逆全球化视角下我国跨境资本流动监测预警指标体系构建研究

刘 玚 李佳耘

一、引言

跨境资本流动通过扰动市场情绪、影响资产价格等方式对宏观经济带来显著影响。2008年全球金融危机爆发以后，全球跨境资本流动陷入低谷，资本流动的规模和活跃程度均远低于此次危机之前。特别是2013年12月和2015年12月美联储采取缩减资产负债表规模和加息政策使美元回流，全球流动性呈现显著的 “本土化倾向” （home bias）。世界主要经济体在缺乏资金支持的情况下复苏乏力，市场恐慌情绪升温，全球资本市场波动加剧，并最终加剧宏观经济运行风险。一些主要经济体甚至采取极端的逆全球化政策（包括英国脱欧、美国退出TPP及对中国展开基于301条款的调查①美国301条款是对 《1988年综合贸易与竞争法》第301条的俗称，其主要含义是保护美国在国际贸易中的权利，对其他被认为贸易做法“不合理”“不公平”的国家进行报复。等）以保护本国利益，进而加剧全球逐利资本流动的不确定性。在此背景下，如何有效合理地预测跨境资本流动的方向与规模以维持经济长期稳定发展目标成为各主要经济体决策者重点关注的问题。

自2015年美联储进入新一轮加息周期以来，中国跨境资本流动呈显著顺周期特征，几乎每个季度（除2014年1季度外）都表现为资本流出，且有10个季度短期资本净流出规模超过当期国际收支顺差差额（管涛，2018［1］）。 2014—2017年4年间，短期资本净流出累计值达1.72亿美元，超过经常项目顺差总额的50%，储备资产也由2014年6月的39 932亿美元峰值迅速下降至2017年1月29 982亿美元的低谷。在跨境资本流出趋势明显和储备资产规模下降双重压力下，中国跨境资本流动管理已经从 “防流入、扩流出”转变为 “流出入双向均衡管理”，但从跨境资本流动风险预警的实际操作层面来看并没有发生实质转变。

当前人民币汇率进入双向波动阶段，跨境资本流动双向波动也将进入常态。现有文献在讨论跨境资本流动监测预警指标体系时更多关注的问题是跨境资本过度流入引发的国内通胀风险，而遵循这一思路所选取的基础性指标与当前跨境资本双向波动的现实情况无法有效匹配。因此，本文通过纳入能够有效衡量当前我国内外经济金融环境变化的相关指标，运用主成分分析法构建跨境资本流动监测预警指数，预测跨境资本流动未来流向和趋势变化，为防范资本流入枯竭和资本流向逆转的跨境资本流动风险提供参考。

二、文献综述

一般情况下，跨境资本的异常波动（如资本流入枯竭和资本流向逆转等问题）容易引发货币危机形式的金融动荡。早期国外众多学者运用模型分析研究跨境资本流动风险问题。如Calvo（1998）［2］、Kaminsky（1998）［3］、 Fratzscher（2012）［4］等的研究证实，跨境资本大规模流入会引发资本流入国出现经济过热，从而产生实际利率上升、经常项目恶化、资产泡沫化等问题，在外部投机的冲击下容易引发货币危机。Broner等（2013）［5］发现相对于净资本流动，总资本流动具有较强顺周期性，波动性更大，在经济扩张期大规模流动，制造泡沫；在危机期间迅速撤退，加剧风险。国内学者针对近些年跨境资本频繁异常波动进行深入研究，如张明（2015）［6］、谭小芬（2018）［7］、 严宝玉（2018）［8］分析认为短期跨境资本外流的加剧将会引发金融系统性危机的出现，使经济运行的潜在风险得到进一步积累。为证明跨境资本流动与金融风险的内生性关系，何国华和李洁（2018）［9］通过构建一个包含多部门的动态随机一般均衡（DSGE）模型研究发现，当内生金融风险较高且超过特定值时，本币的升值趋势反而将引发跨境资本流向逆转，进一步加速金融收缩。

