制度变迁背景下人民币实际汇率趋势研究：1986-2009，本文主要内容关键词为：汇率论文,人民币论文,趋势论文,制度论文,背景下论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
随着我国经济体制改革不断推进，人民币汇率体制也几经变迁。每一次制度变迁既含有汇率制度本身的变革，也含有人民币汇率水平①的调整。凡是涉及到人民币实际汇率的研究，只要研究区间中含有人民币汇率制度的变迁，都不可避免地会面临这种制度变迁对实际汇率的影响问题。分离并估计制度变迁对人民币实际汇率的影响方式和影响程度，对于认识人民币实际汇率的真实趋势具有十分重要的意义。
这种分离是判断名义汇率与相对价格是否具有协整关系，或者判断人民币实际汇率中是否含有随机趋势的必要前提，也是判断外部冲击影响的性质的重要方法。1986年至2009年间，人民币名义汇率大部分时间是固定的。除1994年汇率并轨后升值了3％和2005年7月至2008年7月间升值了20％左右之外，其他汇率变动，均表现为人民币贬值。图1是人民币名义汇率(人民币/美元)的对数值与中美物价之比(CPIChina/CPIUSA)的对数值的时间序列图。从图中可以看出，1986年至2009年，虽然人民币名义汇率贬值很多，但中美相对价格也提高了很多。人民币名义汇率与中美价格指数似乎有相同趋势，这在一定程度上可以认为是购买力平价作用的体现。从图1也可以看出，人民币名义汇率含有许多“突变”，在这段时期内人民币经历了四次贬值和两次升值，具体情况参见表1。然而，像人民币汇率这种长期固定不变，仅仅偶尔出现一些突变的序列不应当看成是含有单位根的序列。在不考虑突变的情况下直接进行单位根检验可能会得出名义汇率含有单位根的结论。以此为基础，通常的对人民币名义汇率与其他变量进行的协整检验也是不妥的②。
图1 人民币名义汇率和中美相对价格
通常，判断人民币购买力平价是否成立，可以看人民币实际汇率是平稳序列，还是含有随机趋势的序列。序列是否有随机趋势有本质上的差别。如果一个序列含有随机趋势，那么一个外生冲击发生时，它将永远“记住”这一冲击；但如果一个序列是不含随机趋势的平稳序列，那么一个外生冲击发生后，这一冲击的影响将随时间推移而消失。人民币名义汇率序列的特殊性，使得实际汇率也具有一定的突变特征。这样，不考虑这些突变，直接检验实际汇率是否含有单位根就不再恰当。
对于像我国这样的发展中国家来说，制度变迁是造成结构突变的最主要原因③。结构突变是一种非经常性的变动，它的性质与随机趋势有着根本的不同。Perron(2005)认为，结构突变既不同于连续但固定变化的确定趋势，也不同于连续但随机变化的随机趋势，它是趋势的“突然变化”。Nelson and Plosser(1982)运用ADF方法对美国14个宏观经济学序列进行单位根检验，发现13个宏观序列都含有单位根。然而，Perron(1989)发现，如果允许单位根的零假设中存在一次结构变化，Nelson and Plosser(1982)所考虑的13个宏观序列中的某一些就会有更大的概率拒绝单位根。某些宏观序列也许本质上是稳定的序列，仅仅因为含有一些非经常发生的结构突变，就看起来像是含有随机趋势。
近20年来，对结构突变进行检验的计量技术有了很大的进展。Perron(1989)给出了考虑一次结构变化的单位根检验技术，但其缺陷在于结构变化的位置需要先验给定，而不是让数据自身决定。之后，Zivot and Andrews(1992)考虑了结构突变的位置内生情况下的单位根检验。Lumsdaine and Papell(1997)考虑了两个结构突变的情况，Ohara(1999)讨论了多个结构突变的情况。后来的这些检验虽然克服了Perron方法中需要先验给定结构突变位置的缺陷，但却又要依赖于结构突变个数的选择，即结构突变的数量必须要先验给定。再后来，Darn and Diebolt(2004)采取了另外一种思路，他们先用异常值分析方法将数据的异常波动予以分离，然后再对分离后的序列进行单位根检验，据此判断原序列中是否含有随机趋势。他们还通过蒙特卡洛模拟给出了这种两步法的稳健性。
