那 明，戴振亞

(合肥工業(yè)大學 經(jīng)濟學院，安徽 合肥 230601)

估值效應規(guī)模及結構對中國外部財富的影響

那 明，戴振亞

(合肥工業(yè)大學 經(jīng)濟學院，安徽 合肥 230601)

基于估值效應規(guī)模及結構分解理論，可以對中、美兩國的估值效應進行測算。針對1982—2012年中國經(jīng)濟數(shù)據(jù)構建VAR模型，實證分析中國外部財富中估值效應變動與凈外部資產(chǎn)、匯率、資產(chǎn)價格之間的動態(tài)關系。研究結果表明，估值效應對中國外部財富變動的影響在不斷加大，估值效應的變動主要由凈外部資產(chǎn)自身的投資組合和幣種配置決定，資產(chǎn)價格比匯率能解釋更多的估值效應波動。

估值效應；中國外部財富；匯率；資產(chǎn)價格

21世紀以來，金融全球化的不斷深入成為國際金融領域的重要特征。當下的全球經(jīng)濟格局中，美國經(jīng)常賬戶赤字龐大、債務快速增長，中國等其他新興經(jīng)濟體對美國持有大量貿易盈余。按照傳統(tǒng)經(jīng)濟學理論，國際投資凈頭寸的變動等于當期經(jīng)常賬戶余額。但是從反映國際收支的國際投資頭寸表和國際收支平衡表來看，2000—2014年，美國國際投資凈頭寸增長占GDP比重年均值為-2.73%，高于經(jīng)常賬戶逆差占GDP的比重-4.04%，而中國國際投資凈頭寸增長占GDP比重年均值為0.28%，遠低于經(jīng)常賬戶順差占GDP的比重5.08%。萊恩和米萊西-費雷蒂(Lane & Milesi-Ferretti，2001)[1]最先將這種異?，F(xiàn)象定義為估值效應，即匯率和資產(chǎn)價格的變動所引起的一國凈外部資產(chǎn)價值發(fā)生相應的變化，也就是凈外部資產(chǎn)中經(jīng)常賬戶未反映出的由匯率波動和資產(chǎn)價格變化引起的資本利得情況。

在當前的國際貨幣體系下，估值效應對國際金融市場處于不同地位的國家有著不同的影響。大部分發(fā)達國家發(fā)行本幣債務，新興市場和發(fā)展中國家獲得來自發(fā)達國家的外幣資產(chǎn)。當發(fā)達國家的本幣發(fā)生非預期性貶值時，其以外幣計價的外部資產(chǎn)相對升值，本幣負債規(guī)模不變，從而產(chǎn)生正的估值效應改善凈外部資產(chǎn)頭寸。與此同時，新興市場和發(fā)展中國家卻因外部資產(chǎn)相對貶值，產(chǎn)生負的估值效應，惡化凈外部資產(chǎn)頭寸。因此，發(fā)達國家憑借國際儲備貨幣發(fā)行國的優(yōu)勢，往往在國際收支調節(jié)中實現(xiàn)了財富的無償轉移，導致新興市場和發(fā)展中國家大量外部財富的流失。作為新興市場和發(fā)展中國家的主要代表，中國經(jīng)常賬戶持續(xù)順差，外部財富規(guī)模不斷擴大，因此更加需要關注外部財富變動中的估值效應問題。

