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我国加工贸易转型影响因素实证研究

2014-12-15 10:27 来源: 互联网 作者:赵煜元等 浏览次数 3726


  国内产业结构。一国的产业结构是其贸易发展的基础,加工贸易转型与产业结构转型升级密不可分。产业结构关系着一国的要素资源流向和资源配置方式。我国加工贸易要从劳动密集型产业转向资本、技术密集型,就必须使产业结构优化升级,带动加工贸易的发展。因此,国内产业结构是影响加工贸易转型的重要因素之一。 
  贸易开放度。贸易开放度是衡量一国的再生产过程与国际社会再生产过程的联系程度。一国经济贸易越开放,意味着国家之间可以参与更多的合作和经济交流,对技术和管理经验的吸收具有积极意义,但同时也加大了风险,带来了更多的竞争,国际市场上的金融危机可以更容易地从我国外向型经济部门转移而来。因此,贸易开放度对加工贸易的发展有一定程度的影响,也是必须要考虑的因素之一。 
  劳动力禀赋。随着经济的发展,加工贸易未来要向着高技术水平、产业链上游、高附加值方向发展,就必然对我国的劳动力禀赋提出了更高的要求。我国劳动力禀赋的提升一方面可以加快我国人力资本的积累;另一方面可以逐步提高我国的资本劳动比和技术劳动比,改善要素禀赋结构,促进加工贸易的转型升级。因此,我国的劳动力禀赋水平是制约加工贸易发展的一个重要因素。 
  劳动力投入。劳动力的流动性使得劳动力的价格长期稳定,从而使我国的劳动力供给保持极大的吸引力和持续性。我国廉价的劳动力资源比较优势一直都是吸引外商投资的重要因素。从劳动力总量上来看,劳动力优势仍然是我国加工贸易产业发展不可或缺的因素,以劳动密集型为主的加工贸易仍将有较长的生命周期。因此,劳动力投入数量的多少是加工贸易转型的必不可少的考虑因素。加工贸易转型的影响因素指标变量说明如表1所示。 
  (二)RBF神经网络分析法与时间序列回归分析法的引入 
  在加工贸易转型升级影响因素的实证分析中,大多数学者所用的为线性方法,本文首先利用EVIEWS软件对加工贸易增值率影响因素做时间序列模型回归。单位根检验结果显示原数列不平稳,一阶差分平稳,表明序列都是一阶单整序列,然后采用E-G两步法进行协整检验显示残差序列是平稳的,表明变量之间存在长期稳定的均衡关系。综上,EVIEWS回归结果如下: 
  括号里的数据代表t统计量,回归结果中可以看出调整的可决系数R2只有90.6694%,拟合优度不高。另外,外商直接投资在加工贸易方面能带来先进的设备、资金和技术培训,理论上应该能够促进加工贸易附加值的增加,进而提高加工贸易的增值率。但是从结果中可以看出,FDI对加工贸易增值率的影响为负,说明外商直接投资不利于我国加工贸易的转型升级,这与我们的预期不一致。线性模型不能很好或真实的反映变量之间的实际关系,对错综复杂的实际情况拟合效果不理想,因此线性回归的方法具有一定的局限性。 
  针对时间序列分析法建立的模型不能全面和本质的反映所预测的动态数据的内在结构和复杂特性这一问题,采用先进的RBF神经网络建立分析模型。人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)模型的建立受生物学的启发,从微观结构与功能上对人的神经系统进行模拟。它是一种基于连接主义机制的人工智能技术,其特点主要是具有非线性特性、学习能力和自适应性,具有很强的分析能力,可克服传统方法在分析问题时存在的建模不准确或根本无法建模的情况。一个典型的RBF神经网络由一个输入层、一个输出层和至少一个隐含层组成,其隐含层选用了非线性的基函数,所以这种关系是非线性的,能够避免线性模型不能全面和本质的反映所预测的动态数据的内在结构和复杂特性这一问题。而具有自学习以及非线性性质的系统网络模型——神经网络拥有对非线性问题的动态处理能力,不必预设数据的分布情况、变量之间的规律或精确的数学模型,自适应的对输入、输出数据进行学习和训练,找出其中的非线性关系,从而实现其功能,找出各个解释变量对被解释变量的更加客观准确的关系。 
  在神经网络训练完成后,即建立了加工贸易转型的各影响因素和加工贸易增值率的模型。为了说明本文建立模型的有效性和准确性,分别利用时间序列分析法和本文RBF神经网络法对测试数据进行预测。Matlab分析结果见图1和表2。 
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