張小宇 劉永富

編者按：基于中美“貿(mào)易戰(zhàn)”視角，構(gòu)建包含實(shí)際產(chǎn)出同比增速、美元兌人民幣實(shí)際匯率同比增速和對(duì)美實(shí)際出口同比增速三變量的時(shí)變平滑遷移向量自回歸（TV-STVAR）模型，分析對(duì)美出口對(duì)我國經(jīng)濟(jì)增長的時(shí)變效應(yīng)。研究結(jié)果表明所選變量之間存在顯著的非線性動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)機(jī)制。相對(duì)于在時(shí)間斷點(diǎn)后而言在斷點(diǎn)前對(duì)美出口貿(mào)易對(duì)我國經(jīng)濟(jì)增長具有較強(qiáng)的影響，并且對(duì)美出口貿(mào)易沖擊的大小在斷點(diǎn)前具有顯著非對(duì)稱性，而在斷點(diǎn)后未表現(xiàn)出非對(duì)稱性。因此，與斷點(diǎn)之前相比，目前中美“貿(mào)易戰(zhàn)”導(dǎo)致的對(duì)美出口貿(mào)易下降對(duì)我國經(jīng)濟(jì)增長并不會(huì)造成嚴(yán)重影響。

關(guān)鍵詞：中美貿(mào)易戰(zhàn);對(duì)美出口貿(mào)易;實(shí)際產(chǎn)出;TV-STVAR模型

中圖分類號(hào)：F742，F(xiàn)064? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ?文章編號(hào)：1007-2101（2019）01-0075-06

一、引言

美國總統(tǒng)特朗普于2018年3月23日簽署備忘錄，基于美貿(mào)易代表辦公室提供的對(duì)華“301調(diào)查”報(bào)告結(jié)果，命令相關(guān)部門對(duì)價(jià)值約500億美元的自華進(jìn)口商品課以重稅并限制中國企業(yè)對(duì)美國投資并購;作為對(duì)美方提出增加關(guān)稅的回應(yīng)，中國商務(wù)部立即公布反制商品清單，并且在現(xiàn)行適用關(guān)稅稅率的基礎(chǔ)上加征關(guān)稅以平衡美國對(duì)自中國進(jìn)口產(chǎn)品加征關(guān)稅造成的經(jīng)濟(jì)損失，這標(biāo)志著中美貿(mào)易戰(zhàn)拉開了序幕。面對(duì)由“貿(mào)易戰(zhàn)”突發(fā)導(dǎo)致我國對(duì)美出口貿(mào)易額短暫下降的局面，厘清對(duì)美出口貿(mào)易與我國經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)聯(lián)機(jī)制顯得尤為重要。為此，筆者主要基于實(shí)證檢驗(yàn)視角梳理二者之間的動(dòng)態(tài)影響機(jī)制。

學(xué)界已有大量文獻(xiàn)研究了貿(mào)易與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系，但研究結(jié)論不盡相同。這一現(xiàn)象可能是由學(xué)者研究的視角不同、實(shí)證方法各異所導(dǎo)致的。從實(shí)證視角出發(fā)，考察貿(mào)易與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系主要經(jīng)歷了采用線性模型到非線性模型的歷程。在現(xiàn)有的文獻(xiàn)中，較多是采用線性模型（如Granger因果檢驗(yàn)、協(xié)整分析和線性向量自回歸模型等）分析貿(mào)易與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系，研究結(jié)果表明貿(mào)易促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長或貿(mào)易與經(jīng)濟(jì)增長存在雙向的Granger因果關(guān)系（Awokuse，2003;Maneschi？觟ld，2008;Tekin，2012;劉曉鵬，2001;丁正良、紀(jì)成君，2014;王永中、趙奇鋒，2017）。隨著計(jì)量模型的創(chuàng)新，學(xué)者開始逐漸采用非線性模型（如滾動(dòng)視窗Granger因果檢驗(yàn)、單方程平滑遷移自回歸模型、自舉Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)和馬爾科夫轉(zhuǎn)換向量自回歸模型等）考察貿(mào)易與經(jīng)濟(jì)增長之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，結(jié)果發(fā)現(xiàn)貿(mào)易與經(jīng)濟(jì)增長之間存在非線性動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)機(jī)制，并且貿(mào)易正向拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長（Awokuse，2009;Balcilar and Ozdemir，2013;Lim and Chong，2013;項(xiàng)云帆和鄧學(xué)龍，2010）。

