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“一带一路”倡议推进中的人民币货币篮绩效检验*

  • 张晓莉

上海对外经贸大学国际经贸学院,上海 201620；

“B&R”Initiative and Testing the Optimal Currency Baskets in China

  • ZHANG Xiao-li

Shanghai University of International Business and Economics, Shanghai 201620 , China；

作者简介:

张晓莉:上海对外经贸大学国际经贸学院教授,博士,上海对外经贸大学世界经济研究所所长。研究方向:国际金融。

中图分类号:F31/E58/E61

文献标识码:A

文章编号:2095-8072(2019)06-0036-13

DOI:10.16060/j.cnki.issn2095-8072.2019.06.004

参考文献 1
白杰,李秀敏.人民币与SDR定值稳定性研究[J].经济问题,2017(6):51-55.
查找原文
参考文献 2
陈学彬,李华建.人民币参考一篮子货币汇率形成与调整机制研究[J].复旦学报(社会科学版),2017(3):140-153.
查找原文
参考文献 3
胡根华,朱福敏,吴恒煜.人民币汇率货币篮子的动态结构变化研究[J].世界经济研究,2017(5):3-11.
查找原文
参考文献 4
黄翰庭.“8.11汇改”后人民币汇率形成机制演进研究——基于货币篮子中货币权重变动的分析[J].价格理论与实践,2017(11).
查找原文
参考文献 5
汪洋,荣璟.人民币有效汇率指数:基于净进口与净出口贸易伙伴货币篮子视角[J].经济经纬,2015(6):47-53.
查找原文
参考文献 6
谢洪燕,肖明,贺方毅.新汇改以来人民币汇率中货币篮子权重的测算及其与最优权重的比较[J].世界经济研究,2015(3).
查找原文
参考文献 7
杨广青,杜海鹏.人民币汇率变动对我国出口贸易的影响——基于“一带一路”沿线79个国家和地区面板数据的研究[J].经济学家,2015(11):43-50.
查找原文
参考文献 8
叶亚飞,石建勋.人民币占SDR份额与我国国际收支平衡的关系研究:基于国际经验的比较借鉴[J].当代经济科学,2017(2):36-44.
查找原文
参考文献 9
张晓莉,刘啟仁.汇率弹性、货币篮设计与政策实效分析[J].经济研究,2011(11):89-102.
查找原文
参考文献 10
Bergin,P.R.,and R.C.Feenstra,“Pass-through of Exchange Rates and Competition between Floaters and Fixers”,NBER working paper,No.13620,2007.
查找原文
参考文献 11
Frankel,J.A.,“New Estimation of CHINA'S Exchange Rate Regime”,Pacific Economic Review,2009,14(3):346-360.
查找原文
参考文献 12
Girardin,E.,and A.Steinherr,“Regional Monetary Units for East Asia:Lessons from Europe”,ADB Institute Discussion Paper 116,2008.
查找原文
参考文献 13
Hovanov,N.V.,J.W.Kolari and M.V.Sokolov,“Computing Currency Invariance Indices with an Application to Minimum Variance Currency Baskets”,Journal of Economic Dynamics and Control,2004,28:1481-1504.
查找原文
参考文献 14
Shi,K.,J.Xu,The Optimal Currency Basket with Input Currency and Output Currency,Hong Kong Institute for Monetary Research,2009.
查找原文
参考文献 15
Xu,J.,“The Optimal Currency Basket under Vertical Trade”,Journal of International Money & Finance,2011,30(7):1323-1340.
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目录contents

    摘要

    2015年人民币汇率市场化形成机制改革将市场供求关系作为一篮子货币调整的重要影响因素。本文采用面板数据的固定效应模型评估我国货币篮政策的实际绩效，结论表明货币篮的缓冲作用显著。从人民币升贬值角度来看：当人民币贬值1%时，2005年到2015年出口增加了0.1038个百分点；当人民币升值1%时，相比2005年进口降低了约0.05个百分点。本文进一步分析了“一带一路”倡议的实施对人民币货币篮中币种种类及权重的影响，并采用双重差分模型(DID)进行了实证分析，结果表明“一带一路”倡议的提出使货币篮中“一带一路”沿线国家的币种权重发生了明显变化，其原因在于人民币货币篮中的国家是基于双边贸易额选取的，而“一带一路”倡议使我国与沿线国家的贸易规模不断扩大，从而影响到其币种权重的变化。

    Abstract

    In 2015, the market-oriented reform of RMB exchange rate was an important factor to adjust the market supply and demand relationship as a basket of currencies. Based on the measured volatile currency basket weights will minimize external accounts in our country as the government objective function, the optimal currency basket build formula by using the balance model development model, the simulation results show that the dollar, euro, yen currency basket weights of the highest in our country, namely the RMB currency basket weights is mainly composed of the three currencies, and the dollar weight have been accounted for the first and presents the increasing trend, but has remained between 40%-50%. Using fixed effect panel data model to evaluate the actual performance of our basket of monetary policy, the results indicate that the currency basket of cushion, rose from RMB devaluation perspective: when yuan depreciation of 1%, from 2005 to 2015, exports increased by 0.1038%; When the yuan rose 1%, it was about 0.05 percent lower than in 2005. Further, analysis of the implementation of the "area" initiative for the Renminbi currency basket currency type and weight of the influence of the double difference model (DID) is used for the empirical analysis, results show that the proposed "area" initiative has made all the way "area" in the currency basket along the country's currency weights changed significantly, because the yuan currency basket in the country selection is based on the bilateral trade volume, and the "area" initiative to make our country along with the country's trade scale expands unceasingly, thus will affect the change of its weight.

