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中国创新活动和经济增长的关系_一个基于协整理论的初步研究_梁玺
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基于协整理论的中国金融产业绩效与经济增长关系研究
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基于协整理论的中国金融产业绩效与经济增长关系研究
官方公共微信文章:注税行业收入与税收收入协整关系实证研究
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□文/肖盛勇
注税行业收入与税收收入协整关系实证研究
&&&　　提要　注税行业作为一个新兴的服务行业，对国家税收的增加起着极为重要的作用。利用计量经济学的协整理论、Granger因果检验方法，对年注税行业收入和税收收入进行实证分析，研究认为：注税行业收入与税收收入之间存在着长期稳定的均衡关系；税收收入是注税行业收入的Granger原因。
关键词：注税行业收入；税收收入；协整理论；Granger因果关系
中图分类号：F81　文献标识码：A
　　注册税务师行业在最近10来年取得了一定的发展，作为一个新兴的产业，它是广大纳税人与税务机关的第三方机构，为其提供智力支持与监督支持，在保障国家税款及时、准确征收方面发挥着极为重要的作用。但目前注税行业存在着发展模式、内部管理体制、外界认可度低等一系列的发展难题，为进一步探讨注税行业发展，研究注税行业与国家税收的关系很有必要。本文主要以年的有关时间序列数据为基础，运用Granger因果关系检验来分析注税行业与国家税收的关系，考察两者之间的Granger因果关系。
　　一、变量数据收集及样本说明
　　选取全国税收收入、注册税务师行业收入两个指标。收集到这些相关变量数据后，为了得到更为实际的数据，用零售商品价格指数（）进行调整，剔除物价因素，调整后的数据记为TAX、TS。考虑到对各时间序列数据进行对数变换，不会改变时序数据的性质和关系，且变换后的数据容易得到平稳序列，因此对TAX、TS取自然对数，得到LTAX、LTS的序列。
　　二、单位根检验
　　在对变量进行协整分析之前，需要对变量进行单位根检验，当两个变量是同阶单整时才能进行协整关系的检验。对单位根检验常用的方法是扩展的迪基-富勒检验（ADF）和PHILIP-PERRON（PP）检验，这里使用ADF检验方法。在滞后期的选择上主要遵从AIC和SC法则，选出最优滞后期。DLTAX和DLTS分别表示两个变量的一阶差分，各个变量的ADF检验结果见表1。（表1）可以看出，在1%和5%的显著水平下，LTAX和LTS都是不平稳序列，而两者的一阶差分在10%的显著性水平下是平稳序列，故LTAX和LTS为一阶单整的，即都可以用I（1）表示，所以两者可能存在协整关系。
　　三、协整性检验
　　根据所收集的数据对LTAX和LTS进行协整检验。本文采用EG两步法检验，首先用OLS法对LTAX和LTS进行回归，得到方程为：
　　LTAX=6..971537×LTS+ξ
　　然后对残差序列进行单位根检验，回归残差序列估计值为：
　　ξ=LTAX-6..971537×LTS
　　因为残差是估计出来的，所以对残差的检验不包括常数项。如果各个分量间是协整的，那么残差应该是I（0）的，否则是I（1）的。残差的临界值不同于单位根检验的临界值，它与样本容量和解释变量个数有关，解释变量的个数不包括常数项和时间趋势项。对残差序列进行单位根检验见表2。（表2）检验结果表明：在5%和10%的显著性水平下，残差的ADF检验统计量小于各自的临界值，所以拒绝原假设；存在单位根过程，即残差序列是平稳序列。所以，可以认为LTAX和LTS之间存在协整关系。
　　进行协整检验的目的主要是为了验证Granger因果关系。1987年Engle和Granger提出的协整理论及其方法，解决了非平稳性序列建模引起的虚假回归，并把由非平稳经济变量的线性组合组成的平稳性序列称作协整方程，来反映经济变量之间长期稳定的均衡关系。
