中國與非洲國家的股市聯(lián)動效應(yīng)
——基于馬爾科夫狀態(tài)轉(zhuǎn)移Copula模型的實(shí)證分析

葉 芳 溫 丹

（華僑大學(xué)，福建 泉州 362000）

一、引言

在不斷開放的背景下，中國和其他國家的聯(lián)系與合作愈發(fā)緊密，特別是中國與非洲國家之間已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了從建立中非長期穩(wěn)定和平等互利的新型伙伴關(guān)系到新型戰(zhàn)略伙伴關(guān)系再到當(dāng)前構(gòu)建更加緊密的中非命運(yùn)共同體的跨越式發(fā)展。2000年成立的中非合作論壇已成為中非集體對話的有效機(jī)制和務(wù)實(shí)合作的重要平臺。此外，專項(xiàng)貸款與經(jīng)費(fèi)支持、銀行間的合作與貨幣互換等形式及中非發(fā)展基金和中非產(chǎn)能合作基金等金融支持，在推動中非關(guān)系的跨越式發(fā)展中發(fā)揮了重要作用。然而，作為金融合作的重要方面，由于中國資本市場未完全開放及非洲國家整體資本市場發(fā)展較為落后等原因，中非在資本市場合作方面仍處于初步階段。盡管如此，從加入世貿(mào)組織（WTO）到“一帶一路”倡議的提出與踐行，中國走向世界的同時也不斷向世界開放，其中資本市場開放也在循序漸進(jìn)地開展。與此同時，非洲國家資本市場整體的發(fā)展雖然較為落后，但隨著外資、僑匯的大量涌入和非洲本土投資者的積極參與，非洲資本市場也在不斷發(fā)展，因此，中非在資本市場合作方面也具有廣闊的前景，同時也將成為中非金融合作方面的重要突破口。那么，中國股市和非洲股市的聯(lián)動性如何，聯(lián)動性是否具有時變特征，如何在“一帶一路”倡議契機(jī)下進(jìn)一步推動中非股市合作？對這些問題的思考和研究，對進(jìn)一步推動中非金融合作和中非命運(yùn)共同體的構(gòu)建具有重要的理論和實(shí)踐意義。

二、文獻(xiàn)綜述

由于發(fā)達(dá)國家資本市場開放時間更早，發(fā)展程度也更為成熟，早期股市聯(lián)動性的分析大多以發(fā)達(dá)國家為研究對象。Morana &Beltratti（2008）認(rèn)為美國、英國、德國和日本的股市間相關(guān)系數(shù)隨時間呈現(xiàn)上升趨勢。Tachibana（2018）則構(gòu)建Vine-Copula模型研究發(fā)現(xiàn)美國股市與21 個經(jīng)濟(jì)體股市高度相關(guān)，相關(guān)性在美國股市劇烈波動時更明顯。新興國家與發(fā)達(dá)國家股市間的聯(lián)動性方面，Chevallier et al.（2018）發(fā)現(xiàn)相互依存度較高的太平洋流域股票市場受到美國的沖擊高于其他發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體的沖擊影響；張曉燕（2019）則認(rèn)為近三十年來，亞洲和遠(yuǎn)東國家的股市聯(lián)動性并未顯著增強(qiáng)。

中國股市與發(fā)達(dá)國家、金磚國家、新興經(jīng)濟(jì)體股市間的聯(lián)動方面，龔金國和史代敏（2015）指出中國金融自由化增長率對中美股市聯(lián)動性有微弱的抑制作用，而中美貿(mào)易強(qiáng)度對中美股市之間相互依存關(guān)系有促進(jìn)作用，但由于金融自由化的微弱阻礙作用，中美股市的依存性仍處于相對較低的正水平；戴凌祎（2019）則基于上證指數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)，指出美國股市的變動會引起中國股市的波動。此外，龐磊和李叢文（2019）認(rèn)為相較中國與發(fā)達(dá)國家股市的聯(lián)動性，中國與菲律賓等新興市場股市的聯(lián)動效應(yīng)更強(qiáng)；但是馮永琦和趙佳楠（2020）指出中國股市對發(fā)達(dá)國家股市溢出效應(yīng)呈減弱趨勢，與金磚國家之間波動溢出效應(yīng)在不斷增強(qiáng)，其中中印、中俄股市間動態(tài)相關(guān)性較弱。還有一些學(xué)者則探討了中國內(nèi)地股市和中國香港股市的聯(lián)動性，如楊桂元等（2015）運(yùn)用對角VECH-GARCH 模型研究發(fā)現(xiàn)，股市改革后滬深股市相關(guān)性明顯增強(qiáng)，中國內(nèi)地股市和中國香港股市之間的相關(guān)性顯著提高；而吳筱菲等（2020）構(gòu)建DCCMVGARCH 模型指出中國內(nèi)地股市與中國香港地區(qū)股市存在非線性對稱的時變相依性且聯(lián)動性呈現(xiàn)增強(qiáng)的趨勢。

