全球貨幣網絡演變特征及影響機制

[摘 要]以2005年7月—2023年12月全球34個經濟體為研究對象，基于TVP-VAR-DY模型構建全球貨幣網絡，從匯率傳導視角探究全球貨幣網絡的演變特征、影響機制以及人民幣在貨幣網絡的地位作用。結果表明：全球貨幣網絡演變呈現“穩定期”“調整期”“重塑期”三大階段特征，國際貨幣體系變革趨勢愈發明顯。全球貨幣網絡密度歷經緊密、松散到再緊密的“U”型過程，貨幣影響效率波動變化;重心位置存在自西向東轉移跡象，網絡內部由美歐主導的兩大社團逐步轉向美歐中共存的多極化發展;人民幣在全球貨幣網絡中地位仍然較低，但總體呈上升態勢，且人民幣依賴網絡單一節點程度逐漸減小。區域影響力主要集中在亞洲、非洲兩大區域以及發展中國家和“一帶一路”沿線國家。全球貨幣網絡演變受到相互依賴效應、結構依賴效應、時間依賴效應的內生影響，以及經濟規模、貿易規模、金融發展水平、資本開放水平和地理、文化、歷史網絡等外生機制的共同作用。

[關鍵詞]匯率傳導指數;貨幣網絡演變;國際貨幣體系;人民幣地位;影響機制

[中圖分類號]F821.6[文獻標識碼]A[文章編號]1673-0461（2025）08-0080-17

一、引言

匯率傳導及其溢出效應是評判貨幣國際化水平的重要標準[1]。匯率傳導機制通過聯結不同貨幣形成復雜貨幣網絡，依托網絡效應對全球貨幣體系格局演變起著重要指導作用[2]。自20世紀70年代美元錨定石油，建立“石油美元”體系以來，國際貨幣體系逐漸形成以美元為中心的“單極化”全球貨幣網絡格局。美元不僅在國際支付、儲備貨幣等國際貨幣職能中占據絕對優勢，還由于貨幣的國際影響力最終會映射到對其他貨幣的市場影響力上，導致美元通過匯率傳導影響全球其他貨幣，形成全球范圍的匯率傳導效應[3]。然而，面對新冠疫情、俄烏沖突以及“去美元化”浪潮等全球新變局，越來越多經濟體意識到美元主導的貨幣體系在匯率波動下帶來的不確定性，已無法適應新興經濟體的崛起和多元化發展的需求[4]。變革國際貨幣體系呼聲日益高漲，貨幣網絡格局或將走向多元。

在此背景下，人民幣國際化進程可能迎來新的機遇。一方面，中國是世界第二大經濟體、第一大貨物貿易國和第二大金融市場國，人民幣擁有龐大的潛在市場需求，在全球貨幣網絡中應占據一席之地。Wind數據庫顯示，截至2025年3月，人民幣國際支付占全球比例從2011年12月的0.29%增長到4.13%，排名從世界第17位躍升至第4位;人民幣在特別提款權（SDR）份額由2016年10月首次納入的10.92%調整為12.28%，高于日元的7.59%、英鎊的7.44%，位居第3位。另一方面，人民幣國際影響地位的興起亦伴隨原主導國際貨幣體系經濟體的競爭與壓制[5]，特別是受全球貨幣份額“守恒”限制，人民幣份額增長必然壓縮其他貨幣空間，進而對現有國際貨幣體系結構構成沖擊。因此，隨著國際貨幣體系改革的必要性愈發凸顯，從匯率傳導視角剖析人民幣在全球貨幣網絡的角色與地位，對搭建多極化國際貨幣體系有著重要啟示。

綜上，本文以2005年7月21日中國首次進行匯率改革為起始點，基于復雜網絡理論，采用時變參數向量自回歸溢出指數模型（TVP-VARDY），測算雙向匯率傳導指數，構建2005年7月—2023年12月①的非對稱全球貨幣網絡。從匯率傳導視角揭示全球貨幣網絡的演變特征以及影響機制，分析人民幣在此過程中的優勢與短板，為助力理解國際貨幣體系的演變趨勢，為國際貨幣體系改革注入中國力量提供科學依據和實踐指導。

二、文獻綜述

目前，學界對貨幣網絡演變機理和人民幣的國際地位展開有益探索，主要圍繞以下4個方面：

第一，不同視角測度貨幣關系。既有研究基于貨幣市場化表現，從匯率聯動[6-7]、錨定貨幣[8]、簽署貨幣互換協議[9]、金融投資和貿易關系[10]等多個維度間接量化貨幣關系;也有研究從記賬單位、交易媒介和價值儲藏等國際貨幣職能出發，將外匯市場交易量[11]、國際債券標價貨幣占有份額[12]、官方外匯儲備貨幣份額[13]、跨境交易量[14]等作為衡量貨幣關系的評價指標。但后者數據不僅更新緩慢，獲取的時間間隔較大，而且大部分數據局限于全球層面，難以觀測分國別的具體影響[3]。

第二，不同尺度揭示貨幣網絡特征。從區域來看，學者采用VAR模型[15]、DCC-GARCH模型[16]等方法探究區域貨幣圈的結構特征，指出東南亞已逐步形成以人民幣為核心的貨幣圈[17]，歐元對新興經濟體國家貨幣的影響效應降低[18]，但在“一帶一路”沿線呈現了“美元區”與“歐元區”共存的雙寡頭貨幣地理格局[19]。從全球來看，已有研究利用Frankel-Wei模型[20]、隨機矩陣理論[21]、平面極大過濾圖[22]等方法，發現貨幣網絡從以美元為中心的國際貨幣體系[23-24]，正逐步轉向美元、歐元和人民幣等主導的多元貨幣圈[25-26]。即貨幣網絡存在分散趨勢，貨幣間的影響逐漸體現在地理區域內。

