匯率波動在貿(mào)易出口中的非線性影響
——基于中國向金磚國家出口的實(shí)證

楊 政 陳 修,2

(1. 電子科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，四川 成都 611731；2. 德陽市財(cái)政局，四川 德陽 618000)

一、引言

對外貿(mào)易在中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的道路上一直承擔(dān)著重要作用。從貿(mào)易對象來看，我國對外貿(mào)易高度集中于一些發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體，如美國、日本和歐盟等。在當(dāng)前中美貿(mào)易摩擦的背景下，對發(fā)達(dá)國家的貿(mào)易依賴造成了中國對外貿(mào)易的風(fēng)險聚集。貿(mào)易全球化是分散貿(mào)易風(fēng)險的重要手段，對進(jìn)一步提升中國和發(fā)展中國家，特別是金磚國家之間的貿(mào)易聯(lián)系尤其重要。隨著金磚國家經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，印度、俄羅斯、巴西和南非等國家正成為我國越來越重要的貿(mào)易伙伴。白潔等(2018)[1]利用社會網(wǎng)絡(luò)分析了中國在G20國家貿(mào)易關(guān)系的調(diào)整和優(yōu)化，發(fā)現(xiàn)發(fā)展中國家在我國外貿(mào)中所占的比例在增加。

由于眾多因素影響著我國的對外貿(mào)易。貿(mào)易對象國的自然資源豐裕程度、市場需求水平和需求結(jié)構(gòu)、技術(shù)水平和生產(chǎn)能力高低等因素都會影響到我國的國際貿(mào)易。在這些因素中，匯率依然是影響國際貿(mào)易的一個重要因素。匯率變化的方向和匯率波動的大小對貿(mào)易都有重要影響。本幣貶值有利于促進(jìn)本國的出口貿(mào)易，然而匯率波動對出口的影響尚無定論。

隨著人民幣市場化改革和國際化進(jìn)程的逐步推進(jìn)，人民幣匯率波動將會更加劇烈。近年來人民幣匯率改革包括：2005年7月21日央行實(shí)行人民幣匯率以市場為基礎(chǔ)、參考一籃子貨幣進(jìn)行調(diào)節(jié)、有管理的浮動匯率制度；2007年5月21日，人民銀行宣布將人民幣兌美元匯率日波動區(qū)間從0.3%擴(kuò)大至0.5%；2012年4月14日，人民銀行發(fā)布公告，將擴(kuò)大外匯市場人民幣兌美元匯率浮動幅度，外匯指定銀行為客戶提供當(dāng)日美元最高現(xiàn)匯賣出價與最低現(xiàn)匯買入價之差不得超過當(dāng)日匯率中間價的幅度由1%擴(kuò)大至2%；2014年3月17日，外匯指定銀行為客戶提供當(dāng)日美元最高現(xiàn)匯賣出價與最低現(xiàn)匯買入價之差不得超過當(dāng)日匯率中間價的幅度由2%擴(kuò)大至3%；2015年人民銀行對匯率中間價進(jìn)行了著名的“811”匯改。這些改革措施使得人民幣匯率波動幅度變大。已有的理論和實(shí)證研究都表明匯率波動會對出口有負(fù)面影響。由于匯率本身也易受到多種因素的影響，特別在中美貿(mào)易戰(zhàn)期間，人民幣匯率的升值和貶值都容易造成較大的波動，使得中國出口貿(mào)易增加了更多不確定性。

本文利用馬爾科夫機(jī)制轉(zhuǎn)換模型來研究人民幣匯率波動是否影響中國向其他金磚國家的出口，除了貿(mào)易對象和匯率波動變化以外，描述出口和匯率波動之間的非線性關(guān)系是本文重點(diǎn)關(guān)注的另一個方面。對同一個國家，出口模式可能不是單一的線性模式。例如，中俄貿(mào)易額在2014年曾達(dá)到900多億美元，但之后能源危機(jī)、盧布貶值等打擊讓俄羅斯經(jīng)濟(jì)陷入困境。受此影響，中俄雙邊貿(mào)易額在2015年大幅下降約1/3。中俄雙邊貿(mào)易在2017年得到扭轉(zhuǎn)，貿(mào)易的數(shù)量和質(zhì)量再次取得較大提升。事實(shí)上，利用非線性模型能夠發(fā)現(xiàn)線性模型不能刻畫的關(guān)系。例如，Bahmani-Oskooee和Harvey(2010)依靠自回歸分布滯后(ARDL)模型方法估計(jì)馬來西亞與包括中國在內(nèi)的14個最大合作伙伴之間的雙邊貿(mào)易平衡模型，未發(fā)現(xiàn)林吉特貶值對馬中貿(mào)易差額有顯著的長期影響[2]。Bahmani-Oskooee和Aftab(2018)對馬來西亞與中國的雙邊貿(mào)易再次進(jìn)行研究，當(dāng)把線性ARDL模型改為非線性的ARDL模型后，作者發(fā)現(xiàn)在林吉特對人民幣貶值的過程中，59個行業(yè)中有15個行業(yè)增加40%以上的利潤[3]。

