张宇璇[ 中南财经政法大学金融学本科生]

摘要：“一带一路”背景下，对外直接投资规模迅速扩大，我国进入双向直接投资阶段。与此同时，汇率取消逆周期因子，开始双向波动。人民币国际化也在纳入SDR之后日益提上日程。基于政策、经济背景，本文探讨我国对外直接投资和人民币国际化之间的联动关系，并引入实际有效汇率和外商直接投资两个变量建立VAR模型。结果表明，对外直接投资短期内会促进人民币国际化，长期效应会发生变化，而人民币国际化长期上促进对外直接投资，同时带来实际有效汇率的升值，变量之间存在显著的联动关系。因此，政策上应借助“一带一路”倡议强化联动效应，并分长短期制定不同政策，从而发挥正向联动效应，促进人民币国际化。

关键词：“一带一路”；实际有效汇率；对外直接投资；外商直接投资；人民币国际化

引言

随着改革开放以来我国吸收了大量的外商直接投资，促进了经济的开放发展，我国的对外直接投资（OFDI）也得到了越来越多的关注。所谓对外直接投资，就是国内投资者以现金、实物、无形资产等方式在国外及港澳台地区设立、购买国外企业，并以控制该企业的经营管理权为核心的经济活动。据商务部公布的《2016年度中国对外直接投资统计公报》，2016年我国对外直接投资净额达1961.5亿美元[ 中华人民共和国商务部《2016年度中国对外直接投资统计公报》]，同比增长34.7%，仅次于净额2990亿美元的美国，成为资本输出的第二大国，进入“双向直接投资”的发展阶段。并且截至2016年底，我国2.44万家境内投资者共设立境外企业3.72万家，分布在全球190个国家（地区），对外直接投资覆盖的地域范围也十分广阔。

2013年，我国基于经济合作提出“一带一路”倡议，未来将在基础设施、经贸往来、文化旅游、金融服务等方面继续深化合作，经济主体将面对更多的投资机遇，从而对外直接投资增长空间巨大。同时，人民币于2016年10月正式纳入SDR，人民币国际化也日渐提上日程。因此在这样的政策和经济背景下，研究对外直接投资与人民币国际化的联动关系将为我国开放经济的发展和国际化程度的进一步提高提供有利的政策建议。

一、文献综述

（一）OFDI的影响因素研究

在对外直接投资与其他经济变量之间的关系上，国外学者研究较早。因为对外直接投资是跨境的经济活动，因此很多学者将汇率与对外直接投资联系在一起，而更多的是汇率到OFDI的单向关系。其中又主要分为汇率水平对OFDI的影响与汇率波动对OFDI的影响。在水平影响上，国外学者提出了一些比较有代表性的传导机制理论，比如Aliber(1983、1984)的“资本化率理论”认为强势货币区域的资本化率更高，从而资本会从强势货币区域流出，对弱势货币区域进行直接投资。Cushman(1985)在总结之前学者Kohlhagen(1977)研究方法的基础上，率先采用实际汇率代替名义汇率，考察资本和劳动力成本，并以汇率波动作为汇率风险的代理变量，基于美国对英、法、德、加、日五个国家的OFDI进行实证分析，得出东道国的货币贬值将会降低东道国相对于母国的生产成本从而刺激母国的对外投资，即“相对成本理论”。还有Froot, Stein(1991), Klein&Rosengren(1994)的“相对财富理论”认为母国相对于东道国的货币升值会带来会计报表上资产的增加，从而促进对外直接投资。而Campa(1993)将预期引入研究，认为母国的货币升值将不利于OFDI的流出。在汇率波动方面，较有代表性的是Dixit&Pindyck(1994)的实物期权理论，认为汇率的波动加大会使厂商倾向于等待，而不是立即行权进行投资。但期权价值的决定因素中还有标的资产价值、期限长短、持有期收益等因素，如果要更准确的分析可能还要考虑这些因素。第二类是Brodsky(1984)等的风险规避理论，认为汇率波动会抑制风险厌恶型企业的对外直接投资，但Sung& Lapan( 2000)却得出相反的结论。

可见国外学者虽然提出了很多理论上的探讨，但尚未得出一个一致的理论与最合适的研究方法。并且其研究范围大多集中在发达国家，对于今天发展中国家的参考意义并不明确，因此需要国内学者从中国本身的国情出发进行研究。

