2024年 5期　刊出日期：2024-05-12

  

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以金融高质量发展助力强国建设
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  数字普惠金融增收效应研究：兼论“提低扩中”效果^*

  杨望, 刘洪洋, 林溪, 徐慧琳

  国际金融研究. 0(5): 3-14.

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  共同富裕的关键在于“提低扩中”,而数字普惠金融为提高低收入群体的收入提供了新思路。本文将中国家庭追踪调查（CFPS）数据与中国数字普惠金融指数相结合,考察了数字普惠金融对低收入群体发挥怎样的增收效应。研究表明：第一,数字普惠金融的发展有利于改善低收入群体的收入状况,提高工资性收入和经营性收入是数字惠普金融发挥作用的主要路径。第二,在农村地区,数字普惠金融对低收入群体增收效应的效果更好;在数字鸿沟较小的地区,数字惠普金融对经营性收入有更好的促进效果。第三,促进创业有利于提高低收入群体的经营性收入,提高金融可及性,帮助低收入群体提高工资性收入。第四,“提低扩中”效果方面,数字普惠金融对低收入群体的增收效果更佳,体现了其包容性优势。
金融理论与政策
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  央行数字货币的政策规则和政策效应研究^*

  王博, 赵真真

  国际金融研究. 0(5): 15-26.

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  基于央行数字货币作为新政策工具的应用前景,本文依据货币数量理论将CBDC引入开放经济的DSGE模型,研究CBDC的政策规则设计及政策效应。本文发现：第一,国内商品通胀率、产出缺口和货币流通速度是构建数量型CBDC政策规则的有效名义锚,CPI、产出缺口、汇率偏离值和贸易平衡项是构建价格型CBDC政策规则的有效名义锚。第二,以CBDC为载体的货币政策对冲不利技术冲击时比传统泰勒规则更有效。第三,数量型CBDC政策具有维护经济稳定、调控国内商品通胀率的政策优势,价格型CBDC政策具有稳定利率、稳定汇率和调控通胀的政策优势,混合型CBDC政策具有刺激消费、拉动经济增长的政策优势。
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  全球价值链会加剧收入不平等吗?^*——基于高低收入人群收入份额的研究

  张明, 林志帆

  国际金融研究. 0(5): 27-38.

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  全球价值链的构成与发展对各经济体及其居民的收入份额产生重大影响。本文选取1990—2018年188个国家面板数据,从劳资关系和技术进步角度深入分析全球价值链发展对收入不平等的影响。研究发现：全球价值链对收入不平等具有异质性影响,全球价值链参与度越高越会加剧收入不平等,而全球价值链地位越高越有助于减缓收入不平等。机制分析发现：国际资本参与恶化了参与国的劳资关系是全球价值链参与度提高加剧收入不平等的重要作用渠道,而技术进步有利于参与国的劳动力议价能力提升是全球价值链地位提高能够缓解收入不平等的作用机制。进一步分析表明,对于中国等发展中国家,本文的研究结论同样适用。因此,中国应继续参与全球化建设,力争提升全球价值链地位,坚持高水平对外开放。
环球金融
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  全球金融周期、债券市场发展与跨境债券基金流动^*

  张坷坷, 谭小芬, 童临风, 虞梦微

  国际金融研究. 0(5): 39-49.

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  本文通过全球金融相关变量提取全球金融周期因子,考察其对2004年1月至2022年6月50个国家跨境债券基金流动的影响及各国债券市场发展对缓解全球金融周期冲击的作用。结果发现：全球金融周期紧缩会导致一国跨境债券基金流入下降,但债券市场发展水平的提升会显著缓解全球金融周期紧缩造成的负向影响。如果再配合短期资本流动管理和外汇管理措施,全球金融周期对跨境债券基金流动的负向作用能够被更大幅度地减缓。机制分析表明,债券市场发展主要通过流动性渠道产生缓解作用。对于流动性溢价程度较高的经济体、外国投资者占比较低的经济体,其债券市场发展能够更好地缓冲全球金融周期对跨境债券基金流动的负向影响。此外,本国债券市场的发展会增加本国跨境债券基金对全球金融周期的敏感度,但投资者结构多样化会显著降低该敏感度。本文的研究对于厘清债券市场发展,助力中国金融市场高水平对外开放具有重要意义。
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  共同冲击视角下全球股票市场关联性研究——基于时变广义动态因子模型的分析

  田新民, 陈仁全, 高菲

  国际金融研究. 0(5): 50-61.

