人民币汇率_外汇储备变动对通货膨胀的影响_基于VEC模型的实证分析

中南财经政法大学研究生学报2011年第4期人民币汇率、外汇储备变动对通货膨胀的影响———基于VEC模型的实证分析马桥（中南财经政法大学新华金融保险学院，湖北武汉430074）摘要：通过构建VEC模型主要分析了外汇储备和汇率对CPI的影响。

实证分析表明：货币供给量、外汇储备、汇率和消费者价格指数之间存在一种长期的稳定关系。

外汇储备和汇率对通货膨胀的影响均较小，但是汇率对其作用相比较而言要大一些。

消费者物价指数与汇率间存在负相关关系，而与外汇储备间是正相关的，同时汇率与外汇储备间相关系数为负。

从脉冲响应结果看，短期内这种相关关系较为明显，而长期影响平稳。

关键词：外汇储备；汇率；VEC模型；通货膨胀2008年金融危机发生后，在外部市场需求急剧减少的情况下，为了防止宏观经济的大幅下滑，我国迅速启动了4万亿的扩大内需经济刺激计划，大规模的投资导致了货币供给量的上升，增加了市场的流动性，从而进一步导致了通货膨胀。

从外部因素来说，为了实现经济复苏，降低失业率，美国采取了较为宽松的经济政策特别是实施了两轮量化宽松的货币政策，其印钞机不停地为全球市场特别是新兴市场国家创造了大量的流动性，输入型的通货膨胀由此形成。

内部和外部的因素导致了我国消费者价格指数处于高位运行，资产价格上涨，股市楼市泡沫严重，为了防止经济过热，控制物价继续上涨，央行连续实施加息和提高银行存款准备金率等货币政策收紧流动性。

由于政策调控效果具有一定的滞后性，CPI仍处于高位运行，3月份创32个月以来的最高达到5.4%。

与此同时，人民币的升值步伐的加快并未改变我国外汇储备持续增长的趋势，2011年3月外汇储备达到约3.0447万亿美元。

在此背景下央行寄希望于进一步加强汇率弹性，减缓外汇储备增加，从而通过影响货币供应量进而控制物价水平，这是央行首次提出利用汇率来控制CPI的增长。

但国内外研究成果表明，无论是学界还是国家的相关部门，对于“汇率→外汇储备→货币供应量→物价”这种传导机制的有效性持有各种不同的看法，因此在当前通货膨胀高企，外汇储备激增的背景下，有必要对此问题作进一步分析和探讨。

一、文献综述国外关于通货膨胀的诱因分析主要是从货币供给量、外汇储备和汇率等方面展开，且结论不尽一致，如Heller（1976）和Khan（1979）通过实证分析认为，在长期，外汇储备的增加与通货膨胀之间存在正相关关系但是在短期内两者间存在滞后效应。

除了外汇储备外，有的学者从汇率角度揭示通货膨胀的成因。

［1］［2］Korhonen 和Wachtel（2005）运用VAR模型，以独立国家联合体（CIS）为样本，发现汇率变动对于国内物价具有较大影响。

［3］而McCarthy（2000）、Ariel等（2004）在对有关国家统计数据进行研究分析的基础上得出无论汇率变动对进口价格有无影响，其对CPI的影响都是很小的结论。

［4］［5］国内的学者对于通货膨胀这一问题的研究选取的主要变量还是外汇储备，货币供应量。

由于人民币升值是最近几年中美贸易战的核心问题，引起了学界的关注，因而近年来也有少量文献涉及汇率的变动。

对于外汇储备或是汇率与CPI之间的关系，主要有两种观点，有的学者认为外汇储备变动与物价呈正相关关系，而汇率的提高对CPI有一定抑制效应。

王永茂、宋金奇（2009）从理论和实证分析角度，认为在开放经济条件下，汇率作者简介：马桥（1987—），男，湖北武汉人，中南财经政法大学投资学专业2010级硕士研究生。

