我国进出口贸易与经济增长的关系——基于误差修正模型的实证分析，本文主要内容关键词为：实证论文,经济增长论文,误差论文,进出口贸易论文,模型论文，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。
一、引言
出口贸易能否促进经济增长长期以来一直是经济学界争论的一个焦点。其理论主要有：早期亚当·斯密关于“剩余产品出路”(vent for surplus)的学说，20世纪30年代罗伯特逊(Robertson)提出的对外贸易是“经济增长的发动机(engine for growth)”命题，凯恩斯的对外贸易乘数理论(foreign trade multiplier theory)；20世纪80年代以来，以E·哈根为代表的经济学家从出口贸易对技术进步的促进来探讨其推动经济增长的作用；近年来以罗默(Romor)为代表的内生经济增长理论对国际贸易促进经济增长机制的论述等。
出口促进经济增长被古典学派誉为最理智、最有效的发展战略，亚洲新兴工业化国家和地区(NICs)，特别是香港、新加坡、韩国和中国台湾的发展就是有力的证明。新古典经济学家Ram(1985)和Kavoussi(1984)一致认为出口有如下好处：(1)加快一国资本积累的速度；(2)提高专业化水平和优势资源的配置效率；(3)扩大有效市场规模，获取规模经济利益；(4)加快技术进步的速度。因此，出口导向贸易政策广泛地被发展中国家的政策制定者采纳。
但是，对出口和经济增长之间关系的研究，却因针对的国家和地区不同，运用模型与分析方法的不同，而得出了不一致甚至相反的结论。Balassa(1978)运用秩相关(RC)(rank correlation)检验方法对11个半工业化国家1960-1966年和1966-1973年两个期间实际GDP平均增长与实际出口平均增长关系的分析，Feder(1983)运用OLS(ordinary least squares)方法，对实际GDP平均增长与出口占GDP比重的平均变化率之间关系的分析，Dollar(1992)运用OLS方法对92个国家1976-1985年期间相应数据的分析，以及McNab和Moore(1998)运用OLS对41个发展中国家1963-1973年和1973-1985年两个时期数据的分析所得到的结论都支持出口促进经济增长的命题。
Jung和Marshall(1985)利用年度数据，运用双变量系统(bivariate framework)VAR模型和Granger因果检验(causality test)技术，分析了37个发展中国家和地区1950-1981年实际GDP(GNP)增长与出口增长的关系，发现其中有5个支持出口促进经济增长的假设，有11个存在出口促进经济增长的现象，只有以色列存在双向的因果关系(bidirectional causality)，而有20个出口增长与经济增长之间不存在因果关系(causal relationships)；Chow(1987)利用年度数据，运用双变量系统VAR模型分析了8个新兴工业化国家和地区(NICs)1960-1984年制造业出口与制造业产出之间的关系，也得出了相同的结论。Dhawan和Biswal(1999)利用协整分析和VAR模型，在考虑了贸易条件变量的基础上，分析了印度1961-1993年实际GDP与出口的关系，发现出口促进经济增长只是一个短期现象。
近几年，国内学者对我国对外贸易与经济增长关系的实证研究日益丰富。李文(1997)运用经济增长模型的实证分析，发现出口部门的要素生产率高于非出口部门的全要素生产率(total factor productivity)，从而得出了出口增长对我国经济增长具有拉动作用的结论；陈家勤(1999)也认为出口贸易对经济增长具有巨大的推动作用。彭福伟(1999)、张小济(1999)发现净出口与经济增长的相关度(correlation)较弱；赖明勇等(1998)和尹翔硕等(1997)将国民生产总值分为出口产业部门和非出口产业部门，并通过简单线性回归分析得出，出口贸易对非出口部门和整个经济增长并没有明显推动作用的结论；杨全发等(1998)运用巴拉萨(Balassa)和费德(Feder)等人建立的模型，对我国改革开放以来的数据进行线性回归(linear regression)分析，也得到了相似的结论。刘晓鹏(2001)对1980-1997年相关数据的分析，表明进口对我国的经济增长具有较强的作用，而出口与经济增长的相关度较弱。
