进口需求的大量增加。同时，加工贸易进口的增加，导致了本国扩大加工贸易方面的生产，从而导致加工贸易出口增加。
基于上述分析，通过国内生产总值恒等式来简单地计算净出口、加工贸易净出口和其他贸易净出口对国民收入影响的方法就不是分析对外贸易对经济增长影响的适当方法。为了准确地衡量对外贸易对经济增长的影响，我们必须考虑到如下三个原则：第一，加工贸易和其他贸易之间性质的差异；第二，加工贸易出口和进口以及其他贸易的出口与进口对经济增长的不同作用；第三，变量之间的相互影响，以便全面地衡量对外贸易对经济增长的影响作用。因此，为了考察对外贸易对经济增长的影响作用必须首先区分加工贸易和其他贸易以及弄清加工贸易和其他贸易出口与进口对经济增长的影响作用。这种影响作用又包括两个方面：第一，直接影响。按照国民收入恒等式，出口是国民收入的一个组成部分。加工贸易和其他贸易出口的增长必然直接导致国民收入的增长。第二，间接影响。由于加工贸易和其他贸易出口增加会刺激消费、投资和加工贸易和其他贸易进口的增加，而消费、投资的增加会导致国民收入增加，而加工贸易和其他贸易进口的增加则减少国民收入，我们在考虑出口变动对经济的全部影响时必须综合考虑它通过对消费、投资变量的影响而对国民收入造成的影响。
基于以上分析，为了测算加工贸易和其他贸易出口增长对经济增长的贡献率，我们首先考察加工贸易和其他贸易出口变动与GDP变动之间的关系。为此，我们设计了一个回归模型。
国民生产总值可以用支出法来计算得到。但本文为了研究国民生产总值与加工贸易和其他贸易进出口之间的关系，其关于消费、投资、加工贸易进出口、其他贸易进出口之间的函数关系如下：
消费函数：消费函数的一个线性模型可以表示为⑥
本文考虑到各因素之间的因果关系，把消费函数设定为：
投资函数：关于投资函数的理论是宏观经济学中最困难也最有争议的部分。从理论上说，投资决定与企业家对企业经营前景的预期密切相关。但是，迄今为止的经济理论仍然没有能够很好地将这种预期模型化。因此，这里我们采用一种简单的假设，即经济中投资的规模决定于去年国民生产总值、去年消费、当年贷款利率水平、去年加工贸易出口、去年其他贸易进口。我们同样采用一个线性模型来描述投资函数，即，
加工贸易进口函数：我们假定加工贸易进口取决于国内总需求（而国内总需求又从去年国民消费中预期）、汇率水平、当年投资、加工贸易出口、其他贸易进出口。进口函数的设定如下。这里，我们同样使用了一个线性模型。
其他贸易进口函数：我们假定其他贸易进口取决于国内总需求、汇率水平、当年消费、投资、加工贸易进出口、其他贸易出口。进口函数的设定如下。这里，我们同样使用了一个线性模型。
加工贸易出口函数：我们假定加工贸易出口取决于国民生产总值、国内消费、投资、加工贸易出口、其他贸易进出口。加工贸易出口函数我们设为：
其他贸易出口函数：我们假定其他贸易出口取决于国民生产总值、国内消费。该出口函数的形式为：
式[8]、[10]、[11]、[12]、[13]、[14]、[15]合在一起构成了一个多元线性方程组。
[16]
对方程组[16]，我们假定ε[,Yt]，ε[,ct]，ε[,It]，ε[,PIt]，ε[QIt]，ε[POt]，ε[,QOt]为均值为0，是相互独立的正态分布的随机变量。容易观察到方程组[16]中共有lnC[,t]，InI[,t]，InPI[,t]，InPO[,t]，InQI[,t]，InQO[,t]7个内生变量和InSR[,t]，InLR[,t]，InER[,t]3个外生变量以及InY[,t]一个被解释变量。再根据联立方程组结构式模型识别的充分必要条件⑦，我们立刻可以判定，联立方程组[16]是不可识别的。另外，上述方程组可能引致共线性和自相关问题。为了使我们的方程组可识别，我们修改方程组如下：
[17]
容易判定方程组[17]是过度识别的。该方程组可以通过两阶段最小二乘法获得结构式的唯一解。但为了比较合理地估计加工贸易和其他贸易进出口对我国经济增长的贡献率，我们分别采用了普通最小二乘法、两阶段最小二乘法、三阶段最小二乘法和似不相关回归来估计方程组[17]。
注意到根据方程组[16]，我们可简单推得加工贸易和其他贸易出口和进口对经济增长的贡献率分别为
。
表2 方程组[17]1981年～2004年的估计结果
估计方法 估计结果
a[,1] a[,2] a[,3] a[,4] a[,5] a[,6]
普通最小二乘法0.628872 0.355168 -0.05174 0.03898
-0.08075 0.121073
权重最小二乘法0.628872 0.355168 -0.05174 0.03898
-0.08075 0.121073
