人民币实际汇率波动率

人民币实际汇率波动率（精选3篇）

人民币实际汇率波动率 篇1

一、引言

人民币实际汇率不仅是人民币对外价值和购买力变化的重要表征, 而且随着中国国际化程度的不断加深, 对中国宏观经济运行的影响日趋深化和广化。因此人民币实际汇率的升降, 自然成为人们关注的焦点, 并引发众多学者从不同角度对人民币实际汇率波动问题展开大量研究。

Balassa等 (1964) 发展起来的均衡汇率模型认为实际因素 (生产率、财政支出结构等) 对解释实际汇率变动起关键作用。此后, 众多学者从这个角度研究了生产率对实际汇率的影响, 对巴-萨效应进行了检验。Ito IStard和Symansky (1997) 将机器制造业作为代表性的贸易品部门, 运用APEC国家的数据检验经济增长和实际汇率之间的相关性关系。检验结果表明, 中国的巴拉萨一萨缪尔森效应不显著, 并呈相反态势, 实际汇率在经济增长时没有升值, 相反出现了贬值趋势。而日本、韩国、中国台湾地区、香港特区和新加坡的实证表明, 巴拉萨一萨缪尔森效应显著。对泰国、马来西亚的实证研究结果则表明, 巴拉萨一萨缪尔森效应不能解释经济增长与实际汇率之间的关系。Ehsan, Choudhri and Khan (2005) 对16个发展中国家1976~1995年间的数据进行分析, 以美国为基准, 运用面板回归数据解释16个发展中国家与美国的相对相对劳动生产率与实际汇率之间的关系。发现贸易与非贸易两部门之间的劳动生产率差异对相对价格作用显著, 长期来看, 巴拉萨一萨缪尔森效应在这16个国家影响显著。

国内学者张晓朴 (2002) 用GDP作为巴拉萨-萨缪尔森效应的代理变量, 并经过季节调整, 用对数形式, 采用约翰森协整技术, 结果发现:GDP对实际有效汇率的长期弹性系数为1.256。王维 (2003) 对1984~2001年中美两国两部门劳动生产率数据与人民币实际汇率进行实证研究, 研究得出结论, 巴萨效应在短期和长期内都存在, 并且在短期内影响的程度更大。卢锋、韩晓亚 (2006) 把全球2004年130个国家的实际汇率数据作为因变量, 把人均收入代替生产率作为自变量, 发现两者关系显著, 巴拉萨-萨缪尔森效应显著。

此外, 有部分国外学者从实际汇率冲击来源的视角对实际汇率波动问题进行了研究, Clarida和Gali (1994) 采用结构VAR, 以识别影响汇率波动的因素, 并评估了供给、需求以及名义冲击对解释实际汇率波动的相对重要性。Gauthier (2002) 采用结构误差修正模型研究发现, 长期中正向的供给冲击导致加元升值, 而中短期内商品价格冲击是汇率变动的主要因素。Wang (2004) 运用类似的方法, 研究发现供给冲击和名义冲击都是解释人民币汇率波动的重要因素。

而国内在此方面的研究中, 陈灏 (2008) 利用SVAR模型对人民币实际有效汇率波动的原因进行了实证分析, 经验研究的结果发现实际需求冲击和名义冲击是人民币实际有效汇率波动的主要来源, 供给冲击的影响不大。揭示了Balassa-Samuelson效应在中国并不明显, 而中国实施稳健的货币政策对于稳定人民币实际有效汇率是非常重要的。周杰琦 (2009) 同样采用结构VAR, 但是加入了石油冲击, 发现, 石油价格、供给、需求以及货币这四类冲击对人民币实际汇率波动的影响大小和方向基本符合理论预期;对于人民币实际汇率的预测方差, 需求冲击贡献度达到70%, 供给冲击和货币冲击的贡献度各在11%左右, 石油价格的解释程度最小。而方福前 (2009) 用VAR比较分析了货币冲击、供给冲击和需求冲击在不同时期对人民币、日元和韩元实际汇率波动的影响。结果表明, 货币冲击对这三种货币的实际汇率波动都有重要影响, 供给冲击对人民币和韩元实际汇率波动的影响大于对日元汇率波动的影响, 需求冲击对人民币汇率波动的影响最大。

实际冲击是不是影响人民币实际汇率波动的最重要因素?本文从实际汇率冲击来源的视角入手, 研究了三类不同冲击对人民币实际汇率波动的影响。随着我国经济体制改革不断推进, 人民币汇率体制也几经变迁。2005年7月, 我国汇率制度改革, 实行“以市场供求为基础、参考一篮子货币进行调节的、有管理的浮动汇率制度”。那么汇率制度的变化是否会使得三类冲击对人民币实际汇率波动的影响悄然发生了变化?本文以2005年汇改为分界点, 比较在这前后三种冲击对人民币实际汇率的影响。

二、实证检验

(一) 数据处理

实际汇率是以同一种货币表示的本国与外国之间的相对价格, 产出、利息率、货币、汇率是识别冲击的变量。本文使用GDP度量产出, 使用贷款利率度量利息率并记为R, 货币供应量采用M2。数据为1996年1季度到2012年1季度, 来源是IFS。所有数据除利息率外均经过季节调整, 并取对数。

我们为了观察2005年7月汇改前后三类冲击对实际汇率影响的变化, 将数据分为2组 (1996年1季度到2005年2季度为一组, 2005年3季度到2012年1季度为一组) 分别进行计量分析以作比较。

