下载文档原格式
人民币实际有效汇率对我国经济影响的实证研究巴曙松，王群2009-09-29摘要：本文试从理论上给出实际汇率变动对产业结构调整的三种传导途径，并从有效汇率的角度出发，通过协整模型、Granger因果检验和脉冲响应方法对实际有效汇率对我国产业、就业结构的影响进行实证分析。
结果表明，人民币实际有效汇率的升值提升了我国第三产业的比重并增加了该产业就业人数，在一定程度上促进了农村劳动力的转移，同时相应地对第二产业的就业造成了负面影响。
总体上来看，人民币有效汇率的上升将有助于长期改善我国的产业结构，但短期会造成一定的就业压力。
关键词：实际汇率，产业结构，就业结构，传导途径2008年以来，伴随着次级抵押贷款危机下全球金融市场的动荡，我国经济不仅面临着恶劣的国际环境、国内经济增长的周期性回落，同时还面临着以产业重组、产业升级和放松管制为重点的产业结构调整。
随着近年来我国对外贸易依存度的不断上升，产业结构调整的动力则不可忽略地受到对外贸易部门发展的影响。
实际汇率作为一种非贸易品和贸易品相对价格，则是影响外贸企业的重要因素之一，从而影响了不同产业之间的资源配置，进而对产业结构的调整产生影响。
因此，在开放型经济条件下，实际汇率成为考察国内产业结构和就业结构调整的重要影响因素之一。
而对该影响作用的分析和研究，不仅有助于加深对产业结构调整的宏观把握，而且将对汇率政策的制定起到一定的指导作用。
另外，在2005年7月21日我国实行了汇率制度改革以后，如何通过人民币有效汇率这一衡量人民币整体水平的汇率指标来把握汇率政策，也引起了学者的普遍关注和研究，本文正是依据人民币实际有效汇率的数据，分析人民币的升值对我国产业结构和就业结构带来的影响。
一、研究背景不论是关于汇率对一国就业影响的研究，还是其对产业结构影响的研究，都是近几年才被国内外学者广泛关注的。
其中对就业影响的研究较多，但得到的结果却不尽相同：Frenkel（2004）运用线性回归模型研究了实际汇率对阿根廷、巴西、智利和墨西哥4国的影响，得出实际汇率的变动对就业有显著影响，且实际汇率变动对失业率变动影响有滞后效应等结论。
协整分析与误差修正模型1.协整分析协整分析用于找到两个或多个非平稳时间序列之间的长期关系。
当两个变量之间存在协整关系时，它们的线性组合将是平稳的。
协整关系可以解释为变量之间长期的平衡关系，即存在一种平衡机制使得变量保持在一个相对稳定的范围内。
协整分析的步骤如下：1）对非平稳时间序列进行单位根检验，例如ADF检验。
2）如果两个或多个时间序列都是非平稳的，那么可以进行线性组合，得到一个平稳的时间序列，通过单位根检验确定这个线性组合是否是平稳的。
3）如果线性组合是平稳的，那么就可以认为存在协整关系。
协整分析的优点是可以探索多个非平稳时间序列之间的关系，并且提供了具体的数值关系，能够描述长期平衡关系。
但是，协整分析不能提供因果关系，只能提供关联关系。
2.误差修正模型(ECM)误差修正模型是一种用于描述非平稳变量之间长期关系的模型。
它是在协整分析的基础上发展而来的。
误差修正模型的基本思想是，如果两个变量之间存在协整关系，那么它们之间的误差会随着时间的推移逐渐修正，回归到长期平衡关系。
因此，误差修正模型可以用来分析变量之间的动态行为。
基本的误差修正模型可以表示为：△Y_t=α+βX_t-1+γE_t-1+ε_t其中，△表示时间差分，Y_t和X_t分别表示被解释变量和解释变量，E_t表示长期误差修正项，ε_t表示短期误差项。
α、β和γ分别表示模型的截距和参数。
误差修正模型的步骤如下：1）进行协整分析，确定变量之间的协整关系。
2）构建误差修正模型，通过估计模型参数来描述长期关系。
3）进行模型检验，包括参数显著性检验、拟合优度检验等。
4）根据模型结果进行解释和预测。
误差修正模型的优点是能够同时分析长期和短期关系，提供了关于变量之间回归到长期平衡的速度信息。
同时，误差修正模型还可以用于预测和政策分析等方面。
但是，误差修正模型的局限性在于假设模型中的所有变量都是线性关系，不能很好地处理非线性关系。
