全球经济政策不确定性、极端金融风险溢出与短期资本流动

刘 玚 刘浩杰 刘丽萍

天津财经大学 金融学院，天津 300222

谈 嵘

上海商学院 商务信息学院，上海 200235

一、引言

健全金融监管体系，守住不发生系统性金融风险的底线是习近平新时代中国特色社会主义在金融领域的根本要求，同时也是中共中央高度重视防控金融风险、保障金融安全的重要体现。近年来，伴随着美联储货币政策由确定性加息向不确定性加息转变，全球经济政策的不确定性迅速提升，跨境资本在各国之间的流动频率与流动方向也出现了巨大的不确定性。由于短期资本流动可能会诱发外汇市场波动，并通过不同部门和市场之间的风险传染，形成正反馈效应，最终引发系统性金融风险，因此国际上对资本流动的管理观念也由放任自流式的资本账户完全开放，逐步转变为对无序资本流动采取适当的管理措施。在此背景下，如何有效把握短期资本流动的变化特征、防止短期资本过度流入或流出，进而导致国内系统性金融风险累积成为监管部门和决策部门重点关注的问题。

监管部门提升短期资本流动管理效率的关键在于寻找短期资本流动的核心影响因素，传统的国际资本流动影响因素分析将其分为拉动因素与推动因素，但随着经济金融一体化的逐步深入，二者的边界更加模糊，内生性也愈发显著，显然不利于决策部门最终方案的制定。近年来，经济政策不确定性问题开始成为学术界与实务界共同关注的问题。所谓经济政策不确定性，指的是经济主体由于无法预知决策部门是否、什么时候以及如何制定与实施相应政策而面临的不确定性(Gulen and Ion，2016[1])。全球经济政策不确定性上升时，市场参与者可能会形成恐慌情绪，改变自身的行为决策，引起短期资本波动加剧。为更加深入地刻画全球经济政策不确定性对短期资本流动的影响过程，本文重点考察全球经济政策不确定性程度的变化是否对各国的短期资本流动产生线性或非线性影响；在此基础上，以极端金融风险溢出水平作为关键条件变量，分析不同极端金融风险溢出水平状态下全球经济政策不确定性对短期资本流动可能造成的差异化影响，为金融监管部门及中央银行制定更具针对性的短期资本流动间接管理方式提供理论指导。

本文的边际贡献主要体现在三个方面：第一，现有研究聚焦于经济政策不确定性对短期资本流动的直接效应研究，较少关注不确定性影响资本流动的内部机制，本文通过探究其内部传导机制，为进一步优化并完善跨境资本流动的宏观审慎监管框架提供参考。第二，对外部极端金融风险向国内金融市场传染的程度进行测算，利用MVMQ-CAViaR方法测算出各国汇率与股票价格的极端风险及联动关系，讨论外部极端冲击对内部市场产生的扰动。第三，本文的样本选择为全球主要经济体。目前针对这一问题的研究聚焦于政策不确定性对新兴经济体短期资本流动的影响，对该论题的一般性理论分析说服力不足。

