互聯(lián)互通機制下滬港通和深港通的互動關(guān)系研究

何 帥，林祥友，張馨予，趙艷秋

（成都理工大學 商學院，四川 成都 610059）

一、引言

為了全面接軌境外發(fā)達市場，我國證券市場相繼實施了互聯(lián)互通交易機制，其中包括滬港通和深港通，分別于2014年11月17日、2016年12月5日正式實施，兩者的實施時間和政策內(nèi)容均存在一定差異。兩者最大的區(qū)別是上市公司性質(zhì)不同，深圳證券市場是我國A股市場與H股市場的一個補充：首先，在深圳證券交易所上市的公司數(shù)量占據(jù)了中國證券市場的絕大部分，且這些上市公司股票交易及活躍度水平更高；其次，相比上證股票，深證股票的市盈率和換手率一直都處于領(lǐng)先地位；最后，通過南北向資金流的去向也可以發(fā)現(xiàn)滬港通、深港通之間的競爭存在。

目前，研究證券市場的眾多學者，將一些生態(tài)學中的理論引入證券市場研究領(lǐng)域。其中，生態(tài)學中的生態(tài)系統(tǒng)恰恰被眾多學者引申到金融市場系統(tǒng)中，又稱金融生態(tài)系統(tǒng)。當前的金融系統(tǒng)內(nèi)部是環(huán)環(huán)相扣、彼此互動的狀態(tài)，也是通過日積月累的、錯綜復雜的選擇和演變的過程，在這樣的環(huán)境下構(gòu)成一個整體。證券市場本身是金融系統(tǒng)中必不可少的關(guān)鍵一環(huán)，通過改善市場間互動關(guān)系，將可以提升我國證券市場的自我完善、衍變的能力，從而穩(wěn)定市場的發(fā)展。

滬（深）港通的實施使內(nèi)地投資者和香港投資者可以投資于不同地域市場，勢必會給滬、深、港“三塊”證券市場帶來較大的影響。當然，主要是通過不同的投資理念和投資方式來影響標的證券的價格和交易數(shù)量，而這些也從資金流動的數(shù)量和方向一一反映。那么，滬（深）港通的實施，對“兩地三塊”證券市場這樣一個金融生態(tài)系統(tǒng)到底會產(chǎn)生怎樣的動態(tài)競爭關(guān)系？本文在互聯(lián)互通機制的前提下，將常用于檢測生態(tài)學中種群間互動關(guān)系的Lotka-Volterra模型引入，實證分析滬、深、港證券市場間的互動關(guān)系，并基于研究結(jié)論，結(jié)合我國證券市場的現(xiàn)狀，為建設(shè)和諧發(fā)展的互聯(lián)互通機制提供相應(yīng)的分析及建議。