一些學(xué)者基于外部沖擊事件探討中國股市與其他國家股市的聯(lián)動性。金融危機(jī)的爆發(fā)會顯著改變國際股市的聯(lián)動性。陳向陽和余文青（2019）指出中美兩國股市間的長期均衡關(guān)系在次貸危機(jī)后有所加強(qiáng)。Ahmed &Huo（2019）基于貝葉斯VAR和BEKKGARCH 模型，指出中國股市與大多數(shù)亞太股票市場波動性溢出效應(yīng)在經(jīng)濟(jì)動蕩時期更強(qiáng)，與區(qū)域金融市場融合度更高。

非洲國家股市與其他國家股市的聯(lián)動性方面，Hadhri &Ftiti（2019）研究中東與部分非洲國家股市的關(guān)聯(lián)性，發(fā)現(xiàn)以色列、約旦和南非的股市關(guān)聯(lián)性最強(qiáng)。Gourène et al.（2019）考察新興和發(fā)達(dá)股市對非洲七個國家股市的溢出效應(yīng)，指出非洲股票市場一體化普遍薄弱，股市間的溢出效應(yīng)較弱，但在金融危機(jī)期間，新興市場與發(fā)達(dá)市場對非洲國家股票市場的溢出效應(yīng)有所增強(qiáng)。Guo &Ibhagui（2019）則研究中國和非洲五個國家股票市場的聯(lián)系，結(jié)果表明中國對非洲股市的影響在金融危機(jī)期間較為明顯，但危機(jī)后中非股市關(guān)聯(lián)度有所下降。

綜上可知，國內(nèi)外學(xué)者使用不同的研究方法對不同國家股市之間的聯(lián)動性進(jìn)行較為全面、深入的研究。隨著中國資本市場的不斷開放，關(guān)于中國股市與其他國家或地區(qū)股市的聯(lián)動性研究也在不斷增加，且主要集中于中國與發(fā)達(dá)國家、金磚國家等股市的聯(lián)動性研究，關(guān)于中國和非洲國家股市聯(lián)動性研究較少。在研究方法方面，以VAR 和GARCH 系列模型為主，但由于GARCH 模型對非線性的、非正態(tài)的樣本數(shù)據(jù)分析具有一定誤差，而Copula模型則可不受正態(tài)分布的束縛，對數(shù)據(jù)的分析更準(zhǔn)確且不受限制；同時不同股市會有不同的高低狀態(tài)轉(zhuǎn)換，馬爾科夫機(jī)制轉(zhuǎn)換模型則能更好地刻畫這種狀態(tài)轉(zhuǎn)變。基于此，本文使用馬爾科夫狀態(tài)轉(zhuǎn)移Copula模型，探討中國與非洲國家股市的聯(lián)動性及其動態(tài)變化特征，以期為中非資本市場合作和中非命運(yùn)共同體構(gòu)建提供有益的啟示。

三、模型的構(gòu)建

（一）GARCH-M邊緣分布模型

本文運(yùn)用GARCH-M邊緣分布模型，分析股市收益率序列的波動性和邊緣分布特點(diǎn)，以便進(jìn)行Copula函數(shù)建模。相關(guān)模型如下：

