货币国际化水平的影响因素分析

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货币国际化水平的影响因素分析*
——来自国家层面多边数据的经验证据
雷 达 马 骏
[提 要] 本文从货币发行国与使用国角度入手，基于国家层面多边(多种货币在多个国家使用)外汇交易数据，采用货币发行分布和货币使用分布指标衡量货币国际化水平，对影响货币国际化水平的因素进行实证分析，结果表明：货币发行国的经济体量越大、金融市场发展程度越高、货币网络外部性越大，其货币国际化水平越高。同时货币发行国与使用国间汇率波动越小、贸易投资额越大、地理和文化间距离越近，则使用国越倾向使用该货币。
[关键词] 货币国际化；多边数据；系统矩估计
一、引言
截至2017年，中国GDP总额高达82.71万亿元，占世界经济的比重在15%左右，相当于欧洲国家的GDP总量或日本GDP总量的三倍。同时，中国作为世界第一大货物贸易国，其进出口总额为27.79万亿元，占全球贸易比重15.5%左右，由此可见，当今中国在世界经济中占有十分重要的地位，但是人民币在世界经济活动中的实际使用程度却很低。具体而言，人民币结算占全球贸易的份额为2.11%；人民币计价交易占全球金融交易(直接投资、国际信贷、国际债券与票据等)的份额为3.59%；人民币在国际货币基金组织(IMF)于2016 年10月宣布特别提款权(SDR)的新货币篮子中的权重为10.92%。[注]数据来自中国人民大学国际货币研究所定期发布的《人民币国际化报告》。综上所述，一个典型的事实是：人民币国际化水平与本国经济体量和贸易总量出现明显偏差。为改变上述现状，中国政府力图扩大人民币在贸易和金融领域的使用份额并推动离岸人民币市场发展壮大，但是收效甚微。因此，进一步探究国际货币形成机制以及影响因素对推动人民币国际化水平具有重要意义。
现有文献关于货币国际化的探讨主要包括三个方面：货币国际化的概念、货币国际化的影响因素以及货币国际化的过程。
货币国际化概念一般从货币的职能方面进行定义。[注]另一类是根据推动货币国际化因素的性质进行定义，主要用于政治经济学领域研究。国际货币分别在私人和公共层面上体现交换计价、记账单位和价值储备三种职能。货币国际化为将只在国内私人层面行使职能的货币推广到国际公共层面行使职能。Cohen(1971)认为国际货币的各种职能之间有着十分密切的联系。研究者一般使用衡量单一职能所对应指标(He et al.，2016；Li & Matsui，2005)或对衡量多种职能的指标进行合理的加权处理(中国人民大学国际货币研究所，2017)来度量货币国际化水平。
学者们在研究过程中选取的影响货币国际化因素指标一般来自以下四类：币值稳定情况、金融市场发展程度、经济发展情况、网络外部性。其中，币值稳定情况会显著改变货币持有者的使用成本；金融市场发展程度会影响货币的交易成本；经济发展情况会同时影响货币的清偿信心和使用成本；网络外部性会影响货币的使用便利程度。于是，以上四类经济因素对货币国际化水平有显著影响。
国际货币的形成过程是较为复杂的。一般情况下，一国货币首次走向国际市场，可能是由于货币协议、货币区设立以及市场选择等原因(Helleiner，2008；Eichengreen & Flandreau，2009)。初始阶段，货币执行贸易流通和记账单位职能，经济实力、贸易和投资情况与金融市场发展程度对推动国际货币形成有显著影响。在国际化水平显著上升阶段，货币执行所有职能，货币政策稳定性与长期经济增长趋势为货币国际化的主要影响因素(Hans，2011)。
从前人的研究文献来看，单边数据的实证分析认为币值稳定、金融市场发展、经济发展情况和网络外部性这四大类因素对货币国际化有显著影响。但是前人研究使用单边数据进行实证分析，无法同时研究来自货币发行国或货币使用国的影响因素，没有同时考虑货币使用的广度分布与深度情况，故没有从横向(广度分布情况)和纵向(深度情况)两个方面衡量货币国际化水平的情况。
本文的创新之处主要体现在两个方面。一是相比前人研究采用的单边衡量货币国际化程度的数据(Ito & Kawai，2016；He & Yu，2016；白晓燕和邓明明，2013)，本文采用的数据为国家层面多边数据(多种货币在多个国家使用)，试图分析多边数据中四类影响因素对货币国际化水平是否有显著影响。二是由于本文使用多边数据，衡量货币国际化水平便存在两种不同的方式：货币发行分布与货币使用分布[注]具体计算方式详见本文模型构建部分。，前者衡量本国货币在所有使用本国货币国家的分布情况，后者衡量他国市场中的本国货币的使用份额占他国市场中所有货币使用总额的情况。本文同时使用两类指标衡量货币国际化情况，并实证分析影响货币发行分布和使用分布的显著因素进行对比考察，以探索经济因素在货币国际化水平横向与纵向上影响的异同，便于我们深入研究货币国际化的展开路径，优先推进货币在适合国家进行使用。并且由于以往单边数据只能集中研究发行国特征或使用国特征对货币国际化水平的影响(He et al.，2016；He & Yu，2016)，与国际货币在世界上实际使用的情况不符。本文同时研究了货币发行国和货币使用国特征对货币国际化水平的影响，使实证更加符合现实，相应结论更具有解释力。
二、文献综述
