国际资本流动的驱动因素：新兴市场与发达经济体的比较_国际资本流动论文

国际资本流动的驱动因素：新兴市场与发达经济体的比较，本文主要内容关键词为：经济体论文,资本论文,因素论文,国际论文,市场论文，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。

      2008年全球金融危机爆发后，新兴市场经济体的国际资本流动规模从2007年1.24万亿美元的历史高点急速收缩至2008年的6705亿美元，随着发达经济体的量化宽松货币政策大量释放流动性，2010年流入新兴市场的国际资本又快速反弹至1.09万亿美元。①国际资本流动的大幅波动对新兴市场经济体形成巨大冲击，增加了金融系统的不稳定性。

      在此期间，国际资本流动的驱动因素成为经济学家和政策当局关注的焦点。国际资本流动的驱动因素一般分为推动因素（pushing factors）与拉动因素（pulling factors）两大类（Fernandez-Arias，1996；IMF，2011）。②推动因素是指影响国际资本流向特定国家的全球性因素，即影响国际资本供给层面的因素；拉动因素是指引导国际资本流向特定国家的国内因素，即影响国际资本需求层面的因素。本文沿用这一划分方法，把导致资本流入某国的外部因素称之为推动因素，将导致资本流入某国的国内因素称之为拉动因素。

      在全球金融危机爆发之前，大多数研究表明新兴市场经济体国际资本流动主要受拉动因素影响。然而，随着全球资本市场投资者风险偏好的变化，推动因素的作用日益显著，甚至威胁到一国金融体系的稳定。IMF（2010a）首次公开表示新兴市场经济体在面对资本流动大幅波动时可以考虑施加资本管制。

      如何有效识别和度量两类驱动因素（拉动和推动）对新兴市场国际资本流动的影响，成为当前学术界和实务界关注的重点。对资本流入驱动因素的识别，有助于增强资本流动管理的有效性。如果导致资本流入的驱动因素主要是拉动因素，那么仅凭资本流入国进行国内政策调整就能有效降低资本流入；如果导致资本流入主要是推动因素，则对国际资本流动的管理就离不开资本来源国的努力；如果拉动因素与推动因素同时发挥重要作用，那么资本流入国与来源国就必须加强政策协调以管理资本流动。因此，对国际资本流动驱动因素的比较和分解有重要的理论价值和政策含义。

      本文致力于研究2000年以来国际资本流动的驱动因素，试图识别重要的推动因素与拉动因素，进而对如何更好地管理国际资本流动提出富有针对性的政策建议。本文的主要贡献如下：其一，首次系统比较了样本期间新兴市场经济体和发达经济体各自面临的三类国际资本流动③的驱动因素；其二，利用非线性最小二乘法分析了全球金融市场平静时期与动荡时期内，新兴市场经济体与发达经济体各类资本流动驱动因素影响程度的变化；其三，分析了不同因素对新兴市场经济体资本流动的短期和长期影响，为货币当局找出应对资本流动冲击的准确时机提供参考。

      本文之所以要区分短期资本流动、净资本流动与总资本流动，原因在于这三类资本流动对一国宏观经济与金融市场的影响程度迥异。一般而言，净资本流动与一国的国际收支失衡（经常账户失衡）、本币升值或贬值压力密切相关；总资本流动与一国金融市场风险（如商业银行的风险敞口、一国对特定国家的风险敞口）密切相关；而短期资本流动通常与一国宏观经济与金融市场的短期波动密切相关。事实上，对总资本流动进行研究，已经成为过去几年来开放宏观经济学的一大发展趋势。

      本文的结构安排如下：第二部分在梳理文献的基础上总结国际资本流动的主要驱动因素；第三部分通过如下两个维度展开对比分析，一是新兴市场经济体与发达经济体各自面临资本流动的驱动因素，二是短期资本流动、净资本流动与总资本流动各自的主要驱动因素；第四部分对比推动因素和拉动因素对新兴市场经济体短期国际资本流动的解释力度；第五部分是结论和政策建议。

      二、文献综述

      1973年布雷顿森林体系解体之后，国际货币体系走向浮动汇率制，与此同时，金融全球化与自由化在全球迅速展开，越来越多的国家开始放弃资本项目管制转而支持金融开放，这使得资本的跨境流动日趋活跃。随着国际金融环境的变化以及国际资本流动方向与规模的变化，经济学家对国际资本流动驱动因素的理解也日益深入。

