■朱華 石莉 孫妍 楊溢

一、研究背景及意義

近年來，我國加快構建新發(fā)展格局，高質(zhì)量發(fā)展取得新成效，金融體系保持穩(wěn)定，人民幣國際化進程進一步加快，基礎進一步夯實。離岸市場是貨幣國際化的重要平臺，近年來，人民幣跨境流動渠道不斷拓寬，在貿(mào)易投資的基礎上，“滬港通”“深港通”“債券通”“理財通”等形式的互聯(lián)互通安排相繼推出，離岸和在岸人民幣市場之間的聯(lián)動效應顯著增強。深入研究離在岸人民幣市場之間的聯(lián)動發(fā)展問題，對于預判離在岸市場的風險傳導，構建更為完善的人民幣離在岸金融體系和推動人民幣國際化有著重要的理論和實踐意義。

二、離在岸人民幣市場聯(lián)動傳導理論分析

（一）離在岸人民幣市場聯(lián)動機制

1.離在岸人民幣市場信息溢出效應

信息溢出效應主要用于分析不同市場間信息傳導的影響。當某一信息出現(xiàn)或者變化時，具有信息優(yōu)勢的市場會率先捕捉到這一沖擊，該市場中的參與者會迅速做出反應，并通過其決策行為傳遞到其他市場參與者，從而做出相應反應[1]。因此，不同市場對信息沖擊產(chǎn)生的不同反應速度和程度會使不同市場之間產(chǎn)生聯(lián)動關系。人民幣離岸和在岸市場在地理位置、監(jiān)督管理以及市場化程度等各方面存在差異，兩個市場對信息的獲取和反應優(yōu)勢有所不同，信息溢出效應作用明顯。

2.離在岸人民幣市場預期效應

不同市場聯(lián)動的預期效應主要通過羊群效應，也就是通過眾多市場參與者的決策行為來實現(xiàn)[1]。根據(jù)信息不對稱理論，在市場經(jīng)濟活動中，每個參與者獲取信息的能力在一定程度上存在差異，從而導致存在獲取信息不充分的問題，缺乏理性判斷的市場參與者在做出決策行為時可能會更多地模仿他人的決策。當市場存在普遍預期時，往往會導致市場主體采取一致的決策行為，從而使這一普遍預期成為現(xiàn)實，進而引發(fā)市場的單邊自我強化。有研究認為，2015年“8.11”匯改后，人民幣進入了持續(xù)一年半的貶值周期，部分原因在于市場對“8.11”匯改政策目的存在誤判，市場誤認為央行在有意引導匯率貶值，于是形成了人民幣單邊貶值的預期，對之后較長時間內(nèi)的人民幣貶值起到了推波助瀾的作用[2]。

（二）離在岸人民幣市場傳導機制

2009年以來，隨著人民幣跨境使用政策不斷完善，人民幣跨境流動渠道逐步擴展，目前經(jīng)常項下已完全放開，資本項下直接投資基本實現(xiàn)可兌換，人民幣合格境外機構投資者（RQFII）、人民幣合格境內(nèi)機構投資者（RQDII）、“滬港通”“深港通”“債券通”“理財通”等多種創(chuàng)新制度實現(xiàn)了境內(nèi)外資本市場的互聯(lián)互通。但境內(nèi)外金融市場的差異及相關政策的限制導致兩個市場的利率、匯率等市場價格存在差異，這些差異通過信息溢出效應及預期效應在離岸和在岸人民幣市場之間形成聯(lián)動和傳導關系[3]。

1.離在岸人民幣利差變動傳導機制

根據(jù)凱恩斯貨幣學派的利率傳導機制：M（貨幣供給量）→R（利率）→I（投資）→Y（總收入），離在岸市場利差主要從兩個方面對離在岸市場產(chǎn)生影響。一方面，套利活動使得人民幣資金從利率較低的市場流向利率較高的市場，形成對人民幣市場供求關系和利率水平的擾動。另一方面，套利活動會伴隨著離在岸人民幣市場之間的短期跨境資本流動，引起兩個市場貨幣供應量的變動，進而影響利率水平。當央行對在岸市場實施緊縮性貨幣政策，比如提高存款準備金率會引起在岸市場貨幣供應量減少，提高在岸市場利率水平，離在岸市場利差擴大，資本逐利從而導致大量短期資本流向在岸市場，造成在岸人民幣市場貨幣供應量的增加，在岸利率水平隨之下降，利差縮小，反之亦然。

