人民币实际有效汇率对产业结构影响的实证研究_有效汇率论文

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      人民币汇率变动对我国产业结构影响已经取得了一定的研究成果(卢万青和袁申国[1]，2009)，不少学者对人民币汇率对产业结构影响路径也进行了相关分析，但基于研究对象和研究目的的不同各自构建的模型又有所区别：杜金岷和廖俭[2](2008)通过对广东省产业结构的研究指出人民币汇率影响产业结构调整的途径有两条：一是通过影响全省出口和FDI对产业结构产生直接影响；二是通过影响就业结构和产业转移对产业结构产生间接影响。陈瑞刚[3](2008)和林丽梅[4](2011)也分析了人民币汇率通过对外贸易(进口额和出口额)和FDI对产业结构调整产业影响。黄先军和曹家和[5](2011)实证分析了汇率通过产业的进口比重、出口比重、国外投入比重和国外需求弹性四个因素对我国产业结构调整的影响。徐伟呈和范爱军[6](2012)基于劳动力市场动态均衡模型，通过构建厂商利润最大化模型，构建了人民币实际有效汇率影响产业结构调整的实证模型，并实证分析了人民币汇率通过价格水平、对外贸易和FDI三条路径影响我国产业结构调整。上述文献对于产业结构调整的研究多是基于三大产业结构的研究，而基于不同要素集中度划分的行业结构研究相对较少，因此，为综合讨论对外贸易、FDI对我国不同要素集中度行业结构调整的影响，本文以地区不同要素集中度行业结构为研究对象，通过分析不同地区不同要素集中度行业结构指数的变化情况分析了以地区不同要素集中度行业结构调整为研究对象的必要性，依据相关文献和理论建立了三者的联立方程模型，并综合运用2SLS、3SLS和GMM模型对联立方程模型进行了估计分析，分析结果对明晰人民币汇率对不同要素集中度行业结构调整路径提供了理论支持。

      二、基于联立方程模型的影响路径分析

      (一)模型建立

      到目前为止，已有学者分析人民币汇率通过对外贸易和FDI对产业结构调整的影响建立了三者的联立方程模型，如式(1)所示。

      

      其中，fdi(外商直接投资)方程考虑了人民币有效汇率(e)、劳动力成本(wage)、开放程度(open)和经济增长率(gr)等变量的影响；trade(对外贸易)方程考虑了人民币有效汇率(e)、资本存量(cap)、人力资本存量(lab)、外商直接投资(fdi)、产业结构(str)和技术进步(te)等变量的影响；str(产业结构)方程则考虑了外商直接投资(fdi)和对外贸易(trade)的影响，此外，还加入了资本存量(cap)、人力资本存量(lab)、需求水平(con)和技术进步(te)的影响。上述方程的建立和变量的选取参考了李利[7](2012)、赵红和周艳书[8](2009)、邱立成和刘文军[9](2006)的研究成果。

      (二)变量指标选取及数据来源

      关于人民币汇率指标的选取，目前通用的做法是采用人民币实际有效汇率(REER)作为衡量指标，有效汇率是人民币汇率对周边国家双边汇率的加权平均，实际有效汇率是在名义汇率的基础上剔除了物价和通货膨胀的影响，能够较好地反映人民币汇率的真实水平，因此本文选取人民币实际有效汇率作为汇率的衡量指标，数据来源于国际货币基金组织(IMF)的国际金融数据库(IFS)；外商直接投资程度(fdi)的衡量采用外商直接投资(fdi)占国内生产总值(GDP)的比重；劳动力成本(wage)采用城镇平均工资水平表示；开放程度(open)采用进出口贸易总额表示；经济增长率(gr)采用GDP增长率表示；已有资本存量(cap)衡量采用Holz[10](2006)、李宾和曾志雄[11](2009)的做法，利用新增固定资产投资和固定资产投资价格指数延展以往固定资本存量，延展公式如式(2)所示。

      

