中美貿易失衡與人民幣匯率“操縱”

謝博婕 西村友作 門明

摘要：基于2002年1月至2011年12月的月度數據，運用自回歸分布滯后（ARDL）模型，分別從總體和分行業的角度，探討人民幣兌美元實際匯率、匯率波動率與中美貿易收支之間的關系。研究結果表明，無論長期還是短期，人民幣匯率水平和匯率波動率對中美兩國之間總體和分行業貿易收支差額均不會產生顯著影響。該結論意味著無論長期還是短期，中國政府都無法通過匯率操縱來達到擴大中美貿易收支順差的目的。

關鍵詞：匯率操縱；匯率波動；貿易收支；自回歸分布滯后模型

中圖分類號：F733；F737 文獻標識碼：A 文章編號：1003-3890（2013）09-0043-06

一、引言

近年來，伴隨中國經濟快速發展，中國對美國的貿易收支順差不斷擴大，指責中國依靠操縱人民幣匯率以謀取貿易競爭優勢的聲音越來越大。尤其前段時間美國大選期間，人民幣匯率操縱問題，再度成為中美關系中經濟和政治的熱門話題。客觀理性的認識貿易收支和匯率之間的關系，可以有效地防止貿易摩擦和貿易保護等行為的發生，對于中美兩國經濟和貿易的順利發展發揮積極作用和重要的研究意義。

關于中國是否在操縱人民幣匯率的問題，國內外學者主要從兩個方面進行了討論。

一方面集中在人民幣均衡匯率水平測算，衡量匯率是否失調及失調程度的研究上，來判斷人民幣匯率是否被操縱。人民幣均衡匯率及失調程度的測算方法是多樣的，施建淮和余海豐（2005）[1]采用行為均衡匯率方法，以季度數據進行估計，顯示2002年第二季度到2004年間人民幣實際匯率低估程度在10%左右。賀剛（2012）[2]分別運用截面、面板和協整三類模型對1996年第一季度至2007年第四季度人民幣實際有效匯率失調程度進行測算，實證結果表明人民幣匯率在部分年度出現低估的現象，但偏離幅度溫和，人民幣幣值圍繞著均衡匯率在一個可控幅度內上下波動，不存在嚴重錯位的現象。除此之外，王維國和黃萬陽（2005）[3]、吳麗華和王鋒（2006）[4]和楊長江和鐘寧樺（2012）[5]等均從匯率失調的角度研究了人民幣匯率操縱問題。同一學者運用不同的方法測算結論也有很大差異，而不同的學者在采用同樣的方法進行測算時，由于選擇的變量的不同，測算結果仍然差異巨大（唐亞暉和陳守東，2010）[6]。

另一方面是從匯率與貿易收支的角度進行的研究。美國判斷一國是否在操縱匯率的依據1988年制訂的《貿易和競爭力綜合法案》規定，必須考慮各國是否為阻止有效調整國際收支平衡，或為在國際貿易中謀取不公平競爭優勢而操縱本國貨幣兌美元的匯率。鑒于此，一些學者集中從匯率對貿易收支的影響這一角度探討了人民幣匯率操縱問題。孫華妤和潘紅宇（2010）[7]采用2005年7月至2008年人民幣兌美元匯率的月度數據，運用協整分析與誤差修正模型，探討了匯率與中美貿易收支差額的關系，協整方程估計結果顯示中國對美國貿易順差與人民幣美元名義匯率成反向關系，而誤差修正模型結果顯示，名義匯率不是中美貿易差額的格蘭杰原因。這一結果說明在短期和長期中，中國政府無法依靠人民幣低估以擴大凈出口，即不可能操縱人民幣匯率。此外，葉永剛等（2006）[8]、劉偉和凌江懷（2006）[9]也研究了人民幣匯率與中美貿易收支差額之間的關系。這些研究結果均未能發現匯率與貿易收支差額之間的因果關系，由此他們認為單純依靠人民幣升值難以緩解中美貿易失衡的問題。

