王芍 楊勝剛 趙睿藜

內(nèi)容提要：? 金融理論和大量事實(shí)證據(jù)表明匯率波動(dòng)是影響企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值的重要因素，然而大量實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)匯率對(duì)企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值的影響并不顯著，這被稱(chēng)為“匯率暴露之謎”。2015年“8·11”匯改后人民幣匯率進(jìn)入雙向?qū)挿▌?dòng)新常態(tài)，我國(guó)企業(yè)面臨的匯率風(fēng)險(xiǎn)愈加突出。基于此，本文從非線性與非對(duì)稱(chēng)性的視角，研究了我國(guó)上市企業(yè)的匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露問(wèn)題。結(jié)果顯示：（1）我國(guó)企業(yè)并不存在“匯率暴露之謎”，其中，63.63%以上的上市企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值與人民幣匯率指數(shù)間存在顯著的長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系，54.76%的上市企業(yè)具有顯著的長(zhǎng)期匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露，55.46%的上市企業(yè)具有顯著的短期匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露。（2）我國(guó)上市企業(yè)的匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露存在非對(duì)稱(chēng)性，與人民幣貶值有利于上市企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值提高相比，人民幣升值對(duì)上市企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值的負(fù)面影響更大。因此，我國(guó)企業(yè)應(yīng)加快構(gòu)建完善的匯率風(fēng)險(xiǎn)管理體系，提升非對(duì)稱(chēng)的匯率風(fēng)險(xiǎn)管理能力。

關(guān)鍵詞： 匯率暴露之謎;NARDL模型;協(xié)整關(guān)系;非線性;非對(duì)稱(chēng)性

中圖分類(lèi)號(hào)：F831.6? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? 文章編號(hào)：1001-148X（2021）05-0053-10

一、引言

自布雷頓森林體系解體后，匯率浮動(dòng)問(wèn)題不僅受到各國(guó)央行與跨國(guó)投資者的高度關(guān)注，隨著國(guó)際一體化程度的加深，匯率波動(dòng)也已成為企業(yè)面臨的主要風(fēng)險(xiǎn)源之一。因此，匯率對(duì)企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值的影響（即外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露）的量化估計(jì)便成為學(xué)術(shù)界的重要研究主題。根據(jù)金融理論和大量事實(shí)證據(jù)，匯率的意外變化不僅會(huì)影響國(guó)際化企業(yè)的市場(chǎng)價(jià)值， 亦會(huì)影響本土企業(yè)的市場(chǎng)價(jià)值[1-2]。然而，有關(guān)非金融企業(yè)匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露測(cè)度的實(shí)證研究表明，在統(tǒng)計(jì)意義上具有顯著匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露的證據(jù)十分有限[3-5]。對(duì)此，Bartram和Bodnar（2007）[1]將其稱(chēng)為“匯率暴露之謎”。

自2005年我國(guó)開(kāi)始實(shí)行以市場(chǎng)供求為基礎(chǔ)的有管理的浮動(dòng)匯率制度以來(lái)，人民幣匯率形成機(jī)制市場(chǎng)化程度不斷加深，人民幣匯率波動(dòng)幅度不斷增大，尤其是2015年“8·11”匯改后，人民幣匯率更是由單邊漸進(jìn)升值轉(zhuǎn)向雙向?qū)挿l繁波動(dòng)，我國(guó)企業(yè)面臨的匯率風(fēng)險(xiǎn)愈加突出。由圖1可見(jiàn)，2015年“8·11”匯改以后，我國(guó)非金融類(lèi)A股上市企業(yè)由匯兌凈收益，轉(zhuǎn)為匯兌凈虧損，尤其是2015年我國(guó)非金融類(lèi)上市企業(yè)匯兌凈損失高達(dá)398.29億元。根據(jù)信息優(yōu)勢(shì)理論，非金融類(lèi)企業(yè)在貨幣匯率走勢(shì)研判上并不具有比較優(yōu)勢(shì)，對(duì)其所面臨的匯率風(fēng)險(xiǎn)理應(yīng)保持“財(cái)務(wù)中性”的管理理念，做好匯率風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖。但從匯兌損益數(shù)據(jù)看，我國(guó)企業(yè)匯率風(fēng)險(xiǎn)管理效果卻不盡人意，深受匯率寬幅波動(dòng)之害，不僅影響了企業(yè)的短期利潤(rùn)，給企業(yè)正常經(jīng)營(yíng)帶來(lái)了沖擊， 更是嚴(yán)重阻礙了我國(guó)企業(yè)“走出去”的步伐。國(guó)家外匯管理局局長(zhǎng)潘功勝（2020）在“第十九屆中國(guó)年度管理大會(huì)”上強(qiáng)調(diào)“隨著匯率形成機(jī)制逐步完善，人民幣匯率彈性將不斷增強(qiáng)，企業(yè)等市場(chǎng)主體要審慎安排資產(chǎn)負(fù)債貨幣結(jié)構(gòu)，合理運(yùn)用外匯衍生工具，加強(qiáng)匯率風(fēng)險(xiǎn)管理，適應(yīng)市場(chǎng)環(huán)境的變化，企業(yè)匯率風(fēng)險(xiǎn)管理應(yīng)立足服務(wù)主業(yè)，堅(jiān)持‘財(cái)務(wù)中性原則”?？梢?jiàn)，我國(guó)企業(yè)面臨的匯率風(fēng)險(xiǎn)空前巨大與企業(yè)匯率風(fēng)險(xiǎn)管控能力有限問(wèn)題并存。

本文運(yùn)用2015年“8·11”匯改后的上市企業(yè)數(shù)據(jù)，從非線性與非對(duì)稱(chēng)性的視角出發(fā)，實(shí)證研究我國(guó)上市企業(yè)匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露狀況，并試圖回答如下問(wèn)題：我國(guó)上市企業(yè)是否存在“匯率暴露之謎”？我國(guó)上市企業(yè)長(zhǎng)期與短期匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露程度如何？我國(guó)上市企業(yè)的匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露是否存在非線性與非對(duì)稱(chēng)性，即人民幣升值與人民幣貶值對(duì)我國(guó)上市企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值的影響是否存在差異？對(duì)上述問(wèn)題的研究，不僅可以為我國(guó)企業(yè)量化自身所面臨的匯率風(fēng)險(xiǎn)提供科學(xué)指導(dǎo)，更有助于提高我國(guó)企業(yè)對(duì)匯率風(fēng)險(xiǎn)管理的重視程度和加快構(gòu)建完善的匯率風(fēng)險(xiǎn)管理體系，使我國(guó)企業(yè)在踐行“走出去”戰(zhàn)略時(shí)行穩(wěn)致遠(yuǎn)。