能够显著影响通货膨胀。

［6］张鹏、柳欣（2009）在基于2000年第1季度到2008年第1季度数据实证分析基础上，从外汇政策传导机制角度，认为我国外汇储备的迅速增加会促使大量基础货币通过商业银行投放进入经济体系，从而出现货币超发的现象，导致通货膨胀。

［7］周浩和朱启贵（2006）运用VAR的协整分析方法和向量误差修正模型发现：外汇储备与物价指数之间存在正相关关系，货币供应量对CPI冲击较大但外汇储备的快速增长对一般物价指数上涨的直接影响程度较小。

［8］蓝乐琴、仇喜雪（2009）结合我国实际情况，通过实证分析发现，人民币汇率传导机制存在不完全性，汇率、货币政策变动和CPI之间存在长期稳定的关系，两者对物价的影响均为负向的但是影响程度有限，并且通过比较发现，汇率对于通胀的作用要略高于货币政策变动的作用。

［9］也有学者从另外角度研究这一问题，如方先明、裴平、张谊浩（2006）从货币数量论角度，利用2001年第一季度至2005年第二季度数据研究发现：我国外汇储备的增加具有明显的通货膨胀效应。

［10］陈碧琼、何燕（2009）在开放经济前提下通过构建IS－LM－BP模型，利用外汇储备、汇率、利率、CPI、经济总量、货币供应量等变量实证分析认为短期和长期内货币供应量和外汇储备对物价波动均产生正向冲击。

［11］另外一些观点认为，人民币升值并不会达到抑制通货膨胀的效果，反而可能进一步推动CPI的上升，而外汇储备增加并不会导致CPI上涨。

如张纯威（2008）实证分析认为，在短期内人民币升值对通货膨胀不具有抑制效应。

［12］潘锡泉、项后军（2008）运用内生结构突变协整方法研究认为人民币升值从总体上来说对抑制通货膨胀没有显著效果，甚至还存在推波助澜的作用，升值预期的存在可能进一步加剧通货膨胀。

［13］景文宏、李育峰、巩月明和立（2011）利用2000年12月至2009年6月的数据进行分析得出货币供应量增加对CPI上涨有影响且对CPI的冲击比较明显，短期内人民币升值在一定程度上会推动CPI上行，但外汇储备的增长不会对CPI 产生影响。

［14］王永茂、宋金奇（2009）从理论和实证分析角度，认为在开放经济条件下，认为外汇储备的增加并不会导致CPI的增长的结论。

纵观上述文献，可以发现大多数的分析主要按照“外汇储备→货币供应量→CPI变动”的传导机制展开，在当前人民币面临升值压力和其他货币政策抑制通货膨胀的存在不确定性和滞后效应的情况下，汇率调整的效果对宏观实体经济来说具有重要现实意义。

鉴于此，本文将引入人民币实际有效汇率这一变量结合外汇储备、货币供应量和消费者物价指数，运用VEC模型实证分析汇率和外汇储备增长变动对通货膨胀的影响。

之前涉及汇率的文献基本用的是名义有效汇率或是双边汇率，在当前高通胀背景下，实际有效汇率更符合现实经济。

二、基于VEC模型的实证分析（一）计量模型基于以上分析，本文运用VEC模型对外汇储备和汇率变动对通货膨胀的影响进行实证分析。

VEC模型是包含协整约束条件的VAR模型，应用于具有协整的非平稳时间序列建模该模型不仅考虑了模型中各变量的相互作用，而且可以通过误差修正项来减少模型误设的概率。

VEC模型的形式源于VAR模型，若含有N个变量滞后k期的VAR模型可表示为：Yt =c+π1Yt－1+π2Yt－2+…+πkYt－k+μtμt N（0，Ω）其中，Yt 表示Nˑ1阶时间序列列向量，c表示Nˑ1阶常数项列向量，π1，…，πk均为NˑN阶参数矩阵，μ2为Nˑ1阶随机误差项列向量。

