“一帶一路”倡議改善了沿線國家網絡基礎設施水平嗎
——基于南亞和東南亞國家的考察

徐 杰，張 琳

(昆明理工大學 管理與經濟學院， 云南 昆明 650093)

一、引言及文獻回顧

自2013年底提出“一帶一路”倡議以來，網絡基礎設施建設引起了國際社會的廣泛關注。2017年5月，中國政府正式提出了“數字絲綢之路”的概念[1]。“數字絲綢之路”以互聯網及通信技術為動力，以建設網絡基礎設施為載體，促進沿線國家更深層次的互聯互通，從而優化沿線經濟發展模式和國際合作效能[2]，進一步豐富了“一帶一路”倡議的內涵。為此，中國政府鼓勵企業加大對沿線國家網絡基礎設施項目的投資力度，旨在有效改善當地網絡基礎設施條件，滿足沿線國家數字經濟需求。在各國的共同努力下，沿線國家網絡基礎設施建設取得了一定成效，如中國—東盟信息港開通、“中巴光纜”建成運行等。理論上，作為“一帶一路”倡議的創新性途徑，“數字絲綢之路”會在一定程度上改善沿線國家網絡基礎設施水平。

近年來，關于“一帶一路”倡議的研究文獻多從3個方面展開：一是圍繞“一帶一路”倡議的概念和內涵，從宏觀層面分析國家經濟發展與倡議之間的邏輯關系[3-5]；二是圍繞貿易便利化、雙邊貿易和出口貿易等方面研究沿線國家貿易經典問題[6-9]；三是從定量和定性角度研究對外投資的區位選擇影響因素及風險問題[10-11]。相比之下，現階段僅有少數文獻實證檢驗了“一帶一路”倡議對沿線國家的影響，主要觀點有“一帶一路”倡議促進了沿線國家經濟增長[12]，改善了沿線國家貿易環境[13-14]，促進了中國對外直接投資[15-16]，并顯著改善了沿線國家基礎設施水平[17]，降低了沿線國家債務水平等[18-19]。其中，關于“一帶一路”倡議對沿線國家基礎設施水平的影響研究較為缺乏，僅有個別文獻從定量角度對其展開研究，如李建軍等運用雙重差分法得出2002—2016年“一帶一路”倡議對沿線國家基礎設施績效具有顯著正向影響且呈逐年擴大趨勢[17]，隋廣軍等、黃亮雄等指出提高沿線國家基礎設施水平是中國對外投資促進沿線國家經濟增長的主要途徑[20-21]。可見，關于“一帶一路”倡議對沿線國家基礎設施水平的影響研究還存在以下不足之處：第一，既有文獻忽略了處理組與對照組樣本選擇偏差問題；第二，既有研究未能充分識別“一帶一路”倡議對沿線國家基礎設施水平影響的中間機制。

“一帶一路”倡議將設施聯通作為優先領域，倡導各國加強基礎設施建設，主要涉及交通、能源、通信及運輸等方面。國內外現有文獻主要圍繞交通基礎設施建設展開研究，指出“一帶一路”倡議促進沿線國家交通基礎設施建設，從而帶動國家發展[22-23]，而如今數字經濟迅速崛起，網絡基礎設施對國家發展的重要性同樣不可忽視。早在1994年，國外學者Benhabib等提出了網絡有助于轉變經濟發展方式的觀點[24]。在此之后，國內外關于研究網絡基礎設施宏觀影響的文獻不斷涌現，指出網絡基礎設施不僅能夠促進國家經濟增長[25-28]，也能促進沿線國家貿易發展[29-30]。在數字經濟背景下，網絡基礎設施水平得到明顯改善是沿線國家盡享網絡基礎設施帶來諸多益處的前提條件。然而，目前關于“一帶一路”倡議是否顯著改善沿線國家網絡基礎設施水平的因果識別檢驗鮮少，這為本文提供了思路。

鑒于此，本文以國內外學術界高度關注的“一帶一路”沿線南亞、東南亞國家為研究對象，從3個方面對既有研究進行規范和完善：第一，采用PSM-DID方法實證檢驗“一帶一路”倡議對沿線南亞、東南亞國家網絡基礎設施水平的影響，在此基礎上，從中國企業境外投資和技術溢出效應兩個角度探究“一帶一路”倡議對沿線國家網絡基礎設施水平影響的中間機制，為“一帶一路”沿線國家網絡基礎設施領域的現有研究做出補充；第二，為避免樣本選擇偏差和混雜變量對結果造成的干擾，本文采用傾向得分匹配法為處理組匹配相似的對照組，減少二者間的系統性差異；第三，采用工具變量法解決“一帶一路”倡議作為解釋變量可能存在的內生性問題，保證了研究結果的可靠性，為推進“數字絲綢之路”建設提供科學論證和理論依據。

