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中图分类号：学校代码：10055UDC：密级：公开硕士学位论文货币周期性及其影响因素的实证研究AnEmpiricalResearchofCurrencyCyclicalityandItsInfluencingFactors论文作者满立斌指导教师王芳副教授申请学位经济学硕士培养单位金融学院学科专业金融学研究方向国际金融答辩委员会主席阳佳余评阅人匿名评审南开大学研究生院二○一七年五月 南开大学研究生学位论文作者信息论文题目货币周期性及其影响因素的实证研究姓名满立斌学号2120152000答辩日期2017年5月16日论文类别博士□学历硕士□专业学位硕士□同等学力硕士□学院(单位)金融学院学科/专业(专业学位)名称金融学联系电话电子邮箱通信地址(邮编)：非公开论文编号备注注：本授权书适用我校授予的所有博士、硕士的学位论文。由作者填写一份并签字，如已批准为非公开学位论文，须附批准通过的《南开大学研究生申请非公开学位论文审批表》和“非公开学位论文标注说明”页。 南开大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师指导下进行研究工作所取得的研究成果。除文中已经注明引用的内容外，本学位论文的研究成果不包含任何他人创作的、已公开发表或者没有公开发表的作品的内容。对本论文所涉及的研究工作做出贡献的其他个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本学位论文原创性声明的法律责任由本人承担。学位论文作者签名：2017年5月日非公开学位论文标注说明(本页表中填写内容须打印)根据南开大学有关规定，非公开学位论文须经指导教师同意、作者本人申请和相关部门批准方能标注。未经批准的均为公开学位论文，公开学位论文本说明为空白。论文题目申请密级□限制(≤2年)□秘密(≤10年)□机密(≤20年)保密期限20年月日至20年月日审批表编号批准日期20年月日南开大学学位评定委员会办公室盖章(有效)注：限制★2年(可少于2年);秘密★10年(可少于10年);机密★20年(可少于20年) 摘要摘要正如全球范围内诸多经济体存在国际资本流动周期性的现象，其货币汇率同样与经济运行间存在周期性关系，即“货币周期性”。本文基于1998至2011年的时间序列数据，对88个经济体的货币周期性进行测算，并进而探讨其分布特征。本文试图从经济因素和制度因素两个角度，探讨潜在影响各经济体货币周期性的四类共五个具体因素，分别是“国际资本流动周期性”、“商品与劳务净出口”和“商品与劳务净出口周期性”、“资本账户开放程度”以及“实际汇率体制”，并进而基于88个经济体的截面数据，通过实证分析揭示货币周期性同这些具体因素的定量关系。实证结果显示：基于全样本，国际资本流动和实际汇率体制对货币周期性存在显著的正向影响，商品与劳务净出口密度和商品与劳务净出口周期性对货币周期性存在显著的负向影响，资本账户开放程度对货币顺周期性并不存在显著的直接或是间接的影响；基于发达经济体样本，资本账户开放程度对货币周期性存在显著的负向影响，实际汇率体制对货币周期性的强度存在显著正向影响，但无法确定是趋于顺周期性还是逆周期性；基于发展中经济体样本，资本账户开放程度对货币周期性的强度存在显著的正向影响，但无法确定是趋于顺周期性还是逆周期性。关键词：货币周期性国际资本流动周期性商品与劳务净出口资本账户开放程度实际汇率体制Ⅰ AbstractAbstractJustliketheuniversalityofcyclicalflowofinternationalcapitaltomanyeconomiesaroundtheworld,theexchangeratesoftheircurrenciesalsohavecyclicalbehaviorwiththeireconomy,whichwecallas”CurrencyCyclicality”.Basedon1998-2011timeseriesdata,thispapercalculates“CurrencyCyclicalityIndex,CCI”for88economies,andfurtherdiscussestheirdistributioncharacters.Besides,thispapertriestorevealtheinfluencesoffivepotentialfactors,thatis“cyclicalflowofinternationalcapital”,”netexportsofcommoditiesandservices”&”cyclicalityofnetexportsofcommoditiesandservices”,“capitalaccountopenness”and“realexchangeratearrangement”,totheCCIbyaseriesofempiricalresearchesbasedonthecrosssectiondataof88economies.Theempiricaloutcomestellusthat:basedonthewholesample,thecyclicalflowofinternationalcapitalandtherealexchangeratearrangementhaveasignificantpositivecontributiontotheCCI,whilethenetexportsofcommoditiesandservicesandthecyclicalityofnetexportsofcommoditiesandservicesnegative,andthereisnosignificantdirectorindirectcontributionsofthecapitalaccountopennesstotheCCI;basedonthesampleofthedevelopedeconomies,thecapitalaccountopennesshasasignificantnegativecontributiontotheCCI,andtherealexchangeratearrangementhasasignificantpositivecontributiontothesignificanceoftheCCIwhilewhetherit’sprocyclicalityornotisnotcertain.;basedonthesampleofthedevelopingeconomies,thecapitalaccountopennesshasasignificantpositivecontributiontothesignificanceoftheCCIwhilewhetherit’sprocyclicalityornotisnotcertain.KeyWords:Currencycyclicality·Cyclicalflowofinternationalcapital·Netexportsofcommoditiesandservices·Capitalaccountopenness·RealexchangeratearrangementⅡ 目录目录第一章绪论...........................................................1第一节选题背景与意义................................................1第二节文献综述.......................................................2第三节研究思路与研究方法............................................6第四节文章结构、创新与不足..........................................6第二章变量定义、数据来源与模型设定.............................8第一节变量的定义以及数据来源........................................82.1.1被解释变量的定义以及数据来源.....................................82.1.2解释变量定义以及数据来源.....................................102.1.2.1国际资本流动............................................102.1.2.2商品与劳务进出口........................................122.1.2.3汇率体制...............................................152.1.2.4资本账户开放程度........................................19第二节模型设定......................................................22第三章实证研究.....................................................23第一节变量的描述性统计.............................................233.1.1货币周期性指数..............................................233.1.2国际资本流动周期性指数.......................................273.1.3商品与劳务净出口指数和周期性指数..............................303.1.4实际汇率体制................................................343.1.5资本账户开放程度............................................36第二节实证分析..................................................38第四章结论与建议...................................................48附录...................................................................50Ⅲ 目录附录A..........................................................50附录B..........................................................52参考文献..............................................................54致谢...................................................................56个人简历........................................................57Ⅳ 图表索引图表索引图1.Reinhart和Rogoff的实际汇率体制划分方法..........................17图2.全样本货币周期性指数分布图.......................................24图3.发达经济体货币周期性指数分布图...................................24图4.发展中经济体货币周期性指数分布图.................................26图5.全样本国际资本流动周期性指数分布图..............................27图6.发达经济体国际资本流动周期性指数分布图........................28图7.发展中经济体国际资本流动周期性指数分布图......................28图8.全样本的商品与劳务净出口指数分布图............................30图9.全样本的商品与劳务净出口周期性指数分布图......................31图10.发达经济体商品与劳务净出口周期性指数分布图...................31图11.发展中经济体商品与劳务净出口周期性指数分布图.................33图12.全样本、发达经济体和发展中经济体的实际汇率体制频数分布图.....34图13.全样本、发达经济体和发展中经济体的实际汇率体制占比分布图.....36图14.全样本资本账户开放程度的分布图...............................36表1.全样本、发达经济体和发展中经济体货币周期性指数描述性统计表....26表2.全样本、发达经济体和发展中经济体国际资本流动周期性指数描述性统计表...........................................................29表3.全样本、发达经济体和发展中经济体商品与劳务净出口指数描述性统计表...............................................................31表4.全样本、发达经济体和发展中经济体商品与劳务净出口周期性指数的描述性统计表.....................................................33表5.全样本、发达经济体和发展中经济体实际汇率体制的描述性统计表....35表6.全样本、发达经济体和发展中经济体资本账户开放程度的描述性统计表37表7.全样本线性回归结果：解释变量单独回归以及基于模型（2）的回归...39表8.全样本线性回归结果：基于模型（3）和（4）的回归................40表9.全样本线性回归结果：基于模型(5)的回归.........................41表10.发达经济体的线性回归结果：解释变量单独回归以及系数具有显著性的回归.................................................................42Ⅴ 图表索引表10.发达经济体的线性回归结果：解释变量单独回归以及系数具有显著性的回归...........................................................42表11.发展中经济体的线性回归结果：解释变量单独回归.................43表11（续）.发展中经济体的线性回归结果：系数具有显著性的回归.......43表12.全样本线性回归结果：基于模型(10)的回归.......................45表13.针对货币周期性强度的回归：基于全样本、发达经济体和发展中经济体样本的回归.....................................................46Ⅵ 绪论第一章绪论第一节选题背景与意义汇率不仅反映的是各种货币在全球市场上相互交换的价格，更是凝结了商品、劳务、资本等生产要素在全球范围内的配置，记录了全球范围内经济、金融活动的足迹，因而，汇率是国际金融学研究领域中的关键变量。