亞洲地區(qū)貨幣壓力傳導中的因素影響力分析

[摘要]本文研究亞洲發(fā)展中國家與地區(qū)各種經(jīng)濟因素變動率與貨幣壓力變動的關系。在對現(xiàn)有文獻進行分析總結的基礎上，文章對模型進行了甄選，并進一步利用合成數(shù)據(jù)的彈性分析法，從指標突變的角度研究各種經(jīng)濟因素對貨幣壓力的影響力，及其影響力的大小。最后本文利用亞洲金融危機前后的數(shù)據(jù)進行了結構穩(wěn)定性的檢驗。合成數(shù)據(jù)的多元分析表明：過去十余年間，亞洲國家與地區(qū)貿易因素對貨幣壓力的影響并不顯著，名義匯率貶值率、外匯儲備變動率、對銀行負債流量的變動率、國際利率變動率和實際有效匯率的變動率等因素是形成貨幣壓力的主要因素。同時，模型的結構在亞洲金融危機前后保持了較好的穩(wěn)定性。

[關鍵詞]貨幣壓力 指標突變 合成數(shù)據(jù) 多元分析 穩(wěn)定性

[中圖分類號]F821 [文獻標識碼]A [文章編號]1004-6623（2006）04-0089-04

[作者簡介]雷田禮（1971—），重慶市人，深圳職業(yè)技術學院講師。研究方向：國際經(jīng)濟學。

一、研究背景

頻繁發(fā)生的貨幣危機以其帶來的巨大災害給國際經(jīng)濟學帶來了嚴峻的挑戰(zhàn)：貨幣危機（貨幣壓力）是如何在國際間傳遞或擴散的，各種途徑的影響如何？貨幣危機的體現(xiàn)是匯率突變、利率陡增，或者是儲備迅速減少，本文將這三方面的因素定義為貨幣壓力（當貨幣壓力超過一定的限度，便引發(fā)貨幣危機），也作為模型研究中的因變量，來實證分析貨幣壓力傳導過程中的影響因素及其顯著性。

1.已有的研究及結論。已有的研究文獻中，對于貨幣危機擴散途徑的研究分歧較大，其中最明顯的當屬對貿易途徑的爭論，結論甚至完全相反。

最早進行危機傳導實證性分析的是艾沁格林、羅斯和外普洛斯（Eichengreen，Rose and Wyplosz，1996）完成的。他們用貿易矩陣和宏觀變量矩陣估算危機發(fā)生的概率，結果發(fā)現(xiàn)貿易矩陣對危機發(fā)生的影響是非常顯著的，因而得出結論:“在同時期的貨幣危機擴散中，貿易聯(lián)系是比相似的宏觀基礎更為主要的因素?！?/p>

格里克和羅斯（Glick and Rose，1999）建立了一個新的模型來估算貿易在危機傳導中的重要性。研究的結果表明，較強的貿易聯(lián)系將導致危機發(fā)生的概率增大。同艾沁格林的結論一樣，他認為宏觀變量在模型中對危機指數(shù)的影響是不顯著的。

除了總量分析外，福布斯（Forbes，2000）利用公司層面的數(shù)據(jù)來檢驗貿易在危機的國際傳導中的重要性，同樣他認為：直接貿易效應（文中稱為“收入效應”）及出口企業(yè)間的競爭關系（文中稱為“產品競爭效應”）都是亞洲和俄羅斯危機中重要的傳導機制。

以上的研究結論都認為貿易是危機傳導中的主要因素，但也有研究認為貿易在危機傳導中是不重要的。

馬森（Masson，1998）把貿易傳導歸類為“溢出效應”，通過研究他認為，由于被危機傳導的國家出口到墨西哥和泰國的總量只占出口總額非常微小的比率，因而地區(qū)間通過貿易途徑的“溢出效應”是不顯著的。馬森還計算了5個亞洲國家商品競爭力在危機期間的損失，結論表明這種損失也是非常微不足道的，因此他認為貿易的“溢出效應”不能解釋危機在這些地區(qū)的擴散。

