淺析進(jìn)口貿(mào)易影響實(shí)證

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改革開(kāi)放以來(lái)，我國(guó)經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)了持續(xù)的快速增長(zhǎng)，從1978年—2000年國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)按可比價(jià)格計(jì)算增長(zhǎng)6.4倍，年均增長(zhǎng)高達(dá)9.5%。與此同時(shí)，進(jìn)口增長(zhǎng)也保持了強(qiáng)勁的勢(shì)頭，進(jìn)口額從1978年的108.9億美元增加到2000年的2251.0億美元，增長(zhǎng)19.7倍，同期我國(guó)在世界貿(mào)易中的排名由第30位上升到了前10名。在我國(guó)改革開(kāi)放的過(guò)程中，進(jìn)口貿(mào)易為我國(guó)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展發(fā)揮了重要的作用，隨著我國(guó)加入WTO，我國(guó)非關(guān)稅壁壘的種類(lèi)和范圍將逐漸縮小以至取消，進(jìn)口關(guān)稅率將逐漸地降低，最終與國(guó)際接軌，我國(guó)在進(jìn)口體制方面將發(fā)生顯著的變化，而進(jìn)口貿(mào)易在我國(guó)未來(lái)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展中的作用和地位將更加重要。因此，影響中國(guó)進(jìn)口貿(mào)易因素問(wèn)題是一個(gè)非常現(xiàn)實(shí)而值得深入研究的問(wèn)題，對(duì)它的研究能為我國(guó)進(jìn)口貿(mào)易政策的制定提供有益的定量依據(jù)。

對(duì)這一問(wèn)題的研究，國(guó)內(nèi)已有學(xué)者作了一些工作，姚麗芳運(yùn)用主成分分析的方法實(shí)證研究了中國(guó)外貿(mào)進(jìn)出口影響的因素；魏巍賢運(yùn)用協(xié)整分析技術(shù)與Hendry提出的一般到特殊的方法分析了我國(guó)進(jìn)口需求的決定因素，等等。在實(shí)證研究過(guò)程中，如果是采用截面數(shù)據(jù)，運(yùn)用普通最小二乘法的多元線性回歸，要求所選取的樣本點(diǎn)（即不同的國(guó)家或地區(qū)）具有相同的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和生產(chǎn)技術(shù)，而這在現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)中是無(wú)法滿(mǎn)足的；同時(shí)我們知道，影響一國(guó)進(jìn)口貿(mào)易的因素有很多，而不同的因素變量之間都不同程度地存在多重共線性或近似多重共線性關(guān)系，對(duì)存在多重共線性關(guān)系的變量運(yùn)用簡(jiǎn)單的線性回歸分析方法，將使得模型極其不穩(wěn)定，且模型往往出現(xiàn)與現(xiàn)實(shí)相反的結(jié)論，而不能解釋所要說(shuō)明的問(wèn)題；利用主成分分析方法能有效地消除所選取自變量間的多重共線性，但是主成分方法在分析過(guò)程只考慮了自變量所包含的信息，而沒(méi)有涉及因變量的信息；而利用Hendry提出的一般到特殊的方法，是把在模型中統(tǒng)計(jì)不顯著的變量逐一刪除掉，用表現(xiàn)統(tǒng)計(jì)顯著的變量建立模型，這種方法操作方便，但是在建模的過(guò)程中刪除統(tǒng)計(jì)不顯著的變量時(shí)，同時(shí)也把對(duì)因變量一些有用的信息刪除了，從而不能全面反映因變量的影響信息。

針對(duì)這些問(wèn)題，本文采用有第二代回歸分析方法之稱(chēng)的偏最小二乘(PLS,PartialLeast-Squares)回歸方法，通過(guò)建模分析我國(guó)進(jìn)口貿(mào)易的影響因素。

一PLS回歸建模的原理與方法

偏最小二乘(PLS)回歸是一種新型的多元統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析方法，由H.wold和C.Albano等人提出以后，PLS回歸方法得到廣泛的應(yīng)用，尤其是在化學(xué)和化工領(lǐng)域。PLS回歸方法是一種消除自變量多重共線性的有效方法，從某種意義說(shuō)，PLS回歸方法是改進(jìn)了的主成分(PCR)方法，但是又不同于PCR方法，PLS在成分提取的過(guò)程中不僅考慮自變量（解釋變量）的信息，同時(shí)考慮了因變量（被解釋變量）的信息，在復(fù)雜的多變量系統(tǒng)中，PLS方法沒(méi)有對(duì)逐個(gè)變量判斷其留取與舍棄，而利用信息分解的思路，將自變量系統(tǒng)中的信息重新組合，有效地提取對(duì)系統(tǒng)解釋性最強(qiáng)的綜合變量，排除重疊信息或無(wú)解釋意義的信息干擾，從而克服變量多重共線性在系統(tǒng)建模中的不良作用，得到一個(gè)更為可靠的分析結(jié)果。

