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短期国际资本流动对不同经济体资产价格的影响64 科学决策2023.09短期国际资本流动对不同经济体资产价格的影响王强宇 谷怀玉摘 要：文章基于 24 个非美发达经济体和 16 个发展中经济体的长面板数据，采用 FGLS 模型分析了短期国际资本流动对不同经济体资产价格的影响。结果显示：短期国际资本对股票和房地产价格具有显著的促进作用，但对债券价格的影响并不显著。与此同时，非美发达经济体资产价格对短期国际资本冲击的反应更为敏捷，但波动幅度小。这表明发达经济体不仅更容易吸引外资，且能够较好地平缓短期资本快速进出造成的冲击，从而降低冲击可能引发的系统性风险。关键词：短期国际资本流动 资产价格 FGLS 模型DOI：10.3773/j.issn.1006-4885.2023.09.064中图分类号：F831 文献标识码：A 文章编码：1002-9753（2023）09-0064-131 引 言短期国际资本流动是一种流动频繁、规模庞大的跨境资金流动形式，短期国际资本持续流入会推动一个国家的资产价格上升和信贷规模膨胀，并加速该国的本币升值，从而导致经济出现过热。而本币升值和经济过热又会进一步增加国际资本的流入规模，最终形成短期国际资本和该国资产价格的正向反馈效应，从而增加金融和经济的脆弱性（Forbes 和 Warnock，20121；Roy 和 Kemme，20202）。此过程中，国际资本流动一旦发生突然的中断或逆转，则会导致该国资产价格泡沫破灭，随之该国的本币贬值，进而加速短期国际资本外流，并最终引发货币危机或金融危机（Neumann，20063），甚至经济危机。自上世纪 80 年代以来，随着全球一体化进程的不断深入，一些发展中国家纷纷开启了金融自由化改革之路，这在一定程度上推动了短期国际资本流动规模不断膨胀，资本全球化进程不断加快，金融市场动荡加剧。短期国际资本流动在某一国或地区的突然逆转所引发的危机时有发生，如 80 年代的拉美债务危机，1997 年亚洲金融危机和 2008 年全球金融危机等，均存在短期国际资本大幅流入后，出现突然的中断或逆转，从而引发或加重危机的发生。2020 年新冠疫情爆发后，主要发达经济体开启了量化宽松政策，泛滥的流动性对新兴经济体造成了冲击，催生了资产泡沫。之后量化宽松政策退出时，又导致新兴经济体资本外流压力骤增，泡沫破裂风险显著加剧。屡次金融危机的发生表明，国际资本流动已经成为全球经济稳定的重大威胁，各国金融市场或制度体系的缺陷会放大国际资本流动的风险，而发达经济体周期性货币政策及其外溢效应会导致危机周期性发生，并长久困扰全球经济，特别是新兴经济体更容易受到冲击（Kim 和 Iwasawa，基金项目：国家社会科学基金项目（项目编号：19BGJ021）。作者简介：王强宇（1980-），男，安徽定远人，首都经济贸易大学金融学院讲师，博士，研究方向：能源金融、国际金融。谷怀玉（1984-），男，河南漯河人，首都经济贸易大学金融学院博士研究生，本文通讯作者，研究方向：国际金融、商业银行。短期国际资本流动对不同经济体资产价格的影响2023.09 科学决策6520174）。一些新兴经济体甚至认为发达经济体的政策是资本过度流入其经济的主要原因，并产生了不利的溢出效应（Ahmed 和 Zlate，20145）。由此可见，对此问题进行深入研究具有重要的现实价值和理论价值。就我国而言，二十大报告指出：“坚持高水平对外开放，加快构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局”，“稳步扩大规则、规制、管理、标准等制度性开放”。这再次彰显了我国推进对外开放的巨大决心。在全面开放的大背景下，资本项目可自由兑换将是必然趋势。这些开放和改革措施的实施，为国际资本大规模的频繁进出提供了更为便利的条件。然而我国在诸多领域的制度体系尚不完善，市场机制尚不成熟，国际资本特别是短期国际资本的快速进出，对我国的金融市场等带来了一定的冲击，预计未来将会带来更大、更频繁的冲击。立足于我国全面开放的背景下，对比分析短期国际资本流动对不同经济体的影响，不仅对各国加强国际资本流动管理、防范外部风险冲击具有重要的实践意义，也对我国持续推进全面对外开放，深化金融改革，防范发生系统性风险提供重要的理论参考。