发展阶段、汇兑安排与中国高外汇储备规模，本文主要内容关键词为：中国论文,发展阶段论文,外汇储备论文,规模论文，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。
国家外汇管理局统计数据显示，截至2014年9月，中国的外汇储备规模已高达38877亿美元，比2004年上升了4倍多；横向比较，2013年底，中国的外汇储备存量高居世界第一位，是第二位日本的2.5倍之多，中国持有的外汇储备甚至超过经济合作与发展组织（OECD）国家的总和。中国的高储备规模不仅体现在总量指标，而且相对比例指标同样居高不下：至2012年底，中国外汇储备占GDP的比重、占总外部资产的比重、占总外部负债的比重分别位居全球第18、19和12位（见下页图1）。 中国持有大量的外汇储备资产是以巨大的收益率损失为代价的。一方面，中国的资本大量流向以美国国债以及机构债为主的储备资产，张斌等（2010）通过测算发现，中国外汇储备真实有效收益率均值仅为3.20%。2008年全球金融危机之后，美联储、欧洲央行以及日本央行不断降息并推行量化宽松的货币政策，使中国外汇储备资产收益率的波动幅度加大。根据Bénétrixe等（2015）的测算，仅2008年，汇率波动就给中国带来了221.7亿美元的估值损失。另一方面，中国是一个资本稀缺的新兴市场经济体，吸引了大量的FDI流入，国外投资者享受了中国经济高速增长带来的高额收益率，从而更加凸显中国持有高额储备资产的收益率损失。
在外汇储备资产投资收益率损失凸显的现状下，为何中国不选择其他收益相对高的资产而是单一选择以美元为主的外汇储备资产进行投资？如何保持合理的外汇储备水平？现有研究多从重商主义动机、预防性动机以及金融发展异质性的角度分析东亚金融危机之后新兴市场经济体外汇储备大幅上升的现象，鲜有针对中国现状的具体分析，尤其忽略了中国当前所处的发展阶段以及汇兑安排对外汇储备规模的影响，因此难以解释中国高外汇储备的现实问题。为此，本文试图回答上述问题。本文的主要贡献：首先，对于外汇储备相对规模的指标度量，本文在使用传统的外汇储备占GDP比重指标基础上，加入外汇储备占总外部资产的比重、外汇储备占总外部负债的比重两个指标，分别从国际资产组合以及外部负债管理的角度度量外汇储备的相对规模；其次，重点讨论发展阶段（经济发展水平、金融发展水平）、汇兑安排（汇率制度选择、资本账户开放）对相对外汇储备水平的影响，论证了外汇储备相对规模随经济发展水平提高先上升后下降的“倒U型”特征，并且通过变换时间样本、半参数估计、动态GMM估计以及处理通货膨胀异常值等方式对基准回归结果进行稳健性检验；最后，通过优势分析的方法，从拟合优度的角度进一步论述发展阶段以及汇兑安排对外汇储备的重要解释力。 本研究分为以下几个部分：第二部分是文献综述，回顾国内外相关问题的研究现状；第三部分是经验分析，根据121个经济体1980-2009年的面板数据，考察外汇储备的影响因素；第四部分进行稳健性检验、优势分析及中国现状分析；第五部分是本文的结论与相应的政策建议。 二、文献综述 自第二次世界大战以来，外汇储备问题始终是世界金融体系研究中的核心问题之一。在早期的研究中，对最优国际储备规模的分析多采用成本—收益分析的研究框架，但随着“布雷顿森林”体系的解体以及自上世纪90年代以来金融全球化进程的加速，对一国外汇储备影响因素的讨论也逐渐深入，形成了针对国际资本流动变化的预防性动机、新兴市场及东亚经济体通过汇率低估的方式来支持本国产业发展的“新重商主义（new mercantilist）”以及新流行的金融发展异质性动因三大流派。 Triffin（1960）是最早关注国际储备问题的学者之一，他提出的著名特里芬法则认为，一国持有外汇储备的主要目的是满足3-4个月的进口需求，为判断一国储备是否充足提供了一个简易可行的标准。Heller（1966）认为，国际储备最优规模由失衡调整的成本、持有流动性储备的机会成本以及国际收支逆差发生的可能性三者共同决定。Frenkel和Jovanovic（1981）对Heller（1966）的成本—收益分析法进行拓展，构建了最优外汇储备的存货缓冲模型（buffer stock），认为最优储备规模是由平滑国际收支波动的收益以及持有低收益资产的机会成本损失之间的平衡决定的。Ben-Bassat和Gottlieb（1992）则引入国家风险的概念，认为持有外汇储备的目的是规避主权违约风险，储备投资的收益是储备资产耗尽之后的主权违约风险，成本是其他固定资本投资的边际收益率与储备收益率之差，借此可求解出最优储备规模。 成本—收益分析法可以较好地解释上世纪七八十年代各国持有国际储备的行为，却难以解释金融全球化加速以来各国外汇储备不断累积的现象，尤其是1998年东亚金融危机以来东亚及新兴市场经济体外汇储备指数级别的增长。对此，一些学者对外汇储备问题进行了新的探索，集中于从预防性动机、“新重商主义”、金融发展水平异质性3个角度解释外汇储备累积的动因，并得到经验证据的支持。 