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汇率冲击对通货膨胀走势影响的研究

——基于不同样本区间的汇率传递视角分析

StudyineffectofRMBExchangeRatetoCurrencyinflation

--Analysisonpass-througheffectbasedondifferentsampledata

汇率冲击对通货膨胀走势影响的研究

——基于不同样本区间的汇率传递视角分析

【摘要】本文从汇率升值预期的视角分析了人民币升值和通胀并存的情况。

通过结构VAR模型，分别利用全样本数据，即2001年12月到2011年6月之间的月数据，以及子样本数据，即2001年12月到2005年6月和2005年7月到2001年6月之间的月数据，分析了供给冲击（货币供给和房屋销售价格指数）、需求冲击（工业增加值）、外来冲击（石油美元价格）、和汇率冲击（名义有效汇率）对通货膨胀的影响程度，以及不同汇率制度下人民币汇率波动对国内消费价格的传递效应。

全样本数据表明汇率冲击对我国通货膨胀传递效应较小，子样本数据表明2005年汇改后汇率冲击对通货膨胀影响有增大的趋势。

接下来，本文通过货币替代效应和资产价格效应从汇率预期角度分析了人民币升值对国内通胀起到作用的原因，并为我国未来制定货币与汇率政策提供了建议。

【关键词】汇率冲击人民币名义有效汇率通货膨胀结构向量自回归模型

一、引言4

二、文献综述5

（一）国外研究5

（二）国内研究6

三、模型与方法7

（一）变量的选取与数据说明7

（二）模型的设定7

1、VAR和SVAR8

2、对结构VAR模型中的变量进行排序10

3、模型建立10

四、实证分析与估计结果11

（一）全样本区间的实证检验12

1.单位根检验12

2.对于协整关系的说明12

3.VAR模型滞后阶数选择13

4.脉冲响应函数分析14

5.方差分解15

（二）子样本区间的实证检验16

1、模型滞后阶数选择16

2、脉冲响应分析16

五、实证结果的含义分析19

（一）货币替代效应20

（二）资产价格效应20

六、结论与启示20

（一）结论20

（二）启示20

参考文献22

一、引言

通常，将汇率变动对国内物价水平的影响定义为汇率的价格传递（exchangeratepass-througheffect）。

对于小国开放经济来说，一般认为汇率和国际市场价格波动会完全传递到国内经济中。

而对于大型开放经济而言，一方面，国内价格在一定程度上受汇率和国际市场价格的影响，另一方面，国内价格水平对国际市场价格也有较强的影响力。

半开放经济介于两者之间，在半开放经济中，随着开放程度的加深，国内价格有向国际价格收敛的趋势。

传统国际经济学分析认为汇率对进出口的价格传递效应是完全的，因而具有弹性价格的调节功能。

在开放型经济条件下，保持本国物价水平的相对稳定是一国实现其宏观经济内外均衡的重要指标之一，也是各国政府追逐的重要目标之一。

正如ChoudhriandHakura（2005）指出的那样，揭示汇率变动对一国国内物价水平的响是目前货币与汇率政策实施中的一项重要政策内容。

近年来，随着人民币汇率形成机制改革的深入和我国经济的持续快速发展，人民币汇率的升、贬值和我国国内物价水平的运行受到国内外众多专家、学者、舆论的广泛关注。

人民币名义有效汇率，是以贸易比重为权数的多种货币的加权平均价格，反映的是一国货币总体币值和在国际贸易总的综合竞争力。

名义有效汇率存在升值或贬值，会对国内物价、就业、经济发展及国际关系产生非常重要的影响，全面认识人民币汇率变动对我国物价水平的影响，显得极为重要。

有鉴于此，本文从中国通货膨胀动态传导过程和可能的驱动因素分析入手，运用2000-2011年的月度数据，建立结构VAR模型，并充分考虑2005年人民币汇率形成机制改革可能带来的结构性变化，对2005年汇率改革前后子区间汇率传递效应进行了对比分析。

