跨境资本流动冲击对股票市场输入性风险的影响研究※

王心培 王金明

内容提要：采用基于TVP-VAR模型的动态溢出指数方法测度中国股票市场输入性风险,在此基础上利用分位数回归明晰跨境资本双向流动对股市输入性风险的非线性效应,进一步探究极端资本流动对股市输入性风险的影响,并检验多种防控措施的有效性。实证结果表明,首先,跨境资本流入收缩与跨境资本流出扩张均会加剧股市输入性风险,并且跨境资本流动对股票市场输入性风险具有明显的非线性效应,不同输入性风险水平下跨境资本流入的影响系数近似呈现“U”形,而不同分位点下跨境资本流出的边际效应呈现先增大后减小的变化趋势。其次,跨境资本的急停和外逃均会通过加剧股市输入性风险而不利于股票市场稳定。最后,收紧宏观审慎政策和资本管制与增强人民币汇率弹性均有助于缓解跨境资本流动对股市输入性风险的放大作用。

一、 引 言

在中国金融市场开放程度日益加深、全球金融市场一体化水平日渐提高的历史洪流中,国内外金融市场间相互影响、相互渗透,尤其是随着“沪港通”“深港通”等机制相继推出,境内外股票市场的关联日趋紧密。当前,全球范围内重大突发性事件时有发生,叠加美国频繁收紧货币政策带来全球股票市场震荡,中国股票市场面临的输入性风险挑战不断加剧。作为国际金融风险传染与蔓延的关键渠道之一,跨境资本流动自身及其所蕴含的信息效应将助推境外股市风险的输入。股票市场输入性风险加剧不仅会导致国内外股票市场联动性不断凸显,掣肘宏观经济政策调控效果的有效发挥,还会令国内外金融周期趋同,提升金融风险共振的概率,加大防控风险的难度,因此,防范输入性金融风险已成为学术界和监管当局关注的重点议题。中共二十大报告中也指出要加强和完善现代金融监管,强化金融稳定保障体系,守住不发生系统性风险的底线。在此背景下,准确衡量中国股票市场的输入性风险水平,深入厘清跨境资本流动在国际股市风险向境内输入时所起的作用,对于深刻揭示金融风险的跨国传染机制、有效抵御外部输入性风险、着力维护国内金融体系平稳健康运行意义重大。

二、 文献回顾

参考杨翰方等(2020)、方意和邵稚权(2022)对输入性风险的描述,本文将股票市场输入性风险界定为国际股票市场对国内股票市场产生的风险外溢效应,也即国内股票市场波动中由其他国家股市波动所解释的比例。在开放经济下由于国际股市间的关联机制,境外股市风险会通过多种渠道传染、溢出到国内股市,从而形成股票市场输入性风险,同时令境内外股市联动性不断增强。股票市场输入性风险主要通过金融渠道、投资者情绪渠道和共同债权人渠道等进行跨境传播。在金融一体化和经济全球化的浪潮中,各国金融市场的联动性与日俱增,风险跨境传播的强度和频率持续攀升,由此涌现了大量聚焦于金融风险跨境溢出的研究,本文主要从以下两个方面来阐述相关研究进展。

1. 股票市场风险溢出的相关研究

随着该领域的蓬勃发展,Copula函数族(王永巧和刘诗文,2011)、Granger因果关系检验(Billio等,2012)、DCC-GARCH模型(Santiago等,2017),以及△CoVaR指标(林娟和赵海龙,2020)等诸多方法被应用于识别金融市场间的风险传染特征和风险溢出程度。早期的研究方法主要关注股票市场间的“两两”溢出效应,忽视了对单个股票市场整体风险溢入情况的考量,故而也难以准确反映中国股票市场面临的总体输入性风险。由Diebold和Yilmaz(2012)提出的基于VAR模型和方差分解构造溢出指数的方法克服了以上缺陷,在兼顾溢出效应强度和方向的基础上,还可以计算出每个市场的整体溢出、溢入和净溢出指数,用以描述各市场的输入性风险和输出性风险,该方法被众多学者所应用(梁琪等,2015;Yang和Zhou,2017)。

对上述各类模型的创新应用推动了股票市场间风险溢出研究的日臻完善,亦得出了丰富可靠的研究结论。早期的文献显示中国股票市场面临的输入性风险较低,受其他国家的风险溢出较小。近期的文献发现,随着中国深度融入世界经济,中国股市的输入性风险水平明显提升(梁琪和常姝雅,2022),并且国内股市几乎一直扮演着风险净输入的角色。梁琪等(2015)的研究结果显示,国际股市对中国股市的溢出强度高于中国股市的对外溢出强度,即中国股市为风险的净输入方,而且这种净效应呈现扩大趋势。杨翰方等(2020)指出,与亚洲金融危机和2008年国际金融危机时期相比,中国目前面临的输入性金融风险敞口逐步增大,而且股票市场的输入性风险最为突出。