Chey(2013)认为影响货币国际化水平的经济因素从根本上来说可以分为两个方面：对货币清偿力的信心与货币使用便利程度。其中，货币使用便利程度又包括两小类：即流动性与网络外部性。[注]Helleiner(2008)提供了货币国际化影响因素的三种分类。在Helleiner之前，Cohen(1998)同样提出了三类影响因素。两者略有不同。货币使用者对本币清偿力信心越高，本币使用越方便，则本币国际化水平越高。本币流动性越高，网络外部性越大，则本币使用越方便。一般情况下，各类经济因素都是通过影响货币清偿力信心和货币使用便利程度从而间接影响货币国际化水平。
通过对Krugman(1984)，Matsuyama et al.(1993)，Alogoskoufis et al.(1997)，Benassy-Quere(2015)，He et al.(2016)的观点综合可知，在研究中选取的影响货币国际化因素具体指标一般来自以下四类：币值稳定情况、金融市场发展程度、经济发展情况、网络外部性。同时，在货币国际化的不同阶段，四类经济因素轮流占据主导地位。
(一)币值波动情况
币值波动情况对货币国际化水平有显著负向影响。货币发行国货币币值波动程度越小，该货币越容易被他国使用，于是货币国际化水平会上升。一国货币币值波动大小主要受国内和国外两个方面的影响，前者主要受到国家的通货膨胀率变动的影响，后者主要受到国际市场上汇率波动率的影响。Savastano(1992)和Mundell(2003)认为币值稳定主要通过影响货币信心影响货币国际化。货币价值不稳定容易造成人们对货币失去信心(Tavlas，1991；Maehara，1993)。Li & Matsui(2005)认为稳定且较低的通货膨胀率有助于促进本币国际化。李稻葵和刘霖林(2008)认为汇率升(贬)值及汇率波动幅度对本币的国际地位有显著影响。
(二)金融市场发展程度
金融市场发展程度对货币国际化水平有显著正向影响。货币发行国的金融市场发展程度越高，其货币使用成本越低，则该货币越容易被他国使用，货币国际化水平会上升。Kindleberger(1967)提出市场容量与交易成本有密切关系，一般情况下，市场容量越大，交易成本越低。Tavlas(1998)和Benassy-Quere(2015)认为一个发展程度较高的稳定开放的金融市场是本国货币成为国际货币的先行条件。Kenen(2002)认为金融市场流动性越高，规模越大，则该金融市场交易成本越低，该国货币越容易被使用，从而促使该国货币国际化水平提升。
(三)经济发展情况
经济发展情况影响货币国际化水平。货币发行国经济发展情况越好，则该国在世界经济活动中的地位越重要，于是该国货币在国际市场上的需求越高，从而推动货币国际化水平提升。Eichengreen & Frankel(1996)认为国家经济实力越强，其货币越容易国际化。GDP越高、贸易或投资份额越大的国家由于其贸易或投资上的独特优势，其货币越容易国际化(Flandreau & Jobst，2006；He et al.，2016)；贸易逆差、经常项目赤字导致本币输出到国际市场使用，有助于本国货币的国际化(McNamara，2008)。
(四)网络外部性
网络外部性对货币国际化水平影响较为显著。货币发行国货币的网络外部性越大，使用该货币的惯性越大，则该货币的使用成本越低，从而导致该货币的货币国际化水平越高。Krugman(1979)认为交易惯性因素会导致国际货币转换成本上升，国际货币不容易被更换，即国际货币地位会惯性地持续下去。Krugman(1984)认为货币历史交易规模越大，交易成本越小，该货币的货币国际化水平越高。Eichengreen & Frankel(1996)，Bergsten(1997)和He & Yu(2016)认为网络外部性(货币惯性)通过影响使用便利程度从而影响货币国际化水平。
(五)货币国际化不同阶段
在货币国际化的不同阶段，四类经济因素轮流占据主导地位。在国际市场初次露面时，国际货币主要执行贸易流通职能，此时经济中贸易投资情况是推动国际货币形成的主要原因(Bachmann & Allik，2012)。随着货币国际化水平逐步提高，国际货币同时开始执行记账单位职能，此时金融市场发展程度对推动国际货币形成有显著影响(Chey，2013)。在货币国际化水平显著上升阶段，国际货币执行所有职能，货币政策稳定性与长期经济增长趋势为货币国际化的主要影响因素(Hans，2011)。当货币成为占据主导地位的国际货币时，网络外部性成为货币国际化水平维持的主要因素(He & Yu，2016)。
总体来看，四类经济因素中，币值稳定因素和经济发展因素都通过影响货币清偿力的信心从而影响货币国际化水平(Chey，2013)。币值越波动，经济发展情况越差，导致持有者对货币清偿的信心越低，货币国际化水平越低。金融市场发展程度、网络外部性和经济发展情况中的部分因素通过影响货币使用便利程度来影响货币国际化水平。金融市场发展越好，货币使用惯性越大，导致持有者的货币使用越方便，货币国际化水平越高(Hans，2011)。综合以上文献，我们可以看出：货币清偿力信心与货币使用便利程度对货币国际化水平起决定性作用。具体来看，汇率稳定、金融市场发展程度、经济发展情况和网络外部性是影响货币国际化的四类主要因素。
