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文章出处:http://www.betonhat.com 发表时间:2016-12-26 12:08:45 点击:2

作为工业基础原材料产业,长期以来钢铁业对我国经济的增长有着巨大的贡献,近十多年里我国经济的快速增长主要是由固定资产投资和进出口贸易的快速增长共同拉动的,其中固定资产投资与钢材消费之间的关系已被广泛研究,而外贸发展与钢材消费之间的联系尚不明朗,本文将从计量经济学的角度对二者关系进行探索分析。
    从1995年以来国内粗钢表观消费量与我国进出口总值的对比图来看,二者走势具有较为明显的正相关性,且国内粗钢表观消费与我国进出口总值走势大致都经历了平稳增长期、高速增长期、震荡增长期三个阶段。2001年以前,我国粗钢消费及外贸进出口增长均表现较为平稳,其中粗钢表观消费月度增速在7%左右,进出口总值增速在10%左右;2001年至2008年间,受益于国内外经济的快速增长,我国粗钢消费及进出口总值月度同比增速均明显加快,二者月均增速都在20%以上;但2008年之后,在金融危机的影响下,国内外经济都受到较大冲击,我国外贸进出口波动幅度明显加剧,国内粗钢消费也大幅震荡,不过二者总体趋势依然表现增长。

图1 1995年以来国内粗钢消费量与进出口总值对比

                  数据来源:钢联云终端
   
    由于粗钢消费及外贸进出口交易都有一定的季节性,因而首先对粗钢表观消费量及进出口总值月度数据进行季节调整,如图2、图3。其中,steel_tc和trade_tc分别是经过Census X12季节调整后消除季节变动和不规则要素所得到的粗钢表观消费量和外贸进出口总额的趋势循环序列,与原序列steel和trade比较二者图形更为光滑且上行趋势明显。另外,从steel_sf和trade_sf序列可以看出粗钢表观消费量和进出口贸易总额的季节波动周期都大致为一年,其中粗钢消费的振幅约在0.12万吨,贸易总额的振幅约为0.3亿美元。

图2 粗钢表观消费量季节调整对比图

                数据来源:钢联云终端

图3 进出口贸易总额季节调整对比图

                数据来源:钢联云终端
   
    通过对季调后序列的散点图进行分析,发现二者表现为较强的非线性正相关性。考虑到钢材是工业生产的基础原料,我们设定粗钢表观消费量为自变量,进出口贸易总值为因变量,建立贸易方程形式为:

trade=α+β*steel+ε

    首先通过OLS方法对方程的相关参数进行估计,虽然结果显示方程参数的OLS估计值都比较显著;F统计量=2879.678,相应的概率值非常小,说明方程整体上是显著的;拟合优度R2=0.9296,说明方程拟合效果较好。然而,这些统计量都是根据回归方程的残差所得到的,但我们通过White异方差检验发现方程OLS估计所得到的残差序列存在异方差,也就是说用OLS方法得到的统计量可能是不可靠的。为此,设定残差绝对值的倒数作为权重序列,使用WLS方法重新估计方程,得到回归结果如下:

    该表上部分显示了方程加权最小二乘法即WLS估计结果,下部分显示了没有采用加权方法即OLS估计结果。可见,方程WLS参数估计的值都很显著,且与OLS估计结果比较,其拟合优度R2=0.9846,较OLS估计的拟合效果更好,F统计量=13952.96,方程整体的显著性也较OLS估计更明显。对WLS估计结果进行含交叉项的White异方差检验,显示检验统计量Obs*R-squared=6.8897,相应的概率P=0.0755,大于显著性水平α(α=0.05),因此WLS估计所得的残差序列不存在异方差。
    根据以上分析及检验结果,可以得到方程WLS的估计结果为:

   trade=-305.8602+0.5722*steel
   s.e=(7.6338) (0.00393)      
   t=(-40.0666) (145.5962)    

    以上方程说明当国内粗钢消费量每增加1万吨,外贸进出口总值将增加0.5722亿美元,表明二者之间存在很强的正相关性。