二、文献综述与理论机制

(一)文献综述

传统观点认为，资本流动波动的原因主要受拉动因素和推动因素两大因素影响。其中推动因素主要指的是由国外经济环境变化或冲击引起的资本流动变化。研究推动因素的学者认为国内外商品市场通胀缺口是引起资本流动的主要原因，过大的通胀缺口致使资本由高通胀国家向低通胀国家迅速转移，形成剧烈的资本流动波动，导致本国经济运行稳健性急剧下降(Dooley，1988[2])。然而，自2008年全球金融危机以来，国际资本流动呈现规模大，频率高的特点，对宏观经济变量的分析已经无法完全解释如此大规模的国际资本流动( Gourio et al.，2015[3]) ，于是学者们开始将目光从关注资本收益转向到不确定性及风险等因素的影响。在全球经济政策不确定性逐步提升条件下，国际传染等渠道也逐渐成为影响跨境资本流动的重要因素(姜哲等，2019[4])，而新兴经济体作为全球经济政策的受体，短期资本流动的剧烈波动将会直接引起这些国家资产价格暴涨暴跌，提升国内系统性金融风险积累程度，进而诱发金融危机(马理和余慧娟，2015[5])。拉动因素则是由国内经济环境变化或冲击引起的资本流动变化。从这一视角来看，首先经济增长水平作为宏观经济运行过程中的重要变量，通过预期和收益渠道对该国资本流入带来了显著的正向影响作用(Ahmed and Zlate，2014[6])。其次，利率因素也是引导国际资本流动特别是短期资本流动变化的重要因素。基于利率平价理论，由于利率代表着投资成本与收益的指示变量，两国或多国之间的利差影响着投资者的行为决策，并最终引起资本流动变化(Calvo, 2001[7])，且在不考虑交易成本的情况下，国际资本倾向于从低利率国家转移至高利率国家，引起两国甚至多国之间的资本流动，因此，短期资本流动与利率之间更多地呈现出显著地负相关关系(张明和肖立晟，2014[8])。最后，汇率作为最为直接引导资本流动变化的变量，通过改变微观投资者的既定资产结构下的资产价值，使投资者调整资产配置，引起资本流动。当投资者预期某国货币升值，投资者将会加大该国资产配置权重，以期在获取正常资本市场投资收益的基础上获得超额的外汇市场收益，最终导致资本流入(陈学彬等，2007[9])。

上述研究在讨论资本流动的影响因素过程中，更多地强调投资收益及成本对资本流动的引导，在一定程度上忽视了风险因素的作用。特别在2008年全球金融危机后，国际资本流动与上述因素之间的联动性逐渐减弱，说明传统理论对大规模的国际资本流动解释力呈下降趋势(Gourio et al.，2015)。此外，上述影响资本流动的变量绝大部分都是宏观经济运行过程中的一些重要变量，如利率、汇率、资产价格等，这些变量往往也是货币当局制定货币政策以实现最终目标的关键指标。这种情况下，一旦国内宏观经济政策目标与资本流动监管目标出现冲突，中央银行不得不权衡目标的相对重要性并予以盯住，最终形成政策的整体福利损失。因此，找到一个或多个相对独立但又能对短期资本流动产生显著影响的关键节点，刻画短期资本流动变化的整个传导过程，才能更深刻地理解短期资本流动变化的诱因，为进一步构建和完善国际资本流动的宏观审慎监管框架奠定基础。

近年来，国际政治经济“黑天鹅”事件频发，无论是特朗普上台还是英国脱欧，都对未来全球经济政策的不确定起到助推作用。许多学者开始讨论经济政策不确定性(Economic Policy Uncertainty)对宏观经济特别是短期资本流动的影响。从实体经济投资角度来看，受东道国法律与政治机构本土化保护倾向的约束，境外投资者对该国经济政策环境敏感度远远高于境内投资者(Dixit，2011[10])。若被投资国家频繁转换宏观经济政策风向，较高水平的经济政策不确定性将会加剧经济动荡，企业投资的风险加大，此时企业将倾向于选择延迟投资以规避不确定性所带来的风险，最终对总投资乃至总需求产生抑制作用(王道平等，2017[11])，国际资本也将流入政治稳定、环境良好的国家，形成多国之间的资本流入与流出(Baker et al.，2016[12])。从金融市场角度来看，由于经济政策不确定性会影响投资者在资本市场投资过程中的风险承担行为，致使其减少在不确定性较高国家的风险投资头寸，将资金转移至相对安全的国家或市场，最终表现为经济政策不确定性与股票价格之间的高度相关性(Pastor and Veronesi，2013[13])。此外，经济政策不确定性对短期资本流动的影响可能存在非线性特征，如谭小芬等(2018)[14]通过构建交互面板模型考察了33个新兴经济体样本下经济政策不确定性与国际资本流动的影响，发现经济政策不确定性较低时，发达经济体避风港效应显著，国际资本从新兴经济体流入发达经济体；经济政策不确定性较高时，发达经济体避风港效应减弱，国际资本流向将会出现逆转。因此，各经济体应当维持经济政策稳定，避免不确定性上升对国际资本流动的负向冲击。