为有效防范跨境资本流动风险，近年来各国主要通过监测、预警系统以及资本流动管制等措施进行应对。与此同时，学者们的深入探讨也为学术界奉献出许多关于跨境资本流动监管体系的研究成果。邓先宏（2005）［10］通过从理论角度分析我国资本流动的脆弱性得出预警体系建立的必要性，提出设立 “中国资本流动脆弱性分析和预警体系”项目，并结合韩国、巴西等实践经验，建立了高频债务检测系统和市场预期调查系统。在此基础上，赵蓓文（2007）［11］构建了以多线控制为主的预警体系，将其细分为直接投资、间接投资、对外债务、外汇交易四个子系统。洪昊（2010）［12］针对 “热钱” 跨境流动建立了双向监测预警体系，强化对跨境资本流入、流出的双向监测预警，通过对历史数据的模拟发现总体效果较好。此外，由于选取的指标、样本及研究方法的差异，一些文献或研究成果所得结论也不尽相同。周豪和温小敏（2010）［13］基于2001—2009 年宁波市涉外经济数据研究指出，国内经济增长、货币信贷政策以及实际有效汇率等指标具有明显的先导作用。李升高（2017）［14］以微观主体行为指标为主，搭配宏观经济监测指标，合成跨境资本流出风险预警指标指数，并运用信号分析模型对其进行实证检验，论证了所构建指标体系具有显著的预警作用。陈卫东和王有鑫（2017）［15］认为应该将反映灰色渠道和非法跨境资本流动规模指标纳入监测体系，并强化对企业层面的跟踪监测。

总体来看，随着我国资本项目逐步开放，跨境资本双向波动愈加频繁，对构建跨境资本流动监测预警体系的需求也随之增加。已有文献在研究跨境资本流动预警问题时将所关注问题的焦点主要放到了资本流入条件下的汇率升值压力及可能引发的国内通胀风险上，因而探讨的问题基本限于与资本流入相关的变量方面。事实上，当跨境资本出现双向波动甚至流出倾向时，若资本流出具有显著的顺周期属性，将会促使经济参与者制定资产本币化、债务美元化策略，并逐步形成持续趋势性积累，最终积累形成系统性风险，造成跨境资金流动危机。逆全球化背景下，跨境资本流动通过影响汇率、资产价格和市场流动性等方式改变企业和家庭的投资投机行为，形成并强化系统性风险积累与爆发的正反馈效应，成为实体经济顺周期性与金融加速器的一部分。本文通过选取包含国内宏观经济运行状况与金融市场状况等新指标，旨在测算并构建出能够有效衡量并识别跨境资本流动顺周期性的预警指标体系，为有效判断中国跨境资本流动长期顺周期趋势变化、进一步完善跨境资本流动的逆周期管理提供理论支持和实践参考。

三、跨境资本流动监测预警指标的选取

基于当前跨境资本双向波动趋势显现，以及风险积累速度显著提升的背景，本文在构建和测度跨境资本流动预警指标时，不能仅关注外部金融状况及金融市场等常见短期指标，还需更多地将国内宏观经济运行状况纳入考察范畴，以便从根源上判断跨境资本是否具有显著的顺周期性。在此基础上，所构建指标体系如何及时释放预警信号是本文所需要解决的重要问题。一般来说，构建综合预警指数过程具体分为四个步骤：一是设立备选指标体系，初步预选跨境资本流动监测预警指标；二是运用格兰杰因果检验法从备选指标中提取先行指标和同步指标；三是利用主成分分析法将多个先行、同步指标合成综合预警指数；四是对综合预警指数进行样本内外监测预警能力检验。

