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      非常規(guī)貨幣政策對金磚五國的溢出效應(yīng)分析*

      2022-12-10 05:01:12許欣欣鄭雯婷
      關(guān)鍵詞:金磚貨幣政策匯率

      許欣欣 鄭雯婷

      (1.成都大學(xué) 商學(xué)院,四川 成都 610106; 2.四川工業(yè)科技學(xué)院 財(cái)經(jīng)學(xué)院,四川 德陽 618500)

      一、引言

      自2008年爆發(fā)金融危機(jī)后,美聯(lián)儲貨幣政策在常規(guī)與非常規(guī)之間不斷調(diào)整,共推出三輪量化寬松貨幣政策以及兩輪退出政策。新興經(jīng)濟(jì)體在國際金融市場中的重要性不斷提高,大量文獻(xiàn)將研究聚焦于美國量化寬松貨幣政策實(shí)施對新興經(jīng)濟(jì)體的溢出效應(yīng),認(rèn)為對新興市場經(jīng)濟(jì)體產(chǎn)生了顯著的影響(Fratzscher,2013①Fratzscher, M., M. Lo Duca, R. Straub. “On the international spillovers of US quantitative easing”, DIW Berlin Discussion Paper, 2013.;Peter,2011②Peter J. Morgan. “Impact of US Quantitative Easing Policy on Emerging Asia”, ADBI Working Paper Series, No. 321, 2011.;楊陽和干杏娣,2018③楊陽、干杏娣: 《美國非常規(guī)貨幣政策對中國產(chǎn)出的溢出效應(yīng)——基于TVP-VAR模型的實(shí)證研究》, 《亞太經(jīng)濟(jì)》 2018年第3期,第30-40、149頁。);部分學(xué)者研究了美國量化寬松貨幣政策退出的溢出效應(yīng)(譚小芬,2010④譚小芬:《美聯(lián)儲量化寬松貨幣政策的退出及其對中國的影響》,《國際金融研究》2010年第2期,第26-37頁。;易憲容,2014⑤易憲容:《美聯(lián)儲量化寬松貨幣政策退出的經(jīng)濟(jì)分析》,《國際金融研究》2014年第1期,第12-24頁。;Eichengreen和Gupta,2014⑥Eichengreen B., Gupta P. “Tapering Talk: The Impact of Expectations of Reduced Federal Reserve Security Purchases on Emerging Markets”, Emerging Markets Review, No.25, 2014, pp.1-15.)。最新文獻(xiàn)研究美聯(lián)儲量化寬松貨幣政策實(shí)施及退出的差異化效應(yīng),為系統(tǒng)性探討后危機(jī)時(shí)期應(yīng)對美國貨幣政策提供了新思路。尤陽等(2020)表明無論寬松貨幣政策還是緊縮貨幣政策,美聯(lián)儲貨幣政策對發(fā)展中國家的沖擊均大于發(fā)達(dá)國家。①尤陽、馬理、何云: 《 以鄰為壑:為什么“吃虧”的總是發(fā)展中國家——美國貨幣政策轉(zhuǎn)向的差異化溢出效應(yīng)與風(fēng)險(xiǎn)防范研究》 , 《金融經(jīng)濟(jì)學(xué)研究》2020年第4期,第3-18頁。目前文獻(xiàn)研究認(rèn)為后危機(jī)時(shí)期美國貨幣政策對發(fā)達(dá)國家和發(fā)展中國家差異化的溢出效應(yīng)主要受其經(jīng)濟(jì)基本面(Ahmed等,2017②Ahmed S., Coulibaly B., Zlate A.“ International Financial Spillovers to Emerging Market Economies: How Important Are Economic Fundamentals? ” ,Supervisory Research and Analysis Working Papers, 2017, pp.17-21.;Jiaqian等,2014③Jiaqian C, Tommaso M G, Ratna S.“ Spillovers from United States Monetary Policy on Emerging Markets: Different This Time?”, IMF Working Papers, No.14, 2014.;譚小芬,2016④譚小芬、殷無弦、戴群:《美國量化寬松政策的退出公告對新興經(jīng)濟(jì)體的影響》,《國際金融研究》2016年第7期,第18-32頁。)、金融穩(wěn)定性(Bowman等2015⑤Bowman D, Londono J M, Sapriza H.“ Unconventional Monetary Policy and Transmission to Emerging Market Economies”, FRB International Finance Discussion Paper, No.1109, 2014.)、經(jīng)貿(mào)聯(lián)系(Burriel和Galesi⑥Burriel P, Galesi A.“ Uncovering The Heterogeneous Effects of ECB Unconventional Monetary Policies Across Euro Area Countries”, European Economic Review, No.101, 2018, pp.210-229.,2018;Geremew等,2018⑦Geremew M. S, Cekin S. E, Marfatia H.“ Monetary Policy Co-movement and Spillover of Shocks among BRICS Economies”, Applied Economics Letters, 2018.)、發(fā)達(dá)程度(Georgiadis,2016⑧Georgiadis G.“ Determinants of Global Spillovers from US Monetary Policy”, Journal of International Money and Finance, No.67, 2016, pp.41-61.)以及匯率制度(Hausman 和 Wongswan,2011⑨Hausman J, Wongswan J.“ Global Asset Prices and FOMC Announcements”, Journal of International Money and Finance, No.30, 2011, pp.547-571.)等因素影響。以上這些影響因素在國別層面是否存在異質(zhì)性,其傳導(dǎo)路徑主要是什么?

