人民币国际化进程中的金融风险识别及预警研究

沈 悦,王宝龙,李巍军

(西安交通大学 经济与金融学院,陕西 西安 710061)

以2009年跨境贸易人民币结算试点管理办法的颁布为里程碑,2013年“一带一路”倡议提出的资金融通为助推器,近年来人民币国际化步伐不断加快。沪港通、深港通、人民币加入特别提款权(SDR)、上海原油期货交易以人民币计价等均标志着人民币国际化进程的提速。截至2017年12月底,人民币在全球货币支付排名中位居第五,占全球市场份额的1.61%(1)数据来源:环球银行金融电信协会(SWIFT),2018年2月3日。。随着中国经济的发展和在国际市场影响力的提高,人民币国际化步伐将会进一步加快。然而,美元、欧元、英镑等演变为国际货币的历程告诉我们,主权货币国际化并非一帆风顺,如果前功尽弃,不但本币难以实现国际化,还会给国内经济发展带来一系列负效应,甚至发生金融危机。根据国际经验,一国货币要成为国际货币,一般必须开放资本项目、形成市场化汇率机制、具有丰富的金融市场工具以及健全的金融监管制度等。但是,由于中国资本项目还未完全开放,人民币汇率制度改革还在进行,国内金融市场发育还不完全成熟,金融监管改革还有待改进等,人民币国际化进程中潜伏着一系列来自国内外的金融风险挑战。为此,准确识别人民币国际化进程中的金融风险来源,科学预警人民币国际化进程中的金融风险演化趋势,对顺利推进人民币国际化具有重要理论和现实意义。

一、文献综述

国内外学术界对人民币国际化如何推进的研究成果不断增多,但对如何准确识别和科学预警人民币国际化进程中金融风险的研究却相对有限。

在金融风险来源识别研究中,陈湘鹏等[1]比较分析了系统性金融风险指标,认为SRISK更适于作为中国微观层面系统性金融风险测度,但对包括人民币国际化在内的宏观金融风险没有涉及。杨子晖等[2]衡量了中国金融市场及各金融部门的极端风险,发现房地产等部门是中国金融风险的重要来源,但未提及人民币国际化进程中的金融风险问题。张国建等[3]研究发现,实际有效汇率波动对人民币国际化具有显著抑制效应,即汇率波动越大越不利于人民币国际化。

在金融风险预警研究中,近年来学术界主要集中于系统性金融风险预警方面,研究如何预警人民币国际化进程中的金融风险的较少。埃森格林(Eichgreen)等[4-5]虽然数次提出应防范人民币国际化中的金融风险,但既未识别风险来源也未涉及如何预警风险。高(Gao)等[6]虽然指出了人民币国际化进程中存在金融风险,但与埃森格林(Eichgreen)等的研究大同小异。沈悦等[7]虽然构建了一套人民币国际化进程中的金融风险预警指标体系,但没有进行风险预警。陶玲等[8]监测和度量了中国系统性金融风险,同样没有提及如何预警人民币国际化进程中的金融风险。任英华等[9]利用VAR模型和门限模型研究了人民币跨境流动对金融失衡的影响机制,也没有预警风险。陈卫东等[10]虽然构建了一套人民币跨境资本流动的监测预警体系并指出应如何应用,仍然没有预警人民币国际化进程中的金融风险。许涤龙等[11]基于金融压力指数测度了中国的系统性金融风险,但没有关注人民币国际化进程中的金融风险。尽管徐国祥等[12]基于中国金融压力指数构建分析了金融风险的动态传导效应,但同样没有考虑人民币国际化进程中的风险问题。姚晓阳等[13]虽然从货币、债券、股票、外汇4个子市场分别构建子市场压力指数,以预警金融体系的风险,但仍未涉及人民币国际化问题。石建勋等[14]研究了人民币加入SDR货币篮子后债券市场的风险与收益,但是没有对人民币国际化进程中的金融风险进行分析。

由此可以看出,虽然人民币国际化进程不断加快,面临的金融风险来源不断增多,但学术界对人民币国际化进程中金融风险识别及预警的关注仍然很有限,研究成果相对分散。鉴于此,本文首先识别人民币国际化进程中的金融风险来源,然后构建风险预警指标体系,合成金融压力指数(风险预警指数),最后利用马尔科夫区制转移模型预警2018年7月—2020年6月人民币国际化进程中的金融风险演化趋势。

