“陆海新通道”建设下东盟国家制度环境与基础设施互联互通效率

呙小明 黄森

摘要：“陆海新通道”建设已正式上升为国家战略，这将大力促进中国与东盟各国之间基础设施的互联互通，而东盟各国现有基础设施互联互通的效率将直接影响中国未来能与之联通的绩效。基于东盟各国2008—2017年面板数据，运用SE-Window-DEA模型定量测度东盟各国交通、通信和能源基础设施互联互通效率的高低并进行区域、国别比较，进而运用空间面板模型考察各国多维度制度环境（包括政治稳定度、经济自由度、政府清廉度和法治公平度四个维度）差异对基础设施互联互通效率的影响。研究结果显示：东盟十国整体基础设施互联互通达到有效水平，由高到低排列依次为老挝、文莱、柬埔寨、缅甸、新加坡、菲律宾、马来西亚、泰国、越南和印度尼西亚，整体而言，5个陆地国家的平均水平略优于5个海洋国家。各国制度环境会显著影响东盟其基础设施互联互通效率，但影响的方向和力度不一，政治稳定和经济自由对东盟各国基础设施互联互通效率有积极影响，而政府清廉和法治公平却没能发挥出同样的积极作用。

关键词：陆海新通道；东盟；基础设施；互联互通效率；制度环境

中图分类号：F279.33文献标识码：A文章编号：1007-8266（2020）06-0074-12

一、引言与文献综述

在《中国—东盟战略伙伴关系2030年愿景》的引导下，中国与东盟之间各方面交往进一步加强，而“陆海新通道”的建设更是将中国和东盟各国之间的基础设施互联互通推到了一个非常重要的位置，包括作为最基本渠道的交通基础设施、具有战略意义的能源基础设施和技术上支撑的信息基础设施三大类，这些同样也是“一带一路”建设的优先领域。那么，东盟各国基础设施联通的现状如何，基础设施联通又是否能有效促进各国对外经济活动，各国国内制度环境会影响这种有效性吗？了解这些问题的答案对中国—东盟经济合作至关重要。

现有研究关注了包括东盟在内的多个国家基础设施互联互通的情况，多从宏观角度入手，采用定性方法进行分析，如魏敏[ 1 ]梳理了中国与中东基础设施领域的主要合作模式，姚勤华[ 2 ]介绍了中缅之间道路交通设施互联互通情况，陈秀莲和张静雯[ 3 ]、王萍[ 4 ]、金凤君等[ 5 ]则针对中国与东盟国家基础设施互联互通的具体现状进行了分析。实证研究主要集中在国家基础设施建设与联通对各项经济因素的影响，其中关注最多的还是对贸易活动的影响，一般做法是将基础设施指标加入引力模型，利用多国面板数据来分析基础设施对国家进出口贸易的影响，国外如赛德夫（Sedef）[ 6 ]研究了土耳其，波特索（Bottasso）等[ 7 ]分析了巴西；国内如郑荷芬等[ 8 ]针对全球80个国家，梁双陆和张梅[ 9 ]针对我国与周边国家，张鹏飞[ 10 ]针对“一带一路”沿线34个亚洲国家等，杜军和鄢波[ 11 ]、杨友孝和宁静[ 12 ]等针对中国和东盟，胡再勇等[ 13 ]针对“一带一路”沿线54个国家等。多数研究认为基础设施建设对于贸易具有积极的影响，但具体影响的力度和机制存在差异。除了贸易，研究者们也关注了其对于其他因素的影响，其中，对经济增长影响的研究有杜军和鄢波[ 14 ]等，对全要素生产率的研究有王勇和黎鹏[ 15 ]等，对投资影响的研究有姜巍和陈万灵[ 16 ]、崔岩和于津平[ 17 ]等。还有部分研究关注了影响基础设施建设自身的各类因素，如经济水平、产业结构、技术进步、政府财政支出、制度、人口等[ 18-22 ]。

