原雪梅，高 寒

(濟南大學 金融研究院，山東 濟南 250022；山東省資本市場創(chuàng)新發(fā)展協(xié)同創(chuàng)新中心，山東 濟南 250022)

一、引言

在2008年全球金融危機爆發(fā)后，發(fā)達經濟體對擴張性貨幣政策的路徑依賴越發(fā)強烈。尤其是2020年以來，為防止新冠肺炎疫情反復蔓延導致經濟陷入深度衰退，很多國家尤其是發(fā)達經濟體在貨幣政策調控中不再遵循泰勒規(guī)則(Taylor Rule)，轉而普遍實施了零利率甚至負利率或量化寬松等非常規(guī)貨幣政策，釋放了無限量流動性。但是，這些貨幣政策操作無疑給國際金融市場帶來了巨大的流動性沖擊，大量跨境資本在短期內通過全球資產組合的再平衡持續(xù)流入利率更高的新興經濟體，在一定程度上導致市場流動性過剩和資產泡沫(1)馬振寧：《貨幣政策的國際溢出效應與國際協(xié)調研究進展》，《西部論壇》，2022年第2期。。一旦處于通貨膨脹等多方面壓力下，發(fā)達經濟體央行就會縮表(Tapper)甚至加息，當流動性拐點出現(xiàn)，各國貨幣利差改變，資本流向又會急速逆轉，初期流入邊際資本回報率和全要素生產率較高的新興經濟體的資本大量回流到二者相對更低的發(fā)達經濟體，再現(xiàn)國際資本流動的盧卡斯悖論(Lucas’s Paradox)和配置之謎(Allocation Puzzle)。以上這種難以破解的流動性擴張-收縮輪回及其他各種金融變量的持續(xù)性變化和周期性波動，形成了繁榮—蕭條—繁榮的金融周期(Financial Cycle)，且對經濟波動具有傳播與放大效應(2)Borio C., The Financial Cycle and Macroeconomics: What Have We Learnt?, Journal of Banking & Finance, Vol. 45 (2014), pp.182-198.，直至有可能會導致嚴重的金融困境甚至經濟失調。

世界各國疫情防控和經濟復蘇的K型分化態(tài)勢決定了貨幣政策與金融周期的差異性和跨境資本流動的方向及其波動程度。比如，2022年3月，美聯(lián)儲開啟新一輪加息周期，資本大量回流美國，而地緣政治沖突下的全球大宗商品價格暴漲和通脹高企等因素又助推市場產生未來進一步加息的預期。盡管部分新興經濟體為了應對資本外流和匯率貶值風險跟隨美聯(lián)儲等加息，但是在產業(yè)鏈和供應鏈斷裂致使供給無法滿足需求反彈的態(tài)勢下，也有部分新興經濟體要延續(xù)相對寬松的貨幣政策，維持市場流動性充裕。其中，中國作為最大的新興經濟體為實現(xiàn)經濟穩(wěn)增長目標，不僅不會加息，還有可能打開進一步降準降息的空間。中美金融周期顯著背離使得短期資本快速流出，中國資本市場和人民幣匯率承壓，金融風險不斷集聚。

新興經濟體要同時面對來自外部發(fā)達經濟體和源于本國內部的流動性雙重沖擊，新興經濟體和發(fā)達經濟體之間、新興經濟體之間的貨幣政策不同步和金融周期差異會通過跨境資本流動帶來資產價格紊亂、融資環(huán)境收緊，從而增加金融風險發(fā)生概率，惡化經濟復蘇前景(3)IMF.,The Great Lockdown, World Economic Outlook, 2020.，而新興經濟體內生的金融體系脆弱性也使其難以應對跨境資本的頻繁大幅波動。鑒于此，本研究試圖回答如下問題：源于新興經濟體內外部流動性及其疊加沖擊—金融周期差異—跨境資本流動波動的風險傳導鏈條是如何形成的？在流動性波動的不同階段，內外金融周期差異對不同方向的跨境資本流動波動率的作用效果是否對稱，主要影響渠道是什么？以此為新興經濟體精準防范跨境資本流動大幅波動帶來的輸入型金融風險提供決策啟示。

