变量定义与数据来源
1.被解释变量
本专著研究的国家外债风险是指国家外债违约风险，设置变量Risk。基于国际货币基金组织的定义，衡量国家外债风险包含偿付能力和流动性两方面内容。对于流动性而言，无论国家是否满足偿付条件，如果其流动性资产和可能获得的融资不足以周转到期债务，则会出现流动性不足。在流动性不足的情况下，债券的利率会上升，可能导致国家再度融资出现困难，边际利率可以无穷大，最终影响国家偿付能力。因此，偿债能力弱和流动性差都表示国家外债风险高。本专著参考以往文献，具体从偿债能力和流动性角度选取如下3个指标数据衡量国家外债风险。
第一，使用一国外债总额占GDP的比例来衡量国家外债风险，设置变量Fordebt。衡量国家债务相对规模一般采用国家债务负担率，即国家债务总额占GDP的比重，其中国家债务总额包括国外债务和国内债务，国外债务所占比例越大，国家债务风险越高。本专著主要研究国家外债风险，使用国外债务占GDP的比例，此比值越高说明国家外债风险越大。第二，使用一国外债偿还额占出口比重衡量国家外债风险，设置变量Debtserv。国家出口收入中用于偿还外债的比例表明债务偿还受到出口收入影响的程度，指标能够反映拥有大量短期外债的国家面临的债务脆弱性。第三，使用一国政府所持有的国际储备资产（剔除国际货币基金组织贷款和外债）与进口商品金额的比值来衡量国家外债的流动性风险，设置变量Intliq。为使3个国家外债风险指标的方向一致，使数据便于处理、比较和解释分析，本专著参照世界各国金融风险评价指南（International County Risk Guide，ICRG）的数据处理方法，将变量比值转化为得分，得分越高，国家外债风险越大；得分越低，国家外债风险越小；数值得分满分为50分，最低为0分。
2.解释变量
（1）“一带一路”国际合作处理效应
依据是否响应“一带一路”倡议，将样本中的国家定义为“一带一路”国家和非“一带一路”国家，本专著主要研究“一带一路”国际合作是否对国家外债风险产生影响。为控制内生性的影响，以共建“一带一路”倡议的提出这一外生事件作为“准自然实验”，运用双重差分模型，研究“一带一路”国际合作对国家外债风险的缓解作用。由于“一带一路”倡议真正实施是在2014年政府工作报告之后，本专著参照曹伟等（2019）的方法，将2014年定义为“一带一路”国际合作的时间界限，按照年度为时间单位，若一国在2014年（含2014年以前）响应“一带一路”倡议，则D=1，否则为0。
（2）国际合作度
衡量“一带一路”沿线国家参与“一带一路”国际合作度（Coop），本专著使用国泰安数据库提供的“一带一路”国际合作度指数数据，从政策沟通度、设施联通度、贸易畅通度、资金融通度、民心相通度5个维度综合评价沿线国家参与“一带一路”国际合作水平，指数值越大，国际合作度越高。此外，衡量“一带一路”国际合作度的另外一个指标是“一带一路”沿线国家签署的双边投资协定（BIT）数量。BIT是由两国政府签订的，旨在鼓励、促进和保护两国间投资的法律协定。BIT促进了签约国之间的双边投资，显著增加了发展中国家的外资流入。
（3）金融发展水平
为衡量“一带一路”沿线国家金融发展水平（FD），本专著参考Beck和Levine（2004）、Gennaioli et al.（2014）和Kim etal.（2016）等文献做法，分别从信贷市场发展水平（CMD）和股票市场发展水平（SMD）两方面衡量：信贷市场发展水平，使用国内信贷总额占GDP的比值衡量；股票市场发展水平，使用股市市值占GDP的比值衡量。在回归分析中均取比值的对数值。
（4）金融结构
