基本面因素与人民币均衡汇率(上)

内容提要：测算方法的差异使得对人民币均衡汇率水平的不同研究的测度结果大相径庭。本文借鉴新近研究，引入生产率和国外净资产变量，采用经常账户缺口法、基本行为均衡方法的误差修正模型和ML-ARCH模型测度了人民币汇率的均衡区间；并探讨了决定均衡汇率变化的基本面因素。结果证实人民币被低估的水平并不十分显著，生产率的提升、贸易条件变化和增长导向的经济发展模式和外汇储备是决定均衡汇率变化趋势的关键基本面因素；均衡汇率变化的估值效应能够显著影响国外净资产水平。

关键词：基本均衡汇率，经常账户缺口法，Bootstrap估计

一、引言

作为内外经济运行的关键变量，均衡汇率的长期错置实质上反映了宏观变量的失衡状态；对人民币均衡汇率的测算有助于为人民币汇率水平的后续调整提供参照，具有极为重要的政策价值^[1]。虽然国内学者^[2]已对均衡汇率的概念本身，以及实际汇率的巴拉萨效应等具体机制进行了深入的研究^[3]，但面对人民币汇率升值的外部压力，均衡汇率测算方面的研究仍然相对不足。尤其是既有研究未能够充分吸收有关均衡汇率测算的最新思路和方法，比如伴随着国际资本市场一体化日益明显的趋势，忽略国外净资产对均衡汇率的决定性作用^[4]；或者未能结合对其影响深刻的基本面因素给出具有说服力的逻辑解释。

本文借助修正后的基本均衡汇率(FEER)测算思路，应用基本均衡汇率测算误差修正模型、MLARCH模型和经常账户缺口法等不同方式测算并判断人民币的均衡汇率合理区间。由于所涉及的宏观经济变量不服从正态分布，违背了最小二乘估计的基本假设；为此，我们采用Bootstrap估计方法，一方面该方法对数据生产过程没有特别要求，通过真实样本的抽样模拟给出标准差，可以有效克服变量的非正态分布带来的无效性。另一方面，可以从大量抽样模拟中提供一些新的信息，并依此判断出人民币实际汇率持续偏离均衡汇率的关键因素及其对均衡汇率冲击的效果。不同于传统研究，我们认为基本面变量，如经济增长速度、生产率提高和贸易条件都可以解释均衡汇率的变化趋势；并据此给出相关的政策性评论。

二、测度方式与基本面变量的解释

较早期的研究^[5]将均衡汇率界定为能够使得内外均衡得以维持的汇率水平；这种思路关注均衡汇率决定的基本面变量，称之为基本均衡汇率模型。其后的研究文献至少给出了十种以上均衡汇率的定义，相关研究也大致可分为两条主线。一类研究从均衡汇率理念的认知^①和演进展开，既有强调超长期的购买力平价等各种平价理论决定的均衡汇率观点，也有研究详细讨论了利率平价为基础的均衡汇率理念，考虑最优财政与货币政策的合意均衡汇率；根据内外均衡关联关系推演出的自然实际均衡汇率^[4]。此外，还有融入非抛补利率平价和购买力平价理念的资本强化型的均衡汇率^[6]和考虑估值效应的均衡汇率测度^[7]等。另外一类研究则着眼于统计和计量技术的改进。在证实了随机游走过程在预测汇率方面的优越性之后^[8]，多数研究着眼于宏观数据长期协整趋势与非线性等数量技术方面来推测均衡汇率和宏观基本变量间的互动关系。

既然基本均衡汇率的测度方式具有较强的经济学含义和政策应用价值，那么宏观层面的何种变量决定着均衡汇率的变化趋势呢？事实上，已有不少文献对长期汇率水平同基本面因素变量之间关系进行探讨，但是在变量选取方面仍存在着争议。下文简要总结了几类代表性观点。

首先，供需冲击和技术冲击观点。实际冲击、技术冲击和财政支出等因素会使得名义和实际汇率同向变化，这一类研究可以归纳为供需因素冲击假说^[9]，认为相对实际需求和供给冲击能够较好地解释实际人民币汇率的波动，并得到了跨国数据的支持。

其次，货币层面的决定因素。这种观点^[10]重点强调货币冲击和贝叶斯学习效应对汇率决定的影响，判断汇率和货币供应之间的典型关系。在控制了相对产出水平、贸易条件和时间因素与截面因素之后，有研究^[4]认为国外净资产与实际汇率之间存在显著的相关性，并指出充分考虑净资产的变化有助于理解均衡汇率的变化趋势。

