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汇率传递、市场势力与研发投入

 一、文献综述 
  汇率传递是指汇率变动导致贸易品以销售地货币计价的价格变动。早期的研究如马歇尔——勒纳条件认为汇率传递是完全的。然而,现实是汇率传递并非对称的。对此,Krugman(1986)[1]和Marston(1990)[2]提出依市定价(Pricing To Market,PTM)理论,从需求的角度分析了汇率传递下厂商在不同市场的定价行为;Dohner(1984)[3]、Feenstra等(1996)[4]同样从需求的角度认为厂商的不同市场份额导致汇率传递下不同的定价策略。Baldwin(1988)[5]、Baldwin and Krugman(1989)[6]、Dixit(1989)[7]等从供给的视角分析,他们认为由于存在沉没成本,面对一时性的汇率冲击,厂商不会对当地商品的数量和价格进行调整,即存在时滞效应;Kasa(1992)[8]认为,由于存在价格调整成本,对于短期汇率变动,厂商通过调整利润空间来吸收汇率变动,对于长期汇率变动,垄断厂商通过调整供给来对汇率变动做出反应。另外,许多学者从市场结构的视角对汇率传递效应进行了分析。Dornbusch(1987)[9]的古诺(Cournot)竞争模型表明,厂商不同的竞争形式(尤其是进口品在本国市场供给中的份额)会对其面临汇率冲击时的价格调整行为产生影响。Fisher(1989)[10] 的Bertrand竞争模型则说明,本国市场的垄断性越强,外国市场的竞争性越强,则汇率对进口价格的传递率就越高。Yang(1997)[11]对Dornbusch的模型进行扩展,研究发现,汇率传递与进口商品的替代弹性呈负相关关系,而与边际成本和外国厂商的市场份额负相关。Strasser(2013)[12]研究发现,存在融资约束的企业面对汇率冲击时价格的传递效应是不存在融资约束企业的两倍。Caselli等(2014)[13]发现当实际汇率贬值时,企业会增加其加成和生产者价格,而且增加的幅度随着产品生产率的提高而扩大,反映了企业异质性是企业对汇率冲击做出相关反应的主要因素。Amiti等(2014)[14]认为,大型出口商同时也是大型进口商,考虑可变加成和进口中间品,拥有高进口份额和高市场份额的企业具有较小的汇率传递效应。 
  针对人民币汇率传递效应的研究主要集中在汇率波动对国内物价的影响。刘啟仁(2013)[15]认为,汇率波动频率对出口价格存在显著非对称传递性,只有当汇率持续升值或贬值累积超过4.5个月才会导致显著的汇率传递。项后军和许磊(2013)[16]的研究发现,人民币汇率改革对我国大部分行业的出口商品价格有长期影响,企业只能在长期内调整价格加成,以压缩自身利润的方式吸收汇率变动。胡冬梅和潘世明(2013)[17]指出,市场分割和不完全竞争等导致商品价格具有粘性,商品本身的市场特性是汇率冲击不同效应的原因。杜运苏(2014)[18]的实证分析发现,人民币汇率的传递弹性在不同产品间有较大差别,在国际市场上具有较强竞争力的产品,其汇率传递弹性大,即转嫁人民币升值的能力较强。 
  无论是从需求视角、供给视角还是市场结构,不同的市场份额、进出口商品的需求价格弹性、厂商的价格调整成本、市场竞争程度等都会影响汇率传递效应。 上述研究都表明,汇率传递效应的大小取决于厂商的市场垄断势力,面对汇率冲击,厂商短期压缩利润必然导致其长期内调整生产行为,而生产行为的调整更多是进行研发投入,以保证自身垄断利润或不被替代,这对我们研究汇率传递、市场势力对研发投入的影响具有重要的启示意义,但也存在着一定的拓展和深化的研究空间:一是现有研究主要涉及汇率传递与企业市场定价能力关系(市场势力),鲜有将金融结构变迁背景与汇率传递、市场势力、研发投入三者纳入一个框架进行分析。二是现有研究一般从中国整体宏观视角或企业微观视角分析。