人民币升值对我国纺织业出口的影响分析.docx
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人民币升值对我国纺织业出口的影响分析
目录
摘要1
英文摘要1
一、问题的提出3
二、文献综述3
(一)人民币升值的具体含义3
(二)人民币升值后的影响4
三、模型变量的选择5
(一)汇率5
(二)国内生产总值和世界各国国内生产总值6
(三)数据来源及模型建立6
四、实证分析(1981年——05年8月以前)6
(一)平稳性分析7
(二)协整分析8
五、实证分析(05年8月——08年8月)8
六、结论10
参考文献12
人民币升值对我国纺织业出口的影响分析
摘要:
纺织服装产品一直是我国出口创汇的支柱行业,行业出口依存度高达50%。
由于人民币的升值导致纺织业出口受到一定的影响,通过模型建立研究,可以得出:
在2005年以前,人民币缓慢升值时,对纺织业出口影响不大,并能在某种程度上能促进我国纺织业的发展提高;在2005年8月至2008年9月这段时间,由于人民币的大幅度升值,使得纺织业出口受挫,出口量减少,进而影响到整个国内出口总额的减少。
为了09年纺织业出口量的保证,在人民币升值趋于稳定的情况下,应迅速提高国内纺织行业的产品技术,增强自身的竞争力,弥补原来的价格优势,获取更多更好的认可,带动整个出口贸易的发展。
关键词人民币升值,纺织品出口,协整分一、问题的提出
纺织业是中国的传统行业,也是中国对外依存度最高、实现国际化最早的产业之一。
纺织业产销总量和出口总额位居我国各种进出口产品前三甲,我国已成为全球主要纺织品出口加工地区之一,纺织品的出口对我国国民经济发展的影响越来越大。
自从人民币启动汇率形成机制改革以来,人民币升值基本经过了三个阶段。
第一阶段:
2005年8月至2006年8月,期间人民币基本处于小幅攀升的态势;第二阶段:
2006年9月至2008年8月,期间人民币升值步伐明显加快。
如2007年升幅高达6.9%,2008年1~9月人民币升值幅度高达5.38%,其中4月份时人民币兑美元突破7.00关口;第三阶段:
2008年9月至2008年12月,期间人民币对美元汇率基本稳定在6.82—6.85之间。
自汇改以来,到2008年9月,人民币对美元的升值累计超过20%。
笔者收集了很多学术文章,其观点大致分为两部分:
1、认为人民币升值带来的影响不足以影响纺织业的出口,目前的下降只是暂时的;2、认为正是由于人民的升值才使得纺织业原有的价格优势消失,使得出口减少,应加强国内纺织业生产技术,重新赢得订单。
对数据处理的过程中,由于只能收集到2007年底,也就是人民币升值经过的第二阶段,所以在下面的建模过程中为了上面提到的这两种观点的正确性,笔者根据自1985年至2007年的年度数据,建模分析,得出正确的结论,以预测09年的纺织业出口趋势并给出相关的建议。
二、文献综述
虽然目前理论界有关汇率变动对纺织业出口影响的结果无统一的认识,但总体上大
致可以将它们区分为两大类:
第一汇率变动会影贸易进出口。
厉以宁等(1991)对中国1970-1983年的数据分析得出:
中国进出口弹性分别为0.6871和0.0506,由于中国进出口商品的需求价格弹性严重不足,人民币汇率贬值不但不能改善贸易收支,反而会导致出口状况的恶化。
戴祖祥(1997)运用出口价格指数、国外收入指数、出口额指数、出口量指数的时间序列数据,对中国1981-1995年的数据分析后得出:
中国的进出口需求价格弹性之和为1.3,满足马歇尔-勒纳条件,以此认为人民币汇率贬值可以改善中国的进出口状况。
第二汇率的变动对贸易进出口没有显著影响。
陈彪如[3](1992)运用对1980-1989年的进出口价格指数及贸易量指数进行回归分析后得出:
中国的进口需求弹性为0.3007,出口需求弹性为0.7241,进出口价格弹性正处于马歇尔-勒纳条件的临界值之上,因而人民币汇率变动对中国的贸易收支影响甚微。
ZhaoyongZhang(1996)[4]研究得出贸易差额的变动引起汇率的变动,但是没有证据显示汇率的变动会引起贸易差额的变动。
Zhaoyong(1999)发现实际有效汇率对贸易收支的影响是中性的,不存在J曲线现象。
YingfengXu(2000)认为由于国内价格的灵活性,汇率变化对贸易流量只有有限的、短暂的影响。
陈志昂(2001)通过回归分析得出贸易国国内生产总值对浙江出口的影响均大于汇率变动,从而得出国际经济景气和出口结构的变动是推动浙江出口快速增长的重要原因,人民币汇率对浙江出口的影响并不大。
谢建国,陈漓高(2002)通过协整分析及冲击分解,研究了中国贸易收支与人民币汇率之间的关系,得出人民币汇率贬值对中国贸易收支的改善并没有明显影响,中国贸易收支短期主要取决于国内需求状况,而长期则取决于国内供给状况。
蒙代尔(2003)认为贸易帐户差额与人民币升值之间没有必然的联系。
