国际金融合作与经济增长——基于中国-东盟国家经验的实证研究

杜 婕，乔 琳，花秋玲

(吉林大学 经济学院， 长春 130012)

一、引言

经济增长对金融的依赖是现代经济发展中的一个基本现象。在经济全球化程度越来越加深的背景下，金融的国际合作不仅放大了金融活动范围，而且也在更大视域内展示金融对经济增长的作用。这样的事实自二战后变得越来越普遍，发达国家之间、发达国家与发展中国家之间、发展中国家之间形成了形式多样、内容丰富的金融合作，对各国经济甚至世界经济都产生了积极的影响。

在世界经济增长格局中，日益明显地呈现增长极的地区转移，这不仅是历史事实，也是现实趋势。近代以来，西方主导世界经济发展的格局一直是主流的趋势，但进入21世纪后东亚地区经济活跃度快速提升，被人们认为是21世纪世界最重要的增长极。在经济快速增长的东亚区域内，中国作为世界主要经济体中增长最快的国家与东盟各国的合作，将成为东亚地区经济持续增长的重要动力。截至2021年前4个月，中国-东盟贸易总额为1.72万亿元，同比增长27.6%，双方自2020年以来持续互为第一大贸易伙伴。中国-东盟不但成了区域关系和平稳定与发展繁荣的重要支柱，而且成了“一带一路”沿线国家和地区合作的示范高地。

中国与东盟合作成为世界经济增长的一大亮点，也自然引起学界的高度重视和深入研究。在学者关注的中国与东盟合作研究中，金融合作是关注的重点之一。随着“一带一路”建设的推进和深入，中国与东盟的经济合作进一步拓展，表现在金融合作方面的效果不断增强和扩大，从而为学者们进一步研究中国与东盟金融合作提供了新的素材。

张家寿(2015)阐述了东盟参与中国“一带一路”建设所具备的优势和条件，并强调金融支持在“一带一路”建设中的功能逐渐增强，由此提出中国-东盟合作参与构建“一带一路”建设的金融支撑体系[1]。申韬、蔡琦等(2017)以广西与东盟各国金融合作需求在时间、空间上的双重匹配为切入点，总结中国-东盟金融合作成果，指出当前中国-东盟金融合作进程缓慢的问题，并深度分析了双边金融合作的现实需求和潜在需求[2]。陈俊宏(2018)以人民币东盟区域化为例，基于“一带一路”建设、人民币被纳入SDR、建立亚投行等为历史背景，分析了中国与东盟各国之间实现货币金融合作的可行性以及面临的障碍，最后为推动人民币实现东盟区域化提出政策建议[3]。云倩(2019)认为随着“一带一路”建设在东盟国家持续推进，虽然中国-东盟金融合作取得了诸多成效，但由于东盟涉及的成员国较多，受历史遗留问题以及较大的政治、经济、文化差异等现实问题影响，导致中国-东盟金融合作仍然处于初级阶段[4]。尤宏兵(2019)以“一带一路”倡议为背景，从中国-东盟货币合作、金融分支机构互设、金融监管合作以及金融交流平台合作四个层面，证实了中国-东盟金融合作对促进经贸发展、提升基础设施效率、加快经济创新与转型、推进人民币区域化等方面具有重要意义[5]。赵丽君(2019)从中国-东盟区域金融业务合作规模、合作机构数量以及合作业务类别，分析了中国与东盟金融合作现状和机遇，并为“一带一路”背景下中国-东盟区域金融合作提出了创新路径[6]。与以往的研究不同，刘方、丁文丽(2020)对中国-东盟金融合作问题进行了量化分析，通过运用赋值法和主成分分析法，构建中国-东盟金融合作指数，从而更加直观地考察了当前中国-东盟金融合作的进展以及深化程度[7]。陈悄悄、郑天歌(2021)研究了新冠肺炎疫情暴发后，中国-东盟金融合作面临的新诉求，同时结合东盟国家的经济刺激政策和现实需求，对中国-东盟金融合作提出展望[8]。冯彦明、张点(2021)以《区域全面经济伙伴关系协定》(RCEP)的签署为背景，研究了域内各国面临的内外部形势变化、金融基础设施支撑不足以及金融监管合作有限等问题，并为其促进中国-东盟金融合作提出了相应的对策建议[9]。

