Introduzione
Da quando la Cina ha stabilito la direzione della riforma economica di mercato e ha aderito alla Wto, il suo mercato si è integrato alla comunità internazionale; inoltre, i suoi tassi d’interesse e di cambio sono stati costantemente influenzati dai mercati internazionali, in particolare dagli Stati Uniti. Gli adattamenti del tasso d’interesse di riferimento Usa sono promossi in base alle condizioni domestiche ed estere degli Stati Uniti; date le continue variazioni del tasso d’interesse di riferimento dello Usd, il tasso di cambio e il prezzo degli asset si adeguano conseguentemente: quando il tasso d’interesse di riferimento dello Usd aumenta, lo Usd si apprezza e il Cny si deprezza; quando il tasso d’interesse di riferimento del dollaro diminuisce, il dollaro si abbassa e il renmimbi si alza. In questo processo, anche altre variabili macroeconomiche si adattano di conseguenza. Pertanto, è rilevante analizzare l’impatto della variazione del tasso di cambio del Cny sull’economia.
Letteratura rilevante
Viste le condizioni economiche interne ed estere, negli Stati Uniti il 17 marzo 2022 la Federal Reserve ha annunciato che avrebbe aumentato i tassi di interesse dello 0,25% rispetto al precedente valore di 0,25%, avviando un nuovo ciclo di aumento dei tassi d’interesse del dollaro. Da allora, ha aumentato i tassi di interesse dello 0,5% il 5 maggio 2022, dello 0,75% il 16 giugno 2022, dello 0,75% il 28 luglio 2022, dello 0,75% il 22 settembre 2022 e dello 0,75% il 3 novembre 2022. Il livello più alto è stato il 5,5% a maggio 2023. Il tasso di interesse di riferimento dello Usd è aumentato del 5,25% in soli 14 mesi: un aumento così rapido dei tassi di interesse si è visto raramente. L’ultimo ciclo di aumento dei tassi di interesse è iniziato il 15 dicembre 2016 e terminato il 16 marzo 2020, durato tre anni e tre mesi, con un tasso di interesse di riferimento massimo del 2,5%. Questa volta, l’aumento dei tassi di interesse è stato veloce e marcato, rispetto agli anni precedenti. Tale aumento dei tassi di interesse risponde principalmente all’elevata e persistente inflazione negli Stati Uniti: da giugno 2021, il livello dei prezzi negli Stati Uniti ha continuato a salire dal 5%.
Nonostante l’aumento marcato dei tassi di interesse, il tasso di inflazione negli Stati Uniti ha raggiunto il 7,7% a novembre 2022. Da luglio 2005, il tasso di cambio del Cny rispetto allo Usd ha mostrato alti e bassi; in generale, il tasso di cambio del Cny rispetto allo Usd è aumentato, ma dal 2014, il tasso di cambio del Cny rispetto allo Usd si è mantenuto intorno ai 7 Usd/ Cny. Sebbene l’aumento del tasso di interesse dello Usd non sia l’unico fattore che influenza il tasso di cambio del Cny, esso comunque rappresenta un fattore importante; pertanto, è rilevante studiare l’impatto delle fluttuazioni del tasso di cambio del renminbi sull’economia cinese. In questo articolo, viene sviluppato un modello Cge (Equilibrio generale computazionale) per analizzarlo.
I modelli Cge sono ampiamente utilizzati per studiare l’effetto degli shock esterni sull’economia. Di seguito sono presentati i principali contributi della letteratura.
Liu Fengjuan e Wang Yaozhong [1] hanno analizzato l’impatto del progressivo apprezzamento del tasso di cambio del Cny sull’apertura commerciale e sulla crescita economica della Cina, sulla base di un modello di equilibrio generale computazionale dinamico.
Hu Zongyi e Liu Yiwen [2] hanno utilizzato un modello di equilibrio generale computazionale dinamico per simulare le variazioni nell’economia industriale estera rispetto alla Cina, dopo che il governo cinese ha determinato il progressivo apprezzamento del Cny dal 2007 al 2012. I risultati mostrano che un leggero e graduale apprezzamento del Cny può alleviare la pressione del renmimbi e migliorare i termini del commercio internazionale cinese, con la prerogativa di mantenere il regolare funzionamento dell’economia.
Lin Xin, he Lingyun, An Yi [3] hanno sviluppato un modello Cge multisettoriale per quantificare l’impatto degli shock dei prezzi dei prodotti agricoli importati sull’economia cinese. La ricerca mostra che l’aumento del prezzo dei prodotti agricoli importati ha un impatto considerevole sull’economia, con un effetto complessivo negativo.
