| 而鉴于美国压迫人民币升值的主要理由是其试图减少巨额的贸易逆差总额,故这里选取美国对外贸易经常账目收支(以下记为TB)作为另一个样本数据。 从时间上来说,由于我国于1994年实行了汇率制度的改革,人民币兑美元大幅贬值,此后单位根检验,中国外汇管理当局采取以盯住美元为主的有管理的浮动汇率制度。为了避免经济政策调整等制度原因对汇率的影响,以便更准确地考察人民币汇率与美国贸易逆差之间的关系,所以,本文在对数据时期的选取时避开了1994年以前的数据。而2008年由于全球金融危机的爆发,造成了美国国内消费的巨幅萎缩,其对美国对外贸易收支的影响大大超过了人民币汇率变动所产生的影响。故为避免由于金融危机而造成的美国对外贸易量的异常波动,本文采用2008年以前的数据。综上所述,本文采用了从1994-2007年人民币官方汇率(ER)以及美国对外贸易经常账目收支(TB)的年度数据作为样本进行实证。 最后考虑到数据的客观公正性,本文选取了国际货币基金组织(IMF)的数据作为样本。 四、实证检验 (一)邹突变点检验 2005年,我国开始改变原先以盯住美元为主的有管理的浮动汇率制度而实行以市场供求为基础、参考一篮子货币进行调节、有管理的浮动汇率制度。因此,在进行人民币官方汇率与美国经常账目收支的实证前,有必要先对人民币官方汇率和美国经常账目收支的数据样本进行邹突变点检验。 邹突变点检验用于检验模型参数在样本范围内某一点是否发生显著的变化,当研究同一问题,在不同时段得到的两个子样本时,需要考察两个不同时段的回归系数是否相同,即回归系数在不同时段是否稳定cssci期刊目录。 这里先对人民币官方汇率(ER)与美国经常账目收支(TB)进行简单的线性回归,得到结果后,再对2005年这个点进行邹突变点检验(检验由Eviews5.0软件完成,下同),得到的结果如表1所示: 表1 2005年邹突变点检验结果 
 
    
        
            | Chow Breakpoint Test: 2005 |     |     |  
            |     |     |     |     |     |  
            |     |     |     |     |     |  
            | F-statistic | 3.077698 | Probability | 0.090868 |  
            | Log likelihood ratio | 6.715367 | Probability | 0.034816 |  
            |     |     |     |     |     |  
            |     |     |     |     |     |  由表1中F=3.077698<F0.01(2,10)=7.56,可以认为2005年不形成1994-2007年模型结构的显著性变化,即2005年不是1994-2007年整个数据样本的突变点。故以下实证以1994-2007年的年度数据为样本来进行。 (二)单位根检验 若一个时间序列的均值或自协方差函数随时间而改变,则该序列为非平稳序列,即序列含有某种变动趋势。为此,我们首先需要对人民币官方汇率(ER)以及美国经常账目收支(TB)的时间序列数据的平稳性进行检验,这里采用的方法是扩展的Dickey-Fuller(ADF检验)方法,检验结果如表2所示: 表2 人民币官方汇率(ER)与美国经常账目收支(TB)各变量的ADF检验结果   
    
        
            | 变量名称 | 检验形式(C,T,L) | ADF检验 统计量 | 1%水平 临界值 | 5%水平 临界值 | 10%水平 临界值 |  
            | ER | (0,0,2) | -1.028905 | -2.792154 | -1.977738 | -1.602074 |  
            | D(ER) | (0,0,2) | 3.598395 | -2.792154 | -1.977738 | -1.602074 |  
            | D(D(ER)) | (0,0,2) | -2.858494 | -2.792154 | -1.977738 | -1.602074 |  
            | TB | (0,0,2) | 2.100499 | -2.754993 | -1.970978 | -1.603693 |  
            | D(TB) | (0,0,2) | -1.481390 | -2.771926 | -1.974028 | -1.602922 |  
            | D(D(TB)) | (0,0,4) | -3.234564 | -2.937216 | -2.006292 | -1.598068 |  注:第一,D表示对该变量作一阶差分;第二,检验形式(C,T,L)中,C、T、L分别表示ADF检验模型中的常数项、时间趋势项和滞后阶数,其中滞后阶数根据AIC值和SC值最小原则确定。 从表2可知,原ER序列在不含常数项和趋势项的情况下,ADF统计量均大于在不同显著性水平下的ADF统计量的临界值,从而判断ER序列是非平稳的,存在单位根,因此对其进行一阶差分处理。对其进行一阶差分后得到相应的D(ER)序列,该序列在不含常数项和趋势项的情况下,ADF统计量仍均大于在不同显著性水平下的ADF统计量的临界值,从而判断D(ER)序列仍是非平稳序列,故再次对其进行一阶差分,得到相应的D(D(ER))序列,该序列在不含常数项和趋势项的情况下,其ADF统计量均小于在不同显著性水平下相应的ADF统计量的临界值单位根检验,从而可以判断D(D(ER))是平稳序列。即人民币官方汇率(ER)是二阶平稳序列,用符号表示为:ER~I(2)。同理由表2可得,TB~I(2)。 (三)协整检验 本文采用E-G两步法来做协整检验,根据前面的单位根检验结果可以看出ER~I(2)以及TB~I(2),即人民币官方汇率与美国经常账目收支都是二阶平稳序列,满足做协整检验的条件。于是先对这两个变量做简单的回归分析,并保存其残差序列,再对残差序列进行单位根检验,结果如表3所示: 表3 残差序列的单位根检验结果   
    