本文的结构安排如下：

第二部分文献综述，对国内外关于汇率波动对通货膨胀影响的问题的研究进行概括；第三部分构建结构VAR模型对相关变量进行说明；第四部分采用样本数据对变量和模型进行实证分析；第五部分解释实证分析内容的传导机制；第六部分总结并给出政策建议。

我们的文章创新之处在于：

将供给冲击中的货币供应量一个变量扩展成货币供应量和居民房屋销售价格指数两个变量；结合2005年汇改，在全样本数据中提取2005年汇改前后的数据单独做子样本分析，采用两种样本区间加以比较。

二、文献综述

（一）国外研究

国外关于汇率变动对国内物价传递效应的理论和实证研究文献都很丰富。

Woo（1984）指出汇率和价格水平是内生变量，通过控制更多变量和工具方法，发现汇率变动对美国国内价格影响有限，并认为美元升值不能有效缓解美国上世纪80年代初的同伙膨胀。

Rudiger和Dornbusch（1987）认为长期宏观调整会对汇率的传递效应产生影响。

Leith（1991）通过对博茨瓦纳的研究证实，汇率和国际市场价格波动会全部传递到国内价格中去。

Jonathan（1999）利用向量自回归模型发现汇率和进口价格对包括美国在内的一些工业或国家通货膨胀的影响是相当有限的。

McCarthy（2000）采用施加短期约束条件的结构VAR，实证考成了一些工业国家汇率变动对价格传递链上各种价格的传递效应。

此外，大量的研究表明汇率对国内通货膨胀的传递效应在不断下降，如Mihaljek和Klua（2001）的研究表明，20世纪90年代以来，新兴市场国家的汇率变动对通货膨胀的传递也逐渐减小；Campa和Goldberg（2004）对23个OECD国家汇率传递效应的研究表明，这些国家的汇率传递效应从20世纪90年代以来有下降趋势；TakatoshiIto等（2005）同时采用基于出口商最优定价行为的单方程回归和结构VAR研究东亚五国的汇率传递效应，发现在亚洲金融危机期间，东亚五国汇率变动对价格水平传递效率较高。

还有一些国外的实证研究，得出了汇率传递效应的差异性结论，如Haroon等（2006）从对英国57个企业的进口价格的影响的角度，分析汇率传递效应的大小，结果发现对这57个企业来说，汇率传递效应存在较大差异。

RAPHAEL（2009）针对美国市场，从对出口产品价格的影响来阐述汇率冲击对物价的传递效应，结论表明对于高品质商品而言，其价格受汇率冲击影响较小，而对于低品质商品而言，其价格受汇率冲击的影响则较大。

Elaine等（2011）分两个阶段讨论澳大利亚汇率变动对消费物价的传递效应，第一阶段是汇率对进口价格的传递效应，这一阶段的影响是显著的正效应，即本币贬值能迅速并显著地降低进口品价格（本币每贬值10%的幅度可以引起8%的进口品价格的下降）；第二阶段是进口品价格对总消费物价水平的传递效应，这一阶段的传递效应周期更长，效果较小（大约在3年的时间里，本币每贬值10%的幅度可以引起1%的消费物价的下降）。

在理论研究方面，Talor（2000）的研究表明汇率传递是由一国的汇率及货币内生决定的，货币政策越稳定，通胀水平越低，汇率传递效应就越小。

JosephE.Gagnon（2003）认为大幅的汇率变动不会对消费价格产生显著的影响，原因在于受影响的企业利润空间大，足以吸收汇率变动的影响；当本币贬值的时候，生产商盈利增加而零售商盈利受损，总的来说，汇率变动对物价的影响不显著。

Michael和James（2008）认为导致汇率传递效应很小的部分原因在于名义价格的调整速度很慢，汇率传递速率对货币政策很敏感，这是因为价格粘性本身是货币政策的内生变量。

