基于计量经济模型对中国商品进口额的影响因素分析
李京鸣
摘 要：本文根据2001-2013年我国统计年鉴中商品进口额影响因素的各项数据和指标，主要从商品进口额、国内生产总值（GDP）、居民消费价格指数（CPI）、人民币对美元年平均直接汇率等相关数据，运用回归模型，建立回归方程，就中国商品进口额变化，对中国对外贸易发展的影响因素进行分析。
关键词：商品进口额；对外贸易；计量经济模型
文章编号：1004-7026（2018）02-0042-02 中国图书分类号：F224 文献标志码：A
改革开放以来，我国进出口贸易额逐年增加，从一个较低的水平发展到了一个很高的水平，为我国的经济增长做出了重要贡献，很明显，对外贸易繁荣的对中国经济起到极大的促进作用。然而长期以来，我国政府和学者更注重出口贸易，而忽略了进口贸易在经济增长中起到的重要作用。区别于对出口贸易的补贴和优惠政策，为了保障民族产业和国内厂商的发展，政府进在进口贸易方面实施了一系列关税等限制政策，从而使商品进口额的增长额总是低于出口额的增长，使得贸易顺差越来越大，巨额的贸易顺差带来了剧烈的的贸易摩擦。所以我国的对外贸易不能在出口贸易过于积极，要稳中求胜，增加进口贸易的重视程度，减少贸易摩擦和对外贸易依赖，使中国经济稳步高速增长。
从目前的理论的研究来看，影响我国商品进口额的因素主要有国内生产总值（GDP）、居民消费价格指数（CPI）、人民币对美元年平均汇率（直接标价法）等相关数据。本文根据2001-2013年我国统计年鉴中商品进口额影响因素的各项数据和指标，主要从商品进口额、国内生产总值（GDP）、居民消费价格指数（CPI）、人民币对美元年平均直接汇率等相关数据，运用回归模型，建立回归方程，就中国商品进口额变化，对中国对外贸易发展的影响因素进行分析，以期探究出适合我国进出口贸易的策略。
1 我国商品进口额与影响因素的变量
影响商品进口额的因素主要是各国的经济水平、进出口政策、居民消费价格指数（CPI）、汇率、国际贸易市场价格等。从理论上讲，各国的经济发展水平对各国进口贸易起着决定性的作用。
国内生产总值（GDP）是衡量一个国家经济发展水平最有效的指标，国民经济越发达程度正向影响着国际贸易的紧密程度，从而推动国家进出口贸易的发展。在历经几十年的改革开放后，我国经济飞速发展，综合实力日趋强劲，GDP跃居世界第二位。并且自我国于2001年12月11日正式成为世贸组织成员后至今，中国已经是相互联系相互依存的全球经济中的重要成员，国际经贸往来日益广泛而频繁。
居民消费价格指数（CPI）也是一种度量通货膨胀水平的工具，当一国居民消费价格指数上升时，也表明该国的通货膨胀率上升，即货币的购买力下降，从而因此减少消费，从理论上来看，近年来随着我国CPI快速增长，我国人力资本、运费等成本都大幅度提高，外加国际初级产品价格飙升，难免会对我国的进口产生一定的影响，因此把消费者价格指数（CPI）作为影响进口额的一个因素。
汇率是两国货币之间的相对比价（本文采用人民币对美元汇率直接标价）。汇率的高低变化对商品进口额的增减有一定的影响，我国采用直接标价法。当外汇汇率下降时，相当于本国货币升值，从而间接的表现为进口商品价格的下降，使国民对进口商品的需求增加，最终使商品进口额增加。
2 商品进口额模型的建立与分析
2.1 数据的收集
根据解释变量和被解释变量的确定，设Y为商品进口额，X1、X2、X3分别表示国民生产总值GDP、居民消费价格指数（CPI）、人民币对美元年平均汇率（直接标价法）。通过模型的建立和检验，从中判断出这些解释变量的影响程度，然后针对相应的结果得出一些可能的解决办法。下表是从《中国统计年鉴2014》获取的2001至2013年的相关统计数据，得表1。
2.2 模型的建立和分析
2.2.1 利用最小二乘法建立回归模型。该模型R2=
0.918 078，修正的R2=0.890 771，可決系数较高，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好，但显然X1、X2、X3回归系数均未通过T检验。且X2的系数符号与预期相反，表明模型可能存在多重共线性。
2.2.2 对模型进行相关系数检验。由相关矩阵可知，每一个解释变量都与商品进口额高度相关，但同时解释变量之间也存在高度的相关性。根据理论分析，显然国内生产总值（GDP）增加影响着居民消费价格指数（CPI），GDP和CPI是通过预期的方式联系在一起的。当GDP上升，并且伴随着工业产品价格走高的预期形成时，自然也就存在商品价格涨价的预期，从而引起CPI的增长（本文采用预期说）。由于汇率波动极其复杂，对GDP、CPI的影响也不是非常直观，故其与GDP、CPI之间存在的相关性解释，不作为本文考察的重点。在这里，我们考虑通过利用变量变换来实现降低多重共线性的目的。对模型进行相对指标的计算，将模型进行对数变换，在对其进行模型估计。
模型估计结果为：
LNY=-26.24212+3.244129LNX1-2.008405LNX2+5.291235LNX3
（2.137319） （ 0.336921） （0.629705） （0.520011）
T= （-12.27805） （9.628762） （-3.189438） （10.17524）
R2=0.996013 AR2=0.994683 F=749.3619
该模型可决系数很高，F检验值为=749.3619，明显显著。当α=0.05时，t0.025（13-4）=2.262，所有系数估计值高度显著，且CPI的系数具有了与预期相同的正确的符号。多重共线性得到了解决，回归方程得到确定。
2.2.3 自相关性检验。时间序列回归方程容易产生自相关性，模型是否存在自相关性对模型的分析也存在重要影响，为了进一步完善模型，利用BG检验（LM检验）进行自相关性检验。由于P=0.2055>0.05，所以接受原假设，模型不存在异方差性。
