摘要： 随着人民币汇率双向波动成为新常态，企业面临的汇率风险管理挑战日益严峻。本文基于关系型融资理论和最优货币区理论，以2016—2022年沪深A股上市公司为样本，实证考察了银企关联对企业汇率风险敞口的影响及其作用机制。研究发现，银企关联能够显著降低企业的汇率风险敞口。机制检验表明，银企关联通过促进企业使用外汇衍生品和外币债务等金融对冲工具，有效降低了汇率风险敞口。进一步研究发现，人民币国际化水平的提高削弱了银企关联对降低企业汇率风险敞口的作用，表明随着人民币国际化的推进，企业可借助更多元、便捷的渠道管理汇率风险，从而降低了对银企关联的依赖。异质性分析发现，银企关联对国有企业、低市场化水平地区企业的汇率风险敞口降低作用更为显著。本文的研究结论为理解银企关联的经济后果、企业汇率风险管理以及人民币国际化的微观效应提供了新的经验证据。
关键词： 银企关联;汇率风险敞口;金融对冲;人民币国际化
论文《银企关联有利于降低企业的汇率风险敞口吗?》发表在《系统工程理论与实践》，版权归《系统工程理论与实践》所有。本文来自网络平台，仅供参考。
论文正文
1 引言
近年来，随着人民币汇率形成机制市场化改革的不断深化，人民币汇率双向波动的特征日益显著，这已成为中国经济发展的“新常态”。汇率的频繁波动在给外向型企业带来机遇的同时，也使其面临的汇率风险敞口显著增大，对企业的稳健经营和财务状况构成了严峻挑战[1]。如何有效管理汇率风险，成为关乎企业生存与发展的重要课题。从微观企业的角度看，管理汇率风险的手段主要分为两类：一是经营对冲，即通过调整海外生产经营布局来自然对冲汇率风险;二是金融对冲，即利用外汇衍生品、外币债务等金融工具主动管理风险敞口[2,3]。然而，在中国金融市场，特别是外汇衍生品市场发展尚不完善、企业对复杂金融工具运用能力有限的背景下，许多企业在进行汇率风险管理时面临着信息不对称、专业知识不足、融资渠道受限等约束。此时，企业与金融机构，特别是与银行建立的紧密关系(即“银企关联”)，可能成为其获取关键资源、缓解信息约束、从而有效管理汇率风险的重要途径。
现有关于银企关联经济后果的研究，主要聚焦于其对企业融资约束、投资效率、创新活动等方面的影响[4,5,6]。然而，关于银企关联是否以及如何影响企业汇率风险管理行为，现有文献尚未给予充分关注。企业汇率风险敞口的管理，不仅关乎微观企业的价值，也关系到国家金融体系的稳定。特别是，在当前中国持续推进金融开放和人民币国际化的宏观背景下，探究银企关联在微观企业汇率风险管理中的作用，具有重要的理论价值和现实意义。
本文可能的边际贡献在于：第一，拓展了银企关联经济后果的研究边界。现有研究较少关注银企关联对企业汇率风险敞口的影响。本文将银企关联与企业汇率风险管理相结合，从关系型融资的视角，揭示了银企关联在帮助企业获取金融资源、信息和专业支持以对冲汇率风险方面的独特作用，丰富了银企关联经济后果的相关文献。第二，深化了对企业汇率风险管理机制的理解。本文不仅检验了银企关联对汇率风险敞口的直接效应，还进一步从金融对冲(外汇衍生品和外币债务)的中介渠道揭示了其作用路径，为理解中国企业如何利用银企关系进行风险管理提供了更细致的机制证据。第三，创新性地引入了最优货币区理论的宏观视角，考察了人民币国际化进程对上述微观关系的调节作用。研究发现，人民币国际化水平的提高会削弱银企关联对企业汇率风险敞口的降低作用，这表明人民币国际化通过改善宏观金融环境，能够部分替代银企关联的“关系”功能，为企业提供了更市场化、多元化的风险管理渠道，为评估人民币国际化的微观经济效应提供了新的证据。
2 理论分析与研究假说
2.1 银企关联与企业汇率风险敞口
银企关联是指银行与企业之间通过股权、人事、业务往来等多种形式建立的紧密、长期合作关系[5]。根据关系型融资理论，这种紧密联系能够缓解银企间的信息不对称，降低交易成本，使企业更容易获得银行的资金支持、信息服务和专业建议[7,8]。在汇率风险管理领域，银企关联可能通过以下机制降低企业的汇率风险敞口：
首先，融资支持机制。汇率风险管理，特别是使用远期、期权等外汇衍生品进行对冲，通常需要企业具备一定的资金实力和流动性，并可能涉及保证金要求。与银行关系紧密的企业，更容易获得信贷额度和更优惠的融资条件，从而为其开展外汇套期保值等操作提供必要的资金支持[9]。同时，银行也更愿意为关联企业提供外币贷款，帮助企业优化债务币种结构，实现自然的货币匹配，从而降低汇率风险[10]。
