供求冲击与人民币汇率的波动：基于DSGE两国模型的模拟分析，本文主要内容关键词为：两国论文,人民币汇率论文,模型论文,供求论文,DSGE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。
JEL分类：F30，F31，F32 中图分类号：F830.73 文献标识码：A 文章编号：1000-6249(2010)09-0029-011
一 引言
随着我国经济改革开放的深入而逐步融入世界，人民币汇率的波动对我国整体经济的影响也越来越大，为此我国在2005年7月21日对人民币汇率制度作了改革，目的就是为了完善人民币汇率的形成机制，以保持人民币汇率在合理、均衡水平上的基本稳定。但是如何保持这种“基本稳定”是有待深究的，事实上，汇率作为国际间一种重要的价格变量，研究其波动的原因进而寻求其稳定的机制无论在理论上还是现实中都具有重要的意义，因此一直是开放经济学关注的核心变量。传统的开放经济学试图通过建立特定的(ad hoc)宏观经济模型来解释和预测汇率的波动，例如我们所熟知的“M-F-D模型”(即Mundell-Fleming-Dornbusch Model)。但是正如Sarno and Taylor(2002)所指出：总的来说，这些模型对汇率波动的解释和预测尚不能超越简单的随机游走(random walk)模型。因此有学者主张放弃通过建立宏观模型来解释汇率波动的做法(Flood and Rose，1999)，更有学者通过微观市场上金融资产价格的发现、形成过程和运作机制理论，分析了指令流(order flow)对汇率的决定作用，形成了汇率形成的微观市场结构理论(Evans and Lyons，2002)。与此同时，自Obstfeld and Rogoff(1995)的“REDUX”模型之后，开放经济学领域在垄断竞争的市场结构及粘性价格假设的新凯恩斯主义理论分析框架下涌现出了很多关于汇率理论和经常账户的研究文献，例如Kollman(2001)、Cavallo and Ghironi(2002)和Bergin(2006)等人的研究，被统称为“新开放经济宏观经济学”(New Open Economy Macroeconomics，NOEM)。较之于传统开放经济学中的汇率理论，NOEM文献主要是通过对汇率等宏观变量引进一些随机冲击(例如对非抵补利率平价(UIP)引入一个反映风险溢价的随机冲击项)，然后模拟在市场出清的均衡情况下汇率对各种不同随机冲击的动态反应。这种研究方法有两个主要的特点：一是假设初始的经济系统是均衡的，因此汇率等宏观经济变量的波动都是对原有的均衡状态的偏离，最后又收敛到新的一般均衡状态；二是这种偏离是由各种随机冲击引起的。正是由于这些特点，这种分析方法也被称为“动态随机一般均衡”(Dynamic Stochastic General Equilibrium，DSGE)研究方法，并逐步成为NOEM研究文献中的主流研究方法。
数据来源：中美相对TFP差异来自卢锋(2006)附录表31，货币数据来自IFS的CD-ROM。
图1 中美相对TFP和货币增长率差异
目前在国内将这种分析框架应用于人民币汇率波动问题的研究才刚起步。①由于这种分析方法对模型的设置非常敏感(model-sensitive)，对不同的国家其参数的设置(即参数校准(calibration))也不相同，因此将这种分析框架应用于人民币汇率的分析非常有必要。本文将建立一个在粘性价格及垄断竞争的典型的新凯恩斯主义假设条件下分析汇率问题的基本框架，并以此来分析人民币汇率的波动问题。与上述Kollman等人的研究不同，本文的研究主要是为了测度各种“差异冲击”对人民币汇率等变量的影响，因此本文仍然沿用了REDUX模型中的差异分析方法。②关于具体的冲击的选择，Blanchard and Quah(1989)认为，经济变量的波动可由不同的结构性冲击引起，其中短期波动可以视为由需求冲击引起，例如货币投放增长率变化带来的冲击(简称“货币冲击”)；而长期的波动则只能由供给冲击解释，比如一国技术进步带来的冲击(简称“技术冲击”)或者经济结构调整而引起的资源重新配置对其宏观经济的供给面造成的一系列冲击。自改革开放以来，中国经济持续高速增长，与世界其它国家相比，无论是货币政策还是全要素生产率(TFP)，都存在着差异(如图1中中国和作为外国代表的美国的货币和TFP的增长率差异)。③因此，本文主要研究以技术冲击为代表的供给冲击和以货币冲击为代表的需求冲击对人民币汇率波动的影响。④
