什么是中国货币错配程度测量？
衡量一个经济体货币错配程度有多种不同的指标，最直观的指标就是外债与外汇储备的比值，然而该指标只考虑了存量未考虑流量。更为细致的测量货币错配程度的指标为有效货币错配总额指标(Aggregate Effective Currency Mismatch，简称AECM)，除此以外还有从原罪理论衍生出的原罪指标[1]也可以在一定程度上反映货币错配水平。对于我国，我们分别利用上述指标进行测算。
首先，我们来计算中国的外债外储比。截至2014年三季度末，中国外债余额/外汇储备比值约为23%，其中短期外债余额/外汇储备比值约18%。根据盖杜蒂-格林斯潘法则，一般一个国家持有相当于一年到期外债额的流动储备，才是比较稳健的。由于我们无法获悉中国的外储期限结构，单纯从总量比值看来，中国的货币错配程度并不算严重。进一步与其余新兴经济体进行横向对比可以发现，我国无论外债总量还是短期外债相对我们庞大的外汇储备都是安全可控的
其次，为更全面地衡量我国货币错配程度，我们采用了国际上最为通用的AECM指标。AECM指数由Goldstein & Turner(2005)提出，主要由三部分组成：净外币资产额(NFCA)、外币债务在总债务中所占比重(FC/TD)、商品和劳务出口(或进口)额(XGS或MGS)。当经济体为净外币资产时(NFCA>0)，AECM=(NFCA/MGS)*(FC/TD);而当经济体为净外币负债时(NFCA
按照Goldstein & Turner(2005)的算法，NFCA由存款性公司净外币资产和非银企业净外币资产组成，TD则包括本币负债和外币负债(FC)，也可以由存款性公司和非银企业两部分考虑。考虑到数据可获得性，在测量中国的货币错配程度时，我们的NFCA=我国存款性公司海外资产+金融机构外币存款余额-外债余额，FC/TD=(外债余额+金融机构外币贷款余额[2])/(外债余额+金融机构外币贷款余额+境内人民币贷款余额+境内人民币债券余额)，MGS为进口总额，由此计算可得我国AECM指标(见图表2)：尽管我国货币错配指标自2003年起至今呈现震荡上升趋势，但考虑到我国NFCA仍然为正，根据Goldstein & Turner(2005)的经验研究，新兴经济体在发生危机时其NFCA为负且AECM绝对水平较高(多数小于-10)，因而从宏观层面看来我国目前货币错配程度并不严重，也具备足够的外汇储备应对资本外流，此时任人民币遵循市场规律贬值并不会破坏宏观经济的稳定性，适度的贬值反而会减轻货币错配程度。
然而该货币错配模型存在两个问题，一是没有考虑期限错配，二是没有考虑主体错配。
期限错配主要是指外币资产和外币负债的期限不匹配，比如外储中的主权长期投资无法用于偿还短期债务。由于无法获得外储期限结构，我们首先从短期外债入手，窥探我国是否存在较为严重的货币期限错配问题。
我国短期外债占比持续上升，目前在总外债余额中占比已近80%;短期外债占总外储比值也从2009年开始持续攀升。如果外汇储备缺乏流动性，即便总体规模巨大，也可能产生错配问题。假设我国外储中所购买的美国国债具有较高的变现能力，可以计算我国短期外债余额与持有美国国债余额之比，从图表4可以看出，该比例从2009年初的20%震荡上升至2014年9月的近56%，进一步反映了我国偿还短期外债的能力在下降。
以上货币错配测算均是基于宏观层面，即把中国全部外币资产、外币负债作为一个整体进行分析。
然而，外资和外债在政府和私人部门之间的分配本就是不均的;而具体到私人部门，不同行业、不同企业之间的货币错配程度更是相差甚远。简单说来，一些企业收汇较多、进而有充足的外币资产偿还债务，而另一些企业并无稳定的外币收入但却承担了大量的外币债务。
由于难以获得微观数据以计算不同主体的货币错配系数，我们只能从负债端、根据不同债务人在我外债存量中的占比来粗略观察上述模型可能存在的问题。截至2014年第三季度末(见图表5)，我国外债主要集中在贸易信贷(37%)和中资金融机构(30%)，而单纯政府部门负债占比较小(国务院部委4%)。其中贸易信贷中不排除有较大部分并非来自真实贸易需求，而是来自房地产融资。根据我们信用团队此前的研究[1]，截至2014年8月20日，我国境内机构境外发债存量主要集中在房地产和银行，金额占比分别为31%和12%，并且它们的票息还普遍高于其它行业。考虑到房地产业资产端多为人民币资产，其可能存在较大的货币错配风险。
上述分析显示，总体上我国的货币错配问题并不严重。但是，如果考虑到期限结构和不同主体，很可能货币错配的风险仍然值得关注并需要小心加以化解。
