女性卵巢性不孕的危害是什么文档格式.docx

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出口供给等于总供给扣除国内需求，因此一国出口供给同时收到国内生产波动和国内需求波动两方面影响。

（1）供给波动对于农产品来说影响较为显著。

对于一年生作物来说，供给波动可能来自于“蛛网”效果。

而不论是一年或多年生作物，植物病虫害、天气变化等经常会带来供给的剧烈波动。

供给波动主要体现为供给线的上下移动，由此造成的对均衡数量和均衡价格的影响程度则取决于需求价格弹性，而一国出口商品的需求价格弹性则取决于此商品的世界市场需求价格弹性和一国出口的此商品在世界市场上所占份额。

当一国出口份额下降，需求价格弹性将上升，需求曲线越趋近于水平线，反之亦反。

这意味着对于给定供给线的移动，一国出口份额越小，价格的变动越小，而出口数量变动越大，收益变动亦越大。

而对于给定的需求价格弹性和需求线的移动，价格变动的绝对值将同供给价格弹性反向相关，而数量变动的绝对值则与其正向相关。

既然价格和数量的变动是相互抵消的趋势，那么出口收益的波动可能将对供给价格弹性并不敏感。

（2）需求波动。

一般认为相对高收入弹性的商品（通常是非食品或非初级产品）需求波动比较频繁，但对于作为本国剩余市场的出口市场来说，所有出口市场的稳定（无论是高收入弹性还是低收入弹性）都会受到本国需求的影响，比如说，如果短缺时期国内食物需求优先于出口，或者国内需求相对缺乏价格弹性，出口供给就会成为总供给波动主要调整的对象。

这便意味着出口数量或收益的波动性应该与出口占总供给的比例呈反向变动关系，而国内需求只有当出口需求相对缺乏价格弹性时才会对出口价格产生影响。

2、国际因素

对于大多种商品，国外需求的波动成为出口收益波动的主要源泉。

一国面临的国外净需求线取决于世界总的需求和供给，二者之中任一波动将改变净需求线的位置。

若某种出口商品的需求波动主要是由于主要进口国的国内需求波动，而这可能源自于竞争品价格变化或周期性的收入变动即购买力的变动，因此具有相对较大收入弹性的商品将经历更大的出口波动。

由此，对于原材料的出口需求（一般认为具有较大收入弹性）将比食物出口（收入弹性较小）更具有波动性。

另外，出口地区的过度集中亦可能造成国外需求的波动，从而导致出口收益的波动。

然而对于出口集中度过高（即出口集中于少数国家和地区）是否一定会造成出口的不稳定，经验分析尚无统一结论。

一种观点认为若出口过度集中，则单一国家的需求波动（如国际收支恶化、政府发布进口禁令等），将对出口国的收益造成冲击（Coppock，1977；

Massell，1970，etc）；

但亦有研究持有异议，认为商品的集中程度未必就会导致收益不稳定，相反，在一定的条件下，出口集中度越高，越易避免市场多元化所带来的政治、市场营销成本，从出口中获得的收益反而越稳定（Tegene，1990；

Love，1987），且多数发展中国家出口集中于发达国家，而发达国家具有相似的波动周期，高的集中度可能是由长期贸易合约、附属国交易或者是贸易偏好的存在所造成，则出口地区的集中或分散对于出口收益的影响并不会有多大区别（M.F.Charette，1985）。

从农产品出口的产品类型来看，我国目前仍以有比较优势的劳动密集型产品为主，占据较大份额的依然是初级产品贸易（帅传敏，2003），价格需求弹性和供给弹性一般都较高，尤其是粮食等贸易，受偏好、国家制度、自然条件等影响比较严重，由此我国农产品贸易不得不采取低价竞争策略，面临国际同等商品的竞争和应付进口国限制进口政策措施的能力亦较弱。

