人民币汇率出口价格传递效应的行业差异实证研究

2014-07-11文争为冉光和

重庆大学学报(社会科学版) 2014年3期

文争为+冉光和

摘要：文章基于行业出口单位价值数据，采用行业固定效应面板数据模型，实证估计人民币汇率出口价格传递效应的行业差异。研究表明人民币汇率出口价格传递率的行业差异大，制造业的传递率高于初级产品，对资源依赖性低的制造业高于资源依赖性高的制造业。但行业差异的关键影响因素不是汇率变动本身，而是不同行业的成本结构及其变动趋势。以上研究结果意味着通过汇率变动调整贸易收支的政策必须充分考虑中国贸易的商品结构和不同行业成本结构差异。

关键词：汇率传递效应；出口价格；行业差异

中图分类号：F820文献标志码：A文章编号：10085831（2014）03004807

汇率变动的传递效应是指汇率变动对以进口国货币标价的进口价格或对以出口国货币标价的出口价格的传递。如果汇率变动后，进口价格的变动幅度小于汇率变动的幅度或者说出口价格随汇率的调整幅度不为0，汇率传递就是不完全的。汇率不完全传递的原因是出口商的按市场定价行为（PTM），即出口商随汇率变动调整价格加成，其结果是同一商品销往不同国家的出口价格不同，其本质是三级价格歧视行为。

汇率不完全传递具有重要的理论和政策含义。汇率是一国经济内外平衡调节的关键变量，经典的开放宏观理论均暗含汇率完全传递给进口价格的假设。不完全汇率传递意味着汇率变动对一国内外部平衡的调节作用弱于经典理论的分析，通过汇率变动调节国际收支政策的效应较低，汇率变动对一国价格水平的影响较小。近年来，中国内外失衡问题突出，面临要求人民币升值以调节内外平衡的压力。人民币升值对中国内外平衡调节究竟能起多大的作用要取决于人民币汇率变动对价格水平的传递效应。1973年浮动汇率制在世界范围内确立以来，现实和大量经验研究表明汇率是不完全传递的，但是已有研究均以发达经济体为对象，针对人民币汇率传递问题的研究仍然有限。

本文基于31个国民经济行业的出口价格和生产成本数据估计人民币汇率变动对中国不同行业出口价格的传递效应。已有的采用行业层面数据进行的实证估计的行业分类标准都是SITC一位数或两位数分类[1-2]，本文按国民经济行业进行分类。由于中国的生产者价格指数是按国民经济行业进行编制的，按国民经济行业分类进行研究的好处是可以获得相应的作为出口商边际成本替代变量的PPI数据，估计更有效。

研究发现：人民币汇率出口价格传递率的行业差异大，制造业高于初级产品，对资源依赖性低的制造业高于资源依赖性高的制造业。人民币汇率出口价格传递的行业差异的关键影响因素不是汇率变动本身，而是不同行业的成本结构及其变动趋势。

一、文献综述

汇率传递效应的研究开始大都基于加总数据展开，但随着研究的深入，基于行业数据展开的文献增多。行业层面的研究存在“双边”和“多边”两种研究路线。前者采用双边进出口价格和汇率数据进行估计，而后者采用某出口国出口同一产品到不同国家的价格和汇率数据展开研究。两者在建模上的关键区别是“双边”研究采用行业固定效应面板数据模型回归，而“多边”方法采用国家固定效应面板数据模型。

以下是“双边”研究的代表文献。Feenstra[3]估计了1974-1987年间，汽车、卡车和重型摩托车3种产品美国从日本进口的汇率传递率，估计的汇率传递率在0.63（卡车）到1（摩托车）之间，该研究还显示汇率传递的速度非常快。Marston[4]研究了日本在1980-1987年间17个HS4制造业的按市场定价（PTM）系数发现，除轮胎行业外，出口商都存在PTM行为。20世纪90年代以来，针对东亚的研究增多。东亚经济体具有小型开放且贸易以美元为媒介货币的特征。Fukuda和Ono[5]研究了1998-2002年间，韩国19种商品的出口价格美元、日元和欧元对韩元双边汇率变动的弹性，研究结果表明韩国的出口价格与美元汇率高度相关。

