美国消费、人民币汇率与中国出口

周 睿

引 言

中国的出口遍及世界各地，在中国产品的十大出口方中，欧盟、美国、东盟、日本和香港排在前五位，紧随其后的是韩国、中国台湾、澳大利亚、巴西和俄罗斯等五方。如果按照“把不同的鸡蛋放在不同的篮子”里的风险分散规则，在中国的主要出口方中，如果对一两方出口下降，对出口的整体来说影响是不大的，譬如由于日本经济低迷，中国对日本的出口下降，但是这并没有影响到中国出口的高速增长。但是2008年美国金融危机爆发之际，中国出口出现快速下滑，中国经济的增长率迅速从两位数滑落到个位数，那么为什么在美国经济不景气的时候整个出口会下降迅速呢?

从表面上看，美国在过去的很长一段时间是中国最大的出口市场，2011年中国对美国出口额约占总出口额的17．1%，这样一旦美国对中国进口下降，下降的幅度就会很大，但是如果仅仅下降几百亿美元，对于中国近1．9万亿美元的出口规模来说，并不构成多大的威胁，也不至于对整个宏观经济层面造成多大的冲击。之所以会出现美国经济不景气对中国出口冲击比较大的原因在于世界分工体系，美国是世界上最大的消费国，中国、日本、韩国、中国台湾，乃至欧盟等都大量往美国出口商品(见图1)，当美国经济不景气导致消费下降，这些国家和地区出口到美国的商品就减少，相应的从其他国家的进口也就减少，即美国的造血功能下降时，中国除了对美国的出口下降外，对其它国家的出口也会相应减少。

图1 主要国家(地区)之间的贸易关系

另外，人民币连续七年的升值也会冲击中国对美国的出口，人民币的升值会导致中国的以美元标价的中国商品的相对价格提高，这样与中国生产类似产品的新兴经济体国家产品就会挤占中国产品市场，使得中国的出口受到阻碍。①戴翔．中国“出口导向型”模式的可持续性辩析．现代经济探讨，2011(8)当然，中国企业可以依托大国的规模经济和技术效率的提高，来抵消人民币升值带来的影响，可以依旧维持在美国市场的竞争力，这一原因在黄蔚(2008)研究中得到解释，认为人民币汇率对出口商品价格的传递效应十分微弱，人民币汇率发生波动后，只有28%的效应被转嫁到美国的消费者身上，其他72%的效应则被我国出口企业所吸收②黄蔚．人民币名义汇率的出口价格传递效应分析:来自中美贸易的证据．经济经纬，2008(6)。然而，如果人民币持续的升值，超越了中国出口企业吸收的能力，人民币汇率的出口商品的价格传递效应会逐步增强。

因此，在本文的研究中，试图考虑其他国家对中国进口的增加是因为对美国出口的增长，为了简化，直接考虑美国消费、人民币汇率对中国出口的影响，而不去考虑其他国家因为对美国出口的增加而增加了对中国产品的进口的情形，主要因为美国消费的增加，很自然也会导致其他国家对其出口的增加。首先构造了误差修正模型，分析美国消费和人民币汇率的变化对中国出口波动的影响，接着运用广义脉冲响应和方差分解，研究了美国消费和人民币汇率对中国出口的冲击，最后，运用分位数回归模型，研究了当期美国消费和人民币汇率对当期中国出口额的影响。文章的结构安排除了第一部门为引言外，第二部分为文献综述，主要评述了与此相关的一些研究，第三部分为误差修正模型分析，第四部分运用分位数回归作了进一步的研究，最后是结论和相关政策启示。

文献综述

国外市场的需求影响着中国的出口，但是现有的研究基本上都基于引力模型的实证分析。引力模型认为:如果两个国家情况大致相同，且保持这种状态没有大的改变，那么这两个国家的贸易规模与两国的GDP成正比，与两国的距离成反比。借助于引力模型，一些学者对此研究了国外市场需求是如何影响中国出口的。盛斌、廖明中(2004)的研究认为如果进口国的GNP增加1%，那么中国的出口额将增加0．96%左右①盛斌，廖明中．中国贸易流量与出口潜力:引力模型的研究．世界经济，2004(2)，不过，随后对于中国出口额增加多少的争论一直在持续，有些人认为0．96%存在着高估(张昱、唐志芳，2006)②张昱，唐志芳．贸易引力模型:来自中国的实证与启示．经济经纬，2006(4)，牛浩(2009)甚至认为仅有0．4%③牛浩．新形势下中国双边贸易流量的实证研究:基于引力模型的讨论．技术与市场，2009(16)，当然，也有人认为进口国的GNP增加应使中国出口额相应增加更多，张文斌(2010)等认为是1．1%④张文斌，孙月玲，王哲瑞．“金砖四国”对OECD国家出口研究:基于引力模型的比较研究．亚太经济，2010(3)，王志伟、侯艺(2011)认为是1∶1的关系⑤王志伟，侯艺．外需对中国出口影响程度的动态贸易引力模型分析．福建论坛·人文社会科学版，2011(8)。此外，董小麟、肖姝娴(2005)认为国外GDP的增加，导致中国出口增加多少与具体的区域相关，对广东、北京和浙江三地的影响程度分别为0．64%、1．22%和1．43%①董小麟，肖姝娴．中国三地区出口影响因素比较实证分析:对广东、北京、浙江三地的研究．国际贸易探索，2005(21)。