  • 一、 引言

  • 党的十九大会上提出“深化利率和汇率市场化改革”，这些年经历汇率市场波动后，政府认识到扩大金融开放同时保障国家金融安全是至关重要的，而金融开放的一个重点工作就是汇率市场化。汇率作为对外经济活动中重要的参考指标，其变动直接涉及到进出口、对外投资等外向型经济的发展。近5年来，我国由于“一带一路”倡议的提出，加大了与“一带一路”沿线国家的经贸往来，贸易、投资等规模的扩大对于人民币在经济活动中的需求又进一步提升。此外自2016年人民币加入SDR以来已成为全球第六大支付货币。因此通过人民币汇率调整来稳定我国的国际收支与净资产保值具有重要的现实意义。进入2017年，央行在汇改之路上又出新策略，即引入“逆周期调节因子”，使得中间价不再仅仅由收盘价和一篮子货币汇率变化构成，而是由收盘价、一篮子货币汇率变化、逆周期调节因子相加而成，目前我国已经公布的货币篮有三个，分别为CFETS货币篮、BIS货币篮和SDR货币篮。这三个货币篮子是人民币汇率形成机制要求中间价报价行需要参考的，三个篮子在计算权重时考虑的政策目标是不同的。本文从人民币汇率维稳与市场化均衡角度，综合贸易平衡和净资产保值的政策目标来进行人民币汇率货币篮的设计，对权重进行测算。而在“一带一路”倡议实施背景下，我国人民币货币篮中的币种和权重是否会受战略影响发生变化？因此测算我国货币篮权重在“一带一路”倡议实施前后的变化，分析“一带一路”倡议的实施对人民币货币篮中币种种类及权重的影响，从而更好地稳定我国国际收支和净资产保值，是值得深入研究的问题。

  • 围绕人民币汇率市场化与货币篮权重的调整的分析，现有相关研究主要集中在两个方面：一是关于人民币货币篮权重的选择与调整。汪洋和荣璟(2015)从我国对外贸易特点出发，对人民币汇率有效指数货币篮子进行分类，且基于从我国净进口和净出口贸易伙伴的角度测算了这一指数的变化情况。王雨薇(2016)对我国货币篮子的构成标准从不同方面进行了总结，并指出为了更科学全面地研究我国OFDI的问题可以对篮子货币构成进行协整分析。胡根华等(2017)基于规则藤Copula模型和滚动窗口方法，选取16种货币的实际有效汇率数据，分别进行了全样本和分样本实证分析，得出在IMF的SDR篮中欧元与人民币的相依程度最高，英镑与人民币相依程度最低。黄瀚铤(2017)在确定货币篮中的各个币种权重时借鉴了Frankel和Wei(1994)的方法，并使用滚动回归对人民币货币篮权重在“811汇改”后的动态变化情况进行了分析，发现“汇改”使得货币篮子结构出现了改变。陈学彬和李华建(2017)构建了两个衡量宏观经济内外均衡的指标，同时在对一篮子货币汇率目标调整时加入资本流动的影响，经过分析之后发现人民币升值存在着滞后影响，即近期大幅升值来源于前期的大幅升值，且表明贬值是由汇率失衡引起的。二是关于人民币汇改进程中的影响因素，主要基于宏观环境的变化。杨广清和杜海鹏(2015)基于Goldstein和Khan(1985)的模型，建立汇率波动对出口的影响模型，以此研究我国向“一带一路”国家出口受人民币汇率水平及波动的影响程度，结论表明我国对“一带一路”沿线国家的出口会受到人民币升值或波动增加的抑制，但波动产生的影响相比升值产生的影响小得多。曹伟等(2016)首先借鉴Reinhart(1995)和Baek(2013)的分析方法，分别得到出口需求函数和进口需求函数，然后在汇率与贸易关系理论中纳入邻国效应，得出人民币升值抑制了中国从“一带一路”国家的进口，且汇率波动的影响小于邻国效应的影响的结论。吴蕴赟(2016)指出随着资本项目不断增多，市场的变动会更容易影响汇率和利率的波动，甚至会导致资本过度流出，这将导致不能实现资源的最优配置，而且会加大金融体系的风险。张晴宇(2017)总结了我国OFDI现状，并采用误差修正模型研究了“一带一路”背景下，短期和长期内人民币汇率水平变化对我国OFDI的影响。严佳佳和辛文婷(2017)基于次贷危机后的经济数据，采用系统GMM模型对“一带一路”倡议对人民币国际化的影响进行了定量研究，表明汇率波动性的影响系数仅为0.009，说明我国汇改对人民币国际化水平的影响具有一定的偏差。白杰和李秀敏(2017)采用自测权重和公布权重两种权重模拟了2011~2015年人民币加入SDR货币篮子对SDR定值的影响，计算每年及5年总体变异系数后，结论认为人民币加入后其稳定性均比实际SDR值高，且采用公布权重测度的稳定性最高。刘铮(2017)基于Sakuragawa和Hamada(2001)模型，并引入市场信息结构设计，构建了两国的代际交叠模型，对于人民币加入SDR的作用机理分别从长期资本和短期资本两个角度进行了研究。

