美国贸易逆差与经济增长、失业率的关系研究.doc
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1、美国贸易逆差与经济增长、失业率的关系研究 本文获得南开大学青年项目基金资助,编号:NKQ07005。攸频1 刘妍2(南开大学经济学院)【摘要】 美国贸易逆差规模自上世纪80年代以来持续扩大,并同时伴随经济持续稳定增长和低失业率的现象。本文基于相关分析、回归分析及向量自回归分析方法作为主要分析工具,对美国巨额贸易逆差与经济增长和失业率从总量和变动率的角度分别进行深入研究,并分析了美国贸易逆差与经济增长之间的作用机制,得到的结论是贸易逆差对经济增长没有负面影响,并仍将与低失业率并存,预计贸易逆差、经济增长与失业率的波动性将有所降低。关键词 贸易逆差 经济增长 失业率 脉冲响应中图分类号 F742
2、文献标识码 ARelationship between U.S. Trade Deficit, Economic Growth and Employment RateAbstract:The U.S. trade deficit has been widened with the high growth of economy and low rate of employment since 1980s. Based on correlation analysis, regression analysis and Vector Auto-Regression analysis, this pap
3、er studies the relationship between trade deficit, the growth of economy and employment rate. It is concluded that U.S. trade deficit has not harmed the growth of economy, with the companion of low rate of employment. It is forecasted that the change rate will become more stable. Key words:Trade Def
4、icit Economic Growth Employment rate Impulse Responds问题的提出20世纪80年代开始至今,美国的贸易逆差已经持续近30年,尤其是进入90年代后美国绝对逆差呈单边快速上升趋势,而美国经济在进入20世纪90年代以后却呈现出持续稳定的超常增长,这对传统的逆差抑制经济增长的理论提出了挑战。关于美国贸易逆差与经济增长的相互关系,国内外很多学者对此做出了分析。在国外,一种观点认为,贸易逆差侵蚀着美国的制造业和就业机会,给美国经济造成了巨大损失。凯恩斯主义对外贸易乘数理论和以Wynne Godley为代表的新贸易保护主义强调,顺差对经济增长有利,而较大的逆
5、差往往导致经济衰退、高失业率。美国贸易逆差评估委员会中有的委员甚至称“数十年来的贸易逆差代价昂贵。这些代价包括失业、美国工人经济上的不安全、不断下降的工资水平和日益严重的收入不平等。”但是,有一些学者认为美国贸易逆差有助于经济增长,进口大量商品对美国制造业的冲击有限,却有助于维持较低的通货膨胀率,因而贸易逆差对美国经济发展也是有好处的。Griswold(2005)提供证据表明,美国贸易赤字的消长与经济增长率的高低成正比,美国经常项目赤字扩大年份的经济增长率往往较高,而经常项目赤字收窄年份的经济增长率一般较低。Murphy(1999)将贸易逆差称之为美国的朋友,认为逆差有助于防止美国经济过热并能
6、够抑制通胀。Krugman(2003)认为经济福利与贸易余额几乎没什么关系,存在贸易逆差是美国经济强大的表现。国内很多学者也对美国贸易逆差与经济增长的相互关系做出了分析。宋全成(1999)认为,美国经济增长与贸易赤字之间存在很强的正相关关系,不断增长的贸易赤字首先是国内经济增长快于国外经济增长的表现。刘建江(2005)探讨了美国巨额贸易逆差与经济增长共存的合理性,认为美国巨额贸易逆差只是表面上的,其并不是美国经济衰退和竞争力下降的体现,而是经济强大的表现。张远鹏(2005)对美国进出口对经济增长的相关性进行定量分析,得出进口增长与GDP增长有很强的相关性、出口增长与GDP增长的相关性不明显的结