2.離在岸人民幣匯差變動傳導機制

根據(jù)蒙代爾的浮動匯率傳導機制：M（貨幣供給量）→R（利率）→E（匯率）→NX（貿(mào)易凈出口）→Y（總收入），離在岸市場人民幣匯差同利差傳導機制相似，人民幣匯差變動會產(chǎn)生套利活動，進而給人民幣市場的供求關系和匯率水平帶來波動，套利活動同時會伴隨著離在岸人民幣市場之間的短期跨境資本流動，引起兩個市場貨幣供應量的變動，進而影響匯率水平。同時，根據(jù)上述傳導機制，利率變動也是匯率變動的影響因素。

三、離在岸人民幣聯(lián)動傳導實證分析

（一）人民幣離在岸市場利率傳導分析

1.數(shù)據(jù)與模型

同業(yè)拆借利率是同業(yè)拆借市場的資金價格，能及時、靈活、準確地反映貨幣市場及金融市場之間的資金供求關系，是貨幣市場的核心利率，也是整個金融市場具有代表性的利率。因此，本文選擇上海同業(yè)拆借利率（SHIBOR）和香港人民幣同業(yè)拆借利率（HIBOR CNY）相關數(shù)據(jù)來研究離岸與在岸人民幣利率市場間的傳導機制。研究采用日度數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)期間為2012年5月3日至2022年11月18日，剔除兩個變量數(shù)據(jù)期間不一致的情況，最終得到2494個有效數(shù)據(jù)。為消除數(shù)據(jù)的不平穩(wěn)性，避免偽回歸，對數(shù)據(jù)進行對數(shù)化處理，得到利率收益率序列進行研究，Xi,t=100×（lnpi,t-lnpi,t-1）。其中，每個變量期限種類包括隔夜、6個月、1年，分別表示為SHIBOR、SHI-BOR6M、SHIBOR1Y 和 HIBOR、HIBOR6M、HI-BOR1Y，分別代表短期、中期、長期利率期限結構。

向量自回歸模型（VAR）是研究時間序列數(shù)據(jù)間聯(lián)動關系較為科學和有效的模型。本文將構建SHIBOR 和HIBOR 之間的VAR 模型，并在此基礎上，通過脈沖響應函數(shù)和方差分解來分析一種變量對另一種變量的影響，以此來研究離岸人民幣利率與在岸人民幣利率間的動態(tài)影響情況及相互解釋力度。參照黃絹[4]的方法，VAR模型構建如下：

其中，X代表利率的不同期限結構，C表示常數(shù)項，λ11i、λ12i、λ21i、λ22i代表自回歸系數(shù)，P 為滯后階數(shù)，ε1t、ε2t為隨機誤差項，t表示不同的時間。

2.脈沖響應分析

在進行脈沖響應分析之前，首先采用ADF檢驗對6 組數(shù)據(jù)進行單位根檢驗，確定數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性。結果顯示，所有數(shù)據(jù)均在1%顯著性水平上拒絕了存在單位根的原假設，為平穩(wěn)序列。同時，根據(jù)AIC、SC 等準則確定最優(yōu)滯后階數(shù)，最終確定隔夜期限SHIBOR 和HIBOR 滯后3 階為最優(yōu)，SHIBOR6M 和HIBOR6M 滯后5階為最優(yōu)，SHIBOR1Y 和HIBOR1Y最優(yōu)滯后階數(shù)則為6階。

表1 平穩(wěn)性檢驗結果

在前期工作基礎上，建立VAR 模型，通過觀察不同期限結構下的脈沖響應分析圖來確定離岸人民幣市場和在岸人民幣市場之間的影響情況。分析圖如圖1所示：

圖1 不同期限結構下脈沖響應分析圖

當不同期限結構的HIBOR（SHIBOR）在受到相應期限結構的SHIBOR（HIBOR）沖擊后，均出現(xiàn)了不同程度的反應。在隔夜期限結構下，當HIBOR受到SHIBOR 一個標準差沖擊后，HIBOR 從第2 期開始受到影響，表現(xiàn)出負向沖擊，并在此階段沖擊影響最大，隨后沖擊由負轉正，沖擊影響減緩并在第5期后趨于穩(wěn)定。當SHIBOR受到HIBOR一個標準差沖擊后，SHIBOR 迅速作出反應，在第1 期表現(xiàn)出正向沖擊，之后沖擊逐漸減緩，在第5期之后沖擊影響基本消失，趨于穩(wěn)定。在6個月、1年期限結構下，短期內(nèi)，HIBOR 幾乎不受SHIBOR 沖擊影響，僅1 年期SHIBOR 在受到1 年期HIBOR 沖擊后，表現(xiàn)出微弱的正向沖擊。因此，從脈沖響應分析結果來看，離岸人民幣利率市場和在岸人民幣利率市場之間的動態(tài)沖擊影響效果總體較小，持續(xù)時間較短。且離岸人民幣與在岸人民幣利率市場間的短期聯(lián)動效應強于長期。同時，在岸人民幣市場對離岸人民幣市場的沖擊影響程度更強，在岸人民幣利率起主導作用。