二、文獻(xiàn)綜述

Stulz和Williamsom（1996）[6]將企業(yè)所面臨的匯率風(fēng)險(xiǎn)劃分為交易風(fēng)險(xiǎn)、折算風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)，其中交易風(fēng)險(xiǎn)和折算風(fēng)險(xiǎn)可以直接量化，也稱(chēng)為“直接風(fēng)險(xiǎn)”，而由于經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)體現(xiàn)意外的匯率變動(dòng)對(duì)企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值的影響，故稱(chēng)其為“間接風(fēng)險(xiǎn)”。與交易風(fēng)險(xiǎn)、折算風(fēng)險(xiǎn)相比，學(xué)術(shù)界則更多關(guān)注經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)，特別是經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度的研究。目前關(guān)于企業(yè)匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露的測(cè)度方法有現(xiàn)金流量法和資本市場(chǎng)法。由于現(xiàn)金流量法不僅依賴(lài)于企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，而且以歷史現(xiàn)金流量為基礎(chǔ)，并不能很好衡量企業(yè)的市場(chǎng)價(jià)值，現(xiàn)有主流研究多以“資本市場(chǎng)法”為主。資本市場(chǎng)法最早由Adler和Dumas（1984）[3]提出，把企業(yè)的匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露定義為企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值對(duì)匯率波動(dòng)的敏感性，其中企業(yè)股票收益可以作為企業(yè)價(jià)值的代理變量，然而，與現(xiàn)實(shí)中觀察到的企業(yè)價(jià)值顯著受到匯率波動(dòng)的影響相比，在廣泛參與國(guó)際活動(dòng)的企業(yè)中僅發(fā)現(xiàn)5.2%的樣本企業(yè)存在顯著的匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露。

鑒于金融理論、現(xiàn)實(shí)證據(jù)與實(shí)證檢驗(yàn)的矛盾，匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露測(cè)度問(wèn)題成為學(xué)術(shù)界一直以來(lái)爭(zhēng)論的焦點(diǎn)，國(guó)外學(xué)者對(duì)此進(jìn)行了豐富的研究，主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面：第一，控制變量的選擇上。部分學(xué)者認(rèn)為在Adler和Dumas（1984）[3]資本市場(chǎng)法的基礎(chǔ)上引入市場(chǎng)指數(shù)或APT因子等控制變量，可以降低匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露系數(shù)估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)差[7]，更加準(zhǔn)確地測(cè)度企業(yè)的匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露程度，但總的來(lái)說(shuō)，這種做法幾乎與不選擇任何控制變量的實(shí)證結(jié)果相接近[8]。第二，匯率效應(yīng)被錯(cuò)誤的定價(jià)。一方面，Bartov和Bodnar（1994）[9]發(fā)現(xiàn)滯后的匯率變量對(duì)企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值的影響更為顯著。另一方面，雖然主流研究多選擇使用貿(mào)易加權(quán)的多邊匯率指數(shù)數(shù)據(jù)，Miller和Reuer（1998）[10]認(rèn)為使用貿(mào)易加權(quán)的多邊匯率指數(shù)可能分散了一個(gè)企業(yè)的匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露。第三，模型設(shè)定的問(wèn)題。一部分學(xué)者認(rèn)為企業(yè)匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露具有時(shí)變性[11]，另一部分學(xué)者則認(rèn)為企業(yè)現(xiàn)金流量是匯率的非線性函數(shù)，匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露估計(jì)的傳統(tǒng)方法都是線性的，沒(méi)有考慮到匯率變動(dòng)對(duì)企業(yè)價(jià)值影響的非線性以及非對(duì)稱(chēng)性[12]。

與國(guó)外學(xué)者對(duì)企業(yè)匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露問(wèn)題的研究由來(lái)已久相比，受限于人民幣匯率市場(chǎng)化改革起步較晚，人民幣匯率波動(dòng)幅度在較長(zhǎng)一段時(shí)間受到制度性約束，其相關(guān)研究甚少。國(guó)內(nèi)學(xué)者關(guān)于匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露測(cè)度的研究則主要集中在行業(yè)層面。倪慶東和倪克勤（2010）[13]使用“7·21”匯改后的月度數(shù)據(jù)研究了我國(guó)金屬業(yè)等9個(gè)行業(yè)的匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露問(wèn)題，發(fā)現(xiàn)56%的行業(yè)存在顯著的匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露，且都受到人民幣升值的負(fù)面沖擊。徐晨鵬和王相寧（2013）[14]使用GARCH模型研究了我國(guó)上市企業(yè)14個(gè)行業(yè)的匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露問(wèn)題，結(jié)果表明，在10%的顯著性水平上，有6個(gè)行業(yè)存在顯著的匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露，其中2個(gè)行業(yè)受到人民幣升值的正面影響，4個(gè)行業(yè)受到人民幣升值的負(fù)面影響。鄒宏元和羅然（2017）[15]運(yùn)用附加短期和長(zhǎng)期零約束的結(jié)構(gòu)性向量自回歸（SVAR）模型研究了我國(guó)上市企業(yè)行業(yè)層面的匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露，發(fā)現(xiàn)在10個(gè)行業(yè)中7個(gè)行業(yè)存在顯著的匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露。江春和萬(wàn)鵬博（2018）[16]發(fā)現(xiàn)我國(guó)所有行業(yè)均存在顯著的長(zhǎng)期或者短期匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露，且匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露程度較大。此外，極少學(xué)者對(duì)我國(guó)企業(yè)層面的匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露進(jìn)行了研究，陳曉莉和高璐（2012）[17]分別利用現(xiàn)金流量法和資本市場(chǎng)法，研究了我國(guó)上市金融機(jī)構(gòu)“7·21”匯改后的匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露狀況，發(fā)現(xiàn)我國(guó)上市金融機(jī)構(gòu)面臨顯著的匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露，人民幣升值對(duì)其股票收益和現(xiàn)金流均具有不利影響。谷任和朱琳慧（2016）[18]基于兩種非線性效應(yīng)的研究表明，與線性暴露相比，我國(guó)進(jìn)出口企業(yè)和純本土企業(yè)存在更普遍的非線性暴露。

