资本市场开放与尾部系统风险——来自A股“入摩”的准自然实验证据

张 旭，王宝珠

（1.南京信息工程大学 管理工程学院，江苏 南京 210044；2.徽银金融租赁有限公司，安徽 合肥 230031）

一、引言

在过去的几十年里，国际贸易蓬勃发展，许多国家积极实施对外开放政策，其中资本市场开放影响深远，受到了学者的广泛关注。大量研究表明，资本市场开放会促进本国股市的发展和繁荣（Torre 等，2007；Henry，2000）[1-2]；但是大量国际资金的流入也会导致股市投机氛围加重，增加了本国股市受到世界资本市场风险的影响程度（Bae 等，2014）[3]，以至于危及本国股价的波动性（Prasanna 和Bansal，2014）[4]和宏观经济的稳定性。目前，我国正处于逐步向世界开放资本市场的进程中，相关政策举措的研究也成了金融研究领域的热点问题。

2018 年5 月31 日盘后，我国A 股被正式纳入MSCI 指数。MSCI 指数是全球投资专业人士采用最多的基准指数，尤其是在北美及亚洲，超过90%的机构性国际资产是以MSCI指数为基准的，这意味我国A 股纳入MSCI 指数后，跟踪MSCI 指数的资金将进入A 股市场，国外投资者也将更加深入地参与到我国股市中。截至目前，我国A股“入摩”①A股“入摩”为我国A股纳入MSCI新兴市场指数的简称。共经历了五个阶段（见表1），前期纳入因子较低、资金流入量较少，对我国A股市场影响微乎其微；但随着时间的推移以及纳入比例的增加，纳入MSCI指数对我国股市的影响逐渐显现，这意味着我国资本市场对外开放的程度进一步扩大。A 股“入摩”可谓是我国向世界开放资本市场进程中的一个里程碑，但目前国内外学者对该事件的研究还较少。鉴于此，本文探究A 股“入摩”事件对我国经济金融的影响具有一定的启示意义。

表1 我国A股纳入MSCI指数的时点及比例

本文贡献主要体现在以下几方面。第一，近年来，文献中常用尾部风险来衡量股票投资者在股市暴涨暴跌的极端情况下面临的风险，而本文则从系统性风险角度研究我国A股“入摩”对在市场极端情况下个股尾部风险的影响。依据数据的拟合程度，选取了拟合效果最佳的Copula 函数即SJC Copula 函数，分别估计个股与A 股综合市场指数的左尾和右尾的极值相关性，进而分析A 股“入摩”对不同尾部风险的影响，为资本市场开放事件研究提供了新的思路。第二，国内外关于我国A股纳入MSCI指数这一事件的研究较少，本文基于这一准自然实验，构建实验组和控制组，运用多时点双重差分模型（DID 模型）分别考察A 股“入摩”对个股左尾和右尾系统风险的非对称影响，有利于丰富我国资本市场开放的理论研究。研究表明，A 股“入摩”提高了标的个股左尾系统风险，而对标的个股右尾系统风险的影响不具有显著性。第三，为进一步探究后续A 股“入摩”对我国股市尾部系统风险的影响，本文根据纳入MSCI 指数年度的不同，对2018 年和2019 年这两组数据分别进行实证检验，实证结果表明A 股纳入MSCI指数初期会增加我国股市的暴涨暴跌风险，但后续批次“入摩”的A股不会对我国股市尾部系统风险产生不利冲击。同时，为探究如何有效降低A 股纳入MSCI指数带来的危害程度，本文进行了调节效应研究。研究发现，股票定价效率和公司治理水平在A股“入摩”提高标的个股左尾系统风险的关系中均存在显著的负向调节效应。这一研究结论不仅为我国积极推进A股纳入MSCI指数提供了理论支持，也为相关政策执行者防范资本市场开放带来的尾部系统风险提供了途径建议。

本文余下内容结构安排如下：第二部分进行理论分析并提出研究假设；第三部分介绍研究设计和样本选取；第四部分分析实证结果并检验其稳健性；第五部分进行进一步分析；第六部分总结全文并给出政策建议。