Wang Tao e Ye Wenqi [4] hanno calcolato l’impatto dei sussidi per l’elettricità e il gas naturale sull’economia, sulla struttura industriale e su reddito e benessere dei residenti, sulla base di un modello Cge dell’economia cinese che include i costi esterni. I risultati mostrano che l’abolizione dei sussidi per elettricità e gas naturale ha un impatto maggiore sulle industrie mineraria e chimica pesante.
Yang Liang e Li Meng [5] hanno costruito un modello di equilibrio generale computazionale che include le principali economie mondiali, e fornisce uno strumento di analisi sistematica per il calcolo della crescita economica e dei cambiamenti strutturali delle economie di tutto il mondo. Attraverso questo modello, l’impatto delle nuove politiche in svariate economie viene simulato dinamicamente.
Li Tiantian e Gao Zhiyuan [6] hanno simulato con un modello Cge l’impatto dell’aumento dei prezzi dell’energia sui consumi delle famiglie in Cina, creando tabelle macro e micro-SAM nel 2010. I risultati mostrano che l’impatto dell’aumento dei prezzi dell’energia sui consumi delle famiglie è variabile.
Zhang Dan e Lu Xiuwei [7] hanno usato un modello Cge per calcolare l’impatto delle fluttuazioni dei prezzi agricoli internazionali sull’economia cinese. Questa ricerca mostra che l’elasticità della domanda di prodotti agricoli internazionali rispetto al prezzo è negativa, e l’aumento del prezzo dei prodotti agricoli internazionali ha scarso impatto sulla macroeconomia.
Guo Qing e Chen Weiguang [8] hanno utilizzato un modello Cge per simulare dinamicamente gli effetti economici delle frizioni commerciali fra Cina e Usa. I risultati mostrano che i dazi reciproci imposti da Cina e Stati Uniti hanno un impatto negativo sulla crescita del Pil e sul benessere dei residenti; inoltre, le esportazioni cinesi si orienteranno verso l’Unione Europea, l’Asean, e il resto del mondo, mentre i principali partner commerciali degli Stati Uniti saranno l’Unione Europea, il Canada e il Messico.
Tian Shengdan [9] ha simulato l’effetto dell’epidemia di covid-19 sviluppando un modello di equilibrio generale computazionale (Cge), per quantificare l’impatto della pandemia sull’economia cinese e su vari settori. I risultati mostrano che in tre diversi scenari di impatto, tutte le entità economiche e le industrie sarebbero gravemente colpite, con un particolare effetto negativo dell’epidemia sui consumi delle famiglie.
Oleksiy Ivaschenko [10] ha utilizzato un modello Cge per analizzare il possibile impatto sul benessere della svalutazione della valuta delle Seychelles, mostrando che la povertà potrebbe aumentare immediatamente dopo la variazione del tasso di cambio della valuta.
Wei Liu e Hong Li [11] hanno sviluppato un modello Cge che include le emissioni di inquinanti e anidride carbonica, per simulare la riforma dei sussidi per l’energia fossile in diversi scenari. I risultati mostrano che gli indicatori economici e sociali vengono significativamente influenzati dall’eliminazione dei sussidi al carbone o al petrolio.
Xiangming Meng, Mahinda Siriwardana, Tien Pham [12] hanno creato un modello Cge incentrato su Singapore, per valutare l’impatto economico dell’avviamento del settore turistico e l’efficacia della politica turistica di Singapore. I risultati del modello mostrano che l’effetto della politica di sussidi al turismo non è significativo.
Sam Meng [13] ha utilizzato il modello Gtap per simulare l’impatto dell’apprezzamento del Cny. I risultati della simulazione sono coerenti con le teorie macroeconomiche e commerciali, e rappresentano bene la struttura economica della Cina e dei suoi partner commerciali.
Andrew Feltenstein, Carolina Mejia, David Newhouse, Gohar Sedrakyan [14] hanno utilizzato un modello dinamico di equilibrio generale computazionale (Cge) per effettuare quattro simulazioni dell’impatto di una potenziale riforma fiscale in Pakistan su povertà, prosperità condivisa e disuguaglianza. Lo studio mostra che l’impatto delle maggiori vendite e delle imposte sui profitti aziendali su consumi e povertà è leggermente diverso.
