是什么推动了汇率传递？非参数方法的证据

什么驱动了汇率传导？非参数方法的证据 由埃曼纽尔·科尔斯钦和亚伦·梅赫罗特拉撰写 货币与经济司 2026年7月 关键词：通货膨胀，汇率传导，菲利普斯曲线 国际清算银行工作论文由国际清算银行货币与经济部门成员撰写，有时也由其他经济学家撰写，并由该行出版。这些论文涉及当前感兴趣的主题，具有技术性。本出版物中表达的观点是作者的观点，并不一定反映国际清算银行或其成员中央银行的观点。 本出版物可在国际清算银行网站（www.bis.org）上获取。 © 国际清算银行 2026年。版权所有。经说明出处后，可复制或翻译部分摘录。 什么驱动了汇率传导？非参数方法的证据 科尔斯欣·埃曼纽尔和梅赫罗特拉·亚伦 1,2 摘要 我们结合计量经济学和随机森林方法，就四十年来近一百个国家汇率变动向消费者价格传导的驱动因素提供了新的证据。随机森林特别适用于建模高度非线性的关系，以及识别不同理论因素对传导程度的相对重要性。我们发现，经济体规模（通常与市场定价程度相关）和通胀水平是与此最密切相关的因素，其次是产品同质性和汇率波动性。正如我们所展示的，其中一些协变量与汇率传导呈现非线性关系。我们还记录了宏观经济政策体制和结果（包括与财政政策相关的内容）对汇率传导的重要影响。 JEL分类关键词：E30；E31；E58；F31；F41。：通货膨胀；汇率传导；菲利普斯曲线。 1. 简介 汇率对CPI通胀的影响程度在不同国家和时期通常差异很大。在国家层面，识别汇率对通胀的影响往往涉及大量不确定性，这主要源于时间序列观测值较少，以及有时存在的体制变化。与此同时，虽然关于衡量汇率传导存在大量实证文献，但人们对哪些因素精确地驱动其幅度以及不同驱动因素的相对贡献知之甚少。 对汇率传导与不同经济体宏观经济及结构性特征之间关系有更深入的理解，在后疫情时代尤为值得关注。这源于高通胀的突然且很大程度上出乎意料的回归。 在全球范围内；相关的价格行为变化，以及财政和货币格局的剧变；以及由于地缘政治碎片化导致的贸易和全球化模式的转变。这引发了疑问：如果经济的大宗经济或结构性特征发生持续变化，汇率与消费者价格之间的关系会如何变化。 本研究为这些问题提供了新的见解。它通过分析过去40年间一系列国家的数据，在一个实证框架内实现这一点。该框架虽然利用了大量观测数据带来的更高精度，但也允许各国之间存在异质的传导斜率。此外，与以往关于汇率传导的研究不同，本研究采用随机森林方法，精确量化了不同经济因素对汇率传导的相对贡献。非参数方法特别适用于建模高度非线性的关系。虽然以往关于汇率传导的研究（例如Jašová等人，2019年）已经注意到了非线性效应，但据我们所知，本研究是首个采用此类技术来建模这些效应的研究。 我们首先表明，尽管汇率传导通常很快，但其程度已随时间推移而下降。Pesaran和Smith（1995）的第一阶段均值组估计显示，在发达经济体中，汇率传导从全样本的7.6%下降到最近十年的4.4%。相应地，对广大群体（指新兴市场和发展中经济体，EMDEs）的传导随时间变化较小，一直徘徊在约17%（对于新兴市场和发展中经济体为20%）。 我们随后展示了非参数方法如何进一步丰富分析结果和解读。具体而言，在第二步中，我们借助随机森林这一成熟技术（Breiman, 2001），将估计的传导效应与理论文献中强调的潜在因素联系起来。该方法的主要优势在于其相对透明，且无需对参数进行精细调整（Athey and Imbens, 2019）。3 随机森林方法将经济规模和通胀水平确定为与跨国家和时间范围内的传导程度最密切相关的因素，其次是产品同质化程度和汇率波动性。或许令人惊讶的是，考虑到其在先前文献中的显著性（例如 Campa 和 Goldberg (2005, 2010) 以及 Campa 和 Mínguez (2006)），在本论文考虑的关键变量中，贸易开放程度在与其传导程度的关系方面，被认为是相对最不重要的因素。 