首先，预防性动机的观点认为，在金融全球化的背景下，降低国际资本流入突然停止以及资本大量外逃对本国经济的强烈冲击才是新兴市场经济体持有储备的重要原因（Durdu等，2009；Jeanne和Rancière，2011）。Durdu等（2009）在DSGE的分析框架下，验证了在金融全球化背景下，对国际资本流动突然停止的预防动机是导致一些经济体外汇储备高企的重要原因，同时指出并没有经验证据表明产业波动对外汇储备有重要影响。Jeann和Rancière（2011）通过构建一个小型开放经济体的跨期优化模型来考察外汇储备与国际资本流入突然停止之间的关系，模型假设央行持有的外汇储备可以平滑国际资本流动对国内的冲击，当资本流入突然停止时，央行可以用外汇储备补贴居民，降低对居民消费的冲击，而最优储备规模由国家外债占比和未来受冲击影响的程度共同决定。研究发现，只有设定较高的产出损失率以及风险规避系数，才能拟合东亚外汇储备水平。
（2007）将乌拉圭银行存款美元化的特点融入Jeanne和Rancière（2011）的分析框架，发现乌拉圭的储备接近最优水平，但由于银行流动性在未来可能会降低，因此仍需要进一步增持外汇储备资产。Bernard（2011）认为在中部美洲也存在存款美元化的问题，Jeanne和Rancière（2011）、
（2007）的模型同样适合分析中部美洲国家问题，并指出这些国家无论是绝对还是相对外汇储备水平都存在着很大的不足。 国际资本流动突然变动的风险并不仅仅局限于流入的突然停止，还包括资本的大量外逃以及回流（Forbes和Warnock，2012）。与国外资本流入的突然停止类似的是本国资本的突然外逃，Moghadam等（2011）发现资本账户危机往往伴随着本国居民储蓄的大量流出，国内资本的大量外逃会引起本国预算约束的收紧，进而影响经济金融体系的稳定，因此本国资本突然外逃的风险同样是一国持有外汇储备的动因。Kaminsky和Reinhart（1999）在对双重危机问题（银行危机以及货币危机）的考察中，发现外汇储备规模相对于M2越大，银行危机发生的概率就越低。Obstfeld等（2010）的跨国经验研究也表明，随着M2/GDP的增加，各国实际外汇储备占GDP的比例也随之上升。 其次，以Dooley等（2003、2004）为代表的新重商主义观点认为，美国巨额的经常项目逆差和迅速上升的对外债务，需要依靠亚洲国家贸易顺差和外汇储备来弥补，这一循环构建了世界经济新的动态均衡格局。当前的国际货币体系实际上是布雷顿森林体系的复活（布雷顿森林体系Ⅱ），亚洲国家近年来外汇储备的大量增加是该国际货币体系下出口导向型国家经济政策的副产品，即“新重商主义”动因。国际货币体系中心国——美国次贷危机的爆发不但未改变当前国际货币体系的不对称性（Dooley等，2009），而且会长期持续下去。Dooley等（2014）预测中国将在未来的若干年中从主要“外围国”“毕业”，而印度将接替扮演中国的角色。Ghosh等（2014）对环太平洋7国（RIM）的外汇储备进行研究，发现RIM国家的外汇储备水平确实大幅超出预防性动机的需求，重商主义动机对此贡献巨大，并且在2004年左右达到顶峰。Aizenman和Lee（2008）将重商主义动机区分为金融重商主义以及货币重商主义，但金融重商主义是指通过金融支持的方式促进出口导向型的经济增长，货币重商主义才是通过外汇储备的不断累积保持汇率低估。对于重商主义下的汇率低估与经济增长之间的关系，Rodrik（2008）使用188个经济体11个时期的面板数据，发现汇率低估能够有效促进本国经济增长，即可以通过汇率低估来规避本国制度与市场失灵的约束，推动本国可贸易部门的发展，发展中经济体的表现尤为突出。 基于国别的分析也验证了新重商主义动机的存在。Bonatti和Fracasso（2012）构建了一个两国两时期的一般均衡模型，中国以GDP的高速增长、完成劳动力由农村到城市的迁移为主要政策目标，而美国通过累积外部赤字的方式维持较高的消费水平，重商主义的外汇储备累积是中国与美国政策目标相结合的产物。如果中国的政策目标由GDP增长最大化转为消费者效用最大化，中美经济再平衡的过程也随之发生。Jo（2011）对韩国的外汇储备问题进行了研究，出口竞争力在短期以及长期均是韩国外汇储备累积的重要原因，进一步的方差分解也表明重商主义动因是其外汇储备累积的重要影响因素。Prabheesh等（2009）以及Carvalho和Fry-McKibbin（2014）分别验证了印度以及巴西外汇储备累积过程中重商主义动机的重要贡献。 随着预防性动机以及重商主义动机观点的逐渐流行，也有相关研究对二者之间谁更重要的问题进行比较分析。Aizenman和Lee（2007）使用包括中国在内的49个国家1980-2000年的样本数据，定量比较了发展中国家外汇储备的重商主义与预防性动机，发现与储备激增的自我保护动机相比，重商主义动机并不是解释亚洲国家高额外汇储备的主要因素。