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计量经济学

关于我国商品进口额的计量实证分析

一、问题的提出

改革开放前,中国上至中央,下至各级政府,由于人才的匮乏,资金的短缺,观念的保守,我们对各种经济的决策大都是依据历史的数据,凭借个人经验作出决策,无法切中要害,导致最后的指导行动的措施对经济、社会发展的推动作用成效不大,延误了国家发展机遇。

改革开放以来,随着国家经济实力的增强,随着教育事业的跨越发展,国家对不同阶段、不同领域、不同地域的经济社会发展大量采用科学、定量、求实的预测、指导方法,摒弃太多的人为影响,所作出的决策越来越切合实际,而效果亦愈来愈好;而这其中,计量分析方法功不可没。

自我国改革开放以来，我国经济实现了高速增长，国内生产总值从1990年的18667.8亿元增长到2009年的340506.9亿元。

与此同时我国的居民消费指数和商品的进口额屡屡创下新高。

在我国改革开放的过程中，进口贸易为我国经济的持续发展发挥了重要的作用，随着我国加入WTO，我国非关税壁垒的种类和范围将逐渐缩小以至取消，进口关税率将逐渐地降低，最终与国际接轨，我国在进口体制方面将发生显著的变化，而进口贸易在我国未来经济的发展中的作用和地位将更加重要。

因此，影响中国商品进口贸易因素问题是一个非常现实而值得深入研究的问题，对它的研究能为我国进口贸易政策的制定提供有益的定量依据。

在当今我国与其他经济体的贸易摩擦日益严重，特别是在贸易顺差居高不下的情况下，对商品进口额的研究更是势在必行的。

所我们可以运用研究的结果来分析现状并制定正确的应对方针。

二、理论综述

商品进口额主要是由国内的需求、关税、商品价格等所决定的。

在我国加入世贸组织后，我国的非关税壁垒的种类和范围已经缩小以至取消，并且由于关税的大幅下降，进口商品的价格已经和国外趋近一致，所以商品的进口额主要有居民的购买能力和商品的价格决定。

在相关指数中，国内生产总值反映了居民的购买能力，居民消费价格指数一定程度上反映了商品的价格。

三、模型设定

本文选取了我国从1990年至2009年间的每年的国内生产总值、商品进口额、居民消费指数数据进行了回归分析，以商品进口额为被解释变量Y，影响商品进口额的因素很多，考虑到实证研究的需要和数据的可获得性，本文选取以下几个变量作为解释变量代表上述影响因素：

