王江濤,崔文浩,肖殿荒

(1.華中師范大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院,湖北 武漢 430079;2.中山大學(xué) 嶺南學(xué)院,廣東 廣州 510275)

一、引言

2015年12月,時(shí)任央行副行長(zhǎng)易綱在人民幣加入特別提款權(quán)(SDR)有關(guān)情況的會(huì)議上表示,人民幣匯率形成機(jī)制改革的最終目標(biāo)是“實(shí)現(xiàn)人民幣匯率的清潔浮動(dòng)”?？娧恿恋确治鲋赋?所謂“清潔浮動(dòng)”,應(yīng)基本對(duì)應(yīng)于現(xiàn)行IMF分類中的自由浮動(dòng);相比人民幣目前實(shí)行的管理浮動(dòng)匯率制度,其具有干預(yù)更少、更透明、方式更市場(chǎng)化的特點(diǎn)[1]。人民幣匯率形成機(jī)制改革與利率市場(chǎng)化、資本項(xiàng)目開(kāi)放等內(nèi)容共同構(gòu)成當(dāng)前中國(guó)金融體系改革開(kāi)放的核心內(nèi)容,其在為中國(guó)走進(jìn)世界舞臺(tái)中心之進(jìn)程提供更多機(jī)遇和更好條件的同時(shí),向國(guó)際金融體系的全面融入與市場(chǎng)化接軌也使防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)跨境傳染的工作面臨更為復(fù)雜的形勢(shì)和愈益嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)[2]。開(kāi)放格局下的人民幣市場(chǎng)可能成為外部風(fēng)險(xiǎn)向中國(guó)內(nèi)部傳導(dǎo)的窗口。這種風(fēng)險(xiǎn)傳染直接表現(xiàn)為某一外幣匯率遭受沖擊后的大幅震蕩向人民幣匯率傳導(dǎo)。選擇何種操作路徑以盡可能規(guī)避和化解金融改革過(guò)程中凸顯的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn),正成為學(xué)者和政策制定者廣泛關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題。

應(yīng)當(dāng)注意到,將跨境風(fēng)險(xiǎn)的快速傳染視為匯率自由化浮動(dòng)的必然代價(jià)并非對(duì)這一問(wèn)題的全面認(rèn)識(shí);指向“清潔浮動(dòng)”的人民幣匯率改革本身具備產(chǎn)生和解決矛盾的雙重性質(zhì)。一方面,匯率波幅區(qū)間限制的逐漸放寬乃至最終取消,伴隨協(xié)同推進(jìn)的資本賬戶開(kāi)放改革,快進(jìn)快出的套利資本使得人民幣匯率容易出現(xiàn)短期超調(diào)現(xiàn)象,并且貨幣當(dāng)局因干預(yù)頻率和方式受限可能難以通過(guò)調(diào)整外匯儲(chǔ)備的市場(chǎng)操作及時(shí)遏制匯率的過(guò)度波動(dòng)。系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)由外匯市場(chǎng)向中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)蔓延的概率有所上升。另一方面,也應(yīng)看到,干預(yù)更少、更市場(chǎng)化、更透明的匯率形成機(jī)制也意味著政策不確定性的下降以及人民幣匯率靈活程度的提高,從而十分有利于外匯市場(chǎng)上自動(dòng)調(diào)節(jié)器功能的發(fā)揮,同時(shí)也能夠避免僵硬的干預(yù)政策下容易出現(xiàn)的投機(jī)資本沖擊和貨幣政策有效性損失。透明化政策的平穩(wěn)預(yù)期效應(yīng)能夠在較長(zhǎng)周期內(nèi)避免匯率的大起大落,從而抑制來(lái)自外部沖擊的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)。由此,本文提出問(wèn)題:經(jīng)濟(jì)政策不確定性相比利率差、雙邊貿(mào)易等傳統(tǒng)基本面因素,其下行能否成為人民幣匯率日益自由化浮動(dòng)下限制匯率共振的重要力量,從而有效抑制國(guó)際沖擊向人民幣匯率的傳染?對(duì)這一問(wèn)題的研究能夠加深對(duì)匯率形成機(jī)制市場(chǎng)化之影響的理解,從而有助于進(jìn)一步厘清匯率改制在中國(guó)金融改革開(kāi)放之頂層設(shè)計(jì)中所處的位置,為決策者識(shí)別和優(yōu)化改革路徑提供政策啟示。

二、文獻(xiàn)綜述

系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的核心思想是金融風(fēng)險(xiǎn)的傳染,即一個(gè)金融機(jī)構(gòu)、金融市場(chǎng)所面臨的沖擊,向金融系統(tǒng)中的其他機(jī)構(gòu)及其他市場(chǎng)迅速傳遞[3]。其在外匯市場(chǎng)上表現(xiàn)為某種貨幣的匯率變動(dòng)影響其他貨幣的匯率變動(dòng)。關(guān)于貨幣匯率聯(lián)動(dòng)特征的研究早已有之。例如,Frankel等建立貨幣錨模型,用于回答東亞在當(dāng)時(shí)究竟屬于美元集團(tuán)(Dollar Bloc)還是日元集團(tuán)(Yen Bloc)的問(wèn)題[4]。但該方法在揭示不同貨幣匯率間的關(guān)系時(shí),只關(guān)注部分貨幣市場(chǎng)間的局部聯(lián)系,而忽略全球貨幣體系的整體特征,故不能充分地描繪匯率風(fēng)險(xiǎn)的傳染[5]。2008年的金融危機(jī)將經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中各元素間更加復(fù)雜的相互依賴性暴露出來(lái),呼喚學(xué)界對(duì)經(jīng)濟(jì)網(wǎng)絡(luò)的研究。貨幣市場(chǎng)中的風(fēng)險(xiǎn)傳染具有典型的網(wǎng)絡(luò)特征;時(shí)興的網(wǎng)絡(luò)模型將這種金融主體間的相互關(guān)聯(lián)直接納入建模過(guò)程,將之應(yīng)用于匯率風(fēng)險(xiǎn)的傳染,能夠有效提高分析的準(zhǔn)確性。由此,基于網(wǎng)絡(luò)視角的研究方法在近年的文獻(xiàn)中頗為流行。