本文的贡献主要体现在以下几个方面：一是本文抛弃简单的时间序列研究方法，使用面板模型对比分析短期国际资本流动对不同经济体资产价格的影响，为了应对可能存在的组内自相关、组间异方差或同期相关等问题，使用长面板最常用的两种估计模型进行估计和稳健性检验，以确保估计结果稳健。同时，为应对模型的内生性问题，采用动态的 GMM 模型对内生性进行稳健性检验，这弥补了以往使用较多的 VAR 等模型缺乏经济理论支撑的问题。二是考虑到美国具有“全球央行”的地位，其经济发展和货币政策具有较强的外溢性，将其 GDP 和利率作为所有国家的控制变量，为后续研究提供了新的思路。三是将债券价格作为研究对象之一纳入资产价格体系，并与其他资产价格对比分析，从而能够更全面的反映短期资本流动对不同资产价格的影响。文章后续部分安排如下：第二部分是文献综述和理论假设，第三部分是模型建立和数据说明，第四部分是实证分析，第五部分是结论和建议。2 文献综述和理论假设一些学者对国际资本流动和资产价格间的关系进行了研究，研究发现国际资本流入对各类资产价格有正向推动作用。Reinhart 和 Montiel（2001）6经研究发现，资本流入的中断，会导致一国房地产价格和股票价格持续性的下跌。Jansen（2003）7通过对泰国的数据进行实证研究后发现，在投机资本对资产价格的影响中，短期投资资本对房地产市场的影响要大于对股票市场的影响。Aoki 等（2009）8通过模型分析发现，当一国金融发展水平比较落后时，一旦全面放开资本账户，大量的国际资本涌入，会将该国资产价格水平推升到奇高且无法持续的程度。Guo 和 Huang（2010）9对中国的房地产和股票市场研究后发现，投机性资本流动推高了房地产价格，并加剧了房地产和股票市场的波动性。Kim 和 Yang（2011）10研究了 1999-2006 年亚洲 5 个市场资本流入对于证券价格、土地价格和汇率的冲击，研究发现资本流入促进了资产价格上涨，并导致名义和实际汇率升值。Taguchi 等（2015）11收集 10 个新兴市场国家或地区的国际资本流动和股票市场数据，通过实证分析后发现国际资本流动对股票价格有直接的正向影响。张瑜和朱衣豪（2020）12基于 SV-TVP-VAR 模型进行了实证研究后指出，短期国际资本流动会引发中国股价和房价的上涨，因为短期国际资本流动在短期逐利的动机更强，投资资产是其在短期内获利的主要方式。Wang 等（2021）13通过对 22 个新兴市场经济体进行研究，发现短期国际资本流动对股票价格的影响是显著的，在监测股票市场泡沫时，需要重点关注短期国际资本流动。Tan 等（2021）14同样对新兴市场经济体研究后发现，在 2008年金融危机后，巨大的资本流入，膨胀了房地产和建筑泡沫。上述研究主要集中在新兴经济体，部分学者则将研究对象转向了发达经济体，或将新兴经济体与发达经济体进行了对比研究，结果表明国际资本流入对发达经济体的资产价格同样存在正向影响，但影响程度存在差别。Olaberra（2014）15通过实证分析发现，短期国际资本流入对资产价格的影响存在国别差异，与发达国家相比，短期国际资本流入更容易推动发展中国家资产价格出现泡沫，且资本管制的作用有限。Tillmann（2013）16通过收集韩国、泰国和中国香港等国家和地区的资本流入、房价和股价等数据建立模型进行实证分析，发现国际资本流入不仅会导致上述国家和地区的房价、股价上升，而且对上述国家房价的短期国际资本流动对不同经济体资产价格的影响66 科学决策2023.09影响是对经济合作与发展组织国家的两倍；除此之外，因为货币政策不同，且其对资本流动的反应存在差异，进而导致资本流动对各国和地区的房价影响不同。Tobe（2015）17通过研究认为，国际资本流入触发了美国的顺周期杠杆机制，导致资产价格升值。然而，并非所有的研究都支持短期国际资本流入与资产价格间存在正向的影响关系。部分学者研究发现，国际资本的流动与资产价格之间的关系并不显著。Kim 和 Yang（2009）18利用 VAR 模型对部分亚洲经济体的数据进行研究后发现，虽然国际资本的流入可能导致这些经济体的资产价格上涨，但影响并不明显。吴丽华和傅广敏（2014）19通过对短期国际资本、股价及汇率进行实证分析后发现，中国的短期国际资本流入和股价的关系存在不确定性，在不同的时间段影响作用完全不同。Yii 等（2021）20发现短期国际资本流动与股票市场呈负相关，且短期国际资本流动和股票市场之间存在不对称效应。