中美國債市場信息溢出效應檢驗

王培輝 陳巖

摘? ?要：隨著中國金融市場不斷開放，中美國債市場之間的聯動性進一步提高，信息溢出也進一步加強。本文構建動態信息溢出指數，分析了中美國債市場的總溢出、方向溢出及凈溢出效應。研究發現：在樣本期內，中美兩國國債市場之間波動率總溢出效應強于收益率總溢出，兩個市場存在不對稱的雙向溢出效應，其收益率和波動率溢出在動態路徑上也存在顯著差異，具有顯著的時變性。2019年之前兩國收益率總溢出水平基本維持在10以內，2019年后收益率溢出指數明顯提高;波動率總溢出受金融事件影響導致極端值較多，溢出水平也相對較高?？傮w而言，無論是收益率溢出還是波動率溢出，多數時期美國國債市場對中國國債市場表現為正向凈溢出，中國國債市場更多地受到美國國債市場的影響。

關鍵詞：國債市場;溢出指數;信息溢出

DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2021.09.007

中圖分類號：F830.9? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? 文章編號：1003-9031（2021）09-0057-13

一、引言

隨著經濟金融全球化進程的不斷推進，中國逐步開放金融市場，深入推進人民幣國際化進程，對國際金融市場參與程度愈來愈高。中國金融市場與國際金融市場間信息溢出也明顯加強。信息溢出是一把“雙刃劍”，它可以保證兩個市場間充足的資本流動性，但過度的溢出效應會對相關市場的平穩運行構成極大威脅。國債市場作為一國金融證券市場的重要組成部分，發揮著優化資源配置和宏觀政策傳導的作用，特別是在我國推進利率市場化和人民幣國際化的改革過程中，一個成熟的國債市場變得越來越重要。從宏觀角度看，在全球經濟一體化逐步深化的今天，各國間資本流動加快，金融市場在相互融合發展的同時，也伴隨著一定的風險溢出，因為一國金融市場的波動與另一國同一市場息息相關;從微觀個體行為角度看，由于信息不對稱問題的存在，投資者無法及時掌握更全面的信息，也就無法做出相應的決策，因此更易出現羊群效應和范圍偏好，從而為國債市場間的溢出提供了可能（馮濤和劉偉，2013）。

中美國債市場聯動有著堅實的經濟基礎，中美國債市場收益率呈現出大體一致的走勢，尤其是2008年金融危機之后，這種聯動性更為顯著。當前，面對突發的全球性新冠疫情以及愈加不確定的國際金融環境，中美兩國金融市場也做出了相應的反應。隨著全球新冠疫情的迅速蔓延，市場恐慌加劇，全球風險資產價格劇烈下跌，美股在短短十天內經歷了四次熔斷，美元出現流動性危機，美聯儲出臺了一系列“救市”措施，美國長期國債收益率整體下移且陡峭;而中國金融市場也遭受了不同程度的沖擊，長期國債收益率同樣下移。國外疫情防控面臨重重阻礙，國際金融市場波動劇烈，在中國金融市場逐步開放的大背景下，美國國債市場的波動必然會影響中國國債收益率的走勢，進而有可能深層次影響中國經濟政策調整的有效性。因此，研究中美國債市場的信息溢出效應，有助于清晰認識到兩國市場間的風險溢出情況，有利于政策制定與金融監管，更好地促進我國國債市場穩定發展。

