由于现有实证研究的模型设定中 ， 多隐含着常系数的假设 ， 即在研究期间 ， 模型系数是不变 的 ， 这也意味着经济的作用机制在长期内是不变的 。 但如果现实中经济环境发生变化 ， 汇率变动对 贸易的影响就有可能不是一成不变的 。 因此 ， 常系数模型在经济上和计量估计上都存在着不合理 性 。 从经济的角度看 ， 估计系数不变意味着无论内外部环境如何变化 ， 经济的作用机制也是不会改 变的 。 从计量角度看 ， 系数不变相当于给模型施加了较强的假设 ， 容易出现模型误设的问题 。 目前已有少部分学者在研究中考虑了经济可能存在结构变化 ， 如 Cerra & Dayal-Gulati （ 1999） 用 Chow 检验方法得出 ， 随着中国经济政策的改变 ， 出口和进口对于人民币实际有效汇率的变化的 反应越来越强烈 。 Aziz & Li （ 2008） 的研究还用滚动 （ Rolling ） 和递归 （ Recursive ） 的估计方法 ， 分别都得出随时间的推移 ， 出口商品的需求与相对价格弹性都变大了 。 但以上两种方法也有一定局 限性 。 运用 Chow 检验方法 ， 其对结构变化点的选择是外生给定而非基于数据特征来选定 ； 而滚动 和递归回归依然没有跳出基于不同时期数据设定常系数的思路 。 考虑到以上研究的局限性 ， 本文尝试基于 Xiao （ 2009） 的函数化系数模型 （ Functional Coeffi-
2008 年后 ， 美国次贷危机和欧洲主权债务危机爆发 ， 中国贸易顺差增速才出现了下降 。
那么 ， 中国的贸易受到汇率变动的影响如何 ？ 这些影响是否随着时间的发展而所有变化 ， 以及 这些影响的作用为何与理论预期和政策目标产生了一定的偏离 ？ 这是理论研究者和政策制定者亟需 解决的问题 。
Marshall （1923） 最先提出 ， 在均衡条件下 ， 当各国总体需求弹性小于 1 时 ， 汇率的贬值对贸 易收支不会有积极的影响 。 Lerner （1946） 在其研究中阐述了类似的观点 。 后来研究者们将这些学 者的理论进行总结 ， Robinson （1937） 提出了汇率贬值能改善贸易收支状况的条件是 ， 进口和出口 的相对价格弹性之和大于 1， 这就是著名的 Marshall-Lerner 条件 。 后续出现了许多关于 ML 条件的 研究 ， 但他们得出的结论不尽相同 。 如在传统的 OLS 模型下 ， Goldstein & Khan （ 1978）、 Marquez & Schindler （2007）、 戴祖祥 （1997）、 卢向前和戴国强 （2005） 认为 ML 条件是满足的 ， 即贬值能 够改善贸易状况 。 而 Miles （ 1979）、 Lau et al. （ 2004）、 Eckaus （ 2004）、 Ahmed （ 2009） 等则认为 ML 条件不满足 ， 即货币的贬值不能改善贸易余额 。 随着计量技术的发展 ， 协整理论被运用到各类 型的研究中 。 但研究结论依然存在争议 ， 如 Bahmani-Oskooee （ 1998）、 Baharumshah （ 2002） 等认 为 ML 条 件 满 足 ， 即 汇 率 贬 值 可 以 在 长 期 内 提 高 贸 易 余 额 。 而 Aziz & Li （ 2008） 、 Thorbecke （2010）、 Thorbecke & Smith （2010）、 谢建国和陈漓高 （2002）、 黄基伟和于中鑫 （2011） 等则认为 ML 条件不满足 ， 即汇率对贸易余额的影响并不是负向的 。
赞 ＝ ST,0（τ） ST,1（τ） θ ST,1（τ） ST,2（τ）
对 0燮k燮3， 有 ：
T
燮
T ≡S 燮燮 燮 T
-1 n,0（τ） n,1（τ） T
-1 T
（ τ ） Tt （ τ ）
（3 ）
ST,k（τ） =T-1∑XtX′t（τt-τ）kKh（τt-τ）和 Tn,0（τ）=T-1∑Xt（τt-τ）kKh（τt-τ）Yt
44 国际金融研究 ２０１４ · ２
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含着系数变动是连续的假定 ， 不用考虑变化点的确定问题 ； 另一方面 ， 时变系数模型的估计系数可 以有各自的变化特点 ， 并不需要与其他变量有着同样的变化时点 。 综合以上的考虑 ， 本文试图采用 时变系数协整方法分析人民币对贸易出口 、 进口和净出口行为的时变影响 。 本文安排如下 ： 第一部分是实证模型的设定及估计 ； 第二部分是数据选择与变量的设定 ； 第三 部是实证结果与分析 ； 第四部分是全文的结论 。
造的统计量如下 ：
τn=
赞 b = 赞 (b) s
赞 b
（4 ）
2
姨
赞 /∑（t- 軃 ω t）
2 M
赞 2 为u 赞 2＝∑k 赞 2t 的长期方差的一致非参估计 ， ω 其中 ， ω
h=-M -1 2 t -1 2 j j
h · ） 为定义在 [-1 ， 1] 的滞后窗 C （h ）， k （ 燮 M 燮
t=1 t=1