通過(guò)梳理已有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，國(guó)外學(xué)者多側(cè)重于對(duì)企業(yè)層面的匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露問(wèn)題的研究，我國(guó)學(xué)者則更多側(cè)重于行業(yè)層面匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露。在我國(guó)匯改進(jìn)入深水區(qū)的政策背景和我國(guó)企業(yè)加速走出去、人民幣匯率雙向?qū)挿▌?dòng)新常態(tài)的現(xiàn)實(shí)背景下，僅僅基于行業(yè)層面或線性角度研究我國(guó)企業(yè)的匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露問(wèn)題，存在以下不足。其一，同一行業(yè)內(nèi)不同企業(yè)間進(jìn)出口依賴(lài)度不僅大不相同，而且在核心競(jìng)爭(zhēng)力、國(guó)際化程度等方面也不盡相同，這都影響著企業(yè)層面的匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露，使得基于行業(yè)層面的匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露測(cè)度有失準(zhǔn)確性。其二，雖然有個(gè)別學(xué)者已經(jīng)使用線性計(jì)量方法對(duì)我國(guó)企業(yè)匯率風(fēng)險(xiǎn)的暴露程度進(jìn)行了測(cè)度，但這難以解決由于企業(yè)市場(chǎng)定價(jià)理論、滯后理論和非對(duì)稱(chēng)套期保值理論所導(dǎo)致的匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露可能存在的非線性和非對(duì)稱(chēng)性[19]。其三，基于行業(yè)層面粗略估計(jì)匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露，難以為我國(guó)企業(yè)充分認(rèn)識(shí)自身所面臨的匯率風(fēng)險(xiǎn)、量身定制企業(yè)匯率風(fēng)險(xiǎn)管理策略提供科學(xué)依據(jù)。

基于以上考慮，本文使用2015年“8·11”匯改后的數(shù)據(jù)，運(yùn)用NARDL模型對(duì)我國(guó)企業(yè)層面匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露進(jìn)行測(cè)度，檢驗(yàn)了我國(guó)企業(yè)是否存在“匯率暴露之謎”，其可能的邊際貢獻(xiàn)主要有以下三點(diǎn)。其一，本文以所有A股上市企業(yè)為研究對(duì)象，重點(diǎn)研究具有顯著匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露的企業(yè)占樣本企業(yè)總數(shù)的比例，與已有基于行業(yè)層面或基于金融類(lèi)企業(yè)的研究相比，更能從統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上揭示我國(guó)上市企業(yè)是否存在“匯率暴露之謎”。其二，本文使用考慮非線性與非對(duì)稱(chēng)性的NARDL模型，不僅可以分別研究人民幣匯率變化對(duì)我國(guó)上市企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值影響的長(zhǎng)期效應(yīng)和短期效應(yīng)，同時(shí)可以揭示人民幣升值與人民幣貶值對(duì)我國(guó)上市企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值的差異影響，更加準(zhǔn)確地估計(jì)我國(guó)上市企業(yè)的匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露程度，進(jìn)而為我國(guó)企業(yè)量化自身的匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露程度和加強(qiáng)匯率風(fēng)險(xiǎn)管理提供科學(xué)指導(dǎo)。其三，本文基于企業(yè)層面研究人民幣匯率變化對(duì)我國(guó)上市企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值影響的非對(duì)稱(chēng)性，為進(jìn)一步研究我國(guó)企業(yè)匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露的決定因素以及匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露非對(duì)稱(chēng)程度的決定因素奠定了良好的基礎(chǔ)。

三、模型設(shè)定與數(shù)據(jù)來(lái)源

（一）模型設(shè)定

根據(jù)Adler和Dumas（1984）[3]，企業(yè)匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露為企業(yè)資產(chǎn)和負(fù)債的價(jià)值相對(duì)于實(shí)際匯率的敏感性，對(duì)一個(gè)企業(yè)而言，匯率變動(dòng)可以假定為外生的，使用資本市場(chǎng)法可以準(zhǔn)確地估計(jì)企業(yè)價(jià)值對(duì)匯率變動(dòng)的敏感性。然而，這并沒(méi)有考慮由于其他因素所導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題。因此，本文借鑒Jorion（1990）[4]提出的雙因素模型。該模型具體可以表達(dá)為：

Δln（SPt）=α+θΔln（ERt）+Δln（MIt）+εt （1）

SPt是企業(yè)在t日的股票收盤(pán)價(jià)，ERt是t日的雙邊匯率或多邊匯率指數(shù)，MIt是t日的股票市場(chǎng)價(jià)格指數(shù)，εt是誤差項(xiàng)，θ為企業(yè)匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露系數(shù)。由于匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露可能存在的非線性和非對(duì)稱(chēng)性[19]，本文引入Shin等（2014）[20]提出的NARDL模型來(lái)估計(jì)我國(guó)上市企業(yè)的匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露。由于NARDL模型并不要求時(shí)間序列為平穩(wěn)的，允許時(shí)間序列為零階單整I（0）或一階單整I（1），為使NARDL模型的誤差修正形式具有經(jīng)濟(jì)學(xué)意義，在人民幣匯率變化對(duì)上市企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值影響的長(zhǎng)期模型中，本文使用上市企業(yè)股票價(jià)格、人民幣匯率指數(shù)、股票市場(chǎng)價(jià)格指數(shù)的自然對(duì)數(shù)形式，其模型可以表達(dá)為：

ln（SPt）=α+θ+ln（ER+t）+θ-ln（ER-t）+ln（MIt）+εt （2）

ln（ER+t）=∑ t j=1 Δln（ER+t）=∑ t j=1 max Δln（ERt），0 ，ln（ER-t）=∑ t j=1 Δln（ER-t）=∑ t j=1 min Δln（ERt），0 ?（3）

公式（2）中θ+表示人民幣升值時(shí)，企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值對(duì)匯率變化的敏感系數(shù);θ-表示人民幣貶值時(shí)，企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值對(duì)匯率變化的敏感系數(shù)。鑒于本文的興趣是研究匯率波動(dòng)對(duì)企業(yè)價(jià)值影響的動(dòng)態(tài)效應(yīng)，跟隨Pesaran等（2001）[21]，本文引入ARDL模型，將（2）可以表示為ARDL（p，q）形式：

ln（SPt）=∑ p j=1 βjln（SPt-j）+∑ q j=0 ?θ+′jln（ER+t-j）+θ-′jln（ER-t-j）+jln（MIt-j） +εt （4）

公式（4）的誤差修正形式為：

Δln（SPt）=ρln（SPt-1）+Θ+ln（ER+t-1）+Θ-ln（ER-t-1）+Φln（MIt-1）+∑ p-1 j=1 γjΔln（SPt-j）+∑ q-1 j=0 ?+jΔln（ER+t-j）+-jΔln（ER-t-j）+φjΔln（MIt-j） +εt （5）

