【摘 要】 目前影响我国经济增长的一个重要因素是出口，但因人民币升值等原因，我国出口遇到了屏障。研究出口总额受到哪些因素的影响，影响程度及如何影响是必要的。运用计量经济学思想建立、估计、检验和预测模型，目的是运用分析结论引导我国出口的平稳健康增长。本文在相关理论研究的基础上，采用计量分析方法（最小二乘法，NLS法，设定虚拟变量等），对其影响因素进行实证分析，建立多元线性回归模型，结果证实设定的GDP，进口总额与汇率因素有意义，符合初始猜想。　　【关键词】 出口总额 汇率 GDP 进口总额 模型　　Abstract ： At present， a major factor influence our country's economic increasing is export， but because of several elements such as the appreciation of of the RMB， China's export met barrier. In order to guide our export of smooth health growth with the help of the analysis and conclusion， in this article， the econometrics thoughts are applied to set up， estimate， inspect and forecast economic modle. On the base of relevant research in this field， this article makes empirical analysis by the use of econometric approach， in the end， conclusion are got from reasoning.　　Keywords ： Total Exports Exchange Rate GDP Total Import Economic Modle　　1. 出口总额影响因素概述　　进出口关税税率是进出口贸易的一个门坎，它对进出口总额产生了显著的影响。1994年汇率并轨，对当年没有产生太大的作用。但之后确实对中国进出口总额产生了显著性影响。[1]　　有研究结果表明外贸依存度仍是度量我国贸易开放度的较好指标，进一步采用基于VAR系统的脉冲响应函数法以及预测误差方法分解法对贸易开放促进经济增长的作用进行了动态刻画。[2]　　基于协整理论和ECM 分析我国进出口数据之间的协整关系，平稳性检验显示， 进出口都是非平稳的一阶单整， 利用EG 两步法协整检验方法分析误差修正模型发现进口额和出口额变量构成了长期的均衡关系。[3]　　要更有效地实现国债对经济的促进作用，应以提高国债项目的经济效益为重点，将更大比例的资金有重点地投向产业关联性强、需求拉动力强的项目。 [4]　　出口主要受GDP 滞后一阶和其自身一阶的影响。这说明经济增长受外商直接投资的长期影响， 而不是短期行为；外商直接投资受经济增长的长期影响， 受其自身的短期影响；出口受经济增长短期影响。[5]　　改革开放以来，我国的国民经济发展迅速，GDP增长数度始终保持在 7%以上。同时，进出口规模迅速扩大。2001 年，我国进出口总 额达到 5098 亿美元，是 1989 年的 4.6 倍，年均增长 13.6%。可见，我国的年进出口总额 与国内生产总值有着密切的联系。 [6]　　模型通常采用进出口总额而不是净出口额作为变量，因为净出口指示衡量贸易均衡的一个因素，要综合反映一个国家GDP的发展，显然没有进出口总额有效。 [7]　　有些模型中引入了六个变量：居民消费水平，对外经济合作，国内贷款，国民收入，财政支出，财政收入。从所做的回归结果看，影响我国的进出口总额的主要因素有居民消费水平，固定资产投资中的国内贷款，且国内贷款的影响最大。 [9]　　据海关统计：2005年我国制成品的进出口贸易总额为12 251.6亿美元，其中：出口7 129.2亿美元，是1985年的53倍。同时，出口商品结构也在不断地优化。[10]　　因此，相关影响因素可能有：人民币汇率、国内生产总值GDP、进口总额、政策性因素、产业结构等。　　2. 