相關(guān)文獻(xiàn)采用的網(wǎng)絡(luò)分析方法大體可分為兩種類別:一是使用VAR模型,以Diebold等提出的方差分解指標(biāo)構(gòu)建變量間的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系[6]。周穎剛等采用此類方法計(jì)算G20經(jīng)濟(jì)體間貨幣匯率的相互影響水平,進(jìn)而構(gòu)建人民幣國(guó)際影響力指數(shù)[7]。該方法的局限之處在于:一方面,估計(jì)結(jié)果中不直接包含傳染結(jié)構(gòu)的信息,以傳染強(qiáng)度的某一分位點(diǎn)為閾值識(shí)別主要風(fēng)險(xiǎn)傳染關(guān)系的操作具有主觀色彩;另一方面,此類模型往往局限于描述線性的風(fēng)險(xiǎn)傳染關(guān)系,不能捕捉匯率風(fēng)險(xiǎn)傳染網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)間的非線性關(guān)系(文中實(shí)證部分證實(shí)了非線性關(guān)系的存在),故結(jié)論可能存在偏差。二是使用格蘭杰因果檢驗(yàn)方法。余博等采用該方法識(shí)別5種貨幣匯率間的收益率溢出關(guān)系,進(jìn)而得到匯率系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的總體關(guān)聯(lián)特征[8]。Billio提出了非線性格蘭杰因果檢驗(yàn)方法,楊子暉等分析了19個(gè)主要國(guó)家(地區(qū))的經(jīng)濟(jì)政策不確定性與股票和外匯市場(chǎng)間的傳染效應(yīng)[9-10]。不過(guò),非線性方法無(wú)法進(jìn)一步識(shí)別傳染強(qiáng)度,故也不能適應(yīng)本文的研究目的。另外,分析匯率風(fēng)險(xiǎn)傳染效應(yīng)的驅(qū)動(dòng)因素同樣具有現(xiàn)實(shí)價(jià)值?，F(xiàn)有研究通常在網(wǎng)絡(luò)識(shí)別完畢后采用面板回歸的方法研究特定因素對(duì)風(fēng)險(xiǎn)傳染程度的影響[7-8]。但是,如此操作只能分析各因素對(duì)風(fēng)險(xiǎn)傳染強(qiáng)度的影響,若要進(jìn)一步分析對(duì)風(fēng)險(xiǎn)傳染結(jié)構(gòu)的影響則力不從心。如果將對(duì)外生因素之影響的分析納入網(wǎng)絡(luò)模型本身的構(gòu)建過(guò)程,也許能夠得到更為深入的分析結(jié)論。

貨幣匯率聯(lián)動(dòng)性質(zhì)的影響因素繁多,相關(guān)文獻(xiàn)多關(guān)注雙邊貿(mào)易、金融聯(lián)系、經(jīng)濟(jì)周期和貨幣政策相似性等宏觀經(jīng)濟(jì)因素[11]。除基本面因素外,央行干預(yù)政策的可預(yù)測(cè)程度也可能改變匯率風(fēng)險(xiǎn)的傳染效應(yīng)。對(duì)投資者而言,一方面,經(jīng)濟(jì)政策不確定程度的上升對(duì)其在本國(guó)進(jìn)行的投資存在顯著的負(fù)向影響[12-13]。這是因?yàn)椴淮_定性提高了市場(chǎng)上的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià),從而導(dǎo)致投資者在本國(guó)進(jìn)行融資的成本和難度上升;同時(shí),面對(duì)更為分散的投資回報(bào)分布,投資者也會(huì)要求更高的收益率以對(duì)沖額外風(fēng)險(xiǎn)[14-16]。對(duì)本國(guó)投資的減少令本國(guó)資產(chǎn)價(jià)格相對(duì)下降,貨幣貶值。另一方面,本國(guó)投資者也可能拋售外國(guó)資產(chǎn)以緩解流動(dòng)性短缺問(wèn)題,從而聯(lián)動(dòng)導(dǎo)致外國(guó)貨幣的貶值。黃乃靜等發(fā)現(xiàn),作為能夠改變投資者行為的非基本面因素,經(jīng)濟(jì)政策不確定性(Economic Policy Uncertainty,EPU)是沖擊人民幣與歐元間相互溢出的關(guān)鍵影響變量[17]。這一效應(yīng)極有可能也存在于整個(gè)匯率風(fēng)險(xiǎn)傳染網(wǎng)絡(luò)的各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間?；谶@種認(rèn)識(shí),本文在現(xiàn)有研究基礎(chǔ)上,將研究問(wèn)題具體化:①EPU對(duì)匯率風(fēng)險(xiǎn)傳染是否存在顯著影響?若存在,其是否為影響匯率風(fēng)險(xiǎn)傳染的關(guān)鍵因素?②就人民幣受到的匯率風(fēng)險(xiǎn)傳染而言,全球整體EPU水平、中國(guó)EPU水平和風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源市場(chǎng)EPU水平中,何者的影響更為突出?③影響方式方面,不同類型的EPU對(duì)人民幣受到的匯率風(fēng)險(xiǎn)傳染產(chǎn)生的影響是正向還是負(fù)向?對(duì)這些問(wèn)題的探究,不僅能加深對(duì)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)與經(jīng)濟(jì)政策不確定性之間關(guān)系的理解,也為人民幣國(guó)際化進(jìn)程中防范跨境風(fēng)險(xiǎn)沖擊、維持金融市場(chǎng)穩(wěn)定的實(shí)踐提供決策啟示。