从现实看，汇率的决定因素及其与经济、金融活动的关系是研究的重点，同时，宏观调控政策也会对汇率与经济、金融活动的关系产生重大影响。从稳定经济运行的角度而言，一经济体宏观经济调控当局应当逆经济而动，采取逆周期政策以给过热的经济降温、给过冷的经济升温。而从现实来看，当今世界并不是所有经济体的宏观经济调控当局都采取逆周期的宏观调控政策，发达经济体宏观经济调控当局往往较易倾向于采取逆周期调控政策。对于这一点，也有相应的研究成果予以支持，如Kaminsky，Reinhart和Vegh（2004）指出，对于大多数的发展中经济体，净资本流入是呈现顺周期性的，同时，财政政策是呈现顺周期性的；对于发展中经济体阵营之中的大多数新兴市场经济体而言，货币政策是呈现顺周期性的。结合经济现实与研究成果，我们可以发现，发达经济体的宏观经济调控当局往往可以逆经济周期而动，采取逆经济周期的宏观调控政策，而发展中经济体（尤其是新兴市场经济体）的宏观经济调控当局的宏观经济调控政策则往往呈现顺周期性，这无疑对这些经济体经济运行的稳定性构成巨大冲击，即，当经济繁荣时，伴随着资本的净流入，如果叠加顺周期的宏观政策，则会进一步吸引外资流入，进而会引发经济过热并进入恶性循环，也就是一些学者所说的“不下则已，下则倾盆”（“Whenitrains，itpours.”）现象。对于发展中经济体和发达经济体在宏观经济调控当局政策采取上的差异，可能的原因是制度缺陷等政治因素，也可能是经济发展水平等经济因素所致。受到发展中经济体的“不下则已，下则倾盆”的经济现象的启发，本文试图从汇率这一视角出发，探讨汇率同经济运行间的关系，试图基于现实经济数据，揭示一些经济体的汇率行为的周期性特点，也就是本文标题中所述的“货币周期性”，并尝试探讨影响这些经济体的汇率行为周期性的因素。从理论意义来看，本文对汇率的研究拓展至汇率同经济运行间的周期性关系，并基于一般经济理论探讨了可能对汇率同经济运行间的周期性关系存在影响的因素及其它们的影响程度。而从现实意义看，本文研究有利于揭示各个经济体货币汇率的周期性特征，并基于此，对各经济体的货币当局的宏观调控、外汇体制的选择甚至经济发展模1 绪论式的转变提供启发。第二节文献综述从现有的文献研究成果来看，直接探讨有关货币周期性问题的文献并不多见。多见的研究成果往往探讨汇率同经济间的关系。但是，关于汇率同经济间的关系，现有的文献研究成果往往无法给出一个确切的结论。在理论研究方面，不同的模型设定往往给出不同的经济活动和汇率之间的关系。在不同的假设条件下以及不同的模型设定中，经济活动和汇率之间的关系往往不同，甚至相反。比如，在蒙代尔-弗莱明模型中，如果一经济体面临一个正的收入冲击，那么经常账户往往会随之恶化，进而外汇市场上随之发生的就是本币的贬值，这就意味着经济增长和汇率间的关系是负相关的，也就是说该经济体货币是逆周期的（即在一经济体经济繁荣时，该经济体货币趋于贬值）。Obsfeld和Rogoff（1995）指出，在开放的宏观经济中，相比于国外产出而言，国内产出的增加会导致汇率的贬值（直接标价法下），即国内面临一个正的生产力冲击时，国内产品的供给就会相应增加，此时，相比于国外而言，国内产品的价格水平会下降，从而本币会相应升值，而外币则会贬值，由此看来，正的经济增长会导致本币的升值，即该国货币呈现顺周期的特征。在实证研究方面，现有文献的研究成果依旧是没能在经济与汇率的关系上给出一个定论。DavidK.Backus和GregorW.Smith（1993）揭示了国际金融领域中的三个问题：1、现实中各经济体间双边汇率对购买力平价定律（PPP）持久的偏离；2、经济体间社会总消费波动的低相关性；3、各经济体实际利率间的巨大差异。对于第一个问题，一种可能的解释是竞争性世界经济中的非贸易品的存在。这种解释在国际金融领域有着悠久的历史，诸多学者都有研究成果，而其背后的逻辑也是明确的，即在开放的、竞争性的世界经济中，对于贸易品而言，其价格遵循一价定律的原则，而对于非贸易品而言，则会因各经济体实际情况的差异而存在价格差异，由此，考虑了贸易品和非贸易品的一经济体消费者价格指数就会产生经济体别差异，因而，依据各经济体消费价格指数而定的各经济体双边汇率，即购买力平价定律，就会同依据贸易品而定的各经济体双边实际汇率产生差异，并且因为各经济体非贸易品的长期存在而保持持久的偏离。对于第2个问题的解释遵循对第一个问题解释的逻辑，即一经济体社会总消费由贸易品和非贸易品构成，即使各经济体对贸易品的消费量呈现相同的特征，但只要非贸易品的消费量存在差异，那么各经济体社会总消费量就会存在差异，因而导致较低的相关性。对于第3个问题的解释同样遵循前述逻辑。文章继续构建了一个理论模型，假定2 绪论一个随机交换经济体，即存在I个经济体，每个经济体存在一个生活在从0到T期的代表型消费者，之后通过一系列的假定和模型推导，得出如下结论：消费增长率以及实际汇率增长率应当存在相同的动态表现并且完全相关，即存在紧密联系。但是在实证研究方面，文章基于8个OECD经济体（澳大利亚、加拿大、法国、西德、日本、瑞典、英国和美国）从1971至1990的消费率以及实际汇率数据得出的实证结果来看，28个双边实际汇率存在正的自相关关系，而27个消费率的增长率存在负的自相关关系，并且，消费率增长率以及双边实际汇率增长率间的相关性分布于[-0.08，0.17]，平均值为0.045。即理论模型推导的消费率和实际汇率间的关系同实证结果存在巨大差异，因而无法对经济活动和汇率间的关系给出一个确定的解释。对经济与汇率的关系的实证研究还包括Chari等人（2002）以及Corsetti等人（2005）Chari等人（2002）探讨了“实际汇率的波动是易变和持久的”这一在国际经济领域中的谜题，并给出了对这一谜题的进一步解决方法。他们构建了一个粘性价格条件下的一般均衡模型，这一模型能够产生近似易变且相当持久的实际汇率。他们发现，因货币冲击而产生的实际汇率数据要求模型同时假定对闲暇的偏好、较高的风险厌恶和价格粘性至少保持一年的时间跨度。同时他们还发现，如果经济体间货币冲击是相关的，那么模型中经济体间总消费的协动关系也会在很大程度上和数据一致。如果模型排除价格粘性，那么实际汇率将不是持久性的。他们的模型的失效主要体现在消费同实际汇率间的异常现象，即，模型预测出对于所有经济体而言，实际汇率和相对消费间存在高度的相关性，但是数据并不支持这一点。他们发现，完全资产市场同实际汇率和相对消费间的关系有着紧密联系。尤其是，对于诸如粘性价格、粘性工资和商品市场的交易摩擦并没有打破此种联系。他们还发现，对于大多数常见的资产市场不完全性的形式以及习惯持久性，并没有消除甚至缩小这种反常现象。所以他们的后续研究将会尝试引入更多形式的资产市场摩擦。Corsetti等人（2005）在文章中再次描述了Backus和Smith（1993）中提出的有关国际经济学的谜题，并且考察了大多数OECD经济体的实际数据。他们重新考察了一个存在不完全市场和只存在可贸易品的简单禀赋经济体中相对消费和实际汇率间的一般均衡联系。他们旨在为依据禀赋（供给）冲击而定的实际汇率和相对消费间的协动关系的决定因素提供一个符合直觉但通过分析的解释。利用他们的框架，他们的文章将会展现出这些变量间的联系依据贸易品的价格弹性：低弹性会产生负向模式。但是低弹性也意味着数量并不对价格运动很敏感，实际汇率和相对消费的负向关系将会同实际汇率的高波动性和相对于基本面以及其他内生宏观经济变量的贸易条件存在联系，这一点同国际经济的既成事实相一致。3 绪论对于汇率行为的建模，已有文献取得一定成果，但是仍然无法对汇率行为以及汇率的决定因素给出确定的研究结果。Engel等人（2008）考察了现有的对汇率行为的模型，大体上分为随机游走模型和宏观变量模型。虽然就汇率行为的现实数据来看，宏观变量模型在预测上往往无法战胜随机游走模型，但是这并不意味着宏观变量模型的建构是没有意义的，因为至少仅仅依据预测效果判定模型的优劣本身是值得商榷的。他们在文中提到，现实当中，汇率更像是一种资产价格，资产价格的决定往往更取决于对未来经济运行情况、货币政策等因素的预期，而不是取决于历史包括现有的信息，这就决定了对汇率的预测是非常困难的，因为现在缺乏对预期的测量手段。但是，宏观变量模型的构建仍是有意义的，因为这些模型相比于随机游走模型而言在更低的均值-方差预测误差上表现出优势，这一点证实了利用面板技术估计的货币汇率模型对汇率预测的积极作用。他们还指出，他们的研究成果并没有意味着支持汇率行为的宏观经济模型，未来仍然需要那些考虑私人信息的模型或者基于外汇市场微观结构的模型，从而能够帮助人们更好地理解货币。进一步说，他们在文章中对现有汇率行为模型的实证检验还远未终止，希望对汇率模型的实证检验和比较的工作有所启发。Rogoff（2009）指出，对名义汇率和实际汇率的预测需要不同的方法，两者不能相提并论。现有的对实际汇率预测的有效方法是基于购买力平价定律（PPP）或是基于经常账户（CA）的。对于基于购买力平价定律的实际汇率预测方法，作者指出，该方法对解释低通胀率和相对开放资本市场条件下的各经济体短期汇率的运动是极为有限的，这主要是因为汇率波动远远大于价格波动。在三至五年甚至更长的时期内，购买力平价定律可能是对实证汇率经济学来说有着最为稳健的关系，这不仅仅是因为随着时间推移，对购买力平价的冲击存在强烈的消减趋势，而且对于各种货币以及各种长短的时期而言，收敛的预期速率甚至令人惊讶地相似。经济学家通常认为，对购买力平价的偏离通常会在二到五年内消减一半，也就是说，对实际汇率的冲击预期经过二到五年后悔消退50%。对于基于经常账户预测实际汇率的方法，作者指出，相对于基于购买力平价定律预测实际汇率方法来说，这一方法是次优的。作者回顾了关于基于经常账户预测实际汇率方法这一领域的诸多研究成果，首先作者提到Hooper和Morton（1982）将经常账户引入Dornbusch（1976）的汇率超调模型，构成对汇率超调模型的扩展式，包括Krugman（2007）以及其他文献。所有这些文献都将经常账户同汇率的关系引入实证研究当中。Gourinchas和Rey（2007）的研究成果对经常账户和实际汇率间关系也有重要贡献。在这篇文献中，两位作者利用一个简单的会计框架，形成了对收入标准化后的累积经常账户的测量，他们认为他们的模型可以用于样本外预测贸易加权和对外直接投资加权的名义汇率的一个季度后的变化。总之，对汇率的实证研究给出了两个同实际汇率有4 绪论着最为强烈并且最为稳健的关系的变量，其中，最为可靠的是购买力平价，而经常账户和累积经常账户次之。对于名义汇率的预测，Rogoff（2009）指出，Meese和Rogoff（1983a，b）的研究成果依旧有很大的意义，即，即便越来越多的经济体将其汇率体制朝浮动方向转变，浮动汇率时代深入发展，金融市场逐步深化，以及利用当今越来越强大的计算机技术的愈发精密的计量经济学检验方法的发展，预测名义汇率仍然是一件相当困难的工作。诸多学者企图利用多样的结构化模型预测名义汇率的有效性都不及利用随机游走模型预测名义汇率。Meese和Rogoff（1983a）认为对于模型（尤其是汇率模型）的检验不仅要做样本内的，还要做样本外的，这是因为样本内检验可能掩盖诸如参数不稳定性和模型设定错误等问题。他们利用其他的大量估计方法，包括普通最小二乘法（OLS）滚动回归以及工具变量滚动回归。除此之外，他们还探索了一系列时间序列模型，包括向量自回归以及带漂移项的随机游走模型。但是研究结果表明，这些时间序列模型没有一个能在预测名义汇率上优于随机游走模型。而在Meese和Rogoff（1983b）中，他们对模型添加了一系列参数限制。这些参数在很大程度上来自于简单理论和实证货币需求模型设定。正如Meese和Rogoff（1983a）的研究结果表明的那样，这些模型的预测能力都没能超过随机游走模型。Rogoff（2009）最后总结道：尽管越来越多的货币进入浮动汇率的阵营，浮动汇率时代的深入发展，金融市场的持续深化，以及利用更加有效的计算机技术的更为精密的计量经济学检验方法的发展，Meese和Rogoff（1983a，b）的研究结果依旧成立，即，预测汇率仍旧是一件极度困难的工作。虽然现有的具有一定预测效力的模型有基于购买力平价（PPP）或是基于经常账户（CA）而得出的，但是值得注意的是这些模型都是主要用于预测实际汇率，而不是名义汇率。另外，值得指出的是，面板计量方法在汇率预测上有比较大的帮助。专门针对汇率与经济运行关系的周期性特点的研究当属Cordell和Gupta（2015）。两位作者在研究中首次将汇率与经济运行关系的周期性通过一个量化指标——货币周期性（CurrencyCyclicalityIndex，CCI）——进行描述，并依据63经济体1975至2013的名义有效汇率以及实际GDP计算得出。同时，考察了一些可能影响货币周期性的因素以及各经济体货币周期性是否存在时间的变化。值得一提的是，对于宏观变量的实证分析而言，很难准确判定各个变量间孰者更具外生性。但是，基于现有的经济理论而言，我们一般将直接反映经济活动的变量视作比汇率更具外生性，从而以此为基础开展进一步的研究。5 绪论第三节研究思路与研究方法本文首先借鉴Cordella和Gupta（2015）对货币周期性的定义，在考虑数据可得性的前提下，利用现有数据计算88个经济体的货币周期性指数，并根据各经济体货币周期性指数，探讨相应经济体的货币周期性特点。从现实来看，国际商品与劳务的交易显然需要不同经济体间货币的交换，而伴随着不同经济体间商品与劳务的交易的扩大（或萎缩），必然会影响不同经济体货币的汇率表现。而随着国际金融市场的扩展与深化，汇率不仅仅凝结着商品与劳务的交易，也同时承载着金融资产交易价格的属性，伴随国际资本的流动，各经济体汇率同时变动不居。考虑到货币周期性指数揭示了一经济体货币汇率对其经济运行的行为特点，而国际金融学理论中，以购买力平价定律以及利率平价定律所揭示的两种影响汇率水平的渠道——贸易渠道以及资本流动渠道，参考国际收支平衡表的经常账户以及资本与金融账户的分类，以及学者的已有研究成果，本文试图从商品与劳务进出口以及国际资本流动两方面考察影响一经济体货币周期性特点的因素。除了以上经济因素外，从现实来看，影响汇率同经济运行间关系的当然还有制度因素，例如各经济体的汇率体制，资本账户的开放程度等。本文将利用已有对汇率体制以及资本账户开放程度的量化研究成果，考察制度因素对货币周期性表现的影响。本文的研究工作将在借鉴已有相关研究成果的基础上，通过利用公开数据建模，进行定量的实证研究。第四节文章结构、创新与不足本文将在第二章首先给出描述汇率行为的周期性的变量——“货币周期性指数”——的定义，这一定义将继承Cordella和Gupta（2015）的定义，并进而基于公开数据计算各经济体货币周期性指标的具体数值，并在文章第三部分通过绘制图表以更直观的方式呈现。同时，本文会给出拟探讨的可能影响货币周期性的各个因素，包括经济因素与制度等因素，并同时给出定义与数据来源。本文第三章为实证研究部分，首先会给出各经济体货币周期性指数的计算结果并以图表的形式呈现，同时进一步探讨其分布特征；其次，利用在第二章定义的各个变量以及公开数据，运用计量回归模型做实证研究，从数量关系的角度探讨影响货币周期性的潜在因素。本文在第四章总结研究结论，并给出进一步拓展研究的建议。