表8.8和表8.9分别展示了高程度货币国际化国家组、低程度货币国际化国家组在两种估计方法下的计量结果。对于第一组国家，FGLS估计结果解释变量的显著性较差，而国家虚拟变量id1−id6、时间趋势项t和部分控制变量较为显著，部分国家虚拟变量系数估计值及其标准差由于过于接近0而被STATA自动删除；但系统GMM估计结果显然将被解释变量的变化更多地归因于解释变量，除了汇率稳定性以外，解释变量均在不同水平显著，说明系统GMM估计对于模型的解释力更好。对于第二组国家，FGLS估计结果显示无论是解释变量还是控制变量都十分显著，同时国家虚拟变量id1−id14也很显著，也有部分国家虚拟变量系数估计值及其标准差由于过于接近0而被STATA自动删除。静态模型中个体效应影响较大，而系统GMM估计则将因变量的变化更多归因于解释变量和控制变量，估计效果更好。
表8.8 高程度货币国际化国家组计量结果
续表
注：1.*表示在10%水平显著，**表示在5%水平显著，***表示在1%水平显著。
2.括号内数值是变量的t统计量，FGLS估计为同时考虑组内自相关、异方差以及组间空间相关的估计，且允许每个面板有自己的自回归系数。
3.FR（−1）代表被解释变量的一阶滞后值，其余以此类推。GMM（−1）、GMM（−2）表示最大可能滞后阶数的系统GMM估计。
4.GMM 型工具变量第二滞后阶数设定为3，代表最多可以使用的滞后项，控制工具变量个数。
表8.9 低程度货币国际化国家组计量结果
续表
续表
续表
注：1.*表示在10%水平显著，**表示在5%水平显著，***表示在1%水平显著。
2.括号内数值是变量的t统计量，FGLS估计为同时考虑组内自相关、异方差以及组间空间相关的估计，且允许每个面板有自己的自回归系数。
3.FR（−1）代表被解释变量的一阶滞后值，其余以此类推。GMM（−1）、GMM（−2）表示最大可能滞后阶数的系统GMM估计。
4.GMM 型工具变量第二滞后阶数设定为3，代表最多可以使用的滞后项，控制工具变量个数。
下面对解释变量的回归结果进行分析。发现解释变量在两组国家样本中显著性表现出现差异。
（1）被解释变量滞后项
表8.8和表8.9中展示了滞后一期和滞后两期的变量显著性。观察一阶滞后模型GMM估计结果，发现两组国家被解释变量一阶滞后值系数均大于0.5（第一组：0.820；第二组：0.510），因此被解释变量的滞后值对外汇储备规模有绝对的解释力。在两阶滞后模型系统GMM估计中，两组国家被解释变量滞后一期值在1%水平下显著，第一组国家一阶滞后值系数达0.702，第二组国家一阶滞后值系数达0.529，说明该变量对被解释变量有较强的解释力，这也反映出外汇储备规模受到历史惯性驱动较大。
但值得注意的是，第一组国家被解释变量滞后二期值在5%水平显著，系数为0.118，但是第二组国家被解释变量滞后二期值不显著，这说明相比于低货币国际化程度的国家，高货币国际化程度的国家外汇储备规模受到前期因素影响较大，而受到当期的外部因素影响较小，外汇储备规模比较稳定，变化的针对性差，自主选择性较差。这符合我们的预期结论：发达国家由于金融系统完善，抵御风险能力较强，对外汇储备的依赖度下降，因而外汇储备受到外部因素影响较小。而发展中国家由于抵御风险能力较差，需要依靠外汇储备规模的变动来对冲风险，因此外汇储备规模受前期历史驱动影响相对较小，也受到当期外部因素的作用。
（2）汇率稳定性指数（ERS）
汇率稳定性指数是第一个货币国际化代理变量，两组国家呈现截然相反的结果。对于高程度货币国际化国家组，该变量在两种方法中均不显著，但是符号均为正。这说明高程度货币国际化国家往往采取的是浮动汇率制，汇率根据市场变化，货币当局既无必要也比较少地使用外汇储备进行控制，因此汇率稳定性这一指标对于高程度货币国际化国家影响程度较低。
对于低程度货币国际化国家组，结论恰好相反，ERS指标均在1%水平显著，但符号为正。滞后一阶GMM模型中该变量系数为0.007 0，滞后二阶GMM模型中该变量系数为0.002 8，这与前期的假设也较为符合，说明低程度货币国际化的国家汇率稳定性越高，其外汇储备规模也随之变大。两者之间并非是替代作用，而是正向关系。处于货币国际化初期的国家组，由于担心汇率的频繁波动，有一种“浮动恐惧”，会增大外汇储备规模来抵御汇率风险，此时外汇储备是调节汇率变动的重要手段，这一点与高程度货币国际化国家是不同的，高程度货币国际化国家更多地采用浮动汇率制。因此低程度货币国际化国家组会在汇率稳定性提高的情况下，出于预防性需求进一步增加外汇储备规模。
（3）资本市场开放程度的（KAOPEN）
第二个货币国际化代理变量是反映资本市场开放程度的KAOPEN指标，这也是理论模型中重要的影响因素。观察第一组高程度货币国际化国家组的实证结果，在滞后一阶GMM模型中，该指标系数为−0.018，在10%水平显著；在滞后两阶系统GMM估计方法下，KAOPEN指标系数为−0.022，在5%水平显著。两种估计方法符号方向一致，这符合理论模型中的假设，说明随着资本市场进一步对外开放，货币国际化程度较高的国家外汇储备呈现下降趋势，也从侧面反映出货币国际化向更深程度发展时，外汇储备规模是降低的。
