中国进出口总额影响因素分析

中国进出口总额的影响因素分析

摘要：本文利用相关理论，用R语言软件处理数据，采用计量经济学的分析方法，对中国的进出口总额因素进行实证分析。建立多元回归分析线性模型，结果证实国内生产总值GDP，实际利用外资额，全社会固定资产投资，城乡居民人民币储蓄存款年底余额，外汇储备这5个因素与我国进口总额成正相关关系，全社会固定资产投资，人民币对美元汇率与我国正出口成负相关关系，而且GDP因素对进出口总额影响最大。

关键词：进出口总额GDP 全社会固定资产投资实际利用外资额城乡储蓄额外汇储备汇率相关分析多元回归R语言软件

一、引言

自改革开放以来我国的对外贸易不断扩大，加入WTO更为国内的企业提供了更多公平竞争的机会，中国俨然成为了贸易大国，但是贸易大国不一定的贸易强国，我们知道对外贸易对我国的经济起着不可小處的作用，可中国目前面临着一个棘手的问题，国内消费需求对GDP的贡献率很低，而且比重还呈现下降趋势，说明我国GDP对外贸易的依赖程度之重，所以为了保持我国GDP持续稳定增长，保持国际市场的竞争力，增加对外贸易就很有必要了。

就目前理论研究来看，影响我国进出口发展的因素主要有国内生产总值GDP，实际利用外资额，城乡居民人民币储蓄存款年底余额，全社会固定资产投资，外汇储备，人民币对美元汇率等。本文就以上因素与进出口总额的实证分析，以及验证他们的关系。

二、各因素对我国进出口贸易的影响原理。

1、国内生产总值（GDP）----X1。2006年我国外贸总额达到我国GDP的65%，尽管真实性有待考究，可从反面角度看中国消费需求占GDP的比重从1999年的61,16%逐年下降到2007年只有48.79%，下降了将近20个点，也正是我国的内需不足才使得我的进出口贸易总额不断增加，外贸总额占GDP的比例从1999年的44%逐年增长到2007年占62.8%%，显然国内生产总值的不断飞升离不开我国的对外贸易的贡献。因此GDP作为衡量进出口贸易总额的重要因素。

2、全社会固定资产投资总额--X2。固定资产的投入可以引起国内产业结构的调整，改善投资环境，提高国内企业竞争力，对对外贸易的总额有比较直接的影响。

3、实际利用外资金额--X3。实际利用外资金额包括对外借款额，外商直接投资和外商其他投资。我国进出口额增量60%以上是由外商投资个体企业哟哟其实制造业，在外商投资中制造业占七成，外资主要投向制造业使得中国制造加工业日益融入全球生产，如果外资不断进入那么中国的进出口将保持高速增长。相反外资撤走对我国的打击将是很大的，所以实际利用外资金额这一因素很重要。

4、人民币兑美元年平均汇价------X4。这个因素对外贸而言是一个相当重要的因素。我国长期实行人民币跟美元的有管制的浮动汇率制度，不能自由进行外汇交易。每进行一笔进出口贸易之后，厂商都要计算自己的换汇成本，并以之与当期外汇汇率作比较，虽然我国汇率波动一直不是很大，发展比较稳定，但可以作为一个因素进行考虑。

5、外汇储备-------X5。

6、此因素与对外贸易直接相关。城乡居民储蓄存款年底余额-----X6。此因素一定程度上代表国内市场的购买力，从而一定程度上影响贸易额。

三、数据的收集与模型的建立

3.1综合考虑影响对外贸易进出口总额因素收集数据整理如下表：

表3.1进出口总额

（人民币）（亿元）GDP（亿元）

固定投资

（亿元）

实际外

资（亿

元）

汇率

（%）

储蓄（亿元）

外汇储备

（亿美元）

Y X1 X2 X3 X4 X5 X6

1994年20381.90 48197.86 17042.1 432.13 8.618

21518.8 516.2

1995年23499.90 60793.73 20019.3 481.33 8.351 29662.3 735.97

1996年24133.80 71176.59 22913.5 548.05 8.314

38520.8 1050.29

1997年26967.20 78973.03 24941.1 644.08 8.289

46279.8 1398.9

1998年26849.70 84402.28 28406.2 585.57 8.279

53407.47 1449.59

1999年29896.20 89677.05 29854.7 526.59 8.278

59621.83 1546.75

2000年39273.20 99214.55 32917.7 593.56 8.278

64332.38 1655.74

2001年42183.60 109655.17 37213.5 496.72 8.277 73762.43 2121.65 2002年51378.20 120332.69 43499.9 550.11 8.277 86910.65 2864.07

