跨境信貸溢出、經濟周期與宏觀審慎政策國際協調

■中國人民銀行南昌中心支行課題組

一、引言與文獻綜述

2008年全球金融危機之后，全球經濟出現了周期性調整，但國際經濟金融一體化程度一直在不斷提高。從全球一體化視角看，短期資本流動既是國家間貸款利率或資產價格差異的結果，也是引發另一個國家（地區）貸款利率或資產價格變化的事件，即產生跨境金融溢出效應（Agenor et al.，2018）。其中，Krugman（2008）認為信貸溢出渠道更為強調金融市場的相互聯系并可能產生國際金融乘數。Yang&Zhou（2013）的研究顯示信用風險國際傳染背景下的跨境溢出效應主要是向企業和信貸市場的傳播。這說明信貸溢出渠道是與跨境金融溢出效應相關的金融風險的主要傳播渠道。正是金融風險的負外部性引起了關于宏觀審慎政策國際協調必要性的討論。

從已有研究看，跨境信貸溢出主要表現為跨境銀行等市場主體的跨境放貸行為，但引發跨境信貸溢出的原因具有多樣性。大部分學者認為信貸溢出效應與其他跨境金融溢出效應類似，是金融機構特別是跨國銀行規避政策監管所產生的業務轉移行為。Houston et al.（2012）的研究表明為了規避監管規則，跨境銀行信貸決策具有在全球范圍內尋求最低監管的“向下競爭”趨勢。基于個別國家的分析證明了為規避監管規則，跨境機構會在母國與境外子公司之間重新進行資產投資組合分配。Aiyar et al.（2014）針對英國的研究表明，當國家金融監管局對該國銀行實施最低資本要求政策時，貸款將會從當地銀行和子公司轉移到英國境外的分支機構，從而產生大量的信貸溢出，具體估計數值相當于英國信貸增長的30%。但Hills et al.（2016）得出了相反的結論，認為由于英國是主要的國際金融中心，其境外單一國家的宏觀審慎政策不會對英國的銀行貸款產生重大溢出效應，僅存在一些細微影響，具體表現為在政策實施國的英屬銀行子公司的信貸業務變化。另有部分學者認為，跨境信貸溢出是國際投資組合再平衡渠道下的資產溢出效應。Yang&Zhou（2013）認為其大小主要與杠桿率特別是短期杠桿率相關。Correa et al.（2018）實證分析表明，經由國際投資組合再平衡渠道表現出來的信貸溢出效應是跨境銀行應對所在國貨幣當局政策時由國內借貸轉向增加境外信貸的信貸投放替代。

當以信貸增長衡量跨境信貸溢出效應時，其溢出效應大小會受兩方面因素的影響：政策工具和經濟周期。不同的政策工具對跨境信貸溢出效應的影響各不相同。Avdjiev et al.（2016）研究發現貸款價值比限制和本幣存款準備金是對跨境銀行信貸影響最顯著的宏觀審慎政策工具。Kang et al.（2017）利用更為廣泛的樣本數據進行實證分析發現，基于行業和流動性的宏觀審慎政策措施傾向于產生大量的跨境銀行信貸溢出效應，但基于資本的措施則不會。Reinhardt&Sowerbutts（2016）的研究進一步證明宏觀審慎政策中的最低資本要求工具產生的跨境信貸溢出效應更強，而貸款價值比等貸款限制工具的政策溢出效應較弱，這種因政策漏洞產生的信貸溢出效應在政策實施國建立了分支機構的跨境金融機構中表現最為明顯。

跨境信貸溢出還會受到國內經濟周期的影響，特別是受到以GDP增速或GDP相關變量表示的經濟周期影響。Ahmad&Sehgal（2018）研究發現，在宏觀經濟指標中，政府債務對GDP的比例、通貨膨脹率和利率是信貸增長溢出的主要決定因素，側面反映了經濟周期因素對信貸增長溢出的影響。事實上，跨境信貸溢出也是解釋不同國家間經濟周期同步性的重要因素。Antonakakis et al.（2015）分別用GDP增長溢出和信貸增長溢出來表示經濟周期和金融周期間的雙向時變關系，發現二者之間的溢出效應會隨著時間的推移以及各國經濟環境的變化而存在異質性，并指出在全球金融危機爆發時，美國的信貸增長溢出效應是G7國家實體部門遭受沖擊的主要誘因。在經濟危機期間，跨境銀行貸款及其業務的變化會放大兩國間的信貸傳播渠道，提升國家之間宏觀經濟變量的相關性，信貸沖擊的影響會增加數倍，甚至會溢出到全球市場（Cheung et al.，2010）。此外，經濟周期也會對宏觀審慎政策的有效性產生影響，宋科等（2019）認為這一影響具有非對稱性，表現為較之經濟上行時期，經濟下行時期實施的宏觀審慎政策更為有效，作用更強。

