■張敬之
一國(guó)對(duì)外直接投資的發(fā)展與該國(guó)貨幣國(guó)際化的進(jìn)程之間有著密切的聯(lián)系??疾煊?guó)、美國(guó)和日本的相關(guān)歷程,可以發(fā)現(xiàn):英鎊、美元和日元的國(guó)際化都經(jīng)歷了其貨幣發(fā)行國(guó)從工業(yè)強(qiáng)國(guó)發(fā)展到出口大國(guó)再到投資強(qiáng)國(guó)的三個(gè)階段;貨幣國(guó)際化的本質(zhì)是一國(guó)經(jīng)濟(jì)的國(guó)際化,需要以其強(qiáng)大的經(jīng)濟(jì)實(shí)力、巨大的外向型經(jīng)濟(jì)規(guī)模、開(kāi)放的金融市場(chǎng)與穩(wěn)定的貨幣幣值作為重要支撐;對(duì)外直接投資作為國(guó)家外向型經(jīng)濟(jì)的重要影響因素,既要受到本國(guó)貨幣國(guó)際化程度的影響,又反過(guò)來(lái)對(duì)本幣國(guó)際化的進(jìn)程產(chǎn)生制約。本文擬通過(guò)面板數(shù)據(jù)模型和時(shí)間序列模型,對(duì)貨幣國(guó)際化與對(duì)外直接投資的相互影響進(jìn)行實(shí)證研究。
貨幣國(guó)際化一般是指一個(gè)國(guó)家或地區(qū)所發(fā)行的貨幣不僅在該國(guó)或地區(qū)范圍內(nèi)流通,而且在該國(guó)或地區(qū)之外也成為具有計(jì)價(jià)單位、交易媒介和價(jià)值儲(chǔ)藏功能的貨幣。為衡量一國(guó)貨幣的國(guó)際化程度,一般會(huì)選取與國(guó)際貨幣功能相關(guān)的一些關(guān)鍵指標(biāo)進(jìn)行定量研究。基于數(shù)據(jù)的可得性,通常選取國(guó)際債券市場(chǎng)的幣種結(jié)構(gòu)來(lái)衡量貨幣作為 “計(jì)價(jià)單位”的功能,選取外匯市場(chǎng)交易的幣種結(jié)構(gòu)來(lái)衡量貨幣作為“交易媒介”的功能,選取國(guó)際儲(chǔ)備中的幣種結(jié)構(gòu)來(lái)衡量貨幣作為“價(jià)值儲(chǔ)備”的功能。因此,本文選取了美元、英鎊、日元等主要國(guó)際貨幣在外匯交易中的占比、在國(guó)際債券市場(chǎng)中的占比以及在各國(guó)央行外匯儲(chǔ)備中的占比這三個(gè)指標(biāo)作為被解釋變量,從交易功能、計(jì)價(jià)功能和儲(chǔ)備功能等方面來(lái)衡量貨幣國(guó)際化程度。
本文選取5個(gè)解釋變量(表1)。分別是:選取美國(guó)、英國(guó)和日本 GDP對(duì)全球 GDP的占比來(lái)衡量各國(guó)的經(jīng)濟(jì)綜合實(shí)力;選取通貨膨脹率和實(shí)際有效匯率的波動(dòng)率,分別衡量主要國(guó)際貨幣的內(nèi)、外穩(wěn)定性;選取各國(guó)對(duì)外貿(mào)易占比來(lái)衡量一國(guó)的貿(mào)易份額;選取對(duì)外直接投資占全球?qū)ν庵苯油顿Y的比重來(lái)闡述對(duì)外直接投資對(duì)貨幣國(guó)際化的促進(jìn)程度。
考慮到數(shù)據(jù)的完整性和可獲得性,文章采用1999年到2013年的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。其中,解釋變量中,對(duì)外直接投資占比、對(duì)外貿(mào)易占比、通貨膨脹率、實(shí)際有效匯率和GDP占比的數(shù)據(jù)來(lái)自于世界銀行的WDI數(shù)據(jù)庫(kù);被解釋變量中,貨幣在外匯儲(chǔ)備占比的數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)際貨幣基金組織的網(wǎng)站,貨幣在外匯交易中占比的數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)際清算銀行網(wǎng)站和Wind數(shù)據(jù)庫(kù),貨幣在國(guó)際債券中的占比數(shù)據(jù)來(lái)自Wind數(shù)據(jù)庫(kù)。