模型数学形式　　横轴表示因变量Y：中国出口总额；竖轴表示自变量：X1（国内生产总值GDP）、X2（进口总额）和X3（人民币汇率）。数据时间跨度为共30年。　　2.1做出Y与X1、X2和X3的折线图及散点图如下：　　从走向来看，X1和X3对应的点散布在从左下角到右上角的区域， X1和X3与Y呈正相关关系；而X2对应的点有先升后降的趋势，表明X2与Y之间的相关关系较为复杂。因此需要分别对Y和单独的各个X做出散点图分析。　　2.2 Y分别与X1、X2和X3的散点图：　　X1与Y的关系可以用非线性函数--幂函数--来表示。　　X2与Y的关系可以非线性函数--指数函数--来表示。　　X3与Y的关系可以用线性函数表示。　　因为存在突然Y值飙升的断点，因此有必要设置虚拟变量。在模型中加入乘法形式的虚拟变量D1。　　2.3 针对本研究问题的虚拟变量的制定理由　　由上数据走向分析发现，当X2达最大时，Y的值又回落至断点前的水平--可以发现若把断点后半部分约以X2=600的位置为轴作轴对称，再平移接到断点后，则可基本呈现连贯的函数图象，且可以以指数函数表达。得出X2对Y的拟合形式：c（3）*e^（m+d1*x2）。设1994年前，D1=1，M=0；1994年及其后，D1=-1，M=150。 　　得出X1、X2、X3和Y的相关系数矩阵如下：　　由此得到：ry1=0..90，ry2=0..90，ry3=0..90。这说明单独来看，X1、X3和Y之间存在较为密切的线性相关关系，而X2与Y之间的关系相对较弱。而X1和X3之间的相关系数为0、981887，说明两者之间有较强的相关关系；而X1和X2、X2和X3之间的相关系数基本在0.5左右，之间关系较弱。　　3. 估计模型的方法　　由以上相关关系分析得，Y可以用X1的幂函数形式、X2的指数函数形式和X3的线性函数形式结合起来表达。因此，对本模型使用NLS估计方法建立多元回归方程。　　在EVIEWS软件中输入如下命令：　　nls y=c（1）+c（2）*x1^2+c（3）*e^（m+d1*x2）+c（4）*x3由此得到输出结果如下：　　得c（1）=19.52591， c（2）=0.000385，c（3）=-8.13e-33，c（4）=0.896359，则模型的数学表达式为：　　Y=19.385*X1^2-8.13e-33*E^（M+D1*X2）+0.*X3　　（0.73） （11.88） （-14.52） （30.17）　　括号内的数字对应于b0 ，b1的t检验统计量。回归标准误差为105.38，残差平方和为， D.W.=1.18，F=7754.64，　　4. 模型检验：　　4.1经济意义检验　　从上述参数的系数可以看出：GDP和进口总额均与出口总额之间存在显著正相关关系，而人民币汇率与出口总额之间存在显著的负相关关系。将模型参数的估计量与预先拟定的理论期望值进行比较，包括参数估计量的符号、大小、相互之间的关系，以判断其合理性。模型充分满足经济意义并且合理。　　4.2统计检验　　4.3 可决系数及拟合优度　　可决系数R2=0.999082，，调整可决系数R2=0.998980。两者均很大且接近1，即回归直线的拟合优度很好。即回归方程能解释约99%的Y变异性。　　此外，还可使用SC和AIC 来比较拟合优度，该模型：SC=12.45，AIC=12.27这两个值越小拟合优度越高　　4.4模型的显著性检验　　4.4.1 t检验：　　tc1=73，其p值=0.4744；tc2=11.88，其p值=0.0000；tc3=-14.52，其p值=0.0000；tc4=30.17，其p值=0.0000；　　对于常数项：p=0.，表示在显著性水平α=0.05和0.01下常数项都没有通过t检验；解释变量显著性检验通不过的原因可能是：xi与y不存在线性相关关系、不存在任何关系或xi与xj（i≠j）存在线性相关关系等。常数项没有通过t检验可能是由于包含了遗漏的解释变量，或是由于其他因素波动的综合影响等，所以并不应该将常数项从模型中剔除，而应从其他方面进行优化。　　对于X1、X2、X3：p均等于0.，则原假设在5%和1%的显著性水平上均被拒绝，表明X1、X2和X3均对Y有显著影响，各系数显著不为0。　　4.4.2 F检验：　　由上述NLS分析结果得：F=，且其p值=0.0000。　　同理，因为p=0.