因此，出口过于集中于某一地区，当国内或国际形势发生变故时，容易造成产品进出口量的大幅波动，从而直接影响国内生产者利益。

三、数据及指标选择

1.出口不稳定性衡量

沿袭M.F.Charette（1985）的做法，不稳定性指数共选取价格（IP）、数量（IQ）以及收益（IE）三种构造方法，三个指标在实际出口市场中是逐级推进的，由于国内或国际因素的波动首先影响到了本国在现行价格水平下的出口量，而本国出口量的变动是否会影响一国面临的世界市场价格则取决于此国在国际市场上属于大国还是小国，其本身的出口波动是否会对世界市场供给产生影响，然后本国面临的价格和出口量共同决定本国的出口收益。

对于不稳定性指数的构建有多种方法。

依据Glezakos（1983），出口不稳定指的是由于出口收益过分偏离平滑（Smooth）或确定（Certain）的时间路径，从而给国内经济带来了成本，使资源未能有效率的满足需求，因此出口收益的波动性可以由其时间趋势残差反映（Love，1987）。

对于出口收益不稳定的研究包括横截面研究和时间序列研究，包括指数（Exponential）、线性（Linear）和移动平均（MovingAverage）三种回归趋势指数（RegressionTrendIndex）衡量方法，衡量方法的区分主要在于对其残差的运算方面。

且多项研究表明，不同指标形式的估计结果具有高度相关性，不同指标选择对于研究结果不起决定性作用（Massell，1964；

Kingston，1973；

Love，1990）。

依据本文的研究目的，主要采用指数趋势指标参照Love（1986）的方法稍加改进，

，

其中：

，t＝1、2、3……，

可以分别指价格、单位价值、数量以及收益四种。

一般来说，指标值越趋近于零，表明实际值偏离长期趋势的幅度越小。

但并非指标值越小则说明出口状况越优，只是在波动对本国资源配置及经济增长造成强烈冲击时，才是我们所定义的不稳定性。

2、国内因素指标

依据前述理论分析，主要采取出口产出比指标和出口份额指标反映国内供给和需求因素对出口波动的影响。

出口产出比指标指的是我国出口的某种商品占其总生产量的比重，主要体现国内需求波动对于出口的影响。

其中

表示t年第I种商品的出口量，

表示生产量。

出口份额指标指我国某种商品出口占世界总出口的比例，主要体现国内供给波动对于出口的影响。

表示t年第i种商品的世界出口量。

3、国际因素

指标的选取考虑最早由Hirschman（1945）提出的地理集中度，依据Love（1983）的做法，考虑其时间序列形式为：

式中，

为t期第i种商品输出到j区域的出口值，

为第t期总出口值，n为贸易输出的区域数量，

即为第t期的地理集中度。

值介于（

）与100之间，当一国输出商品愈平均分配于各个贸易地区时，

值趋近于

；

反之,当一国商品贸易国只有一个时，值为100。

一般认为某类商品的

值愈高，表示该商品出口过度集中于少数区域，受少数出口市场经济情况的影响越大。

本文中选取出口前5位的地区计算其地理集中度。

依据前文的理论分析，预测各解释变量符号如下：

表1变量的预期符号

IP

IE

IQ

PX

未知

-

PWX

＋

G

4.数据说明

样本选取了三种商品，分别为粮谷、茶叶和棉花，选取的时间序列为1985～2002年，其中粮谷和茶叶出口地区的数据来自于《中国对外经济贸易年鉴》（历年）；

棉花出口地区的数据自1995～2002来自于《中国对外经济统计年鉴》（历年），1985～1995年的出口地区数据来自于《中国对外经济贸易年鉴》（历年），其中1999年值缺失；