众多学者在进口和出口对经济增长的作用强弱问题上观点各异，也都通过一定的理论和实证分析验证了各自的观点，但是笔者认为这些研究有值得商榷之处。如对进出口和GDP之间关系的简单线性回归分析就不很恰当。这是因为进口、出口和GDP这三个变量均为非平稳序列(nonstationary)，而非平稳序列的线性回归易于产生虚假回归(spurious regression)的问题，从而导致回归结果偏差(bias)。此外，如果三个变量之间存在协整关系，简单线性及简单差分变量(differencing variable)建立的模型也不能准确估计它们之间的长期关系。基于以上考虑，笔者拟分析出口、进口和GDP三个变量的协整关系，并建立误差修正模型，分析出口和进口对经济增长的作用。
二、数据和模型
1951-1997年国内生产总值(GDP)、进口、出口和价格指数（注：价格指数在这里使用的是商品零售价格指数。）的数据均来自《新中国五十年统计资料汇编》，1998-2002年的数据则来自《中国统计年鉴》(2003年)。为了使数据具有可比性，用1978年的价格作为不变价格(constant price)，对GDP、进口和出口的数据作了调整。
为了消除GDP、进口和出口序列中的异方差性(heteroskedasticity)，对以上三个数据取对数。
图1显示了实际的GDP、进口和出口三个变量对数(logarithm)值LNRGDP、LNREX、LNRIM的变化趋势。从图1中可以看出，这三个变量的变化特征非常相似，可以判断它们之间具有一定的共同趋势性(common trend)。1952-1958年GDP和进出口都呈现稳定增长的趋势；1958年的大跃进使三者突然迅速增长；1960-1962年的困难时期，这三项指标都有大幅度的下降；1963-1966年，国家进行经济调整，又促进了经济的恢复和进出口的增长；1966-1976年的文革期间，三个变量则都表现出在频繁波动中缓慢增长的特征；改革开放以来，GDP和进出口都表现出稳定快速增长的趋势。
附图
图1 实际国内生产总值、出口额、进口额对数的变化趋势
为了消除共同趋势的影响，笔者对变量采取差分处理，差分序列的变化特征如图2所示。
附图
图2 实际国内生产总值、出口额、进口额对数的变化趋势
从图2中可以看出GDP、进口和出口的差分序列呈现出平稳的特征(stationary character)。为了进一步判断序列平稳的阶数(rank number)，笔者使用了ADF单位根检验，检验的结果如表1所示。
表1 ADF单位根检验的结果
变量
ADF统计量
1％的临界值
5％的临界值
10％的临界值
GDP的对数 -1.5509
出口的对数-1.1765
-4.1498-3.5005 -3.1793
进口的对数-1.7323
GDP对数的差分
-3.3500
出口对数的差分
-3.9797
-2.6100-1.9474 -1.6193
进口对数的差分
-4.0243
注：对GDP、出口和进口对数序列的ADF检验中，包含了位移项(intercept)和趋势项(trend)，因为从图1中可以看出，这三个序列都包含了一定的移位和趋势，如果不考虑位移和趋势就可能产生错误的单位根判断；而对差分序列的ADF检验中，则既不包含移位项，也未包含趋势项，因为图2显示这三个序列都不包含位移和趋势。
由表1可以发现GDP、出口和进口的对数序列ADF统计量的绝对值均小于在10％显著水平下临界值的绝对值，不能通过ADF检验，即这三个序列都存在单位根，是非平稳序列。而这三个差分序列的ADF统计量绝对值均大于在1％显著水平下临界值的绝对值，即不存在单位根，GDP、出口、进口对数的差分序列都是平稳序列。由此可以得出结论，GDP、出口和进口的对数是一阶平稳序列。因此，可以进一步检验三个变量之间是否存在协整性。
Johansen(1988)提出的极大似然估计法(MLE)(maximum likelihood estimation)被认为是目前最好的检验协整性的方法之一。因此，笔者使用这一方法对以上三个变量之间的协整关系进行检验。结果见表2。
表2 Johansen协整检验结果
特征值
似然比 5％临界值
1％临界值
协整方程个数
0.367836
40.50867
34.9141.07 没有*
0.208377
18.03694
19.9624.60至多1个
0.125787
6.587102
9.24 12.97至多2个
注：*表示在5％的显著水平下，拒绝原假设。