上述研究对经济政策不确定性与短期资本流动之间的联动关系做出了一定的讨论和思考，但经济政策不确定性通过何种方式将外部风险传递至国内金融市场，并最终影响短期资本流动的具体过程并没有得到详尽的描述。本文以极端金融风险溢出为切入点，重点讨论在极端金融风险溢出水平变化的情况下经济政策不确定性是否对短期资本流动产生差异化影响，同时从决策部门视角出发，基于主权债务风险与宏观杠杆率角度探究决策部门应当在其中如何发挥作用，以防止短期资本大进大出进而引发系统性金融风险的积累，实现维护宏观经济稳定和金融安全目标。

(二)理论机制

1. 极端金融风险溢出条件下经济政策不确定性对短期资本流动的影响。不确定性的变化对投资者的信心会产生显著影响。不确定性不同于风险，不确定性指的是经济行为人面临无法充分准确地加以观察、分析和预见地外生和内生因素，而风险指的是概率估计的可靠性以及因此将它作为一种保险成本进行处理的可能性(Knight，1922[15])。即风险在统计意义上是可以度量的，理论上可将风险当作投资者的成本，即投资者可通过购买相应的金融产品来转移风险(陆正飞和叶康涛，2004[16])。当风险成本远远高于投资收益时，投资者对风险的容忍度逐步降低，促使其改变原有资产配置，引起资产价格波动，进一步加剧风险。而不确定性则代表着未知信息对未来的影响，这种影响可能是正向的，也可能是负向的，但由于信息获取的不完全性，投资者无法通过有效手段将不确定性转化成为显性的风险，进而转变为确定性成本，也即最优风险投资的构成取决于投资者对不确定性的态度。投资者信心提升可能会减弱宏观经济不确定性对投资的抑制作用(韩国高，2016[17])；而当大多数经济参与者对未来持悲观态度，那么不确定性上升必然会提升投资者风险厌恶偏好，从而降低投资需求，市场陷入紧缩。

因此，全球经济政策不确定性的提升并非总是对一国短期资本流入产生抑制作用，投资者的决策行为还会受到市场参与者信心的影响。这种信心的变化可最终表现为国内金融市场抵御外部极端风险冲击的能力。全球经济政策不确定性上升将会导致全球经济风险的上升，市场参与者更加倾向于选择那些具有显著外部风险抵御能力的金融市场。外部风险对国内金融市场的极端风险溢出威胁货币市场安全稳定，有可能给投资者带来巨大的潜在损失(李政等，2018[18])。若外部市场极端风险对国内金融市场的影响较小，市场参与者信心水平将会提升，全球投资避险效应提升，短期资本将会流入，反之则流出。因此根据国内金融市场抵御外部风险的能力，本文提出假设1。

H1：当国内市场抵御外部风险能力较高/较低(表现为外部极端风险向内部极端风险传递效率较低/较高)时，全球经济政策不确定性上升，短期国际资本流入/流出。

2. 全球经济政策不确定性对极端金融风险溢出的影响。全球经济政策不确定性的上升对任何一个国家来说都伴随着外部风险冲击的加大，且这种外部冲击将会导致国内金融市场风险水平发生变动(杨子晖和周颖刚，2018[19])。但外部风险冲击对一国金融市场产生的影响具有显著的异质性，其关键取决于国内整体风险水平。一般来说，一国的宏观经济风险可分解为政府风险与市场风险，其中政府风险主要表现为主权债务风险，它反映了政府在应对外部风险冲击时做出主动反应的政策操作空间(王培辉和康书生，2018[20])。一国的主权债务风险越高，表明政府的资产在偿还外债时面临困境，外部冲击有可能诱发风险的集聚效应，使得国内市场参与者对其政府信心不足，最终表现为国内金融市场极端风险情况加剧。市场风险主要表现为宏观杠杆率水平，它反映了私人部门在应对外部冲击时的风险承受能力。当宏观杠杆率相对较高时，私人部门脆弱性加剧，外部不确定性引发的风险冲击可能会导致其被动去杠杆过程加剧，诱发国内极端金融风险。为验证上述逻辑，本文提出假设2。

