美国经济对全球经济不平衡的影响：实证分析

这一节我们主要分析造成我国外汇储备增长的外部因素主要指全球不平衡下美国因素导致的外汇储备超额增加。下面在回顾关于中国外汇储备影响的相关研究基础上，对外汇储备影响因素中的外部因素——“美国因素”进行检验。

（一）基本分析框架

2011年我国外汇储备余额已突破3万亿，达到31 811亿美元，占全球外汇储备近三成^[11]，中国已取代日本成为美国第一债权国。从中国外汇储备的历程来看，美国经济的不平衡对我国外汇储备的影响已成为不可忽略的部分，因此研究美国经济因素与我国外汇储备的关系显得尤为重要。

由于美国现在的经济霸主地位，美国可通过贸易渠道、美元币值波动、资本投资渠道影响中国的外汇储备。近年来，中美双边贸易规模不断增大，现中美已互为对方第二大贸易伙伴。据中方统计：中美贸易方面，2018年中国对美贸易顺差扩大，连续两年刷新2006年有统计以来的最高纪录。按人民币计算，中国对美贸易顺差2.14万亿元，扩大14.7%。^[12]。

在国别对华投资中，美国对华的合同投资金额和实际投资金额一直位居前列。其实际投资金额从1983年0.83亿美元到2018年的34.5亿美元，增长了约42倍。2018年前十位国家/地区（以实际投入外资金额计）实际投入外资总额1 284.6亿美元，占全国实际使用外资金额的95.2%，同比增长3.1%。对华投资前十位国家/地区依次为：中国香港（960.1亿美元）、新加坡（53.4亿美元）、中国台湾（50.3亿美元）、韩国（46.7亿美元）、英国（38.9亿美元）、日本（38.1亿美元）、德国（36.8亿美元）、美国（34.5亿美元）、荷兰（12.9亿美元）、中国澳门（12.9亿美元）^[13]。但是，近几年随着次贷危机以及中美贸易战的爆发，美国对华直接投资有所减弱，由2002左右的第1位，回落至第8位左右。

从以上可以看出，中美两国经济的紧密相关性。那么，美国国内实际GDP、美元币值的波动、中美经贸关系等“美国因素”必然会通过直接或间接的渠道影响中国外汇储备的变动。

（二）变量选取及计量方法的选择

本书为了分析外汇储备影响因素中美国经济因素的影响，变量选取中国外汇储备（FR）、中国对美出口额与进口额的比值（用EX表示）、美国实际国内生产总值（用AGDP表示）、中国实际国内生产总值（GDP）、人民币对美元的实际汇率（REER）。由于中国外汇储备自1981年开始由负变正，并一直持续增加，故样本区间选取为1981～2018年。外汇储备（FR）数据来源于国家外汇储备管理局网站。

由于中美贸易在1981～2018年间，1990年前中国对美贸易为逆差，1991年开始变为顺差，因此文中如果选用进出口差额在对变量取对数时欠妥，故本书选取对美出口额与进口额的比值（EX）来表示中美贸易差额。在对数模型中，采用出口额与进口额的比值可以避免出现负值。

实际GDP是指运用某一基期市场价格计算的总产出，即名义GDP剔除物价因素后变为实际国内生产总值。相对于名义GDP，实际GDP更能精确地反应一国的经济总量。两者的关系为实际国内生产总值等于名义国内生产总值除以GDP平减指数，但是鉴于GDP平减指数数据的可得性，本书在计算实际GDP时选用CPI（CPI以1978年为基期）代替GDP平减指数。其中中国的名义GDP及中国CPI的数据来源于中国资讯行数据库公布的历年中国经济重要指标。

由于名义汇率波动幅度较大，且无法反映出中美两国货币价值的相对变化，因此本书中变量选用人民币对美元的实际汇率。实际汇率是指在名义汇率基础上剔除价格因素后的数值，那么人民币相对于美元的实际汇率（REER）等于中美名义汇率剔除价格因素后的计算的数值。REER数值来源于国际货币基金组织的IFS金融数据库。

以上变量数值均为正值，为了消除异方差性及时间趋势，在进行实证分析时对FR、EX、GDP、AGDP、REER的原始序列取自然对数，得到InFR、InEX、InGDP、InAGDP、InREER的对数序列。

由于选取的各变量都具有明显的时间趋势，因此均为非平稳序列。为了进一步探讨各变量对外汇储备的影响，本书运用协整分析方法并展开协整方法的深入分析：涵盖协整方程、Granger因果分析、脉冲响应函数。其中协整关系主要反映各个变量之间存在着长期稳定的均衡关系。协整关系主要说明各变量之间的长期均衡关系，而想进一步考察变量X是否能引起Y，就需要格兰杰因果分析。脉冲响应函数则能够反映具有平稳性的VAR模型中的一个内生变量的冲击对其他内生变量所带来的影响，方差分解可以进一步说明一个内生变量的冲击对其他变量变动的贡献率。

