进口贸易数据十篇

进口贸易数据篇1

有分析认为，从这些数据来看，反映中国的内外需疲弱，而且内需更是差于外需。

按人民币计价，9月份国内的出口按年下降1.1%，跌幅比8月份的6.1%大幅收窄5%；进口则按年下跌17.7%，跌幅比8月份的14.3%扩大3.4%。

中国贸易的进出口负增长已经持续几个月了，9月衰退式贸易顺差扩大到603.4亿美元，为历史上第二高。按人民币计价，当月贸易顺差为3，762亿元人民币，创历史新纪录。

有分析指出，9月份中国进口跌幅扩大，并连续第11个月出现负增长，为2008年国际金融海啸以来持续最长的跌浪，显示中国内需疲弱，经济还在下行。

其实，对于这些进出口数据，市场不要对此太敏感。因为，就当前全球的经济形势来说，进出口贸易数据下降十分正常，不仅中国是这样，国际上其他国家也是如此。

全球经济疲软，中国的进出口贸易要增长快是不可能的。更何况中国的出口形势已经开始好转，应该是可喜的成绩。

最为重要的是，中国的进口之所以会出现持续11个月的负增长，而且这种负增长越来越大，这不仅在于中国的外部需求减弱，或中国内需比以往要少，更在于全球大宗商品的价格快速下跌。以同比计算，哪一项大宗商品的价格不是大幅下跌。

比如石油的价格、矿产品的价格。当这些大宗商品的价格大幅下跌时，即使是进口量增加，进口额大幅下跌也十分正常。比如，石油的价格同比下跌幅度那样大，中国进口额岂能不降低？

如果说，由于大宗商品的价格大幅下跌而导致中国进口额下降，这对中国来说是好事，可以用更少的钱购买更多的东西。何乐而不为？市场根本上就不用想到中国对这些产品的内需在减少。

况且，早几年中国经济过度增长，导致对外部产品的过度需求并由此引起中国不少产品的产能过剩，目前中国经济调整，对这些产品的需求减少也是正常。比如对矿山资源产品就是如此。

还有，中国经济结构的调整、经济战略的转型，早就从以往对外部的经济过度依赖逐渐转向为内在需求的扩张上，从早几年开始，中国GDP的增长已经开始转移到内需上。

如果说，这个目标真的在逐渐实现，这不仅会导致中国经济对外部需求的减弱，也是中国经济真正走出困境的正解。

如果说，中国经济真的走上这条路并导致当前中国进出口贸易增长放缓，市场对这些数据就不用太敏感了。

还有，8月份人民币的贬值，尽管对中国的出口起到作用不会想象的那样大，但肯定会有积极的影响，第三季度出口跌幅在收缩，有此因素。

当前更为重要的是今年以来政府推出了一系列的经济增长之政策，估计会在第四季度显现出来，因此中国内外需求都可能在这过程增加与扩张。

如果这样，中国第四季度的进出口贸易总体情况会比第三季度要好。所以市场根本就不用对此过度担心。特别是不要因此认为中国经济不好人民币将再贬值。

进口贸易数据篇2

关键字 人民币实际有效汇率 加工贸易 一般贸易

一、引言

（一）研究背景

从20世纪80年代以来，我国的进出口贸易方式结构发生了明显的变化。在出口贸易方式结构方面，从以一般贸易为主的贸易结构逐渐演变为加工贸易与一般贸易不相上下，以至加工贸易较多的贸易方式结构。在进口贸易方式结构方面，最鲜明的特点就是加工贸易进口在我国总进口中占的比重不断上升并趋于稳定，以及我国一般贸易进口的不断下降，并在近期逐渐上升和逐步稳定。

图1 我国出口贸易方式结构变迁图

数据来源：《中国统计年鉴》，2009年

图2 我国进口贸易方式变迁图

数据来源：《中国统计年鉴》，2009年

我国进出口贸易方式结构的变化，体现了进出口贸易方式的多样化发展。其中，加工贸易在90年代取得了显著的发展。这不仅与我国的经济发展历程相一致，也是我国对外贸易政策，尤其是汇率管理政策改革和汇率水平调整作用的结果。

（二）相关文献综述

1、国外相关研究

Clark，Ethier（1973）、Hooper和Kohlhagen（1978）、Cushman（1983）等研究的结果表明汇率波动与进出口贸易呈负相关关系；Frankel和Wei Shangjin（1993）运用横截面数据证明了汇率上升抑制了亚洲国家的出口贸易；Sauer和Bohara（2001）发现，汇率波动对发展中国家的出口贸易有很大的负面影响，尤其对于拉美国家更为显著。

另一方面，Assery和Peel（1991）则发现汇率对贸易量有促进作用；Ying Qian和Panos Varangis（1994）研究发现汇率波动与瑞典、英国、荷兰的出口具有正向相关性；Eleanor Doyle（2001）采用GARCH模型、协整与误差修正模型等方法发现，汇率波动对爱尔兰的出口产生积极影响。而Gotur（1985）以及Bailey，Tavlas和Ulan（1987）等额研究结果却显示汇率波动对贸易没有显著影响。

2、国内相关研究

黄锦明（2010）对1995～2009年的季度数据采用Engle-Granger两步法分析了人民币实际有效汇率变动对我国进出口贸易的影响，结果显示：在长期内，我国的出口贸易对于汇率水平的变化不敏感；在短期，只有进口贸易和人民币实际有效汇率存在着负相关关系；肖扬、徐晟（2010）对1999年1季度到2007年2季度的数据进行Granger检验和脉冲响应函数与方差分解，得出的结论是：实际有效汇率对宏观经济变量的影响都是长期的，且大多数是反向的。即人民币升值抑制了我国的进出口贸易；何建奎、马红（2012）对1995～2011年的数据进行基于VAR的Johansen协整检验和向量误差修正（VEC）分析，得出：人民币汇率与我国的进出口贸易呈负向相关性，即人民币贬值，进出口贸易增加。

另一方面，吴玉兰（2008）根据1985～2006年的数据，运用协整分析法研究了人民币实际有效汇率对我国加工贸易的影响。结果表明， 人民币升值使得加工贸易进口增加， 出口减少；李建伟和余明（2003）利用1995年1月至2003年6月的季度数据，采用两阶段最小二乘法，对人民币实际有效汇率与进出口贸易进行回归分析，结果显示人民币实际有效汇率是影响中国进出口贸易的重要因素，实际有效汇率下降会刺激出口增加、进口减少。这里特别强调一点，李建伟和余明还讨论了人民币实际有效汇率与加工贸易出口、进口和与一般贸易出口、进口的关系。人民币实际有效汇率与加工贸易出口、进口和一般贸易出口、进口存在显著负相关关系。

二、人民币汇率对我国进出口贸易方式影响的实证分析

（一）数据选取

本文选取1992～2008年的实际有效汇率（以2005年为基期）、加工贸易进出口额、一般贸易进出口额，进行具体的实证分析。其中，实际有效汇率来源于IMF的《International Finance Statistics》。因为从2010年开始，统计局没有公布关于我国加工贸易和一般贸易的进出口分类数据，因此本文的加工贸易和一般贸易的进出口数据来源于2009年的《中国统计年鉴》

其中，实际有效汇率表示为REER，加工贸易进口额表示为JIM，加工贸易出口额表示为JEX，一般贸易进口额表示为YIM，一般贸易出口额表示为YEX。

（二）平稳性检验

在对变量进行协整分析之前，需要检验变量的平稳性。只有变量是同阶单整的，才能进行协整分析。本文采用ADF单位根检验方法对变量的平稳性进行检验。为了方便研究，并考虑到对各时序数列取对数之后不会改变时序数列的性质和关系，且得到的数据易形成平稳序列。因此，首先对时间序列进行对数处理，然后采用ADF检验方法进行单位根检验。结果表明五个时间序列都是非平稳的，但二阶差分后的序列都是平稳的，即都是I（2）序列。

（三）协整分析

由于五个时间序列均是二阶单整的，故可以进行协整分析。

1、LJEX 和LREER

运用OLS法对LJEX 、LREER的长期均衡方程进行估计，并用ADF法检验其残差项是否为平稳序列，检验结果如下：

可见，残差项是非平稳序列。因此LJEX 、LREER不存在协整关系。

2、LJIM 和LREER

运用OLS法对LJIM 、LREER的长期均衡方程进行估计，并用ADF法检验其残差项是否为平稳序列，检验结果如下：

可见，残差项是非平稳序列。因此LJIM 、LREER不存在协整关系。

3、LYEX 和LREER

运用OLS法对LYEX 、LREER的长期均衡方程进行估计，并用ADF法检验其残差项是否为平稳序列，检验结果如下：

可见，残差项是非平稳序列。因此LYEX 、LREER不存在协整关系。

4、LYIM 和LREER

运用OLS法对LYIM 、LREER的长期均衡方程进行估计，并用ADF法检验其残差项是否为平稳序列，检验结果如下：

可见，残差项是非平稳序列。因此LYIM 、LREER不存在协整关系。

（四） ARMA模型估计

1、LJEX 和LREER

从以上结果中可以看出，实际有效汇率与加工贸易出口、加工贸易进口、一般贸易出口、一般贸易进口存在负相关性，即每当实际有效汇率升高1%时，加工贸易出口下降0.3%，加工贸易进口下降0.68%，一般贸易出口下降0.16%，一般贸易进口下降0.14%。

四、结论

进口贸易数据篇3

【关键词】自由贸易区 贸易效应 引力模型

一、引言

2002年11月，我国与东盟签署《中国――东盟全面经济合作框架协议》，自此中国与东盟正式开启自贸区建设的进程。2004年起“早期收获计划”开始顺利实施，有效促进了区域内农产品的贸易。而对于作为东盟成员国之一的新加坡来说，无论在经济总量还是金融发展或是社会建设方面，新加坡在东盟十国中都处于领先的地位，且经济持续增长。因此，中国与新加坡的贸易往来也必将越发紧密。

2008年10月，中国与新加坡签订自贸区协议，新加坡成为东盟成员国中第一个单独与中国建立双边自由贸易区的国家。经过双方的努力，2000――2015 年中国与新加坡之间进出口贸易总额呈递增趋势，双边贸易额从2000年的331.5亿美元增加到2015年的795亿美元。此外，比较进口和出口的数据可知，虽然中国对新加坡进口总额和出口总额整体上增长，但出口总额的增幅显著高于进口总额，表明中国对新加坡进出口贸易顺差进一步扩大的现象。

在进出口结构方面，莫瑶（2016）指出双边贸易以工业制成品为主，初级产成品比重较低。中国从新加坡进口的货物中，初级产品的进口额出现负增长现象，而工业制成品的进口额大体保持着正增长趋势，工业制成品总额不断扩大。从中国对新加坡出口货物结构来看，中国对新加坡出口的初级产品总额和工业制成品总额均呈增长趋势，且工业制成品的出口额远高于对初级产品的出口额。

中新自由贸易协定在中国――东盟自贸区的基础上，进一步加快了双边减税的进程，加强了两国在货物、服务贸易等领域的经贸合作关系。中新两国双边自由贸易区的建立预示着中国与新加坡的经济合作展开了新的局面。在中国与新加坡双边贸易规模迅猛增长的态势下，中国和新加坡之间的贸易合作关系也发生显著变化。分析中国――新加坡自由贸易区的建立对两国贸易产生的影响，并探讨成功的经验，有利于为正在进行中的自由贸易区建设提供借鉴，为如何更好地运用自由贸易区的优势发展贸易提供建议，促进我国经济的发展。

通过阅读文献可以发现，学者们对中国――东盟自由贸易区经济效应的研究内容较为丰富，而针对运用引力模型来分析中国――新加坡自由贸易区经济效应的研究则不够全面。本文运用扩展的引力模型，分析中国――新加坡自由贸易区建立的贸易创造效应以及对比其贸易转移效应对我国从东盟国家和从其他贸易伙伴的进口产生的影响。

二、文献综述

关于中国――新加坡自由贸易区的贸易效应国内已有一些研究成果。项义军，厉佳佳（2014）指出中国――新加坡自贸区的建立，促使两国之间的贸易规模不断扩大，两国根据自身优势重新分配生产要素，优化资源配置。而随着两国贸易合作深化，贸易额也将会再达到高峰。此外，从长远的角度来看中新贸易的合作，贸易创造效应会占据主导地位。于翱翔（2015）指出，中国与新加坡双边贸易额的增长会对中国国内生产总值产生积极影响，它们之间的均衡关系是长期且稳定的。中国――新加坡自由贸易区成立后所带来的两国双边贸易的快速增长，将会刺激中国国内生产总值的提高。

