非常规货币政策对金砖五国的溢出效应分析*

许欣欣 郑雯婷

（1.成都大学 商学院，四川 成都 610106; 2.四川工业科技学院 财经学院，四川 德阳 618500）

一、引言

自2008年爆发金融危机后，美联储货币政策在常规与非常规之间不断调整，共推出三轮量化宽松货币政策以及两轮退出政策。新兴经济体在国际金融市场中的重要性不断提高，大量文献将研究聚焦于美国量化宽松货币政策实施对新兴经济体的溢出效应，认为对新兴市场经济体产生了显著的影响（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.；杨阳和干杏娣，2018③杨阳、干杏娣： 《美国非常规货币政策对中国产出的溢出效应——基于TVP-VAR模型的实证研究》， 《亚太经济》 2018年第3期，第30-40、149页。）；部分学者研究了美国量化宽松货币政策退出的溢出效应（谭小芬，2010④谭小芬：《美联储量化宽松货币政策的退出及其对中国的影响》，《国际金融研究》2010年第2期，第26-37页。；易宪容，2014⑤易宪容：《美联储量化宽松货币政策退出的经济分析》，《国际金融研究》2014年第1期，第12-24页。；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.）。最新文献研究美联储量化宽松货币政策实施及退出的差异化效应，为系统性探讨后危机时期应对美国货币政策提供了新思路。尤阳等（2020）表明无论宽松货币政策还是紧缩货币政策，美联储货币政策对发展中国家的冲击均大于发达国家。①尤阳、马理、何云： 《 以邻为壑:为什么“吃亏”的总是发展中国家——美国货币政策转向的差异化溢出效应与风险防范研究》 ， 《金融经济学研究》2020年第4期，第3-18页。目前文献研究认为后危机时期美国货币政策对发达国家和发展中国家差异化的溢出效应主要受其经济基本面（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.；谭小芬，2016④谭小芬、殷无弦、戴群：《美国量化宽松政策的退出公告对新兴经济体的影响》，《国际金融研究》2016年第7期，第18-32页。）、金融稳定性（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.）、经贸联系（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.）、发达程度（Georgiadis，2016⑧Georgiadis G.“ Determinants of Global Spillovers from US Monetary Policy”, Journal of International Money and Finance, No.67, 2016, pp.41-61.）以及汇率制度（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.）等因素影响。以上这些影响因素在国别层面是否存在异质性，其传导路径主要是什么？

为回答上述问题，本文选取金砖五国2011—2020年数据，从经济开放水平、金融稳定性、金融开放水平、银行体系以及汇率制度等角度研究美国量化宽松货币政策对新兴市场经济体的溢出影响。结果显示，美国非常规货币政策的溢出效应存在国别异质性，经济开放水平高、金融稳定性差、银行存贷比高、银行资本与资产比率低的国家受到美国的非常规货币政策的影响更强；当金砖国家M2增长率与美国差异较大且汇率波动较强时，受非常规货币政策的影响最强。

相较于以往文献，本文的边际贡献主要是从宏观经济与金融系统两个基本层面探讨导致美国货币政策溢出效应异质性的根本原因，有助于为新兴市场经济体应对不同类型的美国货币政策提供新的视角。

二、文献综述和研究假说

大多数文献研究表明，各国经济基本面是产生政策溢出效应异质性的主要原因（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.）。部分学者研究发现，国家间的经贸关联程度会产生货币政策的差异效应。基于汇率渠道，美国量化宽松货币政策的实施导致美元贬值，非美元货币升值，从而影响一国贸易出口。Burriel和Galesi（2018）通过将非常规货币政策的影响效应分解为直接效应与溢出效应，发现政策效应异质性主要源于国家间的经贸联系产生的交叉影响。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）通过对49个国家进行实证分析发现，与美国的贸易关联程度是影响各国受美国非常规货币政策溢出效应影响存在异质性的主要原因。①Hausman J, Wongswan J. “Global Asset Prices and FOMC Announcements”, Journal of International Money and Finance, No.30, 2011, pp.547-571.