本文的创新点在于：1、对样本的扩充。本文将样本扩充至88个经济体、考6 绪论察这88个经济体的货币周期性及其影响因素；2、变量的构建。在研究影响各个经济体货币周期性的影响因素的问题上，本文会对潜在影响因素以不同的计算方式进行构建，并尝试利用交互项的形式，探讨变量对货币周期性的间接影响；3、从方向和强度两个角度探讨可能影响货币周期性的因素，即将货币周期性分水平值以及绝对值作被解释变量。本文的不足之处在于并没有对影响货币周期性的各个因素的具体的、微观的影响路径给出说明，原因在于宏观经济变量间影响关系的复杂性。本文研究正是跳过这一环节，而从现有的一般经济理论的简单影响路径出发，基于线性回归模型展开。如果能够将影响货币周期性的微观路径梳理出来，那么完全可以基于此构建带有微观基础的宏观经济模型，而这一点在当前的研究成果面前确实充满挑战性。7 变量定义、数据来源与模型设定第二章变量定义、数据来源与模型设定第一节变量定义以及数据来源2.1.1被解释变量的定义以及数据来源本文实证研究的被解释变量为“货币周期性”。关于对这一变量的定义，Cordella和Gupta（2015）已经给出。Cordella和Gupta（2015）将货币周期性定义为一经济体货币汇率同其经济增长间的相关关系，因而，一经济体货币汇率的变化可以同该经济体经济增长成正相关，负相关以及无相关性三种类型。对于一经济体货币汇率变化同该经济体经济增长间成正相关关系，我们将该经济体货币定义为顺周期性货币；对于一经济体货币汇率变化同该经济体经济增长间成负相关关系，我们将该经济体货币定义逆周期性货币；而对于一经济体货币汇率变化同该经济体经济增长间并不存在明显的相关关系的，我们将该经济体货币定义为无周期性货币。对于货币周期性的定量描述，我们承袭Cordella和Gupta（2015）的做法，利用“货币周期性指数（CurrencyCyclicalityIndex，CCI）”来予以描述。正如前文对货币周期性的定性定义，我们将一经济体货币汇率同该经济体经济增长间的相关关系以该经济体货币有效汇率的周期性成分同该经济体国内生产总①值的周期性成分间的相关系数予以定量描述。并且，在10%的显著性水平下判定各经济体货币周期性指数的显著性。如果一经济体货币周期性指数为正，并且在10%的显著性水平下显著不为零，那么我们将该经济体货币归为顺周期性货币；如果一经济体货币周期性指数为负，并且在10%的显著性水平下显著不为零，那么我们将该经济体货币归为逆周期性货币；如果在10%的显著性水平下，我们无法拒绝该经济体的货币周期性指数显著为零，那么我们将该经济体货币归为无周期性货币。考虑数据可得性，本文将对88个经济体的货币计算其货币周期性指数。这88个经济体当中，有一部分出现在Cordella和Gupta（2015）的研究样本中，而本文在此基础上加进其他新的经济体的样本，这一同时可以考察在更大的样本空间内，Cordella和Gupta（2015）的研究成果是否具有稳健性。考虑数据可得性，为计算这88个经济体货币的货币周期性指数，本文将使用联合国贸易和发展会②议（UNCTAD）数据库里的1998年至2011年各经济体实际有效汇率和实际国①10%的显著性水平沿用自Cordella和Gupta（2015）。②联合国贸易和发展会议数据库：http://unctad.org/en/Pages/statistics.aspx；其中，各国（地区）实际有效汇率数据自1998年始。8 变量定义、数据来源与模型设定内生产总值的年度时间序列数据。为了提取各经济体实际有效汇率和实际国内生产总值的周期性成分，本文将利用HP滤波法。HP滤波法是时间序列分析中，对时间序列数据的长期性成分（长期趋势）进行测定的计量方法。对于不同频度的时间序列数据而言，其成分是不同的。例如，对于季度时间序列数据而言，一般可以将其分成长期性成分、季节性成分和波动性成分；而对于年度时间序列数据而言，则可以将其分为长期性成分和波动性成分。HP滤波法在提取年度时间序列数据的长期性成分时，可以同时分离出①其波动性成分，而这一波动性成分也就是本文之前在定量定义货币周期性时提及的时间序列数据的周期性成分。HP滤波法的关键是参数λ的取值。参数λ的取值依据时间序列数据的频度而决定。对于本文研究的年度时间序列数据，参数λ=100。对各经济体货币实际有效汇率以及实际国内生产总值时间序列数据的周期性成分（波动性成分）的提取在Eviews8软件包内完成。基于HP滤波法，我们可以得到88个经济体货币的1998至2011年的实际有效汇率以及实际国内生产总值的周期性成分的时间序列数据，通过计算这两组时间序列数据的相关系数，即可以得到88个经济体各自货币的货币周期性指数。88个经济体货币的周期性指数将在本文第三章以图表的形式呈现，以期将结果获得更为直观的表达，同时会对各经济体货币周期性指数的分布特征做进一步分析。①对于季度时间序列数据，必须首先剔除其季节性成分，然后才能用HP滤波法分离其长期性成分和波动性成分。9 变量定义、数据来源与模型设定2.1.2解释变量定义以及数据来源基于文章第一章第三节的研究思路，本文将从经济因素和制度因素两大类因素考察对货币周期性的影响。其中，经济因素包括国际资本流动以及商品与劳务进出口两方面，制度因素包括汇率体制和资本账户开放程度。2.1.2.1国际资本流动影响汇率行为的一个重要因素是国际资本流动。有关国际资本流动的研究文①献汗牛充栋，其中，本文将基于Bluedorn等人（2013）的研究成果构建定量描述国际资本流动的解释变量。Bluedorn等人（2013）基于前所未有的金融全球化的发展事实，考察了国际资本流动的特征是否在金融全球化逐步推进过程中有所变化。Bluedorn等人基于国际货币基金组织的国际收支平衡表统计数据（BalanceofPaymentsStatistics，BPS），自行构建了1980年以来147个经济体的总资本流动（包括总资本流入和总资本流出）和净资本流动（总资本流入与总资本流出的差值）的数据库。对于国际资本流动的分类，他们首先基于国际收支平衡表中的资本和金融账户，将国际资本流动分解为对外直接投资（FDI）、证券投资、金融衍生工具、国际储备和其他投资。其中，其他投资包括诸如贷款和存款、银行资本、贸易信贷以及政府官方的资本流动。对于这些国际资本流动细分项目，他们都给出了自1980年以来147个经济体的总资本流入、总资本流出以及净资本流动对各自经济体国内生产总值之比的年度以及季度时间序列数据。在此基础上，他们进一步对“其他投资”项目中的资本流动属性进行区分，即从资本流动接受部门的角度看，给出了私人资本流动的概念，即，“其他投资”项目下的流向公共部门（政府、货币当局等）的资本流动被排除在外，因而，私人资本流动②主要包括的就是银行部门的资本流动。对于将流向公共部门的资本流动排除在外，作者指出，将公共部门的资本流动排除在外是因为考虑到公共部门的资本流动往往并非出于市场利益，很多情况下可能是出于对市场结果进行干预的政策性对冲行为，因而如果要反映纯粹市场目的驱使的资本流动，必须将公共部门的资本流动予以删除。基于以上分析，本文将利用Bluedorn等人（2013）定义的“私人资本流动”来代表国际资本流动。并且，更进一步说，本文将使用的是“净私人资本流动”，即总私人资本流入与总私人资本流出的差值，如此一来，就可以得到表征各个经济体的、代表投资者市场利益的净国际资本流动。有关“净私人资本流动”的数③据则可以在Bluedor等人（2013）附带的数据库中找到，即指标“NCAPFLP_GDP”。①Bluedorn,John,RupaDuttagupta,JaimeGuajardo,andPetiaTopalova,2013,"CapitalFlowsareFickle:Anytime,Anywhere,"IMFWorkingPaper13/183。②作者在脚注中指出，文章自行构建的数据库中，私人资本流动在银行部门的资本流动基础上做调整。③文献附带的数据库链接：http://www.imf.org/external/pubs/cat/longres.aspx?sk=40885.0。10 变量定义、数据来源与模型设定由于本文研究的被解释变量为货币周期性指数，即经济体货币汇率的周期性成分同该经济体国内生产总值的周期性成分的相关系数，因而，作为解释变量的国际资本流动（也即，净私人资本流动）同样需要做类似处理，即以周期性指数的形式描述一经济体国际资本流动的特点，并且这一处理方式也可见于已有文献。这里需要说明的是，Bluedorn等人（2013）附带的数据库中的代表“净私人资本流动”的指标“NCAPFLP_GDP”为百分数，在这里，本文将使用联合国贸易和发展会议（UNCTAD）数据库中的各经济体1998年至2011年的年度名义国内生产总值作为乘数，将Bluedorn等人（2013）附带数据库中的各经济体1998至2011年的净私人资本流动百分数数据转变为绝对数值数据。之后，遵照前文定义被解释变量的做法，即利用HP滤波法在对各经济体净私人资本流动和对应的国内生产总值年度时间序列数据进行长期性成分和周期性成分分离后，对各经济体净私人资本流动的周期性成分和对应的国内生产总值的周期性成分求相关系数，从而可以得到反映各经济体国际资本流动的周期性指数，即国际资本流动周期性指数（CapitalFlowCyclicalityIndex，CFCI）。为了更为直观地描述各个经济体的国际资本流动的周期性特征，本文会在第三章实证研究中以图表的形式加以呈现，同时本文会对各个经济体的国际资本流动的周期性特征进一步的分析说明。11 变量定义、数据来源与模型设定2.1.2.2商品与劳务进出口从经济因素看，影响汇率行为的另一个重要因素是商品与劳务进出口。有关汇率同商品与劳务进出口相关的文献中，有关“商品货币”以及“资源诅咒”问题的文献对本文构建解释变量有启发意义。Chen和Rogoff（2002）以三个OECD经济体（澳大利亚、加拿大和新西兰）为样本，考察了这些经济体的出口商品的美元价格与实际有效汇率的关系。澳大利亚、加拿大和新西兰作为商品出口的大经济体，初级产品（主要指农林牧渔矿产品）占它们的出口比重都达到了较大的比重，其中，澳大利亚的出口中初级产品占到60%左右，新西兰的出口中初级产品占到三分之二左右，而加拿大由于工业基础较为雄厚，初级产品则占其出口的四分之一左右。通过实证研究发现，澳大利亚和新西兰的商品出口的以美元计的①世界价格各自对两经济体货币的实际有效汇率存在较强和稳定的影响，而加拿大则在这一方面表现较弱。澳大利亚、加拿大和新西兰都是典型的开放型小经济体经济体，本经济体出口的商品的价格都受世界市场的决定，并且这些经济体的资本市场的开放程度也非常高，实行浮动汇率体制。这些经济体的经济增长非常依赖商品出口，尤其是低需求弹性的甚至难以替代的初级产品，大量商品出口必然导致世界市场需求对这些经济体货币的汇率的影响，因而这些经济体的货币往往被称之为“商品货币”，意在指出这些经济体的汇率同出口商品的重要关系。Cashin、Ce’spedes和Sahay（2003）则将商品货币经济体样本扩展至58经济体，②考察了这些经济体实际有效汇率同实际商品出口价格的关系。他们发现，约有三分之一的经济体的实际商品出口价格同该经济体货币的实际有效汇率存在长期关系，即，这些商品货币的实际汇率和实际商品出口价格可能会出现对其长期均衡关系的偏离，但是随时间推移，二者会共同运动并逐渐回归到其均衡关系。以上两项研究成果可以从侧面表明，汇率行为将受到商品出口的影响。Sachs和Warner（1995，1997，2001）考察了经济体的经济增长和其自然资源禀赋间的关系，发现具有丰富自然资源禀赋的经济体往往经济增长落后于自然资源禀赋匮乏的经济体（即“资源诅咒”现象），例如墨西哥、尼日利亚和委内瑞拉等都有丰富的油气等矿产资源，但是这些经济体的经济增长都比不上自然资源匮乏的韩国、台湾和香港等经济体。对此，作者认为，自然资源丰富的经济体往往沦为单一依靠自然资源的出口增收进而挤占工业部门赖以发展的资本、人力、企业家精神等生产要素，从而导致该经济体工业部门难以发展并萎缩，即出现“荷兰病”的现象，而工业部门的发展停滞，必然不利于经济体的长期经济增长。同时，作者也认为自然资源禀赋丰富的经济体往往催生低效、腐败的政府，从而进一步侵蚀经济活力。作者在实证研究方面，采用多元线性回归模型建模，将经济①有关初级产品的世界价格可以在联合国数据库或原文的附录中找到。②有关实际商品出口价格的数据是基于UNCOMTRADE数据库计算的，具体见原文附录。12 变量定义、数据来源与模型设定体的实际国内生产总值在样本期（1970-1990年）内的增长率年度平均值作为表征经济增长的被解释变量，而将经济体在样本期期初（1970年）的初级产品出口占国内生产总值的比重作为表征经济体自然资源禀赋状况的解释变量，同时作者进一步加入其它可能影响经济增长的控制变量。对于将初级产品出口占国民生产总值的比重作为表征经济体自然资源禀赋丰富程度的做法，作者也尝试用了其它替代形式加以比较并进行稳健性检测，比如，矿产品占期初（1970年）国民生产总值（GNP）的比重以及期初自然资源出口占总出口的比重。但是，用这些替代形式的解释变量做回归的结果都不及原解释变量的回归结果理想（解释变量显著性以及回归模型拟合程度都衰减）。并且，在构建表征自然资源丰富程度的解释变量时，以国内生产总值作分母而不是其他变量（比如人均国内生产总值）更能够描述经济体对自然资源的依赖，进而将自然资源部门对其他经济部门的挤占效应考虑进实证研究当中。Lederman和Maloney（2008）回顾了资源诅咒领域的相关文献，他们指出，用初级产品出口占国内生产总值的比重作为经济体自然资源丰富程度的代理变量值得商榷，其中一点，即从分子角度考虑，即是对于世界上转口贸易量比较大的经济体（例如香港、新加坡等）而言，由于存在自然资源的进口以及再出口的经济现象，如果简单用自然资源出口（初级产品出口）占国内生产总值的比重衡量这些经济体的自然资源丰富程度，就会失去真实意义，因而，为了消除转口贸易的影响，必须以自然资源净出口的形式构建解释变量。由于本文的研究对象是货币周期性，并且一般性地探讨影响其的潜在因素，因而并没有像商品货币以及资源诅咒相关文献那样将解释变量的构建局限于初级产品出口，而是将商品和劳务统一纳入，并且，考虑到一经济体的进口和出口对其货币汇率的反向影响，因而，采取商品与劳务净出口的形式。进一步的，为了使解释变量同被解释变量同为无量纲化，本文将商品与劳务净出口与国内生产总值做比值，从而得到可以定量描述经济体的商品与劳务净出口密度的指标。结合本文1998至2011年的样本期，本文将各个经济体的年度商品与劳务净出口占国内生产总值的比重在样本期内求平均值，得到最终可以定量描述经济体在样本期内的商品与劳务净出口密度的指标——商品与劳务净出口指数（NetExport①Index，NEI）。除了以上基于相关文献构建的描述经济体商品与劳务净出口密度的指标外，本文考虑到经济体的商品与劳务净出口同样可能类似国际资本流动那样同其国内生产总值存在周期性关系，即存在某些经济体的商品与劳务净出口在其经济繁荣时呈现较高的水平（例如商品货币经济体，依靠较高的净出口带动经济繁荣），此时，对于该经济体来说，其商品与劳务净出口是顺周期的；也可能存在某些经①各国（地区）商品与劳务净出口以及其占国内生产总值的比重的年度时间序列数据源于世界银行WDI数据库。