PLS回歸方法有單因變量的PLS回歸與多因變量的PLS回歸，由于研究的問(wèn)題只涉及到單因變量，因此只就單因變量的PLS回歸作闡述。

（一）單因變量PLS回歸方法建模思路

設(shè)因變量Y和p個(gè)自變量構(gòu)成的自變量集合X=[x[,1]，…，x[,p]]，為了研究因變量與自變量之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系，我們觀測(cè)了n個(gè)樣本點(diǎn)，由此構(gòu)成了n維的因變量向量和自由變量構(gòu)成的n×p的觀測(cè)矩陣X=[x[,1]，…，x[,p]][,n×p]。PLS回歸方法是首先在矩陣X中提取成分(t[,1]（t[,1]為x[,1]…x[,p]的線性組合），要求t[,1]應(yīng)可能大的攜帶X中的變異信息，且與Y的相關(guān)程度最大，這樣，t[,1]盡可能好地綜合了X的信息，同時(shí)對(duì)Y又能最強(qiáng)的解釋能力，在第一個(gè)成分t[,1]被提取后，PLS回歸分析實(shí)施X對(duì)t[,1]的回歸及Y對(duì)t[,1]的回歸，如果回歸方程已經(jīng)達(dá)到滿(mǎn)意的精度，則算法終止；否則，將利用X被t[,1]解釋后的殘余信息進(jìn)行第二輪的成分提取，如此反復(fù)迭代，直到能達(dá)到一個(gè)較滿(mǎn)意的精度為止，若最終對(duì)X共提取了k個(gè)成分t[,1]，…，t[,k]，PLS回歸將通過(guò)實(shí)施Y對(duì)t[,1]，…，t[,k]的回歸，然后表達(dá)成Y關(guān)于原變量x[,1]，…，x[,p]的回歸方程。

（二）PLS回歸方法建模步驟

1°將X與Y進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化后的自變量矩陣E[,0]和因變量矩陣F[,0].

附圖

（三）PLS成分?jǐn)?shù)的確定

在前面的分析中指出，PLS回歸分析往往只需提取前面k個(gè)成分t[,1]，…，t[,k]就可以得到一個(gè)穩(wěn)定和可靠的模型，對(duì)于PLS成分?jǐn)?shù)如何來(lái)確定，既要保證所提取的成分對(duì)系統(tǒng)解釋能力最強(qiáng)，又要克服變量之間的多重共成性關(guān)系，我們采用國(guó)外廣泛應(yīng)用的交互檢驗(yàn)(CV,CrossValidation)方法來(lái)確定。

交互檢驗(yàn)是先構(gòu)造統(tǒng)計(jì)量預(yù)測(cè)誤差平方和(PRESS,PredictionResidualErrorSumofSquares)，然后求使其達(dá)到最小的成分?jǐn)?shù)k[*]即為所求。關(guān)于PRESS的構(gòu)造：把所有n個(gè)樣本點(diǎn)分成兩部分，第一部分是除去某個(gè)樣本點(diǎn)i的所有樣本點(diǎn)集合，用這部分樣本點(diǎn)并使用k個(gè)PLS成分?jǐn)M合一個(gè)回歸方程，第二部分是把被排除的樣本點(diǎn)i代入前面擬合的回歸方程，得到Y(jié)在樣本點(diǎn)i上的擬合值表示采用所有的樣本點(diǎn)，運(yùn)用含k個(gè)PLS成分?jǐn)M合的回歸方程在第i個(gè)樣本點(diǎn)的預(yù)測(cè)值。若Q[2,k]0.0975，則認(rèn)為t[,k]成分的邊際貢獻(xiàn)是顯著的，應(yīng)增加PLS成分t[,k]；否則，認(rèn)為不應(yīng)再增加PLS成分t[,k]（王惠文，1999）。

二實(shí)證分析

（一）變量與數(shù)據(jù)選取

本部分我們利用PLS回歸方法建模分析我國(guó)進(jìn)口貿(mào)易的影響因素，根據(jù)經(jīng)濟(jì)學(xué)理論和已有的研究結(jié)論，我們從理論上選取以下變量作為影響我國(guó)進(jìn)口貿(mào)易(Y)的因素：總消費(fèi)支出（億元）(x[,1])，全社會(huì)固定資產(chǎn)投資（億元）(x[,2])，出口額（億元）(x[,3])，人均GDP（元／人）(x[,4])，匯率（人民幣／美元）(x[,5])，關(guān)稅稅率(x[,6])，商品零售價(jià)格指數(shù)（以上年＝100）(x[,7])，外商直接投資（FDI，億元）(x[,8])，國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率（以GDP增長(zhǎng)率表示）(x[,9])，外匯儲(chǔ)備（億元）(x[,10])等10個(gè)變量。其中，關(guān)稅稅率以我國(guó)進(jìn)口商品平均關(guān)稅稅率表示，進(jìn)口貿(mào)易變量以我國(guó)進(jìn)口貿(mào)易額（億元）表示，假設(shè)我國(guó)的進(jìn)口供給具有無(wú)限彈性。