各种商品价格指数来自于《中国对外经济贸易年鉴2003》，其中2002年为缺失值；

另外，鉴于数据的可获得性，各种商品生产量、出口量及世界市场出口量均来自于FAO粮农组织统计数据库，其中棉花指精梳、粗梳，粮谷指谷物。

5.描述性分析

选取稻谷、茶叶及棉花三种商品主要处于以下考虑：

棉花属于原材料，则其出口收入弹性应高于粮谷，且我国在世界棉花市场上所占出口份额较小，自1985年至2002年棉花出口变化程度较大；

茶叶市场上我国出口占有很大份额，且茶叶不属于生活必需品，需求价格弹性和收入弹性均较大；

而粮谷属于粮食类，一般认为其需求弹性较小。

2.1棉花

作为初级产品，棉花属于原材料，价格走势偏低，如图1；

且价格波动幅度较大，如图3；

棉花出口近年来波动很大，自90年代中期起更是由我国的主要出口产品转变为主要进口农产品，96至98年间出口主要针对日本地区，出口地理集中度很高，之后逐渐扩大出口市场，出口地区集中程度有所改善，如图2；

图2三种商品世界价格走势

图3三种商品地理集中度

与此同时，棉花的出口价格和出口数量在这段时期均经历了比较大的波动性，且与其它两种商品相比，棉花的出口价格、数量和收益均经历了比较大的波动性，波动幅度较另外两种商品更为剧烈，如图3、4、5；

另外，由表1可以看出，85～02年间棉花的出口平均仅占我国产量的5％，且年度间波动程度较大，从最小不到年产量的0.1％到最大达年产量的17.8％不等；

占世界出口市场的份额平均仅有2％左右，且从最少的0.1％到最大的15.2％不等，之间经历了较大的变动，这可能是造成棉花出口波动幅度较大的原因之一。

表2出口产出比PX、出口份额PWX描述统计

变量

观测值

均值

标准差

最小值

最大值

PXcotton

18.0000

5.3391

5.1692

0.0217

17.7856

PXtea

32.9012

2.9613

27.8619

37.9737

PXgrain

2.0445

0.9917

0.2147

3.7536

PWXcotton

2.1963

3.5451

0.1321

15.1858

PWXtea

14.8569

2.5807

11.4443

19.6310

PWXgrain

3.0055

1.3121

0.4053

4.8179

2.2粮谷

年鉴中包括大米、玉米、小麦、荞麦和面粉五种，其中玉米、大米和小麦均为我国出口大宗农产品，图1中价格指数为粮谷总体的价格指数，可以看出世界市场粮价于1997年达到一个最高点，之后的近几年来则价格持续走低；

虽然这几种粮食均为我国出口的大宗农产品，但因为我国为粮食生产及消费的大国，粮谷主要优先供给国人消费及其粮食安全策略等因素影响，我国粮谷出口占产出的比例平均只有2％，且出口产出比非常稳定，我国出口所占世界市场份额亦仅有3％，年度间波动幅度不大，见表1；

图4出口价格波动指标

图5出口数量波动指标

考察图2中粮谷的出口集中度，可以看出我国粮谷出口地区较分散，出口集中度比较低，且年度间波动幅度很小；

粮谷出口收益和出口数量的波动幅度均很小，年度间变动不大，而价格波动幅度较为明显，同出口产出比PX及出口份额PWX的波动相比较，可以发现我国在价格开高的年度如95～97年间PX和PWX均下降，而近年来价格持续走低，PX和PWX却又较96、97年水平持续提高，从而使得出口的收益没有什么大的波动，见图3、4、5。

