贸易结构与经济增长关系的实证研究(2)

　　我们用人均实际GDP来代表经济增长变量，GDP的数值采用1978年不变价格，数据来源于四川省统计年鉴2007。而进出口贸易结构数据来源于1990年～2007年《中国对外经济贸易年鉴》。为消除时间序列经济数据存在的异方差现象，对所有变量的实际值均采取了自然对数，处理后的数据不影响原序列的相关关系和协整关系，三个变量我们分别记为：LNGDP、LNEXM和LNIMM。
　　本文从进出口贸易结构的角度来考察其与经济增长的关系，因此我们考虑构建三变量VAR模型来进行考察。这一方面是因为VAR模型较单方程模型具有更高的可靠性，另一方面因为本文所考察的经济变量多为水平变量，具有非平稳性，简单回归方程容易产生伪回归问题，必须进行协整检验，因此我们选择在多变量VAR系统中的考察具有一定的合理性。
　　
　　（1）式中，表示外生变量，表示残差，为各变量的系数，p为滞后阶数。可根据研究需要而改变各变量的具体指标内涵，从而得出最合适的结论。
　　三、贸易结构与经济增长关系的实证分析
　　1.单位根检验。由于几乎所有表示绝对量指标的宏观经济变量都是非平稳的，具有时间趋势。因此我们在对变量进行具体分析之前，需要首先检验其平稳性。本文用ADF单位根检验方法对变量的水平和一阶差分进行平稳性检验，其中，检验过程中滞后期的确定采用AIC最小准则，以保证残差值非自相关性。检验结果如表1。
　　注：检验形式（C,T,L）分别表示带常数项、趋势项，L表示滞后阶数，D表示差分算子*（**，***）表示在10%（5%、1%）的显著性水平上拒绝原假设。
　　由表1可以看出，在变量的水平值上，所有检验结果均没有拒绝单位根假设，因此可认定LNGDP、LNEXM和LNIMM均为非平稳时间序列。而所有变量的一阶差分均拒绝有单位根的假设，表明变量是平稳的。于是，我们认为所有变量都是一阶单整序列，即为I（1）。对于这些非平稳的经济变量不能采用传统的线性回归方法检验他们的相关性，而应采用协整方法进行分析。
　　2.协整分析。由于VAR模型的稳定性与其滞后期有很大的关系，滞后期越长模型的稳定性越差，因此VAR模型的一个重要问题就是滞后阶数的确定。在选择滞后阶数时，一方面要使滞后数足够大，以便能完整地反映所构造模型的动态特征。但是另一方面，滞后数越大，需要估计的参数也就越多，模型的自由度就减少。所以通常在进行选择时，需要综合考虑，既要有足够数目的滞后项，又要有足够数目的自由度。依据上述思路，本文根据Eviews软件中的Lag Length Criteria综合考虑LR检验、AIC信息准则和SC准则等检验方法，并对模型的异方差、自相关和正态性进行检验，最终确定最优滞后期。通过对各最优滞后期模型进行AR视图检验，VAR模型所有根的模的倒数均小于1，即位于单位圆内时，VAR模型是稳定的。
　　为判断变量之间是否存在长期均衡关系，采用Johansen提出的方法来检验变量之间的协整关系。通过对原始数据序列的分析来确定数据空间中是否存在线性趋势，并根据迹统计量和最大特征值统计量所得的结果，从而确定我们选择的检验形式（具体检验步骤略），综合检验结果见表2。
　　＊表示在5％的显著性水平下拒绝原假设
　　由表2可以发现，迹统计量表明三者无协整关系，而最大特征值统计量表明存在一个协整关系。相应的协整方程为：

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