表1 變量選取
面板數(shù)據(jù)模型的一般形式為:
其中,xit為 1×K 向量,βit為 K ×1 向量, K 為解釋變量的數(shù)目。誤差項(xiàng)uit均值為0,方差為σ2u。
由于面板數(shù)據(jù)模型截距項(xiàng) a和系數(shù)向量 β中各分量存在著不同的限制要求,導(dǎo)致面板數(shù)據(jù)模型具有不同的形式,據(jù)此,Panel Data模型被劃分為 3種類型:混合OLS模型、固定效應(yīng)模型、隨機(jī)效應(yīng)模型。基于本文數(shù)據(jù)的Hausman檢驗(yàn)結(jié)果顯示,隨機(jī)效應(yīng)模型比固定效應(yīng)模型更適合,BP拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)的結(jié)果同樣表明混合OLS模型估計(jì)效果優(yōu)于隨機(jī)效應(yīng)模型,因此本文選擇混合OLS模型作為估計(jì)方法,并對(duì)估計(jì)系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行校準(zhǔn)。
為檢驗(yàn)對(duì)外直接投資與貨幣國(guó)際化相互影響的穩(wěn)健性,本文選擇以不同國(guó)家為截面,分別運(yùn)用時(shí)間序列模型(自回歸模型、向量自回歸模型和誤差修正模型等)進(jìn)一步回歸分析變量之間的相互作用。
為了檢驗(yàn)各變量之間的相關(guān)程度,避免多重共線性,首先對(duì)各變量進(jìn)行了相關(guān)性檢驗(yàn)。結(jié)果顯示,reserve,fx與bond之間的相關(guān)系數(shù)較高,表明選擇三者作為衡量貨幣國(guó)際化程度的可行性;ODI與gdp、balance的相關(guān)性較高,而與 ex、inf相關(guān)系數(shù)較低,在建模時(shí)考慮分類回歸,比較不同模型所估計(jì)的參數(shù),確保其穩(wěn)健型。
面板數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn)用來(lái)判定樣本數(shù)據(jù)各序列是否是平穩(wěn)。本文采用通過(guò)Levin-Lin-Chu單位根檢驗(yàn)方法判斷序列是否具有平穩(wěn)性。檢驗(yàn)結(jié)果表明,各變量在5%的置信區(qū)間內(nèi),都處于平穩(wěn)狀態(tài)。
本文分別對(duì)以reserve、fx、bond為被解釋變量的回歸方程進(jìn)行估計(jì)。根據(jù)前文相關(guān)性分析,對(duì)解釋變量分組, 一組包括 ODI、ex、inf、gdp 和 balance,另一組只包括 ODI、ex 和 inf。 模型 1、3、5 用于解釋在ex、inf、gdp 和 balance 不變的條件下,ODI都對(duì)貨幣國(guó)際化的影響;模型2、4、6用于解釋僅ex和inf不變的條件下,ODI對(duì)貨幣國(guó)際化的影響(表5)。同時(shí)為了進(jìn)一步保證歸回結(jié)果的穩(wěn)健性,本文還對(duì)gdp和balance對(duì)ODI的影響進(jìn)行分析(表2)。
表2 面板回歸結(jié)果
