跨境資本流動沖擊下金融風險的演化機理與實證分析

摘 要：近年來，隨著發展中國家的經濟增速放緩和貨幣貶值，很多國家發生了非常嚴重的跨境資本流動現象。本文先闡述了跨境資本流動沖擊下金融風險的演化機理，再使用固定效應模型和PVAR（面板向量自回歸）模型等方法對它們之間的關系做出實證檢驗。結果發現：銀行信貸、投資環境對跨境資本流動的沖擊作用較為顯著，且對跨境資本流動具有明顯的正向促進作用；亞洲各國跨境資本流動對銀行信貸的沖擊作用和效果非常明顯，且對銀行信貸形成了顯著的正向沖擊作用。最后，本文結合我國跨境資本流動的實際情況提出了相應的對策建議，以供參考。

關鍵詞：跨境資本流動；金融風險；演化機理；實證分析；實證研究

本文索引：喻宏偉.跨境資本流動沖擊下金融風險的演化機理與實證分析[J].中國商論，2023（10）：-104.

中圖分類號：F831 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2023）05（b）--05

黨的二十大報告指出：“依法將各類金融活動全部納入監管，守住不發生系統性風險底線”。在“新常態”背景下，近年來我國經濟增速放緩，國際經濟復蘇尚未達到預期水平。世界主要經濟體的發展失衡導致全球金融不穩定、匯率波動幅度加大，跨境資本流動規模也逐漸增加，這加大了我國的金融風險，且對金融穩定的形勢產生了巨大的影響。

2022年以來，美元打開了加息通道，跨境資金流動和匯率波動已成為逐漸影響發展中國家系統性金融風險的重要因素。那么兩者對系統性金融風險究竟會產生什么影響？在跨境資本流動沖擊下，系統性金融風險是怎樣演化的？這是本文需要研究的內容。

1 跨境資本流動沖擊下金融風險的演化機理

1.1 金融風險指數的構建

在研究金融風險時，構建金融風險指數非常重要。目前，學界對金融風險的度量還未形成統一的理論，較為有說服力的衡量標準是構建金融風險指數。從歷史上來看，金融風險指數是從貨幣狀況指數（MCI）發展而來的。貨幣狀況指數（MCI）是匯率和短期利率的加權平均值，最早用于衡量通貨膨脹水平的高低。Goodhart和Hofmann（2014）在貨幣狀況指數（MCI）的基礎上，加入了股票價格和房地產價格，構建了金融風險指數，用以反映和預測未來通貨膨脹的壓力。

本文借鑒現有文獻中的方法，將金融風險指數（Risk）界定為通貨膨脹水平CPI、廣義貨幣供應量M2、實際GDP增長率、銀行不良貸款率、銀行新增貸款和銀行間7天內同業拆借利率的加權組合，以上關系可以用公式來表示：

其中， 表示在第t時刻的金融風險指數的大小；表示長期的均衡值；為的平均值；則表示長期的均衡值的偏離度，也就是變量的缺口率；則表示構成指數的各變量的權重大小。通過以上指標，本文可以構建金融風險指數。

1.2 理論模型的設定

根據傳統的國際收支均衡理論，假定一個國家在開放經濟條件下，對外貿易經常項目滿足 。其中，代表一個國家宏觀經濟的基本面；代表同該國具有貿易關系的外國宏觀經濟的基本面；代表一個國家的貿易條件。與此同時，假定一個國家的跨境資本流動滿足，。其中，和分別表示本國和外國的均衡利率； 和則分別表示該國當前和預期的匯率；為該國資本賬戶開放程度的衡量指標。另外，按照宏觀經濟理論，，。其中，和分別代表該國國內和國外的財政政策，結合以上國際收支的均衡條件，可以得到開放經濟條件下一個國家的均衡匯率：

其中，代表預期匯率增長率。

假設一個國家國內的財政政策能夠對宏觀經濟的基本面發揮較大的作用，且在全球經濟金融化條件下，預期匯率、預期利率與國外的財政政策都可以對金融風險的不確定預期和金融風險，一個國家的均衡匯率可以表示為：

其中，代表一個國家宏觀經濟中的其他有影響的因素。

通過 ，，式（2）和式（3）就可以設定好跨境資本流動的理論模型。

2 實證模型的構建

為了對跨境資本流動和金融風險之間的關系進行較為透徹的了解，本文使用亞洲各國跨境資本流動和金融風險之間的關系進行PVAR實證檢驗，并對實證檢驗的結果進行解釋。Moghadam等（2003）曾使用面板數據考察了亞洲六國的跨境資本流動，但并未細分各國的異質性和內生性；鄭英梅（2008）使用面板數據研究和分析了亞洲各國的跨境資本流動，并認為經濟發展、匯率等可能會對跨境資本流動形成重要的影響和沖擊，其余的多數研究均采取時間序列數據。

