人民幣“貨幣錨”地位及其影響因素探究

趙慧 張濃

內容提要：本文將Frankel和Wei（1994，2007）提出的經典“貨幣錨”模型擴展為時變參數狀態空間模型，從影響范圍與影響力層面對人民幣在“一帶一路”沿線區域“貨幣錨”的地位進行分析，并基于時變參數狀態空間模型的結果測度影響人民幣發揮“貨幣錨”作用的因素。研究結果表明：人民幣在“一帶一路”合作區域的“貨幣錨”地位顯著提升，但存在明顯的地區差異，在東南亞、南亞和獨聯體的影響較大，在西亞、中東歐和中亞地區的影響較弱;影響人民幣發揮“貨幣錨”作用的因素主要包括政治穩定性差異、貿易網絡外部性、實際GDP和所在國的通貨膨脹史，其中貿易網絡外部性對人民幣“貨幣錨”地位有顯著的促進作用，經濟規模的促進作用較小，而所在國的通貨膨脹史抑制了人民幣發揮“貨幣錨”的作用。我國應積極推進掌握大宗商品計價權、鞏固與主要貿易伙伴的合作關系、推動匯率制度市場化改革，以此提升人民幣“貨幣錨”地位，夯實人民幣國際化基礎。

關鍵詞：人民幣國際化;貨幣錨;“一帶一路”;影響因素

中圖分類號：F822.2 文獻標識碼：A 文章編號：1001-148X（2020）05-0096-09

一、引言

貨幣錨是指一國在匯率制度安排中選擇釘住的貨幣，是本國貨幣幣值波動的基礎。通常有“隱性錨”和“顯性錨”之分，前者是官方未公布而實際選擇錨定的貨幣，是貨幣競爭均衡的結果，一般需要進行相應的測度研究;后者是官方所公布的錨定貨幣，也是以“隱性錨”為基礎的官方政策合作的產物。理想貨幣錨的根本作用在于降低一國與世界各地在貿易和金融往來中交易費用和匯率風險的潛在能力（巴曙松等，2011）。某一主權貨幣成為錨貨幣在于其在一國官方部門發揮計價職能，是該國貨幣國際化的重要體現（Ito，2010）。布雷頓森林體系瓦解后，美元的全球貨幣錨地位逐漸被弱化，錨貨幣選擇呈現多元化趨勢。關于一國貨幣是否成為錨貨幣的實證研究主要從兩方面展開：一是由Enders和Hurn（1994）提出的G-PPP模型，主要思想是將實際匯率與一組外生宏觀經濟變量聯系起來，用這組經濟變量解釋實際匯率的行為。二是由Frankel和Wei（1994，2007）構建的外部貨幣模型，主要思想是假設一國貨幣匯率是由一籃子貨幣決定，而本幣匯率波動能夠被籃子中某一貨幣（錨貨幣）匯率波動所解釋。該模型被用來測算一籃子貨幣的實際權重，被廣泛應用于測度貨幣錨效應的實證分析，是貨幣“貨幣錨”測度的經典模型。

2015年12月1日國際貨幣基金組織將人民幣納入特別提款權貨幣籃子，2016年10月人民幣被正式納入SDR貨幣籃子，人民幣成為SDR國際儲備貨幣后，人民幣的國際化進入了新階段，人民幣“貨幣錨”地位相應隨之變化。 “一帶一路”倡議提出以來已有138個國家（地區）與我國簽訂共建“一帶一路”合作文件，客觀了解人民幣在“一帶一路”沿線國家“貨幣錨”地位，找到人民幣貨幣錨職能實現的短板與不足，清晰把握人民幣的影響力對推進人民幣國家化具有重要意義。

目前，對于人民幣“貨幣錨”測度的相關文獻主要以Frankel和Wei經典模型為基礎，按照地區的差異分析人民幣的貨幣錨效應是否存在。如吳秋實等（2013）、Henning（2013）等認為人民幣已經成為東亞大多數國家的隱性“貨幣錨”，東亞地區形成了松散的“人民幣區”。通過分析人民幣在“一帶一路”沿線區域的影響力，丁劍平等（2018）認為人民幣發揮貨幣錨職能的區域主要在中國臨近的周邊國家，西亞、中東歐等地區對人民幣的參照較弱;Subramanian和Kessler（2013）發現人民幣的影響力不僅限于東亞，對印度、以色列和土耳其等國而言也是主要的參考貨幣。