  • 此外还有大部分研究热点集中于人民币汇率改革的政策时效。薛永刚(2012)建立了汇率—价格传导效应模型，采用Stock和Watson(1993)提出的动态最小二乘法，研究了我国汇改对价格传导效应的政策影响。李岩(2015)首先回顾了我国这几年的汇改进程，然后分别从微观和宏观两个角度分析了汇改的社会经济效应。阮华和宣文俊(2016)采用“811”汇改前后的数据，运用单位根检验、协整检验以及格兰杰因果检验等计量方法，研究了“811”汇改前后离岸与在岸人民币汇率的联动性效应。吴晓芳、谢建国和葛秋颖(2017)运用向量自回归模型，研究了2005年的“货币篮”政策对我国货币政策调控宏观经济效果的政策影响效果，发现汇改后我国的货币政策变得更加有效。Gagnon(2017)指出我国央行应该关注汇率政策的最终目标，以稳定为导向，采取参考汇率策略，优先改革国内金融，定下能接受的最少外汇储备，逐渐向新的框架过渡。张乐和王楠(2017)首先回顾了我国历年汇改的进程以及外贸进出口情况，然后分析了我国汇率改革的走向和对我国外贸企业的双重影响，包括人民币升值的正负面影响和人民币贬值的正负面影响。

  • 本文对现有文献的上述简单总结，发现大部分研究主要关注人民币汇率市场化机制以及货币篮选择，但较少有深入研究货币篮最优权重测算以及对货币篮绩效的检验。目前我国正处于一个蓬勃发展的新阶段，“一带一路”倡议、人民币国际化、深化汇率市场化等均会使测算的人民币货币篮权重发生改变，相比以往会有不同的特点。因此，结合时代发展新趋势，利用收支平衡模型，对货币篮最优权重重新进行测算，对于加快人民币国际化，争取人民币汇率维稳和市场化均衡能起到极其重要的作用。

  • 本文余下的结构如下：第二部分借鉴张晓莉和刘啟仁(2011)的收支平衡模型，主要融合了贸易、外债、国外通胀等影响，测算出所需的权重系数；第三部分利用测算出的各币种系数我对国货币篮中各种外币的最优权重进行计算；第四部分运用双重差分(DID)的方法对“一带一路”倡议对货币篮权重的影响进行评估；最后为结论。

  • 二、 我国最优货币篮的币种权重测算

  • （一） 数据准备

  • 本文借鉴张晓莉和刘啟仁(2011)的收支平衡模型，主要融合了贸易、外债、国外通胀等影响，测算货币蓝中所需的权重系数。在进行货币篮国家选取时，本文按与中国双边贸易额以及投资头寸所占份额较大的国家的原则进行选取，以2004年为基期，选取了美国、日本、欧元区、韩国、新加坡、马来西亚、俄罗斯、澳大利亚、英国、泰国、加拿大、印度、印度尼西亚、菲律宾、巴西、墨西哥、南非、智利、瑞典及瑞士20个国家，以及这些国家2004~2015年的进出口贸易额和净IIP数据，表1列出了本文选取的货币国或地区及其相应的贸易额。

  • 表1 货币国(地区)贸易总额(单位：万美元)

  • 在模拟过程中，为剔除基准货币选择对计算货币间关系的影响，采用霍瓦诺夫、科拉里和索科洛夫(2004)创建的名为交换标准价(NVal)的汇率价值指数，公式如下：

  • NVal(j)=Ei(j)∏k=1N Ei(k)N
    (1)

  • 由于NVal这一汇率价值指数具有不受基础货币选择影响的特性，霍瓦诺夫、科拉里和索科洛夫(2004)在构建可以使货币篮价值波动最小的货币篮过程中便利用了这一特性，从而剔除了基准货币选择的影响。虽然本文设计的最优货币篮权重的目标包含稳定贸易、外债、FDI的多个外部账户，但仍可采用这一方法来剔除基础货币选择的影响，计算如下汇率冲击：

  • εe(j)=dlog⁡NVal⁡(j)
    (2)

  • 利用IMF国际金融统计2004~2015年年度数据计算NVal、货币间关系和汇率波动方差，可计算出汇率波动方差（见表2）。在进行最优货币篮权重测算之前，需要先计算出所需的货币篮系数。①