基于上述分析,本文通過(guò)引入一種前沿的網(wǎng)絡(luò)模型,分析外匯市場(chǎng)中的風(fēng)險(xiǎn)傳染以及經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)這一風(fēng)險(xiǎn)傳染效應(yīng)的影響。具體而言,首先,采用一種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)識(shí)別算法得到匯率風(fēng)險(xiǎn)傳染網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)群的次序關(guān)系;其次,將識(shí)別出的次序關(guān)系融入建模過(guò)程中,構(gòu)建變系數(shù)模型描述節(jié)點(diǎn)間風(fēng)險(xiǎn)的傳染,其中節(jié)點(diǎn)間風(fēng)險(xiǎn)傳染強(qiáng)度被設(shè)定為外生變量(此處為EPU)的函數(shù);最后,基于實(shí)際數(shù)據(jù),采用貝葉斯方法估計(jì)出節(jié)點(diǎn)間的傳染強(qiáng)度,并依據(jù)估計(jì)結(jié)果識(shí)別匯率風(fēng)險(xiǎn)傳染網(wǎng)絡(luò),探究EPU對(duì)匯率風(fēng)險(xiǎn)傳染的影響。本文的邊際貢獻(xiàn)表現(xiàn)在如下三個(gè)方面:第一,從研究視角來(lái)看,不同于多關(guān)注聯(lián)動(dòng)性質(zhì)的時(shí)變特征或基本面因素影響的現(xiàn)有文獻(xiàn),本文側(cè)重于經(jīng)濟(jì)政策不確定性這一非基本面因素的影響;考慮到這一因素在人民幣匯率形成機(jī)制的未來(lái)發(fā)展中可能起到的遏制風(fēng)險(xiǎn)傳染的突出作用,透過(guò)這一視角的研究對(duì)改革路徑的選取決策存在一定啟示作用。第二,從研究方法來(lái)看,本文將一種較為新穎的網(wǎng)絡(luò)方法引入?yún)R率聯(lián)動(dòng)研究領(lǐng)域。該方法能夠克服已有方法存在的若干缺陷,充分利用貨幣市場(chǎng)中風(fēng)險(xiǎn)傳染的網(wǎng)絡(luò)特征,更為深入地挖掘相關(guān)文獻(xiàn)難以涉及的信息。第三,從研究結(jié)論來(lái)看,本文不僅分析了EPU影響匯率風(fēng)險(xiǎn)傳染的綜合效應(yīng),還探究了不同類型EPU對(duì)匯率風(fēng)險(xiǎn)傳染的影響特征;所得到的具體結(jié)論對(duì)外匯市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)防范具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

三、模型設(shè)計(jì)、指標(biāo)構(gòu)建和數(shù)據(jù)說(shuō)明

(一)風(fēng)險(xiǎn)傳染網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別

變量間的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)分析變量間的數(shù)量和因果關(guān)系具有重要價(jià)值。風(fēng)險(xiǎn)傳染具有典型的網(wǎng)絡(luò)形態(tài)?？紤]到貨幣間風(fēng)險(xiǎn)傳染效應(yīng)的非對(duì)稱特征,我們采用有向無(wú)環(huán)圖(Directed Acyclic Graph,DAG)G=(V,E)建模其間風(fēng)險(xiǎn)傳染的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),其由表示各貨幣匯率的有序節(jié)點(diǎn)V={1,2,…,p}和表示風(fēng)險(xiǎn)傳染路徑的有向邊E?V×V構(gòu)成。采用兩步方法確定風(fēng)險(xiǎn)傳染網(wǎng)絡(luò):首先,依據(jù)匯率間風(fēng)險(xiǎn)傳染特征,確定各貨幣節(jié)點(diǎn)的先后次序;其次,根據(jù)這一次序,識(shí)別節(jié)點(diǎn)間可能的有向連接及對(duì)應(yīng)強(qiáng)度,即識(shí)別出網(wǎng)絡(luò)的傳染路徑和傳染強(qiáng)度。

為此,首先要確定節(jié)點(diǎn)V的次序,即識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)傳染網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)?，F(xiàn)有在DAG框架下識(shí)別網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的方法大體可分為兩種類別:基于約束(Constraint-Based)的方法和評(píng)分搜索(Score and Search)方法[18]?；诩s束的方法以變量間的聯(lián)合概率分布與由邊反映的條件獨(dú)立性質(zhì)間的關(guān)系為識(shí)別網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的依據(jù),其代表性工具為PC算法[19]。該算法從全連通的無(wú)向圖出發(fā),對(duì)圖中存在的由3個(gè)(組)節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的“V結(jié)構(gòu)”進(jìn)行逐個(gè)檢驗(yàn),確定各邊的存在性和方向。該方法能夠快速處理由大量節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的高維網(wǎng)絡(luò),但估計(jì)結(jié)果受檢驗(yàn)在節(jié)點(diǎn)間的實(shí)施順序影響[20]。由于本文考慮的節(jié)點(diǎn)僅有十余個(gè),為增強(qiáng)估計(jì)結(jié)果的客觀性,我們選擇雖運(yùn)行速度較慢但結(jié)果更為穩(wěn)健的評(píng)分搜索方法。評(píng)分搜索方法以網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)樣本數(shù)據(jù)的擬合效果為識(shí)別依據(jù)。Kuiper等比較了三種基于采樣的評(píng)分搜索方法:結(jié)構(gòu)MCMC(Structure MCMC)、有序MCMC(Order MCMC)和分塊MCMC(Partition MCMC),結(jié)果顯示,相比其余兩種方法,分塊MCMC能夠在提供無(wú)偏估計(jì)的同時(shí),具備較快的收斂速度[18]。因此,我們采用分塊MCMC方法估計(jì)風(fēng)險(xiǎn)傳染網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的次序。

分塊MCMC方法的基本步驟如下:第一步,將DAG中所有節(jié)點(diǎn)劃分為有序的若干分塊(Partition),并假定每個(gè)分塊內(nèi)部各節(jié)點(diǎn)間無(wú)有向邊相連(即相互條件獨(dú)立);除最上游(父系)分塊之外,每個(gè)分塊內(nèi)的節(jié)點(diǎn)至少通過(guò)一條有向邊與其相鄰上游(父系)分塊內(nèi)的節(jié)點(diǎn)相連接。第二步,計(jì)算當(dāng)前分塊方式對(duì)樣本數(shù)據(jù)的擬合效果,即評(píng)分(Score)。第三步,更新分塊方式,即搜索(Search),計(jì)算新分塊方式的評(píng)分,以評(píng)分變化為依據(jù)構(gòu)建是否接受新分塊方式的概率準(zhǔn)則,促使馬爾可夫鏈在高評(píng)分(即擬合效果較好)的分塊中轉(zhuǎn)移;其中,分塊的更新從以下幾種情況中選擇:①交換兩個(gè)不同分塊內(nèi)的節(jié)點(diǎn);②將一個(gè)分塊分解為兩個(gè)分塊;③合并兩個(gè)分塊;④將某個(gè)節(jié)點(diǎn)從一個(gè)分塊移動(dòng)到另外一個(gè)分塊;⑤交換兩個(gè)分塊內(nèi)的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)。第四步,重復(fù)第三步,直至獲得足夠數(shù)量的獨(dú)立樣本。

