IMI工作论文|周颖刚、肖潇：汇率波动、生产网络与股市风险——基于中美贸易摩擦背景的分析

原文信息

周颖刚，中国人民大学国际货币研究所特约研究员，厦门大学宏观经济研究中心、经济学院和王亚南经济研究院，经济学博士，教授

肖潇（通讯作者），厦门大学王亚南经济研究院，经济学博士

摘要

本文从生产网络视角出发，研究中美贸易摩擦期间汇率变动对中美两国股票市场的直接影响以及由行业间生产联系带来的网络影响。从一个静态一般均衡模型可以推出具有空间自回归（SAR）模型形式的实证模型，其中以行业间投入产出关系作为空间权重矩阵。由实证结果发现，中美双边汇率变动对两国股市的影响在贸易摩擦期间均比之前更为显著，人民币的贬值导致中国股市收益率的下降，其中约50%的部分是由行业间生产联系带来的网络效应，而美元的升值导致了美国股市收益率的下降，其中约37%的部分是网络效应。关税制裁波及的行业与未波及行业的股票收益率均受到了汇率变动的影响，但后者受到的网络影响更大，并且各行业受到的网络影响主要由其下游行业传递。

以下为正文内容：

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引言

2017年8月19日，美国总统特朗普签署备忘录指示美国贸易代表办公室对来自中国的进口品开展301调查，标志着新一轮中美贸易摩擦的开始。作为实体经济反映的两国金融市场出现了明显的波动。从外汇市场看，人民币兑美元汇率自2018年起进入贬值通道，由2018年初的6.3上升到2019年底的7.1，贬值约12.6%。从股票市场来看，中美两国的股市收益率在贸易摩擦期间均出现了波动幅度扩大的现象，无论是在摩擦中受到关税制裁的行业还是未受直接制裁的行业，其收益率的波动幅度都在2018年1月后出现了明显上升，一定程度上说明了贸易摩擦期间股票市场的频繁反应。

为什么在贸易摩擦期间，中美两国股票市场出现了多个行业股票收益率波动幅度均扩大的现象？一个可能的原因在于，各支股票背后的发行公司隶属于不同行业，行业间存在生产联系，这使得针对特定行业的负面冲击不仅会直接影响相应行业利润，进而反映到其股票价格上，同时还可能波及其上下游行业，影响它们的利润和股价，从而带来额外的网络效应。

如何刻画行业间生产联系带来的影响呢？本文借鉴Ozdagli and Weber（2017）等研究的思路与方法，试图考察贸易摩擦发生前和贸易摩擦发生期间，汇率变动对中美两国股市收益率的影响。

对比已有文献，本文的创新与贡献主要有以下三点：首先，本文遵循新时代党和国家关于统筹发展和安全的指导思想，考察了中美贸易摩擦对金融市场的影响，研究了通过行业间生产联系放大的金融市场风险，从产业关联视角给予一些新的启示。其次，本文基于中美贸易摩擦的背景考察了贸易摩擦发生前后汇率变动对两国股票市场的定量影响。从生产网络视角的视角出发，对比分析了贸易摩擦背景下中美两国金融市场的变化，特别是汇率变动对股市收益率的影响。最后，本文采用全新方法估计并分解了汇率变动对行业层面股票收益率的影响，并得到了一些新的发现与启示。

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主要内容

（一）理论模型

本文根据Acemoglu et al.（2012，2016）以及Ozdagli and Weber（2017）构造的静态一般均衡模型进行扩展。假设经济中存在厂商、家庭和货币当局三部门，以及产品、货币和外汇三个市场。假设经济中存在N个行业部门（i=1,2,…,N），具体模型设定如下：

（二）实证模型

1.基本设定

参考LeSage and Pace（2009）、Elhorst（2014）和Ozdagli and Weber（2017）的设定，设定t时刻的截面SAR模型：

2.区分直接效应和网络效应

从（11）式中抽取第i行表达式得到如下（12）式：

3.平均的总效应、直接效应和网络效应

利用矩阵，矩阵中对角线元素的平均值是平均直接效应，反映了汇率变动对股市中各个行业直接产生的影响；非对角线元素之和除以个体数N表示平均网络效应，反映了汇率变动通过生产网络产生的额外间接影响；所有元素之和除以个体数N是平均总效应，它也是平均直接效应和平均网络效应之和，反映了汇率变动对股市收益率的总影响。

