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人民币汇率波动对进出口的阈值影响
通过使用阈值面板模型，我们来估计汇率对进口和出口的有效性。从中得出结论，进出口回归模型存在第二个门槛，当人民币汇率升值幅度小于7.8％时，中国的贸易流动则不符合ML条件。而高于7.8％的ML条件则强烈持有，表明人民币汇率升值会使中国的国际收入恶化。 由于人民币对美元汇率从2005年第3季度到2012年第1季度已经升值了22.2％，所以中国的经常账户将受到威胁。因此，应该做些改变或者提出应对这些问题的政策。
关键词：阈值影响，汇率，进口，马歇尔条件
介绍
2005年7月21日，中国人民银行决定将汇率制度从事实上的挂钩转为美元从而能够更加灵活地挂钩到一篮子外汇货币上。而2012年4月16日，人民银行将变动率波动幅度放缓至1％。 至此，人民币对美元的升值幅度从2005年第3季度到2012年第1季度升值了22.2％。 根据传统弹性理论，汇率升值会降低出口，增加进口。 此外，如果马歇尔 - 勒纳条件成立，汇率（本币）的升值将会使国际收入恶化，贬值将会改善净贸易流动状况。
弹性方法仍然是贸易流量平衡分析中最常用的方法。最近，从理论的角度来看，大量的精英重新审视了汇率波动对贸易平衡的影响。 Oskooee-Bahmani（1998），Bahmani-Oskooee和Kara（2003），De Silva和Zhu（2004）等人发现大多数国家的贸易弹性足够支持贬值，作为改善贸易流动平衡的成功政策。 而威尔逊（2001）认为马来西亚，韩国和新加坡没有J曲线，ML条件没有得到满足。 Luis Sastre（2012）也支持其他国家的这一结论。
对于大多数国内研究，相关的实证研究可以分为三类。首先，李一宁（1991）认为进出口需求弹性不足。第二，汇率对贸易流动的弹性只达到临界值，因此，出口波动对中国贸易的影响相对较小（Chen，1992）。 第三，最近的实证文献表明，ML条件在中国有所保持（戴，1997; Feng，2007; Liu，Zhou，＆Xu，2010）。
虽然上述研究结论不同，但都以线性模型作为应用。因为汇率变动对进出口的影响可能是非线性的，所以我们采用汉森（1996，1999）提出的阈值面板模型来估计阈值效应。然后分析出口变化率变化对出口和进口的不同阈值影响。从统计结论来看，我们不仅要测试贸易对汇率升值的有效性，还要研究出口升值幅度有多大，贸易流量才不会恶化。
理论模型和阈值面板回归模型
1.理论模型
根据最近的文献，我们假设一个国家的出口和进口的主要终端是收入、相对价格和贸易成本。因此，我们假设每个国家的出口和进口需求是以和形式出现的，EX和IM分别代表进出口。Y是中国的收入。是贸易伙伴的收入。PM代表进口价格，PD代表国内价格，T表示贸易成本，E表示汇率，PX表示出口价格，为贸易伙伴的出口价格。考虑PD = PX = P，其中P是国内价格。 PM = PX * = P *，其中P *是外国合作伙伴的国内价格。为了估计汇率对进出口的影响，如，其中S表示双边名义汇率。 根据文献，我们假设其余贸易伙伴对一个国家的出口（ex）和进口（im）的需求采取以下
其中，小写字母表示相应大写字母的对数形式。 至于模式，如果本币（汇率）升值将会增加进口，减少出口。如果，表示贸易成本会减少进出口。表示国内收入的提高将增加进口，但如果通过增加进口替代增加国内收入，那么表示：外贸贸易伙伴收入的提高将会增加出口，但是，如果出口增加替代收入增加，则是（Kara，2002）。 此外，如果
则马歇尔 - 莱恩条件成立。
阈值面板回归模型
为了掌握因变量与自变量之间是否存在结构变化关系。采用汉森（1996，1999）提出的阈值面板回归模型作为应用。 考虑基于方程（1）和（2）的阈值面板回归模型
其中，qit是阈值变量，代表汇率的增长率。表示Heaviside函数，表示当时，，否则方程（3）和（4）根据Hansen（1999）估计。 当gamma;已知时，我们使用普通固定效应回归模型来估计和，
