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伊藤隆敏等的研究发现,在亚太经合组织内部,实际汇率对国际贸易和投资影响很大,“若干实证贸易方程一直表明:
实际汇率是决定进出口的关键因素之一。
”MauriceObstfeld(2002)使用SITC分类、以美国和加拿大为例分析了汇率对双边贸易关系的影响,也认为汇率对双边贸易的影响很重要[14]。
ValerieCerrah和AnuradhaDayal-Gulati(1999)通过对中国改革开放以来的贸易与汇率关系的研究,发现中国的进出口对实际有效汇率的反应正变得更加富有弹性[15]。
在国内,早期的研究主要通过分析贸易条件来探讨汇率的影响,而且观点分歧很大。
厉以宁(1993)认为,中国进出口弹性不足,本币贬值不仅不能改善收支,而且会恶化出口贸易;
戴祖祥(1997)认为不然,我国的进出口价格弹性大于1,满足马歇尔—勒纳条件,人民币贬值可以改善贸易收支[3];
佟家栋则认为本币贬值既能鼓励出口,同时也会增大出口受阻的威胁[5]。
目前的研究主要是实证定量研究,但观点仍然没有统一。
谢建国和陈漓高(2002)、殷德胜(2004)认为,人民币汇率变动对贸易收支影响很小[8]。
强永昌(2004)、余珊萍和韩剑(2005)认为,人民币汇率变动对出口影响很小,而对进口没有影响[6]。
沈国兵(2004,2005)、任兆璋和宁忠忠(2004)分别对中日、中美和美日之间的贸易与汇率关系进行了实证分析,认为汇率变动和贸易不存在长期稳定的均衡关系。
许和连、赖明勇(2002)在分析了中国工业制成品贸易与汇率的关系后认为,我国的制成品贸易与实际有效汇率之间存在着长期稳定的均衡关系。
毕玉江[1](2005)按照国际贸易分类标准对我国实际有效汇率与各类商品进出口关系进行的分析表明,汇率对进口影响不大,我国各类商品出口受世界需求水平的影响较大,而对实际汇率弹性则存在较大差异。
我国目前的研究与一般贸易理论出入很大,多数研究者的实证分析否定了汇率与贸易收支之间存在着长期稳定的关系,但也有部分研究验证了一般贸易理论的观点。
汇率究竟对贸易有没有影响或影响有多大,就目前的实践而言,下定论还为时尚早,主要是因为,我国目前实证研究的事实还主要是在钉住汇率体制的背景下选取的数据,很难保证不会使汇率与贸易的关系发生扭曲和变形;
其次,这些研究基本上还没有涵盖入世阶段的经验,特别是缺少我国实行新的汇率形成机制以后的事实。
1994年,可以看作我国实行贸易自由化的开端,但由于自此形成了钉住美元的汇率制度———事实上的固定汇率体系,贸易关系变化的影响无法通过汇率变动表现出来,而且钉住美元掩盖了贸易关系的多样性和复杂性,无法准确反映非美元汇率的真实变动情况[4]。
21世纪是我国全面履行入世承诺、全方位开放、全面融入世界经济体系的新时代,贸易对国内影响日益深入和扩大,特别是2005年7月以后,我国开始实行有管理的浮动汇率,汇率对贸易的影响开始放大。
所以,对汇率与贸易关系的研究有必要对入世后的事实,特别是2005年7月实施浮动汇率以后新的经验进行概括,以期对我国的汇率改革提供最新的理论支持。
三、实证分析
(一)数据的选用
为了更容易得到平稳序列,消除时间序列中可能存在的异方差现象,对各数据进行自然对数变换。
1.人民币实际汇率指数(REER)
本文不采用名义汇率,而采取人民币实际有效汇率,并取对数,记作LnREER,数据来自《中国统计年鉴》,详见附录。
2.商品贸易进口额(IM)和出口额(EX)
数据来自《中国统计年鉴》1990-2007年间的统计数据,按当年汇率换算成了当年人民币价格,并取对数,分别记作LnIM和LnEX,详见附录。
(二)分析过程
在选定数据的基础上,对1990-2007年的年度数据进行了数据平稳性检验、协整关系检验和因果关系检验,并建立了长期因果关系模型。
因果关系模型反映的是长期的均衡关系。
1.线性方程的建立
汇率是指用一种货币表示另一种货币的价格,它的变动会影响到经济发展的许多方面,而对外贸易在一国经济发展中具有非常重要的地位,汇率又是一国进行对外贸易活动时所参照的重要价格指标,它的变动可能会对一国的对外贸易产生重要影响。