第三，人民幣的國際地位變遷。研究贊同美元在國際貨幣體系具備絕對優勢的同時[27]，也提出了當前國際貨幣體系存在的脆弱性[28]和多元國際貨幣體系發展的必然趨勢[29]。相較主要國際貨幣而言，盡管人民幣地位有所提升[30]，但國際化水平仍然較低[31]，人民幣國際化之路任重道遠[32-33]。此外，還有學者從理論視角研究人民幣國際化與貨幣網絡的關聯，強調了貨幣網絡的內生性擴張對貨幣國際化的重要性，但也指出此類研究非常匱乏[34]。

第四，不同維度探討貨幣關系及其網絡演變的影響因素。學者多從經濟體的個體差異、經濟體間關系特征和外部宏觀環境展開分析，認為演變既受本國經濟規模、資本賬戶開放水平、通貨膨脹水平等影響[35]，也因國家間貿易投資往來程度、利率差異、金融體系差異等關系指標產生變動[36-37]，還發現語言一致性、地理區域等外部因素亦能驅動貨幣關系及其網絡演變[38-39]。例如，曹偉、馮穎姣（2020）[22]基于匯率聯動搭建貨幣網絡，指出貨幣網絡呈現多圈層結構，其板塊分布與地域因素緊密相關。JIANG等（2022）[40]從博弈論的角度對全球貨幣網絡展開探討，認為全球匯率波動構成了一個小世界網絡，且建立良好的貿易和投資關系是穩定貨幣網絡的關鍵。

通過文獻回顧發現，既有研究已從不同視角對貨幣網絡進行探討，以及對人民幣的影響能力進行分析。然而，第一，研究雖對全球貨幣網絡演變的特征展開剖析，但多集中在拓撲結構研究，而鮮見基于復雜網絡理論的深入分析。同時，研究也極少考慮人民幣與貨幣網絡間的遞進關系，分析人民幣在貨幣網絡中的地位變遷。第二，大多研究僅測度了匯率傳導的單一方向影響，但匯率波動是一個雙向傳導過程，構成的是復雜的非對稱貨幣網絡，更需要從全球層面觀測貨幣網絡中單個貨幣的變化特征。第三，影響貨幣網絡演變多停留在外在因素，而忽視了網絡內部微觀組織結構對網絡演變產生的內在效應。因此，基于復雜網絡理論全面地觀測全球貨幣網絡演變及影響機制，并分析人民幣在貨幣網絡中的地位變化，有利于中國及各經濟體研判國際貨幣體系演變趨勢，為助力理解國際金融格局演變動向，推動中國金融強國高質量建設提供理論啟示和實踐指導。

三、網絡構建與研究方法

（一）網絡構建

本文借鑒ANTONAKAKIS等（2020）[41]研究方法，采用時變參數向量自回歸溢出指數模型（TVP-VAR-DY），測度經濟體間的匯率傳導指數，搭建全球貨幣網絡。該方法不僅能夠識別方向性溢出效應，明確經濟體間溢出效應的非對稱性，還避免觀測值損失，減少主觀因素造成的偏差可能[42]。此外，相較于傳統的DY模型，以該方法計算動態溢出指數，采用的是卡爾曼濾波估計，既不涉及滾動窗口分析，也不對異常值產生敏感反應[43]。

首先，構建TVP-VAR模型，建立多維時變系數矩陣。

（二）數據說明

本文參考WANG等（2023）[44]和王金明等（2024）[45]的研究，從國際清算銀行數據庫提供的全球64個主要經濟體的貨幣日度名義有效匯率篩選出了34個經濟體的數據作為研究對象，具體見表2。一方面名義有效匯率反映了該貨幣在國際貿易和金融交易中的綜合購買力，是貨幣國際競爭力的現實表現[46];另一方面由于部分國家直接錨定美元或歐元等單一貨幣且保持固定掛鉤比例不變，意味著該貨幣與單一錨貨幣對等，難以從全球網絡維度量化該貨幣對其他貨幣的匯率傳導效應。對此，本文剔除11個以單一貨幣作為錨貨幣或數據嚴重缺失的國家②，并將20個歐元區國家匯率序列合并為1個歐元匯率序列，由此得到34個經濟體的名義有效匯率數據。

總體而言，樣本涵蓋了全球各地區、處于各發展階段的主要經濟體，樣本GDP總量及對外貿易額分別占世界總額的89.72%和98.57%，在全球層面具有較好的代表性③。由于中國匯率市場化改革始于2005年7月21日，因此樣本區間選擇為2005年7月21日—2023年12月31日。最后，考慮到經濟體間匯率差距較大，本文作出如下處理：計算日度名義有效匯率對數變化率，得到日度匯率變化率的月度標準差，以此作為匯率波動率的度量指標。其中，ADF檢驗顯示，所有匯率波動率序列都在1%的顯著性水平上平穩，滿足實證建模條件。同時，依據AIC準則確定LassoVAR模型最佳滯后期為p=1，且預測期J≥4時方差分解結果趨于穩定，因此設定J=4。

（三）研究方法

1.多元斷點分析

為客觀認識全球貨幣網絡的發展歷程和變化特點，采用多元斷點分析對全球貨幣網絡進行階段劃分。多元斷點分析是將多元時間序列前后分布發生了顯著變化的時間節點作為研判基礎，根據斷點的位置和數量再進行分段處理的過程[47]。

目前已應用于金融分析、國際關系等多個領域[48]。該方法不僅豐富了大樣本、高頻度的多元時間序列劃分方法，還克服了人為進行階段劃分的主觀性和不同經濟體本身政治和經濟因素演進的獨特進程的影響[49]。具體而言，根據式（9），將時間序列劃分為多段，求得對應斷點t^，每一次斷點位置之后進行置換檢驗，使其時間序列重新排列構成一個新的等長時間序列，以此重新估計斷點。最后重復499次上述步驟，直至估計出的pgt;p0時，則停止迭代，進而保留估計的具有顯著性的斷點，使其在k個t^中選擇D（X，Y;α）最大的為第k個斷點t^k。

