谷任 丁思

摘 要：本文通過逐一構(gòu)造企業(yè)層面的人民幣有效匯率指數(shù)，考察我國A股市場中14個(gè)制造子行業(yè)291家企業(yè)在有管理的浮動(dòng)匯率制度改革階段下的線性與非對稱外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露情況。研究發(fā)現(xiàn)，我國制造業(yè)上市企業(yè)中存在較為普遍的非對稱的外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露，并且隨時(shí)間推移，制造業(yè)企業(yè)整體面臨的非對稱外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露水平逐漸提高，但存在行業(yè)與時(shí)間差異；與使用貿(mào)易加權(quán)有效匯率指數(shù)相比，本文構(gòu)建的企業(yè)層面的人民幣有效匯率指數(shù)測度出更高的外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露水平。隨著匯率風(fēng)險(xiǎn)的加劇，制造業(yè)企業(yè)需要提高外匯風(fēng)險(xiǎn)管理的意識和水平，我國外匯衍生品市場也亟待完善。

關(guān)鍵詞：外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露；非對稱效應(yīng)；企業(yè)層面有效匯率指數(shù)；條件異方差

中圖分類號：F832.6 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1674-2265（2018）08-0028-08

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2018.08.004

一、引言與文獻(xiàn)綜述

隨著貿(mào)易開放程度的提高和匯率市場化改革的加快，匯率變動(dòng)對進(jìn)出口企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的影響愈加重要，越來越多的中國企業(yè)受到外匯風(fēng)險(xiǎn)的影響。因此外匯風(fēng)險(xiǎn)管理作為企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理的一個(gè)重要方面，在企業(yè)整個(gè)價(jià)值體系中處于越來越重要的地位。目前學(xué)界將企業(yè)價(jià)值可能遭受外匯風(fēng)險(xiǎn)影響的程度稱為“外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露”，外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露的測量一直是國內(nèi)外學(xué)者研究的焦點(diǎn)。企業(yè)外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露的傳統(tǒng)測度方法有兩種：現(xiàn)金流量法與資本市場法。早期學(xué)者大多采用現(xiàn)金流量法（Shapiro，1975；Hodder，1982；Hekman，1983），但由于該方法需要大量企業(yè)內(nèi)部財(cái)務(wù)信息，使得難以在大樣本研究中推廣，因此越來越多的研究采用資本市場法測度。資本市場法由Adler和Dumas（1984）提出，Alder-Dumas模型基于公司價(jià)值是公司未來現(xiàn)金流的貼現(xiàn)值的基本思想，將公司價(jià)值作為公司現(xiàn)金流的代理變量，外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露系數(shù)可以由企業(yè)的股票收益率對匯率回歸得到。Jorion（1990）在A-D模型的基礎(chǔ)上，加入市場投資組合報(bào)酬率作為控制變量，來衡量超出市場對匯率變動(dòng)的反應(yīng)的部分（剩余外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露）。此后大部分學(xué)者對外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露的測度研究都圍繞Jorion（1990）的線性市場模型及相關(guān)拓展模型開展（Bodnar和Wong，2000）。

然而，大量國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)的實(shí)證研究結(jié)果顯示，樣本企業(yè)的外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露水平與預(yù)期存在較大偏差。逐漸有學(xué)者提出，傳統(tǒng)A-D模型將匯率變動(dòng)和股票收益之間的關(guān)系假定為對稱的，可能與企業(yè)經(jīng)營現(xiàn)實(shí)不符，進(jìn)而導(dǎo)致傳統(tǒng)模型無法有效捕捉外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露（Bartov和Bodnar，1994）。Bartram（2004）同樣指出外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露程度不符合預(yù)期的原因在于過去學(xué)者的研究忽略了貨幣升值與貶值對企業(yè)股票價(jià)格的不同程度的影響。現(xiàn)有文獻(xiàn)中對于非對稱效應(yīng)的解釋尚未形成理論體系，主要是從企業(yè)行為的角度進(jìn)行分析，具體包括因市定價(jià)戰(zhàn)略（Knetter，1994）、企業(yè)滯后行為（Christophe，1997）、非對稱的對沖行為（Koutmos和Martin，2003）、資產(chǎn)錯(cuò)誤定價(jià)（Varga，2012）等。由此，針對非對稱外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露的一系列研究逐漸展開。

