我国短期跨境资金流动影响因素分析

我国短期跨境资金流动影响因素分析

姚兴素

(中国人民银行长春中心支行，吉林长春〗3〇〇51)

摘要：在当前全球经济形势复杂多变，不同经济体分化，国内经济由高速增长阶段步入“三期叠加”新常态的 背景下，本文运用2010年11月到2016年4月的月度数据，通过描述性分析和VAR模型、Granger因果检验、泳冲响应和方 差分解等计量分析方法，对我国短期跨境资金流动的影响因素进行实证分析。结果表明：境内外汇差、中外利差波动 率和国内经济发展状况对我国短期跨境资金流动产生显著影响，并提出积极推进利率、汇率市场化改革，完善市场价 格机制，建立多层次的资本市场体系以及加强对跨境资金流动的监管等建议。关键词：短期跨境资金流动；汇差；利差波动率；VAR模型；脉冲响应；方差分解中图分类号：F830

文献标识码：A

文章编号：1009-3109 (2017) 03-0006-09

目前，国内外经济形势复杂多变，从国际上 看，不同经济体宏观分化，地缘政治波动对经 济不确定性影响加重。从国内看，我国经济正由过 去的高速增长步入“三期叠加”新常态。随着资本 项目可兑换、人民币国际化和汇率利率市场化的 稳步推进，我国金融市场与国际金融市场发展更 加密切，我国跨境资金流动在程度和形式上呈现新 变化，国内金融市场安全和监管工作也面临着来自 国际资本流动的挑战，经历2015年的“811汇改” 后，目前，我国短期跨境资金流出压力加大，为有 效的应对复杂经济形势，我们在当前全球经济 大背景下，通过影响短期跨境资金流动的因素进行 分析和检验。

_、研究综述

国内外学者对跨境资金流动的因素及跨境 资金流动的监管都做过一些研究。如，Calvo等 (1993)通过利用月度国际储备数据，分析1988- 1991年间10个拉丁美洲的资本流动影响效应，得出 利率下降和经济增速放缓是导致跨境资本流动的主 要原因。Montiel等（1998)使用面板数据模型， 分析1990-1996主要发展中国家资本流动情况，得 出美国利率和日本利率的变化分别对流入拉美和亚 洲的国际资本影响较大。迟红丽（2015)通过对利 率、汇率、利润、货物贸易等跨境资金流动渠道分

析，利用2010年以来银行代客结售汇及代客涉外收 付情况，阐述分析美联储量化宽松货币退出 对我国跨境资金流动的影响。刘东等（2015)通过 VAR模型分析2010-2014年月度数据，得出利率变 动比汇率变动及美国货币对我国短期跨境资金 流动影响更强，汇率的影响存在滞后效应，且影响 时间较短。吕泽（2013)利用VAR模型、Granger 因果检验等计量分析方法，对2003-2012年的短期 跨境资本净流入季度数据分析，得出人民币预期升 值及中外利差是影响短期跨境资金流动的主要因 素。田拓（2013)通过2000-2013年月度数据，利 用多元回归模型、VAR模型及脉冲响应等方法， 得出新兴和发达经济体短期跨境资金的波动率对中 国有明显的溢出效应，汇率、利差、美元流动性及 国内外经济发展状况等也对短期跨境资金的波动率 产生显著影响。杜鹏（2011)通过数理模型实证分 析，得出跨境资金流动与我国实体经济、经济周期 存在一定相关性。

二、当前全球经济背景

目前全球经济形势复杂多变，不同经济体宏 观分化，地缘波动对经济不确定性影响加 大。从经济增长预期来看，近期IMF和世界银行均 下调2016年全球经济增长预期，IMF在12个月内第 五次下调经济增长预测值，于2016年7月19日将预