二、文獻綜述

縱觀現有文獻，學者們對不同經濟體的債券市場間聯動性研究已較為豐富。早期研究主要集中在歐美等發達國家債券市場間信息溢出效應。Mills等（1991）利用VAR模型及脈沖響應函數和方差分解研究了日本、英國、美國和西德這四個國家中債券市場波動的國際傳導關系發現，短期內發達國家波動溢出效應明顯，一個市場的沖擊會迅速傳導到其他市場，并且這些國家的債券收益率不存在協整關系。Yang Jian（2005）選取1986—2000年美國、日本、德國、英國、加拿大五個國家的國際債券市場指數來探討五個政府債券市場之間的聯系，結果顯示，在樣本期內這五個債券市場不存在長期關系，但短期內國際債券市場并不是完全分割的。Skintzi et al（2006）采用EGARCH模型考察了歐洲債券市場與美國債券市場之間的動態聯系，研究發現兩市場均存在顯著的雙向波動溢出效應，但局部沖擊對債券市場的波動具有非對稱影響，其中美國債券市場波動顯著影響單個歐洲債券市場。Charlotte et al（2007）從均值和波動率兩方面考察美國和歐洲債券市場對單個歐洲債券市場的的溢出情況，對歐洲貨幣聯盟國家來說，美國市場的波動溢出效應較弱，而歐洲債券市場的波動溢出效應較強，且引入歐元后歐洲貨幣聯盟國家的一體化程度大幅提高。Peter et al（2014）認為自2008年金融危機爆發以來，歐洲主權債券市場的相互依存度大幅提高，債券市場上大部分聯動增長是由更強的沖擊所導致，說明存在危機蔓延和波動溢出現象。

近年來學者更多關注新興市場國家債券市場與發達國家債券市場之間信息溢出效應。Vanja Piljak（2013）研究了新興市場與美國債券市場的聯動關系，以及時變特征背后的驅動力。研究發現，各國間相關動態路徑存在顯著差異，其中中國債券市場受全球宏觀經濟因素的影響較多。Iwan et al（2013）研究了成熟債券市場對亞洲部分新興債券市場的沖擊和波動溢出效應，認為雷曼兄弟破產和歐債危機沖擊有力地證實了金融危機的蔓延，兩次危機對亞洲新興債券市場的波動性溢出效應相當顯著，成熟債券市場對亞洲新興債券市場也存在波動性溢出和金融傳染。Wasim et al（2018）從收益和波動方面考察金磚國家與全球主權債券市場（美國、歐盟、日本）之間的溢出關系，結果表明中國與印度關聯較弱，與美國關聯較強，美國是金磚國家債券市場波動的最強傳遞者。Ansgar et al（2018）利用VAR方差分解和十年期國債收益率數據，實證研究了發達經濟體長期利率變動對亞洲新興市場長期國債收益率的外溢效應，結果表明，亞洲新興市場國家的長期國債收益率會對美國和歐元區債券收益率的變化做出顯著反應，但反應幅度有所差異，這與每個經濟體的傳導機制和宏觀經濟表現不同有關，且溢出程度會隨時間變化而變化。

隨著中國金融業的日益發展，加之中國金融業逐步對外開放和中美經貿聯系的日益增強，越來越多的學者開始關注中國金融市場與國際金融市場的聯動關系。已有文獻主要以中美股市間的信息溢出效應為主（Xiangyi Zhou 等，2011;李紅權等，2011;陳學彬等，2016），有關中美債券市場聯動的文獻仍然較少。閆樹熙和劉偉（2015）實證檢驗中美兩國國債市場間的溢出效應，發現當面臨重大事件或經濟政策沖擊時，中美兩國國債市場表現出不對稱的雙向均值溢出，其中美國均值溢出較強，而波動溢出效應是對稱的。邱林卉和張華榮（2016）對中美長期國債收益率聯動的因果關系進行了檢驗，研究發現自2010年6月匯改重啟之后，中美長期國債收益率進入互相反饋階段，互為對方的格蘭杰原因，在此之前主要是美國國債收益變動引起中國國債收益率的浮動。楊鎮瑀等（2017）從期限結構的角度研究中美長期利率聯動的原因，結果顯示中美國債長期利率的聯動主要來自期限溢價，且兩國國債市場間同樣涉及到風險傳染。