二、人民币国际化进程中的金融风险来源识别

货币国际化理论和美元、英镑、欧元等货币国际化的进程说明,货币国际化不仅会给主权国带来潜在收益,同时也会带来风险。原因主要有四点:一是从宏观上看,由于经济全球化和金融自由化,一国货币币值变化不仅受本国经济波动影响,还受到国际经济波动影响。二是货币国际化的一个重要条件是开放资本项目,以实现本币和外币进出自由化。但是,有利于本币和外币流动的套利机会的出现,会引起本币大量流出或外币大量流入,而不管哪种形式的资金大量流动都会导致主权国国际收支失衡,要么热钱大量流入,要么资本大量外逃,从而造成资本项目开放风险。三是本国货币政策的制定和执行不仅要考虑国内经济金融环境,还需要关注国外经济金融变化,从而使得本国货币政策调控更加复杂,调控效率大打折扣,产生货币政策操作风险。四是货币替代原理说明,在存在货币替代的情况下,即便是主权国实行完全浮动汇率制,也会由于本国居民减持本国货币,转而大量持有外国货币,迫使本国向外国货币当局支付巨额铸币税,极大地损害本国政府的财政融资能力,不仅如此,还会出现本币贬值,甚至引发国内货币危机。由此可以看出,货币国际化进程中充满太多不确定性因素。

伴随人民币国际化的加快推进,中国经济与外界的联系将会越来越紧密。随着资本项目进一步开放,其风险水平也会提高。同时,随着人民币跨境贸易结算和跨境投资规模不断提升,人民币的套利活动也会增强,由此人民币汇率波动幅度风险、国际资本投机攻击风险以及金融资产价格过度波动风险等必然会加大。与此同时,由于我国金融市场不断开放,传统的货币政策、财政政策等宏观调控效率也必然会打折扣。如果情况严重,会出现人民币在国际经贸往来、资本跨境投资中被其他货币所取代,最终人民币国际化非但不能实现反而还有可能被别的货币取代,出现货币替代现象。

据此,在文献梳理和以上分析的基础上,将人民币国际化进程中潜伏的主要金融风险来源识别如下。

(一)资本项目开放风险

目前,人民币在7大类共40项资本项目交易中已实现可兑换、基本可兑换、部分可兑换的项目共计37项,占全部交易项目的92.5%(2)数据来源:中国人民银行《2017年人民币国际化报告》。。资本的自由流动能够提升跨境投资和交易的便利性,有利于充分利用境外低成本资金,降低实体经济融资成本,有助于经济的转型与发展。但如果资本大量流入,会引起外汇供给大于需求,导致汇率高估,本币升值,外汇储备增加,货币发行过多,引起信贷规模扩张,通货膨胀,经济发展过热。为此,政府必然会采取调控政策,但这样做可能会引起利率上升,资产价格降低,信贷规模压缩,坏账率提高,违约风险上升,国内投资环境恶化,资本大规模流出。反之,如果资本大量流出,则会引起人们对本币失去信心,必然导致本币贬值,国内资本存量减少,国际收支严重失衡,外汇储备大幅减少,资本外流,经济状况恶化。

(二)经常账户失衡风险

中国长期以来存在贸易顺差,积累了巨额外汇储备,但中国出口竞争能力一直较强,因此并不存在经常账户收支失衡风险。但是,在人民币国际化步伐加快之后,原有格局会被打乱,原因是随着人民币国际化进程不断深入,国外对人民币的需求量会大幅增加,人民币大量输出必然产生国际贸易收支变化,顺差减少、逆差扩大。贸易赤字不断加大意味着人民币币值难以稳定,从而出现“特里芬难题”。在本币贬值情况下,资本项目未必会有足够的顺差以抵消贸易赤字,经常账户巨额赤字将会导致国际收支失衡风险,最终引起失业增加、经济萎靡。