其中，yt表示股指收益率，φ為條件方差系數(shù)，表示可觀測的預(yù)期風(fēng)險對股指收益率的影響程度，t時刻的殘差項(xiàng)定義為εt～N( 0,)，α0是方差方程的常數(shù)項(xiàng)，α1反映前一期信息傳導(dǎo)對本期股指收益率波動的影響，β1為GARCH項(xiàng)參數(shù)，表示滯后一期的歷史股指收益率對當(dāng)前股指收益的影響。

（二）馬爾科夫狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型

由于股市間的狀態(tài)變換過程與發(fā)生時的起點(diǎn)位置無關(guān)，只跟狀態(tài)轉(zhuǎn)移的時間差有關(guān)，兩個股市間的狀態(tài)轉(zhuǎn)移特質(zhì)與馬爾科夫轉(zhuǎn)換過程相契合，因此可將股市之間的轉(zhuǎn)換看成一個動態(tài)的轉(zhuǎn)換過程。本文假設(shè)一個狀態(tài)變量Xt服從一階兩狀態(tài)的馬爾科夫過程，其狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率方程如下：

（三）Copula模型

在金融市場中，有明顯的非對稱現(xiàn)象，“相依函數(shù)”Copula函數(shù)的出現(xiàn)能將多個隨機(jī)變量的聯(lián)合分布與它們各自的邊緣分布相連接，既可處理隨機(jī)變量的尾部相關(guān)性，也可用來討論金融市場間相關(guān)性。單一狀態(tài)的Copula 模型可以較好地進(jìn)行股市之間非對稱狀態(tài)的刻畫，但股市間的相關(guān)性在不同狀態(tài)是動態(tài)變化的。因此，本文為了能更準(zhǔn)確地捕捉股票市場時間序列的金融特征，將一個含有狀態(tài)轉(zhuǎn)移的量引入Copula模型中，以便對股市之間的相關(guān)性進(jìn)行估計(jì)，即構(gòu)建馬爾科夫狀態(tài)轉(zhuǎn)移Copula 模型。Copula 函數(shù)選擇具有對稱性的二元t-Copula 函數(shù)與具有非對稱性的Clayton Copula函數(shù)。

二元t-Copula函數(shù)的分布函數(shù)為：

其中u和v是邊緣分布提取出的殘差序列，ρ為相依參數(shù)估計(jì)值，表示股市間的聯(lián)系程度，υ為模型自由度，λ為尾部相依系數(shù)，表示股市間的聯(lián)動性，即一個國家股市出現(xiàn)暴漲或暴跌，對另一個國家產(chǎn)生影響的程度。

Clayton Copula函數(shù)的分布函數(shù)為：

密度函數(shù)為：

其中，θ為隨機(jī)變量u和v之間的非對稱性相關(guān)參數(shù)估計(jì)值，反映股市間的非對稱性，且θ≥0；θ為0時，u和v則相互獨(dú)立，θ越大，u和v相關(guān)性越強(qiáng)。

馬爾科夫狀態(tài)轉(zhuǎn)移Copula模型：

四、變量描述性統(tǒng)計(jì)與邊緣分布模型估計(jì)

（一）數(shù)據(jù)獲取與處理

本文數(shù)據(jù)來源于英為財(cái)情投資網(wǎng)站（Investing.com）?；跀?shù)據(jù)的連續(xù)性與匹配性，本文選取2001年2 月6 日至2020 年5 月31 日中國和非洲四個國家的日度數(shù)據(jù)，其中非洲國家包括非洲第二大經(jīng)濟(jì)體南非、宣布獨(dú)立后經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快的肯尼亞、經(jīng)濟(jì)狀況相對薄弱的突尼斯和非洲最具競爭力的國家毛里求斯，所選取的非洲國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展各有特點(diǎn)，可分析中國與不同發(fā)展程度的非洲國家股市間的關(guān)系。選取的股票指數(shù)分別為中國的上證指數(shù)（SSEC），南非40 指數(shù)（SA40）、肯尼亞內(nèi)羅畢證券交易所20 指數(shù)（NSE20）、突尼斯TUNINDEX 指數(shù)（TUNINDEX）和毛里求斯SEMDEX指數(shù)（MDEX）。