  • 表2 根据NVal指数计算的汇率波动方差

  • （二） 权重测算

  • 在最优货币篮权重计算的过程中，各货币国的贸易以及IIP份额非常重要，同时由于我国近些年来经济一直在快速增长，贸易规模逐渐扩大，因此在选择货币国时，本文以2004年与我国双边贸易额超过50亿元的国家为基准，分别选取2004年、2006年、2008年、2009年、2010年和2015年的贸易和投资数据测定货币篮参数，选取这几年的原因在于，涵盖了从2005年7月21日汇改一直到2015年“811汇改”这几次汇改，政策制定者会参考每次汇改前一年的数据，而2008年爆发了金融危机，因此有必要考虑进去。

  • 表3为利用数据模拟出的最优权重，这里依次列出所列年份的模拟结果，从中可以看出，我国这些年的汇改仍未改变货币篮中占比最大的币种，即在这20种货币篮币种中处于前列位置的仍为美元、欧元、日元以及韩元，并且其中所占权重最大的一直都是美元，但本文主要研究“一带一路”沿线国家的权重及其变化，即印度、印度尼西亚、马来西亚、菲律宾、新加坡、泰国及俄罗斯这些国家的权重及其变化。

  • 表3 我国货币篮20种最优货币权重(%)

  • 从表3看，在人民币货币篮中一直处于最核心位置的是美元，2004年所占权重为34.47%，2015年则增加到46.57%，增加了12%左右，美元在人民币货币篮权重中发生的这一巨大的变动离不开这几年来中美双方贸易规模的不断扩大，尤其是在2015年，中美贸易突破5000亿美元大关，达到了5500亿美元，且从美国方面来看，2015年1~9月份对我国的贸易额为4416亿美元，①使得中国超越其他各国成为美国最大的贸易伙伴国，因此创下了美国最大贸易伙伴的历史记录。此外，在我国不断加大对外开放力度以及鼓励企业“走出去”的背景下，我国企业境外投资不断增多，其中对美投资增加迅速，如在非金融类直接投资方面，我国企业在2011~2016年间对美投资额年均增长率达到61%，到2016年底累计投资额达到499.9亿美元，将近500亿美元。同时仅2016年一年，中美两国的双边直接投资额就创下了历史最高，超过600亿美元。②

  • 而相较于美元权重来讲，“一带一路”沿线国家的币种权重，其变化比较平稳，这几年增加的并不很大，基本上维持在1%~2%，只有马来西亚的权重一直都是2%以上，2015年增加到2.66%，接近3%。自“一带一路”倡议提出以来，其取得的成就是有目共睹的，而我国货币篮中这些沿线国家的币种权重自然而然也就离不开其带来的影响。正是由于我国提出了“一带一路”倡议，中国与沿线国家之间的联系更加便利，合作更加密切，无论是在贸易方面还是在投资领域，我国与“一带一路”沿线国家的双边贸易额以及投资额均在不断地增加，从而使规模越来越大。①

  • 从地区分布、行业分布以及国家分布角度来看，我国对“一带一路”沿线国家的投资在这几个方面相对而言都比较集中，其中行业分布主要投资在能源、有色、科技、房地产、交通等方面，而在区域分布方面，东亚和西亚地区为我国最主要的投资范围。②以2016年为例，我国对沿线国家的直接投资额显著增加，达到145亿美元，其中建造工程项在我国对“一带一路”沿线国家的投资中占据了大部分比重，而海外并购类的投资则倾向于发达国家。③

  • 与美元权重以及“一带一路”沿线国家币种权重相反，欧元区货币权重在人民币货币篮中呈现明显的下降趋势，从2004年的23%左右一直下降至2015年的11.22%，下降了近12%。欧元区国家经济复苏缓慢是影响欧洲与中国经贸往来的核心原因，也是导致欧元在货币篮中权重持续降低的原因。④另外，较2010年而言，日元的权重在2015年也明显下降。最主要的原因可能是，我国经济总量在2010年以后就已经超过日本，成为世界第二大经济体。

  • 三、 “一带一路”倡议对货币篮权重的影响

  • 2013年9月，习近平主席出访了中亚和东南亚的一些国家，正是在此访问期间向世界提出了“一带一路”的伟大倡议。到2017年的3年多以来，“一带一路”的建设工作不断深化和推进，取得了一项又一项令世界各国人民瞩目的成果。而此期间我国的汇率改革也在一轮又一轮地进行着，在“一带一路”倡议的背景下，中国与“一带一路”沿线国家之间在贸易、金融、投资等各个领域的合作也变得更加频繁，而本文研究的人民币货币篮中也涉及到部分“一带一路”沿线国家，且这几个国家均为沿线国家中与我国贸易往来排名前十的国家。此外，本文是基于与中国的双边贸易额选取这20个国家的，因此货币篮中“一带一路”沿线国家的贸易、投资等必然会受到“一带一路”倡议的影响，进而影响这些国家的货币篮权重。

  • （一） 计量模型设定

  • 由于“一带一路”倡议是一个相对比较外生的政策冲击，因此本部分采用DID方法检验“一带一路”倡议的提出对于货币篮权重变化的影响，其基本的出口模型和进口模型分别为：

  • ln⁡EXi,t=α0+δiBeltt+φiCountrc+ϕiBeltt×Countrc+εi,t
    (3)
  • ln⁡IMi,t=α0'+δi'Blett+φi' Countr c+ϕi' Blet t× Countr c+εit'
    (4)

