关于汇率变动对我国宏观经济的影响的实证分析

【摘要】本文首先对汇率变动可能对我国宏观经济某些方面产生的影响进行相关的分析和阐述。在实证分析部分，本文在经济增长和对外经济贸易各指标中选取主要宏观经济指标，在考虑了各个变量的平稳性后，先后采用E-G两步协整检验法和分布滞后模型考察变量之间的长期关系。结果表明，我国的汇率水平对出口总额、外商直接投资以及经济增长均有一定的负面影响，但是这种影响的作用和持续的时间是比较有限的。

【关键词】人民币汇率 出口总额 外商直接投资 经济增长 长期变动

一、绪论

（一）研究背景和意义

影响人民币汇率变动态势的因素是多种多样的，这些因素的关系错综复杂。并且，在影响汇率变动的各种因素之间，存在着复杂的相互关联、相互制约乃至相互抵消关系。因此，不可能用单纯一种因素，来说明汇率的全部变动。此外，影响汇率的各个因素，在不同国家、不同时期，其重要性也各不相同。而这些因素反过来也会对汇率产生深远的影响。因此，对汇率变动的考察，还应同社会经济条件的特定的时间因素相联系。一般情况下，各国的货币政策中，将汇率确定在一个适当的水平已成为政策目标之一。

汇率作为一项重要综合性指标参加国际社会经济活动，它对国内市场和国际市场起着连接作用，国家的宏观经济行为受汇率的变化影响，因此汇率作为经济问题受到世界各国重视。在全球经济整体滑坡的背景下，我国外汇储备的剧增，导致人民币也遭受了贬值和升值的情况。我国采取汇率改革，实行以市场供求为基础、货币进行自我调节、有管理的浮动汇率制度。因此人民币汇率变动问题影响着世界经济发展，需要尽量保持人民币币值稳定，以保证我们国内经济和对外贸易稳步健康的发展。我国政府曾表示“保持人民币汇率基本稳定，不仅有利于中国经济和金融的持续稳定发展，而且有利于周边国家和地区的经济和金融稳定发展，从根本上说，也有利于世界经济和金融的稳定发展。”

（二）研究框架、主要内容

本文共分为五大部分：

第一部分叙述课题的研究背景和意义，并回顾了国内外学者已有的研究成果，在此基础上提出了本文的研究思路。

第二部分主要对汇率变动对宏观经济某些方面的影响进行相关的分析并进行阐述。

第三部分对本文所采用的研究方法做理论介绍。由ADF检验可以确定外商直接投资与汇率是同阶单整序列，故在讨论汇率对外商直接投资的影响时首先考虑运用E-G两步法进行协整检验以讨论变量间是否存在的长期稳定关系。而后由于协整检验未通过，转而运用拟合分布滞后模型的方法继续讨论所有变量之间的长期关系。

第四部分首先对指标和数据的选取做详细的说明。由于本文主要讨论汇率与宏观经济中的对外经济贸易与经济增长这两个方面的关系，故选取外商直接投资和出口总额作为对外经济贸易的指标代表，而选取国内生产总值GDP作为经济增长的指标代表。实证分析部分运用单位根检验（ADF检验）、协整检验进行研究以解释我国汇率变动对宏观经济的影响。

第五部分为实证分析总结。

二、理论方法介绍

（一）单位根检验

在现实的经济社会的实际研究中，多数时间序列都是非平稳的。本文采用ADF检验（Augmented Dickey一Fuller），一种验证序列数据是否平稳的常用方法。假定我们用下式描述增长的经济变量Yt：

Yt=μ+βt+Yt-1+εt （1）

其中，εt是白噪声序列，式（1）称带飘移的随机游走过程。在上式中我们两边同时减去Yt-1，并引用人工参数r：

Yt-Yt-1=α0+α1t+（γ-1）Yt-1+εt （2）

检验假设为：H0：γ；H1：γ

（二）协整检验

协整方法能同时刻画多个序列之间的长期均衡关系，尤其是在处理非平稳经济时间序列数据时是很有力的工具。所谓的协整是指若两个或多个非平稳的变量序列，其某个线性组合后的序列呈平稳性，称这些变量序列间有协整关系存在。它精确定义是：设随机向量Xt中所含分量均为d阶单整，记为Xt～I（d）。如果存在一个非零向量β，使得随机向量Yt=βXt～I（d-b），（b>0），则称随机向量Xt具有d，b阶协整关系，记为Xt～CI（d-b），向量β被称为协整向量。

常用的协整检验有两种，一种是Johansen和Juselius（1990年）提出的一种在VAR系统下用极大似然估计来检验多变量间协整关系的方法，即Johansen协整检验，它是基于回归系数的检验，在假设和应用上所受限制较少。对于Johansen协整检验有两种检验方法：一是特征根迹检验，另一种是最大特征值检验。第二种是Engle和Granger于1987年提出的用于检验两个同阶单整的变量是否存在协整关系的E-G协整检验，也称为E-G两步法。这种方法是在验证了两个变量是同阶单整的前提下对两个变量进行简单回归，之后检验其残差是否平稳从而确定这两个变量是否确实存在协整关系。出于对所选取变量的特点的考虑，本文在探讨汇率对外商直接投资产生的影响时将采用E-G两步法进行检验。

