经济政策不确定性的跨国溢出效应研究

王 伟 强

(郑州大学 商学院，河南 郑州 450001)

一、引言及文献综述

在全球各国休戚与共、相互依存的背景下，大幅上升的不确定性成为制约世界经济复苏与稳定发展的重要因素，这对于共筑人类命运共同体构成了一项挑战。习近平总书记在十九大报告中指出：“世界正处于大发展大变革大调整时期，和平与发展仍然是时代主题。世界多极化、经济全球化、社会信息化、文化多样化深入发展，各国相互联系和依存日益加深，国际力量对比更趋平衡；同时，世界面临的不稳定性不确定性突出，世界经济增长动能不足。”回顾自全球金融危机以来，世界各国为了应对重大事件冲击，连续制定了财政、货币、贸易等一系列经济政策，这在很大程度上加剧了各国经济调控政策的波动性和随机性，当市场主体对政府的宏观经济政策是否调整、何时调整以及如何调整无法做出准确判断时，容易形成并加剧经济政策不确定性，进而可能对一国经济产生负面影响。

事实上，根据贝克等(2016)构建的经济政策不确定性指数(EPU指数)结果显示，诸如美国次贷危机、欧洲债务危机、英国脱欧公投、中美贸易战、新冠疫情等国际重大事件的发生都伴随着全球经济政策不确定性的剧烈波动[1]。经济政策不确定性的波动对于投资和消费、就业、融资成本、资产价格、产出活动等方面存在直接影响，尤其是全球化下随着各国在贸易、投资、金融等方面的关联日趋紧密，一国尤其是主要大国经济政策不确定性的波动更会引起其他国家的连锁反应。因此，准确测算各国间经济政策不确定性的溢出溢入程度并有效捕捉这种溢出效应的变化特征，对于一国防范不良外溢和保证经济平稳健康运行具有重要的理论价值和实践意义。

现有文献从理论和实证层面广泛考察了经济政策不确定性对一国宏观经济和微观经济的直接影响，同时，由于全球化环境使各国间的经济联系和依存度不断加深，更导致国与国之间的经济政策不确定性能够通过多种渠道产生彼此影响。国外经济政策不确定性的变化对本国所形成的溢出作用，有可能推迟或加深一国经济政策不确定性对其自身经济的直接效应[2]。为此，近年来一些学者从开放经济视角探究经济政策不确定性的溢出效应。从研究方法来看，部分学者基于各类线性和非线性的时间序列模型或结构类模型，实证考察了一国经济政策不确定性波动对他国各类经济变量如产出、就业、物价、汇率等的国际溢出效果[3][4]。还有一部分学者重点借助迪堡和伊尔马兹(2012)提出的方向性溢出指数方法[5]，直接测算了各国间经济政策不确定性指数的关联程度[6][7]。

随着世界经济形势的变化和重大事件的突发，各国经济政策不确定性之间的波动溢出效应并非一成不变，而是呈现一定的动态特征。为了刻画这种时变的溢出效应，常用的解决办法是采用滚动窗VAR模型。具体是在一个固定窗宽条件下，利用常系数VAR模型对样本数据进行循环参数估计，这样，随着样本数据的滚动，基于“方向性溢出指数”便可以实现动态测算。但根据此方式得出的关联指数测算结果对VAR模型滚动窗宽的设定具有较强的依赖性，当选择的滚动窗宽过长时，样本参数估计结果较为平滑，容易忽略一些突变情形，无法反映参数的时变性。而当选择的滚动窗宽过短时，测算结果经常出现较多突变值和异常值。更重要的是，滚动窗宽的设置会导致一部分观测值损失，由于损失数据对应一个窗宽时长，从而无法估计小样本时间序列。针对上述问题，安东纳卡基斯和加蓬(2020)将时变参数向量自回归模型(TVP-VAR)与迪堡和伊尔马兹的溢出指数测算方法进行结合，构建了基于TVP-VAR模型的时变溢出指数测算模型，从而有效弥补了在滚动窗VAR模型框架下测算溢出效应所存在的缺陷[8]。