，可知给定显著性水平α=0.05和0.01时，均有F>Fα。则原假设在5%和1%的显著性水平上均被拒绝，表明X1、X2和X3联合起来对Y有显著影响。　　4.4.3计量经济学检验；　　（1）自（序列）相关性检验　　在EVIEWS3.0的估计结果输出窗口操作RESIDUAL TEST/CORRELOGRAM-Q-STATI-　　STICS，进行自相关检验，结果如下（第二图）：　　观察以上残差序列的分析图，可见AC和PAC均落在各自的虚线范围内，因此可以认为该残差序列为纯随机序列。且右边最后一行的P值表示该模型通过了X2检验，不存在自相关问题。　　（2）异方差性检验　　在EVIEWS3.0的估计结果输出窗口操作VIEW/RESIDUAL TEST/WHITE HETEROSKE-　　DASTICITY（NO CORSS TERMS），结果如下：　　WHITE检验统计量的伴随概率P=0.%，大于1%，表示可以接受怀特检验的原假设，即认为不存在异方差。　　若采用含有交叉项的怀特检验，结果为：　　同样证明了该模型不存在异方差。　　（3）多重共线性检验.　　命名方程为eqy，在主窗口命令行输入scalar vifcons=1/（1-eqv.@R2），得到方差膨胀因子VIF=。　　经验判断方法表明：当VIF≥100，存在严重多重共线。　　再看变量之间的相关系数，初步判断是由于X1和X3之间较强的线性相关关系引起的。　　CHOW氏模型结构变化检验　　假设1994年为断点的CHOW式断点检验说明：即使1994年的汇率有了较大的提高，但1994年前后经济结构并没有发生变化。　　CHOW氏模型稳定性检验　　以2000年为选择点，由结果可见，该模型尚未达到稳定，还需要进一步调整。　　5. 解释说明与存在的问题　　5.1对模型估计结果解释说明　　根据模型估计结果，C2 为0.00385，C3为-0.813E-33，C4为0.896359。在这一组参数值中，X1的参数明显比预想中小，X2没有太偏离预想，X3比较一致。这说明对于出口总额的影响中，GDP对出口总额的影响较小，进口总额对于出口总额的影响与设想基本一致，而最主要的影响因素是人民币汇率。 　　这是因为虽然人民币汇率只是众多影响到出口总额因素中的一个，但是人民币汇率波动改变汇率条件直接影响到我国出口。　　5.2存在的问题及改进途径　　5.2.1多重共线问题：　　（1）逐步回归法：　　即利用被解释变量Y对每一个解释变量Xi 作一个回归方程，构造统计量，进行统计检验，并根据相应的经济理论进行解释，从中选取最优的回归方程；然后逐步引入其他的解释变量，再做相应的回归方程，扩大模型的规模，同时对所有解释变量的回归系数进行检验。　　（2）改变变量的定义形式　　要根据所分析的具体经济问题及模型的形式对解释变量重新调整，如用相对数变量替代绝对数变量、删去模型中次要的或可替代的解释变量和差分法等。　　（3）岭回归估计　　该方法放弃最小二乘的无偏性，损失部分信息，以放弃部分精确度为代价来寻求效果稍差但更符合实际的回归方程。故岭回归所得剩余标准差比最小二乘回归要大。　　5.2.2稳定性不足　　模型未通过Chow's检验，存在模型稳定性不够的问题。应该再回头再对数据进行预备处理，即进行价格平减、取自然对数，或HP滤波处理，这样数据质量会高一些，不稳定性问题应该能得到一定解决。　　5.2.3可能遗漏重要解释变量　　应当尽可能地搜集更多的资料，找寻更多的数据，如出口原材料价格指数、我国关税总额等，通过理论和实践等途径考察各因素分别及联合起来对出口总额的影响程度，加强模型的解释说明和预测能力。　　6. 结论和政策建议　　6.1结论　　6.1.1人民币汇率下调是要改变我国人民币币值对外高估状况，使用美元表示的我国出口商品价格下降，增强在国际市场上的竞争力；使用人民币表示的进口商品价格升高，使其在国内市场上处于不利地位，从而达到扩大出口，限制进口。汇率单独对进口和出口产生重大的影响，但是对进出口总额则没有太大的影响。　　6.1.2 1994年汇率并轨，对当年没有产生太大的作用。但之后确实对中国进出口总额产生了显著性影响　　6.1.3 GDP对出口总额的影响并不如预想中的大，所以，我国GDP连续多年的增长并未对出口总额造成过大的影响。　　6.1.4出口总额受到多方面复杂的影响，政府在制定经济与财政政策时，应注重引导。　　