汇率影响实体经济的资产价格路径

[关键词]汇率;实体经济;资产价格

目前,关于汇率影响实体经济的资产价格整体路径的研究并不多见。针对汇率与股票市场关 系的研究结果大部分认为两者之间存在正向的相关关系,Granger等(2000)的实证分析结 果显示,在大多数东南亚国家和地区,汇率与股票价格有着很强的互动关系。[1]M ing-Shiun Pan(2007)发现,在1997年金融危机之前,中国香港地区、日本、马来西亚、 泰国汇率和股市之间存在显著的因果关系,但在金融危机时没有发现汇率和股市之间存在关 系。[2]吕江林等(2007)的研究表明,在汇改后人民币升值期间,短期内所有类 型股票均显示出了显著的正超常收益率。[3]国外学者鲜有研究汇率与房地产价格之 间的关系,主要是因为发达国家汇率制度比较灵活,汇率波动对房地产价格影响较小,而国内大部分的学 者认为,人民币升值必然带动房地产市场价格的上升,如:王爱俭等(2007)实证分析认为 ,目前人民币汇率的最主要特征是实际汇率的长期低估和骤然升温的升值预期,这两点特征(通 过对房地产供求的影响)与当前的房价高涨存在着巨大的关联性。[4]

一、引入资产价格的IS―LM模型理论分析

希克斯(1937)创立了IS―LM模型,传统的IS―LM曲线表示商品市场和货币市场的均衡,由于汇率影响实体经济的资产价格路径主要是通过商品市场起作用,本段内容我们主要将该传导渠道引入IS曲线,以扩展IS―LM模型。根据Modigliani(1971)所提出的资产价格的财富效应和托宾(Tobin,1969)所提出的Q效应理论,资产价格成为影响消费和投资,进而影响 实体经济的重要因素。

理论上,人民币汇率的升值意味着进口商品价格的下 降,进而带动国内一般消费品价格走低,国内居民主观上感到剩余财富增加,就倾向于将更多的钱投资房地产,因此,在人民币升值预期的刺激下,热钱的流入与上述因素共同推动房地产价格的上涨,[5]房地产价格的上涨则会通过财富效应和托宾的Q效应促进消费 和投资的增加,进而影响产出。汇率影响实体经济的房地产价格路径原理可以用扩展的IS― LM模型(见图1)来表示:①

图1 扩展的IS―LM模型

IS―LM模型清楚地揭示了这一过程,实际汇率上升导致资产价格的上涨,在消费的财富效应和托宾的Q效应的作用下,产出增加。但分析现实,我们发现汇率上升、资产价格上涨对实体经济的影响并不是单边线性的,与汇率影响出口进而影响产出的机制一样,汇率通过资产价格影响实体经济的传导机制中依然存在“挤出效应”。我们认为主要原因在于利率的上升在一定程度上挤出了资产价格上涨通过增加消费和投资所引发的产出的增加,居民为获取“财富”也挤出了消费。汇率通过资产价格路径影响我国实体经济的效应如何呢?下面我们利用协整、Granger因果关系检验、脉冲响应等方法给出相应的实证分析。

二、实证分析

(一)样本数据选取与处理

我们采用国际货币基金组织测算的我国实际有效汇率指数(取对数并运用X11进行季节调整后记为LY1SA)研究汇率变动的影响作用,②数据来源于国际清算银行网站;股票价格指 数方面,我们选用各行业指数中市值最大的上证工业指数的月末收盘数据(指数代码为000004),来源于新浪网;房地产价格数据方面,选用房屋销售价格指数的季度数据代表房地产价格,样本区间为1999―2009年的季度数据(处理同上,记为LY2SA);产出方面,我们选用我国的月度工业产值(处理同上,记为LY3SA),数据来源于和讯网宏观数据频道。并且我们调整汇率与工业产值的数据频率与房屋销售价格的频率一致。

