金融合作机制如何促进东道国经济增长？——基于中国与“一带一路”沿线国家样本数据的中介效应研究

申 韬 陆斯琪

（广西大学，广西 南宁 530004）

区域金融合作内涵最早由罗伯特·蒙代尔于1961 年提出的“最优货币区”理论演化而来，后续由经济学家如麦金农、弗莱明等对其理论进行完善，但其内涵都停留在区域货币合作的层次，现中国与“一带一路”沿线国家区域金融合作方式涵盖甚广，其动因已不再局限于最初打造“区域货币合作”的构想。后来，以解决金融危机为主的区域金融合作形式是20世纪末国家或地区之间维护本国内金融稳定的动因之一（Wang，2004）。随着经济不断向前发展，各个国家或地区之间采取区域金融合作的目的已拓展为促进双方经济稳定发展。在“一带一路”倡议背景下，中国最初的区域金融合作由共同应对金融风险向促进经济增长转变，因此，本文在中国与“一带一路”沿线国家已开展的多形式金融合作基础上，重点研究现有金融合作形式是否能够促进并如何促进东道国经济增长效应问题。

在当今全球经济一体化背景下，一国经济发展不能独善其身，终究会融入世界发展趋势，而经济一体化的“双刃剑”又可能因为外部冲击与自身环境矛盾导致本国经济不稳定，所以相关金融合作研究按主流因素划分，可大体分为维护区域金融稳定和促进区域经济持续发展、提高资源利用率等方面（Wang，2004）。

中国与各国的金融合作相关研究主要围绕金融合作动因、评估效果、金融合作效应以及金融合作机制设计展开。早期，中国与周边部分国家区域金融合作的目的是维护双边金融稳定，自2013 年中国提出“一带一路”倡议后，区域金融合作便由危机驱动转向增长驱动（张彬和胡晓珊，2018）。对金融合作评估效果的相关研究进展如下：吴佳茗和李蕊（2019）认为由于政治因素、金融体系和文化认同等方面有较大差异，导致中国与海合会国家的金融合作仍处于金融合作初级层次。肖姿懿（2019）指出中国与中亚五国的金融合作在“一带一路”倡议下成效显著，但仍面临诸如政局动荡、金融环境较差和金融监管体系不全等难题。米军（2019）指出现实仍旧存在诸多因素阻碍中国与欧亚经济联盟国家的金融合作往更深层次发展，中国与东盟国家金融合作存在政治互信、法律融合与金融资源错配等问题，设计“需求双重匹配”金融合作机制以提升金融合作高度尤为迫切（申韬等，2017）。云倩（2019）也表明，在“一带一路”倡议政策向好背景下，虽然中国与东盟国家金融合作颇有成效，但深入合作仍面临众多困境。

围绕国家层面的货币互换协议、国有金融机构“走出去”、联合相关国家建立的亚洲基础设施投资银行、金砖国家新开发银行、丝路国际银行以及丝路基金等多形式的金融合作途径，学者们展开各种具体金融合作现状评估并提出未来合作战略。曹强和曾国庆（2019）研究证明货币互换协议对双方贸易额增长的促进效果明显。朱艺泓和李巍（2014）、Mcdowell（2019）则认为中国的货币互换金融合作方式是政治互信的表现，是一种金融外交手段。王丰龙和司月芳（2019）研究发现，设立亚投行能够增强“一带一路”沿线国家的成员国对中国海外投资的吸引力。以上研究成果说明，参与金融合作目的在于互惠互利，以达到促进区域经济增长的共赢局面。但以往研究多为在单一金融合作途径的基础上进行分析，缺少总体金融合作与经济增长关系的实证研究。因此本文聚焦于衡量中国与东道国整体金融合作综合水平，探求是否可以通过金融合作提高整体经济增长水平。