2003年70483.50 135822.76 55566.61 561.4 8.277 103617.6

4032.51

2004年95539.00 159878.34 70477.43 640.72 8.276

119555.3

6099.32

2005年116921.80 184937.37 88773.61 638.05 8.191

141050.9

8188.72

2006年140974.00 216314.43 109998.16 670.76 7.971

161587.3 10663.4

2007年166863.70 265810.31 137323.94 783.39 7.604 172534.1

15282.49

2008年179921.47 314045.43 172828.4 952.53 6.945

217885.3

19460.3

2009年150648.06 340902.81 224598.77 918.04 6.831 260771.6

23991.52

2010年201722.15 401512.8 251683.77 1088.2

6.769

303302.4

28473.38

2011年236401.99 473104.05 311485.13 1176.9

6.458

343635.8

31811.48

数据来源：中华人民共和国国家统计局https://www.360docs.net/doc/7a18459381.html,/tjsj/

(1).GDP表示国内生产总值；

(2).固定投资为全社会固定资产投资总额；

(3).储蓄为城乡居民储蓄存款年底余额；

(4).实际外资为实际利用外资金额。

(5).汇率为人民币兑美元年平均汇价

图3.1:进出口贸易总额与因素之间的关系

上图1是进出口总贸易额与其余6各因素的直观图，那么着6各因素那个相关性最强呢？得有具体的数据解释上图3.1 ，将进出口贸易与其余6个因素进行相关分析。得出如下结果：

表3.2

X1GDP （亿元）X2固定资

产（亿元）

实际外资

额（亿元）

X4汇率

（%）

X5储蓄

（亿元）

X6外汇储备（亿

美元）

Y进出口总

额（亿元）

0.9735 0.9492 0.9225 -0.9031 0.9665 0.9539

由表3.2可以得知，进出口总额与GDP、投资、实际利用外资额、城乡储蓄额、外汇储备和汇率之间的关系都非常的密切（r>0.9，p<0.001），其中我国外贸进出口总额与X1国内生产总值的相关性最强，刚好可以与图3.1相解释。

3.2设定方程为：Y=B0+B1X1+B2X2+B3X3+B4X4+B5X5+B6X6;

运用回归分析估计方法对上式中的参数进行估计，利用R语言软件的到回归分析方法结果如下：

Coefficients:

表3 .3

Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) - 5.434e+05 1.764e+05 -3.080 0.010471 * X1 1.650e+00 2.836e-01 5.8190.000116 *** X2 -1.226e+00 3.626e-01 -3.3810.006135 ** X3 -2.922e+01 5.255e+01 -0.556 0.589330

X4 6.095e+04 1.949e+04 3.128 0.009617 **

X5 -5.612e+01 2.991e+01 -1.8760.087385 .

X6 6.749e+00 3.287e+00 2.053 0.064637

=（-543400+1.65X1-1.226X2-29.92X3+60950X4-56.12X5+6.749X6）

四．模型的检验

4.1经济意义检验

模型估计结果说明，在其他条件不变的条件下：当年GDP每增长1亿元进出口总额就会增加1.65亿元；当投资每增长1亿元进出口总额就会减少1.226亿元；当实际利用外资额每增长1亿元进出口总额就会减少29.92亿元；当汇率每增长1个点进出口总额就会增加60950亿元；当城乡储蓄额每增长1亿元进出口总额就会减少56.12亿元；当外汇储备每增长1亿美元元进出口总额就会增加6.749亿元。除汇率影响外，其余的和经验分析相一致。汇率因素可能和其他因素存在多种共线性。