7、论,并从生产率、进口带动出口和稳定物价、保证资本积累的角度解释了美国进口贸易对经济增长的促进作用。刘志梅(2006)通过贸易逆差对GDP的占有率为基本分析指标进行分析得出,美国贸易逆差扩张与经济增长速度成正比例关系,贸易逆差扩张是美国经济景气的象征。大多数国内学者利用定性分析的方法探讨美国贸易逆差与经济增长之间的相互关系及成因,定量分析方法较少,其中有文献使用均值、极值、聚类和相关分析等基本统计分析方法对美国贸易收支与经济增长及失业率变动进行了分析,笔者认为利用该方法得到的结论较为笼统和粗略;也有学者利用协整分析和格兰杰因果性来对美国对外贸易逆差与经济增长相关性进行实证检验,但样本数据少且误差
8、修正模型无视高度自相关的存在,显然得到的结果是不精确的;另外,在大多数学者的分析中,只是单纯的分析总量的贸易逆差与GDP增长之间的关系,而忽视了相关一些重要的经济变量之间的相互作用,也很少考虑变量增长率之间的相关关系。本章旨在分析美国贸易逆差与美国经济增长、失业率的关系,首先利用相关分析和非线性回归分析方法从总量探寻美国贸易逆差与经济增长、失业率的关系;然后基于VAR模型模拟美国对外贸易逆差增长率与经济增长率以及失业率的变动之间的动态关系;最后分析贸易逆差与经济增长之间的作用机制。从总量考察美国贸易逆差和经济增长、失业率的关系 图1 美国贸易逆差与实际GDP 图2 美国贸易逆差与失业率首先从总
9、量上考察美国贸易逆差和经济增长、失业率之间的关系。用TB代表贸易逆差余额,GDP代表美国实际GDP,UNEM代表失业率指标。根据19812006年的数据 摘自BvD全球金融、宏观经济指标库(网站:)。建立TB 需要注意的是,在考察期内,美国对外贸易余额均表现贸易逆差,因此均为负值。与GDP的趋势图(图1)和TB与UNEM的趋势图(图2)。由图1可见,20世纪80年代以来,美国贸易逆差规模不断扩大,从1980年的194亿美元扩大到2006年的8567亿美元,年均增长率 本文涉及的增长率均由样本数据计算得到。为22%。而与此同时,美国实际GDP也在呈现稳定增长趋势,年均增长率约为3%。由图2可以看
10、到,随着贸易逆差扩大的同时,失业率整体呈现波动式下降趋势,1981年失业率为7.6%,2006年为4.6%,从长期来看失业率有下降态势。因此,从经验数据分析,美国巨额贸易逆差与经济增长和低失业率是长期并存的。考虑到20世纪90年代后贸易逆差规模持续扩大,以下基于1990年2006年的相关经济数据对贸易逆差与经济增长及失业率之间的关系进行深入分析。为便于直观理解,本文用ATB表示绝对的贸易逆差额(显然ATB=-TB,均为正值)。1. 相关分析利用Person相关检验法,对ATB与GDP和UNEM之间的关系进行相关分析。通过观察相关系数矩阵,看到TAB与GDP相关系数为0.943,ATB与UNEM
11、相关系数为-0.418,GDP与UNEM相关系数为-0.631。相关分析结果表明,对外贸易规模与经济规模存在很强的正相关,即GDP经济增长越强劲贸易赤字规模就越大;而TB与UNEM呈一定程度的负相关,说明贸易逆差规模越大,失业率越小;GDP与UNEM呈负相关,意味着经济规模增大将有利于减少失业率。相关分析只是表明了对外贸易逆差与经济增长及失业率之间直接的相互关系,而且只是根据数据组测算的线性相关系数,并不能深层次地反映变量之间的相关作用及更复杂的关系。显然,变量之间的关系是错综复杂的,经常会呈现非线性相关的情形,有必要采用更多的计量分析方法来探寻变量之间的内在关联。下面通过回归分析方法考察贸易
12、逆差与经济增长和失业率总量之间的关系。表1 简单相关系数矩阵相关系数ATBGDPUNEMATB1.00000GDP0.9434351.000000UNEM-0.417771-0.6305681.0000002.回归分析时间序列分析中,首先要检验变量的平稳性。本文采用ADF单位根检验,GDP、ATB、初始设定采用含有漂移项的形式,UNEM采用不含附加项的形式,滞后项根据施瓦茨准则自动设定,得到各变量的单位根检验结果如表2所示。由检验结果可以看出,变量ATB水平序列均为非平稳序列。表2 单位根检验结果变量ADF值1%临界值5%临界值10%临界值GDP1.22-3.92-3.06-2.67ATB5.
