計量經(jīng)濟學論文-中國進出口總額的影響因素分析

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1、 計量經(jīng)濟學期末論文 中 國 進 出 口 總 額 的 影 響 因 素 分 析 所在院系：數(shù)金院 所在班級：金工1402 姓名：王為漢 學號：14442206 摘要：隨著中國經(jīng)濟的高速增長，中國進出口總額也快速增長，但是影響其增速的因素有很多，因此，本文在相關理論研究的基礎上，用Eview軟件處理數(shù)據(jù)，采取計量經(jīng)濟學的分析方法，對影響中國進出口總額的影響因素進行實證分析。研究我國進出口總額與人民幣對美元匯率，國內生產總值（GDP）,全社會固定資產投資，實際利用外資額以及外匯儲備的關聯(lián)。通過多元回歸分析來驗證其關系，并基于實證分析的結果，提出相應對策或建

2、議。 關鍵詞：進出口總額，GDP，人民幣對美元匯率，全社會固定資產投資 1. 引言 中國對外貿易在20年以來，從一個較低的水平發(fā)展到了一個很高的水平，進出口總額占GDP的比例從1995年的38.36%上升到了2014年的41.55%，雖然增加的百分比不高，但是進出口值從1995年的2808.60億美元增加到2004年的43015.27億美元，大致在20年里翻了15倍。很顯然，對外貿易的發(fā)展對中國經(jīng)濟發(fā)展起到了不可低估的作用。但是，越來越高的進出口貿易的增長，直接的結果就是我國外貿依存度的迅速攀升，這在一定程度上造成國民經(jīng)濟的過分對外依賴,國際經(jīng)濟形式的風云變幻在一等程度上會嚴重影響我國的

3、經(jīng)濟發(fā)展。 從目前的理論的研究來看，影響我國進出口發(fā)展的因素主要有人民幣對美元匯率，國內生產總值，全社會固定資產投資，實際利用外資額，外匯儲備等。因此，本文通過構建計量經(jīng)濟模型，對以上因素與進出口總額的關系進行實證研究，對它們之間的關系進行驗證。 2. 理論基礎 2.1理論模型 建立回歸模型如下： 其中，進出口總額為被解釋變量Y, 人民幣對美元匯率(美元=100)(元)為解釋變量X2，國內生產總值為解釋變量X3，全社會固定資產投資為解釋變量X4，實際利用外資額為解釋變量X5，外匯儲備為解釋變量X6。為準確計算，將以上除人民幣對美元匯率以外的五個變量單位統(tǒng)一為（億美元）。以下是各個

4、影響因素對進出口總額的影響原理： 1.人民幣對美元匯率——X2，匯率變動對進出口貿易的影響有很多解釋，這里主要從其一般性的原理和政策性方面加以闡述。 一般情況下，如果人民幣對外升值，以外幣表示的中國出口產品的價格將上升，這將會削弱中國產品在國際市場上的競爭能力，導致出口減少，出口總額下降。反之，如果人民幣對外貶值，以外幣表示的中國出口產品的價格將下降，這樣就能增強中國產品的競爭力，使得出口增加，出口總額上升。 再有,1994年實施的匯率并軌，國內銀行掛牌的美元兌人民幣的年平均匯率從1993年的5.7620元驟升至8.6187元,人民幣大幅度的貶值對出口產生巨大影

5、響，使外貿依存度一度高達46.6%?？梢娬咭蛩赝ㄟ^對匯率的影響對進出口總額起間接影響作用。 2.國內生產總值（GDP）——X3,一國進出口貿易的發(fā)展程度很大程度上依賴于這個國家的經(jīng)濟發(fā)展水平，衡量一個國家經(jīng)濟發(fā)展水平的最有效的指標就是GDP。國民經(jīng)濟越發(fā)達，與國外的聯(lián)系也會越緊密，從而推動國家進出口貿易的發(fā)展。我國改革開放以來，經(jīng)濟迅猛發(fā)展，經(jīng)濟實力不斷增強，GDP已經(jīng)躍居世界第,二位，與此同時，進出口貿易也發(fā)展迅速。 3.全社會固定資產投資——X4，固定資產的投入可以引起國內產業(yè)結構的調整，改善投資環(huán)境，提高國內企業(yè)競爭力，對對外貿易的總額有比較直接的影響。 4.實際利用外資額——X