4.2以下是利用Eviews的OLS方法的出结果

由此可见，该模型=0.989，

=0.982可决系数很高，F检验值163.28，明显显著，但当，

，只有X1和X4的系数t检验不显著。这表明存在严重的多重共线性。

五．多重共线性：

5.1检验

用R语言计算变量间的相关系数

Y X1 X2 X3 X4 X5 X6

Y 1.0000 0.9735 0.9492 0.9225 -0.9031 0.9665 0.9539

X1 0.9735 1.0000 0.9936 0.9687 -0.9661 0.9962 0.9929

X2 0.9492 0.9936 1.0000 0.9681-0.9727 0.9906 0.9969

X3 0.9225 0.9687 0.9681 1.0000-0.9727 0.9586 0.9717

X4 -0.9031 -0.9661 -0.9727 -0.9727 1.0000 -0.9550-0.9778

X5 0.9665 0.9962 0.9906 0.9586 -0.9550 1.0000 0.9879

X6 0.9539 0.9929 0.9969 0.9717 -0.9778 0.9879 1.0000

可见，各变量相互之间相关系数较高，证实存在严重多重共线性。

5.2修正多重共线性

运用OLS方法逐一求Y对各个解释变量的回归，结合经济意义和统计检验选出拟合效果最好的一元线性回归方程。结果如下：

变量x1 x2 x3 x4 x5 x6

参数估

计值0.546 0.751 307.268 -96338.9 0.709 6.584

t统计值17.019 12.06

9.559 -8.41 15.051 12.713

0.948 0.901 0.851 0.8155 0.934 0.91 0.944 0.895 0.842 0.804 0.93 0.904

其中X1的最大，以X1为基础，顺次加入其它变量逐步回归：

变量X1 X2 X3 X4 X5 X6

X1，X2

1.336

(6.365)

-1.12

(-3.78)

0.97

X1，X3

0.728

(5.842)

-111.15

(-1.5)

0.948

X1，X4 0.850

(8.55)

59781.2

(3.163)

0.969

X1，X5

0.796

(2.112)

-0.327

(-0.665)

0.942

X1，X6

1.048

(4.245)

-6.213

(-2.046)

0.954

其中X1的最大，以X1为基础，顺次加入其它变量逐步回归：

变量X1 X2 X3 X4 X5 X6

X1，X2

1.336

(6.365)

-1.12

(-3.78)

0.96967

X1，X3

0.728

(5.842)

-111.15

(-1.5)

0.9484

X1，X4 0.850

(8.55)

59781.2

(3.163)

0.9686

X1，X5

0.796

(2.112)

-0.327

(-0.665)

0.942

X1，X6

1.048

(4.245)

-6.213

(-2.046)

0.954

经过比较，引入变量X4改进较大，而且参数t检验最明显，选择保留X5，再引入其它的变量逐步回归，结果如下：

变量X1 X2 X3 X4 X5 X6

X1，X4,X2 1.3287

(7.092)

-0.836

(-2.842)

38082.67

(2.195)

0.9758

X1，X4,X3

0.849

(7.22)

0.8198

(0.01)

59926.19

(2.067)

0.962

X1，X4,X5

1.549

(4.859)

73259.34

(4.135)

-0.828

(-2.28)

0.972

X1，X4,X6

0,954

(4.22)

52162.09

(4.22)

-1.773

(-0.518)

0.962

引入变量均不能再引进，且引入各参数t检验不显著，可以认为逐步回归终止。

下面是对X2、X4的回归结果：

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 12/28/13 Time: 20:09

Sample: 1994 2011

Included observations: 18

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -534902.7 166844.28 -3.205999 0.00589

X1 0.84985586 0.0993833 8.5512912 0.0000

X4 59781.1991 18898.111 3.1633425 0.0064

R-squared 0.96859927 Mean dependent var 91335.52 Adjusted R-squared 0.96441251 S.D. dependent var 71464.58

S.E.of regression 13481.5418 Akaike info criterion 22.0070

Sum/squared resid 2.73E+9Schwarz criterion 22.155437

Log likelihood -195.06338 F-statistic 231.34800 Durbin-Watson stat 0.97000410 Prob(F-statistic) 0.00000

以下是进行修正后的回归方程：

= -5434902.7+0.8499*X1+59781.2*X4，由于修正的R=0.9699可以知道，该模型显著。以上分析贸易进出口总额与GDP以及汇率都成高速增长，当贸易进出口总额增加一个单位，GDP增长0.8499个单位，同时人民币兑美元年平均汇价同比增加59781.2的单位。