所有變量的數(shù)據(jù)均選取1980年—2000年的年度數(shù)據(jù)（原始數(shù)據(jù)資料來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，《海關(guān)統(tǒng)計(jì)年鑒》各期），為了研究的方便，考慮對(duì)各時(shí)序數(shù)據(jù)取對(duì)數(shù)以后并不影響變量之間的關(guān)系，且所得到的數(shù)據(jù)容易得到平穩(wěn)序列，我們對(duì)各變量數(shù)據(jù)作對(duì)數(shù)處理，處理后的時(shí)序變量分別記為：LY,Lx[,1],Lx[,2],Lx[,3],Lx[,4],Lx[,5],Lx[,

6],Lx[,7],Lx[,8],Lx[,8],Lx[,9],Lx[,10]。

（二）實(shí)證結(jié)果

首先我們對(duì)變量之間的相關(guān)性進(jìn)行分析，從變量之間的相關(guān)系數(shù)我們可以發(fā)現(xiàn)，各變量之間都存在較強(qiáng)的相關(guān)性，說(shuō)明自變量之間存在嚴(yán)重的多重共線性關(guān)系。在這種情況下，若運(yùn)用普通最小二乘回歸分析方法，則可能會(huì)出現(xiàn)模型結(jié)論與現(xiàn)實(shí)相差較大的情況，導(dǎo)致模型的解釋無(wú)效，這里我們運(yùn)用PLS回歸分析方法來(lái)進(jìn)行分析。

1.PLS成分的確定

這里我們運(yùn)用交互檢驗(yàn)(CV)方法的Q[2,k]值來(lái)確定PLS成分，從計(jì)算結(jié)果發(fā)現(xiàn)選取2個(gè)PLS成分即可滿(mǎn)足精度要求，具體結(jié)果見(jiàn)表1。

表中符號(hào)RdLX表示成分t[,h]對(duì)LX的解釋能力Rd(LX;t[,h])，其中Rd(LX;t[,h])=,h=1,2，符號(hào)RdLY表示成分t[,h]對(duì)LY的解釋能力Rd(LY;t[,h])，其中Rd(LY;t[,h])=r[2](LY,t[,h]),h=1,2，而Q[2]表示交互檢驗(yàn)值，其臨界值取0.0975，由于Q[2,2]=0.355＞0.0975，因此取兩個(gè)PLS成分t[,1],t[,2]即可，且它能解釋98.8%的因變量LY的變異信息，對(duì)自變量LX的信息利用率達(dá)到了86.8%。

2.模型結(jié)果

利用PLS回歸方法得到影響我國(guó)進(jìn)口貿(mào)易因素的回歸模型，結(jié)果見(jiàn)表2。

3.變量投影重要性指標(biāo)

變量投影重要性指標(biāo)(VIP,VariableImportanceinProjection)反映了每一個(gè)自變量Lx[,j]在解釋因變量LY時(shí)的作用的重要性，其計(jì)算公式為：

附圖

其中VIP[,j]表示第j個(gè)自變量的投影重要性指標(biāo)，p表示自變量的個(gè)數(shù)，wh[,j]是軸w[,h]的第j個(gè)分量，它被用于測(cè)量Lx[,j]對(duì)構(gòu)造t[,h]成分的邊際貢獻(xiàn)，且對(duì)任意的h=1,2，總有，VIP[,j]值計(jì)算結(jié)果見(jiàn)圖1。

附圖

圖1各變量的VIP值

4.結(jié)果分析

從PLS回歸模型結(jié)果我們可以看出，除關(guān)稅稅率與我國(guó)進(jìn)口額之間表現(xiàn)出一種負(fù)向關(guān)系之外（關(guān)稅稅率變量前的系數(shù)為-0.066），其他變量與進(jìn)口額之間均表現(xiàn)出正向關(guān)系，而且關(guān)稅稅率在VIP圖上對(duì)進(jìn)口貿(mào)易表現(xiàn)出較強(qiáng)的解釋作用，這說(shuō)明這國(guó)進(jìn)口貿(mào)易對(duì)關(guān)稅稅率比較敏感，關(guān)稅稅率越高越不利于進(jìn)口。而改革開(kāi)放以來(lái)我國(guó)一直采用高關(guān)稅政策，這主要是因?yàn)檫M(jìn)口關(guān)稅稅率是我國(guó)調(diào)節(jié)進(jìn)口商品數(shù)量和結(jié)構(gòu)，保護(hù)國(guó)內(nèi)幼稚工業(yè)，增加國(guó)家財(cái)政收入的一種重要手段。隨著我國(guó)加入WTO，關(guān)稅稅率將逐漸降低，這將為我國(guó)增加進(jìn)口，進(jìn)而為經(jīng)濟(jì)發(fā)展發(fā)揮重要作用。