实际上,中国各省市物价水平差異很大,主要的贸易和投资伙伴国也不同,从而在同一货币下面临不同的实际汇率和市场势力,对研发投入的强度和结构的影响也不同。三是研发投入又分为基础研究、应用研究和试验发展,这三种研发投入各有侧重且对金融结构又有不同的匹配要求。鉴于此,本文可能的创新点有三个方面:一是构建数理模型将汇率传递、市场势力与研发投入三者纳入一个理论分析框架,并进一步扩展到金融结构变迁下的研发投入的研究;二是测算各省市实际有效汇率和金融结构变迁,利用省际面板数据实证分析金融结构变迁下实际汇率、市场势力对研发投入的影响;三是从研发投入的强度和结构两方面衡量研发投入进行实证分析,同时选取工具变量验证模型的可靠性和结论的正确性。
二、理论模型构建 
  本文的理论模型借鉴毛日昇(2013)[19]的思路,拓展到金融结构变迁条件下汇率传递、市场势力对研发投入的影响。 
  (一)贸易厂商生产行为 
  设一国对最终产品的需求(产出)Q包括三部分:国内需求qd、国际市场(出口)需求qx和对国外最终产品(进口)的需求qm,即Q=Qd+qm=(qd+qx)+qm。对一个代表性贸易厂商,其利润函数为: 
  πe=Maxqd,qx,qm,R,L,Mpd(e,qd)qd+px(e,qx)eqx-pm(e,qm)eqm-R-(Lβ)β(M1-β)1-β(1) 
  s.t.:Qd=RαLβM1-α-β 
  其中,Pd、Px、Pm分别为最终产品国内销售价格、出口销售价格、进口最终产品国内销售价格;qd、qx、qm则分别为相应市场销售产品的数量;R为研发投入;(Lβ)β(M1-β)1-β为生产经营中所需中间品投入。 
  约束条件中,设国内产出的生产要素投入包括研发投入(R)、劳动投入(L),中间品进口(M);β为本国劳动力投入比例,1-β为进口品投入比例。显然,当β=1时,中间品全部来自国内;β=0时,中间品全部进口;0<β<1时,中间品部分来自国内,部分来自国外。e表示实际汇率(间接标价法,即汇率上升,本币升值)。α、β、1-α-β分别表示研发投入、劳动投入和中间品进口投入对产出的贡献率。基于利润最大化一阶条件和欧拉定理,得到贸易厂商最优研发投入水平函数为: 
  R=Qdrpd(1+1ηd)(1-θ)+pxe(1+1ηx)θ-wβ(QL)-1-(1-α-β)pse(QM)-1-Qpmre(1+1ηm)ρ(2) 
  其中,r、w、ps分别表示研发投入价格、劳动报酬和进口中间品价格;ηd、ηx、ηm分别表示国内市场、出口市场和最终产品进口的需求价格弹性;θ表示出口销售收入占全部销售收入的比重,ρ为最终产品进口占全部产出Q的比重。 
  (二)汇率变动、市场势力对研发投入的传递效应 
  将式(2)对汇率求导可得研发投入对汇率变动的弹性: 
  ReeR=QdrR{pd(1+1ηd)ηd,e-θpd(1+1ηd)ηd,e+θpxe(1+1ηx)(ηx,e-1)+(1-α-β)pse(QM)-1(1-ηps,e)}+QpmrRe(1+1ηm)ρ(1-ηm,e)(3) 
  其中,ηd,e、ηx,e、ηm,e、ηps,e分别表示国内市场价格、出口市场价格、最终产品进口价格和中间品进口价格对汇率变动的弹性。 
  由生产者均衡条件可得: 
  pd(1+1ηd)=pxe(1+1ηx)=pme(1+1ηm)(4) 
  令μ=1/(1+1η)=η1+η;η=ηd;ηx;ηm。即μ(0<μ<1)表示厂商在国内市场、出口市场和进口市场的价格弹性大小,反映了厂商在不同市场的势力强弱。 
  将式(4)代入式(3)得: 
  ReeR=cμηd,e+θ(ηx,e-ηd,e-1)+(1-β)(1-ηps,e)-ρ(1-ηm,e)(1+k)(5) 
  其中,c、k为常数。由式(5)我们可以得到,研发投入对汇率变动的弹性大小主要取决于: 