Tu 等（2023）21对巴基斯坦等小规模经济体的股票市场和房地产市场进行研究后发现，短期国际资本流动不会推高巴基斯坦股市和房地产行业的价格。从上述文献可以看出，一是部分学者认为国际资本流动对资产价格会产生影响，但不同发达程度经济体的资产价格对资本流动的反应存在差异，进而导致资本流动对各国和地区资产价格的影响不同，其中对新兴经济体的影响更大。二是学者们对国际资本流动对资产价格的影响尚存在一定分歧，部分学者认为国际资本对资产价格的影响并不显著。三是以往的研究主要集中股票市场和房地产市场，鲜有针对债券市场的研究。基于以往的理论研究，本文提出如下理论假设：假设 1：短期国际资本的流入会对资产价格产生影响，但对不同资产的影响因受多种因素的限制而存在差异。假设 2：对于开放程度高的发达经济体，短期国际资本流入对其资产价格的影响更小，对于开放程度低的经济体，短期国际资本流入对其资产价格的影响更大。假设 3：对于高利率和高经济增速的经济体，短期国际资本流动对资产价格的影响幅度可能更大，其会推高资产价格波动的幅度。根据上述假设，首先，本文按照新兴经济体和发达经济体划分，设置两个数据集，借助面板模型对两个数据集进行对比研究。其次，在以往对股票价格和房地产价格研究的基础上，将债券价格纳入模型进行对比分析。通过上述研究，期望发现短期国际资本流动对不同经济体和不同资产价格间影响的差异，从而获得有价值的判断。3 模型建立和数据说明3.1 模型构建3.1 模型构建本文采用长面板数据进行分析，根据本文长面板数据结构，在重点考虑尽可能控制扰动项存在异方差与自相关带来干扰的情况下，本文采取可行广义最小二乘法（Feasible Generalized Least Square，缩写 FGLS）模型进行估计。本文在基本面板模型式（1）的基础上，结合本文研究内容，构建面板模型式（2）：tititixY,+=（1）titikknktitiXSCFY,1,1,+=（2）其中，tiY,是第i个国家在t时期的资产价格，包括房地产价格、股票价格和债券价格；SCF是短期国际资本流动；X是控制变量，包括常数项、时间趋势项和不随时间变动的解释变量。房地产价格、股票价格和债券价格互为控制变量；ti,为扰动项。如果扰动项方差)(22jiji，则扰动项存在组间异方差；如果()()ihiCovhiti，0,，则扰动项存在组内自相关；如果()()tliCovtlti，0,，则可以认为扰动项存在组间同期相关。短期国际资本流动对不同经济体资产价格的影响2023.09 科学决策673.2 变量选取和说明3.2 变量选取和说明3.2.1 变量的选取3.2.1 变量的选取本文所使用的数据指标包括短期国际资本流动、房地产价格指数、股票价格指数、债券价格指数和汇率等 10 个变量，均为季度数据，选取的样本时间跨度为 2008 年 1 季度到 2022 年 1 季度。为了使研究结果具有较强的代表性，本文从 2021 年 GDP 世界排名前 50 的经济体中选择样本经济体。同时为了保证数据质量，尽可能降低数据的缺失率，本文从中挑选了 40 个数据较全的非美经济体。然后将这 40 个经济体按照联合国对于发达国家和非发达国家的划分标准a，划分为非美发达经济体和发展中经济体。其中，非美发达经济体24 个，发展中经济体 16 个。非美发达经济体包括欧洲的德国、英国、法国、意大利、西班牙、荷兰、瑞士、瑞典、波兰、比利时、奥地利、挪威、爱尔兰、丹麦、芬兰、捷克、希腊和葡萄牙，亚洲的日本、韩国和新加坡，北美洲的加拿大，大洋洲的澳大利亚、新西兰；发展中经济体包括亚洲的中国、印度、印度尼西亚、土耳其、中国台湾、泰国、菲律宾、马来西亚、越南，南美洲的巴西、墨西哥、智利、秘鲁，欧洲的俄罗斯，非洲的尼日利亚、南非。本文将美国排除在发达经济体之外，是因为美国特殊的经济地位，其经济增长、货币政策将直接对其它国家的经济增长、资产价格产生影响（Laeven 和 Tong，201222；Passari 和 Rey，201523；金春雨和张龙，201724），美国金融体系视为全球金融周期的起源，将国内冲击蔓延到世界其他地区（Bruno 和 Shin，201525）。因此将美国部分经济指标作为了所有经济体的控制变量纳入模型中。3.2.2 变量的解释说明3.2.2 变量的解释说明本文数据中房地产价格指数来自经合组织（OECD），贸易差额和外商直接投资来自彭博（Bloomberg）数据库，其余数据来自万得（Wind）数据库，具体指标说明如下：短期国际资本流动。