1. 引言
时至今日，美元作为世界货币的地位仍然很难撼动，截至2021年，全球五十种大宗商品中有三十七种以美元计价，超过百分之八十的国际贸易以美元结算，美元约占据国际支付市场的百分之四十和外汇交易市场的百分之八十。除了被广泛用于国际贸易，美元还在世界范围内被广泛用于融资和投资，在全球有近百分之五十的债券以美元为面值，约百分之六十的国际储备为美元资产。美元在国际贸易间被如此广泛地使用，就使得美国针对本国经济情况实施的货币政策必然会因为美元的世界货币属性而波及到其他国家的国际贸易情况。而中国在过去的几十年中，对外贸易增长一直是总体经济增长的强劲动力，摸清美联储货币政策对中国国际贸易的影响对未来中国经济的持续增长具有重要意义。
“丝绸之路”一词，最早由德国地质学家李希霍芬于18世纪后期在《中国》一书中提出。由于在古代诸多流通的商品中，丝绸具有重量轻、价值高、利于携带的特点。越来越多的商人便开始用丝绸作为主要的商品，丝绸也就成了当时商人和商路的代名词，丝绸之路因此而得名。经考察，一般认为丝绸之路在古时，有海陆两种运输方式，五条主要商路。
其中，陆地上主要有三条商路：北方丝绸之路、南方丝绸之路和草原丝绸之路。北方丝绸之路以长安为起点，经河西走廊至西域，最终到达欧洲。途径哈萨克斯坦、塔吉克斯坦、乌兹别克斯坦、伊朗、伊拉克、土耳其、希腊意大利等国。南方丝绸之路从中国西南地区出发，经东南亚至阿拉伯地区、最终进入欧洲。途经老挝、缅甸、巴基斯坦、印度、阿富汗、沙特阿拉伯等国。草原丝绸之路以中原为起点，向北越过长城，经蒙古高原、南俄草原到达地中海以北的欧亚地区。途经蒙古、俄罗斯等国。陆上丝绸之路最早起源于西汉张骞出使西域，是历代中原王朝对外交流的主要通道，是沟通东西方文化和经济的桥梁。
古时的海上丝绸之路主要有两条航线，分别被称为东海航线和南海航线。其中东海航线为以中国东北部沿海为起点，经渤海、黄海、东海至朝鲜，再经海峡至日本的航线。途经朝鲜、韩国、日本。南海航线为以中国东南沿海为起点，经南海、东南亚、印度洋至西亚、非洲的航线。途径马来西亚、印度尼西亚、菲律宾、印度、也门、沙特阿拉伯、埃及、苏丹等国。海上丝绸之路最早起源于东周、兴盛于宋朝。
丝绸之路是商路，起到经济文化交流的作用。但随着明清时期中国海禁政策的实施和土耳其奥斯曼帝国崛起后控制了欧亚交通的枢纽。丝绸之路因这些主客观原因而被收缩甚至被切断。取而代之的是大航海时期欧洲航海家探索出的海上商路。同时，由于当时海运的运力远高于陆上以骆驼队、马队为主要运输方式的陆运运力且海运的成本更低。综合因素下，丝绸之路沟通东西方经济文化桥梁的作用逐渐被大航海所带来的航路所取代。时至现代，随着铁路运输技术的不断进步，陆上运输能力取得巨大提升。且在中国不断寻求开放和交流的背景下，重新兴盛丝绸之路是大势所趋和必然结果。
前文中提到，由于各种主客观因素的作用，大航海时期新航路的开辟逐步取代了原有的丝绸之路，这在一定程度上促进了欧美西方的繁荣与发展。自2013年习近平主席提出“一带一路”倡议以来，已有一百五十多个国家和三十多个国际组织加入到这个框架中，共签署了二百多份共建“一带一路”合作文件。中国和各成员国当然希望这个框架能稳定持续地发展繁荣下去，实现互利共赢的新发展理念。
2. 文献综述
专家学者主要围绕“媒体态度”和“政策应对”等方面进行研究。首先是“媒体态度”方面的研究：“一带一路”倡议提出十年以来，得到了国际媒体的普遍关注，相关的各种报道时常出现。针对这些媒体报道的研究，唐青叶、史晓云通过分析2013~2017年《印度时报》《纽约时报》和《欧盟报》等媒体对“一带一路”报道时的语义倾向，分析了不同国外媒体对“一带一路”的态度[1]。王丹、郭中实使用DiVoMiner软件对2018年中国内地的《中国日报》和《环球时报》、中国香港的《南华早报》以及美国的《纽约时报》四家报纸报道“一带一路”相关文章的内容、篇幅等进行自动编码，考察新闻报道与位置距离和心理距离的关系，得出距离比较远的新闻事件会给记者和读者一种心理疏远的感觉，另外媒体信息源中，政府及官方人士的话语占位居首要位置[2]。