假设1：美国量化宽松货币政策对金砖五国的溢出效应因一国贸易开放度而产生异质性。

基于利率渠道、资本流动渠道、信号渠道均可对一国金融体系造成影响，部分学者认为一国金融系统状况决定了受美国非常规货币政策溢出效应的影响程度。金雪军等（2016）认为，新兴经济体由于金融体系以及汇率制度的不完善，其应对量化宽松政策所带来的金融冲击的能力也不同。②金雪军、曹赢：《量化宽松货币政策研究综述》，《浙江社会科学》2016年第11期，第143-150、161页。Michael等（2014）认为在量化宽松货币政策的国际传导中，信号渠道和资产组合平衡渠道都起到了作用，但两种渠道的有效性强弱取决于不同国家自身的金融状况。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.谭小芬等（2016）研究发现，对于金融市场更完善的国家，受量化宽松货币政策退出的不利影响较小。④谭小芬、殷无弦、戴群：《美国量化宽松政策的退出公告对新兴经济体的影响》，《国际金融研究》2016年第7期，第18-32页。新兴市场应努力巩固经济基本面的长期稳定态势，降低经济脆弱性。Mishra等（2014）对21个新兴经济体进行分析，发现金融市场更成熟的国家，受美国量化宽松政策退出影响的程度更小。⑤Mishra P, Moriyama K, Nguyen L. “Impact of Fed Tapering Announcements on Emerging Markets”, IMF Working Papers, No.14, 2014.Bowman等（2014）通过建立以利率差异、GDP增长、经常账户占比、金融开放指数、汇率制度等为主要成分的脆弱性指数，研究美国量化宽松货币政策对新兴经济体的影响发现，银行和金融系统脆弱的国家更易受到美国金融指标变动的影响。⑥Bowman D, Londono J M, Sapriza H. “Unconventional Monetary Policy and Transmission to Emerging Market Economies”, FRB International Finance Discussion Paper, No.1109, 2014.楚尔鸣（2018）等发现，一国的金融开放水平会影响其受发达经济体非常规货币政策冲击的程度。⑦楚尔鸣、王真：《中国货币政策溢出效应的异质性研究：基于51个国家的面板数据分析》，《国际金融研究》2018年第10期，第13-22页。Bowman（2014）发现，金融开放指数较高的国家，更容易受到美国货币政策变化的影响。Hausman（2011）等人发现，汇率制度是各国受美国货币政策影响异质性的主要因素之一，汇率制度不太灵活的国家，股票指数和利率对美国货币政策的反应更大。⑧Hausman J, Wongswan J. “Global Asset Prices and FOMC Announcements”, Journal of International Money and Finance, No.30, 2011, pp.547-571.对新兴市场而言，有管理浮动汇率制度的国家比自由浮动汇率制度的国家更容易受影响（Bowman，2014）。然而，采用浮动汇率并没有使得一国受美国非常规货币政策溢出效应影响的程度降低（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.）。彭红枫⑩彭红枫、祝小全： 《短期资本流动的多重动机和冲击：基于 TVP-VAR 模型的动态分析》， 《经济研究》2019年第54期，第36-52页。（2019）认为，较大汇率波动，会影响投资者国际资产配置的投资收益，进而影响跨境资本流动。

假设2：美国量化宽松货币政策对金砖五国的溢出效应因一国金融稳定性、金融开放度、银行体系脆弱性、汇率制度的不同而产生异质性。

Bowman（2014）发现，与美国利率差异更大的国家，更易受美国货币政策的影响。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.非常规货币政策的实行，会使得货币供应量变化，从而影响国内利率，由于资本的逐利性，这种利差势必会引起国际资本流动，而对他国经济产生影响。

假设3：美国量化宽松货币政策的变动越大，对新兴经济体的溢出效应则越大。

三、回归模型与变量选取

（一）模型设定

根据相关文献整理发现，大多数学者采用面板模型对同类问题进行研究。然而，广义矩阵估计方法相较于一般最小二乘法和普通固定效应面板回归来说，具有能够避免回归系数偏高或偏低以及解决内生性问题的优点。因此，本文借鉴路妍和李爽（2020）①路妍、李爽：《美欧英日货币政策冲击对系统性金融风险的影响研究》，《武汉金融》2020年第11期，第13-22页。，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.提出的系统广义矩阵估计方法GMM，采用动态面板模型进行实证研究。建立模型（1）如下：

其中，marketit为因变量，衡量样本国与美国货币市场拆借利率之差；spM2rateit为自变量，衡量样本国与美国M2增长率之差；tradeit为贸易开放度，衡量样本国经济开放水平；CABratioit为经常账户余额占比，衡量样本国金融稳定性；openindexit为金融开放指数，衡量样本国金融开放水平，non-performit，loanto-depositeit，capital-to-asset，creditit分别为银行不良贷款比率、银行存贷比、银行资本与资产比率、金融部门国内信贷占GDP比率，衡量样本国银行体系状况，为汇率波动水平，衡量样本国汇率制度。i代表国家，t代表时间。

此外，在模型（1）的基础上，分别加入交互项spM2rateit*openindexit与spM2rateit*exchangerateit，建立模型（2）与模型（3）。