二、文獻綜述與研究假設

(一)文獻綜述

1.流動性沖擊和跨境資本流動成為誘發(fā)新興經濟體系統(tǒng)性風險的主要原因

一方面，流動性在系統(tǒng)性風險的形成、累積、擴散等整個演化過程中如影隨形。市場風險、信用風險等基礎風險問題通過轉化為流動性沖擊，經股票流動性與融資流動性的相互作用形成流動性螺旋(Liquidity Spiral)，進而引發(fā)流動性危機(4)Naes R., Skjeltorp J. A., Odegaard B. A., Stock Market Liquidity and the Business Cycle, The Journal of Finance, Vol.66,No.1,2011,pp.139-176.。事實表明，流動性危機是貨幣危機、銀行危機、國際收支危機等各類金融危機的前兆和集中表現(xiàn)，金融危機爆發(fā)最直觀的反應是流動性枯竭(Liquidity Dry-up)。央行通常會通過貨幣政策調控來補充宏觀流動性，流動性救助成為應對危機的主要手段，盡管有時不能完全達到預期(5)Yuan X. M., Sun Y. H., Lu X. S., SHIBOR Fluctuations and Stock Market Liquidity: An MF-DCCA Approach, Emerging Markets Finance and Trade, 2021. DOI: 10.1080/1540496X.。一般認為，能夠更全面反映市場整體流動性水平的是宏觀流動性，即居民和企業(yè)所持有的流動性資產數量。測度宏觀流動性通?；跀盗亢蛢r格兩個指標維度，其中，數量指標法以廣義貨幣M2增長率代表流動性，價格指標法則通過對金融和宏觀經濟變量進行主成分分析、因子分析將多個金融指標融合成一個流動性指標。多數學者采用更為直觀的數量指標，以貨幣供應量來測度流動性(6)Souza R. D. S., Fry-McKibbin R., Global Liquidity and Commodity Market Interactions: Macroeconomic Effects on a Commodity Exporting Emerging Market, International Review of Economics & Finance, Vol.76(2021),pp.781-800.；也有學者同時構造了表征全球流動性的價格指標和數量指標，以求更有效地反映流動性的動態(tài)變化(7)張?zhí)祉?，彭穎：《全球流動性對亞洲十個經濟體的溢出效應研究》，《亞太經濟》，2020年第3期。。

另一方面，新興經濟體跨境資本流動是國際金融風險的重要源頭。盡管跨境資本流動的多數研究口徑依然是基于資本流動規(guī)模，但是自從全球金融危機以來，一個典型的事實是，跨境資本流動劇烈波動成為了貨幣危機的重要決定因素。特別是新興經濟體資本流動波動性不斷加劇且呈明顯周期性，資本流動波動高峰與金融危機軌跡顯著契合，而同期的發(fā)達經濟體國際資本流動波動性卻相對較小(8)Opperman P., Adjasi C. K. D., The Determinants of Private Capital Flow Volatility in Sub-Saharan African Countries, Research in International Business and Finance, Vol.42(2017),pp.312-320.。目前，跨境資本流動波動性的衡量指標主要有離散型和連續(xù)型，其中，前者為跨境資本流動極端變動指標，可分析各分類賬戶發(fā)生的極端資本流動事件(9)Forbes K. J., Warnock F. E., Chaboud A., et al., Capital Flow Waves: Surges, Stops, Flight and Retrenchment, Journal of International Economics, Vol.66,No.2(2012),pp.235-251.；后者為跨境資本流動波動率指標，已有研究主要采用GARCH模型、ARIMA模型和移動平均標準差來測度。但由于跨境資本流動缺乏高頻數據，難以ARCH類波動性模型建模。比如，用GARCH(1，1)模型衡量新興經濟體資本流動波動性時，發(fā)現(xiàn)該模型在數據較少時不適用于參數估計(10)Broto C., Díaz-Cassou J., Erce-Domínguez A., Measuring and Explaining the Volatility of Capital Flows to Emerging Countries, Journal of Banking & Finance, Vol.35 (2011),pp.1941-1953.。ARIMA模型則能克服上述局限性，精準捕捉波動率水平變化，特別是考慮到金融危機等臨時性沖擊時，該模型更為有效(11)劉莉亞，程天笑，關益眾：《資本管制能夠影響國際資本流動嗎?》，《經濟研究》，2013年第5期。。

2.流動性沖擊對金融周期的溢出效應研究

為應對由發(fā)達經濟體組成的中心國家貨幣政策及其流動性溢出，新興經濟體和發(fā)展中國家等外圍國家的政策利率往往不得不與中心國家保持同向變化，該現(xiàn)象驗證了全球金融周期的存在(12)Rey H., Dilemma not Trilemma: The Global Financial Cycle and Monetary Policy Independence, NBER Working papers, No.21162,2015.。無論是全球金融周期還是國別(國內)金融周期發(fā)生變動，其背后均隱含著貨幣政策調整帶來的流動性沖擊，寬松貨幣政策能夠提振金融周期，對金融周期產生積極、迅速和短期的影響(13)Deng C., Zhao X. Y., Xu M., Financial Cycle and the Effect of Monetary Policy, Finance Research Letters, Vol.47(2021),102570.，反之同理。一般認為，全球金融周期主要受美國貨幣政策及其引致的全球風險規(guī)避情緒等因素影響(14)Dées S., Galesi A., The Global Financial Cycle and US Monetary Policy in an Interconnected World, Journal of International Money and Finance, Vol.112(2021),102395.。國別金融周期走勢的影響因素則相對復雜：一方面，如果發(fā)達經濟體通過資產負債表規(guī)模變動或利率調整來增減流動性，政策的溢出效應會強化新興經濟體資產價格的漲跌預期，進而改變金融周期走勢(15)Walerych M., Wesoowski G., Fed and ECB Monetary Policy Spillovers to Emerging Market Economies, Journal of Macroeconomics, Vol.70(2021),103345.，來自發(fā)達經濟體的流動性沖擊還可通過改變全球無風險利率和新興經濟體的匯率水平，顯著影響各國金融周期(16)嚴佳佳，何梅蓉：《美國貨幣政策對我國經濟金融周期的影響研究》，《國際金融研究》，2021年第4期。；另一方面，新興經濟體國內的流動性擴張(收縮)同樣會帶來本國金融周期的上行(下行)，從而降低金融周期沖擊對宏觀經濟和金融市場的負面影響(17)馬勇，張靖嵐，陳雨露：《金融周期與貨幣政策》，《金融研究》，2017年第3期。。另外，有學者將金融周期變量納入貨幣政策反應函數，通過比較數量型和價格型兩類貨幣政策規(guī)則對信貸量和資產價格等金融變量的敏感性，發(fā)現(xiàn)貨幣政策還可以通過政策反應函數渠道影響金融周期波動，且數量型貨幣政策比價格型更為有效(18)金成曉，李夢嘉：《貨幣政策反應函數渠道對金融周期影響時變機制的實證研究》，《重慶大學學報》(社會科學版)，2021年第6期。，換言之，流動性供給的增減對金融周期波動的影響更為直接和顯著。

