我国外汇储备与物价指数之间数量关系的实证分析

1、我国外汇储备与物价指数之间数量关系的实证分析孙晶晶内容摘要：我国外汇储备规模的迅猛增加，引发了学者们的热烈讨论。本文关注于外汇储备与物价指数之间的数量关系。应用格兰杰因果关系检验两者之间的因果关系，并修正了模型；再应用多元回归的方法，探悉外汇储备与物价指数之间数量关系。最后得出结论，我国外汇储备的变动会引起物价水平的同向变动，但既不能忽视也不能夸大这种影响。近年来，我国外汇储备规模的迅猛增加，引发了学者们的热烈讨论。外汇储备是一国货币供给的主要组成部分，它的增加将会给一国的经济环境带来一定的影响。关注外汇储备与物价指数之间的关系，在定性分析之余，更着重于两者之间的定量关系，这正是本文着力试图解

2、决的问题。一、研究背景西方经济学界的国际数量论从实证分析的角度发现，世界物价水平与国际储备水平有着密切的关联性，认为20世纪30年代世界强力货币的过度增长在极大程度上是由于国际储备的过度增长，是后者导致了世界性的通货膨胀。孟德尔和约翰逊等人运用货币数量说，对世界性通货膨胀做了全面分析，他们继承了休谟的货币价格调节机制的思想，强调世界性通货膨胀来源于世界货币总量的过渡增长，而国际收支和外汇储备正是物价上涨的传导机制。MS=Md=M这正是本文研究外汇储备与物价指数数量关系的理论依据。货币学派的基本理论是：（其中Ms为货币供给，Md为货币需求）货币需求是一阶齐次函数，设Md为货币需求，P为本国的物价

3、水平，Y表示国民收入，i表示利率，货币需求函数可以简写为：MdP*f（Y，i）对于货币供给MS，设D为国内提供的货币供应基数，即中央银行的国内信贷或支持货币供给的国内资产；R是来自国外的货币供应基数，它通过国际收支盈余获得，以国际储备作为代表；m为货币乘数，指银行体系通过辗转存贷创造货币、使货币供应基数多倍扩大的系数。则货币供给函数可以表达为：MS m（DR）所以有 P*f（Y，i）m（DR）则 P=F（D，R，Y，i） 从以上等式可以看出，物价水平是国内信贷、外汇储备、国民收入以及利率的函数；外汇储备的传导是物价上涨的因素之一。二、变量的选取和数据说明在本文的实证中，选取消费价格指数CPI代

4、表国内价格水平（物价指数）P，以国民生产总值GDP代表国民收入Y，国内信贷数额D和外汇储备R则直接取自中国人民银行公布的数据。在我国的经济条件下，货币需求的利率弹性呈弱弹性，所以将模型简化为P=F（D，R，Y）。实证数据选取2001年1月至2006年6月的宏观月度数据，原因有两个：第一是前期数据获得上的困难；第二个原因是居民消费价格指数的统计制度在2001年1月进行了重大的改革，不仅将所调查的商品和服务项目的数量由325种增加到550种左右，还对基期及权数进行了调整。而月度数据的选取也是为了保证的样本量充足。此外，因为量纲的问题，必须对原始数据进行相当的处理后，才能作为实证分析的对象。本文对所

5、有的变量进行了指数化处理，统一选取2000年12月的数据为基期，并以各月的原始数据与基期数据相比后的百分数作为分析数据。格外提出国民生产总值这一变量数据的收集问题：因为国家统计局仅给出了季度数据，所以各月的数据选用了平均数，即将季度数据平分至各月；且GDP是一个期间数据，所以在消除量纲时，基期选用了2000年各月对应的数值，最后还要除以当月相应的CPI，以消除价格差异带来的实际收入的差别。具体的数据处理结果详见附件1（分析数据）。本文选用了Eviews软件作为工具，首先运用格兰杰因果分析方法探悉我国的外汇储备与消费价格指数之间的关系，验证模型的可行性；如果可行，将运用多元回归，试图建立两者的量

