经济学论文：亚洲货币合作的经济基础

　　一、 理论与综述

　　区域一体化程度越高，表明影响区域内各经济体的宏观经济波动的冲击来源越相似，也就意味着货币金融合作的成本较低，各经济体倾向于合作。区域一体化程度可以从区域内经济体宏观经济基本面走势是否一致、要素流动一体化程度、贸易一体化程度等方面进行分析。无论是针对宏观经济基本面的总体趋势，还是一体化程度的研究，都只能获知地区经济体之间各经济指标是否存在同方向性或者一致性，无法解释经济结构性问题，包括经济体面临的冲击类型、来源和大小。产出和价格的波动本身并不足以代表经济冲击。而且尽管经济冲击是经济波动的根源，但它与经济波动本身并非一一对应。所以研究产出和价格波动的相关性，不能有效分析政策协调的基础条件，只有把产出和价格扰动分解为需求和供给冲击，直接研究冲击的相关性，才能对区域内各经济体所受冲击的对称性有更加深入的把握。因此本文从经济冲击相关性的角度来分析亚洲区域内经济体是否具备货币金融一体化的条件。

　　从经济冲击对称性角度来研究一体化程度最早由Bayoumi和Eichengreen（1993）完成，他们使用结构VAR模型的估计方法，将需求冲击和供给冲击作为模型中的两个扰动项，分析了欧盟国家的一体化。Eichengreen和Bayoumi（1994）进一步研究了东亚国家潜在冲击的性质，发现中国香港、印度尼西亚、马来西亚和新加坡可以组成子通货区，而日本和韩国可以组成另一个次级通货区。Trivisvavet（2001），Baek和Song（2002）等分别采用类似方法对欧盟和东亚等国家经济冲击进行了研究。后来的学者对两变量进行了扩充。丁一兵，李晓（2006）运用三变量结构VAR模型，通过对东亚、欧元区和美洲三个区域内部潜在经济冲击的比较，发现尽管东亚目前尚不具备经济合作乃至货币一体化的条件，但在现有基础上有足够的条件进一步推动政策协调和货币一体化的条件，但在现有基础上有足够的条件进一步推动政策协调和货币一体化的进程。李（Jong-Wha Lee，Yung Chul & Kwanho Shin，2005）将影响产出波动的因素分解为三部分：世界性因素、区域性因素和国家特异性因素。研究结果表明，在亚洲地区，国家特异性因素造出的产出波动在下降。Huang和Guo（2006）通过对东亚九国货币合作的可行性进行研究，结果表明，中国香港、印度尼西亚、韩国、马来西亚、新加坡和泰国的经济冲击相关性较高。

　　现有文献将冲击来源主要分为需求冲击和供给冲击两种，分解为世界性冲击和国家性冲击，全球产出水平代表世界性冲击，本国产出代表国家性冲击，本国价格变动代表需求冲击。分析随着亚洲一体化的过程下亚洲各国宏观变量和经济冲击的相关性和货币金融合作的可行性。

　　二、 模型构建

　　本文采用三变量的SVAR，首先建立一个全球产出、本国产出和本国价格变动的结构VAR模型。将全球产出引入模型，是由于亚洲经济体外向型战略导致亚洲国家产出易于受到全球产出变动的冲击。各变量可以表示为冲击的无限加总形式：

　　简化为：Xt=A（L）?着t，其中A（L）为滞后算子L的三阶参数矩阵。

　　?着t分别表示为全球实际GDP增长率、本国实际GDP增长率和本国通货膨胀率的序列，均为平稳的随机过程。?着wt，?着yt，?着pt均为白噪声序列，分别表示世界供给冲击，本国供给冲击和本国需求冲击。SVAR模型引入了变量间相互作用，而SVAR模型中的冲击向量无法直接得到，需要转化为简化式。即B（L）Xt=?滋t，其中E（?滋t?滋′t）=Ik。如果B（L）可逆，即Xt=D（L）?滋t，其中D（L）=B（L）-1。由于外生变量的结构冲击?着t不可能直接观测到，因此结构冲击和简约冲击式模型残差关系为：

　　?滋t=A0?着t

　　要求得结构冲击序列，首先对简约式VAR模型进行最小二乘估计，得到?滋t的估计值，再求得A0的逆矩阵后，就可以计算出结构冲击序列?着t。根据SVAR模型的识别条件，引入如下约束条件：（1）长期内，全球产出不受某一国影响。（2）本国需求冲击对本国产出不存在长期效应。由此A（L）为下三角矩阵。通过求出A0的逆矩阵，最终得到结构式?着t，在通过计算冲击序列的相关系数考察各经济体对各种冲击的相关系，相关性越强越显著，表明经济体之间一体化程度越高，货币金融一体化的收益越高。

　　三、 实证分析

　　1. 数据来源和单位根检验。根据数据的完整性和可获得性，本文选取的亚洲经济体共有30个，包括孟加拉国、不丹、中国、斐济、印度、印尼、老挝人民民主共和国、马来西亚、马尔代夫、缅甸、尼泊尔、巴基斯坦、巴布亚新几内亚、菲律宾、萨摩亚、所罗门群岛、斯里兰卡、泰国、汤加、瓦努阿图、越南、香港特区、韩国、新加坡、中国台湾省、日本、哈萨克斯坦、吉尔吉斯共和国、蒙古、塔吉克斯坦、土库曼斯坦。时间段为1980年~2011年。本文的数据来源于IMF的IFS数据库。