前人文献主要对货币国际化的概念定义、国际货币形成机制和影响货币国际化水平的因素做了研究分析，前两者的研究较为深入透彻，后者的研究仍存在一些不足。第一，前人文献实证研究主要使用单边数据，没有考虑使用多国对多国的实证数据情况，在数据方面较为简单。第二，很少有研究者采用货币发行分布指标衡量货币国际化水平，而笔者认为货币发行分布与货币使用分布两种指标同等重要。两种指标分别从横向和纵向水平衡量了货币国际化程度。同时，两种指标之间也存在着一定的联系。因此，研究各类经济因素对两种指标影响的异同具有十分重要的意义。研究者们没有同时考虑来自货币发行国和使用国两方面的影响因素，大多数研究者只集中于研究货币发行国特征或货币使用国特征，这种分析过于简化，与现实情况是不相符的。
三、模型构建与数据处理
(一)构建模型
本文主要从国家层面研究影响货币国际化水平的因素，而货币国际化水平一般通过三个主要职能衡量。关于价值储备职能，学者们一般使用外汇储备货币份额作为对应指标(李稻葵和刘霖林，2008)，数据主要包括国际货币基金组织(IMF)提供的官方全球外汇储备份额数据和使用部分国家的官方外汇储备信息构建而成的面板数据。对于交换计价职能，学者们一般使用全球外汇交易市场(OTC)的交易量占相应总量的份额作为对应指标(He et al.，2016)，数据来源于国际清算银行(BIS)自1995年起每三年公布一次的外汇市场交易报告。Goldberg & Tille(2008)和Kamps(2006)等收集了欧盟多边外贸易标价货币的份额，但由于工作量较大，其份额数据涉及国家及币种数目较少。考虑记账单位职能，学者们一般使用国际债券标价货币占有份额作为对应指标(白晓燕和邓明明，2013)，数据主要来源于国际清算银行(BIS)债券统计数据库。由于本文主要研究国家层面货币国际化影响因素，故需要使用多边数据进行实证，但是各类货币在各个国家的记账和储备数据信息难以获得，只有交换计价的数据可得，数据来源于国际清算银行(BIS)自1995年起每三年公布一次的外汇市场交易报告。
已有文献对于影响货币国际化水平因素的选择各有不同。从理论上考虑，两国间汇率稳定性和本币升(贬)值幅度通过影响外汇交易成本影响货币国际化水平，故汇率越稳定，本币升值幅度越高，外汇交易成本越低，货币国际化水平越高。两国间贸易额和投资额通过货币使用便利程度影响货币国际化水平，所以两国贸易投资额越高，货币使用便利程度越高，货币国际化水平越高。货币发行国与货币使用国的GDP，CPI和金融市场发展程度对货币国际化水平有一定的影响，理论上发行国GDP越高，物价水平越稳定金融市场发展程度越高，货币国际化水平越高。两国距离和共同语言通过两国间经济金融关联程度影响货币使用，所以两国距离越近，使用同一种语言，货币国际化水平越高(He et al.，2016；Eichengreen et al.，2017)。
本文在Goldberg & Tille (2008)和Eichengreen et al.(2017)所使用的模型的基础上，利用上述指标构建静态面板模型，其形式为：
shareijt=β0+β1Xijt+β2Cit+β3Djt+∈ijt
(1)
式中，shareijt表示第t期货币发行国i的货币在货币使用国j的货币国际化水平，分别由货币发行分布和货币使用分布两种指标衡量。以下是这两种指标的计算方法：

(2)

(3)
式中，货币发行分布是衡量本国货币i在所有使用本国货币国家的分布情况，[注]为了更好地描述本币的货币发行分布情况，本文剔除了发生在本国的本币外汇交易。即货币i在j国外汇交易中使用的数量占货币i在所有国家外汇市场的交易量之和的比例。货币使用分布则是衡量他国市场中本国货币的使用份额情况，即货币i在j国外汇交易中使用的数量占所有货币在j国外汇市场交易中使用的数量比例。前一种衡量方式可以研究在已经使用本国货币的国家里，影响本币使用份额的因素；后一种衡量方式可以研究影响他国使用本币或其他货币份额的主要因素。
Xijt代表第t期货币发行国i与货币使用国j两国间的多个指标，包括两国间汇率变动幅度、两国间汇率波动性、双边贸易额、双边投资额、两国距离和是否使用共同语言的哑变量。这些指标随着货币发行国i、货币使用国j和时间t的变化而改变。Cit代表第t期货币发行国i自身特征的多个指标，包括CPI增长率、GDP和金融市场发展程度。这些指标随着发行国i和时间t的变化而改变。Djt代表第t期货币使用国j自身特征的多个指标，包括CPI增长率、GDP和金融市场发展程度。这些指标随着使用国j和时间t的变化而改变。由现有文献与理论逻辑推导相结合，可以预期汇率波动性、CPI与两国距离对货币国际化水平影响方向为负，双边贸易额、双边投资额、共同语言、GDP和金融市场发展程度影响方向为正。
(二)数据来源
本文所使用的数据主要来源于BIS，IMF和World Bank等数据库。实证模型中包括2个被解释变量和11个解释变量，在时间上为1995年，1998年，2001年，2004年，2007年，2010年，2013年和2016年等年份的不连续数据，涉及8种国际货币[注]其中，法郎在2000年后被欧元替代使用。和50多个货币使用国家。