本文在孫華妤和潘紅宇（2010）[7]研究的基礎上，運用自回歸分布滯后（Autoregressive Distributed Lag，簡稱ARDL）模型從長短期匯率傳遞的角度擬分析人民幣匯率與中美貿易收支的關系，并重點討論是否存在通過操縱人民幣匯率而獲取貿易競爭優勢的可能性。本研究與已往的研究相比，有以下幾個方面的特點：上述文獻主要從匯率水平角度討論了人民幣匯率與中美貿易收支的關系。而諸多理論與實證研究發現，匯率對國際貿易的影響途徑除了匯率水平途徑還有匯率波動途徑[10][11]。鑒于此，本研究進一步分析人民幣匯率波動對中美貿易收支的影響。另外，大多數現存文獻只使用貿易總數據，鮮有文獻分析不同貿易部門的情況。而本文進一步討論人民幣匯率與不同貿易部門之間的關系。

二、模型設定及數據選取

（一）模型設定

本文沿用Rose和Yellen（1989）[12]構建的兩國貿易模型，假設國內（外）進口商品數量取決于國內（外）實際收入水平和進口商品的相對價格，即：

Dm=Dm（Ym，pm） D*m=D*m（Y*m，p*m）（1）

其中，Dm（D*m）表示國內（外）進口商品的數量，Ym（Y*m）表示國內（外）實際收入水平，pm（p*m）表示相對于國內（外）價格水平，以本（外）幣衡量的本（外）國進口商品相對價格。

假設出口商品的數量取決于出口商品的相對價格。

其中，Sx（S*x）是國內（外）出口商品的數量，px表示相對于國內價格水平P以本幣衡量的本國出口商品的相對價格，p*x表示相對于國外價格水平p*以外幣表示衡量的外國出口商品的相對價格。

本國進口商品的相對價格為：

其中，En表示采用直接標價法衡量的名義匯率，E表示實際匯率，定義為E≡En·P*/P。

同樣，外國進口商品的價格為：

均衡條件時，進出口商品的數量和相對價格水平取決于：

所以，以本幣表示的本國貿易收支差額可以表示為：

上式兩邊同時取自然對數形式后，可以表示為：

此處小寫字母代表取自然對數形式。

由以上理論模型可以看出，貿易收支差額可以表示為實際匯率et、國內收入水平yt和國外收入水平y*t的函數。在此理論研究的基礎上，本文進一步考慮到匯率波動和人民幣匯率制度改革因素的影響建立如下實證模型：

其中，tbt表示貿易收支水平，et表示實際匯率水平，yct表示國內收入水平，ytu表示國外收入水平，？滓t表示匯率波動率，？著為誤差項。？琢c，？琢e，？琢yc，？琢yu，？琢？滓，？琢D均為估計參數。需要說明的是，Dt表示人民幣匯率制度改革虛擬變量，即在實行匯改時期Dt取值為1，否則為0。但在2008年7月至2010年6月期間人民幣匯率一直保持在1美元兌6.83元人民幣左右。鑒于此，匯改時期設定為2005年7月至2008年6月與2010年6月至2011年12月。

我們最關注的是模型（9）中的匯率傳遞參數？琢e和？琢？滓波動傳遞參數。如果我們檢驗結果證實這些系數顯著非零，說明中國有可能操縱匯率來獲取貿易優勢。反之亦然。

（二）變量定義與數據概述

中國于2001年12月正式加入世界貿易組織，這標志著中國國際貿易走向新階段的第一步，此后中國的國際貿易總量發生了顯著性的增長。因此，本文研究入世后的情況，選取2002年1月至2011年12月的月度數據，共120個樣本數據。各變量定義為如下：

tbt表示貿易收支，這里選用樣本期內每月中國對美實際出口額（rex）與實際進口額（rim）的比值{1}，即：

其中，next表示名義對美出口額，xpit表示中國總體出口價格指數②，imt表示名義對美進口額，mpit表示中國總體進口價格指數。

et表示人民幣兌美元實際匯率，即：

其中，etn為以間接標價法表示的人民幣兌美元名義匯率的每月平均值，cpitUsa表示美國的消費者物價指數，cpitChn表示中國的消費者物價指數，數值上升代表人民幣貶值。

國內外實際收入通常使用實際GDP。但由于本文所使用的變量為月度數據，而GDP只有季度數據。為此本文以中國與美國的工業生產指數作為國內外實際收入的代理變量。由于不存在中國的工業生產指數，本文使用上年全年=100與上年同月=100的當月數據推算而得到2005年=100的名義工業生產指數，然后除以生產者物價指數計算實際工業生產指數。