隨著時(shí)間的推移，我國開啟的改革開放已經(jīng)走過40年的時(shí)間，這期間貿(mào)易結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化升級(jí)，經(jīng)濟(jì)增速也由高速增長步入中高速增長通道，生產(chǎn)方式也由過去的粗獷式發(fā)展向集約化的生產(chǎn)方式轉(zhuǎn)變。因此，對(duì)于線性模型而言，其未能準(zhǔn)確地刻畫貿(mào)易與經(jīng)濟(jì)增長之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系;而單方程非線性模型（如平滑遷移自回歸模型）未能克服解釋變量?jī)?nèi)生性問題，并且也未能計(jì)算出脈沖響應(yīng)函數(shù)來進(jìn)一步直觀描述變量間短期動(dòng)態(tài)影響。有鑒于此，筆者通過構(gòu)建時(shí)變平滑遷移向量自回歸模型（TV-STVAR）內(nèi)生識(shí)別出時(shí)間斷點(diǎn)，并分別在斷點(diǎn)前后繪制出脈沖響應(yīng)曲線圖以期進(jìn)一步分析變量間的短期動(dòng)態(tài)影響。

二、TV-STVAR模型構(gòu)建

筆者參考Weise（1999）研究貨幣政策非對(duì)稱性所構(gòu)建的邏輯平滑遷移向量自回歸模型（LSTVAR），將邏輯平滑遷移向量自回歸模型中轉(zhuǎn)移變量的設(shè)定由內(nèi)生變量或內(nèi)生變量的函數(shù)變?yōu)闀r(shí)間變量，以期內(nèi)生識(shí)別出時(shí)間斷點(diǎn)并進(jìn)一步分析變量間在時(shí)間斷點(diǎn)前后的時(shí)變效應(yīng)。

（一）TV-STVAR模型

考慮線性VAR模型，其模型設(shè)定形式為：

式（3）和式（4）中的zt為轉(zhuǎn)移變量，λ為轉(zhuǎn)移斜率且大于0，c為位置參數(shù)。筆者將轉(zhuǎn)移函數(shù)設(shè)定為邏輯型轉(zhuǎn)移函數(shù)，邏輯型轉(zhuǎn)移函數(shù)是轉(zhuǎn)移變量的增函數(shù)，且轉(zhuǎn)移速度隨著轉(zhuǎn)移斜率的增大而變快，當(dāng)λ→+∞時(shí)，邏輯型平滑遷移向量自回歸模型便退化為門限模型。為考察變量間的時(shí)變非對(duì)稱性，筆者將轉(zhuǎn)移函數(shù)中的轉(zhuǎn)移變量設(shè)為時(shí)間變量。

（二）模型線性檢驗(yàn)

（c）計(jì)算檢驗(yàn)拉格朗日乘子統(tǒng)計(jì)量LM=T（SSR0-SSR1）/SSR0，T為樣本觀測(cè)數(shù)。

（三）TV-STVAR模型脈沖響應(yīng)函數(shù)

TV-STVAR模型的脈沖響應(yīng)函數(shù)計(jì)算不同于線性VAR模型，參考Koop等（1996）提出的計(jì)算非線性向量自回歸模型計(jì)算其脈沖響應(yīng)函數(shù)的方法。脈沖響應(yīng)函數(shù)定義為在某一特定模型中一次沖擊對(duì)模型中變量未來的影響，受到?jīng)_擊后變量的脈沖響應(yīng)函數(shù)需要和未受到?jīng)_擊的“基準(zhǔn)線”（baseline）進(jìn)行比較，也就是說非線性模型的一般脈沖響應(yīng)函數(shù)（Generalized impulse response function）的計(jì)算可以表述為：