赵慧芳运用语料库文本挖掘方法，选取美国两大主流媒体《纽约时报》《华盛顿邮报》中涉及“一带一路”的报道文本，从主题分布、主题建构、搭配词和索引性等维度考察美国主流媒体对该倡议的话语建构方式。得出媒体很大程度上跟美国政府对待中国的政策保持一致：两大媒体通过勾勒基础设施建设与投资、大国关系和中美贸易等内容建构“中国”和“一带一路”形象，对该倡议的认知从早期的中性态度转向中近期的消极态度[3]。宣长春等人基于多重距离框架视角，考察空间、文化和制度等多维距离对各国2013~2020年“一带一路”新闻情感倾向的影响，发现沿线和非沿线国机制不同，对沿线国家而言，距离越近情感倾向越正面，即“同质偏好效应”；对非沿线国家而言，距离越远情感倾向越正面，即“异质偏好效应”[4]。Deng使用AntConc软件，对比中美主流媒体对“一带一路”报道的关键词，分析了两国媒体对“一带一路”的态度差异[5]。
随着国际贸易的加深，全球经济一体化的发展，世界各国在开放经济中的相互依赖关系和相互影响也越来越紧密，此时一国的货币政策作用不仅会对国内经济产出产生影响，还会对他国经济发展及金融稳定带去冲击，进而产生货币政策的溢出效应[6]，其中世界主要发达经济体如美国、欧盟等货币政策的溢出效应越来越显著[7]。AJ Wan等对发达经济体的货币政策对新兴市场国家金融状况的影响进行了研究，结果发现美联储、欧洲央行、日本央行的短期利率决策对其他国家的长期利率有着显著影响[8]。综上所述，截至目前，尚缺少直接分析发达国家货币政策对“一带一路”贸易和投资的影响相关文章。而在各类现实实践和科研实践中，一国的利率经常被作为一国货币政策的体现和代理变量。因此，分析美联储货币政策对“一带一路”贸易情况的影响，可以为相关研究领域扩充相关文献。
3. 理论支撑与假设
截至2023年底，总计154个国家加入了“一带一路”协定。按各洲分布来看，亚洲有41个国家，日本、不丹、印度、以色列、朝鲜和约旦尚未加入；非洲有52个国家，斯威士兰和毛里求斯尚未加入；欧洲有27个国家，主要集中在东欧和南欧，英国、德国、法国等西欧北欧的17个国家尚未加入；北美有13个国家，美国、加拿大等10国尚未加入；南美有9个国家，巴西、哥伦比亚、巴拉圭尚未加入；大洋洲有12个国家，澳大利亚、帕劳、马绍尔群岛和图瓦鲁尚未加入。从比率来看，目前全球已经有约78.2%的国家加入了“一带一路”。一带一路国家间主要是进行贸易活动，投资相对较少。根据“一带一路网”数据显示，在已加入“一带一路”倡议的国家中，与中国有贸易进出口业务的国家有151个，占“一带一路”全部协议国家的98.05%；中国对其直接投资的国家只有13个，占全部国家的8.44%。分别是韩国、泰国、新加坡、印度尼西亚、越南、苏丹、南非、尼日利亚、马达加斯加、几内亚、阿尔及利亚、俄罗斯和新西兰；中国实际使用过其国外资金的国家有70个，占全部国家的45.45%。其中亚洲有36个、非洲有13个、欧洲有21个。以上数据均为年度数据。
通过初步分析上述数据发现，中国与“一带一路”成员国之间的主要活动为互相贸易，相互之间的跨国投资规模并不大。文章将从贸易角度分析美联储货币政策对“一带一路”计划的作用机制和影响路径。
