1、 中国进出口总额的影响因素分析摘要：本文利用相关理论，用 R 语言软件处理数据，采用计量经济学的分析方法，对中国的进出口总额因素进行实证分析。建立多元回归分析线性模型，结果证实国内生产总值GDP，实际利用外资额，全社会固定资产投资，城乡居民人民币储蓄存款年底余额，外汇储备这 5 个因素与我国进口总额成正相关关系，全社会固定资产投资，人民币对美元汇率与我国正出口成负相关关系，而且 GDP 因素对进出口总额影响最大。关键词：进出口总额 GDP 全社会固定资产投资 实际利用外资额 城乡储蓄额 外汇储备 汇率 相关分析 多元回归 R 语言软件一、引言自改革开放以来我国的对外贸易不断扩大，加入 WTO
2、更为国内的企业提供了更多公平竞争的机会，中国俨然成为了贸易大国，但是贸易大国不一定的贸易强国，我们知道对外贸易对我国的经济起着不可小處的作用，可中国目前面临着一个棘手的问题，国内消费需求对 GDP 的贡献率很低，而且比重还呈现下降趋势，说明我国 GDP 对外贸易的依赖程度之重，所以为了保持我国 GDP 持续稳定增长，保持国际市场的竞争力，增加对外贸易就很有必要了。就目前理论研究来看，影响我国进出口发展的因素主要有国内生产总值 GDP，实际利用外资额，城乡居民人民币储蓄存款年底余额，全社会固定资产投资，外汇储备，人民币对美元汇率等。本文就以上因素与进出口总额的实证分析，以及验证他们的关系。二、各
3、因素对我国进出口贸易的影响原理。1、国内生产总值（GDP）-X1。2006 年我国外贸总额达到我国 GDP 的 65%，尽管真实性有待考究，可从反面角度看中国消费需求占 GDP 的比重从 1999 年的 61,16%逐年下降到 2007 年只有 48.79%，下降了将近 20 个点，也正是我国的内需不足才使得我的进出口贸易总额不断增加，外贸总额占 GDP 的比例从 1999 年的 44%逐年增长到 2007 年占62.8%，显然国内生产总值的不断飞升离不开我国的对外贸易的贡献。因此 GDP 作为衡量进出口贸易总额的重要因素。2、全社会固定资产投资总额-X2。 固定资产的投入可以引起国内产业结构
4、的调整，改善投资环境，提高国内企业竞争力，对对外贸易的总额有比较直接的影响。3、实际利用外资金额-X3。实际利用外资金额包括对外借款额，外商直接投资和外商其他投资。我国进出口额增量 60%以上是由外商投资个体企业哟哟其实制造业，在外商投资中制造业占七成，外资主要投向制造业使得中国制造加工业日益融入全球生产，如果外资不断进入那么中国的进出口将保持高速增长。相反外资撤走对我国的打击将是很大的，所以实际利用外资金额这一因素很重要。4、人民币兑美元年平均汇价-X4。这个因素对外贸而言是一个相当重要的因素。我国长期实行人民币跟美元的有管制的浮动汇率制度，不能自由进行外汇交易。每进行一笔进出口贸易之后，厂
5、商都要计算自己的换汇成本，并以之与当期外汇汇率作比较，虽然我国汇率波动一直不是很大，发展比较稳定，但可以作为一个因素进行考虑。5、外汇储备-X5。6、此因素与对外贸易直接相关。城乡居民储蓄存款年底余额-X6。此因素一定程度上代表国内市场的购买力，从而一定程度上影响贸易额。三、数据的收集与模型的建立3.1 综合考虑影响对外贸易进出口总额因素收集数据整理如下表：表 3.1进出口总额（人民币）（亿元）GDP（亿元） 固定投资（亿元）实际外资（亿元）汇率（%）储蓄（亿元） 外汇储备（亿美元）Y X1 X2 X3 X4 X5 X61994 年 20381.90 48197.86 17042.1 432.
6、13 8.6187 21518.8 516.21995 年 23499.90 60793.73 20019.3 481.33 8.351 29662.3 735.971996 年 24133.80 71176.59 22913.5 548.05 8.3142 38520.8 1050.291997 年 26967.20 78973.03 24941.1 644.08 8.2898 46279.8 1398.91998 年 26849.70 84402.28 28406.2 585.57 8.2791 53407.47 1449.591999 年 29896.20 89677.05 29854.