2.1 計量模型選擇

在本文的實證分析過程中，先采用固定效應、隨機效應分別進行檢驗，再進行Hausman檢驗。同時，為了避免回歸結果可能對單一回歸模型的依賴，本文采用PVAR模型進行脈沖響應分析。

PVAR（面板向量自回歸）模型由Holtz（1988）首先提出并開始運用，該模型可以擁有原有VAR模型所有的優點，且可以將模型中全部變量都當作內生變量，從而分析模型中全部變量之間的相互影響和沖擊程度。

一般來說，PVAR模型可以用公式表達為：

其中，代表被解釋變量，代表滯后階的被解釋變量；代表誤差項。

2.2 計量模型設計基礎工作

根據以往文獻的研究和分析，亞洲各國跨境資本流動可能與經濟增長、匯率等因素有關。本文篩選2010—2022年中國、孟加拉國、印度、印尼、馬來西亞、巴基斯坦、菲律賓、泰國亞洲八個國家的跨境資本流動和經濟增速、匯率、銀行信貸占GDP比例、上市公司總市值/GDP等變量的季度面板數據，考察它們之間的相互沖擊作用和影響效果。

2.3 變量選擇和數據來源

本文使用的數據均為經過作者整理而成，其中中國跨境資本流動的數據來自王桂虎（2021）的數據，中國的經濟增速、匯率、銀行信貸占GDP比例、上市公司總市值/GDP等數據來自國家統計局網站和Wind數據庫，其他七國的跨境資本流動和經濟增速、匯率、銀行信貸占GDP比例、上市公司總市值/GDP等數據來自IMF（國際貨幣基金組織）、BIS（國際清算銀行）和Wind數據庫的季度數據。

在本文的實證分析過程中，變量zbwt用以衡量亞洲各國上市公司總市值占GDP的比重；變量gdp用以衡量亞洲各國的經濟增速；變量hl用以衡量亞洲各國的匯率；變量yhxd用以衡量亞洲各國銀行信貸占GDP比例；變量tzhj用以衡量亞洲各國上市公司總市值/GDP的數值。為了使實證分析模型中的圖形更加平滑，本文分別對以上變量取對數，得到了以下變量lnzbwt、lngdp、lnhl、lnyhxd和lntzhj。同時，為了避免時間序列數據由于數據不穩定而出現偽回歸，再對這些數據進行一階差分，分別得到以下變量d_lnzbwt、d_lngdp、d_lnhl、d_lnyhxd和d_lntzhj。

3 實證模型分析過程

在對亞洲各國跨境資本流動的實證分析過程中，如果以跨境資本流動為被解釋變量，可以建立以下數理模型：

其中，由于使用的是面板數據模型，衡量的是不同的時期；衡量的是亞洲不同國家1，…，8；被解釋變量 代表亞洲各國跨境資本流動規模與GDP的比重；代表被解釋變量；為滯后階數的系數；代表模型中的相關系數；則代表模型中的誤差項。

3.1 模型穩定性檢驗

在實證分析過程中，為了避免模型中的數據出現偽回歸或t檢驗失效的情況，尤其是為了滿足PVAR模型的要求，一般會在實證分析前先進行數據穩定性檢驗。具體來說，在實證過程中，人們經常使用的穩定性檢驗方法主要有PP檢驗、DF檢驗及ADF檢驗等，但是由于PP檢驗和DF檢驗很難對高階自回歸進行有效檢驗，而ADF檢驗則可以規避以上缺點，因此本文使用ADF檢驗方法對數據進行分析，得到的結果如表1所示。

表1是在5%的顯著水平上ADF穩定性檢驗的結果，可以看到變量lnzbwt、lngdp和lntzhj在5%的顯著水平上都是非平穩的，變量lnhl和lnyhxd是平穩的。以上變量在做了一階差分后，d_lnzbwt、d_lngdp、d_lnhl、d_lnyhxd和d_lntzhj均拒絕了不穩定的原假設。

3.2 模型滯后階數檢驗

通常判斷模型滯后階數的方法很多，例如格蘭杰因果檢驗、LR、SC、AIC、HQ、FPE等，本文使用LR、SC、AIC、HQ、FPE進行檢驗。從檢驗結果來看，本文模型的最佳滯后階數為2階（見表2）。

3.3 固定效應模型分析

首先，本文使用Wald檢驗判斷是否應使用混合回歸模型，檢驗結果顯示拒絕了使用混合回歸模型的原假設。其次，使用Ｈausman檢驗分析本文的模型是應采用隨機效應模型還是固定效應模型，如果檢驗結果顯示拒絕原假設，就使用固定效應模型，而不能拒絕原假設就應使用隨機效應模型。Ｈausman檢驗結果顯示，P值為0.035，在5%的顯著水平上拒絕了原假設，因此應采用固定效應模型進行實證分析。亞洲各國跨境資本流動的固定效應模型結果如表3所示。