作者简介：姚兴素，女，硕士，中国人民银行长春中心支行，经济师。

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古林舍®!研究 2〇\"年第3湖

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期值从4月估计的3.2%降至3.1%，并指出英国托欧 导致经济、政治和制度的不确定性使世界经济面临 的下行风险上升。世界银行也在6月7日将1月份预 测的2.9%下调至2.4%，大幅调低全球经济增长预 测。从国际上看，美国经济复苏较为明显，从2014 年10月份，美国宣布退出三轮历时6年的量化宽松 货币后，目前其经济复苏较为稳定，且于2015 年12月份启动近十年来的首次加息，将利率上调0.25个百分点，结束零利率。欧洲经济复苏不 确定性增大，欧央行继续釆取货币宽私I，釆取 的有：调降欧元区三大关键利率，且在2016年 3月份实施企业债券购买计划，扩大资产购买计划 规模至每月800亿欧元，将非银行企业在欧元区发 行的投资级欧元债券纳入购债范围，购债计划至少 持续至2017年3月底等，另外，英国脱欧的决定也 将会给欧盟资本市场一体化、贸易协定谈判、金融 机构等带来冲击，影响欧盟经济发展。日本面临通 胀紧缩风险，经济复苏前景不明朗，其日本央行继 续实施QE，进入负利率时代。从国内来看， 近一年多，国内经济下行压力犹存，制造业PMI多 处于“荣枯线”下方，制造业扩张动能不足，PPI 下降，有效需求不足的矛盾依然突出，CPI同比增 长也多处于2%以下，PPI同比增长率从2012年3月 起一直处于负值，说明国内经济正由过去的高速增 长步入“三期叠加”新常态。

三、我国跨境资金流动情况

近两年，我国跨境资金流动出现较大波动， 特别是2015年下半年以来，呈现较大规模的资金流 出，如图1，从外汇储备变化来看，储备资产有所 下降，2015年，我国外汇储备资产减少3423亿美 元，而2014年为增加1188亿美元，从银行代客结售 汇来看，从2014年下半年至今，整体呈现银行代客 结售汇逆差，且逆差呈现波动扩大趋势，也印证了 短期跨境资金流出情况，从银行代客涉外收付款差 额来看，2015年下半年收支逆差增加，资金流出加 大。

—

外汇储备变动额一

银行代客结售汇差额一

单位：亿美元

银行代客涉外收付软差额

图1我国外汇储备、银行代客结售汇及收付款差额

四、短期跨境资金流动指标及规模测算

跨境资金流动代表一个经济体资金流出与流 入情况，美国经济学家金德尔伯格将跨境资金流动 分为贸易性、转移性、生产性和金融性，其中贸易 性资金流动是指由货物贸易和服务贸易项下发生 的，转移性资金流动是指单方面支出或收入的资 金，不需要偿还的，生产性资金流动是通过投资实 体经济，获得长期股权投资、债权投资和贷款收益 等，代表着长期跨境资金流动，金融性资金流动指 包括套利性、投机性、保值性等短期跨境资金流 动，他认为投资者通常在未来短期内（1年内）通 过改变境内外资金流动方向以达到保值增值的目 的，就是短期跨境资金流动。

本文重点研究短期跨境资金流动情况，在具 体测算上，目前国际上有两种测算方法，

一

种是直

接测算法，即将直接投资以外的资本和金融项目， 以及误差和遗漏项目进行加总，这种方法虽然简 单，但是误差和遗漏项目既包含短期跨境资金流动 资本，也包括了正常的统计误差，不能完全代表隐 蔽的短期跨境资金流动情况；另一种方法是间接测 算法，是目前国内学者普遍分析使用的方法，即用 外汇储备减去贸易顺差和直接投资净流入。本文也 釆取间接测算法，另考虑数据的可得性，直接投资 净流入用实际利用外商投资额这一指标来代替。釆 取的公式为：短期跨境资金流动=外汇储备增量- 贸易顺差-实际使用外商投资额。

我国短期跨境资金流动整体波动情况较大， 如图2,过去几年中，我国跨境资金流动呈现周期

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性波动，在中国经济预期高涨时（如2011年上半 年）资金呈现流入态势，而在国际金融危机期间 (如2009年上半年）呈现流出态势，但大致处于均 衡状态，而经历了 2013年下半年短期的资金流入 后，这种均衡在2014年下半年被打破，呈现流出加 大的态势，其中2015年的3、4季度我国短期跨境资 金流出规模累计达近8000亿美元。

单位：亿美元

将实际值乘100，代表该指标单位为百点。其中 CNH和CNY数据来源于investing.com (投资网） 每日公布的开盘数据，按月取均值后为指标的月度 值。

(3)