（二）国内研究

就中国情况而言，国内对汇率传递的研究还处于起步阶段，研究重点大都是采用实证研究的方法分析汇率波动对进口价格及国内价格水平的传递效应，结论上基本上都支持汇率传递不完全且具有时滞。

卜永祥（2001）较早得研究了汇率波动对中国国内价格水平的影响，运用协整和Philips-Hansen两阶段分析法进行实证分析，发现名义汇率、国外价格、国内货币供应量之间存在着长期稳定的关系，人民币汇率变动显著地影响了零售物价指数和生产者价格指数。

毕玉江和朱钟棣（2006）利用协整和误差修正模型发现人民币汇率变动对国内消费者价格的传递是不完全的，而且传递过程存在时滞，进口价格对人民币汇率变多年过的弹性远高于消费者价格对汇率变动的弹性。

吕剑（2007）基于1994-2005年的月度数据，运用E-G二步法、误差修正模型、脉冲响应函数和方差分解方法，对人民汇率变动对国内物价的传递效应进行了实证分析，发现汇率变动对消费价格指数的传递效应最强，其次是生产者指数，再次是零售价格指数。

刘亚等（2008）表明，人民币汇率变动对我国消费者价格指数通胀率的传递是不完全且存在明显时滞，长期和短息汇率传递效应都很低。

运用VAR系统技术的，主要是借鉴McCarthy（2000）等人的研究，如封北麟（2006）采用递归VAR研究了人民币名义有效汇率对国内消费者价格指数和工业品出厂价格指数及其分布指数的传递效应；陈六博、刘厚俊（2007）同样采用递归VAR技术分析了人民币有效汇率变动对我国进口价格和消费者价格的影响，指出1990年1月至2005年6月期间，人民币名义有效汇率对我国进口价格和消费者价格的影响具有统计显著性，但影响程度较低；此外，施建准、傅雄广、许伟（2008）也采用了类似方法研究此。

通过上述文献的分析，我们发现大多数研究往往忽略了汇率和价格水平可能都是各种宏观经济因素冲击的内生变量。

基于这些考虑，本文运用结构VAR方法，对我国宏观经济变量之间的长期均衡关系进行识别。

三、模型与方法

（一）变量的选取与数据说明

本文构建结构VAR模型分析系统变量对通货膨胀的冲击，系统中包含6个变量：

1、广义货币供应量（M2）。

广义货币供应量对一国的通货膨胀有直接的影响，货币供应量越多，一国越容易发生通货膨胀。

本文采用的是广义货币供应量的月度同期比指数（即以上一年同月份为基期计算的指数。

）数据来源于中经网。

2、工业增加值（GAP）。

工业增加值用于反映长期的供给冲击。

本文采用的是工业增加值的月度同期比指数。

数据来源于Wind数据库。

3、人民币名义有效汇率（NEER）。

人民币名义有效汇率以进出口份额为权重对我国主要贸易国双边汇率做集合加权平均，本文采用的是人民币名义有效汇率的月度同期比指数。

采取间接标价法。

数据来源于国际清算银行（BIS）。

4、居民消费价格指数（CPI）。

使用居民消费价格指数作为国内总体价格水平的代理变量。

本文采用的是居民消费价格指数的月度同期比指数。

数据来源于中经网。

5、居民房屋销售价格指数（HOU）。

使用居民房屋销售价格指数作为引发物价上涨的主要因素不可被忽视。

本文采用的是居民房屋销售价格指数的月度同期比指数。

数据来源于Wind数据库。

6、石油美元价格指数（OIL）。

使用石油美元价格指数是因为它作为一个外部冲击，对国内物价水平的影响是显著的。

本文采用的是原油OPEC一揽子石油价格的月度同期比指数。

数据来源于石油输出国组织（OPEC）。

以上六个变量均截取2001年11月到2011年6月的月度数据转换而成。

（二）模型的设定

VAR模型是目前公认的考察变量间动态关系的方法，但是由于VAR模型不考虑经济理论，产生的脉冲响应无法给出结构性解释。

本文我们构建结构VAR来分析人民币汇率变动对通货膨胀的传递作用，相比无约束的VAR模型，结构VAR模型不仅考虑了宏观经济变量的内生性问题，而且包含了内生变量之间的当期关系。