　　四、Granger因果检验
　　通过协整检验结果告诉我们，注税行业和国家税收之间存在长期的均衡关系，但是这种均衡关系是否构成因果关系，需要我们进一步验证。
　　采用Granger因果关系检验法去解决这个问题。Granger因果关系检验的前提条件就是被检验的变量是平稳的，或者被检验变量之间存在协整关系。上文的协整检验已经证明了LTAX和LTS之间是存在协整关系的，所以可以对LTAX和LTS进行Granger因果关系检验。在进行Granger因果关系检验过程中，滞后阶数对检验的结果影响很大。所以，多选择几期进行观察，在此选择了两期来进行检验，检验结果见表3。（表3）检验结果表明：滞后期分别取1、2的检验结果具有同一性。在10%的显著性水平下，原假设“LTS不是LNTAX的Granger原因”被接受，而原假设“LTAX不是LTS的Granger原因”被拒绝。
　　五、结论
　　（一）从协整关系看，注税收入和税收收入存在很强的协整关系。从回归方程中可以看到，对注税收入每增加1个单位，相应的税收收入会增加0.971537个单位，注税发展对税收收入贡献是显著的。
　　（二）从因果关系看，税收收入是注税收入增加的原因，反之则不是。说明注税行业的大力发展与国家税收的增加有关系。实践证明，在最近十几年，我国税收大幅增加的前提下，大力发展注税行业，以至于有财力雇佣第三方机构――注税行业进行相关的涉税事务的处理。此外，从因果关系中看，注税收入不是税收收入增加的原因，说明注税行业主要起到监督作用，其收入相当于是纳税人和税务机关税收遵从的成本；另外，其缴纳税收的贡献率相对较低。
　　（作者单位：四川财经职业学院）
主要参考文献：
[1]易丹辉.数据分析与Eviews应用[M].北京：中国统计出版社，2002.10.
版权所有& 制作维护78人民币汇率变动对我国出口贸易结构的影响研究_基于SITC标准产业数据的实证分析
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78人民币汇率变动对我国出口贸易结构的影响研究_基于SITC标准产业数据的实证分析
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汇率研究人民币汇率变动对我国出口贸易*结构的影响研究―――基于SITC标准产业数据的实证分析马君潞王博杨新铭内容提要：当前中国经济外需紧缩、出口受阻的现实使人民币汇率变动的贸易效应再次成为理论界和政策界关注的热点问题。基于年SITC标准分类的产业数据，本文运用协整与误差修正模型对人民币汇率变化影响出口贸易结构进行了研究。结果表明，人民币实际汇率的高低在决定出口绩效方面具有非常重要的影响，人民币汇率变化对出口额的影响无论长期还是短期都是显著的；人民币汇率波动对出口分类影响存在较大差异，按影响程度的大小依次为制造业的劳动密集型产品、资本和技术密集型产品、食品和资源密集型产品。关键词：汇率波动中图分类号：F831出口贸易结构产业结构文献标识码：A的启动，至2010年9月美元兑人民币的汇价已引言经突破1美元兑6.70元人民币的整数关口。毫无疑问，此次由美国次贷危机引发的全球金融危机使得世界经济已经步入自20世纪在过去的30年中，我国外贸出口的表现为出口总额从1978年的206.4亿美元一路攀升至30年代大萧条以来的最严重衰退之中。全球经济失衡的不断加剧，使得以美国为首的西方国家以自身庞大的贸易赤字为由，不断对人民币施加压力，这无疑加剧了人民币汇率单边升值的预期。但如果汇率变动长期趋于同一方向，不但会导致在中期内出现汇率错位，而且在几年或更长的时期内，还可能造成货币币值的严重高估或低估，极不利于一国宏观经济的稳定（MckinnonandOhno，1997）。短期汇率波动可以通过增加远期汇率的风险溢价而对国际贸易.2亿美元的历史高点，随后开始轻微下降至2009年底为12016亿美元，该数字与2005年相比虽有所下滑但与1978年相比仍然增长了58倍，并且在该年我国首次超过德国成为全球第一大出口国。