人民币汇率对我国进口价格的传递效应研究——基于拔靴滚动因果方法

尹晓娜，李静萍 ，苏志伟

(1.太原师范学院 经济系，山西 晋中 030619；2.山西财经大学 金融学院，太原 030006；3. 青岛大学 经济学院，山东 青岛 266100)

一、引言

改革开放40多年来，我国货币当局在人民币汇率机制形成方面做了很多尝试，旨在更好地适应国内外经济的不断发展。1994年初，我国实施了基于市场供求的、有管理的单一浮动汇率制度，人民币汇率逐渐稳定并开始升值。为了促进国际收支平衡以及维护金融市场稳定，央行宣布在2005年7月进一步完善人民币汇率机制，终结了只关注美元的单一制度，人民币汇率的变化方向和幅度随之扩大。2016年10月，作为实现人民币国际化的一个重要里程碑，人民币被纳入国际货币基金组织(IMF)的特别提款权货币篮子，这意味着市场化的人民币弹性将持续增加，双向波动成为“新常态”。根据汇率传递理论，一国货币价值的变动会对宏观经济产生重要影响。具体表现在以下两方面：一方面，一国货币升值将导致出口产品竞争力减弱，出口产品的国际市场份额下降，而进口价格相对具有优势，进口增加，国际贸易逆差增加；另一方面，由于进口产品成本下降，进口原料以及其他消费品会对国内整体价格产生竞争效应，降低国内价格水平，起到抑制通胀的作用。由此可见，一国货币的币值变化将会影响国际收支和国内价格水平。特别是2018年在上海国际进口博览会开幕式上，习近平总书记发出宣言：共建创新包容的开放型世界经济。这提升了进口贸易的战略意义。因此，研究人民币汇率的进口价格传递问题，对汇率机制的完善以及贸易政策的制定具有重要启示。

20世纪六七十年代，专家学者们在购买力平价与一价定律等相关理论基础上对汇率传递进行研究，指出在完全竞争的市场环境下汇率对于进口价格具有完全传递效应，但是随着西方各国普遍开始采用浮动的汇率制度，汇率变动的不确定性使得学者们重新研究汇率传递机制。美元在20世纪八十年代的贬值并未有效改善美国贸易逆差，因此对汇率传递的研究转向了不完全传递。Krugman(1987)[1]基于美国在20世纪八十年代从德国进口汽车，其价格并未随着美元升值而下降，反而比在别的欧洲国家的售价高出三成这一情况做出了诠释，因此最早提出了依市定价理论。该理论指出，汇率传递不完全的原因是在被分割的国际市场环境中，出口商依据不同目的地调整价格成本的加成，进而使汇率改变无法全部反映至进口价格中。在此理论基础上，国外学者分别从需求和供给角度对汇率的不完全传递进行了梳理。从需求角度看，Dornbush(1987)[2]认为一国可贸易品和不可贸易品之间存在同质性，也就是在一定程度上可以互相替代，因此，汇率的进口价格传递效应是不完全的。Hooper和Mann(1989)[3]研究发现出口产品的市场份额占比越重，市场集中度相对越高，则出口商对出口产品的价格可控性越强，本国汇率变动对进口价格的传递效果就会有所减弱。Marston(1990)[4]认为在不完全竞争市场上，出口商通过价格歧视策略在国内外同时销售产品，在出口市场上的需求价格弹性变化一定程度上导致了汇率的不完全传递。从供给角度看，Froot和Klemperer(1988)[5]分析了当一国汇率变动时，假如出口价格可以很好地应付沉没成本的改变，那么出口商将维持固有价格水平，导致不完全汇率传递。Clark 等(1999)[6]指出国际贸易通常经过销售链条进行分销，每一个分销环节都会对汇率的传递产生弱化效应，因此最终的汇率传递效果大打折扣。20世纪末期，国外学者纷纷将目光投向汇率传递的宏观影响因素层面。以Taylor(2000)为代表的学者证实了通货膨胀率与汇率传递水平之间的关系，认为较高的通胀水平导致较为明显的汇率传递，但是在温和的通胀背景下，汇率传递程度下降[7]。也有学者从汇率自身的变动方向和幅度探究汇率传递问题，Devereux和Yetman(2003)[8]研究发现汇率变动幅度与汇率传递正相关，汇率变动幅度愈大，则汇率传递效应愈显著，但是Frankel(2005)[9]的研究结论则不同，认为汇率波动率与传递效应之间负相关。此外，Ghosh和Rajan(2009)[10]从经济对外开放程度对汇率的传递效果影响进行验证，表明进口国对外经济开放程度会对汇率传递产生不同影响。近年来，Cook(2014)[11]通过将超越对数效应函数引入贸易企业异质性模型，推测出企业的生产效率与汇率传递效果相关，生产效率越低的企业汇率传递系数越高。Cheikh和Louhichi(2016)[12]采用面板阈值框架重新审视63个国家通胀环境对汇率传递的影响，表明高通胀率引起高传递水平。Brun‐Aguerre 等(2017)[13]使用误差修正模型研究33个新兴和发达经济体进口价格的汇率传递机制，发现汇率传递的不对称性，即汇率贬值比升值的传递效果更强。Mignon和Villavicencio (2019)[14]基于双位数部门的双边进口价格进行研究，得到来自中国的汇率传递水平高于美国的结论。