二、理论分析与研究假设

从B 股市场的建立到QFII、RQFII 和QDII 制度的实行以及“沪港通”“深港通”和“沪伦通”等互联互通交易机制的开通，我国正逐步推动资本市场对外开放。如今，我国A 股被正式纳入MSCI 指数，这进一步加大了我国资本市场对外开放的广度和深度。在资本市场开放进程中，金融风险的防控显得尤为重要，吸引学者们从跨境资金流动风险（Burnham等，2018）[5]、股价崩盘风险（李沁洋和许年行，2019）[6]、股价异质性风险（张旭等，2021）[7]等多个方面进行研究。在党的十九大报告的指导下，防控系统性风险成了我国推进资本市场改革开放的重点方向。刘海云和吕龙（2018）[8]、李志辉和田伟杰（2020）[9]等学者对我国资本市场对外开放进程中的系统性风险展开了深入研究。因此，本部分将基于国内外学者的研究成果从多个角度分析我国A 股“入摩”对尾部系统风险的非对称影响，并提出研究假设。

（一）A股“入摩”对尾部系统风险的影响

赵立昌和陈晓雨（2017）[10]通过分析中国台湾和韩国“入摩”的经验发现追踪MSCI 指数的国际资本会带动外资不断进入。Burnham 等（2018）[5]通过研究MSCI 国家指数的重新分类也有类似的发现。由此可知，A 股“入摩”会吸引大量外部资本流入中国资本市场。这一方面为我国股市提供了不平衡的多头或空头资金，可能会导致股市投机风险增加（江振华等，2004）[11]以及金融市场和实体经济波动性增加（Levchenko 等，2009；马勇和王芳，2018）[12-13]；另一方面，这也有可能造成跨境资本流入大于流出的失衡现象，并显著增加跨境资本流动的波动性风险（杨继梅等，2020）[14]。同 时，Kindleberger 和Aliber（2012）[15]通过对近300 年内发生的上百次全球性金融危机的研究发现，跨境资本会加速资产泡沫形成和经济升温，也就是说，频繁的跨境资本流动会引发系统性风险（严佳佳和曾金明，2019）[16]。此外，被纳入MSCI 指数的股票相较而言更容易受到投资者的追捧（Denis 等，2003）[17]；与此同时分析师的乐观预期（许年行等，2012）[18]以及媒体的积极报道（Hutton等，2008）[19]，也会进一步放大投资者的高涨情绪；再加上我国股市还不够成熟尤其在高波动区制中仍存在显著的“羊群效应”（郑挺国和葛厚逸，2021）[20]，A股“入摩”很可能会增加标的个股暴涨暴跌的风险。基于以上分析以及我国在金融开放进程中资产泡沫可能一直处于持续累积的态势（何剑等，2020）[21]，本文提出假设1。

假设1：纳入MSCI 指数增加了我国A 股的尾部系统风险。

（二）后续A股“入摩”对尾部系统风险的影响

相比A 股“入摩”初期而言，后续A 股“入摩”对我国股票市场尾部系统风险的影响程度会有所减弱，内在机理可能体现在以下几方面。

第一，追踪MSCI指数而进入我国股市的跨境资本，其流动的额度以及频率会随着时间的推移逐渐趋于平稳，而且初期“入摩”的A股多为大盘蓝筹股，相较而言更加符合境外投资者的持股需求，也就是说后续纳入MSCI 指数的A 股带来的跨境资本相对较少，自然由跨境资本流动带来的系统性风险也会随之降低。

第二，在2017 年6 月21 日美国明晟公司宣布从2018 年开始将中国A 股纳入MSCI 新兴市场指数之前，我国已连续三年被其拒之门外，这就直接导致了在A股“入摩”初期，投资者、分析师以及媒体都对纳入MSCI指数的标的个股有着较高的关注，而这一高涨情绪未来会随着更多股票分批稳步地纳入MSCI新兴市场指数而逐渐消散。

