人民币均衡汇率的估计

人民币均衡汇率的估计

No. C2008006 2008-11

人民币均衡汇率的估计

王泽填 姚洋

中国经济研究中心

北京大学国家发展研究院

No. C2008006 2008年11月11日

作者简介：王泽填，男，北京大学国家发展研究院、中国经济研究中心博士后，主要研究世界经济与发展经济学。地址：北京大学蔚秀园18栋411（100871）手机：15810204752，邮箱：wangzetian@

姚洋，男，北京大学国家发展研究院副院长、中国经济研究中心副主任、教授，主要研究制度经济学、发展经

济学。地址：北京大学中国经济研究中心，电话：010-6275-3103；传真：010-6275-1474；邮箱：yyao@。

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内容摘要：本文在我们先前关于结构转型和巴拉萨-萨缪尔森效应的关系的研究基础上，用购买力平价法估计人民币均衡汇率。我们用184个国家及地区1974-2007年的年度面板数据进行估计，发现人民币自1985年以后就一直被低估，2005-2007年人民币被低估的幅度分别为23%、20%和16%。与已有的多数文献相比，这一估计结果显得比较适中。我们还检验了估计结果对样本选择和解释变量选择的敏感性，结果均证明估计结果具有高度的稳健性。对人民币失衡和我国贸易平衡的关系以及人民币向其均衡水平调整速度的分析进一步支持估计结果的合理性。根据估计结果，我们认为应该放慢人民币升值速度，否则在会带来一系列消极影响。

关键词：扩展购买力平价法 实际汇率 农村人口比重 汇率失衡 JEL: C23 C53 F31

一、引 言 在过去几年里，人民币币值成为政策讨论的焦点，同时也成为一个极具争议的问题。自1994年人民币贬值一直到2005年7月，人民币和美元的双边汇率基本保持不变，虽然在此期间中国经济快速增长、出口剧增、外国直接投资大量流入、外汇储备迅猛增加——所有这些因素都被普遍认为会导致货币升值。在2003-2004年间，国际上对人民币汇率及汇率制度的批评之声不绝于耳，要求重估人民币币值并改革人民币汇率制度的国际压力也此起彼伏。这引起人们对人民币是否低估以及低估幅度的大量讨论。

2005年7月21日，中国人民银行将人民币兑美元汇率调整为8.11，升值幅度约为2%，并且从这一天起，中国开始实行以市场供求为基础、参考一篮子货币进行调节、有管理的浮动汇率制度。截止至2008年9月26日，人民币对美元的汇率升值幅度约为20%。考虑到2007年以来中国通货膨胀率较高，人民币实际汇率升值幅度还要更高。这意味着在过去几年里，人民币汇率确实被低估了。在人民币汇率快速升值以及世界经济增长势头放缓等因素的作用下，2008年以来，我国出口增速减缓，经济增长也呈现出放慢的迹象。有鉴于此，一些专家呼吁放慢人民币升值速度以确保我国经济稳定增长。这又再一次涉及到人民币均衡汇率的问题。因此，在此背景下再次估计人民币的均衡汇率，对我国制定汇率政策具有重要参考价值。

本文目的是在我们先前关于结构转型与巴拉萨-萨缪尔森效应（B-S效应）的关系的研究基础上用扩展购买力平价法来估计人民币的均衡汇率。根据我们的估计，人民币自1985年以来就一直处于估低状态，低估的幅度相对于欧美等国家的研究者得到的估计结果要小，但比我国其他研究者得到的估计结果要大。我们的估计结果是，2000年人民币被低估了10%，2005-2007年人民币被低估的幅度分别为23%、20%和16%。根据这一估计结果，我们认为当前人民币升值空间已经很小，应该放慢人民币汇率升值速度。

扩展购买力平价法以B-S效应为理论基础。根据B-S效应，如果本国可贸易品部门和不可贸易品部门生产率的比率的增长速度快于外国，那么本国货币的实际汇率就会相对于外国货币升值。因为可贸易品部门生产率增长速度通常高于不可贸易品部门生产率增长速度，根据这一理论，一国在经济赶超过程中会伴随着实际汇率升值。因此，扩展购买力平价法一般用截面数据或面板数据将实际汇率对用来表示B-S效应的人均收入进行回归，得到的回归预测值就是均衡实际汇率。除了人均收入之外，一些研究者还将其他被理论或经验证明了的可能影响实际汇率的变量——如对外净资产、开放度和贸易条件——加入到模型中来。

