【人民币汇率对进出口贸易的影响实证分析10000字】

人民币汇率对进出口贸易的影响实证分析（一）模型介绍VAR模型主要用于检测时间序列之间的联系，分析对某一个变量进行单位量冲击，从而产生的波动对系统的影响。VAR模型是由Sim首先提出，用以描述各个变量之间的关系，只从数据角度出发描述变量对于系统的冲击所带来的影响，再通过理论与模型相结合就冲击对经济变量带来的动态变化进行解释。VAR模型的性质在于：a、不用基于严格的理论，可以只从数据出发建立时间序列模型，模型中只需要关注变量与滞后阶数。b、当期的变量不作为解释变量，需用内生变量的滞后阶数p来解释被解释变量，有良好的预测效果。c、样本容量越多越好，但是样本容量过少或不足会导致误差的加大。VAR模型可表示为QUOTEYt=i=1pαiQUOTEXtXt为n维外生变量，QUOTEYtYt为m维内生变量的列向量，QUOTEαi，βjαi，βj为待估计量参数矩阵，内生变量外生变量滞后阶数分别为p、q，QUOTEutu1、变量单位根检验在建立模型前，需要进行时间序列平稳性检验，若序列非平稳则在建立模型时会出现为伪回归现象，所谓VAR模型稳定就是一个标准差的脉冲冲击到VAR模型的某个方程上，随着时间/期的发展，若冲击消失趋于稳定，则系统稳定。ADF检验：QUOTEΔYt=αYtQUOTEΔYt=a0+QUOTEΔYt=a0+QUOTEa0a0为漂移项，t是时间趋势项，QUOTEαα、QUOTEββ是方程的两个参数，QUOTEεtεt是误差项。设置原假设H0：QUOTEα=0α=0，备择假设H1：QUOTEα＜0α＜0。进行ADF检验，若在0.05置信水平下接受原假设，那么需要进行一阶差分并继续进行ADF检验，若在0.05置信水平下拒绝原假设，则差分后序列平稳，则进行回归分析。2、确定滞后阶数滞后阶数是来进行自由度与待估参数的确定与动态检验，主要是用AIC与SIC信息准则。AIC信息准则计算方法：QUOTEAIC=ln⁡[(SSRdSIC信息准则计算方法：QUOTESIC=ln⁡[(SSRdQUOTEdd为滞后期，QUOTESSRdSSRd为残差平方，S为样本数，根据AIC与SIC最小化原则来确定滞后阶数。3、Johansen协整检验在进行Johansen协整检验的之前，会先构建VAR模型以确定最优滞后阶数，在此基础上再进行协整检验，协整检验的目的为判断两个或两个以上变量之间是否具有相似的波动规律，以及是否长期稳定，若存在，那么他们是协整关系。4、脉冲响应函数VAR模型是非严格理论模型，需要对误差项进行单位量冲击来进行动态观察，即脉冲响应分析，其公式演变过程如下：QUOTEYt=a+βtQUOTE(1-i=1Pβi⋅QUOTEYt=1-i=1Pβi⋅IⅈYt=1-i=1Pβi⋅QUOTEYt=a+i=0在(10)中，冲击项虽然不存在序列相关，但是在时间上可能存在当期相关，需要用向量的正交化来去除相关性，脉冲响应函数通常用来全面反映时间序列相互之间的动态反应，该函数通常表示随时间变化模型内某个变量受到单位冲击时，系统内各个变量是随着时间的推移如何反应，脉冲响应可以全面地表现变量之间复杂的动态关系。（二）实证分析1、变量选取与数据来源为了检验在中美贸易摩擦前后，人民币汇率的波动对我国进出口贸易的影响，本文以在岸人民币兑美元汇率和人民币实际有效汇率与我国进口和出口贸易总量为研究对象。中美贸易摩擦始于2018年3月份，本文选取2010年1月-2019年12月的在岸人民币兑美元汇率与人民币实际有效汇率以及对外贸易进出口总额月度平均价进行实证分析。此外，由于中美贸易摩擦时间节点在2018年，所以本文将数据按时间进行划分，2010年1月-2017年12月在岸人民币兑美元汇率与人民币实际有效汇率对外进出口贸易总额数据分别分为A、B组，2018年1月-2019年12月在岸人民币兑美元汇率与人民币实际有效汇率对外进出口贸易总额数据分别分为C、D组。对于A、B组，本文将2010年1月-2017年12月在岸人民币兑美元汇率、人民币实际有效汇率、对外进口额和出口额分别用X11、X12和Y11、Y12表示；对于C、D组，本文将2018年1月-2019年12月在岸人民币兑美元汇率、人民币实际有效汇率、对外进口额和出口额分别用X21、X22和Y21、Y22表示。