| 表1 ADF单位根检验结果 
 
    
        
            | 变量 | ADF值 | 5%显著性水平 | P值 | 检验结果 |  
            | Lnexchange | 0.312995 | -2.886290 | 0.9781 | 非平稳 |  
            | Lnex | -1.832010 | -2.886074 | 0.3635 | 非平稳 |  
            | Lnim | -0.936751 | -2.886290 | 0.7734 | 非平稳 |  
            | △Lnexchange | -3.670664 | -2.886290 | 0.0058 | 平稳 |  
            | △Lnex | -14.77557 | -2.886074 | 0.0000 | 平稳 |  
            | △Lnim | -10.20125 | -2.886509 | 0.0000 | 平稳 |  从上表我们看出,变量Lnxechange、Lnex与Lnim的ADF值均大于各自的5%水平下的临界值,不能拒绝存在单位根的零假设而一阶差分后的三个变量的ADF检验值均小于5%水平下相应的临界值,故这三个时间序列是平稳的。也就是说在5%为显著性检验水平,序列△Lnexchange、△Lnex和△Lnim在置值水平为95%的情况下均是平稳序列,即得到Lnexchange~I(1),Lnex~I(1)和Lnim~I(1),满足协整分析的条件,可以进行协整分析。 (三)协整检验 为了确定Lnex和Lnexchange以及Lnim和Lnexchange这两两变量之间是否存在长期的均衡关系,我们需要利用协整检验的方法来进一步解释,其中检验方法有两种:一种是E-G两步法;另一种就是Johansen检验法,本文选取第一种方法进行检验。E-G两步法是由Engle和Grange在1987年提出的,指出这种方法在检验之前分两步:第一步先做两变量之间的回归,第二步检验回归残差的平稳性,故因此而得名。 第一步:本文需要检验两个回归模型,即一个以Lnex为因变量,Lnexchange为自变量;另一个以Lnim为因变量,Lnexchange为自变量,用Eviews 6.0 软件中的OLS回归方法来估计回归模型,估计结果如下: Lnex=14.44659-6.016483Lnexchange(1) (14.08511) (-11.99656) (0.0000) (0.0000) R2=0.663269 Adjusted R2=0.660415 F=232.4279 Lnim=18.52859-8.293558Lnexchange(2) (21.44766) (-19.63350) (0.0000) (0.0000) R2=0.765629Adjusted R2=0.763642 F=385.4743 第二步:分别对方程(1)和方程(2)的残差e序列进行平稳性检验协整,结果如表2和表3所示: 表2 方程(1)的残差e序列ADF检验结果   
    
        
            |     | t-Statistic | Prob.* |  
            | Augmented Dickey-Fuller test statistic | -12.05986 | 0.0000 |  
            | Test critical values:     | 1%level 5%level 10% level | -3.486551 -2.886074 -2.579931 |     |  
            |  |  |  |  |  注:*MacKinnon (1996) one-sided p-values. 表3 方程(2)的残差e序列ADF检验结果   
    
        
            |     | t-Statistic | Prob.* |  
            | Augmented Dickey-Fuller test statistic | -3.375195 | 0.0138 |  
            | Test critical values:     | 1%level 5%level 10% level | -3.487046 -2.886290 -2.580046 |     |  
            |  |  |  |  |  注:*MacKinnon (1996) one-sided p-values. 由表2看出,由于ADF值为-12.05986小于显著性水平5%的临界值-2.886074,可以认为方程(1)的估计残差序列e为稳定序列,表明Lnex与Lnexchange之间存在协整关系;同样,由表3可以得出Lnim与Lnexchange之间也具有协整关系核心期刊。 从长期看,人民币汇率变动对河北省进出口贸易额的影响,主要体现在以下几个方面: (1)河北省出口贸易额对人民币汇率变动的弹性程度为-6.016483,表现为负相关关系,即人民币汇率Lnexchange每上升1%,河北省出口贸易额Lnex就会下降6.02%;相反,如果人民币汇率每下降1%,河北省出口贸易额就会上升6.02%,这符合人民币汇率变动与出口成反比的一般经济规律。其中方程(1)的误差修正项序列为ECMt=Lnex-14.44659+6.016483Lnexchange。 (2)河北省进口贸易额对人民币汇率变动的弹性程度为-8.293558,表现为负相关关系,即人民币汇率Lnexchange每上升1%,河北省进口贸易额Lnim就会下降8.29%;相反,如果人民币汇率每下降1%,河北省进口贸易额就会上升8.29%,这不太符合经济的一般规律,人民币实际有效汇率与进口成正比的关系,分析原因可能是由于进口刚性造成的。其中方程(2)的误差修正项序列ECMt=Lnim- 18.52859-8.293558Lnexchange. (3)河北省进出口需求弹性之和为14.31004明显大于1,符合马歇尔-勒纳条件。也就是说只有货币贬值才能有效改善河北省进出口贸易状况。 (四)误差修正模型. 根据ECM理论,利用Eview6.0建立ECM模型来分析河北省进出口贸易额的短期波动与偏离长期均衡关系的程度协整,ECM模型如下: △Lnex=-12.20484△Lnexchange-0.346943ectt-1(3) (-1.568938)(-5.046506) (0.1194)(0.0000) R2=0.177208 Adjusted R2=0.170176 D.W=2.418257 △Lnim=-15.02995△Lnexchange-0.595226ectt-1(4) (-1.882579)(-7.094953) (0.0622)(0.0000) R2=0.299772 Adjusted R2=0.293787 D.W=2.212095 从方程(3)、(4)我们可以看出,在短期看来,人民币汇率变动对河北省进出口额的影响不是很显著,但是观看两式的误差修正系数均为负,这符合相反修正机制,说明进出口额的变动受到协整方程的约束,短期内对长期均衡关系会在下一期得到相反修正,即上一期均衡误差对进出口额的短期变动有显著影响,如果上一期进出口额偏低,本期人民币汇率就会相应调高,反之相反,从而保证人民币汇率变动与河北进出口额之间关系不会明显偏离均衡状态。由于方程(3)的误差修正系数为-0.346943,说明长期均衡趋势误差校正项对出口额的调整幅度为34.6943%,具有较弱的调节作用;而方程(4)的误差修正系数为-0.595226,说明长期均衡趋势误差校正项对出口额的调整幅度为59.5226%,具有中等的调节作用,可是由于两式的R2比较小,拟合优度不高,说服性不强。 (五)Granger因果检验 表4 Granger因果关系检验结果   
    