关于国际金融合作对经济增长影响的研究。李红权、唐纯等(2018)选取跨国数据，通过构建金融合作指标，实证分析了中国与“一带一路”沿线21个国家开展金融合作对经济增长的影响。实证结果表明：与中国金融合作越紧密，对参与国的经济增长影响越显著[10]。申韬、周吴越(2021)选取“一带一路”沿线国家2013-2019年的国别数据，建立门槛回归模型，以金融合作为门槛变量，实证研究金融合作、对外直接投资与经济增长三者的关系。研究结果表明：金融合作不仅可以直接促进东道国的经济增长，而且可以作为门槛变量影响对外直接投资[11]。

总体来看，国际金融合作对经济增长的影响具有广泛性，但目前学界的相关研究较少，实证结论明显不足。本文将通过构建中国-东盟金融合作指数，聚焦于实证分析中国-东盟金融合作对经济增长影响，以此为国际金融合作对经济增长的影响提供新的证据。

二、中国-东盟金融合作现状

随着中国-东盟贸易规模的快速增长，中国-东盟贸易合作已达到自贸区升级版以及对接《区域全面经济伙伴关系协定》(RCEP)的高度，双方贸易合作与金融合作不平衡问题日益凸现。由于东盟各国在经济和金融发展水平上存在较大的差距，导致中国与东盟各国的金融合作程度也具有明显的差异。

从东盟十国的经济发展现状来看，可将东盟各国按人均收入水平划分为四个层次：第一层次为高收入国家包括新加坡和文莱；第二层次为中高收入国家包括马来西亚和泰国；第三层次为中低收入国家包括印度尼西亚和菲律宾；第四层次为低收入国家包括越南、老挝、柬埔寨和缅甸。从东盟各国金融市场的发展现状来看，新加坡、马来西亚和泰国的金融市场较为发达；菲律宾、越南和印尼也形成了具有一定规模的金融市场；而老挝、柬埔寨、缅甸和文莱的金融市场相对落后。如老挝虽然2011年就已建立了证券交易所，但2020年其股票市值占GDP比重仅为4.58%；而缅甸、柬埔寨虽然也已经建立了证券交易所，但上市公司较少，市场规模较小；文莱的证券交易所至今仍在筹建中。

从中国与东盟国家金融合作的现状来看，中国-东盟金融合作仍处于初级阶段，需要向纵深方向加快推进。在货币合作方面，截至2021年末，中国人民银行已与马来西亚、印度尼西亚、新加坡、泰国和老挝银行或货币当局签署了双边本币互换协议，而与东盟较不发达的国家，如柬埔寨、缅甸等国尚未签署货币互换协议。同时，随着中国与东盟双边贸易合作水平的不断提升，跨境人民币结算业务也取得了较大程度的突破。截至2020年12月末，全国跨境贸易人民币结算业务量为6.77万亿元。目前，中国已与越南、老挝、马来西亚、印度尼西亚建立了双边本币结算合作框架体系，并且随着中国-东盟双边结算规模的扩大，双边人民币结算网络也将不断扩大和完善。

在金融机构合作方面，为响应“一带一路”倡议，为中国企业“走出去”提供更好的金融服务，中资商业性银行实现了对东盟十国金融机构全覆盖。此外，截至2020年末，共有3家中资保险公司分别在新加坡、印尼、马来西亚设立了保险分支机构。但是，当前东盟仅有菲律宾、泰国、马来西亚、新加坡和印度尼西亚5个国家在华成立了分支机构，并且各国所设的分支机构多以中国的几大核心城市为主。其中，菲律宾、泰国、马来西亚、新加坡以及印度尼西亚都在上海成立了分支机构，这与上海国际金融中心的地位密切相关。同时，新加坡和泰国在华设立的分支机构最多。新加坡在华共设立了3家总行、32家分行和36家支行；泰国在华共设立了2家总行、9家分行、2家支行和4个代表处。