13 变量定义、数据来源与模型设定济体在经济繁荣时，其商品与劳务净出口保持较低的水平（例如发达经济体，其经济增长较少依赖商品与劳务出口，而当经济繁荣、国民收入提高时，其国内需求就会相应提高，从而带动商品与劳务进口的提高，此时，发达经济体的商品与劳务净出口由于进口的大幅提高而降低），此时，对于该经济体来说，其商品与劳务净出口是逆周期的。为了定量描述经济体的商品与劳务净出口的周期性，本文仿照货币周期性和国际资本流动周期性，通过对各个经济体1998至2011年商品与劳务净出口年度数据做HP滤波，分离出商品与劳务净出口数据的长期性成分和周期性成分，然后将样本期内的各经济体的商品与劳务净出口年度数据的周期性成分同名义国内生产总值的年度数据的周期性成分求相关系数，既可以得到定量描述各个经济体样本期内的商品与劳务净出口周期性指数（NetExportCyclicalityIndex，NECI）。综上，本文将使用利用公开数据自行构建的商品与劳务净出口指数（NEI）以及商品与劳务净出口周期性指数（NECI）作为可能影响货币周期性指数的能够定量描述商品与劳务进出口的解释变量。14 变量定义、数据来源与模型设定2.1.2.3汇率体制汇率体制是一经济体货币当局对该经济体货币汇率的决定方式所做的一系列规定和安排，可以按汇率的变动形式粗略分为浮动汇率体制和固定汇率体制。汇率体制体现的是货币当局对本经济体货币汇率的干预程度，是市场力量之外的可以影响汇率变动的重要因素。简单来看，当一经济体实行固定汇率体制时，该经济体货币的汇率就不容易受到市场单方面力量的影响，政府会通过积极干预冲销市场力量对汇率变动的不合意影响，此时，由于汇率受到市场力量的影响较小，因而，汇率变动和经济运行间的关系会弱化，汇率的周期性行为自然也会衰减。所以，汇率体制理应作为研究汇率周期性行为的重要变量。对于各经济体汇率体制的划分，首先，各经济体货币当局会给出定义，但是各经济体货币当局自身定义的汇率体制可能在现实运作中无法完全兑现，货币当局往往会从自身政策利益出发实施同对外宣称的体制相异甚至相悖的汇率体制。关于各经济体货币当局的汇率体制在实施中的名实不符，国际货币基金组织（IMF）已经注意到并且通过发布《汇兑安排和汇兑限制的年报》的方式予以说明。在年报中，国际货币基金组织会将各经济体货币当局对外宣称的汇率体制定义为名义汇率体制（dejureexchangeratearrangement），而将自身针对各经济体所测定的汇率体制定义为实际汇率体制（defactoexchangeratearrangements）。国际货币基金组织基于各经济体汇率变动的历史数据来测定各经济体的实际汇率体制，并进一步将实际汇率体制分为10类：“无明显法定清偿货币（noseparatelegaltender）”、“货币局制度（currencyboard）”、“传统钉住制度（conventionalpeg）”、“稳定安排（stabilizedarrangement）”、“爬行钉住制度（crawlingpeg）”、“爬行制度（crawl-likearrangement）”、“水平区间的钉住制度（peggedexchangeratewithinhorizontalbands）”、“其他管理制度（othermanagedarrangement）”、“浮动制度（floating）”和“自由浮动制度（freefloating）”。对于国际货币基金组织的实际汇率体制分类，Reinhart和Rogoff（2004）指出，基于他们自行开发的由市场决定的复汇率或平行汇率的数据而重新对战后各经济体汇率体制进行测定并划分，他们发现国际货币基金组织对各经济体的实际汇率体制的测定存在较大偏差，比如，当国际货币基金组织将某经济体货币汇率体制测定为“传统钉住制度（conventionalpeg）”时，他们依据自行构建的数据而测定的汇率体制显示为“爬行钉住制度（crawl-likearrangement）”至“自由浮动制度（freefloating）”中某一类；而国际货币基金组织测定为“浮动制度（floating）”时，他们的测定结果则表明是实际上的“传统钉住制度（conventionalpeg）”或“爬行钉住制度（crawl-likearrangement）”。15 变量定义、数据来源与模型设定关于Reinhart和Rogoff对各经济体的汇率体制的重新测定与划分的研究方①法，本文简单介绍如下：首先，作者依据公开资料为各经济体编制汇率体制年代表（countrychronologies），在该年代表中，记录了各经济体的各个时期的汇率体制；其次，基于各经济体的汇率体制的年代表，作者判断各经济体是否存在官方的复汇率或多重汇率或实际的平行市场，对于那些存在官方的复/多重汇率或实际的平行市场的经济体而言，作者进一步运用市场决定的汇率数据，即根据市场汇率变动的实际数据进行测定；再次，对于那些存在统一汇率的经济体而言，作者会进一步考察这些经济体是否存在货币当局官方定义的名义汇率体制，如果存在官方给出的名义汇率体制，那么作者进一步基于市场汇率的实际数据检验官方的名义汇率体制是否和市场汇率的实际数据相符合，对于经检验名义汇率体制符合现实市场数据的经济体而言，那么实际汇率体制就会遵从名义汇率体制；最后，对于名义汇率体制未能通过市场汇率数据检验以及统一汇率下不存在货币当局官方给出汇率体制定义的经济体而言，作者依照这些经济体的市场汇率的实际数据对各经济体的汇率体制进行测定，即参照存在官方的复/多重汇率或实际的平行市场的经济体的做法。①公开资料主要包括：Pick’sCurrencyYearbook、Pick’sWorldCurrencyReport、Pick’sBlackMarketYearbook、InternationalFinancialStatistics、theIMF’sAREAER、UNYearbook。16 变量定义、数据来源与模型设定为了更为直观地描述作者的研究方法，现用图表的形式加以呈现，如图1所示。基于各国汇率体制年代表：是否存在官方复/多重汇率或平行市场否是统一汇率官方复/多重汇率或平行市场基于各国汇率体制年代表，基于市场数据，是否存在官方定义的汇率体制测定并划分汇率体制是否进行市场基于市场数据，测定数据检验并划分汇率体制通过检验未通过检验12个月的通货膨胀率小于40%否是遵从名义汇率体制，并划分为：freelyfalling实际汇率被划分为：1、nolegaltender；1、peg；2、currencyboard；2、band；3、peg；3、crawlingpeg；4、band；4、crawlingband；月通货膨胀率5、crawlingpeg；5、movingband；大于50%6、crawlingband；6、managedfloat；7、movingband；9、freelyfloating。8、managedfloat；9、freelyfloating。hyperfloat图1Reinhart和Rogoff的实际汇率体制划分方法资料来源：本文根据Reinhart和Rogoff（2004）整理得到。17 变量定义、数据来源与模型设定Reinhart和Rogoff（2017）则在Reinhart和Rogoff（2004）的基础上进一步细化了实际汇率体制的划分，并介绍了利用各经济体的汇率市场数据测定并划分①实际汇率体制的方法。由于人们会将汇率体制和实施相应汇率体制的经济体的经济运行状况（经济增长、通货膨胀率等宏观经济参数）相联系，从而依据该经济体的经济运行状况判定汇率体制的优劣，因而，实际汇率体制的测定是至关重要的，不然容易引发对各经济体采取何种汇率体制的误导。鉴于Reinhart和Rogoff（2004、2017）对测定各经济体实际汇率体制的重要成果，本文使用他们②的实际汇率体制数据库来测定本文待研究的88经济体在样本期的实际汇率体制。Reinhart和Rogoff的实际汇率体制数据库包含了201个经济体的自1940年至2010年的年度实际汇率体制数据，并分为“粗略分类（coarseclassification）”③和“精细分类（fineclassification）”，这两种分类都将实际汇率体制划分为15种，差异在于精细分类按实际汇率体制的弹性程度正向为15种具体的实际汇率体制按1至15分别赋值，即实际汇率体制的弹性越高，则其赋值越大，最大为15；而粗略分类则是将一部分实际汇率体制统一赋值，从而弹性最高的汇率体制赋值为6。对于本文研究而言，本文将在实证部分首先采用粗略分类，如果粗略分类可以得到理想的实证效果，则没有进一步采用精细分类的必要。对于待研究的88经济体而言，本文首先从Reinhart和Rogoff的实际汇率体制数据库中筛选出样本期内的年度实际汇率体制数据。由于数据库只更新到2010年，但考虑各经济体实际汇率体制数据的常年不变性，故对于本文1998至2011年的样本期而言，并没有太大影响。本文将定量描述汇率体制的变量命名为ERA，对应各经济体的取值则是在样本期内年度实际汇率体制时间序列数据的平均值。①具体方法见于Reinhart和Rogoff（2017）第II节。②Reinhart和Rogoff的实际汇率体制数据库链接为：http://www.carmenreinhart.com/data/browse-by-topic/topics/11/③具体类别有别于Reinhart和Rogoff（2004）的分类。18 变量定义、数据来源与模型设定2.1.2.4资本账户开放程度前文从经济因素角度分析了国际资本流动对一经济体货币汇率的重要影响，从制度方面看，影响国际资本流动的重要因素就是一经济体对资本流动的限制性安排，形象地说，对国际资本流动的限制好比是经济体对国际资本进出本经济体金融市场、商品与劳务市场等领域的闸门的有限性开放，因而，国际资本流动影响一经济体货币汇率变动会受到该经济体资本账户开放的影响。这里，本文认为，资本账户开放程度对一经济体货币汇率行为的影响不仅仅如前述那样是通过限制国际资本流动从而间接影响的，而且也会存在直接影响，这一点本文会在接下来的对资本开放程度定量描述的指标构建中阐明。对各经济体资本账户开放程度的定量描述的文献汗牛充栋，本文首先介绍国际货币基金组织对各经济体资本账户开放程度的定量描述的工作。国际货币基金组织每年发布的《汇兑安排和汇兑限制的年报》（AnnualReportonExchangeArrangementsandExchangeRestrictions，AREAER）会对世界各经济体的资本控制程度进行定量描述，定量描述的方法是采用二元（取值为0或1）的虚拟变量的形式，而资本控制主要涉及四个方面，分别是“多重汇率的存在”、“对经常账①户交易的限制”、“对资本账户交易的限制”和“出口外汇收入的强制结汇”，分别对于资本控制的这四个方面，如果一经济体存在，则相应取值为0，如果不存在，则相应取值为1。自1996年开始，国际货币基金组织则开始对资本账户交易限制细分为13项，并且为每一细分项做二元虚拟变量的说明。由于国际货币基金组织的《汇兑安排和汇兑限制的年报》对各经济体的资本账户限制情况做了详细报告，并且每一年度都会对资本账户限制的变动情况做详细说明，包括每类子项的变动细节和日期，因而凭借其覆盖面广泛以及时间跨度较长的优势，《汇兑安排和汇兑限制的年报》成为学者后续对资本账户开放程度做定量分析的基础性文献。虽然国际货币基金组织的《汇率安排和汇兑限制的年报》相比于其他记录资本限制状况的文献存在诸多优势，但很明显的一点是，年报对各经济体资本限制状况的描述仅限于存在与否，而并没有对资本限制的强度做更进一步的分析，因而这对更为详细描述各经济体的资本账户开放程度是不利的，进而不利于进一步做相关研究。另外，国际货币基金组织对资本账户交易的限制一项的描述也过于笼统，虽然这一点在1996年后因为引入13项细分项而有所改善，但是在时间跨度上则极为有限。对此，本文为了更好地定量描述资本开放程度，选取Chinn-Ito指数来进行表示。①四个方面的资本控制在年报中对应的英文表述分别为“thepresenceofmultipleexchangerates”、“restrictionsoncurrentaccounttransactions”、“restrictionsoncapitalaccounttransactions”和“therequirementofthesurrenderofexportproceeds”。19 变量定义、数据来源与模型设定Chinn-Ito指数是基于国际货币基金组织AREAER年报中以二元虚拟变量描述的资本限制的四个方面而开发的用以定量描述资本账户开放程度的变量。该指数最早由Chinn和Ito（2002）提出，并后续在Chinn和Ito（2006、2007）中都有阐述。该指数在Chinn和Ito（2002、2006以及2007）中作为被命名为“KAOPEN”的重要变量而纳入到他们的实证研究当中。对于该指数的构建，Chinn和Ito（2007）以单独成文的形式专门给出介绍，本文也在这里做出简要说明。首先，为了说明是资本账户开放程度而不是资本控制，Chinn和Ito将原本AREAER年报中对资本限制四方面的二元虚拟变量指标改为正向指标，即取值越大代表资本开放程度越高，并且，他们将“多重汇率的存在”、“对经常账户交易的限制”、“对资本账户交易的限制”和“出口外汇收入的强制结汇”分别命名为k1、k2、k3和k4以为构建变量的便利性。其次，他们将k3，即“对资本账户交易的限制”以五年作为窗口进行简单算术平均，即SHARE(kkkkk)/5。最后，对k1、k2、SHARE和k43,t3,t3,1t3,2t3,3t3,4t3,t①②做主成分分析并标准化，从而得到它们的标准化的第一主成分，即得到KAOPEN（亦称为“Chinn-Ito指数”）。KAOPEN的第一特征向量为（SHARE，3,tk1，k2，k4）’=（0.57,0.25,0.52,0.58）’，表明KAOPEN的变动性不仅仅取决于SHARE。3,t从KAOPEN变量的构建中可以看到，Chinn和Ito并没有仅仅局限于对资本账户交易的限制，而是将对经常账户交易以及出口创汇结汇的限制以及汇率安排（多重汇率）等其他限制性安排纳入进来。作者这么做旨在说明，现实中对资本账户的限制其实是多方面的，为的就是通过非资本账户交易的形式规避经济体对资本账户交易的限制，即通过合法方式将实质为资本账户的交易进行合法性的包装，从而绕开表面的限制。也正是因为纳入这些非直接对资本账户交易进行限制的限制性安排，KAOPEN才能更为准确地衡量现实中经济体对资本账户交易限制的强度。并且，本文可以据此进一步回答前文提出的问题，即资本账户开放程度除了通过限制国际资本流动从而间接影响一经济体货币汇率外，也可以直接对该经济体货币汇率产生影响。综上，本文选取Chinn和Ito开发的“Chinn-Ito指数”，并沿用他们对该指数充当变量时的命名“KAOPEN”来作为本文表征资本开放程度的变量的名称。③有关各个经济体的Chinn-Ito指数，可以从Chinn和Ito专门公布该指数的网页中获取。根据本文研究需要，本文选取待研究的88个经济体的1998年至2011①主成分分析指的是通过正交变换将一组可能存在线性相关的变量转换为一组线性无关的变量，这组线性无关的变量即被称为主成分。②第一主成分即主成分分析后得到的一组线性无关的主成分中，方差最大从而最能够代表原来一组存在线性相关的变量的信息的主成分。③专门发布Chinn-Ito指数的网址为：http://web.pdx.edu/~ito/Chinn-Ito_website.htm。