（三）计量分析及结果

1.单位根—平稳性检验。单位根检验采用ADF法，由于数据序列的形式（常数项、常数项和趋势项、不含常数项也不含趋势项）及变量滞后阶数的选择都会影响单位根检验结果，因此在做单位根检验时要准确确定时间序列的形式和合理的滞后阶数。一般采用AIC准则来确定给定时间序列模型的滞后阶数，AIC值越小，滞后阶数越佳。对于时间序列的形式可以通过画出原序列的曲线图来观察。

根据单位根检验结果InFR、InEX、InGDP、InAGDP、InREER水平序列的ADF值在5%的显著性水平上大于Mackinnon临界值，不能拒绝单位根假设。一阶差分后ΔInFR、ΔlnEX、ΔlnGDP、ΔlnAGDP、ΔlnREER的ADF值在1%水平下小于Mackinnon临界值，在1%水平下拒绝存在单位根的原假设。因此InFR、InEX、InGDP、InAGDP、InREER是非平稳的，为I（1）一阶单整序列（见表3.9）。

表3.9　单位根检验结果

注：C，T，L分别表示常数项、趋势项和滞后阶数；∗∗表示在5%的水平下显著；∗∗∗表示在1%的水平下显著。

2.协整检验—Johansen检验。单位根的检验结果显示，InFR、InEX、InGDP、InAGDP、InREER服从I（1）过程，因此符合展开协整检验分析的条件。接下来我们利用经典的Johansen极大似然估计法来进行协整关系检验。

首先确定滞后阶数，由于我们所用样本容量较小，根据AIC准则，我们选取最佳滞后结束为2阶。在确定滞后阶数后，根据Johansen检验的原理还需确定假设检验，通过反复测试，最后我们选择没有确定趋势但是有截距。最后协整检验结果见（表3.10），H0为原假设，r表示协整关系数量。

表3.10　Johansen协整检验结果

注：∗∗表示在5%水平上拒绝原假设。

从表3.10可以看出，InFR、InEX、InGDP、InAGDP、InREER在5%显著性水平至少存在3个协整关系，由于协整方程有明显的经济学意义，协整方程为(www.xing528.com)

由协整方程可知，InFR、InEX、InGDP、InAGDP、InREER存在长期均衡关系，从各变量对我国外汇储备的影响程度来看，美国实际国内生产总值对我国外汇储备的影响程度较大，在其他条件不变的情况下，美国国内生产总值每增加1%，我国外汇储备将增加6.053 3%；中国实际国内生产总值对外汇储备的影响次之，外汇储备规模对中国实际国内生产总值的弹性系数为-5.639 7；再次为人民币实际汇率，人民币实际汇率对我国外汇储备的弹性系数为-5.574 8，即人民币升值1%，外汇储备减少5.574 8%；而中美双边贸易差额对我国外汇储备的影响最小，中美双边贸易差额增加1%，中国外汇储备会增加0.865 3%。

3.VAR模型检验。根据协整检验可以知道，各变量之间存在一阶单整关系，是长期均衡关系。因此可以建立VAR模型，VAR模型可以考察模型中各变量的相互作用。经过对VAR模型最佳滞后阶数确定各项准则的评比发现，InFR、InEX、InGDP、InAGDP、InREER建立的VAR模型的最佳滞后阶数为2阶。

（1）VAR模型的诊断检验。在根据VAR模型得出脉冲响应函数和方差分解之前，需要对VAR（2）模型进行稳定性检验。经过检验，各特征根的倒数都小于1（见表3.11），都在单位圆内，说明VAR模型的结构是稳定的，可以展开Granger因果、脉冲响应函数和方差分解的进一步分析。

表3.11　VAR模型稳定性检验结果

（续表）

（2）格兰杰因果分析。协整检验只能说明它们之间存在长期均衡关系，但不能说明它们之间存在格兰杰因果关系，Granger分析可以进一步解决X是否引起Y的问题。为了考察外汇储备与美国实际国内生产总值、中国国内实际生产总值、中美贸易差额、中美实际汇率的因果关系，我们下面进行格兰杰因果检验。检验结果见表3.12，从格兰杰因果检验结果可以看出，在10%的显著性水平下，外汇储备与美国实际国内生产总值互为因果关系，可以看出中国外汇储备已严重受到美国经济发展情况的制约；外汇储备与我国实际国内GDP也互为因果关系；人民币实际汇率、中美贸易超额的变动能引起外汇储备规模的变动，但是外汇储备不是人民币实际汇率、中美贸易差额的格兰杰原因。

表3.12　格兰杰因果分析结果

（3）脉冲响应函数分析——广义脉冲响应函数。脉冲响应函数分析一个误差项加上一个标准差大小的新息冲击，对内生变量的当前值和未来值的影响。因为广义脉冲函数的构建不依赖于VAR模型中变量次序的正交矩阵，改变变量的次序不会明显改变响应结果。因此本书的脉冲响应函数分析采用广义脉冲分析。