在金融市场合作方面，受到东盟国家金融市场发展水平以及金融政策的限制，目前仅在新加坡、泰国、马来西亚、菲律宾和老挝设立了人民币清算行，用以提供人民币的清算和结算服务。同时，为了进一步扫除外资引入障碍，便利包括东盟国家在内的境外国家和地区使用人民币结算，便捷外资进入中国资本市场，国家外汇管理局决定取消合格境外机构投资者(QFII)和人民币合格境外机构投资者(RQFII)投资额度限制，从而显著提升了东盟相关金融机构的参与度。据中国人民银行官方最新数据统计，截至2020年5月31日， QFII共有295家获得批准投资额计1 162.59亿美元，东盟国家有28家QFII获得批准投资额度达到105.8亿美元，占全部QFII额度的10.99%。其中，包括新加坡22家、马来西亚3家、泰国2家以及文莱1家。RQFII共有230家获得批准投资额共计7 229.92亿元人民币，东盟国家共有35家RQFII获得批准投资额度达到819.55亿元人民币，占全部RQFII额度的8.82%。其中，包括新加坡32家、泰国2家以及马来西亚1家。

在金融监管合作方面，中国银保监会从2004年开始就先后与新加坡、菲律宾、泰国、越南、马来西亚、印度尼西亚以及柬埔寨7个东盟国家签订了双边监管合作谅解备忘录和监管合作协议，旨在维护双边互设银行业金融机构的合法、稳健经营。中国证监会自1995年开始先后与新加坡、马来西亚、印度尼西亚、越南、泰国、老挝、文莱和柬埔寨8个东盟国家签署了证券(期货)监管合作谅解备忘录，旨在提升双方在资本市场、期货市场的经验交流、信息共享以及跨境监管等方面的合作力度。此外，中国反洗钱监测分析中心自2006年开始先后与印度尼西亚、泰国、老挝、柬埔寨、缅甸和菲律宾6个东盟国家签订了反洗钱监管合作备忘录，加强在打击洗钱和恐怖融资等领域的合作，加快中国与东盟国家之间反洗钱合作机制的建立。不难看出，中国与东盟国家金融合作仍以双边金融合作为主，且金融合作程度参差不齐。

三、中国-东盟金融合作指数的测度

(一)研究方法与模型设定

目前，针对金融合作指数的研究方法，主要包括主成分分析法、因子分析法、赋值法、熵值法等。其中，熵值法是一种客观赋权的方法，它通过计算特定指标的信息熵，根据指标的相对变化程度对系统整体的影响确定指标权重，最大化地保留了原始数据的信息，具有极高的可信度。因此，本文借助熵值法来确定金融合作指标的权重，并利用线性加权求和的方法测算出“一带一路”背景下中国与东盟各国金融合作指数的综合得分。

在熵值法中，假设有m个样本，n个指标，Xij则表示为第i个样本的第j个指标对应的数值(i=1,2,…,m；j=1,2,…,n)，其一般计算步骤如下：

1.对数据标准化处理。生成m*n阶指标特征矢量矩阵：

(1)

(2)

(3)

2.计算特征权重。第j项指标下第i个样本所占比重如下：

(4)

3.计算指标信息熵。第j项指标的信息熵如下：

(5)

4.确定各指标权重。第j项指标的权重如下：

(6)

5.计算第i个样本的综合得分如下：

(7)

(二)指标选取与说明

本文在参考国内外学者研究成果的基础上，结合研究实际，选取了东盟10个国家共13个金融指标，探究基于“一带一路”背景下中国-东盟金融合作的影响因素，并得到中国-东盟金融合作指数。具体指标体系见表1。

表1 中国-东盟金融合作指标体系

(三)实证结果与分析

1.数据的描述性统计

首先，本文对中国-东盟金融合作指标体系中选取的13个研究变量进行描述性统计分析。由于文章篇幅所限，仅以2020年为例，其他年份省略。结果如表2所示。

从表2可知，通过对13个指标的最小值、最大值、均值和标准差进行基础性的对比分析，发现由于各指标数据的数量级和数据单位的量纲不同，导致数据的统计量存在较大的差异。因此，应对原始数据进行数据的标准化处理。

表2 数据的描述性统计

此外，在所有变量中既有正向指标又有负向指标，且两者对于中国-东盟双边金融合作的影响不同。正向指标随数值的增大对金融合作具有促进作用，而负向指标随数值的增大对金融合作则具有负向的影响。因此，在进行权重分配之前，按照公式(2)、(3)采用极差法对原始数据进行标准化处理。