受上述研究的启发，本文拟采用一个TVP-VAR模型框架下的时变溢出指数测算模型，同时从时变性和异质性两个层面对全球14个主要经济体经济政策不确定性的跨国溢出效应进行测算分析。与现有研究相比，本文采用基于TVP-VAR模型和传统溢出指数相结合而构建的时变溢出指数，能够有效克服传统滚动窗VAR模型测算的溢出指数所存在的缺陷，既可以摆脱VAR模型参数估计结果对滚动窗宽设定的依赖性，也能够避免样本观测值的不必要损失，更为稳健灵活地捕捉样本数据所隐藏的结构性突变信息，准确刻画经济政策不确定性在各国间的时变溢出效应。

二、理论机制阐述

经济政策不确定性作为突发重大事件和政策调整过程中形成的不可预测成分，实质上是经济行为主体对“谁调整政策”“如何调整政策”“何时产生政策效果”等问题难以做出预判的未知状态[9]。从理论上看，经济政策不确定性短期内主要通过实物期权效应、风险溢价效应和预防储蓄效应三种机制对市场主体行为产生影响。其中，实物期权效应认为不确定性的上升可以借助提高期权的方式增加企业的边际投资成本，导致投资者往往选择“观望和等待”来规避不确定性所衍生的风险，从而推迟或减少投资与招聘，造成投资和就业水平下滑。风险溢价效应则认为当不确定性增加时，由于市场前景趋于模糊，会引起违约风险预期概率上升或风险溢价，融资机构要求企业支付的贷款利息与违约金也会随之上涨，企业融资难度加大，金融市场摩擦程度加重，最终导致投资和研发活动下降。预防储蓄效应是指当家庭预期到未来的不确定性水平上升时，会对远期消费持谨慎态度，减少耐用品消费，同时增加储蓄以备不测。

在经济全球化不可逆转的趋势下，各国经济政策不确定性之间的关联程度将越来越高，一国经济政策不确定性的上升主要通过三种渠道产生跨国外溢。一是预期渠道。当企业面临国内外经济政策不确定性上升时，由于投资成本不可逆转，企业会减少投资并等待进一步的消息，即对应实物期权效应和风险溢价效应。同样，个人也会减少消费开支，增加储蓄以应对不确定性,即对应预防储蓄效应。因此，投资和消费的下降将引起实际产出下滑，最终导致与潜在产出偏离。在这种情况下，政府当局会调整原有的经济政策内容，以降低不确定性冲击的不良影响。二是汇率渠道。经济政策不确定性冲击会导致实际汇率的波动[10]，当国外经济政策不确定性波动引起双边汇率波动时，除了国内生产率、私人投资、消费和经济增长受到负面影响，国家的贸易状况也会受到波及[11]。贸易份额和贸易逆差的变化可能会加剧经常项目的失衡，并增加本国出台新的货币、贸易、汇率等政策来应对贸易失衡的可能性，最终导致本国经济政策不确定性水平的上升。三是股市渠道。随着各国金融市场的逐步放开，股票市场逐渐成为经济政策不确定性进行国际溢出的重要纽带。具体而言，一方面，经济政策不确定性波动的加剧会影响股票市场的收益率、价格和风险[12]；另一方面，各国股市之间既能通过经济贸易联系和资本跨国流动产生有形关联，又可以基于投资者的心理预期和股市所具有的行为特征形成无形关联。这样，各国间的经济政策不确定性便借助股票市场的桥梁作用实现了相互溢出。

由于全球突发重大事件的触发时间和地点都处于不断变化中，从而使得各国之间经济政策不确定性的溢出效应必然表现出一定的时变性和异质性，为此，本文基于上述的理论分析，拟从时变性和异质性两个方面实证研究经济政策不确定性的跨国溢出效应。

