影响我国进出口总额因素的实证分析

(郑州大学商学院 河南 郑州 450000)

一、绪论

(一)研究背景、对象及意义

进入21世纪以来，经济全球化加速明显，新兴经济体对世界经济增长的贡献率逐渐增长。与此同时，中国在改革开放40年来在经济方面取得的成就备受世界瞩目，对外开放程度不断扩大，进出口贸易总额不断增长，对外贸易依存度，即进出口总额与GDP之比，自1978年至2017年，在这不平凡的四十年来对外开放度已从9.89%上升到33.6%，提高了20多个百分点，对外开放政策取得了重大成果。

本文的研究对象为1998年到2017年进出口贸易总额，这二十年来，是我国经济增长的加速期，进出口贸易总额从26849.7亿元增长到277923亿元，年均增长率超过12.4%；进口总额从11626.10亿元增长到124602.42亿元，年均增长率超过12.5%；出口总额从15223.60亿元增长到153320.58亿元，年均增长率超过12.2%；进出口贸易顺差从5397.40亿元增长到33452.12亿元，年均增长率超过10%。

改革开放40年来，中国已经跃居为世界第二大经济体，在党的十九大报告中习近平总书记明确指出贯彻新发展理念，建设现代化经济体系就要推动全面开放的新格局。中国开放的大门不会关闭，只会越开越大。因此，研究中国这20年来进出口贸易的发展状况，分析影响对外贸易的重要因素以及预测对外贸易未来的发展趋势等问题，对促进进出口贸易发展，调整贸易政策，培育贸易新业态新模式，创新对外投资方式，促进“一带一路”建设的发展，形成面向全球的贸易、投融资、生产、服务网络，加快培育国际经济合作和竞争新优势具有重要意义。

(二)研究思路

本文主要有以下内容：首先，对所使用的数据进行简要的说明；其次，构建多元线性回归模型，利用Eviews软件，以每年为一个整体，对1998年至2017年的数据(包括：被解释变量(Y)：进出口总额(亿元)；解释变量(X)：人民币对美元汇率(1美元=100元)、货币(M1)供应量(亿元)、外汇储备规模(亿美元)、国内生产总值(亿元)、全社会固定资产投资完成额(亿元)、外商投资企业(企业数)、外商投资企业投资总额(亿元))进行多元线性回归，检验显著性水平，对该模型多重共线性、异方差性、自相关性检验、处理和分析；最后，对得到的结果进行归纳、总结，探讨背后的原因，以及提出一些切实可行的政策建议。

(三)文献综述

在经济全球化程度不断加深的经济背景下，任何一个国家都不可避免地要与他国进行贸易活动，因此研究影响一国进出口贸易总额地因素便十分具有现实意义。从目前学者研究可以分析发现，目前进出口贸易研究大多选取变量较为单一和大众，各影响因素大多为经济性变量因素，且数据规模和年限偏短少，分析不够系统和深入，难免存在误差。本文基于目前学者研究的不足之处对我国进出口贸易影响因素进行了进一步的优化模型和严谨变量选取、细致化数据收集工作，最终得出了较好实证分析结果。