本文對樣本整體進(jìn)行分析，同時根據(jù)中國資本市場改革的標(biāo)志性事件對樣本時間進(jìn)行分段，以分析中國市場開放不同階段下中國與非洲國家股市聯(lián)動的動態(tài)變化。樣本階段如下：第一階段為2001年至2005年，中國加入WTO和合格境外機(jī)構(gòu)投資者（QFII）制度的正式施行對中國資本市場開放具有促進(jìn)作用；第二階段為2006 年至2013 年，全球金融危機(jī)和歐債危機(jī)的爆發(fā)使得中國股市與國際股市間的聯(lián)系更為緊密，資本市場開放度較第一階段有所提升；第三階段為2014年至2020年，“滬港通”“深港通”的開通和“一帶一路”倡議的提出等舉措都進(jìn)一步促進(jìn)了中國資本市場對外開放。在股票市場中每個交易時間包含開盤價、收盤價、最低價和最高價等交易信息，其中收盤價最能代表當(dāng)天交易情況，最終選取各指數(shù)的收盤價。由于每個國家的股市交易日與節(jié)假日不同，本文以上證指數(shù)的交易時間為準(zhǔn)，對未重疊的日收盤價數(shù)據(jù)進(jìn)行刪減。經(jīng)處理后，中國、南非、肯尼亞、突尼斯和毛里求斯股指的觀測值均為4317，使用如下對數(shù)處理法得到股指收益率序列：

其中Pt表示股指的第t日的收盤價格，Rt（%）為股市的整體日收益率。數(shù)據(jù)相關(guān)處理主要通過Eviews計(jì)量軟件和MATLAB軟件進(jìn)行。

（二）描述性統(tǒng)計(jì)分析

對上述所處理的收益率序列進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，相關(guān)結(jié)果如表1所示，收益率序列的波動圖如圖1至圖5所示。

表1 中非五國收益率序列描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

圖1 上證指數(shù)收益率波動圖

圖2 南非指數(shù)收益率波動圖

圖3 肯尼亞指數(shù)收益率波動圖

圖4 突尼斯指數(shù)收益率波動圖

圖5 毛里求斯指數(shù)收益率波動圖

整體看，中國和非洲四個國家收益率的分布均存在時變特征、聚集性和波動較大的情況，幾乎每個序列都出現(xiàn)過異常的峰值，高頻波動區(qū)較為集中，且序列波動集聚出現(xiàn)的時間基本一致。其中TUNINDEX波動范圍很小，出現(xiàn)極為異常的峰值，這可能與突尼斯國內(nèi)經(jīng)濟(jì)市場狹小，股票市場機(jī)制尚不成熟，股票交易活躍度過低有關(guān)。五國收益率偏度小于0.5，峰度大于3，表明五國股市有明顯的“尖峰厚尾”現(xiàn)象，而JB檢驗(yàn)值表明五國收益率序列均不服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。綜合各股指收益率序列的自相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果，選取15 階自相關(guān)系數(shù)的Q 統(tǒng)計(jì)量是否顯著異于0 來檢驗(yàn)序列的相關(guān)性，即通過Q（15）的值可知各國股指收益率序列顯著相關(guān)。AIC 結(jié)果表明每個收益率序列都不存在單位根，均為平穩(wěn)序列。ARCH-LM結(jié)果則表明各國的收益率序列具有條件異方差性，需進(jìn)行進(jìn)一步邊緣分布建模。

根據(jù)不同階段的特征變化顯示，TUNINDEX最大值與最小值相差最大，與圖4 中異常的波動吻合，其他四國最大值與最小值的差值基本在合理范圍內(nèi)。每個國家在不同階段的波動性相差不大，但無論哪個階段上證指數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差均為最大，即中國股市的波動性最大。各國的各階段偏度均小于1，峰度都大于3，存在明顯的“尖峰厚尾”現(xiàn)象，且不服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。Q 統(tǒng)計(jì)量顯示各國每個階段的股指收益率序列顯著相關(guān)。各收益率序列都是平穩(wěn)序列且具有條件異方差性。

