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人民币升值对我国从美国进口大豆的影响
———基于 2005 年 7 月至 2008 年 4 月间月度数据的实证分析
张家胜1 , 2 , 赵 玉1
(1 .华中农业大学经管学院 ,湖北武汉 430070 ;2.武汉科技学院财经学院,湖北武汉 430077)
[ 摘要] 文章在对 2005 年 7 月至 2008 年 4 月间我国从美国进口大豆金额、工业增加值、人民币兑美元汇率(间接标价法)的月度数据进行 H P 滤波分析的基础上, 经过 A DF 检验、Johansen 协整检验、G ranger 因果检验, 就大豆进口对工业增加值和人民币汇率两个变量进行了脉冲响应分析。 实证结果表明, 我国从美国进口大豆存在着一定的惯性, 人民币升值和我国经济的快速增长
都促进了我国从美国进口大豆。
[ 关键词] 人民币升值;大豆进口;脉冲响应分析
[ 中图分类号] F326.11 [ 文献标识码] A [ 文章编号] 1004-9940(2008)12-0063-06
一、引 言
自 2005 年 7 月 21 日后, 人民币由原来单纯盯住美元改为参考一篮子货币定价 , 开始趋于升值。人民币升值对我国经济社会各方面将会产生深远的影响。由于我国仍处于二元经济转型时期 ,人民币升值对农业与农村经济的影响将更为深远和明显。本文以我国从美国进口大豆为例 , 来研究人民币升值对我国农产品进口的影响。之所以这样选择, 主要有三个方面的考虑 :一是大豆为例来进行研究 , 主要原因是大豆是中国最早对外开放的农产品, 也是开放程度最高的大宗农产品[ 7] ;二是我国从美国进口的大豆金额在我国整个大豆进口金额中所占比重比较大 ;三是我国农产品贸易自 2004年以来就出现了逆差 , 而且有扩大的趋势。从 1996年我国就成为了大豆净进口国 , 自此我国大豆进口量不断增长 , 大豆进口在我国农产品进口中所占比例非常高, 而且我国从美国进口的大豆大多数年份占我国进口大豆进口国的首位 , 在 2005 年 7 月至2008 年 4 月 , 我国从美国进口大豆的金额月均
35779 .85 万美元 ,以简单算术平均方法计算 , 从美国进口大豆的金额占我国农产品同期进口金额的11 .43 %,占我国同期大豆进口金额的 43 .82 %。研究人民币币值变动对中美贸易影响的文献和农产品进口贸易问题的文献非常丰富 , 但研究人民币币值变化对我国从美国进口大豆影响的文献还比较少见。沈国兵[ 1] (2005)实证研究了人民币汇率与中美贸易收支的关系 , 认为人民币升值无助于中美贸易逆差的减少。李晴[ 2] (2007)使用卡尔曼滤波分析方法研究了人民币币值波动对中美贸易收支的影响。黄季焜[ 3] (2002)认为由于我国大豆进口不断增长的原因主要是我国大豆生产成本高、品种问题、国内大豆交易成本高以及交易风险
大所致。孙林、宋海英[ 4] (2006)从进口需求、市场准入两个方面分析了 2003 ~ 2004 年间我国农产品贸易逆差的原因 , 结果表明 , 大豆、棉花、食用油等是我国农产品贸易逆差的主要构成产品。高颖、田维明[ 5] (2007)利用差异化的进口需求模型对中国大豆进口需求进行了研究 , 后来 , 他们[ 6] (2008)又利用引力模型对中国大豆贸易影响因素进行了分析, 发现大豆进口价格、贸易伙伴国的产业政策、中国大豆市场开放程度对中国的大豆贸易格局变化有显著影响。李孝忠等[ 7] (2007)等通过协整检验、误差修正模型、格兰杰因果检验方法 , 验证了大豆净进口与豆油、豆粕净出口之间以及豆粕、豆油国内供应量与大豆净进口之间的关系。 杨军等[ 8](2006)采用能够有效解决“小样本 、贫信息”问题的灰色系统理论, 对大豆进口量进行了预测和分析。余建斌等[ 9] (2005)运用共聚合法对中国大豆国际贸易与国内大豆市场价格的关系进行了实证分析。李小云等[ 10] (2005)以大豆为例估算了人民币升值所致的大豆宏观经济损失及种植大豆的农民福利影响 , 探讨了人民币升值对我国农业经济方面的农产品进出口、国内农产品供需关系、农产品价格、农产品生产规模和农民福利方面的农产品收入和农业就业造成了巨大的负面冲击。范志虎等[ 11] (2007)以 1994 年~ 2005 年 12 年的年度数据为基础来研究实际有效汇率对我国大豆进出口的影响。
二、理论分析与模型的设定
国际经济学的有关理论认为, 一国进口主要取决于该国的国民收入和汇率。一般地 ,随着国民收入的增加 ,一国的进口会增加。因为可支配收入的增加意味着支出和需求的增加, 可能导致进口需求的增加。而随着本币币值的上升, 通常会导致进口的增加。因为本币币值的上升通常会造成进口商品本币价格的下降 ,从而使得进口需求增加。一般地 ,随着我国国民收入的增长, 对大豆的进口需求就会上涨, 而人民币升值也会增加我国对大豆的进口需求。因此,本文设定以下方程式 :
IM =IM(Y ,ER , Pf ,Pd ) (1)