(三)人民币汇率过度波动风险

近年来,人民币汇率“双向波动”风险已现实地呈现在人们面前。由于资本流入流出规模增大,人民币汇率已经由单边升值转变为双向波动,并且波动幅度越来越大,给经济金融发展带来的消极影响不言而喻。一方面,国际贸易受到不利影响,进出口萎缩,人民币资产收益率不稳,非居民减少人民币资产,经常账户和资本项目同时出现巨大逆差,国际收支失衡,危害国内经济;另一方面,为了避免汇兑损失而放弃使用人民币,采用美元计价结算,或者减少人民币外汇储备,将使人民币的国际地位下降。

(四)宏观政策操作风险

从货币政策角度看,由于人民币国际化时间不长,目前中国香港特别行政区作为规模最大的离岸市场比较有利于货币政策调控作用的发挥。但是,随着人民币在境外的存量增加,考虑到货币政策溢出效应和外部约束,货币政策的调控难度自然会加大,如果要保持汇率稳定,则货币政策的独立性和有效性就要打折扣。从财政政策角度看,为了积极参与全球政治、经济和军事等多方合作,财政支出必然会增加,赤字加大,从而影响外界对人民币的信心。如果持有人民币意愿下降,引起资本流出,币值不稳,就会引起人民币国际地位下降。另外,虽然发行人民币债券有利于发展经济和人民币国际地位的提高,但发行过多意味着还本付息压力增大,影响外界持有人民币的意愿。

(五)货币竞争与替代风险

目前,国际货币竞争格局非常明显,美元占领主要阵地,欧元紧随其后。人民币国际化必然面临两种风险:一是货币强国(如美国)可能利用贬值、超发或在贸易与投资方面设置障碍等使人民币处于不利地位;二是美元等强势货币在全球具有极强的使用惯性,国际化起步较晚的人民币无疑没有竞争力。如果人民币在与美元、欧元等强势货币竞争中缺乏优势,则人民币国际化进程将会大大减速,甚或发生货币替代。

(六)金融资产价格过度波动风险

金融资产价格受两种因素的影响。一是资本流动和汇率变动。两者之间存在正向反馈,如人民币汇率预期升值会引起短期资本大量流入,进入房市、股市进行投机并带动其他市场非理性繁荣;反之,当人民币汇率预期贬值,则短期资本迅速撤出房市、股市,从而引发资产价格剧烈波动。二是流动性扩张。资本大规模流入容易引起国内信贷扩张,外汇占款释放以及政策宽松,过多的流动性进入房市、股市容易造成资产泡沫,而当资本大规模流出或者政策趋紧时,泡沫破裂,资产价格剧烈波动。

(七)国际金融危机传染风险

在中国金融市场不断开放的今天,国际金融危机主要通过贸易、资本、季风等渠道对中国经济产生影响。一是在外部发生金融危机后,中国的进出口贸易规模会萎缩,实体经济发展缓慢。此时,如果为了刺激出口而采取扩张型货币政策、刺激信贷规模膨胀、本币贬值等策略,就会引起资本大量流出,从而引发恐慌。二是外部债务危机会刺激非居民有出售人民币资产换取流动性的意愿。如果人民币资产收益率下降,则非居民更倾向于抛售人民币资产,从而产生羊群效应,引起人民币资产价格剧烈波动,国内金融市场动荡,诱发金融危机。

三、金融风险预警指标体系构建及压力指数合成

(一)预警指标数量选取

根据识别出来的金融风险来源,依据“针对性、重要性、灵敏性、可操作性”原则,结合人民币国际化的推进现状,本文选取能直接衡量具体金融风险或与具体风险相关程度较大的预警指标个数,最终确定了8大类共40个预警指标,构成人民币国际化进程中的金融风险预警指标体系。(1)资本流动风险方面,选取证券投资项下资本流入/流出、FDI/GDP、短期资本流动/GDP以及资本项目差额/GDP指标。(2)经常账户收支失衡风险方面,选取经常账户差额增长率、经常项目差额/GDP进口和出口增长率、外汇储备增长率、外汇储备/GDP以及PMI指标。(3)汇率过度波动风险方面,选取汇率波动率、实际有效汇率指数、实际汇率偏离和国内外长短期利差指标。(4)货币政策操作风险方面,选取外汇占款/M2、信贷规模/M2、社会融资规模/GDP、外汇储备/进口额以及M2/GDP指标。(5)财政政策风险方面,选取财政收支差额/GDP、国债余额/GDP、税收收入/GDP、外债余额/GDP以及短期外债/外汇储备指标。(6)货币竞争风险方面,选取外币存款/M2、外币存款/(外币存款+M2)以及CPI同比变化率。(7)金融资产价格过度波动风险方面,选取房地产、外商证券投资以及股票市场相关指标。(8)金融危机传染加重风险方面,选取对外贸易依存度、资产证券化程度、资本项目开放程度、国际原油价格变动率以及出口/进口指标。