6.2政策建议　　6.2.1在现有的人民币汇率基础上，再次通过渐进的人民币升值来实现进出口总额的下降，进而促进外贸依存度的降低。 另外，根据日本的经验来看，本币升值还可以在间接上起到调整出口产品结构的作用。　　6.2.2调整国内的产业调整。大力发展高新技术产业，以减少对国外技术的依赖，进而降低该类产品的进口；大力发展能够吸纳劳动力的轻工业和服务业，有效提高国民的收入，进而进一步推动第三产业的发展。　　6.2.3提高城镇居民的消费倾向。通过收入分配政策调整收入差距，实际上就是在居民收入持续增 长的同时，不断提高中低收入群体收入增长的幅度。　　参考文献：　　[1] 刘雪倩，《影响我国出口总额的因素分析》.　　[2] 许和连，《出口贸易促进经济增长的理论、模型及实证研究》.　　[3] 陈锦锦，赵同亮，《基于 年中国进出口数据的计量经济--协整分析及误差修正模型》.　　[4] 姜岚，张宏，《浅析近年资本市场与我国经济发展的关系》.　　[5] 曹海滨，许锐，赵飞，《我国出口、外商直接投资与经济增长的计量经济分析》.　　[7] 《GDP与出口总额的计量分析》.　　[8] 《中国统计年鉴》.　　[9] 关于我国进出口总额的影响因素的分析》.　　[10] 马婷洁 ，《FDI对我国贸易出口额影响的实证分析》.　　作者简介：朱峻萱（1990-），女，汉族，山东济南人，中国农业大学经济管理学院学院09级金融学。　　（作者单位：中国农业大学 经济管理学院）
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回归分析是统计学中一个非常重要的分支，在自然科学、管理科学和社会经济等领域有着非常广泛的应用。计量经济学与经济统计学决非一码事不是一门课。计量经济学是数学；不同于我们所说的一般经济理论，尽管经济理论大部分都具有一定的数量特征；计量经济学也不应视为数学应用于经济学的同义语、统计技术和经济分析的综合，是以数理经济学和数理统计学为方法论基础，对于经济问题试图对理论上的数量接近和经验（实证）上的数量接近这两者进行综合而产生的经济学分支
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实验2：多元线性回归分析 实验目的：学习利用Eviews建立多元线性回归模型，研究64国家婴儿死亡率与妇女文盲率之间的关系。 一、实验内容： 1、先验的预期CM和各个变量之间的关系。 2、做CM对FLR的回归，得到回归结果。 3、做CM对FLR和PGNP的回归，得到回归结果。 4、做CM对FLR，PGNP和TFR的回归结果，并给出ANOVA。 5、根据各种回归结果，选择哪个模型？为什么？ 6、如果回归模型（4）是正确的模型，但却估计了（2）或（3），会有什么后果？ 7、假定做了（2）的回归，如何决定增加变量PGNP和TFR？使用了哪种检验？给出必要的计算结果。 二、实验报告 ----多元线性回归分析 1、问题提出 婴儿死亡率(CM)是指婴儿出生后不满周岁死亡人数同出生人数的比率。一般以年度为计算单位，以千分比表示。婴儿死亡率是反映一个国家和民族的居民健康水平和社会经济发展水平的重要指标，特别是妇幼保健工作水平的重要指标。 婴儿死亡率(CM)的高低是一个国家或地区社会经济多方面因素协调发展的结果。由于世界各国婴儿死亡率差别很大，所以就64个国家社会综合发展状况，针对性的研究婴儿死亡率（CM）与女性识字率（FLR）、人均GNP（PGNP）、总生育率（TFR）之间的关系
2.指标选择 本次实验研究婴儿死亡率与妇女文盲率之间的关系，故应采用婴儿死亡率（CM）和女性识字率（FLR）作为指标。但影响婴儿死亡率的因素较复杂，尤其是经济发展状况、总生育率等也会对其产生重要影响，考虑到实验的准确性，故引入人均GNP（PGNP）和总生育率（TFR）相关数据。
3.数据来源 数据来源：教师提供 原始数据如下： 婴儿死亡率CM 128 204 202 197 96 209 170 240
女性识字率FLR 37 22 16 65 76 26 45 29 人均GNPPGNP
300 总生育率TFR 6.66 6.15 7 6.25 3.81 6.44 6.19 5.89
