影响出口绩效的主要因素研究及实证分析
摘要:通过分析出口绩效决定因素、影响模式以及影响程度测量工具的相关文献,文章以1973年~2008年中国和美国的年度经济数据为背景,提出了影响一国出口绩效的主要因素模型。回归结果表明,影响中美两国出口绩效的主要因素基本相同,国家的经济发展水平和国家政策措施对出口有显著的影响。文章还对比分析并解释了同一相关因素对中美两国出口绩效影响程度上的差异,并给出提高我国出口绩效的建议和对策。
关键词:出口绩效;决定因素;宏观经济环境
一、 引言
无论是从宏观还是微观的角度来看,出口贸易都是一个重要话题。长久以来,出口不仅是国家外汇储备的重要来源,也是国民生产总值的主要组成部分,为国家经济增长做出了重要贡献。
本文以中国和美国为主要研究对象,意在研究和比较不同背景下影响出口贸易绩效的主要因素。
二、 数据收集及研究方法
本文数据的搜集整理分为四个阶段。第一阶段,根据模型假设确定观察对象,即中美两国的年度宏观经济数据,包括GDP、进出口总额、汇率、CPI和人均GDP等。第二阶段,检验数据的权威性和有效性,对可获数据进行对比分析,从交集中寻找合适的时间范围,作为时间序列的原始数据。第三阶段,整理原始数据,归类并将其标准化。第四阶段,对数据进行初步处理,使其符合模型的演算需求。
本文用于进行回归模型分析的数据并非直接来自调查问卷与现场统计,而是来自国家级的统计数据库,如《中国统计年鉴》、中华人民共和国海关总署和国家外汇管理局、美国国家统计署等,以及世界性权威组织的统计报告和总结,如世界银行、国际货币基金组织和世界经济论坛等。此外,模型中非数字资料的来源比较广泛,1973年~2008年期间中美两国的宏观经济政策和影响国际经济环境的重大事件都是虚拟变量(Dummy Variable)赋值的根据。
鉴于数据完整性、统一性和可比性的要求,时间序列数据的起点选在1973年。一方面是由于中国在二十世纪五六十年代的数据缺失情况较为严重;另一方面是考虑到:(1)二战之后,西方国家制定和实施了一系列措施用以恢复和促进经济的发展。因此,在接下来的近四分之一个世纪里(1948~1973),世界经济逐步走向了繁荣,可以说1973年是西方经济史上的一个顶峰;(2)自1973年开始,全球经济步入了低速增长阶段,经济周期的交替更加频繁且时常伴有剧烈波动。受石油危机的影响,美国经济在1973年出现了严重的滞胀,致使美国的经济增长率在1974年史无前例的下降到了-1.75%。同年,中国的年进出口总量首次突破了十亿美元的大关,标志着中国的对外贸易飞速发展的开始。可见,无论是对中国还是美国,1973年是极具代表性和重要性的一年。
运用长达35年(1973~2008)的经济统计资料,本文将对包含虚拟变量的多元回归模型进行最小二乘估计(OLS)分析和相关性检验。虽然模型具有普遍的适用性,但中美两国的回归分析是独立的,因此模型中变量的值属于时间序列数据(Time Series),而不是面板数据(Panel Data)。
三、 实证模型及检验
一般而言,GDP是评判一个国家宏观经济发展好坏的首要标准,出口增长率是衡量出口绩效好坏的普遍指标,国家经济发展越快,出口增长越快;一国汇率的波动会影响到该国所有出口产品的国际市场竞争价格;人均国民生产总值代表了一国国民的富裕程度,这与消费者购买力有密切的联系;CPI与通货膨胀率的性质相同,因此CPI可以用于表示国内市场的整体物价水平。结合宏观经济的理论知识以及国内外学者的实证分析成果,本文提出6个基本假设:
H1:GDP的增长越快,出口增长越快;H2:汇率的波动会引起出口绩效的变化;H3:人均GDP的增长与出口的增长负相关;H4:出口绩效与居民物价消费指数(CPI)负相关;H5:积极的政治经济政策和良好的国家宏观环境,可以刺激出口;H6:良好的国际环境、国际金融制度以及国际市场秩序,可以促进出口。
基于以上假设,本文构建了包含1个因变量(Y)和8个自变量的相关回归模型,自变量按性质可分为定量变量和定性变量(又称虚拟变量)。其中向量X表示定量变量,用向量Z表示虚拟变量,对应的系数矩阵分别是A和B,?着表示均值为零的残差项,m表示定量变量的个数,n表示虚拟变量的个数。简化的线性模型可描述为:
将公式(1)扩展为影响出口绩效主要因素的多元回归模型,表述如下:
Y=?琢0+?琢1x1+?琢2x2+?琢3x3+?琢4x4+?茁1z1+?茁2z2+?茁3z3+?茁4z4+?着(2)
其中:Y表示年出口量增长的变化率;x1表示年GDP增长的变化率;x2表示年平均汇率的变动;x3表示年平均居民价格指数CPI的变动;x4表示年人均GDP的变化率;
z1是用于描述国内经济环境的虚拟变量,当国家发布有利于出口的财政政策、货币政策、加大出口补贴或提高出口退税水平时,z1取值为1,否则为0;
z2是用于描述国内政治环境的虚拟变量,当国家发布有利于出口的政策法规,如实施出口导向型经济政策,或与其他国家签署政治友好协议加强经济时,z2取值为1,否则为0;
z3是描述消极世界政治经济环境的虚拟变量,当全球政治经济大环境不稳定时,比如世界金融危机或战争爆发的时候,z3取值为1,否则为0;
z4是描述积极世界政治经济环境的虚拟变量,当全球政治经济进入繁荣时期,国际性金融货币组织出台有利于国际间商品交换的规范时,比如限定各国进口关税征收范围以及自由贸易条款的制定等,z4取值为1,否则为0。
应用STATA分析软件和中美数据资料对回归模型进行OLS分析,结果见表1。
从表1可知,影响中美两国出口绩效的因素基本相同。假设1和5成立,说明出口绩效与国家经济实力和发展速度联系紧密,同时也说明了国家的贸易导向和出口倾向对出口绩效的好坏有显著影响。从其它变量的回归系数和T值来看,出口绩效与汇率的波动、物价水平、国民富裕程度以及国际大环境的相关性不大。
为了验证回归结果的有效性,本文对模型进行了多重共线性(Multicollinearity)和相关性检验。检验的结果表明,两国的时序数据都不存在明显的共线性(详见表2)。
从表3的相关系数矩阵(Correlation Matrix)中观察到,中方xj与x4的相关系数大于0.5,说明这两个变量之间存在一定的关联性。具体而言,xj表示总体GDP的变化率,x4表示人均GDP的变化情况,虽然引起二者变化的因素和表达的意义有所不同:GDP是国家经济实力的重要指标,而人均GDP代表国民富裕的程度,但它们之间也存在一定的联系。此外,中美两国z3与z4的相关系数相同且绝对值大于0.5,这是由于z3与z4分别代表对国际贸易环境的好坏,且具有此消彼长的特点,因而二者呈现负相关。但从表3中的回归系数来看,这几个变量对出口绩效变化的贡献率都比较小,所以它们之间的关联性对结论的影响不大,回归结果可以用于进一步的对比分析。
四、 影响中美出口绩效主要因素的对比分析
1. 中国和美国的出口增长变化率与国民生产总值增长变化率呈现显著的正向关系,即出口随着GDP的增长而增长。从系数的大小来看,中国的出口绩效与本国经济发展的联系较美国紧密,即中国的GDP与出口的相互依赖程度比美国高。