6、5, 實際利用外資金額包括對外借款額，外商直接投資和外商其他投資。我國進出口額增量60%以上是由外商投資個體企業(yè)喲喲其實制造業(yè)，在外商投資中制造業(yè)占七成，外資主要投向制造業(yè)使得中國制造加工業(yè)日益融入全球生產，如果外資不斷進入那么中國的進出口將保持高速增長。相反外資撤走對我國的打擊將是很大的，所以實際利用外資金額這一因素很重要。 5.外匯儲備——X6，此因素對進出口總額直接相關。 3.模型設定 3.1 數(shù)據(jù)來源（或者樣本選?。? 通過訪問中國統(tǒng)計局網(wǎng)站，得到我國自1995年起至2014年歷年的相關數(shù)據(jù)，以進出口總額為被解釋變量Y, 人民幣對美元匯率(美元=100)(元)為解釋變量X

7、2，國內生產總值為解釋變量X3，全社會固定資產投資為解釋變量X4，實際利用外資額為解釋變量X5，外匯儲備為解釋變量X6。為準確計算，將以上除人民幣對美元匯率以外的五個變量單位統(tǒng)一為（億美元）。 Y X2 X3 X4 X5 X6 1995 2808.60 835.10 7320.06 2397.23 481.33 735.97 1996 2898.80 831.42 8608.44 2755.95 548.05 1050.29 1997 3251.60 828.98 9581.59 3008.65 644.0

8、8 1398.90 1998 3239.50 827.91 10252.77 3431.07 585.57 1449.59 1999 3606.30 827.83 10894.47 3606.38 526.59 1546.75 2000 4742.90 827.84 12052.61 3976.34 593.56 1655.74 2001 5096.50 827.70 13322.51 4496.01 496.72 2121.65 2002 6207.70 827.70 1

9、4619.06 5255.52 550.11 2864.07 2003 8509.88 827.70 16499.29 6713.38 561.40 4032.51 2004 11545.50 827.68 19417.46 8515.06 640.72 6099.32 2005 14219.10 819.17 22693.19 10837.02 638.05 8188.72 2006 17604.40 797.18 27303.32 13798.41 670.76 10663.

10、40 2007 21765.70 760.40 35247.16 18059.43 783.39 15282.49 2008 25632.55 694.51 45607.94 24884.94 952.53 19460.30 2009 22075.35 683.10 50597.16 32879.34 918.04 23991.52 2010 29739.98 676.95 60403.72 37179.08 1088.21 28473.38 2011 36418.86 645.8

11、8 74955.64 48226.47 1176.98 31811.48 2012 38671.19 631.25 84613.54 59357.58 1132.94 33115.89 2013 41589.93 619.32 94945.88 72061.95 1187.21 38213.15 2014 43015.27 614.28 103521.20 83352.97 1197.05 38430.18 數(shù)據(jù)來源：國家統(tǒng)計局 3.2 模型建立 1. 2.估計 Dependent Var

12、iable: Y Method: Least Squares Date: 06/05/16 Time: 13:25 Sample: 1995 2014 Included observations: 20 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.?? C -63561.31 25777.47 -2.465770 0.0272 X2 71.73616 28.22464 2.54161

13、4 0.0235 X3 1.081569 0.238518 4.534539 0.0005 X4 -0.771497 0.180576 -4.272423 0.0008 X5 -2.105278 8.424594 -0.249897 0.8063 X6 0.426196 0.299315 1.423907 0.1764 R-squared 0.992286 ????Mean dependent var 17131.98 Adjusted R-squared 0.989531 ????S.D. dep

14、endent var 14307.67 S.E. of regression 1463.949 ????Akaike info criterion 17.65899 Sum squared resid 30004060 ????Schwarz criterion 17.95771 Log likelihood -170.5899 ????Hannan-Quinn criter. 17.71730 F-statistic 360.1689 ????Durbin-Watson stat 0.848167 Prob(F-statistic) 0.000000