再次，“巴拉萨-萨缪尔森”效应所隐含的“生产率冲击”假说^[3]，强调贸易和非贸易部门生产率的结构性变化是决定长期实际汇率变化的关键因素。该假说对于包括中国在内的转型国家的汇率问题同样具有较强的解释力。他们认为，初始条件和结构性改革因素，与巴拉萨-萨缪尔森效应在时间维度上呈现出交替性的主导作用；通过深入讨论不同贸易部门结构的变迁和劳动力工资变化，以及贸易部门与非贸易部门生产率的结构转换过程，可以较好地理解转型国家的实际汇率之谜问题^[3][11]。

当然，大多数研究都融合了上述几个方面的变量来进行综合判断，除了将基本面因素理解为生产率、贸易条件和国外利率差等变量外，也强调国外净资产、相对生产率、利差和贸易条件等变量的引入^[4]。不可否认的是，变量选择这些细节的处理会带来估测结果的较大差异。故本文在借鉴新近研究的基础上，采用经常账户缺口法和修正的基本均衡汇率方法估算了近期的人民币均衡汇率，并探讨人民币均衡汇率背后的主导性机制。

三、人民币均衡汇率水平测度

如前所述，我们认为均衡汇率的理念应当根据时间维度来界定，所以根据样本区间的差异，拟采用经常账户缺口法和基本均衡汇率思路，应用1993—2010年月度时间序列数据来测算中国的均衡汇率。

(一)变量选择与数据描述

实际有效汇率指标。实际有效汇率的测算是均衡汇率测算的基础，在实际有效汇率的测度方面，争议较大的是对中国实际有效汇率的计算过程，所以本文进行了实际测算，并与BIS测算的实际有效汇率数据进行了对比分析。本文的实际汇率主要依据多边贸易基础上的实际有效汇率，具体地，定义人民币实际有效汇率的计算方法为中国及其贸易伙伴国家实际汇率取对数后的贸易数值的加权平均。

q_t(i)=w_t(i)e_t(i)

中国实际有效汇率的数值为q_t(i)，e_t(i)为i国对其他国家的双边实际汇率加权计算所得，权重系数w_t(i)为i国(地区)对中国的贸易权重，该指标来源于BIS计算的月度数据库，并进行平均处理得出年度指标。

生产率指标。我们引入生产效率指标的目的在于检验“巴拉萨-萨缪尔森”效应，采用贸易品和非贸易品的相对价格变量作为该效应的代理变量^[9]。不过，对于贸易部门和非贸易部门的划分本身存在着较大的争议，因为两类部门的比例和结构也随着时间的变化而变化。比如，将农业和工业视为不可贸易部门，将第三产业视为可贸易部门的设定方法存在较大问题^[4]。限于数据的可得性，我们借助生产率估算的代理变量Prod_it=log(CPI_it/PPI_it)；同时选取ΔProd_it=Prod_it-Prod_it^*为解释变量来描述两国生产效率改进的差异。事实上，上述两指标被新进的研究广泛应用^[7]。

国民生产总值(GDP)增长速度、货币发行速度和消费者物价指数(CPI)的数据来源于中经网。较为难处理的另一指标是“贸易条件指数”，本文定义的贸易条件(tot)变量为：贸易条件指数=出口价格指数(P_x)/进口价格指数(P_m)×100，出口价格指数和进口价格指数的数据来源为中经网。

(二)数据处理过程

本文选取从1993年1月至2010年3月的月度数据对均衡汇率进行测算，所需要的货币供应量(m1)、CPI和外汇储备等基本变量的月度数据都来源于中经网数据库(2010)；其他变量GDP缺口和国外净资产变量(NFA)的月度数据需要进行自行估算。

首先是对月度GDP的处理方法。因为中经网能提供GDP的频率为季度，首先将季度GDP增长率平均到月度水平，然后采用滤波技术将其平滑(由于数据区间较短，将λ设定为100)，H-P滤波技术的优点在于能够将变量分解为平稳和非平稳的两部分，有利于描述数据的波动特征。我们在此对数据进行了滤波处理，采用以下的形式进行分解：

GDP_t=GDP_t^*+GDP_t^c

其中，GDP_t^*、GDP_t^c分别表示观察到的趋势项和残差周期变动部分。同时定义参数λ，并从最小损失函数中萃取出GDP_t^*。

min(GDP_t-GDP_t^*)²+λ[(GDP_t+1^*-GDP_t^*)-(GDP_t^*-GDP_t-1^*)]

