国际金融整合下资金流动与经济增长之关系

国际金融整合下资金流动与经济增长之关系

一、文献梳理与问题的提出国际货币基金组织(InternationalMonetaryFund，IMF)提出，目前全球资金流动，呈现出由部分发展中国家(如东亚新兴市场国家与石油输出国)流向发达国家的所谓“Uphill”态势，且发展中国家保持经济持续增长(FinanceandDevelopment，2010)。这与新古典经济理论所预测的国际资金流动应为“Downhill”，即由发达国家流向较贫穷地区，致使后者有更多的资金，从而从事基础建设或机器设备购置，并使收入水平向前者收敛的状况有所不同(Lucas，1990)①。以东欧转型经济体与欧元区国家之间为例，资金流动便呈现Downhill现象，经济也有所增长。但部分地区如拉丁美洲，虽有来自国际资本市场与发达国家的官方援助，经济表现却无明显进步②。近年来，学者日益关注Downhill与Uphill资金流动模式与经济增长的关系，发现即使部分国家或地区呈现与前述新古典理论一致的Downhill，发展状况亦有很大差异，与经济增长的关系亦非十分明确。既有文献对于其中关系的探讨，大致可分为以下两大类。其一，人力资本与制度政策。Barro和Lee[1]、、Alfaro等[3]、Sanchez[4]和Schularick和Steger[5]等强调人力资本素质、制度品质、产权保护，或是三者加总的影响力，认为优质人力资本、完善的制度，以及对于国际资金提供者的保护与产权的保障，是国外资金流入贫穷国家协助其经济发展的先决条件。Grossman和Helpman[6]、Balasubramanyam等[7]、Borensztein等[8]与Zhang0[9]等则认为资金流动中的外商直接投资(FDI)含有知识与技术创新因素，可对经济增长产生正面影响。但这只有在资金接受国本身具有良好人力资本条件下才可能成立，且亦可能与政策选择(如进口替代或出口扩张)有关。其二，金融市场整合程度。鉴于FDI仅属于国际金融整合下资金流动的一部分，Obstfeld[10]、Grilli和Milesi-Ferretti[11]、Quinn[12]、Kraay[13]、Rodrik[14]、Henry[15]、Edison等[16]和Bussiere、Fratzscher[17]等更关心全球资本市场开放程度与经济增长的关系。全球资本市场的开放与整合，促使投资多样化且易于进行风险分散，私人投资的增加亦可促进经济增长。然而，对这样的结论也有不同的意见。例如发展中国家因为没有成熟的金融结构与制度规范，在面对国际资本市场开放后大量的资金进出，可能引发金融危机与经济衰退。这也可能是在全球样本的研究中，国际金融整合与资金流动未能促进长期且稳定经济增长的主要原因之一③。资金流动的持续研究，对于现阶段无论发达国家还是新兴市场国家(EmergingMarkets)的发展仍具有重要意义。首先，连年贸易赤字与Uphill的资金流动模式，已使美国在2004年的国外净资产达到负41000亿美元的空前规模(Hausman和Sturzenegger，2005)。这种被称之为全球经常账户失衡(GlobalImbalances)现象的成因虽众说纷纭，但若美元汇率因此而发生崩跌现象，不但持有美元资产的政府与投资人将遭受巨额财产损失，恐慌性的资金撤出亦可能使美国经济持续衰退，并波及其他新兴市场。这对国际金融秩序与经济增长将会造成难以估计的负面影响(Xafa，2007)。另一方面，东欧国家近五年平均经济增长率达6%，其中每年来自欧盟(EU)占其国内生产总值3%～4%的投资与转移支付居于关键地位(Allard，2008)。IMF据此估计在20年后，东欧的收入水平或可赶上西欧国家(Vamvakidis，2008a)。然而在Downhill模式的收入水平收敛过程中，部分东欧国家呈现物价上涨，国内信贷快速扩张与国际收支严重失衡等现象，已引起经济硬着陆(HardLanding)的忧虑。而西方国家对于包括印尼、拉丁美洲与非洲等发展中国家以downhill资金流动模式进行的经济援助，早遭指控沦为发达国家政府、跨国企业与国际投资银行控制发展中国家经济资源的工具④。综上所述，Uphill或Downhill资金流动模式，会成为国际经济秩序的不稳定因素吗？