(二) 平稳性检验

首先对相关变量进行平稳性检验, 检验方法为ADF单位根检验, 结果见表1。第一组数据中GDP、M2、实际汇率经过一阶差分后都平稳, 可以应用VAR。第二组数据中GDP经过二阶差分后平稳, 其他变量经过一阶差分后平稳, 可以应用VAR。

注:检验形式C, T分别表示单位根检验方程包括常数项、时间趋势, L为滞后阶数, C或T取0表示不包括C或T;上标***表示1%置信水平上的统计显著性。

(三) 向量自回归模型估计结果

本文使用向量自回归模型对三类不同冲击 (实际冲击、需求冲击、货币冲击) 对人民币实际汇率波动的影响进行经验检验。脉冲响应图见图1, 第一排三个图表示第一组数据脉冲响应结果, 第二排三个图表示第二组数据脉冲响应结果。图1显示如下特征:汇改前, 一个单位的货币冲击在第3期的影响达到最大为-0.005左右;汇改后, 在第三期达到最大超过-0.01左右。同样可见, 一个单位的需求冲击在汇改前的影响在-0.005到0.005之间, 而汇改后则在-0.01到0.01之间;一个单位的供给冲击也是如此, 对实际汇率的影响变大了。

脉冲响应函数主要用于定性分析各种冲击对经济变量的作用反应方向和作用幅度。而方差分解则提供了定量分解特定变量的变化中各种冲击相对重要性的手段。

这里采用方差分解的形式量化了各类冲击因素对实际汇率的影响, 其结论如表2所示。除人民币实际汇率变动对其自身的预测误差的解释外, 在汇改前, 货币冲击具有最强的解释力, 需求冲击和实际冲击次之。汇改后, 依然是货币冲击具有最强的解释力, 实际冲击和需求冲击次之。这说明无论在汇改前后实际冲击并非是最重要的影响因素, 在某种程度上揭示了巴萨效应在解释人民币实际汇率波动方面的乏力。

三、实证结果分析

通过实证结果, 我们可以得出实际冲击并非影响实际汇率最重要的因素, 而在以往被认为不太重要的货币冲击对实际汇率波动却具有不可忽视的影响。

事实上, 实际汇率的关键在于如何区分可贸易品与不可贸易品带来的两重效应。Engel (1993) 从实际汇率的对数定义式出发, 首次将这两重效应进行区分, 对实际汇率的对数定义式进行分解。据此, 实际汇率可以分解为两部分:第一部分, 反映可贸易品在本国和外国的价格差异, 即所谓的可贸易品对一价定律 (Lawof One Pr ice, LOOP) 偏离的因素。分解的第一部分, 在形式上等同于可贸易品实际汇率。第二部分, 反映的是两国不可贸易品与可贸易品相对价格的差异, 通常称为“相对相对”价格变动。相应的, 分解的第二部分实质上反映的是两国的内部实际汇率之间的差异。

而货币冲击正是通过对可贸易品实际汇率, 进而对实际汇率发生持久影响。可能正是由于货币冲击导致的名义汇率波动, 使得可贸易品实际汇率同购买力平价水平长期偏离。以上现象同黏性价格及国际定价行为密不可分。一方面, 价格黏性的存在, 尤其是劳动工资所存在的刚性特征, 使得国内价格的调整远远滞后与名义汇率, 甚至难以有效对名义汇率变动做出反应 (Obstfeld, 2009) 。另一方面, 在国际贸易中, 盯市定价 (Pricingto Market) , 按货币定价 (Pricing to Curreney) 行为广泛存在, 也使得进出口价格存在极强黏性。这些因素的存在, 都是导致货币冲击对可贸易品实际汇率具有持久影响的重要原因。

实证检验中, 我们还发现实际汇率面对三类经济冲击的反应在第二阶段都有所变大, 这会使得实际汇率波动更多。Betts (1996) 就这个问题进行了探讨, 认为PTM (依市定价) 对此有重要影响。其采用一般均衡模型对PTM程度与汇率波动之间的关系进行研究, 得出PTM放大了汇率面对货币冲击的反应, 并且相对于一价定律成立的时候, PTM的存在使得汇率波动更多, 也即随着PTM的提高, 汇率波动也增加。对此的后续研究还有Devereux (2002) 等。

四、结论

以巴拉萨一萨缪尔森效应为代表的传统实际汇率决定理论认为, 生产率等实体经济因素是实际汇率的最终决定力量, 货币供应等名义因素仅仅对其仅具有短期影响, 它更多的是作用于名义汇率之上, 从而在购买力平价存在的前提下, 因套利机制的存在而被国内价格的反向变动所抵消。实证过程的发现表明货币冲击对于实际汇率同样重要, 并且随着中国对资本项目管制的逐渐放松、利率市场化改革和人民币汇率形成机制改革的推进, 货币政策冲击对人民币实际汇率的影响还有可能进一步加大。因此, 在探讨人民币实际汇率的长期演变路径时, 应当将货币因素考虑在内。实证检验中通过将汇改前后的人民币实际汇率波动来源做对比, 本文发现在汇改后实际汇率面对三类冲击的反应有所放大, 而此现象的背后原因本文未能详细解释, 这也是我们今后研究中将要考虑的问题。

摘要：本文运用1996年1季度到2012年1季度的数据, 比较分析了货币冲击、供给冲击和需求冲击对人民币实际汇率波动的影响, 并比较了汇改前后人民币实际汇率面对三种冲击的不同反应。计量结果表明, 货币冲击无论在汇改前后都对人民币实际汇率波动具有较强解释力, 并且在汇改后三种冲击对人民币实际汇率的影响较汇改前有所放大。

关键词：实际汇率,波动,冲击

参考文献

[1]Betts, C.M.and Devereux, MB.“Exchange Rate Dynamics in a Model of Pricing-to-Market.”Journal of International Economics, 2000, Vol.50, No.1, pp.215-244.