從國際視角看，宏觀審慎政策國際協調的原因就在于以金融風險為代表的負外部性的存在，而這種外部性會隨著跨境溢出效應的強度、各國之間商業和財務周期的不同步程度而增加（Ageno&Pereira，2019）。并且，宏觀審慎政策國際協調并不必然帶來社會福利的提升，福利變化的結果與各國互聯程度、商業或金融周期同步程度以及溢出效應的大小相關。Agenor&Pereira（2018）在其建立的核心—外圍兩國模型中，認為宏觀審慎政策國際協調的收益大小與衡量的視角相關，家庭效用視角衡量的宏觀審慎政策國際協調帶來的全球福利收益可能相對較大（約占穩態消費的1—2%）；在貨幣聯盟視角下的研究發現，在應對不對稱實體經濟沖擊和金融沖擊時，協調的確會產生積極的收益，但是協調并不一定使所有成員國受益（Agenor et al.，2018）；在發達經濟體和發展中國家經濟體的兩部門模型中，宏觀審慎政策國際協調收益對整個世界經濟而言具有積極意義，并且這些收益會隨著國際金融一體化程度的增加而增加，但是受金融沖擊來源的影響，這些收益在各個地區的分配可能高度不對稱（Ageno&Pereira，2019）。

從已有研究可以發現，從政策國際協調或同步性的視角看，跨境信貸溢出效應既是結果也是原因，并且會受到各國經濟周期的影響，而經濟周期的不同步性以及跨境信貸溢出效應的大小也會影響宏觀審慎政策國際協調的收益或有效性。然而，同時考慮三者之間關聯性并進行實證分析的研究較少，并且選取的數據樣本通常圍繞發達經濟體選擇或是建立核心—外圍式兩部門模型。中國雖是發展中大國，在宏觀審慎政策方面的實踐卻已走在前列，在全球經濟金融治理中的影響力日益增強，因此圍繞中國選取相關的樣本數據有助于為新興市場經濟體在宏觀審慎政策國際協調中提供新的理論和實證經驗成果。因此，筆者在構建溢出效應測度模型的基礎上，首先單獨考察各國國內經濟周期對信貸溢出效應的影響，然后在比較分析跨境信貸溢出效應的基礎上，考察宏觀審慎政策國際協調對跨境信貸溢出效應的影響。

二、模型設計與變量說明

筆者以信貸增長作為信貸溢出效應的衡量指標，并應用Diebold&Yilmaz（2012）基于VAR模型和方差分解概念建立的溢出指數法。該方法能同時實現對溢出效應方向和水平的測度，允許將與某一特定市場或國家之間的溢出關系分解為溢出效應和回溢效應，從而能夠識別沖擊的主要溢出方和接收方。更重要的是，溢出指數法還能通過滾動樣本時窗捕捉不同金融形勢和經濟環境下溢出效應的時變特征。

（一）溢出效應的測度

對溢出指數方法的介紹將從以下P階K變量的VAR模型開始：

其中，yt=（y1t，y2t，…，yKt）是包含K個內生變量的向量；Θi，i=1，…，P是K×K維參數矩陣，εt～（0，∑）是獨立且同分布的擾動項向量；t=1，…，T為時間指標，k=1，…，K為變量指標。

在平穩性假設下，模型（1）可以表示為yt=其中K×K維系數矩陣Aj的定義為：Aj=Θ1Aj-1+Θ2Aj-2+…+ΘPAj-P，A0是K×K維單位矩陣，且當j＜0時，Aj=0。

借鑒Diebold&Yilmaz（2012），使用廣義向量自回歸模型，其對預測誤差方差分解的結果不隨變量排序的不同而發生改變。預測誤差方差分解度量了VAR系統中一個變量的預測誤差方差在多大比例上受到自身或是系統中其他變量的沖擊。在廣義VAR框架下，變量yj能夠解釋變量yi的H期預測誤差方差分解φij（H）可表示為：

