关于中国外汇储备规模合理性的多元线性计量模型
【摘 要】自l994年外汇管理体制改革以来，我国外汇储备高速增长，截至2009年12月，我国外汇储备总量已达到23991.52亿美元，目前仍是全球第一。外汇储备是平衡国际收支和稳定汇率的重要政策工具，同时也是维持国家清偿力、保证国内经济正常运行的最后一道屏障。但是外汇储备并不是越多越好，过多的外汇储备会对经济产生负面影响，中国现今的外汇储备规模是否合理已成为国内外争论的焦点。本文旨在分析影响中国外汇储备的因素及其适度的规模，通过计量模型得出的结果，提出一些看法和建议。
【关键词】外汇储备规模；GDP；外债余额；FDI；汇率
前言
2009年末，我国外汇储备高达23991.52亿美元，雄踞世界第一。如此高额的外汇储备不仅反映了我国经济实力的不断增强，同时它也反映了我国在国际经济中的地位日益提升。目前中国持有了23991.52亿美元的外汇储备，如此巨大的外汇储备规模有助于吸引外资、提高对外融资的能力，同时也维护了我国的国际信誉，增强了国家的综合竞争力。但是，外汇储备高速增长的同时也附带了储备成本攀升、金融风险加大等一系列的负面效应。外汇储备积累过多，会在一定程度上加剧国际经济的失衡，不利于持续稳定的发展国际经济以及国际经济秩序的和谐构建。本文将通过对各个外汇储备影响因素进行回归分析，找出主要的影响因素，并提出相应的政策措施，以促进外汇储备的管理。
一、 我国外汇储备规模的现状
（一）外汇储备的定义
外汇储备（foreign exchange reserve），又称为外汇存底，外汇储备是指一国货币当局所持有的，可以用于对外支付的国外可兑换货币。足够的外汇储备表明一国干预外汇市场和维持汇价的能力，它对稳定汇率有一定的作用。同时，一定的外汇储备可以维护本国的国际信誉，作为国家向外借款的保①
证。狭义而言，外汇储备是一个国家经济实力的重要组成部分，是一国用于平衡国际收支，稳定汇率，偿还对外债务的外汇积累；广义而言，外汇储备是指以外汇计价的资产，包括现钞、国外银行存款、国外有价证券等。外汇储备是一个国家国际清偿力的重要组成部分，同时对于平衡国际收支、稳定汇率有重要的影响。
（二）汇率制度的变革及现状
改革开放以来，我国开始实行对外贸易经营权下放的外贸体制改革，针对贸易与非贸易汇率存在的矛盾，决定从1981年1月1日起实施双重汇率制。双重汇率制在一定程度上鼓励了出口，也抑制了一些进口，这使得中国的外汇储备有了一定程度的增加。而在20世纪80年代上半期，由于国内物价水平的逐渐上升，人民币价值的不断下降，同期美元日益坚挺，人民币高估的现象日益严重，在此条件下，中国于1985年1月1日起变双重汇率为单一汇率。
为了适应中国改革开放不断深化的要求，同社会主义市场经济体制相吻合，中国政府对外汇体制进行了重大改革，于1994年1月1日起，实行以市场供求为基础的、单一的、有管理的浮动汇率制度，取消了以前存在的官方汇率与调剂价并存的状况，实现了汇率的并轨。这一汇率实质上已形成了单一钉住美元的汇率制度。这一汇率制度使得中国央行为了维持固定汇率，不得不大量买入美元，加剧了中国外汇储备问题，导致了通货膨胀的风险。至此，人民币的汇率制度于2005年7月21日改为
②
“以市场供求为基础、参考一篮子货币进行调节、有管理的浮动汇率制度” 。
（三）我国外汇储备规模的发展历程及现状
1
在上个世纪80年代，中国的国际收支平衡表中，经常项目一般呈现逆差的形式，这是由于当时中国对外贸易的规模很小，并且出口的产品竞争力比较弱，但是通过积极地引用外资和外债，在资本项目上形成了较大的顺差，这就使得我国的国际收支在总体上呈现基本平衡的状态。
进入了90年代后，由于我国的出口产品在国际市场上的竞争力逐步加强，吸引了大量的外商直接投资，经常项目开始出现了顺差，最终形成了国际收支平衡表中经常项目和资本项目长期双顺差的局面。在这一段时期内，虽然由于当时的亚洲金融危机的影响，外商直接投资减少，外汇储备增长速度放缓，但是我国的外汇储备规模总体上仍然呈现逐步上升的趋势。
进入21世纪后，国际经济形势的明显好转，促使我国对外开放的力度进一步加强，再次加快了外汇储备增长的速度。在2006年6月末，我国的外汇储备规模达到了8379亿美元，首次超越日本，跃居世界第一。截止2009年末，我国的外汇储备规模为23991.52亿美元，仍然保持世界第一大外汇储备国地位。
二、多元线性模型回归分析
以影响外汇储备规模的GDP、进口额、外商直接投资额、汇率、国家外债余额等因素作为考察对象，利用EVIEWS软件对 1986～2008年间的统计数据进行回归分析，从而得出影响外汇储备规模的主要因素及外汇储备的最优规模。
（一）选取模型的解释变量
1.国内生产总值
国内生产总值（Gross Domestic Product），一般用GDP表示。国内生产总值是指经济社会（即一
③
