都市美女迷情录,消失零度深雪,办公室
一、引言
改革开放三十多年以来，中国经济实现了长期高速增长，对外贸易成为中国对外开放最为成功的领域之一。但自中国经济走出金融危机影响的阴影后，开始表现出不同以往的新特征，步入中国经济“新常态”，经济增长持续下滑，经济长期快速增长积累的风险开始凸显和释放（王玉华、赵平，2012）。与此同时，世界经济长期处于增长缓慢、经济动荡、需求疲软的金融危机后的修复与调整期，企业投资意愿不强，经济内生增长的动力不足。在世界经济存在下行风险的情况下，世界各经济体的发展也出现了分化，新兴经济体包括中国的对外贸易出现明显波动。随着中国经济步入“新常态”，加之世界经济长期没能完全走上正常增长之路，中国出口能否持续健康发展已成为学术界关注的热点之一。
二、模型设计与数据来源
（一）模型设定
本文构建包括中国出口、美国经济、欧洲五国经济、日本经济和人民币兑美元汇率这五个内生变量的VAR模型，运用向量自回归模型能够较方便地预测相互联系的时间序列系统及分析系统中随机扰动项对经济变量的动态影响。VAR模型是基于数据的统计性质建立模型，把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数，从而将单变量自回归模型推广到由多元时间序列变量组成的向量自回归模型（高铁梅，2006）。VAR（p）模型的一般数学表达形式为：
yt=A1yt-1+A2yt-2+…+Apyt-p+Bxt+εt t=1，2，Ｌ，Ｔ (1)
其中，yt是k维内生变量向量，xt是d维外生变量向量，p为滞后阶数，t为样本个数。k×k维矩阵A1，…，Ap和k×d维矩阵B是要被估计的系数矩阵。εt是k维扰动向量，它们相互之间可以同期相关，但不与自己的滞后值相关及不与等式右边的变量相关，假设∑是εt的协方差矩阵，是一个k×k的正定矩阵。
（二）变量选择及数据说明
样本数据的时间为1980年至2015年，X代表中国实际出口总额，GDPUS代表美国实际GDP，GDPEU5代表德国、法国、英国、意大利和荷兰等欧洲五国的实际GDP之和，GDPJA代表日本实际GDP，P代表人民币兑美元汇率。中国出口经中国CPI调整为中国实际出口额，单位为亿美元；美国、欧洲五国及日本GDP分别用各国的GDP平减指数调整为实际GDP，单位为亿美元；以上数据均以2000年为基期。1980年至2014年的中国出口数据及人民币兑美元汇率数据来源于2015年及之前各期《中国统计年鉴》，2015年中国出口数据来源于中国商务部，人民币兑美元汇率来源于中国外汇管理局， 2015年中国CPI数据来源中国统计局网站。美国、欧盟五国及日本GDP数据及平减指数均来源于国际货币基金组织世界经济展望数据库（World Economic Outlook 2016/04），其中2015年数据为预测值。LNX、LNGDPUS、LNGDPEU5及LNGDPJA分别代表X、GDPUS、GDPEU5及GDPJA的对数。
三、实证检验
（一）单位根检验
对时间序列进行协整分析的第一步是确定时间序列的平稳性，单位根检验（unit root test）是常用的检验方法，本文采用ADF单位根检验来确定变量的平稳性。
检验结果显示，除LNGDPUS序列外，其他序列水平值都是非平稳序列（见表1）。然后，对它们的一阶差分DLNX、DLNGDPUS、DLNGDPEU5、DLNGDPJA和DP进行ADF检验，发现它们是平稳的。LNX的一阶差分DLNX序列在1%的显著性水平下拒绝原假设，接受DLNX是平稳序列的结论。因此，LNX序列是1阶单整序列。LNGDPUS序列的一阶差分DLNGDPUS序列在1%的显著性水平下拒绝原假设，DLNGDPUS序列是平稳序列，LNGDPUS序列为1阶单整序列。LNGDPEU5序列的一阶差分DLNGDPEU5序列在1%的显著性水平下拒绝原假设，DLNGDPEU5序列是平稳序列，LNGDPEU5序列为1阶单整序列。LNGDPJA序列的一阶差分DLNGDPJA序列在5%的显著性水平下拒绝原假设，DLNGDPJA序列是平稳序列，LNGDPJA序列为1阶单整序列。P序列的一阶差分DP序列在1%的显著性水平下拒绝原假设，DP序列是平稳序列，LNP序列为1阶单整序列。
（二）协整检验
由于LNX、LNGDPUS、LNGDPEU5、LNGDPJA和P均为一阶单整序列，满足进行协整检验的前提，采用E-G方法对其进行协整检验。以LNX为被解释变量，以LNGDPUS、LNGDPEU5、LNGDPJA和P解释变量，对其进行回归，对回归的残差序列做ADF检验。由于序列LNX、LNGDPUS、LNGDPEU5、LNGDPJA和P存在自相关，故引入AR模型，并对AR模型的残差RE进行ADF检验。