      為回答上述問題,本文選取金磚五國2011—2020年數(shù)據(jù),從經(jīng)濟(jì)開放水平、金融穩(wěn)定性、金融開放水平、銀行體系以及匯率制度等角度研究美國量化寬松貨幣政策對新興市場經(jīng)濟(jì)體的溢出影響。結(jié)果顯示,美國非常規(guī)貨幣政策的溢出效應(yīng)存在國別異質(zhì)性,經(jīng)濟(jì)開放水平高、金融穩(wěn)定性差、銀行存貸比高、銀行資本與資產(chǎn)比率低的國家受到美國的非常規(guī)貨幣政策的影響更強(qiáng);當(dāng)金磚國家M2增長率與美國差異較大且匯率波動較強(qiáng)時(shí),受非常規(guī)貨幣政策的影響最強(qiáng)。

      相較于以往文獻(xiàn),本文的邊際貢獻(xiàn)主要是從宏觀經(jīng)濟(jì)與金融系統(tǒng)兩個基本層面探討導(dǎo)致美國貨幣政策溢出效應(yīng)異質(zhì)性的根本原因,有助于為新興市場經(jīng)濟(jì)體應(yīng)對不同類型的美國貨幣政策提供新的視角。

      二、文獻(xiàn)綜述和研究假說

      大多數(shù)文獻(xiàn)研究表明,各國經(jīng)濟(jì)基本面是產(chǎn)生政策溢出效應(yīng)異質(zhì)性的主要原因(Vikram和Lena ,2014⑩Vikram R, Lena S.“ The Effect of the Federal Reserve's Tapering Announcements on Emerging Markets”, Bank of Canada Working Paper, No.50, 2014.;Georgiadis,201611Georgiadis G.“ Determinants of Global Spillovers from US Monetary Policy”, Journal of International Money and Finance, No.67, 2016, pp.41-61.)。部分學(xué)者研究發(fā)現(xiàn),國家間的經(jīng)貿(mào)關(guān)聯(lián)程度會產(chǎn)生貨幣政策的差異效應(yīng)。基于匯率渠道,美國量化寬松貨幣政策的實(shí)施導(dǎo)致美元貶值,非美元貨幣升值,從而影響一國貿(mào)易出口。Burriel和Galesi(2018)通過將非常規(guī)貨幣政策的影響效應(yīng)分解為直接效應(yīng)與溢出效應(yīng),發(fā)現(xiàn)政策效應(yīng)異質(zhì)性主要源于國家間的經(jīng)貿(mào)聯(lián)系產(chǎn)生的交叉影響。122 Burriel P, Galesi A.“ Uncovering The Heterogeneous Effects of ECB Unconventional Monetary Policies Across Euro Area Countries”, European Economic Review, No.101, 2018, pp.210-229.Hausman和Wongswan(2011)通過對49個國家進(jìn)行實(shí)證分析發(fā)現(xiàn),與美國的貿(mào)易關(guān)聯(lián)程度是影響各國受美國非常規(guī)貨幣政策溢出效應(yīng)影響存在異質(zhì)性的主要原因。①Hausman J, Wongswan J. “Global Asset Prices and FOMC Announcements”, Journal of International Money and Finance, No.30, 2011, pp.547-571.