其次，信息与知识溢出机制。银行作为专业的金融机构，拥有关于外汇市场走势、货币政策动向、国际结算规则等方面的信息优势和专业知识。通过高管任职、业务咨询等渠道，银行可以将这些前沿信息和风险管理知识传递给关联企业，帮助企业更准确地预判汇率波动，并制定更有效的对冲策略[11,12]。这种知识和信息的转移，能够弥补企业内部风险管理能力的不足。
最后，监督与治理机制。银行作为企业的重要债权人和利益相关者，有动机监督企业的财务风险和经营决策，以保障自身资金安全。当企业因汇率波动面临较大风险时，关联银行会出于自身利益考虑，敦促或协助企业采取积极的风险管理措施，防止风险积累恶化[13]。这种外部监督压力可以促使企业更主动地管理汇率风险敞口。
基于以上分析，本文提出如下假设：
H1：在其他条件不变的情况下，银企关联有助于降低企业的汇率风险敞口。
2.2 银企关联、金融对冲与汇率风险敞口
金融对冲是企业管理汇率风险最直接、最常用的手段之一，主要包括使用外汇衍生品合约(如远期、期权、互换)和调整外币债务结构[14,15]。大量研究表明，有效的金融对冲能够显著降低企业的汇率风险敞口[16,17,18]。而银企关联很可能是促进企业运用这些金融工具的关键因素。
一方面，在获取和使用外汇衍生品方面，中国的场内外汇衍生品市场仍处于发展初期，企业主要通过银行柜台进行交易。与银行关系紧密的企业，不仅能更方便地接触到各类外汇衍生产品，还可能因为银行更了解其风险状况和交易需求，而获得更优惠的报价、更低的交易门槛和更灵活的合约设计[19,20]。这降低了企业使用外汇衍生品进行对冲的成本和难度，从而激励企业更积极地运用该工具。
另一方面，在获取外币债务方面，外币债务(如美元债、欧元债)本身具有自然对冲属性。当企业拥有外币资产(如出口收入)时，借入同种外币的债务可以形成“资产-负债”的货币匹配，自动对冲汇率风险[21,22]。然而，发行或获取外币债务通常对企业的信用资质、国际认可度有较高要求。银企关联，特别是银行持股或企业持股银行，能够向市场传递积极的信号，增强企业的信用，从而帮助企业更容易地从国际金融市场或银行的跨境业务部门获得外币融资[23,24]。
因此，银企关联可能通过为企业提供使用外汇衍生品和外币债务的便利与激励，即通过促进“金融对冲”活动，间接达到降低汇率风险敞口的目的。基于此，本文提出如下假设：
H2：银企关联通过促进企业的金融对冲活动(使用外汇衍生品和外币债务)，从而降低其汇率风险敞口。
H2a：银企关联通过促进企业使用外汇衍生品，从而降低其汇率风险敞口。
H2b：银企关联通过促进企业获取外币债务，从而降低其汇率风险敞口。
2.3 人民币国际化的调节作用
人民币国际化是一个系统性工程，其核心是推动人民币在国际贸易、投资、金融交易及外汇储备中发挥更重要的作用[1]。根据最优货币区理论，货币国际化能降低区域内交易成本和汇率风险[25]。人民币国际化的深入推进，可能从宏观层面改变企业进行汇率风险管理的环境和依赖路径，从而对银企关联与汇率风险敞口之间的关系产生调节效应。
随着人民币国际化水平提高：第一，交易便利性增强。越来越多的跨境贸易和投资以人民币计价结算，企业可以在经营活动中更多地使用本币，从而从根本上减少外汇风险暴露[3]。第二，金融市场深化。人民币国际化伴随着离岸人民币市场的发展、外汇市场产品的丰富以及资本项目可兑换程度的提高。企业可以直接在更发达、透明的在岸或离岸市场获取外汇衍生品服务，或发行人民币计价的“熊猫债”等替代部分外币融资需求，对单一银行渠道的依赖度下降[26,27]。第三，信息环境改善。人民币国际化提升了中国金融市场的开放度和国际关注度，关于汇率、利率的公开信息更加充分、透明，削弱了银行在信息和专业知识上的垄断优势。
综上，人民币国际化的推进，为企业管理汇率风险提供了更多元、更市场化、成本可能更低的“替代性”渠道。企业无需过度依赖与特定银行的紧密关系来获取稀缺的金融服务和资源。因此，当人民币国际化水平较高时，银企关联在降低企业汇率风险敞口方面的边际效用可能会减弱。基于此，本文提出如下假设：
H3：人民币国际化水平会削弱银企关联对企业汇率风险敞口的降低作用。
3 研究设计
3.1 样本选择与数据来源