2. 跨境资本流动与输入性金融风险的相关研究

已有研究显示,金融风险主要通过实际关联渠道与信息渠道实现跨境传染(Debarsy等,2018;杨子晖等,2023),而在上述金融风险跨境传递机制中,跨境资本流动扮演了十分重要的角色(Bostanci和Yilmaz,2020),一方面,跨境资本流动作为实际关联渠道的重要表现形式,在加剧输入性风险中发挥了至关重要的作用(王有鑫等,2022)。特别地,各国金融机构间的资产负债表关联愈发紧密,国际银行间的跨境资金流动为风险的跨国传染提供了温床(陈梦根和赵雨涵,2019)。另一方面,跨境资本流动也是信息渠道发挥作用的媒介,在国际投资者非理性行为的驱动下跨境资本极易发生逆转,从而引致金融风险迅速向国内传导,加大本国输入性风险。当他国股票市场爆发风险时,在羊群效应、避险情绪的作用下,国际投资者的资产组合调整行为、安全资产转移行为、甚至是恐慌性抛售行为会造成本国的跨境资本流动发生变化(谭小芬等,2022),导致国内股市面临流动性约束并且波动加剧,外部风险由此向境内输入。林玉婷等(2021)的实证研究深入揭示了出于套利和套价动机的跨境资本流动是强化系统性风险在全球传染的重要因素。

基于对文献的梳理可以看到,现有关于股票市场风险溢出效应的研究十分翔实,实证模型方法趋于多样化,同时也提供了大量经验启示,但本文认为在以下几个方面仍值得进一步深入探析:首先,现有研究主要着眼于对风险跨国溢出现象进行描述和讨论,着重于解读国际风险的传染特征并追溯风险源头,或侧重于对金融风险关联网络的结构变迁进行阐述,而从整体层面量化中国股票市场面临的输入性风险的文章相对有限。其次,部分文献仅捕捉市场间的静态溢出效应,刻画样本期间溢出水平的平均程度,抑或是基于滚动窗口(rolling window)反映不同时期输入性风险的变动情况,然而滚动窗口方法会带来窗宽选择难题和样本损失问题,因此,有效测度股票市场输入性风险的动态演变显得十分必要。再次,多数文献将跨境资本流动作为已知的境外风险输入渠道(Fan等,2020),但缺乏对跨境资本流动如何作用于输入性风险的深入探索。最后,既有研究仅基于均值回归考察相关因素与输入性风险之间的关系,忽视了从输入性风险整体分布视角下洞察相关因素的非线性效应,无法展现输入性风险条件分布的全部信息。可见,系统把握跨境资本流动对股票市场输入性风险的影响是当前亟需拓展的关键问题。

基于此,本文将从整体层面研判中国股市面临的输入性风险,并深入厘清跨境资本流动与股票市场输入性风险的逻辑关系,本文的边际贡献主要包括:第一,采用基于TVP-VAR模型的动态溢出指数方法实现对中国股票市场输入性风险水平的有效测算,捕捉中国股票市场输入性风险的动态演变特征,是对既有研究的丰富和拓展,也是把握输入性风险传导机理、健全输入性风险预警机制等工作的重要前提。第二,运用分位数回归甄别不同输入性风险水平下,跨境资本流动对中国股市风险溢入效应的差异化影响,细致描绘在输入性风险的整个条件分布下,跨境资本双向流动对股票市场输入性风险边际效应的整体图景,不仅能够剖析跨境资本流动与股市输入性风险之间的复杂关系,在一定程度上拓展了现有的研究范围,还可以为在不同输入性风险水平下防范外部冲击提供更精准和更具针对性的政策建议。第三,进一步洞察跨境资本急停与外逃对中国股市输入性风险的非线性影响,为跨境资本流动与股市输入性风险的关系提供更加深入的认识,同时评估跨境资本流动冲击下股市输入性风险防控对策的政策效果,为防范输入性风险提供更加丰富的参考依据。