其中GIx代表變量X的一般脈沖響應(yīng)函數(shù)，n為脈沖響應(yīng)函數(shù)持續(xù)時(shí)間，νt是t期出現(xiàn)的沖擊，ωt-1是模型中變量的狀態(tài)信息或“處于某歷史階段的信息”（如轉(zhuǎn)移變量設(shè)為時(shí)間，則變量可能處于某時(shí)間斷點(diǎn)前或時(shí)間斷點(diǎn)后），E[·]是期望算子。

假設(shè)非線性模型數(shù)據(jù)生產(chǎn)機(jī)制已知，第i個(gè)變量的沖擊在第0期產(chǎn)生，記為νi0，計(jì)算第i個(gè)變量未來q期的脈沖響應(yīng)函數(shù)應(yīng)遵循以下步驟：

非線性VAR模型的脈沖響應(yīng)函數(shù)和線性VAR模型的脈沖響應(yīng)函數(shù)的主要有以下區(qū)別。首先，在線性模型中，脈沖響應(yīng)函數(shù)對(duì)狀態(tài)信息ωt-1是恒定的。換言之，模型的回歸系數(shù)在全樣本下是不變的。因此在計(jì)算脈沖響應(yīng)函數(shù)時(shí)可以將狀態(tài)信息ωt-1設(shè)定為0，而非線性模型脈沖響應(yīng)函數(shù)的計(jì)算必須依賴于狀態(tài)信息。其次，線性模型的脈沖響應(yīng)函數(shù)對(duì)正向和負(fù)向沖擊沒有差異，而非線性模型對(duì)正向和負(fù)向沖擊具有差異性。最后，線性模型的脈沖響應(yīng)函數(shù)對(duì)沖擊的大?。ㄒ槐稑?biāo)準(zhǔn)差沖擊或兩倍標(biāo)準(zhǔn)差沖擊）不具有非對(duì)稱性反應(yīng)，而非線性模型對(duì)沖擊的大小具有非對(duì)稱性反應(yīng)。

三、基于TV-STVAR模型的線性檢驗(yàn)結(jié)果

自2001年加入世界貿(mào)易組織（WTO）后我國出口貿(mào)易量呈現(xiàn)“陡崖式”上升，對(duì)美國的出口總量也不例外。直到美國次貸危機(jī)爆發(fā)，我國對(duì)美國出口總量在2009年達(dá)到低谷，此后隨著美國經(jīng)濟(jì)的逐漸復(fù)蘇，中國對(duì)美國出口貿(mào)易總量又回到金融危機(jī)前的狀態(tài)，但未達(dá)到自加入WTO到金融危機(jī)爆發(fā)前的增長態(tài)勢(shì)而表現(xiàn)為緩慢增長的趨勢(shì)。從直觀的分析可以看出，隨著金融危機(jī)出現(xiàn)，我國對(duì)美國出口貿(mào)易的增速經(jīng)歷了由高速增長到低速徘徊的明顯變化。因此，我國對(duì)美國出口貿(mào)易對(duì)我國經(jīng)濟(jì)增長的影響機(jī)制也同樣經(jīng)歷著變化，用計(jì)量方法表示就是出口與產(chǎn)出的關(guān)系表現(xiàn)為非線性特征。為考察出口對(duì)我國經(jīng)濟(jì)增長的非線性影響機(jī)制，筆者采用時(shí)變平滑遷移向量自回歸模型來刻畫對(duì)美出口貿(mào)易對(duì)我國經(jīng)濟(jì)增長的影響。