我们先前的研究则证明，欠发达经济的结构转型削弱了巴拉萨-萨缪尔森效应的作用，因为当欠发达经济的工业部门生产率提高时，劳动力就被从农村挖掘出来，源源不断地输送到工业部门，从而抑制了工业部门（和服务业部门）的工资增长，抑制了服务品的价格增长，进而抑制了实际汇率的升值。我们以农村人口比重作为衡量一个经济体结构转型阶段的指标，用184个经济体1974-2004年的年度面板数据进行了检验，发现农村人口比重越大，实际汇率随相对

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人均收入提高的幅度就越小。因此，我们认为，由于发达经济和欠发达经济农村人口比重悬殊很大，而这一因素又是影响实际汇率的一个重要因素，因此用跨国数据来估计发展中经济体的均衡汇率时就必须充分考虑到这一因素，否则将高估欠发达经济体的均衡汇率。而现有用扩展购买力平价来估计人民币均衡汇率的研究均忽略了这一因素，致使这些研究都存在高估人民币被低估程度的倾向。例如，Coudert & Couharde（2005）的估计结果显示人民币在2002-2003年被低估了大约18-50个百分点；Frankel（2006）的估计结果则认为2000年人民币被低了36.1%。

近年来，很多研究采用了行为均衡汇率法来估计均衡汇率。行为均衡汇率法用协整技术寻找实际汇率的中长期决定因素，然后将实际汇率对这些决定因素进行回归以估计均衡实际汇率。与扩展购买力平价法一样，人均收入往往被加入到简约方程中去。这种方法既可用时间序列数据，也可用面板数据。不幸的是，那些用面板数据来估计人民币均衡汇率的研究也都没有考虑到结构转型对欠发达经济体实际汇率的影响，因此它们也存在高估人民币均衡汇率的倾向。如Bénassy-Quéré等人（2004）用20个国家的面板数据所得到的估计是2003人民币被低估幅度越过了40%。如果采用一国时间序列数据来估计该国均衡汇率，其隐含假设就是该国货币币值在样本期间总体上是均衡的。因此，用时间序列数据无法检验是否存在由政府干预引起的币值高估或低估（William and Williamsom, 2007）。正因为如此，我国研究者估计结果基本上都认为人民币并没有受到大幅低估，甚至有人还认为1994年以来某些年份人民币实际上是被高估了，因为这些研究多数用时间序列数据来估计人民币均衡汇率。例如，林伯强（2002）的估计结果认为2000年人民币实际汇率被高估了8.18%；施建淮和余海丰（2005）的估计结果则认为1995年1季度至1999年2季度为人民币汇率被高估了，而1999年3季度之后到2004年3季度人民币汇率被低估且低估程度有进一步扩大的趋势，不过最大程度也仅仅是10%多一点。

除了上述两种方法之外，基本均衡汇率法也是一种被经常用来估算均衡汇率的方法。基本要素均衡汇率是指允许内部和外部同时达到平衡的汇率。所谓内部平衡是指宏观经济处于充分就业和低通货膨胀的状态；至于外部平衡则争议较大，一般认为它指经常项目具有可持续性。基本要素均衡汇率法的主要问题是，它涉及到大量的与经常项目、资本项目以及国内的资本和劳动力市场有关的参数的设计，并且估计结果对设定的参数相当敏感。用这种方法得到的结果，也基本上认为人民币受到了较大幅度的低估，如Jeong and Mazier（2003）认为2000年人民币汇率被低估了60%，Wren-Lewis (2004)认为2002年人民币汇率被低估了28%，Coudert and Couharde (2005)认为2003年人民币被低估了44%。

本文剩余部分安排如下：第二节简要介绍本文所用的模型和变量选择；第三节介绍数据的来源及其构造；第四节用184个国家1974-2007年的面板数据来估计人民币的均衡汇率；第五节对估计结果进行稳健性检验并讨论估计结果的合理性；最后，我们在第六节总结全文，并对我国汇率政策提出一些看法。