(二)模型設(shè)計(jì)

在獲得節(jié)點(diǎn)次序的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步建?？赡艽嬖诘娘L(fēng)險(xiǎn)傳染關(guān)系。假設(shè)隨機(jī)變量Xht表示某種貨幣匯率在t時(shí)刻的收益率,為風(fēng)險(xiǎn)傳染網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)節(jié)點(diǎn);Xt=(X1t,X2t,…,Xpt)T是由所有網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的隨機(jī)向量。在沒(méi)有識(shí)別出節(jié)點(diǎn)次序的情況下,要分析貨幣h的匯率風(fēng)險(xiǎn)主要傳染源,就需要同時(shí)考慮其他所有貨幣j,j≠h的匯率變量Xjt;即使在貨幣數(shù)量p并不很大的情形下,其計(jì)算量也可能大到難以操作。在識(shí)別出各節(jié)點(diǎn)群的次序之后,貨幣h的匯率風(fēng)險(xiǎn)傳染源僅局限于其所在分塊的父系分塊所包含的貨幣節(jié)點(diǎn)中。假設(shè)Xt服從多元正態(tài)分布,則可用線性模型(1)描述第h(h=1,2,…,p)個(gè)貨幣的匯率與其父系節(jié)點(diǎn)的關(guān)聯(lián):

Xht=∑j∈pa(h)Xjtβhjt+εht

(1)

Xht=∑j∈pa(h)Xjtβhjt(Ut)+εht

βhjt(Ut)=θhjt(Ut)×I{|θhjt(Ut)|>Th}

(2)

其中,Ut為影響風(fēng)險(xiǎn)傳染系數(shù)βhjt的外生變量向量,Th為閾值。在本文的實(shí)證研究中,

Ut=(EPUg,t,EPUj,t,EPUh,t,t)T

θhjt(Ut)=μhj+fhj,1(EPUg,t)+fhj,2(EPUj,t)+fhj,3(EPUh,t)+fhj,4(t)

(3)

其中fhj,l(·),l=1,2,3,4,為待估計(jì)的函數(shù);t為時(shí)間;EPUg,t為t時(shí)期全球的EPU水平;EPUj,t和EPUh,t分別為貨幣h和貨幣j對(duì)應(yīng)國(guó)家(地區(qū))t時(shí)期的相對(duì)EPU;相對(duì)EPU的計(jì)算方式為當(dāng)?shù)谽PU減去全球EPU,其取值若大于0,表示當(dāng)?shù)卣叩牟淮_定程度高于全球平均水平,反之亦然。模型中將EPU對(duì)βhjt的影響分解為全球EPU的影響fhj,1(EPUg,t)、風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源市場(chǎng)相對(duì)EPU的影響fhj,2(EPUj,t)和節(jié)點(diǎn)h對(duì)應(yīng)市場(chǎng)相對(duì)EPU的影響fhj,3(EPUh,t)三部分。fhj,4(t)反映其他時(shí)變因素的影響。

在模型中引入閾值函數(shù)I{|θhjt(Ut)|>Th}的目的是:剔除微弱因素的影響,使得模型識(shí)別的網(wǎng)絡(luò)具有稀疏結(jié)構(gòu)。對(duì)某一分塊內(nèi)的貨幣h而言,分塊MCMC方法識(shí)別出的其上游分塊內(nèi)的所有節(jié)點(diǎn)都是其潛在風(fēng)險(xiǎn)源,但并不是所有潛在風(fēng)險(xiǎn)源都會(huì)顯著影響貨幣h的匯率;通過(guò)引入閾值函數(shù),我們能夠?qū)⒉糠钟绊懳⑷醯母赶倒?jié)點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)傳染系數(shù)壓縮為零,從而在簡(jiǎn)化識(shí)別網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的同時(shí),把握主要矛盾。為避免主觀因素的影響,估計(jì)過(guò)程并非預(yù)先設(shè)定Th,而是將其作為待估參數(shù)處理。這一模型的基本框架由Ni等構(gòu)建[21]。

文中構(gòu)建的模型主要有如下優(yōu)勢(shì):第一,模型的構(gòu)建過(guò)程將網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中節(jié)點(diǎn)群之間的次序融入其中,充分利用信息。第二,用變系數(shù)可加形式描述節(jié)點(diǎn)間的關(guān)系,使得模型不僅能確定非線性網(wǎng)絡(luò)關(guān)系,而且還能度量出節(jié)點(diǎn)間風(fēng)險(xiǎn)傳染強(qiáng)度。第三,將節(jié)點(diǎn)間風(fēng)險(xiǎn)傳染強(qiáng)度設(shè)定為關(guān)于EPU等外生變量的函數(shù),這種設(shè)計(jì)在度量出節(jié)點(diǎn)間風(fēng)險(xiǎn)傳染強(qiáng)度的同時(shí),為分析外生因素對(duì)傳染強(qiáng)度和傳染結(jié)構(gòu)的影響,提供了可行的途徑。

(三)參數(shù)估計(jì)與指標(biāo)構(gòu)建

為論述方便,本文構(gòu)建了如下一些指標(biāo)。

1.傳染頻率

2.平均傳染強(qiáng)度

3.關(guān)聯(lián)數(shù)

4.溢出效應(yīng)和溢回效應(yīng)