国内结合制度变迁分析人民币汇率走势的文献相对较少，通常都是在论文中顺便提及。比如，张晓朴(2000)在讨论人民币是否符合购买力平价的论文中，指出我国经历的比较大的制度变化是造成购买力平价不成立的主要原因。温建东(2005)比较重视我国转轨经济的特征，用多边价格代替双边价格，同时对生产率因素以及税制改革等进行修正，力图反映我国经济结构突变的影响。邱冬阳(2006)没有剔除制度变迁造成人民币汇率突变的影响，而是把人民币名义汇率当作单位根过程，并通过协整方法检验购买力平价，这是不恰当的。
上述文献都提出了制度变迁的可能影响，但都没有将制度变迁的影响作为研究对象。本文采用异常值分析方法，做两方面的工作：一是分离并估计人民币实际汇率中的异动成分的性质和大小，二是对剔除了异常变动的实际汇率进行单位根检验，判断实际汇率是否含有随机趋势。本文研究的重点就在于描述制度变迁背景下的人民币实际汇率的趋势。
本文内容安排如下：第二部分给出三种趋势的内涵及特征差异，总结几种趋势的判别方法，并简要介绍异常值分析方法；第三部分利用异常值方法分离并估计人民币实际汇率的制度性贬值的性质和幅度，并在此基础上给出剔除度变迁影响后的人民币实际汇率的“真实”趋势；最后是全文的结论并提出未来有待继续深入研究的问题。
二、趋势类型与异常值分析方法
这一部分主要包括两方面内容：一是给出三种不同类型趋势的数学形式和图形描述；二是简要介绍异常值分析方法。
(一)趋势类型
概括地说，一个随机过程通常有三种不同形式的趋势：确定趋势、随机趋势和结构突变。确定趋势(deterministic trend)是指趋势的变化在每一相等时间段上都是一个确定不变的量，整体趋势是时间的函数(通常是时间的线性函数)；随机趋势(stochastic trend)是指趋势的变化在每一相等时间段上都是一个随机变量；结构突变(structure change)并不是在每一段时间上都有趋势的变化，而是只在特定时期(离散情况)或特定时刻(连续时间情况)有某种形式的趋势变化。下面，我们给出含有三种趋势的随机过程的数学式：
图3给出了高斯白噪声以及含有三种不同类型趋势的随机过程的一个实现的时间序列图(其中，后面三个序列非趋势部分都是根据a中的高斯白噪声序列构造而成)。a图是一个高斯白噪声序列，它不含有任何趋势；b图是一个含有确定趋势的序列；c图是一个含有随机趋势的序列；d图是一个含有结构突变的时间序列它在第25期有一个AO，在第50期有一个LS。
(二)趋势类型的判别
对确定趋势和随机趋势的判别，是传统单位根检验的主要目的。传统的单位根检验，比如ADF检验，实际上就是判断某个具体的时间序列在统计上更加吻合图3中的a(或者b)，还是更加吻合c，也即判断序列是否含有随机趋势。然而，如果忽略了结构突变的存在，比如对序列真实过程为含有结构突变的序列做平常的单位根检验时，通常会很难拒绝单位根的零假设，从而做出序列中含有随机趋势的错误判断。由此可见，“结构突变”的存在降低了传统单位根检验的功效(Power，即备则假设下检验统计量落在拒绝域的概率)。这样，很容易把一个平稳序列误判为含有单位根的序列。
图3 三种类型的趋势：确定趋势、随机趋势和结构突变