3.方差分解分析

脈沖響應分析結果顯示，離岸人民幣與在岸人民幣利率市場之間存在一定程度的影響。接下來，本文通過VAR 方差分解進一步分析兩個市場利率聯(lián)動影響程度，結果如表2所示。

表2 方差分解檢驗結果

從SHIBOR 和HIBOR 波動因素分解結果來看，三種期限結構下的方差分解中，HIBOR 對SHIBOR的波動解釋和SHIBOR對HIBOR的波動解釋比例均小于1%，說明兩種變量的走勢變化基本由自身情況決定，但也可以看出，HIBOR對SHIBOR的波動解釋和SHIBOR對HIBOR的波動解釋比例均呈現(xiàn)上升趨勢，兩個市場利率之間的影響程度逐漸加深。從不同期限結構的結果來看，隔夜期限結構下的HIBOR對SHIBOR的波動解釋和SHIBOR對HIBOR的波動解釋均高于6 個月、1 年的期限結構。同時，隔夜期限結構下SHIBOR對HIBOR的波動解釋比例要高于HIBOR對SHIBOR的波動解釋比例。說明離岸人民幣市場和在岸人民幣利率市場之間隔夜短期利率影響程度最大，且在岸人民幣市場對離岸人民幣市場的影響起主導作用。

（二）人民幣離在岸市場匯率傳導分析

1.變量和數(shù)據(jù)

為更好地檢驗離岸人民幣市場和在岸人民幣市場的匯率聯(lián)動機制，本文主要選取CNY（在岸人民幣即期匯率）、CNH（離岸人民幣即期匯率）、NDF（離岸人民幣3 個月遠期匯率）三個變量進行分析。同利率分析一樣，本文選取三個變量從2012 年5 月3日至2022 年11 月18 日的高頻日度數(shù)據(jù)，剔除三個變量因交易日不匹配等情況下的異常數(shù)據(jù)，最終每個變量得到2489個有效數(shù)據(jù)。“8.11”匯改后，人民幣匯率中間價由“收盤價+一籃子匯率”的市場價決定，人民幣匯率由單向波動逐漸變?yōu)殡p向波動（如圖2 所示），使得人民幣兌美元匯率機制進一步市場化，更加真實的反映外匯市場的供求關系，也對兩岸匯率市場之間的聯(lián)動關系產(chǎn)生了重大影響，因此本文的分析劃分為“8.11”匯改前及“8.11”匯改后，其中，“8.11”匯改前的數(shù)據(jù)為780 個，“8.11”匯改后的數(shù)據(jù)為1785個，數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫。

圖2 2012—2022年離岸人民幣與在岸人民幣匯差

2.描述性統(tǒng)計分析

為消除數(shù)據(jù)的不平穩(wěn)性，避免偽回歸，對數(shù)據(jù)進行對數(shù)化處理，得到各序列收益率rcny、rcnh、rndf進行研究，能更好地反映其變動特征。計算公式為ri,t=100×（lnpi,t-lnpi,t-1），其中，ri,t表示變量i在第t日的收益率，pi,t表示變量i在第t日的價格，pi,t-1表示變量i在第t-1日的價格。

三個變量描述性統(tǒng)計分析特征如表3 所示?！?.11”匯改前，三個變量收益率均值均為負值，人民幣存在輕微貶值趨勢；匯改后，收益率均值轉變?yōu)檎怠＿@體現(xiàn)出匯改以來，人民幣市場化程度不斷提高，匯率彈性日益增強，表現(xiàn)趨于穩(wěn)健，市場主體對人民幣有較好預期。從標準差來看，“8.11”匯改前后，rndf 標準差最大、rcnh 次之，rcny 最小，在岸市場的匯率波動幅度最小，原因是在岸人民幣市場受央行管制，采取的是有管理的浮動匯率制度，在穩(wěn)定幣值和防止經(jīng)濟動蕩等政策目標下，在岸人民幣匯率市場受央行政策影響較大，一定程度上平抑了匯率波動，而CNH市場和NDF市場價格主要由市場供求來決定，自由化程度較高，匯率走勢更為靈活，因此波動幅度更大。從偏度和峰度來看，三大變量在匯改前后均呈現(xiàn)有偏，尖峰的特征，均不符合正態(tài)分布。從平穩(wěn)性檢驗來看，三個變量均在1%的顯著性水平上拒絕了原假設，即不存在單位根，為平穩(wěn)序列，能進行Granger因果檢驗。