其中，ρ=∑ p j=1 βj-1，γj=-∑ p i=j+1 βi，j=1，…，p-1;Θ+=∑ q j=0 θ+j，Θ-=∑ q j=0 θ-j，Φ=∑ q j=0 j，+0=θ+0，+j=-∑ q i=j+1 θ+j，-0=θ-0，-j=-∑ q i=j+1 θ-j，φ0=0，φj=-∑ q i=j+1 j，j=1，…，q-1。 公式（5）中ρ=0則意味著人民幣匯率指數(shù)與上市企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值間不存在長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系。根據(jù)Banerjee等（1998）[22]，人民幣匯率指數(shù)與上市企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值間是否存在長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系，可以通過(guò)以ρ=0為原假設(shè)，ρ<0為備擇假設(shè)的t統(tǒng)計(jì)量（tBDM）進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn); 此外，根據(jù)Pesaran等（2001）[21]，也可以通過(guò)以ρ=Θ+=Θ-=0為原假設(shè)的聯(lián)合顯著性F統(tǒng)計(jì)量（FPSS）進(jìn)行檢驗(yàn)。L+=-Θ+/ρ? 表示人民幣升值對(duì)企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值的長(zhǎng)期影響，L-=-Θ-/ρ表示人民幣貶值對(duì)企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值的長(zhǎng)期影響。+j表示人民幣升值對(duì)企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值的短期影響，-j表示人民幣貶值對(duì)企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值的短期影響。長(zhǎng)期人民幣匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露是否存在非對(duì)稱(chēng)性（L+≠L-）和短期人民幣匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露是否存在非對(duì)稱(chēng)性（+≠-）可以使用Wald統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行檢驗(yàn)。

（二）樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文旨在研究“8·11”匯改后我國(guó)上市企業(yè)的匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露狀況，選擇2015年8月12日—2018年12月28日的日數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象。為了確保企業(yè)匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露測(cè)度的可靠性，參考Hutson等（2019）[23]，剔除了企業(yè)股價(jià)收盤(pán)價(jià)數(shù)據(jù)少于252個(gè)（1年）的樣本企業(yè)，最終樣本包括3453家公司。由于本文研究的是我國(guó)所有A股上市企業(yè)，借鑒Tang（2015）[24]我們使用上證A股指數(shù)（SH）和深證A股指數(shù)（SZ）的簡(jiǎn)單平均作為股票市場(chǎng)價(jià)格指數(shù)的代理變量（MI）。主流研究匯率變量通常使用貿(mào)易加權(quán)的實(shí)際有效匯率指數(shù)[23，25]，為此本文使用由摩根斯坦利編制的經(jīng)CPI調(diào)整后的人民幣實(shí)際有效匯率指數(shù)（ER）。此外，雖然使用頻度較高的日數(shù)據(jù)提高了檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的有效性，但已有研究也表明日數(shù)據(jù)噪音較大，可能會(huì)影響企業(yè)匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露估計(jì)的準(zhǔn)確性[23]，本文在穩(wěn)健性檢驗(yàn)時(shí)使用周數(shù)據(jù)進(jìn)一步對(duì)企業(yè)的匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露狀況進(jìn)行測(cè)度。 鑒于已有研究表明匯率指數(shù)可能分散了一個(gè)企業(yè)的匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露水平，使得企業(yè)匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露的測(cè)度有失準(zhǔn)確性，考慮到人民幣對(duì)美元匯率在我國(guó)對(duì)外貿(mào)易中的重要地位，本文在穩(wěn)健性檢驗(yàn)部分選用人民幣對(duì)美元匯率（CNYUSD）進(jìn)一步估計(jì)我國(guó)上市企業(yè)的匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露狀況。本文所有企業(yè)股票收盤(pán)價(jià)、股票市場(chǎng)價(jià)格指數(shù)與人民幣對(duì)美元匯率數(shù)據(jù)來(lái)源于WIND數(shù)據(jù)庫(kù)，人民幣實(shí)際有效匯率指數(shù)數(shù)據(jù)來(lái)源于Datastream數(shù)據(jù)庫(kù)。

四、實(shí)證結(jié)果

與已有基于行業(yè)數(shù)據(jù)或某一行業(yè)的企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露測(cè)度的研究不同[16-17]，本文旨在對(duì)所有A股上市企業(yè)的匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露程度進(jìn)行估計(jì)，參考谷任和朱林慧（2016）[18]，在實(shí)證結(jié)果中報(bào)告存在具有顯著匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露的企業(yè)數(shù)量、所占樣本企業(yè)總數(shù)的比例、匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露系數(shù)的均值。

（一）單位根檢驗(yàn)

根據(jù)Shin等（2014）[20]，NARDL模型允許變量為I（0）或I（1），但不允許變量是I（2）。故本文首先通過(guò)ADF檢驗(yàn)對(duì)原始時(shí)間序列及其一階差分時(shí)間序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，結(jié)果呈現(xiàn)在表1。在5%的顯著性水平上，80.16%的樣本企業(yè)股價(jià)數(shù)據(jù)存在單位根，但一階差分?jǐn)?shù)據(jù)中存在單位根的企業(yè)占樣本企業(yè)總數(shù)的比例為0，表明所有上市企業(yè)股價(jià)數(shù)據(jù)是I（0）或I（1），此外，雖然人民幣實(shí)際有效匯率指數(shù)、人民幣對(duì)美元匯率、上證A股指數(shù)和深證A股指數(shù)原始數(shù)據(jù)均存在單位根，但在5%的顯著性水平上，其一階差分?jǐn)?shù)據(jù)均拒絕了存在單位根的原假設(shè)，說(shuō)明人民幣實(shí)際有效匯率指數(shù)、人民幣對(duì)美元匯率、上證A指和深證A指均是I（1），符合NARDL模型的要求。

（二）企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值與人民幣匯率指數(shù)間的長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)

表2呈現(xiàn)了企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值與人民幣匯率指數(shù)間的長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果。在5%的顯著性水平上，tBDM檢驗(yàn)、FPSS檢驗(yàn)結(jié)果顯示，分別有79.76%、63.63%的企業(yè)拒絕了人民幣匯率指數(shù)與其市場(chǎng)價(jià)值間不存在長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系的原假設(shè)，表明我國(guó)有63.63%以上的上市企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值與人民幣匯率指數(shù)間存在顯著的長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系?？梢?jiàn)，市場(chǎng)價(jià)值受到人民幣匯率影響的我國(guó)上市企業(yè)占樣本企業(yè)總數(shù)的比例較高，初步證明了“匯率暴露之謎”并不存在。

（三）企業(yè)長(zhǎng)期匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露

表3報(bào)告了具有顯著長(zhǎng)期人民幣匯率指數(shù)風(fēng)險(xiǎn)暴露的企業(yè)數(shù)量、占樣本企業(yè)總數(shù)的比例與暴露系數(shù)均值。