此外,為表述方便,記βhjt,g=fhj,1(EPUg,t),βhjt,j=fhj,2(EPUj,t),βhjt,h=fhj,3(EPUh,t),分別用來(lái)衡量全球EPU、風(fēng)險(xiǎn)輸出國(guó)家(地區(qū))的相對(duì)EPU和風(fēng)險(xiǎn)輸入國(guó)家(地區(qū))的相對(duì)EPU對(duì)風(fēng)險(xiǎn)傳染系數(shù)的影響。

(四)數(shù)據(jù)說(shuō)明

選取四種來(lái)自發(fā)達(dá)市場(chǎng)的貨幣(美元USD、歐元EUR、英鎊GBP、日元JPY)、四種來(lái)自新興市場(chǎng)的貨幣(巴西雷亞爾BRL、印度盧比INR、墨西哥比索MXN、俄羅斯盧布RUB)、人民幣CNY和與人民幣聯(lián)系較為緊密的新加坡元SGD作為本文研究的匯率風(fēng)險(xiǎn)傳染網(wǎng)絡(luò)的貨幣節(jié)點(diǎn)。選取的貨幣所對(duì)應(yīng)的國(guó)家和區(qū)域基本囊括了世界各地區(qū)的主要經(jīng)濟(jì)體,樣本內(nèi)所有國(guó)家2019年的名義GDP之和占到世界總值的80%左右,其人口之和也超過(guò)世界總?cè)丝诘陌霐?shù),因此本文所選取的貨幣節(jié)點(diǎn)具有一定的全面性和代表性。以上述十種貨幣匯率的SDR標(biāo)價(jià)為分析對(duì)象,樣本數(shù)據(jù)包括自2003年4月到2020年5月的月度平均數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)來(lái)自IMF數(shù)據(jù)庫(kù)。對(duì)匯率數(shù)據(jù)做對(duì)數(shù)差分處理以獲得收益率序列。各貨幣匯率收益率的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示?？梢钥吹?各貨幣匯率均不能拒絕其為平穩(wěn)序列的假設(shè),并至少在0.05的顯著性水平下通過(guò)了正態(tài)性檢驗(yàn)。

經(jīng)濟(jì)政策不確定性數(shù)據(jù)來(lái)自Baker等構(gòu)建的數(shù)據(jù)庫(kù)[15]。其中歐元區(qū)數(shù)據(jù)由比利時(shí)、法國(guó)、德國(guó)、希臘、愛(ài)爾蘭、意大利、荷蘭、西班牙數(shù)據(jù)按各國(guó)2019年GDP加權(quán)平均得到。表2報(bào)告了經(jīng)濟(jì)政策不確定性數(shù)據(jù)的主要統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。

表1 貨幣匯率數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)

表2 經(jīng)濟(jì)政策不確定性數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)

四、實(shí)證結(jié)果

(一)匯率風(fēng)險(xiǎn)傳染網(wǎng)絡(luò)的基本特征

考慮到某一貨幣的匯率收益率可能受到該貨幣和其他貨幣匯率上一期收益率的影響,我們將各個(gè)貨幣的匯率收益率及其一期滯后作為網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)。分塊MCMC方法得到的節(jié)點(diǎn)次序如表3所示。

表3 貨幣節(jié)點(diǎn)次序和分塊

表3中,“_lag”后綴表示對(duì)應(yīng)貨幣的一期滯后。可以看到,位于分塊11中的人民幣的潛在風(fēng)險(xiǎn)傳染源包括分塊1到分塊10中的所有貨幣(以及這些貨幣的一期滯后),但不包括分塊11中的其他貨幣(印度盧比)和分塊12到分塊15中的所有貨幣。節(jié)點(diǎn)次序的計(jì)算結(jié)果意味著,人民幣位于風(fēng)險(xiǎn)傳染的偏下游位置,容易受國(guó)際外匯市場(chǎng)波動(dòng)的影響。

首先,整體來(lái)看,一方面,美元和新加坡元在整個(gè)匯率風(fēng)險(xiǎn)傳染網(wǎng)絡(luò)中處于最上游,是主要的風(fēng)險(xiǎn)輸出貨幣;這一特征在表4中體現(xiàn)為其橫排對(duì)應(yīng)的數(shù)值大部分為0,而縱排對(duì)應(yīng)的數(shù)值都比較大。美國(guó)憑借其在經(jīng)濟(jì)、政治、科技等方面的強(qiáng)大實(shí)力成為全球主要匯率風(fēng)險(xiǎn)輸出國(guó);新加坡有優(yōu)越的地理位置和發(fā)達(dá)的金融市場(chǎng),其貨幣也成為全球主要的匯率風(fēng)險(xiǎn)源。另一方面,比索和盧布處于網(wǎng)絡(luò)的最下游,其匯率受到網(wǎng)絡(luò)中幾乎所有貨幣匯率的影響,同時(shí)對(duì)其他貨幣匯率的影響十分微弱。其次,就人民幣而言,其在匯率風(fēng)險(xiǎn)傳染網(wǎng)絡(luò)中處于中下游位置,對(duì)其他貨幣具有一定的影響力,又在很大程度上受到其他貨幣的影響;由平均溢出效應(yīng)指標(biāo)可知,人民幣影響其他貨幣的能力在十種貨幣中位于第七位,處于中下水平,而受其他貨幣影響的程度(即平均溢回效應(yīng)指標(biāo))卻僅次于盧布,位于第二位。由此可見(jiàn),在中國(guó)經(jīng)濟(jì)體量的支持下,人民幣雖已形成一定的帶動(dòng)其他貨幣匯率變動(dòng)的能力,但匯率形成機(jī)制的逐步市場(chǎng)化和資本賬戶開(kāi)放改革同時(shí)也使得沖擊由其他貨幣向人民幣傳導(dǎo)的渠道逐漸通暢,人民幣面臨較大的跨境風(fēng)險(xiǎn)沖擊。從風(fēng)險(xiǎn)防范的角度來(lái)看,由表4可知,人民幣的主要匯率風(fēng)險(xiǎn)源依次為日元、美元、新加坡元和歐元;四種貨幣不論在傳染頻率(分別為100.0%、78.4%、76.5%和51.0%)還是平均強(qiáng)度(分別為1.171、0.574、0.568和0.334)方面,均對(duì)人民幣產(chǎn)生較大影響。這意味著,當(dāng)這些貨幣匯率因受當(dāng)?shù)鼗驀?guó)際事件沖擊出現(xiàn)震蕩時(shí),人民幣匯率也可能受到連帶影響,從而形成間接地使中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行失穩(wěn)的力量。因此,研究這種風(fēng)險(xiǎn)傳染效應(yīng)的影響因素對(duì)人民幣匯率改革和國(guó)際化進(jìn)程中維持中國(guó)金融市場(chǎng)乃至整體經(jīng)濟(jì)環(huán)境的穩(wěn)定具有重要價(jià)值;而在諸多影響因素中,經(jīng)濟(jì)政策不確定性可能居于重要地位。

