“一带一路”战略对沿线国家贸易影响的实证分析

陈 高，胡迎东

（中南财经政法大学 统计与数学学院，武汉 430073）

0 引言

“一带一路”的开展加强了我国东中西部区域的互动合作，也影响着世界现有区域贸易协定的格局。其他国家在对未来区域贸易协定战略做出正确的选择时，需要准确评估“一带一路”战略效应以作参考。立足于政策制定者，评估研究对于制定各项经济策略，丰富和完善“一带一路”的内涵，进一步推进“一带一路”建设有着重要的意义。

关于贸易协定的效应研究，对象上大多集中在欧盟、北美自由贸易协定、东盟自由贸易区以及整体层面的区域贸易协定，方法上大多数运用引力模型、一般均衡模型或者理论分析等。很少有人将目光投向中国缔结的“一带一路”发展战略，也较少有人使用在政策效应评价上更具优越性的倾向得分匹配的方法。因此，本文从“单国模式”出发，研究“一带一路”战略对双边贸易的影响；使用理论上更科学的倾向得分匹配方法进行贸易协定签订的效果评价；采用倾向得分匹配方法，解决了传统引力模型中内生性的问题；多种匹配方法的相互验证使得本文的实证结果具有较高的可信度。

1 模型构建、变量选取和数据来源

1.1 PSM模型的构建

进行“一带一路”政策评估，是想要知道参与政策对个体的影响，然而此种影响需要与该个体不参与政策的行为作对比，即是说一个参与了“一带一路”的个体，如果他不参与，结果会有什么变化？此种变化也被称为ATT（Average Treatment Effect on the Treat）。因此签订“一带一路”的平均政策效果可写为：

然而式（1）中的 E[Y0|R&B=1]在现实中是无法得到的。但能够使用符合条件独立假设的控制组成员的平均贸易量E[Y0'|R&B=0]替代：

政策效应评估中还有另外一个问题，即是政策的参与与否是一个自我选择的过程，不是随机的。决定自我选择的个体能力往往不能观测，如果是普通回归，则易造成内生性问题，产生选择性偏差。

综上所述，政策效应评估的根本目标，就是选择一个可信的反事实样本，并消除选择性偏差。因此本文使用倾向得分匹配方法（PSM），通过个体在给定观测变量时进入处理组的条件概率，找出与参与者具有相同可观察特征的非参与者，作为控制组，解决由于个体的多维可观察特征所造成的匹配困难。若处理组成员与控制组成员有相似的倾向值，那么可以将控制组个体的双边贸易量Y作为处理组个体的反事实，ATT的估计式变成：

此外，若想保证PSM方法能让选择偏误偏小，则需要尽可能满足两个条件。一是条件独立假设，在给定的协变量X下，潜在的双边贸易量与“一带一路”政策相互独立；二是共同支持条件，在控制了协变量X的情况下，处理组和控制组国家签订“一带一路”的概率处于（0，1）区间。

1.2 变量选取和数据来源

本文基于引力模型的主要解释变量选择匹配变量，以国家总体经济规模、国家间地理距离、国家间经济规模差距、国家是否接壤、人口等国家特征作为匹配变量，将中国与各国的进出口贸易作为结果变量，将是否加入“一带一路”战略计划作为政策虚拟变量。考虑到“一带一路”战略提出时所引起的即时影响，本文样本的时间是从提出“一带一路”的2013年开始到2015年。由于各变量数据的可获得性，本文选择64个沿线国家中的57个国家作为处理组，见表1。选择世界范围剩余的非“一带一路”国家作为控制组，共123个国家。

表1 “一带一路”处理组样本国

国家总体经济规模用中国与各国的GDP之和代表，GDP的数据来自世界银行WDI以2010年为基期的不变价数据，表示为PGDP；国家间经济规模差距以中国与各国的GDP之差的绝对值代表，表示为MGDP；国家间地理距离来自于CEPII数据库，表示为DIST；各国的人口总数记为PO，数据来自于世界银行；其他国家是否与中国接壤记为JR。中国与各国的进口额记为IM，出口额记为EX，数据来自UN Comtrade与Wind数据库。进行分析时，考虑到数量级的不同，对除JR以外的数据均使用对数的形式。

