1、中國(guó)貿(mào)易順差影響因素的多元線性回歸分析摘要 自1994年以來(lái),我國(guó)在對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易領(lǐng)域取得了巨大成就,年年都有巨額貿(mào)易順差；貿(mào)易順差雖然是貿(mào)易地位有利的象征，但絕非越大越好，因?yàn)檫@既會(huì)一起本國(guó)經(jīng)濟(jì)的不良發(fā)硬，也常會(huì)引起貿(mào)易伙伴之間的摩擦。隨著WTO的加入,對(duì)外貿(mào)易在我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的作用和地位越來(lái)越重要。本文用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的方法，建立了多元線性回歸模型，最終得出貿(mào)易順差主要受本國(guó)投資和本國(guó)物價(jià)水平影響的結(jié)論。關(guān)鍵詞：貿(mào)易順差 多元線性 投資 物價(jià)指數(shù)一、 引言跟據(jù)海關(guān)統(tǒng)計(jì)，2013 年中國(guó)貨物進(jìn)出口總額達(dá) 41603.3億美元，扣除匯率因素比上年同期增長(zhǎng) 7.6%，比上年增速提高 1.4 個(gè)百分點(diǎn)，

2、全年貨物進(jìn)出口總值首次突破 4 萬(wàn)億美元的大關(guān)。在2013年，世界經(jīng)濟(jì)并不景氣，中國(guó)外貿(mào)面臨諸多困難，在如此的情況下仍然取得這樣的增長(zhǎng)成績(jī)，確實(shí)了不起。但是，我們不應(yīng)忽略，中國(guó)的外貿(mào)是不平衡的：1990年以前，中國(guó)基本上每年都是進(jìn)口大大大于出口，之后，基本是出口大大大于進(jìn)口，特別是2006年以后，貿(mào)易順差陡然增大。即使世界經(jīng)濟(jì)，特別是歐洲經(jīng)濟(jì)一篇低迷的2013年，中國(guó)出口總值仍達(dá) 22100.4 億美元，比上年同期增長(zhǎng) 7.9% ；進(jìn)口總值 19502.9 億美元，比上年同期增長(zhǎng) 7.3% ；貿(mào)易順差 2597.5 億美元，同比增長(zhǎng) 12.8%。存在貿(mào)易順差，說(shuō)明我國(guó)在對(duì)外貿(mào)易活動(dòng)中處于有利地

3、位，但貿(mào)易順差絕不是越大越好。大量的貿(mào)易順差，很容易引起與貿(mào)易伙伴的摩擦，中國(guó)近些年和歐美日的外貿(mào)爭(zhēng)端有力的證明了這一點(diǎn)，甚至有理由去相信，中國(guó)和很多國(guó)家雙邊關(guān)系波動(dòng)，也有部分原因中國(guó)貿(mào)易順差過(guò)大造成的；除此之外，大量外匯盈余通常會(huì)導(dǎo)致一國(guó)市場(chǎng)上本幣投放量迅速增長(zhǎng)，因而很可能造成通貨膨脹壓力，不利于國(guó)民經(jīng)濟(jì)持續(xù)、健康的發(fā)展。當(dāng)然，貿(mào)易逆差更不可取，因?yàn)樗从车氖窃搰?guó)當(dāng)年在對(duì)外貿(mào)易中處于不利地位。一國(guó)政府當(dāng)局應(yīng)當(dāng)努力避免長(zhǎng)期出現(xiàn)貿(mào)易逆差，因?yàn)榇罅磕娌顚?dǎo)致國(guó)內(nèi)資源外流，對(duì)外債務(wù)增加。這種狀況也會(huì)影響國(guó)民經(jīng)濟(jì)正常運(yùn)行。綜上，一國(guó)保持進(jìn)出口基本平衡（最好略有結(jié)余），對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展最有利。不過(guò)，

4、考慮到中國(guó)近些年一直存在巨大的貿(mào)易順差（中國(guó)上次出現(xiàn)貿(mào)易逆差還是1993年，距今超過(guò)20年），中國(guó)的外匯儲(chǔ)備也非常之多，所以，本文的目的是分析中國(guó)長(zhǎng)期的貿(mào)易順差到底是什么因素造成的。二、 文獻(xiàn)綜述對(duì)外貿(mào)易，一直是熱門話題，很多高校教師、學(xué)生、學(xué)者和其他部門的研究人員都研究過(guò)這類問(wèn)題，每年在各類期刊學(xué)報(bào)上發(fā)表的該類論文也非常之多。首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)的姚麗芳在1998年，東北財(cái)經(jīng)大學(xué)的趙欣欣、鞠成曉在2003年都層使用主成分分析的方法探討中國(guó)進(jìn)出口的影響因素，最終大體上都把影響因素分為內(nèi)外兩種，得出了一致的結(jié)論；不同于高校師生偏向?qū)嵶C的做法，社科院的王蕾和商務(wù)部的沈丹陽(yáng)，在理論上詳細(xì)分析了中國(guó)近十?dāng)?shù)