目前學(xué)界針對非對稱外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露的測量研究主要集中在發(fā)達(dá)國家和地區(qū)，而針對我國在內(nèi)的發(fā)展中國家的相關(guān)研究極少。發(fā)達(dá)國家和地區(qū)的研究結(jié)果表明，外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露的非對稱效應(yīng)顯著存在。例如，Koutmos和Martin（2003）考察了德國、美國、日本、英國四國9個(gè)生產(chǎn)部門的外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露情況，實(shí)證結(jié)果顯示有38.9%的企業(yè)面臨顯著的外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露，其中42.9%的企業(yè)存在顯著的非對稱效應(yīng)；Tai（2005、2008）使用三因子模型考察了1978—2001年美國10家銀行的非對稱外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露情況，結(jié)果顯示有80%的銀行面臨非對稱的外匯風(fēng)險(xiǎn)；Brooks等人（2010）對澳大利亞股票市場的476家上市企業(yè)進(jìn)行外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露研究，發(fā)現(xiàn)大部分企業(yè)的股價(jià)僅受正向匯率變動(dòng)的影響；Clark和Mefteh（2011）研究了法國規(guī)模最大的176家非金融企業(yè)，發(fā)現(xiàn)在考慮了非對稱效應(yīng)后，面臨顯著外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露的企業(yè)比例提高了近20%，并且發(fā)現(xiàn)61%的企業(yè)存在顯著的非對稱效應(yīng)；Varga（2012）研究了1990—2010年臺灣地區(qū)非金融類企業(yè)的現(xiàn)金流對美元匯率變動(dòng)的反應(yīng)，發(fā)現(xiàn)美元貶值比升值對企業(yè)的現(xiàn)金流影響更大；Krapl（2017）針對美國跨國企業(yè)的非對稱外匯風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了較為全面的研究，同樣得到了非對稱效應(yīng)的有力證據(jù)，并且發(fā)現(xiàn)非對稱的假定對測度結(jié)果有重要影響。

從國內(nèi)市場的相關(guān)研究看，大部分研究仍基于外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露的對稱假設(shè)（羅航和江春，2007；李盈樂和王洪章，2009；倪慶東和倪克勤，2010；Tang，2015），盡管少數(shù)研究意識到匯率變動(dòng)與企業(yè)價(jià)值的非線性關(guān)系，但仍然忽略了匯率變動(dòng)方向?qū)ζ髽I(yè)價(jià)值的不同程度影響。例如，谷任和朱琳慧（2016）從非線性視角出發(fā)，考察了我國14個(gè)非金融類行業(yè)的1786家上市企業(yè)自2005年以來面臨的線性和非線性外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露，發(fā)現(xiàn)我國進(jìn)出口企業(yè)和純本土企業(yè)存在更普遍的非線性外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露。這些研究對我國企業(yè)的外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露研究做出了有意義的探索，但可能忽略了企業(yè)面臨的非對稱外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露，進(jìn)而無法準(zhǔn)確地測度企業(yè)實(shí)際面臨的外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露水平，影響企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管理行為。因此，本文在國內(nèi)外研究的基礎(chǔ)上，從非對稱的角度出發(fā)，考察我國制造業(yè)上市企業(yè)的非對稱外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露情況，以填補(bǔ)已有文獻(xiàn)不足。

值得注意的是，在外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露的測度研究中，匯率項(xiàng)的選取對測度結(jié)果尤為重要。目前，國內(nèi)外的相關(guān)研究幾乎都是采用特定的雙邊匯率（Parsley，2006；Huston，2009）或者宏觀層面的貿(mào)易加權(quán)有效匯率指數(shù)（陳學(xué)勝，2008；Tang，2015）進(jìn)行測度，而忽略了與企業(yè)自身貿(mào)易相關(guān)的特定幣種信息，這會嚴(yán)重影響企業(yè)實(shí)際外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露的測度結(jié)果。因此，我們參考Fraser和Pantzalis（2004）與Lin（2011）的文獻(xiàn)，通過年報(bào)搜索方式確定每家上市企業(yè)的特定外幣信息，創(chuàng)造性地構(gòu)建了企業(yè)層面的人民幣有效匯率指數(shù)進(jìn)行外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露的測度，研究我國制造業(yè)上市企業(yè)是否存在非對稱的外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露；若有，這種非對稱外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露是否存在時(shí)間與行業(yè)差異？本文內(nèi)容安排如下：首先構(gòu)建非對稱外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露測量模型，介紹實(shí)證分析所用數(shù)據(jù)尤其是企業(yè)層面的有效匯率指數(shù)等情況；接著對我國A股市場制造業(yè)上市企業(yè)的線性與非對稱外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露進(jìn)行實(shí)證分析；最后給出結(jié)論與建議。

