| 表3时间序列分析表
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LNGDP
|
LNIM
|
LNEX
|
LNIE
|
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1999
|
6.031922
|
3.725855
|
3.544365
|
4.332369
|
|
2000
|
6.119418
|
4.195659
|
3.999033
|
4.795319
|
|
2001
|
6.224855
|
4.070909
|
4.122686
|
4.79028
|
|
2002
|
6.33006
|
4.499551
|
4.426688
|
5.15693
|
|
2003
|
6.463107
|
4.739069
|
4.669746
|
5.398155
|
|
2004
|
6.66078
|
5.089367
|
4.833861
|
5.662899
|
|
2005
|
6.725634
|
5.058395
|
5.110362
|
5.777863
|
|
2006
|
6.93275
|
5.126309
|
5.357723
|
5.941842
|
由上表可作出进口，出口和地区生产总值的变化趋势图，如图2。
图2进口、出口和GDP的变化趋势图图3进口、出口和GDP的一阶差分图
从以上两图可以看出，原始的样本序列都呈现共同的上升趋势，而一阶差分后的序列趋势消失。初步判断，原始的数据序列是非平稳的，而一阶差分后的序列是平稳的，进口、出口和地区生产总值之间存在着长期稳定的关系。
3回归分析
3.1进出口总额与地区生产总值的回归分析
下面对1999～2006年的进口额、出口额与地区生产总值的统计数据进行回归分析。首先对镇江市1999～2006年度的进出口总额与地区生产总值进行回归分析，用LOG(IM)表示进出口总额并作为解释变量，用LOG(GDP)表示地区生产总值并作为被解释变量，使用计量经济学软Eviews3.1得到回归结果如表4。
表4进出口总额与地区生产总值的回归分析表
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Variable(变量)
|
Coefficient
(系数)
|
Std.Error
(标准误差)
|
t-Statistic
( t检验)
|
Prob.
(概率 )
|
|
C(常数)
|
3.567189
|
0.269616
|
13.23062
|
0.0000
|
|
LOG(IE)
|
0.548337
|
0.051274
|
10.69430
|
0.0000
|
|
R-squared
(R平方值)
|
0.950153
|
Mean dependent var
(应变量Ｙ的均数)
|
6.436066
|
|
Adjusted R-squared
(适应的R平方值)
|
0.941845
|
S.D. dependent var
(应变量Ｙ的标准差)
|
0.316503
|
|
S.E. of regression
(回归的标准误)
|
0.076326
|
Akaike info criterion
(aic值)
|
-2.095296
|
|
Sum squared resid
(残差加权平方和)
|
0.034954
|
Schwarz criterion
(Schwarz值)
|
-2.075435
|
|
Log likelihood
(似然对数)
|
10.38118
|
F-statistic
(F检验)
|
114.3680
|
|
Durbin-Watson stat(D-W统计量)
|
1.861451
|
Prob(F-statistic)
(F检验概率)
|
0.000039
|
资料来源：表中数据由Eviews3.1软件计算得出，临界值是5%显著水平下的临界值。
即LOGGDP=3.567189+0.548337*LOGIE(1)
t=(13.23062)(10.69430)
AdjustedR^2=0.941845
F=114.3680
因为AdjustedR-squared=0.941845，故该方程拟合优度较高，即模型总体拟合良好。F统计量的P值=0.000039，表明因变量对各个自变量的回归效果显著，这说明进口总额与地区生产总值增长之间存在较强的相关性，回归系数为0.548337，这也就说明了LOGIE增加1%，LOGGDP就会相应的增加0.548337%，从而表明进出口贸易增长对地区生产总值增长具有较强的推进作用。
3.2出口额与地区生产总值的回归分析
接着对1999～2006年度的出口总额与地区生产总值进行回归分析。用LOGX表示出口额，并作为解释变量；用LOGGDP表示地区生产总值，并作为被解释变量，得到回归结果如表5。
表5出口总额与地区生产总值的回归分析表
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Variable(变量)
|
Coefficient
(系数)
|
Std.Error (标准误差)
|
t-Statistic ( t检验)
|
Prob. (概率 )
|
|
C(常数)
|
4.120906
|
0.187110
|
22.02392