      假設(shè)1:美國量化寬松貨幣政策對金磚五國的溢出效應(yīng)因一國貿(mào)易開放度而產(chǎn)生異質(zhì)性。

      基于利率渠道、資本流動渠道、信號渠道均可對一國金融體系造成影響,部分學(xué)者認(rèn)為一國金融系統(tǒng)狀況決定了受美國非常規(guī)貨幣政策溢出效應(yīng)的影響程度。金雪軍等(2016)認(rèn)為,新興經(jīng)濟(jì)體由于金融體系以及匯率制度的不完善,其應(yīng)對量化寬松政策所帶來的金融沖擊的能力也不同。②金雪軍、曹贏:《量化寬松貨幣政策研究綜述》,《浙江社會科學(xué)》2016年第11期,第143-150、161頁。Michael等(2014)認(rèn)為在量化寬松貨幣政策的國際傳導(dǎo)中,信號渠道和資產(chǎn)組合平衡渠道都起到了作用,但兩種渠道的有效性強(qiáng)弱取決于不同國家自身的金融狀況。③Bauer Michael D., Christopher Neely J. “International Channels of the Fed' Conventional Monetary Policy”, Journal of International Money and Finance, No.44,2014, pp.24-46.譚小芬等(2016)研究發(fā)現(xiàn),對于金融市場更完善的國家,受量化寬松貨幣政策退出的不利影響較小。④譚小芬、殷無弦、戴群:《美國量化寬松政策的退出公告對新興經(jīng)濟(jì)體的影響》,《國際金融研究》2016年第7期,第18-32頁。新興市場應(yīng)努力鞏固經(jīng)濟(jì)基本面的長期穩(wěn)定態(tài)勢,降低經(jīng)濟(jì)脆弱性。Mishra等(2014)對21個新興經(jīng)濟(jì)體進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)金融市場更成熟的國家,受美國量化寬松政策退出影響的程度更小。⑤Mishra P, Moriyama K, Nguyen L. “Impact of Fed Tapering Announcements on Emerging Markets”, IMF Working Papers, No.14, 2014.Bowman等(2014)通過建立以利率差異、GDP增長、經(jīng)常賬戶占比、金融開放指數(shù)、匯率制度等為主要成分的脆弱性指數(shù),研究美國量化寬松貨幣政策對新興經(jīng)濟(jì)體的影響發(fā)現(xiàn),銀行和金融系統(tǒng)脆弱的國家更易受到美國金融指標(biāo)變動的影響。⑥Bowman D, Londono J M, Sapriza H. “Unconventional Monetary Policy and Transmission to Emerging Market Economies”, FRB International Finance Discussion Paper, No.1109, 2014.楚爾鳴(2018)等發(fā)現(xiàn),一國的金融開放水平會影響其受發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體非常規(guī)貨幣政策沖擊的程度。⑦楚爾鳴、王真:《中國貨幣政策溢出效應(yīng)的異質(zhì)性研究:基于51個國家的面板數(shù)據(jù)分析》,《國際金融研究》2018年第10期,第13-22頁。Bowman(2014)發(fā)現(xiàn),金融開放指數(shù)較高的國家,更容易受到美國貨幣政策變化的影響。Hausman(2011)等人發(fā)現(xiàn),匯率制度是各國受美國貨幣政策影響異質(zhì)性的主要因素之一,匯率制度不太靈活的國家,股票指數(shù)和利率對美國貨幣政策的反應(yīng)更大。⑧Hausman J, Wongswan J. “Global Asset Prices and FOMC Announcements”, Journal of International Money and Finance, No.30, 2011, pp.547-571.對新興市場而言,有管理浮動匯率制度的國家比自由浮動匯率制度的國家更容易受影響(Bowman,2014)。然而,采用浮動匯率并沒有使得一國受美國非常規(guī)貨幣政策溢出效應(yīng)影響的程度降低(Anaya,2017⑨Pablo Anaya, Michael Hachula, Christian J. “Offermanns. Spillovers of U.S. unconventional monetary policy to emerging markets: The role of capital flows”, Journal of International Money and Finance, No.2, 2017, pp.275- 295.)。彭紅楓⑩彭紅楓、祝小全: 《短期資本流動的多重動機(jī)和沖擊:基于 TVP-VAR 模型的動態(tài)分析》, 《經(jīng)濟(jì)研究》2019年第54期,第36-52頁。(2019)認(rèn)為,較大匯率波動,會影響投資者國際資產(chǎn)配置的投資收益,進(jìn)而影響跨境資本流動。