(二)预警指标体系权重确定

选取各指标2008年1月—2018年6月的月度数据,每个预警指标都有126个观察值,如无月度数据则使用季度数据或日数据进行转换,数据主要来源于Wind数据库、CEIC数据库及中国国家统计局官网。为了避免预警指标之间存在相关性,提高后续估计的准确性,首先使用主成分分析法对指标体系降维处理,然后使用CRITIC法进行赋权(3)指标体系赋权的主流方法有很多,主要分为客观赋权法和主观赋权法。主观赋权法相对依赖于人的主观判断,因此客观赋权法和组合赋权法的使用比较普遍,也更为广泛。客观赋权法主要有主成分分析法、熵权法、CRITIC法等。由于第一步使用主成分分析法,为了避免造成更多的信息损失,所以第二步赋权方法不再使用主成分分析法。虽然CRITIC法与熵权法都考虑到了指标变异性问题,但CRITIC法的优点是还考虑了指标之间的相关性,因此本文决定使用该赋权方法。。具体做法如下:

首先,对指标数据进行预处理。(1)统一采用月度数据,对于仅公布季度数据的GDP、外债余额、资本项目下证券投资项目等指标,在Eviews9.0中通过低频转高频获得月度数据,对于股价指数和国际原油价格等日数据,以其日数据的月平均值作为月度数据;(2)补齐缺失数据,如房地产投资等指标缺少1月数据,在Eviews9.0中通过基数样条插值法补齐数据;(3)正向化处理,与风险呈正向变动关系的指标保留原始数据,对外汇储备/进口额等与风险成反向变动关系的预警指标进行正向化处理,具体做法是取指标原始数据的相反数;(4)对于汇率波动率和股价指数波动率指标,需要通过建立GARCH模型得到有关数据(4)篇幅所限,这里不具体介绍计算过程,如有需要,请与笔者联系。。

然后,将筛选出来的40个预警指标划分为8个大类,并通过SPSS软件对8类风险预警指标分别进行主成分分析。

1.描述性统计与标准化处理

鉴于各预警指标单位和量纲不同,在进行主成分分析之前需要先进行描述性统计分析,结果见表1(5)需要说明的是,由于本文不进行回归分析,只是利用所构建的指标体系进行人民币国际化进程中的金融风险预警,因此不需要考虑指标间的多重共线性问题,也不需要考虑主成分各组之间的相关性问题。。

从表1的统计结果来看,各预警指标的均值和标准差差异较大,因此需要进一步将其标准化。这里采用标准差标准化法(Zero-Mean Normalization)消除指标间的量纲。

(1)

其中,Xt为t时期指标X的原始值,μ为指标X的均值,σ为指标X的标准差,经过处理xt都符合标准正态分布(6)经验证,所有数据都服从正态分布,由于篇幅所限,没有将验证过程纳入正文中,特此说明。。

2.因子分析的适用性检验

为了确定8类风险的预警指标能否做因子分析,确定主成分分析的可行性,采用KMO和球形Bartlett检验分别对8组预警指标进行检验。KMO检验指标间的偏相关性,Bartlett检验相关矩阵是否为单位矩阵,结果见表2。可以看出,8类风险预警指标的KMO值均都超过0.5的水平,Bartlett检验卡方值较大,8类风险类别预警指标概率都显著为0,说明显著性非常强,因此8类风险预警指标都适合做因子分析。