1、VAR和SVAR

（1）VAR模型

VAR模型是自回归模型的联立形式，所以称向量自回归模型。

含有n个变量y1t，y2t…ynt，滞后k期的VAR模型可表示为：

设Yt=（y1t，y2t，…，ynt）′，C=（c1，c2，…，cn）′，∏ij=

（i=1,2,…,nj=1,2,…,k），

′（j=1,2,…，k）

′则

。

VAR模型在估计变量之间关系的过程中有较大的优势，但仍然存在一些不足之处：

在模型的有段均不含有内生变量的当前值，因此这些内生变量之间的当期关系就隐藏在误差项的相关结构之中，是无法解释的；VAR模型未作先验假设先知，过度参数化的结果，会降低模型估计效率且无法提升预期能力，通常只有含经济变量较少的VAR模型才能通过OLS得到满意的估计结果；VAR模型结果很难用于结构分析，不能充分体现变量作用的双向和反馈关系，未受限制的VAR模型具有高度风险。

基于上述原因，经济学家提出了SVAR模型以克服VAR模型的缺点。

（2）SVAR模型

SVAR模型产生于20世纪80年代中期Blanchard&Quah（1989）对货币政策的分析。

20世纪90年代，人们对SVAR模型进行了深入研究，并广泛运用于分析货币冲击和世纪冲击的传导机制。

SVAR模型是基于特定的经济理论对VAR系统参数附加结构性的约束条件，使系统估计具备一定的理论基础，避免无约束的VAR模型在设定和估计过程中的随意性缺陷，它可以分析经济变量对结构冲击的响应，还可以减少模型的待估参数，从而得出更为可靠的研究结论。

含有n个变量，k阶SVAR（k）模型为：

设Yt=（y1t，y2t，…，ynt）′，

，（b11=b22=b33=…=bnn=-1，i=1,2,3，…，n），

，C=（c1，c2，…，cn）′，∏ij=

（i=1,2,…,nj=1,2,…,k），

′（j=1,2,…，k）

′则

。

SVAR模型与非限制VAR模型最大的差异在于，VAR模型在处理随机冲击项的同期相关问题时，完全由实证研究的主观判断决定变量的顺序，不同的排序将会导致不同的结构，因此，无限制的VAR模型无法得到唯一的一组预测方差以及脉冲响应函数。

而SVAR模型在处理随机冲击项的同期关系时，必须依据经济理论时间序列间的关系给予先知，因此可以得到唯一的一组预测误差分解以及脉冲响应函数。

2、对结构VAR模型中的变量进行排序

本文假设供给冲击在先，其次是需求冲击和汇率冲击，符合文献上常用的做法。

（1）石油作为国际能源价格只对自身冲击做出反应，我国对世界石油价格的影响力很弱，同时它会对系统内其他变量产生影响，所以将石油价格作为外在的供给冲击放在第一位；

（2）工业增加值作为国内生产总值的代理变量，是一种需求变量，它受石油从机的影响较大，因此排在石油之后，另外，需求冲击对汇率、货币供应量、房屋价格以及消费价格也会产生影响，故将其置于后四项之前；

（3）汇率的变动主要来自一国生产力水平和经济发展状况以及世界市场的冲击，因此将汇率放在石油、工业增加值之后，同时，汇率会通过经常项目和资本项目对国内货币供应量产生较大影响，通过货币供应量又会影响房屋价格和消费物价，因此将汇率放在货币供应量、房屋价格以及消费价格之前；