  (1)市场势力强弱。一是贸易厂商面对汇率冲击时的平均价格加成能力强弱(μ);二是贸易厂商对出口的依赖程度(θ);三是国内市场对进口产品的依赖程度(ρ)。 
  (2)汇率的传递效应。一是汇率变动对国内产品价格的传递效应(ηd,e);二是汇率变动对出口产品价格的传递效应(ηx,e);三是汇率变动对进口最终产品的价格传递效应(ηm,e);四是汇率变动对进口中间品价格的传递效应(ηps,e)。 
  (3)国内外要素投入比例。产品产出中国内劳动要素的投入比例(β)大小以及相应的中间品进口在总产出中的比例大小(1-β)。 
  (三)金融结构变迁对研发投入的影响 
  汇率变动除了对国内产品价格产生传递效应外,还与资产价格变动有关。已有研究表明,汇率与利率、股票价格、债券价格等都存在互动关系,即汇率传递与一国金融资产价格有关。因此,式(5)中汇率对国内价格的传递效应ηd,e可以进一步分解为: 
  ηd,e=a1ηdc,e+a2ηfs,e(6) 
  其中,ηdc,e表示國内实物产品价格的汇率传递效应,ηfs,e表示国内金融资产价格的汇率传递效应。 
  另外,一般而言,企业研发创新活动有两种:自主创新和模仿创新。无论是自主创新还是模仿创新,研发过程和研发创新市场化都需要金融支持。理论和实证均表明,金融结构影响技术进步(Allen and Gale,2000)[20]。设研发创新项目风险为τ,项目成功概率为ω,银行信贷风险控制标准为。则,当τ时发生银行信贷,而当τ>时发生金融市场融资。一般而言,自主创新项目更多依靠原创性的技术研发和产品创新,其面临的技术风险和市场风险更大,成功的概率也较低,但成功后的收益也更高,因此,需要在金融市场融资;而模仿创新由于发达国家的技术示范效应而具有明确的未来发展愿景,因此具有较低的风险,需要在金融机构融资。则式(6)可改写为: 
  ηd,e=a1ηdc,e+a2ηfs,e=a1ηdc,e+τωηfs,e(7) 
  将式(7)代入式(5),得:ReeR=cμ{a1ηdc,e+τωηfs,e+θ(ηx,e-ηd,e-1)+(1-β)(1-ηps,e)-ρ(1-ηm,e)(1+k)}。 即研发投入对汇率变动的弹性大小还取决于创新程度τ和创新成功概率ω(即研发投入结构),这与一国或地区的金融结构具有直接关系。 
  由于θ(ηx,e-ηd,e)、(1-β)ηps,e、ρηm,e均为很小的数值,可以忽略不计,则上式简化为:
 ReeR=cμa1ηdc,e+τωηfs,e-θ+(1-β)-ρ(8) 
  由式(8)我们可以得到:研发投入的影响因素包括实际有效汇率、厂商市场势力、一国或地区开放度以及研发结构、金融结构等。 
  三、模型设定与指标说明 
  (一)计量模型构建 
  由式(8)我们可以构建如下计量模型: 
  RDi,t=α0+α1REERi,t+α2MPi,t+α3(REERi,t-1×MPi,t)+α4(REERi,t-1×Expi,t)+α5(REERi,t-1×Impi,t)+α6ζi,t+εi,t (9) 
  其中,下標i代表各省市,t代表各年份;REER为各省市面临的实际有效汇率,用来衡量各省市实际有效汇率变动对研发投入的影响;MP为当地企业在国际市场上的总体竞争力;Exp表示出口依赖程度;Imp表示进口依赖程度;ζ为控制变量;ε为随机扰动项。考虑到实际汇率的滞后性以及市场势力、进出口依赖程度对研发投入的影响可能存在多重共线性以及滞后效应,在模型中引入实际汇率滞后一期与市场势力、进出口依赖程度的交互项。 
  (二)样本选取和数据来源 
  本文利用30个省市(由于西藏相关数据缺失较多而没有包括在内)的面板数据来考察实际汇率、市场势力对研发投入的影响。所涉及的数据时间跨度为2003-2013年。东部地区包括:北京、天津、辽宁、河北、山东、上海、江苏、浙江、福建、广东、海南;中部地区包括:山西省、安徽省、河南省、江西省、湖北省、湖南省、黑龙江、吉林;西部地区包括:陕西、重庆、贵州、云南、四川、甘肃、宁夏、青海、新疆、内蒙古、广西。数据来自中宏统计数据库、《中国统计年鉴》、各省市统计局网站、中国海关、外汇管理局网站等。 
