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中国进口贸易影响因素的实证分析
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【关 键 词】进口贸易/因素/偏最小二乘回归 import trade/factors/partial least-squares regression
【 正 文】
改革开放以来，我国经济实现了持续的快速增长，从1978年—2000年国内生产总值(GDP)按可比价格计算增长6.4倍，年均增长高达9.5%。与此同时，进口增长也保持了强劲的势头，进口额从1978年的108.9亿美元增加到2000年的2251.0亿美元，增长19.7倍，同期我国在世界贸易中的排名由第30位上升到了前10名。在我国改革开放的过程中，进口贸易为我国经济的持续发展发挥了重要的作用，随着我国加入WTO，我国非关税壁垒的种类和范围将逐渐缩小以至取消，进口关税率将逐渐地降低，最终与国际接轨，我国在进口体制方面将发生显著的变化，而进口贸易在我国未来经济的发展中的作用和地位将更加重要。因此，影响中国进口贸易因素问题是一个非常现实而值得深入研究的问题，对它的研究能为我国进口贸易政策的制定提供有益的定量依据。
对这一问题的研究，国内已有学者作了一些工作，姚丽芳运用主成分分析的方法实证研究了中国外贸进出口影响的因素；魏巍贤运用协整分析技术与Hendry提出的一般到特殊的方法分析了我国进口需求的决定因素，等等。在实证研究过程中，如果是采用截面数据，运用普通最小二乘法的多元线性回归，要求所选取的样本点（即不同的国家或地区）具有相同的经济结构和生产技术，而这在现实经济中是无法满足的；同时我们知道，影响一国进口贸易的因素有很多，而不同的因素变量之间都不同程度地存在多重共线性或近似多重共线性关系，对存在多重共线性关系的变量运用简单的线性回归分析方法，将使得模型极其不稳定，且模型往往出现与现实相反的结论，而不能解释所要说明的问题；利用主成分分析方法能有效地消除所选取自变量间的多重共线性，但是主成分方法在分析过程只考虑了自变量所包含的信息，而没有涉及因变量的信息；而利用Hendry提出的一般到特殊的方法，是把在模型中统计不显著的变量逐一删除掉，用表现统计显著的变量建立模型，这种方法操作方便，但是在建模的过程中删除统计不显著的变量时，同时也把对因变量一些有用的信息删除了，从而不能全面反映因变量的影响信息。
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