二、研究設計

(一)估計方法與計量模型

本文以“一帶一路”倡議作為準自然實驗，采用PSM-DID方法檢驗“一帶一路”倡議與沿線南亞、東南亞國家網絡基礎設施水平的因果關系。為此，本文借鑒Lu等做法[31]，選取“一帶一路”沿線國家作為處理組，以非“一帶一路”沿線國家作為對照組，構造如下DID模型：

lneti,t=α0+α1treati,t+α2posti,t+α3treati,t×posti,t+α3Zi,t+Ci,t+Vi,t+εi,t

(1)

其中，被解釋變量lneti,t表示國家i在年份t的網絡基礎設施水平；treat表示政策虛擬變量；post表示時間虛擬變量；treat×post表示政策虛擬變量和時間虛擬變量的交乘項，也是雙重差分法重點關注的變量；Z表示控制變量組；c表示個體固定效應；v表示時間固定效應；ε表示隨機擾動項。

由式(1)可知，“一帶一路”倡議實施前對沿線南亞、東南亞國家網絡基礎設施水平的響應系數為α0+α1，“一帶一路”倡議實施后對沿線南亞、東南亞國家網絡基礎設施水平的響應系數為α0+α1+α2+α3，二者差分得到“一帶一路”倡議實施前后沿線南亞、東南亞國家網絡基礎設施水平的變化幅度為Δd1=α2+α3，考察了“一帶一路”倡議及其他政策的作用。同理，“一帶一路”倡議實施前后非沿線國家網絡基礎設施水平的變化幅度為Δd2=α2，僅僅考察了其他政策的影響。進一步將兩組差分得到二階差分結果Δd=α3，即為政策虛擬變量和時間虛擬變量的交乘項系數，表示“一帶一路”倡議對沿線南亞、東南亞國家網絡基礎設施水平的凈影響效應。當α3顯著為正時，表明“一帶一路”倡議的實施會顯著提高沿線南亞、東南亞國家網絡基礎設施水平。

(二)數據與變量

本文以2009—2018年作為樣本期間，選取17個“一帶一路”沿線南亞、東南亞國家作為處理組，33個非“一帶一路”沿線國家作為對照組。理由如下：一是基于數據的可獲得性，剔除了數據嚴重缺失的國家；二是考慮沿線南亞、東南亞國家與非沿線國家收入水平存在一定差距。為減少樣本選擇偏差，本文基于世界銀行中的各國收入水平信息按比例選擇與沿線南亞、東南亞國家收入水平相似的非沿線國家。在此基礎上，本文采用傾向得分匹配法，對國家經濟發展水平、自然資源稟賦、國家制度這3個匹配變量進行logit回歸以獲得傾向得分，采用核匹配法為處理組匹配相似的對照組，剔除不滿足“共同支持”條件的數據，最終選取了33個非沿線國家作為樣本對照組。樣本國家如表1所示。

表1 樣本國家列表

本文研究的被解釋變量是網絡基礎設施水平，選取每百萬人中安全互聯網服務器個數作為度量指標，數據來源于世界銀行。核心解釋變量是政策虛擬變量和時間虛擬變量的交乘項。其中，政策虛擬變量表示樣本國家是否為“一帶一路”沿線國家，如果是沿線國家賦值1，否則為0；時間虛擬變量表示是否為“一帶一路”倡議實施后，由于“一帶一路”倡議直至2014年3月才被寫入政府工作報告，因此參考王桂軍等的做法[32]，設定2014年及之后年份賦值1，否則為0；二者的交乘項表示是否為“一帶一路”倡議實施后的沿線國家，如果是賦值1，否則為0。控制變量選擇如下：一是國家經濟發展水平(lpgdp)，以人均國內生產總值作為度量指標，數據來源于世界銀行；二是自然資源稟賦(res)，參考王曉穎的做法，以自然資源租金總額占國內生產總值的比值作為度量指標[33]，數據來源于世界銀行；三是國家制度(sys)，以全球治理指數中6個維度的估計值取平均值作為度量指標，數據來源于世界銀行。本文對個別數據缺失值采用線性插值法近似估算，同時為避免極端值對研究結果造成干擾，對所有數據進行2.5%的縮尾處理，并對數值較大的安全互聯網服務器個數(每百萬人)和人均國內生產總值進行對數化處理。