馬爾科夫機(jī)制轉(zhuǎn)換模型把出口增長按照方差大小分成低波動狀態(tài)和高波動狀態(tài)。低波動狀態(tài)指出口變化的方差較小，在經(jīng)濟(jì)意義上表示出口增長處于“穩(wěn)定”狀態(tài)；高波動狀態(tài)指出口變化的方差大，在經(jīng)濟(jì)意義上表示出口增長處于“不穩(wěn)定”狀態(tài)。已有文獻(xiàn)從自變量(匯率或匯率波動率)的角度，分析影響各個因素對出口的非對稱和非線性影響。本文則從因變量(出口)的視角，在出口的不同狀態(tài)上觀察影響因素的差異。

二、文獻(xiàn)回顧

在1973年布雷頓森林體系崩潰之后，匯率波動性顯著增加。大量文獻(xiàn)一直研究匯率波動是否影響國際貿(mào)易的問題。匯率波動對國際貿(mào)易影響的理論研究有幾種不同結(jié)論：一種觀點(diǎn)是匯率波動減少了國際貿(mào)易(Ethier，1973；Bahmani-Oskooee等，2013)[4][5]；第二種觀點(diǎn)是匯率波動會增加出口(Asseery和Peel，1991； Broll 和Eckwert，1999)[6][7]；第三種觀點(diǎn)是匯率風(fēng)險對國際貿(mào)易沒有影響或者影響不確定(DeGrauwe，1988；Klaassen，2004)[8][9]。

國內(nèi)外關(guān)于匯率波動影響中國對外貿(mào)易的研究有豐富的研究成果。匯率波動對貿(mào)易有負(fù)面影響，如陳平和熊欣(2002)對中國向一些重要國家和地區(qū)的出口數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，發(fā)現(xiàn)匯率波動不利于出口[10]。戴翔和張二震 (2011)利用2007年1月至2010年12月的跨國面板數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)匯率波動對出口績效具有顯著負(fù)面影響[11]。田開蘭等(2017)發(fā)現(xiàn)匯率波動對出口增加值的影響比對出口額的影響更大，同時影響出口中的直接增加值和間接增加值[12]。

匯率波動對中國不同貿(mào)易伙伴國有不同的影響。潘紅宇 (2007)研究匯率波動率對中國向三個主要貿(mào)易伙伴美國、歐盟和日本出口的影響,發(fā)現(xiàn)中國向美國和歐盟的實(shí)際出口與實(shí)際匯率波動率存在長期顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系,而中國向日本的出口與匯率波動率無關(guān);短期內(nèi)匯率波動率只影響中國向美國的出口,對向歐盟和日本的出口沒有影響[13]。宋志剛和丁一兵 (2005)針對新興市場國家的匯率波動與出口的關(guān)系進(jìn)行了經(jīng)驗(yàn)分析,發(fā)現(xiàn)匯率波動會在一定程度上抑制新興市場國家的出口,但對某些新興市場出口的影響并不明顯,其影響程度隨一國經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、經(jīng)濟(jì)規(guī)模和開放度的差異而有所區(qū)別[14]。王宇雯 (2009)研究了人民幣實(shí)際有效匯率及其波動對我國出口結(jié)構(gòu)的影響，匯率波動率在長期和短期上都有負(fù)面影響，對不同出口結(jié)構(gòu)的長期和短期作用效果不一致[15]。Granville等(2011)探討了中國與G3(美國、日本和歐元區(qū))之間的價格和匯率相互依賴程度，發(fā)現(xiàn)中國的進(jìn)口價格降低了G3國內(nèi)總體價格，而人民幣匯率與G3貨幣的相關(guān)性不強(qiáng)，這意味著人民幣匯率政策相對不重要，尤其是人民幣升值對減少美國貿(mào)易逆差沒有太大作用；在匯率波動性溢出而言，人民幣兌歐元波動比人民幣兌美元波動對中國出口價格波動的影響更為嚴(yán)重[16]。