关于基于引力模型的中国――新加坡自贸区贸易效应的研究：林琳，李怀琪（2015）从贸易创造效应和贸易转移效应两方面对中国――新加坡自贸区建立后的贸易效应进行实证检验。包含的变量有各国GDP、距离变量、两个贸易区的时间虚拟变量，运用混合效应的引力模型，得出中国――新加坡自贸区的成立对非成员国的贸易转移效应相对较小，中国――新加坡自贸区的贸易效应以贸易创造效应为主的结论。俞雷（2013）考察了2008年至2011年的数据，比较了中国――新加坡自由贸易区的建立对中国向新加坡的出口额和中国从新加坡的进口额的影响。选取其他九个主要贸易伙伴进行对比分析，得出中国――新加坡自由贸易区的建立促进了中国同新加坡的进出口贸易，即存在贸易创造效应，而对中国出口新加坡的促进作用在减弱。因此，新加坡是建立自由贸易区的受益者。成利沙（2012）除传统变量以外，还加入了利率、开放度水平、汇率、金融危C等变量，运用1995年第一季度至2011年第四季度的数据，得出中国与东盟自由贸易区以及中国与新加坡自由贸易区的建立促进了中新两国的双边贸易，两个自由贸易区所产生的贸易创造效应大于贸易转移效应的结论。

通过阅读文献，本文发现已有研究的不足：1.数据大多用的2012年及以前的数据，需要数据更新；2. 没有进行贸易转移效应在不同区域的差别比较。本文在已有优秀研究的基础上，一方面更新了数据，另一方面对比了中国――新加坡自由贸易区对于东盟成员国与对其他主要贸易伙伴的贸易转移效应，弥补了贸易转移效应对比的分析，希望能为更好地发展自贸区提供政策建议。

三、理论模型

贸易引力模型是度量贸易流量和估算贸易潜力的重要方法，是国际贸易理论的重要组成部分。已经有许多研究运用引力模型来研究自由贸易区产生的贸易效应。贸易引力模型的理念最初来源于物理学领域著名的理论万有引力定律，它是指任意两物体之间的相互引力与质量成正比，与距离正反比。最早将引力模型运用到国际贸易领域的是Tinbergen和Poyhonen。陈雯（2002）指出在1962年的一次演讲中，Tinbergen第一次提出要运用引力模型来研究双边贸易流量。而Poyhonen从1963年开始在德国用引力模型来解释国家间贸易流量的问题，他们的研究有一个共同点，那就是研究的核心都是考察经济规模和距离对世界贸易流向与贸易流量的影响。他们指出，两国双边贸易量的规模与两国的经济总量成正比，与两国之间的距离成反比。引力模型的基本形式如下：

Xij=GSi MjΦij

其中，Xij表示 i国到j国的出口价值，Mj表示j 国所有的特定因素，表征进口国的总需求，Si表示i国所有的特定因素，表征出口国总供给愿望。G表示与i和j无关的变量，例如世界自由化程度，Φij表示出口国i进入j国市场的难易程度，通常用两国首都或经济中心之间的距离或语言等变量来表示。

在研究中，通常将基本形式转化为对数线性形式，如：

lnXij=α0+α1lnYi+α2lnYj+α3lnDij+α4Pij+εij

其中，Xij： i国对j国的出口值，Yk（k=ij）：k国的国民生产总值，Dij：i国与j国间的距离，Pij：区域经济一体化形成的虚拟变量，εij：模型误差。

在引力模型后续的发展中，这一模型被学者们添加了更多的解释变量，如人均收入、汇率、是否拥有共同语言或文化等等。

本文用中国向贸易伙伴的出口额与进口额作为被解释变量，中国与贸易伙伴的GDP、距离、人口乘积、中国――东盟自贸区时间虚拟变量、中国――新加坡自贸区时间虚拟变量作为解释变量。根据经验和经济原理，中国的GDP规模对于中国的进口额有正向影响，贸易伙伴的GDP规模对中国的出口额有正向影响，两国之间的距离对进出口额有负影响。人口乘积对于进口贸易额有两方面的作用，一方面人口数量越大，总需求越大。两一方面，人口越多，人均收入越少，人均需求越小，因此人口乘积对进口贸易额的作用方向不确定。而对于出口贸易额，匡增杰（2015）认为人口变量对出口贸易具有两方面的作用：一方面，随着人口增加，国内分工深化，产品总量增加，这将会增加国内产品的出口。另一方面，人口增加会导致国内产品需求增加，减少国内产品出口。中国――东盟自贸区、中国――新加坡自贸区建立的时间虚拟变量对于中国的贸易额预计有正的贸易创造效应和对其他国家负的贸易转移效应。

四、经验分析

（一）模型设定与检验

1、贸易创造效应

贸易创造效应是将贸易从低效率生产的本国生产者转移至高效率生产的区域性贸易协定成员国。本文考察中国――新加坡自贸区的建立对中国与新加坡之间的贸易额的影响，分别从出口与进口两个方面来考察。描述经济总量的变量一般有GDP、人均GDP等，考虑到如果加入过多变量可能导致多重共线性，所以本文只包括了中国与新加坡的GDP来描述各自的总需求和总供给。由于只有一个国家，所以不包含距离变量。模型构建如下：

线性化的进口贸易引力模型：

lnEXt=α0 +α1lnCGDPt+ α2lnSGDPt +α3P1t + α4P2t+α5lcpop_lspopt +εt（1）

t=2000，2001…..2015 α0，……α4 为系数，εt 为随机误差项。

线性化的出口贸易引力模型：

lnIMt=β0+β1lnCGDPt +β2lnSGDPt + β3P1t + β4P2t +β5lncpop_popt+μt（2）

t=2000，2001…..2015 β0，……β4 为系数，μt 为随机误差项。

其中EX、IM分别为中国从新加坡的出口和进口额，CGDP表示中国以现价美元计算的GDP总量，SGDP表示新加坡以现价美元计算的GDP总量。P2是虚拟变量，由于新加坡槎盟成员国，所以用P2表示中国――东盟“早期收获计划”在2004年的开始，2004年以前P2为0，2004年以后为1。P1也是虚拟变量，表示中国――新加坡自由贸易区的建立，2008年10月该自由贸易区建立，所以P1在2009年以前是0，在2009以后是1。

（1）平稳性检验

（2）多重共线性检验

Variable | VIF 1/VIF

----------+----------------------

ddlCGDP | 2.32 0.431207

ddlGDP | 1.92 0.520615

ddlcpop_pop | 1.44 0.695301

P1 | 1.30 0.768397

----------+----------------------

Mean VIF | 1.74

VIF检验表示不存在多重共线性。

（3）序列相关检验

经过序列相关检验，当被解释变量是ddlEX时，拒绝原假设，存在序列相关，需要修正序列相关；当解释变量为dlIM时，不能拒绝原假设，不需修正序列相关。

2、对于东盟国家的贸易转移效应和对于其他重要贸易伙伴的贸易转移效应

贸易转移是指在形成自由贸易区后，一国减少从生产成本较低的非成员国的进口，转而向生产成本比较高的成员国进口。本文研究的是中国――新加坡自由贸易区的贸易转移效应，所以考察的是中国――新加坡自由贸易区建立对中国从非成员国进口的影响，不涉及中国对非成员国出口的影响。根据此思路，在引力模型中，可以用虚拟变量P1来度量自由贸易区的建立对从非成员国进口所产生的影响，即贸易转移效应。为了对比中国――新加坡自贸区的建立对于东盟成员的贸易转移效应与对其他主要的贸易伙伴的贸易转移效应是否存在差异，本文选取除新加坡以外的9个东盟成员：马来西亚、印度尼西亚、柬埔寨、老挝、泰国、越南、缅甸、菲律宾、文莱，以及日本、韩国、德国、美国、俄罗斯、巴西、加拿大、英国、澳大利亚、印度这十个中国较大的贸易伙伴国作为对比分析。

模型为：

lnIMit = β0 +β1lnCGDPt+β2lnGDPit+β3lncpop_popit +β5P1t+β6lndisi+εit（3）

t=2000，2001…..2015 β0，……β4 为系数，μt 为随机误差项。

在分析中，本文采用2000-2015年的面板数据，面板数据的优势在于涵盖更多的横截面数据和时间序列数据，规避单一数据类型的时间和个体差异，增加模型拟合的效果和准确性。

（1）平稳性ADF检验

（2）随机效应与固定效应检验

蒋冠（2015）指出面板数据模型的回归方法通常可以分为混合效应、固定效应和随机效应三类。混合方法是指不加区分地对任何个体和截面采用混合最小二乘法估计参数。固定效应方法适用于系数效应方向一致、大小相似的情况，细分为个体固定、时点固定和个体时点双固定效应模型。随机效应方法是指将原来固定的系数作为随机变量进行回归。通过检验，本文模型中的随机效应显著，且通过Hausman检验，无法拒绝原假设，故选择随机效应模型。

（二）数据描述

引力模型变量说明、数据来源及系数预期

描述统计量

（三）经验结果分析

1、贸易创造效应

这里采用2000―2015年中新双边贸易与经济数据，运用Stata12计量软件检验中国――新加坡自贸区的贸易创造效应。得到如下结果：

在进口模型中，R2为0.67，表明拟合优度较好。虚拟变量P2前的系数为正，表明“早期收获计划”对中国从新加坡的进口有促进作用，与预期一致，但显著性并不高。而虚拟变量P1前的系数为负，且不显著，但这并不能说明中国――新加坡自由贸易区的建立对中国从新加坡的进口有负的影响，因为林琳，李怀琪（2015）认为 2008年正值全球性金融危机爆发，而新加坡作为主要的贸易型国家，受金融危机的影响比较大，弱化了对于进口的促进作用。此外，中国的ddlGDP在7.5%的显著性水平下显著，说明中国从新加坡的进口与中国的GDP规模即总需求有着较大关系，与经济理论相一致。由于人口的增长对进口的影响有两方面的影响，一是人口增长带来总需求的增长，进口需求会增加，二是人口的增L导致人均收入的下降，人均需求下降。在本文的进口模型中，人口乘积前的系数为负，且在5%的显著性水平上显著，与我们预期相反。

在出口模型中，R2为0.7，拟合效果较好。虚拟变量P1前的系数为正，且在5%的显著性水平下显著，说明中国――新加坡自由贸易区的建立具有出口贸易创造效应。此外，新加坡的ddlSGDP在1%的显著性水平下显著，说明中国向新加坡的出口额与新加坡的GDP规模有着密切关系，与经济理论相符。

将虚拟变量P1与P2前的系数相比，发现中国――新加坡自由贸易区的贸易创造效应相比中国――东盟自由贸易区较大。由于中国――新加坡与中国――东盟相比，所涉及的贸易范围更广，关税减让力度更大，因此中新两国的经贸合作进一步得到了加深。但二者的系数的都较小，说明贸易的创造效应并没有完全发挥。

2、贸易转移效应

进口贸易数据篇4

1我国加工贸易概况

从1981年到2009年加工贸易进出口总额在我国贸易进出口总额中所占的比重超过50%，整体呈上升趋势;加工贸易净出口呈剧烈上升趋势。而其他贸易净出口则呈现递减趋势。据《中国对外贸易战略性进展研究》统计，截至2009年年底我国从事加工贸易的企业共计12.6万家，直接从业人员达3000余万人，约占我国第二产业就业人数的20%。由此可见，加工贸易已经成为我国对外贸易的主要力量，对全国经济增长的贡献功不可没，在我国国民经济体系中占据举足轻重的地位(见下页表1、图1)。自2001年至今，我国贸易顺差逐步递增，至2008年达到2954.6亿美元，2009年金融危机让顺差有所调整。

从贸易结构看，形成顺差的主要有三大块:加工贸易、一般贸易、其他贸易。近10年的数据显示，加工贸易顺差基本逐年提高，而一般贸易和其他贸易几乎均为逆差，这意味着顺差来自于加工贸易，特别是进料加工占比重的96%，增长速度远远高于一般贸易(见下页图2，JG代表加工贸易，YB代表一般贸易)。20世纪90年代以来。加工贸易发展迅速，加工贸易进出口额持续稳定增长，且在对外贸易进出口额中占有相当大的比重。与其他贸易方式相比，加工贸易增长速度快，加工贸易进出口总额从1990年的441.8亿美元增长到2008年的10534.91亿美元，加工贸易进出口对外贸易中的比重由1990年的29.2%上升到57.6%。同时，加工贸易出口增长速度明显快于进口的增长，并且出口长期大于进口，净出口大幅提高(见下页图3)。