（一）备选指标选取与数据来源

根据全球金融危机后跨境资本流动形成和引发的新风险，本文分别从宏观经济运行状况、外部金融状况、外债风险情况和金融市场运行状况四大类综合考虑，共选择23项备选指标，涵盖内部宏观经济和外部资本市场等各个方面，力求在数据可得的条件下实现指标体系的全面性，并运用多种指标分析方法，保证预警指标体系的科学性。本文所选数据样本为2008—2017年的月度数据，不仅能够反映出2008年国际金融危机爆发之后跨境资本流动规模的变化特征，还可以描述2014—2017年我国跨境资本大规模进出的变化。数据主要来源于外汇管理局、中经网、Wind数据库等。

表1显示了笔者考虑的所有跨境资本流动检测预警备选指标，主要包括宏观经济运行指标、外部金融状况指标、外债风险指标和金融市场风险指标四大门类，其中宏观经济运行状况指标解释了国内经济运行的主要情况，包括经济发展、货币发行、信贷投资和进出口规模四个层面；外部金融状况指标解释了国内外经济往来过程中涉及资本流动的核心指标，包括外汇储备、汇率和利差三个层面；外债风险指标解释了一国的主权信用，它从预期和债务风险角度影响着短期跨境资本流动，主要包括外债的增长规模、期限结构和清偿能力三个层面；金融市场风险指标解释了国内外主要金融市场之间的运行状况及信心情况，主要包括货币市场、资本市场、全球大宗商品市场和全球风险指数三个层面。各层次指标详见如下具体解释。

1.宏观经济运行状况指标。

一国经济基本面决定了外部投资者对本国的投资信心，从而引起跨境资本流动。好的经济基本面能够使外部投资者对本国未来前景更加乐观，引起资本流入；当经济处于衰退阶段时便会使投资者失去信心，从而撤出投资，导致短期跨境资本迅速流出。我国经济目前面临内外双重压力，一方面来自国内产业结构调整和去杠杆引起的风险积累，另一方面则来自外部美联储加息及贸易保护政策导致的外部经济动能缺失。国内经济增长面临较大不确定性，因而导致跨境资本流动双向波动的规模与频率稳步上升。针对宏观经济运行中所蕴含的风险，本文从经济发展、货币发行、信贷投资、进出口规模四个层面，选取经济增长率、规模以上工业增加值和PMI指数等指标，衡量一国经济增长速度与经济效益；M2增长率体现国内货币供求关系的力量对比；新增信贷增长率和实际利用外资增长率分别代表国内企业的融资需求和国外企业在华投资意愿，反映我国实体经济投资的活跃程度；出口额增长率和进口额增长率反映进出口规模的同比变化。

表1 跨境资本流动监测预警备选指标

2.外部金融状况指标。

国内外金融环境的相对变化对跨境资本流动能够产生直接影响。2008年国际金融危机之后，主要经济体采取极度量化宽松的货币政策导致人民币相对主要经济体货币显著升值，跨境资本大量流入，从而导致通胀压力；当美国率先退出量化宽松的货币政策并进入加息周期后，人民币汇率持续承压，国内投资吸引力下降，跨境资本流出明显。因此，对于相关外部金融市场情况，本文从外汇储备、利差、汇率三个角度出发，选取的指标包括外汇储备增长率，测度外汇储备总量变化和增长趋势。其中，外汇储备充足率衡量我国外汇储备的充沛程度；境内外银行间同业拆借市场利率，即3个月SHIBOR—3个月LIBOR，衡量短期货币市场利率波动；实际有效汇率指数代表实际汇率走势，计算时去掉其趋势值（HP滤波值）；境外一年期NDF升贴水率代表市场汇率预期，计算公式为（当月NDF均价-当月CNY中间价均值）／当月CNY中间价均值。

3.外债风险指标。

对外债务可以直接衡量一国所面临的外部经济风险。随着美联储逐步退出QE并进入加息通道，美元指数走强，人民币持续贬值，加重了以 “资产本币化，债务美元化”顺周期财务运作模式为主的企业债务负担。企业加速偿还以美元计价的短期债务融资导致跨境资本大规模外流，这将进一步加剧我国跨境收支失衡和外债风险累积。笔者分别从外债增长规模、外债期限结构、外债清偿能力三个层次，依次选取外债余额增长率、短期债务率、外债清偿率指标来衡量外债风险。外债余额增长率测度我国外债的整体规模和增长趋势；短期债务率代表外债风险的主要来源；外债清偿率衡量突发性短期债务的偿还能力。

