美中金融冷戰升級!制裁和關稅夾擊下,中國為何急於讓人民幣從美元「單飛」?
美中金融冷戰升級!制裁和關稅夾擊下,中國為何急於讓人民幣從美元「單飛」?

當然,並非所有人都一致認為主要貨幣之間(如今包含美元、人民幣、歐元與日圓)應該採取自由浮動。

諾貝爾經濟學獎得主羅伯・孟岱爾(Robert Mundell)和史丹佛經濟學家隆納・麥金農(Ronald McKinnon)是兩位著名的反對者。這兩位國際總體經濟學巨擘各自主張,讓人民幣匯率大幅波動是錯誤的決策。

事實上,他們認為歐洲、日本與中國都應該將本國貨幣與美元掛鉤。孟岱爾甚至曾打趣道:「最理想的貨幣數量是小於三的奇數。」但我並不這麼認為。雖然這在全球和平、和諧共存的理想世界中或許可行,但根據歐元區和其他固定匯率制度的經驗顯示,即使在高度致力於政治合作的國家之間,固定匯率制度也難以維繫。

即使不考慮地緣政治緊張、關稅戰、經濟制裁與東西方的網路鴻溝,中國仍有充分理由將人民幣轉換為更接近常態的主要貨幣,甚至早在人民幣追求支配性地位之前就該如此。

舉個小例子:2023和2024年間,中國的經濟成長顯著放緩,通膨極低,而同個時期,美國仍處於經濟繁榮期的尾聲,並經歷好幾年的高通膨。當然,中國可以透過進一步關閉資本市場,來換取更多的利率自主空間,但對貿易高度開放、企業擁有多種規避資本管制手段的國家而言,這類政策能成功的空間十分有限。

從2015年外匯危機,看中國的「去美元化」嘗試

事實上,中國在人民幣與美元脫鉤的道路上已經走得很遠。

嚴格來說,中國早在2005年就踏上這條路,當時中國開始將人民幣與一籃子貨幣掛鉤,而不僅跟美元掛鉤。儘管籃子中的美元以及與美元掛鉤的貨幣權重仍然偏高,但這項微調為2005年8月至2015年8月間的溫和升值期奠定基礎。

china_人民幣
圖/ shutterstock

雖然升值過程斷斷續續,但10年後,購買一美元所需的人民幣比剛開始時少了22%,無論以任何標準衡量都是相當顯著的變動。(經濟學家有時稱這個過程為「爬行釘住匯率」[crawling peg],即匯率朝同個方向穩定變動,但每次變動幅度都不大。)

由於美國和國際貨幣基金大部分的訴求似乎都已經達成,中國各界原本預期西方決策者應該有更正面的回應,特別是中國的年度經常帳盈餘占國內生產毛額的比重已經從2007年的9.9%高峰降至2015年的2.6%。然而,西方國家反應冷淡的部分原因在於中國的貿易主導地位仍持續擴張,而且一直到先前提過的2015年股市大恐慌之前,中國仍持續快速累積外匯存底(其中約70%為美元資產)。

2015年,中國因資本外流損失四分之一的外匯存底,中國當局因而重新調整一籃子貨幣,藉此創造更大的匯率彈性空間。

中國人民銀行起初將籃子擴充至13種貨幣,接著在2016年進一步增加到24種貨幣。儘管這個貨幣籃子仍屬於參考匯率,而非嚴格的目標,中國當局也經常靈活詮釋這項制度。不過,自2015年的一籃子貨幣改革以來,中國的匯率政策確實向更靈活的制度靠攏,但中國尚未實現如美元與歐元之間的完全浮動匯率制度。

儘管如此,與其說中國現在的匯率制度是2005至2014年的「爬行盯住匯率」,不如說更接近經濟學家所稱的 「管理浮動匯率」 (managed float):允許匯率上下波動,但波動幅度與速度都在一定的範圍內。但正如第一章所述,中國的匯率制度仍然以美元為中心,是否應該歸入美元集團,仍處於模糊地帶。

日韓經驗擺在眼前,亞洲供應鏈不需「美元掛鉤」也能生存

過去有人認為亞洲國家的貨幣對美元的匯率必須穩定,以維持亞洲供應鏈的效率,就像歐洲國家認為必須採用歐元來促進區域內貿易一樣。這正是孟岱爾與麥金農提倡區域和全球固定匯率制度的核心理由之一。

正如第十五章會探討,亞洲經濟體曾長期依循這條道路前進。然而,對於擁有成熟金融市場與先進經濟體層級監理制度的國家而言,穩定供應鏈的理由或許被誇大了。南韓與日本已經允許本國貨幣對美元浮動,雖然兩國偶爾會干預市場,但無論從哪種角度來看,他們都沒有將匯率與美元掛勾。

最初中國在2015年改革一籃子貨幣後,外界對於中國是否真的有意願推動更具彈性的美元匯率仍抱持懷疑的態度。當時情勢難以判斷,部分原因是當時歐元、美元與日圓之間的匯率幾乎沒有太大的波動,可能是因為這三種主要貨幣的短期與長期利率已經趨於一致。

隨後,新冠疫情後的經濟復甦讓通貨膨漲捲土重來,導致美國、歐洲與許多新興市場的利率急劇上升。日圓對美元匯率在2014至2022年幾乎陷入停滯,卻在2024年5月重貶至1美元兌157日圓,較2020年底的1美元兌103日圓貶值35%。韓元在2020年底至2022年10月間貶值24%。相對的,中國則在2020年疫情初期暫時讓人民幣對美元升值超過10%,但數年後人民幣又回到原點。

當美中爆發匯率戰,別指望IMF能當和事佬

雖然更大的匯率彈性並非人民幣在國際貿易和金融領域擴大使用的充分條件,但確實是一項關鍵動力。只要人民幣對美元匯率維持高度穩定,任何國家都沒有理由在自身匯率目標中賦予人民幣更高的權重。但隨著人民幣對美元匯率開始出現劇烈波動,即使不會一夕之間帶來改變,也可能引發急劇的變化。

若中國最終採取完全浮動匯率制度,勢必會帶來偶發的劇烈波動,無疑將為本已複雜的美中關係帶來摩擦,而且目前各界仍不清楚該如何化解這些摩擦。

原則上,國際貨幣基金應該有能力介入協調,畢竟在二戰後創立國際貨幣基金的初衷之一就是處理國際匯率爭端。但別指望國際貨幣基金能幫上多少忙。此時我不禁想起關於聯合國(國際貨幣基金的「近親機構」)的老笑話,雖未盡公平,卻頗為貼切:「如果兩個小國之間起衝突,聯合國一出面,衝突就消失了;如果小國和大國之間起衝突,聯合國一出面,小國就消失了;如果兩個大國之間起衝突,聯合國自己就消失了。」

本文授權轉載自《我們的美元,你們的問題》,Kenneth Rogoff著,天下文化出版

我們的美元,你們的問題
圖/ 天下文化
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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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