Jessika Bohlmann, Heinrich Bohlmann, Roula Inglesi Lotz, Jan van Heerden [15] hanno utilizzato un modello di equilibrio generale computazionale dinamico (Cge) per stimare l’impatto economico di nuove centrali elettriche in Sud Africa, e la simulazione ha stabilito che la decisione di creare capacità aggiuntiva fosse necessaria e giustificata.
Yongda He, Boqiang Lin [16] hanno utilizzato un modello Cge statico per simulare l’effetto economico delle variazioni nelle politiche di controllo dei prezzi del gas naturale sulle emissioni di carbonio. I risultati mostrano che l’aumento dei prezzi del gas naturale può ridurre le emissioni di carbonio.
Rosa Duarte, Julio Sánchez-Chóliz, Cristina Sarasa [17] hanno utilizzato un modello di equilibrio generale (Cge) per valutare l’impatto dinamico della tecnologia più efficiente della Spagna sul consumo di elettricità e sull’utilizzo dei servizi di trasporto, e la ricerca mostra che la riduzione delle emissioni pro capite è proporzionale alla crescita economica.
Levent Aydın e Mustafa Acar [18] hanno utilizzato un modello di equilibrio generale multisettoriale dinamico per analizzare l’impatto degli shock del prezzo del petrolio sull’economia della Turchia. I risultati della simulazione mostrano che le fluttuazioni del prezzo del petrolio hanno un impatto molto significativo sugli indicatori macroeconomici della Turchia e sulle emissioni di carbonio.
Basanta K. Pradhan e joydeep Ghosh [19] hanno utilizzato un modello Cge dinamico relativo all’India, stimando che il costo sociale del carbonio ammontasse a circa il 2% del Pil, con un tasso di sconto pari a zero.
Dato l’imminente cambiamento ambientale e l’urgente necessità di misurarne e analizzarne l’impatto, Khalid Siddig, Davit Stepanyan, Manfred Wiebert, Harald Grethe, Tingju Zhu [20] hanno implementato dati sui cambiamenti climatici, dati idrologici e tendenze macroeconomiche in un modello Cge per simulare le rese annuali dei raccolti e i prezzi globali dei prodotti alimentari, con vari scenari di cambiamento climatico fino al 2050. I risultati suggeriscono che il cambiamento climatico estremo tra il 2018 e il 2050 potrebbe costare al Sudan un Pil totale di 105,5 miliardi di dollari.
Keshab Bhattarai e Chonlakan Benjasak [21] hanno sviluppato un modello Cge dinamico sull’economia thailandese per valutare gli effetti reddito e sostituzione della riduzione dell’aliquota d’imposta sul reddito delle persone fisiche nei prossimi 25 anni.
Costruzione del modello Cge per le variazioni di prezzo dei prodotti agricoli
Questo studio utilizza un software Gams (General Algebraic Modeling System), e il modello Cge sviluppato in questo modo include tre tipologie di attività di produzione e tre tipologie di prodotti. Le tre categorie di produzione si riferiscono alle attività del settore primario, secondario e terziario. Le tre categorie di prodotti si riferiscono a prodotti agricoli, prodotti industriali e servizi; ciascun prodotto corrisponde a un’attività. Il modello include cinque settori economici: famiglie, governo, risparmi, investimenti e paesi esteri. Vengono considerati otto mercati, divisi in quattro categorie: mercati delle materie prime (prodotti agricoli, prodotti industriali, servizi), mercati dei fattori (capitale, lavoro), mercati internazionali e mercati finanziari (risparmi e investimenti). I dati utilizzati in questo articolo provengono dalla tabella input-output della Cina nel 2020, in cui è stata convertita un’elevata quantità di dati.
Risultati
Per valutare l’impatto delle fluttuazioni del tasso di cambio sulla macroeconomia cinese, è necessario analizzare diversi tipi di shock del tasso di cambio.
In generale, quando la Federal Reserve aumenta il tasso di interesse di riferimento dello Usd, principalmente il dollaro affluisce verso gli Stati Uniti, con conseguente apprezzamento dello Usd; invece, in caso di deflusso del dollaro, si verifica un deprezzamento di questa valuta. Quando la Federal Reserve diminuisce il tasso di interesse di riferimento dello Usd, il dollaro esce dagli Stati Uniti, causando un deprezzamento della valuta, e, per gli afflussi di dollari, un apprezzamento. Allo stesso tempo, la variazione del tasso di cambio trasmette l’impatto del tasso di cambio dello Usd a tutti gli aspetti dell’economia. Quando lo Usd si apprezza e la valuta locale si deprezza, lo Usd affluisce, il prezzo degli asset dei paesi in cui si trova la valuta locale diminuiscono e il volume delle esportazioni aumenta. Quando lo Usd si deprezza e la valuta locale si apprezza, lo Usd defluisce, il prezzo degli asset dei paesi in cui si trova la valuta locale aumentano e il volume delle esportazioni diminuisce.