其中，α為自定義參數，取值范圍為（0，2]。X和Y是時間序列中的一部分，即X={Z1，Z2，…，Zt-1};Y={Zt，Zt+1，…，Zk}。p為斷點t^k的顯著性水平，其中顯著性水平p0閾值設定為0.05。

2.社會網絡分析

社會網絡分析法是關系網絡研究的主要方法之一。匯率傳導意味著某一經濟體貨幣匯率受另一經濟體貨幣匯率變動影響，體現了經濟體間的貨幣關系特征，其在空間層面則呈現為一個復雜的有向網絡。因此本文采用社會網絡分析法對全球貨幣網絡演變的結構特征進行分析，具體見表3。

第一階段為穩定發展階段（2005年7月—2008年11月），即各國經濟體匯率傳導指數平穩發展，全球貨幣網絡格局保持穩固。自20世紀80年代主要發達經濟體達成《廣場協議》和《盧浮宮協議》之后，全球貨幣體系步入“布雷頓森林體系2.0”時代，各國經濟體由固定匯率制度向浮動利率制度轉向，貨幣幣值與通脹預期重新平衡，全球呈現出經濟向好、波動收窄的良好發展環境。

第二階段為波動調整階段（2008年12月—2021年3月），即各國經濟體匯率傳導指數大幅波動，全球貨幣網絡格局面臨變化挑戰。2008年全球金融危機爆發，世界經濟陷入“低增長、低利率、低通脹、高債務”的“三低一高”格局，各國匯率傳導指數普遍下降。在此期間，為減少本國經濟負面沖擊，主要發達經濟體采取財政貨幣雙寬松政策，引發全球宏觀杠桿率上行。其中，美國作為全球超級大國，不僅沒有行使國際貨幣的應有職責，反而依靠美元霸權向全球輸出通貨膨脹，加劇其他經濟體金融市場動蕩，為各國經濟長期增長施加桎梏。美國中央銀行數據顯示，美聯儲資產負債表規模從2008年12月的2.24萬億美元已激增至2021年3月的7.69萬億美元④。然而，此舉雖然短暫維持了主要國際貨幣的影響地位，緩解了發達經濟體下行壓力，但隨著若干新興市場國家復蘇遲緩加劇，全球經濟和市場的風險難免走向升級勢頭。2015年，以巴西、俄羅斯為代表的若干新興市場國家陷入金融危機，“去美元化”“多元化的貨幣體系”等呼聲日益高漲，越來越多國家選擇貨幣互換、地區貿易本幣結算以減小依賴。因此，伴隨新興市場經濟體對主要國際貨幣依賴的需求減少，主要國際貨幣的匯率傳導指數顯著下降，全球貨幣格局呈調整態勢。

第三階段為格局重塑階段（2021年4月至今），即各國經濟體匯率傳導指數波動逐漸平穩，全球貨幣網絡格局呈多元發展趨勢。歷史經驗表明，全球貨幣體系大約每40年經歷一次尋錨小周期，每80年經歷一次尋錨大周期。第三階段距離2008年開啟“第三次尋錨”已過去14載，基于匯率傳導視角的全球貨幣網絡格局重塑已是大勢所趨。在第三階段，新冠疫情和俄烏戰爭等全球性突發事件沖擊各國經濟，美國等主要國際貨幣的經濟體為維持貨幣競爭優勢，對他國肆意實施金融制裁，導致全球金融風險明顯攀升。此舉雖保障了現有貨幣的絕對影響地位，但也引發各國對國際貨幣體系信任的進一步削減，使探索由新興市場國家參與的貨幣體系“新格局”成為時下要務。其中，伴隨中國經濟持續穩定增長，人民幣在國際貿易、投資以及儲備貨幣等領域的應用范圍得到顯著增加。特別是在新冠疫情和俄烏戰爭等全球性事件的影響下，各國對貨幣安全和穩定性的需求更加迫切，推使人民幣的貨幣影響地位快速提升，為全球貨幣網絡格局重塑提供重要動力。

（二）全球貨幣網絡演變的結構特征

將全球貨幣網絡矩陣以均值進行二值化處理后，采用社會網絡分析法、標準差橢圓分析等對全球貨幣網絡演變的結構特征展開分析。

1.總體演變特征

從演變特征來看，全球貨幣網絡密度歷經緊密、松散到再緊密的“U”型過程，貨幣網絡影響效率呈波動變化。如表4，首先，全球貨幣網絡的密度和平均度由第一階段的0.570和18.794下降至第二階段的0.504和16.618，再在第三階段恢復為0.576和19.000，其反映出全球貨幣網絡密度波動幅度較大，全球貨幣體系改革正持續推進。具體而言，2008年全球金融危機爆發后，第二階段的密度和平均度顯著下降，意味著各國經濟體對現行貨幣網絡格局產生懷疑，各國為保障自身利益，降低了對現行主要國際貨幣的依賴。隨后，伴隨全球貨幣網絡格局步入“重塑”階段，各國經濟體通過采取雙邊結算、貨幣互換等舉措，使全球貨幣網絡極化程度下降，引致深度融入金融全球化的各國經濟體的貨幣網絡密度再次加強。其次，平均聚類系數呈下降態勢，代表了全球貨幣網絡內部凝聚程度正逐漸減少，特別是在第二階段后，平均聚類系數由0.726驟然下降為0.630，意味著依賴單一貨幣的金融格局正日益轉變。最后，平均最短路徑由第一階段的1.078上升至第二階段1.584，在第三階段回調為1.434，說明貨幣體系的多元化趨勢日益顯現，越來越多的貨幣在國際貨幣體系中發揮作用，全球貨幣網絡效率在短暫下降后又逐漸回升。