三、实证方法与变量说明

(一)时变溢出指数的构建

考虑一个滞后一阶的TVP-VAR模型：

yt=βtyt-1+εt，εt|Ft-1～N(0,St)

(1)

βt=βt-1+υt，υt|Ft-1～N(0,Rt)

(2)

其中，yt、εt和υt均为N×1维向量，yt由N个国家经济政策不确定性指数组成，εt和υt表示扰动项，βt、St和Rt均为N×N维矩阵，βt表示时变系数矩阵，服从随机游走过程，St和Rt表示时变方差协方差矩阵，Ft-1是截至t-1期时的信息。

根据迪堡和伊尔马兹的溢出指数测算原理，需要计算广义脉冲响应函数(GIRF)和广义预测误差方差分解(GFEVD)。为此，按照Wold遍历性原理，首先将上述(1)～(2)式组成的TVP-VAR模型转化为时变参数向量移动平均形式(TVP-VMA)，即：

yt=Atεt

(3)

A0,t=I，Ai,t=β1,tAi-1,t+…+βp,tAi-p,t

(4)

其中，βt=[β1,t,β2,t,…,βp,t]′，At=[A1,t,A2,t,…,Ap,t]′，βi,t和Ai,t均为N×N维参数矩阵。广义脉冲响应函数刻画的是国家i受到冲击后，其他所有国家的反应，通过比较国家i受到冲击和未受冲击H步向前预测脉冲响应差异便可计算广义脉冲响应函数，具体如：

GIRFt(H,δj,t,Ft-1)=E(yt+H|εj,t,Ft-1)

-E(yt+H|Ft-1)

(5)

(6)

(7)

其次，进行预测方差误差分解以得到国家i预测误差方差由国家j引起的比例，即溢出效应，经标准化处理后的最终形式为：

(8)

最后，利用标准化后的方差分解表达式构建相应的总溢出指数：

(9)

总溢出指数反映的是各国经济政策不确定性之间的总体溢出作用，基于该指数可进一步得到两个方向性溢出指数：

(10)

(11)

公式(10)为溢出指数，表示国家i对其他所有国家的总溢出作用，公式(11)为溢入指数，表示国家i受到其他所有国家的总溢出作用，用公式(10)减去公式(11)即为国家i的净溢出指数：

(12)

该值大于0，则意味着国家i对其他国家的溢出效应大于其他国家对国家i的溢入效应；反之，该值小于0，则说明国家i对其他国家的溢入效应大于其他国家对国家i的溢出效应。

此外，通过分解净溢出指数还可以测算两两国家之间的净溢出指数：

(13)

(二)变量选取与数据说明

采用贝克等构建的月度EPU指数来刻画各国经济政策不确定性[1]。鉴于各国EPU指数数据长度不一，最终选取以下14个国家作为研究对象：澳大利亚(AU)、巴西(BR)、加拿大(CA)、中国(CN)、法国(FR)、德国(DE)、印度(IN)、意大利(IT)、日本(JP)、韩国(KR)、俄罗斯(RU)、西班牙(ES)、英国(UK)和美国(US)。根据世界银行的最新划分标准，澳大利亚、加拿大、法国、德国、意大利、日本、韩国、西班牙、英国、美国属于发达国家；中国、俄罗斯、巴西、印度属于发展中国家。2019年上述国家的GDP总和约占全球总量的3/4，故样本对象具有较好的代表性。

EPU指数数据来自经济政策不确定性网站(www.policyuncertainty.com)，数据长度统一为2003年1月至2020年6月，所有数据均经过对数差分处理，变量的ADF检验和PP检验结果均显示各国EPU指数属于平稳序列，因此可建立VAR模型进行实证分析。

四、实证结果与分析

(一)基于常系数VAR模型的估计结果

为了与迪堡和伊尔马兹溢出指数的测算结果对比，本文先利用常系数VAR模型对各国经济政策不确定性的总溢出指数、单个国家经济政策不确定性的溢出指数、溢入指数和净溢出指数分别进行测算。依据AIC信息准则确定常系数VAR模型的最优滞后阶数p=1，鉴于各国学者采用迪堡和伊尔马兹方法具体测算溢出指数时选择的预测方差分解期数各不相同，介于3～12之间，本文设定预测误差方差分解期数H=6。