      假設(shè)2:美國量化寬松貨幣政策對金磚五國的溢出效應(yīng)因一國金融穩(wěn)定性、金融開放度、銀行體系脆弱性、匯率制度的不同而產(chǎn)生異質(zhì)性。

      Bowman(2014)發(fā)現(xiàn),與美國利率差異更大的國家,更易受美國貨幣政策的影響。111 Bowman D, Londono J M, Sapriza H.“ Unconventional Monetary Policy and Transmission to Emerging Market Economies”, FRB International Finance Discussion Paper, No.1109, 2014.非常規(guī)貨幣政策的實(shí)行,會使得貨幣供應(yīng)量變化,從而影響國內(nèi)利率,由于資本的逐利性,這種利差勢必會引起國際資本流動,而對他國經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生影響。

      假設(shè)3:美國量化寬松貨幣政策的變動越大,對新興經(jīng)濟(jì)體的溢出效應(yīng)則越大。

      三、回歸模型與變量選取

      (一)模型設(shè)定

      根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)整理發(fā)現(xiàn),大多數(shù)學(xué)者采用面板模型對同類問題進(jìn)行研究。然而,廣義矩陣估計(jì)方法相較于一般最小二乘法和普通固定效應(yīng)面板回歸來說,具有能夠避免回歸系數(shù)偏高或偏低以及解決內(nèi)生性問題的優(yōu)點(diǎn)。因此,本文借鑒路妍和李爽(2020)①路妍、李爽:《美歐英日貨幣政策沖擊對系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的影響研究》,《武漢金融》2020年第11期,第13-22頁。,使用Arellano(1995)②Arellano M, Bover O. “Another Look at the Instrumental Variable Estimation of Error-Components Model”, Journal of Econometrics, No.68, 1995, pp.29-51.和Blundell(1998)③Blundell R, Bond S. “Initial Conditions and Moment Restrictions in Dynamic Panel Data models”, Journal of Econometrics, No.87, 1998, pp.115-14.提出的系統(tǒng)廣義矩陣估計(jì)方法GMM,采用動態(tài)面板模型進(jìn)行實(shí)證研究。建立模型(1)如下:

      其中,marketit為因變量,衡量樣本國與美國貨幣市場拆借利率之差;spM2rateit為自變量,衡量樣本國與美國M2增長率之差;tradeit為貿(mào)易開放度,衡量樣本國經(jīng)濟(jì)開放水平;CABratioit為經(jīng)常賬戶余額占比,衡量樣本國金融穩(wěn)定性;openindexit為金融開放指數(shù),衡量樣本國金融開放水平,non-performit,loanto-depositeit,capital-to-asset,creditit分別為銀行不良貸款比率、銀行存貸比、銀行資本與資產(chǎn)比率、金融部門國內(nèi)信貸占GDP比率,衡量樣本國銀行體系狀況,為匯率波動水平,衡量樣本國匯率制度。i代表國家,t代表時(shí)間。

      此外,在模型(1)的基礎(chǔ)上,分別加入交互項(xiàng)spM2rateit*openindexit與spM2rateit*exchangerateit,建立模型(2)與模型(3)。

      (二)變量選取及定義

      1.因變量

      本文參考路妍等(2020)④路妍、李爽:《美歐英日貨幣政策沖擊對系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的影響研究》,《武漢金融》2020年第11期,第13-22頁。,選取貨幣市場拆借利差衡量美國非常規(guī)貨幣政策溢出效應(yīng)對樣本國金融市場的影響程度,衡量同一時(shí)期貨幣市場流動性大小,即資金拆借壓力。