综上所述，现有研究仍存在以下不足：一是由于存在涵盖较多的金融合作渠道，相关文献注重探讨某个层面的金融合作指标与贸易投资的关系，对经济增长的问题研究鲜有涉及，对东道国经济增长研究的内生性问题和背后的机制运行问题尚未解决，金融合作机制设计缺乏实证数据支持；
二是中国与各国金融合作水平难以比较，过往研究对金融合作水平指数量化仍存在主观赋值、测算方法简略、指标涵盖金融合作领域范围单一等不足，尚未形成统一的、科学的、适用的测量指标体系；
三是缺少进一步的异质性分析，由于“一带一路”沿线国家之间存在异质性，包括自身经济发展程度、政治因素、金融生态环境和贸易结构等原因，中国与各国开展金融合作的形式、程度也不同，各国自身金融发展状况、贸易结构都会影响金融合作的深层次布局，进而影响经济增长的效果。

本文可能产生的贡献在于：基于“一带一路”沿线61 个国家样本，选取多个金融合作指标——双边本币互换规模、东道国中资银行设立分支机构数量、双边金融监管合作谅解备忘录和人民币清算行设立数量，用因子分析法构建中国与东道国的整体金融合作综合指数，该指数数值越高表明金融合作程度越深。在解决金融合作与经济增长内生性问题时通过多期双重差分方法估计和替换相关控制变量回归等一系列稳健性检验，得出双边金融合作能够促进东道国经济增长、并且金融合作程度越深越能促进对方经济增长的结论。在金融合作对经济增长的机制分析上运用中介效应，选取双方贸易总额和中国对东道国直接投资流量作为两条路径，分析得出双方贸易总额与中国对外直接投资流量对金融合作指数水平发挥中介作用的结论，表明“一带一路”沿线国家经济增长很大程度上依赖双方贸易额增长和中国对外直接投资流量的带动；
结合以上两条路径进一步分析，认为在金融合作条件下，东道国对中国的贸易出口额对其经济增长具有显著促进作用。在现有条件下，自然资源依赖度越低、金融发展程度越低的国家，金融合作对其增长效应更明显，表明未来金融合作机制设计应注重双方经贸联系，促进双方经济增长。

整理相关研究发现，金融发展与经济增长具有正相关关系，在一定条件下，金融体系提高金融服务水平可以促进经济增长：第一，金融发展水平影响经济发展速度和经济结构；
第二，金融体系一方面通过各种金融安排发挥规避风险、资金利用、中介、监督、促进交易等方面效用，另一方面也由于外来资本不稳定性、市场竞争剧烈、金融配套设施不全以及法律制度缺失等因素，各国采取金融合作手段提高资源利用效率，缓解信息不对称和实现经济增长等问题。综上，本文提出研究假设H1：

H1：中国与东道国金融合作程度越深，金融合作对其经济增长促进效应越大。

在机制分析中，李红权等（2018）以“一带一路”沿线国家为样本，实证分析金融合作对沿线国家的经济增长效应，得出货币互换、金融机构海外设立对经济增长促进效用较大。本文涉及的中国与“一带一路”沿线国家金融合作指标中，货币互换协议占比较大，金融机构海外设立以及人民币清算行设立也分布较广，为贸易境外结算营造良好环境，并有效拓宽中国与“一带一路”沿线国家的贸易渠道，双方贸易额增长进而推动其经济增长，因此提出研究假设H2：

H2：金融合作能够促进双边贸易进出口总额增长，从而促进东道国经济增长。

吕越和邓利静（2019）认为中资银行海外设立分支机构目的在于扩大目标国市场规模和出口，提高对外投资流量。不少学者通过跨国数据分析为中国对外直接投资促进经济效益的研究作铺垫，在目前的金融合作条件下，中国对外投资是否成为推进目标国经济增长的动力有待验证，因此提出研究假设H3：

H3：多样化的金融合作途径通过促进中国对外直接投资额增长以促进东道国经济增长。

各国金融发展状况影响金融合作具体路径，从而间接影响金融合作对经济增长效果（如图1 所示）。各国采取国际金融合作手段来提高资源利用效率、缓解信息不对称和实现经济增长等问题，为中国与“一带一路”沿线国家开展金融合作提供一定理论基础。据此，为探讨总体金融合作水平对经济增长的促进效应在多大程度上受到东道国金融发展水平状况、东道国贸易结构等影响，本文分析金融合作与以上因素的交互效应，提出金融合作机制设计建议。