依照公式(2)、(3)可以得到标准化后的数据如下：

表3 数据标准化

2.金融合作指标体系的权重分配

根据公式(4)、(5)、(6)按步骤依次求出计算结果，最终得出各指标权重最终结果如下表4所示：

表4 2020年中国-东盟金融合作指标的权重分配

根据表4权重分配结果可知：

在衡量金融合作的二级指标中，金融市场合作的指标权重最大，为0.3 001；金融市场发展和金融机构合作的指标权重次之，分别为0.2167和0.2 019。这表明金融市场合作、金融市场发展以及金融机构合作对于中国-东盟金融合作的影响程度较大。

此外，从13个三级指标权重可以看出，合格境外机构投资者数量、东盟各国银行在华分布数量以及人民币合格境外机构投资者额度等指标的权重相对较大，表明这些指标对于中国-东盟金融合作具有十分重要的影响。

3.中国-东盟金融合作指数测度

运用熵值法并结合公式(7)，计算出2013-2020年度中国-东盟金融合作的综合得分，即中国-东盟金融合作指数，如表5所示。

表5 2013—2020年度中国-东盟金融合作指数

从横向来看，中国-东盟金融合作指数的平均值为0.287。其中，高于平均值的东盟国家有3个，包括新加坡、泰国和马来西亚，而其他7个东盟国家与中国的金融合作指数相对较低。从纵向来看，2013年-2020年中国-东盟金融合作指数虽有波动，但金融合作指数的平均水平总体保持上升趋势，平均值从2013年0.244上升到2020年的0.305。从单个国家与中国的金融合作指数来看，各东盟国家的金融合作指数差异相对较大。

四、中国-东盟金融合作与经济增长的实证分析

(一)研究假设

一国经济的增长不仅受到国内经济和金融等诸多因素的影响，而且还会受到国外相关宏观经济政策以及金融政策等外部因素的影响。而东盟各国由于经济体量普遍较小且对外依存度较高，导致其受外部因素的影响更加显著。自2013年“一带一路”倡议提出以来，随着中国-东盟贸易、投资合作的不断深入，中国与东盟双边金融合作随之不断加强，从而对各国的经济增长具有明显的促进作用。其原因主要包括以下几点：第一，双边金融合作水平的提高有助于满足中国-东盟贸易、投资合作对于金融业务和服务的需求，为东盟各国实体经济提供资金支持；第二，受到新冠肺炎疫情的影响，全球经济处于停滞和缓慢恢复状态，西方发达国家的经济增长动力不足，投资能力明显下降，无法带动全球经济增长，中国作为世界第二大经济体，与我国开展金融合作能够为东盟国家的经济增长提供新动力；第三，金融合作能够深化中国与东盟国家的双边伙伴关系和互联互通，解决部分东盟国家基础设施落后问题，减少各国对美元的依赖，降低汇率波动，从而促进中国-东盟共同发展。

此外，东盟各国的经济发展差异不仅反映到它们的金融发展中，而且反映到中国-东盟金融合作中，东盟各国与中国的金融合作差距巨大。以中国-东盟金融合作指数的平均值为衡量标准，高于平均值的东盟国家有3个，包括新加坡、泰国和马来西亚；而印尼、越南、老挝、菲律宾、柬埔寨、文莱和缅甸7个东盟国家与中国的金融合作指数相对较低，低于平均值。对于金融合作指数较高的国家，与中国开展金融合作程度越深，对其经济增长的促进作用越显著。然而，对于金融合作指数较低的国家，由于受到其金融发展水平的限制，导致其金融合作程度相对较低。鉴于上述讨论，本文提出以下假设：

假设1：中国-东盟金融合作能够促进经济增长。

假设2：中国-东盟金融合作的差异对参与国经济增长具有不同影响，与中国金融合作指数越高，对其经济增长越显著。

(二)模型设定与计量方法

为了考察中国与东盟国家的金融合作对其经济增长的作用机制，将回归模型设定如下：

GGDPGi,t=β0+β1FCi,t+β2FDi,t+β3Xi,t+εi,t

(8)

