第五章 人民幣國際化影響因素的分析
第四節 動態追蹤資料模型
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具有內生性問題（endogeneity）。（Davidson and MacKinnon, 1993）一旦解釋 變數與殘差具有高度相關，則 OLS 估計式之參數不再具有不偏性、有效性與一 致性。（見表5-6）
表5-6：LSDV 模型穩定性檢定
N=297
項目類別 F 統計量
Durbin-Wu-Hausman test 3.645**
AR（1） 14.566***
AR（2） 68.377***
Heteroscedasticity test 7.951***
註：
1. 被解釋變數為 ( 00 ⁄ )。
2. ***表示 1％顯著水準，**表示 5％顯著水準，*表示 10％顯著水準。
資料來源：本研究自行整理。
有鑑於此，本研究以下將利用Arellano and Bond（1991）所提出的一般動 差估計法（GMM）進行修正。
第四節 動態追蹤資料模型
本研究利用一般動差估計法（GMM）對追蹤資料模型所產生的內生性問題，
進行修正。在估計時，本研究以變數之先行 3 期作為工具變數，並利用 White
（1980）所提出的修正方法，消除殘差序列間的異質變異問題。如果 GMM 的 殘差序列存在自我相關的問題，則改採系統GMM（system GMM）進行修正。
以下詳細說明之。
壹、 一般動差估計法
表5-7 為 GMM 的實證結果。首先，外匯市場交易總額比重（FxturnoverR）
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國際化程度具有正向關係，並是決定貨幣國際化程度最重要的因素。
另外，國內生產總值比重（GDPR）的迴歸係數為 0.690，且在 10％顯著水 準下顯著，且係數方向是符合理論預期──經濟規模與貨幣國際化程度呈正向相 關。先行1 期的 LogCIDI 之迴歸係數為 0.441，且在 1％顯著水準下顯著。這表 示：LogCIDI 與貨幣國際化程度具有正向關係。
匯率波動率（EXVolatility）的迴歸係數為 0.030，且在 1％顯著水準下顯著，
這表示：EXVolatility 與貨幣國際化程度具有正向關係。值得注意的是，過去的 研究指出，匯率波動率應該與貨幣國際化程度呈反向關係。（Chinn and Frankel, 2005；宋曉玲，2010；孫海霞、楊玲玲，2010）但本研究的實證結果則是相反。
究其原因，既有文獻的分析對象都是主要貨幣發行國，這些國家都是採行浮 動匯率體制，且資本高度開放。相反的，本研究的分析範圍則進一步擴大到 33 個貨幣發行國，這些國家同時存在固定匯率體制與浮動匯率體制。而根據Frankel
（1999）的研究指出，匯率體制會影響到一國的資本開放程度。因此，Prasad and Ye（2012）強調，靈活的匯率反而是影響貨幣國際程度的關鍵因素。
反之，通貨膨脹率（Inflation）的迴歸係數為-0.057，且在 1％顯著水準下 顯著，這表示：Inflation 與貨幣國際化程度具有負向關係。另外，匯率升值幅度
（EXapreciation）的迴歸係數為-0.002，且在 5％顯著水準下顯著。由於本研究 採取直接報價法，所以匯率向下表示升值。因此，Exapreciation 的迴歸係數為 負，這顯示：貨幣收益與貨幣國際化程度呈正向關係。
最後，資本開放程度（CAOI）的迴歸係數為 0.031，且在 1％顯著水準下顯 著。這表示：資本開放程度愈高，貨幣國際化程度也愈高。
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FxturnoverR 2.218*** 0.246
GDPR 0.690*** 0.040
LogCIDI (-1) 0.441*** 0.005
EXVolatility 0.030*** 0.008
Inflation -0.057*** 0.002
Exapreciation -0.002** 0.001
CAOI 0.031*** 0.001
Sargan Test 25.569
AR (1) 61.999***
針對此一問題，Arellano 及 Bond（1991）發現，以變數的落後項的一階差 分並不是最為理想工具變數。因此，Arellano 及 Bond（1995）提出，研究者可
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貳、 系統一般動差估計法
表5-9 為 SGMM 的實證結果。首先，外匯市場交易總額比重（FxturnoverR）
的迴歸係數為 2.228，且在 1％顯著水準下顯著。這表示：金融市場規模與貨幣 國際化程度具有正向關係，並是決定貨幣國際化程度最重要的因素。
另外，國內生產總值比重（GDPR）的迴歸係數為 0.700，且在 1％顯著水準 下顯著這表示：GDPR 與貨幣國際化程度具有正向關係。先行 1 期的 LogCIDI 之迴歸係數為 0.441，且在 1％顯著水準下顯著。這表示：LogCIDI 與貨幣國際 化程度具有正向關係。
匯率波動率（EXVolatility）的迴歸係數為 0.029，且在 1％顯著水準下顯著，
這表示：EXVolatility 與貨幣國際化程度具有正向關係。另外，匯率升值幅度
（EXapreciation）的迴歸係數為-0.002，且在 10％顯著水準下顯著。由於本研究 採取直接報價法，因此，Exapreciation 的迴歸係數為負，這顯示：貨幣收益與 貨幣國際化程度呈正向關係。
通貨膨脹率（Inflation）的迴歸係數為-0.057，且在 1％顯著水準下顯著，
這表示：Inflation 與貨幣國際化程度具有負向關係。最後，資本開放程度（CAOI）
的迴歸係數為 0.032，且在 1％顯著水準下顯著。這表示：資本開放程度愈高，
貨幣國際化程度也愈高。
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FxturnoverR 2.228*** 0.262
GDPR 0.700*** 0.043
LogCIDI (-1) 0.441*** 0.004
EXVolatility 0.029*** 0.007
Inflation -0.057*** 0.002
Exapreciation -0.002* 0.001
CAOI 0.032*** 0.001
Sargan Test 26.591
AR (1) 2.421
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第五節 本章小結
本章利用各種計量經濟模型，以分析影響人民幣國際化的各項因素。本章發 現有二：一是，在追蹤資料模型中加入先行1 期的被解釋變數，確實會產生內生 性問題；一般動差估計法（GMM）則會產生嚴重的殘差序列相關問題。反之，
系統GMM（SGMM）則可以克服之。
二是通過SGMM 的估計，本研究發現，金融市場規模（FxturnoverR）、網 路外部性（先行1 期的 LogCIDI）、匯率波動率（EXVolatility）、經濟規模（GDPR）
與資本開放程度（CAOI）都會對貨幣國際化程度產生顯著的正向影響。反之，
通貨膨脹率（Inflation）與匯率升值幅度（Exapreciation）則會對貨幣國際化程 度產生明顯的負向影響。其中，本研究採取直接報價法，所以Exapreciation 的 迴歸係數為負值，表示匯率升值會提升貨幣國際化程度，這與理論相一致。
從模型穩健性檢測的結果來看，SGMM 無法拒絕 Sargan Test（工具變數有 效性的虛無假設），以及Breusch–Godfrey Test（殘差序列自我相關檢定的虛無 假設）。這表示：本研究的實證結果都具可信度。據此，下一章將根據SGMM 的 實證結果，進一步估算漸進資本開放下的人民幣國際化前景。