我国在汇率制度方面历经多次改革，它们会使名义汇率水平、价格水平以及实际汇率趋势发生结构性突变。人民币实际汇率很可能是一个不含随机趋势的过程和这些结构突变共同作用下形成的。如果不考虑这些结构突变，就很容易倾向于判断人民币实际汇率含有随机趋势。
目前，有两种方法可以用来判断一个时间序列在考虑到可能的结构突变后是否含有随机趋势：直接法和间接法。前者直接构造含有结构突变的单位根检验。后者用异常值分析(outliers analysis)方法先对原始序列进行分离，然后对去掉了“结构突变”的序列进行单位根检验。直接法容易受零假设下序列含有的“结构突变个数”的影响，如果零假设错误地设定了真实的结构突变的个数，检验统计量的分布就可能与真实分布相差甚远；间接法对剔除了“结构突变”的序列进行单位根检验，它虽然不受结构突变个数的假设的影响，但其统计量的分布与平常的单位根检验中统计量的分布是有差异的。Darn and Diebolt(2004)利用蒙特卡洛模拟的方法说明了这种差异的影响是微小的。对本文所研究的问题而言，间接法相对较优，本文选用该方法判别并分离人民币实际汇率中不同类型的趋势。
(三)异常值分析方法
异常值(outliers)表示时间序列中的暂时或永久的水平变动。异常值分析(outliers analysis)是指用来侦测异常值的位置与估计异常值的影响程度和形式的方法。它最早源于Box and Tiao(1975)的干预分析⑦(intervention analysis)。Tsay(1988)给出了异常值的估计方法和程序，Chen and Liu(1993)对此方法进行了改进。下面给出异常值分析中识别和估计异常值的主要原理。
对于给定的时刻，这些统计量服从近似的正态分布。选取这三个统计量最大的一个对应的形式作为“疑似”异常值的形式。但疑似异常值是否被归为“真正”的异常值，需要建模者事先给出一个标准，这个标准就是一个“临界值”，如果三个统计量中的最大值超过了事先给定的临界值，就最终识别它为异常值。异常值位置的识别可以逐一进行，但对ω的估计如果仍然逐一进行。那么上面所描述的对ω的估计适用于只有一个异常值的情况。当异常值个数多于一个的时候，上述方法就会受邻近其他异常值的影响而使得ω的估计是有偏的，此时理想的方法是对所有的异常值进行联合估计。这种联合估计方法是对Chang，Tiao and Chen(1988)“序贯估计”(Sequentionally Adjusted Procedure)的改进。Chen and Liu(1993)给出了模型参数以及所有异常值联合估计的详细步骤。
三、制度变迁与人民币实际汇率的趋势分离
中国改革开放以来的汇率制度大致可以分为四个阶段：1981年至1984年，我国实行的是官方牌价、外汇调剂价格和内部结算价并行的多重汇率制度；1985年至1993年，取消了内部结算价，官方汇率和外汇调节汇率并存；1994年到2005年7月，官方汇率与市场调剂汇率并轨；2005年7月至今，我国实行的是“以市场供求为基础、参考一篮子货币进行调节的、有管理的浮动汇率制度”(实际上，从2008年7月以来，人民币美元名义汇率一直稳定在6.83左右)。四个阶段的分界点，即1985年1月、1994年1月和2005年7月都有官方名义汇率的突变(本文所考察的样本区间，仅包括后三个阶段)。但名义汇率的突变，不仅仅发生在分界点上。某一阶段当中，也会有名义汇率的突变，比如1986年7月和1989年12月～1990年1月(见表1)。当然，某一汇率制度阶段的某个时间范围内，通常也会有名义汇率的渐进变化(见表1)。虽然，许多名义汇率的突变都不是发生在上述三个转折点上，但这些变化本身，在某种程度上也反映了中国汇率制度变迁的诉求。这些不同汇率制度转变的分界点上的名义汇率突变以及每个阶段内的某个名义汇率突变，都是中国汇率制度变迁的大背景的体现⑧。任何包含这些制度变迁的关于人民币汇率的研究，都不得不考虑这种制度变迁背景可能存在的影响。本文对人民币实际汇率趋势的研究，就是在充分考虑了这种制度变迁背景下展开的。我们将在这种制度变迁背景下，分析人民币实际汇率的异常变动时期和形式。