4.金融市场指标。

一国金融市场的发展程度是驱动跨境资本流入或流出的重要因素。近年来我国资本账户开放步伐明显加快，为境外投资者提供了QFII、RQDII、沪港通和深港通等渠道，使跨境资本的流入更加便利。相对于过去外商直接投资流入较多，我国出现金融资本流入占比相对上升的新局面。但跨境资本大进大出频繁波动的概率也随之显著上升，加大了市场投机风险的判定难度。笔者从银行、证券、债券、房地产、大宗商品等多个市场出发，分别考察各个市场中资金的安全性、流动性和收益性，选取的指标包括商业银行不良贷款率，反映大型商业银行信贷资产安全状况；上证指数月收益率、中债综合指数月收益率和全国房地产开发景气指数测度资本市场对跨境资本流动的影响力；全球黄金指数月收益率和全球原油指数月收益率反映国际经济总体走势与跨境资本流动之间的关系；VIX恐慌指数反映投资者避险情绪变化趋势。

（二）基准序列测算和先行指标提取

1.基准序列测算。

考虑到经常项目和直接投资项目短期内不会发生剧烈波动，风险较低，本文选用波动性较高的短期资本流动比例，即月度短期资本流动规模／月度GDP，作为跨境资本流动的基准序列。参考World Bank（1985）［16］提出的 “间接法” 测算其规模，具体公式如下：

图1显示，受国际金融危机持续恶化影响，2008年我国短期资本大量撤离，直至2009年4月以后，随着全球经济增速企稳，我国短期资本流向才出现反转，净流入规模逐渐扩大；在2009—2013年期间，美国推出量化宽松的货币政策，致使我国出现显著的短期资本净流入、净流出交替，总体呈现平衡状态；从2014年年初开始，美元指数持续走强，短期资本由净流入转为净流出，且有逐渐扩大趋势，于2017年年底出现短暂平衡。图1短期资本流动序列较好地描述了我国跨境资本流动在几个关键时间点的表现，并与其趋势比较吻合，可以选作基准序列。

图1 近十年来中国短期资本流动走势图

2.先行指标和同步指标提取。

在测算出基准序列后，运用格兰杰因果关系检验方法对备选指标进行筛选，并根据指标的时间频率和实际的预测效果将滞后期均设定为滞后一期。当备选指标是基准序列的单向格兰杰原因时，备选指标为先行指标；当基准序列是备选指标的单向格兰杰原因时，备选指标为滞后指标；当两者互为格兰杰原因时，备选指标为同步指标；当双向检验结果均不显著时，备选指标为参考指标。根据格兰杰检验结果的双向P值，本文确定了2项先行指标、7项同步指标、4项滞后指标、10项参考指标，结果如表2所示。

从表2的指标分类结果可以发现，衡量国内宏观经济运行状况的相关指标（包括新增信贷增长率、经济增长率、规模以上工业增加值、M2增长率、出口额增长率等）占据了影响跨境资本流动先行指标与同步指标中的大部分；外部金融状况指标中仅有汇率和外汇储备两项指标；外债风险指标和金融市场风险指标仅短期债务率和全球原油指数月收益率各一项入选。这反映出影响中国跨境资本流动变化的决定性因素仍为拉动因素，且在这种拉动因素下会形成显著的顺周期性：国内经济环境恶化降低国内投资吸引力，致使资本外流，而资本外流进一步对本国货币产生贬值压力，加速具备 “资产本币化，债务美元化”特征企业的债务负担，从而强化资本外流趋势，同时国内流动性也会出现被动收紧的情况，国内资产价格进一步下跌，最终形成恶性循环。本文也将前一期的跨境资本流动基准序列纳入到预警指标体系中，以控 制跨境资本流动的自相关性。