        
            | 序列 | 检验形式(C,T,L) | ADF检验 统计量 | 不同 值下的ADF检验统计量 |  
            | 
 | 
 | 
 |  
            | 
 | (0,0,2) | -2.684012 | -2.771926 | -1.974028 | -1.602922 |  从表3可知,在不含常数项和趋势项的情况下,ADF检验统计量小于在0.05显著性水平下的ADF统计量的临界值,所以我们可以认为其残差序列是平稳的,即人民币官方汇率序列和美国经常账目收支序列之间存在协整关系。而对于含有常数项,不含趋势项或都含有常数项和趋势项的情况下可以不加以考虑,因为残差序列是以0为中心上下波动的,因此可以认为人民币官方汇率序列和美国经常账目收支序列之间存在协整关系。 (四)Granger因果检验 只有两个平稳的变量或具有协整关系的非平稳变量才可以进行Granger因果检验。检验的思路是:如果两个经济变量 与  ,在同时包含过去  与  信息的条件下,对  的预测效果比只单独由  的过去信息对  的预测效果更好,即变量  有助于变量  预测精度的改善,则认为  对  存在Granger因果关系。检验的过程为:首先,检验“  不是引起  变化的原因”的原假设,对下面两个模型进行估计: 无约束模型:  (1) 有约束模型: (2) 然后检验“ 不是引起  变化的原因”的原假设,交换  与  ,做同样的回归估计,检验  的滞后项是不是显著地不为零。要得到  引起  变化的结论,我们必须拒绝“  不是引起  变化的原因”的原假设,同时接受“  是引起  变化的原因”的备择假设。 Granger因果检验实质上是检验一个变量的滞后变量是否可以引入到其他变量方程中。一个变量如果受到其他变量的影响,则称它们具有Granger因果关系。由前面协整检验可知人民币官方汇率序列和美国经常账目收支序列之间具有协整关系,即满足进行Granger因果检验的条件。考虑到Granger因果关系检验容易受到滞后期大小的影响,本文选取滞后期为1期、2期和3期分别对变量进行检验,检验结果如表4所示: 表4 ER与TB的Granger因果关系检验结果   
    
        
            | 滞后期 | 原假设 | F统计量 | 相伴概率P |  
            | lag=1 | ER does not Granger Cause TB | 0.29403 | 0.59952 |  
            | TB does not Granger Cause ER | 2.69867 | 0.13146 |  
            | lag=2 | ER does not Granger Cause TB | 3.70661 | 0.07983 |  
            | TB does not Granger Cause ER | 2.30509 | 0.17018 |  
            | lag=3 | ER does not Granger Cause TB | 1.69563 | 0.30459 |  
            | TB does not Granger Cause ER | 3.39329 | 0.13433 |  从表4可知,在显著性水平 的情况下,无论是滞后1期、2期还是3期,结果都显示变量ER与变量TB之间不存在Granger因果关系,即人民币官方汇率与美国经常账目收支之间不存在统计上的因果关系。也就是说,美国以减少其贸易逆差为由压迫人民币升值的逻辑是站不住脚的。 五、贸易平衡之我见 (一)人民币升值不等于美元贬值 自布雷顿森林体系崩溃以来,全球各主要货币纷纷放弃固定汇率,美元也选择了单独浮动的汇率制度。在单独浮动的汇率制度下,所谓“美元汇率”变成了美元对所有其他国家货币的双边汇率的有机体系。在这种情况下,美元兑人民币汇率只是美元所有双边汇率体系中的一部分,即使人民币兑美元升值,其效果完全可能被美元兑其他货币升值的效果所抵消。 (二)即使美元对人民币贬值也未必能增加中国对美国的进口和减少中国对美国的出口 1.马歇尔-勒纳条件 上述美国压迫人民币升值以减少美中贸易逆差的分析实际上是基于国际贸易收支弹性理论的逻辑,但在该弹性理论中,一国货币汇率变动对贸易收支具备改善效应的前提是必须满足马歇尔-勒纳条件:当进、出口需求弹性之和大于1,即当EX+EM>1时单位根检验,其货币贬(升)值才可使出口收入增加(减少),进口支出减少(增加),贸易收支逆差(顺差)减少,从而改善贸易收支。而当EX+EM<=1时,一国货币汇率的变动对贸易收支根本不具备改善的效应。    2/3   首页 上一页 1 2 3 下一页 尾页 |