本文采用比较常用的间接法计算，即短期国际资本流动=外汇储备增量-贸易顺差-外商直接投资（FDI）（朱孟楠和刘林，201026，石刚和王琛伟，201427），这也是世界银行最早提出的方法。为了消除量纲的影响，本文采用短期国际资本流动的增长率，用 SCF 表示。资产价格。通常而言，一国的资产价格主要包括房地产价格、股票价格、债券价格和大宗商品价格等，之前相关学术研究中采用房地产价格、股票价格的情况较多,本文为了更全面的分析短期国际资本流动对资产价格的影响，在房地产价格和股票价格的基础上加入了债券价格。其中，房地产价格采用房地产价格指数的季度同比增长率，用 RE 表示；股票价格采用股票价格指数的季度增长率，用 SI 表示；债券价格采用中长期国债收益率，并取季度平均数，用 BD 表示。控制变量。本文参照奥拉韦亚（Olaberra，201415）的做法，选取汇率、GDP 增长率、M2 增长率和国内利率为控制变量。鉴于美元在国际货币中的重要地位，本文汇率均采用直接标价法下各国货币对美元汇率的季度变动率，用 REX 表示；一国 GDP 的增长会带动各类投资的增长，并推高资产价格，将GDP 作为控制变量可以控制 GDP 增长对资产价格的影响。本文选用实际 GDP 的同比增长率作为代理变量，用 GDP 表示。利率代表投资者持有非货币资产的机会成本，利率越高，资金流出资本市场或房地产市场的可能性越高，因此需要对利率进行控制。本文选取银行间市场的拆借利率作为利率的代理变量，用 IR表示。此外，鉴于美国具有经济增长和货币政策的溢出效应（姜富伟等，201928），本文还将美国经济增长率和美联邦基础利率作为控制变量（张明和肖立晟，201429；杨海珍等，202130），分别用 UGDP 和UIR 表示。a 联合国认可的发达国家包括：美国、加拿大、澳大利亚、新西兰、英国、爱尔兰、法国、荷兰、比利时、卢森堡、德国、奥地利、瑞士、挪威、冰岛、丹麦、瑞典、芬兰、意大利、西班牙、葡萄牙、希腊、斯洛文尼亚、捷克、斯洛伐克、马耳他、塞浦路斯、波兰、日本，新加坡，韩国、以色列。短期国际资本流动对不同经济体资产价格的影响68 科学决策2023.09表 1 变量名称及含义变量名称变量符号变量取值房地产价格RE房地产价格指数的同比增长率股票价格SI股票价格指数的季度增长率债券价格BD国内中长期债券收益率短期国际资本流动SCF采用短期国际资本流动的增长率汇率REX直接标价法下对美元汇率的变动率经济增长GDP实际GDP的季度同比增长率货币供应量M2M2的季度同比增长率国内利率IR银行间市场拆借利率美国经济增长UGDP美国GDP的季度同比增长率美国利率UIR美联储联邦基准利率3.3 描述性统计3.3 描述性统计表 2 非美发达经济体变量描述性统计变量均值标准差最小值最大值偏度峰度RE2.14115.8670-24.901538.19520.49357.7070SI0.82459.2577-10037.2443-1.659317.2088BD1.96072.1054-2.330013.22331.24505.4873SCF-0.25776.0752-42.051779.31114.86987.8634EXR-0.02604.4788-19.331121.53577.708114.9489GDP1.84782.6802-9.000018.60000.13857.8615M25.26613.8823-8.380023.07000.48174.4498IR1.38411.6656-0.83677.25001.16543.6861表 3 发展中经济体变量描述性统计变量均值标准差最小值最大值偏度峰度RE2.748910.7961-63.513550.43872.985212.8087SI1.373111.8565-47.857059.38580.15336.1532BD5.70513.16550.970015.57001.32946.5095SCF-0.14278.5323-85.330088.09009.242913.0421EXR1.01475.9322-15.710332.9593-5.20107.4509GDP3.84553.7796-11.151315.3000-0.64834.9405M211.20296.7771-9.603341.73674.68713.8882IR5.22113.16200.410018.00001.65166.8130根据表 2 和表 