三、 中国股票市场输入性风险测度

1. 基于TVP-VAR模型的动态溢出指数测算方法

有效刻画股票市场输入性风险的动态演变过程,是开展风险预警与防范等工作的重要基础。由Diebold和Yilmaz(2012)改进的结合VAR模型和广义预测误差方差分解技术构造的溢出指数,能够直接识别溢出效应的水平和方向,并且克服了模型结果依赖于变量排序的局限,被广泛地应用于探讨金融市场风险传染与量化输入性金融风险的研究中(杨翰方等,2020;方意和邵稚权,2022),然而该模型只能通过滚动窗口实现对溢出指数的时变估计。Antonakakis等(2020)继续对该模型进行扩展,提出基于TVP-VAR模型的时变溢出指数构建方法,能够直接实现对溢出指数的动态测度,不但规避了滚动窗口的局限性,而且模型结果不受异常值干扰,借鉴Antonakakis等(2020)的方法度量中国股票市场的整体风险溢入效应,将其作为中国股票市场的输入性风险,描述在不断扩大金融开放背景下股票市场输入性风险的演化趋势。

TVP-VAR模型可表示为:

Yt=ΦtXt-1+εtεt|Ωt-1～N(0,Σt)

(1)

vec(Φt)=vec(Φt-1)+υtυt|Ωt-1～N(0,Γt)

(2)

为了计算广义脉冲响应函数(GIRF)和广义预测误差方差分解(GFEVD),根据Wold定理将TVP-VAR模型转换为其向量移动平均(VMA)形式:

(3)

其中,Ait=Φ1tAi-1,t+Φ2tAi-2,t+…+ΦptAi-p,t,基于参数估计结果,可进一步计算得到时变的广义预测误差方差分解矩阵Θt,其第i行第j列元素θij,t(H)表示为:

(4)

其中,ei是一个N×1维的选择向量,其第i个元素为1,其余元素为0。依据式(4)计算得到的广义预测误差方差分解矩阵Θt通常不满足每行之和为1,为了与传统方差分解的经济含义相符,按照现有文献的惯例对方差分解矩阵中的元素进行标准化处理:

(5)

(6)

同理,也可以得到反映第i个市场对其他所有市场总溢出效应的“溢出指数”,即股票市场的输出性风险(To):

(7)

将股票市场的输入性风险(From)与输出性风险(To)作差,可以得到相应的净输入性风险(Net):

(8)

此外,还可以得到描述整个系统总溢出效应的全球股市风险溢出指数(Total):

(9)

2. 中国股票市场输入性风险测度结果分析

(10)

图1展示了本文测算的中国股票市场输入性风险(2)图1中的股票市场输入性风险为日度数据的月度平均。,图中阴影区域依次为互联网泡沫危机、美国次贷危机与2008年全球金融危机、欧债危机、2015年中国股灾、2018年中美贸易战以及新冠肺炎疫情时期。从整体上来看,中国股票市场输入性风险呈现出震荡上升的趋势,这说明中国股票市场面临的输入性风险愈发严峻,需要重视国际股市风险向国内传播。此外,中国股票市场的输入性风险具有显著的阶段性特征,在重大经济金融事件发生时期表现出明显的激增态势,接下来将结合国内外金融环境的运行状况对中国股市输入性风险进行解读。

图1 中国股票市场输入性风险

肇始于20世纪末的美国互联网泡沫危机令样本初期中国股票市场输入性风险小幅攀升,由于彼时中国开放程度较低,股市并未遭受较大冲击。2002年底中国正式实施了QFII(合格境外机构投资者)制度,标志着中国金融市场逐步开放,然而同年阿根廷爆发经济危机,美、日等国相继爆发大型公司造假丑闻,国际主要资本市场接连遭受重挫,处于与国际接轨进程中的国内股市也受到影响,导致中国股市输入性风险阶段性抬升。此后,中国经济步入较快增长轨道,在良好经济形势的支撑下该阶段股市输入性风险稳步下降。自2007年开始,美国次贷危机、国际金融危机以及欧债危机接踵而至,致使全球股市先后出现剧烈波动并且产生了非常强的外溢性,这段时期中国股票市场输入性风险屡次突破历史极值。此后,由于金融危机的阴霾消散缓慢,股市输入性风险一直高于危机前的水平。2014年以来中国经济步入新常态,金融系统长期积累的风险隐患开始显现,风险抵御能力有所减弱,再加上2014年11月中国正式开通“沪港通”机制,金融市场开放水平迈上新台阶,中国股市的风险敞口顺势加大,这也是该时期股市输入性风险积聚的重要原因之一。2015年中国股市跌宕起伏,在经历股灾事件和“8.11汇改”冲击后股票市场脆弱性突显,紧接着,同年8月全球股市遭遇“黑色星期一”集体大跌、年底美联储加息,以及2016年初实施的“熔断机制”使得刚刚从股灾中恢复的股市又重新陷入动荡,股市输入性风险再次反弹。这段时期中国的跨境资本流动也出现剧烈变动,进一步恶化了股市输入性风险。随后,美国贸易保护主义愈演愈烈,两个超级大国的贸易摩擦升级在股票市场中强烈体现,中国股票市场输入性风险再一次飙升。2019年末突如其来的新冠疫情导致了生产停滞、供应中断、需求萎缩,风险由实体经济传导至股票市场,随着全球悲观情绪的蔓延,金融风险在国际市场间交叉扩散,国际股票市场相继暴跌,中国股市输入性风险再次突破历史极值。由于中国疫情防控卓有成效,较早开始复产复工,在经济基本面的支撑下输入性风险也较快回落。