为消除变量间的异方差以及其他不确定性因素的影响，将变量进行对数化处理后分别记为LNX11、LNX12、LNX21、LNX22、LNY11、LNY12、LNY21、LNY22，本文所用变量数据均来源于，Wind与Choice金融数据库终端，数据处理以及模型的检验均通过Eviews7.2软件实现。2、变量单位根检验为了分析在岸人民币兑美元汇率、人民币实际有效汇率与我国对外贸易进出口之间是否存在长期均衡关系，需进行协整关系检验。由于协整分析主要是建立在一阶单整序列基础上的，它解决了非平稳序列进行回归时存在的“伪回归”现象。因此，在进行协整分析之前，需要对在岸人民币兑美元汇率、人民币实际有效汇率、对外进出口贸易额进行ADF单位根检验，判断各个序列是否为一阶单整序列，检验结果如表4所示:表4变量单位根检验结果变量t统计量Prob*1%5%10%检验形式（C,T,K）结论LNY11-2.98120.1431-4.0597-3.4589-3.1555（C,T,2）不平稳LNY12-2.78420.2072-4.0710-3.4642-3.1586(C,N,11)不平稳LNY210.71440.8621-2.6743-1.9572-1.6082(N,N,1)不平稳LNY220.57020.8317-2.6743-1.9572-1.6082(N,N,1)不平稳LNX11-1.72210.7338-4.0586-3.4583-3.1552(C,T,1)不平稳LNX121.07100.9250-2.5898-1.9443-1.6145(N,N,1)不平稳LNX21-2.27830.1871-3.7696-3.0049-2.6422(C,N,1)不平稳LNX22-0.14930.6213-2.6694-1.9564-1.6085(N,N,0)不平稳DLNY11-10.0631***0.0000-2.5903-1.9444-1.6144(C,N,2)平稳DLNY12-10.9396***0.0000-4.0710-3.4642-3.1586(C,T,10)平稳DLNY21-9.4947***0.0000-3.7696-3.0049-2.6422(C,N,0)平稳DLNY22-7.3027***0.0000-2.6743-1.9572-1.6082(C,N,0)平稳DLNX11-6.3015***0.0000-2.5898-1.9443-1.6145(N,N,0)平稳DLNX12-6.6094***0.0000-2.5898-1.9443-1.6145(N,N,0)平稳DLNX21-4.8464***0.0015-3.8868-3.0522-2.6666(C,N,5)平稳DLNX22-4.5232***0.0001-2.6743-1.9572-1.6082(C,N,0)平稳注：检验形式中，C表示截距项，T表示趋势项，K表示滞后阶数，N表示非截距项和趋势项；滞后阶数采用AIC，SIC，HQ信息准则最小化原则选取；*，**，***分别表示10%，5%，1%显著性水平。由表4可知，各变量原序列t统计量均大于在1%，5%和10%显著性水平下的临界值，因此可认为序列均存在单位根，即为不平稳序列。然而，在对原序列进行一阶差分后的单位根检验中，在岸人民币兑美元汇率（DLNX11，DLNX21）、人民币实际有效汇率（DLNX12，DLNX22）、对外贸易进口额（DLNY11，DLNY21）和出口额（DLNY12，DLNY22）在1%显著性水平下均不存在单位根，即为平稳序列。因此经检验，原序列均为一阶单整序列I(1)，可进行协整检验。3、Johanshen协整检验人民币汇率与对外贸易进出口额之间的协整检验主要有两种方法，一种为Engle-Granger两步法；另一种为Johansen协整检验。两步法主要适用于两个变量之间的协整关系检验，Johansen协整检验主要适用于三个及以上变量间的协整检验。由于本文涉及的变量有四个，因此采用Johansen协整检验法，结果如表5，6，7，8所示。