“一带一路”背景下人民币汇率变动对中国对外贸易的非对称影响研究

潘 慧 崔 冉 温 雪

汇率变动对国际贸易的影响是国际经济学领域的重要研究议题，在人民币汇率市场化改革不断推进的背景下，人民币汇率变动对中国对外贸易的影响成为学术界和政府关注的焦点。汇率是国际贸易中重要的调节杠杆，近年来，随着人民币汇率波动幅度增大，我国外向型企业面临越来越大的压力，我国出口商品的价格比较优势逐渐削弱，必然会对我国的对外贸易造成一定的影响。进入2018年以来，随着全球贸易保护主义的抬头，以及美国对我国多种产品征收关税和实施制裁，如何在新的经济形势下保持我国对外贸易的平稳健康发展成为重要的现实问题。

自2013年9月，中国国家主席习近平提出“一带一路”的倡议，得到了世界各国的广泛支持，并对我国和沿线各国的经济发展产生了重要影响。2017年，中国与73个“一带一路”沿线贸易伙伴的货物贸易额同比增长10%，达到1.73万亿美元，占我国对外货物贸易的比重为42.1%。“一带一路”倡议的顺利实施和对外贸易的稳定增长对我国经济社会健康发展具有重要意义。因此，本文选取中国与“一带一路”沿线21个主要贸易伙伴开展研究。

一、文献综述

二、模型和方法

lnTBf,t=α0+α1lnYt+α2lnYf,t+α3lnREXf,t+εt

(1)

其中，TBf,t定义为中国与“一带一路”沿线主要贸易伙伴之间进口与出口的比率，衡量的是中国与贸易伙伴f的贸易余额变动情况，进口和出口均使用美元标价；Yt为中国的实际GDP指数；Yf,t为“一带一路”沿线贸易伙伴的实际GDP指数；REXf,t为中国与贸易伙伴f之间的双边实际汇率，双边实际汇率以间接标价法表示，其数值变大意味着人民币升值；εt为随机误差项。马歇尔-勒纳条件则是，若lnREXf,t的系数α3为正且显著，则表明人民币贬值lnREXf,t变小有利于中国出口的增加，进口减少，有利于改善中国的贸易收支状况(lnTBf,t变小)。

(2)

(3)

其中，POSf,t和NEGf,t分别为人民币升值和贬值的时间序列变量。将公式(2)和(3)代入公式(1)则得到:

lnTBf,t=α0+α1lnYt+α2lnYf,t+α3POSf,t+α4NEGf,t+εt

(4)

(5)

模型(5)为新的汇率影响外贸的非对称性检验模型，即非对称ARDL模型，若实证分析发现模型中ΔPOS和ΔNEG的系数估计值存在差异，则人民币升值和贬值效应的方向和大小存在不同；若实证分析发现模型中ΔPOS和ΔNEG的滞后结构存在差异，则说明人民币升值和贬值对中国贸易余额的影响具有“非对称性”。本模型的原假设为不存在短期非对称性，即H0：∑ej=∑fj，若原假设被拒绝则认为人民币升值和贬值对中国与贸易伙伴之间贸易余额的影响存在短期非对称效应；同理，使用原假设H0：-θ3/θ0=-θ4/θ0来检验长期非对称效应是否存在，若拒绝原假设则认为长期非对称效应存在。本研究运用Wald检验对以上两种假设进行检验。

我们可以通过模型(5)中估计变量的一阶差分来判断外生变量的短期效应，通过系数e和f来验证实际汇率对中国与“一带一路”沿线贸易伙伴双边贸易的短期影响，J曲线效应存在的条件为：若e在ΔPOS低阶滞后项不显著或者显著为负，或者f在ΔNEG低阶滞后项不显著或者显著为负，且在高阶滞后项显著为正。人民币实际汇率升值或贬值对中国与“一带一路”沿线贸易伙伴双边贸易的长期效应，可以分别通过-θ3/θ0和-θ4/θ0来判断。我们运用Pesaran 等的检验方法首先检验变量间是否存在协整关系，以确认长期效应的估计是否具有意义，Pesaran提供了适用于大样本临界值检验的列表，并建议通过对滞后变量的线性组合的联合显著性使用F检验来判断是否具有协整关系，Narayan在前人研究的基础上提供了小样本临界值列表；Shin等提供了另一种方法检验实证分析中F检验不显著的情况，将上述模型(4)的误差项(ECM)的滞后一阶带入模型(5)中，若ECMt-1系数显著为负则不仅可以说明短期偏离向长期均衡的调整速度，还证明了具有协整关系。