綜上可知，在研究對象上，多數文獻集中于中美股市間聯動關系研究，或是綜合考慮不同經濟體或同一經濟體不同金融市場間的溢出效應，而專門針對中美國債市場的研究較少。在研究方法上，多數學者采用協整檢驗、GARCH族模型、Granger因果檢驗等來研究溢出效應。Diebold和 Yilmaz（2009;2012）提出的溢出指數法為學者們深入研究溢出效應提供了思路，該指數是根據VAR模型下的方差分解計算得出，兼顧考慮總溢出強度、方向性溢出以及凈溢出效應。本文進一步引入時變參數VAR模型，構建動態溢出指數來分析樣本期間溢出效應的時變特征，便于更全面地把握中美國債市場間的信息溢出特征。

三、實證模型

（一）模型構建

本文從收益率和波動率兩方面探討中美國債市場間可能存在的信息溢出效應。Diebold&Yilmaz（2009）基于VAR下的Cholesky方差分解構建溢出指數，能夠很好地反映市場間總體溢出情況。但有Cholesky方差分解對變量次序有很強的依賴性， Diebold&Yilmaz（2012）對溢出指數進行了改進，利用廣義方差分解以克服這一缺陷，進一步提出對方向性溢出和凈溢出效應的衡量。在此基礎上，本文引入TVP-VAR模型構建溢出指數，模型如下：

對于一個時變參數2維VAR過程：

其中，Yt為中美國債市場的波動率或收益率，是協方差平穩過程，？茁為模型參數。？著t代表N維擾動列向量，？著t～i.i.d（0，R），？綴t～i.i.d（0，Q），R和Q為協方差矩陣。

方差分解法可以用來度量一個變量可以多大程度上受到其他變量沖擊（或自身沖擊）的影響，衡量該沖擊的H步預測誤差方差貢獻度可以用？茲i，j表示，即變量j對變量i的貢獻度?？梢缘玫絡對i的貢獻度為：

其中，ei作為選擇性變量，除了第i個元素為1，其余元素都為0，∑是誤差向量？著的協方差矩陣，？滓ii是第i個方程誤差項的標準差，由于該式可能導致對任意變量預測誤差方差的沖擊總和之和不一定等于1，即（H）≠1，因此需要對上式做標準化處理，得到變量j對變量i的信息溢出：

基于上述分析可以構建總體溢出指數，它反映N個變量間的整體溢出強度：

進一步地，盡管總溢出指數能夠刻畫N個市場的溢出效應，但考慮到溢出效應的方向性問題，還應構建出其他變量j（不包括變量i）對變量i的有向溢出效應：

相應地，變量i對其他變量j（不包括變量i）的有向溢出效應為：

式（7）與式（6）之差即為凈溢出效應，表示變量i傳遞給其他市場的波動沖擊與受到來自于其他變量j的波動沖擊之間的差異，因此變量i對其他變量的凈溢出效應為：

Neti=TSi（H）-TSi（H）? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（7）

（二）變量選取與數據來源

本文選取10年期中債國債收益率和10年期美國國債收益率作為中美國債市場代表①，探討中美國債收益率和波動率的信息溢出效應。由于2002 年之前我國國債市場的深度和活躍度不足，而2002 年以來，我國國債的品種日益豐富，規模不斷增大，因此選取中債國債收益率初始統計時間2002年1月4日為樣本的起始點，樣本區間為2002年1月4日至2020年5月14日，剔除交易日不匹配的數據，最后得到4261組樣本數據②。

表1為中美10年期國債收益率的描述性統計?？梢钥闯鲈跇颖酒陂g內中美國國債收益率波動較為頻繁，中國國債平均收益率略高于美國，表現出尖峰后尾特征。觀察2002—2020年中美國債收益率走勢圖①（見圖1），以2007年為分界線，在2007年次貸危機爆發前，中美兩國十年期國債收益率呈現明顯差異，可以看出該期間中美國債收益率走勢基本沒有明顯規律性，兩者相關性較低。這期間中國國債收益率波動幅度較大，尤其在2004—2005年期間，收益率急劇上升后又迅速下降，而美國十年期收益率波幅較小。2007年美國次貸危機后，兩國收益率聯動性明顯提高，且收益率整體在震蕩下降，美國國債收益率總體是低于中國國債收益率，究其原因，兩國均受金融危機影響，歐洲主權債務危機的沖擊對國債收益率造成不同程度的波動，美國在2010—2012年期間先后經過三輪QE量化寬松政策，來引導美國長期國債收益率不斷下行，而中國在此后進入新常態發展階段，于2014年宣布多次降息，維持寬松的貨幣政策，同樣引導利率下行。2020年受疫情沖擊，中美國債收益率進一步下行。

