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user: 3. 进出口贸易规模和贸易结构对经济增长影响的实证分析 3.1. 进出口贸易规模对经济增长影响的分析 3.1.1. 模型建立与指标说明 模型中涉及到的指标有进口额IM t 、出口额EX t 以及我国第t年的国内生产总值GDP t ，所选取的从1990~2018的数据均来自国家统计局网站。数据处理方面文中用相应的汇率均价把进/出口贸易总额的单位由万美元转换为亿元人民币，这样做可以消除价格波动造成的影响，同时也可提高本文结论的可信度。 考虑到数据会存在异方差问题，在不影响各序列间的协整关系的情况下可以采用取对数的方式来消除。因而本文在实际分析过程中对GDP t 、IM t 、EX t 取对数值来建立模型。建立的模型如下： L n G D P t = α 1 + β 1 L n I M t + β 2 L n E X t + μ t (1) 各变量前系数的含义为：如果 β 1 < 0 ，说明进口贸易会阻碍经济增长， β 1 > 0 说明进口贸易将促进经济增长， β 1 = 0 则说明进口贸易对经济增长不起影响作用。同理， β 2 的不同取值表示出口贸易对经济增长的阻碍或促进作用。 3.1.2. 单位根检验 进口额、出口额以及GDP取对数值后的序列变化趋势如图1所示，可看出 L n E X t ， L n I M t ， L n G D P t 的变化趋势一致，且同步递增，表明这三者之间极有可能存在协整关系。 图1. L n E X t ， L n I M t ， L n G D P t 的变化趋势图 时间序列多会存在伪回归问题，为了避免此问题可以先对 L n E X t ， L n I M t ， L n G D P t 及其差分序列在5%或1%的显著性水平下进行单位根检验并判断平稳性(文中选用ADF单位根检验)。如果单位根检验结果显示平稳那么就可以直接对它们进行协整检验，否则需要将相应变量差分后再进行平稳性判定。在5%的显著性水平下进行的ADF单位根检验判定(见表1)。 Table 1 Stationarity judgment tabl 序列变量 检验类型 ADF统计量 P值 结论(5%显著性水平) L n E X t nc 1.993 0.9848 不拒绝–非平稳 c −2.04 0.3082 ct −1.7414 0.6717 L n I M t nc 1.8172 0.979 不拒绝–非平稳 c −1.4132 0.7975 ct −1.4483 0.7841 L n G D P t nc 1.3508 0.9516 不拒绝–非平稳 c −1.9489 0.3406 ct −3.6199 0.057 Δ L n E X t nc −2.3832 0.0203 拒绝–平稳 Δ L n I M t nc −2.3832 0.0416 拒绝–平稳 Δ L n G D P t nc −2.4492 0.01783 拒绝–平稳 表1. 平稳性判定表 从表1中可以发现，在5%的显著性水平下LnGDP、LnIM、LnEX序列都不平稳，一阶差分后三个序列在5%和10%的置信度下均平稳，说明了LnGDP、LnIM、LnEX三个序列是一阶单整的且可以进行协整检验。 3.1.3. 协整检验 在实际过程中通常采用Engel和Granger提出的EG两步检验法来看变量之间是否存在协整关系。EG检验的假设条件的原假设为多元非平稳序列之间不存在协整关系即回归残差序列是非平稳的。EG两步检验法一般步骤为：首先利用OLS估计回归模型(估计结果如表2所示)，然后对回归残差序列进行平稳性检验(此处采用单位根检验法)。 Table 2 Output of regression mode Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob C 14，711.633 21，050.682 −0.699 0.49084 EX 7.275 2.369 3.071 0.00459 IM 3.185 2.858 −1.115 0.27519 Min −162，887 R-squared 0.9346 Max 169，690 Adjusted-R-squared 0.9296 F-statistic 185.9 P-value 3.967e −16 表2. 