刘一霖  首都经济贸易大学金融学院

摘要：影响经济增长的因素很多，所以除了度量经济开放程度的核心变量之外，还必须考虑在模型中加入一定数量的控制变量，这样才能较为准确地度量开放程度对经济增长的影响。为了探讨对外贸易在中国经济增长中的作用，本文以中国31个省、自治区为研究对象，利用面板数据，探讨对外开放对中国经济增长的影响。

关键词：经济增长；贸易；开放；stata

一、 引言

自改革开放以来，我国经济增长方式已经发生了深刻的变化。中国已慢慢发展为世界的第二大经济体，对外开放成为推动经济增长的新引擎。为了探讨对外贸易在中国经济增长中的作用，本文以中国31个省、自治区为研究对象，利用面板数据，探讨对外开放对中国经济增长的影响。

二、文献综述

一直以来，在有关对外贸易、对外开放与经济增长关系的研究中，对外贸易可否推动国内经济增长的问题一直是经济学中研究的热点，并由此形成了一批具有代表性的学派。学者们分别从不同的角度来阐述对外开放与经济增长的关系，形成的理论大致可以分为三类：促销理论、阻碍理论和折衷理论。国内学者在对外开放与经济增长关系的理论研究上主要是以介绍、评价和借鉴吸收国外已有的理论成果为主，同时结合发展中国家和中国的实际情形，对现实中的一些具体问题进行理论分析。赖明永（2003）根据“新贸易理论”和“新增长理论”两个理论，分析出了出口贸易对经济增长有一定的促进作用，并且阐述了出口贸易是通过技术外溢和推动国内技术进步来推动经济增长。李明武（2004）阐述了新经济增长理论的内容，并且说明了对外贸易与经济增长之间的关系，他认为，对外贸易首先影响长期供给，继而影响经济增长，也就是说，对外贸易与经济增长之间没有直接的因果关系。

国内外许多学者研究了大量的前沿理论和方法，对对外贸易与经济增长之间的关系做出了分析和实证研究。运用的实证研究方法主要分为两种：第一种是采集一国的截面数据或时间序列数据，首先对数据进行处理分析，然后并利用普通最小二乘法（OLS）进行回归分析。第二种是收集面板数据并进行分析研究。但是，不同的经济条件会使研究结果产生差异，许多学者们通过运用一定的理论分析和不同的实证分析方法，并总结了前人观点，基于不同的经济条件得出了不同的结论。尽管这些不同的研究结果中存在着一些不可回避的缺陷，但其中仍有很多有价值的观点，大大地丰富了对外开放理论的研究内容，也为处于不同发展阶段的经济主体提供了政策选择的重要参考依据。

三、模型设定

（一）理论基础

影响经济增长的因素很多，因此除了度量经济开放度的核心变量外，还必须考虑到一定数量的控制变量加入到模型中，从而更准确地测度开放对经济增长的影响。根据相关经济理论，我们选取进出口总额以及FDI作为度量经济开放程度的核心变量，同时选取城镇化水平、政府教育支出以及就业人数作为控制变量。以下简要解释各个变量对经济增长影响机制：

1.进出口总额

贸易进出口总额是最能体现一国对外开放程度的变量之一，直接衡量了该国的经济开放性。已经有许多国内外学者通过对对外贸易如何促进经济增长进行了的论述。

20世纪30年代，英国经济学家罗伯森曾提出，对外贸易是推动经济增长的“引擎”，其理论的重点是在于诠释了经济落后国家可以通过外贸，特别是通过出口增长来促进经济增长。20世纪50年代，有学者对这个理论进行了补充和发展，他认为，出口增长率的提高也会推动经济增长。20世纪80年代初，克鲁格曼提出了新贸易理论，论述了能够推动本国技术进步的一个重要因素是出口贸易，该理论还描述了关于技术进步、进口贸易和经济增长三个因素之间的关系。

姚丽芳（1998）分析了能够影响我国的对外贸易和进出口的多个因素，并且得出经济状况与对外贸易和进出口之间的影响是相互的结论。张亚斌等人（2002）从回归分析的角度研究了1980～2000年之间中国进口贸易与经济增长的关系，发现进口贸易可以显著的正向推动经济增长。因此，总的进出口量是开放性的核心变量之一。

2.外商直接投资（FDI）

作为衡量一国经济开放度的另一个变量，FDI侧重于从商业环境的角度来测度一国经济的开放度，吸收外资对本国经济增长的影响，所以 FDI能充分发挥经济全球化的优势。新古典增长理论认为FDI是形成资本的一种重要来源，FDI的增加会使资本增加，经济体中的资本存量增加，总投资也会随之增加，因此FDI能够直接影响经济增长，另一方面，它也会通过影响就业、出口、消费和储蓄等宏观变量间接地影响经济增长。内生增长理论认为，FDI的多少不仅能够影响投资水平的高低，也会影响投资质量的优劣。FDI的流入本国可以促进本国的技术的进步、设备和基础设施的完善，以及FDI所产生的诸多“外部性”或“溢出效应”，也有利于国内企业的发展和经济的进步。