20 变量定义、数据来源与模型设定年的Chinn-Ito指数，并且为各个经济体分别求取其在样本期内的Chinn-Ito指数平均值，从而得到代表各个经济体的资本账户开放程度的定量指标。第二节模型设定本文根据研究需要，将待研究的一经济体货币汇率同其经济运行的周期性表现以货币周期性指数CCI的形式定量描述，并且从经济因素和制度因素两方面，结合理论以及已有的研究成果，构建了可能影响货币周期性指数CCI的四类变量，分别是定量描述国际资本流动的资本流动周期性指数CFCI、定量描述商品与劳务进出口的净出口指数NEI以及净出口周期性指数NECI、定量描述汇率体制的Reinhart和Rogoff的实际汇率体制ERA和定量描述资本账户开放程度的Chinn-Ito指数（KAOPEN）。关于以上四类变量如何影响货币周期性指数CCI，从现有的文献看，由于研究货币周期性指数的文献非常少，并且并不存在可以借鉴的模型；考虑本文构建的变量都是宏观变量，而宏观变量间的影响是错综复杂的，行之有效的做法是探讨宏观变量间的一般性影响关系。故本文拟采用线性回归的方式构建模型并做进一步的量化分析。因而，本文的模型设定为：CCICCFCINEINECIERAKAOPEN,iiiiii（1）i1,2...88其中C是截距项，μ是残差，i代表待研究的88个经济体，其编号和经济体的对应关系可参见本文附录B。对于以上模型设定，本文有必要指出只是初步的设定，在实证分析环节，很可能出现基于本文样本应当舍弃的解释变量。另外，考虑到前文分析中，制度因素可能通过经济因素间接影响被解释变量，因而从模型设定的角度看，制度因素应当被纳入到交互项的设定中，这一部分本文在实证研究部分具体说明。21 变量定义、数据来源与模型设定22 实证研究第三章实证研究第一节变量的描述性统计本文首先对在第二章定义的各变量做简单的统计性描述，以更好了解各个变量的数据特征。3.1.1货币周期性指数根据本文第二章第一节对货币周期性指数（CCI）的定义，本文基于公开数据为88个经济体计算了各自的货币周期性指数。由于货币周期性指数即一经济体货币实际有效汇率的周期性成分同该经济体实际国内生产总值的周期性成分的相关系数，本文在10%的显著性水平下通过查阅相关系数显著性检验表得到显①著性临界值为±0.4575，即，当一经济体货币周期性指数在10%的显著性水平下其绝对值大于或等于0.4575时，本文认为该经济体货币汇率是具有显著周期性的，进一步地，如果货币周期性指数同时为正，则本文认为在10%的显著性水平下，该经济体货币汇率是顺周期的；而如果货币周期性指数同时为负，则本文认为该经济体货币汇率是逆周期的。另外，如果该经济体货币周期性指数的绝对值小于0.4575，则本文认为该经济体货币汇率表现为无周期性。为了更为直观地展现88个经济体的货币周期性指数，本文以图2所示。其中，橙色柱状表示的为顺周期货币经济体，红色柱状表示的为逆周期货币经济体，②而蓝色柱状表示无周期性货币经济体。①10%的显著性水平承袭Cordella和Gupta（2015）的做法；由于本文样本期为1998-2011年，故查阅相关系数显著性检验表时的自由度为12，从而得到显著性临界值为±0.4575。②基于HP滤波对1998-2011年全样本的实际有效汇率和实际国内生产总值分离出周期性成分，并分别求其相关系数。10%显著性水平下的相关系数检验临界值为±0.4575。数据来源：联合国贸易和发展会议（UNCTAD）数据库。23 实证研究0.80.60.40.2CCI0-0.2-0.4-0.6-0.8FijiJapanMaltaLatviaJordanFranceCongoItalyGhanaNigerSpainNepalPeruMaliChinaIndiaIsraelBrazilChileSlovakiaBahrainKuwaitNorwayUgandaPortugalTunisiaMoroccoFinlandBelgiumAlbaniaAustriaZambiaSloveniaPanamaMalawiNigeriaGuineaKenyaPolandCanadaSenegalThailandIrelandPakistanIcelandGuyanaSwedenArmeniaHungaryMexicoRwandaBotswanaHondurasGermanyCameroonBarbadosMaldivesDominicaMalaysiaCambodiaSwazilandMacedoniaMongoliaSingaporeMyanmarSriLankaAustraliaMauritiusColombiaSwitzerlandNetherlandsPhilippinesSaudiArabiaUnitedStatesCoted'IvoireBurkinaFasoSouthAfricaMozambiqueNewZealandSolomonIslandsUnitedKingdomKorea,RepublicofTrinidadandTobagoSaintKittsandNevisChina,HongKongSARLaoPeople'sDem.Rep.UnitedRepublicofTanzaniaVenezuela(BolivarianRep.of)图2全样本货币周期性指数分布图数据来源：联合国贸易和发展会议（UNCTAD）数据库0.80.60.40.2CCI0-0.2-0.4-0.6-0.8ItalyJapanSpainIsraelNorwayFrancePortugalFinlandBelgiumAustriaCanadaIrelandIcelandSwedenGermanySingaporeAustraliaSwitzerlandNetherlandsUnitedStatesNewZealandUnitedKingdomKorea,RepublicofChina,HongKongSAR图3发达经济体的货币周期性指数分布图数据来源：联合国贸易和发展会议（UNCTAD）数据库。24 实证研究从图2可以发现，在88个经济体中，共有17个经济体的货币表现为顺周期性，共有9个经济体的货币表现为逆周期性，而共有62个经济体的货币表现为无周期性。对于这一点，本文认为，主要因为样本期为1998-2011年，较短的样本期导致较低的自由度，从而导致既定显著性水平下的相关系数显著性临界值（的绝对值）较大，从而会导致更多的相关系数落入无显著性的区间中，反映到本文，即大多数经济体的货币被判定为无周期性。本文进一步将样本划分为发①达经济体和发展中经济体，并给出各自的货币周期性指数柱状图分布，如图3和图4所示。其中，橙色柱状代表顺周期货币经济体，红色代表逆周期性货币经济体，蓝色代表无周期性货币经济体。从图3中可以发现，发达经济体中，瑞典、澳大利亚和新西兰的货币汇率都表现为顺周期性，而瑞士、日本都表现为逆周期性，由于瑞典、澳大利亚和新西兰都是比较典型的出口大经济体，当经济繁荣时，这些经济体出口会增长，从而会给这些经济体的汇率以升值的压力，而瑞士、日本都是比较典型的避险货币经济体，即当世界经济整体萧条时（此时往往这些经济体的经济也会进入低增长状态），国际资本会大举进入这些避险货币的多头头寸，从而造成这些避险货币在经济萧条时有升值的压力。①联合国、国际货币基金组织、经济合作与发展组织等都从各自的角度对发达经济体与发展中经济体做出划分，本文选择一般公认的发达经济体，其余为发展中经济体。25 实证研究从图4中可以发现，中国、巴西和智利都是顺周期货币经济体，这也比较符合这些出口对经济增长贡献巨大的经济体。当然，这些解释都仅仅是从经验角度出发，本文会在后续给出更为严谨的定量分析。为了进一步了解样本的货币周期性指数的统计特征，本文给出全样本、发达经济体和发展中经济体的货币周期性指数的描述性统计，见表1。0.80.60.40.20CCI-0.2-0.4-0.6-0.8FijiPeruMaliChinaIndiaChileMaltaKenyaSlovakiaMaldivesUgandaMoroccoAlbaniaMalaysiaZambiaSloveniaMalawiNigeriaSenegalHondurasCameroonMongoliaMyanmarSriLankaMauritiusMacedoniaCoted'IvoireSouthAfricaMozambiqueTrinidadandTobagoSaintKittsandNevisVenezuela(BolivarianRep.of)图4发展中经济体的货币周期性指数分布图数据来源：联合国贸易和发展会议（UNCTAD）数据库。表1全样本、发达经济体和发展中经济体货币周期性指数描述性统计表指标平均值标准差最大值最小值中位数观测数全样本0.05420.39480.8262-0.73510.062988发达经济体0.03550.44370.8262-0.6665-0.127624发展中经济体0.06130.37840.7971-0.73510.087364数据来源：本文运用统计软件整理得到。从表1中可以发现，发达经济体的货币周期性指数总体上比发展中经济体低，并且从中位数看，发达经济体的货币周期性指数集中于负数区间，而发展中经济体则集中于正数区间。26 实证研究3.1.2国际资本流动周期性指数本文在第二章定义了定量描述国际资本流动的指标——国际资本流动周期性指数（CFCI），该指数是基于HP滤波对1998-2011年Bluedorn等人（2013）的私人资本净流入年度数据和名义国内生产总值年度数据分离出周期性成分并计算相关系数所得。本文继续给出全样本、发达经济体和发展中经济体的国际资本流动周期性指数的柱状分布图，见图5、图6和图7。其中，10%的显著性水平下临界值为±0.4575，橙色代表顺周期性，红色代表逆周期性，蓝色代表无周期性。从图5中可以发现，全样本中，共有28个经济体的国际资本流动呈现顺周期性，9个经济体的国际资本流动呈现逆周期性，剩余的51个经济体的国际资本流动呈现无周期性。在28个国际资本流动呈现顺周期性的经济体中，仅有美国一个发达经济体，其余皆为发展中经济体；在9个国际资本流动呈现逆周期性的经济体中，共有5个（奥地利、法国、荷兰、德国和日本）发达经济体。10.80.60.40.20CFCI-0.2-0.4-0.6-0.8-1ItalyMaliKuwaitFranceJapanMaltaIsraelChinaNigeriaJordanKenyaTunisiaGuyanaLatviaNepalGhanaCanadaAustraliaMalawiThailandZambiaIcelandMaldivesBarbadosUgandaSenegalHungaryAlbaniaCameroonHondurasSingaporeDominicaPhilippinesMyanmarCambodiaNetherlandsCoted'IvoireSouthAfricaUnitedStatesSolomonIslandsTrinidadandTobagoChina,HongKongSARLaoPeople'sDem.Rep.UnitedRepublicofTanzania图5全样本的国际资本流动周期性指数分布图数据来源：Bluedorn等（2013）和UNCTAD数据库。27 实证研究0.80.60.40.20CFCI-0.2-0.4-0.6-0.8ItalyJapanIsraelSpainAustriaNorwayFranceSwedenCanadaAustraliaIrelandBelgiumFinlandIcelandPortugalGermanySingaporeNetherlandsSwitzerlandNewZealandUnitedStatesUnitedKingdomKorea,RepublicofChina,HongKongSAR图6发达经济体的国际资本流动周期性指数分布图数据来源：Bluedorn等（2013）和UNCTAD数据库。10.80.60.40.20CFCI-0.2-0.4-0.6-0.8-1KuwaitBahrainMaltaNigeriaCongoNigerMexicoKenyaTunisiaGuyanaLatviaGhanaMalawiSlovakiaMoroccoPanamaSriLankaUgandaSenegalHungaryAlbaniaCameroonHondurasSwazilandPhilippinesMongoliaColombiaCambodiaCoted'IvoireSaudiArabiaSolomonIslandsSaintKittsandNevis图7发展中经济体国际资本流动周期性指数分布图数据来源：Bluedorn等（2013）和UNCTAD数据库。从图6中可以发现，有6个发达经济体都面临国际资本流动呈现逆周期性，仅有2个经济体的国际资本流动呈现顺周期性，可能的解释是作为避险货币经济体的特征（典型的如日本）以及经济繁荣时为获取超额投资收益从而资本从本经济体流出并流入发展中经济体。而美国作为发达经济体比较特殊，其国际资本流动呈现顺周期性，可能的解释是美元作为全球最重要的世界货币的特殊地位。比较令人疑惑的是瑞士，其国际资本流动呈现无周期性，这就无法支持本文在本章28 实证研究第一节1.1中对瑞士货币周期性呈现逆周期性的可能解释。从图7中则可以发现，有26个发展中经济的国际资本流动呈现顺周期性，而仅有3个经济体的国际资本流动呈现逆周期性，这一点恰好同发达经济体相反，符合经济繁荣时发展中经济体往往作为发达经济体的资本的流入地的直观经验。对于国际资本流动呈现无周期性的经济体而言，本文认为这可能同资本账户开放程度有关，从理论上来说，资本账户开放程度越低的经济体，其国际资本流动自然也就越受限限制，因而，国际资本流动也就同其经济运行的相关度也就越低。从现实数据来看，发达经济体中，国际资本流动呈现无周期性的经济体的资本账户开放程度（KAOPEN）的平均值为1.98，而顺、逆周期性经济体的平均值分别为2.39和2.38；同时，对于发展中经济体来说，国际资本流动呈现无周期性的经济体的资本账户开放程度的平均值为-0.15，而顺、逆周期经济体的平均值分别为0.09和1.94。因而，本文样本的数据特征支持理论。另外，发达经济体的资本账户开放程度总体上高于发展中经济体。表2全样本、发达经济体和发展中经济体国际资本流动周期性指数描述性统计表指标平均值标准差最大值最小值中位数观测数全样本0.19480.41030.8773-0.85830.256888发达经济体-0.09920.38280.6696-0.6195-0.095224发展中经济体0.30510.36560.8773-0.85830.347464数据来源：本文运用统计软件整理得到。最后，本文同样给出全样本、发达经济体和发展中经济体的国际资本流动周期性指数描述性统计，见表2。从表2的平均值以及中位数两项指标中可以进一步证实发达经济体的国际资本流动倾向于呈现逆周期性，而发展中经济体则倾向于呈现顺周期性。当然，发展中经济体的国际资本流动周期性中也较为极端，全样本的最大值以及最小值都来自于发展中经济体子样本，可见发展中经济体的国际资本流动的影响因素更为复杂。29 实证研究3.1.3商品与劳务净出口指数和周期性指数考虑到商品与劳务进出口对汇率的影响，本文构建了定量描述经济体的商品与劳务净出口密度（强度）的指标——商品与劳务净出口指数（NEI）以及商品与劳务净出口周期性的指标——商品与劳务净出口周期性指数（NECI）。