青岛市海关贸易与地区经济发展

----基于VAR模型的实证研究

摘要：文章采用1985到2010年间的有关数据，采取协整检验理论、Granger因果关系检验和脉冲响应分析的方法，对青岛市进出口贸易与地区经济增长之间的关系进行了比较研究。结果发现，出口是促进经济增长的原因，但进口对经济增长有抑制作用，而且，经济增长对进出口也有着明显不同的影响。

关键词：进出口贸易；经济发展；VAR模型；格兰杰检验；脉冲响应函数

引言：

进出口贸易是地区经济和外部经济的桥梁枢纽，对当地发展起到重要支撑。我国长期坚持对外开放，国际贸易对中国的经济发展做出了巨大贡献。对于省市地区而言，需要进行具体的实证分析，把握当地发展脉搏，深入探究进出口贸易与当地经济增长之间的关系。以便对区域经济形势做出科学判断，合理规划发展方向。

1、数据和方法的选取

纵观以前我国学者在相关领域的研究，不难发现一些不足之处：首先，需要对时间序列数据的稳定性进行检验，不然构造的回归函数具有虚假性；再者，数据的时间跨度不能太短，否则即使盲目扩大样本区间，得到的数据质量却不尽人意；最后，很多学者对数据的分析不够深入具体，难以凸显地区特色。为此，本文在上述三个方面做了不同程度的改进，力争能够较为全面的分析青岛市进出口贸易在国民经济发展中的作用。

本文选取青岛市1985~2010年间的时间序列数据作为样本，采用全市生产总值作为反映当地经济发展状况的指标。数据来源于青岛市统计快报（2010）。并根据居民消费价格指数进行了修正。全文将对选取的数据建立VAR模型，分析论证进出口贸易额和生产总值之间的关系。首先，对数据进行单位根检验，判断其是否平稳性防止模型出现虚假回归现象。其次，构建相应的VAR模型；然后，基于VAR模型采用协整检验，Granger因果关系检验及脉冲响应函数分析。

2、进出口与经济增长关系的实证比较分析

本文将在建立VAR

模型的基础上对进出口与经济增长之间的关系展开实证分析，并按照如下具体步骤操作：首先，为了避免宏观经济变量的不平稳造成虚假回归以及确保VAR

模型的稳定性，将采用单位根检验来判断数据的平稳性；其次，构建VAR

模型；然后，在VAR

模型的基础上逐次进行协整检验、格兰杰因果关系检验和脉冲响应函数分析。

（1）变量的平稳性检验。GDP,进出口额的时间序列图如下。直观上，他们都不是平稳序列。

GDP(亿元)

EXPORT（万美元）

IMPORT（万美元）

图1

GDP

EXP

IMP数额

更精确地，Dickey

和Fuller（1981）提出了一种ADF法对GDP和进出口贸易额进行单位根检验。由时间序列确定构建检验方程的具体方法，设定合理的滞后阶数，然后分析各变量检验方程的截距项及时间序列项的系数显著性，从而对方程的合理性做出判断。滞后阶数基于AIC

或SIC

准则确定。

表1

GDP

EXP

IMP的ADF检验结果

变量

ADF值

结论

GDP

1.157(-3.25)

非平稳

△GDP

0.419(-3.25)

非平稳

△2GDP

-3.54(-3.26)

平稳

EXP

2.67(-3.25)

非平稳

△EXP

-2.59(-3.25)

非平稳

△2EXP

-4.97（-3.27）

平稳

IMP

5.13(-3.27)

非平稳

△IMP

1.06(-3.28)

非平稳

△2IMP

-5.96(-3.28)

平稳

注：

本表中ADF

检验采用Eviews6.0，△表示一阶差分，△2

表示二阶差分；括号内为10％置信水平下的临界值

从表1

中可以看出，各变量的水平时间序列及其一阶差分在显著性水平为10％的ADF

检验中都存在单位根，而所有变量的二阶差分都在10％的显著性检验水平下拒绝了单位根检验，从而各变量都是二阶单整序列。基于ADF

检验我们可以继续进行下面的分析。

（2）VAR

模型的确定。VAR

模型不以严格的经济理论为依据，它采用多方程联立的形式，每个方程中，内生变量对模型的全部内生变量的滞后值进行回归，从而估计全部内生变量间的动态关系。构建VAR

模型需明确两点：其一，模型共含有哪些变量；其二，模型滞后期的选择。该VAR

模型中的变量已经确定，即GDP、EXP

和IMP。为了保持合理的自由度使模型参数具有较强的解释能力，同时在综合参照了残差的自相关性、异方差性和正态性后，本文选取最佳滞后期为4。软件处理结果显示模型拟合优度达0.99

以上，效果较好。

（3）协整分析。协整关系的检验通常采用两种方法，即Engle-Granger

两步法和Johansen

检验法。前者虽然使用简便，而且得到的协整回归参数估计量具有超一致性和强有效性，但在小样本下，这种估计量具有实质性偏差。由于本文的分析中有效样本相对不多，为了克服上述方法的不足，本文采用基于VAR

模型的Johansen

协整检验。协整检验模型实质上是对无约束的VAR

模型进行协整约束后得到的VAR

模型，模型的滞后期即为无约束VAR

模型的一阶差分变量的滞后期。由于无约束VAR

模型的最优滞后期为4，所以协整检验模型的滞后期应为3。

表2

VAR模型的协整分析

最后得到的协整方程为：GDP=

229881.2

+

22.24EXP

19.92IMP

+

μ。

由协整方程可以看出，青岛市的GDP

与出口之间呈现出正向的关系，但与进口出现负相关。出口的回归系数为22.24，而进口的回归系数是-19.992。这说明每增加一美元的出口可以带来22.24

元的国内生产总值，但每增加一美元的进口却减少22.24

元的国内生产总值。可见，青岛市的出口对经济增长具有重大的促进作用，而进口对经济增长却有抑制作用。

（4）

格兰杰因果关系检验。协整检验结果只是证明了GDP、EXP

和IMP

之间存在长期稳定的均衡关系，但这种均衡关系是否构成因果关系还需要进一步的验证。VAR

模型的一个重要应用就是利用格兰杰检验分析经济时间序列变量之间的因果关系。由于格兰杰因果关系检验对滞后期长度的变化比较敏感，即选择不同的滞后期，可能会得到不一致的结果，因此，在检验过程中应选取多个不同的滞后期，若检验结果一致，则得出的结论较为可信。本文在检验过程中选取5

个不同的滞后期，相对于自由度来说，滞后期已经足够长，检验结果如表3

所示。

从表3

中可以看出，第一，就EXP

和GDP的关系而言，在滞后1、2

期时，EXP

不是GDP的格兰杰原因，但滞后期大于等于3

期时，EXP

才是GDP的格兰杰原因，这说明我国外贸乘数的滞后效应一般是2

期，从第3

期EXP

开始才对GDP

起到明显的推动作用；另一方面，GDP

除了在第4

期是EXP的格兰杰原因外，其前后各期均不是EXP的格兰杰原因，这说明GDP

并没有带来EXP的相应大幅增加。第二，就IMP

和GDP的关系来看，IMP

也是前2

期不是GDP的格兰杰原因，从第3

期开始才是GDP的格兰杰原因，这表明进口要经过一