本文主要從三個方面開展創新性研究：一是拓寬研究區域，利用基本模型探究“一帶一路”倡議提出前后人民幣影響范圍的變化，從影響范圍層面分析人民幣在“一帶一路”沿線區域的“貨幣錨”地位。二是將固定系數模型擴展為時變參數狀態空間模型，進一步驗證基本回歸的結果，同時測度人民幣在不同時點上系數的變化，從影響力大小層面動態呈現人民幣“貨幣錨”地位。三是以時變系數結果為基礎，分析人民幣“貨幣錨”地位的約束條件，明確人民幣影響力提升的主要制約因素，找到人民幣“貨幣錨”實現的短板，推動人民幣國際化進程。

二、研究模型的設定與數據處理

（一）模型設定

1.基本回歸模型設定。為了消除因本國貨幣匯率波動所帶來的誤差，Frankel和Wei（2008）在之前模型的基礎上引入衡量一國外匯市場壓力的變量。參照Subramanian和Kessler（2013）的方法，本文傾向于忽略這種干預主要出于以下考慮：只對不同貨幣匯率間的協同變化感興趣，而不管這到底是行政干預還是市場壓力所導致的。因為不論是哪種情況，只要估計的系數值高就表明該匯率對于被解釋貨幣匯率有重要影響。故最終選擇Frankel和Wei（1994，2007）提出的方法，具體模型如下：

其中，ΔlogYt是t時期本國貨幣兌SDR匯率自然對數的一階差分;w（j）是回歸系數，表示第j種貨幣在本國貨幣籃子中的權重;ΔlogXj，t是t時期本國貨幣籃子中第j種貨幣兌SDR匯率自然對數的一階差分;c和ut分別表示常數項和隨機誤差項。本文選擇5種SDR儲備貨幣（美元、歐元、日元、英鎊和人民幣）作為各國貨幣籃子，故擴展為具體籃子貨幣的模型如下：

由于我國實行有管理的浮動匯率制度，式（2）中的人民幣與其他貨幣之間可能存在高度相關性，若對模型直接估計會因為多重共線性而導致模型估計結果偏差。為了解決這一問題，遵循Balasubramaniam等（2011）的做法，將人民幣匯率變化對美元、歐元、日元和英鎊的匯率變動做輔助回歸，并以回歸結果的殘差作為人民幣匯率獨立變動的部分，從而模型變化如下：

其中，ΔlogCNY︿t表示人民幣輔助回歸結果的殘差。通過估計該模型即可得出人民幣貨幣錨效應，但此時β5，t不再表示人民幣在一國貨幣籃子中的權重，僅僅衡量人民幣對該國貨幣的影響程度。

2.時變參數狀態空間模型設定。狀態空間模型利用強有效的卡爾曼濾波對每個時點上的系數進行估計，得到具有動態時變特征的系數。將固定系數的Frankel和Wei（1994、2007）模型擴展成為時變參數的狀態空間模型，測度每個時點上人民幣在各國貨幣籃子里影響力大小的變化情況，以此能清晰了解人民幣真實影響力的變化趨勢。具體模型如下所示：

（二）樣本選擇及區間劃分

本文以“一帶一路”沿線國家作為分析區域，在剔除了數據缺失的國家后最終選取53個經濟體作為本文的研究樣本，具體見表1。自2005年7月21日起，我國開始實行以市場供求為基礎，參考一籃子貨幣實行有管理的浮動匯率制度，人民幣的靈活性有所提高。故以2005年8月作為研究起點，以2005年8月至2018年12月的月度數據作為主樣本進行分析，其中各經濟體貨幣兌SDR匯率月度數據來源于IMF的IFS數據庫。為了明確“一帶一路”倡議提出前后人民幣影響力的變化情況，同時又避免較大的經濟結構和環境變化對結果的影響，現以2008年8月國際金融危機爆發和2015年3月《推動共建絲綢之路經濟帶和21世紀海上絲綢之路的愿景與行動》的發布作為節點，將全樣本劃分為三個區間，即2005年8月至2008年7月、2008年8月至2015年2月和2015年3月至2018年12月。

