劉瑾姍 胡文剛

（河北金融學(xué)院研究生院，河北 保定 071000）

一、引言

2021年，廣東省進(jìn)出口貿(mào)易總額突破8萬(wàn)億人民幣大關(guān)，達(dá)到82680.3億元，進(jìn)出口總值連續(xù)35年居全國(guó)第一。從圖1中可以看出，廣東省的進(jìn)出口貿(mào)易總額遠(yuǎn)超位于第二的江蘇省。從2000年～2020年廣東省進(jìn)出口總額與全國(guó)進(jìn)出口總額占比情況來(lái)看，廣東省外貿(mào)規(guī)模在全國(guó)的優(yōu)勢(shì)地位一直比較穩(wěn)定（見圖2）。同時(shí)，區(qū)域全面經(jīng)濟(jì)伙伴關(guān)系協(xié)定（RCEP）于 1月1日正式生效，又將為廣東省的貿(mào)易增長(zhǎng)帶來(lái)新一輪的動(dòng)力。研究我國(guó)外貿(mào)第一大省對(duì)外貿(mào)易與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系，并將這一關(guān)系通過(guò)模型量化，對(duì)于其他省份發(fā)展對(duì)外貿(mào)易以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有一定的借鑒意義，也為廣東省進(jìn)一步發(fā)揮外貿(mào)對(duì)經(jīng)濟(jì)的拉動(dòng)作用提供參考。

圖1 2020年各省進(jìn)出口總額（單位：美元）

圖2 2000年～2020年廣東省進(jìn)出口總額與全國(guó)進(jìn)出口總額占比情況

關(guān)于對(duì)外貿(mào)易與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系，樊綱、關(guān)志雄、姚枝仲（2006）[1]，傅朝陽(yáng)、陳煜（2005）[2]，林玨（2005）[3]等學(xué)者認(rèn)為對(duì)外貿(mào)易有效拉動(dòng)了我國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。胡國(guó)恒（2004）[4]，姚洋、章林峰（2007）[5]等人對(duì)對(duì)外貿(mào)易是否促進(jìn)了我國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)持保留態(tài)度。

林毅夫、李永軍（2001）[6]通過(guò)國(guó)民收入恒等式考察了對(duì)外貿(mào)易對(duì)消費(fèi)和投資的不同影響，認(rèn)為傳統(tǒng)觀點(diǎn)沒(méi)有考慮進(jìn)出口的不同作用和相互影響，導(dǎo)致外貿(mào)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)度被低估。劉曉鵬（2001）[7]使用1952年～1998年的相關(guān)數(shù)據(jù)，通過(guò)建立誤差修正模型比較了進(jìn)口貿(mào)易和出口貿(mào)易對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的具體作用，發(fā)現(xiàn)進(jìn)口貿(mào)易對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)發(fā)揮的作用更大。柏麗（2014）[8]使用2000年～2013年的數(shù)據(jù)建立VAR模型對(duì)廣東省對(duì)外貿(mào)易和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系進(jìn)行了考察，認(rèn)為進(jìn)口貿(mào)易和出口貿(mào)易均顯著促進(jìn)了廣東省的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

二、模型介紹和數(shù)據(jù)、變量的選取

1.VAR模型介紹

不同于結(jié)構(gòu)模型的建立需要相關(guān)經(jīng)濟(jì)理論的支撐，并以此來(lái)刻畫變量之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系，VAR模型更關(guān)注變量之間的動(dòng)態(tài)變化關(guān)系，即根據(jù)所獲得的數(shù)據(jù)構(gòu)建一個(gè)能反映量之間動(dòng)態(tài)變化規(guī)律的模型。所以，VAR模型是一個(gè)研究時(shí)間序列數(shù)據(jù)的非結(jié)構(gòu)化、不嚴(yán)格依賴于經(jīng)濟(jì)理論的模型。VAR模型對(duì)模型初始系數(shù)不施加任何約束條件，所以又稱無(wú)約束VAR模型。該模型不區(qū)分內(nèi)、外生變量，將所有的變量都看作內(nèi)生變量，主要用于研究隨機(jī)擾動(dòng)對(duì)系統(tǒng)沖擊的性質(zhì)，包括沖擊的時(shí)間、大小和正負(fù)。VAR模型使得對(duì)現(xiàn)代時(shí)間序列的分析從經(jīng)濟(jì)理論導(dǎo)向轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)導(dǎo)向。