（三）二阶段最小二乘法

回归分析的一个基本假设是方程右边变量，即解释变量与随机扰动项不相关。如果违背了这一假设，OLS和加权LS都是有偏的和不一致的。

有几种情况使右边某些解释变量与扰动项相关。如：在方程右边有内生决定变量，右边变量具有测量误差。

为简化起见，我们称与残差相关的变量为内生变量，与残差不相关的变量为外生变量或前定变量。

解决方程右边解释变量与残差相关的方法是使用工具变量回归。就是要找到一组变量满足下面两个条件：

（1）与方程解释变量相关；

（2）与扰动项不相关；

这些变量就可成为工具变量。用这些工具变量来消除右边解释变量与扰动项之间的相关性。

二阶段最小二乘（TSLS）是工具变量回归的特例。在二阶段最小二乘估计中有两个独立的阶段。在第一个阶段中，TSLS找到可用于工具变量的内生和外生变量。这个阶段包括估计模型中每个变量关于工具变量的最小二乘回归。第二个阶段是对原始方程的回归，所有变量用第一个阶段回归得到的拟合值来代替。这个回归的系数就是TSLS估计。

不必担心TSLS估计中分离的阶段，因为EViews会使用工具变量技术同时估计两个阶段。令Z为工具变量矩阵，y和X是因变量和解释变量矩阵。则二阶段最小二乘估计的系数由下式计算出来：

bTSLS=（X'Z（Z'Z）-1Z'X）-1X'Z（Z'Z）-1Z'y （3）

系数估计的协方差矩阵为：

■TSLS=s2（X'Z（Z'Z）-1Z'X）-1 （4）

其中S2是回归标准差（估计残差协方差）。

（四）分布滞后模型

在经济学中因变量Y对自变量X的依赖很少是瞬时的，常见的情形是Y对X的回应有一个时间的延迟，这种时间的延迟叫做滞后（lag）.在经济运行过程中，广泛存在时间滞后效应。某些经济变量不仅受到同期其他各种因素的影响，而且也受到前期其他各种因素甚至自身的过去值得影响。通常把这种过去时期的、具有滞后作用的变量叫做滞后变量（lagged Variable），含有滞后变量的模型称为滞后变量模型。因变量受到自身或另一解释变量的前几期值影响的现象称为滞后效应。

滞后模型考虑了时间因素的作用，使静态分析的问题有可能称为动态分析。因此，含有滞后解释变量的模型又被称为动态模型（dynamical models）。在经济分析中，运用滞后变量模型可以使不同时期的经济现象彼此联系起来，同时也可将经济活动的静态分析转化为动态分析，使模型更加切合经济、金融的实际运行情况。

本文主要应用的是滞后变量模型，故在此只简单介绍该模型的相关理论。滞后变量模型的一般形式为：

Yt=α+β0Xt+β1Xt-1+…+βpXt-p+γ1Yt-1+γ2Yt-2+…+γqYt-q （5）

其中，p、q分别为滞后自变量和之后因变量的滞后期长度。若滞后期长度有限，称为有限滞后变量模型；若滞后期长度无限，则称为无限滞后变量模型。本文采用的是有限滞后变量模型。

如果模型如式（6）所示没有被解释变量的滞后项，仅有解释变量X的当期值及其若干期的滞后值，那么具有这种滞后分布结构的模型称为分布滞后模型（distributed-lag models）。

Yt=α+β0Xt+β1Xt-1+…+βpXt-p （6）

其中：β0为短期乘数（impact multiplier），表示本期的自变量X变化一单位对Y平均值的影响程度。

βi（i=1，2，…，s）为动态乘数或延迟系数，表示各滞后期X的变动对Y平均值的影响大小。

■βi称为长期乘数或总分布滞后乘数（long-run或total distributed-lag multiplier），表示X变动一个单位，由于滞后效应而形成的对Y平均值总影响的大小。

有时候，滞后变量模型中的解释变量仅包括自变量X的当期值和因变量Y的若干期滞后值：

Yt=α+β0Xt+…+γ1Yt-1+γ2Yt-2+…+γqYt-q （7）

具有这种结构的模型称为自回归模型（autoregressive models），其中q为自回归模型的阶数。

三、汇率变动对我国宏观经济指标影响的实证分析

（一）指标数据的选取

本文主要通过以上介绍的方法，研究汇率与主要的宏观经济指标之间的长期稳定的变动关系。主要选取的经济指标为：汇率（ER，对美元）、出口总额（EX，单位：亿美元）、外商直接投资（FDI，单位：亿美元）和国内生产总值（GDP，单位：十亿美元）分别作为出口、投资和经济增长的指标代表，从而研究汇率的变动会对我国经济带来哪些影响。以上的宏观数据均选自与《中国统计年鉴》1997～2011年的年度数据。