图6出口收益波动指标

2.3茶叶

我国是茶叶生产和出口大国，1985～2002年的平均出口产出比为33％，占世界出口份额高达15％左右，最高的年度出口份额将近20％，见表1；

价格走势比较稳定，97年后价格持续走高，96年价格达到一个最低点，价格的走势同价格的波动性趋势很接近，但相对于其他两种商品来说总体波动幅度较小，如图1、3；

我国茶叶出口贸易时间起始时间早，在世界市场上又占据较大份额，其地理集中度、出口量及出口收益的波动程度均比较小，见附图2、4、5。

四、实证分析

估计方法采用最小二乘法，分别采用线性形式和对数形式两种方程估计，估计结果表明对数形式方程更适用于现有方案：

4.1三种商品分别估计

首先对三种商品用上述方程分别估计，部分估计结果报告如表2：

表3三种商品分别估计

LPX

LPWX

LG

AdjR-squared

F

Tea

-5.09﹡﹡﹡

-1.41﹡﹡﹡

0.46

0.588

8.6

（1.31）

（0.48）

（0.31）

-1.71﹡﹡﹡

0.94

0.45

0.76

14.54

（0.53）

（1.82）

（0.6）

-1.73﹡﹡﹡

0.74

0.31

0.36

4.14

（0.84）

（0.83）

（0.92）

Cotton

-5.19﹡﹡﹡

-5.02

1.08

0.58

8.61

（1.02）

（4.01）

（7.77）

-3.86﹡﹡﹡

14.89﹡﹡﹡

-9.31

0.89

39.65

（1.79）

（1.38）

（9.74）

Grain

-4.26﹡﹡﹡

1.3

-7.56

0.99

418.42

（0.96）

（2.12）

（7.6）

3.66

0.53﹡﹡﹡

3.01

0.95

83.55

（3.94）

（0.13）

（3.19）

﹡代表10%的显著水平，﹡﹡是5%的的显著水平，1%是﹡﹡﹡。

括号内为每个解释变量的标准差。

AR

（1）表示一阶自相关。

估计结果显示：

（1）对于出口价格波动，仅有茶叶对其具备解释能力，其中出口产出比PX以及出口份额PWX影响显著；

三种商品分别均为仅有出口产出比PX对出口数量的波动有显著影响；

考虑本文选取的解释变量，对于棉花来说，选取出口收益IE作为波动指标的估计结果明显优于以价格IP或数量IQ作为波动指标，对于粮谷，三个解释变量PX、PWX、G均能很好的解释出口数量或出口收益的变动，而对于茶叶来说，以出口价格IP作为波动指标估计结果更为理想，但考虑到世界市场出口价格受多方面因素影响，不仅仅受本国因素影响，因此本文选取的解释变量在解释价格的波动性时很可能是有偏的。

另外，可以看出，出口产出比对于各个商品的各个波动性指标（粮谷的出口收益指标除外）的解释能力均很强，出口份额对于棉花和粮谷的出口收益波动和茶叶的出口价格波动具备解释能力，而出口的地理集中度的解释能力均不理想。

（2）依据弹性分析，估计系数表示：

表4各种商品弹性分析

-2.7﹡﹡﹡

-0.75﹡﹡﹡

0.24

-2.48﹡﹡﹡

0.68

0.48

-2.6﹡﹡﹡

1.12

0.83

-0.11﹡﹡﹡

-0.095

2.24

-0.04﹡﹡﹡

0.07﹡﹡﹡

-0.07

-1.35﹡﹡﹡

0.42

-2.24

1.02

0.14﹡﹡﹡

1.1

出口产出比每增加1％，茶叶的价格波动便降低2.7％，出口数量波动下降2.4％，收益波动下降2.6％；

棉花的出口数量波动下降0.11％，出口收益下降0.04％；

粮谷的出口数量波动下降1.35％，这说明国内需求的波动对于不同收入弹性的商品出口波动性均具有显著影响，降低国内需求的波动可以显著降低不同商品的出口波动性程度。

而出口份额每增加1％，茶叶价格波动下降0.75％，棉花的出口收益波动下降0.07％，粮谷的出口收益波动下降0.14％，这说明稳定国内供给对于稳定出口亦具有显著影响。

另外，集中度指标对于各项的影响均不显著，这可能是由于计算集中度指标的方法所造成的，计算时选取的是前5位进口大国，而这些国家的进口需求波动可能因种种原因而相互抵消，从而使得集中度对于收益的波动影响并不显著。