Delatte和Fouquau（2012）使用面板平滑转换模型以放松回归系数固定不变的假设，发现代表重商主义动机的变量在2000年以后的影响不断增加，而代表预防性动机的变量却变化不大，因此，预防性动机并不能解释东亚金融危机之后各国外汇储备加速增长的现象，汇率管制的重商主义才是主要动机。由此可见，使用的方法及样本不同，得出的结论也存在较大差异。因此，一个更为合理的解释是预防性动机与重商主义动机均是影响一国外汇储备需求的重要因素，但是不同国家、不同时期谁占主导却有所差异。 最后，金融发展异质性的观点认为（Aizenman，2008），无论新重商主义还是预防性需求的观点，均不能完全解释21世纪全球失衡持续加剧、以东亚为代表的新兴市场经济体经常账户持续顺差并积累大量外汇储备的现象。新兴市场经济体大量累积外汇储备的行为是将出现新型全球金融架构的某种征兆，因此应当从金融发展异质性的角度重新考虑该问题。Bacchetta等（2013）认为在信贷约束降低借贷、居民收入的波动导致高储蓄以及高速增长导致未来紧约束的条件下，暂时提高本国利率补贴储蓄是最优选择。但在开放经济下，本国利率等于世界利率，因此，存在上述特征的经济体可以选择“半开放”状态，即央行可以参与国际金融市场但私人部门不能，央行通过资本管制政策以及累积外汇储备的方式，提高本国利率至本国居民福利最大化水平。在金融市场欠发达的情况下，开放经济并不符合居民的福利最大化准则，可以通过“半开放”状态下的外汇储备累积而改善居民的福利水平。Cheng（2014）在Bacchetta等（2013）模型的基础上进一步引入新兴市场经济体赶超战略的驱动因素——本国资本形成，作者认为对流动性资产的强烈需求是高速增长经济体的一个典型特征，但由于金融摩擦的存在，导致投资与储蓄之间存在巨大的“楔”（wedge）（Gourinchas和Jeanne，2013；Song等，2011）。央行可以扮演金融中介的角色，通过外汇储备的方式为本国提供流动性资产。因此，外汇储备的累积有助于满足高速增长下的新兴市场经济体对流动性资产的需求。 一些研究认为，金融发展水平异质性的观点实质上是与预防性动机观点相吻合的。Dominguez（2010）指出金融发展水平与预防性动机之间的内在联系，认为虽然预防性动机的目标是平滑跨期消费，金融发展水平异质性决定本国借贷约束水平，但是消费的跨期平滑却与金融市场的借贷约束水平密切相关。因此，在对外汇储备问题的分析中，两种观点是一致的。作者进一步基于56个发达与新兴市场国家面板数据的经验研究也显示，金融发展水平与外汇储备显著负相关。Mendoza等（2009）从金融发展水平异质性下的预防性动机出发，认为金融发展水平较高的经济体存在更多的对冲异质性风险的或有证券，因此可以更多持有风险资产。而金融发展水平较低的经济体，只能更多地持有固定收益的安全资产即外汇储备。国内学者李俊青和韩其恒（2011）同样发现金融市场发展的差异影响两国居民资产组合的选择，金融市场完全性高的国家选择“做多股权，做空债权”，而金融市场完全性低的国家则选择“做空股权，做多债权”。 综上，对外汇储备的解释存在预防性动机、重商主义动机以及金融异质性3种主流观点，并且体现在经济金融发展水平和汇兑安排上：提高本国经济发展水平是发展中国家重商主义动机的重要目标，并且经济发展水平不同需要预防的异质性风险也存在很大差异；金融发展水平的提高不仅能够放松本国信贷约束，而且可以更为有效应对国际资本流动突然变动的风险冲击；选择相对固定的汇率制度以及较为严格的资本管制，不但可以满足“重商主义”动机的需求，还可以改善金融发展水平不足现状下的信贷约束对本国的负面效应。因此，下文着重分析内在发展阶段以及汇兑安排对一国外汇储备选择的重要影响。 三、外汇储备驱动因素的经验分析 （一）变量选择 1.外汇储备（res）。本文分别选择外汇储备占外部资产比重（RES1）、外汇储备占总外部负债比重（RES2）以及外汇储备占GDP比重（RES3）作为被解释变量，以从更多维度反映中国高外汇储备问题。现有研究通常选择外汇储备占GDP比重来衡量相对外汇储备规模，但单纯使用外汇储备占GDP比重指标有两点不足之处：首先，外汇储备是国际资产组合中的重要组成部分，外汇储备占GDP比重不能反映国家外部资产组合中对无风险资产的偏好程度。在日本、德国等发达国家，虽然持有外汇储备资产总量很大，但是同时持有大量的对外直接投资以及国际资产组合投资形式的风险资产，对于一些新兴市场国家如中国、印度、俄罗斯，持有风险资产的比例却非常少，由于其差异性的存在因而不能单一用传统的外汇储备占GDP的比重来度量。其次，外汇储备规模同样是外部负债管理需要重点考虑的因素，而外汇储备占GDP的比重不能衡量一国持有的外汇储备额是否足够支撑外部负债的流动性需求。如金融开放度较高的国家，即使外汇储备占GDP比重较高，但由于其较高的外部负债头寸，也难以满足国际资本流入突然停止时的需求。