【《浅析人民币汇率变动对我国对外直接投资的影响》10000字（论文）】

[12]。汇率变动对影响我国外直接投资的一种主要的途径和方式是通过“相对生产成本效应”得以实现。如作为人民币汇率下降，即人民币升值，我国对外进行投资的企业的生产成本会相对下降，企业生产经营所能获得利润也会提高，高利润率是吸引投资者最有效的一种方式。若本国货币贬值则反之。对外直接投资增加在境外生产利润提高本国货币相对于东道国升值在东道国生产成本对外直接投资增加在境外生产利润提高本国货币相对于东道国升值在东道国生产成本下降图3“相对生产成本效应”传导机制4.3相对财富效应理论“相对财富效应”由Froot和Stein在1991年提出，这一理论认为一国货币贬值会提高外国投资者的相对财富，从而对外国投资者造成巨大吸引力，使外国投资者对进一步投资增加可能性。站在投资者的角度来看，如果本国货币汇率下降，即本国货币升值升值，即意味着本国货币的相对购买力增强，本国投资者对外投资所需的花费大大减少,投入相对少的本国货币就能在东道国购买所期望的资产，如土地、生产资料、机械设备和劳动力等等，由此产生了财富效应，从而鼓励投资者来东道国投资。本国贬值情况则相反，当发生本国货币贬值时，本国投资者所持有的本国国币价值下降，相对于东道国货币不再具有购买力优势，投资者可能会考虑减少对外投资的规模，转而增加对本国的投资的规模。对外直接投资增加购买更多高质量资产购买力增强，产生财富效应本国货币相对东东道国升值对外直接投资增加购买更多高质量资产购买力增强，产生财富效应本国货币相对东东道国升值图4“相对财富效应”传导机制本文主要研究汇率变动对我国对外直接投资的影响,对与汇率波动幅度可能会对我国对外投资造成的影响暂不考虑。就汇率变动非常直观的体现在在升值和贬值两个方向，带来的变化以及影响也很容易测度。对已在东道国设立的分支机构进行追加投资时，相同数量的本国货币可以兑换更多数量的东道国，同样数量的本国货币能购买更高质量和数量的资产，从而产生相对财富效应，同时需要以东道国货币进行支付的生产成本也会相对减少，即只有低于前成本的追加成本就能弥补前年度同期的支出，利润业会提高，形成成本效应。在此期间，企业会选择购买更多的生产资料，变相增加利润。若本国货币相对东道国贬值时，成本效应和财富效应的结果与上述情况相反，本国投资者会做出相反的决定，从而避免支付更多的资金购买生产资料，这样会降低本国投资者的投资信心、投资规模和投资强度，导致本国对外直接投资的减少。从近二十年的数据来看，人民币的汇率和中国对外直接投资的规模正朝着相反的方向变化。人民币升值后，人民币具有更强的购买力，相同单位的本国货币可以兑换更多的外国货币，对外投资活动的成本下降，这将增加对外直接投资的规模。随着“一带一路”战略的发展，开辟了中国对外直接投资的新思路，吸引了一大批企业参与对外投资活动。5实证分析5.1数据选取本文选择2001年至2019年我国的对外直接投资金额为被解释变量,人民币兑美元汇率为解释变量。本文采用的对外直接投资规模数据来源于国家商务部每年九月公布的《对外直接投资统计公报》和国家统计局官网;人民币兑美元年汇率的数据来源于中国国家统计局官网。在人民币汇率数据采用直接标价法，人民币汇率变大表示人民币贬值，人民币汇率变小则表示人民币升值。本文运用计量软件为Eviews8.0来对所收集的数据进行实证分析。5.2模型建立一般来说，如果建立模型首先要考虑的是各个变量是否满足平稳性，如果都满足这一条件我们可以采用多元线性回归的方法来建立回归模型，分析解释变量对解释变量的影响。本文所涉及三个变量都是时间序列变量，通常情况下，时间序列变量的原始数据是不能无法通过平稳性检验。如果简单分析以上三个序列，就可能造成伪回归现象，虽然从拟合优度、显著性水平等指标来看模型很好，但运用这种分析方法所得出的分析结果毫无价值，解释变量与被解释变量之间的关系不能被真实的反映出。因此，我们将首先对数据进行平稳性检验，如果检验结果并不平稳，就需要进行差分处理，使数据变得平稳，然后通过johansen协整检验确定各个时间序列变量之间的关系是否存在长期均衡关系。