X1 0.9735 1.0000 0.9936 0.9687 -0.9661 0.9962 0.9929

X2 0.9492 0.9936 1.0000 0.9681 -0.9727 0.9906 0.9969

X3 0.9225 0.9687 0.9681 1.0000 -0.9727 0.9586 0.9717

X4 -0.9031 -0.9661 -0.9727 -0.9727 1.0000 -0.9550-0.9778 X5 0.9665 0.9962 0.9906 0.9586 -0.9550 1.0000 0.9879

X6 0.9539 0.9929 0.9969 0.9717 -0.9778 0.9879 1.0000

> corr.test(data1)

corr test:

Y X1 X2 X3 X4 X5 X6 Y 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0 X1 17.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0 X2 12.06 35.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0 X3 9.56 15.62 15.45 0.00 0.00 0.00 0 X4 -8.41 -14.96 -16.77 -16.77 0.00 0.00 0 X5 15.05 45.96 28.99 13.47 -12.87 0.00 0 X6 12.71 33.45 50.71 16.44 -18.66 25.47 0 lower is t value，upper is p value

> fm=lm(Y~X1+X2+X3+X4+X5+X6,data=data1)

> fm

Call:

lm(formula = Y ~ X1 + X2 + X3 + X4 + X5 + X6, data = data1)

Coefficients:

(Intercept) X1 X2 X3 X4

-5.434e+05 1.650e+00 -1.226e+00 -2.922e+01 6.095e+04

X5 X6

-5.612e-01 6.749e+00

> summary(fm)

Call:

lm(formula = Y ~ X1 + X2 + X3 + X4 + X5 + X6, data = data1)

Residuals:

Min 1Q Median 3Q Max

-12646.7 -3932.9 711.2 1890.2 14659.8

Coefficients:

Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)

(Intercept) -5.434e+05 1.764e+05 -3.080 0.010471 *

X1 1.650e+00 2.836e-01 5.8190.000116 ***

X2 -1.226e+00 3.626e-01 -3.3810.006135 **

X3 -2.922e+01 5.255e+01 -0.556 0.589330

X4 6.095e+04 1.949e+04 3.128 0.009617 **

X5 -5.612e-01 2.991e-01 -1.8760.087385 .

X6 6.749e+00 3.287e+00 2.053 0.064637 .

---

Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 9333 on 11 degrees of freedom

Multiple R-squared: 0.989, Adjusted R-squared: 0.9829

F-statistic: 164.3 on 6 and 11 DF, p-value: 4.115e-10

Y=data1$Y;Yhat=fm$fit;resid=fm$resid

> cbind(Y,Yhat,resid,rerror=resid/Yhat*100)

Y Yhat resid rerror 1994年20381.9 19326.56 1055.3424 5.4605812 1995年23499.9 15624.53 7875.3684 50.4038685 1996年24133.8 22170.03 1963.7656 8.8577474 1997年26967.2 26257.10 710.0970 2.7043995 1998年26849.7 28369.17 -1519.4727 -5.3560698 1999年29896.2 34141.52 -4245.3242 -12.4344894 2000年39273.2 42268.90 -2995.6995 -7.0872427 2001年42183.6 54830.33 -12646.7349 -23.0652155 2002年51378.2 60818.17 -9439.9693 -15.5216269 2003年70483.5 69771.22 712.2787 1.0208775 2004年95539.0 93869.63 1669.3691 1.7783910 2005年116921.8 109728.50 7193.2973 6.5555413 2006年140974.0 126314.15 14659.8467 11.6058623 2007年166863.7 173829.74 -6966.0392 -4.0073921 2008年179921.5 167558.51 12362.9623 7.3782958 2009年150648.1 148990.45 1657.6104 1.1125615 2010年201722.1 213478.94 -11756.7895 -5.5072362 2011年236402.0 236691.90 -289.9085 -0.1224835 >

> T=rownames(data1)

