四、简短结论及进一步研究的方向
本文采用GMM估计量,根据影响日元国际化的长期决定因素(经济实力、金融市场发展、货币汇率升值、通货膨胀和货币惯性)设定回归基准模型,对1976-2009年间日本的外汇储备规模与日元国际化程度之间的关系进行了实证研究。文章发现:日本畸高的外汇储备占比对日元国际化具有统计上显著的负面影响,在控制了日元汇率波动性、“百年一遇”国际金融危机的冲击,以及日本超低利率的不利影响后,结论仍然成立。本研究对日元国际化程度较低的现象给出了一种全新的解释。
对于外汇储备规模过大(或畸高)对日元国际化具有不利影响的结论是否具有普遍意义,尤其是,在多大程度上可以供像日本一样具有畸高外汇储备占比的中国作借鉴的问题,本文的时间序列研究难以提供令人信服的答案,作者目前正在对此问题进行跨国实证研究,并且已经取得了一定的进展,在不久的将来将另文进行系统的回答。因此,本研究没有提出具体的政策建议,只是客观地给出了实证结果,供决策者参考。
作者感谢暨南大学经济学院彭国华和匿名审稿人的有益评论。感谢University of Wisconsin-Madison经济系Menzie Chinn、中山大学岭南学院周先波以及中国工商银行广东省分行苏桂富所提供的咨询。此外,张志文还感谢哈佛大学商学院Regina M. Abrami教授的访学邀请和鼓励,感谢Harvard Fairbank Center副主任Lydia Chen女士在其访学期间提供的便利和帮助。当然,文责自负。
注释:
①当然,在被侵略和被殖民状态下的国家和地区除外。
②温家宝总理在2009年“两会”后答记者问时就曾对中国政府持有的美元资产的安全性表示了极大的担忧。
③http://news.hexun.com/2010-07-21/124312412.html.
④外汇储备占国际储备的比重超过90%,当然是一个非常不合理的比重,我们把这种情况称为“畸高”。根据IFS的数据,在1999-2009年间,日本的平均比重为96.8%,2009年为95.3%;中国分别为97.8%和98.6%;欧元区分别为49.8%和31.4%;而美国则分别为21%和13.5%。从上述数据可以看出,中国与日本的情况最相似,同处于“畸高的”状态,最具可比性。
⑤具体政策措施,请参看Takagi(2009)。
⑥IFS的数据显示,1952年日本的外汇储备占国际储备的比重曾经高达99.02%。
⑦IFS数据显示,2009年美国的黄金储备占国际储备的比重是70.37%,德国是66.53%,英国也有16.31%,而中国只有1.5%,比日本还要糟糕。
⑧代表性的有:Tavlas&Ozeki(1992)、Taguchi(1994)和Takagi(2009)等。
⑨此类文献以国内的学者为主,如陈虹(2005)、张国庆和刘骏民(2009)、徐明棋(2005)以及孙海霞和斯琴图雅(2010)等。
⑩各国央行的外汇储备币种构成的具体比重被视为机密,不对外公布,IMF只公布了央行所持外汇储备币种构成的加总数据。
(11)考虑到新一期的数据是对以前数据的修正,如果各期年报上数据有出入的话,我们以最新一期年报上的数据为准。
(12)由于本文多处使用到日元对美元汇率,如果没有特殊说明,均指IMF数据库IFS中的日元对美元的市场汇率(period average),以后不再赘述。
(13)在本币汇率处于升值趋势下,直接以汇率的水平值取对数代理汇率升值在现有文献中也是常见的做法,代表性的有Thorbecke & Smith(2010)、Yu(2010)和Yu(2009)等。
(14)衡量外汇储备规模的传统指标是外汇储备/GDP,由于本文更关心的是日本国际储备的结构特征,所以使用外汇储备占国际储备的比重来测度外汇储备的规模。不过,为了得出比较可靠的估计结果,我们最后也使用了外汇储备占GDP的比重指标FSHARE来进行了稳健性检验。
(15)关于汇率波动性应该如何测度的问题,目前在学术界还没有达成共识。有学者对汇率的水平值直接取对数后一阶差分求得,如Dominguez(1993)、Dominguez(1998)、Bonser-Neal&Tanner(1996)。也有学者采用所考察年份的月度数据的对数一阶差分后所求得的序列的标准离差来衡量该年度的汇率波动性,如Clark et al.(2004)等。
(16)LOGISTIC=LOG(SHARE/(1-SHARE)).
(17)本文所采用的对数均指EVIEWS5.0默认的自然对数。
(18)关于内生性的情况,请参看陈强(2010)。
(19)GMM估计量在时间序列中的类似运用,请参看Liu&Hsu(2006)。
(20)限于篇幅,在此没有提供描述统计量和变量相关系数,如有需要,可向作者索取。
(21)对于是否存在“伪回归”的问题,我们可以对感兴趣的时间序列的各种线性组合进行协整检验确定协整关系是否存在,进而确定模型设定是否正确,即对各回归方程的残差序列进行ADF单位根检验。如果该残差序列是平稳的,那么,相关的线性组合就是平稳的,也就是模型的设定是正确的,不存在“伪回归”问题。该种检验方法参看高铁梅(2009,pp.179-180)和张晓峒(2009,pp. 360-367)。经检验,本文中所有相关回归的残差都是平稳的时间序列(篇幅所限,结果省略,可向作者索取)。因此,模型的设定是正确的,回归结果也是可靠的。
(22)本文所有变量(虚拟变量DUM除外)均使用了对数形式,因此,在对估计系数进行解释时需要特别注意对数值与水平值的区别,下同,不再赘述。
(23)篇幅所限,结果省略,可向作者索取。
(24)查反对数表求得真数x,然后通过公式share=1/(1+x)得出水平值(此公式来自对LOGISTIC=LOG(SHARE/(1-SHARE))的简单推导)。
(25)据ADF单位根检验结果显示,FSHARE的对数(水平值)在1%统计显著性水平上没有单位根(模型选含截距项,AIC,最大滞后长度为13:t-statistic=-4.638,P=0.008),因而是平稳的时间序列。
(26)变量TRDIFL是日本FINANCING BILL RATE和英国TREASURY BILL RATE之差,数据来自IFS。ADF单位根检验结果表明,TRDIFL的对数在10%的统计显著性水平上是平稳时间序列(模型选含截距项和趋势项,AIC,最大滞后长度为8:t-statistic=-3.247,P=0.094)。
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