2022年经济增长、贸易结构与日元名义汇率-基于VECM的Granger非因果关系检验

1、经济增长、贸易结构与日元名义汇率基于 vecm的 granger 非因果关系检验一 引言1985 年“广场协议”使日本银行对外汇市场的频繁干预受到制约，日元汇率在美国的压力下大幅升值并真正地实现了自由浮动；“广场协议”后的日本经济在保持较强劲增长的同12时，显现了资产价格泡沫，进出口结构和经济结构也都发生了较为明显的变化；资产价格泡沫的破裂以及至 1995 年的日元实际汇率升值过程使日本陷入通货紧缩的困境；345678910比较普遍的观点是认为不是日元升值本身，而是日本在汇率升值压力下，降低利率等宏观经 济政策失误导致了其后的资产价格泡沫，但也有另一些争论认为低利率政策产生了勉励 国内吸取的“

2、收入效应”和出口部门积极调整的“竞争效应”，日本的国际收支和外汇储备 状况却并未显现逆转性变化；在人民币面临升值压力的背景下，多数国内学者对日元汇 率的争论主要关注日元汇率变动给日本对外贸易带来的直接和间接影响，对日元汇率打算因素的争论也多集中于经济增长和不同部门劳动生产率差异的影响；然而，由于数据和争论方法不同，不同争论的结论存在较大差异；11汇率与经济增长之间的双向关系始终是学者们所感爱好的争论领域，而国内学者明显更加关怀人民币汇率的相关问题；高海红、陈晓莉认为，在长期内，汇率对经济增长没有打算性1213142021221516171819影响，经济增长对汇率的影响与经济进展阶段与制度特点

3、有关；李未无的体会性证据发觉实际汇率贬值促进了中国经济的增长，但中国经济的高速增长对实际汇率的影响不明显； 卢万青、陈建梁就指出，只有当汇率大幅变动时，其对经济增长的影响才会凸显出来；国内学者就人民币汇率与中国的对外贸易之间的关系也进行了较多的体会性争论， 相关的一个争论重点是巴拉萨萨缪尔森效应在中国是否存在；这些争论的方法和结论各有差异，例如雷德辉将贸易商品分为资本与技术密集型和劳动密集23型，发觉中国劳动密集型的工业制成品出口比重增加使可贸易部门的劳动生产率/ 工资率之比下降，从而导致人民币名义汇率的贬值，但曾铮、张亚斌的体会性争论认为，人民币实际汇率的升值有益于提升中国资本密集型产品出口

4、的国际竞争力，优化中国的出口商品结24构，而出口结构调整对汇率却并无显著影响；本文不拟就日元汇率的巴拉萨萨缪尔森效应绽开争论，也并非试图建立日元汇率的打算模型，而是将关注的重点放在日元汇率与日本贸易结构和经济增长之间的关系方面；已有的研究显示经济增长和商品进出口都有可能对汇率变动产生影响，但很少有文献明确地将服务贸易纳入模型之中；服务贸易的特点与商品贸易有所不同，它们与经济增长和汇率之间的关系也有可能存在结构性差异；由于中国目前正处于贸易结构与贸易模式大转型的重要阶段，考察日本经济增长、贸易结构与日元汇率之间的关系明显具有较强的理论与现实意义；为了同时考察商品贸易与服务贸易进出口结构对日元汇率

5、的影响，本文的起点是假定存在以下函数关系：er=f （ y， xc，xs，mc， ms）其中， er为日元对美元的名义汇率（间接标价法），gdp为日本的国内生产总值（当年美元价格）， xc为日本的商品出口总额， xs为服务出口总额， mc为商品进口总额， ms为服务进口总额；因此，本文所分析的均为名义变量；此外，为排除异方差并使差分序列具有良好的经济意义，笔者对说明变量进行了自然对数处理，构建待估量计量模型的基本形式为：ln ert=1ln yt+2ln xct+3ln xst+4ln mct+5 ln mst依据一般的国际贸易和国际金融理论，经济增长状况良好可能导致本币汇率升值，因而， 1=

6、ln er/ln y0；假如不考虑贸易结构效应，即商品出口和服务出口的效应没有差异，就不妨假定出口增加会带来汇率升值压力，有：2 =ln er/ln xc0，并且， 3=ln er/ln xs0；商品以及服务进口就会给汇率带来贬值压力，因此，4=ln er/ln mc0，并且， 5=ln er/ln ms0；假如存在贸易结构效应的话，就日 元名义汇率对日本商品贸易和服务贸易的弹性就应当存在差异，它们与日本gdp的关系可能也有所不同；二 数据与平稳性检验本文选取 19772006 年的数据进行分析；日元名义汇率er数据来自 ifs，是各年度内每日日元对美元汇率（间接标价法）的平均值；y、xc、x

7、s、mc和 ms的数据均为当年美元价格表示的名义变量，由联合国统计署供应；分析软件使用的是eviews5.0 ；由于直接对非平稳序列进行 ols估量可能存在谬回来问题，因此，必需第一对时间序列的平稳性和单整阶数进行单位根检验；本文采纳了增广的dicky-fuller（adf）检验方法；关于 adf单位根检验的详细模型形式，笔者先是假定存在线性确定趋势和截距项，如趋势项无法在 0.05 水平下通过显著性检验，就对含有趋势项的模型形式进行检验；如趋势项仍旧无法在 0.05 水平下显著，就确定模型形式为不含附加项；adf单位根检验的基础是向量自回来模型，因而笔者依据 sic 准就选取最优滞后期数；对

8、原序列及其一阶差分序列进行adf单位根检验的结果见表 28-1 ；表 28-1 adf 单位根检验单位根检验结果说明：全部水平序列均无法在0.05 显著水平下拒绝存在单位根的原假设， 但其一阶差分序列就都是平稳变量；换言之，本文所使用的变量均为i （1），即一阶单整过程，不能直接进行 ols估量；但由于它们都是同阶单整，因此可以通过协整关系检验考察变量之间是否存在长期均衡的协整关系；三 johansen协整关系检验本文涉及 6 个变量，不能用 engle-granger两步法进行协整关系检验，因此，笔者选用的是johansen 协整关系检验方法； johansen 协整关系检验对滞后期数和模型形式特别敏锐，笔者没有预先假设某一特定的滞后期数及模型形式更为可取，以保证分析的客观性；协整关系检验的最优滞后期数由无约束向量自回来（var）模型确定；由于采纳了年度数据，样本容量较小，本争论建立最大滞后阶数为 3 的无约束 var模型，依据 aic 和 sic 最小信息准就，确定 var的最优滞后阶数 p=3；相应地，依据协整关系检验的最优滞后期数为 p- 1 的原就，确定 johansen 协整关系检验的滞后期数为 2；依据模型是否包括截距项和趋势项，协整关系检验的详细形式存在5 种可能：“序列和协整方程既无截距又无确定趋势”；“序列无截距，协整方程有截距”；“序列与协整方