Knetter[6-7]在按市场定价（PTM）概念的基础之上，运用固定效应面板数据模型技术，发展出了估计汇率传递率的“多边”范式。其关键假设为：同一出口国的同一产品出口到不同的国家，生产的边际成本对所有市场相等，而加成随市场的不同而不同。Knetter[7]研究了美国、日本、德国和英国的出口汇率传递效应，发现虽然美国的出口按市场定价程度较低，但是不同出口国的同一行业按市场定价程度相同的假设不能被拒绝。Goldberg和Knetter[8]的研究还发现，按市场定价行为不仅在产品差异性较大的行业如汽车行业很普遍，在产品同质的行业，如纸板行业，也存在。Gaulier，Lahrèche-Révil和Méjean[9]估计了1989-2003年超过100个国家1 000种HS4产品的按市场定价系数，发现虽然总体上的汇率传递率很高（0.8），但是不同行业和不同出口国的按市场定价行为差异很大。Campa和Mínguez[10]研究了欧盟各国与非欧盟国家贸易中13个行业的按市场定价行为，发现在短期，所有国家所有行业的出口商均存在按市场定价行为，但在长期无法拒绝不同国家不同行业的汇率传递率均相等或完全汇率传递的假设。Balaguer， Orts和Uriel[11]发展了Knetter的范式，基于允许竞争者之间的价格相互影响的寡头模型来估计欧洲瓷砖行业出口的按市场定价行为，研究表明欧洲主要的瓷砖出口国意大利和西班牙的出口商均存在按市场定价行为，并且竞争对手的反馈效应扩大了按市场定价效应。

有大量针对东亚经济体的“多边”研究。Takagi和Yoshida[12]采用20种HS9产品的月度进出口单位价值数据研究发现，日本的出口汇率传递率几乎是完全的（0.97），而进口价格的汇率传递率非常低。Sasaki[13]采用月度双边贸易数据估计了1990-1995年间日本出口商在美国、亚洲和欧盟三个市场上的按市场定价弹性。研究发现：日本对美出口的按市场定价最高（0.5）。Parsley[14-15]估计了香港1992-2000年间多个SITC5行业的进口汇率传递率，发现香港的出口不存在按市场定价行为。Parsons和Sato[16]估计了1999-2004年间，东南亚4国27种HS6产品对13个出口目标市场的出口的汇率传递率，发现对每一国家的大多数产品均不存在汇率传递。

近年来，中国关于汇率不完全传递的相关研究逐年增加，但集中于采用加总数据估计人民币汇率变动对中国进口价格和CPI的传递效应[17-20]，人民币汇率变动对出口价格传递效应的研究较少，行业研究更为缺乏。鞠荣华等[21]，马宇[22]，胡冬梅等[23]选取了数个细分行业进行估计，属局部性研究，不够全面。毕玉江和朱钟棣[1]基于单方程动态分布滞后模型分析了人民币汇率变动对中国总的出口价格和SITC一位数行业出口价格的传递效应，但行业出口价格数据来源为国外研究者的估算。陈学彬等[2]基于行业面板数据模型估计了22个HS两位数分类行业的人民币汇率出口价格传递率，但其出口价格数据是自行计算的。

二、理论模型

汇率变动对出口价格的传递的实质是出口商的按市场定价行为（PTM），即具有定价能力的厂商随汇率变动调整出口价格，从而使同一产品在不同国家的市场价格不同的三级价格歧视行为。PTM可以在式（1）所示的非完全竞争市场中厂商定价理论的加成模型的理论框架下进行分析。

其中，PXijt为产品i出口到进口国j的以出口国货币标价的出口价格；MCijt为出口商的边际成本；ηijt为进口市场j对产品i的需求弹性，ηijt是以进口国货币标价的出口价格PXijtEjt的函数；Ejt为双边汇率，以单位出口国货币的进口国货币价格来表示；Dijt代表进口市场j需求状况。

由式（1）知，厂商的最优定价取决于出口商生产的边际成本和进口市场上需求的以进口国货币标价的价格的弹性。因为以进口国货币标价的价格要随汇率变动而变动，进口市场上价格的需求弹性与汇率变动相关。对式（1）全微分并取对数，可得式（2）：

三、人民币汇率变动出口价格传递效应的行业差异

上式中i代表不同的部门，t代表时间。其中αi为行业或个体非观测效应，θt为时间非观测效应。其他符号的含义与前述一致。MSi、XSi和CRi是既随时间变化又因行业不同而不同的变量。而αi包含了所有与时间无关但因行业不同而不同的变量，如行业特性、产业政策的差异等。θt为时间虚拟变量，包含随时间变化但与行业个体差异无关的变量，如中国的宏观政策环境、进口国的通胀情况等。上述模型形式中的个体和时间非观测效应中包含了大量无法直接观测获取数据的信息，可以大大提高模型的估计精度。

我们采用1997-2008年的年度数据，将31个国民经济行业按制造业和初级产品行业归类，并且进一步将制造业分为依赖原料的制造业、不依赖原料的制造业和机电行业，分别估计其汇率传递效应，以分析比较汇率传递率的行业差异。

（一）变量选取和数据说明

式（3）中，PX为以美元标价的按国民经济行业分类的行业出口价格指数，数据来源为海关总署贸易指数数据库，海关总署公布的是同比指数，将其转换为以2005年为基期的定基指数。