表5Johansen协整检验结果（DLNX11，DLNY11，DLNY12）最大协整向量个数的原假设特征值迹统计量5%水平临界值P值无*0.398679.410329.79710.0000至多存在一个协整向量*0.272331.615115.49470.0001至多存在两个协整向量0.01831.73633.84150.1876由表5所示，结果可知，在5%显著性水平下拒绝“至多存在一个协整向量”的原假设，DLNX11，DLNY11，DLNY12三者之间存在两个协整关系，所以原变量间存在标准化的协整关系，因此可认为2010-2017月度在岸人民币兑美元汇率与我国对外贸易进口和出口之间存在长期的均衡关系。表6Johansen协整检验结果（DLNX12，DLNY11，DLNY12）最大协整向量个数的原假设特征值迹统计量5%水平临界值P值无*0.467199.190729.79710.0000至多存在一个协整向量*0.321640.017015.49470.0000至多存在两个协整向量0.03693.53833.84150.0600由表6所示，结果可知，在5%显著性水平下拒绝“至多存在一个协整向量”的原假设，DLNX12，DLNY11，DLNY12三者之间存在两个协整关系，所以原变量间存在标准化的协整关系，因此可认为2010-2017月度人民币实际有效汇率与我国对外贸易进口和出口之间存在长期的均衡关系。表7Johansen协整检验结果（DLNX21，DLNY21，DLNY22）最大协整向量个数的原假设特征值迹统计量5%水平临界值P值无*0.708544.960629.79710.0005至多存在一个协整向量*0.536717.839215.49470.0218至多存在两个协整向量0.04060.91163.84150.3397由表7所示，结果可知，在5%显著性水平下拒绝“至多存在一个协整向量”的原假设，DLNX21，DLNY21，DLNY22三者之间存在两个协整关系，所以原变量间存在标准化的协整关系，因此可认为2018-2019月度在岸人民币兑美元汇率与我国对外贸易进口和出口之间存在长期的均衡关系。表8Johansen协整检验结果（DLNX22，DLNY21，DLNY22）最大协整向量个数的原假设特征值迹统计量5%水平临界值P值无*0.654043.730129.79710.0007至多存在一个协整向量*0.541520.380715.49470.0085至多存在两个协整向量0.13633.22453.84150.0725由表8所示，结果可知，在5%显著性水平下拒绝“至多存在一个协整向量”的原假设，DLNX22，DLNY21，DLNY22三者之间存在两个协整关系，所以原变量间存在标准化的协整关系，因此可认为2018-2019月度人民币实际有效汇率与我国对外贸易进口和出口之间存在长期的均衡关系。4、构建VAR模型（1）模型构建及稳定性检验VAR模型，描述的是所有时间序列中一个序列相对于其他滞后项的回归，分析的是两个及多个变量间相互影响的动态关系。本文针对平稳序列通过构建VAR模型分析人民币汇率波动与对外贸易进出口之间的动态关系。确定滞后项阶数是构建VAR模型的关键环节，因为若滞后阶数较小，则误差项容易存在自相关问题，从而影响参数估计的一致性，虽然这一问题可以通过扩大滞后阶数进行解决，但较大的滞后阶数，自由度降低严重，从而影响模型参数估计的有效性。本文采用赤池信息准则（AIC）、施瓦茨准则（SIC）以及汉南-奎因准则（HQ）最小化原则来判断该模型的最优滞后阶数，结果如表9、10、11、12所示:表9VAR模型滞后阶数选择（LNX11，LNY11，LNY12）LagLogLLRFPEAICSCHQ0297.781NA3.08E-07-6.479-6.396-6.4451490.436368.3735.45E-09-10.515-10.184*-10.3822505.62828.0474.76E-09-10.651-10.072-10.4173520.08025.728*4.23e-09*-10.771*-9.943-10.437*4528.32614.1364.31E-09-10.754-9.678-10.3205534.64910.4234.60E-09-10.696-9.371-10.161根据表9结果，多个信息准则确定的模型最优的滞后阶数为3，因此构建VAR(3)模型。