从我国实际对外贸易情况看，2005年汇改至2015年期间，人民币持续升值幅度达到35%，贸易顺差却一直保持增长态势，其中2007年全年贸易顺差比上一年增长了47.7%，达到历史高位，位居世界第一。在此期间，我国国内通胀依然持续，2008年通胀率达到5.9%。总体而言，人民币升值并未大幅度减少我国对外贸易顺差，也未对国内通货膨胀起到非常有效的缓解作用。理论上，国内学者对人民币升值在多大程度上可以调节国际收支和缓解通胀水平存在很多争议。毕玉江和朱钟棣(2006)[15]使用协整和误差修正模型研究汇率传递问题，发现人民币汇率的进口价格传递效果比消费者价格更为显著。陈六福和刘厚俊(2007)[16]通过向量自回归模型研究发现，人民币汇率对进口价格和消费者价格的传递程度都很低，同时发现通胀在一定程度上影响汇率传递效果。施建淮等(2008)[17]也认为汇率变动对于价格指数并不是完全传递，同时会产生时滞效应。曹伟和倪克勤(2010)[18]使用滚动回归法对汇率传递效应进行分析，得出汇率传递效应不断降低的结论。但是也有学者认为人民币汇率传递效果有增强趋势。周杰琦(2010)[19]基于长期约束的结构性向量自回归模型进行考察，发现人民币汇率的传递效果在我国汇改之后有所强化。陈萍(2015)[20]以进出口均衡模型为基础，认为在2012年10月之后人民币汇率波动对进口价格传递效应一直在增强。近年来，国内学者转向研究人民币汇率传递的影响因素。刘青等(2016)[21]使用平滑转移回归模型证实汇率波动性对汇率传递的非对称影响，结果表明汇率的不同波动性对进口价格的影响效果不同。李艳丽和杨峰(2016)[22]通过门限回归法分析汇率预期的存在和厂商边际成本的可变性对汇率传递效应的影响。徐胜和章海伦(2017)[23]通过对比中国、美国、欧元区的汇率传递效应，表明在长期人民币汇率对国内价格水平的传递方向与欧、美相反。曹伟等(2019)[24]基于“一带一路”背景比较了国内各省份人民币汇率的传递效果，表明汇率传递水平与各省份的经济发达程度有关。

关于汇率传递的研究，从内容上看，主要集中于对消费价格与出口价格的分析，而汇率对进口价格传递方面的研究相对较少，在我国现有研究成果中，多数假定物价水平与汇率之间存在单一线性关系。从方法上看，大多采用误差修正模型和向量回归模型等方法在全样本期间进行整体考察，忽略了人民币汇率作为时间序列变量所发生的结构性突变，从而会呈现出不同的传递效果。本文选取1994—2019年的数据，其中包括人民币汇率改革和国内通胀期间，通过拔靴滚动因果方法，动态检验我国汇率传递在全样本和不同子样本期间的结构性变化情况，并对结果进行具体解释。

