金融或贸易一体化会导致不稳定吗 ？ 来自新兴经济体和东盟经济体的证据

第490号 金融或贸易一体化会导致不稳定吗？来自新兴经济体和东盟经济体的证据 Rakesh PADHAN* 印度北阿坎德邦印度理工学院Roorkee管理研究系助理教授。 K. P. PRABHEESH† 印度海德拉巴印度理工学院文科系副教授。 2023年11月 Abstract：本研究通过实证检验了各种新兴经济体和东南亚国家联盟（ASEAN）经济体的金融 一 体 化 ， 贸 易 一 体 化 和 不 稳 定 之 间 的 联 系 。 使 用 新 构 建 的 金 融 一 体 化 指 数 和Toda -Yamamoto因果关系检验，发现（i）在COVID - 19大流行期间，这些经济体的金融和贸易一体化水平发生了巨大变化；（ii）在大多数情况下，金融一体化导致汇率波动、通货膨胀波动和利率波动，而贸易一体化导致信贷波动、汇率波动和增长波动；(iii)并非所有类型的一体化都会导致不稳定，投资组合一体化在大多数情况下都会导致汇率不稳定。 关键字:金融一体化;贸易一体化;不稳定性; Toda - Yamamoto因果关系检验JEL分类：F20, F21, F41, F65 1.Introduction 在过去的30年中，世界观察到金融一体化（FI）1和贸易一体化（TI）的速度和程度空前上升（Lae和Milesi - Ferretti，2007）。许多新兴经济体取消了对资本和经常账户交易的限制，带来了更高的经济增长、更低的通胀和国际风险分担等诸多好处。随着一体化程度的提高，更高水平的市场一体化可以降低资本成本，增加风险分担和福利（Beaert，Harvey，Ldblad，2005；Szi，2014；Doadelli和Gfler，2021）。然而，一体化程度的提高也会导致易受外部冲击的影响，降低投资组合的多样化（Fratzscher，2012；Doadelli和Paradiso，2014）。例如，在2008 - 2009年全球金融危机期间观察到了这种现象，2当时经济基本面强劲的国家由于与全球市场的联系较高而受到不利影响。 在COVID - 19大流行期间，由于缺乏全球资金和无法获得进口投入，大多数国家的经济增长崩溃(Padha和Prabheesh，2021年)。新兴市场和东南亚国家联盟（东盟）经济体的经济不稳定性增加，表明一体化进程与经济不稳定之间存在积极联系（M ü hleise，Gdmdsso和Poirso Ward，2020年）。 在新兴市场和东盟经济体中，FI和TI在降低资本成本和产生福利方面发挥着至关重要的作用。经济不稳定是一体化经济的关键组成部分，因为一体化直接或间接影响经济福祉水平。如果一个经济是强一体化的，它的稳定性取决于外部因素。因此，积分3和（i）稳定性之间的动力学值得探索。 1.1.研究的动机 在全球金融危机之前，人们一致认为，FI总是通过有效的资本分配和更高的投资来带来好处。然而，在危机期间-金融蔓延导致各经济体不稳定- FI的好处受到质疑。同样，关于TI，由于中美贸易战，竞争性贬值和贸易条件冲击的暴露，TI的好处也被重新审视。政策制定者开始重新考虑FI和TI引起不稳定的前提，以及它们在彼此面前的表现。 FI、TI和不稳定性之间的动力学在文献中是高度复杂的。根据理论文献，FI既产生收益又产生成本。例如，它通过提高配置效率、国际风险分担和跨期消费平滑来促进金融和经济稳定（Fischer，1998；Smmers，2000；Obstfeld；1994）。FI提供了进入全球资本市场的机会，从而增强了投资，投资组合的多样化和消费的平滑，这随后有助于通过更有效的资本分配和促进国际风险分担来减少金融不稳定（Kose等人。，2006)。相反，Bhagwati（1998），Rodri（1998）和Stiglitz（2002）强调了与FI相关的风险，例如宏观经济波动和金融传染，这可能会克服这些好处。