15、 (25777.47)(28.2246)(0.2385) (0.1806) (8.4246) (0.2993) (-2.4658) (2.5416) (4.5345) (-4.2724) (-0.2499) (1.4239) 3.3 模型檢驗及修正 1.經(jīng)濟意義檢驗 模型估計結果說明，在假定其他變量不變的情況下，人民幣對美元匯率(美元=100)(元)每增加1單位，平均說來進出口總額會增長71.7362億美元：國內生產總值每增長1億美元，平均說來進出口總額會增長1.0816億美元：全社會固定資

16、產投資每增長1億美元，平均說來進出口總額會減少0.7715億美元：實際利用外資額每增加1億美元，平均說來進出口總額會減少2.1053億美元：外匯儲備每增加1億美元，平均說來進出口總額會增長0.4262億美元。 2.回歸方程和回歸參數(shù)的檢驗 由圖表中的數(shù)據(jù)可以得到：，修正的可決系數(shù)， 這說明模型對樣本的擬合很好。 F檢驗：由相關數(shù)據(jù)可知n=20，k=6，在給定顯著性水平，查表可得,而由以上數(shù)據(jù)的F=360.1689,由于F=360.1689>,說明回歸方程顯著，即“人民幣對美元匯率”，“國內生產總值”，“全社會固定資產投資”，“實際利用外資額”，“外匯儲備”等變量聯(lián)合起來確實對“進出口總

17、額”有顯著影響。 t檢驗：針對給出顯著性水平查t分布表的自由度為n-k=14臨界值由圖一數(shù)據(jù)可得對應的t統(tǒng)計量分別為(-2.4658) (2.5416) (4.5345) (-4.2724) (-0.2499) (1.4239)除去、的t統(tǒng)計量大于2.145外，其余t 統(tǒng)計量均小于2.145，因此可初步認為模型存在嚴重的多重共線性。 3. 計量經(jīng)濟學檢驗及修正 計算得到相關系數(shù)矩陣表如下： 相關系數(shù)矩陣 X2 X3 X4 X5 X6 X2 ?1.000000 -0.976237 -0.954017

18、-0.983306 -0.988407 X3 -0.976237 ?1.000000 ?0.992698 ?0.967995 ?0.989048 X4 -0.954017 ?0.992698 ?1.000000 ?0.939957 ?0.968330 X5 -0.983306 ?0.967995 ?0.939957 ?1.000000 ?0.983648 X6 -0.988407 ?0.989048 ?0.968330 ?0.983648 ?1.000000 可見，各變量相互之間相關系數(shù)較高，初步證實存在嚴重多重共線性。 利用方差擴

19、大因子法，以X2為被解釋變量作對解釋變量X3、X4、X5、X6的輔助線性回歸如下圖 Dependent Variable: X2 Method: Least Squares Date: 06/05/16 Time: 14:32 Sample: 1995 2014 Included observations: 20 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.?? C 902.7978 35.6

20、5271 25.32200 0.0000 X3 0.000496 0.002178 0.227666 0.8230 X4 -0.000427 0.001648 -0.259371 0.7989 X5 -0.119205 0.070655 -1.687130 0.1123 X6 -0.004286 0.002505 -1.711081 0.1077 R-squared 0.980812 ????Mean dependent var 761.5950 Adjusted R-squared 0.97569

21、5 ????S.D. dependent var 85.90146 S.E. of regression 13.39220 ????Akaike info criterion 8.239540 Sum squared resid 2690.265 ????Schwarz criterion 8.488473 Log likelihood -77.39540 ????Hannan-Quinn criter. 8.288134 F-statistic 191.6798 ????Durbin-Watson stat 1.246669 Prob(F-statist

22、ic) 0.000000 如上是X2為被解釋變量的一元線性回歸模型，以此類推，分別做出以X3、X4、X5、X6為被解釋變量的一元線性回歸模型，得表如下： 被解釋變量 可決系數(shù)的值 方差擴大因子 X2 0.9808 26.2941 X3 0.9980 250.2502 X4 0.9945 91.1597 X5 0.9767 21.7122 X6 0.9934 76.0084 由于輔助回歸的可決系數(shù)很高，經(jīng)驗表明，方差擴大因子VIF大于等于10 時，通常說明該解釋變量與其余解釋變量之間有嚴重的多

