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人民币有效汇率、贸易收支、外商直接投资与经济增长的实证研究

1.1模型介绍

作为常见的非结构型模型之一，向量自回归主要围绕经济活动内的客观信息，而非经济理论来反馈经济规律的。在模型构建中，无需特定的预先理论假定，该模型的优点即不以经济理论为基础，它和传统的宏观计量模型不同之处在于，他更侧重于用统计数据自身来说明问题。

其中，

，；，

该模型在建立过程中需要控制两个变量因素，一个是模型中的变量个数K，具体指的是变量之间所存在的关系需要进行求和运用到模型中，另外还需要控制的就是最大滞后阶数p，就是通过最大滞后阶数P，对这个最佳滞后阶数p的选择，这样模型就能够反应不同阶段的变量之间的关系，使得误差中只包含白噪声，对系统并不产生影响。

但是，向量自回归模型的研究和实验也有些许局限性，主要是因为该模型所提供的并不是经济活动中变量的因果关系，其对经济结构、政策方面的评价并不是十分的理想，同时，向量自回归模型的运用对经济方向的预测也存在一定限制性。基于该原因，实际运用该模型时，将把这一模型当做动态均衡体系予以科学性分解，结合脉冲响应研究以及方差予以多层次探讨。在探讨各经济系统被冲击的情况下，其中的各个组成变量动态变化与各个冲击对应变量的贡献情况，均会有相对客观的认识。

1.2变量选择与数据说明

文中选取了2007年11月至2020年11月的相关数据（数据来源：中国人民银行、世界银行、中国商务部、中国海关、中国统计年鉴、中国经济年鉴），在这一系列数据中，涵盖了2次较为剧烈的汇率波动变化，故可以较为客观地了解到汇率改革前后的不同变化和表现。为了可以更为真实客观得到实证期间各个变量彼此的联系，筛选从国际货币基金组织官方下载的人民币有效汇率指数（REER）来反馈真实的人民币汇率波动表现；选取经常项目中具有代表性的进口贸易额和出口贸易额、资本项目中具有代表性的外商直接投资额开展探究；使用国内生产总值数值作为经济增长的有效反应代表。在实施国内生产总额统计的时候，分析的过程较为繁琐，生产总额的构成也要有一定的周期，所以对此过程的分析只选取了季度和年度的相关数据，没有精确到月度，对于确需使用月度数据的则用工业增加值予以代替。

相关参数释义如下：

:国内产出。此次实证引入国内生产总值用于对比参照。而基于国内有关数据为季度性质的，未有披露月度GDP信息，所以结合潘锡泉（2012）等有关研究策略，选择工业增加值予以代替。工业增加值，表示工业企业于样本期内以货币的形式表现工业生产最终实现的成果，结合统计部门解释，生产活动总成果去除生产期间消耗剩下的价值，其新增的价值就是工业增加值。

:人民币有效汇率。表示一国对多国的汇率的加权平均，详细定义即。本文选用国际货币基金组织（IMF）的IFS公布的人民币实际有效汇率指数来反映人民币实际有效汇率的变化，用REER来表示，以2010年为基期。人民币实际有效汇率REER的对数记为变量。

:贸易平衡，结合国内的出口贸易量和GDP比值予以权衡。

:贸易国国内产出（亿美元）。

:中国出口额（亿美元），指的是我国商品出口的价值。：中国进口额（亿美元），指的是我国商品进口的价值。

作为国际收支的关键部分，贸易收支常被用作分析经常项目的体量，主要包括进口以及出口两部分。同时，该指标又和汇率波动存在着一定的联系。本次围绕出口额以及进口额来分析贸易收支的两个关键变量。实证研究中，把进口额以及出口额的数据是根据每月的人民币兑美元汇率进行转换成人民币金额来得出。

外商直接投资。国际收支资本项目涵盖了直接以及间接两类投资形式，基于前者的比重较高，此次选择了外商直接投资用于分析国际收支资本项目的变量。结合得到各个月的外资具体利用量，开展研究，获得利用外商直接投资数据。在实证探究的过程中，结合各个月当期汇率数据，把实际外资利用额换算成以人民币为单位的数额。

在本文的研究设计过程当中，为了更好地提升准确性，提出了其他一些因素的影响。通过对相应数据的梳理，整理了消费者价格对于CPI的同比和环境增长率的相应数据，在相应时间点上，参照2007年11月至2020年11月期间的月度数据予以探讨。结合具体的数据信息，就进出口和外商直接投资、工业生产总值等各项内容开展具体分析，忽略各个数据潜在的异方差以及多重共线性，随后就模型内的部分变量予以实际自然数对应。实证探究期间引入Eviews10.0计算机应用开展计量计算。

1.3模型的建立和检验

1.3.1时间序列变量平稳性检验

因为在许多时间序列中，数据在形成过程中是不稳定的，故在对变量进行回归分析之前必须先考虑变量的稳定性并加以检验，只有在变量稳定时才进行回归分析。本文采用一般文献中的方法，使用单位根（ADF）检验来检测不同变量在时间序列中的稳定程度