（一）變量選取及數(shù)據(jù)處理

筆者將2001年第一季度至2017年第四季度的GDP當(dāng)期同比實(shí)際增速數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)來源于中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫）插值為月度數(shù)據(jù)作為產(chǎn)出的代理變量，記為x1t;對(duì)于2001年1月至2017年12月的美元兌人民幣期末匯率（數(shù)據(jù)來源于中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫），按公式x2t=X2t×pft/pt將美元兌人民幣的名義匯率折算為實(shí)際匯率，其中x2t代表美元兌人民幣的實(shí)際匯率，X2t為美元兌人民幣名義匯率，pft和pt分別代表美國價(jià)格指數(shù)和中國價(jià)格指數(shù)（數(shù)據(jù)來源于WIND數(shù)據(jù)庫）。對(duì)于以美元計(jì)價(jià)的中國對(duì)美國出口數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)來源于WIND數(shù)據(jù)庫），采用美元兌人民幣期末匯率折算為以人民幣計(jì)價(jià)的當(dāng)期出口數(shù)據(jù)，同時(shí)以1992年為基期的CPI指數(shù)對(duì)其進(jìn)行平減，得到以1992年為基期的實(shí)際當(dāng)期對(duì)美出口數(shù)據(jù)并采用X-12季節(jié)調(diào)整消除季節(jié)成分。在實(shí)際對(duì)美出口當(dāng)期數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，將計(jì)算出的實(shí)際出口同比增速數(shù)據(jù)作為對(duì)美出口貿(mào)易的代理變量①，記為x3t。

（二）線性檢驗(yàn)結(jié)果

基于前面構(gòu)建的TV-STVAR模型，筆者對(duì)由實(shí)際產(chǎn)出同比增速、實(shí)際匯率同比增速和對(duì)美國實(shí)際出口貿(mào)易同比增速三變量構(gòu)成的模型進(jìn)行線性檢驗(yàn)，根據(jù)線性VAR模型確定TV-STVAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)，參照AIC和SC信息準(zhǔn)則，將最優(yōu)滯后階數(shù)設(shè)定為滯后4階。此外，將時(shí)間變量設(shè)定為轉(zhuǎn)移變量，每個(gè)方程的轉(zhuǎn)移函數(shù)均設(shè)定為邏輯型轉(zhuǎn)移函數(shù)。利用文中介紹的線性檢驗(yàn)方法，采用服從χ2分布的拉格朗日乘子檢驗(yàn)（LM）和似然比檢驗(yàn)（LR）分別對(duì)單方程和方程系統(tǒng)進(jìn)行線性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果見表1所示。

基于表1的線性檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，當(dāng)以時(shí)間作為轉(zhuǎn)移變量時(shí)，產(chǎn)出方程無論是基于服從χ2分布計(jì)算的p值還是bootstrap模擬的p值均在1%顯著概率水平下拒絕方程為線性的原假設(shè)，匯率方程和出口方程均不能拒絕方程為線性的原假設(shè)，而方程系統(tǒng)卻均在5%顯著概率水平下（無論是基于服從χ2分布計(jì)算的p值還是基于bootstrap模擬的p值）拒絕方程系統(tǒng)為線性的原假設(shè)。因此，可以確定當(dāng)時(shí)間作為轉(zhuǎn)移變量時(shí)方程系統(tǒng)具有非線性特征。

（三）轉(zhuǎn)移函數(shù)中的參數(shù)估計(jì)

為進(jìn)一步計(jì)算TV-STVAR模型的脈沖響應(yīng)函數(shù)，需要估計(jì)出邏輯轉(zhuǎn)移函數(shù)中的位置參數(shù)和轉(zhuǎn)移斜率。TV-STVAR模型的設(shè)定形式為式（2），其中，轉(zhuǎn)移函數(shù)為邏輯型轉(zhuǎn)移函數(shù)且轉(zhuǎn)移變量設(shè)定為時(shí)間變量。該方程系統(tǒng)原則上可以采用完全信息極大似然法（Full-information maximum likelihood）進(jìn)行估計(jì)，但由于在非線性部分冗余參數(shù)的出現(xiàn)使得該方程不可識(shí)別。因此，參考van Dijk等（2002）提出的格點(diǎn)搜索方法（Grid search）對(duì)該非線性方程系統(tǒng)進(jìn)行估計(jì)。格點(diǎn)搜索的本質(zhì)是將轉(zhuǎn)移變量進(jìn)行排序作為備選位置參數(shù)，對(duì)轉(zhuǎn)移斜率設(shè)定固定步長并結(jié)合備選位置參數(shù)逐一在全樣本內(nèi)進(jìn)行回歸，選擇使殘差平方和達(dá)到最小所對(duì)應(yīng)的轉(zhuǎn)移斜率和位置參數(shù)作為和的最優(yōu)估計(jì)值。