首先，现假定各国保持自己的货币政策独立性、中国的货币政策不变。当美联储采取宽松货币政策时，一个重要表现就是国际货币市场上的美元数量增加且美元利率下跌，这时出于资本的逐利性，国际投资者会倾向于不再持有或减少持有美元，美元在国际货币市场上供大于求，最终表现为美元对其他货币的汇率贬值。以美元计价的美国产品相比于之前对各国来说下降，美国产品在国际上的竞争力上升，同数量美元在美国购买其他国家商品时的购买力下降。有利于美国出口，不利于美国进口。如果其他国家的贸易国中，有美国或美国的贸易国，则该国的出口会在美国出口竞争力上升和美国进口数量下降的双重作用下被挤压。同时，从计价角度分析，各国生产的以本国货币计价的商品，对于持有美元的除美国外其他国际买家来说，也会因美元贬值而变相涨价，这对于持有美元国际买家的进口也会产生负面影响。这也将进一步遏制其他国家的商品出口。反过来，当美联储采取紧缩性货币政策时，美元升值，有利于其他国家的出口和持有美元国际买家的进口，利于国际贸易。
针对以上分析的基础上，文章做出以下假设：
H0：美联储货币政策对“一带一路”成员国间的贸易没有影响。
H1：美联储货币政策会对“一带一路”成员国间的贸易情况造成扰动。
H1.1：美联储货币政策会通过影响美国贸易逆差来影响“一带一路”成员国与中国的贸易。
H1.2：美联储货币政策会通过影响美元价值来影响“一带一路”成员国与中国的贸易。
4. 数据来源和相关性研究
“一带一路”成员国贸易情况选择各成员国和中国的双边贸易进出口量作为代理变量，该数据可从中国“一带一路”网数据库中获得，数据频率为年度，从2013年开始。同时，“一带一路”官网数据库还提供月度频率的贸易指数数据。
根据总结相关文献，本文发现大多数学者在研究美联储货币政策相关问题时，都习惯使用美国十年期国债利率作为美联储货币政策的代理变量：紧缩性货币政策时表现为利率上升，宽松性货币政策时表现为利率下降。该数据可从美联储下属圣路易斯联储FRED官网的经济数据库得到。该数据频率最高可至日度数据。
首先对各国出口数据和美利率水平进行相关性检验，初步验证前文理论在实际情况中的表现。其中亚洲的41国出口数据与美利率水平平均相关性为0.296，有8国的相关性为负；非洲的51国出口数据与美利率水平平均相关性为0.213，有19国的相关性为负；欧洲的27国出口数据平均与美利率水平相关性为0.313，有6国的相关性为负；北美洲的12国出口数据平均与美利率水平相关性为0.217，有3国的相关性为负；南美洲的9国出口数据平均与美利率水平相关性为0.332，有1国的相关性为负；大洋洲的11国出口数据平均与美利率水平相关性为0.177，有5国的相关性为负。从结果来看，基本符合美国货币政策对其他国家出口影响的理论推断。
通过对“一带一路”所有成员国与中国的贸易情况与美联储货币政策进行分析，发现实际情况与理论分析和假设1基本相符。这说明在全球范围内，美联储货币政策会对“一带一路”这种全球性贸易合作组织造成扰动和影响。在“一带一路”倡议最普遍的贸易往来方面，则基本都符合了在理论上美元利率变动对贸易活动造成的影响。不过通过比较各洲不同的情况发现：欧洲和南美洲贸易情况受美元利率的波动影响最大。
5. 变量选择和研究设计
被解释变量为贸易变量选择丝路贸易指数数据(trade 1)【丝路贸易指数(Maritime Silk Road Trade Index，简称STI)由宁波航运交易所开发编制，数据来源于海关月度进出口贸易数据，由出口贸易指数、进口贸易指数、进出口贸易指数构成，并从总体贸易指数、区域贸易指数、特类贸易指数等不同方面衡量中国对外经贸发展水平、反映中国对外贸易发展变化趋势。该指数以2015年3月为基期，基点为100，每月发布】和(trade2)“一带一路”其他国家与中国的进出口总额，单位为万美元。
核心解释变量为美联储货币政策代理变量：美国十年期国债利率(R)。
控制变量为恐慌指数(VIX)、人民币兑美元汇率(exchange)、中国商品物价代理变量(CPI)。变量总结见表1：
Table 1. Variable declaration
表1. 变量说明
变量性质 |
变量名称 |
变量符号 |
变量数据来源 |
被解释变量 |
丝路贸易指数 |
trade1 |
“一带一路”官网国别贸易数据库 |
对外进出口额 |
trade2 |
