我国进口与出口间的关系检验，本文主要内容关键词为：关系论文,我国论文，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：F746.11,F746.12 文献标识码：A 文章编号：1002-2848(2003)04-0023-06
我国从1979年实行改革开放政策以来，进口贸易（以下简称I）与出口贸易（以下简称E）都得到了迅速发展。进口额由1980年的200.2亿美元增加至2001年的2436.1亿美元；出口额由1980年的181.2亿美元增加至2001年的2661.6亿美元。
二者的迅速增长促使本文想着手验证以下两个关系：其一，I与E之间是否存在一种长期稳定的关系，即协整关系？如果存在，就应该可以用定量形式把这种关系表示出来；如果不存在，那么我国有关方面就应该调整相关政策。其二，I与E之间的因果关系如何？因为从理论上来看，二者之间可能存在四种关系：(1)、I导致E增长；(2)、E导致I增长；(3)、二者之间相互促进；(4)、二者之间没有明显的相关性。以上四种关系的政策意义明显。如果I导致E增长，那么合理地制定进口政策是非常有意义的；如果E导致I增长，那么调整有关出口政策是非常有必要的；如果二者相互促进，那么就应该对二者实行“两手抓，两手都要硬”的政策；如果二者关系不明显，那么各级政府制定的有关进出口的政策就是可有可无的。
一、文献综述
国外学者利用不同国家的有关数据对进口与出口之间的关系进行了一些研究，研究结果并不一致。Bahmani-Oskooee,M.(1994)对澳大利亚进出口的协整关系进行了实证分析。其目的是想通过验证进出口之间的长期关系来检验澳大利亚宏观经济政策的有效性。其结论认为澳大利亚的进出口之间确实存在着一种协整关系，且协整系数趋近于1，这就表明在长期内澳大利亚的宏观经济政策非常有效。1997年，他与Hyun-JaeR.一起又对韩国的有关情况做了分析。他们在建立VAR模型的基础上验证了韩国进出口之间的协整关系，其结论认为韩国的进出口之间存在一种长期均衡的趋势，这说明韩国并不违背其国际预算限制。
Francisco F.Ribeiro Ramos(2001)利用葡萄牙1865-1998年期间的数据检验了其出口、进口与经济增长之间格兰杰因果关系。该文通过强调进口在出口与产出之间的因果关系检验中的作用，而检验了出口增长与产出增长之间的直接因果关系、间接因果关系以及虚假因果关系。检验结果表明各个变量之间单向的因果关系未得到验证，而出口-产出增、长与进口-产出增长之间存在反馈作用。再者，进口-出口之间没有显著的因果关系。
Augustine C.Arize(2002)利用50个国家的季度数据分别对其进出口的长期关系进行了验证。其研究方法为Johansen(1995)和Stock与Watson(1988)的方法。主要结论是：其一，使用Johansen方法是，其中35个国家的协整关系明显；使用Stock与Watson方法时，50个国家中除墨西哥外，所有国家均存在协整关系。其二，大多数国家出口变量的斜率与相关系数均为正。其三，协整空间的稳定性具有区域性，在中东、拉丁美洲以及欧洲的协整关系比其它地区更不稳定。
我国学者的研究则集中于讨论我国或者东南亚国家的经济增长与进出口之间、外国直接投资与进出口之间的相关分析，以及汇率变化对进出口的影响等。而针对我国的进口与出口之间的长期关系以及格兰杰因果关系却还没有人作过研究。目前，我国作为主要的进出口国家之一，从定量方面搞清楚二者之间的上述两种关系是非常重要的，故本文将集中对此做出讨论。
二、数据选取与样本空间确定
1.数据选取。本文采用公开发表的数据作为样本数据。I与E的值都取自中国对外经济贸易年鉴编辑委员会的《中国对外经济贸易年鉴（中文版）》(2001-2002)，单位为亿美元。
2.样本空间确定。样本空间确定为1980-2001年，主要原因有两个：其一，我国从1979年实行改革开放政策以后，进出口贸易才真正发展起来；其二，数据的统计口径原因，进出口额在1979年以前为外贸业务统计数，1980年以后为海关进出口统计数。
三、协整关系检验
1.理论模型。本文在建立向量自回归模型(VAR Model)的基础上，检验
（自然对数的进口额）和
（自然对数的出口额）之间的协整关系以及因果关系。根据VAR模型定义（张晓峒，2000），本文建立VAR模型如方程(1)所示：
其中，
构成的列向量，这里之所以取自然对数的进口额和自然对数的出口额是因为为了消除可能存在的异方差。