[2]Clarida, R.andGali, “J.SourcesofRealExchange Rate Fluctuations:H ow Important are Nominal Shocks?”NBER working paper No.4658, 1994.

[3]Ito, T., Isard, P.and Symansky, S.“Economic Growth and Real Exchange Rate:An Overview of the Balassa-Samuelson Hypothesis in Asia.”Changes in Exchange Rates in Rapidly Developing Countries:Theory, Practice, and Policy Issues, 1999, pp.109-128.

[4]Wang, T.“China:Sources of Real Exchange Rate Fluctuations.”Washinton:International Monetary Fund, 2004.

[5]王维.2003:《相对劳动生产力对人民币实际汇率的影响》, 《国际金融研究》第8期.

[6]卢锋, 刘鎏.2007《:我国两部门劳动生产率增长及国际比较 (1978～2005) ——巴拉萨-萨缪尔森效应与人民币实际汇率关系的重新考察》, 《经济学 (季刊) 》第2期.

[7]陈灏.2008《:人民币实际汇率波动的原因分析》, 《上海经济研究》第10期.

[8]方福前, 吴江.2009《:三类冲击与人民币实际汇率波动—与日元、韩元比较》, 《财贸经济》第12期.

[9]周杰琦.2009《:人民币实际汇率波动的源泉——基于长期约束结构VAR的实证研究》, 《上海财经大学学报》第6期.

[10]徐建炜, 杨盼盼.2011《:理解中国的实际汇率:一价定律偏离还是相对价格波动》, 《经济研究》第7期.

人民币实际汇率波动率 篇2

在影响开放经济的各种变量中, 汇率所处的核心地位毋庸置疑。国内外的大量研究表明, 实际汇率的变动从外部到内部、从宏观到微观等各个层面、各个方面对开放经济运行起到重要作用, 对一国就业、进出口、外商直接投资、收入分配、产业发展、资源配置、经济增长以及国内宏观经济稳定等诸多方面产生了重大影响。其中, 实际汇率变动通过出口价格、出口份额、进口成本等途径对现下倍受关注的就业的影响更是不容忽视。

二十世纪90年代以来, 随着我国对外开放程度的加大以及汇率市场化改革的推进, 人民币实际汇率的变动与我国就业水平之间的关系愈加密切:1994年我国进行了外汇体制改革和汇率并轨, 自2002年下半年起, 在世界经济持续低迷的情况下, 我国经济保持持续增长且人民币汇率不断走高;2002年末, 以日本指责中国输出通货紧缩要求人民币升值为契机, 人民币汇率开始面临巨大的升值压力;2005年7月, 中国进行了汇改开始实行新的汇率制度, 在其实施的5年期间, 人民币对其他货币均出现了不同程度的升值, 汇率的浮动明显也有所增强, 但国际方面并不满足于此, 要求人民币升值的呼声仍不绝于耳;2008年美国次贷危机引发国际金融危机时世贸组织数据显示:2008年全球35%的反倾销与71%的反补贴涉及中国, 随着贸易保护、反倾销、反补贴成为国际舆论的热门话题, 贸易顺差严重的中国被推上了贸易摩擦的风口浪尖;2010年初, 欧美等一些国家纷纷要求人民币加快升值速度;2011年除欧美国家对人民币汇率依然施加较大升值压力外, 印度、巴西等少数发展中国家也开始加入到施压阵营中, 除了对人民币缓慢的升值步伐表示忧虑外, 更称人民币汇率的缓慢提升正在损害其出口;美国总统奥巴马甚至公开指责人民币汇率, 这一举动令人民币汇率升值压力几乎可以说是达到了顶峰。

面临如此现状, 人民币汇率是否需要调整这一问题, 不仅要考虑汇率调整对我国国际收支的影响, 更要关注汇率调整对我国就业状况的影响:在全球金融危机的冲击下, 我国经济面临的最为严峻的挑战就来自于就业。对于任何一个国家, 就业不仅仅是经济问题, 更重要的是社会问题。从经济角度看, 就业是生产要素的组成部分, 也是创造社会总需求的重要因素, 与就业增加相伴随的是经济增长。从社会的角度看, 就业状况与社会稳定密切联系。显然, 就业无论对于人民生活水平的提高, 还是社会的稳定, 都是一个非常重要的指标, 已经成为我国宏观调控的首要目标。因此, 研究人民币实际汇率波动对我国就业的影响具有重要的理论与现实意义。

二、文献回顾

国外学者的研究证实:汇率变动会对一国就业水平产生重要影响。大多数研究表明:本币实际趋势性升值会造成就业紧缩 (Klein et al., 2000、2003) 。Burgess和Knetter (1998) 通过对G-7集团1972—1988年遭受汇率冲击后的研究发现:汇率波动越剧烈越不利于增加就业, 甚至会加大失业人数。得出同样结论的还有Belke&Gros (2002) 。Klein et al. (2003) 利用1973—1993年美国制造业数据的实证研究说明:美元的升值显著地造成就业岗位减少, 更是进一步得出:本币实际升 (贬) 值对就业的影响程度随行业开放程度的提高而上升。Hatemi-J&Irandoust (2006) 通过对法国制造业面板数据的单位根和协整分析发现:实际汇率升值导致法国制造业就业的显著下降。Demir (2010) 基于土耳其691家私营企业1983—2005年的数据对汇率波动是否能对就业增长的作用进行检验, 结果显示汇率波动与制造业就业增长显著负相关。