我们此外还强调了一些其他发现。 有趣的是，我们的非参数方法在不施加任何先验或函数形式的情况下，其部分效应显示，只要通货膨胀保持在以下水平，转售（pass-throughs）就相对温和。 5% 这表明，成功维持稳定价格对于确保一定程度上的汇率传导至关重要。 此外，我们发现汇率波动性与传导程度之间的关系高度非线性。传导程度最初随着汇率波动性从低水平上升而下降，并在中等水平的汇率波动性时达到最低点。随后，随着汇率波动性进一步上升，传导程度再次增加。过去40年间，这一U型曲线及其最低点都精确地被我们的数据驱动方法所刻画。希望稳定国内通胀和/或更好地使经济免受全球汇率波动影响的政策制定者，可能会根据这一基准来评估外汇市场波动性。 最后，我们分析了政策体系和结果对汇率传导的影响。我们记录到，当实际汇率传导对较小汇率变动程度最低时（即汇率体系为管理浮动或自由浮动，且此处代理的财政政策可信度较高时），通胀相对于其目标的偏离程度达到最大。据我们所知，我们的论文首次提供了证据，证明通过稳健的财政账目实现的汇率传导程度与主权国家的财政健康状况相关。 与文献的关系。由于汇率传导程度是宏观经济学中的核心问题，无论是在开放经济建模还是政策制定中，该主题的学术文献都非常广泛。我们并非旨在在此提供对该文献的全面综述，而是着重介绍一些与我们的研究更直接相关的论文。4 实证研究表明，全球范围内汇率传导效应已显著下降。例如，Marazzi和Sheets（2007年）、Gust等人（2010年）、Frankel等人（2012年）以及Jašová等人（2019年）等研究均支持这一观点。此外，多数文献推测这种下降与平均通胀水平的降低有关。另一方面，Bergin和Feenstra（2009年）将美国传导效应的大幅下降主要归因于与固定汇率国家（尤其是中国）的贸易增加。 相关地，Devereux和Yetman（2010）展示了在开放经济中，汇率传导程度本质上是由价格调整速度驱动的。当作者允许其理论模型中价格调整的频率为内生时，他们发现传导程度随着平均通胀水平的提高而增加。此外，Taylor（2000）、Choudhri等人（2005）以及Choudhri和Hakura（2006）也使用不同的方法得出了相似结论。而且，在Devereux等人（2004）的一般均衡模型中，传导程度与货币稳定紧密相关，货币增长波动性较低的国家传导程度也较低。 另一种观点强调汇率波动的重要性。在早期研究中，克鲁格曼（1987）以及弗鲁特和克莱因佩珀（1989）提出，传递的程度与汇率的可变性相关。 理性，Flodén和Wilander（2006）指出，如果经济主体使用（S,s）型价格调整规则，更高的汇率波动性意味着更频繁地触及调整阈值，这意味着更高的传导率。Kohlscheen（2010）发现，在浮动汇率制度建立后的几年里，汇率波动性较高的新兴市场确实具有更高的传导系数。但话说回来，样本仅限于八个较大的新兴市场。 另一方面，Corsetti等人（2008）在一个理论模型中表明，即使是适度的名义摩擦也能产生稳定的本币定价，从而形成较小的传导系数。而Jiménez-Rodríguez和Morales（2016）则实证记录了——鉴于除日本外，更大的汇率波动性降低了传导，这些对比结果使得汇率波动性对传导的影响仍然是一个争论的问题。 将传导程度与经济体结构特征联系起来方面的尝试较少。多恩布什（1987）和门农（1995）将其与国家规模联系起来，表明在大型国家传导程度会更小。这是因为在这些国家，市场定价（price-to-market）现象更为普遍。类似地，戈德堡和蒂勒（2008）认为，对于规模较大的（目标）国家，以目的地货币开票（invoicing）的份额会更高。然而，6卡姆帕和戈德堡（2005）在他们分析23个经合组织国家进口价格传导程度的研究中，并未发现国家规模有显著影响。 