其中，被解释变量原始数据来自国际清算银行(BIS)1995—2016年间每隔三年公布一次的报告(Triennial Central Bank Survey)中各类货币在不同国家(地区)的使用量，共8期，涉及币种有澳大利亚元、加拿大元、瑞士法郎、法郎、日元、美元、英镑和欧元。[注] ECU是欧元初期的“形式”，在欧元出现之后主要欧盟国家统一使用欧元作为法定货币，即欧元取代了ECU，故本文将ECU与欧元各自不同年度的数据视为同一种货币进行实证分析。在进行计算处理之后可以得到货币发行分布和货币使用分布两种衡量货币国际化水平的指标数据，处理后数据样本量达到3 000个左右。解释变量中，居民消费价格指数增长率即CPIg来源于国际清算银行(BIS)数据库。
汇率指标的原始数据来源于国际货币基金组织(IMF)下属IFS数据库中各国月度名义汇率，在经过交叉计算后得到两国间的月度名义汇率。两国间汇率升(贬)值幅度由月度汇率数据计算得到年度汇率变化数据。两国间汇率波动性由月度汇率数据取对数后的一阶差分的5年标准差[注] 5年标准差指本年与本年前后两年，共60个月度的标准差。衡量，即为进行了滤波处理后的衡量汇率波动性的数据。双边贸易额与投资额原始数据分别来自IMF下属的DOTS和CPIS数据库。其中投资额数据缺失较为严重，只有2000年后的数据可用。
国内生产总值数据来源于世界银行(World Bank)数据库，金融市场发展程度数据来源于世界银行下属WDI数据库中私营部门信贷占GDP比重这一指标，该数据同样缺失严重。两国距离数据[注]两国距离数据有三种不同类型：两国首都之间距离；使用人口加权后的两国距离；使用资本加权后的两国距离，本文选择的是使用资本加权后的两国距离。和两国是否使用同一种语言数据分别来源于权威网站[注]两国距离数据和两国是否使用同一种语言数据分别来源于http://www.cepii.fr/CEPII/en/bdd_modele/presentation.asp?id=6和https://www.cia.gov/library/publ ... the-world-factbook/。的统计资料。
本文所使用的实证数据与前人实证研究数据来源基本一致，但相比前人研究，本文数据选取的币种数量更多，同时使用了多边数据，样本量变大，更具有可信度。在进行实证分析时，考虑到被解释变量是百分比形式，在[0,1]小范围内变化，故对被解释变量做Logistic变换，以便使被解释变量在(-∞,+∞)范围内变化[注]对被解释变量做Logistic变换可能带来的数据估计偏差问题，后文针对这一问题做了相应的稳健性检验。(Chinn & Frankel，2010；李稻葵和刘霖林，2008；He et al.，2016)；并对主要影响指标取对数，以减弱自变量数量级相距较大的影响(He et al.，2016)。[注]对于国家层面多边数据，相应的解释变量均取对数处理。
四、实证结果及讨论
本文实证使用的是宽面板(横截面数据较多，时间序列数据较少)数据，考虑已经构建的静态面板模型，最终建立混合估计模型，使用普通最小二乘法(OLS)估计参数，并在随后使用PPML和动态面板模型等方法进行稳健性检验。
(一)基准回归分析
首先，我们进行基准回归分析，考察各类因素对货币国际化水平的影响情况，同时使用货币发行分布与货币使用分布两种指标衡量货币国际化水平，并比较两者的异同。考虑到投资额和金融市场发展程度数据有部分缺失[注]由于投资额与金融市场发展数据缺失较多，本文在尽量保存样本量的情况下逐步加入投资额与金融市场发展情况指标。，同时我们希望分析不同因素可能存在的相互影响，故本文在实证回归过程中逐步加入汇率、双边贸易额、GDP、双边投资额和金融市场发展程度等指标，以期解决上述问题。
表1显示了基准回归分析的结果。其中，列(1)与列(4)考虑了汇率变化、汇率波动性、双边贸易额、CPIg和GDP指标。回归结果显示：发行国与使用国间汇率波动性越大，使用国越不倾向使用发行国货币，发行国货币国际化水平越低，与Ito & Kawai(2016)和He & Yu(2016)研究结论相同。发行与使用国间贸易额越大，使用国越倾向使用发行国货币，发行国货币国际化水平越高。这与李稻葵和刘霖林(2008)及He et al.(2016)等人实证结果基本一致。但是物价增长影响方向略有不同，同样与理论预期不符，猜测原因可能是普遍使用的国际货币发行国对通胀率控制较严，适度的通胀刺激对经济有较好的效果(Chey 2013)。
值得注意的是，发行国与使用国的经济情况对于货币发行分布与使用分布的影响结果显著相反。发行国GDP越高，使用该货币的国家数量增多，导致发行国货币在各国的分布水平普遍下降，即发行分布水平下降，同时各国使用该货币占所有交易货币的比例就会升高，导致使用分布水平上升。使用国GDP越高，两国间经济交流就会越密切，导致货币在该使用国分布水平上升，即发行分布水平上升。同时发行国与使用国的经济实力差距就会减小，使用国更加倾向于使用本币或其他币种，导致该货币使用分布水平下降。这个结论是使用非多边数据(Ito & Kawai，2016、He & Yu，2016及白晓燕和邓明明，2013)所无法得到的。
为了验证两国距离和双边投资额是否对货币国际化水平有显著影响，表1中列(2)和列(5)加入了两国距离和双边投资额指标，结果显示两国距离和双边投资额对货币国际化水平影响显著，距离越远，发行国货币国际化水平越低；双边投资额越大，发行国货币国际化水平越高，与He et al.(2016)和He & Yu(2016)的研究结果相符。