因此，本文采用外部储备占总外部负债的比重来测度一国的储备资产相对于其外部负债的充裕度。 2.人均GDP（gdpp）。本文使用人均GDP变量代理一国的经济发展水平。有关经验研究多认为经济增长与外汇储备之间的关系是线性的，如Obstfeld等（2010）、Sula（2011）均得出外汇储备与人均GDP显著正相关的结论。这与外汇储备的收益—成本分析一致，即随着经济发展水平的提高和资本存量的增加，投资外汇储备的机会成本（生产性投资的收益率）逐渐降低，持有的外汇储备资产也随之增加。但凯恩斯的货币需求理论认为，货币需求由交易动机、预防动机与投机动机三种动机决定，外汇储备资产同样是货币资产，持有外汇储备的动机除了满足上述动机外，还应满足增加公众信心、维护金融稳定等保证性需求，一国对外汇储备的需求可能是按照交易性需求、预防性需求、保证性需求及投机性需求的顺序依次进行的（周光友和罗素梅，2011）。当一国处于比较贫困的阶段时，并不具有购买大量外汇储备资产的能力，但随着经济发展水平的提高，外汇储备资产逐渐成为贮藏财富的重要手段，以满足其在国际市场上的交易需求、预防性需求等，如在金本位时期美国曾经一度持有全球70%以上的黄金储备。当经济发展水平进一步提高、国民财富持续累积时，持有的外汇储备将更多的满足投机性需求，将国际储备转化为对外直接投资、金融资产组合投资等高收益的资产，因此，外汇储备资产的比例也将逐渐下降。Bastourre等（2009）从预防性动机的角度解释经济发展水平与外汇储备之间的非线性关系，他们认为相对于低收入以及高收入经济体，中等收入经济体发生金融危机的概率更大，因此倾向于持有更多的外汇储备以缓解国际资本流动突然变动带来的冲击。本文在分析中加入经济发展水平的二次项（
），并在稳健性检验中使用半参数估计的方法，以验证外汇储备与经济发展水平呈先上升后下降的倒U型关系。 3.金融发展水平（fd）。一国的金融发展水平可以从存量与流量两个角度来衡量，其中存量指标包括私人信贷占GDP比例、股市市值占GDP比例，流量指标包括股市交易量占GDP比例、股市换手率。由于本文样本的时间维度长达30年，横截面维度多达121个国家，股市数据存在严重的样本缺失问题，因此，本文使用私人信贷占GDP比例来度量一国金融发展水平。 金融发展对外汇储备的影响可以从三个方面来阐述：首先，从金融摩擦的角度，金融发展水平低的发展中国家缺乏将储蓄转化为有效投资的金融中介，因此过剩的储蓄以外汇储备的形式流向能够提供安全资产的发达国家，甚至再以FDI的形式回流（刘澜飚和张靖佳，2012）。其次，从资产组合的角度，Mendoza等（2009）认为金融发展水平高的国家能够为本国风险资产投资提供更为全面的保险。Caballero等（2008）认为金融发展水平高的国家投资利润受到的侵蚀较少，具有更高的投资收益，因此这些国家在其资产组合中更倾向于持有风险资产。最后，从预防性动机的角度来看，金融发展水平的提高意味着一国金融系统抵御外部冲击的能力增强，因此持有外汇储备的预防性动机强度也随之下降。由此可以初步推断，随着一国金融发展水平的提高，其持有外汇储备的相对规模也会相应降低。 4.金融开放度（KAOPEN）。法律意义上（de jure）的金融开放度指标，代表一国在制度层面对跨境资本流动的约束程度。金融开放度低的国家往往通过限制私人性质的资本流出方式将资本转换成官方形式的流出，不断地累积外汇储备资产。本文选择Chinn和Ito（2006、2008）构造的KAOPEN指标，该指标以IMF的《汇兑安排与汇兑约束年度报告》（AREAER）为基础，不但时间跨度长、涵盖国家多，而且从资本账户交易、经常账户交易、是否存在多重汇率以及是否存在强制性结售汇四个角度描述一国资本管制的情况①。 5.汇率制度（fix；middle）。布雷顿森林体系Ⅱ的中心—外围模式中的外围国家通常选择钉住中心国的固定汇率制度或者爬行钉住的汇率制度，通过在外汇市场冲销干预的方式低估本国汇率并维持本国币值相对于货币锚（通常是美元）的相对稳定，并因此累积大量的外汇储备。汇率制度同样可以分为法律意义上（de jure）与事实上的（de facto）两类，但Calvo和Reinhart（2002）指出，许多国家汇率制度的实际运行情况与央行公布的法律意义上的汇率制度相去甚远，即使是IMF，自1999年后也仅公布事实范式的汇率制度指标。因此，本文选择Reinhart和Rogoff（2004）构建的事实范式的汇率制度指标来考察一国汇率制度对外汇储备的影响。 Reinhart和Rogoff（2004）（下文简称RR）构建的“六分法”数据是根据5年平均的汇率波动率，将汇率制度分为严格钉住、较严格的管理浮动、管理浮动、自由浮动、自由落体和双重汇率，并且依次赋值为1-6。由于自由落体和双重汇率制仅存在于特殊经济体或特殊时期，本文仅考虑前4种汇率制度。RR数据将欧元区样本视为本国货币严格钉住欧元，因此欧元区被定义为固定汇率制度。但是AREAER则认定欧元区的汇率制度应当由欧元区的汇率波动决定，因此属于自由浮动的汇率制度。本文对汇率制度虚拟变量的定义则以RR的划分方法为基础，并借鉴AREAER对欧元区汇率制度的划分，定义固定汇率制度虚拟变量（fix）以及中间汇率制度虚拟变量（middle）：在RR数据库中划分为严格钉住的非欧元区样本，固定汇率制度虚拟变量fix取1，其余取0；RR数据库中划分为较严格的管理浮动、管理浮动的样本，中间汇率制度虚拟变量middle取1，其余取0。