2 实证结果及分析

2.1 估计倾向得分值

首先进行PSM方法的第一步，估计倾向得分值。本文采用Logit模型来进行回归，考察国家特征变量对于中国与他国结成“一带一路”的影响。根据logit模型估计的回归系数进一步预测，可以得到两个国家结成“一带一路”的概率，作为下一步匹配所使用的倾向得分值。

从表2的估计结果可见，两国之间的地理距离LNDIST、人口LNPO以及两国是否接壤JR是两个国家之间结成“一带一路”战略伙伴的主要影响因素，这些变量全部在5%的统计水平下具有显著性。两国总体的经济规模LNPGDP、两国间经济规模差异LNMGDP虽然在统计上并不显著，但从经验分析上，经济规模的变量是不可忽略的重要因素，因此依旧将其纳入模型。

2.2 PSM匹配

进行倾向值估计后，下一步将使用四种方法来匹配处理组和对照组成员的倾向值，得到处理组成员的平均处理效应（ATT），并以“一带一路”虚拟变量为自变量的简单回归模型结果作为模型比较依据，如表3和表4所示。

表2 Logit回归结果

表3 处理组的出口平均处理效应（ATT）

表4 处理组的进口平均处理效应（ATT）

表3表明，出口对数值的ATT值绝大多数在1%或5%的显著水平下大于0，这证明了“一带一路”对于中国对沿线国家的出口有着促进作用。具体到促进作用的度量，以2013年为例，在四种匹配方法中，LNEX的ATT估计量的最大值为1.3854，最小值为1.2188，几乎小于等于简单一元回归结果，这说明PSM的确可以克服传统回归方法存在的自我选择问题，提高实证结果的可信性，另外也可说明“一带一路”可以使中国出口对数值最低增加1.2188，最多增加1.3854。

“一带一路”战略的实施对中国与沿线国家的出口贸易有着正向的影响，从出口环境来看，各国合作所达成的政策沟通，有效地消除了贸易壁垒，大大提升了贸易便利化程度。从贸易结果来看，“一带一路”战略为国内产能过剩与外汇储备过剩寻找出路的初衷得到了基本实现。从需求端出发，一些沿线国家由于财政紧张、基建投资支出不足等原因对于基础设施建设的需求旺盛，而中国在发展中积蓄的大量经验和产能可以满足沿线国家的需求，此番举措消耗了国内过剩的产能，也在一定程度上缓解了国内企业的出口压力。

从表4数据可以看出，进口对数值的ATT值绝大多数在5%的水平下显著，且符号为正，这证明了“一带一路”对于中国与沿线国家的进口贸易有着正向的作用。同以2013年为例，LNIM的ATT估计量的最大值为2.4926，最小值为1.7496，说明“一带一路”可以使中国出口最低增加1.7496，最多增加2.4927。总体来看，PSM模型证明了中国双边贸易中“一带一路”激励效应的存在，也避免了传统线性回归模型对于政策效应的不准确估计。

“一带一路”战略的实施对中国与沿线国家的进口贸易也有着正向的影响，此现象的原因可以从两个层面来解释：在战略层面上，为解决贸易伙伴过于集中，对外依存度高，抗风险能力不足，贸易结构不合理的弱点，国家政策鼓励进口，大力发展进口促进工作平台。在微观层面上，中国从“一带一路”国家中充分调动了能源、旅游、文化、工业和农业等具有巨大潜力的资源，多元化了中国对外贸易的目标对象。同时，沿线国家日益成为中国劳动密集型产品的主要来源国，大大优化了中国的贸易结构，促使中国的对外贸易结构从低附加值的加工贸易向高附加值的整套设备的转变。

