“一帶一路”戰略對沿線國家貿易影響的實證分析

陳 高，胡迎東

（中南財經政法大學 統計與數學學院，武漢 430073）

0 引言

“一帶一路”的開展加強了我國東中西部區域的互動合作，也影響著世界現有區域貿易協定的格局。其他國家在對未來區域貿易協定戰略做出正確的選擇時，需要準確評估“一帶一路”戰略效應以作參考。立足于政策制定者，評估研究對于制定各項經濟策略，豐富和完善“一帶一路”的內涵，進一步推進“一帶一路”建設有著重要的意義。

關于貿易協定的效應研究，對象上大多集中在歐盟、北美自由貿易協定、東盟自由貿易區以及整體層面的區域貿易協定，方法上大多數運用引力模型、一般均衡模型或者理論分析等。很少有人將目光投向中國締結的“一帶一路”發展戰略，也較少有人使用在政策效應評價上更具優越性的傾向得分匹配的方法。因此，本文從“單國模式”出發，研究“一帶一路”戰略對雙邊貿易的影響；使用理論上更科學的傾向得分匹配方法進行貿易協定簽訂的效果評價；采用傾向得分匹配方法，解決了傳統引力模型中內生性的問題；多種匹配方法的相互驗證使得本文的實證結果具有較高的可信度。

1 模型構建、變量選取和數據來源

1.1 PSM模型的構建

進行“一帶一路”政策評估，是想要知道參與政策對個體的影響，然而此種影響需要與該個體不參與政策的行為作對比，即是說一個參與了“一帶一路”的個體，如果他不參與，結果會有什么變化？此種變化也被稱為ATT（Average Treatment Effect on the Treat）。因此簽訂“一帶一路”的平均政策效果可寫為：

然而式（1）中的 E[Y0|R&B=1]在現實中是無法得到的。但能夠使用符合條件獨立假設的控制組成員的平均貿易量E[Y0'|R&B=0]替代：

政策效應評估中還有另外一個問題，即是政策的參與與否是一個自我選擇的過程，不是隨機的。決定自我選擇的個體能力往往不能觀測，如果是普通回歸，則易造成內生性問題，產生選擇性偏差。

綜上所述，政策效應評估的根本目標，就是選擇一個可信的反事實樣本，并消除選擇性偏差。因此本文使用傾向得分匹配方法（PSM），通過個體在給定觀測變量時進入處理組的條件概率，找出與參與者具有相同可觀察特征的非參與者，作為控制組，解決由于個體的多維可觀察特征所造成的匹配困難。若處理組成員與控制組成員有相似的傾向值，那么可以將控制組個體的雙邊貿易量Y作為處理組個體的反事實，ATT的估計式變成：

此外，若想保證PSM方法能讓選擇偏誤偏小，則需要盡可能滿足兩個條件。一是條件獨立假設，在給定的協變量X下，潛在的雙邊貿易量與“一帶一路”政策相互獨立；二是共同支持條件，在控制了協變量X的情況下，處理組和控制組國家簽訂“一帶一路”的概率處于（0，1）區間。

1.2 變量選取和數據來源

本文基于引力模型的主要解釋變量選擇匹配變量，以國家總體經濟規模、國家間地理距離、國家間經濟規模差距、國家是否接壤、人口等國家特征作為匹配變量，將中國與各國的進出口貿易作為結果變量，將是否加入“一帶一路”戰略計劃作為政策虛擬變量。考慮到“一帶一路”戰略提出時所引起的即時影響，本文樣本的時間是從提出“一帶一路”的2013年開始到2015年。由于各變量數據的可獲得性，本文選擇64個沿線國家中的57個國家作為處理組，見表1。選擇世界范圍剩余的非“一帶一路”國家作為控制組，共123個國家。

表1 “一帶一路”處理組樣本國

國家總體經濟規模用中國與各國的GDP之和代表，GDP的數據來自世界銀行WDI以2010年為基期的不變價數據，表示為PGDP；國家間經濟規模差距以中國與各國的GDP之差的絕對值代表，表示為MGDP；國家間地理距離來自于CEPII數據庫，表示為DIST；各國的人口總數記為PO，數據來自于世界銀行；其他國家是否與中國接壤記為JR。中國與各國的進口額記為IM，出口額記為EX，數據來自UN Comtrade與Wind數據庫。進行分析時，考慮到數量級的不同，對除JR以外的數據均使用對數的形式。