6.其他控制变量。除上述指标之外，本文进一步选择贸易开放度（trade）、贸易地理集中度（geo）、通货膨胀程度（inf）以及制度质量（pol）作为控制变量。由特里芬法则可知，外汇储备量至少应当满足3个月的进口支付需求，但是Moghadam等（2011）认为外部冲击会造成出口收益的损失，一国应持有足够的外汇储备以应对经常账户变动引发的国际收支危机。因此，本文综合考虑进口与出口对外汇储备相对规模的影响。贸易地理集中度高的国家对特定国家的依存度更高，可能会持有更多的外汇储备资产，以规避其较大的贸易伙伴经济波动对本国经济金融体系的冲击。制度质量是导致全球资本逆向流动的重要原因，这些资本并没有更多的流入经济发展水平较低的国家，而是以官方资本性质的外汇储备形式流出，因此，同样需要控制制度的潜在影响。高通货膨胀尤其是发生恶性通货膨胀的国家往往伴随国际资本流入停止以及国内资本外逃，本币在外汇市场上被抛售，从而导致外汇储备的下降。 （二）样本描述 本样本包括121个国家与地区1980-2009年的非平衡面板数据②，其中既包括发达国家，也包括崛起中的新兴市场国家以及其他发展中国家，具体国家如附录所示③；本文数据样本的时间维度为1980-2009年，为分析东亚金融危机前后外汇储备影响因素的变动提供了足够的数据支持。
由描述性统计表2可见，3个外汇储备相对规模的指标最小值与最大值之间均存在较大的差异，说明不同经济体对外汇储备资产的需求不尽相同；对于经济发展水平，北欧国家具有较高的人均GDP，是全球经济发展水平最高的区域，而非洲绝大部分国家则比较贫穷；私人信贷占GDP比例最高的国家是冰岛，美国、英国和日本也处于金融最为发达的国家之列，而非洲等国家金融发展水平欠佳；对于金融开放度变量，KAOPEN指标相对广泛的分布在[-1.856，2.456]区间内，OECD国家的金融开放度（KAOPEN）显著高于发展中国家。对于汇率制度变量，选择严格钉住汇率、爬行钉住、管理浮动以及完全浮动制度的概率分别为36.0%、35.0%、22.3%和6.7%，2009年选择4种汇率制度样本的占比分别为39.8%、28.0%、26.3%和5.9%，65%以上的国家均选择严格钉住或者爬行钉住的汇率制度，选择完全浮动汇率制度的国家非常少，相对固定的汇率制度依然是世界尤其是发展中经济体的主流选择。对于通货膨胀变量，可以看到样本中存在恶性通货膨胀的现象，变量的最大值高达1058%，对于恶性通货膨胀异常值的潜在影响，本文在稳健性检验中进行重点处理。 （三）基准回归结果 Obstfeld等（2010）、Dominguez（2010）、Sula（2011）、Ghosh等（2014）、Bastourre等（2009）的研究均将模型设定为对数线性，即回归系数度量解释变量的每个百分点变化所导致外汇储备规模变化的百分比。借鉴上述研究，由变量描述上页表l可见，本文对外汇储备、人均GDP、金融发展水平、贸易开放度、贸易地理集中度等变量均进行对数化处理，而离散变量资本账户开放、汇率制度虚拟变量、政治权力集中度以及为负值的通货膨胀变量，则未进行对数化处理。
根据（1）式，对全样本数据进行回归。由于低收入经济体经济金融及制度环境极不稳定，国际收支很大程度上依赖外国援助，因此，本文剔除低收入国家样本，以观察结果是否依然稳健。回归结果如表3所示，其中列（1）、（2）、（3）分别代表被解释变量为RES1、RES2、RES3的回归结果。 对于度量经济发展水平的gdpp变量，在三个维度度量外汇储备水平指标的回归结果中，其一次项系数均在1%水平下显著为正，二次项系数均在1%水平下显著为负，初步验证了经济发展水平与外汇储备相对规模之间的“倒U型”关系。代表金融发展水平的变量fd均在1%水平下显著为负。在外部资产中，对外直接投资、国际资产组合投资、金融衍生品资产属于高收益高风险的资产，而外汇储备则是低收益低风险的所谓“安全资产”。金融发展水平越高的国家，其外汇储备占总外部资产的比例越低，说明其具有更强的配置风险资产的能力，更倾向投资于高风险高收益的资产；同时，随着一国金融发展水平的提高，其外部负债的管理能力也随之提高，相应的外部负债风险敞口所需要覆盖的储备规模随之降低。