由表2 的相關(guān)系數(shù)可知，總體樣本中，中國與南非、肯尼亞、突尼斯和毛里求斯的收益率序列相關(guān)系數(shù)基本為正，且與南非的正相關(guān)性最強(qiáng)，與突尼斯的相關(guān)性最弱。分樣本中，中國與毛里求斯收益率序列的相關(guān)系數(shù)均為正；中國與南非、肯尼亞和突尼斯的相關(guān)系數(shù)在第一階段為負(fù)，第二、三階段均為正；中國與南非在第二、三階段的正相關(guān)性最強(qiáng)，與突尼斯相關(guān)性最弱。

表2 中非五國相關(guān)系數(shù)表

（三）邊緣分布模型估計(jì)結(jié)果分析

描述性統(tǒng)計(jì)分析和相關(guān)性結(jié)果均表明需要對收益率序列進(jìn)行邊緣分布建模，邊緣分布模型估計(jì)結(jié)果如表3所示。

表3顯示，總體看，中非五國估計(jì)參數(shù)基本顯著。其中，肯尼亞與突尼斯的β1值較大，表明其股市對信息敏感度強(qiáng)于中國、南非和毛里求斯。中國和南非的α1值均大于0.85，說明股指收益率前期的波動對條件方差的影響較大且持續(xù)時間較長，尤其是中國上證指數(shù)。每個國家的α0均為正，說明存在一定的信息敏感度，其中突尼斯的信息敏感度最大，毛里求斯的最小。JB統(tǒng)計(jì)量在1%的顯著水平下顯著，均為非正態(tài)分布。同時根據(jù)表3中ARCH 檢驗(yàn)的概率值可知，所有的股指收益率序列均在1%的置信水平下接受原假設(shè)，即序列不存在ARCH 效應(yīng)，每個國家的股指收益率序列的序列相關(guān)性和ARCH 效應(yīng)已經(jīng)被消除。但如果需要進(jìn)一步進(jìn)行Copula建模，要求序列滿足獨(dú)立同分布。因此，本文采取核密度估計(jì)的非參方法將五國的收益率殘差序列轉(zhuǎn)變成［0，1］上的均勻分布，再用K-S 檢驗(yàn)方法進(jìn)行檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果顯示中非五國的K-S 檢驗(yàn)值都接近于1，基本服從（0，1）均勻分布，可以進(jìn)行相應(yīng)的Copula建模。

分階段樣本估計(jì)結(jié)果顯示，每個階段的估計(jì)參數(shù)基本顯著，且每個國家收益率序列的波動性具有持久性和強(qiáng)記憶性。第一階段的肯尼亞、毛里求斯，第二階段的突尼斯與毛里求斯，第三階段的肯尼亞、突尼斯與毛里求斯的β1相對較大，表明這些國家股市對信息敏感度明顯強(qiáng)于中國與南非，但各國在不同階段的β1變化不大，即對信息敏感度變化不大。南非各個階段α1值均大于0.85，中國在第二、三階段α1值大于0.85，說明中國和非洲前期的股指收益率波動會對條件方差有較大、較長時間的影響。五個國家的α1值具有上升趨勢，即自身的前期波動對條件方差的影響在不斷增加。α0均為正，說明各國在每個階段對信息都具有一定的敏感度，但每個國家的α0均在減小，表示對信息的敏感度呈現(xiàn)減弱的態(tài)勢。同樣，三個階段中每個國家的股指收益率序列的序列相關(guān)性和ARCH 效應(yīng)已被消除，各階段的序列均為非正態(tài)分布。從K-S檢驗(yàn)可得，除了毛里求斯第一階段和第三階段的K-S檢驗(yàn)值相對較小外，其余國家都接近于1，基本上服從（0，1）均勻分布，可進(jìn)行Copula建模。

