汇率、对外直接投资与货币国际化的关系研究①

翟少轩 谭韵 巢真 张智裕

摘 要：本文将2001—2013年14个经济体面板数据分为高、低货币国际化水平区域两组，利用面板VAR模型，研究汇率（ER）、对外直接投资（OFDI）与货币国际化水平（CII）之间关系。研究表明，CII的提高促进OFDI增长，OFDI对CII的影响则有阶段性特征：在低货币国际化区域，OFDI增加显著提高CII；在高货币国际化区域，OFDI则对CII影响不显著。而ER变动都能显著影响高低货币国际化区域的CII。故保持汇率稳定同时，OFDI相关政策应随CII的发展阶段相应调整。

关键词：货币国际化 汇率 对外直接投资 面板VAR模型

中图分类号：F740 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2018）09（c）-071-04

2018年5月，中国人民银行发布《2018年第一季度中国货币政策执行报告》。该报告指出，人民币国际化取得新进展，已有超过60个境外央行或货币当局将人民币纳入官方外汇储备；且中国已与23个国家和地区建立了人民币清算安排，覆盖东南亚、欧洲、中东、美洲、大洋洲和非洲等地，直观地体现了近年来人民币国际化发展过程所取得的重要成就。

而近几年，随着我国对外开放格局的扩大及“一带一路”等重要倡议的推动，我国对外直接投资额（OFDI）连年增长。据商务部最新发布的对外直接投资统计公报，2016年中国对外直接投资流量创下1961.5亿美元的历史新高，同比增长34.7%，在全球占比达到13.5%。追溯货币国际化程度较高的国家或地区经济组织，如日本、欧洲货币联盟、美国等对外直接投资的发展史，可以发现其本币的国际化过程与其对外直接投资额之间是具有紧密相关性的，高和（2015）、张敬之（2015）、张晓涛等（2016）从不同的角度，通过实证研究发现外对直接投资额的增加可以提高本国的货币国际化水平。倪亚芬和李子联（2016）认为对外直接投资额与货币国际化之间存在互动机制。这些研究从不同角度论证以上两者间存在动态相关关系。

同时，在对外直接投资决策过程中必然涉及到汇率问题。在人民币国际化报告（2017）中，人民银行指出将继续坚持汇率市场化改革方向，进一步完善人民币汇率市场化形成机制，逐步增强汇率弹性，保持人民币在全球货币体系中的稳定地位。另外部分学者就汇率与货币国际化之间的关系进行了研究。Bergsren（1975）、Chinn and Frankel（2003）、周宇（2016）等通过不同的研究方式均得出结论：汇率波动幅度对货币国际化的影响为重要的显著性因素之一，直观地表现为汇率稳定或带有轻微的升值预期在一定程度上有助于提升一国货币的国际地位。已有学者从短期和长期的角度分析汇率变动与货币国际化的关系（余翔，2016；杨涛，2017），但也有学者认为在不同阶段汇率波动货币国际化的影响有所差异（赵然，2012）。

目前，已有一些文献从理论和实证的方法对汇率、对外直接投资和货币国际化之间的两两关系进行研究，但是尚没有系统研究以上三者动态关系的文獻。本文将在人民币国际化背景下，研究分析在不同阶段的货币国际化水平下，汇率、对外直接投资和货币国际化水平三者之间的相互关系与作用机制。本文通过建立面板VAR模型，运用脉冲响应分析法对变量间的动态关系进行分析，得出研究结论，并尝试提出相应政策建议。

1 实证部分

1.1 变量设定、数据处理与模型构建

（1）数据说明与统计分析。

本文使用2001—2013年14个经济体的面板数据。这14个经济体包括美国、英国、日本、欧洲货币联盟、瑞士、加拿大、澳大利亚、中国、俄罗斯联邦、新加坡、巴西、土耳其、韩国和印度。

“货币国际化水平”（CII）使用的是林乐芬和王少楠（2016）测量的货币国际化指数。林乐芬和王少楠根据国际化货币的三个职能——交易职能、投资与支付职能、储备职能，用离岸市场外汇交易量占比表示交易职能，用利率衍生工具、货币市场及国际债券市场人民币发行与未偿付额比重表示投资与支付职能，用国际货币基金组织储备货币占比表示储备职能，最后通过加权计算出各国的货币国际化水平指数。“对外直接投资”（OFDI）来源于世界银行数据库的“对外直接投资占GDP的百分比”数据。“汇率”来源于IMF数据库中“一国货币对SDR汇率”，由于该汇率采用直接标价法，汇率上升表示该货币对SDR贬值。本文拟将根据货币国际化水平的差异，将所有经济体分为两组，分别为“高货币国际化区域”和“低货币国际化区域”。由于IMF官方外汇储备货币构成数据库由8种货币构成：美元、欧元、英镑、日元、瑞士法郎、澳元、加元和人民币，说明这8种货币在国际上认可度较高，除了人民币外，其他7种货币具有传统国际货币的属性，货币国际化水平较高（林乐芬等（2016）认为这七种货币为传统国际化货币，经过对比货币国际化指数发现，人民币的国际化水平相对于该7种货币仍属较低水平。彭红枫等（2017）也认为这7种货币的国际化水平较高）。尽管近年来人民币国际化水平得到较大提升，在国际市场上的认可度也有较大提升，于2016年人民币被纳入SDR中，但是在观测期内人民币国际化水平相对于以上7种货币仍然较低。因此，笔者把以上7种货币的发行的经济体假设为“高货币国际化区域”，包括美国，英国，日本，欧洲货币联盟，瑞士，加拿大和澳大利亚。同时笔者将包括人民币在内的另外7种货币归入货币国际化水平较低的货币，则将其所属的经济体假设为 “低货币国际化区域”，包括中国、俄罗斯联邦、新加坡，巴西，土耳其，韩国和印度。