三、实证分析

本文选择1993年第1季度到2017年第4季度中国与“一带一路”沿线21个主要贸易伙伴作为研究样本(见表1)，来实证检验人民币汇率发生变动后与贸易伙伴双边贸易的动态和长期变化关系，相关数据主要来自IMF数据库、中国国家统计局等。实证分析使用eviews10软件，所有变量的最大滞后阶数设定为8阶，最优滞后阶数根据AIC准则来确定。

表1 本文选取的“一带一路”沿线主要贸易伙伴

表2给出了中国与21个贸易伙伴的检验结果，利用非对称性检验模型检验短期效应，我们发现英国、德国、比利时、意大利、伊朗、俄罗斯、日本、韩国、中国台湾、中国香港、澳大利亚、新加坡、泰国、菲律宾、越南、印度尼西亚、马来西亚、印度共18个国家或地区的ΔPOS或者ΔNEG至少有一个系数为显著，而法国、荷兰和西班牙由于模型中不含ΔPOS和ΔNEG，故无法判断是否显著。英国、德国、比利时、意大利、俄罗斯、日本、韩国、中国台湾、中国香港、澳大利亚、新加坡、菲律宾、越南、印度尼西亚、马来西亚、印度的ΔPOS和ΔNEG存在不同的滞后长度，而Wald_S统计量进一步显示伊朗的ΔPOS和ΔNEG系数估计值不同，这说明中国与这些贸易伙伴贸易差额的调整存在短期非对称性。由此可见，人民币实际汇率变化对中国与“一带一路”沿线主要贸易伙伴之间的贸易影响存在短期非对称效应。

就长期效应而言，我们通过非对称性检验的ARDL模型实证分析发现，“一带一路”沿线主要贸易伙伴的F统计量或ECMt-1系数至少有一个是显著的，说明中国与“一带一路”沿线主要贸易伙伴的双边贸易中人民币升值或贬值的短期效应可以转化为长期效应。首先，从NEG的系数符号和显著性来看，法国的变量NEG系数显著为正，说明人民币贬值会改善中国与法国的贸易差额，马歇尔-勒纳条件仅在这两个国家成立；澳大利亚、中国台湾、泰国、中国香港、新加坡、印度和越南的变量NEG系数显著为负，我们可以推断人民币贬值会恶化中国与这些贸易伙伴的贸易差额；其他国家和地区的变量NEG系数不显著，说明人民币贬值对中国与“一带一路”沿线这些贸易伙伴的贸易差额没有显著影响。其次，从POS的系数符号和显著性来看，英国、德国、荷兰、中国台湾、菲律宾和越南的变量POS系数显著为正，说明人民币升值会恶化中国与这些贸易伙伴的贸易差额；印度的变量POS系数显著为负，说明人民币升值会改善中国与印度的贸易差额；其他国家的变量POS系数不显著，说明人民币升值对中国与这些贸易伙伴的贸易差额没有显著影响。一般而言，最终产品需求比中间产品需求更富有价格弹性，中国每年从英国和德国进口较多的最终产品，比如德国的宝马和奔驰汽车等，故而人民币升值更能够改善与这些国家的贸易收支状况。更进一步，Wald-L统计量表明，中国与德国、法国、中国台湾、澳大利亚、新加坡、泰国、菲律宾、越南、马来西亚和印度双边贸易存在汇率变动影响的长期非对称效应。

人民币升值和贬值对中国与各贸易伙伴的贸易影响存在一定的差异性，以中国与俄罗斯的贸易为例，模型中变量POS和NEG的系数均不显著为0，说明人民币兑卢布汇率变动对中国与俄罗斯之间的贸易收支没有显著影响。其他国家情况则不同，比如对菲律宾的检验结果我们可以发现，人民币汇率贬值对中国与菲律宾贸易影响不显著，而升值则可能恶化中国与菲律宾贸易收支关系；而对越南的估计结果表明，人民币汇率贬值和升值会对中越贸易收支关系产生负面影响。因此，通过对中国与上述国家的实证检验我们可以得出，人民币升值或贬值存在非对称性效应，且人民币的升值和贬值对中国与“一带一路”沿线主要贸易伙伴的贸易影响存在较大差异，这一发现对于预判人民币汇率升值或贬值带来的具体影响，以及制定相应的政策具有重要的参考意义。