金融结构（FS）是指“一带一路”沿线国家中企业资金来源结构，为衡量一国企业更多使用银行信贷融资还是股权融资方式。本专著参考Beck和Levine（2004）、Kim et al.（2016）、Luintel et al.（2008）、Yeh et al.（2013）、刘晓光等（2019）文献的方法构建金融结构的衡量指标，使用股票市场与银行市场的比值来反映企业股权融资相对于银行信贷融资的活跃程度。比值越高，说明该国企业融资的市场主导程度越高，反之，说明该国企业融资的银行主导程度越高。上述现有研究主要使用如下3种方式衡量金融结构：①基于行为的金融结构指标：用国内股票市值占GDP比重与银行信贷总额占GDP比重的比值衡量；②基于规模的金融结构指标：用国内股票市值占GDP比重与存款货币银行的国内总资产占GDP比重之比衡量；③基于效率的金融结构指标：用股市效率与银行效率比值衡量。上述3个金融结构指标数值越大，说明该国越趋近于市场主导型的金融结构；数值越小，说明该国越趋近于银行主导型的金融结构。限于篇幅和数据的可得性，本专著实证分析使用基于行为的金融结构指标和基于规模的金融结构指标。(https://www.daowen.com)
3.控制变量
为探究“一带一路”国际合作对沿线国家外债风险的影响，根据理论基础和数据的可得性，本专著基于Elgin和Uras（2013）、孙琳和陈舒敏（2015）的研究，分别选择反映国家经济因素和制度因素两方面的指标作为控制变量。
（1）经济因素指标：经济发展水平用人均GDP衡量，为使数据便于处理，使用人均GDP的自然对数。经济增长率用GDP年增长率表示，经济增长速度下降会给政府带来财政收入压力，政府为刺激经济增长，可能会采取减税等扩张性的财政政策，使得财政赤字更严重，此时为保持财政支出的可持续性，政府发行债券筹集资金，增加了政府债务负担。现有研究表明，经济发展速度影响国家外债风险，较高的GDP（或人均GDP）增长率可以降低国家债务危机发生的概率。通货膨胀率：用GDP平减指数来表示，通货膨胀率增高往往会导致国家支出增加，同时国家的收入短期内不易增加，导致政府收支缺口增大，债务增加，国家外债风险升高。现有研究指出，国家通货膨胀越严重，其债务偿还能力越低，国家外债风险越大。失业率：采用一国长期失业率指标，长期失业率越高，政府失业保险补贴支出越多，增加了政府债务风险，因此失业率对国家债务杠杆存在显著影响。
（2）制度因素指标：法律与秩序衡量了国家法律系统的效力和公正性，得分越高表示国家司法力度越强，违法行为会得到有效的惩治。政府稳定性表示国家政治社会环境的稳定程度，政治环境稳定程度较差，例如政权更迭，很可能导致新政府不认可前任政府留下的债务，从而引发债务违约。Citron和Nickelsburg（1987）使用政权更迭和政策变化作为衡量指标，研究了政治不稳定对债务违约的影响，发现政治稳定与债务违约呈负相关。本专著控制了可能对国家债务带来的影响的非正式制度指标，包括官僚主义和民主责任。本章使用的变量详见表3.1。
表3.1 变量定义
4.数据来源
BIT数据来源是联合国贸易与发展委员会（UNCTAD）的BIT数据库。“一带一路”合作度指数数据来源是国泰安数据库。金融结构原始数据来自世界银行金融部门数据库。国家外债风险指标数据和控制变量中反映国家经济因素指标数据均来自世界银行数据库和国际货币基金组织（IMF）数据库。控制变量中反映制度因素指标数据来自美国政治风险服务集团提供的世界各国风险指南（International County Risk Guide，ICRG）。
根据数据的充分性和可得性，本研究依据中国社会科学院发布的《“一带一路”沿线国家工业化发展报告》，选取65个“一带一路”沿线国家，研究涵盖从2008年到2017年共计10年数据，剔除数据缺失的国家年份后，共计500个观测值。
续表