TarlokSingh(2004)得出汇率变动对印度贸易收支作用不显著。
尹翔硕,俞娟(2004)通过对日本1981年以后的汇率变动与贸易收支进行了回归分析,得出汇率并不是影响一国贸易收支长期变动的主要因素,更基本的因素是储蓄与投资。
殷德生(2004)通过实证的方法对中国贸易收支进行分析,得出人民币汇率变动对中国贸易收支变动的影响很小。
沈国兵(2004)使用1998-2003年中日之间的月度数据,通过实证分析得出中日贸易与人民币汇率没有长期的协整关系。
欧元明,王少平(2005)通过协整分析中国内资出口与实际有效汇率间没有因果关系。
曹永福(2005)通过定量测算,得到我国出口的汇率弹性为0.14(0.27),价格弹性为-0.27(-0.56),进口价格弹性非常接近于0。
这些结论都论证了汇率的变动对贸易收支没有显著影响。
汇率变动与贸易进出口的关系是非常复杂的,经济学家从不同的角度进行实证分析得出不同的结论,实证研究的结果一直是众说纷纭,因为具体到不同的国家,汇率变动与贸易收支的关系往往有很大的差异。
因此想要对汇率变动与贸易收支的关系下一个通行的结论事实上是不可能的,这就要求我们根据具体的研究对象进行实证研究以验证理论分析的适用性并用于政策参考。
所以我们有必要运用计量分析方法,对人民币汇率变动引起的纺织业出口变化进行实证分析,以期获得更有现实意义的结果。
三、模型变量的选择
(一)汇率
人民币升值是指汇率的升值。
关于人民币的升值有两层意义:
即人民币对内升值和对外升值。
所谓人民币对内升值是指人民币货币购买力的增强,用经济指标来衡量就是国内物价水平的下降,而物价的下降体现在物价指数上。
所谓人民币对外升值就是指人民币对外汇的汇率下降,在直接标价法下就是1美元可以兑换的人民币的数量减少。
(二)国内生产总值和世界各国国内生产总值
本文参考许少强、马丹(2005)对汇率变动于贸易收支分析时采用的模型[1],假设出口由出口国的收入和出口的相对价格决定,从而得到出口额与汇率的模型为:
LogM(t)=
0+
1Loge(t)+
2Loggdp(t)+
3Loggdpw(t)+ε(t)
其中,M(t)代表出口额,gdp(t)表示国内收入,gdpw(t)表示外国的收入,ε(t)表示汇率,表示为误差项。
(三)数据来源及模型建立
国内生产总值(GDP)、世界主要各国国内生产总值(GDPW)以及汇率(e)来源于《中国统计年鉴》。
由于数据的自然对数变换能使其趋势线性化,消除时间序列中存在的异方差现象,所以对数据进行对数变换。
在计量分析前,分别对数据取对数:
LogM(t)表示我国出口额的对数值,Loge(t)表示人民币实际有效汇率的对数值,Loggdp(t)表示我国国内收入的对数值,Loggdpw(t)表示世界收入的对数值。
数据整理如下:
年份
平均汇率(1美元兑1元人民币)
loge(t)
GDP(亿本币元)
loggdp(t)
GDPW(亿本币元)
loggdpw(t)
1985
2.9366
0.4678
9016.036581
3.955
314871.6491
5.4981
1986
3.4528
0.5382
10275.17922
4.0118
397891.5432
5.5998
1987
3.7221
0.5708
12058.61513
4.0813
448643.2971
5.6519
1988
3.7221
0.5708
15042.82301
4.1773
584062.999
5.7665
1989
3.7651
0.5758
16992.31911
4.2303
623650.7875
5.7949
1990
4.7832
0.6797
18667.82238
4.2711
876777.7795
5.9429
1991
5.3233
0.7262
21781.49941
4.3381
1209653.744
6.0827
1992
5.5146
0.7415
26923.47645
4.4301
1574392.486
6.1971
1993
5.762
0.7606
35333.92471
4.5482
1859222.887
6.2693
1994
8.6187
0.9354
48197.85644
4.683
2005986.049
6.3023
1995
8.351
0.9217
60793.72921
4.7839
2087335.79
6.3196
1996
8.3142
0.9198
71176.59165
4.8523
3837147.136
6.584
1997
8.2898
0.9185
78973.035
4.8975
3533344.045
6.5482
1998
8.2791
0.918
84402.27977
4.9264
2481702.448
6.3947
1999
8.2783
0.9179