表4 匯率風(fēng)險(xiǎn)傳染網(wǎng)絡(luò)的基本特征

(二)經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)匯率風(fēng)險(xiǎn)傳染的整體影響

現(xiàn)有研究表明,經(jīng)濟(jì)政策不確定性顯著影響匯率波動(dòng)水平,在系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的跨市場(chǎng)傳播中發(fā)揮關(guān)鍵作用[10,23-24]。但就匯率風(fēng)險(xiǎn)傳染而言,經(jīng)濟(jì)政策不確定性是否會(huì)對(duì)其產(chǎn)生影響、影響的程度有多大、是否是其關(guān)鍵影響因素等問(wèn)題對(duì)防范風(fēng)險(xiǎn)具有重要意義,現(xiàn)有研究尚未涉及。本節(jié)中,我們以匯率風(fēng)險(xiǎn)傳染網(wǎng)絡(luò)中的人民幣節(jié)點(diǎn)為代表,對(duì)上述問(wèn)題進(jìn)行分析。在匯率風(fēng)險(xiǎn)傳染網(wǎng)絡(luò)中,人民幣節(jié)點(diǎn)面臨的風(fēng)險(xiǎn)輸入強(qiáng)度為其對(duì)應(yīng)的溢回效應(yīng)(SFO(h)t);而溢回效應(yīng)可分解為受EPU影響的部分SFO(h)EPU,t=|∑j∈pa(h)(βhjt,g+βhjt,j+βhjt,h)|和受其他因素影響的部分SFO(h)x,t=|∑j∈pa(h)(μhj+fhj,4(t))|;因此,EPU對(duì)風(fēng)險(xiǎn)傳染的影響程度,可通過(guò)SFO(h)EPU,t與SFO(h)x,t的相對(duì)大小體現(xiàn)。具體情況見(jiàn)圖1和圖2。

圖1 人民幣溢回效應(yīng)的分解

圖2 EPU和其他因素對(duì)人民幣溢回效應(yīng)之影響的比例

圖1以時(shí)間為橫軸,溢回效應(yīng)為縱軸,給出了人民幣溢回效應(yīng)以及EPU和其他因素的影響在不同時(shí)間點(diǎn)上的大小。其中實(shí)線描繪人民幣溢回效應(yīng),即SFO(h)t;點(diǎn)線描繪EPU對(duì)溢回效應(yīng)的影響,即SFO(h)EPU,t;虛線描繪除EPU外的其他因素對(duì)溢回效應(yīng)的影響,即SFO(h)x,t。圖2為SFO(h)EPU,t與SFO(h)x,t之比;受縱軸范圍限制,大于10的數(shù)據(jù)點(diǎn)被繪制為10。可以看到,首先,整體來(lái)看,EPU對(duì)溢回效應(yīng)的影響在數(shù)值大小和波動(dòng)情況方面均與溢回效應(yīng)本身十分接近,EPU與其他因素之影響的比例在大多數(shù)時(shí)間點(diǎn)上大于1。也就是說(shuō),就人民幣的風(fēng)險(xiǎn)傳染效應(yīng)而言,EPU的影響比其他因素的影響更為重要,其既為構(gòu)成人民幣溢回效應(yīng)的關(guān)鍵因素,也是導(dǎo)致人民幣溢回效應(yīng)波動(dòng)的主要原因。因此,EPU是向人民幣傳導(dǎo)風(fēng)險(xiǎn)的樞紐;政策不明朗程度的變化顯著地影響著中外投資者的行為,其引發(fā)的投資規(guī)模和方向的變化導(dǎo)致人民幣和外幣容易在短時(shí)間內(nèi)共同震蕩,從而成為外部沖擊向中國(guó)金融市場(chǎng)外溢的關(guān)鍵渠道。其次,局部來(lái)看,2017年后,EPU對(duì)人民幣溢回效應(yīng)之影響的上升勢(shì)頭趨緩,EPU與其他因素對(duì)人民幣溢回效應(yīng)之影響的比例亦有所下滑。其原因可能是黨的十九大將防范化解金融風(fēng)險(xiǎn)置于三大攻堅(jiān)戰(zhàn)之中以來(lái),中國(guó)政府在調(diào)整財(cái)政和貨幣政策時(shí)提高了防控金融風(fēng)險(xiǎn)在目標(biāo)函數(shù)中的權(quán)重。由于經(jīng)濟(jì)政策不確定程度的提高也意味著當(dāng)局以更為靈活的方式應(yīng)對(duì)外部沖擊,這一政策轉(zhuǎn)向也在一定程度上抑制了人民幣溢回效應(yīng)的攀升。