H2：全球经济政策不确定性对极端金融风险溢出水平的影响大小取决于一国的主权债务风险水平与宏观杠杆水平。

3. 极端金融风险溢出对短期资本流动的中介效应。主权债务风险与宏观杠杆率自身状态的变化不仅会改变“全球经济政策不确定性——极端金融风险溢出——短期资本流动”的这一传递效果，二者本身的变化也可能在极端金融风险溢出的共同作用下对短期资本流动产生影响(贵丽娟等，2015[21])。短期跨境资本作为一种投机性资本，其对风险和收益的敏感性远高于其他资本。因此，市场参与者在进行投资选择过程中，不仅考察一国宏观风险水平，同时也更加关注金融市场极端风险的变动。宏观经济风险水平上升时，若该国金融市场极端金融风险水平受外部冲击影响较小，则可能在一定程度上降低资本流出倾向；若该国金融市场极端金融风险水平受外部冲击影响较大，则可能加剧宏观经济风险对资本流出的促进作用。基于上述分析，本文提出假设3。

H3：主权债务风险与宏观杠杆率在极端金融风险溢出的共同作用下对短期资本流动产生影响。

三、指标测度与数据说明

(一)外部冲击对国内金融市场极端金融风险传递效应测度

已有文献聚焦于使用VaR方法测度金融市场的风险及传递问题，但资产收益率的时变及其尖峰厚尾特征弱化了该方法的测度效果。而CAViaR方法能弥补上述缺陷，该方法所构建模型的一般形式如下：

(1)

其中，qt表示任一资产的投资收益率序列在置信区间τ下的条件分位数；Xt为观测变量；βi表示资产收益波动聚集性与分布尾部的关联性，而βiqt-i则表示分位点函数之间的自相关性；βj衡量的是当期信息对投资收益率的影响情况，l(·)为Xt的滞后项对qt(β)的影响，是滞后观测值的函数。该方程满足Qt(εt|Ωt)=0，即在随机变量εt的t时刻条件分位点为0，Ωt为t时刻可获得的信息集合。该方法相较于传统的最小二乘估计稳定性更好，在度量金融市场极端风险时更加合理。

White et al.(2015)[22]在上述方法基础上做出改进，提出了MVMQ-CAViaR模型。这一方法最大的特点在于，利用不同随机变量的尾部关联程度判断不同金融市场之间的关联性。本文利用该方法，对各国外汇市场的汇率风险与股票市场的股票收益率风险之间的尾部关联性进行测度，以判断外部极端金融风险向内部传递的效果是否显著。外汇市场与股票市场的MVMQ-CAViaR模型具体表达式如下：

其中，qit表示为资产i的投资收益率序列在置信区间τ下的风险价值，当τ=1%时，Pr[Yitqit|Ft-1]=τ，即为该资产的极端风险价值，其中Y各资产收益率。上式结果表明，影响金融市场的极端金融风险水平变化的主要因素包括四项：该资产收益率滞后项、关联资产收益率滞后项、该资产极端风险价值滞后项和关联资产极端风险价值滞后项。这四个分项依赖其前置系数aij(i=1,2;j=1,2)和bij=(i=1,2;j=1,2)对该市场极端风险产生影响，其中a12、a21表示关联市场的滞后收益率对本市场极端风险的溢出情况。b12、b21表示关联市场的滞后极端风险对本市场极端风险的溢出情况。本文利用优化条件约束对相关参数进行有效估计。最大似然估计的优化条件约束具体表达式为：