二、汇率传递模型

本文在依市定价理论的基础上研究汇率传递，使用的理论模型以Blonigen 和 Haynes(1999)构建的成本加成定价模型为基础[25]。假设该模型包括两个国家，产品进口国为本国(H)和产品出口国为外国(F)。本国H从外国F进口产品(XH)，在本国的国内市场上，外国出口商面临着来自本国内部替代品(y)的竞争。本国的进口需求受到进口价格、国内替代品价格以及本国国内人均收入的影响，也就是：XH=XH(PH,Py,IH)，其中，PH代表进口商品本国货币的价格，Py代表以本国货币表示的国内替代品的价格，IH代表本国国内收入水平。此外，外商出口国的国内需求由其货币种类表示的产品价格与该国国内收入水平决定：XF=XF(PF,IF)，产品X仅限于在外国出口商生产。与Blonigen 和 Haynes的研究不同，本文模型中的进口产品中间投入来自进口国和出口国。如果来自进口国的中间投入被用于生产过程，那么要素价格(w)取决于汇率(e)的变动，以本国货币的外币价格表示。产品X的生产成本取决于总需求量X=XF+XH和要素价格w(e)，即：C(X,w(e))。假设成本是要素价格的一阶齐次方程，那么：c(X,w)=w(e)Ø(X)。

出口商企业参与伯川德竞争，因此可以将Py看作是外生变量。出口商利润最大化方程为：

maxΠ=PFXF+ePHXH-w(e)Ø(X)

(1)

利润最大化的一阶条件为：

PF=wØ′υF

(2)

PH=wØ′υH

(3)

(4)

因此，汇率变化对进口价格的传递系数由要素价格和加成成本决定，传递系数总是非正。进口国货币升值会使得进口产品价格下降，同样，进口国货币贬值会导致进口产品价格上升。总之，汇率对进口价格的传递系数介于-1～0之间。如果产品出口国外商使用本国国内的中间投入，也就是：ηwe=0，或者是加成成本恒定：ηυH=0，那么汇率传递是完全的，传递系数为-1，如果ηwe=1，那么汇率对进口价格的传递系数为0。

三、研究方法介绍

在以往的研究中，格兰杰因果检验大部分采用VAR 模型，先计算出 Wald、 LR 和 LM三个统计量的值，然后再根据所得结果对因果关系的显著性做出判定，三个统计量的前提都是服从于标准渐近分布。但是Phillips和Perron(1988)[26]却指出，在VAR模型内时序不稳定情况下，以上统计量或许并不服从于标准渐近分布。Mantalos和Shukur(1998)[27]通过对各类未使用RB技术的检验方法(格兰杰因果检验)所达到效果的分析可知，小样本所修正的LR检验其检验力度与适应性最佳，同时亦发现在变量不具备协整关系时，所有未使用RB技术的检验方法均不会产生良好效果，特别是在小样本情况下。在借助蒙特卡罗模拟分析变量协整和非协整两种不同情况时，Mantalos和Shukur(2010)[28]将小样本修正LR检验以及Wald检验的方法进行对比和分析，结果表明，无论变量协整与否，基本上在全部状况下均能够达到很高的效果。传统格兰杰关系检验无法将变量的因果关系方向(正向亦或者负向)检验出来，滚动因果关系检验则很好地规避了这一缺陷。故本文选择以RB技术为基础的LR小样本修正检验，探究产品进口价格与人民币汇率变动之间的关系。

(一)拔靴全样本因果关系检验

本文的研究目的是人民币汇率与进口价格之间的相互影响关系，采用双变量VAR模型框架下的格兰杰因果关系进行检验。标准的因果关系检验统计量包括标准渐近分布统计量Wald,Likelihood Ratio(LR) 和 Lagrange Multiplier(LM)。然而当VAR模型水平估计的基础时间序列数据为非平稳时，这些检验统计量就不服从标准渐进分布。Shukur和Mantalos(2004)[29]提议这个改进可以通过使用基于残差拔靴(RB)方法的临界值获得。更为重要的是，RB方法关于标准渐进分布检验的优势已经被若干蒙特卡罗模拟研究所证实，无论协整与否。基于上述研究成果，本文借助基于修正的LR统计量检验的RB方法检验人民币汇率与进口价格之间的因果关系。

为了更好地阐述以LR技术为基础的RB检验方法，建立双变量的VAR(p)方程：

(5)