在此期间，人民币汇率由1978年的1.5771上升到2005年的8.192之后就一路进入下行轨道，这一走势虽然在2007年以后的国际金融危机期间有所放缓，但随着中国人民银行日二次汇改杨新铭，中国社会科学院经济研究所助理研究员。作者简介：马君潞，南开大学经济学院院长、教授、博士生导师；王博，南开大学经济学院金融学博士、讲师；*基金项目：本文获国家社科基金重大项目“深化财税、金融、外贸和投资体制综合改革”（项目批准号：06&ZD030）、教育部哲学与社会科学重大攻关项目“全球金融危机与国际货币金融体系改革研究”和国家自然科学基金项目“基于信息熵方法的中国宏观金融风险管理研究”（项目批准号：）的资助。感谢匿名审稿专家和《国际金融研究》编辑部十分有益的建议，当然文责自负。国际金融研究/2010.12STUDIESOFINTERNATIONALFINANCE21汇率研究产生影响（VianneanddeVires，1992）。中国加入世贸组织以来，美国攻击中国操纵人民币汇率导致汇率人为偏低的言论甚嚣尘上，人民币升值的长期趋势已经成为市场参与者相当稳固的预期。现在受到全球金融危机的影响，贸易摩擦加大，不仅有美欧和IMF等对我国施加压力，一些发展中国家也开始对我国颇有微词，可见汇率升值的预期短期内不会消失。中美之间对外贸易以美元为结算单位的格局，也必然导致我国成为汇率波动风险的承受国。此外，从加总的国家贸易数据看到的我国外贸出口所取得的成绩固然可喜，但由于该数据没有对各个具体行业进行细分，掩盖了全国各行业的异质性，使得我们无法观察到中国出口结构这些年来的变化，其有可能会导致分析结果上的偏误。为克服这一缺陷，有必要从产业角度来进一步考察该问题。与此同时，我国外贸出口总额从1978年的年份表1按标准国际贸易分类（SITC）划分的中国出口额SITC01SITC234SITC57SITC68位千美元：）13.633.039.111.3.431.636.611.3.330.036.811.2.832.739.011.4.436.029.07.4.821.534.69.2.621.037.610.2.917.739.311.2.316.341.113.1.214.340.514.0.811.743.115.0.69.459.120..18.160.121..17.260.623..66.958.427..76.856.229..66.557.429..34.955.833..84.554.335..25.051.738..14.849.240..84.047.343..23.744.547..43.443.349..13.342.450..82.742.651.《中国海关统计》相关各期，经作者（206.4亿美元增至2005年的14221.2亿美元，到2009年底增加到12016亿美元，比1978年增长了58倍，并且首次赶超德国成为全球第一大出口国。按国际产业标准分类（SITC），①改革开放至今，中国出口结构的变化呈现以下趋势（见表1）：食料品（SITC01）和资源密集型产品（SITC234）在总出口中的比重不断下降，而制造业产品（SITC59）比重不断上升。为区分出口产品特征，进一步将制造业产品细分为资本技术密集型工业产品（SITC57）和劳动密集型工业产品（SITC68）以观察其变化，结果发现，劳动密集型工业产品出口一直呈现稳步上升的趋势，而资本密集型工业产品的出口呈现先上升后下降的逐步企稳态势，这可能反映了中国比较优势的变化规律和产业结构自身的演进路径。为适应外部经济环境的变化，2005年7月资料来源：计算所得。为基础、参考一篮子货币进行调节、有管理的浮动汇率制度。在此背景下，人民币对美元持续升值，一定程度上加大了我国出口贸易的汇率风险。受2007年美国次债危机引发的全球金融危机影响，世界主要经济体外需都大幅萎缩，我国的汇率政策和外贸政策也做了一些必要调整以应对这些前所未有的挑战。