今年一季度，我国外贸出现了20年来罕见的出口负增长。5月，商务部发布《中国对外贸易形势报告》声明：当前外贸面临的困难和挑战较多，达到7.5%的年度预期目标难度很大。5月15日，国务院办公厅颁布 《关于支持外贸稳定增长的若干意见》，在“强化政策保障”中提到的第一条就是要 “增强人民币汇率双向浮动弹性”。
数据显示，从2010年起，我国外贸增长速度已持续大幅放缓。笔者在此前多篇文章的数据分析中均表示：与人民币对美元汇率相比，人民币的有效汇率对进出口影响更大，在当前全球经济复苏的背景下，正是有效汇率的高估制约了我国外贸的发展。
因此，本文试图估算：给定全年出口增速要达到7.5%的目标，那么，人民币有效汇率应进行多大幅度的调整？从更为直观和更为明确的政策建议角度，我还会进一步由有效汇率的调整幅度推导出人民币相对于美元双边汇率所需要调整的幅度。
本文将分两个步骤来推导人民币相对美元双边汇率的调整幅度：第一步，计算出在给定的出口增速目标下，人民币名义有效汇率同比应该在什么水平？第二步，根据上述与出口目标相一致的名义有效汇率，推导人民币相对美元双边汇率的调整幅度。
本文采用1994年1月至2014年4月的月度频率数据。由于在第二部分由有效汇率推导双边汇率时需要用到几何增长率，因而，为保证模型前后计算的一致性，本文中所使用的同比增长率均为几何增长率，即绝对量取对数后的差值水平。
人民币名义有效汇率应调整多少/
出口受价格和外需的共同影响，价格即为有效汇率的强弱，反映了产品在全球市场上的相对竞争力，有效汇率弱则出口价格竞争力强；外需由中国主要贸易伙伴的经济状况决定，即海外经济形势越好，从国际上的进口需求就越多，只要我国出口占全球份额不下降，就越有利于我国出口。
根据上述逻辑关系，我将出口同比增速设为因变量，人民币名义有效汇率同比变化率以及贸易伙伴经济状况的代理指标OECD领先指数 （包含OECD成员国和六个主要非成员国，是中国主要出口市场经济增长前景的先导性指标）同比变化率设为自变量。通过对比，我们可以发现他们与出口同比增速之间的关系：两个自变量均在滞后3个月时与出口同比的关系最为明显，出口同比与名义有效汇率同比呈反向关系，而与OECD领先指数同比呈正向关系，符合预期。与此同时，我们还发现，自2013年初，出口同比与OECD领先指数同比走势出现一定背离，即中国出口并未随着全球经济的复苏而走强，这折射出人民币有效汇率可能已存在高估。
在直观分析的基础上，我们对上述因果关系进行建模。经统计检验，人民币名义有效汇率同比以及OECD领先指数同比均和出口同比存在长期协整关系，并且他们都为出口同比增速的格兰杰原因（F值分别约为10和9）。对此，我们进行二元一次线性回归，得到结果：
出口同比=20.65-1.38×名义有效汇率同比 （滞后3个月）+4.11×OECD领先指数同比 （滞后3个月）【方程1】
回归系数均显著，但拟合系数R方约为0.59，拟合度欠佳。与此同时，该模型还显示了一个值得关注的问题：模型常数项估计值偏大。根据数据特征，我认为可能是过去我国出口情况总体良好，出口同比增速1993年至今平均高达15%，2009年至今则平均为8%，而2013年至今平均进一步下落到仅有5%，依次显著下滑，这种状态可能导致了使用1993年至今这一阶段的样本进行回归的模型常数项估计值偏大。由于当前外贸形势依然严峻，因而，以该常数项预测未来出口走势在精度上就可能失准。
为解决这一问题，我引入调整自变量来反映该常数项的递减。该调整变量为该月份样本所在年的出口同比增速年平均值。修正后的模型为：
出口同比=7.73-0.53×名义有效汇率同比 （滞后3个月）+2.48×OECD领先指数同比（滞后3个月）+0.71×出口同比年平均值【方程2】
回归系数均显著，拟合系数R方约为0.71，优于未经调整模型。
根据上述回归方程，可以计算出：假设世界经济今年大致能够继续维持2013年的复苏速度0.6%，考虑到我国2014年截至目前的出口同比增速均值为-4%。那么，如果要实现7.5%的出口同比增速，人民币名义有效汇率同比增速为-2.12%，即应贬值2.12%。
