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基于VAR模型的人民币有效汇率就业效应

2010-03-25 11:31 来源:沙文兵

  摘要:基于向量自回归模型,对人民币实际有效汇率的就业效应进行实证分析,结果表明就业量和人民币实际有效汇率之间存在长期均衡关系,长期而言人民币实际有效汇率上升1%就业量将下降0.1821%.因此,人民币实际有效汇率的波动率对就业量仅存在微弱的负面影响。

  关键词:实际有效汇率;就业;向量自回归

  人民币汇率制度改革以来,人民币已经趋向升值通道:一方面,人民币对美元持续升值已逾20%;另一方面,人民币汇率的波动性逐渐增大,人民币对美元汇率的日波动幅度由汇改之初的千分之三扩大到千分之五。人民币汇率的这一重大变化已经对实体经济产生了不可忽视的影响,其中之一便是我国沿海地区部分出口型企业经营状况恶化甚至破产倒闭。由于这些出口型企业多属于劳动密集型行业,其生存困境必将给原本就已经很严峻的就业问题带来更大的压力。鉴于此,本文拟通过实证分析,探寻人民币汇率变动对我国就业的影响。

  一、文献回顾

  有关汇率变动的就业效应问题,国内外已有不少学者做过相关研究,他们大致从汇率升贬值和汇率波动性两个角度对此展开研究。关于汇率升贬值的影响,多数研究认为本币实际贬值有利于扩大本国的就业量;相反,本币实际升值则不利于本国就业量的增加。Klein et al.(2003)采用1973-1993年美国制造业分行业数据实证研究表明汇率变动会导致劳动力的重新配置:本币实际升值对制造业就业具有显著的岗位破坏(job destruction)效应,他们还发现本币实际升贬值对就业的影响程度随行业开放程度的提高而上升。Hatemi-J & Irandoust(2006)运用面板数据的单位根和协整分析方法,对法国制造业分行业就业量与汇率波动之间的长期关系进行了实证研究,结果发现法国制造业就业量对实际汇率波动相当敏感,实际汇率升值将导致制造业就业的显著下降。但是,也有研究得出本币贬值不利于就业的结论。Edwards(1989)对39个发展中国家数据进行的实证研究表明,本币实际贬值导致国内产出(从而就业)和实际工资的下降。

  关于汇率波动性对就业的影响,一般认为汇率波动越剧烈越不利于增加就业。Burgess and Knetter(1998)的国际比较研究发现,法国和德国的制造业就业很少受汇率冲击的影响,并且向长期均衡状态的调整十分缓慢,而美国、日本、加拿大、英国和意大利的制造业就业受汇率冲击的影响较大,且向长期均衡状态的调整相对迅速。Belke and Gros(2002)的研究表明,汇率波动通过贸易途径对就业的影响是微不足道的,但为了出口,企业需要承受所投入的沉淀成本。由于投资和雇佣工人需要付出成本,变更决策会使企业遭受很大的损失,因而汇率的剧烈波动将会影响企业的投资决策和劳动需求。

  近年来,国内也有一些学者对汇率变动的就业效应问题作了卓有成效的研究。万解秋和徐涛(2004)分析了人民币汇率调整对就业的实际影响,认为人民币升值将抑制就业的增长,加重就业负担。范言慧和宋旺(2005)利用制造业总体数据,考察了实际汇率对中国制造业就业的影响,结果发现人民币实际升值将导致制造业就业的下降,而制造业出口份额及投资水平的提高会部分地抵消这一影响。鄂永健和丁剑平(2006)认为,只有当消费者对商品消费的相对风险规避程度比较大,即消费的跨期替代弹性比较小时,本币实际贬值才会促进就业的增加。目前,由于中国消费者商品消费的相对风险规避程度可能比较大,因而人民币实际贬值有利于就业增加。然而从长期来看,中国消费者的相对风险规避程度有下降的趋势,因此过分依赖于低币值的汇率政策来解决失业问题并不可行。

  本文将在充分吸收现有研究成果的基础上,以更能反映一国货币整体对外价值的实际有效汇率为分析对象,对人民币实际有效汇率的就业效应进行实证研究。在样本区间和数据选取上,本文采用1994-2007年的季度数据,原因有二:一是这一时期是我国社会主义市场经济体制初步建立并逐步走向完善的时期,整个样本期内不存在经济体制的跃迁问题,与许多横跨计划经济和市场经济两个不同经济体制阶段的研究相比,数据的可比性更强,因而结论也更为可靠;二是采用季度数据而不是年度数据,可以扩大样本容量,增强实证分析结论的稳健性。此外,与现有文献不同的是,本文不仅考察人民币实际有效汇率的水平变动对就业的影响,还将考察人民币汇率波动性对就业的效应。

