非线性视角下短期资本流动对我国宏观经济的影响研究

摘 要：本文基于非线性视角，采用时变参数向量自回归模型考察了2006―2012年间短期资本流动对我国宏观经济冲击的影响，实证结果显示：宏观经济变量参数在样本区间内具有明显非线性特征；中美利差的变化会使资本流动产生频繁波动，资本的流动又能减少中美两国的利差；短期资本的流动对我国产出和通货膨胀均产生了正向的推动作用，但传导机制在金融危机前后出现了显著的差异。因此，我国应密切关注国际资本的流动情况，避免资本短期内大量的流出而对我国经济产生不良的影响。

关键词：短期资本；MCMC算法；Bayesian估计；时变参数向量自回归

一、引言

金融危机爆发至今已经过去六年的时间，其产生的后续影响依然弥漫在大部分国家上空。为了应对危机产生的不利影响，各国都及时采取了宽松的货币政策或者财政政策。虽然各国经济目前大多没有恢复到预期的增长，但各种措施保证了国家经济的稳定。在新兴市场化国家恢复增长后，大多数国家也开始逐渐退出宽松的货币政策，美国宣布自2014年11月开始退出量化宽松货币政策，但全球低息环境和充裕的流动性仍将持续一段更长时间，在经济全球化、金融自由化的背景下，资本实现跨国之间的流动已不可避免。

宾建成和詹花秀（2013）发现美国在应对金融危机时采用的量化宽松政策外溢性十分明显，大量超发的货币流入到本国实体经济与资产市场的并不多，一部分货币以超额准备金的形式滞留在美国银¢行体系内部，另一部分则流向了国际市场[1]。短期资本自身具有的逐利性，必然会流向收益率更高的地区，而新兴市场无疑是最佳的选择。中国作为世界上发展最快的新兴市场化国家，必然在短期内会吸引大量资本的进入。但同时也要注意到，大量短期资本流入我国经济体虽能促进我国经济的发展，也会对我国产生通胀和资产价格上升的压力，短期资本的特性决定了其在各个国家之间频繁的流入和流出，这无疑会♀使我国经济产生较大的波动，加大了国家宏观调控的难度。因此，研究短期资本流动对我国宏观经济的影响显得十分必要，这为我国是否能够及时抵御和防范由于大量资金外流而导致的经济下行的压力具有重要的现实意义。

二、相关文献评述

随着市场化改革的不断深入，我国加快了利率和汇率市场化改革的步伐，国际短期资本在我国流动日益频繁，这一现象引起众多学者的关注。至今，已有大量文 ت献从不同的角度对资本流动进行了分析，但总的来看，学者们的研究经历了如下两个阶段：

实证分析阶段。从2006年至今，越来越多的学者开始从实证的角度对短期资本流动性进行分析。王世华和何帆（2007）较早的采用回归分析的方法，对我国短期资本流动及其规模、影响资本流入和流出的主要因素进行了实证分析[6]。兰振华和陈玲（2007）对中国短期资本流动规模进行了测算，并采用了协整理论对影响短期资本的因素进行了实证分析[7]。黄志刚（2009）开始采用VAR模型和其中的脉冲响应以及方差分析等方法对我国跨境短期资本流动的成因结构进行分析[8]。陈瑾玫和徐振玲（2012）综合了测算短期国际资本流动的方法，同样采用了协整模型、格兰杰因果检验、脉冲响应分析和方差分解方法分析短期资本流动对我国经济发展、金融稳定的影响[9]。

此外，还有众多的国内学者对此问题进行过研究，但其研究方法除部分学者使用文字性分析以外，大都采用向量自回归模型（VAR）和协整理论等方法。但传统的VAR模型假定VAR系数以及扰动项的方差是不变的，这种假定显然是很难符合实际情况。在国内，目前对短期资本流动对宏观经济影响的时变参数分析暂未出现。基于这个原因，本文运用时变参数向量自回归（TVP-VAR）模型对我国短期资本流动冲击效应的动态变化进行实证研究。