本文以附录中的数据为基础,运用计量分析软件计算可知LnREER与LnIM两者的相关系数为0.7057,LnREER与LnEX两者的相关系数为0.7099,说明LnREER与LnEX、LnIM之间有较强的相关性,所以以1990-2007年的年度数据为因变量,以对应时期的进出口数据为解释变量,可以建立相应的线性方程:
LnREER=α+βLnIM+γLnEX+ε
2.平稳性检验—ADF检验
由于宏观经济数据都是时间序列数据,常常是非平稳数据,而对非平稳数据直接进行回归分析可能导致伪回归现象,使分析结果失去经济意义。
因此在回归分析之前要对有关数据进行平稳性检验,以判别序列的平稳性,只有平稳的时间序列才能进行回归分析。
本文所选取数据的平稳性检验采用ADF方法对涉及的有关变量进行单根检验。
首先对有关数据进行水平值—数据本身检验,如果检验结果显示该数据为非平稳系列,在存在单位根的条件下,再对数据的一阶差分数值进行类似检验,如果还存在不平稳数列,则对其进行二节差分检验,检验结果见表1:
表1变量(自然对数)单根检验结果
变量
ADF统计量
1%临界值
5%临界值
10%临界值
检验类型(C,T,P)
LnREER
-1.636293
-4.6712
-3.7347
-3.3086
C,T,1
DLnREER
-11.71361
-4.8870
-3.8288
-3.3588
C,T,3
LnIM
-2.705785
DLnIM
-3.766876
LnEX
-1.977239
DLnEX
-5.049225
注:
检验类型中,C表示截距项,T表示含趋势项,P表示滞后阶数,△表示差分算子,检验结果由Eview3.1计算而来。
检验结果显示:
1990-2007年年度数据的ADF检验值大于其显著水平为10%的临界值,所以它们都是非平稳的时间序列。
但一阶差分序列均属于平稳序列,且显著性都通过了10%的检验,该组数据属于一阶单整数I
(1),说明该组数据可能存在着长期稳定的均衡关系,可以进行协整关系检验。
3.协整关系检验
根据协整理论,如果两个序列满足单整阶数相同且之间存在协整关系,则这两个非平稳序列之间就存在长期稳定的关系,从而可有效避免伪回归问题。
因此,对于经过平稳性检验后验明为同阶段的序列来说,要进行协整性检验,分析他们之间的协整关系。
下面对lnREER与lnEX,LnIM是否协整做进一步检验。
协整检验从检验的对象上可以分为两种:
一种是基于回归残差的协整检验,如Engle一Granger两步检验法;
另一种是基于回归系数的协整检验,如Johansen协整检验。
EG检验比较容易实现,但是其检验方式存在一定的欠缺性:
首先,在第一阶段需要设计线性模型进行OLS估计,此时需要选择一个变量作为因变量,其他变量作为自变量,具有一定的随意性;
其次,EG检验主要针对两变量模型。
而Johansen协整检验以VAR模型为基础,具有非常好的小样本特性,是一种进行多变量协整检验的较普遍的方法。
本文采用Johnson检验,对有关数据进行协整关系检验。
在存在协整关系的情况下直接建立协整关系模型,并对协整模型进行检验。
在用Eviews软件进行检验的过程中,本检验选用模型3进行检验。
如果检验通过则说明该组数量关系之间存在着长期稳定的关系,就可以建立相应的协整方程,如果不存在协整关系,则说明该组数量关系不存在长期稳定的关系,对其进行的数量分析是无效的。
检验结果如下表:
表2Johnson检验结果
特征值
似然比
协整关系数
0.923621
54.91320
29.68
35.65
没有**
0.535710
16.33248
15.41
20.04
最多1*
0.275002
4.823797
3.76
6.65
最多2*
**表示5%的显著性水平,*表示1%的显著性水平
表2的结果表明,5%的置信水平下,lnREER、lnEX和lnIM三者之间存在一个协整关系,标准化后的协整方程如下:
lnREER=-8.602661-11.24111lnEX+12.45876lnIM
(5.82716)(6.33251)
由协整方程可以看出,人民币汇率与进口存在着稳定的正相关的关系,人民币汇率与出口存在着负相关的关系。