图1 多样化金融合作途径对经济增长的作用机制

（一）研究对象

1.被解释变量。本文选取东道国经济增长水平（ln gdp）作为被解释变量。

2.核心解释变量。本文选取金融合作（fcidid）、金融合作水平指数（fci）作为核心解释变量。

金融合作（fcidid）：剔除数据较少的国家样本后，选取“一带一路”沿线61 个国家样本，运用多期双重差分方法来研究金融合作与东道国经济增长的关系。结合以往研究基础，本文选取双边本币互换额度（Swap，按照三年平均值处理）、人民币清算行设立数量（Clear）、中资银行海外分支机构数量（Bank）、银保监会与各国货币当局签署的监管双方谅解备忘录数量（MOUs）四个指标，若其中一个指标与“一带一路”沿线国家样本有交集，则设为中国与“一带一路”沿线国家金融合作的起始年份。

金融合作水平指数（fci）：借鉴刘方和丁文丽（2020）对东盟各国的金融合作效率指数构建方法，选取以上四个指标并通过因子分析法计算，得出衡量中国与“一带一路”沿线国家金融合作总体水平指数。首先，运用SPSS26.0对以上四种金融合作指标变量进行ZSore 标准化处理数据，消除量纲不同带来的影响，对四个变量进行KMO 检验和Bartlett’s 球度检验，结果显示KMO检验为0.659＞0.6，Bartlett’s球度检验对应p值为0，表明变量之间具有相关关系，满足因子分析适用性。其次，对原始特征值大于0.8 的成分抓取2个因子，因子1 和因子2 的累计方差百分比为79.102%，基本实现原始变量降维。由结果得出因子1 对Bank、Clear、Swap存在强正相关，因子2 对MOUs具有强正相关，因子1取为货币银行合作因子（f1），因子2 取为监管合作因子（f2），两者结合对四种金融合作指标变量具有较强解释性，用最大方差法进行因子旋转后，再运用回归法得出各因子得分系数：

最后，利用各因子乘以自身对总方差的贡献值与两者对总方差累积贡献值的比值作为权重，计算中国与各国总体金融合作水平指数，如公式（1）所示：

3.控制变量：本文选取金融发展水平（ln fdl）、人口增长率（ln pop）、贸易总额占GDP比重增长率（ln trade）、最终消费支出增长率（ln consu）和投资总额占GDP比重增长率（ln invest）作为控制变量。

金融发展水平（ln fdl）：该指标分值包含各国金融机构数量、金融市场规模、金融市场准入难易度和金融市场效率等，本文对其作对数化处理。

人口增长率（ln pop）：选用GDP 衡量经济增长水平，以人口增长率作为控制变量，可以平滑由于人口增长对经济增长的推动力。

贸易总额占GDP比重增长率（ln trade）：该指标通常描述不同国家外贸依存度。从经济理论得出，对外贸易能使一个经济体发挥其比较优势以提高生产率，促进技术转移，以及通过国际竞争提高效率，从而促进经济增长。

最终消费支出增长率（ln consu）和投资总额占GDP比重增长率（ln invest）：消费和投资对GDP 增长具有显著促进作用。

所有涉及货币单位均为万美元，并且以2010 年为基期，对其进行不变价处理。数据来源于世界银行、国际货币基金组织和中资银行官方网站。考虑到金融合作的门槛效应，在研究金融合作程度与经济增长关系时，只选择与中国开展金融合作的“一带一路”沿线国家。以上变量描述性统计分析结果如表1所示。

表1 变量描述性统计

（二）模型设定

1.模型的基准回归分析。以经济增长率（ln gdp）作为被解释变量，以是否建立金融合作关系（fcidid）作为核心解释变量，以贸易总额占GDP 比重增长率（ln trade）、投资总额占GDP比重增长率（ln invest）、最终消费支出增长率（ln consu）和人口增长率（ln pop）作为控制变量，运用多期双重差分方法（DID）设计模型，回归过程采用固定效应，如公式（2）所示：