2加工贸易对我国经济增长影响的理论分析

根据亚当•斯密的“剩余产品出路”学说，假定一国在开展国际贸易之前，存在着闲置的土地和劳动力，这些多余的资源用来生产产品以供出口，就为本国的剩余产品提供了“出路”。这种剩余产品的生产不需要从其他部门转移资源，也不必减少其他国内经济活动，这样这个国家可以很小的代价，根据国际市场的需求而不需按照国内资源的供给优势或比较成本来安排出口生产，从而打破国际专业分工限制，利用闲置能力来促进经济增长。

在一国存在闲置资源的情况下，加工贸易净出口增加会导致国民收入成倍地增加。当利用剩余的资源生产加工贸易产品并出口时，获得货币收入，这会使生产加工贸易产品的劳动者的收入增加，从而刺激消费和投资。根据凯恩斯的对外贸易乘数理论，最终使得由一次性的静态贸易利益增加的国民收入总量会等于最初增量的若干倍。若再考虑由于生产的扩大产生的规模经济效应时，加工贸易对经济增长的作用会进一步扩大。与此同时，加工贸易缓解了中国劳动力有余而原材料不足的矛盾。中国的工业化进程受到生产要素不均衡的严重束缚，加工贸易是全球化条件下一国参与国际分工的重要途径，是推进工业化的一条新道路。据统计，目前中国加工贸易企业直接就业人员在3000万以上，加上依托贸易从事配套产业和服务业的就业人员总计达4000万以上。另外，加工贸易带来许多具有竞争优势的新产业，这无疑增加了中国国内的就业岗位，缓解了就业压力，促进了社会的安定与和谐［3］。

此外，从近几年来加工贸易和直接投资的关系来看，直接投资有一定加工贸易倾向，同时加工贸易的迅速发展，又促进了外商直接投资的增加，从而为国民经济的发展提供了资本积累。我国引进外资、发展加工贸易，有可能带来先进技术，产生技术外溢，进而带动东道国产业的技术进步。由于加工贸易“两头在外”与其投资主体大多是先进技术的携带者等特点，它为发展中国家提供了一个从其他国家学习的渠道。通过加工贸易的技术扩散，能够减少学习成本，提高学习效率，在技术发展和技术升级的阶梯上得以提升。

3加工贸易对我国经济增长影响的实证分析

以上理论分析了加工贸易对我国经济增长的影响，那么加工贸易对我国经济增长的影响程度有多大?下面就用Eviews3.1软件进行实证分析。

3.1经济指标数据的选取

加工贸易影响经济增长的方式主要有两条:一是与加工贸易进出口总额有关;二是与加工贸易净出口有关。因此，从这两个方面来实证分析加工贸易对经济增长的影响，即加工贸易出口与进口总额对经济增长的影响，和加工贸易净出口对经济增长的影响。为实证分析浙江加工贸易对经济增长的影响，将选取的变量为国内生产总值(GDP)、加工贸易进口额(IM)、加工贸易出口额(EX)，且都以亿美元为单位［4］。用于分析的数据全部来自《中国统计年鉴》、《中国金融年鉴》、中国统计局网站和中国加工贸易指南网，样本数据为1989年至2009年的年度数据(见表1)。模型中各变量的含义是:IM代表加工贸易进口额，EX代表加工贸易的出口额，ALL代表加工贸易总额，NET代表加工贸易的加工贸易净出口额。

通过对以上数据的观察，发现GDP分别与加工贸易进出口总额、加工贸易净出口之间呈非线性关系。通过散点图(见图4、图5)比较分析，趋势线最接近于对数形式，所以对原变量取对数，并通过Eviews3.1用最小二乘法运算，建立对数模型:lnGDP=3.819575+0.722307lnALL(1)lnGDP=6.147649+0.546882lnNEX(2)通过回归方程(1)、(2)中GDP总额对加工贸易进出口总额、加工贸易净出口的简单回归模型，自变量(GDP)和常数项的回归系数t都小于0.05，表明加工贸易出口GDP的影响是显著的。GDP与加工贸易出口总额的复相关系数为0.954246，与加工贸易净出口的复相关系数为6.147649。回归方程的F也都小于0.05，也达到了较高的显著性水平．以上分析表明:我国的加工贸易进出口总额、净出口额与GDP总额之间都具有很密切的正相关性，而且拟和优度很好，说明加工贸易出口规模的扩大对经济增长具有促进作用，对我国GDP具有较强的推动作用。又由于加工贸易的发展对我国国民经济的体现主要在出口创汇方面，所以在此选取加工贸易净出口额作为加工贸易的数据，GDP作为经济增长的指标作如下计量分析。

3.2净出口额和我国GDP的计量分析

3.2.1平稳性及协整分析

为消除异方差，对各变量取自然对数，分别记为lnGDP、lnIM、lnEX，lnNEX，其中，GDP为国内生产总值，IM为加工贸易进口，EX为加工贸易出口，lnNEX为加工贸易净出口。

(1)单位根检验。

在进行经典的回归分析时，要求所用的时间序列数据必须是平稳的，以避免由于“变化趋势”存在而导致的“伪回归问题”。但大多数情况下，时间序列都是非平稳的，不满足经典回归分析中对数据平稳性的假定。计量分析时，首先要对时间序列数据进行平稳性检验。本文采用ADF方法进行检验，检验结果见表2。从检验结果看，原始序列、一阶差分序列ADF的值大于临界值(10%)，说明原始序列及一阶差分序列都是非平稳的二阶差分序列，ADF的值小于临界值，可以认为经过两次差分后序列达到平稳，即lnGDP、lnEX、lnIM都是二阶单整序列，它们之间可能存在协整关系。

(2)协整检验。

单位根检验表明，加工的净出口及GDP的对数序列数据都是二阶单整的，所以它们存在一个平稳的线性组合，即加工的净出口及GDP之间应该存在长期的稳定关系，做出其趋势线，如图6所示。可见加工贸易净出口的对数和我国GDP的对数有相同的趋势，所以有理由相信它们之间存在长期的协整关系，下面通过对式(2):lnGDP=6.147649+0.546882lnNEX的残差做单位根检验，看是否平稳。如果平稳，即两者之间具有长期的关系。协整检验的结果见表3。

由表3可知，ADF值通过10%临界值，所以可以近似看成它是平稳的。协整方程如下:lnGDP=6.147651+0.54688lnNEX从协整方程可看出，经济增长与加工净出口呈正相关关系，且经济增长的弹性为0.54，即加工贸易净出口增长1%将导致经济增长0.54%。3.2.2误差修正模型的建立由上可知，存在协整关系的非平稳变量的非均衡误差是平稳的。根据格兰杰定理:如果若干个非平稳变量存在协整关系，那么这些变量必有误差修正模型表达式存在。因为本文的两个变量都是二阶单整，所以，设误差修正模型(errorcorrectionmodel)如下:D2(lnGDP)=β0+β1D2(lnNEX)+β2ECM－1+u根据式(2)可求出ECM的值，再代入上式用最小二乘法即可求得，该方程为:D2(lnGDP)=0.0036+0.1069D2(lnNEX)+－0.2713ECM－13.2.3格兰杰因果关系检验协整检验结果只告诉我们变量之间是否存在长期的均衡关系，但是这种关系是否构成因果关系还需要进一步验证。格兰杰因果关系检验可以解决此类问题。对各变量的因果关系检验结果如表4所示。

格兰杰检验结果表明，加工贸易净出口是GDP增长的格兰杰原因;GDP增长不是加工贸易净出口的格兰杰原因。综合以上所有的实证部分，可以看出，加工贸易顺差额与代表经济增长的GDP都是不平稳的经济变量，但从单位根检验中得出，其都符合二阶单整，且残差平稳，所以加工贸易顺差额和GDP存在长期的协整关系，并通过误差修正模型说明也具有短期的平稳关系，最终加工贸易顺差额还是GDP的格兰杰原因，说明两者之间的正相关性是存在的。

4总结

进口贸易数据篇5

2.吉林大学经济学院吉林长春130012

作者简介：冯晓玲(1977-)，女，吉林通化人，吉林大学经济学院博士研究生，大连海事大学经济与管理学院教师，主要研究方向为中关经贸关系：

赵放(1961-)，北京人，吉林大学经济学院博士、教授、博士生导师，主要研究方向为世界经济、日本经济。摘要：有关中关两国贸易数据的统计差异历来存在着很多争议，其中香港的作用被广泛提及。文章将中国途经香港到美国的商品分为“再出口”和“转运”两大类，以东、西行贸易的“镜像数据”为基础.将其分为五种贸易流向进行了分析比较，得出了香港在中国对美出口中的中介地位仍然不容忽视，从中国途经香港出口到美国的商品统计有一部分实际上是再出口，而不是转运的结论。

关键词：香港；再出口；转运；镜像数据；统计差异

中图分类号：F207

文献标识码：A 文章编号：1002-0594(2008)01-0015-06　收稿日期：2007-10-24

中美两国的贸易数据统计差异之大有目共睹，对于两国报告的贸易数据彼此存在差异的原因，其中有关香港的作用，国内外很多学者进行了探讨，并给出了一些结论：Fung and Lau(1998,2003)认为，中美两国统计的双边贸易差额数据都是不准确的，两国贸易统计差异归因于中美对经由香港转口、转口毛利和服务贸易的不同处理；Chaodong Huang and Broadbent(1998)认为，中美在编纂双边数据上存在着较大的差异，包括不同的计价基础和运输时滞，特别是中国经由香港的转口贸易，以及确认和正确的计价这些贸易流量的实际困难；Jialin Zhang(2000)认为，中美贸易失衡的主要问题在于美国使用原产地规则把经由香港转口到美国的中国产品统计为美国自华进口，但是并不把经由香港转口到中国的美国产品统计为美国对华出口，因而放大了美中贸易逆差；USCBC(2004)认为，美国的统计方法夸大了美中贸易逆差，因为美国按照f.a.s(装运港船边交货)计价，进口按照c.i.f(成本加保险加运费)计价，并且美国把经由香港转口到美国的中国商品都统计为美国自华进口，尽管香港的附加值高达25％。沈国兵(2005)将以上观点进行了综合，得出香港转口贸易和转口毛利是直接造成中美贸易数据失真和扭曲的原因之一的结论。本文主要引入Michael J.Ferrantino(2007)“镜像数据”的分析方法，将途经香港的货物分为“再出口”和“转运”两大类，探讨其与中美贸易顺差的关系。

一、再出口与转运

在实际业务当中，再出口(re-export)和转运(transshipment)经常被混淆，前者是指当进口的商品以某一香港买家为收货人，该买家随即拥有对该进口品的法定所有权，并且可能在再出口之前时商品进行一些不从根本上改变商品特性的加工；而后者指的是在同一联运提单下的货物，由香港外某地运至香港，而目的地为另一地时，在香港水域内的同一艘船上装运或者由一艘船转运至另一艘船上。转运同为再出口而将货物进口至香港是不同的，它属于“过境中的商品”，通常并不通过香港海关的估价程序。

附表1和附表2提供了香港、中国、美国三者之间的贸易数据。附表1是中国和香港海关提供的双边贸易数据。附表2是由中国和香港海关提供的与美国进行贸易的有关数据。香港调查统计局将一国运往另一国的货物分为四类，即进口、出口(包括本地出口和再出口)、向中国国内转运、向中国以外的国家转运。附表l中的A部分比较了香港和中国报告的贸易数据和香港的“在主要国家(国境)和装运港上卸下的港口货物”的数据问的区别，它表明中国报告的通过香港的出口(但是香港不一定是最终目的地)和香港报告的来自中国的进口两者间的差异日益增大，类似的关系也可以在中国和香港对美国的出口数据和作为美国总货物中的一部分的香港为中国转运至美国的数据中找到(见附表2的A部分)。附表I中的B部分比较了中国和香港报告的贸易数据和香港“在主要国家(国境)和装运港上装运的港口货物”的数据间的区别。它表明中国报告的通过香港的进口(但香港不一定为原产地)和香港报告的向中国的出口两者间的差异日益增大，类似的关系也可以在中国和香港自美进口和作为来自美国进口的总船货中的一部分的香港为美国向中国转运的数据中找到(见附表2中B部分)。

由此可见，香港在中美贸易中的中介地位仍然是举足轻重的。而在中国海关数据中，很有可能出现途经香港的出口中，一部分是通过香港再出口而另一部分是通过其转运的情况。然而，这种情况很难通过经验来确定，因为在香港的贸易和货物数据中再出口是以美元来衡量，而转运则是以公吨来计算，因此很难直接地比较两者。要想明确中国通过香港的再出口与转运及其同中国报告的直接出口和进口的关系，一个恰当的途径就是海关要完全理解双方在贸易数据上的显著分别，所以在这里引入“镜像数据”做进一步的探讨。