> plot(T,Y) >

lines(T,Yhat）

进出口总额（人民币）（亿元）国内生产总

值（亿元）

全社会固

定资产投

资（亿元）

实际利

用外资

额（亿

元）

人民币

对美元

汇率（%）

城乡居民人民

币储蓄存款年

底余额（亿元）

外汇储备

（亿美

元）

Y X1 X2 X3 X4 X5 X6 Y/X1 1994年20381.90 48197.86 17042.1 432.13 8.6187 21518.8 516.2 0.422879771 1995年23499.90 60793.73 20019.3 481.33 8.351 29662.3 735.97 0.386551376 1996年24133.80 71176.59 22913.5 548.05 8.3142 38520.8 1050.29 0.339069349 1997年26967.20 78973.03 24941.1 644.08 8.2898 46279.8 1398.9 0.341473538 1998年26849.70 84402.28 28406.2 585.57 8.2791 53407.47 1449.59 0.318115814 1999年29896.20 89677.05 29854.7 526.59 8.2783 59621.83 1546.75 0.333376265 2000年39273.20 99214.55 32917.7 593.56 8.2784 64332.38 1655.74 0.395841134 2001年42183.60 109655.17 37213.5 496.72 8.277 73762.43 2121.65 0.384693216 2002年51378.20 120332.69 43499.9 550.11 8.277 86910.65 2864.07 0.426967934 2003年70483.50 135822.76 55566.61 561.4 8.277 103617.65 4032.51 0.518937327

2004年95539.00 159878.34 70477.43 640.72 8.2768 119555.39 6099.32 0.59757313

2005年116921.80 184937.37 88773.61 638.05 8.1917 141050.99 8188.72 0.632223763

2006年140974.00 216314.43 109998.1

670.76 7.9718 161587.3 10663.4 0.651708719

2007年166863.70 265810.31 137323.9

783.39 7.604 172534.19 15282.49 0.627754808

2008年179921.47 314045.43 172828.4 952.53 6.9451 217885.35 19460.3 0.572915422

2009年150648.06 340902.81 224598.7

918.04 6.831 260771.66 23991.52 0.441909118

2010年201722.15 401512.8 251683.7

1088.21 6.7695 303302.49 28473.38 0.502405278

2011年236401.99 473104.05 311485.1

1176.98 6.4588 343635.89 31811.48 0.499682871

进出口总额（人民币）（亿元）国内生产总

值（亿元）

全社会固

定资产投

资（亿元）

实际利

用外资

额（亿

元）

人民币

对美元

汇率（%）

城乡居民人民

币储蓄存款年

底余额（亿元）

外汇储备

（亿美

元）

2004年95539.00 159878.34 70477.43 640.72 8.2768 119555.39 6099.32 0.59757313

2005年116921.80 184937.37 88773.61 638.05 8.1917 141050.99 8188.72 0.632223763

2006年140974.00 216314.43 109998.1

670.76 7.9718 161587.3 10663.4 0.651708719

2007年166863.70 265810.31 137323.9

783.39 7.604 172534.19 15282.49 0.627754808

2008年179921.47 314045.43 172828.4 952.53 6.9451 217885.35 19460.3 0.572915422

2009年150648.06 340902.81 224598.7

918.04 6.831 260771.66 23991.52 0.441909118

2010年201722.15 401512.8 251683.7

1088.21 6.7695 303302.49 28473.38 0.502405278

2011年236401.99 473104.05 311485.1

1176.98 6.4588 343635.89 31811.48 0.499682871数据来源：中华人民共和国国家统计局https://www.360docs.net/doc/7a18459381.html,/tjsj/