此外，Campa和Goldberg（2005年）以及Auer和Chaney（2009年）指出，如果交易商品中差异化商品占比较大，而非同质化商品，那么理论上传导系数应该较低。Antoniades和Zaniboni（2016年），以及Chen和Juvenal（2016年）确实分别在阿联酋零售价格和阿根廷葡萄酒出口案例中发现，高质量商品具有较低的传导系数。另一方面，Auer和Chaney（2009年）在分析美国进口的细粒度数据时，对其理论预测仅报告了微弱的实证证据。 本研究的新颖性体现在两个方面。首先，我们基于大量国家和地区及观测数据，提供了关于传导的新估计，同时允许国家间存在异质性效应。其次，我们运用一种成熟的无参数方法，精确地将估计的传导与各种宏观经济和结构性因素联系起来。 虽然随机森林分析证实了先前文献中的一些发现，特别是平均通胀水平和国家规模对传导的影响，但它也提供了一些新的发现。这源于该方法能够锁定非线性依赖关系和最小值，例如在...方面。 汇率波动性。更具体地说，我们发现汇率波动性在中等水平时存在一个拐点。对于显著较低或较高的波动性水平，发现其传导效应要高得多。这一发现有助于调和先前文献中关于汇率波动性与传导效应之间关系的明显矛盾。 文章结构如下。第二部分介绍背景并呈现所使用的数据。第三部分概述。展示第一阶段计量估计结果。第四部分解释随机森林方法，并展示各因素的重要性以及传导关键驱动因素的边际效应。第五部分进一步探讨政策相关变量对汇率传导的重要性。第六部分为结论。 2. 背景与数据 接下来的分析基于一个全面的国家样本，这些国家的CPI指数、名义有效汇率（NEER）和产出缺口数据可从国际货币基金组织的国际金融统计中获取。我们还排除了在特定十年内数据不足20个季度的国家。最终得到的98个经济体样本显示在附录的表A1中。用于估计汇率传导的数据为季度数据。国际货币基金组织的年度产出缺口数据通过线性插值匹配这一频率。 我们将所有2023年人均GDP超过30,000美元的经济体归类为发达经济体。该组包含25个经济体，其中包括目前收入水平达到或超过意大利和韩国的国家。8其余国家被归类为新兴市场和发展中经济体（EMDE）。9 20世纪90年代，两个收入组别中的通货膨胀都急剧下降。图1显示了按国家组和年代的中位数演变情况。在新兴市场和发展中经济体（EMDEs）中，随着更多国家采用通货膨胀目标制，这一下降趋势持续到了下一个十年。在2010年代，发达经济体和新兴市场和发展中经济体的中位数通货膨胀率分别触及了1.6%和3.7%的低点。 图1也显示了名义汇率波动性的相应证据，该波动性通过NEER（名义有效汇率）的平均绝对对数变化来衡量。在整个样本期间，发达经济体的汇率波动性一直较低，并且目前进一步下降。 7 使用2023年4月的旧版数据。根据这一标准，发达经济体包括：澳大利亚、奥地利、比利时、加拿大、丹麦、芬兰、法国、德国、香港特别行政区、爱尔兰、以色列、意大利、日本、韩国、卢森堡、荷兰、新西兰、挪威、卡塔尔、新加坡、瑞典、瑞士、阿拉伯联合酋长国、英国和美国。8 此简单分类仅为便于推断不同收入水平经济体间的情况；当然，也可以考虑其他分类方式。 千年。相比之下，新兴市场和发展中经济体（EMDEs）在危机频发的1990年代波动性有所上升。然而，自那以后，该国家组群的汇率波动中位数也出现了急剧下降。虽然新兴市场（EMEs）在1980年代的汇率波动性大约是发达经济体（AEs）的两倍，在1990年代则高达150%以上，但这一差距在2000年代降至67%，并在上一个十年进一步降至29%。 请注意，这些趋势背后的国家覆盖范围随着时间的推移而扩大。虽然1980年代包括72个国家，但到2010年代，覆盖范围增加到98个国家——随着发展中经济体的数据可用性提高。 3. 传递效应的计量估计 使用Pesaran和Smith（1995）提出的均值组估计法来估计传导率。该方法的主要优势在于它允许汇率变化向通胀传导过程中存在国家间的异质性。相比之下，一种典型