当前, 随着中国经济的高速增长、贸易顺差的逐年扩大, 人民币汇率问题成为当今世界关注的焦点。制定并不断完善人民币汇率制度, 有利于促进我国的对外贸易, 维持稳定的经济环境。然而, 如何完善人民币汇率制度, 仍然是我国学者研究的重点话题。本文希望通过实证分析人民币汇率的影响因素及其作用程度, 为稳定人民币汇率、促进我国经济发展提供合理的政策建议。
一、文献综述
近年来, 研究人民币汇率变动的文献较多。
贺昌政、任佩瑜和俞海 (2005) 运用自组织数据挖掘方法, 利用1997-2002年数据从定性和定量综合集成的途径对人民币实际汇率的动态变化规律及其影响因素进行探讨分析, 发现消费价格指数是影响人民币实际汇率最主要的因素, 且二者呈负相关。
孙音 (2010) 根据汇率理论和中国实际情况分析得出影响人民币汇率的重要因素应为国际收支状况、外汇储备、通货膨胀差异、货币供应增速差异、经济增长率差异、利率差异和财政收支状况。并且通过多元回归分析方法检验得出影响我国汇率中短期变化最主要的因素是外汇储备额, 其次是两国利率差异、外商直接投资和两国通货膨胀差异。
邢科, 杨骏 (2014) 从购买力平价、利率平价、跨国长期投资收益以及资本流动等理论和实务的角度着重分析影响人民币汇率变动的因素, 发现2005年7月人民币汇率改革以来, 影响人民币汇率的因素主要是中美两国的价格差异、利率差异和经济增长率差异, 但之间的相关关系却同传统的购买力平价和利率平价理论相反。
杨光凯 (2017) 运用我国2005年7月-2015年12月的月度数据, 通过建立VAR模型对影响人民币汇率的变动因素进行实证分析, 发现影响我国人民币汇率变化的主要因素有利率水平、股票市场及国家外汇储备因素等, 并对我国在汇率制度管理提出了政策建议。
以往学者从不同的视角、选取了不同的单一变量或多种变量、采用了不同的方法对人民币汇率的影响因素进行了理论分析和实证研究, 结论也不尽相同。但在众多文献中, 极少有研究以价格黏滞模型为基础对人民币汇率的影响因素及作用程度进行分析, 本文的创新点是利用价格黏滞模型对相关数据进行实证分析, 并提出相关政策建议。
二、模型与变量的选取及数据的说明
(一) 模型与变量的选取
本文以前人的研究为基础, 应用计量经济学中的价格黏滞模型, 以美元兑人民币汇率为研究对象, 选取了相对货币供应量 (M2) 增长率、相对国内生产总值增长率、两国利差和两国通货膨胀率差额为变量进行参数估计。
相对货币供应量增长率:为了研究货币供应量的相对增长率, 将中美两国货币供应量之比取对数作为变量。
相对国内生产总值:与相对货币供应量处理方式相同, 将中美两国GDP之比取对数为变量。
两国利差:以中美两国利率差额为变量, 中国利率选取的是一年期定期存款利率的年加权平均值, 美国利率选取的是美联储基准利率年加权平均值。
两国通货膨胀率之差:选取中国和美国的年通货膨胀率之差作为变量。
(二) 数据的说明
本文选取了1997-2016年中国与美国的相关数据。这些数据主要来源于国家统计局, 中国统计年鉴, 圣路易斯联邦储备银行, 美国经济中心, 中国人民银行官网等。
三、模型的建立及检验
(一) 建立模型
价格黏滞模型:
其中, E为美元兑人民币的汇率, M1为中国货币与准货币供应量, M2为美国货币与准货币供应量, Y1为中国国内生产总值, Y2为美国国内生产总值, r1为中国一年期定期存款利率, r2为美联储基本利率, π1为中国通货膨胀率, π2为美国通货膨胀率。
利用Eviews软件、采用最小二乘法对参数进行估计, 得出公式:
(1) 序列相关性检验 (LM检验) 。利用Eviews软件对拟合的结果进行序列相关性检验, F统计量和R2统计量的p值分别为0.5269和0.3911, 即F统计量和R2统计量的p值均大于0.05, 残差序列不存在序列相关性。
(2) 异方差检验。对拟合结果进行异方差检验, 得到F统计量和R2统计量的p值分别为0.5904和0.4198, 即F统计量和R2统计量的p值均大于0.05, 残差序列不存在异方差。
(3) 多重共线性检验。
多重共线性的检验结果如图1:
由数据发现LOG (M1) -LOG (M2) ) 和LOG (Y1) -LOG (Y2) 的相关系数为0.996073, 两者间存在高度相关性。
四、模型的修正与检验
(一) 岭回归法修正多重共线性
利用R3.4.1软件, 用岭回归法修正多重共线性并对修正后的模型进行拟合。
(1) 确定岭参数。
结果如图2、表1所示:
由表1可知三种估计量给出的岭参数相差较大。结合图2的岭迹图, 这里选定岭参数λ=0.002。
(2) 对岭回归后的模型进行估计。
用岭回归法得到的模型为:
(二) 新模型的检验
(1) 显著性检验。用R3.4.1对岭回归后的模型进行显著性检验, 由结果可知, 四个解释变量都通过了p值为0.05条件下的显著性检验, 且前两个变量特别显著。
