基于面板数据的中国贸易弹性估计

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1、基于面板数据的中国贸易弹性估计  摘要:利用1990-2005年中国与其20个主要贸易国家和地区的面板数据,基于不完全替代理论构建实证模型,运用面板数据单位根和协整技术对中国对外贸易的价格和收入弹性进行估计。结果表明:进出口贸易关于价格都是缺乏弹性的,从收入弹性来看,进口需求的收入弹性小于2,出口的收入弹性接近于5,出口相对于进口有着更大的收入弹性,这是造成在世界金融危机背景下中国贸易形势发生逆转的主要原因。  关键词:对外贸易;收入弹性;价格弹性  中图分类号:F752文献标识码:A文章编号:1003-3890(2010)09-0005-04   

2、 一、研究背景与文献回顾  自2001年底中国加入WTO以来,中国的对外贸易总量在其后连续几年以超过20%的速度增长,与此同时,贸易顺差保持着更快的增长幅度。2006年中国的贸易顺差为1775亿美元,2007年这一数据达到2622亿美元,增长幅度接近50%。在出口贸易的高速增长下中国外汇收入持续增加,其他国家却不得不承受中国制造的巨额贸易逆差。中国的贸易伙伴为了缓解和扭转日益恶劣的贸易环境,除采取反倾销措施对中国企业进行制裁外①,更多地将焦点集中在人民币升值上。人民币汇率在这一段时期也连创新高,冲破1∶7大关。然而与中国的贸易伙伴所预期的相反,在这一

3、时期中国的进出口却没有受到多大影响,出口贸易额继续保持20%的增长速度。进入2008年,肇始于次贷危机的全球金融危机蔓延开来,世界上大多数国家和地区都受到波及,各国和地区经济呈现出不同程度的衰退,受全球需求萎缩的影响,11月份月度进出口总值出现了2001年10月份以来的首次负增长。  中国贸易的发展和近期出现的新变化引起了国际社会的广泛关注,大量学者尝试从不同角度对此进行解读。根据Goldstein和Khan(1985)提出的不完全替代理论,汇率和收入是影响一国贸易的两个重要方面,中国的进出口贸易发展与变化可能与汇率变动所造成的价格波动以及各国收入变

4、动密切相关。基于不完全替代理论,不少学者对中国进出口贸易的价格弹性和收入弹性进行测算。厉以宁(1991)以中国1970-1983年的对外贸易数据进行实证分析后发现,中国的进出口汇率弹性不足,分别只为0.6871和0.0506。陈彪如(1992)、戴祖祥(1997)、张明(2001)等基于不同数据采用不同方法的实证结果也得出了类似的结论。朱真丽(2002)基于不完全替代理论构建实证模型进行测算,结果表明中国的出口需求价格弹性和收入弹性分别为2.03和1.72,进口需求的价格弹性和收入弹性分别为0.68和0.21,认为国民收入因素对于贸易收支的影响是显著

5、的。殷德生(2004)运用单位根和协整检验的方法建立中国的贸易收支方程、进出口需求方程,使用VAR模型对中国贸易收支进行分解的结果发现,人民币汇率的变动对贸易收支影响很小。曹永福(2005)考虑到了进出口之间的影响,认为价格变动和汇率变动存在着不一致性,从而分别考虑贸易的价格弹性和汇率弹性。通过政策模拟,曹永福(2005)对中国进出口的汇率弹性和价格弹性进行了定量测算,结果显示,出口的汇率弹性为-0.14~0.27,进口的汇率弹性为0.042~0.05,这表明中国进出口商品的汇率弹性都是非常小的,与很多学者的判断是一致的。许统生、涂远芬(2006)利

6、用向量自回归模型及其相关检验估计了中国1994-2005年贸易弹性,研究结果表明,进出口贸易需求关于汇率都是缺乏弹性的,且出口需求关于国外收入和世界价格弹性的值较大,进口的国内收入弹性稍小,因此仅靠人民币汇率的升值很难缩小贸易顺差。  国内的研究主要集中在利用时间序列分析上,但由于时间序列的小样本性质给模型的估计带来了困难,而面板数据的出现可以较好地解决这一问题,得出更优良的估计结果。面板数据可以克服变量间多重共线性的困扰,提供更高的自由度和更高的估计效率,更好地识别和度量单纯的时间序列数据或横截面数据所不能发现的影响因素,构造和检验更加复杂的模型。

7、国外近期的研究主要是利用面板数据展开分析。Irandoust等(2006)运用面板数据分析了瑞典和他的主要贸易伙伴的贸易弹性,基于面板协整方法,Irandoust等(2006)把收入和价格作为影响进出口的两个主要因素,分别建立出口和进口模型,计算出了进出口的收入弹性和价格弹性。结果显示,收入弹性普遍显著为正,而价格弹性(汇率弹性)却表现出明显的国别差异,这也在一定程度上验证了马歇尔勒纳条件存在的真实性,即汇率改善一国的贸易状况需要一定的条件。Kwack等(2007)分析了包括主要工业化国家以及亚洲一些国家在内的30个国家的面板数据,在他们的研究中,进

8、出口模型除了价格和收入两大因素外,还加入了许多其他的因素,例如语言、两国的距离等。利用贸易额加权平均的方法,

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