二、正文

(一)研究目的

本文希望通过研究进出口总额的影响因素，从而寻求提升中国对外贸易的方法和具体措施，从而实现我国从贸易大国向贸易强国的转变。

(二)变量选取

本文选取了1998到2017年的不同经济指标，包括人民币对美元汇率，M1供应量，外汇储备规模，国内生产总值，全社会固定资产投资完成额，外商投资企业数和投资总额。

(三)数据信息

为了保证回归模型的准确性，我们首先在不影响经济意义的前提下，对整理所得的所有绝对值数据做取对数处理，展示如下：

年份进出口总额(人民币)(亿元)人民币对美元汇率(美元=100)(元)货币(M1)供应量(亿元)外汇储备规模(亿美元)国内生产总值(亿元)全社会固定资产投资完成额外商投资企业:企业数外商投资企业:投资总额1998年12.535099386.51497932213.2063184210.3545313213.6257071213.3711565713.1981107211.141752211999年12.402405836.49862847513.0951098310.3124465513.5192390313.3154033913.1326126710.844277322000年12.411064166.43428966412.9016005910.4134213813.4430721613.2392568313.0839946210.72305152001年12.484619766.4204508512.7601198410.5565983713.3754136313.1461202413.0405001810.544743632002年12.46136936.42862210212.7287014910.5509349813.2967273613.0087334113.0079890310.468121592003年12.405579856.44770198112.6400093310.4077685113.2000045612.8338669512.9959131410.392388992004年12.373288816.47061372812.5771108910.3675825113.100732312.6491068813.0091655610.306658032005年12.214646536.51759741512.4935854810.2567248912.9312762312.435928713.0063777310.20578642006年11.922701676.52664126212.3079331410.0854557112.7630604112.3220709812.9813710810.12661512007年12.100275766.54320656112.021050229.87613177212.6745610612.0600544712.9829564710.053686152008年12.024932596.63384461111.93531399.63446300812.5070372411.8300976512.564557959.9564542212009年11.856330766.681080511.744260189.27457634712.2988272911.6082192812.524028079.7454292482010年11.669260616.70829163311.583186339.01051287612.1405677911.3938445912.468436919.5915080062011年11.467290876.71862660611.47178788.71593256911.9943647111.1630473712.397865879.481268632012年11.163133926.7186507711.339982998.3021442911.8308117610.9253375812.329939369.3213010772013年10.846969246.7186507711.168768987.95999896911.7094572410.6805139212.245562559.1920674342014年10.64978686.7186507710.999957557.65994936711.6160513910.5244268812.217536689.0768215512015年10.578297636.71881989910.88082077.41200331811.5157225510.4017657912.221985369.0175768882016年10.305490016.71880781910.732851277.34391123411.4138164810.3040975612.266396058.9600452812017年10.198009936.71890445310.570129047.27903603711.3527038910.2543627112.336254068.954452788

数据来源：国家统计局官网、锐思数据库

(四)回归分析

1.平稳性检验

根据协整关系的检验方法，我们首先要回答八个时间序列是否为非平稳序列，即考察其单整阶数。以对进出口总额进行的单位根检验，我们选择带截距项和趋势项，依次进行零阶、一阶、二阶差分，通过得到的t检验统计量和单位根检验的Mackinnon临界值进行检验，三次差分结果可以看到，只有在二阶差分时，t统计量小于在1%、5%、10%显著性水平下的单位根检验的临界值，所以Y∽I(2)。采用同样的方法，依次对其余七个变量进行检验。在检验过程中，我们发现，其余变量皆是二阶单整序列。

下面我们对各变量进行协整关系检验。为了进行协整关系检验，我们先做出几个变量的回归，之后检验回归残差的平稳性。

之后，我们对残差序列进行检验，选择无截距项、无趋势项的ADF检验。

可以得知，t统计量小于相应的临界值，表明残差序列不存在单位根，是平稳序列。说明变量Y与X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7之间存在协整关系，表明这些变量之间有长期均衡关系。

2.模型建立

利用Eviews建立多元回归模型，选取进出口总额作为被解释变量，人民币对美元汇率(X1)，M1供应量(X2)，外汇储备规模(X3)，国内生产总值(X4)，全社会固定资产投资完成额(X5)，外商投资企业数(X6)和外商企业投资总额(X7)作为解释变量，构建如下模型：

lnY=c+β1lnX1+β2lnX2+β3lnX3+β4lnX4+β5lnX5+β6lnX6+β7lnX7+ui

其中c是常数项，β1、β2、β3、β4、β5、β6、β7是各影响因素的弹性系数，Ui是随机误差项，代表影响进出口贸易总额的其他因素。

下面对各回归系数进行t检验，当α=0.05时，查表得t(13)=2.160。X6，X7，X8三个数据的t值低于2.160，未能通过t检验。而且，X2、X5、X6、X7的符号与预期相反，这表明很可能存在严重的多重共线性。