匯率波動對中國出口在行業(yè)和種類上有不同影響。陳六傅等(2007)分析人民幣實(shí)際匯率波動風(fēng)險對我國六大類企業(yè)出口可能產(chǎn)生的影響，發(fā)現(xiàn)不論是短期還是長期，實(shí)際匯率風(fēng)險對企業(yè)出口都存在正面或負(fù)面沖擊，但負(fù)面沖擊更具顯著性；沖擊程度在各企業(yè)間存在差異，這種差異與各類企業(yè)風(fēng)險意愿類型、風(fēng)險規(guī)避能力以及出口產(chǎn)品質(zhì)量等因素有關(guān)[17]。陳云和何秀紅(2008)以1997—2006年HS分類商品出口的月度數(shù)據(jù)為樣本，估計(jì)結(jié)果顯示，不同類別商品出口受人民幣匯率水平和波動率變化的影響有較大差異[18]。譚小芬等(2016)基于高度細(xì)化的企業(yè)-產(chǎn)品-出口目的地層面海關(guān)出口交易數(shù)據(jù)，考察2002—2009年間匯率波動對我國企業(yè)出口的影響，結(jié)果表明當(dāng)中國與目的地匯率波動增加時，中國企業(yè)出口額、出口產(chǎn)品的種類都會顯著減少，并且在產(chǎn)品結(jié)構(gòu)上企業(yè)出口會更多集中于核心產(chǎn)品[19]。

匯率波動在中國出口上有非對稱影響。Nishimura和Hirayama(2013)研究了人民幣對日元匯率波動對日中貿(mào)易的影響，結(jié)果表明日本對中國的出口不受匯率波動的影響，但中國對日本的出口在匯率改革期間受到負(fù)面影響；此外，匯率水平對日本出口沒有影響，但對中國出口產(chǎn)生重大影響；這種不對稱的結(jié)果可能是由于金融市場深度和兩國出口商成熟度的差異[20]。張伯偉和田朔 (2014)利用國別面板數(shù)據(jù)考察了人民幣匯率波動對中國出口貿(mào)易的影響，結(jié)果顯示人民幣匯率波動風(fēng)險對出口貿(mào)易的影響在匯率改革前后、發(fā)達(dá)國家及發(fā)展中國家之間存在顯著差異；采用門限非線性面板數(shù)據(jù)模型發(fā)現(xiàn)，人民幣大幅升值時將阻礙出口，但人民幣貶值和升值幅度較小時將促進(jìn)出口[21]。原子霞和楊政 (2016)通過構(gòu)建匯率和出口的二元GARCH-M-BEKK模型，研究人民幣匯率波動對中國出口的非對稱影響，實(shí)證結(jié)果表明除韓國和泰國之外，匯率波動對出口變化有負(fù)效應(yīng)，并且非對稱效應(yīng)表現(xiàn)在匯率升值時匯率波動抑制出口變化的影響比匯率貶值時更大[22]。

綜合上述研究成果，本文的創(chuàng)新之處主要體現(xiàn)在兩個方面：一方面是研究金磚國家的貿(mào)易關(guān)系。金磚國家同屬于新興經(jīng)濟(jì)體，且是最大的幾個發(fā)展中國家。由于發(fā)展中國家的經(jīng)濟(jì)環(huán)境更復(fù)雜多變，貿(mào)易關(guān)系更不穩(wěn)定。研究金磚國家之間的貿(mào)易關(guān)系對拓展新興經(jīng)濟(jì)體的貿(mào)易聯(lián)系有重要的啟示。另一方面是研究視角。從出口增長的不同狀態(tài)，利用馬爾科夫機(jī)制轉(zhuǎn)換模型估計(jì)中國的出口方程，揭示出口行為的非線性特征。

三、馬爾科夫機(jī)制轉(zhuǎn)換模型

中國對巴西、俄羅斯、印度及南非等四個金磚國家的貿(mào)易出口方程為

(1)

其中Yt是出口額的對數(shù)差分。貿(mào)易對象國的國內(nèi)生產(chǎn)水平(GDP)是出口方程中一個重要變量，由于出口方程中GDP只有季度數(shù)據(jù)沒有月數(shù)據(jù)，因此用工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)(IPI)作為GDP的代理變量，Xt是IPI的對數(shù)差分。Rt表示中國和金磚四國雙邊名義匯率的對數(shù)差分，即匯率變化率或匯率收益率。Ht表示匯率的波動率。εt～N(0,1)是獨(dú)立同分布的誤差擾動項(xiàng)，且E(εt)=0和Var(εt)=1，σ是誤差擾動項(xiàng)的方差。

為了運(yùn)用非線性模型馬爾科夫機(jī)制轉(zhuǎn)換模型，研究匯率、匯率波動對中國出口其他四個金磚國家貿(mào)易的影響。參照Hanmilton(1989)[23]的馬爾科夫自回歸模型，建立出口增長和收入水平，匯率波動率等變量的馬爾科夫機(jī)制轉(zhuǎn)換模型

(2)

式(2)中不可觀測的馬爾可夫狀態(tài)變量St在概率空間={1,2}取值，St具有狀態(tài)轉(zhuǎn)移的概率矩陣P′=[pij]2×2，其中pij=Pr(St=j|St-1=i)在i,j∈且pi1=1-pi2(i∈)。轉(zhuǎn)移矩陣中所有元素非負(fù)，各列之和為1。