本文数据为月度数据，时间范围为1986年1月到2009年12月，共288个观测值。名义汇率(1单位美元的人民币价格)和美国CPI数据来自IFS，中国CPI指数数据根据《中国统计月报》和《中国人民银行统计季报》的同比数据和环比数据换算出来的定基指数。
根据1986-2009年人民币汇率指数可以明显地看出人民币实际汇率有几处“异动”，其中幅度最大的三处都是贬值，分别是1986年7月、1989年12月～1990年1月和1994年1月。这三个时期都有相应的名义汇率贬值，具体幅度参见表1。
表2给出了人民币实际汇率指数“原始序列”的ADF单位根检验。结果是不能拒绝单位根的零假设，这就倾向于使得检验者接受人民币实际汇率中含有随机趋势。但根据前文所述，检验之所以不能拒绝单位根的零假设，很可能是因为没有考虑“异动”。这些“异动”很可能对应着人民币实际汇率的“结构变化”，它们的存在使得传统的ADF单位根检验功效变小，使得即使人民币实际汇率“真的”不含随机趋势，也无法拒绝单位根的零假设。
为了加强检验的功效，需要考虑这些“异动”。通常有两种做法：(1)利用考虑了结构变化的单位根检验，(2)用异常值分析方法对剔除了结构变化的“纯净”数据进行单位根检验。基于前文对两种方法利弊的比较，并兼顾本文分离趋势的目的，我们采用异常值分析方法。利用异常值分析方法分离出人民币实际汇率的“异动”部分，就是异常值部分。由于自动识别时，异常值的个数取决于临界值的取值，而临界值的选取实际上需要建模者先验给定或者事先设计一个根据观测个数自动调整的规则⑨。我们选择程序自动选取的临界值3.257⑩。在此临界值下我们得到的人民币实际汇率中的异常值，见表3，结果发生时期与三个异常程度最大的时期相一致(11)。表3给出了这四个异常值的详细情况。有趣的是，它们都是LS型异常值，而前文我们容易发现这四个时期都有相应的制度变迁与之对应，LS型说明这些制度变迁都对人民币实际汇率产生了永久性冲击，而且是永久性的贬值冲击。
表4给出了剔除异常之后的人民币实际汇率序列的ADF单位根检验结果。由于剔除了异常值后的序列明显含有时间趋势项，因此我们采取既含有常数项又含有时间趋势项的检验形式(12)。结果显示，剔除了反映结构变化的异常值后，人民币实际汇率可以在10％的显著水平下拒绝单位根的零假设，即人民币实际汇率不含有随机趋势(13)。图4给出了人民币实际汇率的趋势分离情况，人民币实际汇率含有非经常性的政策因素导致的制度性贬值和一个确定性的升值趋势。
四、结论及有待于进一步研究的问题
人民币实际汇率含有明显的“异动”或结构突变成分，它们大部分是由名义汇率变动引致的。不剔除这些结构变化的影响，就会降低人民币实际汇率单位根检验的功效，从而会得出人民币实际汇率含有随机趋势的结论。但是，当用异常值分析方法剔除掉异常值的影响后，人民币实际汇率就可以更倾向于在统计上拒绝单位根的零假设。可以判断，大部分对人民币实际汇率的单位根检验，之所以不能拒绝单位根零假设，很可能是因为没有剔除这些异常值。人民币实际汇率是否含有随机趋势需要更充分的研究，但至少应该考虑结构突变的影响。人民币实际汇率表现出来的随机趋势的特征，或许只是确定性趋势和结构突变的叠加造成的。
由于大部分人民币实际汇率的异常值都是由人民币名义汇率变动造成的，而人民币名义汇率的突变通常是制度变迁性质的贬值。剔除掉这些制度变迁造成的贬值后，人民币实际汇率含有明显的确定性升值趋势，它部分地抵消了制度性贬值冲击的影响。
