人民币汇率、FDI与我国产业结构的非线性效应

王保乾+胡童

内容提要：近年来，人民币汇率变动对外商直接投资（FDI）流入和我国产业结构调整的影响日趋显著。本文运用马尔科夫区制转移向量自回归（MS-VAR）模型，实证分析2004-2016年人民币汇率变动通过FDI路径对中国产业结构调整的非线性影响效应。研究结果表明：人民币汇率变动对中国产业结构的影响依赖经济周期具体阶段而呈现出两区制特征，其中区制1、区制2分别代表经济状态波动平缓区制和经济状态波动剧烈区制，并且不同区制下变量间具有不同的动态关系。脉冲响应函数的结果显示，区制1中人民币升值促进了FDI流入，推动了产业结构优化升级，区制2中则相反，并且两区制下FDI流入对产业结构调整均发挥了积极作用，但区制2中的响应程度明显大于区制1。因此，保持人民币汇率在合理均衡水平上的基本稳定，避免人民币汇率波动幅度过大，增加FDI流入，有助于推动我国产业结构的优化升级。

关键词：人民币汇率；FDI；产业结構；MS-VAR模型

中图分类号：F830文献标识码：A文章编号：1001-148X（2017）06-0170-07

人民币汇率和我国产业结构调整是当前经济领域的热点问题，而FDI通常被视为连通汇率变动与产业结构调整之间的桥梁。近年来我国正处于转变经济发展方式、推动产业结构优化升级的关键阶段，外商直接投资（FDI）对产业结构的影响效应日益显现。自2005年7月人民币汇率制度改革至2013年底，人民币汇率持续保持明显的升值趋势并且波动幅度不断扩大，但从2014年开始，以美元计价的人民币汇率又转向持续大幅贬值的态势，其对FDI流入以及产业结构调整的影响也更加显著。是否选择放开人民币汇率波动区间，让其缓慢抑或快速升值（或贬值），是人民币汇率制度改革进程中难以回避的问题。FDI是汇率影响产业结构的主要传导路径之一，那么，基于FDI路径的人民币汇率变动对中国产业结构的影响作用机制如何？人民币汇率变动又对FDI流入产生了什么影响？深入了解在不同状态下人民币汇率、FDI对于产业结构调整的影响和特征，对于进一步推进人民币汇率制度改革、促进FDI流入和产业结构优化升级具有重要的现实意义。

一、文献回顾

汇率对产业结构影响效应的研究文献主要集中在“汇率-FDI-产业结构”的传导方式方面，大概分为三个层次。

关于汇率水平变化（货币升值或贬值）对FDI的影响一直存在分歧。其中一种观点以Cushman（1985）[1]的“相对成本效应理论”和Froot & Stein（1991）[2]的“相对财富效应理论”为基础，认为东道国汇率升值会增加本国商品生产的相对成本，降低外商投资资本的利润回报，同时也会缩小外国投资者的相对财富，因此汇率升值不利于FDI的流入。邱立成和刘文军（2006）[3]等通过实证研究发现人民币升值导致了我国FDI流入减少。另一种以Campa（1993）[4]为代表的观点主张汇率升值有助于FDI流入，其认为东道国货币越坚挺，则该国市场未来收益的期望值也越高，FDI流入会相应增加。潘锡泉和郭福春（2012）[5]在人民币汇率与FDI的动态时变效应研究中也得出了类似的结论。学者们在汇率波动幅度对FDI的影响效应上同样未能达成共识。Dixit & Pindyck（1994）[6]根据风险偏好理论认为，汇率波动扩大了商品生产方面的风险，增加了预期收益的不确定性，因此汇率波动不利于FDI的流入。反对方代表人物Cushman（1985）[1]从期权理论出发，发现在汇率波动幅度较大时，通过FDI在本国生产比向该国出口可以回避汇率风险，同时其验证了美国的汇率波动幅度与FDI流入之间存在正相关关系。