4.行业层面的总效应、直接效应和网络效应

（三）数据说明

1.中国的数据

本文使用的人民币兑美元汇率数据来自CEIC数据库（其中包含：即期汇率数据来自中国外汇交易中心，中国市场的远期汇率数据来自中国银行）和Datastream数据库（其中包含：美国市场的远期汇率数据）。用远期汇率变动率减去即期汇率变动率的差值衡量汇率变动，反映了市场预期的7天后汇率水平相比于当前水平的变化率。而中国的股票市场数据来自WIND数据库，投入产出表数据来源于国家统计局。

2.美国的数据

美国的行业收益率数据来源于Kenneth R. French的个人网站，选择其中的38行业数据集，并将之转换为30行业。美国的投入产出表数据来自美国经济分析局（BEA）。

·  本文选择的样本期为2016年7月1日到2019年9月1日，其中以2018年2月1日为界，前半段为贸易摩擦发生前，后半段为贸易摩擦发生期间。

（四）实证分析

1.基于中国样本的结果

1）普通面板数据模型与基准SAR模型的回归结果

本文首先估计了基于全样本、贸易摩擦发生前样本和贸易摩擦期间样本的不包含空间自回归项的普通面板数据模型，结果表明：贸易摩擦发生前和贸易摩擦发生期间，汇率变动率对股市收益率具有不同的影响，前者是显著为正，而后者是显著为负，说明贸易摩擦发生期间，人民币相对美元的贬值对中国股市产生了负面影响。

在模型中加入空间自回归项，估计面板SAR模型，结果记录在表1的第（2）、（4）和（6）列。首先，贸易摩擦前汇率变动与股市收益率间没有显著的相关关系；其次，汇率变动率上升带给了股市收益率负向影响，并且贸易摩擦发生期间汇率变动带来的影响更大；最后，在全样本和摩擦期间样本中，汇率变动产生的总效应中都有约50%是网络效应，即通过行业间生产联系产生的放大影响。

为了确保结论的可靠，本文以使用1个月远期汇率变动率衡量汇率预期的变化、使用2018年的投入产出表数据构造空间权重矩阵、重新设定全样本为2016年6月1日到2019年8月1日、重新设定全样本为2016年7月1日到2019年10月1日分别进行四种稳健性检验证明结果是稳健的。

2.各行业受到的影响计算

首先，关税制裁措施波及的行业受到汇率变动的总影响和未受波及的行业大致相同（前者略大），且两类行业受到的网络影响均较大。受到关税制裁波及的行业处在“直接影响”排名中的前列，未受波及行业处在“间接影响”和“总影响”排名的前列。“化学产品”、“农林牧渔产品和服务”和“通信设备、计算机和其他电子设备”等在贸易摩擦中作为主要被制裁对象的行业，受到的直接影响和总影响均名列前茅。

其次，各个行业受到的最大的网络影响主要是由其下游行业，即购买本行业产品的行业所传递的。比如：“农林牧渔产品与服务”行业的产品主要被“食品和烟草”行业购买当做生产投入，因此汇率变动对该行业股票收益率的网络影响主要由“食品和烟草”行业所传递的。

2.基于美国样本的结果

1）普通面板数据模型与基准SAR模型的回归结果

表4记录了美国样本普通面板数据模型和基准SAR模型的回归结果，其中第（1）、（3）和（5）列记录了普通面板数据模型的回归结果，第（2）、（4）和（6）列记录了基准SAR模型的结果。首先，在全样本中，人民币对美元汇率增加1个百分点，即预期美元升值，美国股市收益率平均下降约0.425个百分点；其次，在贸易摩擦发生前的样本中，汇率变动对股市收益率的影响的数值很小且不显著；再次，在贸易摩擦期间，汇率上升1个百分点平均导致股市收益率下降约0.670个百分点；最后，在全样本和摩擦期间样本中，汇率变动的影响中都有约37%的部分属于由行业间生产联系带来的网络效应。

