VAR模型下我国进出口影响因素的实证分析

钱佳丽，黄先军

（安庆师范大学 经济与管理学院，安徽 安庆 246133）

货币供给政策（MSP）、物价水平（PPI）和进出口（IAE）是具有先行预警性质的宏观经济指标，理清三者之间的联动关系很有必要。在新冠肺炎疫情背景下，货币供给、物价水平与进出口均发生较大波动，因此，在中央政治局倡导的以国内大循环为主体、国内国际双循环经济策略下，中国未来的进出口形势走向广受世界关注。魏云捷等基于我国经济增长、国际需求、中美经贸摩擦和国际疫情状况4个因素，在乐观和悲观情景下，对2021年我国进口经济增长情景进行了预测[1]。朱怀镇等认为我国货币供应量是通过商品价格对进出口经济进行影响[2]。吴长凤等借助回归模型得出全球宏观经济因素对我国进出口贸易的影响情况[3]。王凯等基于向量自回归模型（VAR）模型认为提高贸易开放度、增加货币供应量可以促进物价上涨[4]。综合考虑以上学者的研究成果，本文利用月度时间序列数据，借助VAR模型对进出口、货币供给政策和物价水平之间的因果关系进行实证分析，找出它们之间的规律，为我国经济高质量发展提供思路和建议。

1 变量指标选取及数据说明

本文数据来源于国家统计局官网发布的2011年1月至2020年9月的月度数据，共117个样本点。考虑到数据投资具有明显的季节性，且MSP和PPI同样存在周期性，3个指标数据都选择了同比增长率。因价格指数波动幅度较小，且存在价格下降的样本点，为了保持一致，将所有指标变量转化为发展速度。数据处理具体见表1。

表1 经济指标数据处理

研究MSP、PPI与IAE之间的关系之前，首先借助于2011年至2020年3个变量的数据，绘制成趋势图，如图1所示。可以看出，IAE在2011年1月至2020年12月间波动相对较大，而MSP、PPI的走势相对平稳。前期物价水平基本趋于100，MSP基本与之平行。IAE在MSP与PPI之间上下波动。2019年底出现的新冠肺炎疫情给我国经济带来了一定的冲击，此时PPI出现了一个最低点，但经过各种政策调控后，经济开始逐渐恢复[5-6]。MSP在PPI处于低点的时候出现了顶点，可见国家利用货币政策来稳定经济发展是有效地。

图1 货币供给政策、物价水平与进出口趋势图

2 基于VAR模型的实证研究

2.1 VAR模型的构建

选择上述3个变量建立k阶VAR模型：

其中，M代表货币供给政策,P代表物价水平，I代表进出口，a1,a2,a3代表n×1阶常数向量。b1i,b2i,b3i,c1i,c2i,c3i,d1i,d2i,d3i，代表n×n阶矩阵。e1t,e2t,e3t代表n×1误差向量。k取值多少将根据实证过程中相关指标的检验结果来确定。

2.2 平稳性检验

模型估计之前，首先对MSP、PPI与IAE月度数据的时间序列进行平稳性检验，结果见表2。表2主要展示了最好的结果，可以看出PPI的变量原始数列在存在截距项的检验时已平稳，变量MSP、IAE的原始数列非平稳，说明原序列本身并不满足平稳条件，不能直接进行建模分析。对变量MSP、IAE的原序列做一阶差分后，差分序列都通过了检验，可以用于建模分析。

表2 序列单位根检验

2.3 格兰杰（Granger）因果分析

MSP、PPI、IAE三者之间的关系将通过格兰杰因果检验来进行验证，具体结果见表3，可得以下结论：在95%的置信水平下，第1种假设的P值为0.540 6，大于显著水平5%，故不拒绝原假设，证明PPI并不是MSP的格兰杰原因，说明国家供给政策的调整不能干扰物价水平；第2种假设的P值为0.488 0，也大于显著水平5%，故不拒绝原假设，证明MSP并不是PPI的格兰杰原因，说明物价水平对货币供给政策的调整不会产生影响，二者不存在格兰杰因果关系。MSP与IAE、PPI与IAE只存在单方面的格兰杰因果关系，即货币供给政策是进出口的格兰杰原因，物价水平是进出口的格兰杰原因。综上所述，货币供给政策与物价水平互不影响，但货币供给政策与物价水平均对进出口有影响，恰好与上文趋势图中的描述一致。

表3 格兰杰检验结果

2.4 VAR模型估计

从平稳性检验的结果可见，MSP、PPI和IAE相应的变量可以进行VAR分析。建模之前检验模型滞后阶数，利用eviews软件进行分析，得出选择滞后3期的检验模型较优。计算结果如表4所示。

表4 滞后阶数检验

为了使模型估计结果具有可靠性，需要对模型进行稳定性检验，AR根估计见图2。可以看出，所有特征根的倒数分布在单位圆内，所以整个方程的估计结果是平稳可靠的。得到的VAR模型估计方程如下：

图2 VAR单位根检验结果

2.5 脉冲响应分析

从图3（a）、（b）可知，当MSP对IAE正向冲击时，IAE有一个明显的负效应，且在第二期达到最低值，随后受到的影响逐渐减弱，最后趋近于0。IAE受到PPI的冲击，变动情况也大致类似。这很好地体现了MSP与PPI的短期调整对IAE有巨大影响，但长期失效。由图3（c）看出，IAE本身存在边际效益递减规律，每单位IAE的增加，都会抑制IAE本身的再增加。总之，MSP、PPI对IAE的干扰大且具有时效性和一定的滞后效应，IAE自身具有一定的修复能力。

图3 脉冲响应分析。（a）Mt；（b）Pt；（c）It的脉冲响应分析

2.6 方差分析

VAR模型的方差分解结果如下：从表5可以看出，在IAE的方差分析结果中，IAE的波动对自身的解释程度最大，为54.48%。PPI波动对IAE的解释程度比较大，为35.37%。MSP的波动对IAE的解释较小，为10.15%。这说明内生性和自主性是IAE的特征，IAE受PPI和MSP的影响。方差分析结果与脉冲分析结果恰好一致，说明模型拟合结果非常稳定，很好地解释了MSP、PPI与IAE之间的关系。

表5 进出口方差分析结果

3 结论

随着我国经济的不断发展，MSP、PPI与IAE均受到新的国际环境影响，必然存在更大的变数，故提前对可能的经济风险进行推测尤为必要。为此研究了PPI、MSP与IAE之间的变动关系，得出以下主要结论：（1）PPI原始数列已平稳，而MSP、IAE原始数列并不平稳，一阶差分后平稳。（2）MSP、PPI在短期内干扰甚至决定IAE的走向，但长期无效；MSP与PPI无因果关系。（3）IAE的自我冲击效应最为明显。IAE本身存在边际效益递减规律，每单位IAE的增加，都会抑制IAE本身的再增加。VAR模型在算例中获取了较为理想的结果，验证了模型的合理性与高效性。