按照上述各项参数设定信息，各类溢出指数测算结果见表1。其中，TO代表溢出指数，即本国经济政策不确定性对他国的溢出效应；FROM表示溢入指数，即本国受到他国经济政策不确定性的溢出效应；NET为溢出指数与溢入指数的差值，即本国对他国经济政策不确定性的净溢出效应；TCI为总溢出指数，即各国溢出指数或溢入指数的平均值。

表1 基于常参数VAR模型的方向性溢出指数测算结果

14个样本国家之间经济政策不确定性的溢出效应平均值为47.7%，基于各国溢出指数和溢入指数得到的净溢出指数显示，美国、德国、韩国、澳大利亚、俄罗斯、法国、日本的溢出效应大于溢入效应，属于净溢出国家；而西班牙、印度、意大利、加拿大、中国、英国、巴西的溢出效应小于溢入效应，属于净溢入国家。

无论溢出效应(82.2%)还是溢入效应(64.9%)，美国在所有样本国家中都是最大的，而且具有最大的净溢出效应(17.4%)，这说明美国经济政策不确定性波动是造成其他国家经济政策不确定性变化的最大输出者；而中国经济政策不确定性的波动源于自身的贡献接近70%，其余来自他国的影响。从中国与他国的溢出溢入关系来看，一方面，韩国、澳大利亚和日本对中国的溢出效应位列前三位，均大于3%；另一方面，中国对韩国、澳大利亚和日本三国的溢出效应也是最强的，都超过了3%。

表1的分析结果是基于常系数VAR模型得到的，并未考虑数据的结构性变化特征，为了动态汇报各国经济政策不确定性的溢出作用，本文同样基于迪堡和伊尔马兹提出的滚动窗方法对各国经济政策不确定性的动态溢出效应进行了测算。参照现有文献所使用的窗宽长度，本文同时以24个月(RW-24)、36个月(RW-36)、48个月(RW-48)和60个月(RW-60)滚动窗宽为例，分别测算了不同时期各国经济政策不确定性的动态溢出效果(见图1)。

如图1所示，在四种不同窗宽长度设定下，各国经济政策不确定性之间的总溢出指数随时间不断变化，当滚动窗宽较小时，总溢出水平最高，但不易发现溢出效应的趋势性特征。当滚动窗宽变大后，总溢出效应的波动趋势逐渐明显，并随着滚动窗宽的拉长，各个时期总溢出效应有逐步弱化的现象，这说明基于滚动窗VAR模型的参数估计结果所测算的溢出指数结果不具有稳定性，人为随机设定窗宽长度会导致溢出效应测算结果产生较大的偏差。同时从图中也可以看出，滚动窗VAR模型必须舍弃掉一部分样本，无法计算样本早期的数据，窗宽长度越大，这种情况就越严重，可以推测，当滚动窗宽太大导致可得样本量太少时，将无法借助滚动窗的方式估计总溢出效应的时变过程。

图1 基于滚窗VAR模型的总溢出指数

(二)基于TVP-VAR模型的估计结果

1.各国经济政策不确定性的总体溢出效应

鉴于滚动窗VAR模型测算动态溢出指数存在的缺陷，接下来，本文利用TVP-VAR模型对各国之间的溢出效应进行了重新测算，结合常系数VAR模型设定情况，此处TVP-VAR模型的滞后阶数设定保持不变，仍为p=1，预测误差方差分解期数H=6(经测算，预测方差分解期数H等于3和12时的测算结果与等于6的测算结果并无明显差异)。这样，基于TVP-VAR模型参数估计结果所构建的时变方向性溢出指数，通过对各期数值进行平均最终得到表2中各国经济政策不确定性之间的溢出指数(TO)、溢入指数(FROM)、净溢出指数(NET)和总溢出指数(TCI)。