最后，根据ΔPOS或ΔNEG的低阶滞后系数显著为负或不显著，同时高阶滞后系数显著为正的J曲线定义发现，中国与意大利、比利时、伊朗、俄罗斯、韩国、中国台湾、中国香港、澳大利亚、新加坡、泰国、菲律宾、马来西亚和印度的贸易存在J曲线效应，由此可见J曲线效应在中国与大多数的贸易伙伴之间是存在的。通过观察lnYt的系数发现，在显著性的估计系数中，除了法国的变量lnYt系数显著为正，其他贸易伙伴都是显著为负，这表明中国采取的是进口替代支持国内生产的发展模式；lnYf,t的系数表明俄罗斯、韩国、菲律宾、越南、马来西亚和印度也是采用进口替代战略发展本国经济。

我们通过计算拉格朗日乘数统计量来检验中国与“一带一路”沿线贸易伙伴的每个双边贸易模型的残差是否存在自相关，在服从四个自由度的卡方分布下，我们发现大部分的贸易伙伴的统计数据不显著，因此这些模型大部分不存在自相关。在分布服从具有一个自由度的卡方分布下，我们进行的RESET检验发现统计量对于大多数模型来说也是不显著的。通过递归残差平方累计和(SQ)以及残差的递归残差累计和(CS)检验，我们发现短期和长期系数具有稳定性，我们发现估计结果不仅具有良好的拟合优度，而且绝大多数模型是稳定的。

表2 NARLD模型估计结果

续表2

贸易伙伴英国德国法国比利时荷兰西班牙意大利伊朗俄罗斯日本韩国ΔPOSt7 0.97ΔNEGt 0.82∗∗∗0.00 0.02 5.180.23 0.98ΔNEGt1 0.140.05 0.02 6.04 0.55∗∗ 0.80∗∗ΔNEGt2 0.60∗∗∗0.060.07∗∗ 2.56 0.25ΔNEGt30.310.13∗∗0.04∗ΔNEGt40.040.13∗∗0.06∗∗ΔNEGt5 0.040.07∗∗ΔNEGt6 0.14ΔNEGt7 0.61∗∗∗Constant29.26∗∗3.1675.71∗∗∗95.4714.29∗∗∗ 11.5045.69∗∗ 20.297.11∗∗∗1.80 16.31∗∗lnYt 0.16 0.84∗3.06∗∗∗8.590.10 2.043.59 0.23 2.04∗∗∗0.13 1.06∗∗∗lnYf,t 7.10∗∗ 0.47 19.69∗∗∗ 27.31 4.06∗∗∗3.49 13.10∗∗1.150.22∗∗ 0.744.52∗∗POSf,t1.72∗∗∗1.05∗∗0.00 5.950.58∗∗∗1.71 2.030.260.15 0.090.18NEGf,t 0.13 0.070.18∗∗∗ 0.19 0.06 0.01 0.081.98 0.75 0.010.28F3.004.27∗∗8.32∗∗∗4.14∗∗6.44∗∗∗2.574.08∗∗5.92∗∗∗8.45∗∗∗8.55∗∗∗6.35∗∗∗ECMt1 0.42∗∗∗ 0.43∗∗∗ 1.30∗∗∗ 0.22∗∗∗ 0.93∗∗∗ 0.20∗∗∗ 0.47∗∗∗ 1.50∗∗∗ 0.74∗∗∗ 0.86∗∗∗ 0.51∗∗∗LM3.664.304.757.675.493.8831.66∗∗∗22.88∗∗∗0.436.3112.13∗∗RESET3.00∗0.558.85∗∗∗0.102.1749.05∗∗∗15.89∗∗∗0.321.090.140.27CS(SQ)U(S)S(U)S(U)S(S)S(S)S(U)S(U)S(S)U(S)S(S)S(S)Wlad_S——————0.646.04∗∗—0.052.42Wlad_L0.443.94∗∗3.92∗∗2.652.290.321.871.672.590.330.01Adj R20.800.700.660.730.450.580.800.860.850.750.57N9191929191918621879294ΔPOSt0.837.28∗∗∗ 0.58 0.641.06 1.010.330.71∗∗ 0.281.49ΔPOSt1 1.54∗4.22∗6.00∗∗2.42∗∗0.642.36∗∗ 1.221.05∗∗∗2.74∗∗∗6.42∗∗∗ΔPOSt1 1.148.22∗∗∗6.31∗∗0.42.00∗∗ 3.47∗∗∗ 7.45∗∗ 0.255.49∗∗∗ΔPOSt30.294.63∗∗ 2.35∗∗∗ 0.55 1.32 1.123.49∗∗ΔPOSt-4 0.373.74∗ 3.46∗∗∗ 0.100.001.67∗∗ΔPOSt51.97∗∗∗2.73∗0.131.19 1.380.04ΔPOSt62.74∗ 2.24∗∗ 1.87∗∗ 1.51 1.52∗∗ΔPOSt71.25∗∗ΔNEGt 0.83 6.11∗∗ 3.36 2.66∗ 3.17∗∗∗ 1.600.78 0.86∗∗ 0.72 3.59

