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人民币升值能否明显改善我国外部失衡格局的分析-中国商贸

作者:中央财经大学—郑良玉来源:《中国商贸》日期:2013-03-05人气:1207

摘要:选用VAR模型,分别对实际有效汇率和经常项目差额、实际有效汇率和资本与金融项目差额进行两次拟合。定量分析显示, 人民币升值在短期内可以减少经常项目的顺差,而对资本与金融账户的调节无效。因此短期内无法单纯通过调节汇率来完全消除我国外部失衡格局。

关键词:人民币升值;有效汇率;外部升值;VAR

一、引言

蒙代尔- 弗莱明模型中定义的广义外部均衡是指一国的国际收支净额为零,即净出口与净资本流出的差额为零。如果一国的国际收支净额长期偏离于0,那么称该国经济外部失衡。我国经济的外部失衡集中体现于经常项目和资本与金融项目项目的双顺差,以及外汇储备的逐年增加。

中国国际收支平衡表经常项目的顺差主要来自于货物和服务贸易的顺差,这源于中国出口导向型的发展模式,以及我国以劳动密集型产业和制造业占主导地位的经济结构等因素。中国国际收支平衡表资本与金融项目的顺差资本与金融项目顺差则主要来自于外国在华直接投资。虽然中国国内储蓄明显大于投资,但是中国经济发展带来的利润和利润前景,再加上中国尚不发达的金融市场为投资者融通资金的渠道并不完善,且各级政府鼓励引进外资的政策导向,吸引了外国投资者的投资。

除了上述原因外,还有一种观点认为,人民币汇率的低估也导致了双顺差的形成。本文将对人民币升值是否会明显改善我国外部失衡格局进行分析。

二、数据选取

为准确刻画人民币的比值变动,选用实际有效汇率来反映人民币的币值。有效汇率是指报告期内一国货币对各个样本国货币的汇率,以该国与各样本国双边贸易额占该国全部对外贸易比重为权数计算出的与基期汇率之比的加权平均汇率之和。实际有效汇率则是根据该国和各样本国的CPI进行调整后的有效汇率,它排除了物价变动对汇率的影响。

为反映中国经济外部失衡的情况,选用中国国际收支平衡表中的经常项目差额和资本与金融项目差额进行数量上的刻画。经常项目是反映一国与他国之间的实际资产的流动的项目,包括货物、服务、收入和经常转移四个项目。资本与金融项目由资本项目和金融项目构成,前者记录外国对本国的资本输入和本国对外国的资本输出情况,后者则包括涉及对外资产和负债所有权变更的所有交易。

三、VAR拟合分析

一方面,我国有管理的浮动汇率制度不仅“根据经常项目主要是贸易平衡状况动态调节汇率浮动幅度”,而且参考资本与金融项目平衡状况进行调节,因此人民币汇率与经常项目差额和资本与金融项目差额的具有一定的相关性;另一方面,人民币汇率的变动又会即时影响进出口和资本流动进而影响经常项目差额和资本与金融项目差额;再加上经济行为具有时间上的惯性,因此采用VAR模型进行拟合。

(一)平稳性分析

VAR模型均需要数据平稳,所以ADF单位根检验的方法对实际有效汇率、经常项目差额和资本与金融项目差额进行平稳性分析。可知实际有效汇率是不平稳的,其一阶差分是平稳的;经常项目差额是不平稳的,其一阶差分是平稳的;资本和金融项目是平稳的

(二)EER与经常项目差额的VAR拟合

实际有效汇率的一阶差分(EER)和经常项目差额的一阶差分(Y1)均为平稳数据,可以进行VAR拟合。

1、判断滞后阶数:

如表1所示,在5个检验统计量中,滞后1阶可使SC最优,滞后2阶可使LR和HQ最优,滞后3阶可使FPE和AIC最优。由于本组数据样本量不大,考虑到自由度对最终拟合效果的影响,采用滞后2阶进行VAR分析。

2. ER与Y1的VAR拟合

EER与Y1的VAR拟合结果如表2所示。

表1 EER 与Y1的VAR滞后阶数分析

 Lag

LogL

LR

FPE

AIC

SC

HQ

0

-379.7882

NA 

 420029.7

 18.62382

 18.70740

 18.65425

1

-371.2052

 15.91001

 336052.6

 18.40025

  18.65102*

 18.49157

2

-365.7398

  9.597831*

 313468.6

  18.32877

 18.74671

  18.48096*

3

-361.5842

 6.892134

  312444.1*

 18.32118*

 18.90630

 18.53425

表2 EER 与Y1的VAR拟合

EER

Y1

 R-squared

 0.331438

 0.270547

 Adj. R-squared

 0.259161

 0.191688

EER(-1)

 0.378122

-4.909807

 Sum sq. resids

 178.6538

 1828395.