表2 基于TVP-VAR模型的方向性溢出指数测算结果

在各国经济政策不确定性的溢出效应上，美国、法国、韩国、德国、澳大利亚、西班牙和加拿大对他国的溢出效应均超过总体均值46.1%；而日本、英国、印度、巴西、意大利、中国和俄罗斯的溢出效应均不足46.1%。从各国经济政策不确定性的溢入效应来看，美国、德国、法国、韩国、加拿大、西班牙、英国、澳大利亚和日本受他国的溢入效应较大，均高于46.1%；而印度、意大利、巴西、中国和俄罗斯的溢入效应均低于46.1%，受他国影响较小。发达国家对外溢出指数的平均水平为52.8%，溢入指数的平均水平为51.5%，而发展中国家对外溢出指数的平均水平为29.2%，溢入指数的平均水平为32.6%，表明发达国家经济政策不确定性与其他国家的关联程度整体强于发展中国家。

就中国与各国的溢出溢入结构而言，无论是韩国(6.7%)和澳大利亚(4.4%)对中国的溢出效应，还是中国对韩国(6.7%)和澳大利亚(3.2%)的溢出效应，都是最大的，这与表1的测算结果基本一致，说明中国经济政策不确定性与韩国和澳大利亚两国的关联性最为密切，这两个国家既是中国经济政策不确定性的最重要输出者，也是最重要的接收者。中国与韩国地缘邻近，文化背景相似，两国都积极实行对外开放，经贸投资关系十分密切，产业结构互补性很强；而澳大利亚主要从中国进口机电类和纺织类产品，中国一直保持着澳大利亚最大进口来源国的地位，是澳大利亚重要的大宗商品出口国，因此双方有着良好的贸易互补优势，因此，中国与韩国、澳大利亚调整经济政策时，可通过贸易、投资等渠道对彼此造成较强的溢出效应。

此外，美国经济政策不确定性的溢出效应和溢入效应在所有样本国家中是最大的，并且由于其溢出效应(72.6%)大于溢入效应(60.4%)，最终产生较强的净溢出效应(12.2%)，这与表1的分析结果一致。

接下来具体描述各国经济政策不确定性之间的总溢出效应在整个样本期间的动态时序特征(见图2)。

图2 基于TVP-VAR模型的总溢出指数

从图2可以看出，各国经济政策不确定性之间的溢出效应在不同时期具有明显的时变性，总溢出指数的波动范围介于39.7%～53.1%，伴随各个历史时期全球重大事件的发生，总溢出指数曾出现五次大幅波动：(1)2002～2003年美国先行持续降息，又在2004～2006年进入加息周期，并于2003年发动伊拉克战争，导致全球经济不确定性因素持续增加，经济政策不确定性的总溢出效应在2004下半年至2005年迅速上涨，在之后一段时间保持50%的高水平波动。(2)2008年由于美国次贷危机演化为全球金融危机，2008～2010年美国开始第一次量化宽松，期间美国政府经历了换届，使得2008年下半年至2009年各国间的溢出效应再次攀升，呈现上涨周期。(3)2010年欧盟尚未走出金融危机，又接连爆发了债务和难民危机，特别是欧债危机引发了国际金融市场的剧烈动荡，导致全球经济政策调整频率加快，各国间的总溢出效应在2011年下半年至2012年再次步入上升区间。(4)进入2016之后，世界各类政经事件频发，如英国脱欧公投、美国政府换届和特朗普上台、中美贸易摩擦不断升级等，致使全球很多国家经济政策不确定性发生剧烈波动和联合浮动，2016下半年至2017年各国的总溢出指数重新上升至50%以上。(5)2020年上半年各国经济政策不确定性的跨国溢出效应出现新一轮骤变，主因是为应对全球新冠肺炎疫情对实体经济造成的巨大冲击，各国临时调整了各项宏观经济政策，进而推高了经济政策不确定性水平，最终导致全球间经济政策不确定性的正向关联性迅速增强，溢出效应显著升高。

