河北省进出口贸易对经济增长实证分析

摘 要： 毕业论文网 /2/view—11465844.htm　　随着世界贸易自由化进程的不断推进，对外贸易对经济发展的影响日益重要，进出口贸易与济增长之间的关系一直是经济学家们研究的重点。

基于此背景，选取河北省为研究对象，力图通过实证河北省进出口贸易与经济增长之间的关系，来促进河北省区域经济的对外贸易发展，增强河北省对外贸易与经济增长良性互动。

通过选取河北省GDP、河北省进出口额这两个变量，使用协整方法对河北省进出口贸易与经济增长关系进行了实证研究。

得出结论：河北省经济增长和进出口贸易存在长期的均衡稳定关系，短期关系不显著。

关键词：进出口贸易；经济增长；协整 　　中图分类号：F74 　　文献标识码：A 　　文章编号：16723198（2015）25004402 　　1 指标的选取及数据的处理 　　本文使用的是时间序列数据，区间为1989—2012年，共24年的河北省进出口额（MX）及河北省地区生产总值（GDP）数据。

其中，地区生产总值是根据年鉴上以人民币表示的数据经当年平均汇率处理为美元而得到，地区生产总值、进出口贸易和汇率数据来源于《河北统计年鉴2013》以及《中国统计年鉴》。

另外，为了更好的降低异方差性以及时间序列的波动性，需要对河北省美元GDP和进出口总额采取自然对数变换的方式，变换之后的时间序列不改变原序列的协整关系，用lnGDP表示河北省地区生产总值的对数；lnMX表示河北省进出口额的对数。

实证分析均使用Eviews7.2计量软件进行的。

2 基于时间序列的实证分析 　　2.1 分析趋势图 　　作LnGDP、LnMX俩个时间变量的趋势图。

如图1所示，两序列的增长和变化趋势基本相同，表明两变量间可能存在协整关系。

图1 趋势图 　　2.2 平稳性检验 　　许多经济变量原本是不平稳的，但经过调整以后就变得平稳，称这样的经济变量为I（1）。

如果对这种经济变量直接回归，则可能出现伪回归现象，因此必须检验这些经济变量是否平稳。

利用ADF单位根检验法检验LnGDP、LnMX两个时间变量序列以及对采用AIC准则后的一阶差分序列进行平稳性检验。

由检验结果可知，时间序列LnGDP、LnMX在1%、5%、10%均是非平稳的时间序列，它们的一阶差分DLnGDP、DLnMX在1%、5%、10%显著性水平下均是平稳时间序列，即LnGDP、LnMX均为一阶单整I（1）序列，说明俩变量间存在长期稳定的协整关系。

于是，我们现在可以进一步进行检验。

2.3 E—G协整检验 　　（1）协整检验有JJ协整检验和E—G协整检验，本文使用E—G协整检验法对变量LnGDP和LnMX进行OLS回归，建立回归模型，同时，检验考察回归得到的残差序列是否平稳，如果回归残差平稳，则说明存在协整过程。

对河北省进出口贸易数据进行回归分析得如下回归方程： 　　lnGDP=0.879881lnMX+3.834176 　　t=28.91895 9.230859 　　p=0.0000 0.0000 　　R2=0.974368 DW=0.903871 　　F=836.3054 　　协整方程系数的t检验值和方程的F检验值都比较大，表明所选取的变量（lnMX）是影响河北省经济增长的主要因素，R2为0.974368，表明方程拟合度较好。

从长期来看，进出口贸易对河北省的经济增长具有积极的促进作用，进出口贸易额每增加1个百分点，河北省美元GDP将增加0.879881个百分点。

（2）接下来对残差序列进行平稳性检验，同样使用ADF检验如表2所示。

表2 残差序列单位根检结果 　　t—Statistic Prob.* 　　Augmented Dickey—Fuller test statistic—2.487660.0154 　　Test critical values：1% level—2.669359 　　5% level—1.956406 　　10% level—1.608495 　　因协整回归为OLS回归，自然导致残差的方差极小，这将导致对残差序列进行残差的平稳性检验结果多为平稳。