解释变量 |
美联储货币政策 |
R |
美联储下属圣路易斯联储官网 |
控制变量 |
恐慌指数 |
VIX |
英为才情网站 |
人民币兑美元汇率 |
Exchange |
国家外汇管理局官网 |
中国商品物价 |
cpi |
国家统计局官网数据库 |
将上述变量引入实证模型：
为随机误差项。文章将变换被解释变量来分别进行分析。
6. 实证检验
6.1. 基础回归
Table 2. Descriptive statistics
表2. 描述性统计
变量 |
样本容量 |
均值 |
标准差 |
中位数 |
最大值 |
最小值 |
trade1 |
120 |
141 |
29 |
135 |
205 |
75 |
trade2 |
1661 |
1317266 |
3492235 |
219270 |
36224874 |
69 |
R |
-- |
2.2942 |
0.89984 |
2.2925 |
4.926 |
0.533 |
VIX |
-- |
18.0842 |
5.55933 |
16.195 |
30.2633333 |
11.0458 |
Exchange |
-- |
6.59966 |
0.30869 |
6.6423 |
7.0467 |
6.1428 |
cpi |
-- |
1.86091 |
0.80496 |
2.01 |
3.04 |
0.37 |
由于数据的可得性，不同的被解释变量样本数量和时间频率存在差别。其中年度数据，中国对“一带一路”成员国进出口贸易数据共有一百五十一个国家共计1661个样本，月度数据丝路贸易指数共计120个数据样本。美联储货币政策、恐慌指数、资本项目开放程度指数、人民币兑美元汇率、中国商品物价代理变量等解释变量和控制变量可根据被解释变量的数量和时间频率进行对应的匹配和调整。变量的描述性统计见表2。
同时利用方差分子检验法对各个变量进行多重共线性检验，检验结果见表3：
Table 3. Multicollinearity test
表3. 多重共线性检验
Variable |
VIF |
1/VIF |
Exchange |
1.17 |
0.855964 |
CPI |
1.16 |
0.860360 |
ｒ |
1.08 |
0.925925 |
vix |
1.08 |
0.927471 |
Mean VIF |
1.12 |
|
观察结果发现，各变量的方差膨胀因子皆远小于10，因此不认为模型在解释变量选择上存在多重共线性问题。
由于不同的被解释变量存在有无国别差别和时间频率差距问题，因此当被解释变量为丝路贸易指数时，模型数据为月度频率的多维时间序列数据；被解释变量为中国对“一带一路”其他国家进出口额时，模型数据为面板数据。
模型数据为月度频率的多维时间序列数据时，对模型进行归回分析，回归结果见表4。从模型回归结果可以看出，美国利率对丝路贸易指数具有显著的正向效应，这与前文中关于美联储紧缩性货币政策会促进其他国家贸易理论分析互相验证。同时，由美国股市波动性为基础形成的美国市场恐慌指数同样对丝路贸易指数具有显著正向影响、中国物价指数对贸易有显著负面影响，这也符合逻辑：中国商品物价的上涨势必会降低中国商品在国际市场上的竞争力；而美国市场的不稳定会让其他国家倾向于减少与美国的贸易，从而转向中国。
Table 4. Regression result of silk road trade index
表4. 丝路贸易指数回归结果
trade |
Coefficient |
Std. err. |
t |
P > t |
[95% conf. |
interval] |
r |
9.205687 |
2.330319 |
3.95 |
0.000 |
4.589773 |
13.8216 |
vix |
1.710543 |
.2956585 |
5.79 |
