全球金融环境与新兴市场经济体的资本流动和汇率制度.docx

全球金融环境与新兴市场经济体的资本流动和汇率制度01引言在追求金融开放和国际金融一体化的大趋势下，新兴市 场经济体开放其资本账户，大量资本流入使许多开展中国家 受益。然而，2008年全球金融危机和最近的C0VID-19大流 行期间发生的大规模资金流入和“突然逆转”等事件，使许多 新兴市场经济体担忧风险的跨境溢出效应及其对金融稳定 的潜在不利影响。经典的“三元悖论”理论认为，一国面临着 资本自由流动、汇率稳定和货币政策独立之间的权衡，而浮 动汇率的稳定器作用在其中发挥了核心作用(蒙代尔，1963)0 因此，当面临全球金融冲击时，最好的政策是采取浮动汇率 制度，特别是对新兴市场经济体(Obstfeld et al. , 2005； Klein and Shambaugh, 2015) 而言。本文对现有文献作了三个重要的贡献。首先，本文实证 结果说明，浮动汇率的稳定作用是非线性的：当全球风险厌 恶程度较低时，更灵活的汇率制度能很好地稳定跨境资本流Table 2Gross liability flows in EMEs. 1986Q1-2018Q4 (different global risk regimes).(1)(2)(3)(4)(5)(6)PLow riskregime、H1906-2018 1966-20181X6201819ML201819M>0182000-2018MFixed regimeM710atM4O5*27 431”24W5.29026 224a(10.993)Log (VXO).2M8一(1324)(11.487)二 016”(I.2BI)(11.635)(1.144)(9.978)(14.336)(1X370)(1(1Fixed x Log (VXO)-9.753”-9W-1。134*9.671r*11,392<e-9«W(4.575>(4629)(4.729)(4074)(5207)4529(4Red GDP puw(h(Uiysrd)0,8M*0.713 0.B33 Q.5560.M0 O.®76 0.(0.209)(0.1B6)(0.202)(0J31)(0 195)(039)(flDomestic pnvate crpdit/GDR(jigged) 0. IM*OJ24”oiik0.0We0JW0.I37*7<00M) Trend-0.102s,(0035)Giobal Gtumrial crimlUal T4Mli rateReal itutduw rateFixed x rnd T bill rateFixed m,hadow ratePolicy ratr(0049) -0362(0.108)-0,418 (0.152)(0.052)-0.221wt(0.094)-0.177(0.125)(O.CMS)0.2669 (0.1S6)(0040)0.616 (OOM)-0.021(0.213)(00M)(fl a (oa*4(1OtNeoaUom982970970970724S96B<Country fixed effectsYESYESYESYESYESYESY1Quarceryrar effectsNONONOYfSYESYESM)R-fquarrd0.172aI790.1730.2400.2610 2330.R20.1400.14604400.1570.133O.IMo.Note： The dependent “ruble 3 quarterly j(tomMabiHty flows(tn percent ofCDPX Cdumm 1 to 6 <arr estimatedin laSee (hr noCn of Tablr 1 lot more drtaita. The cumtmt it included in all ipecifioKiom. Clmtrred Mndard erron (by cm at the I. & and 10% level*. rrspectiEy.c.总资本流入：直接投资、证券投资和其他投资由于不同类型的总资本流入可能表现不同，本文进一步研究了资本流入的三个组成局部，即外国直接投资（FDD. 证券投资和其他投资流入。根据表3和表4所示的结果，FDI 流入与总资本流入具有相似的模式：在低全球风险区制下, 为负，并在5%或10%的水平上显著，但在高全球风险区制下 不显著。在全球金融危机面前，证券投资流入对汇率制度并 不敏感。Table 3 FDI, Portfolio, and Other investment liability flows in EMEst 1986Q1-2018Q4 (Low risk regimes).