中国出口导向型经济增长的实证分析：1977—1998，本文主要内容关键词为：实证论文,经济增长论文,中国出口论文,导向论文，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。
改革开放以来，中国经济的飞速增长伴随着出口的强劲扩张，这使得中国跻身于亚洲高经济绩效国家（High-Performing AsianEconomies,HPAEs）的行列，同时也给中国经济贴上了“出口导向型”的标签。中国经济的高速增长确实是由出口的扩张所带动的吗？尽管目前国内经济学界已经存在着对这一问题的争论，但是很少有关中国经济为出口导向型这一假说的经验检验。本文将根据改革开放至今中国的经济数据，以实证的方法对这一假说加以检验。
一、中国经济是出口导向型的吗？
根据《国际金融统计年鉴》（IFS）的数据，中国在1977 年的出口按照1990年美元价格计算为154.4亿美元，到了1998 年这一数字达到了1524.4亿美元（1990年美元价格），增加了将近 9倍，年平均增长率达到了11.52%。而1977年中国的GDP按1990年人民币价格计算为5647亿元，到了1998年这一数字为41 334亿元（1990年人民币价格）， 增加了6倍多，年平均增长率为9.94%。这一特点与世界上许多成功实行了出口导向战略的国家是一致的。1977年人口占世界第一位的中国出口仅排在世界第32位，但自从1992年至今，中国始终保持着世界十大出口国之一的地位，并且排名不断上升。
表1中国部分年份的出口依存度
GDP 出口额出口依 外贸总额
外贸依
亿元 亿元 存度%
亿元 存度%
1977 5 647.0246.4
4 480.69
1985 12 545.0 1 145.8
92 915.8
23
1990 18 320.0 2 969.9 165 221.5
30
1994 29 219.0 6 471.9 22
12 656.9
43
1996 35 384.0 6 413.7 18
12 307.6
35
1998 41 334.0 7 895.8 19
13 930.0
34
资料来源：《国际金融统计年鉴》（IFS）相关各期。 除百分比指标外，其余均为1990年人民币价格。
另一个经常被引用来佐证中国经济为出口导向型的事实是中国的出口依存度不断提高。按照经典的凯恩斯宏观经济恒等式，出口是GDP 的一个重要组成部分。随着出口在GDP中比重的不断上升， 出口增长对于GDP增长所做的贡献也就越来越大。从表1中所显示的数据看，近二十年间中国的出口依存度提高得很快。在1977年仅为4%，但到了90 年代中后期基本保持在20%左右，1994年更是高达22%，不仅远远超过了巴西等发展中国家的水平，而且也是一些欧美发达国家所不能比拟的。正是由于上述原因，中国经济被公认为是出口导向型的。
然而近几年来，一种意见认为中国的经济增长并非出口导向型的，出口并不是过去二十年间GDP取得增长的主要推动力， 它只起到一个间接的作用。主要的增长源泉在于内需。一方面，改革开放以来，净出口对GDP的贡献远低于消费与投资，并且似乎存在这样的趋势， 即当宏观经济不景气时，出口对于GDP的贡献就较为显著；当宏观经济景气时，出口的贡献就比较小。除1990年及1997年外，基本上都是内需起主导作用（朱文晖，1998）。另一方面，如果画出GDP 与出口的累积分布函数图（注：累积分布函数C[,t']的计算方法为：第t'年的累积分布指标
其中t[,0]和t[,1]分别表示样本期的起点与终点，变量x表示GDP或出口。），可以较为明显地看出是GDP拉动了出口而非出口推动了GDP见下图。
出口与GDP的累积函数分布图：1977—1998年
对于较高的出口依存度，反对意见认为：第一，从中国GDP 的统计看，第三产业的范围明显要小于一般的市场经济国家，占人口80%的农民的非货币收入项目也未被计入，因而中国的GDP 存在着被低估的情况；第二，由于在中国目前汇率生成的机制下，均衡汇率并不能反映购买力平价，并存在较大高估程度，从而也导致将出口换算成人民币时被高估了；第三，由于中国出口中加工贸易的成分较大，若对于加工贸易只统计出口附加值，则出口依存度将比实际测算出的小得多。因此，以中国的出口依存度指标来佐证中国经济增长的出口导向性也是不适宜的。
尽管这两种意见似乎都有各自的道理，但它们都未经过实证检验，因此我们仍只能将“中国经济增长具有出口导向性”看做一个待检假说。本文将检验：1.出口是不是产出增长的原因；2.产出增长是不是出口增长的原因；3.两者之间是否存在长期稳定的互动关系。
二、回顾与评论