第三，A 股刚被纳入MSCI 指数时，多方关注度过高反而会增加上市公司管理层隐瞒公司负面消息的动机，导致较低的定价效率（罗琦和伍敬侗，2017）[22]，而后续被纳入MSCI指数的标的个股，其关注度会适当降低，由此带来的信息不对称程度也会随之降低，自然增加尾部系统风险的程度有所减弱。基于此，本文提出第二个假设。

假设2：后续纳入MSCI 指数的A 股尾部系统风险的增加程度会减弱。

（三）A股“入摩”与尾部系统风险之间的调节效应

纳入MSCI 新兴市场指数与标的个股尾部系统风险之间的关系大体可以通过股票市场状况和公司实体情况两个渠道产生调节效应。

其一，在股票市场状况方面，股票定价效率是A股“入摩”与尾部系统风险两者关系的重要调节因素。股票定价效率是股价反映所有相关信息的速度和准确性的指标，股票定价效率高表明影响股价的相关信息一出现就会迅速且准确地反映在股票的价格上。也就是说，股票定价效率越高，股价被高估或者被低估的风险就越小（张旭等，2021）[7]。因此，股票定价效率高，一方面能够对A 股“入摩”带来股市投机风险的增加程度具有显著调节作用；另一方面也能够有效调节A 股纳入MSCI 新兴市场指数带来的高涨情绪而引发股价的大幅变动程度，并让股价迅速回归到合理水平。即股票定价效率能够削弱A股纳入MSCI 新兴市场指数对尾部系统风险的提高程度。

其二，在公司实体情况方面，公司治理水平是A股“入摩”与尾部系统风险两者关系的重要调节因素。公司治理水平越高，一方面表明公司内部机制完善程度越高，上市公司的运营以及未来发展越好；另一方面表明公司信息披露质量越高，管理层隐瞒负面消息以及由此带来的信息不对称越少。也就是说，治理水平高的上市公司不仅能够吸引投资者稳定持股，还能降低由道德风险引起的股价暴涨暴跌的风险。即公司治理水平能够削弱A股“入摩”对尾部系统风险的提高程度。基于以上分析，提出本文的第三个和第四个假设。

假设3：股票定价效率能够削弱A股“入摩”对尾部系统风险的提高程度。

假设4：公司治理水平能够削弱A股“入摩”对尾部系统风险的提高程度。

三、研究设计与数据样本

（一）尾部系统风险的度量

近年来，条件在险价值（CoVaR）、边际期望损失（MES）以及基于Copula函数估计的尾部极值相关性是文献中用来刻画系统风险的常用指标。CoVaR（Adrian 和Brunnermeier，2016）[23]主要用来量化单个金融机构发生危机时对整个金融体系的影响，MES（Acharya 等，2017）[24]则是反映整个金融市场出现暴跌这一极端情况时，单个机构对系统性风险的边际贡献情况。显然，这两个指标都只能用来度量左尾系统风险。而基于Copula函数定义的尾部极值相关性度量的是在市场出现极端情况下个股暴跌或暴涨的条件概率，可以同时刻画左尾和右尾的极值风险。

此外，这一尾部系统风险指标的计算并不基于正态分布假设，而且能够刻画股票收益率的尖峰厚尾特征、不受涨跌幅限制的影响。因此，本文拟采用Copula函数估计的尾部极值相关性来度量尾部系统风险，分别考察我国A 股“入摩”对左尾和右尾系统风险的非对称影响。

Copula 函数可以把随机变量X 和Y 的联合分布表示为每个变量的边缘分布，即：

记u=F(x)，v=F(y)，则C(u,v)为相应的Copula 函数。此时，变量X 和Y 的尾部极值相关性可以定义为：

同时，本文参考陈海强等（2019）[25]的做法，使用的数据为考虑现金红利再投资的个股收益率和考虑现金红利再投资的所有A股上市公司股票按流通市值加权平均的日市场回报率。因此，τL和τU分别表示个股与股票市场极值的相关性，用以度量个股左尾和右尾的系统风险。由式（2）和式（3）可知，τL、τU实际上是条件概率，则在0—1 间取值，其值越大表明个股尾部系统风险越大，反之则表明个股尾部系统风险越小。