  1.被解释变量 
  研发投入(RD)。本文采用各地区研究与试验发展(R&D)经费支出作为研发投入的指标。这是因为,一方面,研发投入主要表现为企业基于R&D的技术产品创新。根据统计,R&D经费支出是指统计年度内全社会实际用于基础研究、应用研究和试验发展的经费支出。包括实际用于研究与试验发展活动的人员劳务费、原材料费、固定资产购建费、管理费及其他费用支出。而且,R&D经费的统计范围为全社会有R&D活动的企事业单位,具体包括工业企业、政府属研究机构、高等学校以及R&D活动相对密集行业(包括农、林、牧、渔业,建筑业,交通运输、仓储和邮政业,信息传输、软件和信息技术服务业,金融业,租赁和商务服务业,科学研究和技术服务业,水利、环境和公共设施管理业,卫生和社会工作,文化、体育和娱乐业等)中从事R&D活动的企事业单位。另一方面,本文研究是从宏观和中观视角进行分析,采用该指标可以反映区域整体研发投入支出进而反映区域创新驱动经济发展。 
  另外,根据投入类型的不同,R&D又分为基础研究、应用研究和试验发展,三类研发活动侧重点各不相同。基础研究投入效应具有长期性,其目的是为了获得关于现象和可观察事实的基本原理的新知识而进行实验性或理论性的研究;应用研究和试验发展投入效应着眼于特定的实际目标或新产品的实际生产,能够迅速地转化为产出和销售收入。因此,进一步分析汇率传递和市场势力对研发投入结构的影响效应可以为我们提供更多的信息。 
  2.解释变量 
  汇率传递。我们选取各省市实际有效汇率(REER)来表示。出于不同的研究目的,实际有效汇率有不同的测算方法。基于以下两个原因,本文将测算各省市的实际有效汇率:一是考虑实际有效汇率通过进出口贸易以及跨境直接投资等途径影响生产率,而企业首先选择市场潜力最大的国家出口,并按照市场大小啄序出口(Man和Manova,2013)[21];而且先进技术进口以及FDI也大多来自发达国家。二是在国际结算中尽管有些货币占比不断上升,但主要使用的货币仍是美元、欧元、英镑和日元。因此,本文选择各省市对美国、德国、法国、英国和日本五国的双边进出口总额占各省总贸易额的比重为权重,计算各省区实际有效汇率,具体公式如下: 
  REER=∏5j=1NEj×CPIitCPIjt 
  其中,下标j表示主要贸易伙伴国,NE为人民币对该四种货币的名义汇率,CPI为消费价格指数。由于我国名义汇率采用直接标价法,即汇率下降,人民币升值,为与理论分析保持一致,我们将人民币实际有效汇率转换为间接标价法。 
  市场势力(MP)。借鉴王自锋和白玥明(2015)[22]的做法,将(1-利润率)作为厂商市场势力的反向指标。本文选用各省市规模以上工业企业利润率来计算。 
  开放度。我们选取各省市出口额占GDP的比重反映出口依赖程度(Exp);各省市进口额占GDP的比重反映进口产品的依赖程度(Imp)。 
  3.控制变量 
  金融结构(FS)。我们以金融机构存贷款总和与证券市场交易额①之比反映金融结构变迁。该比例越小,说明金融市场越发达;比例越大,说明金融机构在金融体系中作用越大。预期该变量符号为负,即比例越高,越不利于自主创新研发投入。 
  四、实证检验 
  本文对所有变量取对数,这是因为自变量与因变量之间的经济关系并非一定是线性的,而且取对数可以减少或限制一些自相关、异方差以及外生性问题,还可以解释弹性系数。本文利用stata软件进行回归分析。 
  (一)回归结果分析 