对于FDI对产业结构的影响，一部分学者认为FDI流入优化了产业结构。陈望远和黄金波（2012）的研究得出结论：FDI对我国第一产业增加值影响不显著，对第二产业中的制造业以及第三产业中绝大部分行业具有显著作用，因此FDI流入可以推动产业结构优化。聂爱云和陆长平（2012）[7]实证检验了我国FDI与产业结构调整的关系，发现FDI流入对第二、三产业比重的负、正效应总体上优化了产业结构，同时FDI对产业结构的调整效应呈边际递减趋势。李晓钟（2014）[8]就FDI对我国产业结构的直接与间接效应研究发现，FDI流入促进了第三产业结构改善与第二、三产业内部结构升级，使得劳动密集型产业逐步向技术、资本密集型产业转移。另一部分学者则提出反对意见。Barry（2001）[9]认为FDI流入存在负溢出效应。徐晓虹（2006）[10]就1991-2003年FDI对我国区域经济发展的长短期效应进行实证检验，结果显示FDI对区域经济的非均衡发展影响显著。孙权（2016）利用我国2003-2012年的省级面板数据进行分析，发现FDI对我国的产业高级化与产业结构合理化均存在显著的负相关，并且FDI流入导致我国产业结构陷入低层次固化的困境。

大多数学者认为人民币汇率升值对我国产业结构升级具有重要的推动作用，人民币升值将促使资源重新配置，使之朝着更加有利于第三产业的方向发展并抑制了第二产业产值占GDP比重增长，从而促进我国产业结构的优化升级，如谭小芬和姜媌媌（2012）[11]、徐伟呈和范爱军（2012）[12]。但是目前学术界关于人民币汇率波动幅度对中国产业结构影响效应的研究文献较少，并且大多以人民币升值作为研究背景和变量。如郭宁宁（2012）[13]证明了人民币汇率升值及波动弹性加大抑制了FDI对产业结构调整积极作用的发挥。刘春梅（2013）认为放开人民币汇率波动区间、人民币大幅升值不利于产业结构优化。方显仓和孙琦（2013）[14]、屠莉佳（2014）[15]分别考察了人民币升值对上海市和浙江省产业结构的影响，均得出了人民币的适度升值助推产业结构转型升级的结论。

现有文献资料对汇率、FDI与产业结构的关系研究更多的考虑汇率水平值而非波动值，在研究方法上，主要采用一般VAR模型、格兰杰因果关系检验等线性模型的研究方法，较少考虑它们之间的非线性关系。面对我国经济运行的不同时期人民币汇率、FDI与产业结构变动可能具有不同的状态特征，有必要考察不同状态下人民币汇率、FDI对产业结构的影响。本文在相关研究的基础上，通过构建MS-VAR非线性模型与脉冲响应函数，实证检验变量间存在的非线性效应。

二、研究方法与变量选取

（一）研究方法

研究人民币汇率、FDI对我国产业结构的影响，考虑到不同的经济运行时期变量存在着波动平缓与波动剧烈两种状态，它们之间可能呈现出非线性的特征。因此，采用线性模型形式可能无法准确描述三者具有的动态关系，MS-VAR模型为解决这类问题提供了方法。1980年，Christopher Sims提出了VAR（Vector Auto-regression）模型，其可以研究不同变量之间的互动关系。Hamilton（1989）[16]把Markov链与一般VAR模型相结合，使模型可以描绘不同经济阶段、不同状态下变量间存在的不同的动态关系。因此MS-VAR模型被称为马尔科夫转移向量自回归（Markov Switching Vector Auto-regression）模型，亦称作区制转移向量自回归（Regime Switching Vector Auto-regression）模型。運用该模型能够更好地拟合出汇率、FDI与产业结构之间的非线性关系。

本文使用人民币汇率（y1）、FDI（y2）、第二产业比重（y3）和第三产业比重（y4）来建立MS-VAR模型，这些变量可以构成4维时间序列yt=（y1t，y2t，y3t，y4t），在状态st下该时间序列可构建滞后p阶的MS-VAR（p）模型，表达式如下：

yt=v（st）+∑pk=1Ak（st）yt-k+εtt∈（1，N）（1）

其中，扰动项εt～NID（0，∑（st））；v代表截距项；st表示时间t时的不可观测的状态随机变量，本文取值区间是

Symbol{A@ 1，2

Symbol}A@ ，当st=1时是平稳期，当st=2时属非平稳期，且其区制转移的概率为：

Pij=P{st=j|st-1=i，∑[DD（]2[]j=1[DD）]Pi，j=1}i，j∈1，2（2）

其中，Pij是当期状态i上期状态为j的概率。并且两区制下的2×2型马尔科夫转移概率矩阵P2×2表示如下：

P2×2=P11P12P21P22（3）

其中，对于任意的i

SymbolNC@

Symbol{A@ 1，2

Symbol}A@ ，有Pi1+Pi2=1；Pij表示的两种经济区制状态间的转移概率，可以通过不同区制状态的概率转移来刻画汇率、FDI与产业结构之间的结构性转变与非线性变化特征。