首先， 從具有顯著長(zhǎng)期人民幣匯率指數(shù)風(fēng)險(xiǎn)暴露的企業(yè)數(shù)量與占樣本企業(yè)總數(shù)的比例看。在5%的顯著性水平上，3453家上市企業(yè)中有1891家上市企業(yè)具有顯著的長(zhǎng)期人民幣匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露系數(shù)，占樣本企業(yè)總數(shù)的54.76%，與Hutson等（2019）[23]、Aggarwal等（2011）[26]關(guān)于我國(guó)企業(yè)層面的匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露測(cè)度以及Jongen 等（2012）[27]、Joseph等（2015）[28]關(guān)于美國(guó)企業(yè)層面的匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露測(cè)度相比，具有顯著長(zhǎng)期人民幣匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露系數(shù)的我國(guó)上市企業(yè)占樣本企業(yè)總數(shù)的比例更高。其原因可能有以下兩點(diǎn)：其一，非對(duì)稱(chēng)性與非線性是“匯率暴露之謎”存在的重要原因， 然而上述研究均采用線性模型，難以捕捉人民幣升值與貶值對(duì)企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值影響的非線性與非對(duì)稱(chēng)性特征;其二，伴隨著“一帶一路”與“走出去”戰(zhàn)略的逐步實(shí)施，我國(guó)企業(yè)國(guó)際化程度加深和資本市場(chǎng)雙向開(kāi)放程度加大，且人民幣匯率市場(chǎng)化改革尚處于過(guò)渡期，我國(guó)企業(yè)尚未完全適應(yīng)人民幣匯率寬幅波動(dòng)的新態(tài)勢(shì)，我國(guó)企業(yè)匯率風(fēng)險(xiǎn)管控能力有限。因此，與已有研究相比，我國(guó)上市企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值對(duì)人民幣匯率指數(shù)的敏感性更大?？梢?jiàn)，我國(guó)上市企業(yè)并不存在“匯率暴露之謎”。

具體來(lái)看，在5%的顯著性水平上，人民幣升值時(shí)，3453家上市企業(yè)中有1662家上市企業(yè)具有顯著的長(zhǎng)期匯率指數(shù)風(fēng)險(xiǎn)暴露，占樣本企業(yè)總數(shù)的48.13%;人民幣貶值時(shí)，3453家上市企業(yè)中有1574家上市企業(yè)具有顯著的長(zhǎng)期人民幣匯率指數(shù)風(fēng)險(xiǎn)暴露，占樣本企業(yè)總數(shù)的45.58%。可見(jiàn)，無(wú)論是人民幣升值，還是人民幣貶值，具有顯著長(zhǎng)期人民幣匯率指數(shù)風(fēng)險(xiǎn)暴露的我國(guó)上市企業(yè)占樣本企業(yè)總數(shù)的比例均較高。此外，與人民幣貶值相比，人民幣升值時(shí)具有顯著長(zhǎng)期人民幣匯率指數(shù)風(fēng)險(xiǎn)暴露的我國(guó)上市企業(yè)占樣本企業(yè)總數(shù)的比例更高。這意味著上市企業(yè)人民幣匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露可能存在非線性與非對(duì)稱(chēng)性。

其次，從具有顯著長(zhǎng)期匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露的上市企業(yè)暴露系數(shù)均值看。人民幣升值時(shí)，長(zhǎng)期匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露系數(shù)均值為-3.12，人民幣貶值時(shí)，長(zhǎng)期匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露系數(shù)均值為-1.30，表明人民幣升值降低了我國(guó)上市企業(yè)的市場(chǎng)價(jià)值，人民幣貶值提高了我國(guó)上市企業(yè)的市場(chǎng)價(jià)值，這與我們的預(yù)期相一致，因?yàn)槲覈?guó)較多上市企業(yè)屬于出口導(dǎo)向型企業(yè)，涉外業(yè)務(wù)多為以外幣為基礎(chǔ)的出口業(yè)務(wù)，長(zhǎng)期而言人民幣貶值增加了產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力，有助于企業(yè)創(chuàng)收增利，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值提升。從我國(guó)上市企業(yè)匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露系數(shù)方向看，無(wú)論是人民幣升值，還是人民幣貶值，具有顯著匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露的上市企業(yè)中大部分企業(yè)長(zhǎng)期匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露系數(shù)均小于0（人民幣升值時(shí)，長(zhǎng)期匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露系數(shù)小于0的企業(yè)占樣本企業(yè)總數(shù)的80.75%;人民幣貶值時(shí)，長(zhǎng)期匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露系數(shù)小于0的企業(yè)占樣本企業(yè)總數(shù)的69.63%），即我國(guó)較多的上市企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值受益于人民幣貶值，而人民幣升值對(duì)上市企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值有負(fù)面影響。

最后，從上市企業(yè)長(zhǎng)期匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露系數(shù)的非對(duì)稱(chēng)性角度看。根據(jù)長(zhǎng)期匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露系數(shù)均值，人民幣升值對(duì)于上市企業(yè)的影響更大，平均而言，人民幣匯率每升值1%，我國(guó)上市企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值平均降低3.12%;然而，人民幣匯率每貶值1%，我國(guó)上市企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值平均提高1.30%，初步說(shuō)明我國(guó)上市企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值與人民幣匯率指數(shù)間存在非對(duì)稱(chēng)的長(zhǎng)期關(guān)系。以上結(jié)果也表明非線性與非對(duì)稱(chēng)性可能是已有研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)存在“匯率暴露之謎”的重要原因。

（四）企業(yè)短期匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露

鑒于樣本數(shù)據(jù)為日數(shù)據(jù)，本文將NARDL（p，q）模型中p和q的取值設(shè)定為5。由于匯率變動(dòng)對(duì)企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值的影響既可能存在同步效應(yīng)，也可能存在時(shí)滯效應(yīng)，故如果+j和-j任何一個(gè)系數(shù)在統(tǒng)計(jì)意義上顯著，則表明該企業(yè)存在短期匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露。表4報(bào)告了具有顯著短期人民幣匯率指數(shù)風(fēng)險(xiǎn)暴露的企業(yè)數(shù)量及占樣本企業(yè)總數(shù)的比例。在5%的顯著性水平上，3453家樣本企業(yè)中，有1915家樣本企業(yè)存在短期人民幣匯率指數(shù)風(fēng)險(xiǎn)暴露，占樣本企業(yè)總數(shù)的55.46%。與Hutson等（2019）[23]和Aggarwal等（2011）[26]關(guān)于我國(guó)企業(yè)層面的匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露測(cè)度研究相比，存在顯著短期匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露的我國(guó)上市企業(yè)占樣本企業(yè)總數(shù)的比例更高。在5%的顯著性水平上，人民幣升值時(shí)，3453家樣本企業(yè)中有1223家上市企業(yè)存在顯著的短期人民幣匯率指數(shù)風(fēng)險(xiǎn)暴露，占樣本企業(yè)總數(shù)的35.42%;人民幣貶值時(shí)，有1222家上市企業(yè)存在顯著的短期人民幣匯率指數(shù)風(fēng)險(xiǎn)暴露，占樣本企業(yè)總數(shù)的35.39%?？梢?jiàn)，短期而言，無(wú)論是人民幣升值，還是人民幣貶值均有30%以上的上市企業(yè)存在顯著的匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露，表明我國(guó)企業(yè)在短期內(nèi)也不存在“匯率暴露之謎”。