已有研究为探索解决各国基础设施互联互通问题积累了丰富的文献基础，然而，这些研究只停留在各国基础设施建设现状的描述与发展水平的衡量上，在提及基础设施互联互通水平时所用指标实际上是各国基础设施建设数量的指标，如公路铁路等长度、航空运输量、使用互联网的人数等[ 10，21，23 ]，这些指标只能描绘出各国基础设施建设的基本情况，对于基础设施建成之后在多大程度上有助于国家间的互联互通并没有涉及。基础设施建设本身只是一种互联互通的途径，而不是互联互通的最终目的，国家间互联互通的核心目的在于打造高质量的对外经济合作关系，促进国家间的贸易、投资、人员和资金往来。如果基础设施建设完成之后，却没能有效促进对外的贸易投资等活动，那么这种基础設施的联通作用就是缺乏效率的。因此，研究基础设施互联互通的效率高低是十分有必要的，高质量的“陆海新通道”建设更需要高效的基础设施互联互通。基于此，本文将开展以下三个方面的新工作：第一，界定基础设施互联互通效率的概念，并运用超效率窗口DEA模型来定量测度东盟各国基础设施互联互通效率的高低；第二，在制度经济学框架之内，探讨各国制度环境的内涵，从多样化国别数据库中选择合适的维度来全面测度东盟各国的制度环境差异；第三，运用空间面板模型探索东盟各国制度环境的差异以及其他因素对于基础设施互联互通效率的影响。

二、理论分析与研究假说

一国基础设施互联互通效率，指的是一国基础设施的建设与运营是否促进该国对外的贸易和投资活动更加频繁。中国和东盟都是“陆海新通道”的重要成员，在这条新通道上，交通物流、电信通信、网络等基础设施都只是各国联通的途径，基础设施建设完成之后在多大程度上可以推动国家间的互联互通才是关键，即对国家间的贸易和投资等活动的促进效率。

新制度经济学理论高度重视制度的影响力，众多学者已经证明了制度对于经济增长的重要性[ 24-27 ]。而制度对于国家外向型经贸活动的影响也越来越受到关注，主要包括对对外投资和对外贸易的影响。在对外投资方面，众多研究所得出的结论并不一致，大部分的观点是，好的制度环境更能吸引投资，如邓明[ 28 ]、王永钦等[ 29 ]、王晓颖和周婉冰[ 30 ]均认为中国资本更青睐制度质量高、制度环境好的国家，但也有研究反对这一观点[ 31-32 ]。还有部分研究认为制度对于投资的影响并不确定，有时还不显著[ 33-35 ]。在对外贸易方面，现有研究多运用拓展的引力模型或者随机前沿模型，而后将制度变量作为一个要素纳入模型来考察制度环境对于一国对外贸易或者多国双边贸易的影响，多数研究认为与制度环境更好的国家进行国际贸易更便利，潜力更大，效率更高[ 36-41 ]。

可以预测，制度因素对于基础设施互联互通这一外向型经济活动同样具有重要意义，但目前研究大多将制度作为一个整体的因素，或者只考虑制度的某一个方面，这样的做法难以全面考虑制度的复杂性，潘海英等[ 42 ]就认为不同维度的制度因素对投资会有异质性影响。因此，结合多个国别数据库的数据可得性，本文拟将国家制度环境细分为四个维度，来具体分析制度环境对于基础设施互联互通效率的影响，这四个维度分别是：政治稳定度、经济自由度、政府清廉度和法治公平度，并提出以下研究假设：

H1：政治越稳定的国家，其基础设施互联互通效率越高。

政治稳定与否，究其本质属于一种政治风险，这通常是外国企业无法左右的、难以预测的且力量强大的风险，具有很大的负作用，在这个国家的基础设施能多大程度促进互联互通角度上也同样投射了负面的影响。这是因为，政府的连续执政、政治的稳定能带来更低的政权更迭频率，暴力冲突可能性也越小，由于政府不必担心权力的丧失，其各项经济工作的效率也更有可能提升，否则政府会消耗更多的精力在政权争夺与压制暴力行为上。在稳定的大背景下，国家基础设施规划与建设将会考虑得更长远，可建设出更加科学合理的公路、铁路、输油管道以及通信电缆等。建成之后，企业也可以安心地预期基础设施正常运营，真正起到连接作用，降低投资和贸易的成本，从而提升国内外企业的信心，促进本国与国外各项经济活动的开展。以东盟的泰国为例，泰国就是一个政治稳定性和连续性较差的国家，经常发生军事政变，政党斗争也很明显，因此在泰国投资与贸易的头号风险就是政治的稳定性问题，在东南亚国家中，泰国本身的基础设施建设就不是特别好，加上这种政治风险的存在，基础设施对于外向经济的联通作用就大大削弱了。