由于理论上金融市场指标对货币国际化水平影响显著，表1中列(3)和列(6)加入了共同语言和金融市场指标，汇率波动性指标仍然显著。使用同一语言，货币发行国和使用国金融市场发展程度越高，发行国货币国际化水平越高，这与He et al.(2016)和Eichengreen et al.(2017)等的实证结果基本一致。其中，货币使用国金融市场指标影响原因有两个方面：一是该指标越高，客观上发行国货币在该国的使用成本越小；二是金融市场发展程度一般与本国GDP、双边贸易额和投资额关系密切，于是双边贸易投资额越大，两国经济情况越好，发行国货币国际化水平越高(Chey，2013)。
总体来看，发行国GDP、消费者物价增长率和金融市场发展程度越高，发行国货币国际化水平越高；发行国与使用国之间的双边贸易额和投资额越大，汇率波动性越低，两国地理和文化间距离越近，该使用国越倾向于使用发行国货币，即发行国货币国际化倾向于沿着该路径展开。
表1 基准回归结果

注：显著性水平：*** p<0.01, ** p<0.05,*p<0.1,下同。
发行国与使用国GDP对于货币发行分布与使用分布的影响方向相反，反映了两种衡量货币国际化水平不同方式的自身特点。这是前人实证中没有研究过的。使用国金融市场情况对于发行国货币国际化水平影响同样显著。
本文数据实证结果与前人文献单边数据实证结果基本一致，且本文采用多边数据并使用发行分布和使用分布两种方式衡量货币国际化水平，这是前人文献所没有的。值得注意的是，本文衡量货币发行国和货币使用国的指标均十分显著，而这两类指标在单边数据中是无法同时分析的。同时，货币发行分布与使用分布由于衡量方式不同，导致其他因素对这两种指标的影响略有不同。
(二)引入固定效应回归分析
在进行基准性回归分析之后，为克服由遗漏变量所导致的内生性问题，本文对模型进一步采用固定效应进行处理。
首先，由于本文数据在时间上为1995年、1998年、2001年、2004年、2007年、2010年、2013年、2016年等年份的不连续数据。为避免不同时间点上遗漏变量带来的估计偏差(Ito & Kawai，2016)，本文引入了时间固定效应。
其次，由于本文共选择了8种国际货币进行分析，其中各类货币发行国的经济情况差距较大，各类国际货币的货币国际化水平差别同样较高，直接将所有种类货币一起进行混合估计可能会导致一些发行国特征指标遗漏，给参数估计带来一定的影响(Eichengreen et al.，2017)，故本文引入货币发行国固定效应(即货币固定效应)限制不同货币发行国自身特征给货币国际化水平带来的影响。
再次，由于本文使用数据为多种货币对多个国家的多边数据，涉及国家较多，包括经济差距较大的发展中国家与发达国家，这同样可能存在使用国特征遗漏变量，导致相应的参数估计结果有一定偏差(Eichengreen et al.， 2017)，故本文引入货币使用国固定效应限制不同货币使用国自身特征给货币发行国的货币国际化水平带来的影响。
最后，由于本文数据为多边数据，引入发行国和使用国固定效应并不能消除货币—国家特征对于发行国货币国际化水平的影响，故本文引入货币发行国—使用国国家固定效应，以求观察到不受货币—国家特征影响的回归结果(He et al.，2016)。
表2在表1的列(3)和列(6)使用指标的基础上分别加入各类固定效应。其中，表2中的列(1)和列(5)只加入时间固定效应，回归结果与表1中列(3)和列(6)的结果一致，各解释变量仍较为显著，且对货币国际化水平影响方向一致，说明各类指标对于发行分布和使用分布的影响不受时间效应的影响。
表2中列(2)和列(6)在时间固定效应的基础上加入了控制发行国特征的固定效应。发行国消费物价指数增长率、发行国GDP和发行国金融市场发展程度等反映发行国特征指标不再显著，表明本文限制了发行国特征带来的影响。使用国GDP与金融市场等反映使用国特征指标仍然显著，且影响方向与表1一致。除此之外，双边贸易额、投资额、两国距离和共同语言等指标对于货币国际化水平影响仍然显著，与表1回归结果基本一致。
表2中列(3)和列(7)在时间固定效应和发行国固定效应的基础上加入了控制使用国特征的固定效应。此时，共同语言和使用国金融市场情况不再显著，实证结果与理论逻辑一致；双边贸易额、双边投资额和两国间距离等衡量两国间经济关系指标仍然显著影响货币国际化水平，且影响方向与上文研究一致。
表2中列(4)和列(8)包括时间固定效应和控制货币—国家特征的固定效应。加入货币—国家固定效应后，两国距离和共同语言由于数值固定导致在回归中完全共线被略去，双边贸易额和投资额等衡量两国间经济关系指标不再显著，与笔者设想情况一致。
总体来看，时间固定效应对模型几乎没有影响。分别加入控制发行国和使用国特征的固定效应，则反映发行国或使用国特征的指标不再显著。加入控制货币—国家特征的固定效应导致反映该特征的指标不再显著。
(三)货币国际化中零值问题的稳健性检验
在进行基准性回归和引入固定效应回归分析之后，考虑到实证过程中对被解释变量原始数据进行Logistic变换，可能导致0值数据缺失。故本文分别使用ln(1+x)方法[注]ln(1+x)方法是指在将数据加1之后再取对数，从而使为0的原数据不被处理舍去。、PPML(泊松伪最大似然方法)[注] PPML方法在一定前提条件下，是处理引力模型中零值问题的最优选择。详见Tenreyro, Silvana.“The Log of Gravity.” Review of Economics & Statistics 88.4(2005):641-658.和Tobit模型进行了稳健性检验。