Copula 函数有多种形式①本文考察Patton（2006）[26]分析的9个静态Copula函数。。比较常见的是JC Copula 函数，然而其在τL=τU时分布函数仍然不对称，因此Patton 在JC Copula 函数的基础上为克服这一缺点提出了SJC Copula函数，具体公式如下：

（二）政策效应评估模型构建

近年来，双重差分模型多用于计量经济学中对政策或项目实施效果的定量评估。DID 模型通过把单纯的前后比较（实施前与实施后）和单纯的截面比较（实验组与控制组）相结合，得到双重差分估计量，即：

本文基于我国A 股“入摩”这一准自然实验，构造多时点双重差分模型（Bertrand 等，2004）[27]，具体模型如下：

（三）其他变量定义

1.控制变量选取

参考已有文献，结合影响尾部系统性风险的相关因素以及各变量间的相关系数，本文选取流通市值的对数（Ln cmv）、换手率（Turnover）、对数收益率（Yield）、公司年龄（Age）、资产负债率（Lev）、账面市值比（BM）、股权集中度（Top1）以及滞后一期的尾部极值相关性作为控制变量。

具体变量定义见表2。

表2 变量定义

2.调节变量的测度

基于上述理论分析，本文选取两个调节变量进行调节效应分析，具体的测度方法如下。

（1）股票定价效率。借鉴以往研究（Hou 和Moskowitz，2005；纪彰波和臧日宏，2019）[28-29]的具体做法：首先，将个股收益率与市场收益率的日度数据按年进行回归获得回归系数；其次，按年将个股收益率与当期市场收益率以及滞后1 期至4 期的市场收益率进行回归，得到回归系数；再次，根据式（9）构建股价信息反应延迟指标Delay。该值越小，则表明股票对过去市场信息的依赖越少，即股票定价效率越高。

（2）公司治理水平。本文采用两权分离度作为公司治理水平的衡量指标。两权分离度是指上市公司控制权和所有权的分离程度，分离程度越高，管理层隐瞒负面信息、粉饰报表等违规披露信息的行为就会越少，自然由于信息不对称而引发的管理层道德问题也越少，公司治理水平就会越高。

（四）数据说明

1.样本选择

本文基于A 股“入摩”这一准自然实验，将A 股初次“入摩”前后3 年即2015 年至2020 年设为样本期间，构建实验组和控制组。

首先，对2015 年1 月1 日之前上市的A 股进行了以下处理：（1）剔除全部金融行业公司；（2）剔除全部ST、ST*等特别处理股票；（3）剔除样本期间被调出MSCI 新兴市场指数的股票；（4）剔除财务数据缺失严重的公司。然后，将剩余的1443 只股票中229只MSCI 新兴市场指数标的股设为实验组，另外1214只股票设为备选控制组。

其次，由于纳入MSCI新兴市场指数的股票与其他股票存在一定的差异，而这些差异可能导致实验组和控制组不具有可比性，从而影响结论的有效性。结合我国A 股“入摩”是分批纳入的事实，本文借鉴Heyman 等（2007）[30]的做法，采用逐年匹配的方法从备选控制组中按1∶1 进行无放回匹配得到控制组。具体做法如下。

第二，实验组是由2018 年纳入的106 只股票和2019 年纳入的123 只股票组成，为此本文按年进行了两次PSM 配对，图1 给出了两次配对前后的密度函数图。从图中可以看出，两次匹配后实验组和控制组的核密度分布均趋于一致，这说明本文选取的匹配因子合理且很好地修正了实验组和控制组的分布偏差。

图1 配对前后密度函数图

第三，对比两次匹配出的样本发现，有11 家公司是重复出现的，因此本文匹配出218 只股票组成控制组。

2.描述性统计分析

实验组和控制组的左尾、右尾系统风险描述性统计结果如表3 所示。从统计结果来看，无论是实验组还是控制组，左尾的系统风险均大于右尾的系统风险，这在一定程度上反映了我国股市容易出现同时暴跌而不易出现同时暴涨的经典事实。

