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人民币实际汇率波动对我国机电产品出口的影响
作者:王世嵩    发布:2009-09-11    阅读:1502次   
    1.引言
    2005年7月我国实施汇率形成机制改革以来,人民币对美元汇率表现出持续升值的状态,2008年4月10日人民币兑换美元汇率更是跌破7元大关。人民币升值压力和贸易顺差并存现象引起人们对汇率与进出口关系的广泛关注。由于汇改后人民币汇率水平波幅放宽、波动性增强,在此背景下分析汇率波动与商品出口的关系,对于微观主体加强汇率风险控制意识以及决策部门调节宏观经济都具有重要意义。而机电产品长期以来一直是我国鼓励扩大出口的商品,在一系列政策支持下,机电产品出口额连年攀升。据统计,2007年我国出口总值6912.31亿美元,其中机电产品出口总值3884.53亿美元,占出口总额的56.2%。因此,研究汇率波动对我国机电产品出口的影响对于提供宏观政策参考具有非常意义。本文基于1997-2006年机电产品出口的季度数据,采用Johansen检验方法判别长期协整关系,建立误差修正模型(ECM),实证分析人民币实际有效汇率及其波动对机电品出口的影响,并提出相关政策建议。
    2.文献综述
    2.1 国外研究
    汇率波动与进出口贸易。已有研究表明汇率波动从两个方面对贸易产生作用:汇率水平值变化的影响,汇率波动率的影响。前者是汇率向均衡汇率的动态调整,将影响产品的国际价格竞争力而影响贸易;后者则是汇率微观机制的设定,会影响出口企业的汇率风险进而影响贸易。
    在汇率对贸易影响方面,国外学者研究集中在ML(马歇尔—勒纳)条件是否成立以及J曲线效应是否存在两个方面,分析汇率变动是否对贸易净额产生影响,但实证结果无法达成共识。汇率波动对贸易影响的理论分析也没有统一结论,目前主要存在两种对立的观点:汇率风险对贸易产生负向和正向影响。持负向影响观点者认为由于汇率的波动性导致贸易中的风险增加,特别是当贸易商无法通过金融工具来避险或者避险成本过高的时候,风险厌恶的厂商会选择降低他们的贸易量(Hooper and Kohlhagen,1978)[1];持相反观点者则认为汇率的波动性可能对贸易产生正向的影响,他们从期权定价的理论出发,认为未执行的贸易合同相当于期权,风险越大,收益越大。因此汇率波动性导致的风险反而可能增强贸易商的出口意愿并增加他们的利润(Sercu andVanhulle,1992;Dellas and Zilberfarb,1993)[2,3]。经验研究结果表明,汇率波动率同贸易之间的关系并不明晰。此外,近期的一些研究指出不能从理论上判定汇率波动性同贸易量之间的关系(Barkoulas et a.l, 2002)[4]。Cote(1994)[5]在一篇综述性文章中给出的结论认为:无论是从总量还是从双边贸易上看,大量的研究并不能给出汇率波动性同贸易之间明确的系统关系。实证方面的结论同样存在分歧。
    2.2 国内研究
    国内关于汇率波动率与进出口关系的实证文献,一般采用标准进出口模型或者借助引力模型;研究者通常选取年度时间序列数据或者面板数据、最近也有采用月度数据文献出现;变量选择有使用名义汇率和实际有效汇率两种;方法上有OLS估计和单位根协整、边限检验、误差修正模型(ECM)等。得到的结论也不一致:一种认为汇率波动率增加会导致出口降低[6-10];反对者通过实证发现中国出口与汇率关系较弱或者应按商品类型区别对待[11-13]
    综合来看,国内文献存在以下待完善之处:①许多文献没有考虑汇率波动率,存在遗漏变量造成的误差;②采用出口总值,这意味着汇率波动率对不同类别商品影响是一样的,实证研究表明,这种假设很大程度上不符合实际情况;③采用年度数据,年度数据不能及时反映出口变化情况,而且年度数据较少也使得估计结果稳健性受到质疑。陈云和何秀红(2008)[11]虽然采用HS分类的月度数据研究,但是HS分类不能作为有效的产业政策指导依据,而且仅有部分HS分类商品适用于她们的分析框架,所以分析结果具有局限性。本文试图从以下几个方面改进现有文献的不足。第一,采用机电产品出口量进行研究,避免了出口总值的不足;第二,采用季度数据,数据量较大,可以消除年度数据不能及时反映出口情况的弊端;第三,同时考虑汇率和汇率波动率对机电出口的影响,减少变量遗漏带来的估计误差;第四,采用Johasen协整检验和误差修正模型(ECM),结果更稳健,避免时间序列数据OLS估计的“伪回归”问题。