5、年來(lái)的外貿(mào)規(guī)模、結(jié)構(gòu)等情況，肯定了中國(guó)外貿(mào)巨大成就的同時(shí)也道出了中國(guó)對(duì)外貿(mào)易將要面臨的巨大挑戰(zhàn)；此外，每年，甚至每個(gè)月，都會(huì)有學(xué)者對(duì)中國(guó)的過(guò)去的外貿(mào)情況進(jìn)行評(píng)價(jià)，對(duì)將來(lái)的外貿(mào)形勢(shì)進(jìn)行分析，如社科院的夏先良研究員幾個(gè)月前才剛剛評(píng)述了2013年中國(guó)的外貿(mào)情況。但是，他們往往不能在準(zhǔn)確與易讀中拿捏好標(biāo)準(zhǔn)，往往是實(shí)證的時(shí)候選取過(guò)于抽象的方法，使得非專業(yè)人員完全不能理解；理論分析的時(shí)候又往往過(guò)于宏觀且往往得出似是而非的結(jié)論甚至把難題留給讀者。基于此，本人認(rèn)為有必要在實(shí)證時(shí)使用更簡(jiǎn)便的方法，并結(jié)合經(jīng)濟(jì)學(xué)原理，來(lái)重新分析這個(gè)不老的話題。三、 方法選擇及變量的選取本文采用多元線性方法，建立我國(guó)進(jìn)出口與有關(guān)變量

6、的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)回歸模型，把經(jīng)濟(jì)學(xué)上可能與進(jìn)口有關(guān)又能夠獲得數(shù)據(jù)的變量納入模型，再根據(jù)赤池信息準(zhǔn)則用逐步回歸將其中和進(jìn)出口不顯著相關(guān)的變量剔除，考慮到很多變量之間并非獨(dú)立隊(duì)進(jìn)口產(chǎn)生影響，而是有一定程度的共線性，如果剩余的變量扔很多，就必然有統(tǒng)一方面的因素，因此可以用主成分分析的方法，把顯著相關(guān)的變量綜合為更少的綜合指標(biāo)。這樣，既簡(jiǎn)化了模型，又保留了絕大部分信息。根據(jù)宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)的理論和社會(huì)常識(shí)，進(jìn)出口的影響因素有國(guó)民生產(chǎn)總值、匯率、關(guān)稅率、儲(chǔ)蓄、投資、外匯儲(chǔ)備、世界經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率、本國(guó)物價(jià)等，但由于平均關(guān)稅率和世界經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率找到的年份過(guò)少，本文只得放棄這一變量。本文選取的七個(gè)指標(biāo)見(jiàn)表1。多元線性回歸模型

7、的一般模型形式為： （1）其中k為解釋變量的數(shù)目，稱為偏回歸系數(shù)，稱為隨機(jī)誤差。（1）式也可稱為總體回歸函數(shù)的隨機(jī)表達(dá)形式。樣本回歸函數(shù)的隨機(jī)表達(dá)式為： （2）稱為殘差或剩余項(xiàng)。實(shí)際中應(yīng)用的都是樣本回歸函數(shù)。其中貿(mào)易順差為因變量（Y），其他為自變量。四、模型求解及分析表1順差及各個(gè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)timeSurplusgdphuilvchuxutouziwaihuicpi1,994461.70 48197.86 631.25 21518.80 17042.10 516.20 11,9951403.70 60793.73 645.88 27910.40 20019.30 735.97 1.1711,99

8、61019.00 71176.59 676.95 38501.20 22913.50 1050.49 1.2681931,9973354.20 78973.03 683.10 46279.80 24941.10 1398.90 1.3037021,9983597.50 84402.28 694.51 534075.00 28406.20 1449.60 1.2932731,9992423.40 89677.05 760.40 59621.80 29854.10 1546.75 1.2751672,0001995.60 99214.55 797.18 399551.00 32917.70 165

9、5.74 1.2802682,0011865.20 109655.17 819.17 343635.89 37213.50 2122.00 1.289232,0022517.60 120332.69 827.68 303302.49 43499.90 2864.07 1.2789162,0032092.30 135822.76 827.70 260771.66 55566.61 4032.51 1.2942632,0042667.50 159878.34 827.70 217885.35 70477.43 6099.32 1.3447392,0058374.40 184937.37 827.7