二、文獻綜述

本文涉及到的研究文獻主要有兩方面：一是關(guān)于滬（深）港通實施效應(yīng)的研究；二是關(guān)于Lotka-Volterra模型運用的研究。

1.滬（深）港通實施效應(yīng)方面。滬港通的實施已經(jīng)三年多，而深港通的實施還不到兩年時間，并且滬（深）港通是我國證券市場特有的機制，短短幾年時間，眾多學者對滬（深）港通的實施效應(yīng)已經(jīng)做了大量的實證分析，表現(xiàn)在以下幾方面：其一，促進中國內(nèi)地市場與香港市場一體化，推動人民幣國際化[1-4]。其二，在證券市場價格波動及溢出效應(yīng)方面，楊瑞杰等（2015）、徐曉光等（2017）研究發(fā)現(xiàn)滬港通的實施提高了兩市行業(yè)間的雙向波動溢出程度[5-6]。隨著滬港通政策的推進，滬股通交易機制逐漸穩(wěn)定標的股票的價格，降低其波動水平，同時，深港通的開通并沒有對標的股票的股價波動產(chǎn)生多大影響[7-9]。隨著滬港通的實施，中國股市價格出現(xiàn)分層現(xiàn)象，且內(nèi)地與香港股市之間不存在均衡關(guān)系，AH雙重上市公司的股票價格差異并沒有縮小[10-12]。其三，滬港通的實施，增強了內(nèi)地與香港市場的互聯(lián)互通，隨著我國證券市場國際化的接軌，滬、深、港、美證券市場間的相依關(guān)系逐步增強[13-15]。但是，龐海峰等（2017）卻發(fā)現(xiàn)，隨著深港通的實施，內(nèi)陸與香港兩地市場的相關(guān)性反而降低了[16]。其四，劉榮茂等（2015）、徐曉光等（2015）、張東祥等（2017）研究發(fā)現(xiàn)，滬港通、深港通的實施，提高了證券市場的有效性，增強了證券市場的融合程度，市場同步上漲的概率大于市場同步下跌的概率[17-19]。其五，在公告效應(yīng)和公司治理效應(yīng)方面，嚴佳佳等（2015）研究發(fā)現(xiàn)，港市比滬市對滬港通事件反應(yīng)更顯著[20]。王倩等（2016）研究發(fā)現(xiàn)，滬港通的實施會使更多投資者參與到內(nèi)地資本市場，制度差異效果超過投資者的介入效率，使得滬股通、港股通標的股票的短期市場回應(yīng)靈敏度并不顯著[21]。胡振華等（2018）發(fā)現(xiàn)，隨著滬、深港通的推進，標的股票的定價效率也有所提升，且深港通的效果優(yōu)于滬港通[22]。其六，在證券市場競爭關(guān)系層面，林祥友等（2017）分析了滬港通實施前后AH雙重上市公司在滬港證券市場、深港證券市場之間的動態(tài)競爭關(guān)系的變化[23]。周先平等（2017）研究發(fā)現(xiàn)，在一體化趨勢下，內(nèi)地與香港股市之間的聯(lián)動性呈上升態(tài)勢，并分析了影響兩地聯(lián)動性的因素[24]。

2.Lotka-Volterra 模型運用方面。Lotka（1925）和 Volterra（1926）提出 Lotka-Volterra 模型，用于分析生態(tài)學中種群之間的動態(tài)關(guān)系[25-26]。Evans等（1999）發(fā)現(xiàn)處在同一生態(tài)體系的種群會出現(xiàn)兩種增長形式，一是按照logistic曲線增長，一是按照Lotka-Volterra模型增長。前者表明該體系中某一種群自然繁衍，不受其他種群影響；后者表明在該體系中，存在不同種群通過相互干擾、競爭的形式而生存繁衍[27]。Modis（1999）通過分析公司股票的行為，發(fā)現(xiàn)相對于股票價格，股票市場每日交換的價值和交易量服從自然增長率，于是，率先將Lotka-Volterra模型引入證券市場研究領(lǐng)域[28]。Lee等（2005）發(fā)現(xiàn)韓國證券交易所和韓國證券交易商協(xié)會自動報價系統(tǒng)之間存在捕食—誘餌關(guān)系[29]。Comes（2012）通過三級Lotka-Volterra模型研究了母銀行、子銀行，再到個人或公司銀行體系間的二維平衡點[30]。Gracia（2005）遵循 Lotka-Volterra 模型發(fā)現(xiàn)處于股市中的理性預(yù)期和有效市場假說是一致的，并預(yù)測股市估值將定期出現(xiàn)泡沫和與商業(yè)周期同步崩潰的可能[31]。孔東民（2005）基于Lotka-Volterra模型構(gòu)建市場進化模型，發(fā)現(xiàn)可以很巧妙地解釋從壟斷市場演化到完全競爭市場的過程[32]。熊熊等（2009）、曹廣喜等（2011）、姚亞偉等（2011）、廖士光等（2014）基于Lotka-Volterra模型，分別實證分析了摩根臺指期貨與臺股指數(shù)期貨的動態(tài)關(guān)系、香港和內(nèi)地證券市場之間的動態(tài)競爭過程、滬深300股指期貨同股票現(xiàn)貨市場互動關(guān)系、深圳創(chuàng)業(yè)板市場與滬深主板市場在交易量方面的競爭關(guān)系[33-36]。劉輝煌等（2014）運用擴展的Lotka-Volterra模型，發(fā)現(xiàn)類似于股票市場運行的非線性特征[37]。李建勇等（2016）使用改進的Lotka-Volterra模型，從全局角度對上證主板、深證主板(含中小企業(yè)板）和創(chuàng)業(yè)板之間的互動關(guān)系進行了分時段的定量分析[38]。