      其中，参数k为固定资产的平均使用年限，根据Holz[12](2006)的做法，将其设为14，t表示年份，

分别表示第t年的新增固定资产和当年的固定资产价格指数。

      人力资本存量(lab)采用平均受教育年限法度量，参考李利[7](2012)的做法，

，其中

为当年的就业人口数，

为平均受教育年限，

为某教育层次的受教育年限，以小学、初中、高中和大专及以上划分，对应年限分别为6年、9年、12年和16年，w为对应教育层次的总人口数。技术进步程度(te)用年度R&D投入占GDP比重表示；需求水平(con)用城镇人均消费水平表示；产业结构(str)根据不同要素密集度划分分为劳动密集型、资本密集型和技术密集型三类，分别用各类型行业总产值与全部行业总产值的比例表示，记为lt、ct、ht。不同要素密集度行业是依据行业生产投入要素不同的禀赋结构进行划分的，借鉴李利[7](2012)、刘亚娟[13](2006)的划分标准，将我国工业行业划分为劳动密集型、资本密集型和技术密集型三类，根据我国工业经济统计年鉴的分类标准，考虑到数据的可得性和一致性，将石油和天然气开采业，饮料制造业，造纸及纸制品制造业，石油化工、炼焦及核燃料加工业，黑色金属冶炼及压延加工业，有色金属冶炼及压延加工业，烟草加工业，化学纤维制造业，化学原料及化学制品制造业，电力、热力的生产和供应业共10个行业划分为资本密集型行业；将医药制造业，通用设备制造业，专用设备制造业，交通运输设备制造业，电气机械及器材制造业，通信设备，计算机及其他电子设备制造业，仪器仪表及文化、办公用机械制造业7个行业划分为技术密集型行业，各地区行业生产总值数据来源于《中国工业经济统计年鉴》，包含全国31个省、直辖市、自治区(不含港澳台地区)2005-2012年的数据，行业结构指标表示为资本密集型行业总产值占规模以上行业总产值比重和技术密集型行业总产值占规模以上行业总产值比重。外商直接投资和对外贸易数据均来自于中国统计年鉴。对外贸易(trade)选取各类型行业的出口额进行表示，各类型行业划分依据参考杨汝岱和朱诗娥[14](2008)、李利[7](2012)的做法。上述所有数据源于《中国统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》、《中国劳动力统计年鉴》(2006-2013)等。样本的描述性统计如表1所示。

      

      (三)地区行业结构变动的比较分析

      在进行模型估计与分析前，有必要对我国不同地区行业结构变化情况做一简要分析，以说明地区差异导致的行业结构变化的不同。借鉴李博和曾宪初[15](2010)关于结构变化指数的定义，分别比较各地区的平均同比结构变化和东中西部地区历年的行业结构变化，结果如表2和表3所示。结构变化指数的计算公式为：

，其中

表示时期m与时期n之间的结构变化幅度，

分别表示时期m与时期n行业i产值占工业总产值的份额。m=n+1时的结构变化指数为同比结构变化指数，反映与上年相比工业结构变化的幅度；各年变动幅度的平均值为平均变动幅度。

      

      

      由表2可知，各地区行业结构变化不尽相同，而同一地区资本密集行业和技术密集行业结构变化也相差较大。就资本密集行业结构变化来说，全国变化幅度最低的是东部的江苏省，为1.6338，变化幅度最大的为西部的青海省，为10.5002；就技术密集行业结构变化来说，全国变化幅度最低的是西部的云南省，为0.8839，变化最大的西部的重庆市，为12.6132。由此可见，不同地区的行业结构不同，说明人民币汇率变动对它的传导机制也不尽相同，按地区和不同要素密集行业分析人民币汇率的传导机制是必要且合理的。

      由表3可知，东中西部地区历年资本密集行业结构变化均值由大到小依次为西部地区、中部地区和东部地区，而技术密集型行业结构变化均值由大到小依次为东部地区、西部地区和中部地区，而各地区各行业结构历年的幅度和趋势也有较大差别，具体如图1和图2所示。

      

      图1 东中西部资本密集型行业历年结构变化趋势

      