(4)Portfolio investment1986-2018 1986-2 FDI flows 1986-2018 1986-2018 1986-2018Fixed regime13.552-(5.936)12.421”(5.572)8.909#(4.987)-3.307(7.342)-2.699(7.314)Log (VXO)0.139-0.803(0.685)(0.730)Fixed x Log (VXO)-5.318*-5.342”-9.3032.2222.191(2.203)(2.222)(1.806)(2.773)(2.796)Real GDP growth(lagged)0.200”0.042-0.0280.0500.080(0.077)(0.066)(0.156)(0.045)(0.048)Domestic private credit/GDP(lagged)0.002-0.013-0.0140.0330.046(0.014)(0.017)(0.021)(0.025)(0.030)Trend-0.015-0.010(0.009)(0.015)Fixed x real T-bill rate0.134-0.076(0.082)(0.045)Fixed x real shadow rate0.345*(0.127)Policy rate0.036(0.120)Observations972968724972968Country fixed effectsYESYESYESYESYESQuarter-year effectsNOYESYESNOYESR-squared0.0950.1480.1590.0710.140Adjusted R20.0600.0550.0370.0360.045Note: The dependent variable is quarterly FDI flows (in percent of GDP) in Columns 1 to 3, Portfolio Other investment flows (in percent of GDP) in Columns 7 to 9. See the notes of Table 1 for more det; standard errors (by country) are reported in parentheses. *, *t * indicate statistical significance alTable 4 FDI. Port fol iot and Other investment liability flows in EMEsv 1986Q1-2018Q4 (High risk regimes)*FDI flowsPortfolio investmei1986-2018 1986-1986-2018 1986-1986-2018 1986-2018 1986-2018Fixed regime5.628(4.876)Log (VXO)0.559(0.982)Fixed x Log (VXO)-1.838(1.561)Real GDP growth(lagged)0.096(0.059)Domestic private credit/GDP(lagged) -0.005 (0.020)Trend0.006(0.012)Global financial crisis0.518(1.187)Fixed x real T-bill rateFixed regime5.628(4.876)Log (VXO)0.559(0.982)Fixed x Log (VXO)-1.838(1.561)Real GDP growth(lagged)0.096(0.059)Domestic private credit/GDP(lagged) -0.005 (0.020)Trend0.006(0.012)Global financial crisis0.518(1.187)Fixed x real T-bill rate4.2438.455 172)(8.644)-1.226-1.943(1.654)(2515)0.0230.070(0.053)(0.094)-0.024-0.045(0.027)(0.048)Fixed x real shadow ralePolicy rate-0.092* w (0.042)TM31 (0.081) 0.000 (0.062)-10.148 -9.53 (9.486)(878(-2.】58(0.763)3.0652994(Z727)(2.69：0.0180.080(0.044)(0.06：0.019-0.03(0.013)(0.02:0.020*(0.010)-2.2W (0.962) -0,02 (0.07：Observadons894894680894894Country fixed effectsYESYESYESYESYESQuarter-ycar effectsNOYESYESNOYtSR squared0.1040.16504720.1000.180Adjusted R20.0670.0720.0580.0640.090Note: The dependent variable is quarterly FDI flows (in percent of GDP) in Columns 1 to 3, Portfo Other investment flows (in percent of GDP) in Columns 7 to 9. See the notes of Table 1 for more dt standard errors (by country) are reported in parentheses. ，.