        
            | Null Hypothesis: | lag | Obs | F-Statistic | Prob. |  
            | LNIM does not Granger Cause LNEXCHANGE | 2 | 118 | 4.04915 | 0.0200 |  
            | LNEXCHANGE does not Granger Cause LNIM | 2 | 7.45966 | 0.0009 |  
            | LNEX does not Granger Cause LNEXCHANGE | 2 | 118 | 3.97225 | 0.0215 |  
            | LNEXCHANGE does not Granger Cause LNEX | 2 | 3.41585 | 0.0363 |  注:Null Hypothesis表示原假设,lag表示滞后阶数 由表4可以看出,出口额Lnex与人民币汇率Lnexchange之间以及进口额Lnim与人民币汇率Lnexchange之间都为双向因果关系,即Lnex是Lnexchange的Granger原因,Lnexchange也是Lnex的Granger原因;Lnim是Lnexchange的Granger原因协整,Lnexchange也是Lnim的Granger原因核心期刊。 四、人民币汇率变动对河北省进出口贸易的滞后效应分析 分别用人民币汇率变动对河北省进出口贸易额滞后1个月、2个月进行回归分析,以考察是否存在J曲线效应。运用Eviews6.0对模型进行估计,所得结果如下: (1)出口方面:Lnex(-1)=14.41220-6.005201LnexchangeR2=0.553005 Lnex(-2)=14.43320-6.020787LnexchangeR2=0.560160 (2)进口方面:Lnim(-1)=18.31834-8.199039LnexchangeR2=0.766072 Lnim(-2)=18.19469-8.146267LnexchangeR2=0.769705 由估计得到的滞后1个月和2个月的回归方程可知,人民币汇率变动对河北省进出口贸易额的滞后效应是非常微弱得,也就是说不存在J曲线效应。 五、结论 通过上述综合分析,我们可以得出以下结论: (1)从长期来看,人民币汇率变动和河北省进出口贸易额之间存在协整关系,即二者之间存在长期均衡的稳定关系,而且人民币汇率每次的变动对进出口贸易额影响属中上等程度,其中对进口贸易额的影响不太符合一般经济规律,可能由于河北省进口产品的刚性造成的。 (2)从短期来看,人民币汇率变动对河北省进出口贸易额的短期影响程度不是很显著。并且短期相关系数较长期回归方程中的值要小很多,说明人民币汇率对河北省进出口额的长期影响更为显著,还有做的滞后效应分析发现二者之间不存在J曲线效应,这也从另一方面看出河北省能够及时应对人民币汇率变动给带来的不利影响。 (3)根据长期回归方程可知,河北省进出口商品需求弹性之和远远大于1,满足马歇尔-勒纳的条件,可以通过汇率变动来改变河北省进出口贸易收支状况。 (4)通过格兰杰因果检验发现,人民币汇率变动和河北省进出口贸易额在5%显著性水平下互为因果关系,所以说实施汇率政策对于调节河北省进出口贸易是有效的。 参考文献:
 [1]王广谦.20世纪西方货币金融理论研究:进展与述评[M].经济科学出版社,2003(05):262-284.
 [2]保罗·克鲁格曼.国际经济学(第五版)[M].中国人民大学出版社,2002.
 [3]Frankel.J.A.and S.-J.Wei. “ASEAN in a Regional Perspective”, Center for
 International and Development Economic Research WorkingPaper,C96-074, 1996(11).
 
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