我国经济增长的进出口弹性分析

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　　【摘要】本文通过经济增长的进出口弹性，利用31个省份12年的面板数据，对进出口对于我国经济增长的影响进行了非参数估计。实证结果说明进出口对经济增长的影响在不同省份中表现出了差异性，同时说明我国经济增长受进出口的影响比较大，但也具有自我保护的能力。
　　【关键词】非参数固定效应模型；非参数随机效应模型；弹性；GDP；进出口
　　
　　一、引言
　　八十年代以来，我国外贸进出口额迅猛增长，进出口占我国GDP的比重日益增高，我国经济对外依存度逐渐加强，国际市场变化对我国的影响日益显著。2009年一季度国内生产总值增幅同比回落4.5个百分点，其中对外贸易大幅下降是重要原因。2009年一季度，对外贸易进出口总额4287亿美元，同比下降24.9%。其中，出口2455亿美元，下降19.7%；进口1832亿美元，下降30.9%。受国际金融危机的影响，我国目前出现了因为出口需求下降幅度较大而导致的企业效益下降、财政收入减少、就业困难增多等诸多问题，使得经济存在着较大的下行压力。因此，在目前的国内外形势下，研究经济增长和进出口之间的关系，具有现实意义。
　　研究经济增长和进出口之间的关系，还有理论意义。一方面，目前现有文献大多通过Granger因果检验来研究进出口与GDP的关系，只研究两者之间是否存在相互影响，而没有具体地分析到影响的大小。如Ahmad et al.（1996）检验了印度、马来西亚、菲律宾、新加坡和泰国的出口与经济增长的关系，他们的模型是双变量两方程的VAR。Ghartey（1993）用约束和非约束VAR模型分别对台湾、日本和美国的出口和经济增长关系进行了因果检验，他们发现，美国的GDP增长是出口增长的Granger原因，台湾的出口增长是GDP增长的Granger原因，日本则存在双向的Granger原因。另一方面，目前国内对于经济增长和进出口之间的弹性分析较少，且多为分析进出口的价格弹性和汇率弹性，而没有将进出口和宏观经济增长联系起来。最后，国内不多的分析GDP对消费、投资和出口等各个因素的弹性中，一般都是通过线性模型，对模型设定做出了过多的假设，而没有分析假设的合理性，也没有考虑到国内由于东、中、西部地区之间的差异对弹性产生的可能影响。
　　本文中，我们选择了使用面板数据非参模型的方法估计我国经济增长的进出口弹性。本文使用分省份的panel数据对我国经济增长的进出口弹性进行分析，采用分省市的GDP对进出口总额的弹性变化进行估计，分析进出口变动的百分比与各省GDP变动百分比之间的关系，进而分析进出口对于我国经济增长的影响。
　　这不同于以往单纯使用外贸依存度的方法，通过分析百分比的变动观察这两个经济变量之间的相互影响和联系，有利于我们把握和了解目前我国经济对外依存度的现状。同时，用非参数计量经济学的方法分析进出口对于我国经济增长的影响，有利于避免设置函数形式等一些弊端，能为我国经济发展的下一步的宏观经济政策制定提供一个不同的工具和方法。
　　二、面板数据非参模型的估计方法
　　我们的研究使用非参数估计方法，主要有两种考虑。
　　一是线性参数回归模型假定经济变量的关系是线性的，且这种线性关系可以用有限个未知参数来表示。但在进出口对经济增长影响的研究中，经济理论本身并没有为我们提供足够的理由，说明进出口和经济增长之间线性关系设定的合理性。事实上，经济变量之间的关系未必是线性的或者可线性化的。由计量经济学知识可知，对真正模型形式的错误设定（包括线性参数设定）往往会导致有偏的和无效的参数估计。然而，非参数模型对模型形式没有过多限制，具有更大的灵活性。全球化对经济增长影响的复杂性说明，使用较少约束的非参数设定可以更好地描述两者的关系。
　　二是线性参数模型中的参数（未知的常数）给出的是解释变量有一定变化时被解释变量相应变化的平均水平，这种水平不会随解释变量的变化而变化，但全球化对经济增长的影响有可能不是平均水平所能完全反映的。非参数估计可以反映进出口对经济增长的影响在不同外贸水平时的变动情况，弥补参数估计只能反映平均影响的缺点。
　　本节给出面板数据模型的非参数估计方法，包括固定效应和随机效应模型（详见Ullah和Roy，1998）。面板数据非参数模型设定为：
　　\* MERGEFORMAT (1)
　　其中：为GDP的对数，为进出口额的对数，表示个体差异的固定效应或随机效应，是一个未知函数形式的解释变量的函数，随机扰动项。的偏导数反映进出口对GDP的边际影响（在双对数情形下即为弹性）。
　　当是固定效应时，不可识别，但其偏导数可以被估计。的非参数估计为：
　　
　　 \* MERGEFORMAT (2)
　　
　　其中为核函数，为窗宽，
　　
　　同Ullah and Roy（1998），取，其中是常数。
　　当是随机效应时，和的非参数估计分别是：
　　和\* MERGEFORMAT (3)
　　
　　其中：
　　而、、、和的定义同Ullah和Roy（1998）。
　　按照上述固定效应模型、随机效应模型的估计方法得到一阶导函数后，对进出口的影响分为两种情讨论。一是计算进出口对经济增长的平均影响，即和，其中：
　　
　　
　　二是估计进出口对经济增长的逐点影响，将1992至2008年样本中进出口总额的最小值和最大值组成的区间等分为若干个子区间，用这些区间的端点值作为自变量，由（2）或（3）进行非参数估计。
　　三、数据、模型估计与分析
　　本文的采用了分省市的GDP和进出口总额数据，数据来自中国经济信息网经济统计数据库，采用了31个省份12年的数据。模型的解释变量为进出口总额的自然对数，被解释变量为GDP的自然对数。同时因为在模型中加入的个体效应（固定效应和随机效应），被解释变量的其他影响因素对GDP的影响可以归入个体效应中，从而忽略这些变量对估计结果不会产生太大影响。
　　通过估计，我们首先得出了使用非参数固定效应模型、非参数随机效应模型和pool的参数模型分别在x的均值处的估计值以及逐点估计的估计值。如表1和表2所示：
　　
　　表2为非参数和pool的参数模型逐点估计的平均值，表2的结果和表1的结果非常类似，同样说明了我国各省市之间的GDP对进出口的弹性变动具有较明显的个体效应，省市之间的差异比较明显，但是不同的去除个体效应的方法并不会对结果产生太大的影响。同时，逐点估计下去除个体效应以后的参数值差距更小，基本为0.62。和在x均值处的估计值也差别不大，结果比较稳健。在去除个体效应之后，我们通过非参数模型得到的各省市GDP对进出口的弹性变化约为0.62。
　　图1和图2分别给出了随机效应模型和固定效应下的非参数逐点估计结果。
　　
　　从图中可以看出在不同的x取值处两个模型的参数估计都比较稳健，变动不大，基本上是围绕6.2小幅波动。这也说明了在去除个体效应后，我国各省市GDP对于进出口变动的弹性约为6.2。
　　上述实证结论与我国目前的很多研究存在差异，但是从现实中可以得到很好的解释。
　　首先，通过实证我们可以很清楚地知道，我国各省市之间GDP的进出口弹性变化存在个体效应。这和现实是完全吻合的，直观上来看，在东、中、西部不同省份之间，进出口对各省的经济增长影响是不一样的，金融风暴以来，广东和浙江等对外贸易比较发达的省份受到的冲击最大，而部分内陆省份很少或者基本不受影响就很好地佐证了这一结论。