在1990年到2007年期间,进口每增加一个百分点,便会推动人民币汇率增加12.45876个百分点,即进口对人民币汇率的弹性为12.45876;
出口贸易每增加一个百分点,便会使人民币汇率减少11.24111个百分点,即出口贸易对人民币汇率的弹性为-11.24111。
这表明,进口贸易对人民币汇率的影响大于出口贸易。
4.变量之间的格兰杰(Granger)因果检验
虽然协整检验表明,人民币汇率与进出口贸易之间存在着稳定的相关关系,但由于经济时间序列经常出现伪相关问题,使得在经济意义上几乎没有联系的序列得到较大的相关系数,所以我们必须对相应的变量进行因果关系检验。
因果关系检验是动态经济计量学建模理论的重要步骤之一,它的目的是为了检验自变量与因变量之间是否真正存在因果关系,以保证模型设定的合理性。
Granger因果关系检验是由著名计量经济学家Granger在1969年定义的因果关系及其检验而发展起来的,后来经过Hendry、Richard等完善的一种检验方法。
Granger检验是运用统计技术检验经济变量因果性的方法,其原理是:
利用经济关系发挥作用的时间差和滞后效应,根据经济变量各自的前期指标相互的解释、影响对方指标中的显著程度,来判断因果关系的存在性和方向。
本文利用格兰杰因果性检验来分析人民币汇率与进出口贸易之间的因果关系,即说明三个变量增长率是否存在格兰杰因果性关系。
根据赤池信息值(AIC)最小准则并参考施瓦茨值(SC),确定两个数据组各个变量的最佳滞后阶数,结果显示均为2,下面对lnREER,lnIM,lnEX的数据(1990一2007年)进行格兰杰因果关系检验。
运用软件Eviews3.1检验结果如表3所示:
表3lnREER,lnIM,lnEX的因果性关系检验结果
滞后长度
零假设
F值
观察数
P值
结论
2
lnEX不是lnREER的原因
lnREER不是lnEX的原因
lnIM不是lnREER的原因
lnREER不是lnIM的原因
0.34199
2.13984
0.27354
3.01756
16
0.71764
0.16407
0.76571
0.09021
不拒绝
拒绝
检验结果显示,在10%的显著性水平下,人民币汇率与出口之间不存在任何因果关系,人民币汇率与进口之间存在着明显的单向因果关系,即人民币汇率是进口的原因,而进口不影响人民币汇率。
四、结论和建议
(一)结论
通过对1990-2007年的年度数据的汇率指数与对应的进出口关系进行的实证分析,得出了以下两点结论:
1.根据协整检验的结果分析可得:
从回归方程的数据可以看出,在1990-2007年,汇率的变动与进出口之间存在着长期的均衡关系,即出口贸易和汇率的增长均会引起对方的进一步下降,进口贸易和汇率的增长均会引起对方的增长。
该分析说明了汇率与贸易之间确实存在着相互影响的长期稳定的数量关系。
2.格兰杰因果关系检验显示,汇率的变动与进出口贸易之间不存在因果关系,但汇率的变动对进口贸易具有明显影响,而对出口则没有产生显著影响。
一般贸易理论认为,如果一国的本币汇率升值,就会相应提升本国的出口成本,降低本国的贸易竞争优势,因而会降低出口,而且由于出口贸易程序的影响,在较长时期的供货关系中合同先于出口,所以汇率不仅会影响到当期的出口贸易,也会对长期贸易关系产生延期影响。
但根据格兰杰因果关系检验的结果,汇率的变动只对进口产生影响,而且具有很强的延迟效应,从分析数据来看,汇率的升值并不会对当期进口产生影响,而是对延期产生影响,总的影响是略有增长。
从理论上来讲,本币升值,就意味着本国购买力的提升和进口商品相对降价,会促进进口;
但也会引起出口商品相对涨价,相对削弱本国的出口竞争力,从而引起出口水平的下降。
(二)建议
从上文的分析可知人民币汇率升值引起了进口的增加,但尚未对出口贸易造成影响。
面对人民币汇率不断升值的态势,从长期来看我国的的出口必然会受到很大的负面影响。
因此,应该结合我国的实际情况,有针对性地弱化和抵消人民币升值给我国对外贸易带来的负面影响,来保持我国对外贸易持续、稳定、快速发展,为此提出以下建议:
1.对市场实施保护政策。
进出口贸易是加快我国经济发展的必要条件,利润是贸易的最终追求,但市场是实现利润的载体。
受人民币汇率升值的影响,在市场和利润不可兼得的情况下,应坚持保有市场,放弃一时的利益。