二、模型構(gòu)建

Jorion（1990）在Adler和Dumas（1984）的基礎(chǔ)模型之上，加入市場投資組合報(bào)酬率作為控制變量構(gòu)建市場模型，通過最小二乘法估計(jì)出每個(gè)企業(yè)的外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露系數(shù)[γi]，若[γi]顯著不為零則表示[i]企業(yè)存在外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露。具體模型如下：

隨后Bodnar和Wong（2000）與Tai（2008）等學(xué)者們對Jorion（1990）的市場模型進(jìn)行擴(kuò)展，以單個(gè)公司股票超額收益率來衡量公司價(jià)值，通過超額收益率對匯率變動(dòng)進(jìn)行回歸，得到的回歸系數(shù)[γi]即表示公司的外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露程度。具體模型如下：

由于傳統(tǒng)線性測度模型假設(shè)匯率升值與貶值對企業(yè)的影響程度相同，可能導(dǎo)致模型無法準(zhǔn)確測度企業(yè)實(shí)際的外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露水平，因此我們在Koutmos和Martin（2003）與Muller和Verschoor（2006）的研究基礎(chǔ)上，構(gòu)建非對稱外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露的測度模型，以區(qū)分匯率升值與貶值對企業(yè)價(jià)值的不同影響。我們對兩個(gè)周期內(nèi)的所有企業(yè)逐一進(jìn)行ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)，若檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)該企業(yè)顯著存在條件異方差問題，我們即使用GARCH模型；若無，則使用最小二乘法進(jìn)行估計(jì)。具體模型如下：

三、數(shù)據(jù)說明

（一）企業(yè)層面的人民幣有效匯率指數(shù)（[CRERit]）

已有文獻(xiàn)大多采用貿(mào)易加權(quán)的多邊匯率指數(shù)進(jìn)行外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露的研究，然而，這種多邊匯率對于單個(gè)企業(yè)而言可能不具有代表性，因?yàn)槿绻髽I(yè)只受多邊匯率中的一種或幾種匯率波動(dòng)的影響，加權(quán)后的多邊匯率會分散、減弱這幾種匯率對企業(yè)的影響，降低企業(yè)外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露的顯著性。因此，一些實(shí)證研究開始采用雙邊匯率測量企業(yè)的外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露。然而，雙邊匯率也同樣不能很好地衡量企業(yè)實(shí)際面對的外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露程度。為了考察企業(yè)面臨的不同外匯風(fēng)險(xiǎn)，以更精準(zhǔn)地測度外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露程度，本文通過年報(bào)搜索的方法了解企業(yè)的進(jìn)出口情況和海外運(yùn)營情況，確定影響每家企業(yè)的特定匯率，從而針對每家企業(yè)構(gòu)建其在不同時(shí)期面臨的人民幣有效匯率指數(shù)[CRERit]?？紤]到企業(yè)面臨的外幣種類眾多，我們選取在樣本期出現(xiàn)頻率最高的前15個(gè)外幣幣種作為[CRERit]的匯率樣本集，包括美元（USD）、歐元（EUR）、港幣（HKD）、日元（JPY）、英鎊（GBP）、新加坡幣（SGD）、澳元（AUD）、韓元（KRW）、印度盧比（INR）、加拿大元（CAD）、南非蘭特（ZAR）、瑞士法郎（CHF）、泰銖（THB）、盧布（RUB）、林吉特（MYR）。其他幣種由于出現(xiàn)頻率較低且涉及金額小，不納入企業(yè)匯率指數(shù)的計(jì)算。[CRERit]只計(jì)算[t]時(shí)期企業(yè)[i]的特定外匯幣種，各個(gè)外幣權(quán)重由該幣種對應(yīng)國家與我國在[t]時(shí)期的雙邊貿(mào)易額確定。與已有的絕大部分文獻(xiàn)使用固定的人民幣貿(mào)易加權(quán)有效匯率指數(shù)相比，[CRERit]更貼近企業(yè)的現(xiàn)實(shí)經(jīng)營情況，能夠更準(zhǔn)確地反映該企業(yè)實(shí)際的外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露水平。其次，為解決實(shí)證模型中考慮多種雙邊匯率時(shí)自變量數(shù)目過多，而導(dǎo)致模型自由度減少的問題，構(gòu)建企業(yè)層面的有效匯率指數(shù)能更好地簡化匯率變量的數(shù)目并衡量多種匯率波動(dòng)對企業(yè)價(jià)值的影響。因此，我們在Fraser和Pantzalis（2004）與Lin（2011）的研究基礎(chǔ)上，進(jìn)一步參考王愛華（2013）的研究，構(gòu)建了企業(yè)層面的人民幣有效匯率指數(shù)[CRERit]，如下式（5）和（6）：