表1 v

进出口总额指实际进出我国国境的货物总金额

进出口总额指实际进出我国国境的货物总金额。包括对外贸易实际进出口货物，来料加工装配进出口货物，国家间、联合国及国际组织无偿援助物资和赠送品，华侨、港澳台同胞和外籍华人捐赠品，租赁期满归承租人所有的租赁货物，进料加工进出口货物，边境地方贸易及边境地区小额贸易进出口货物(边民互市贸易除外)，中外合资企业、中外合作经营企业、外商独资经营企业进出口货物和公用物品，到、离岸价格在规定限额以上的进出口货样和广告品(无商业价值、无使用价值和免费提供出口的除外)，从保税仓库提取在中国境内销售的进口货物，以及其他进出口货物。该指标可以观察一个国家在对外贸易方面的总规模。我国规定出口货物按离岸价格统计，进口货物按到岸价格统计。商品经营单位所在地进、出口额指在所在地海关注册登记的有进出口经营权的企业实际进、出口额。商品目的地进口额和商品货源地出口额目的地进口额指进口货物的消费、使用或最终抵运地的实际进口额；货源地出口额指出口货物的产地或原始发货地的实际出口额。利用外资指我国各级政府、部门、企业和其他经济组织通过对外借款、吸收外商直接投资以及用其他方式筹措的境外现汇、设备、技术等。对外借款指通过对外正式签订借款协议，从境外筹措的资金，包括外国政府贷款、国际金融组织贷款、外国银行商业贷款、出口信贷以及对外发行债券等。1996年及以前还包括对外发行股票。该指标是我国利用外资的重要部分。外商直接投资指外国企业和经济组织或个人(包括华侨、港澳台胞以及我国在境外注册的企业)按我国有关政策、法规，用现汇、实物、技术等在我国境内开办外商独资企业、与我国境内的企业或经济组织共同举办中外合资经营企业、合作经营企业或合作开发资源的投资(包括外商投资收益的再投资)，以及经政府有关部门批准的项目投资总额内企业从境外借入的资金。外商其他投资指除对外借款和外商直接投资以外的各种利用外资的形式。包括企业在境内外股票市场公开发行的以外币计价的股票发行价总额，国际租赁进口设备的应付款，补偿

我国进出口总额影响因素分析

我国进出口总额影响因素分析内容摘要：根据19889到2005年我国进出口总额变化的影响因素，从计量经济学的角度来验证哪些因素对我国进出口的影响较大，以及在引入解释变量中哪一项对进出口额的影响最大。根据计量经济学的原理和所得年鉴显示的数据，在模型中引入六个变量：财政支出，国民收入，国内贷款，居民消费水平，对外经济合作与财政收入这六个变量。关键词：进出口总额、财政支出、国民收入、国内贷款、居民消费水平、对外经济合作、财政收入正文一、导论 1、研究背景自改革开放以来，我过对外贸易由低向高的水平不断发展，进出口值占GDP 的比重不断增加，显然，对外贸易对我国的经济发展产生了巨大的影响。由于全球经济一体化的趋势逐渐增强，我国的对外贸易对经济的发展所起的作业也越来越重要。由此，提高对外贸易额成为我过对外经济发展的长期战略，只有这样才能带动我国经济的进一步发展，提高我国的国际竞争力。进出口总额就成了衡量一国在国际贸易中地位的重要指标。 2.问题的提出及研究意义我们高度重视在全球化中对外贸易的作用，并且希望加强对外贸易对经济的推动作用，但是对外贸易的发展依然存在许多问题，会影响我国经济的增长，我们必须着手解决。对影响对外贸易总额的主要因素进行研究，主要是国内贷款和具名消费水平方面，从而更有效的来提高我国的对外贸易额度，具有其现实意义和价值。下面引入六个变量：财政支出、国民收入、国内贷款、居民消费水平、对外经济合作、财政收入。根据计量经济学原理，研究六个变量对我国进出口总额产生的影响，并且对他们之间存在的关系进行回归分析，从而确定回归模型、回归系数，来定量分析他们之间的确切关系。 3.研究目的通过建立模型掌握上述变量之间的回归关系，进而就可以通过对进出口额的

中国进出口总额的影响因素分析

中国进出口总额的影响因素分析摘要：本文利用相关理论，用R语言软件处理数据，采用计量经济学的分析方法，对中国的进出口总额因素进行实证分析。建立多元回归分析线性模型，结果证实国内生产总值GDP，实际利用外资额，全社会固定资产投资，城乡居民人民币储蓄存款年底余额，外汇储备这5个因素与我国进口总额成正相关关系，全社会固定资产投资，人民币对美元汇率与我国正出口成负相关关系，而且GDP因素对进出口总额影响最大。关键词：进出口总额GDP 全社会固定资产投资实际利用外资额城乡储蓄额外汇储备汇率相关分析多元回归R语言软件一、引言自改革开放以来我国的对外贸易不断扩大，加入WTO更为国内的企业提供了更多公平竞争的机会，中国俨然成为了贸易大国，但是贸易大国不一定的贸易强国，我们知道对外贸易对我国的经济起着不可小處的作用，可中国目前面临着一个棘手的问题，国内消费需求对GDP的贡献率很低，而且比重还呈现下降趋势，说明我国GDP对外贸易的依赖程度之重，所以为了保持我国GDP持续稳定增长，保持国际市场的竞争力，增加对外贸易就很有必要了。就目前理论研究来看，影响我国进出口发展的因素主要有国内生产总值GDP，实际利用外资额，城乡居民人民币储蓄存款年底余额，全社会固定资产投资，外汇储备，人民币对美元汇率等。本文就以上因素与进出口总额的实证分析，以及验证他们的关系。二、各因素对我国进出口贸易的影响原理。 1、国内生产总值（GDP）----X1。2006年我国外贸总额达到我国GDP的65%，尽管真实性有待考究，可从反面角度看中国消费需求占GDP的比重从1999年的61,16%