(2)

ρθij=θij-I(Yijt

测算溢出效果时，本文重点考察各国汇率的极端风险水平对股票价格极端风险水平的影响，选取2005～2017年巴西、中国、日本、美国和英国的名义汇率与主要股票指数作为样本进行回归。事实证明，美国作为全球经济运行的领导者，其经济政策及对外战略的变化是全球经济政策不确定性的主要原因。因此，巴西、中国、日本和英国均使用本币兑美元(直接标价法下)的名义汇率作为外汇市场风险基础代理变量，其波动表明了美国政策变化对这些国家带来的直接影响；而美国则使用美元指数，表明全球外部风险变化对美元市场的风险冲击。股票指数方面，本文分别选择巴西圣保罗IBOVESPA指数、中国上证综合指数、日本东证指数、英国富时100指数和美国道琼斯工业指数作为代理变量。所有变量使用日度数据(其中汇率均用直接标价法表示)。

对各变量估计结果与真实情况的拟合程度进行适用性检验(图1和表1)。通过表1可知，各国名义汇率和股票指数变动水平击破1%VaR值的次数占样本总量的1%左右，说明MVMQ-CAViaR模型对各变量的极端风险度量结果是准确的，计算1%的VaR值能够较为有效地评估外汇市场与股票市场的风险暴露情况。接下来进一步对交互系数进行递归估测，求得最终的外部极端风险向内传递的变化趋势。

表1 观测样本中超过1%VaR的比重情况

(二)短期资本流动、主权债务风险与宏观杠杆率

短期资本流动测算方面，现有文献涉及短期资本流动的测算方法很多，主要包括直接法、间接法和克莱因法。本文使用的是间接法，即“短期资本流动=外汇储备增量-经常项目顺差-FDI净流入-外债增量”。该指标为正表示短期资本流入，偏离0值越大则流入规模越大；负值表示短期资本流出，偏离越大则流出规模越大。其次，外债规模方面本文选择公共债务与GDP比值作为代理变量，以衡量该国的主权债务风险。该指标越高意味着主权债务风险越高。宏观杠杆率方面，本文使用私人非金融部门信贷占GDP比重作为代理变量，该指标上升则表示宏观杠杆率水平越高，反之则反。

(三)全球经济政策不确定性测度

由于全球经济政策不确定性的量化难度较大，现有文献在研究这一问题时往往寻求代理变量予以替代。Baker et al.(2016)从权威报纸期刊及专家预测报告中提出能够代表经济政策不确定性的关键词句，利用数据挖掘软件通过文本分析法测算了经济政策不确定性指数(EPU)，为该问题的量化分析提供了优质的数据支持。已有部分学者(陈国进和王少谦，2016[23]；谭小芬等，2018)利用该指数研究经济政策不确定性的相关问题。Baker et al.(2016)不仅测算了全球经济政策不确定性，同时也对主要经济体的经济政策不确定性进行了有效测度。本文同样使用全球EPU指数作为全球经济政策不确定性的代理变量。

(四)控制变量选取

为防止变量选取遗漏导致的最终估计结果偏误，最终出现伪回归，需要加入相应的控制变量提高模型参数估计的显著程度。第一，各国经济增长水平是衡量一国经济发展的重要变量，同时也是影响跨境资本流动的重要驱动因素，因此本文选取名义GDP增长率作为衡量一国经济发展的代理变量。第二，通胀水平作为衡量一国总体价格水平和流动性水平的重要变量，是投资者判断一国经济是否处于过热状态以及预测央行货币政策操作方式的重要变量，最终影响其投资决策，改变资本流动的方向与规模，因此本文选取消费者价格指数(CPI)作为通胀水平的代理变量。第三，资产价格波动情况作为跨境投资的主要动因，是决定短期资本流动变化的重要影响因素，因此本文选择各国主要股票指数方差水平(SP)作为资产价格收益率变化的代理变量。