其中[CRERit]表示公司[i]在[t]時(shí)期的實(shí)際有效匯率指數(shù)，以人民幣作為本幣，[j]表示企業(yè)[i]在樣本區(qū)間內(nèi)所涉及的所有外匯幣種，[n]表示外幣[j]的種類數(shù)目（[n≤15]）；[P0t]為我國在[t]期的CPI，[Pjt]表示外幣[j]對應(yīng)的樣本國在[t]期的CPI；[ejt]為人民幣與樣本國貨幣[j]的季節(jié)性調(diào)整后的名義匯率，在直接標(biāo)價(jià)法下，[CRERit]的上升即代表人民幣貶值，反之代表人民幣升值；[wjt]為樣本國[j]與我國的雙邊貿(mào)易總額之比作為權(quán)重。選取2005年8月為基期，基期指數(shù)為100，利用各國對應(yīng)時(shí)間區(qū)間的CPI數(shù)據(jù)作消脹處理，最后得到各企業(yè)的人民幣實(shí)際有效匯率指數(shù)。實(shí)證過程中，我們以[CRERit]的波動(dòng)率作為匯率項(xiàng)[θi，t]的波動(dòng)率。以上涉及的所有雙邊匯率、各國CPI指數(shù)與進(jìn)出口貿(mào)易額的數(shù)據(jù)頻率均為月度，原始數(shù)據(jù)來源于萬得與國泰安數(shù)據(jù)庫。

（二）其他數(shù)據(jù)說明

[Ri]為企業(yè)的股票月收益率，[Rm]為流通市值加權(quán)收益率，RF為銀行存款利率，所有數(shù)據(jù)頻率均為月度。樣本區(qū)間分為2005年8月至2008年 7 月與2010 年 6 月至 2015 年 12 月。由于在2008 年 8 月至 2010 年 5 月間我國匯改一度暫停，人民幣匯率重新盯住美元，故本文將此階段剔除。依據(jù)全球行業(yè)分類系統(tǒng)（GICS）的行業(yè)分類名單來確定制造業(yè)企業(yè)樣本，包括電氣設(shè)備、機(jī)械、能源、服裝紡織、汽車、汽配、計(jì)算機(jī)、金屬采礦、建筑材料、化學(xué)制品、耐用消費(fèi)品、食品、飲料、林業(yè)紙業(yè)14個(gè)行業(yè)①，選取滬深兩市上市的A股企業(yè)，在樣本篩選過程中遵循以下原則：（1）剔除年報(bào)披露中不涉及對外貿(mào)易與未使用外幣的企業(yè)；（2）剔除樣本區(qū)間內(nèi)數(shù)據(jù)不連續(xù)的企業(yè)；（3）剔除在樣本區(qū)間主營業(yè)務(wù)發(fā)生轉(zhuǎn)變的企業(yè)；（4）剔除 ST企業(yè)，要求樣本企業(yè)在樣本期內(nèi)無退市、停牌等行為；（5）剔除樣本期間有重大重組的企業(yè)。最終在第1個(gè)樣本區(qū)間獲得291家企業(yè)，第2個(gè)樣本區(qū)間獲得 247家企業(yè)。