其中，∑是擾動項ε的協方差矩陣，σjj是第j個方程誤差項的標準差，ei是選擇向量，其第i個元素為1，其余為0。由此可得K×K維矩陣φ（H）=[φij（H）]i，j=1，…K，矩陣每項給出了變量j對變量i的預測誤差方差的貢獻，主對角線元素表示沖擊對變量i的預測誤差方差的自身貢獻，非對角線元素表示其他變量j對變量i的預測誤差方差的交叉貢獻。

在廣義預測誤差方差分解下，變量自身及其他變量的方差貢獻度之和并不為1，可按下式對矩陣的每項進行標準化：

因此，可將系統的總體溢出效應，即變量沖擊對總體預測誤差方差的平均溢出貢獻定義如下：

該方法不僅可以測度溢出效應水平，還可以刻畫溢出方向。所有其他變量j對變量i的定向溢出效應（筆者將此稱為回溢效應）定義為：

變量i對所有其他變量j的定向溢出效應定義為：

（6）減（5）可得變量i對所有其他變量j的凈溢出效應：

凈溢出效應可以從凈值角度看出某一國家（變量）是沖擊的溢出方還是接收方。變量的描述性統計、平穩性檢驗和模型的估計在Eviews10軟件中完成。

（二）變量選取與數據說明

為確定與中國金融聯系最為緊密的幾個國家，參考Choi et al.（2018）的方法，基于國際清算銀行綜合銀行統計（BIS CBS）的即時交易對手數據確定中國的前十大貸款國。該數據將貸款人在國外子公司或分支機構的風險敞口合并至貸款人母公司，并將借款人所在地視為交易方，而非其母公司所在地。以2008—2018年共10年內的凈債權總額排序確定。經計算，并綜合考慮數據可得性，確定樣本國為：中國（CH）、英國（UK）、美國（US）、日本（JAP）、法國（FRA）、澳大利亞（AUS）、韓國（KOR）、瑞士（SWI）、西班牙（SPA）、意大利（ITA）①由于IFS數據庫中加拿大的數據序列在2008年四季度已停更，且2001年4季度的數據由于指標定義的變化導致信貸數據劇增，因此未考慮與中國金融關聯較為緊密的加拿大。德國、瑞典由于樣本數據長度的原因，也未考慮在內。。

樣本對象即為上述10個國家，使用的數據主要來自IMF國際金融統計數據庫（IFS），包括國內信貸、國內生產總值（GDP）實際增速和GDP平減指數在1979Q1—2018Q4期間的季度數據（數據可得性決定各國樣本長度）。國內信貸為所在國銀行的總債權。為得到每個國家的最大長度數據，將IFS數據庫中的國內信貸（IFS—32：Domestic Credit）和國內債權（IFS—FDSAD：Domestic Claims）兩個指標數據合并。GDP平減指數基年均為2010年（即2010年GDP平減指數為100）。由于GDP平減指數只有年度數據，通過年度復制方式得到季度數據，并對國內信貸進行縮減以便得到實際國內信貸。最后通過對實際國內信貸取對數并差分，得到實際國內信貸同比增長率。由于IMF公布的中國GDP數據為年度數據，故未采用該數據，而是使用了國家統計局的季度數據（1992Q1—2018Q4），并采用三次樣條插值法對1979—1991年缺失的季度數據進行插補。以下實際GDP增速以rgg表示，實際信貸增速以rcg表示。

關于宏觀審慎變量，基于Cerutti et al.（2015）使用的IBRN審慎數據庫①需要說明的是，IBRN審慎數據庫是目前國際上測度各國宏觀審慎政策實施情況的最具代表性的數據庫，其由專人通過定期開展調查獲得數據。根據最新公開數據，其數據現更新至2014年。進行設計。該數據庫涵蓋了2000—2014年57個國家9種宏觀審慎政策工具的季度實施情況②這9種宏觀審慎政策工具分別為：資本要求、集中度限制、銀行同業拆借限制、貸款價值比率限制、外匯存款準備金要求、本幣存款準備金要求、房地產信貸資本緩沖、消費信貸資本緩沖和其他行業信貸資本緩沖。。對于每種宏觀審慎政策工具，在宏觀審慎政策生效的季度，出現緊縮事件記為“+1”，出現寬松事件記為“-1”，其他情況記為“0”。筆者定義了一個關于宏觀審慎緊縮或寬松的離散變量（PRUC）。PRUC是季度數據，記作該季度的宏觀審慎政策工具變量之和，用來衡量一國當年實施緊縮還是寬松宏觀審慎政策：≥“+1”，取值為“+1”；≤“-1”，取值為“-1”；其他情況取值為0。在分析中共使用了兩種宏觀審慎變量，分別是：國內宏觀審慎緊縮虛擬變量OT、金融關聯國家宏觀審慎政策緊縮強度（LTN）。其中，若PRUC≥1，OT取值為1，否則為0；宏觀審慎政策緊縮強度定義為前十大貸款國中實施緊縮宏觀審慎政策的國家個數。