如果存在长期协整关系，可以得出相关变量之间的协整方程，并进一步建立误差修改模型。设立三组时间序列变量X1、X2和Y，其中X1代表2001年至2019年区间内直接标价法下人民币兑美元汇率,考虑到经济发展规模对我国对外直接投资的影响，故在模型设定中加入GDP作为衡量国内经济发展的标准，用X2表示，Y代表此期间中国每年对外直接投资金额，设立如下回归模型:(1)通过检验原始数据是不平稳的，故而对变量采取了取对数处理，其中LnX1、LnX2表示解释变量,LnY表示被解释变量;βi表示参数估计值。5.3实证分析5.3.1平稳性检验为了避免出现严重的多重共线性和伪回归线现象，在对时间序列进行协整检验之前需要对其进行平稳性检验，本文选用ADF检验的方式对数据LnX1、LnX2与LnY进行平稳性检验，得到表3结果:表3ADF检验结果变量ADF检验值5%临界值结论LnX1-1.651454-3.052169不平稳LnX2-2.390410-3.690814不平稳LnY1.557964-1.962813不平稳DLnX1-2.137595-1.962813平稳DLnX2-10.87342-3.342253平稳DLnY-5.666631-3.710482平稳通过检验结果可以明显看出变量LnX1、LnX2和LnY的ADF检验值均大于5%临界值，原始数据不平稳，故对于变量X1、X2和Y进行一阶差分处理。做一阶差分处理后，变量LnX1、LnX2和LnY的ADF检验值均大于5%临界值﹐服从I(1〉序列。为了判断各个变量之间是否存在稳定的长期均衡关系，我们进一步采用协整检验来判断。5.3.2协整检验协整检验是在明确各个变量均为同阶单整的情况下，判断LnX1、LnX2和LnY三个变量之间是否具有平稳的线性关系，进而确定LnX1、LnX2和LnY三个变量之间可能存在的长期均衡关系。如果变量之间存在长期稳定的关系，则它们之间是协整的。存在协整关系，意味着变量在某个时期受到干扰后偏离原来的长期均衡点，但均衡机制会进行调整使其重新趋于均衡状态。首先，利用AIC和SC的值确定Johansen协整检验滞后阶数p值，根据所收集的数据在eviews8.0中得出每种滞后阶数下不同的AIC和SC的值，选取AIC与SC值同时最小的滞后阶数，检验结果如表4所示。表4AIC与SC准则确定滞后阶数PAICSC1-4.938071-4.3586292-5.072292-4.0582693-6.764797-5.316194滞后阶数ｐ为3时，AIC与SC最小，故滞后阶数为3阶。将最优滞后阶数带入Johansen协整检验中，所得结果如表5、表6所示。表5迹检验结果HypothesizedNo.ofCE(s)EigenvalueTraceStatistic0.05CriticalValueProb.**None*0.999476152.315324.275960.0001Atmost1*0.91027539.0174912.32090Atmost20.1731752.8524244.1299060.1079表6最大特征值检验结果HypothesizedNo.ofCE(s)EigenvalueMax-EigenStatistic0.05CriticalValueProb.**None*0.999476113.297817.79730.0001Atmost1*0.91027536.1650611.22480Atmost20.1731752.8524244.1299060.1079从Johansen协整检验的结果可以看出，这3个原始序列之间最多存在着2个协整关系。得到协整方程如下：(0.73192)（0.17723）（1.00354）分析上述协整方程，从LnX1的系数0.816485我们可以看出人民币汇率和我国对外直接投资金额之间存在反向变动关系，人民币汇率每变动1%会引起我国对外直接投资金额反向变化0.816485%，即人民币汇率上升（人民币贬值）会导致我国对外直接投资减少，人民币汇率下降（人民币升值）会导致我国对外直接投资增加，并且这种关系长期稳定存在；我国对外直接投资规模大小和经济发展规模之间存在正相关关系，经济发展规模每波动1%会引起我国对外直接投资规模正向4.231365%的变化，即我国GDP的增长会使我国对外直接投资金额增加，反之亦然。