從影響儲(chǔ)備因素的分析來(lái)看,第一,在兩個(gè)模型中,R平方的值在 0.70~0.96之間,說(shuō)明這兩個(gè)模型的整體擬合度都較高,模型具備一定的解釋力。第二,在模型1中,ODI上升一個(gè)百分點(diǎn),會(huì)使外匯儲(chǔ)備占比同方向增加0.35個(gè)百分點(diǎn);在模型2中,ODI上升一個(gè)百分點(diǎn),會(huì)使外匯儲(chǔ)備占比同方向增加2.36個(gè)百分點(diǎn);考慮gdp和balance對(duì)ODI的影響時(shí),ODI對(duì)外匯儲(chǔ)備占比的影響更顯著,這也與gdp和balance與ODI相關(guān)性較高有一定關(guān)系。第三,兩個(gè)模型中,inf對(duì)外匯儲(chǔ)備占比的影響均顯著為正。而在模型2中,ex對(duì)外匯儲(chǔ)備占比的影響顯著為負(fù),說(shuō)明相比于貨幣內(nèi)部穩(wěn)定性對(duì)貨幣國(guó)際化的影響,貨幣國(guó)際化對(duì)外部穩(wěn)定性的要求更高。
從影響外匯因素的分析來(lái)看,第一,在這兩個(gè)模型中,R平方的值在 0.66~0.95之間,說(shuō)明這兩個(gè)模型的整體擬合度都較高,模型具有較好的解釋力。第二,在模型3中,對(duì)外直接投資的占比與美元在外匯交易的占比是呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系的,ODI上升一個(gè)百分點(diǎn),會(huì)使外匯交易占比同方向增加0.43個(gè)百分點(diǎn);在模型4中,ODI上升一個(gè)百分點(diǎn),會(huì)使外匯交易占比同方向增加2.84個(gè)百分點(diǎn);同樣考慮gdp和balance對(duì)ODI的影響時(shí),ODI對(duì)外匯交易占比的影響更顯著。說(shuō)明對(duì)外直接投資能夠促進(jìn)在外匯交易的占比增加,以美元為例,對(duì)外直接投資能夠促進(jìn)跨國(guó)公司的海外擴(kuò)張,并且在海外形成了大量的短期資金,銀行為了獲得資金收益,不斷進(jìn)行海外擴(kuò)張,然后逐漸出現(xiàn)了歐洲美元市場(chǎng),使得各國(guó)可以在這個(gè)市場(chǎng)上方便地獲得美元貸款,獲得所需資金進(jìn)行對(duì)外直接投資,使得美元在外匯市場(chǎng)上進(jìn)行交易的規(guī)模得到了迅速的發(fā)展,提高了美元在外匯交易中的占比。
從影響國(guó)際債券因素的分析來(lái)看,第一,在這兩個(gè)模型中,R平方的值在 0.73~0.91之間,說(shuō)明這兩個(gè)模型的整體擬合度都較高,模型具有較好的解釋力。第二,在實(shí)證中,同樣參照外匯儲(chǔ)備占比和外匯交易占比的模型,分組引入各種變量,可以得到類似的結(jié)論,在模型5中,對(duì)外直接投資的占比與貨幣在外匯交易的占比是呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系的,ODI上升一個(gè)百分點(diǎn),會(huì)使外匯交易占比同方向增加0.42個(gè)百分點(diǎn);在模型6中,ODI上升一個(gè)百分點(diǎn),會(huì)使外匯交易占比同方向增加1.18個(gè)百分點(diǎn)。第三,與儲(chǔ)備占比和外匯交易模型相比,貿(mào)易占比對(duì)債券交易占比的影響相較于GDP占比的影響更顯著。
首先,分別檢驗(yàn)以美元、英鎊和日元為樣本截面時(shí),對(duì)外直接投資與貨幣國(guó)際化變量的協(xié)整關(guān)系;其次,根據(jù)協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果,分別構(gòu)建自回歸模型(ARMA)、多元自回歸模型(VAR)和向量誤差修正模型(VECM);再者,通過(guò)脈沖響應(yīng)和方差分解分析對(duì)外直接投資與貨幣國(guó)際化變量的影響關(guān)系。
協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果顯示,以美元和英鎊為樣本截面時(shí),對(duì)外直接投資(ODI)與貨幣國(guó)際化變量不存在協(xié)整關(guān)系;以日元為樣本截面時(shí),對(duì)外直接投資(ODI)與貨幣國(guó)際化變量存在至少一個(gè)協(xié)整關(guān)系。為此,可以選擇自回歸模型和向量自回歸模型分析ODI與美元、英鎊國(guó)際化的關(guān)系,以及選擇向量誤差修正模型分析ODI與日元國(guó)際化的關(guān)系。