二、模型

本文采用我们先前关于结构转型和B-S效应的研究中的模型，该模型在Bergin et al. (2004)，Rogoff (1996)，Tica and Dru i (2006)等人的模型基础上，加入了衡量结构转型对B-S效应的削弱作用的一个交叉项——相对人均收入对数和农村人口比重的交叉项，如方程（1）所示：

lnRERi,t=β0+β1lnRYi,t+β2(lnRYi,t×RURALi,t)+Zi,tΓ+αi+ut+εi,t （1） 其国RERi,t是第t期第i个国家的货币与美元的双边实际汇率；RYi,t为第i个国家第t期的相对人均收入；RURAL是农村人口比重；Z是其他解释变量；αi表示国家i的特定效应；ut是时间效应；ε表示残差项。

除了相对收入以及交叉项之外，我们还加入了几个被认为会对中长期实际汇率产生重要影响的解释变量，它们是开放度、政府支出和投资。

一般来讲，限制自由贸易的政策（主要是限制进口）将导致一国进口产品价格提高，并且在某种程度上导致非贸易品价格上涨，因此开放度越高实际汇率越低。

如果与私人支出相比政府支出更倾向于非贸易品的话，那么政府支出比重越高，实际汇率也越高（Froot and Rogoff，1991）。

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至于投资对实际汇率的影响，可从需求和供给两方面来看。一方面，与消费品相比，投资品的可贸易性更强，因此投资率上升，实际汇率就越低。另一方面，资本劳动力比率越高，生产效率和工资水平也越高，因而实际汇率也就越高。

三、数据

考虑到布雷顿森林体系解体可能会引起结构性变化，并根据数据的可得性，我们先用1974-2004年184个经济体的年度面板数据来估计人民币的均衡汇率。下面我们简要介绍数据的来源及构造。

实际汇率的计算公式为：

*

RERi,t=Pi,t/Ei,tPt 其中Ei,t指用直接定价法表示的第t期第i个国家的货币兑美元的名义汇率，Pi,t和P*t分别表示第i个国家和美国在第t期用本币表示的物价总水平，那么Pi,t/P*t就表示第i个国家第t期与美国相比的购买力平价。根据这一定义，实际汇率的值增加说明实际汇率升值。

相对人均收入（RI）表示第i个国家和美国用购买力平价计算的人均收入的比率。与其他研究一样，开放度（OPENC）用进出口总额与GDP的比率来衡量；政府支出（CG）是指政府支出与GDP的比率；投资（CI）则指投资与GDP的比率。

实际汇率、开放度、政府支出和投资等数据均来自于宾夕法尼亚大学国际表（PWT 6.2）(Heston et al., 2006)。农村人口比重（RURAL）则来自于世界发展指标（2006）。

四、估计结果

如果式（1）中的ai和ut是待估参数且残差项服从εi,t~IID(0,δε2)，则式（1）就是一个“双向固定效应误差因子模型”（Two Way Fixed Effects Model），如果它们都是随机的，则式（1）就是一个“双项随机效应误差因子模型”（Two Way Random Effects Model）。我们用EVIEWS 6.0中的“冗余固定效应检验”（Redundant Fixed Effects Tests）检验是否存在固定时间效应和固定个体效应，结果（见表1）均拒绝“效应是冗余的”的零假设，说明应选择双向固定效应误差因子模型。

表1：式(1)冗余固定效应检验

检验

截面F检验 截面Chi-square检验 时间F检验 时间Chi-square检验 截面/时间F检验 截面/时间Chi-square检验

统计值

自由度

概率 0.0000

43.051 (183,4720)

4848.92 183 0.0000 6.92 (30,4720) 0.0000 212.57 30 0.0000 41.30 (213,4720)

0.0000

5196.28 213 0.0000

表2回归Ⅰ报告了估计结果。从估计结果看，除了政府支出的系数在统计上不显著之外，其他系数不仅统计上高度显著，而且其符号也与理论预期一致。相对人均收入的系数符号为正证明了B-S效应的存在。开放度的系数显著为负，表明开放度越高，实际汇率越低。投资的系数也显著为正，意味着投资率主要从供给方面来影响实际汇率。这些结果与现有的一些文献的估计结果相同，如Zhang（2001），Kim and Korhonen（2005）。更重要的是，相对人均收入与农村人口比重的交叉显著为负，表明农村人口比重越大，B-S效应就越弱。也就是说，农村人口比重越大，实际汇率随生产率提高而升值的幅度就越小。相对收入的系数和交叉项的系数的比率约为0.79，说明一个国家的农村人口与总人口比率超过0.79时，与经济增长相伴随的就可能不是实际汇率升值，而是实际汇率贬值。然而，没有明显的证据支持政府支出增加将导致实际汇率升值，因此我们将政府支出这一变量去掉后重新进行检验，结果如表2回归Ⅱ所示。回归