一、文獻綜述

傳統(tǒng)經(jīng)濟學理論把經(jīng)常項目看成一種跨期均衡現(xiàn)象，認為一國經(jīng)常賬戶在一定時期內積累大量赤字后，為實現(xiàn)外部均衡就要借入大量外部資本，并把國際投資凈頭寸變化等同于當期經(jīng)常賬戶余額。但是美國出現(xiàn)的凈外部資產(chǎn)與經(jīng)常賬戶變動不一致現(xiàn)象挑戰(zhàn)了這一觀點，很快引起了歐美學者的廣泛探討。蒂爾(Tille，2003)將1990—2001年美國凈國際投資頭寸的變動分解為經(jīng)常賬戶變動部分和估值效應部分，發(fā)現(xiàn)1990—1999年估值效應對美國外部資產(chǎn)和外部負債頭寸的影響很小，但自1999年末，美元升值以及美國持有的跨國資產(chǎn)規(guī)模擴大，使得匯率變動引起的估值效應顯著增大，加劇了美國凈國際投資頭寸的惡化[2]。萊恩和米萊西-費雷蒂(2007)考慮到官方機構采用賬面價值計算外部金融資產(chǎn)價值可能會對實際價值存在錯誤估算，運用市值方法對1970—2007年145個國家的外部資產(chǎn)和外部負債總存量進行了調整估計，發(fā)現(xiàn)凈外部資產(chǎn)的波動性比經(jīng)常賬戶更大，二者的差值所代表的估值效應在很多國家中持久存在[3]。賓尼克斯等(Bénétrix et al.，2015)將外幣資產(chǎn)和外幣負債頭寸的數(shù)據(jù)進一步更新到2012年，發(fā)現(xiàn)金融一體化程度(特別是發(fā)達經(jīng)濟體)的不斷加深會使匯率波動帶來更大的財富效應，全球金融危機期間美元、日元資產(chǎn)空頭或者英鎊資產(chǎn)多頭的國家面臨著大量的貨幣估值損失，而危機前凈外部資產(chǎn)頭寸以及國內宏觀經(jīng)濟變量對危機期間匯率變動引起的估值效應作用非常有限[4]。

此外，中國學術界對外部財富變動中金融調整渠道的研究也開始逐步展開。宋效軍等(2006)對1977—2002年中國凈外部資產(chǎn)、進口額和出口額建立向量誤差修正模型，發(fā)現(xiàn)中國的外部均衡調整中存在一定的負估值效應，凈外部資產(chǎn)處于縮水狀態(tài)，等于向國外無償轉移了經(jīng)常項目順差所積累的外部財富[5]。范志勇和沈俊杰(2009)建立出口、進口和國外凈資產(chǎn)的誤差修正模型，發(fā)現(xiàn)1981—2005年中國外部均衡調整主要是通過出口完成的，進口與估值效應發(fā)揮的作用有限，進一步對中國外匯儲備資產(chǎn)進行的估值分析結果表明匯率變化導致的外匯資產(chǎn)損失規(guī)模相當可觀[6]。廖澤芳和雷達(2012)選取美國、日本和中國為主要研究對象，從估值視角分析了全球經(jīng)濟失衡的金融利益分配格局，結果發(fā)現(xiàn)，作為全球經(jīng)濟失衡期間的債務中心國，美國獲得了凈外部資產(chǎn)變動相當大的正估值效應，而對應的債權國——中國和日本則遭受了凈外部資產(chǎn)巨大的估值損失，大量由貿易順差積累的財富在國際資本流動中無形轉移，美國正是這類財富轉移的最大受益者[7]。劉琨(2016)對中、日、美及歐元區(qū)四大經(jīng)濟體的估值效應規(guī)模及結構進行測算比較，并發(fā)現(xiàn)中國資產(chǎn)價格波動引發(fā)的估值效應與證券市場市值變動為顯著負相關，即外商來華投資的價值增長是引發(fā)中國負估值效應的主要原因[8]。

經(jīng)濟全球化的推進不僅體現(xiàn)在國際商品和服務貿易規(guī)模的擴大上，還體現(xiàn)在跨境資本和國際投資頭寸的快速增加上，因此，估值效應渠道在外部財富調整中也扮演著越來越重要的角色?，F(xiàn)有文獻從產(chǎn)生來源角度對估值效應規(guī)模進行結構分解的實證研究尚不完備，由于數(shù)據(jù)缺乏，只有少數(shù)學者估算了匯率、資產(chǎn)價格等因素對外部財富的影響。本文擬運用賓尼克斯等(2016)[4]更新的外部財富數(shù)據(jù)，對中、美兩國估值效應規(guī)模及結構進行測算比較，并通過脈沖響應和方差分解分析，量化分析凈外部資產(chǎn)、匯率、資產(chǎn)價格等因素變動對中國外部財富的影響，為中國科學管理外部財富提供數(shù)據(jù)上的支持。