匯率波動率的估計方法有多種，其中最常見的是移動平均標準差③（moving average standard deviation），計算方法如下：

其中，et為人民幣兌美元的實際匯率，m為移動平均窗口長度。由于本文使用月度數據，本文采用使用最近12個月的數據來計算，即m=12。

需要說明的是，上述數據均來源于Wind數據庫，另外本文特將所有指數數據的基期統一為2005年=100。除了匯率與匯率波動率之外，其他數據均采用X12-ARIMA方法進行季節調整，并相應的全部取自然對數值。

三、研究方法

本文應用Pesaran和Shin（1995）[13]、Pesaran和Pesaran（1997）[14]、Pesaran等（2001）[15]提出的ARDL模型來研究匯率變動對貿易收支的影響。ARDL模型相比于其它模型，具有最突出的優點表現在：一方面，可以同時得到長期和短期匯率傳遞系數；另一方面無論模型中各變量序列是I（0）還是I（1），都可以使用該模型進行估計，并且得到回歸系數的結果是一致、有效的。

ARDL檢驗法分兩步完成，即ARDL協整檢驗與ARDL長短期模型的估計。

（一）ARDL模型的協整檢驗

根據方程（9），建立如下ARDL協整檢驗模型：

（13）

其中，？駐表示差分算子，即？駐xt=xt-xt-1。F檢驗可用于檢驗水平變量之間是否存在長期均衡關系。原假設為不存在長期均衡關系，即方程（13）。在原假設成立時，F統計量服從非標準分布。在95%與99%的臨界范圍分別為2.62～3.79與3.41～4.68④。當F統計量大于臨界上限時，拒絕原假設，即變量間存在長期均衡關系。當F統計量落在臨界范圍內時，還要進一步檢驗各變量的單整階數。

（二）ARDL模型的估計

通過ARDL協整檢驗發現變量間存在長期均衡關系后，我們可以分析變量間的長短期關系。關于長期模型，應用如下長期ARDL（m1，m2，m3，m4，m5）模型：

估計式（14）后可以轉換成如下長期均衡關系式：

從現實情況來看，式（15）長期均衡關系并非永遠成立。在短期內，受到各種原因而脫離其均衡關系。基于ARDL（m1，m2，m3，m4，m5）模型的誤差修正模型（error correction model，ECM）如下：

其中，ECt-1為誤差修正項。當長期均衡關系出現失衡時，誤差修正項起到回調作用。ECt-1<意味著t-1期的出口低于長期均衡值，在t期？駐et>0才能回到均衡值。因此參數？孜為負。

四、實證結果及分析

除了總體貿易收支水平之外，本文使用國際貿易標準分類（SITC）數據考察不同貿易部門的情況。需要說明的是，由于食品及活動物（第0類）、飲料及煙類（第1類）、非食用原料（第2類），礦物燃料、潤滑油及有關原料（第3類），動植物油、脂及動植物蠟（第4類）占總進出口額的比率極小，我們將這些分類加總稱為初級產品。于是下面所要分析的對象為初級產品、化學成品及有關產品（第5類）、按原料分類的制成品（第6類）、機械及運輸設備（第7類）、雜項制品（第8類），共有5大貿易部門。

（一）ARDL協整檢驗

首先進行ARDL協整檢驗。首先要確定式（13）的ARDL（m1，m2，m3，m4，m5）協整檢驗模型的滯后階數。本文進行m1=1～3、m2=0～3、m3=0～3、m4=0～3、m5=0～3的768種模型組合的檢驗，根據施瓦茨信息準則（SIC）選擇最優滯后模型。

總體貿易收支、初級產品、化學成品及有關產品、按原料分類的制成品、機械及運輸設備、雜項制品的ARDL協整檢驗結果，如表1所示。除了機械及運輸設備與雜項制品之外均大于95%的臨界上限3.79，表明在5%顯著水平拒絕沒有協整關系的原假設，水平變量間存在長期均衡關系。

