经济学国际贸易毕业论文 武汉进口贸易与经济增长的实证研究

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1、湖南师范大学本科毕业论文考籍号：XXXXXXXXX姓名：XXX专业：经济学国际贸易论文题目：武汉进口贸易与经济增长的实证研究指导老师：XXX二〇一一年十二月十日　　摘要：根据1988－2005年的进口贸易总值和国内生产总值等统计数据，运用计量经济学理论分析研究，两者之间存在着密切的内在联系关系，通过对其建立广义差分回归模型，可以得出进口贸易对经济增长的弹性。　　关键词：武汉;进口贸易;GDP;广义差分回归分析　　　　0前言　　　　近年来，进出口贸易在武汉经济增长中发挥了扩大需求规模与优化资源配置的双重功能，对工业化和产业结构升级起到重要的促进作用。去年，武汉进出口总

2、额618786万美元，同比增长43.95％。其中进口额和出口额分别为364777万美元和254009万美元，同比分别增长54.1％和31.5％。进出口贸易不仅是拉动经济增长的重要需求因素，也是促进国内资源优化配置、加速工业化进程和产业结构升级、实现经济快速增长的重要途径。　　根据国民收入衡等式：　　Y=C+I+G+（X-M），进口会挤占地区内部市场从而部利于本地区经济发展。因此，长期以来关于对外贸易与经济增长关系的研究往往只局限于出口贸易与经济增长关系的研究，进口贸易与经济增长关系的问题一直未引起学者的重视。这种情况直到近几年裁开始有所改变，也就是说，近年来人们开

3、始意识到，进口也可能对经济增长产生积极的促进作用，相关的研究也陆续出现。如：罗伯特J.巴罗、哈维尔·萨拉伊马丁（美）研究了各国的GNP数据后发现，研究范围内的国家中那些采用了典型贸易保护政策的都增长较慢。李京文(1995)使用开放经济的内生增长模型，对1960年至1985年的数据进行分析，发现已过，尤其是发展中国家，如果外国资本品的使用超过了本国资本品，那么经济增长率也比较高。Lawrence，R.Z.（1999）对20世纪80年代美国100多个制造产业中国际竞争对其全要素生产率的影响进行了研究，发现进口竞争刺激了全要素生产率的提高。　　上述研究的角度各有侧重，所依

4、据的资料的研究方法也有所不同，所得出的结论也不尽一致。本文将通过计量经济学和数据统计方法，以武汉市1988－2005年的进口贸易总值和国内生产总值统计数据为指标分析进口贸易对经济增长的贡献。　　　　1数据的单位根检验　　　　在表1中，lnGDP和lnIMP分别是对GDP和IMP的对数序列；dlnGDP和dlnIMP分别是对lnGDP和lnIMP的一阶差分后的序列。对于宏观经济数据，一般都存在非平稳性，因此先对表中的数据进行单位根检验。单位根检验是检验时间序列平稳性的一种通用的方法。单位根检验的方法还有DF检验、ADF检验和PP检验等。通常所用的单位根检验方法为ADF

5、检验和PP检验法。　　本文运用EViews5.0，分别对序列lnGDP和lnIMP、dlnGDP和dlnIMP进行ADF检验。　　在单位根检验中，序列dlnIMP接受原假设，也即序列是非平稳的，而lnGDP、dlnGDP和lnIMP的ADF统计量大于其对应的1％临界值，即拒绝原假设，序列是平稳的。　　　　2模型的建立和修正　　　　2.1建立初步模型1　　利用前面的检验分析，下面对非平稳序列lnGDP和lnIMP做简单的线性回归分析，建立如下线性模型：　　Ln(gdpt)=β0+β1Ln(IMPt)+μt　　运用EViews5.0中的OLS回归结果如表1所示：　　　

6、　由上表可以了解量回归系数均通过T检验和F检验，模型的决定系数也比较接近1，但是DW统计值为0.612910，说明方程的残差项存在正相关性，残差图如图1。回归模型残差项参在序列相关时，如果继续使用普通最小二乘法（OLS），对于模型估计与检验带来的主要后果是：（1）参数估计量非有效，虽然具有一致性，但是仍然不具有渐进有效性。（2）变量的显著性检验失去意义，因为T统计量是简历在参数方查正确估计基础之上的。（3）模型的预测失效，区间预测与参数估计量的方差有关。　　2.2模型修正　　为了揭示进口量与GDP之间真实的内在依存关系，必须消除序列相关问题。下面采用广义差分法

7、使模型残差保持序列独立，不具有相关性。EViews软件中，是采用添加自回归项来消除自相关性的。在模型1中添加AR（1）进行修正，回归结果如下表2：　　　　由上可以看出，决定系数和DW统计值有所提高，但是回归系数没有通过T统计量的5%显著性检验。特别是常数的T统计量非常不显著，考虑到可能是残差项影响到变量的显著性，继续修正模型，去除截距项。回归结果。　　D.W统计值增加到2.100686，说明残差序列不相关。决定系数也由了一定的提高，回归模型中自变量和AR(1)的回归系数的T统计量都通过了显著性检验。由此，我们可以得出武汉进口贸易对GDP的广义差分回归模型：　　L