Babecy，Kom á re和Kom á rov á（2012）认为，FI会导致冲击的传播，从而造成金融不稳定。此外，由于金融传染，金融危机很容易传播，从而导致金融不稳定（Imbs，2010）。 然而，在经验文献中，研究结果更为复杂；FI和不稳定性之间的动力学没有统一性。例如，Ag é or (2003)认为，较高的FI会导致金融稳定和效率。相比之下，Y，Fg和Tam（2010）认为，由于暴露于外部冲击，FI可能会增加金融不稳定。然而，De Nicol ó和Jveal（2014）没有发现任何证据表明FI与宏观经济稳定之间存在权衡，而Asamoah，Adjasi和Alhassa（2016）则确认宏观经济不稳定会对FI产生负面影响。 对于TI和不稳定性,文献中关于它们的动力学缺乏一致性。克鲁格曼（1993）认为，在行业间专业化的贸易环境中，产出是不稳定的。此外,这样的环境暴露于工业特定的冲击,这影响它们的商业周期和消费。然而，根据经验文献，TI通过产生经济增长和降低来促进稳定。 通货膨胀(Wye和Kerstig，2007)。Kose等人。（2006年）认为，加强贸易通过增加进口对国内需求的份额来促进较低的通货膨胀，并改变实际汇率对经济增长的影响，从而促进宏观经济稳定；此外，开放经济体更有能力容忍波动。相反，Easterly，Islam和Stiglitz（2001）写道，遭受贸易冲击和不利的经常账户余额可能导致经济的宏观经济不稳定，而较高的TI会产生产出波动。 这项研究是出于对COVID - 19大流行的担忧，COVID - 19大流行严重影响了全球贸易，并以失业、产出损失和金融不稳定的形式造成了前所未有的损害(Naraya，2021年；Padha和Prabheesh，2021年；Vidya和Prabheesh，2020年)。此外，它还导致了不稳定的金融状况和脆弱性，更高的通货膨胀率以及整个经济体的货币紧缩。同样明显的是，健康危机停止了全世界的经济圈，迫使各经济体花费大量预算来减轻后果，这导致了更高的经济不稳定。 此外，大流行导致全球金融风险上升，对全球金融市场产生不利影响，而更高的不确定性和更低的股票回报对资本流动产生不利影响。由于更高的不确定性和资本流动的减少，经济体的FI受到了影响（Goodell，2020；Padha和Prabheesh，2021）。它还导致资产估值过度紧张，金融条件收紧和贸易减少;因此，FI和TI的速度和程度在各个经济体都发生了变化。在这种情况下，必须审查FI和TI的程度及其与不稳定的联系，以保护经济免受脆弱性并促进大流行后时期的稳定。 事实上，现有文献表明了几个研究空白。首先，没有人检查大流行期间FI、TI和不稳定性之间的动态。其次，在研究动态时，没有特别强调要采用的FI措施的类型。第三，现有的研究对导致不稳定的FI类型没有深入的了解。因此，这项研究试图回答以下问题：(i) COVID -19大流行是否改变了FI和TI的速度和程度？(ii) FI或TI是否导致不稳定？(iii)所有类型的FI是否同样导致不稳定？ 1.2.研究方法和框架 此外,双向动态的存在被认为发生在FI、TI和不稳定性之间。 首先，FI，TI和不稳定性之间的动态被视为相关现象，而不是独立现象。其次，研究了七个新兴经济体和东盟经济体，以捕获样本中的变化，并分析了因果关系方向，从而得出了四种经济分类。4第三，按季度构建基于股票的FI指数，以衡量FI和TI的速度和程度，以便在大流行之前和期间进行比较分析。第四，确定了FI高和低以及TI高和低的经济体；提供了其FI和TI水平以及对COVID - 19的暴露情况的快照。最后，使用季度数据进行计量经济学分析，以研究这些动态。 1.3.研究的贡献 这是第一个研究导致不稳定的FI类型的研究，它使用基于股票的季度FI指数使其具有独特性。