Conclusioni
Come si evince dalle tabelle, quando il Cny si deprezza, il tasso di cambio ha un impatto positivo sul risparmio pubblico, sul reddito pubblico, sugli investimenti totali, sul reddito dei residenti, sul volume delle merci esportate dal settore secondario, sulla domanda di capitale dal settore secondario, sulla domanda di lavoro dal settore secondario e sul valore aggiunto del settore secondario; mentre ha un impatto negativo sul risparmio estero, sulla spesa pubblica, sulle importazioni di prodotti industriali, sulla domanda di capitale del settore terziario e sulla domanda di lavoro del settore terziario.
Al contrario, quando il Cny si apprezza, il tasso di cambio ha un impatto negativo sul risparmio pubblico, sul reddito pubblico, sugli investimenti totali, sul reddito dei residenti, sul volume delle merci esportate dal settore secondario, sulla domanda di capitale dal settore secondario, sulla domanda di lavoro dal settore secondario e sul valore aggiunto del settore secondario, e un impatto positivo sulle riserve estere, sulla spesa pubblica, sulle importazioni di prodotti industriali, sulla domanda di capitale del settore terziario e sulla domanda di lavoro del settore terziario. Le fluttuazioni pure del tasso di cambio hanno scarso impatto sul Pil, sull’offerta di lavoro e sull’offerta di capitale.
Riguardo la volatilità, quando la volatilità di diversi elementi causata dalla variazione del tasso di cambio del Cny è approssimativamente la stessa, per esempio, quando il tasso di cambio Cny si apprezza (10%) e si deprezza (-10%), il tasso di variazione del risparmio estero è 0,8570. Finché il tasso di cambio del dollaro Usa rispetto al Cny fluttua entro l’intervallo appropriato, il suo impatto macroeconomico è minimo.
Riguardo l’effetto delle variazioni del tasso di cambio, esso ha un impatto maggiore sul settore secondario cinese, che si tratti di importazione, esportazione, domanda di capitale, domanda di manodopera o valore aggiunto industriale di questo settore, perché l’esportazione rappresenta un rilevante traino per la crescita economica cinese. Attualmente i prodotti di esportazione cinesi provengono soprattutto dal settore secondario, in particolare dall’industria manifatturiera: queste esportazioni manifatturiere cinesi sono prevalentemente composte da beni intermedi ad alta intensità di manodopera, basso valore aggiunto e basso profitto; quindi leggere variazioni del tasso di cambio influenzeranno i profitti della manifattura. Inoltre, la svalutazione del renminbi ha un impatto positivo sulle entrate del governo perché aumenta le esportazioni e quindi le tasse.
Tuttavia, nell’attuale contesto economico mondiale, lo Usd, scambiato come valuta standard internazionale, è controllato dalla Federal Reserve degli Stati Uniti, la quale regola l’offerta di denaro in base ai propri interessi, riferendosi principalmente ad alcuni indicatori come il tasso di inflazione e il tasso di disoccupazione degli Stati Uniti. Attraverso lo studio delle fluttuazioni del tasso di cambio, si apprende che la Cina ha unicamente bisogno di preservare il tasso di cambio del dollaro Usa rispetto al Cny in un intervallo appropriato.
Gli indicatori macroeconomici a cui il governo cinese dovrebbe prestare maggiore attenzione sono l’inflazione, la disoccupazione e la crescita economica. Solo quando la fluttuazione del tasso di cambio influisce sul raggiungimento degli obiettivi riguardo le variabili sopra menzionate, e quando può addirittura causare eventi di rilievo come la crisi finanziaria asiatica del 1997, c’è bisogno di un profondo intervento governativo. Le fluttuazioni moderate del tasso di cambio sono in linea con la situazione reale, e vengono create spontaneamente dal mercato.
In breve, attraverso l’analisi qui descritta, si evince che una fluttuazione di entità limitata del tasso di cambio ha scarso impatto sull’economia; inoltre, il tasso di cambio dovrebbe essere adeguato agli obiettivi macroeconomici, per costituire un contesto favorevole all’economia.
