人民幣增值對出口貿易的約束

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一、前言

作為世界主要貿易出口國之一，我國憑借廉價勞動力的相對優勢，以勞動密集型的產業結構特征占領全球出口市場，國內外匯儲備及貿易順差不斷上升，并引起發達國家及各國利益集團一致強烈要求人民幣升值。面對發達國家的壓力和本著負責任的態度，中國于2005年7月21日開始實行以市場供求為基礎、參考一籃子貨幣進行調節、有管理的浮動匯率制度，并使人民幣匯率升值了2．1%。此后，人民幣受到國內外政治經濟環境的影響，仍在不斷升值。鑒于出口貿易作為中國經濟的“三駕馬車”之一，對中國經濟增長具有重要意義，人民幣升值對出口貿易的影響亦引起了國內外學者和業界的廣泛研究興趣。傳統國際經濟學主張匯率是影響一國出口的重要解釋變量，在其他條件不變的情況下，貨幣貶值會提高本國出口產品在國際市場的價格競爭力，從而增加其出口。例如，Junz和Rhomberg(1973)、Wilson和Takacs(1979)使用固定匯率時期數據，Bahmani－Oskooee和Kara(2003)使用浮動匯率數據，分別發現匯率貶值刺激發達國家出口貿易的增加。然而，自20世紀70年代初期布雷頓森林體系瓦解以來，固定匯率制度崩潰，匯率波動已成為常態，其帶來的匯率風險可能阻礙出口貿易的發展。探討匯率風險與出口貿易關系的理論與實證文獻，出現了或正或負不一致的結論。理論上，Ethier(1970)認為風險規避(risk－averse)的出口廠商，為防止匯率風險所造成的成本過高，或是根本不可能規避匯率風險所帶來的出口利潤不確定性風險，因此會降低出口。DeGrauwe(1988)則認為出口廠商面對匯率風險，為抵消潛在的出口利潤損失而可能增加出口。Broll和Eckwert(1999)則從出口選擇權的觀點出發，認為匯率波動風險增加可提高出口選擇權的價值，進而增加出口。實證方面，Pozo(1992)對英國的實證分析指出，匯率風險減少英國對美國的實際出口額;Arize(1995)發現美國、歐洲及G7工業國等國家出口顯現負的匯率風險效果;Weliwita等(1999)證實匯率風險負面沖擊發展中國家及欠發達國家的出口貿易。然而，Asseery和Peel(1991)的研究顯示，除了英國外，美國、日本、澳大利亞及德國等國的匯率風險顯著正向影響出口貿易。Kroner和Lastraps(1993)發現匯率波動與法國、德國及日本的出口貿易存在正向關系，但對美國及英國的出口存在負向沖擊。國內也有不少相關研究成果。任永菊(2003)指出，我國進口中近82%的比例為經過加工后復出口，而人民幣升值不僅有利于我國的進口，也有利于復出口。韓螈(2007)基于脈沖響應函數對人民幣匯率變動對出口影響的分析，發現人民幣升值并沒有使出口減少。范金等(2004)計算得出我國的長期出口彈性為－0．86，人民幣升值使出口商品價格上升額幅度大于出口商品數量減少的幅度，從而增加出口總額。張軍和李君君(2010)基于中美貿易數據，發現匯率波動負向影響中國對美國的實際出口額。可見，對人民幣升值這一相同問題的分析，學者得出的結論不同。一般來說，不同的樣本期間、變量選擇及研究方法等均可能導致實證結果不同。而現有的國內外文獻均為從匯率變動的角度出發探討匯率與出口貿易的關系，尚未有評估匯率變動及其風險對出口沖擊凈效果的研究。本文在已有研究的基礎上，使用雙變量GARCH－M模型(Bollerslev，1990;Engle和Kroner，1995)，實證分析匯率變動及其波動風險對我國出口的影響。本文的研究方法、模型設定及目的，不同于現有的出口貿易實證文獻。例如，Abeysinghe和Yeok(1998)、Bahmani－Oskooee和Kara(2003)等采用協整分析，探討出口與匯率的長期關系，并利用誤差修正模型檢驗出口變動與匯率貶值間短期調整過程;Lee(1994)基于短期調整的觀點，建立納入協整及誤差修正項的VECGARCH模型。但這些研究忽略了匯率風險波動的影響，進而可能高估匯率貶值對出口的影響。Arize等(2000，2003)及張軍和李君君(2010)等均采用匯率的動態標準差代表匯率風險，這種做法可能存在邏輯不一致的問題，如使用標準差表示風險是基于同方差(homoskedasticity)假定，而事實上匯率風險可能存在異方差(heteroskedasticity)現象。本文使用GARCH模型匯率方差方程估計的隨時間變動匯率風險，考慮到異方差現象，從而可避免上述缺點。另外，Pozo(1992)、Weliwita等(1999)、Fang和Lai(2003)先利用單變量GARCH模型估計匯率風險，再代入出口均值方程以估計匯率風險效果。事實上，此兩階段(two－step)估計過程降低了模型估計效率，而本文雙變量GARCH－M模型同時估計隨時間變動的匯率風險及其對出口的影響，較具估計效率。最后，匯率及其風險對出口的沖擊可能存在當期與滯后效果，不同的經濟和金融環境、產業結構及出口企業反應行為等，可能造成不同的動態調整過程，本文設定自回歸滯后分布模型(ADL)出口方程，不同于Kroner和Las-trapes(1993)僅考慮匯率當期效果的GARCH－M模型，從而能充分反映匯率及其風險對出口的動態影響過程。