关于人民币汇率对中国出口影响有不少研究，但是由于样本和模型的选择不同，这一问题存在着不同的观点。一方面认为人民币汇率对中国进出口没有较大影响，Eckaus(2004)利用1985—2002年中美贸易数据，发现人民币美元汇率对中国的出口并不存在显著的影响③Eckaus R S．Should China Appreciate the Yuan．MIT department of Economics Working Paper，2002(04-16)，强永昌等(2004)利用了1990—2001年中国的贸易数据进行了研究，发现进出口与人民币的汇率的相关性较弱④强永昌，吴克克等．有关人民币名义汇率问题的对外贸易分析．世界经济研究，2004(8)。另外一方面认为人民币汇率对中国进出口有着显著的影响，Marquez等(2006)利用1997—2004年中国的贸易数据，发现汇率变化对中国的贸易收支影响显著⑤Marquez J，Schindler J W．Exchange-rate Effects on China’s Trade:An Interim Report．FRB International Finance Discussion Paper，No．861;卢向前等(2005)研究了1994—2003年人民币对主要货币的加权实际汇率波动与中国进出口之间的长期关系，认为人民币实际汇率波动对中国进出口有显著影响⑥卢向前，戴国强．人民币实际汇率波动对中国进出口的影响:1994—2003．经济研究，2005(5)。此外，金瑞庭(2009)研究了2002—2009年中美贸易的季度数据，认为人民币汇率波动对中国出口有着显著影响，但是其影响程度远不及美国季度GDP对中国出口贸易的影响①金瑞庭．人民币名义汇率波动对中国出口贸易的影响:基于中美时间序列数据的实证研究(2002—2009)．吉林工商学院学报，2009，25(4)。从这些研究中可以发现，由于他们所选取的数据都包含2005年前的人民币汇率，这个时候的人民币汇率市场化程度比较低，微观主体可以预期到人民币的走势，所以人民币汇率的调节进出口产品相对价格的作用并没有得到真正体现。

变量说明、数据来源及其季节性处理

文中所涉及到的变量主要有三个:美国消费(CTt)、人民币汇率(REt)和中国出口(CEt)。除了减少序列的异方差干扰外，为了便于分析，对美国消费信贷总额、人民币汇率和中国出口额取对数(见表1)。

表1 变量说明

美国消费品零售总额来自美国联邦统计局，人民币汇率来自不列颠哥伦比亚大学尚德学院提供的太平洋汇率服务网站，中国的出口数据来自中华人民共和国海关。样本使用月度数据，选取的时间范围为2005年1月至2012年2月，共86个月。之所以选择2005年，是因为2005年开始中国开始实现以市场需求为基础，参考一篮子货币进行调节、有管理的浮动汇率制度，标志着人民币汇率开始实行市场化定价。另外，为避免季节性因素的干扰，这里通过Census X12来剔除掉季节性趋势。

误差修正模型分析

1.单位根和弱外生性检验

由于虚假回归问题的存在，就必须要对时间序列进行平稳性检验。在实证研究中ADF检验和PP检验被广泛使用，但是在有限样本情形下，ADF和PP检验的功效普遍很低，且当随机误差项生成过程的自回归根接近1时，会导致严重的水平扭曲①王海花，聂巧平．Ng-Perron单位根检验理论与应用:中国宏观经济序列的平稳性分析．统计与信息论坛，2008，23(2)。Elloitt、Rothenberg、Stock(1992)提出了可行点最优检验，通过GLS退势来修正ADF统计量②Elliott G，Rothenberg J，Stock H．Efficient Test for an Autoregressive Unit Root．NBER，Technical Working Paper No．130，1992。Perron、Ng(1996)首先对PP统计量发生水平扭曲进行了解释③Perror P，Ng S．Useful Modifications to Some Unit Root Tests with Dependent Errors and Their Local Asympto Ticproperties．Review of Economic Studies，1996(63):435-463，并给出了能够显著调整水平扭曲的单位根检验统计量，形成了Ng-Perron单位根检验方法。Ng、Perron(2001)将GLS退势和Stock(1990)④Sto ck H．A class of Test for Integration and Cointegration．Manuscript，Harvard University．1990提出的M统计量相结合，给出了渐近分布及相应的渐近临界值⑤Ng S，Perro n P．Lag leng th selection and the Construction of Unit Root Tests with Good Size and Power．Econometrica，2001(69):1361-1401。Ng-perron单位根检验与ADF检验、PP检验等相比，具有更加稳健的统计性质，能够较好地避免水平扭曲，保持较高的检验功效，所以这里采用这一方法进行单位根检验。

