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　　利用CF滤波分析，我们只是得到了初步描述性的结论。为了对上述结论进行检验，我们更加细致的解释解释变量与被解释变量之间的关系，下面我们运用SPSS17.0进行PEARSON相关检验，检验结果如表2所示。

　　从表2中我们看到GDP与4类指标的相关关系由高到低依次为LNSEXIM、LNIM、LNEX、LNDEXIM，他们均在1%的水平下显著。这似乎验证了我们用CF滤波分析所得出的结论，但是我们仔细观察表的检验结果后还发现这4类指标之间也存在相互的显著相关关系，而这意味着简单的相关关系分析并不能正确的代表他们之间的关系。这是因为PEARSON相关分析是计算两个变量间的相关关系，分析两个变量间的线性相关程度。当多于两个变量时，往往由于第三个变量的加入使得相关关系并不能准确的反映变量之间的关系。因此如要准确掌握变量之间的关系，我们需要控制那些对其他变量产生影响的变量。下面我们将运用spss17.0，进行偏相关分析，以检验表2的简单相关分析结果。偏相关分析结果如表3所示。

　　通过观察我们发现控制住一些相互影响的变量指标之后，4类指标中GDP序列显著相关的变量有三类指标，分别为进口总额、进出口总额和净出口总额。其相关系数分别为0.584，0.422、0.576。这证实了我们之前的说法即简单相关分析，并没有正确反应变量之间的相关关系，这意味着4类指标中与GDP增长密切相关的只有IM、SEXIM和DEXIM。

　　（五）回归分析

　　CF滤波分析和相关分析的结果只能让我们知道4类指标哪些指标与GDP增长有着密切的相互关系，但是具体哪个（些）指标对GDP增长有着正向的促进作用，反向的阻碍作用。我们不得而知。为了弄清楚这一疑问，我们构建了关于甘肃省GDP增长的简单线性回归模型来进行分析，其估计结果如表4所示。

　　从模型回归的结果中可以看到，只有进口总额、进出口总额，净出口总额在统计上是显著的。调整的R平方值达到0.965，说明模型拟合的很好。回归估计的结果表明了这三类指标对甘肃GDP增长有着长期而显著的促进作用。

　　四、结论与建议

　　本文运用1981—2011年的甘肃省年度样本数据，对出口总额、进口总额、进出口总额、净出口总额与甘肃GDP增长之间的关系进行了详细的解析。首先利用CF滤波分析的方法，将包括GDP在内的5类变量指标的趋势成分和周期成分分解开来，构建出了4类指标与GDP的CF滤波趋势图和周期波动图。经过对比分析我们认为：4类指标中与GDP序列的趋势的相关性程度上和周期波动的一致性上由高到低次是进口总额、进出口总额、净出口总额、出口总额。

　　随后，我们对4类指标与GDP增长之间的关系进行了PEARSON相关检验。结果发现，4类指标之间本身存在一定的相关性，这样导致PEARSON相关检验出现伪相关的现象。为了准确的把握4类指标与GDP增长相关关系，本文又进行了偏相关分析。偏相关分析结果表明4类指标中与GDP增长存在显著相关关系的进口总额、净出口总额、进出口总额，他们之间的相关系数在1%的显著水平为0.584、0.576、0.422。

　　为了明确的探究哪些指标对GDP增长有显著的促进作用，本文又构建关于中国GDP增长的回归模型。结果表明只有进口总额、进出口总额、净出口总额在统计上显著，模型拟合比较理想，这说明进口对甘肃省经济增长有着长期显著的促进作用。

　　发展对外贸易是发展外向型经济的重要组成部分，也是拉动经济增长的重要方面。甘肃省自改革开放以来，经济经济管理成效显著，但贸易水平不高，贸易对经济的促进作用相对于其他中东部省份处于较低水平。今后甘肃应加大力度抓好外贸这一环节，使贸易在促进经济增长、加快技术进步和产业结构升级等方面有效的发挥作用。以下提出几点针对性的建议：第一，提高产品的竞争力，扩大贸易利益。具体从四个方面出发：一是优化产业结构、提高出口水平；二是实现品牌战略；三是继续推进出口多元化的战略；四是重视产品竞争优势转到重视企业竞争优势。第二，加大发展加工贸易，采取灵活的贸易方式。第三，大力推动先进技术的进口。第四，发展比较优势在甘肃对外贸易中的作用，促进甘肃对外贸易的发展。具体从两个方面出发：一是加大教育投入，吸引外贸人才，提高劳动力素质。二是加强技术创新。

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