表1 描述性統計及平穩性檢驗結果

（三）描述性統計

樣本變量的描述性統計和平穩性檢驗結果見表1。其中，實際信貸增速波動較大的國家依次是英國、澳大利亞、中國。這一結果反映出一個趨勢：經濟增長高的國家與經濟增長低的國家相比，往往信貸增長更高；且經濟波動較大的國家其信貸波動更大。可能的解釋是這些國家的金融發展水平與經濟發展密切相關，且表現出同質性。通過對變量序列進行平穩性檢驗發現，除西班牙的GDP增長和美國、日本、法國、以及西班牙的信貸增長外，所有變量在其增長水平上都通過了單位根檢驗，序列表現出了平穩性。在對VAR模型進行進一步的廣義預測誤差方差分解計算之前，筆者對非平穩增長變量進行了一階差分，其一階差分均表現出平穩性。從結果分析可以看出，樣本國家的實際GDP增長和實際信貸增長存在同質性。

三、實證分析

（一）國內經濟周期對信貸溢出效應的影響

為基于溢出指數方法對每個國家經濟周期對信貸增長溢出的影響，首先構建包含實際信貸增長與實際GDP增長在內的VAR模型，模型的滯后階數統一按照AIC信息準則確定，選取12期預測步長對模型進行廣義方差分解。表2列出了每個樣本國家內部溢出效應的估計值。對于每個國家，表中對角線元素衡量了國家內部經濟增長和信貸增長的自身溢出效應，而非對角線元素捕捉的是經濟增長和信貸增長之間的交叉溢出效應，右下角表示前文定義的總溢出效應指數，以百分比形式顯示。

表2 樣本國內實際信貸增長與實際GDP增長的溢出效應估計

從表2可以看出，樣本國家內部實際信貸增長與實際GDP增長之間的溢出效應存在顯著差異。中國信貸增長與經濟增長之間的總溢出效應最小，與其他國家相比，中國經濟與信貸增長表現出較為有限的相互依存關系。

從凈溢出效應看，總溢出效應高的國家，其信貸增長與GDP增長之間的凈溢出效應也相對較高。從凈值看，10個樣本國可分為兩類：一類國家是經濟周期驅動著信貸相關的金融周期，包括意大利、西班牙、澳大利亞、韓國以及中國。另一類國家是金融周期占據主導地位，包括法國、瑞士、日本、美國和英國。

盡管使用金融與經濟周期溢出的平均衡量指標對溢出效應進行了總體和定向的度量，可以為金融與經濟周期傳導機制研究帶來有益啟示，但這種平均度量可能會由于金融與經濟周期長期特征導致的溢出效應而掩蓋其他很多有價值信息。因此，為研究溢出效應隨時間而發生的動態變化，以及是否受到重大經濟事件，以2008年金融危機的影響，對模型進行了進一步的計算。使用滾動樣本分析法，以考察溢出效應的時變特征。選取50期滾動時窗估計和12期預測步長對模型進行估計，得到圖1。

從圖1中國的溢出圖看，與經濟衰退期相比，經濟繁榮期的銀行部門信貸與實體經濟活動之間的溢出效應規模更大。可能的原因是，在危機時期，銀行放貸更為謹慎，導致整體經濟產出增長的縮減。

圖1 樣本國實際信貸增長與實際GDP增長的總溢出效應時變圖

圖1 的時變圖還顯示了2008年全球金融危機對實際信貸增長與實際經濟增長之間的溢出存在顯著影響。在法國、意大利、日本、英國、美國、瑞士等國家，在2008年全球金融危機爆發前后時期，總溢出效應普遍表現出先增后降的趨勢，且波動幅度較大。可能的解釋是受金融業其他部門的發展以及全球金融危機的重大影響，信貸流入量隨之下降。而由于各國的發展程度和在危機中所受影響的差異，各國經濟金融復蘇期不同，溢出效應從低迷到回升的時間點也不同。因此，可以得出結論：國內信貸增長與經濟周期之間存在溢出效應，且各國溢出模式存在差異。該結果與Antonakakis et al.（2015）對G7國家的溢出分析結果一致。