对于商品与劳务净出口指数的分布特征见图8。从图8中可以发现，全样本中，共有53个经济体在样本期内表现为商品与劳务净进口，其余的35个经济体的表现为商品与劳务净出口。在商品与劳务净进口经济体中，共有7个发达经济体（图8中以红色柱状标出），其余46个为发展中经济体。在商品与劳务净出口经济体中，共有17个发达经济体（图8中以橙色柱状标出），其余18个为发展中经济体。可见在样本期内，有近60%的经济体表现为商品与劳务净进口，而发展中经济体占其近80%；有近40%的经济体表现为商品与劳务净出口，发达经济体和发展中经济体约各占一半。有关发达经济体和发展中经济体的商品与劳务净出口指数统计图可见于本文附录A。0.30.20.10NEI-0.1-0.2-0.3GhanaNepalKenyaIndiaMaltaIsraelBrazilJapanPeruChinaJordanArmeniaSenegalMalawiPortugalPanamaMoroccoSlovakiaZambiaTunisiaSloveniaThailandNigeriaIrelandBahrainHondurasDominicaSwazilandMongoliaMauritiusPhilippinesColombiaAustraliaMyanmarMaldivesGermanyBotswanaSingaporeMozambiqueNetherlandsCoted'IvoireSaudiArabiaKorea,RepublicofUnitedRepublicofTanzania图8全样本的商品与劳务净出口指数分布图数据来源：世界银行WDI数据库。30 实证研究本文进一步给出全样本、发达经济体和发展中经济体的商品与劳务净出口指数的描述性统计，见表3。从表3可以看出，全样本的平均值以及中位数进一步证实样本内大多数经济体表现为商品与劳务净进口。发达经济体的平均值为0.0333，中位数为0.0255，发展中经济体的平均值为-0.0448，中位数为-0.0474，两者差距较为明显，并且发达经济体的标准差小于发展中经济体，进一步表明，样本期内，发达经济体更集中、稳定表现为商品与劳务净出口，而发展中经济体则更趋向于商品与劳务净进口。表3全样本、发达经济体和发展中经济体商品与劳务净出口指数描述性统计表指标平均值标准差最大值最小值中位数观测数全样本-0.02350.11070.2559-0.2656-0.025388发达经济体0.03330.06650.2334-0.08410.025524发展中经济体-0.04480.11660.2559-0.2656-0.047464数据来源：本文运用统计软件整理得到。对于商品与劳务净出口周期性指数，本文依旧选择在10%的显著性水平下考察其周期性特征，全样本的分布特征见图9，其中，红色代表逆周期性，橙色代表顺周期性，蓝色代表无周期性。从图中可以看到，全样本内，共有38个经济体的商品与劳务净出口呈现逆周期性，12个经济体呈现顺周期性，其余38个经济体无周期性。在逆周期性的经济体中，发达经济体有6个，其余32个为发展中经济体，占比约80%；在顺周期性的经济体中，发达经济体有6个，其余6个为发展中经济体。有关发达经济体和发展中经济体的商品与劳务净出口周期性指数的分布图可见于图10和图11。从图10中可以发现，挪威、瑞典和德经济体等常见的出口大国在样本期内都表现为净出口的顺周期性。而美国、英国和西班牙等表现为净出口的逆周期性，即在经济繁荣时，这些经济体的进口往往超过出口。新西兰和加拿大这类传统意义上的出口大国，在样本期内却表现为明显的逆周期性。发达经济体中，有7个经济体表现为逆周期性，有6个表现为顺周期性，其余13个表现为无周期性。从图11中可以发现，样本期内，共有31个发展中经济体中表现为逆周期性，占发展中经济体总数的近50%，而表现为顺周期的仅有6个经济体。这一点往往与发展中经济体往往依赖出口实现经济增长的传统认知不一致，尤其是那些往往自然资源非常丰富的发展中经济体，如巴西、墨西哥、蒙古等，可能的解释是样本期的缘故。31 实证研究10.80.60.40.20NECI-0.2-0.4-0.6-0.8-1FijiIndiaNepalGhanaNigerFranceJapanJordanMaltaCongoPolandAlbaniaUgandaHungaryIrelandSloveniaPortugalPanamaMalawiPakistanSlovakiaTunisiaFinlandNigeriaIcelandZambiaMoroccoMongoliaMauritiusSwazilandHondurasAustraliaBarbadosSingaporeGermanyUnitedStatesNewZealandBurkinaFasoSouthAfricaMozambiqueCoted'IvoireNetherlandsTrinidadandTobagoVenezuela(BolivarianRep.of)图9全样本的商品与劳务净出口周期性指数分布图数据来源：世界银行WDI和联合国UNCTAD数据库。10.80.60.40.20NECI-0.2-0.4-0.6-0.8-1ItalySpainIsraelJapanIrelandPortugalCanadaBelgiumFranceFinlandIcelandAustriaNorwaySwedenAustraliaSingaporeGermanySwitzerlandNetherlandsUnitedStatesNewZealandUnitedKingdomKorea,RepublicofChina,HongKongSAR图10发达经济体的商品与劳务净出口周期性指数分布图数据来源：世界银行WDI和联合国UNCTAD数据库。32 实证研究10.80.60.40.20NECI-0.2-0.4-0.6-0.8-1FijiIndiaLatviaKenyaBrazilChinaPeruChileCongoSenegalRwandaUgandaMexicoSloveniaPanamaSlovakiaThailandMaldivesZambiaMongoliaMauritiusCambodiaSwazilandHondurasBarbadosMacedoniaBurkinaFasoCoted'IvoireSaintKittsandNevisTrinidadandTobagoLaoPeople'sDem.Rep.Venezuela(BolivarianRep.of)图11发展中经济体的商品与劳务净出口周期性指数分布图数据来源：世界银行WDI和联合国UNCTAD数据库。表4全样本、发达经济体和发展中经济体商品与劳务净出口周期性指数的描述性统计表指标平均值标准差最大值最小值中位数观测数全样本-0.16850.52390.9430-0.8539-0.296388发达经济体0.03950.54130.9128-0.82760.032224发展中经济体-0.24650.49940.9430-0.8539-0.422764数据来源：本文运用统计软件整理得到。本文进一步给出全样本、发达经济体和发展中经济体的商品与劳务净出口周期性指数的描述性统计，见表4。从表4中可以看出，样本期内，发达经济体总体上更集中地表现为顺周期性，而发展中经济体则更集中地表现为逆周期性。有关这一点的解释，可能同样本期的选择有较大的关系，如果未来尝试将样本期扩大，或许结果会有所变化。33 实证研究3.1.4实际汇率体制基于Reinhart和Rogoff对各经济体实际汇率体制的测定和分类的数据库，本文对88个经济体的实际汇率体制做样本期内的简单平均，从而得到代表各经济体的样本期内的实际汇率体制。Reinhart和Rogoff的实际汇率体制的取值范围为[1,6]，为正向指标，即取值越大，代表实际汇率体制弹性越高。Reinhart和Rogoff的实际汇率体制是定量的分类变量，为了直观形象描述分类变量的分布，本文利用直方图呈现，包括全样本、发达经济体和发展中经济体，见图12和图13。从图中可以发现，无论是发达经济体还是发展中经济体，超过一半的样本期内的实际汇率体制平均值都位于区间[1,3)内，即表明样本内大多数经济体的实际汇率体制都倾向于较低的弹性，按照Reinhart和Rogoff的分类，主要对应“无明显法定清偿货币制度”、“货币局制度”、“实际钉住制度”、“爬行钉住制度”、“爬行区间制度”等汇率体制。而对于较高的汇率弹性安排，发达经济体的占比则要明显高于发展中经济体。同时，也可以发现，全样本内汇率弹性最高的为发①展中经济体（缅甸），而不是发达经济体。发达经济体中，实际汇率体制表现最高弹性的为美国、澳大利亚和日本，样本期内平均值都为4。403735313027262520全样本频数14发达经济体1511发展中经济体1086545321100[1,2)[2,3)[3,4)[4,5)[5,6]ERA图12全样本、发达经济体和发展中经济体的实际汇率体制频数分布图注：纵轴单位为“个”，横轴为实际汇率体制样本期内平均值所在区间。数据来源：本文基于Reinhart和Rogoff的实际汇率体制数据库运用统计软件整理得到。①缅甸1998年实际汇率体制取值为5，其余年份都为6，按Reinhart和Rogoff的分类，分别指“Freelyfalling”和“Dualmarketinwhichparallelmarketdataismissing”两种汇率体制。34 实证研究50.0045.8345.0042.0542.1940.6340.0035.2335.0030.0025.0025.00全样本百分比20.0016.6715.91发达经济体15.0012.5012.50发展中经济体10.005.683.135.001.141.560.000.00[1,2)[2,3)[3,4)[4,5)[5,6]ERA图13全样本、发达经济体和发展中经济体的实际汇率体制占比分布图注：纵轴单位为“%”，横轴为实际汇率体制样本期内平均值所在区间。数据来源：本文基于Reinhart和Rogoff的实际汇率体制数据库运用统计软件整理得到。表5全样本、发达经济体和发展中经济体实际汇率体制的描述性统计表指标平均值标准差最大值最小值中位数观测数全样本2.06380.99685.84621.00002.000088发达经济体2.17631.14804.00001.00002.576924发展中经济体2.02160.94045.84621.00002.000064数据来源：本文运用统计软件整理得到。同时，本文进一步给出全样本、发达经济体和发展中经济体的实际汇率体制的描述性统计，见表5。表5中的平均值以及中位数可以进一步说明发达经济体的实际汇率体制要比发展中经济体更具有弹性。35 实证研究3.1.5资本账户开放程度基于Chinn和Ito开发的衡量资本账户开放程度的Chinn-Ito指数，类似处理全样本实际汇率体制的做法，本文也对全样本的年度Chinn-Ito指数做样本期内的平均，进而得到代表各经济体样本期内的资本账户开放程度（命名为“KAOPEN”）。由于本文在第二章变量定义部分对Chinn和Ito指数的计算过程做了简单介绍，并且可以发现该指数是衡量资本账户开放程度的四个二元虚拟变量的第一主成分，因而，该指数并非如Reinhart和Rogoff的实际汇率体制为分类变量，因而本文以柱状图的形式给出各经济体的资本账户开放程度的分布特征，见图14，其中红色柱状代表发达经济体，蓝色代表发展中经济体。从图14中可以看到，发达经济体的资本账户开放程度集中分布于柱状图的右侧，即资本账户开放程度集中分布于区间[2，2.5]，而发展中经济体的资本账户开放程度集中分布于柱状图的左侧，即集中分布于区间[-2,1.5]。总体上看，发达经济体的资本账户开放程度要高于发展中经济体，这符合直观经验。在资本账户开放程度较高的经济体中，也有诸如秘鲁、特立尼达和多巴哥、巴拿马、圭亚那等发展中经济体，这些发展中经济体的共同特点都是政府对外资的吸引开放政策，并且在金融业有较大程度的发展。有关发达经济体和发展中经济体的资本账户开放程度分布图可见于本文附录。2.521.510.50KAOPEN-0.5-1-1.5-2MaliChinaBrazilChileJapanItalyPeruGuineaPakistanSenegalTunisiaGhanaRwandaNigeriaIcelandMexicoKuwaitJordanZambiaLatviaGuyanaAustriaFinlandThailandSriLankaMongoliaHungaryBotswanaMauritiusPortugalGermanyCameroonMacedoniaPhilippinesCambodiaSwitzerlandBurkinaFasoSouthAfricaNetherlandsUnitedStatesUnitedKingdomKorea,RepublicofSaintKittsandNevisUnitedRepublicofTanzania图14全样本的资本账户开放程度的分布图数据来源：Chinn-Ito指数数据库官网。36 实证研究表6全样本、发达经济体和发展中经济体资本账户开放程度的描述性统计表指标平均值标准差最大值最小值中位数观测数全样本0.63861.52142.3892-1.59220.594588发达经济体2.11190.66292.3892-0.09272.389224发展中经济体0.04651.38502.3892-1.8948-0.319264数据来源：本文运用统计软件整理得到。同时，本文进一步给出全样本、发达经济体和发展中经济体的资本账户开放程度的描述性统计，见表6。从表6中的平均值以及中位数可以看到，发达经济体都明显高于发展中经济体，并且就标准差来说，发达经济体要明显小于发展中经济体，从而从数据层面进一步证实样本期内，相比于发展中经济体，发达经济体的资本账户开放程度更集中表现为较高的水平。37 实证研究第二节实证分析本文在第二章第二节已经对实证研究所需的模型做了初步的设定，即采用多元线性回归模型，即：（2）其中C是截距项，μ是残差，i代表待研究的88个经济体，其编号和经济体的对应关系可参见本文附录。对于采用多元线性回归模型的设定，主要是因为有关货币周期性的理论以及实证研究都较少，并无其他更为完善的模型可供借鉴，并且，对于宏观变量研究而言，由于宏观变量间的影响渠道较为复杂，建立具有较深微观基础的宏观经济研究模型（例如“动态随机一般均衡模型”，DSGE）的难度较大，因而，本文基于一般经济理论以及第二章第一节变量定义的工作，采用多元线性回归模型来探讨影响货币周期性的因素，并且，多元线性回归模型作为实证研究中探讨变量间定量影响关系的工具也是应用得最为广泛的，至于更深入的影响关系，可以在本文实证研究基础上，利用相关理论或是实证研究成果，作进一步的拓展和挖掘。为探讨本文第二章第一节所定义的四类（共五个）解释变量，即“国际资本流动周期性指数（CFCI）”，“商品与劳务净出口指数（NEI）”和“商品与劳务净出口周期性指数（NECI）”、“实际汇率体制（ERA）”以及“资本账户开放程度（KAOPEN）”，对被解释变量“货币周期性指数（CCI）”的影响，本文首先做五个解释变量分别单独对被解释变量的回归（回归模型为带截距项的一元线性回归模型，分别以字母a、b、c、d、e表示），同时，基于模型（2）做五个解释变量共同对被解释变量的回归，回归结果可见于表7。