金融开放度变量均在1%水平下显著为负。金融开放度的提高代表官方对跨境资本流动干预的降低，私人部门可以更加有效地在全球范围内配置资产。固定汇率制度以及中间汇率制度虚拟变量均在1%水平下显著为正，相较于完全浮动的汇率制度，选择固定汇率制度以及中间汇率制度的经济体，其外汇储备规模更高；固定汇率制度虚拟变量的回归系数并未明显超过中间汇率制度虚拟变量的回归系数，由此可见，官方在外汇市场的干预并非固定汇率制度所特有的，选择中间汇率制度的经济体同样具有干预外汇市场以维持本国汇率相对稳定的动机。 在其余的控制变量中，贸易开放度变量的影响并不稳定，仅在全样本的列（3）中显著为正，一个合理的解释是贸易开放度的提高在带来外汇储备资产上升的同时也增加了本国外部资产负债头寸，因此，贸易开放度变量对外汇储备占比GDP指标的影响更强。通货膨胀变量基本上显著为负，当通货膨胀率较高时，往往伴随国际资本流动突然停止以及国内资本外逃现象，官方则相应削减外汇储备资产购买本币，以避免本国货币“自由落体”式的贬值。 四、进一步分析 （一）稳健性检验 在第一个稳健性检验中，本文考察在不同样本时期，外汇储备资产相对规模影响因素是否存在差异。东亚金融危机之后，为规避潜在的国际资本流动变动的风险，新兴市场经济体普遍开始积累外汇储备资产，逐渐形成新兴市场经济体以持续的经常账户盈余积累外汇储备而金融发达国家尤其是美国输出流动性强的国债及机构债的新格局。因此，本文以1998年为分界线，使用LSDV双固定效应的方法比较东亚金融危机前后外汇储备相对规模影响因素的异同之处，回归结果如表4所示，其中列（1）、（2）、（3）分别代表指标RES1、RES2、RES3的回归结果。 由表4可见，1998-2009年样本的回归结果基本与总样本保持一致：经济发展水平的倒U型效应显著存在，金融发展水平显著为负，固定汇率制度以及中间汇率制度虚拟变量显著为正，金融开放度变量仅在列（2）显著为负。但是1980-1997年样本的回归结果却出现巨大差异，仅有人均GDP、通货膨胀等变量基本显著，金融开放度、两个汇率制度的虚拟变量基本不显著。由此可见，1998年之前，各国多依据自身经济状况选择外汇储备水平，但是东亚金融危机后，新兴市场国家意识到在金融全球化进程加速的现状下，本国脆弱的金融体系不足以抵御国际资本流动突然变动的冲击，因此，全球储备体系也呈现新格局。新兴市场经济体对外汇储备资产需求的增加也反映其既要融入金融全球化进程，又担心本国脆弱的金融体系难以抵御外部冲击的矛盾心理。 第二个稳健性检验使用动态广义矩估计（动态GMM）的方法来解决潜在的内生性问题。与上文静态LSDV的估计方法相比，动态GMM模型不但可以考虑外汇储备相对规模的惯性，即上期的储备水平同样是本期外汇储备的重要影响因素，而且可以处理汇率制度以及资本账户开放程度等变量由于反向因果关系所导致的内生性问题。动态GMM可以分为差分GMM与系统GMM两大类，相较于差分GMM，系统GMM可以提高估计的效率，并且可以估计不随时间变化的变量系数。本文选择系统GMM方法进行估计，设定的计量模型如（2）式所示。
其中，L.
代表被解释变量的滞后一期。为解决本文样本时间过长导致的冗余工具变量太多以及部分变量随时间变化不大差分后信息大量缺失的问题，本文首先将所有时间样本划分为1980-1984、1985-1989、1990-1994、1995-1999、2000-2004、2005-2009年共6个时期，对所有变量进行5年加权平均处理。在此基础上，本文设定金融开放度、是否固定汇率制度虚拟变量、是否中间汇率制度虚拟变量以及金融发展水平为内生变量。其次，考虑到两步法在有限样本条件下的标准误会出现严重向下偏误问题，对其进行Windmeijer纠偏处理，得到稳健性标准差如下页表5所示，其中，列（1）、（2）、（3）分别代表RES1、RES2、RES3的回归结果。
被解释变量（res）的滞后1期在1%水平下显著为正，说明外汇储备的惯性确实存在；AR（2）检验大于0.05，说明不存在二阶序列相关；Sargan检验均大于0.05，说明不存在过度识别问题，印证了计量模型设定的合理性。对于其余变量的回归结果，人均GDP、人均GDP的平方项均在1%水平下显著，且一次项符号为正，平方项符号为负，验证了在考虑内生性以及惯性的情况下，经济发展水平的非线性效应依然非常显著。金融发展水平在列（1）、（2）中显著为负，金融发展水平对外汇储备占总外部资产、外部负债比重指标的影响更强，金融发展的国际资产组合以及外部负债管理效应显著。对于汇兑安排变量，固定汇率制度以及中间汇率制度虚拟变量均显著为正，金融开放则显著为负，进一步验证了在考虑内生性的情况下，内在发展阶段以及汇兑安排依然是影响外汇储备相对规模的重要因素。