* indicate statistical signiHcanceD.银行流动：银行对银行和银行对非银行的流动本文将跨国银行流入分解为银行间流入和银行与非银行间流入，并探讨汇率制度对不同借贷部门银行流动的异质 效应。表5和表6分别展示了低和高全球风险区制下银行对 银行和银行对非银行流动的结果。在低全球风险机制下，固 定汇率制度下的银行间流入比浮动汇率制度下对全球风险 冲击的反响更大。然而，在不同的汇率制度下，银行与非银 行之间的资本流入通常没有显著差异（除了在控制美国实际 影子利率的情况下）。在高全球风险机制下，上述特征不明显, 即在不同的汇率制度下，这两种银行流动对全球风险规避的 反响都不显著。根据上述结果可以得出两个结论：首先，固定汇率制度 比浮动汇率制度更容易出现金融脆弱性。其次，汇率制度的 作用取决于全球金融环境：浮动汇率制度吸收冲击的稳定器 作用在低制度下更有效。Table 5 Bank4obank and Bank4o*nonbank flows in EMEs, 1986Q1-2018Q4 (Low risk regimes).(7)Bank-(obMh AowsBan)192018 1966-2018 1996-2018 1986-201B 19H2018 2000-2018|Q81Fixed rrimc22. W7*M«2V27 07S.23.840.1S.83821.4964.31(U«S3»(14042)(14.063)(12,112)14网1(13 1(H)(70Log (VXO)-1.636!»51.110-OJ(0 9M>(046)(0.790)(10Fixed x Ing (VXO)RZ24-9789*-a. 979-7£3-7.67611<4925)(S384)i - 400)(4.818)(5 4781(47M)(”RmI GDP mowthihgjtedl0 424 0M3(MS3 0.314 0 2M0514”0 20(0.1S0)(0.143)(0.151)(0.112)(OOM)(0.217)(0.0Domestic pnvalr credit GDP(Lagged)(LOW-dO76”0.0M*a0.067* 0.00*0 0M«-ac<0029)(0.031)(0.032)(0.0281(0021)(0 046)(0 0Trend055-00%-ox0018(0.057)(0.045)(00Real T-bill raCr-0 096(0.077)Real shadow ntc0.042(0.062)Fixed m real T-bill rate0.123(0.101)Fixed x rad thadow ratr0.066(0041)Policy racr0.048(00741Ohimacwni13I.0SII.0SI1.051EM31.06Cowxry fixed effectsYESYESYESYESYESYESYESQuinrfyer effect!NONONOYESYESYESNOR-iquarrd0.21202160.2 W0.3130.1900 3030 06Adjurtrd R20.112O.ltS0.1M0.242aao60.2420.02Note: The dependent variablr ts quaHcdy bank to bank flows (in pertvM ot GDP) m Cotumns 1 to & bank to nonbonk Hommorr deuUlK The consunt u included tn adatsiervd tundard rmr» 询 country) are rrported in parmrhrMrwptcthvly.Tabic 6 Bank-to-txink and Bank4ononbank flows in EMEs. 1986Q1-2018Q4 (High risk regimes). (1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)Kaok'UxbMik flowsBai1986-20181986-2018I9B6-201B1X6201819920182000-201819(Log (VXO)Log (VXO)Fixed x lx)g (VXO)Real GDP jcrvwth( Lamevd)Oxnentic pnvate crvd>t/GDP(1 )Global financuil crimReal T4hII mcr11.493(S631) -0.590(0.9W)3.606 (1903) 0 239(0.0t2) -Q.018 (0 018) 0 007 (0 011)T.458 (1 4SI)1O&52 (9.008) -1J15 (0.99B)(2887) 0 21K (0.069)-0.014(0.016)Qo./L 011 2079 6887 84013.05506(8.755)(Bill)(4.172)04口)(3.9.9570J(I.04S)(0j-35900.521-4.0210.0(2.838)(X590)(1 