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1、两岸贸易与台湾经济增长关系的协整分析两岸贸易与台湾经济增长关系的协整分析 摘要:根据1988-2008年的经济数据,利用协整和Granger因果检验方法,对两岸贸易与台湾经济增长的关系进行实证分析。研究表明,台湾经济增长与两岸贸易及其进出口构成存在长期稳定的关系;两岸贸易明显促进了台湾经济增长;对大陆出口有力推动了台湾经济增长,自大陆进口则起抑制作用。 关键词:两岸贸易;台湾;经济增长;协整;Granger因果检验方法.L表示。为消除样本时间序列中存在的异方差现象,对原有数据进行对数转换,转换之后的序列分别用LNGDP、LNTT、LNEX及LNIM来
2、表示。本文所作的所有统计分析均以转换序列为样本。有关变量的变化趋势如图1所示。 从表1所列数据可以清楚地看出,四变量各自之间的相关系数都较接近于1,显然LNGDP、LNTT、LNEX以及LNIM之间存在较强的相关关系。但是此时并不能直接判定它们之间必然存在因果关系,还需进一步用协整及因果统计检验方法加以验证。 2.ADF平稳性检验。由于LNGDP、LNTT、LNEX以及LNIM四个变量都属于时间序列数据,若要对时间序列运用传统的回归技术直接进行回归,其前提要求是时间序列的平稳性,否则贸然进行,会出现伪回归问题。[5]所以对于时间序列数据进行回归分析
3、时,首先需要对各变量的平稳性作出检验。因而本文使用ADF单位根检验法分别就每个变量的时间序列数据的水平和一阶差分形式进行检验。 检验的结果显示(见表2),变量LNTT、LNEX、LNIM的水平序列的ADF检验值大于5%的显著性水平下的临界值,表明上述三个变量都是非平稳序列。变量LNGDP的水平序列的ADF检验值虽小于5%临界值,却大于1%临界值,这里也暂把它划归为非平稳序列;而四个变量的一阶差分的ADF检验值则全部都小于5%的显著性水平下的临界值,表明变量的一阶差分都是平稳序列。即变量LNGDP、LNTT、LNEX及LNIM都是I(1)序列。这也为下面进
4、一步进行变量间的协整分析奠定了基础。 3.协整检验。通过ADF平稳性检验得知,LNGDP、LNTT、LNEX及LNIM序列都是非平稳序列,但都是一阶单整序列。对非平稳变量建立OLS回归模型分析可能产生虚假回归,因而本文采用Johansen协整检验对样本序列进行协整性分析。鉴于变量TT为变量EX与IM的总和,协整分析将分为两组进行。即分别检验变量LNGDP与LNTT之间,变量LNGDP与LNEX、LNIM之间的协整关系。协整检验结果见表3。 从表3检验结果可以看出,不论是迹检验还是最大特征值检验,在5%的显著性水平下,对不存在协整关系和至少存在一个协整关
5、系的假设,两组协整检验统计量与临界值都分别存在关系: 迹检验中:22.80125>20.26184,2.277544<9.164546; 40.09876>35.19275,16.76316<20.26194 最大特征值检验中:20.52370>15.89210,2.277544<9.164546; 23.33559>22.29962,12.04703<15.89210 这充分表明了LNGDP与LNTT之间,LNGDP、LNEX、LNIM三个序列之间分别存在而且仅存在一个协整关系。所列协整
6、关系表达式中协整系数下方括号中的数字为渐近标准差。重新利用ADF检验法,分别对ECM1及ECM2进行单位根检验,得到ECM1的ADF检验统计量(-3.763759)小于5%的显著性水平临界值(-3.020686);ECM2的ADF检验统计量(-3.087110)也小于5%的显著性水平临界值(-3.020686),反映出此时ECM1及ECM2时间序列已经是平稳序.L之间的协整关系是正确的,它们之间确实存在长期稳定的均衡关系。 4.Granger因果检验。LNGDP与LNTT之间,LNGDP、LNEX及LNIM三个变量之间存在协整关系,此时依然不能就推定它们
7、的这种关系即构成因果关系,是进出口贸易的扩张促进了经济增长,还是经济增长带动了进出口贸易的发展?为解决这一问题,还需要进行Granger因果检验。[6] 利用Evie)四者之间存在以下4个单向的Granger因果关系,即两岸贸易是台湾经济增长的Granger原因;对祖国大陆出口是台湾经济增长的Granger原因;自祖国大陆进口是台湾经济增长的Granger原因;对大陆出口是台湾自大陆进口增长的Granger原因。 三、实证结论 通过对两岸贸易与台湾经济增长之间关系的实证分析,不难得到以下结论:台湾经济增长与两岸贸易规模之间,台湾经济增长与两岸贸易中
8、的台湾对大陆出口贸易和自大陆进口贸易之间分别存在长期