境内外利差变动率（LCL)。本文选取

上海银行间市场3个月同业拆借利率（SHIBOR- 3M)作为国内利率指标，选择国外利率市场化程 度较髙的伦敦银行间同业拆借市场3个月同业拆借 利率（LIBOR-3M)指标，并将按月汇总每日公 布的3个月SHIBOR和3个月LIBOR取均值，得到月 度 SHIOR—3M 和月度 LIBOR—3M值，用 SHIBOR 值减LIBOR值获得境内外利差，选择环比变动的 百分比作为境内外利差的变动率（单位用“％”表 示），来分析其对跨境资金规模的影响。各利率指

——

外?1：储备变动额(亿美元丨 —贸易噸差(亿美元>

短期跨境资金流动额c亿美元〉

标根据通过Global-rate.com (全球利率网站）和 东方财富网的数据中心查询获得。

(4)

工业增加值增速（GYZJZ)。此指标代

实际利用外商投资额（亿美元）—

图2我国短期跨境资金流动规模情况

五、影响短期跨境资金流动因素及实证检验

(一）短期跨境资金流动的影响因素

表国内经济增速对我国短期跨境资金流动规模的影 响，因模型将釆取月度数据，而GDP增速仅有季 度数据，因此本文用工业增加值月度同比增速来代 替，指标单位为”，数据来源于国家统计局。

(5)

制造业PMI指数（ZZYZS)。釆购经理

根据国内外研究文献综述，影响我国短期跨 境资金流动的主要影响因素有利率、汇率、人民币 汇率预期、美国量化宽松货币等，本文为了更 为全面的分析跨境资金流动的影响因素情况，也将 目前国内经济增速、社会融资规模等因素纳入分 析。

1.指标选取(1)

人指数（PMI)是经济状况的直接反映，反映制造 业的整体增长和衰退。PMI指数50为荣枯分水线， 当PMI大于50时，说明经济在发展，当PMI小于50 时，说明经济在衰退。本文选取此指标来反映经济 上升或下降压力对短期跨境资金流动的影响，数据

短期跨境资金流动规模（SCF)。通过 源于东方财富网数据中心。来

(6)

美国量化宽松货币（USM2)。为

月度外汇储备增量减去月度贸易顺差和月度实际使 用外商投资额获得，该指标单位为亿美元。其中 月度外汇储备和月度贸易顺差通过国家外汇管理局 获得，月度实际使用外商投资额通过国家统计局获 得。

(2)

了分析美国量化宽松货币对我国短期跨境资金 流向的影响，我们选择美国货币市场M2月度增量 作为量化宽松货币的参考指标，指标单位为亿 美元，数据来源于美联储经济调查网站（http://

research. stlouisfed. org) 〇境内外汇差（HC)。此指标主要考量

(7)

人民币汇率升贬值预期（RYQ)。考量

基于目前普遍存在的境内外两个市场存在的汇差对 异常跨境资金流动的影响。基于存在的汇差因素， 投资者可能会通过操作资金进行境内外套利。该指 标选择用代表即期的境外离岸人民币市场价格(CNH)与境内银行间外汇市场人民币与美元兑 换价（CNY)的差额来表示境内外的汇差因素，

人民币预期波动情况对跨境资金流动的影响，选择 国家外汇管理局公布的按日人民币兑美元的汇率中 间价，按月平均后获得月度人民币汇率中间价值， 月度值通过环比获得汇率波动情况，来代表市场对 人民币汇率升贬预期，指标单位用”表示。

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(8)社会融资规模（AFRE)。社会融资规

模是全面反映金融及经济关系，以及金融对实体 经济资金支持的总量指标，该指标通过人民银行网 站公布数据查询，经过处理后，指标单位选择千亿

J L-i 〇

2.模型和数据选取

根据数据可得性，本论文所有指标数据选择 2010年11月-2016年4月期间的月度数据作为样 本，通过运用计量经济学分析方法与模型工具， 对指标做单位根检验、Granger因果检验后，建立 VAR模型，并对模型的稳定性进行检验后，再通 过脉冲响应分析和方差分析来实证分析各因素指标 对我国短期跨境资金流动的影响情况。

(二）短期跨境资金流动规模与影响因素指

标的变动关系

图4

—

短期跨埦资金流动额（十亿美元）—

制造业PMI指数—

工业增加值增速(％)

短期跨境资金流动与PMI指数、工业增加值增速关系

鉴于不同指标数据差异大，为方便做图，分 别将短期跨境资金流动规模情况与社会融资规模和 美国M2, PMI指数和工业增加值，汇差、利差和

----短期跨埃资金流动额（百亿美元）—

汇差c百点）

人民币汇率升貶值预期波动率（％)