本文研究一个两国模型，并假定这两个国家具有完全相同的经济结构及经济参数，但一个国家的货币和技术变化与另外一个国家相比在量上存在着差异，在这种假设之下，我们可以直接将技术、产出、货币增长等“差异变量”引入模型。⑤这种假设对于中国这样一个经济高速增长的经济体具有一定的现实意义，且大大的简化了模型的复杂程度，当然，这种高度抽象和精简的分析方法也很难精确的描述现阶段我国的现实情况。另外，与REDUX模型相比，本文做了两个重要的改变：一是将REDUX模型的两期分析扩展到了无限期，二是参照Kollman(2001)等人的研究在原REDUX模型分析中加入了技术冲击的分析。本文结构如下：第二部分建立一个DSGE两国模型；第三部分求解该模型的一般均衡并模拟在供求冲击下人民币汇率的波动；第四部分为简要结论。
二 模型
研究一个两国模型：本国和外国，其中外国的经济变量以带“*”表示。居民数目在区间[0，1]上连续分布，其中[0，n)在本国，[n，1]在外国。假设有一个生产最终产品的市场(final goods market)和生产中间产品的市场(intermediate goods market)的市场结构，其中消费者消费最终产品，而最终产品需要用中间产品生产。⑥最终产品市场是完全竞争的，而中间产品具有异质性，由每个居民生产，因此每个居民也代表一个厂商，且对其生产的产品具有一定的垄断定价权。
(一)消费者行为
出于书面表达的简略性，这里仅给出一组参数的模拟结果，即ω取0.75而其它参数的取值如表1的模拟结果。此时矩阵
的特征根为0.3900、0.6000、0.7586、1.0000、1.3452、48.1033。其中特征根1是由最优选择的消费带来的，三个小于1的特征根对应状态变量，其它两个大于1的特征根则用来求另两个控制变量的鞍点路径解。本文基于MATLAB模拟的结果见下图2和图3。
图3 各变量对货币冲击的脉冲响应
首先分析临时的货币冲击：短期内货币的上升超过了产出的上升，因此会导致价格的上涨压力和利率下降，于是在粘性价格下，汇率会立即贬值。从长期看，由于“通胀税”的存在反而会使得消费者减少劳动供给，因此产出也会减少，直到货币冲击的消失，汇率也会从开始的贬值趋于收敛，这也是粘性价格下汇率的“超调”反应。再观察永久性的货币冲击情况，如下图3所示，与Obstfeld and Rogoff(1995)的结论相同，汇率立即调整到位，并没有超调的现象发生。
其次，考察概率ω的影响。当厂商存在调价的概率时，如图2和图3所示，实际变量调整的周期都会比技术和货币冲击维持的时间长。当ω=0.95时，即厂商长时期不能调整价格时，一个临时的货币冲击都会对产出、通胀率和就业率产生长时期的影响(图略)，这也证明了新凯恩斯主义对于经济周期的解释存在一定的合理性。此时技术冲击对汇率的波动没有解释力。当ω=0.25时，所有的变量对冲击的反应非常短暂，这是价格的快速调整所致。
(四)对人民币汇率波动的模拟
以上是对本文构造的DSGE两国模型进行模拟所得出的结论，基本符合传统的“粘性价格下货币模型”(sticky-price monetary model，SPMM)的汇率理论。⑧为了进一步的比较该模型对人民币汇率波动的动态拟合情况，我们将RBC文献的传统做法引入到本文中，以集中比较由该模型模拟的和现实中的汇率
和产出
波动的共动性(co-movement)，即其交叉相关系数，结果如表2所示。该表中“实际数据”中“产出”一栏的结果为1978年至2007年中美GDP增长率之差的自相关系数；“汇率”一栏则为1978年至2007年的人民币名义有效汇率的变化率和中美GDP增长率之差的交叉相关系数。而“模型模拟”一栏中的“供给冲击”和“需求冲击”结果分别是指只在技术冲击下和只在货币冲击下由模型模拟的汇率和产出两个变量的共动性。在该表中我们仅列出了置前(lead)和滞后(lag)3期的交叉相关系数，因为3期已经包含了所有交叉相关系数的峰值。
从表2我们可以看出，在1978年至2007年期间，对产出波动，无论是用供给还是需求冲击都可以较好的进行模拟(体现在系数的正负符号和大小的变化趋势上)，这说明该模型对于中国这种特殊的国情有一定的解释力度。相比之下，对汇率的模拟跟实际数据的表现存在着一定的差距，因为本文分析的是人民币名义有效汇率，其中人民币兑美元汇率所占的权重较大，而在这段时间内相当长的一段时间人民币兑美元是固定不变的，所以可能跟这一时段里不灵活的汇率形成机制有关，这是值得深入研究的。具体来说，在实际数据中，产出和汇率的同期(即k=0时)相关系数为-0.4551，峰值滞后1期。在模型的模拟方面，大致有如下两个特征：(1)在供给冲击下，二者的同期相关系数为-0.5696，峰值没有置前或滞后，而在需求冲击下，二者的同期相关系数为0.9985，峰值也没有置前或滞后。再比较同期相关系数，在供给冲击下的相关系数不仅符号相同而且绝对值大小比较接近，因此供给冲击能更好的拟合人民币汇率的波动。进一步比较k不为0时二者的交叉相关系数，我们发现在供给冲击下二者的交叉相关系数与实际的交叉相关系数比较接近，只在k=2时出现了符号上的差异，相比之下在需求冲击下二者的交叉相关系数与实际数据相比相差甚远，因此我们认为人民币汇率的波动更能被供给冲击所解释。