|
0.0000
|
|
LOG(EX)
|
0.513560
|
0.041183
|
12.47026
|
0.0000
|
|
R-squared
(R平方值)
|
0.962850
|
Mean dependent var
(应变量Ｙ的均数)
|
6.436066
|
|
Adjusted R-squared
(适应的R平方值)
|
0.956658
|
S.D. dependent var
(应变量Ｙ的标准差)
|
0.316503
|
|
S.E. of regression (回归的标准误)
|
0.065892
|
Akaike info criterion
(aic值)
|
-2.389292
|
|
Sum squared resid (残差加权平方和)
|
0.026050
|
Schwarz criterion
(Schwarz值)
|
-2.369432
|
|
Log likelihood (似然对数)
|
11.55717
|
F-statistic
(F检验)
|
155.5073
|
|
Durbin-Watson stat(D-W统计量)
|
1.956136
|
Prob(F-statistic)
(F检验概率)
|
0.000016
|
资料来源：表中数据由Eviews3.1软件计算而得，临界值是5%显著水平下的临界值。
即LOGGDP=4.120906+0.513560*LOGEX(2)
t=(22.02392)(12.47026)
AdjustedR^2=0.956658
F=155.5073
因为AdjustedR-squared=0.956658，故该方程拟合优度较高，即模型总体拟合良好。F统计量的P值=0.000016，表明因变量对各个自变量的回归效果显著，这说明进口总额与地区生产总值增长之间存在较强的相关性，回归系数为0.513560，这也就说明了LOGXM增加1%，LOGGDP就会相应的增加0.513560%，从而表明出口贸易增长同样对地区生产总值增长具有较强的推进作用。
3.3进口额与地区生产总值的回归分析
最后，对1999至2006年度的进口总额与地区生产总值进行回归分析。用LOGIE表示进口额并作为解释变量；用LOGGDP表示地区生产总值并作为被解释变量。得到回归结果如表6所示。
表6进口总额与地区生产总值的回归分析表
|
Variable
(变量)
|
Coefficient
(系数)
|
Std. Error
(标准误差)
|
t-Statistic ( t检验)
|
Prob.
(概率 )
|
|
C(常数)
|
3.838507
|
0.350819
|
10.94155
|
0.0000
|
|
LOG(IM)
|
0.569248
|
0.076434
|
7.447535
|
0.0003
|
|
R-squared (R平方值)
|
0.902385
|
Mean dependent var
(应变量Ｙ的均数)
|
6.436066
|
|
Adjusted R-squared
(适应的R平方值)
|
0.886115
|
S.D. dependent var
(应变量Ｙ的标准差)
|
0.316503
|
|
S.E. of regression
(回归的标准误)
|
0.106809
|
Akaike info criterion
(aic值)
|
-1.423222
|
|
Sum squared resid
(残差加权平方和)
|
0.068450
|
Schwarz criterion
(Schwarz值)
|
-1.403362
|
|
Log likelihood
(似然对数)
|
7.692889
|
F-statistic
(F检验)
|
55.46578
|
|
Durbin-Watson stat
(D-W统计量)
|
1.723517
|
Prob(F-statistic)
(F检验概率)
|
0.000302
|
资料来源：表中数据由Eviews3.1软件计算而得，临界值是5%显著水平下的临界值。
即LOGGDP=3.838507+0.569248*LOGIE(3)
t=(10.94155)(7.447535)
AdjustedR^2=0.886115
F=55.46578
因为AdjustedR-squared=0.886115，故模型的拟合优度不是非常高。F统计量的P值=0.000302，这表明因变量对各个自变量的回归效果不是很好，说明进口总额与地区生产总值增长之间存在的相关性并非很强，但回归系数为0.569248，这说明LOGXM增加1%，LOGGDP就会相应的增加0.569248%，从而表明进口贸易对地区生产总值增长仍有较强的推进作用。但总的说来，该模型的拟合优度没有前两个模型高，回归效果相较而言并不很好。
根据以上的回归分析可以看出：在对外贸易各个方面的因素中，进口增长和出口增长都对镇江市的经济发展都起到很大的推动作用，相比之下，出口的肯定作用更加明显，而且镇江自改革开放以来也一直强调出口对经济增长的推动作用，努力发展对外经济。从总需求的角度看待地区生产总值的构成时，可以看出出口对经济增长的拉动作用，经济学家一般都认为出口是发展中国家经济增长的引擎，出口是扩大国内市场的一项重要因素，出口持续扩张，带动相关产业的增产以及生产结构与就业结构相应持续的调整。 2/3 首页 上一页 1 2 3 下一页 尾页 |