表3 描述性统计

此外，从表中可以看出，控制组系统风险增加的幅度明显低于实验组，初步说明我国A 股纳入MSCI指数可能会增加系统风险。接下来，本文将在控制其他可能的影响因素下利用多时点DID进行进一步的分析。

3.相关性分析

表4 报告了实证中控制变量间的相关性，左下部分均为Pwcorr 相关系数，右上部分则都是Spearman 相关系数。观察发现，控制变量间系数的绝对值均小于0.5，这说明其相互之间不存在严重的多重共线性，本文控制变量选取适当。

表4 控制变量间的相关性分析

四、实证结果与稳健性检验

（一）最优Copula函数的选择

本文采取AIC准则、BIC准则和最大似然函数来进行拟合优度的比较，进而选取出最优的Copula 函数来度量个股的尾部系统风险。具体方法如下：首先通过最大似然估计法得到447 只股票左尾和右尾的系统风险，其次计算出每只股票的三个指标值，再次按实验组和控制组分别进行平均，得到结果如表5所示。从表5 可知，与实验组和控制组样本数据拟合效果最佳的模型均是SJC Copula 函数。因此，本文将采用SJC Copula 函数来计算个股的系统风险①SJC Copula函数允许非对称的极值相关性，即能考察非对称的尾部系统风险。。

表5 最优Copula函数的选择

（二）A股“入摩”对尾部系统风险的影响

对样本数据的左尾极值相关性和右尾极值相关性进行实证检验，检验结果如表6 所示。从表6 第（1）列结果可知，无论是否加入控制变量，DiD 的系数均显著为正数，这表明我国A股纳入MSCI指数提高了左尾系统风险，且结论具有稳健性。从表6 第（2）列结果可知，DiD 的系数均不具有显著性，这表明A股“入摩”对右尾系统风险无显著影响，即假设1部分不成立。

2018年3月，中共中央有关文件要求“将基本养老保险费、基本医疗保险费、失业保险费等各项社会保险费交由税务部门统一征收”。社会保险费征管职责划转税务部门，是以习近平同志为核心的党中央的重大决策部署，有利于降低征纳成本、提高征管效率；有利于优化缴费服务，促进缴费负担更加公平，增强人民群众改革获得感，使税务部门在国家治理层面上的使命、职能、地位、作用更加凸显。

表6 实证检验结果

假设1 部分不成立的内在机理可能在于：我国股市存在“羊群效应”，而且在高波动区间更为强烈（郑挺国和葛厚逸，2021）[20]，而投资我国股市的国外投资者较为理性，在暴跌时可能源于对我国股市了解不足放大了恐慌情绪从而减持股票，而在暴涨时能够更为理性地看待股市，不是跟随市场高涨情绪去增持股票，表现出A 股“入摩”对右尾系统风险的影响不具有显著性。

（三）稳健性检验

1.平行趋势检验

本文借鉴Beck 等（2010）[32]的研究思路进行多时点DID的平行趋势检验，模型构建如下：

检验结果如表7 所示，可以看出在A 股纳入MSCI 指数前，的系数均不具有显著性，这说明本文实验组和控制组在A股“入摩”前尾部系统风险没有明显差异，满足平行趋势假设。

表7 平行趋势检验结果

2.变更政策实施时点

为检验左尾系统风险的增加是由我国A股纳入MSCI 指数造成的，本文变更时点，即假设我国A 股被正式纳入MSCI 指数均提前两年，对区间2015 年至2017 年的样本数据进行多时点DID 检验，回归结果如表8 第（1）列所示。从表中可知，DiD 系数的回归结果不具有统计上的显著性，这说明左尾系统风险的提高确实是由我国A股“入摩”导致的。