国内学者对人民币汇率变动与就业间的关系的研究大都支持上述观点。俞乔 (1999) 的研究表明, 人民币贬值15%~30%时能够增加近250—510万个就业岗位;万解秋和徐涛 (2004) 分析了人民币汇率调整对就业的实际影响, 指出汇率大幅波动时才会对出口企业的劳动力需求产生较大影响, 而汇率的小幅波动对就业的影响并不显著;范言慧和宋旺 (2005) 从制造业角度入手, 同样认为汇率增长会抑制就业增长, 并提出制造业出口份额及投资水平的提高会部分抵消人民币实际升值导致的制造业就业的下降;鄂永健和丁剑平 (2006) 基于内生劳动力供给的跨时期均衡角度对实际汇率与就业的实证研究结果表明, 人民币贬值通过增加我国商品出口从而促进就业增加;沙文兵 (2010) 基于东部地区的面板数据表明人民币实际有效汇率的升值会对就业产生明显的负面影响;朱永行 (2012) 通过建立计量模型证明:人民币实际有效汇率变动对我国东、中、西和东北部四区域的就业影响存在着显著差异。

综上, 尽管各学者在研究对象、样本区间、研究方法等的选取上有所不同, 但研究得出的结论基本一致:本币贬值会对国内就业产生积极影响, 而本币升值以及汇率的大幅波动不利于国内就业。由于我国是幅员辽阔的人口大国, 各地区地貌、人口密集程度、历史等原因导致的经济规模、发展水平、产业结构、对外开放程度以及就业状况等的不同, 使汇率波动对不同地区就业的影响是否存在差异、具体差异程度成为了一个值得关注的重要问题。因此, 本文基于前人实践经验及结论, 根据实际数据及相关模型, 从人民币实际汇率波动对中国不同省份、不同地区两个层面对人民币实际汇率波动对中国不同地区就业差异的影响进行实证分析。

三、实证分析———各地区面板分析

1、汇率波动影响就业的原理

根据凯恩斯主义的就业理论, 就业量是由有效需求决定的, 失业是有效需求不足造成的;就业增加引起国民收入增加, 从而导致个人收入增加, 且消费量也因此增加, 但消费增加比不上收入的增加, 从而消费与收入之间产生了缺口, 这一缺口造成了消费需求的不足;总需求是由消费需求与投资需求共同决定的, 因此只要有足够大的投资需求就可以填补收入与消费之间的缺口, 所以用投资需求的增加来扩大总需求、主张利用政府的控制力扩大总需求解决就业是凯恩斯主义有效需求原理的核心内容。汇率波动通过改变外汇的价格影响外商直接投资, 进而影响固定资产投资;另一方面又通过改变贸易品价格间接影响经济增长、国民收入与消费。那么根据凯恩斯主义就业理论, 汇率波动会对就业产生间接影响。

2、模型变量选取及数据处理

(1) 模型。本文要研究的是人民币汇率对国内就业人口的影响, 在考虑其对不同地区的影响是否不同时, 我们可以看到数据既包括横向的不同地区也包括纵向的不同时间, 是一组平衡面板数据 (N个横截面单元的观测次数相同) , 所以我们采用面板回归模型对数据进行分析。这样做的优点如下:第一, 提供了更有价值的数据, 变量之间增加了多变性和减少了共线性, 并且提高了自由度和有效性;第二, 能够更好地检测和度量单纯使用横截面数据或时间序列数据无法观测到的影响;第三, 能够对更复杂的行为模型进行研究。

形如:Yit=β0+β1X1it+β2X2it+uit

其中, i表示第i个横截面单元, t表示第t年。一般用i来表示横截面标识符, 用t表示时间标识符。

面板数据回归模型中的系数都是可以变化的, 根据其变化与否可以将其分成三类——所有系数都不随时间和个体而变化的模型、变截距模型、变系数模型。但要对此进行选择需要知道模型的变量, 本文将在实证分析中给出说明。

(2) 变量。我们研究的是就业人口和人民币汇率的关系, 但是考虑到就业是个复杂的社会经济问题, 它不可能只受人民币汇率的影响, 或者更准确的说不可能只主要受人民币汇率的影响, 为了使上述说明更具说服力, 先直接用人民币实际有效汇率做为自变量进行建模, 模型检验结果如表1所示。

表1中的数据显示模型的拟合度和显著性是比较好的, 但是时间序列本身的特点就决定了用它建立的模型具有较好的拟合度。模型的D-W值为0.19, 经验显示当D-W值接近0时, 残差存在自相关。这可能是由变量的缺失引起的, 所以为了增加模型的准确性我们加入几个变量。

从范言慧、沙文兵等人的研究中并结合数据获取的难易程度, 我们另选取了5个变量, 分别为不同地区的人民币汇率波动、市场需求规模、工资水平、劳动生产率和出口份额。以上数据不能直接从年鉴上获得, 需要用一定的方法处理得到, 处理方法如下。