汇率预期波动情况作图分析，如图3、图4和图5。 通过图中指标比较分析，初步可以看出，我国短期 跨境资金波动情况与境内外汇差及利差波动率具有 显著相关性。

一

—■境内外利差变动率(％) —

图5短期跨境资金流动与利差、汇差、汇率预期

波动率关系

方面，当前我国利率尚未市场化的

(三）实证分析

情况下，资本项目也未完全开放，国际资金对利率 波动情况反映较为明显，这与资本的逐利性与资本 投资回报率是相关的；另一方面，目前由于在岸、 离岸市场汇率存在差异，当境内外汇差存明显扩大 时，市场可能会出现具有投机、套利等异常跨境资 金流动。

1.序列平稳性检验

在建立模型前需要对所有变量进行平稳性检 验，本文运用Eviews8.0软件，釆用计量分析中 的单位根ADF检验方法，对短期跨境资金流动规 模（SCF)、境内外汇差（HC)、境内外利差 变动率（LCL)、工业增加值增速（GYZJZ)、 制造业PMI指数（ZZYZS)、美国量化宽松货币政 策（USM2)、人民币汇率升贬值预期（RYQ) 和社会融资规模（AFRE)共8个变量进行平稳性 检验，如表1所示，在95%的概率水平下，以上变 量序列全部为平稳时间序列，可以列入VAR模型 中。

——

短期跨埯资金流动额C亿美元）一杜会融资规模(百亿元1

美国M2增量（亿美元）

图3短期跨境资金流动与社会融资规模、美国M2关系

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表1 各变量时间序列的adf检验结果

ADFt—statistic

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列变量之间的因果关系，Granger因果检验解释了 是否引起的问题，主要看现在的能够在多大程度上 被过去的所解释，加入的滞后值是否使解释程度提 髙。如图7,显示各个变量的Granger因果检验结 果，可以看出，境内外汇差（HC)、境内外利差 变动率（LCL)、工业增加值增速（GYZJZ)、 制造业PMI指数（ZZYZS)是短期跨境资金流动 规模（SCF)的Granger原因，而美国量化宽松 货币（USM2)、人民币汇率升贬值预期 (RYQ)和社会融资规模（AFRE)不是短期跨 境资金流动规模（SCF)的Granger原因。

Null Hypothesis:

HC does not Granger Cause SCF

SCF does not Granger Cause HCLCL does not Granger Cause SCF SCF does not Granger Cause LCLGYZJZ does not Granger Cause SCF SCF does not Granger Cause GYZJZZZYZS does not Granger Cause SCF SCF does not Granger Cause ZZYZSUSM2 does not Granger Cause SCF SCF does not Granger Cause USM2RYQ does not Granger Cause SCF SCF does not Granger Cause RYQAFRE does not Granger Cause SCF SCF does not Granger Cause AFRE

Obs65

F-Statistic4.4200125.17653.569480.266135.542881.699552.9507.531040.136130.297310.034814.869540.8180.36954

Prob.0.03965.E-060.06350.60780.02170.19720.09080.00790.71340.58750.85260.03100.36910.5455

\"T~I 变量名

5% level prob. exogenous

SCF -2.441177 -1.945987 0.0153 none HC -6.713479 -1.945903 0.0000 none LCL -5.5099 -1.945903 0.0000 none

GYZJZ —6.098874 —3.481595 0.0000 Constant,linear trend ZZYZS —3.530303 —3.483970 0.0448 Constant,linear trend USM2 -8.592052 -2.906923 0.0000 Constant RYQ -5.251710 -1.945903 0.0000 none

AFRE —8.463747 —3.480463 0.0000 Constant,linear trend

2. var模型滞后阶数的选取

向量自回归模型（VAR)是基于统计性质建 立模型，VAR模型把系统中的每一个内生变量作 为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构建模 型，从而将单变量自回归模型推广到多元时间序列 变量组成的“向量”自回归模型，常用于预测相互 联系的时间序列系统及分析随机扰动对变量系统的 动态冲击。VAR (P)模型的数学表达式是：少,=M

-：! + …+ ①，n

S

65

65

t = l,2”.；T

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式中，乃是&维内生变量，A是d维外生变量 列向量，户是滞后阶数，r是样本个数，Ax灸维矩 阵$，…，和々X d维矩阵//是待估计的系数矩阵。 5是维扰动列向量，他们相互之间可以同期相 关，但不与自己的滞后值相关且不于等式右边的变