3.获取总方差解释表

总方差解释表能显示各主成分对原始指标的解释情况,百分比越高,解释力度越大。提取8类风险预警指标的主成分,总方差解释结果见表3。从中可知,每个风险类别的预警指标都可以由几个主成分解释,解释力度均在50%以上,部分接近80%,因此可以将原本40个预警指标处理为8个综合预警指标。然后,获取主成分系数矩阵,即每个主成分在不同预警指标上的载荷,通过系数矩阵可以得到每个主成分的表达式。由于篇幅所限,这里不介绍具体过程。

4.获取综合预警指标

综合预警指标是将每一类风险下的几个主成分按照其方差贡献率加权计算求和得到,8类风险的综合预警指标可以分别表示为

X1=0.5040Z1

(2)

X2=0.2622Z21+0.2257Z22+0.1568Z23

(3)

X3=0.5470Z31+0.2512Z32

(4)

X4=0.4496Z41+0.2592Z42

(5)

X5=0.4586Z51+0.2749Z31

(6)

X6=0.7376Z6

(7)

X7=0.27747Z71+0.1996Z72+0.1710Z73

(8)

表1 预警指标的描述性统计结果

表2 预警指标的KMO和Bartlett检验结果

资料来源:经KMO和Bartlett检验获得。

X8=0.3162Z81+0.2409Z82

(9)

之后,需要继续计算各综合预警指标的权重,本文使用CRITIC法对8个综合预警指标进行赋权。CRITIC法权重计算公式为

(10)

其中,ωj表示第j个指标的权重,Cj包含了指标变异性和相关性,计算公式为

(11)

其中,σj为第j个指标的标准差,rij为第j个指标与第i个指标的相关系数。

对8类风险综合预警指标进行描述性统计分析后,可获得风险综合预警指标的相关系数矩阵,见表4。

表3 总方差解释情况

资料来源:经主成分分析获得。

表4 综合预警指标的相关系数矩阵

资料来源:经相关系数公式计算获得。

将8类风险综合预警指标的标准差和相关系数数据代入式(11)计算Cj,进一步通过式(10)可以得出每一类风险的综合预警指标权重,见表5。

表5 综合预警指标权重

(三)合成金融压力指数

在利用主成分分析法将40个预警指标降维,变为8个综合预警指标,并通过CRITIC法赋权后,利用综合预警指标数据和权重计算人民币国际化进程中的金融压力指数(Financial Stress Index,FSI),考察该指数是否可以反映人民币国际化进程中的综合金融风险。金融压力指数的合成公式为

(12)

将综合预警指标数据与相应权重代入式(12),即可得到2008年1月—2018年6月的金融压力指数月度值,期间指数变化如图1所示。从中可以看出,中国在2008年1月—2008年11月、2009年1月—2010年2月、2015年2月—2016年5月及2016年10月—2018年6月这4个时间段内,金融压力指数明显位于零线之上,处于较高水平,说明在这些阶段与人民币国际化有关的金融风险增大。

图1 2008年1月—2018年6月金融压力指数变化趋势

本文在研究过程中对计算得出的“2008年1月—2018年6月金融压力指数变化趋势”和我国同一时期的金融风险情况进行了拟合分析,发现本文计算出来的金融压力指数与现实情况基本一致,可以用来预警未来人民币国际化进程中的金融风险。

为了进一步分析哪类金融风险对金融压力指数变化的影响效果大,本文绘制了8类风险的堆积面积图,如图2所示。

图2 人民币国际化进程中的金融风险变化

由图2可知,2008年1月—2008年11月,金融压力指数较大主要是因为同期资本流动风险、汇率波动风险较大。2009年1月—2010年2月,金融压力指数较大主要是因为同期资本流动风险、汇率波动风险、货币政策操作风险较大。2015年2月—2016年5月,金融压力指数较大主要是由于同期汇率波动风险、财政政策风险、货币替代风险、资产价格波动风险和危机传染风险较大。2016年10月—2018年6月,金融压力指数较大主要是因为同期汇率波动风险、财政政策风险、货币替代风险、资产价格波动风险和危机传染风险较大。由此可以认为,本文构建的金融压力指数FSI可以作为预警人民币国际化进程中金融风险的指数。