本文对于MS-VAR（p）模型估计运用EM算法来实现。根据均值、截距、系数及方差是否随着时变参数S的变化而不同，MS-VAR模型拥有多种表现形式，所以需要结合研究的实际情况及相关评价准则来合理确定最优形式。

（二）变量说明与数据来源

样本数据的选取应兼备可得性和准确性，因此本文采用2004年第一季度至2016年第四季度的季度数据作为研究的样本区间。人民币名义汇率（E）用间接标价法来表示①，汇率变量选取一人民币折合美元的月度平均汇率来衡量并转换为季度名义汇率值。为剔除价格因素的影响，需要对名义变量进行CPI平减处理得到实际值，则人民币实际汇率（ER）=E×CPI*/CPI，其中CPI*、CPI分别代表美国和中国的消费者价格指数，且均以2003年12月为基期进行了定基调整。对于以美元计价的外商直接投资（FDI）额月度名义数据，同样将其换算为以人民币计价的季度数据，同理得到实际FDI=名义FDI/CPI。考虑到我国第一产业占GDP的比重较小，因此本文使用第二产业、第三产业的季度增加值占季度国内生产总值的比重来衡量我国的产业结构，分别记为SI和TI。另外对所有变量数据均使用Cencus-X12方法进行季节性调整，以消除季节因素带来的负面影响。针对各变量时间序列可能出现异方差性问题，根据文献通常做法对变量进行对数化调整，各变量取其自然对数分别记为：LER、LFDI、LSI和LTI。再对变量对数进行一阶差分处理，则DLER可视作人民币汇率波动幅度，DLFDI表示FDI流入变动，DLSI、DLTI反映了产业结构的波动状况。

本文中人民币名义汇率取自中国人民银行网站，CPI*、CPI与FDI等相关数据来源于同花顺数据库，SI和TI数据通过查询国家统计局网站获悉。

三、实证结果与分析

（一）单位根检验

为了避免时间序列数据可能受到虚假回归问题的干扰，因此构建MS-VAR模型首先需要进行平稳性检验，我们在Eviews80软件上运用ADF方法对变量序列进行单位根检验，单位根检验的具体结果见表1。

由表1可以看出，一阶差分后的变量DLER、DLFDI、DLSI和DLTI均在1%的显著性水平上满足平稳性要求，因此时间序列是高度平稳的，不会出现虚假回归的现象，这是运用MS-VAR模型进行有效分析的前提。

（二）MS-VAR模型的选择

根据AIC、HQ与SC等信息准则取值最小的原则，我们使用Eviews80软件将VAR模型的最优滞后阶数选择为2阶。对于MS-VAR模型的区制个数，考虑到现实经济环境中人民币汇率客观存在着升值和贬值两种状态，FDI流入具有快速增加与平稳增加两种情况，同时第二产业与第三产业产值占GDP比重也可以划分为波动较大与波动较小两种不同状态，因此本文把MS-VAR模型的区制个数亦确定为2个。

MS-VAR模型根据截距、系数、均值及方差随区制状态转移的变动情况拥有不同的形式，表2初步筛选出5种MS-VAR模型，包括MSI-VAR（截距变动）、MSA-VAR（系数变动）、MSIA-VAR（截距和系数变动）、MSIH-VAR（截距和方差变动）以及MSH-VAR（方差变动）。我们可以将其与线性VAR模型相比较以选取适合人民币汇率、FDI和产业结构关系的最优模型。

由表2获知，虽然MSIA（2）-VAR（2）模型的对数似然值（LL）与似然比线性检验值（LR）最大，但是MSH（2）-VAR（2）模型的AIC、HQ和SC准则均是最小的，其LL与LR值相比于其余模型也较优，并且根据MSH（2）-VAR（2）模型输出Chi（10）=[00000]**、Chi（12）=[00000]**和DAVIES=[00000]**知其拟合效果显著优于线性VAR模型。综合考虑，MSH（2）-VAR（2）模型的解释能力更强，因此本文将其选择为反映人民币汇率、FDI对产业结构影响效应的最优模型。

