河南省钢材出口贸易的影响因素实证分析

赵梓琼，刘信恒

（桂林理工大学商学院，广西桂林， 541004）

摘要：本文利用2010-2019年人民币汇率、主要出口市场GDP和河南省钢材出口额作为样本数据，建立相关的计量模型并进行实证分析，最后得出主要出口市场GDP与河南省钢材出口之间存在长期均衡稳定的正相关关系的结论，即主要出口市场GDP的增加有利于河南省钢材出口额的增长，主要出口市场GDP因素对河南省钢铁出口的刺激作用最突出，影响非常显著，最后根据实证的结论提出相应的对策和建议。

关键词:人民币汇率变动；钢材出口；实证分析

广西壮族自治区教育厅：广西中青年教师基础能力提升项目“广西自由贸易试验区经济政策效应评估及战略优化研究”（项目编号：2022KY0221）

引 言

当今世界正面临一个世纪以来从未发生的重大变化。 对于许多新兴市场和发展中国家而言，世界充满了机遇和挑战。 钢铁行业关联产业范围广，在国民经济发展中具有举足轻重的地位，因此一直以来都是我国国民经济的支柱型产业。我国2018年粗钢产量9.28亿吨，占世界粗钢总产量的51.3%，是世界上最大的钢铁生产国。钢铁产业是传统的制造业的典型代表，那么，以河南省为例，河南省钢铁出口贸易的现状和环境如何，河南省钢铁出口贸易的影响因素有哪些，“十四五”开局之年，河南省钢铁企业又该如何把握自身的优势，加快提升产业集中度继续提升钢铁行业有效供给能力和整体竞争力，提出相应的对策来改变目前的困境，化被动为主动，正是本文所要研究的重点问题。

一、河南省钢材出口贸易的影响因素实证分析

（一）变量的选取

本课题的核心目标是用实证分析的方法研究影响河南省钢材贸易的影响因素，结合所学的经济学知识，能够发现影响钢材出口的因素很多，譬如出口退税率、钢材产量、钢材价格、汇率变化、国际市场需求、外商直接投资、劳工成本、国家政策等，因此，本课题选取了一下可能会有影响的因素进行分析，分别是人民币汇率，主要出口市场GDP。

其中，“实际汇率”作为汇率变量，指国家间货币兑换的比率，它可以反映一个国家出口的商品对于其他国家的相对价格，本课题旨在选取人民币汇率来代表国内价格因素，以此说明出口供给之于河南省钢材出口的影响。人民币汇率用符号X1表示，作为解释变量。“主要出口市场GDP”作为主要出口市场GDP变量。通过研究近四年来河南省钢材主要出口市场总值占比可知，美国、日本以及韩国分别占比55%、48%以及47%，这在一定程度上反映了国外市场对河南省钢材的需求。因此本课题用2010-2019年美国、日本以及韩国的GDP之和代表主要出口市场GDP因素，以此说明出口需求之于河南省钢材出口的影响。主要出口市场GDP用符号X2表示，作为解释变量。同时，“河南省钢材出口总额”作为钢材出口总额变量，指河南省每年度出口钢材贸易金额的总数，反映河南省服装出口的数字量化，是体现河南服装出口情况的重要指标。用符号Y表示，表示被解释变量。

2. 变量的描述性分析

在本课题中，主要使用的数据是2010—2019年人民币汇率、主要出口市场GDP以及河南省钢材出口总额的时间序列数据， 根据变量的原始数据。通过使用Eviews软件对变量对数化后的数据进行整理和分析，得到各变量的描述统计，如表1所示：

表 1 变量对数化化后的描述统计

由表1可以看到，在对变量数据进行对数化处理后，汇率的均值为1.87，最大值为1.93，最小值为1.82；主要出口市场GDP的均值为3.20，最大值为3.34，最小值为3.08；钢材出口额的均值为13.77，最大值为15.01，最小值为12.32。我们可以进一步得知LNY、LNX1、LNX2的极差相对于变量对数化处理前较小，说明这三组数据离散程度相对来说没那么严重；LNY、LNX1、LNX2的离散系数相对较小，离散程度较小；在模拟时，我们发现变量LNY、LNX1的均值均小于中位数，说明这两个变量偏左分布。