在国内，由于我国OFDI兴起的时间较晚，因此国内学者提出的成熟理论较少，大多是对于我国对外直接投资的实证研究。在这些实证中也大体分为宏观与微观两个路径。宏观研究上，程瑶，于津平（2009）建立误差修正模型进行细分研究，发现人民币升值会抑制资源导向型企业的对外直接投资规模，刺激市场导向性企业的对外直接投资。陶士贵，相瑞（2012）以汇改前后的样本建立面板模型，发现人民币汇率与OFDI流量呈正相关关系。刘凯，伍亭（2017）建立有效汇率水平、有效汇率波动、对外直接投资、GDP四个变量之间相关关系的VEC模型，得出结论是汇率水平长期会促进直接投资，汇率波动会降低企业投资意愿，相比于之前的研究考虑因素更加全面。微观研究上，戴金平，张夏（2017）从企业的微观主体选择出发，结论是汇率水平对OFDI并没有显著影响，而汇率的波动会对企业对外投资有促进作用，说明我国企业有风险偏好的特点；以及GDP、劳动力成本也有影响。李平等（2017）以投资规模和投资密度来度量OFDI，并划分绿地投资、并购和出口引致型OFDI进行研究。结论是汇率波动对出口引致型的OFDI影响显著，另外两类并不显著。

（二）人民币国际化相关研究

在人民币国际化方面，由于我国起步较晚，相关研究不是很多。现有研究大致有五个方向：（1）研究人民币国际化的时机是否成熟；（2）用成本收益的分析框架探讨人民币国际化对我国的利弊影响；（3）在认同国际化的基础上，研究人民币国际化的战略目标及路径选择（4）探究如何量化人民币国际化程度；（5）前景展望，分析挑战与机遇。可见对人民币国际化的影响因素还缺乏大量研究。已有的研究中，微观层面有史龙祥，阮珍珍等（2015）亿产业内贸易为视角，通过问卷调研得出结论中美产业内贸易商品的需求价格弹性越大，中国相对市场份额越突出，进口商品订单金额越大，企业越有可能选择以人民币进行结算，从而促进提高人民币结算份额，促进人民币国际化。宏观上有林乐芬，王少楠（2016）利用GMM模型，以“一带一路”为研究背景，结论是GDP、OFDI、贸易规模、经济自由度等因素是显著的影响变量，从而应以“对外投资与贸易——经济互动——资本项目有序开放——人民币国际化”为实现路径。

综上所述，在对外直接投资于汇率等重要经济变量之间的关系上，国内外学者得出的结论并不一致。此外，对于人民币国际化的影响因素及其与其他经济变量的联动关系也研究较少。因此借鉴上述研究的结论与研究方法，并基于结论的不一致与不足之处，本文将在以下方面进行拓展：第一，运用VAR模型分析OFDI与人民币国际化之间的相互影响；第二，将FDI与OFDI综合考虑，进一步完善模型。最后，通过脉冲响应，格兰杰因果检验和方差分解分析变量的相互关系，影响时滞及重要程度。

二、变量选取及数据来源

（一）汇率

参考大量学者研究方法，在OFDI的影响中着重考虑汇率因素。对于人民币汇率，这里采用实际有效汇率指数（REER）作为代理变量。有效汇率（ER）是以对外贸易比重为权数的加权平均汇率，而实际有效汇率（REER）就是进一步剔除了通货膨胀对货币购买力影响之后的汇率指数，因此可以更准确、综合地反映相对的汇率水平。图1即我国从2010年末到2017年8月的实际有效汇率走势，数据来源于国际清算银行（BIS），以2010年1月为基期。可以看到人民币自2010年末以来实际有效汇率上升幅度并不是很大，2011-2014年有一段缓慢上涨，短暂回落后又于2014年5月左右开始上升，2015年-2016年走平，到2017年缓慢下降。进入到2017年，由于上半年美元持续走弱，但人民币对美元的升值幅度明显小于其他货币，实际有效汇率还处于下降走势，因此央行为更合理的进行人民币的中间价定价，防止顺周期性带来单边市场预期的放大，引入“逆周期因子”，稳定了汇率预期。而进入到2018年后“逆周期因子”回归中性，人民币汇率进入双向波动的阶段。由于其他变量数据的可得性，REER的样本区间也只选取到2017年8月。