三、人民幣“貨幣錨”地位實證結果分析

對人民幣“貨幣錨”地位的探究主要是通過基本回歸模型和狀態空間模型，分別從影響范圍和影響力大小兩個層面展開分析，以此明確“一帶一路”倡議提出前后人民幣“貨幣錨”地位的變化情況，清晰把握人民幣在“一帶一路”合作沿線區域的影響。

（一）基本回歸結果分析

基本回歸的目的是通過模型分析“一帶一路”倡議提出前后人民幣的影響范圍變化，即在樣本區間內分析具體錨定人民幣國家數目的變化。分區間的實證結果顯示人民幣在三個區間的影響范圍存在差異。其中2005年8月至2008年7月與2008年8月至2015年2月，分別有11個國家將人民幣作為本國（地區）的錨貨幣，但是兩個區間具體國家有所不同。2005年8月至2008年7月對人民幣顯著的國家有蒙古、阿聯酋、巴林、斯里蘭卡、阿富汗、哈薩克斯坦、吉爾吉斯斯坦、俄羅斯、烏克蘭、白俄羅斯和捷克。2008年8月至2015年2月對人民幣顯著的國家為蒙古、印度尼西亞、科威特、土耳其、也門、孟加拉國、馬爾代夫、格魯吉亞、塞爾維亞、烏克蘭和摩爾多瓦。在2015年3月至2018年12月錨定人民幣的國家上升至20個①。本文僅列出“一帶一路”倡議提出之后錨定人民幣國家的回歸結果（表2），對比三個區間錨定人民幣的國家數目變化，可知人民幣的影響范圍顯著提升;從國家的地區分布來看，人民幣作為“貨幣錨”的影響范圍存在明顯的地區差異，具體分析如下。

首先，在東南亞地區，參照人民幣的效果最明顯。在“一帶一路”倡議提出之前，僅有蒙古和印度尼西亞將人民幣當作“貨幣錨”，而美元的影響力較大。在“一帶一路”倡議提出之后，參照人民幣的國家（地區）增加至8個，分別為文萊、印度尼西亞、老撾、馬來西亞、緬甸、泰國、新加坡和越南。其他參照美元的國家8個、日元6個，歐元有一定的影響力，而英鎊的影響力相對較弱。作為“海上絲綢之路”的重要樞紐，隨著“一帶一路”倡議與合作的穩步推進，中國與東南亞的經貿合作更加緊密，雙方的貿易額呈現逐年上升的趨勢。截至2019年8月，中國已成為東南亞的第一大貿易伙伴，進出口總額占比17%，其中出口占比21%，進口占比14%。雙方貿易的擴大推動跨境貿易人民幣的使用，跨境貿易人民幣結算額逐年增加，為人民幣進入東南亞國家提供了良好的機遇。

其次，在南亞和獨聯體地區，人民幣的影響僅次于東南亞地區，也被當作重要的“貨幣錨”。在南亞地區，“一帶一路”之后將人民幣作為“貨幣錨”的國家有尼泊爾、印度、阿富汗和不丹。但南亞各國主要錨定的貨幣依然是美元，英鎊、日元和歐元的影響力較弱。在獨聯體地區，“一帶一路”倡議提出之后將人民幣作為“貨幣錨”的國家有白俄羅斯、摩爾多瓦和俄羅斯，人民幣的影響范圍的變化不大，該地區一直將人民幣作為重要的參照貨幣。美元在該地區的影響力略高于人民幣，另外三種貨幣的影響力較弱。