      图2 东中西部资本密集型行业历年结构变化趋势

      三、实证分析

      (一)估计方法的选用

      联立方程系统估计方法分为两种，一种是单方程估计方法，这种方法是每次只对系统中的一个结构方程进行估计，没有考虑不同方程系数之间的约束，只考虑了联立方程中的有限信息，因此单方程估计法也称为有限信息法，如普通最小二乘法(OLS)、加权最小二乘法(W-OLS)、二阶段最小二乘法(2SLS)等。另一种是系统估计方法，系统估计方法同时估计全部的结构方程，同时得到所有方程的参数估计量，由于其利用了方程的全部信息，因此也称为完全信息法，如三阶段最小二乘法(3SLS)、完全信息极大似然估计法(FIML)和广义矩估计法(GMM)。郭铁梅(2006)指出，系统估计方法虽然在参数估计方面有优于单方程估计方法的特性，但如果错误地指定了系统中的某个方程，使用系统估计方法时这个错误的指定就会传播给其他的方程，而单方程估计却只影响该方程。考虑到本文建立联立方程的复杂性，综合采用二阶段最小二乘法(2SLS)、三阶段最小二乘法(3SLS)和广义矩估计法(GMM)对模型进行估计。其中二阶段最小二乘法既适用于恰好识别的方程也适用于过度识别的单方程估计方法；三阶段最小二乘法是先用二阶段最小二乘法估计每个方程，然后再对整个联立方程进行广义最小二乘法估计，相比二阶段最小二乘法，它考虑了残差之间的协方差，即当方程右边变量与误差项相关，且残差存在同期相关时，应用三阶段最小二乘法较为有效；广义矩估计是矩估计的一种，它允许随机误差项存在异方差和序列相关，同时不需要知道扰动项的确切分布，由于广义矩估计的优越性而使其得到广泛应用。

      (二)方程估计与分析

      通过运用二阶段最小二乘法、三阶段最小二乘法和广义矩估计法分别对资本密集型行业和技术密集型行业进行联立方程估计，结果如表4、表5所示。

      

      

      由上表可知，利用2SLS、3SLS和GMM估计联立方程的回归系数基本相差不大，但在变量显著性方面GMM估计明显高于2SLS和3SLS估计，下面分别对联立方程的三个方程进行结果分析与讨论。

      对FDI方程来说，人民币实际有效汇率对FDI具有正向的促进作用，人民币汇率的提高会促进国外资本的流入，从而促进国内资本要素密集类型行业的发展，此外，对技术密集度行业的发展也产生促进作用；经济增长率的提高对于FDI流入具有显著的正向作用，而开放程度的提高也会促进FDI的流入。

      对于trade方程来说，人民币实际有效汇率对资本密集型行业和技术密集型行业国际贸易具有负相关关系，这可能是因为在对外贸易中我国技术密集型行业和资本密集型行业相对劳动密集型行业而言竞争力较弱，而当人民币汇率变动时对两者的影响明显小于对劳动密集型行业的影响。而对控制变量而言，资本存量指标对资本密集型行业和劳动密集型行业影响不显著；人力资本对资本密集型行业具有显著的正相关关系，而与技术密集型行业有负相关关系，FDI流入对于资本密集型行业和技术密集型行业具有显著的促进作用。产业结构调整指标对资本密集型行业和技术密集型行业对外贸易具有显著的促进作用，而技术进步指标对资本密集型行业不显著，对技术密集型行业具有显著的正相关关系。

      对于产业结构方程来说，国际贸易对技术密集型行业具有显著的促进作用，而对资本密集型行业表现不显著，FDI同样对技术密集型行业的发展具有显著的促进作用。而就控制变量来说，资本存量和需求水平对资本密集型行业和技术密集型行业具有明显的促进作用，而其他变量没有显著的相关关系。

      四、研究结论

      本文以不同要素集中度行业结构调整为研究对象，以对外贸易和FDI作为人民币汇率变动调整行业结构的传导路径，建立了FDI、对外贸易和产业结构的联立方程模型，在分析不同地区不同要素集中度行业结构变化指数的基础上，利用2SLS、3SLS和GMM三种估计方法对联立方程进行了模型估计与分析，主要结论有以下两点：

      1.不同地区、不同要素密集度历年行业结构变化指数和平均结构变化指数不尽相同。东中西部地区历年资本密集行业结构变化均值由大到小依次为西部地区、中部地区和东部地区，而技术密集型行业结构变化均值由大到小依次为东部地区、西部地区和中部地区。

      2.从联立方程估计结果得出对外贸易和FDI是人民币有效汇率影响资本密集型行业和技术密集型行业的两条路径，首先人民币有效汇率对资本密集型行业和技术密集型行业的FDI流入产生正向促进作用，但FDI却只对技术密集型行业的结构调整产生影响；人民币有效汇率对资本密集型行业和技术密集型行业的对外贸易产生显著影响，而对外贸易对资本密集型行业和技术密集型行业的产业结构产生显著影响。

      感谢匿名评审人提出的修改建议，笔者已做了相应修改，本文文责自负。

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