綜上所述，一方面，目前我國眾多學者雖然已經(jīng)對滬（深）港通的實施效應(yīng)方面做了很多實證分析，但在綜合滬股通、深股通與港股通三塊市場為基礎(chǔ)的前提下，研究其動態(tài)競爭關(guān)系方面的文獻仍然不多。另一方面，自Lotka-Volterra模型被引入到證券市場以來，我國大多數(shù)學者主要采用兩種群Lotka-Volterra模型分析不同證券市場間的動態(tài)關(guān)系，除了李建勇等（2016）通過三種群模型研究我國多層次場內(nèi)股票市場板塊互動關(guān)系[38]外，還鮮有運用多種群Lotka-Volterra模型對我國證券市場競爭關(guān)系的研究。另外，由于我國深港通在2016年底才正式實施，就短期而言，滬（深）港通的實施對“兩地三塊”證券市場之間呈現(xiàn)怎樣的關(guān)系也亟需研究。更為重要的是，這類研究會積極影響全面評估我國互聯(lián)互通機制的實施效應(yīng)。鑒于此，本文將借鑒生態(tài)學的Lotka-Volterra模型和擴展的Lotka-Volterra模型，對滬（深）港通制度下“兩地三塊”證券市場的動態(tài)關(guān)系進行論證，考察滬港通實施后深港通實施前，深港通實施后至今兩個時間階段，構(gòu)建滬股通與滬市港股通，深股通與深市港股通，滬股通、深股通與港股通三類樣本，研究自滬港通開通，深港通正式實施至今，我國“兩地三塊”證券市場之間競爭關(guān)系的動態(tài)演繹過程。

本文的創(chuàng)新點和貢獻在于：其一，分別考慮了不同時間節(jié)點、不同市場板塊間的動態(tài)關(guān)系。即深港通開通前后，滬股通與港股通之間的關(guān)系；深港通開通后，深股通與港股通之間的關(guān)系；深港通開通后，滬股通、港股通、深股通三者之間的關(guān)系。其二，引入Lotka-Volterra模型研究兩種群的動態(tài)關(guān)系，并以此推演出三種群的Lotka-Volterra模型，用以分析滬、深、港三種群之間的動態(tài)關(guān)系。其三，深港通開通時間較短，且鮮有學者將深港通和滬港通同步分析A股與港股的動態(tài)關(guān)系，本文的研究也在于彌補現(xiàn)有文獻在這方面的不足。其四，互聯(lián)互通必將改變市場的運行機制和投資者的行為模式，對市場產(chǎn)生深遠的影響。本文的研究也為我國監(jiān)管層完善相關(guān)監(jiān)管政策，進一步推動和深化金融創(chuàng)新提供了理論基礎(chǔ)和實證支持。

三、研究模型設(shè)計

（一）Lotka-Volterra模型介紹

Lotka-Volterra模型是由 Lotka（1925）和Volterra（1926）創(chuàng)造，起初用于檢測生態(tài)學中種群間的動態(tài)關(guān)系[25-26]。該模型自被提出以來，主要應(yīng)用于具有競爭活性的復雜生態(tài)系統(tǒng)中，隨著推廣引用，Lotka-Volterra模型已經(jīng)成為生態(tài)領(lǐng)域最為重要的演變模型之一。該模型描述了N個種群間的競爭演化關(guān)系，可以用如下微分方程來表示：

