二、检验模型设计
DID方法是由Ashenfelteih学者率先由自然科学领域引入西方经济学界，此后逐渐被国内外学者应用于评估政策效果。DID方法的主要做法为：将在某时期颁布的某项政策视为一次外部的政策冲击，据此将研究样本分为“实验组”（Treatment Group）和“控制组”（Control Group），其中“实验组”是受到政策冲击的样本观测值，即该组成员在该时期受到了外部政策影响，而“控制组”是未受到政策影响的一组，与“实验组”形成对照。DID模型是通过对比“实验组”和“控制组”在政策实施时点前后变化的差异来准确评估政策效果，达到检验目的。DID模型适用于面板数据，该方法可以控制样本间存在的难以观测的异质性和随时间变化的难以观测的因素的影响，能够解决经济领域普遍存在的内生性问题，更客观地评价政策效果。需要注意的是，DID方法的使用是建立在一系列重要假设基础上的，一个重要前提是政策本身必须是外生的，不能与模型中的残差有相关性。从“一带一路”倡议影响沿线国家债务风险来看，“一带一路”倡议本意是以促进共同发展、实现共同繁荣的合作共赢为目标，充分依靠沿线国家的双边多边合作机制，搭建更大范围、更高水平、更深层次的区域合作平台，国家债务水平的变化是一起完全的外生事件，因此本章节对于实验组和控制组的样本选择具有随机性，能够避免内生性问题。
根据本章的研究内容，为检验“一带一路”国际合作是否降低了沿线国家的外债风险，本章构建双重差分模型如下：记Risk为国家外债风险，T=1为共建“一带一路”倡议提出之后，T=0则为共建“一带一路”倡议提出之前；D=1为该国家是“一带一路”沿线国家，D=0则为非“一带一路”沿线国家；据此，本章构建的双重差分模型如下：
在模型（3.1.1）中对时间进行差分，得到模型（3.1.2）如下：
对模型（3.1.2）再次差分，取期望如下：
模型（3.1.3）中的γ即为本章需要估计的处理效应。用图3.6表示：
图3.6 双重差分模型估计的处理效应
综上，为了检验假设3-1，本章构造如下模型：(https://www.daowen.com)
为了检验“一带一路”国际合作度降低了沿线国家外债风险，并且验证国家经济发展的中介效应，本章使用Hayes（2013）提出的Bootstrap法进行中介效应检验，构建了模型3.2、模型3.3.1和模型3.3.2：
其中，Coop是主要测试的变量，根据研究假设3-2和3-3，预期自变量Cop系数显著为负。
中介变量检验常见方法是Baron和Kenny（1986）的逐步法，然而部分现有研究质疑逐步法，原因是使用逐步法极易产生统计检验中第一类错误，即“拒真”错误，因而不容易检验到中介效应显著，检验力度较低。相比而言，Bootstrap检验力度更强，同时Bootstrap法从样本中有放回地重复取样以产生出许多样本，更适合研究样本数量较少的情况。
为了检验研究假设3-4：“一带一路”沿线国家金融发展水平越高，国际合作度对国家外债风险的防范作用越强，本章构建了如下OLS线性回归模型：
其中，交乘项用以检验国际合作度与金融发展水平的交互影响，检验在更完善的金融发展水平下，国际合作对国家外债风险的防范作用是否被加强。
为了检验研究假设3-5：在“一带一路”沿线国家中，市场主导型金融结构加强了国际合作度对国家外债风险的防范作用。本章构建了如下OLS线性回归模型：
其中，交乘项用以检验国际合作度与金融结构的交互影响，检验市场主导型金融结构是否加强了国际合作对国家外债风险的防范作用。