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我国出口影响因素的实证分析
我国出口影响因素的实证分析
我国出口影响因素的实证分析
摘要:
出口的影响因素众多,但在我国起到决定性作用的主要是累计FDI、出口退税额、贸易环境等因素。
本文通过建立出口影响因素的计量模型,来实证分析这些因素对我国出口的影响。
并进一步分析这些因素对出口增长的贡献率。
关键词:
出口额;累计FDI;出口退税额;贸易环境
研究的必要性
出口额对一国的经济增长有巨大的影响。
近年来,尤其是在加入WTO后,出口额对本国GDP的效应日益成为人们关注的问题之一。
皮尔逊委员会曾声称,自198><#004699'>50年以来,在与发展中国家的经济增长有关的各种指标中,要数出口活动与经济增长的相关程度最高。
出口的增长可以刺激需求,从而鼓励储蓄和资本积累,并通过提高进口能力,加强了经济的供给能力,从而对经济增长起了重要的促进作用。
因此,对出口各种影响因素进行系统分析,进而更好的促进我国出口的增长在当前显得尤为重要。
理论依据
根据一般的出口理论,世界贸易水平、出口相对价格、汇率以及国内供给能力等因素是影响出口的主要因素。
其中,世界贸易水平是通过贸易环境来体现的。
所谓一国贸易环境,是指该国的出口总额占世界出口额的比重。
同时,在中国,由于目前处于社会主义市场经济的初级阶段,因此不可避免地,影响出口的因素中也相应的画上了“社会主义初级阶段”的中国式烙印,比如:
吸引外资政策和出口退税政策对出口具有很大的促进作用,因此,中国的出口模型中,累计FDI和出口退税额与前面的诸多因素并重,也是主要的影响因素。
由此看来,影响中国出口总量的因素有:
国内供给能力、世界贸易水平、出口相对价格、汇率、累进FDI以及出口退税。
经济分析与模型说明
(1)国内供给能力:
可以我国的GDP来衡量,我国GDP近年来持续上升,因此,能够保证出口的增长。
(2)出口相对价格:
是国内出口价格指数与世界出口价格指数之比。
我国目前的出口扩大主要依靠的是劳动密集型产品的价格竞争优势。
出口相对价格对于我国出口有非常大的影响,但是目前对于这个因素影响的计量研究很多。
因此,本文对此不做过多的探讨。
(3)汇率因素:
衡量汇率对我国出口的影响,包括两个层次的含义:
一个层次是汇率的非常规性变动对出口的影响;另一个层次是汇率的常规性变动对出口的影响。
前一个层次汇率的变动对我国出口的影响,可以从我国6次自主的汇率调整后,出口额的相应变化中看出,见表1和表2:
从表1和表2中,可以看到,我国前<#004699'>5次自主的汇率变动之后,出口都有很大的增长。
尤其是1994年的汇率并轨,使我国的出口获得了311>.9%的高速增长。
这是我国1978—2001年的最高增长速度。
从汇率变动年份的出口平均增长速度来看,这<#004699'>5年的平均增长速度为22.76%,明显高于1978—2001年出口的平均增长率16.<#004699'>52%。
我国第6次自主的汇率调整,是对人民币的小幅升值,但幅度只有2.01%。
因此,对我国当年出口的影响不大。
后一个层次中汇率对出口影响,是构建出口模型所需要使用的汇率因素。
但进入出口模型的常规汇率变动,必须使用人民币实际有效汇率这一概念。
人民币实际有效汇率是人民币与多种货币汇率的贸易加权平均汇率。
由于计算人民币实际有效汇率要用到我国主要贸易伙伴的价格指数。
考虑到数据很难获取,我们在进行模型的回归分析时,暂时选取了人民币兑美元的汇率价格,想到对美国的出口额占我国总出口额的很大一个比例,我们假定这个数值对第二个层次的汇率,即“人民币实际有效汇率”有一定的代表性,并做相应的检验和印证。
(4)世界贸易水平:
用我国出口总额占世界出口额的比重来指代。
一方面,由于分母引进了整个世界的贸易总额,即世界贸易环境指标,所以该指标能够反映世界经济状况,它与我国的出口情况同向变化,同时贸易环境的改善能够使我国的出口相应增加;另一方面,分母是我国出口总额,所以整个指标可以反映我国出口能力在世界贸易环境影响下的抗干扰能力和自我调节能力。
(<#004699'>5)累计FDI和出口退税额:
这两个因素对于我国出口的影响,相比其他国家具有更强的影响。
因此,这里进行重点分析。
Ⅰ、根据我国的实际情况,出口的快速增长在很大程度上得益于三资企业的发展。
198<#004699'>5年三资企业出口占全国出口总额的比例仅为1.1%,2003年这一比例已经上升到了<#004699'>50%以上,而且还有增长的趋势。
而衡量我国外资企业的一个直接的标准就是累计FDI(国外直接投资)的数额,它直接决定了外资企业的数量和规模。
