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user: 4. 实证分析 4.1. 变量选取与模型设定 4.1.1. 被解释变量 本文被解释变量为实际进口，用Imp表示，以2005年为基期，各省名义进口值乘以当年汇率，再用地区生产总值指数进行平减。 4.1.2. 解释变量 本文解释变量为衡量人口年龄结构的指标，包括老年抚养比(65岁及以上人口占15~64岁劳动人口的比重)和少儿抚养比(15岁及以下人口占15~64岁劳动人口的比重)，分别用Odr和Cdr表示。 4.1.3. 控制变量 根据本文第三部分的理论分析，我们可知当零售商在购买中间品时，面临本国中间品H和外国中间品M两种选择，成本R ( P H ∗ H + P M ∗ M = R )对该选择起决定性作用，则外国中间品M的需求为m (R， P M ， P H )。以本国某一年的价格P H 为基准，则 m = ( R / P H ， P M / P H ) 。从一国的角度进行分析时，R为本国总收入GDP，可将GDP分解为消费(C)，投资(I)，政府支出(G)和净出口(N)，则进口需求函数可以写为： m = M / p = M ( C / P H ， I / P H ， G / P H ， X / P H ， P H / P M ) 假定上式为加总的函数形式，则 m = α 0 + α 1 ( C / P H ) + α 2 ( I / P H ) + α 3 ( G / P H ) + α 4 ( X / P H ) + α 5 ( P H / P M ) + ε 。因此，本文的控制变量包括实际消费，以2005年为基期，用居民消费价格指数对各省最终消费名义值进行平减得到实际消费，记为Con；实际固定投资，以2005年为基期，用地区生产总值指数对各省固定投资名义值进行平减得到实际固定投资，记为Inv；实际政府支出，以2005年为基期，用地区生产总值指数对各省政府支出名义值进行平减得到实际政府支出，记为Gov；实际出口，以2005年为基期，用各省名义出口值乘以当年汇率，再用地区生产总值指数进行平减得到实际出口，记为Exp；两国相对价格P M /P H ，由于在不考虑运费的情况下，各省进口外国进口中间品M的价格应该P M 是一样的，而各省商品价格P H 存在差异，所以用商品零售价格指数RPI涨幅来表示，记为Rpi。此外，根据已有研究，贸易开放度对进口有显著促进作用，因此本文也将其作为控制变量，用各省市进出口总额与GDP的之比来表示，记为Ope。 为消除异方差，本文在构建实证模型时，对实际进口，实际消费、实际固定投资、实际政府支出和实际出口作对数处理。最终模型如下所示： L n I m p i t = β 0 + β 1 O d r i t + β 2 L n C o n i t + β 3 L n I n v i t + β 4 L n G o v i t   + β 5 L n E x p i t + β 6 R p i i t + β 7 O p e i t + u t + υ i + ε i ， t (4−1) L n I m p i t = φ 0 + φ 1 C d r i t + φ 2 L n C o n i t + φ 3 L n I n v i t + φ 4 L n G o v i t   + φ 5 L n E x p i t + φ 6 R p i i t + φ 7 O p e i t + u t + υ i + ε i ， t (4−2) 其中，下标i代表省市，t代表时间，Imp代表实际进口，Odr代表老年抚养比，Cdr代表为少儿抚养比，Con代表实际消费，Inv代表实际固定资产投资，Gov代表实际政府支出，Exp代表实际出口，Rpi代表商品零售价格涨幅，Ope代表贸易开放度，u t 是时间固定效应变量，υ i 是个体固定效应变量，ε是随机扰动项。 本文选用2005年~2017年中国31个省市的相关数据进行实证分析，所用数据来源于中国统计年鉴和中国各省市统计年鉴。 4.2. 计量及回归结果分析 4.2.1. 面板数据平稳性检验 本文采用stata12.0进行实证检验。为检验数据的平稳性，本文对各个变量进行ADF和LLC检验，平稳性检验结果如表2所示。根据表2的结果，我们可以发现本文所选取的指标数据皆是平稳的。 Table 2 Variable stationarity tes 变量 ADF-Fisher检验值 P值 LLC检验值 P值 平稳性 lnImp 24.3170 0.0000 −4.6340 0.0000 平稳 Odr 21.6433 0.0000 −3.4696 0.0000 平稳 Cdr 69.1775 0.0000 −3.9162 0.0000 平稳 lnCon 33.7284 0.0000 −4.6667 0.0000 平稳 lnInv 94.9642 0.0000 −2.1079 0.0175 平稳 lnGov 132.2906 0.0000 −6.2522 0.0000 平稳 lnExp 23.9462 0.0000 −2.6767 0.0037 平稳 Rpi 23.6135 0.0000 −10.1417 0.0154 平稳 Ope 2.2680 0.0117 −10.1473 0.0000 平稳 表2. 变量平稳性检验 4.2.2. 人口年龄结构对进口贸易影响的全国样本实证分析 为对比混合效应、随机效应和固定效应模型，本文进行F检验和Hausmann检验，检验结果如表3所示，其中，人口年龄结构选择老年抚养比为模型(一)，人口年龄结构选择少儿抚养比为模型(二)。根据表3的结果，本文最终选择固定效应模型进行估计，估计结果如表4所示。 