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user: 4. 人民币货币锚效应及作用渠道实证分析 4.1. 模型设定 1) Frankel-Wei模型 参照Frankel和Wei (1994) [ 5 ] 研究东亚国家货币篮子权重所使用的经典模型，本文为验证假设1，将人民币作为驻锚货币加入到模型中： Δ log ( X C H F ) = c + β 1 Δ log ( U S D C H F ) + β 2 Δ log ( E U R C H F )       + β 3 Δ log ( J P Y C H F )                                                                                                                                     + β 4 Δ log ( G B P C H F ) + β 5 Δ log ( C N Y C H F ) + u (1) 其中， Δ log ( X C H F ) 表示“一带一路”区域国家货币兑瑞士法郎汇率的对数差分， Δ log ( U S D C H F ) 、 Δ log ( E U R C H F ) 、 Δ log ( J P Y C H F ) 、 Δ log ( G B P C H F ) 、 Δ log ( C N Y C H F ) 分别表示美元、欧元、日元、英镑及人民币 兑瑞士法郎汇率的对数差分，公式右边各货币的系数即反映了其对该国货币汇率的影响程度。 由于人民币汇率在很大程度上参考美元，所以将人民币作为驻锚货币加入模型，可能导致多重共线性问题。本文采用Chen和Peng (2007) [ 31 ] 提出的两步分析法，以美元、欧元、日元、英镑作为驻锚货币，根据(2)式首先对人民币进行回归，得出残差序列 ω 作为人民币的自主波动成分。 Δ log ( C N Y C H F ) = c + θ 1 Δ log ( U S D C H F ) + θ 2 Δ log ( E U R C H F )                                                                                                                                           + θ 3 Δ log ( J P Y C H F )         + θ 4 Δ log ( G B P C H F ) + ω (2) 最后，将回归后得出的残差序列 ω 带入公式(1)中，构建如(3)式所示的货币锚模型以验证假设1，若估计系数 β 5 显著为正，则表明人民币产生了货币锚效应。 Δ log ( X C H F ) = c + β 1 Δ log ( U S D C H F ) + β 2 Δ log ( E U R C H F )       + β 3 Δ log ( J P Y C H F )                                                                                                                                       + β 4 Δ log ( G B P C H F ) + β 5 ω + u (3) 由于样本期较长，各国必然会根据面临的具体情况对所参考货币篮子适时进行调整，所以考察货币篮子在样本期间的动态变化非常有必要。本文将使用滚动回归方法，以反映货币篮子中各种锚货币权重变化。 此外，由于“一带一路”区域涉及范围较广，不同子区域国家经济金融情况会存在一定差异。为刻画人民币在不同子区域货币锚效应，本文在整体回归基础上，对各子区域进行分组回归。模型使用的数据类型为长面板数据，考虑到扰动项可能存在的组间异方差或组间同期相关，故采用LSDV法对系数进行估计，同时使用“稳健的标准误差”，即面板矫正标准误差(Panel-Corrected Standard Error，简记PCSE) [ 32 ]。 2) 动态面板模型 为验证假设2和假设3，首先，按照Frankel-Wei模型思路，以每年为一个子样本、对每一个样本国家分别进行回归，将人民币影响权重系数提取出来，作为动态面板模型的被解释变量。其次，参照曹彤和赵然(2014) [ 17 ] 研究欧元区核心货币决定因素的方法构建动态面板模型，并根据前文理论分析，选择代表贸易渠道和跨境直接投资渠道的解释变量以及相关控制变量，构造如(4)所示模型。