      2.自變量

      本文參考楚爾鳴和王真(2018)⑤楚爾鳴、王真:《中國貨幣政策溢出效應(yīng)的異質(zhì)性研究:基于51個國家的面板數(shù)據(jù)分析》,《國際金融研究》2018年第10期,第13-22頁。,選取樣本國M2增長率與美國之差,衡量美國非常規(guī)貨幣政策變動的溢出效應(yīng)。數(shù)據(jù)來源于國際基金貨幣組織(IMF)數(shù)據(jù)庫。

      3.控制變量

      (1)貿(mào)易開放度

      本文選取世界發(fā)展指標(biāo)(World Development Indicators) 中,商品貿(mào)易凈出口額占GDP比值作為各國對外經(jīng)濟(jì)開放程度的衡量指標(biāo)。數(shù)據(jù)來源于世界銀行(Word Bank)數(shù)據(jù)庫。

      (2)金融穩(wěn)定性

      本文選取經(jīng)常賬戶余額占比衡量一國的金融穩(wěn)定性。經(jīng)常賬戶余額占比由一國國內(nèi)經(jīng)常賬戶余額占該國GDP的比重計(jì)算得出,表示一國在國際貿(mào)易中的凈收益,可反映經(jīng)濟(jì)體對出口的依存度以及一國的對外償債能力。數(shù)據(jù)來源于世界銀行(Word Bank)數(shù)據(jù)庫和《金磚五國聯(lián)合統(tǒng)計(jì)手冊》。

      (3)金融開放水平

      本文選取金融開放水平作為控制變量之一,采用實(shí)際型金融開放指標(biāo),即外國直接投資資金凈額占本國GDP比重衡量金融開放水平。其中,外國直接投資資金凈額包括外國對本國的收益再投資凈額、股本證券投資凈額和債務(wù)投資凈額。指標(biāo)的選取參考鄧敏等(2013)①鄧敏、藍(lán)發(fā)欽:《金融開放條件的成熟度評估:基于綜合效益的門檻模型分析》,《經(jīng)濟(jì)研究》2013年第12期,第120-133頁。,數(shù)據(jù)來源于經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織(OECD)數(shù)據(jù)庫。

      (4)銀行體系

      本文參考何暢(2018)②何暢、邢天才:《中國金融體系脆弱性指標(biāo)體系構(gòu)建及風(fēng)險(xiǎn)因素分解》,《上海金融》2018年第10期,第12-22頁。、劉明興(2000)③劉明興、羅俊偉:《東亞國家企業(yè)和銀行部門的脆弱性》,《亞太經(jīng)濟(jì)》2000年第6期,第8-12頁。、張?bào)惴澹?008)④張?bào)惴?、王健康、陶金:《中國銀行體系脆弱性的測度與實(shí)證研究》,《財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐》2008年第29期,第151頁。等,選取銀行不良貸款比率、銀行存貸比、銀行資本與資產(chǎn)比率以及金融部門國內(nèi)信貸占比作為衡量銀行體系脆弱性的指標(biāo)。數(shù)據(jù)來源于世界銀行(Word Bank)數(shù)據(jù)庫、國際基金貨幣組織(IMF)數(shù)據(jù)庫和《金磚五國聯(lián)合統(tǒng)計(jì)手冊》。

      (5)匯率制度

      本文參考彭紅楓(2019)⑤彭紅楓、祝小全: 《短期資本流動的多重動機(jī)和沖擊:基于 TVP-VAR 模型的動態(tài)分析》, 《經(jīng)濟(jì)研究》2019年第54期,第36-52頁。等,選取匯率波動水平作為衡量匯率制度的指標(biāo)。數(shù)據(jù)來源于國際貨幣基金組織國際基金貨幣組織(IMF)數(shù)據(jù)庫。

      (三) 樣本選擇

      本文選取中國、俄羅斯、印度、巴西和南非5個國家作為研究樣本,選擇2011-2020年作為實(shí)證分析的樣本區(qū)間。

      表1 變量描述

      四、實(shí)證結(jié)果分析與穩(wěn)健性檢驗(yàn)