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Ⅱ的估计结果与回归Ⅰ基本上相同，这也说明政府支出对实际汇率影响甚微。

表2 估计结果

常数

回归Ⅰ

回归Ⅱ

回归Ⅲ

回归Ⅳ -0.694*** (0.056) 0.342*** (0.040) -0.436*** (0.058) -0.263*** (0.028) 1.405*** (0.117)

回归Ⅴ -0.921*** (0.081) 0.131*** (0.056) -0.172** (0.076) -0.240*** (0.038) 1.339*** (0.152)

回归Ⅵ -0.615 (0.059) 0.536 (0.037) -0.784 (0.052) -0.362 (0.028) 0.470 (0.113)

-0.488*** -0.481*** -0.488***

(0.051) (0.047) (0.046) lnRY 0.572*** (0.033) lnRY×RURAL -0.727***

(0.051) OPENC

CI CG

-0.238*** (0.025) 1.124*** (0.104) 0.035

0.572*** (0.033) -0.726*** (0.051) -0.237*** (0.025) 1.123*** (0.104)

0.572*** (0.032) -0.732*** (0.049) -0.230*** (0.024) 1.126*** (0.102)

(0.089 NFA TOT

横截面 观察点

0.028 (0.009) 0.161 (0.017) 184 184 184 156 116 146 4939 4939 5084 4188 3068 3360

Adjusted-R2 0.75 0.75 0.76 0.68 0.64 0.85

F

68 70 73 47 37 103

注：表示在1%的水平下显著，表示5%的水平下显著，表示10%的水平下显著。模型（1）、 （2）、（7）的时间跨度为1974-2004外，其他模型的时间跨度均为1974-2007。

根据表2回归Ⅱ的估计结果，我们可以估算人民币的均衡实际汇率与实际汇率失衡程度。然而，决定实际汇率的基本因素并不一定处于它们的均衡水平上。为了计算长期均衡实际汇率，我们首先必须计算这些基本因素的均衡值。我们用受到广泛应用的H-P滤波对这些基本因素进行平滑以取得其均衡值。然而，PWT 6.2并不涵盖2004年之后的数据，而我们更关心的是近期人民币的失衡情况，所以我们以如下方式估计实际汇率等变量在2005-2007年的取值：

RERi,t= RER i,t-1×(CPI i,t/CPI* i,t)×(E i,t-1/E i,t) （2）

*

RY i,t= RY i,t-1×(GR i,t+1)/(GR i,t+1) （3） CI i,t=(CI i,t-1/CI’ i,t-1)×CI’ i,t （4） OPENC i,t=OPENCt-1/OPENC’ i,t-1×OPENC’ i,t （5）

其中星号表示美国，CPIi,t是消费价格指数，GR i,t人均GDP增长率，这些数据来自世界银行网站。值得指出的是，来自世界银行网站的开放度和投资这两个变量的取值与来自PWT的取值并不一致，因此我们用式（4）和式（5）的方式估计这两个变量在2004年之后的取值，其中OPENC’i,t

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和CI’ t代表来自于世界银行的开放度和投资的取值，而RER2004、 RY2004、CI2004以及OPENC2004均来自于PWT 6.2。

利用这些数据，我们对式（1）重新估计，结果如表2回归Ⅲ所示（冗余固定效应检验与回归Ⅰ类似，不再报告），并据此估计人民币实际汇率和均衡实际汇率的走势，见图1。从图1我们可以看出，从1980年开始，人民币均衡实际汇率逐渐下降，并在2002年达到了最低点，之后逐渐上升。然而在1980-2002年，中国经历了飞速的经济增长（根据PWT 6.2，1980年中国和美国的人均GDP的比率只有3.6%，到了2002年，这一比率增加到13.4%），按照B-S效应，人民币应该升值。然而人民币币值不升反降，其主要原因是存在两个重要因素导致人民币均衡汇率贬值。一是结构转型。1980年，中国的农村人口比重超过了80%，而2002年这一比重降到了62%①，平均每年下降近0.9个百分点。大量农村劳动力涌向工业或服务业部门，保持了这些部门工资水平的稳定，也保持了价格水平的稳定，从而削弱了B-S效应。第二，开度度不断提高。与1980年相比，2002年中国进出口总额占GDP比重增加了30多个百分，中国开放度大幅上升成了均衡实际汇率下降的另一个重要原因。至于2002年之后人民币均衡汇率持续上升，其主要原因包括经济的持续快速增长、投资率大幅上升以及近年来美元对欧元、日元等主要世界货币趋软②。