含k個(gè)內(nèi)生變量、滯后階數(shù)為p的VAR（p）模型表示如下：

其中，Yt為k維內(nèi)生變量向量，A1、A2、Ap為待估計(jì)的系數(shù)矩陣，為隨機(jī)擾動(dòng)列向量。

2.數(shù)據(jù)及指標(biāo)選取

本文選取2000年～2020年的數(shù)據(jù)作為分析數(shù)據(jù)，為了體現(xiàn)廣東省對(duì)外貿(mào)易狀況對(duì)其經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的真實(shí)影響，以通過(guò)廣東省居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)CPI調(diào)整之后的實(shí)際國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值作為衡量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的指標(biāo)，以經(jīng)營(yíng)單位所在地進(jìn)口和出口總額作為衡量廣東省對(duì)外貿(mào)易情況的指標(biāo)。數(shù)據(jù)來(lái)源于廣東省統(tǒng)計(jì)年鑒，由于所得廣東省國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值和進(jìn)出口數(shù)據(jù)計(jì)量的貨幣不同，分別以人民幣和美元計(jì)價(jià)，所以這里的數(shù)據(jù)都經(jīng)過(guò)匯率換算成美元。為了表示方便，下文以GDP表示廣東省實(shí)際國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值，以EX表示廣東省出口總額，以IM表示廣東省進(jìn)口總額。

表1 2000年～2020年《廣東省統(tǒng)計(jì)年鑒》

從圖3中可以看出，廣東省每年的實(shí)際國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值逐年遞增，但是自2011年以來(lái)增速逐漸放緩，從2011年的18.35%逐漸減少到2020年的5%左右。廣東省進(jìn)口總額和出口總額基本呈同向變動(dòng)的關(guān)系，且有時(shí)波動(dòng)劇烈，尤其是在2007年～2014年，波動(dòng)幅度經(jīng)常達(dá)到10%左右。受2008年全球性金融危機(jī)影響，2009年～2010年廣東省進(jìn)口總額和出口總額的下降幅度甚至達(dá)到40%左右。同年，廣東省實(shí)際國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值降幅也達(dá)到8%，之后慢慢開始恢復(fù)。近幾年來(lái)，由于全球經(jīng)濟(jì)不景氣和新冠疫情，廣東省進(jìn)口總額和出口總額市場(chǎng)出現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)。

圖3 廣東省2000年～2020年經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與對(duì)外貿(mào)易狀況

3.描述性統(tǒng)計(jì)分析

從表2可以看出，2000年～2020年廣東省每年的實(shí)際國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、出口總額和進(jìn)口總額的平均值分別為7436億美元、4255億美元、2923億美元，說(shuō)明在這個(gè)時(shí)間段內(nèi)，廣東省的進(jìn)出口總額規(guī)模大體與其實(shí)際國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值相當(dāng)。而且這21個(gè)觀測(cè)值的平均值和中位數(shù)也大致相等，說(shuō)明其分布較為均勻。Jarque-Bera的值與0偏離不遠(yuǎn)，說(shuō)明樣本值的偏度和峰度基本符合常態(tài)分布，即數(shù)據(jù)基本符合正態(tài)分布。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)表

三、實(shí)證檢驗(yàn)

為了避免數(shù)據(jù)的劇烈波動(dòng)，本文對(duì)所搜集和處理的廣東省2000年～2020年實(shí)際國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值GDP、出口總額EX、進(jìn)口總額IM數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理（取對(duì)數(shù)后的序列以lnGDP、lnEX、lnIM表示），再使用ADF檢驗(yàn)對(duì)數(shù)據(jù)平穩(wěn)性進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)：EX、IM數(shù)據(jù)原序列為一階單整序列，GDP的原序列和一階差分后的序列均非平穩(wěn)序列。但是，因?yàn)楸疚难芯康臅r(shí)間跨度較長(zhǎng)，且研究的是廣東省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與對(duì)外貿(mào)易的長(zhǎng)期均衡關(guān)系，所以可以直接建立VAR模型對(duì)非平穩(wěn)協(xié)整序列進(jìn)行研究。如此一來(lái)，也可以避免差分之后的序列丟失原始數(shù)據(jù)之間可能存在的長(zhǎng)期關(guān)系。所以本文先建立GDP與EX、IM的VAR模型，再對(duì)VAR模型進(jìn)行特征根穩(wěn)定性檢驗(yàn)。若通過(guò)該檢驗(yàn)，說(shuō)明建立的VAR模型滿足進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析的平穩(wěn)性條件。再對(duì)其進(jìn)行方差分解，分析對(duì)GDP增長(zhǎng)預(yù)測(cè)誤差貢獻(xiàn)度最大的因素，軟件環(huán)境為EViews10。