7、7 526.59 8.2783 59621.83 1546.752000 年 39273.20 99214.55 32917.7 593.56 8.2784 64332.38 1655.742001 年 42183.60 109655.17 37213.5 496.72 8.277 73762.43 2121.652002 年 51378.20 120332.69 43499.9 550.11 8.277 86910.65 2864.072003 年 70483.50 135822.76 55566.61 561.4 8.277 103617.65 4032.512004 年 95539.00
8、 159878.34 70477.43 640.72 8.2768 119555.39 6099.322005 年 116921.80 184937.37 88773.61 638.05 8.1917 141050.99 8188.722006 年 140974.00 216314.43 109998.16 670.76 7.9718 161587.3 10663.42007 年 166863.70 265810.31 137323.94 783.39 7.604 172534.19 15282.492008 年 179921.47 314045.43 172828.4 952.53 6.94
9、51 217885.35 19460.32009 年 150648.06 340902.81 224598.77 918.04 6.831 260771.66 23991.522010 年 201722.15 401512.8 251683.77 1088.21 6.7695 303302.49 28473.382011 年 236401.99 473104.05 311485.13 1176.98 6.4588 343635.89 31811.48数据来源：中华人民共和国国家统计局 http:/ 表示国内生产总值；(2).固定投资为全社会固定资产投资总额；(3).储蓄为城乡居民储蓄存款年底余
10、额；(4).实际外资为实际利用外资金额。(5).汇率为人民币兑美元年平均汇价图 3.1:进出口贸易总额与因素之间的关系上图 1 是进出口总贸易额与其余 6 各因素的直观图，那么着 6 各因素那个相关性最强呢？得有具体的数据解释上图 3.1 ，将进出口贸易与其余 6 个因素进行相关分析。得出如下结果：表 3.2X1GDP（亿元）X2固定资产（亿元）实际外资额（亿元） X4汇率（%）X5储蓄（亿元） X6外汇储备（亿美元）Y 进出口总额（亿元） 0.9735 0.9492 0.9225 -0.9031 0.9665 0.9539由表 3.2 可以得知，进出口总额与 GDP、投资、实际利用外资额、城
11、乡储蓄额、外汇储备和汇率之间的关系都非常的密切（r0.9，p|t|)(Intercept) - 5.434e+05 1.764e+05 -3.080 0.010471 * X1 1.650e+00 2.836e-01 5.819 0.000116 *X2 -1.226e+00 3.626e-01 -3.381 0.006135 * X3 -2.922e+01 5.255e+01 -0.556 0.589330 X4 6.095e+04 1.949e+04 3.128 0.009617 * X5 -5.612e+01 2.991e+01 -1.876 0.087385 . X6 6.749e+0
12、0 3.287e+00 2.053 0.064637=（-543400+1.65X1-1.226X2-29.92X3+60950X4-56.12X5+6.749X6）四模型的检验4.1 经济意义检验模型估计结果说明，在其他条件不变的条件下：当年 GDP 每增长 1 亿元进出口总额就会增加 1.65 亿元；当投资每增长 1 亿元进出口总额就会减少 1.226 亿元；当实际利用外资额每增长 1 亿元进出口总额就会减少 29.92 亿元；当汇率每增长 1 个点进出口总额就会增加 60950 亿元；当城乡储蓄额每增长 1 亿元进出口总额就会减少 56.12 亿元；当外汇储备每增长 1 亿美元元进出口总
13、额就会增加 6.749 亿元。除汇率影响外，其余的和经验分析相一致。汇率因素可能和其他因素存在多种共线性。4.2 以下是利用 Eviews 的 OLS 方法的出结果由此可见，该模型 =0.989， =0.982 可决系数很高，F 检验值 163.28，明显显著，但当 ， ，只有 X1 和 X4 的系数 t 检验不显著。这表明存在严重的多重共线性。五多重共线性： 5.1 检验用 R 语言计算变量间的相关系数Y X1 X2 X3 X4 X5 X6Y 1.0000 0.9735 0.9492 0.9225 -0.9031 0.9665 0.9539X1 0.9735 1.0000 0.9936 0.