6、化模型。三、格兰杰因果关系检验（Granger Causal Relation Test）1、Granger因果关系的定义是从预测可能性来定义因果关系的。通俗的说，它强调的是“因”在先，“果”在后，Granger因果关系的定义与通常意义下的因果关系-“果”是“因”的效应或结果的定义不同，所以称为Granger因果关系。该方法同时对如下两个假设进行统计检验：H0: X > Y HA: X => YH0: Y > X HA: Y => X判断“X =>Y”Granger因果，必须满足两个条件：能够根据X预测Y。也就是说，根据Y的过去值对Y进行回归时，如果加上X的过去值

7、这个解释变量，能显著的增强回归方程的解释能力。且不能根据Y预测X。也就是说，如果能够根据X预测Y，又能够根据Y预测X，只说明X和Y是关联在一起的，并很有可能X和Y都是由第三者或更多的其它变量所决定。2、将CPI同R、D、GDP同时进行Granger因果关系的假设检验利用Eviews软件，将消费价格指数CPI同外汇储备R、国内信贷D、国民生产总值GDP同时进行Granger因果关系的假设检验，结果如表1-1，1-2，1-3：表1-1 R和CPI的Granger因果关系检验表R不是CPI的格兰杰原因CPI不是R的格兰杰原因滞后阶数12341234检验值6.137885.14373.657123.3

8、45580.080.0140.162030.2522概率0.015970.008730.017680.016260.923220.906190.921460.90706表1-2 D和CPI的Granger因果关系检验表D不是CPI的格兰杰原因CPI不是D的格兰杰原因滞后阶数12341234检验值6.91066.852365.503795.050450.126850.020080.133210.20265概率0.002010.011110.00220.00160.88110.887760.939880.93582表1-3 GDP和CPI的Granger因果关系检验表GDP不是CPI的格兰杰原因C

9、PI不是GDP的格兰杰原因滞后阶数12341234检验值0.989340.182992.815283.4599411.682218.69639.906216.3079概率0.377910.670290.047370.013875.30E-055.70E-052.40E-050.00032由格兰杰因果关系检验可知，R不是CPI的“因”的概率很小，则R=>CPI；同时CPI不是R的“因”的可能性很大，则CPI>R，由此可以推定外汇储备R是消费价格指数CPI的格兰杰“因”。同理可以看出国内信贷D也是消费价格指数CPI的格兰杰因。而对于国民生产总值GDP而言，两个变量间显示出互为因果的关系

10、，根据格兰杰检验，当接受HA: X => Y同时也接受HA: Y => X时，“两者相关，但可能共同受制于第三者的推动”。据此在模型中，CPI作为应变量，其他三个经济变量作为自变量，该模型的基本形式是可行的。至此，我们可以得出本文的第一个结论：外汇储备的变动是导致消费价格指数变动的原因之一；外汇储备数量的变动对消费价格指数（通货膨胀指标）的影响有滞后性，滞后期为2个月时影响最为明显。四、消费价格指数与外汇储备的实证分析由上文可以看出，经济变量R、D是经济变量CPI的Granger因，且R、D的变化先于CPI的变化。根据格兰杰检验方法可知，若用CPI的滞后值去预测CPI，再加上R、D

11、的滞后值，将会有助于改善CPI的预测精度。因此，本文对原有的P=F（R，D，Y）模型进行修正，修正后的模型为CPIt=F（CPIt-1，CPI t-2，Rt-2，Dt-1，GDPt）。应用Eviews软件，及附件1中的数据，拟合出我国消费价格指数与外汇储备、国内信贷和国民生产总值之间关系的回归方程，相关统计检验见表2：CPIt=1.104CPIt-10.296CPIt-10.013 Rt-20.001Dt-10.032GDP t21.199其中，CPIt表示T月当月的消费价格指数，CPIt-1表示T-1即上月的消费价格指数，CPIt-2表示T-2即上上月的消费价格指数，Rt-2代表T-2月的外