筆者基于格點(diǎn)搜索的估計(jì)方法對(duì)轉(zhuǎn)移函數(shù)中的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，得到位置參數(shù)和轉(zhuǎn)移斜率參數(shù)的最優(yōu)估計(jì)值分別為2008年12月和100。轉(zhuǎn)移斜率為100意味著當(dāng)轉(zhuǎn)移變量大于位置參數(shù)時(shí)轉(zhuǎn)移函數(shù)值幾乎為1，而當(dāng)轉(zhuǎn)移變量小于位置參數(shù)時(shí)其值約等于0。此外，這也意味著在位置參數(shù)兩側(cè)變量之間的關(guān)聯(lián)機(jī)制可能具有顯著的差異性。

時(shí)間斷點(diǎn)內(nèi)生識(shí)別為2008年12月。由于2008年爆發(fā)全球金融危機(jī)，世界經(jīng)濟(jì)增速放緩，我國經(jīng)濟(jì)增速也由高速增長步入中高速增長通道。面對(duì)世界經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇乏力、國際市場(chǎng)需求低迷形勢(shì)，我國對(duì)美出口貿(mào)易在2009年出現(xiàn)大幅下滑，此后對(duì)美出口貿(mào)易雖然呈現(xiàn)短暫反彈趨勢(shì)，但其增長態(tài)勢(shì)遠(yuǎn)低于金融危機(jī)爆發(fā)前（在金融危機(jī)爆發(fā)前，我國對(duì)美貿(mào)易處于高速增長階段，且出口規(guī)模迅速增加），具體見圖1所示②。因此，全球金融危機(jī)導(dǎo)致的美國外需低迷可能使得對(duì)美出口貿(mào)易對(duì)我國經(jīng)濟(jì)增長的拉動(dòng)效應(yīng)出現(xiàn)了明顯的結(jié)構(gòu)性變異。

四、對(duì)美出口貿(mào)易和產(chǎn)出間的脈沖響應(yīng)分析

為直觀描繪出對(duì)美出口和我國經(jīng)濟(jì)增長之間的短期動(dòng)態(tài)非線性關(guān)聯(lián)機(jī)制，筆者采用Koop等（1996）利用bootstrap隨機(jī)抽樣方法計(jì)算非線性模型脈沖響應(yīng)函數(shù)的方法，計(jì)算出對(duì)美出口和產(chǎn)出之間的脈沖響應(yīng)函數(shù)。這里設(shè)定隨機(jī)抽樣次數(shù)B為1000次，沖擊持續(xù)時(shí)間為24期，并利用脈沖響應(yīng)函數(shù)的中位數(shù)繪制脈沖曲線圖，具體見圖2和圖3。

圖2和圖3分別繪制了時(shí)間斷點(diǎn)前和斷點(diǎn)后對(duì)美出口對(duì)我國產(chǎn)出的脈沖響應(yīng)曲線③。比較不同時(shí)間區(qū)制內(nèi)對(duì)美出口對(duì)產(chǎn)出的脈沖響應(yīng)曲線，可以發(fā)現(xiàn)對(duì)美出口與產(chǎn)出間具有明顯的非對(duì)稱特點(diǎn)。在圖2中（時(shí)間斷點(diǎn)前）可以清晰看到對(duì)美出口貿(mào)易對(duì)我國經(jīng)濟(jì)增長具有顯著的正向拉動(dòng)作用且影響時(shí)間持續(xù)較長，而在圖3中（時(shí)間斷點(diǎn)后）可以觀察到對(duì)美出口貿(mào)易對(duì)我國經(jīng)濟(jì)增長具有負(fù)向的拉動(dòng)作用，相對(duì)于斷點(diǎn)前而言，其持續(xù)時(shí)間較短且影響幅度較?、?。