其中，xi（t）表示t時刻種群i的數(shù)量；bi表示種群i的原始增長率，即種群i在不受阻礙下的增長率；αij表示種群 i和 j的功能系數(shù)，αij＞0 表示競爭關(guān)系，αij＜0表示互惠關(guān)系。一般的系統(tǒng)條件設(shè)為bi=1，αij=1，（1≤i≤N），再給定一個原始更替條件：則（1）式、（2）式構(gòu)成了一個N維自治系統(tǒng)，是Lotka-Volterra模型的基本形式。

進一步，Lotka和Volterra通過在某一種群的增長模型中引入衡量另一種群規(guī)模的變量來研究兩個種群之間的互動關(guān)系，并確立了中間關(guān)系的理論基礎(chǔ)。兩種群之間的互動模型設(shè)定如下：

模型中N1、N2分別表示兩個種群的規(guī)模；t表示時間，r1、r2分別表示種群 1、2的固有增長率；K1、K2分別表示生態(tài)系統(tǒng)對種群1、2的負荷能力。系數(shù)α12和α21是實證分析所倚重的參數(shù)，其符號的正負是判斷種群互動關(guān)系的標志，具體解釋見表1。

表1 關(guān)系系數(shù)與生態(tài)關(guān)系

以公式（3）為例，系數(shù)α12為正，表示種群2對種群1的增長產(chǎn)生了遏制作用，反之為推動作用。若α12和α21同為正數(shù)，表示兩種群間相互影響、相互競爭；若α12和α21同為負數(shù)，則反映出兩種群是互惠共生的關(guān)系；若α12為正，α21為負，意味著種群2對種群1的資源進行掠奪，同理若α12為負，α21為正，意味著種群1對種群2進行掠奪，也是捕食與誘餌的關(guān)系；若 α12=0，且 α21＞0，則意味著種群 1 的存在抑制了種群2的生存，同理，若α21=0，且α12＞0，則種群2的存在抑制了種群1的生存；若α12=0，α21＜0，表示種群1的存在有助于種群2的生存，反之若 α21=0，α12＜0，則意味著種群2的存在有助于種群1的生存；若 α12=0，且 α21=0，則表示種群間隔離，無直接互動關(guān)系。

Leslie（1958）推導出 Lotka-Volterra 模型的離散形式[39]；Modis（1999）將 Lotka-Volterra 模型引入證券市場研究領(lǐng)域，并指出雙物種互動的Lotka-Volterra模型可演化為多物種互動模型[28]；Sprott（2004）推算出了多種群間互動模型的一般形式[40]。本文將基于Leslie的推導，對我國滬股通與滬市港股通、深股通與深市港股通之間的關(guān)系進行實證分析，再者，鑒于Sprott對多種群模型一般形式的給出，推導出三種群Lotka-Volterra模型，以此來對我國滬股通、深股通、港股通三個領(lǐng)域的關(guān)系進行實證分析。

（二）模型構(gòu)建

本文基于Lotka-Volterra模型對滬股通、港股通以及深股通的市場規(guī)模變化進行分析，并觀察兩兩、三者之間的互動關(guān)系，是否存在完全競爭、捕食—誘餌或互惠共生的生態(tài)關(guān)系。

根據(jù)（3）式兩個市場的Lotka-Volterra模型，為便于實證分析，Leslie（1958）將上述 Lotka-Volterra模型改寫成離散形式如下[39]：

其中，V1（t）和V2（t）分別表示t時刻滬股通和港股通或深股通和港股通的交易金額；V1（t+1）和V2（t+1）分別表示兩個不同市場滯后一期的交易金額；r1和r2分別表示市場不存在競爭時，滬市和港市或深市和港市交易規(guī)模的內(nèi)在增長率；K1和K2分別表示兩個市場間各自最大的潛在交易規(guī)模。

將（4）式簡寫為：

經(jīng)過整理可以得出αi、βi、γi（i=1，2）與互動關(guān)系系數(shù)α12和α21的關(guān)系如下：

將（5）式測算出的參數(shù)代入（6）式，可以計算出系數(shù)α12和α21，以此分析兩個市場的動態(tài)互動關(guān)系。

基于Sprot（t2004）的多種群模型的一般形式[40]，結(jié)合 Leslie（1958）離散化的方法[39]，建立三種群Lotka-Volterra非線性方程組模型，以此來對滬股通、深股通、港股通三個市場的模型設(shè)定如下：