  • 其中，Beltt为虚拟变量，“一带一路”倡议提出之后的年份，即2013年9月之后取值为1，之前取值为0；Countrc也为虚拟变量，若该国家是“一带一路”沿线国家则取值为1，否则为0。为检验“一带一路”倡议对于货币篮权重的影响效果，引入“一带一路”倡议作用系数，即“Beltt×Countrc”的交互项系数，是双重差分的估计值。

  • 为更准确地评价“一带一路”倡议的绩效，引入其他控制变量并采用固定效应模型，则出口模型和进口模型为：

  • ln⁡EXi,t=αiln⁡Ei,t+βiXi,t+δiBeltt+φi Countrc+ϕiBeltt×Countrc+ci+λt+εi,t
    (5)
  • ln⁡IMi,t=αi'ln⁡Ei,t+βiXi,t'+δi'Blett+φi' Countr+ϕi' Blet t× Countr c+ci+λt+Ei't'
    (6)

  • （二） 数据来源与说明

  • 本文在实证分析中所用的进出口数据来源于国际货币基金组织(IMF)贸易方向统计数据库(IMF-DOT)(单位百万美元)。双边汇率也采用IMF数据，即国际金融统计数据库(IMF-IFS)。此外为剔除基础货币选择对货币间关系的影响，在得到双边汇率时先利用货币篮中各个货币国(地区)对特别提款权(SDR)的汇率数据，然后再分别计算与中国对SDR的比值，如(RMB/SDR)/(USD/SDR)=RMB/USD(直接标价法)。本文采用的是这20个货币国或地区1999年1月~2016 年12月的月度数据。相关宏观经济变量及其数据来源分别为：用消费者价格指数(CPI)来衡量通货膨胀率，其月度数据采用IMF-IFS的数据；利率使用金融机构之间的同业拆借利率，因其最接近市场利率，其月度数据来源于中国人民银行网站；中国外汇储备的月度数据通过我国国家外汇管理局网站得到。主要变量的原始数据描述性统计见表4。

  • （三） 平行趋势假设检验

  • 在政策外生性得到保证的情况下，DID的使用面临一个最关键的问题，即平行趋势假设，其检验方法通常有两种，即图形分析和回归分析。本部分采用回归分析的方法进行检验，由于本文样本期间较长，故仅选取2007~2016年为样本期间，可将上述模型改写为：

  • 表4 主要变量的原始数据描述性统计

  • ln⁡EXi,t=αiln⁡Ei,t+βiXi,t+δj Belt j+φi Countr c+ϕj Countr c×∑j=0002013 Beltj+ci+λi+εi,t
    (7)
  • ln⁡IMi,t=αi'ln⁡Ei,t+βi'Xi,t'+δj'Beltjφi'Countrc+ϕi'Countrc×∑j=20102013 Beltj+ci+λt+Ei't'
    (8)

  • 式中Countr仍为DID中的分组虚拟变量，Belt为时间虚拟变量，在第j个时期Belt取值为1，反之为0，亦即模型(7)、(8)中共有多个不同Belt以及多个Belt与Countr的交互项，对模型进行回归，会得到多个交互项的回归系数，它们被用来检验处理组与对照组在政策实施之前结果变量的变动趋势是否一致。

  • 表5为检验结果，其中Before6、Before5、Before4、Before3、Before2、Before1均为虚拟变量，如果观测值为“一带一路”倡议提出这一政策冲击前的第3年、第2年以及第1年的数据，则该指标分别取1，否则取0；如果观测值为“一带一路”倡议提出这一政策冲击当年的数据，则Current取值为1，否则取0；当观测值为“一带一路”倡议提出这一政策冲击后的第1年、第2年、第3年的数据时，After1、After2、After3分别取1，否则取0。由于只需关注这些虚拟变量前的系数，因此回归结果中删掉了其他变量，从表5可以看到Before6、Before5、Before4、Before3、Before2、Before1的系数均不显著，而Current、After1、After2、After3的系数均正向显著，说明双重差分模型满足平行趋势假定。

  • 表5 平行趋势假设检验结果

  • 注：*、**、***分别代表10%、5%、1%显著性水平，下同。

  • （四） 实证结果分析

  • 1. 基本估计结果

  • 表6是检验“一带一路”倡议对货币篮中“一带一路”国家所占权重的实证检验结果，表中数据代表利用DID方法计算的中国实施“一带一路”倡议后对“一带一路”国家出口的影响，由于货币篮中各货币所占权重与其根中国的贸易额直接相关，且根据前面的模型可知，是正相关关系。表6第(1)列的Belt_Countr是Belt和Countr两虚拟变量的交乘项，该变量系数为0.332且显著为正，表明“一带一路”倡议对于中国对“一带一路”国家出口具有明显的促进作用，进而能够显著影响“一带一路”国家在人民币货币篮中的权重。也就是说，“一带一路”倡议的实施，显著地提高了“一带一路”国家货币在人民币货币篮中的权重。表6第(2)列表示进口的DID回归结果，从中可以看出Belt_Countr系数为-0.270，表明“一带一路”倡议对于中国对“一带一路”国家的进口尚无推动效果。