二、實證模型與數據說明

1．實證模型Rose和Yellen(1989)使用非結構簡化式(reducedform)模型實證考察匯率與進出口貿易間的關系，在此架構基礎上，我們對匯率風險效果加以考慮。設定實際出口(x)為國(境)外經濟景氣度(y)、實際有效匯率(q)及實際有效匯率風險(hq)的函數:x=f(y，q，hq)(1)實際出口為以本國貨幣表示的名義出口收益，以本國物價水平進行平減后的數值;與本國出口貿易相關的國(境)外經濟景氣度正向影響出口需求;名義匯率為以本國貨幣表示的外幣價格，實際有效匯率為本國主要貿易國實際匯率的出口加權平均值，匯率下降代表本國貨幣升值，出口商品在國(境)外市場的價格競爭力下降，出口貿易可能減少;匯率風險對出口的沖擊可能為正，也可能為負，根據不同的國家(地區)、金融環境以及產業結構等可能出現不同的反應。為刻畫匯率及其風險的動態效果以及消除序列相關問題，我們設定出口方程為自回歸滯后分布(ADL)模型:

2．數據說明

本文使用月度數據，檢驗匯率及其風險與出口的關系，進而分析人民幣升值對我國出口貿易的影響。由于中國人民銀行于2005年7月對人民幣實行了改革開放以來的第二次匯改制度，為保持樣本數據的一致性，本文樣本期間選取2005年7月至2010年12月，共66個觀察值。實際出口(x)為使用X－11方法進行季節調整后，以本國貨幣表示的名義出口經消費者價格指數平減后數值。實際有效匯率(q)根據潘紅宇(2007)由人民幣實際有效匯率指數數據計算得出。國(境)外經濟景氣度為選取美國、日本、韓國、德國、新加坡、馬來西亞、荷蘭、俄羅斯、澳大利亞、英國等10個主要出口貿易國和香港、臺灣地區，以我國對其出口貿易額作為權數計算得出的工業生產指數(IP)加權平均值。所有變量均以2000年為基期。人民幣實際有效匯率指數數據來源于國際清算銀行(BIS)，其余數據來自于中國海關網、中國人民銀行以及國家統計局網站。幣實際有效匯率指數的走勢曲線圖。從圖中可以看到，2007年7月匯改后，人民幣實際有效匯率的變化趨于穩定，從2008年起實際有效匯率呈現迅速上升趨勢，即人民幣快速升值并于2009年4月到達最高值，之后回落并又趨于穩定變化。而從2010年10月至今，人民幣再度升值，進入第二輪升值通道。圖2為2005年7月至2010年12月經消費者物價指數平減后我國實際出口額曲線圖。從圖中可以看到，我國外貿出口從2007年7月起一直保持平穩快速增長，而2008年10月起因受到美國金融風暴的影響，實際出口額呈現迅速下降的趨勢。而隨著金融危機影響的減弱及歐美國家經濟復蘇，另外由于我國出口歐美國家的產品大多為低附加值的生活必需品，所以我國實際出口額而從2009年4月起再度呈現迅速增長趨勢并于2010年7月后趨于穩定。如僅從匯率和出口額變化走勢圖看，兩者之間并不存在顯著的負相關關系。事實上，通過相關系數，我們發現兩者并無顯著的相關關系，這再次驗證了本文的預期:兩者并無直接統計相關關系，而匯率主要經由匯率風險途徑影響出口額。