图2描绘了中国股票市场的输出性风险与净输入性风险,样本期间中国股市输出性风险相对较低,但整体上也呈现上升趋势。2015年“千股跌停”事件和2018年中美贸易战恶化期间,中国股市的输出性风险水平急剧飙升并达到历史极值,均突破了50%的高位,意味着中国股票市场已然具有一定的全球影响力,但整体来看外溢作用有限,与发达国家相比还处于相对较低水平。2020年新冠疫情爆发期间中国股票市场的波动溢出效应并未出现大幅上升。从图2(b)可以看出净输入性风险绝大多数时期位于零值以上,说明中国股市几乎一直处于风险的净输入方,因此防范股市输入性风险势在必行。

图2 中国股票市场输出性风险和净输入性风险

四、跨境资本流动对股票市场输入性风险影响的实证分析

1. 分位数回归模型构建与变量选取

传统的线性回归模型本质上为均值回归,仅能得到解释变量对被解释变量均值的影响,无法细致表征解释变量对被解释变量整个条件分布的作用情况,而且均值回归往往会受到极端值的干扰。为了深入解析不同输入性风险水平下跨境资本流动边际效应的动态演化轨迹,本文接下来将运用分位数回归进行计量分析。分位数回归的核心思想是:将被解释变量看作为一个分布函数,通过将最小化加权残差绝对值之和作为目标函数,估计出解释变量在被解释变量条件分位数点处的影响系数。与均值回归模型相比,分位数回归模型对于极端值、异方差以及非正态分布等特征不敏感,得到的估计结果更加稳健,同时也能够有效捕捉跨境资本流动对股票市场输入性风险的非线性影响,有助于挖掘丰富的分布特征信息。本文具体建立如下分位数回归模型:

Qτ(Fromt|Capitalflowt,Zt)=ατ+βτCapitalflowt+γτZt+νt

(11)

其中,Qτ(Fromt|Capitalflowt,Zt)表示τ分位点的股票市场输入性风险,ατ、βτ和γτ分别为τ分位数下的截距项、跨境资本流动(Capitalflowt)的系数和控制变量(Zt)的系数。

本文的被解释变量为前文计算的中国股票市场输入性风险(From)。近期部分文献开始关注跨境资本流动在金融风险传染中的作用,并基于两国双边数据进行实证检验,考虑到一方面中国的跨境双边投资数据可得性不高,另一方面,双边数据只能影响两国之间的风险传递,对于解释一国所面临整体输入性风险的作用有限,因此本文将选取中国跨境资本总流动作为关键解释变量,从流入(Inflow)和流出(Outflow)两个视角来探究跨境资本流动对中国股市输入性风险的非线性影响。关于控制变量,本文选取全球股票市场风险溢出指数(Total)作为全球股市输入性风险的代理变量;采用芝加哥期权交易所波动率指数(VIX)衡量全球金融市场风险水平;选择工业增加值增速(Ip)、消费者价格指数(CPI)、经济政策不确定性(EPU)、进出口总额占GDP的比重(Trade)和M2增速(M2)反映国内宏观经济基本面;选用上证综指(Stock)及其波动率(Vol)体现股票市场的运行情况。本文选取样本的时间跨度为2000年1月至2022年6月,变量的具体说明及来源如表1所示(3)变量的描述性统计与单位根检验未列示,备索。对于前文计算得到的部分日度数据,取其月度平均值进行回归;对于只能得到季度数据的部分变量,通过插值法转变为月度数据进行回归。同时,对具有季节变化趋势的变量进行季节调整。。