表10VAR模型滞后阶数选择（LNX12，LNY11，LNY12）LagLogLLRFPEAICSCHQ0234.807NA1.23E-06-5.095-5.012-5.0611457.711426.2131.12E-08-9.796-9.465-9.6622478.83839.0038.57E-09-10.062-9.483*-9.829*3491.08821.8077.99E-09-10.134-9.306-9.8004503.76521.733*7.40e-09*-10.215*-9.139-9.7805510.18010.5747.87E-09-10.158-8.833-9.623根据表10结果，多个信息准则确定的模型最优的滞后阶数为4，因此构建VAR(4)模型。表11VAR模型滞后阶数选择（LNX21，LNY21，LNY22）LagLogLLRFPEAICSCHQ096.867NA2.63E-08-8.940-8.791-8.9071121.91640.555*5.79e-09*-10.468*-9.871*-10.339*2127.8607.9268.26E-09-10.177-9.133-9.9503135.9708.4961.07E-08-10.092-8.600-9.769根据表11结果，多个信息准则确定的模型最优的滞后阶数为1，因此构建VAR(1)模型。表12VAR模型滞后阶数选择（LNX22，LNY21，LNY22）LagLogLLRFPEAICSCHQ0113.818NA5.24E-09-10.554-10.405*-10.5221124.35217.055*4.59e-09*-10.700*-10.103-10.571*2130.0557.6046.71E-09-10.386-9.342-10.1603134.9205.0971.18E-08-9.992-8.500-9.669根据表12结果，多个信息准则确定的模型最优的滞后阶数为1，因此构建VAR(1)模型。本文并不过于关注模型的单个系数，因为单个系数只反映局部的动态关系，同时，经典的理论也证明了人民币汇率与进出口之间的正负效应。本文更加关注人民币汇率波动对我国对外贸易进口和出口之间整体的关联性效果，因此，在后续的脉冲效应和方差分解中本文将重点阐述这种关联性。在构建了模型之后，需要对模型的稳定性进行检验，因为一般稳定的模型才具有合理的经济解释意义。当VAR模型所有根都小于1，即所有根都在单位圆内时，表示该模型是稳定的；反之，则是不稳定的。根据表9、表10、表11、表12分别构建VAR(3)、VAR(4)、VAR(1)、VAR(1)模型,结果如图1、图2、图3、图4所示图1VAR(3)模型AR根图图2VAR(4)模型AR根图图3VAR(1)模型AR根图图4VAR(1)模型AR根图由图1、图2、图3、图4可知，本文建立的VAR模型的所有根都在单位圆内，因此VAR模型是稳定的。（2）脉冲响应分析中美贸易摩擦前后在岸人民币兑美元汇率波动与人民币实际有效汇率分别和对外贸易进口总量、出口总量存在长期均衡关系，但仅反映了宏观层面的信息，并不能从微观的角度反映变量间的动态作用效果，比如在此期间我国进口总量受到一个促使人民币贬值的事件冲击时，如何反映、其反映的激烈程度以及在多久滞后期内我国的进口情况会达到新的均衡状态，这对维持我国对外贸易均衡具有重要的意义，因为政策制定者可以根据我国对外贸易对人民币汇率的反映情况，预期在中美贸易摩擦期间调节我国汇率对我国对外贸易的影响情况，防止因维持汇率的均衡而使得我国对外贸易出现不均衡的现象。脉冲响应分析是衡量一个变量在受到另外一个变量一个标准差的冲击时，反映的速度快慢以及反映期的长短。本文采用脉冲响应分析中美贸易摩擦前后在岸人民币兑美元汇率的波动或人民币实际有效汇率的波动对我国对外贸易进出口之间的这种动态作用效果进行刻画。A)2010-2017在岸人民币兑美元汇率与贸易进出口的脉冲响应分析结果如图5(a)(b)所示：(b)图52010-2017在岸人民币兑美元汇率与贸易进出口的脉冲响应分析图从图5中可知中在美贸易摩擦之前，即2010.1-2017.12在岸人民币兑美元汇率的波动对进口总量和出口总量的影响随着滞后期的增加均呈现稳定趋势，且逐步减弱，这既符合背后的经济现象，同时也反映出该模型是稳定的。图5(a)反映了我国对外贸易进口总量在受到在岸人民币兑美元汇率一个标准差新息的脉冲响应图。