其中，GGDPG代表被解释变量经济增长，用GDP增长率来表示；FC代表金融合作，用前文中国-东盟双边金融合作指数来表示；FD代表金融发展，分别选取了银行资产占GDP比重(BANK)和上市公司股票市值占GDP比重(STOCK)来表示；X代表一组控制变量，用来控制其他因素对经济增长的影响效果，为了确保回归结果的准确性，依据新古典经济增长模型和相关文献的研究成果，选取了政府支出(GOV)、外商直接投资(FDI)和贸易开放度(TRADE)等影响经济增长的指标作为控制变量。此外，面板数据模型中i代表国别，t代表年份，β0表示常数项，εi,t表示随机误差项。

(三) 指标选择与数据来源

以东盟十国为实证研究样本，选取2013-2020年世界银行数据库的最新数据，建立面板数据模型，研究金融合作对经济增长的效应，试图对研究假设进行验证，从而为“一带一路”背景下的中国-东盟金融合作提出具有针对性的建议。

1.被解释变量

GDP增长率(GGDPG)：在现有文献中，国内外学者对于经济增长指标的选择比较一致，通常采用一国的GDP总量或者GDP增长率来表示。本文选取东盟十国GDP增长率作为经济增长的衡量指标。数据来源于世界银行WDI数据库。

2.解释变量

金融合作指数(FC)：基于前文运用熵值法测算得到的中国-东盟双边金融合作指数来表示，并在模型运算中取自然对数进行平滑。 金融发展(FD):分别选取金融中介(BANK)和资本市场(STOCK)作为衡量金融发展的代理变量。 金融中介(BANK)：选用存款银行资产占GDP比重来表示金融发展中金融中介的发展状况。 资本市场(STOCK)：选用上市公司股票市值占GDP比重来表示金融发展中资本市场的发展状况。

河南卢氏伟晶岩群内部的南阳山铌钽矿区，花岗伟晶岩脉群严格受构造控制，距母岩由近到远，具明显的水平分带现象，即母岩→黑云母伟晶岩→二云母伟晶岩→白云母伟晶岩→锂云母伟晶岩(以云母为分类标志)；垂向上亦有分带现象：自上向下为锂云母-钠长石伟晶岩→白云母钠长石-微斜长石伟晶岩→白云母-微斜长石伟晶岩(以云母-长石组合为分类标志)。伴生的矿化类型亦有水平和垂直两方向上的继承、发展演化现象[8]。

3.控制变量

为了保证回归估计结果的准确性和稳健性，在新古典经济增长模型的基础上，参考了Ahmed(2016)、李泽广和吕剑(2017)、乔敏健(2019)杨继梅和马洁等(2020)等相关研究成果，并结合本文的研究实际，选取了政府支出(GOV)、外商直接投资(FDI)、贸易开放(TRADE)3个指标作为经济增长的控制变量。

政府支出(GOV)：依照国民经济核算理论，政府支出能够直接或间接影响经济增长。因此，本文选取政府最终消费支出占GDP比重作为控制变量来代表政府支出。

外商直接投资(FDI):外商直接投资会带动东道国的产业升级，从而有助于该国的经济增长。因此，本文选取外商直接投资额(流入)占GDP比重来表示外商直接投资状况。

贸易开放(TRADE)：通常来说，一国的对外贸易情况对经济增长具有关键性影响。因此，本文选取进出口贸易总额占GDP比重来表示贸易开放水平。

综上所述，面板数据回归模型中所涉及的指标及其数据来源详见表6。

表6 指标选择及数据来源

(四)描述性统计

在面板回归之前，首先对被解释变量、解释变量以及控制变量进行基本的描述。从表7中看出，样本国家之间在金融中介和资本市场变量中的数据具有显著的差异。

表7 变量的描述性统计

五、实证结果与分析

(一)金融合作与经济增长的基准回归

如表8基准回归结果所示：M-(1)为金融合作与经济增长的直接回归，结果表明金融合作对经济增长的影响不显著，未能通过显著性检验；M-(2)、M-(3)在M-(1)基础上，分别加入金融中介和资本市场变量后，结果显示金融合作对经济增长的回归系数为正，且均通过了5%水平下的显著性检验。由此证明了中国-东盟金融合作对参与国经济增长具有显著的正向促进作用，支持了前文的假设1。同时，M-(2)、M-(3)中，金融中介对经济增长的回归系数为负，且均通过1%水平下的显著性检验；而M-(3)中，资本市场对经济增长的影响不显著。