(二)实证分析结果

1.协整检验。变量的平稳性是建立时间序列模型的重要前提,本文采用ADF单位根检验。所检验的变量LY1SA、LY2SA和LY3SA都在10%的显著性水平上无法拒绝存在单位根的原假设。但各变量进行一阶差分后,都在10%的显著性水平上拒绝原假设,即变量序列都是一阶单整,符合协整检验的条件。同时,由于协整检验是对无约束的VAR模型施以向量协整约束后的VAR模型,因此进行协整检验选择的滞后阶数应该等于无约束的VAR模型的最优滞后阶数减1,根据各检验标准协整检验的最后滞后阶数分别为2和1。我们运用迹(Trace)检验和最大特征根(Maximum Eigenvalue)两种检验方法对变量进行协整检验,通过对初始数据的形态的分析,发现数据空间中截距和趋势不好确定,因而当所有检验类型都成立时,才认为存在协整关系,表1与表2给 出所有检验结果。

实际有效汇率、股票价格指数、工业产值(月度)

表1协整检验结果(滞后阶数取2)数据趋势无无线性线性二次检验类型无截距无趋势截距无趋势截距无趋势截距趋势截距趋势迹11000最大特征根11000 实际有效汇率、房屋销售价格指数、工业产值(季度)

表2协整检验结果(滞后阶数取1)数据趋势无无线性线性二次检验类型无截距无趋势截距无趋势截距无趋势截距趋势截距趋势迹11111最大特征根11110 表3标准化协整方程的系数估计结果LY1SALY2SALY3SAC1.000000-1.415158(0.81271)-0.061349(0.04129)2.220628(3. 50897)

注:括号内为标准差。

由表1中数据可知,协整检验受趋势和截距的设定影响较大,我们不能轻易确定三者之间是否存在协整关系。表2可见,不论是最大特征值检验还是特征值轨迹检验,在1%的显著性水平上都拒绝协整个数r=0的原假设,即变量之间存在协整关系,且所对应的长期均衡关系见表3(选择有截距和无趋势)。

2.Granger因果关系检验。协整检验结果表明实际有效汇率、房屋销售价格指数、工业产值(季度)存在长期稳定的均衡关系,但是这种均衡关系是否构成因果关系需要进一步验证。我们采用Granger因果关系检验对变量之间的因果关系进行检验,表4为检验结果。

表4各变量Granger因果检验结果③零假设观测值F-统计量可能 性

LY2SA不是LY1SA的Granger原因LY1SA不是LY2SA的Granger原因441.615080.211892.611830.08620**LY3SA不是LY1SA的Granger原因LY1SA不是LY3SA的Granger原因442.078810.138724.777720.01394*LY3SA不是LY2SA的Granger原因LY2SA不是LY3SA的Granger原因440.784550.463402.616600.08584**

注:该表中*表示在5%水平上拒绝原假设,**表示在10%水平上拒绝原假设。

检验结果显示,在10%显著水平下LY1SA与LY2SA、LY1SA与LY3SA、LY2SA与LY3SA存在单项的因果关系。所以,三变量之间的传递关系为:实际有效汇率房屋销售价格指数工业产值。

3.脉冲响应分析。 对实际有效汇率、房屋销售价格指数、工业产值(季度)协整检验结果显示三者之间存在协整关系,VAR建模的所有条件皆满足,由于VAR模型参数的OLS估计量只具有一致性,单个参数估计值的经济解释是很困难的。要想对一个VAR模型做出分析,通常是观察系统的脉冲响应函数和方差分解,分析的需要我们只做脉冲响应函数分析④(见图2)。

图2 脉冲响应函数图

脉冲响应图显示:给定实际有效汇率的一个单位的正冲击后,房屋销售价格指数(季度 数据,ly2sa)下降并在第5期达到最小值,然后上升。可见,受到实际有效汇率升值冲击影响的房地产价格并非在短期内就上涨,需要接近5个时期的向下调整;季度工业产值(ly3sa)持续下降,主要原因在于汇率影响实体经济的资产价格渠道并非是主要的,汇率升值所直接引发的出口贸易下降等其他因素对产出的影响可能发挥最主要的作用。同时,如果冲击是由房屋销售价格指数引起,那么季度工业产值(ly3sa)起初上升并在第3期达到最大值,而后逐渐下降,由此可见房地产对工业产值发挥作用的速度较快,但是该冲击并不持续。

