浅论人民币汇率变动对我国价格水平的影响
摘要：本文通过向量自回归(VAR)模型，研究人民币汇率变动对我国进口价格、生产者价格和消费者价格的传递效应。估计结果显示，人民币汇率变动对进口价格、生产者价格和消费者价格的传递是不完全、传递率较低、且汇率传递率的大小沿着商品流通链不断下降，进口价格对汇率变动的反应最快。生产者价格以及消费者价格的反应依次减缓。
关键词：人民币汇率 汇率传递 向量自回归模型
一、引言
汇率传递(Exchange Rate Pass-Through，ERPT)指出口国和进口国汇率变动1%所导致的以进口国当地货币标价的进口品价格变化的百分比。微观层面上多数基于微观视角的局部均衡模型从产业组织理论，国际贸易的战略理论出发进行研究分析。Krug-man(1986)、DornbUSCh(1987)研究了市场结构对汇率传递的影响，noot和Klemperer(1989)研究了市场份额对汇率传递的影响。宏观层面上，从新开放宏观经济学的角度来分析，将名义价格粘性和垄断竞争引入模型，汇率变动的价格传递效应大小与厂商的定价策略有关。Obstfeld和Rogoff(1995)、Betts和Devereux(1996)假定市场是分割的，出口厂商可以根据市场定价，既可以选择以本币表示价格，也可以选择以外币表示价格。前者称为“生产者定价”(prodtlcer currencypricing，PCP)，后者称为“当地货币定价(local currency pricing，LCP)。
二、计量模型与数据的处理
(一)数据处理与来源
本文建立的VAR模型中包含7个变量。即FPPI，M2，NEER，GDPG，IPI，PPI，CPI。其中，FPPI代表国外价格指数，M2代表广义货币供应量，NEER代表人民币有效汇率，GDPG代表产出缺口，IPI代表进口价格指数，PH代表生产者价格指数，CPI代表消费者价格指数。样本期间为2000年12月—2009年12月。由于我国的GDP月度数据无法直接获得，本文采用工业增加值月度数据在季度中的权重乘以所在季度中的GDP，推算出GDP月度数据，并进行X12季节调整，取对数后用HP过滤方法生成LGDP的循环因素作为产出缺口的代理变量(GDPG)。其中国外价格指数(FPPI)本文采用OECD国家工业品出厂价格作为我国进口制成品价格指数，石油美元价格作为初级产品价格，按进口权重计算得到国外价格指数，作为供给冲击的代理变量。OECD国家工业品出厂价格数据来源于OECD数据库，石油价格数据来源于美国能源局网站。生产者价格指数(PPI)来源于WIND数据库，消费者价格指数(CPI)、GDP、M2来源于《中国经济景气月报》各期。人民币名义有效汇率指数(NEER)的数据来源于国际清算银行网站，进口价格指数(IPI)来源于《中国对外贸易指数》各期。除产出缺口外，其他变量都用X12方法进行季节调整。为了减少数据处理中的误差。除了产出缺口(GDPG)外，本文对调整后数据取对数的方法来构建相应的测量指标。
(二)模型的建立
VAR模型是目前公认的考察变量间动态关系的实用方法，而且不强调特定的理论预设。本文借鉴MeCarthv(2000)的研究方法，建立VAR模型估计人民币汇率变动对我国进口价格、生产者价格和消费者价格的影响。
向量自回归模型要求所用的时间序列都应具有平稳性。因此在建立VAR模型之前，须首先对各经济变量进行单位根检验，分析各经济变量的平稳性。本文采用ADF和PP检验法对序列进行单位根检验。检验结果显示，除产出缺口外，其他变量的对数形式在5%的显着性水平上都无法拒绝原假设，属于非平稳的时间序列;而对数一阶差分，在5%的显着性水平上，都可以拒绝原假设，是平稳的时间序列。因此，可以说，LCPI、LPPI、LIPI、LNEER、LFPPI、LM2都是一阶单整，即都是I(1)。DLCPI、DLPPI、DLIPI、LNEER、DLFPPI、DLM2、GDPG都是平稳的时间序列，即I(O)。本文估计的模型表达式为：
三、实证分析
建立VAR模型首先应该确定滞后期，滞后期的选择对VAR模型的稳健性相当重要。选择不恰当滞后期可能会导致YAR估计系数、脉冲响应函数和方差分解不一致。本文以LR统计值作为标准。系统内内生变量的滞后阶数为4。VAR模型全部特征根的倒数值都在单位圆内。表明VAR模型是稳定的。该VAR模型可进行下一步的脉冲响应函数和方差分解。
(一)广义脉冲响应函数