2.重心演變特征

從重心演變來看，全球貨幣網絡重心自西向東轉移，貨幣影響地位此消彼長。如表5，標準差橢圓中心點坐標由第一階段的13°22′25″N、1°23′19″W向東偏北方向移至第二階段的17°21′47″N、7°10′38″E，再向東偏南方向移至第三階段的16°2′14″N、9°1′41″E。具體而言，第一階段全球貨幣網絡重心由美元絕對主導，歐元和英鎊作為次核心貨幣，構成以西方發達國家為主的全球貨幣網絡格局。第二階段全球貨幣網絡格局中心向東北方向偏移，原因在于受以美國次貸危機為導火索的全球金融危機影響，各國經濟體對美元的安全性產生懷疑，導致美元的貨幣國際地位有所下降。而在第三階段不斷崛起的新興經濟體在國際市場的影響力日益擴大，其對國際貨幣體系提出新的訴求，使得全球貨幣網絡格局的重心向東南方向轉移。其中，中國作為首要新興市場國家，人民幣的貨幣影響地位已超越英鎊，排名全球第3位。

3.社團分布特征

從社團分布來看，全球貨幣網絡內部由美歐主導的兩大社團逐步轉向美歐中共存的多極化發展。如表6，在第一、二階段中，全球貨幣網絡共有2個社團，其模塊度分別為0.21和0.26。其中社團Ⅰ以美元為核心，主要由美洲、亞洲、大洋洲和非洲等國家構成。社團Ⅱ以歐元為核心，由歐盟及俄羅斯等主要歐洲國家構成。到第三階段，全球貨幣網絡由2個社團分裂為3個社團，模塊度為0.28。社團Ⅰ、社團Ⅱ仍由美元和歐元主導，社團Ⅲ則由人民幣主導，且呈現出明顯的地理鄰近和關系鄰近特征。中國自2010年成為全球第二大經濟體后，其龐大的貿易規模和穩定的社會環境極大促進了與亞洲各國的經濟金融依賴。截至2023年底，中國已連續15年作為東盟最大貿易伙伴，人民幣在東南亞的貨幣影響日益增強。此外，社團Ⅲ還包括中國與眾多新興市場國家，特別是俄羅斯、巴西和南非等國依托金磚國家合作機制加大了與人民幣的貨幣聯接，進一步強化人民幣在社團Ⅲ的重要地位。總體而言，全球貨幣網絡的社團構成范圍存在整合分裂演變進程，其中，美元和歐元仍是全球貨幣網絡核心，其主導的社團在全世界具有舉足輕重的作用，但兩大社團凝聚范圍已出現明顯收縮，而中國作為新興勢力主導的社團范圍正逐步擴張，全球貨幣網絡格局存在多元分布潛力。

（三）人民幣在全球貨幣網絡中的地位分析

全球貨幣網絡格局變革趨勢日益顯現，中國作為全球貨幣網絡的重要參與者之一，對網絡演變及重塑至關重要。因此，為更好適應全球貨幣網絡“新格局”，把握貨幣主動權，需要特別關注人民幣國際影響的地位變遷。

1.人民幣匯率傳導指數的演變特征

從人民幣匯率傳導指數及其全球占比來看，人民幣國際地位波動較大，但總體呈上升態勢（見圖2）。其中，人民幣在全球中的匯率傳導指數平均占比為5.87%，相對美元的37.62%有較大差距，在全球貨幣網絡中的影響作用仍有待提高。從波動變化來看，人民幣影響地位三次顯著上漲分別發生在“7·21”匯改、全球金融危機、以及新冠疫情暴發，而人民幣國際影響地位的顯著下降則源于“8·11”匯改和中美貿易摩擦。可見，人民幣影響地位變化主要受全球性沖突事件以及本國經濟金融變革驅使。2005年7月中國首次開啟匯率市場化改革，通過增強貨幣政策獨立性，提高金融調控的主動性和有效性，助力金融高質量開放;2008年9月全球金融危機爆發，人民幣影響地位呈現迅速下降后大幅上漲現象，這得益于政府部門積極干預外匯市場保障人民幣匯率穩定，以及出臺一系列促進人民幣國際化舉措，支持跨境貿易和境外直接投資人民幣結算業務，拓展了人民幣國際貨幣職能;2015年8月為進一步促進人民幣匯率市場化程度，中國人民銀行將人民幣匯率中間價下調1000點，導致人民幣匯率大幅貶值，引發以股市熔斷等為主要特征的一系列國內金融風波，使得人民幣國際影響有所下降;2018年7月中美貿易摩擦正式進入實質性階段，美國及聯盟國家對中國實施貿易制裁，中國國際貿易受阻，導致人民幣影響地位及其全球份額顯著下降;2020年3月新冠疫情全面暴發，中國率先采取積極的應對策略，成為全球唯一實現經濟正增長的主要經濟體，其體現的強大韌性使人民幣得到各國經濟體認可，加大了人民幣在全球貨幣網絡中的國際影響力。