12、汇储备，Dt-1代表T-1月的国内信贷，GDPt代表T月当月的国民生产总值。表2 EViews对线形回归的检验Dependent Variable: CPIMethod: Least SquaresSample(adjusted): 2001:03 2005:06Included observations: 52 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.CPI(-1)1.1036940.1165189.4722850CPI(-2)-0.2959760.117471-2.5195650.0145R

13、 (-2)0.013090.0042393.0882170.0031 D (-1)-0.0010270.007744-0.1325640.895GDP-0.0320430.011134-2.878030.0056C21.198546.4976893.2624740.0019R-squared0.967211Mean dependent var102.2952Adjusted R-squared0.964384S.D. dependent var3.221468S.E. of regression0.607962Akaike info criterion1.931651Sum squared r

14、esid21.43783Schwarz criterion2.134046Log likelihood-55.81283F-statistic342.1737Durbin-Watson stat1.920101 各项指标显示出，计量模型拟合效果不错。计量模型中的各解释变量的系数说明：（1）当期的物价指数受前两期物价水平的影响较大，存在短期的价格粘性。T-1期（即上一期）物价指数与本期物价水平呈正相关关系，即其他条件不变，当T-1期物价指数相对于基期变动1时，当期物价指数将相对于基期同向变化1.1%；T-2期（即上上期）物价指数与本期物价指数呈负相关关系，即其他条件不变，T-2期物价指数相对于基

15、期变动1时，当期物价指数将相对于基期反向变化约0.30%。（2）物价指数的变动与外汇储备的变动呈正相关关系，但外汇储备对物价指数的影响存在滞后效应。其他条件不变，T2期的外汇储备量相对于基期变动1%时，将引起当期的物价指数将相对于基期同向变化约0.013%。也就是说，2006年6月的外汇储备量相对于2000年12月的基数上涨了约468%，这导致CPI增长了约6。（3）物价指数的变动与国内信贷的变动呈负相关关系，但影响力极弱。（4）物价指数变动与国民生产总值的变动呈负相关关系。当其他条件不变，当期的国民生产总值相对基期变动1%时，当期的物价指数将相对于基期反向变化0.03。但必须强调的是，根据格

16、兰杰检验，两者之间并不存在因果关系，只是负相关。因此从单位量的角度来看，在物价指数模型中，对当期CPI变动解释变量的重要性由高到低分别为：前两期的CPI，当期的GDP，T-2期的外汇储备，T-1期的国内信贷。五、结论本文从格兰杰因果关系检验开始，验证了外汇储备、国内信贷的变动是引发物价指数变动的原因，国民生产总值虽然不是原因之一，但它与物价指数相关，从而验证了最初模型的可行性。从多元线性回归的实证结果可以看出，外汇储备量的单位变动对物价指数的影响是有限的，但是在几个自变量中，外汇储备的变动幅度却是最大。我国的外汇储备量从2001年1月的1561亿美元增长至2005年6月的7109.73亿美元，

17、增长了300多，到2006年6月业已达到9411.15亿美元，是基期（2000年12月）的5.68倍；而同期国内信贷和GDP的增长幅度仅1倍多。因此从总体来看，外汇储备对CPI的影响不可忽视。不得不指出的是，在实证检验中存在与货币数量分析法的前提假定相违背的情况，即经济并未始终处于充分就业的均衡状态下，然而这也恰恰解释了为什么货币存量增长速度远大于物价的上升速度，其原因就是货币产出效应，即货币供应量的增长促进了经济总量的增长。不难看出货币供应量的增加，是导致物价指数上涨的因素（实证检验中外汇储备系数为正）；而国民生产总值，则是抑止物价指数上涨的因素（实证检验中GDP的系数为负）。因此这并没有影