  表1报告了全部样本的汇率传递、市场势力对研发投入强度和结构的影响。人民币实际有效汇率升值(人民币升值)对R&D以及基础研究、应用研究和试验发展均在1%水平下显著,反映了人民币升值无论是对研发投入的强度还是研发投入的结构均具有明显的促进效应;市场势力无论是对研发投入还是研发结构的影响均不显著,这可能是因为分地区的市场势力效应不同(见表2至表4)而形成,但在实际汇率和市场势力的共同作用下均有显著影响效应;实际有效汇率通过出口渠道对R&D和基础研究在10%水平下显著,对应用研究和试验发展在1%水平下显著。这就反映了在出口激励竞争中,我国企业在国际市场竞争中更多关注的是短期内获得出口绩效,在研发投入中更多偏好于新产品的开发和销售;汇率升值伴随着进口依赖程度的提高对研发投入的影响会下降,这可能与我国进口贸易结构有关,我国的进口产品主要集中在加工贸易中的原材料等,从而降低了研发投入的意愿。考察金融结构变迁的影响效应,我们发现金融市场规模的扩大(即金融机构存贷款总和与证券市场交易额之比越小)能够在5%水平下显著增加R&D;但从研发结构来看,对基础研究在10%水平下显著,对应用研究和试验发展的效应并不显著,这也可能是分地区不同的效应使然。
表2至表4报告了分地区的回归结果。我们发现,东部地区实际有效汇率以及汇率与出口贸易交互项与总体样本的回归结果相同,均在1%水平下显著。但值得注意的是市场势力的增强在1%水平下显著增加了研发投入,且与汇率共同作用下同样有显著的促进效应②。汇率与进口贸易的交互项对全社会的研发投入以及应用研究和试验发展均在10%水平下显著,这与总体样本回归结果相同,但对基础研究的效应不显著,这也进一步反映了对基础研究的不够重视。无论是R&D强度还是研发投入结构,金融结构变迁均具有显著的促进作用。 
  观察中部地区回归结果,我们发现,实际有效汇率上升显著促进了研发投入的增加;市场势力的增强反而减少了研发投入,实际汇率与市场势力的交互项在1%水平下显著;但从研发投入结构来看,对基础研究的效应不显著;实际汇率和出口贸易的交互项对R&D和基础研究、试验发展均不显著,只对应用研究在5%水平下有显著影响。这就进一步反映了我国企业对具有前瞻性和长远性的基础研究的忽视。实际汇率和进口贸易的交互项结果与全部样本的回归结果相同。金融结构的变迁对研发投入的强度和结构均不显著,这是因为资本积累与技术创新的能力取决于金融发展水平,而中部地区整体金融发展落后使得金融结构变迁的影响有限。 
  考察西部地区回归结果,我们发现,西部地区各变量及交互项回归结果与全部样本回归结果相同,在此不作进一步解释。但金融结构的变迁对研发投入的强度和结构与中部地区同样均不显著,进一步反映了中西部地区金融发展水平滞后影响着资本积累与技术创新的能力。 
  (二)稳健性检验 
  研发投入不仅反映在R&D以及研发投入结构,还反映在研发投入的产出即专利授权量等方面。专利虽然不是科技创新的全部,但却是有形和无形的研发投入创新产出的可靠指标。因此,我们选取各省市专利授权数量作为研发投入的工具变量对上述模型做进一步的检验,回归结果如表5。各变量和交互项的回归结果与表1至表4相同。但全部样本的金融结构变迁效应不显著,东部地区和中部地区分别在5%和10%水平下显著。而中西部地区金融结构变迁对研发投入的强度和结构的正效应反映了中西部地区金融市场发展滞后,金融机构信贷在研发投入中仍占据重要地位。显然,东中西部金融结构变迁的不同效应导致全部样本效应的不显著。 
  五、结论与政策启示 
  本文通过构建数理模型,以研发投入强度和结构作为因变量,选取国内专利授权数作为工具变量,同时测算了人民币实际有效汇率的省际效应,实证分析金融结构变迁下汇率传递、市场势力对研发投入的影响。我们发现:(1)汇率变动对国内产品价格、进出口产品价格具有传递效应,贸易厂商根据其市场势力大小(平均价格加成能力、对进出口产品的依赖程度)调整其研发投入的强度和结构;而金融结构的变迁影响着研发投入结构的调整。(2)人民币实际有效匯率上升(人民币升值)对研发投入有显著影响;市场势力增强显著促进了东部地区的研发强度,对中部地区却为负效应,而西部地区则不显著,因此,对全国总体而言市场势力对研发投入强度效应不显著;但市场势力与实际有效汇率共同作用对研发投入却有显著效应,只是对东中西部的影响方向不一致;实际汇率通过进口贸易和出口贸易都对研发投入强度有显著影响。(3)从研发结构分析发现,尽管各变量及交互项对各类研发投入有显著影响,但总体而言,我国企业更多关注的是应用研究和试验发展,而对具有前瞻性和长期性的基础研究较为忽视。(4)金融结构的变迁有助于提高研发投入强度,东部地区表现出这一显著特征,但中西部地区经济落后和金融发展的滞后使得金融结构变迁对研发投入的强度和结构的效应均不显著。 
