人民幣升值能否明顯改善我國外部失衡格局的分析-中國商貿(mào)
摘要:選用VAR模型,分別對(duì)實(shí)際有效匯率和經(jīng)常項(xiàng)目差額、實(shí)際有效匯率和資本與金融項(xiàng)目差額進(jìn)行兩次擬合。定量分析顯示, 人民幣升值在短期內(nèi)可以減少經(jīng)常項(xiàng)目的順差,而對(duì)資本與金融賬戶的調(diào)節(jié)無效。因此短期內(nèi)無法單純通過調(diào)節(jié)匯率來完全消除我國外部失衡格局。
關(guān)鍵詞:人民幣升值;有效匯率;外部升值;VAR
一、引言
蒙代爾- 弗萊明模型中定義的廣義外部均衡是指一國的國際收支凈額為零,即凈出口與凈資本流出的差額為零。如果一國的國際收支凈額長(zhǎng)期偏離于0,那么稱該國經(jīng)濟(jì)外部失衡。我國經(jīng)濟(jì)的外部失衡集中體現(xiàn)于經(jīng)常項(xiàng)目和資本與金融項(xiàng)目項(xiàng)目的雙順差,以及外匯儲(chǔ)備的逐年增加。
中國國際收支平衡表經(jīng)常項(xiàng)目的順差主要來自于貨物和服務(wù)貿(mào)易的順差,這源于中國出口導(dǎo)向型的發(fā)展模式,以及我國以勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)和制造業(yè)占主導(dǎo)地位的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)等因素。中國國際收支平衡表資本與金融項(xiàng)目的順差資本與金融項(xiàng)目順差則主要來自于外國在華直接投資。雖然中國國內(nèi)儲(chǔ)蓄明顯大于投資,但是中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來的利潤和利潤前景,再加上中國尚不發(fā)達(dá)的金融市場(chǎng)為投資者融通資金的渠道并不完善,且各級(jí)政府鼓勵(lì)引進(jìn)外資的政策導(dǎo)向,吸引了外國投資者的投資。
除了上述原因外,還有一種觀點(diǎn)認(rèn)為,人民幣匯率的低估也導(dǎo)致了雙順差的形成。本文將對(duì)人民幣升值是否會(huì)明顯改善我國外部失衡格局進(jìn)行分析。
二、數(shù)據(jù)選取
為準(zhǔn)確刻畫人民幣的比值變動(dòng),選用實(shí)際有效匯率來反映人民幣的幣值。有效匯率是指報(bào)告期內(nèi)一國貨幣對(duì)各個(gè)樣本國貨幣的匯率,以該國與各樣本國雙邊貿(mào)易額占該國全部對(duì)外貿(mào)易比重為權(quán)數(shù)計(jì)算出的與基期匯率之比的加權(quán)平均匯率之和。實(shí)際有效匯率則是根據(jù)該國和各樣本國的CPI進(jìn)行調(diào)整后的有效匯率,它排除了物價(jià)變動(dòng)對(duì)匯率的影響。
為反映中國經(jīng)濟(jì)外部失衡的情況,選用中國國際收支平衡表中的經(jīng)常項(xiàng)目差額和資本與金融項(xiàng)目差額進(jìn)行數(shù)量上的刻畫。經(jīng)常項(xiàng)目是反映一國與他國之間的實(shí)際資產(chǎn)的流動(dòng)的項(xiàng)目,包括貨物、服務(wù)、收入和經(jīng)常轉(zhuǎn)移四個(gè)項(xiàng)目。資本與金融項(xiàng)目由資本項(xiàng)目和金融項(xiàng)目構(gòu)成,前者記錄外國對(duì)本國的資本輸入和本國對(duì)外國的資本輸出情況,后者則包括涉及對(duì)外資產(chǎn)和負(fù)債所有權(quán)變更的所有交易。
三、VAR擬合分析
一方面,我國有管理的浮動(dòng)匯率制度不僅“根據(jù)經(jīng)常項(xiàng)目主要是貿(mào)易平衡狀況動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)匯率浮動(dòng)幅度”,而且參考資本與金融項(xiàng)目平衡狀況進(jìn)行調(diào)節(jié),因此人民幣匯率與經(jīng)常項(xiàng)目差額和資本與金融項(xiàng)目差額的具有一定的相關(guān)性;另一方面,人民幣匯率的變動(dòng)又會(huì)即時(shí)影響進(jìn)出口和資本流動(dòng)進(jìn)而影響經(jīng)常項(xiàng)目差額和資本與金融項(xiàng)目差額;再加上經(jīng)濟(jì)行為具有時(shí)間上的慣性,因此采用VAR模型進(jìn)行擬合。
(一)平穩(wěn)性分析
VAR模型均需要數(shù)據(jù)平穩(wěn),所以ADF單位根檢驗(yàn)的方法對(duì)實(shí)際有效匯率、經(jīng)常項(xiàng)目差額和資本與金融項(xiàng)目差額進(jìn)行平穩(wěn)性分析??芍獙?shí)際有效匯率是不平穩(wěn)的,其一階差分是平穩(wěn)的;經(jīng)常項(xiàng)目差額是不平穩(wěn)的,其一階差分是平穩(wěn)的;資本和金融項(xiàng)目是平穩(wěn)的