需要说明的是，由于货币转换有成本，因此将货币惯性(被解释变量一阶滞后项)作为重要的控制变量加入模型。 β l ， n = c + a β l ， n − 1 + b 1 T D l ， n + b 2 F D I l ， n + b C o n t r o l s l ， n + μ l + ε l ， n (4) 其中， β l ， n 表示第l个样本国家第n年人民币影响权重数值 2 ， β l ， n − 1 表示第l个样本国家第 n − 1 年人民币影响权重数值， T D l ， n 表示第l个样本国家第n年贸易渠道解释变量的数值， F D I l ， n 表示第l个样本国家第n年跨境直接投资渠道解释变量的数值， C o n t r o l s l ， n 表示第l个样本国家第n年控制变量的数值， μ l 和 ε l ， n 为复合扰动项。 由于模型解释变量中含有被解释变量的一阶滞后项，为解决模型存在的内生性问题，本文采用Blundell和Bound (1998) [ 33 ] 提出的系统GMM方法进行估计。 4.2. 数据与变量选取 1) Frankel-Wei模型 2005年7月21日，中国人民银行宣布实行以市场供求为基础、参考一篮子货币进行调节、有管理的浮动汇率制度，因此本文以2005年“汇改”为时间起点，选取样本国家2005年至2018年日度汇率数据，考察人民币在“一带一路”区域的货币锚效应。考虑到数据可得性等问题，本文从中国一带一路网基础数据中选取了35个国家作为“一带一路”区域的样本国家，并参照该栏目及相关文献分类标准，将样本国家分为东南亚、南亚、中亚、西亚北非、独联体和中东欧6个子区域，具体分组情况如表1所示。数据来源为CEIC数据库。 Table 1 “The Belt and Road Region” area division and sample country selectio 区域 国家 数量 东南亚 新加坡、泰国、菲律宾、印度尼西亚、越南、马来西亚、老挝 7 南亚 孟加拉国、巴基斯坦、斯里兰卡、阿富汗、尼泊尔、印度 6 中亚 吉尔吉斯斯坦、塔吉克斯坦、哈萨克斯坦、土库曼斯坦、乌兹别克斯坦 5 西亚北非 埃及、土耳其、黎巴嫩、沙特阿拉伯、科威特、以色列、约旦 7 独联体 俄罗斯、乌克兰、亚美尼亚、阿塞拜疆、摩尔多瓦 5 中东欧 捷克、匈牙利、波兰、克罗地亚、阿尔巴尼亚 5 表1. “一带一路”区域划分及样本国家选取 2) 动态面板模型 本模型被解释变量由Frankel-Wei模型估计结果得到。贸易渠道选择贸易依存度(TD)，即中国和样本国家货物进出口额占样本国家整体货物进出口额的比重作为解释变量。跨境直接投资渠道选择中国全球投资地位(FDI)作为解释变量。控制变量分别从货币惯性、经济增长、人民币汇率制度改革及通货膨胀四方面选取。具体变量定义见表2。 Table 2 Variable definition and data source 变量符号 定义 数据来源 贸易依存度 (TD) 中国和样本国家货物进出口额占样本国家整体货物进出口额的比重 UN Comtrade 中国全球投资地位 (FDI) 中国对内对外直接投资存量占世界GDP比重除以样本国家对内对外直接投资存量占世界GDP比重 Unctad，World Bank 货币惯性 (L.β) Frankel-Wei模型中人民币估计系数的一阶滞后水平 由Frankel-Wei模型估计得出 相对经济增长 (GDP) 中国与样本国家GDP增长率之差 World Bank 人民币汇率制度改革虚拟变量 (REFORM) 2005年至2014年赋值为0，2015年至2018年赋值为1 相对通货膨胀 (CPI) 中国和样本国家CPI指数之差 World Bank 表2. 变量定义及数据来源 根据Frankel-Wei模型回归结果，东南亚、南亚以及中东欧区域国家人民币货币锚效应显著，结合考虑相关变量数据可得性，最终选取这三个区域的15个国家为样本，见表3。样本时间区间为2005年至2018年。 Table 3 The sample country selection of dynamic panel mode 区域 国家 数量 东南亚 马来西亚、越南、新加坡、菲律宾、泰国、老挝 6 南亚 巴基斯坦、孟加拉国、斯里兰卡、印度 4 中东欧 匈牙利、克罗地亚、波兰、阿尔巴尼亚、捷克 5 表3. 动态面板模型样本国家选取 4.3. 实证检验和结果分析 1) Frankel-Wei模型 经LLC检验及费雪式检验，检验结果显著拒绝存在单位根的原假设，故认为数据为平稳过程。表4反映了2005年至2018年各国货币汇率变动的情况。