本文以2016—2022年中国沪深A股上市公司为初始样本。选择2016年作为起始年份，主要是考虑到“8·11”汇改后人民币汇率波动更加市场化，企业面临的汇率风险显著增加，且此后的数据更能反映新常态下的风险管理行为。在样本筛选过程中，进行了如下处理：(1)剔除金融类上市公司;(2)剔除ST、*ST等异常交易状态的公司;(3)剔除关键变量存在缺失的观测值。最终得到18254个公司-年度观测值。企业财务数据和公司治理数据来源于CSMAR数据库和Wind数据库，银企关联数据通过手动查阅上市公司年报、银行年报及相关公告整理得到，人民币国际化指数来源于中国人民大学国际货币研究所发布的《人民币国际化报告》。为缓解极端值的影响，对所有连续变量在1%和99%分位进行了缩尾处理。
3.2 变量定义
1) 被解释变量
汇率风险敞口(FXR)。本文借鉴Jorion[37]的经典方法，通过企业股票回报对汇率指数变化的敏感性来测度汇率风险敞口。具体模型如下：
R_{it} = eta_0 + eta_1 R_{xt} + eta_2 R_{mt} + varepsilon_{it}
其中，R_{it}为公司i在第t月的月个股回报率，R_{xt}为第t月CFETS人民币汇率指数的变化率(人民币升值时R_{xt}为负)，R_{mt}为第t月考虑现金红利再投资的综合月市场回报率，varepsilon_{it}为残差项。eta_1为公司股票回报对汇率变化的敏感性，其方向取决于公司的净外币资产或负债。参考陈汉文和杨贺晴[38]的方法，对eta_1取绝对值，当绝对值更接近于0时，表示企业受汇率波动的影响较小，即汇率风险敞口越小;值越大，则企业面临的汇率风险敞口越大。
2) 解释变量
银企关联(BC)。本文借鉴翟胜宝等[6]的方法，以银企关联的三个维度构建综合代理变量，银企关联定义为以下三个虚拟变量之和，值越大表示关联程度越高：①银行持股企业：当企业有银行股东时，记为1，否则为0;②企业持股银行：当企业持有银行的股份时，记为1，否则为0。数据来源于银行前十大股东信息，若某公司、其母公司或所属集团为银行前十大股东之一，则认为该公司持有银行股份;③银行背景高管：当企业聘请具有银行背景的人员担任高管时，记为1，否则为0。
3) 中介变量
外汇衍生品(FXD)。本文参考陈俊等[19]的研究，通过关键词搜索手工整理企业年报中关于外汇衍生品使用的数据。关键词包括但不限于外汇衍生品、远期外汇、外汇远期、远期结售汇、远期结汇、远期售汇、远期购汇、外汇期权、货币互换、货币掉期、NDF(无本金交割远期)等。若年报中包含以上关键词，则认为使用外汇衍生品，记为1，否则为0。
外币债务(Fdebt)。本文参考郭飞等[39]的研究，从企业年报中借款、抵押、应付债券等项目整理上市公司外币债务数据。同时，结合CSMAR数据库中上市公司向银行借款的详细数据，对借款币种进行筛选，若含有美元、欧元、英镑、日元、港元、澳元等记录，即视为企业存在外币债务，记为1，否则为0。
4) 调节变量
人民币国际化水平(RII)。本文参考张策等[3]的研究，选取中国人民大学国际货币研究所历年发布的《人民币国际化报告》中公布的2016—2022年人民币国际化指数来衡量人民币国际化水平，取当年四个季度人民币国际化指数的均值作为当年的平均人民币国际化指数。
5) 控制变量
企业的个体特征与宏观经济发展均可能显著影响其汇率风险敞口。本文首先考虑了企业基本信息，包括企业规模(Size)、速动比率(Liq)、资产负债率(Lev)、总资产净利润率(ROA)和净利润增长率(NPR)。其次，基于Smith和Stulz[2]的研究，企业治理机制通过监督作用确保管理层的财务政策与公司价值最大化目标一致，从而影响风险对冲效果。因此本文进一步纳入了企业所有权性质(SOE)和管理层持股比例(Mshare)。此外，本文还选取了对企业汇率风险敞口产生显著影响的企业活动变量，包括是否持有境外子公司(Fsub)和海外业务收入占比(Exp)。最后，宏观经济状况也可能对汇率风险敞口产生影响，本文采用国内生产总值的对数(GDP)作为宏观层面的控制变量。本文使用的变量定义如表1所示。
表1 变量说明
变量类型 变量名称 变量符号 测量指标
被解释变量 汇率风险敞口 FXR 股票回报对人民币汇率指数变动的敏感程度