三、實證結果與分析

一個有效的GARCH模型要求所有變量均為穩定的，我們對所有變量進行單位根檢驗。表1給出了出口、國外經濟景氣度及實際有效匯率三個變量的ADF檢驗結果。檢驗結果顯示三個變量序列均為常數與時間趨勢明顯，根據AIC信息準則選取ADF回歸方程最佳滯后期數，并保證回歸殘差不存在自相關。在5%的顯著性水平上，三個變量水平值均無法拒絕非平穩(nonstationary)的原假設，但一階差分項則均拒絕非平穩的原假設。這說明三個變量均為一階單整I(1)序列，其一階差分項滿足GARCH模型在設定、估計、檢驗及推論過程中的平穩性要求。正確的GARCH模型設定還需考慮變量之間的協整關系。表2給出了出口、國外經濟景氣度與實際有效匯率三個變量的Johansen協整檢驗結果。根據檢驗結果，樣本期間內，出口等三個變量在5%顯著水平上存在兩個協整關系。在確定變量的單整及協整關系后，多變量GARCH－M模型設定上還須考慮變量的基本統計特征。表3給出了出口增長率Δlnxt和匯率變動率Δlnqt兩變量的描述性統計。其中，出口增長率的均值，或以標準差、極大值及極小值表示的增長波動率均大于匯率變動。在5%顯著水平上，其偏度、峰度系數及JB統計量顯示出口增長率服從正態分布;而匯率變動率的偏度接近于0，峰度值則顯著大于3，呈尖峰(lep-tokurtic)分布，JB統計量亦拒絕匯率變動服從正態分布的原假設。Ljung－BoxQ統計量用于檢驗變量的序列相關性，其中滯后期k的選擇可能影響檢驗結果，根據Tsay(2002)建議選取樣本數的自然對數作為最適滯后期數，本文研究樣本數為66，ln(66)=4．18，因此我們選取滯后期數為4。表3中Ljung－BoxQ統計量顯示出口增長率及匯率變動率均存在高階序列相關，因此本文使用自回歸過程AR(p)以刻畫出口及匯率變量的動態特征，而兩變量平方項自相關檢驗的Q統計量亦顯著，說明出口與匯率變量的方差可能不為固定值。為了檢驗這兩個序列是否存在隨時間變動且與其自身滯后值相關的方差，即自回歸條件異方差(ARCH)，我們再以ARCH－LM統計量進行檢驗。檢驗結果見表4。其中，Δlnxt的AR(3)過程及Δlnqt的AR(1)過程的Ljung－BoxQ統計量不顯著，說明使用自回歸過程可刻畫出口與匯率變量的自相關性，其殘差為白噪聲。另外，ARCH－LM統計量顯示Δlnqt存在自回歸條件異方差，而Δlnxt則不存在自回歸條件異方差現象。表5給出了單變量GARCH(1，1)模型以及剔除不顯著變量后的ARCH(1)模型估計出口與匯率波動過程的結果。Δlnxt與Δlnqt的均值方程分別服從AR(3)和AR(1)過程，其殘差及其平方項的Ljung－BoxQ統計量顯示，滯后4期后已不存在序列相關及異方差，對于出口與匯率變量自回歸過程的模型設定是正確的。