表1 变量说明及来源

2. 跨境资本流动对股票市场输入性风险的非线性效应分析

接下来将对分位数回归结果进行解析,以明确跨境资本双向流动对中国股票市场输入性风险的影响在整个样本分布上的异质性。本文选取了25%、50%、75%分位数进行回归,估计结果如表2所示。

表2 分位数回归估计结果

从表2中可以看出,在25%、50%和75%分位数水平下跨境资本流入的系数符号均显著为负,说明跨境资本流入增加能够抑制中国股票市场的输入性风险。根据国际收支平衡表的编制原则,外资撤离作为非储备金融账户负债项的抵减项,当外资撤回时表现为跨境资本流入的减少,因此上述结果也意味着外资撤离将加剧股市输入性风险。根据金融风险传染理论,当外国股市风险加剧时,在投资组合再平衡效应和避险情绪等的作用下,国际投资者会减少对中国金融资产的持有以满足追加保证金等要求,这可能会使得本国遭受外资大幅撤离,进而令国内股市受到流动性冲击并引致股票市场波动上升,外国股市风险由此向境内输入。除此之外,跨境资本往往具有信号效应,例如,“沪港通”机制下的“北向资金”素有 “聪明钱”之称,其流动方向为国内投资者提供了大量信息,当外资撤出时部分国内投资者会选择“跟风”行动,从而进一步放大输入性风险。分位数回归展现了模型结果的结构信息,尽管各分位点上跨境资本流入的估计系数均为负,但在本文选择的三个分位点中,75%分位点下跨境资本流入对股市输入性风险的负向作用最为突出,而25%分位点下的作用最弱。

为了更全面细致地展示跨境资本流动与中国股票市场输入性风险间的关系,本文对5%-95%分位点处跨境资本流动的影响系数进行估计,并绘制了不同分位数水平下资本流动边际效应的演化趋势,如图3所示。基于图3(a)可以看出,在90%及以下的分位点上跨境资本流入对股市输入性风险的影响系数均在零值以下,但是在不同分位数下影响系数具有显著差异,说明跨境资本流入对股票市场输入性风险的负向影响会随着输入性风险水平的不同而存在异质性。具体来看,随着分位数的增加,跨境资本流入的估计系数整体呈现出“U”形走势,说明资本流入的影响强度先上升后下降,在65%分位点上资本流入的影响作用最强。此外,跨境资本流入的影响系数仅在75%及以下的分位点上显著,说明在高风险输入阶段,跨境资本流入不会对股市输入性风险产生显著影响。

图3 不同分位点上跨境资本流动回归系数的演变趋势图

对于跨境资本流出而言,在25%、50%和75%分位数水平下的估计系数均为正,说明资本流出对股市输入性风险具有放大作用,而本国资金回流则会缓解股市输入性风险。跨境资本流出的增加表示中国境外资产规模持续增长,同时也意味着面临的外部风险敞口不断扩大,因而会加大股市输入性风险。徐晓光等(2017)还指出,信息会沿着与资本流动相反的方向传导,当资金流出本国时,来自国外股票市场的风险会沿着跨境资本逆势向国内传递,因此跨境资本流出会加剧外部风险向境内扩散。然而表2中资本流出的影响系数只在25%和50%分位数下显著,结合图3(b)不难发现,跨境资本流出的影响系数具有明显的跨市场条件异质性,当处于65%分位点以下时,资本流出的边际效应显著为正,其演化轨迹呈现平缓上升态势,超过65%分位点之后影响系数表现出非常明显的下降趋势,并且超过70%分位点后资本流出的影响系数不再显著,即在中、低分位数上,跨境资本流出会显著地提升股市输入性风险,但是在高输入性风险的情境下,跨境资本流出在解释股市风险溢入效应时不再发挥作用。图3还显示分位数模型得到的估计系数与普通线性回归模型相比存在一定的差异,普通线性回归的结果低估了中、低输入性风险阶段跨境资本流出对于风险溢入的强化作用,而在高输入性风险水平时期,普通线性回归则会高估资本流出的影响系数。