0.000 |
1.1249 |
2.296186 |
cpi |
−6.419515 |
2.300004 |
−2.79 |
0.006 |
−10.97538 |
−1.863649 |
exchange |
35.33264 |
6.938554 |
5.09 |
0.000 |
21.5887 |
49.07658 |
cons_ |
−130.6405 |
44.16894 |
−2.96 |
0.004 |
−218.1307 |
−43.15036 |
再对被解释变量的面板数据模型进行面板模型检验。经检验，以(trade2)为被解释变量的模型存在单因素个体效应，对模型进行豪斯曼检验后，发现该面板数据适用于个体固定效应模型。模型回归结果如表5：
Table 5. Regression result of import-export volume
表5. 进出口额回归结果
trade |
Coefficient |
Std. err. |
t |
P > t |
[95% conf. |
interval] |
r |
189735.6 |
35373.33 |
5.36 |
0.000 |
120349.4 |
259121.8 |
vix |
43067.28 |
5060.376 |
8.51 |
0.000 |
33141.14 |
52993.41 |
cpi |
−181954 |
33940.7 |
−5.36 |
0.000 |
−248530 |
−115377.9 |
exchange |
163680.4 |
84550.72 |
1.94 |
0.053 |
−2169.302 |
329530 |
cons_ |
−640494.1 |
533825.5 |
−1.20 |
0.230 |
−1687614 |
406626.2 |
从模型回归结果可以看出，美国利率对中国对“一带一路”其他国家进出口额具有显著的正向效应，这与前文中关于美联储紧缩性货币政策会促进其他国家贸易理论分析互相验证。同时，由美国股市波动性为基础形成的美国市场恐慌指数同样对中国与“一带一路”其他成员国进出口额具有显著正向影响、中国物价指数对贸易有显著负面影响，和前文中“一带一路”贸易指数作为被解释变量时的模型结果基本一致。
综合实证结果发现，美国利率对“一带一路”国家间贸易相关普遍存在显著的正向效应，即假设H1成立。
6.2. 内生性和稳健性检验
以“一带一路”贸易指数为被解释变量的月度数据模型：
核心解释变量与被解释变量之间可能互为因果关系、测量误差与遗漏变量，都会导致模型回归结果出现内生性问题，文章采取工具变量的方式对实证结果进行内生性检验，本文研究的是美联储货币政策对中国与“一带一路”成员国国际贸易的影响，需寻找和美联储货币政策有关但与国际贸易无关的变量作为工具变量。通过查阅文献资料发现美联储在决定货币政策时，主要根据美国的就业情况和通胀情况来决定选择宽松还是紧缩的货币政策，因此初步选择美国失业率、CPI和PPI (核心非核心)。经过检验，美国CPI和PPI (核心非核心)不能通过检验，美国失业率符合工具变量检验，能够作为工具变量检验内生性问题。当美国失业率作为工具变量时，弱工具变量检验结果Cragg-DonaldWaldF统计量为42.34，远大于Stock-Yogo的10%的水平临界值16.38，可以认为通过了弱工具变量检验；而可识别检验Kleibergen-PaaprkLM统计量为32.29，P值为0.000在1%水平上拒绝了原假设，因此也满足工具变量的可识别性，说明工具变量选择合理。在考虑了内生性问题后，美联储货币政策代理变量R对被解释变量trade1的影响系数为8.492789且显著，影响系数与前文回归结果中的影响系数9.205687数值相近，可以认为trade1的模型基本不存在内生性问题。