在式(5)中，原假定产品的进口价格改变不是人民币汇率改变的格兰杰原因，则其通过了给予限制Ø12,k=0fork=1,2,……,p。类似地，原假设人民币汇率变化不是进口价格变化的格兰杰原因的检验通过了施加限制Ø21,k=0fork=1,2,……,p。正如上文所述，全样本因果关系检验取决于RB的p值和修正LR统计量。如果第一个原假设Ø12,k=0fork=1,2,……,p被拒绝，那么说明进口价格对人民币汇率有显著的影响效果，也就是进口价格可以对人民币汇率有预测作用。同样，如果第二个假设Ø21,k=0fork=1,2,……,p被拒绝，说明人民币汇率对进口价格有显著的影响作用。

(二)参数稳定性检验

全样本因果关系检验通常假设VAR模型中的参数在整个样本期间稳定不变。但是Balcilar 和 Ozdemir(2013)[30]认为随着样本数量的增加，在整个样本期间的时间序列变量会出现结构性突变，之前的假设不成立，因此，全样本因果关系检验的结果无效，而且两个变量之间的关系在整个样本期间会呈现出不稳定效果。格兰杰早在1996年就指出参数非恒定这一特性会是近期实证研究面临的重大挑战之一。所以，短期和长期的参数稳定性检验需要引起重视。

本文使用Sup-F,Mean-F和 Exp-F检验研究短期参数的稳定性。然而，需要引起注意的是当原始变量为协整时，VAR模型的一阶差分为错误，除非允许有误差修正，因此，有必要检验协整关系以及参数长期是否稳定。后文的实证中使用完全修正最小二乘法(FM-OLS)估计量估计参数的协整回归。当原序列为一阶协整时， Lc检验也作为一种检验协整的方法。

这些检验通过LR统计序列得到测算，LR统计序列可以在一个未知的时间段内检测到一个单一时间序列的结构性突变。更为重要的是，这些检验通过参数的拔靴过程证实了非标准渐进分布的临界值和p值。此外，15%作为分界线适用于样本的Sup-F,Mean-F 和 Exp-F检验。因此，这些检验通过的样本分数区间为(0.15,0.85)。相应地，对于Lc检验，被用于方程中和使用了完全修正最小二乘法估计VAR模型中估计。

(三)子样本滚动窗口因果关系检验

时间序列的结构性变动可以被提前识别，并且被使用几种技术方式的估计纳入，例如有样本分割和虚拟变量的代入，但是这些技术都有前测偏差的缺点。为了克服参数的非稳定性以及避免前测偏差，本文引入基于修正的拔靴估计子样本滚动窗口因果关系进行检验。有两个重要原因为这种滚动窗口方法进行说明：首先，滚动窗口与时间序列变量的相互关系会随时间变化而变化的实际情况相符合；其次，滚动估计可以研究不同子样本由于发生结构性突变所导致的不稳定性变化。

滚动窗口估计的准确性和实际表现取决于每个回归的增量间隔以及窗口宽度l。小间隔(例如：一个间隔)被认为可以提供详细信息，因为它使得滚动回归的数目最大化。窗口宽度参数l决定了子样本的数量以及估计结果的精确性。一个大的窗口宽度也许可以改善结果的准确性，但是在异质性存在时相应地降低了代表性。当然，如果窗口宽度太小，则会减小异质性，同时改善参数的代表性，但是通过增加标准差估计减少了参数估计的精确性。因此，窗口宽度应该设置在一个使得代表性和精确性都相对较好的区间。

四、数据与实证分析

(一)数据来源和趋势分析

1．数据来源

基于上述理论模型以及数据可得性，选取1994年1月至2019年8月的月度数据。变量为进口价格指数(IPI)和人民币名义有效汇率(NEER)。

名义有效汇率作为一种区别于单边汇率的计算方式，有如下表示：

(6)

其中，Ei为本国与i国的双边名义汇率，E0为本国与i国在基期的名义汇率，Wi为i国在本国对外贸易中所占权重。选取国际清算银行(BIS)测度的人民币名义有效汇率指标，该指标较为全面地考虑了我国与其他国家的贸易往来情况，同时由于人民币名义汇率中包括了各国的价格因素，因此可以更为全面地衡量汇率变动与价格之间的关系。本文使用的NEER为间接标价法，NEER数值增加表示人民币升值，NEER数值减小表示人民币贬值。我国进口产品价格选取Wind数据库中的进口价格指数(IPI)。