二、镜像数据与东、西行贸易

理论上说，一国对其贸易国的出口数据应与其贸易国相应的进口数据相匹配，二者称为“镜像数据”。本文使用以“东行贸易”和“西行贸易”为基础编辑的镜像数据来估算中国、香港、美国三者之间贸易数据的差异。在编辑镜像数据时，一面用中国、香港所报告的数据，另一面则用美国报告的数据。镜像数据的一对恰当的匹配指的是通过该途径报告的贸易数据是可以互相印证的，然而很多原因导致了数据差异的存在。

(一)“镜像数据”的引入按照联合国指导方针，美国是按原产国来记录进口数据的。美国所报告的来自中国的进口包括直接从中国的进口和通过香港及其他国家间接从中国的进口。而美国报告的来自香港的进口仅仅包括原产地为香港的进口。所以，在东行贸易(中国一美国的出口)中，镜像数据中的出口一面应当是中国报告的出口到美国的数据、香港本地出口数据和香港报告的中国再出口到美国的数据之和，而进口一面的数据应当等于美国报告的来自香港和中国的总进口值之和。

类似的，在西行贸易(美国一中国的出口)中，镜像数据中的出口一面应该等于美国报告的输到中国的出口加上美国报告的输到香港的总出口值之和，而进口一面应等于经过离岸价／到岸价调整后的中国和香港报告的来自美国的进口值减去美国途经香港再到中国的再出口值，这是因为美国通过香港间接对中国的出口将在中国和香港报告的进口中被计算两次：一次是在货物进入香港海关时，紧接着当再出口到中国时又会被中国海关计算一次。这就意味着中国和香港均是根据联合国的指导方针，按照货物的原产国来记录数据的，这一点和美国做法相似。这样做的好处在于通过避免调整香港再出口的标高价格，简化了实际数据差异的估算，即通过这

种方法计算的数据差异的实际大小将免去由于估算香港再出口的标高价而产生误差的难题，因此从统计上更加令人满意。报告的贸易数据的镜像联系见图1和图2。

(二)东行贸易附表3列出了中国和香港对美国出口的官方镜像数据，有关的调整以及对1995年至2006年问的统计差异的估计。它以美国官方报告的自中国和香港的进口开始，以中国和香港官方报告的同时期出口数据结束(该数据包括香港报告的对原产地为中国的商品向美国的再出口)。从附表3叫‘以看出：第一，在1995年和1996年中国和香港报告的输至美国的出口量要高于美国报告的同时期从两地输入的进口量，到了1997年，两者才大致相等。从1997年开始，双方数据差异迅速增大，并在2004年达到最大差异点，相差19.53％。自1998年到2006年间，中国报告的输至美国的出口量和美国报告的来自中国的进口量问的差距超过2倍。第二，在过去10年来，香港作为中国对美国出口贸易的中介人的地位迅速下降，从曾经超过60％的比例到目前大约14％的比例，而在香港再出口至美国的产品中，原产地为中国的产品占到了超过90％，该比例一直保持稳定。第三，香港本地对美国的出口量一直下降，并且随着香港的经济越来越以服务业为导向，这一趋势可能还会持续下去。

(三)西行贸易附表4列出了中国和香港自美国进口的官方镜像数据，有关的调整以及对1995年至2006年间的统计差异的估计。它以美国官方报告的对中国和香港的出口开始，经过了fob／eif的价格调整，另加上香港报告的对原产地为美国的商品再出口至中国的数据，最后以中国和香港官方报告的同时期的进口数据结束。

与东行贸易中的数据不同的是，1995-2006年间西行贸易总的统计差异似乎没有明显的模式。仅在其中的1999年和2004年，中国和香港报告的来自美国的进口额稍稍超出美国所报告的对其出口额，在余下的10年中，在镜像数据的出口一面，统计差异比进口一面要大得多。这就意味着出于逃税和其他动机，中国对来自美国的进口低报价的情况更为平常。该数据的其他显著特征就是香港作为方便美国对华出口的地位逐渐下降。中国从美国进口的产品中，由香港再输出的比例已由1995年的超过30％下降到2005年的12.4％。同时，由美国参与的香港通过中国再出口至其他国家的比例也由1995年的10％下降到2005年的不到5％。

在贸易的双流向中，同贸易合作者所报告的贸易数据问的估算有一些统计差异很容易被解释，比如同荷兰(由此最终出口到其他欧盟国家)、巴拿马(中国出口至此地的商品中有很大一部分是要最终输至美国的)的贸易，因为他们同样也是世界转口贸易的中心。但是中国和香港在同其他贸易者的贸易往来中由于存在着多种不同的原因，如走私、低报价等因素，因此需要对所搜集的数据问的整体差异进行进一步的分解，才可能找出导致统计差异逐渐扩大的主要原因。

三、通过贸易流的子部类来分解中美贸易间的统计差异

根据上文的以东西行贸易数据为基础的镜像数据显示出了中美两国与香港之间记录的贸易数据差异，要进一步研究差异的来源，有必要进行贸易流向的分解。

(一)对镜像数据进行的贸易子部类的分解在中国的出口数据中，中国海关要求贸易商说明启运国和消费国，其中前者是指在出口货物离开中国港口后下一个要到达的地点，它并不一定是货物的最终目的国，而后者是指消费该出口货物的最终目的国。以这一信息为基础，可以将中国对美国的出口细分为三类。

a.美国既是启运国又是消费国，这指的是中国直接对美国的出口；

h.香港是货物的启运地，但美国是消费国，这指的是出口货物要通过香港转运才能到达美国；

c.启运国是除香港外的第三国，消费国是美国。

如前所述，香港调查统计局将进口和再出口时两次不同的估价称作“香港调高价”，而在通过香港的转运中(通过香港港口的货物而没有通关)，只报告货物的重量值而并非价值，所以香港的转运数据仅以总量报告且以公吨为单位，对商品不进行分类。这就引发了一个问题：在中国海关数据中h类型贸易能否反映出通过香港的再出口或转运。最明确的解释就是h类数据能够反映出转运的有关数据，因为在大多数情况下，消费国与货物第一次通关的国家是同一个，所以在中国报告的数据中再出口数据会被记录为以香港作为消费地的出口，而不是对美国的出口。这类贸易就是传统上被归结为导致贸易统计差异的主要因素。因为货物通常被香港的中间商支配，所以中国的出口商可能事实上并不清楚货物的最终日的地。如果出口商知道货物的最终目的地是美国的话，而货物由于物流原因需要经过香港时，出口商很有可能会开立一张联运提单以避免在香港通关时产生的费用和麻烦。然而，这样理解并非总是可信的，如果一些中国出口商拒绝接受通过香港时的商品分类，那么有的再出口就要记录在b类统计中。

这样从中国和香港海关的数据中，就可以找出五种可能的贸易流，归纳如下：

C1.中国报告的对美国的直接出口；

C2.中国报告的通过香港对美国的出口；

c3.中国报告的通过第三国而非香港对美国的出口(C1-C3对应上文a-c)；

C4.香港报告的对美国的本地出口；

c5.香港报告的对原产地为中国的产品向美国的再出口。

正如前面讨论过的美国的官方贸易数据仅仅指出的是货物的原产地。但是，在美国商务部的详细记录的进口数据中，却含有货物是否在途中经过第三国到达美国的记录，这一进口数据覆盖了1995-2005年间美国从中国的所有进口数据。这里将这一数据作为美国报告的自香港进口的官方数据的一个补充，并将美国数据分为以下五类。

A1.从中国境内港口直接运至美国的货物；

A2.从中国输到美国的货物，但最后一个启运港是香港，货物在香港并未通关；

A3.从中国输到美国的货物，但最后一个启运港是在除香港外的第三国；

A4.美国对原产地为香港的货物的进口(来自官方公布的数据)；

A5.从中国输到美国的货物，在运输过程中在香港通关且最后一个启运港是香港，即通过香港的再出口。

如果采用对上述C2的最简单的理解，C1-C5同A1-A5之间依次存在着一一对应的关系，可以得出图3中列出的五种镜像关系。该图中有两个额外的盒子。右侧标有问号的盒子上标注了在香港货物数据中报告的通过香港转运的数据。正如前面所提到的那样，因为这些数据不标明商品的名称也不以价值来记录而是采用以公吨为单位记录，所以不能把它们用作分析中。左侧标有问号的盒子代表了原产于中国的产品通过第三国的对外再输出。如果将c3理解为仅仅包括转运而A3既包括转运又包括再出口的话，就会潜在的遗漏一部分数据(即通过第一

国而不是香港的再出口)，而它们正是此盒子中代表的数据。

(二)中、港、美三方贸易数据的差异在恰当地找出美中贸易中镜像数据的两方面后，就可以定义数据差异的两种衡量方法。第一种方法是在商品水平上衡量贸易双方的差异。

在这里M指的是贸易者r在第t年从s国进口商品i的贸易数据，E指的是s国在第t年报告的输到r方的商品i的出口值。这一指标总是用于衡量镜像贸易数据双方的差异。

第二个指标使用双方报告的数据总和作为标准，它的值在100(M=O,E≠0)到100(M≠0，E=0)间变化。当双方报告的数据差别不大时，两种方法得出的数值就会十分接近。

在东行贸易中，E等于中国报告的对贸易国的出口值、香港报告的对贸易国的本地出口值及其为中国的再出口值的和，M等于贸易国报告的来自中国和香港的进[1值之和。在西行贸易中，E等于贸易国报告的对中国和香港的出口值之和，而M等于中国与香港报告的来自贸易国的进口值减去香港报告的到中国的再出口值。

根据(1)、(2)计算出的中、港、美三方贸易数据的差异见表1。

进口贸易数据篇6

    随着经济的发展,我国在逐步融入全球化的进程中。进出口贸易总额占GDP的比例由1990年的30%一度增长到2006年的65%,随后稍有下降,2010年约为49%;同时年度贸易顺差额也迅速增长,2008年达到最高点2981.3亿美元,自2005年以来,年平均增长率50%左右;金融危机后,我国的进出口贸易额双双下滑,顺差收窄,2009年为1956亿美元,2010年1815亿美元①。但是,这与一些发达国家巨额的贸易赤字仍旧形成了鲜明的对比。全球贸易的不平衡成为金融危机后亟待解决的问题之一。我国作为典型的贸易顺差国,人民币面临巨大的升值压力,有关其汇率和贸易问题的争论与研究再次成为政界和学术界的焦点之一。

    二、文献回顾在贸易收支与汇率关系的研究中,Robinson[1]最早应用弹性分析法研究进出口的供求弹性。弹性分析法在Lerner[2]

    等研究下得出了以数学表达的马歇尔—勒纳条件,即进出口弹性之和大于1,本币贬值将改善贸易收支,弹性之和小于1,本币贬值会恶化贸易收支。考虑到汇率变动对贸易影响的时滞性,Mag-gee[3]发现了短期内本币贬值可能恶化贸易收支,于是J曲线效应由此而诞生。随后,大量的研究主要围绕马歇尔—勒纳条件和J曲线的验证。在比较近期的文献中,Wilson[4]采用不完全替代模型实证分析了新加坡、韩国、马来西亚与美日之间的贸易余额和真实汇率之间的关系,结果发现只有韩国的贸易与汇率关系存在J曲线效应。MarquezandSchindler[5]以中国进出口贸易占世界贸易的比例为因变量,研究其与人民币有效汇率之间的关系,同时考虑外商直接投资和中间品进口的影响,结果显示,人民币升值10%,中国出口占世界的比例降低0.5%,进口降低0.1%。Kandil[6]分别对发达国家和发展中国家的进出口贸易受汇率波动的影响进行分析,发现,对于工业化国家而言,进出口的汇率弹性均高于发展中国家,出口需求的弹性相对较低,所以进口需求的弹性是决定经常账户余额变化方向的主要因素;对于发展中国家,进口的汇率弹性较低,升值并没有引起进口需求的增加,出口对汇率无弹性。Kharroubi[7]认为汇率弹性同时受到产业内贸易和垂直专业化贸易的共同影响,由于各国贸易的结构不同,因此汇率变动对贸易不平衡的调整也不同。较早开始研究人民币汇率与我国贸易余额之间关系的学者中,如Zhang[8]研究发现进出口的变动是汇率变动的格兰杰原因,却没有发现汇率变动是引起贸易余额变动的格兰杰原因,而且我国的贸易余额不存在J曲线效应。卢向前、戴国强[9]采用协整向量自回归模型验证马歇尔—勒纳条件在我国是否存在,结果表明,人民币实际汇率波动对我国进出口存在显着影响,马歇尔—勒纳条件成立,且存在J曲线效应。叶永刚等[10]研究表明人民币有效汇率与中美贸易收支之间不存在短期或长期因果关系,而与中日贸易收支互为因果关系,但J曲线效应不明显。金洪飞、周继忠[11]采用自回归分布滞后(ARDL)模型分析中美贸易,发现我国对美国进出口的实际汇率弹性均不显着。刘尧成等[12]将人民币汇率对贸易的影响分解为纯粹的汇率变动影响和汇率变动引起产出、收入等变动间接对贸易产生影响,采用对结构性冲击影响进行长期约束的方法,分析了人民币实际有效汇率变动对我国贸易余额的动态影响。认为我国存在修正的J曲线效应,而且人民币升值有产生贸易逆差的压力。LiandXu[13]采用比较静态一般均衡模型模拟了人民币升值10%后,对中美贸易顺差和美国就业的影响,发现人民币升值对于我国的一般贸易产出的负面影响较大,中美贸易不平衡状态会进一步加剧,一般贸易的顺差会下降,加工贸易顺差增加,因此综合效应不明显。以上研究中有的支持马歇尔—勒纳条件、J曲线效应在我国存在,有的却得出我国贸易缺乏汇率弹性的结论。这可能因为研究的数据期间不同,方法也有所差异。此外,有的是分析双边汇率与贸易的关系,有的分析多边汇率与贸易的关系。双边的贸易与汇率关系虽具有针对性,但由于贸易比重占我国贸易总额较低,不能综合反映我国整体贸易与汇率的情况。而且有的以美元兑人民币汇率作为多边汇率的替代,也缺乏科学性。随着我国经济的发展,国际经济环境、一国经济的开放程度、汇率政策与贸易结构也处在不断变化之中。我国贸易与汇率是否存在一定的长期的均衡关系,短期汇率波动又是如何影响进出口贸易的,这正是本文研究的重点。