在第三个稳健性检验中，本文重点处理通货膨胀变量的异常值问题。首先，本文使用winsor的方法，在5%的概率下修正异常值；其次，加入恶性通货膨胀虚拟变量（hinf）：年通货膨胀率超过50%设定为1，其余设定为0。通过上述修正，不但可以观测上文的回归结果是否受到通货膨胀异常值的干扰，而且可以进一步考察通货膨胀的影响，基于LSDV模型的回归结果如表6所示，其中列（1）-（3）分别代表RES1、RES2、RES3的回归结果。在考虑通货膨胀异常值影响以后，经济发展水平、金融发展水平、资本账户开放、固定及中间汇率制度变量的回归系数符号依然与表3一致，回归系数的大小也基本保持不变，可见通货膨胀的异常值并未对回归结果造成显著影响。在不加入恶性通货膨胀变量的回归结果中，inf均在1%水平下显著为负，加入hinf变量之后，inf变量均显著，hinf在列（1）、（2）中均在5%水平下显著，说明较高的通货膨胀率尤其是恶性通货膨胀将导致本国外汇储备相对规模的大幅降低。 第四个稳健性检验是重点验证经济发展水平与外汇储备相对规模倒U型影响关系的存在。前文的回归结果显示，经济发展水平对3种指标度量的外汇储备影响均非常一致，gdpp变量显著为正，而
变量显著为负，即外汇储备随经济发展水平的提高呈先上升后下降的特征。为进一步检验该非线性关系的存在，在第四个稳健性检验中，本文使用半参数回归的方法，对东亚金融危机后的1998-2009年样本进行分析。同时，前文使用现值美元计价的人均GDP变量来度量经济发展水平，但随着时间的变动美元购买力也发生了较大变化，为增加不同年份之间的可比性，本文使用2005年固定美元计价的人均GDP指标。 相较于参数估计方法，非参数估计方法一般不对模型的具体分布进行任何假定，也更为稳健，但是由于要求的样本容量较大，估计量收敛到真实值的速度也较慢。而半参数估计作为非参数估计和参数估计的一种折中，既部分解释变量对被解释变量的影响是未知的，从而降低了对样本容量的要求，同时又具有一定的稳健性。计量模型具体设定如（3）式所示。参数部分为线性函数，而非参数部分
为未知函数，即不设定函数的具体形式：
根据模型（3），本文分别得到3个外汇储备指标即外汇储备占总外部资产的比重（RES1）、外汇储备占总外部负债的比重（RES2）、外汇储备占GDP比重（RES3）的回归结果，其中线性部分与39页表4回归结果类似，非参数部分的拟合曲线如图2所示，上、中、下3图依次代表3个指标的回归结果。由半参数的估计结果可见，一国外汇储备的相对规模随经济发展水平的提高而出现先上升后下降的趋势，并且当经济发展水平达到一定程度之后，外汇储备规模下降的速度快于初始增长的速度。因此，中国虽然外汇储备资产总量可能在相当长时间内居高不下，但是中国经济发展达到一定的水平之后，中国外汇储备相对于总外部资产、外部负债以及GDP的比重会出现一个快速下降的过程。由上页图2可估算出，人均GDP（2005固定美元计价）的对数值至少在9之后拐点才开始出现，即人均GDP达到8100美元以上初步进入高收入国家行列时，对外汇储备的需求才会显著降低。 （二）优势分析 上文从变量显著性的角度讨论了影响外汇储备相对规模的因素，但另外一个重要的问题是，在上述诸多解释变量中，体现发展阶段以及汇兑安排的变量在其中的贡献度相对大小如何确定，优势分析（dominance analysis）的方法为此问题提供了一个有效的解决方案。优势分析是由Budescu等（1993）提出的一种确定多元回归方程中解释变量相对重要性的方法，与传统方法相比，优势分析能够全面比较由全模型所衍生出来的所有子模型，并预测变量之间的相对重要性。
（2007）也认为，优势分析建立在对比所有子集回归的基础之上，是对回归模型中解释变量或者解释变量集的贡献进行测算的最为有效的工具。
本文在1998年后数据样本的基础上，对计量模型进行优势分析，考察各个解释变量以及年度虚拟变量集、国家虚拟变量集在回归中的贡献。本文将经济发展水平及其平方项合并，将固定汇率制度以及中间汇率制度虚拟变量合并为汇率制度因素（regime），得到优势分析的结果如表7所示。除国家虚拟变量集以及时间虚拟变量外，经济发展水平、汇率制度选择对RES1、RES2、RES33个维度的外汇储备相对规模指标均具有非常强的解释力，金融发展以及金融开放度指标对RES1、RES2的解释力较强但是对RES3的解释力较弱。由此可见，本文重点强调内在发展阶段以及汇兑安排是影响一国外汇储备选择的重要因素，并且从拟合优度贡献度的角度来看，经济发展水平以及汇率制度选择的影响要大于金融发展水平以及资本账户开放的影响。 （三）中国现状分析 跨国数据的检验以及优势分析的结果表明，一国经济和金融发展水平、汇率制度选择以及金融开放度是影响外汇储备相对规模的重要因素，因此，根据回归结果可以判断，经济和金融处于较低的发展水平、采用相对固定的汇率制度以及严格的资本管制是导致中国高外汇储备的重要成因。 首先，中国的经济和金融发展水平。由图3可见，截至2013年底中国的经济发展水平已得到显著提高，并且迈入上中等收入国家行列。中国按照2005年固定美元计价的人均CDP依然仅有3583美元，不但远低于发达国家，而且未达到全球的均值水平，也未达到外汇储备水平开始下降的拐点。由此可以推断，中国日益提高的经济发展水平是导致其外汇储备水平大幅上升的重要原因。 由图4可以看出，以私人信贷占GDP比例度量的中国金融发展水平在相当长时间内低于世界均值以及高收入国家均值水平，2011年后才达到并超过世界平均水平。同时，中国的金融体系尤其是银行体系还存在上述指标难以量化考察的结构性缺陷。Song等（2011）认为这些结构性缺陷是导致中国储蓄率居高不下、外汇储备持续增加的重要原因。