四、實(shí)證過程與結(jié)果

我們通過上文中構(gòu)造的企業(yè)層面的人民幣有效匯率指數(shù)[CRERit]來測度我國制造業(yè)上市企業(yè)的外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露及其非對稱效應(yīng)。原始數(shù)據(jù)[Ri，t]、[Rm，t]和[RFt]通過ADF檢驗(yàn)表明均為平穩(wěn)序列，[CRERit]（企業(yè)層面的有效匯率指數(shù)）與[TWER]（貿(mào)易加權(quán)有效匯率指數(shù)）在一階差分后均為平穩(wěn)序列。我們將從線性和非對稱的角度對制造業(yè)企業(yè)的外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露情況進(jìn)行分析。

（一）線性外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露

表4的1、2列展示了10%的顯著性水平下式（2）的顯著樣本統(tǒng)計(jì)結(jié)果，[γCRER]顯著即表示該企業(yè)存在線性的外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露。如表所示，整體而言，周期二相比周期一存在顯著外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露的企業(yè)數(shù)量（30上升到48）與比例（10.31%上升到19.43%）都明顯提升，說明隨著時(shí)間推移，我國制造業(yè)上市企業(yè)的整體外匯風(fēng)險(xiǎn)有所提高。這主要是因?yàn)?005年我國匯率市場化改革重啟后，人民幣不再緊盯美元而轉(zhuǎn)向一籃子貨幣，在接下來的10多年中人民幣出現(xiàn)了較頻繁的周期性波動(dòng)。周期一（2005年8月到2008年7月）[TWER]的波幅約為9.93%，而在周期二（2010年6月到2015年12月），[TWER]的波幅高達(dá)27.85%，從波動(dòng)幅度與頻率而言，樣本企業(yè)在周期二可能面臨更嚴(yán)峻的外匯風(fēng)險(xiǎn)。并且，自我國2001年加入世界貿(mào)易組織以來，制造業(yè)企業(yè)的涉外業(yè)務(wù)不斷擴(kuò)展，匯率波動(dòng)對企業(yè)價(jià)值影響進(jìn)一步加劇，但由于大部分企業(yè)的外匯風(fēng)險(xiǎn)管理意識與水平不足，加之我國外匯衍生品市場發(fā)展相對滯后，企業(yè)面臨的外匯風(fēng)險(xiǎn)隨時(shí)間變化而加劇。因此，周期二中制造業(yè)企業(yè)承擔(dān)了更嚴(yán)峻的外匯風(fēng)險(xiǎn)。

從行業(yè)層面上看，行業(yè)間的線性外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露水平有所差異。14個(gè)行業(yè)中，有9個(gè)行業(yè)在周期二呈現(xiàn)出更高的外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露水平②，說明大部分制造業(yè)行業(yè)在匯率市場化改革后期面臨更多外匯風(fēng)險(xiǎn)，但也有少部分行業(yè)在后期降低了行業(yè)的外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露程度，這可能與企業(yè)的自身經(jīng)營管理有關(guān)。同時(shí)，我們發(fā)現(xiàn)外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露有一定行業(yè)分布特征。早期的線性外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露主要集中在汽車、能源、耐用消費(fèi)品、食品與金屬采礦業(yè)，后期集中在建筑材料、金屬采礦、汽配、汽車與耐用消費(fèi)品行業(yè)。其中建筑材料、服裝紡織與金屬采礦業(yè)與早期的情況相比，在2010年后整體的外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露水平大幅提升。

由于本文構(gòu)建的企業(yè)層面的匯率指數(shù)[CRERit]采取直接標(biāo)價(jià)法，因此匯率項(xiàng)[CRERit]的上升表示人民幣貶值，[CRERit]的下降表示人民幣升值。表5展示了兩個(gè)周期中存在顯著外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露的樣本企業(yè)的外匯風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)均值。線性模型下，兩個(gè)周期的[γCRER]均為正，表明總體而言，制造業(yè)企業(yè)能從人民幣貶值中獲利。

（二）非對稱的外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露

表4的3—8列展示了式（3）在10%置信度下的顯著樣本統(tǒng)計(jì)結(jié)果。由7、8列所示，考慮了匯率變動(dòng)方向的非對稱效應(yīng)后，兩個(gè)周期中存在顯著外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露的企業(yè)占比有所下降。具體而言，周期一存在顯著外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露的企業(yè)占比從10.31%降至9.62%，周期二這一占比從19.43%降至14.17%。從行業(yè)分布來看，早期外匯風(fēng)險(xiǎn)集中在耐用消費(fèi)品、飲料、汽配、建筑材料與化學(xué)制品行業(yè)，后期外匯風(fēng)險(xiǎn)集中在建筑材料、食品、耐用消費(fèi)品、汽車與林業(yè)紙業(yè)。其中食品、林業(yè)紙業(yè)與建筑材料業(yè)的整體外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露水平在后期出現(xiàn)大幅上升。