第一, 人民币汇率波动。一般认为人民币汇率波动越剧烈对就业人口的影响越大。前人的方法将汇率的波动定义为一年中各季度相对与该年份平均数的变动的平方, 但是本文认为波动的基期应该选择上一年度的平均数较为妥当。表达式如下:

其中, i表示年份, j表示季节。

第二, 市场劳动力需求规模。在市场经济中, 就业理论上由供求关系决定, 所以即使在现实情况中, 市场对劳动力的需求必是影响就业人口量的重要因素。市场劳动力需求规模可以用该地区的GDP表示, 但是考虑到不同地区的物价水平不同可能造成GDP的不同, 所以用CPI去修正GDP, 用修正后的GDP表示该地区市场需求规模。

第三, 工资水平。工资水平从一定程度上影响了劳动力供给, 进而影响了就业人口。考虑到物价水平的影响可将其分为名义工资与实际工资, 本文中应选用的是实际工资, 即用CPI去修正可直接获得的名义工资水平。

第四, 劳动生产率。在市场需求水平不变的基础上, 若单位劳动力的生产率越高则需要的就业人数就会相对减少, 所以劳动生产率也是不可忽视的。本文中劳动生产率用修正过的GDP与就业人数的比值表示。

第五, 出口份额。研究显示本币升 (贬) 值对就业的影响随着开放程度的增加而增加, 所以出口份额也会影响就业人口。出口份额用出口在GDP中占的比例表示。

此外考虑到还有某些因素没有考虑到, 为了增加模型的可靠性, 加入就业人口量的滞后一期作为一个自变量。

(3) 数据。第一, 数据来源。人民币实际有效汇率 (Reer) 采用国际清算银行 (BIS) 公布的人民币实际有效汇率指数。就业量、GDP、CPI、工资水平、出口份额数据数据来源于中国统计局官方网站。其中就业量选择城镇就业量, 对应的工资水平也选择城镇就业人员工资。经过处理后得到我们最终需要的数据。

第二, 数据预处理。为了初步检验数据的合理性, 我们画出就业人口与人民币实际有效汇率的散点图, 如图1、图2所示。

从图2中我们可以发现, 2006年的数据明显偏离正常值, 我们用插值法计算2006年的上海就业人口的估计值为899.4万人, 其余地区的用同样的方法进行修正。为了消除数据的异方差性, 对人民币实际有效汇率 (Reer) 和就业人口数取对数。

3、实证分析

从上面的叙述我们可以得到如下的方程:

emplit=αi+β1ireerit+β2ireer'it+β3iGDP+β4isalarit+β5ilpit+β6iexprit+β7iempl (-1) it

上式中i, t分别表示不同的地区和时间;empl表示就业人口, reer表示人民币实际有效汇率, reer'表示人民币实际有效汇率的波动, GDP表示市场需求, salar表示工资水平, lp表示劳动生产率, expr表示出口份额, empl (-1) 表示滞后一期的就业人口数据。

前面提到过面板数据回归模型可以根据系数变化情况分为三类。可以简单的表示如下:

所以, 在此例中, 当α, β都不变是为定截距定系数模型, 但随α变化, β不随i变化时为变截距模型, 反之为变系数模型。要判断模型适用有两种方法, 其一是通过时序图判断, 其二是通过每个模型的F统计量判断。本文先用时序图作出判断, 在后面再将选出的模型与其他两个比较来验证。

从图3中可以粗略看到, 应该选择混合模型即变截距变系数模型。在建模之前, 还需要对序列的平稳性进行检验。检验结果显示序列二阶平稳。可以继续建模。软件输出结果如表2所示。

由表2分析得出如下结论:第一, 四个地区中除东北部地区人民币实际有效汇率波动与就业量呈正相关关系外, 其余三个地区均与前人在国家层面所得结论相符, 基本可以认为从宏观层面上看人民币实际有效汇率波动与就业量呈负相关关系;第二, 人民币实际汇率波动与就业量负相关程度由弱到强分别是东部地区、西部地区、中部地区。

四、总结与政策建议

第一, 把握好汇率制度改革与汇率水平调整的力度、时机与方向。汇率改革与人民币升值固然具有优化我国出口产品结构、促进国内企业发展的长远效益, 但其对经济的短期负面影响不容忽视。币值的持续快速升值必然削弱国内企业在国际层面的竞争力, 进而对就业产生不利影响;币值的大幅波动不但对就业存在负面影响, 对投资者以及企业所有者的信心与预期也会造成一定影响。因此, 人民币汇率制度改革与升值必须充分考虑我国出口企业的实际能力, 以及整体经济走势。

第二, 重视外汇市场建设, 进一步完善外汇市场体系, 提高我国外向型企业规避汇率波动风险的能力, 以此保证来就业。

第三, 加快劳动力市场发展, 减少阻碍劳动力合理流动的制度性障碍, 通过完善就业培训等手段提高劳动者就业能力。

第四, 面对汇率波动对不同地区所产生的不同方向、不同程度的影响, 分别合理制定与该地区相适应的政策, 降低汇率波动对就业量的不利影响。

第五, 推动经济从过度依赖外部市场向更多地侧重于国内市场转变;实现外贸发展方式从数量型向质量型转变;改善进出口商品结构和产业层次等等。

摘要：自1994年至2011年我国汇率经历了两次重大汇制改革, 随着国际化进程的推进以及愈演愈烈的升值压力, 人民币汇率已经成为毋庸置疑的经济焦点。本文选取1994年至2011年的年度数据, 建立面板数据模型, 分析与比较人民币实际有效汇率波动对我国四个地区就业量的影响。结果发现, 在其他条件不变的情况下, 人民币实际有效汇率波动与我国东部、中部、西部地区呈负相关关系, 与我国东北部呈正相关关系。并在此结论的基础上尝试分析可能的原因, 提出相关的政策建议。