  因此,有如下政策启示: 
  第一,合理运用汇率政策。鉴于人民币实际有效汇率、市场势力以及进出口贸易对研发投入具有倒逼机制,我国各地方政府应根据本地主要贸易伙伴对象的不同以及汇率的不同传递效应调整贸易政策,激励研发投入,优化研发结构。随着人民币国际化程度的不断增强,人民币适度升值通过市场势力以及进出口贸易有利于增强企业研发投入,提高产品附加值,从而有利于加快地区产业结构调整。 
  第二,积极培育企业市场势力。开放经济条件下,企业的市场势力大小决定了企业面对汇率冲击时的价格调整能力,也决定了企业研发投入规模和效率以及研发结构。东部地区显著的促进效应证明了我国培育企业市场势力的重要性和紧迫性。因此,一方面应实行进出口贸易政策与金融科技政策相结合的企业技术创新政策。我国现行的贸易政策在促进进出口贸易的同时,一定程度上降低了企业出口所必须的生产率水平,并降低了企业自主创新的意愿;同时,只重视进口贸易忽视企业创新能力养成等;这些贸易政策一定程度上阻碍了研发投入的提高,这就必须调整政府进出口支持政策方向。另一方面,提高企业吸收、消化和创新能力。理论和实践均证明,吸收能力更强的企业能够更敏锐地识别出国外先进的技术成果和管理经验从而进行学习,而对于吸收能力弱的企业,即使他们在出口中接触到了先进的技术和经验,也有可能对此无动于衷(Cohen and Levinthal,1989)[23]。 
  第三,优化配置研发结构。不同类型的研发投资具有不同的特征和效应,各有侧重。因此,首先,国家和地方政府应重视基础研究的投入。因为基础研究具有长期性和前瞻性,具有公共品性质,更多需要政府通过金融机构提供信贷支持。实证结果反映了我国对外开放以及市场势力的变动并没有促进基础研究,这是需要特别关注的问题。其次,积极引导企业加大应用研究和试验发展投入,提高企业吸收、消化和创新能力,实现我国经济由效率驱动型经济发展向创新驱动型经济发展的转型。 
  第四,加快发展金融市场。科学技术是第一生产力,金融是第一推动力,金融结构影响产业结构和技术进步。基础研究的前瞻性和长期性需要政府的大力支持;应用研究和试验发展的风险性需要金融市场所给予的资金募集、运行、退出的良好机制。在银行主导型金融体系下,由于特殊的金融文化和发现“企业价值”的功能,银行在一定程度上可能是风险资本的替代,主要表现在银行的科技贷款。然而,科技贷款的弊端,如银行可能会退出创新企业的高风险项目、贷款风险的分担等问题,可能会影响创新体系的构建。而金融市场尤其是风险资本所具有的投资于高风险高收益的创新项目的特征是银行所无法取代的。因此,在银行主导型金融体系下要大力发展金融市场。
注释: 
  ① 传统的反映金融市场规模的指标一般采用股票筹资额占GDP之比。我们认为,证券市场交易包括股票、债券(国债、金融债、企业债)、权证、ETF、基金等的交易,即反映了金融市场规模,更能反映市场的活跃程度。因此,本文采用证券交易额反映金融市场规模。 
  ② 如前所述,本文市场势力采用的是反向指标,即MP的下降反映了市场势力的增强。 
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浏览次数:  更新时间:2017-10-12 07:40:25
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