89677.05475
4.9527
2210098.315
6.3444
2000
8.2784
0.9179
99214.55431
4.9966
2172325.838
6.337
2001
8.277
0.9179
109655.1706
5.04
2358774.554
6.3727
2002
8.277
0.9179
120332.6893
5.0804
2966511.337
6.4722
2003
8.277
0.9179
135822.7561
5.133
3375998.118
6.5284
2004
8.2768
0.9179
159878.3379
5.2038
38800537.44
7.5888
2005
8.1917
0.9134
183217.4
5.263
45000246.19
7.6532
2006
7.9718
0.9016
211923.5
5.3262
52195008.23
7.7176
2007
7.604
0.881
249529.9
5.3971
59866925.27
7.7772
表3-1e、gdp、gdpw的数据
注:
数据来源与中国统计年鉴2008
四、实证分析(1981年——2005年)
(一)平稳性分析
由于时间序列大多是非平稳的,C.J.Granger和Newbold发现对非平稳的时间序列变量进行最小二乘法估计就会经常发生伪回归现象,从而造成结论失效。
因此在进行传统的最小二乘回归分析之前,首先要进行单位根检验,以判别序列的平稳性,只有平稳的时间序列才能进行回归分析。
本文采用ADF检验来判断序列的平稳性。
即对时间序列xt进行如下回归:
Δxt=c+βt+γxt-1+∑εiΔxt-i+ui
其中C为常数项,t为趋势项,做如下检验:
H0:
γ=0;H1:
γ<0
如果接受原假设,则说明序列H0,xt存在单位根,所以是非平稳序列。
否则就认为序列xt不存在单位根,是平稳序列。
方程中加入p个滞后项是为了使残差项成为白噪声。
对于非平稳的变量还要检查其差分的平稳性,如果经过d-1次差分后是一个非平稳的过程,而经过d次差分后变成一个平稳的可逆的ARMA过程,则称该过程具有d阶单整性,记做I(d)。
下面是对各个变量的ADF检验结果。
变量
ADF检验值
临界值
结论
log(e)
-1.787682
-3.2535①
非平稳
Δlog(e)
-2.750884
-3.0199②
非平稳
ΔΔlog(e)
-5.685420
-3.8304③
平稳
log(gdwp)
-3.074666
-3.2535①
非平稳
Δlog(gdwp)
-2.999976
-3.2602①
非平稳
ΔΔlog(gdwp)
-5.013696
-4.5000③
平稳
log(gdp)
1.979447
-1.6238①
非平稳
Δlog(gdp)
-1.077336
-1.6242①
非平稳
ΔΔlog(gdp)
-3.558318
-2.6889③
平稳
log(ex)
-2.713023
-3.2535①
非平稳
Δlog(ex)
-3.472950
-3.6454①
非平稳
ΔΔlog(ex)
-5.763344
-4.5000③
平稳
表4-1ADF检验结果
注:
单位根检验采用的统计软件是EVIEWS3.1,△表示变量的一阶差分,△△表示变量的两阶差分,①、②、③分别表示显著水平为10%、5%和1%的临界值。
对人民币实际有效汇率的对数值、我国纺织品出口额对数值、我国国内收入的对数值和世界收入的对数值进行ADF检验,结果显示:
它们的ADF检验值大于其显著水平为10%(或者5%)的临界值,所以它们都是非平稳的时间序列。
同样,它们的一阶差分的ADF检验值大于其显著水平为10%(或者5%)的临界值,所以它们的一阶差分也是非平稳的时间序列。
而它们的二阶差分的ADF检验值小于其显著水平为1%(或者5%)的临界值,所以它们的二阶差分是平稳的时间序列。
因此我们可以进一步检验这些变量之间的协整关系。
(二)协整分析
采用多变量Johnsen协整检验方法分别对我国各种工业制成品的出口额的对数log(ex)、人民币实际有效汇率的对数log(e)、我国国内收入的对数log(gdp)及世界收入的对数log(gdpw)进行协整检验。
得到的结果是存在协整关系,标准化的协整方程为:
Log(ex)=-3.367534Log(gdp)+8.560490Log(gdpw)-0.045132Log(e)-28.22068
(1.01799)(4.14875)(0.01691)
从上面的数据可以看出,纺织品出口额与人民币实际有效汇率、我国国内收入及世界收入之间存在着协整关系。
纺织品出口额的汇率弹性分别是-0.386232、-0.045132和-0.242480,弹性不是很大,这说明人民币汇率的变动对我国纺织品的出口影响程度不是很大。