可以看出在当期给该汇率一个冲击后，我国进口总量在前5期会表现出强烈的负响应，这种负效应会在前两期内在极为短暂的负向趋势减弱后快速加强，随后3-5期负响应迅速减弱；随之6-7期负响应继续加强，并在8-18期内呈现出负响应逐渐减弱趋势，在第18期呈现正响应，并在18-51期内正响应呈现出先增强后减弱的趋势，在第51期后此种效应逐渐消失，说明当汇率下降使得人民币出现升值时，由于存在时滞效应我国的进口总量会在段时间内仍然维持减少的趋势，但是这种减弱的趋势因为时滞效应会缓慢增加，并在第3期达到峰值，后逐渐减弱，在第5-6期又出现微弱增强趋势，滞后又逐渐减弱，并在第18期进口量呈缓慢的先上涨后上涨减弱趋势，最终在第51期此种效应逐渐消失，进口总量达到一个新的均衡状态。图5(b)反映了我国贸易出口总量在受到在岸人民币兑美元汇率一个标准差新息的脉冲响应图。从上图可知，该汇率波动对出口总量在第一期内呈快速正向增加趋势，并在第1期达到正向峰值，这种正响应在第2-3期内快速下降，并在4-5期内呈现快速增加的负响应，该负响应在第5期达到负向峰值，并在5-30期内呈现持续减弱的负响应，在当期给人民币汇率一个正向冲击后，我国出口总量在第1期快速达到最大正向效应值0.02，随后正向减弱后又负向增强，在第5期达到最大负向效应0.15，在第5期后此种效应逐渐趋于0，说明在岸人民币兑美元汇率的升值会在短期造成我国出口总量在小范围内增加，但是增加的趋势逐渐减弱，并在第30期前后这种冲击逐渐消失。 B)2010-2017人民币实际有效汇率与贸易进出口的脉冲响应分析结果如图6(a)(b)所示：(a)(b)图62010-2017人民币实际有效汇率与贸易进出口的脉冲响应分析图从图6中可知中美贸易摩擦之前，即2010.1-2017.12人民币实际有效汇率的波动对进口总量和出口总量的影响随着滞后期的增加均呈现稳定趋势，且逐步减弱的，这既符合背后的经济现象，同时也反映出该模型是稳定的。图6(a)反映了我国贸易进口总量在受到人民币实际有效汇率一个标准差新息的脉冲响应图。可以看人民币实际有效汇率波动对进口总量呈现持续正向响应，在当期给该汇率一个冲击后，我国进口总量在第1期会表现出强烈的正效应，随后正效应迅速减弱。并在第3期呈现出负效应，在第5期这个负响应达到峰值，随后负响应迅速减弱，在第6期又呈现正响应，该响应在6-17期内围绕均衡值呈上下波动，并在之后的滞后期逐渐减弱，在第17期后此种效应逐渐消失，说明当人民币实际有效汇率上升使得人民币出现贬值时，由于存在时滞效应我国的进口总量会在段时间内仍然维持增加的趋势，但是迅速减弱，并在第3期后逐渐降低，在第7期又出现微弱上涨趋势，最终在第17期此种效应逐渐消失，进口总量达到一个新的均衡状态。图6(b)反映了我国贸易出口总量在受到人民币实际有效汇率一个标准差新息的脉冲响应图。从上图可知，人民币汇率波动对出口总量呈现持续的正响应，在当期给人民币汇率一个正向冲击后，我国出口总量在第1期达到最大正向效应值0.025，随后逐渐减弱，在第3期后此种效应达到0均衡值，并向负向发展，在第5期达到负向峰值0.03左右，并随之在5-6期内快速减弱再一次达到0均衡值，随之在0-0.01之间波动，并于13期开始逐渐减弱至0。说明人民币实际有效汇率的贬值会在短期造成我国出口总量的增加，但是增加的趋势逐渐减弱，又会出现抑制出口的现象，但该现象存在的时间也不长，之后会并在第13期前后这种冲击逐渐消失。C)2018-2019在岸人民币兑美元汇率与贸易进出口的脉冲响应分析结果如图7(a)(b)所示：(a)(b)图72018-2019在岸人民币兑美元汇率与贸易进出口的脉冲响应分析图从图7中可知，中美贸易摩擦期间，即2018.3-2019.12人民币汇率的波动对进口总量和出口总量的影响随着滞后期的增加均呈现稳定趋势，且逐步减弱的，这既符合背后的经济现象，同时也反映出该模型是稳定的。图7(a)反映了我国贸易进口总量在受到人民币汇率一个标准差新息的脉冲响应图。