      Chuhan等（1993）较早地区分了影响国际资本流动的全球性因素与国别性因素。其研究发现，美国的股权与债权资本向拉美和亚洲国家的流动，全球性因素（如美国利率的下降与工业产出的下滑）与国别性因素均发挥重要作用。其中股权性资本流动对全球性因素更为敏感，而债权性资本流动对诸如国家信用评级和债券二级市场交易价格等国别性因素更为敏感。Taylor和Sarno（1997）的分析表明，全球性因素与国别性因素在股权资本向新兴市场经济体的长期流动中发挥着同等重要的作用，但在决定债权资本流动方面，全球性因素要比国别性因素重要得多，例如美国利率在流向新兴市场经济体的短期组合投资中发挥着格外重要的作用。Griffin等（2004）对高频跨国股权资本流动的研究发现，全球股票投资回报率与本国股票投资回报率在其中扮演着同等重要的角色。

      Fernandez-Arias（1996）对中等收入国家在1989年后资本流动的研究发现，上述资本流动主要是由推动因素（特别是国际利率水平的下降）导致的，而拉动因素扮演的角色有限。IMF（2011b）则指出，在1980年至2010年期间，无论是在发达经济体还是在新兴市场经济体的国际资本流动中，拉动因素的作用均显著高于推动因素，而推动因素对新兴市场经济体资本流动的贡献，要显著高于对发达经济体资本流动的贡献。从20世纪90年代中后期至今，推动因素对新兴市场经济体资本流动的贡献显著上升。

      全球金融危机爆发后，国际资本流动对新兴市场经济体的冲击成为学术界和政府当局关注的焦点问题。Milesi-Ferretti和Tille（2011）的研究表明，在全球金融危机期间，国际资本流动的主要驱动因素是投资者风险偏好的变化。当投资者普遍对未来前景持悲观预期时，新兴市场经济体的资本流入会出现突然中止的现象；当投资者恢复信心后，国际资本流动的流入规模与新兴市场经济体的金融一体化以及国内宏观经济状况密切相关。这表明，当经济处于危机和正常两种不同状态时，国际资本流动的驱动因素存在较大差异。Fratzscher（2011）的研究也表明，在美国次贷危机爆发前与过程中，推动因素发挥了主导作用，而从2009年起，拉动因素逐渐取代推动因素而发挥主导作用。

      为了进一步考察全球金融危机期间国际资本流动的异常波动，Forbes和Warnock（2012）将国际资本流动的异常现象分为四类：资本激增（surge）、突然中止、资本外逃（capital flight）和资本收缩（retrenchment）。然而，他们的研究结果却表明，全球的推动因素——流动性状况和全球平均利率水平变动并不显著，国内经济增长的变化则是资本流入的突然中止和激增的最主要决定因素。Forbes和Warnock（2012）与Fratzscher（2011）的研究结论完全相反，其中很大一部分原因是样本选择的差异：Forbes和Warnock（2012）选择的是宏观经济统计中的国际资本总流动数据（gross capital flow）；而Fratzscher（2011）采用的是微观金融企业层面的资产组合数据（portfolio flow data at daily）。显然，这两类资本流动的风险敏感程度并不完全相同。

      在Forbes和Warnock（2012）的基础上，Ghosh等（2012）采用净资本流动数据考察了新兴市场资本流动激增发生的概率和规模的决定因素。他们的研究结果表明，全球推动因素是触发新兴市场资本流动激增的主要原因；一旦出现资本流动激增，国内因素则决定了资本流动的规模。

      Obstfeld（2010）指出，过去20年来国际货币体系的一个突出特征是总国际投资头寸（gross international investment position）激增到史无前例的水平，这是导致国际金融危机频发的重要背景。Obstfeld（2012）进一步指出，尽管研究国际资本净流动也很重要，但是国际资本流动总量能更好地反映各种类型的经济冲击对一国资产负债表的影响。国际总资产负债头寸的上升不仅反映了全球范围内收入风险的更优配置，造成经济冲击在国家之间传导，而且还可能产生强烈的放大效应。因此，本文在研究资本流动的驱动因素时，将同时考虑短期资本流入、资本净流入与资本总流入三类因变量。

      从上述文献的回顾中不难发现，在新兴市场经济体的国际资本流动中，究竟是推动因素还是拉动因素发挥主要作用尚无定论，对不同国家在不同区间内的经验研究，很可能得出不同的结论。Ghosh等（2012）指出，推动因素是导致国际资本从发达经济体流向新兴市场经济体的主要因素，而拉动因素是决定国际资本最终流入哪些特定新兴市场经济体的主要因素。由于在每一轮大规模的资本流动过程中，并非所有新兴市场经济体都面临资本流入，这恰好说明推动因素与拉动因素都在国际资本流动过程中发挥了重要作用。