对经济增长的出口导向性假说进行实证检验是过去二十年应用经济学领域的一个重要课题。尽管经济学家做了大量研究，但出口增长与产出增长之间的联系仍没有定论。一些利用跨国的时间截面样本数据所做的研究基本上都发现了出口扩张与经济增长之间存在较强的正向联系（Balassa，1978）。 但对单个国家的时间序列样本数据所做的研究结果却并非如此。例如Chow（1987）采纳了Granger（1969）和Sims （1972）的因果性概念对7个国家做了检验，结果只发现3个国家存在出口与增长之间的因果关系，这引发了人们对所使用检验方法的有效性的思考。
近年来，基于Granger-Sims因果性概念的时间序列分析方法成为这一领域的主流。因为人们发现两个变量之间即使相关系数较高也并不意味两变量间有因果关系，就出口与产出之间的关系而言，前者可以通过凯恩斯乘数效应引起后者增加，也可以通过对非出口部门的外部经济影响带动这些部门发展；同样，后者的增长有时可能也是前者扩张的前提，因为经济总量的扩大引起规模经济的出现可能会使出口部门产生竞争优势，从而促使其扩张。这种联系不能仅仅通过两个变量之间的简单回归来分析。Kwan & Cotsomitis（1990）以中国1952—1985 年的数据为样本，从中发现了出口与产出之间互为因果的联系。
本文将采用格氏因果性检验的分析方法（Granger no - causalitytest），其中以下几个问题值得注意。第一，以支出法计算GDP时， 出口本身是要通过国民收入账户成为GDP 中的一部分。 用Greenaway
&Sapsford（1994）的话说即“在产出增长方程中，出口增长变量具有内生性”，如果忽略这种内生性或是没有正确处理，那么检验结果在很大程度上会产生“联立型偏差”（Simultaneity Bias）， 使结果不可信。 有些学者已经注意到了这个问题， 他们采用了其他一些变量来代替GDP作为产出增长的衡量指标，例如Chow（1987 ）采用的是制造业产出增长，Marin（1992）采用的是制造业劳动生产率的增长等等。 本文以扣除了出口的GDP值作为产出增长的衡量指标。第二， 许多研究只考虑了出口与产出两者之间的关系，但是已经有越来越多的学者认识到第三种变量对于出口—产出联系有着重要的影响。例如，出口的增长将大大缓解资本品进口的外汇约束，从而加速资本的积累，促进产出增加，因此进口的影响不能忽略；投资的增加则直接加快了资本积累，也会对出口—产出联系发生作用；政府在教育、卫生、社会福利方面的开支将会进入总产出方程而被内生化，所以政府开支也是一个重要影响因素。为此，本文将先在一个双变量的框架内，然后在一个引进了进口、投资和政府开支等因素的多变量框架下对出口导向性假说进行格氏因果检验。
三、检验模型
1.双变量因果性检验。这一检验只涉及出口变量X和产出变量Y。遵循标准的格式因果检验，如果利用过去的X和Y的值一起对Y进行预测，比只用过去的Y值来进行预测所产生的预测误差更小，则可以说X是Y 的原因。反过来也可以依据这一原理判断Y是不是X的原因。为此有以下检验方程：
Y[,t]表示其滞后变量Y[,t-i]和X的滞后变量X[,t-j]的线性函数，μ[,t]为零均值非自相关随机误差项，α、β为系数。零假设为H[,0] ：β[,j]＝0（j＝0，1，…，n），意味着X不是Y的原因。 若零假设成立则有：
（1）式的残差平方和为SSE[,1]，（2）式的残差平方和为SSE[,2]，
（SSE[,2]－SSE[,1]）／n
则F＝────────────────
SSE[,1]／（T－m－n－1）
应服从自由度为（n，T－m－n－1）的F分布，其中T为样本数量。
2.多变量因果性检验。将上述双变量框架加以扩展，引进进口、投资、政府开支等因素，可得到下列方程：
其中Z[,t]代表所有能影响出口—产出联系的重要变量的向量，μ[,1t]、μ[,2t]为零均值非自相关随机误差项。零假设为在给定Z 的条件下，X不是Y的原因，H[,0]：α[,2j]＝0（j＝0，1，…，n）， 实施标准F检验即可得出结论。在给定Z的条件下，Y对X的因果性影响也可通过这种方法检验出来。
3.最优滞后阶数的确定。要进行因果性检验就需要用到滞后因子，滞后阶数如何确定一直是计量经济学界广泛关注的问题。本文将采用最小最终预测误差准则（the Minimum Final Prediction Error）来确定各变量的最优滞后阶数（Akaike，1969）。最终预测误差准则（FPE ）的优点在于它平衡了选择低滞后阶数造成偏离性的风险和选择高滞后阶数造成方差增大的风险。FPE的计算公式为（SER）[2]（n+k）／n，其中SER为该变量进行自回归所产生的回归标准误差，k为所用的滞后阶数，n为样本容量。对应于最小FPE的滞后阶数即为最优。
4.变量的平稳性检验与协整检验。 做格氏因果检验必须要求变量X、Y、Z等为平稳序列。平稳序列将围绕一个均值波动，并有向其靠拢的趋势，对该变量进行自回归有：
Y[,t]＝C+α·Y[,t-1]+μ[,t] （5）
式中C为常数项。如α＜1表明该序列是平稳的。对上式两边同减去Y[,t-1]可得到：