表2 格兰杰因果检验结果

四、跨境资本流动监测预警指数构建

通过上述方法挑选出的先行指标和同步指标，既在指标之间具有一定相关关系，也与短期资本流动存在较强的相关性。为避免多重共线性导致的预测效果不显著，本文使用主成分分析法，通过 “降维”的思想将多个指标转化为几个具有代表性且互不相关的综合指标，同时使信息的损耗降至最低。其中，转化生成的综合指标一般称为主成分，每个主成分是由原始变量的线性组合构成。

（一）综合预警指数的测算与变化分析

1.综合预警指数的测算。

采用主成分分析法合成综合预警指数，具体可分为以下三个步骤：

第一步，根据相关系数矩阵得出相应的特征值和累积贡献率。

第二步，提取出特征值大于1，或累积贡献率达到80%以上的主成分，计算原始因子载荷矩阵。

第三步，对原始因子载荷矩阵采用最大方差法进行正交旋转，运用旋转后因子载荷矩阵计算各个主成分的函数表达式，以方差贡献率为权重合成综合预警指数。

进行主成分分析之前，首先将原始数据进行标准化处理，以消除备选指标之间不同量纲的影响，标准化处理后的变量设为ZXi（i=1，2，…，10）。然后对上文所选取的10个变量进行可行性分析。结果显示，KMO值为0.795，超过0.6的可行性标准；Bartlett球形检验显著性为0.000，显著拒绝原假设，说明这些变量适合做主成分分析。接下来，本文按照上述步骤，依次得出各主成分的特征值、累积贡献率及旋转后因子载荷矩阵（见表3、表4）。

表3 相关系数矩阵的特征值和累积贡献率

由表3可知，主成分1、2、3的特征值分别为5.174、1.329、1.010，均大于1，符合主成分提取标准，所以可提取到3个主成分。并且这些主成分旋转后的方差贡献率分别为 51.611%、13.347%、10.171%，累积贡献率为75.129%，说明所提取的3个主成分包含了原变量数据75.129%的信息，解释能力较强，可用其代表原变量做实证分析。

表4 旋转后因子载荷矩阵

从表4纵向来看，运用主成分1的各个系数除以主成分1特征值的算术平方根，即可得主成分1在原变量线性组合F1中的ZX1前的系数。同理，ZX2前的系数为，其他均可依次计算得到（F2、F3）。表达式中各系数的计算原理同（F1）。根据上述分析，得到的3个主成分的函数表达式为：

在此基础上，以主成分的方差贡献率为权重，构建综合预警指数（CI）：

经过计算，得出2008年至2016年中国跨境资本流动预警指数，并对其经济含义做出如下解释。

第一，单一时点的数值没有特定含义，是函数加权平均计算的结果，完整时间序列的数据对比才有意义，能够反映跨境资本流动的变化趋势和相对变化。

第二，预警指数的正负性并不代表跨境资本的流向，但两者具有较强的相关性，可通过指数上下波动来判断跨境资本流动的规模变化。预警指数越大，表示跨境资本净流入规模越大；预警指数越小，表示跨境资本净流入规模越小。反之则表现为跨境资本流出。

第三，测算预警指数采用的是标准化之后的数据，所以指数描述的是标准化之后的跨境资本流动趋势，可以根据预警指数计算出相对应的跨境资本流动真实值，并据此对跨境资本流入还是流出作出判断。