续表2

贸易伙伴英国德国法国比利时荷兰西班牙意大利伊朗俄罗斯日本韩国ΔNEGt-11.98 5.035.01∗ 3.51∗∗ 0.30 1.51 0.98∗∗∗ 1.59ΔNEGt-20.40 6.61∗∗2.57 2.26 1.30 0.08 0.45 2.08ΔNEGt-34.60.040.83∗0.40 0.92 0.20ΔNEGt-42.46∗∗∗3.330.71∗2.12∗∗∗0.270.34ΔNEGt-51.43∗∗∗2.551.28∗∗1.50∗∗∗ 1.01∗∗∗ΔNEGt-6 0.212.601.08∗∗0.29ΔNEGt-7 0.99∗2.66∗1.31∗∗∗ 0.63∗Constant14.87∗∗14.47∗∗∗11.884.3714.91∗∗ 5.457.54∗∗∗0.36 10.59∗6.24∗∗∗lnYt 2.30∗∗∗ 2.93∗∗ 0.22 1.59∗∗∗ 1.93∗∗∗ 4.29∗∗∗ 5.15∗∗∗ 0.07 3.83∗∗ 5.46∗∗∗lnYf,t 1.80 1.72∗∗∗ 3.52 0.26 2.673.68∗1.67∗ 0.405.20∗∗2.91∗∗∗POSf,t1.52∗∗2.81 1.740.14 0.572.52∗∗∗9.50∗∗∗ 0.34 0.73 1.07∗∗NEGf,t 2.36∗∗∗ 2.9∗ 4.36∗∗ 3.19∗∗∗ 5.50∗∗∗ 2.43 6.38∗∗∗ 0.58 5.93 4.10∗∗∗F5.72∗∗∗5.63∗∗∗4.29∗∗6.31∗∗∗6.49∗∗∗6.99∗∗∗7.89∗∗∗7.27∗∗∗2.597.31∗∗∗ECMt-1 0.77∗∗∗ 0.74∗∗∗ 2.21∗∗∗ 0.55∗∗∗ 0.58∗∗∗ 0.52∗∗∗ 0.98∗∗∗ 0.50∗∗∗ 0.28∗∗∗ 2.20∗∗∗LM13.77∗∗∗4.281.699.29∗4.221.633.2715.11∗∗∗6.4210.08∗∗RESET1.030.550.240.293.40∗3.16∗1.780.430.220.29CS(SQ)S(S)S(S)S(S)S(S)S(S)S(S)S(S)S(S)S(S)S(S)Wlad_S0.328.80∗∗∗1.240.230.842.172.1922.57∗∗∗3.89∗∗∗13.70∗∗∗Wlad_L9.69∗∗∗1.983.56∗7.43∗∗∗10.10∗∗∗6.47∗∗32.56∗∗∗1.393.69∗∗12.52∗∗∗Adj R20.770.950.920.870.860.950.840.810.750.90N86914891919048819045

