经济学论文: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
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1 775亿美元,2007年这一数据达到2 622亿美元,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。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,Kwack等(2007)计算出口的价格弹性。进一步地,Kwack等(2007)还特别考虑了人民币升值效应,分析人民币升值10%对他的主要贸易伙伴的进出口所带来的影响,认为人民币升值对德国以及一些亚洲国家影响较大,而在实现中美贸易平衡上不起太大作用。
笔者将运用中国与其主要的20个贸易伙伴的面板数据,分别构建进口和出口模型,利用非平稳面板数据的计量方法来分析中国对外贸易的收入弹性和价格弹性。具体框架如下:第一部分为研究背景和文献回顾;第二部分为实证分析,基于不完全替代理论构建了计量模型后,对变量和数据作了界定和说明,并展开实证检验和分析;最后一部分为结论。
二、进出口贸易的弹性估计
(一)计量模型设定
根据国际经济学的理论,按照GoldstEIn和Khan(1985)提出的不完全替代原理,一国或地区的进出口产品和国内生产的产品不具有完全替代性。一国的出口需求主要与其贸易国的收入,本国出口商品的价格,外国的国内商品价格以及两个国家的汇率有关。一国的进口需求主要与本国的收入,进口国的国内价格以及两个国家的汇率有关系。可以把这些影响变量分成收入因素和价格因素两个方面,采用C-D函数的形式,中国的双边贸易进口需求方程可表示为:
Mi=A×Yd?着1×■?着2×eui(1)
其中Mi为进口额,Yd表示中国的收入,Pd、PXi分别代表中国的国内商品价格和其贸易伙伴i国的出口商品价格,Ei、Ed分别指i国的汇率和中国的汇率。
中国的双边贸易出口需求方程可表示为:
Xi=B×Yi?浊1×■?浊2×eui(2)
其中Xi为进口额,Yi表示贸易伙伴国i的收入,PXd、Pi分别代表中国的出口商品价格、i国的国内商品价格,Ei、Ed分别指i国的汇率和中国的汇率。
令PIMi=■;PEXi=■
对方程(1),(2)两边分别取对数有:
LnMi=LnA+?着1LnYd+?着2LnPIMi+ui(3)
LnXi=LnB+?浊1LnYi+?浊2LnPEXi+ui(4)
在这里?着1,?浊1分别代表中国进出口贸易的收入弹性,?着2,?浊2分别代表中国进出口贸易的价格弹性。笔者预期?着1、?着2、?浊1>0,?浊2< 0。
(二)数据来源及处理
本文数据来源于国际货币基金组织(International Monetary Fund)的3个数据库(DOT、IFS、BOP)以及《中国统计年鉴》。分别选取了1990-2005年中国与其贸易额最大的20个国家和地区(日本、美国、香港、韩国、德国、新加坡、马来西亚、英国、澳大利亚、荷兰、法国、意大利、加拿大、泰国、印度尼西亚、菲律宾、巴西、印度、沙特阿拉伯、西班牙)的进出口年度贸易数据构建面板数据集。
进口需求(Mi)、出口需求(Xi)为进出口贸易额,在这里笔者采用GDP平减指数将其转化为2000年为基期的实际值。本国的收入(Yd)和贸易伙伴国的收入(Yi)也是经过GDP平减指数(2000年为基期)冲减中国和外国的实际GDP。关于进出口相对价格,不少学者采用实际有效汇率来表示。与之不同,考虑到价格和汇率影响到进出口的真实途径,笔者采用Kwack(2007)的做法构建了两个相对价格的指标PIM和PEX。本国国内商品的价格(Pd)和外国国内商品价格(Pi)分别用本国和外国的GDP平减指数(2000年为基期)来表示。鉴于数据的可获得性,本国出口商品的价格指数(PXd)在这里笔者采用戴祖祥(1997)的做法,使用商品零售价格指数来代替。外国出口商品的价格(PXi)使用国际货币基金组织(IMF)提供的出口价格指数来表示。本国汇率(Ed)和外国汇率(Ei)使用IMF提供的各国对美元的直接汇率的年度平均值来表示②。
(三)实证结果与分析
1. 面板单位根检验。随着运用跨国数据研究分析购买力平价、经济增长收敛等相关领域深入发展,面板数据分析越来越得到广泛的应用,关于面板的单位根检验方法也在不断发展。Levin和Lin(1992)首先提出了关于同质面板单位根检验的方法,他们构建了6种不同的模型,相对每个模型构建了相应的检验统计量。在此基础上,考虑了误差过程的自相关性和异方差情况,Levin和Lin(1993)又提出了面板数据新的单位根检验方法检验。其后,Levin、Lin和Chu(2002),BrEItung(2000),Im、Pesaran和Shin(2003)又对原有方法进行了改进和拓展。
为了增强检验结果的稳健性,笔者同时采用LLC(2002)、Breitung(2000)、IPS(2003)这3种面板单位根检验方法对相关数据及其差分进行单位根检验,具体检验结果见表1、表2。