序列LNX、LNGDPUS、LNGDPEU5、LNGDPJA、P的协整结果如下：
LNX=3.548058*LNGDPUS+0.914986*
LNGDPEU5+0.483137*LNGDPJA+0.000387*P
(6.53) (5.77) (2.47) (1.89)
-37.54015+0.883979*AR（1）
(-7.29) (22.46)
R2=0.9978 DW=2.254
所有系数均通过了显著性为10%的t检验（括号中的数字表示各个系数的t统计量）。在长期关系中，中国出口、美国经济、欧洲五国经济、日本经济和人民币兑美元汇率这五个变量间存在稳定关系，即在开放经济条件下，美国经济、欧洲五国经济、日本经济和人民币汇率会影响中国出口。
（三）脉冲响应
变量LNX、LNGDPUS、LNGDPEU5、LNGDPJA和P具有长期稳定的协整关系，可以将它们作为内生变量集，建立VAR模型进行检验。根据选择VAR模型滞后阶数的各种准则综合评比确定滞后阶数为2（见表3），建立VAR（2）模型。
采用VAR（2）模型进行估计，模型是显著的。从表4可以看出，VAR（2）的特征多项式的根都小于1，说明该VAR（2）模型是一个稳定的系统。
以VAR（2）模型为基础，采用Cholesky分解技术，建立中国的主要贸易伙伴国美国、欧洲五国、日本的GDP，以及人民币兑美元汇率对中国出口的广义脉冲响应函数（GIRF）模型。广义脉冲响应函数刻画的是在误差项上加一个标准差大小的冲击对内生变量当期值和未来值所带来的影响。此处追溯期选择为10期，以横轴表示；纵轴表示因变量对各变量的响应大小。
图1显示了美国经济对中国出口贸易的冲击效应。初期美国经济对中国出口有一个短期逐渐下降的正冲击，在第二期之后这种冲击呈逐渐增强，到第五期之后趋于平稳。美国经济波动对中国出口存在一年的一个滞后期，随后对中国出口的影响程度加强，五年之后影响逐渐趋于平稳。图2显示了欧洲五国经济对中国出口贸易的冲击效应。初期欧洲五国经济对出口有一个逐渐加强的正冲击，第二期之后冲击减弱，至第三期冲击逐渐趋于0，到第6期之后转为负。欧洲五国经济波动对中国出口的影响是迅速的，但这种影响波动比较大，且影响程度比较小。图3显示了日本经济对中国出口贸易的冲击效应。中国出口在第一期就对日本经济冲击有反应，并且反应逐渐增大，并在第二期迅速达到最大值之后逐渐减弱，到每四期转为负。日本经济的波动对中国出口的影响是迅速且波动幅度较大的。图4显示了人民币兑美元汇率对中国出口贸易的冲击效应。中国出口对人民币兑美元汇率的冲击迅速做出正的反应，且在第一期之后达到最大值，之后反应逐渐减弱，在第四期之后这种反应在负正之间小幅转变，说明人民币兑美元汇率的波动对中国出口是有影响的，但这种影响在较长时期之后变得比较微弱。
四、结论
中国出口、美国经济、欧洲五国经济、日本经济和人民币兑美元汇率这五个变量间存在稳定的协整关系，即中国出口受美国经济、欧洲五国经济、日本经济和人民币汇率的影响。美国经济的波动对中国出口的影响程度最大，而且这种影响会持续较长时间。欧洲五国经济的波动对中国的出口影响次之，日本经济的波动对中国出口的影响最小，并且延续时间也较短。主要原因是中美之间的贸易规模比较大，美国经济波动造成美国需求波动时，会对中国造成较大的冲击。而且中国出口到美国的产品多为劳动密集型产品，许多产品在经济衰退时期比较容易引发贸易保护主义和贸易摩擦。欧洲五国其经济周期并不完全一致，其对中国产品的需求会存在一定的此消彼长之势，故而其经济波动对中国出口冲击相对较小。日本与中国间的贸易规模相对较小，所以同幅度的经济波动，对中国出口的冲击也相对较小。
总之，中国出口受发达经济体经济的影响。如果世界经济形势稳定，发达经济体经济持续稳定增长，则中国出口可以实现持续稳定地增长。一旦发达经济体国家经济发生波动，则中国出口也会受其影响而发生变动。中国出口亦受到人民币汇率的影响，人民币汇率发生波动也会引起中国出口的波动。所以，中国出口的可持续性依赖于外部环境和中国经济的稳定性。
参考文献：
[1] 王玉华，赵 平.中国开放型经济发展模式探析[J].商业研究，2012(4).
[2] 吴敬琏，厉以宁，林毅夫，等.小趋势2015：读懂新常态[M].北京：中信出版社，2015.
[3] 谢 杰，张海森.全球金融危机爆发的原因及其对中国经济的影响[J].国际贸易问题，2009(7)：3-10.
[4] 田 苗.全球经济危机对我国出口贸易的影响[J].国际贸易问题，2009(9)：12-18.
[5] 郑宝银，林发勤.世界经济周期对我国出口贸易的影响[J].国际贸易问题，2009(1)：3-11.
[6] 高铁梅.计量经济分析方法与建模[M].北京: 清华大学出版社，2006.
