汇率波动与亚洲的经济增长
图1 亚洲各经济体的经济增长与衰退的同步现象(1990-2000年)
资料来源:The World Economic Outlook (WEO)Database April 1999;国际货币基金组织主页,http://www.imf.org/external/pubs/ft/weo/1999/01/data/#2。
由出口带动或是由外资流入引起的经济增长会产生本币升值的压力。亚洲新兴市场经济由于本币钉住美元,在经济增长的高峰期都出现了本币升值的压力。按照Balassa-Samuelson效应,这些经济体内相对于世界平均水平的贸易品劳动生产率增长要快于非贸易品劳动生产率增长,但同时经济体内的非贸易商品的物价水平也相应抬高。
与劳动生产力同步提高的工资水平是无可非议的,但与劳动生产力提高无关的工资上涨却拖累了各经济体。最典型的是日本,贸易与非贸易部门的劳动生产率差异高达73.2%(美国是13.2%,Krugman and Obstfeld,2001)。除此之外,为了抑制经济发展过热,当时泰国等一些国家提高了利率。利率的提高产生了两种现象:短期外资的大量流入,本国企业筹措资金的“外债化”(因为境外利率低,企业不是向国内银行举债,而是直接向境外筹措)。伴随着1995年后较长时期的美元升值,亚洲一些经济体的名义汇率都有明显的提高(见表1)。
表1 1970-2000年亚洲各经济体GDP增长与货币汇率的相关性
名义汇率 实际汇率 1999年人均国
民收入(美元)
新加坡 0.351076696 0.401379798 26300
香港特区 0.364264368 0.149986998 25100
日本 0.495270508 0.269414233 23100
中国台湾 0.362602952 -0.104025631 16500
韩国 -0.433910518 0.038399868 12600
马来西亚 -0.564034784 0.056595968 10300
泰国 -0.608576891 -0.009916242 6100
中国 0.187831613 -0.428633353 3600
菲律宾 -0.338179495 0.073377773 3500
印度尼西亚 -0.75387025 0.029684452 2830
印度 0.218499454 0.206986168 1720
资料来源:http://www.nso.go.kr/cgi-bin/SWS-1021.cgi;
http://intl.econ.cuhk.edu.hk/exchange_rate_regime/index;
http://www.jeico.co.kr/cnc_old.html;http://research.stlouisfed.org/fred2/series/EXBZUS/13.
从总体上看,虽然表1的相关系数很低,但是系数的正负符号可以表示出一种趋势。负号(在直接标价法下)表明该经济体的货币有升值的趋势。在名义汇率栏中有负号的经济体经济增长大都依赖于外资。在经济火热的时候,外资大量涌入,在危机时则大批撤走。最典型的是泰国,该国开放了资本市场,给短期国际资本的进出打开了方便之门。因此经济增长与名义货币升值有一定的联系。在实际汇率栏中,祖国大陆与台湾为负号(泰国虽然是负号但系数太小),这表示随着经济增长在实际汇率方面货币也有升值的压力。国外学者认为,人民币的估价只是其购买力平价的1/4(Ishida,2002)。近年来中国国内物价水平持续下降也是构成人民币实际升值的一个因素。中国的名义汇率钉住美元,经常项目持续顺差,资本项目尚未完全开放,经济增长与实际汇率的上扬存在着一定的联系。而其他经济体的经济增长与汇率之间则没有显示出令人信服的相关关系或趋势。
上述经济增长与汇率之间的关系是根据年度数据计算出来的,它只考察了经济增长与汇率的一种长期趋势。为了进一步分析在经济发展的高涨期和低谷期的汇率波动状态,本文运用每天汇率波动的数据,通过广义自回归条件异方差(GARCH)等模型进行检验。其目的是为了考察经济增长各阶段中汇率波动与政府干预的特征。
三 模型与亚洲汇市的短期特征