2．人民币汇率和进口价格趋势分析

图1显示了1994年1月至2019年8月人民币名义有效汇率和进口价格的变化情况，对这两个变量在样本期间的情况进行定性趋势分析。自1994年我国实行单一的、有管理的、浮动的汇率制度以来，人民币汇率升值幅度很快就有了提升，进口价格指数显著下降。这为我国经历1997年亚洲经济危机之后，维护亚洲市场的经济稳定，力保人民币币值稳定在一定水平，而未随着其他经济衰退国家一起贬值起到了重要作用。然而在此之后的一段时间，进口价格涨落不定，频繁波动，直到2002年见底，此时人民币汇率开始了增值态势，一直保持上升趋势，随后由于美元大幅度贬值而导致人民币汇率遭受影响，从而也产生了相应贬值，期间的进口价格处于上升趋势，这一情况持续到2005年人民币汇率改革。2005年7月，人民银行再一次调整人民币汇率制度，并制定了基于市场供求参照一篮子货币的人民币汇率形成机制，自此人民币不再单一地钉住美元，而是向市场化更进一步。随着改革的进行，人民币汇率在市场预期中一路升值，至2008年已经上升了16%，此期间进口价格有升有跌，但是总体涨幅明显。随着2008年全球经济危机爆发和2010年欧洲大规模主权债务危机，全球经济萧条，人民币汇率停止了升值趋势，转为贬值态势，但是进口价格不但未显著提升，反而在2009年底跌落了35%。2010年，央行为了促进人民币汇率的灵活性，继续推进人民币汇率形成机制。2015年11月底，国际货币基金组织(IMF)决定将人民币纳入特别提款权(SDR)货币篮子，一定程度上促进了人民币汇率的增长，对进口价格的增长起到了抑制作用。2016年由于资本外流，人民币对一篮子货币小幅贬值，进口价格指数攀升。2018年受美元走强、中美贸易摩擦等因素的影响，人民币汇率双向波动弹性增强，人民币对一篮子货币基本稳定，人民币名义有效汇率累计升值1.2%，对应的进口价格指数略有下降。总体上，人民币汇率和进口价格在图1中的走势呈现出一定的负向线性关系，人民币汇率对进口价格的传导与之前的理论基本一致。

(二)实证分析

1．人民币汇率和进口价格全样本因果关系检验

(1)变量平稳性检验

由于拔靴滚动因果检验适用于双变量，因此在此模型中使用人民币名义有效汇率和进口价格两个变量进行研究。为了消除可能存在的异方差以及统一量纲，对原始数据取对数。对变量进行单位根检验常用的方法有ADF，PP，KPSS。表1显示人民币汇率和进口价格在ADF和PP检验中未能够拒绝原假设，说明这两个变量不平稳，但是在通过一阶差分之后可以拒绝原假设，表明一阶差分之后的人民币汇率和进口价格成为平稳变量。KPSS 检验的原假设与ADF和PP的检验相反，因此，这种检验方法的结果是原始数据拒绝了平稳性的原假设，但是一阶差分之后的数据接受了原假设。总之，这三种不同的单位根检验都得到了一致结果，那就是人民币汇率和进口价格的原始数据并不平稳，但是通过各自取一阶差分之后得到了平稳序列。

(2)人民币汇率和进口价格的格兰杰因果关系检验

通过单位根检验之后，建立一阶差分后的人民币汇率和进口价格的双变量VAR模型。最优滞后期可以参照赤池信息量准则(AIC)，结果为滞后2期。使用基于修正后的LR的RB因果关系进行检验，人民币汇率和进口价格的拔靴全样本因果关系检验结果见表2。根据拔靴P值，人民币汇率是进口价格的格兰杰原因，但是进口价格不是人民币汇率的格兰杰原因，说明我国存在汇率传递。