2.人民幣匯率傳導指數的區域分布

基于人民幣匯率傳導指數在地理區域和經濟區域的地位差異情況，觀測人民幣影響地位在地理區域緯度和經濟區域緯度的異質性特點。從地理區域緯度來看（見圖3），人民幣在亞洲和非洲的匯率傳導指數較高，在大洋洲、美洲和歐洲的匯率傳導指數較低。其中，2013年“一帶一路”倡議將全球，特別是歐亞非大部分國家聯系起來，通過貿易和投資增強中國與各國的合作緊密度，加大了人民幣在各國的貨幣影響。人民幣在亞洲和非洲的影響地位名列前茅主要得益于近年來中國對亞洲和非洲貿易投資規模的快速擴張，二者一直是中國對外援助、工程承包和貿易投資等的重要區域，為亞洲和非洲將人民幣作為重要國際貨幣奠定了堅實基礎。人民幣在歐洲的影響則主要體現在俄羅斯等東歐國家，而在歐洲其他地區作用有限。一方面因為俄羅斯的美元儲備較少，且長期受美國金融制裁，因此在跨境交易中更愿意采用人民幣結算和計價。另一方面歐洲其他地區受到歐元影響，其大部分國家與歐元區經貿聯系緊密，與歐元區存在較大的貿易依賴，使本國貨幣在一定程度上更偏向與歐元存在錨定、影響關系。而從美洲和大洋洲的貨幣影響層面來看，雖然中國已成為拉美第二大貿易伙伴、直接投資來源國和大洋洲的最大貿易伙伴，但拉美緊鄰美國，是美國重要的“戰略后院”，其在政治、經濟和金融領域都對美國存在高度依賴;大洋洲的澳大利亞和新西蘭都是發達國家，具備較高的貨幣議價能力和政府自主能力，使人民幣在當地流通和推廣面臨較高壁壘。

從經濟區域緯度來看（見圖4），相較發達國家，人民幣在發展中國家的匯率傳導指數更高。因為全球對人民幣的需求主要集中在發展中經濟體，且以人民幣作為計價結算貨幣在發展中國家更具議價能力，因此人民幣在發達經濟體的貨幣影響低于發展中經濟體。但值得注意的是，隨著中國在國際中的地位持續提高，人民幣在發展中經濟體和在發達經濟體的匯率傳導指數均值差距正顯著縮小，這也說明人民幣的國際影響范圍正逐步擴大，在未來具有成為“獨擋一面”國際貨幣的趨勢可能。進一步，從經濟合作機制來看，人民幣在“一帶一路”沿線國家的匯率傳導指數位居第一，其次是RCEP成員國和金磚國家。究其原因，“一帶一路”倡議為中國與沿線國家帶來大量合作需求，特別是在亞投行和絲路基金的助力下，雙方金融聯系日益密切，使雙方以人民幣為載體的貿易、投資規模持續擴大，提高了人民幣在“一帶一路”沿線國家的貨幣影響力。

RCEP成員國雖然大部分都在中國周邊，具有顯著的區位優勢，但受制于歷史、政治、戰略制衡等多重因素，各國與美歐大國關系同樣密切，特別是自2009年時任美國總統奧巴馬提出“重返亞太”戰略后，人民幣在該區域發揮貨幣影響還需要面對與美元的相互博弈，使其推動進展有所受阻。而金磚國家早在2009年就已成立，但人民幣對金磚國家的影響有限，原因在于金磚國家間政治文化差異和一些地緣政治矛盾阻礙了金磚各國合作走向深入，使得推進人民幣在金磚國家的貨幣影響存在掣肘。

3.人民幣在網絡中的角色地位分析

從人民幣在網絡的地位來看，貨幣網絡規模先降后升，國際影響地位愈發凸顯。具體而言，如表7，第一，與人民幣有貨幣聯系的國家及人 民幣網絡規模分別從第一階段的17個和55.680，下降至第二階段15個和48.960，再在第三階段升至18個和58.570。這表明人民幣的貨幣影響地位在第二階段，特別是受到中美貿易摩擦影響后短暫下降。但伴隨中國經濟穩定增長和各國經濟體對人民幣信心的逐漸提高，人民幣的貨幣影響地位迅速回升。第二，人民幣在全球貨幣網絡中“橋”的作用不斷增長。人民幣在全球貨幣網絡中的中介中心度持續增長，特別是在第三階段高達5.006，位列世界第5位，這表明人民幣在其個體網絡中“橋”的作用顯著提升，是全球貨幣網絡中的重要樞紐，對其他經濟體貨幣價值變動具有重要參考意義。第三，人民幣在全球貨幣網絡中受限程度逐漸降低。在全球貨幣網絡演變過程中，中國運用結構洞的能力逐漸提升，有效規模從第一階段的8.431增長至第三階段的12.562，限制度從0.133下降為0.122。說明中國在全球貨幣網絡中的靈活性、自主性進一步提升，人民幣的貨幣聯系關系更加多元，對單一貨幣的依賴程度有所下降。

五、全球貨幣網絡演變的影響機制

（一）理論分析

復雜網絡理論指出，網絡關系演變既因網絡內在結構的內生性因素影響，也因外部環境和節點自身特征產生作用，是多種過程綜合作用的結果。因此，從網絡內生結構變量、經濟體個體變量和外生環境因素等內外生要素對全球貨幣網絡演變的影響機制展開研析。