四、實證分析

本文用時變參數VAR模型構建溢出指數，刻畫市場間波動溢出的動態效應，從而更加準確反映兩市場間的溢出情況。由于中美國債收益率原序列存在單位根，為確保數據的平穩性。在進行基于VAR的溢出效應分析時，對數據做差分處理。對樣本數據先進行平穩性檢驗，結果顯示差分后的收益率序列平穩，根據GARCH模型計算的波動率序列，對收益率和波動率序列分別建立VAR模型，依據BIC準則選取收益率模型滯后3階，波動率模型滯后6階，方差分解預測步數H為10期。

（一）收益率信息溢出效應

圖2展示了中美國債收益率的總溢出效應。整體來看，樣本期間2002—2019年初收益率溢出表現為波動中小幅上升。其中，2002年1月—2005年10月初收益率整體在小范圍內波動，基本維持在1左右，2005年11月中旬出現小尖峰，達到4.7，隨后又回落至1，隨著2007年次貸危機爆發，進而引發全球性金融危機，給各國金融市場都帶來不同程度的影響，中美國債市場也不例外，收益率信息溢出急劇增加，2007年7月末迅速增長到5.27。為克服國際金融危機和全球經濟衰退對經濟增長產生的負面影響，國家實施了一系列經濟刺激措施。伴隨各項應對金融危機措施的實施，銀行體系和國債市場的流動性得到緩解，溢出強度有所下降，然而國債市場并沒有保持持續穩定的發展，2009年再次經歷小尖峰，2010年中旬收益率溢出指數達到9.69的歷史新高。隨后中美兩國國債收益率總溢出指數有所回落，總體上溢出已明顯小于危機期間，但仍高于危機前的水平。直至2019年3月，受中美貿易摩擦以及2020年初新冠疫情的影響，包括中美在內等多個國家經濟一度陷入停擺，社會生活各方面都受到巨大影響，投資者情緒受到抑制，收益率信息溢出急劇上漲，一度達到32.97，加之中國金融市場進一步開放，尤其是近年來人民幣國際化進程加快，帶動中美長期國債收益率聯動性大幅提高。隨著各項抗擊疫情政策以及提振經濟政策的出臺，中國疫情得到有效控制，信息溢出從2020年4月初開始表現出回落的趨勢。

圖3刻畫了兩者方向性溢出情況，表現出雙向溢出的特點，從走勢上看，兩者方向性溢出走勢大體一致。具體來看，在大多數時間里美國國債對中國國債的收益率溢出效應較高。2007年以前，中美國債市場收益率的方向性溢出效應均處于較低水平，直至2007年，美國爆發次貸危機，方向性溢出指數開始有所提高。2009年初至2014年初，美國國債收益率表現出明顯的方向性溢出效應，尤其在2010年年中時美國對中國單向收益率溢出達到小高峰，可能是2007年次貸危機后，美國先后實施三輪QE來提振經濟，每輪量化寬松政策都涵蓋對長期國債的操作，如2010年11月3日美聯儲宣布以每月750億美元的速度購買6000億美元的長期國債等，三輪QE的實施不斷引導美國長期國債收益率下行，啟動QE同樣影響全球經濟體的發展。美國作為全球最大的經濟體，其非常規的財政、貨幣政策會產生明顯的溢出效應，不同類型的美國貨幣政策對中國國債收益率的溢出效應并不對稱（陳曉莉、劉春紫，2019）。2019年以來，中美兩國之間的收益率方向性溢出水平明顯比樣本期內其他時間段都要高，且走勢大體一致，中美兩國受對方經濟政策或其他金融事件的影響越來越多，聯動性進一步加強，中美兩國國債市場的溢出方向及強度基本保持同步變動。