由表2可以看出，在5％的显著水平下，经济增长与出口、进口之间存在唯一的协整关系。根据Granger定理，一组具有协整关系的变量一定存在误差修正模型(ECM)。因此，可以使用Engle-Granger两步法来(two-step procedure)建立误差修正模型。
第一步，先建立长期关系模型，即对水平变量(ordinary variable)进行OLS估计，其方程如下：
lngdp[，t]=4.8556+0.7445lnex[，t]-0.1365lnim[，t] (1)
(54.84) (5.03) (0.92)
R[2]=0.972， s.e.=0.181
这说明在样本期间，从进出口与GDP之间的长期关系来看，GDP对出口的弹性为0.7445，而对进口的弹性为-0.1365，出口比进口对经济增长具有更强的影响，而且进口项的系数未通过t检验，即在统计上是不显著的(nonsignificance)。
第二步，建立短期动态关系，即误差校正模型。将长期关系模型中的各变量以1阶差分的形式重新构造，并将长期关系模型所产生的残差(residual)序列作为解释变量引入，在一个从一般到特殊的过程中，对短期动态关系逐个进行检验，不显著的项逐渐剔除掉，直到找出最适当的表达式。笔者用EC表示长期关系方程(1)中的残差，通过试验，得到两个比较适当的表示短期动态关系的误差修正方程：方程(2)和方程(3)。
Δlngdp[，t]=0.0339+0.1411Δlnex[，t]+0.2246Δlnim[，t]-0.1208EC[，t-1] (2)
(3.27)
(1.73) (3.49) (-2.48)
R[2]=0.541， s.e.=0.060，DW=1.54
Δlngdp[，t]=0.0410+0.3069Δlnim[，t]-0.1161EC[，t-1] (3)
(4.23)
(6.95) (-2.34)
R[2]=0.511， s.e.=0.061，DW=1.64
这两个方程中的回归系数都通过了显著性检验，误差修正项系数为负，符合反向修正机制。方程(2)说明从短期动态关系来看，我国的GDP和出口、进口序列之间存在着密切的联系，但进口比出口对GDP的增长具有更强的促进作用，这不仅表现在进口项和出口项系数的大小上，而且，也表现在进口项的系数在1％的显著水平上通过检验，而出口项的系数在10％的显著水平上才通过检验。由于ΔlnGDP、Δlnex和Δlnim本身就是增长率的含义，所以，进口增长率每增加1％，GDP的增长率将增加0.225％，出口增长率每增加1％，GDP的增长率将增加0.141％，而上年度GDP、出口和进口的非均衡误差以0.121的比率对本年的GDP增长率做出修正。
方程(3)是在进一步剔除了不太显著的出口项后得到的误差修正模型。它表示在短期内不考虑出口对GDP的影响时，进口对GDP增长的促进作用。进口项的系数说明进口增长率每增加1％，GDP的增长率将增加0.307％，而上年度GDP、出口和进口的非均衡误差以0.116的比率对本年的GDP增长率做出修正。
三、结论和评价
通过以上对我国进出口贸易和国民经济增长之间关系的实证分析，可以得出以下结论。
我国的国民经济增长和进口增长、出口增长之间存在唯一的协整关系。
从长期来看，出口对国民经济增长具有推动作用，进口对国民经济增长具有一定的抑制作用，但进口对国民经济增长的抑制作用要比出口的促进作用小得多，这与新古典经济学“出口促进经济增长”的假说相吻合。
从短期动态关系来看，出口和进口都对国民经济的增长具有促进作用，但出口对国民经济增长的促进作用比进口小得多，而且出口项系数不能通过5％显著水平的统计检验。这说明就短期动态关系而言，对外贸易对经济增长的促进作用主要是通过进口来实现的。这虽然与“出口促进经济增长”的假说相违背，但通过细致的分析可以发现，这与我国经济发展的现状相符合。(1)在我国的对外贸易中加工贸易占了相当大的比重。如2003年我国加工贸易进出口额为4048亿美元，占全国进出口总额的48％。其中，加工贸易出口2419亿美元，占出口总额的55％，而在加工贸易中来料加工自1995年以来一直保持在70％以上。因此，进口对GDP的增加具有重要的作用；(2)我国长期以来所实施的进口政策是鼓励生产性资本品的进口而限制消费品的进口，因此，在我国的进口中包括了大量的先进设备和技术以及我国短缺的原材料，这无疑也会对我国的经济增长产生重要的推动作用；(3)出口对经济增长的促进作用较弱，可能的原因是我国的出口产品结构升级战略仍处于外延式、粗放型增长阶段，出口以价格竞争为主，未能有效提高出口产品的质量和增加值，从而影响了出口对经济增长的促进作用。