ΔY[,t]＝C+ρ·Y[,t-1]+μ[,t]；其中ρ＝α－1 （6）
若ρ接受零假设则说明Y[ ,t]序列非平稳， 这时D.F检验值即为Y[,t-1]的t值。但它已不服从标准t分布。这就是Dickey-Fuller平稳性检验。
但是现实中许多变量都不是平稳的，为此必须将其差分使之平稳化。平稳化之后的差分序列ΔY[,t]称作I（0）序列，Y[,t]即为I（1）序列。两个I（1）序列的线性组合一般也是I（1），但也有可能成为I （0）序列，这时称两个变量是协整的， 表明两者之间存在长期稳定的均衡关系。由于上述因果性检验更多地考察了出口与产出之间短期的联系（滞后阶数），因此利用协整检验可以发现两者之间的长期关系。
四、检验结果
所有数据均来自于IFS相关各期，样本期为1977—1998年。X表示出口值，Y表示去除了出口的GDP值，M表示进口值，G表示政府开支，I 表示当年净资本形成。上述所有变量均已用汇率和中美两国消涨指数调整为1990年价格，以十亿元人民币为单位。
1.变量的平稳性检验。对所有变量取对数，然后进行Dickey-Fuller检验，确定各个变量的平稳性。结果见表2。
表2Dickey-Fuller检验结果
变量 D.F值 是否平稳 显著性水平
LnX/ΔLnX
-1.369/-5.339
否/是 1%
LnY/ΔLnY
-0.102/-3.857
否/是 1%
LnM/ΔLnM
-2.138/-3.197
否/是 5%
LnG/ΔLnG
-1.764/-4.174
否/是 1%
LnI/ΔLnI
-0.970/-2.930
否/是 5%
说明：5%的D.F检验临界值为－2.8621，1%为－3.4335。
所有变量的对数序列均为I（1）序列，其一阶差分序列在不同的显著性水平上为I（0）序列。各变量的一阶对数差分序列代表的是各个变量的增长率。
2.最优滞后阶数的确定。按照最小最终预测误差原则，我们得到如下检验结果：
表3 FPE检验结果
变量最小FPE值最优滞后阶数
ΔLnX0.0203852 1
ΔLnY0.0020410 1
ΔLnM0.0268526 1
ΔLnG0.0023805 3
ΔLnI0.0125383 1
3.双变量因果性检验。构造如下检验方程：
方程（7）的零假设为H[,0]：a[,20]＝a[,21]＝0， 意味着出口增长不是产出增长的原因；同样，方程（8）的零假设为H[,0]：b[,20]＝b[,21]＝0，意味着产出增长并不是出口增长的原因。 经过回归运算得到方程（7）的F检验值为6.7121，方程（8）的F检验值为3.8144，自由度均为（2，16）。在5%的显著性水平上相应的F临界值为3.63， 因此拒绝零假设。可以认为中国的出口增长率与产出增长率之间存在着互为因果的反馈关系。
4.多变量因果性检验。考虑进口、政府开支及净资本形成的影响，我们构造如下检验方程：
两个方程的零假设分别为H[,0]：a[,20]＝a[,21]＝0和H[,0]： b[,20]＝b[,21]＝0，经过回归运算得到，方程（9）的F检验值为10.6624，方程（10）的F检验值为6.0246，自由度均为（2，6）。在5%的显著性水平上相应的F临界值为5.14，F检验值远大于临界值，因此拒绝零假设，可以认为在给定了进口、政府开支和净资本形成等因素的影响下，中国的出口增长率与产出增长率之间同样存在着互为因果的反馈关系。
5.出口与产出的协整性检验。由于出口与产出的一阶对数差分序列是I（0）序列，其对数序列是I（1）序列，因此可以就出口与产出的绝对量水平做Engle—Granger协整性检验。考察以下协整方程：
LnY＝α[,0]+α[,1]·LnX+μ （11）
经过回归后得到残差序列｛e[,t]｝，再对该序列做D.F检验，所得D.F值即为Engle—Granger协整性检验值，EG（2）＝－2.549 （括号中的2表示该协整性检验包含出口与产出两个变量）。 根据MacKinnon （1991）所整理的协整性检验临界值表，在5 %的显著性水平下相应的临界值为－3.3377，所以可以判定出口与产出之间不存在长期稳定的均衡关系。
五、结论
经过上文的实证检验，可以得出以下几条结论：第一，经过对历史数据的分析，我们发现在中国经济过去二十年间的高速增长过程中，出口的强劲扩张一直是一个不可忽略的原因。一般来说出口增长率的提高会对第二年的产出增长产生影响。因此可以说中国经济增长的确存在出口导向性。第二，产出的增长反过来又进一步促进了出口的扩张，因此中国的出口与产出之间存在着互为因果的反馈性联系。相比较而言，出口对产出的引导性影响更为强烈。第三，引进了进口、投资和政府开支等因素后，出口与产出之间的双向性因果联系有所加强，这表明出口与产出可以通过多种渠道相互影响。第四，尽管出口与产出互为因果，但它们之间不存在长期稳定的均衡关系。
截稿：1999年7月