图 1 人民币实际有效汇率走势

数据来源：国际清算银行

而对于汇率的波动，由于本文样本区间和时间间隔的选取不同于之前学者，以及采用实际有效汇率使汇率加权之后消除掉了一些波动性，并未显著检测到GARCH效应，因此并未将汇率波动引入模型。

（二）对外直接投资

由于数据可得性的限制，这里采用商务部非金融类对外直接投资的月度数据作为代理变量，样本区间同样为2010年12月-2017年8月。非金融类产业主要包括租赁和商务服务业、制造业、交通运输业、采矿业、房地产等产业，因此即使在变量选取上有一定欠缺，但可以更好的作为实体经济的反映。而由图2可以看到，我国非金融类OFDI月度波动较大，可能具有一定的月度特征。若从商务部上公布的年度数据来看，OFDI流量自2010年到2016年呈上涨趋势。

图 2 我国非金融类对外直接投资月度流量数据

数据来源：中华人民共和国商务部

（三）外商直接投资

考虑到FDI也是直接投资中的一个重要方向，并且发展时间较OFDI更久，因此引入模型。我国FDI从改革开放以来得以迅速发展，近十年间，从2017年的800亿美元左右增长到2016年的1260亿美元[ 数据来源：中华人民共和国商务部]，但增速开始放缓，2016年较2015年小幅回落，2017年又增加达到1310亿，规模跃居世界第二。庞大的外商直接投资规模为我国引进技术，产业升级起到了重要作用。本文样本所用的2010年12月至2017年8月外商直接投资的月度数据同样来源于商务部，如图3。

图 3 外商直接投资月度流量数据

数据来源：中华人民共和国商务部

（四）人民币国际化

一国货币的国际化可以从三大职能维度进行考察，分别是国际计价结算、投资交易以及价值储藏。据环球银行金融电信协会（SWIFT）的统计数据，截至2017年12月，美元在贸易结算领域仍然占据第一位，人民币支付份额占1.6%，排名第五，从2011年以来结算规模不断扩大，但在2015年开始下滑，近期才有所回升。投资交易方面，据BIS的数据，同样是美元占据跨境投融资和衍生工具方面的最大份额，人民币标价的国际债券份额在2016年末约为0.5%，衍生市场更是刚刚起步，份额微小。价值储藏则主要体现在官方外汇储备这一功能上，据国际货币基金组织（IMF）公布数据，美元储备占IMF成员国所持外汇储备的63.5%，而中国只占1.1%。因此综合三个职能维度来看，我国人民币国际化仍有很大提升空间。

表 1 人民币国际化脉络梳理[ 来源：巴曙松《人民币国际化的前世、今生和未来展望》、TFI]

贸易领域 2009年7月 公布《跨境贸易人民币结算试点管理办法》

2010年2月 中国人民银行与香港金融管理局签署备忘录，明确在香港开展人民币业务的运作和规管

2010年6月 跨境贸易人民币结算试点地区扩展至20个省市，境外也有港澳台及东盟地区

金融领域 2010年7月 中国人民银行修订清算协议，CNH货币正式诞生

2012年3月 首批RQFII公募基金面世

2014年11月 沪港通开通

2015年2月 银行间外汇市场推出标准化人民币外汇掉期协议

2015年7月 全面开放境外央行和主权基金投资银行间债券市场

2016年2月 境外私人机构投资者可以进入银行间债券市场，债券市场的开放程度进一步提高

价值储藏 2014年10月 英国政府发行首只人民币主权债券

2016年10月 人民币被正式纳入SDR货币篮子

考虑到国际化程度不能用三个职能中任意一个职能单一代表，这里采用渣打银行推出的人民币环球指数（RGI），该指数覆盖香港、伦敦和新加坡三个主要的人民币离岸市场，计算存款、点心债券和存款证、贸易结算和其他国际付款以及外汇四项业务的增长，因此包含了对财富储存、融资、国际商贸以及交易结算等多个维度的考量，比采用人民币跨境存款、跨境贸易结算等指标更具有全面性。数据来源于国泰安数据库，样本区间为2010年12月至2017年8月，以2010年12月为基期，至2017年8月达到1758，从图3的走势中也可以看到从2010年修订清算协议，CNH货币正式诞生，到2015年“一带一路”倡议的提出，再到2016年纳入SDR货币篮子这个过程中人民币国际化的快速发展。因此RGI尽管也有局限性，但大体能够体现人民币国际化的发展进程。