参数λ控制了曲线的波动率，伴随着λ→∞，滤波趋势更加平稳，并呈线性状态。

其次，有关国外净资产的测算。由于全球经济和金融市场的一体化效应，诸多国家的金融与资本账户不再处于附属位置，在国际收支平衡中占据越来越重要的位置，有必要将金融与资本账户纳入到均衡汇率的分析当中。有文献^[4]着眼于对经常账户和资本账户综合差额的考察，提升了国外净资产变动在理解国际收支差额和均衡汇率决定方面的贡献，然而对国外净资产的存量水平需要进行估算。

此前也有研究^[12]采用国民账户法和经常账户累计法对NFA进行估算；国民账户法的思想来源是“双缺口”模型；经常账户累计方法则是将各期新增的经常账户余额加总，作为国外净资产的代理变量。这两种方法虽然都注意到国外净资产是一个存量概念，但忽略了资本与金融账户的结构性变化，存在较大的统计误差。循此思路，可以通过加总1982年以来经常账户余额来估算中国的国外净资产^[13]，然而这种做法同样忽略了资本账户对国外净资产的影响，从而导致其所估测的人民币汇率水准有所偏误。

一种较为流行的测算方法是^[4]，设定ΔNFA_t=(i_t^*+kg_t^*-γ_t)NFA_t-1/(1+γ_t)+tb_t+tr_t，其中tb_t、i_t^*、kg_t和γ_t分别表示贸易余额、名义利率、国外净资产的收益与损失和名义GDP增长率。鉴于中国经常转移tr_t占GDP比例较小^②，将其忽略。我们将i_t^*设定为银行同业拆借利率的平均值，数据来源为IFS；由于中国外汇储备在较长时间内都采用美元计价，kg_t选取美国联邦基准利率来计量海外资产的收益率，国内名义利率则采用中国人民银行贴现率的月度数据，数据来源为中经网数据库。上述方法的难点在于将流量的国外净资产加总得出存量资产，所以初始点的国外净资产存量是至关重要的，然而该初始值数据一般很难获取。本文采用的方法是“倒推法”，根据国家外管局发布的2009年1.82万亿美元的国外净资产^③，我们可以倒推出月度的NFA_t-1。具体的测算方法为：

所测度的数据显示，中国的月度NFA数据有着较明显的周期波动特征，东南亚金融危机和次贷危机期间，国外净资产迅速下降；特别是次贷危机发生后，国外净资产数量迅速下降，其后得到恢复，所测算的数值变化趋势符合经济事实。下表给出了各变量的统计指标。需要注意的是，各宏观变量的J-B统计量表明多数变量并不都服从正态分布，违背最小二乘估计的基本假设，下文将采用Bootstrap估计加以克服。

表1 数据的统计描述

数据来源：实际有效汇率来源于BIS有效实际汇率数据库；NFA为作者计算所得；TOT变量由出口价格指数和进口价格指数计算所得，其他变量均来源于中经网月度宏观数据库(2010)。

为了避免虚假回归，首先进行数据的平稳性检验，结论表明面板样本的数据和时间序列的一阶差分项在经过处理处于平稳过程，可以用于计量分析。将个体效应和个体线性趋势设为外生变量，其他变量则视为内生变量，根据SIC和AIC准则选取滞后K阶。一般而言，对于小样本的滞后项检验而言，AIC准则更为适用，滞后项选择范围为0-3。面板群体单位根检验结果表明在控制了个体效应和趋势项之后，各变量都是平稳的^④。

(三)经常账户缺口法与基本均衡汇率方法的结果比较

为了给出较为稳健的均衡汇率测度结果，我们选取了经常账户缺口(CA Gap)计算法、误差修正模型和ML-ARCH模型三种方法分别进行测度；各方法都有其优缺点。经常账户缺口计算法的优点在于强调经常账户的均衡，虽然不少研究^[9]采用该方法，但是这种方法忽略了金融与资本账户和内部均衡的实现；误差修正模型构建于VAR模型的基础之上，允许内生变量在短期内动态调整，并将能够给出自我修正机制，使得均衡汇率收敛于与实际汇率的长期均衡关系，可以据此计算出实际有效汇率和均衡汇率之间的偏离程度；同时由于汇率作为金融资产价格存在显著的方差集聚效应，我们采用ML-ARCH模型捕捉这些特征。下面将分别按照上述方法进行测算，并简要比较测算的结果。

责任编辑：夏雨