脉冲响应函数结果见图3.6，横轴表示滞后阶数，列出了10期，纵轴代表外汇储备对各解释变量单位新息冲击的响应程度。从图1中可以看出，外汇储备在整个冲击期，对来自自身一个单位的冲击，第1期反应最为剧烈且为最大正向反应，到第4期趋于平稳，影响趋于消失。外汇储备对美国实际国内生产总值AGDP一单位的新息冲击的反应，来自美国实际国内生产总值AGDP一个标准差大小的新息冲击对中国外汇储备从第1期开始就有一个负的影响并慢慢增强，到第3期达到负的最大值，第4期由负变正，到第5期达到正的最大值其后慢慢变弱，到第9期慢慢趋于平稳，影响消失。这表明，美国国内实际生产总值AGDP对我国外汇储备具有持续促进作用。中国实际国内生产总值GDP对我国外汇储备的冲击小于美国实际国内生产总值AGDP的冲击。人民币实际汇率对外汇储备的冲击总体来说比较平稳，到第9期影响逐渐消失。而中美贸易差额一个单位的新息冲击对外汇储备的影响，在第2期达到最大，其后慢慢减弱，到第9期趋于平稳。

图3.6　外汇储备受美国实际国内生产总值、中国国内实际生产总值、人民币实际汇率、中美贸易差额的脉冲反映图

4.我国外汇储备波动剖析—方差分解。脉冲响应函数描述的是VAR模型中的一个内生变量的冲击对其他内生变量所带来的影响。而方差分解是可以将模型内一个变量的预测方差分解到每个变量的扰动项上，从而获得不同扰动因素对内生变量波动（通常用方差来度量）的贡献度，进一步评价不同结构冲击的重要性。表3.13是基于VAR模型和Monte carlo模型模拟的我国外汇储备的预测方差分解结果。从表3.13中可以进一步看出美国国内实际生产总值、中国国内实际生产总值、人民币实际汇率、中美贸易差额对外汇储备波动的贡献度。

从表3.13的分解结果来看，在我国外汇储备的波动中，第1期只受自身波动的冲击，而随着时间的推移，外汇储备自身的影响逐渐减弱，在第6期以后基本稳定在52%左右，但仍起主要作用。从中长期看，美国国内实际生产总值、中国国内实际生产总值、人民币有效汇率、中美贸易差额冲击对外汇储备波动的贡献逐步增强，由第1期的0上升至第8期的49.17%左右。期间，来自美国实际国内生产总值的冲击逐渐增强，第3期后基本稳定在25%左右，这说明我国外汇储备波动的25%左右可由美国经济的波动解释。中国实际国内生产总值对本国外汇储备的冲击第6期后基本稳定在10%左右；中美贸易差额冲击在短期内对外汇储备波动的影响较大，但是从长期来看对外汇储备波动的影响逐步减弱，从第2期的11.197%减至第10期的6.384 732%。与此同时，人民币实际汇率对外汇储备波动的贡献逐步增强，由刚开始近乎微弱的影响（0.024 385）增加至第8期的6%左右，随后趋于稳定。

表3.13　VAR方差分解结构

通过对方差分解的结果进行比较可知，中国外汇储备受中国自身经济影响的程度小于“美国因素”的影响^[14]，说明中国外汇储备从长期来看越来越受到美国经济因素的牵制。

（四）结果分析及结论

基于中国外汇储备与中国实际国内生产总值、美国实际国内生产总值、人民币有效汇率、中美贸易差额1981～2018年的数据实证分析表明：

第一，通过协整关系可以看出，中国外汇储备与中国实际国内生产总值、美国实际国内生产总值、人民币有效汇率、中美贸易差额存在长期均衡关系。从长期来看：一，美国实际国内生产总值增加促进中国外汇储备的增加。而中国实际国内生产总值的增加将会逐步减少我国外汇储备的规模。但是美国国内生产总值、中美贸易差额对外汇储备的长期影响大于中国本身经济对外汇储备的长期影响。二，人民币有效汇率与我国外汇储备规模之间存在显著的负相关关系，且弹性系数大于1，这表明在其他条件不变的前提下，当人民币实际有效汇率指数下降1%将导致外汇储备升高5.574 8个百分点。人民有效汇率会通过两种渠道影响外汇储备的变化：其一，人民币实际有效汇率的下降导致我国对美出口的增加。因为弹性系数大于1，因此“马歇尔—勒纳”条件在我国现阶段是成立的，因此汇率下降导致外汇储备的增加。其二，人民币实际有效汇率指数的下降意味着人民币的升值预期增强，人民币实际有效汇率会通过“货币替代效应”与“资本流动效应”最终导致外汇储备的增加。

第二，Granger因果关系分析结果表明：短期内，美国实际国内生产总值与我国外汇储备互为因果关系，这说明中国外汇储备与美国国内经济密切相连。美国通过对中国负债融得的资本拉动其本国经济的增长。而反过来，随着美国国内经济发展，美国国内消费增加，中国外汇储备规模又会随着对美出口以及外汇储备管理当局对美元资产投资盈余的增加而增加。

第三，通过建立平稳的VAR模型，进而进行脉冲响应函数构建和对各变量方差进行分解，发现“美国因素”对我国外汇储备的贡献大于中国经济自身对外汇储备的贡献。说明我国外汇储备更依赖于外部因素，长期来看受“美国因素”牵制性将逐步增强。