其中，i（=1，2，…，61）为国家样本，t（=2000，2001，…，2020）为年份。fcididi t为双重差分估计量，如果国家i在j年与中国建立金融合作，则国家i在j年以及之后的年份设置为1，否则为0。X表示一系列控制变量，v表示个体固定效应，ε表示随机扰动项。

以经济增长率（ln gdp）作为被解释变量，以整体金融合作综合水平指数（fci）作为核心解释变量，与公式（2）控制变量相同，采用固定效应模型设计基准面板模型，如公式（3）所示：

其中，i和t分别表示国家和年份，X表示一系列控制变量，v表示个体固定效应，ε表示随机扰动项。

2.内生性检验。为了检验使用多期双重差分方法这一前提条件是否成立，采用回归法设定风险回归（生存分析）模型，如公式（4）所示：

其中，Tit为国家i在t年的生存时间，Xit为其他影响国家i能否与中国建立金融合作关系的控制变量，控制变量与上文一致。在回归中假定生存时间Tit服从Weibull分布，使用加速失效时间模型来估计。

考虑到多期双重差分估计的样本里，若与中国建立金融合作关系的“一带一路”沿线国家样本（处理组）和没有与中国建立金融合作关系的国家样本（对照组）在政策实施之前其经济增长率不存在显著差异，则表明运用双重差分方法估计的结果较为可靠。

利用PSM-DID方法修正样本选择性偏误。利用与中国建立金融合作的40个样本作为处理组。按照1：1近邻匹配有放回抽样的方法，对处理组进行随机匹配。若经过重新匹配后，不同变量处理组与对照组样本均值差异的p值在10%的水平下不显著，则处理组与对照组样本具有平衡性。

关于遗漏变量问题检验。选取外商直接投资净额（ln fdi）、自然资源禀赋（ln product）和人力资本（ln labor）等替代投资总额占GDP 比重增长率（ln invest）、贸易总额占GDP 比重增长率（ln trade）和人口增长率（ln pop），因为消费对经济增长具有显著的促进效应，故不作替换。

3.机制分析检验。引入每年中国与“一带一路”沿线国家双边进出口贸易总额（ln total）与每年中国分国别对外直接投资流量（ln ofdi）作为金融合作对经济增长的中介分析，采用逐步回归法检验其中介效应。结合本文研究内容设定以下中介效应模型进行分析：

式（5）和式（6）中，i和t分别表示国家和年份，X表示一系列控制变量，ε表示随机扰动项。

（一）基准回归

回归结果如表2 所示。加入控制变量后，表2 中选取的变量都与经济增长具有正相关关系。在其他条件不变的情况下，金融合作水平对经济增长贡献具有显著性。结合所选取的控制变量进行总体分析，与中国具有金融合作关系的样本国家，其经济增长率贡献值为3.58%；
一单位标准差金融合作水平使所在国经济增长水平提高约3.37%，证明中国与“一带一路”沿线国家展开金融合作对东道国经济增长起到一定拉动作用。

表2 基准模型回归结果

（二）稳健性检验

1.探究与中国建立金融合作关系是否受东道国经济增长率的逆向影响。表3 的稳健性检验结果显示，经济水平增长率（ln gdp）的系数不显著，表明某一国家样本的经济增长率对其是否能够与中国建立金融合作关系不存在显著影响。

2.平行趋势检验。选取与中国具有金融合作关系的样本国家作为处理组，与中国没有金融合作关系的样本国家作为对照组，对选择样本运用时间固定效应和个体固定效应方法进行回归。结果表明，在建立与中国金融合作关系之前的年份，95%的置信区间内都包含0，东道国的经济增长水平处理组和对照组不具有显著差异，即双方建立金融合作关系之前两组的经济增长水平不具有差异性，表明平行趋势检验通过，运用双重差分方法估计的结果具有稳健性（见图2），即与中国开展金融合作的国家的确促进了其经济增长。

图2 平行检验趋势图

3.运用PSM-DID 修正样本选择性偏误。匹配后各变量在p值为10%水平上不具有显著性，因此匹配后处理组和对照组不具有显著差异。再由此结果进行DID 回归，得到结果如表3 所示，与中国开展金融合作的国家对其经济增长仍然具有显著性。