3.金融周期及其差異與跨境資本流動的關系研究

一方面，關于全球與國別金融周期之間是否存在差異尚有爭論。多數研究肯定全球金融周期具有趨同性，開放經濟條件下經典的三元悖論(Mundellian Trilemma)，即匯率穩(wěn)定、本國貨幣政策獨立、資本自由流動最多只能同時滿足兩個目標的不可能三角(Impossible Trinity)，變成了無論采取何種匯率制度，資本自由流動與貨幣政策獨立性也不可兼得的二元悖論(Dilemma)。因此，資本自由流動前提下的各國貨幣政策將失去獨立性(與中心國家趨同)。但有學者研究發(fā)現(xiàn)，在浮動匯率制和資本自由流動條件下，盡管中心國家降息時，多數外圍國家被迫同向而行，然而前者加息時后者是否跟隨，卻要視本國經濟發(fā)展需求而定，因此二者貨幣政策既不會完全同步，也不會完全背離，此實為折中的2.5元悖論(19)Han X. H., Wei S. J., International Transmissions of Monetary Shocks: Between a Trilemma and a Dilemma, Journal of International Economics, Vol.110，2018, pp.205-219.。相應的，由于貨幣政策依然具有部分獨立性，金融周期走勢亦同中有異。

另一方面，經典的跨境資本流動推動-拉動(Pull-push)因素分析框架開始重視金融周期因素。從理論上講，全球金融周期是一種資本流動現(xiàn)象，全球金融周期波動可通過資本流動渠道、外匯渠道等溢出到國內金融市場，而金融加速器效應又可放大金融市場波動，最終形成負反饋(20)陳創(chuàng)練，王浩楠，鄭挺國：《國際金融周期共振傳染與全球貨幣政策規(guī)則識別》，《中國工業(yè)經濟》，2021年第11期。；或者通過羊群效應和喚醒效應改變投資者行為，進而經由跨境資本流動實現(xiàn)波動的跨境溢出(21)Beirne J., Financial Cycles in Asset Markets and Regions, Economic Modeling, Vol.92，2020,pp.358-374.。如果考察總資本流動和凈資本流動的驅動因素，會發(fā)現(xiàn)全球金融周期因素能解釋發(fā)達國家總資本流動變動的50%以及新興市場的40%(22)Davis J. S., Valente G., Wincoop E. V., Global Drivers of Gross and Net Capital Flows, Journal of International Economics,Vol.128，2021,pp.103397.。全球金融周期引發(fā)的大規(guī)模資本流入及隨后的大幅逆轉會對新興經濟體金融系統(tǒng)帶來巨大壓力，即使采取浮動匯率制也難以抵擋外部沖擊(23)蘆東，劉家琳，周行：《浮動匯率制能有效降低跨境資本流動波動嗎？》，《國際金融研究》，2021年第11期。。但是，一項關于中國與美國金融周期差異與跨境資本流動關系的最新研究認為，正是內外金融周期的差異而不是趨同的全球金融周期改變了資本的相對收益和機會成本，從而助推跨境資本由低收益國家流向高收益國家(24)孫天琦，王笑笑：《內外部金融周期差異如何影響中國跨境資本流動?》，《金融研究》，2020年第3期。。

梳理已有文獻筆者發(fā)現(xiàn)對資本流動驅動因素的研究受到前所未有的重視，全球金融周期已取代全球失衡成為國際金融研究中新的焦點(25)陳雷，張哲，陳平：《三元悖論還是二元悖論——基于跨境資本流動波動視角的分析》，《國際金融研究》，2021年第6期。。目前，大量研究更加關注跨境資本流動與金融危機和系統(tǒng)性金融風險的關聯(lián)，對流動性和跨境資本流動的研究更加側重其波動性，流動性沖擊對金融周期的溢出效應以及金融周期及其差異與跨境資本流動的關系等問題也開始吸引更多探討。但是，多數研究沒有充分考慮新興經濟體在全球經濟金融相依結構中地位的變遷，依然將其作為發(fā)達經濟體貨幣政策溢出及流動性沖擊的接受者，忽略了新興經濟體同時受到內外部流動性的共同沖擊及其對本國金融周期產生影響的現(xiàn)實和作用效果；對全球金融周期的研究多基于其趨同性，未將不同類型經濟體之間金融周期的差異性納入跨境資本流動驅動因素的基本模型。因此，本文將基于2005年第一季度—2021年第三季度數據，構建樣本國家內外流動性指數，測度主要新興經濟體跨境資本流入與流出波動率，兼顧源于外部發(fā)達經濟體及新興經濟體內部的流動性動態(tài)及其疊加沖擊對金融周期差異的溢出效應，進而分析在不同流動性波動階段對應貨幣政策期間金融周期差異渠道對跨境資本流動波動性的影響，為拓展資本流動驅動因素分析框架，防范資本流動大幅波動引致的系統(tǒng)性風險提供更多參照。