10、0 172534.19 88773.61 8188.72 1.3689442,00614220.30 216314.43 827.84 161587.30 109998.16 10663.40 1.3894782,00720263.50 265810.31 827.83 141050.99 137323.94 15282.50 1.4561732,00820868.41 314045.43 827.91 119555.39 172828.40 19460.00 1.5420882,00913411.32 340902.81 828.98 103617.65 224598.77 23991.52

11、 1.5312932,01012323.54 401512.80 831.42 86910.65 251683.77 28473.38 1.5818262,01110079.20 473104.05 835.10 73762.43 311485.13 31811.48 1.6672442,01214558.29 519470.10 861.87 64332.38 374694.74 33115.89 1.710593各列單位一次為：年，億元，億元，百美元，億元，億元，億美元，cpi是固定1994年為基期的指數(shù)。觀察數(shù)據(jù)不難發(fā)現(xiàn)，各列數(shù)據(jù)的量綱差距巨大，不適合直接進(jìn)行回歸，本文認(rèn)為應(yīng)該進(jìn)行無(wú)量綱

12、處理，而無(wú)量綱話方法很多，最常用的是變異系數(shù)法，但嘗試時(shí)發(fā)現(xiàn)貿(mào)易順差這一列的數(shù)據(jù)變得過(guò)小（是方差過(guò)大造成的），所以只得放棄：最終本文采用的是各列數(shù)據(jù)與該列均值相除的方法，這個(gè)方法的好處是使各列數(shù)據(jù)都大體處在同一規(guī)模。處理結(jié)果見(jiàn)表2：表2timeSurplusgdphuilvchuxutouziwaihuicpi1994年0.06380.2426350.8071070.1287170.1576250.0504360.7294681995年0.1946240.3100040.86240.1680880.1867110.0721010.8631721996年0.1427470.3689690.946

13、8030.2339390.2158250.1033060.9461141997年0.4734310.4174921.0054380.2847090.2376220.138320.9850631998年0.5207460.4562181.079263.335560.2740630.1443850.9897241999年0.3606760.4966551.2526990.4516580.2922470.1552410.9879472000年0.3027530.5642251.4058263.1004550.3272710.1675481.0036542001年0.2875510.6426851.5

14、598143.1865440.3764650.216641.0223472002年0.3940920.7299561.7166823.3792730.4489560.2957721.0255922003年0.3344540.856841.886853.5339390.5873740.4230221.0491162004年0.4340391.0562272.0943623.6274320.7687560.6544041.1015522005年1.394481.2936952.3530863.5501921.0091590.9099151.1332622006年2.5554441.6237472.

15、6850764.0889561.3205751.2444891.1621952007年4.2071822.1817343.1252744.5480351.7717761.9085631.230292008年5.564722.912023.7381335.068032.459182.7016171.3160972009年5.05693.7332214.6545915.9901563.6709473.8827361.3202872010年6.3311595.4721456.1717487.3374875.0987375.7913731.3770422011年7.7638849.0560149.14

16、879910.14498.6246369.3064391.4651492012年18.9526418.9988118.027518.9816618.9985918.983851.517427把表2數(shù)據(jù)帶入公式（2）進(jìn)行回歸，得Call:lm(formula = shuju, 2 shuju, 3 + shuju, 4 + shuju, 5 + shuju, 6 + shuju, 7 + shuju, 8)Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -1.6547 -0.4049 -0.1752 0.3037 1.7326 Coefficients: Estimate Std

17、. Error t value Pr(|t|)(Intercept) -5.7060 3.3358 -1.711 0.113shuju, 3 -0.3995 3.3276 -0.120 0.906shuju, 4 0.2013 2.0634 0.098 0.924shuju, 5 -0.1894 0.3258 -0.581 0.572shuju, 6 1.8167 2.8190 0.644 0.531shuju, 7 -0.6377 1.5466 -0.412 0.687shuju, 8 6.2034 4.3951 1.411 0.184Residual standard error: 0.9

18、684 on 12 degrees of freedomMultiple R-squared: 0.9706, Adjusted R-squared: 0.9559 F-statistic: 65.97 on 6 and 12 DF, p-value: 1.728e-08可以發(fā)現(xiàn)，雖然可決系數(shù)很大，說(shuō)明模型對(duì)貿(mào)易順差解釋的很好，但是所有系數(shù)都不顯著，分析之后，認(rèn)為原因如下：1、各個(gè)自變量有嚴(yán)重的共線性（根據(jù)宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)中g(shù)dp和投資儲(chǔ)蓄等的關(guān)系，這是顯然的）；2、樣本量過(guò)少，本文中，n=19，k=6，不滿足n=3（k+1）的模型估計(jì)基本要求。用逐步回歸可以解決上述問(wèn)題，本文以赤池信息準(zhǔn)則為依據(jù)，