(二)EER與經(jīng)常項(xiàng)目差額的VAR擬合
實(shí)際有效匯率的一階差分(EER)和經(jīng)常項(xiàng)目差額的一階差分(Y1)均為平穩(wěn)數(shù)據(jù),可以進(jìn)行VAR擬合。
1、判斷滯后階數(shù):
如表1所示,在5個(gè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量中,滯后1階可使SC最優(yōu),滯后2階可使LR和HQ最優(yōu),滯后3階可使FPE和AIC最優(yōu)。由于本組數(shù)據(jù)樣本量不大,考慮到自由度對(duì)最終擬合效果的影響,采用滯后2階進(jìn)行VAR分析。
2. ER與Y1的VAR擬合
EER與Y1的VAR擬合結(jié)果如表2所示。
表1 EER 與Y1的VAR滯后階數(shù)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 與Y1的VAR擬合 | ||||||
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與Y1的格蘭杰因果檢驗(yàn) | |||
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與Y1的格蘭杰因果檢驗(yàn)
在VAR的基礎(chǔ)上,對(duì)EER與Y1進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn),結(jié)果如表3所示。
由表3可知,單純從數(shù)據(jù)上看,在95%的置信度下,Y1是EER的原因,EER不是Y1的原因。然而,考慮到實(shí)際的經(jīng)濟(jì)意義,不能應(yīng)否認(rèn)EER對(duì)Y1的有效影響,事實(shí)上,表3已經(jīng)反映出,從數(shù)據(jù)上看,EER是Y1的原因的概率是83.46%。
(二)EER與資本與金融賬戶差額的VAR擬合
實(shí)際有效匯率的一階差分(EER)和資本與金融項(xiàng)目差額(Y2)均為平穩(wěn)數(shù)據(jù),可以進(jìn)行VAR擬合。
1、判斷滯后階數(shù):
如表4所示,在5個(gè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量中,滯后0階可使SC和HQ最優(yōu),滯后3階可使LR、FPE和AIC最優(yōu)。故采用滯后3階進(jìn)行VAR分析。
表4 EER 與Y2的VAR滯后階數(shù)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 與Y2的VAR擬合 | ||||||
|
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與Y2的VAR擬合
EER與Y2的VAR擬合結(jié)果如表5所示。
3. EER與Y2的格蘭杰因果檢驗(yàn)
在VAR的基礎(chǔ)上對(duì)EER與Y2進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn),結(jié)果如表6所示。
雖然由表6可知,單純從數(shù)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,但是考慮到實(shí)際的經(jīng)濟(jì)意義,不能否認(rèn)EER對(duì)Y2的作用。事實(shí)上,表6已經(jīng)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與Y2的格蘭杰因果檢驗(yàn) | |||
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、擬合結(jié)果分析
(一)人民幣升值和經(jīng)常項(xiàng)目差額的擬合結(jié)果分析
根據(jù)表2的擬合結(jié)果可以得到向量回歸式如下:
(式1)
其中,
,,。
由式1可知,Y1t與EERt-1、EERt-2呈現(xiàn)出明顯的負(fù)相關(guān)性,即短期內(nèi),若0期和1期的人民幣有效匯率增量為正,2期的經(jīng)常項(xiàng)目差額變動(dòng)值將為負(fù)值,但是在多期之后,經(jīng)常項(xiàng)目差額的減少到一定程度后將抑制經(jīng)常項(xiàng)目差額的進(jìn)一步降低。亦即短期內(nèi)的人民幣升值可以使經(jīng)常項(xiàng)目的順差減少,而從長(zhǎng)期看,人民幣升值不始終是解決經(jīng)常項(xiàng)目順差的有效手段。
同時(shí),式1還反映出了EERt是EERt-1、EERt-2和Y1t-2的函數(shù),但是考慮到我國的匯率制度有較強(qiáng)的管理特點(diǎn),故難以僅依據(jù)Y1對(duì)未來的人民幣有效匯率做出準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。
(二)人民幣升值和資本與金融項(xiàng)目差額的擬合結(jié)果分析