2 實證結果及分析

2.1 估計傾向得分值

首先進行PSM方法的第一步，估計傾向得分值。本文采用Logit模型來進行回歸，考察國家特征變量對于中國與他國結成“一帶一路”的影響。根據logit模型估計的回歸系數進一步預測，可以得到兩個國家結成“一帶一路”的概率，作為下一步匹配所使用的傾向得分值。

從表2的估計結果可見，兩國之間的地理距離LNDIST、人口LNPO以及兩國是否接壤JR是兩個國家之間結成“一帶一路”戰略伙伴的主要影響因素，這些變量全部在5%的統計水平下具有顯著性。兩國總體的經濟規模LNPGDP、兩國間經濟規模差異LNMGDP雖然在統計上并不顯著，但從經驗分析上，經濟規模的變量是不可忽略的重要因素，因此依舊將其納入模型。

2.2 PSM匹配

進行傾向值估計后，下一步將使用四種方法來匹配處理組和對照組成員的傾向值，得到處理組成員的平均處理效應（ATT），并以“一帶一路”虛擬變量為自變量的簡單回歸模型結果作為模型比較依據，如表3和表4所示。

表2 Logit回歸結果

表3 處理組的出口平均處理效應（ATT）

表4 處理組的進口平均處理效應（ATT）

表3表明，出口對數值的ATT值絕大多數在1%或5%的顯著水平下大于0，這證明了“一帶一路”對于中國對沿線國家的出口有著促進作用。具體到促進作用的度量，以2013年為例，在四種匹配方法中，LNEX的ATT估計量的最大值為1.3854，最小值為1.2188，幾乎小于等于簡單一元回歸結果，這說明PSM的確可以克服傳統回歸方法存在的自我選擇問題，提高實證結果的可信性，另外也可說明“一帶一路”可以使中國出口對數值最低增加1.2188，最多增加1.3854。

“一帶一路”戰略的實施對中國與沿線國家的出口貿易有著正向的影響，從出口環境來看，各國合作所達成的政策溝通，有效地消除了貿易壁壘，大大提升了貿易便利化程度。從貿易結果來看，“一帶一路”戰略為國內產能過剩與外匯儲備過剩尋找出路的初衷得到了基本實現。從需求端出發，一些沿線國家由于財政緊張、基建投資支出不足等原因對于基礎設施建設的需求旺盛，而中國在發展中積蓄的大量經驗和產能可以滿足沿線國家的需求，此番舉措消耗了國內過剩的產能，也在一定程度上緩解了國內企業的出口壓力。

從表4數據可以看出，進口對數值的ATT值絕大多數在5%的水平下顯著，且符號為正，這證明了“一帶一路”對于中國與沿線國家的進口貿易有著正向的作用。同以2013年為例，LNIM的ATT估計量的最大值為2.4926，最小值為1.7496，說明“一帶一路”可以使中國出口最低增加1.7496，最多增加2.4927。總體來看，PSM模型證明了中國雙邊貿易中“一帶一路”激勵效應的存在，也避免了傳統線性回歸模型對于政策效應的不準確估計。

“一帶一路”戰略的實施對中國與沿線國家的進口貿易也有著正向的影響，此現象的原因可以從兩個層面來解釋：在戰略層面上，為解決貿易伙伴過于集中，對外依存度高，抗風險能力不足，貿易結構不合理的弱點，國家政策鼓勵進口，大力發展進口促進工作平臺。在微觀層面上，中國從“一帶一路”國家中充分調動了能源、旅游、文化、工業和農業等具有巨大潛力的資源，多元化了中國對外貿易的目標對象。同時，沿線國家日益成為中國勞動密集型產品的主要來源國，大大優化了中國的貿易結構，促使中國的對外貿易結構從低附加值的加工貿易向高附加值的整套設備的轉變。