逐年下降到2007年只有48.79%，下降了将近20个点，也正是我国的内需不足才使得我的进出口贸易总额不断增加，外贸总额占GDP的比例从1999年的44%逐年增长到2007年占62.8%%，显然国内生产总值的不断飞升离不开我国的对外贸易的贡献。因此GDP作为衡量进出口贸易总额的重要因素。 2、全社会固定资产投资总额--X2。固定资产的投入可以引起国内产业结构的调整，改善投资环境，提高国内企业竞争力，对对外贸易的总额有比较直接的影响。 3、实际利用外资金额--X3。实际利用外资金额包括对外借款额，外商直接投资和外商其他投资。我国进出口额增量60%以上是由外商投资个体企业哟哟其实制造业，在外商投资中制造业占七成，外资主要投向制造业使得中国制造加工业日益融入全球生产，如果外资不断进入那么中国的进出口将保持高速增长。相反外资撤走对我国的打击将是很大的，所以实际利用外资金额这一因素很重要。 4、人民币兑美元年平均汇价------X4。这个因素对外贸而言是一个相当重要的因素。我国长期实行人民币跟美元的有管制的浮动汇率制度，不能自由进行外汇交易。每进行一笔进出口贸易之后，厂商都要计算自己的换汇成本，并以之与当期外汇汇率作比较，虽然我国汇率波动一直不是很大，发展比较稳定，但可以作为一个因素进行考虑。 5、外汇储备-------X5。 6、此因素与对外贸易直接相关。城乡居民储蓄存款年底余额-----X6。此因素一定程度上代表国内市场的购买力，从而一定程度上影响贸易额。三、数据的收集与模型的建立 3.1综合考虑影响对外贸易进出口总额因素收集数据整理如下表：表3.1

历年中国进出口数据,完整版,(100%真实统计数据)

年度进出口出口进口贸易差额比去年同期 ±%/进出口比去年同期 ±%/出口比去年同期 ±%/进口 19817353683680- - -198277141435856 4.912.5-2.7 19838604384221711.5 5.817.9 19841201581620-4039.732.646.9 198520678091258-44972.139.2102.9 1986258010821498-41624.833.719.1 1987308414701614-14419.535.97.7 1988382217672055-28823.920.227.3 1989415619562200-2448.710.77.1 199055602986257441233.852.717 19917226382733994283028.232.1 199291204676444323326.222.230.7 19931127152855986-70123.61334.7 19942038210422996046280.897.266.4 1995235001245211048140415.319.510.9 19962413412576115571019 2.71 4.6 1997269671516111807335411.720.6 2.2 19982685015224116263597-0.40.4-1.5 1999298961616013736242311.3 6.118.1 2000392732063418639199631.427.735.7 200142184220242015918657.4 6.78.2 2002513782694824430251821.822.421.2 2003704833628834196209237.234.740 2004955394910346436266835.535.335.8 20051169226264854274837422.427.616.9 历年中国进出口数据（商品总值）单位：亿元人民币