在美国消费品、人民币汇率和中国出口这三个序列中，可以发现人民币汇率一方面可以由市场来定价，但是另外一方面中央银行也可以通过政策来调整其汇率，即中国实现的是有管理的浮动汇率制，⑥刘刚．后危机时代人民币汇率的中美博弈与对策．亚太经济，2011(2)因此，可以人民币汇率存在弱外生性的可能。

表2 各序列的Ng-Perron检验结果

假设存在任意非零序列Yt和Xt，以及非零的系数矩阵Aj、Bj和Cj，且假定p=q=r:

《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010—2020年)》明确提出要创新人事管理方式，引导教师潜心教学科研，改善教师工作和生活条件，关心教师身心健康。因此教育行政管理部门和学校应充分发挥广大教师在参与学校校务监督、民主管理中的作用，满足广大教师合法表达利益、对学校事务知情监督的诉求，努力构建和谐的校园。

将式(1)和式(2)写成矩阵形式:

式(3)表述了一个受限的格兰杰因果关系，这一关系里隐含了弱外生性。即Xt为弱外生性必须满足Yt不是Xt的格兰杰原因。从表3中可以看到，在10%的置信区间上，零假设被拒绝，即美国消费和中国出口是人民币汇率变化的原因，所以人民币汇率不存在弱外生性，也就没有办法满足强外生性，因为强外生性除了满足格兰杰条件外，还必须满足残差序列Ut和Vt不相关。

表3 格兰杰因果关系检验结果

2.协整与误差修正模型

协整主要用来反映经济变量之间的长期关系，如果变量之间存在协整，则可以认为这些变量是长期稳定相关的。不过，需要注意的是，在进行协整检验的时候，变量的单整阶数必须相同，否则变量之间就不可能存在协整。从单位根检验的结果来看，美国消费、人民币汇率与中国出口额之间存在着一阶单整。

在进行协整检验的时候，一般采用Johansen协整检验。Johansen协整检验包括迹检验和最大特征值统计量协整检验。在表4中，迹统计量大于5%的临界值，拒绝零假设，表明至少有一个协整向量。表5表明最大特征根统计量大于5%的临界值，拒绝零假设，表明至少有一个协整向量。因此，可以认为美国消费、人民币汇率与中国的出口总额之间存在着协整关系。

表4 迹统计量协整检验结果

表5 最大特征值统计量协整检验

Engle和Granger将协整和误差修正模型结合起来，建立了向量误差修正模型。只要变量之间存在协整关系，就可以由自回归分布滞后模型导出误差修正模型。假定序列yt=［ln(CEt) ln(CTt) ln(REt)］'，且其所包含k个一阶单整过程存在协整关系，则有:

则可以将方程(4)重新写为:

这样方程(5)中的每一个方程都是一个误差修正模型，ecmt－1为误差修正项。误差修正项反映了变量之间的长期均衡关系，系数矩阵α反映了变量之间偏离长期均衡状态时，将其调整到均衡状态的速度。作为解释变量的差分项的系数反映各变量的短期波动对作为被解释变量的短期变化影响。

式6给出了误差修正模型的估计结果。首先，误差修正项的系数为－0．105，表明前一期人民汇率、中国出口和美国消费这三者之间偏离长期均衡关系，它们之间的线性关系以0．105的速度来调整，使其与中国出口当期变化的非均衡状态回到长期均衡状态，这种调整的幅度比较小。其次，从差分项系数可以看到，滞后一期和两期的人民币汇率、中国出口和美国消费的变化对当期中国出口的变化在整体上有着显著地影响，这表明中国出口容易受到过去两期的人民币汇率和美国消费波动的影响。注:括符中为t值，＊＊＊表示在1%的置信区间上显著，＊＊表示在5%的置信区间上显著，*表示在15%的置信区间上显著。

3.广义脉冲响应

向量自回归模型的动态分析一般采用正交脉冲响应来实现，而正交化是通过Cholesky分解完成的，但是Cholesky分解的结果依赖于模型中变量的次序。为了克服这一缺点，Koop(1996)①Koop G，Pesaran M H，Potter S M．Impulse Response Analysis in Nonlinear Multivariate Models．Journal of Econometrics，Sep．1996，74(1):119-147提出了广义脉冲响应函数。