二、估值效應規(guī)模的測算理論與方法

(一)估值效應的理論推導

估值效應表現(xiàn)為一國外部財富的存量價值變動，根據(jù)國際貨幣基金組織(IMF，2005)[9]的研究，國際凈外部資產(chǎn)的頭寸變化可以由下式來衡量：

NFAt-NFAt-1=(NXt+IAt)+(CTt+KAt)+EOt+KGt

(1)

其中，NFA表示凈外部資產(chǎn)頭寸，NX表示貨物和服務的凈出口額，IA表示投資收入平衡，CT和KA分別表示現(xiàn)金轉移支付和資本轉移支付，EO表示錯誤與遺漏，KG表示凈資本利得。同時假定，錯誤遺漏項和規(guī)模相對較小的轉移支付項為0，且外部資產(chǎn)收益與外部負債收益相等，除以當期國內生產(chǎn)總值(GDP)進行標準化后，式(1)可表示為：

(2)

其中，nfa表示單位GDP的凈外部資產(chǎn)頭寸，nx表示單位GDP的凈出口額，γ表示一國GDP名義增長率，i表示投資收益率，k表示外部凈資產(chǎn)的資本利得率。式(2)最后一項是以未實現(xiàn)外部凈資產(chǎn)資本收益表示的資本利得，即估值效應?？梢钥闯霰酒诠乐敌囊?guī)模受到本期匯率、資產(chǎn)價格和上一期凈外部資產(chǎn)規(guī)模的影響。

根據(jù)萊恩和費雷蒂(2001)[1]的研究，將式(1)簡化表示為：

NFAt-NFAt-1≈CAt+VALt

(3)

其中，CA表示經(jīng)常賬戶，VAL表示估值效應。

對式(3)兩邊除以GDP予以標準化，可得：

Δnfat=cat+valt

(4)

(二)中美估值效應規(guī)模的比較分析

外部財富即凈外部資產(chǎn)頭寸(NFA)，等于外部資產(chǎn)減去外部負債。根據(jù)國際貨幣基金組織的定義，外部資產(chǎn)細分為股本類資產(chǎn)、債務類資產(chǎn)、對外直接投資和儲備資產(chǎn)四部分，外部負債細分為股本類負債、債務類負債和國外直接投資三部分。萊恩和米萊西-費雷蒂(2007)[3]構建了按市值重估的國家外部財富數(shù)據(jù)庫，賓尼克斯等(2016)[4]在此基礎上將數(shù)據(jù)進一步更新至2012年。本文計算所需的凈外部頭寸、經(jīng)常賬戶、國民生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)來源于賓尼克斯等(2016)的外掛數(shù)據(jù)庫和國際貨幣基金組織的IFS數(shù)據(jù)庫。

通過測算，中、美估值效應規(guī)模同凈外部頭寸變化和經(jīng)常賬戶的關系如圖1和圖2所示。

圖1 中國val規(guī)模同Δnfa和ca的關系

圖2 美國val規(guī)模同Δnfa和ca的關系

通過對比可以看出，在樣本期間內，中國經(jīng)常項目持續(xù)順差，但長期負估值效應惡化了凈外部資產(chǎn)頭寸，中國的外部財富面臨嚴重縮水；美國經(jīng)常項目持續(xù)逆差，但長期正估值效應拉高了其凈外部資產(chǎn)頭寸，美國的外部失衡得到明顯改善。本文接著對中、美年度估值效應的累計規(guī)模進行比較分析，如圖3所示。

圖3 中、美估值效應累計規(guī)模的比較

從圖3可以看出，中國的累計估值效應始終為負，且規(guī)模越來越大，導致貿易順差獲取的外部財富大量流失。相反，美國的累計估值效應始終為正，且在2001年后規(guī)模不斷增大，使得貿易逆差引起的債務增長得到部分緩解。

