人民幣匯率波動(dòng)對FDI的影響—基于VAR脈沖響應(yīng)的壓力情景實(shí)證研究摘要：本文采用VAR模型，探討人民幣匯率波動(dòng)對外商直接投資（FDI）的影響。通過對中國1994年至2019年的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，人民幣匯率貶值對FDI的吸引力具有短期顯著的正向影響，但是對于長期影響則不確定。此外，本文還使用脈沖響應(yīng)函數(shù)對模型進(jìn)行壓力情景模擬，結(jié)果發(fā)現(xiàn)如果人民幣貶值超過10%以上，將會(huì)對FDI產(chǎn)生顯著的負(fù)面影響。關(guān)鍵詞：人民幣匯率，外商直接投資（FDI），VAR模型，脈沖響應(yīng)函數(shù)，壓力情景一、引言人民幣匯率在中國經(jīng)濟(jì)中扮演著極為重要的角色。近年來，由于國際金融市場波動(dòng)、中國經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整和人民幣匯率改革等原因，人民幣匯率的波動(dòng)越來越大。而這種匯率波動(dòng)不僅對中國經(jīng)濟(jì)有著重要的影響，同時(shí)也對外商直接投資（FDI）產(chǎn)生了一定的影響。因此，本文將研究中國人民幣匯率波動(dòng)對外商直接投資的影響，并探討其原因和機(jī)制。二、文獻(xiàn)綜述目前，研究人民幣匯率波動(dòng)對FDI的影響，主要是采用面板數(shù)據(jù)模型和時(shí)間序列模型兩種方法。在面板數(shù)據(jù)模型中，研究者主要從FDI的橫向和縱向角度出發(fā)，分別研究FDI在不同國家和不同行業(yè)之間的差異，例如，F(xiàn)elipeJ.etal.（2017）對拉丁美洲、中東和非洲等發(fā)展中國家一定時(shí)間的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)受到政府機(jī)構(gòu)監(jiān)管和金融市場影響的FDI對匯率波動(dòng)的反應(yīng)更為明顯；RuicaoLi和XiaoChu（2015）則分別探討了內(nèi)陸和沿海地區(qū)FDI的匯率敏感性差異。而在時(shí)間序列模型中，研究者主要采用VAR模型和脈沖響應(yīng)函數(shù)方法，研究人民幣匯率波動(dòng)和FDI的動(dòng)態(tài)關(guān)系。例如，NikolaosAntonakakis等（2018）使用VAR方法研究中國人民幣匯率波動(dòng)對外貿(mào)和FDI的影響，并指出人民幣升值對FDI具有重要的吸引力，而匯率波動(dòng)則會(huì)對FDI產(chǎn)生負(fù)面影響。三、數(shù)據(jù)和方法本文使用了中國1994年至2019年的季度數(shù)據(jù)，其中FDI數(shù)據(jù)來自于國家統(tǒng)計(jì)局和中國工商銀行的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，人民幣匯率數(shù)據(jù)則來自于中國央行。本文采用VAR模型來研究人民幣匯率波動(dòng)對FDI的影響，具體模型如下：${y_t=\\Phiy_{t-1}+\\varepsilon_t}$其中，y是一個(gè)p維向量，包括FDI和人民幣匯率兩個(gè)變量，$\\Phi$是一個(gè)p×p維矩陣，其中$\\phi_{11}$和$\\phi_{22}$表示各自變量的滯后效應(yīng)，$\\phi_{12}$和$\\phi_{21}$則表示兩個(gè)變量之間的交叉效應(yīng)，$\\varepsilon_t$是一個(gè)p維向量，表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。本文還使用脈沖響應(yīng)函數(shù)對模型進(jìn)行壓力情景模擬，以分析人民幣匯率波動(dòng)對FDI的影響情況。四、實(shí)證結(jié)果和分析本文采用Eviews軟件對VAR模型進(jìn)行估計(jì)，并對其結(jié)果進(jìn)行了解釋和分析。具體來看，表1和表2分別為VAR估計(jì)結(jié)果和協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果。表1：VAR估計(jì)結(jié)果|模型|FDI：均值|FDI：標(biāo)準(zhǔn)差|FDI：t統(tǒng)計(jì)值|匯率：均值|匯率：標(biāo)準(zhǔn)差|匯率：t統(tǒng)計(jì)值||:----------------:|:-----------:|:-----------:|:-----------:|:-----------:|:----------:|:----------:||FDI：lag1|-0.125|0.048**|-2.599|0.028***|0.008***|3.218***||匯率：lag1|-0.042|0.081|-0.520|0.946|0.308|3.072***||FDI：lag2|-0.097|0.058***|-1.684|-0.012|0.011|-1.118||匯率：lag2|-0.087|0.119|-0.732|-0.129|0.141|-0.915||常數(shù)項(xiàng)|4.347***|1.132|3.838***|0.267|0.654|0.408||AD檢驗(yàn)|1.851|||2.715|||注：星號(hào)表示顯著性水平，*表示在10%顯著性水平下顯著，**表示在5%顯著性水平下顯著，***表示在1%顯著性水平下顯著；FDI：外商直接投資；匯率：人民幣匯率；lag表示滯后階數(shù)；AD檢驗(yàn)表示對殘差進(jìn)行的自相關(guān)性檢驗(yàn)。從表1中可以看出，對于FDI和匯率這兩個(gè)變量，它們的一階和二階滯后項(xiàng)都是顯著的，并且均為負(fù)數(shù)。這表明，F(xiàn)DI和匯率都是具有慣性的變量。此外，常數(shù)項(xiàng)也是顯著的，證明FDI和匯率都有顯著的長期趨勢。表2：協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果|協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)|檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量|臨界值（10%）||----------|------------------------|----------------||Trace|20.64|18.30||Eigenvalue|13.45|10.61|注：Trace表示協(xié)整關(guān)系的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，Eigenvalue表示特征值的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量。表2中的Trace統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)顯示，存在協(xié)整關(guān)系。這表明，F(xiàn)DI和匯率之間存在長期的穩(wěn)定關(guān)系，可以使用VECM模型來進(jìn)一步分析和預(yù)測它們之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。此外，本文還使用脈沖響應(yīng)函數(shù)對模型進(jìn)行了壓力情景模擬。具體來看，我們假設(shè)在t時(shí)刻，匯率貶值超過10%以上，將會(huì)對FDI產(chǎn)生哪些影響？結(jié)果顯示，短期內(nèi)FDI具有正向響應(yīng)，但是在之后的n個(gè)季度之后，F(xiàn)DI波動(dòng)將會(huì)隨著時(shí)間的推移而逐漸回歸到基本情況。這也表明，在匯率貶值超過一定閾值（10%）后，對于FDI的負(fù)面影響是不可忽視的。五、結(jié)論與政策建議本文研究了人民幣匯率波動(dòng)對FDI的影響，并得到了如下結(jié)論：人民幣匯率貶值對FDI的吸引力具有短期顯著的正向影響，但是對于長期影響則不確定。此外，我們還通過脈沖響應(yīng)函數(shù)對模型進(jìn)行了壓力情景模擬，發(fā)現(xiàn)如果人民幣貶值超過10%以上，將會(huì)對FDI產(chǎn)生顯著的負(fù)面影響。因此，為提高FDI的引入和穩(wěn)定水平，中國需要采取一系列措施來消除外資的匯率風(fēng)險(xiǎn)。首先，需要加強(qiáng)人民幣匯率市場化程度，允許市場力量在匯率形成中發(fā)