2.控制产品成本,在保证质量的基础上不断降低出口成本。
通过降低出口成本,尽可能的化解汇率升值造成的损失。
3.调整市场营销策略,采用灵活的经营策略,灵活选择结汇币种。
根据不同的出口地区,可与外商协调,选择其他在国际市场流通且汇率稳定的币种作为结汇外币,而不要单盯美元一种外币。
参考文献
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1981~1995[J].经济研究,1997,(7):
55-62.
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4-9.
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协整研究与冲击分解.世界经济,2002,(9):
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[12]朱真丽,宁妮.中国贸易收支弹性分析[J].世界经济,2002,(11):
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[14]MauriceObstfeld.ExchangeRateandAdjustment:
PerspectivesfromtheNewopen-economyMacroeconomics,MonetaryandEconomicStudies,2002.
[15]ValerieCerraandAnuradhaDayal-Gulati.China’sTradeFlows:
ChangingPriceSensitivetiesandtheReformProcess,IMFWorkingPaperW,1999,
(1):
98-100.
附录
我国1990-2007年的进出口额和人民币汇率指数及其相关数据
年份
IM
EX
REER
lnIM
lnEX
lnREER
1990
2574.3
2985.8
4.7832
7.853333
8.001623
1.56511
1991
3398.7
3827.1
5.3233
8.131148
8.249863
1.672093
1992
4443.3
4676.3
5.5146
8.399153
8.450262
1.707399
1993
5986.2
5284.8
5.762
8.697212
8.57259
1.751285
1994
9960.1
10421.8
8.6187
9.206342
9.251655
2.153934
1995
11048.1
12451.8
8.351
9.310014
9.42962
2.122381
1996
11557.4
12576.4
8.3142
9.355081
9.439577
2.117965
1997
11806.5
15160.7
8.2898
9.376406
9.626462
2.115026
1998
11626.1
15223.6
8.2791
9.361008
9.630602
2.113734
1999
13736.4
16159.8
8.2783
9.527805
9.690282
2.113638
2000
18638.8
20634.4
8.2784
9.833001
9.934715
2.11365
2001
20159.2
22024.4
8.277
9.911416
9.999906
2.113481
2002
24430.3
26947.9
10.10358
10.20166
2003
34195.6
36287.9
10.43985
10.49924
2004
46435.8
49103.3
8.2768
10.74583
10.80168
2.113456
2005
54273.7
62648.1
8.1917
10.9018
11.04529
2.103121
2006
63376.9
77594.6
7.9718
11.05685
11.25925
2.07591
2007
73284.6
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