3MI(2713)(1.10.234 0.198*a0.318a<0.J21 0.1(0.060)(0.079)(0.137)(0.102)<0.i-0.015-0.0170.003-Q013*0(0.016)(0.0161(00301(0017)<0J-4 096-0(0.079)(0.1-4.17B -a(1.469)(aRed thaduwRed thaduwrate-0.117(0.M2)Fixed x rmlFixed x rmlT4nII ratrFixed x mlibadow rale0.029(0.075)0.016(O.OS5)0.03S(0.046)Otncnal kms Cotmtry fixed eflects Quanrr-yrar effecti R-KjuarrdAdimlcd R21.027 YES NO 0 041 0 0571.0Z71.027771771YtSYESYESYESNOYESYESYES0.0930.2440.2850 2M0 0570.1690.1970.196LC YE MJ Ofi 00No<e. The dependeni varuble to quarterlyflows (In perceix “ Gb” in Columns I to 6 and Zdononh，for more detadi The cxmiUml b included In all »pcciAcatlum. Qurtercd tUmdurd er run (by country) arv reported in pai Icvrfe. rawcthThr.E.敏感性分析为了检验主要实证结果的稳健性，本文通过使用不同的 方法来定义低/高制度，采用不同的汇率分类，进一步解决相 关的内生性问题，并使用不同的模型和样本、排除极端观测 值等，进行一系列的敏感性测试，检验结果均证明本文的主 要结果是稳健的。.资本流动，和抛补利率平价偏离本文假设，对于新兴市场经济体，更高的与更大的CIP 偏差和跨境流入的下降是相伴而生的，特别是当全球风险厌 恶情绪处于高位时。主权风险和金融市场摩擦等因素导致各 国资本流动与全球金融周期同向波动，而不是进行必要调整 以使得CIP成立，这减弱了浮动汇率制度的稳定器作用。根据Du et al. (2018),计算CIP偏差：其中，4-是一国政府债券与美国债券的n年期利 差。成，=；=。湍，-3对为市场隐含的远期溢价，用以对冲外汇 与美元之间的汇率风险，£和艮工分别是美元即期汇率和货 币i的n年期直接远期汇率。为了检验CIP偏差和VXO之间的条件相关性，估计以下 方程：4%,3M4=/ + BVXOi + 6rCONTRift + 卬其中，4”3Mq为3个月期限内在时间t时CIP偏差的变 化。如果本文的假设得到支持，0应该是显著为正的。此外， 本文添加了 VXO (log)、美元指数和汇率的变化作为控制变 量。在表11中0为正，说明当VX0水平增加时，CIP将会有 较大的偏差。Table 11 CIP deviations and global risk aversionaLog(VXOXlagged)1.597*1.434*(0.678)(0.545)d Log(VXO)-15.027(13.450) d Dollar d BER41,562 YES 0.00041,562 YES 0.00040780 YES 0.001ObservationsCountry fixed effectsR-squaredNote: The response of the change in CIP deviation to global rhe sample is composed of 14 EME countries and no bank or c included in all specifications* Robust standard errors are in pa * p < O.L本文还通过重新进行面板回归来检验我们关于资本流动的假设。我们用与CIP偏差的交互项代替与汇率制度的交 互项，结果如表12所示。该结果说明CIP偏差可以有效地 解释资本流动的行为。具体地，CIP偏差与的交互项系数为 负，且对总资本流入和银行间资本流入具有显著影响，这意 味着当全球风险厌恶情绪上升时，CIP偏离越大，资本流入 的下降幅度越大。综上所述，在浮动汇率制度下，更高的与 更大的CIP偏差和更大幅度的跨境资本流入下降有关。(1)Gross liability flows(2)Other investme liability flows -0.816 (0.744) -0.002 (0.001) 0.067 (0.305) 0.008 (0005) 0.000 (0.001 0249 (0.068) -0.010 (0.022) -0.052 (0.030) -2.854* (1,198)572YES 0.207 0.176Capital flows. CIP deviations, and global risk aversion.Log(VXO)-4.986(3.392)CIP deviation x log(VXO)-0005,(0.002)J Log(VXO)1.721(3.527)CIP deviation0.018(0.010)A CTP deviation0.003(0.003)Real GDP growth(lagged)0.282。