3，从均值来看，资产价格方面，发展中经济体的房地产价格增速、股票市场价格增速和债券价格增速全部高于非美发达经济体，体现出更高资产增值幅度；汇率方面，发展中经济体的波动率高于短期国际资本流动对不同经济体资产价格的影响2023.09 科学决策69非美发达经济体的，体现出更大的波动性；经济增长方面，发展中经济体 GDP 为 3.85%，高于非美发达经济体的 1.85%，体现出更快的增长速度；货币供应量方面，发展中经济体的广义货币增速 11.20%，高于非美发达经济体的 5.27%，体现出更为宽松的货币供给；利率方面，发展中经济体利率 5.22%，高于非美发达经济体的 1.38%，体现出更高投资收益率。从标准差来看，发展中经济体的资产价格、国际资本流动以及宏观经济指标的波动幅度也大大高于非美发达经济体。发展中经济体总体呈现出高增长速度、高投资回报和高波动性的特征。4 实证分析本文为更全面的研究短期国际资本对资产价格的影响，采用分样本研究的方法，分别就短期国际资本流动对房地产价格、股票价格和债券价格进行回归分析。4.1 平稳性检验4.1 平稳性检验为了避免伪回归，本文在回归分析前对面板数据进行了单位根检验，以判定数据是否平稳。本文分别采用 LLC（Levin，Lin and Chu）方法和 IPS（Im，Pesaran and Shin）方法对数据进行检验，以确保检验的准确性，检验结果如表 4 所示。从表 4 中可以看出，两种均检验方法的结果，均显著拒绝存在单位根的假设，表明面板数据具有平稳性。表 4 变量单位根检验结果变量非美发达经济体发展中经济体LLC检验值IPS检验值LLC检验值IPS检验值RE-3.0769（0.0010）-2.5014（0.0062）-1.8946（0.0000）-2.1181（0.0071）SI-14.9304（0.0000）-6.0426（0.0000）-7.3313（0.0000）-11.4438（0.0000）BD-2.7256（0.0032）-2.5057（0.0061）-3.4678（0.0000）-4.2356（0.0000）SCF-5.2387（0.0000）-3.4678（0.0000）-11.7657（0.0000）-13.7922（0.0000）EXR-17.6311（0.0000）-5.6765（0.0000）-9.4562（0.0000）-12.6998（0.0000）GDP-2.2654（0.0017）-4.3503（0.0000）-0.6599（0.0047）-3.1415（0.0008）M2-2.1569（0.0105）-4.3440（0.0000）-2.3578（0.0092）-3.5012（0.0002）IR-4.7834（0.0000）-3.7478（0.0001）-5.3457（0.0000）-6.3425（0.0000）UGDP-6.8894（0.0000）-1.6764（0.0068）-6.8894（0.0000）-1.6764（0.0068）UIR-11.4097（0.0000）-9.1614（0.0000）-11.4097（0.0000）-9.1614（0.0000）4.2 估计结果4.2 估计结果本文采用 FGLS 对长面板数据进行估计，在估计前对组间异方差、组内自相关及组间同期相关等进行检验，检验结果显示，无法拒绝存在组间异方差的情况，因此采用全面 FGLS 模型对面板数据进行实证分析。全面 FGLS 允许不同个体的扰动项相互独立，或者个体的扰动项同期相关，且可以存在不同方差，估计最有效率。模型估计结果如表 5：短期国际资本流动对不同经济体资产价格的影响70 科学决策2023.09表 5 短期国际资本流动对资产价格影响的回归结果变量股票价格（SI）房地产价格（RE）债券价格（BD）非美发达经济体发展中经济体非美发达经济体发展中经济体非美发达经济体发展中经济体RE-0.4011（-0.47）-0.0823（-1.56）-3.3278（-2.50）0.0709（2.41）SI-0.0925（-0.47）-0.0822（-1.56）-0.9078（-1.41）0.0021（0.02）BD-0.0367（-1.41）0.0044（0.02）-0.0311*（-2.5）0.1494（0.62）-SCF0.0092*（1.66）0.0543*（0.85）0.0062*（2.32）0.2093*（3.34）0.0115（1.32）0.0657（0.47）EXR0.2239*（2.75）-0.8956*（-9.33）0.8125*（2.07）-0.0539（-0.50）2.0227（1.58）0.2846（1.22）GDP0.0136（0.63）0.5210*（0.85）0.1494*（17.9）0.5012*（2.74）-0.0102（-0.30）-0.3163*（-7.64）M20.0010（0.07）0.0619（0.64）-0.0106（-1.54）0.1462（1.51）-0.2558*（-12.77）0.1885（0.89）IR-0.9195*（-2.24）-0.0557（-0.28）0.0160（0.81）-0.6438（-3.33）0.8311*（15.05）0.5664（1.33）UGDP-0.0167（-0.55）-0.3240（-0.91）-0.0645*（-4.50）-1.4003*（-2.47）0.2062*（4.39）0.2339*(3.06)UIR-0.0774（-1.57）-2.3103*（-3.47）0.0302（2.42）-2.4272*（-3.76）0.1834*（2.37）0.1120(0.76)常数项0.4856*（4.91）0.8742*（4.83）-0.0080（-0.19）1.7853（0.96）1.8981*（13.73）3.8886*(11.08)注：表中*，*，*表示估计系数在 1%，5%和 10%的显著性水平上显著。短期国际资本流动对股票价格的影响。短期国际资本流动对股票价格影响显著为正，非美发达经济体和发展中经济体均在 10%的置信水平上显著，样本期内发展中经济体的回归系数绝对值高于非美发达经济体，在经验上表明其比非美发达经济体的波动幅度更大。对非美发达经济体而言，一方面可能是因为非美发达经济体多数开放程度高，资本流动的管制少，资本进出较为便捷；另一方面，可能是其国内已经形成了机构投资者主导的资本市场，市场机制更为成熟、有效，可以迅速捕捉到资本进入带来的冲击，并凭借有效的市场定价机制和巨大的资本市场蓄水池平抑市场价格的波动。而发展中经济体，一方面存在较多的管制，市场不够成熟，自身纠错能力偏弱，在市场容量有限的情况下，容易受到外部冲击的干扰，出现暴涨暴跌。另一方面在经济处于高增长速度、高市场利率的情况下，资本通常会具有更高的收益率预期，并且以追求短线收益为主要目的，从而推动股价产生更大的波动幅度。短期国际资本流动对房地产价格的影响。短期国际资本流动对房地产市场价格具有显著影响，其中，对非美发达经济体的房地产价格在 5%水平上显著，对发展中经济体的房地产价格在 10%水平上显著，但对发展中经济体影响的系数大于对非美发达经济体的影响的系数。这表明非美发达经济体房地产价格对短期国际资本流动冲击的反应更为敏捷，但波动幅度小，发展中经济体房地产价格对短期国际资本流动冲击的反应迟缓，但波动幅度大。这可能与短期国际资本流动对股票市场的价格的影响类似，一方面是因为非美发达经济体的市场机制更为成熟、有效，可以迅速铺捉到资本进入带来的冲击，有效平抑市场价格的波动，而发展中经济体的市场不够成熟，自身纠错能力偏弱，容易受到外部冲击的干扰，在高收益率的预期下，更容易随短期国际资本流动进出产生更大的波动幅度。另一方面可能是发达经济体城镇化率较高，市场发展比较成熟，因此价格波动小。而发展中经济体多数城镇化率偏低，市场机制尚不成熟，在经济快速发展过程中，房地产市场具有较高的成长性和波动性。这再次验证了成熟市场对价格反应会更为迅速，但波动幅度更小，能够较短期国际资本流动对不同经济体资产价格的影响2023.09 科学决策71好的缓冲短期国际资本流动的冲击。短期国际资本流动对债券价格的影响。短期国际资本流动对债券价格的影响并不显著，可能是因为本文采用的国债收益率，国债在一国的债券资产里风险最低，收益率也最低。而短期国际资本流动主要是追求在短期内快速获得高额回报，因此更倾向于进入股票市场或房地产市场。综上所述，短期国际资本的流入会对资产价格产生影响，但对股票价格和房地产价格影响的显著性不同，对债券价格的影响不显著，这验证了理论假说 1。发达经济体的开放程度和市场成熟度高，短期国际资本流入对其股票和房地产价格影响小于发展中经济体，这验证了理论假说 2。发展中经济体具有较高的利率和经济增速，会使投资者产生更高的预期收益率，从而导致资产价格波动幅度增大，这验证了理论假说 3。