機械及運輸設備與雜項制品未能發現協整關系，表明本文選取的變量均不能說明這些部門的貿易收支。換言之，匯率與匯率波動均不影響這些部門的貿易收支，中國不能通過匯率操縱來獲取貿易優勢。因此在下面的ARDL長短期模型分析當中，該行業分類將不予考慮。

（二）ARDL長短期模型估計結果

在上述研究證明水平變量之間存在長期均衡關系的基礎上，我們進一步分析長短期模型的具體參數。這里也根據SIC準則選擇了式（14）的ARDL（m1，m2，m3，m4，m5）模型的最佳滯后階數。模型估計結果見表2。

1. 總體分析。從長期來看，匯率水平傳遞參數？琢e與匯率波動傳遞參數？琢？滓均不顯著異于零，說明長期內無論人民幣兌美元實際匯率還是其波動率均不影響中美貿易收支。另外，代表美國實際收入水平的參數？琢yu為2.639 9，在1%的水平上顯著為正。這表明長期中美兩國貿易收支主要受到美國收入水平的正向影響，即美國實際收入水平越高，中美貿易收支順差越大。換言之，美國收入的減少將會帶來負面影響，在當前全球經濟萎靡而外需持續低迷背景下，中國貿易收支不斷惡化，貿易部門尤其是出口部門不得不面臨嚴峻挑戰，擴大內需成為中國的當務之急。

從短期來看，同樣人民幣兌美元實際匯率和實際匯率波動率的參數都是不顯著的，表明人民幣匯率的政策性調整不能在短期內起到立即改善貿易收支的作用。而且中美兩國實際收入參數？茁0yc與？茁0yu也同樣是不顯著的，表明這些變量在短期內均不是影響中美貿易收支的主要因素。另外，參數？孜為-0.521 1并在1%水平顯著，這表明在短期內一旦偏離長期均衡水平，實際出口在一個月內向均衡水平回調52.11%，即大約2個月回到均衡水平。

綜上實證結果表明，無論長期還是短期，中美貿易收支沒有受到人民幣兌美元實際匯率水平與波動的顯著影響，意味著中國不能通過操縱人民幣匯率來影響對美進出口貿易進而改善貿易收支。

2. 行業分析。表3顯示，初級產品、化學成品與有關產品、按原料分類的制成品貿易部門的ARDL長短期模型的參數估計結果。

在初級產品貿易部門方面，無論是長期模型還是短期模型，人民幣兌美元實際匯率和匯率波動率前的參數都是不顯著的，這說明無論匯率水平還是匯率波動率的變動，對于中美初級產品貿易收支都不存在顯著影響。

化學用品與有關產品的參數估計結果顯示，在人民幣兌美元實際匯率前的參數不顯著，說明長期內匯率水平變動，對于中美化學用品與有關產品貿易收支不存在顯著影響。但匯率波動率前的參數為0.4241，在5%的水平上顯著為正，這意味著長期內，匯率波動率對中美化學用品與有關產品的貿易收支產生正向影響。盡管如此，化學用品與有關產品貿易部門在整個中美進出口貿易所占的比例極小，根據2011年全年數據計算只有3.84%，因此該部門對整體的影響是微乎其微的。短期內匯率水平傳遞參數？茁e與匯率波動傳遞參數？茁？滓均不顯著異于零，表明短期匯率水平和匯率波動率的變動對于中美化學用品與有關產品的貿易收支均不存在顯著影響。

按原料分類的制成品的參數估計結果與初級產品相似，即無論是長期還是短期，人民幣兌美元實際匯率與其波動率均不是影響中美貿易收支的主要變量。

另外，這三種模型的誤差修正項參數均在1%水平顯著為負，表明當長期均衡關系出現失衡時誤差修正項能夠起到回調作用，即我們設定的ARDL誤差修正模型是準確的。

總體而言，雖然各貿易部門的模型估計結果在參數大小與其顯著程度方面有所差異，然而基本上支持無論匯率水平還是匯率波動均不影響中美貿易收支的結論。也就是說，中國不能通過匯率水平途徑或匯率波動途徑來改善中美貿易收支。