五、馬爾科夫狀態(tài)轉(zhuǎn)移Copula 模型估計(jì)結(jié)果分析

表4 整體樣本結(jié)果顯示，中國與南非股市間p值與q值均較大，表明外部信息的傳導(dǎo)對中國和南非股市影響的統(tǒng)一性較高，且股市的信息敏感度較強(qiáng)；ρ值、θ值與尾部相依系數(shù)λ相對其他國家最大，表明中國與南非股市的聯(lián)系程度最高，相關(guān)性與聯(lián)動性也最強(qiáng)。這是因?yàn)槟戏琴Y本市場相對其他國家更為成熟，同時作為金磚成員國，中國和南非的基準(zhǔn)股指衍生產(chǎn)品可在對方交易所以當(dāng)?shù)刎泿艗炫七M(jìn)行買賣，也使得中國與南非金融合作相對其他國家更為緊密。中國與肯尼亞、突尼斯、毛里求斯股市間p值與q值都較大，表明股市受外部消息影響的一致性強(qiáng)和敏感度較高。其中，中國與突尼斯股市間的ρ值、θ值與尾部相依系數(shù)λ最小，即中國與突尼斯股市間的關(guān)聯(lián)程度相關(guān)性和聯(lián)動性均最弱，中突的基建合作、經(jīng)濟(jì)技術(shù)合作、雙向投資方雖然均有所成就，但整體投資環(huán)境不成熟，股市發(fā)展也有所限制。中國與肯尼亞、毛里求斯股市間的ρ值、θ值與尾部相依系數(shù)λ也較小，說明中國與肯尼亞、毛里求斯股市的聯(lián)系程度、相關(guān)性和聯(lián)動性也并不高，這是因?yàn)橹袊c肯尼亞的經(jīng)濟(jì)技術(shù)合作主要涉及商品的進(jìn)出口業(yè)務(wù)，資本市場合作較少；而毛里求斯的經(jīng)濟(jì)投資環(huán)境不穩(wěn)定，中國與其在股市間尚未形成系統(tǒng)性合作。

表5的分階段樣本回歸結(jié)果顯示，中國與南非股市不同階段p值變化不大、q值增加，表明信息對兩國股市影響的統(tǒng)一性基本不變，但兩國股市對外部信息的敏感度有所加強(qiáng)，波動增強(qiáng)；ρ值、θ值與尾部相依系數(shù)λ都在增加，說明中國與南非的股市聯(lián)系程度、相關(guān)性與聯(lián)動性都在增強(qiáng)。這得益于中國資本市場不斷開放下中國和南非合作的推進(jìn)和深化，包括中國與南非建立戰(zhàn)略對話機(jī)制、開展中國-南非經(jīng)濟(jì)和貿(mào)易論壇、金磚國家合作、中非合作論壇機(jī)制推進(jìn)及“一帶一路”倡議的提出等，增進(jìn)中國與南非的互聯(lián)互通，并提升投資貿(mào)易便利化水平，雙方合作更加緊密。中國與肯尼亞、突尼斯、毛里求斯股市間的p值、q值均呈上升趨勢，ρ值、θ值與尾部相依系數(shù)λ總體上升，表明中國與肯尼亞、突尼斯、毛里求斯股市間的相關(guān)性與聯(lián)動性均有提升，但增加的幅度較小。中國與非洲這些國家股市聯(lián)動性的不斷增強(qiáng)主要得益于中國資本市場發(fā)展和不斷開放以及非洲國家自身經(jīng)濟(jì)、金融的發(fā)展，尤其是中非合作論壇主要合作倡議和承諾的落實(shí)及“一帶一路”倡議契機(jī)下中國與非洲國家在雙邊、多邊合作方面的推進(jìn)。但從聯(lián)動性的數(shù)值看，中國與這些非洲國家的股市合作仍處于初步發(fā)展階段，具有很大的提升空間，并在中非命運(yùn)共同體構(gòu)建中具有廣闊的合作前景。