在斷點(diǎn)前后對(duì)美出口沖擊對(duì)產(chǎn)出具有顯著的非對(duì)稱影響主要是由以下因素造成的。首先，自加入世貿(mào)組織之后，我國對(duì)美國出口貿(mào)易額出現(xiàn)了“陡崖式”增長態(tài)勢(shì)，直到美國次貸危機(jī)爆發(fā)造成其經(jīng)濟(jì)疲軟和對(duì)外需求下降，致使對(duì)美出口貿(mào)易增速出現(xiàn)了明顯的下降趨勢(shì)，因此在增速上對(duì)美出口對(duì)產(chǎn)出的拉動(dòng)幅度出現(xiàn)差異。其次，我國憑借低端生產(chǎn)要素所帶來的低成本比較優(yōu)勢(shì)，完成價(jià)值鏈中最低端的生產(chǎn)環(huán)節(jié)，并成功嵌入全球價(jià)值鏈分工體系。但隨著我國人口老齡化趨勢(shì)上升、勞動(dòng)要素價(jià)格上漲導(dǎo)致我國出口商品競(jìng)爭(zhēng)力下降，進(jìn)而導(dǎo)致對(duì)美出口對(duì)產(chǎn)出的拉動(dòng)效應(yīng)變?nèi)?。最后，面?duì)全球金融危機(jī)導(dǎo)致的世界經(jīng)濟(jì)增速下降和發(fā)達(dá)國家需求疲軟的境遇，現(xiàn)階段我國經(jīng)濟(jì)逐漸轉(zhuǎn)型升級(jí)，全面實(shí)施擴(kuò)大內(nèi)需戰(zhàn)略，漸進(jìn)式地?cái)[脫依靠出口低端產(chǎn)品來拉動(dòng)產(chǎn)出增長。這種擴(kuò)大內(nèi)需戰(zhàn)略也導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)增長對(duì)出口的依賴度下降，進(jìn)而對(duì)美出口對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的拉動(dòng)效應(yīng)減弱。

為進(jìn)一步分析不同程度的對(duì)美出口沖擊對(duì)產(chǎn)出是否具有非對(duì)稱特點(diǎn)，筆者分別繪制出時(shí)間斷點(diǎn)之前和斷點(diǎn)之后對(duì)美出口的1倍標(biāo)準(zhǔn)差沖擊和2倍標(biāo)準(zhǔn)差沖擊對(duì)產(chǎn)出的脈沖響應(yīng)曲線，具體如圖4和圖5所示。在圖4中可以清晰地看到在斷點(diǎn)前不同程度的對(duì)美出口沖擊對(duì)產(chǎn)出具有顯著的非對(duì)稱影響，具體表現(xiàn)為在斷點(diǎn)前，相比于較小的對(duì)美出口沖擊，較大的出口沖擊對(duì)產(chǎn)出具有較強(qiáng)的影響。而在圖5中可以觀察到在斷點(diǎn)后不同程度的對(duì)美出口沖擊對(duì)產(chǎn)出并不具有顯著的非對(duì)稱性⑤。

基于對(duì)圖4和圖5的分析，可以看到在斷點(diǎn)前我國經(jīng)濟(jì)增長對(duì)對(duì)美出口的沖擊大小比較敏感，而在斷點(diǎn)后則表現(xiàn)為其對(duì)出口沖擊的大小不敏感。導(dǎo)致該現(xiàn)象的原因與我國經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整和經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型有較大關(guān)系。此外，我國經(jīng)濟(jì)增長對(duì)與發(fā)達(dá)國家出口貿(mào)易的依賴度逐漸減弱，隨著“一帶一路”政策的提出和穩(wěn)步推進(jìn)，中國正加大對(duì)發(fā)展中國家的貿(mào)易往來，這也同樣導(dǎo)致了對(duì)美出口對(duì)我國經(jīng)濟(jì)增長的拉動(dòng)作用逐漸式微。

五、結(jié)論與啟示

基于中美“貿(mào)易戰(zhàn)”視角，為考察對(duì)美出口貿(mào)易對(duì)我國經(jīng)濟(jì)增長是否具有時(shí)變特點(diǎn)，即對(duì)美出口對(duì)我國經(jīng)濟(jì)增長的拉動(dòng)效應(yīng)是否經(jīng)歷了動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)變遷？筆者構(gòu)建了包含實(shí)際產(chǎn)出同比增速、美元兌人民幣實(shí)際匯率同比增速和對(duì)美實(shí)際出口同比增速三變量的時(shí)變平滑遷移向量自回歸模型，主要得到以下三點(diǎn)結(jié)論。