综合表1、表2的检验结果可以看出,除出口方程的相对价格变量LnPEX的IPS检验外,其他都不能在10%的显著水平上拒绝进出口方程的水平变量存在单位根。而各变量的一阶差分的单位根检验结果表明,三种检验方法都在10%的显著水平上拒绝有单位根的假设,即所有变量都为一阶单整的非平稳变量。
2. 面板数据的协整检验和模型估计。面板协整理论自Pedroni(1995)提出以后,主要在两个方向展开:一个方向是原假设为非协整,它们使用类似Engle和Granger(1987)平稳回归方程,从协整回归式中得到残差构造统计量并计算其分布进行假设检验;另一个方向是原假设为变量间存在协整关系,McKoskey和Kao(1998)提出了一种基于残差的单方程检验,通过LM方法对原假设协整进行检验。
笔者采用Pedroni(1999)的7个统计量、Kao(1999)的5个统计量和McKoskey和Kao(1998)的LM+统计量来检验进出口模型中的协整关系,具体检验结果见表3。
在表3中,Pedroni(1999)和Kao(1999)的检验方法表明,在进口方程的协整检验中,除面板v统计量外,其他检验都能在5%的水平上拒绝不存在协整关系的原假设。在出口模型中除了Pedroni面板t统计量外,其他检验也都能在5%的显著性水平上拒绝原假设。McKoskey和Kao(1998)的LM检验在100%的可信度上接受进出口模型存在协整关系的原假设。
进出口模型的协整检验支持进出口模型中变量之间存在长期、稳定均衡关系的结论。为了进一步了解进出口模型中各变量直接的协整关系,笔者需要对模型进行参数估计。由于一般的面板数据OLS估计无法消除由于变量的内生性和序列相关带来的偏误,为解决这一问题,Pedroni(2000)提出了面板数据的FMOLS估计量。FMOLS统计量通过对因变量的变形,实现了对内生性的修正,在这里采用Pedroni(2000)的FMOLS方法对进出口模型系数进行估计,具体结果见表4。
三、简要结论
笔者基于不完全替代理论构建进出口模型,采用1990-2005年中国与其主要的20个贸易伙伴之间的面板数据,运用面板数据的FMOLS方法对中国进出口贸易的收入和价格弹性进行了估计。结果发现:(1)进出口需求方程的价格弹性和收入弹性都和预期值一致,并且都在1%的水平上显著,证明收入和价格(汇率)确实是影响进出口需求的因素。(2)进口需求方程中的价格弹性为0.03,出口需求方程中的价格弹性为-0.65,说明价格(汇率)变化对进出口的影响不大,这一方面与中国的人民币汇率形成机制不够完善、汇率变动不能有效地调节进出口有关,另一方面也和进出口企业对价格的反应不够敏感有关系。(3)进口需求方程的收入弹性为1.40,出口需求方程的收入弹性为4.93。收入弹性明显大于价格弹性,且出口收入弹性大于进口收入弹性。这说明收入相对于价格对进出口影响更为明显,中国的贸易顺差与世界经济发展、各国收入增长所带来的需求扩张是分不开的,是全球经济发展的内生结果,那种认为汇率变动可以轻松解决贸易不平衡的观点是值得商榷的。
注释:
①2007年共有20个国家(地区)对中国发起81起反倾销、反补贴、保障措施和特保调查,涉案金额达36亿美元,相比2006年增长95.1%。
②由于1999年1月欧元区国家正式使用欧元,为保持数据的一致性,笔者将德国、荷兰、法国、意大利、西班牙这5个国家的相关数据转换成欧元表示,转换比例按1999年1月各货币对欧元的兑换比率:1欧元兑换1.955德国马克、1欧元兑换2.203荷兰盾、1欧元兑换6.559法国法郎、1欧元兑换1936.27意大利里拉、1欧元兑换166.386西班牙比塞塔。
参考文献:
[1]曹永福.我国贸易弹性的模型实证研究[J].国际贸易问题,2005,(10).
[2]陈彪如.人民币汇率研究[M].上海:华东师范大学出版社,1992.
[3]戴祖祥.我国贸易收支的弹性分析:1981~1995[J].经济研究,1997,(7).
[4]厉以宁.中国对外经济与国际收支研究[M].北京:国际文化出版社,1991.
[5]许统生,涂远芬.中国贸易弹性的估计及其政策启示[J].数量经济与技术经济研究,2006,(12).
[7]朱真丽,宁妮.中国贸易收支弹性分析[J].世界经济,2002,(11).
[8]Breitung, J., 2005, A parametric approach to the estimation of Cointegration vectors in panel data[J]. Econometric Reviews, 24(2), 151-173.
[9]Engle, R. E. and C. W. Granger, 1987, Cointegration and Error-Correction: Representation, Estimation, and Testing [J]. Econometrica, 55, 251-276..
[10]Goldstein M. and M. Khan, 1985, Income and Price Elasticities in Foreign Trade Handbook of International Trade, 2, Amsterdam: North-Holland.
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