（二）汇率与各宏观经济变量的平稳性检验

在协整检验之前，首先进行单位根检验，即检验各指标的平稳性。结果如下表所示：

表1 变量单位根检验（ADF检验）结果

（三）汇率与外商直接投资的协整分析

1.协整检验。由以上的平稳性检验可知，只有外商直接投资（LNFDI）与汇率（ER）是I（1）序列。故本文在讨论外商直接投资与汇率的关系时选择对这两个变量进行E-G协整检验，拟合协整方程，并检验构成这个回归方程的相关变量是否确实具有协整关系。E-G两步法的检验步骤如下：

第一步，用最小二乘法构建LNFDI与ER的回归方程式。第二步，对以上回归方程式的残差进行单位根检验。

由于LNFDI与ER都服从一阶单整，故对这两个变量运用最小二乘法拟合回归方程。回归模型为：

LNFDIt=c+αERt+εt

估计结果如下所示：

LNFDIt=1.062254-0.637881ERt （8）

（2.588532） （10.86811）

（四）汇率与出口总额、外商直接投资和国内生产总值的分布滞后模型

1.汇率与外商直接投资的分布滞后模型。由骗子相关系数检验可知，偏自相关系数存在明显的1阶截尾，又为提高估计的准确性，选择p=2的自回归过程，即AR（2）。

由最小二乘法进行估计，估计结果如下：

LNFDI=7.997225-0.16132ERt-0.07566ERt-1+0.00999ERt-2ut=1.587261ut-1-0.657347ut-2（9）

并且，2阶自回归过程的两个特征根φ1，φ2分别为：0.79+.17i，0.79-.17i，都在单位圆以内，则可以认为该自回归过程是平稳的，其修正有效。

由以上分布滞后模型可知，虽然外商直接投资与人民币汇率之间不存在假设的长期稳定的关系，但是人民币汇率的当期值和滞后1期和2期值对外商直接投资均有反向的拉动作用。并且通过2阶自回归将外商投资自身的序列相关性很好的进行修正。从方程和各个参数的显著性检验可知，该分布滞后模型拟合较好。

2.汇率与出口总额的分布滞后模型。由出口总额与汇率的互相关检验结果可知，LNEX与ER的一期和二期滞后观测值有较强的相关性，而滞后两期的AIC与SC值均较小，为保证检验结果的准确性，故在此考虑LNGDP与ER的二期滞后模型。又考虑到出口的当期值易受其前一期数值的影响，故LNEX与ER的二期分布滞后模型为：

LNEX=C+α0LNEXt-1+α1ERt+α2ERt-1+α3ERt-2+εt （10）

由于方程右边有内生变量LNEXt-1，故选用二阶段最小二乘法， 其中工具变量为：C，LNFDI，LNGDP，PDL（ER，2，1），得到的估计结果如下所示：

LNEX=0.062243+1.005743LNEXt-1+0.04492ER+0.00193ERt-1 -0.04106ERt-2 （11）

由此可知，汇率的2期滞后对出口有反向拉动作用，而当期值和滞后一期值有一定的正向拉动作用。

3.汇率与国内生产总值的分布滞后模型。由国内生产总值的自然对数与汇率的互相关检验结果可知，国内生产总值的自然对数（LNGDP）与汇率（ER）的一期和二期滞后观测值有较强的相关性，故在此考虑LNGDP与汇率的一期分布滞后模型。

由偏自相关检验可知，偏自相关系数存在非常明显的一阶截尾，且从二阶开始可以基本上认为偏自相关系数为0。所以选取p=1的自回归过程即AR（1）过程对残差的自相关性给予适当的修正。结果如下所示：

LNGDP=0.501921+0.965207LNGDP■+0.1480ER■+0.0174ER■-0.1133ER■u■=0.658177u■（12）

AR（1）过程的特征根φ1为0.66，即可认为该自回归过程是平稳的，其修正有效。

有上式可知，汇率的2期滞后会对国内生产总值的自然对数（LNGDP）有一个反向的拉动作用，而汇率的当期值和滞后一期值会对国内生产总值的自然对数（LNGDP）有一个正向拉动作用。

4.分布滞后模型的残差的单位根检验。对以上结果的残差E1、E2、E3进行单位根检验以进一步检验残差是否平稳，从而最终确定模型拟合是否成功。检验结果如表2所示。

表2 分布滞后模型的残差的单位根检验结果

注：E2、E3分别是LNEX，LNGDP分别于ER拟合的分布滞后模型的残差。

由表2可知，以上三个分布滞后模型的残差均在原水平上平稳，即可认为分布滞后模型拟合成功。

四、结论

第一，外商直接投资与汇率存在长期稳定的变动关系，这种变动关系表现为长期来看人民币升值会导致外商直接投资的相应减少。但是短期内变化不大。

第二，人民币汇率的滞后二期值对出口总额有反方向拉动作用，当期值和滞后一期值对出口总额有正向的拉动作用。

第三，人民币汇率二期滞后值对国内生产总值具有反方向的拉动作用，而当期值和滞后一期值有相对较微弱的正向拉动作用。

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