 (0.15594)

 (15.7755)

 S.E. equation

 2.197380

 222.2973

[ 2.42481]

[-0.31123]

 F-statistic

 4.585669

 3.430743

EER(-2)

-0.226041

-26.5069

 Log likelihood

-89.9988

-283.9023

 (0.15513)

 (15.6933)

 Akaike AIC

 4.523752

 13.75725

[-1.45714]

[-1.68906]

 Schwarz SC

 4.730618

 13.96412

Y1(-1)

 0.004719

-0.438648

 Mean dependent

 0.286111

 4.414129

 (0.00152)

 (0.15338)

 S.D. dependent

 2.552956

 247.2547

[ 3.11244]

[-2.85993]

 

 

 

Y1(-2)

 0.000930

-0.429134

 (0.00170)

 (0.17212)

 Determinant resid covariance (dof adj.)

 238456.7

[ 0.54686]

[-2.49327]

 Determinant resid covariance

 185060.8

C

 0.158124

 19.66717

 Log likelihood

-373.8881

 (0.34182)

 (34.5801)

 Akaike information criterion

 18.28038

[ 0.46259]

[ 0.56874]

 

 Schwarz criterion

 18.69412

 Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]

表3 EER与Y1的格兰杰因果检验

  Null Hypothesis:

Obs

F-Statistic

Probability

  DY1 does not Granger Cause DEER

42

 4.88649

 0.01309

  DEER does not Granger Cause DY1

 1.89005

 0.16536

3. EER与Y1的格兰杰因果检验

在VAR的基础上,对EER与Y1进行格兰杰因果检验,结果如表3所示。

由表3可知,单纯从数据上看,在95%的置信度下,Y1是EER的原因,EER不是Y1的原因。然而,考虑到实际的经济意义,不能应否认EER对Y1的有效影响,事实上,表3已经反映出,从数据上看,EER是Y1的原因的概率是83.46%。

(二)EER与资本与金融账户差额的VAR拟合

实际有效汇率的一阶差分(EER)和资本与金融项目差额(Y2)均为平稳数据,可以进行VAR拟合。

1、判断滞后阶数:

如表4所示,在5个检验统计量中,滞后0阶可使SC和HQ最优,滞后3阶可使LR、FPE和AIC最优。故采用滞后3阶进行VAR分析。

表4 EER 与Y2的VAR滞后阶数分析

 Lag

LogL

LR

FPE

AIC

SC

HQ

0

-394.1772

NA 

 847445.5

 19.32572

  19.40931*

  19.35616*

1

-390.7075

 6.431684

 870091.4

 19.35158

 19.60235

 19.44290

2

-387.1797

 6.195134

 892074.1

 19.37462

 19.79256

 19.52681

3

-380.0568

  11.81358*

  769335.4*

  19.22228*

 19.80740

 19.43535

 表5 EER 与Y2的VAR拟合

 

DEER

Y2

DEER(-1)

 0.301427

-22.7197

 R-squared

 0.324989

 0.238590

 (0.15788)

 (23.0236)

 Adj. R-squared

 0.205869

 0.104223

 

[ 1.90927]

[-0.98680]

 Sum sq. resids

 180.1166

 3830657.

DEER(-2)

-0.300115

 46.25798

 S.E. equation

 2.301640

 335.6581

 (0.15950)

 (23.2609)

 F-statistic

 2.728257

 1.775663

 

[-1.88157]

[ 1.98866]

 Log likelihood

-88.51714

-292.7985

DEER(-3)

 0.143705

-36.84461

 Akaike AIC

 4.659373

 14.62432

 (0.16111)

 (23.4953)

 Schwarz SC

 4.951934

 14.91688

[ 0.89197]

[-1.56817]

 Mean dependent

 0.271138

 301.6645

Y2(-1)

-0.000704

 0.303043

 S.D. dependent

 2.582804

 354.6478

 (0.00113)

 (0.16538)

[-0.62107]

[ 1.83238]

 

 

 

Y2(-2)

 0.000207

-0.026446

 (0.00123)

 (0.17949)

[ 0.16824]

[-0.14734]

 Determinant resid covariance (dof adj.)