2.3 匹配效果檢驗

檢驗PSM方法的有效性。Logit模型預測得到的ps值使得“一帶一路”概率能夠在（0，1）的區間，共同支持條件得到滿足。依條件獨立是否得到滿足就是通過計算得到的匹配后控制組與處理組之間的標準偏差來考察數據平衡性檢驗，兩者的標準偏差越小，匹配的效果越好。匹配平衡檢驗結果如表5至表7所示，此處選擇卡尺內匹配與核匹配后數據的平衡情況進行報告。

表5 卡尺內匹配后數據平衡性（2013年）

從表5至表7的結果可以看出，各年的協變量在匹配前的標準偏差都較大，且幾乎都在1%的顯著性水平下顯著，說明匹配前處理組和控制組是存在差異的，這種差異很可能是由于協變量本身存在的系統性差異，也可能是由于“一帶一路”政策效果引起的差異，若是直接使用匹配前的數據進行分析，可能會產生極大的誤差，故這在一定程度上說明了PSM匹配的必要性。由表中t檢驗伴隨概率值可見，匹配后協變量均值的t檢驗全部在5%的顯著性水平下不顯著，故接受匹配后的處理組與控制組沒有顯著差異的原假設，即可排除處理組與控制組間的系統性差異，得到進出口貿易的差異只能是由于加入“一帶一路”而引起的，有效地解決了內生性問題。又從表中匹配后的協變量標準偏差可以看出，多數協變量標準偏差的絕對值降至20以下[1]，僅有少數變量在匹配后標準化偏差絕對值較大，其中距離與人口的偏差都高于20，但都接近20且較匹配前仍有下降。因此可以認為本文所選取的匹配變量有效，匹配方法恰當，所得出的匹配估計結果較為可靠。

表6 卡尺內匹配后數據平衡性（2014年）

表7 核匹配后數據平衡性（2015年）

進一步驗證PSM方法的有效性，圖1至圖3對比了處理組和控制組的ps值在匹配前后的密度函數。

圖1 2013年處理組和控制組ps值概率分布對比

圖2 2014年處理組和控制組ps值概率分布對比

圖3 2015年處理組和控制組ps值概率分布對比

如圖1至圖3所示，兩組樣本在匹配前ps值的概率分布差異較大，這是由于控制組樣本與處理組樣本國家特征的差異造成的。相比之下，經過匹配處理后，兩組樣本ps值的概率分布已經比較相似，表明二者的各方面特征已比較接近，匹配效果較好。

2.4“一帶一路”對雙邊貿易的影響變化

將2013—2015年LNEX與LNIM的平均處理效應（ATT）進行整理，觀察“一帶一路”實施后的三年，政策對進出口的平均處理效應的影響變化。得到圖4和圖5。

圖4 2013—2015年LNEX的ATT值變化

圖52013 —2015年LNIM的ATT值變化

從圖4的趨勢線可以看出，包括匹配前的基準回歸的“一帶一路”系數，四種匹配方法的結果都顯示“一帶一路”戰略的實施對中國與各國間的出口具有先增后減的促進作用，這其中的原因有：第一，由于在項目投資初期，中國對沿線國家的化工、能源、電力、交通設施、通信設備及電子制造等領域開展投資貿易，進行資本和技術的直接輸入，快速拉動了出口額的增長[2]；而在項目投入實施后，盡管基礎設施的建立能大力促進全要素生產率的增長[3]，但基礎建設長耗時的特性使投資與全要素生產率的不匹配會相對使基本設備、建筑工程產量的增長趨緩。第二，隨著時間的推進，中國對外持續輸出資本與技術，這在轉移中國過剩產能的同時，也將專業化技術分享給他國，也就意味著沿線國家可通過中國輸出的技術滿足部分商品的需求，從而減少進口，使中國與沿線國家的出口量的增長放緩。第三，對于擁有極大經濟增長空間的沿線國家，在經濟不斷增長以及技術快速提高時，可能會為了保護本土經濟的發展，建立起貿易保護，形成貿易壁壘[4]，這樣可能會大大阻礙了中國對其的出口。