观察第二组低程度货币国际化国家组的实证结果，在FGLS估计下、系统GMM估计下系数均不显著，但两种方法符号方向均为负，因此得出结论：该组国家外汇储备规模对资本市场开放程度指标不太敏感，但是资本项目的进一步开放促进国内与国际市场接轨，引发良性竞争，可能会降低对于外汇储备的依赖度。该变量不敏感也与第二组国家样本性质有关，低程度货币国际化的样本国家都是新兴经济体，虽然经济发展速度较快，但是各方面市场条件仍未完善，对于资本市场开放保持谨慎的态度，资本管制仍未完全放开，因此外汇储备规模与资本市场开放关联度较低。
（4）金融市场完善程度（FM）
第三个重要的货币国际化代理变量是金融市场完善程度指标，也是本章的创新之处。对于第一组国家，在不同滞后阶数的系统GMM估计结果下FM的系数均在1%水平显著，且系数均为负数（滞后一阶GMM：−0.000 508；滞后两阶GMM：−0.000 506）这说明高程度货币国际化国家由于金融市场完善度较高，并不需要增加外汇储备来对冲金融市场风险，随着金融市场脆弱性的降低，外汇储备呈现反向变动趋势，也就是说，金融市场越完善，外汇储备规模反而越小。
对于第二组国家，FM系数为正，FGLS估计下在1%水平显著，表明随着金融市场的发展，外汇储备也会随之增加，目的是抵御金融危机的风险。但是这在两种系统GMM估计下均不显著，这是由于第二组国家金融市场普遍完善度较低，对于金融市场的管控较严格，除了外汇储备外，还会利用政策和调控手段进行管理，外汇储备与其联系性较低。
（5）交互项（FMK）(www.xing528.com)
观察资本市场开放程度和金融市场完善程度的交互项FMK，发现该指标呈现以下规律：第一组国家在两种系统GMM估计下均显著且系数为正，第二组国家在两种系统GMM估计下均不显著。说明在第一组国家中，金融市场完善度与开放度这两个变量之间具有互相促进作用，金融市场完善度的提高增大了开放度对于外汇储备的抵减作用；而第二组国家由于这两个变量都不显著，这种作用比较弱。
通过对上述四个货币国际化重要代理变量的实证结果分析可以得出结论，对于货币国际化程度不同的国家，外汇储备最优规模变动规律不同。对于高程度货币国际化国家，由于其金融市场较为完善，资本开放程度较高，基本放开汇率管制，其抵御风险能力较强，对外汇储备依赖性降低，表现出随着货币国际化程度进一步提高，外汇储备规模降低的特点。而对于低程度货币国际化国家，由于其金融体系脆弱性较高，资本市场尚未放开管制，外汇储备多用于抵御汇率波动风险，因此表现出随着货币国际化程度提高，短期内外汇储备规模随之增大，但随着货币国际化进程加深，未来的发展趋势是对外汇储备依赖度下降。
下面对控制变量的显著性进行分析。两组国家控制变量的显著性以及符号方向并不完全相同。
（1）经济实力（EP）
对于经济实力EP这一控制变量，两个样本国家组均在1%水平显著，且系数均为负，但估计系数的绝对值都较小，这说明经济实力对于外汇储备是重要的影响因素，但影响程度较小。估计系数为负表明经济规模越小的国家更倾向于持有较多的储备。
（2）进出口余额占GDP比重（IG）
对于进出口余额与 GDP 的比值（IG）这一指标，两组国家估计系数都为正。第一组国家一阶滞后GMM系数为−0.084 6，在10%水平显著，二阶滞后GMM系数为−0.099，在5%水平显著，符号为负，这是由于高程度货币国际化国家国际收支多为逆差，进口偏多会消耗储备；同时高程度货币国际化国家的外汇储备主要来源于资本端，与外汇储备联系较小。
第二组国家则表现得更为敏感，但符号为正，均在1%水平显著，且系数均在0.4以上，影响程度较大。这符合理论中外汇储备用于弥补国际收支的功能，特别是新兴经济体对于进出口贸易依赖程度较高，因此其外汇储备受到进出口差额影响较大，符号为正表示顺差促进外汇储备的积累。
（3）国际直接投资占GDP的比值（FG）
这一指标在第一组国家的实证结果中均不显著，说明高程度货币国际化国家外国直接投资形式的资本流动对于外汇储备的影响不占据主要原因，这也与理论中FDI主要通过间接渠道影响外汇储备的特点有关。该变量在第二组国家中系数均为−0.002 14，但是在不同的GMM模型中显著水平不同，这表明低程度货币国际化国家组外汇储备的持有与外国直接投资形式的资本流动呈反向的关系，外国直接投资的流入会增强本国的资本收益和进口需求，提高该国经济运行效率，进而提高风险抵御能力，通过间接渠道影响外汇储备规模，因此随着FDI的增多，低程度货币国际化国家组会降低外汇储备规模，这也符合理论预期。
上述模型静态面板数据FGLS估计结果如下：
① 高程度货币国际化国家组
② 低程度货币国际化国家组：
通过观察两个国家组的静态方程，发现变量之间影响程度与动态模型基本一致，没有方向性的改变，说明结果是可靠的。
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