19、進(jìn)行逐步回歸，結(jié)果如下：step(sol)Start: AIC=4.05shuju, 2 shuju, 3 + shuju, 4 + shuju, 5 + shuju, 6 + shuju, 7 + shuju, 8 Df Sum of Sq RSS AIC- shuju, 4 1 0.00892 11.263 2.0643- shuju, 3 1 0.01352 11.267 2.0721- shuju, 7 1 0.15941 11.413 2.3165- shuju, 5 1 0.31698 11.571 2.5770- shuju, 6 1 0.38947 11.643 2.6957

20、11.254 4.0493- shuju, 8 1 1.86827 13.122 4.9674Step: AIC=2.06shuju, 2 shuju, 3 + shuju, 5 + shuju, 6 + shuju, 7 + shuju, 8 Df Sum of Sq RSS AIC- shuju, 3 1 0.0072 11.270 0.0766- shuju, 7 1 0.1747 11.438 0.3568- shuju, 5 1 0.3514 11.614 0.6481- shuju, 6 1 0.4252 11.688 0.7685 11.263 2.0643- shuju, 8

21、1 3.2057 14.469 4.8232Step: AIC=0.08shuju, 2 shuju, 5 + shuju, 6 + shuju, 7 + shuju, 8 Df Sum of Sq RSS AIC- shuju, 7 1 0.2343 11.504 -1.53253- shuju, 5 1 0.4116 11.682 -1.24196- shuju, 6 1 1.1621 12.432 -0.05883 11.270 0.07656- shuju, 8 1 3.3577 14.628 3.03115Step: AIC=-1.53shuju, 2 shuju, 5 + shuj

22、u, 6 + shuju, 8 Df Sum of Sq RSS AIC- shuju, 5 1 0.2288 11.733 -3.1584 11.504 -1.5325- shuju, 8 1 4.7088 16.213 2.9863- shuju, 6 1 21.7145 33.219 16.6149Step: AIC=-3.16shuju, 2 shuju, 6 + shuju, 8 Df Sum of Sq RSS AIC 11.733 -3.158- shuju, 8 1 6.162 17.895 2.861- shuju, 6 1 107.323 119.056 38.868Cal

23、l:lm(formula = shuju, 2 shuju, 6 + shuju, 8)Coefficients:(Intercept) shuju, 6 shuju, 8 -4.0525 0.8351 4.3922經(jīng)過(guò)篩選，六個(gè)變量最終只有投資和cpi被留下，此時(shí)ACI最小，根據(jù)赤池信息準(zhǔn)則，只留下這兩個(gè)變量。對(duì)這兩個(gè)變量進(jìn)行回歸，可得：Call:lm(formula = shuju, 2 shuju, 6 + shuju, 8)Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -1.82159 -0.40311 -0.00267 0.35025 1.78293 Coeffic

24、ients: Estimate Std. Error t value Pr(|t|) (Intercept) -4.05252 1.57838 -2.568 0.0207 * shuju, 6 0.83514 0.06903 12.098 1.83e-09 *shuju, 8 4.39219 1.51522 2.899 0.0105 * -Signif. codes: 0 * 0.001 * 0.01 * 0.05 . 0.1 1Residual standard error: 0.8563 on 16 degrees of freedomMultiple R-squared: 0.9693,

25、 Adjusted R-squared: 0.9655 F-statistic: 252.8 on 2 and 16 DF, p-value: 7.849e-13雖然可決系數(shù)略變小了一點(diǎn)，但所有變量都顯著了，對(duì)新的模型進(jìn)行多重共線性檢測(cè)可得：kappa(soo,exact=T)1 57.14527這個(gè)值遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于1000，所以可以認(rèn)為不存在共線性。把各個(gè)量綱回歸到模型中，即可得出模型為：模型分析：顯然，這個(gè)模型有很大不足，首先，因?yàn)楦鶕?jù)模型得出的結(jié)論，隨著物價(jià)提高，貿(mào)易順差反而增大，這是宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)的理論有沖突的。原因可能是初始數(shù)據(jù)選取不夠全面，很多在經(jīng)濟(jì)理論中與進(jìn)出口關(guān)系重大的變量沒(méi)能找到數(shù)據(jù)；也可能是模型形式不好，進(jìn)出口與各個(gè)變量之間并非簡(jiǎn)單的線性關(guān)系。遺憾的是，由于作者水平所需，這些問(wèn)題，本文暫時(shí)難以解決。再者，模型未能通過(guò)異方差檢驗(yàn)，所以用用加權(quán)最小二乘來(lái)消除異方差，權(quán)數(shù)為擬合值減去實(shí)際值的平方，即加權(quán)后擬合結(jié)果為sos summary(sos)Call:lm(formula = dat, 2 dat, 6 + dat, 8, weights = 1/a)Weighted Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -1.1182 -0.9868 -0.9234 0.844