　　其次，非参模型下无论是使用固定效应还是堆积效应模型，得出的结论相差不大，比较稳健，说明各省之间虽然存在差异性，但是对于去除差异的处理方式并不敏感。
　　再次，非参模型估计下的参数值约为0.62，pool的参数模型下得到的参数估计值约为0.52。这一结果和以往的研究有比较大的差异。
　　1.pool参数模型下得到的参数估计值较之前的很多研究要高，这很可能是因为我们在建模时没有控制部分其他对于GDP的解释变量，使得结果具有一定地偏差。
　　2.非参数模型得到的估计值较参数模型的估计值要高，这也是符合现实的。在之前的研究中，得出的结果过低，无法解释，至少无法完全地解释进出口对于我国经济的影响。而非参数模型由于去除了个体效应以及放松了对于模型设定的限制，使得结论更贴合实际，这也和我们的现实更为吻合。尤其是本次金融危机以来，进出口对我国经济增长所造成的影响能得到很好的解释。
　　3.非参数模型得到的弹性估计值为0.62。这一方面说明了在现有模型设定下，我们可以得出进出口变化1%，我国的经济增长将受到0.62%的冲击，进出口对我国的经济增长有着重要的影响。另一方面也说明了我国经济增长的变化较进出口变化的影响要小，说明我国经济还是在一定程度上具有自我保护和对冲击自我消化的能力。
　　四、总结
　　本文主要研究了经济增长的进出口弹性，实证结果说明我国经济增长受进出口的影响比较大，但也具有自我保护和消化冲击的能力，同时进出口对经济增长的影响在各省市之间存在差异性。
　　本文通过对经济增长的进出口弹性进行分析，可以对两个经济变量之间的变化给出定量的描述。通过使用非参数估计模型，避免了参数模型的局限性，验证了进出口确实对于经济增长具有影响，更重要的是通过固定效应和随机效应模型的X均值处以及逐点估计得出了比较稳健的估计值，说明了进出口对经济增长的影响在各省之间具有差异性。同时得出了一个比较高的弹性估计值，能更好地说明为何目前进出口贸易变化对于我国GDP具有如此重要的影响。
　　
　　参考文献：
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　　[2]周先波,田凤平.我国城镇居民和农村居民医疗保健消费的差异性分析[J].统计研究,2009,3.
　　[3]Ahmad,Jaleel and Somchai Harnhirun.1996.Cointegration and causality between exports and economic growth:Evidence from the ASEAN countries.Canadian Journal of Economics 29:S413-6.
　　[4]Ghartey,Edward E.1993.The role of macroeconomic factors in growth.Journal of Monetary Economics 32:485-512.
　　[5]Hsiao,Cheng.1979.Autoregressive modeling of Canadian money and income data. Journal of the American Statistical Association 74:533-60.
　　
　　作者简介：刘彦琦（1989－），女，湖南娄底人，现就读于西南财经大学2008级法学金融专业，将于2012年获得法学学士学位和金融学士学位，研究方向：法学和金融。

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