(二)研究假設

在金融開放的背景下，新興經濟體的金融周期往往受到外部流動性溢出和內部流動性調整的共同影響，且相比于全球金融周期，各國金融周期的變動要更早(26)Aldasoro I., Avdjiev S., Borio C., et al., Global and Domestic Financial Cycles: Variations on a Theme, BIS Working Papers,No.864,2020.。全球不同類型經濟體之間以及國別之間金融周期差異的存在也將驅動資本跨境流動，特別是新興經濟體跨境資本流動的高波動性是精準識別系統(tǒng)性風險跨境傳染的重要觀測點，因此提出如下假設：

H1：存在流動性沖擊影響跨境資本流動波動性的內外金融周期差異機制，內部和外部流動性沖擊對金融周期差異各指標的作用具有異質性。

金融周期是房價、匯率、股票價格、利率和信貸規(guī)模等多方面經濟變量綜合作用下形成的。由于以綜合指標刻畫金融周期會忽略不同指標的影響程度，因此，為檢驗不同的金融周期指標間的差異對跨境資本流動波動的動態(tài)影響，可將內外金融周期差異渠道分解為不同國家或區(qū)域間的房價變動差異渠道、匯率變動差異渠道、股指變動差異渠道、利差渠道和信貸占比差異渠道五類。鑒于現(xiàn)實中流向房地產、股票市場以及信貸市場的資本對價差變化的敏感度不一，以上各渠道對不同方向資本流動波動性的作用效果可能存在異質性，特提出如下假設：

H2：不同傳導渠道對跨境資本流入和流出波動性的影響存在非對稱性。

一般而言，貨幣政策調整可通過央行資產負債表的規(guī)模與結構變化、銀行信貸條件改變直接影響跨境資本流動規(guī)模。同時，由于在不同貨幣政策期間，政策穩(wěn)定性、投資者風險承擔能力以及對未來的預期往往是不同的，危機時期非常規(guī)貨幣政策的實施效果有別于經濟正常運行狀態(tài)下常規(guī)貨幣政策效果，因此，在不同的流動性波動階段和相應的貨幣政策實施期，體現(xiàn)內外金融周期差異的不同傳導渠道對跨境資本流動波動的作用強度或有所不同?；诖耍岢鋈缦录僭O：

H3：在不同的貨幣政策期間，內外部流動性沖擊對跨境資本流動波動率的直接影響以及通過金融周期差異的各渠道對跨境資本流動波動的影響存在異質性。

三、流動性動態(tài)與跨境資本流動波動性的測度

(一)內外部流動性指數構建

考慮到價格型指標所需變量在不同國家之間難以統(tǒng)一，主要借鑒全球流動性數量指標的測度方法(27)Ellington M., Milas C., Global Liquidity, Money Growth and UK Inflation, Journal of Financial Stability,Vol.42，2019,pp.67-74.。選取2005年第一季度—2021年第三季度期間的歐元區(qū)、日本、英國、美國、加拿大、澳大利亞6個發(fā)達國家或地區(qū)為外部流動性研究樣本，E11(新興經濟體11國)(28)博鰲亞洲論壇(2010)提出E11概念，將G20國中的阿根廷、巴西、中國、印度、印尼、韓國、墨西哥、俄羅斯、沙特阿拉伯、南非和土耳其等為全球經濟穩(wěn)定和復蘇作出重要貢獻的11個國家作為一個新興經濟體整體來研究。為內部流動性研究樣本。數據來源于Wind和國際貨幣基金組織國際金融統(tǒng)計數據庫(IFS)，其中GDP數據均經過Cesus-X12季節(jié)性調整(29)Cesus-X12季節(jié)調整法是指在X11使用乘法和加法模型調整的基礎上，增加了季節(jié)、不規(guī)則循環(huán)、趨勢要素分解模型的選擇功能、新的季節(jié)調整結果穩(wěn)定性診斷功能以及X12-ARIMA模型的建模和模型選擇功能。。

首先，通過匯率折算將除美國外的其他國家或地區(qū)以本貨計價的GDP統(tǒng)一轉化為以美元計價，并將其占全部樣本國家或地區(qū)GDP的比重作為流動性測算中各國所占權重，具體公式如下：

(1)

其中，wit為時期t國家或地區(qū)i的GDP與全部樣本GDP總和之比，GDPi,t為國家i在時期t以本國貨幣衡量的現(xiàn)價GDP，ei,t為國家i貨幣在時期t兌美元的匯率，采用間接標價法計價。