其中，SH（t）、SZ（t）和HK（t）分別表示 t時刻滬股通、深股通和港股通的交易金額；SH（t+1）、SZ（t+1）和HK（t+1）分別表示滬股通、深股通和港股通t+1期的交易金額；r1、r2和r3分別表示不存在市場競爭時滬股通、深股通和港股通中，某一市場與其他兩個市場交易規(guī)模之間的關(guān)系，其中r1、r2和r3分別代表滬股通、深股通和港股通的關(guān)系系數(shù)；K1、K2和K3分別表示三個市場最大的潛在交易規(guī)模。

將（7）式簡寫為：

經(jīng)過整理可以得出αi、βi、γ（iji，j=1，2，3）與互動關(guān)系系數(shù) α12、α21、α13、α31、α23、α32的關(guān)系如下：

將（8）式估計出的參數(shù)結(jié)果代入（9）式、（10）式和（11）式，可以計算出互動系數(shù) αij和 α（jii，j=1，2，3），進而分析三個市場的動態(tài)互動關(guān)系。

四、實證分析

（一）數(shù)據(jù)選取與平穩(wěn)性檢驗

本文選取數(shù)據(jù)時間區(qū)間為2014年11月17日至2017年12月4日，主要分為兩個時間段。第一時間段是滬港通開通當日至深港通開通前一日，即2014年11月17日至2016年12月4日，所取數(shù)據(jù)為滬股通與滬市港股通每日成交金額；第二時間段是深港通開通后至今，即2016年12月5日至2017年12月4日，所取數(shù)據(jù)為滬股通與滬市港股通每日成交金額，以及深股通與深市港股通每日成交金額。本文將選取的數(shù)據(jù)分成四類進行實證分析：第一類，滬港通開通后至深港通開通前，滬股通與滬市港股通之間的關(guān)系；第二類，深港通開通后，滬股通與滬市港股通之間的關(guān)系；第三類，深港通開通后，深股通與深市港股通之間的關(guān)系；第四類，深港通開通后，滬股通、港股通與深股通之間的關(guān)系。所有數(shù)據(jù)均來源于WIND數(shù)據(jù)庫。

本文用SH表示滬股通每日成交金額，SZ表示深股通每日成交金額，HK表示港股通每日成交金額，各變量單位根檢驗結(jié)果如表2所示。從表中可以看出，檢驗結(jié)果顯示各個類別的日交易金額數(shù)據(jù)都是平穩(wěn)的，從而可以運用市場的交易規(guī)模數(shù)據(jù)構(gòu)建Lotka-Volterra模型。

表2 滬港通、深港通成交額分時段ADF檢驗

（二）參數(shù)分析

本文采用 NLS（Nonlinear Least Square）方法對兩種群Lotka-Volterra模型和三種群Lotka-Volterra模型進行估計，從時段與市場出發(fā)劃分成三組關(guān)系進行分析，分別估計出兩種群的交易規(guī)模競爭關(guān)系的參數(shù)αi、βi、γi（i=1，2），以及三種群的交易規(guī)模競爭關(guān)系的參數(shù)αi、βi、γij（i，j=1，2，3），并使用高斯牛頓方法進行迭代，迭代精度為0.0001。

1.滬股通與滬市港股通的關(guān)系

將樣本滬股通與滬市港股通代入（5）式進行非線性最小二乘估計，得到了Lotka-Volterra模型各參數(shù)的結(jié)果（見表3），并將參數(shù)結(jié)果引入（6）式，算出各時間段滬股通與滬市港股通之間的互動關(guān)系系數(shù)。