从均值看，除英镑外，人民币、欧元、日元、美元的汇率波动均小于“一带一路”区域国家货币汇率波动。就汇率波动标准差而言，各国汇率变动也展现出同均值类似的特点。从各国汇率变动的最大值和最小值来看，“一带一路”区域国家货币汇率变动较SDR篮子货币更大。综上，SDR货币篮子相较于“一带一路”区域国家货币波动更小，币值更加稳定。因此，“一带一路”区域国家货币参考SDR货币篮子有一定的必要性和可能性。 Table 4 Descriptive statistics of currency exchange rate changes of each countr 变量 均值 标准差 最小值 最大值 “一带一路”区域国家货币 0.000216 0.008516 −0.152308 0.650247 美元 0.000114 0.007124 −0.076150 0.153222 欧元 0.000078 0.005341 −0.079967 0.155539 日元 0.000178 0.007811 −0.076932 0.158207 英镑 0.000271 0.009457 −0.085519 0.198330 人民币 0.000066 0.006980 −0.075838 0.153026 表4. 各国货币汇率变动描述性统计 表5报告了全体组和分区域回归结果。全体组回归结果显示，“一带一路”区域样本国家货币汇率显著参考人民币，系数为0.079，其影响力位列第三，美元依旧是各国的主要锚定货币。分区域来看，东南亚、南亚和中东欧区域人民币系数显著为正，说明人民币在这三个区域已产生货币锚效应，其中东南亚区域人民币货币锚效应最为显著。而中亚、西亚北非和独联体回归结果则显示，人民币并未在该区域产生明显的货币锚效应。人民币在上述三个区域表现出较强的货币锚效应，可能是得益于中国与区域内国家双边贸易的快速发展及国家层面的各类政策、合作机制的支持。第一，东南亚地区与中国长期保持紧密经贸联系，贸易规模不断扩大。第二，中巴经济走廊、孟中印缅经济走廊等合作机制，为中国与南亚地区的进一步经贸合作提供政策支持。第三，2012年中国与中东欧“16 + 1”合作机制开启以来，中国与中东欧16国贸易总额增速明显快于整体贸易增速，双边贸易结构也逐步优化。 Table 5 Regression results of “The Belt and Road Region” area currency referencing SD 变量 全体组 东南亚 南亚 中亚 西亚北非 独联体 中东欧 USD 0.785 *** 0.890 *** 0.874 *** 0.751 *** 0.831 *** 1.002 *** 0.296 *** (158.07) (127.32) (112.83) (49.28) (73.11) (72.53) (20.15) EUR 0.150 *** 0.091 *** 0.012 0.031 * 0.013 0.005 0.811 *** (26.85) (11.18) (1.41) (1.85) (1.00) (0.30) (48.53) JPY −0.037 *** −0.012 ** −0.048 *** −0.005 −0.059 *** 0.010 −0.114 *** (−9.15) (−2.09) (−7.51) (−0.36) (−6.31) (0.88) (−9.38) GBP 0.003 0.008 * 0.016 *** −0.008 0.006 −0.000 −0.006 (1.16) (1.96) (3.80) (−0.94) (0.99) (−0.06) (−0.75) CNY 0.079 *** 0.339 *** 0.113 *** −0.268 *** 0.028 0.024 0.112 ** (4.53) (13.30) (4.11) (−5.30) (0.72) (0.48) (2.07) Constant 0.000 *** 0.000 0.000 *** 0.000 *** −0.000 0.000 −0.000 (2.60) (1.13) (2.77) (2.51) (−0.72) (1.34) (−0.39) 表5. “一带一路”区域货币参照SDR篮子回归结果 注：1) 括号内为z统计量；2) ***、**、*分别表示在1%、5%和10%水平上显著。 表6显示了人民币对“一带一路”区域国家货币汇率的动态影响。全体组、东南亚、南亚以及中东欧区域人民币系数在大部分时间显著为正，西亚北非、中亚、独联体大部分时间人民币系数不显著，这与全样本时间区间回归结果基本一致。从整体看，2005年至2014年人民币在“一带一路”区域的货币锚效应逐步增强，2014年后人民币货币锚效应有所减弱。