然后，以式(1)所得權重對各國的廣義貨幣增長率進行加權求和，將其作為流動性的代理變量，據此計算內外部流動性指數LId和LIf，如圖1所示。

圖1 樣本國家或地區(qū)流動性動態(tài)變化情況

根據內外部流動性變化情況，可將其分為三個頻繁波動期：一是次貸危機時期。2007年8月，次貸危機爆發(fā)后迅速演變?yōu)榻鹑谖C并席卷全球，為此美聯(lián)儲、歐洲以及日本央行紛紛向市場注入流動性以提振市場信心；二是歐債危機時期。2009年底，國際三大評級機構下調對希臘的主權評級，歐債危機爆發(fā)，發(fā)達經濟體央行實行低利率政策和通過公開市場操作購買資產，流動性再度增長；三是新冠肺炎疫情爆發(fā)期。2020年初，受新冠肺炎疫情大規(guī)模爆發(fā)影響，各國施行逆周期化的宏觀政策，全球流動性在此期間快速擴張。此外，自從2021年第二季度以來，通脹壓力迫使美聯(lián)儲結束寬松的貨幣政策，而新興市場內需不足引致的滯脹要求央行繼續(xù)實施寬松貨幣政策，內外部流動性之間出現(xiàn)了背離。

(二)跨境資本流動波動性測度

由于連續(xù)型指標更能反映波動的時變特征，而ARIMA模型的測度結果要優(yōu)于標準差和GARCH模型，因此本文借助該模型對E11國家跨境資本流動(按流動方向分為流出和流入)的序列數據進行建模分析。

1.ARIMA模型構建

ARMA(p, q)的具體模型形式如下：

xt=?1xt-1+?2xt-2+…+?pxt-pεt+θ1εt-1+θ2εt-2+…+θqεt-q

(2)

?1,?2,…,?p、θ1,θ2,…,θq為模型的待估參數，p為自回歸模型的階數，q為移動平均模型的階數，εt為白噪聲。當p=0時，ARMA(p, q)=MA(q)；當q=0時，ARMA(p, q)=AR(p)。ARIMA(p, d, q)則是結合了差分運算的ARMA(p, q)模型，其中，d表示差分階數。

2.ADF單位根檢驗

以跨境資本流入為例，先對其進行單位根檢驗。從表1可以看出，t統(tǒng)計量的絕對值明顯大于1%、5%和10%顯著性水平下的絕對值，p值小于0.01，因此，在1%的顯著性水平下，拒絕存在單位根的原假設，該序列為平穩(wěn)序列。

表1 原序列ADF單位根檢驗結果

3.模型識別與定階

在序列平穩(wěn)性的前提下，進一步根據自相關和偏自相關函數圖確定模型的階數p和q。從圖2可以看出，ACF圖拖尾，PACF圖截尾，q取值為1，故建立向量自回歸AR(1)模型。

圖2 原序列ACF和PACF圖

4.模型參數估計及檢驗

首先，對AR(1)模型進行回歸，觀察其參數是否通過顯著性檢驗。

其次，設為跨境資本流入的代表變量，根據表2中的回歸結果可得該模型的表達式為：

表2 模型回歸結果

xt=0.0717+0.5889xt-1+vt

(0.2913) (5.7433)

最后，對模型的擾動項進行檢驗，看其是否為白噪聲，若不是，則反映有效信息尚未被充分提取，需要更改模型形式。由表3可見，擬合模型顯著有效，波動率數據為其殘差序列。

表3 殘差白噪聲序列檢驗結果

5.測度結果分析

重復上述步驟，對新興經濟體跨境資本流出的波動性進行測度，所得結果如圖3所示。其中，代表跨境資本流入波動率，代表跨境資本流出波動率。

圖3 新興經濟體跨境資本流動波動性的測度結果

結果顯示，資本流入和流出的波動狀態(tài)整體一致，資本流入的波動相比于流出要更為劇烈，且其高波動時期與次貸危機時期、美聯(lián)儲量化寬松貨幣政策退出期以及疫情爆發(fā)期基本吻合。2020年新冠肺炎疫情爆發(fā)后，受不確定性政策影響，盡管部分企業(yè)通過提高金融化水平增加了在國內的投資(30)陳明利：《經濟政策不確定性、企業(yè)金融化與公司投資》，《上海商學院學報》，2022年第2期。，但跨境資本外流波動率仍大幅提高，資本流入波動率也不斷上漲。對比危機時期波動率上升的順序，可以發(fā)現(xiàn)危機初期，市場風險偏好驟降，新興經濟體面臨著資本大幅流出壓力，資本外流波動率迅速上升。此后，隨著非常規(guī)貨幣政策的實施，市場流動性充裕，資本外流趨勢觸底反彈，資本流入大幅增加。