65

65

65

图7基于全部8个变量VAR模型Granger因果检验结果

量相关。

在模型建立前，需要对其滞后阶数进行选 择，图6显示，基于8个变量下的VAR模型，其中 在LR、FPE和HQ三个检验准则显示下，1阶滞后 是最理想的，因此，可以建立VAR (1)模型。

4.选择建模变量

经过以上ADF检验后，所有变量序列是平稳 的时间序列，可以建立VAR模型，在VAR模型滞 后阶数选取上，结合各变量的Granger因果检验， 经过多轮模型的重新选择和检验，在模型建立的

VAR Lag Order Selection Criteria

Endogenous variables: SCF HC LCL GYZJZ ZZYZS USM2 RYQ AFREExogenous variables: C

Date: 06/10/16 Time: 22:44Sample: 2010M11 2016M04Included observations: 60

Lag0123456

LogL-1703.239-1599.639-1558.961-1504.145-1414.613-1328.6-11.938

LRNA

176.1199*58.3045663.9520980.5785454.4343960.03294

FPE8_18e+142.23e+14*5.40e+149.95e+148.24e+141.51e+159.39e+14

AIC57.0412955.7212956.4987056.8048355.9537755.2221451.793*

SC57.32053*58.2345061.2458863.7859865.16866.6712265.58098

HQ57.1505156.70434*58.3555859.5355459.5583159.7005157.25013

统计意义上，美国量化宽松货币（USM2)、 人民币汇率升贬值预期（RYQ)和社会融资规模 (AFRE)不是短期跨境资金流动规模（SCF)的 Granger原因，因此将这3个指标删除后，对剩下 的对短期跨境资金流动规模（SCF)、境内外汇差 (HC)、境内外利差变动率（LCL)、工业增加 值增速（GYZJZ)、制造业PMI指数（ZZYZS)这 5个变量进行建模分析，建模前，再次对VAR模型 的滞后阶数和Granger因果检验。再次检验结果如 图8和图9。

图6基于全部8个变量VAR模型滞后阶数的选取

3. Granger因果检验

在建立一个有效的VAR模型前，还需要对变 量因素进行Granger因果检验，以分析经济时间序

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VAR Lag Order Selection Criteria

Endogenous variables: SCF HC LCL GYZJZZZYZSExogenous variables: CDate: 06/10/16 Time: 23:46Sample: 2010M11 2016M04Included observations: 60

Lag0123456

LogL•1029.094•955.3952-935.8106-910.4988-881.6113-856.3302-832.3875

LRNA132.6580*31.9881737.1239937.5536928.6520023.14457

FPE6_42e+081.27e+08*1.55e+081.60e+081 _54e+081.78e+082.35e+08

AIC34.4698032.84651*33.0270233.0166332.8870432.8776732.91292

通过模型可以看出，境内外利差波动情况、 境内外汇差及国内经济发展水平对短期跨境资金流 动有显著的影响，其中利差波动率和经济发展水平

sc

34.433

33.368*34.9468435.8090936.5521537.4154238.32331

HQ34.5380733.25611*33.7779734.10134.3206734.6526335.02922

对短期跨境资金流动具有正向的影响，汇差对短期 跨境资金流动具有负向影响。一是利差因素。目前 境内利率普遍髙于境外的利率，利差因素是影响短 期跨境资金流动的重要因素，国内利率上升会引发 国外资本的流入。相反，国外利率上升会引起国内

图8

Null Hypothesis:

基于5个变量VAR模型滞后阶数的选取

Obs65

F-Statistic4.4200125.17653.569480.266135.542881.699552.9507.53104

Prob.0.03965.E-060.06350.60780.02170.19720.09080.0079

资本流出。二是汇差因素。当离岸人民币兑美元中 间价高于在岸人民币兑美元中间价时，市场存在套 利空间，市场主体将会在离岸市场买入人民币，再 到在岸市场上卖出，因此可能会导致短期异常跨 境资金的流出，从图5来看，从2014年9月份，离岸 /在岸人民币兑美元中间价存在正向价差，尤其是 2015年，离岸/在岸汇差基点扩大，日汇差基点曾 一度超过1000点，影响了我国短期跨境资金的净流 出，相反地，当在岸人民币兑美元中间价高于离岸 人民币兑美元中间价时，如2013年下半年，会发生 跨境资金的净流入。三是国内经济发展状况。通过 代表国内经济发展状况的工业增加值（GYZJZ) 和制造业PMI指数（ZZYZS)两个指标的分析， 当国内经济处于高速发展时，会吸引国外资金的流 入，而当经济发展动力不足，尤其经济处在下行周 期时，则会引发国内资金流向国外其他发展势头较 好的经济体。