可以看出未受到冲击之前，在岸人民币兑美元汇率和进口之间是正响应关系，在当期给该汇率一个冲击后，我国进口总量在第1期会表现出强烈的正效应，该响应表现为短暂而快速的小范围上涨随后正效应迅速减弱，并于第3期达到0均衡值，之后在第4期呈现出负效应，且负效应逐渐增加于第6期达到负向峰值之后又逐渐减少，在第13期又呈现程度不大的正响应，并在之后的滞后期逐渐减弱，在第20期后此种效应逐渐消失，说明当人民币汇率上升使得人民币出现贬值时，由于存在时滞效应我国的进口总量会在段时间内仍然维持增加的趋势，但是小幅度增加后迅速减弱，并在第3期后逐渐降低，在第13期又出现微弱上涨趋势，最终在第20期此种效应逐渐消失，进口总量达到一个新的均衡状态。图7(b)反映了我国贸易出口总量在受到在岸人民币兑美元汇率一个标准差新息的脉冲响应图。从上图可知，在岸人民币兑美元汇率波动对出口总量呈现持续的正响应，在当期给人民币汇率一个正向冲击后，我国出口总量在第1期内快速攀升达到最大正向效应值0.055，于第5期达到0均值，随后呈现先增加后减弱的负响应，在第20期后此种效应逐渐趋于0，说明人民币汇率的贬值会在短期造成我国出口总量的短暂增加，但是增加的趋势逐渐减弱，随后会出现短暂的抑制出口的现象，该现象先增强后减弱，并且抑制效果没有前期促进效果强，并在第20期前后这种冲击逐渐消失。D)2018-2019人民币实际有效汇率与贸易进出口的脉冲响应分析结果如图8(a)(b)所示：(a)(b)图82018-2019人民币实际有效汇率与贸易进出口的脉冲响应分析图从图8中可知，中美贸易摩擦期间，即2018.3-2019.12，人民币实际有效汇率的波动对进口总量和出口总量的影响随着滞后期的增加均呈现稳定趋势，且逐步减弱的，这既符合背后的经济现象，同时也反映出该模型是稳定的。图8(a)反映了我国贸易进口总量在受到人民币汇率一个标准差新息的脉冲响应图。可以看出在当期给人民币汇率一个冲击后，我国进口总量在1-3期会表现出强烈的负响应，随后负效应迅速减弱。并在4-7期呈现出正响应，该正响应表现为先增强后减弱并在第7期重新归于0均衡值。在第8-12期又呈现微弱的正响应，并在之后的滞后期逐渐减弱，在第17期后此种效应逐渐消失，说明当人民币实际有效汇率上升使得人民币出现贬值时，我国的进口总量会在段时间维持减少的趋势，但是该趋势迅速减弱，并在第4期后逐渐上涨，在第12期又出现微弱的下降趋势，最终在第17期此种效应逐渐消失，进口总量达到一个新的均衡状态。图8(b)反映了我国贸易出口总量在受到人民币汇率一个标准差新息的脉冲响应图。从上图可知，人民币实际有效汇率波动对出口总量在前4期内呈现持续的负响应，该负响应表现为先短暂增强后快速减弱的趋势，在当期给人民币汇率一个负向冲击后，我国出口总量在第1期达到最小负向效应值-0.05左右，随后负响应逐渐减弱，又于第5期开始出现正响应，并于第6期达到最大值0.18。在第17期后此种效应逐渐趋于0，说明人民币实际有效汇率的贬值会在短期造成我国出口总量的减少，但是减少的趋势逐渐减弱，之后会使出口量增加，增加的趋势之后缓慢减弱，并在第17期前后这种冲击逐渐消失。（3）方差分解分析方差分解法主要是用来分析变量自身过去的信息对于现在的影响，以及其他变量的滞后信息对当前变量的影响程度，比如人民币汇率波动对我国进出口总量的波动方差贡献度为多少，人民币汇率波动是对进口影响最大还是对出口影响最大。A)2010-2017在岸人民币兑美元汇率与进出口贸易方差分解分析我国对外贸易出口与进口总量方差分解结果如表13所，表13我国对外贸易进出口总量方差分解进口总量方差分解出口总量方差分解PeriodS.E.DLNX11DLNY11DLNY12S.E.DLNX11DLNY11DLNY1210.0060.56199.4390.0000.0060.32952.65747.01420.0102.03794.9662.9970.0100.55160.78038.66930.0133.52593.4972.9780.0130.53259.94539.52340.0164.55892.2733.1690.0160.53359.64839.81950.0185.45791.1633.3800.0180.62759.48639.88760.0206.20090.2873.5130.0200.83759.27939.88370.0226.81989.5403.6410.0221.14659.08039.77480.0247.34788.9053.7480.0241.53558.85339.61290.0257.79988.3633