四、基于MS-VAR模型的實證分析

流動性的狀態(tài)變化可能導致變量間聯(lián)動機制的非線性特征，為了揭示不同階段內外流動性沖擊對跨境資本流入、流出波動性的異質性影響以及溢出渠道的異質性特征，使用馬爾科夫向量自回歸模型(MS-VAR)進行實證分析。樣本期間，為對流動性進行更為準確的劃分，將區(qū)制數設定為3，分別指代流動性低波動對應的常規(guī)貨幣政策實施期、流動性混合波動對應的貨幣政策轉換期、流動性高波動對應的非常規(guī)貨幣政策實施期。

(一)MS-VAR模型設定

傳統(tǒng)VAR模型的表達式為：

yt=v+A1yt-1+…+Apyt-p+ut

(3)

其中，yt=(y1t，…，ykt)，y1t，…，ykt分別為具體的流動性指數和根據流動方向測度的跨境資本流動波動率；A1,…，Ap為維待估計的系數矩陣；ut～IID(0,∑)，∑為k維向量ut的方差協(xié)方差矩陣。

加入了區(qū)制因素并將均值調整為階數為p的MS-VAR(p)模型如下：

yt-μ(st)=A1(yt-1-μ(st-1))+…+Ap(yt-p-μ(st-p))+ut

(4)

式中ut～N(0,∑(st))，st是未觀測到的離散狀態(tài)的區(qū)制變量，區(qū)制i到j的轉移概率為：

(5)

其中m為區(qū)制數，轉移矩陣為：

piM=1-pi1-…-piM-1，i=1,2,…M

在進行具體MS(m)-VAR(p)模式構建時，根據均值、截距、自回歸參數、方差是否隨參數變化而變化，經過排列組合可得到以下八種具體模型形式。

表4 MS-VAR模型類別

(二)變量選取與數據說明

流動性指標選取外部流動性指數(LIf)和內部流動性指數(LId)，波動性指標選取跨境資本流入波動率(CI)和跨境資本流出波動率(CO)，金融周期變量則參照BIS(31)BIS., Debt and the Financial Cycle: Domestic and Global, BIS Annual Economic Report, 2014.、Dutra等(32)Dutra T. M, Dias J. C, Teixeira J. C. A., Measuring Financial Cycles: Empirical Evidence for Germany, United Kingdom and United States of America, International Review of Economics & Finance, Vol.79，2022,pp.599-630.的相關研究，選取實際房價指數、實際有效匯率、股指增長率、利率和信貸占比五個指標，分別以發(fā)達經濟體和新興經濟體上述指標之差的絕對值作為內外部金融周期差異代理變量。為保證數據時間區(qū)間的一致性，選取2005年第一季度到2021年第三季度的季度數據。其中，信貸數據來源于IMF-IFS數據庫，跨境資本流動數據來源于IMF-BOP數據庫，其余變量均來自Wind數據庫，具體變量的統(tǒng)計特征見表5。

表5 變量統(tǒng)計特征

(三)實證結果分析

結合前文可知，流動性的變化既會直接影響跨境資本流動的波動性，也可以通過內外金融周期差異渠道改變這一波動。為驗證在不同的流動性波動階段這些影響有無差異性，所以將外部流動性(LIf)、內部流動性(LId)、跨境資本流入波動率(CI)、跨境資本流出波動率(CO)作為各渠道的共用變量。

1.變量平穩(wěn)性檢驗

因模型建立的前提是平穩(wěn)時間序列，故對數據進行平穩(wěn)性檢驗(見表6)。根據檢驗結果，發(fā)現(xiàn)除了利差和信貸占比差異是一階平穩(wěn)之外，其他數據均為原始平穩(wěn)，所以對所有變量均取一階差分以保證平穩(wěn)性的一致，并在此基礎上進行實證分析。

表6 變量平穩(wěn)性檢驗結果

2. 最優(yōu)模型選擇

不同的模型形式產生的結果各異，在進行最優(yōu)模型選擇時，需要結合最大滯后階數、LL值、AIC準則、SC準則、HQ準則以及LR檢驗值進行綜合判斷。

3. 參數估計結果

鑒于內外金融周期差異各變量的變化往往是內部和外部力量共同作用的結果，單獨考慮外部或內部流動性變化對這些變量絕對值的正向或負向影響缺乏理論和現(xiàn)實意義，因此僅考慮在流動性不同波動時期，外部或內部流動性沖擊是否會對利差、匯差等內外金融周期差異變量具有顯著影響。由于實證結果已驗證了該影響的存在(33)實證過程備索。，那么以下重點分析內外部金融周期差異各渠道對跨境資本流動波動率的影響。

表7 最優(yōu)模型選擇與區(qū)制劃分結果(因變量為CI)

表8 最優(yōu)模型選擇與區(qū)制劃分結果(因變量為CO)

(1)房價變動差異渠道

表9和表10的結果表明，在流動性混合波動和高波動時期，房價變動差異對跨境資本流動波動率的影響多為負向。在混合波動時期，這一差異主要影響的是跨境資本流出波動率；在高波動時期，主要影響的則是跨境資本流入波動率。在流動性低波動時期，房價變動差異的系數均為正但并不顯著。因此可以推斷：1)房價變動差異在流動性混合波動和高波動時期發(fā)揮作用，其對跨境資本流入和流出波動性的作用效果存在異質性；2)流動性低波動時期這一渠道的作用并不顯著。這可能是因為在混合波動和高波動時期，投資者難以形成對政策的一致性預期；而低波動時期金融市場整體較為穩(wěn)定，投資者更多考慮跨境投資的交易成本，而房地產投資有著周期長、力度大的特點(34)Bacchetta P, Benhima K, “The Demand for Liquid Assets, Corporate Saving, and International Capital Flows”,Journal of the European Economic Association, Vol.13, No.6,2015,pp.304-337．，機會成本的存在也在一定程度上降低了房價變動差異渠道的傳導性。