      IMF（2011）在区分推动因素与拉动因素的基础上，进一步区分了周期性因素与结构性因素。周期性因素与全球经济和国别经济的周期性变动有关，而结构性因素则与全球和国别经济中的制度性因素或中长期因素有关。IMF（2010）指出，全球结构性因素包括发达经济体的人口老龄化、新兴市场经济体与发达经济体在潜在增长率方面的持续差异、全球金融市场的信息技术改进与投资者本国偏好的下降等，而全球周期性因素则包括全球流动性以及国际机构投资者风险偏好的变化等。表1综合了上述两种分类方法，将国际资本流动的驱动因素分为四大类。

      

      在表1的基础上，我们综合考虑了国际资本流动的推动因素和驱动因素，希望从中找到影响新兴市场经济体最主要的国内外因素，并提出相应的政策建议。

      三、国际资本流动：推动因素与拉动因素的识别与比较

      本部分的经验研究试图回答如下问题：自2000年以来，影响新兴市场经济体和发达经济体的短期资本流动、净资本流动和总资本流动的主要驱动因素是什么？在不同群体以及不同类型的国际资本流动中，推动因素与拉动因素分别发挥了多大作用？

      （一）数据说明与描述性统计

      本文采用的相关数据主要来自国际货币基金组织的IFS数据库、世界银行的世界发展指标（WDI）数据库与CEIC数据库，选取的样本为2000年第1季度至2012年第3季度全球范围内52个国家或地区，其中包括22个经合组织（OECD）经济体和30个非OECD经济体。④上述数据为平衡面板数据，⑤具体样本国家或地区见附录，计量软件采用STATA。

      在参考借鉴上述文献的基础上，我们设定的基本回归方程如下：

      

      因变量y包括三种类型的资本流动，即各季度的短期资本流动、净资本流动与总资本流动占该季度GDP的比率。短期资本流动规模等于各国国际收支表中金融账户余额减去直接投资项目余额，也即组合投资余额与其他投资余额之和。净资本流动规模等于金融账户余额。总资本流动则等于直接投资流入额、组合投资流入额和其他投资流入额之和。

      gdp为各国季度GDP同比增速。GDP增速可以大致反映各国的综合投资回报率。这是一种拉动因素，预期该指标与资本流入正相关。

      r为各国的基准利率（贴现率）。基准利率反映了各国的无风险投资回报率。这是一种拉动因素，预期该指标与资本流入正相关。⑥

      e为各国货币兑美元汇率的环比变动率。e上升表示本币兑美元汇率上升，反之下降。值得注意的是，e并非汇率上升预期（除非国际投资者的汇率变动预期是简单的适应性预期），而是汇率的当期变化率。这是一种拉动因素，但较难判断该指标与资本流入是正相关还是负相关。

      usgdp为美国季度GDP同比增速。我们用美国GDP增速来代表全球发达经济体经济增速，它反映了新兴市场经济体之外的综合投资回报率。这是一种推动因素，预期该指标与新兴市场经济体的资本流入负相关。

      usi为美国的基准利率（贴现率）。该指标反映新兴市场经济体之外的无风险投资回报率。这是一种推动因素，预期该指标与新兴市场经济体的资本流入负相关。

      lvix为美国标准普尔500指数波动率的对数值。该指标反映全球金融市场的动荡程度与全球投资者的避险情绪。该指数越高，代表动荡程度和避险情绪越高。这是一种推动因素，预期该指标与新兴市场经济体的资本流入负相关。

      上述变量的描述性统计如表2所示。从中可以发现，总资本流动的标准差约为短期资本流动的10倍以及净资本流动的12倍。这表明总资本流动的波动性要远远超过短期资本流动与净资本流动。

      （二）回归分析结果

      为比较不同发展阶段国家所面临国际资本流动的驱动因素，本部分将52个样本国家分为两组：一组为30个新兴市场经济体，另一组为22个发达经济体，分别研究其短期资本流动、净资本流动与总资本流动的驱动因素。首先，我们采用面板数据的随机效应和固定效应进行检验；其次，我们采用系统GMM方法克服解释变量存在的内生性问题；最后，我们采用非线性面板回归模型分析金融危机对各解释变量可能产生的影响。

      1.新兴市场经济体。本部分分析新兴市场经济体的短期资本流动、净资本流动和总资本流动的驱动因素，采用了固定效应和随机效应模型以及系统GMM方法，结果见下页表3。

      表3第1列是解释变量，第2至7列是各类资本流动的经验分析结果。首先考虑面板数据的随机效应与固定效应，在第2、4、6列中，总资本流动的面板数据拒绝了Hausman检验，采用固定效应模型，而净资本流动和短期资本流动没有拒绝Hausman检验，采用随机效应模型。

      

      

