本文是一篇国际金融论文，本文利用对美国、欧元区、日本、英国、加拿大、巴西、印度等七个国家或地区的 GDP 数据进行加权，构建出相对可靠的全球流动性数量指标。
第一章 绪论
第一节 研究背景及意义
一、研究背景
2020 年，“新冠”肺炎疫情肆虐全球，航空停滞、旅游萎缩、生产生活受阻……全球正常经济活动遇挫，各国经济衰退压力骤增。据国际货币基金组织（IMF）报告显示，2020 年全球经济预计跌幅 4.4%。其中，美国预计跌幅 4.3%，欧元区预计跌幅 8.3%，日本预计跌幅 5.3%，印度预计跌幅甚至高达 10.3%。截至目前，该次疫情不仅成为继 1918 年西班牙流感以来全球规模最大的流行病，同时也造成了继 1930 年经济萧条以来最大的经济停摆。在严格的防控措施下，2020 年的疫情对于全球经济的破坏甚至超过 2008 年的金融危机。与此同时，面对疫情造成的经济不确定性，叠加原油价格战、美股暴跌的影响，全球金融体系遭受剧烈冲击，流动性危机悄然出现。
世界各国政府为应对此次经济暂停导致的“新冠衰退”，以及缓解全球流动性短缺问题，纷纷推出此前难以想象的经济刺激政策。如美国、欧洲、日本等发达国家搭配运用财政政策与货币政策，释放出空前的流动性予以应对。仅以美国为例，美联储再度重启金融危机时期的诸多宽松政策。在降息方面，2020 年3 月，美联储连续两次降息将联邦基金利率下调至 0%至 0.25%目标区间，令美国重回零利率时代；在资产购买计划方面，美联储无限量重启量化宽松，资产负债规模在 3 月份已超 7.2 万亿美元，占国内生产总值的比例高达 33.1%。此外，美联储积极调整资产购买结构，除购买中长期国债和抵押贷款支持证券（MBS）外，增加购买企业债和市政债等较高信用等级债券。在主要央行均实施宽松货币政策、资产负债规模快速扩张的情况下，全球货币供应量增速同步提高。至此，宽松政策引发的流动性快速增加态势明显。
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第二节 文献综述
一、全球流动性的概念界定
1997 年，亚洲金融危机爆发前，“全球流动性”一词曾用以代指一国在开展国际贸易时的支付与清偿能力，或可简单理解作一国的官方储备资产。而亚洲金融危机爆发后，出于解释金融危机产生与蔓延原因的需要，“全球流动性”开始被赋予新的含义，即世界各国宏观流动性的加总。尽管“全球流动性”的模糊概念早已出现，但时至今日，对于如何衡量“全球流动性”，仍存在不少争议。
从宏观层面分析，可以选择货币的充裕程度作衡量“全球流动性”的指标，如此即可反映出当前世界主要国家货币政策的宽松与否。若全球主要国家纷纷启用宽松的货币政策，则全球货币供给必将如实反映这一状况，全球流动性相应扩张，典型如 2008 年金融危机爆发前的全球货币宽松期。反之，若全球主要国家实施紧缩的货币政策，则全球流动性也必将随之收缩。实际而言，自“全球流动性”的模糊概念面世以来，针对宏观层面的分析从未停止。Baks & Krammer（1999）选择以西方主要工业国家 G7 的货币供应量作核心变量，并选取三种方式计算出全球流动性，以讨论流动性增加对于资产收益率的影响，以及其对于不同国家间的溢出情况。Sousa & Zaghini（2003）则仅仅改变国家样本的选取，选择基于美国、欧洲、日本、英国、加拿大等五个重要工业国的货币供应量考察全球流动性变化，并分析其对本国及他国经济金融的影响。Rüffer & Stracca（2006）同样选用主要工业国家 G5 的货币供给与名义 GDP 的比值衡量全球流动性，并应用 VAR 模型重点分析美国、日本、欧洲三个重要国家或地区的经济对于全球流动性冲击的反应。此后，利用主要经济体货币供给构建全球流动性指标的方法，在这一领域渐渐成为主流，并最终得到国际货币基金组织（IMF，2010）的认可。
图 1.1 文章内容框架图
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第二章 全球流动性的测度与分析
第一节 全球流动性的测度方法
一、指标选择
全球流动性的分析困难重重，并非在于方法难以掌握，而是在于全球流动性的概念宽泛，解读维度众多，如金融市场流动性、信贷流动性、私人货币流动性、中央银行流动性、国际支付流动性等等。长期以来，对于全球流动性的准确分析争议不断，莫衷一是。目前而言，学界认可度较高的分析框架出自Dietrich（2011）的报告《Assessing Global Liquidity》一文。该报告指出，全球流动性受私人部门、金融机构与政府机构的共同影响。报告据此将其划分作私营部门流动性与政府部门流动两个维度进行分析，并补充“跨境流动性”作第三个可能维度。本文选择沿用 Dietrich（2011）的分析框架，并尝试结合国际组织如IMF、BIS 等对于全球流动性的定义，对该框架下全球流动性的不同维度加以分析，探讨指标构建的可行性与适用性。