貝格和戈德芬（Baig and Goldfain，1998）也認為貿易不是亞洲金融危機擴散的主要因素。他計算了東亞國家間的直接貿易流量，并且斷定在危機擴散中直接貿易和間接貿易效應都是不明顯的。

哈里根（Harrigan，2000）則專注于研究亞洲貨幣危機對美國的影響。他得出的結論是：亞洲危機對美國企業(yè)的影響是微小的和有局部性的，只有一些部門，如鋼鐵產業(yè)經(jīng)歷了價格和產出的下降，但被其它地區(qū)的需求增加所彌補，因而貿易的影響并不顯著。

還有一些研究得出相對中性的結論：貿易聯(lián)系在危機傳導中起到了一定作用，但被其它因素所掩蓋。

2. 研究中的問題與研究方法。一是兩種方法比較。在已有的文獻中，對貿易在危機傳導中的研究主要有兩大類方法。第一類研究方法從貿易總額占GDP的比重出發(fā)，考慮貿易額下降引發(fā)貨幣危機的可能性，大多數(shù)研究支持貿易在危機傳導中不起主要作用，持此類觀點的學者有馬森、貝格和戈德芬、哈里根等。這類研究有兩個關鍵：一是貿易乘數(shù)，貿易額減少不但直接減少外匯流入，而且造成的GDP損失會按貿易乘數(shù)成倍放大，但貿易乘數(shù)的實際測算涉及多方面的因素，是一個尚未徹底解決的問題。另一關鍵因素是預期的影響，貿易損失引起的貨幣壓力不單是外匯數(shù)額的直接減少，還會增加人們對貨幣貶值的預期，由于預期是一個心理因素，難以用公式準確量化，這也就使得貿易與貨幣壓力之間的關系難以準確度量。所以用這種方法來測量貿易對貨幣壓力的影響的文章相對較少，有的只是將其作為研究過程中的一個指標。第二類研究方法是將貿易變化作為一個指標，并與其它宏觀指標一同放在模型中，通過多元回歸分析，來考慮貿易及各種宏觀因素在危機傳導中的重要性，如克雷斯丁、艾沁格林、羅斯和外普洛斯(Kristin，2000、Eichengreen，Rose and Wyplosz，1996)等。這類分析方法存在幾個方面的問題：一是各種指標（貿易指標與各種宏觀指標）對形成貨幣壓力的影響不同，因而各種指標權重的選取不同，得出的結論也會不同。二是異方差和共線性的處理。瑞格邦（Rigobon，2000）曾證明了如果序列中存在異方差，則回歸結果不再是無偏或一致的估計量。而共線性因素則會使置信區(qū)間變寬，估計值的穩(wěn)定性降低。

二是研究的樣本范圍。格里克和羅斯（Glick and Rose，1998）證明了危機的蔓延具有聚類性，只有對同一地區(qū)的研究才能找到其共性因素。而受本土主義的影響，大部分西方學者都將發(fā)展中國家和發(fā)達國家的貨幣危機進行綜合研究及比較。由于不同地區(qū)的國家發(fā)展模式和經(jīng)濟特點的不同，用不同地區(qū)的數(shù)據(jù)來說明同一問題可能會出現(xiàn)偏差，正如不能用拉美國家的債務危機來解釋亞洲的貨幣危機一樣，對不同經(jīng)濟制度國家的合成數(shù)據(jù)進行研究可能帶來不實結論。從大部分文章的可決系數(shù)來看，其解釋力也偏低（在0.5以下）。

三是樣本時間。由于大部分文獻都在危機發(fā)生后的短時間內完成，數(shù)據(jù)時間特別是危機后的數(shù)據(jù)相對較短，不利于對危機前后的比較研究。