在簡化的ARCH(1)模型估計結果中，在5%顯著性水平上，Δlnqt方差方程式中兩個變量系數均顯著，顯示匯率波動的方差隨時間變動，其中γ0＞0、γ1=0．32＞0，方差過程為正、有限且穩定，且其殘差的水平值及平方項值的Ljung－BoxQ統計量至滯后4期均不顯著，即εq，t不再存在序列相關及條件方差。Δlnxt的GARCH(1，1)模型中方差方程估計量均不顯著，說明出口變動不存在自回歸條件異方差效應。此結果與表4中Δlnxt不顯著的LM統計量相一致。似然比統計量LR用以檢驗GARCH(1，1)過程中方差方程的AR項是否為零，較小的LR統計量顯示ARCH(1)模型已充分刻畫Δlnxt與Δlnqt的方差變化過程。最后，計算得出匯率變動ARCH(1)模型的方差hq，t的均值為2．44，標準差為1．50，變動區間為1．68至16．88。最后，我們根據式(6)至式(11)建立雙變量GARCH－M模型，聯立估計匯率及其隨時間變動的風險對出口的影響。以匯率風險波動，即匯率變量的方差作為出口均值方程中的解釋變量，該模型方程組的信息矩陣為分塊對角矩陣，因此聯立估計與兩階段估計相比更具效率(KronerandLastraps，1993)。因篇幅所限，表6給出剔除不顯著變量后的GARCH－M簡化模型估計系數及標準差。表6表明，該模型不存在自相關及條件方差，其中不顯著的似然比統計量LR(18)=22．59，表示在5%顯著性水平上，簡化模型與原始模型具有相同的解釋能力。匯率變動方差為正值且收斂(γ0＞0且1＞γ1＞0);風險變量hq，t平均值為2．46，標準差為1．52，變動區間為1．69至17．09，與表5中單變量GARCH模型估計結果相差不大。模型檢驗結果顯示雙變量GARCH－M模型設定正確，出口方程中的解釋變量，即國外經濟景氣度、匯率及匯率風險估計系數均在10%的顯著性水平下顯著;多變量Ljung－Box統計量(Hosking，1980)聯合檢驗出口與匯率變動雙變量GARCH－M模型殘差在滯后4期后不存在序列相關，殘差平方項至滯后4期亦不顯著，證明模型不再存在條件方差。

模型估計結果顯示國外經濟景氣度系數均為正，即國外經濟景氣度增加出口收益且存在顯著的滯后效果，這與Arize等(2000)、Fang和Lai(2003)的研究結果一致。匯率升值在2個月內增加出口收益，在第7及第8個月后顯現顯著減少出口收益的負面效果，這可能是匯率升值對出口的沖擊存在滯后效果。由于貿易訂單簽訂和合同的履行存在一定周期，在半年后匯率升值效果對出口的負面影響才逐漸顯現，這與傳統理論預期及多數實證結果相同。我們計算出匯率升值對出口的影響在－1．17%到1．09%之間，即雖然人民幣升值減少出口收益，但其效果其實不大，這與大家的直觀感覺并不一致。匯率風險系數在5%顯著性水平下顯著，滯后1期效果為－0．71，說明匯率風險造成預期出口利潤的不確定性，風險規避的出口廠商可能減少出口，這一結果與Arize(1996)相同。另外，匯率風險估計系數的顯著性可能受到匯率條件方差平均值的影響。本文雙變量GARCH－M模型估計的匯率條件方差平均值為2．46，出現負的匯率風險效果。若與國外經濟景氣度及匯率變動的滯后5期與滯后8期相關相比較，匯率風險僅存在2期滯后效果，我國出口廠商似乎能夠相當快速地調整匯率風險的沖擊。我們進一步分析匯率影響出口收益的規模。雙變量GARCH－M模型匯率風險hq，t的平均值為2．46，其他情況不變的情況下，匯率風險對出口收益的平均沖擊，一個月后為－1．75%，樣本期間內，匯率風險的最大、最小估計值分別為7．08和1．69，因此月平均沖擊效果在－2．83%至－1．19%之間。表7給出國外經濟景氣度、匯率變動及匯率風險三個變量沖擊出口收益的效應。就月平均效應來說，正的國外經濟景氣度沖擊效應小于負的匯率風險效應，匯率升值會減少出口收益，但效果并不明顯;無論是平均值，還是以正、負一個標準差構造的平均效應波動區間，相較于匯率及其風險，國外經濟景氣度都呈現較大的沖擊效應。與中國關系密切的出口貿易國(地區)的經濟增長波動對我國出口收益波動影響較大，并給我國經濟增長波動帶來負面效果。張軍和李君君(2010)亦認為國外經濟景氣強弱對我國實際出口的影響大于匯率變動;匯率風險沖擊出口平均收益并造成收益波動的負面效果明顯大于匯率變動減少出口的效果。從出口貿易的角度出發，穩定的外匯市場應比抑制人民幣升值政策更為重要。