    三、实证分析

    (一)模型建立说明

    在实证研究中,通常假定进出口由国内外收入和进出口商品的价格(即实际汇率)决定,同时假设出口的供给弹性无穷大,因而没有考虑供给的影响。本文在研究进出口汇率弹性时,同时考虑进出口的需求、供给和价格因素的影响,以国内收入分别代替进口需求和出口供给,国外收入分别代替出口需求和进口供给,以人民币实际有效汇率作为价格因素。因此设定进出口贸易的方程如下:lnEX=a0+a1lnREER+a2lnWY+a3lnCY+ε1lnIM=b0+b1lnREER+b2lnWY+b3lnCY+ε2lnTB=c0+c1lnREER+c2lnWY+c3lnCY+ε3其中EX、IM分别表示出口、进口贸易额;TB=EX/IM,以出口比进口的相对额表示贸易余额;REER代表人民币实际有效汇率指数,指数的上升代表人民币升值,下降表示人民币贬值;WY、CY分别表示国外收入和国内收入,代表进出口的供给和需求因素;εi表示随机扰动项。根据经济学的理论,人民币汇率升值会引起出口下降,进口增加,贸易顺差减少,因此系数a1、b1、c1的理论符号分别为负、正、负。而供给和需求的增加都会促进出口、进口的增加,因此a2、a3、b2、b3的理论符号均为正;c2、c3为前者的综合影响因素,因此符号不确定。由于进出口贸易、国内外收入和人民币实际有效汇率都具有内生性,因此,本文采用VAR模型进行分析。根据计量经济学理论,在时间序列数据平稳的前提下,VAR模型才是稳定的;如果时间序列不平稳,但是满足同阶单整,且存在协整关系时,可以采用有限制条件的VAR模型,即向量误差修正(VEC)模型。因此,本文通过检验变量之间的协整性,分析进出口贸易与汇率之间的长期均衡关系,通过建立VCE模型,分析进出口贸易与汇率的短期动态关系。

    (二)数据来源与说明而且本文选取的样本期间为1995年1月-2011年9月,一方面始于汇率改革后,汇率市场化程度提高;另一方面,在整个样本期间,包括了97年的亚洲金融危机、2001年美国互联网泡沫,以及最近的一次经济危机,样本期间包含了经济的扩张与衰退,更适合研究长期均衡关系。在本文选取的研究样本中,进出口贸易数据来源于Wind资讯数据库;人民币实际有效汇率来源于国际清算银行(BIS)网站;由于缺乏GDP月度统计数据,因此以工业增加值指数替代,国内外数据均来源于OECD网络数据库,其中,国外收入以美国、英国、日本、韩国、欧盟等的工业增加值指数按照BIS的贸易权数加权平均来代替;同时以月度CPI指数(1995年1月为基期,根据环比数据计算得出,来源于Wind资讯数据库)对进出口贸易数额进行调整,相关数据均采用X12加法模型进行季节调整并取自然对数。

    (三)单位根检验在求解协整方程和建立VEC模型之前需要对时间序列数据进行单位根检验。本文采用ADF单位根检验方法,结果如表1,所有变量除TB(进出口相对额)外均属于非平稳时间序列,一阶差分后所有变量均平稳,满足同阶单整的条件。

    (四)协整检验本文采用Johansen检验法进行协整检验,其是在VAR系统下检验多变量之间协整关系的一种方法。协整检验滞后期的选择是基于VAR系统根据AIC和HQ准则选取的。从协整检验结果可以看到,在5%的显着性水平下,存在0个协整方程的假设被拒绝,存在一个协整方程的假设没有被拒绝,因此,lnEX、lnIM、lnTB均与lnREER、lnWY、lnCY存在唯一的协整关系,即存在长期均衡关系。在此基础上,可以得到三个标准化的协整方程:从协整方程的结果看,出口的汇率弹性为正,但数值非常低(仅为0.006794),而且不显着,所以我国的出口几乎没有汇率弹性;出口对于国外需求的收入弹性约为1.4,是出口增长的重要因素。进口的汇率弹性也为正,约为0.37,但是也不显着;进口的收入弹性约为1,国内需求是进口增长的重要因素。贸易差额的汇率弹性虽然为负,但是也不显着,国外需求是贸易顺差持续增长的主要动因。这与Kandil[6]对于发展中国家的研究的结果类似,即发展中国家,进口的汇率弹性较低,升值并没有引起进口需求的显着增加,出口对汇率无弹性。综合来看,虽然市场化程度,国际化程度不断加深,我国进出口贸易却没有显着的汇率弹性。原因可能在于:1、我国的进出口贸易中加工贸易占很大一部分,属于“大进大出”型贸易,汇率升值一方面降低加工出口产品的市场竞争力,另一方面又降低了中间产品进口的成本,二者相互抵消。2、从进口方面来看,一般贸易进口中资源及能源类国有企业占主导地位,根据毕玉江的研究,国有企业对与进口产品价格敏感性较低[14]。

    3、经济全球化对与贸易的汇率弹性存在两方面的影响,一方面产业内贸易的增加会增大贸易的汇率弹性,因为一国进口产品的国内可替代品增加,需求的价格弹性增大;另一方面,跨国公司及全球产业链的发展,使得一国贸易的垂直专业化程度加深,一国的进口产品和出口产品具有很强互补性,进口与出口的价格弹性均降低;最终贸易的汇率弹性决定于二者的综合影响。就我国的状况而言,进口产品的国内可替代性较低,垂直化程度较高,因此贸易的汇率弹性不明显。

    (五)VEC模型分析因为各相关变量之间均存在协整关系,因此可以进行VEC模型的估计,分析短期贸易与汇率的动态关系。滞后期的选择也是基于VAR系统的AIC和HQ准则选取的,因此各个回归模型的滞后阶数不一定相同,如下表,从左到右的滞后阶数分别为2、2、1。向量误差修正模型的结果如下表所示:各个差分项反映各变量的波动,被解释变量的波动可以分为两部分:一是对于偏离长期均衡的调整,二是短期影响因素波动引起的。从上表可以看出,三个方程的ECMt-1项的系数均为负,说明当进出口贸易大于其长期均衡时,会向负的方向调整,小于其长期均衡时,会向正的方向调整,系数的大小反映了调整的力度。三者相比而言,出口的调整力度较大,进口的调整力度最小,贸易差额居中;但整体来看,调整力度不大,说明我国目前的贸易不平衡状态短期内难以改善。汇率短期升值对出口有负的影响,且滞后两期,影响系数约为0.45;汇率升值对于进口也有负的影响,同样滞后两期比较明显,影响系数约为0.66;说明汇率升值,短期内进出口都会减少,导致贸易差额的变化对汇率不敏感。

进口贸易数据篇7

[关键词]FDI；原油进口；国际贸易

[中图分类号]F74[文献标识码]A[文章编号]

2095-3283（2013）03-0018-03

作者简介：郜志雄（1967-），男，宁波工程学院经济与管理学院，博士，硕士生导师，研究方向：跨国公司与外国直接投资；郭（1970-），男，宁波工程学院理学院，博士，研究方向：国际金融与投资；李秀娥（1983-），女，山东人，对外经济贸易大学国际经济贸易学院博士候选人，英国利兹大学访问学生，研究方向：跨国公司与外国直接投资。

基金项目：宁波工程学院校级科研项目和教育部人文社会科学重点研究基地2009年度重大项目（2009JJD790006）的阶段性研究成果。

一、前言

自1993年成为石油净进口国以来，中国石油对外依存度逐年提高，1993年仅为71%，2011年达到565%，这意味着中国一半以上的石油消费量来自国外。获取海外原油需要国家进行能源外交，需凭借一个国家的软实力来实现，但原油获取的根本渠道和最终实现形式是对产油国的直接投资或与产油国实现双边或多边经贸合作。“十二五”期间，中国海外投资的实际功效不仅要讲企业的实际经营效益，还要把进口中国所需资源和扩大中国海外市场作为战略目标（裴长洪，2011）。为了研究近年来中国的对外直接投资（OFDI）以及双边贸易对中国原油进口量产生的影响，本文选取2003―2010年中国对24个主要进口原油来源国的OFDI流量、OFDI存量、进出口贸易联系和原油进口量作为研究变量，实证检验中国OFDI、进出口贸易对原油进口的影响。首先，计算中国与这24个国家的货物进口贸易结合度、出口贸易结合度，并检验各变量的平稳性。其次，运用面板数据的变截距模型和变系数模型，分析FDI存量、贸易结合度对原油进口量的静态影响以及FDI流量、贸易结合度对原油进口量的静态影响；其后，建立VAR模型，检验FDI流量、FDI存量、贸易结合度和原油进口量的滞后期对当期原油进口量的动态影响。

二、数据来源与双边贸易结合度的计算

1数据来源

2003―2010年中国原油进口量（JK）的数据来自《国际石油经济》。中国在24个主要原油进口国的FDI流量（Flow）和FDI存量（Stock）的数据来自商务部、统计局和外汇管理局联合的《2010年度中国对外直接投资统计公报》（2011）。2003―2008年中国与24国的双边贸易额数据来自IMF主编的Direction of Trade Statistics Yearbook（2005―2009）；2009年和2010年的数据来自《国际贸易》（其中伊拉克的数据来自UN comtrade；其他数据来自WTO数据库）。

对上述的原油进口量、FDI流量和FDI存量取对数，即这3个变量为Lflow、Lstock和Ljk。

2进口、出口贸易结合度的计算

本文选取贸易结合度指数表示中国与24个原油进口国之间的贸易联系。贸易结合度指数最早是由经济学家布朗提出，后经小岛清、德拉斯戴尔和山泽逸平等学者完善，它是指一经济体对某一个贸易伙伴的出口（进口）占该经济体出口（进口）总额的比重与该贸易伙伴进口（出口）总额占世界进口（出口）总额的比重之比，该比值反映了两经济体贸易相互依存的程度。贸易结合度以1为平均值，数值越大，两经济体的贸易联系越紧密；数值越小则贸易联系越松散。

按照贸易结合度的计算公式，可计算出中国对24个主要进口原油来源国的货物出口结合度（ETCD）和进口结合度（ITCD）。

三、中国OFDI、双边贸易对原油进口量影响的实证分析

1变量的平稳性检验

时间序列或面板数据的平稳性通常通过单位根检验来判断。对于面板数据单位根的检验，Levin and Lin（1993）、Im et al（1997）和 Breitung（2000）分别提出LLC 法、IPS法和Breitung 法，Maddala and Wu（1999）提出了ADF-Fisher和PP-Fisher法。LLC 、Breitung的原假设是各截面序列具有一个相同的单位根，IPS、ADF和PP检验的原假设是假定各截面序列具有不同的单位根过程。本文采用LLC、IPS、Breintung、ADF-Fisher 和PP-Fisher 5种方法对面板数据的单位根进行检验，当检验结果不一致时，若前两种检验、后三种检验结果中各有一个拒绝原假设，本文即认为被检验序列为平稳序列。据此，运用Eviews60软件检验，可以判定：在5%的显著水平下，Lstock、Lflow、Ljk、ETCD和ITCD都是平稳序列（见表1）。