      从表3可以看出：第一，在国际资本流动的推动因素中，VIX指数的稳健性较强，与各类跨境资本流动均维持负相关关系，表明当国际投资者偏好上升时，流入新兴市场经济体的总资本、净资本和短期资本均会下降；第二，美国经济增长率与各类跨境资本流动均呈负相关，代表美国增长率上升会触发资本回流至发达经济体；第三，在国际资本流动的拉动因素中，本国GDP增长率与各类资本流动均呈现正相关关系，表明一国经济的强劲增长的确会吸引资本流入；第四，本国利率与净资本流动和短期资本流动之间的关系均不显著，这与我们此前的预期不一致。这可能是因为在样本期间内爆发了全球金融危机，发达经济体一致维持低利率环境，此时对于新兴市场经济体而言，提高本国利率水平的目的，要么是抑制国内经济过热，要么是增加国内金融资产的吸引力以减少资本外逃。但是，这类货币政策并不一定有效，因为国际投资者对新兴市场金融资产要求的风险溢价可能远远高于货币当局提供的利息。从结果来看，新兴市场经济体的利率变化没有对国际资本流动产生显著影响。

      进一步，考虑到新兴市场经济体的国内利率、经济增长率与被解释变量之间可能存在相互作用的因果关系，因此我们还需要克服固定或随机效应模型中存在的内生性问题。

      解决内生性问题的传统方法是工具变量法。此方法要求所选择的工具变量与存在内生性的解释变量高度相关而与随机误差不相关。但是鉴于随机误差的不可观测性，现实中要找到一个严格符合上述条件的工具变量非常困难。针对这一问题，Arellano与Bond（1991）提出了差分广义矩估计方法，其思想是首先对估计方程进行一阶差分以去掉固定效应的影响，然后用解释变量的滞后值作为差分方程的工具变量。但是后续研究表明，当回归项的时间序列接近于随机游走时，回归项的滞后变量会受到弱工具变量的影响，使得估计结果出现偏差。为克服这一问题，Arellano与Bover（1995）提出系统广义矩估计方法。系统广义矩是在差分广义矩估计的基础上增加被解释变量的一阶差分滞后项作为原水平方程的工具变量，并将水平方程和差分方程作为一个系统同时估计。Blundell等（2000）的研究表明，在有限样本下，系统广义矩估计比差分广义矩估计的偏差更小，有效性更高。

      我们构造了一个动态面板数据模型，并采用系统广义矩估计方法重新验证新兴市场经济体国际资本流动的驱动因素。首先需要对工具变量的有效性以及模型设置的合理性进行检验，依照Arellano与Bond（1991）以及Arellano与Borer（1995）的建议，我们分别采用Sargan检验和Arellano-Bond检验对其进行判定。其中，Sargan检验用来检验工具变量的过度识别问题，即检验工具变量是否有效，原假设为工具变量有效。Arellano-Bond检验分为Arellano-Bond AR（1）检验和Arellano-Bond AR（2）检验两种，分别用来考察差分后的残差项是否存在1阶和2阶序列相关，如果AR（1）存在自相关，但AR（2）不存在自相关，则系统GMM有效，原假设为差分后的残差项不存在自相关。

      在工具变量的设置方面，我们做了如下处理：将各类资本净流动的滞后1期、本国利率、本国经济增长率、VIX指数作为内生变量，使用其水平滞后项作为差分方程的GMM工具变量，差分滞后项作为水平方程的GMM工具变量。我们从最近的滞后项开始，尝试了理论上满足矩条件的滞后项组合，并在通过AR（2）和Sargan检验的基础上，选择将内生变量水平滞后1阶到10阶作为差分方程的GMM工具变量，差分滞后1阶到10阶作为水平方程的GMM工具变量，同时将其他自变量作为其自身的工具变量。从表3的估计结果来看，Sargan检验的P值大于0.1，表示接受工具变量有效的原假设。Arellano-Bond检验的AR（1）统计量拒绝了残差项1阶序列无自相关的原假设，AR（2）统计量接受了残差项2阶序列无自相关的原假设，这意味着我们设置的动态面板模型是有效的。

      系统GMM的回归结果见表3第3、5、7列，本国经济增长率与VIX指数和各类资本流动依然存在非常显著的关系，表明固定或随机效应模型有一定的稳健性。

      综上所述，在样本内，对新兴市场经济体面临的各项资本流动而言，推动因素主要源自全球风险偏好和美国经济增长率的变化，拉动因素则主要源自本国经济增长率，资本由经济增长率较低的地区流向增长率较高的地区。

      从政策含义来看，VIX指数和美国经济增长率是新兴市场经济体值得关注的指标。可以预期，随着美国经济的复苏，新兴市场经济体要防范国际资本流入突然中断的风险。而提高利率水平对于吸引资本流入作用并不显著，更重要的是应该有相应的刺激政策来提高本国经济增长率。