最后，在中亞、西亞和中東歐地區，“一帶一路”倡議提出前后將人民幣作為“貨幣錨”的國家較少，人民幣的影響范圍較小。西亞是明顯的“美元區”，各區間參照美元的國家數目都超過了80%，且美元的影響正逐年上升，人民幣、歐元、英鎊和日元在該地區的影響都比較小。西亞是主要的石油產出區，沙特阿拉伯、伊朗、阿聯酋和科威特等都是世界排名靠前的產油國，石油一直存在以美元計價的慣性;同時，美國是其重要的政治相關國，由此穩固了美元在該地區的霸權地位。中東歐是明顯的“歐元區”，且歐元的影響力逐年增強，其他的貨幣在此地區的影響力較弱。歐元在該地區的影響力，一方面是因為一些國家的歐盟成員國;另一方面是因為地理臨近，非歐盟成員國與歐盟的貿易往來密切，外貿進出口嚴重依賴歐盟市場，歐元由此占據了重要影響地位。

總的來說，“一帶一路”倡議提出之后人民幣的影響范圍顯著增強，人民幣在“一帶一路”沿線區域的“貨幣錨”地位得到一定的提升，但美元仍然是主導貨幣。

（二）狀態空間模型結果分析

本文利用時變參數狀態空間模型分區間對“一帶一路”合作之后錨定人民幣的20個國家的系數進行測度，以此明確人民幣匯率走勢對各國貨幣匯率影響的時變系數大小的變化。通過對各樣本國家（地區）的貨幣、美元、歐元、日元、英鎊、人民幣兌SDR匯率序列自然對數的一階差分，以及人民幣的自主波動成分進行ADF檢驗，結果表明各序列都是平穩序列，并利用Eviews10軟件進行模型估計得到的系數結果按照地區在下列圖1-5中列出。在東南亞地區（圖1和圖2），一方面人民幣匯率波動對不同經濟體的影響大小不同，人民幣影響力從高到低排序依次是馬來西亞、泰國、緬甸、文萊、新加坡、老撾、印度尼西亞和越南;另一方面“一帶一路”倡議實施前后人民幣系數的變化不同，即人民幣的系數在不同經濟體的波動幅度存在差異。人民幣系數波動幅度較小的是緬甸、新加坡、文萊、老撾和印度尼西亞，2008年8月國際金融危機之前存在小幅波動，而危機之后系數在各時點基本保持穩定。“一帶一路”倡議提出以來，其系數沒有出現顯著的變化，各國系數分別穩定在0.65、0.45、0.59、0.36和0.35左右;人民幣系數在越南、泰國和馬來西亞的波動較大，2015年3月之后人民幣的系數在以下三國顯著上升，越南的系數由-0.41上升到0.20左右，泰國的系數由0.65上升到0.77，馬來西亞的系數由0.66上升到0.79。

時變參數（一）

在獨聯體地區（圖3），人民幣的影響力大小按高低排序，依次是摩爾多瓦、俄羅斯和白俄羅斯，人民幣的影響力系數在這三國都超過0.3，表明人民幣在這三國的都存在一定的影響力。人民幣在白俄羅斯和摩爾多瓦的系數波動不大，2008年國際金融危機之后，白俄羅斯的系數基本穩定在0.31左右，摩爾多瓦的系數基本穩定在0.70左右，兩國的系數在“一帶一路”合作前后基本沒有變化。人民幣系數在俄羅斯的波動程度較大，俄羅斯的系數在“一帶一路”合作之后從0.49上升到0.77，系數上升幅度較大。

時變參數（二）

在南亞、西亞、中亞以及中東歐地區（圖4和圖5），人民幣在各國的系數大小存在差異，在土耳其、哈薩克斯坦和尼泊爾的系數較大;在波蘭、塞爾維亞、以色列、印度和不丹的系數較小，系數低于0.2，雖然這些國家在“一帶一路”合作之后開始錨定人民幣，但是人民幣在其貨幣籃子的影響力較小。從人民幣的波動性來看，人民幣在印度、不丹、尼泊爾、以色列、塞爾維亞以及波蘭的時變系數較為穩定，在阿富汗、土耳其和哈薩克斯坦的時變參數曲線呈現較大的波動。