表5 中非五國三階段馬爾科夫狀態(tài)轉(zhuǎn)移Copula模型參數(shù)估計(jì)表

六、結(jié)論與啟示

（一）結(jié)論

本文基于馬爾科夫狀態(tài)轉(zhuǎn)移Copula模型，分階段探討中國與非洲部分國家股市之間的聯(lián)動效應(yīng)，得到兩點(diǎn)主要結(jié)論。第一，整體樣本看，中國、南非、肯尼亞、突尼斯和毛里求斯股市都存在突發(fā)性波動，受利好消息的影響更顯著。中國與非洲四國有較弱的正向聯(lián)動效應(yīng)，其中中國與南非股市的聯(lián)動性最強(qiáng)，與突尼斯股市的聯(lián)動性最弱。第二，在中國資本市場不斷開放和中非合作不斷推進(jìn)下，中國和非洲四國股市間的聯(lián)動性具有不斷增強(qiáng)的趨勢。2001 年至2005年，中國資本市場處于初步開放階段，加上非洲國家經(jīng)濟(jì)較為落后，政局還不穩(wěn)定，資本市場發(fā)展不夠成熟等，中國與非洲國家股市間的聯(lián)動性也較弱；2006年至2013年中非股市聯(lián)動仍然較弱但較第一階段有所上升；2014年至2020年，隨著“一帶一路”倡議的提出和實(shí)施，中非經(jīng)貿(mào)往來愈加頻繁穩(wěn)定，中非在金融合作方面更加緊密，中非股市聯(lián)動性進(jìn)一步增強(qiáng)，且具有較大的提升空間。

（二）啟示

一是推動資本市場開放，加強(qiáng)中非金融市場互聯(lián)互通。資本市場開放既是中國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的要求，也是推動中國與包括非洲國家在內(nèi)的“一帶一路”沿線國家合作尤其是在資金融通方面合作的基礎(chǔ)。推動資本市場開放，意味著中國資本市場的運(yùn)行機(jī)制和效率需要不斷完善，由此提升中國企業(yè)的競爭力，有利于加強(qiáng)與非洲國家在資本市場方面的協(xié)調(diào)與合作，進(jìn)而推動中非全面合作。借鑒南非資本市場開放的做法，我國在推動資本市場開放時可依據(jù)本國的基本國情，制定有效并且有利的宏觀經(jīng)濟(jì)政策，推動現(xiàn)代化金融服務(wù)體系改革措施的實(shí)行，完善金融業(yè)法律法規(guī)與財(cái)務(wù)會計(jì)準(zhǔn)則，打造健康且高效的國際化投資經(jīng)營氛圍，逐步改善并努力維持好與國際金融市場的關(guān)系。

二是加強(qiáng)金融監(jiān)管合作，防范中非金融風(fēng)險傳染，深化中非股市聯(lián)動發(fā)展的融合效應(yīng)。隨著中非股市間的關(guān)聯(lián)性越來越緊密，金融風(fēng)險的傳染性也在增加，因此在中非資本市場合作過程中，需要加強(qiáng)金融監(jiān)管合作，防范金融風(fēng)險，主要是遵循循序漸進(jìn)、自主可控的原則，以防范和控制相關(guān)風(fēng)險，平衡好市場效率與風(fēng)險控制的關(guān)系。具體地，中國與非洲國家金融監(jiān)管當(dāng)局可以簽訂股市及其他資本市場監(jiān)管合作相關(guān)備忘錄，建立相關(guān)的風(fēng)險預(yù)警機(jī)制，有效防范和控制可能發(fā)生的金融風(fēng)險。同時，推動在非中資企業(yè)經(jīng)營模式和股市投資方面的創(chuàng)新發(fā)展，引導(dǎo)中資企業(yè)融入非洲國家經(jīng)濟(jì)體系，盡可能貼合非洲的需求，達(dá)到經(jīng)濟(jì)與文化相適配，進(jìn)一步深化中非股市聯(lián)動發(fā)展的“1+1＞2”融合效應(yīng)。

三是以支持“八大行動”為目標(biāo)，促進(jìn)中非資本市場合作。在致力于構(gòu)建中非命運(yùn)共同體和全面踐行“一帶一路”倡議的框架下，努力實(shí)現(xiàn)2018 年中非合作論壇提出的“產(chǎn)業(yè)促進(jìn)、設(shè)施聯(lián)通、貿(mào)易便利、綠色發(fā)展、能力建設(shè)、健康衛(wèi)生、人文交流、和平安全”八大行動，這既是強(qiáng)化中非資本市場合作的動因之一，同時也為中非資本市場合作提供了政策指導(dǎo)。尤其在當(dāng)前全球新冠肺炎疫情還在反復(fù)的情況下，通過資本市場合作支持中非衛(wèi)生健康行業(yè)發(fā)展，不僅能在一定程度上加強(qiáng)對中國與非洲國家疫情的有效控制，更有利于推動中非衛(wèi)生健康命運(yùn)共同體構(gòu)建。