武漢進(jìn)口貿易與經(jīng)濟增長(cháng)的實(shí)證研究

　　 　　摘 要：根據1988－2005年的進(jìn)口貿易總值和國內生產(chǎn)總值等統計數據，運用計量經(jīng)濟學(xué)理論分析研究，兩者之間存在著(zhù)密切的內在聯(lián)系關(guān)系，通過(guò)對其建立廣義差分回歸模型，可以得出進(jìn)口貿易對經(jīng)濟增長(cháng)的彈性。
　　關(guān)鍵詞：武漢;進(jìn)口貿易;GDP;廣義差分回歸分析
　　
　　0 前言
　　
　　近年來(lái)，進(jìn)出口貿易在武漢經(jīng)濟增長(cháng)中發(fā)揮了擴大需求規模與優(yōu)化資源配置的雙重功能，對工業(yè)化和產(chǎn)業(yè)結構升級起到重要的促進(jìn)作用。去年，武漢進(jìn)出口總額618786萬(wàn)美元，同比增長(cháng)43.95％。其中進(jìn)口額和出口額分別為364777萬(wàn)美元和254009萬(wàn)美元，同比分別增長(cháng)54.1％和31.5％。進(jìn)出口貿易不僅是拉動(dòng)經(jīng)濟增長(cháng)的重要需求因素，也是促進(jìn)國內資源優(yōu)化配置、加速工業(yè)化進(jìn)程和產(chǎn)業(yè)結構升級、實(shí)現經(jīng)濟快速增長(cháng)的重要途徑。
　　根據國民收入衡等式：
　　? Y=C+I+G+（X-M），進(jìn)口會(huì )擠占地區內部市場(chǎng)從而部利于本地區經(jīng)濟發(fā)展。因此，長(cháng)期以來(lái)關(guān)于對外貿易與經(jīng)濟增長(cháng)關(guān)系的研究往往只局限于出口貿易與經(jīng)濟增長(cháng)關(guān)系的研究，進(jìn)口貿易與經(jīng)濟增長(cháng)關(guān)系的問(wèn)題一直未引起學(xué)者的重視。這種情況直到近幾年裁開(kāi)始有所改變，也就是說(shuō)，近年來(lái)人們開(kāi)始意識到，進(jìn)口也可能對經(jīng)濟增長(cháng)產(chǎn)生積極的促進(jìn)作用，相關(guān)的研究也陸續出現。如：羅伯特 J.巴羅、哈維爾·薩拉伊馬�。�美）研究了各國的GNP數據后發(fā)現，研究范圍內的國家中那些采用了典型貿易保護政策的都增長(cháng)較慢。李京文(1995)使用開(kāi)放經(jīng)濟的內生增長(cháng)模型，對1960年至1985年的數據進(jìn)行分析，發(fā)現已過(guò)，尤其是發(fā)展中國家，如果外國資本品的使用超過(guò)了本國資本品，那么經(jīng)濟增長(cháng)率也比較高。Lawrence，R.Z.（1999）對20世紀80年代美國100多個(gè)制造產(chǎn)業(yè)中國際競爭對其全要素生產(chǎn)率的影響進(jìn)行了研究，發(fā)現進(jìn)口競爭刺激了全要素生產(chǎn)率的提高。
　　上述研究的角度各有側重，所依據的資料的研究方法也有所不同，所得出的結論也不盡一致。本文將通過(guò)計量經(jīng)濟學(xué)和數據統計方法，以武漢市1988－2005年的進(jìn)口貿易總值和國內生產(chǎn)總值統計數據為指標分析進(jìn)口貿易對經(jīng)濟增長(cháng)的貢獻。
　　
　　1 數據的單位根檢驗
　　
　　在表1 中，lnGDP和lnIMP分別是對GDP和IMP的對數序列；dlnGDP和dlnIMP分別是對lnGDP和lnIMP的一階差分后的序列。對于宏觀(guān)經(jīng)濟數據，一般都存在非平穩性，因此先對表中的數據進(jìn)行單位根檢驗。單位根檢驗是檢驗時(shí)間序列平穩性的一種通用的方法。單位根檢驗的方法還有DF檢驗、ADF檢驗和PP檢驗等。通常所用的單位根檢驗方法為ADF檢驗和PP檢驗法。
　　本文運用EViews5.0，分別對序列lnGDP和lnIMP、dlnGDP和dlnIMP進(jìn)行ADF檢驗。
　　在單位根檢驗中，序列dlnIMP接受原假設，也即序列是非平穩的，而lnGDP、dlnGDP和lnIMP的ADF統計量大于其對應的1％臨界值，即拒絕原假設，序列是平穩的。
　　
　　2 模型的建立和修正
　　
　　2.1 建立初步模型1
　　利用前面的檢驗分析，下面對非平穩序列lnGDP和lnIMP做簡(jiǎn)單的線(xiàn)性回歸分析，建立如下線(xiàn)性模型：
　　?Ln(gdp_t)=β₀+β₁Ln(IMP_t)+μ_t
　　運用EViews5.0中的OLS回歸結果如表1所示：
　　
　　?由上表可以了解量回歸系數均通過(guò)T檢驗和F檢驗，模型的決定系數也比較接近1，但是DW統計值為0.612910?，說(shuō)明方程的殘差項存在正相關(guān)性，殘差圖如圖1�；貧w模型殘差項參在序列相關(guān)時(shí)，如果繼續使用普通最小二乘法（OLS），對于模型估計與檢驗帶來(lái)的主要后果是：（1）參數估計量非有效，雖然具有一致性，但是仍然不具有漸進(jìn)有效性。（2）變量的顯著(zhù)性檢驗失去意義，因為T(mén)統計量是簡(jiǎn)歷在參數方查正確估計基礎之上的。（3）模型的預測失效，區間預測與參數估計量的方差有關(guān)。? 　　2.2 模型修正

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