    3. 模型、变量和数据
    3.1 模型设定   
     本文采用现有文献常用的不完全替代出口需求方程,即假设出口需求是外国实际国民收入、出口商品相对价格水平(实际汇率)的函数,考虑到汇率波动风险对于出口需求可能的影响,所以将汇率波动率作为影响出口需求的一个变量,出口需求方程的估计式可表述为:
        LNEXt01LNYt2LNRt3LNVtt           εt~ N(0,σ2)                     (1)                          
        采用对数形式是为了消除异方差。各变量说明如下,
 
变量
  变量解释
变量系数
系数的说明
LNEXt
LNYt
 
LNRt
LNVt
机电出口额对数                                          
贸易伙伴国GDP对数                
 
实际有效汇率对数
实际有效汇率波动率对数
——
α1
 
α2
α3
——
一般认为α1>0,即贸易伙伴国GDP增长会增加出口需求
一般认为α2<0*
α3符号不确定**
注:*由于实际有效汇率采用间接标价法,α2<0表示人民币汇率升值降低出口,α2>0表示人民币升值提高出口,一般认为汇率升值对出口不利;
       **α2<0表示汇率波动率增强导致出口下降,α2>0表示汇率波动率增强导致出口增加,根据以往文献的研究,汇率变动率与出口额之间关系没有一致结论
    3.2 变量的度量以及数据来源
    (1)汇率。在出口方程中,名义汇率的变动对出口量影响不确定,因此一般使用实际汇率。而我国进出口贸易和世界上多数国家都有往来,因此本文使用实际有效汇率变量来衡量汇率水平。实际有效汇率数据来源于IFS,以2000年均值为基期。
    (2)汇率波动率。度量汇率波动率常用三种方法:①用汇率波动率的标准差表示汇率波动率;②用ARMA过程拟合汇率,用残差表示汇率波动;③用GARCH过程拟合汇率,求出条件方差作为汇率波动率的代理变量。其中最常用的是以汇率波动率的标准差作代理变量,本文使用汇率对数一阶差分的标准离差来度量汇率波动率,并且对该序列进行标准化处理,以2000年均值为基期100,其他各期与之相比得到相应的标准化值。由此得到1997年1季度-2006年4季度汇率波动率序列见图1。
注:对汇率求自然对数后差分一次,第一个数据是1995年4季度,使用1996年1季度至4季度的对数汇率差分值的标准离差来估计1997年1季度汇率波动率。以此类推,得到1997年1季度至2006年4季度的汇率波动率。
 
图1 人民币实际有效汇率的季度波动率
    (3)贸易伙伴国的GDP。考虑到我国机电产品主要销往工业发达国家,此处以工业国家的工业增加值作为贸易伙伴国GDP的代理变量。由于本文变量都采用实际值,文中使用工业国家的CPI对此数据进行调整以去除通货膨胀的影响。其中工业国家的工业增加值、CPI数据均来自IFS,以2000年均值为基期100。
    (4)机电产品出口额。出口金额数据来自中华人民共和国商务部,由于出口额以美元表示,先使用人民币对美元的季度平均汇价(数据来自Economagic.com)换算成以人民币表示的数值,然后以2000年均值为基期100,其他各期与之相比得到标准化值。再使用中国CPI(2000年均值为基期)去除通货膨胀影响。中国CPI数据来源于BvD数据库。
        因为贸易伙伴国GDP和机电出口额存在明显季节波动,为了消除季节性带来的影响,本文使用EVIEWS6.0软件采用X-12乘法模型对这两种时间序列的对数值进行了季节调整。本文所有数据均采用EVIEWS6.0软件处理。
    4. 实证结果
    4.1 协整分析
    为了检验机电出口金额、实际汇率、实际汇率波动率、外国实际收入之间是否存在长期均衡关系,首先对每个变量进行预分析,本文使用ADF检验判别变量是否存在单位根,检验结果见表1。
表1:变量的ADF检验结果
变量
ADF
检验形式
Prob.
变量
ADF
检验形式
Prob.