圖4和圖5分別為中美兩國國債收益率的凈溢出情況，即圖3中兩條折線之間的距離，由于本文研究對象只涉及中美債市兩個市場，因此凈溢出效應形成互補?？梢园l現，樣本期間內多數時期中國國債收益率凈溢出指數為負，而美國國債收益率凈溢出指數為正，其中波動較大的時間段為2009年初至2011年上半年、2012年初至2014年初、2019年初至今，且均為正溢出效應，即美國國債市場向中國債市的外溢效應較高，主要原因可能是受金融危機的影響，一是中美兩國國債市場之間的聯動性得到加強，二是中國國債市場還處于發展階段，市場運行機制并不完善，應對外部風險的能力不足，因此更易受到來自美國國債市場風險波動的傳染。

（二）波動率信息溢出效應

圖6給出了中美國債波動率溢出效應。與收益率溢出效應相比，波動率溢出表現得更加劇烈，極端值明顯增多，此外，收益率溢出與波動率溢出在走勢上也不相同，波動率溢出效應要明顯大于收益率溢出，這主要是由于受到極端風險事件的影響。在2002年初至2004年初，中美國債波動率總溢出經歷了先極速上漲再驟然下降的過程，波動溢出最高時是2003年4月17日的26.12，值得一提的是，總波動溢出指數從26.12下降到2.92僅僅用了一周，隨后便又迅速升高。2008年爆發全球金融危機，波動率總溢出從2008年1月份的至低點迅速上漲到35.61，成為樣本期間的波動溢出指數第二高點，極端金融風險在中美兩國國債市場中迅速傳染，經過兩國采取積極的經濟金融措施，波動信息溢出效應明顯下降。2009—2019年末這段期間，除了個別年份出現一定程度的溢出效應上漲，波動溢出大體維持在較低水平。2020年初，突如其來的新冠肺炎疫情成為繼2008年全球金融危機以來又一重大極端事件，2020年2月3日波動溢出指數為2.99，次日波動溢出驟增到41.4，漲幅高達38，2月4日也成為此次波動溢出的轉折點，疫情等負面沖擊使得市場避險情緒急劇上升。

接下來采用方向性溢出指數探討中國債市與美國債市之間的相互溢出效應（見圖7）。與總體波動溢出指數相似，中美國債波動率方向性溢出效應隨時間變化而變化，溢出效應較大的幾個時間段：2002年至2006年初、2006年2月至2008年2月、2008年中旬至2010年下旬、2014年第四季度至2015年初、2019年第二季度至今。2002—2006年被認為是相對獨立期，這時美國是中美國債收益率聯動的動力（邱林卉、張華榮，2016）;2006年2月—2008年2月，這段時間中國對美國國債市場的波動溢出明顯高于美國對中國債市的波動溢出，美國國債波動率溢出基本維持在0～1，其他時間段美國對中國國債的波動率溢出水平較高;2008—2010年相當于危機同步期，受全球金融危機的影響，全球投資者避險情緒上升，債券作為多數投資者眼中的金融避險資產迅速迎來一波短牛市，特別是國債的需求量大幅上升，2008—2009年同時期的中美國債收益率走勢幾乎完全貼合，反映出此次全球金融危機對中美國債市場影響的一致性，2009—2010年，兩國波動率溢出效應明顯同步降低，維持在1～2，但美國國債市場波動率溢出效應仍相對較強;2014年第四季度至2015年初期間，中國進入新常態發展階段，2014年底持續降息降準以維持寬松的貨幣政策，而美國進入加息預期階段，但國債收益率表現為趨同，此次美國對中國國債市場的波動率外溢效應具有瞬時性;2019年第二季度至今，在世界主要經濟體經濟增速放緩、中美貿易摩擦持續、新冠肺炎疫情等復雜形勢下，中美兩國波動溢出急劇上漲，表現出一定的同步性，說明極端風險事件深刻影響著國債市場的平穩運行。