.8380.0251.97658.59639.428100.0278.18987.8953.9150.0272.44458.31739.239110.0288.52787.4913.9810.0282.91958.02539.055120.0298.82287.1404.0380.0293.38657.73138.883130.0309.07986.8334.0880.0303.83357.44238.725140.0309.30486.5654.1300.0304.25557.16438.581150.0319.50186.3314.1680.0314.64656.90238.452160.0329.67586.1254.2000.0325.00656.65838.337170.0329.82885.9444.2290.0325.33356.43238.234180.0339.96285.7854.2530.0335.63056.22638.143190.03310.08085.6444.2750.0335.89856.03938.063200.03310.18585.5214.2950.0336.13855.87037.991由表13可知，我国2010-2017月度进口总量的波动主要来自于自身，贡献度维持在85.52%，几乎不受同期出口总量的影响。但是该时间段出口总量的波动受我国进口总量波动影响较大，其贡献度达到55.87%，说明进出口之间的联动平衡的重要性。从在岸人民币兑美元汇率波动对进口总量和出口总量的影响来看，汇率对进口总量的影响程度更大，贡献度达到10.18%，对出口总量的贡献度为6.14%，说明我国进口总量更容易受在岸人民币兑美元汇率波动的影响，在2010-2017年在岸人民币兑美元月度平均汇率在6-7之间波动，中美贸易摩擦之前汇率对进口的影响需加以注意。B)2010-2017人民币实际有效汇率与进出口贸易方差分解分析我国对外贸易出口与进口总量方差分解结果如表14所示:表14我国对外贸易进出口总量方差分解进口总量方差分解出口总量方差分解PeriodS.E.DLNX11DLNY11DLNY12S.E.DLNX11DLNY11DLNY1210.0093.79896.2020.0000.0095.83644.94749.21720.0154.10895.1520.7390.0155.61949.40044.98130.0214.23594.6351.1300.0215.59249.27945.12940.0268.62884.3687.0040.02610.41545.80043.78450.0307.89785.0577.0460.0309.92447.63642.44060.0337.75783.6178.6260.03310.16747.03842.79570.0358.04382.2549.7030.03510.23746.89242.87180.0378.19581.42710.3780.03710.08447.46142.45590.0388.04181.11310.8460.03810.37447.89041.736100.0398.03980.57311.3880.03910.57748.03541.387110.0408.15480.14511.7010.04010.53048.41041.060120.0418.17479.74412.0820.04110.47548.75640.769130.0428.19579.39812.4060.04210.45548.97840.567140.0438.29279.00512.7030.04310.41549.16340.422150.0448.36578.67112.9640.04410.37249.34840.280160.0458.42578.36613.2090.04510.34449.48540.170170.0468.50078.08713.4140.04610.32149.60840.071180.0468.57777.83013.5930.04610.29749.72739.976190.0478.64477.60713.7490.04710.27849.83439.888200.0478.71477.40013.8860.04710.26149.92439.815由表14可知，我国2010-2017月度进口总量的波动主要来自于自身，贡献度维持在77.40%，同期出口总量的波动对于进口总量的影响很小，贡献度只有13.89%。