(0.107)Domestic private credit/GDP<lagged) -0.0H6* (0.030)Trend-0.076(0.050)Global financialcrisis-2.840(3.790)Observations572Countiy fixed effectsYESR-squared0.063Adjusted R20.027Note: The response of capital flows to CIP deviation. The sample is composed crisis years. The constant is included tn all specifications. Robust standard err( , p v 0.L03结论动，但当全球风险厌恶程度较高时，那么不能稳定跨境资本流 动。其次，本文对资本流动的组成局部进行了详细的实证研 究，尤其是跨国银行资本流动。实证证据说明，在固定汇率 制度下，全球避险情绪上升时，银行与银行部门间的资本流 动减少幅度更多，而银行与非银行部门间的资本流动对全球 风险冲击的敏感性在不同汇率制度下没有显著差异。尽管现 有文献已有许多对于国内经济面临外部冲击时采用不同汇 率制度的宏观经济结果的理论分析，但鲜有研究不同类型资 本流动的行为。最后，本文补充了关于推动因素如何影响资 本流向新兴市场的文献，并讨论了在面对全球风险冲击时抛 补利率平价（CIP）偏差的作用。02主要内容（一）理论分析为探讨浮动汇率制度在低风险和高风险制度下对资本 流动的影响是否不同，本文建立一个简单的模型进行研究。 根据Blanchard （2017）,新兴市场经济体的资本流入（FI） 主要由正常情况下的预期收益驱动：浮动汇率制度的稳定器作用取决于全球风险规避程度 和资本流动类型。本文对Blanchard （2017）提出的模型进 行了扩展，考虑了全球风险规避和汇率风险的影响。该模型 说明，CIP偏差可能会影响浮动汇率制度稳定器作用的有效 性。基于从1986年到2018年的43个新兴市场经济体样本， 本文发现，在开放经济背景下，汇率制度的作用效果取决于 全球金融周期的强度。当全球风险厌恶情绪较低时，经典的 “三元悖论”理论就会发挥作用，因为在全球金融冲击面前， 浮动汇率制度在稳定资本流动（尤其是总资本流入）方面发 挥着至关重要的作用。然而，当全球风险厌恶程度较高时, 固定汇率制度和浮动汇率制度的跨境金融溢出效应相似，这 意味着浮动汇率制度稳定器作用的减弱。在浮动汇率制度为 全球风险冲击提供缓冲的情况下，外国直接投资流入和银行 间流入更容易受到汇率波动的影响。同时，全球风险规避会 导致新兴市场经济体之间CIP偏差较大，而CIP偏差可能会 放大全球风险冲击的影响。本文的分析在两个重要的维度上为未来的研究留下了 空间。首先，虽然本文关注的是总资本流入和其他投资流入 （跨国银行流入），但使用分类数据（如EPFR （新兴组合基 金研究）的基金流动）来研究证券投资流动将可能得到更加 有趣的结论。其次，虽然本文已经证明了 CIP偏差、VX0和 资本流动之间的三角关系，但在未来的实证工作中仍然需要一个创造性的实证识别策略来揭示因果关系的方向。FI = a + B(d(R R* p) + E)其中，R*表示外国无风险利率（如美国利率）；p代表新 兴市场经济体的国内利率；E为全球风险溢价；是即期汇率 与远期汇率之间的变化（汇率以每单位外国货币兑本国货币 的数量定义）；a是常数项；正向的B反映了资本流入对预期 回报的敏感性；d是投资期限。理论上，全球风险厌恶情绪的上升会提高风险溢价。尽 管政策利率调整在短期内受到约束（Blanchard, 2017）,但 汇率的变动可以抵消风险溢价的变化。因此，在浮动汇率制 度下，利率平价保持不变，相反，在实行固定汇率制度的新 兴市场经济体中，因为汇率无法做出必要的调整来缓解冲击, 资本流入的反响将会更大。因此，浮动汇率制度可以在正常 时期（低风险厌恶区制下）起到缓冲作用。即：AE = （LAp, AFIfiexible =。然而，新兴市场经济体通常面临额外的风险和金融市场 摩擦，这将会使得CIP存在偏离。因此，当面对同样的冲击 时，浮动汇率制度下汇率并不会做出充足的调整，即的调整 小于dap,此时该国将面临资本流入：y4E <AE = dAp, AFIfiexibte < 0此外，许多新兴市场经济体仍然可能倾向于采取固定汇 率制度，因为它可以降低汇率风险，促进国际交易。较高的 汇率波动可能会产生较大的风险而阻碍资本流入(Aizenman, 1992； Obstfeld and Rogoff, 1995； Cushman and De Vita, 2017)o在此基础上，构建一般形式的资本流入决定式(4)：FI = a + 0(d(R - R* p) + E) 一 匕Y = y(P”p < 0,0 < y < 1;V = V(p)90<Vp<pdfVpp<0;Y代表了随着全球避险情绪变化时汇率的调整。