14、9687 -0.9661 0.9962 0.9929X2 0.9492 0.9936 1.0000 0.9681 -0.9727 0.9906 0.9969X3 0.9225 0.9687 0.9681 1.0000 -0.9727 0.9586 0.9717X4 -0.9031 -0.9661 -0.9727 -0.9727 1.0000 -0.9550 -0.9778X5 0.9665 0.9962 0.9906 0.9586 -0.9550 1.0000 0.9879X6 0.9539 0.9929 0.9969 0.9717 -0.9778 0.9879 1.0000可见，各变量相互之
15、间相关系数较高，证实存在严重多重共线性。5.2 修正多重共线性运用 OLS 方法逐一求 Y 对各个解释变量的回归，结合经济意义和统计检验选出拟合效果最好的一元线性回归方程。结果如下：变量 x1 x2 x3 x4 x5 x6参数估计值 0.546 0.751 307.268 -96338.9 0.709 6.584t 统计值 17.019 12.063 9.559 -8.41 15.051 12.7130.948 0.901 0.851 0.8155 0.934 0.910.944 0.895 0.842 0.804 0.93 0.904其中 X1 的 最大，以 X1 为基础，顺次加入其它变量逐
16、步回归：变量 X1 X2 X3 X4 X5 X6X1，X2 1.336(6.365) -1.12(-3.78) 0.97X1，X3 0.728(5.842) -111.15(-1.5) 0.948X1，X4 0.850(8.55) 59781.2(3.163) 0.969X1，X5 0.796(2.112) -0.327(-0.665) 0.942X1，X6 1.048(4.245) -6.213(-2.046) 0.954其中 X1 的 最大，以 X1 为基础，顺次加入其它变量逐步回归：变量 X1 X2 X3 X4 X5 X6X1，X2 1.336(6.365) -1.12(-3.78) 0
17、.96967X1，X3 0.728(5.842) -111.15(-1.5) 0.9484X1，X4 0.850(8.55) 59781.2(3.163) 0.9686X1，X5 0.796(2.112) -0.327(-0.665) 0.942X1，X6 1.048(4.245) -6.213(-2.046) 0.954经过比较，引入变量 X4 改进较大，而且参数 t 检验最明显，选择保留 X5，再引入其它的变量逐步回归，结果如下：变量 X1 X2 X3 X4 X5 X6X1，X4,X2 1.3287(7.092) -0.836(-2.842) 38082.67(2.195) 0.9758X
18、1，X4,X3 0.849(7.22) 0.8198(0.01) 59926.19(2.067) 0.962X1，X4,X5 1.549(4.859) 73259.34(4.135) -0.828(-2.28) 0.972X1，X4,X6 0,954(4.22) 52162.09(4.22) -1.773(-0.518) 0.962引入变量均不能再引进 ，且引入各参数 t 检验不显著，可以认为逐步回归终止。下面是对 X2、X4 的回归结果：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/28/13 Time: 20:09Sample: 19
19、94 2011Included observations: 18Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -534902.7 166844.28 -3.205999 0.00589X1 0.84985586 0.0993833 8.5512912 0.0000X4 59781.1991 18898.111 3.1633425 0.0064R-squared 0.96859927 Mean dependent var 91335.52Adjusted R-squared 0.96441251 S.D. dependent var 71
20、464.58S.E.of regression 13481.5418 Akaike info criterion 22.0070Sum/squared resid 2.73E+9 Schwarz criterion 22.155437Log likelihood -195.06338 F-statistic 231.34800Durbin-Watson stat 0.97000410 Prob(F-statistic) 0.00000以下是进行修正后的回归方程：= -5434902.7+0.8499*X1+59781.2*X4，由于修正的 R=0.9699 可以知道，该模型显著。以上分析贸易进
21、出口总额与 GDP 以及汇率都成高速增长，当贸易进出口总额增加一个单位，GDP 增长 0.8499 个单位，同时人民币兑美元年平均汇价同比增加 59781.2 的单位。data1=read.table(“clipboard“,header=T) cor(data1)Y X1 X2 X3 X4 X5 X6Y 1.0000 0.9735 0.9492 0.9225 -0.9031 0.9665 0.9539X1 0.9735 1.0000 0.9936 0.9687 -0.9661 0.9962 0.9929X2 0.9492 0.9936 1.0000 0.9681 -0.9727 0.9906
22、 0.9969X3 0.9225 0.9687 0.9681 1.0000 -0.9727 0.9586 0.9717X4 -0.9031 -0.9661 -0.9727 -0.9727 1.0000 -0.9550 -0.9778X5 0.9665 0.9962 0.9906 0.9586 -0.9550 1.0000 0.9879X6 0.9539 0.9929 0.9969 0.9717 -0.9778 0.9879 1.0000 pairs(data1) corr.test(data1)corr test: Y X1 X2 X3 X4 X5 X6Y 0.00 0.00 0.00 0.0