3.多重共线性

首先，我们计算各个解释变量之间相关系数，得到如下结果

从该表中可以看到，各解释变量之间的相关系数较高，证实确实存在一定的多重共线性。

4.异方差性

为检验异方差性，我们采用white检验，利用Eviews得到如下结果

由结果可知，nR2=14.28596。在显著水平α=0.05的条件下，查χ2分布表，得到χ2(8)=15.5073，nR^2 <χ2(8)，所以接受原假设，认为模型中随机误差不存在存在异方差。

5.自相关

为检验模型中是否存在自相关，我们首先利用DW检验：根据上文中的回归结果我们已经知道DW=1.658546，对样本量为20、3个解释变量、5%的显著水平，查DW统计表可知，dL、dU值分别为0.998和1.676。我们发现DW值落入了不能确定的区域，因此接下来继续进行LM检验。利用Eviews软件，选取滞后阶数为1，得到结果如下：

LM值求得为0.3045，小于95%置信水平下相应自由度的卡方分布数值，因此我们判断，该模型不中不存在自相关。

6.最终模型

根据以上结果，我们得到最终的多元线性回归模型如下：

三、结果分析

根据上文的实证检验，最终得到的多元线性回归模型中包含了“人民币对美元汇率”、“外汇储备规模”和“国内生产总值”三个解释变量，且三者的系数都为正数，下面该结果进行定性分析。

(一)“人民币对美元汇率”解释变量的分析

一般而言，汇率的变动对一国进出口的影响是确定和显著的——当一国货币币值降低时，利于出口而不利于进口；反之，则利于进口而不利于出口。本文在实证检验中的汇率自变量采用的是人民币对美元的直接标价法下的汇率，因此汇率上升意味着人民币贬值。理论上讲，这将增加我国进出口额——这一推测与在上文中得到的系数符号方向相一致。

(二)“外汇储备规模”解释变量的分析

在之前关于外汇储备规模与进出口总额之间关系的研究中，进出口总额常常被设定为解释变量，而外汇储备规模则是被作为被解释变量。这很容易理解，一国进出口额的增加必定会带来更多的外汇收入以及更大规模的外汇储备。但在本文的实证分析中，发现外汇储备规模亦可以反过来对进出口总额产生影响，这种影响的来源可以有以下几种：首先，一国外汇储备规模较大时，该国中央银行在干预汇率等经济变量时的能力往往更强，可以更加行之有效地保障本国进出口贸易的健康发展；其次，外汇储备规模对进出口额的影响背后隐藏的是我国FDI的增长促进了进出口贸易；最后，充足的外汇储备以及外汇储备的有效利用可以对一国经济状况产生正面的影响，亦可以带动一国进出口贸易额的增加。

(三)“国内生产总值”解释变量的分析

GDP作为衡量一国经济状况的一个最基本的指标，必然与其他的各经济变量之间存在着千丝万缕的关系。我国是一个庞大的经济体，国民生产总值稳居世界前列，我们很难想象我国GDP的增长不会对我国进出口总额产生任何影响。伴随着一国经济的发展，本国GDP增加，进出口总额增长，这一切都表现地十分理所当然。

四、政策建议

(一)稳定人民币汇率，继续完善人民币有管理的浮动汇率制度

汇率对一国进出口贸易发展的重要程度不言而喻，要促进我国对外贸易的健康有序发展，就要把控好汇率这一重要关卡，不断完善人民币汇率制度，保持汇率稳定。

(二)有效利用外汇储备，使我国外汇储备的规模、结构保持合理状态

我国有着高达3万亿美元的外汇储备，庞大的外汇储备规模保证了国家干预市场的能力，形成了外汇市场、对外贸易市场的坚强后盾。对外汇储备进行有效地利用，使其规模和结构都达到一个良好的水平是促进我国进出口贸易发展的关键。

(三)主动适应、把握、引领我国经济发展新常态

现如今，我国正面对着经济发展的新常态:经济增速由高速转变为中高速、经济结构优化升级而不再是粗放型发展、经济增长动力转向服务业发展及创新驱动。基于“我国经济进入新常态”的重大战略判断，我国要积极调整发展方针，为此，不仅要立足高处、统筹全局，更要关注细节，逐个攻破各种障碍。