式(1)中,IM -进口额 ,Y -国内生产总值 ,E R -本币汇率 ,P f -美国国内大豆价格水平, Pd -我国国内大豆价格水平。 我们查阅了大连商品交易所的“ 数据月报” ① , 对2005 年 7 月至 2007 年月的“交易月报”进行了分析 ,从“CBO T 大豆与 DCE 大豆收盘价走势”中发现 , 芝加哥商品交易所(CBO T )和大连商品交易所(DCE)大豆收盘价走势大体吻合 ,所以我们在下面的实证过程中, 将忽略美国国内大豆价格水平和我国国内大豆价格水平差异对我国从美国进口大豆的影响差异。于是, 式(1)变换为 IM =IM(Y ,ER) (2)我们采用 C -D 函数形式 ,于是有 : lnIM =beta;0 beta;1 lnY beta;2 lnER mu; (3)式(3)中 ,beta;1 表示大豆进口对国民收入的弹性 ,通常有 beta; gt;0 ,表示随着国民收入的增长 ,进口需求1 也会随之增加。beta;2 表示大豆进口对汇率变化的弹性 ,如果采用实质有效汇率表示 ,通常有beta;2 gt;0 , 表示本币趋于升值会刺激进口的增加, 反之则会抑制进口。因而我们可以推断, 随着我国经济的高速增长,我国的大豆进口额应该快速增加,但人民币升值对进口应该带来积极的影响, 即伴随着人民币不断升值 , 大豆进口量也会增加。
- 数据来源及诊断
本文采用 Eview s5 .0。
(一)数据来源及说明
考虑到时间跨度过长会对汇率波动考虑不够 , 本文采用采取 2005 年 7 月至 2007 年 12 月的月度数据来进行实证分析。大豆进口以每月进口金额来进行分析 , 数据来自于中华人民共和国商务部 , 单位为百万美元。国内生产总值以工业增加值(现价)代替, 单位为亿元。人民币兑美元汇率的月度数据来源于中国国家外汇管理局公布的数据计算得出。
(二)ADF 单位根检验
由于大豆进口波动比较大 ,而且人民币汇率的调整也比较频繁。因为 H P 滤波可以增大变量的波动频率, 并减弱波动的周期。 所以在对 lnIM 、lnY 、lnER 进行ADF 单位根检验(augm ent Dickey -Full-er test )前, 我们使用 H P 滤波方法进行过滤(见图 1)。
下面在对经过 H P 滤波方法过滤后的序列进行 ADF 单位根检验, 已确定这几个时间序列的平稳性。 ADF 单位根检验方法通过在回归方程中加入因变量的滞后差分项来控制高阶序列相关。ADF 单位根检验的模型有 3 种形式 :
m
模型 1 :Delta;X t =delta;X t-1 sum;beta;i X t-i εt
i =1
m
模型 2 :Delta;X t =alpha; delta;X t-1 sum;beta;i X t-i εt
i =1
m
模型 3 :Delta;X t =alpha; beta;t delta;X t-1 sum;beta;i X t-i εt
i =1
检验的原假设位 H 0 :delta;=0 ,即序列存在一个单位根 ;备择假设 H 1 :delta;lt;0 ,即原序列不存在单位根 ,为平稳序列。具体用哪种形式的模型进行检验,取决于所言进行检验的模型是否包含常数项和时间趋势项。通过观察序列的曲线图来选择使用哪种形式的模型来进行检验。采用 AIC 准则确定模型中的滞后阶数。经过尝试,得出表 1 。
表 1 |
单位根检验表 |
|||
变量 |
A DF 检验 |
检验类型 |
滞后阶 |
显著水平(临界值) |
dLnSum |
-4 .7665 *** |
不包含趋势项和常数项 |
2 |
1 %(-2 .6569) |
dLnER |
-4 .5672 *** |
含线性趋势项和常数项 |
7 |
1 %(-4 .4679) |
dL nG Y |
-4 .6903 *** |
含常数项 |
5 |
1 %(-3 .7529) |
注:***表示在 1 %的置信水平上拒绝存在单位根。
从表 1 可以看出 , 不包含趋势项和常数项的dLnSum序列 、包含有现行趋势项和常数项的dLnER序列、仅包含有的dLnGY序列在 1 %的置信水平上拒绝了原假设 , 这表明不包含趋势项和常数项的dLnSum序列 、包含有现行趋势项和常数项的dLnER序列、仅包含有的dLnGY序列都是平稳的。
(三)协整检验
假定一些经济指标被某经济系统联系在一起 ,那么从长远看来这些变量应该具有均衡关系,这是建立和检验模型的基本出发点。如果经济变量之间确实存在长期均衡关系, 这就意味着经济系统不存在破坏均衡的内在机制 ,也就是说, 如果变量在某个时期受到干扰后偏离长期均衡点 ,则均衡机制将会在下一个其进行调整以使其重新回到均衡状态。
表 2 |
Jo hansen 协整检验 |
||||||
零假设 |
特征值 |
迹统计量 |
迹的临界值 |
||||
协整向量个数 |
5 %显著水平 |
1 %显著水平 |
|||||
0*** |
0 .9983 |
237 |
.554 |
42.9153 |
49 .3628 |
||
至多 1 个 |
*** |
0 .8301 |
58 |
.6240 |
25.8721 |
31 .1539 |
|
至多 2 个 |
*** |
0 .2746 |
8 |
.9898 |
12.5180 |
16 .5539 |
|
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