什么原因造成这种理论与实际相悖，以及不同区域国家间发展上的差异？资金流入若要能够使贫穷国家的经济增长与人均收入有所改善，其关键因素是什么？本文研究目的，在于探讨东欧、东亚以及拉丁美洲三大主要新兴市场国家或地区，资金流动方向与经济增长间的关系，以及各区域呈现异同特性的原因。从而使我们可进一步思考在国际金融整合的趋势下，各国如何根据其区域特性制定政策措施以达成特定经济目标。二、实证模型本文实证分析拟估计两组面板数据模型。第一组回归模型探讨资金流动(以经常账户表示)的决定性因素；第二组回归模型则探讨资金流动对于经济增长的影响。(一)经常账户与资金流动决定因素根据Debelle和Faruqee[18]与Chinn和Prasad[19]的观点，本文所使用的基本模型如下：其中下标i和t分别表示第i国家在第t期的变量值。被解释变量CAR为经常账户(CurrentAccount)占国内生产总值(GDP)的百分比，其值的正(负)表示经常账户盈余(赤字)，隐含资金的流出(流入)。α为固定效果(FixedEffect)或是随机效果(RandomEffect)的截距项，ε表示随机干扰项。X则是决定经常账户的结构性变量矩阵，包括：人均实际GDP增长率(YG)、政府预算盈余占GDP比例(GOV，负值表示赤字)、儿童比例(KID)、老年比例(OLD)、贸易开放度(OPEN)、国外净资产比例(NFA)和国际金融整合程度(IFI)⑤。各解释变量对经常账户的影响如下。经济增长率的增加可能带动国内消费支出的增加，因此造成储蓄与经常账户余额减少。此外，高经济增长也代表该国经济前景看好，因而导致投资增加且吸引资金流入。故预期人均GDP增长率(YG)的系数为负。政府预算盈余直接影响到政府储蓄，当其他条件不变时，政府预算盈余会通过其对政府储蓄的影响而造成经常账户增加。另外，政府财政赤字，隐含着外资流入融通的需求。因此预期政府预算盈余(GOV)的系数值为正。根据生命周期理论，儿童与老年人比例的增加将会导致储蓄下降与经常账户赤字，故预期这两个比例(KID、OLD)的系数值为负。贸易程度越开放表示越容易吸引国外的投资，故预期贸易开放度(OPEN)的系数值为负。国外净资产比例(NFA)的系数值应为正，因为持有国外净资金越多，利息所得收入也越多，因而改善经常账户余额。在上述变量的作用得到控制之后，就可以回答国际金融整合程度对于经常账户的影响，这也是本文的重点。若国际金融整合程度(IFI)的系数值为正，则表示国际金融整合程度的增加会伴随着资金外流；反之，若IFI的系数为负，则表示国际金融整合程度的增加是伴随着资金流入。预期该系数在东欧与拉丁美洲地区为负，因为这两个区域的国际金融整合通常伴随着国际资金流入。相反地，预期该系数在东亚国家为正，因为该区域的国际金融整合通常伴随着资金流出。在估计时，考虑到异方差与序列相关问题，因此使用广义最小二乘法(GLS)进行估计，并以White稳健标准误(RobustStandardError)进行调整。为了避免内生性问题，即被解释变量和解释变量在同期可能有相互影响的现象，采用Abiad等[20]的作法，让解释变量的期数比被解释变量滞后一期。因此式(1)中解释变量X的下标为t-1。除了式(1)基本回归模型外，依据Edison等[16]，将特定宏观经济、金融或政策等控制变量，以及这些变量与资金流动量(IFI)的相乘项，引入式(1)，以便进一步解释CAR是受到IFI与哪些因素的交互影响。与前述式(1)的解释变量所不同的地方，在于这些变量并非传统新古典理论用来解释资金流动的影响因素。加入这些交互项的目的，在于进一步分析哪些变量使国际金融整合程度对于资金流动的影响在各个区域有所不同。模型如下宏观经济变量包括实际人均GDP对数值(LY)和人力资本(HC)。金融变量有股市总成交金额占GDP比例(STOCK，用以衡量股票市场发展程度)以及银行对私人部门的贷款总额占GDP的百分比(PRI，用以衡量银行业发展程度)。之所以使用PRI，而非M2占GDP比例，是因为前者可较明确地显示资金运用状况与金融发展程度(Levine，1999)。政策变量则为前述的政府预算盈余(GOV)与通货膨胀率(INFL)，分别用来衡量财政与货币政策的稳定性。本文所用变量的定义、计算方法及数据来源，如表1所示。