上述数据中，除极端金融风险传递情况的测度过程中对汇率和股票指数选取日度指数外，其余指标均选取季度数据指标。样本主要包括中国、巴西、日本、美国和英国五个全球主要经济体，时间跨度为2015年第一季度至2017年第四季度。所有基础数据来源于Word Bank，并利用Wind数据库与各国中央银行统计资料对部分缺失指标进行补充。

四、模型设定与方法检验

为检验全球经济政策不确定性对短期资本流动的影响机制，本文构建线性面板回归模型：

CFit=α+βEPU+γXit+μ+εit

(3)

其中，CF表示短期资本流动；EPU表示全球经济政策不确定性程度；γ表示门槛变量；X为一组影响短期资本流动变化情况的控制变量集合；下标i与t分别表示国别与时间。

由于全球经济政策不确定性对短期资本流动的影响可能存在非线性特征，本文借鉴Hansen(1999)[24]所使用的面板门槛模型，将关键解释变量作为门槛变量，考察它们在整个影响过程当中如何发挥作用。具体面板门槛模型构建如下：

(4)

(5)

(6)

其中，γ表示各门槛区间下的门槛值；β表示各门槛值区间内的估计系数；RISK为极端金融风险溢出程度，具体为外部极端风险对国内金融市场极端风险影响大小，反映一国金融市场抵御外部极端风险的能力；DEBT为外债比率，表示主权债务风险水平；LEV为宏观杠杆率水平。

五、实证检验与回归结果

(一)极端金融风险溢出门槛效应模型估计结果

首先估测以极端金融风险溢出程度作为门槛变量条件下全球经济政策不确定性对短期资本流动的影响效果。表2显示，极端金融风险溢出程度在10%显著性水平下使全球经济政策不确定性对短期资本流动呈单一门槛效应，门槛值为0.479，表明全球经济政策不确定性与短期资本流动之间在极端金融风险溢出程度的作用下存在某种非线性关系。

表2 门槛效应检验结果

比较线性模型与面板门槛模型的回归估计结果。表3显示，普通面板线性回归结果中EPU的上升在1%显著性水平上会引起短期资本流出，说明全球经济政策不确定性的上升可能会提高经济参与者的风险厌恶程度，从而引起资本撤离；RISK在10%显著性水平上对短期资本流动存在微弱的负向影响，表明国内金融市场抵御外部极端风险冲击能力的减弱会引起资本流出；经济增长与通胀水平的上升会引起短期资本流入，主要由宏观经济环境的乐观预期所致。最后，股票波动率的上升会导致短期资本流出，但结果并不显著。线性回归面板模型结果与谭小芬等(2018)的结论基本一致，一国在面临经济政策不确定性上升时，可能会降低经济参与者对该国的经济增长预期，从而降低本国投资吸引力，最终导致短期资本流入规模下降、流出规模上升，表现为资本净流出。此外，经济政策不确定性的提升还可能降低企业及个人的海外投资风险承担水平，使其减少外部投资头寸，引起该国短期资本净流出。

表3 线性模型与面板门槛模型估计结果

续表3

再分析面板门槛模型的估计结果。表3右栏显示，以极端金融风险溢出程度为门槛变量的模型中，经济增长、通胀水平与股价波动等变量的估计结果与线性模型估计结果基本一致。门槛结果显示，当RISK小于0.479时，全球经济政策不确定性上升会引起资本流入，说明汇率极端风险变化对国内股票市场极端风险的影响程度相对较低时，市场参与者认为国内金融市场在抵御外部风险冲击时效果显著，进而强化对本国金融市场信心，在全球经济政策不确定性上升条件下倾向于将投机资本流入本国，引起短期资本流入。而当RISK大于0.479时，全球经济政策不确定性上升在1%水平上对资本流动产生显著的负向影响，即全球经济政策不确定性上升会导致短期资本流出。全球经济政策不确定性在国内金融市场抵御外部极端风险冲击能力的作用下对短期资本流动产生了显著的非线性影响，这种非线性影响随着国内股票市场抵御外部风险能力的下降呈现出由正转负的变化趋势。具体来看，全球经济政策不确定性处于上升阶段时，若国内金融市场受汇率极端风险冲击的影响较小，投资者认为该国金融市场受全球经济政策不确定性带来的负面影响有限，市场释放的“好消息”收益大于“坏效应”带来的损失，从而加大对该国投资，形成资本流入。若国内金融市场受汇率极端风险冲击的影响较大，以国内金融资产为投资标的参与者信心下降，调低国内金融市场预期收入，最终将资本撤出该国。至此，假设1成立。