因此，本文将表征经济开放程度FDI作为另一核心变量。

3.城市化水平

20世纪60年代，就有学者对城市化与经济增长的关系进行了研究，大部分研究结果通常表明，城市化的进步能够显著的促进经济的增长。也就是说，若一个国家的城市化率越高，则经济增长也越快，那么它的经济也就越发达。因此，本文将城市化水平作为控制变量之一。

4.就业

目前对就业与经济增长之间关系的研究也是很有成效的。新古典经济学家提出了短期总生产函数理论。该理论认为，经济体的总产出是经济体内的资本与就业的函数，就业的增加能够增加资本产出，总产出增加进而促进经济增长。此外，不同年龄的人有不同的经济行为。一般来说，在社会总人口中，若有很大一部分是年幼的儿童和老年人，此时生产力处于较低的水平并且会加重社会负担，于经济增长不利。当一个国家正处于劳动人口比重较高的时候，并且人口数量大、社会储蓄率高，那么此时有利于经济增长。若一个国家或地区恰好处于人口年龄结构最具生产力的时候，且充分发挥这一人口红利的有利作用，就能够充分推动经济增长。因此，本文将就业人数也作为控制变量之一。

5.政府教育支出

教育能够推动经济增长是一个普遍的观点，这一微观的影响机制可以表述为：一方面，教育的进步可以提高劳动力的平均素质，促进创新，能够提高劳动力的个人收入并且增加流动性，另一方面教育也可以促进健康，同时降低出生率和儿童死亡率。教育的进步对经济增长的直接影响结果之一是个人收入的提高。从宏观层面看，促进经济增长的直接投入因素包括人力资本和物质资本的积累，教育对经济增长的根本推动作用需要同时以人力资本和物质资本为载体来体现。也就是说，教育投资推动经济增长需要同时融合人力资本和物质资本来实现。

因此，本文选取各省政府教育支出作为模型中的最后一个控制变量。

（二）计量模型

根据以上的论述，本文采用以下的计量模型，同时对除城市化水平之外的各个经济变量取对数：

其中，GDP占各省GDP总量的比重，IMEX代表了进出口总额，POP表示就业人数，EDU表示政府教育支出，UBL代表了城市化水平。α是一个常数项，而β是所有解释变量的系数。

四、数据收集与整理

基于数据的可得性，本文选取了我国31个省市自治区从1996到2015年的数据，即n=31,T=20,属于短面板。本文所用到的数据均来自于官方网站。其中，FDI数据来自于国家统计局，政府教育支出来自于各地方政府审计报告，城市化水平数据根据各省统计年鉴及中国60年统计资料汇编整理，GDP和进出口数据则来自国家统计局和海关总署。下载数据后，使用EXCEL初步整理后转化为CSV格式，再到Stata中将宽面板转化为长面板，最后使用joinby命令将各个变量的数据进行合并并取对数。将数据文件合并并且总结如下：

表1

我们注意到部分变量出现了数据缺失现象，但考虑到缺失数据的数量与数据总量相比微不足道，因此回归中不予考虑此问题。

五、实证过程及结果

数据整理完毕之后，按照面板数据的标准分析流程，对各变量进行如下步骤的回归与检验：

（一）混合回归

忽略省际之间的差异，采用最小二乘法（OLS）方法来对模型进行回归，得到OLS回归结果。

（二）固定效应回归

考虑省际差异之后，应用固定效应对模型进行回归，得到固定效应回归结果。得到固定效应回归的F值为22.66，对应的p值为0，回归的rho值为0.65，表明模型中有65%的残差是由个体效应引起的。基于上述分析，固定效应模型的回归结果比较好。

（三）随机效应回归

模型假设，个体效应与解释变量无关，基于假设应用随机效应模型进行回归，并分析结果。为了比较FE模型和RE模型，进行Hausman检验，得到P值为0.3947，P值较大，说明接收原假设，因此表明，随机效应模型是更好的。

总之，随机效应模型用于估计数据，因此不需要测试数据是否具有异方差性。但是对序列相关的问题需要进行检验，结果表明，序列相关值为29.15，对应的p值为0，表明模型中存在序列相关性。此外，还进行了三个截面相关检验，结果表明，数据中存在横截面相关性。因此，模型需要对存在的序列相关性与截面相关性问题进行修正。

（四）POOLED-OLS回归

由于数据缺失导致使用xtgls命令进行序列相关和截面相关不可用，转而使用Driscoll和Kraay的方法进行pooled-ols回归进行修正，最终各类回归如下表：

表2

注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的显著性水平下显著。

六、估计结果分析

综上所述，本文得到的最终模型为：

模型中的所有系数均处在1%的置信水平之上。结果表明，进出口总额增长1%，国内生产总值增长0.0824%；外国直接投资增长1%，国内生产总值增长0.0695%。所以，研究结果与理论预测一致，表明对外开放对经济增长具有积极作用。

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