2FDI存量、双边贸易关系对进口量的静态影响

把Lstock、ETCD、ITCD作为自变量，Ljk为因变量，建立计量经济学模型检验中国OFDI存量、货物进口结合度和货物出口结合度对原油进口量的影响。利用Eviews60对上述模型进行Hausman检验，回归结果拒绝原假设，应选择固定效应模型。固定效应模型包括变截距模型和变系数模型。通过变截距模型全面分析FDI存量、ETCD、ITCD对原油进口量的影响情况，运用变系数模型来讨论国别之间影响的差异。

变截距模型的回归结果表明：在1%显著水平下，中国的OFDI存量对原油进口量的影响效果显著；10%显著水平下，出口贸易紧密程度与原油进口量是负相关，影响显著；进口贸易结合度的影响则不显著（见表2）。

变系数模型的回归结果显示：在1%显著水平下，中国在哈萨克斯坦、巴西和马来西亚的FDI存量对原油进口量的影响显著，中国与利比亚、伊拉克、澳大利亚和尼日利亚出口贸易联系对原油进口量的影响显著，中国与科威特和马来西亚进口贸易联系对原油进口有显著影响；在5%显著水平下，中国在澳大利亚、阿尔及利亚的FDI存量对原油进口量的影响显著，中国与巴西、马来西亚出口贸易联系对原油进口量的影响显著，中国与阿尔及利亚进口贸易联系对原油进口量有显著影响；在10%显著水平下，中国在安哥拉、委内瑞拉、尼日利亚的FDI存量对原油进口量的影响也非常显著，中国与越南的出口贸易联系对原油进口量有显著影响，中国与哈萨克斯坦进口贸易联系对原油进口有显著影响，在其余国家的FDI存量对原油进口的影响不显著。其中，在马来西亚与尼日利亚的FDI存量与原油进口量之间呈负相关，巴西、利比亚、澳大利亚的出口贸易联系与原油进口量之间显著负相关（见表3）。

对上述变截距模型和变系数模型的回归残差进行面板数据的单位根检验，结果表明残差序列是平稳数列，回归中不存在“伪回归”现象（见表3）。

3FDI流量、双边贸易关系对原油进口量的静态影响

以原油进口量为因变量，FDI流量、出口结合度和进口结合度为解释变量分别建立固定效应变截距模型和变系数模型。变截距模型的检验结果表明，在1%、5%的显著水平下，FDI流量、出口贸易联系对原油进口量有显著影响，但出口贸易联系与进口量之间负相关（见表4）。

变系数模型的实证检验结果表明，5%显著水平下，在哈萨克斯坦和巴西的FDI流量对原油进口量的影响显著，中国与利比亚和澳大利亚的出口贸易联系对原油进口量有显著负向影响，中国与马来西亚、阿尔及利亚的进口贸易联系对原油进口量有显著影响；10%显著水平下，在越南的FDI流量对原油进口量呈负向关系，统计结果显著。回归后对残差进行面板数据的单位根检验，结果表明残差序列是平稳数列，回归中不存在“伪回归”。

4FDI流量、双边贸易关系对原油进口量的动态影响

分别以Ljk、Lflow、ETCD、ITCD和Ljk、Lstock、ETCD、ITCD为内生变量，建立两个向量自回归模型（VAR模型）。根据AIC准则，将模型的滞后阶数P确定为1。回归结果表明，原油进口量的滞后一期对当期原油进口量有正向影响且显著，FDI存量滞后一期、FDI流量的滞后一期对当期原油进口量有负向显著影响，而进口结合度和出口结合度的滞后期对当期原油进口量影响不显著。

四、结论与建议

从静态角度看，2003年以来，中国的OFDI、双边贸易联系对原油进口的影响作用存在明显差异。总体看，中国的OFDI流量和存量在一定程度上对中国原油的进口有显著的促进作用，中国与进口原油来源国的出口贸易联系对原油进口没有明显促进作用，而进口贸易联系的影响不显著。就国别而言，中国OFDI、双边贸易联系对原油进口的影响效果不同，可分为七种：FDI流量与存量双促进作用（如哈萨克斯坦、巴西）、FDI存量促进作用（如安哥拉、委内瑞拉、澳大利亚和阿尔及利亚）、双边贸易促进作用（如马来西亚）、进口贸易促进作用（如阿尔及利亚）、贸易阻碍作用（如澳大利亚、利比亚）、贸易影响模糊（如哈萨克斯坦、伊拉克、科威特、尼日利亚和越南）和没有影响（其余国家）。从动态影响效果看，原油进口量主要是前期产生的，前期FDI存量与流量对原油进口没有促进作用，前期货物贸易联系的影响甚微。

基于FDI、双边贸易关系对原油进口量的不同影响效果，从投资角度来看，中国应进一步发挥FDI的促进作用，加大对原油生产国的投资以稳固原油进口量。据统计，2011年中国OFDI流量的627%流向中国香港、英属维尔京群岛和开曼群岛，而流向苏丹的仅占12%。因此，中国需要通过发放优惠贷款等措施引导中国企业增大在产油国的投资，既可以促进中国原油的进口，也可把过剩的外汇储备转变为石油资源。从贸易角度而言，一要巩固与扩大原油的进口量，二是基于与产油国货物贸易的现状，调整国别间的贸易发展方式，逐步优化商品贸易结构。

[参考文献]

[1]Ivar Kolstad， Arne WiigWhat determines Chinese outward FDI？[J]Journal of World Business，2010（10）

进口贸易数据篇8

[关键词]广东省；出口贸易；碳排放；实证分析

[中图分类号]F752.8 [文献标识码]A [文章编号]1002-736X（2013）09-0059-04

一、引言

我国从1978年实施改革开放试点探索，伴随着外贸管理体制的锐意改革、灵活的贸易形式和迅速增长的外商直接投资，我国对外贸易规模得到了快速的壮大。我国对外贸易的进出口总额由1978年的206.4亿美元快速增长到2011年的3.54万亿美元，2011年同比增长22.5%，33年间进出口金额增长超过176倍。其中，出口贸易额从1978年的101.4亿美元迅速增长到2011年的5317.93亿美元。0海关数据显示，2012年前三季度，广东省进出口贸易总值为7156.2亿美元，同比增长6.1%，其中9月份进出口规模再次刷新月度历史纪录，9月单月出口值突破500亿美元。广东省自改革开放以来，进出口总值一直保持在全国的领先位置和高企的外贸依存度。然而，在对外贸易飞速发展的同时，许多国内外学者的研究指出，对外贸易的快速发展往往伴随着碳排放的增加。国际能源署预测未来20年中国的碳排放平均增速将高达2.7%，居全球首位。

广东省作为我国经济发展的大省，有必要扮演好碳排放先驱的角色，促进大范围的减排活动和可持续发展。全球化贸易与发展已经成为当今社会经济发展的重要模式，对贸易与环境之间的互动关系进行探讨研究显得非常必要。作为以外资导向型外贸为特色的广东省，从对外贸易的角度探讨广东省经济可持续发展具有一定的现实价值。

关于研究出口贸易与碳排放之间的关系。相关的研究主要集中在以下两个方面。一是用计量分析工具将研究重点放在出口贸易与碳排放之间的关系，现有的文献大部分都是研究出口贸易对碳排放的影响，少数文献则研究碳排放对出口贸易的影响。张菲菲（2010）研究了湖北省出口贸易对碳排放的影响，对1978—2008年的数据进行ADF检验、协整检验和Granger检验，协整检验显示二者存在长期关系，出口增长1%会导致碳排放增长0.15883%，Granger检验表明，湖北省出口贸易是碳排放量增加的格兰杰原因。。许广月、宋德勇（2010）根据碳排放因素分解法计算出我国1980—2007年的碳排放量，然后实证分析了出口贸易、经济增长与碳排放量之间的动态关系。结论显示，3个变量间存在长期协整关系：出口贸易是碳排放和经济增长的Granger原因，而经济增长不是碳排放的Granger原因：碳排放对出口贸易的响应强度不断增强，随后不断较少，直至达到最小值；碳排放对经济增长的响应强度由负变正，且不断增强，达到最大值后减少。二是从全球价值链的角度对出口贸易和碳排放之间的关系进行分析，大多利用投入产出模型和结构分解模型进行分析。李斌、彭星（2011）引入了全球价值链视觉，通过联立方程计量经济学模型对中国1995—2010年的时间序列数据进行实证分析，研究结果表明：对外贸易规模的扩张、技术的不断进步及逐渐融入全球价值链是对外贸易影响中国碳排放的三大主要因素，而对外贸易商品结构的差异对碳排放的影响则不显著。杜运苏（2011）从贸易中隐含碳排放的测算方法出发，利用投入产出模型，总结了我国对外贸易中隐含碳排放失衡、碳排放责任认定及影响因素三个方面的研究进展，并且指明了未来的研究方向。

由于现有的相关研究大部分都集中在对全国范围的研究，相比而言对小范围或区域发展的研究成果则比较少。广东省作为我国对外贸易发展的先驱，研究广东省出口贸易与碳排放之间的关系具有一定的价值，能为我国其他省份的发展提供参考。本文将选取广东省1985—2011年共27年的对外贸易时间序列数据以及根据能源消耗计算出各年的碳排放数据，利用计量经济学的工具对出口贸易和碳排放之间的关系进行实证分析，探讨两者之间的关系从而为对外贸易政策和碳减排方案提供具有实践性的建议，推动省域低碳经济健康发展。

二、广东省出口贸易的碳排放研究

（一）模型设计及研究方法

1.模型设计。为了更针对性地分析广东省出口贸易对碳排放的影响，本文将不考虑其它因素的影响，将广东省出口贸易额和碳排放量作为同一模型下的两个变量，其中广东省出口贸易作为自变量，碳排放量作为因变量，建立广东省出口贸易对碳排放影响的实证分析模型。模型为：

LnC=α+βLnE+μ （1）

其中，LnC是LnCarbon的简写，为碳排放量的对数值；LnE是LnExport的简写，为出口贸易的对数值；二者分别是模型中的因变量和自变量。将变量取自然对数是为了消除异方差的影响，提高模型的拟合度效果，更准确地验证变量之间的关系。模型中，α是截距项，μ是残差项，β是待估计的变量系数。若估算出来的β值为正数，则表明广东省出口贸易的增加会导致碳排放的增加；反之，则广东省出口贸易的增加有利于碳排放的减少。鉴于我国的出口贸易结构还处于粗放型和高能耗的发展阶段，因此，本文实证分析理论预期在该模型中β为正数。

2。研究方法。本文的实证分析分为五个步骤，采用定性和定量分析相结合的方法。第一步，定性分析与现状描述。对广东省1985—2011年27年来的对外贸易发展情况和碳排放量现状进行定性的分析和描述。第二步，平稳性检验。平稳性检验简称为ADF检验，利用该方法对LnC和LnE序列数据进行稳定性检验。第三步，协整检验。在平稳性检验的基础上，运用Johanson协整检验实证分析二者是否存在长期的协整关系。第四步，误差修正检验。误差修正模型也称ECM模型，该模型将建立在协整检验的基础之上，检验变量之间的短期变动关系。

（二）数据来源与处理

1.出口贸易数据的来源与处理。广东省历年的出口贸易数据可以通过官方的统计获得，数据来源于历年《广东统计年鉴》以及《新中国六十年统计资料汇编》。为了消除价格变动的影响，本文以1985年为基期对后续各年的出口额进行CPI平减处理。CPI指数数据来源于历年《广东统计年鉴》和《新中国六十年统计资料汇编》。

2.碳排放数据的计算。由于目前为止尚未有固定标准统计出来的碳排放数据，而碳排放量的多少与能源的使用息息相关，因此碳排放量数据需要在能源使用的基础上获得，国际上通常是通过能源消耗来计算的。按能源品种核算碳排放量，碳排放的能源品种主要有煤炭、石油和天然气。目前国内关于碳排放的测算主要采用碳排放系数和能源消耗计算获得。本文通过《广东统计年鉴》和《新中国六十年统计汇编》收集到广东省历年的各类主要能源的具体消费数据。