(2) 序列相关性检验 (LM检验) 。对新模型进行序列相关性检验, 得到p值为0.3947。在0.05的显著性水平下, 接受原假设, 新模型的残差序列不存在序列相关性。
(3) 异方差检验 (G-Q检验) 。对新模型进行G-Q检验, 得到p值为0.1278, 说明在0.05的显著性水平下接受原假设, 新模型的残差序列不存在异方差。
由上述结果可以得到模型估计的最终结果为:
五、总结与建议
(一) 总结
从回归结果可以得出以下结论:
第一, 人民币汇率在很大程度上受中美两国货币供应量之比的影响, 影响系数为0.30, 且二者呈正相关, 即在其他条件不变的情况下, 两国货币供应量之比越大, 美元兑人民币汇率越高;反之, 本国货币汇率越高, 美元兑人民币汇率越低。这一结果满足货币主义对汇率的影响理论。
第二, 中美两国GDP之比也对汇率有重要影响, 影响系数为0.49, 且两国GDP之比与外汇汇率成负相关关系, 即两国GDP之比增加, 美元兑人民币汇率变小;反之, 人民币贬值, 美元对人民币汇率升高。一国经济增长, GDP上升, 意味着劳动生产率的提高和成本的降低, 同时也意味着本国产品竞争力得到改善, 因而有利于增加出口、抑制进口;并且由于经济增长率高, 也使得该国货币在外汇市场上被看好, 因而该国货币汇率会有上升的趋势。这一结果符合现实意义。
第三, 两国利率之差和两国通货膨胀率之差对人民币汇率的作用程度较小, 其中两国利率之差的影响系数为0.004, 且利差与外汇汇率成负相关, 即中美两国利差变大, 美元对人民币汇率减小;反之, 美元兑人民币汇率上升。这一结果与利率平价理论的观点一致, 符合现实经济意义。
第四, 中美两国通胀之差与外汇汇率成正相关, 影响系数为0.007, 且两者呈正相关, 即中美两国通货膨胀差额增加, 本币贬值, 美元对人民币汇率变大;反之, 本币升值, 美元兑人民币汇率下跌。但通货膨胀率只在很小程度上影响外汇汇率。当一国国内物价过度上涨, 会引起通货膨胀, 货币对内贬值。这一结果符合现实经济意义。
综上, 模型拟合结果符合现实经济意义。
(二) 政策建议
尽管我国具有较大的贸易顺差, 人民币升值会使顺差减少, 但从长远来看, 保持人民币汇率稳定才能保证国家经济稳定。
要保持人民币汇率稳定可从以下方面着手:
第一, 合理控制货币供应量。通过上面的实证分析已经得出货币供应量对汇率的影响作用显著的结论, 因此一定要合理控制其增长。人民币大幅升值时, 央行应该实施扩张性货币政策, 增加货币供给量;人民币贬值时, 央行应该实施紧缩性货币政策, 利用公开市场操作回笼货币, 或者提高利率回收多余的货币, 减少货币供应量。
第二, 要大力调整经济结构, 以实现经济持续健康发展。一是要更多地依靠内需拉动、创新拉动, 而不是更多地依靠投资拉动与房地产拉动;二是在保证经济增长的基础上, 使GDP包含更多的高科技成分。我国应使经济由高速增长转为高质量发展。
第三, 促进利率市场化机制的完善。相对利率差异也是影响人民币汇率的因素之一。以中美利差为例, 美国的利率是市场化的利率, 敏感性较强, 可以反映市场的变化。而中国的利率是央行规定的, 不能反映当前经济的发展变化情况, 不是有效的市场指标。既然中国的利率是相对固定的利率, 而美国的利率是随市场变化的, 这样中美利差的波动就越来越大, 这对人民币汇率的管理十分不利。因此为了管理人民币汇率, 应全面推进利率市场化, 重视利率对汇率的影响, 使中国利率市场化和汇率水平的调整同步进行。
第四, 控制通货膨胀。通货膨胀的一个重要原因是总需求超过了总供给。因此, 治理通货膨胀的关键是控制需求, 实行紧缩型政策。其主要内容包括紧缩型财政政策、紧缩型货币政策、紧缩型收入政策等。紧缩型财政政策主要通过削减财政支出和增加税收的办法来治理通货膨胀。紧缩性货币政策主要通过减少流通中货币供应量的办法来实现。紧缩型收入政策是对付成本推进型通货膨胀的有效方法, 可通过限制提高工资和获取垄断利润, 抑制成本提高, 控制物价上涨。
摘要：汇率作为各国经济联系的纽带, 在国际的经济往来中扮演着较为重要的角色, 影响着各国经济的发展。本文以人民币汇率为研究对象, 以价格黏滞模型为基础, 利用收集的数据, 借助Eviews和R 3.4.1软件, 应用OLS分析法, 构建人民币对美元汇率影响因素的实证分析模型, 得出了汇率的实际影响因素及其作用程度, 并为稳定人民币汇率提出了相关的政策建议。
关键词：计量经济学,人民币汇率,价格黏滞模型,最小二乘法
参考文献
[1] 乔桂, 陈星宇.现行汇率体制下人民币汇率波动影响因素分析[J].学习与探索, 2015 (4) .
[2] 贺昌政, 任佩瑜, 俞海.人民币汇率影响因素研究[J].管理世界, 2004 (5) .
[3] 邢科, 杨骏.人民币汇率影响因素和预测[J].金融理论与实践, 2014 (9) .
[4] 杨光凯.人民币汇率变动影响因素实证分析[J].公共财政研究, 2017 (6) .
[5] 郭莹莹.人民币汇率的长短期影响因素对比分析和汇率波动主导因素界定[J].科学决策, 2015 (3) .