表9 房價變動差異渠道MSIA(3)-VAR(1)的參數估計值及顯著性(因變量為CI)

表10 房價變動差異渠道MSIA(3)-VAR(1)的參數估計值及顯著性(因變量為CO)

(2)匯率變動差異渠道

與房價變動差異渠道的作用效果類似，表11和表12的結果顯示，匯率變動差異(以下簡稱“匯差”)渠道起作用的時期為流動性混合波動和高波動時期(區(qū)制1和區(qū)制3)。在混合波動時期，匯差對跨境資本流出波動率具有顯著的負向影響；在高波動時期，匯差對跨境資本流入的波動率具有顯著的負向影響。這一負向影響似乎與資本逐利而動的事實不符，這可能是在政策不確定性增加、波動程度加大的背景下，投資者風險規(guī)避情緒對其投資行為的影響程度加深，從而削弱了套利動機，減少了跨境資本流動的大幅波動。

表11 匯率變動差異渠道MSIAH(3)-VAR(1)的參數估計值及顯著性(因變量為CI)

表12 匯率變動差異渠道MSIA(3)-VAR(1)的參數估計值及顯著性(因變量為CO)

(3)股指變動差異渠道

表13和表14的結果顯示，在流動性高波動時期(區(qū)制3)，股指變動差異每增加一個單位，新興經濟體跨境資本流入波動率會增加0.4210個單位，跨境資本流出波動率則會減少0.1490個單位。分流向看，股指變動差異對跨境資本流入波動率的影響集中在流動性混合波動和高波動時期，對流出波動率的影響集中在流動性低波動和高波動時期。其中，滯后一期的股指變動差異對跨境資本流出波動率具有顯著的正向影響，而滯后二階的股指變動差異對這一波動則有著顯著負向影響，從系數值來看，二階滯后值的負向影響要大于一階滯后值的正向影響。這是因為：一方面，流向股市的多為短期內流動性最強的證券投資，這類資本對資產價差變化具有較高彈性，也因此更易受國家間股指變動差異的影響；另一方面，隨著時間的推移，不同國家間的股指變動差異因套利而逐步縮小，投資者行為更為謹慎，跨境資本流動趨于穩(wěn)定，波動也就有所平緩。

表13 股指變動差異渠道MSIAH(3)-VAR(1)的參數估計值及顯著性(因變量為CI)

表14 股指變動差異渠道MSIAH(3)-VAR(2)的參數估計值及顯著性(因變量為CO)

(4)利差渠道

表15—16的結果表明，在不同的流動性波動時期，利差對跨境資本流入和流出波動率的影響存在異質性。在區(qū)制1流動性混合波動時期和區(qū)制2流動性低波動時期，利差對跨境資本流出波動率有著顯著正向影響，對流入波動率的影響程度較小且均不顯著；在區(qū)制3流動性高波動時期，利差對跨境資本流入波動率有顯著正向影響，但對流出波動率的影響并不顯著。由此可見，在流動性的各個波動時期，利差均會加劇跨境資本流入或者流出波動，這也部分解釋了在發(fā)達經濟體貨幣政策變化后，新興經濟體被迫調整貨幣政策的原因。

表15 利差渠道MSIA(3)-VAR(1)的參數估計值及顯著性(因變量為CI)

表16 利差渠道MSIA(3)-VAR(1)的參數估計值及顯著性(因變量為CO)

(5)信貸占比差異渠道

表17—18信貸占比差異渠道MSIA(3)-VAR(1)的參數估計結果顯示，在流動性低波動時期，滯后一期的信貸占比差異每增加一個單位，跨境資本流入和流出波動率分別會減少0.0092和0.1191個單位，而在流動性高波動時期，這一差異僅對跨境資本流出的波動率有顯著影響，且這一影響是正向的。這可能是由于：在流動性低波動對應的常規(guī)貨幣政策實施期，貨幣政策通過穩(wěn)定信貸規(guī)模推動國內產業(yè)高度化(35)劉赟，莫斌：《貨幣政策、信貸規(guī)模與產業(yè)結構升級》，《山西財經大學學報》，2021年第8期。，不會出現(xiàn)跨境資本流動的大起大落現(xiàn)象；在流動性高波動對應的非常規(guī)貨幣政策實施期間，出于規(guī)避風險的目的，投資者會將資金投向政策環(huán)境更為穩(wěn)定的地方，同時加強對安全資產的配置，此時一旦信貸條件出現(xiàn)變化，新興經濟體將面臨著跨境資本外流壓力，跨境資本流出波動率也隨之增加。

表17 信貸占比差異渠道MSIA(3)-VAR(1)的參數估計值及顯著性(因變量為CI)