Yuanchun Chen, Scuola di economia, Collegio di tecnologia e commercio di Guangzhou, Guangzhou, Cina
Riferimenti
1.Liu Fengjuan, Wang Yaozhong Dynamic computable general equilibrium analysis of CNY exchange rate appreciation [J], «Journal of Hunan University (Social Science Edition), November 2007, pp. 55-61.
2.Hu Zongyi, Liu Yiwen Dynamic CGE Analysis of CNY exchange rate changes [J], «Economic science», No. 1, 2009, pp. 52-66.
3.Lin Xin, he Lingyun, an Yi A study on the impact of international agricultural price fluctuations on China’s macro-economy based on CGE model [J], «China Agricultural bulletin», 2010.26 (19), pp. 445-449.
4.Wang Tao, ye Wenqi, The impact of electricity and natural gas subsidies on the economy and industrial structure – An Analysis Based on CGE modeling [J], Systems engineering, September 2014, p61-67
5.Yang Liang, Li Meng Method, Development and application of the world successive model [J]. Quantitative economic and technological economic research, No. 8, 2014, P102-116
6.Li Tiantian, Gao Zhiyuan, The impact of rising energy prices on household consumption – based on CGE model [J]. Enterprise economy, No. 2, 2016, p84-188
7.Zhang Dan, Lu Xiuwei, The impact of international agricultural price fluctuations on China’s macro-economy – based on Dynamic CGE model [J]. Systems engineering, August 2017, P153-158
8.Guo Qing, Chen Weiguang, Economic effect analysis of Sino US trade friction based on Dynamic CGE model [J]. World economic research, No.8, 2019, p03-117
9.Tian Shengdan, The impact of the covid-19 pandemic and its response policies on China’s macro-economy – An Analysis Based on a computable general equilibrium model [J]. Consumer economy, June 2020, p42-52
10.Oleksiy Ivaschenko, The welfare impact of the exchange rate adjustment in Seychelles and possible mitigation mechanisms[J].Journal of Policy Modeling 29 (2007) 463–472
11.Wei Liu, Hong Li. Improving energy consumption structure: A comprehensive assessment of fossil energy subsidies reform in China[J].Energy Policy 39 (2011) 4134– 4143
12.Xianming Meng, Mahinda Siriwardana, Tien Pham. A CGE assessment of Singapore’s tourism policies[J].Tourism Management 34 (2013) 25-36
13.Sam Meng. Modeling the impact of exchange rates using a multicurrency framework[J]. Economic Modelling 49 (2015) 223–231
14.Andrew Feltenstein, Carolina Mejia, David Newhouse, Gohar Sedrakyan. The poverty implications of alternative tax reforms: Results from a numerical application to Pakistan[J].Journal of Asian Economics 52 (2017) 12–31
15.Jessika Bohlmann, Heinrich Bohlmann, Roula Inglesi-Lotz, Jan van Heerden. An economy-wide evaluation of new power generation in South Africa: The case of Medupi and Kusile[J].Energy Policy 97 (2016) 450–460
16.Yongda He, Boqiang Lin. The impact of natural gas price control in China: A computable general equilibrium approach[J].Energy Policy 107 (2017) 524–531
17.Rosa Duarte, Julio Sánchez-Chóliz, Cristina Sarasa. Consumer-side actions in a low-carbon economy: A dynamic CGE analysis for Spain[J].Energy Policy 118 (2018) 199–210
18.Levent Aydın, Mustafa Acar. Economic impact of oil price shocks on the Turkish economy in the coming decades: A dynamic CGE analysis[J].Energy Policy 39 (2011) 1722–1731
19.Basanta K. Pradhan, Joydeep Ghosh. Climate policy vs. agricultural productivity shocks in a dynamic computable general equilibrium (CGE) modeling framework: The case of a developing economy[J].Economic Modelling 77 (2019) 55–69
20.Khalid Siddig, Davit Stepanyan, Manfred Wiebelt, Harald Grethe, Tingju Zhu. Climate change and agriculture in the Sudan: Impact pathways beyond changes in mean rainfall and temperature[J].Ecological Economics 169 (2020)
21.Keshab Bhattarai, Chonlakan Benjasak. Growth and redistribution impacts of income taxes in the Thai Economy: A dynamic CGE analysis[J].The Journal of Economic Asymmetries 23 (2021).