本文假设电力不产生碳排放，分析集中在煤炭、石油和天然气三类能源的消耗上。本文参考徐国泉等（2006）研究提出的碳排放计算模型，该模型在测算碳排放量上具有很好的参考意义和代表性。依据Kaya恒等式，利用对数均值迪氏分解法计算广东省1985—2011年的碳排放量，具体计算公式为：

TC=∑i（Ei/E）*（Ci/Ei）*E=∑iSi*Fi*Ei （2）

公式中，TC为碳排放总量，i为能源种类，Ei表示能源i的消耗量，E表示能源的消耗总量，Ci表示能源i的碳排放量，Si表示能源i在能源消耗总量中所占的份额，Fi表示各种能源的排放系数。则进一步推导出碳排放总量的公式为：

碳排放总量=∑能源i的消费量*能源i的碳排放系数 （3）

碳排放系数是指每一种能源燃烧或使用过程中单位能源所产生的碳排放量，该排放系数是在正常的技术和管理条件下的统计平均值。通过查阅相关文献，本文查阅到美国能源部、日本能源经济研究所和国家发改委能源研究所等五个权威机构统计的能源碳排放系数。

为了使碳排放数据更准确，综合上述几个机构所的碳排放系数，本文最终采用的能源碳排放系数将取上述数据的均值，则本文所取的煤炭、石油和天然气的碳排放系数值分别是0.73592、0.5625和0.4269。综合各种能源使用的数据及对应的能源碳排放系数，计算得出广东省1985—2011年各年碳排放量（见表-2）。

（三）实证分析

1.定性分析与现状描述。在进行实证分析前，首先对广东省1985—2011年的对外贸易额和碳排放量进行初步的数量走势分析。随着广东省对外贸易的稳步发展，碳排放量保持着逐年上升的趋势，在进入21世纪后首次超过4000万吨的排放量，并以加快的速度持续地增长。到201 1年底止，广东省的碳排放量达到了1.1亿吨左右，是1985年碳排放量的8倍多，显示了广东省碳排放的快速增长情况。同时，根据对数据处理的结果，本文在进行了简单的定性分析后，参考张晓峒（2010）编著的Eviews使用指南并利用计量软件Eviews6.0对广东省1985—2011年出口贸易对碳排放的影响进行实证分析。根据前述的模型设计，在实证分析前对各年的出口贸易和碳排放数据进行取自然对数处理。

2.平稳性检验。本文采用ADF检验对时间序列数据进行平稳性检验。根据AIC准则确定变量的滞后阶数，计量软件Eviews 6.0操作分析的结果显示，LnE和LnC两个变量在1%、5%和10%的显著水平下均不能拒绝存在单位根的假设，两个变量的一阶差分序列分别在5%和10%的显著性水平下通过了平稳的显著性检验。因此，LnE和LnC两个变量的水平序列是不平稳的，而一阶差分序列是平稳的，即为一阶单整I（1），接下来可以进一步进行协整检验。

3.协整检验。根据上述的ADF平稳性检验结果，序列LnE和LnC都是一阶单整I（1）序列。由于上述序列均通过了平稳性检验且两个变量都是同阶单整的，这就符合协整检验的前提条件，接下来可以对变量进行进一步检验与分析，检验二者之间是否存在长期协整关系。本文的协整检验采用Johanson最大似然检验法，检验结果如表-4所示。无约束协整秩检验在轨统计量和极大特征值均表明在5%的显著性水平上拒绝了没有协整向量的假设，说明了LnC和LnE两个变量之间存在着协整关系，二者的长期均衡协整关系为：

LnC=0.550835*LnE+0.839582 （4）

（0.02064） （0.19176）

协整方程中括号内为相应的误差项，估计方程的似然比为65.47399。由协整方程可知，广东省碳排放量对出口贸易的弹性系数为0.550835，即广东省出口贸易增长1%，相应导致的碳排放量就会增长0.550835%。以此看来，广东省出口贸易对碳排放具有不利影响，出口贸易增加会导致碳排放的增加。

4.ECM误差修正模型。上述的检验结果表明广东省的出口贸易与碳排放之间存在长期协整关系，但接下来需要进一步对变量之间的短期变动关系进行检验。本文采用ECM误差修正模型进行分析，误差修正模型能反映具有协整关系变量的序列，能检验自变量离开均衡状态时的偏差值以解释因变量的调整值，反映了序列与均衡之间的关系。因此，根据上述的协整检验，可建立如下误差修正模型：

DlnCt=0.018001+0.224847*DlnE+0.465062*DlnCt-1-0.074995*DlnEt-1-0.523393*ECMt-1

（0.669554）（2.298364） （1.452801） （-0.684496） （-1.444384）

DW=2.063265，Logl=41.86134

回归结果显示，该模型通过了显著性检验，变量的变动方向与长期均衡模型的变动方向一致，出口贸易的短期变动对碳排放存在不利影响，本期的出口贸易每增加1%，碳排放则增加0.225%。由于短期的调整系数是显著的，具体数值为-0.523393，符合反向修正机制，表明了碳排放与长期均衡值的偏差中的52.3%被修正。该模型反映了LnC受LnE影响的短期波动规律，表明广东省出口贸易对碳排放二者之间存在紧密的联系。

三、结论与建议

本文对广东省1985—2011年的出口贸易与碳排放数据，针对出口贸易对碳排放的影响进行实证分析，实证研究结果表明出口贸易与碳排放之间存在长期均衡稳定关系，出口贸易每增加一个单位，碳排放量就会增加0.55个单位。误差修正模型表明了广东省出口贸易与碳排放二者之间在短期内存在紧密联系，在短期内，碳排放受到出口贸易的波动影响。本文将对广东省出口贸易以及低碳经济的发展提出一些政策与建议，以推动省域经济的健康可持续发展。

（一）创新和推广低碳技术，大力发展低碳经济

要切实减少碳排放，最根本的途径是减少对化石能源的使用和依赖，需要政府和社会各界加强在技术和科技创新方面的投入，走新型可持续发展的绿色道路。从长远来说，发展低碳经济需要在政府和社会的共同努力下，创建自有品牌，鼓励全社会进行自主创新，改变粗放经济发展模式，通过发展低碳技术，促进相关低碳高科技产业的发展，带动本国经济走向复苏。同时，加大对新兴绿色能源和可再生能源的研究，争取在可替代能源领域保持的优势，不断引领科技发展的潮流，避免消极被动应付。

（二）构建碳交易平台，积极推动碳排放交易

2012年初国家发改委正式批准全国七个省份启动碳排放交易试点，政府应进一步顺应时展的潮流和趋势，大力推广碳排放交易试点，扩大碳排放交易试点的范围，推动碳产业成为经济发展的新增长点。同时，适应全球低碳经济发展的趋势，着力构建完善的碳交易体系，建立碳交易的平台，全面推动碳减排。

（三）优化出口贸易结构，促进产业布局升级

广东省的出口贸易伴随着改革开放得到快速的发展，出口贸易中工业制成品的比例占据了90%以上，对环境带来了非常不利的影响，同时，出口贸易也是拉动经济发展的一大动力，因此，必须重视出口贸易对环境和气候带来的负面影响，对出口产品加征税收以提高出口产品的品质。在优化出口贸易结构的同时，需要以低碳技术为契机，降低经济对出口的依赖，积极调整产业结构，力争将劳动密集型产业向高新技术产业的发展转型，促进产业链的有效整合，利用广东省自身的地理区位优势、人口资源优势和国家倾斜政策吸引外商投资。

（四）构建低碳产业体系，完善法律法规

广东省作为全国经济发展的先驱，应在低碳产业发展体系的构建中扮演带头的角色，积极推动环保节能项目、传统产业节能减排、清洁发展机制项目和增加森林碳汇等方面的发展，提高节能效果。构建低碳产业体系的同时，要逐步完善有关碳减排的相关法律法规，为低碳经济的发展提供有效的法律保障机制。欧盟国家的成功实践表明，能源税、碳税和排放交易机制等财税政策是促进碳排放的有效途径。

注释：

①广东统计年鉴[Z].广东省统计信息网.

②中华人民共和国海关总署广东分署官网.

③冯相昭.碳减排还有哪些潜力可挖？[J].环境保护，2011，（10）：40-42.

④张菲菲.湖北省出口贸易对碳排放的影响研究[J].中国商界，2010，（2）：203.

⑤许广月，宋德勇.我国出口贸易、经济增长与碳排放关系的实证研究[J].国际贸易问题，2010，（1）：74-79.

⑥李斌，彭星.国对外贸易影响环境的碳排放效应研究——引入全球价值链视觉的实证分析[J].经济与管理研究，2011，（7）：40-48.

⑦杜运苏.我国对外贸易中隐含碳排放增长的结构分解分析[J].国际贸易，2011，（5）：19-24.

进口贸易数据篇9

关键词：对外贸易；经济增长；VAR模型；脉冲响应分析

中图分类号：F127 文献标识码：A

原标题：基于VAR模型的对外贸易与经济增长关系研究——基于安徽省1981-2011年数据

收录日期：2013年1月8日

一、引言

对外贸易与经济增长的关系研究是国际贸易研究的重要课题之一。目前，国外学者的研究比较丰富，大多数集中于形成相关理论，比如“经济增长发动机”理论、出口导向经济增长论等。随着研究深入，逐渐将眼光转移到进口、出口分别对经济增长的作用机理分析上。与此相比，国内研究主要集中在对外贸易和经济增长相互关系的总量和分量分析上。

总量分析方面，一个广为接受的结论是：对外贸易与经济增长之间存在密切的正相关关系。即：一方面对外贸易的发展会促进经济增长，经济的增长及其水平的提高有利于外贸的健康发展；另一方面经济增长也推动了对外贸易的发展，对外贸易可以有力地促进经济快速增长。例如，张谊浩、陈柳钦认为中国的经济增长和对外贸易互为因果的反馈关系；而且中国的经济增长对对外贸易的促进作用明显大于对外贸易对经济增长的带动作用。

分量分析方面，大多学者从对外贸易的不同角度对对外贸易和经济增长之间的关系进行结构分析。吴振宇指出进口贸易对经济增长（GDP）的贡献要优于出口贸易，不同进口商品结构对经济增长（GDP）的贡献程度不同。于香在协整分析了近30年数据之后指出，一般贸易的出口增长对经济增长的贡献大于进口，其中加工贸易进口的增长对经济增长具有明显的负作用。

本文从对外贸易和经济增长的相互关系的角度出发，通过建立VAR（1）模型，运用脉冲响应函数分析方法深入分析了其相互影响机制，为政府更好地制定对外贸易政策提供依据。

二、实证研究

1、变量选择、样本数据和数据处理。本文选取1981～2011年的安徽省地区生产总值（GDP）与对外贸易出口额（X）、对外贸易进口额度（M）作为样本数据。数据均来源于《安徽统计年鉴》。在剔除了价格因素影响后，考虑到对各个变量取自然对数可以在一定程度上消除异方差，并能使数据趋势线性化，且不会改变各变量的长期稳定关系和短期调整效应，因此对GDP、X、M分别取自然对数lnGDP和lnX、lnM。

2、确定滞后阶数。在建立VAR模型之前，必须首先确定VAR模型的滞后阶数，本文将采用LR统计量、赤池信息准则（AIC）和施瓦茨准则（SC）确定滞后阶数。（表1）表1结果表明，滞后1阶的VAR模型比较合适。

3、参数估计。基于上述数据，建立lnGDP和lnX、lnM非限定性VAR模型，利用Eviews软件进行参数估计，得到VAR（1）模型的估计结果，如表2所示。（表2）

据此可以写出3个模型方程：

lnGDP=0.789215×lnGDP（-1）+0.100643×lnX（-1）+0.073770×lnX（-1）+（-0.299720） （1）

R2=0.997942 F=4202.523

lnX=0.125352×lnGDP（-1）+0.725826×lnX（-1）+0.095272×lnM（-1）+1.449525 （2）

R2=0.986644 F=640.2074

lnM=0.489343×lnGDP（-1）+0.275305×lnX（-1）+0.458596×lnM（-1）+（-0.700289） （3）

R2=0.975618 F=346.7828

可以看出，三个方程的拟合程度都很高，分别为0.997942、0.986644、0.975618。VAR（1）模型中，三个变量（lnGDP、lnX、lnM）受自身滞后一阶变量lnGDP（-1）、lnX（-1）、lnM（-1）的影响更为显著，分别为0.789215、0.725826、0.458596，三个变量相互作用的贡献虽然相对较小，但是系数都为正，表明对外贸易和经济增长存在一个短期和长期的相互促进作用。