解释变量 银企关联 BC 银企关联为以下三个虚拟变量之和：1)银行持股企业;2)企业持股银行;3)银行背景高管
中介变量 外汇衍生品 FXD 若企业使用外汇衍生品，记为1，否则为0
外币债务 Fdebt 若企业有外币债务，记为1，否则为0
调节变量 人民币国际化水平 RII 中国人民大学国际货币研究所发布的《人民币国际化报告》中公布的人民币国际化指数
控制变量 企业规模 Size 总资产的对数值
速动比率 Liq (流动资产-存货)/流动负债
资产负债率 Lev 负债合计/资产总计
总资产净利润率 ROA 净利润/总资产余额
净利润增长率 NPR (净利润本年金额-净利润上年金额)/(净利润上年金额)
所有权性质 SOE 若为国有企业，记为1，否则为0
是否有境外子公司 Fsub 若企业有境外子公司，记为1，否则为0
管理层持股比例 Mshare 董监高持股数量占总股数量之比
海外业务收入占比 Exp 海外业务收入/总营业收入
宏观经济状况 GDP 国内生产总值取对数
3.3 模型构建
1) 主回归模型
本文利用双向固定效应模型估计银企关联对企业汇率风险敞口的影响：
FXR_{it} = alpha_0 + alpha_1 BC_{it} + alpha_j Controls + mu_i + omega_t + varepsilon_{it} ag{2}
其中，被解释变量FXR_{it}代表第i个企业在t年份的汇率风险敞口，解释变量BC_{it}代表第i个企业在t年份的银企关联程度。alpha_0为常数项，alpha_1为BC_{it}的回归系数。Controls、mu_i、omega_t和varepsilon_{it}分别代表控制变量、企业固定效应、年度固定效应和残差项。
2) 中介效应模型
前文假设外汇衍生品和外币债务的使用是银企关联和企业汇率敞口的中介变量。本文构建了三步法中介效应模型，以检验银企关联对企业汇率风险敞口的作用机制：
Med_{it} = delta_0 + delta_1 BC_{it} + delta_j Controls + mu_i + omega_t + varepsilon_{it} ag{3}
FXR_{it} = lambda_0 + lambda_1 BC_{it} + lambda_2 Med_{it} + lambda_j Controls + mu_i + omega_t + varepsilon_{it} ag{4}
在公式(3)和公式(4)中，被解释变量FXR_{it}表示企业汇率风险敞口，核心解释变量BC_{it}表示银企关联程度，中介变量Med_{it}分别为外汇衍生品(FXD_{it})和外币债务(Fdebt_{it})。delta_1表示银企关联对外汇衍生品和外币债务的影响程度。lambda_1和lambda_2分别代表银企关联和中介变量对企业汇率风险敞口的影响水平。Controls、mu_i、omega_t和varepsilon_{it}分别代表控制变量、企业固定效应、年度固定效应和残差项。
3) 调节效应模型
本文构建了一个调节效应模型以检验人民币国际化对银企关联和企业汇率敞口关系的调节作用：
FXR_{it} = heta_0 + heta_1 BC_{it} + heta_2 RII + heta_3 BC_{it} imes RII + heta_j Controls + mu_i + omega_t + varepsilon_{it} ag{5}
在公式(5)中，FXR_{it}表示企业汇率风险敞口，BC_{it}表示银企关联，RII为调节变量，表示人民币国际化水平。BC_{it} imes RII为银企关联与人民币国际化水平的交乘项，若交乘项的系数 heta_3显著，则说明人民币国际化在银企关联影响企业汇率风险敞口中存在显著调节效应。Controls、mu_i、omega_t和varepsilon_{it}分别代表控制变量、企业固定效应、年度固定效应和残差项。
4 实证分析
4.1 描述性统计
(描述性统计结果请参见原文表2，内容为各变量的观测值、均值、标准差、最小值、中位数、最大值等统计量。数据显示，样本企业汇率风险敞口均值0.030，中位数0.020;银企关联均值0.201;29.6%企业使用外汇衍生品，13.9%有外币债务;人民币国际化指数均值3.953。)