5.3.3格兰杰因果检验通过上述的协整检验可知各个变量最多存在两个协整关系，但到底哪一个变量是因哪一个变量是果无法通过上述检验结果得出，因此本文采用格兰杰因果检验对各个变量间的关系进行下一步分析。在格兰杰因果检验中，原假设是某一变量不是另一变量的格兰杰原因，并利用显著性进行检验。格兰杰因果关系检验通过判断P值与5%的临界值的大小关系来做出哦按段，若所得P值>0.05,就拒绝原假设，说明两个变量存在格兰杰因果关系;若所得P值<0.05,就可以接受原假设，说明两个变量不存在格兰杰因果关系。检验结果如下表7所示。表7格兰杰因果检验原假设F统计值P值结论LnX1不是LnY的格兰杰原因0.388740.6861接受LnY不是LnX1的格兰杰原因0.671270.5292接受LnX2不是LnY的格兰杰原因0.833440.6006接受LnY不是LnX2的格兰杰原因0.525400.7530接受由表7可知，在5%的显著水平下，LnX1不是LnY的格兰杰原因的P值大于0.05，接受原假设；LnX2不是LnY的格兰杰原因的P值大于0.05，接受原假设；LnY不是LnX1的格兰杰原因的P值大于0.05，接受原假设；LnY不是LnX2的格兰杰原因的P值大于0.05，接受原假设。没有一个变量的P值是小于5%的，这一结果说明LnX1、LnX2和LnY三个变量之间不存在显著性，LnX1、LnX2和LnY三个变量之间不存在格兰杰原因。5.3.4误差修正模型基于lnY、InX1、lnX2这3个变量之间存在的长期均衡关系，进一步建立一阶误差修正模型。在新冠疫情席卷全球、各国贸易摩擦加剧以及我国经济发展水平不断提高、汇率制度朝着市场化的方向不断改革及我国日益加大对外直接投资的背景下，汇率变化与对外直接投资的长期均衡关系可能在短期内遭到破坏。协整检验研究了各个变量之间的长期均衡关系，格兰杰检验判断了各个变量之间的因果关系。在此基础上，通过误差修正模型检验短期动态变化。通过Eviews8.0求解，分析结果如下:(0.817905)(-1.353245)(0.94634)由上述模型我们可知误差修正项的系数为0.181941，也就是说当出现了短期波动偏离了长期均衡时，将以0.181941的调整力度将失衡状态调整回均衡状态。而DLnX1和DLnX2的Ｔ统计量值均呈现不显著状态，那么我们可以认为DLnX1与DLnX2对我国的对外直接投资的短期影响是并不显著的，表明长期内汇率的变动会对我国对外直接投资造成影响，但是短期内并无影响。六、总结和建议本文针对人民币汇率变动与我国对外直接投资的影响关系，首先简要介绍我国对外直接投资的现状和人民币汇率的发展历程，继而阐述国内外学者对汇率与一国对外直接投资关系的理论和实证研究结果，并结合货币购买力平价理论、相对成本、财富效应等基础理论分析了汇率与对外直接投资之间的相关性，并以2001-2019年人民币汇率以及中国对外直接投资的数据为基础，对二者之间是否存在关系做了直观细致的实证分析。实证过程中，本文2001-2019年人民币美元汇率和我国对外直接投资金额为样本数据，运用Eviews8.0软件建立回归模型，引入GDP这一变量来衡量经济发展对我国对外直接投资的影响通过单位根检验、协整检验、格兰杰因果检验、建立误差修正模型等技术方法，对所研究的问题问题进行了建模和分析，得出以下结论:人民币汇率变动方向与我国对外直接投资之间存在正相关性，人民币升值会通过货币购买力平价理论、相对成本、财富效应等来对我国对外直接投资产生一定的促进作用,贬值则产生相反的作用，会减少我国对外直接投资金额。最后，根据本文理论结合实证分析的结果，对我国人民币汇率制度和对外直接投资政策提出了一些建议：1.在人民币升值后，对劳动密集型产业等低技术产业的影响是十分巨大的，高昂的成本使产业转移成为必须，故可以将这部分产业转移到其他发展中国家，以降低生产成本。根据相对成本理论，当人民币升值时，中国企业将在这些发展中国家拥有成本优势并在竞争中占据有利地位，所能获得的利润