通过观察图1和图2变量对数化后的趋势图可以发现，汇率、主要出口市场GDP与钢材出口总额之间的离散程度较未取对数之前较低，线性关系也更加明显，而且据图可以初步判断人民币汇率变动与河南省钢材出口额之间呈现正向变动的趋势，主要出口市场GDP与钢材出口额之间存在正向变动的趋势，也就是说河南省钢材出口额与人民币汇率变动之间可能存在正向关系，即Y与X1呈正相关；河南省钢材出口额与主要出口市场GDP之间也可能存在正向关系，即Y与X2也呈正相关。

图1 LNY1与LNX1的趋势图 图2 LNY与LNX2的趋势图

（三）原始计量模型的构建

为了使变量的趋势呈现更加明显的线性关系，在不改变变量间最初关系的基础上，对变量进行对数化处理，此目的是为了消除部分可能存在的异方差，所以本文可在对变量进行对数化处理的基础上建立二元线性回归模型对变量及他们的关系进行分析。首先，将二元回归模型的函数关系假设为：

Ln(Y)=β0+β1Ln(X1)+β2Ln(X2)+Et (t=1,2,3……)

其中，β1Ln(X1)代表对数化后的自变量人民币汇率；β2Ln(X2)代表对数化后的主要出口市场GDP；Ln(Y)代表对数化后的因变量河南省钢材出口额。其中，β0、β1 和β2分别作为常数项、β1Ln(X1)以及β2Ln(X2)的未知回归系数，需要对这些变量进行回归分析才能得到其最终的值。而Et代表误差项，是用来表示除人民币汇率以及主要出口市场GDP以外可能存在的会对河南省钢材出口产生影响的因素，不是本文的主要研究对象。所以可以进一步得到二元线性回归方程为:

LN(Y)=β0+β1LN(X1)+β2LN(X2)

1.OLS回归分析

表 2 LNY、LNX1和LNX2 OLS回归分析结果

通过观察表2可知，由被解释变量LNY和解释变量LNX1以及控制变量LNX2所构建的二元回归模型中，可决系数为R²=0.735129，拟合优度较好，能够较好地拟合样本的观测值。变量整体检验的F值为9.713982，对应的P值为0.009564<0.05。由此可以说明：在5%的显著水平下，回归模型整体显著。解释变量人民币汇率系数的t检验对应的P值为0.8962>0.05，在5%显著水平下不显著，说明人民币汇率的变动对钢材出口额的影响不显著。解释变量主要出口市场GDP系数的t检验对应的P值为0.0068<0.05，在5%显著水平下显著，说明主要出口市场GDP对钢材出口额的影响非常显著。

2.残差序列的平稳性检验

接下来需要对回归模型中所生成的残差序列进行平稳性检验，目的是为了进一步确定变量之间是否存在协整关系。检验结果如表3所示：

表 3 残差序列平稳性检验结果

通过观察表3残差序列平稳性检验结果可知，其检验的统计量为-1.69081。根据所学的计量经济学知识，如果它的绝对值大于10%著性水平下的临界值，那么在10%的显著水平下，残差序列平稳。残差序列平稳性检验结果P值为0.0852，小于0.1，由此可以说明解释变量汇率、主要出口市场GDP与被解释变量出口额之间存在协整关系，可以认为人民币汇率、主要出口市场GDP与钢材出口额之间存在长期稳定的均衡关系。综上，可初步得到回归方程为：

LNY =0.865226LNX1+12.71880LNX2-28.56271

(0.135252) (3.795524) (-2.461137)

R2=0.74 DW=1.13 N=10

3.最终模型及实证研究结果

经过以上一系列检验，我们可以确定最终的二元回归模型为：

LNY =0.865226LNX1+12.71880LNX2-28.56271

(0.135252) (3.795524) (-2.461137)

R2=0.74 DW=1.13 N=10

通过以上分析以及最终的回归模型可知，汇率的弹性系数为0.865226，即汇率每上升一个百分点，河南省的钢材出口额将增加0.865226%；同时主要出口市场GDP的弹性系数为12.71880，即主要出口市场GDP每增加一个百分点，河南省钢材出口额将增加12.71880%，主要出口市场GDP加大会增加河南省钢材的出口，对河南省钢材的出口有利。

三、结论

本文主要采用2010-2019年人民币汇率、主要出口市场GDP和河南省钢材出口额的数据，并通过构建计量模型，研究发现人民币汇率变动、主要出口市场GDP和河南省钢材出口额之间存在正相关关系。其中，主要出口市场GDP的增加对河南省钢材出口具有长期均衡稳定的显著影响的结论。并在此基础上提出相应的对策来应对主要出口市场GDP变动给河南省钢材出口带来的影响：努力开拓海外市场；提升有效供给能力；向市场多元化迈进。

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