H2：经济越自由的国家，其基础设施互联互通效率越高。

经济自由度考察的是政府在贸易、投资、货币、劳工、财政政策等经济各个领域的干预程度。经济学家认为，政府通过强制补贴和刺激性投资等措施干预经济而获得的经济增长都难以长期保持，因为政府干预会扭曲市场经济，拉低生产效率，最终反而拖累经济的增长。王晓颖和周婉冰[ 30 ]、高志刚和梁江艳[ 43 ]都认为，国家的经济自由度越高，其吸引外来投资和对外贸易的潜力都会越大。对于国家的基础设施建设而言，经济自由度越高，政府管制越少，激烈的市场竞争能够使得交通、通信和能源企业做出自身效率最大化的决策，基础设施的质量也能更好地得以保证，更好的质量才能让企业拥有竞争力，优质的基础设施将为国家间的互联互通提供良好的基础。与此同时，该国自由的经济环境也意味着在该国做生意的交易成本更低，外国企业将更愿意利用该国优质的基础设施来为企业在该国的投资和贸易创造出最大的利润。例如东盟的新加坡，就是一个经济自由度非常高的国家，多年来排名居于世界前三，其基础设施尤其是通信基础设施也非常发达，同时，新加坡也是一个对外经济十分活跃的国家，在对外贸易和投资方面的表现不仅在东南亚表现最好，在全球也是首屈一指，可见，经济自由为其基础设施的互联互通效率带来了积极的影响。

H3：政府越清廉的国家，其基础设施互联互通效率可能更高，也可能更低。

一国政府是否清廉对其基础设施互联互通效率会有显著影响，但影响方向可能难以确定。这是因为，腐败能够明显破坏国际正常的经济秩序，造成市场的不公平，这是一种负的外部性，具有很大的破坏性[ 30 ]。基础设施的联通本身是为了便利国家间的贸易和投资，但由于政府腐败行为的大量存在，就算基础设施建设完备，外国企业也有可能因为该国腐败现象猖獗而预料到进入的高难度，而本土企业由于可以通过收买政府官员而较容易地获得国内市场，不愿去开拓国外市场，这就形成了基础设施的浪费，导致了基础设施对外互联互通的低效。但是，也有研究得出相反的观点，如孙灵燕和李荣林[ 44 ]发现，通过向政府官员行贿企业可以更容易地得到融资机会，反而增强了企业走出国门对外投资的动力。在目标国，如果政府清廉度很低，那么他国企业一样可以通过行贿的方式获得投资许可、税收减免等优惠，从而走捷径得到了目标国的市场份额，以此推理，政府不清廉的国家，在既定的基础设施建设条件下，其政府的“开绿灯”行为却能吸引到国外这样一类偏好腐败的投资和贸易主体，行贿带来的好处在一定程度上抵消了基础设施联通差的損失，从而带来了基础设施的高效对外互联互通。

H4：法治越公平的国家，其基础设施互联互通效率可能更高，也可能更低。

这里的公平指的是社会规则通过法律的形式，由执法人员以不偏颇的方式执行，尤其是在合约制定、经济纠纷、犯罪等方面，有意愿且有能力给予比较公平合理的处理结果。一般情况下，法治公平公正的国家，外国企业就越有在该国投资或贸易的信心，如陈升和张俊龙[ 45 ]就发现一国法治越公平，越能吸引外来投资。因此，在一国基础设施建设既定的情况下，法治公平的国家就能更好地利用这些基础设施为自身的外向型经济服务。但另一种可能的情形是，法治越公平的国家，对合约是否严格执行、私人产权是否得到保护有着非常严苛的规定，这对于大多数法治情况并不那么好的国家尤其是发展中国家来说，反而可能起到抑制其投资的作用[ 17 ]。在这种情形下，法治情况越好的国家尤其是部分发达国家，虽然拥有良好的基础设施条件，但因其法律执行的严苛程度令外国企业望而却步，没有信心能够与目标国本地企业竞争，而那些法治情况很差的国家，也许基础设施条件很一般，但依然有可能吸引到大量低端的或者投机型的商品、服务和资金的流入，导致其对外经济活动频繁。