6.脉冲响应分析

在VAR模型中，脉冲响应分析可以考察模型中给定一\"变量的冲击在一定的连续观察期内对其 他变量的影响。本文通过10个月的脉冲响应，考察 相关影响因素对短期跨境资金的动态影响路径，结 果见图11。

(1)

汇差（HC)对我国短期跨境资金流动

HC does not Granger Cause SCF

SCF does not Granger Cause HCLCL does not Granger Cause SCF SCF does not Granger Cause LCLGYZJZ does not Granger Cause SCF SCF does not Granger Cause GYZJZZZYZS does not Granger Cause SCF SCF does not Granger Cause ZZYZS

65

65

65

图9基于5个变量VAR模型Granger因果检验结果

5. VAR模型稳定性检验

通过建立选择短期跨境资金流动规模 (SCF)、境内夕卜汇差（HC) 、：«内夕卜利差变动 率（LCL)、工业增加值增速（GYZJZ)、制造 业PMI指数（ZZYZS)这5个变量的VAR (1)模 型后，对模型的稳定性进行检验，图10显示，所有 的变量单位根均在圆内，可以看出VAR模型是稳 定的，可以进行后续的脉冲响应及方差分析。建立 VAR (1)方程为：

SCF = 0.313620 *SCF (-1) -44.02405 *HC (-1) +10.54105* LCL (-1) +39.724*GYZJZ (-1) +8.982553* ZZYZS (-1)-1030.849

Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial

(SCF)冲击的口向应：当给HC—个正冲击后，将对SCF带来负冲击，并且第2期冲击达最大，且后 续将影响较长的持续效应。

(2)

境内外利差变动率（LCL)对我国短期

跨境资金流动（SCF)冲击的响应：当给LCL一个

图10基于5个变量VAR模型的特征方程根倒数值图

正冲击后，会对SCF带来正向影响，且在第2期影

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响达最大，同时具有较长的持续效应。

(3)工业增加值增速（GYZJZ)对我国短期

跨境资金流动（SCF)冲击的响应：当给GYZJZ 一个正冲击后，也会对SCF带来正向影响，并且在第2期影响达最大，同时具有较长的持续效应。

(4)制造业PMI指数（ZZYZS)对我国短期跨

境资金流动（SCF)冲击的响应：当受到ZZYZS 的正向冲击时，SCF的脉冲响应值缓慢增加，直到 第3、4期才到最大值，后期持续影响效果减弱。

Response to Cholesky One S.D. Innovations ?2 S.E.

Response of SCF to HC

Response of SCF to LCL

图11 短期跨境资金流动对相关影响因素的脉冲响应分析

7 •方差分解

在VAR模型中，方差分解通过分析每一个结 构冲击对内生变量变化的贡献度，进一步评价不同 结构冲击的重要性。结果见图12,横轴代表着滞后 期数为10个月，纵轴代表各相关影响因素对SCF的

贡献率，可以看出，除了短期跨境资金自身的贡献 率以外，汇差、利差波动率及经济发展水平等影响 因素对短期跨境资金流动的贡献程度整体比较均 衡，相对而言，国内经济水平对国内外资金流动的 贡献率略高一些。

Variance Decomposition

Percent SCF variance due to SCF

Percent SCF variance due to HC

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Percent SCF variance due to LCLPercent SCF variance due to GYZJZ

100 -80 -60 -40 -20 -0 -J——i---1---1---1---1---1---1---1---Percent SCF variance due to ZZYZS

100 -80 -60 -40 -20 -0 -I丨 —*T~ i --1---1---1---1---1---1---1---图12相关影响因素对我国短期跨境资金流动的贡献程度

(2)

六.主要研究结论

1 .通过以上描述性分析结果可以看出，过去 几年，我国短期跨境资金流动整体呈现周期性波 动，在2011年上半年以及2013年呈现流入态势，在 2008年下半年至2009年上半年、2012年等呈现流出 态势，但大致处于均衡状态，而在2014年下半年 后，这种资金波动情况被打破，呈现资金净流出状 态，且流出压力有所加大。