2005年至2014年人民币在“一带一路”区域货币锚效应逐渐增强，可能得益于以下因素：在政策制度层面，人民币国际化进程开启，对人民币影响力提升提供有力支持；在经济因素层面，中国对外贸易和跨境直接投资发展迅速，对外直接投资存量从世界第25位跃升至第8位。2014年以后，人民币货币锚效应有所减弱，这一变化可能有以下几方面原因。第一，2014年美联储宣布退出量化宽松政策后美元走势强劲。相较之下，人民币在2015年“汇改”后币值波动更加剧烈，贬值预期增强，出现大量资本流出，由此人民币结束了多年来兑美元的单边升值，进入贬值区间。第二，“一带一路”倡议下的各项政策最终需要具体作用到贸易、跨境直接投资等领域来提升人民币影响力，且政策实施后所产生的经济效应可能存在一定时滞。2015年至2017年间中国和“一带一路”区域贸易额和对外直接投资额出现短暂下降，跨境人民币使用出现回调。第三，在全球经济增长放缓背景下中国经济面临下行压力，可能引发相关国家对中国经济前景的担忧。 Table 6 Dynamic regression results of “The Belt and Road Region” area currency referencing RM 回归区间 全体组 东南亚 南亚 中亚 西亚北非 独联体 中东欧 2005~2007 0.122 *** 0.326 *** 0.058 −0.071 0.227 * −0.003 0.078 (3.04) (5.36) (0.73) (−1.23) (1.95) (−0.08) (0.70) 2006~2008 0.242 *** 0.532 *** −0.059 −0.161 0.551 *** 0.202 *** 0.195 (4.14) (5.84) (−0.49) (−1.41) (2.61) (2.68) (1.00) 2007~2009 0.221 *** 0.494 *** −0.166 −0.148 0.530 *** 0.230 ** 0.209 (2.79) (4.85) (−1.33) (−0.74) (2.88) (2.30) (0.72) 2008~2010 0.204 *** 0.412 *** −0.092 −0.222 0.427 ** 0.335 *** 0.220 (2.69) (3.78) (−0.70) (−1.13) (2.51) (3.08) (0.69) 2009~2011 0.294 *** 0.636 *** 0.191 −0.253 0.220 0.031 0.737 ** (3.10) (5.73) (1.29) (−1.28) (1.26) (0.29) (2.19) 2010~2012 0.309 *** 0.652 *** 0.292 ** −0.211 ** 0.196 0.083 0.643 *** (4.31) (7.76) (2.05) (−1.98) (1.31) (1.04) (3.37) 2011~2013 0.435 *** 0.910 *** 0.594 *** −0.211 * 0.172 * 0.044 0.826 *** (8.35) (9.59) (3.76) (−1.92) (1.68) (0.50) (3.72) 2012~2014 0.384 *** 0.915 *** 0.500 *** −0.063 −0.027 0.105 0.599 *** (4.06) (8.68) (3.51) (−0.40) (−0.19) (0.40) (3.22) 2013~2015 0.041 0.302 *** 0.165 *** −0.130 −0.004 −0.128 −0.069 (1.04) (5.43) (3.32) (−1.00) (−0.06) (−0.71) (−0.83) 2014~2016 0.070 ** 0.331 *** 0.159 *** −0.146 0.028 −0.048 −0.019 (2.19) (6.84) (4.64) (−1.37) (0.55) (−0.32) (−0.30) 2015~2017 0.016 0.274 *** 0.129 *** −0.463 *** 0.040 −0.023 0.024 (0.69) (7.04) (4.73) (−5.08) (0.90) (−0.21) (0.43) 2016~2018 0.038 * 0.295 *** 0.091 ** −0.378 *** −0.052 0.046 0.157 *** (1.87) (9.86) (2.40) (−9.59) (−0.91) (0.89) (3.41) 表6. “一带一路”区域货币滚动参照人民币回归结果 注：1) 括号内为z统计量；2) ***、**、*分别表示在1%、5%和10%水平上显著。 