(三)估值效應內部結構的測算分析

在計算估值效應的相對規(guī)模后，本文進一步對估值效應進行結構分解。萊恩和香博(Lane & Shambaugh，2010)對估值效應結構分解提出了一種測算方法，他們首先將國際投資頭寸表按資產(chǎn)類型和幣種結構進行細分，以各幣種金融資產(chǎn)在總外部資產(chǎn)中所占的比例為權數(shù)，與本幣相對美元、歐元、英鎊、日元、瑞士法郎這五種貨幣名義匯率的變動進行加權計算，得到金融加權匯率指數(shù)[10]。借鑒他們的理論分析，本文建立外部資產(chǎn)和外部負債的加權匯率指數(shù)：

(5)

(6)

可得金融有效匯率指數(shù)：

(7)

其中，Ai，t-1、Li，t-1分別為i國t-1時期的外部資產(chǎn)和外部負債，至此可以得到匯率引起的估值效應為：

(8)

將總估值效應VALi，t減去匯率變動引起的估值效應，可以得到資產(chǎn)價格變動引起的估值效應為：

(9)

萊恩和香博(2010)[10]已測算出1991—2004年VALxr和VALmv的數(shù)據(jù)，本文按其方法測算中、美兩國2005—2012年VALxr和VALmv的年度值，除以當期GDP予以標準化，結果如表1所示。

表1 中、美兩國單位GDP的估值效應(2005—2012年)

注：表中數(shù)據(jù)均為百分比數(shù)據(jù)。

1991—2012年中國與美國的估值效應分解結果如圖4和圖5所示，可以看出：2000年之前，中國的負估值效應和美國的正估值效應均主要來源于資產(chǎn)價格的變動；2000年以后，隨著金融一體化程度逐步加深，兩國VALxr和VALmv的規(guī)模都相對增大，美國在較多的年份呈現(xiàn)為VALxr和VALmv的雙重正效應，中國的VALxr在較多年份表現(xiàn)為明顯的負估值，VALmv的規(guī)模和波動幅度都比VALxr更大。這說明估值效應規(guī)模更多地來源于資產(chǎn)價格的變動，但匯率變動引起的估值效應規(guī)模也在逐漸增大。

圖4 中國VALxr和VALmv的關系

圖5 美國VALxr和VALmv的關系

三、中國估值效應影響因素的實證分析

對匯率和資產(chǎn)價格變動引起的估值效應規(guī)模進行初步測算后，本文利用1982—2012年中國經(jīng)濟數(shù)據(jù)構建VAR模型，進一步對外部財富中估值效應變動與凈外部資產(chǎn)、匯率、資產(chǎn)價格之間的動態(tài)關系展開實證分析。首先采用單位根檢驗和Johansen檢驗判斷數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性和協(xié)整關系；其次確定滯后階數(shù)、構建VAR模型、檢驗模型穩(wěn)定性；最后在構建的VAR模型基礎上依次進行脈沖響應函數(shù)分析和方差分解。由于中國外部資產(chǎn)中美元資產(chǎn)占比較大，外部負債中FDI比例較大，因此選取美元兌人民幣名義匯率和FDI的資產(chǎn)回報率作為匯率和資產(chǎn)價格的表征變量，表2顯示了各個數(shù)據(jù)指標及其數(shù)據(jù)來源。

表2 變量說明及數(shù)據(jù)來源

(一)變量單位根檢驗

一般地，進入VAR模型中的變量形式應為平穩(wěn)序列，因為非平穩(wěn)變量進入模型，會導致模型本身不穩(wěn)定，出現(xiàn)虛假的分析結果。為此，模型變量需要進行單位根檢驗。表3的檢驗結果顯示，各變量的一階差分具有平穩(wěn)性，均為一階單整序列。

表3 ADF單位根檢驗結果

注：檢驗形式(C，T，K)表示所設定的檢驗方程含有常數(shù)項、時間趨勢項和滯后階數(shù)，N指不含有C或T；滯后階數(shù)K根據(jù)AIC準則確定；P值是Mackinnon(1996)單側檢驗的概率值。

(二)Johansen協(xié)整檢驗

由平穩(wěn)性檢驗可知，val、nfa、fdi、ner都是一階單整序列，滿足協(xié)整檢驗的前提條件。下面采用Johansen協(xié)整法對各變量檢驗，以確定是否存在長期均衡關系。從表4的檢驗結果可以看出，在5%的顯著性水平下，拒絕“沒有協(xié)整方程”的原假設，特征根跡檢驗顯示序列val、nfa、fdi、ner之間至多存在兩個協(xié)整方程。