三、TVP-VAR模型描述

（一）TVP-VAR模型的构建

Sims（1980）认为，在理性预期的假设下，经常用于识别传统结构模型中参数的唯一约束是不合理的，作为一种可以替代的方法，Sims提出了一种基于非结构性方法来寻找各个变量之间关系的新的建模方法论――向量自回归模型（VAR）[16]。VAR模型是基于数据的统计性质所建立起来的模型，它把系统中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造模型。此后，VAR模型在很多研究领域中均取得了成功。但是，VAR模型也存在着不足，即参数过多可能导致模型无法识别这一问题，只有所含变量较少的VAR模型才能通过普通最小二乘估计和极大似然估计得到较为满意的结果，当存在大量的参数需要估计时，需要保证样本也具有足够的数目，当样本容量相对较少时，大多数变量估计出来的值的偏差较大[17]，而且由于VAR模型当期关系没有直接给出而是隐藏在误差项相关关系的结构中，产生的脉冲响应因为新息不能被识别为内在的结构误差，因此无法给出较好的结构性解释。另外，VAR模型是常参数模型，很多证据表明，在经济系统发生大的结构性变化，VAR模型参数不稳定，这些缺点严重束缚了VAนR模型的进一步应用[18]。此后VAR模型的演变也基本上均是围绕以上不足的条件下进行完善和发展的。

Primiceri在前人的研究基础上，将模型扩展为允许截距、系数、方差和结构影响都随时间变动的TVP-VAR模型，并迅速被一些学者如Nakajima应用到宏观经济分析中，并取得了较好的效果。

在实际应用中，随机波动的假定会由于参数过多而使得似然函数难以估计。为解决这一难题，学者们普遍采用贝叶斯估计方法，并将马尔科夫蒙特卡洛方法（MCMC）引入到了该模型中以方便去估计后验概率密度函数。在TVP-VAR模型中采用贝叶斯估计的优势主要有如下三点：第一，贝叶斯估计可以通过对先验概率的合理选择避免不合理区域产生的峰值的影响；第二，贝叶斯估计中观测数据被看成是唯一的，模型的参数作为随机变量以某种概率分布的形式与似然函数相结合；第三，贝叶斯估计方法可以将复杂的问题简化，有效估计含有高维参数空间和非参数性质的模型。

（二）MCMC算法简述

四、短期资本流动对宏观经济影响的实证检验

（一）数据说明

（二）马尔科夫蒙特卡洛模拟（MCMC）

参数估计的后验均值、标准差、95%的置信区间、Geweke收敛诊断值和无效影响因子。从Geweke收敛诊断结果来看，所有结果均不能拒绝收敛于后验分布这一原假设。除了（∑h）2之外，各个变量参数的影响因子均很小。就（∑h）2而言，其最大值也仅为232.80，接近235，这表明通过MCMC方法模拟20000次可以获得至少85个不相关的样本，对于进行后验推断的样本数目已经足够。

（三）时变参数脉冲响应结果

1.利差与短期资本的脉冲响应

3.短期资本流入对产出的影响

五、结论

本文采用能够同时捕捉区制变化和渐进性变化的TVP-VAR模型对我国短期资本流动对宏观经济影响进行实证分析，研究结果显示：时变参数向量自回归模型能够较好的捕捉到样本中的重要信息，而传统的VAR模型则无法识别；利差的变化会使资本流动产生频繁的波动，资本的流动又能减少中美两国的利差；短期资本的流动对我国产出和通货膨胀均产生了正向的推动作用；我们发现，在考察的样本区间上，短期资本流动冲击的传导机制在金融危机前后出现了显著的差异。综上可见，短期资本流动对我国宏观经济影响是十分显著的，在金融危机影响逐渐减弱，各国逐步退出宽松货币政策的背景下，我国更应该密切关注国际资本的流动情况，避免资本短期内的大量的流出而对我国经济产生不良的影响。