（二）变量选取及定义

1.因变量

本文参考路妍等（2020）④路妍、李爽：《美欧英日货币政策冲击对系统性金融风险的影响研究》，《武汉金融》2020年第11期，第13-22页。，选取货币市场拆借利差衡量美国非常规货币政策溢出效应对样本国金融市场的影响程度，衡量同一时期货币市场流动性大小，即资金拆借压力。

2.自变量

本文参考楚尔鸣和王真（2018）⑤楚尔鸣、王真：《中国货币政策溢出效应的异质性研究：基于51个国家的面板数据分析》，《国际金融研究》2018年第10期，第13-22页。，选取样本国M2增长率与美国之差，衡量美国非常规货币政策变动的溢出效应。数据来源于国际基金货币组织（IMF）数据库。

3.控制变量

（1）贸易开放度

本文选取世界发展指标（World Development Indicators) 中，商品贸易净出口额占GDP比值作为各国对外经济开放程度的衡量指标。数据来源于世界银行（Word Bank）数据库。

（2）金融稳定性

本文选取经常账户余额占比衡量一国的金融稳定性。经常账户余额占比由一国国内经常账户余额占该国GDP的比重计算得出，表示一国在国际贸易中的净收益，可反映经济体对出口的依存度以及一国的对外偿债能力。数据来源于世界银行（Word Bank）数据库和《金砖五国联合统计手册》。

（3）金融开放水平

本文选取金融开放水平作为控制变量之一，采用实际型金融开放指标，即外国直接投资资金净额占本国GDP比重衡量金融开放水平。其中，外国直接投资资金净额包括外国对本国的收益再投资净额、股本证券投资净额和债务投资净额。指标的选取参考邓敏等（2013）①邓敏、蓝发钦：《金融开放条件的成熟度评估：基于综合效益的门槛模型分析》，《经济研究》2013年第12期，第120-133页。，数据来源于经济合作与发展组织（OECD）数据库。

（4）银行体系

本文参考何畅（2018）②何畅、邢天才：《中国金融体系脆弱性指标体系构建及风险因素分解》，《上海金融》2018年第10期，第12-22页。、刘明兴（2000）③刘明兴、罗俊伟：《东亚国家企业和银行部门的脆弱性》，《亚太经济》2000年第6期，第8-12页。、张筱峰（2008）④张筱峰、王健康、陶金：《中国银行体系脆弱性的测度与实证研究》，《财经理论与实践》2008年第29期，第151页。等，选取银行不良贷款比率、银行存贷比、银行资本与资产比率以及金融部门国内信贷占比作为衡量银行体系脆弱性的指标。数据来源于世界银行（Word Bank）数据库、国际基金货币组织（IMF）数据库和《金砖五国联合统计手册》。

（5）汇率制度

本文参考彭红枫（2019）⑤彭红枫、祝小全： 《短期资本流动的多重动机和冲击：基于 TVP-VAR 模型的动态分析》， 《经济研究》2019年第54期，第36-52页。等，选取汇率波动水平作为衡量汇率制度的指标。数据来源于国际货币基金组织国际基金货币组织（IMF）数据库。

（三） 样本选择

本文选取中国、俄罗斯、印度、巴西和南非5个国家作为研究样本，选择2011-2020年作为实证分析的样本区间。

表1 变量描述

四、实证结果分析与稳健性检验

（一）描述性分析

为了对本文研究对象的变化范围、平均水平以及变化幅度进行全面了解和分析，本文借助STATA16.0软件工具对各变量进行统计描述，结果如表2所示。

表2 样本描述性统计

描述性统计的结果可以看出，在2011-2020年间金砖五国与美国货币市场拆借利率之差（market）的最大值为13.68%，最小值为0.028%，均值为5.501%，标准差为3.685，可以看出，中国、印度、俄罗斯、南非、巴西各国与美国货币市场拆借利差的差异较大，这说明各国受美国溢出效应影响的程度具有异质性。中国、印度、俄罗斯、南非、巴西各国M2增长率与美国M2增长率之差（spM2rate）最大值为16.57%，最小值为0.175%，标准差为3.848，可以看出，各国与美国间的资本流动情况具有一定差异。