上式通过协整检验转换可得到VEC模型：△Y t=c+τ1△Y t－1+…+τk－1△Y t－（k－1）+πt－k+μt其中，τj =－πj（j=1，2，…，k－1）如果Y中变量都为一阶单整过程，即YtI（1），且Y中的变量存在协整关系，则0＜r＜N。

此时，存在Nˑr阶矩阵α和β，使得π=αβ'；如果不存在协整关系，则1=0意味着π=0；如果YtI（0），则。

［15］（P298－303）（二）变量的选取和数据的处理本文选取以下变量来进行实证分析：CPI：本文选用CPI作为通货膨胀的度量指标。

M2：货币和准货币。

货币（M1）包括流通中的现金（M0）和支票存款；准货币包括活期和定期储蓄存款、其他存款。

所以采用M2可以更好地衡量货币供应量大小。

FR：外汇储备额。

ER：人民币实际有效汇率。

有效汇率是一种加权平均汇率，经常以贸易比重为权数。

它是一个非常重要的经济指标，通常用于度量一个国家贸易商品的综合国际竞争力，也可以用于研究货币危机的预警指标，还可以用于研究一个国家相对于另一些国家居民生活水平的高低。

由于有效汇率在衡量汇率水平方面更具科学性，因此有效汇率调整与双边汇率调整相比，更能发挥调节进出口、经常项目及国际收支的作用。

而在当前的汇率制度下，选择实际有效汇率更符合实际，因为它测度了本币与外币的实际购买力。

本文选取的样本期为2000年9月到2010年9月，所有数据来源于中国人民银行网站、国家外汇管理局网站以及和讯网数据库并采用Census x11方法进行季节性调整，以消除季节性因素的影响，同时也作了对数化处理，分别用LOG（CPI）、LOG（M2）、LOG（FR）和LOG（ER）来表示。

这样处理数据一方面对数处理后并不影响原来序列的协整关系；另一方面也可以消除数据序列中可能存在的异方差。

（三）实证检验与分析1.变量的平稳性检验由于检验各变量的平稳性是进行协整检验以及建立模型的前提条件，否则会出现“伪回归”现象，所以本文首先采用ADF检验对各时间序列的平稳性进行检验。

由表1可知，原变量序列LOG（CPI）、LOG（M2）、LOG（FR）和LOG（ER）在5%的显著性水平上皆不平稳。

而一阶差分后的序列在5%的显著性水平上是平稳，因此，这些变量在5%的显著性水平上均为一阶单整序列。

由于向量自回归模型要求数据为平稳的时间序列，因此，本文采用各变量的一阶差分进行计量分析。

表1变量的平稳性检验结果变量T统计量（p值）临界值（5%）（c，t，k）结果LOG（CPI）－0.114532（0.6422）－1.943563（0，0，2）不平稳LOG（M2） 1.270620（1.0000）－3.449020（1，1，4）不平稳LOG（FR）－0.972439（0.9430）－3.448681（1，1，3）不平稳LOG（ER）0.227937（0.7507）－1.943587（0，0，3）不平稳DLOG（CPI）－9.409842（0.0000）－1.943612（0，0，3）平稳DLOG（M2）－3.948492（0.0131）－3.449305（1，1，4）平稳DLOG（FR）－4.486647（0.0024）－3.449026（1，1，3）平稳DLOG（ER）－4.107690（0.0001）－1.943612（0，0，3）平稳注：ADF检验（c，t，k）中，c表示有无截距项，t表示有无趋势项，n表示滞后期。

D表示原序列的一阶差分。

2.变量间的协整关系检验和分析从ADF平稳性检验结果来看，所有的数据在一阶差分后都是平稳的，因此变量不是平稳的，不能直接采用向量自回归模型（VAR）进行分析，由于所有的数据都是一阶单整的，可以首先进行协整检验。