而按照“巴拉萨—萨缪尔森”效应，从长期来看，⑨以技术冲击为代表的供给冲击也应该是汇率波动的主要因素，因此根据本文分析的结论，我们认为“巴拉萨—萨缪尔森”效应是解释和预测人民币汇率波动的一个比较有效的途径；(2)仅从供给冲击来看，比较“实际数据”和“模型模拟”中的“汇率”一栏中交叉相关系数，我们发现在k<0时要比k>0时该模型能更好的模拟人民币汇率的波动。由于两列时间序列的交叉相关系数具有“镜像”对称性的性质，由此我们可以判定人民币汇率可以作为我国产出的先行变量，一定意义上可以为产出变动的“格兰杰原因”，而反过来则不成立。这也佐证了在我国的外汇市场上人民币汇率的形成是有一定的理性预期的，即人民币汇率的调整在微观上仍然有一定的前瞻性，同时也为我国反经济周期政策的制定提供了一定的依据。
四 结论及未来展望
本文通过研究一个DSGE的两国模型，将汇率的波动归咎于由两种冲击引起，即以技术冲击为代表的供给冲击和以货币冲击为代表的需求冲击，并应用该模型对人民币汇率的波动进行了模拟。结论是相比导致经济短期波动的需求冲击来说，技术冲击所代表的供给冲击更能拟合人民币汇率的波动，这说明“巴拉萨—萨缪尔森”效应是用来解释和预测人民币汇率波动的一个合理的途径，也给我国运用需求和供给的组合经济政策来稳定人民币汇率的波动提供了一些有用的启示。具体来说，在这一轮国际金融危机冲击的背景下，人民币汇率正承受着严重的外部升值压力，此时，为了保持人民币汇率在合理、均衡上的基本稳定，我们首先要立足于我国生产率水平的变化来评价当前我国汇率机制转轨时期人民币汇率水平的合理性。为此我国须进一步的完善人民币汇率的形成机制，以将人民币汇率维持在真正的均衡汇率水平上，而不是仅仅强调人民币汇率需要单向的升值或贬值。与此同时，我们还应该注重我国的经济结构调整，进行相关的产业结构升级，以缓解人民币汇率的升值压力。另外，由本文中货币冲击等需求政策对人民币汇率形成的影响非常有限的结论，我们应该加强经济需求政策对于调节和稳定人民币汇率的作用，以丰富人民币汇率的调节手段。
由于本文采用的这种NOEM文献中主流的DSGE分析方法使得本文的分析具有较为严密的逻辑性，因此在假定本文所有前提假设成立的情况下，我们所得出的结论就具有很强的政策指导意义。但是总的说来，虽然加入了垄断竞争和粘性价格假设，这种基于DSGE模型分析框架分析的仍是一个比较理想的经济体，并且在受到冲击后各变量的动态演变关系非常依赖于初始的冲击输入，因此模型的模拟和实际数据的拟合不够理想也是情理之中。而且正因为我们分析的是一个非常理想的经济体，因此模型推导出的结论和实际数据表现的差距也就反应了我国跟理想经济体的差距，这从另一方面也说明了我国需要进一步完善市场体系，例如进一步的完善人民币汇率的形成机制。与此同时，我们也要注意到模拟的结果跟模型的选择及参数的校准都有很大的关系，且文中所做的一阶泰勒展开在中国这样一个经济高速增长的环境下是否合适，都是有待进一步研究的，这也将是未来应用新开放经济宏观经济学来研究人民币汇率波动问题的一个方向，我们也会继续保持关注。
注释：
①徐惠儿等(2008)曾将技术冲击引入REDUX模型进行福利分析，并对技术进步带来的经济增长率、汇率和通货膨胀的变动作了实证分析，但并没有针对我国实际情况进行实证研究。
③图1中的比较之所以选择美国作为外国的代表，是因为按照2008年1-11月的统计数据，我国的进出口总值中美国占了12.94％，是单个国家里面比例最大的国家。数据来源于《国际贸易》，2009年第1期，第70页。另外，由于供求冲击对汇率等宏观经济变量的影响有一定的时滞，因此数据截止到2004年对于解释过去及当前的人民币汇率等宏观经济变量的波动是合适的，具体由下文解释。
④DSGE模型中界定的各种冲击都是结构性冲击(structural shocks)，即各种冲击代表的意义是完全不同的，或者说是正交的(orthogonal)，因此本文可以选取以货币冲击作为需求冲击的代表。事实上，如果考虑财政冲击等别的需求冲击，分析的思路和分析货币冲击是一样的。同样，本文也可以选取技术冲击代表所有的供给冲击。
⑤由于下文中研究的都是差异变量，为简便，将省略“差异”二字。
⑥本文假设的最终产品只是一个虚拟变量，它存在的作用就是推导出对中间产品的向下斜的需求函数，即本文第(6)式。
⑦具体做法可以参考Uhlig(1999)。
⑧关于SPMM的基本内容，可以参见Sarno and Taylor(2002)，第104-108页。
⑨从表2没有列出的k>3时的交叉相关系数来看，供给冲击下对实际数据的拟合表现也远远好过需求冲击。
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