在明確人民幣的系數變化在各國存在差異的基礎上，本文進一步分析系數大小和波動差異產生的原因，并對影響人民幣“貨幣錨”職能實現的因素進行分析。

1.模型設計。現以狀態空間模型估計的人民幣時變系數作為被解釋變量，構建包含貿易、制度差異等解釋變量在內的計量檢驗模型，具體計量模型如下：

2.變量與數據說明。

（1）被解釋變量。人民幣影響力系數大小為上文狀態空間模型的估計結果。

（2）制度差異變量。制度變量來自世界銀行全球治理指數（WGI），該指數包含6個維度的指標，分別是政治穩定（Political Stability）、法律法規（Rule of Law）、腐敗控制（Control of Corruption）、公民話語權和問責機制（Voice and Accountability）、監管質量（Regulatory Quality）、政府效率（Government Effectiveness），各指標的取值范圍在-2.5與+2.5之間，數值越大意味著各指標的質量越高及相對應的制度環境越好。通過計算6個指標的相關系數，發現腐敗控制、法律法規、公民話語權和問責機制、監管質量指標之間存在嚴格的多重共線性，故采用與羅煜（2017）、蔣冠宏（2017）等的做法，最終保留政治穩定（Political Stability）和政府效率（Government Effectiveness）兩個變量。其中，d_stability（政治穩定性差異）和d_effective（政府效率差異）用錨定人民幣的國家取值與我國取值的差值表示，取值高于我國則為正，否則為負值。數據來源于世界銀行WGI數據庫。

（3）貿易變量。externality（貿易網絡外部性）用一國與錨定人民幣的國家之間進出口貿易額占本國進出口貿易總額的比重表示。一國的貿易伙伴對貨幣錨的選擇會影響其錨定貨幣的選擇，一種貨幣的錨效應通過貿易網絡外部性形成一種滾雪球的效應，從而擴大了影響力（Fischer，2016）。traderelation（貿易關系）指一國與中國貿易往來的密切程度，用一國與中國的雙邊貿易總額與該國的貿易總額的比重表示。Heller（1978）、Li（2003）發現貿易關系越緊密，錨定主要貿易對象國的貨幣對本國的貿易發展越有利，一國往往會傾向于釘住其主要貿易伙伴國的貨幣。tradeopenss（貿易開放度）用一國貿易規模與其國內GDP的比值表示。Meissner和Oomes（2009）指出對外依存度較大的國家，其經濟體更容易受到貿易條件沖擊的影響，從而傾向于選擇更靈活的匯率體制來規避匯率風險，而不是去選擇釘住某一種或幾種貨幣。數據來源于IMF的IFS數據庫。

（4）其他變量。lngdp（實際GDP）為一國經濟規模的對數值。Meissner和Oomes（2009）表示經濟規模較大的國家對國際貿易的依賴程度較低，往往會選擇靈活的匯率制度。infla_history（高通貨膨脹歷史）為啞變量。若一國用GDP平減指數表示的通貨膨脹在布雷頓森林體系解體之后（1973）的某一年超過50%，則取值為1，否則為0，有高通貨膨脹歷史的國家往往會釘住比較可信的貨幣（Thomas Plümper，2014）。output_asy（產出波動不對稱性）用過去10年一國與中國GDP增長率自然對數之差的標準差表示。Alesina and Barro（2002）和Fischer（2016）指出錨定一種特定的貨幣具有一定成本，當一國與錨定貨幣國產出波動不同步時，即產出不對稱性越大，該國錨定的成本就越高。數據來源于世界銀行世界發展指標數據庫，主要指標的描述性統計如表3所示。

3.實證檢驗與結果分析。本文以“一帶一路”倡議提出之后錨定人民幣的19個國家（地區）②2005-2017年的面板數據作為樣本，通過LLC檢驗、HT檢驗、Breitung檢驗和IPS檢驗，發現檢驗統計量在5% 的水平顯著為負，故強烈拒絕面板包含單位根的原假設，認為面板為平穩過程。LM檢驗發現P值為0.000，顯著拒絕“不存在個體隨機效應”的原假設，說明該模型不適合用混合回歸（OLS）。豪斯曼檢驗發現P值為0.8694，不能拒絕原假設，故相對于固定效應模型（FE），選擇隨機效應更有效率，最終選擇隨機效應模型（RE）進行估計。模型估計結果如表4所示。