其实，自2014年人民币结束单边升值、进入双向波动“新常态”之后，随着贬值预期的强化，部分企业已经开始调整外币资产负债结构，因而我国国际收支其它投资项目开始呈现出“增持外币资产，偿还外币负债”的态势，这种资产配置的新常态[1]有助于改善私人部门的货币错配问题。
为此，我们建议，外管局利用其所掌握的企业微观层面的数据，评估企业层面“货币错配”的程度，如果货币错配程度较小，可以放开人民币，允许较大幅度的市场波动;如果货币错配程度较大，人民币可以采取可控贬值的方式，在贬值过程中教育未能进行套保的企业以纠正货币错配，使其压缩外汇负债敞口或者利用汇率衍生工具做好避险安排，以迎接人民币汇率弹性的进一步提升。在此过程中，中间价应该营造一种弹性增强的氛围，以提高人民币汇率的波动率。随着严重的货币错配得到纠正，人民币汇率就可以自由浮动。
作为新兴市场国家普遍存在的一种经济现象,货币错配会对一国的经济造成较大的影响。货币错配指的是由于一个权益主体在国际收支过程中使用了本国及别国的货币计值,本国持有的外币净资产或外币净负债会由于汇率的变动而造成不同程度的损失。对于早期积累了大量净外币债务的新兴市场国家来说,一旦本币发生贬值,则会造成偿债困难以至于引发全国性的经济危机;对于拥有净外币资产的国家来说,高额的外汇储备会使国外投资者产生本币升值的预期以至于大量外资涌入本国从而推高资产价格,积累过久将会产生经济泡沫。
同时货币错配也会影响一国的货币政策和财政政策的有效性,可见货币错配对一个国家尤其是国内金融市场发展不完善的新兴市场国家危害较大。对于我国来说,由于早期的出口导向战略使得经常账户持续大幅顺差,这直接导致了我国巨额外汇储备的积累,最终使得我国表现为债权型货币错配且程度较为严重,存在货币错配引致的经济危机潜在风险。所以考察我国货币错配的关键影响因素并且通过实证检验影响的程度以提出相应的经济政策建议具有较为重要的意义。
本文主要分为五个部分,首先第一部分介绍本文的研究背景和研究意义,对我国当前的宏观经济情况和债权型货币错配现状进行分析,后面介绍了本文的研究内容、方法以及创新和不足,最后梳理了货币错配和影响因素的国内外文献。第二部分介绍了货币错配的概念、分类以及理论假说。第三部分是本文的主体部分,先从单一指标国际投资净头寸分析我国货币错配情况,发现我国货币错配是属于典型的债权型货币错配,后面主要通过由国内学者吴伟军(2011)基于Goldstein和Turner(2004)提出AECM指标改善的修正指标对我国1986-2016年间的货币错配程度进行了测算和分析,发现我国货币错配程度经历了五个阶段,并以2009年为分界点:由缓慢增长到快速增长,之后由升转降,到2016年降到接近2006年水平,并对各个阶段进行分析总结。同时对金砖国家用修正的AECM指标进行货币错配程度测算并进行国际性比较,分析发现我国货币错配程度相对较小且稳定。第四部分对我国货币错配影响因素实证分析,通过建立多元线性回归模型对我国货币错配影响因素进行了协整检验,结果显示通货膨胀水平、外汇储备、实际有效汇率、金融市场发展程度、财政可维持性和资本账户开放度与我国货币错配程度存在长期协整关系。同时为了进一步考察货币错配和以上影响因素之间的因果关系进行了格兰杰因果检验,结果说明通货膨胀水平、外汇储备、实际有效汇率、金融市场发展水平、财政可维持性和资本账户开放度都是影响我国货币错配的重要因素。最后一部分结合我国货币错配的现状特点以及实证检验结果进行了归纳总结并提出了弱化我国债权型货币错配的政策建议。在研究方法上,本文首先采用了定性的分析方法,通过对国内外文献的回顾对货币错配的理论假说、基本概念、衡量指标、经济效应等方面进行了全面的分析和阐述;其次运用了比较分析方法,本文对1986-2016年的货币错配数据进行纵向比较分析,总结出了我国在该期间内货币错配总体的变动趋势及相应特征,也对我国与金砖国家之间进行了横向比较;最后运用了定量分析方法,本文运用STATA软件对货币错配的影响因素进行了多元线性回归模型分析,并对各项检验结果给出了理论解释。
本文的创新之处在于运用了符合我国自身货币错配特点的修正AECM指标对我国当前货币错配程度进行测算,并且采用了跨度较长、时间较新的数据,能够更好的测度出我国目前的货币错配程度;同时对金砖国家用修正的AECM指标进行了货币错配程度的测度并将我国的货币错配进行了横向比较,能够更好的了解我国货币错配在国际上的位置;
并且系统的分析了我国债权型货币错配的影响因素,开创性的将资本账户开放度加入到货币错配影响因素的分析中,分别选取了经济增长率、实际有效汇率、通货膨胀率、外汇储备水平、金融发展水平、财政可维持性、资本账户开放度等七个代理变量运用理论分析和实证检验方法进行深入具体的分析,为国内相关经济政策的制定提供了理论依据。