表3 各序列平穩(wěn)性檢驗(yàn)表

1.模型的識(shí)別與建立

要研究廣東省對(duì)外貿(mào)易與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系，我們需要對(duì)lnGDP、lnEX和lnIM等變量建立VAR模型。首先應(yīng)當(dāng)根據(jù)LR統(tǒng)計(jì)量、最終預(yù)測(cè)誤差FPE以及AIC、SC、HQ信息準(zhǔn)則來(lái)確定最優(yōu)滯后階數(shù)。由表4可以看出，在最大滯后階數(shù)分別為1、2、3、4時(shí)的最優(yōu)滯后階數(shù)均為1，所以建立VAR（1）模型。

表4 最優(yōu)滯后p檢驗(yàn)表

VAR（1）模型的一大特點(diǎn)就在于：將不顯著的回歸系數(shù)仍然保留在VAR模型內(nèi)。所以，根據(jù)表5模型參數(shù)的估計(jì)結(jié)果可以建立方程：

表5 VAR（1）模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果

從表5可以看到，回歸方程的F統(tǒng)計(jì)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于臨界值，所以擬合的方程整體顯著性很好。同時(shí)，回歸方程的調(diào)整可決系數(shù)分別為0.998767、0.979036、0.955946，說(shuō)明對(duì)原序列的擬合效果很好。

2.模型的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

從表6可以看出AR特征多項(xiàng)式的系數(shù)均小于1，圖4也顯示AR特征多項(xiàng)式根的倒數(shù)都在單位圓內(nèi)，這說(shuō)明建立的VAR（1）模型滿足平穩(wěn)性條件，可以進(jìn)行模型預(yù)測(cè)和脈沖響應(yīng)分析。同時(shí)，也說(shuō)明廣東省的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與對(duì)外貿(mào)易存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系。

表6 VAR（1）平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果（Table）

圖4 VAR（1）平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果（Graph）

3.格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)

通過(guò)上文的檢驗(yàn)，我們發(fā)現(xiàn)LNGDP、LNGDP和LNIM是存在協(xié)整關(guān)系的，這也表明廣東省的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和對(duì)外貿(mào)易之間存在長(zhǎng)期互相依存的關(guān)系，但是要進(jìn)一步研究?jī)烧咧g的因果關(guān)系，還需要對(duì)他們進(jìn)行Granger因果檢驗(yàn)。Granger因果檢驗(yàn)的原理為：若LNGDP、LNGDP、LNIM三者之中任意一個(gè)變量的變化有助于解釋另一個(gè)變量的變化，即其中一個(gè)變量滯后項(xiàng)引入后能更好解釋另一個(gè)變量，則認(rèn)為前一變量是后一變量的格蘭杰原因。

從表7可以看出，在10%的顯著性水平上，LNEX是LNGDP的格蘭杰原因，但是在10%的顯著性水平上也不能認(rèn)為L(zhǎng)NIM是LNGDP的格蘭杰原因。這說(shuō)明，比起進(jìn)口，出口貿(mào)易更顯著地是導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的原因。在1%的顯著性水平上，LNEX和LNIM是LNGDP的聯(lián)合格蘭杰原因，這說(shuō)明：相較于出口貿(mào)易，進(jìn)出口貿(mào)易的共同作用更顯著地推動(dòng)了廣東省的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

表7 Granger因果檢驗(yàn)結(jié)果表

在15%的顯著性水平上，LNIM是LNEX的格蘭杰原因，說(shuō)明進(jìn)口貿(mào)易對(duì)出口貿(mào)易有一定的推動(dòng)作用。但是，LNGDP的伴隨P值為0.9737，即LNGDP并非是LNIM的格蘭杰原因，從側(cè)面說(shuō)明廣東省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)帶來(lái)的收入增加對(duì)其進(jìn)口貿(mào)易的推動(dòng)作用比較弱。

4.殘差序列分析

VAR模型是非理論化的模型，對(duì)其進(jìn)行脈沖響應(yīng)的原理為當(dāng)一個(gè)解釋變量受到一個(gè)隨機(jī)誤差項(xiàng)的沖擊后對(duì)被解釋變量的影響，即內(nèi)生變量對(duì)殘差沖擊的響應(yīng)。所以，在進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析之前首先要對(duì)回歸方程殘差序列的相關(guān)性進(jìn)行分析，以排除殘差序列交叉相關(guān)對(duì)脈沖響應(yīng)分析的影響。

從表8可以看出通過(guò)VAR（1）模型建立的3個(gè)方程的殘差項(xiàng)之間的相關(guān)系數(shù)非常小，說(shuō)明這3個(gè)殘差序列基本不存在相關(guān)性，滿足進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析的前提條件。