但随着2010年21日，中国人民银行宣布我国实行以市场供求①6月19日中国人民银行二次汇改的启动，人民按国际产业标准分类（SITC）的划分，可将进出口商品的构成分为0到9类共计10大类，在本文我们将第0类（食品及活动物）和第1类（饮料及烟类）合称为食料类，用SITC01表示；把第2类（非食用原料）、第3类（矿物燃料、润滑油及有关原料）和第4类（动植物油、脂及蜡）合称为资源密集型产品，用SITC234表示；把工业制品中的第5类（化学产品及有关产品）和第7类（机械及运输设备）合称为资本和技术密集型产品，用SITC57表示；把工业制品中的第6类（按原料分类的制成品）和第8类（杂项制品）合称为劳动密集型产品，用SITC68表示；将第5、第6、第7、第8和第9类（未分类的商品）统称为制造业产品，用SITC59表示；而用SITC09包括所有的出口商品分类产品，下文如不做特殊说明，指标代码的解释同上。22国际金融研究/2010.12STUDIESOFINTERNATIONALFINANCE币汇率弹性明显加强，汇率波动的贸易效应再次引起学术界和决策层的广泛关注和思考，已经成为国内经济学界不能回避的重要研究课题。在此背景下，本文重点研究人民币汇率变化对出口贸易结构的影响，结果发现，汇率变动的贸易效应无论在长期还是在短期都是显著的，并且汇率波动对出口分类影响存在较大差别，其中对劳动密集型产业的制造业的影响最大，而对资源密集型产业的影响最小。本文以下内容分为4个部分：第一部分为文献综述，主要是对汇率波动和出口关系的理论和经验文献进行梳理；第二部分为实证模型的构建，主要交代本文的数据来源、计量经济模型的设定以及各主要指标的测算情况；第三部分为实证分析结果，主要包括各变量的单位根检验结果以及对协整和误差修正模型所做出的人民币汇率波动对中国出口贸易结构的影响进行分析；第四部分是结论和结合实证分析所进行的相关政策探讨。一、文献综述在国际金融领域，关于汇率波动与出口关系的理论研究目前尚未形成统一的意见。目前主要关注汇率波动率的增加是否有影响，如果有影响，其方向为正还是为负，汇率波动的贸易效应的大小如何（Cote，1994）。在具有代表性的研究中，HooperandKolhhagen（1978）认为，汇率波动对出口贸易的影响为负；Franke（1991）则与之相反，认为汇率波动对出口贸易的影响为正；McKenzie（1999）的观点则相对折中，认为汇率波动对出口的影响是混同的，是否符合取决于替代效应和收入效应的综合结果。关于汇率波动率与出口关系的经验研究方面的结论目前也未形成一致意见。Cote（1994），McKenzie（1999）的研究表明，二者的关系与各国的经济发展水平高度相关。潘红宇（2007）则对其进行了解释，认为主要原因在于由于发达国家拥有发达的金融市场，能够对汇率风险进行有效的对冲，导致汇率波动对出口影响的效果不显著。而发展中国家由于金汇率研究融市场的弹性不足和缺乏有效的汇率风险对冲工具，从而导致汇率波动率与出口负相关。目前关于人民币汇率波动率与中国出口贸易关系的经验研究结论也未达成一致。其他代表性研究包括Chou（2000）、李广众等（2004）、陈平和熊欣（2002）以及潘红宇（2007）的研究。其中，Chou（2000）、李广众等（2004）的研究结论为人民币汇率波动对中国出口的影响显著为负；陈平和熊欣（2002）的研究成果进一步支持了以上结论，并且发现汇率波动对出口的影响程度有不断加大的趋势；潘红宇（2007）则发现人民币汇率波动对中国出口的影响在长短期内存在显著差异。与以上所述关于人民币汇率波动与中国出口关系的研究相比，本文的研究在以下3个方面有所创新：第一，参照Chou（2000）、潘红宇（2007）的研究，本文同样使用时间序列数据，综合研究了人民币汇率波动率与中国出口的长期和短期关系。但Chou（2000）研究的时间区间为年，所使用的数据过于陈旧，无法真实地反映近年来中国外汇市场的变迁和对外贸易政策以及出口商品结构的演进。潘红宇（2007）的研究虽然数据较新，但其仅仅考虑了人民币汇率波动对中国向美国、欧洲和日本3个贸易伙伴国（地区）的影响，并且也未包含2005年7月人民币汇率形成机制改革后的数据。随着经济全球化进程的加快，中国经济日益融入全球经济，出口模式同样发生了翻天覆地的变化，出口贸易对汇率变动的反应也更加迅捷。同时，2005年和2010年的两次汇改都可能增大对人民币汇率波动率的影响。