图2给出了1974-2007年实际汇率各个解释变量用H-P滤波平滑后的走势。

图1：1974-2007年人民币均衡实际汇率和实际汇率走势

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(%)85807570656055

605040(%)302010074

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3129272574

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01

0420

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相对收入 农村人口比重 开放度 投资率

图2：人民币实际汇率解释变量1974-2007年的走势

在得到均衡实际汇率的估计值之后，我们通过下式计算实际汇率失衡程度：

MIS = (ARER-ERER)/ERER×100

其中ARER是事实实际汇率（actual real exchange rate），ERER是均衡实际汇率。MIS小于零则意味着实际汇率低估；MIS大于零则意味着实际汇率高估。

图3给出了人民币在1974-2007年的失衡情况。从图3可以看出，在改革开放初期人民币被严

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①②

该数据来自于《世界发展指标（2007）》，根据《中国统计年鉴（2007）》，2002年我国农村人口比重61%。 从估计结果看，当美元相对于欧元、日元和英镑等世界主要货币快速贬值时，时间效应就为正；反之则为负。

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重高估了。1978年，人民币被高估程度高达54%。自1980起，由于中国货币当局不断调整人民币兑美元的汇率，致使人民币实际汇率快速贬值。1980年，人民币兑美元中间价1.5，到了1985年人民币兑美元中间价变成2.94。从1986年起，人民币就一直处于低估状态，即使在亚洲金融危机期间——当时中国周边很多国家的货币纷纷贬值，而中国却坚持人民币币值稳定。1987-1989年，中国通货膨胀比较严重，而人民币兑美元的汇率却变动很小，致使人民币不断升值，低估程度也从1987年的22%降到1989年的2%。在这种背景下，1989年年底中国货币当局将人民币汇率下调21.2%，1990年底又将人民币汇率下调9.57%，从而导致1991年成为人民币低估最为严重的一年，低估程度高达30%。然而，1992年和1993年的严重通货膨胀再一次削弱了人民币被低估程度，1993年人民币只被低估了7%。1994年初，中国将官方汇率与外汇调剂汇率并轨，实行以市场供求为基础、单一的、有管理的浮动汇率制度，官方汇率从1美元兑5.7人民币调整为1美元兑8.7元人民币，致使1994年人民币被低估程度高达26%。不久，人民币汇率兑美元汇率就基本稳定8.28左右，而人民币低估程度逐年减少，一直到2002年。2005年7月21日的人民币汇率制度改革加快了人民币的升值速度，使人民币低估程度逐年降低。不过，由于近年来人民币均衡实际汇率上升，致使人民币低估程度的下降速度并没有象人民币兑美元汇率的下降速度那么快。2005-2007年，人民币分别被低估了23%、19%和16%。

给定1974-2007年的价格水平，我们还可以计算人民币的“均衡名义汇率”，其结果如图4所示。我们的计算结果是，2007人民币的“均衡名义汇率”大约为1美元兑6.4元人民币，而这一年人民币汇率的中间价是7.6，年底价则为7.3。

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40(%

)

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图3： 1974-2007年人民币失衡情况 图4：人民币名义汇率与“均衡名义汇率”

五、稳健性检验及估计结果的合理性讨论

在这一部分，我们用两种方法对我们的估计结果进行稳健性检验：一是用子样本估计人民币的均衡汇率以检验估计结果对样本的敏感性；二是增加解释变量以检验估计结果对解释变量选择的敏感性。

此外，我们还讨论估计结果的合理性。首先，我们比较人民币失衡的变动与贸易差额的变动之间的关系；其次，我们估计了人民币实际汇率向其均衡水平调整的速度，以此讨论1994年人民币实际盯住美元之后长期被低估的合理性。

（一）估计结果对样本的敏感性分析

根据IMF的分类，我们的样本中有28个经济体属于先进经济，其余的156个经济体属于新兴市场经济或发展中经济；而根据世界银行的分类，我们的样本中属于高收入经济的有29个，属于中等偏高收入经济的有39个，属于中等偏低收入经济的有62个，属于低收入经济的有66个。我们用两个子样本来估计人民币的均衡实际汇率：第一个包含了156个新兴市场经济或发展中经济体；第二个包含了属于中等偏低收入和低收入的128个经济体。估计结果见表2回归Ⅳ和回归Ⅴ。