表8 隨機(jī)誤差項(xiàng)相關(guān)系數(shù)矩陣

5.廣東省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)對(duì)外貿(mào)易的脈沖響應(yīng)分析

根據(jù)上述的格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)我們發(fā)現(xiàn)：出口貿(mào)易（LNEX）和進(jìn)口貿(mào)易（LNIM）是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（LNGDP）的強(qiáng)格蘭杰原因，所以這里我們主要進(jìn)行經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（LNGDP）對(duì)出口貿(mào)易（LNEX）和進(jìn)口貿(mào)易（LNIM）的脈沖響應(yīng)分析。圖5、圖6、圖7的橫軸表示對(duì)t期的某一變量進(jìn)行一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差新息的沖擊時(shí)，另一變量在t+p時(shí)期對(duì)這一沖擊作出的反應(yīng)，即脈沖響應(yīng)?？v軸表示沖擊的大?。ㄈ?duì)數(shù)后得沖擊）。圖5、圖6、圖7中的中間的藍(lán)色實(shí)線分別表示隨著預(yù)測(cè)期數(shù)的增加，LNGDP對(duì)于LNGDP、LNEX、LNIM一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差新息的影響，虛線表示加減兩倍標(biāo)準(zhǔn)差的置信帶區(qū)間。

從圖5可知，實(shí)際國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（LNGDP）對(duì)實(shí)際國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（LNGDP）一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差新息的反應(yīng)為正，且這一正反應(yīng)在第7期達(dá)到最大，這說(shuō)明廣東省的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有慣性和持續(xù)性，之后逐漸下降至0。從圖6可知，實(shí)際國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（LNGDP）在第一期并沒(méi)有對(duì)出口貿(mào)易（LNEX）的沖擊作出反應(yīng)，但是在第2期正反應(yīng)逐漸增加，在第7期達(dá)到頂點(diǎn)。從圖7可知，實(shí)際國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（LNGDP）在第一期并沒(méi)有立刻對(duì)進(jìn)口貿(mào)易（LNIM）的沖擊作出反應(yīng)，在第二期實(shí)際國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（LNGDP）對(duì)進(jìn)口貿(mào)易（LNIM）反應(yīng)為負(fù)。但是在第3期便轉(zhuǎn)正，之后逐漸上升，在第9期達(dá)到頂點(diǎn)。這說(shuō)明進(jìn)口貿(mào)易對(duì)廣東經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響有1年的滯后期，且短期內(nèi)進(jìn)口貿(mào)易會(huì)導(dǎo)致廣東經(jīng)濟(jì)的輕微下滑，但是長(zhǎng)期看進(jìn)口貿(mào)易會(huì)促進(jìn)廣東省的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，且這一促進(jìn)作用在第10年左右達(dá)到頂峰。

圖5 LNGDP對(duì)LNGDP的脈沖響應(yīng)

圖6 LNGDP對(duì)LNEX的脈沖響應(yīng)

圖7 LNGDP對(duì)LNIM的脈沖響應(yīng)

總的來(lái)看，廣東省的對(duì)外貿(mào)易，無(wú)論是出口貿(mào)易還是進(jìn)口貿(mào)易，都會(huì)促進(jìn)其經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，且這一促進(jìn)作用大致在7年～10年內(nèi)達(dá)到頂點(diǎn)，在25年之后會(huì)逐漸趨于消失。在對(duì)外貿(mào)易中，出口貿(mào)易對(duì)廣東省經(jīng)濟(jì)的拉動(dòng)作用更明顯，力量更大，但是進(jìn)出口貿(mào)易對(duì)廣東省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)度大小需要進(jìn)行進(jìn)一步的方差分解。

6.方差分解

為了進(jìn)一步探究出口貿(mào)易和進(jìn)口貿(mào)易對(duì)廣東省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)度，我們對(duì)實(shí)際國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（LNGDP）造成沖擊的變量——實(shí)際國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（LNGDP）、出口貿(mào)易（LNEX）和進(jìn)口貿(mào)易（LNIM）進(jìn)行方差分解。從圖8可以看到，在第3期前造成實(shí)際國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（LNGDP）變化貢獻(xiàn)度最大的是其本身。出口貿(mào)易（LNEX）的貢獻(xiàn)度快速上升，到第3期對(duì)實(shí)際國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（LNGDP）變化的貢獻(xiàn)度超過(guò)實(shí)際國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（LNGDP）本身。在前3期，進(jìn)口貿(mào)易（LNIM）基本沒(méi)有什么影響。第3期后，實(shí)際國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（LNGDP）的貢獻(xiàn)度快速衰減，進(jìn)口貿(mào)易（LNIM）的貢獻(xiàn)度較快增加，兩者在16期之后逐漸穩(wěn)定于20%左右。而出口貿(mào)易（LNEX）的貢獻(xiàn)度在第3期后迅速攀升，超過(guò)實(shí)際國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（LNGDP），最終穩(wěn)定在60%左右。