 561307.6

Y2(-3)

 0.003073

 0.223465

 Determinant resid covariance

 386003.3

 (0.00121)

 (0.17628)

 Log likelihood

-380.0568

[ 2.54232]

[ 1.26768]

 Akaike information criterion

 19.22228

C

-0.519971

 161.5095

 Schwarz criterion

 19.80740

 (0.56199)

 (81.9577)

[-0.92523]

[ 1.97064]

 

 

 

 

 Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]

2. EER与Y2的VAR拟合

EER与Y2的VAR拟合结果如表5所示。

3. EER与Y2的格兰杰因果检验

在VAR的基础上对EER与Y2进行格兰杰因果检验,结果如表6所示。

虽然由表6可知,单纯从数量上看,在95%的置信度下,Y2不是EER的原因,EER也不是Y2的原因,但是考虑到实际的经济意义,不能否认EER对Y2的作用。事实上,表6已经反映出,Y2是EER的原因的概率是93.5%,EER是Y2的原因的概率是81.4% 。

表6 EER与Y2的格兰杰因果检验

  Null Hypothesis:

Obs

F-Statistic

Probability

  Y2 does not Granger Cause DEER

41

 2.64255

 0.06499

  DEER does not Granger Cause Y2

 1.69772

 0.18593

四、拟合结果分析

(一)人民币升值和经常项目差额的拟合结果分析

根据表2的拟合结果可以得到向量回归式如下:

                        (式1)

其中,

,,。

由式1可知,Y1t与EERt-1、EERt-2呈现出明显的负相关性,即短期内,若0期和1期的人民币有效汇率增量为正,2期的经常项目差额变动值将为负值,但是在多期之后,经常项目差额的减少到一定程度后将抑制经常项目差额的进一步降低。亦即短期内的人民币升值可以使经常项目的顺差减少,而从长期看,人民币升值不始终是解决经常项目顺差的有效手段。

同时,式1还反映出了EERt是EERt-1、EERt-2和Y1t-2的函数,但是考虑到我国的汇率制度有较强的管理特点,故难以仅依据Y1对未来的人民币有效汇率做出准确的预测。

(二)人民币升值和资本与金融项目差额的拟合结果分析

根据表5可以得到如下向量回归式:

         (式2)

其中,

,,,。

由式2可知,Y2t与EERt-1呈现出明显的负相关性,与EERt-2呈现出明显的正相关性,与EERt-3呈现出明显的负相关性,即短期内,若0期人民币有效汇率增量为正,将促使1期的资本与金融项目差额减少,推动2期的资本与金融项目差额增加,促使3期的资本与金融项目差额减少,如此反复重复多期之后,无法判断人民币币值的变动对资本与金融项目差额的最终影响。

五、政策与建议

短期内的人民币升值可以使经常项目的顺差减少,从而一定程度上改善外部失衡状况;从长期看,人民币升值对经常项目顺差减少的作用较弱。虽然从理论上讲,人民币升值应该减少贸易顺差,但是由于我国出口竞争力更多集中于成本优势方面,随着劳动力价格的上升,环境成本的提高,我国出口产品的在成本方面的竞争优势将有所减弱,因而企业会在这种压力下调整经营战略以保证产品的销售和利润。资本与金融项目差额受人民币升值的影响很小,它更多取决于全球经济形势和我国对资本自由流动的管控程度等其他因素。

为了实现我国的外部均衡,仅依赖人民币汇率的调控是不够的,政府应当采用政策的组合拳,促进我国产业结构升级,对FDI 的流人实施适度的管控,对热钱的流动予以严格监管,并鼓励资本流出。而政府的综合政策的选取和采用,还需要进一步的探究。

参考文献

[1] 张礼卿.中国的外部失衡及其调整[J] 国际金融研究,2008(9):2-21.

[2] 张纯威.我国经济外部失衡的量化分解与评估[J] 国际金融研究,2008(1):75-80.

[3] 张卫平.中国通货膨胀预测:基于AR和VAR模型的比较[J] 统计与决策,2012(4):11-15

[4] 胡晓炼.有管理的浮动汇率制度的三个要点[EB/OL] 

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