中国吸收外商直接投资开始于70年代末期。
在整个80年代,外商直接投资数额较少,1979至1990年共12年间,中国实际利用FDI的累计数额只有206.92亿美元,平均每年不过17亿美元。
从90年代初期起,中国吸收的FDI数额急剧增长。
1993—1997年连续<#004699'>5年,中国实际利用FDI的数额一直仅次于美国,居世界第二位,居发展中国家第一位。
1996—2002年,实际利用FDI一直超过400亿美元。
1992年到2002年,当年外商直接投资协议金额由<#004699'>57<#004699'>5亿美元上涨到828亿美元,实际投资由111.6亿美元上涨到<#004699'>527亿美元。
2002年,<#004699'>527亿美元的FDI实际外资流入,使中国首次成为全球吸引外资最多的国家。
FDI流入能够使得国内各经济部门,因外资流入而产生国内经济实力的变动,并由此而促进出口增长。
外国跨国公司及其子公司与当地企业之间通过市场交换关系形成一种长期供给契约,通过这种关联,大量的知识、技术、管理经验可以从外国子公司转移到发展中国家的企业。
经过与跨国公司的合作,可以逐步形成并提高当地国企业的国际竞争力。
由此可以看出,FDI与东道国当地的关联是实现促进经济增长和出口增长目标的重要因素。
因此,吸引更多的FDI,一方面可以增加资本和金融项目顺差;另一方面,又可以通过外资企业,促使出口扩大。
由国外直接投资(FDI)建立的外商投资企业,其产品的出口比例较高,特别是90年代以来,随着外商投资企业出口额的较快增长,外商投资企业出口占全国出口总额的比重有明显上升,1999年已达4<#004699'>5.47%。
2003年,外商投资企业出口额占整个中国出口总额的比重更是达到了<#004699'>54.84%。
Ⅱ、出口退税是一个国家或地区对已报关离境的出口货物,由税务机关根据本国税法规定,将其在出口前生产和流通各环节已经缴纳的国内增值税或消费税等间接税税款,退还给出口企业的一项税收制度,其目的是使出口商品以不含税价格进入国际市场,避免对跨国流动物品重复征税,从而促进该国家和地区的对外出口贸易。
出口退税机制作为一项财政激励机制,已被WTO诸多成员广泛应用。
出口退税的理论依据是避免双重征税和保证国际竞争的公平性。
出口退税制度是一种间接的财政支出,实施的物件是出口的货物,只对出口货物的税金成本进行补偿,实施难度小,由于它是国际惯例而不至于遭受到货物进口地政府的贸易报复。
出口退税对于我国扩大出口起到非常大的促进作用。
出口退税额与一般贸易出口成本呈负相关效应,出口退税对出口增长的影响非常直接。
根据有关机构计算,出口退税率每上升1个百分点,就相当于一般贸易出口成本减少约1个百分点。
从理论上看,出口退税额的多少能够间接影响企业的出口成本和产品销售价格。
出口退税制度的实行,无疑会增强产品在国际市场上的竞争力。
出口退税使货物以无税成本进入国际市场,增强了在国际市场上的竞争能力。
同时,出口货物所退还的税款可以直接冲减出口货物成本或税金成本,这也会调动出口企业的积极性。
我国自198<#004699'>5年实施出口退税政策以来,外贸出口由198<#004699'>5年的27<#004699'>5亿美元上升到2002年的32<#004699'>56亿美元。
198<#004699'>5年出口退税19.7亿元,而2003年出口退税则达到了1988.<#004699'>59亿元。
四、模型构建及验证
根据上述的分析,可以知道出口总额依赖于累计FDI(FDI)、出口退税(RETAX)、出口额占世界比例(RATIO)、GDP、汇率(EXRATE),要建立五元的线性回归模型为:
lnexport=c
(1)+c
(2)lngfdi+c(3)lnretax+c(4)lnratio+c(<#004699'>5)GDP+c(6)exrate+ui其中,lnexport、lngfdi、lnretax、lnratio、lnGDP、lnexrate分别为出口总额、累计FDI、出口退税、贸易环境、GDP、汇率的变动率。
选取198<#004699'>5-2003年的相关数据(见表4)作为样本区间,使用EVIEWS<#004699'>5.0软件进行线性回归分析。
使用FDI
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
0<#004699'>5/10/06Time:
21:
33
Sample:
198<#004699'>52004
Includedobservations:
20
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.?