圖8和圖9給出了中美國債波動率的凈溢出效應。與收益率凈溢出類似，中國國債波動率的凈溢出指數多數為負，美國對中國債市的波動凈溢出效應多數為正，波動率溢出效應的強度及規模更多地受時變因素影響，且與收益率凈溢出效應相比，波動率凈溢出水平都要明顯高于收益率凈溢出。樣本期內，2005年匯改以前美國國債波動率對中國國債波動率有著顯著正向溢出，匯改后逐漸下降，說明人民幣國際化吸收了部分美國金融市場信息沖擊。隨后次貸危機爆發期間，中國國債波動率對美國國債有著正向信息溢出，說明危機期間中國國債對美國國債市場穩定有積極作用。值得注意的是，中美國債市場間波動率凈溢出效應呈下降趨勢，在人民幣國際化推進、中國國債市場發展完善和利率市場化改革等措施下，中國國債市場在國際金融市場發揮著越來越重要的作用，中國國債對美國國債信息吸收變強。

（三）中美國債市場間信息溢出效應小結

基于上述分析，本文總結中美國債市場信息溢出效應，主要有以下三點：

1.中美國債市場間存在信息溢出效應，且隨時間不斷強化，收益率溢出效應弱于波動率溢出效應。中美國債市場存在信息溢出效應可能的原因有：一是中美兩國有著廣泛金融合作和堅實經濟基礎。盡管受到中美貿易摩擦、新冠肺炎疫情沖擊影響，2019年中美貿易仍達5412.23億美元。近年來隨著中國金融業的深化改革，中國正在逐步開放金融市場，增加人民幣匯率彈性，2016年人民幣被納入SDR貨幣籃子，金融市場開放與人民幣國際化相互配合，吸引更多國外投資者參與到中國國債市場的交易，顯著提升了中國國債市場與國際市場的關聯度。中美經貿往來日益密切，資本跨境流動加快，兩國中任何一方市場都不能完全獨立于另一市場而單獨存在，彼此形成了相互依賴相互影響的關系，聯動性顯著增強。金融開放也帶來了風險傳染的問題，當一國市場遭受金融沖擊時，波動風險必然會外溢到另一市場。二是長期國債收益率的期限溢價也加強了中美兩國國債市場的聯動，該渠道可通過“全球金融周期”機制來解釋。全球金融周期主要考慮的是風險偏好、在險價值約束、外部融資溢價和投資者情緒，在資本流動的環境下，當美國處于寬松的金融環境時，融資成本有所降低，投資者會增加市場風險偏好，再由風險偏好傳遞到中國金融市場，在這個過程中，匯率變動進一步強化了中美兩國市場的聯動，如果一國匯率升值，會增加他國對該國的資產配置，投資者會進一步擴大自身杠桿，實現兩國市場的聯動溢出（楊鎮瑀等，2017）。三是在全球一體化背景下，不論從宏觀角度還是微觀行為角度，資本的逐利性和羊群效應都使得投資者為了套利而在中美兩國金融市場間進行一系列金融活動，市場相互交織融合必然會影響到國債市場，使兩市場表現出不同程度的信息溢出效應。