2) 动态面板模型 选择假设自回归系数相同的LLC检验以及允许各面板单位自回归系数不同的费雪式检验，结果显示两种检验方法均拒绝存在单位根的原假设，故认为数据为平稳过程。 动态面板模型回归结果见表7，贸易依存度(TD)系数显著为正，表明样本国家在贸易方面对中国依赖度越高，人民币货币锚效应越强。样本国家对中国贸易依赖度高，在双方交易过程中中国处于相对强势地位，对计价结算货币的选择话语权更高。中国全球投资地位(FDI)系数为正，但不显著。这可能是由以下两方面原因导致：第一，中国对外直接投资额虽有所增长，但一定程度上存在与中国经济规模不匹配问题。第二，从跨境直接投资结构看，2016年以前中国外商直接投资规模一直大于对外直接投资规模。但可以预计，随着“一带一路”战略持续推进，越来越多企业走出去，跨境直接投资渠道对人民币货币锚效应的影响将有所增强。 控制变量方面，货币惯性(L.β)系数显著为正，对人民币已经产生货币锚效应区域来说，在没有外部冲击的条件下对于巩固人民币国际化水平具有积极作用。但同时也要看到，货币惯性的存在会对人民币替代其他国际货币产生阻碍。相对经济增长(GDP)对人民币货币锚效应有显著正向影响。这与经济实力是影响货币锚效应的理论相符。相对通货通胀(CPI)系数为负，与较低通胀有利于币值稳定的理论预期相符，但不显著。人民币汇率制度改革虚拟变量(REFORM)系数不显著，这和丁剑平等(2018) [ 26 ] “人民币的货币锚效应仅通过一次汇改得不到根本性改善”的结论类似。 Table 7 Dynamic panel model regression result 变量 系数 稳健标准误 t统计量 P值 TD 0.1066 0.052 2.07 0.058 FDI 0.0006 0.002 0.34 0.741 L.β 0.5914 0.274 2.16 0.049 GDP 0.2205 0.077 2.85 0.013 REFORM 0.0394 0.321 0.12 0.904 CPI −0.0005 0.006 −0.09 0.933 Constant −1.8438 0.914 −2.02 0.063 F-statistic 11.22 Prob > F 0.000 表7. 动态面板模型回归结果 为验证采用系统GMM方法估计的合理性，本文进行了Arellano-Bond检验，以验证 { ε l ， n } 是否满足不存在自相关的前提条件。检验结果显示，AR(1) P值小于0.1，AR(2) P值大于0.1，故接受 { ε l ， n } 不存在自相关的原假设。此外，为验证系统GMM估计中工具变量的有效性，本文进行了Hansen检验，检验结果显示接受“所有工具变量都有效”的原假设(见表8)。总体看，使用系统GMM方法对该动态面板模型进行估计是合理的。 Table 8 Disturbance term correlation and over identification tes 检验名称 检验方法 阶数 z统计量 P值 扰动项相关性检验 Arellano-Bond检验 AR(1) −1.77 0.076 AR(2) 1.21 0.225 过度识别检验 Hansen检验 - 9.17 0.241 表8. 扰动项相关性及过度识别检验 4.4. 稳健性检验 本文参照武小菲和沙文兵(2018) [ 27 ] 做法进行稳健性检验。首先更换计价货币，借鉴丁剑平等(2018) [ 26 ] 选择新西兰元作为计价货币。之所以选择新西兰元作为计价货币，是因为新西兰是小型开放经济体，政治、经济都具有高度自主性，且新西兰元在布雷顿森林体系解体后便与美元脱钩。其次，对剔除人民币走势中美元成分的回归方程仅保留美元作为解释变量。最后，更改估计方法。上文实证部分使用LSDV法估计系数，并采用面板矫正标准误对标准误差进行矫正。对于长面板数据，还可使用更为全面的FGLS进行估计，从而对异方差或自相关的具体形式进行假设。对于长面板数据，全面的FGLS估计最有效率。 全面FGLS方法回归结果显示，人民币回归系数仍显著为正，系数大小与用FSDV法估计的系数相差不大。美元、欧元和日元回归系数均显著为正，英镑回归系数不显著，这与FSDV法估计结果基本一致。考察人民币货币锚效应作用渠道回归结果显示，贸易渠道的解释变量TD系数显著为正，跨境直接投资渠道的解释变量FDI系数为正，但不显著。综上，模型中各主要解释变量和控制变量系数符号及显著性和上文实证部分结果保持一致。总体看，本文实证估计结果是稳健可靠的。