因此可以进一步根据麦金农临界值表选择N=2，有常数项无趋势项在5%水平下计算得出的临界值为—1.9566043，t统计量—2.48766仍然小于5%水平下的临界值，因此平稳性检验结果仍然是拒绝原假设，认为残差序列平稳，LnGDP和LnMX存在长期均衡关系。

2.4 异方差性检验 　　利用White检验，检验其是否含有异方差，检验结果见表3。

表3 异方差检验结果 　　F—statistic1.981990Prob. F（2，21）0.1627 　　Obs*R—squared3.810911Prob. Chi—Square（2）0.1488 　　Scaled explained SS1.094405Prob. Chi—Square（2）0.5786 　　可知接受原假设，认为序列在5%水平下不存在异方差性。

2.5 相关性检验 　　使用LM（p=2）检验其相关性结果见表4。

表4 相关性检验结果 　　F—statistic4.084331Prob. F（2，20）0.0326 　　Obs*R—squared6.959787Prob. Chi—Square（2）0.0308 　　LM检验原假设为：直到p阶滞后不存在序列相关，备选假设是：存在p阶自相关。

由上表LM统计量显示，在5%的显著性水平拒绝原假设，回归方程的残差序列存在明显的序列相关性。

因此，回归方程的估计结果不再有效，必须采取相应的方式来修正。

2.6 ECM修正模型 　　误差修正模型是一个短期模型，其中误差修正项反映了长期均衡对短期波动的影响，等式右侧的差分项反映变量短期波动的影响。

令dy=D（LnGDP），dx=D（LnMX），回归结果见表5。

表5 回归结果 　　VariableCoefficientStd. Errort—StatisticProb. 　　DX0.2712600.1321162.0531920.0534 　　C0.0898040.0273633.2819690.0037 　　RES（—1）—0.3004570.137123—2.1911490.0405 　　修正后相关性检验结果见表6。

表6 修正后相关性检验 　　F—statistic0.023774Prob. F（2，18）0.9765 　　Obs*R—squared0.060596Prob. Chi—Square（2）0.9702 　　上表统计量显示，在5%的显著性水平下接受原假设，修正后回归方程残差序列相关性不显著。

建立误差修正模型如下： 　　Δyt=0.271260Δxt+0.089804—0.300457rest—1 　　（2.053192） （3.281969） （—2.191149） 　　R2=0.266807 AdJ―R2=0.193487 　　F=3.638967 DW=1.682229 　　误差修正模型显示结果：误差修正项的系数为负，符合反向修正机制。

但是，变量ΔX和没有通过t检验，而且模型的拟合优度也不 　　很高，说明进出口贸易与经济增长之间的短期关系存在但不是很显著。

3 结论与建议 　　本文利用***年到2012年河北省年度数据，通过分析趋势图、ADF检验、协整检验、异方差性检验、相关性检验、误差修正探讨出了河北省进出口贸易与经济增长之间的长期关系非常显著，进出口贸易每增加1个百分点，河北省美元GDP将增加0.879881个百分点；但其短期关系不是很显著。

因而，应采取以下措施来扩大河北省的进出口规模，一方面，优化商品结构，吸引外资。

充分利用国际市场的丰富资源引进先进设备、稀缺资源并提高我国技术水平、管理水平，提高我省的国际竞争力。

另一方面，自主培育高端人才，同时从国外引进优秀人才。

通过各种培养方式将理论与实践相结合培育出内外兼修的复合型人才，同时应拓宽视野，引进人才，促进我省的人才培养，提高我省的核心竞争力。

参考文献 　　[1]高国辉.河北省对外贸易对经济增长影响的实证研究[J].邢台学院学报，2009，3（1）. 　　[2]吴喜龙.中国对外贸易对经济增长影响的理论和实证分析[D].西安：陕西师范大学，2005. 　　[3]孔群喜，许贵阳.我国进出口贸易与经济增长的实证研究[J].重庆工商大学学报（西部论坛），2006，（5）：7983.