第一，在制度差異方面。政治穩定性差異（d_stability）的系數在5%的水平下顯著為正，而政府效率差異（d_effective）的系數為負但不顯著，表明國家穩定性差異而非政府工作效率差異對人民幣影響力提升有顯著的促進作用。可能的原因是政治穩定是國外出口企業進入該市場的前提條件，動蕩的政治環境不利于國際經濟貿易往來，哈薩克斯坦、馬來西亞和土耳其人民幣時變系數的波動性可以由其波動較大的政治穩定性差異解釋。

第二，在貿易方面。貿易網絡外部性（externality）的系數在1%的水平上顯著為正，貿易關系（traderelation）和貿易開放度（tradeopenss）的系數符號雖符合預期，但沒有通過顯著性檢驗，表明貿易網絡外部性對人民幣影響力提升有顯著的正向影響，而人民幣系數的變化對貿易關系和貿易開放度不敏感。相對于其他因素，貿易網絡外部性的系數值（0.43）最大，表明人民幣系數大小的差異主要由貿易網絡外部性解釋，即人民幣在一國發揮“貨幣錨”作用的大小主要看這些國家的主要貿易伙伴對人民幣的錨定程度。狀態空間模型的結果顯示貿易網絡外部性較大的國家其人民幣時變系數值也較高，貿易網絡外部性超過50%的國家有白俄羅斯、不丹、尼泊爾、緬甸和老撾。其中，白俄羅斯的貿易對象國主要是俄羅斯，2005—2018年間白俄羅斯每年從俄羅斯的進口額最高達到了60%，出口額最高達到了45%;不丹每年的貿易額較小，其主要貿易對象國是印度，2018年不丹向印度的出口額高達93%，從印度的進口高達89%;尼泊爾的貿易額度較小，其主要的貿易伙伴為印度，2018年出口額達到了55%，進口額達到了66%;緬甸的主要進口國是新加坡、馬來西亞和泰國，2005—2018年間進口貿易額最高達到了52%，最高出口份額達到了45%;老撾的主要貿易對象國是泰國，2005—2018年的進口份額都超過了55%，泰國也是老撾的出口國，年出口份額超過30%。其中，阿富汗、越南貿易網絡外部性的波動性較大，故這兩個國家人民幣時變系數的波動性可以用貿易網絡外部性的波動解釋。阿富汗的網絡外部性的變化主要是因為其與印度的貿易額逐年上升，出口到印度的份額從2005年的18%上升到40%;越南網絡外部性的變化主要是由于其與東南亞各國的貿易呈現波動下降的趨勢。

第三，在其他方面。實際GDP（lngdp）的系數在10%的水平上顯著為正，可能的原因是本文所選取的樣本國家的經濟規模都比較小，對貿易的依賴比較大。俄羅斯人民幣時變系數較大的波動性可以由實際GDP的變化解釋。高通貨膨脹歷史（infla_history）在5%的水平上對人民幣系數產生顯著負向影響。高通貨膨脹歷史的國家往往會選擇釘住比較可信的貨幣當局，表明目前人民幣在“一帶一路”沿線國家的可信性有待提高。產出波動不對稱性（output_asy）的系數為負但不顯著，表明人民幣的影響力大小對產出波動不對稱性不敏感。

