广东与江西进口贸易与经济增长的计量分析及回归结果

下面应用协整分析与平稳性检验等计量经济学方法对广东省与江西省一般贸易进口与加工贸易进口对经济增长之间的关系进行分析。

具有协整关系的变量间具有长期稳定关系。图1显示Log（GDP）、Log（YB）、Log（JG）三个序列变动的趋势是相似的，表明YB、JG对GDP之间可能存在协整关系。

1.平稳性检验

本文采用ADF检验法对GDP与YB及JG三列时间序列数据的对数进行平稳性的单位根检验。经过ADF单位根检验，两省的统计数据的原水平序列都是不平稳的，而经过一阶差分以后通过ADF检验都可以得出平稳的结论。以下列出广东省各变量数据的平稳性检验值。由表1可知变量Log（GDP）、Log（YB）、Log（JG）是不平稳的，而一阶差分后是平稳的，即Log（GDP）、Log（YB）、log（JG）是1阶单整的。因此可以检验二者之间的协整关系。

表1　GDP,YB,JG单位跟检验

注：检验形式中，c为常数项，t为趋势项，k为滞后阶数；滞后期k的选择标准是以AIC和SC值最小为准则，d表示变量的一阶差分；★、★★、★★★分别表示显著水平为10%、5%和1%的临界值。

2.协整检验

采用EG检验法对广东省lnGDP与lnYB、lnJG三个变量进行协整检验。

第一步，对lnGDP、lnYB、lnJG的水平变量进行OLS回归，回归结果如下：

（1.846922**）（3.105331***）

R2=0.927905,AdjR2=0.915889,DW=1.658254,F=77.22384

第二步，对非均衡误差u进行平稳性检验，检验结果如下：

表2　非均衡误差的ADF检验结果

由检验结果可知，残差序列的ADF检验值为-3.032515，小于显著性水平1%的临界值-2.740613。意味着在1%的显著性水平下，依然能拒绝其为不平稳序列的零假设，所以u为平稳序列，表明lnGDP与lnYB、lnJG之间存在唯一的协整关系。（1）式就是协整关系所对应的方程式，表示宏观经济增长与一般贸易进口总额、加工贸易进口总额增长的长期均衡关系的协整方程，两者之间存在正向关系，即从长期来看，进口贸易能促进经济增长，即一般贸易进口量每增加1个百分点，可引致经济总量增长0.501个百分点，加工贸易进口量每增加1个百分点，可引致经济总量增加0.589个百分点。

同理，对江西省lnGDP与lnYB、lnJG三个变量进行协整检验，其残差序列的ADF检验值小于1%显著性水平的临界值，同样存在唯一的协整关系。（2）式为江西省协整关系所对应的方程式，如下：

（4.443741***）（-0.508127）

R2=0.914288,AdjR2=0.90003,DW=1.44665,F=64.5899

从长期来看，江西省的一般贸易进口量每增加1%，可促进GDP增加0.49%，而加工贸易进口每增加1%则导致GDP减少0.08%。

3.误差修正模型

对广东省lnGDP与lnYB、lnJG三个变量建立误差修正（ECM）模型，假定一般贸易进口、加工贸易进口与经济增长的误差修正模型表达式为:(www.xing528.com)

其中，Δlngdpt=0.1187 +0.0636Δ lnybt+0.0981Δ lnjgt-0.2673ECM t-1

通过试验，得到比较适当的表示短期动态关系的误差修正模型：

（1.5666*）（1.8603**）（-2.4947***）

方程中的回归系数通过了显著性检验，误差修正系数为负，符合反向修正机制。进口贸易的一阶差分对数序列的系数表示进口增长率每增加1%，GDP的增长率将增加0.118%，而上一年的GDP、进口的非均衡误差以-0.267的比率对本年的GDP做出修正。

同理，对江西省lnGDP与lnYB、lnJG三个变量建立误差修正（ECM）模型，如下：

（1.4351*）（1.9021**）（-1.224*）

方程中的回归系数通过了显著性检验，误差修正系数为负，符合反向修正机制。进口贸易的一阶差分对数序列的系数表示进口增长率每增加1%，GDP的增长率将增加0.1403%，而上一年的GDP、进口的非均衡误差以-0.2986的比率对本年的GDP做出修正。

4.格兰杰因果关系检验

从格兰杰因果关系检验的结果看，两省短期内，GDP的变化不是YB、JG的原因，但是加工贸易进口与一般贸易进口确实是GDP变化的原因，存在单向因果关系，说明进口可以促进经济的增长。

为进一步说明一般贸易进口、加工贸易进口与经济增长间的关系，并实证分析影响中国经济增长的影响因素，本文在上述研究的基础上加入控制变量社会消费品零售总额（C）、出口额（EX）、工业增加值（V）、税收收入（T）以及固定资产投资（I）。确立计量模型如下：

以广东省统计数据为例，变量原序列为非平稳序列，对变量进行一阶差分后，进行单位根检验在1%的水平下拒绝原假设。由样本变量的系数矩阵可知，解释变量之间存在高度的相关性，为此将控制变量逐个加入原计量方程进行分析。

表3　广东省数据的回归结果

注：被解释变量为lnGDP；括号内为t检验值；★、★★、★★★分别表示显著水平为10%、5%和1%的临界值。

表3（1）为加入变量出口贸易额的回归结果，显然各变量的相关系数仍显著，符合统计意义上的解释。（2）、（3）、（4）、（5）在加入出口变量的基础上再引入其他变量，这严重影响了一般贸易进口和加工贸易进口的显著性水平。依据逐步回归的分析，控制变量间存在多重线性共线性，在引入出口贸易的情况下，出口每增加1%，GDP增加1.13%；一般贸易进口每增加1%，GDP增加0.10%；而加工贸易进口每增加1%，GDP增长率将增加0.17%。

同理，对江西省的统计数据进行逐步回归分析，如下：

表4　江西省数据的回归结果

（续表）

注：被解释变量为lnGDP；括号内为t检验值；★、★★、★★★分别表示显著水平为10%、5%和1%的临界值。

同广东省逐步回归结果类似，除出口变量外其他变量均不显著。在引入出口变量后，出口每增加1%，GDP增加0.57%；一般贸易进口每增加1%，GDP增加0.18%；加工贸易进口每增加1%，GDP增加0.32%。