中國(guó)進(jìn)口貿(mào)易影響因素的實(shí)證分析

　　改革開(kāi)放以來(lái)，我國(guó)經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)了持續(xù)的快速增長(zhǎng)，從1978年—2000年國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)按可比價(jià)格計(jì)算增長(zhǎng)6.4倍，年均增長(zhǎng)高達(dá)9.5%。與此同時(shí)，進(jìn)口增長(zhǎng)也保持了強(qiáng)勁的勢(shì)頭，進(jìn)口額從1978年的108.9億美元增加到2000年的2251.0億美元，增長(zhǎng)19.7倍，同期我國(guó)在世界貿(mào)易中的排名由第30位上升到了前10名。在我國(guó)改革開(kāi)放的過(guò)程中，進(jìn)口貿(mào)易為我國(guó)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展發(fā)揮了重要的作用，隨著我國(guó)加入WTO，我國(guó)非關(guān)稅壁壘的種類和范圍將逐漸縮小以至取消，進(jìn)口關(guān)稅率將逐漸地降低，最終與國(guó)際接軌，我國(guó)在進(jìn)口體制方面將發(fā)生顯著的變化，而進(jìn)口貿(mào)易在我國(guó)未來(lái)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展中的作用和地位將更加重要。因此，影響中國(guó)進(jìn)口貿(mào)易因素問(wèn)題是一個(gè)非�，F(xiàn)實(shí)而值得深入研究的問(wèn)題，對(duì)它的研究能為我國(guó)進(jìn)口貿(mào)易政策的制定提供有益的定量依據(jù)。

　　對(duì)這一問(wèn)題的研究，國(guó)內(nèi)已有學(xué)者作了一些工作，姚麗芳運(yùn)用主成分分析的方法實(shí)證研究了中國(guó)外貿(mào)進(jìn)出口影響的因素；魏巍賢運(yùn)用協(xié)整分析技術(shù)與Hendry提出的一般到特殊的方法分析了我國(guó)進(jìn)口需求的決定因素，等等。在實(shí)證研究過(guò)程中，如果是采用截面數(shù)據(jù)，運(yùn)用普通最小二乘法的多元線性回歸，要求所選取的樣本點(diǎn)（即不同的國(guó)家或地區(qū)）具有相同的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和生產(chǎn)技術(shù)，而這在現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)中是無(wú)法滿足的；同時(shí)我們知道，影響一國(guó)進(jìn)口貿(mào)易的因素有很多，而不同的因素變量之間都不同程度地存在多重共線性或近似多重共線性關(guān)系，對(duì)存在多重共線性關(guān)系的變量運(yùn)用簡(jiǎn)單的線性回歸分析方法，將使得模型極其不穩(wěn)定，且模型往往出現(xiàn)與現(xiàn)實(shí)相反的結(jié)論，而不能解釋所要說(shuō)明的問(wèn)題；利用主成分分析方法能有效地消除所選取自變量間的多重共線性，但是主成分方法在分析過(guò)程只考慮了自變量所包含的信息，而沒(méi)有涉及因變量的信息；而利用Hendry提出的一般到特殊的方法，是把在模型中統(tǒng)計(jì)不顯著的變量逐一刪除掉，用表現(xiàn)統(tǒng)計(jì)顯著的變量建立模型，這種方法操作方便，但是在建模的過(guò)程中刪除統(tǒng)計(jì)不顯著的變量時(shí)，同時(shí)也把對(duì)因變量一些有用的信息刪除了，從而不能全面反映因變量的影響信息。

　　針對(duì)這些問(wèn)題，本文采用有第二代回歸分析方法之稱的偏最小二乘(PLS,Partial  Least-Squares)回歸方法，通過(guò)建模分析我國(guó)進(jìn)口貿(mào)易的影響因素。

　　　　一　PLS回歸建模的原理與方法

　　偏最小二乘(PLS)回歸是一種新型的多元統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析方法，由H.wold和C.Albano等人提出以后，PLS回歸方法得到廣泛的應(yīng)用，尤其是在化學(xué)和化工領(lǐng)域。PLS回歸方法是一種消除自變量多重共線性的有效方法，從某種意義說(shuō)，PLS回歸方法是改進(jìn)了的主成分(PCR)方法，但是又不同于PCR方法，PLS在成分提取的過(guò)程中不僅考慮自變量（解釋變量）的信息，同時(shí)考慮了因變量（被解釋變量）的信息，在復(fù)雜的多變量系統(tǒng)中，PLS方法沒(méi)有對(duì)逐個(gè)變量判斷其留取與舍棄，而利用信息分解的思路，將自變量系統(tǒng)中的信息重新組合，有效地提取對(duì)系統(tǒng)解釋性最強(qiáng)的綜合變量，排除重疊信息或無(wú)解釋意義的信息干擾，從而克服變量多重共線性在系統(tǒng)建模中的不良作用，得到一個(gè)更為可靠的分析結(jié)果。

　　PLS回歸方法有單因變量的PLS回歸與多因變量的PLS回歸，由于研究的問(wèn)題只涉及到單因變量，因此只就單因變量的PLS回歸作闡述。

　　　�。ㄒ唬﹩我蜃兞縋LS回歸方法建模思路

　　設(shè)因變量Y和p個(gè)自變量構(gòu)成的自變量集合X=[x[,1]，…，x[,p]]，為了研究因變量與自變量之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系，我們觀測(cè)了n個(gè)樣本點(diǎn)，由此構(gòu)成了n維的因變量向量和自由變量構(gòu)成的n×p的觀測(cè)矩陣X=[x[,1]，…，x[,p]][,n×p]。PLS回歸方法是首先在矩陣X中提取成分(t[,1]（t[,1]為x[,1]…x[,p]的線性組合），要求t[,1]應(yīng)可能大的攜帶X中的變異信息，且與Y的相關(guān)程度最大，這樣，t[,1]盡可能好地綜合了X的信息，同時(shí)對(duì)Y又能最強(qiáng)的解釋能力，在第一個(gè)成分t[,1]被提取后，PLS回歸分析實(shí)施X對(duì)t[,1]的回歸及Y對(duì)t[,1]的回歸，如果回歸方程已經(jīng)達(dá)到滿意的精度，則算法終止；否則，將利

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