2.各国经济政策不确定性的方向性溢出效应

在总体分析各国经济政策不确定性方向性溢出指数基础上，本文利用TVP-VAR模型参数估计结果，进一步汇报了各国在样本期间不同时期的时变溢出效应和溢入效应(见图3)。

图3 各国之间的溢出指数与溢入指数

通过对比图3中溢出指数和溢入指数的变化轨迹可以得到三点启示：第一，各国经济政策不确定性的溢出和溢入效应在不同时期均具有较强的时变性，对大多数国家而言，溢出和溢入效应的波动周期较为相似，虽然二者变化幅度不同，但具有较为一致的趋势，这意味着经济政策不确定性在各国之间的溢出和溢入渠道可能是重叠的，国际贸易、金融市场、汇率波动、市场预期同时是各国经济政策不确定性发生关联的传递渠道，当重大事件对上述传递渠道造成冲击时，大多数国家溢出和溢入效应的响应过程较为类似。第二，美国、韩国、法国和德国的溢出和溢入指数在样本观测区间始终保持高位波动，表明发达国家是全球经济政策不确定性波动的主要输出者和接收者，这些发达国家与世界各国在对外贸易、金融市场、经济合作、市场机制等方面的关联程度普遍高于发展中国家，因此，发达国家一旦为应对重大事件而频繁调整国内政策安排更容易引起世界各国经济政策不确定性的联合浮动和迅速增长。第三，巴西、中国、印度和俄罗斯的溢出和溢入指数基本徘徊在较低水平，特别是自2008年金融危机发生之后，溢出和溢入效应均出现下滑，这是因为金砖国家整体处于快速发展和变革阶段，在不断扩大经济、贸易、金融对外开放的过程中，经济发展韧性和风险防御能力均有所改进，面对全球经济危机冲击时，容易造成溢出溢入渠道的阻塞，从而降低了与其他国家经济政策不确定性的关联程度。

进一步，我们对发达国家与发展中国家方向性溢出指数的变化趋势进行描绘(见图4)。

图4 发达国家与发展中国家方向性溢出指数的对比

从中可以发现：第一，在样本考察期间，发达国家的溢出和溢入效应始终大于发展中国家，本文考察的发展中国家同属新兴经济体，与发达国家相比，在进出口贸易质量、金融市场开放度、外资流动规模、国际经济合作等方面仍有较多差距，因此，发展中国家与其他国家之间的关联性仍弱于发达国家。第二，虽然发达国家与发展中国家的溢出和溢入指数变化幅度不同，但两种类型经济体的溢出和溢入指数波动周期基本一致，再次说明经济政策不确定性在各国间的溢出和溢入渠道可能高度重叠。

将图3的溢出和溢入指数两两相减，得到各国的净溢出指数(见图5)。

图5 各国的净溢出指数

从各国经济政策不确定性的净溢出指数来看，加拿大、中国、印度、意大利、日本以及英国的经济政策不确定性对他国的溢出效应大部分时期要小于他国的溢入效应，可定义为经济政策不确定性的净接受者。与此相对应，澳大利亚、法国、德国、韩国、西班牙以及美国绝大部分时期属于经济政策不确定性的净输出者，这些国家经济政策不确定性对他国的溢出效应相对较大，超过他国的溢入效应。巴西和俄罗斯经济政策不确定性的净溢出效应具有较强的跳跃特征，不同时期会在净接受者和净输出者之间进行切换，在2008年金融危机之前，这两国主要表现为净输出者，但此后转变为以净接受者为主。

3.各国经济政策不确定性对中国的溢出效应

在样本观察期间，中国经济政策不确定性对他国的溢出效应小于溢入效应，总体属于净接受者。但各国对中国的溢出效应存在较大异质性，为了做到精准防范，需要明晰各国与中国经济政策不确定性的溢出溢入关系，从中识别中国经济政策不确定性的净接收者与净输出者，及其时间分布和相应比重(见表3)。