（2）模型构建。

VAR模型将系统中每一个变量都视为内生变量，可以分析内生变量的冲击对于系统的影响。Holtz-Eakin等（1988）进一步将该模型运用于对面板数据的分析，面板VAR模型不仅将系统所有变量视为内生变量处理，而且允许不同个体的异质性存在。Love和Zicchino（2006）运用面板VAR模型，使用36个国家公司层面的面板数据，分析公司财务状况与投资行为的关系。此后，面板VAR分析技术的应用得到进一步的推广。本文采用的面板VAR模型形式如下：

Yit= Yit-1 A1+ Yit-2 A2+…+Yit-p+1 AP-1+ Yit-p Ap+Xit B+ui+eit

其中，Yit为面板VAR模型中内生变量向量，Xit为外生变量向量，Ui为截面个体的固定效应（本文的实证研究使用STATA14软件完成，在估计面板VAR模型时使用了Abrigo和Love（2016）的STATA程序包）。本文引入如下内生变量：（1）货币国际化水平CII；（2）对外直接投资OFDI；（3）汇率ER。

1.2 面板VAR模型分析

（1）面板单位根检验。

在对面板VAR模型进行估计之前，需要对时间周期较长的面板数据，进行面板单位根检验，以考察变量的平稳性。对原始数据全部进行取对数处理后，使用对数形式的数据（后文实证部分的三个变量数据均经过取对数处理）分组进行LLC检验、Hadri检验和Fisher检验，检验结果如表1、表2所示。在面板A（高货币国际化区域）的数据中，货币国际化水平没有通过LLC检验和Fisher检验，说明可能存在单位根，经过一阶差分处理后则能通过三种单位根检验，其他变量数据均能通过单位根检验。所以面板A模型中的货币国际化水平数据使用一阶差分处理的数据。在面板B（低货币国际化区域）的数据中，货币国际化水平同样没有通过单位根检验，经过一阶差分处理后，能通过三种检验，面板B模型的货币国际化水平数据采用一阶差分处理后的数据（笔者尝试对面板A和面板B模型使用货币国际化的水平数据进行面板VAR建模，发现两个面板模型均存在一个根模的倒数大于1，即在单位圆之外，显示面板VAR模型不稳定。笔者然后使用一阶差分的货币国家化数据进行PVAR建模，在此基础上的所有根模的倒数均小于1，说明PVAR模型稳定，在此基础上进行的脉冲响应函数分析更为可靠）。

（2）最优滞后期数的选择。

由于VAR模型的估计结果依赖于选择合适的滞后期数进行建模。在建立面板VAR模型之前，需要选择滞后期数。对两组数据分别进行滞后期数检验，根据BIC准则、AIC准则和HQIC准则，面板A和面板B两组模型均显示滞后一期为最优滞后期数（由于篇幅限制，本文不在此报告详细的滞后期数检验结果）。

（3）面板格兰杰因果检验。

为了考察变量间的解释力和动态相关关系，本部分对各变量两两间进行面板格兰杰因果检验。在高货币国际化水平区域中，ER和CII存在双向格兰杰因果关系。而在低货币国际化水平区域中，ER和CII同样互为格兰杰原因，OFDI存在对CII的单向格兰杰因果关系。可见汇率变动和货币国际化水平在两区域均互相存在显著的解释力，而在低货币国际化水平区域中，对外直接投资水平和汇率均是货币国际化水平的格兰杰原因。汇率和对外直接投资存在双向格兰杰因果关系。

（4）面板VAR模型的估计和脉冲响应函数分析。

本文将对面板变量进行面板VAR建模，为了消除固定效应可能导致偏误的问题，本文使用Arellano等（199？ ）提出的通过向前均值差分法来解决这个问题。这种方法通过消除每个个体在每一时期上观测值的均值，保证了转换后的变量和滞后变量的正交化，所以可以使用滞后变量作为工具变量进行系统？？？估计。本文选择滞后一期为最优滞后期数，使用？？？方法进行分组估计，得到基于不同面板VAR模型的估计量。