在实际应用中，由于VAR模型是一种非理论性的模型，它无需对变量作任何先验性约束，因此在分析VAR模型时，往往不分析一个变量的变化对另一个变量的影响如何，而是分析当一个误差项发生变化时、或者说一个变量受到某种冲击时对系统的动态影响。这种分析方法称为脉冲响应函数方法(impulse response function，IRF)。广义脉冲响应函数不需考虑乔拉斯基分解，即不考虑各变量的排列次序。由于系统内变量除产出缺口外，都经过对数变换，如果将结构冲击正规化为1，那么其他变量受到冲击后的变化值就可以近似看成是弹性值。通过累积广义脉冲响应函数，我们可以识别单位的汇率冲击对进口价格、生产者价格与消费者价格产生的影响。
可看出，1个百分点的汇率冲击(人民币升值)对进口价格、生产者价格和消费者价格产生的影响。可以看到，长期内进口价格、生产者价格和消费者价格对人民币汇率冲击的反应都是负向的，即人民币汇率升值，国内价格将下降。1个百分点的汇率冲击后，进口价格在第1个月小幅上涨了0.00113%，然后立即出现快速下降趋势，半年后下降了0.01863%，1年后下降了0.02189%，2年后下降了0.01519%。国内生产者价格对汇率冲击相对较缓慢，1个百分点的汇率冲击后，国内生产者价格在1个月后下降了0.00097%，半年后下降了0.00696%，3年后下降了0.00702%。而消费者价格指数在1个百分点的汇率冲击后呈现出先上涨后下降的过程，在3个月后上涨了0.00017%，然后趋于下降。半年后下降了0.00123%。1年后下降了0.00173%，3年后下降约0.00119%。消费者价格对于汇率冲击的广义脉冲累积响应函数呈现先正后负的过程。可能的解释是，本币升值预期导致投机资金的流入，央行的冲销式干预是相机抉择行为，存在一定的时滞，短期货币供应增加，同时投机资金主要投资到股市和楼市，从而推高了国内的资产价格。高涨的资产价格一方面通过财富效应提高了国内的消费水平，对产品的需求增加，导致消费者价格短期的上涨。
(二)方差分解
方差分解(Vafiance decomoosition)是通过分析内生变量冲击对内生变量变化(通常用方差来度量)的贡献度，进一步评价不同内生变量冲击的重要性。因此，方差分解给出对VAR模型中的变量产生影响的每个随机项的相对重要性的信息。
从进口价格、生产者价格、消费者价格的方差分解图可以看出：1.引起进口价格发生变化的主要是其自身的新息冲击，4个月后占全部变化的52.45%，1年后占42.80%，2年后稳定在40.5%左右：其次国外生产价格指数对进口价格的贡献度为19.30%：汇率冲击对进口价格的贡献度为12.00%：消费价格指数、国内生产价格指数、产出缺口、货币冲击对进口价格指数变动的贡献较弱，分别大约为8.06%、7.20%、6.50%、6.30%。2.引起生产者价格发生变化的主要是国外生产成本的冲击，国外生产成本冲击1年后能解释37.80%左右的生产者价格变动：其次是其自身的新息冲击，贡献度为27.90%，消费者价格对生产者价格变化的贡献度为17.50%，汇率冲击对生产者价格变化的贡献度为9.60%，货币冲击对生产者价格变化的贡献率为4.10%，进口价格、产出缺口对生产者价格变化的贡献度较低。3.引起消费者价格发生变化的主要是其自身的新息冲击，贡献度大约为50.00%：其次是产出缺口贡献度大约为23.00%，国外生产成本的价格贡献度大约为13.00%，汇率冲击、进口价格、国内生产者价格和货币冲击对消费者价格变化的贡献度较弱，分别约为4.60%、3.50%、3.30%和3.00%。
四、结论
本文采用2000年12月—2009年12月的月度数据建立VAR模型，利用脉冲响应函数分析人民币有效汇率变动对进口价格、生产者价格和消费者价格的传递程度。通过方差分解技术，研究了人民币有效汇率变动对进口价格、生产者价格和消费者价格变动的贡献度。主要结论及启示
第一，2001—2009年间，我国进口价格、生产者价格和消费者价格对人民币有效汇率变动的传递系数比较显着，但影响程度较小。
第二，人民币有效汇率变动对我国价格水平的影响作用存在滞后现象，人民币有效汇率(升值)对消费者价格的影响先正后负，3个月之后才由正转负，表现出一定的滞后效应。
第三，我国进口价格、生产者价格和消费者价格对汇率变动的传递率较低，传统的“支出转换”分析框架在我国的实用性不是很强，通过人民币升值来纠正外部失衡作用可能比较有限：通过人民币汇率升值缓解国内
通货膨胀压力作用较弱，不能过分依赖通过人民币升值来抑制通货膨胀。