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中美经济关系、汇率制度与中国汇率政策———基于FAVAR模型的实证分析

时间:2015-12-31 14:47 文章来源:http://www.lunwenbuluo.com 作者:王胜,陈继勇 点击次数:

  【摘要】本文对美国经济因素与中国主要宏观经济变量之间的相关性进行了定量研究,实证分析了1993~2007年中美经济关系、人民币汇率制度改革对中国汇率政策传导机制和效果的影响。通过因素增强型向量自回归模型的实证分析,我们发现中美两国经济关系呈现出高度的协同性。中美经济交流和互动对中国汇率政策传导机制和效果产生了明显影响,主要表现为美国因素弱化了汇率政策的短期效应。人民币名义汇率能够浮动时,能在一定程度上缓和国内外供需矛盾,减小实际升值对外贸顺差的负面效应,但加剧了产出衰退。

  关键词:汇率政策;美国经济;脉冲响应

  引言

  汇率是一国货币的对外价值,汇率的变动可以影响该国在对外经济交往中的相对地位。

  长期以来,对汇率的研究集中在汇率变动对国际收支的影响上,汇率调整的依据仅仅是汇率的变动是否有利于国际收支的调整。自2005年人民币汇率制度出现重大调整后,我国货币当局更加重视汇率政策对宏观经济内外均衡各方面的影响。但是,由于经济发展阶段和汇率政策实施方式的不同,我国无法直接利用其他国家汇率政策的实施经验,因此对人民币汇率政策有效性的实证研究就具有重要的理论和现实意义。

  经济全球化的发展使中国经济对外交流进入了高速发展阶段,尤其中美经贸关系更是飞速发展:2008年1~10月份的中美进出口总额高达2810亿美元,占同期中国进出口总额的12.9%,同比增长了13.6%。但与此同时,中美两国贸易不平衡也一直保持在较高水平,成为两国经济摩擦的主要根源。因此最近一段时间来,人民币对美元汇率一直面临着巨大的升值压力。2005年7月21日,中国人民银行进行汇率制度改革,宣布我国开始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。此后人民币对美元汇率开始持续升值,从8.11一直上升到2008年9月的6.80左右,升值幅度高达17%。然而中国货币当局进行的人民币汇率调整似乎并没有缓解日益严重的中美贸易不平衡问题,中美贸易顺差依然保持在较高水平,仅2008年前10个月贸易顺差就达到1440亿美元,与上年同比增加了7.6%。

  针对这些现实问题,本文自然而然提出了拟将解决的两个问题:第一,随着经济全球化的发展,中美两国经济是不是表现出明显的相关性和协同性,美国经济因素是否对中国汇率政策传导机制及其宏观经济产生了影响?第二,在人民币汇率制度改革过程中,中国汇率政策传导机制及其效果是否出现了显著改变?

  为了弄清这些问题,本文利用Bernanke等(2005)、Boivin和Giannoni(2008)最新发展的因素增强型向量自回归(factor-augmentedvectorautoregressive,FAVAR)方法实证评估了最近十几年中美两国的经济相关性,考察了这种相关程度在人民币汇率制度改革过程中是否发生了显著改变,最后利用脉冲响应函数深入研究了中美经济关系与人民币汇率制度改革对中国汇率政策传导机制和效果的影响。

  一、文献综述

  自Bernanke和Blinder(1992)、Sims(1992)以来,大量文献就开始利用标准的VAR(或SVAR)模型对货币政策有效性进行实证研究和分析,但是这种方法至少存在着两个潜在问题:第一,VAR模型中有限的变量无法完全反映货币当局和私人部门所掌握的所有信息,这样对货币政策效果的考察就会出现偏差;第二,只能考察VAR模型中少量经济变量的脉冲响应情况,难以满足全面分析货币政策国内外经济效应的需要。Bernanke等(2005)通过把标准的VAR分析和因子分析结合起来建立FAVAR计量模型来解决这种信息不充分的问题,通过对比分析,他们发现FAVAR能全面而较好地刻画货币政策的传导机制和实施效果。Boivin和Giannoni(2008)利用FAVAR模型考察了经济全球化对美国利率政策效果的影响,发现经济全球化在2000年后可能对美国货币政策传导机制产生了较明显的效应。Boivin等(2008)利用类似方法考察了欧元实施对货币政策传导的影响,发现欧元发行不仅促使欧元区各国货币政策传导机制趋同,而且还全面弱化了货币冲击的经济效应。