表3 三大變量收益率序列描述性分析及平穩(wěn)性檢驗

3.Granger因果檢驗

均值溢出分析是指一個市場價格或回報的變動對其他市場產(chǎn)生的影響，即在岸與離岸市場之間一方匯率對另一方匯率水平的影響。本文采取在VAR 模型基礎上的Granger 因果檢驗來分析離在岸人民幣市場的均值溢出效應。借鑒高杰英等[5]的研究，均值方程具體如下：

根據(jù)AIC、SC等準則確定最優(yōu)滯后階數(shù)為2階，并進行Granger 因果檢驗，Granger 因果檢驗和VAR模型輸出結果如表4、表5所示。

表4 Granger因果檢驗結果

表5 VAR模型輸出結果

“8.11”匯改前，“rcny 不是rcnh 的因”和“rcnh 不是rcny 的因”的原假設被顯著拒絕，意味著CNY 匯率與CNH 匯率能夠相互影響，CNY 匯率對CHN 匯率的影響較弱?！皉cny 不是rndf 的因”的原假設被顯著拒絕，“rcnh不是rndf的因”的原假設被顯著拒絕，意味著CNY 匯率、CNH 匯率能影響NDF 匯率?！皉ndf不是rcny 的因”的原假設被接受，“rndf 不是rcnh 的因”的原假設被接受，意味著NDF 匯率不能影響CNY匯率與CNH匯率。三大市場中，CNH市場表現(xiàn)出較強的影響力，CNY 匯率市場與CNH、NDF 匯率市場開始聯(lián)動，但影響力較弱。原因可能在于：2009年，國務院批準開展跨境貿(mào)易人民幣結算試點，開始人民幣國際化征程，境內(nèi)外渠道打通，2010年前后，CNH市場逐步建立并得到快速發(fā)展，表現(xiàn)出較強勁的影響力。而NDF 作為境外管理人民幣匯率風險的工具，興起于1996 年，交易最活躍的期間為2008—2009年，CNH市場的建立對NDF市場造成一定的沖擊，NDF 交易量逐漸減少，指標意義不明顯，市場影響力下降?！?.11”匯改后，“rcny 不是rcnh 的因”“rndf不是rcny的因”接受原假設，其他假設均被顯著拒絕。CNY與CNH、NDF市場之間的聯(lián)動效應較匯改前趨于明顯，但CNY 市場對CNH、NDF 市場影響力有限。原因可能在于：2015 年，央行優(yōu)化做市商報價，將中間價報價調(diào)整為“收盤價+一籃子貨幣匯率變化”，由匯改前的“單錨”機制轉向匯改后的“雙錨”機制，匯率透明度、市場化水平大幅提升，加之近年來，境內(nèi)和境外金融市場的直接聯(lián)通速度加快，三大市場的相互聯(lián)系、相互影響更加緊密。但由于中國短期內(nèi)難以實現(xiàn)資本賬戶完全開放（資本項下的完全可兌換），CNY 市場采取有管理的浮動匯率制度，CNH、NDF 市場自由化程度、開放程度更高，CNY 與CNH、NDF 市場之間還存在市場分割，CNY匯率難以有效引導CNH匯率和NDF匯率。

4.DCC-MVGARCH動態(tài)相關性分析

前文對離在岸人民幣市場的均值效應進行了分析，為深入了解一個市場波動對另一個市場的影響，本文主要選取DCC-MVGARCH 模型研究三大匯率變量的總體相關性，能更好地表現(xiàn)離岸與在岸人民幣市場之間的波動溢出效應。借鑒王巖[6]的研究，DCC-MVGARCH模型構建如下：