第二，与潘红宇（2007）刻意避免汇率制度结构变化导致模型复杂性的研究不同，本文使用年的年度数据并充分考虑汇率制度结构变化的影响，实际有效汇率采用的是中国最主要的16个贸易伙伴国家的以贸易加权的外部实际汇率指数，而不是BIS或IMF直接给出的实际汇率指数。本文构建的汇率指数与其他国际社会比较成熟的汇率指数相比是一个多国贸易加权价格与本国价格相比的指标，可以更好地度量一个国家（地区）贸易商品的国际竞争力，更利于突出本文的研究主题即人民国际金融研究STUDIESOFINTERNATIONAL/2010.12FINANCE23汇率研究币汇率变动对我国出口贸易的影响。第三，利用从ARCH模型中估计出的实际有效汇率的条件方差来代表汇率的波动，并基于SITC标准对产业进行分类，比较人民币汇率波动对各类产品出口的影响。二、实证模型的构建（一）数据说明本文使用的出口额数据是基于SITCRev.3分类的数据。根据SITC标准，我国出口产品共分为10类。本文除了使用总出口额数据（SITC0-9）进行分析考察外，还根据出口产品产业特征，分别考察了影响以下3类产品出口额的因素：食料品（SITC01）、资源密集型产品（SITC234）、制造业产品（SITC59）。为区分制造业出口产品要素特征，本文进一步将其细分为资本技术密集型工业产品（SITC57）和劳动密集型工业产品（SITC68）。所有出口数据均来源于《中国海关统计》相关各期。其他数据除中国CPI数据外，均来源于IMF的《国际金融统计》（IFS）年各期，中国的CPI数据来源于《中国统计年鉴》（2007）和《新中国55年统计资料汇编》。考察的样本区间为年。（二）计量模型设定根据经济贸易理论，并参照Chou（2000）、王相宁、王利（2008）的做法，一国产品出口与进口国的真实收入和进、出口国的相对价格以及汇率波动有密切关系。本文设立决定长期出口的计量模型如下：Ln（EXit）=β1+β2Ln（Yt）+β3Ln（Pit）+β4Ln（Vt）+εit（1）其中，β1为常数项；EXit表示我国对主要贸易伙伴出口的第i种产品的实际出口额；Yt表示中国相对于外国的实际收入，外国收入用主要贸易伙伴加权的实际收入表示；Pit表示我国第i种出口产品与主要贸易伙伴类似产品的相对价格；Vt和εit分别表示汇率波动和随机扰动项；βi（i=2、3、4）为回归参数。由于主要贸易伙伴的实际收入增长表明中国相对于外国的实际收入的下降，其会造成出口国对本国产品需求的增加，因此，模型（1）中β2的符号为负。而24国际金融研究STUDIESOFINTERNATIONAL/2010.12FINANCE相对价格是以进口国货币表示的我国出口产品价格与主要贸易伙伴国内类似产品价格的比率，其变化代表贸易条件的改变。出口国货币升值时，出口产品相对价格上升，竞争力下降，对出口产生不利影响。因此，当我们采用实际有效汇率指标代替相对价格指标时，β3的符号为正。关于汇率波动对我国出口是否产生显著影响，文献的实证结果并不一致，因此暂不事先给定β4的符号。（三）指标测算采用中国同以贸易比重为权数的主要贸易伙伴国的实际GDP的对数相对收入指标作为外国的实际收入的指标，用GDP_T表示（将基期的1995年设定为100）。而根据1981年以来的贸易总量排名，中国主要贸易伙伴包括美国、日本、中国香港、德国、法国、意大利、加拿大、韩国、澳大利亚、新加坡、英国、泰国、马来西亚、印度尼西亚、荷兰、西班牙共计16个国家和地区。由于中国缺乏详细分类的相对价格，因此本文以实际有效汇率指标代替。实际有效汇率是加权的外部实际汇率指数，是多国加权价格与本国价格的加权平均数指标，计算公式可以表述为：n*reer=仪[（EPwid/i）i（2）i=1P]d其中，reer表示实际有效汇率，其值变大表示贬值，变小表示升值；wi代表第i个国家的贸易权重；Ed/i为直接标价法下的名义双边汇率；P*i为第i个国家的价格水平；Pd为本国价格水平。模型（1）中汇率波动率Vt的测算以出口加权的实际有效汇率指数（EER_R）为基础。具体的，参照Chou（2000）的做法，以ARCH模型估算人民币实际有效汇率的时间可变条件方差EER_E。ARCH（1）模型的具体设定如下：3Δ（EER_E）t=α0+ΣαiΔ（EER_E）t-i+ξti=1ξt｜Ωt-1~N（0，Vt），（3）Vt=λ0+λ1ξ2t-1，其中，ξt表示随机干扰项；Ωt-1表示t-1期汇率研究的信息矩阵；Vt表示条件方差。