Xiao （2009） 得出了关于估计系数的统计推断 ， 并提出了对函数化系数模型的协整检验方法 。 赞 （zt）′xt 是否平稳来实现 。 当 ut 是平稳变量时 ， 赞 t=yt-β 其主要思想是检验估计模型的残差回归残差为 u 那么其方差为常数 ， 即 E （ u2t） ＝σ2u。 而当 ut 为不平稳变量时 ， E （ u2t） 是随时间而增 大 的 ， 即 E 赞 是否显著大于零 。 Xiao （2009） 构 赞 2t=a+bt+et。， 并检验系数 b 的估计b （u2t） =a+bt 。 因此 ， 基于回归 u
cient ） 的半参数估计方法建立时变的回归方程 ， 以考虑汇率变动对贸易影响的时变性 。 此前 ， 国外已有作者对时变系数的模型进行了讨论 。 Robinson （1989， 1991） 在平稳变量的假定
下 ， 将模型的估计系数设定为时间的函数以考虑系数的时变性 。 这种模型实质上是一种函数化系数 （Functional coefficient） 模型 。 Orbe et al. （2003， 2005） 在时变系数的设定下 ， 考虑了季节效应的约 束。 他们的模型设定都在同质方差的假定下进行估计 。 Cai （2007） 考虑了异方差性提出局部线性估计 方法 （local linear estimation）， 这种方法在内点值的估计与 Nadaraya-Watson 方法的渐近性质非常接 近 ， 且 不 必 假 设 扰 动 项 的 分 布 。 与 此 同 时 ， 非 参 研 究 中 的 非 平 稳 变 量 也 得 到 发 展 ， 如 Sun et al. （2011）、 Pitarakis & Banerjee （2012）、 Gao & Phillips （2011）、 Cai et al. （2009） 和 Xiao （2009） 等 。 其中 ， Cai et al. （2009） 和 Xiao （2009） 对非平稳数据下 ， 函数化系数模型的估计问题 ， 可以推广到 一般的时变模型 。 Cai et al. （2009） 在 Fan & Zhang （1999）、 Cai （2002a） 等的两步估计法基础上 ， 解决了带非平稳和平稳变量下的函数化系数模型的估计问题 。 Xiao （2009） 则解决了函数化系数模型 的协整问题 。 时变系数模型不仅优于常系数模型 ， 还优于带结构突变的模型 。 其原因主要有 ： 一方面 ， 其隐
Yt≈Z′tθ+ut， 其中 Zt=
那么 ， 局部加权残差和为 ：
T
X β （t ） θ 和 θ＝θ （t ） = 燮 =燮 燮 燮 燮 燮 x （τ -τ） β′（t） θ
t 1 2 t t
∑
t=1
{Yt-Z′tθ} 2Kh （τt-τ）
（2 ）
其中 ， Kh （u） =K （u/h ）， K （ · ） 是核函数 ， 且 h=hn>0， 符合当 T→∞ 时 ， 有 h→0 和 Th→∞ 。 局部多项式估计是要最小化公式 （2 ）， 其解为 ：
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人民币汇率变动对中国贸易收支 时变性影响的实证研究
—基于半参数函数化系数 本文采用函数化系数半参数估计模型 ， 实证研究了人民币汇率变动对中国 贸易出口 、 进口以及净出口的时变性影响 。 实证结果表明 ， 汇率变动对贸易收支的影响机 制在 2002 年中国加入世界贸易组织和 2005 年人民币汇率形成机制改革后有较为明显的变 化 。 2002 年前 ， 汇率变动对出口的负向影响不断加强 ， 而在 2002-2005 年期间 ， 这种负向 影响达到最大 ， 且相对稳定 。 在此期间 ， 由于进口与出口的同向变动 ， 汇率对贸易差额的 影响并不明显 。 2005 年后 ， 由于汇率制度改革后出现人民币的单边升值 ， 汇率对中国贸易 收支影响的内涵也有一定的变化 。 国际资本为了从人民币升值中获益 ， 通过贸易渠道进入 中国 ， 从而促进了出口的增加 。 由于汇率变动对进口影响强度变化不大 ， 最终出现了货币 升值与贸易顺差增长共存的局面 。 关键词 ： 人民币汇率 中图分类号 ： F831 贸易收支 半参数函数化系数模型 文献标识码 ： A
一、模型估计与实证步骤
本文考虑的时变参数模型设定如下 ： （1 ） Yt=X′tβ （zt） +εt 式中 ， Yt 和 Xt 分别为 1 维和 k 维为 I （1） 变量 ， β （zt） 为 k×1 的系数向量 ， 其值是 zt 的函数 ， 其中 zt 是单变量 I （0） 过程 ， 假设 zt＝t/T 。 在实际估计中 ， Yt 是中国的出口额或进口额 ， Xtj 是包括 汇率 、 收入等在内的解释变量 。 对于模型 （1）， 关键是通过 {（Yt， Xt）} Tt=1 来估计 {βj （ ·）} 。 本文采用局部多项式 （Local Polynomial ） 的方法进行估计 。 假设 βj （·） 是有连续的二阶导数 ， 即 β′ j （·） 存在 ， 那么将其线性展 开 ： βj （τt） ≈aj+bj （τt-τ ）， 0燮j燮d， 其中 aj=βj （τ） 和 bj＝β′j （τ）。 那么 ， （1） 可以近似写成 ：