4.其他稳健性检验。采取稳健标准误回归（见表3），结果依然稳健。

表3 稳健性检验回归结果

（三）机制分析

拟引入每年中国与“一带一路”沿线国家双边进出口贸易总额（ln total）与每年中国分国别对外直接投资流量（ln ofdi）作为金融合作对经济增长的中介分析，采用逐步回归法检验其中介效应。由于逐步回归法回归系数具有明确解释，并且对于系数乘积的检验，若检验结果都显著，依次检验结果强于Sobel检验结果，所以在检验流程中，先进行依次检验，不显著才需要做Sobel检验（温忠麟等，2004），回归结果见表4。

依次检验相关系数，表4数据说明金融合作对经济增长间接效应在1%水平下显著，在第一步回归中，金融合作对双方贸易额促进作用在1%水平下显著，影响系数为0.146，金融合作、双方进出口贸易总额对促进东道国经济增长也在1%水平下显著，影响系数和弹性系数分别为0.051和0.088，即直接效应和间接效应都显著，因此，双方贸易总额起到部分中介作用，中介效果为0.279，表明金融合作水平对经济增长的促进作用有27.90%是通过促进双方贸易总额实现，充分验证双方贸易总额在促进对方经济增长过程中存在中介效应；
同理，对中国对外直接投资流量的中介效应结果表明，在第一步回归中，金融合作促进中国对东道国的投资效应在1%水平下正向显著，影响系数为1.077，金融合作、对东道国投资流量对促进东道国经济增长也在1%水平下显著，影响系数和弹性系数分别为0.032和0.017，直接效应和间接效应都显著，因此，中国对东道国投资流量起到部分中介作用，中介效果为0.394，表明金融合作水平对经济增长的促进作用有39.38%是通过促进对东道国投资流量实现，中介效应存在（如图3所示）。综上可知：第一，中国与“一带一路”沿线国家金融合作，可以通过促进双方贸易总额与中国对东道国的投资促进经济增长，即双方贸易总额与中国对东道国投资流量是金融合作的“部分中介”。第二，加入双方贸易总额后，东道国贸易总额占其GDP 比重对经济增长影响变为不显著，且一个单位标准差双方贸易总额变动对经济增长提高约18.32%，原因可能为该国的贸易总额比重多被与中国的贸易总额占据，在此模型中显示出与中国的贸易总额对其国内贸易总额产生“挤出效应”，也从另一个方面表明，“一带一路”倡议促进双方贸易额作用显著，对其经济水平提高具有显著作用；
金融合作对中国对外直接投资作用显著，究其背后原因，可能是由于金融合作促进了所选取的样本国家的金融水平发展，在整体金融合作综合水平存有差异的情况下，货币互换、金融机构海外设立和人民币清算行设立等，在“一带一路”沿线国家经济增长效应中充当拉动经济增长的角色。为提高机制分析结论的准确性，本文对样本国家进行异质性分析。

图3 中介效应机制分析

表4 机制分析结果

（四）异质性分析

机制分析结果显示，金融合作主要是通过促进双方贸易额和中国对东道国直接投资额来带动其经济增长，因此，东道国贸易结构与东道国金融发展水平是对经济增长路径的补充分析。结合现有文献和所选取的目标国家样本，分析金融合作（fci）与东道国双方贸易依存度（ln depen）、贸易产品多样化程度和金融发展水平（ln fdl）的交互效应。得出以下结论：

一是整体金融合作综合水平（fci）与双方贸易依存度（ln depen）的交互效应显著。说明在金融合作的条件下，双方贸易依存度越高，越能促进其经济增长。表明双边金融合作对双边贸易总额增长具有溢出效应。进一步分析，ln export*fci交互效应显著，表明在双边金融合作条件下，东道国可以通过扩大对中国的出口，促进其经济增长。其中，ln nature*fci交互效应显著，说明自然资源出口依赖度越低的国家，金融合作程度越深，对其经济增长效果更好，金融合作可以弥补部分自然资源贫乏的国家或不依靠自然资源货物出口的国家以促进其经济增长，即双边金融合作对双边贸易中商品货物出口占比较大的国家的经济增长效应更好。二是ln fdl*fci在1%水平下负向显著，说明金融合作对东道国金融发展水平程度具有一定替代关系，双边金融合作可弥补东道国金融发展水平的不足，带动东道国经济增长（见表5）。