三、實證結果分析

(一)描述性統計及相關性分析

樣本中各主要變量描述性統計見表2。其中，網絡基礎設施水平的概率分布函數略微右偏，但平均數和中位數差值較小，基本呈對稱分布；從標準差來看，網絡基礎設施水平數據離散性明顯，表明各國網絡基礎設施水平不一。

表2 各主要變量描述性統計

樣本中各主要變量相關性分析見表3。結果表明，各個控制變量的選取相對科學合理，但控制變量之間的相關系數十分顯著，導致研究結論可能會在一定程度上受到多重共線性的干擾。對此，本文在模型回歸時逐步引入控制變量，并檢驗多重共線性程度是否可容忍。

表3 相關性分析結果

(二)傾向得分匹配

為增加處理組和對照組的可比性，本文通過政策虛擬變量對匹配變量組進行logit回歸估計傾向得分，利用核匹配法為每一個處理組國家挑選可供比較的對照組國家，從而實現組間均衡。表4報告了傾向得分匹配平衡性檢驗結果。可見，匹配后各變量均值差異明顯縮小且標準偏差絕對值均小于20，同時在處理組和對照組之間的差異并不顯著，表明傾向得分匹配效果較好。圖1報告了匹配前后核密度對比圖，直觀地說明了匹配后各變量在處理組和對照組之間是均衡的。

表4 傾向得分匹配平衡性檢驗

圖1 匹配前后核密度對比

(三)平行趨勢假設檢驗

處理組與對照組在“一帶一路”倡議實施前的變化趨勢一致是使用雙重差分法的前提。在PSM的基礎上，本文以樣本期間各年作為時間虛擬變量，同時在模型中加入政策虛擬變量與各年虛擬變量的交乘項，以2014年為基準進行回歸，檢驗沿線南亞、東南亞國家與非沿線國家網絡基礎設施水平在“一帶一路”倡議實施前的平行趨勢。圖2給出了平行趨勢假設檢驗結果，其中實線表示95%的置信區間。結果顯示，2014年之前的所有回歸結果均未通過顯著性檢驗，表明“一帶一路”倡議實施前沿線南亞、東南亞國家和非沿線國家的變動趨勢并無顯著差異，即處理組和對照組滿足共同趨勢假設，樣本分組有效。

(四)雙重差分檢驗

1.平均處理效應

圖2 平行趨勢假設檢驗

在回歸前，針對前文PSM匹配的樣本數據，本文采用豪斯曼檢驗、個體和時間固定效應檢驗得出國家固定效應和時間固定效應均顯著，因此本文考慮控制國家和年份固定效應進行雙重差分檢驗。此外，為避免前文提及的多重共線性問題對研究結果造成影響，本文采用方差膨脹因子檢驗得出最大的VIF為3.34，遠小于10，表明多重共線性可容忍。基于此，本文逐個引入控制變量考察“一帶一路”倡議對沿線南亞、東南亞國家網絡基礎設施水平的平均處理效應，結果見表5。其中，表5(1)～(4)列報告了未控制固定效應的回歸結果，(5)～(8)列報告了采用聚類到國家-年份層面的穩健標準誤的回歸結果。結果表明，當不控制國家和年份固定效應時，交乘項的系數估計值均為正且通過了1%水平的顯著性檢驗；當進一步控制國家和年份固定效應時，交乘項的系數估計值仍然為正且通過了1%水平的顯著性檢驗。由此可見，相比非沿線國家，“一帶一路”倡議實施顯著提高了沿線南亞、東南亞國家網絡基礎設施水平。

表5 平均處理效應結果

2.動態邊際效應檢驗

為考察上述正向影響效應在“一帶一路”倡議實施后的變化趨勢，本文進一步檢驗“一帶一路”倡議對南亞、東南亞國家網絡基礎設施水平的動態邊際效應，與此對應的模型如式(2)所示：

lneti,t=α0+α1treati,t+α2y14i,t+α3y15i,t+α4y16i,t+α5y17i,t+α6y18i,t+

α7treati,t×y14i,t+α8treati,t×y15i,t+α9treati,t×y16i,t+

α10treati,t×y17i,t+α11treati,t×y18i,t+α12Zi,t+Ci,t+Vi,t+εi,t

(2)