上述分析结果表明,跨境资本流入能够缓解股市输入性风险,但是资本流出却会通过强化股市的输入性风险进而对股票市场稳定产生负面冲击,并且在不同的分位点下跨境资本流入和流出的作用程度具有异质性。对比资本流入和资本流出的回归结果可以看出,在绝大多数分位数水平上跨境资本流入回归系数的绝对值大于资本流出,这可能是由于中国对资本流入的开放程度明显大于流出,导致了资本流出的作用弱于流入。此外,资本流入的决策主体是外国居民,而资本流出是本国居民进行国际投资的体现,通常来讲外国投资者具有“领头羊”特征,其决策行为能够带动国内投资者的投资决策发生相应改变,因而资本流入会产生更大的作用。根据估计结果来看目前的非对称开放格局有利于缓解中国股票市场的输入性风险,但需要注意的是,对资本流入较高的开放水平,在能够允许更大规模外资流入的同时,也面临着更大规模外资撤回的风险,而外资大规模撤回则会加强中国股市的风险溢入效应,因此,在防范股票市场输入性风险时,应更加关注跨境资本流入的缩减,也即外资撤回风险,针对跨境资本流动的监管措施必不可少。

除此之外,表2结果还显示,控制变量的回归系数在不同分位点也表现出一定的异质性。对于全球股市风险溢出指数与经济政策不确定性,二者在25%、50%和75%分位数水平的回归系数均显著为正,说明全球股市风险溢出效应和国内政策不确定性的上升会恶化股市输入性风险,而且全球股市风险溢出在高输入性风险阶段的作用程度比低输入性风险阶段更加显著。工业增加值增速的估计系数为负,方意和邵稚权(2022)也得到了类似的结果,良好的经济运行态势有利于降低中国股市输入性风险,但是随着分位数水平的提高其抑制作用逐渐减弱,这意味着在股市输入性风险较低的阶段,输入性风险总体可控,通过夯实经济基本面能够缓解外部风险的输入,然而当输入性风险较高时,仅通过促进经济发展的方式应对输入性风险无济于事,还需要通过其他手段来维护股票市场稳定。估计结果还显示,在25%和50%分位数水平下,进出口总额占GDP的比重对股票市场输入性风险具有显著的负向影响,说明在输入性风险中等或较低时期国际贸易萎缩也会加剧输入性风险。VIX指数代表的恐慌情绪也加剧了中国股市的输入性风险,金融风险传染理论中指出,投资者的恐慌情绪是加剧风险跨国溢出的重要因素之一(Baruník等,2022)。而且随着输入性风险的逐渐提高市场主体对于负面消息的敏感度不断上升,VIX的边际效应也随之更高,这说明在高输入性风险时期,投资者情绪是中国股票市场风险输入的主要渠道。M2增速的系数也不显著,意味着货币政策可能无法有效调控中国股市的输入性风险,还需要探索其他有效手段来减轻国际股市对中国股票市场的风险传递。

3. 稳健性检验(4)限于篇幅,稳健性检验结果不再列示,备索。

本文从以下3个方面对上文结果进行稳健性检验。

(1) 替换被解释变量。本文从更改方差分解预测期数、更换股指波动率计算方法、基于常系数VAR模型结合滚动窗口等多个方面,重新构建股票市场输入性风险进行稳健性检验,以及采用中国股市净输入性风险作为被解释变量,重新对基准模型进行估计。结果显示更换股市输入性风险的度量方式不会改变本文的主要结论,本文的结果是稳健可靠的。

(2) 替换核心解释变量。本文在基准模型中考察的是跨境资本总流入和总流出对股市输入性风险的非线性影响,细致剖析国际收支平衡表发现,证券投资项下的股权投资与股票市场的关系最为密切,因此,本文将证券投资中的股权投资替换总资本流动作为关键解释变量重新估计分位数模型,估计结果与前文结论一致。

(3) 内生性问题。现有文献指出,输入性风险的上升会提高国内金融风险水平,进而会加速本国资本外逃与外国资本撤离,因此跨境资本流动与股市输入性风险之间可能存在反向因果关系。为了规避由此引发的内生性问题,本文将跨境资本流动的滞后一阶作为关键解释变量重新估计基准模型,结果依然稳健。

综上,多方面稳健性检验均表明,本文基准模型的回归结果是稳健的。

五、 进一步讨论

1. 极端资本流动对中国股市输入性风险的影响

已有研究显示,极端跨境资本流动与金融风险跨境传播密切相关,Forbes和Warnock(2021)表示,金融危机的蔓延与跨境资本流入中断有关。林玉婷等(2021)的结果显示跨境资本流动急停能够强化系统性风险的溢入效应。因此,本文将进一步检验极端资本流动对中国股票市场输入性风险的非线性效应。鉴于上文基准模型结果显示,跨境资本流入的减少与流出的增加都会加剧中国股票市场的输入性风险,所以本节将从资本流入大幅缩减(跨境资本急停,Stops)与资本流出大幅增加(跨境资本外逃,Flight)两个方面进行考察。参照Forbes和Warnock(2021)的方法识别极端跨境资本流动,具体步骤为:首先,计算过去一年以来跨境资本流入(流出)的移动求和以排除季节因素的干扰,记为Ct:

(12)

表3 极端资本流动的分位数回归估计结果

表3显示,在三个分位点下跨境资本急停和外逃的影响系数均显著为正,意味着跨境资本急停和外逃均能够加剧中国股市的输入性风险。Forbes和Warnock(2021)的研究表明,资本流入急停是风险传染的直接途径之一,外部冲击往往引起总资本流入急停,实体经济也会因此经历收缩性的反向调整,而且期限错配、货币错配等伴生风险在资本流入急停时尽数体现,因而强化了金融风险向国内输入。方意等(2021)也得到了与本文类似的结论,他们的实证结果显示,沪股通资金大幅回流会加剧港股市场风险向沪市输入。根据前文的分析,在资产组合调整机制、避险情绪机制以及羊群效应等作用下,国际股市发生风险时容易造成本国跨境资本的急停和外逃,诱发本国股市流动性急剧收缩并且波动加剧,从而促进了风险的跨境传递。

图4列示了跨境资本急停和外逃在不同分位点上的影响系数,跨境资本急停的系数在不同分位点上整体呈现逐步上升的态势,随着输入性风险的不断提升,跨境资本急停冲击对股市输入性风险的边际效应逐渐加强,在85%分位数上影响系数达到了最大值。跨境资本外逃的影响系数在不同分位点上也呈现缓慢上升的趋势,但是自25%分位数开始资本外逃的影响系数才显著,说明在低分位点上跨境资本外逃不会对中国股票市场的输入性风险产生显著作用,而且当股票市场输入性风险越高的时期,跨境资本外逃对输入性风险的放大作用愈强,在高输入性风险时期跨境资本外逃更能够助推外部风险向境内输入,然而在95%分位点上资本外逃的影响系数急剧下降且不再显著。

图4 不同分位点上极端资本流动回归系数的演变趋势图

2. 跨境资本流动冲击下股市输入性风险的防控措施分析

前文结果显示,跨境资本流动对股票市场输入性风险具有显著影响,跨境资本流入的缩减与资本流出的扩张都会放大股票市场面临的输入性风险。理论研究与调控经验显示,宏观审慎管理与资本管制被各国用于应对资本流动冲击并防范外部风险,此外,汇率弹性的扩大也被认为能够吸收外部冲击(鲍星和张德亮,2022),因此,本文接下来将考察这三项对策能否有效缓解跨境资本流动对股市输入性风险的强化作用,为维护开放经济下的金融稳定提供经验启示。

本文采用的宏观审慎政策数据来自IMF的iMaPP数据库(5)该数据库是根据Alam等(2019)的研究基于文本信息编制的,总共包含了17项宏观审慎政策工具,当对应时期内某项政策工具收紧时,则+1;当某个政策工具放松时则-1。本文采用的数据是与跨境资本流动和外汇相关的4项政策工具的加总序列。需要说明的是,由于宏观审慎变量只更新到2020年12月,所以表4模型1对应的样本区间为2000年1月至2020年12月。,为了体现样本期内宏观审慎强度的整体走势,参考现有文献的做法(祁敬宇和刘莹,2021),以样本起始点为基期计算得到宏观审慎强度的累计值,指标数值越大表示政策监管越严格。资本管制数据来自Pasricha等(2018)构建的资本管制数据库(6)该数据库提供了总资本流动和分类资本流动的资本管制强度,包括加权和非加权两个版本,本文选用的是加权总资本流动数据。该数据库区还分了资本管制的收紧和放松,我们将收紧和放松两个序列做差值得到每个时期资本管制的净变动水平。由于该指标的限制,表4模型2对应的样本区间为2001年1月至2015年12月。。汇率波动率越大表示汇率弹性越大,本文选择美元兑人民币汇率中间价的12个月滚动标准差表示汇率波动率。通过在基准模型中加入政策变量与资本流动的交互项,以考察上述措施能否缓解跨境资本流动对股市输入性风险的影响程度,模型估计结果如表4所示。