比较表2回归Ⅲ-Ⅴ所有解释变量的系数，可以发现彼此间相差较大。但是，各个系数的符号及统计上显著性都不变，且相对收入与交叉项的系数的比率变化极小，根据这3个模型估计出来的均衡实际汇率差别也相当很小，如图5所示，其中，REER-1、REER-2以及REER-3分

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别是根据回归Ⅲ、回归Ⅳ和回归Ⅴ估计得到均衡实际汇率。由此可见，用这一模型估计得到的均衡实际汇率对样本选择并不太敏感。

0.500.450.400.350.300.250.20

1974

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2002

2004

2006

图5：不同样本估计得到的均衡实际汇率

（二）估计结果对变量选择敏感性分析

Dunaway等人（2006）用扩展购买力平价法估计人民币均衡汇率，发现估计结果对解释变量选择非常敏感。因此，我们加入了两个被广泛认为对实际汇率具有重要影响的变量以检验估计结果对变量选择敏感性，它们是净对外资产（NFA）和贸易条件（TOT）。

NFA用净对外资产占GDP的比率来表示。但是，这一数据几乎无法准确获取，为此我们用一国货币当局与存款银行（deposit money banks）所持有的对外资产总额与对外负债总额之差作为对外净资产的代理变量，该数据来自于世界发展指标（2007），时间跨度为1974-2004。

贸易条件是指出口价格指数与进口价格指数的比率，其计算公式如下：

EXEX

/P0Pt

TOTt=IMIM

Pt/P0

EXIM

其中PtEX（PtIM）表示时间t的出口（进口）价格指数，P0（P0）表示基期（2000年）的出口（进口）价格指数，相关数据同样来自于世界发展指标（2006），时间跨度也为1974-2004。

表2回归Ⅵ给出了加入两个变量之后的估计结果。可以看出，净对外资产和贸易条件的加入并没有改变原来解释变量的符号以及统计上显著性。估计结果同时表明，净对外资产提高或贸易条件改善将引起实际汇率升值，这与很多文献的估计结果一致，如Clark and MacDonald（1998），Bénassy-Quéré等人（2004）。

在回归Ⅵ中，中国可用的样本点只有8个。为了更好地观察加入新的解释变量是否会造成均衡汇率估计值的显著变化，我们根据数据的可得性以及GDP的规模大小选择了四个发展中国家，它们是巴西、墨西哥、印度和阿根迁。图6给出了用两个模型估计得到的这四个国家的实际汇率失衡情况。其中MIS-1和MIS-2分别表示根据回归Ⅲ和回归Ⅴ估计得到的用对数表示的失衡。从图6可以看出，加入两个解释变量后估计结果变化相当小，表明估计结果对变量选择的敏感性也不高。

图6: 根据回归Ⅱ和5估计得到的实际汇率失衡程度比较

人民币均衡汇率的估计

（三）人民币失衡与中国贸易平衡的关系

一般来讲，当一国货币被低估时则出口就会增加，进口就会减少，从而导致贸易盈余减少或贸易赤字增加；反之亦然。图7刻画了1974-2007年人民币失衡和贸易平衡的变化。贸易平衡用贸易盈余或贸易赤字占GDP的比重来表示，进出口占GDP比重来源于世界发展指标（在线数据）。图7表明，从总体上看人民币失衡程度与贸易平衡是逆向而行的，这与上面关于两者之间关系的判断基本吻合。

图7：人民币失衡和中国贸易平衡的关系

（四）人民币长期被低估合理吗？

根据我们的估计结果，自1994年人民币汇率调整以来，人民币一直处于低估状态。这种现象合理吗？如果名义汇率不变，是否没有其他机制可以使实际汇率向其均衡水平调整？这涉及到实际汇率的调整速度。实际汇率向其均衡水平调整有两个途径：一是名义汇率的调整，一是价格水平的调整。

从理论上讲，一种货币持续被低估将会导致出口增加、进口减少，从而引起贸易盈余增加。在浮动汇率制度条件下以及国际收支平衡约束下，贸易盈余将会导致名义汇率走强从而实现实际汇率升值；在固定汇率制度下，贸易盈余将会迫使货币投放量增加，致使价格上涨，从而实现实际汇率升值。