亚洲金融危机为本模型提供了时间段。在危机之前各经济体的经济大都保持在7%以上的增长速度,而在危机后跌落为负增长或低速增长。为了比较这些经济体货币在这两段期间的波动状况,本节主要通过广义自回归条件异方差(GARCH)等模型进行估计。将观察值分为两段:危机前(1990年1月至1997年7月)以及危机爆发后(1997年8月至2002年6月),并以前期和后期内每天的数据为样本。Andersen和Bollerslev(1998)曾经用一天内的(intraday)高频率数据进行汇市波动分析,认为这种分析给汇市的经纪人提供了有利的分析工具。但他们也肯定了每天的汇市数据分析为资产定价模型提供依据。由于亚洲各经济体的节假日不同,本研究以各经济体为单位取样。各经济体汇市的数据来源于美国联邦储备主页(http://www.federalreserve.gov/releases/H10/)。
这里我们设名义汇率E[,t]的对数为lnE[,t],则汇率波幅为V[,t]=lnE[,t]-lnE[t-1]。首先通过扩充的迪基-富勒单位根检验(Augmented Dickey-Fuller Test),判断所有V[,t]序列是否平稳。回归方程为:
V[,i,t]=C[,i]+ε[,i,t] ε[,i,t]|E[,t-1]~N(0,σ[2,t]) (1)
这里V[,i,t]代表i经济体在t时刻的汇率波动。C[,i]为i经济体的特定值,E[,t]表示在t时刻可获得的信息。然后按照BJ方法即Box-Jenkins methodology识别数据和判断模型。根据BJ的相关图(ACF)和偏相关图(PACF)判断结果,再分别运用自回归过程(AR(p)即pth order autoregressive process),ARCH (Autoregressive Conditional Heteroscedasticity)模型和上述的GARCH模型。AR(p)认为V[,i,t]依赖于它在先前t-1,t-2,…,t-p时期的值,ARCH则认定汇率波动的误差项的方差不是某个自变量的函数,而是随时间变化并且依赖于过去误差的大小。常常有大的误差与小的误差成群出现的情况。时刻t的ε的方差(=σ[2,t])依赖于时刻(t-1)的平方误差的大小,即依赖于ε[2,t-1],说明过去意外信息会对预期方差产生影响。它们之间的关系应该是:
σ[2,t]=α[,0]+α[,1]ε[2,t-1] (2)
式(2)为ARCH模型,其中α[,0]>0,α[,1]≥0,确保条件方差σ[2,t]>0。同时要求α[,0]+α[,1]≤1,以防σ[2,t]无穷大。ARCH模型的缺点在于,当滞后阶数过大和样本有限时,参数估计方法的效率会降低。也就是说随着阶数的扩大,这种估计将会导致违反那些α[,i](i=1,2,…n)不为负的限定,这是确保条件方差σ[2,t]为正所必须的。为了弥补ARCH的不足,我们用一个或两个σ[2,t]的滞后值代替许多ε[2,t]的滞后值,这就是广义自回归条件异方差模型(GARCH)。也就是用简单的GARCH模型来代表一个高阶ARCH模型,从而使得模型的识别和估计变得比较容易。表明t期的条件方差不仅依赖于过去的平方干扰,而且依赖于过去的条件方差。为了确保GARCH模型的定义完整,所有在ARCH模型中的相应系数σ[2,t]=α[,0]+α[,1]ε[2,t-1]必须为正数。最简单的GARCH模型是GARCH(1,1)模型。
σ[2,t]=α[,0]+α[,1]ε[2,t-1]+β[,1]σ[2,t-1] (3)
由此误差项的方差现在有三个组成部分:一个常数项,前一时刻的平方干扰(ARCH项),以及前一时刻的方差(GARCH项)。为了保证条件方差σ[2,t]>0,又不趋向无穷大,要求α[,0]>0,α[,1]≥1,且α[,1]+β[,1]小于1或接近1。α[,1]+β[,1]表示的是“波动的持续性”(Mills,1999)。下页是各经济体的检验结果。
Mills(1999)认为,α[,1]+β[,1]可以作为判断时间序列是否稳定的条件,在金融市场上则可以解释为“波动持续性”(volatility persistence)强弱的概念。如果α[,1]+β[,1]<1,则表明波动对条件方差的影响是有限的,也就是受到冲击后条件方差随时间逐渐向其均值回归,因此GARCH(1,1)模型收敛。如果α[,1]+β[,1]=1,则表明冲击将对条件方差产生持久影响。在此将亚洲各经济体汇市方差和“波动持续性”进行归纳和排序。
在某时期内当汇率剧烈波动时,这段时间内的方差就增加;反之,在某段时期内汇率波动平缓。从汇率波幅的方差变化来看,在亚洲金融危机后,方差明显扩大的国家有韩国和泰国。马来西亚作为例外(马来西亚在亚洲金融危机中汇市波动非常剧烈,但是到1998年下半年该国采取了固定汇率制度,所以可以另当别论)。方差比过去稍有扩大的有新加坡和中国台湾,新加坡和中国台湾在亚洲金融危机中受到的冲击相对较小。总体上来说,亚洲各经济体的汇市在金融危机后扩大了方差。然而,方差的扩大是否伴随着汇市对内外冲击(shocks)承受能力的提高?从计算结果来看,除了中国台湾、新加坡和韩国的汇市消化冲击的时间比以前略微缩短之外,其他国家和地区消化汇市冲击的时间都有所延长。从总体上看,汇市在“低增长期”较“高增长期”需要更长的时间来消除冲击的影响。