（三）MSH（2）-VAR（2）模型回归结果分析

本文使用OX-MSVAR软件包在Givewin平台上进行操作，得到的MSH（2）-VAR（2）模型的回归参数估计结果如表3所示。

根据表3中MSH（2）-VAR（2）模型的回归结果，DLSI与DLTI方程在区制1中的标准差均小于其在区制2中的标准差。故而区制1代表了人民币汇率与第二、三产业比重波动较小以及FDI流入相对平缓的经济状态，而区制2则反映了变量波动幅度较为剧烈的时期。

对于DLSI的回归方程，滞后1期的人民币汇率变动对当期第二产业比重存在显著的正向效应，即假使滞后1期的人民币汇率升值，则会在当期产生0195188的动能推动当期第二产业比重上升，相反滞后2期的人民币汇率变动对当期第二产业比重变动具有显著的负向作用，总体而言滞后期的人民币汇率升值会导致当期第二产业比重下降。滞后1期的FDI流入变动对当期第二产业比重变动带来微弱的负面影响，滞后2期的FDI变动对当期第二产业比重存在显著负作用，因此前期FDI流入增长使得当期第二产业比重存在下降趋势。从滞后1期和滞后2期的第二产业变动对当期第二产业比重都具有显著正向影响可以看出，第二产业比重变动存在惯性特征。最后滞后1期与滞后2期的第三产业波动对当期第二产业比重变动均产生负效应，但滞后1期时的影响不显著，综合来看前期第三产业比重增加会减少当期第二产业占GDP的比重。

对于DLTI的回归方程，滞后1期时的人民币汇率变动对当期第三产业比重产生显著负向作用，而滞后2期的汇率变动对当期第三产业比重的显著效应为正并且效应系数更大，综合2期影响，前期人民币汇率升值将促使当期第三产业比重上升。至于FDI对第三产业比重的影响，滞后1期的FDI流入变动对当期第三产业比重变动的影响系数为-0000379，而滞后2期时的FDI流入变动对当期第三产业比重变动的影响系数是0002840，并且滞后1到2期的影响都是显著的，因此总体上滞后期FDI流入增加可能会提高当期第三产业比重。滞后1期和滞后2期的第二产业比重变动对第三产业比重均存在显著负影响，可知滞后期的第二产业波动对当期第三产业变动表现出反向效应。同时2个滞后期中的第三产业比重增加在一定程度上带动了当期第三产业比重扩大，但滞后1期时影响很微弱，这说明了第三产业比重增长也存在着某种惯性趋势。

（四）区制具体特征分析

表4和表5分别展示了两状态的区制转移概率矩阵以及两区制分别包含的样本数量、区制出现的频率和平均持续期情况。可以看出，经济系统维持在区制1中的概率为08007，具有较高的稳定性，并且区制1包含的样本数量为349个，频率为较高的07539，平均持续期为502个季度。经济系统处于区制2中的持续概率较区制1低，为03897，且区制2包含的样本数量是141个，频率为较低的02461，平均持续期为164个季度。同时区制转移概率矩阵显示，从区制1转移至区制2的概率是01993，由区制2向区制1转换的概率为相对较高的06103。以上表明区制1较区制2更加稳定，人民币汇率、FDI与产业比重等变量处在区制1中的持续时间也更长，并且变量由波动剧烈的区制2状态向波动平缓的区制1状态过渡的概率要大于其反转的概率。

图1为两区制的概率图。可以获知，观测样本大多数分布在区制1中，区制1为经济系统平稳，即人民币汇率与第二、三产业比重波动较为平稳，FDI流入平缓的时期。而变量波动较为剧烈的区制2所包含的样本个数相对较少，主要包括2004年第四季度至2005年第一季度，人民币汇率改革后的2005年第四季度至2006年第一季度，2006年第三季度至2007年第一季度，次贷危机及其演变成的全球性金融危机的2007年第四季度至2008年第一季度、2008年第四季度至2009年第一季度以及经济环境较不稳定的2014年前两季度和2015年第四季度至2016年上半年等，表现为人民币汇率、FDI流入以及产业比重波动幅度较大。

