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，数值参照ICRG的数据处理方法，将变量转化为得分，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50分，最低分0分。
2.解释变量
（1）文化特征
社会价值观：与前文一致，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。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。
宗教多样性：与前文一致，本章选取宗教多样性指标是Taylor和Hudson（1972）构造的种族语言差异程度指标（ethnolinguistic fractionalization，ELF），Dow et al.（2016）在宗教多样性研究中使用此指标，其公式为：
πi代表信奉i宗教信徒数量占该国总人口比例，此指标可被解释为测量在i国随机选取2个个体，两者同属一个宗教的概率。宗教种类越多，Frac取值越大。如Frac为0，说明所有国民信奉同一宗教；如果此指标为1，说明所有国民均信奉不同宗教。
宗教制衡度：与前文一致，宗教制衡度指一国主要教派信徒数量所占比例之间的接近程度。在主要宗派数量相等的情况下，各宗派信徒所占比例越接近，宗教制衡度越高。此指标侧重宗教文化特征的冲突程度。本章用Montalvo和Reynal-Querol（2005b）提出的两极化指标衡量，公式为：
πi代表信奉i宗教信徒数量占该国总人口比例。Pol指数在0～1之间，当两种宗教各占比50%时，Pol值最大，体现宗教制衡程度最高。
宗教和谐度：与前文一致，衡量宗教和谐度，本文选取LLSV（1999）的做法，用信徒数量最多的宗教人口数占国家总人口的百分比衡量。一国占比最高的宗教信仰作为主流价值观念和决策依据，其余宗教信仰处于搭便车状态，这种思想统一的集中状态属于“宗教和谐”。第一大宗教占比越高，则宗教和谐程度越高，主流意识越明显，决策力度越强。
语言分散化：为研究一国语言分散性程度，本章使用Taylor和Hudson（1972）构造的种族语言差异程度指标，Dow et al.（2016）在语言多样性研究中也使用此指标，其公式为：
(https://www.daowen.com)
其中πi代表一国使用i语言的人口比例。本章节按语言谱系分类法将一国的语言按1语系—2语族—3语支—4亚语支—5语言—6方言6级划分，计算出6个不同深度的语言分散程度指标Frac（1）～Frac（6），Frac（1）表示不同语族的分散，分裂程度最深；Frac（6）表示不同方言的分散，分裂程度最浅。在各层级上，语言分散化程度越高，Frac数值越大。基于第四章的数据结果，本章使用影响国家外债风险指标最显著的Frac（5）进行本章的研究。
语言两极化：语言两极化程度指一国主要语言使用的人口比例接近程度，此比例越接近，语言两极化程度越高，两极化指标可以更好地衡量语言多样性引发的冲突程度。本章使用Montalvo和Reynal-Querol（2005a，2005b）提出的两极化指标衡量，公式为：
πi代表一国使用i语言的人口比例。与Frac相同，Pol也按语言谱系分类法计算出6个不同深度的语言两极化程度指标Pol（1）～Pol（6），Pol（1）表示语系层级的两极化程度，分裂程度最深；Pol（6）表示方言层级的两极化程度，分裂程度最浅。基于第四章的数据结果，本章使用影响国家外债风险指标最显著的Pol（2）进行本章的研究。
（2）国际合作度
双边协定可以促进“一带一路”沿线国家建立常态化的合作机制和协商机制，稳步有序、长效地将推进“一带一路”国际合作落到实处。因此，本章使用一国签署的双边投资协定（BIT）数量作为衡量国际合作度的指标。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，共建“一带一路”倡议这一指标从国家层面反映出开放和合作度水平。根据联合国贸易与发展委员会（UNCTAD）的BIT数据库统计，截至2019年，全球的BIT总数已达到2902个，其中“一带一路”国家的BIT数量约占总数的46%。此外，本章使用另外一个指标，即一国民众对“一带一路”国际合作的期待程度（Exp），这一指标从国民角度反映开放包容程度和合作度水平。对比两个指标，BIT侧重国家层面，Exp侧重民众层面。
3.控制变量
与上文一致，为探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进而制度因素作为控制变量，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5.1。
表5.1 变量定义
4.数据来源
与前文一致，本章社会价值观数据来自2013年Hofstede文化价值调查（Value Survey Module，VSM）[1]，涵盖了全球112个国家6个文化维度的数据。与前文一致，本章使用其中与价值观相关的3个维度（个人主义、短期导向和不确定性规避）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。宗教数据来源，主要选取BWD和WF的宗教数据，将宗教分为：基督教、伊斯兰教、佛教、印度教、犹太教、儒家、道教、万物有灵论宗教、大同教、调和宗教和其他宗教。国家语言多样性数据来源于Desmet et al.（2012）和国际语言中心（International Linguistics Center）提供的世界各国语言数据。BIT数据来源是联合国贸易与发展委员会（UNCTAD）的BIT数据库，选取BIT签订年份，认为BIT签订则能反映出一国的对外合作意愿。Exp数据来源国泰安数据库，是基于互联网大数据分析技术，考察某一国家媒体和民众对“一带一路”国际合作的关注度和正面评价所占比例，得分分值在0～4之间。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。国际合作度指标之一是衡量该国与中国的合作程度，因此本研究数据不包括中国。剔除数据缺失的国家年份后，共计490个观测值。