18、响到本文关于外汇储备与物价指数实证检验的结论这两个变量之间确实存在着某种关联。我国外汇储备一直处于较快的增长状态，这是和我国正处于一个相对特殊的发展阶段有关的。根据我国结售汇制度规定，企业超过限额的外汇收入必须在45天内进行结汇，而用汇时须从银行购买。对于外汇指定的银行也只能持有额定的外汇，多余或不足的部分通过银行间外汇市场买卖，最终必须归结于人民银行。所以外汇市场并没有体现真正的需求关系，而是由人民银行以人民币完全吸收外汇市场上的差额，这正是导致我国外汇储备高速膨胀的重要原因。人民银行外汇占款的增加意味着等量基础货币的投放。同时，我国经常项目收支和资本项目收支的持续双顺差，使得外汇市场上外汇

19、供给大于需求，人民币面临巨大的升值压力，这使得民间的外汇储蓄颇为动荡。在2005年7月21日宣布我国汇率制度改革之后，人民币的小幅升值更是引起了民间外汇储蓄和存款的大量兑换，为了维持人民币汇率的稳定，推进汇率制度的平稳改革，人民银行只能买进剩余的外汇，抛出相应的人民币，从而导致基础货币的进一步扩展。目前，我国对汇率制度的改革逐一展开，包括外汇市场的远期交易、掉期互换、做市商制度、金融产品，以及大幅放宽对外汇的保留和兑换限额等，使得新的汇率机制运行平稳，人民币汇率双向浮动，也增强了汇率和利率的风险管理，更重要的是加强了中央银行调控基础货币供应量的主动性。从本文的实证结果来看，我国外汇储备的变动会

20、引起物价指数的同向变动，虽然单位量变动的影响只有百分之一，但由于外汇储备总量增幅较大，相对放大了这种影响，但总体来说还是非常有限的。参考文献：1姜波克，国际金融学，高等教育出版社，2001年5月2刘荣茂,黎开颜，我国外汇储备对通货膨胀影响的实证分析，中国农业大学学报(社会科学版)，2005年第1期(总58期)3邵学言，郝雁，对中国外汇储备与物价指数之间数量关系的研究基于货币供求角度的实证分析，经济学动态，2004年第6期4计量经济学软件包Eviews使用说明附件1分析数据月份CPI外汇储备国内信贷GDP月份CPI外汇储备国内信贷GDP01.1100.90 101.84 94.16 102.71

21、03.10100.72 242.18 160.30 130.4601.2101.00 105.56 95.12 106.2003.11101.72 253.88 161.09 129.0801.3100.39 106.20 95.70 110.4603.12102.33 243.55 166.06 128.2201.4100.60 107.01 96.21 109.9804.1103.46 251.08 167.32 133.6701.5100.09 108.11 100.72 110.2804.2103.25 257.67 168.73 140.7901.698.89 109.22 100.

22、36 111.3704.3103.56 265.63 171.56 147.2101.798.40 111.43 102.79 111.7504.4104.08 271.19 173.13 146.2201.898.50 114.78 101.22 111.4704.5103.98 276.95 172.69 146.1101.999.38 118.23 101.76110.3104.6103.25 284.25 172.65 146.9001.1099.68 122.62 102.29 109.6904.7103.04 291.70 172.69 147.5801.1199.48 125.8

23、1 104.60 109.6304.8103.76 299.67 172.71 146.9401.1299.58 128.14 106.92 109.2304.9104.90 310.76 175.96 145.7302.199.88 131.30 121.47 112.1504.10104.90 327.61 175.31 145.7702.2100.98 135.00 122.37 114.1404.11104.59 346.60 177.02 146.2402.399.66 137.46 124.92 118.9104.12104.69 368.37 181.53 146.1402.49

24、9.37 141.22 125.07 119.1405.1105.32 376.66 183.16 152.2702.599.07 144.03 125.71 119.3905.2107.22 388.11 183.63 156.4602.698.18 146.62 128.70 120.3505.3106.25 398.10 186.85 164.8402.797.49 148.90 129.33 121.2505.4105.94 405.12 187.61 164.7102.897.78 152.86 130.58 120.9605.5105.72 417.34 187.49 164.4302.998.76 156.20