本文使用的被解释变量数据中包含大量零值，占总样本量比例约为19.23%，在进行了Logistic变换后，所使用的计量软件进行回归处理时导致0值数据丢失。这种情况与贸易引力模型实证分析时处理贸易零值情况相似，0值数据丢失会导致实证分析中的参数估计产生偏差。参考相关学者的相关研究情况(Silva & Tenreyro，2006；Ito & Kawai，2016；He et al.，2016；孙林，2011)，笔者决定使用ln(1+x)形式，PPML(泊松伪最大似然方法)和Tobit模型三种方法对数据进行回归分析并比较与Logistic变换后回归结果的异同。
表2 引入固定效应回归结果

其中，ln(1+x)形式是对原始数据进行简单的形式变换从而保留原始数据中的零值，缺点是对数据的处理结果会导致异方差，并且导致回归系数的估计值不准确，由于本文被解释变量数据存在较多零值数据，故使用ln(1+x)形式会使回归结果有部分偏差(Silva & Tenreyro，2006)。
PPML(泊松伪最大似然方法)则是假定实证模型中衡量货币国际化水平的被解释变量数据服从泊松分布，由于不需要对原始数据进行对数变形，我们可以直接使用因变量绝对值进行估计，不用考虑零值的问题。缺点是其前提假设难以满足，并且只适用于0值数据比例较少的原始数据(孙林，2011；Silva & Tenreyro，2006)。
Tobit模型是指被解释变量虽然在正值上大致连续分布，但包含一部分以正概率取值为0的观察值的一类模型，Tobit模型最大似然估计的一致性依赖于其模型中误差项的正态性和异方差性，在误差项存在序列相关的情况下最大似然估计仍可以保持一致性，但其异方差和非正态分布会导致参数和方差的不一致估计，故在使用前需对模型进行相应检验。本文被解释变量为货币国际化水平，其数值变化区间为[0,1]，故可以使用面板Tobit模型进行回归估计(孙林，2011)。
表3展示本文分别使用ln(1+x)方法、PPML(泊松伪最大似然方法)和Tobit模型回归进行了稳健性检验的结果。列(1)和列(4)是使用ln(1+x)形式回归的情况。各类指标对货币国际化水平影响较为显著，且影响方向与上文实证结果基本符合，部分指标例如发行国GDP和发行国金融市场发展程度等指标不再显著，猜测是因为数据处理有偏导致的结果。列(2)和列(5)是使用PPML回归的结果。各种指标对货币国际化水平影响显著性和方向与前文实证结果几乎一致，部分指标的显著性略有区别。列(3)和列(6)是使用Tobit模型回归分析的情况，实证结果表明，各类经济因素的影响较为显著，与前两种稳健性检验方法一致。
表3 零值问题稳健性检验结果

总体来看，采用Ln(x+1)形式处理、PPML方法和Tobit模型回归得到的结论基本一致，两国间汇率波动和两国距离越大，货币发行国货币国际化水平越高；双边投资额越大，两国使用共同语言同时两国金融市场发展程度越高，货币国际化水平越高，与上文实证结果一致，且各种指标影响方向符合逻辑。稳健性回归结果表明各类主要指标仍较为显著，但对于发行分布与使用分布的影响略有差异，这表明上文所使用的静态模型较为稳健。
(四)动态面板回归分析
由现有文献可知，网络外部性(货币使用惯性)对货币国际化水平影响显著。交易惯性会导致国际货币转换成本上升，即国际货币地位会惯性地持续下去(Krugman，1979)。Krugman(1984)认为货币交易规模越大，交易成本越小，该货币越容易成为国际货币。Eichengreen & Frankel(1996)，Bergsten(1997)和He & Yu(2016)认为网络外部性(货币惯性)通过影响使用便利程度影响货币国际化。故货币的网络外部性越大，使用该货币的惯性越大，则该货币的使用成本越小，导致相应的货币国际化水平越高。
所以，我们需要考虑网络外部性指标对于货币国际化水平的影响。由于网络外部性存在滞后性，故使用静态面板分析网络外部性会导致参数的估计偏差，参考研究者的相关研究方法(Chiu et al.，2014；He & Yu，2016)，使用动态面板模型对网络外部性进行分析不会导致参数的估计偏差，笔者最终决定建立动态面板模型对网络外部性进行分析。由于动态面板模型中可能存在的内生性问题，传统的计量估计方法会导致参数估计的非一致性，故本文采用动态面板的SGMM方法估计处理内生性问题(Chiu et al.，2014；Eichengreen et al.，2017；白晓燕和邓明明，2013)。
GMM估计分为两步:首先是对回归方程进行一阶差分变换以消除固定效应，然后将滞后变量作为差分方程中相应内生变量的工具变量估计差分方程，由此得到的估计量为一阶差分广义矩估计量(first differenced GMM estimator)。但是一阶差分广义矩估计量容易受弱工具变量和小样本偏误的影响，为了解决这个问题，Blundell & Bond(1998)提出SGMM(system GMM)方法对模型进行估计。关于本文对SGMM估计方法的设定使用，有如下几点值得注意：
第一，本文数据有大样本量、短时期数的特点，较为适合SGMM估计方法。实证采用两阶段回归(twostep)，并选择robust选项，用于纠偏估计量计算标准误。
第二，在解释变量中加入时间虚拟变量，使得误差项之间互不相关的SGMM前提假设更容易满足，方便使用SGMM估计方法。