2.通过实证分析结果得出，在汇差、境内外 利差波动、国内经济发展状况、美国量化宽松货币 、人民币汇率升贬值预期和社会融资规模等诸 多影响因素下，境内外汇差、中外利差波动和国内 经济状况对我国短期跨境资金流动的影响较明显。 具体表现为：

(1)汇差对我国短期跨境资金流动表现为反

向影响，即当离岸人民币兑美元价格高于在岸人民 币兑美元价格时，会对短期跨境资金起到流出作 用，相反会引起跨境资金的流入，汇差影响的反向 冲击效应在第2期达到峰值，并产生影响较长的持 续效应。

•i■林舍《 研究

20)7jf-

利差因素是影响短期跨境资金流动的重

要因素，中外利差变动率对跨境资金流动产生同向 影响，国内利率较国外利率上升会引发国外资本的 流入，相反，国外利率较国内利率上升则会引发国 内资本流出，境内外利差变动率的同向冲击效应也 在第2期达到峰值，后期也将持续影响。

(3)

代表国内经济发展状况的工业增加值和

制造业PMI指标对我国短期跨境资金流动也产生同 向影响，即当国内经济处于高速发展时，会吸引国 外资金的流入，相反，若国内经济发展动力不足或 经济出现下行周期时，将引发国内资金流出到国外 其它发展势头较好的经济体。其中工业增加值指标 对跨境资金流动的同向冲击作用，在第2期达到峰 值，制造业PMI指数对跨境资金流动的同向缓慢冲 击，在第3、4期得到峰值。

(4)

我国短期跨境资金流动影响因素的贡献

率分析结果显示，除了短期跨境资金自身的贡献率 以外，汇差、利差波动率及经济发展水平等影响因 素对短期跨境资金流动的贡献程度整体比较均衡， 相对而言，国内经济水平对国内外资金流动的贡献 率略高一些。

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理圯冊畀Theoretical Research

七、建议

我国国内经济形势从长期来看，正由过去的 高速增长步人“三期叠加”新常态，从当前短期来 看，国内外需求不足，国际大宗商品价格下滑，以 及内生性收缩等因素的作用下，国内主要经济指标 纷纷呈现下滑，国内经济下行压力较大，同时我国 跨境资金呈现净流出态势，且流出压力较大。而近 年来，我国短期跨境资金频繁进出，对国际收支均 衡产生较大影响，短期跨境资金由于具有投机套利 性质，决定了这些资金通过频繁进出来获取短期收 益，资金的频繁波动会增加我国经济运行的波动 性，同时影响央行货币的实施效果，鉴于其流 动的特点及影响因素，提出以下建议。

一是要积极推进利率、汇率市场化改革，完 善市场决定价格机制。境内外存在的利差和汇差是 影响我国短期跨境资金流动的重要影响因素，尤其 是当中外利差波动较大或者境内外汇差基点较高的 情况下，会呈现异常跨境资金频繁进出我国实现套 利，因此要加大利率市场化、汇率市场化的改革步 伐，央行要充分利用境内外市场价差和市场价格发 现机制，逐步收窄境内外利差，并引导实现人民币 汇率双向波动，从而打破单边升值或者贬值的态 势，从而压缩短期套利空间。

二是在汇率市场化改革之前，尽量避免汇率 中间价的过渡波动给市场带来的错误信号，从而减 少短期跨境资金的过渡波动对国内经济运行不良影 响，同时，要加快建立多层次的资本市场管理体 系，进而完善现代金融市场体系，从而促进我国经 济转型升级。

三是加强对短期跨境资金流动的监管。对资 金流动实行均衡管理，将资本的流入和流出作为一

个整体进行统筹管理，处理好均衡管理的制度稳定 性和资本流动形势的周期性关系，并结合不同时期 的资本流动特点，提高管理的针对性。要通过多种 途径和方法测算短期跨境资金流动规模，同时加强 与短期跨境资金配套融资产品的监管，要加大对投 资、套利行为的虚假贸易等打击力度。外汇局要通 过非现场分析、现场核查和外汇检查等多种手段加 大对异常跨境资金流动的监测核查，严厉打击违法 违规套利资金交易。参考文献：

[1] Calvo,G.A. , L eider man , L . , Reinhart, C . M

. .