      2.发达经济体。为了进行另一个维度的比较研究，我们也分析了同一时期内发达经济体面临的短期资本流动、净资本流动与总资本流动的驱动因素，分析结果如表4所示。

      

      对发达经济体面临的短期资本流动而言，推动因素主要是美国经济增长率，拉动因素主要是本币升值，均与短期资本流动正相关。

      对发达经济体面临的净资本流动而言，推动因素主要是美国经济增长率和VIX指数，这两个指标均与净资本流动正相关；拉动因素则主要是汇率变动率，本币升值与净资本流动正相关。

      对发达经济体面临的总资本流动而言，推动因素主要是美国利率和美国经济增长率（这两个指标均与总资本流动正相关），而拉动因素主要是本国利率水平（与总资本流动负相关）和汇率变动率（与总资本流动正相关）。

      3.新兴市场经济体与发达经济体的比较。表5比较了在2000年第1季度至2012年第3季度期间，新兴市场经济体和发达经济体各自面临不同类型的资本流动驱动因素的回归结果，从中我们可以得到以下重要结论：

      第一，新兴市场经济体与发达经济体面临各种类型资本流动的全球推动因素截然不同。新兴市场经济体各类资本流动的全球推动因素均为VIX指数与美国经济增长率，而发达经济体资本流动的全球推动因素包括美国经济增长率、美国利率（仅对总资本流动而言）与VIX指数（仅对净资本流动而言）。这意味着，一旦爆发全球性金融危机，则新兴市场经济体面临的资本流动将首先受到影响（全球投资者风险偏好发生变化），而发达经济体面临的资本流动将在更长的时期内受到影响（美国经济增长率与利率水平发生变化）。

      第二，新兴市场经济体与发达经济体面临各种类型资本流动的本国拉动因素既有相同之处，也有不同之处。相同之处在于，美国利率无论对新兴市场经济体而言（总资本流动）还是对发达经济体而言（总资本流动），均是重要的拉动因素。不同之处在于，汇率变动率是发达经济体各类资本流动的重要拉动因素，而这对新兴经济体的作用则完全不显著。此外，美国经济增长率对新兴市场经济体各类资本流动的推动作用为负，而对发达经济体的作用则恰好相反。

      第三，在大多数情况下，本国利率水平的拉动作用均不显著，且各个解释变量对新兴市场经济体和发达经济体的影响差异性较大，这需要我们进一步考察变量之间存在的非线性关系。

      4.国际资本流动驱动因素的非线性分析。从上述回归结果可以发现，对于新兴市场经济体而言，利率、汇率变动率等变量均不显著，而且发达经济体与新兴市场经济体国际资本流动的驱动因素存在显著差异。考虑到样本期内爆发了全球金融危机，国际金融市场的剧烈动荡会对资本流动造成显著冲击。因此有必要考虑由风险偏好的变化可能导致解释变量存在一定的非线性问题。事实上，在样本区内，代表国际金融市场风险水平的波动率指数（VIX）变化剧烈。因此我们需要进一步应用非线性方法来分析国际资本流动的驱动因素。

      

      为了检验不同风险水平下，资本流动与其驱动因素之间的非线性关系，本文参考González等（2005）的方法，使用面板平滑转换回归（Panel Smooth Transition Regression，简称PSTR）模型对结果进行稳健性检验。计量模型的设定为：

      

      被解释变量

为资本流动，解释变量

包括利差（本国利率减去美国利率）、升值预期（汇率取对数后一阶差分）与经济增长率之差（本国经济增长率减去美国经济增长率），在这一部分采用利差和经济增长率之差的目的是为了综合考虑推动与拉动因素的作用。转换变量为波动率指数（VIX），转换函数采用logistic函数形式。

      

      第一步，进行模型异质性检验。根据Gonzáalez等（2005）的研究，PSTR模型只适用于异质性的面板数据，否则会导致模型无法识别。在估计模型之前，对模型进行异质性检验。PSTR模型在同质性假设下退化为：

      

      构造LM统计量，原假设

认为模型为同质性。如表6所示，检验结果均在5%的显著水平上拒绝原假设，说明面板数据具有异质性，因此可以用PSTR模型进行估计。我们利用STATA软件通过编程进行这一估计。

      由于样本期内存在多次风险事件冲击，因此两区制模型可能无法充分反映区制的变化。根据

（1996）的非线性参与检验方法，需要对模型残差进行异质性检验，从而确定位置参数的个数。如果只存在1个位置参数，代表两区制模型；如果存在两个以上的位置参数，代表多区制模型。检验结果如表7所示，也即新兴市场经济体的净资本流动、发达经济体的短期资本流动、新兴市场经济体的短期资本流动为两区制模型，发达经济体的净资本流动、发达经济体的总资本流动与新兴市场经济体的总资本流动为三区制模型。