和的值，相应的平方误差总和为 然而，如果gamma;是不知道的，Chan（1993）和Han-sen（1997）建议在等式（3）和（4）的非线性规范时，通过最小二乘估计gamma;。 这是最简单的通过最小化平方误差的总和来实现。因此，最小二乘估计是方程（5）的平方误差最小化与方差估计Hansen（1996,1999）提供了一个假设检验：因此，零对单阈值的近似似然比检验可以基于统计量其中S0表示当零假设成立时平方误差的和。如果F1大，则拒绝没有阈值的假设有利于单个阈值，如Hansen（1999）所指出的。由于似然比检验的无效渐近分布是非关键的，我们建议使用自举程序近似抽样（经验）分布，然后导出自举渐近和有效的p值 和H值下的F值。无阈值效应的无效。如果p值小于期望的临界值，则被拒绝。此外，Hansen（1996）证明统计量p值遵循大样本中的均匀分布，可以通过自举去除。 最后，我们考虑阈值参数的置信区间的构建，然后测试阈值的估计值是否是一致的估计量。 由于有参数干扰，传统的统计数字是非标准的。 为了克服这个问题，Hansen（1999）使用最大似然比LR统计量构建了渐近和有效置信区间的“无拒绝区域”。 因此，我们可以建立置信区间我们对gamma;1的渐近（1-alpha;）％置信区间是gamma;的值的集合，使得这个信心区域的一个便利特征是它是模型估计的自然副产品。 似然比序列LR是这些数字的简单重新归一化，并且不需要进一步的计算。 上述模式只考虑单阈值条件。 在某些应用中可能存在多个阈值。 在这些情况下，我们可以使用类似的方法搜索两个或多个阈值。（由Hansen（1999）提出）
实证结果与分析
数据源
本文采用1995年第1季度至2009年第3季度中国出口数据，进出口30个国家和地区的1季度数据经X-12ARIMA季调。 双边真实汇率由BRER得出，其中NRER表示双边名义汇率，CPI为中国的消费者物价指数（以2005年为基准年）和是贸易伙伴的消费者物价指数（2005年）作为基准年）。 交易成本来自以下几点：根据Novy（2006），
其中，表示国家i对国家j的出口. 表示国家i的国内生产总值。 表示国家i的出口。 所有数据，出口，进口，国内生产总值，双边名义汇率和消费者物价指数均来自中国经济互联网数据库和CEIC全球数据库。 所选变量的描述性统计数据如表1所示。
面板单元根测试和面板协整测试
第一步是检查所涉变量的固定属性。 表2表示面板单元根检测的结果。 水平变量已被指定为单独的截距和趋势，并且第一个差异变量在测试中用单独的截距来指定。 检测水平变量的单位根，而第一个差异是不稳定的。 我们得出结论，每个变量包括随机游走组件。
注释：130个国家和地区包括阿根廷，奥地利，澳大利亚，巴西，比利时，丹麦，德国，俄罗斯，法国，菲律宾，芬兰，哈萨克斯坦，韩国，荷兰，加拿大，马来西亚，美国，日本，瑞典，瑞士，台湾，泰国，西班牙，香港，新西兰，伊朗，意大利，印度尼西亚，英国和智利。
表格1 汇总统计
表2 面板单位根检测结果
注意：方括号中的数字代表p值。
对于面板协整检验结果，表3列出了所有的Pedroni（1999,2004）测试在1％的水平下的结果，没有协整的无效。 面板协整检验指出：出口，外贸伙伴的收入，汇率和贸易成本以及进口，国内收入，汇率和贸易成本之间存在长期协整关系。
阈值效应测试
在第二步，我们使用名义变动率的增长率作为阈值变量来估计模型。为了确定阈值的数量，模型（3）通过最小二乘法估计，允许（顺序）零，一，二和三阈值。 测试统计F1，F2和F3及其引导p值，如表4所示。对于出口方程，我们发现单阈值F1（6.009）的测试对于自举p值为0.013是非常显着的，双阈值F2（3.495）的测试是显着的，具有引导p值为0.066。另一方面，第三阈值F3（2.958）的测试不接近统计学显着，引导p值为0.109。我们可以得出结论，有强有力的证据表明回归关系有两个阈值。对于进口方程的分析，我们也可以找到高回报关系中有两个阈值的证据。因此，在本文中，我们使用这些双阈值模型。
预估价值