23、0 0.00 0.00 0X1 17.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0X2 12.06 35.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0X3 9.56 15.62 15.45 0.00 0.00 0.00 0X4 -8.41 -14.96 -16.77 -16.77 0.00 0.00 0X5 15.05 45.96 28.99 13.47 -12.87 0.00 0X6 12.71 33.45 50.71 16.44 -18.66 25.47 0lower is t value，upper is p value fm=lm(YX1+X2+X3+X4+X5+X6
24、,data=data1) fmfmCall:lm(formula = Y X1 + X2 + X3 + X4 + X5 + X6, data = data1)Coefficients:(Intercept) X1 X2 X3 X4 -5.434e+05 1.650e+00 -1.226e+00 -2.922e+01 6.095e+04 X5 X6 -5.612e-01 6.749e+00 summary(fm)Call:lm(formula = Y X1 + X2 + X3 + X4 + X5 + X6, data = data1)Residuals:Min 1Q Median 3Q Max
25、-12646.7 -3932.9 711.2 1890.2 14659.8 Coefficients:Estimate Std. Error t value Pr(|t|) (Intercept) - 5.434e+05 1.764e+05 -3.080 0.010471 * X1 1.650e+00 2.836e-01 5.819 0.000116 *X2 -1.226e+00 3.626e-01 -3.381 0.006135 * X3 -2.922e+01 5.255e+01 -0.556 0.589330 X4 6.095e+04 1.949e+04 3.128 0.009617 *
26、X5 -5.612e-01 2.991e-01 -1.876 0.087385 . X6 6.749e+00 3.287e+00 2.053 0.064637 . -Signif. codes: 0 * 0.001 * 0.01 * 0.05 . 0.1 1 Residual standard error: 9333 on 11 degrees of freedomMultiple R-squared: 0.989, Adjusted R-squared: 0.9829 F-statistic: 164.3 on 6 and 11 DF, p-value: 4.115e-10 Y=data1$
27、Y;Yhat=fm$fit;resid=fm$resid cbind(Y,Yhat,resid,rerror=resid/Yhat*100)Y Yhat resid rerror1994 年 20381.9 19326.56 1055.3424 5.46058121995 年 23499.9 15624.53 7875.3684 50.40386851996 年 24133.8 22170.03 1963.7656 8.85774741997 年 26967.2 26257.10 710.0970 2.70439951998 年 26849.7 28369.17 -1519.4727 -5.3
28、5606981999 年 29896.2 34141.52 -4245.3242 -12.43448942000 年 39273.2 42268.90 -2995.6995 -7.08724272001 年 42183.6 54830.33 -12646.7349 -23.06521552002 年 51378.2 60818.17 -9439.9693 -15.52162692003 年 70483.5 69771.22 712.2787 1.02087752004 年 95539.0 93869.63 1669.3691 1.77839102005 年 116921.8 109728.50
29、 7193.2973 6.55554132006 年 140974.0 126314.15 14659.8467 11.60586232007 年 166863.7 173829.74 -6966.0392 -4.00739212008 年 179921.5 167558.51 12362.9623 7.37829582009 年 150648.1 148990.45 1657.6104 1.11256152010 年 201722.1 213478.94 -11756.7895 -5.50723622011 年 236402.0 236691.90 -289.9085 -0.1224835
30、T=rownames(data1) plot(T,Y) lines(T,Yhat）进出口总额（人民币）（亿元）国内生产总值（亿元）全社会固定资产投资（亿元）实际利用外资额（亿元）人民币对美元汇率（%）城乡居民人民币储蓄存款年底余额（亿元）外汇储备（亿美元）Y X1 X2 X3 X4 X5 X6 Y/X11994年 20381.90 48197.86 17042.1 432.13 8.6187 21518.8 516.2 0.4228797711995年 23499.90 60793.73 20019.3 481.33 8.351 29662.3 735.97 0.3865513761996年