第三，考虑到本文被解释变量数据为三年一期，存在时间间隔，且实证数据存在缺失情况。故本文选择SGMM的垂直离差选项进行估算，从而减少样本量的损失。
第四，在使用SGMM估计方法时，考虑真实世界情况，本文假设：汇率变化、汇率波动性、物价水平、两国距离和共同语言等解释变量是完全外生的；贸易额、投资额、GDP和金融市场发展程度为前定变量，是不完全外生的。SGMM估计方法存在弱工具变量和设定较多不具有一般性等缺点，导致学界对使用SGMM得到的结论存在争议。本文主要使用SGMM估计方法分析货币网络外部性对货币国际化水平的影响。
本文建立动态面板模型使用SGMM计量方法针对网络外部性进行分析。综合考虑滞后时期与数据特点，本文决定加入滞后一期的被解释变量作为解释变量加入模型，其形式为：
Shareijt=β0+β1shareijt-1+β2Cit+β3Djt
+β4Xijt+∈ijt
(4)
式中，shareijt-1表示滞后一期的被解释变量，其他被解释变量同静态面板模型。
表4反映了动态面板模型实证的结果。其中，Hansen检验为过度识别约束检验，用于衡量动态面板工具变量的适用性。根据Hansen检验回归的P值可知，不能拒绝工具变量无效的原假设，即工具变量的选择是合理有效的；Wald检验用来衡量联合系数是否有效，根据Wald检验回归的P值可知，拒绝联合系数对被解释变量无显著影响的原假设，即整体来看解释变量对被解释变量有显著影响；AR(1)与AR(2)的检验回归的P值满足SGMM要求。
表4 动态面板回归分析结果

由动态面板回归的估计结果可知，shareijt-1即滞后一期被解释变量对于货币国际化的影响十分显著，系数为正，说明货币发行分布和货币使用分布均存在显著的网络外部性，过去时期货币的国际化水平越高，则本期货币国际化水平越高(Eichengreen et al.，2017；白晓燕和邓明明，2013)。发行国GDP对货币发行分布有负向影响，对货币使用分布有正向影响，导致两者区别的原因上文已有解释(Chiu et al.，2014)。使用国GDP在10%左右的显著性水平下影响显著且对货币使用分布影响显著。发行国居民消费价格指数增长率对货币发行和使用分布均较为显著，与上文静态面板回归结论一致。
共同语言对于货币发行分布和货币使用分布有正向影响，表明使用共同语言会提高货币国际化水平。使用国金融市场发展程度对于货币发行分布和使用分布有显著的正向影响，说明使用国金融市场发展得越好，发行国货币更容易在该国使用，从而提高货币使用分布水平(He & Yu，2016)。两国距离对于货币发行分布和使用分布在10%左右的显著性水平下影响显著，模型整体回归结果与Chiu et al.(2014)，He & Yu(2016)及白晓燕和邓明明(2013)等人的回归结果基本一致，部分变量的显著性水平略有变化，这可能是由于数据类型不同带来的影响。
总体来看，与静态面板回归相比，动态面板部分解释变量的显著性水平和系数符号有所变化，其他变量显著性水平与符号与静态面板模型结论基本一致，表明静态模型稳健性较高。值得注意的是，在国家层面，网络外部性对于货币国际化水平影响十分显著，且影响程度也远远超过了其他影响因素。
五、启示与建议
研究影响货币国际化的因素对推动人民币国际化进程有重大意义。由本文实证结果可知，一国的汇率情况、经济贸易以及投资状况、金融市场发展程度和网络外部性对于货币国际化水平的影响较为显著。货币发行国的经济实力越强、金融市场发展程度越高、货币网络外部性越大，其货币国际化水平越高。货币发行国与使用国间汇率波动越小、贸易与投资额越高、地理与文化间距离越近，则使用国越倾向使用该货币。这反映了货币国际化的展开路径。同时，货币使用国的经济实力越弱，金融市场发展程度越高，货币的国际化水平越高。
由以上结论可知，我国推行本币国际化应从国家层面入手，首先推动本币在重要贸易、投资伙伴国之间使用，并注意避开已是国际货币的发行国，再逐渐推向全世界并最终成为国际货币。考虑到各类因素对于货币发行分布和货币使用分布影响的异同，发行国与使用国的GDP差距越小(发行国高于使用国)，发行国的货币发行分布水平越高，即在已经使用人民币的国家中，我国应努力推动经济情况较好的国家提升人民币的使用比例；而发行国与使用国的GDP差距越大(发行国高于使用国)，发行国的货币使用分布水平越高，即我国应首先推动人民币在经济情况明显弱于我国的国家使用。所以我们一方面要加深与已使用人民币国家的经济交流，推动人民币国际化程度不断提升；另一方面为提高人民币对其他国际货币的优势，需要不断发展本国经济并完善金融市场，促使更多潜在国家使用人民币。同时结合货币使用国特征因素可知，我们在提高已使用人民币国家的人民币国际化程度时，应当把精力放在经济情况较好且金融市场较为完善的国家上；在推动潜在国家使用人民币时，应尽量挑选经济情况弱于我国且金融市场发展有一定起色的国家。