采用广义脉冲响应函数，得到了图2。人民币汇率的一个单位的正向冲击会使中国出口下降的幅度逐步变大，即人民币汇率升值带来的影响会随着时间逐步扩散，这说明人民币升值在长期来看，是不利于中国出口额增长的。中国出口额的一个单位对其自身的正向冲击，使其自身在前两期迅速下降，然后略有上升后继续平缓下降。美国消费对中国出口额的正向冲击，从第一期开始就处于一个正的持续增加的状态，这说明美国消费的增加对中国出口的增加有着持续的影响。

图2 广义脉冲响应结果

4.方差分解

方差分解是除了脉冲响应之外的另外一种描述系统动态的方法。广义脉冲响应函数描述的是向量自回归模型中一个内生变量的冲击给其他内生变量所带来的影响，而方差分解在分析每一个结构冲击对内生变量贡献度的基础上，进一步评价不同结构冲击的重要性。在图3中，美国消费对中国出口额的方差贡献随着时间的推移而快速增加，在第十期达到近40%，而与此同时，人民币汇率对中国出口额的方差贡献也处于持续增加的状态，在第十期后达到近20%左右。从这里可以进一步发现中国出口波动受到人民币汇率和美国消费的影响，这其中以美国的消费影响最大。

图3 方差分解

进一步研究:分位数回归分析

从时间序列模型的分析中，可以发现美国消费、人民币汇率与中国出口之间存在长期的稳定关系，并且美国消费和人民币汇率的滞后两期的变化对中国出口波动有着显著的影响。但是美国消费、人民币汇率的当期变化对中国出口的当期变化有什么影响在误差修正模型中并没有讨论，为了讨论这一问题，这里采用分位数回归的方法进行分析。

与通常的最小二乘估计法不同的是，分位数回归可以提供数据不同层次、不同区间的细节信息。分位数回归一般将其归类于非参数检验，它设法使所构建的方程和样本之间的距离最短。分位数回归另外一个优点，就是对总体没有正态分布的要求，减弱了随机误差项的正态性的依赖。分位数回归考虑了整个分布的信息以及各分位点的影响，即对所有因变量在自变量的条件分布轨迹，得出一族回归曲线。

如果使用分位数回归方程来分析美国消费、人民币汇率对中国出口的影响，其模型设定如下:

其中，Y=ln(CEt)，，τ为选取的分位数点(0＜τ＜1)，τ决定了在因变量的哪一个分位数水平上进行回归。τ的大小决定了回归方程所对应的因变量水平。分位数回归采取加权最小一乘(Weighted Least Absolute，简称WLA)，即求解式(8)最小值。

经过计算，可以得到式(7)的估计方程。

表6 分位数回归结果

从表6中可以看到，当τ=10%，20%，…，80%时，分位数回归方程具有较好的统计显著性，当τ=90%时，除了参数项不显著外，自变量回归系数也在1%的置信区间上显著。从这里可以看到，当期人民币升值降低了当期中国出口的增长速度，当期美国消费的变化对当期中国出口增长有着显著的拉动作用。

结 论

通过误差修正模型对美国消费、人民币汇率对中国出口波动的分析，发现滞后两期的美国消费、人民币汇率的变化对中国出口的波动具有显著的影响，且维持着相对较长时期的冲击。这说明在短期内中国出口更依赖于市场环境的变化，短期内没有办法来进行技术调整等活动。在误差修正模型分析的基础上，运用分位数回归模型进一步研究了美国消费、人民币汇率的变化对中国出口增长的影响，发现当期美国消费、人民币汇率的变化对当期中国出口增长有着显著的影响，人民币汇率的升值不利于中国出口的增加，而美国消费的增加有力拉动了中国的出口。

这一研究结果对制定财政和货币政策具有着较强的指导意义，当美国消费下跌时，需要对经济进行刺激，通过投资和内需来弥补对外出口的损失，而其他国家消费下跌时，需要审慎进行政策刺激。另外，人民币汇率可以在出口不景气的时候进行适当干预，避免过快升值。不过，在这个研究中，还有两个方面需要继续研究:首先，可以将这一问题扩展到多国模型中，譬如多国向量自回归模型(GVAR)、多国可计算一般均衡模型(MCGE)和多国随机动态一般均衡(MDSGE)，这些可以更清晰地模拟出美国消费对中国出口的影响，当然人民币汇率在多国可计算一般均衡模型中没有办法进行模拟;其次，由于金融危机导致序列出现了结构性的突然变化，这种结构性的突变影响了结论的稳健性，所以可以通过非参数或者贝叶斯计量的方法来进行改进。