是系数矩阵；μ为截距项；
是随机误差项矩阵；t表示时期；i表示滞后期；k表示最大滞后期。
2.实证检验及其分析。本文实证检验分三个步骤完成：第一，利用单位根检验(Unite Root Test)确定时间序列
的平稳性；第二，VAR模型的建立；第三，利用Johanson和Juselius(1990)提出的迹检验(Trace Test)方法来确定
之间是否具有协整关系，如果存在，则给出两变量之间的长期关系。本文所有检验结果均使用Eviews2.0计量分析软件进行了多次重复回归分析而得。
①变量间平稳性检验。为了避免对非平稳时间序列进行回归时，造成虚假回归等问题的出现，需要在回归分析之前进行时序序列的平稳性检验。从图1中可以直观看出两个变量均表现出非平稳的特征。而两个变量的一阶差分则呈现出平稳的特征（如图2所示）。
为了进一步从理论上说明问题，本文将利用单位根检验来确定两变量的平稳性，具体采用的是ADF(The Augmented Dickey-Fuller Test)方法，检验结果如表1所示。回归函数(1)是对
的ADF检验，ADF值为-2.6180，其绝对值在95%的显著性水平下小于对应的临界值-3.6591的绝对值，所以是非平稳的。进一步对的一阶差分序列检验，结果如回归函数(2)所示，此时，ADF统计量的绝对值在95%的显著性水平下超过了对应的临界值的绝对值，故～I(1)。对的分析与此类似，～I(1)。
表1 和的平稳性检验
注：(1)带*字符括号内数字为DF或ADF统计量的值；(2)未带*字符括号内数字为t统计量的值。
表2 VAR(4)模型的估计结果
注：括号中数字是t统计量的值；与之相应括号外的数字是回归参数的估计值。
②VAR模型的建立。在建立VAR模型之前该先确定最大滞后期K。因为如果K太小，误差项的自相关有时很严重，会导致被估参数的非一致性，所以通过增加K来消除误差项中存在的自相关。但是，K又不能太大，因为如果K太大会导致自由度减小，并直接影响被估参数的有效性。所以，本文在建立VAR模型之前，先采用由内曼—皮尔逊(Neyman-Pearson)于1928年提出的似然比(LR)统计量来确定K值。LR统计量的定义为：
。其含义是LR统计量渐近服从
，其判别标准是，如果LR统计量的值小于临界值，则认为新增加的滞后变量对VAR模型毫无意义。按照此方法，VAR(4)的极大似然函数值为log(4)=41.8294，为检验K=4是否足够大，估计VAR(5)模型，得到其极大似然函数值为log(5)=48.7471。依据上述定义，
LR=-2(log(4)-log(5))=-2(41.8294-48.7471)=13.8354
因为
，所以K=4应为最大滞后变量，或者说建立VAR(4)是可行的。（注：用LR统计量确定最大滞后变量过程中，K=2;3也符合LR的定义，所以从理论上来说，K=2;3也可以作为最大滞后变量，但是当取K=4时，估计结果最优；另外，本文又用AIC方法与SC方法进行了验证，结果表明在增加K的过程中，当K=4时，AIC(AIC=-8.3235)与SC(SC=-7.4331)的值最小，所以本文取K=4，以考察VAR(4)模型。）模型估计结果如表2所示。其中，两个回归函数的可决系数分别达到0.9563和0.9951，这足以说明两个回归函数的拟合程度已经很好。
③检验结果与分析。为了考察和之间是否存在长期的稳定关系，即二变量之间是否存在协整关系，本文以表2的结果为基础，采用Johanson和Juselius于1990年提出的迹统计量检验方法检验。检验结果如表3所示。从表3中可以看出，当确定5%显著水平时，rk(Π)=0,LR=16.5661大于临界值15.41，所以拒绝零假设rk(Π)=0，即认为和之间存在协整关系；接下来进一步检验，因为LR=2.0386小于临界值3.76，所以接受零假设rk(Π)=1，也就是说和二变量之间存在一个协整关系。
表3 和的协整关系检验结果
零假设
特征值
迹统计量
5%水平
1%水平
临界值
临界值
rk(Π)=0 0.7820
26.2086
15.41
20.04
rk(Π)≤ 0.0184
0.3154
3.76
6.65
两个变量之间的协整关系，即长期关系如方程(2)所示：
被估参数下面括号内的数字为t统计量，
，可见，被估参数具有明显的显著性。与方程(2)相适应，本文进一步给出向量误差修正(VEC)模型的估计结果如表4所示。从表4中可以看出，两个误差修正项均为负值，符合反向修正机制。