1. 上述三個(gè)變量構(gòu)成的方程系統(tǒng)表現(xiàn)出顯著的非線性特點(diǎn)，當(dāng)時(shí)間作為轉(zhuǎn)移變量時(shí)，方程系統(tǒng)線性檢驗(yàn)結(jié)果在5%顯著概率水平下顯著，并且內(nèi)生識(shí)別出時(shí)間斷點(diǎn)為2008年12月。這說明非線性模型更適合捕捉對(duì)美出口貿(mào)易對(duì)我國經(jīng)濟(jì)增長之間的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)機(jī)制，同時(shí)也說明在時(shí)間斷點(diǎn)兩端變量之間存在短期動(dòng)態(tài)非線性關(guān)聯(lián)機(jī)制。

2. 在線性檢驗(yàn)結(jié)果的基礎(chǔ)上，通過脈沖響應(yīng)曲線分析可以知道在斷點(diǎn)前對(duì)美出口貿(mào)易對(duì)我國經(jīng)濟(jì)增長具有顯著的正向拉動(dòng)作用，而在斷點(diǎn)之后其對(duì)我國經(jīng)濟(jì)增長并未表現(xiàn)出顯著的影響作用，導(dǎo)致該現(xiàn)象的原因主要是全球金融危機(jī)的爆發(fā)導(dǎo)致美國對(duì)外需求疲軟和我國依靠低端生產(chǎn)要素所帶來的低成本比較優(yōu)勢(shì)日漸式微。相對(duì)于斷點(diǎn)前，對(duì)美出口貿(mào)易在現(xiàn)階段對(duì)我國經(jīng)濟(jì)增長并不具有顯著的影響，因此我國政府應(yīng)當(dāng)以堅(jiān)定的態(tài)度應(yīng)對(duì)由美國政府挑起中美“貿(mào)易戰(zhàn)”。

3. 當(dāng)對(duì)美出口沖擊大小發(fā)生變化時(shí)，其對(duì)我國經(jīng)濟(jì)增長的影響也同樣表現(xiàn)出非對(duì)稱的特點(diǎn)。在斷點(diǎn)前，相對(duì)于較小出口沖擊，較大出口沖擊對(duì)產(chǎn)出的影響幅度更強(qiáng);而在斷點(diǎn)后，無論沖擊程度是大或是小，其對(duì)產(chǎn)出均不具有顯著的影響。該結(jié)果進(jìn)一步支持了面對(duì)中美“貿(mào)易戰(zhàn)”我國政府應(yīng)堅(jiān)持“打，奉陪到底，談，大門敞開”的態(tài)度。

注釋：

①為避免由時(shí)間序列數(shù)據(jù)非平穩(wěn)而造成模型“偽回歸”問題，文中分別對(duì)所選取的變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果表明x1t、x2t和x3t均為平穩(wěn)時(shí)間序列，檢驗(yàn)結(jié)果略。

②圖1繪制的是2001年1月至2017年12月以人民幣計(jì)價(jià)的對(duì)美出口貿(mào)易當(dāng)期值，數(shù)據(jù)處理過程是把以美元計(jì)價(jià)的當(dāng)期出口貿(mào)易值經(jīng)美元兌人民幣期末匯率折算為以人民幣計(jì)價(jià)的當(dāng)期出口貿(mào)易值，然后采用X-12方法剔除季節(jié)成分。以上數(shù)據(jù)均來源于WIND數(shù)據(jù)庫。

③為分析在不同時(shí)間區(qū)制下不同方向的出口沖擊對(duì)產(chǎn)出的影響，筆者分別計(jì)算出斷點(diǎn)前出口正向沖擊、負(fù)向沖擊對(duì)產(chǎn)出的脈沖響應(yīng)函數(shù)和斷點(diǎn)后出口正向沖擊、負(fù)向沖擊對(duì)產(chǎn)出的脈沖響應(yīng)函數(shù)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)無論在斷點(diǎn)前還是在斷點(diǎn)后出口正向和負(fù)向沖擊對(duì)產(chǎn)出的影響均不具有顯著的非對(duì)稱性，故出口負(fù)向沖擊對(duì)產(chǎn)出的脈沖響應(yīng)圖略。