從美元的情況來(lái)看,自相關(guān)和偏相關(guān)的檢驗(yàn)結(jié)果顯示,k>=2時(shí),自相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)都落入相關(guān)區(qū)間內(nèi),因此選用ARMA(1,1)模型,估計(jì)結(jié)果如表3所示:
表3 ARMA估計(jì)結(jié)果
模型的滯后多項(xiàng)式的倒數(shù)根都落在了單位圓內(nèi),滿足平穩(wěn)性要求。模型的R平方和調(diào)整R平方分別為 0.91和 0.90,擬合程度較好,AR(1)的系數(shù)為0.8941,在1%的置信區(qū)間顯著,reserve受到自身滯后一期的顯著影響。對(duì)該模型對(duì)應(yīng)的殘差序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),自相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)都在隨機(jī)區(qū)間內(nèi),殘差序列平穩(wěn),也說(shuō)明了ARMA模型的適用性。
選擇reserve和ODI等變量構(gòu)建向量自回歸(VAR)模型,脈沖響應(yīng)和方差分解結(jié)果如圖1和圖2所示:reserve對(duì)ODI的正向沖擊反應(yīng)為正,在第三期達(dá)到最高值,reserve方差變動(dòng)的20%~30%可以由ODI的變動(dòng)解釋。
類似地從英鎊的情況來(lái)看,ARMA模型的估計(jì)結(jié)果顯示,模型的R平方和調(diào)整R平方分別為0.7601 和 0.7165,擬合程度較好,AR(1)的系數(shù)為0.8025,在1%的置信水平顯著,reserve受到自身滯后一期的顯著影響。
圖1 脈沖響應(yīng)分析
圖2 方差分析
選擇reserve和ODI等變量構(gòu)建向量自回歸(VAR)模型,脈沖響應(yīng)和方差分解結(jié)果如下:reserve對(duì)ODI的正向沖擊反應(yīng)為正,且持續(xù)效應(yīng)較長(zhǎng),reserve方差變動(dòng)的20%~40%可以由ODI的變動(dòng)解釋。
從日元的情況來(lái)看,模型的R平方和調(diào)整R平方分別為0.8437和0.8153,擬合程度較好,AR(1)的系數(shù)為0.7423,在1%的置信水平顯著,cofer受到自身滯后一期的顯著影響。
選擇reserve和ODI等變量構(gòu)建誤差修正模型(VECM)模型,脈沖響應(yīng)和方差分解結(jié)果如下:reserve對(duì)ODI的正向沖擊反應(yīng)呈波動(dòng)特征,但長(zhǎng)期累積沖擊效應(yīng)為正,reserve方差變動(dòng)的10%~20%可以由ODI的變動(dòng)解釋。
結(jié)論:通過(guò)以上實(shí)證,發(fā)現(xiàn)對(duì)外直接投資顯著影響貨國(guó)際化,對(duì)外直接投資占比每增長(zhǎng)一個(gè)百分點(diǎn),貨幣在外匯儲(chǔ)備中的占比提高2.36個(gè)百分點(diǎn),貨幣在外匯交易的占比提高2.84個(gè)百分點(diǎn),貨幣在國(guó)際債券中的交易占比提高1.18個(gè)百分點(diǎn),并且對(duì)外直接投資對(duì)各貨幣國(guó)際化變量的脈沖效應(yīng)顯著為正,各貨幣國(guó)際化變量方差變動(dòng)的20%~40%可以由對(duì)外直接投資的變化解釋。
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