其中，rt為金融資產(chǎn)價格波動率序列，ut為條件均值。et為殘差，且服從均值為0，協(xié)方差為Ht的多元正態(tài)分布。Dt是條件標準差的對角矩陣，Rt為條件相關系數(shù)矩陣，Qt為標準化殘差的條件協(xié)方差矩陣，εt是標準化殘差，為εt的無條件協(xié)方差矩陣，αm和βn為模型的待估參數(shù)，且αm＞0，βn＞0，αm+βn＜1。αm表示上一階段標準化殘差對本期動態(tài)相關系數(shù)的影響，即面臨外部沖擊時匯率波動情況；βn表示上一階段動態(tài)相關系數(shù)對本期動態(tài)相關系數(shù)的影響，反映了匯率的自身記憶性對匯率波動的影響。

DCC-MVGARCH 模型首先進行單變量GARCH參數(shù)估計，再利用得到的殘差序列，進行動態(tài)條件相關系數(shù)檢驗，檢驗結果如表6 所示。并根據(jù)動態(tài)相關系數(shù)繪制動態(tài)相關系數(shù)圖，如圖3所示。

圖3 匯改后三大市場之間的動態(tài)相關系數(shù)圖

表6 匯改前后三大市場之間動態(tài)條件相關系數(shù)

從動態(tài)條件相關系數(shù)來看，“8.11”匯改前，CNY匯率與CNH 匯率之間的動態(tài)相關系數(shù)均值為0.5528，聯(lián)動影響程度最大。CNH 匯率與NDF 匯率之間的動態(tài)相關性次之，CNY匯率與NDF匯率之間的動態(tài)相關性最小，相關系數(shù)均值分別為0.0841，0.054。同時，NDF 匯率與CNY 匯率、CNH 匯率的動態(tài)相關系數(shù)遠遠小于CNY 匯率與CNH 匯率之間的動態(tài)相關系數(shù)，在此期間，NDF 匯率市場顯示出較弱的影響力。從動態(tài)圖來看，三大匯率的動態(tài)相關系數(shù)在2012—2013年、2014—2015年之間波動明顯加劇，原因可能是在2015 年前，采用人民幣中間價報價機制，匯率升貶值幅度受限，自2012 年起人民幣兌美元匯率浮動幅度從0.5%擴大至1%，自2014年起從1%擴大至2%，波動幅度的變化，打破了人民幣匯率波動慣性預期，三大匯率之間的相關性隨之增加，波動加劇?！?.11”匯改后，三大匯率市場兩兩之間的動態(tài)相關系數(shù)均有所上升，匯率之間的動態(tài)影響程度有所加強，其中，CNY 匯率與CNH 匯率之間的相關系數(shù)均值為0.7682，仍表現(xiàn)出較強的動態(tài)影響力，且較匯改前聯(lián)動性有所增強。CNY匯率與NDF 匯率之間的相關系數(shù)均值為0.6997，動態(tài)相關性次之。CNH 匯率與NDF 匯率之間的相關系數(shù)均值為0.6338，動態(tài)相關性最小。NDF 匯率與CNY 匯率、CNH匯率之間的動態(tài)相關系數(shù)較匯改前明顯增加，說明雖然CNH市場的快速發(fā)展對NDF市場存在一定程度的功能替代，但隨著離岸市場發(fā)展不斷成熟及在岸匯率市場化改革的推進，離在岸人民幣市場聯(lián)動更加緊密。由于NDF市場建成較早，自由化程度高，因此，與CNY、CNH 之間的聯(lián)系仍較強，此階段能更好地與CNY、CNH進行市場聯(lián)動。從動態(tài)圖來看，匯改后三大市場之間的動態(tài)相關性波動較匯改前更加劇烈，匯改增進了三大市場間的聯(lián)動性。

四、結論與建議

（一）研究結論

1.離在岸人民幣市場利率聯(lián)動風險可控，隔夜SHIBOR基準利率體系基本形成。從脈沖效應分析可以看出，離岸人民幣與在岸人民幣市場存在一定的聯(lián)動關系，但離岸人民幣利率市場和在岸人民幣利率市場之間的沖擊影響總體較小，兩個利率市場隔離效果較好，未造成不可控的沖擊，且離岸人民幣與在岸人民幣利率市場間的聯(lián)動效應，短期強于長期。從方差分析可以看出，隔夜SHIBOR 對HIBOR的波動解釋比例要高于HIBOR對SHIBOR的波動解釋比例，在岸人民幣對離岸人民幣市場利率起到一定程度的引導作用。