人民币实际汇率波动率 篇3

随着中国对美国贸易顺差的逐步扩大,人民币面临着更大的升值压力,人民币汇率已成为影响中美贸易关系最重要的因素之一。人民币汇率在中美贸易收支失衡中是否发挥作用?多大程度上发挥作用?中美贸易是否存在J曲线效应?这一系列的问题的研究,对于中国具有较强的理论意义和现实意义。

关于汇率与贸易收支的关系,外国学者进行了广泛的研究。Kenen和Rodrik(1986)以欧美发达国家为样本,研究短期汇率波动程度对进出口的影响,结果发现:汇率波动程度的增大对发达国家之间的相互贸易有明显的抑制作用[1];Krugman(1987)和Moffett(1989)认为,美国的实际汇率贬值有利于改善美国的贸易失衡[2];Marquez(1990)利用1973-1985年的季度数据研究发现,发展中国家货币贬值在一定程度上可以改善贸易收支[3];Rose(1991)对美、英等国1974-1986年的数据进行统计检验,结果表明:发达国家贸易收支与实际汇率之间不存在协整关系,马歇尔—勒纳条件也不成立[4];Arize(2000)通过对发达国家和欠发达国家进行比较研究,结果发现:无论是发达国家还是欠发达国家,汇率在短期内和长期内波动均对这些国家的进出口有较强的抑制作用[5];Narayan(2006)利用协整分析和自回归分布滞后模型,研究了人民币实际汇率与中国贸易收支之间的关系,结果发现:人民币实际汇率贬值在短期和长期都有利于改善中国的贸易收支,但是中美贸易之间的J曲线效应不显著[6];Marquez(2007)认为,中国贸易收支对汇率变化的反应敏感性差,人民币实际汇率贬值对中国的出口影响较小,而对进口几乎没有影响[7]。

国内学者对人民币汇率与贸易收支的关系也有较多的研究。陈平和熊欣(2002)通过构建国际贸易的引力模型,利用1995年中国和主要贸易国之间的进出口数据,研究发现汇率波动不利于增加中国出口[8];李广众(2004)分行业研究了人民币汇率对进出口的影响,结果发现:汇率波动对贸易收支的影响随商品不同、国家不同而有所不同[9];卢向前和戴国强(2005)将人民币对世界主要货币的加权值作为人民币的实际汇率,运用协整向量自回归法考察实际汇率与中国进出口之间的关系,结果发现:人民币实际汇率波动对中国进出口有显著的影响,人民币实际汇率对进出口的J曲线效应明显[10];曹阳和李剑武(2006)利用AR-GARCH模型测算了人民币实际汇率变动对进出口的影响,结果显示:短期内人民币贬值有利于增加贸易顺差,但是长期来看人民币实际汇率的过度波动会对贸易产生不利影响[11]。

二、模型构建、数据处理与研究方法

(一)模型构建

传统的汇率与贸易收支经典理论认为:一国实际汇率的升值和本国国内生产总值的增加,将增加该国进口,反之降低该国进口;一国实际汇率的贬值和外国国内生产总值的增加,将增加该国的出口,反之降低该国出口。影响贸易收支的关键因素包括:本国国内生产总值GDP、外国国内生产总值GDP*和两国之间的货币兑换比率RER,由此可以将中美双边出口方程、进口方程和贸易收支方程分别设定为:

LnEXt、LnIMt分别表示中国对美国的实际出口和实际进口的对数值;Ln GDPt、LnGDPt*分别表示中国实际国内生产总值和美国实际国内生产总值的对数值;LnTBt表示中国对美国的贸易收支,其中TB=EX-IM,如果TB>0,则中国对美国贸易顺差,如果TB<0,则中国对美国贸易逆差,如果TB=0,则中美贸易收支均衡。

(二)数据的来源与处理

本文涉及的数据主要包括1990—2009年中美贸易数据、中美两国实际国内生产总值和人民币实际汇率、消费物价指数等。为了降低时间序列数据分析的有偏性,本文采用1990—2009年各季度数据来扩大样本容量,其中中美两国贸易数据来源于美国联邦储备系统的经济数据,中国和美国季度国内生产总值、消费者物价指数、中国兑美元名义汇率来源于国际货币基金组织的历年国际金融统计年鉴。

本文利用的汇率数据为人民币的实际汇率。实际汇率是一国一揽子商品和劳务价格与其他国家一揽子商品和劳务价格的概括性度量,其计算公式为RER=NE×P*/P,其中NER为直接标价法的名义汇率,和分别表示中国和美国的物价水平,本为分别用中国消费物价指数CPI和美国消费物价指数CPI*来替代两国的物价水平,由此可以得出实际汇率的计算公式:RER=NER×CPI*/CPI,直接标价法下RER上升表示人民币实际汇率贬值,反之意味着人民币实际汇率升值。

(三)研究方法

本文采用的主要研究方法包括单位根检验、协整分析、向量误差修正模型、脉冲响应分析、格兰杰因果检验等。通过单位根检验考察各时间序列的平稳性;通过协整分析研究各变量之间稳定的均衡关系;通过向量误差修正模型分析各变量之间的短期动态作用机制;通过脉冲响应函数分析人民币汇率对贸易收支冲击的短期动态变化;最后通过格兰杰因果检验考察各变量之间的因果关系。为了研究的需要,本文对相关数据作了对数处理,对数处理后的数据有利于降低时间序列的异方差,但是并不改变时间序列的平稳性。