表3是使用固定效應模型對跨境資本流動回歸的結果，可以發現，回歸后修正的R2值達到0.982532，表明可以在98.2532%的程度上解釋該模型；而Durbin-Watson統計量值為1.982074，表明該模型沒有自相關的情況發生。模型回歸結果顯示，變量yhxd在回歸后的P值為0.0007，在5%的顯著水平上拒絕了原假設，且變量yhxd前面的系數為0.002163，說明銀行信貸和亞洲各國跨境資本流動之間存在比較顯著的正相關關系。同樣，變量tzhj在回歸后的P值為0.0015，且變量tzhj前面的系數為0.000547，說明投資環境和亞洲各國跨境資本流動之間也存在較為顯著的正相關關系。而變量gdp在回歸后的P值為0.4784，變量hl在回歸后的P值為0.6207，兩者均不能夠在5%的顯著水平上拒絕原假設，表明經濟增速、匯率與亞洲各國跨境資本流動之間的關系并不明顯。同時，變量gdp回歸后的系數為-0.001376，表明經濟增速可能對亞洲各國跨境資本流動具有一定的抑制作用。

3.4 PVAR（面板向量自回歸）脈沖響應圖分析

在實證分析中，為了避免回歸結果可能對單一回歸模型的依賴，在對面板數據進行固定效應模型分析之后，本文還進行了PVAR（面板向量自回歸）分析。在PVAR模型中，由于各變量均可以視為內生變量，模型中的響應變量包含跨境資本流動、經濟增速、匯率、銀行信貸占GDP比例、投資環境等。

PVAR模型中，脈沖響應如圖1所示，首先看其他因素對跨境資本流動的沖擊作用。

圖1是其他因素對跨境資本流動的脈沖響應結果，圖1（a）代表經濟增速對跨境資本流動的沖擊，其中橫軸表示沖擊時發生的滯后時期數量，縱軸表示經過經濟增速沖擊后，跨境資本流動變化率的情況。由圖1可以發現，當經濟增速經歷一個正標準差的沖擊時，跨境資本流動的波動變化并不明顯，在第2期時下降至-0.25位置，之后就出現了震蕩上升，且在第6期之后維持在0.25附近平衡位置。

圖1（b）代表匯率對跨境資本流動的沖擊，其中橫軸表示沖擊時發生的滯后時期數量，縱軸表示經過匯率沖擊后，跨境資本流動變化率的情況。由圖1可以發現，當匯率經歷一個正標準差的沖擊時，跨境資本流動的波動變化不太明顯，從第2期開始一直距離0軸較近，表明匯率對跨境資本流動的沖擊作用不顯著。

圖1（c）代表銀行信貸對跨境資本流動的沖擊，其中橫軸表示沖擊時發生的滯后時期數量，縱軸表示經過銀行信貸沖擊后，跨境資本流動變化率的情況。由圖1可以發現，當銀行信貸經歷一個正標準差的沖擊時，跨境資本流動的波動幅度較為顯著，從第2期開始上升到2位置，之后一直快速上漲，第10期上升至16位置，表明銀行信貸對跨境資本流動的沖擊作用較為顯著，且對跨境資本流動具有明顯的正向促進作用。

圖1（d）代表投資環境對跨境資本流動的沖擊，其中橫軸表示沖擊時發生的滯后時期數量，縱軸表示經過投資環境沖擊后，跨境資本流動變化率的情況。由圖1可以發現，當投資環境經歷一個正標準差的沖擊時，跨境資本流動的波動幅度較為劇烈，從第1期開始下降至-2位置，之后出現快速飆升，第10期上升至25位置，表明投資環境對跨境資本流動的沖擊作用較為顯著，且對跨境資本流動具有明顯的正向促進作用。

其次，看跨境資本流動對其他影響因素的沖擊效果和作用。

圖2是跨境資本流動對其他因素的脈沖響應結果，（a）代表跨境資本流動對經濟增速的沖擊，其中橫軸表示沖擊時發生的滯后時期數量，縱軸表示經過跨境資本流動沖擊后，經濟增速變化率的情況。由圖2可以發現，當跨境資本流動經歷一個正標準差的沖擊時，經濟增速的波動變化并不明顯，從第2期開始一直維持在0附近平衡位置。

圖2（b）代表跨境資本流動對匯率的沖擊，其中橫軸表示沖擊時發生的滯后時期數量，縱軸表示經過跨境資本流動沖擊后，匯率變化率的情況。由圖2可以發現，當跨境資本流動經歷一個正標準差的沖擊時，匯率的波動變化相對明顯，從第2期開始就一直維持在-0.05附近位置，之后一路調整，到第10期達到-0.45位置，表明亞洲各國跨境資本流動對匯率的沖擊作用和效果很明顯，而且對匯率形成了顯著的負面沖擊作用。