1.全球貨幣網絡演變的內生機制

全球貨幣網絡演變的內生機制源自網絡結構的動態自組織特征，其核心在于貨幣關系的內部依賴性與結構性反饋如何驅動網絡形態的持續演化。具體而言：①相互依賴效應。相互依賴反映了經濟體間貨幣關系的雙向交互傾向，揭示的是貨幣權力結構的非對稱特征，其往往源于政策協調或競爭性博弈[50]。當某一經濟體匯率波動通過貿易渠道或資本流動對他國產生溢出效應時，受沖擊方并非被動接受傳導壓力，而是通過調整自身匯率政策或加強宏觀審慎監管形成反向傳導路徑，以推動節點間交互進而維持或強化既有聯系，以此共促網絡層面的動態均衡。②結構依賴效應。結構依賴效應是指網絡內部星型鏈接關系或三元組鏈接關系對網絡演變的影響[51]。在貨幣網絡中，星型鏈接關系描述的是由于政治、經濟等因素，具有較多鏈接關系的核心經濟體將吸引更多經濟體呈星型圍繞在周邊[52]，進而體現出“強者愈強”的發散效應。換言之，高度中心化的經濟體因其在全球貿易結算、外匯儲備、國際流動性等的系統重要性，其匯率調整行為會通過資本再配置效應與預期錨定效應觸發多重市場主體的協同響應，從而在空間維度上呈現出指數級擴散。三元組鏈接關系則理解為經濟體i貨幣波動影響經濟體j，而經濟體j貨幣波動同時會影響經濟體k，此時經濟體i則會同樣對經濟體k發出貨幣影響，從而形成三元閉合的傳遞效應，達到增強匯率波動的協同傳導效率并降低市場不確定性的目的。比如，泰國作為東南亞國家的樞紐，泰銖對東南亞其他國家貨幣，特別是對不發達國家貨幣有著重要影響，而由于中國是泰國最大貿易國和投資國，因此人民幣幣值波動會影響泰銖波動，使其亦相應影響與泰銖關聯的其他東南亞國家貨幣。此舉既能促使原本開放聯通的貨幣關系結構趨于閉合，構建為連接緊密的小型區域網絡，還能助力第三方經濟體因中泰匯率波動而動態提前應對市場變化，形成穩定的反饋回路。③時間依賴效應。時間依賴效應源于制度變遷的高轉換成本與貨幣權力關系的路徑鎖定。一方面，國際貨幣體系改革涉及貿易結算、金融市場基礎設施、儲備貨幣選擇等多個領域，轉換成本十分高昂，需要協調多方利益并克服制度慣性，因而各經濟體更傾向于沿襲既有貨幣關系[53];另一方面，貨幣的網絡外部性使得各經濟體對既有貨幣關系的依賴具有收益遞增效應，即當某一經濟體習慣固定貨幣進行貿易計價、外匯儲備等后，其退出成本將隨網絡規模擴大而指數級上升，以此導致“選擇剛性”[54]。

2.全球貨幣網絡演變的外生機制

全球貨幣網絡演變的外生機制包括個體屬性和其他外生網絡關系。從個體屬性來看，全球貨幣網絡涉及多個經濟體，不同經濟體的個體屬性存在差異，國家異質性特點影響貨幣關系建立。個體屬性包括發送效應、接收效應和趨同效應。發送效應和接收效應有助于發現某種特定屬性的經濟體是否更傾向于發送或接收貨幣溢出，趨同效應則體現為具有某種相同屬性的經濟體間是否更容易建立貨幣關系。研究表明，經濟規模、貿易規模、金融發展水平和資本開放水平對貨幣關系形成與演變至關重要[55]。首先，經濟實力是貨幣實力的前提，國際貨幣誕生往往建立在經濟大國基礎之上，其作為主要儲備貨幣和關鍵交易貨幣的發行國，貨幣的匯率波動將通過貿易、投資和金融市場渠道對其他經濟體產生溢出作用[56]。其次，貿易規模影響了貨幣的國際市場競爭力。貿易規模與經濟體在全球價值鏈中的嵌入深度和交易活躍度息息相關，貿易規模大的經濟體通過進出口活動對貿易伙伴的匯率波動具有較強的傳導效應[57]，尤其在雙邊貿易關系中能夠通過價格談判或貿易條件調整影響對方貨幣價值。再次，金融發展水平決定了貨幣進階為國際貨幣的職能深度。金融發展水平高的經濟體因其金融市場具備更高的深度、流動性和制度成熟度，能夠支持貨幣在國際交易、儲備和計價等職能上的拓展，促使該貨幣在全球貨幣體系中獲得更廣泛的接受度和使用率[58]。最后，資本開放水平是制約貨幣關系建立的法制因素。資本開放水平較低意味著資本管制較多，其經濟體即便擁有一定貨幣影響力，也受制于流動性有限、交易成本高企及市場準入壁壘等因素而難以形成可持續的正向溢出效應。從外生網絡協變量來看，不同經濟體間的地理、文化、歷史等外生因素也會對全球貨幣網絡的演變產生重要影響。一方面，歷史經驗表明，貨幣國際化存在區域化到全球化的演變特征，具有地理臨近先發優勢，使其更有助于建立貨幣關系[59]。另一方面，文化關系和歷史關系是建立貨幣關系的重要紐帶，其中，語言對雙方溝通效率影響顯著，有助于降低信息不對稱和溝通成本，使經濟體間金融市場預期的一致性和政策協調的可行性增強[60]。同時，歷史聯系反映了長期制度嵌入和經濟依賴的路徑依賴效應，特別是具有相同殖民歷史的經濟體往往繼承了相似的金融體系、貨幣政策框架或貿易網絡，基于歷史紐帶的制度慣性和信任機制對持續促進貨幣關系的穩定性有著積極作用[61]。

（二）變量選取與模型構建

1.變量選取

（1）被解釋變量。本文的被解釋變量為三個階段全球貨幣網絡中經濟體間形成貨幣關系的概率。具體而言，將基于匯率傳導指數構建的三個階段的全球貨幣網絡以網絡平均值進行二值化處理，即經濟體i到經濟體j的匯率傳導指數大于該階段網絡匯率傳導指數平均值，則賦值為1，否則為0。

（2）解釋變量。解釋變量包括內生機制變量和外生機制變量⑤，見表8。

內生機制變量：邊數（edges），類似于傳統回歸中的截距項;相互依賴效應（mutual），以互惠性進行衡量，指經濟體i的貨幣波動影響經濟體j貨幣變動時，經濟體j反過來影響經濟體i貨幣波動的可能性;擴散效應（ostar），衡量是否存在少數核心經濟體向網絡中其他經濟體發送較多貨幣關系的情況;傳染效應（ttriple），代表二元組經濟體間存在多個貨幣關系的情況下，增加一個新的貨幣關系而形成傳遞閉合的三元組網絡結構的傾向。其中，擴散效應與傳染效應共同構成結構依賴效應;時間依賴效應（stability），量化在t階段確立的貨幣關系在t+1階段是否傾向于繼續存在。