從圖5的趨勢線可以看出，除了匹配前的基準回歸的“一帶一路”系數，四種匹配方法的結果都顯示“一帶一路”戰略的實施對中國與各國間的進口具有先減后增的促進作用，這可能的原因有：第一，研究表明政治風險對中國能源安全及石油貿易有著顯著的影響[5,6]，故2014年在中東及周邊地區所爆發的政治動蕩是雙邊貿易中不可忽略的因素，極有可能使“一帶一路”進口貿易的政治環境極其不穩定，從而影響雙邊貿易的正常進行。第二，大宗商品價格波動會影響中國經濟及外貿交易[7]，而2014年全球大宗商品價格持續大幅下跌，對于中國來說，進口量較大的能源、資源產品的普遍呈量增價跌態勢，從而整體拉低了中國對沿線國家的進口額。第三，2014年末國家連續下發《關于加強進口的若干意見》與《鼓勵進口技術和產品目錄》等，大力支持國家進口貿易，鼓勵向“一帶一路”沿線國家進口，極有可能刺激2015年的進口貿易總額上漲，引起2015年進口貿易相比2014年呈現上升的趨勢。另外，可從進口的商品考慮這期間的波動，以糧食為例，糧食作物農業資源的進口從訂單、種植、收獲都需要一定的時間，作為糧食進口需求大國，受到糧食采購周期波動后的進口糧食數額會影響到進口整體數額，這很有可能也是中國對沿線國家進口貿易在這幾年有波動的原因之一。

3 結論與建議

本文基于2013—2015年的中國與各國的雙邊貿易數據，利用傾向得分匹配的方法考察了“一帶一路”戰略實施對于中國與各國的雙邊貿易的影響，研究發現：國家距離、人口、是否接壤對協議的簽署具有顯著的影響；戰略的實施對中國與簽署國之間的進口貿易和出口貿易均有顯著的正向促進作用；從不同的考察年份來看，戰略的實施對出口貿易影響呈現出先上升后下降趨勢；對進口貿易影響呈現出先下降后上升趨勢。

針對以上實證研究結果，本文對正在進行的“一帶一路”發展戰略提出以下幾點建議：

（1）我國與沿線國應該積極致力于加快“一帶一路”戰略的進程，鼓勵非“一帶一路”國家參與。并在此基礎上，結合一系列中方倡導或力推的區域經濟合作協定，積極主動開展更多渠道、更多層次的溝通磋商，以此大力推動雙邊合作的全面發展。

（2）“一帶一路”政策應在今后的實施過程中加強技術創新，積極探索新的合作模式、大力推動多邊合作與產業化發展。還應進一步發揮產業集群效應，如建設跨境經濟合作區、境外經貿合作區等各類產業園區。也可嘗試將跨境電子商務當作我國外貿新的增長點，“互聯網+”、“電子物流”的概念與傳統制造業與外貿業相結合，可加快產業的轉型升級，有利于雙邊貿易持久性發展。

（3）“一帶一路”的實施能夠改善中國對西方發達國家對外依存度高的現狀。因此，應該繼續多元化中國對外貿易的目標對象，豐富中國對外貿易內容，拓寬中國對外貿易市場空間。在農業資源進口上，支持農業基礎設施落后卻擁有巨大產糧潛力的沿線國家，為其提供技術幫助，使其成為多元化路徑的選擇之一，分散糧源進口。在能源資源進口上，大力支持境外能源開發，鼓勵戰略性資源回運，穩定能源資源供應，提高市場保障能力。

[1]邵敏,包群.企業退出出口市場行為與企業的經營表現——基于傾向評分匹配的經驗分析[J].財經研究,2011,（1）.

[2]楊平麗,張建民.對外直接投資對企業進出口貿易的影響——來自中國工業企業的證據[J].亞太經濟,2016,（5）.

[3]劉秉鐮,武鵬,劉玉海.交通基礎設施與中國全要素生產率增長——基于省域數據的空間面板計量分析[J].中國工業經濟,2010,（3）.

[4]尹翔碩,徐建斌.論落后國家的貿易條件、比較優勢與技術進步[J].世界經濟文匯,2002,（6）.

[5]檀有志.西亞北非地區動蕩與中國能源安全探析[J].國際安全研究,2013,（5）.

[6]張小琳.基于修正層次分析法的我國石油貿易風險問題研究[D].北京:對外經濟貿易大學,2014.

[7]江敏.大宗商品價格波動對中國經濟的影響[D].廈門:廈門大學,2014.