      第二步，进行模型估计并分析其结果。根据检验结果，采用非线性最小二乘法（Nonlinear Least Square，简称NLS）对模型进行估计，下页表8～表10是新兴市场经济体的相关回归结果。

      

      

      如表8所示，新兴市场经济体净资本流动的最主要驱动因素是经济增长率之差，其次才是利差。在国际金融风险积累的正常时期（低区制），可以认为新兴市场经济体的净资本流动以长期投资为主，而且由于这些经济体近10年以来的外汇储备快速积累，使资本反而回流发达经济体，出现了经济增长率越快的经济体，净资本流出越多的情况。这虽与传统国际资本流动理论的预期不符，但却印证了Gourinchas和Jeanne（2007）所发现的“国际资本流动配置之谜”。⑦在金融危机爆发时（高区制），投资者将资本从增长较慢的国家抽回，经济增长率之差对净资本流动的影响为正。

      如表9所示，新兴市场短期国际资本流动的驱动因素比较典型。在国际金融市场处于低风险时（低区制），短期资本流动涌入新兴市场经济体，包括利差、升值预期与经济增长率之差在内的各项指标都非常显著。这表明短期资本既关注套利收益，也关注套汇收益，而且通常会选择经济基本面比较好的国家。然而，一旦国际金融风险上升（高区制），无论新兴市场经济体如何提高利率水平，也无法避免资本流向“安全港”，而且资本外逃可能反而进一步提高了新兴市场经济体的利率水平。与此同时，新兴市场经济体的本币升值预期与经济增长率之差对短期资本流动的影响也不再显著。从中可以发现，在全球金融危机期间，新兴市场经济体管理短期资本流动的政策工具其实相当有限。

      

      

      

      如表10所示，新兴市场经济体的总资本流动与利差、经济增长率之差有非常显著的关系，可以理解为短期资本流动进行套利交易，而长期资本流动分享增长红利。国际金融风险较低时（区制1），资本流入新兴市场经济体进行套利，但经济增长率高的新兴市场经济体反而总资本流入较少，这也与“国际资本流动配置之谜”相符；国际金融风险较高时（区制2），资本流动出现流向“安全港”的趋势，推升利率水平，对于升值预期强烈的货币会进行套汇；在国际金融风险很高时（区制3），套利和套汇交易都已经停止，资本逃离新兴市场经济体，提高了其利率水平，甚至会打击其货币的币值。

      表11～表13是发达经济体的相关回归结果。

      如表11所示，发达经济体净资本流动的最主要驱动因素是利差。在3种区制下，利差对资本流动的影响均在1%水平上显著。在国际金融市场风险较低（区制1）时，其他发达经济体对美国的利差扩大会导致资本流入本国；但在风险上升超过阈值时（区制2和3），美国大幅降低利率水平，拉大其他发达经济体与美国的利差；风险达到非常高的水平时（区制3），资本只流入经济增长率较高的发达经济体，意味着资本对国别风险更加敏感。总之，对于发达经济体而言，国际金融风险较低时，拉动因素起主导作用；国际金融风险较高时，推动因素代替拉动因素起主导作用。

      如表12所示，国际金融风险较低时（低区制），短期资本流动对利差并不敏感。当风险上升时（高区制），利差与短期资本流动呈现显著负相关关系，短期资本流动与经济增长率之差显著正相关。和上文的线性分析结果一致，加息政策并不能吸引短期资本流入。

      

      

      

      如表13所示，总资本流动的各种因素可能相互抵消，导致系数不显著。这种情况较为复杂。然而，利差和经济增长率之差始终是较为重要的驱动因素，说明总资本流动既包括关注套利收益的短期资本流动，也包括关注经济增长红利的长期资本流动。

      四、短期资本流动的波动性：拉动因素与推动因素的方差分解

      在上一部分，我们已经识别出了对新兴市场国际资本流动的主要拉动因素是本国经济增长率，主要推动因素是VIX指数与美国经济增长率。在本部分，我们尝试用面板VAR模型进一步分析在全球金融危机背景下，国内外经济增长率、利差和VIX风险指数对新兴市场经济体短期资本流动的贡献。需要说明的是，此处我们主要侧重分解短期资本流动，这主要是因为短期资本流动是波动性更高的资本流动类型，对于国内外变量变化的敏感程度也较高，这与本文样本的中短期时间特征相符。