但是该时间段出口总量的波动受我国进口总量波动影响较大，其贡献度达到49.92%，但同时也会受到自身原因的影响，贡献度达到39.81%。从人民币实际有效汇率波动对进口总量和出口总量的影响来看，汇率对进口总量的影响程度较小，贡献度达到8.71%，对出口总量的贡献度为10.26%，说明我国出口总量较于进口总量相比，容易受在岸人民币兑美元汇率波动的影响。在2010-2017年人民币实际有效汇率从98元左右上涨到131元左右又回落到120元的水平，变化幅度较大，对于进出口总量的影响程度相比较高于在岸人民币兑美元汇率对进出口总量的影响。C)2018-2019在岸人民币兑美元汇率与进出口贸易方差分解分析我国对外贸易出口与进口总量方差分解结果如表15所示:表15我国对外贸易进出口总量方差分解进口总量方差分解出口总量方差分解PeriodS.E.DLNX11DLNY11DLNY12S.E.DLNX11DLNY11DLNY1210.0115.01394.9870.0000.0113.00752.75244.24120.0184.97692.0802.9440.01815.45447.39937.14830.0233.83285.61210.5550.02312.94656.59030.46440.0283.19485.73611.0700.02810.90362.18926.90850.0322.59984.62312.7780.0328.96565.67825.35760.0352.25084.15413.5950.0357.72467.90724.36970.0391.99983.73914.2610.0396.77669.54223.68280.0431.83883.49014.6730.0436.10570.70523.19090.0471.75183.26714.9820.0475.59671.60622.798100.0501.71383.10515.1810.0505.21872.34022.441110.0531.71482.96115.3260.0534.93472.95122.115120.0561.73282.84115.4270.0564.71873.47421.808130.0591.75982.73515.5050.0594.54973.93121.520140.0611.78682.64515.5690.0614.40974.33921.252150.0631.80882.56715.6250.0634.28974.70621.005160.0661.82582.49915.6760.0664.18075.04120.779170.0681.83782.43815.7250.0684.08075.34620.574180.0701.84482.38515.7710.0703.98575.62720.388190.0721.84982.33615.8150.0723.89575.88520.220200.0741.85182.29215.8570.0743.81176.12220.067由表15可知，我国2018-2019月度进口总量的波动主要来自于自身，贡献度维持在82.29%，同期出口总量的波动对于进口总量的影响很小，贡献度只有15.86%。但是该时间段出口总量的波动受我国进口总量波动影响较大，其贡献度达到76.12%，但同时也会受到自身原因的影响，贡献度达到20.07%。从在岸人民币兑美元汇率波动对进口总量和出口总量的影响来看，汇率对进口总量的影响程度较小，贡献度达到1.85%，对出口总量的贡献度为3.81%，说明我国出口总量较于进口总量相比，容易受在岸人民币兑美元汇率波动的影响。在2018-2019年在岸人民币兑美元汇率从6.3元左右上涨到7.1，变化幅度几乎与2010-2017年7年的变化幅度相同，这是由于中美贸易摩擦导致我国汇率出现大幅的波动，因此对进口的影响不容小觑。D)2018-2019人民币实