中國進口貿(mào)易影響因素的實證分析

　　改革開放以來，我國經(jīng)濟實現(xiàn)了持續(xù)的快速增長，從1978年—2000年國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)按可比價格計算增長6.4倍，年均增長高達9.5%。與此同時，進口增長也保持了強勁的勢頭，進口額從1978年的108.9億美元增加到2000年的2251.0億美元，增長19.7倍，同期我國在世界貿(mào)易中的排名由第30位上升到了前10名。在我國改革開放的過程中，進口貿(mào)易為我國經(jīng)濟的持續(xù)發(fā)展發(fā)揮了重要的作用，隨著我國加入WTO，我國非關(guān)稅壁壘的種類和范圍將逐漸縮小以至取消，進口關(guān)稅率將逐漸地降低，最終與國際接軌，我國在進口體制方面將發(fā)生顯著的變化，而進口貿(mào)易在我國未來經(jīng)濟的發(fā)展中的作用和地位將更加重要。因此，影響中國進口貿(mào)易因素問題是一個非�，F(xiàn)實而值得深入研究的問題，對它的研究能為我國進口貿(mào)易政策的制定提供有益的定量依據(jù)。

　　對這一問題的研究，國內(nèi)已有學者作了一些工作，姚麗芳運用主成分分析的方法實證研究了中國外貿(mào)進出口影響的因素；魏巍賢運用協(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進口需求的決定因素，等等。在實證研究過程中，如果是采用截面數(shù)據(jù)，運用普通最小二乘法的多元線性回歸，要求所選取的樣本點（即不同的國家或地區(qū)）具有相同的經(jīng)濟結(jié)構(gòu)和生產(chǎn)技術(shù)，而這在現(xiàn)實經(jīng)濟中是無法滿足的；同時我們知道，影響一國進口貿(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，對存在多重共線性關(guān)系的變量運用簡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)實相反的結(jié)論，而不能解釋所要說明的問題；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程只考慮了自變量所包含的信息，而沒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)計不顯著的變量逐一刪除掉，用表現(xiàn)統(tǒng)計顯著的變量建立模型，這種方法操作方便，但是在建模的過程中刪除統(tǒng)計不顯著的變量時，同時也把對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。

　　針對這些問題，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，通過建模分析我國進口貿(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，PLS回歸方法是改進了的主成分(PCR)方法，但是又不同于PCR方法，PLS在成分提取的過程中不僅考慮自變量（解釋變量）的信息，同時考慮了因變量（被解釋變量）的信息，在復(fù)雜的多變量系統(tǒng)中，PLS方法沒有對逐個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，有效地提取對系統(tǒng)解釋性最強的綜合變量，排除重疊信息或無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)計關(guān)系，我們觀測了n個樣本點，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，同時對Y又能最強的解釋能力，在第一個成分t[,1]被提取后，PLS回歸分析實施X對t[,1]的回歸及Y對t[,1]的回歸，如果回歸方程已經(jīng)達到滿意的精度，則算法終止；否則，將利

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