      本部分通过构建面板VAR模型度量VIX指数、利差和国内外经济增长率对短期资本流动的冲击。我们采用Holtz-Eakin等（1988）提出的面板数据向量自回归（Panel Data Vector Auto-regression，PVAR）方法。在PVAR中，只要T大于或等于m+3（T为时间序列的长度，m为滞后项的长度），便可以对模型的参数进行估计，并可在稳态下估计滞后变量的参数。该方法继承了VAR模型的大多数优点，例如将系统中所有变量都视为内生变量，可以通过正交化脉冲响应函数分离出一个内生变量的冲击给其他内生变量所带来的影响程度。本部分所使用的面板VAR模型形式为：

      

      

      在对上式进行估计之前，要对数据进行平稳性检验，为此，我们采用两种面板单位根的检验方法（Fisher-ADF检验和Hadri检验）来检验短期资本流动和经济增长率的平稳性，用DF方法（时间序列单位根检验方法）来检验VIX指数的平稳性。如表14所示，Fisher-ADF检验和Hadri检验表明在此期间经济增长率和短期资本流动均为平稳变量。对VIX的DF检验也表明VIX是平稳变量。因此我们可以将这3个变量纳入面板VAR分析框架中。

      关于滞后阶数的选取，我们用AIC、BIC和HQIC准则进行判断（见表15），依据信息量取值最小的准则确定模型的阶数，3种信息量的结果一致表明滞后阶数应选取5。

      在进行面板VAR分析时通常需要先消除样本中的固定效应，但VAR的模型结构使得自变量与固定效应相关，因而通常使用的均值差分方法可能会导致偏误。这里我们使用向前均值差分，也被称作是Helmert过程（Arellano等，1995）。这一方法通过消除每个个体向前的均值，即每一时期未来观测值的均值，保证了滞后变量与转换后的变量正交，进而与误差项无关，因此可以使用滞后变量作为其工具变量，采用GMM的方法进行估计。面板VAR的分析方法综合了面板分析和VAR模型的优点，既能够控制不可观测的个体异质性（包括个体效应和时间效应），也可以分析面对冲击时经济的动态反应，从而能够较好地捕捉模型中国内外宏观经济变量对一国短期资本流动的传导。

      

      下面我们采用GMM方法对短期资本流动、利差、本国经济增长率、美国经济增长率与VⅨ指数等5个变量组成的PVAR模型进行估计。根据上文滞后阶数的判断结果，以第5期作为最大滞后期，系数标准差采用蒙特卡洛模拟500次生成，并给出了95%的置信区间，变量的排序是VIX指数、利差、本国经济增长率、美国经济增长率、短期资本流动。

      

      图1中的第5行代表短期资本流动在面对外部冲击时的反应：第一，当VIX指数对短期资本流动产生1个标准差的冲击后，从第1期开始，短期资本流动会产生较剧烈的负向影响，到第3～7期影响程度不再显著，最终趋向于0，在95%置信区间内均为负向反应；第二，给利差1个标准差的冲击，会在第2～8期对短期资本流动产生负向的影响并逐渐衰减；第三，给当期经济增长率1个标准差的冲击，会对第2期的短期资本流动产生正向影响并逐渐衰减；第四，给美国经济增长率1个标准差的冲击，会在2～3期对新兴市场短期资本流动产生负向影响。这也与此前的面板回归结果相符。

      图1的分析表明VIX指数、利差和国内外经济增长率均会对短期资本流动有显著影响。为了更精确地考察上述变量与短期资本流动之间的相互影响程度，我们通过方差分解来考察面板VAR方程的冲击响应对内生变量波动的贡献度。表16列示了第1～12期（累积共3年时间）内VIX风险指数、利差与国内外经济增长率冲击对短期资本流动波动的解释力度。首先，我们发现VIX指数的解释能力从第1～7期逐步递增，最终达到17%左右；其次，利差和VIX指数对短期资本流动的影响力相当，大约能解释短期资本流动14%的变化，而本国经济增长率和美国经济增长率的解释力均不足5%，加起来也不到7%。这表明在样本期间，新兴市场经济体的短期资本波动主要受VIX指数与利差影响，这也与此前脉冲响应的结果相互印证。

      

      面板VAR的分析结果表明，当国际投资者风险偏好发生变化时，新兴市场经济体仅仅依靠提高利率并不能吸引资本流入，只有采取相应的刺激政策，提高经济增长率，稳定市场预期才能防止资本突然流出。从时间维度来看，VIX指数的作用在第1期就非常显著，而本国经济增长率提高在第2期才会显著，这表明在应对较大规模金融危机时，刺激经济增长的政策要有一定的前瞻性，才能避免经济出现过度动荡。