上述情况表明，成熟、健全、开放的资本市场和房地产市场更容易吸引外资的流入，且能够通过市场自身的修复能力，较好的平缓短期资本快速进出所造成的冲击，从而降低冲击可能引发的系统性风险。然而，对于管制较多、且不成熟的市场，其抵御风险的能力偏弱，无法有效缓冲资本冲击，从而会产生更大的市场波动。4.3 稳健性检验4.3 稳健性检验为进一步检验基准回归结果的稳健性，本文在放松组内自相关假设的情况下，使用另一个代表性的长面板估计模型面板校正标准误差模型（Pannel Corrected Standard Errors，缩写 PCSE）进行估计，并与基准回归结果进行稳健性对比分析。检验结果如表 6：表 6 基于面板校正标准误差模型的回归结果变量股票价格（SI）房地产价格（RE）债券价格（BD）非美发达经济体发展中经济体非美发达经济体发展中经济体非美发达经济体发展中经济体RE-0.4011（0.60）-0.0823（-1.94）-3.3278（-2.71）0.0709（0.5）SI-0.0056（-0.03）-0.0822（-1.58）-0.9078（-0.99）0.0021（0.02）BD-0.0367（-0.98）0.0044（0.03）-0.0172*（-1.71）0.1494（0.45）-SCF0.0092*（1.79）0.0543*（0.86）0.0062*（2.17）0.2093*（2.45）0.1152（0.93）0.0657（0.56）EXR2.2397*（2.37）-0.8956*（-8.26）0.8125（1.53）-0.0539（-0.48）2.0228*（1.66）0.2846（1.29）GDP0.0136（0.47）0.5210*（3.21）0.1494*（13.55）0.5012*（2.19）-0.0102（-0.31）-0.3163*（-10.66）M20.0010（0.06）0.0619（0.68）-0.0106（-1.28）0.1462（1.14）-0.2558*（-8.45）0.1885（0.85）IR-0.0919*（-2.15）-0.0557（-0.43）0.0160（0.76）-0.6438（-2.63）0.8311*（17.26）0.5664（1.18）UGDP-0.0167（-0.25）-0.3240（-0.66）-0.0645*（-5.00）-1.4003*（-2.98）0.2062*（3.46）0.2339*(4.17)UIR-0.0774（-0.67）-2.3103*（-2.40）0.0301*（2.62）2.4272*（3.91）0.1834*（1.99）0.1120(1.03)常数项0.3642*（2.02）0.8742*（5.55）0.0894*（2.11）1.7853（0.92）1.8981*（9.16）3.8886*(13.00)注：表中*，*，*表示估计系数在 1%，5%和 10%的显著性水平上显著。从稳健性检验结果来看，首先，PCSE 模型的估计结果在显著性上与全面 FGLS 的是相一致的，即短期国际资本流动对资产价格的影响都是显著的，且其余变量的显著性也基本是一致的，仅个别变量的显著性略短期国际资本流动对不同经济体资产价格的影响72 科学决策2023.09有差异。其次，二者回归系数的正负方向是一致的，即短期国际资本流动对资产价格影响的方向是一致的。最后，二者回归系数估计值的大小基本是一致的，仅个别数据出现细微差别。由此可见，国际资本流动对资产价格影响的估计结果是稳健的。4.4 内生性检验4.4 内生性检验根据前文量化分析和经济运行内在客观规律，在开放经济条件下，一国资产价格与短期国际资本流动及货币资金价格之间都存在显著关系，随着一国资产价格走高或走低，伴随着短期国际资本流动流入或流出，也即是说，如果短期国际资本流动对一国资产价格造成显著冲击，则会引致一国货币政策内生性调整，进而传导到国际资本流动上面。鉴于此，本文模型可能存在内生性问题。为了最大限度地降低内生性问题对回归参数的影响偏差，本文采用系统广义矩估计模型（Generalized Method of Moments，缩写 GMM），使用关键解释变量的滞后期数据为工具变量，进行稳健性分析，以此来解决模型可能存在的内生性问题。其中，将短期国际资本流动的一阶滞后项设定为工具变量，用 LSCF 表示。