显然，通过名义汇率调整实现实际汇率向均衡实际汇率趋近的速度受到汇率制度的影响，汇率制度弹性越大，名义汇率调整速度会越快；反之，汇率制度弹性越小，名义汇率调整速度就越慢。

在汇率制度缺乏弹性的情况下，价格调整的速度又是如何呢？我们应该看到，由于贸易壁垒的普遍存在，货币低估不一定能使贸易盈余快速增加；即使贸易盈余增加导致货币投放量增加，由于传导机制以及时滞等问题，价格也不一定迅速上涨而实现实际汇率升值。

由此可见，实际汇率向其均衡水平调整的速度受到汇率制度的影响。汇率制度弹性越大，调整速度就越快，反之，汇率制度弹性越大，调整速度可能就越慢。为了估计不同汇率制度下

①

实际汇率向其均衡水平调整的速度，我们建立如下的双项因子误差回归模型：

*

ΔlnRERi,t=θ(lnRER*i,t lnRERi,t 1)+ψ(lnRERi,t lnRERi,t 1)×ERRi,t+λi+νt+δi,t （6）

*

其中RER*i,t是第i个国家第t期的均衡实际汇率，ERR是指汇率制度。(lnRERi,t lnRERi,t 1)是为了实现汇率均衡本期实际汇率需要调整的幅度，而ΔlnRERi,t则是本期实际汇率实际调整的幅度，因此(θ+ψERRi,t)就是实际汇率向其均衡水平的调整速度。λi是国家i的特定效应，νt是时间t的特定效应，δi,t为残差项。

现代汇率制度的分类有两个方向，一是名义分类法，一是实际分类法。名义分类法也叫法

①

货币政策与财政政策被认为会在短期内影响实际汇率的走势。所以Edwards（1986）在估计实际汇率调整速度中加入了这两个政策变量。由于数据的可得性，如果加入货币供应量增长率、实际利率以及政府赤字等变量，可用的观察点只有300多个，因此，我们将政策变量排除在模型之外。

人民币均衡汇率的估计

定分类法，它对各国汇率制度的分类以一国政府对其汇率制度的公开承诺为依据。这种分类法的缺点是无法真实地反映一国实际的汇率行为和制度的运行，因为政府的言行往往并不一致，导致名义汇率制度与现行汇率制度之间存在巨大的差异。实际分类法则是通过对汇率制度运行中可观察变量及相关信息的评估，特别是汇率行为的评估来进行推导归类的一种分类方法。迄今为止，已有很多学者提出了各自的分类方法和分类程序对汇率制度进行重新分类，其中比较有代表性的是Levy-Yeyatl and Sturzenegger（2002）提出的分类法（LY-S分类法）和Reinhart and Rogoff（2004）提出的分类法（R-R分类）。由于R-R分类所覆盖的国家多（153个国家），时间跨度长（1946-2001年），而LY-S分类法数据缺失较多，分类过于狭窄，所以本文采用R-R分类来估计不同汇率制度下实际汇率的调整速度。在我们的样本中，汇率制度的得分最低为1分，最高为15分，分数越高意味着汇率制度弹性更高。

加入汇率制度之后，我们样本包括了136个国家1974-2001年共3195个观察点。在对式（2）进行估计之前，我们仍然需要判定用哪一个模型更为合适，冗余固定效应检验结果如表3。

表3：式(1)冗余固定效应检验

检验

截面F检验 截面Chi-square检验 时间F检验 时间Chi-square检验 截面/时间F检验 截面/时间Chi-square检验

统计值 0.85 119.07 7.27 193.22 1.86 303.50

自由度 (136,3030)

概率 0.8993

136 0.8489 (26,3030) 0.0000 26 0.0000 (162,3030)

0.0000

162 0.0000

检验结果表明，不能拒绝原假设“个体固定效应是冗余的”，但拒绝原假设“时间固定效应是冗余的”，于是我们用时间固定效应模型对方程（6）进行估计，结果如下：

*

ΔlnRERi,t=-0.0086+0.0710(lnRER*i,t lnRERi,t 1)+0.0174(lnRERi,t lnRERi,t 1)×ERRi,t

(-26.47) (1.76) (2.90)