?
RETAX
0.34870<#004699'>5
0.17<#004699'>5931
1.982061
0.067<#004699'>5
RATIO
69<#004699'>5.02<#004699'>57
137.1269
<#004699'>5.06848<#004699'>5
0.0002
GDP
0.030447
0.0039<#004699'>56
7.697226
0.0000
FDI
-0.401907
0.08131<#004699'>5
-4.942<#004699'>584
0.0002
EXRATE
-2.000090
0.244411
-8.183312
0.0000
C
-377.0914
196.86<#004699'>54
-1.91<#004699'>5478
0.0761
R-squared
0.996497
?
?
?
?
Meandependentvar
1681.400
AdjustedR-squared
0.99<#004699'>524<#004699'>5
?
?
?
?
S.D.dependentvar
1478.178
S.E.ofregression
101.9248
?
?
?
?
Akaikeinfocriterion
12.32967
Sumsquaredresid
14<#004699'>5441.4
?
?
?
?
Schwarzcriterion
12.62839
Loglikelihood
-117.2967
?
?
?
?
F-statistic
796.4396
Durbin-Watsonstat
2.129<#004699'>503
?
?
?
?
Prob(F-statistic)
0.000000
使用累计FDI
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
0<#004699'>5/10/06Time:
13:
49
Sample:
198<#004699'>52004
Includedobservations:
20
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
EXRATE
-2.000090
0.244411
-8.183312
0.0000
GDP
0.030447
0.0039<#004699'>56
7.697226
0.0000
RATIO
69<#004699'>5.02<#004699'>57
137.1269
<#004699'>5.06848<#004699'>5
0.0002
RETAX
0.34870<#004699'>5
0.17<#004699'>5931
1.982061
0.067<#004699'>5
ADDFDI
-0.401907
0.08131<#004699'>5
-4.942<#004699'>584
0.0002
C
-377.0914
196.86<#004699'>54
-1.91<#004699'>5478
0.0761
R-squared
0.996497
Meandependentvar
1681.400
AdjustedR-squared
0.99<#004699'>524<#004699'>5
S.D.dependentvar
1478.178
S.E.ofregression
101.9248
Akaikeinfocriterion
12.32967
Sumsquaredresid
14<#004699'>5441.4
Schwarzcriterion
12.62839
Loglikelihood
-117.2967
F-statistic
796.4396
Durbin-Watsonstat
2.129<#004699'>503
Prob(F-statistic)
0.000000
用ADDFDI代替FDI得到的回归方程在整体拟合优度和各回归系数的显著性上都得到改善。
但是FDI(ADDFDI)和EXRATE的系数依旧是负数,不符合经济意义。
使用对数模型
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
0<#004699'>5/10/06Time:
21:
40
Sample:
198<#004699'>52004
Includedobservations:
20
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.?
?