表3 深港通開通前后滬股通與滬市港股通的互動關(guān)系實證結(jié)果

由表3可以看出，滬港通開通后至深港通開通期間，α12=0.0813，α21=-0.1929，表明滬市港股通與滬股通之間存在捕食—誘餌關(guān)系，且港股通“捕食”滬股通，說明港股通阻礙了滬股通，滬股通促進了港股通，港股通“掠奪”了滬股通的交易資金；深港通開通后，α12=-0.0186，α21=0.1161，滬股通與港股通之間的關(guān)系發(fā)生了反轉(zhuǎn)，即滬股通“捕食”港股通，表明滬股通阻礙了港股通，港股通的部分資金被滬股通吸走從而促進了滬股通市場的活躍；從整個階段來看，α12=0.1482，α21=-0.1184，表明滬股通與港股通之間始終存在捕食—誘餌的關(guān)系，且港股通“捕食”滬股通。

2.深股通與深市港股通的關(guān)系

由于深港通開通時間較短，為了保證樣本市場互動關(guān)系的穩(wěn)定性，將其分為兩個時段，時段Ⅰ為深港通開通至2017年第一個半年期結(jié)束，即2016年12月5日至2017年6月4日；時段Ⅱ為2017年第二個半年期，即2017年6月5日至2017年12月4日。通過平穩(wěn)性檢驗，發(fā)現(xiàn)這兩個單獨時間段的交易量數(shù)據(jù)序列平穩(wěn)（由于篇幅有限，檢驗過程不做贅述）。

將樣本深股通與深市港股通代入（5）式進行非線性最小二乘估計，得到Lotka-Volterra模型的各參數(shù)結(jié)果（見表4），把參數(shù)結(jié)果代入（6）式，算出各時間段深股通與深市港股通之間互動關(guān)系系數(shù)。

由表4可知，深港通開通后，從時段Ⅰ到時段Ⅱ以及全時段，α12＞0，α21＞0，說明深股通與港股通之間始終存在完全競爭的關(guān)系，即深股通與港股通在深港通開通后對整個市場的交易資金進行著你來我往的競爭，致使交易資源在兩地市場進行重新分配，從而使兩地交易規(guī)模增長的速度合理化。

表4 深港通開通后深股通與深市港股通的互動關(guān)系實證結(jié)果

3.滬股通、深股通與港股通之間的關(guān)系

由于本部分研究的互動關(guān)系也是基于深港通開通后，其時段的劃分依據(jù)同深股通與深市港股通的關(guān)系研究部分，劃分為兩個時段，時段Ⅰ為深港通開通至2017年第一個半年期，即2016年12月5日至2017年6月4日；時段Ⅱ為2017年第二個半年期，即2017年6月5日至2017年12月4日。且通過平穩(wěn)性檢驗表明本部分相應(yīng)時間段不同市場的交易量數(shù)據(jù)序列平穩(wěn)。將樣本滬股通、深股通與港股通代入（8）式進行非線性最小二乘估計，得出Lotka-Volterra模型的各個參數(shù)結(jié)果如表5所示，再把參數(shù)結(jié)果分別代入（9）式、（10）式與（11）式，計算出各時間段滬股通、深股通以及港股通兩兩之間互動關(guān)系系數(shù)。

由表5可以看出，在時段Ⅰ中，滬股通與深股通關(guān)系系數(shù)為 α12＞0，α21＞0，滬股通與港股通關(guān)系系數(shù)為 α13＞0，α31＞0，深股通與港股通關(guān)系系數(shù)為 α23＞0，α32＞0，表明深港通開通后一直到2017年6月，滬股通、深股通以及港股通之間存在兩兩完全競爭的關(guān)系，即滬股通市場、深股通市場以及港股通市場在相互爭奪全市場的投資資源。

隨著深港通的繼續(xù)實施，不同板塊之間的互動關(guān)系發(fā)生了微弱的變化，即表5中時段Ⅱ所呈現(xiàn)的參數(shù)關(guān)系。其中發(fā)生變化的主要是滬股通與深股通之間的關(guān)系系數(shù)，α12＜0，α21＞0，表明滬股通與深股通之間出現(xiàn)了捕食—誘餌關(guān)系，且滬股通“捕食”深股通，即滬股通分流了深股通的交易資金，從而滬股通阻礙深股通而深股通促進滬股通。但是，隨著時間的深入，滬股通與港股通、深股通與港股通之間的互動關(guān)系并沒有發(fā)生變化，依然保持著兩兩完全競爭的關(guān)系。