2.中美國債市場之間信息溢出效應是非對稱的，不論是收益率還是波動率，樣本區間內多數時期表現為美國國債市場對中國國債市場的凈溢出。這一現象可能的原因有：一是美國國債市場發展較為成熟，市場反應較快，投資者能夠對某一金融事件迅速做出反應，而中國國債市場起步較晚，近年來雖得到迅速發展，但市場體制依然不完善，信息反饋能力有限，缺乏彈性，導致我國更多地會受到來自美國國債市場的波動溢出。二是中國是美國最大的出口來源國，其大量商品貿易依賴從中國進口，而美國作為全球金融市場中心，其主要通過借貸型經濟增長模式，憑借其發達的金融市場保證資本有效流動，促進美國經濟的內外循環。中國出口獲得的大量美元投資于美國證券，安全流動性高的國債是主要組成部分，造成中國一定程度上依賴于美國國債市場。截至2020年7月，中國對美國國債的持有量達到1.073萬億美元，為第二大美國國債持有國。研究認為中國對美國的金融依存度要遠高于美國對中國的出口依存度（項衛星和王冠楠，2014），這種中美經貿往來的非對稱關系合理解釋了美國國債市場會更多地向中國國債市場溢出的現象。三是美國金融市場作為國際金融信息集散地，大量金融信息在此匯聚，使其相較于中國金融市場更具有信息優勢，進而對中國金融市場產生信息溢出。加上美元國際儲備地位、全球金融中心和美國經濟金融實力，美國經濟政策調整勢必會引起包括國債市場在內的金融市場波動，中國也可能被動地調整宏觀經濟政策，進而作用于中國國債市場，導致中美國債市場聯動。

3.中美國債市場間的信息溢出效應具有明顯的時變特征。一方面受不同時期不同政策調整的影響，溢出表現有所差異;另一方面外部沖擊因素同樣影響兩國國債市場的平穩運行，如2008年的全球金融危機，負面沖擊迅速傳染至各國金融市場，以及中美貿易摩擦加大中國債券價格的波動，全球新冠疫情引起國際投資者情緒恐慌等，金融環境的不確定性導致中美國債市場的信息溢出隨時間變化而變化。

五、結論與啟示

本文基于TVP-VAR模型構建動態信息溢出指數，實證分析了中美國債市場之間的溢出效應，研究發現：在樣本期內中美國債市場間存在明顯的信息溢出效應，兩國市場間的波動率總溢出效應強于收益率總溢出，其收益率和波動率溢出在動態路徑上也存在顯著差異，具有明顯的時變性。無論是收益率溢出還是波動率溢出，多數情況下美國債市對中國債市的信息溢出水平更高，中國國債更多地受到美國國債市場的影響。2019年以前的收益率溢出水平基本維持在10以內，且沒有明顯的趨勢，2019年后受中美貿易摩擦以及新冠疫情影響，溢出水平表現出明顯的提高;而中美國債市場的總體波動率溢出要強于收益率溢出，且極端值較多，說明中美國債市場受兩國金融事件的影響而較大波動，且兩市場間的信息溢出效應具有不對稱性。

當前，全球經濟面臨嚴峻挑戰，國際金融市場形勢復雜多變，中國國債市場應在逐步開放的同時建立完善的防風險機制，減少國際經濟波動的沖擊。一是應充分認識到金融開放給中國帶來的雙重影響，一方面它加強了中國金融市場與國際市場的聯系，促進金融業的深入融合，為中國金融市場的成熟發展奠定了基礎，另一方面它也帶來了風險傳染的可能，這意味不能僅依靠金融開放完善市場發展，還應防范國際市場波動帶來的外溢風險。對國債市場而言，它發揮著調節市場流動性的作用，應在此基礎上穩步推進利率市場化，完善國債市場運行機制，加強抵御國際債市沖擊的能力;還應規范金融市場投資行為，建立有效的市場監管機制和風險防范機制。二是制定經濟金融政策應充分考慮不同時期市場間溢出水平的變化，及時做出反應，進而調整相應政策，這有助于中國國債市場穩定發展、提高政策實施效果。三是從基本面來看，金融市場本質是為實體經濟服務的，為了保持國內金融市場基本平穩運行，尤其當面臨全球性波動沖擊時，實體經濟應盡可能地發揮“韌性”作用，為金融市場穩定發展奠定堅實的基礎?！?/p>

（責任編輯：夏凡）

參考文獻：

[1]馮濤，劉偉.中國、歐盟與美國債券市場溢出效應研究—歐債危機背景下國債收益率的視角[J].西安交通大學學報（社會科學版），2013，33（4）：1-7+39.