似不相关最小二乘法0.618221 0.359132 -0.07579 0.06096
-0.08037 0.125362
两阶段最小二乘法 0.629597 0.3537-0.05205 0.03917
-0.08054 0.121731
权重两阶段最小二乘法 0.62960.3537-0.0521
0.03917
-0.0805
0.12173
三阶段最小二乘法 0.603456 0.373457 -0.08565 0.067365 -0.07787 0.125804
各方法平均0.623103 0.358388 -0.06151 0.047438 -0.08013 0.122796
五、我国加工贸易和其他贸易对经济增长贡献率的估计
我们按照第二部分给出的模型采用1981～2004年间的相应数据来进行估计。数据来源大致如下：GDP、投资、消费、进口、出口数据来自历年《中国统计年鉴》；贷款利率数据来自历年《中国金融年鉴》的一年期的金融机构贷款基准利率，并被折算成一年期的平均利率；存款利率来自《中国金融年鉴》一年期的存款利率数据，并被折算成年平均利率。汇率来自商务部网站人民币兑美元的汇率。在数据收集和处理过程中，作者还参考了中国统计局网站和中国商务部网站的相关统计数据。
考虑到人们在消费、投资、进口、出口时一般都不考虑通货膨胀因素，我们在这里没有对数据进行提出物价因素的处理。理由如下：其一是根据行为经济学⑧ 的理论，人们在进行消费、投资时都会存在心理账户和忽略数字的心理，这些行为的特点使得人们在消费和投资时不大考虑通货膨胀或者物价的因素，而仅仅考虑历史上的消费、投资、收入、进出口等账面数字，而正是这种只考虑数字的行为使得人们的经济行为具有行为惯性，因此对数据进行剔除物价因素的处理反而可能会扭曲相关信息；其二是把物价因素考虑进模型会导致模型和计算复杂性的增加，因为国家统计数据中的物价指数是分部门、行业的，没有一个综合的物价指数。消费和投资的物价指数是不一样的，不同地区、部门的物价指数是不一样的，因此很难对物价因素进行处理。我们对所有的变量（包括国民生产总值、国内消费、投资、加工贸易和其他贸易进出口、汇率、国内贷款和存款利率等取对数作趋势平稳处理以使估计更加有效。
我们对1981～2004年的数据进行估计，结果如表2。
其中，在估计的过程中，方程组[17]的（A），（B），（C），（D），（E ），（F），（G）方程（以两阶段最小二乘法为例。其他的估计方法得到的结果和该结果比较接近）的R[2]，Adj－R[2]，Dw分别如表3所示。
表3 基于两阶段最小二乘法估计方程组[17]的R[2]，Adj－R[2]，Dw
方程估计结果
R[2]Adj-R[2] Dw
（A） 0.999979 0.999972
2.191845
（B） 0.999461 0.999292
1.446638
（C） 0.999626 0.999486
1.860584
（D） 0.999434 0.999111
2.223937
（E） 0.999365 0.999068
1.861433
（F） 0.99868
0.997925
2.79986
（G） 0.989661 0.988029
1.507786
由表3我们看到，两阶段最小二乘法估计的结果良好，且Dw统计量表明方程组基本消除了自相关。从表2中我们看到，各估计方法所得到的结果表明，国民生产总值的主要贡献来自于消费，其次来自投资。其他贸易出口对国民生产总值的贡献处于第三位，而加工贸易出口对经济增长的贡献处于第四位。无论是加工贸易进口还是其他贸易进口，它们对经济增长的贡献都为负。从这点来看，结果非常合乎支出法计算国民生产总值的原理。但最近一些研究表明，进口对经济的增长也能起着推动作用，如张亚斌等（2002）、彭建仿（2003）、林媛媛（2000）、赖明勇等（2003）。其中原因在于我们在考察进口对经济增长的影响时，未能从技术进步、产业结构等方面进行分析。详尽的分析需要进一步的工作。
基于两阶段最小二乘法估计方程组[17]得到的各系数的t－检验（此处略）基本通过。估计是可以接受的。
我们取各方法得到的平均值作为我们估计方程组[17]的最终结果，我们就可以得到加工贸易出口、进口、其他贸易出口、进口对经济增长的贡献率，如表4。
表4 1981～2004年加工贸易和其他贸易对经济增长的贡献率（％）
年份加工贸易出口 其他贸易出口 加工贸易进口 其他贸易进口
1981～1982 2.43641.2917-3.60250.5552
1982～1983 1.52920.2381-1.2336-1.2232
1983～1984 3.78424.2537-3.2986-4.0549