贸易开放度（trade）最大值为11.769%，最小值为-10.553%，标准差为5.941，可以看出各国商品净出口占GDP的百分比有明显差异，经济开放水平差异较大。经常账户余额占比（CABratio）最大值为6.98%，最小值为-5.801%，均值为-0.525%，说明金砖五国经常账户赤字的情况较为明显； 标准差为3.054，可以看出各国间经常账户盈余或赤字的情况差异较大，说明各国的金融稳定性有明显差异。金融开放指数（openindex）最高值为3.972%，最低值为-1.702%，标准差为1.481，可以看出，金砖五国的金融开放水平存在一定差异。从银行体系来看，银行不良贷款比率（non-perform）最大值为14.8%，最小值为0.954%，说明金砖各国银行在贷款收回方面的风险差异较大；均值为4.791%，整体来说不良贷款率处于正常范围。银行存贷比（loan-to-deposite）最大值为312.3%，最小值为73.12%，标准差为71.25，可见金砖五国银行的存贷比差距很大；均值为134.9%，处于较高水平，部分国家放贷数额较高，资金需求量较大，可能导致银行支付危机。银行资本与资产比率（capital-toassets）最大值为11.83%，最小值为6.702%，标准差为1.333，可以看出金砖各国银行自有资本占总资产比重存在一定差异；均值为8.733%，处于国际上普遍认为理想的比率区间。金融部门国内信贷占GDP比率（credit）最大值为215.4%，最小值为39.59%，标准差为53.39，这说明金砖各国在信贷规模方面存在极大差异。汇率波动水平（exchangerate）最大值为0.719%，最小值为-0.168%，标准差为0.159，可以看出各国汇率波动的差异较小。

（二）回归分析

通过变量间相关性分析结果看出，各变量间不存在多重共线性。①因篇幅限制，相关性分析结果未呈现。为进一步探究各国受非常规货币政策溢出效应影响的异质性原因，本文采用动态面板模型（GMM）进行回归分析，回归结果如表3所示。

表3中模型（1）以spM2rate为自变量。从回归结果可以看出，货币市场拆借利差（market）与M2增长率之差（spM2rate）在1%的显著水平下正相关，表明金砖各国与美国M2增长率差异越大，受到其非常规货币政策溢出效应的影响也越大，此结论支持假设H3。货币市场拆借利差（market）与贸易开放度（trade）在5%的显著水平下正相关，表明金砖国家贸易开放度越高，越易受到美国非常规货币政策溢出效应的影响，此结论与假设H1一致。货币市场拆借利差（market）与金融稳定性指标（CABratio）在5%的显著水平下负相关，可以看出金砖各国金融稳定性越强，越不容易受到非常规货币政策溢出效应的影响。货币市场拆借利差（market）与银行存贷比（loan-to-deposite）的相关系数为0.0129，与银行资本与资产比率（capital-to-assets）的相关系数为-1.440，且都在5%的显著水平下相关，这说明金砖各国银行存贷比越高，银行抵抗风险能力越差，越容易受非常规货币政策溢出效应的影响；银行自有资金占整个资产比重越高，银行系统稳定性越强，越不易受溢出效应影响，此结论支持假设H2。

表3 面板数据模型回归结果

表3中模型（2）在模型（1）基础上加入交互项spM2rate * openindex，回归结果与模型（1）回归结果基本一致，说明金融开放指数（openindex）并未在货币市场拆借利差（market）与M2增长率之差（spM2rate）之间产生调节作用。

表3中模型（3）在模型（1）基础上加入交互项spM2rate * exchangerate，结果显示，交互项spM2rate * exchangerate在1%显著水平下正相关，样本国和美国M2增长率之差（spM2rate）系数为0.227，相较于模型（1）中有所上升，表明当金砖国家与美国M2增长率之差加大且金砖国家汇率波动性加大时，美国非常规货币政策变动对金砖国家的溢出效应将随之加大。

（三）稳健性检验

为验证上文实证结果是否具有稳健性，参考余湄（2020）①余湄、张堃、汪寿阳、高洁： 《外汇储备与金融脆弱性关系研究——基于金砖五国的实证分析》，《管理评论》2020年第1期，第3-12页。等，采用OLS模型进行回归检验，结果如下表4所示。

表4 稳健性检验结果

通过回归结果可以看出，稳健性检验结果与GMM模型回归结果基本一致，表明本文的实证结果具有一定严谨性与稳健性。

五、 主要结论

本文研究发现美国非常规货币政策的溢出效应在国别间存在异质性，一国M2增长率与美国差异越大、贸易开放度越高、金融稳定性越弱、国内银行存贷比越高、银行资本与资产比率越低，则受美国非常规货币政策的溢出影响越强。尤其当金砖国家M2增长率与美国差异较大且汇率波动较强时，更易受非常规货币政策冲击。

为更好地抵御发达国家非常规货币政策的影响，首先，应完善宏观审慎政策调控框架，加强银行体系稳定性建设，降低国内银行体系脆弱性；其次，应继续完善本国汇率形成机制，加强汇率调节的有效性，使汇率在合理均衡水平保持基本稳定；最后，推进经济结构转型升级，扩大内需，摆脱出口依赖，以降低汇率渠道在非常规货币政策传导中产生的影响。