随着方差在经济低增长时期的扩大,波动的影响延续时间也拉长了。例如,在经济高增长时期,外来冲击6天后对亚洲汇市波动造成的影响尚存有(0.640026443)[6]=0.068736514。而在低增长期则需要11天,冲击残留的影响为(0.779602961)[11]=0.064655917。
附图
表2(3) 低增长时期各经济体汇市的波动状况
附图
说明:括号内是t值。以上多数国家的汇市估计使用了AR(p)和GARCH(1,1)模型,但后期的泰国使用的是ARCH模型。
表3(1) 亚洲各经济体汇市在金融危机前后的方差排序
高增长 高增长 低增长 低增长
的方差 期排序 的方差 期排序
中国台湾 9.62115E-07 2 3.57976E-06 1
新加坡 1.16453E-06 3 4.35283E-06 2
马来西亚 1.19670E-06 4 0.000015255 3
泰国 2.60826E-06 5 0.000023654 4
韩国 6.69605E-07 1 0.000034658 5
(平均方差) 1.32024E-06 1.63E-05
表3(2) 亚洲各经济体汇市在金融危机前后“波动持续性”强弱的排序
前期波动 高增长 后期波动 低增长
持续性 期排序 持续性 期排序
中国台湾 0.750043482 4 0.750003516 1
新加坡 0.750005182 3 0.750004177 2
韩国 0.750074700 5 0.750004680 3
马来西亚 0.200003679 1 0.760582410 4
泰国 0.750005170 2 0.887420020 5
(平均波动 0.640026443 0.779602961
持续性)
说明:“波动持续性”是指GARCH(1,1)或ARCH模型中的系数之和。
如何解释亚洲地区汇市波动的方差扩大和波动持续性延长的现象?Ogawa和Ito(2000)又从博弈论角度分析了东南亚货币篮子。他们建立了一个相互贸易(与美国、日本和邻国)的理论模型,提出新兴市场国家的汇率制度依赖于邻国的选择,两国货币篮子中的美元等货币的权重取决于“纳什均衡”。在(亚洲金融危机前的)高速经济增长期,大多数的货币基本上钉住美元,货币篮子调整较小,故可以推测各国汇率波动方差较小。亚洲金融危机之后,各国吸取教训,不断调整货币篮子以保持竞争力,这种调整扩大了方差(见表4)。
从表4可以看出危机以后区域内货币之间相关性有所加强。在危机之前货币有50%以上有正相关性的为6个,而危机后则增加到14个。一国调整货币篮子,邻国也会跟着调整,这就相应地扩大了汇率的波幅。特别是一些有竞争性的产业更为敏感。日元下浮促进日本汽车业的出口,韩元也会跟着下浮与日本在第三国市场上展开“汽车大战”。但是还没有充分数据证明这些货币篮子的调整是企业还是政府行为导致的。
表4 亚洲各经济体汇率的相关性检验一协方差结果
附图
资料来源:美国联邦储备网站http://www.federalreserve.gov/releases/H10/,2002年8月1日。
从上述亚洲汇市在高增长与低增长期的不同结果中可以看出,经济增长给汇市的稳定和中央银行干预的有效性创造了条件,如果经济增长停滞了,外国投机资金就会抽逃,中央银行干预汇市的“源泉”(外汇储备)会面临枯竭。
四 经济增长与人民币汇率市场化
根据上述分析,在长期内(年度数据)经济增长与汇率起伏没有显著的相关关系,只存在某种趋势。在高增长期突如其来的外资涌入会造成名义汇率上浮(如韩国、马来西亚、泰国、菲律宾和印度尼西亚)以及外部形成的人为升值压力(日本所经历的“广场协议”)会让一国经济一蹶不振。在“广场协议”后日元持续升值与日本经济的衰退恰巧形成了相同趋势(见图2)。
附图
图2 日元名义汇率与国民生产总值的趋势
资料来源:日元汇率来自日本银行网页http://www.boj.or.jp/en/index,htm;日本的GDP来源于http://www.stat.go.jp/english/index.htm;http://www.imf.org/external/index.htm.