3.替换被解释变量

本文使用的SJC Copula 函数存在不能体现变量间极值相关性具有时变特性这一缺点，基于此一些学者的研究提出了用上一期的极值相关性和两个变量累计概率差值的历史平均值来解释当期的极值相关性，即时变的SJC Copula函数，方程形式如下：

其中，f(x)=(1+e-x)-1是logistic 转换函数，为了确保τL、τU的取值范围为[0，1]。

因此，本部分将运用时变SJC Copula 函数计算出的尾部系统风险的年度平均值作为被解释变量的替代变量，再一次进行回归，实证结果见表8 第（2）列和第（3）列。从表中可知，A 股“入摩”提高了左尾系统风险，而对右尾系统风险影响不具有显著性。这一实证结果和本文主体部分一致，这说明了本文研究结论具有稳健性。

4.PSM-DID估计

为了排除样本选择带来的内生性问题，本部分将运用卡尺近邻匹配后的样本数据进行稳健性检验。首先，对1214 只备选控制组和229 只实验组进行匹配。选取对数收益率、公司年龄、资产负债率、账面市值比、股权集中度作为匹配因子，并控制了行业和年份，匹配结果如图2 所示。由图2 可知，实验组和控制组间各变量的差异在匹配后明显缩小。其次，对匹配后的数据进行实证检验，结果如表8 第（4）列和第（5）列所示。在左尾系统风险实证中，DiD 系数显著为正，而在右尾系统风险实证中，DiD系数仍不具有显著性，即实证结果与本文主体部分一致，进一步体现了本文结论的稳健性。

图2 PSM处理结果图

5.剔除2015年的数据

2015 年我国股票市场价格波动较大，为了避免异常数据对本文结论的影响，本部分剔除了2015 年的数据后重新进行检验，实证结果见表8 第（6）列和第（7）列。由表8 可知，实证结果与本文主体部分一致，主要结论并未改变。

表8 稳健性检验结果

6.安慰剂检验

为了进一步排除其他未知因素的影响，保证实证结果的稳定性，本部分进行了安慰剂检验。参考史丹和李少林（2020）[34]的做法，从1214 只备选控制组和229 只实验组中进行1000 次抽样，每次抽样选出虚拟实验组和虚拟控制组各129 只后再进行回归，绘制出尾部系统风险的核密度分布图。图3 显示，抽样估计系数的t 值绝大多数都落在-2 到2 之间，且p 值也多在0.1 以上，这说明除A 股“入摩”外的其他未知因素对尾部系统风险的影响不大，实证结论具有稳健性。

图3 安慰剂检验

五、进一步分析

（一）分时段的基准回归分析

我国A 股是分批纳入MSCI新兴市场指数的，不同批次“入摩”对个股尾部系统风险的影响是否相同，须进一步分析。为了回答上述问题，本文首先将不同年度纳入MSCI 指数的实验组按年分别进行PSM 匹配获取控制组，接着对2018年和2019年这两组数据进行实证检验，检验结果见表9。由表9 可知，2018 年纳入MSCI 指数显著提高了个股的尾部系统风险，增加了股市暴涨暴跌的风险；而2019 年“入摩”对A 股尾部系统风险的影响不具有显著性。也就是说，A 股纳入MSCI 指数初期会增加我国股市的暴涨暴跌风险，但后续批次“入摩”的A 股不会对我国股市尾部系统风险产生不利冲击，即假设2成立。

表9 分时段的基准回归检验结果

假设2 成立的内在机理可能在于以下几方面。一方面，在我国A股“入摩”初期，外国资本对我国股市较为陌生，当出现暴跌暴涨等极端情况时，会跟随市场抛售或加持股票，增加了个股尾部系统风险。随着A股纳入MSCI指数时间的推移，国外投资者对我国股市有着更为深切的了解和研究，由此带来尾部系统风险的增加也随之改善。另一方面，我国股市相较于发达国家股市还不成熟，因而资本市场对外开放使得国外资金进入增加了股市的尾部系统风险，但随着我国资本市场开放时间的推移以及监管政策的完善，各种问题都在逐渐改善，从而使得后续纳入MSCI 新兴市场指数的个股尾部风险未显著增加。