利用極大似然方法估計(jì)馬爾科夫機(jī)制轉(zhuǎn)換模型的相關(guān)系數(shù)。假設(shè)出口方程有兩個狀態(tài)，狀態(tài)依賴于回歸系數(shù)和誤差的波動率，因?yàn)槌隹诓▌勇收故玖瞬▌泳垲愄卣?，出口的波動率隨機(jī)制轉(zhuǎn)換而變化。利用預(yù)測推斷和平滑等步驟計(jì)算狀態(tài)變量的平滑概率和轉(zhuǎn)移概率pij。本文直接用Eviews軟件估計(jì)模型，為節(jié)約篇幅這里不再詳細(xì)闡述估計(jì)原理。除此之外，利用轉(zhuǎn)移概率pij計(jì)算每個機(jī)制的平均持續(xù)期。平均持續(xù)期定義為：

Djj=1/(1-pjj)(j=1,2)

(3)

持續(xù)期Djj表明每個機(jī)制在狀態(tài)j時平均時間。Ang和Bekaert(2002)提出分類指標(biāo)RCM評價Markov模型在不同機(jī)制下的估計(jì)效果[24]。RCM指標(biāo)利用Markov模型估計(jì)的平滑概率計(jì)算得到。計(jì)算方式為：

(4)

其中S表示馬爾可夫機(jī)制轉(zhuǎn)換模型的狀態(tài)數(shù)，p表示平滑概率。RCM是不同狀態(tài)下平滑概率乘積的平均。當(dāng)估計(jì)的狀態(tài)數(shù)合理時，RCM取值為0；當(dāng)估計(jì)的狀態(tài)數(shù)不合理時，RCM取值為100。對Markov機(jī)制轉(zhuǎn)換模型的估計(jì)來說，RCM值越低表示狀態(tài)數(shù)更合理。因?yàn)槟Ｐ偷臄M合效果越好，對應(yīng)的平滑概率就越接近于1。

關(guān)于馬爾可夫狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型和非線性模型的另一個檢驗(yàn)是似然比(LR)檢驗(yàn)(Hansen，1992)。似然比檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為：

LR=2×|LogLmarkov-LogLlinear|

(5)

其中LogLmarkov是馬爾科夫機(jī)制轉(zhuǎn)換模型估計(jì)的似然函數(shù)值，LogLlinear是線性回歸模型估計(jì)的似然函數(shù)值。因?yàn)樵诰€性模型的零假設(shè)下，馬爾科夫模型有六個參數(shù)未被識別，LR統(tǒng)計(jì)量的漸近分布不是標(biāo)準(zhǔn)的χ2分布。Hansen (1992)建議在不能識別的參數(shù)空間，對參數(shù)空間進(jìn)行網(wǎng)格劃分，計(jì)算各個格點(diǎn)的LR統(tǒng)計(jì)量的值，取LR統(tǒng)計(jì)量的上確界來檢驗(yàn)[25]。但是Hansen方法的缺陷是計(jì)算量大且耗時， Carcia(1998)改進(jìn)了格點(diǎn)計(jì)算方法，模擬了LR統(tǒng)計(jì)量的漸近臨界值表[26]。

四、數(shù)據(jù)和實(shí)證結(jié)果

1.數(shù)據(jù)描述

在Wind數(shù)據(jù)庫中收集了中國對巴西、印度、俄羅斯及南非的出口貿(mào)易數(shù)據(jù)。樣本時間是1995年1月至2018年2月，一共278組樣本。把以美元計(jì)價的出口數(shù)據(jù)換算成以人民幣計(jì)價的外貿(mào)數(shù)據(jù)，通過季節(jié)調(diào)整消除月周期性。由于出口數(shù)據(jù)是一階單位根非平穩(wěn)，取對數(shù)差分轉(zhuǎn)換為平穩(wěn)數(shù)據(jù)。出口方程中各國的收入水平數(shù)據(jù)是季度數(shù)據(jù)，類似于Fang等(2009)[27]的處理，采用工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)(IPI)作為收入水平的替代變量。IPI數(shù)據(jù)從FRED數(shù)據(jù)庫上收集得到，在消除季節(jié)性之后，取對數(shù)差分得到平穩(wěn)序列。收集1995年1月至2018年2月期間美元對巴西雷亞爾(Real)、美元對印度盧比(Rupee)、美元對俄羅斯盧布(Ruble)和美元對南非蘭特(Rand)的匯率數(shù)據(jù)，再利用人民幣對美元的匯率，折算出人民幣以雷亞爾、盧比、盧布和蘭特計(jì)價的雙邊名義匯率。