23、重共線性，這里X2 X3 X4 X5 X6的方差擴大因子遠大于10，表明存在嚴重的多重共線性。 多重共線性的修正 運用逐步回歸法中做出回歸結果如下： Dependent Variable: Y Method: Stepwise Regression Date: 06/05/16 Time: 14:43 Sample: 1995 2014 Included observations: 20 No always included regressors Number of search regressors: 6

24、 Selection method: Stepwise backwards Stopping criterion: p-value forwards/backwards = 0.05/0.05 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.*?? X3 1.309740 0.149954 8.734264 0.0000 X4 -0.900601 0.135568 -6.643176 0.0000 C -52553.99 1

25、9494.75 -2.695802 0.0159 X2 55.67717 22.11603 2.517503 0.0229 R-squared 0.991169 ????Mean dependent var 17131.98 Adjusted R-squared 0.989513 ????S.D. dependent var 14307.67 S.E. of regression 1465.216 ????Akaike info criterion 17.59425 Sum squared resid 34349

26、712 ????Schwarz criterion 17.79340 Log likelihood -171.9425 ????Hannan-Quinn criter. 17.63312 F-statistic 598.5695 ????Durbin-Watson stat 0.477903 Prob(F-statistic) 0.000000 Selection Summary Removed X5 Removed X6

27、 *Note: p-values and subsequent tests do not account for stepwise ????????selection. 由上圖可知，修正保存了X2,X3,X4三個變量，剔除了X5 ,X6兩個變量。 自相關檢驗： 根據(jù)多重共線性修正得出的結果，以Y為解釋變量， X2,X3,X4為解釋變量，使用普通最小二乘法得： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/05/16 Time: 15:44 Sampl

28、e: 1995 2014 Included observations: 20 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.?? C -52553.99 19494.75 -2.695802 0.0159 X2 55.67717 22.11603 2.517503 0.0229 X3 1.309740 0.149954 8.734264 0.0000 X4 -0.900601 0.135568 -6

29、.643176 0.0000 R-squared 0.991169 ????Mean dependent var 17131.98 Adjusted R-squared 0.989513 ????S.D. dependent var 14307.67 S.E. of regression 1465.216 ????Akaike info criterion 17.59425 Sum squared resid 34349712 ????Schwarz criterion 17.79340 Log likelihood

30、 -171.9425 ????Hannan-Quinn criter. 17.63312 F-statistic 598.5695 ????Durbin-Watson stat 0.477903 Prob(F-statistic) 0.000000 Se=（19494.75）（22.1160）（0.1500）（0.1356） t= （-2.6958）（2.5175）（8.7343）（-6.6432） DW=0.4779 該回歸方程可決系數(shù)高，回歸系數(shù)顯著。對樣本量為20、三個解釋變量、5

31、%的顯著水平，查DW統(tǒng)計表可知，,.模型中DW<,說明模型中存在自相關。 自相關的修正： 使用迭代法作廣義差分回歸，作模型的一階自相關，得圖如下： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/05/16 Time: 16:06 Sample (adjusted): 1996 2014 Included observations: 19 after adjustments Convergence achieved after 15 iterations

32、 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.?? C -53252.02 25351.25 -2.100568 0.0543 X2 55.98444 28.63527 1.955087 0.0708 X3 1.289030 0.155699 8.278962 0.0000 X4 -0.861488 0.127544 -6.754430 0.0000 AR(1) 0.743347 0.234385 3.171480 0.0

33、068 R-squared 0.996302 ????Mean dependent var 17885.84 Adjusted R-squared 0.995245 ????S.D. dependent var 14285.82 S.E. of regression 985.1144 ????Akaike info criterion 16.84433 Sum squared resid 13586306 ????Schwarz criterion 17.09286 Log likelihood -155.0211

34、????Hannan-Quinn criter. 16.88639 F-statistic 942.8445 ????Durbin-Watson stat 1.009324 Prob(F-statistic) 0.000000 Inverted AR Roots ??????.74 上圖中DW=1.009324,可以判斷,不能判斷是否有自相關。因此作其二階自相關得： Dependent Variable: Y Method: Least Squares

35、 Date: 06/05/16 Time: 16:10 Sample (adjusted): 1997 2014 Included observations: 18 after adjustments Convergence achieved after 10 iterations Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.?? C -26047.08 15929.44 -1.635154 0.128

