葉 芳 溫 丹

（華僑大學，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)系再到當前構(gòu)建更加緊密的中非命運共同體的跨越式發(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制和務實合作的重要平臺。此外，專項貸款與經(jīng)費支持、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”倡議契機下進一步推動中非股市合作？對這些問題的思考和研究，對進一步推動中非金融合作和中非命運共同體的構(gòu)建具有重要的理論和實踐意義。

二、文獻綜述

由于發(fā)達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)達國家為研究對象。Morana &Beltratti（2008）認為美國、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)達經(jīng)濟體的沖擊影響；張曉燕（2019）則認為近三十年來，亞洲和遠東國家的股市聯(lián)動性并未顯著增強。

中國股市與發(fā)達國家、金磚國家、新興經(jīng)濟體股市間的聯(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)易強度對中美股市之間相互依存關(guān)系有促進作用，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)與標準普爾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）認為相較中國與發(fā)達國家股市的聯(lián)動性，中國與菲律賓等新興市場股市的聯(lián)動效應更強；但是馮永琦和趙佳楠（2020）指出中國股市對發(fā)達國家股市溢出效應呈減弱趨勢，與金磚國家之間波動溢出效應在不斷增強，其中中印、中俄股市間動態(tài)相關(guān)性較弱。還有一些學者則探討了中國內(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，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)增強的趨勢。

一些學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)系在次貸危機后有所加強。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在經(jīng)濟動蕩時期更強，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。Gourène et al.（2019）考察新興和發(fā)達股市對非洲七個國家股市的溢出效應，指出非洲股票市場一體化普遍薄弱，股市間的溢出效應較弱，但在金融危機期間，新興市場與發(fā)達市場對非洲國家股票市場的溢出效應有所增強。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期間較為明顯，但危機后中非股市關(guān)聯(lián)度有所下降。

綜上可知，國內(nèi)外學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，馬爾科夫機制轉(zhuǎn)換模型則能更好地刻畫這種狀態(tài)轉(zhuǎn)變?；诖?，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，以便進行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)，表示可觀測的預期風險對股指收益率的影響程度，t時刻的殘差項定義為εt～N( 0,)，α0是方差方程的常數(shù)項，α1反映前一期信息傳導對本期股指收益率波動的影響，β1為GARCH項參數(shù)，表示滯后一期的歷史股指收益率對當前股指收益的影響。

（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)性進行估計，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為隨機變量u和v之間的非對稱性相關(guān)參數(shù)估計值，反映股市間的非對稱性，且θ≥0；θ為0時，u和v則相互獨立，θ越大，u和v相關(guān)性越強。

馬爾科夫狀態(tài)轉(zhuǎn)移Copula模型：

四、變量描述性統(tǒng)計與邊緣分布模型估計

（一）數(shù)據(jù)獲取與處理

本文數(shù)據(jù)來源于英為財情投資網(wǎng)站（Investing.com）。基于數(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)濟體南非、宣布獨立后經(jīng)濟發(fā)展較快的肯尼亞、經(jīng)濟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)濟發(fā)展各有特點，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）。

本文對樣本整體進行分析，同時根據(jù)中國資本市場改革的標志性事件對樣本時間進行分段，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作用；第二階段為2006 年至2013 年，全球金融危機和歐債危機的爆發(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一步促進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，對未重疊的日收盤價數(shù)據(jù)進行刪減。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計量軟件和MATLAB軟件進行。

（二）描述性統(tǒng)計分析

對上述所處理的收益率序列進行描述性統(tǒng)計分析，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)濟市場狹小，股票市場機制尚不成熟，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檢驗值表明五國收益率序列均不服從標準正態(tài)分布。綜合各股指收益率序列的自相關(guān)檢驗結(jié)果，選取15 階自相關(guān)系數(shù)的Q 統(tǒng)計量是否顯著異于0 來檢驗序列的相關(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，需進行進一步邊緣分布建模。