值得注意的是，式(2)加入了国际金融整合程度IFI与人均实际GDP的相乘项。若该相乘项的系数值为正，则表示国际金融整合的加深，可能使资金自较高收入水平国家至低收入国家(表现为经常账户盈余)，即换言之，低收入国家因而可以维持较高的经常账户赤字，国际资金的流动是属于Downhill模式。反之，若该相乘项的系数值为负，则表示国际金融整合程度加深，可能使资金自较低收入水平国家流向高收入国家，国际资金流动属uphill模式。根据Abiad等[20]和Perkins[21]，我们预期该相乘项的系数值在东欧与拉丁美洲为正，为Downhill模式；在东亚则为负，属Uphill模式。(二)资金流动与经济增长式(1)和式(2)探讨资金流动的决定性因素。接着探讨资金流动对于经济增长的影响。根据Barro[22]，以人均实际GDP增长率(YG)作为经济增长指标，并使用人口增长率、人力资本与期初人均实际GDP作为解释变量。同时考虑到Young[23]提出的贸易对于经济增长的重要性，建立实证模型如下其中δ为截距项，u为随机扰动项，Z为解释变量，包括人均实际GDP对数值(LY)、人力资本(HC)、人口增长率(PG)、贸易开放度(OPEN)和经常账户盈余占GDP百分比(CAR)。式(4)的解释变量之所以包含CAR，目的在于观察其所代表的资金流动对于经济增长的影响。各个解释变量对经济增长的影响如下。根据绝对收入假说，期初收入水平越高，则经济增长率越低，故人均实际GDP(LY)的系数值应为负。人力资本对于经济增长有长期的正面效果，所以HC的系数应为正。较高的人口增长率将降低人均实际产出，故PG的系数值应为负。多数出口导向型国家皆有较佳的经济增长表现，所以贸易开放度(OPEN)的系数应为正。至于经济增长与经常账户盈余(CAR)的关系，根据Abiad等[20]、Perkins[21]和Prasad等[24]，在东欧地区资金流入与经济增长同时发生，故CAR的系数对于东欧国家应为负；而东亚地区资金流出与经济增长并存，故CAR的系数值在东亚应为正。另外，我们预期CAR的系数值在拉丁美洲应为不显著，因为Perkins[21]曾指出外国资金流入根本无助于该地区的经济增长。我们进一步分析是什么因素，导致资金流动在各个地区对于经济增长具有不同的影响。因此我们将特定控制变量引入以上式(4)，得到新的模型如下三、实证结果分析本文所研究的三个新兴经济体地区⑥，在1980年之前，数据缺失较为严重，故本文研究期间的选择，对于东亚与拉丁美洲国家或地区为1979年至2009年。而东欧国家于90年代进行经济转型前的数据有所缺漏，故以1991年为起始年。本文在实证分析时，均将回归模型中的被解释变量，即经常账户余额占GDP比例(CAR)以及人际实际GDP增长率(YG)，取3年移动平均值。这是因为被解释变量通常存在较大的波动，采用移动平均法可以让被解释变量变得比较平滑，同时可排除数据中异常值的干扰。这样做也隐含着被解释变量所受到的影响有可能分散在滞后期内。为了避免内生性的问题，解释变量的期数取被解释变量滞后一期。以式(1)为例，被解释变量经常账户余额占GDP比例的数值，采用1980～1982年、1981～1983年、…、2007～2009年的移动平均值，相对应的解释变量则为1979年、1980年、…、2006年等年度数据。使用面板数据(PanelData)进行回归分析，牵涉到各地区回归模型的截距项是否相同，以及设定固定效应还是随机效应以求得满足一致性(Consistency)估计结果。因此先对式(1)至式(5)进行F检验与Hausman检验。检验结果显示拒绝相同截距项，以及随机效果模型的原假设⑦。考虑到模型异方差与序列相关问题，因此使用广义距估计(GLS)，并藉由White稳健标准误进行调整。(一)经常账户与资金流动决定因素分析在进行不同区域的探讨之前，先将所有的国家样本不分区域按照式(1)和式(4)进行初步的混合回归，估计结果如表1所示。对式(1)的回归，除YG外其他变量的系数均符合预期，且国际金融整合程度(IFI)系数显著为正，表示1980年之后的国际金融整合，促使新兴经济体国家的资本流动，呈现相关文献上所说的uphill模式。