36、0 X2 23.81714 18.32443 1.299748 0.2181 X3 1.333711 0.083200 16.03027 0.0000 X4 -1.035382 0.075461 -13.72076 0.0000 AR(1) 1.485645 0.164799 9.014917 0.0000 AR(2) -0.928567 0.184593 -5.030339 0.0003 R-squared 0.998483 ????Mean dependent var 18718.46 Ad

37、justed R-squared 0.997850 ????S.D. dependent var 14217.70 S.E. of regression 659.1853 ????Akaike info criterion 16.08109 Sum squared resid 5214304. ????Schwarz criterion 16.37788 Log likelihood -138.7298 ????Hannan-Quinn criter. 16.12201 F-statistic 1579.295 ????Durbin-Watson stat

38、 2.352249 Prob(F-statistic) 0.000000 Inverted AR Roots ?.74-.61i ?????.74+.61i 上圖中DW=2.3522，可以判斷4->DW>,說明在5%得顯著性水平下廣義差分后模型中已無自相關。 異方差檢驗： 對模型進行White檢驗，得出White檢驗結果如圖： Heteroskedasticity Test: White F-statistic 0.882

39、676 ????Prob. F(3,16) 0.4710 Obs*R-squared 2.840009 ????Prob. Chi-Square(3) 0.4170 Scaled explained SS 0.934086 ????Prob. Chi-Square(3) 0.8172 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 06/05/16 Time: 16:27

40、Sample: 1995 2014 Included observations: 20 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.?? C 6218550. 9464792. 0.657019 0.5205 X2^2 -6.820368 13.64616 -0.499801 0.6240 X3^2 0.000209 0.001621 0.129137 0.8989 X4^2 -0.000882 0

41、.002054 -0.429399 0.6734 R-squared 0.142000 ????Mean dependent var 1717486. Adjusted R-squared -0.018874 ????S.D. dependent var 1786446. S.E. of regression 1803226. ????Akaike info criterion 31.82491 Sum squared resid 5.20E+13 ????Schwarz criterion 32.02406 Log

42、 likelihood -314.2491 ????Hannan-Quinn criter. 31.86378 F-statistic 0.882676 ????Durbin-Watson stat 1.386225 Prob(F-statistic) 0.470952 由上述結果可知，,由White檢驗知，在的情況下，查分布表，得臨界值。比較計算統(tǒng)計量和臨界值，因為<，所以表明模型不存在異方差。 設定誤差： 依據(jù)表中1995-2014年的數(shù)據(jù)，生成新變量lnY=log(Y)、lnX2=log(X2)、

43、lnX3=log（X3）和lnX4=log(X4)的回歸如下： Dependent Variable: LNY Method: Least Squares Date: 06/05/16 Time: 19:11 Sample: 1995 2014 Included observations: 20 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.?? C -35.75861 5.694381 -6

44、.279630 0.0000 LNX2 4.613540 0.653997 7.054370 0.0000 LNX3 0.864112 0.611803 1.412402 0.1770 LNX4 0.614592 0.439241 1.399213 0.1808 R-squared 0.990821 ????Mean dependent var 9.328067 Adjusted R-squared 0.989100 ????S.D. dependent var 1.003569 S.E. of regr

45、ession 0.104774 ????Akaike info criterion -1.497171 Sum squared resid 0.175641 ????Schwarz criterion -1.298024 Log likelihood 18.97171 ????Hannan-Quinn criter. -1.458295 F-statistic 575.7279 ????Durbin-Watson stat 1.444893 Prob(F-statistic) 0.000000 回歸結果的殘

46、差圖見附表。 由上圖可知，該模型的DW統(tǒng)計量為1.4449，而n=20和k=3，的DW統(tǒng)計量的臨界值是 。由于，不能確定該模型是否存在遺漏變量。 對該模型進行LM檢驗 設定lnX8是lnX2的滯后變量，再加入一個新的解釋變量X7,X7是城鄉(xiāng)居民儲蓄存款年底余額。按照LM檢驗步驟，首先生成其殘差序列e1，再用e1對全部解釋變量進行回歸，得圖如下 Dependent Variable: E1 Method: Least Squares Date: 06/05/16 Time: 21:53 Sample (adjusted): 1996 2014

