匯率波動對中國東盟蔬菜貿(mào)易量的影響
——基于引力模型的實證分析

胡亞權(quán)

(湖北工程學院 經(jīng)濟與管理學院，湖北 孝感 432000)

匯率波動對中國東盟蔬菜貿(mào)易量的影響
——基于引力模型的實證分析

胡亞權(quán)

(湖北工程學院 經(jīng)濟與管理學院，湖北 孝感 432000)

在自由貿(mào)易條件下，商品的貿(mào)易量通常受比較優(yōu)勢的影響，但是如果受到各類政府措施的干預，如匯率波動的影響，貿(mào)易量就會發(fā)生扭曲性變化。本文利用特定商品的引力模型，基于1992～2013年的數(shù)據(jù)分析了匯率波動對中國東盟蔬菜貿(mào)易量的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：匯率的波動性對貿(mào)易量有顯著的負向作用，簽訂自由貿(mào)易協(xié)定有助于增加貿(mào)易量。

匯率波動性；中國東盟；貿(mào)易量；引力模型

一般來說，在自由貿(mào)易體制下，商品的國際貿(mào)易量受比較優(yōu)勢因素的影響。但是，受政府的干預或者匯率波動等其他因素的影響，商品的貿(mào)易量會增加或者減少。以前的研究多用引力模型來分析總量意義上的貿(mào)易量的決定因素，引力模型雖然應用廣泛，但是模型假設影響貿(mào)易量的因素在各產(chǎn)業(yè)部門之間是一致的，很少有人分析影響特定商品貿(mào)易量的決定因素。

匯率作為影響國際貿(mào)易量的重要宏觀經(jīng)濟變量，它的不確定性對貿(mào)易量的影響還存在爭議。早期的研究多分析總量意義上的貿(mào)易量，這就意味著匯率的波動對各類商品貿(mào)易量的影響效果是一樣的。由于使用總量意義上的貿(mào)易量數(shù)據(jù)，而忽視匯率波動對不同商品貿(mào)易量影響的差異性，所以研究結(jié)論就有些模棱兩可。一般認為，如果匯率發(fā)生波動，貿(mào)易伙伴國之間的貿(mào)易量一定會受到影響。如果貿(mào)易伙伴是風險規(guī)避者，隨著匯率不確定性的增大，貿(mào)易量將會減少。如果匯率是受到管制的，匯率的波動性會導致貿(mào)易量的增加。

一些學者的研究用引力模型分析匯率波動性對產(chǎn)業(yè)部門貿(mào)易量的影響，得到的結(jié)論是不統(tǒng)一的。Thursby[1]和Cushman[2]認為匯率波動對貿(mào)易量有負的影響，而Klein[3]發(fā)現(xiàn)匯率波動對出口部門有正的影響。Rose[4]和Cho等[5]則認為匯率波動對部門貿(mào)易量有負的影響。經(jīng)典的匯率理論認為未預料到的匯率波動對貿(mào)易量有負的影響。Pick[6]認為，匯率的變化不會顯著影響發(fā)達國家的農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易量，但是會減少對發(fā)展中國家的出口量。上述研究也都只考慮總量意義上的貿(mào)易量，沒有考慮匯率的不確定性對特定商品貿(mào)易量產(chǎn)生的影響，Sheldon等[7]的研究認為匯率的不確定性對小麥的貿(mào)易量有負的影響，本文借鑒Sheldon等[7]的研究方法，應用引力模型分別分析匯率波動的短期效應與長期效應對中國與東盟蔬菜貿(mào)易量的影響。

一、引力模型的構(gòu)建

國際貿(mào)易中的引力模型認為，兩個國家的貿(mào)易量與他們的GDP成正比例，與他們之間的貿(mào)易壁壘成反比例， 兩國之間的雙邊貿(mào)易量可用下列方程表示：

Vjk=β0(Yj)β1(Yk)β2(Djk)β3(Ajk)β4ujk

(1)

其中，Ajk是貿(mào)易國之間的進出口量，Yj、Yk是貿(mào)易國的名義國內(nèi)生產(chǎn)總值，Djk是貿(mào)易國之間的距離，Ajk是影響兩國貿(mào)易量的其他一些因素組成的向量，ujk是滿足條件E(ln(ujk))=0的隨機擾動項。

引力模型被用來分析兩國之間的貿(mào)易量的決定因素，與內(nèi)在的微觀基礎(chǔ)相一致，兩國之間GDP的乘積與貿(mào)易量正相關(guān)，用來代表運輸成本的距離變量與貿(mào)易量負相關(guān)，標準的引力模型還包含其他影響貿(mào)易量的因素以及是否為貿(mào)易協(xié)議的成員國等變量，借鑒Sun等2002年的研究方法，考慮匯率波動性的引力模型設定如下：

lntradeij,t=αi,j+β1ln(yityjt)+β2ln(popitpopjt)+β3uncertij,t+β4disij+β5cafaij,t+μij,t

(2)

其中，tradeij,t是貿(mào)易雙方總的進出口額，yityjt是t時期兩國GDP的乘積，popitpopjt是t時期兩國總?cè)丝诘某朔e，uncertij,t是度量t時期匯率不確定性的變量，disij是度量兩國距離的變量，cafaij,t是一虛擬變量，表示貿(mào)易國是否是中國東盟自由貿(mào)易協(xié)定成員國。