在自深港通實施后整個時間段來看，即表5中的全時段部分，滬股通與深股通關(guān)系系數(shù)為α12＜0，α21＜0，滬股通與港股通關(guān)系系數(shù)為 α13＜0，α31＜0，深股通與港股通關(guān)系系數(shù)為 α23＜0，α32＜0，說明自深港通開通后，滬股通、深股通以及港股通三個市場兩兩之間是互惠共生、相互促進的關(guān)系。

五、研究結(jié)論與政策建議

（一）研究結(jié)論

本文運用生態(tài)學的Lotka-Volterra模型分別研究了互聯(lián)互通機制下，滬股通與港股通、深股通與港股通之間的互動關(guān)系，以及在建立擴展的Lotka-Volterra模型基礎(chǔ)上，研究了深港通實施后，滬股通、深股通與港股通三者之間的互動關(guān)系。研究結(jié)果表明：首先，在深港通開通前后，滬股通與滬市港

表5 深港通開通后滬股通、深股通與港股通之間的互動關(guān)系實證結(jié)果

股通之間始終存在捕食—誘餌的關(guān)系，且扮演的角色也發(fā)生了對調(diào)，即在深港通開通前，港股扮演“捕食者”，滬股扮演“誘餌”，而在深港通開通后，兩者角色完全轉(zhuǎn)變，但在整個時間段，港股通是“捕食”滬股通的。產(chǎn)生這樣的互動關(guān)系主要是基于香港市場本身相比內(nèi)地市場擁有更加完善的法律制度和上市公司治理機制，整個資本市場體系更加成熟，能夠吸引更多的內(nèi)地投資者的資源，于是導致南下資金大于北上資金的趨勢。其次，在深港通開通后，分時段研究了深股通與港股通之間的互動關(guān)系，結(jié)果表明兩者之間始終保持完全競爭的關(guān)系。產(chǎn)生這樣的關(guān)系，主要是由于深港通的政策制定建立在滬港通的基礎(chǔ)之上，比如投資標的的擴容，投資者準入不斷擴大以及交易機制的更加便利化等，促使內(nèi)地市場與香港市場趨于互相融洽競爭的狀態(tài)。最后，在深港通開通后，進一步研究發(fā)現(xiàn)滬股通、深股通與港股通三者之間，發(fā)生了從分時段的兩兩完全競爭關(guān)系到全時段的兩兩互惠共生關(guān)系的演變，其中滬股通與深股通之間還出現(xiàn)了捕食—誘餌的關(guān)系，也就表明了內(nèi)地市場在行情較大幅度波動的情況下出現(xiàn)了不穩(wěn)定的關(guān)系狀態(tài)，進一步也可以理解為，內(nèi)地資本市場由于受到香港資本市場投資者的影響后，逐步在向合理化的投資方向進行調(diào)整，也就是資本市場的對外開放，顯著提高了投資資源合理分配的效率。

從實證分析結(jié)果來看，香港市場捕食內(nèi)地市場，且滬市與深市之間關(guān)系一直波動，暴露了本質(zhì)上的問題，香港市場與內(nèi)地市場本身制度的差異，導致滬港通和深港通的實施帶來了致命風險：其一，兩地股市交易制度差異。內(nèi)地證券市場實施T+1回轉(zhuǎn)交易，且設(shè)置漲跌停板，而香港市場是T+0回轉(zhuǎn)交易，無漲跌停板，導致內(nèi)地證券市場的投資者無法像港股投資者對信息做出及時的調(diào)整，必然會產(chǎn)生較大的操作風險。其二，門檻交易限制與兩地市場時間差異。投資港股是有金額門檻限制的，而投資內(nèi)地股卻沒有門檻限制，同時，香港交易市場下午盤比內(nèi)地市場晚收盤，交易時間長于內(nèi)地市場，這就必然導致內(nèi)地投資者并不能合理且充分地做出最佳交易策略。