  二、模型、变量与数据检验、评估

  (一)模型构建

  影响就业的因素很多,汇率只是其中的一个。因此,如果依据经济理论建立结构性经济计量模型,就需要很多解释变量,否则会造成遗漏重要解释变量的设定偏误。但是,受数据可获得性和样本容量的限制,人们很难将所有重要解释变量都纳入模型之中,而VAR模型所具有的特点却可以弥补这一不足。由于它对外生变量和内生变量不必加以区别而同等对待,VAR模型估计的结果具有更高的可靠性。因此,为了考察人民币实际有效汇率的就业效应,本文将对就业、人民币实际有效汇率、人民币实际有效汇率的波动率、国内市场需求规模等变量建立一个VAR模型,并以此为基础进行深入分析。

  (二)变量与数据

  1.就业量(empl):选择城镇就业量季度数据,数据来源于中国经济信息网统计数据库。

  2.实际有效汇率(reer):采用国际清算银行(BIS)公布的人民币实际有效汇率指数(2000年=100),其数值上升代表人民币对外实际升值,下降代表人民币对外实际贬值。

  3.实际有效汇率的波动率(reervol):本文借鉴Klaassen(1999)和张静、汪寿阳(2005)的方法,将实际有效汇率的季度波动率定义为每季度中各个月份实际有效汇率指数变动百分比的平方和。

  4.国内市场需求规模(gdp):本文采用经CPI平减的实际GDP指数(2000年=100),表征国内市场需求规模。企业对劳动的需求产生于消费者对企业所生产的商品的需求。一般来说,本地市场需求规模越大,对劳动的需求也越大。CPI和GDP季度数据来自各期《中国人民银行统计季报》。

  以上变量均取自然对数形式,同时为剔除季节性因素的影响,采用X11方法对所有季度数据进行季节调整,图1给出了各变量时间序列图形。

 

  (三)单位根检验

  为避免对非平稳时间序列进行回归时造成“伪回归”问题,需要对时间序列做平稳性检验。为此采用ADF单位根检验方法,对就业量(empl)、人民币实际有效汇率(reer)、实际有效汇率的波动率(reervol)以及国内市场需求规模(gdp)等变量进行平稳性检验。由于empl、reer和gdp都存在单位根,因而是非平稳序列,但它们的一阶差分Δempl、Δreer和Δgdp均在1%的显著性水平上拒绝了存在单位根的零假设,因此empl、reer和gdp均为一阶单整序列。另外,reervol在1%的显著性水平上拒绝了存在单位根的零假设,因而为平稳序列。

  (四)VAR模型的建立

  在进一步分析之前,首先估计一个非限制的VAR模型。由于人民币实际有效汇率的波动率为平稳时间序列,作为外生变量进入VAR系统,建立如下VAR(p)模型:

  yt=A1yt-1+A2yt-2+…+Apyt-p+Bxtt(1)

  其中y为由empl、reer和gdp构成的3维内生变量向量,x为由reervol构成的1维外生变量向量,A1…Ap和B是待估计的参数矩阵,p为内生变量的最大滞后期,εt为随机扰动项。接下来需要选择VAR模型的最大滞后期p.通常希望滞后期足够长,这样既可以完整地反映所构造模型的动态特征,还可以避免因滞后期太短而导致的严重的误差项自相关和参数估计的非一致性问题。然而从另一方面看,滞后期越长,模型中的待估参数就越多,自由度损失越严重,从而直接影响模型参数估计量的有效性。因此,必须在滞后期与自由度之间寻求某种均衡。实践中,一般根据AIC和SC信息量取值最小的准则确定滞后期p.据此,经过反复试验比较后发现,在p取2时,AIC值和SC值同时达到最小,因此最大滞后期取2,即VAR(2)是最优模型。对VAR(2)模型的估计结果显示,系统外生变量reervol的系数估计值仅为-0.0003,且未通过显著性检验。这表明人民币实际汇率的波动率对就业量的影响不仅在统计上是不显著的,而且从经济意义上看也是微不足道的。

  (五)协整检验

  为进一步考察就业量(empl)、人民币实际有效汇率(reer)和国内市场需求规模(gdp)等变量之间是否存在长期稳定的均衡关系,即这三个变量之间是否具有协整关系,以前面所建立的VAR(2)模型为基础,采用Johanson和Juselius于1990年提出的迹统计量检验方法进行检验。对于协整的具体形式,经过比较后选择序列有线性趋势,但协整方程仅有截距。由于empl、reer和gdp等变量之间存在、且仅存在1个协整关系,标准化的协整方程为:

  emplt=5.2565-0.1821reert+0.0908gdpt(2)

  方程(2)揭示了就业量、人民币实际有效汇率和国内市场需求规模之间的长期均衡关系。根据这一长期关系,可以得出结论:第一,人民币实际有效汇率和国内市场需求规模都是就业量的重要决定因素;第二,长期来看,人民币实际升值对就业有显著的不利影响,人民币实际有效汇率指数每上升1%,就业量将下降0.1821%;第三,国内市场需求规模与就业量呈正相关关系,国内市场需求规模每增长1%,就业量将上升0.0908%.