13、17-3.92-3.06-2.67UNEM-1.25-2.74-1.97-1.60(1)贸易逆差额与实际GDP关系研究如果直接建立GDP与TB的一元线性回归模型,可决系数为0.88 注,限于篇幅,本文没有给出线性回归模型的结果,但众所周知,一元线性回归模型的可决系数等于相关系数的平方,因此根据表1可得,GDP与TB的线性回归模型可决系数为0.942=0.88。,而且由模型稳定性检验(Ramsey RESET检验)可以诊断出模型形式存在设定错误,得到的最小二乘估计量是有偏和不一致的,从而使传统的推断方法失效。根据GDP和TB的数据绘制散点图,如图3所示,可以看到GDP与TB之间存在明显的非线性关
14、系,根据散点图特征,选择GDP的高阶多项式形式 评选最终模型的原则主要依据Ramsey RESET检验和回归参数的t检验。,最终建立关于GDP的4次多项式非线性回归模型,回归方程整理如下:ATB=-416802.4+190.3GDP-0.03GDP2+2.36E-06GDP3-6.36E-11GDP4 (1) (2.51) (-2.56) (2.60) (-2.61) (2.58)R2=0.996 DW=1.81 F=810 White=8.4 其中,括号中给出的是回归系数相应的t统计量值,显然在5%的显著性水平下,GDP的2次方项、3次方项和4次方项都具有统计显著性,模型不存在自相关和异方差
15、问题,对模型的残差序列进行检验结果为残差序列具有平稳性,说明模型(1)建立的是TB与GDP的4次多项式之间的一种长期稳定关系,而非虚假回归。由此可见,TB与GDP之间呈现一种非线性的复杂关系,利用简单线性相关系数是无法充分捕捉这种相关性的。该非线性回归模型的可决系数到达了0.996,说明利用GDP的4次多项式可以解释TB约99.6%的变异。如图3中展示了利用回归方程绘制的拟合曲线,它能够很好地拟合散点的走势。根据模型可以预测美国贸易逆差,如图4所示,中间两条线绘制的是观测值序列ATB和预测值序列ATBF,两侧曲线为围绕预测值的正负两倍的标准差。可以看到,模型的预测能力较高,散点基本上都在预测区
16、域内围绕拟合曲线变动。从图形中可以看出,对外贸易逆差随经济增长继续升高的趋势仍然很强烈,短期内该势头仍将延续。图3 美国实际GDP与贸易逆差额的关系 图4 美国贸易逆差额预测(2)贸易逆差额与失业率关系研究由表1看到贸易逆差额与失业率的相关系数只有-0.42,如果建立失业率关于贸易逆差额的一元线性回归模型,可决系数只有0.17 同样地,对于TB与UNEM一元线性回归模型,可决系数等于相关系数的平方,即0.412=0.17,但这不能说明失业率与贸易逆差额之间不存在关系。通过散点图考察TB与UNEM之间的关系,如图5所示,可以看到,UNEM与TB之间也存在明显的非线性关系。根据散点图特征,选择TB
17、的4次多项式形式,建立非线性回归模型如下,UNEM =9.04 -0.01ATB+1.92E-06ATB2-2.57E-10ATB3 +1.15E-14TB4 (2) (16.8) (-5.5) (4.3) (-3.3) (2.6)R2=0.83 DW=1.26 F=15 White=5.5 显然,模型中各项回归系数都能通过显著性检验,能够为失业率变动的83%做出解释,模型不存在自相关和异方差,且模型的残差序列是平稳的,说明该非线性回归模型建立的是UNEM与TB的4次多项式之间的一种长期稳定关系 对TB和UNEM进行Johansen协整检验,同样可以证实这一结论。从图5可以看到失业率呈现一定的