图 4 人民币环球指数RGI

数据来源：国泰安数据库

三、实证分析

（一）VAR模型建立

本文采用VAR向量自回归模型分析汇率、外商直接投资、对外直接投资和人民币国际化的相互关系，即

在滞后阶数的选择上，本文采用赤池信息准则（AIC），最终确定最大滞后期为5期。

表 2 VAR模型滞后期的选择性检验

Lag LogL LR FPE AIC SC HQ

0 82.91646 NA 1.47e-06 -2.076749 -1.954079 -2.027724

1 372.6200 541.2882 1.10e-09 -9.279474 -8.666123 -9.034349

2 414.8938 74.53531 5.52e-10 -9.970889 -8.866857* -9.529664*

3 423.6162 14.46090 6.74e-10 -9.779374 -8.184662 -9.142050

4 455.0721 48.83944 4.57e-10 -10.18611 -8.100716 -9.352685

5 479.0639 34.72497* 3.81e-10* -10.39642* -7.820345 -9.366895

为验证模型的稳定性，对VAR模型进行单位根检验，可以看到所有根都在单位圆内，说明在5%的显著性水平下，各方程的回归残差项均服从正态分布，模型稳定。

图 5 VAR模型AR根检验

平稳性是回归分析的基础，因此为避免伪回归，首先对各时间序列进行单位根检验，结果如表3。

表 3 ADF检验结果

序列 检验形式

（c,t,k） ADF值 P值 结论

lnOFDI (0,0,0) -0. 4123 0.7998 不平稳

lnFDI (c,0,0) -0.7735 0.8201 不平稳

lnREER (c,0,0) -1.7353 0.4097 不平稳

lnRGI (c,0,0) -2.1088 0.2419 不平稳

dlnOFDI (c,0,1) -16.7251 0.0001 平稳

dlnFDI (c,0,1) -4.5761 0.0004 平稳

dlnREER (c,0,1) -5.1890 0.0000 平稳

dlnRGI (0,0,1) -3.6669 0.0004 平稳

表中前四个对数序列都不平稳，在取一阶差分后都显著拒绝了不平稳的假设，说明lnFDI、lnOFDI、lnREER、lnRGI四个序列都是一阶单整。

由于单整只是协整的必要条件，为进一步确认变量之间是否具有长期的协整关系，采用仅考虑截距项的Johansen协整检验，滞后期为VAR模型滞后期减1即为4：

表 4 Johansen协整检验

协整方差个数原假设 特征值 最大特征值 1%水平 P值

None* 0.482754 86.86540 61.26692 0.0000

At most 1 0.246733 36.76348 41.19504 0.0336

At most 2 0.135870 15.22994 25.07811 0.2135

At most 3 0.052911 4.131547 12.76076 0.3929

检验结果表明，在1%的显著性水平下，存在协整向量和最多存在一个协整向量的最大特征值、P值都显著，而最多存在两个协整向量的最大特征值、P值不显著，即不能拒绝协整向量小于等于两个的假设。故模型中存在两个协整向量，并且标准化的lnFDI、lnOFDI、lnREER、lnRGI长期协整关系为：

从Johansen检验给出的协整方程表明，人民币实际有效汇率的升值对我国对外直接投资相比于对外商直接投资有更大的抑制作用，这与Campa的研究结果一致；人民币国际化程度的提升同样对我国对外直接投资比对外商直接投资的促进作用更大，一方面是因为人民币国家化意味着结算属性更强，用人民币进行结算和交易可以更大程度的避免外汇风险，另一方面更强的国际化可能也会带来双边货币互换协议等基础设施的完善，从而为经济主体的对外直接投资提供更大便利。这里由于VAR模型滞后期的影响，协整方程只滞后了四期，对于不同时间长度内的影响可通过脉冲响应进一步发掘。

