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我国能源商品贸易与经济增长的关系探讨
论文作者:童鞋论文网  论文来源:www.txlunwenw.com  发布时间:2014/6/5 7:21:51  

一、文献回顾

经济发展从量化的指标看即经济增长,大量研究表明,贸易与经济增长之间存在密不可分的关系。英国古典经济学家亚当·斯密提出了动态生产率理论和“剩余产品出口”( Vent for Surplus) 模型,指出对外贸易的扩大一定会使分工深化发展,从而使生产力提高,进而加速经济增长。[1]李嘉图的比较成本学说认为,进口廉价的初级产品可以缓解土地收益和利润下降而工资上涨的压力,从而为资本积累和经济增长提供保证。[2]20 世纪30 年代,罗伯特逊( D. H. Robertson) 提出对外贸易是“经济增长的发动机( engine forgrowth) ”的重要命题。[3]Li Hong,Zhang Peidong 等( 2007) 在对中国1996 ~ 2004 年实际能源消耗与进出口情况进行分析时,向具体化的能源变量( embodied energy) 中加入了贸易因素,从侧面反映了能源贸易的重要性。[4]刘剑峰、余燕春( 2008) 以中国1986 ~ 2005 年的年度数据为样本,对中国能源贸易量与经济发展之间的关系进行实证分析,结果显示二者呈线性关系,经济增长可以用进、出口能源贸易的一个线性函数表示,但二者分别对经济有不同程度的影响; 相对而言,能源出口对经济增长起更重要的作用。[5]张生玲( 2009) 通过分析能源进口、出口和国内消费与经济增长之间的响应机制,得出了能源贸易对经济增长的影响机理,并指出能源进口与传统意义上的“漏出”行为不同,它与能源出口一样是“注入”行为,都会促进国民经济的增长与国民收入的增加; 而二者的不同之处在于,能源进口将通过国民经济活动的传递,在更长的产业链条中使产品的附加值增加,在长期对经济增长所起的作用比能源出口更大。[6]本文在上述研究基础上,运用协整、误差修正模型等计量经济方法,对中国1980 ~ 2012 年能源进口总额、能源出口总额及国内生产总值的年度数据进行分析,来探讨中国能源商品贸易与经济发展之间的关系。

二、数据来源与变量的选择

数据来源方面,本文选取的数据是1980 ~ 2012 年的中国年度数据。原始数据来源于中经网统计数据库和《中国贸易外经统计年鉴》( 2008) 。能源商品贸易数据为按SITC 分类的矿物燃料、润滑油及有关原料进、出口总额。实证分析使用的计量经济分析软件为Eviews6. 0。图1 反映的是我国1980 ~ 2012 年能源进、出口总额及国内生产总值的变化趋势。

由图1a 可知,20 世纪90 年代以前我国能源进出口保持相对平衡状态,能源出口略大于能源进口;1992 年开始出现进口大于出口的情况,到1998 年以后这种逆差越来越大; 2009 年受到全球金融危机的影响,进出口的差距略有缩小,但此后能源进口额似乎在以不可逆转的趋势高速上升。从图1b 可以看出,20世纪90 年代以前我国国内生产总值以比较平稳的速度逐渐增加; 1992 年开始经济增速加快,2003 年以后国民经济开始高速发展。从两图的趋势上看,能源进口与国民经济几乎是同步增长的。

变量选择方面,本文以中国实际国内生产总值作为衡量经济增长的指标,记为gdp。实际国内生产总值是剔除价格变动影响因素后的数据,即对各年的国内生产总值运用GDP 平减指数( 1978 = 100) 处理后的数据。中国能源贸易出口总额、进口总额分别记为eex、eim,为了消除通货膨胀的影响,对二者运用居民消费价格指数( CPI) 进行处理。为了消除序列的相关性和异方差性,对上述变量做取对数处理,分别记为: lngdp、lneex、lneim,图2 为各对数变量的趋势图。从图2 可以看出,三个变量的对数序列表现出明显的不平稳特征。

三、实证分析

1. 平稳性检验。

为了避免建模过程中出现“伪回归”问题,需要消除变量中不平稳趋势的影响,于是笔者对上述对数变量进行一阶差分处理,分别记为dlngdp、dlneex、dlneim,图3 为各对数变量一阶差分后的趋势图。从图3中可以看出,各对数变量的一阶差分表现出平稳的特征。

为了进一步确定数据的平稳性,笔者对变量lngdp、lneex、lneim 进行ADF 检验,检验过程中滞后阶数的选择采用SIC 准则。检验结果如表1 所示。

由表1 可知,在10%的显著性水平下,上述变量均存在单位根,变量序列为非平稳时间序列。于是继续对各变量的一阶差分序列进行检验,检验结果表明,在1% 的显著性水平下,三个差分序列均拒绝存在单位根的原假设,所以上述变量均为一阶单整时间序列。

2. 协整检验。

根据协整理论,如果变量为同阶单整,那么为了确定这些变量之间是否存在长期均衡关系,可以对其进行协整关系检验。本文使用Engle-Granger 方法,对I( 1) 的变量序列lngdp、lneex 和lneim 之间的协整关系进行检验。

首先,建立回归方程:

lngdpt = β0 + β1 lneext + β2 lneimt + μt

估计后得到:

lngdpt = 6. 9155 + 0. 2905lneext + 0. 3223lneimt + μt

T 值( 20. 8884) ( 3. 6253) ( 17. 3507)

R2 = 0. 9784 D. W. = 1. 1448

然后,对方程( 1) 的残差序列μt进行单位根检验。

由回归方程的估计结果可导出残差序列μt的方程:

μt = lngdpt - ( 6. 9155 + 0. 29055lneext + 0. 3223lneimt) ( 2)

对残差序列μt进行单位根检验,检验过程中滞后阶数选择由SIC 准则确定。检验结果如表2 所示。

表2 的检验结果显示,残差序列μt在1%的显著性水平下拒绝原假设,接受不存在单位根的结论,因此可以确定残差序列μt是不带常数项和趋势项的平稳序列,即μt ~ I( 0) 。上述结果表明, lngdp 与lneex、lneim 之间存在协整关系,即中国的能源商品贸易与经济增长之间存在长期均衡关系。由回归方程可知,能源进口和出口的增加都对中国经济增长起到积极作用。具体而言,能源进口贸易弹性系数为0. 3223,表明长期中能源进口每增加1%,中国经济增长0. 3223%; 能源出口贸易弹性系数为0. 29055,表明长期中能源出口每增加1%,中国经济增长0. 29055%。

3. 误差修正模型。

根据协整理论,如果三个变量lngdp、lneex、lneim 之间存在协整关系,那么一定存在误差修正模型( ECM) 。方程( 1) 估计了经济增长与能源进出口的协整方程,方程( 2) 为该协整方程残差序列μt的表达式,令误差修正项ecmt = μt,建立误差修正模型:

Δlngdpt = β0 + αecmt - 1 + Σβ1Δlngdpt - i + Σβ2Δlneext - i + Σβ3Δlneimt - i

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