由于在使用工具变量时，需要对工具变量的有效性进行检验，因此本文对模型中工具变量进行了过度识别检验，其中，短期国际资本流动对房地产价格的影响模型中工具变量的检验结果为：J 统计量为 0.009，nJ=0.903，小于卡方分布临界值 3.29；短期国际资本流动对股票价格的影响模型中工具变量的检验结果为：J统计量为 0.117，nJ=1.298，小于卡方分布临界值 4.19；短期国际资本流动对债券价格的影响模型中工具变量的检验结果为：J 统计量为 0.058，nJ=1.229，小于卡方分布临界值 5.093。有效性检验结果即接受原假设，表明本文选择的工具变量在计量意义上是有效的。采用 GMM 的主要估计结果如下：表 7 基于系统广义矩估计模型的回归结果变量股票价格（SI）房地产价格（RE）债券价格（BD）非美发达经济体发展中经济体非美发达经济体发展中经济体非美发达经济体发展中经济体RE-0.5322（-0.56）-0.0764（-1.02）-3.4533（-3.21）0.1134（2.01）SI-0.1124（-0.54）-0.1024（-1.02）-0.5674（-0.98）0.0323（0.12）BD-0.0651（-2.01）0.0101（0.06）-0.0201*（-1.6）0.0987（0.77）-SCF0.0121*（1.03）0.0671*（0.80）0.0109*（1.98）0.2764*（2.01）0.0101（1.89）0.1209（0.59）LSCF0.0076*（1.98）0.0663*（1.12）0.0156*（2.76）0.2321*（3.55）0.0187（1.35）0.0664（0.55）EXR0.2245*（2.98）-0.8076*（-5.23）0.8845*（2.11）-0.0623（-0.51）2.0001（0.99）0.3452（1.16）GDP0.0134*（0.68）0.4987*（1.23）0.2371*（10.1）0.5187*（2.23）-0.0116（-0.38）-0.3124*（-6.60）M20.0015（0.12）0.0662（0.71）-0.0251（-1.87）0.2453（1.09）-0.2501*（-13.10）-0.1978（-0.73）IR-0.8901*（-3.13）-0.1272（-0.67）0.0176（0.77）-0.5698（-2.78）0.8675*（12.01）0.4364（1.21）UGDP-0.0231（-0.61）-0.4012（-0.91）-0.1027*（-3.42）-1.4523*（-2.81）0.3012*（3.25）0.2453*(2.16)UIR-0.0654*（-1.43）-2.015*（-2.26）0.0532（2.49）-3.015*（-2.54）0.1756*（1.99）0.1341(0.88)常数项0.4732*（4.32）0.8654*（4.75）0.0095（0.23）1.7991*（0.90）1.7466*（12.67）3.024*(10.05)注：表中*，*，*表示估计系数在 1%，5%和 10%的显著性水平上显著。短期国际资本流动对不同经济体资产价格的影响2023.09 科学决策73从检验结果来看，GMM 模型的估计结果与全面 FGLS 模型略有不同，其中，短期国际资本流动对发达经济体股票价格影响的显著性有所增强，系数值有所上升，对发达经济体房地产价格的显著性有所降低，系数值有所上升，但影响方向不变，整体上不影响短期国际资本流动对资产价格影响的显著性的判定。此外，其他变量对各资产价格影响的显著性也略有变化，系数值有升有降，但整体在显著性和影响方向上保持了较高的一致性。因此，在计量意义上，本文变量可能存在的内生性问题对关键变量的影响效应是可以接受的，即样本期内短期国际资本流动对资产价格的影响是稳健的。5 结论和建议本文选择了 40 个数据较全的非美经济体作为主要研究对象，采用 FGLS 模型，就短期国际资本流动对资产价格的影响进行了回归分析，并使用PCSE模型和GMM模型进行了稳健性检验和内生性检验，结果显示，短期国际资本流动对资产价格的影响是稳健的。本文的主要结论如下：短期国际资本流动对股票价格和房地产价格具有显著影响，对国债价格的影响并不显著。其中，面对短期国际资本流动的冲击，发展中经济体股票价格和房地产价格的波动幅度更大，非美发达经济体的波动幅度更小，但非美发达经济体房地产价格的反应更为迅速，发展中经济体房地产价格的反应迟缓。这表明，股票市场和房地产市场有类似之处，即成熟、健全、开放的市场，不仅更容易吸引外资的流入，且能够较好的平缓短期国际资本的冲击，降低系