4.穩健性檢驗。為了驗證上述主要解釋變量③的穩健性，本文從兩個角度改變樣本區間進行穩健性檢驗。一是以人民幣時變系數大小的中位數作為分類標準，從國家異質性的角度對影響人民幣系數大小的因素進行驗證。從表4的結果來看，在以中位數為基準的兩個樣本中，政治穩定性差異（d_stability）和貿易網絡外部性（externality）的顯著性和系數符號與基準回歸保持一致，具有較好的穩健性。實際GDP（lngdp）、高通貨膨脹歷史（infla_history）的系數符號保持一致，但是顯著性存在差異，lngdp和infla_history在小于中位數的樣本中顯著性增強，在大于中位數的樣本中的顯著性較弱，表明這兩個變量主要在人民幣影響較弱的國家發揮作用，而在人民幣影響力較強的國家的作用不大。二是將樣本擴展到包含51個國家④。由于全樣本中包含未錨定人民幣的國家，故預期全樣本主要解釋變量的回歸結果系數大小和顯著性都會降低。回歸結果（表4）顯示主要解釋變量的系數大小和顯著性較基準回歸的結果都明顯下降，進一步證實了模型具有較好的穩健性。

五、結論及政策建議

本文以“一帶一路”沿線53個國家為樣本，將經典“貨幣錨”模型擴展為時變參數狀態空間模型，從影響范圍和影響力大小兩個層面對人民幣在“一帶一路”沿線區域的“貨幣錨”地位進行了測度，并基于時變參數狀態空間模型的結果探究了影響人民幣發揮貨幣錨作用的因素，主要研究結論如下：（1）人民幣已經成為“一帶一路”區域重要的“貨幣錨”，“一帶一路”倡議提出之后人民幣的影響范圍顯著提升，但人民幣作為“貨幣錨”的影響范圍存在明顯的地區差異。東南亞地區對人民幣的參照最明顯，其次是南亞和獨聯體地區，而人民幣在西亞、中東歐和中亞地區的影響較弱;同時，美元仍然是該地區的主導貨幣，人民幣與其相比存在一定的差距。（2）“一帶一路”倡議提出前后人民幣影響力的變化存在國別差異，人民幣在越南、馬來西亞、俄羅斯、阿富汗和土耳其的影響力顯著提升，而在其他國家影響力的大小變化不大。（3）影響人民幣發揮“貨幣錨”作用的因素主要是政治穩定性差異、貿易網絡外部性、實際GDP和一國的高通貨膨脹歷史，其中，貿易網絡外部性對人民幣“貨幣錨”地位提升的促進作用最大，經濟規模的影響較小，而一國的高通貨膨脹歷史抑制人民幣發揮貨幣錨作用。

基于上述研究結論，本文的政策建議如下：

第一，推進掌握大宗商品計價權，提高人民幣話語權。西亞成為“美元區”主要是因為石油存在以美元計價的慣性，西亞各國為了規避石油出口的匯率風險，在匯率安排方面選擇釘住美元。我國應在經濟貿易中逐步滲透大宗商品人民幣的定價、計價和結算，削弱美元在大宗商品計價結算上的絕對壟斷地位。以石油天然氣為例，依托“一帶一路”加強與中亞、俄羅斯等重要能源輸出國的合作，政策主導企業合作推動形成大宗商品產業聯盟，提高國際定價能力;同時，大力發展以上海能源中心為主體的人民幣定價和計價的原油期貨。

第二，擴大與“一帶一路”沿線國家的貿易往來，鞏固與主要貿易伙伴的合作關系。主要貿易伙伴釘住人民幣會帶動區域內其他國家選擇錨定人民幣，貿易網絡外部性通過滾雪球效應提升人民幣的影響力。“一帶一路”沿線國家政治環境多樣化，經濟發展水平層次不齊，在積極謀求與各國的合作意愿時應加強政策領域的互聯互通，努力提高貿易便利化水平;同時，應樹立樣板國家，選擇重點伙伴國。例如在東南亞區域鞏固與印度尼西亞、新加坡、馬來西亞等國家貿易伙伴關系，在南亞選擇印度，中亞地區選擇哈薩克斯坦、獨聯體區域選擇俄羅斯，西亞地區選擇土耳其和沙特阿拉伯，在中東歐選擇波蘭等作為主要貿易伙伴國。

第三，推動匯率制度市場化改革，提高他國對人民幣的信心。匯率市場化是大勢所趨，我國應逐步推動配套改革與市場建設，夯實匯率改革的基礎，創造匯率穩定的有利環境。例如我國應建立更有效、更有影響力的報價制度，應積極推動形成機制化且透明的中間價形成機制，保持報價公式的一致性，盡量降低外匯干預以最大限度地減少過度波動;同時，相應地公布有關央行外匯干預的信息以提高市場理解，加強政策框架的可信度。