表18 信貸占比差異渠道MSIA(3)-VAR(1)的參數估計值及顯著性(因變量為CO)

由上可見，首先，將五個影響渠道同時納入考慮范疇后，可以發(fā)現(xiàn)存在內外流動性沖擊影響跨境資本流動波動率的內外金融周期差異機制。綜合內外部流動性沖擊對新興經濟體金融周期差異的影響及金融周期差異對跨境資本流動波動率的作用效果，發(fā)現(xiàn)房價變動差異渠道和信貸占比差異渠道對跨境資本流動波動的作用機制主要由外部流動性沖擊驅動；在流動性高波動時期，利差和匯差渠道在內外部流動性共同沖擊下均顯著影響跨境資本流入的波動率，由此假設1得證。

其次，對比不同影響渠道的作用效果，發(fā)現(xiàn)股指變動差異和信貸占比差異渠道對跨境資本流入和流出波動率的影響最為顯著且具有非對稱性。其中，在流動性高波動時期，股指變動差異對跨境資本流入和流出波動率分別具有顯著的正負向影響，且對資本流入波動的影響大于流出波動；在流動性低波動時期，信貸占比差異對資本流出波動的影響強度大于流入波動，假設2得證。

再次，觀察不同流動性波動期的情況，在流動性混合波動對應的貨幣政策轉換期和流動性高波動對應的非常規(guī)貨幣政策實施期，各傳導渠道對跨境資本流動波動率的作用效果要更為顯著，其中，非常規(guī)貨幣政策實施期的作用效果最強，假設3部分得證。

最后，內外流動性沖擊通過各傳導渠道對跨境資本流動波動均具有顯著的直接影響，且在不同的流動性波動期內存在差異。整體來看，外部流動性沖擊與內部流動性沖擊的影響方向基本相反，后者的影響強度要大于前者，兩者力量的疊加往往能夠起到減緩流動性沖擊對跨境資本流動波動率負面影響的作用，至此假設3全部得證。

五、結論與政策建議

本文通過三區(qū)制MS-VAR模型，分析了內外流動性沖擊經由內外金融周期差異渠道對跨境資本流動波動率的影響，發(fā)現(xiàn)在流動性的不同波動階段及其對應的不同貨幣政策時期，這一傳導效果具有復雜性。具體而言，一是存在流動性沖擊影響跨境資本流動波動性的內外金融周期差異機制。雖然內外流動性沖擊作用于金融周期差異各渠道的特點有所不同，但無論經由何種傳導渠道對跨境資本流動波動性的影響，流動性混合波動時期和高波動時期均比低波動時期的作用顯著；二是通過內外金融周期差異渠道對不同方向跨境資本流動波動率的影響具有顯著性和非對稱性；三是內外金融周期差異對跨境資本流動波動率的影響與流動性波動的不同階段及相應的貨幣政策實施期有關。在流動性混合波動對應的貨幣政策轉換期和流動性高波動對應的非常規(guī)貨幣政策實施期，外部流動性沖擊與內部流動性沖擊的影響方向基本相反，后者的影響強度要大于前者。上述結論具有如下政策啟示：

第一，要兼顧內外流動性沖擊對跨境資本流動波動性的共同影響。小國的貨幣政策對外依附性大，資本流動波動的監(jiān)控主要著眼于外部流動性沖擊；而中國在不可能三角中未采用嚴格三選二的角點解，而是選擇了中間解，即保持一定程度的資本管制、匯率浮動和較大程度的貨幣政策獨立性。相應地，在關注外部流動性沖擊的同時，跨境資本流動管理定要同時將內部流動性沖擊納入考量，以熨平資本流動大幅波動，防范外部沖擊與國內系統(tǒng)性風險形成共振，尤其是在流動性混合波動對應的貨幣政策轉換期和流動性高波動對應的非常規(guī)貨幣政策實施期更應如此。

第二，充分利用逆周期和跨周期的宏觀審慎+微觀監(jiān)管措施應對跨境資本流動的順周期性。比如，構建資本管制指數，求解福利損失最低的最優(yōu)資本管制程度；將彈性資本管制措施納入應對跨境資本流動異常波動的工具箱，對不同流向的跨境資本異常波動采取金融機構外匯頭寸限額增減、短期外債規(guī)模限制、差別準備金動態(tài)調節(jié)等宏觀審慎工具；豐富托賓稅品種，在流動性高波動時期，擇機啟動臨時性超額累進資本流動稅，預防短期跨境資本的大規(guī)模流入以及股指劇烈變動、資產價格泡沫和匯率超調風險；對銀行遠期售匯業(yè)務收取一定比例風險保證金應對資本流出異常波動等。

第三，構建新興經濟體流動性協(xié)同治理機制。加強新興經濟體之間的流動性互助，成立金融穩(wěn)定保障基金作為應對突發(fā)狀況的資金池以緩釋風險；依據風險承擔能力設定雙邊或多邊跨境資本流動波動的閾值；建立國家間跨境交易數據共享和協(xié)同監(jiān)管機制，阻斷或緩解輸入型金融風險通過資本流動渠道跨境傳染。