  • 表6 基本回归结果

  • “一带一路”倡议是一项重大的战略举措，将我国的对外开放程度推向了一个更高的水平，为我国的贸易发展开创了一个全新的局面。我国对“一带一路”沿线国家的出口贸易主要集中在东南亚、东北亚的俄罗斯和南亚的印度等地区，而进口贸易则主要集中于中东、东北亚的俄罗斯和东南亚等地区。近3年多来，我国主要出口产品的年出口额基本保持着稳步增长态势，而进口产品的年进口额却出现下滑，其中马来西亚这一最主要的进口国家其进口额相较2013年下降了7.49个百分点。

  • 2. 引入控制变量的估计结果

  • 表7是引入控制变量后“一带一路”倡议对货币篮中“一带一路”国家所占权重的实证检验结果，表中第(1)~(3)列表示出口的回归结果，其中lnE的系数均显著为正，可知人民币贬值对于我国的出口具有明显促进作用。表7第(3)列的Belt_Countr是Belt和Countr两虚拟变量的交乘项，该变量系数为0.335且显著为正，相比基本估计结果，这一系数提高了0.003个百分点，表明引入控制变量后“一带一路”倡议对于中国对“一带一路”国家出口有显著的促进作用，进而能够显著影响“一带一路”国家在人民币货币篮中的权重，即“一带一路”倡议的实施，确实显著地提高了“一带一路”国家货币在人民币货币篮中的权重。这主要是由于近年来我国与“一带一路”沿线国家出口贸易不断增加，尤其是2017年以来，对沿线国家中的印度、俄罗斯、马来西亚的出口实现了快速增长，增幅分别达到19.8%、17.7%和13.6%。①此外，在

  • 表7 引入控制变量的回归结果

  • 注：*、**、***分别代表10%、5%、1%显著水平，列(1)、(2)、(3)和(4)、(5)、(6)包含的解释变量逐渐增加。

  • 非金融类直接投资方面，2018年1月份，我国对沿线46个国家合计投资达到12.3亿美元，且主要投向新加坡、马来西亚、印度尼西亚等国家。

  • 表7的第(4)～(6)列为进口的回归结果，其中lnE的系数为负，表明人民币升值对于我国的进口具有促进作用。表7第(6)列为进口的DID回归结果，其中Belt_Countr系数为-0.273，相比基本估计结果绝对值增加了0.003个百分点，表明“一带一路”倡议对于中国对“一带一路”国家的进口确实没有推动效果。其可能的原因是：“一带一路”沿线国家的经济发展水平整体来说较低，中国能够从沿线国家进口的金额有限，而“一带一路”倡议的一个目的是调节我国的产业结构包括过剩产能，因此该倡议对于我国的出口比进口的影响大。此外，近年来中国对“一带一路”沿线国家的贸易顺差成逐年扩大的趋势，中国从“一带一路”沿线国家进口额占中国总进口额的比重逐年降低，表7的回归结果也证实了这一现象。但总体来说对我国的净出口有着显著的促进作用(进口额远小于出口额，且影响出口的交乘项系数比影响进口的交乘系数更大)，因此对于货币篮中“一带一路”国家货币的权重地位也是有提高作用的。

  • 3. 稳健性检验

  • 为了考察以上模型得到的估计结果的稳健性，本文从模型中是否存在异方差、相关性以及内生性问题进行稳健性回归分析。

  • (1)异方差、自相关与截面相关的检验与修正

  • 从计量经济学理论角度出发，对于线性面板数据中异方差、自相关等问题的存在，可以直接用stata中的cluster命令进行解决。其理论机制为：在面板数据中考虑的是组内(即每个个体内部的不同时间)的自相关以及异方差，又由于本文一般的个体数目都比较大，因此理论上可以估计出组内协方差矩阵。使用cluster命令直接可以得到修正后的结果，相比先检验再修正的方法可以节省很多时间，本节通过cluster命令得到的回归结果如表8第(1)、(2)列所示，出口回归模型交互项Belt_Countr系数为0.305，且仍显著为正，进口回归模型交互项系数显著为负（-0.281），这与上面得到的回归结果一致，说明本文所得结果是稳健的。

  • (2) 内生性问题及解决

  • 本文只考虑了汇率波幅、CPI、利率、外汇储备等主要控制变量可能会带来内生性问题。通过分别加入滞后项来考察是否存在因遗漏变量或哑变量自身问题导致的内生性问题，其结果见表8第(3)、(4)列，出口模型交互项系数显著为正（0.267），进口模型交互项系数显著为负（-0.202），这表明表7所得的回归结果是稳健的。

  • 通过以上稳健性检验结果的分析，可以看出无论是哪种形式下的检验，核心解释变量Belt_Countr的系数在出口模型中均显著为正，在进口模型中均显著为负，表明“一带一路”倡议的提出及其不断地推进，确实通过影响“一带一路”沿线国家的贸易、投资等方式影响了我国人民币货币篮权重的币种结构。“一带一路”倡议的实施，有利于增强与各个国家的经贸合作、推动贸易投资的便利化、增加基础设施的输出、促进大工业的出口以及增加资本项目的输出，①自提出以来，其建设从无到有、由点及面，使得越来越多的国家更了解中国，对我国的出