注釋：

① “一帶一路”倡議提出之后錨定人民幣的20個國家為阿富汗、白俄羅斯、文萊、不丹、印度、印度尼西亞、以色列、哈薩克斯坦、老撾，摩爾多瓦、緬甸、馬來西亞、尼泊爾、波蘭、俄羅斯、新加坡、泰國、土耳其、越南、塞爾維亞。

② 由于塞爾維亞的數據缺失，故在探究人民幣“貨幣錨”影響因素的實證分析中將其剔除，最終選擇余下的19個國家。

③ 這里的主要解釋變量表示在基準回歸中顯著變量，包括政治穩定性差異（d_stability）、貿易網絡外部性（externality）、實際GDP（lngdp）和高通貨膨脹歷史（infla_history）。

④ 由于塞爾維亞和黑山的數據缺失，最終的全樣本只包含51個國家。

參考文獻：

[1] 巴曙松，楊現領.貨幣錨的選擇與退出：對最優貨幣規則的再考察[J].國際經濟評論，2011（1）：141-154.

[2] Ito T. China as Number One： How about the Renminbi？ [J]. Asian Economic Policy Review Issue，2010（5）：249-276.

[3] Enders W， Hurn S. Generalized purchasing power parity： Theory and tests for the Pacific Rim [J]. Review of International Economics， 1994，2（2）：179-190.

[4] Frankel J A， Wei S. J. Yen bloc or dollar bloc？ Exchange rate policies of the East Asian economies[M]//Macroeconomic Linkage： Savings， Exchange Rates， and Capital Flows， NBER-EASE Volume 3. University of Chicago Press， 1994： 295-333.

[5] Frankel， J A， Wei S J. Assessing Chinas exchange rate regime[J]. Economic Policy， 2007，22（51）： 576-627.

[6] 吳秋實，朱小梅，張坦.東亞區域內人民幣的貨幣錨地位研究[J].亞太經濟，2013（5）：36-40.

[7] Henning C R. Choice and coercion in East Asian exchange-rate regimes[M].Power in a Changing World Economy. Routledge， 2013： 103-124.

[8] 丁劍平，方琛琳，葉偉.“一帶一路”區塊貨幣參照人民幣“隱性錨”分析[J].國際金融研究，2018（10）：23-32.

[9] Subramanian A， Kessler M. The Renminbi bloc is here： asia down， rest of the world to go？ [J]. Journal of Globalization and Development， 2013，4（1）： 49-94.

[10]Frankel J A， Wei S. Estimation of De Facto Exchange Rate Regimes： Synthesis of the Techniques for Inferring Flexibility and Basket Weights[J].National Bureau of Economic Research， 2008：35-67.

[11]羅煜，王芳，陳熙.制度質量和國際金融機構如何影響PPP項目的成效——基于“一帶一路”46國經驗數據的研究[J].金融研究，2017（4）：61-77.

[12]蔣冠宏.中國企業對“一帶一路”沿線國家市場的進入策略[J].中國工業經濟，2017（9）：119-136.

[13]Fischer C. Determining global currency bloc equilibria： An empirical strategy based on estimates of anchor currency choice[J].Journal of International Money and Finance， 2016， 64： 214-238.

[14]Heller H R. Determinants of exchange rate practices[J].Journal of Money， Credit and Banking， 1978， 10（3）： 308-321.

[15]Meissner C M， Oomes N. Why do countries peg the way they peg？ The determinants of anchor currency choice[J].Journal of International Money and Finance， 2009， 28（3）： 522-547.

[16]Thomas P. Fear of Floating and de Facto Exchange Rate Pegswith Multiple Key Currencies[J].International Studies Quarterly， 2014，55（4）： 1121-1142.

[17]Alesina A， Barro R J. Currency unions[J].The Quarterly Journal of Economics， 2002， 117（2）： 409-436.