F= 32 R2 =0.21

根据这一估计，我们可以计算人民币实际汇率向其均衡水平调整的速度。根据R-R分类法，在1974-1980年，人民币汇率制度得分为8，在不考虑时间效应条件下，消除人民币失衡程度（以对数形式表示，下同）的一半需要2.9年；在1981-1992年，人民币汇率制度得分为12，则消除人民币失衡程度的一半需要2年；在1994-2001年，人民币汇率制度得分为4，则消除人民币失衡程度的一半需要4.6年。这意味着，在1994-2001年，要消除人民币失衡程度的75%需要9年的时间。这就解释了为什么人民币自1994年汇率调整以来可以一直处于低估的状态。同样，我们也能很好地解释2005年以来人民币快速升值这种情况。自2005年7月21日人民币汇率制度改革以后，人民币汇率制度变得更有弹性，每日美元对人民币的交易价格有千分之三的浮动幅度，但实际上美元对人民币的交易价格每月的浮动幅度从没有超过2%。根据这一特征，人民币在这段时间的汇率制度大概应该归入“（每月）事实蠕动幅度小于或等于2%”这一类汇率制度，也就是说其汇率制度得分为8分。按照这一汇率制度，如果不存在时间效应，则2006和2007两年里人民币以对数形式表示的失衡程度大约应该减少38%。根据我们的估计，2005年人民币以对数形式表示的失衡大约为-0.274，到了2007年降为-0.176，实际下降了36%。

六、结论

本文在我们先前关于结构转型与B-S效应的关系的研究基础上，用扩展购买力平价法估计人民币的均衡汇率。我们用两种方法进行稳健性检验。首先，我们用子样本估计人民币的均衡

人民币均衡汇率的估计

汇率以检验估计结果对样本选择的敏感性，结果两个子样本的估计结果均与原来的估计结果相差甚小。其次，我们在原有解释变量的基础上增加了另外两个解释变量以检验估计结果对变量选择的敏感性，结果前后两个模型得到的估计结果也基本一致。

此外，我们还从两个方面讨论估计结果的合理性。第一，我们比较了人民币失衡程度与我国贸易平衡的关系，发现两者从总体上看逆向而行，这与理论分析是一致的；第二，我们还估算了人民币向其均衡值趋近的速度，发现在1994-2001年，人民币要消除其失衡程度的一半需要4.6的时间，也就是说，要消除其失衡程度的四分之三需要9年时间。因此，我们认为，自1994年人民币盯住美元之后，人民币一直处于低估状态是合理的。

根据我们的估计，人民币自1985年以后就一直被低估。在2005-2007年，人民币被低估的幅度分别为23%、20%和16%。按照2007年中国和美国的物价水平，2007年人民币对美元的“均衡名义汇率”应该为1美元兑6.4元人民币。这一估计结果与已有的多数相比显得比较适中。

这样的估计结果意味着，当前人民币汇率的升值空间已经很小了。当前我国人民币汇率为1美元兑6.82元人民币①，虽然我国2008年上半年高达10.4%的经济增长以及美元对欧元、日元等世界主要货币的走软共同推动了人民币对美元均衡实际汇率的升值，从而加大人民币低估程度，但与此同时，高达7.9%的通货膨胀率则大大降低了人民币的低估程度。因此，应该放慢人民币的升值速度，否则，可能不久就可能会出现人民币汇率高估的情况，从而影响我国出口，影响我国经济的稳定快速增长，届时将不得不再次让人民币贬值，造成汇率的大幅波动，对经济产生不利影响。

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①

2008年9月26日人民币汇率中间价。

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An Estimation of the Equilibrium RMB Exchange Rate

Zetian Wang and Yang Yao

National School of Development, China Center for Economic Research

Peking University

Abstract: We estimate the equilibrium RMB exchange rate with the enhanced purchasing power parity approach but go beyond it by incorporating the effects of structural change into the estimation of the Balassa-Samuelson effect. Based on the theoretical and empirical findings of Wang and Yao (2008), we set out with our estimation based on the premise that structural change dampens Balassa-Samuelson effect. Using the share of rural population to measure structural change and a sample of 184 economies for the period 1974 to 2007, we find moderate rates of undervaluation of the RMB compared with other results in the literature. In particular, RMB was undervalued by 23% in 2005, 20% in 2006, and 16% in 2007. Various robustness tests support our results.

Keywords: Enhanced purchasing power parity; Exchange rates; structural change; Currency misalignment JEL: C23 C53 F31

本文来源：https://www.bwwdw.com/article/gk21.html