表 5 格兰杰因果检验

原假设 卡方统计量 滞后期 P值 结论

lnFDI不是lnOFDI的Granger原因 5.645044 5 0.3423 不拒绝

lnREER不是lnOFDI的Granger原因 8.465805 5 0.1324 不拒绝

lnRGI不是lnOFDI的Granger原因 1.220379 5 0.9429 不拒绝

lnOFDI不是lnFDI的Granger原因 1.719376 5 0.8864 不拒绝

lnREER不是lnFDI的Granger原因 16.06189 5 0.0067 拒绝

lnRGI不是lnFDI的Granger原因 6.109592 5 0.2957 不拒绝

lnOFDI不是lnREER的Granger原因 10.36540 5 0.0655 不拒绝

lnFDI不是lnREER的Granger原因 11.80027 5 0.0376 拒绝

lnRGI不是lnREER的Granger原因 9.238041 5 0.0999 不拒绝

lnOFDI不是lnRGI的Granger原因 14.12150 5 0.0149 拒绝

lnFDI不是lnRGI的Granger原因 11.85804 5 0.0368 拒绝

lnREER不是lnRGI的Granger原因 7.372731 5 0.1944 不拒绝

由表2，在5%的显著性水平下，lnREER与lnFDI互为格兰杰原因，即外商直接投资可能与实际有效汇率相互影响；lnOFDI、lnFDI都是lnRGI的格兰杰原因，而lnRGI不是二者的格兰杰原因，说明人民币国际化会显著受到双边投资的影响。由于格拉杰因果检验是从预测角度，即变量的时间先后关系来检验的，并不是因果关系的充分条件，因此还需要与后面的脉冲响应与方差分解结合分析。

（二）脉冲响应与方差分解

 由于VAR模型并未对变量做先验性约束，因此对VAR模型的分析往往落脚在模型受到某种冲击时对系统的动态影响，脉冲响应函数即是描述在随机误差项上施加一个标准差大小的冲击后对内生变量的当期值和未来值所带来的影响。之前的AR根检验已经表明模型的稳定性，从而可以用脉冲响应对模型进行动态分析。

图6为我国对外直接投资对FDI、REER、RGI冲击的脉冲响应。发现对三个变量冲击的脉冲响应都呈震荡形态，当给FDI一个标准差的冲击时，OFDI会在第2期达到负的最低点，在第7期达到正的最高点，15期之后震荡趋于0，说明外商直接投资的冲击对我国OFDI的正负影响都比较短暂，并且交替出现。而对REER的冲击响应只有在第6期为负，其余都为正向影响，在12期即一年以后开始衰减趋于0。差异较大的是RGI，图中30期的脉冲响应并未趋于0，而将滞后期延长到50期时才趋于0，说明人民币国际化对我国对外直接投资的冲击影响周期很长，并且趋势是由正到负，在第6期达到负的最低点。

图 6 （左）lnOFDI对lnFDI、lnREER、lnRGI冲击的脉冲响应图

图 7 （右）lnFDI对lnOFDI、lnREER、lnRGI冲击的脉冲响应图

图7是外商直接投资对我国对外直接投资、实际有效汇率、人民币国际化程度冲击的脉冲响应，可以看到长期的脉冲响应函数趋于0，再次验证了模型的平稳性。具体来看，给实际有效汇率一个冲击后，FDI会在第2期之后震荡变动，在第5期达到正的最高点；而FDI对人民币国际化冲击的脉冲响应幅度相比于汇率冲击较小，并且响应周期更长，在第12期时还会有一个比较高的正向响应，说明人民币国际化带来的影响是更加长期的，持续时间在一年左右，但影响有正有负。

 

图 8（左）lnREER对lnOFDI、lnFDI、lnRGI冲击的脉冲响应图

图 9（右）lnRGI对lnOFDI、lnFDI、lnREER冲击的脉冲响应图

图8描述的是实际有效汇率对OFDI、FDI、RGI冲击的脉冲响应，发现当滞后期取30时REER对人民币国际化的脉冲响应虽然并未达到0轴但有向下接近的趋势，再延长滞后期即可进行验证，这里出于对其他两个冲击变量的考虑只取到30期。并且REER对RGI的脉冲响应始终为正，说明人民币国际化会带来实际有效汇率的升值趋势，并且影响在12期即一年左右时点达到顶点。而OFDI的冲击开始为正，在第9期转为负向，随后逐渐消失，FDI的冲击响应则正好相反。

图9是人民币国际化程度对OFDI、FDI、REER冲击的脉冲响应，滞后期取40可以观察到三个脉冲函数趋于0，模型稳定。并且可以发现三个脉冲函数走势类似，都是在前3期正向响应，在第3期左右达到短期内的顶点，随后下降至第8期达到负的最低点，但之后OFDI与FDI的脉冲响应出现分化，对OFDI的响应继续为正，但对FDI的响应运行到0轴以下。RGI对三者的脉冲响应周期都较长，30期之后才有明显的衰减出现，说明响应是一个长期的过程，并且衰减较慢。