[2]Mills Terence， Mills A G.The international transmission of bond market movements[J].Bulletin of Economic Research，1991，43（3）：273-281.

[3]Yang Jian.International bond market linkages： a structural VAR analysis[J].Journal of International Financial Markets Institutions & money，2005（15）：39-54.

[4]Skintzi V D，Refenes A N.Volatility spillovers and dynamic correlation in European bond markets[J].Journal of International Financial Markets Institutions & money，2006（16）： 23-40.

[5]Charlotte Christiansen.Volatility-Spillover Effects in European Bond Markets[J].European Financial Management，2007，13（5）： 923-948.

[6]Peter Claeys，et al.Measuring Bilateral Spillover and Testing Contagion on Sovereign Bond Markets in Europe[J].Journal of Banking & Financ，2014（46）：151-165.

[7]Vanja Piljak.Bond markets co-movement dynamics and macroeconomic factors：Evidence from emerging and frontier markets[J].Emerging Markets Review，2013（17）：29-43.

[8]Iwan J Azis，Sabyasachi Mitra，Anthony Baluga，Roselle Dime.The Threat of Financial Contagion to Emerging Asias Local Bond Markets：Spillovers from Global[R].ADB Working Paper Series on Regional Economic Integration，January 2013.

[9]Wasim Ahmad，Anil V Mishra，Kevin J Daly.Financial connectedness of BRICS and global sovereign bond markets[J].Emerging Markets Review，2018（37）.

[10]Ansgar Belke，Irina Dubova，Ulrich Volz.Bond yield spillovers from major advanced economies to emerging Asia[J].Pacific Economic Review，2018，23（1）：109-126.

[11]Xiangyi Zhou，Weijin Zhang，Jie Zhang.Volatility spillovers between the Chinese and world equity markets[J].Pacific-Basin Finance Journal，2011，20（2）：247-270.

[12]李紅權，洪永淼，汪壽陽.我國A股市場與美股、港股的互動關系研究：基于信息溢出視角[J].經濟研究，2011，46（8）： 15-25+37.

[13]梁琪，李政，郝項超.中國股票市場國際化研究：基于信息溢出的視角[J].經濟研究，2015（4）：150-164.

[14]陳學彬，曾裕峰.中美股票市場和債券市場聯動效應的比較研究——基于尾部風險溢出的視角[J].經濟管理，2016，38（7）：1-13.

[15]閆樹熙，劉偉.中美國債市場溢出效應研究——基于集合經驗模態分解[J].統計與信息論壇，2015，30（9）： 27-35.

[16]邱林卉，張華榮.中美長期國債收益率聯動關系及其原因分析[J].亞太經濟，2016（2）：45-50.

[17]楊鎮瑀，施建淮，寧葉.期限溢價的跨境傳遞和中美長期利率的聯動——基于“非跨越宏觀因子”期限結構模型的研究[J].金融經濟學研究，2017（3）：5-15.

[18]DIEBOLD F X， YILMAZ K.Measuring Financial Asset Return and Volatility Spillovers，With Application to Global Equity Markets[J].The Economic Journal，2009，119（534）：158-171.

[19]DIEBOLD F X，YILMAZ K.Better to Give than to Receive： Predictive Directional Measurement of Volatility Spillovers[J].International Journal of Forecasting，2012，28（1）：57-66.

[20]陳曉莉，劉春紫.美國貨幣政策對中國債券市場的信息溢出效應研究[J].山東大學學報（哲學社會科學版），2019（6）：114-125.

[21]項衛星，王冠楠.“金融恐怖平衡”視角下的中美金融相互依賴關系分析[J].國際金融研究，2014（1）：44-54.