關(guān)于出口增長和匯率變化率的描述性統(tǒng)計(jì)見表1。表1顯示中國對金磚四國的出口增長率的均值是正值，這說明中國的出口在穩(wěn)定增長，其中增長最快的國家是印度，增長速度最慢的國家是南非。在單月增幅中，對巴西的出口增長率最大，對俄羅斯的單月跌幅最大。從標(biāo)準(zhǔn)誤來看，對俄羅斯的增長率波動最大。人民幣相對其余金磚四國貨幣的變化率都是負(fù)值，說明人民幣相對于四國的貨幣在均值意義上處于升值狀態(tài)。經(jīng)過模型篩選和設(shè)定，這里用AR(1)-EGARCH(1,1)模型估計(jì)匯率變化Rt的方程，然后產(chǎn)生GARCH波動率。

表1 中國對金磚四國出口增長和匯率變化的描述性統(tǒng)計(jì)

2.實(shí)證結(jié)果及分析

表2 線性回歸模型結(jié)果

馬爾科夫機(jī)制轉(zhuǎn)換回歸模型的估計(jì)結(jié)果如表3。馬爾科夫機(jī)制轉(zhuǎn)換模型根據(jù)出口增長率的波動大小將中國對巴西的貿(mào)易出口分為兩個機(jī)制。機(jī)制1是穩(wěn)定(低波動)狀態(tài)，即σ1是0.064，機(jī)制2的σ2是0.179，是不穩(wěn)定(高波動)狀態(tài)。在機(jī)制1(低波動)狀態(tài)中，滯后一期的出口系數(shù)β1在1%水平上顯著，且符號為負(fù)，表明出口增長率有均值回歸的形式。外國收入在低波動狀態(tài)下的估計(jì)系數(shù)δ1在1%的水平上顯著為正，表明巴西的收入水平越高，越有利于中國出口的增長。匯率變化率的估計(jì)系數(shù)φ1為正但是不顯著，而匯率波動率的估計(jì)系數(shù)值γ1為負(fù)卻不顯著。在機(jī)制2(高波動)狀態(tài)中，滯后一期的出口增長的估計(jì)系數(shù)值β2在1%的水平上顯著為負(fù)。外國收入的估計(jì)系數(shù)δ2不顯著。匯率變化率的估計(jì)系數(shù)φ2顯著為正，這表明人民幣相對于巴西里爾的貶值有利于出口的增加。匯率波動率的估計(jì)系數(shù)γ2對出口的估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)。這說明在出口波動較大時，匯率波動率對出口有抑制作用。

中國對俄羅斯的出口方程中，在機(jī)制1(低波動)狀態(tài)中，出口增長率的滯后期顯著為負(fù)，表明滯后行為對出口有影響。俄羅斯的收入水平、匯率變化率和匯率波動率對出口都沒有顯著影響。在出口的機(jī)制2(高波動)狀態(tài)中，收入水平并沒有顯著影響。匯率變化的估計(jì)系數(shù)φ2顯著為正，表明人民幣相對于俄羅斯盧布貶值能夠提高出口。與預(yù)期相反的是匯率波動率的估計(jì)系數(shù)γ2在1%水平上顯著為正，說明匯率波動率增加能促進(jìn)中國向俄羅斯出口?？赡艿脑蚴侵袊投砹_斯屬于戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系，通常俄羅斯經(jīng)濟(jì)受到外在沖擊影響時，中俄貿(mào)易也受到影響而波動較大。與此同時，俄羅斯匯率表現(xiàn)也不穩(wěn)定，從中國擴(kuò)大進(jìn)口是對俄羅斯經(jīng)濟(jì)的一個有力補(bǔ)充。

中國對印度的出口方程中，在機(jī)制1(低波動)狀態(tài)時，匯率變化率的系數(shù)估計(jì)值為-2.2095，在5%水平上顯著為負(fù)。匯率變化率和印度收入水平在低波動時并不顯著。在機(jī)制2(高波動)狀態(tài)中，匯率變化率系數(shù)的估計(jì)值顯著為正，而匯率波動率的估計(jì)系數(shù)并不顯著。出口增長的滯后一期是顯著為負(fù)，而收入水平并不顯著，表明出口增長率處于高波動狀態(tài)時，人民幣對印度盧比貶值有利于出口，而在出口增長的低波動狀態(tài)時，匯率波動率有抑制出口增長的趨勢。

中國對南非的出口方程中，滯后一期的因變量的參數(shù)估計(jì)值β1和β2在兩種狀態(tài)下都顯著為負(fù)。收入水平和匯率變化率在兩種狀態(tài)下都不顯著，匯率波動率的參數(shù)估計(jì)值γ1在低波動狀態(tài)下是顯著為負(fù)，在高波動狀態(tài)下的參數(shù)估計(jì)值γ2是不顯著。這顯示對南非的出口更容易受到出口慣性行為的影響，收入水平和匯率的影響作用較小。