人民币既不能重复日本“广场协议”的历史,也不能重蹈韩国、马来西亚、泰国、菲律宾和印度尼西亚名义汇率上扬的覆辙。货币升值所导致竞争力的丧失是一国汇率政策的失败,如果该国一旦丧失了国际竞争力,那么就难以维持经济增长。目前讨论的人民币汇率市场化必须在中国经济持续增长的条件下尝试,因为持续的经济增长为人民币汇率的市场化试点提供了安定的环境。与此同时也是中央银行积累干预经验和企业扩大对汇市风险承受能力的最佳时机。
亚洲发展中国家的企业、银行不是不知道可以通过对冲(hedge)以及远期、期权和期货等方式,使其以外币为面值的债务或外汇暴露头寸的风险降到最低。但是实际上这是不可能的,因为它们无法在国际金融市场上找到(或借到)以自己国家货币为面值的“外国贷款”。虽然人民币国际化是一个漫长的过程,随着中国经济的强大,人民币会逐渐被世界各国普遍接受。如果一国的企业或政府是以外币对外负债,那么政府货币政策的灵活性将受到极大制约。因为任何一个货币政策出笼之前,政府都要考虑国内企业的资产负债表上的货币和期限有没有错配(mismatch)以及能不能对汇率剧烈波动进行保值的问题。如果一国能用本币对外负债,就像美国的对外负债大多数是以美元记值一样,也就等于让其他国家为美国承担了汇率风险。多数发达国家之所以能够承受汇率剧烈起伏的原因之一,就是它们的货币是国际货币或区域性货币。这种现象早已经被“原罪论”(original sin)所归纳。“原罪论”设定外围国家处于这种状况下,本国的货币不能从海外借到。因为外汇市场的保值措施都假定该国可以从海外借入自己的本币。由此企业不是没有能力进行一切风险对冲,而是发觉不可能这样做。往往这些外围国家的金融市场发育不完全,从而加剧金融的脆弱性。这些企业的国内投资不是出现货币错配,便是出现期限错配。企业面临一种“魔鬼的选择”。它们不搞保值是因为发现这种做法的机会成本相当高。“原罪论”还认为只有经济大国才不对每日的汇率波动进行干预,而那些外围国家不得不对每日汇率波动进行直接或间接地干预。这就是所谓的“浮动恐惧症”或“软钉住”的由来。“原罪论”指出外围国家往往错失调整汇率的良机。McKinnon(2001)把这种错失良机形容为“祸根”。当一国经济环境处于较好的状态时,例如资本内流,贸易收支顺差,这些国家不愿意让名义(或实际)汇率浮动起来;而当环境不好时,由于美元化的外部债务,又担心贬值会引起汇率体系崩溃。此外,一国的汇率市场化必须处于世界对该国货币拥有信心的时候,而这种信心取决于该国持续的经济增长势头和中央银行的独立性。因为如果中央银行为了执行政府的某项政策,它们的干预汇市行为反而会加剧汇率的波动。
人民币的区域化和国际化需要中国经济的持续高速增长作为后盾,而只有区域化和国际化的货币才能从根本上降低企业的外汇风险,这样才能实现人民币汇率真正意义上的市场化。
【参考文献】
1 黄瑞玲(2002):《钉住汇率制:发展中国家的金融隐患—兼谈人民币汇率制度的取向》,《世界经济与政治论坛》第4期。
2 Andersen,Torben G.and Tim Bollerslev (1998):"Deutsche Mark-Dollar Volatility:Intraday Activity Patterns,Macroeconomic Announcements,and Longer Run Dependencies",The Journal of Finance,Vol.LIII,No.1,pp.219-265.
3 Calvo,Guillermo A.and Carmen M.Reinhart(2002):"Fear of Floating",Quarterly Journal of Economics,Vol.CXVII,2,pp.379-408.
4 Edwards,Sebastian (1994):"Real and Monetary Determinants of Real Exchange Rate Behavior:Theory and Evidence from Developing Countries",in John Williamson (ed),Estimating Equilibrium Exchange Rates.Washington DC:Institute for International Economics,pp.61-91.
5 Ishida,Mamoru(2002):"Perils of Undervalued Yuan",The Japan Times,Monday,May 27.
6 Krugman,Paul R.and Maurice Obstfeld (2001):International Economics,Theory and &n
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