综上所述，协整分析和误差修正模型是非平稳时间序列分析中常用的方法，它们能够揭示非平稳变量之间的长期关系，并对其动态行为进行建模和分析。
我国股票市值与货币需求关系的实证分析【摘要】本文运用协整检验和误差修正模型对我国股票市值与货币需求间的关系进行了研究。
结果显示：货币需求和股票市值存在协整关系；对货币的需求会对我国的股票总市值产生正向影响。
【关键词】货币需求；股票市值；协整关系；误差修正模型一、数据和变量的选择（1）变量的选择。
本文选取广义货币需求（m）作为货币需求的替代指标；以深市、沪市上市公司股票市值作为我国股票市值se 的替代指标。
（2）数据的选择。
一是回归分析的广义货币需求量来自人民银行公布的数据，采用的是从1992～2010年的年度数据。
二是我国股票总市值来自证监会统计的沪深股票市值总和，从1992～2010年。
二、平稳性和协整检验1．adf检验。
货币需求lnm、股票市值lnse的adf检验的三个模型为：模型1：△x■=δx■+■β■△x■+ε■；模型2：△x■=d+δx■+■β■△x■+ε■；模型3：△x■=a+βt+δx■+■β■△x■+ε■；模型3中的t是时间变量，代表了时间序列随时间变化的某种趋势。
虚拟假设都是h0：δ=0，即存在单位根。
实际检验都是从模型3检验开始，直到拒绝原假设为止。
对变量m（货币需求）、se（股票市值）分别进行上述3个模型检验，最终得出m（货币需求）、se（股票市值）是不存在常数项和时间趋势项的平稳序列。
即在模型1的情况下，m、se的adf检验通过。
2．协整检验。
选用适用于进行两个变量协整性检验的eg两步法。
其步骤如下：第一步，用ols回归模型：ｌｎｓｅ■=a■+a■lnm■+μ■，从而得到残差序列。
得到回归方程为：lnse=-8.528924+1.571348lnm （-6.124370）（13.52787）。
第二步，对上式的残差进行单位根检验。
通过检验得到残差在水平状态，不含时间趋势和常数项的情况下是平稳的。
因此，我国货币需求（m）与我国股市市值（se）是（2，2)阶协整的，说明了两变量间存在长期稳定的“均衡”关系。
我国货币供给量与经济增长的实证分析【摘要】货币供给量与经济增长之间的相互关系一直都是经济学家与政策制定者非常关注的问题。
在不同的货币统计口径下（M0，M1，M2），研究二者的关系能够更加全面的反映中国宏观经济运行。
通过运用向量自回归模型和脉冲响应函数分析发现，M0，M1，M2分别与GDP之间存在均衡关系。
宏观上来说，广义货币供给量比狭义货币供给量与经济增长的关系更加密切，但是也不能忽略狭义货币供给量与GDP之间的关系，它们也能反映经济运行中的一些问题，因此制定货币政策时要全面综合考量不同货币层次对经济增长的影响。
【关键词】货币供给量Granger因果检验协整检验脉冲响应函数一、引言随着美国金融危机和希腊主权债务危机爆发以来，世界各国都以货币政策作为本国调控宏观经济的重要途径和手段，纷纷采用积极的货币政策，特别是美国实施量化宽松的货币政策以来，世界经济格局也发生了变化。
中国在这段时期也采用了不同的货币政策，由积极的货币政策转向稳健的货币政策。
那么，货币供给量与经济增长之间到底有怎样的关系？国内外学者关于货币供给量与经济增长的实证研究非常多，很多学者从不同的角度对此课题进行研究。
Friedman和Schwartz（1963）以及Tobin（1965）通过实证研究发现，货币供应量的变化对短期产出的波动会产生影响。
Kormendi 和Meguire（1984）对50个国家的研究以及Boschen和Mills（1995）对美国的研究得出，在长期中货币供给量对产出没有影响。
McCandless和Webber（1995）考察了不同货币口径下的110个国家近30年的数据资料进行相关分析，得出货币供给量的增长率变动引起通货膨胀率的相同变化，而货币供给量与实际产出的增长率之间没有相关性。
Andreas Schabert（2009）通过一个无摩擦的金融市场和价格粘性的标准宏观模型分析利率目标和货币供应量的关系，证实了平稳序列的货币供给量满足利率的期望目标，从而影响经济的增长。