通过数据拟合，人民币对美元的汇率波动模型的估计结果如下：存在，需要选择合适的协整检验方法，为此要对以上数据进行单位根（ADF）检验。检验结果表明（见表2），除了从ARCH（1）模型估计出来的汇率的波动性序列外，其他序列都无法在5%的置信水平下拒绝存在一个单位根的假设，通过对各序列取一阶差分，各个变量序列都在1%的置信水平下拒绝存在单位根的原假设，即各个变量序列均为I（1）过程。（二）协整关系检验单位根检验结果表明所有出口序列都是I（1）过程，因此，可以通过Johansen’s多变量协整检验来检验各变量之间的长期关系。通过构建向量误差修正模型以实现检验目的，模型如下：k-1Δ（EER_E）=6.978-0.169Δ（EER_E）t-1-0.470Δ（7.673）（-2.846）（-3.308）（EER_E）t-2-0.348Δ（EER_E）t-3（-3.393）（4）Vt=130.506-0.129ξ2t-1（2.684）（-）其中，Vt表示ξ的方差，括号中的值代表稳健标准误下的Z统计量。从上面的估计结果可以看出，ξ2t-1的系数在1%的显著水平下显著。这表明在以贸易加权的人民币实际有效汇率指数中的确存在一个ARCH效应，而Vt是代表汇率波动的一个合适度量指标。ΔYt=ΠYt-1+ΣΓiΔYt-i+α0+α1t+ΨZt+εti=1（5）三、实证结果与分析（一）平稳性的单位根检验为了检验模型（1）所表示的长期关系是否表2序列检验类型（c，t，k）水平值一阶差分水平值一阶差分水平值一阶差分水平值一阶差分水平值一阶差分水平值一阶差分水平值水平值一阶差分水平值一阶差分其中，Yt是一个包含3个变量的向量，Yt＝[EXit，Ln（GDP_Tt），Ln（EER）]；εt表示一个随机误差向量；α0表示截距项；α1代表趋势项的系数；向量Zt则包含各种决定性变量比如虚各变量的平稳性检验结果1%的临界值-4.9-4.9-4.9-4.9-4.9-4.9-3.3-3.3-3.73795%的临界值10%的临界值-3.9-3.9-3.9-3.9-3.9-3.9-3.2-2.2-2.9919-3.5-3.5-3.5-3.5-3.5-3.5-2.1-2.1-2.6355单整阶数ADF统计量-1.7***-2.2***-2.9***-1.9***-1.8***-1.4***-4.5749***-1.5***-2.9***SITC01SITC234SITC57SITC68SITC59SITC09VAR_EEER_EGDP_T(c,t,0)(c,0,0)(c,t,0)(c,0,0)(c,t,0)(c,0,0)(c,t,0)(c,0,0)(c,t,0)(c,0,0)(c,t,0)(c,0,0)(c,0,0)(c,t,0)(c,0,0)(c,t,0)(c,0,0)I（1）I（1）I（1）I（1）I（1）I（1）I（0）I（1）I（1）注：***表示在1%的置信水平下显著，**表示在5%的置信水平下显著，*表示在10%的置信水平下显著。滞后阶数的确定根据SIC准则确定。所有变量都采用对数形式，SITC01表示食料品；SITC234表示资源密集型产品；SITC59表示制造业产品（SITC5-9）；而为了更加仔细区分出口产品的特征，又进一步将制造业产品细分为资本技术密集型工业产品SITC57和劳动密集型工业产品SITC68；SITC09表示实际的出口总额；EER_E表示以出口加权的实际有效汇率指数；VAR_E表示以EER_E为基础构建的汇率波动率指标；GDP_T表示出口贸易加权的实际GDP（）。STUDIESOFINTERNATIONALFINANCE国际金融研究/2010.1225包含各类专业文献、应用写作文书、文学作品欣赏、行业资料、专业论文、高等教育、各类资格考试、生活休闲娱乐、幼儿教育、小学教育、78人民币汇率变动对我国出口贸易结构的影响研究_基于SITC标准产业数据的实证分析等内容。　
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