透過(guò)人民幣溢回效應(yīng),EPU進(jìn)一步影響匯率風(fēng)險(xiǎn)傳染網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)。也就是說(shuō),隨著EPU對(duì)人民幣溢回效應(yīng)之影響的變化,向人民幣匯率溢出風(fēng)險(xiǎn)的貨幣數(shù)量和種類也會(huì)發(fā)生改變。圖3對(duì)此進(jìn)行了詳細(xì)說(shuō)明。從左至右、從上至下,圖中各子圖分別反映了EPU對(duì)美元、歐元、英鎊、日元、巴西雷亞爾、俄羅斯盧布和新加坡元指向人民幣匯率的風(fēng)險(xiǎn)傳染效應(yīng)的影響;各子圖中,橫坐標(biāo)為時(shí)間,縱坐標(biāo)為EPU對(duì)相應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)傳染效應(yīng)的影響大小。在被陰影部分覆蓋的時(shí)間中,對(duì)應(yīng)貨幣停止向人民幣溢出風(fēng)險(xiǎn);即此時(shí)匯率風(fēng)險(xiǎn)傳染網(wǎng)絡(luò)中不存在由對(duì)應(yīng)貨幣指向人民幣的有向邊。由圖3可以看出,一方面,整體來(lái)看,陰影區(qū)域中,反映EPU之影響的曲線通常處于相對(duì)低位。換句話說(shuō),各貨幣停止向人民幣溢出風(fēng)險(xiǎn)的時(shí)間段往往與EPU對(duì)相應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)傳染效應(yīng)影響較小的時(shí)間段相重合,這說(shuō)明人民幣匯率是否存在與某一外幣匯率的聯(lián)動(dòng)關(guān)系受到當(dāng)時(shí)經(jīng)濟(jì)政策不確定程度的影響。以人民幣與美元的匯率依賴關(guān)系為例,美元在2006年下半年到2009年上半年,以及2015年末到2016年末停止向人民幣溢出風(fēng)險(xiǎn)。究其原因,可能是2005年和2015年的兩次匯率形成機(jī)制改革后,人民幣匯率浮動(dòng)的市場(chǎng)化程度上升,這使得經(jīng)濟(jì)政策整體的不明確程度對(duì)人民幣匯率形成的影響下降;由于美元匯率仍是人民幣匯率形成的最重要參考指標(biāo),故這一效應(yīng)在匯改后的一段時(shí)期內(nèi)有效抑制了中美貨幣市場(chǎng)間的風(fēng)險(xiǎn)共振。另一方面,從時(shí)間序列上的變化來(lái)看,由圖3可知,從21世紀(jì)初到近十年,向人民幣市場(chǎng)溢出風(fēng)險(xiǎn)的貨幣種類明顯增加,從僅有美元和日元到將除盧布外的貨幣均囊括在內(nèi),而EPU的影響也在這段時(shí)期內(nèi)呈上升趨勢(shì)。這說(shuō)明人民幣節(jié)點(diǎn)入度的增加雖與匯率制度變遷和人民幣國(guó)際化息息相關(guān),但也與EPU在后危機(jī)時(shí)代的變化脫不開(kāi)干系。全球EPU指數(shù)在2008年危機(jī)中驟增,在后危機(jī)時(shí)代的波動(dòng)水平遠(yuǎn)高于危機(jī)前,間接地對(duì)匯率風(fēng)險(xiǎn)傳染產(chǎn)生了很大的影響。這要求監(jiān)管部門在防范系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)時(shí)更加關(guān)注EPU這一指標(biāo)的變化。

圖3 EPU對(duì)匯率風(fēng)險(xiǎn)傳染網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的影響

圖4 匯率風(fēng)險(xiǎn)傳染網(wǎng)絡(luò)

接下來(lái)分析EPU對(duì)整個(gè)匯率風(fēng)險(xiǎn)傳染網(wǎng)絡(luò)的影響。我們發(fā)現(xiàn),EPU不僅影響人民幣節(jié)點(diǎn)的溢回效應(yīng),也影響大多數(shù)貨幣節(jié)點(diǎn)間的風(fēng)險(xiǎn)傳染。我們通過(guò)圖4說(shuō)明這一點(diǎn)。圖中的節(jié)點(diǎn)與風(fēng)險(xiǎn)傳染網(wǎng)絡(luò)中的各節(jié)點(diǎn)相對(duì)應(yīng);人民幣節(jié)點(diǎn)(包括其一期滯后節(jié)點(diǎn))以三角形描繪,其他節(jié)點(diǎn)以圓形描繪;三角形或圓形的大小反映對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)的入度大小,圖形面積越大,則對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)的入度越大。節(jié)點(diǎn)間的有向線段表示風(fēng)險(xiǎn)傳染關(guān)系;線段的指向表示風(fēng)險(xiǎn)的傳染方向;線段的粗細(xì)表示風(fēng)險(xiǎn)傳染在樣本期內(nèi)的平均強(qiáng)度,線段越粗,表示風(fēng)險(xiǎn)傳染越強(qiáng);線段的類型表示影響對(duì)應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)傳染強(qiáng)度的因素:點(diǎn)線表示僅依賴于全球EPU水平的邊,虛線表示僅依賴于局部[輸出國(guó)(地區(qū))或輸入國(guó)(地區(qū))]相對(duì)EPU水平的邊,實(shí)線表示同時(shí)受到全球EPU水平和局部相對(duì)EPU水平影響的邊。圖中沒(méi)有描繪滯后節(jié)點(diǎn)間的有向邊。此外,與全球EPU水平和局部相對(duì)EPU水平均無(wú)關(guān)的邊(僅有一條)也未顯示在圖中。圖4表明,EPU對(duì)貨幣間風(fēng)險(xiǎn)傳染效應(yīng)的影響具有普遍性。其原因在于,在識(shí)別出的所有94條有向邊中,只有1條有向邊(由歐元一階滯后指向盧布)與所有EPU指標(biāo)均無(wú)關(guān),僅占所有風(fēng)險(xiǎn)傳染關(guān)系的1.06%。

(三)各類經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)匯率風(fēng)險(xiǎn)傳染的影響

1.經(jīng)濟(jì)政策不確定性影響溢回效應(yīng)的相對(duì)大小

圖5 不同EPU指標(biāo)影響的相對(duì)大小

2.經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)溢回效應(yīng)的影響方式

不同EPU指標(biāo)對(duì)溢回效應(yīng)的影響不僅在相對(duì)大小上存在區(qū)別,影響方式也各具差異。在本小節(jié)中,我們進(jìn)一步分析不同EPU指標(biāo)對(duì)溢回效應(yīng)的影響大小與對(duì)應(yīng)EPU水平之間的關(guān)系。由于風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源市場(chǎng)相對(duì)EPU實(shí)際上涉及多個(gè)EPU指標(biāo),其影響溢回效應(yīng)的方式在不同風(fēng)險(xiǎn)源間有所差異且無(wú)明顯規(guī)律存在,此處僅探究全球EPU和中國(guó)相對(duì)EPU對(duì)溢回效應(yīng)的影響方式。具體地,分別將全球EPU和中國(guó)相對(duì)EPU的影響大小與其對(duì)應(yīng)的EPU水平繪制于同一張圖中,具體結(jié)果見(jiàn)圖6。