LNEXt
-2.4345
(C,T,2)
0.3569
DLNEXt
-3.6244**
(C,0,1)
0.0099
LNYt
-3.0057
(C,T,9)
0.1473
DLNYt
-2.2233*
(0,0,6)
0.0273
LNRt
-2.9136
(C,T,1)
0.1697
DLNRt
-4.6155*
(0,0,0)
0.0000
LNVt
-2.4229
(C,0,0)
0.1423
DLNVt
-6.3423*
(0,0,0)
0.0000
注:(C,T,K)表示用ADF方法进行单位根检验时,回归方程中包括常数项和时间趋势项,类似地,(C,0,K)表示回归方程中只包括常数项,(0,0,K)表示回归方程中没有常数项和时间趋势项。*,**分别表示在1%、5%显著水平上拒绝单位根的零假设。三种情况下1%、5%相应的临界值分别是:-4.22,-3.53;-3.62,-2.94;-2.63,-1.95。临界值由EVIEWS6.0给出。
    单位根检验结果表明所有变量在1%显著水平上是I(1)的。我们使用Johansen的迹检验法进行协整检验。首先根据AIC准则选择无约束VAR模型的滞后长度,假设最长滞后长度是4。协整检验需要在5种情况中选择最适合数据的模型,本文选择数据具有趋势,但是常数项只存在于协整方程的情况。Johansen迹检验零假设是独立协整向量的个数至多是r个,对立假设是独立协整向量的个数至少是r个。首先从r=0开始,如果统计量大于临界值,则拒绝零假设,否则不能拒绝零假设,检验停止。如果拒绝零假设,接着检验r≤1,类似地依次进行下去,直到r≤n-1,n是模型中变量的个数,例如本文n=4。所以r=3,最多有三个独立的协整向量。检验结果见表2(考虑到出口在2002年1季度我国加入WTO后上升趋势明显增强,故而在检验中我们还引入了WTO虚拟变量,该变量在2002年1季度以前取值为0,2002年1季度及以后取值为1)。检验结果见表2。
                                                                    表2:Johansen协整检验结果
独立协整向量个数r
特征值
迹统计量
5%临界值
0
0.5768
71.3159*
54.0790
1
0.3981
38.6412*
35.1928
2
0.3125
19.3477
20.2618
3
0.1258
5.1082
9.1645
注:*表示在5%显著水平上拒绝零假设,临界值由EVIEWS6.0给出。
根据表2,变量间在5%水平上存在协整关系。规范化协整方程及相应系数的t-值见表3。
                                                                                   表3:协整方程
LNEXt=93.4595-6.7294LNYt-11.1321LNRt-1.1875LNVtt
     (47.3498)  (8.7565)    (2.5133)     (0.4042)
     [-1.9738]  [0.7685]    [4.4292]     [2.9378]
注:()内是变量的标准差,[]内是变量的t统计量值
    表3是规范化的协整方程及参数的相应标准差和t统计量。汇率波动率弹性为-1.19,并且在1%显著水平上显著不为0,说明汇率波动率的增加降低了我国机电出口额,由于对冲汇率风险工具的缺失,从而汇率变化的损失主要由国内出口商承担。实际汇率的价格弹性与预期符号一致,小于0,弹性为-11.13,因此ML条件成立,汇率升值会抑制机电出口,出口对价格的较大弹性是我国机电产品出口市场集中、产品结构单一、附加值还比较低、国内厂商恶性竞争等不合理现象的集中体现。上述因素的共同作用导致我国机电出口商在国际市场上主要依赖价格进行竞争,议价能力很低,还因此背上了倾销的恶名,不断受到反倾销调查。值得注意的是,收入弹性符号为负,与预期相反,并且在统计上不显著,可能的原因有二,第一:在样本期内,我国机电出口受工业发达国家各种政策和壁垒影响,因此出口与工业国家经济状态关系不明显,潘虹宇(2007)[14]的研究支持了该观点;第二:我国出口的机电产品仍然属于劳动密集型的低附加值产品,从而国外在GDP上升时反而减少对我国机电产品的进口。当然,亚洲金融危机的冲击可能也是重要原因,由图2可以看到,受金融危机影响,工业国家工业增加值在2000年1季度开始持续下跌,直到01年3季度才缓步复苏。
图2 工业发达国家季度工业增加值
    4.2 误差修正模型
    根据格兰杰定理,如果变量间存在协整关系,而且变量都是I(1)过程,就一定存在误差修正模型。根据以上分析,为了研究汇率波动率在短期对机电出口的影响。我们可以建立如下误差修正模型(ECM)来考察变量间断期动态调整过程。