（五）匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露的非對(duì)稱(chēng)性

表5報(bào)告了企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值與人民幣匯率指數(shù)間非對(duì)稱(chēng)關(guān)系檢驗(yàn)的結(jié)果。在5%的顯著性水平上，分別有76.63%、11.73%的上市企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值與人民幣匯率指數(shù)之間存在長(zhǎng)期非對(duì)稱(chēng)關(guān)系、短期非對(duì)稱(chēng)關(guān)系。表明我國(guó)上市企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值與人民幣匯率指數(shù)之間的長(zhǎng)期非對(duì)稱(chēng)關(guān)系尤為顯著，人民幣升值與人民幣貶值對(duì)企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值影響的非對(duì)稱(chēng)性是我國(guó)上市企業(yè)存在“匯率暴露之謎”的重要原因。

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（一）替換人民幣匯率指數(shù)變量

鑒于部分學(xué)者認(rèn)為運(yùn)用匯率指數(shù)測(cè)度企業(yè)匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露存在分散效應(yīng)，建議采用雙邊匯率測(cè)度企業(yè)層面的匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露[12]。 考慮到我國(guó)在較長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)采取盯住美元的匯率制度與人民幣對(duì)美元匯率在我國(guó)對(duì)外貿(mào)易中的重要地位，本文選擇人民幣對(duì)美元雙邊匯率進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，以進(jìn)一步驗(yàn)證我國(guó)上市企業(yè)是否存在“匯率暴露之謎”。

表6是我國(guó)上市企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值與人民幣對(duì)美元匯率間的長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果。在5%的顯著性水平上，tBDM檢驗(yàn)、FPSS檢驗(yàn)分別有82.94%、68.72%的企業(yè)拒絕了人民幣對(duì)美元匯率與上市企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值間不存在長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系的原假設(shè)，表明我國(guó)至少有68.72%的上市企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值與人民幣對(duì)美元匯率間存在顯著的長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系，受到人民幣對(duì)美元匯率影響的我國(guó)上市企業(yè)占樣本企業(yè)總數(shù)的比例偏高，再次證明了“匯率暴露之謎”并不存在。與我國(guó)企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值與人民幣匯率指數(shù)間的長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系相比，我國(guó)企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值受到人民幣對(duì)美元匯率影響的企業(yè)占樣本企業(yè)總數(shù)的比例更大，其原因可能有以下兩點(diǎn)：一方面，我國(guó)對(duì)外貿(mào)易中以美元為計(jì)價(jià)貨幣所占份額較大，導(dǎo)致我國(guó)上市企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值對(duì)人民幣對(duì)美元匯率更加敏感;另一方面，我國(guó)在較長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)采取盯住美元的匯率制度，投資者對(duì)于人民幣對(duì)美元匯率的關(guān)注度更高，進(jìn)而導(dǎo)致我國(guó)上市企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值對(duì)人民幣對(duì)美元匯率更加敏感。

表7報(bào)告了具有顯著長(zhǎng)期人民幣對(duì)美元匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露的企業(yè)數(shù)量、占樣本企業(yè)總數(shù)的比例與暴露系數(shù)均值。在5%的顯著性水平上，有2147家上市企業(yè)具有顯著的長(zhǎng)期人民幣對(duì)美元匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露，占樣本企業(yè)總數(shù)的62.18%。表明我國(guó)具有長(zhǎng)期人民幣對(duì)美元匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露的上市企業(yè)占樣本企業(yè)總數(shù)的比例較高，“匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露之謎”在我國(guó)上市企業(yè)中并不存在。具體而言，在5%的顯著性水平上，人民幣對(duì)美元貶值時(shí)，有1601家上市企業(yè)具有顯著的長(zhǎng)期匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露，占樣本總數(shù)的46.37%;人民幣對(duì)美元升值時(shí)，有1995家上市企業(yè)具有顯著的長(zhǎng)期匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露，占樣本總數(shù)的57.78%?？梢?jiàn)，無(wú)論是人民幣對(duì)美元升值，還是人民幣兌美元貶值，具有顯著匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露的我國(guó)上市企業(yè)占樣本企業(yè)總數(shù)的比例較高，“匯率暴露之謎”在我國(guó)上市企業(yè)中并不存在。從具有顯著人民幣對(duì)美元匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露的上市企業(yè)的暴露系數(shù)均值看，人民幣對(duì)美元貶值時(shí)，具有顯著匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露的上市企業(yè)匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露系數(shù)均值為2.31，表明人民幣對(duì)美元貶值提高了上市企業(yè)的市場(chǎng)價(jià)值;人民幣對(duì)美元升值時(shí)，具有顯著匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露的上市企業(yè)匯率暴露系數(shù)均值為3.35，表明人民幣對(duì)美元升值降低了我國(guó)上市企業(yè)的市場(chǎng)價(jià)值。從上市企業(yè)暴露系數(shù)均值的絕對(duì)值看，人民幣升值對(duì)上市企業(yè)的負(fù)面影響影響更大，表明上市企業(yè)匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露存在非對(duì)稱(chēng)性。

表8報(bào)告了具有顯著短期人民幣對(duì)美元匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露的企業(yè)數(shù)量及占樣本企業(yè)總數(shù)的比例。在5%的顯著性水平上，有1475家上市企業(yè)存在顯著的短期人民幣對(duì)美元匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露，占樣本企業(yè)總數(shù)的42.72%。具體而言，人民幣對(duì)美元貶值時(shí)，有1144家上市企業(yè)具有顯著的匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露，占上市企業(yè)樣本總數(shù)的33.13%;人民幣對(duì)美元升值時(shí)，有586家上市企業(yè)具有顯著的匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露，占上市企業(yè)樣本總數(shù)的16.97%?？梢?jiàn)，就短期而言，具有顯著人民幣對(duì)美元匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露的上市企業(yè)占樣本企業(yè)總數(shù)的比例較大，進(jìn)一步證實(shí)了“匯率暴露之謎”并不存在。