当全球 避险情绪高涨时，CIP进一步偏离，为适应全球避险情绪的 变化，汇率调整是有限的。此外，全球避险情绪越高涨，CIP 偏离幅度越大，汇率调整幅度越小，丫是p的递减函数。假 定在没有摩擦的情况下，丫的上界为1°V表示汇率波动对资 本流入的影响。由于全球风险可能传导到汇率风险，更高的 P将导致更高的汇率波动。因此,V是p的递增函数，即Vp>0。 在浮动汇率制下，P上升，汇率波动变大，由于汇率风险增 加，进一步阻碍了资本流入。因此，V是非负的，当该国采 用固定汇率制度时，V等于零。当汇率波动足够大时，资本 流入的边际损失通常较小，因此假设V是凹函数并且VppO。 全球风险厌恶系数P对资本流入（用pd表示）存在直接影响 并通过汇率风险渠道（用Vp表示）产生间接影响。由于间接 影响可能有较小的边际效应，因此VpVpd。由于在固定汇率制度下，远期和即期汇率差异相对较小， 因而假设E对固定汇率制度的风险溢价变动不作出反响。浮 动汇率制度下（如式（5）和固定汇率制度下（如式（6）资本 流入的变化分别为：flexible = _Ap + PyAE + PypE - VpApPlfixed = _0dAp + 0YpE < 0那么两种汇率制度之间的资本流动差异为：1 = Plflexible - A FI fixed = 0y4后 一 %如=B/Ap -资本流入差异I取决于Pyd和Vp的相对大小，这两者 都与全球避险情绪p有关。由于Vp< pd,当p=0时，资金流 动的差异为正，浮动汇率制度在一开始就起到了风险缓冲的 作用。0yd和Vp是p的递减函数，当p上升，yd首先到达 0,当P趋于无穷时，Vp趋于0,即存在一个P*使得pVp*, 1>0,当风险溢价p继续上升超过P*时，IV0。但是当P足 够大时，固定汇率制度和浮动汇率制度在缓冲方面的差异将 再次变小。同时，随着风险溢价P增加，CIP偏差会变大，Y 减小。由于较低的丫会导致I降低，本文预期即使在浮动汇 率制度下，CIP偏差也可能会放大风险冲击的影响。根据模型，本文得到了两个主要的结论：（1）浮动汇率 制度可以通过汇率的调整来稳定资本流入，但在全球风险厌 恶程度较高的情况下，浮动汇率制度无法起到稳定资本流入 的作用。（2） CIP偏差可能会放大全球风险冲击的影响，减 弱浮动汇率制度的稳定器作用。（二）实证检验为了研究资本流动与汇率制度之间的关系，本文选取 1986 - 2018年间43个新兴市场经济体的季度数据。关键的 因变量是跨境资本流动，即外国直接投资（FDD.证券投资 和其他投资。本文进一步从总资本流动角度区分资产端流动 和负债端流动（流出与流入），并重点关注总资本流入。此外,本文收集银行间资本流入和银行对非银行资本流入数据，作 为对数据的补充。对于汇率制度，本文遵循Ghosh等人(2015) 和Obstfeld等人(2018)进行汇率制度分类，并使用Hzetzki 等人(2019)等其他分类方法对结果进行稳健性检验。由于 VX0 (波动率指数)的时间序列比VIX (VX0的前身)的时间 序列长，因此我们选用VXOo此外，本文还控制了其他全球 因素，如3个月期美国国债利率、实际GDP增长率和国内私 人信贷占GDP的比例等。本文使用具有国家固定效应的面板回归框架，对跨境资 本流动、汇率制度和全球风险规避之间的关系进行实证分析：fit =Po+ PiFixedit + p2VXOt + p3Fixedit x VXOtfit是国家i在时间t的流动变量，即不同类型的资本 流动占GDP的比例，以季度为频率；Fixed是固定汇率制度 下的虚拟变量；VX0是VX0指数，即全球避险情绪的代理变 量；值是国家固定效应；eit是误差项。本文关注的是交互 项Fixedit x VXOt的系数03。如果灵活性较低的汇率制度 放大了全球风险冲击的传递，那么该系数应该是负的，并在 统计上显著。为了消除相关的内生性问题，我们去掉了特定国家银行 危机/货币危机时期的观测值，以确保新兴市场经济体选择 的汇率制度是外生的。危机的虚拟变量构建基于Laeven and Valencia（2020）。本文将其他国内控制变量（政策利率除外） 滞后于一个时期，以缓解潜在的内生性问题。.汇率制度和全球金融状况A.净流动在低全球风险制度下，列（1）到（6）显示固定汇率制 度与之间相互作用项的系数为负。在高全球风险制度下，列 （7）到（12）的系数为正。但是，相互作用项上的系数均不 显著，说明不同汇率制度之间的差异并不明显，浮动汇率制 度并不能起到缓解冲击的作用。B.总流动：资产与负债本文分别考察总资本流出（居民净外国资产收购）和总 资本流入（非居民净国内资产收购）的结果。根据表2所示， 在低全球风险制度下，相对于浮动汇率制度，全球风险冲击 对总资本流入的影响在固定汇率制度下被放大。即就总资本 流入而言，汇率制度在全球金融冲击的传递中扮演着更重要 的角色。这可能是因为在低/高全球风险制度下，汇率的稳定 作用在较固定的汇率制度下受到限制时，外国投资者对羊群 行为更敏感，因而会引发幅度更大的资本流动。Table 1Net capital flows in EMEs.