（二）跨境信貸溢出效應分析

按照前文的估計方法測算樣本國家之間的信貸溢出效應。表3列出了VAR模型廣義方差分解的結果。總溢出效應指數為81.1%，說明國家間的信貸溢出效應在平均數值上比較高。從定向溢出效應來看，這些國家間存在雙向信貸增長溢出效應，且美國的信貸增長是國際沖擊的主要溢出方。美國對其他所有國家的溢出效應最高，達112.9%，其次是中國104.2%。從凈溢出效應結果看，美國、意大利、中國、西班牙、韓國屬于凈溢出方，而法國、英國、澳大利亞、日本、瑞士屬于凈接收方。

為進一步了解跨境信貸溢出效應的時變特征，使用滾動樣本分析法，選取50期滾動時窗估計和12期預測步長對模型進行估計，得到圖2。從圖中可以看出，總溢出效應變化趨勢特別明顯，在1997年、2001年、2007年這3個極端經濟事件發生時間點達到頂峰，進一步表明金融風暴與經濟衰退存在相互的負面影響。

以上分析表明，國家之間存在跨境信貸溢出效應，一個國家的信貸擴張和收縮會蔓延至其他國家的金融部門。跨境信貸溢出效應表現出雙向性，且易受極端經濟事件影響。

圖2 樣本國家間的總信貸溢出效應圖

（三）宏觀審慎政策的協調與信貸溢出效應

已有研究表明，緊縮宏觀審慎政策能在一定程度上抑制信貸風險的溢出（張智富等，2018）。為進一步了解宏觀審慎政策國際協調對信貸溢出效應的影響，以中國為中心國家，考慮與其關聯較為緊密的其他幾個樣本國家間協調實施宏觀審慎政策時，對跨境信貸溢出效應的影響。使用了兩種宏觀審慎變量，分別是：中國宏觀審慎緊縮虛擬變量OT、金融關聯國家宏觀審慎政策緊縮強度（LTN）。在分析中分別將中國宏觀審慎緊縮虛擬變量OT、金融關聯國家宏觀審慎政策緊縮強度（LTN）以及前面兩者的交叉變量（OT*LTN）作為VAR模型中的外生變量，使用前面相同的估計方法進行溢出效應分析，結果見表4—6。對比表中結果可以發現，關聯國家實施緊縮宏觀審慎政策會降低國內信貸增長的凈溢出效應，當國內與關聯國家之間協調實施宏觀審慎政策時，會對國內的凈溢出效應產生負面影響，且比“單一”緊縮宏觀審慎政策的影響效果更強。

表3 跨境信貸溢出效應表

根據國家間溢出效應實證結果，筆者將表3—6中，中國與其他國家的信貸凈溢出效應結果進一步整理得到表7。從中可以看到，緊縮宏觀審慎政策實施對中國的凈溢出效應有著明顯的影響。與無宏觀審慎政策變量的溢出結果相比，國內緊縮宏觀審慎政策的實施將中國在信貸溢出方面的角色從凈溢出方轉變為凈接收方。且關聯國家緊縮宏觀審慎政策的實施以及與中國間協調實施，使得中國與其他國家信貸增長的溢出效應越來越低，一定程度上穩定了國家間的信貸風險溢出。表8整理列出了與中國協調實施緊縮宏觀審慎政策的國家和時間。結合表7對比發現，除了未與中國協調實施過緊縮宏觀審慎政策的日本外，其他協調實施緊縮宏觀審慎政策的國家與中國之間的凈溢出效應，絕大部分低于“單一”實施情況下的凈溢出效應。這表明宏觀審慎政策的協調實施能在一定程度上平緩跨境信貸溢出效應。從中國來看，緊縮宏觀審慎政策實施對中國的凈溢出效應有著明顯的影響，且關聯國家緊縮宏觀審慎政策的實施以及與中國國內的協調實施，使得中國與其他國家信貸增長的溢出效應越來越低，一定程度上平滑了國家間的信貸溢出。

表4 國內實施緊縮宏觀審慎政策的信貸溢出效應

表5 國外實施緊縮宏觀審慎政策的信貸溢出效應

表6 國內外協調實施緊縮宏觀審慎政策的信貸溢出效應

表7 中國與其他樣本國家的信貸凈溢出效應

表8 樣本國家協調實施緊縮宏觀審慎政策時間表

（四）穩健性檢驗

基于實際GDP（信貸）的周期波動項進行結果的穩健性檢驗。周期波動項是指實際GDP（信貸）與潛在GDP（信貸）對數之間的偏差。而潛在GDP（信貸）通過對每個國家的實際GDP（信貸）進行HP濾波處理得到，實證結果①限于篇幅，結果留存備索。與前文結論類似。