1984～1985 2.27493.6903-4.4576-7.7911
1985～1986 4.443 2.9965-5.6675-0.927
1986～1987 3.29223.7264-3.94360.1338
1987～1988 2.80321.1542-2.7137-1.8322
1988～1989 2.0428-0.1472
-0.7906-0.5261
1989～1990 3.01775.1549-2.7592-0.2399
1990～1991 1.96422.4772-3.0008-1.9703
1991～1992 1.26252.3183-1.8778-2.4921
1992～1993 0.80111.1452-1.2757-3.5096
1993～1994 4.386112.5035
-5.8805-4.0543
1994～1995 1.19931.6763-1.1612-0.3972
1995～1996 0.6584-1.4105
-0.3819-0.2733
1996～1997 0.84452.9795-0.75960.4787
1997～1998 0.227 -0.6026
0.148 0.0691
1998～1999 0.29 0.746 -0.4477-2.2875
1999～2000 1.14224.0291-1.588 -3.5142
2000～2001 0.34040.768 -0.0919-1.0303
2001～2002 1.042 2.8028-1.8453-1.2565
2002～2003 1.63364.2865-2.0507-3.5618
2003～2004 1.68944.2992-2.21954.2992
由表4还可计算出1981～2004年加工贸易进口、加工贸易出口、其他贸易进口和其他贸易出口对经济增长的简单年平均贡献率分别为-2.213％、1.874％、-1.540％和2.625％。
根据对外贸易政策的阶段性，我们分别对我国从1981年～1991年，1991年～2004年这两个个阶段的加工贸易和其他贸易进行了估计，估计方法类似于上文所给出的方法。估计结果如下：
表5 1981～1991年加工贸易和其他贸易对经济增长的贡献率（％）
年份 加工贸易出口 其他贸易出口 加工贸易进口 其他贸易进口
1981～19821.20351.0233-0.7487
0.4742
1982～19830.75530.1887-0.2564
-1.0448
1983～19841.86923.3698-0.6855
-3.4636
1984～19851.12372.9235-0.9264
-6.6549
1985～19862.19462.3739-1.1778
-0.7918
1986～19871.62622.9521-0.8196
0.1143
1987～19881.38460.9144-0.564-1.565
1988～19891.009 -0.1166
-0.1643
-0.4494
1989～19901.49064.0838-0.5734
-0.2049
1991～19910.97021.9625-0.6236
-1.683
容易得1981～1991年加工贸易进口、加工贸易出口、其他贸易进口、其他贸易出口对我国经济增长的贡献率年平均为－0.654％、1.363％、－1.527％、1.968％⑨。
我们同时也对1991～2004年加工贸易和其他贸易对经济增长的贡献用同上文类似的方法进行了估计。估计结果如下：
表6 1992～2004年加工贸易和其他贸易对经济增长的贡献率（％）
年份 加工贸易出口 其他贸易出口 加工贸易进口 其他贸易进口
1991～19923.01420.1435-0.3211
-1.7546
1992～19931.91260.0709-0.2181
-2.4709
1993～199410.4720.7739-1.0054
-2.8544
1994～19952.86330.1037-0.1985
-0.2796
1995～19961.5718-0.0873
-0.0653
-0.1924
1996～19972.01620.1844-0.1299
0.337
1997～19980.5418-0.0373
0.02530.0487
1998～19990.69250.0462-0.0765
-1.6105
1999～20002.72690.2494-0.2715
-2.4741
2000～20010.81280.0475-0.0157
-0.7253
2001～20022.48780.1735-0.3155
-0.8846
2002～20033.9