（二）數(shù)據(jù)頻度的影響

一些學(xué)者認(rèn)為原始數(shù)據(jù)的頻度可能影響企業(yè)匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露估計(jì)的準(zhǔn)確度[23]。為此，本文選擇周數(shù)據(jù)，進(jìn)一步驗(yàn)證我國(guó)上市企業(yè)是否存在“匯率暴露之謎”。本文剔除了企業(yè)股價(jià)收盤(pán)價(jià)數(shù)據(jù)少于52周（1年）的樣本企業(yè)，最終樣本總量為3462家上市企業(yè)。表9呈現(xiàn)了我國(guó)上市企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值與人民幣匯率指數(shù)間的長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果，在5%的顯著性水平上，tBDM檢驗(yàn)、FPSS檢驗(yàn)分別有58.35%、43.88%的企業(yè)拒絕了人民幣匯率指數(shù)與上市企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值間不存在長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系的原假設(shè)，表明我國(guó)至少有43.88%的上市企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值與人民幣匯率指數(shù)間存在顯著的長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系?？梢?jiàn)，受到人民幣匯率指數(shù)影響的我國(guó)上市企業(yè)占樣本企業(yè)總數(shù)的比例較高，再次證明了“匯率暴露之謎”在我國(guó)并不存在。

表10報(bào)告了具有顯著長(zhǎng)期人民幣匯率指數(shù)風(fēng)險(xiǎn)暴露的企業(yè)數(shù)量、占樣本企業(yè)總數(shù)的比例與暴露系數(shù)均值。在5%的顯著性水平上，有1924家上市企業(yè)具有顯著的長(zhǎng)期匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露，占樣本企業(yè)總數(shù)的55.57%，表明具有顯著長(zhǎng)期人民幣匯率指數(shù)風(fēng)險(xiǎn)暴露的上市企業(yè)占樣本企業(yè)總數(shù)的比例較高，進(jìn)一步支持了“匯率暴露之謎”在我國(guó)并不存在的結(jié)論。

表11報(bào)告了顯著短期人民幣匯率指數(shù)風(fēng)險(xiǎn)暴露的企業(yè)數(shù)量、占樣本企業(yè)總數(shù)的比例。在5%的顯著性水平上，有2323家上市企業(yè)具有顯著的短期人民幣匯率指數(shù)風(fēng)險(xiǎn)暴露，占樣本企業(yè)總數(shù)的67.10%，表明具有顯著的短期人民幣匯率指數(shù)風(fēng)險(xiǎn)暴露的上市企業(yè)占樣本企業(yè)總數(shù)的比例同樣很高。綜上可知，盡管使用周數(shù)據(jù)，無(wú)論是具有短期人民幣匯率指數(shù)風(fēng)險(xiǎn)暴露的企業(yè)占樣本企業(yè)總數(shù)的比例，還是具有長(zhǎng)期人民幣匯率指數(shù)風(fēng)險(xiǎn)暴露的企業(yè)占樣本企業(yè)總數(shù)的比例均很高，再次說(shuō)明我國(guó)上市企業(yè)并不存在“匯率暴露之謎”。

六、結(jié)論與啟示

本文運(yùn)用NARDL模型，選取2015年8月12日-2018年12月28日的日數(shù)據(jù)，從非線性與非對(duì)稱(chēng)性角度測(cè)度了2015年“8·11”匯改后我國(guó)上市企業(yè)的匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露程度，檢驗(yàn)了我國(guó)企業(yè)是否存在“匯率暴露之謎”。研究發(fā)現(xiàn)：（1）我國(guó)企業(yè)并不存在“匯率暴露之謎”。具體而言， 63.63%以上的上市企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值與人民幣匯率指數(shù)間存在顯著的長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系; 54.76%的上市企業(yè)具有顯著的長(zhǎng)期人民幣匯率指數(shù)風(fēng)險(xiǎn)暴露; 55.46%的上市企業(yè)具有顯著的短期人民幣匯率指數(shù)風(fēng)險(xiǎn)暴露。（2）我國(guó)上市企業(yè)的匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露存在非對(duì)稱(chēng)性，尤其是長(zhǎng)期匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露。具體而言，分別有76.63%、11.73%的上市企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值與人民幣匯率指數(shù)之間存在長(zhǎng)期非對(duì)稱(chēng)關(guān)系、短期非對(duì)稱(chēng)關(guān)系。（3）與人民幣貶值有利于上市企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值提高相比，人民幣升值對(duì)于上市企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值的負(fù)面影響更大。這說(shuō)明非線性與非對(duì)稱(chēng)性是我國(guó)企業(yè)“匯率暴露之謎”存在的重要原因。運(yùn)用人民幣對(duì)美元匯率和周數(shù)據(jù)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，本文結(jié)論不變。

本文的研究結(jié)論，給予我們?nèi)缦聠⑹荆旱谝唬覈?guó)上市企業(yè)在加強(qiáng)踐行“走出去”戰(zhàn)略的同時(shí)，應(yīng)加快樹(shù)立匯率風(fēng)險(xiǎn)管理意識(shí)和“風(fēng)險(xiǎn)中性”的匯率風(fēng)險(xiǎn)管理理念，加快構(gòu)建完善的匯率風(fēng)險(xiǎn)管理體系;第二，針對(duì)我國(guó)上市企業(yè)匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露的非對(duì)稱(chēng)性，企業(yè)不僅應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注以外幣為基礎(chǔ)的資產(chǎn)與負(fù)債、可預(yù)期的現(xiàn)金流入與現(xiàn)金流出相匹配，更要善于使用匯率風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖工具，對(duì)沖難以進(jìn)行運(yùn)營(yíng)對(duì)沖的匯率風(fēng)險(xiǎn);第三，基于我國(guó)具有顯著匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露的上市企業(yè)占樣本企業(yè)總數(shù)的比例偏高，匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露程度較大，我國(guó)應(yīng)加快外匯衍生品市場(chǎng)的發(fā)展，以滿足我國(guó)企業(yè)進(jìn)行匯率風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖的需要。

參考文獻(xiàn)：

[1]? Bartram S. M.， Bodnar G M. The Exchange Rate Exposure Puzzle[J].Managerial Finance， 2007，33（9）： 642-666.

[2] 張瑞君， 徐展. 無(wú)外匯交易企業(yè)真的沒(méi)有匯率風(fēng)險(xiǎn)嗎？——來(lái)自中國(guó)上市企業(yè)的實(shí)證研究[J].會(huì)計(jì)研究， 2016（2）： 22-28，95.

[3] Adler， M.， Dumas， B.， Exposure to Currency Risk： Definition and Measurement[J].Financial Management， 1984，13（2）： 41-50.