表8 基准回归结果

此外，从表8可知，M-(1)～M-(3)各控制变量系数、符号与实际基本一致。除外商直接投资对经济增长的影响不显著以外，政府支出对经济增长的回归系数为负，全部回归结果通过了10%水平下的显著性检验；贸易开放对经济增长的回归系数为正，全部回归结果通过了在5%水平下的显著性检验。从而表明过高的政府支出不利于经济增长，而贸易开放能够显著地促进经济增长。

(二)稳健性检验

为了确保上文回归结果的可靠性，本文选取人均GDP增长率替代GDP增长率，通过替换被解释变量的方法对全样本回归模型进行稳健性检验，回归结果见表9。

表9 稳健性检验回归结果

如表9所示，稳健性检验所得结果与表8全样本回归结果是一致的。如表9稳健性检验回归结果所示：除M-(4)以外，M-(5)、M-(6)的回归结果表明金融合作对经济增长的回归系数为正，且均通过了5%水平下的显著性检验。同时，金融中介变量、资本市场变量以及各控制变量的系数符号也与基准回归一致。

综上所述，通过替换被解释变量的方法对基准回归进行检验后，金融合作的回归结果依然正向显著。由此充分说明中国-东盟金融合作能够促进参与国经济增长，依然支持了前文的假设1，并且可以认定基准回归结果较为稳健。

(三)分样本回归

从基准回归结果可知，就东盟国家而言，与中国开展金融合作对参与国经济增长具有显著的促进作用。但由于中国-东盟金融合作指数差异相对较大，而基于基准回归结果无法解释不同金融合作水平国家可能对经济增长存在的不同影响。鉴于此，为了进一步检验中国-东盟金融合作差异对参与国经济增长具有不同影响，且与中国金融合作指数越高，对经济增长越显著的假设。以前文中国-东盟金融合作指数的分类标准为分组依据，将全样本细分为高金融合作组和低金融合作组，并分别进行实证检验。其中，高金融合作组中包括新加坡、泰国和马来西亚3个国家，低金融合作组中包括印尼、越南、老挝、菲律宾、文莱、柬埔寨和缅甸7个国家。分样本回归结果分别参见表10和表11。

表10 分样本(高金融合作组)回归结果

在表10分样本(高金融合作组)回归结果中，M-(7)为金融合作与经济增长的直接回归，结果显示金融合作对经济增长的影响不显著，未能通过显著性检验；M-(8)在M-(7)基础上加入金融中介变量，结果表明金融合作对经济增长的回归系数为正，且通过了5%水平下的显著性检验；而金融中介对经济增长的回归系数为负，且通过了1%水平下的显著性检验；M-(9)在M-(8)基础上加入资本市场变量，结果显示金融合作对经济增长的回归系数为正，且通过了5%水平下的显著性检验；金融中介对经济增长的回归系数为负，通过了1%水平下的显著性检验；而资本市场对经济增长未通过显著性检验。基于以上回归结果可知，高金融合作组的回归结果与基准回归结果一致,并且高金融合作组金融合作对经济增长的回归系数大于全样本中金融合作的回归系数。由此说明高金融合作组的金融合作对经济增长的正向作用明显高于全样本中国-东盟金融合作对经济增长的正向影响，支持假设2。