从表7的回归结果中可以发现，解释变量“商品与劳务净出口周期性指数（NECI）”和“实际汇率体制（ERA）”在单独对被解释变量的回归以及基于模型（1）的回归结果中，回归系数都保持在1%的水平下显著，并且，回归系数的估计结果的差异不是非常大；解释变量“国际资本流动周期性指数（CFCI）”和“商品与劳务净出口指数（NEI）”在单独对被解释变量的回归结果中分别为1%水平下和10%水平下的显著，但是在基于模型（2）的回归中都丧失显著性，并且，回归系数的估计结果的差异较大，甚至符号相反；而“资本账户开放程度（KAOPEN）”则无论在对被解释变量的单独回归还是基于模型（2）的回归结果中都不显著。从回归系数的估计结果看，解释变量CFCI和ERA的符号都为正，表明国际资本流动的顺周期性越强、实际汇率体制的弹性越高，则该经济体的货38 实证研究币的顺周期性就越强，即，当经济体经历经济繁荣时，如果此时净流入该经济体的国际资本保持较高的水平，那么该经济体的外汇市场上，对该经济体的货币需求就会提高，并且如果同时该经济体采取弹性汇率体制，即该经济体允许本币的汇率有较大程度的波动，则该经济体的本币自然在经济繁荣时倾向于升值，即表现为顺周期性；但是，解释变量NECI的回归系数的估计结果却是负数，并且在两次回归结果中保持稳健，即说明经济体的商品与劳务净出口越是顺周期性，反而会降低该经济体货币的顺周期性，即经济体如果在经济繁荣时保持较高水平的商品与劳务净出口，那么该经济体的货币反而会表现为较低的汇率水平，这点同一般经济理论与经济常识相悖；另外，对于解释变量NEI，同样存在回归系数估计结果的符号问题，即单独对被解释变量回归中的回归系数为负数，不符合经济常识，而基于模型（2）的回归结果中为正数，符合经济常识。表7全样本线性回归结果：解释变量单独回归以及基于模型（2）的回归abcde（2）CFCIi0.37410.1994（3.91）***（1.59）NEIi-0.66650.7136（-1.76）*（1.51）NECIi-0.3054-0.2811（-4.11）***（-2.71）***ERAi0.13250.1061（3.29）***（2.83）***KAOPENi-0.0439-0.0127（-1.61）（-0.49）C-0..1860.03860.0028-0.21920.0810-0.2265（-0.43）（0.91）（0.07）（-2.38）**（1.80）*（-2.59）**2R0.150.030.160.110.030.29F15.313.116.910.842.596.77DW2.042.132.012.042.111.83N888888888888注：C代表截距项；N代表观测数；括号内的数值为t值；***代表显著性水平1%，**代表显著性水平5%，*代表显著性水平10%。综上，本文认为，解释变量“实际汇率体制（ERA）”在两次回归结果中保证了较好的稳健性，可以表明该解释变量对被解释变量“货币周期性指数（CCI）”存在显著的正向影响；解释变量“商品与劳务净出口周期性指数（NECI）”虽然在两次回归结果中都保持稳健性，但是却与经济常识相违背；解释变量“国际资本流动周期性指数（CFCI）”和“商品与劳务净出口指数（NEI）”在两次回归结果中没有保证稳健性，但可以对模型设定做调整后再次验证其对被解释变量的影响的显著性和稳健性；而解释变量“资本账户开放程度（KAOPEN）”则可以从39 实证研究回归结果中判定并不存在对被解释变量的直接的显著性影响。本文基于表7的回归结果以及前文的分析结果，将解释变量“实际汇率体制（ERA）”保留，并且将解释变量“国际资本流动周期性指数（CFCI）”和“商品与劳务净出口指数（NEI）”分别纳入到模型中同解释变量ERA一起对被解释变量CCI做回归分析，因而，本文将模型进一步调整如下：CCICCFCIERA,iii（3）i1,2...88CCICNEIERA,iii（4）i1,2...88其中，C是截距项，μ是残差，i代表待研究的88个经济体，其编号和经济体的对应关系可参见本文附录。本文基于模型（3）和模型（4），进一步做回归分析，得到回归结果如表8所示。表8全样本线性回归结果：基于模型（3）和（4）的回归（3）（4）CFCIi0.3311（3.56）***NEIi-0.6655（-1.86）*ERAi0.11080.1324（2.90）***（3.34）***C-0.2389-0.2347（-2.76）***（-2.57）**2R0.230.15F12.57.31DW1.941.98N8888注：C代表截距项；N代表观测数；括号内的数值为t值；***代表显著性水平1%，**代表显著性水平5%，*代表显著性水平10%。从表8的回归结果中可以发现，解释变量ERA的回归系数估计结果与基于模型d和模型（2）的回归结果差异较小，并且都在1%的水平下显著，即保持稳健性；解释变量CFCI基于模型（3）的回归结果同基于模型a的差异较小，并且都在1%的水平下显著；解释变量NEI基于模型（4）和模型b的回归结果差异较小，都在10%的水平下显著，但是回归系数的符号为负，即表明商品与劳务净出口密度越高的经济体，其货币顺周期性就会越弱，这一结果同解释变量NECI基于模型c和模型（2）的回归结果一样面临与经济常识相悖的问题。从回归模型的拟合程度看，模型3要优于模型（4），但是同模型（2）存在差距，这一点可能是因为模型（3）没有将理论上对汇率表现存在影响的商品与劳务净出口因40 实证研究素纳入到解释变量当中，但是基于本文样本，商品与劳务净出口因素分别以NEI和NECI的形式作为解释变量参与回归时，其回归结果与经济理论和经济常识相悖，因而，为保证回归结果的合理性，本文认为模型（3）更能代表基于全样本的回归模型。解释变量KAOPEN基于模型e和模型（2）的回归结果都显示对被解释变量CCI不存在显著影响。而本文在第二章第一节介绍Chinn-Ito指数时指出，Chinn-Ito指数并不仅仅考虑了对资本账户交易的限制，而同时将对经常账户交易以及出口创汇结汇的限制以及汇率安排（多重汇率）等其他限制性安排纳入进来，即Chinn-Ito指数可能直接影响汇率表现，也可能间接影响汇率表现，并且考虑到宏观变量间影响渠道的复杂性，将解释变量KAOPEN以间接的形式纳入模型中进行实证分析也是可取的。对于考察解释变量对被解释变量的间接影响，可行的方式即将该解释变量同其他解释变量交互，以交互项的形式纳入到模型中。对于衡量资本账户开放程度的解释变量KAOPEN来说，可能通过直接影响国际资本流动（即解释变量CFCI）的形式间接影响被解释变量CCI故，本文基于模型（3），将模型重新设定为如下形式：CCICCFCICFCI*KAOPENERA,iiiii（5）i1,2...88其中，C是截距项，μ是残差，i代表待研究的88个经济体，其编号和经济体的对应关系可参见本文附录。基于模型（5）的回归结果如表9所示。表9全样本线性回归结果：基于模型(5)的回归（5）CFCIi0.2943(2.69)***CFCIi*KAOPENi0.0388(0.64)ERAi0.1127(2.93)***C-0.2315(-2.64)***2R0.23F8.42DW1.92N88注：C代表截距项；N代表观测数；括号内的数值为t值；***代表显著性水平1%，**代表显著性水平5%，*代表显著性水平10%。表9的回归结果显示，解释变量CFCI和ERA基于模型（5）的回归结果同基于模型（3）的回归结果差异较小，保证稳健性；而交互项CFCI*KAOPEN的回归结果并不显著，表明解释变量KAOPEN并不存在通过直接影响国际资本流41 实证研究动的形式间接影响被解释变量的实证结果的支持。解释变量NEI和NECI在前述实证分析中的回归结果都与经济常识相悖可能的原因是样本期的选择问题，即本文1998-2011年的样本期内，88个经济体的商品与劳务净出口表现同各自货币的汇率表现恰好在数量关系上成负相关，并且由于宏观经济变量间影响渠道的复杂性，无法简单利用一般经济理论和经济常识予以解释，加上本文样本期内，全球以及某些区域都发生过经济、金融危机甚至地缘政治事件，这会打破经济运行的稳态，从而打破宏观变量间原先稳定的影响关系。除此之外，本文还认为有必要分别对发达经济体和发展中经济体进行实证分析，以此试图探讨经济发展程度对宏观变量间关系的影响。为此，本文分别对发达经济体和发展中经济体首先做五个解释变量单独对被解释变量的回归（分别对应回归结果f、g、h、i以及j和k、l、m、n以及o），然后分别给出解释变量回归系数估计结果具有显著性的多变量回归结果（分别对应回归结果（6）和（7）、（8）以及（9）），以上回归结果见于表10和表11。表10发达经济体的线性回归结果：解释变量单独回归以及系数具有显著性的回归fghij（6）CFCIi0.2881（1.20）NEIi-0.8114（-0.58）NECIi-0.3056-0.3060（-1.88）*（2.06）**ERAi0.1174（1.49）KAOPENi-0.2767-0.2770（-2.13）**（-2.28）***C0.06410.06250.0476-0.24990.61990.6326（0.69）（0.61）（0.55）（-1.14）（2.16）**（2.36）***2R0.060.010.140.090.170.31F1.450.333.552.234.544.72DW2.432.412.252.262.352.25N242424242424注：C代表截距项；N代表观测数；括号内的数值为t值；***代表显著性水平1%，**代表显著性水平5%，*代表显著性水平10%。42 实证研究表11发展中经济体的线性回归结果：解释变量单独回归klmnoCFCIi0.5136（4.50）***NEIi-0.6911（-1.72）*NECIi-0.3249（-3.74）***ERAi0.1430（2.99）***KAOPENi-0.0438（-1.28）C-0.09540.0302-0.0188-0.22780.0633（-1.76）*（0.61）（-0.39）（-2.14）**（1.34）2R0.250.050.180.130.03F20.252.9513.968.961.63DW2.212.312.192.142.23N6464646464注：C代表截距项；N代表观测数；括号内的数值为t值；***代表显著性水平1%，**代表显著性水平5%，*代表显著性水平10%。表11（续）发展中经济体的线性回归结果：系数具有显著性的回归（7）（8）（9）CFCIi0.47920.30080.4445（3.33）***（2.08）**（3.83）***NEIi0.1792（0.42）NECIi-0.1670（-1.64）*ERAi0.08990.09820.0931（1.95）*（2.20）**（2.06）**KAOPENiC-0.2585-0.2703-0.2625（-2.64）**（-2.83）***（-2.71）***2R0.300.330.30F8.469.6512.78DW2.162.052.15N646464注：C代表截距项；N代表观测数；括号内的数值为t值；***代表显著性水平1%，**代表显著性水平5%，*代表显著性水平10%。43 实证研究基于发达经济体样本的回归结果显示，解释变量NECI和KAOPEN在单独对被解释变量CCI的回归中都具备显著性，而解释变量CFCI、NEI和ERA则不具备。于是，仅将变量NECI和KAOPEN作为解释变量对被解释变量做回归，结果显示变量NECI和KAOPEN的显著性都有所提高，并且回归模型的拟合优度也有明显的提高。从回归系数的估计结果看，解释变量NECI的回归系数在回归结果h和回归结果（6）中保持稳健性，而其符号为负，表明解释变量NECI对被解释变量的负向贡献，其经济意义即商品与劳务净出口的周期性对货币周期性有负反馈作用，这一结果同基于全样本的回归结果，与一般经济理论和经济常识相悖；解释变量KAOPEN的回归系数估计结果同样具有稳健性，其符号为负，表明对于发达经济体而言，资本账户开放程度越高，其货币的顺周期性也就越弱。基于发展中经济体样本的回归结果显示，解释变量NEI和NECI在回归结果l、m、（8）中的回归系数估计结果都与一般经济理论与经济常识相悖；解释变量NEI在回归结果（7）中的回归系数虽然为正数，符合经济理论与常识，但是不具有显著性；解释变量KAOPEN的回归系数并不显著；解释变量CFCI和ERA在回归结果k、n以及（9）中都具备显著性并保持稳健性，并且回归模型的拟合优度有明显的提高。综合单独基于发达经济体样本和发展中经济体样本的回归结果，本文认为，经济发展程度会对本文考虑的解释变量与被解释变量间的关系产生影响，为了能够将发达经济体和发展中经济体的差异体现在一个回归模型中，本文考虑引入虚拟变量，进而将回归模型设定如下：CCICCFCIERADD*CFCID*ERAD*KAOPEN,iii12i3i4（10）i1,2...88其中，Di（i=1，2，3，4）为虚拟变量，当Di=0时，代表发展中经济体，当Di=1时，代表发达经济体，C是截距项，μ是残差，i代表待研究的88个经济体，其编号和经济体的对应关系可参见本文附录。基于模型（10）的回归结果见表12。表12中基于模型（10）的回归结果显示，解释变量D2*CFCIi和D3*ERAi都不具备显著性，表明解释变量CFCI和ERA对被解释变量的影响并不存在发达经济体和发展中经济体的差异，故，将解释变量D2*CFCIi和D3*ERAi从模型（10）中删去后，再次做回归进而得到结果（11），从回归结果（11）中可以发现，所有解释变量都具备显著性，并且同回归结果（6）、（9）以及（10）相比，保持稳健性。44 实证研究表12全样本线性回归结果：基于模型(10)的回归（10）（11）CFCIi0.44450.398（3.56）***(3.88)***ERAi0.09310.0873（1.92）*(2.25)**D10.67890.59（1.95）*(2.34)**D2*CFCIi-0.1703（-0.75）D3*ERAi-0.0264（-0.32）D4*KAOPENi-0.2362-0.2235（-2.04）**(-2.02)**C-0.2625-0.2367（-2.53）**(-2.66)***2R0.280.28F5.337.93DW2.252.27N8888注：C代表截距项；N代表观测数；括号内的数值为t值；***代表显著性水平1%，**代表显著性水平5%，*代表显著性水平10%。45 实证研究至此，本文基于线性回归模型，探讨了解释变量“国际资本流动周期性指数（CFCI）”、“商品与劳务净出口指数（NEI）”和“商品与劳务净出口周期性指数（NECI）”、“实际汇率体制（ERA）”以及“资本账户开放程度（KAOPEN）”，同被解释变量“货币周期性指数（CCI）”间的定量关系，实证结果显示：1、基于全样本，解释变量CFCI和ERA对被解释变量CCI存在显著的正向贡献，即都会加强经济体货币的顺周期性（或减弱经济体货币的逆周期性）；解释变量NEI和NECI都对被解释变量CCI存在显著负向贡献，即越高水平的商品与劳务净出口、越强的商品与劳务净出口顺周期性反而会减弱经济体货币的顺周期性，而这与一般经济理论和常识相悖；解释变量KAOPEN并不存在直接的或是间接的对货币顺周期性的影响。