接著討論非對稱外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露的情況，[γDCRER]顯著即表示企業(yè)存在外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露的非對稱效應(yīng)。由表4的5、6列所示，周期一和周期二分別有8.59%（25家）與12.55%（31家）的企業(yè)非對稱外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露系數(shù)顯著，即存在非對稱的外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露。行業(yè)分布上，存在非對稱效應(yīng)的企業(yè)早期集中在耐用消費(fèi)品、飲料、建筑材料、汽配與化學(xué)制品行業(yè)，后期集中在建筑材料、食品、耐用消費(fèi)品、汽車與林業(yè)紙業(yè)。比較上述結(jié)果我們發(fā)現(xiàn)，大部分受到匯率波動(dòng)影響的行業(yè)都存在非對稱效應(yīng)，即會受到人民幣升值貶值不同程度的影響，這與線性測度模型的結(jié)論一致。

我們進(jìn)一步分析整體企業(yè)受到什么方向的匯率變動(dòng)影響，以利于企業(yè)采取更為合理有效的風(fēng)險(xiǎn)管理措施。由表5的3、4列所示，周期一中，當(dāng)人民幣貶值時(shí)，匯率項(xiàng)系數(shù)[γCRER+γDCRER]為正（0.0041）；人民幣升值時(shí)，[γCRER]為正（0.0066），表明企業(yè)受本幣貶值的正面影響與本幣升值的負(fù)面影響，并且本幣升值時(shí)對企業(yè)價(jià)值的負(fù)面影響更大。根據(jù)非對稱效應(yīng)理論，結(jié)合我國實(shí)際情況，可以用企業(yè)的因市定價(jià)策略與滯后行為來解釋。周期一階段正處于我國制造業(yè)企業(yè)對外貿(mào)易發(fā)展的初期，因此大部分企業(yè)選擇依靠低價(jià)戰(zhàn)略開拓海外市場。在因市定價(jià)理論中以維持（或擴(kuò)大）市場份額為目標(biāo)的出口企業(yè)，往往當(dāng)出口貨幣升值時(shí)，不會提高出口價(jià)格（外幣計(jì)價(jià)），匯率升值帶來的損失完全由出口商自身承擔(dān)，這使得企業(yè)的現(xiàn)金流下降，價(jià)值受損；而當(dāng)出口國貨幣貶值時(shí)，企業(yè)為擴(kuò)大市場份額，可能將匯率貶值帶來的利潤分享給國外消費(fèi)者使得企業(yè)的現(xiàn)金流不變或者小幅上升。這使得人民幣升值加劇了對制造業(yè)出口企業(yè)的負(fù)面影響。根據(jù)企業(yè)滯后行為理論，盡管人民幣貶值為出口創(chuàng)造了機(jī)遇，但隨著市場中出口商總數(shù)的不斷增加，平均而言整個(gè)市場出口商的利潤水平下降，本幣貶值帶來的正面影響逐漸減弱；而升值時(shí)，由于沉沒成本的投入，大部分出口商繼續(xù)留在市場，此時(shí)本幣升值對企業(yè)造成的負(fù)面影響會更為明顯。

再來看周期二的情況。人民幣貶值時(shí)匯率項(xiàng)系數(shù)[γCRER+γDCRER]為正（0.0150），人民幣升值時(shí)[γCRER]為負(fù)（-0.0192），系數(shù)的絕對值表明，周期二中外匯風(fēng)險(xiǎn)對企業(yè)的影響程度加劇了。值得注意的是，周期二中樣本企業(yè)同時(shí)受到本幣升值和貶值的正面影響，就影響程度而言，本幣升值對企業(yè)的正面影響更大。這可由以下兩方面進(jìn)行解釋：其一，周期二與周期一相比，制造業(yè)企業(yè)的總體進(jìn)口數(shù)量與進(jìn)口價(jià)值出現(xiàn)了大幅上升，根據(jù)海關(guān)總署公布的行業(yè)進(jìn)口價(jià)值指數(shù)與行業(yè)進(jìn)口數(shù)量指數(shù)，以2005年8月為基期計(jì)算，周期一制造業(yè)的進(jìn)口價(jià)值指數(shù)與數(shù)量指數(shù)的漲幅分別為57.83%與16.85%，周期二制造業(yè)的進(jìn)口價(jià)值指數(shù)與數(shù)量指數(shù)的漲幅上升至118.46%與73.27%，因此周期二階段人民幣升值對制造業(yè)企業(yè)的正面影響上升③。其二，近年來歐美發(fā)達(dá)國家持續(xù)實(shí)行貿(mào)易保護(hù)主義，對我國的許多企業(yè)設(shè)置貿(mào)易壁壘，使得進(jìn)出口企業(yè)因市定價(jià)策略無法實(shí)施，在海外市場薄利多銷的盈利方式受限，進(jìn)一步降低了貶值給企業(yè)帶來的影響。