2.中国跨境资本流动风险的演变特征与变化趋势。

图2结果反映了自2008年以来中国面临跨境资本流动风险的变化趋势。总体来看，预警指数呈震荡下行趋势，表现为中国跨境资本流入风险向流出风险转变。具体可分为三个阶段进行讨论：第一阶段为2008年1月至2010年5月，预警指数由1.39迅速下降至-0.22。其中2008年年初的流入风险主要受前期中国巨额经常项目顺差引起的人民币升值预期所致；随后受金融危机爆发影响，中国出现了明显的资本流出风险，而在国内积极的财政政策和美联储量化宽松的货币政策共同刺激下对我国跨境资本产生了显著的正向冲击作用，资本流入风险再次积累，预警指数重新回升至1以上，对我国也产生了显著的通胀压力。第二阶段为2010年6月至2013年12月，这一期间预警指数基本在0水平附近上下波动，反映出跨境资本流动风险相对较小，但在2012年4月前后出现了短暂的急速下降，主要原因是欧洲爆发主权债务危机，致使各国投资者基于风险厌恶偏好逐步收回海外投资，跨境资本流出风险有所抬头，但欧债危机对中国的影响有限，因此跨境资本流出风险在短期迅速被抹平。第三阶段为2014年1月至2016年12月，跨境资本流动预警指数由2013年12月的0.16迅速下降至2015年11月的-1.16，尽管指数后续有所反弹，但仍在负向区间波动。这一时期，美联储宣布逐步实施收缩央行资产负债表和周期性加息的 “强美元”政策，而中国也在面临 “三期叠加”的环境下出现了产能过剩、经济结构不合理等问题，致使投资者信心减弱，跨境资本流出风险迅速积累。在逆全球化趋势得以确立、跨境资本 “本土化倾向”愈加显著的背景下，未来中国将会面临长期跨境资本流出风险，监管部门需进一步强化跨境资本流出管理意识，防止大量短期跨境资本流出引发的国内系统性风险积累。

图2 2008—2016年中国跨境资本流动预警指数

（二）风险监测预警能力检验

为进一步验证预警指数的效果，我们通过样本内外历史数据和GARCH模型对指数的预警能力进行检验。本文建立预警模型的数据样本期区间为2008—2017年，其中用2008—2016年月度数据建立模型，用2017年月度数据进行样本外检验。

1.样本内预警指数能力检验。

图3反映的是经过标准化的跨境资本流动序列与预警指数之间的联动走势。预警指数在2008—2016年期间发生了剧烈波动，整体呈现出下降趋势，分别于2008年11月、2012年4月和2015年11月三次达到谷值，直至2016年年底走势逐渐趋于缓和，有小幅上升的趋势。预警指数的变化趋势与跨境资本流动的基准序列走势比较吻合，能够准确捕捉到基准序列在2008年金融危机、2011年欧债危机、2014年美国退出QE政策这几个重要阶段的转折点，预警下一阶段跨境资本趋势变化，说明样本内所构建的预警指数（CI）能够有效预测跨境资本流动趋势。

图3 中国跨境资本流动（标准化之后）与预警指数的走势图

为了证明结果的稳健性，本文运用张明（2011）［17］的短期跨境资本流动测算方法估算跨境资本流动真实值，并将其与预警指数进行了对比，结果发现二者走势也高度相关，相关系数高达72%以上（见图4）。以两个预警指数观测点为例，2014年6月的预警指数为-0.34，低于2014年5月的-0.26，表明跨境资本流出规模在逐渐扩大。与跨境资本流动真实值相符，2014年7月跨境资本流出规模远高出6月173.42亿美元，证明滞后一期的预测结果很好。

进一步运用格兰杰因果关系法对跨境资本流动真实值和预警指数进行检验（见表5）。结果显示，P1值为0.002 5，P2值为0.868 8，表示在滞后一期的情况下，预警指数是跨境资本流动的格兰杰原因，且对跨境资本流动保持领先关系。即可以通过滞后一期（t-1期）的预警指数对下一期（t期）的跨境资本流动进行趋势预测，且预警效果较好。

图4 中国跨境资本流动真实值与预警指数的走势图

表5 跨境资本流动真实值与预警指数的格兰杰检验结果

2.GARCH模型外推预测检验。

采用GARCH系列模型进行外推检验，首先应对预警指数变动率进行ADF检验，以满足时间序列平稳的前提。检验结果显示，2017年1—12月的预警指数变动率为平稳序列，适用于GARCH系列模型。根据模型的约束条件，本文依次设定了GARCH（1，1）、 TGARCH（1，1）、 EGARCH（1，1）模型。 通过对比发现，EGARCH（1，1）模型的AIC及SC最小，所以本文最终选用EGARCH（1，1）模型进行外推预测检验，结果见图5。