其次，中国的汇兑安排。由图5可见，中国的金融开放度处于较低的水平，甚至低于新兴市场经济体的均值水平。IMF最新《汇兑安排与汇兑约束年度报告》对资本项目开放程度的统计也显示，中国现阶段仍存在较为严格的资本管制，在资本项目转移划分的40个小类中，中国大部分处于开放程度不高或完全未开放的状态，仅有25%左右处于完全开放状态。而对于汇率制度选择（图6），与美国等发达经济体长期采用完全浮动的汇率制度相反，中国的汇率制度除极为少数的年份为管理浮动之外，其他均长期处于严格钉住状态。而前文回归结果显示，资本管制变量系数显著为负，固定汇率制度以及中间汇率制度虚拟变量显著为正。由此可见，长时期高度资本管制以及汇率制度的选择同样是中国外汇储备资产大量累积的重要原因。
五、结论与政策建议 本文通过考察121个国家30年的国际经验，并且结合中国具体国情进行分析，研究发现： 1.经验研究显示，经济发展水平、金融发展水平、汇率制度选择以及资本账户开放程度是影响外汇储备需求的重要因素，经济发展水平变量显著为正，但其平方项却显著为负，即外汇储备规模与经济发展水平呈倒U型关系；金融发展水平变量显著为负，外汇储备的相对规模随金融发展水平的提高而下降；固定汇率制度、中间汇率制度虚拟变量显著为正，相对于完全浮动的汇率制度，选择固定以及中间汇率制度的经济体会持有更多的外汇储备；金融开放度变量显著为负，资本管制程度更高的经济体会持有更多的外汇储备。基于拟合优度的优势分析表明，内在发展阶段以及外汇管制选择变量对3个指标度量的外汇储备均有较强的解释力。 2.中国依然处于外汇储备不断上升的经济发展阶段，且以私人信贷占GDP比例衡量的金融发展水平长期低于世界平均水平，中国内在的发展阶段推动了外汇储备的累积；中国在2005年人民币汇率形成机制改革之前实行严格钉住的汇率制度，之后汇率弹性稍有增加，同时中国资本账户开放程度长期低于发达国家甚至新兴市场经济体，这是“重商主义”外汇储备累积的重要特征。 3.除内在发展阶段以及外汇管制因素之外，国家异质性因素对外汇储备有较强的影响，这表现在LSDV回归中国家虚拟变量显著，优势分析中国家虚拟变量集的贡献巨大。 以上研究结论为中国外汇储备的调整提供了国际经验层面的支持，随着经济、金融发展水平不断的提高，中国抵御异质性风险冲击的能力逐步增强，因此，可以更多选择其他高收益的风险资产，降低外汇储备资产在国际资产组合中的比例。进一步深化人民币汇率形成机制的改革，逐步推动资本账户的双向开放。 作者感谢南开大学范小云、刘澜飚，暨南大学陈中飞及两位匿名审稿人的评论，文责自负。 附录：国家样本 阿尔巴尼亚、阿根廷、阿塞拜疆、埃及、埃塞俄比亚、爱尔兰、爱沙尼亚、奥地利、澳大利亚、巴布亚新几内亚、巴哈马、巴基斯坦、巴拉圭、巴拿马、巴西、白俄罗斯、保加利亚、贝宁、比利时、冰岛、波兰、玻利维亚、伯利兹、布基纳法索、布隆迪、赤道几内亚、丹麦、德国、多哥、多米尼加、俄罗斯、法国、菲律宾、芬兰、冈比亚、刚果（布）、刚果（金）、哥伦比亚、哥斯达黎加、格鲁吉亚、圭亚那、哈萨克斯坦、海地、韩国、荷兰、洪都拉斯、吉布提、吉尔吉斯斯坦、几内亚、几内亚一比绍、加拿大、加纳、捷克、津巴布韦、喀麦隆、科特迪瓦、克罗地亚、肯尼亚、拉脱维亚、老挝、黎巴嫩、立陶宛、利比里亚、罗马尼亚、马达加斯加、马拉维、马来西亚、马里、马其顿、毛里塔尼亚、美国、蒙古、孟加拉国、秘鲁、摩尔多瓦、摩洛哥、莫桑比克、墨西哥、南非、尼泊尔、尼加拉瓜、尼日尔、挪威、瑞典、瑞士、萨尔瓦多、塞拉利昂、塞内加尔、斯里兰卡、斯洛伐克、斯洛文尼亚、苏丹、苏里南、所罗门群岛、塔吉克斯坦、泰国、坦桑尼亚、突尼斯、危地马拉、乌干达、乌克兰、乌拉圭、西班牙、希腊、新加坡、新西兰、匈牙利、叙利亚、牙买加、亚美尼亚、以色列、意大利、印度、约旦、赞比亚、乍得、中非、中国。
②在面板数据中，由于数据缺失而致使每组的组容量不同，这被称为非平衡面板数据。非平衡面板数据并不影响计算离差形式的组内估计量，因此不影响固定效应模型的估计。非平衡面板数据可能出现的最大问题是，样本的缺失可能是内生的，使样本不具有代表性，从而导致估计量的不一致。如在宏观数据中，由于国家的经济发展水平较低以及统计数据有限，更容易发生数据缺失的现象（陈强，2014）。为此，本文在基准回归中不但对总样本进行分析，而且剔除低收入经济体样本进行稳健性检验。 ③由于石油输出国家的异常性，本文剔除了主要的石油出口国、如沙特阿拉伯、阿联酋、卡塔尔、委内瑞拉、印度尼西亚等。
标签：外汇储备论文; 外汇论文; 重商主义论文; 汇率变动论文; 外部经济论文; 资产规模论文; 动机理论论文; 国家经济论文; 宏观经济论文; 经济学论文; 经济体论文;