圖2（c）代表跨境資本流動對銀行信貸的沖擊，其中橫軸表示沖擊時發生的滯后時期數量，縱軸表示經過跨境資本流動沖擊后，銀行信貸變化率的情況。由圖2可以發現，當跨境資本流動經歷一個正標準差的沖擊時，銀行信貸的波動變化比較劇烈，從第2期開始一直上升，到第10期達到0.36位置，表明亞洲各國跨境資本流動對銀行信貸的沖擊作用和效果非常明顯，而且對銀行信貸形成了顯著的正面沖擊作用。

圖2（d）代表跨境資本流動對投資環境的沖擊，其中橫軸表示沖擊時發生的滯后時期數量，縱軸表示經過跨境資本流動沖擊后，投資環境變化率的情況。由圖2可以發現，當跨境資本流動經歷一個正標準差的沖擊時，投資環境的波動變化不太明顯，從第2期開始出現了略微上升，到第10期一直維持在0.1位置附近，表明亞洲各國跨境資本流動對投資環境的沖擊作用和效果并不顯著。

4 對策建議

根據實證模型的結果，結合我國跨境資本流動的實際情況，本文提出了以下對策建議，具體內容如下：

首先，通過監管措施解決國際間銀行跨境資本流動的問題，以實現銀行跨境資本來源的多元化，并促進從國外融資轉向本幣信貸增長融資。如果這些措施能夠化解跨境融資外幣貸款相關的風險，那么這些措施就是合理的。當前，外資銀行未能充分化解以上風險，這也是跨境資本流動沖擊下外資銀行給這些國家帶來的金融風險的一部分。

其次，降低金融機構資產負債不匹配的風險。金融機構資產負債不匹配的風險是系統性金融風險的重要表現形式。目前，一些國家正在考慮對金融機構的資產負債表進行細分，本文建議放寬對貨幣錯配和期限的嚴格限制，并采取相應的降低金融機構資產負債不匹配風險的措施。如果對貨幣錯配和期限放寬限制，就可以緩解本國銀行資產負債不匹配的風險，也能使外資銀行更加靈活地補充和使用當地的資金。與此同時，允許本國銀行將一定比例的非常穩定的存款和儲蓄視為“核心存款”，由此銀行可以獲得中長期貸款的資金來源，這些資金可能比國外資金的成本更便宜。

最后，積極施行適當的宏觀審慎政策，對金融體系的跨市場風險傳播與順周期波動進行逆周期和宏觀的調整。從歷史視角來看，亞洲的一些發展中國家多次出現了跨境資本的大規模流動，并引發了系統性金融風險。當跨境資本出現大規模流入時，這些發展中國家的貨幣政策操作空間受到壓縮，資產價格也被推高，在一定程度上削弱了這些國家推動結構轉型與經濟改革的動力。因此，亞洲的一些發展中國家應積極優化經濟和進出口結構、推動經濟結構改革，盡快實現經濟的可持續增長。各國管理層應積極施行適當的宏觀審慎政策，對金融體系的跨市場風險傳播與順周期波動進行逆周期和宏觀的調整，以化解系統性金融風險。

參考文獻

Hossain， Haque. Stock Market Crash Induced Capital Flight： Experience of an Emerging Economy[J]. International Journal of Economics and Finance，2014（6）： 114-128.

Asongu， Amankwah-Amoah. Military expenditure， terrorism and capital flight： Insights from Africa[J]. School of Economics， Finance and Management，2016（2）：18-24.

Cheung， Steinkamp， F Westermann. Chinas capital flight： Pre-and post-crisis experiences[J]. Journal of International Money，2015（4）：28-36.

陳創練，黃楚光.資本賬戶開放、 金融風險與外匯儲備的非線性關系研究[J]. 財經研究，2015（8）：64-78.

陳衛東，王有鑫. 人民幣貶值背景下中國跨境資本流動： 渠道、 規模、趨勢及風險防范[J]. 國際金融研究，2016（4）：3-12.

勾東寧.跨境資金流動監管的國際借鑒[J].中國金融，2015（11）：27-32.

李偉，喬兆穎，吳曉利.宏觀審慎視角下短期跨境資本流動風險防范研究[J].金融發展研究 ，2015（4）：40-46.

彭興韻，王伯英. 跨境資本流動與宏觀審慎管理[J]. 中國金融，2016（12）：21-27.

王桂虎.中國跨境資本流動的規模測算與金融風險演化研究[M].上海：上海社科院出版社，2021（6）.

王書朦.中國跨境資本流動的宏觀審慎監管研究：基于發展中國家的國際借鑒[J].金融發展研究， 2015（11）：34-41.