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)標準差均為最大，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，且不服從標準正態(tài)分布。Q 統(tǒng)計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，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，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，與突尼斯相關(guān)性最弱。

表2 中非五國相關(guān)系數(shù)表

（三）邊緣分布模型估計結(jié)果分析

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

表3顯示，總體看，中非五國估計參數(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，每個國家的股指收益率序列的序列相關(guān)性和ARCH 效應已經(jīng)被消除。但如果需要進一步進行Copula建模，要求序列滿足獨立同分布。因此，本文采取核密度估計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 檢驗方法進行檢驗。檢驗結(jié)果顯示中非五國的K-S 檢驗值都接近于1，基本服從（0，1）均勻分布，可以進行相應的Copula建模。

分階段樣本估計結(jié)果顯示，每個階段的估計參數(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 效應已被消除，各階段的序列均為非正態(tài)分布。從K-S檢驗可得，除了毛里求斯第一階段和第三階段的K-S檢驗值相對較小外，其余國家都接近于1，基本上服從（0，1）均勻分布，可進行Copula建模。

五、馬爾科夫狀態(tài)轉(zhuǎn)移Copula 模型估計結(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；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。這是因為南非資本市場相對其他國家更為成熟，同時作為金磚成員國，中國和南非的基準股指衍生產(chǎn)品可在對方交易所以當?shù)刎泿艗炫七M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，這是因為中國與肯尼亞的經(jīng)濟技術(shù)合作主要涉及商品的進出口業(yè)務，資本市場合作較少；而毛里求斯的經(jīng)濟投資環(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，波動增強；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。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和深化，包括中國與南非建立戰(zhàn)略對話機制、開展中國-南非經(jīng)濟和貿(mào)易論壇、金磚國家合作、中非合作論壇機制推進及“一帶一路”倡議的提出等，增進中國與南非的互聯(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、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及“一帶一路”倡議契機下中國與非洲國家在雙邊、多邊合作方面的推進。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，得到兩點主要結(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，其中中國與南非股市的聯(lián)動性最強，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下，中國和非洲四國股市間的聯(lián)動性具有不斷增強的趨勢。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)動性進一步增強，且具有較大的提升空間。

（二）啟示

一是推動資本市場開放，加強中非金融市場互聯(lián)互通。資本市場開放既是中國經(jīng)濟高質(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行機制和效率需要不斷完善，由此提升中國企業(yè)的競爭力，有利于加強與非洲國家在資本市場方面的協(xié)調(diào)與合作，進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)濟政策，推動現(xiàn)代化金融服務體系改革措施的實行，完善金融業(yè)法律法規(guī)與財務會計準則，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。

二是加強金融監(jiān)管合作，防范中非金融風險傳染，深化中非股市聯(lián)動發(fā)展的融合效應。隨著中非股市間的關(guān)聯(lián)性越來越緊密，金融風險的傳染性也在增加，因此在中非資本市場合作過程中，需要加強金融監(jiān)管合作，防范金融風險，主要是遵循循序漸進、自主可控的原則，以防范和控制相關(guān)風險，平衡好市場效率與風險控制的關(guān)系。具體地，中國與非洲國家金融監(jiān)管當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)的風險預警機制，有效防范和控制可能發(fā)生的金融風險。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，引導中資企業(yè)融入非洲國家經(jīng)濟體系，盡可能貼合非洲的需求，達到經(jīng)濟與文化相適配，進一步深化中非股市聯(lián)動發(fā)展的“1+1＞2”融合效應。

三是以支持“八大行動”為目標，促進中非資本市場合作。在致力于構(gòu)建中非命運共同體和全面踐行“一帶一路”倡議的框架下，努力實現(xiàn)2018 年中非合作論壇提出的“產(chǎn)業(yè)促進、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。尤其在當前全球新冠肺炎疫情還在反復的情況下，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)生健康命運共同體構(gòu)建。