  近几年的许多研究表明经济全球化的发展将影响货币政策的效果,Mishkin(2008a)认为经济全球化对美国货币政策最重要的影响就是拓宽了货币政策的传导渠道,除了通货膨胀和利率渠道外,经济全球化还大大强化了汇率渠道对货币政策传导机制的影响。传统理论认为,汇率政策主要是通过名义汇率调整所引起的支出转移效应来影响一国的进出口,然后再对价格、产出等国际宏观变量产生间接的影响。但是大量证据表明欧美等发达国家的汇率传递程度相当低,而且最近几十年还呈现出明显的下降趋势。例如,Marazzi和Sheets(2007)发现美国进口价格对汇率变动的平均反映程度从20世纪80年代前后的0.5降到了近10年的0.2左右。Campa和Goldberg(2008)也发现美国主要贸易伙伴国的进口价格汇率传递程度也都远远低于1,而且美国的汇率传递程度在所考察的20多个国家中名列倒数第六。与此同时,在日本和欧洲等许多经济发达国家进口价格的汇率传递程度也出现了明显下降(Ihrig等,2006;Otani等,2006)。不完全汇率传递必然减弱支出转移效应,因此Mishkin(2008b)认为通过汇率传导渠道产生作用的货币政策效果也会大大减弱。

  随着我国对外开放的日益深化和汇率制度的改革,国内学者也开始关注对中国汇率政策的研究。一些学者从人民币汇率对均衡汇率偏离程度的研究出发来探讨人民币汇率政策的宏观效率,发现1997年以来盯住美元的汇率政策是造成汇率失调的主要宏观政策因素。这种汇率制度构成对汇率政策存在严重制约,从而使我国货币政策丧失了独立性,加剧了宏观经济波动,因此认为更为灵活的汇率政策将更有利于中国经济的健康稳定发展(陈平、王曦,2002;施建淮、余海丰,2005)。还有一些学者从不同角度直接考察汇率政策对宏观经济的各种影响。例如,万解秋和徐涛(2004)实证研究了汇率和就业之间的关系,发现人民币升值将抑制就业增长,因此人民币汇率不宜大幅上升,但需要对外汇管理和外贸体制进行适时的调整,以适应日益开放的竞争性市场体系。卢向前和戴国强(2005)运用协整向量自回归方法对1994~2003年人民币实际有效汇率波动与中国进出口之间的长期关系进行了实证检验,结果表明汇率波动对中国进出口存在显著的J曲线效应。王爱俭和林楠(2007)发现人民币名义汇率与利率之间存在交替互动关系,当一方存在明显的上升或下降趋势时另一方处于调整状态,所以应建立利率政策与汇率政策协调机制,促进宏观经济向内外均衡靠拢。

  本文的创新之处是在经济全球化的背景下,深入考察了中美经济关系与人民币汇率制度改革对中国汇率政策传导机制及其宏观效果的全面影响。Bernanke等(2005)创立的FAVAR模型最主要的特点就是充分利用大量经济指标的众多信息来系统地评估影响宏观经济发展状况的基本经济因素,通过借鉴这种新方法就可以研究政策调整对宏观经济各方面的影响。本文利用中美两国大量的经济指标对中国汇率政策效果进行实证研究,通过引入外生汇率政策冲击,就可以利用这个新方法来考察汇率政策传导机制以及对中国宏观经济的各种影响。

  二、实证框架:因素增强型向量自回归(FAVAR)模型

  1.基本框架

  本文主要是评估开放经济中人民币汇率制度改革对汇率政策传导机制和效果的影响。具体而言,就是考察中国经济开放在多大程度上加强或削弱了人民币汇率政策对中国宏观经济调控的效果;另一方面,随着人民币汇率制度的调整,中国汇率政策的传导机制和有效性是否出现了显著改变。Bernanke等(2005)、Boivin和Giannoni(2008)提出的FAVAR模型为我们定量分析这些问题提供了一个较好的计量框架。