具体来看，币值稳定性是决定一国货币成为国际货币的先决条件，维护人民币汇率稳定仍是值得重视的(Benassy-Quere，2015)。近些年来，中国经济仍旧处于高速增长过程中，保持经济快速稳定增长并最终成为GDP名义总量第一大国对于推行人民币国际化有重要作用。一般情况下，贸易额和投资额较大的国家本币国际化水平一般较高(He et al.，2016)。但是这一实证结果与中国实际情况不一致。这是由于中国最大的贸易、投资伙伴国发行的货币已经是广泛使用的国际货币，反而对人民币国际化有抑制作用。所以人民币应该寻找突破口，避开强势货币，与弱势货币国家签订协议进行双边结算，推行本币国际化。金融市场发展程度对于货币国际化的影响是十分显著的，同时金融市场发展程度与汇率稳定性、本国GDP、贸易额和投资额指标密切相关。布雷顿森林体系末期，美元相对所有发达国家货币除了金融市场的“结构性”优势和网络外部性优势之外再没有其他优势[注]此处所谓的“结构性优势”指美国金融市场庞大的体量、丰富的金融产品、巨大的流动性和低廉的投融资成本等。，使得各国不得不继续使用美元在美国金融市场上进行低成本的投融资活动(Helleiner，1994)。人民币参与国际化的“核心竞争力”在于我国金融市场的发展程度，金融市场体量越大，交易产品种类越多，市场效率越高则人民币的竞争力越强。因此，大力发展金融市场，建立健全相关法律法规并在合适时机适度放开资本账户管制和推行汇率自由化有助于推动人民币国际化进程。
考虑到货币国际化过程的“倾覆点”理论(Eichengreen & Frankel，1996;He & Yu，2016)以及上文实证结果，货币使用惯性即网络外部性对于货币国际化影响十分显著，因此只有当一国实力在经济、政治和军事多方面全面超过别国后，本币才有可能击败别国货币成为新的占据主导地位的国际货币。目前，我国正在推动的“一带一路”政策和人民币国际化战略优势互补，应当抓住这一机遇，加强与“一带一路”国家贸易和投资联系，推行人民币在“一带一路”沿路国家进行结算使用，并在这个过程中不断积累人民币国际化经验，在技术层面为人民币全面国际化做好准备。
总体来看，人民币国际化必定是一段漫长且曲折的过程，我们应该在这个过程中持续发展本国经济，继续维持汇率相对稳定，不断完善金融市场，积极开展本币结算业务，逐渐扩大人民币的使用比重，积累人民币国际化经验，静待“倾覆点”的来临，最终使人民币成为占据主导地位的国际货币。
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AN EMPIRICAL ANALYSIS ON INFLUENTIAL FACTOR OF CURRENCY INTERNATIONALIZATION ——Empirical Evidence from Multilateral Data at the National Level
LEI Da MA Jun
(School of Economic, Renmin University of China)
Abstract:Based on the data of multilateral foreign exchange transactions at the national level and from the perspective of issuing and using countries, this paper uses the distribution of currency issuing and currency using to measure the level of currency internationalization, and makes an empirical analysis of the factors affecting the level of currency internationalization. The results show that the larger the economic volume, the more development of financial markets and the greater the externality of the monetary network of the issuing country, then the higher the level of internationalization of the currency. At the same time, the smaller the exchange rate fluctuations, the greater amount of trade and investment and the closer of geographical and cultural distance between the issuing and using countries, then the more likely the using countries are to use the currency.
Key words:currency internationalization; multilateral data; system GMM
*雷达、马骏，中国人民大学经济学院，邮政编码：100872，电子信箱：ld@ruc.edu.cn。本文得到了教育部人文社会科学重点研究基地重大项目“国际货币体系与人民币国际化”(12JJD790016)和教育部人文社会科学研究规划基金项目“出口质量升级的影响因素研究：龙头效应还是基础条件”(19YJA790125)的资助。感谢匿名评审人提出的修改建议，笔者已做了相应修改，本文文责自负。
(责任编辑：付 敏)