（五）脉冲响应分析

运用脉冲响应函数能够更好地展示人民币汇率、FDI对我国产业结构调整的动态冲击效应，可以清楚地比较不同区制下变量间响应关系的异同。本文仅分析FDI与产业结构对人民币汇率变动的非线性响应以及产业结构对FDI流入变动的非线性响应。

图2展示了两区制下FDI流入对人民币实际汇率水平值变动一个标准差新息的正向冲击（人民币汇率升值）的累积响应情况②。可以看出，FDI受到人民币汇率一个标准差的正冲击后，其响应路径与响应程度在两区制中存在明显差异，在区制2中的响应幅度更大、冲击程度也更强。区制1中，在人民币汇率冲击的前两个季度，FDI流入出现负响应，然后经过快速上升与短暂振荡后，累积正响应在第8个季度到达最大值003左右，之后缓慢衰减调整并在第20个季度附近收敛；与区制1不同，区制2内FDI一开始就表现出最大正响应，随后迅速下降至第8季度到达最大负响应，接着逐步上升并在第20个季度处于收敛状态，负响应维持在-00225左右，正向冲击的影响消失。大部分情况下，区制1中人民币升值会促使FDI流入增加，而区制2中则相反。

图3展示了两区制下第二、三产业比重对人民币实际汇率变动一个标准差新息的正向冲击（人民币汇率升值）的累积响应情况。容易看出，DLSI与DLTI的响应情况在两区制中也完全不同。对第三产业比重的响应而言，人民币汇率的一个正冲击使得第三产业比重首先发生正响应，之后经过几个季度的波动后在第12个季度累积响应达到峰值，并在第20个季度后收敛，累积正响应值维持在00022左右。而在区制2中，第三产业比重变动对汇率冲击的响应为负，其在第3个季度累积负响应最大，然后经过衰减与振荡后最终于24个季度收敛，负响应保持在约-00044。第二产业比重的响应路径在两区制中呈现出与第三产业比重大体对称的情形，这符合样本期内我国第一产业占GDP比重较小且稳定故而第二、三产业比重出现此消彼长的态势。总而言之，在区制1人民币汇率升值导致第二产业比重降低、第三產业比重提高，区制2中则相反，并且区制2中的响应程度更大。

图4展示了两区制下第二产业比重和第三产业比重对FDI变动一个标准差新息的正冲击（FDI流入增加）的累积响应情况。区制1中，FDI一个标准差的正冲击导致第三产业比重发生正响应，第8个季度累积正响应最大并在第16个季度趋于稳定水平。FDI在区制2中的响应与区制1类似，只不过其追踪期开始的前4个季度的变动响应为负。第二产业比重关于FDI一个标准差冲击的负向响应在两区制中也具有相似性，从追踪期开始负响应快速增大，在第8季度左右累积负响应到达谷底，然后缓慢衰减在第20个季度处收敛，同样从纵坐标数值来看，区制2下的响应程度要大于区制1。综合来看，两区制下FDI流入增加对第二产业比重与第三产业比重分别产生负向作用和正向作用，这对于我国产业结构的优化升级具有积极的影响，并且在区制2中，这种影响程度要更大一些。

四、结论及政策建议

本文利用我国2004年第一季度至2016年第四季度的季度数据，通过构建MSH（2）-VAR（2）模型，在样本区间内实证检验分析了不同区制下以FDI为路径的人民币汇率变动对中国产业结构调整的非线性影响，得到的主要结论如下：

1.MSH（2）-VAR（2）模型的回归结果显示，总体而言，滞后期的人民币汇率变动对当期第二、三产业比重分别存在显著的负向和正向作用，即如果人民币汇率上升，将会导致第二产业比重下降、第三产业比重上升；FDI对第二产业比重的影响滞后1期不显著、滞后2期显著，FDI对第三产业比重的影响在滞后1到2期中均显著，并且FDI变动的作用系数显示FDI流入增加也可能导致第二产业比重降低、第三产业比重升高，这有助于我国产业结构的优化升级调整。