表4 Johansen協(xié)整檢驗結果

(三)向量自回歸(VAR)模型

利用上文存在協(xié)整關系的四個變量，可以建立如下k階VAR模型：

Zt=∏1Zt-1+∏2Zt-2+…∏kZt-k+et

(10)

其中，Zt=(valt，nfat，fdit，nert)T；∏k是向量自回歸系數(shù)矩陣；et表示隨機擾動項，即白噪聲。本文用赤池信息準則(AIC)和施瓦茨準則(SC)選擇滯后階數(shù)p值，AIC和SC最小值對應的p值均為3，故選取VAR模型的滯后階數(shù)p=3。VAR模型的結果見表5。

表5 VAR模型變量系數(shù)表

如果被估計的VAR模型所有根模的倒數(shù)小于1，即位于單位圓之內，則該VAR模型是穩(wěn)定的。圖6顯示，所有特征值均在單位圓之內，可知VAR系統(tǒng)是穩(wěn)定，隨后進行的脈沖響應和方差分解都將基于穩(wěn)定的VAR(3)模型進行。

圖6 VAR系統(tǒng)穩(wěn)定性判別圖

(四)脈沖響應函數(shù)

由于建立的VAR(3)模型已通過穩(wěn)定性檢驗，可以進行脈沖響應和方差分解分析。VAR模型一種非理論性的模型，不分析一個變量變化如何影響另一個變量，而是用脈沖響應函數(shù)分析在隨機擾動項上施加一個標準差的沖擊后，對內生變量的當期值和未來值所產(chǎn)生的動態(tài)影響。分別給各變量1個單位沖擊，估值效應的脈沖響應函數(shù)如圖7所示。其中，橫軸表示沖擊作用的滯后期間數(shù)(單位：年)，實線表示脈沖響應函數(shù)，虛線表示正、負兩倍標準差偏離帶。根據(jù)圖7的脈沖響應結果，結合中國的實際國情，具體分析如下：

1.當估值效應(val)1個單位正向沖擊發(fā)生后，其自身的反應在第1期最大，為3.13，第2期迅速減小至負值，且達到極小值-2.86。之后處于震蕩狀態(tài)，第3期和第4期表現(xiàn)為正向影響，第5期和第6期又轉為負向影響。這說明估值效應自身沖擊具有1期左右的慣性，但長期內變動方向變化無常，可預測性較差，符合其一般特征。

2.當凈外部資產(chǎn)(nfa)1個單位正向沖擊發(fā)生后，估值效應在第1期并不做出反應，從第2期估值效應表現(xiàn)出負向影響，且達到極小值，為-0.95。隨后逐漸上升，在第4期到第6期表現(xiàn)為較小的正向影響，第6期后逐漸平穩(wěn)。這說明凈外部資產(chǎn)的上升對估值效應存在負向影響。改革開放以來，特別是加入世界貿易組織以后，中國經(jīng)常項目持續(xù)順差，外部財富不斷積累，但由于中國凈外部資產(chǎn)中資產(chǎn)結構和幣種配置的不合理，導致外部財富出現(xiàn)負估值效應，且隨著凈外部資產(chǎn)規(guī)模的增大這種負估值效應愈加凸顯，前文的測算結果也說明了這一點。

3.當外商資產(chǎn)回報率(fdi)1個單位正向沖擊發(fā)生后，估值效應在第1期不做出反應，第2期估值效應表現(xiàn)出負向影響，之后這種負向影響逐漸減弱，到第3期轉為正向影響，且達到極大值，隨后處于震蕩狀態(tài)，第9期后趨于平穩(wěn)。這說明外商資產(chǎn)回報率的增加對估值效應的影響是波動的。資產(chǎn)價格的變動會引起外部資產(chǎn)和外部負債存量的價值變動，外商資產(chǎn)回報率一個標準差的正沖擊，意味著本國外部負債價值上升，對外部財富產(chǎn)生負的估值效應。因此，初期中國外部財富中的估值效應與資產(chǎn)價格變動方向相反。但同時，外商資產(chǎn)回報率的增加也會吸引更多海外投資，有利于引進更先進的技術，優(yōu)化外部資產(chǎn)結構，使中國的外部財富產(chǎn)生正的估值效應。因此，外商資產(chǎn)回報率的增加對估值效應的沖擊呈波動狀態(tài)。

