中国服务贸易对经济增长带动作用实证探究

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1、中国服务贸易对经济增长带动作用实证探究  【摘要】本文分别对1996—2012年我国服务贸易进出口总额、服务贸易出口额、进口额与我国GDP的数据进行了图表分析和协整检验,并得到结论如下:我国服务贸易出口明显大于进口对经济增长的带动作用。从而应该加大服务贸易出口以及针对扩大服务贸易出口提出一系列建议措施。【关键词】服务贸易;GDP;协整检验;经济增长近年来,我国服务贸易迅猛发展。1996-2012年,服务进出口总额由429.4亿美元增加到4726亿美元,年均递增15.15%,超过了同期我国GDP年均14.58%的递增速度。6目前国内有关对外贸易对经济

2、增长的贡献研究不少,但有关服务贸易对经济增长的贡献研究学者涉及较少。在分析外贸对经济增长的贡献时,国内许多学者都是从净出口(出口与进口之差)的角度来估计对外贸易对经济增长的拉动作用。这种评价方法简单地把进口当作国民生产总值(GNP)的一个漏出量,认为进口与经济增长存在负相关性。而实际上,从贸易理论和实践来看,商品的进出口对国民经济福利和经济增长都具有积极的影响。例如,通过廉价商品的进口不仅可以降低生产成本并提高消费者的福利,而且还可以通过资本和技术的进口促进技术进步和劳动生产率的提高。因此,我们不能只考虑服务业出口或者净出口对国民经济的影响,而应该

3、从服务贸易的各个方面对国民经济的促进作用进行全面分析和评价。正因如此,下文将从我国服务贸易的各项总量指标,即服务贸易总额、服务进出口总额、服务出口总额这几个方面分析服务贸易对GDP的贡献。一、样本数据选取本文将以我国1996-2012年的统计数据为样本,从3个方面(进出口总额、出口额和进口额)对服务贸易对我国GDP增长的贡献进行实证研究分析。资料来源:中国统计局和《国际收支平衡表》为了使模型的构建更加合理,并减少潜在的异方差问题,对上面的各个时间序列变量分别取对数。下面将以这些对数为研究基础,分别用LnGDP、LnJ(J表示服务贸易进出口总额)、L

4、nEX(EX表示服务贸易出口总额)、LnIM(IM表示服务贸易进口总额)等来表示。二、单位根检验6建立时间序列模型最重要的是要保证变量的平稳性,因此,我们首先将采取最常用的ADF方法,对各个时间序列进行单位跟检验,检验结果见表2,各个水平变量的ADF统计值都显著大于各个临界值,表明本文所选取的时间序列是不平稳的。而且对这些时间序列所进行的一阶差分中,LnGDP也存在不平稳性,由于必须保证数据平稳的阶数一致性,所以数据的一阶差分仍然不平稳。再对二阶差分进行单位根检验,发现二阶差分的时间序列变量都显著小于各个水平下的临界值,所以表明变量LnGDP、Ln

5、J、LnEX、LnIM服从I(2)过程。三、协整检验表2已经表明样本区间上各个时间序列变量都是2阶单整的。根据协整理论,如果两个(或两个以上)的变量满足单整阶数相同,且它们之间存在协整关系,则所研究的变量之间就存在一种长期稳定的均衡关系。由于是检验多变量之间的协整关系,本文使用使用Johansen-Juselius极大似然法对多变量时间序列进行协整检验,结果见表3。由表3的检验结果可知,在5%的水平下,四变量之间存在一个协整关系,也就是在95%的概率度下,有理由相信经济增长(GDP)、服务贸易进出口总额(J)、服务贸易出口额(EX)及服务贸易进口额

6、(IM)间存在长期均衡关系。协整方程为:由协整方程可知,J每增长100单位,从长期来看将会促进GDP增长26.290个单位;EX每增长100个单位,从长期来看将会促进GDP增长17.702个单位;IM每增长100个单位,从长期来看将会促进GDP增长9.943个单位。6四、格兰杰因果检验由表4格兰杰因果检验表明,在5%显著水平下可以拒绝LnJ不是LnGDP的Granger原因的原假设,即服务贸易总额的变动是经济增长变动的Granger原因,同样在表中也可以看出服务贸易出口与服务贸易进口变动均是经济增长变动的Granger原因。而LnGDP变动却不是L

7、nJ、LnEX以及LnIM变动的Granger原因。五、简要结论通过对服务贸易对经济增长拉动作用的实证研究,发现服务贸易三个指标均对中国经济增长拉动具有持续作用,且呈正向作用,主要结论如下:第一,中国服务贸易三个指标与GDP序列均为非平稳序列,但它们的2阶差分是平稳的,它们之间存在长期均衡关系,各变量通过长期均衡关系相互影响。第二,服务贸易三个指标均与GDP有单向因果关系,而GDP对服务贸易三项指标不存在因果关系。服务出口贸易对经济增长具有明显的促进作用。从长期来看,服务贸易的出口持续扩张必然带动本产业及相关产业的发展,改善和调整生产及就业结构。特

8、别是,一般而言,出口产业的生产效率与竞争力较内需产业高,随着出口的不断扩张,资本与人力资源不断流入出口产业,促使资源重新分

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