图5 2017年1—12月预警指数变动率预测结果

图5结果表明，预警指数变动率在2017年1—3月出现急剧下降，之后4—12月逐渐趋于平稳。从实际情况来看，2017年3月基准序列为-1.62%，较1月上升51个百分点，之后的9个月平均变化幅度只有13.98个百分点，与2017年跨境资本流动基准序列走势相符，具有一定预警作用。

五、研究结论与展望

（一）研究结论

本文运用主成分分析法构建的跨境资本流动监测预警指标体系，对中国2008—2017年跨境资本流动的风险情况进行测度，并进一步解构了未来中国跨境资本流动风险的演变特征与变化趋势，研究结论可概括为以下两点：

第一，中国跨境资本流动变化具有显著的顺周期性。通过格兰杰因果检验筛选出的先行指标和同步指标中，衡量国内宏观经济运行状况的相关指标数量占比超过一半，说明中国跨境资本流动与国内宏观经济形势具有显著联动性，国内宏观经济形势的恶化将会引发严重的资本流出，致使国内市场流动性出现被动收缩，进一步对国内经济产生负面冲击，形成负反馈效应。

第二，中国跨境资本流动风险由流入风险向流出风险转变。跨境资本流动预警指数从2008年至2017年间呈震荡下行趋势，特别是在2008年全球金融危机、2012年欧债危机和2014年美联储进入加息周期三个阶段前后出现指数上的突变，说明中国跨境资本流出风险与外部经济运行具有高度关联性。在逆全球化趋势更加显著的背景下，中国跨境资本流出风险可能会进一步加大。

（二）管理启示

本文构建的跨境资本流动预警指标体系可作为我国跨境资本流动变化的 “风向标”，对未来我国跨境资本流动变化作出有效预测。随着经济金融一体化程度的不断提升，中国跨境资本流动愈加频繁。在这种情况下，来自外部的负向冲击，将很有可能引起我国跨境资本流出风险的积累，不利于国内经济的稳定运行。鉴于上述结论，监管部门针对跨境资本流动的监测和管理应当注意以下几点：

第一，建立跨境资本流动预警机制。监管部门可借鉴本文构建的跨境资本流动预警指标体系，结合不断变化的全球经济金融环境与形势，对我国跨境资本的大幅波动做出有效的前瞻性预警，防止跨境资本流出风险的积累和加剧，做到风险的早发现、早预警、早化解。

第二，创新跨境资本流动管理工具。当前逆全球化背景下，中国正面临着显著的跨境资本流出风险。为有效化解跨境资本流出风险，监管部门可通过引入逆周期因子工具等方式，在跨境资本流出缺口扩大时提高交易的显性与隐性成本，降低投资需求，防止跨境资本进一步流出对国内经济带来的负面影响。

第三，优化和完善外汇市场运行机制。监管部门通过增加人民币汇率弹性的方式，有效缓释国内外环境变化对跨境资本流动造成的冲击；同时还应当培养投资者树立合理的风险防范意识，引导市场参与主体制定理性的投资决策，防止外汇市场出现“羊群效应”。

（三）局限与展望

跨境资本流动预警指标体系的构建，重点在于基础性指标的选择和权重的设置。本文所构建的预警指标体系，无论是基础性指标的选择还是权重设置在当前背景下都是合理有效的。但是，今后随着全球经济金融环境的变化，基础性指标的选择以及权重的设置也将不可避免地发生相应的变化，因此，学界还需根据宏观经济金融变化的新情况、新趋势，纳入符合条件的新指标或剃除不符合条件的旧指标，逐步动态优化跨境资本流动预警指标体系。