为了进一步考察货币国际化水平、对外直接投资和汇率之间的动态关系，本文使用脉冲响应函数对系统受到冲击后的响应过程进行分析，分析来自随机扰动项的一个标准差冲击对反应变量的动态影响。本文使用正交化脉冲响应函数，通过200次蒙特卡洛模拟得到脉冲响应函数，并给出95%的置信区间，脉冲响应如图1、图2所示。图1为面板A的脉冲响应分析图；图2为面板B的脉冲响应分析图。

在面板A（高货币国际化区域）中，给定货币国际化水平一个正的标准差冲击，对自身会有明显的正向影响，说明货币国际化自身具有积累和惯性作用。给定汇率一个标准差冲击，货币国际化水平会明显下降，说明货币贬值会降低货币国际化水平。给定货币国际化水平一个标准差冲击，汇率会受到冲击而上升。

在面板B（低货币国际化区域中），给定对外直接投资一个标准差的冲击，货币国际化水平存在正响应，说明对外直接投资的增加会对货币国际化有显著的正向影响。给定汇率一个正冲击，货币国际化水平存在负向相应，说明本币贬值不利于促进货币国际化。给定货币国际化一个标准差的冲击，自身存在正响应，说明“货币惯性”使得货币国际化的提高存在惯性效果。面对货币国际化和对外直接投资的正冲击，汇率具有正向响应，说明货币国际化水平的提高会促使汇率上升，货币贬值。给定汇率一个标准差冲击，对外直接投资出现正向响应。

2 结论与政策建议

本文将2001—2013年14个经济体的面板数据进行划分，确定了高、低货币国际化水平两个区域。通过构建面板VAR模型并运用脉冲响应函数的方法得出的研究结论表明。

第一，汇率变动能对高、低货币国际化区域的货币国际化水平产生显著影响；货币升（贬）值能够促使貨币国际化水平提高（下降）。首先，这是因为货币国际化离不开货币内在价值的稳定。其次，目前的货币国际化理论以及美元、欧元、日元等货币国际化的历史都能证明，一国汇率的稳定有利于人们形成一国货币币值稳定的预期，故有利于该国货币国际化水平呈现稳定或上升趋势。最后，一国货币能长期被视为硬货币往往表明其政治、军事等各方面实力的强劲，同样有助于保持或提升该国货币的国际地位。

第二，货币国际化水平的提高能够促进对外直接投资的增长；而对外直接投资对货币国际化水平的影响则划分为两个阶段：在低货币国际化区域，对外直接投资的增加能够显著提高货币国际化水平；而在高货币国际化区域，对外直接投资的变动对货币国际化水平的影响并不显著。这可能是由于货币国际化达到一定程度时，对外直接投资货币结算的集聚效应以及货币交易的替代效应边际递减，故对货币国际化的促进作用逐渐减弱。

基于以上分析，针对人民币国际化提出以下政策建议。

第一，现阶段我国政府应该积极鼓励企业“走出去”，充分发挥亚投行职能并利用“一带一路”倡议这一契机，扩大对外直接投资规模。一方面能调节国际收支结构，将长年积累的经常项目顺差与资本项目逆差冲销，改善目前对外贸易环境；另一方面，能利用对外直接投资调整国内产业结构，通过进口初级产品出口含高附加值的产品提高国际分工效率，将劣势产业转移至境外，有利于我国从粗放型经济增长逐渐转型为集约型经济增长。更为重要的是，在人民币国际化水平还处于较低水平的阶段，积极的对外直接投资有利于提高人民币国际化水平。

第二，在扩大对外直接投资规模的同时，对国内外的金融体系进行配套建设和升级。对外应加强人民币离岸市场建设，提高人民币的结算效率和比例，增强人民币国际地位；对内应鼓励金融机构对跨国企业给予适当资金融通的扶持和健全国际结算体系为跨国企业利润的回流提供高效渠道。国内外金融体系的完善，可以加速人民币国际化进程。

第三，我国在现阶段应在继续推行汇率市场化的同时，保证人民币汇率的长期稳定。这种稳定与固定汇率制的稳定有所不同，央行应扩大人民币汇率的波动区间，同时保证汇率在这一区间内有管理地自由浮动，避免其受到非正常因素的干预。在人民币国际化提升至一定程度，可以考虑完全放开汇率管制。

参考文献

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[15] Arellano， M. and O. Bover ，“Another look at the instrumental variable estimation of error-components model”，Journal of Econometrics，1995.

①基金项目：广东大学生科技创新培育专项资金（攀登计划专项资金）资助（pdjhb0179）广东外语外贸大学大学生创新创业训练项目“汇率，对外直接投资与货币国际化的关系研究”（201811846057）。