而式(4)的回归结果中仅贸易开放度(OPEN)和人力资本(HC)与预期相符，且经常账户余额比例(CAR)系数不显著，表示资金的流动，并未对经济增长有明确影响，这与既有文献结论也大致相符。换言之，探讨不同区域特性并进行比较应是必要的。表2是分别对三个地区以式(1)进行回归所得到的结果，基本上大多数变量符合我们预期。人均实际GDP增长率(YG)系数在东欧显著为负，表示自经济转型以来，经济增长与国外资金流动之间的关系。政府预算盈余(GOV)系数在三个地区均为显著的正值，表示政府预算改善(即GOV为正值)可使经常账户余额提升。儿童与老年比例(KID与OLD)在东亚和拉丁美洲均显著为负，即儿童与老年人比率会减少其国家的储蓄，使经常账户恶化。国外净资产(NFA)显著为正，表示持有较多外国资产，将使未来利息所得增加且经常账户改善。贸易开放度(OPEN)只有在东欧国家为负且显著，即贸易开放程度的提升会使国外资金流入。正如我们所预期，国际金融整合程度IFI对经常账户余额CAR的影响在东欧为负，即IFI上升1%，CAR下降0.067%，表明国际金融整合程度越高，国外资金呈现流人，即Downhill模式。这可能是因为自1990年代初经济转型至2004年正式加入欧盟的经济整合过程中，东欧各国金融体系和制度与发达国家趋于一致，故能吸引西欧国家的资金流入。(Alfaro等2003；Sanchez，2006)东亚国家IFI对CAR影响为正，表明国际金融整合程度越高，资金呈现流出的uphill模式。这可能是因为东亚新兴国家经济起飞的时间与东欧国家相比更早，出口导向政策和较高的教育投资令国外FDI流入，从而生产力提高且国内储蓄上升，但在金融体系发展程度较低与投资商品市场仍未成熟的条件下，国际金融整合反而使得过剩资金流向金融发展程度较高，投资商品种类较多的工业化国家(Prasad等2006)。换言之，在东亚国家虽有大量FDI流入，但整体而言资金仍呈净流出。对于拉丁美洲国家的回归结果，并无统计显著性。显示国际金融整合程度越高，似乎未能吸引FDI或其他资产组合投资等资金稳定地流入。由此可知，此地区的资金流动方向与规模，并不像东欧或东亚地区那样呈现稳定状态。1.加入特定控制变量后实证结果分析以表2的回归模型为基础，加入特定的宏观经济、金融与政策等控制变量。这些变量虽非传统新古典理论用来解释长期资本流动的因素，但仍可能扮演一定的角色。换言之，这些状态变量若有所变动，可能使资金流动转至对该国有利或不利的方向进行。同时，为了避免过多解释变量所带来的多重共线性问题，兹采取逐个回归的方法。对三个地区的实证结果分别由表3、表4、表5给出。根据表3、表4和表5的估计结果，加入实际人均GDP(LY)以及它与IFI的交互作用项LY×IFI后，三个地区呈现不同的结果。表3中LY显著为负，表示东欧国家随着收入水平的提高，国外资金流入增加。而LY×IFI亦显著。将被解释变量CAR对IFI取偏微分，可得IFI对CAR的边际影响如下：令上式等于零，即经常账户保持平衡状态下，可求出收入水平门槛值Y=16，398(以美元表示)。在Y未超过门槛值且其他条件不变的情况下，国际金融整合程度IFI上升将使资金流入，而超过门槛值后资金则呈流出状态。这表示东欧的国际金融整合造成资金流入的现象，会随着收入水平的提高而减缓。即人均收入达到16398美元之后，资金将转为流出。不过由现有数据来看，几乎所有的东欧国家人均收入Y值仍低于门槛值。此外，人均实际GDP对CAR的边际影响为-0.453+0.061×IFI，同理可求出IFI门槛值IFI=7.43%。根据现有数据，我们发现东欧国家目前IFI平均值已近12%，且90年代以来已有近一半的国家超过此门槛值。这表明其他条件不变的情况下，LY增加将使资金从流入转为流出。简言之，对于东欧国家，国际金融整合程度IFI或实际人际GDP的提高，均会吸引国外资金流入，但两者交互作用，且同时提升到一定程度后，资金流动方向将会转为流出。目前东欧IFI值已超过门槛值，而代表经济发展程度的LY值仍较低，故整体而言经常账户仍呈赤字，即资金持续流入状态。以相同方法对东亚国家(地区)数据进行分析，可知IFI对CAR的边际影响为-2.544+0.265×LY，求出门槛值Y=15333美元。在本文样本中，除中国香港、新加坡和近年来韩国与中国台湾之外，其余国家Y值均在门槛值以内。