三、模型估计结果及解释

(一)ADF检验

为了考察各时间序列的平稳性,需要对其进行单位根检验。单位根检验采用Dickey-Fuller法在Eviews7.0软件中完成,检验结果如表1所示。其中,C,T,Q分别表示截距项,趋势项和滞后阶数,△表示一阶差分运算。最优滞后阶数的确定依据AIC最小原则,从表1可以看出,时间序列LnGDP、LnGDP*、LnRER、LnEX、LnIM、LnTB的ADF统计量绝对值均小于对应的5%水平临界值的绝对值,因此表明这些时间序列均为非平稳序列,但是一阶差分后的序列△LnGDP、△LnGDP*、△LnRER、△LnEX、△LnIM、△LnTB的ADF统计量绝对值均大于所给出的5%水平临界值的绝对值,说明一阶差分的后的序列为为平稳序列,由此可以判断LnGDP、LnGDP*、LnRER、LnEX、LnIM、LnTB均为一阶单整序列I(1),满足协整分析的前提。

(二)协整分析

ADF检验结果表明,各时间序列变量均为一阶单整序列,具备构造协整方程的前提条件,在此基础上考察各个变量之间的协整关系。本文采用Johansen协整检验方法来验证各经济变量之间是否具有协整关系,该检验法是一种基于向量自回归模型的检验方法,一般适合于多变量之间的协整关系检验。Johansen法的核心是确定向量自回归模型中的最优滞后阶数,滞后阶数一般是根据AIC最小值法来确定。滞后阶数检验结果表明:中国对美国出口、进口以及贸易收支三个方程的滞后阶数分别为1阶、2阶、2阶。本文采用最大特征值统计量和迹统计量来验证方程(5)、(6)和(7)中各变量之间的协整关系,Johansen协整检验结果如表2、表3、表4所示。

协整检验结果表明,最大特征值统计量和迹统计量均在5%的显著性水平上拒绝协整向量秩为零的原假设,说明时间序列Ln EX、Ln GDP*和Ln RER三个变量之间存在一个协整关系。根据检验结果可以得出中国对美国出口的协整方程为:

从模型回归结果来看,模型拟合度高,回归效果显著。模型(8)表明:美国实际GDP的增加和人民币实际汇率的贬值有利于增加中国出口,美国实际GDP对中国出口的弹性系数为3.99832,即美国实际GDP每增加1个百分点将导致中国出口增加3.99832个百分点。人民币实际汇率对出口的弹性为1.21782,即人民币实际汇率贬值1%将导致中国出口增加1.21782%,LnGDP*和LnRER的系数都能过检验,说明二者对出口的影响都是显著的,但是从弹性系数来看,美国实际GDP的增加对中国出口的影响远远高于人民币汇率贬值对中国出口的影响。

从检验结果来看,最大特征值统计量和迹统计量均在5%的显著性水平上拒绝协整向量秩为零的原假设,说明在样本区间内中国进口、中国实际GDP和人民币实际汇率三个变量之间存在长期稳定的均衡关系,时间序列LnGDP、LnRER、LnIM三者之间在5%的显著性水平上存在一个协整关系。根据检验结果可以得出中国对美国进口的协整方程为:

从上述方程我们可以看出:从1990年第一季度到2009年第四季度期间,中国实际GDP对中国进口弹性为2.77178,即中国实际GDP每增加1%将导致中国进口增加2.77178%;人民币实际汇率对中国进口的弹性为1.30172,即人民币实际汇率每贬值1%将使中国进口降低1.30172%。两个弹性系数均能通过检验,说明人民币实际汇率和中国实际GDP对中国进口影响是显著的,弹性系数绝对值前者大于后者,说明中国实际GDP变化对中国进口的影响要比人民币实际汇率变化的影响更大。比较方程(8)和方程(9)可以发现,人民币实际汇率相同幅度的贬值,中国从美国进口的减少大于对美国出口的增加,主要原因可能跟中国进出口商品结构有关,中国主要出口的是技术含量较低的劳动力密集型产品而进口的是技术密集型或资本密集型产品,相对而言劳动力密集型产品对实际汇率变化的敏感性较强。

Johansen检验结果表明,最大特征值统计量和迹统计量均在5%的显著性水平上拒绝协整向量秩为零的原假设,说明变量LnTB、LnGDP、LnGDP*和LnRER之间在5%的显著性水平上存在协整关系。根据检验结果可以得出中国对美国贸易收支的协整方程为:

从模型(10)来看,中国实际GDP对贸易收支的弹性系数为1.37902,即中国实际GDP每增加1个百分点,导致中国贸易收支盈余下降1.37902个百分点;美国实际GDP对中国贸易收支的弹性系数为2.98936,即美国实际GDP每增加1%将导致中国贸易收支盈余增加2.98936%;人民币实际汇率对中国贸易收支的弹性系数为1.12173%,即人民币实际汇率贬值1%将使中国贸易收支盈余增加1.12173%。从模型(10)可以看出,LnGDP、LnGDP*和LnRER三个变量的系数均能通过t检验,说明三个变量对中国贸易收支的影响是显著的,但是三者的影响程度明显不一样,美国实际GDP是影响中国贸易收支最重要的因素,其次是中国的实际GDP,最后的因素才是人民币的实际汇率。