以行业生产者价格指数PPI表示不同国民经济行业的边际成本状况，数据来源为WIND数据库，对照海关总署编制的按国民经济部门分类的行业出口价格指数，我们选取了31个国民经济行业，同样将其转换为以2005年为基期的定基指数。

以人民币名义有效汇率指数表示人民币名义汇率，数据来源为国际货币基金组织IFS数据库。该指数是按人民币的一篮子外币价值的变动编制的。

除以上3个核心变量外，考虑影响出口商定价决策的其他因素，引入以下的控制变量。

第一，市场份额，以MSi表示，指中国某行业产品的出口占该产品世界出口总额的比重，该变量用于衡量中国某行业出口的世界市场份额。

第二，出口份额，以XSi表示，指中国某行业产品出口额在中国出口总额中的比重，该变量用于衡量某种产品出口在中国出口中的相对重要性。

第三，以CRi表示中国某行业出口产品i的市场集中度情况。以i产品出口额排在前4位出口市场的出口额之和占某年i产品出口总额的比重来表示。该变量可以衡量该行业的出口市场的市场结构，而市场结构与出口商的定价行为直接相关。

①如果以PMijt表示以进口国货币标价的进口价格，有：PMijt=PXijt*Ejt，取对数一阶差分，有：dlnPXijtdlnEjt=dlnPMijtdlnEjt-1。由于构建以上3个变量所必需的贸易金额、贸易商品结构等数据的统计编制均按SITC或HS行业分类进行，而本研究基于国民经济行业分类进行估计，本研究将贸易统计与国民经济行业分类统计数据进行了转换篇幅限制，此处未列出国民经济行业分类与相应的SITC第三版3位数行业分类号的对应关系。。

首先，对式（3）进行Hausman检验，结果表明个体固定效应的模型设定形式合理，详细检验数据参见表1。然后，对数据进行了面板单位根检验。面板单位根检验的方法多种多样，各种方法得到的结果不尽一致。为了保证检验结果的稳健性，我们采用同质单位根检验法——Levin， Lin & Chu（LLC）检验和Breitung检验以及异质单位根检验方法——Fisher- ADF 检验和Fisher-PP 检验4种方法，对每个变量进行面板单位根检验。检验形式由时序图决定，滞后阶数按AIC原则选取。检验结果表明模型中所有的变量皆为一阶单整变量篇幅限制，此处未列出详细的检验结果。。因所有变量皆为一阶单整，所以采用一阶差分OLS估计是合适的。以差分形式进行估计，消除了式（3）中的非观测效应αi，尽管αi不能被估计，但是其他系数的估计量仍是一致的。

（二）数据的统计值特征分析

本文将行业分为全部行业（以all表示）、初级产品行业（SITC一位数分类0～4的行业，以nmanu表示）、制造业（SITC一位数分类5～8的行业，以manu表示）、依赖原料的制造业（SITC一位数分类5和6的行业，以rbmanu表示）、不依赖原料的制造业（SITC一位数分类7和8的行业，以nrbmanu表示）以及机电行业（SITC一位数分类7和8中的部分行业，以jd表示），将31个国民经济行业分别归入上述类别进行回归分析初级产品行业包括：煤炭采选业，石油和天然气开采业，有色金属矿采选业，非金属矿采选业，木材及竹采运业，饮料制造业，烟草加工业，石油加工及焦炼业，化学纤维制造业以及食品加工和制造业。依赖原料的制造业包括：纺织业，木材加工及竹藤棕草制品业，造纸及纸制品行业，化学原料及化学制品制造业，医药制造，橡胶制品业，塑料制品业，非金属矿物制品业，黑色金属冶炼及延压加工业，有色金属冶炼及延压加工业和金属制品业。不依赖原料的制造业包括：服装及其他纤维制品制造业，皮革毛皮羽绒及其制品业，家具制造业，印刷业记录媒介的复印，文教体育用品制造业，普通机械制造业，专用设备制造业，交通运输设备制造业，电气机械及器材制造，电子及通信设备制造业和器仪表及文化办公用机械。机电行业包括普通机械制造业，专用设备制造业，交通运输设备制造业，电气机械及器材制造，电子及通信设备制造业和器仪表及文化办公用机械。依赖原料和不依赖原料的制造业加起来为制造业。食品加工和制造业虽命名中有“制造业”，但其SITC分类在0～4的范围，所以应归入初级产品行业。。

首先，不同行业的出口价格差异较大。全部31个国民经济行业的出口价格的年度环比的平均数为4.45，意味着1997-2008年间，平均而言，全部行业的出口价格比上年上涨4.45%。所有行业分类中，初级产品行业的价格上涨速度最快，平均每年上涨8.23%，且其变异程度也最高，年平均标准差水平为16.03%，远高于其他行业。制造业的出口价格波动水平要远低于初级产品行业，年平均价格涨幅为2.88%，年平均标准差为7.61%。在制造业内部，对资源依赖性越低的行业价格越稳健，价格波动的幅度也更小。其中机电行业的年均价格上涨幅度仅为1.67%，资源依赖型制造业的年均价格上涨幅度为3.39%，变动程度也较大，为9.16%。