從VIP圖可以發(fā)現(xiàn)，除我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率及商品零售價(jià)格指數(shù)變量在解釋我國(guó)進(jìn)口貿(mào)易的作用不顯著之外，在VIP圖中分析排在第9和第10位，其他的變量均表現(xiàn)出較強(qiáng)的作用，這說(shuō)明盡管改革開(kāi)放的二十多年來(lái)我國(guó)經(jīng)濟(jì)以年均9.5%的高速度增長(zhǎng)以及物價(jià)指數(shù)也經(jīng)歷了大起大落現(xiàn)象，但這對(duì)進(jìn)口貿(mào)易并沒(méi)有明顯的影響。出口額、匯率、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資、外商直接投資、人均GDP、總消費(fèi)支出對(duì)進(jìn)口貿(mào)易表現(xiàn)出了顯著的解釋作用，在VIP圖中分別排在第1到第6位，而其中又以出口額與匯率變量表現(xiàn)最為明顯，在VIP圖中排在第1和第2位，這主要是因?yàn)槌隹谝环矫嫱ㄟ^(guò)增加國(guó)內(nèi)的消費(fèi)和投資需求從而間接地造成進(jìn)口需求的增加，另一方面是造成中間產(chǎn)品需求的增加從而直接促進(jìn)進(jìn)口的增加；而匯率對(duì)我國(guó)進(jìn)口需求的影響明顯，隨著人民幣的貶值，進(jìn)口需求不降反升，這符合J曲線原理，同時(shí)也反映我國(guó)進(jìn)口商品缺乏彈性，很難通過(guò)人民幣匯率下調(diào)來(lái)限制進(jìn)口；全社會(huì)固定資產(chǎn)投資的增長(zhǎng)，促進(jìn)了國(guó)內(nèi)生產(chǎn)的快速發(fā)展，人均GDP也隨著增加，國(guó)內(nèi)生產(chǎn)的迅速擴(kuò)張，對(duì)原材料、機(jī)器設(shè)備等的需求旺盛，依靠大量進(jìn)口來(lái)滿(mǎn)足需求，同時(shí)，部分投資直接用于先進(jìn)技術(shù)設(shè)備的進(jìn)口，這都增加了進(jìn)口需求；外商直接投資與進(jìn)口往往表現(xiàn)出互為因果的伴生現(xiàn)象，因?yàn)橐环矫孢M(jìn)口是投資的先導(dǎo)，許多的投資是跟隨市場(chǎng)的開(kāi)拓而來(lái)的，另一方面是跨國(guó)公司在我國(guó)進(jìn)行投資之后，往往伴隨著機(jī)器設(shè)備、原材料和零部件的進(jìn)口；總消費(fèi)支出對(duì)我國(guó)進(jìn)口商品貿(mào)易作用明顯，說(shuō)明我國(guó)的進(jìn)口商品中有一部分直接用于消費(fèi)；外匯儲(chǔ)備在我國(guó)進(jìn)口需求中也起到了重要的作用，在VIP圖中排在第7位，因?yàn)橥鈪R儲(chǔ)備是具有國(guó)際支付能力的貨幣資源，而我國(guó)逐年增加的外匯儲(chǔ)備正是進(jìn)口貿(mào)易的保證。

三結(jié)論

通過(guò)分析指出了當(dāng)自變量之間存在多重共線性或近似多重共線性關(guān)系時(shí)，采用PLS回歸方法，能有效消除自變量之間的多重共線性，且使得模型更加符合實(shí)際。運(yùn)用PLS回歸方法，分析了影響我國(guó)改革開(kāi)放（1980年—2000年）以來(lái)進(jìn)口貿(mào)易的因素。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在所選取的10個(gè)變量中，我國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率及商品零售價(jià)格指數(shù)變量與進(jìn)口貿(mào)易之間表現(xiàn)出一種正向關(guān)系，但對(duì)進(jìn)口貿(mào)易影響不明顯，而關(guān)稅稅率與進(jìn)口貿(mào)易之間表現(xiàn)出一種負(fù)向關(guān)系，且對(duì)進(jìn)口貿(mào)易影響較明顯，其他的變量與進(jìn)口貿(mào)易之間均表現(xiàn)出正向關(guān)系，且對(duì)進(jìn)口貿(mào)易的作用表現(xiàn)顯著，而其中又以出口額與匯率變量表現(xiàn)最為明顯。