  • 表8 稳健性检验结果

  • 口起了很大的促进作用，同时也为人民币国际化做出了重大贡献。

  • 四、 结论及建议

  • 本文在测算我国货币篮权重过程中将最小化外部账户波动作为政府目标函数，同时在推道最优货币篮构建公式时采用收支平衡拓展模型，利用2004、2008、2009、2010和2015年贸易和国际净投资头寸(net IIP)数据，模拟结果表明美元、欧元、日元在我国货币篮权重中占比最高，即人民币货币篮权重主要由这三种货币组成，并且美元权重一直占据第一位且呈现增加的趋势，但一直保持在40%～50%之间，相较于以往的研究，本文测算的权重更加接近真实水平。同时，在“一带一路”倡议实施背景下，我国人民币货币篮中的币种和权重也会受战略影响发生变化，为分析“一带一路”倡议的实施对人民币货币篮中币种种类及权重的的影响，评估“一带一路”倡议的政策效果，本文还采用双重差分模型(DID)，利用20个国家的数据进行了实证分析，结果表明“一带一路”倡议的提出对于“一带一路”沿线国家的经贸、投资等的影响是巨大的，并进而会影响“一带一路”沿线国家在人民币货币篮中的权重。

  • 总之，参考一篮子货币的本质核心仍然是市场供求，与实际情况更接近、更匹配的市场供求，而不是以美元为核心的货币化的市场供求。根据以上结论，我国可以从“一带一路”沿线国家入手，通过提高沿线国家“非美元”货币的权重，使人民币汇率更加市场化，摆脱以美元为核心的货币化，这也与我国宣布2017年降低CFETS篮子中美元权重的决定是一致的。因此，为进一步实现人民币汇率维稳与市场化均衡，应该从以下几个方面的工作入手：一是进一步推进“一带一路”倡议的实施，通过贸易、投资等来提高沿线国家非美元货币在货币篮中的权重，逐步摆脱美元的霸权地位；二是更为全面地兼顾国家的政策目标，加速人民币汇率制度的市场化改革进程；三是进一步加强金融改革，提高人民币的国际地位，努力尽快实现人民币国际化。

  • ①货币篮系数可向作者索取。

  • ①美国商务部：中国今年将首次超过加拿大成美国最大的贸易伙伴[EB/OL].中研网[2015-11-09].http://www.chinairn.com/news/20151105/154531920.shtml.

  • ②2015-2016年中国企业对外直接投资现状与特点[EB/OL].中国贸易金融网[2016-12-08].http://www.sinotf.com/GB/News/1005/2016-12-04/0MMDAwMDIxNTE0Mw.html.

  • ①从2011~2016年的双边贸易额占比情况来看，我国顺利成为新加坡的第一出口国，马来西亚、泰国、俄罗斯的第二出口国，印度、印度尼西亚、菲律宾的第三出口国；此外，在“一带一路”沿线国家对中国出口额所占比重方面，新加坡、马来西亚、泰国、菲律在宾、印度尼西亚等均高于10%。而中国在其他国家的出口中所占比重除印度、菲律宾以外，也都有所上升。

  • ②“一带一路”国家投资风险衡量：泰国和马来西亚风险较低，俄罗斯风险适中，埃及高风险。参见：http://www.sohu.com/a/165265726_522914.

  • ③我国商务部数据资料显示，这几年来我国对沿线国家投资排名由高到低依次为：俄罗斯（13.72%）、哈萨克斯坦（8.82%）、马来西亚（8.42%）、新加坡（7.46%）和印度尼西亚（6.53%）。而在前十的排名中，除了伊拉克和以色列是两个中东地区以外，几乎也均为东亚和西亚地区。中国对“一带一路”沿线国家贸易额和投资额的增加会直接影响货币篮的系数值，进而影响到币种权重。

  • ④另外，这与欧元区的政治环境不稳定也有一定关系。自2008年金融危机之后，欧元区又遭遇乌克兰危机、希腊债务危机、难民危机和恐怖袭击轮番打击，使本就疲弱的复苏步伐被拖累，欧洲经济面临空前的压力。

  • ①2017年我国对“一带一路”沿线国家出口实现快速增长[EB/OL].中国一带一路网[2018-07-18].https://www.yidaiyilu.gov.cn/xwzx/bwdt/44205.htm.

  • ①焦聪."一带一路"战略实施对我国对外贸易的影响[J].对外经贸, 2016(2):25-26+36.

  • 参考文献

    • [1] 白杰,李秀敏.人民币与SDR定值稳定性研究[J].经济问题,2017(6):51-55.

    • [2] 陈学彬,李华建.人民币参考一篮子货币汇率形成与调整机制研究[J].复旦学报(社会科学版),2017(3):140-153.

    • [3] 胡根华,朱福敏,吴恒煜.人民币汇率货币篮子的动态结构变化研究[J].世界经济研究,2017(5):3-11.