四、結論與建議

筆者以信貸增長度量信貸溢出效應，基于BIS CBS的即時交易對手數據選取中國的前十大貸款國作為數據樣本，測算了各國經濟周期對信貸增長的溢出效應，進而研究各國之間的跨境信貸溢出效應，以及宏觀審慎政策國際協調對跨境信貸溢出效應的影響。實證結果顯示，一是信貸溢出效應會受到各國經濟周期的影響，二者間的影響是雙向的，但在各樣本國的具體表現存在差異。整體看，在經濟上行期，信貸溢出效應更大，并且會受到金融危機的影響。二是樣本國家之間存在雙向跨境信貸溢出效應，其中美國的信貸增長是國際沖擊的主要溢出方，中國次之。從總溢出效應看，在金融危機等極端經濟金融事件下，跨境信貸溢出效應會達到峰值。從凈溢出效應看，美國、意大利、中國、西班牙和韓國屬于凈溢出方，法國、英國、澳大利亞、日本和瑞士屬于凈接收方。三是緊縮性宏觀審慎政策會降低跨境信貸溢出效應，單一國家實施緊縮宏觀審慎政策對凈溢出效應的負向影響弱于關聯國家協調實施緊縮性宏觀審慎政策的負向影響效果，進而可以在一定程度上有助于減少一國信貸溢出對其他國家的負外部性。由此可見，隨著各國經濟金融一體化向縱深發展，關聯國家之間宏觀審慎政策協調將有利于緩釋金融風險的負外部性。

然而，在實踐中，開展宏觀審慎政策的國際協調并促使協調取得預期收益目標，往往并不容易實現。因為這不僅需要各國統籌好國內金融穩定與跨境溢出效應之間的關系，而且協調的最終收益還取決于各國間的合作博弈過程。因此，要提高關聯國家之間宏觀審慎監管政策協調的效果，使其能取得預期的潛在收益，需充分認識各種潛在障礙和約束，在現有國際協調機制基礎上，可采取如下具體措施：

國內層面，一是關注經濟下行可能對金融穩定的影響。在我國經濟進入新常態背景下，宏觀審慎政策要更加注重區分經濟上行時期與下行時期的政策選擇，及時通過政策的預調微調來確保不發生系統性金融風險。二是要充分考慮經濟周期的影響。研究結論顯示經濟周期通常會對銀行信貸行為產生影響。因此，應結合金融業尤其是銀行業實際情況，制定符合現實需要的逆周期資本調整政策,建立與宏觀經濟周期關聯的動態資本緩沖機制。同時，針對不同性質和規模的金融機構，采取更具針對性和有效性的政策要求，完善具有前瞻性的資本撥備等制度。三是增強對系統重要性金融機構的管理。定期對系統重要性金融機構進行壓力測試，在完善存款保險制度前提下，健全金融機構接管和破產清算等制度，發揮好金融穩定發展委員會的作用，強化貨幣政策、微觀監管和宏觀審慎管理政策間的協調。

國際層面，一是加強各國宏觀審慎政策信息的交流。研究顯示，除美國外，中國已經是信貸增長國際沖擊的最大溢出方，也是跨境信貸溢出效應的凈溢出方，國際層面對與中國加強政策協調需求將日益增強。因此，可通過加強政策信息的交流，提高各國間在經濟金融運行特征和政策制定原則方面的了解，找出各自關于經濟運行方面的觀點分歧，尋找共識，強化合作。二是加強宏觀審慎政策國際協調的共享分析，并可在特定領域先行開展協調實踐。國際宏觀政策協調的成效取決于參與協調的國家間在溢出效應的方向和程度方面達成共識的程度。這種共識應建立在科學的跨國統計信息、一致性的指標與模型分析、可用的宏觀審慎工具、實施宏觀審慎監管的跨境影響評估等基礎上。鑒于國際清算銀行、國際貨幣基金組織等國際機構在數據分析與研究上的優勢，可以繼續借助這些國際機構，強化數據、信息的共享分析，同時還可嘗試在在特定領域先行開展協調實踐。如可首先圍繞跨國資本流動或經濟周期性變量及其管理進行協調探索等。