2.離岸人民幣市場發(fā)展后勁十足，且與在岸市場聯(lián)動性增強。從前文分析可以看出，匯改前后，CNH匯率市場對CNY匯率、NDF匯率市場均存在均值溢出效應，且從VAR 模型結果來看，CNH 匯率市場滯后項收益率對CNY匯率、NDF匯率市場的影響最大，CNH 匯率市場發(fā)展強勁，具有較強的價格發(fā)現(xiàn)和引導能力。同時，匯改后，CNH 匯率與CNY 匯率市場、NDF 匯率市場之間的動態(tài)相關性系數(shù)明顯增強，離岸人民幣市場與在岸人民幣市場之間的聯(lián)動關系更加緊密。因此，在資本項目完全可兌換前，發(fā)展離岸人民幣市場是我國金融市場開放的長期需求，是推進人民幣國際化的優(yōu)先選擇，需推進離岸人民幣市場建設，統(tǒng)籌離岸和在岸人民幣市場發(fā)展。

3.在岸人民幣市場引導能力偏弱，政策調(diào)控應發(fā)揮作用。匯改后，CNY 匯率市場與CNH 匯率、NDF 匯率市場之間動態(tài)相關系數(shù)增強，反映出離岸人民幣市場與在岸人民幣市場之間的聯(lián)動機制更加完善，意味著當出現(xiàn)國際金融風險沖擊時，CNH 匯率市場向CNY匯率市場的風險傳導速度加快，影響程度加大，但均值溢出效應分析得出CNY匯率市場對CNH 匯率、NDF 匯率雖然有引導作用，但影響力有限。因此，僅靠市場力量尚不足以快速推動在岸人民幣和離岸人民幣市場的價格收斂。隨著我國金融市場開放程度加大，在岸人民幣和離岸人民幣市場之間風險傳導的可能性加大，但在岸市場匯率卻無法有效引導離岸市場匯率，因此，需要更健全的政策框架來調(diào)控離岸人民幣市場。

（二）政策建議

1.加快培育在岸市場基準利率體系，優(yōu)化對離岸市場的利率傳導。從前文分析可以看出，盡管目前離岸人民幣利率市場和在岸人民幣利率市場之間的沖擊影響總體較小，但在岸人民幣利率價格對離岸人民幣利率價格的引導作用，尤其是隔夜SHI-BOR基準利率的引導作用已逐漸形成。因此，我國應加大在岸市場基準利率體系培育力度，進一步完善基準利率期限結構，推動人民幣在岸市場基準利率更為有效地傳導到離岸金融市場，靈活調(diào)節(jié)離岸人民幣市場流動性，將境內(nèi)外利差控制在合理區(qū)間，引導境內(nèi)外利率市場平穩(wěn)運行。

2.完善匯率監(jiān)測預警體系，強化在岸匯率對離岸匯率的引導作用。不斷完善跨境資本流動宏觀審慎管理和預期引導，建立健全離岸市場與在岸市場在匯差、跨境資本流動等方面的風險監(jiān)測、評估與預警，做好情景分析和壓力測試，并制定應急預案，將順周期羊群效應和超調(diào)風險盡可能降低。同時，繼續(xù)深化匯率改革，在繼續(xù)用好逆周期因子、外匯存款準備金、掉期市場干預、跨境融資宏觀審慎調(diào)節(jié)參數(shù)等調(diào)節(jié)工具的基礎上，根據(jù)離岸人民幣市場的發(fā)展和我國金融市場開放程度擴大的形勢，加快完善離岸央票等產(chǎn)品回購市場[7]，豐富回購抵押品，暢通離在岸匯率傳導渠道，強化在岸匯率對離岸匯率的引導作用，及時平抑匯率市場波動。

3.深化互聯(lián)互通機制，推動建設境內(nèi)離岸市場。在中國資本賬戶尚未完全自由兌換的情況下，要進一步加強金融基礎設施建設，持續(xù)擴大在岸與離岸市場在股票、債券等金融市場的互聯(lián)互通機制，加強與在岸市場的良性循環(huán)，為人民幣跨境流動提供金融基礎設施支持。同時，推動建設“境內(nèi)（上海）離岸人民幣市場”，構建境內(nèi)人民幣離岸市場體系[8]，突破境外人民幣市場增長緩慢的限制。充分學習和借鑒倫敦、香港等國際一流離岸市場的建設經(jīng)驗，盡快構建與國際接軌且符合我國國情的法律制度體系和監(jiān)管框架。以離岸債券市場為突破口，大力發(fā)展以人民幣為主，包括多種貨幣，以國債為主，包括地方政府債券和企業(yè)債券等多品種債券的離岸債券體系，為離岸市場人民幣拓寬投資渠道，增強資源配置能力和基準定價能力[9]。