31、24133.80 71176.59 22913.5 548.05 8.3142 38520.8 1050.29 0.3390693491997年 26967.20 78973.03 24941.1 644.08 8.2898 46279.8 1398.9 0.3414735381998年 26849.70 84402.28 28406.2 585.57 8.2791 53407.47 1449.59 0.3181158141999年 29896.20 89677.05 29854.7 526.59 8.2783 59621.83 1546.75 0.3333762652000年 39273.2
32、0 99214.55 32917.7 593.56 8.2784 64332.38 1655.74 0.3958411342001年 42183.60 109655.17 37213.5 496.72 8.277 73762.43 2121.65 0.3846932162002年 51378.20 120332.69 43499.9 550.11 8.277 86910.65 2864.07 0.4269679342003年 70483.50 135822.76 55566.61 561.4 8.277 103617.65 4032.51 0.5189373272004年 95539.00 1
33、59878.34 70477.43 640.72 8.2768 119555.39 6099.32 0.597573132005年 116921.80 184937.37 88773.61 638.05 8.1917 141050.99 8188.72 0.6322237632006年 140974.00 216314.43 109998.16670.76 7.9718 161587.3 10663.4 0.6517087192007年 166863.70 265810.31 137323.94783.39 7.604 172534.19 15282.49 0.6277548082008年 1
34、79921.47 314045.43 172828.4 952.53 6.9451 217885.35 19460.3 0.5729154222009年 150648.06 340902.81 224598.77918.04 6.831 260771.66 23991.52 0.4419091182010年 201722.15 401512.8 251683.771088.21 6.7695 303302.49 28473.38 0.5024052782011年 236401.99 473104.05 311485.131176.98 6.4588 343635.89 31811.48 0.4
35、99682871进出口总额（人民币）（亿元）国内生产总值（亿元）全社会固定资产投资（亿元）实际利用外资额（亿元）人民币对美元汇率（%）城乡居民人民币储蓄存款年底余额（亿元）外汇储备（亿美元）Y X1 X2 X3 X4 X5 X6 Y/X11994年 20381.90 48197.86 17042.1 432.13 8.6187 21518.8 516.2 0.4228797711995年 23499.90 60793.73 20019.3 481.33 8.351 29662.3 735.97 0.3865513761996年 24133.80 71176.59 22913.5 548.05
36、8.3142 38520.8 1050.29 0.3390693491997年 26967.20 78973.03 24941.1 644.08 8.2898 46279.8 1398.9 0.3414735381998年 26849.70 84402.28 28406.2 585.57 8.2791 53407.47 1449.59 0.3181158141999年 29896.20 89677.05 29854.7 526.59 8.2783 59621.83 1546.75 0.3333762652000年 39273.20 99214.55 32917.7 593.56 8.2784
37、64332.38 1655.74 0.3958411342001年 42183.60 109655.17 37213.5 496.72 8.277 73762.43 2121.65 0.3846932162002年 51378.20 120332.69 43499.9 550.11 8.277 86910.65 2864.07 0.4269679342003年 70483.50 135822.76 55566.61 561.4 8.277 103617.65 4032.51 0.5189373272004年 95539.00 159878.34 70477.43 640.72 8.2768 1
38、19555.39 6099.32 0.597573132005年 116921.80 184937.37 88773.61 638.05 8.1917 141050.99 8188.72 0.6322237632006年 140974.00 216314.43 109998.16670.76 7.9718 161587.3 10663.4 0.6517087192007年 166863.70 265810.31 137323.94783.39 7.604 172534.19 15282.49 0.6277548082008年 179921.47 314045.43 172828.4 952.5
39、3 6.9451 217885.35 19460.3 0.5729154222009年 150648.06 340902.81 224598.77918.04 6.831 260771.66 23991.52 0.4419091182010年 201722.15 401512.8 251683.771088.21 6.7695 303302.49 28473.38 0.5024052782011年 236401.99 473104.05 311485.131176.98 6.4588 343635.89 31811.48 0.499682871数据来源：中华人民共和国国家统计局 http:/ 1v