外生機制變量有個體屬性變量和網絡協變量。個體屬性變量：選擇經濟規模（se_eco、re_eco、eco）、貿易規模（se_tra、re_tra、tra）、金融發展水平（se_finan、re_finan、finan）和資本開放水平（se_open、re_open、open）作為個體屬性變量，從發送、接收和趨同效應檢驗個體屬性變量是否影響全球貨幣網絡演變。其中，經濟規模和貿易規模數據源自世界銀行，分別為經濟體i在t時期的GDP總量和對外貿易總額，取對數處理。金融發展水平指數取自IMF的金融發展數據庫，該指標從金融準入門檻、金融市場深度和金融效率層面綜合量化金融發展水平。資本開放水平源自TheChinn-ItoIndex，該指標代表了經濟體資本項目下自由兌換是否存在管制[62]。網絡協變量：引入地理距離（dist）、共同語言（lang）和殖民關系（colo）等外生網絡作為地理、文化和歷史層面的代理變量，考察經濟體間在其他網絡關系基礎上對貨幣關系的影響。其中，共同語言和殖民關系數據分別來自CEPII數據庫和CorrelatesofWar數據庫，地理距離根據經濟體間國土是否接壤進行二元賦值。

2.模型構建

時間隨機指數圖模型（TERGM）在考慮了網絡演變的時間效應基礎上，強調復雜網絡中關系與關系之間的依賴性，能夠全面剖析動態網絡演變的內生和外生機制。目前該方法已廣泛應用于網絡關系的形成機制、影響機制等方面[63-64]。因此，本文選取該模型探究全球貨幣網絡演變的影響機制。其中，Nt+1和Nt分別為t+1期和t期的全球貨幣網絡;θ為未知參數;1/c為歸一化參數，范圍在0～1之間。此外，由于馬爾科夫蒙特卡洛極大似然估計（MCMC）方法更適用于處理小型網絡，因此，采用MCMC方法對TERGM系數進行估計。

（三）TERGM結果分析

基于R語言的btergm包對2005年7月—2023年12月劃分為三階段的全球貨幣網絡進行TERGM估計和擬合，結果見表9。表9列（1）分析了僅包含外生機制變量的影響，列（2）在列（1）基礎上加入內生機制變量的相互依賴效應，列（3）增加了結構依賴效應的擴散效應和傳染效應，列（4）進一步考慮了時間依賴效應，是包含所有外生機制變量和內生機制變量的綜合模型。

內生機制方面，相互依賴效應（mutual）系數均在1%水平下顯著為正，表明當經濟體i貨幣匯率波動影響經濟體j貨幣匯率變化時，經濟體j貨幣匯率也會反過來作用經濟體i，這意味著在金融全球化背景下，世界早已形成“你中有我我中有你”的復雜格局，各經濟體之間貨幣關系存在高度依賴。結構依賴效應中，擴散效應（ostar）的系數顯著為負，說明由少數經濟體的貨幣影響其他經濟體貨幣波動的現象正在減弱，全球貨幣網絡的極化特征呈分散趨勢。傳染效應（ttriple）系數顯著為正，意味著中介經濟體通過影響經濟體貨幣關系的決策，促使開放連通路徑傾向于閉合，以此形成閉合三元組。時間依賴效應（stability）的系數顯著為正，表明全球貨幣網絡雖然在持續演變，但總體仍處于穩定狀態，其體現了貨幣關系存在路徑依賴特征，國際貨幣體系改革并非一朝一夕。

外生機制方面，從發送效應來看，經濟規模（se_eco）、貿易規模（se_tra）、金融發展水平（se_finan）和資本開放水平（se_open）皆顯著為正，說明經濟規模、貿易規模越大，金融發展水平和資本開放水平越高的經濟體越傾向于成為貨幣影響的溢出方。從接收效應來看，貿易規模（re_tra）系數顯著為負，金融發展水平（re_finan）和資本開放水平（re_open）系數顯著為正，說明貿易規模越小，但金融發展水平和資本開放水平高的經濟體更傾向于成為貨幣影響的接收方。

從趨同效應來看，經濟規模（eco）差距、貿易規模（tra）差距顯著為正，資本開放水平（open）差距顯著為負，意味著經濟體經濟規模差距大和貿易規模差距大，但資本開放水平差距小的經濟體間更容易形成貨幣關系。從網絡協變量來看，地理距離（dist）、共同語言（lang）和殖民關系（colo）的網絡系數均顯著為正，表明地理臨近、具有相同的語言，以及存在殖民與被殖民關系的經濟體之間更容易建立貨幣關系。

（四）擬合優度檢驗及穩健性檢驗

1.擬合優度檢驗

為檢驗模型擬合效果，通過表9列（4）的估計參數進行2000次模擬，生成大量模擬網絡圖，以可視化的方式對模擬網絡與實際觀測網絡特征差異進行比較，見圖5。其中，前5個子圖對比了兩種網絡的特征指標值，發現黑色實線絕大部分都穿過了箱式圖中點位置，具體包括節點間測地線距離（Geodesicdistances）、二元共享邊伙伴數（Dyad-wisesharedpartners）、幾何加權邊共享伙伴（Edge-wisesharedpartners）、出度數（Outdegree）、三元組普查（Triadcensus）。同時，第6個子圖中ROC和PR曲線接近左上角，說明全球貨幣網絡TERGM模型的擬合效果較好。

2.穩健性檢驗

為保證研究結果的穩健性，通過改變網絡的時間間隔、改變貨幣關系的篩選表征，以及更換估計方法重新進行TERGM估計，結果均很好地通過了檢驗。具體而言，首先，將全球貨幣網絡按照年度間隔進行檢驗，得到19個時期的網絡數據，結果見表10列（1）。其次，參考趙立斌等（2024）[65]的研究，遵循帕累托二八法則方法，提取2005年7月—2023年12月全球貨幣網絡中數值的20%后取其平均值，以此設為網絡閾值，重新構造三個階段二值化后的全球貨幣網絡，結果見表10列（2）。最后，將TERGM估計方法由MCMC更換為最大偽似然估計方法（MPLE），對模型（15）再次進行回歸，結果見表10列（3）。

