资本管制能否抑制资本外逃——关于中国的案例分析，本文主要内容关键词为：资本论文,管制论文,中国论文,案例分析论文,抑制论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、文献综述
许多发展中国家都出现过资本外逃现象。当发生严重的资本外逃时，他们通常采取的一项重要的应急措施就是实行或加强资本管制。资本管制的实施或加强能否起到控制资本外逃的作用呢？国外很多学者采用计量模型或其他方法对这一问题进行了较为深入的研究。
在对资本外逃问题的早期研究中，Cuddington（1986）通过对影响资本外逃的主要决定因素与其实际发生的资本外逃额之间的相互关系在各国间的简单比较，得出结论认为资本管制与资本外逃之间存在负相关的关系，即越是实行资本管制的国家，资本外逃的数量越少；资本管制的程度越深，资本外逃的数量越少。[1]
Pastor（1990）对8个拉丁美洲国家在1973～1986年的资本外逃决定因素进行回归分析的结果表明，资本控制对于抑制资本外逃效果不明显，而对于实行了资本管制的国家，IMF的援助计划对于减缓资本外逃还是很有效的。[2]
在对土耳其从1974～2000年的资本外逃问题进行经济计量分析后，Demir（2004）得出结论认为放松金融管制包括资本管制本身并非是解决国内业已存在的经济结构问题的良药，相反，一旦与国内的不恰当的经济政策混合在一起，其危害将是非常巨大的。[3]
Schineller（1997）对17个发展中国家从1973～1993年的资本外逃问题进行经济计量分析的结果表明，资本管制对资本外逃的效果不显著。[4]
Gunter（2004）在对中国从1984～2001年的资本外逃规模进行测算的基础上，不是采用回归方法，而是采用更直观的方法，将调整后的资本外逃的估计额划分为三个组成部分，即根据基本的残值法计算部分、进出口伪报额部分以及债务额调整部分，将残值法计算部分与进出口伪报额部分进行比较，发现1999年以残值法计算的资本外逃额下降非常迅速，而这一迅速下降的资本外逃额却被1999年迅速上升的进出口伪报额所抵消，使得经伪报额调整后的当年的资本外逃额仍保持在较高的水平上。由此认为，尽管1998年实行的资本管制措施使得1999年以残值法计算的资本外逃额下降，但国内居民因此转而采取伪报进出口的方式转移资本，由此资本管制并没有起到应有的作用。[5]
从以上外国学者的研究结果可以看出，资本管制能否有效抑制资本外逃的问题并没有统一的答案，其中倾向于否定的结论比较多。
国内对于资本管制抑制资本外逃有效性问题也有很多探讨，但大多限于理论分析，很少进行实证研究。在对这一问题的实证研究中，李庆云和田晓霞（2000）将资本管制对资本外逃的影响纳入回归模型中，分析国内黑市汇率溢价变量对资本外逃的影响，并采用经典的OLS回归技术进行了经济计量分析。他们认为黑市汇率溢价主要由两方面因素决定，即人民币汇率高估的程度与国内资本管制和外汇管制的程度。若人民币汇率高估因素在黑市汇率溢价中起决定性作用，则黑市汇率溢价变量的参数应为正；若资本管制和外汇管制在黑市汇率溢价中起决定性作用，则其参数应为负。其经济计量分析结果表明，外汇黑市汇率溢价的参数符号为负，这说明国内外汇管制的有效性在黑市汇率溢价中起着决定性作用，而且它对资本外逃所起的限制性作用超过了它的推动作用，即认为资本管制对于遏制资本外逃是非常有效的。[6]
鉴于资本管制对控制资本外逃有效性问题没有统一结论，且很少对中国这一问题进行实证研究，笔者试图采用经济计量分析中最新的协整分析方法——边界检验（Bounds Testing）和ARDL模型对中国从1980～2003年的资本外逃状况进行分析，以找出这一问题在中国的答案。
二、经济计量分析的方法和步骤
从国内或国外对资本外逃的计量分析来看，绝大部分采用经典的OLS（普通最小二乘法）回归技术，很少注意经济时间序列的平稳性（Stationarity）问题。笔者考虑了经济时间序列的平稳性问题，并采用了协整分析方法的最新发展—边界检验（Bounds Testing）（Pesaran et al，2001）和自回归分布滞后（ARDL）模型对从1980～2003年的中国资本外逃问题进行系统的分析，并试图找出资本管制这一变量在政府的反资本外逃政策中的作用。