三、研究方法

（一）超效率窗口DEA模型

DEA（Data Envelopment Analysis）模型也称为数据包络分析，它可以判断各决策单元（DMU）是否相对有效率。但是，传统的DEA模型对于那些效率值为1的决策单元没有办法区别出大小，对此，安德森和皮特森（Andersen & Petersen）[ 46 ]提出了超效率DEA模型（Super-efficiency DEA，SEDEA），可以很好地解决这个问题。在SE-DEA模型中，效率值低于1的决策单元的前沿面保持不变，等于1的决策单元的前沿面则被后移，其中投入增加的部分就算作超效率。基于CCR模型的超效率模型线性规划形式为：

然而，SE-DEA模型得到的是一种静态结果，依然无法比较不同前沿面之间的效率，而在各国基础设施建设的过程中，基础设施并不会立即提升互联互通的效率，一般会在运营一段时期之后才有所体现，因此运用传统SE-DEA方法可能带来偏误，钱纳斯（Charnes）等[ 47 ]提出了窗口DEA（Window-DEA）方法，Window-DEA方法是基于移动平均的原理，将决策单元划分为不同的窗口时期，不同窗口时期的效率表现会有差异，而后再将这些不同的值进行平均计算，得出这段时间该决策单元的效率水平，这样能够较好地解决所有决策单元在不同时点上的比较问题。因此，本文引入SE-Window-DEA模型来评价东盟各国基础设施互联互通的效率，按照Window-DEA的思想，将一个国家的不同时期当作不同的决策单元，测算不同时期的基础设施互联互通效率，可以反映出同一国家的效率随时间变化而变化的状态。此外，该方法由于可以多设置时间窗口，从而扩大了决策单元的数量，进而改变传统DEA中决策单元数量较少产生多个决策单元效率值差异辨识度较低的劣势。

SE-Window-DEA模型首先需要确定窗口宽度w，也就是时间分割的跨度，这一分割并没有既定的规律，不同学者的划分也不一样。钱纳斯（Charnes）等[ 48 ]认为在分割时间窗口时，最好将窗口宽度设为3或者4，可以取得较好的可信度和稳定度，因此，本文选择东盟十国2008—2017年的面板数据进行研究，决策单元个数n=10，研究期限t= 10，取窗口宽度w=3，可得到2008年至2010年，2009年至2011年，2010年至2012年，2011年至2013年，2012年至2014年，2013年至2015年，2014年至2016年，2015年至2017年共8个窗口，最终决策单元被扩充为80个（n×w =10×8）。

（二）空间面板模型

本文对于各国制度环境对基础设施互联互通效率的影响分析主要借助于Matlab软件进行空间回归分析，首先建立邻接空间权值矩阵，运用空间莫兰指数（Morans I）来检验研究各国基础设施互联互通效率是否存在空间自相关；如果各国基础设施互联互通效率是空间自相关的，则构建空间计量模型来进行回归。空间计量分析的通用模型为：

式（3）中各符号解释同上，其中ρ就解释了东盟各国基础设施联通效率在空间上的集聚度。而如果ρ=0、α=0，模型则变为空间误差模型（SEM），其表达式为：

式（4）中μ为随机误差项，Wε为ε的空间滞后变量，λ是Wε的n×1阶空间误差回归系数，其中λ就解释了自变量误差变化对东盟各国基础设施联通效率的影响程度。

四、基础设施互联互通效率测度

（一）指标选择与数据来源

东盟总共包含十个国家，根据地理特点，可将东盟十国分为两大板块：陆地国家群和海洋国家群①，本文分析时间段为2008—2017年。所有数据均搜集于《东盟统计年鉴》、世界银行WDI数据库、东盟官网、国际道路联合会官网等。为剔除价格波动的影响，涉及价格的数据均换算成以2008年为基期的不变价格。