表3 馬爾科夫機(jī)制轉(zhuǎn)換估計(jì)結(jié)果

表3中轉(zhuǎn)移概率P11表示機(jī)制1從上一個時刻是低波動狀態(tài)到下一時刻仍然是低波動狀態(tài)的概率，巴西、印度、俄羅斯和南非分別是0.851、0.854、0.849和0.818。轉(zhuǎn)移概率P22表示機(jī)制2狀態(tài)從上一個時刻的高波動狀態(tài)到下一個時刻仍然是高波動狀態(tài)的概率。四個金磚國家P22的轉(zhuǎn)移概率分別是0.686、0.630、0.707和0.557。P11和P22相比較，顯示出口機(jī)制以更大的概率停留在低波動狀態(tài)。狀態(tài)持續(xù)期D1和D2給出了出口機(jī)制停留在不同狀態(tài)上的平均時間。巴西停留在穩(wěn)定(低波動)狀態(tài)是6.727月，而停留在高波動狀態(tài)是3.188個月。因此出口方程在低波動狀態(tài)的時間是在高波動狀態(tài)的時間的2.1倍。印度、俄羅斯和南非在低波動的時間分別是高波動時間的2.5倍、1.9倍和2.4倍。

表3中對四個金磚國家的RCM值大約在45上下，在0到100的區(qū)域內(nèi)屬于較低的值。說明把出口分成高波動和低波動是合適的。我們把出口行為分成低、中和高三個狀態(tài)進(jìn)行估計(jì)。一方面發(fā)現(xiàn)各個國家RCM值的值降低的程度有限，并且三個狀態(tài)中有一個狀態(tài)的平滑概率較差，概率取值幾乎都不大于0.5，也就是說在這個狀態(tài)上出口行為幾乎不會存續(xù)。最后，利用Carcia (1998)模擬的LR檢驗(yàn)的臨界值，LR統(tǒng)計(jì)量的值在5%水平上是顯著的。因此，采用兩個波動的馬爾科夫機(jī)制轉(zhuǎn)換模型是合適的。

圖1給出了出口方程在高波動狀態(tài)的平滑概率。從四個國家的平滑概率圖看到，相比于2002年之后，中國在2002年加入WTO之前，出口方程處于高波動狀態(tài)的概率更大。因?yàn)樵诩尤隬TO之前，中國在貿(mào)易方面只能依靠雙邊貿(mào)易協(xié)定享有優(yōu)惠的權(quán)利。而在加入WTO之后，在在更多的成員國之間擁有多邊的、無條件的、穩(wěn)定的最惠國待遇。又比如在2008年金融危機(jī)期間，金磚國家受金融危機(jī)的影響，出口方程處于高波動階段。

圖1 高波動狀態(tài)下的平滑概率(1995年1月至2018年2月)

3. 預(yù)測對比

利用馬爾科夫機(jī)制轉(zhuǎn)換模型估計(jì)出口方程，一方面是為了分析匯率波動率的影響，另一方面是為了預(yù)測未來的出口。這里比較線性模型和馬爾科夫轉(zhuǎn)換模型對金磚四國的出口增長的預(yù)測效果。把全樣本分成兩個樣本子集，用前一個樣本子集來估計(jì)模型參數(shù)，用后一個樣本子集來做預(yù)測比較。利用預(yù)測值和真實(shí)值計(jì)算常用的預(yù)測評價指標(biāo)：根均方誤差(RMSE)和均值絕對誤差(MAE)。這里把全樣本分成四種不同的子集區(qū)間，它們分別是：

估計(jì)區(qū)間1：1995年1月至2010年12月；預(yù)測區(qū)間1：2011年1月至2018年2月。

估計(jì)區(qū)間2：1995年1月至2012年12月；預(yù)測區(qū)間2：2013年1月至2018年2月。

估計(jì)區(qū)間3：1995年1月至2014年12月；預(yù)測區(qū)間3：2015年1月至2018年2月。

估計(jì)區(qū)間4：1995年1月至2016年12月；預(yù)測區(qū)間4：2017年1月至2018年2月。

利用遞歸預(yù)測得到根均方誤差(RMSE)和均值絕對誤差(MAE)。表4給出了預(yù)測結(jié)果。對巴西出口的預(yù)測結(jié)果顯示，在RMSE上，馬爾科夫機(jī)制轉(zhuǎn)換模型僅僅在2015年1月至2018年2月這個時期中的預(yù)測效果更好；而根據(jù)MAE，則在其中兩個時間段的預(yù)測效果更優(yōu)。但是對于印度和俄羅斯，馬爾科夫機(jī)制轉(zhuǎn)換模型在三個時期上的RMSE和MAE指標(biāo)更優(yōu)。而南非的馬爾科夫機(jī)制轉(zhuǎn)換模型在四個時期都表現(xiàn)優(yōu)秀。從總體看，RMSE顯示馬爾科夫模型預(yù)測在16次預(yù)測中有11次優(yōu)于線性模型預(yù)測，MAE顯示馬爾科夫模型預(yù)測有12次優(yōu)于線性模型預(yù)測，表明馬爾科夫機(jī)制機(jī)制轉(zhuǎn)換模型優(yōu)于線性模型。