当运用标准的回归方法对经济时间序列模型进行分析时，通常都要求这些经济时间序列的数值是稳定的。如果这些经济时间序列是不稳定的，则会产生虚假回归问题。也就是说，这一虚假回归得出的解释变量与被解释变量间的显著的因果关系实际上并不存在，而只说明变量间同时存在的相关关系。但这并不是说非稳定变量的存在就必然会导致无效的估计值。这里存在一种特殊情况，就是当两个或多个非稳定变量间存在协整关系时，即这些非稳定变量的特定的线性组合是稳定时，非稳定变量导致的虚假回归问题则不再存在。这时，可以说这些变量间存在长期的均衡关系。
在对经济时间序列变量间存在的长期协整关系进行研究的方法中，边界检验和ARDL模型是最好的方法。其他的方法，比如Engle ＆ Granger（1987）方法、Johansen’s（1996）完全信息最大可能性方法与Phillips ＆ Hansen’s（1990）完全修正的OLS方法都要求进入模型的所有变量具有一阶单整性（即integrated I（1）），而边界检验技术和ARDL方法最大的优点就在于它不需要事先去测试变量是否具有一阶单整性，也就是说不必去管进入模型的时间序列是纯粹的0阶单整（即integrated I（0））或纯粹的一阶单整或是0阶单整和一阶单整的混合。边界测试方法的另一优势在于当解释变量为内生变量时，模型的估计也不会受到影响。[7～10]
运用边界检验方法和ARDL模型对经济时间序列模型进行分析包括两个阶段。第一，通过计算构成ARDL模型基础的误差纠正表达式中滞后水平变量显著性测试的F统计量来测试被研究的变量间是否存在长期的协整关系。如果计算的F统计量落在Pesaran et al（2001）计算的临界值之外，则表明模型中的变量间存在长期协整关系。若计算的F统计量落在Pesaran et al（2001）计算的临界值之内，则还必须进一步对所有变量进行单位根测试，以确定构成模型的时间序列是I（0）还是I（1）。第二，估计长期公式的参数以及与此相联系的短期动态误差纠正模型（ECM）的参数。
误差纠正模型详细表达式如下：
△y[，t]=α[，0]+α[，1]t+π[，yy]y[，t-1]+π[，yx，x]X[，t-1]+
ψ[，i]△z[，t-i]+ω△X[，t]+μ[，t]
（1）
这里，z[，t]=（y[，t]，x[，t]），π[，yy]和π[，yx，x]是长期参数，ψ[，i]和ω是短期参数，t是时间趋势项，p是基础模型的阶数，误差纠正项μ[，t]与△X[，t]以及x[，t]和y[，t]滞后值无相关关系。
三、模型
这里先以资本外逃为被解释变量建立一个一般的线性回归模型，这一模型除包括资本管制变量外，还将其他一些通常包括在内的资本外逃的潜在决定因素纳入模型，这些变量主要有国内经济增长率、国内通货膨胀率、货币汇率高估、外债预算赤字、国内外利率差异与政治和经济的不确定等。最初的模型可详细表示如下：
CF[，t]=α+β[，1]GR[，t]+β[，2]INF[，t]+β[，3]CO[，t]+β[，4]ED[，t]+β[，5]FD[，t]+β[，6]CC[，t]+β[，7]RIRD[，t]+β[，8]UN[，t]+ε[，t]
（2）
其中，CF表示资本外逃，为被解释变量；α为常数项；GR表示国内经济增长率；INF表示国内通货膨胀率；CO表示国内货币汇率高估；ED表示外债；FD表示财政赤字；CC表示资本控制；RIRD表示国内外实际利率差异；UN表示政治和经济的不确定；ε为残差项；β为各解释变量的系数。
下面将各解释变量包括在模型内的经济原理解释如下：
国内经济增长率。一方面，高的国内经济增长率通常预示着高的投资收益率，这使得国内居民愿意在国内承担更多的投资而减少资本外逃；另一方面，高的经济增长率通常还意味着国内较好的经济表现，这也使得国内居民增强在国内投资的信心而减少资本外逃。因而，预计该变量与资本外逃之间存在负相关的关系。
国内通货膨胀率。通货膨胀的出现通常意味着持有国内资产比持有国外资产实际价值的下降，因而居民将减少国内资产的持有而增持国外资产。通货膨胀通常还被看成是政府通过货币创造征税的一种方式，国内税收负担的加重也将促使资本外逃。因而，预计该变量与资本外逃之间存在正相关的关系。
国内货币汇率高估。当一国货币汇率高估，人们通常会预期该货币的贬值。如果货币贬值发生，则居民以国内货币持有的资产将遭受资本损失，这将促使他们将国内资产转为国外资产以避免资本损失或获得更多的外币升值的资本收益。因而，该变量与资本外逃之间应该存在正相关的关系。
外债水平。大量的实证研究的文献表明，外债的增加增强了资本的可获得性，从而使得资本外逃更容易实施。因而，一国的外债水平与资本外逃之间应该存在正相关的关系。但如果一国借入的外债能充分用于经济基础建设和其他投资，则一国投资环境会有所改善，从而使资本外逃减少。从这个角度来讲，一国的外债水平与资本外逃之间也可能存在负相关的关系。
