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我國棉花進口量與紡織品服裝出口額的動態關系研究
論文作者:童鞋論文網  論文來源:qaly-analyser.com  發布時間:2014/10/10 8:13:40  

一、文獻綜述

入世以后, 國內棉花市場與國際棉花市場的關系引起了諸多學者的關注,其研究重點主要集中于價格、貿易量、庫存量等方面。盧峰(2000)通過對世界上10個最大棉花貿易實體進出口數據進行比較分析, 發現我國棉花貿易具有極為反常的“賤賣貴買”特征。譚硯文、溫思美(2005)運用Granger 因果關系檢驗法對入世前后影響我國棉花貿易行為的諸因素進行了甄別和計量分析, 得出入世后我國棉花國際貿易波動主要受市場價格及需求因素的影響, 表明我國棉花貿易的市場化程度進一步提高。王利榮、周曙東(2009)構建脈沖響應函數對國內外棉花價格之間的動態關系進行研究,得出國際棉價波動對中國棉價具有較強的沖擊作用,且國內棉價波動對國際棉價波動的影響較小。張利癢、張喜才(2011)對5 個產業鏈構建VAR 模型研究外部沖擊對我國農產品價格波動的影響, 得出外部沖擊對產業鏈中農產品的價格波動有重要影響, 短期內可使初級農產品價格波動幅度擴大3 倍~5 倍,但對產業鏈不同環節的影響存在差異。張利癢、周海川、卞秋實(2012)通過VAR 模型得出國際棉花價格對國內棉花產業鏈各個環節均具有一定的沖擊作用。李優柱、李崇光、鄭明洋(2013)通過VAR、VEC 等技術手段分析了我國棉花現貨、期貨及電子交易價格之間的動態關系,得出期貨價格對棉花現貨、電子交易市場價格的影響處于主導地位。

中國棉花貿易與中國紡織工業存在一定的關聯性,基于這一想法,筆者選取了棉花進口數量和紡織品服裝出口額作為實證分析的對象, 對兩者關系進行深入探討。

二、數據說明

棉花進口按貿易方式可分為一般貿易、進料加工、來料加工、保稅倉庫進出境貨物、保稅區倉儲轉口貨物和其他, 筆者將以上貿易方式所對應的棉花進口數量進行加總, 得出2005 年9 月~2013 年12 月的月度棉花進口數量,并用字母IMM 代表棉花進口數量,單位為“噸”。紡織品服裝出口額使用中國棉花協會公布的2005 年9 月~2013 年12 月的月度紡織品服裝金額,并用EX 代表紡織品服裝出口額, 根據月度平均匯率將紡織品服裝出口金額單位換算為“萬元”。本文采用的數據均來自于中國棉花協會網站。

紡織品服裝出口額呈現出明顯的周期性波動特征, 每年的三、四月份紡織品服裝出口額開始快速增加,到八、九月份達到最大值,隨后開始下跌,并持續到次年的三、四月份。棉花種植一般開始于三、四月份,其收獲時間一般在八、九月份,從棉花種植到棉花收獲這段時間是紡織品服裝出口額快速上漲的階段, 因為這段時間棉花處于種植階段,市場上的棉花供應量減少,各國的紡織加工能力受到限制, 相應的紡織品服裝數量供給減少, 這就使中國紡織品服裝的國際需求大幅增加,到八、九月份棉花采摘開始,市場上的棉花供給增多, 各國的紡織加工能力增加, 紡織品服裝供給增多,導致中國紡織品服裝出口金額開始下降。可見,中國紡織品服裝出口額與國內外棉花供給有很大相關性,分析紡織品出口金額、棉花進口數量之間的關系具有重大現實意義。

三、實證分析

(一)ADF 平穩性檢驗

在平穩性檢驗過程中,如果得到的ADF 統計量小于給定顯著水平下的ADF 臨界值,則拒絕存在單位根假設,表明不存在單位根,即時間序列是平穩的;否則,時間序列是不平穩的。筆者通過ADF 檢驗來驗證各個序列的平穩性,檢驗結果如表1。

從表1 可以看出, 無差分條件下,LNIMM 在10%的顯著性水平下通過平穩性檢驗,LNEX 在5%的顯著性水平下通過平穩性檢驗,故LNIMM 和LNEX 可以認為是平穩性序列,符合構建VAR 模型的基本要求。

(二)最優滯后階數的確定

在var(n)模型的估計中,滯后階數n 的確定尤為重要,在選擇最優滯后階數的過程中,n 的取值不能太大或太小。一般根據AIC 信息準則和SC 信息準則取值最小準則來確定階數, 如果AIC 和SC 并不是同時取值最小, 則可以采用LR 檢驗進行取舍, 并結合FPE(最終預測誤差)和HQ(Hannan-Quinn)信息準則,根據獲得通過的次數多少確定最佳滯后期,通過表2 可以看出, 兩個序列在三階滯后時通過LR、FPE、AIC、SC、HQ 準則的檢驗,最終確定滯后階數為3,即VAR(3)。

(三)格蘭杰因果關系檢驗

Granger 因果關系檢驗是要確定一個變量的滯后項是否包含在另一個變量的方程中,其基本思路是:對于兩個變量, 如果一個變量的變化引起了另外一個變量的變化, 那么這個變量的變化應當發生在另一個變量的變化之前。因此, 筆者對平穩序列LNIMM 和LNEX 進行Granger 因果關系檢驗,檢驗結果如表3:

在滯后期為三階的時候, 原假設“LNIMM 不是LNEX 的Granger 原因”的概率非常接近于零,拒絕原假設接受備擇假設, 認為LNIMM 是LNEX 的Granger原因; “LNEX 不是LNIMM 的Granger 原因”的P 值為0.2666, 接受原假設, 認為LNEX 不是LNIMM 的Granger 原因。因此,在短期內棉花進口數量的變動對紡織品服裝出口額度的影響較大, 而紡織品服裝出口金額對棉花進口量的變動在短期內雖然有一定影響,但這種作用并不是十分明顯。因此,調整滯后階數,當把滯后期調整為9 期時,對應的P 值都非常接近于零,檢驗結果均拒絕原假設,可以看出LNIMM 和LNEX 之間存在雙向因果關系,即長期內LNIMM 和LNEX 的相互影響作用較強。

(四)協整分析

基于平穩序列構建的VAR(3)模型基礎上對中國棉花進口量以及紡織品服裝出口金額的對數序列進行協整關系檢驗, 由于Johansen 協整檢驗的滯后期是無約束VAR(3)模型一階差分變量的滯后期,協整檢驗的滯后期選擇比VAR(3)模型的滯后期小1,所以Johansen協整檢驗的滯后期選擇為2。

筆者采用跡統計量評判的JJ 檢驗結果,由于28.41>20.26, 即在5%的顯著水平下拒絕沒有協整方程的原假設,說明至少存在一個協整方程;由于4.48<9.16,即在5%的顯著水平下接受最多一個協整方程的原假設,說明至多存在一個協整方程。綜合判斷存在一個協整方程, 根據標準化的協整系數可以寫出標準化的協整方程為:

LNEX=0.377068LNIMM+11.5951+ε

上面的協整方程反映了棉花進口量和紡織品服裝出口金額之間的長期均衡關系,從長期來看,我國棉花進口數量和紡織品服裝出口金額之間存在共同趨勢, 當棉花進口量變動1%時,紡織品服裝出口金額將變動0.377%。

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