(二)基于主权债务风险与杠杆风险的门槛效应模型估计结果

由全球经济政策不确定性产生的外部极端风险冲击向国内金融市场的传递效率，在很大程度上受宏观经济总体风险状况的影响，而一国宏观经济风险可进一步解构为政府风险与市场风险，需进一步考察基于主权债务风险(政府风险)与杠杆风险(市场风险)的全球经济政策不确定性对外部极端金融风险内溢的非线性关系。表4反映了以政府外债比率与宏观杠杆比率为门槛变量的面板模型估计结果。以外债比率为门槛变量的显著性结果显示，单一门槛和三重门槛在Bootstrap反复抽样500次后的结果均通过显著性检验，但鉴于三重门槛中的系数估计结果存在多个不显著的情况，单一门槛显著的估计结果更多，因此这里选择单一门槛及其估计结果进行分析。以杠杆率波动为门槛变量的显著性结果显示，杠杆率面板门槛模型具有1%显著性水平下的双重和三重门槛。本文选择三重门槛结果进行下一步分析。

表4 主权债务风险与杠杆风险的门槛效应

进一步对两个门槛变量的估计结果进行分析。以政府债务比率为门槛的估计结果显示(表5左列)，当门槛变量DEBT小于3.28时，全球经济政策不确定性对极端金融风险向内传递效率的影响系数在10%显著性水平下为正，数值为0.26；而当门槛变量DEBT大于3.28时，该结果在10%显著性水平下同样为正，数值为0.37，略高于前一区间估计结果。这一结果说明，政府债务风险的大小在一定程度上影响了全球经济政策不确定性对外部极端金融风险向内传递的效率。当全球经济政策不确定性上升时，若此时政府债务风险相对较低，市场参与者认为该国整体信用风险水平处于低值状态，该国有维护国内金融市场的实力与空间，从而提升对该国市场信心，国内极端金融风险水平可能会受到更少的外部影响；而当政府债务风险相对较高时，市场参与者认为政府的政策空间受到严重约束，进而引起信心缺失，甚至是恐慌情绪，最终引致国内金融市场极端风险水平的迅速上升，并促使短期资本流出。

以宏观杠杆比率为门槛的估计结果显示(表5右列)，尽管存在三重门槛效应，但细分出的四个区间中，区间一(-∞,4.770]与区间三(5.256,6.180]的门槛参数估计结果并不显著；区间二(4.770,5.256]与区间四(6.180，+∞)的门槛参数在1%显著性水平下显著。具体来看，当杠杆变化率在4.770%至5.256%间时，EPU对RISK的影响系数为-0.20，表明全球经济政策不确定性的提升将抑制外部极端金融风险向内传递效率；而当杠杆变化率在6.180%以上时，EPU对RISK的影响系数为0.09，表明全球经济不确定性的提升将促进外部极端金融风险向内传递。这一结果表明，国内宏观杠杆水平的提升将会减弱国内金融市场抵御外部风险的能力。由于商业银行向私人部门信贷规模过高，国内流动性水平处于高位，资产价格对外部冲击的敏感度提升，在外部不确定性冲击下，由外汇市场的极端风险引发国内股票市场恐慌情绪的可能性激增，最终导致外部极端金融风险向内传递效率提升，并可能伴随大规模短期资本流出。