国或一地区）在一定时期内运用生产要素所生产的全部最终产品（物品和劳务）的市场价值。它被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。一国的国内生产总值反映了该国的经济增长水平和能力。国内生产总值越高，说明该国的经济发展状况越好，生产能力贸易能力也越强，经济规模越大，对一国货币供给和需求的影响因素也越多，从而为维持这个大国经济稳定的货币量也越多，因此对外汇储备的需求也越多。GDP与外汇储备之间应呈正比关系，GDP越大，外汇储备规模也越大；反之，外汇储备规模越小。所以，GDP的符号应为正号。
2.进口额
进口额（Import Turnover），一般用M表示。某国在一定时期内从国外进口的商品的全部价值，
④
就称之为进口贸易总额或者是进口总额，简称为进口额。由于一国的进口需要用外汇来支付，所以进口额的大小直接决定了外汇储备额的大小。进口额与外汇储备规模应呈正比关系，进口额越大，则所对应的外汇储备越大；反之，外汇储备规模越小。所以，进口额的符号应为正号。
3.汇率
汇率（Exchange Rate），用ER表示。汇率决定了本币与外币的兑换价格，因此它是影响外汇储备的一个内生变量。我国汇率经历了几次重大改革，每次的改革都会相应的带来我国外汇储备规模的大幅度变动，所以汇率的变动既会带来外汇收益，也可能带来外汇损失。汇率与外汇储备规模呈反比关系，若汇率上升，则外汇储备就下降；反之，外汇储备上升。所以，汇率的符号应为负号。 4.国家外债余额
国家外债余额（Balanee of Foreign Debts），用B来表示。一国的外债规模越大，其还本付息的压力也就越大，为了防止出现国家无法及时偿还外债，导致国内经济失衡、国家信誉下降的现象，这就对国际储备需求大大的提高了，所以外债的增加，必然地要求外汇储备也要相应地增加。国家外债余额与外汇储备应呈正比关系，外债余额越大，则外汇储备相应的也越大；反之，外汇储备越小。所以，国家外债余额的符号应为正号
2
5.外商直接投资额
外商直接投资额（Foreign Direct Investment），用FDI来表示。FDI是一国的投资者跨国境地投入资本或其他生产要素，以获取或控制相应的企业经营管理权为核心，以获得利润或稀缺生产要素为目
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的的投资活动。近年来，由于我国经济增长迅速，投资前景被国际的投资商大大看好，而且我国本身拥有了良好的投资环境，这些因素都对国际投资商形成了巨大的吸引力，这就促使了大量的外资不断涌入国内。随着国际资本不断流入我国，外汇储备规模也不断扩大，所以，FDI与外汇储备应呈正比关系，即FDI越大，则外汇储备也越多；反之，外汇储备越少。所以，FDI的符号应为正号。
（二）数据来源
本论文所采用的数据均来自《中国统计年鉴》，数据由中国国家统计局官方网站数据库获得，数据样本采用1986～2008年的各项指标(外汇储备、国内生产总值、进口额、汇率、国家外债余额、外商直接投资)，共23组数据。数据表详见附件。
（三）模型结构
本文建立中国外汇储备的多元线性回归方程，采用逐步回归法。总体回归函数如下：
ln(R)??0??1ln(GDP)??2ln(M)??3ln(ER)??4ln(B)??5ln(FDI)?? （式1）本文运用的软件是EViews 5.0，采用的是普通最小二乘法（ordinary least squares.OLS）。
（四）多元线性回归模型的拟合
1.输入最初的5个解释变量，进行初步回归：
?)??21.3471?1.0883ln(GDP)?0.2892ln(M)?1.3825ln(ER)?1.0684ln(B)?0.4779ln(FDI) （式2） ln(R(-9.8866) (2.7374) (1.2683) (3.2581) (3.2834) (-3.5296)
..?1.2285 R2?0.9953 F?718.3048 DW由式2可知，ER与FDI的符号与其经济意义都不相符，其余的解释变量的符号都符合其经济意义。R2值为0.9953，非常接近1，说明模型的拟合优度高，解释变量对被解释变量的解释程度高，因而可
以通过拟合优度检验。假设在5%的显著性水平下，以上解释变量中4个解释变量的t值均大于自由度为n?k?1?17的t统计量的临界值为t0.025(17)?2.110，可以通过变量的显著性检验，只有M的t值小于2.080，说明M与被解释变量的线性关系并不显著，因此不能通过t检验。在5%的显著性水平下，解释变量k?5，自由度为n?k?1?17的F统计量的临界值为F0.05(5,17)?2.81，此模型F?718.3048，通过比较，F?718.3048>F0.05(5,17)?2.81，落在了拒绝域的范围内，拒绝了原假设，模型中被解释变量与解释变量之间的线性关系在总体上是显著成立的，因此可以通过F检验。
2.多重共线性的检验及修正：