基于穩(wěn)健性的考慮，本文使用BIS公布的人民幣貿(mào)易加權(quán)有效匯率指數(shù)[TWER]作為匯率的替代項(xiàng)，對兩個(gè)周期的樣本企業(yè)重復(fù)式（2）與式（3）的實(shí)驗(yàn)，[TWER]的實(shí)證結(jié)果在表5與表6中展示。我們發(fā)現(xiàn)，在替換了匯率項(xiàng)后，盡管各周期線性與非對稱外匯風(fēng)險(xiǎn)的行業(yè)分布略有差異（這是因?yàn)椴煌瑓R率指數(shù)覆蓋的貨幣類別不同），但我們?nèi)匀坏玫搅伺c使用[CRERit]一致的結(jié)論。第一，制造業(yè)上市企業(yè)中的確存在顯著的非對稱外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露，并且隨著時(shí)間發(fā)展，企業(yè)整體的線性與非對稱外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露水平均在提升，非對稱效應(yīng)在不同時(shí)期有所差異。第二，考慮非對稱效應(yīng)后，兩個(gè)周期中樣本企業(yè)整體的外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露水平均有所下降；使用[TWER]測度得到的顯著線性與非對稱外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露系數(shù)的符號與[CRERit]結(jié)果一致。并且我們發(fā)現(xiàn)，與[TWER]的測度結(jié)果相比，本文構(gòu)建的[CRERit]提高了測度結(jié)果中存在顯著外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露企業(yè)的比例，這進(jìn)一步說明以往研究中由于忽略企業(yè)特定外幣信息，使用宏觀層面匯率指數(shù)而造成的測度低估問題。

五、結(jié)論與建議

本文研究了2005年8月至2015年12月我國14個(gè)制造業(yè)子行業(yè)上市企業(yè)的線性與非對稱的外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露情況。通過年報(bào)搜索方法確定企業(yè)特定匯率，創(chuàng)造性地構(gòu)建了企業(yè)層面的人民幣有效匯率指數(shù)[CRERit]來更準(zhǔn)確地測度企業(yè)實(shí)際的外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露水平。同時(shí)，本文使用GARCH與OLS結(jié)合估計(jì)每家企業(yè)的外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露系數(shù)，彌補(bǔ)了以往測度模型中可能存在的條件異方差問題。根據(jù)實(shí)證結(jié)果，得到以下結(jié)論：第一，我們發(fā)現(xiàn)了外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露非對稱效應(yīng)的有力證據(jù)，并且發(fā)現(xiàn)隨著匯率市場化改革的推進(jìn)，面臨非對稱外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露的企業(yè)數(shù)量和比例均在增加，其中周期一的顯著企業(yè)占比為8.59%（25家），周期二的顯著企業(yè)占比為12.55%（31家）。并且，不論是線性還是非對稱的外匯風(fēng)險(xiǎn)都逐漸增加，說明制造業(yè)上市企業(yè)面臨越來越嚴(yán)峻的外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露。第二，不同時(shí)期人民幣匯率的變動(dòng)方向?qū)ζ髽I(yè)的影響不同，非對稱效應(yīng)在不同時(shí)期有所差異：整體而言，早期企業(yè)受本幣貶值的正面影響與本幣升值的負(fù)面影響，并且本幣升值時(shí)對企業(yè)價(jià)值的負(fù)面影響更大，周期二中企業(yè)同時(shí)受本幣升值和貶值的正面影響，本幣升值對企業(yè)的正面影響更大。第三，從行業(yè)分布特征看，線性與非對稱外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露的行業(yè)分布有所差異。非對稱的外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露早期集中在耐用消費(fèi)品、飲料、汽配、建筑材料與化學(xué)制品行業(yè)，后期集中在建筑材料、食品、耐用消費(fèi)品、汽車與林業(yè)紙業(yè)。第四，與使用[TWER]相比，本文構(gòu)建的企業(yè)層面的人民幣有效匯率指數(shù)[CRERit]測度出更高的外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露水平，說明以往研究使用的貿(mào)易加權(quán)有效匯率指數(shù)可能會造成測度結(jié)果的低估。