（二）调节效应分析

多时点DID模型的基准回归结果以及一系列的稳健性检验表明，A 股“入摩”显著提高了标的个股的左尾系统风险。本文为了探究如何有效降低A股纳入MSCI指数带来的危害程度，在此部分进行了调节效应研究。

首先，借鉴温忠麟等（2005）[35]的做法，引入交乘项，构建调节效应模型如下：

其中，Variable 是调节变量，调节变量与DiD 交互项系数α1的显著性是本文关注的重点，系数具有显著性，表明该因素对A股纳入MSCI指数与个股左尾系统风险提高之间的关系存在调节效应。

其次，将调节变量Delay 代入式（14）中进行回归，得到实证结果如表10 第（1）列所示。从表10 第（1）列的实证结果可以看出，无论是否加入控制变量，DiD*Delay 的系数均显著为正，这表明股价信息反应延迟对A股“入摩”提高标的个股左尾系统风险具有正向调节作用，即股票定价效率的提高能够削弱A 股“入摩”对标的个股左尾系统风险的提高程度，假设3成立。

再次，将调节变量Separation 代入式（14）中进行回归，得到实证结果如表10 第（2）列所示。从表10第（2）列的实证结果可以看出，DiD*Separation 的系数无论是否加入控制变量均显著为负，这表明两权分离度对A股“入摩”提高标的个股左尾系统风险具有负向调节作用，即公司治理水平的提高能够削弱A 股纳入MSCI 指数对标的个股左尾系统风险的提高程度，由此可知假设4也成立。

表10 调节效应检验结果

六、研究结论与政策建议

牢牢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思想在金融领域的根本要求。本文根据SJC Copula 函数度量个股尾部系统风险，再基于A股“入摩”这一准自然实验，构建了一个包括实验组和控制组的自然环境，运用多时点DID 模型研究A 股“入摩”对尾部系统风险的非对称影响，实证结果表明纳入MSCI指数会提高我国A股在市场暴跌时的联动暴跌风险。在进一步分析中发现A 股“入摩”初期会增加我国股市的暴涨暴跌风险，但后续A 股“入摩”增加尾部风险的负面效应不再具有显著性；而且股票定价效率和公司治理水平在A股“入摩”提高标的个股左尾系统风险的关系中均存在显著的负向调节效应。

根据本文研究可知，扩大金融业开放正是我国防范化解系统性金融风险的主动选择，但是需要在开放过程中合理安排开放顺序、完善市场制度以及提高监管力度。基于此，本文提出以下建议。

第一，A 股纳入MSCI 新兴市场指数会提高股市的左尾系统风险，因此需要不断完善监管机制，提高对金融市场宏观监管的有效性，以降低资本市场对外开放举措对我国股市的冲击。一是加强对我国跨境资金流动的监测。跨境资本异常流动会对进出口、资本市场价格甚至货币政策的有效性产生冲击，引发系统性风险。因此在跨境资金流动出现异常预警时积极引导资本合理跨境流动，同时协调货币政策与宏观审慎政策的运行，以抵御跨境资本带来的系统性风险。二是建立跨部委、跨国家的联合监管模式。金融开放增加了我国股市与亚洲、北美和欧洲等区域多个国家的股市联合性。只有建立联合监管才能及时发现异常，降低金融风险发生的概率。

第二，股票定价效率和公司治理水平的增强能够显著削弱A 股“入摩”带来左尾系统风险的提高，因此，需要完善相关制度以弱化对外开放带来的负面效应，促进资本市场健康稳定地实现对外开放。一是出台上市公司相关规范制度，提高公司信息披露水平以及内部风险的控制水平，降低公司财务造假的可能性。同时，建立及完善投资者集体诉讼机制，提高上市公司的违法成本，切实保护投资者的合理权益。二是逐步放开对股票市场的管控。实行股票市场发行注册制、放开我国股市的交易限制以及构建完善的股票强制退市制度，降低投资者的依赖情绪，提高股票定价效率，营造良性的投资氛围。