3. 模型設定檢驗。最后，我們進行模型設定檢驗，以確認我們設定的模型合理與否。表4中，Q12表示檢驗估計模型殘差的12階Ljung-Box統計量。檢驗結果顯示，所有模型在10%顯著水平也不能拒絕殘差序列不存在自相關的原假設。LM1Hetero表示檢驗估計模型殘差項1階異方差的LM統計量。結果發現，所有模型在10%顯著水平也不能拒絕殘差序列不存在異方差的原假設。由此可以推斷，我們設定的ARDL模型是合理的。

五、結論

本文采用2002年1月至2011年12月的月度數據，運用自回歸分布滯后模型分別探討了中美雙邊實際匯率、匯率波動率與中美總體貿易收支差額以及按SITC分類各行業貿易收支差額之間的關系。研究結果表明，無論長期還是短期，人民幣匯率水平以及匯率波動率對中美兩國之間總體和分行業貿易收支差額均不會產生顯著影響。這也就是說，無論長期還是短期，中國政府都無法通過刻意低估人民幣幣值，而達到擴大中美貿易收支順差的目的。因此，將中美之間巨大的貿易收支差額歸因于人民幣被有意低估，或者中國政府通過操縱人民幣匯率來獲取貿易競爭優勢的說法都是沒有依據的。客觀理性的探討人民幣匯率是否被操縱，人民幣匯率是否失調或失調程度，對于中美兩國經濟發展、貿易往來都發揮著積極作用。

注釋：

①對進出口的比值取對數相當于對數進出口額的差（進出口貿易差額），即：ln（rex/rim）=ln（rex）-ln（rim）。

②以下本文所用價格指數（CPI、PPI、XPI、MPI）均利用上年全年=100與上年同月=100的當月數據推算而得到2005年=100的月度數據。

③本文也采用最近常見的（G）ARCH類模型估計了條件異方差。但可能由于樣本總數不夠，估計結果極差。最后放棄了這些模型的使用。

④數據為方程包含常數項但不包含趨勢項的臨界值。

參考文獻：

[1]施建淮，余海豐.人民幣均衡匯率與匯率失調[J].經濟研究，2005，（4）：34-45.

[2]賀剛.人民幣匯率嚴重低估了嗎？[J].國際金融研究，2012，（2）：4-15.

[3]王維國，黃萬陽.人民幣均衡實際匯率研究[J].數量經濟技術經濟研究，2005，（7）：3-14.

[4]吳麗華，王鋒.人民幣實際匯率錯位的經濟效應實證研究[J].經濟研究，2006，（7）：15-28.

[5]楊長江，鐘寧樺.購買力平價與人民幣均衡匯率[J].金融研究，2012，（1）：36-50.

[6]唐亞暉，陳守東.基于BEER模型人民幣均衡匯率與匯率失調的測算：1994：Q1～2009：Q4[J].國際金融研究，2010，（12）：29-37.

[7]孫華妤，潘紅宇.操縱人民匯率的可能與現實[J].世界經濟，2010，（10）：43-56.

[8]葉永剛，胡利琴，黃斌.人民幣實際有效匯率和對外貿易收支的關系——中美和中日雙邊貿易收支的實證研究[J].金融研究，2006，（4）：1-11.

[9]劉偉，凌江懷.人民幣匯率升值與中美貿易失衡問題探討[J].國際金融研究，2006，（9）：4-8.

[10]Bahmani-Oskooee M.，Hegerty S.W. Exchange Rate Volatility and Trade Flows：a Review Article[J]. Journal of Economic Studies，2007，（34）：211-255.

[11]McKenzie M. D. The Impact of Exchange Rate Volatility on International Trade Flows[J]. Journal of Economic Surveys，1999，（13）：71-106.

[12]Rose A.K.，Yellen J.L. Is There a J-curve？ [J]. Journal of Monetary Economics，1989，（24）：53-68.

[13]Pesaran H.M.，Shin Y. An Autoregressive Distributed Lag Modelling App roach to Cointegration Analysis. University of Cambridge，Cambridge Working Papers in Economics，1995.

[14]Pesaran H.M.，Pesaran B. Microfit 4.0[M]. Oxford University Press，Oxford，1997.

[15]Pesaran H.M.，Shin Y.，Smith R.J. Bounds Testing Approaches to the Analysis of Level Relationships[J]. Journal of Applied Econometrics，2001，（16）：289-326.

責任編輯、校對：許永兵