表1 人民币名义有效汇率和进口价格指数的单位根检验

表2 全样本格兰杰因果关系检验

2.人民币汇率和进口价格关系的稳定性检验

(1)短期参数稳定性检验

时间序列数据结构性的改变使得VAR模型估计的人民币汇率与进口价格全样本的关系并非固定不变。人民币汇率对进口价格的传递系数可能会随着汇率政策以及进口产品结构的变化发生变化。因此，全样本因果关系检验中假设的参数和因果关系固定不变也不再可靠，估计结果无意义。鉴于这个原因，对上述VAR模型进行参数稳定性检验，决定是否发生了结构性改变。在之前提到过，本文使用Sup-F,Mean-F 和 Exp-F 检验以及Lc检验，研究基于两变量VAR模型的参数稳定性，结果如表3所示，在原假设为参数是稳定的Sup-F检验中，结果为第一行的参数随时间发生了一次性的大幅偏移；Mean-F 和 Exp-F检验的原假设为参数遵循一定的变化过程而不是随时间逐渐演变，结果分别在第二、三行证实参数随着时间发生了演化；Lc检验结果为VAR模型的参数遵循随机游走过程，意味着在全样本期间参数具有不稳定性。所以这些结果共同验证了人民币汇率和进口价格的两变量VAR模型在短期并不稳定。人民币汇率和进口价格两个变量都是一阶单整，这意味着当协整关系不存在时，其一阶差分之后的VAR模型并不合理。

表3 短期参数稳定性检验

(2)长期参数稳定性检验

检验协整关系和长期参数的稳定性。采用Lc估计量估计协整关系的稳定性，采用Sup-F检验估计长期参数的稳定性，结果如表4所示。根据第二行的拔靴P值可知，Lc统计量拒绝了1% 显著水平的协整原假设，同时Sup-F 统计量拒绝了参数在1% 显著水平下的参数稳定原假设。虽然协整方程的参数渐变不能够通过Mean-F 和 Exp-F 检验识别，但是有明显的证据证明，根据Lc和Sup-F检验，参数在长期发生了一次性的转移以及人民币汇率和进口价格之间的协整关系并不可靠。

表4 长期参数稳定性检验

3．子样本滚动窗口检验与影响因素分析

上述参数稳定性检验证实了全样本VAR模型由于存在结构性突变进而使得参数不稳定，这非常符合中国近年来的基本国情，中国已经经历了经济的结构性转型，汇率制度以及货币政策都得到了有效调整。基于这些必然出现的结构性转变，本文继续使用滚动窗口进行检验，进而提供一系列传递结果。由于整个系统是在固定窗口宽度的条件下随时间逐渐变化，所以使用将结构性突变考虑进去的滚动窗口可以更为全面地验证子样本随时间变化的特性。采用基于修正的LR因果检验进行检验，LR 的拔靴P值估计为以24个月为固定子样本宽度的滚动模型。所有滚动结果如图2至图5所示。

图2为原假设进口价格不是人民币汇率的格兰杰原因条件下LR统计量的P值。可以看到，子样本在1996∶07-1997∶03、2001∶02-2001∶10、2002∶05-2002∶10、2003∶05-2003∶09、2007∶06-2008∶09、2018∶09-2019∶08 期间，进口价格对人民币汇率有影响。

由图3可知，进口价格对人民币汇率的影响效果并不明显。1996∶07-1997∶03期间，由于中国进口价格的小幅下降和进口关税减免政策，导致整个国内价格水平下降，因此减少了出口成本，增加了出口水平。根据央行1998年的统计，1996年比1994年的进出口分别增长了38.07%和47.31%。随着国际贸易盈余高速增长，人民币汇率呈现增长趋势。这种情况也出现在2003—2004年期间。但是在2002年5—10月，进口价格的增长虽然扩大了贸易盈余，但是人民币汇率却依然未下降，原因是美国财政赤字导致了弱美元政策。2001∶02-2001∶10 和 2007∶06-2008∶09期间，这两个子样本分别对应中国加入WTO和全球金融危机，大量热钱涌入中国国内寻求套利以及持续增长的国际贸易顺差，导致人民币汇率走高。2018∶09-2019∶08期间，进口价格的上升和下降总是与人民币汇率变动的方向相反。总之，进口价格对人民币汇率的相对有限影响是通过国际贸易收支差额实现的。

图4为原假设在10%显著性水平下人民币汇率不能构成进口价格的格兰杰原因条件下LR统计量的P值。以下期间段内，人民币汇率对进口价格有显著的传递效果：1996∶07-1997∶01、1999∶02-2000∶03、2001∶04-2002∶01、2005∶09-2006∶03、2008∶11-2013∶06、2014∶12-2016∶12。图4显示了在具有传递效果期间的传递系数，大部分期间内传递系数为负数，符合汇率传递的基础理论。然而在2005∶09-2006∶03期间，汇率传递系数为正值，这与之前的汇率传递理论不相符。此外，汇率传递系数在不同子样本期间的结果不同，并随时间变动不断发生变化。