这也与现状相符，即“亚洲四小龙”⑧在快速的经济增长与国际金融整合下，资本流出的幅度扩大。其余国家如印尼、马来西亚、菲律宾和泰国在上世纪90年代末之前，经常账户余额CAR多为负值，但随着收入水平的提高，在IFI和LY的交互作用下，可预期CAR将逐渐改善。而表5中除LY在10%的显著性水平下显著为正外，IFI与LY×IFI均不显著，表明在拉丁美洲国际金融整合对资金流动的方向和效果并非取决于实际收入的高低。但可知若能逐步提高实际收入，可减少对国外资金流入的依赖。表3、表4和表5中加入人力资本(HC)后，IFI在东欧和东亚显著，加入HC与相乘项HC×IFI后，拉丁美洲国家的IFI仍不显著。但HC与HC×IFI两项，三个地区有不同的结果。东欧国家中HC显著为负，表示东欧人力资本程度提高，会吸引更多资金流入。而交互项HC×IFI为正，表示人力资本提高代表着人均生产力与收入水平的提高，使国内储蓄上升。由于国际金融整合日趋紧密，可能使得转为资本输出。表4中IFI对CAR的边际影响为1.555-0.042×HC，而HC对CAR的边际影响为0.167-0.042×IFI。故在其他条件不变下，国际金融整合使东亚新兴国家资金流出的程度，会随着人力资本的提高而逐渐减少；而人力资本的提高对国内资金流出的影响，将随国际金融整合程度提高而减缓。这样的结果显示，若东亚地区的人力资本水平与国际金融整合程度能够持续改进，则吸引资金流入的力度将逐渐超越因人力资本提升造成收入与储蓄增加，致使资金流出的部分。至于表5对拉丁美洲国家的回归结果，HC与HC×IFI均不显著，显示其国际金融整合对资金流动的影响方向和效果，并非取决于人力资本的高低。另外，加入金融变量(包括私人信贷PRI与股票市场STOCK)后，三个地区的IFI并非全部显著。表3东欧国家的回归结果中，IFI系数显著且为负值。另外加入的变量PRI显著为负，PRI×IFI显著为正，表示通过国际金融整合，国内金融市场的发展可吸引更多资金流入。但随着国际金融整合程度与国内金融发展的深化(可计算出PRI门槛值为103%)，经常账户余额将转为正值，资金亦开始流出。另外，STOCK与STOCK×IFI均不显著，表示股市的发展目前仍非资金流入的主因。在表4中，东亚国家加入PRI变量后，IFI系数由表2中正值变为负值，而交互项PRI×IFI显著为正，表示IFI对CAR的边际效果受到PRI变量的影响，且可算出PRI门槛值为97.88%。超过该门槛值后，国内资金开始外流。另外，表4中变量STOCK及其相互项STOCK×IFI均不显著，表示股市发展与资本流动的关系在此并无数据支持。拉丁美洲回归结果的表5中，在加入PRI与STOCK控制变量后，变量及其交互项系数均不显著，亦表明国内金融发展程度与该地区资金流动并无明显关系。最后，表3、表4和表5中引入与政府行为有关的政府预算盈余GOV以及通货膨胀INFL特征变量后，可知IFI仍然只有在东欧和东亚地区为显著的。至于交互作用项，东欧地区的GOV×IFI以及INFL×IFI皆不显著。但东亚和拉丁美洲地区GOV×IFI显著，表示政府预算状况的改善(GOV由负转为正值)在国际金融整合过程中，可以减少国外资金流入，进而降低对国外资金的依赖。如同前面所述，式(2)中加入的状态控制变量及其交互作用项，并非传统用来解释长期资金流动的因素。尽管系数性质有所不同，笔者仍尝试将所有的解释变量、控制变量以及交互作用项放入同一回归方程中⑨。东欧与东亚地区回归结果中可决系数值显著提升，但东欧与拉丁美洲地区因股票市场数据缺失，造成样本容量减少，且这样做有可能带来多重共线性问题。即便如此，仍可看出这三个地区的经济、金融和政策控制变量，符号和显著性大致仍与前面的逐个回归分析结果相同：在东欧与东亚地区，收入水平、人力资本和金融市场发展是解释国际金融整合促使资金流动的重要因素，但股市发展对于东亚地区的影响则较显著。在拉丁美洲，各种宏观经济、金融和政策特征变量，均与资金流动无显著关系。2.排除中国后的东亚CAR实证结果由以上分析可知，国际金融整合促使东亚国家资金流出，有悖于传统Downhill模式假设。事实上东亚许多国家(地区)在20世纪90年代末或2000年后，才出现经常账户盈余。但中国在20世纪90年代中期经常账户余额出现快速增长，近年来