④為使得結(jié)果穩(wěn)健，筆者分別計(jì)算了斷點(diǎn)后對(duì)美出口正向、負(fù)向沖擊對(duì)產(chǎn)出的脈沖響應(yīng)函數(shù)的95%置信區(qū)間，結(jié)果發(fā)現(xiàn)Y軸的0刻度線位于95%置信水平的置信下限與置信上限之間。也就是說在斷點(diǎn)后，無論是基于正向沖擊還是負(fù)向沖擊對(duì)美出口對(duì)產(chǎn)出均不具有顯著的影響。

⑤與前面圖3相同，筆者分別計(jì)算了在斷點(diǎn)后不同程度的對(duì)美出口沖擊對(duì)產(chǎn)出的脈沖響應(yīng)函數(shù)的95%置信區(qū)間，發(fā)現(xiàn)在95%置信區(qū)間同樣包含Y軸的0刻度線，即在斷點(diǎn)后無論是對(duì)美出口1倍標(biāo)準(zhǔn)差沖擊還是2倍標(biāo)準(zhǔn)差沖擊均對(duì)產(chǎn)出不具有顯著影響。

參考文獻(xiàn)：

[1]丁正良，紀(jì)成君.基于VAR模型的中國進(jìn)口、出口、實(shí)際匯率與經(jīng)濟(jì)增長的實(shí)證研究[J].國際貿(mào)易問題，2014（12）：91-101.

[2]劉曉鵬.協(xié)整分析與誤差修正模型──我國對(duì)外貿(mào)易與經(jīng)濟(jì)增長的實(shí)證研究[J].南開經(jīng)濟(jì)研究，2001（5）：53-56.

[3]王永中，趙奇鋒.出口拉動(dòng)增長抑或增長推動(dòng)出口：來自中國的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].金融評(píng)論，2017，9（1）：43-56，124.

[4]項(xiàng)云帆，鄧學(xué)龍.基于MSVAR進(jìn)出口貿(mào)易與經(jīng)濟(jì)增長的非線性效應(yīng)分析[J].管理科學(xué)，2010，23（1）：98-106.

[5]AwokuseT O. Christopoulos D K.Nonlinear dynamics and the exports-output growth nexus[J].Economic Modelling，2009，26（1）：184-190.

[6]AwokuseT O. Is the export-led growth hypothesis valid for Canada？[J]. Canadian Journal of Economics/revue CanadienneDéconomique，2003，36（1）：126-136.

[7]BalcilarM，OzdemirZ A. The export-output growth nexus in Japan：a bootstrap rolling window approach[J].Empirical Economics，2013，44（2）：639-660.

[8]Granger C W，Tersvirta T. Modeling nonlinear economic relationships[M].New York：Oxford University Press，1993.

[9]Koop G，Pesaran H，Potter S. Impulse response analysis in nonlinear multivariate models[J]. Journal of Econometrics，1996，74（1）：119-147.

[10]Lim S Y，Chong M H. Nonlinearity in ASEAN-5 export-led growth model：Empirical evidence from nonparametric approach[J].Economic Modelling，2013，32（1）：136-145.

[11]Maneschi？ld P O. A Note on the Export-Led Growth Hypothesis：A Time Series Approach[J]. Cuadernos De Economía，2008，45（132）：293-302.

[12]Tekin R B. Economic growth，exports and foreign direct investment in Least Developed Countries： A panel Granger causality analysis[J]. Economic Modelling，2012，29（3）：868-878.

[13]Tersvirta T，Anderson H M. Characterizing nonlinearities in business cycles using smooth transition autoregressive models[J]. Journal of Applied Econometrics，1992（7）：119-136.

[14]vanDijk D，Terasvirta T， Franses P H. Smooth transition autoregrssive models-A survey of recent developments[J]. Econometric Reviews，2002，21（1）：1-47.

[15]Weise C L. The asymmetric effects of monetary policy：A nonlinear vector autoregressionapproach[J]. Journal of Money Credit & Banking，1999，31（1）：85-108.

責(zé)任編輯：艾 嵐