4.VECM模型的均衡调整分析。即使变量存在协整的关系,若受到其它因素影响,也可能会偏离均值。为了考察当脱离均衡时,变量调整到长期均衡的速度,我们建立实际有效汇率、房屋销售价格指数、工业产值(季度)的VECM模型并对该调整速度进行估计。运行结果见表5、表6:

表5 误差修正模型部分参数估计结果ECM自变量D(LY3SA(-1))D(LY2SA(-1)) D(LY1SA(-1))C

EC t-1D(LY3SA)-0.094865(0.18723)[-0.50667]D(LY3SA(-2))0.229375(0.19374)[ 1 .18395]0.593794(0.60808)[ 0.97651]D(LY2SA(-2))-0.032791(0.71483)

[-0.04587]-0.129054(0.32043)[-0.40275]D(LY1SA(-2))0.109720(0.33239)

[ 0.33010]0.041580(0.01483)[ 2.80373]-0.009485(0.09143)[-0.10374]表6 误差修正项参数结果Cointegrating EqLY1SA(-1)LY2SA(-1)LY3SA(-1)CCointEq1.0000005.067977(1.10255)[ 4.59659]-0.099580(0.04702)[-2.11762]-27.28003

正规化的协整方程(或称误差修正项)为:

ecmt=ly1sa+5.07ly2sa-0.1ly3sa-27.28

出于分析的需要我们从该VECM模型中分离出:

ly3sat=0.04-0.009ecmt-1-0.09ly3sat-1+0.23ly3sa t-2+0.13ly1sat-1+0.11ly1sat-2-0.59ly2sat-1-0 .03ly2sat-2

由该式可以看出,误差修正系数为-0.009,符合反向修正原理。该调整速度表明:受到外界因素偏离均衡后,调整速度非常慢。

(三)传导机制的分段研究

汇率影响实体经济的股票市场传导渠道长期内并不存在,但是在短期之内,三者之间的传导 机制是否存在?我们选取以下几个时间段进行研究:第一个时间段为2005年10月―2007年10月 ,从变量间的折线图3、图4的变动趋势来看,该时间段内两组变量之间有很大的一致性, 就实际有效汇率对股票价格指数的影响来看,最为明显的时间段为2007年4月到2007年10月 ,该时间内人民币实际有效汇率升值幅度加大,股指的上升幅度随之较大,工业产值稳步上升。足可见在该时间段内汇率的升值(预期),对于推动股指上升,进而工业产值的增长发挥了重要的作用。利用相关系数进一步判定各个变量之间的关系,见表7。

图3 实际有效汇率与股票价格指数折线图(样本区间为2005年10月―200 7年10月)

图4 股票价格指数与季度工业产值折线图(样本区间为2005年10月―200 7年10月)

由表7可见,人民币有效汇率(x1)与资产价格(x2)、资产价格(x2)与工业产值(x3)的同期相关系数分别为0.6997和0.8545,都较高。因此,可以认为x1与x2、x2与x3的波动基本一致。以上结果表明,该样本区间中汇率、股票价格及工业产值之间的相关性较大。 表7变量之间的相关系数(样本区间为2005年10月―200 7年10月)X1X2X3X11.0000000.6997150.460092X20.6997151.0000000.854504X30.4600920.85450471.000000

第二个时间段选用2007年10月―2009年1月,由图5、图6可见有效汇率通过资产价格,乃至 资产价格本身对季度工业产值产生的影响为负效应。这与通常的理论相反,合理的解释是:在该时间内,有效汇率及其股票价格对于工业产值增加的贡献并不明显,可能是由于其他的因素推动了产值的增长。