整體來講，互聯(lián)互通機制促進了我國內(nèi)地市場與香港市場之間的互惠共生關(guān)系，從而提高了證券市場投資資源的分配效率，也進一步加快了人民幣國際化的步伐，推動了內(nèi)地證券市場改革的進程。

（二）政策建議

基于上述實證分析的結(jié)論，我國股票市場在實施互聯(lián)互通機制的同時還應(yīng)注意以下幾點：

1.加強頂層設(shè)計，保持滬市、深市與港市之間的積極互動關(guān)系，進一步加深內(nèi)地市場與香港市場的互聯(lián)互通。通過實證研究發(fā)現(xiàn)，在滬港通實施初期，主要是港股牽引著滬股。隨著政策的深入，以及內(nèi)地市場與香港市場的逐漸融合，深港通開通之后，短時間內(nèi)，滬股與深股開始對港股產(chǎn)生引導作用，期間內(nèi)地市場與香港市場最終演變成互相促進、互惠共生的局面。所以，現(xiàn)在看到的不僅僅是成熟的香港市場在帶動內(nèi)地市場，還有趨于完善的內(nèi)地市場也在積極推動香港市場的發(fā)展。因此，鑒于互聯(lián)互通機制下滬港通與深港通的政策互補以及相繼實施，應(yīng)該進一步創(chuàng)造條件，加強內(nèi)地市場與香港市場之間互聯(lián)互通。

2.促進內(nèi)地證券市場和香港證券市場的融合程度。由于內(nèi)地證券市場和香港證券市場從興起到演變的時間、背景、環(huán)境、制度等都存在較大的差異，短時間內(nèi)不可能實現(xiàn)港股A股化，或?qū)股港股化，為了降低由上述客觀原因引起的操作風險，只能通過標的擴容、門檻降低，甚至交易時間上的同步等方式，達到A股與港股的同步同速，最大化融合兩地市場，以此降低客觀原因引起的操作風險和交易策略風險等。

3.進一步打通滬、深兩市增量資金流入、流出渠道，以保證市場在沒有惡性走勢的情況下，兩市的資金流通達到對應(yīng)均衡。深港通開通后，深股通資金流入的沖擊，降低了港市的相對競爭優(yōu)勢，提升了深市與滬市的相對競爭優(yōu)勢，但是并未緩和滬市與深市之間的相互競爭。由上文實證可知，深港通開通后滬股與深股在短時間內(nèi)先后發(fā)生了完全競爭、捕食—誘餌、互惠共生的關(guān)系演變。之所以出現(xiàn)這樣不穩(wěn)定的狀況，主要是由于內(nèi)地市場增量資金在滬市與深市的參與力度不對稱，從而應(yīng)該進一步打通滬、深兩市增量資金流入、流出渠道，加強兩市資金對投資機會的把握，使閑置存量資金加速流通以致達到兩市對應(yīng)均衡狀態(tài)，實現(xiàn)滬市、深市、港市的良性互動和協(xié)調(diào)發(fā)展。

4.轉(zhuǎn)變態(tài)度，客觀看待互聯(lián)互通交易機制。本文實證結(jié)果最終表明，滬股通、深股通、港股通達到了一定互惠共生的關(guān)系，但我們應(yīng)該認識到現(xiàn)實狀況，畢竟標的股不代表全部A股和港股，額度的限制和逐漸縮小的流通量都只能片面表明互聯(lián)互通在改善兩地市場，并沒有起到?jīng)Q定性的作用。不能簡單地認為滬港通、深港通是兩地證券市場相互的資金來源，或者是引入了更完善的投資理念和理性投資者等。廣大的投資者應(yīng)該看到制度背后的內(nèi)容，我國證券市場不同于其他任何一地市場，所以投資者和政策制定者一定要理性看待制度的設(shè)定和市場的發(fā)展。