表3 其他各国对中国的净溢出效应

综合图5和表3可知，韩国(100%)、法国(98%)、德国(92%)、美国(83%)、澳大利亚(77%)对中国的净溢出效应在3/4以上时期属于中国的净输出者，这5个国家经济政策不确定性波动对中国的溢出效应要大于中国对它们的溢入效应，其中，法国和韩国对中国的净溢出效应在2011年之后开始明显减弱；而美国和德国对中国的净溢出效应仅在2008年金融危机后出现一定程度的弱化，2011年之后重新恢复至较高水平。澳大利亚在2008年之前基本属于中国的净接受者，此后转变为中国的净输出者，并在2012～2013年净溢出效应达到较高水平。与此相对应，俄罗斯(77%)和加拿大(75%)超过3/4的时期属于中国的净接受者，其中，俄罗斯对中国的净溢出效应在2008年前后变化显著，2008年之前，俄罗斯对中国的净溢出效应变化幅度较大，在净接收者和净输出者两者间反复切换，并于2004年和2007年分别达到净溢出效应和净溢入效应的最大值，2008年之后，俄罗斯主要表现为中国的净接受者，但中国对俄罗斯的净溢出效应一直较小。加拿大在2014年之前整体属于中国的净接收者，2015～2018年转变为中国的净输出者，但2019年之后又重新成为中国的净接收者。其余6个国家对中国的净溢出效应不具有较强的稳定性，随着时间推移，各国在净接收者和净输出者之间切换的频率很高。

五、结论与启示

通过对2003～2020年14个样本国家经济政策不确定性的跨国溢出效应进行测算与分析，本文的研究结论主要可概括为以下四点：第一，各国经济政策不确定性之间具有显著的关联性，溢出效应和溢入效应同时呈现时变特征，随着国际经济形势的变化和极端事件的突发，总溢出水平在样本考察期间曾出现五次急剧上涨过程。第二，不同国家经济政策不确定性的溢出效应、溢入效应和净溢出效应存在较强的异质性，总体而言，发达国家的溢出效应和溢入效应在样本期始终高于发展中国家，但这两类经济体的溢出指数和溢入指数波动规律基本一致，这意味着经济政策不确定性的溢出渠道和溢入渠道可能是重叠的。第三，美国经济政策不确定性的溢出水平和溢入水平最高，同时是经济政策不确定性的最大净输出者，而巴西、中国、印度和俄罗斯四个金砖国家的溢出水平和溢入水平均较低。第四，中国与韩国、澳大利亚经济政策不确定性双向溢出效应较强，但中国在整个样本期间基本属于经济政策不确定性的净接受者，韩国、法国、德国、美国、澳大利亚超过3/4的时期是中国的净输出者。

根据上述结论，所得到的政策启示是：伴随着21世纪全球化进程的加速以及人类社会所潜藏的重大危机，正是迫切需要共建人类命运共同体之际。美国作为全球经济政策不确定性的最大输出者和接收者，本应充当促进各国经济政策沟通交流与协商协调的桥梁，而不是仅仅从一己之私出发，频繁制定种种以邻为壑的经贸政策，给原本已充斥不确定性的世界经济增加更多变数。而中国作为全球经济开放合作的重要参与者和贡献者，需要进一步增强自身经济政策制定的稳定性、连续性和可持续性，在着力提升公众信息共享效率与合理引导公众预期的基础上，一方面要警惕重大国际突发事件对自身经济带来的不良影响，加快建立不确定性风险冲击分级管控应对机制，准确预判和有效管控经济政策不确定性的溢入渠道；另一方面应重点监测与中国经贸关系密切的同区域国家和发达国家经济政策的调整动向，保持双方宏观经济政策的沟通顺畅，以降低信息不对称诱发的不确定性，提高彼此间经济政策制定实施的透明度与可信度，最终为世界经济走向复苏打下良好基础。