4.2 相关性分析
(相关性分析结果请参见原文表3，显示银企关联与汇率风险敞口在1%水平上显著负相关，初步验证假设。汇率风险敞口与外汇衍生品、外币债务、人民币国际化等变量也显著相关。)
4.3 回归结果分析
主回归结果如表4所示。列(1)未加控制变量，银企关联(BC)系数在1%水平显著为负。列(2)加入控制变量后，BC系数为-0.012，仍在1%水平显著为负。结果表明，银企关联能有效降低企业面临的汇率风险敞口，假设H1得到支持。
表4 主回归结果
变量 (1) FXR (2) FXR 变量 (1) FXR (2) FXR 变量 (1) FXR (2) FXR
BC -0.011 (-2.70) -0.012 (-2.84) NPR -0.001 (-0.95) GDP -0.038* (-17.13)
Size -0.061 (-7.22) SOE -0.019 (-2.53) 常数项 0.034 (7.70) -0.039* (-11.96)
Liq 0.024 (5.19) Fsub -0.02 (-4.18) 企业固定效应 YES YES
Lev 0.015 (3.19) Mshare 0.024 (4.41) 年份固定效应 YES YES
ROA 0.011* (5.41) Exp -0.001 (-0.17) 观测值个数 18254 18254
R^2 0.124 0.138
注：、、分别表示10%、5%和1%的显著性水平，括号里为T值。
4.4 内生性检验
为克服遗漏变量和反向因果等内生性问题，采用工具变量法。选择同一城市-行业的企业平均银企关联程度(mean_BC)作为工具变量。2SLS回归结果如表5所示。第一阶段，工具变量与内生变量显著相关，且通过了不可识别检验和弱工具变量检验。第二阶段，BC_hat的系数为-0.013，在5%水平显著为负，结论稳健。
表5 内生性检验结果
变量 (1) First stage BC (1) Second stage FXR
mean_BC 0.941* (131.36)
BC_hat -0.013 (-2.02)
控制变量 YES YES
企业固定效应 YES YES
年份固定效应 YES YES
观测值个数 18254 18254
R^2 0.547 0.138
4.5 稳健性检验
1) 替换核心变量：a) 使用SDR人民币汇率指数重新计算汇率风险敞口;b) 在模型中加入汇率滞后项重新计算汇率风险敞口(Adj. FXR)。c) 将银企关联(BC)替换为虚拟变量(BC_DUM)。回归结果均显示银企关联系数显著为负，结论稳健。
2) PSM倾向得分匹配：根据BC是否大于0分组，进行1:1最近邻匹配后重新回归，银企关联系数仍在10%水平显著为负，克服了样本自选择偏差。
(稳健性检验具体结果请参见原文表6。)
4.6 异质性分析
1) 所有权异质性：分组回归发现，国有企业的BC系数在5%水平显著为负，而非国有企业不显著。表明银企关联的汇率风险降低作用在国有企业中更显著。
2) 市场化水平异质性：根据市场化指数分组回归，低市场化水平地区企业的BC系数在5%水平显著为负，而高市场化水平地区不显著。表明在市场化程度较低的地区，银企关联的作用更为关键。
(异质性分析具体结果请参见原文表7。)
5 进一步研究
5.1 中介效应检验
检验结果如表8所示。对于外汇衍生品(FXD)路径：第(2)列显示，银企关联(BC)显著促进了企业使用外汇衍生品。第(3)列中，在加入FXD后，BC和FXD系数均显著为负。Bootstrap检验(表9)表明中介效应显著。假设H2a得证。
对于外币债务(Fdebt)路径：第(5)列显示，银企关联(BC)显著促进了企业获取外币债务。第(6)列中，在加入Fdebt后，BC和Fdebt系数均显著为负。Bootstrap检验(表9)表明中介效应显著。假设H2b得证。
综上，银企关联通过促进企业使用外汇衍生品和外币债务这两种金融对冲工具，降低了汇率风险敞口，假设H2得到验证。
表8 中介效应检验结果
变量 (1) FXR (2) FXD (3) FXR (4) FXR (5) Fdebt (6) FXR
外汇衍生品的中介效应 外币债务的中介效应