    误差修正项ECMt-1是协整方程残差的一阶滞后。
    在误差修正模型中,我们将最大滞后阶数设定为n=5,然后通过AIC准则判定各变量的滞后阶数,在不影响模型统计显著性前提下删除冗余阶数。得到最终误差修正模型估计结果见表4。
                                                                        表4误差修正模型估计结果
ΔLNEXt=-0.0023ECMt-1-0.4533ΔLNEXt-5+4.6173ΔLNYt-1+2.4974ΔLNYt-4-0.8727ΔLNRt-2-1.4508ΔLNRt-5
           (-3.49)         (-2.14)        (3.58)         (2.14)       (-1.48)         (-3.39)
+0.0807ΔLNVtt-1+0.0607ΔLNVtt-3
   (1.89)       (1.59)
R2=0.8025     调整R2=0.4985     AIC=-3.7766     SC=-2.8339     DW=2.6404
注:括号内数字是变量t统计量值
    表4表明,从短期影响来看,误差修正项系数为负,并且统计上显著,这说明当短期内偏离均衡时,系统将会回调,不过回调幅度0.23%很小,重新回到均衡的速度非常慢;中国机电出口短期受自身滞后不明显,而滞后五期的自身出口冲击为负;滞后1期和4期的贸易伙伴国收入对中国机电出口表现为正向冲击;滞后2期和滞后5期的相对出口价格对机电出口冲击为负;滞后1期和滞后3期的汇率波动率对机电出口的短期影响都表现为正向冲击。
    4.3 脉冲相应函数
    脉冲响应函数用来衡量随机扰动项的一个标准差冲击对其它变量当前和未来取值的影响,它能够比较直观地刻画出变量之间的动态交互作用及效应。根据上文建立的误差修正模型,可以分别得到其它情况固定不变时,国外GDP、汇率或者汇率波动率一个标准差冲击对机电出口的脉冲相应函数图,见图3。
图3 机电出口对国外GDP、实际有效汇率、实际有效汇率波率的脉冲响应图
    图3表明,当期国外GDP增加一个单位,会对我国机电出口产生正向冲击,促进出口,促进作用在第二期达到最高,第三期开始促进作用转为负值并继续发散;实际有效汇率的一个正向冲击会给我国机电出口带来正面影响;而汇率波动率当期的一个正向冲击对机电出口起初没有明显影响,第二期滞后转为负影响,此后经历短暂调整,第四期后继续为负影响,并且不收敛。对比前面建立的Johasen长期均衡协整模型,可以看到,国外GDP短期和长期对中国机电出口影响方向相反,这也进一步说明机电出口满足ML条件;实际有效汇率短期和长期对机电出口的相反作用则源于J曲线效应;汇率波动率无论短期还是长期都会对出口产生负面影响,这意味着汇率波动率无论在短期还是长期都应受到足够重视。
    5. 结论和不足
    本文以我国机电产品出口额季度数据为样本,采用Johansen检验方法判别长期协整关系,建立误差修正模型(ECM)、并通过脉冲响应函数图形研究短期协整关系,实证分析人民币实际有效汇率及其波动对机电品出口的影响。从长期来看,汇率及其波动率对机电出口都有负面影响,而在短期,汇率对机电出口有正面影响、汇率波动率对机电出口有负面影响。出现这种情况的原因一方面是我国缺少有效的汇率风险规避工具,另一方面在于我国机电产品仍然属于低附加值商品、国内厂商之间恶性竞争也妨碍了机电产品竞争力的提升。因此制定出口政策时必须充分考虑对企业的激励,不仅仅追求量的突破、更重要的是提高我国机电产品的技术含量和国际竞争力。另一点需要注意的是,前面的分析表明,国外GDP在长期对我国机电出口的作用是负面的,这说明,发达国家通过技术限制和反倾销等非关税壁垒已经对我国机电出口形成极大的抑制作用。从企业角度出发,应该加强科研投入,努力参加到国际技术标准制定中。本文结论表明,人民币有效汇率波动率对中国机电产品出口的影响是显著的。中国货币当局在关注人民币实际有效汇率水平值的同时,也应进一步关注其波动性,建立汇率风险对冲机制化解机电出口企业金融风险也是值得考虑的办法。
    尽管从机电出口来研究汇率波动的影响具有一定的指导意义,然而实证表明汇率波动对不同性质的企业有不同影响[15]。我国机电出口企业中外资企业占到很大一部分,汇率波动对外企和国企以及民营企业的影响究竟是否有区别?这是一个比较有意思的问题,详细的研究应该对我国机电出口政策的制定具有更为重要的指导意义。由于缺少相关数据,本文没有涉及这个主题。作者希望以后可以对这个问题进行进一步研究。
参考文献
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