六、結論與啟示

（一）結論

本文基于TVP-VAR-DY模型測算匯率傳導指數，搭建2005年7月—2023年12月全球貨幣網絡，利用多元斷點分析、社會網絡分析、標準差橢圓分析和時間隨機指數圖模型等方法，對全球貨幣網絡的階段特征、結構特征、人民幣在網絡中的地位變遷，以及網絡演變的影響機制展開研究，結果表明：

第一，階段特征方面。全球匯率傳導指數受宏觀環境波動變化，分別呈現各國經濟體匯率傳導指數平穩發展，全球貨幣網絡保持穩固的“穩定期”;各國經濟體匯率傳導指數大幅波動，全球貨幣網絡面臨變化挑戰的“調整期”以及各國經濟體匯率傳導指數波動逐漸平穩，全球貨幣網絡呈多元發展趨勢的“重塑期”三大階段特征，國際貨幣體系格局變革趨勢愈發凸顯。第二，網絡結構方面。全球貨幣網絡密度歷經緊密、松散到再緊密的“U”型過程，貨幣影響效率波動變化;網絡重心位置存在自西向東轉移跡象，主要國際貨幣的影響地位此消彼長;社團構成范圍存在整合分裂演變進程，網絡內部由美歐主導的兩大社團逐步轉向美歐中共存的多極化發展。第三，地位變遷方面。人民幣匯率傳導指數仍然較低，但整體呈上升趨勢。其中，人民幣影響地位在亞洲、非洲兩大區域，以及發展中國家和“一帶一路”沿線國家具有明顯優勢;人民幣個體網絡規模雖先降后升，但在網絡中“橋”的作用不斷增強，依賴單一節點程度逐漸降低，人民幣的貨幣影響關系更加多元。第四，影響機制方面。全球貨幣網絡演變受到內生機制和外生機制的共同作用。從內生機制來看，網絡的相互依賴效應、結構依賴效應中的擴散效應和傳遞效應，以及時間依賴效應是全球貨幣網絡演變的內生因素。從外生機制來看，個體屬性和外部網絡對全球貨幣網絡演變有著重要影響。其中，經濟規模、貿易規模越大，金融發展水平和資本開放水平越高的經濟體越傾向于成為貨幣影響的溢出方。貿易規模越小，但金融發展水平和資本開放水平高的經濟體更傾向于成為貨幣影響的接收方。經濟規模差距大和貿易規模差距大，但資本開放水平差距小的經濟體間更容易形成貨幣關系。此外，地理距離、共同語言和殖民關系等其他外生網絡關系亦會影響全球貨幣網絡演變。

（二）啟示

面對日益激烈的貨幣地位競爭，中國需要采取相應的政策舉措以及創新金融合作路徑，以優化全球貨幣網絡格局，維護人民幣在網絡中的地位與安全。基于研究結論，本文得到如下啟示：

首先，建立長效穩定的貨幣合作關系。雖然中國在全球貨幣網絡中的地位逐漸上升，但實際控制權仍集中在少數發達國家手中，中國應穩慎扎實推進人民幣國際化這一目標，在維持人民幣與其他主要貨幣匯率穩定、降低貨幣兌換風險和成本的基礎上，與更多發展中國家達成長期穩定的貨幣互換協議。特別是針對“一帶一路”沿線國家以及對中國出口依賴較高的經濟體，因地制宜開展貨幣互換機制，鼓勵將貨幣互換從金融機構層面的流動性支持延伸至實際貿易結算場景，提升協議在真實經濟活動中的使用頻率。

其次，健全支持人民幣全球使用的配套基礎設施。國內方面，提高人民幣跨境支付系統（CIPS）的處理能力和覆蓋范圍，擴展其與全球主要支付清算系統的連接，提升跨境支付效率。同時，加快研發數字人民幣的跨境支付功能集成到CIPS中，確保數字化支付與傳統支付方式并行發展，為探索數字類國際貨幣體系奠定基礎。國外方面，鼓勵在主要國際金融中心（如倫敦、新加坡、迪拜等）擴展離岸人民幣市場規模，設立人民幣投資基金、發行人民幣債券等，為國際市場提供資金支持，支持離岸人民幣清算中心建設。

最后，主動參與并引領國際金融治理體系改革。一是優先通過“一帶一路”合作平臺，建立區域性的金融治理框架，推動區域間的投融資便利化和本幣結算機制，以此助力區域金融安全網建設。二是加強在區域性和新興國際金融組織中的主導作用，如亞洲基礎設施投資銀行（AIIB）和金磚國家新開發銀行（NDB），發揮中國在國際金融治理中的補充和創新作用。三是積極參與國際金融監管體系的改革與完善，推動建立更加公平、透明、包容的國際金融規則，為全球金融穩定和增長提供“中國智慧”。

[注 釋]

①全文涉及的“2005年7月”僅包含2005年7月21日—2005年7月31日，該部分日度數據作為2005年7月的月度數據基礎。

②資料來源參見：IMFAREAER數據庫。https：//www.elibraryareaer.imf.org/Pages/ChapterQuery.aspx。

③該數據為2023年統計數據。數據來源參見：世界銀行數據庫。https：//data.worldbank.org.cn/indicator。

④數據來源參見：美國中央銀行官網。https：//www.federalreserve.gov/monetarypolicy/bst_recenttrends.htm。

⑤外生機制變量中，除了網絡協變量以外，其他變量皆進行階段內加和再取均值處理。

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（責任編輯：蔡曉芹）