四、人民币国际化进程中的金融风险预警

(一)模型设定

目前预警金融风险的主流模型很多,但最主要的分别是Logit、BP-神经网络和马尔科夫区制转移等。本文通过比较目前主流模型的优缺点,认为运用马尔科夫区制转移自回归模型拟合并预警人民币国际化进程中的金融风险更有优势,理由是该方法可以避免信息损失缺陷和主观判断失误风险,不需要事先确定风险区间和阈值(7)马尔科夫区制转移模型的优越性在于,它依据经济指标内在特征有效反映风险的动态变化,避免了信息损失缺陷,不需要事先确定风险区间和阈值,避免了主观判断失误的风险。因此,本文使用马尔科夫区制转移模型进行后续的预警分析。在此,通过建立模型划分高低风险区制,确定金融风险的不同状态,通过状态转移概率和平均持续期确定高低风险的转换和持续性。。本文设定的金融压力指数马尔科夫区制转换自回归模型(MS-AR(p))如下:

(13)

其中,FSIt为包含人民币国际化进程中金融风险信息的金融压力指数,St表示t时期金融压力指数的状态,本文假定状态变量St为一阶双状态马尔科夫链,所以St只有两种状态,即低风险状态和高风险状态。截距项cSt表示t时期St状态下金融风险的大小,FSIt-i为金融压力指数的第i阶滞后期,φi,St是St状态下第i阶滞后期的回归系数,εt,St是t时期St状态下的随机项。

(二)模型求解与分析

进行自回归估计的前提条件是变量平稳且存在自相关性。因此,对金融压力指数进行ADF检验和滞后20期的自相关性检验后发现,在5%的显著性水平下,指数平稳且存在强自相关性,适合建立自回归模型。

为了确定最优滞后期,依据赤池信息准则,代入不同滞后期与指数进行拟合,最终发现滞后2期的拟合效果最好。将金融压力指数与其滞后2期代入式(14),建立双状态MS-AR(2)模型,模型的估计结果见表6。

表6 MS-AR(2)模型估计结果

进一步对模型的残差项进行平稳性检验,发现残差项平稳,说明模型估计结果可靠。常数项是划分区制的标准,从表6的结果看,1区制的常数项(0.548)大于2区制的常数项(0.170),说明1区制代表高风险状态,2区制代表低风险状态。在5%的显著性水平下,各参数都比较显著,1区制滞后期的系数均为负,2区制滞后期的系数均为正,说明低风险比高风险的延续性更强。MS-AR(2)模型同时给出了高低风险的状态转换概率和高低风险的平均持续期,结果表明,无论高低风险都是维持当前状态的概率更大,即风险存在一定惯性。高风险状态下,维持当前状态的概率是77.16%,低风险状态下,维持当前状态的概率是98.32%,说明低风险状态的延续性相对更强。高风险状态的平均持续期约为4.38个月,低风险状态的平均持续期约为59.45个月,说明低风险状态平均持续时间相对更久。

进一步考察金融压力指数区制转换的平滑概率,可以发现高、低风险的区制变换与金融压力指数的波动情况存在一致性,即金融压力指数较大时期对应高风险状态,金融压力指数较小时期对应低风险状态。据此,本文认为2008年1月—2018年6月的中国金融风险变化是不同时期人民币国际化进程中不同金融风险综合影响的结果,符合国内外实际情形。因此,可以认为马尔科夫区制转移自回归模型不仅存在合理的经济意义,还能很好地拟合过去风险的变化情况,所建立的模型在理论和实践两方面都具有科学性,可以用以预警人民币国际化进程中的金融风险。

(三)金融风险预警

本文使用ARMA(p,q)模型预测2018年7月—2020年6月的金融压力指数,以示人民币国际化进程中的金融风险变化情况。本文设定ARMA(p,q)模型中的p和q取值为0～4,通过赤池信息准则和汉南—奎因信息准则判断最优预测模型,最终确定ARMA(1,1)模型最为合适,相关结果见表7。