（4）中央银行的货币政策对产出、汇率和通货膨胀做出反应，由于中国的名义利率还没有市场化，所以考虑货币政策时仅考虑货币供应量（M2），假设以上所有冲击都影响央行的货币政策。

中央银行的货币政策对产出和自身冲击做出反应，而在长期内一次性的货币冲击不会持久影响实际产出，即长期中货币是中性的，它同时受世界市场（OIL）、国内需求冲击（GAP）、汇率的影响，因此将其放在汇率之后，并且，由于货币供应量直接影响国内商品价格变动，而反过来商品价格变动对货币供应量的影响是间接的，因此将汇率放在房屋价格和物价指数之前；

（5）由于房地产价格是由内外产品竞争、汇率、生产商的成本加成等因素决定，而长期中由于其灵活调整而不会持久影响其他变量，但是值得注意的是，房屋价格作为总的消费价格的组成部分对其的影响是显著的，故应将其置于消费价格指数之前；

（6）假设通货膨胀之间只有正向传递关系，即房屋价格指数的冲击直接影响消费者价格指数，而相反的传递关系不存在。

通货膨胀受上述五个变量的综合影响，故将其置于最后。

3、模型建立

根据以上冲击的设定，建立以下六变量的结构VAR模型：

（1）

（2）

（3）

（4）

（5）

（6）

其中，dlnoil，dlngap，dlnneer，dlnm2，dlnhou，dlncpi分别表示石油美元价格指数、工业增加值指数、名义有效汇率指数、货币供应量指数和消费者物价指数的自然对数的一阶差分，近似等于各原始变量的增长率，具有经济学分析的意义。

式中

、

和

分别表示来自石油美元价格、工业增加值、名义有效汇率、货币供应量、居民房屋销售价格指数和消费者物价指数的结构冲击。

4、格兰杰因果检验

为了验证排序的合理性，我们对各变量进行成对格兰杰因果检验，结果显示排在前面的变量基本都是排在后面变量的格兰杰原因，说明排序是比较合理的。

表1各变量的成对格兰杰因果检验结果

解释变量（A）

被解释变量（B）

dlnoil

dlngap

dlnneer

dlnm2

dlnhou

dlncpi

dlnoil

——

dlngap

——

dlnneer

——

dlnm2

——

dlnhou

——

dlncpi

——

注：

H0：

A不是B的格兰杰原因。

分别采用1到8个滞后阶数对变量进行格兰杰因果检验，只要其中一个检验拒绝零假设，标记为N，否则标记为Y。

四、实证分析与估计结果

VAR模型的方差分解是将系统中每个内生变量的波动（K步预测方差）按其成因分解为与各方程新息（Innovation）相关联的组成部分，从而了解各新息对模型内生变量的相对重要性。

因此，脉冲响应函数有助于追踪汇率预期冲击及其他宏观冲击对国内物价水平的影响，价格变量对汇率预期的累积脉冲响应还可用于计算汇率预期的传递效应系数；价格变量的方差分解用于评估观察期内汇率变动对价格水平变化的贡献大小。