表4 線性回歸和Markov機(jī)制轉(zhuǎn)換回歸模型的預(yù)測比較

4. 討論

對四個金磚國家出口總體來看，可以得到幾個方面的結(jié)果：第一，關(guān)于滯后因變量的影響，當(dāng)出口增長處于高波動狀態(tài)時估計(jì)的數(shù)值在絕對值上要比低波動時的數(shù)值大。由于符號為負(fù)，這表明出口增長在不穩(wěn)定狀態(tài)下的自我調(diào)整力度更大。第二，收入水平除巴西在穩(wěn)定狀態(tài)下是顯著外，在其他國家和兩種狀態(tài)下都不顯著，說明中國在金磚四國的貿(mào)易中，收入水平不是主要的影響因素。第三，匯率變化的影響，在低波動狀態(tài)時，匯率變化對出口沒有影響。在高波動狀態(tài)除南非外，人民幣貶值能夠促進(jìn)中國向巴西、俄羅斯和印度的出口。在出口增長不穩(wěn)定時，匯率貶值是一項(xiàng)重要的措施，而在出口穩(wěn)定時，匯率貶值的作用并不明顯。最后，在穩(wěn)定(低波動)狀態(tài)中，匯率波動率對印度和南非的出口增長有抑制作用。在不穩(wěn)定(高波動)狀態(tài)中，匯率波動率上升降低對巴西的出口、增加對俄羅斯的出口。因此匯率波動率的影響方式在不同國家存在差異。

從研究結(jié)果來看，匯率波動率上升對印度、巴西和南非的出口增長有削弱效果，對俄羅斯出口有促進(jìn)作用。印度和中國存在地緣競爭關(guān)系，雙邊貿(mào)易易受政治風(fēng)險方面的影響。當(dāng)貿(mào)易增長穩(wěn)定時，雙邊貿(mào)易符合傳統(tǒng)的貿(mào)易理論，包括了匯率貶值促進(jìn)出口增加、匯率波動上升抑制出口。當(dāng)貿(mào)易增長不穩(wěn)定時，傳統(tǒng)貿(mào)易理論已經(jīng)不適用，此時匯率波動的影響不再是重要的影響因素。而俄羅斯和中國是戰(zhàn)略伙伴關(guān)系，當(dāng)貿(mào)易增長不穩(wěn)定時，通常是俄羅斯經(jīng)濟(jì)金融環(huán)境惡化的時候，也是匯率波動上升的時候，此時增加對俄羅斯的出口有助于穩(wěn)定俄羅斯經(jīng)濟(jì)生活。巴西和中國的雙邊貿(mào)易是互補(bǔ)類型，當(dāng)波動率上升時，意味著巴西的經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)波動，對出口有負(fù)面影響。南非經(jīng)濟(jì)相對薄弱，在正常穩(wěn)定的貿(mào)易環(huán)境中，匯率波動對出口有抑制效果。當(dāng)南非匯率波動較大時，也是經(jīng)濟(jì)形勢不好的時候，從傳統(tǒng)貿(mào)易理論的角度，匯率波動率不是一個重要的影響因素。

五、結(jié)論和建議

1. 研究結(jié)論

本文利用馬爾科夫機(jī)制轉(zhuǎn)換模型，估計(jì)中國對巴西、俄羅斯、印度和南非這四個金磚國家的出口增長受匯率波動率的影響。從出口的視角，按照出口增長方差的大小把出口變化分成高波動和低波動兩個狀態(tài)，分別代表不穩(wěn)定和穩(wěn)定的兩種出口機(jī)制。馬爾科夫機(jī)制轉(zhuǎn)換模型刻畫了出口增長在兩種機(jī)制下的非線性特征。從實(shí)證結(jié)果分析中得出一些重要啟示：首先，兩機(jī)制的馬爾科夫轉(zhuǎn)換模型支持出口變化和匯率波動率之間的非線性關(guān)系。在線性回歸模型中，匯率波動率對出口增長的影響并不顯著，表明線性模型回歸支持匯率波動率影響出口增長的力度是有限的。在馬爾科夫轉(zhuǎn)換模型中，匯率波動率對每個國家的出口至少有一個狀態(tài)在統(tǒng)計(jì)上顯著，這提供了更多實(shí)質(zhì)性證據(jù)表明匯率波動率影響中國對金磚國家的出口。分類測量指標(biāo)RCM和似然比檢驗(yàn)表明，估計(jì)兩狀態(tài)的馬爾科夫轉(zhuǎn)換模型是合適的。其次，從馬爾科夫機(jī)制轉(zhuǎn)換模型的估計(jì)結(jié)果看，當(dāng)出口增長在穩(wěn)定(低波動)狀態(tài)和非穩(wěn)定(高波動)狀態(tài)時，出口行為有著顯著的差異：匯率波動率在穩(wěn)定狀態(tài)對印度和南非有負(fù)的顯著影響；在非穩(wěn)定狀態(tài)影響對巴西有負(fù)的顯著影響和對俄羅斯有正的顯著影響。最后，馬爾科夫機(jī)制轉(zhuǎn)換模型的預(yù)測效果表明建立非線性模型的合理性。