2、经济发展程度对解释变量同被解释变量间的关系存在影响，即，虽然解释变量CFCI和ERA对于发达经济体和发展中经济体来说，对被解释变量CCI的影响不存在显著差异，但解释变量KAOPEN对发达经济体来说，会对被解释变量CCI存在显著负向贡献，即发达经济体的资本账户开放程度越高，其货币顺周期性就会越弱。以上对货币周期性影响因素的讨论，是针对货币周期性的水平值，即实证分析的被解释变量是“货币周期性指数（CCI）”——包括了顺周期性的正值和逆周期性的负值。本文在第三章第一节“变量的描述性统计”部分中以10%的显著性水平对各经济体的CCI做过分类，对于货币的顺周期性、逆周期性和无周期性而言，它们虽然代表了汇率表现同经济运行间不同的方向性关系（CCI的正负号），但是也同时描述了汇率表现同经济运行间相关关系的强弱（CCI的绝对值的大小）。前文实证研究并未单独就汇率表现同经济运行间相关关系的强弱做过分析，而解释变量ERA以及KAOPEN除了对被解释变量CCI的水平值有影响外，还可能对被解释变量CCI的绝对值存在影响。因为，解释变量ERA描述的是经济体的实际汇率体制的弹性，即经济体货币当局对其货币汇率波动的容忍度，而波动就存在方向以及强度两个方面的问题；同理，解释变量KAOPEN描述的是经济体的资本账户开放程度的高低，也即宏观调控当局对资本账户下国际资本流动方向以及国际资本流动规模的控制程度，从而通过国际资本流动的渠道对汇率的影响也就存在方向和强度的两个方面的问题。在前文的实证分析中，解释变量ERA基于发达经济体样本并未对被解释变量CCI的水平值有显著影响，解释变量KAOPEN基于全样本、发展中经济体样本并未对被解释变量CCI的水平值有显著影响，可能的原因是解释变量ERA和KAOPEN仅仅影响了被解释变量CCI的强度，即解释变量仅对被解释变量的绝对值有显著影响。为了验证这一点，本文取CCI的绝对值作为被解释变量，做解释变量ERA和KAOPEN对其的回归，考察实际汇率体制和资本账户开放程度46 实证研究是否对货币周期性的强度存在影响，回归结果见表13。表13针对货币周期性强度的回归：基于全样本、发达经济体和发展中经济体样本的回归全样本发达经济体发展中经济体ERAi0.04240.08990.0130（1.94）*（2.64）**（0.46）KAOPENi0.0352-0.00400.0409（2.48）**（-0.07）（2.13）**C0.22660.20290.2868（4.43）***（1.20）（4.56）***2R0.100.280.07F4.764.002.32DW1.722.161.59N882464注：C代表截距项；N代表观测数；括号内的数值为t值；***代表显著性水平1%，**代表显著性水平5%，*代表显著性水平10%。从表13的回归结果中发现，解释变量ERA基于发达经济体样本对被解释变量CCI的绝对值存在显著正向影响，基于全样本对CCI的绝对值的正向影响的显著性弱之，而基于发展中经济体样本无显著影响；解释变量KAOPEN基于全样本和发展中经济体样本对CCI的绝对值存在显著正向影响，而基于发达经济体样本则无显著影响。据此，本文认为，基于发达经济体样本，实际汇率体制对货币周期性的强度存在显著正向影响，即，实际汇率体制越是趋于弹性，则发达经济体货币的周期性就越强，但无法确定是越趋于顺周期性还是逆周期性；基于全样本和发展中经济体样本，资本账户开放程度对货币周期性的强度存在显著正向影响，即资本账户开放程度越高，发展中经济体货币的周期性就越强，但无法确定是越趋于顺周期性还是逆周期性。47 结论与建议第四章结论与建议本文从方向和强度两个角度考察了88个经济体的货币周期性的分布特征，并从经济因素和制度因素两个方面共四类变量（“国际资本流动周期性指数（CFCI）”、“商品与劳务净出口指数（NEI）”和“商品与劳务净出口周期性指数（NECI）”、“实际汇率体制（ERA）”以及“资本账户开放程度（KAOPEN）”），基于线性回归模型，定量考察了其对货币周期性的影响关系。本文基于实证研究的结论为：1、基于全样本，国际资本流动周期性以及实际汇率体制对货币周期性存在显著的正向贡献，即国际资本流动却是趋于顺周期性、实际汇率体制越是趋于较高的弹性，则经济体货币的顺周期性就会越强（或经济体货币的逆周期性越弱）；2、基于全样本，商品与劳务净出口密度、商品与劳务净出口周期性都对被货币周期性存在显著负向贡献，即越高水平的商品与劳务净出口、越强的商品与劳务净出口顺周期性反而会减弱经济体货币的顺周期性（而这与一般经济理论和常识相悖）；3、基于全样本，资本账户开放程度并不存在显著的对货币顺周期性直接的或是间接的影响；4、基于全样本，虽然国际资本流动周期性以及实际汇率体制对于发达经济体和发展中经济体来说，对货币周期性的影响不存在显著差异，但资本账户开放程度对发达经济体来说，会对货币周期性存在显著的负向贡献，即发达经济体的资本账户开放程度越高，其货币顺周期性就会越弱；5、基于发达经济体样本，实际汇率体制对货币周期性的强度存在显著正向影响，即，实际汇率体制越是趋于弹性，则发达经济体货币的周期性就越强，但无法确定是越趋于顺周期性还是逆周期性；6、基于发展中经济体样本，资本账户开放程度对货币周期性的强度存在显著正向影响，即资本账户开放程度越高，发展中经济体货币的周期性就越强，但无法确定是越趋于顺周期性还是逆周期性。对于本文的研究，还存在诸多改进空间：1、样本期的选择。考虑数据的易得性，本文的样本期为1998-2011年，从现有的相关研究成果看，对货币周期性该变量的构建存在基于更长的样本期的选择，可以想见，基于更长的样本期所构建的变量能够更为真实可靠地反映经济体的客观现实，因而可能可以据此解决本文实证分析结果中商品与劳务净出口相关变量对货币周期性影响的无经济意义性。但是考虑到构建其他变量的数据来源可能无法有相应跨度期限的更新，所以样本期的选择仍有待进一步考察；2、变量的构建方式。本文从经济因素和制度因素两个方面构建了四类共五个解释变量，构建这些解释变量的方式为基于各变量的年度时间序列数据，求其周期性成分同国内生产总值的周期性成分的相关系48 结论与建议数或是求样本期内的平均值，因而，对于变量的构建是否还可以利用其它的方式，这一点值得进一步探讨；3、变量的选择。本文主要从经济因素和制度因素两方面构建变量，当然还可以从其它方面引入变量，比如政策因素，即货币政策和财政政策。在经济全球化的当今，世界上绝大多数宏观调控当局都选择开放经济，因而其宏观调控政策势必除了对其本位币汇率的影响外还对其他经济体货币汇率的存在外溢效应，因而，本文认为，可以将货币政策和财政政策同经济运行的周期性关系纳入进解释变量，货币政策的周期性可以基于货币当局货币政策的操作目标的周期性成分同经济运行的周期性成分间的相关系数来构建，财政政策的周期性可以基于财政当局财政净支出的周期性成分同经济运行的周期性成分的相关系数来构建，因而进一步考察这两个变量对货币周期性的影响关系；4、跨期研究。本文的实证研究是基于88个经济体的截面数据，因而并没有对88个经济体的货币周期性的跨期表现做过实证分析。可以想见，经济体的货币周期性存在演变的可能，即不同时期的货币周期性存在差异。当然，此项研究要建立在样本期的跨度足够长，这一点同“样本期的选择”问题有很大的关系。49 附录附录附录A0.250.20.150.1NEI0.050-0.05-0.1ItalySpainIsraelJapanPortugalIcelandFranceCanadaAustriaBelgiumFinlandSwedenNorwayIrelandAustraliaGermanySingaporeUnitedStatesNewZealandNetherlandsSwitzerlandUnitedKingdomKorea,RepublicofChina,HongKongSAR图A1发达经济体商品与劳务净出口指数分布图注：基于全样本的1998-2011年的商品与劳务净出口年度数据占名义国内生产总值年度数据的比重并计算样本期内的简单平均所得。数据来源：世界银行WDI数据库。0.30.20.10NEI-0.1-0.2-0.3IndiaMaltaChileJordanGuyanaPanamaZambiaNigeriaKuwaitHondurasDominicaSwazilandBarbadosHungaryThailandMalaysiaPhilippinesBurkinaFasoLaoPeople's…SouthAfricaSolomonIslandsUnitedRepublic…图A2发展中经济体的商品与劳务净出口指数分布图注：基于全样本的1998-2011年的商品与劳务净出口年度数据占名义国内生产总值年度数据的比重并计算样本期内的简单平均所得。数据来源：世界银行WDI数据库。50 附录2.521.51KAOPEN0.50-0.5ItalyIsraelJapanSpainIcelandBelgiumNorwayAustriaFranceIrelandFinlandPortugalCanadaSwedenAustraliaSingaporeGermanyNetherlandsSwitzerlandNewZealandUnitedStatesUnitedKingdomKorea,RepublicofChina,HongKongSAR图A3发达经济体的资本账户开放程度的分布图注：基于Chinn-Ito指数，对全样本的年度资本账户开放程度做样本期内的平均值得到。数据来源：Chinn-Ito指数数据库官网。2.521.510.50KAOPEN-0.5-1-1.5-2CongoChinaIndiaNigerBrazilMaltaChilePeruGhanaNigeriaAlbaniaJordanBahrainArmeniaMyanmarPakistanMalaysiaSlovakiaMongoliaBotswanaSaintKittsand…SolomonIslands图A4发展中经济体的资本账户开放程度的分布图注：基于Chinn-Ito指数，对全样本的年度资本账户开放程度做样本期内的平均值得到。数据来源：Chinn-Ito指数数据库官网。51 附录附录B表B1模型（1）至（8）中i的编号和经济体的对应关系编号经济体编号经济体编号经济体1Albania37Jordan73Senegal2Armenia38Japan74Singapore3Australia39Kenya75SolomonIslands4Austria40Cambodia76Slovakia5Belgium41St.Kitts&Nevis77Slovenia6BurkinaFaso42Korea78Sweden7Bahrain43Kuwait79Swaziland8Brazil44Lao80Thailand9Barbados45SriLanka81Trinidad&Tobago10Botswana46Latvia82Tunisia11Canada47Morocco83Tanzania12Switzerland48Maldives84Uganda13Chile49Mexico85UnitedStates14China50Macedonia86Venezuela15Coted'Ivoire51Mali87SouthAfrica16Cameroon52Malta88Zambia17Congo53Myanmar18Colombia54Mongolia19Germany55Mozambique20Dominica56Mauritius21Spain57Malawi22Finland58Malaysia23Fiji59Netherlands24France60Niger25UnitedKingdom61Nigeria26Ghana62Norway27Guinea63Nepal28Guyana64NewZealand29HongKongSAR,China65Pakistan30Honduras66Panama31Hungary67Peru32India68Philippines33Ireland69Poland34Iceland70Portugal35Israel71Rwanda36Italy72SaudiArabia52 附录表B2模型（9）、（10）中i的编号和经济体的对应关系编号经济体编号经济体编号经济体1Australia41Guinea81Thailand2Austria42Guyana82Trinidad&Tobago3Belgium43Honduras83Tunisia4Canada44Hungary84Tanzania5Switzerland45India85Uganda6Germany46Jordan86Venezuela7Spain47Kenya87SouthAfrica8Finland48Cambodia88Zambia9France49SaintKitts&Nevis10UnitedKingdom50Kuwait11HongKongSAR,China51Lao12Ireland52SriLanka13Iceland53Latvia14Israel54Morocco15Italy55Maldives16Japan56Mexico17Korea57Macedonia18Netherlands58Mali19Norway59Malta20NewZealand60Myanmar21Portugal61Mongolia22Singapore62Mozambique23Sweden63Mauritius24UnitedStates64Malawi25Albania65Malaysia26Armenia66Niger27BurkinaFaso67Nigeria28Bahrain68Nepal29Brazil69Pakistan30Barbados70Panama31Botswana71Peru32Chile72Philippines33China73Poland34Coted'Ivoire74Rwanda35Cameroon75SaudiArabia36Congo76Senegal37Colombia77SolomonIslands38Dominica78Slovakia39Fiji79Slovenia40Ghana80Swaziland53 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致谢致谢时光飞逝，转眼间研究生阶段的学习生活就要结束了。在这两年时间里，我要感谢我的导师王芳老师在学业以及生活中对我的指导，感谢我的同学带给我的快乐与启发，感谢我的父母对我生活的支持。我即将结束在校阶段的生活，步入社会，参加工作，争取在工作岗位上取得新的成绩。回忆这两年的学习生活，给我印象最深的还是我的导师王芳带领我们一起搞科研。我从本科时期一名学术小白，经过较短时间的训练，已经具备一定的文献阅读、论文撰写能力的研究生，我感觉我的研究生生活并没有白过，而是学有所获，并且明确了未来人生的方向，这些都是宝贵的人生财富。最后，我想对自己说，路还长，鞍马劳顿，继续赶路！56 个人简历个人简历满立斌，男，汉族，1993年4月26日生人；2011年9月至2015年6月，就读于西南财经大学金融学院金融学专业，并获得经济学学士学位；2015年9月至2017年6月，就读于南开大学金融学院金融学专业，即将获得经济学硕士学位。57
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