图5 实际有效汇率与股票价格指数折线图(样本区间为2007年10月―200 9年1月)

图6 股票价格指数与季度工业产值折线图(样本区间为2007年10月―200 9年1月)

以上的分段研究结果表明:短期内,汇率通过股票市场对工业产值的影响在某些时间内非常显著,而其他情况下则呈现反向关系。这与上文的实证分析结果基本一致,说明我国汇率影响实体经济的股票市场传导渠道目前来说十分不确定。

三、建 议

1.针对汇率影响实体经济的房地产传导渠道较为顺畅,国家应该更为关注资产价格的波动现象。[6]在考虑人民币升值步伐的同时,充分预估人民币升值预期条件下,资 产价格的反应程度。同时,应该建立较为合理的房地产价格指标体系,并将其适当纳入物价指数的范围。

2.管理人民币升值预期,应该进一步完善人民币汇率的形成机制,逐步扩大人民币的波动幅度,严格控制通过外汇占款渠道发行的基础货币,有效控制人民币升值压力所引发的货币化现象,这对于预防资产价格泡沫的产生也极为重要。

3.加强对“热钱”流入资产市场特别是房地产市场的监管的同时,在国内应采取积极措施控制房地产泡沫。只有彻底解决一些地方政府的“土地财政”问题,才能从根本上消除房地产价格的上升预期;进一步控制信贷过多地流入房地产市场;进一步促进国有企业现有利润的分红。

注 释:

① 在此,为了研究汇率影响实体经济的资产价格路径,我们假设其他条件不变,即省略了汇率对进出口进而对计划支出的影响。

②我们考虑物价的因素,故而选择实际有效汇率。

③滞后阶数与VAR模型的滞后阶数相同,取为2。

④建立VAR模型后需要检验其是否稳定,检验结果显示VAR模型所有特征根都小于1,即模型是稳定的,并且残差检验显示其平稳。另外,我们利用AIC准则、SC准则、LR准则和HQ准则确定滞后阶数为2。

主要参考文献:

[1]Granger, C. W. J., Bwo-Nung Huang, Chin-Wei Yang,2000,A Bivariate

Causality Between Stock Prices and Exchange rates: evidence from recent Asi an flu, The Quarterly Review of Economics and Finance 40.

[2]Ming-Shiun Pan, Robert Chi-Wing Fok and Y. Angela Liu,2007,“Dynami c Linkages between Exchange Rates and Stock Prices: Evidence from East Asian Mar kets", International Review of Economics&Finance,16.

[3]吕江林,李明生,石 劲.人民币升值对中国股市影响的实证分析[J].金融研究,200 7(6).

[4]王爱俭,沈庆劫.人民币汇率与房地产价格的关联性研究[J].金融研究,2007(6).

[5]张家平.人民币汇率变动与房地产价格关系的实证研究[J].南方金融,2008(4).

[6]吴奉刚,杜兆瑜.我国资产价格“货币现象"的实证分析[J].南京师大学报( 社会科学版),2010(2).

The Path of Asset Prices of How Exchange Rate Affect t he Real Economy

Du Zhaoyu1 Wu Fenggang2Abstract: Since the exchange rate reform, the continued appreci ation of the RMB

caused the influx of hot money, and played a great role in fueling asset market

bubbles (especially property prices) , public attention focus on the trend of th e real economy because of the soared asset prices in recent years. The article

introduces the asset price into IS-LM model, asset price path of the exchange ra te affects the real economy are analyzed theoretically, and on this basis for th e empirical analysis showed that the long run co-integration relationship exists

among the exchange rate the house sales price index and the output, but adjuste d slowly from the deviation to equilibrium. In the short term, the stock market

price path of the exchange rate affects the real economy, in some time, is very

significant, while in the other cases very uncertain, and the direction of chan ge was even opposite in some period. This instability may be related to the Cro wding Out Effect of booming asset price on real economic growth.

Key words: Exchange Rate; Asset Price; Real Economy