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  本文基于时变广义动态因子模型（tvGDFM）,从共同冲击视角出发,对全球主要股票市场的长期关联性和瞬时关联性、低频关联性和高频关联性以及共同冲击下的共振效应进行了分析。研究结果表明：第一,公共因子是国际股票市场波动率信息的主要携带者,当受极端事件冲击时,公共单因子是国际股票市场关联效应的主要驱动力;第二,受极端事件驱动,国际股票市场的关联性具有明显的地理集聚效应和风险源头的属地特征,区域内股票市场间的风险传染强于跨区域股票市场间的风险传染;第三,国际股票市场的关联以长期关联和低频关联为主,且国际股票市场的关联性能够刻画公共冲击的长期性影响和风险传染的长记忆性特征;第四,极端事件提升了国际股票市场的波动同质化程度,发达经济体的同相关联促进了波动的顺周期性,而新兴经济体的异相关联一定程度上可以缓解外部冲击。
金融机构研究
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  信息网络嵌入式海外扩张：中资银行全球经营网络形成机制的理论与实证分析^*

  宋易珈, 陈星达, 蒋为

  国际金融研究. 0(5): 62-73.

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  本文通过构建银行的信息基础观理论框架,分析了跨国银行形成全球经营网络的动因、路径与效应,利用1978—2022年中资银行海外设立分支机构数据库,检验了中资银行全球经营网络的路径依赖、社群集聚、金融中心集聚以及同伴跟随效应。研究发现：首先,中资银行海外扩张的区位选择依赖于自身全球经营网络建立的信息优势,趋向于选取已设立分支机构地区或与已设立分支机构地区地理临近、经济联系紧密的地区扩张;其次,中资银行海外扩张的区位选择呈现显著的社群内集中效应,社群内频繁复杂的信息交流使中资银行依赖其经营网络的社群分布来进行海外扩张,形成向社群内集中的趋势;再次,金融中心凭借其在全球金融市场中核心性的信息地位和向周边地区的信息溢出作用吸引中资银行向该地区扩张,中资银行海外扩张呈现显著的向金融中心点集聚和圈层集聚效应;最后,同伴银行经营网络的信息溢出效应显著影响银行海外扩张的区位决策,中资银行海外扩张还呈现同伴跟随的特征。本研究为中资银行国际化提供了来自信息流的全新分析视角,有助于理解中资银行全球经营网络的构建动机和扩张路径,为中资银行全球化战略的制定和相关部门稳步推进金融开放提供参考。
金融市场
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  基于机器学习的信用债流动性风险预警研究^*

  张宗新, 周聪

  国际金融研究. 0(5): 74-85.

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  防控信用债的流动性风险关系到防范系统性金融风险和维护国家安全,其核心在于对风险进行有效测度和预警。本文采用2009年1月—2020年12月的中国信用债月度数据,通过尾部相关性测度信用债流动性风险,从融资约束、信用风险和噪声交易角度构建预警风险因子体系,并采用神经网络等包含11种设定的机器学习模型,预警信用债流动性风险并识别重要风险因子的作用机理。研究表明：第一,包含一层隐含层的神经网络对信用债流动性风险的预警能力最强,在不同类型债券和不同外部环境的样本中预警能力的稳定性较强,能准确预警市场层面的流动性枯竭事件;第二,券龄的重要性最高,新发行的债券会通过引发噪声交易的方式形成流动性风险,但随着券龄增加,流动性风险减少的程度是递减的;第三,流动性风险是由多类风险因子协同运动生成的,其中,经济状况变动、货币政策改变或跨市场冲击与券龄的非线性联动对于驱动流动性风险最为重要。
公司金融
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  区域性税收优惠政策能够提升企业表现吗?^*——基于集团内利润转移避税的研究

  李嘉楠, 陈立, 肖金利, 杨宇

  国际金融研究. 0(5): 86-96.

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  本文利用2008—2018年上市集团公司及其子公司的地理位置信息与国家级和省级开发区范围进行精准匹配,研究企业集团通过向其位于开发区内的子公司转移收入,借助子公司所在开发区的财税优惠政策进行避税的行为及其经济效果。研究表明：企业集团通过关联交易向可以享受开发区财税优惠政策的子公司转移了大量收入,虽然降低了集团公司的整体实际税赋,但导致国家税收流失。在企业绩效方面,公司整体税赋减少并未促进企业投资或提高企业绩效,但提高了公司高管薪酬,增加了股利派发和股票回购。进一步研究发现,开发区完善配套的制度环境能够缓减税收洼地的负面效应。本文的研究结论为提高开发区之间政策的协调性和统一性,减少我国税收流失及提高财税优惠政策的精准性提供了参考。