Table 6. Robustness test result of STI
表6. 丝路贸易指数稳健性检验结果
变量 |
(1) |
(2) |
(3) |
核心解释变量滞后一期 |
变量进行5%缩尾 |
变量进行1%缩尾 |
R |
9.312928*** |
9.601511*** |
9.138012*** |
(4.01) |
(4.32) |
(3.99) |
cons |
−126.1731*** |
−130.4696*** |
−129.7105*** |
(−2.87) |
(−3.25) |
(−3.02) |
控制变量 |
是 |
是 |
是 |
N |
120 |
120 |
120 |
再对模型进行稳健性检验，对模型数据进行1%、5%缩尾处理、将核心解释变量R滞后一期处理后再分别回归，结果如表6。
可见核心解释变量的系数与原来的基准回归结果基本保持一致，说明回归结果稳健。
以“一带一路”成员国与中国进出口贸易额为被解释变量的年度数据模型：
选择美国失业率作为工具变量，当美国失业率作为工具变量时，弱工具变量检验结果Cragg-DonaldWaldF统计量为364.58，远大于Stock-Yogo的10%的水平临界值16.38，可以认为通过了弱工具变量检验；而可识别检验Kleibergen-PaaprkLM统计量为323.73，P值为0.000在1%水平上拒绝了原假设，因此也满足工具变量的可识别性，说明工具变量选择合理。在考虑了内生性问题后，美联储货币政策代理变量R对被解释变量trade2的影响系数为279633.5且在1%水平上显著，影响系数与前文回归结果中的影响系数189735.6数值同正负同量级，可以认为trade2的模型基本不存在内生性问题。
再对模型进行稳健性检验，对模型数据进行1%、5%缩尾处理、将核心解释变量R滞后一期处理后再分别回归，结果如表7：
Table 7. Robustness test result of import-export volume
表7. 进出口额稳健性检验结果
变量 |
(1) |
(2) |
(3) |
核心解释变量滞后一期 |
变量进行5%缩尾 |
变量进行1%缩尾 |
R |
178286.5** |
96857.57*** |
169553.9*** |
(2.14) |
(7.30) |
(5.61) |
cons |
−1408599 |
263746.4 |
−641286.7*** |
(−1.06) |
(1.32) |
(−1.41) |
控制变量 |
是 |
是 |
是 |
国别效应 |
是 |
是 |
是 |
N |
1661 |
1661 |
1661 |
可见核心解释变量的系数与原来的基准回归结果基本保持一致，说明回归结果稳健。
综上所述，以trade1和trade2为被解释变量的两模型均不存在内生性问题且模型稳健。
6.3. 中介机制分析
为检验美联储货币政策对“一带一路”国家间贸易的影响是否通过影响美国对世界的贸易差和美元价值来实现，考虑到原始数据量级过大，导致系数量级过大，因此选定美国贸易逆差对数(LTgap)和美元指数(USDX)来分别作为代理变量。美国贸易逆差由美国对世界进口额–美国对世界出口额获得，数据来源于联合国商品与贸易委员会官网数据库。美元指数能综合反应美元对一揽子货币的汇率变化程度，能够综合反应美元在货币贸易市场上的交易价值。根据前文理论机制推理，核心解释变量R的升降，将导致美国贸易逆差的扩大和缩减和美元指数的升降，最终影响其他国家的贸易情况。
以“一带一路”贸易指数为被解释变量的月度数据模型：
Table 8. Mediation mechanism test result of STI
表8. 丝路贸易指数中介机制检验结果
变量 |
(1) LTgap |
(2) Trade1 |
(3) USDX |