注：*、**和***分别表示在10%、5%和1%的显著性水平下是显著的；LM服从自由度为4的卡方分布；RESET服从自由度为1的卡方分布；CS(SQ)表示残差和(平方和)，S表示稳定，U表示不稳定；表中仅列出了POS和NEG的短期系数，其他变量短期系数限于篇幅未列出。

为了比较间接检验马歇尔-勒纳条件和直接检验马歇尔-勒纳条件的结论是否存在差异，使用以下方程进行直接检验马歇尔-勒纳条件：

(6)

(7)

表3 中国与贸易伙伴之间的马歇尔-勒纳条件检验

注：计算中使用的进口价格指数和出口价格指数来源于《中国对外贸易价格指数》。

四、结论与政策建议

(一)主要结论

通过对1993年至2017年中国与“一带一路”沿线21个主要贸易伙伴的季度贸易数据进行实证研究发现，人民币汇率变动对中国与“一带一路”沿线贸易伙伴的贸易收支的影响具有国别差异性。本文的主要研究结论有以下几点：

第一，人民币汇率变动对中国与日本、德国、英国、俄罗斯、意大利、比利时、中国香港、中国台湾、伊朗、韩国、澳大利亚、印度、新加坡、越南、马来西亚、印度尼西亚和菲律宾的贸易差额的影响存在短期非对称性效应。因此，为了避免短期内单方向变化及其重叠累积现象，在制定相应政策时应对人民币汇率升值和贬值的贸易短期非对称性效应进行预判。

第二，人民币汇率变动对中国与中国台湾、德国、法国、新加坡、澳大利亚、印度、马来西亚、越南、泰国和菲律宾的贸易差额存在长期非对称效应，且都得到了协整检验的支持。中国与中国香港、中国台湾、俄罗斯、印度、新加坡、韩国、意大利、澳大利亚、比利时、马来西亚、伊朗、泰国和菲律宾的贸易存在J曲线效应，表明J曲线效应广泛存在于中国与“一带一路”沿线的对外贸易之中，但马歇尔-勒纳条件仅在中国与法国、中国台湾和泰国的双边贸易中成立。

第三，非对称性检验模型还发现，中国在与德国、意大利、俄罗斯、日本、澳大利亚、泰国、印度尼西亚、印度和马来西亚的双边贸易过程中，采取了进口替代战略来支持国内生产发展；而俄罗斯、韩国、菲律宾、越南、马来西亚和印度在与中国的双边贸易中，同样采取了进口替代战略来发展本国经济。

(二)政策建议

首先，要警惕人民币相对于“一带一路”沿线主要贸易伙伴的货币大幅升值对贸易造成的负面影响。在我国实行的有管理的浮动汇率制中，美元在参考的一揽子货币中占有较大权重，随着美元指数的走强和美国退出量化宽松政策，过于盯住美元有可能会使得我国同“一带一路”沿线贸易伙伴的双边汇率大幅升值，从而对我国与“一带一路”沿线国家(地区)的贸易带来负面影响。因此，我国应调整一揽子货币中“一带一路”沿线主要贸易伙伴的权重，进一步推进人民币汇率制度改革，形成更加合理的人民币汇率形成机制。

其次，要防止人民币汇率剧烈波动对我国出口贸易的影响。由于汇率的波动会影响一国商品和服务的相对价格，从而影响该国的贸易收支，尤其是出口贸易，因此，我国应采取措施增强人们对人民币汇率的预期，尽快完善人民币远期和期权市场，将汇率波动对我国出口贸易的影响降到最低。此外，人民币贬值并不一定能改善与所有贸易伙伴的贸易状况，因此，单纯依靠贬值来改善贸易收支也是不可行的。

最后，应加快推进人民币国际化。加强与“一带一路”沿线国家和地区签署“本币互换协议”，鼓励金融机构开展人民币海外业务，鼓励和推动我国外贸企业同“一带一路”沿线国家和地区采用人民币结算。加强“一带一路”沿线地区人民币离岸中心建设，利用“一带一路”建设来促进人民币区域化，促使人民币在官方储备、金融交易和贸易结算等方面更好地发挥国际货币功能，借助“一带一路”建设推动人民币在国际市场上获得更大发展空间。