Table 3 F test and Hausmann test of the mode 模型 检验方法 统计值 P值 检验结果 模型(一) F检验 58.62 0.0000 固定效应优于混合效应 Hausmann检验 47.13 0.0000 固定效应优于随机效应 模型(二) F检验 50.02 0.0000 固定效应优于混合效应 Hausmann检验 78.50 0.0000 固定效应优于随机效应 表3. 模型的F检验和Hausmann检验 根据表4中模型(一)和模型(二)的结果，我们可以发现，第一，在1%的显著性水平下，老年抚养比能显著促进实际进口，与前文分析结果一致。第二，在5%的显著性水平下，少儿抚养比对实际进口有显著负向影响，这与前文分析结果一致。第三，实际消费虽然对实际进口有正向影响，但影响不显著，这可能是因为国产商品与进口商品存在替代关系，在中国经济发展的越来越好的情况下，中国实际消费的增长更多来自国产商品。第四，实际投资对实际进口存在显著负向影响，这与前文分析也一致。第五，实际政府支出和零售价格涨幅对实际进口存在显著正向影响。第六，实际出口在10%的显著性水平下，对实际进口存在正向影响。这可能因为，中国进口的一大部分为原材料和中间品，这些原材料和中间品又有相当部分用于生产出口商品，因此实际出口对实际进口有正向促进作用。第七，一国贸易开放度对实际进口有显著正向促进作用，这与已有研究结果相一致。 Table 4 Estimation results of full sample fixed effect mode 模型 模型(一) 模型(二) 变量 lnimp lnimp Odr 0.0346 *** (3.34) lnCon 0.0909 0.186 (0.39) (0.61) lnInv −0.138 ** −0.175 * (−1.18) (−1.37) lnGov 0.747 *** 0.516 * (4.11) (2.36) lnExp 0.314 * 0.335 * (2.07) (2.17) Rpi 0.0294 ** 0.0236 ** (3.63) (3.09) Ope 0.863 * 0.837 * (2.58) (2.32) Cdr −0.0233 ** (−2.08) 常数项 −0.348 0.494 (−0.38) (0.54) 样本量 403 403 表4. 全样本固定效应模型估计结果 t statistics in parentheses; * p < 0.05， ** p < 0.01， *** p < 0.001. 4.2.3. 人口年龄结构对进口贸易影响的分样本实证分析 由于进口贸易与人口老龄化、少子化都明显存在地区差异，因此本文进一步按东、中、西三个区域对样本进行了估计，估计结果如表5所示。根据模型(三)、(五)、(七)的结果，我们可以发现，无论是在东部、中部还是西部，老年抚养比对实际进口都存在显著正向影响，但对中西部省市的影响要大于东部省市的影响。这可能是因为，东部省市经济较为发达，每年有大量劳动人口流入。根据模型(二)、(四)、(六)的结果，我们可以发现，少儿抚养比对东、中、西部省份的实际进口都存在显著负向影响，且对东部省份的影响相对较小，原因与老年抚养比一致。实际消费对实际进口有正向影响，实际投资对实际进口有负向影响，但实际消费的影响都不显著，实际投资仅在东部省市影响显著。在模型(三)、(四)、(五)、(七)中，实际政府支出都对实际进口存在显著正向影响。实际出口对实际进口存在正向促进作用，但只在模型(五)和(六)中显著。零售价格涨幅和贸易开放度都对实际进口存在正向影响，但对西部省份样本的影响并不显著。 Table 5 Estimation results of sub regional fixed effect mode 东部 中部 西部 模型 模型(三) 模型(四) 模型(五) 模型(六) 模型(七) 模型(八) 变量 lnimp lnimp lnimp lnimp lnimp lnimp Odr 0.00403 * 0.0129 ** 0.0536 *** (0.31) (1.54) (3.67) lnCon 0.0531 0.0387 0.283 0.474 0.0785 0.817 (0.25) (0.17) (1.08) (1.96) (0.13) (0.99) lnInv −0.127 ** −0.115 * −0.242 −0.250 −0.0147 −0.151 (−0.81) (−0.75) (−1.83) (−1.52) (−0.05) (−0.43) lnGov 0.733 * 0.653 * 0.629 ** 0.553 0.742 * 0.290 (3.00) (2.38) (3.71) (1.84) (2.94) (0.84) lnExp 0.305 0.310 0.480 * 0.554 ** 0.0111 0.0464 (1.63) (1.79) (2.88) (3.98) (0.03) (0.12) Rpi 0.0237 * 0.0214 * 0.0233 ** 0.0185 * 0.0280 0.0251 (3.09) (2.52) (3.80) (3.25) (2.18) (1.58) Ope 0.916 ** 0.917 ** 11.05 ** 12.19 *** 5.586 * 6.188 (3.50) (3.46) (4.66) (5.58) (2.26) (2.04) Cdr −0.0134 * −0.0251 * −0.0503 ** (−1.53) (−1.13) (−1.09) 常数项 1.003 0.953 −1.483 −1.573 −3.025 −1.618 (1.36) (1.29) (−1.22) (−1.30) (−1.88) (−0.86) 样本量 143 143 104 104 156 156 表5. 分区域固定效应模型估计结果 t statistics in parentheses; * p < 0.05， ** p < 0.01， *** p < 0.001.