财政赤字。如果一国的财政赤字是通过货币创造来融通，则会出现通货膨胀的压力。为避免国内资产实际价值的损失，居民将转向持有国外资产。这时，财政赤字将引发更多的资本外逃。但如果一国的财政赤字是与一国的较大的公共投资相联系，且具有溢出效应，能带动更多的私人投资，则财政赤字与资本外逃之间有可能存在负相关的关系。因而，这一解释变量的符号取决于这两种效应中哪一种占统治地位。
资本控制。资本控制通常采取对国际经济交易征税或施加其他各种限制的方式，这些措施增加了获取资本的困难，使得国际经济交易的成本上升。一方面，资本控制增加了资本外逃的困难程度而使资本外逃减少；另一方面，资本控制进一步增加了未来的不确定性和居民对未来不能自由支配资产的担心，从而有可能使资本外逃进一步增加。因而，对于资本控制和资本外逃的关系还没有统一的结论。
国内外实际利率差异。相对于他国的国内较低的实际利率通常意味着国内投资较低的投资收益率，国内居民自然而然将他们的资产转移到境外。因而，在这种情况下，这两个变量之间应该存在负相关关系。但是，高的国内利率也可能是即将到来的金融危机的反映或对大规模资本外流作出的政策反映，这时的国内高利率并不能起到阻止资本外逃的作用，因而该变量的符号也不确定。
政治和经济的不确定。政治和经济的不确定在发展中国家是比较普遍的现象，这将带来国内政策的不稳定，因而国内投资具有更大的风险，从而成为资本外逃的推动力量。因而，这两个变量之间应该存在正相关的关系。
预期的这些解释变量的参数符号分别为：β[，1]＜0，β[，2]＞0，β[，3]＞0，β[，4]＞0或β[，4]＜0，β[，5]＞0或β[，5]＜0，β[，6]＞0或β[，6]＜0，β[，7]＞0或β[，7]＜0，β[，8]＞0。
如果经济计量分析的结果表明资本管制变量的参数符号为负，则说明我国资本管制的实施或加强起到了抑制资本外逃的作用，资本管制是有效的；若参数符号为正，则说明我国资本管制的实施或加强进一步打击了居民在国内投资的信心，从而进一步刺激了资本外逃，资本管制对于抑制资本外逃的有效性将受到质疑。
四、变量代理和数据
资本外逃。这里采用Gunter（2004）运用国际收支测算方法（直接法）计算的中国从1984～2001年的资本外逃额和笔者根据与Gunter（2004）相同的方法计算的从1980～1983年以及2002～2003年的资本外逃额年流量来代理该变量。
国内经济实际增长率。采用经通货膨胀率调整后的每年的实际GDP增长率来代理此变量。
国内通货膨胀率。由于缺乏中国在1985年以前的消费价格指数数据，为保持数据的一致性，采用零售价格指数的年变动额来代理该变量。
货币汇率高估。用人民币对各贸易伙伴国货币的实际有效汇率来反映人民币汇率高估情况。实际有效汇率的数值越高表明人民币高估的情况越严重。
外债水平。采用我国每年年末的外债存量数据来反映中国的外债水平。
财政赤字。可以采用每年的财政赤字额，也可采用每年财政赤字额与GNP的比例来反映一国的财政赤字状况。这里采用中国每年的财政赤字来代理该变量。
资本控制。大部分的经济计量分析都采用构造虚拟变量的方式来代理资本控制变量。这里也采用此方法来反映资本控制对资本外逃的影响，设资本控制这个虚拟变量的值从1980～1993年和1998～2001年的值为1，其他各年的值为0。
实际利率差异。这里以中国实际利率减去美国实际利率宋代理该变量。中国的名义利率采用的是一年期银行定期存款利率，美国的名义利率采用的是美国国库券利率。
政治和经济的不确定。以中国每年GDP增长率对其三年移动平均值的偏离值来代理这一变量。
实际GDP增长率数据和国内零售价格指数数据来源于中国统计局编写的中国统计年鉴（2001和2002）；实际有效汇率、美国国库券利率、中国存款利率、中国财政赤字以及美国消费价格指数数据来源于IMF的国际金融统计年鉴；[11]外债数据和各年的国际收支数据来源于中国国家外汇管理局。
五、分析过程、结果和结论
首先，对所有的解释变量和被解释变量取对数以消除异方差（取对数值以后的各变量前冠以L）。其次，运用边界测试的技术遵循“一般到特别”的方法以获得最佳模型。在抛弃了那些既不具有协整关系又不具有统计显著性的模型后，得到了一个最后的较满意的模型形式如下：
z[，t]=（y[，t]，x[，t]）=（LCF，x[，t]）
（3）
这里，
x[，t]=｛LINF，LCO，LED，LFD，LCC，LUN｝