回归模型输出结果 检验残差是否平稳仍然采用单位跟检验方法，检验构建的假设为 H 0 : δ = 0 ，如果检验接受 H 0 : δ = 0 ，则表明残差序列是非平稳的。证明原来的变量间不存在协整关系，反之说明存在协整关系。 Table 3 Residual sequence unit and inspection result Augmented Dickey-Fuller Test (Lag Order: 3) Dickey-Fuller −4.4669 P-value 0.01 表3. 残差序列单位跟检验结果表 由表3检验结果说明，尽管出口贸易、进口贸易与经济增长的对数序列均是非平稳序列，但是，但他们之间具有协整关系，ADF检验的P值为0.01。由于进口、出口与GDP之间存在协整关系，由表2结果可建立如下回归模型拟合它们之间的长期均衡关系(5%的置信度下)。 L n G D P t = 14711.633 + 7.275 L n E X t + 3.185 L n I M t (2) 由以上结果可知，系数 β 1 > 0 ，   β 2 > 0 ，表明了进出口对经济增长都起到了推动的作用，每当出口额增长一个单位时会促使我国经济提高7.275个单位，进口额每增长一个单位时会促使我国经济提高3.185个单位，且从长远看，出口对经济增长的影响高于进口。 3.2. 进出口贸易结构对经济增长影响的分析 3.2.1. 贸易结构指标构建与说明 文章3.1节研究了进出口贸易规模对经济增长的影响，本节中将探究贸易结构与经济增长间的关系。从贸易商品结构的角度展开与经济增长的分析，可以将进出口贸易商品结构描述为一个国家(或地区)在一定时期内进出口的各种商品在其进出口贸易中所占的比例。本节重点研究进出口贸易结构对经济增长的影响，按照国际贸易标准的分类将产品划分为初级产品和工业制成品两类，构建的贸易结构指标H如下： H = E X b / E X a I M b / I M a (3) 上式中， E X a ，   E X b ，   I M a ，   I M b 分别表示初级产品出口、工业制成品出口、初级产品进口和工业制成品进口。如果H的值越小于1，则工业制成品进口占比越高；如果H值越大于1，则工业制成品的出口占比越高。 3.2.2. 贸易结构指标H与GDP增长率间的关系 根据(2)式计算出的各年H值如下表4所示。 Table 4 Value of trade structure variable H from 1996 to 201 年份 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 H值 1.32 1.67 1.56 1.7 2.3 2.1 2.09 2.48 3.60 4.19 5.36 6.41 年份 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 H值 8.16 7.30 8.26 9.48 10.39 9.98 9.75 8.16 7.28 8.36 8.53 表4. 1996~2018年贸易结构变量H的值 数据来源：由《统计年鉴》的数据整理得到。 表4表明在1996年后，贸易结构指标H的值均大于1，表明我国的制成品出口比重在逐年增大，其贸易结构的态势表现为先增加后降低。从2000年后我国贸易结构逐年改善，尤其是1999~2000年间工业制成品出口比重最大，但最近几年有所下降，其原因可归结为近几年产业结构调整升级以及高新技术产业正迅猛发展。 将我国的贸易结构指标H和实际GDP的增长速率进行对比分析，如下图2所示，可以看出我国的贸易结构和GDP的增长速率之间存在一定的关联性。 图2. 我国1996~2018年经济增长与贸易结构的对比 在第3节中分析了我国的进出口贸易规模、贸易结构与经济增长之间的关系，发现二者与经济增长之间存在很强的关联性。为了实现经济的快速发展以及提出合理的贸易政策，对我国进出口贸易的未来发展趋势做预测分析也尤为重要，接下来将在第4节中以此目的展开分析。 考虑到ARIMA模型能够很好解决非平稳时间序列在建模方面的问题，能对时间序列做短期预测起到很大作用。因此，本文使用1990~2018年进出口贸易总量数据作为建模样本，使用ARIMA模型预测未来三年进出口的贸易量，对分析我国对外贸易是否健康发展具有重要的现实意义。