本文对汇率制度变迁背景下人民币实际汇率趋势的研究是此前人民币汇率研究中较少涉及的问题。剔除制度性贬值后，人民币实际汇率呈现出确定性升值趋势，对此如何进行解释是需要继续深入研究的问题。
我们认为，对本文所描述的人民币实际汇率的升值趋势，有两种可能的解释：第一，本文所考察的时间段内，购买力平价的确在发挥作用，本文中的升值趋势实际上是购买力平价力量的体现(即使购买力平价不严格成立，购买力平价的力量也可以存在)，它是对制度性贬值的“矫正”；第二，这个升值趋势是哈罗德—巴拉萨—萨缪尔逊效应(HBS效应)的体现，它反映了中国这段时间内与美国之间的贸易部门和非贸易部门的相对劳动生产率的差异。要确定到底是购买力平价的作用还是哈罗德—巴拉萨—萨缪尔逊效应的作用，是需要进一步深入研究的问题。
注释：
①本文提到的“人民币汇率”均是指“人民币/美元汇率”。我们以双边汇率，而不是有效汇率为研究对象。
②如果两个变量都是I(1)，我们可以看两个变量是否存在协整关系来判断两个变量是否含有相同的随机趋势。但人民币名义汇率显然不是I(1)，它实际上是平稳序列和结构突变序列的糅合。因此，严格来说，要判断图1中两个序列是否“相近”趋势，需要引入考虑结构突变的“协整”检验。
③对于成熟的发达经济体，重大事件是造成结构突变的最重要原因。对于像我国这样的发展中国家，除了重大事件外，制度变迁也是造成结构突变的重要原因。甚至可以这样理解，对我国来说，制度变迁属于最主要的重大事件。
⑥λ的取值通常由建模者先验给定，而不是根据数据来估计。根据Chen and Liu(1993)的建议，λ=0.7。
⑦通常认为干预分析与异常值分析的区别在于，前者先验(不借助于数据本身)的给定异常值的位置和形式。
⑧后文的研究可以发现，并不是所有的异常值都发生在我们这里对人民币汇率制度的四个阶段划分的转折点上。关于人民币实际汇率的研究，本文强调要充分重视“汇率制度变迁的背景”，而不单单是汇率制度变迁的几个转折点。而且，考虑关键的转折点的影响，并不意味着，这些转折点上的汇率变动就一定在统计上是异常值。
⑨实际上，任何参数模型的构建都或多或少地含有建模者的先验判断，这种选择有助于缩小模型的选取范围，从而使有限的数据在先验的约束下进一步进行模型选取的时候更加有效。在本文的异常值分析中，异常值的三种动态形式(而不是其他的形式)、TC形式中的λ取值以及临界值的选取，都是需要建模者先验给定的，即它们的确定不是根据数据。
⑩临界值的高低直接影响识别出的异常值个数。Chan，Tiao and Chen(1988)建议当观测个数超过200时，3为高敏感性临界值、3.5为中等敏感性临界值，4为低敏感性临界值。本文这里根据TRAMO内设标准(与观测个数有关)自动选取了3.257的临界值。事实上，小范围的改变临界值的大小并不影响后文主要结论。
(11)如果允许更多或更少数目的异常值(对应更低或更高的临界值)，那么这里所考虑的4个异常值仍然是影响最大的前4个异常值，虽然估计的数值有所差异，但符号与这里是一样的，对剔除异常值序列的单位根检验的结果没有根本上的影响。即后文的结论对临界值的选取而言是稳健的。
(12)根据Hamilton(1994)第501页提供的选取何种形式的设定进行检验的一般原则，零假设和备择假设之设定最好都能比较好的描述数据。
(13)根据表4，在5％的显著水平下不能拒绝有单位根零假设。这说明，人民币实际汇率不具有随机趋势的结论在统计上不是很强。但相对而言，不剔除结构突变情形下的单位根检验即使在10％的显著水平下也不能拒绝人民币实际汇率具有随机趋势。
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