（4）
该模型表明资本外逃与国内通胀率、国内货币汇率高估、外债、财政赤字、资本管制以及与政治和社会不确定程度之间存在因果关系。然后，针对这一模型形式，首先测试变量间是否存在长期协整关系。测试结果显示，被解释变量LCF的F统计量超过了5％的临界值的上限（3.646），解释变量LINF、LCO、LED、LFD、LCC和LUN的F统计量都低于5％的临界值的下限（2.476）。这表明LCF与这些变量间存在惟一的长期均衡关系。在证实惟一的长期协整关系存在后，接下来就是估计长期参数。根据SBC信息准则，选择ARDL（1，1，1，0，1，0，1）模型研究资本外逃和决定因素的长期关系。基于此模型的结果在表1上。从表1可以看到，资本管制变量参数非常显著，且其参数符号为负。这意味着从长期来看，资本控制的实施对中国的资本外逃有明显的抑制作用。在运用ARDL方法估计了公式的长期参数后，下一步就是基于ARDL（1，1，1，0，1，0，1）模型来寻找资本外逃的短期关系式。对于根据选定的ARDL模型估计的误差纠正模型的结果在表2中。从表2可以看出，资本控制的施加不论是在长期还是在短期都对资本外逃产生显著影响。
表1 运用ARDL方法估计的长期参数，基于SBC选择的ARDL模型（1，1，1，0，1，0，1）
解释变量
参数
标准误差
T比率[P值]
LINF -3.585 6*** 1.015 9 -3.529 4[0.005]
LCD -10.648 7*** 2.852 6 -3.732 9[0.003]
LED
-3.060 4** 1.015 4 -3.013 9[0.012]
LFD
-1.291 7*
0.415 04 -3.112 1[0.010]
LUN
-0.463 39
0.445 99 -1.039 0[0.3211
LCC
-8.755 9** 2.966 7 -2.951 4[0.013]
C
89.904 2*** 23.830 5 3.772 6[0.003]
注：被解释变量是LCF，从1981～2003年使用23个观察值来进行估计；*、**、***分别表明参数在10％、5％、1％的水平上显著。
表2 根据选定的ARDL（1，1，1，0，1，0，1）模型估计的误差纠正表达式
解释变量
参数
标准误差
T比率[P值]
dLINF
-1.483 1***
0.403 72 -3.673 7[0.002）
dLCO
-2.521 8
1.589 3 -1.586 8[0.133]
dLED
-2.260 3***
0.623 48 -3.625 2[0.002]
dLFD
-0.528 33*
0.258 01 -2.047 7[0.0593
dLUN
-0.342 24
0.312 94 -1.093 6[0.291]
dLCC
-3.217 6**
1.258 7 -2.556 2[0.022]
dC
66.398 6*** 13.857 3
4.791 6[0.000]
ecm（-1） -0.738 55*** 0.188 28 -3.922 7[0.001）
ecm=LCF+3.585 6×LINF+10.648 7×LCO+3.060 4×LED+1.291 7×LFD+463 39×LUN+8.755 9×LCC-89.904 2×C
R[2] 0.828 09 修正的R2 0.656 18
回归公式的
0.488 28 F统计量
7.569 6[0.001]
被解释变量
被解释变量的
0.012 651 0.832 73
的均值标准方差
公式的Log可
残差平方和 2.622 6
-7.665 3
能性值
AIC值
-19.665 3 SBC值 -26.478 3
DW统计量
2.493 1
注：被解释变量是dLCF，从1981～2003年使用23个观察值来进行估计；变量前面的d表明为该变量的一阶差分；*、**、***分别表明参数在10％、5％、1％的水平上显著。
以上结果表明：影响中国的资本外逃因素主要有国内通货膨胀率、货币贬值预期、外债水平、财政赤字、政治和社会不确定以及资本管制的放松。从中国的实际情况看，进入1990年代后，随着资本管制的逐步放松，中国的资本外逃额迅速增长，在1998年我国加强资本管制后又迅速下降。所有这些表明，资本控制对于抑制中国的资本外逃应该有显著的效果。
因此，对于以直接法测算的资本外逃额，最后的模型表明资本管制对于抑制我国的资本外逃是有极其显著的作用的。因而，我国政府可以采取强制性的行政措施以达到有效遏制资本大量外逃的作用。