47、Included observations: 19 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.?? C -2.529990 5.225972 -0.484119 0.6364 LNX2 0.591416 1.173555 0.503953 0.6227 LNX3 0.251740 0.546861 0.460336 0.6529 LNX4 0.001004 0.288817

48、 0.003477 0.9973 LNX8 -0.306859 0.794080 -0.386433 0.7054 LNX7 -0.195904 0.270671 -0.723773 0.4820 R-squared 0.038735 ????Mean dependent var -3.74E-15 Adjusted R-squared -0.330982 ????S.D. dependent var 0.047440 S.E. of regression 0.054731 ????Akaike info cr

49、iterion -2.720692 Sum squared resid 0.038941 ????Schwarz criterion -2.422448 Log likelihood 31.84657 ????Hannan-Quinn criter. -2.670217 F-statistic 0.104769 ????Durbin-Watson stat 1.861468 Prob(F-statistic) 0.989325 對于受約束回歸，查表得由上圖中可決系數(shù)計算,顯然，，不拒絕絕原假設，即該模型

50、不存在重要的遺漏變量。 4.結論 4.1 實證的結果 實證結果表明，在假定其他變量不變的情況下，人民幣對美元匯率(美元=100)(元)每增加1單位，平均說來進出口總額會增長23.8171億美元：國內生產總值每增長1億美元，平均說來進出口總額會增長1.3337億美元：全社會固定資產投資每增長1億美元，平均說來進出口總額會減少1.0354億美元： 4.2 實證的局限性 此模型數(shù)據(jù)年份跨度較小，尤其沒有兼顧到1994年中國實行匯率并軌從而影響到進出口總額的情況；匯率變化采用的是年平均數(shù)，不足以顯示匯率短期變化對進出口總額的影響。此外，影響進出口總額的因素還有很多，例如政治因素，環(huán)境因素等。

51、因此，此模型得出的結論有可能與實際情況有些偏差。 5.政策建議 　1.在現(xiàn)有的人民幣匯率基礎上，再次通過漸進的人民幣升值來實現(xiàn)進出口總額的下降，進而促進外貿依存度的降低。 (1)人民幣升值，意味著勞動力收入提高，這無疑可以提高我國居民的購買力，這有利于刺激國內消費。 (2)人民幣升值，意味著勞動力成本上升，這必然會導致一些競爭力差的企業(yè)放棄出口，減少我國的出口額。另外，根據(jù)日本的經(jīng)驗來看，本幣升值還可以在間接上起到調整出口產品結構的作用 2. 一國進出口貿易的發(fā)展程度很大程度上依賴于這個國家的經(jīng)濟發(fā)展水平，衡量一個國家經(jīng)濟發(fā)展水平的最有效的指標就是GDP。因此，國家應該促進國內生

52、產總值的增長，鼓勵國內生產，適當增加財政收入，但要防止房地產泡沫的出現(xiàn)。應該擴大內需，增加老百姓收入；貫徹落實節(jié)能減排的政策；還應該大力引進外資，發(fā)展外向型經(jīng)濟。 參考文獻 [1]. 張曉靜. 我國進出口總額影響因素的實證分析[J]. 中國市場, 2016(11). [2]. 宋潔明, 陳旻瑞. 我國金融服務貿易出口額影響因素的實證分析[J]. 商, 2016(6). [3]. 邢友萍, 徐舜. 中國貨物出口額影響因素的實證分析[J]. 商情, 2014(26):49-49. [4]. 何澤. 影響中國進出口總額的因素分析[J]. 商場現(xiàn)代化, 2007(17):13-13. [5]. 劉雪倩. 影響中國進出口總額的因素分析[J]. 新財經(jīng):理論版, 2011(2). [6]. 韓德光. 中國對外貿易中影響進口額的因素分析[J]. 北方經(jīng)貿, 2001(12):48-50. [7]. 李曉琳. 基于計量模型的中國進口額影響因素分析[J]. 商場現(xiàn)代化, 2015(3):271-274. [8]. 原博. 中國進口總額影響因素分析[J]. 商場現(xiàn)代化, 2012(21):161-161.