第二， 1997-2008年间，人民币名义有效汇率的年均升值幅度为1.35%，年均标准差水平为4.64%，体现出较为稳健的升值趋势。

第三，表示出口商边际成本的行业生产者价格指数表现出了和出口价格近似的变动趋势。初级产品行业的成本升幅和变动程度均大于制造业；对资源依赖性越低的制造业成本升幅和成本变动程度越低。还值得注意的是，不依赖于原料的制造业和机电行业的年均成本上涨幅度为负数即成本长期平均趋势是下降的，分别为-0.64%和-1.22%。

第四，全部31个行业的平均世界市场份额为7%，最低的为初级产品行业的3%，最高为不依赖自然资源的制造业的12%。

第五，出口份额最高的行业为机电行业，1997-2008年的平均水平为8%，最低为初级产品行业，仅为0.7%。

最后，中国的出口市场集中度水平非常高，全部行业的平均值为61%。所有行业分类的出口市场集中度水平均高于50%，且变化程度不高，意味着中国的出口市场集中度一直处于很高的水平。

（三）估计的结果和结论

第一，全部31个行业，人民币汇率变动对出口价格的传递率为0.50，即若人民币升值10%，以美元标价的人民币出口价格上升5%。

第二，初级产品行业的人民币汇率出口价格传递率为0.26，即若人民币升值10%，以美元标价的中国初级产品出口价格上升2.6%。制造业的人民币汇率出口价格传递率为0.36，即若人民币升值10%，以美元标价的中国制成品出口价格上升3.6%。初级产品的汇率传递率低于制造业，原因可能在于在初级产品生产的成本结构中，成本主要是原料成本，且原料成本的波动幅度远远大于制造业，为了尽量保持价格稳定，出口商选择了较低的汇率传递率。

第三，制成品行业中对资源依赖性较高行业的汇率传递率为0.52，远高于资源依赖性较低的行业（传递率为0.20）。原因可能在于后者在1997-2008年间，成本平均是下降的（PPI年均环比为-0.64），成本的下降为出口商的PTM行为提供了更大的空间，使其可以选择较低的汇率传递率。

第四，制造业的出口汇率传递率似乎与成本的波动程度有关，PPI的标准差值越大，人民币汇率变动对出口价格的传递率越高。原因可能在于成本波动大的行业，定价风险较大，厂商较理性的行为是尽量将汇率变动传递给以美元标价的出口价格以控制定价风险。

第五，总体而言，成本变化对出口价格的传递率相当高，不同行业的取值在0.62～0.95之间。对表1中不同行业的PPI的标准差进行分析后发现，标准差越大，PPI变动对以美元标价的出口价格的传递率越高。这进一步验证了推测，即定价风险越大，成本变动对出口价格的传递率越大。

第六，总体上，出口份额变量XS、市场集中度变量CR和市场份额变量MS的回归系数要么不显著，要么对其进行WALD检验的结果表明，无法拒绝系数为0的零假设。这意味着出口份额、市场集中度和市场份额变量对人民币汇率变动对出口价格的传递率没有明显影响。

四、结论

本文基于中国31个国民经济行业分类的行业数据实证估计了人民币汇率变动对中国出口价格的传递效应的行业差异，得到以下结论。

第一，初级产品的生产成本波动大，制成品的生产成本相对稳定，人民币汇率变动对初级产品出口价格的传递率为0.26，比制成品低0.1。对资源依赖性较高的制造业的汇率传递率为0.52，高于对资源依赖性较低的行业（0.2）和机电行业（0.33）。

第二，制造业内部，影响人民币汇率变动传递率的关键因素不是汇率变动本身，而是生产成本的变动趋势和特征。生产成本降低会给出口商的PTM行为提供更多空间，造成人民币汇率变动对进口价格的传递率较低。如果行业生产成本较为稳定，厂商的定价风险较小，出口商就偏向于选择较低的汇率传递率。

本文研究结果的政策含义如下。

其一，人民币汇率变动对中国以外币标价的出口价格的传递是不完全的或者说中国出口定价中普遍存在PTM行为，这意味着通过人民币汇率调整来平衡贸易收支政策效力会被削弱。

其二，人民币汇率传递的行业差异较大，影响人民币汇率出口价格传递率的关键因素不是汇率变动本身，而是行业成本变动趋势和特征。因此，政府在执行通过汇率变动调整贸易收支政策的时候必须充分考虑中国的贸易商品结构和行业的成本结构。

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