四、格兰杰(Granger)因果关系检验
1.理论模型。格兰杰因果关系检验法(Granger Causal Relation Test)是美国加洲大学著名计量经济学家Granger于1969年提出，后又经过Hendry、Richard等人发展完善的一种检验方法。格兰杰因果关系说得是，如果两个经济变量X、Y在包含过去信息条件下对Y的预测效果要好于只单独由Y的过去信息对Y的预测，即变量X有助于变量Y预测精度的改善，则称X对Y存在格兰因果性关系（冉茂盛，张宗益，冯军，2002）。
根据上述定义，可以建立和之间的格兰杰因果关系检验模型如方程组(3)所示：
2.检验结果与分析。在上述分析基础上，接下来本文将用Granger于1987年提出的因果关系检验方法考察和之间的因果关系。在检验过程中，滞后期数分别取1～4。检验结果如表5所示。从表5中可以看出，当确定5%的显著性水平时，且滞后期数为1～2时，是的Granger原因；在滞后期数为3时，勉强是的Granger原因；在滞后期数为4时，则不再是的Granger原因。而在滞后期数为1～4时都不是和的Granger原因。
五、几点建议
1.立足于各类加工贸易的同时，加大调整我国产业结构的力度。自改革开放以来，我国各类加工贸易得到了迅速发展。这一点可以由方程(2)与表五的检验结果可以明显看出，方程(2)的结果表示，进口对出口的弹性为0.8182，即我国进口一个单位时，其中就有0.8182用于出口；换句话说就是在我国所有进口中占81.82%的部分经过加工以后进行了复出口。而表五的结果表示，在滞后期数为1～2时，进口是出口的原因，即在短期内进口能够促进出口，或者也可以说在短期内我国的进口绝大部分是因为要出口才进口的，这主要是由于在我国境内的企业进行加工贸易的结果。
基于上述检验结果，以及加工贸易还可以从很大程度上解决我国劳动力的就业问题，所以本文认为我国应该适度增加进口，积极开展加工贸易。但是，就目前我国的加工贸易发展的实际情况来看，加工贸易多为低技术含量、低附加值部分，而且产业关联性较低，如果把加工贸易作为一项长期的经济发展目标，则有可能使经济畸形发展，所以本文认为在立足于发展加工贸易的同时，应加大调整我国产业结构的力度，推进产业结构升级，形成以高新技术产业为先导、基础产业和制造业为支撑、服务业全面发展的产业格局，从而尽快地实现“新型工业化”。
2.大力发展出口导向型企业，特别是出口导向型外资企业的作用。在我国，进口对出口启动经济功能的削弱作用很低，该作用的大小可以通过外贸乘数来说明。假设在开放条件下的四部门经济中，对外贸易乘数公式如方程(3)所示：
其中，ΔY：国民收入增量；ΔX：出口增量；b：边际消费倾向；1-b：边际储蓄倾向；m：边际进口倾向。
方程(3)中如果边际储蓄倾向1-b保持不变，那么边际进口倾向m越小，对外贸易乘数则越大，即对外贸易对经济的启动作用就越大；反之，启动作用越小，或者说削弱作用越大（陆国俊，2000)。而针对我国的情况来看，这种削弱作用很小，因为从方程(2)可以看出，用于内需的部分只有18.18%。而内需包括投资需求和消费需求，其中，消费需求是影响经济增长的最灵敏的因素，所以本文认为如果从18.18%的内需中减去投资需求，那么实际用于国内消费的进口部分则很少，而我国的国内市场庞大，进口的国内消费部分占总的国内消费需求的比率很低，进而可以推知m很小，即对外贸易对经济的启动作用很大，或者可以说进口对该作用的减弱作用很小。
基于上述原因，本文认为应大力发展出口导向型企业，特别是出口导型外资企业的作用。我国从1979年引进外资开始就实行了鼓励出口的政策，三种主要形式（注：三种主要的外资企业形式包括中外合资、中外合作和外商独资。）的外资企业生产的产品出口率大大高于国内其它形式的企业。其中，外商独资企业最为突出，其出口数量连年上升。这主要是因为外商独资企业在其企业运作过程中要独自承担风险，因此采用这种形式在我国投资的外商会大胆使用世界先进技术，以增加其在国际上的竞争力，所以其出口倾向也高于其它投资形式的企业，1988年就已达88.88%，而且其出口数量在1997年后开始大于进口数量；另外，外商独资企业的投资额在所有外商直接投资额中的份额逐年上升，已由1984年的1.11%增加到2002年的60.16%，从2000年开始居第一位。上述原因会直接导致我国出口数量的增加，从而带动我国经济的增长，故本文认为我国应该大力发展一些像独资企业那样的以出口为导向的企业，以进一步实施以出口推动经济腾飞的发展战略。
收稿日期：2003-05-18