針對上述結(jié)論，本文對我國制造業(yè)上市企業(yè)的外匯風(fēng)險(xiǎn)管理提出如下建議：第一，我國制造業(yè)上市企業(yè)尤其是涉外業(yè)務(wù)較多的企業(yè)，應(yīng)該充分重視非對稱匯率風(fēng)險(xiǎn)，正確識別本幣升值和貶值對企業(yè)自身的不同影響，培養(yǎng)外匯風(fēng)險(xiǎn)防范與管理意識，采取適當(dāng)?shù)墓芾聿呗蕴嵘L(fēng)險(xiǎn)管理水平，降低風(fēng)險(xiǎn)暴露。第二，為應(yīng)對外匯風(fēng)險(xiǎn)，我國需加快完善外匯衍生品市場?，F(xiàn)有的遠(yuǎn)期類產(chǎn)品（如遠(yuǎn)期結(jié)售匯、遠(yuǎn)期外匯買賣）與掉期類產(chǎn)品（如人民幣外匯掉期）能夠有效降低線性的外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露程度。但針對非對稱外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露，目前缺少避險(xiǎn)衍生產(chǎn)品，這在一定程度上限制了企業(yè)的外匯風(fēng)險(xiǎn)管理水平，加劇了匯率波動(dòng)對企業(yè)價(jià)值的影響。因此，我國需要加快發(fā)展非線性的避險(xiǎn)產(chǎn)品（如外匯期權(quán)），針對企業(yè)與行業(yè)的非對稱匯率風(fēng)險(xiǎn)差異設(shè)計(jì)更豐富靈活的外匯衍生工具，從而在人民幣市場化改革的過程中，降低企業(yè)的匯率風(fēng)險(xiǎn)，提升我國企業(yè)的整體價(jià)值。

注：

①由于全球行業(yè)分類系統(tǒng)（GICS）的一級行業(yè)與二級行業(yè)中未明確列出制造業(yè)，因此本文依據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局公布的中國1998—2010年進(jìn)出口貨物分類數(shù)據(jù)確定了上述14個(gè)GICS三級子行業(yè)作為本文研究的制造業(yè)上市企業(yè)樣本，其中能源行業(yè)包括兩個(gè)三級子行業(yè)：能源設(shè)備與服務(wù)（行業(yè)代碼101010）和石油、天然氣與消費(fèi)用燃料（行業(yè)代碼101020）。需要注意的是，本文使用GICS分類的制造業(yè)與證監(jiān)會行業(yè)分類中的制造業(yè)所包括的企業(yè)集不完全相同。

②機(jī)械、服裝紡織、汽配、計(jì)算機(jī)、金屬采礦、建筑材料、化學(xué)制品、耐用消費(fèi)品與食品行業(yè)的顯著企業(yè)占比在周期二均有所提高，電氣設(shè)備、能源、汽車與林業(yè)紙業(yè)的顯著企業(yè)占比在周期二均有所下降，飲料行業(yè)未測度出存在外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露的企業(yè)。

③制造業(yè)進(jìn)口數(shù)量指數(shù)與進(jìn)口價(jià)值指數(shù)的原始數(shù)據(jù)為月度同比指數(shù)，數(shù)據(jù)來源于國家海關(guān)總署，計(jì)算過程中以2005年8月作為基期，基期指數(shù)為100，計(jì)算得到2008年8月制造業(yè)進(jìn)口價(jià)值指數(shù)與進(jìn)口數(shù)量指數(shù)分別為157.82與116.85，2015年8月制造業(yè)進(jìn)口價(jià)值指數(shù)與進(jìn)口數(shù)量指數(shù)分別為218.46與173.27。

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