18、周期性波动特征,随着美国贸易逆差额的增加,失业率在2000年降至样本区间考察期内的最低点3.967%,随后逐渐攀升至2003年的5.992%,此后又开始下降。由于失业率变动周期较短,根据已有数据,失业率在降至2006年后,又有抬头趋势。,总体上看,在对外贸易逆差相对较小时期,平均失业率较高,而在对外贸易逆差扩大时期,平均失业率较低,依据模型(2)绘制的拟合曲线(如图5中的曲线)能够较好地拟合散点走势。根据该模型可以预测美国失业率,如图6所示,中间两条线绘制的是观测值序列UNEM和预测值序列UNEMF,两侧曲线为围绕预测值的正负两倍的标准差,模型的预测能力较高,散点基本上都在预测区域内围绕拟合曲
19、线变动。从图形中可以看出,失业率所呈现周期性变化特征在短期内不会改变,预示着今后失业率的变动基本仍将稳定在低失业率范围。图5 美国贸易逆差额与失业率的关系 图6 美国失业率预测回归分析结果表明以下几点: 利用Person相关系数矩阵只能分析变量之间的线性关系,会导致忽略其他的重要信息。而利用非线性回归方法能够更准确的拟合散点的趋势,说明非线性回归模型对变量之间关系的解释能力增强,能够更好的分析变量之间的相互关系。 利用对外贸易逆差的4次多项式能够解释经济增长变异的99%,说明两者存在稳定密切的长期关系。近20年来,贸易逆差伴随与GDP强劲增长,且预测显示,对外贸易逆差随经济增长继续升高的趋势仍
20、然很强烈,短期内该势头仍将延续。 利用对外贸易逆差的4次多项式能够解释失业率变异的83%,而模型中回归系数都具有很强的统计显著性,能够解释失业率的变化。总体上看,在对外贸易顺差改善时期,平均失业率较高,而在对外贸易逆差扩大时期,平均失业率较低,预计短期内失业率仍将保持在较低水平。美国贸易逆差增长率与经济增长率、失业率变动率的动态分析已有文献大多从总量的角度考察经常项目逆差和美国经济增长之间的关系,本文认为,为深入研究各个变量的动因和相互影响程度,需要进一步从变化率的角度来探寻经济变量变动的规律和相互作用机理。1. 数据的来源与平稳性检验本文选取RTB、RGDP、RUNEM分别代表美国贸易逆差额
21、、实际GDP和失业率这3个变量(样本范围19812006年)的增长率,增长率与原变量之间的关系定义为:当期变化率=(当期值-前期值)/前期值100(%)对RGDP、RTB、RUNEM采用ADF单位根检验考察序列的平稳性,检验采用不含附加项的形式,滞后项根据施瓦茨准则自动设定。单位根检验结果列入表3,可以看出,RGDP和RUNEM都在1%的检验水平上拒绝单位根原假设,RTB在5%的检验水平上拒绝单位根原假设,说明这3个变化率序列均为平稳过程。表3 单位根检验结果变量ADF值1%临界值5%临界值10%临界值RGPD-3.79936-3.737853*-2.991878-2.635542RTB-2.
22、424263-2.664853-1.955681*-1.608793RUNEM-5.114449-2.669359*-1.956406-1.608495RCPI-3.210296-2.656915*-1.954414-1.609329注:表中的星号表示在对应的显著性水平上拒绝单位根原假设。2. 模型的选择根据变动率数据,分布绘制RGDP与RTB的散点图(如图7)以及RTB与RUNEM的散点图(如图8)。不难看出,对外贸易逆差增长率与经济增长率、失业率变动率之间存在一定程度的协同变化效应。 图7 美国经济增长率与贸易逆差增长率 图8 美国贸易逆差增长率与失业率变动为了更好地分析对外贸易逆差对美国
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