根據(jù)表5可以得到如下向量回歸式:
(式2)
其中,
,,,。
由式2可知,Y2t與EERt-1呈現(xiàn)出明顯的負(fù)相關(guān)性,與EERt-2呈現(xiàn)出明顯的正相關(guān)性,與EERt-3呈現(xiàn)出明顯的負(fù)相關(guān)性,即短期內(nèi),若0期人民幣有效匯率增量為正,將促使1期的資本與金融項(xiàng)目差額減少,推動(dòng)2期的資本與金融項(xiàng)目差額增加,促使3期的資本與金融項(xiàng)目差額減少,如此反復(fù)重復(fù)多期之后,無法判斷人民幣幣值的變動(dòng)對(duì)資本與金融項(xiàng)目差額的最終影響。
五、政策與建議
短期內(nèi)的人民幣升值可以使經(jīng)常項(xiàng)目的順差減少,從而一定程度上改善外部失衡狀況;從長(zhǎng)期看,人民幣升值對(duì)經(jīng)常項(xiàng)目順差減少的作用較弱。雖然從理論上講,人民幣升值應(yīng)該減少貿(mào)易順差,但是由于我國出口競(jìng)爭(zhēng)力更多集中于成本優(yōu)勢(shì)方面,隨著勞動(dòng)力價(jià)格的上升,環(huán)境成本的提高,我國出口產(chǎn)品的在成本方面的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)將有所減弱,因而企業(yè)會(huì)在這種壓力下調(diào)整經(jīng)營戰(zhàn)略以保證產(chǎn)品的銷售和利潤。資本與金融項(xiàng)目差額受人民幣升值的影響很小,它更多取決于全球經(jīng)濟(jì)形勢(shì)和我國對(duì)資本自由流動(dòng)的管控程度等其他因素。
為了實(shí)現(xiàn)我國的外部均衡,僅依賴人民幣匯率的調(diào)控是不夠的,政府應(yīng)當(dāng)采用政策的組合拳,促進(jìn)我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí),對(duì)FDI 的流人實(shí)施適度的管控,對(duì)熱錢的流動(dòng)予以嚴(yán)格監(jiān)管,并鼓勵(lì)資本流出。而政府的綜合政策的選取和采用,還需要進(jìn)一步的探究。
參考文獻(xiàn)
[1] 張禮卿.中國的外部失衡及其調(diào)整[J] 國際金融研究,2008(9):2-21.
[2] 張純威.我國經(jīng)濟(jì)外部失衡的量化分解與評(píng)估[J] 國際金融研究,2008(1):75-80.
[3] 張衛(wèi)平.中國通貨膨脹預(yù)測(cè):基于AR和VAR模型的比較[J] 統(tǒng)計(jì)與決策,2012(4):11-15
[4] 胡曉煉.有管理的浮動(dòng)匯率制度的三個(gè)要點(diǎn)[EB/OL]
欄目分類
- 企業(yè)電子商務(wù)轉(zhuǎn)型中的金融風(fēng)險(xiǎn)管理
- 財(cái)務(wù)分析與評(píng)價(jià)研究——以Y企業(yè)為例
- 全面預(yù)算績(jī)效視角下金融基礎(chǔ)設(shè)施專項(xiàng)資金管理路徑探析
- 地方資產(chǎn)管理公司流動(dòng)性管理狀況研究
- 基于多元回歸分析的PPP項(xiàng)目數(shù)量影響因素研究
- 價(jià)值鏈作業(yè)成本法在智慧廣電項(xiàng)目中的應(yīng)用研究
- 金融科技對(duì)改善農(nóng)村金融服務(wù)可達(dá)性的影響研究
- 地質(zhì)礦產(chǎn)資源的開發(fā)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系研究 ——以中國西部地區(qū)為例
- 我國管理會(huì)計(jì)信息化:回顧與展望
- “雙碳”目標(biāo)下發(fā)電企業(yè)成本管理研究
- 2025年中科院分區(qū)表已公布!Scientific Reports降至三區(qū)
- 官方認(rèn)定!CSSCI南大核心首批191家“青年學(xué)者友好期刊名單”
- 2023JCR影響因子正式公布!
- 國內(nèi)核心期刊分級(jí)情況概覽及說明!本篇適用人群:需要發(fā)南核、北核、CSCD、科核、AMI、SCD、RCCSE期刊的學(xué)者
- 我用了一個(gè)很復(fù)雜的圖,幫你們解釋下“23版最新北大核心目錄有效期問題”。
- 重磅!CSSCI來源期刊(2023-2024版)最新期刊目錄看點(diǎn)分析!全網(wǎng)首發(fā)!
- CSSCI官方早就公布了最新南核目錄,有心的人已經(jīng)拿到并且投入使用!附南核目錄新增期刊!
- 北大核心期刊目錄換屆,我們應(yīng)該熟知的10個(gè)知識(shí)點(diǎn)。
- 注意,最新期刊論文格式標(biāo)準(zhǔn)已發(fā)布,論文寫作規(guī)則發(fā)生重大變化!文字版GB/T 7713.2—2022 學(xué)術(shù)論文編寫規(guī)則
- 盤點(diǎn)那些評(píng)職稱超管用的資源,1,3和5已經(jīng)“絕種”了