人民币汇率变动对工业制成品进出口的影响基本上可以视为中性,所以人民币汇率变动并不会对我国工业制成品的进出口造成太大的影响。
而且我国低廉劳动力成本在短期内不会改变,据国际劳动组织统计,我国人工成本不到美国的3%,所以在2005年以前能够凭借劳动力的优势保持我国商品的价格的竞争力,稳定纺织业的出口量。
五、实证分析(1994年-2007年)
(一)平稳性分析
模型建立如第四部分所述一样,只是时间段改为1994年—2007年。
ADF检验结果如下:
变量
ADF检验值
临界值
结论
log(e)
-1.675682
-3.2356①
非平稳
Δlog(e)
-2.238934
-3.1276②
非平稳
ΔΔlog(e)
-5.783254
-3.3565③
平稳
log(gdwp)
-3.076336
-3.8499①
非平稳
Δlog(gdwp)
-2.976376
-3.2004①
非平稳
ΔΔlog(gdwp)
-5.472696
-4.5604③
平稳
log(gdp)
1.979447
-1.7210①
非平稳
Δlog(gdp)
-1.046023
-1.6633①
非平稳
ΔΔlog(gdp)
-3.518677
-2.6977③
平稳
log(ex)
-2.701313
-3.2124①
非平稳
Δlog(ex)
-3.602950
-3.5401①
非平稳
ΔΔlog(ex)
-5.583344
-4.4200③
平稳
表5-1ADF检验结果
结果显示:
它们的ADF检验值大于其显著水平为10%(或者5%)的临界值,所以它们都是非平稳的时间序列。
同样,它们的一阶差分的ADF检验值大于其显著水平为10%(或者5%)的临界值,所以它们的一阶差分也是非平稳的时间序列。
而它们的二阶差分的ADF检验值小于其显著水平为1%(或者5%)的临界值,所以它们的二阶差分是平稳的时间序列。
因此我们可以进一步检验这些变量之间的协整关系。
(二)协整分析
结果如下所示:
Log(ex)=-3.31486Log(gdp)+8.62059Log(gdpw)-1.360523Log(e)-26.62948
(1.24319)(4.651287)(1.20355)
从上面的数据可以看出,纺织品出口额与人民币实际有效汇率、我国国内收入及世界收入之间存在着协整关系。
纺织品出口额的汇率弹性为-1.360523,弹性有点大,这说明在此阶段人民币汇率的变动对我国纺织品的出口影响程度是很大的。
人民币汇率变动对纺织业产品出口是有压力的,所以人民币汇率变动会对我国纺织业出口造成一定不利的影响。
六、结论
(一)人民币缓慢小幅升值的负面影响不大
从前面的实证分析可以看出,当人民币升值后,原料进口价格的下降在一定程度上抵消了出口量下降的负面影响,在这种贸易结构下,汇率变动对贸易的影响比较小。
所以人民币缓慢小幅升值对我国纺织品出口不会造成太大的负面影响。
人民币小幅缓慢升值后我国纺织品出口的价格竞争优势被削弱,这样会促使我国企业降低消耗和成本,加快出口产品的结构调整和升级,提高出口产品的附加值,大力发展低能耗的高新技术产业,从而可以提高可持续发展的能力。
(二)人民币短期内大幅度升值,导致纺织业出口额下降
人民币短期内大幅度升值会加大外商投资企业的生产成本,利润空间会降低,从而有可能使得这些外商企业撤出中国,这将不利于我国经济的发展和技术进步。
因此人民币不适合在短期内大幅度升值。
上面的实证也说明人民币短期内大幅度升值,使得纺织业出口严重受挫,低价优势难以存续,许多中小型企业被淘汰,也引起了一定的就业困难。
(三)2009年的预测及相应措施
如果09年的人民币升值趋于稳定,根据上面的论证,纺织业的出口仍会收到汇率而有明显影响。
因此,应从以下几方面着手解决这一现象:
1.大力提高产品质量和附加值,增强产品的竞争力
在人民币汇率调整的情况下,企业应该加大研究与开发的力度,并根据不同市场的特点,不断推出附加值高的新产品,通过提高产品附加值而不是数量增长的途径来发展中国纺织服装的出口。
2.充分发挥行业协会的作用,加强行业自律
行业协会要利用信息优势,充分发挥桥梁和纽带作用,达到增强企业团结、自律,共同应对人民币汇率调整给行业和企业带来的不利影响,为企业创造更多的贸易机会。
行业自律组织要做好组织、引导作用,适时发布预警信息和风险提示,帮助企业快速反应、规避风险。
3.加强政府宏观调控
政府充分发挥市场资源配置的基础性作用,以市场为导向调控经济运行行为。
进一步转变政府职能,实现政企分开,减少政府的行政审批活动为纺织业发展创造更加宽松的市场化环境。
同时,要正确引导纺织业的投资方向。
明确制定纺织业发展的产业政策,进一步拓宽融资渠道,积极发展资本市场。
进一步改善投资环境,利用外资、提高利用外资的质量,形成投资多元化的格局。
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