圖8 方差分解圖

所以長(zhǎng)期來(lái)看，我們發(fā)現(xiàn)，出口貿(mào)易對(duì)廣東省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)進(jìn)口貿(mào)易。

四、建立預(yù)測(cè)模型

截止到2022年4月，廣東省已經(jīng)公布了2021年國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)和進(jìn)出口數(shù)據(jù)（以人民幣計(jì)），剔除CPI對(duì)2021年國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的影響，得到2021年實(shí)際國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（以人民幣計(jì)）。根據(jù)中國(guó)人民銀行公布的2021年人民幣兌美元中間匯率的算術(shù)平均數(shù)計(jì)算得到2021年人民幣兌美元匯率，將2021年以人民幣計(jì)價(jià)的實(shí)際GDP換算得到2021年以美元計(jì)價(jià)的實(shí)際GDP。將公布值與使用未取對(duì)數(shù)前的原始數(shù)據(jù)建立的VAR模型預(yù)測(cè)值進(jìn)行對(duì)比檢驗(yàn)VAR模型的預(yù)測(cè)效果。

根據(jù)檢驗(yàn)，原始數(shù)據(jù)同樣應(yīng)當(dāng)建立VAR（1）模型，該模型的AR特征多項(xiàng)式根的倒數(shù)對(duì)小于1，在單位圓內(nèi)，該模型通過(guò)了平穩(wěn)性檢驗(yàn)。

從圖9中可以看出，我們建立的VAR（1）對(duì)出口貿(mào)易和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的歷史數(shù)據(jù)的擬合效果不錯(cuò)，與觀測(cè)值曲線的偏離都比較小，但是對(duì)進(jìn)口歷史數(shù)據(jù)的的擬合有一定程度的滯后。然后我們使用廣東省統(tǒng)計(jì)局2021年公布的數(shù)據(jù)來(lái)大致檢測(cè)VAR（1）模型的預(yù)測(cè)能力，從表8中可以看出，我們根據(jù)歷史數(shù)據(jù)建立的VAR（1）模型對(duì)2021年的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和對(duì)外貿(mào)易的預(yù)測(cè)效果比較好，但是也有一定程度的偏離，表現(xiàn)在實(shí)際值高于模型的預(yù)測(cè)值，說(shuō)明廣東省的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和進(jìn)出口貿(mào)易狀況好于預(yù)期值。這其中，有一部分原因在于新冠疫情對(duì)各國(guó)的貨幣政策和財(cái)政政策造成很大的影響，導(dǎo)致人民幣兌美元匯率升高。其次，新冠疫情對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和對(duì)外貿(mào)易造成了沖擊。

圖9 VAR（1）平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果

圖10 VAR（1）模型擬合預(yù)測(cè)圖

表8 2021年GDP增長(zhǎng)情況預(yù)測(cè)偏離表

五、結(jié)論

我們首先對(duì)搜集的數(shù)據(jù)進(jìn)行CPI和匯率換算處理成本文建立VAR模型所需要的數(shù)據(jù)。檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，本文現(xiàn)建立VAR（1）模型是恰當(dāng)?shù)?，通過(guò)AR特征多項(xiàng)式的逆根檢驗(yàn)，證明VAR（1）模型的平穩(wěn)性良好。在通過(guò)VAR模型對(duì)廣東省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和對(duì)外貿(mào)易的分析，我們得出以下幾點(diǎn)結(jié)論：

1.廣東省出口貿(mào)易對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用為正效應(yīng)，且這一效應(yīng)在第7年達(dá)到最大，之后逐漸下降趨于消失，說(shuō)明出口貿(mào)易顯著推動(dòng)了廣東省的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

2.廣東省進(jìn)口貿(mào)易對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用有一年的時(shí)滯，在第2年這一效應(yīng)為負(fù)，之后迅速上升轉(zhuǎn)正，在第9年達(dá)到峰值，之后便逐漸降低趨于消失。說(shuō)明從中長(zhǎng)期來(lái)看，進(jìn)口促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，但是短期內(nèi)會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)造成一定的沖擊，這一沖擊力度很小。

3.通過(guò)脈沖響應(yīng)分析和方差分解，我們發(fā)現(xiàn)出口貿(mào)易對(duì)廣東省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用大于進(jìn)口貿(mào)易。