表5 异质性分析结果

本文选取“一带一路”沿线61 个国家样本，研究金融合作对其经济增长效应和增长机制。结果表明：

第一，中国与“一带一路”沿线国家开展的金融合作能够显著促进对方经济增长；
第二，双方开展的金融合作主要通过扩大双方贸易总额与促进中国对外直接投资金额的路径，促进对方经济增长；
第三，不依赖自然资源出口的国家，金融合作程度越深，对其经济增长拉动更强；
金融发展程度低的国家，随着金融合作程度加深，对其经济增长更有利，表明通过金融合作能够使自身经济条件较差、金融发展不足、贸易结构较好的国家推动其经济增长。但本文也仍存在不足之处：一是由于金融合作方式受到政治因素方面影响，并且一些具体利于贸易的合作途径，例如本币结算协议、QFII、亚投行和自由贸易协定等未列入整体金融合作综合水平指标选取范围，故本文金融合作水平指数仅具有一般代表性；
二是样本选取范围只包括“一带一路”沿线国家，后续可把样本拓展至沿线国家和非沿线国家样本比较，或以经济发展中位数水平为界的样本国家比较，增强金融合作促进经济增长的说服力。

考虑到目前阻碍金融深度合作的因素在短期内无法消除，结合目前金融合作的成效，提出以下四点加强金融合作机制建议：

第一，金融合作程度越深越能促进经济增长，因此，我国应提高金融合作水平和层次。加大海外金融供给，提高金融便利性，制定并完善相关金融政策，提升我国金融机构、中小企业海外经营环境便利度。致力提高金融创新力度，推动绿色金融、科技金融、金融安全等区域金融合作发展。加强证券业和保险业的合作力度，提高多层次的货币市场合作程度。建立服务于海外企业的债券市场信息咨询系统，促进我国海外企业在债券市场上融资，降低海外企业融资成本，拓宽融资渠道，降低资金期限错配风险，推动我国海外企业向东道国优势产业进行投资，培育该地区经济增长新动能。

第二，在金融合作机制设计中，应注重向利于双方贸易额增长和优化双方投资环境的方向设计。扩大签订双边本币互换协议范围与金额、签订本币结算协议等措施；
加强基础设施建设，提高海关通过效率，促进双方贸易往来。建立投融资金融合作新机制，优化金融生态环境，促进中国金融机构更好地“走出去”，服务海外中资企业投资与结算，与“一带一路”沿线国家建立人民币清算行、人民币代理行关系，拓宽人民币海外基金业务试点范围，提高人民币的结算便利度。完善“一带一路”金融监管合作体系，通过双方互访和论坛的形式，加强双方金融监管部门沟通与协作，完善议事机制和信息共享机制，共同商定相关政策与规则，完善相关法律法规，共同落实双方监管合作机制。建立“一带一路”投资风险预警系统和指标评价体系，加强对东道国各类金融风险的有效性预测、分析与预警，降低跨境金融风险，提高对海外企业投资引导的科学性，从多方面为双方贸易、投资的顺利进行保驾护航。

第三，根据异质性分析结果来看，由于我国“一带一路”沿线国家双方贸易互补性较强，应提高中资企业贸易结算便利度。出台相关政策提高中方金融机构开设海外分支机构意愿，开展跨境人民币结算、信贷和担保业务，建立境外人民币清算系统，根据“一带一路”国家不同贸易状况针对性创新金融工具，降低东道国由于利率、汇率和政治等风险带来的不确定性，保证贸易结算、支付业务的顺利进行。同时加强双方贸易流程标准化建设，对利于双方贸易增长的领域应共同研究制定相关标准，以进一步提升双方贸易质量。

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