表11 分样本(低金融合作组)回归结果

在表11分样本(低金融合作组)回归结果中，M-(10)为金融合作与经济增长的直接回归，结果表明金融合作对经济增长的回归系数为负，且通过了10%水平下的显著性检验；M-(11)在M-(10)基础上加入金融中介变量，结果显示金融合作对经济增长的影响不显著，尚未通过显著性检验；而金融中介对经济增长的回归系数为负，且通过5%水平下的显著性检验；M-(12)在M-(11)基础上加入资本市场变量，结果显示金融合作对经济增长的影响不显著，也未能通过显著性检验；金融中介对经济增长的回归系数为负，且通过5%水平下的显著性检验；而资本市场对经济增长的影响不显著，且未能通过显著性检验。基于以上回归结果可知，中国与低金融合作组的金融合作、资本市场变量对经济增长的促进作用不显著，而金融中介对经济增长具有显著的阻碍作用，其回归结果的系数、符号与现实基本相符。低金融合作组国家的金融整体发展水平较低，大部分国家金融中介在金融发展中处于主导地位，而资本市场发展相对落后，仍处于正在形成或起步阶段，其较低的金融发展水平严重制约了与中国开展金融合作的进程，从而导致金融合作难以推动经济增长。此外，由于低金融合作组国家金融中介规模较小，且金融产品和业务结构单一，导致金融中介的发展对经济增长具有显著的阻碍作用。

综上所述，通过高金融合作组和低金融合作组的回归结果支持了前文假设2，证实了中国-东盟金融合作与参与国经济增长具有不同影响，且与中国金融合作指数越高，对经济增长越显著的假设。

六、政策建议

“一带一路”背景下的中国-东盟金融合作能够显著地促进参与国的经济增长，并且中国-东盟金融合作的差异对参与国经济增长具有不同影响，与中国金融合作指数越高，对其经济增长越显著。因此，基于以上研究结论，并结合影响中国-东盟金融合作指数的权重分配结果，提出以下几点建议：

(一)加强中国-东盟金融市场合作，构建多国共同参与的多层次资本市场

首先，鼓励优质企业进行交叉上市，实现金融资源的自由流动，使金融资源充足的国家引导剩余资本投入落后国家，增强国际金融资源的优化配置能力。其次，中国应积极与新加坡、马来西亚和泰国开展股票市场合作，共同研究国际金融发展战略，建立各有侧重、互为补充、层次清晰、分工明确的中国-东盟金融交易体系，共同设立中国-东盟区域性“10+1”股权交易中心，从整体上改善东盟国家金融市场不平衡的状况。同时，对于尚未成立股票交易所的文莱以及股票交易所处于发展初期的柬埔寨、老挝、缅甸等东盟国家，可借助中国-东盟“10+1”股权交易中心平台，实现本国优质企业上市融资，实现金融结构的优化和调整。最后，大力推动中国-东盟债券市场合作，加大双方债券融资扶持力度，促进债券品种以及投资主体的多元化，鼓励中国-东盟国家间相互发行以本币计价的债券，加快培育多边债券市场，逐步推动中国-东盟多层次债券市场的建设。例如，继续大力宣传和推广“熊猫债”，支持符合条件的东盟机构在中国发行债券。

(二)强化中国-东盟金融机构互设，加快金融机构业务和服务创新

首先，在巩固现有银行业机构互设分支机构的基础上，中国与东盟各国应适度放宽互设分支机构的准入门槛，继续扩大银行业分支机构的规模和数量，改善分布不平衡的现状，完善银行业机构的网络化布局，从而更好地服务于双边贸易和投资业务，助推经济增长。其次，扩大中国-东盟保险业双向开放水平，支持双方保险机构互设区域性总部或分支机构，鼓励保险机构设立跨境保险服务中心，提高应对经济风险的能力，并且在合作中探索新产品、新技术、新模式，共同打造中国-东盟全方位、多层次的风险管理和保障体系。再次，中国与东盟应加强证券业机构合作，鼓励符合条件的券商、期货公司、基金管理公司等互设分支机构，提升中国-东盟区域内经济资源的配置效率。同时，鼓励业务创新，提供综合性的金融业务和服务，灵活发挥证券、基金、信托等非银行业金融机构优势，提供市场化、专业化、个性化的金融产品，鼓励发展金融衍生品。最后，加快中国与东盟各国在互联网金融、绿色金融、普惠金融、跨境金融、科技金融等方面进行创新。例如，在新冠肺炎疫情防控的常态化背景下，应充分发挥中国互联网金融发展优势，建立高效便捷的“互联网+”金融机构服务平台，发挥互联金融无边界特征，加快东盟国家线上业务的拓展和普及，实现中国-东盟金融机构双向互联互通，提升跨境金融服务效率。