其中，y14、y15、y16、y17和y18分別對應2014—2018年的時間虛擬變量，treat×y14、treat×y15、treat×y16、treat×y17和treat×y18分別為政策虛擬變量與各年虛擬變量的交乘項，其余指標含義同式(1)。根據前文研究設計，α7、α8、α9、α10和α11是回歸結果中重點關注的政策虛擬變量和各年虛擬變量的交乘項系數，表示2014—2018年“一帶一路”倡議分別對沿線南亞、東南亞國家網絡基礎設施水平的凈影響效應。表6列示了動態邊際效應檢驗結果。結果表明，2014—2017年“一帶一路”倡議對沿線南亞、東南亞國家網絡基礎設施水平的正向影響效應逐年擴大，2018年顯著性水平仍然保持不變但交乘項系數估計值變小了，表明效應略微減弱。

表6 動態邊際效應檢驗結果

(1)(2)(3)(4)lnetlnetlnetlnety181.344 31.096 72.024 1?2.606 9??(0.82)(0.70)(1.84)(2.07)treat3.826 0???4.954 8???-1.308 5-2.391 2(3.20)(4.29)(-0.62)(-0.72)lpgdp1.422 2???-1.600 8(2.75)(-0.91)res0.081 7?-0.143 3(1.79)(-1.45)sys1.819 1?-2.144 3(1.96)(-0.99)_cons0.891 1-11.128 1??-1.391 78.327 2(1.30)(-2.50)(-0.86)(0.78)國家固定效應否否是是年份固定效應否否是是N478478478478adj.R20.132 70.223 00.748 60.749 7

(五)穩健性檢驗

1.安慰劑檢驗

參考Topalova的做法[34]，本文采用安慰劑效應檢驗法來證明上述結論的穩健性。具體地，選取“一帶一路”倡議實施前的樣本數據，假設“一帶一路”倡議在2014年之前的某個時期開始實施，利用雙重差分法檢驗“一帶一路”沿線國家網絡基礎設施水平分別在以2010年、2011年、2012年為政策沖擊時是否有類似顯著性差異。如果沿線南亞、東南亞國家網絡基礎設施水平的顯著提高確實由“一帶一路”倡議導致，那么交乘項的系數估計值應不顯著。表7中(1)～(3)列分別報告了相應的安慰劑效應檢驗結果。結果顯示，交乘項的系數估計值均不顯著，排除了其他因素對研究結果的影響。因此，“一帶一路”倡議實施確實顯著提高了沿線國家網絡基礎設施水平，上述核心結論成立。

表7 安慰劑檢驗結果

2.內生性問題檢驗

為保證研究結果的可靠性，本文采用工具變量法解決“一帶一路”倡議作為解釋變量可能存在的內生性問題。參考金剛等的做法[22]，選擇一國首都相距中國北京的地理距離作為該國是否成為“一帶一路”沿線國家(treat)的工具變量，并將其進行對數化處理，數據來源于CEPII數據庫。選擇這一指標的原因如下：一方面，由于古代絲綢之路的影響，“一帶一路”倡議更傾向于吸納地理距離較近的國家作為成員國；另一方面，考慮便捷性及高效性，地理距離相對較近的國家會在一定程度上為投資國降低成本，同時也能保證交通及其他信息的便捷性。表8列示了2SLS兩階段檢驗結果。其中，由表8第(1)列和第(2)列可知，第一階段的回歸結果中工具變量(ldis)的估計系數為負且均通過 1%的顯著性檢驗，表明地理距離確實與內生變量(treat、treat×post)存在著顯著的負相關關系，且F檢驗值均大于臨界值，說明不存在弱工具變量問題。由表8第(3)列可知，第二階段回歸結果中treat×post的估計系數為正且通過了1%的顯著性檢驗。可見，“一帶一路”倡議實施對沿線南亞、東南亞國家網絡基礎設施水平的影響并未受到內生性問題的干擾，核心結論依然成立。