      (一)描述性分析

      為了對本文研究對象的變化范圍、平均水平以及變化幅度進(jìn)行全面了解和分析,本文借助STATA16.0軟件工具對各變量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)描述,結(jié)果如表2所示。

      表2 樣本描述性統(tǒng)計(jì)

      描述性統(tǒng)計(jì)的結(jié)果可以看出,在2011-2020年間金磚五國與美國貨幣市場拆借利率之差(market)的最大值為13.68%,最小值為0.028%,均值為5.501%,標(biāo)準(zhǔn)差為3.685,可以看出,中國、印度、俄羅斯、南非、巴西各國與美國貨幣市場拆借利差的差異較大,這說明各國受美國溢出效應(yīng)影響的程度具有異質(zhì)性。中國、印度、俄羅斯、南非、巴西各國M2增長率與美國M2增長率之差(spM2rate)最大值為16.57%,最小值為0.175%,標(biāo)準(zhǔn)差為3.848,可以看出,各國與美國間的資本流動情況具有一定差異。

      貿(mào)易開放度(trade)最大值為11.769%,最小值為-10.553%,標(biāo)準(zhǔn)差為5.941,可以看出各國商品凈出口占GDP的百分比有明顯差異,經(jīng)濟(jì)開放水平差異較大。經(jīng)常賬戶余額占比(CABratio)最大值為6.98%,最小值為-5.801%,均值為-0.525%,說明金磚五國經(jīng)常賬戶赤字的情況較為明顯; 標(biāo)準(zhǔn)差為3.054,可以看出各國間經(jīng)常賬戶盈余或赤字的情況差異較大,說明各國的金融穩(wěn)定性有明顯差異。金融開放指數(shù)(openindex)最高值為3.972%,最低值為-1.702%,標(biāo)準(zhǔn)差為1.481,可以看出,金磚五國的金融開放水平存在一定差異。從銀行體系來看,銀行不良貸款比率(non-perform)最大值為14.8%,最小值為0.954%,說明金磚各國銀行在貸款收回方面的風(fēng)險(xiǎn)差異較大;均值為4.791%,整體來說不良貸款率處于正常范圍。銀行存貸比(loan-to-deposite)最大值為312.3%,最小值為73.12%,標(biāo)準(zhǔn)差為71.25,可見金磚五國銀行的存貸比差距很大;均值為134.9%,處于較高水平,部分國家放貸數(shù)額較高,資金需求量較大,可能導(dǎo)致銀行支付危機(jī)。銀行資本與資產(chǎn)比率(capital-toassets)最大值為11.83%,最小值為6.702%,標(biāo)準(zhǔn)差為1.333,可以看出金磚各國銀行自有資本占總資產(chǎn)比重存在一定差異;均值為8.733%,處于國際上普遍認(rèn)為理想的比率區(qū)間。金融部門國內(nèi)信貸占GDP比率(credit)最大值為215.4%,最小值為39.59%,標(biāo)準(zhǔn)差為53.39,這說明金磚各國在信貸規(guī)模方面存在極大差異。匯率波動水平(exchangerate)最大值為0.719%,最小值為-0.168%,標(biāo)準(zhǔn)差為0.159,可以看出各國匯率波動的差異較小。

      (二)回歸分析

      通過變量間相關(guān)性分析結(jié)果看出,各變量間不存在多重共線性。①因篇幅限制,相關(guān)性分析結(jié)果未呈現(xiàn)。為進(jìn)一步探究各國受非常規(guī)貨幣政策溢出效應(yīng)影響的異質(zhì)性原因,本文采用動態(tài)面板模型(GMM)進(jìn)行回歸分析,回歸結(jié)果如表3所示。