    • [4] 黄翰庭.“8.11汇改”后人民币汇率形成机制演进研究——基于货币篮子中货币权重变动的分析[J].价格理论与实践,2017(11).

    • [5] 汪洋,荣璟.人民币有效汇率指数:基于净进口与净出口贸易伙伴货币篮子视角[J].经济经纬,2015(6):47-53.

    • [6] 谢洪燕,肖明,贺方毅.新汇改以来人民币汇率中货币篮子权重的测算及其与最优权重的比较[J].世界经济研究,2015(3).

    • [7] 杨广青,杜海鹏.人民币汇率变动对我国出口贸易的影响——基于“一带一路”沿线79个国家和地区面板数据的研究[J].经济学家,2015(11):43-50.

    • [8] 叶亚飞,石建勋.人民币占SDR份额与我国国际收支平衡的关系研究:基于国际经验的比较借鉴[J].当代经济科学,2017(2):36-44.

    • [9] 张晓莉,刘啟仁.汇率弹性、货币篮设计与政策实效分析[J].经济研究,2011(11):89-102.

    • [10] Bergin,P.R.,and R.C.Feenstra,“Pass-through of Exchange Rates and Competition between Floaters and Fixers”,NBER working paper,No.13620,2007.

    • [11] Frankel,J.A.,“New Estimation of CHINA'S Exchange Rate Regime”,Pacific Economic Review,2009,14(3):346-360.

    • [12] Girardin,E.,and A.Steinherr,“Regional Monetary Units for East Asia:Lessons from Europe”,ADB Institute Discussion Paper 116,2008.

    • [13] Hovanov,N.V.,J.W.Kolari and M.V.Sokolov,“Computing Currency Invariance Indices with an Application to Minimum Variance Currency Baskets”,Journal of Economic Dynamics and Control,2004,28:1481-1504.

    • [14] Shi,K.,J.Xu,The Optimal Currency Basket with Input Currency and Output Currency,Hong Kong Institute for Monetary Research,2009.

    • [15] Xu,J.,“The Optimal Currency Basket under Vertical Trade”,Journal of International Money & Finance,2011,30(7):1323-1340.

  • 基本信息

    中图分类号: F31/E58/E61
    文献标识码: A
    DOI: 10.16060/j.cnki.issn2095-8072.2019.06.004
    文章编号: 2095-8072(2019)06-0036-13

    基金信息

    国家社会科学基金项目“人民币汇率市场化与维稳均衡研究”（项目编号：16BJL093）；

    引用信息

    稿件历史

  • 参考文献

    • [1] 白杰,李秀敏.人民币与SDR定值稳定性研究[J].经济问题,2017(6):51-55.

    • [2] 陈学彬,李华建.人民币参考一篮子货币汇率形成与调整机制研究[J].复旦学报(社会科学版),2017(3):140-153.

    • [3] 胡根华,朱福敏,吴恒煜.人民币汇率货币篮子的动态结构变化研究[J].世界经济研究,2017(5):3-11.

    • [4] 黄翰庭.“8.11汇改”后人民币汇率形成机制演进研究——基于货币篮子中货币权重变动的分析[J].价格理论与实践,2017(11).

    • [5] 汪洋,荣璟.人民币有效汇率指数:基于净进口与净出口贸易伙伴货币篮子视角[J].经济经纬,2015(6):47-53.

    • [6] 谢洪燕,肖明,贺方毅.新汇改以来人民币汇率中货币篮子权重的测算及其与最优权重的比较[J].世界经济研究,2015(3).

    • [7] 杨广青,杜海鹏.人民币汇率变动对我国出口贸易的影响——基于“一带一路”沿线79个国家和地区面板数据的研究[J].经济学家,2015(11):43-50.

    • [8] 叶亚飞,石建勋.人民币占SDR份额与我国国际收支平衡的关系研究:基于国际经验的比较借鉴[J].当代经济科学,2017(2):36-44.

    • [9] 张晓莉,刘啟仁.汇率弹性、货币篮设计与政策实效分析[J].经济研究,2011(11):89-102.

    • [10] Bergin,P.R.,and R.C.Feenstra,“Pass-through of Exchange Rates and Competition between Floaters and Fixers”,NBER working paper,No.13620,2007.

    • [11] Frankel,J.A.,“New Estimation of CHINA'S Exchange Rate Regime”,Pacific Economic Review,2009,14(3):346-360.

    • [12] Girardin,E.,and A.Steinherr,“Regional Monetary Units for East Asia:Lessons from Europe”,ADB Institute Discussion Paper 116,2008.

    • [13] Hovanov,N.V.,J.W.Kolari and M.V.Sokolov,“Computing Currency Invariance Indices with an Application to Minimum Variance Currency Baskets”,Journal of Economic Dynamics and Control,2004,28:1481-1504.

    • [14] Shi,K.,J.Xu,The Optimal Currency Basket with Input Currency and Output Currency,Hong Kong Institute for Monetary Research,2009.

    • [15] Xu,J.,“The Optimal Currency Basket under Vertical Trade”,Journal of International Money & Finance,2011,30(7):1323-1340.

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