  三、结论与政策建议

  本文基于向量自回归(VAR)模型,对人民币实际有效汇率的就业效应进行了实证分析,得出结论如下:

  1.协整分析结果表明就业量和人民币实际有效汇率之间存在着长期均衡关系,人民币实际升值对就业有显著的不利影响。导致就业量对人民币实际有效汇率水平变动较为敏感的主要原因有三:

  其一,中国经济的开放程度不断提高,国内经济发展日益依赖于世界市场,我国较高的对外依存度使得国民经济中相当大的比例暴露于汇率风险之中,导致企业经营业绩、进而劳动需求易于受到汇率变动的影响。

  其二,中国出口产品较高的劳动密集程度。在技术进步率既定的情况下,如果出口企业资本-劳动比例较小(即出口产品劳动密集程度较高),则出口企业一定产量的减少将导致企业大幅度减少对劳动的需求,而相对较少地减少对资本的需求,因而汇率调整对就业的影响就较大。

  其三,出口企业低规模经济程度。在技术进步率既定的情况下,如果企业生产发生了规模经济效应,因而单位劳动的产出水平很高,出口企业一定产量的减少对劳动需求所产生的影响也会很小。也就是说出口企业规模经济程度越高,企业因汇率变动而调整投资水平时对其劳动需求的影响就越小;反之,规模经济程度越低,汇率变动对企业劳动需求的影响就越大。由于中国出口企业的经营管理水平普遍不高,导致其规模经济程度较低,这也使得出口企业劳动需求、进而就业量易于受到人民币汇率变动的影响。

  2.人民币实际有效汇率的波动性对就业量的影响很小,且未通过系数的显著性检验。究其原因,可能是因为人民币汇率自1994年以来长期保持了较高程度的稳定性,造成中国出口商习惯上很少关注汇率波动的风险,因此其劳动需求也就基本不受汇率波动性的影响。但是,随着未来人民币汇率弹性的增大,企业将不得不面对汇率波动的风险,汇率波动性对就业的影响也将随之增大。

  根据实证分析结论,本文提出几点政策建议:第一,人民币升值速度宜缓不宜急。由于我国经济较强的外向型特征,在国内企业的规模与竞争力还处于较低水平时,人民币持续、快速、单边升值,不可避免地将削弱国内企业的竞争力,进而对就业带来不利影响。因此,人民币升值和人民币汇率制度改革必须充分考虑我国出口企业的承受能力,科学把握汇率制度改革和汇率水平调整的最佳时机、速度和方向。第二,积极稳妥地推进外汇市场建设,发展并完善包括外汇远期交易、外汇期货和期权交易、外汇互换等在内的金融衍生产品,为我国外向型企业规避汇率波动风险提供必要的手段和工具。第三,从长远来看,为了减少汇率波动对企业经营、进而就业的不利影响,还应采取一揽子政策措施,主要包括:推动经济增长从过度依赖外部市场向更多地侧重于国内市场转变;实现外贸发展方式从数量型向质量型转变,改善进出口商品结构和产业层次,提高外贸效益和质量;推动企业走自主研发、自主创新之路,提高产品质量和竞争力等。

  参考文献:

  [1]万解秋,徐涛。汇率调整对中国就业的影响[J].经济研究,2004(2):39-46.

  [2]范言慧,宋旺。实际汇率对就业的影响[J].世界经济,2005(4):3-12.

  [3]鄂永健,丁剑平。实际汇率与就业[J].财经研究,2006(4):13-24.

  [4]张静,汪寿阳。人民币均衡汇率与中国外贸[M].北京:高等教育出版社,2005.

  [5] Klein,M. W.,S. Schuh and R. K. Triest. Job Creation,Job Destruction and the Real Exchange Rate[J].Journal of International Economics,2003(59):239-265.

  [6] Hatemi-J A. and M. Irandoust. The Response of Industry Employment to Exchange Rate Shocks:Evidence from Panel Co-integration[J].Applied Economics,2006(38):415-421.

  [7] Edwards,S. Real Exchange Rates,Devaluation,and Adjustment Exchange Rate Policy in Developing Countries[M].The MIT Press,Cambridge,Massachusetts,1989.

  [8] Burgess,S. and M. M. Knetter. An International Comparison of Employment Adjustment to Exchange Rate Fluctuations[J].Reviews of International Economics,1998(6):151-163.

  [9] Belke,A. and D. Gros. Designing EU-US Atlantic Monetary Relations Exchange Rate Variability and Labor Markets[J].World Economy,2002:789-813.

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