两个阈值的点估计及其渐近的95％置信区间在表5中报告。出口方程的估计为0.0179和0.0449，进口方程为-0.0071和0.0776，这在实证分布中非常小或非常值的名义汇率阈值变量的增长率。因此，点估计指出的三个双边名义汇率的条款是“汇率波动非常低”，“汇率波动非常大”和“其他”。阈值的渐近置信区间是紧密的，表明这种划分的性质几乎没有什么不确定性。可以从图1和图2中的似然比函数LR的图中得到关于阈值估计的更多信息。点估计是似然比达到零轴的gamma;值。有趣的是检查未精制的第一步LR，LR1对于出口方程等于零的点，其出现在gamma;1= 0.0179。在第二步估计下，LR的第二次主要下降是gamma;2= 0.0449。对于进口方程的分析，我们也可以在图2中找到类似的证据。因此，单阈值似然性传达信息表明存在回归中的第二个阈值。
表3 面板协整检验结果
注意：输入和输出括号中的数字代表进出口方程式。
表4 阈值效应测试结果
注意：F统计的p值基于经验分布由10000个引导数计算。
表5 阈值估计值
图1 出口方程的LR检验。
图2 进口方程的LR检验
实证结果
表6和表7分别给出了进出口方程的双阈值回归结果。我们使用普通固定效应回归和双阈值回归来估计模型（3）和（4）。为了克服模型的异方差性，标准误差是白色校正的。如表6所示，对于普通固定效应回归模型，汇率的出口灵活性为-0.566％，表明出口下降0.566％，当汇率升值1％。对于双阈值回归的估计结果，我们可以发现汇率升值幅度小于1.8％时，汇率出口灵活度将为-0.563％。但汇率升值1.8％至4.5％之间，汇率出口灵活度为-0.591％。此外，当出口升值幅度高于4.5％时，汇率变动率为-0.569％。如表7所示，普通固定效益回报模型的汇率灵活性为0.382％，表明进口增幅为0.382％，汇率升值1 ％。对于双阈值回归的估计结果，我们可以发现进口灵活性，当汇率贬值不到1.8％时汇率为0.328％。但是，当汇率升值幅度在-1.8％至7.8％之间时，出口变动率的进口灵活度将为0.401％。此外，当汇率升值高于7.8％时，汇率的进口灵活度将为0.452％。
表6 出口方程：双阈值回归
表7 导入方程：双阈值回归
表8 马歇尔 - 勒纳条件结果
非线性马歇尔条件分析
根据表6和表7的估计结果，我们可以得出表8中的马歇尔 - 勒纳条件。从表8可以看出，马歇尔 - 勒纳条件为为线性模型。至于阈值模型，，回归兑换率小于1.8％升值在-1.8％和1.8％之间，，当汇率升值幅度在1.8％至4.5％之间时，当汇率升值之间 4.5％和7.8％，当汇率升值7.8％，我们可以总结得出不同，此外，从估计结果，我们得出结论，当双边人民币汇率升值低于“非常低的汇率波动”制度的7.8％时，中国的贸易对贸易伙伴有三十个不符合马歇尔莱纳条件，。但是，当双边人民币汇率升值高于“非常高的汇率波动”制度下，人民币汇率升值幅度高于7.8％时，Mar-to-Lener条件强烈持有，表明人民币汇率升值将减少中国的经常账户顺差。
结论
本文考察了汇率波动对进出口的有效性。传统研究使用线性模型作为分析进出口汇率弹性的应用。然而，汇率变动对进出口的影响可能是非线性的，因此，我们采用汉森（1996年，1999年）提出的阈值面板模型来估计阈值效应。
首先，我们发现在入口和出口回归模型中都有第二个阈值。汇率升值会导致出口下滑，贬值将导致进口增加，但两者都有临界效应。
其次，估计结果显示，双边人民币汇率升值幅度小于7.8％时，中国的贸易流动不符合马歇尔 - 勒纳条件。而当双边人民币汇率升值高于7.8％时，马歇尔 - 勒纳条件强烈地表明：人民币汇率升值会阻碍中国的国际收入。
最后，本文阐述了贸易流量的汇率变动具有阈值效应。由于人民币对美元汇率从2005年第3季度到2012年第1季度已经升值了22.2％，高于7.8％，因此人民币升值将恶化目前的中国经常账户。因此我们必须更加重视，并作出一些改变或者提出应对这些问题的政策。
致谢
本研究得到了中国教育部人文社会科学青年项目（12YJC-790006），国家社会科学基金（12BJL057），广东省哲学社会科学规划青年项目（GD11YYJ01），华南师范大学青年教师研究基金的支持。
参考文献
[1]Bahmani -Oskooee，M.，＆Niroomand，F。（1998）。长期以来的价格偏好和马歇尔条件重新审视。经济学通讯，61,101-109。
[2]De Silva，D.，＆Zhu，Z。（2004）。斯里兰卡贬值实验：VAR和ECM分析汇率对贸易平衡和GDP的影响。国际贸易杂志，18,2
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