表7 FSI最优预测模型

为了明确未来金融压力指数的变化是否引起了风险区制的转移,将金融压力指数2008年1月—2020年6月的样本数据和预测数据一同带入式(13),可以得到金融风险区制转换的平滑概率,如图3所示。从图可知,2018年7月—2020年6月,金融压力指数处于较高风险状态,特别是2014—2015年风险很大。由此可以看出,随着人民币国际化进程的不断深入,所面临的金融风险整体上较高。针对这一预警结果,本文分析如下:

图3 2008年1月—2020年6月中国金融风险状态转换的平滑概率

从国际环境看,进入2017年以来,国际经济缓慢复苏,预计这一态势未来还将持续,这对中国外部环境的稳定十分有利,但国际经济回暖也可能引起大宗商品价格上升,对中国进口和国内物价产生一定压力。在全球经济复苏的趋势下,各主要经济体货币政策逐渐退出宽松,未来各国货币政策将趋于正常,这对中国货币政策将产生一定挤压,货币政策的制定和实施效果将会受到不利影响。美国的宏观政策是全球经济金融波动的最大不确定因素。2017年美国实施了三次加息操作,并在年末通过了其1986年以来最大规模的税改法案,优惠力度大,对资金富有吸引力。当前人民币汇率尚未与美元脱钩,美国加息和税改都会通过美元指数走强对人民币汇率产生巨大压力,未来汇率波动风险可能较大,并且加息和税改将吸引全球资金回流,中国可能会继续面临资本外流压力。2017年美国退出TPP协议意味着其贸易政策的转变,美国对中国的贸易逆差日益扩大,基本占美国贸易总逆差的50%以上,美国政府极有可能采取贸易保护主义政策,对中国出口贸易产生不利影响。2018年美国正式对中国发起贸易战,对华采取一系列不平等措施,给中国带来更大的不确定性与不利影响。

从国内环境看,2017年中国经济增速6.9%,高于6.8%的预期水平,但在政府“重质轻量”的目标下,2018年中国GDP增长率为6.6%,经济下行压力加大。未来政府投资可能保持稳定或出现一定程度的下降,消费和出口的不确定性较大,国内将继续面临经济增速下降压力。目前由于经济结构转型艰难,经济增长动力不强,同时国内债务和杠杆水平仍处于高位,货币存量巨大却出现了脱实向虚,诱发资产泡沫,因此未来一定时期国内系统性金融风险可能会升高,妨碍人民币国际化推进步伐。

五、结论与政策建议

本文在识别人民币国际化进程中主要金融风险源的基础上,构建了金融风险预警指标体系,通过主成分分析法和CRITIC赋值法合成人民币国际化进程中的金融压力指数(风险程度指数)并对金融风险变化情况进行拟合。通过建立马尔科夫区制转移自回归模型,并结合ARMA模型对2018年7月—2020年6月的金融风险进行了预警,得出以下结论。第一,人民币国际化进程中潜伏着一系列金融风险爆发源。本文基于文献梳理和理论分析识别出人民币国际化进程中的主要金融风险来源有资本流动风险、经常项目收支失衡风险、汇率过度波动风险、宏观政策操作风险、货币竞争风险、资产价格过度波动风险和危机传染加重风险等,不但如此,各种风险来源还交互影响,共同作用于人民币国际化进程中。第二,人民币国际化进程中的金融风险水平呈上升趋势。本文的预警结果显示,2018年7月—2020年6月,金融压力指数处于高风险状态,风险较大,主要原因是随着中国经济金融开放程度不断加大,国内外环境变得越来越复杂,美国加息、中美贸易战、中国经济发展速度放缓等。

根据上述研究结论,本文针对人民币国际化进程中的金融风险提出以下政策建议:第一,应重点关注人民币国际化进程中的货币政策操作风险、汇率过度波动风险、资本流动风险以及资产价格波动风险,警惕这几类风险升高影响人民币国际化进程。第二,防范各种金融风险爆发源相互传染。由于各金融风险来源之间存在相互影响、相互联系等,因此需要防范人民币国际化进程中多种风险来源叠加所带来的负效应增大。第三,一定要把握好人民币国际化的节奏。人民币国际化的基本条件虽已成熟,但由于国内金融市场还不发达等条件制约,人民币国际化还应结合中国整体经济金融环境的变化掌握好推进的步伐,防范步伐过快导致风险加大。