相比之下，汇率变动对中国股市的影响中有约50%是网络效应，显著高于美国市场，中国股票市场中各行业股票都对汇率变动产生了更为广泛和强烈的反应。

为了确保结论的可靠，本文使用14天远期汇率变动率衡量汇率预期的变化、使用基于2018年投入产出表计算的空间权重矩阵、根据贸易摩擦的“宣称”和“实际”开始时间重新设定样本分别进行稳健性检验，证明了结果的稳健性。

2.各行业受到的影响计算

首先，关税制裁措施波及的行业受到汇率变动的总影响要略小于没有受到波及的行业，这主要因为未受波及行业受到的间接影响要明显大于受到直接制裁的行业。其次，通过进一步考察受影响排名靠前的行业可以看出，受到直接影响的大小排在前十名的行业中，有8个行业是在贸易摩擦中受到直接关税制裁的，仅有其他服务（除政府）和金融这两个行业没有被直接制裁，而排在受到总影响和网络影响大小前列的10个行业中，有7个行业是受到制裁波及的。最后，和基于中国样本中的发现一致，各个行业受到的最大的间接影响主要是由其下游行业，即购买本行业产品的行业传递的。

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结语

本文考察了中美贸易摩擦背景下两国金融市场的风险，特别是预期的汇率变动率对股市收益率的影响。通过一个静态一般均衡模型推导出具有空间自回归（SAR）模型形式的实证模型，其中使用以投入产出表衡量的生产网络作为空间权重矩阵，刻画了股票在生产网络中的联系，并赋予空间权重矩阵以实际的经济含义。基于SAR模型估计了汇率变动对股票市场的直接影响以及由生产网络带来的间接影响。根据估计结果，本文进一步计算各行业受到的直接与间接影响，并评估了在贸易摩擦中受到关税制裁和未受制裁的行业受到的平均影响。

基于中美两国在贸易摩擦前和贸易摩擦期间的实证结果，本文得到以下三点发现：第一，在贸易摩擦期间，预期的汇率变动率对中美两国股市收益率都具有更明显的负面影响，这一方面表现为更大的影响系数，另一方面表现为十分稳健的显著性，表明摩擦期间股市和汇市关联性的增强；第二，预期的中美双边汇率变动除了直接影响各个行业的股票收益率外，还导致了一定比例的由行业间生产联系带来的网络影响，中国样本中有约50%是网络效应，而在美国样本中则为37%，由此反映出中国行业间更强的联系性；第三，平均来看，关税制裁波及的行业和未波及的行业均受到了汇率变动的影响，其中后者受到了更大的网络影响，并且各行业受到的网络影响主要由其下游行业传递。

基于本文的结论可以得到如下的政策启示：首先，从对金融活动的影响来看，贸易摩擦的后果是两败俱伤，因此应加强国家间的沟通与合作，谨防以邻为壑。其次，贸易摩擦期间汇市与股市间的联动性增强，因此应特别注意经济与金融动荡期可能出现的风险水平提高和跨市场传染现象。再次，实体层面的联系（比如生产联系）可以传递金融层面的影响（比如汇率对股市的影响），因此对于金融风险的防范与化解应当顾及实体层面的因素。最后，作为经济大国，中国应当加快完善产业链，推动经济内循环的形成，增强抵御外部冲击的能力。

ABSTRACT

Sino-US trade friction has created a major challenge to China's efforts to ensure high-level opening-up and maintain production and supply chains. Previous studies have discussed the impact of trade frictions on consumption, employment, economic welfare, and industrial output. This paper examines financial market risks in China and the U.S. against the backdrop of recent trade frictions, and in particular the impact of the expected exchange rate change on stock market returns. An empirical spatial auto-regressive (SAR) model is derived from a static general equilibrium model, in which the production network measured by the input-output table is used as the spatial weight matrix, which is then given economic meaning. Based on the SAR model, the direct impact of exchange rate changes on the stock market and the indirect impact through the production network are estimated. We further calculate the direct and indirect impacts on various industries and assess the average impacts on industries subject to tariff sanctions versus those not subject to sanctions.

本文系中国人民大学国际货币研究所工作论文

编号IMI Working Paper No.2235

来源

《金融研究》，2022年第7期

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  整理 孙宁

  编辑  田佳禾

  来源  《金融研究》 

  监制  安然

 

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