2.3 匹配效果检验

检验PSM方法的有效性。Logit模型预测得到的ps值使得“一带一路”概率能够在（0，1）的区间，共同支持条件得到满足。依条件独立是否得到满足就是通过计算得到的匹配后控制组与处理组之间的标准偏差来考察数据平衡性检验，两者的标准偏差越小，匹配的效果越好。匹配平衡检验结果如表5至表7所示，此处选择卡尺内匹配与核匹配后数据的平衡情况进行报告。

表5 卡尺内匹配后数据平衡性（2013年）

从表5至表7的结果可以看出，各年的协变量在匹配前的标准偏差都较大，且几乎都在1%的显著性水平下显著，说明匹配前处理组和控制组是存在差异的，这种差异很可能是由于协变量本身存在的系统性差异，也可能是由于“一带一路”政策效果引起的差异，若是直接使用匹配前的数据进行分析，可能会产生极大的误差，故这在一定程度上说明了PSM匹配的必要性。由表中t检验伴随概率值可见，匹配后协变量均值的t检验全部在5%的显著性水平下不显著，故接受匹配后的处理组与控制组没有显著差异的原假设，即可排除处理组与控制组间的系统性差异，得到进出口贸易的差异只能是由于加入“一带一路”而引起的，有效地解决了内生性问题。又从表中匹配后的协变量标准偏差可以看出，多数协变量标准偏差的绝对值降至20以下[1]，仅有少数变量在匹配后标准化偏差绝对值较大，其中距离与人口的偏差都高于20，但都接近20且较匹配前仍有下降。因此可以认为本文所选取的匹配变量有效，匹配方法恰当，所得出的匹配估计结果较为可靠。

表6 卡尺内匹配后数据平衡性（2014年）

表7 核匹配后数据平衡性（2015年）

进一步验证PSM方法的有效性，图1至图3对比了处理组和控制组的ps值在匹配前后的密度函数。

图1 2013年处理组和控制组ps值概率分布对比

图2 2014年处理组和控制组ps值概率分布对比

图3 2015年处理组和控制组ps值概率分布对比

如图1至图3所示，两组样本在匹配前ps值的概率分布差异较大，这是由于控制组样本与处理组样本国家特征的差异造成的。相比之下，经过匹配处理后，两组样本ps值的概率分布已经比较相似，表明二者的各方面特征已比较接近，匹配效果较好。

2.4“一带一路”对双边贸易的影响变化

将2013—2015年LNEX与LNIM的平均处理效应（ATT）进行整理，观察“一带一路”实施后的三年，政策对进出口的平均处理效应的影响变化。得到图4和图5。

图4 2013—2015年LNEX的ATT值变化

图52013 —2015年LNIM的ATT值变化

从图4的趋势线可以看出，包括匹配前的基准回归的“一带一路”系数，四种匹配方法的结果都显示“一带一路”战略的实施对中国与各国间的出口具有先增后减的促进作用，这其中的原因有：第一，由于在项目投资初期，中国对沿线国家的化工、能源、电力、交通设施、通信设备及电子制造等领域开展投资贸易，进行资本和技术的直接输入，快速拉动了出口额的增长[2]；而在项目投入实施后，尽管基础设施的建立能大力促进全要素生产率的增长[3]，但基础建设长耗时的特性使投资与全要素生产率的不匹配会相对使基本设备、建筑工程产量的增长趋缓。第二，随着时间的推进，中国对外持续输出资本与技术，这在转移中国过剩产能的同时，也将专业化技术分享给他国，也就意味着沿线国家可通过中国输出的技术满足部分商品的需求，从而减少进口，使中国与沿线国家的出口量的增长放缓。第三，对于拥有极大经济增长空间的沿线国家，在经济不断增长以及技术快速提高时，可能会为了保护本土经济的发展，建立起贸易保护，形成贸易壁垒[4]，这样可能会大大阻碍了中国对其的出口。