4.2Panel估计

一般来说，相对于单纯的横截面模型和单纯的时间序列模型而言，Panel模型的优点在于：

（1）观测样本量大大增加，使构造更加可靠的参数估计量成为可能；

而且，最重要的是使我们能够识别和检验约束条件被放松了的更为一般的模型；

（2）多重共线性的影响被减弱。

当解释变量在两个方向上同时变动时，由于潜在影响因素的增多使得它们之间强相关的可能性大大降低；

（3）使我们能够识别和度量一些纯粹横截面模型和纯粹时间序列模型所不能识别的因素。

由于横截面数据倾向于反映经济运行的较长时间的特征，而时间序列数据则看重强调短期波动,二者的结合使我们能够更好地分析变量间的关系及动态特征；

（4）降低估计偏差。

截面估计可以得出今年的出口不稳定影响因素，时间序列可以估计不同时间段上的影响因素，但Panel的作用在于估计了不同农产品在时间序列表现中更为一般的规律。

换句话说，我们更想知道是哪些因素一直在影响着这几种农产品的波动（价格、出口产量和出口收益）。

首先，将18年三种农产品构建一个Panel数据，通过Breusch-Pagan的LM检验，我们首先断定，在回归中我们不能忽视不同农产品的特殊影响；

接着，通过进行Hausman检验，以判断这种特殊影响是固定影响（fixedeffect）还是随机影响（randomeffect），结果表明模型具有固定影响，因此，分析最终采用固定影响变截距模型。

汇报的固定效果模型结果如下表5所示：

表5固定效果模型估计结果

LNPX?

-0.823﹡﹡﹡

-13.818﹡﹡﹡

-2.24﹡﹡﹡

（0.316）

（4.997）

（0.686）

LNPWX?

0.193

-1.077

12.946﹡﹡﹡

（0.327）

（5.188）

（0.672）

LNG?

-2.597﹡

63.593﹡﹡﹡

-2.620

（1.492）

（23.56）

（2.406）

AR

（1）

0.470﹡﹡﹡

（0.098）

FixedEffects

_COTTON--C

13.989

-176.0559

12.741

_GRAIN--C

12.529

-222.9571

-1.712

_TEA--C

12.768

-157.640

-18.139

R2

0.240

0.623

0.934

Adj-R2

0.154

0.583

0.923

6.946

38.784

194.052

Prob（F）

0.002

0.000

首先，对于IP、IQ和IE不同的估计式结果分别表示在相同的出口产出比、出口份额及地理集中度情况下，三种商品相比较，棉花经历了最高的出口价格波动以及最高的出口收益波动，谷物的出口价格和出口量波动均较小，而茶叶的出口收益波动程度最低。

和单方程估计相似，所选取的方程对于IE的解释能力最强，能够解释高达90％的出口收益的波动性，对于IQ的解释能力次之，达到60％左右，但方程仅能解释15％的价格波动性，三个方程中IE的调整可决系数R2最大，表示选取的这几个变量对于IE的解释能力很强，达90％；

IQ次之，解释能力有60％左右；

IP的最小，仅有15％，表示本研究中选取的变量对于世界市场价格波动解释能力很差。

三个方程中IE方程估计结果较为理想，说明衡量出口波动采取收益做衡量指标是较好的方法。

IP指标估计结果较其他两个不理想，这是可以接受的，因为计算价格波动的指标选取的为世界市场价格，而决定一国出口的各种因素是否会对国际市场价格产生影响则取决于此国在国际市场上属于大国还是小国，其本身的出口波动是否会对世界市场供给产生影响，从而波及到世界市场价格，因此，若出口商品在国际市场上份额很小，影响本国出口的因素则难以对世界市场价格产生影响。

同时，三个方程中各个变量符号大部分符合预期，但不同方程不同变量的系数大小及显著性有一定差别。

各方程PX估计结果均在1％的水平上显著且为负值，表示出口占国内总产出的比例对于出口波动均具