二、數(shù)據(jù)說明

方程(2)被用來估計1992～2013年中國東盟蔬菜貿(mào)易量，由于變量數(shù)據(jù)的缺失，為了使用平衡面板數(shù)據(jù)，本文選取了東盟成員國里面的五個國家：印度尼西亞，馬來西亞，菲律賓，泰國和新加坡。蔬菜貿(mào)易量的數(shù)據(jù)來自于聯(lián)合國貿(mào)易數(shù)據(jù)庫(UNComtradeDatabase),實際GDP數(shù)據(jù)來自國際貨幣基金組織國際金融統(tǒng)計庫(InternationalFinancialStatisticsoftheIMF)，人口數(shù)據(jù)來源于美國人口普查局國際數(shù)據(jù)庫(U.S.CensusBureau,InternationalDataBase)，貿(mào)易國之間的距離數(shù)據(jù)由北京距東盟各國首都的距離代替，實際匯率數(shù)據(jù)來源于美國農(nóng)業(yè)部經(jīng)濟研究中心數(shù)據(jù)庫(www.ers.usda.gov/)，虛擬變量的數(shù)據(jù)確定：在1992～2013年，如果某個國家與中國簽訂了自由貿(mào)易協(xié)定，相應的變量取值為1，否則取值為0。

有很多種測度匯率波動性的方法，大都使用匯率某種形式的標準差來度量匯率的不確定性，例如，匯率變化率的標準差或者匯率對數(shù)的一階差分的標準差。考慮到面板數(shù)據(jù)的時間特征，這種匯率波動性的度量方法會是時變的，本文使用以下方式表示匯率的波動性：

三、計量經(jīng)濟分析結(jié)果

1.平穩(wěn)性檢驗。在對方程(2)進行參數(shù)估計之前，先對各變量的平穩(wěn)性進行單位根檢驗，以避免出現(xiàn)偽回歸問題。由于虛擬變量和距離變量不隨時間的變化而變化，所以對其不進行平穩(wěn)性檢驗。

表1是各變量平穩(wěn)性檢驗的結(jié)果，由表1可以看出，除匯率波動性變量是平穩(wěn)的，其余變量都是非平穩(wěn)的，但是其一階差分變量都是平穩(wěn)的，即均為一階單整序列。對于同階單整序列，可以對其進行協(xié)整分析。

表1 模型變量的平穩(wěn)性檢驗結(jié)果

2.協(xié)整檢驗。

1)Pedroni協(xié)整檢驗。

表2 Pedroni 殘差協(xié)整檢驗結(jié)果

2)Kao協(xié)整檢驗。

表3 Kao殘差協(xié)整檢驗結(jié)果

由表2與表3的結(jié)果可以看出，在α=0.01的顯著性水平下，模型各變量之間存在協(xié)整關(guān)系，可以分析它們之間長期的穩(wěn)定關(guān)系。

3.模型的參數(shù)估計。由表4的回歸結(jié)果可以看出，在控制國內(nèi)生產(chǎn)總值、人口總數(shù)、地區(qū)距離、是否簽訂自由貿(mào)易等變量的基礎(chǔ)上，我們發(fā)現(xiàn)匯率的波動性對中國東盟間的貿(mào)易量有負向的作用，國內(nèi)生產(chǎn)總值、地區(qū)總?cè)丝诘囊?guī)模的擴大顯著增加地區(qū)間的貿(mào)易量，簽訂貿(mào)易協(xié)定等能促進貿(mào)易量的增長。

表4 個體固定效應面板數(shù)據(jù)模型參數(shù)估計結(jié)果

注：各國的個體固定效應結(jié)果分別是：印度尼西亞:12.21570，馬來西亞:-3.870526，菲律賓:5.756101，泰國:3.641243，新加坡:-17.74252。

四、結(jié)論及政策建議

本文分析了匯率的不確定性對中國東盟蔬菜貿(mào)易量的影響，運用中國與東盟代表性五國1992～2013年的數(shù)據(jù)，通過構(gòu)造一個特定商品貿(mào)易量的引力模型，在控制國內(nèi)生產(chǎn)總值、人口總數(shù)、地區(qū)距離，是否簽訂自由貿(mào)易等變量的基礎(chǔ)上，我們發(fā)現(xiàn)匯率的波動性對中國與東盟間的貿(mào)易量有負向的作用，國內(nèi)生產(chǎn)總值、地區(qū)總?cè)丝诘囊?guī)模顯著增加地區(qū)間的貿(mào)易量，簽訂貿(mào)易協(xié)定等能促進貿(mào)易量的增長。因此，保持地區(qū)間匯率的穩(wěn)定性，建立中國東盟自由貿(mào)易區(qū)，取消貿(mào)易壁壘都有助于促進地區(qū)間貿(mào)易量的增長。

[1] Thursby J G，Thursby M C. Bilateral trade flows, the Linder hypothesis and exchange risk[J].Review of Economics and Statistics, 1987(69):488-495.

[2] Cushman D O.US bilateral trade flows and exchange risk during the floating period[J].Journal of International Economics,1988(24):317-330.

[3] Klein M W.Sectorial effects of exchange rate volatility on United States exports[J].Journal of International Money and Finance,1990(9):299-308.

[4] Rose A K.One money, one market: the effect of common currencies on trade[J].Economic Policy，2000(15):7-46.

[5] Cho G.Sheldon I M，McCorriston S.Exchange rate uncertainty and agricultural trade[J].American Journal of Agricultural Economics, 2002(84):931-942.

[6] Pick D H.Exchange rate risk and US agricultural trade flows[J].American Journal of Agricultural Economics，1990(72):694-700.

[7] I. Sheldon S， Khadka Mishra D， Pick et al.Exchange rate uncertainty and US bilateral fresh fruit and fresh vegetable trade: an application of the gravity model[J].Applied Economics, 2013(45):2067-2082.

(責任編輯：胡先硯)

2015-07-15

湖北省教育廳科研項目(B20092601)

胡亞權(quán)(1974- ),男,湖北安陸人,湖北工程學院經(jīng)濟與管理學院講師，博士。

F83

A

2095-4824(2015)05-0100-03