从图5的趋势线可以看出，除了匹配前的基准回归的“一带一路”系数，四种匹配方法的结果都显示“一带一路”战略的实施对中国与各国间的进口具有先减后增的促进作用，这可能的原因有：第一，研究表明政治风险对中国能源安全及石油贸易有着显著的影响[5,6]，故2014年在中东及周边地区所爆发的政治动荡是双边贸易中不可忽略的因素，极有可能使“一带一路”进口贸易的政治环境极其不稳定，从而影响双边贸易的正常进行。第二，大宗商品价格波动会影响中国经济及外贸交易[7]，而2014年全球大宗商品价格持续大幅下跌，对于中国来说，进口量较大的能源、资源产品的普遍呈量增价跌态势，从而整体拉低了中国对沿线国家的进口额。第三，2014年末国家连续下发《关于加强进口的若干意见》与《鼓励进口技术和产品目录》等，大力支持国家进口贸易，鼓励向“一带一路”沿线国家进口，极有可能刺激2015年的进口贸易总额上涨，引起2015年进口贸易相比2014年呈现上升的趋势。另外，可从进口的商品考虑这期间的波动，以粮食为例，粮食作物农业资源的进口从订单、种植、收获都需要一定的时间，作为粮食进口需求大国，受到粮食采购周期波动后的进口粮食数额会影响到进口整体数额，这很有可能也是中国对沿线国家进口贸易在这几年有波动的原因之一。

3 结论与建议

本文基于2013—2015年的中国与各国的双边贸易数据，利用倾向得分匹配的方法考察了“一带一路”战略实施对于中国与各国的双边贸易的影响，研究发现：国家距离、人口、是否接壤对协议的签署具有显著的影响；战略的实施对中国与签署国之间的进口贸易和出口贸易均有显著的正向促进作用；从不同的考察年份来看，战略的实施对出口贸易影响呈现出先上升后下降趋势；对进口贸易影响呈现出先下降后上升趋势。

针对以上实证研究结果，本文对正在进行的“一带一路”发展战略提出以下几点建议：

（1）我国与沿线国应该积极致力于加快“一带一路”战略的进程，鼓励非“一带一路”国家参与。并在此基础上，结合一系列中方倡导或力推的区域经济合作协定，积极主动开展更多渠道、更多层次的沟通磋商，以此大力推动双边合作的全面发展。

（2）“一带一路”政策应在今后的实施过程中加强技术创新，积极探索新的合作模式、大力推动多边合作与产业化发展。还应进一步发挥产业集群效应，如建设跨境经济合作区、境外经贸合作区等各类产业园区。也可尝试将跨境电子商务当作我国外贸新的增长点，“互联网+”、“电子物流”的概念与传统制造业与外贸业相结合，可加快产业的转型升级，有利于双边贸易持久性发展。

（3）“一带一路”的实施能够改善中国对西方发达国家对外依存度高的现状。因此，应该继续多元化中国对外贸易的目标对象，丰富中国对外贸易内容，拓宽中国对外贸易市场空间。在农业资源进口上，支持农业基础设施落后却拥有巨大产粮潜力的沿线国家，为其提供技术帮助，使其成为多元化路径的选择之一，分散粮源进口。在能源资源进口上，大力支持境外能源开发，鼓励战略性资源回运，稳定能源资源供应，提高市场保障能力。

[1]邵敏,包群.企业退出出口市场行为与企业的经营表现——基于倾向评分匹配的经验分析[J].财经研究,2011,（1）.

[2]杨平丽,张建民.对外直接投资对企业进出口贸易的影响——来自中国工业企业的证据[J].亚太经济,2016,（5）.

[3]刘秉镰,武鹏,刘玉海.交通基础设施与中国全要素生产率增长——基于省域数据的空间面板计量分析[J].中国工业经济,2010,（3）.

[4]尹翔硕,徐建斌.论落后国家的贸易条件、比较优势与技术进步[J].世界经济文汇,2002,（6）.

[5]檀有志.西亚北非地区动荡与中国能源安全探析[J].国际安全研究,2013,（5）.

[6]张小琳.基于修正层次分析法的我国石油贸易风险问题研究[D].北京:对外经济贸易大学,2014.

[7]江敏.大宗商品价格波动对中国经济的影响[D].厦门:厦门大学,2014.