四是指標值的選取。也就是取值的絕對性與相對性問題。由于各類經(jīng)濟數(shù)據(jù)的單位以及數(shù)據(jù)的數(shù)值在數(shù)量級上差別較大，原始數(shù)據(jù)的分析將會造成合成數(shù)據(jù)的回歸系數(shù)差別也較大。為了減少回歸系數(shù)的差異，本文先對數(shù)據(jù)作預處理，用當期數(shù)據(jù)相對于上期數(shù)據(jù)的變動率（作為本期相對于上一期的突變值）作為基本數(shù)據(jù)進行研究，如此避免了兩個方面的問題：一是總體上看數(shù)據(jù)的變動率指標在數(shù)量級上基本相當，避免了回歸系數(shù)差異過大的問題（也利于回歸系數(shù)在同一數(shù)量級上的比較），更能體現(xiàn)各種指標變動率之間的關系；二是貨幣危機的傳遞主要是研究匯率突變帶來的鏈式反應，也就是匯率變動在國際間的傳遞，相比而言，變動率指標間的關系更能說明因素間的彈性關系（即一個因素的百分比變動帶來的另一指標的百分比變動數(shù)量）。

本文接下來將采用合成數(shù)據(jù)的彈性分析方法，從指標突變的角度，以亞洲發(fā)展中國家①為樣本范圍，對危機前后貨幣壓力形成中各類經(jīng)濟因素的影響力及結構穩(wěn)定性進行實證分析，涉及指標的顯著性、橫向影響力的大小分析、縱向結構穩(wěn)定性判斷等，并對貿易因素和其它經(jīng)濟因素進行了比較。

二、指標選取及模型確定

本文中涉及的合成數(shù)據(jù)指標如下（除uslp外，其余指標均為合成數(shù)據(jù)）：

assp：國外資產凈值變動率

leap：社會公眾貸款申請額（總申請額減去政府貸款申請額）變動率。

liap：國外負債總額變動率

expc：出口總額變動率

inpc：進口總額變動率

mper：貨幣流通量（貨幣加上準貨幣）變動率

cpip：消費者指數(shù)變動率

rerc：實際匯率變動率

pres：儲備額變動率

dev：貨幣貶值率（對美元）

tlip：對銀行負債流量的變動率

uslp：國際利率變動率（用美國6月期貸款利率變動率替代）

本文將促使貨幣危機形成的力量定義為貨幣壓力，包括儲備減少、利率提高、匯率貶值等因素（由于利率工具的多功能性，除貨幣壓力外的其它因素也會造成利率的變化，本文暫不考慮），用cri表示，其計算公式為：

cri=pres×@inv(@stdev(pres))+dev×@inv(@stdev(dev))

(式中指標均為合成數(shù)據(jù)；@inv(·)表示倒數(shù)算子，@stdev(·)表示標準差算子)

研究的基本模型如下：

cri=c(i)+c(1)×leap+c(2)×expc+c(3)×inpc+

c(4)×mper+c(5)×dev+c(6)×pres+c(7)×tlip+

c(8)×rerc+c(9)×cpip+c(10)×uslp+c(11)×liap

式中c(k)，k=1，2，…11 分別表示回歸系數(shù)，c(i)為截距項，隨國家和地區(qū)的不同而不同。

由于數(shù)據(jù)原因，同時為了不使數(shù)據(jù)變動過于頻繁，本文中的指標頻率為季度。由于商品的調整時間較金融變量更長，本文選擇在更長的時間范圍內來考查模型：樣本范圍從1990年第1季度至2003年第2季度。

關于亞洲金融危機，還有一種觀點認為：其爆發(fā)與美國在20世紀90年代中期利率的大幅上升有關，馬森（Masson，1988）稱之為“颶風效應”。本文在模型中加入了國際利率（用美國6個月的短期貸款利率替代），用來對“颶風效應”的存在性和影響力進行檢驗。