(三)向量误差修正模型

前面通过Johansen检验分析了中国与美国之间贸易收支各变量的稳定的均衡关系,但是短期内各变量之间可能存在存在失衡关系,需要利用向量误差修正模型来考察各个时间序列间的短期动态关系。通过Eviews7.0得到各方程误差修正项如表5所示。

如果变量系数在统计上是显著的,表明被解释R2=0.375,DW=1.081,F=8.127 AIC=-1.802 SC=-1.727变量在一个时期里的失衡有多大比例可在下一期里得到修正。从表3可以看出:中国对美国得得贸易出口方程、贸易进口方程、贸易收支方程的误差修正项的系数符号均为负且都能通过检验。从出口方程来看,Ln EX的实际值与长期均衡值的偏差约有4.19%得到修正,表明Ln EX在受到短期干扰后调整到长期均衡路径的速度较慢;从进口方程来看,Ln IM实际值与长期均衡值偏差的31.90%得到修正,表明Ln IM在受到短期干扰后能较快的调整到长期均衡的路径上;从贸易收支方程来看,Ln TB实际值与长期均衡值的偏差约有37.13%得到修正,表明Ln TB受到干扰后能以较快的速度调整到长期均衡的路径上。各方程的向量误差修正模型如方程(11)~(13)所示。

(四)脉冲响应函数分析

给人民币实际汇率一个标准差大小的正向冲击,得到关于中国对美国贸易出口、贸易进口、贸易收支的响应函数图分别如图1、图2和图3所示。

图1表明,当给本期实际汇率一个标准差正向冲击后,出口迅速增加,并在第4期达到峰值,以后各期慢慢收敛,趋于平缓,说明人民币实际汇率对出口的敏感性较强,人民币实际汇率的贬值在下一季度引致出口较大幅度的增加。图2表明,给实际汇率一个标准差的正向冲击后,中国对美国的进口迅速大幅度下降,在第3期达到最低值,随后开始反弹,说明人民币实际汇率对进口的敏感性也较强。人民币实际汇率的贬值使得进口先降低然后反弹,说明人民币汇率的贸易J曲线效应可能存在。图3表明,本期人民币实际汇率受到一个标准差的正向冲击后,贸易收支在下一个季度内迅速下降,随后迅速反弹,在第3期达到峰值,而后又迅速下降,在第8期下降到最小值后开始平缓上升,对贸易收支的影响最终影响为正向影响。图3说明实际汇率的一个标准差的正向冲击对中国贸易收支的影响是先为负向影响,而后为正向影响,说明中美之间贸易J曲线效应较为明显。

(五)Granger因果检验

协整关系和向量误差修正模型只能说明中国对美国出口、进口和贸易收支相关变量的长期稳定的均衡关系和短期动态关系,表明各变量之间存在因果关系,但是不能反映哪个变量为因哪个变量为果,为此需要进一步验证。本文利用Eviews7.0对人民币实际汇率、中国对美国出口、中国对美国进口以及中国对美国贸易收支之间进行格兰杰因果关系检验,结果如表6所示。

从表6的格兰杰检验结果可以看出:在5%的显著性水平下,人民币实际汇率Ln RER贬值是中国对美国贸易出口Ln EX增加的格兰杰原因,但是Ln EX不是Ln RER的格兰杰原因;在滞后1期的情况下,实际汇率Ln RER是中国对美国进口Ln IM的格兰杰原因,但是Ln IM不是Ln RER的格兰杰原因,进出口量与实际汇率之间的检验结果说明,人民币实际汇率与进出口都是单向的因果关系;但是Ln TB与Ln RER之间的检验结果说明,人民币实际汇率Ln RER和Ln TB贸易收支互为因果关系,即人民币实际汇率贬值促进了中国贸易收支的改善或贸易盈余的增加,贸易收支盈余的增加进一步促进了人民币的升值,这与前面协整分析的结果是一致的。

四、简要结论及对策建议

本文基于传统的汇率与贸易收支经典理论,利用协整分析、脉冲响应函数分析和格兰杰因果检验,验证了人民币实际汇率与中国出口、进口和贸易收支之间的关系。通过协整检验,可以得知:长期来看,进出口方程和贸易收支方程的各变量之间存在长期稳定的均衡关系。从出口方程来看,美国实际GDP和人民币实际汇率都显著影响中国出口,但是前者的影响力是后者影响力的3倍多;从进口方程来看,影响进口的主要因素是中国的实际GDP和人民币的实际汇率,但是前者的影响依然居于主导地位,前者影响力是后者的2倍左右;从贸易收支方程来看,人民币实际汇率的贬值显著改善中国的贸易收支或促进中国贸易盈余的进一步增加。通过脉冲响应函数分析,我们可以看出:在短期内,人们实际汇率对进口和出口的影响是完全相反的,对进口的冲击是负向的,而对进口的冲击的同向的,进口受到汇率冲击后会持续波动,而出口受到实际汇率冲击后能够逐步趋于平稳并到达新的均衡;人民币实际汇率的一个标准差的正向冲击,中国贸易收支将出现两次先负后正的波动,并且前一次波动较后一次更剧烈,说明中美贸易收支J曲线效应是存在的。通过格兰杰因果检验发现:在最优滞后期下,人民币实际汇率与贸易收支入互为因果关系,人民币实际汇率的贬值有效的改善了贸易收支或增加了贸易盈余,但是人民币实际汇率与进出口之间仅存在单项的因果关系。