0.2653-0.3506
-2.5077
2003～20044.03340.2661-0.3795
-2.0221
容易得1992～2004年加工贸易进口、加工贸易出口、其他贸易进口、其他贸易出口对我国经济增长的贡献率年平均为－0.2558％、2.8496％、－1.3377％、0.1692％。
六、结论
本文试图从新的角度来分析加工贸易和其他贸易进出口对经济增长的贡献率。本文的创新之处在于：（1）避免了传统的衡量对外贸易对经济增长贡献程度的方法由于没有考虑出口与进口在经济运行中的不同作用以及经济变量之间的相互影响关系而倾向于低估外贸对经济增长的贡献度，首先采用了因果分析，分析支出法计算国民生产总值各因素之间的因果关系，并进而利用得到的因果关系建立计量经济学模型。这样不但考虑了各个经济变量之间的关系，而且还避免了人为指定各经济变量之间的因果关系而导致的使估计结果偏离真实值过大的可能；（2）传统的衡量对外贸易对经济贡献程度的研究仅仅考虑出口对经济增长的影响，把出口当作外生变量，把进口当作内生变量，但本文的因果分析表明，出口和进口互为因果关系，因此，在建立计量模型来估计对外贸易（包括加工贸易和其他贸易）对经济增长的贡献率时，必须把出口和进口放在平等的地位上进行考察；（3）传统的对外贸易对经济增长的贡献率的研究往往没有分时段讨论对外贸易对经济增长的影响，而事实上，在对外贸易发展的不同阶段，加工贸易和其他贸易进出口对经济增长的影响是不同的，本文的分析恰恰说明了这点；（4）本文第一次把加工贸易和其他贸易对经济增长的贡献率分离开来进行考察。
本文估计了1981～2004年加工贸易和其他贸易对经济增长的贡献率，分析表明，就加工贸易和其他贸易出口来说，它们对经济增长的贡献为正，而加工贸易和其他贸易进口对经济增长总体来说贡献为负；就分阶段来说，1981～1991年和1992～2004年加工贸易和其他贸易对经济增长的贡献不同，1981～1991年，加工贸易没有其他贸易对经济增长的贡献大，而1992～2004年加工贸易对经济增长的贡献要比其他贸易对经济增长的贡献大，这也恰合我国对外贸易政策的阶段性。
应当指出，尽管从总体来说加工贸易和其他贸易对经济增长的贡献率为正，但它们的数值都很小。由于本文对加工贸易和其他贸易对经济增长的贡献率的衡量方法需要通过计量分析来确定其影响程度，因此模型的设定和估计方法的选择就可能对结果产生重大影响。在这方面，本文的模型设定和估计方法可能都不能算作最理想的，因此有待进一步改进。
注释：
① 本文中的“其他贸易”指的是对外贸易中除去加工贸易之外的所有其他贸易。
② Granger,C.W.J.,“Investigating Causal Relations by Econometric Models:Cross Spectral Methods”,Econometrica 37,1969,pp.424—438.
③ C.A.Sims,“Macroeconomics and Reality”,Econometrica 48,1980,pp.1—48.
④ 周建：《宏观经济统计数据诊断：理论、方法及其应用》，清华大学出版社2005年版，第30～31页。
⑤ Granger和Newbold于1974年首次提出“伪回归”概念，后来Phillips（1986）对该问题进行了全面详尽的理论分析。
⑥ 参见G.Menges,“Ein Okonometriches Modell der Bundesrepublik Deutschland(vier strukturgleichungen)”,I.F.O.Studien.Vol.5.1959,pp.1—22（转引自Damodar N.Gujarati，计量经济学，2000，中国人民大学出版社，第646页）。本文的模型中去掉了生活费用指数（消费者价格指数）这个解释变量。
⑦ 罗伯特S.平狄克，丹尼尔L.鲁宾费尔德，《计量经济模型与经济预测》，机械工业出版社，1999，第228—231页。
⑧ 薛求知、黄佩燕、鲁直、张晓蓉：《行为经济学——理论与应用》，复旦大学出版社，2003。
⑨ 这里我们省去了方程组[17]估计的系数的t－统计量检验以及方程的R[2],Adj－R[2]，Dw 。读者可以仿照前文的方法得到这些数据。需要指出的是，估计1981～1991年加工贸易和其他贸易对经济增长的影响，由于样本规模较小，估计结果存在一定误差，而且序列存在一定的自相关。类似的处理和结论对估计1992～2004年加工贸易和其他贸易对经济增长的影响方法成立，后面将不赘述。
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