圖6 全球EPU和中國(guó)相對(duì)EPU影響溢回效應(yīng)的方式

五、結(jié)論與啟示

人民幣國(guó)際化是中國(guó)提升國(guó)際影響力和綜合國(guó)力的必由之路,但這一進(jìn)程也伴隨著外部沖擊沿著匯率渠道向中國(guó)金融市場(chǎng)蔓延概率的上升。如何在匯率改制的過(guò)程中控制和回避匯率風(fēng)險(xiǎn)的跨境傳染?對(duì)這一問(wèn)題的研究能夠?yàn)楦母镞^(guò)程中方向和節(jié)奏的把握以及宏觀審慎管理框架的構(gòu)建提供有益啟示。本文采用一種新穎地融合了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)信息的圖方法,以人民幣為代表節(jié)點(diǎn)研究作為外生變量的經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)匯率風(fēng)險(xiǎn)傳染的影響。主要研究結(jié)論包括如下幾點(diǎn):

第一,EPU能夠影響各貨幣節(jié)點(diǎn)的溢回效應(yīng)和匯率風(fēng)險(xiǎn)傳染網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)。就人民幣而言,EPU在數(shù)值大小和波動(dòng)情況方面均構(gòu)成影響人民幣溢回效應(yīng)的關(guān)鍵因素。隨著EPU的變化,與人民幣存在匯率聯(lián)動(dòng)關(guān)系的貨幣數(shù)量、種類和風(fēng)險(xiǎn)傳染強(qiáng)度均會(huì)發(fā)生變化。

第二,全球EPU和風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源市場(chǎng)相對(duì)EPU是EPU之綜合影響的矛盾主要方面。特別地,EPU之綜合影響的波動(dòng)主要來(lái)自于風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源市場(chǎng)相對(duì)EPU之影響的波動(dòng)。中國(guó)相對(duì)EPU的影響相對(duì)微弱,但近幾年呈現(xiàn)出一定的上升趨勢(shì)。

第三,全球EPU和中國(guó)相對(duì)EPU均對(duì)匯率風(fēng)險(xiǎn)傳染強(qiáng)度產(chǎn)生正向影響。全球EPU對(duì)人民幣溢回效應(yīng)的影響隨全球EPU的上升線性增長(zhǎng),而中國(guó)相對(duì)EPU的影響在中國(guó)EPU略高于全球平均水平的位置上存在突增,但突增后的影響大小仍小于全球EPU的影響。

總的來(lái)說(shuō),我們的研究發(fā)現(xiàn),盡管EPU對(duì)人民幣受到的匯率風(fēng)險(xiǎn)傳染效應(yīng)存在顯著且關(guān)鍵的正向影響,但這一影響主要來(lái)自于國(guó)際宏觀環(huán)境,而非中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策的不明朗程度。換句話說(shuō),中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性的下行尚不能成為人民幣匯率日益自由化浮動(dòng)下限制匯率共振的重要力量,尚不能有效抑制國(guó)際外匯市場(chǎng)之寬幅波動(dòng)向人民幣匯率的傳染。當(dāng)前,新冠病毒感染疫情仍在世界廣大地區(qū)肆虐,全球經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇形勢(shì)仍不清晰,經(jīng)濟(jì)政策不確定程度達(dá)到歷史新高,同時(shí),中美摩擦也存在諸多不確定因素。從這一角度來(lái)看,人民幣國(guó)際化和匯率自由化浮動(dòng)的推進(jìn)極易引發(fā)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)釋放,改革的宏觀形勢(shì)并不算好。由此,人民幣匯率改制仍然應(yīng)當(dāng)堅(jiān)持循序漸進(jìn)的原則,避免盲動(dòng)和反復(fù);考慮到中國(guó)相對(duì)EPU對(duì)匯率風(fēng)險(xiǎn)的影響并不算大,若人民幣匯率出現(xiàn)變動(dòng)過(guò)快的情況,必要的干預(yù)措施雖然可能在短期內(nèi)扭曲預(yù)期,但其代價(jià)也并非不可接受。另外,資本賬戶開(kāi)放的節(jié)奏也可稍緩以順應(yīng)穩(wěn)定匯率的需求,環(huán)境惡劣時(shí)甚至可以考慮適當(dāng)收緊資本流動(dòng)管控。總之,在全球EPU呈現(xiàn)上升態(tài)勢(shì)的世界經(jīng)濟(jì)環(huán)境下,貨幣當(dāng)局在積極推進(jìn)人民幣國(guó)際化進(jìn)程的同時(shí),應(yīng)注意調(diào)控和化解隨之上升的外部輸入性沖擊風(fēng)險(xiǎn),不斷提高防御外部經(jīng)濟(jì)沖擊的能力。

然而,長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看,“清潔浮動(dòng)”仍然是人民幣匯率改革的最終目標(biāo)。傳統(tǒng)理論認(rèn)為,匯率浮動(dòng)是中國(guó)對(duì)外開(kāi)放和保證貨幣政策獨(dú)立性的必然要求。我們的研究進(jìn)一步明確,規(guī)則、透明、市場(chǎng)化的干預(yù)措施本身就能夠抑制金融風(fēng)險(xiǎn)的跨境傳播,緩解國(guó)際金融市場(chǎng)上的匯率共振。中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策的這一效果盡管短期內(nèi)尚不明顯,但隨著人民幣國(guó)際化進(jìn)程的推進(jìn),清晰穩(wěn)定的政策可能成為平滑預(yù)期、穩(wěn)定外匯市場(chǎng)的重要力量。未來(lái)的匯率改革也應(yīng)避免政策的短時(shí)大幅度調(diào)整,為市場(chǎng)留足適應(yīng)和消化新制度的時(shí)間。明朗的政策環(huán)境下,金融市場(chǎng)上改革和穩(wěn)定的平衡將更加穩(wěn)健。