      表3中模型(1)以spM2rate為自變量。從回歸結(jié)果可以看出,貨幣市場拆借利差(market)與M2增長率之差(spM2rate)在1%的顯著水平下正相關(guān),表明金磚各國與美國M2增長率差異越大,受到其非常規(guī)貨幣政策溢出效應(yīng)的影響也越大,此結(jié)論支持假設(shè)H3。貨幣市場拆借利差(market)與貿(mào)易開放度(trade)在5%的顯著水平下正相關(guān),表明金磚國家貿(mào)易開放度越高,越易受到美國非常規(guī)貨幣政策溢出效應(yīng)的影響,此結(jié)論與假設(shè)H1一致。貨幣市場拆借利差(market)與金融穩(wěn)定性指標(biāo)(CABratio)在5%的顯著水平下負(fù)相關(guān),可以看出金磚各國金融穩(wěn)定性越強(qiáng),越不容易受到非常規(guī)貨幣政策溢出效應(yīng)的影響。貨幣市場拆借利差(market)與銀行存貸比(loan-to-deposite)的相關(guān)系數(shù)為0.0129,與銀行資本與資產(chǎn)比率(capital-to-assets)的相關(guān)系數(shù)為-1.440,且都在5%的顯著水平下相關(guān),這說明金磚各國銀行存貸比越高,銀行抵抗風(fēng)險(xiǎn)能力越差,越容易受非常規(guī)貨幣政策溢出效應(yīng)的影響;銀行自有資金占整個資產(chǎn)比重越高,銀行系統(tǒng)穩(wěn)定性越強(qiáng),越不易受溢出效應(yīng)影響,此結(jié)論支持假設(shè)H2。

      表3 面板數(shù)據(jù)模型回歸結(jié)果

      表3中模型(2)在模型(1)基礎(chǔ)上加入交互項(xiàng)spM2rate * openindex,回歸結(jié)果與模型(1)回歸結(jié)果基本一致,說明金融開放指數(shù)(openindex)并未在貨幣市場拆借利差(market)與M2增長率之差(spM2rate)之間產(chǎn)生調(diào)節(jié)作用。

      表3中模型(3)在模型(1)基礎(chǔ)上加入交互項(xiàng)spM2rate * exchangerate,結(jié)果顯示,交互項(xiàng)spM2rate * exchangerate在1%顯著水平下正相關(guān),樣本國和美國M2增長率之差(spM2rate)系數(shù)為0.227,相較于模型(1)中有所上升,表明當(dāng)金磚國家與美國M2增長率之差加大且金磚國家匯率波動性加大時(shí),美國非常規(guī)貨幣政策變動對金磚國家的溢出效應(yīng)將隨之加大。

      (三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

      為驗(yàn)證上文實(shí)證結(jié)果是否具有穩(wěn)健性,參考余湄(2020)①余湄、張堃、汪壽陽、高潔: 《外匯儲備與金融脆弱性關(guān)系研究——基于金磚五國的實(shí)證分析》,《管理評論》2020年第1期,第3-12頁。等,采用OLS模型進(jìn)行回歸檢驗(yàn),結(jié)果如下表4所示。

      表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

      通過回歸結(jié)果可以看出,穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果與GMM模型回歸結(jié)果基本一致,表明本文的實(shí)證結(jié)果具有一定嚴(yán)謹(jǐn)性與穩(wěn)健性。

      五、 主要結(jié)論

      本文研究發(fā)現(xiàn)美國非常規(guī)貨幣政策的溢出效應(yīng)在國別間存在異質(zhì)性,一國M2增長率與美國差異越大、貿(mào)易開放度越高、金融穩(wěn)定性越弱、國內(nèi)銀行存貸比越高、銀行資本與資產(chǎn)比率越低,則受美國非常規(guī)貨幣政策的溢出影響越強(qiáng)。尤其當(dāng)金磚國家M2增長率與美國差異較大且匯率波動較強(qiáng)時(shí),更易受非常規(guī)貨幣政策沖擊。

      為更好地抵御發(fā)達(dá)國家非常規(guī)貨幣政策的影響,首先,應(yīng)完善宏觀審慎政策調(diào)控框架,加強(qiáng)銀行體系穩(wěn)定性建設(shè),降低國內(nèi)銀行體系脆弱性;其次,應(yīng)繼續(xù)完善本國匯率形成機(jī)制,加強(qiáng)匯率調(diào)節(jié)的有效性,使匯率在合理均衡水平保持基本穩(wěn)定;最后,推進(jìn)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級,擴(kuò)大內(nèi)需,擺脫出口依賴,以降低匯率渠道在非常規(guī)貨幣政策傳導(dǎo)中產(chǎn)生的影響。

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