二、研究设计
1.变量定义与数据来源
（1）被解释变量
与前文一致，本章节从偿债能力和流动性两方面衡量“一带一路”沿线国家外债风险，参考以往文献，具体从偿债能力和流动性角度选取外债占GDP的比例（Fordebt）、外债偿还额占出口比重（Debtserv）、政府所持有的国际储备资产与进口商品金额比值（Intliq）3个指标数据衡量政府债务风险。为使3个国家外债风险指标方向一致，使数据便于处理、比较和解释分析，本章节参照ICRG中衡量国家金融风险指标的数据处理方法，将变量转化为0～50得分。本章国家外债风险指标得分越高，说明外债风险越大，反之，国家外债风险指标得分越低，说明外债风险越小，最高为50分，最低为0分。
（2）解释变量
社会价值观变量选择Hofstede文化中与价值观相关的3个维度：个人主义（IDV）、短期导向（STO）和不确定性规避（UAI）的数据。数据取值在0～100之间，数字的绝对数值不具有实际意义，只是表示国家之间在某一维度上的排序关系。例如，本章中，IDV取值越大，个人主义价值观越强烈；STO取值越大，短期导向越强；UAI取值越大，不确定性规避程度越高。
（3）控制变量
与上文一致，为研究文化特征与国家外债风险的关系，并根据理论基础和数据的可得性，本章节基于现有研究，分别控制国家经济因素和制度因素等控制变量，具体包括经济发展水平、经济增长率、通货膨胀率、失业率、法律与秩序、政府稳定性、官僚主义和民主责任。本章节使用变量详见表4.3。
表4.3 变量定义
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（4）数据来源
社会价值观的数据来自2013年Hofstede文化价值调查（Value Survey Module，VSM）[1]，涵盖了全球112个国家文化特征数据。本章节选取其中“一带一路”沿线国家作为研究对象，使用个人主义、长期导向和不确定性规避3个维度的数据，缺失值使用所有与该国接壤的国家该文化维度数据的平均值填补。
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源于世界银行数据库和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ICRG数据，得分越高，表示国家在该方面表现越好。
根据数据的充分性和可得性，本研究选取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》中包含的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。
2.检验模型设计
尽管Hofstede文化维度中各个指标侧重点不同，但是指标承载的信息之间存在重叠，会限制多元关系的解释，例如Franke（1980）研究发现指出，个人主义强的社会，权力距离小，两者之间相关系数小于-0.5。
Gorodnichenko和Roland（2011）研究指出，个人主义和不确定性规避显著负相关。Lim et al.（2011）指出，个人主义与不确定性规避、权力距离显著相关，因此，当研究将文化4个维度同时放入一个回归中时，即使检验了多重共线性问题，对回归结果仍需要进行谨慎分析。因此，本章节参照Gorodnichenko和Roland（2011）使用最小二乘法（OLS），对Hofstede各个维度指标分别进行线性回归，讨论各个价值观对国家外债风险的影响。为了检验本章研究假设4-1，本文构建了如下模型：
其中，Value是表示社会价值观的主要测试变量。在假设4-1a中，Value是个人主义价值观文化，用IDV指标衡量；在假设4-1b中，Value是短期导向价值观文化，用STO衡量；在假设4-1c中，Value是对不确定性规避价值观文化，用UAI衡量。