方差分解是通过每一个结构冲击对内生变量的变化即方差的贡献度进一步评价不同结构冲击的重要性。结合上述脉冲响应的结果，这里取30期为滞后期考察每一个变量的方差分解，如图10、11。

 

图 10 lnOFDI（左）和lnFDI（右）的方差分解

 

图 11 lnREER（左）和lnRGI（右）的方差分解

可以看到，OFDI、FDI以及RGI的波动都主要来自于自身。格兰杰因果检验中虽然FDI和OFDI是RGI的格兰杰原因，但实际方差贡献并不明显。差异较大的是REER，在30期的滞后期中，RGI的方差贡献度从第6期开始迅速上升，到24期之后接近50%，同时来自于自身的方差贡献减少，而两个实际经济变量的方差贡献只有在前6期较为明显。

四、结论与政策建议

本文以2010年12月至2017年8月的月度数据为样本，建立VAR模型，对对外直接投资与人民币国际化之间的相互关系进行研究，得出以下结论：

第一，人民币国际化对OFDI有显著的正向促进作用，并且从脉冲响应来看影响较为持久。而FDI和汇率升值对OFDI是抑制作用。

第二，OFDI短期对人民币国际化有促进作用，是人民币国际化的格兰杰原因。但随时间推移其促进作用会逐渐消解并转化为负响应。

第三，在人民币国际化加快的过程中，会引起实际有效汇率的升值。

第四，从方差分解来看，除实际有效汇率外，OFDI、FDI以及人民币国际化的主要波动都来自于自身。说明汇率的波动会较大受到外部环境影响，比如OFDI、FDI可以通过对外汇市场上的供需机制决定汇率升降，人民币国际化则会通过三大职能强化供需关系。

进一步，基于本文结论及前人研究成果，提出以下政策建议：

第一，在“一带一路”的倡议下借助联动效应推进人民币国际化，加快经济开放。由于OFDI会对人民币国际化产生长期影响，人民币国际化也会在中短期促进OFDI，因此正可借助联动效应互相强化。而其中亚投行正可以作为一个连接双方的基点。一方面，亚投行应积极发挥融资功能，促进基础设施、交通、能源等产业的快速增长，加快OFDI规模增速，有效提升人民币国际化程度。另一方面，亚投行作为“一带一路”经济带中的核心金融机构，可以在内部积极倡议人民币的优先使用，主动提高人民币跨境结算份额，提升人民币国际化程度，进而通过联动效应扩大经济带上的双向投资。

第二，分长短期制定不同的汇率政策，将对人民币国际化的正向作用最大化。根据克鲁格曼的不可能三角理论，货币政策的独立性、资本的自由流动与汇率的稳定三者不能同时达到，因此在汇率政策制定时要权衡货币政策独立性与资本自由流动的程度。而我国此前的外汇占款已经消耗了大量储备，影响到了货币政策的独立性。又根据本文结论，双向投资带来的资本流动短期内会促进人民币国际化，长期负响应消解较慢；实际有效汇率的波动对人民币国际化维持正响应并维持时间较长。因此可以在短期内侧重资本自由流动和货币政策独立性，长期侧重汇率稳定和货币政策独立性，从而长短期政策在保持基本稳定的前提下有效配合，将各自的正向作用最大化。在2018年的博鳌亚洲论坛“货币政策的正常化”分论坛上，中国人民银行行长易纲就表示，我国下一步将促进金融业的对外开放和汇率形成机制的改革，并与资本项目可兑换的改革进程相互配合，也表明了总体的开放基调和改革决心。

五、未来研究方向

从本文不足和现实需求来看，未来可以研究可以在以下四个方面进行扩展。第一，进一步对本文结论进行深入研究，分析相互影响中具体的传导机制。第二，在模型架构中引入汇率的波动，以及汇率市场化因素，可以更好的考察汇率的波动性，也就是汇率风险，以及政策因素对经济变量的影响。第三，前文提到人民币国际化是通过三个职能维度进行衡量的，而现有的人民币国际化指数应用范围都较窄，尚无一个权威、通用的衡量指数，未来可以在这一指数的构建上做出改进。第四，经济开放需要足够的金融监管能力匹配，但本文尚无对风险因素的考量，未来可以通过对模型的改进，以及风险因子的发现解决这一问题。