1.国内生产总值：

简称GDP，是一个国家（或地区）在一定时期内所生产的全部最终产品和服务的价值总和，反映一个国家（或地区）的经济总体规模和经济结构。

GDP包括国内所有常住单位的生产成果，这些常住单位既包括国有的、集体的和外资的企业，也包括行政事业单位和居民。

从全社会看，GDP是一个国家（或地区）一定时期内生产活动的最终成果，它不包括中间产品。

2.居民消费价格指数：

简称CPI，是度量消费商品及服务项目价格水平随着时间变动的相对数，反映居民购买的商品及服务价格水平的变动情况。

其按年度计算的变动率通常被用来反映通货膨胀的程度；CPI及其类指数还是计算国内生产总值以及资产、负债、消费、收入等实际价值的重要依据。

根据以上的分析，设立经济模型：

LnYi=β1+β2LnX1i+β3LnX2i+ui

其中：

Yi为商品进口额（亿元），X1i为国内生产总值（亿元），X2i为居民消费指数。

四、数据的收集

本文截取了我国从1990年-2009年的商品进口额、国内生产总值、居民消费指数数据，如下表1.1所示

表1.1

商品进口额/亿元Y

国内生产总值/亿元X1

居民消费价格指数/%X2

1990

2574.3

18667.8

216.4

1991

3398.7

21781.5

223.8

1992

4443.3

26923.5

238.1

1993

5986.2

35333.9

273.1

1994

9960.1

48197.9

339.0

1995

11048.1

60793.7

396.9

1996

11557.4

71176.6

429.9

1997

11806.5

78973.0

441.9

1998

11626.1

84402.3

438.4

1999

13736.4

89677.1

432.2

2000

18638.8

99214.6

434.0

2001

20159.2

109655.2

437.0

2002

24430.3

120332.7

433.5

2003

34195.6

135822.8

438.7

2004

46435.8

159878.3

455.8

2005

54273.7

184937.4

464.0

2006

63376.9

216314.4

471.0

2007

73284.6

265810.3

493.6

2008

79526.5

314045.4

522.7

2009

68618.4

340506.9

519.0

五、模型的估计与调整

根据设立的模型

LnYi=β1+β2LnX1i+β3LnX2i+ui

Eviews的最小二乘计算结果见图1.2

图1.2

可知：

Y=-1.972978+1.470793LnX1-0.842682LnX2

（1.057314）（0.118614）（0.365834）

T=（-1.866029）（12.39978）（-2.303455）

R2=0.978153

=0.975583F=380.5703

●经济意义检验：

从回归结果可以看出，

1.当国内生产总值增加时，商品的进口额相应的增加。

表明社会财富增加时，商品的进口额增加，这符合经济常理。

2.当居民消费价格指数增加时，商品的进口额是没有增长。

表明商品价格增加时，商品的进口额下降，这符合经济常理。

●统计推断检验：

（1）可决系数R=0.978153修复可决系数

=0.975583

比较显著，拟合度较好。

（2）F检验：

针对H0：

β1=β2=β3，给定显著性水平α=0.05，在自由度k-1=2和n-k=17的临界值Fα（2,17）=3.59，而F=380.5703>Fα（2,17）=3.59，拒绝原假设，说明回归方程显著，说明国内生产总值、居民消费价格指数对商品进口额有显著影响。

（3）t检验：

分别针对H0：

βj=0（j=1,2，3），给定显著性水平α=0.05，在自由度在n-k=17的临界值ta/2（17）=2.110，变量X1、X2的t值均大于临界。

计算各解释变量的相关系数，选择LNY、LNX1、LNX2的数据，点“view/correlation”得到相关系数矩阵，结果见图1.3

图1.3

由相关系数矩阵可以看出，各解释变量的相关系数较高，存在多重共线性。

修正多重共线性

采用逐步回归法，去检验和解决多重共线性的问题。

分别做ＬＮＹ对ＬＮX１、ＬＮX２的一元回归，结果如表1.4

表1.4

变量

LNX1

LNX2

参数估计值

1.217321

3.365662

t值

24.69675

8.001707

R^2

0.971334

0.7820561

调整后的R^2

0.969742

0.768370

其中，加入ＬＮX1的方程

最大，则去掉ＬＮＸ２．

检验模型的异方差

建立残差序列,如下图1.5

图1.5

White检验，结果如下图1.6

图1.6

WhiteHeteroskedasticityTest:

F-statistic

1.606401

Probability

0.229610

Obs*R-squared

3.178977

Probability

0.204030

TestEquation:

DependentVariable:

RESID^2

Method:

LeastSquares

Date:

12/23/11Time:

15:

49

Sample:

19902009

Includedobservations:

20

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.

C

-1.379736

1.209689

-1.140571

0.2699

LNX1

0.238243

0.214713

1.109585

0.2826

LNX1^2

-0.009997

0.009491

-1.053344

0.3069

R-squared

0.158949

Meandependentvar

0.030307

AdjustedR-squared

0.060002

S.D.dependentvar

0.032437

S.E.ofregression

0.031449

Akaikeinfocriterion

-3.943440

Sumsquaredresid

0.016813

Schwarzcriterion

-3.794080

Loglikelihood

42.43440

F-statistic

1.606401

Durbin-Watsonstat

1.340984

Prob（F-statistic）

0.229610

从图1.6可以看出，Obs*R-squared就是（n-p）

的统计量，等于0.158949，而X

（P）经过查表可以得到值为27.5871，大于（n-p）

则不拒绝原假设，表明模型中的的随机误差项不存在异方差。

自相关及相关问题的处理

我们对原有方程的变量进行剔除，保留了国内生产总值（X1），以ＬＮＹ对ＬＮX1进行回归得到下图1.7

图1.7

调整后的方程：

ＬＮY=-4.110187+1.217321LNX1

（0.564393）（0.049291）

T=（-7.282487）（24.69675）

R2=0.971334

=0.969742F=609.9294

该回归方程可决系数较高，回归系数均显著。

对样本量为20，1个解释变量的模型、在10%显著水平下，查DW统计表，得到

=0.952，

=1.147，模型的DW=1.340984，则

所以模型不存在自相关。

六、本文的结论

（1）从上文可知，国内生产总值对于商品进口额确实存在较大的影响。

国内生产总值的增加意味着国民财富的增加和居民购买能力的，从而引起国内居民对于进口商品的需求的增加，带动商品进口额的增加。

（2）从上文可知，居民消费价格指数对于商品进口额的影响不显著。

参考文献：

中国统计年鉴

《进出口总额与国内生产总值的经济模型》