2016年中国进出口总额、进出口差额及外商投资情况分析【图】

2016年中国进出口总额、进出口差额及外商投资情况分析【图】 2016年10月06日 10:2910000人浏览字号:T|T

数据来源：公开资料整理2016年8月中国进口总额为1385.4亿美元，同比增长1.5%；2016年1-8月中国进口总额为9980.4亿美元，同比增长-9%。 2016年中国进口总值及增速数据来源：公开资料整理进出口差额，又叫净出口，是出口总额与进口总额之差。进出口差额即净出口额，又叫净出口，是出口总额与进口总额之差，它从总体上反映一国的外贸余额地位，是反映外贸对国民经济作用的主要指标。当出口总额大于进口总额时，差额是正数，也叫顺差；当出口总额小于进口总额时，差额是负数，也叫逆差。2016年8月中国进出口差额为520.5亿美元，2016年1-8月中国进出口差额累计为3548.9亿美元。 2016年中国进出口差额情况

数据来源：公开资料整理外商直接投资，指外国企业和经济组织或个人(包括华侨、港澳台胞以及我国在境外注册的企业)按我国有关政策、法规，用现汇、实物、技术等在我国境内开办外商独资企业、与我国境内的企业或经济组织共同举办中外合资经营企业、合作经营企业或合作开发资源的投资(包括外商投资收益的再投资)，以及经政府有关部门批准的项目投资总额内企业从境外借入的资金。2016年1-8月中国外商直接投资合同项目数累计为18538个，同比增长10.2%。 2016年1-8月中国外商直接投资合同项目数数据来源：公开资料整理2016年1-8月中国合资经营企业外商直接投资合同项目数累计为4316个，同比增长13.7%；2016年1-8月中国合作经营企业外商直接投资合同项目数累计为97个，同比增长29.9%。 2016年中国中国合资经营企业外商直接投资合同项目数

进出口总额与国内生产总值关系模型

进出口总额与国内生产总值关系模型【内容摘要】改革开放以来，我国的国民经济发展迅速，人民生活水平明显提高。国内生产总值的增长数度始终保持在7%以上。同时，进出口规模迅速扩大。2001年，我国进出口总额达到5098亿美元，是1989年的4.6倍，年均增长13.6％。可见，我国的年进出口总额与国内生产总值有着密切的联系。以下，我们就将对我国进出口总额与国内生产总值进行回归分析，同时，我们还将把当年关税总额和对外投资总额考虑在内，因为，这些方面同样对进出口总额有着一定的影响。【关键词】国内生产总值进出口总额关税总额对外合作完成合同总额改革开放以来，我国的国民经济保持了持续、快速、健康的发展态势，人民生活水平明显提高，国内生产总值从1978年的108.4亿元增加到2002年的3212.71亿元，按可比价格计算，年均增长率为１０％。同时，进出口规模迅速扩大。2001年，我国进出口总额达到5098亿美元，是1989年的4.6倍，年均增长13.6％。由此可见，进出口总额与国内生产总值只见必然存在着密切的联系。在我们所学过的国民经济统计中，国内生产总值的核酸中就包含了进出口一项。这说明国内生产总值的增长与进出口水平的提高是分不开的。那么，在进出口总量影响国内生产总值这一经济指标的同时，国内生产总值会不会同时影响着进出口的水平呢？而当年关税总额以及对外合作完成合同总额的增长又意味着进出口总额有着怎样的变化呢？为了考察这一问题，我们从2002年统计年鉴中抽选了表3-1国内生产总值、17-3进出口贸易总额、17-21对外经济合作、8-4各项税收收入中的相关数据，构成了本次考察的15组样本指标：年份进出口总额（亿元）国内生产总值（亿元）对外合作完成营业额 (亿美元) 关税（亿元） 1978 355 3624.1 3.2928.76 1980 570 4517.8 5.3433.53 1985 2066.7 8964.4 16.86205.21 1990 5560.1 18547.9 18.67159.01 1991 7225.8 21617.8 23.63187.28 1992 9119.6 26638.1 30.49212.75 1993 11271 34634.4 45.38256.47 1994 20381.9 46759.4 59.78272.68 1995 23499.9 58478.1 65.88291.83 1996 24133.8 67884.6 76.96301.84 1997 26967.2 74462.6 83.83319.49

中国进出口总额影响因素分析

进出口总额 指实际进出我国国境的货物总金额

我国进出口总额影响因素分析

中国进出口总额的影响因素分析

历年中国进出口数据,完整版,(100%真实统计数据)

2016年中国进出口总额、进出口差额及外商投资情况分析【图】

进出口总额与国内生产总值关系模型

进出口总额指实际进出我国国境的货物总金额