表4 防控措施的有效性检验

基于表4结果可以看出,在中、高输入性风险阶段收紧宏观审慎政策会弱化资本流入的抑制作用,同时也意味着收紧审慎政策能够有效缓解外资撤回对输入性风险的强化作用,随着输入性风险水平的提高宏观审慎政策的作用效果逐渐增强,但是宏观审慎政策仅能缓解高输入性风险时期资本流出对输入性风险的促进作用。针对资本管制有效性检验的结果显示,在高输入性风险阶段,较严格的资本管制能够有效缓解资本流出对输入性风险的加剧,但在中、低输入性风险阶段资本管制的效果不显著。表4还显示,汇率弹性的增强能够显著抑制各分位点上资本流入收缩和资本流出扩张对输入性风险的正向影响,而且随着分位点的提高,汇率弹性的有效性更加显著,这一方面表示人民币汇率波动区间的适当放宽有助于发挥汇率的自动稳定器功能,进而能够有效防范股市输入性风险,维护股票市场稳定,但同时也意味着股票市场风险可能会向外汇市场转移,给外汇市场的稳定性带来一定挑战。

六、 结论与政策启示

当前中国经济已深度融入世界经济,境内外股票市场的联动性不断增强,由此导致股票市场输入性风险也不容忽视。在国内金融开放步伐不断加快,叠加外部环境更趋错综复杂的背景下,准确刻画股票市场的输入性风险,深入剖析跨境资本流动对股市输入性风险的非线性影响具有重要意义。本文首先采用基于TVP-VAR模型的动态溢出指数方法测度中国股票市场输入性风险,然后运用分位数回归厘清跨境资本双向流动对股市输入性风险的非线性效应,进一步深入洞悉极端资本流动对股市输入性风险的作用情况,最后还评估了宏观审慎政策等措施能否有效缓解跨境资本流动对股市输入性风险的边际作用。

本文得到如下富有启发意义的研究结论:一是样本期间中国股票市场输入性风险呈现震荡上升的趋势,特别是在重大冲击事件时期,股市输入性风险出现急剧攀升。二是跨境资本双向流动对股市输入性风险具有显著的非线性影响,具体来说,跨境资本流入的增加能够明显缓解股市输入性风险,但也意味着外资撤离会放大股市输入性风险,并且在不同分位点上跨境资本流入的影响系数呈现“U”形,在65%分位点上的作用效果最强。跨境资本流出的增加则会恶化股市输入性风险,而且在不同分位点上跨境资本流出的边际效应呈现先增大后减小的变化趋势。此外,跨境资本急停和外逃也均会加剧股票市场输入性风险。三是宏观审慎政策在高输入性风险阶段能够有效抑制外资撤回和资本外流对输入性风险的放大作用,在高输入性风险时期资本管制能够有效抵御资本流出的不利影响,汇率弹性加大则可以同时缓解外资撤回与资本外流对输入性风险的强化作用,因此宏观审慎政策、资本管制以及扩大汇率弹性都有助于维护股票市场稳定。目前来看,中国金融市场稳定发展的态势没有改变,仍然具有较强的韧性和化解风险的能力,但是,现阶段世界经济进入到新的动荡变革期,全球金融市场波动加大并呈现出风险加速扩散的态势,而且主要发达经济体货币政策持续收紧,中国面临一定的资本外流压力,当前及未来一段时间仍应当重视中国股票市场的输入性风险,防患于未然,在复杂多变的环境中牢牢守住不发生系统性风险的底线。

综合上述研究结论,本文得到以下三条政策启示:第一,在推进金融高水平开放过程中要关注股票市场输入性风险,平衡好开放与稳定的关系,强化对输入性风险的密切跟踪和精准研判,制定输入性风险量化标准,深挖外部风险的输入渠道和传导机制,把防范输入性风险放在更加突出的位置,避免输入性风险成为驱动国内系统性金融风险的主导因素。第二,继续推进稳外资政策,让外资愿意来不愿意走,同时疏通本国资本的回流机制,进一步健全对跨境资本流动的监测、预警和响应机制,防止跨境资本大进大出带来的不利影响。此外,也要充分考虑跨境资本流动在不同输入性风险水平下的差异化影响,特别关注中等输入性风险时期资本流动对股市输入性风险的强化作用。第三,为防范跨境资本流动加剧输入性风险,逆周期调节仍然是当前监管政策的着力点,将宏观审慎管理与资本管制搭配使用,在输入性风险较低时期以宏观审慎为主,在高输入性风险阶段采取临时性的资本管制措施以避免国内流动性急剧收缩,同时继续深化汇率市场化改革,增强人民币汇率双向波动的弹性,有效发挥宏观经济稳定器的功能,但同时也应警惕输入性风险从股市向外汇市场的转移。此外,还需要持续推动健全金融稳定长效机制,提高开放条件下经济金融管理能力和防控风险能力,以更加开放、稳健的金融市场支持实体经济发展。