      五、结论与政策建议

      本文运用动态面板和面板VAR方法，研究了2000年第1季度至2012年第3季度期间30个新兴市场经济体与22个发达经济体面临的各种类型资本流动的主要驱动因素。研究得出的主要结论包括：新兴市场经济体与发达经济体各类资本流动的驱动因素明显不同。对新兴市场经济体而言，本国经济增长率是资本流动最重要的拉动因素，而全球风险偏好变动与美国经济增长率的变化是最重要的推动因素。对发达经济体而言，汇率变动率是资本流动最重要的拉动因素，而美国经济增长率是最重要的推动因素。非线性面板回归的结果显示，在金融市场平静时期，汇率变动率与经济增长率是新兴市场经济体短期资本流动的重要驱动因素，但这些因素在金融市场动荡时期不再显著；在金融市场平静时期，发达经济体短期资本流动对利差与经济增长率差异并不敏感，但在金融市场动荡时期，利差与经济增长率差异会显著影响发达经济体短期资本流动。基于面板VAR方差分解的结果进一步表明，VIX风险指数和利率水平的变化对新兴市场经济体短期资本流动的解释能力分别达到17%与14%，而国内外经济增长率的解释力合计不足7%。这意味着，一旦爆发全球性金融危机，新兴市场经济体的资本流动将先于发达经济体受到负面冲击。在面临资本大量流出影响金融稳定的情形下，新兴市场还有可能会陷入是否加息的两难困境。

      由于推动因素与拉动因素在新兴市场经济体与发达经济体面临的资本流动中均扮演重要角色，因此，对国际资本流动进行全面管理，离不开新兴市场经济体与发达经济体之间进行的政策协调。一方面，对新兴市场经济体内部而言，如果个别国家在未经协调的情况下实施资本账户管制等单边措施，可能导致其他国家遭遇更为严重的短期资本流动冲击，这是一种“以邻为壑”的资本流动管制。为避免这一局面，新兴市场经济体彼此之间应该加强政策协调。另一方面，新兴市场经济体与发达经济体之间应该进行更密切的政策协调，以降低具有系统重要性国家国内经济金融政策的负外部性。此外，新兴市场经济体作为一个整体，应通过国际金融机构（例如IMF与世界银行）和国际多边组织（例如G20）向发达经济体施压，要求发达经济体央行在制定执行国内政策的过程中考虑其溢出效应。

      30个新兴市场经济体：

      阿根廷、白俄罗斯、伯利兹、玻利维亚、巴西、保加利亚、智利、中国、哥伦比亚、匈牙利、印度、印度尼西亚、约旦、拉脱维亚、立陶宛、马其顿、马来西亚、毛里求斯、墨西哥、摩洛哥、挪威、秘鲁、菲律宾、波兰、罗马尼亚、俄罗斯联邦、南非、泰国、土耳其、乌克兰。

      22个发达经济体：

      加拿大、中国香港、丹麦、芬兰、法国、德国、希腊、冰岛、爱尔兰、以色列、意大利、日本、韩国、荷兰、新西兰、葡萄牙、新加坡、西班牙、瑞典、瑞士、英国、美国。

      感谢匿名审稿人提出的宝贵修改意见，感谢王永中、刘东民、杨盼盼、李远芳、陆婷、马光荣、王道平提出的意见与建议，作者文责自负。

      ①数据来源：Institute International Finance（IIF）。

      ②也有学者分为结构性因素和周期性因素，两种分类方法侧重点不同，且互有交叉，详细分析见表1。

      ③分别是短期资本流动、净资本流动和总资本流动。

      ④尽管本文发表的时间已经是2014年，但对笔者而言，要获得完全52个经济体的相关数据并非易事。因此本文的数据截至2012年第3季度。

      ⑤在做面板回归时，剔除了部分异常值。这类异常值会使回归结果出现不必要的偏误，因此在数据分析之前直接剔除，例如2011年白俄罗斯的通货膨胀率达到110%，再融资利率达到22%，完全背离了正常的经济环境，此时回归的结果不具有稳健性。

      ⑥这里如果用金融市场利率进行分析，效果可能更好。因为对于存在利率管制的新兴市场经济体而言，季度频率的贴现率变化可能不大，这造成新兴市场经济体资本流动过程中本国利率水平的作用不显著。但受数据可得性限制，最终我们仍然选用了贴现率。

      ⑦Gourinchas和Jeanne（2013）的研究表明，在1970～2004年期间，经济增长速度最快的发展中国家所吸引的外国资本规模低于增长速度中等或较低的国家。这表明，国际资本较少流向经济增长速度较快的发展中国家，而这些国家的资本边际生产力和信用等级通常较高，或者说资本流入未能促进发展中国家的经济增长。他们称之为“国际资本配置之谜”（allocation puzzle）。

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