  在改革开放过程中,中美经贸关系对中国宏观经济发展起到了举足轻重的作用,而且人民币对美元汇率更是承担了联系人民币和其他外币的桥梁作用。因此,本文在考察开放经济中汇率问题时,主要强调了美国经济因素对中国汇率政策的影响,本文计量框架就是引入美国经济因素的FAVAR模型。本文仅考虑中美两个国家,其中美国经济变量以带*的字母表示。假定每个国家的经济状态都无法准确地被直接观测到,其中中国经济状态以K×1维向量Ct表示,美国经济状态以K*×1维向量C*t表示。由于这些经济状态无法直接观测,所以只能通过可以得到的大量宏观经济指标来度量。我们分别以N×1维向量Xt和N*×1维向量X*t来表示中美两国的宏观经济指标,这些经济指标都是和自己国家的经济状态紧密相连,所以存在如下关系:Xt=ΥCt+et(1)X*t=Υ*C*t+e*t(2)其中,Υ和Υ*是因素载荷矩阵,反映了一国经济状态对其宏观经济指标的影响程度;e和e*分别是两国经济指标的误差项,均值为零,与各国经济状态不相关。我们假定经济状态的维数要远小于宏观经济指标的维数,即N>K和N*>K*。

  在这种结构下,Ct和C*t构成了分别反映中美两国经济状态的基本因素集合。(1)式和(2)式的含义是:两组基本因素成为影响两国宏观经济指标的主要动因,所以它们反映了两国经济的基本性质。这时变量Xt就是直接观测不到的基本经济因素Ct的综合反映。然而这并不意味宏观经济指标Xt仅仅取决于基本经济因素的当期值,因为Ct本身可能包含了基本经济因素的滞后变量。这些无法直接观测的基本经济因素通过其综合作用,直接决定了GDP、CPI等宏观经济指标。因此,这些基本经济因素的特性就可以通过大量宏观经济变量来反映。

  这样,基本经济因素的动态变化可以通过VAR模型来反映:C*tCt=Χ(L)C*t-1Ct-1+u*tut(3)其中,Χ(L)代表有滞后项的多项式矩阵,ut和u*t分别代表中美两国经济计量方程的误差项。本文主要是研究中国汇率政策对宏观经济的影响效果,所以我们把汇率政策也看成是中国基本经济因素之一。这里以人民币对美元实际汇率作为中国汇率政策工具,以ERt表示,这样就可以把中国基本经济因素明确写成下面的形式:Ct=ERtFt其中,Ft代表能够反映中国宏观经济行为的潜在基本经济因素,汇率政策ERt能对中国宏观经济产生各方面的影响,所以也应该是中国经济状态的基本因素。

  通过(1)式和(2)式可以把大量能够观测到的数据指标与相对有限的基本经济因素联系起来,而基本经济因素的动态变化又可以通过(3)式来反映。正如Bernanke等(2005)、Boivin和Giannoni(2008)所述,可以把这些观测不到的基本经济因素Ct和C*t看成宏观经济模型中经常出现的各种理论变量。例如,开放经济动态一般均衡模型都重点分析了产出、通货膨胀、利率、进出口等理论变量的动态均衡变化过程(Benigno和Benigno,2001;Clarida等,2002)。在本文的实证框架中,这些理论变量都被Ct和C*t所涵盖。

  实际经济中不是所有理论概念和变量都能被准确地观测到。首先,很多宏观经济变量存在着相当大的测量误差;其次,一些在理论模型中相当重要的经济变量是不能被明确测量的。例如,潜在产出在理论模型中相当重要,但是这个概念就无法直接测量。通过分析大量的经济指标,我们就可以提炼出影响经济波动的最重要的一些基本因素。虽然每个基本因素并不能单独反映某一个经济指标,但是基本因素的集合则能够构造出反映所有经济指标的线性组合。


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