（一）全样本区间的实证检验

在这个部分，我们采用的时间样本期为2001年11月至2011年6月，共有样本数据115个。

这段时间是一个比较完整的经济周期，既包括紧缩时期也包括通胀时期，可以对影响物价的主要经济冲击做一个比较客观、长期的检验，能够反映一种从长期看的短期波动影响。

1.单位根检验

在进行实证检验之前首先要对变量的平稳性进行检验，以避免伪回归现象，而且，只有在变量满足平稳时才能进行VAR分析。

本文采用ADF（AugmentedDickey-Fuller）单位根检验方法来对变量进行单位根检验，检验结果如下表：

表2单位根检验结果

变量

检验类型

ADF值

1%临界值

5%临界值

结论

lnoil

（c，t，0）

-1.454078

-4.039797

-3.449365

不平稳

dlnoil

（c，0，0）

-9.074461

-2.585405

-1.943662

平稳

lngap

（c，t，1）

-4.149097

-4.040532

-3.449716

平稳

dlngap

（c，0，0）

-18.99428

-2.585405

-1.943662

平稳

lnneer

（c，0，1）

-1.758430

-3.488585

-2.886959

不平稳

dlnneer

（c，0，0）

-7.285511

-2.585405

-1.943662

平稳

lnm2

（c，t，0）

-1.557351

-4.039797

-3.449365

不平稳

dlnm2

（c，0，0）

-9.603684

-2.585405

-1.943662

平稳

lnhou

（c，t，1）

-2.284227

-4.040532

-3.449716

不平稳

dlnhou

（c，0，0）

-7.965061

-2.585405

-1.943662

平稳

lncpi

（c，t，0）

-1.454078

-4.039797

-3.449365

不平稳

dlncpi

（c，0，0）

-9.074461

-2.585405

-1.943662

平稳

单位根检验的结果表明，以上变量除了工业增加值指数是平稳变量之外，其他原始变量均为非平稳变量，但是经过一阶差分以后，所有的变量均为平稳变量，即所有变量都是I

（1）序列。

为方便起见，我们用原始变量的一阶差分构建模型，以反映各原始变量增长率变动情况。

2.对于协整关系的说明

如果一组非平稳时间序列存在一个平稳的线性组合，即该组合不具有随机趋势，那么这组序列就是协整的，这个线性组合被称为协整方程，表示一种长期的均衡关系。

根据张晓峒的观点，一组变量存在协整关系的必要条件是这组变量中的所有变量必须是同阶单整的，如果单整的阶数不相同，那么这组变量不可能存在协整关系。

考虑到如果非平稳变量之间存在协整关系，那么使用无限制VAR模型可能会失去一些重要信息，但本文六变量模型不符合同阶单整，所以假定其不存在长期均衡关系。

周杰琪（2010）对VAR模型的Johensen协整检验表明，VAR系统变量之间的协整关系对检验模型确定性趋势的假定、滞后阶数的确定都很敏感，而且协整向量没有合理的经济学含义。

另外，许多研究通过蒙特卡罗模拟发现，包含更多变量的系统协整检验更倾向于发现变量之间存在协整关系，而实际变量之间并不存在着有经济意义的协整关系。

因此，我们认为本文变量之间不存在着共同的长期随机趋势，为避免模型误设定，基于一阶对数差分构造VAR模型。

3.VAR模型滞后阶数选择

下面对无约束VAR模型设定进行讨论。

滞后阶数的选择对VAR模型的稳健性非常重要，VAR系统变量之间的协整关系对检验模型确定性趋势的假设、滞后阶数的确定都很敏感，不同的滞后阶数可能会有不同的结果。

本文选取滞后阶数时综合考虑AIC、SC、HQ、FPE准则等检验方法，兼保证残差项的白噪声性质，考虑自方差相关LM检验等得出建立VAR（3）模型，并且系统的所有根都在单位圆内，表明VAR系统是稳定的，可以进一步进行脉冲响应函数和方差分析。

表3全样本区间VAR滞后阶数选择指标

检验标准

AIC（n）

-5.902664e+01

-5.897899e+01

-5.913765e+01

-5.896842e+01

-5.856640e+01

HQ（n）

-5.860842e+01

-5.820231e+01

-5.800249e+01

-5.747479e+01

-5.671430e+01

SC（n）

-5.799555e+01

-5.706411e+01

-5.633897e+01

-5.528595e+01

-5.400014e+01

FPE（n）

2.320094e-26

2.447036e-26

2.118172e-26

2.578629e-26

4.034422e-26

表4VAR模型单位根

0.7926752

0.7531650

0.6983020

0.6400899

0.6358678

0.6076595

0.4703246

0.4586236

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