Capitial inflows and Real Exchange Rate

Appreciation in Latin America ： The Role of External F过ctors[R]. IMF staff Papers，1993，Vol • 40 • 1[2] Monitiel, P., Reinhart, C. M.. Do Capital Controls and Macroeconomic Policies Influence the Volume and Composition of Capital Flows,Evidence from 1990s [J]. Journal of International Money and Finance, 1998,(11).

[3] 迟红丽.美国量化宽松货币退出对我国跨境资金 流动的影响[D].吉林大学，2015年6月

[4] 吕泽.我国短期跨境资金流动的规模测算和影响因素 分析[〇].兰州大学，2013年3月

[5] 杜鹏.中国跨境资金流动管理研究[D].天津财经大学， 2011年4月

[6] 刘东，骆海生，陈恺.对中国短期跨境资金流动影响因 素的实证分析[J]•武汉金融，2015年第7期

[7] 陈宝泉，范起兴，张燕，吴伟.我国短期跨境资金流入影 响因素的实证分析[J].福建金融，2011年第2期

[8] 高轶梅.计量经济分析方法与建模Eviews应用及实例 (第二版）[M] •清华大学出版社，2009.5

[9] 田拓，马勇.中国的短期跨境资金流动-波动性测度及 影响因素分析[J].金融研究，2013年第12期

(下转56页)

14

古林舍触矸究 2〇\"年第3期

9留面畀Investigate Research

[5] 刘汉涛.对我国商业银行效率的测度：DEA方法的应 用[J].经济科学，2004(06).

[8] 王勇，付强，余乐.对新常态下村镇银行持续发展的若 干思考[J].国际金融，2016(08).

[9] 华.我国商业银行效率研究的DE A方法及1997-

2001年效率的实证分析[J].金融研究,2003(03).

[6] 魏权龄•数据包络分析（DEA) [J]•科学通报，2009 (17).

[7] 吴少新，李建华，许传华.基于DE A超效率模型的村镇

[1 〇]邹力宏，姚滢.我国村镇银行的市场定位分析[J].金融 与经济,2008(04).

银行经营效率研究[J].财贸经济，2009(12).

Research on the Evaluation of the Operation Efficiency of Rural Banks

in Liaoyuan based on DEA Method

CHEN Hongliang WANG Shijie

Abstract: More and more rural financial development more attention, including the new rural financial institutions in rural banks led gradually developed and received wide attention, rural banks based on the \"three rurar*, to promote rural financial services. Liaoyuan city was established within the first rural bank from the beginning of 2007, has been set up in 3 to the development of rural banks, three rural banks better analysis in Liaoyuan area, find the problems existing in the development, put forward the corresponding suggestions for the future development, this paper analyzes the operation data of Liaoyuan City jurisdiction three village the bank, and the use of data envelopment analysis (DEA) analysis and comparison of three rural banks operating efficiency, the efficiency of the three rural banks through the CCR model，and BBC model for farther decomposition of pure technical efficiency and scale efficiency，found the reasons for invalid village bank technology in Liaoyuan is mainly because of the scale of efficiency low, the Liaoyuan area of the village banks are business scale is insufficient, narrow face, has put forward policy recommendations.Key Words: DEA; Village Bank; Efficiency Analysis

(责任编辑：何昆焊）

(上接14页）

Analysis of Influencing Factors of China's Short-term Cross-border Capital Flows

YAO Xingsu

Abstract: In the current global economic situation is complex and changeable, the differentiation of different economic policies, the domestic economy by a rapid growth phase into the background of Mthree superimposed\" new normal. In this paper, the use of November 2010 to 2016 April monthly data, through descriptive analysis and VAR model, Granger for fiuit test, impulse response function and variance decomposition and measurement analysis method, the influence factors of China's short-term cross-border capital flows for empirical analysis. The results show that the difference of domestic foreign exchange, foreign interest rate volatility and domestic economic development on China's short-term cross-border capital flows produced significant influence, and proposed that actively promote the interest rate, exchange rate marketization reform，to perfect the mechanism of market price，the establishment of multi-level capital market system and strengthen the supervision of cross-border capital flows and policy recommendations.

Key Words: Short-term Cross-border Capital Flow; Exchange Rate Difference; Interest Rate Volatility; VAR Model; Impulse Response; Variance Decomposition

(责任编辑：何昆焊）

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古林今釉矸究 2〇\"年第3期