在指標值選取上，由于各指標在數(shù)量級和方差上的較大差異，不宜直接用各類數(shù)據(jù)直接進行分析，本文對對數(shù)模型和變動率模型對比。通過計算，變動率模型的回歸標準誤差為0.88，F(xiàn)統(tǒng)計量值為9.64E+30，而對數(shù)模型的回歸標準誤差為1.23，F(xiàn)統(tǒng)計量值為14.09，相比之下，變動率模型在精度上更高。而且，如前所述，變動率模型更有利于刻畫指標間的彈性關系。

在進行因素實證前，本文還對常用的一些回歸方法在實際數(shù)據(jù)的擬合優(yōu)度上進行了比較。發(fā)現(xiàn)各種變動率指標的時間序列均不存在序列相關的問題，但從回歸標準誤差、調整后的R值以及F值等指標結果上，固定截距、廣義最小二乘法優(yōu)于其它幾種分析方法在擬合結果上的體現(xiàn)。

綜上分析，宜采用合成數(shù)據(jù)指標變動率的廣義回歸模型進行因素影響力分析。

三、因素影響力分析

1.基本模型檢驗結果。首先考查基本模型中貨幣壓力與各種經(jīng)濟因素的關系，合成數(shù)據(jù)的分析結果如下（表1，常數(shù)項未列出）：

從系數(shù)上看，對貨幣壓力影響較大的因素有三個:名義貨幣貶值率、儲備變化率、實際匯率貶值率。這三個因素變動1個百分數(shù)時，會分別帶來貨幣壓力指數(shù)9.20%、 2.84%、 -0.76%的變化。由于實際有效匯率貶值與貨幣壓力的反向變化，實際有效匯率的回歸系數(shù)為負值，與理論一致。但從回歸系數(shù)的P值來看（5%的顯著性水平），名義貨幣貶值率、儲備變化率，以及國外負債總額變動率、對銀行負債流量的變動率、國際利率變動率等因素相對于公眾貸款申請額變動率、進出口額變動率、貨幣流量變動率，以及實際有效匯率變動率、消費者指數(shù)變動率等因素對貨幣壓力的影響更為顯著。

從模型優(yōu)度來看，DW統(tǒng)計量的值為1.86，比較接近2，在觀測量為52和自變量11個的模型中，是不存在自相關結果的。而且模型進行了懷特異方差處理，加權回歸的結果也消除了異方差對模型的影響。另外，合成數(shù)據(jù)中較難處理的是多重共線性對模型的影響，其直接后果是回歸系數(shù)標準誤差變大，置信區(qū)間變寬，估計值的穩(wěn)定性降低。表1中的模型并不存在嚴重的共線性問題（否則，系統(tǒng)不能給出回歸結果）。但由于解釋變量多達11個，解釋變量間容易存在共線性，為了進一步提高模型的穩(wěn)定性和可信度，對一些不顯著的因素（回歸系數(shù)P值大于0.05）從模型中剔除，降低共線性存在的可能性，進一步篩選出對貨幣壓力最顯著的指標?？紤]到可能存在偏誤，本文還將系數(shù)標準誤差較大的因素(系數(shù)標準誤差大于0.5)放入模型中重新回歸，逐步將不顯著變量從模型中剔除，得到如下最終結果。（表2）：

模型為：

CRI=C(i)+11.56×DEV+3.42×PRES+0.01×TLIP-0.97×USLP-0.81×RERC

有一點需要說明的是，在上述模型結果中，實際有效匯率與貨幣壓力始終保持著較好的線性關系（造成可決系數(shù)較高），說明用實際有效匯率的變動來解釋貨幣壓力的變動是非常有效的。但另一方面，為了防止出現(xiàn)虛增的回歸系數(shù)，本文將實際有效匯率從模型中剔除，所得回歸模型的可決系數(shù)為0.75，仍優(yōu)于類似文獻中的結果，各變量與貨幣壓力的關系也與前面結果相近，說明模型的結果是比較穩(wěn)定的。