BC -0.012 (-2.84) 0.022 (2.01) -0.011 (-2.70) -0.012 (-2.84) 0.018 (2.17) -0.012 (-2.79)
FXD -0.027* (-5.31)
Fdebt -0.013* (-2.65)
控制变量 YES YES YES YES YES YES
企业/年份 FE YES YES YES YES YES YES
观测值 18254 18254 18254 18254 18254 18254
R^2 0.138 0.046 0.140 0.138 0.010 0.138
表9 中介效应Bootstrap检验结果
Observed Coef. Std. Err. z P>z 95% Conf. Interval
外汇衍生品 Indirect effect -0.0005 0.0002 -2.93 0.003 [-0.0009, -0.0003]
Direct effect -0.0108 0.0026 -4.19 0.000 [-0.0159, -0.0057]
外币债务 Indirect effect -0.0003 0.0001 -2.81 0.005 [-0.0005, -0.0001]
Direct effect -0.0110 0.0027 -4.06 0.000 [-0.0163, -0.0057]
5.2 调节效应检验
调节效应回归结果如表10所示。交乘项(BC × RII)的系数为0.022，在1%水平显著为正。由于主效应BC系数为负，交乘项系数为正，说明人民币国际化(RII)削弱了银企关联对汇率风险敞口的降低作用，假设H3得到验证。简单斜率图(图2)直观显示，在人民币国际化水平低时，银企关联降低汇率风险的作用强(斜率大);在人民币国际化水平高时，该作用减弱(斜率趋于平缓)。
表10 调节效应检验结果
变量 (1) FXR
BC -0.013* (-3.25)
RII -3.401* (-21.89)
BC × RII 0.022* (7.65)
控制变量 YES
企业/年份 FE YES
观测值 18254
R^2 0.140
(图2 简单斜率图示意：两条线均向下倾斜，但“低RII”线更陡，“高RII”线更平缓，表明调节效应为负向。)
6 研究结论与建议
本文基于关系型融资理论，以2016—2022年沪深A股上市公司为研究样本，实证检验了银企关联对企业汇率风险的影响及其作用机制。研究结果表明，银企关联显著降低了企业汇率风险敞口，这一结论在采用工具变量法、PSM倾向得分匹配法以及替换核心变量等内生性和稳健性检验后依然稳健。路径分析进一步揭示，金融对冲在银企关联降低企业汇率风险敞口的过程中起到了关键的中介作用。具体而言，银企关联通过促进企业使用外汇衍生品和外币债务，有效缓解了汇率风险。同时，本文创新性地引入最优货币区理论，进一步探讨人民币国际化水平在这一关系中的作用，并发现人民币国际化水平的提高减弱了企业汇率风险管理对银企关联的依赖性。此外，异质性分析表明，银企关联对企业汇率风险敞口的降低作用对国有企业和低市场化水平地区企业更显著。
根据研究结论，本文从企业、银行和政府三个层面提出实践与政策建议：首先，对于企业而言，提升汇率风险意识并积极探索风险管理路径至关重要。企业应主动增强对汇率风险管理的系统性认识，将风险控制纳入日常经营战略中，通过与银行建立良好关系，充分利用银行提供的贷款优惠政策和精准的金融服务，构建完善的风险管理框架。同时，通过合理运用金融对冲工具，例如外汇衍生品和外币债务，对冲汇率风险。其次，对于银行而言，应深化“金融服务实体经济”理念，加强对企业的监督和引导，帮助企业树立“风险中性”理念，通过提供专业的金融知识培训和定制化服务，提升企业的风险管理能力。同时，扩大金融服务覆盖面，优化服务质量，为更多企业提供多元化的汇率风险管理工具和服务，进一步强化金融服务实体经济的能力。最后，对于政府而言，需持续深化金融领域改革，推动金融高水平开放，进一步加快人民币国际化进程。通过完善跨境人民币结算和支付政策框架，帮助企业有效降低汇率风险，同时减轻企业在风险管理过程中对银企关联的依赖，推动形成更加便捷、高效的外汇市场环境。
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