[4] Jorion P. The Exchange-Rate Exposure of U.S. Multinationals[J].The Journal of Business， 1990， 63（3）： 331-345.

[5] 郭飛， 肖浩， 史永. 為什么人民幣匯率波動(dòng)的影響不顯著？——基于美的電器的案例研究[J].管理世界， 2014（10）： 163-171.

[6] Stulz R. M.， Williamsom R. G.， Identifying and Quantifying Exposures[M].Risk Publications， London，1996.

[7] Krapl A.， OBrien T. J. A Comparison of FX Exposure Estimates with Different Control Variables[J].Applied Financial Economics， 2014，24（6）： 437-451.

[8] Choi J. J.，Prasad A M. Exchange Risk Sensitivity and Its Determinants： A Firm and Industry Analysis of U.S. Multinationals[J].Financial Management，1995，24（3）： 77-88.

[9] Bartov E.，Bodnar G. M. Firm Valuation，Earnings Expectations，and The Exchange-Rate Exposure Effect[J].The Journal of Finance，1994，49（5）： 1755-1785.

[10] Miller K. D.，Reuer J. J. Firm Strategy and Economic Exposure to Foreign Exchange Rate Movements[J].Journal of International Business Studies，1998，29（3）： 493-513.

[11] Allayannis G.，Ihrig J. Exposure and Markups[J].The Review of Financial Studies，2001，14（3）： 805-835.

[12] Bartram S. M. Linear and Nonlinear Foreign Exchange Rate Exposures of German Nonfinancial Corporations[J].Journal of International Money and Finance，2004，23（4）： 673-699.

[13] 倪慶東，倪克勤. 匯改以來(lái)我國(guó)外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露的行業(yè)特征——基于深市行業(yè)指數(shù)的分析[J].金融理論與實(shí)踐，2010（2）： 60-63.

[14] 徐晨鵬， 王相寧. 基于GARCH模型的中國(guó)行業(yè)外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露研究[J].中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào)， 2013， 43（12）： 1012-1019.

[15] 鄒宏元，羅然. 中國(guó)上市企業(yè)外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露分行業(yè)研究[J].宏觀經(jīng)濟(jì)研究，2017（2）： 39-48，76.

[16] 江春，萬(wàn)鵬博. 中國(guó)非對(duì)稱(chēng)外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露的實(shí)證研究——基于行業(yè)層面數(shù)據(jù)的分析[J].國(guó)際貿(mào)易問(wèn)題，2018（7）： 149-161.

[17] 陳曉莉，高璐. 中國(guó)上市金融機(jī)構(gòu)外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露——基于匯改后數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)分析[J].南開(kāi)經(jīng)濟(jì)研究，2012（4）： 141-152.

[18] 谷任， 朱琳慧. 匯率波動(dòng)對(duì)企業(yè)價(jià)值的線性與非線性影響——基于兩種非線性效應(yīng)的研究視角[J].國(guó)際貿(mào)易問(wèn)題， 2016（11）： 154-164.

[19] Koutmos G.，Martin A. First- and Second-Moment Exchange Rate Exposure： Evidence from U.S. Stock Returns[J].The Financial Review，2003，38： 455-471.

[20] Shin Y.，Yu B.，Greenwood- Nimmo M. Modelling Asymmetric Cointegration and Dynamic Multipliers in A Nonlinear ARDL Framework[J].Social Science Electronic Publishing，2014： 281-314.

[21]? Pesaran，M.H. Shin，Y.Smith，R J. Bounds Testing Approaches to The Analysis of Level Relationships[J].Journal of Applied Econometrics，2001，16，（3）： 289-326.

[22] Banerjee A.，Dolado J，Mestre R. Error-Correction Mechanism Tests for Cointegration in A Single-Equation Framework[J].Journal of Time Series Analysis，1998，19（3）： 267-283.

[23] Hutson E.，Laing E.，Ye M. Mutual Fund Ownership and Foreign Exchange Risk in Chinese Firms[J].Journal of International Financial Markets，Institutions and Money，2019，60： 169-192.

[24] Tang B. Exchange Rate Exposure of Chinese Firms at The Industry and Firm Level： Exchange Rate Exposure of Chinese Firms[J].Review of Development Economics，2015，19（3）： 592-607.

[25] Bartram S. M. Corporate Hedging and Speculation With Derivatives[J].Journal of Corporate Finance，2019，57： 9-34.

[26] Aggarwal R.，Chen X.，Yur-Austin J. Currency Risk Exposure of Chinese Corporations[J].Research in International Business and Finance，2011，25（3）： 266-276.

[27]? Jongen R.，Muller A.，Verschoor W F C. Using Survey Data to Resolve The Exchange Risk Exposure Puzzle： Evidence From U.S. Multinational Firms[J].Journal of International Money & Finance，2012，31（2）： 148-169.

[28] Joseph N. L.，Lambertides N.，Savva C S. Short-Horizon Excess Returns and Exchange Rate and Interest Rate Effects[J].Journal of International Financial Markets Institutions & Money，2015，37： 54-76.

A Study of “Exchange Rate Exposure Puzzle” Based on NARDL Model

WANG Shao1， YANG Sheng-gang1，ZHAO Rui-li2

（1.College of Finance and Statistics，Hunan University，Changsha 410006，China;

2.KEDGE Business School， Bordeaux 33405， France）

Abstract： Financial theory and a large amount of factual evidences show that exchange rate fluctuation is an important factor affecting the market value of enterprises. However， a large number of empirical studies have found that the impact of exchange rates on the market value of enterprises is not significant. This is known as the “exchange rate exposure puzzle”. After the “8·11” exchange rate reform in 2015， the RMB exchange rate entered a new normal of two-way wide fluctuations， and the exchange rate risk faced by Chinese companies became more prominent. Based on this situation， this paper studies whether Chinese enterprises have a “exchange rate exposure puzzle” from the perspective of nonlinearity and asymmetry. The results show that：（1） there is no “exchange rate exposure puzzle” in Chinese enterprises， specifically， more than 63.63% of listed enterprises have a significant long-term cointegration relationship between the market value and the RMB exchange rate index; more than 54.76% of listed enterprises have significant long-term exchange rate risk exposure and more than 55.46% of listed enterprises have significant short-term exchange rate risk exposure;（2） the exchange rate risk exposure of Chinese listed enterprises is asymmetry， compared with the depreciation of the RMB， the appreciation of the RMB has a greater negative impact on the market value of listed enterprises. Therefore， Chinese enterprises should speed up the construction of a sound exchange rate risk management system and improve the asymmetric exchange rate risk management ability.

Key words： Exchange Rate Exposure Puzzle; NARDL Model; cointegration relationship; nonlinearity; asymmetry

（責(zé)任編輯：李江）