4、模型的稳定性。建立模型后，还需检验模型的稳定性。结果如表3所示。（表3）

结果显示，VAR（1）模型所有特征根的模均小于1，即位于一个单位圆内，该模型满足稳定性条件，是足够稳定的。

5、脉冲响应分析。在VAR模型中，单个参数的估计值难以解释，因此要对VAR模型进行脉冲响应函数分析，以进一步分析经济增长和对外贸易结构之间的动态影响过程。

本文首先分别给定出口lnX和进口lnM一个正向的冲击，得到lnGDP的脉冲响应函数，结果如图1所示。再给定lnGDP一个正向的冲击，得到lnX、lnM的脉冲响应函数，结果如图2所示。（图1、图2）

从中可以看出，给定lnX、lnM一个正向冲击后，lnGDP滞后1年的响应为0，后来逐步上升，逐渐趋于稳定，这表明进口贸易和出口贸易无论从短期还是长期来看，都是促进经济增长的，但是，出口贸易对GDP的刺激要大于进口贸易，与前文分析结果一致。

给定lnGDP一个单位正向冲击后，可以使得lnX、lnM立即做出反应，在滞后第1年分别接近0.06和0.18。但是，lnX影响会先略有上升，在滞后第3年达到最大，之后有所下降，再趋于稳定。lnM影响会直接略有下降，逐渐稳定下来。结果表明，相对于进口贸易来说，经济增长在短期内对出口贸易的推动效果更为明显。从长期来看，经济增长对进口贸易和出口贸易都是有推动作用的，与前文分析结果基本一致。

6、结论。以上分析可以看出，对外贸易和经济增长之间存在一个相互影响的作用机制，即对外贸易促进经济增长，经济的增长又反馈于对外贸易的发展，并促使对外贸易结构的不断优化。VAR（1）模型表明，虽然经济增长、进口贸易和出口贸易受自身滞后一阶的影响更为显著，分别为0.789215、0.725826、0.458596，但是，对外贸易和经济增长存在一个短期和长期的相互促进作用。出口贸易对经济增长的刺激要大于进口贸易，经济增长在短期内对出口贸易的推动效果更为明显。

三、政策建议

由以上的分析可知，安徽省对外贸易与经济增长之间呈现密切的正相关关系。因此，要继续重视对外贸易，既要大力开拓国内市场，千方百计扩大内需，又要努力促进对外贸易的发展，因地制宜地促进省内各地区对外贸易的协调发展。

从安徽省自身来看，各市进出口在绝对量上大部分都在增长，但发展不平衡。因此，要以安徽省沿长江城市带上的城市，如马鞍山市、铜陵市、芜湖市等为“根据地”，充分挖掘和利用各地现有的各种资源和比较优势，重视培育加工贸易产业集群，促进自主出口品牌建设，如合肥、芜湖家电出口产业集群、合肥工程机械出口产业集群、沿江（马鞍山、繁昌、南陵）服装出口产业集群等。其他内陆城市因地制宜地发展对外贸易，将对外贸易向其他内陆城市扩张，促进安徽省各地区对外贸易的全面协调发展。

主要参考文献：

[1]何森.安徽省发展外向型经济与经济增长关系研究[D].合肥：安徽大学，2012.

[2]董秘刚.我国对外贸易与经济增长相关性分析[J].西北大学学报，2000.30.4.

进口贸易数据篇10

关键词：安徽省出口贸易；PMI指数；对外贸易依存度；TC指数；回归分析

一、安徽省出口贸易总体发展的情况

从安徽省对外贸易的发展阶段来看，90年代中后期，对外贸易开始发展起来，1996年出口总额为148.68亿元，1997年出口总额为166.24亿元，1998年出口总额为166.83亿元，平均增长速度为3.91%，但到了1999年，由于1998年7月份发生长江特大洪水，出口总额骤降至138.78亿元，过了1999年这个分水岭，出口贸易又进入一个新的增长阶段，2000年-2010年，出口贸易总额基本实现年年增长的趋势，但由于2008年的金融危机的影响，2009年的出口贸易受到冲击，出口总额下降至607.09亿元，其他年份出口总额都是逐年增长，2000年，出口贸易总额179.81亿元，到了2010年，出口贸易总额达840.29亿元，平均增长速度为15.05%，到了2011年，安徽省出口贸易总额首次突破千亿，达到1103.41亿元，2015年出口总额为2150.31亿元，平均增长速度达14.28%，相比上一个阶段增速有所下降，但符合主席在2013年提出对的经济“新常态”的概念，经济发展将由高速增长转向中高速增长。

二、影响安徽省出口贸易发展的因素分析

1.基本因素

GDP因素。国民生产总值，反映着一国或地区宏观的经济环境，对经济体的方方面面的发展都起着基础性作用，出口贸易能否很好的进行也会依赖于整体的经济环境，一个良好的宏观经济环境不仅具备为出口贸易提供物质基础，更重要的还会提供更好的技术环境、服务环境，创造更多的需求。

汇率因素。汇率主要涉及国际贸易往来的支付问题，所以，如果要研究一国或地区的出口贸易，汇率也是一个基本的影响因素，汇率对出口贸易的影响不仅体现在国际支付上，更重要的是汇率的变动直接影响着一国货币的币值，人民币对美元的汇率越高，人民币相对于美元来就是贬值的，反之。而一般来说，本币贬值是有利于出口的。

2.指数因素

PMI指数。PMI指数是生产者购进价格指数，主要反映工业企业作为中间投入产品的购进价格的变化趋势和变动幅度，显然，该指数能够反映工业企业生产产品的原材料成本，是影响出口贸易的一个反指标，PMI指数越大，表明企业原材料成本越高，产品价格越高，产品出口不利，反之。

对外贸易依存度指数。多外贸易依存度，反映一国对国际市场的依赖程度，是衡量一国或地区对外开放程度的重要指标。很明显，该指数越大，表明一国或地区对外开放程度越高，对外的依赖度越大，是一项研究出口贸易的有利因素。

TC指数。贸易竞争力指数，是指一国净出口贸易额占其进出口贸易总额的比重，指数越接近于1竞争力越大，等于1时表示该产业只出口不进口；指数越接近于-1竞争力越弱，等于-1时表示该产业只进口不出口；等于0时表示该产业竞争力处于中间水平。同样，该指数对一国或地区的出口贸易有很大的影响。

三、基于大三指数的回归分析

1.回归分析内容

本文将采用多元回归的方法，以安徽省的GDP、汇率、PMI指数、对外依存度指数和TC指数为解释变量，安徽省出口贸易总额为被解释变量，并且选取各个变量20年的数据来研究安徽省出口贸易发展的影响因素。

2.数据收集与整理

通过以上的分析，本人收集了1996年-2015年人民币的汇率数据，安徽省的GDP数据、进出口贸易额数据、出口贸易总额数据、进口贸易总额数据和PMI指数，并且计算得出了对外贸易依存度指数和TC指数，如下所示：

3.模型的建立与预测

（1）建立模型

首先，令被解释变量出口贸易总额为Y，解释变量国内生产总值GDP为X1、汇率为X2、PMI指数为X3、对外贸易依存度为X4、TC指数为X5，然后以这六组数据构建多元回归模型，其中β0是常数项，β1、β2、β3、β4、β5是各影响因素的弹性系数，ui是随机误差项，代表影响出口贸易总额的其他因素。

（2）OLS估计

用OLS法估计模型的参数，利用Eviews软件计算，回归结果如下：

所以，可得到如下模型：

由回归结果可以看出，拟合优度系数R^2及F值都很显著，有99.75%的预测可以用这个模型来进行，但是有些解释变量系数的t值比较小，没通过t值的显著性检验，所以要进一步对模型进行检验修正。

（3）模型的修正

①多重共线性检验及修正

通过以上的回归结果可知，所得到的回归参数的估计值有时候很不稳定，回归模型很可能存在着多重共线性，通过简单相关系数检验法检验结果如下：

此时，R2、F的值很大，表明修正过多重共线性的模型的拟合程度依然很好，安徽省出口贸易的发展有99.6%的预测可由安徽省的GDP、汇率、对外贸易依存度和TC指数来解释，且解释变量之间没有相关性。

②异方差的检验与修正

此外，其他影响安徽省出口贸易发展的因素可能会随着以上4个影响因素观测值的变化而对安徽省的出口贸易产生不同的影响，随机误差项u的方差相异，所以，需要进一步对上述多元线性回归模型进行异方差的检验和修正。本文将通过White检验法对原模型进行异方差的检验，得到如下结果：

由图示结果可知，在给定显著水平α=0.05下，临界值，显然，，所以，原模型不存在异方差。

③自相关的检验与修正

为了使上述回归模型能够准确科学地解释1996年-2015年安徽省出口贸易发展的影响因素，还需要对回归模型进行自相关的检验，本文将通过Breusch-Godfrey检验法进行模型的自相关检验，并得到如下的结果：

型为，表明安徽省的出口贸易的主要影响因素是安徽省GDP、汇率、对外贸易依存度指数和TC指数，具体表现为安徽省GDP每增长1亿元，安徽省出口贸易额增长1022万元，汇率水平每提高一个单位，出口贸易额增长231.6508亿元，对外贸易依存度每提高一个百分点，出口贸易额增长33348万元，TC指数每增长一个百分点，出口贸易额增长813.7085亿元。

四、结论分析及对策建议

1.回归结论分析

根据以上最终回归模型可知安徽省的GDP、汇率、对外贸易依存度和TC指数对安徽省的出口贸易产生了主要的影响，相关原因如下：

（1）改革开放后，安徽省加大了固定资产的投资力度，政府支出结构在不断优化，基本建设支出、科教文化支出、农业支出等支出范围在不断扩大，额度也在不断增大，国民经济实现了高增长，使安徽省的出口贸易有了雄厚的物质基础，并且由于经济飞速发展提高了居民的收入水平，创造了更多的需求，根据需求相似理论，使安徽省产生了与国外相似的需求，这样又为安徽省发展出口贸易打下了产品需求基础，所以安徽省GDP是影响安徽省出口贸易的一个基础因素。

（2）2005年后，人民币对于美元汇率开始低于8，并且逐渐发展到了6左右，由于进入21世纪后中国经济逐渐实现了腾飞，国际地位不断提高，人民币作为经济实力的代表必然实现升值，但这并不意味着出口贸易一定会下降，因为从全球看来，尤其是相对于美元来说并不是升值的，而且从2015年的数据看来人民币相对于美元来说是贬值，美国作为中国主要出口大国之一，这是有利于中国的出口贸易的发展的，同样，安徽省作为人口大省，劳动力丰富且劳动力成本低，劳动密集型产品的出口在国际市场上很有竞争力，再加上人民币一直处于相对贬值的地位更是有助于出口贸易的发展。因此，汇率也是影响安徽省出口贸易发展的一大基本因素。

（3）改革开放以后，我国大部分地区都抓住这个机遇发展经济，国家也一直鼓励出口创汇，安徽省也开始开展出口贸易，并且随着国家开放程度的提高，从国外进口的原材料更便宜，安徽省的加工贸易兴起，目前已经超过一般贸易，达到80%的水平，成为安徽省的主要的出口贸易类型，可见对外贸易依存度在随着经济的发展不断地提高，反之，对外贸易依存度的不断推动安徽省加工出口贸易在不断增多，所以，对外贸易依存的对安徽省的出口贸易的发展有很大的影响。

（4）近20年的发展，安徽省出口贸易产品已经逐渐从最初的初级产品转变成为了工业制成品，逐渐走出了从价值链的低端，并且安徽省机电等高新产品企业经营主体在不嗬螅高新产品的出口数量在不断增大，国际市场也在趋于多元化，这些都表明安徽省的出口贸易的竞争力在不断增强，很明显对出口贸易有很大的拉动作用。

2.基于回归分析的对策建议

从上述多元回归模型的结论分析中可以发现，安徽省20年来出口贸易总额整体上处于增长的态势，而影响安徽省的出口贸易发展的因素主要是安徽省的GDP、汇率、对外贸易依存度和贸易竞争力，所以，未来想进一步促进安徽省出口贸易的发展还必须以这四个因素为着眼点，对于安徽省经济的发展，可以加快转变经济发展方式，优化经济结构，促进经济增长，走经济“新常态”的发展道路，同时要进一步加大技术开发力度，重视人才培养机制，鼓励创新激励制度，以此提高产品的技术含量，增强对外竞争力，此外，鼓励外商直接投资，提高实际外商投资的利用率，充分利用“一带一路”的国家战略，优化对外贸易的地理结构，实现多元化的对外贸易市场，不仅可以进一步增强对外贸易的依存度，还可以更好地掌握对外贸易的主动权，从而促进出口贸易的发展。

参考文献：

[1]吕希玉.影响昆山出口贸易发展的因素分析[D].上海：华东师范大学，2014.