表5 主权债务风险与杠杆风险门槛效应的参数估计结果

续表5

(三)进一步分析与检验

全球经济政策不确定性上升情况下，一国主权债务风险与杠杆风险的提升均会强化外部不确定性对外部极端金融风险的内溢效应，从而减弱国内金融市场抵御外部风险能力。然而主权债务风险与杠杆风险的变化是否对短期资本流动产生影响以及极端金融风险水平的变化在其中起到促进还是抑制作用这两个问题仍有待考证。需要进一步考察极端金融风险在这一过程中的具体作用。具体结果见表6。

首先考察主权债务风险、极端金融风险溢出与短期资本流动之间的联动关系。估计方程(1)的结果显示，主权债务风险对短期资本流动产生了显著的负向影响，表明主权债务风险的提升可能会引起短期资本流出。方程(2)中加入了主权债务风险与极端金融风险溢出的交乘项，发现二者的共同作用同样对短期资本流动产生了显著的负向影响。交乘项显著为负的结果表明，主权债务风险对短期资本流动的负向作用会随着极端金融风险向内传递效率的提升而进一步强化。政府应密切关注主权债务风险与极端金融风险向内传递效率的联动关系，防止二者共同作用所引致的短期资本过快流出。

进一步考察杠杆风险、极端金融风险与短期资本流动之间的关系。估计方程(3)结果显示，杠杆风险在10%显著性水平下对短期资本流动产生负向影响，说明杠杆风险的提升可能会引发短期资本流出。方程(4)结果表明，杠杆风险与极端金融风险溢出水平的交乘项系数显著为正，表明杠杆风险对短期资本流动的负向作用在极端金融风险水平提升的情况下被减弱了。当杠杆风险水平上升时，如果此时极端金融风险溢出水平同样上升，将会对短期资本流出产生一定的抑制作用，极端金融风险溢出水平对杠杆风险效应产生了显著的“遮掩”。上述结果表明，政府需要在防范宏观杠杆风险积累的基础上，积极关注极端金融风险向内传递效率的变化，防止短期资本外逃。

表6 主权债务风险与杠杆风险的中介效应估计结果

续表6

六、结论与启示

本文通过MVMQ-CAViaR方法测度了金融市场极端金融风险溢出程度，讨论了基于极端金融风险溢出视角下经济政策不确定性对短期资本流动的作用机制及其产生影响的具体条件，得出三点结论。

第一，国内金融市场抵御外部极端金融风险冲击的能力高低决定了全球经济政策不确定性对本国短期资本流动的结果。当国内金融市场受汇率极端风险冲击影响较低时，投资者信心较强，全球经济政策不确定性的上升会引起短期资本流入；国内金融市场受汇率极端风险冲击影响较高时，投资者避险情绪加重，最终引起短期资本流出。

第二，当主权债务风险与宏观杠杆率水平较高时，全球经济政策不确定性上升会导致该国金融市场抵御外部极端金融风险冲击能力减弱。

第三，在主权债务风险与宏观杠杆率影响短期资本流动过程中，极端金融风险溢出水平具有显著的中介效应。主权债务风险提升导致短期资本流出时，极端金融风险由外向内传递效率的提升放大了短期资本流出效果；而宏观杠杆率提升导致短期资本流出时，极端金融风险由外向内传递效率的提升减弱了短期资本流出效果。

基于以上研究结论，可以得到三点政策启示。

第一，主要经济体在制定经济政策时，应避免频繁转变方向与力度，造成全球经济政策不确定性上升，进而引起全球资本流动加剧。

第二，中央银行应积极关注外汇市场极端风险向国内金融市场极端风险溢出效应的变化，提前制定应急预案，维持市场参与者信心，防止信心缺失导致的短期资本外逃。

第三，政府部门应谨慎扩大外债规模，维持或降低宏观杠杆水平，同时关注极端金融风险溢出程度、主权债务风险和宏观杠杆率之间的联动关系，以应对全球经济政策不确定性提升对短期资本流动带来的负面冲击。