表8 內生性問題檢驗結果

四、中介效應檢驗

根據前文所述，“一帶一路”倡議實施后沿線南亞、東南亞國家網絡基礎設施水平得到明顯改善。那么，何為“一帶一路”倡議與沿線國家網絡基礎設施水平之間的傳導機制？本文認為傳導機制主要通過以下兩種途徑實現：一是為響應“一帶一路”倡議，中國企業加大了對沿線國家的投資力度，為基礎設施建設相對落后的沿線國家提供了資金支持，緩解了沿線國家在基礎設施建設方面的資金約束，一定程度上改善了沿線國家網絡基礎設施水平；二是與傳統基礎設施不同，網絡基礎設施存在較高技術含量和技術門檻。“一帶一路”倡議的提出促使中國將先進技術和經驗投入到沿線國家，滿足沿線國家高級生產元素需求，其帶來的技術外溢效應一定程度上改善了沿線國家網絡基礎設施水平。基于此，本部分從中國企業境外投資和技術外溢效應兩個角度探究“一帶一路”倡議顯著提高沿線南亞、東南亞國家網絡基礎設施水平的中間機制是否存在。根據上述途徑，依次設置兩個變量如下：linvest表示中國企業境外投資水平，度量指標為中國企業境外投資額，并將其進行對數化處理，數據來源于“中國全球投資追蹤”數據庫，與我國商務部公開的境外投資數據相比，該數據庫會追蹤到每筆投資的最終目的地，減少了投資數據統計偏差。lpatent表示技術外溢效應，參考李建軍等的做法[17]，選取一國專利申請數量作為度量指標，并將其進行對數化處理，數據來源于世界銀行。

借鑒溫忠麟等提出的Bootstrap中介效應檢驗程序[35]，構建以下模型來描述變量之間的關系：

lneti,t=β0+β1treati,t+β2posti,t+β3treati,t×posti,t+β4Zi,t+εi,t

(3)

linvesti,t(lpatenti,t)=α0+α1treati,t+α2posti,t+α3treati,t×posti,t+α4Zi,t+εi,t

(4)

lneti,t=γ0+γ1treati,t+γ2posti,t+γ3treati,t×posti,t+γ4linvesti,t(lpatenti,t)+γ5Zi,t+εi,t

(5)

其中，模型(3)與模型(1)相同。在模型(4)中，α3為核心解釋變量對中介變量(linvest或lpatent)的影響效應。在模型(5)中，γ3表示在控制了中介變量的影響后，“一帶一路”倡議對沿線南亞、東南亞國家網絡基礎設施水平的影響效應；γ4表示在控制了解釋變量的影響后，中介變量對沿線南亞、東南亞國家網絡基礎設施水平的影響效應。由Bootstrap中介效應檢驗程序原理可知，若α3和γ4均顯著，依次檢驗效果強于Bootstrap檢驗，則無需進行Bootstrap檢驗；若二者至少有一個不顯著，則需要進行Bootstrap檢驗，再根據Bootstrap檢驗結果來判斷中介效應是否顯著。

為避免前文所提及的多重共線性問題對研究結果造成干擾，本文對模型(3)～(5)分別采用逐步回歸法進行中介效應檢驗，表9列出了中介效應檢驗結果。

表9 中介效應檢驗結果

由表9第(1)列和第(4)列可知，模型(3)中β3為4.534 9，且在1%水平上顯著。也就是說，“一帶一路”倡議顯著改善沿線南亞、東南亞國家網絡基礎設施水平的總效應為4.534 9。表9第(2)列和第(3)列報告了“一帶一路”倡議是否會通過加大中國企業境外投資來改善沿線南亞、東南亞國家網絡基礎設施水平。由表9數據可知，α3和γ4分別為0.692 2和1.614 5，且均通過了顯著性檢驗，無需進行Bootstrap檢驗即可認為中介效應(α3×γ4=1.117 6)顯著。進一步地，由γ3系數估計值顯著可知，中國企業境外投資在“一帶一路”倡議對沿線南亞、東南亞國家網絡基礎設施水平的影響中存在部分中介效應，占總效應的24.64%。表9第(5)列和第(6)列報告了“一帶一路”倡議是否會通過技術外溢效應來改善沿線南亞、東南亞國家網絡基礎設施水平。由表9數據可知，α3未通過顯著性檢驗，而γ4通過了顯著性檢驗，需進行Bootstrap檢驗，表10列出了Bootstrap檢驗結果。由檢驗結果可知，在技術外溢效應的間接影響檢驗中，置信區間包含0，且Z值在1.96以下，說明中介效應不存在。因此，可以得出結論：加大中國企業境外投資是“一帶一路”倡議顯著提高沿線南亞、東南亞國家網絡基礎設施水平的主要途徑，而技術溢出效應還未顯現。