2.两区制的非线性模型表明，2004年第一季度至2016年第四季度内，我国的经济系统大体可以划分为两个区制。其中区制1表示人民币汇率、FDI流入以及产业结构波动相对平缓的状态，而区制2则表示变量波动较为剧烈的状态。大部分样本位于区制1中，区制2包含的时间段较少，区制1较区制2更加稳定，并且经济系统由区制2状态向区制1状态过渡的概率要大于其反转的概率。

3.脉冲响应函数的分析结果显示，变量在不同的经济状态下具有不同的动态关系。在区制1中，人民币汇率升值对FDI流入具有促进作用，相反区制2中则存在抑制效应。在两区制中，FDI流入增加均导致了第二产业比重下降、第三产业比重上升，这有助于我国产业结构的优化调整。在变量波动平稳的区制1中，人民币汇率升值促进了我国产业结构优化升级，而在变量波动较为剧烈的区制2中，汇率升值则不利于产业结构朝更好的形态发展。区制2下变量的响应程度大于区制1。

汇率、FDI对我国产业结构调整具有重要的影响，保持人民币汇率的基本稳定（波动幅度平缓），可以使FDI流入处于正常状态，有利于产业结构的优化升级，而且对整个宏观经济的稳定也发挥着至关重要的作用。因此，对于优化产业结构，本文提出以下措施：

1.保持人民币汇率在合理均衡水平上的基本稳定，避免人民币汇率波动幅度过大。实证结果表明，人民币汇率波动幅度过大，将促使更多的外商直接投资加速逃离，不利于外部资本、技术等对产业结构的推进，对我国产业结构的优化升级带来负面效应。同时汇率波动幅度过大也会给经济社会带来一系列的不利影响，如对出口行业的冲击，以及对我国的经济增长带来消极影响。因此，放任人民币汇率波动幅度让其快速升值或贬值的做法是操之过急的。控制人民币波动幅度，保持人民币汇率的稳步、渐进升值，有助于我国产业结构的优化调整。

2.增加FDI流入。FDI对我国产业结构调整具有积极的影响，因此要建立健全FDI引进的法律法规，规范、统一外资立法，完善外资并购的相关法律和规章制度，执法部门也应加大对知识产权的保护力度，为外商投资创造良好的制度环境。同时要扩大FDI的投资目的地，由于FDI在我国中西部的比重和规模较小，国家也应推动外资更多地进入中西部地区，根据中西部地区特有的自然资源和人力资源优势，挖掘FDI投资潜力。积极引导FDI进入金融保险、交通运输、教育文化等相关产业，这有利于发挥这些产业的带动引领作用。

注释：

①在间接标价法下，汇率值增大表示人民币升值，这有助于解释下文中脉冲响应函数的经济意义。

②本文中脉冲响应函数用累积响应的形式表示，因此当累积值幅度不变时说明了冲击的影响消失，下同。

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Nonlinear Effects of RMB Exchange Rate and FDI on China′s Industrial Structure：

An Empirical Study based on MS-VAR Model

WANG Bao-qian，HU Tong

（Business School，Hohai University，Nanjing 211100，China）

Abstract：RMB exchange rate and China′s industrial structure adjustment are hot issue in the current economic field. The paper analyzes the nonlinear effect of RMB exchange rate through FDI path on China′s industrial structure adjustment from 2004 to 2016 by using Markov Regime Switching Vector Auto-regression （MS-VAR） model. The results show that the impact of RMB exchange rate fluctuation on China′s industrial structure depends on the specific stage of the economic cycle and presents the characteristics of the two regimes， in which the regime 1 and the regime 2 represent the gentle and violent economic fluctuation system respectively， and there are different dynamic relationships among the variables under different regimes. The results of impulse response function show that the appreciation of RMB in regime 1 has promoted the inflow of FDI， promoted the optimization and upgrading of industrial structure， regime 2 is the opposite， and the inflow of FDI under the two-regime system has played a positive role in the industrial structure adjustment. But the degree of response in regime 2 is significantly greater than that in regime 1. Therefore，maintaining the basic stability of the RMB exchange rate at a reasonable level of equilibrium to avoid excessive fluctuations in the RMB exchange rate， and increasing the inflow of FDI，will help to promote the optimization and upgrading of China′s industrial structure.

Key words：RMB exchange rate；FDI；industrial structure；MS-VAR model

（責任编辑：周正）