由于研究期间包括COVID - 19大流行-这造成了更糟糕的不确定性-它为新兴经济体和东盟经济体在理解这些动态方面树立了基准。这项研究还将帮助政策制定者决定是否由于普遍的不稳定而限制或增加FI，并确定进一步的开放性。除了控制FI的脆弱组成部分以使整合过程有效之外，在自由化后对金融/资本控制做出决定是不可取的。 1.4.论文的结构 第2节提供了经济概况以及对FI，TI和COVID - 19暴露的比较分析。第3节报告了经验模型，数据和经验 方法。第4节介绍了实证结果。最后，第5节总结并揭示了政策含义。 2.新兴经济体和东盟经济体的快照 表1显示了选定经济体的FI和TI水平及其对COVID - 19的暴露。选择了七个经济体：马来西亚，泰国，智利，沙特阿拉伯，乌克兰，印度和印度尼西亚。它们提供了四种分类：（i）高FI和高TI经济体（i。Procedres.马来西亚和泰国），（ii）高FI和低TI经济体（i。Procedres.智利和沙特阿拉伯），（iii）低FI和高TI经济体（i。Procedres.乌克兰），以及（iv）低FI和低TI经济体（i。Procedres.印度和印度尼西亚)。尽管所有人都受到COVID- 19大流行的影响，但印度、印度尼西亚和乌克兰的影响最为严重。 3.经验模型、数据与变量构造及经验方法论 3.1.经验模型 估计以下系统方程来分析FI和不稳定性之间的动力学： where𝐼𝑁𝑆包括信贷、汇率、利率、国内生产总值(GDP)增长和通货膨胀的波动性。𝐹𝐼and𝑇𝐼分别代表金融一体化和贸易一体化。ε是序列不相关的随机误差项，m是最优滞后长度，并且𝑑是向量自回归(VAR)模型的最大积分阶数。 在方程(1)和(2)中，￿表明因果关系从FI到不稳定，而统计显著性￿表示从不稳定性到FI的因果关系。在方程式（3）和（4）中，检查了TI的存在是否会影响FI和不稳定性之间的因果关系的方向。在存在FI的情况下，使用类似的方程组来分析TI的动力学。此外，方程式（1）和 （2）通过外国直接投资（FDI），投资组合和债务FI重新检查，以探索导致不稳定的整合类型。 3.2.变量的数据和构造 季度数据5用于研究这些动态。收集信贷、汇率、6利率、GDP增长和通货膨胀数据，并使用5季度滚动标准差法测量波动性。7数据来自国际清算银行，国际金融统计，国际收支和国际投资头寸以及CEIC数据库。接下来，出口和进口与GDP的比率被认为是TI.8的代表，继Lae和Milesi - Ferretti的TOTAL指数之后，构建了FI指数。 随后，Lane和Milesi - Ferretti（2007年）以及Padhan和Prabheesh（2023年）为选定的经济体构建了季度总指数： TOT<unk><unk>L￿￿￿￿𝐹𝐷𝐼𝐴𝒊𝒊𝑡+𝑃𝐸𝑷𝑷𝐴𝒊𝒊𝑡+𝑃𝐷𝑷𝑷𝐴𝒊𝒊𝑡+𝐹𝐷𝐼𝐿𝒊𝒊𝑡+𝑃𝐸𝑷𝑷𝐿𝒊𝒊𝑡+𝑃𝐷𝑷𝑷𝐿𝒊𝒊𝑡+(𝘙𝐸𝑆𝐸𝘙𝑉𝐸𝑆−𝐺𝑂𝐿𝐷)𝒊𝒊𝑡= where￿￿,￿￿, and￿￿是国家的外国直接投资资产、投资组合股票资产和投资组合债务资产的存量￿￿在国外的时间￿，分别。￿￿,￿, and ￿￿是同期世界其他地区的外国直接投资负债、投资组合权益负债和投资组合债务负债的存量￿. 季度TOTAL指数是使用国际货币基金组织公布的国际收支和国际投资头寸统计数据构建的。与流量数据相比，股票数据的优势在于前者能够代表全球经济的一体化；此外，它们的波动性较小，不受波动影响，不易出现测量误差（Padha和Prabheesh，2022）。 3.3.经验方法论 3.3.1.图形分析 在实证分析之前，绘制了FI和TI的指标，以验证COVID - 19大流行是否改变了他们的步伐和程度。 3.3.2.单位根检验 为了测试变量的单位根属性，使用了标准单位根检验。增广的Dickey - Fuller (ADF)和Philip - Perron (PP)检验应用于零假设，即序列不是平稳的。ADF检