由图5可知，1994年人民币汇率并轨以来，我国对外贸易发展迅速。人民币汇率升值显著导致进口价格在1996∶07-1997∶01期间下跌，汇率平均传递系数很高。在经历了亚洲金融危机之后，我国保持人民币汇率稳定以帮助亚洲经济复苏。然而，1999—2000年，汇率传递系数相对较低，这可能是由于其间汇率较低波动所导致。在弱美元政策下，人民币汇率为了钉住美元，持续贬值，进口价格在2001∶04-2002∶01期间显著上升，传递系数也相对较高。2005年7月，央行宣布实施有管理的浮动汇率制度，人民币汇率钉住一篮子货币，市场预期加速了人民币升值，至2008年升值幅度超过10%，但是进口价格只是轻微上调，汇率传递系数在2005∶09-2006∶03期间是正值，这与一般的汇率传递结果不一致。这种异于常态的情况可能与当时我国的宏观经济环境有关。2005—2007年，中国经济快速发展以及人民币汇率持续升值的态势，引起了大量国际热钱流入中国，推高了我国国内替代品价格和国内总收入，进口需求增加，使得进口价格的成本加成增加，进口价格不降反升。在2008年全球金融危机期间，央行选择再次钉住美元，其他贸易国都经历了大幅度的货币贬值，但是人民币名义有效汇率呈上升状态。进口价格受到原油价格的拖累，在2008年10月下跌了16.7%，直到2010年6月才开始反弹，此时的人民币汇率轻微下调。2010年6月，央行重启人民币汇率改革，鼓励汇率灵活变动，自此，人民币汇率在市场预期下再次升值，进口价格持续下降。总之， 1996∶07-1997∶01和2009∶11-2011∶09期间都属于中国的高通胀期，传递系数比其他时期要高，而1998∶11-2000∶03期间，中国的通胀水平受到约束，传递系数相应减小。从图5中还可以进一步看到，近年来人民币汇率对进口价格的传递系数有增加趋势，究其原因应该是多方面的，例如可能是受到进口产品类别的影响，也可能与2015年央行又一次宣布实行人民币汇率改革有关。人民币汇率市场化进程加深了汇率预期升值，波动幅度增大，导致人民币汇率传递机制更为显著。

五、结论与启示

基于拔靴滚动因果检验，对人民币名义有效汇率与我国进口价格指数之间的变动关系进行探讨。不同于之前大多数将汇率变动与进口价格关系看作一个不变的整体进行研究，本文的拔靴滚动因果检验设置了固定窗宽的众多子样本进行分析。从检验结果可以看出，人民币汇率对进口价格的传递系数并非保持不变，而是随着样本期间的变动发生结构性改变。从全样本看，人民币名义有效汇率对我国进口价格的传递并不完全，大体上符合汇率传递的一般规律，即人民币汇率升值，进口价格下降，人民币汇率贬值，进口价格上升。但是在2005年却出现了传递系数为正的情况，即人民币汇率升值伴随着进口价格上升，这可能是因为当时人民币升值预期持续，大量国际热钱流入中国寻求套利，再加上整个中国经济发展迅速，国内价格水平普遍上涨，国民收入快速增加，拉动进口需求量持续增长，外国出口商为了获取更多利益而增加了成本加成，因此使得进口价格有增无减。本文还发现，通胀率和汇率波动幅度也是影响汇率传递效果的相关因素，高通胀率和较频繁的汇率波动都一定程度提高了汇率传递系数。

在当前人民币汇率变动弹性增加的背景下，通过调节人民币汇率进而调整中国的国际收支平衡具有一定可操作性，但是这种方式具有时滞性，并且影响国际收支平衡的主要因素是进出口商品的供求价格弹性，因此，不主张仅仅依靠人民币汇率调节我国的外部平衡，而是还要动态地看待其他影响因素[31～33]。我国也应当将汇率体制改革的重点由提高人民币汇率变动弹性转向将汇率水平维持在相对稳定的状态。