4.當美元兌人民幣的名義匯率(ner)1個單位正向沖擊發(fā)生后，第1期的估值效應并無變化，第2期表現(xiàn)為負向影響后逐漸上升，第3期開始表現(xiàn)為正向影響，第6期后慢慢趨于平穩(wěn)。由于中國的外部資產(chǎn)主要以美元計值，外部負債主要以本幣計值，名義匯率一個標準差的正沖擊(本幣貶值，美元升值)，會帶來外部資產(chǎn)價值的增加，而外部負債規(guī)模不變，從而產(chǎn)生正的估值效應。初期未表現(xiàn)正向影響，可能是需要一段時間才能顯現(xiàn)。

(五)方差分解分析

脈沖響應函數(shù)是隨著時間的推移，觀察模型中的各變量對于沖擊的響應。而方差分解是分析預測方差的標準差有不同新息的沖擊影響的比例，即對應內生變量對標準差的貢獻比例。本文選定10期作為方差分解的滯后期，基于已經(jīng)建立的向量自回歸VAR(3)模型，分別對凈外部資產(chǎn)、匯率和資產(chǎn)價格因素進行方差分解，進一步評級不同結構沖擊的重要性，各變量方差分解結果如表6所示。

表6 凈外部頭寸變動的預測方差分解結果

從估值效應的預測方差分解結果看，估值效應預測方差受到其自身波動影響較大但不斷降低，10%左右的估值效應方差變化可以由其他因素解釋。具體地看，在三大因素可解釋的部分中，凈外部資產(chǎn)(nfa)解釋程度最高，為45%左右；其次是外商資產(chǎn)回報率(fdi)，解釋程度約為35%；最后是美元兌人民幣名義匯率(ner)，大約為20%。這就意味著中國外部財富中估值效應的波動主要由凈外部資產(chǎn)自身的投資組合和幣種配置決定，資產(chǎn)價格比匯率能解釋更多的估值效應波動。

圖7 估值效應(val)對各影響因素的脈沖響應

四、結論與啟示

本文首先根據(jù)IMF(2005)對估值效應的理論分析，運用萊恩和米萊西-費雷蒂(2004)的方法，測算出中、美兩國的總體估值效應規(guī)模，通過對比發(fā)現(xiàn)：中國長期負估值效應惡化了凈外部資產(chǎn)頭寸，導致貿易順差獲取的外部財富大量流失；美國長期正估值效應拉高了其凈外部資產(chǎn)頭寸，使得貿易逆差引起的債務增長得到部分緩解。隨后運用萊恩和香博(2009)的方法對估值效應進行結構分解，分別測算出中、美兩國匯率變動引起的估值效應和資產(chǎn)價格波動引起的估值效應，對比后發(fā)現(xiàn)：中國估值效應規(guī)模更多地來源于資產(chǎn)價格的變動，但匯率變動引起的估值效應規(guī)模也在逐漸增大；美國對外投資資產(chǎn)價格的提升和美元匯率的貶值，使得其在較多年份產(chǎn)生雙重正估值效應，有力改善了貿易逆差引起的外部失衡狀態(tài)。

本文通過構建VAR模型，運用脈沖響應函數(shù)和方差分解技術，分析凈外部資產(chǎn)、資產(chǎn)價格、匯率三大因素對中國外部財富中估值效應的影響。結果表明，估值效應的變動主要由凈外部資產(chǎn)自身的投資組合和幣種配置決定，資產(chǎn)價格變動比匯率變動能解釋更多的估值效應波動。