2. 政策建議

根據(jù)估計(jì)結(jié)果，對中國和發(fā)展中國家的貿(mào)易提出相應(yīng)的建議。第一，在當(dāng)前競爭環(huán)境下，力保對北美、歐洲和部分亞洲發(fā)達(dá)國家之間的雙邊貿(mào)易，拓展中國與世界發(fā)展中國家的關(guān)系，如東盟國家、中東國家、拉美國家和非洲國家的雙邊貿(mào)易。雖然單個發(fā)展中國家對雙邊貿(mào)易的增長是有限的，但是積少成多。通過跨境投資促進(jìn)發(fā)展中國家的市場需求，在共同發(fā)展中促進(jìn)雙邊貿(mào)易的增長，兼顧發(fā)達(dá)國家和發(fā)展中國家的雙邊貿(mào)易，降低貿(mào)易集中在少數(shù)發(fā)達(dá)國家?guī)淼木奂燥L(fēng)險。目前，鞏固和發(fā)展“一帶一路”倡議，促進(jìn)沿線國家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，有利于中國和沿線國家互利共贏，增強(qiáng)雙邊貿(mào)易往來。第二，從政府的角度看，需要及時關(guān)注以金磚國家為代表的發(fā)展中國家和中國的雙邊貿(mào)易是否穩(wěn)定。當(dāng)出口貿(mào)易增長穩(wěn)定時，可以選擇這個時機(jī)進(jìn)行匯率改革，比如推進(jìn)人民幣市場化和國際化，因?yàn)閰R率升值和貶值不會給貿(mào)易帶來大的影響。當(dāng)出口貿(mào)易不穩(wěn)定時，需要找出外在影響因素，并分析匯率變化和匯率波動率在其中所產(chǎn)生的作用。如果匯率變化和匯率波動率是影響雙邊貿(mào)易的主要因素，央行利用人民幣中間價引導(dǎo)離岸市場和在岸市場匯率的合理變化，避免出現(xiàn)大的匯率風(fēng)險，使得出口貿(mào)易的長期和短期增長保持穩(wěn)定。第三，對貿(mào)易企業(yè)而言，可以采取多種風(fēng)險管理措施防止貿(mào)易損失。例如，如果以外幣作為結(jié)算工具時，出口企業(yè)從簽訂合同出口交易開始就要承擔(dān)匯率變動帶來的潛在風(fēng)險，應(yīng)盡可能采用人民幣作為計(jì)價標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行結(jié)算。當(dāng)前中國和多個國家通過貨幣互換方式在一定程度上可以避免外幣結(jié)算可能帶來的匯率風(fēng)險。顯然，人民幣國際化趨勢需要加快步伐。如果貿(mào)易雙方不能對計(jì)價貨幣達(dá)成一致時，可以考慮采用共同承擔(dān)風(fēng)險的方式完成。在簽訂合同時，雙方不妨在合同中增加預(yù)先鎖定匯率的條款，避免匯率變化和匯率風(fēng)險帶來的利潤損失。除此之外，貿(mào)易雙方可以利用金融產(chǎn)品降低風(fēng)險，比如采用套期保值的結(jié)匯產(chǎn)品。最后，貿(mào)易企業(yè)需要關(guān)注外匯管理政策的變化和國外市場變化方面的影響，同時注意貿(mào)易伙伴國的內(nèi)部風(fēng)險，比如政治因素和關(guān)稅因素的影響。

【注 釋】

① 基于AIC準(zhǔn)則得到巴西是滯后3階，俄羅斯和印度是滯后4階，南非是滯后2階。利用AIC準(zhǔn)則估計(jì)模型，發(fā)現(xiàn)各解釋變量滯后2階及以上的參數(shù)估計(jì)值都不顯著，因此不考慮滯后二階的變量。