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,分別對實際有效匯率和經(jīng)常項目差額、實際有效匯率和資本與金融項目差額進行兩次擬合。定量分析顯示, 人民幣升值在短期內(nèi)可以減少經(jīng)常項目的順差,而對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期偏離于0,那么稱該國經(jīng)濟外部失衡。我國經(jīng)濟的外部失衡集中體現(xiàn)于經(jīng)常項目和資本與金融項目項目的雙順差,以及外匯儲備的逐年增加。
中國國際收支平衡表經(jīng)常項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,以及我國以勞動密集型產(chǎn)業(yè)和制造業(yè)占主導(dǎo)地位的經(jīng)濟結(jié)構(gòu)等因素。中國國際收支平衡表資本與金融項目的順差資本與金融項目順差則主要來自于外國在華直接投資。雖然中國國內(nèi)儲蓄明顯大于投資,但是中國經(jīng)濟發(fā)展帶來的利潤和利潤前景,再加上中國尚不發(fā)達的金融市場為投資者融通資金的渠道并不完善,且各級政府鼓勵引進外資的政策導(dǎo)向,吸引了外國投資者的投資。
除了上述原因外,還有一種觀點認為,人民幣匯率的低估也導(dǎo)致了雙順差的形成。本文將對人民幣升值是否會明顯改善我國外部失衡格局進行分析。
二、數(shù)據(jù)選取
為準確刻畫人民幣的比值變動,選用實際有效匯率來反映人民幣的幣值。有效匯率是指報告期內(nèi)一國貨幣對各個樣本國貨幣的匯率,以該國與各樣本國雙邊貿(mào)易額占該國全部對外貿(mào)易比重為權(quán)數(shù)計算出的與基期匯率之比的加權(quán)平均匯率之和。實際有效匯率則是根據(jù)該國和各樣本國的CPI進行調(diào)整后的有效匯率,它排除了物價變動對匯率的影響。
為反映中國經(jīng)濟外部失衡的情況,選用中國國際收支平衡表中的經(jīng)常項目差額和資本與金融項目差額進行數(shù)量上的刻畫。經(jīng)常項目是反映一國與他國之間的實際資產(chǎn)的流動的項目,包括貨物、服務(wù)、收入和經(jīng)常轉(zhuǎn)移四個項目。資本與金融項目由資本項目和金融項目構(gòu)成,前者記錄外國對本國的資本輸入和本國對外國的資本輸出情況,后者則包括涉及對外資產(chǎn)和負債所有權(quán)變更的所有交易。
三、VAR擬合分析
一方面,我國有管理的浮動匯率制度不僅“根據(jù)經(jīng)常項目主要是貿(mào)易平衡狀況動態(tài)調(diào)節(jié)匯率浮動幅度”,而且參考資本與金融項目平衡狀況進行調(diào)節(jié),因此人民幣匯率與經(jīng)常項目差額和資本與金融項目差額的具有一定的相關(guān)性;另一方面,人民幣匯率的變動又會即時影響進出口和資本流動進而影響經(jīng)常項目差額和資本與金融項目差額;再加上經(jīng)濟行為具有時間上的慣性,因此采用VAR模型進行擬合。
(一)平穩(wěn)性分析
VAR模型均需要數(shù)據(jù)平穩(wěn),所以ADF單位根檢驗的方法對實際有效匯率、經(jīng)常項目差額和資本與金融項目差額進行平穩(wěn)性分析??芍獙嶋H有效匯率是不平穩(wěn)的,其一階差分是平穩(wěn)的;經(jīng)常項目差額是不平穩(wěn)的,其一階差分是平穩(wěn)的;資本和金融項目是平穩(wěn)的
(二)EER與經(jīng)常項目差額的VAR擬合
實際有效匯率的一階差分(EER)和經(jīng)常項目差額的一階差分(Y1)均為平穩(wěn)數(shù)據(jù),可以進行VAR擬合。
1、判斷滯后階數(shù):
如表1所示,在5個檢驗統(tǒng)計量中,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,考慮到自由度對最終擬合效果的影響,采用滯后2階進行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 | |||
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
在VAR的基礎(chǔ)上,對EER與Y1進行格蘭杰因果檢驗,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,考慮到實際的經(jīng)濟意義,不能應(yīng)否認EER對Y1的有效影響,事實上,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
實際有效匯率的一階差分(EER)和資本與金融項目差額(Y2)均為平穩(wěn)數(shù)據(jù),可以進行VAR擬合。
1、判斷滯后階數(shù):
如表4所示,在5個檢驗統(tǒng)計量中,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
在VAR的基礎(chǔ)上對EER與Y2進行格蘭杰因果檢驗,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,但是考慮到實際的經(jīng)濟意義,不能否認EER對Y2的作用。事實上,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 | |||
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)常項目差額變動值將為負值,但是在多期之后,經(jīng)常項目差額的減少到一定程度后將抑制經(jīng)常項目差額的進一步降低。亦即短期內(nèi)的人民幣升值可以使經(jīng)常項目的順差減少,而從長期看,人民幣升值不始終是解決經(jīng)常項目順差的有效手段。
同時,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的管理特點,故難以僅依據(jù)Y1對未來的人民幣有效匯率做出準確的預(yù)測。
(二)人民幣升值和資本與金融項目差額的擬合結(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期的資本與金融項目差額減少,推動2期的資本與金融項目差額增加,促使3期的資本與金融項目差額減少,如此反復(fù)重復(fù)多期之后,無法判斷人民幣幣值的變動對資本與金融項目差額的最終影響。
五、政策與建議
短期內(nèi)的人民幣升值可以使經(jīng)常項目的順差減少,從而一定程度上改善外部失衡狀況;從長期看,人民幣升值對經(jīng)常項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爭力更多集中于成本優(yōu)勢方面,隨著勞動力價格的上升,環(huán)境成本的提高,我國出口產(chǎn)品的在成本方面的競爭優(yōu)勢將有所減弱,因而企業(yè)會在這種壓力下調(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)濟形勢和我國對資本自由流動的管控程度等其他因素。
為了實現(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)當采用政策的組合拳,促進我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級,對FDI 的流人實施適度的管控,對熱錢的流動予以嚴格監(jiān)管,并鼓勵資本流出。而政府的綜合政策的選取和采用,還需要進一步的探究。
參考文獻
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[2] 張純威.我國經(jīng)濟外部失衡的量化分解與評估[J] 國際金融研究,2008(1):75-80.
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[4] 胡曉煉.有管理的浮動匯率制度的三個要點[EB/OL]
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