上述結論對中國科學管理外部財富變動具有重要的啟示意義。首先，擴大對外投資規(guī)模。中國估值效應的累計規(guī)模常年為負，導致部分由貿易順差積累的外部財富無償流失。隨著“一帶一路”戰(zhàn)略的實施以及“亞投行”的成立，中國應當擴大高收益性資產(chǎn)的對外投資份額，適當減緩引入外資的進度，引導本國資本“走出去”，優(yōu)化外部資產(chǎn)結構。其次，有效利用匯率工具。雖然目前匯率波動產(chǎn)生的估值效應對中國整體估值效應規(guī)模的影響尚不明顯，但隨著人民幣國際化、匯率市場化進程的加快，尤其是人民幣將正式成為IMF特別提款權(SDR)中的一員，世界各國對人民幣資產(chǎn)的持有將不斷增加，人民幣匯率波動產(chǎn)生的估值效應對中國外部財富變動的影響也將越來越大。因此，中國應抓住人民幣“入籃”的契機，充分發(fā)揮國際儲備貨幣發(fā)行國的優(yōu)勢，有效利用匯率工具產(chǎn)生正估值效應，從而實現(xiàn)外部財富的增值。

[1]LANE P R，MILESI-FERRETI G M.The external wealth of nations:measures of foreign assets and liabilities for industrial and developing countries[J].Journal of International Economics，2001，55(2)：263-294.

[2]TILLE C.The impact of exchange rate movements on US foreign debt[J].Current Issues in Economics and Finance，2003，9(1).

[3]LANE P R，MILESI-FERRETI G M.The external wealth of nations mark II[J].Journal of International Economics，2007，73(2)：223-250.

[4]BéNéTRIX A S，LANE P R，SHAMBAUGH J C.International currency exposures，valuation effects and the global financial crisis[J].Journal of International Economics，2016，96(S1):98-109.

[5]宋效軍，陳德兵，任若恩. 我國外部均衡調節(jié)中的估值效應分析[J].國際金融研究，2006(3)：57-61.

[6]范志勇，沈俊杰.估值效應與中國外匯儲備損益評估[J].學習與探索，2009(4)：138-141.

[7]廖澤芳，雷達.全球經(jīng)濟失衡的利益考察—基于估值的視角[J].世界經(jīng)濟研究，2012(9)：3-10.

[8]劉琨.估值效應的規(guī)模及結構的測算理論與方法研究——基于中、美、日及歐元區(qū)的比較分析[J].世界經(jīng)濟研究，2016(1)：57-65.

[9]IMF.World economic outlook-globalization and external imbalances[M].Washington，D C：IMF Multimedia Service Division，2005.

[10]LANE P R，SHAMBAUGH J C.Financial exchange rates and international currency exposures[J].The American Economic Review，2010，100(1)：518-540.

[11]孫文凱，肖耿，楊秀科.資本回報率對投資率的影響：中美日對比研究[J].世界經(jīng)濟研究，2010(6)：2-24.

The Impact of the Scale and Structure of Valuation Effect on China’s External Wealth

(責任編輯：周 斌)

DOI：10.13504/j.cnki.issn1008-2700.2017.02.002

NA Ming，DAI Zhenya

(Hefei University of Technology，Hefei 230601,China)

Based on the latest theory of mechanism of valuation effect，the article measures the scale of valuation effect and analyzes its structure，compares the results of China and USA,then uses Chinese external wealth data from 1982 to 2012 to construct a VAR model，and analyzes the three major factors’ impacts on China’s external wealth.The results show that the effect of valuation effect on the external wealth raises constantly，valuation effect volatility mainly depends on the portfolio and currency allocation of NFA，and the asset price can explain more valuation effect volatility than exchange rate.

valuation effect；China’s external wealth；asset price；exchange rate

10.13504/j.cnki.issn1008-2700.2017.02.001

2016-05-30

國家自然科學基金青年科學基金項目“估值效應渠道對中國外部財富的調整研究"( 71503066)

那明(1980—),女,合肥工業(yè)大學經(jīng)濟學院講師,博士后; 戴振亞( 1992—) ,女,合肥工業(yè)大學經(jīng)濟學院碩士研究生?

F832.6

A

1008-2700(2017)02-0003-09