2.貿易因素影響力檢定。為了檢驗貿易量對貨幣壓力的影響力，本文將貿易因素加入最終模型中，利用如下模型檢驗進出口因素對貨幣壓力影響的顯著程度。

CRI=C(i)+C(1)×DEV+C(2)×PRES+C(3)×TLIP+C(4)×RERC+C(5)×USLP+C(6)×EXPC+C(7)×INPC

系數(shù)檢驗的原假設為：C(6)=C(7)=0。wald系數(shù)檢驗結果如下（表3）：

從結果來看，wald系數(shù)檢驗的F-統(tǒng)計量和卡方統(tǒng)計量的P值均為0.81，完全可以接受原假設，認為進出口變動率對貨幣壓力的影響并不顯著。亞洲國家在貨幣危機傳導過程中，即便受危機國家的影響貿易額發(fā)生變動，但這種變動率形成的貨幣壓力是微弱的。

從模型結果和貿易影響的系數(shù)分析可以看出，相關亞洲國家過去13年中，形成貨幣壓力的主要因素是名義匯率貶值率、儲備變動率、對銀行負債流量的變動率、實際有效匯率變動率及國際利率變動率，相比之下貿易因素的影響并不顯著，同時從模型結果還可以看出，“颶風效應”確實存在，也就是國際利率對亞洲國家貨幣壓力的影響是顯著的。

四、結構穩(wěn)定性判斷

經(jīng)歷亞洲金融危機后，各種因素與貨幣壓力的關系是否保持穩(wěn)定，模型的結構是否發(fā)生了變化，是一個值得研究的問題。下面進一步對模型在東南亞貨幣危機前后的結構穩(wěn)定性進行判斷（取1990年第一季度至1997年第一季度為危機前時段，1998年第二季度到2003年第二季度為危機后時段）。

設整個時段殘差平方和為s1，危機前時段的殘差平方和為s2，危機后時段的殘差平方和為s3，危機前時段的樣本量為n1，危機后時段的樣本量為n2，決策變量個數(shù)為k，實際計算結果如下:s1=573.55，s2=291.47，s3=158.27，k=6，n1=28，n2=21

取顯著性水平為5%時F (k，n1+n2-k)=F0.05(6，41)=2.32977，由于實際值小于臨界值，應接受原假設：模型結構沒有發(fā)生變化。說明在過去十余年間，模型中各類經(jīng)濟因素間的結構關系是穩(wěn)定的。

五、結 論

本文研究亞洲發(fā)展中國家和地區(qū)各種經(jīng)濟因素對貨幣壓力影響力的強弱，在總結分析現(xiàn)有研究結論的基礎上，從幾個方面對合成數(shù)據(jù)模型進行了進一步的嘗試，利用合成數(shù)據(jù)的彈性分析法，從指標突變的角度，把貿易因素與其它經(jīng)濟因素與貨幣壓力的關系進行了對比分析，得到了貨幣壓力及其影響因素的數(shù)學模型，并對亞洲金融危機前后的數(shù)據(jù)進行了結構穩(wěn)定性的判斷。結論表明：貿易因素對貨幣壓力的影響并不顯著，對貨幣壓力影響顯著的因素是名義匯率貶值率、儲備變動率、對銀行負債流量的變動率、國際利率變動率和實際有效匯率的變動率。名義匯率貶值率、儲備變動率每變動1個百分點，貨幣壓力分別變動11.5和3.4個百分點。銀行負債流量對貨幣壓力的影響則相對較弱，只有0.006個百分點的變動。實際有效匯率和國際利率每個百分點的變動，則分別會帶來貨幣壓力反向約0.96和0.81個百分點的變動。另外，在過去十余年間，模型中各類經(jīng)濟因素的結構關系穩(wěn)定（在5%顯著性水平下），有利于相關國家匯率政策的制定。為了保持匯率的穩(wěn)定，應充分重視名義匯率貶值率、儲備變動率等因素在形成貨幣壓力中的影響力。

（收稿日期: 2006-06-19 責任編輯: 垠喜）