(4) Trade1 |
R |
0.04198** |
4.66978*** |
2.18803*** |
8.082596*** |
(2.45) |
(3.20) |
(3.77) |
(3.29) |
续表
LTgap |
|
108.0413*** |
|
|
(13.94) |
USDX |
|
|
|
0.5132925 |
(1.38) |
控制变量 |
是 |
是 |
是 |
是 |
从上表8可见，美元利率对美国贸易逆差和美元指数都具有显著的正向影响，说明美联储紧缩货币政策确实会扩大美国贸易逆差和导致美元汇率价格上涨。列(2)中美国贸易逆差的系数为108.0413在1%的置信水平上显著为正，说明美联储货币政策紧缩可以通过提高美国贸易逆差进而显著正向促进“一带一路”贸易指数的提升，同时美联储货币政策代理变量的回归系数为4.66978也在1%的置信水平上显著且为正，表明美国贸易逆差发挥部分中介作用。而通过(4)列可知暂时不能说明美联储货币政策紧缩可以通过提高美元指数进而影响“一带一路”贸易指数的提升。
以“一带一路”成员国与中国进出口贸易额为被解释变量的月度数据模型：
Table 9. Mediation mechanism test result of import-export volume
表9. 进出口额中介机制检验结果
变量 |
(1) LTgap |
(2) Trade2 |
(3) USDX |
(4) Trade2 |
R |
0.062097*** |
89705.11** |
1.027484*** |
205348.3*** |
(20.31) |
(2.27) |
(7.36) |
(5.71) |
LTgap |
|
1610885*** |
|
|
(5.45) |
USDX |
|
|
|
−15195.14** |
(−2.33) |
控制变量 |
是 |
是 |
是 |
是 |
国别效应 |
是 |
是 |
是 |
是 |
从上表9可见，美元利率对美国贸易逆差和美元指数都具有显著的正向影响，说明美联储紧缩货币政策确实会扩大美国贸易逆差和导致美元汇率价格上涨。列(2)中美国贸易逆差的系数为1610885在1%的置信水平上显著为正，说明美联储货币政策紧缩可以通过提高美国贸易逆差进而显著正向促进中国与“一带一路”成员国进出口额的提升，同时美联储货币政策代理变量的回归系数为89705.11也在1%的置信水平上显著且为正，表明美国贸易逆差发挥部分中介作用，再结合trade1模型的中介检验，假说H1.1得以验证。列(4)中美元指数的系数为−15195.14在5%的置信水平上显著为负，说明美联储货币政策紧缩可以通过提高美元指数进而显著负向降低中国与“一带一路”成员国进出口额的提升，同时美联储货币政策代理变量的回归系数为205348.3在1%的置信水平上显著且为正，表明美国贸易逆差发挥部分中介作用，但结合trade1模型的中介检验，暂不能认为H1.2得到验证。
7. 结论与展望
前文中综合实证结果发现，美联储货币政策的收紧会对“一带一路”国家间出口贸易额相关普遍存在显著的正向效应，而且美联储利率水平可以通过正向影响美国贸易逆差进而显著正向影响中国与“一带一路”成员国贸易额。假设H1和H1.1得到验证。
如何解决美联储货币政策对“一带一路”成员国国家间贸易的影响问题？从根本上讲，只要“一带一路”成员国国家间贸易结算还在使用美元，那这种美元波动对“一带一路”贸易的影响便客观存在。因此，要想减小甚至消除这种影响，就要从根源上入手，加快人民币国际化进程，增强人民币在国际间的认可程度，不断推广和增加“一带一路”成员国国家间贸易的人民币结算国家和结算额度，摆脱国际贸易对美元结算的依赖和束缚。
但截至目前，这些解决方法有自主性和可行性的问题，解决方法的效果也尚未验证，亟待后人对这个问题进行更加深入的研究。