RETAX
0.173143
0.041074
4.21<#004699'>5441
0.0009
RATIO
0.848299
0.169019
<#004699'>5.018947
0.0002
GDP
0.604286
0.191880
3.149288
0.0071
FDI
-0.106<#004699'>517
0.08402<#004699'>5
-1.267686
0.22<#004699'>56
EXRATE
-0.216496
0.144874
-1.494379
0.1<#004699'>573
C
0.868993
1.476<#004699'>521
0.<#004699'>588<#004699'>541
0.<#004699'>56<#004699'>5<#004699'>5
R-squared
0.996999
?
?
?
?
Meandependentvar
7.07<#004699'>58<#004699'>54
AdjustedR-squared
0.99<#004699'>5928
?
?
?
?
S.D.dependentvar
0.881971
S.E.ofregression
0.0<#004699'>56282
?
?
?
?
Akaikeinfocriterion
-2.673<#004699'>544
Sumsquaredresid
0.044348
?
?
?
?
Schwarzcriterion
-2.37482<#004699'>5
Loglikelihood
32.73<#004699'>544
?
?
?
?
F-statistic
930.3407
Durbin-Watsonstat
1.902<#004699'>5<#004699'>59
?
?
?
?
Prob(F-statistic)
0.000000
此时AdjustedR-squared虽没有没有前者显著,但仍然非常高,但FDI和EXRATE的参数仍不符合经济意义,
前文中的分析已提到,模型中的exrate须使用人民币实际有效汇率,但因数据较难获得,故用与美元的汇价代替,因此可能使模型出现偏差,故删去exrate,再次进行回归,
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
0<#004699'>5/09/06Time:
23:
<#004699'>56
Sample:
198<#004699'>52004
Includedobservations:
20
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.?
?
RETAX
1.134947
0.348687
3.2<#004699'>54918
0.00<#004699'>53
RATIO
212.3390
297.4870
0.713776
0.4863
GDP
0.00904<#004699'>5
0.00687<#004699'>5
1.31<#004699'>5698
0.2080
FDI
0.0<#004699'>5<#004699'>5887
0.1<#004699'>5636<#004699'>5
0.3<#004699'>57414
0.72<#004699'>58
C
-246.8861
432.<#004699'>5089
-0.<#004699'>570823
0.<#004699'>5766
R-squared
0.979243
?
?
?
?
Meandependentvar
1681.400
AdjustedR-squared
0.973707
?
?
?
?
S.D.dependentvar
1478.178
S.E.ofregression
239.6870
?
?
?
?
Akaikeinfocriterion
14.00886
Sumsquaredresid
861748.2
?
?
?
?
Schwarzcriterion
14.2<#004699'>5780
Loglikelihood
-13<#004699'>5.0886
?
?
?
?
F-statistic
176.9082
Durbin-Watsonstat
1.<#004699'>594430
?
?
?
?
Prob(F-statistic)
0.000000
虽然可决系数有所降低,但各系数均变为了正数,但RATIO、GDP、FDI均未通过
T-检验,可能存在较严重的多重共线性
相关系数矩阵如下
RETAX
RATIO
GDP
FDI
RETAX
?
1.000000
?
0.963189
?
0.92626<#004699'>5
?
0.928330
RATIO
?
0.963189
?
1.000000
?
0.979<#004699'>58<#004699'>5
?
0.970173
GDP
?
0.92626<#004699'>5
?
0.979<#004699'>58<#004699'>5
?
1.000000
?
0.961000
FDI
?
0.928330
?
0.970173
?
0.961000
?
1.000000
拟采用逐步回归法,现操作如下
一元回归
RATAX0.926126
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
0<#004699'>5/10/06Time:
22:
03
Sample:
198<#004699'>52004
Includedobservations:
20
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.?
?
RETAX
0.689321
0.044<#004699'>570
1<#004699'>5.46<#004699'>588
0.0000
C
3.04903<#004699'>5
0.26<#004699'>5828
11.46994
0.0000
R-squared
0.930014
?
?
?
?
Meandependentvar
7.07<#004699'>58<#004699'>54
AdjustedR-squared
0.926126
?
?
?
?
S.D.dependent
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