图 2.1 全球流动性分析框架
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第二节 数据来源和变量说明
根据最新全球经济数据报告，本文在全球排名前十位经济体当中遴选出美国、欧元区、日本、英国、加拿大、巴西、印度等七个国家或地区作分析全球流动性的一组国家样本。而其余国家的经济体量相对较小，对于全球流动性的影响并不显著，故在此予以不纳作构建全球流动性指标的样本国家。此外，由于各国货币统计口径不一，本文参照 Belke 与 Hendricks（2009）对于各国广义货币统计口径的选择标准，最终对于广义货币供应的实际变量选取结果如下：
表 2.2 各国广义货币供给统计口径选择结果
在数据频率选择方面，由于国内生产总值（GDP）数据只有季度与年度数据，而通过各种方法转换得出的月度数据可能会失真，因此本文将统一使用季度数据来构建全球流动性指标。而在数据长度方面，本文在排除数据可获得性、准确性等因素困扰后，选择截取 1999 年一季度至 2020 年三季度逾二十年的数据进行分析。最后，在数据的处理方面，广义货币供应量、国内生产总值等初始季度数据均经过 X12-ARIMA 季节调整，以消除季节性因素。
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第三章 全球流动性传导的理论与渠道分析 ....................... 21
第一节 全球流动性传导的理论基础 ................................. 21
一、基于固定汇率的蒙代尔-弗莱明模型 ............................. 22
二、基于浮动汇率的蒙代尔-弗莱明模型 .................. 23
第四章 全球流动性冲击影响中国产出与物价的实证分析 ...................... 28
第一节 模型设定与数据选择 ...................................... 28
一、 TVP-VAR 简介 ................................. 30
二、 数据选取与处理 .......................... 30
第五章 应对全球流动性冲击的政策建议 ................... 54
第一节 强化风险监测，灵活选择货币政策 ................................... 54
第二节 增强汇率弹性，推动人民币国际化 ........................................... 55
第五章 应对全球流动性冲击的政策建议
第一节 强化风险监测，灵活选择货币政策
这一时期，疫情冲击对全球经济造成的严重影响，要求世界各国加速释放流动性以应对。因而全球疫情走向对于各国流动性的投放节奏、投放规模都有深刻影响。如此一来，就需密切跟踪疫情走势，并据此预判未来全球流动性趋势，尽早作出政策调整的预案。
但面对突如其来的外部流动性冲击时，资本管制仍将是应对冲击的第一选择。一来我国在应对国际资本短期冲击时，曾多次采用资本管制的策略，在这项基本策略的运用方面，可谓经验丰富。二来资本管制的政策效果显现相对而言耗时较少，若在外部流动性冲击初期采用这两项政策，则可延长冲击传导至中国宏观经济的时间，给予国内政策作出针对性调整的难得机会。
此外，在面临流动性的冲击时，央行需针对全球流动性冲击对中国宏观经济的溢出效果调整当前的货币政策。例如，在冲击初始可以更多采用数量型货币工具，以快速吸收市场过剩的流动性。但当数量型工具的调整到某一限度时，货币政策可以更多注重对于利率水平的调整。但无论采用何种政策，央行都应始终坚持政策的相对独立，保证政策目标不必局限于短期、短视的政治压力。总而言之，既要维持合理的流动性水平，给货币政策调控预留出空间。此外，也要完善政策的预期管理，强化结构性政策工具的精准滴灌作用，以增强货币政策调控效果。
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第六章 结论与展望
本文利用对美国、欧元区、日本、英国、加拿大、巴西、印度等七个国