241 55 75 129 24 165 94 96 148 98 161 118 269 189 126 12 167 135 107 72 128 27 152 224 142 104 287 41 312 77 142 262 215 246 191 182 37 103 67 143 83 223 240
11 55 87 55 93 31 77 80 30 69 43 47 17 35 58 81 29 65 87 63 49 63 84 23 50 62 31 66 11 88 22 22 12 9 31 19 88 35 85 78 85 33 19 120 290 0 70 580 660 420
0 900 230 140 330 0 780
200 450 5.89 2.36 3.93 5.99 3.5 7.41 4.21 5 5.27 5.21 6.5 6.12 6.19 5.05 6.16 1.8 4.75 4.1 6.66 7.28 8.12 5.23 5.79 6.5 7.17 6.6 7 3.91 6.7 4.2 5.43 6.5 6.25 7.1 7.1 7 3.46 5.66 4.82 5 4.74 8.49 6.5
312 12 52 79 61 168 28 121 115 186 47 178 142
21 79 83 43 88 28 95 41 62 45 85 45 67 280 0 670 410 70 300
6.5 1.69 3.25 7.17 3.52 6.09 2.86 4.88 3.89 6.9 4.1 6.09 7.2
表1 4.数据处理 此次实验可直接使用数据，无需进行数据处理。
5. 先验的预期CM和各个变量之间的关系 【题1】 5-1预期CM与FLR存在负相关关系。 一方面，女性受教育程度越高，其知识越丰富，自我保护意识和能力就越强，则更善于保护自己和婴儿；另一方面，女性教育程度越高，其就业机会与收入获得途径就越多，可以更好的保障自己和婴儿的生活。因此，我们预期FLR的提高会导致CM降低。 5-2预期CM与PGNP存在负相关关系。 人均GNP的提高使人们的物质生活水平得到提高，改善了人民、食、住、行等诸方面的条件，特别是使人们摄取的营业素增加，营养素结构合理，从而增加人们的体质；使人们从繁重的体力劳动和恶劣的工作环境中解脱出来，有充足的精力和时间来关心自己及其后代的身体健康，提高生活质量。因此，我们预期PGNP的提高会导致CM降低。 5-3预期CM与TFR存在正相关关系。 总生育率直接或间接地影响着婴儿死亡率，总生育率提高，人口数量上升，人均GNP，人均受教育程度等一系列人均享受的权利和福利都会有所下降。因此，我们预期TFR的提高会导致CM降低。
6.数据分析 6-1 对各个变量数据进行观察分析 观察数据可知0?CM?1000,0?FLR?1000,PGNP?0,TFR?0，与经济社会现实相符，不存在与经济意义相违背的数据，所以可以保证我们所取的各项数据满足此次实验要求。 6-2 变量的相关性 ①CM与FLR的相关性
FLR 1.000000 CM -0...818285
表2 图1 由散点图（图1）和相关系数（表2）知，这两组数据的相关性较高，满足实验要求，且CM与FLR之间存在负相关关系，与预期相反。 ②CM与PGNP的相关性
PGNP 1..407697 CM -0..000000 图2
表3 由散点图（图2）和相关系数（表3）知，这两组数据有一定的相关性，满足实验要求，且CM与PGNP之间存在负相关关系，与预期相同。 ③CM与TFR的相关性
1....000000
表3 由散点图（图3）和相关系数（表3）知，这两组数据的相关性较高，满足实验要求，且CM与TFR之间存在正相关关系，与预期相同。 总结:CM与FLR之间存在负相关关系，与PGNP之间存在负相关关系，与TFR之间存在正相关关系。
7.建立模型及模型检验 7-1 CM对FLR的回归模型建立及检验 【题2】 （1）建立回归模型 根据图1，建立如下线性模型：CM得出回归结果： i??0??1FLRi??i
图4 ??回归方程式：CM??2.390496*FLR?263.8635【回归模型（2）】
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