四、結論與建議

傳統國際經濟學主張匯率是影響一國出口貿易的最主要因素，匯率升值減少出口。然而，自20世紀70年代初期固定匯率體系崩潰，匯率波動引發的不確定風險亦可能降低出口貿易。本文實證結果顯示，與我國出口貿易關系密切的國外經濟景氣度顯著正向影響出口收益，作為世界主要貿易國家之一，雖然國外經濟景氣度對我國出口的平均影響效果不大，但是國外經濟景氣度為影響出口收益的最主要因素。另外，匯率升值減少出口收益，但效果并非如我們想象的那樣顯著。匯率風險作為出口方程中的重要解釋變量，顯著負面影響出口收益，然而出口廠商能夠快速調整，消除風險沖擊。根據實證結果，匯率貶值似乎并不是刺激出口的有效工具，一則匯率貶值本身對出口的影響效果有限，二則匯率變動所引發的匯率風險沖擊明顯大于匯率貶值效果。在人民幣持續升值的背景下，大量中小企業因難以抵御危機而紛紛破產，所以幫助出口企業尋找出口路徑是一項亟須解決的課題，也是實現外貿乃至中國經濟可持續發展的當務之急。我們建議政府采用以下政策以緩解人民幣升值給我國外貿企業帶來的負面影響:

(1)尋找更多的潛在貿易伙伴國，拓展國際市場。我國的對外貿易依存度較高，在浙江等沿海開放省份，對外貿易依存度高達60%以上，而我國貿易輸出國對象主要為美歐、日本、加拿大等一些大國，在匯率變動和金融危機的影響下，主要貿易伙伴國經濟狀況的惡化會嚴重削弱我國的出口貿易，并會帶來我國經濟發展的較大波動。因此，相關政府部門應幫助企業“走出去”，開拓拉美等發展中國家市場，尋找更多潛在的貿易合作伙伴。同時鼓勵我國企業對海外投資，隨著我國經濟發展水平的不斷提高，我國也將具有對外直接投資(FDI)流向相對更加落后國家的基礎。FDI可以拓展我國產品在海外市場的銷售，同時也可以使經常項目順差形成的外匯儲備得到更有效的利用。

(2)加強本國應對外匯風險的意識，靈活運用各種金融衍生工具規避外匯風險。實證結果表明匯率波動對我國出口貿易的發展具有顯著的負面影響，因此，提高企業的外匯風險意識，完善我國的匯率制度具有重要的意義。企業應密切關注人民幣匯率的走勢和變化，應用各種有效的金融工具防范外匯風險，降低匯率波動對出口貿易的影響。與發達國家的金融制度相比較，我國的金融體系發展緩慢并仍存在許多不足，我國金融監管部門應致力于完善金融法規，向有關部門和企業提供及時、準確的金融及外匯信息，為企業提供更多的信息平臺，從而有利于出口企業制定貿易策略。

(3)提高貨幣政策透明度，減少匯率波動及其帶來的風險。雖然國際環境為影響我國匯率變化的決定性因素，但近年的相關研究表明，市場預期對我國貨幣政策傳導效果亦具有一定影響。在考慮預期因素的前提下，人民幣實際匯率受利率上升的沖擊呈現升值趨勢。事實上，貨幣政策透明性對于促進經濟主體的學習過程進而提高貨幣政策的有效性和貨幣的穩定性起著至關重要的作用，而我國貨幣政策的透明度尚有很大的提升空間(徐亞平，2006)。央行未來在制定貨幣政策時若能夠考慮到經濟主體對經濟運行過程和結果的不完全認知及預期因素的影響，積極穩定和引導公眾對貨幣政策變化的預期，將會使貨幣政策更加準確，匯率波動的風險亦會相應減少。