表1：变量的两两相关系数表 R GDP M ER B FDI R 1.000000 0.951055 0.985799 0.304879 0.933528 0.813474 GDP 0.951055 1.000000 0.975717 0.551663 0.991074 0.938213 M 0.985799 0.975717 1.000000 0.387663 0.965673 0.854628 ER 0.304879 0.551663 0.387663 1.000000 0.583257 0.771257 B 0.933528 0.991074 0.965673 0.583257 1.000000 0.934079 FDI 0.813474 0.938213 0.854628 0.771257 0.934079 1.000000 由表1可以看出，ER、FDI与R的相关性比较低，变量之间的相关系数比较接近于1，解释变量之间
存在着多重共线性的问题。下面采用逐步回归法来克服解释变量的多重共线性：
（1）输入1个解释变量：结果得出，在以GDP为解释变量的回归模型中，它的拟合优度最佳，并且t值、F值的结果较其他解释变量建立的模型更为突出，外汇储备的规模受GDP的影响最大，与经济意义也相符合，因此选择GDP作为初始的回归模型的解释变量。
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（2）输入2个解释变量：结果得出，在以GDP为解释变量的模型的基础上再引入新的解释变量，其中，以GDP和B为解释变量的模型的拟合优度发生了显著的变化，并且t值、F值的结果比之前更好，因此选择GDP与B做为回归模型解释变量。
（3）输入3个解释变量：结果得出，在以GDP与B为解释变量的模型的基础上再添加其余的解释变量，并没有得到效果更好的回归模型，反而使得模型的拟合优度显著的下降，t值、F值的结果也不尽如人意，并且原先模型中的解释变量的经济意义也不能通过，通过逐步回归法的判断，仍然选择以GDP与B为解释变量的模型作为最优的回归模型。即：
?)??13.5255?1.0969ln(GDP)?1.1579ln(B) （式3） ln(R （-17.1041） （3.4179） （2.8172）
..?1.50 60 3 DWR2?0.9909 F?1099.1 7由公式3的输出结果可以得出：R2值非常接近于1，说明模型的拟合优度高，解释变量对被解释变量的解释程度高，因而可以通过拟合优度检验。假设在5%的显著性水平下，GDP和B的t值均大于自由度为n?k?1?20的t统计量的临界值为t0.025(20)?2.086，说明它们与被解释变量的线性关系是显著的，因此可以通过t检验。假设在5%的显著性水平下，解释变量k?2，自由度为n?k?1?20的
F统计量的临界值为F0.05(2,20)?3.49，此回归模型的F值为1099.173，落在了拒绝域的范围内，拒
绝了原假设，模型中被解释变量与解释变量之间的线性关系在总体上是显著成立的，因此可以通过F检验。
3.异方差的检验及修正
采用怀特检验法，得出结果如下：nR2?8.7662，而与在5%的显著性水平下自由度为4的?2分布
222的相应临界值?(0.05)(4)?9.49，拒绝同方差性的原假设，所以不存在异(4)比较：nR?8.7662
4.序列相关的检验及修正
..?1.5060，在（1）采用D-W检验法检验其是否存在一阶序列相关关系，得出结果如下：DW5%的显著性水平下，自由度n?23，k?3（包含常数项），通过查表可得：dl?1.17，du?1.54，
..?1.5060< du?1.54；由此可知，此时模型存在这显著地一阶序列正相比较得出：dl?1.17< DW关关系；
（2）采用拉格朗日乘数检验法是否存在二阶序列相关关系，得出结果如下：nR2?8.7264，与在
225%的显著性水平下自由度为2的?2分布的相应临界值?(0.05)(2)比较，nR2?8.7264> ?(0.05)(2)?5.99，但是模型中t值并不显著，F值比较低，R2值也不理想，因此可以认为模型的二阶序列正相关并不显著；
（3）针对模型的一阶序列正相关问题进行修正，采用差分法结果如下：ar(1)的t值并不显著，
..?1.7951，在5%的显著性水平下，自由度n?22，k?4（包含常数项）序列相关不明显，并且DW，
..?1.7951 < 4?du?2.34，由此通过查表可得：dl?1.05，du?1.66，比较可知：du?1.66 通过上述对多元线性回归模型进行的经济意义检验、统计检验以及计量经济学检验，以及详尽的补救措施，最终得出结论，关于中国外汇储备适度规模的最优模型为：以国内生产总值（GDP）和国家外债余额（B）组成的一组解释变量对被解释变量R进行解释的多元线性回归模型。此方程式的函数形式表现为： ?)??13.4189?0.8751ln(GDP)?1.4879ln(B)?[AR(1)?0.1593] （式4） ln(R （-13.9699） （1.8931） （2.4241） （0.6896） ..?1.7951 R2?0.9907 F?637.3554 DW（五）模型预测 4
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