表10 Bootstrap檢驗結果

五、結論與建議

本文以2009—2018年作為樣本期間，選取17個“一帶一路”沿線南亞、東南亞國家作為處理組，33個非“一帶一路”沿線國家作為對照組，采用PSM-DID方法檢驗“一帶一路”倡議對沿線國家網絡基礎設施水平的影響效應及中間機制。本文的具體結論如下：一是通過實證分析探究“一帶一路”倡議對沿線國家網絡基礎設施水平所產生的影響，得出在實施“一帶一路”倡議的過程中，沿線南亞、東南亞國家網絡基礎設施水平得到顯著提升，進一步引入動態邊際效應檢驗發現2014—2017年“一帶一路”倡議對沿線南亞、東南亞國家網絡基礎設施水平的正向影響效應逐年擴大。在此基礎上，通過安慰劑效應和內生性問題檢驗，驗證了本文結論的可靠性，填補了相關研究領域的空白。二是通過引入中介效應模型，從中國企業境外投資和技術外溢效應兩個角度探究“一帶一路”倡議顯著提高沿線南亞、東南亞國家網絡基礎設施水平的中間機制，厘清“一帶一路”倡議顯著提高沿線南亞、東南亞國家網絡基礎設施水平的深層次原因。中介效應檢驗表明：加大中國企業境外投資是“一帶一路”倡議顯著提高沿線南亞、東南亞國家網絡基礎設施水平的主要途徑，而技術溢出效應尚未顯現，旨在立足于當前的研究結論為后續的深入研究做好鋪墊和補充。

基于上述結論，本文有以下政策啟示性建議：

第一，加強基礎設施建設，實行共享與共治。從總體來看，沿線南亞、東南亞國家網絡基礎設施水平得到明顯改善，總體趨勢向好。因此，在后續推進“一帶一路”倡議的進程中，仍要加強“一帶一路”沿線國家網絡基礎設施建設，在進一步擴大沿線國家網絡基礎設施改善效應的同時，以各種方法激勵各種類型的所有制企業都積極投身進來，帶動其他基礎設施建設協同發展，持續改善當地基礎設施環境，從而幫助這些沿線國家的網絡基礎設施建設能夠得到快速發展，并使得這些國家的網絡設施水平在此基礎上得到更大幅度的提升，致力于激發基建紅利對當地經濟發展的促進作用。與此同時，在不斷實施“一帶一路”倡議的過程當中，還需要注意的是要進一步將互聯網強大和發展起來，實行互聯網的共享與共治，營造一個和諧融洽的網絡氛圍。

第二，促進文化交流與傳播，發掘多元合作方式。在沿線南亞、東南亞國家網絡基礎設施水平總體趨勢向好的基礎上，要不斷促進國家之間的文化傳播與交流。在現今的國際環境和社會當中，很多西方的思想及觀點通過互聯網快速傳播并產生很大的影響力。因此，要加強各國之間的文化交流，完善網絡空間治理規則，開展良性溝通。除此之外，要加強各國間的數字合作，不僅僅是加強與“一帶一路”沿線國家的合作，還要鼓勵非“一帶一路”國家參與。在推進數字絲綢之路的過程中，積極開展多種渠道的溝通磋商，共同開發和發掘更多的合作方式，從而使得多邊合作變得更加全面、更加多元、更加數字化，以實現更高層次的目標。

第三，加大投資力度，發揮不同所有制企業優勢。由中介效應檢驗結果可知，加大中國企業境外投資是“一帶一路”倡議顯著提高沿線國家網絡基礎設施水平的主要途徑。因此，在具體實踐中，要繼續加大中國企業境外投資力度，提高資金利用效率，切實保證資金落到實處，加快沿線國家網絡基礎設施建設，實現共贏發展。同時，充分發揮不同所有制企業優勢，構建區域協同發展模式，加快網絡互聯互通步伐，共同致力于網絡空間命運共同體建設。

第四，加強技術支持，縮小數字鴻溝。由中介效應檢驗結果得知，“一帶一路”倡議對沿線國家技術外溢效應存在正向影響趨勢，但未通過顯著性檢驗。因此，在后續推進“一帶一路”倡議的進程中，要不斷加強對沿線國家的技術支持，提高建設網絡基礎設施效率；積極展開與沿線國家間的技術經驗交流，教之以法，提高沿線國家網絡基礎設施建設的能力，以實現長期效應；對技術相對落后的地區可通過區域協助、加大人才隊伍建設等方式，提高其創新意識和創新能力，推動技術進步，縮小數字鴻溝，推動“數字絲綢之路”建設行穩致遠。