然而，上述模型还面临一个问题，即我国出口数据的可信度问题，特别是自2012年下半年之后，中国出口数据的虚高已成为各方公认的一个事实。为解决这一问题，我以中国主要贸易伙伴从我国的进口量增长率来替代我国海关统计的出口量增长率，重新代入模型可得到结果：
出口同比=5.96-0.42×名义有效汇率同比 （滞后3个月）+2.05×OECD领先指数同比（滞后3个月）+0.59×出口同比年平均值【方程3】
回归系数均显著，拟合系数R方约为0.83，优于前述两个模型的拟合度。对于调整后的模型，假设要达到7.5%的出口同比增速，那么人民币名义有效汇率应贬值6.36%。
人民币相对美元的双边汇率应如何调整/
首先，我使用的BIS人民币名义有效汇率指数由61个经济体货币相对于人民币的汇率几何加权所得，其中美元占比19.0%，欧元占比19.5%，日元占比15.9%，其他新兴经济体占比45.7%。为简化模型，并防止多重共线性问题，我们只引入4个自变量：以美元、欧元、日元代表发达经济体货币，占比54.3%；而把新兴经济体作为一个整体对待。由于市场上不存在一个合适的衡量新兴经济体汇率整体水平变化的指标，我们根据BIS计算人民币有效汇率时赋予各经济体汇率的权重，选取了占比前15名的新兴经济体，总计占比约32%，算术加权平均他们相对美元双边汇率的同比变化，构建了刻画新兴经济体货币整体相对美元变化的指标，以此作为第4个自变量引入模型。
在计算人民币名义有效汇率的公式中，我用到的其他经济体相对于人民币的交叉汇率，都可以根据人民币相对于美元的双边汇率以及该币种相对于美元的双边汇率求得。因此，我以NEER代表人民币名义有效汇率同比变化率，USD代表人民币相对于美元的双边汇率同比变化率，EUR代表欧元相对于美元的双边汇率同比变化率，JPY代表美元相对于日元的双边汇率同比变化率，EM代表新兴经济体汇率对美元直接标价法同比变化率的加权平均值，其中NEER上升代表人民币升值，JPY上升和EM上升分别代表日元和新兴经济体相对美元贬值，EUR上升代表欧元相对于美元升值。根据BIS名义有效汇率的计算框架，我们在等式两边分别进行对数差分运算后，可近似建立四元一次线性回归模型：
NEER=-1.14USD+0.22*JPY-0.31*EUR+0.33*EM【方程4】
回归系数均显著，拟合系数R方约为0.79。
根据今年市场对汇率走势的主流判断，未来美联储QE继续退出，欧元区未来可能启动欧洲版QE，日本央行继续维持较宽松的货币立场，以及新兴经济体则面临着美联储QE退出所造成的国际资金回流发达经济体的压力，我由此预计：今年欧元、日元以及新兴经济体整体会相对于美元走弱。
假设欧元、日元、新兴经济体货币整体相对于美元贬值2%（由于欧元和日元两者合计在美元指数中的权重高达71%，所以，近似可以认为美元指数升值2%，达到81.6），代入上述方程后可得：USD=（0.48%-NEER）/1.14。考虑到由方程3计算出NEER的目标为贬值6.36%，那么人民币相对于美元应贬值6%，与之对应，人民币美元汇率市场价应从年初的6.07回调到6.43。
农历新年后，人民币开始出现贬值。从最新数据来看，市场价（bid）已经越过6.15%的整数位关口，达到了6.17；中间价也首次迈过了6.25的重要心理关口，达到了6.26。中间价和市场价相对于年底曾经达到的最高水平6.09和6.04分别贬值1.25%和3.55%。
由于相对于市场价来说，中间价更为保守，因而，还很难说农历新年后的贬值是政策当局所考虑的刺激政策的组成部分之一。更何况，与模型测算的人民币对美元市场价需要贬值6%的幅度相比，当前3.55%的数值仍然有相当的差距。
（作者为兴业银行首席经济学家）
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