从投入角度看，按照行业分类惯例，广义的基础设施可分为硬性的基础设施和软性的基础设施两大类，其中硬性的基础设施主要包含交通基础设施、电信基础设施和能源基础设施等经济性的基础设施，软性的基础设施则包含教育、医疗、卫生、科技、政府、公用事业等，属于可以间接促进经济增长的社会设施。亚投行（AIIB）主要致力于硬性基础设施的互联互通，因此，本文定义的基础设施也仅包含这些硬性的经济类基础设施，包含交通基础设施、通信基础设施和能源基础设施三大部分。从产出角度看，依据基础设施互联互通定义，各国加大基础设施建设的一大目的是增强与国外的联系，降低对外经济活动的成本，提高对外经济活动的效率，因此本文从与国外互相联通的角度设定基础设施互联互通的产出指标，具体投入产出指标见表1。

（二）效率分析

基于SE-Window-DEA模型，借助MaxDEA软件对东盟十国在2008—2017年间基础设施互联互通的投入产出数据进行运算，得出东盟十国基础设施互联互通的效率水平，表2给出了测算结果。

从表2可以看出，2008—2017年东盟十国整体基础设施互联互通的效率平均值为1.26，每一年的平均值也基本达到有效水平值，但是整体发展呈波动中逐步下降态势，尤其在2016年跌到了有效水平之下。這表明，东盟国家对于交通、能源和电信等基础设施的投入的确为各国对外联通带来了积极的作用，能够有效促进各国各项对外经济活动的开展，但是，近几年的联通效率稍有下降，值得引起注意。

细分国家来看效率值，东盟国家间基础设施互联互通效率存在较大差异，按均值由高到低排列依次为老挝、文莱、柬埔寨、缅甸、新加坡、菲律宾、马来西亚、泰国、越南和印度尼西亚。其中，后三名泰国、越南和印度尼西亚的基础设施互联互通缺乏效率。分地理板块来看，陆地国家整体的基础设施互联互通效率略高于海洋国家，主要是由于海洋国家中的印度尼西亚分值最低，拉低了整体的平均水平，但是海洋国家中达到有效水平值的国家数量要多于陆地国家。

在陆地国家中，老挝、柬埔寨和缅甸排名靠前且均为有效，老挝平均得分1.86，居东盟之首，在过去十年间的效率基本保持平稳。虽然从国内经济看，老挝是相对不发达的国家之一，但老挝是东盟和东南亚唯一的内陆国，被缅甸、泰国、柬埔寨和越南包围，地缘优势突出，有潜力成为整个东南亚的交通枢纽。受经济发展水平的约束，目前老挝的交通基础设施投入相对还比较落后，铁路运输量和航空运输量在东盟国家中处于最低水平，位于东南亚腹地的地理条件决定了其没有海运，只有国内公路建设情况略好于部分国家，而通信设施和能源设施的建设情况也基本排在东盟国家最末位置。在这样落后的基础设施条件下，老挝的对外经济活动却较为活跃，虽然对外投资方面相对较弱，但是在吸引外资和进出口贸易方面却表现较好。老挝有着丰富的水电、矿产等自然资源，以及较为宽松的外资准入政策，加上近几年“一带一路”建设的推进，来自于中国以及其他国家的外资大量涌入。此外，由于大量廉价劳动力的存在，发达国家偏爱将部分产业转移到老挝生产，为老挝的进出口贸易带来了更多活力。在这样的背景下，老挝的基础设施对外互联互通就由于其较低的投入和较高的产出获得了最高的效率值。与老挝类似的是柬埔寨和缅甸，柬埔寨和缅甸整体的基础设施建设情况要略好于老挝，但在东盟国家中的表现并不突出。可见，老挝、柬埔寨和缅甸属于互联互通潜力很大的国家，如果未来进一步加大基础设施的投入，将能够取得非常好的互联互通成绩。

在海洋国家中，大部分国家的基礎设施都呈现出较高的互联互通效率，如文莱、新加坡、菲律宾和马来西亚，只有印度尼西亚一个国家表现出无效率，分值低于1。排名居于首位的文莱拥有丰富的自然资源，如石油、天然气等，经济也较为发达，人均收入达2万多美元，文莱私家车拥有量较多，公共交通并不是很发达，因此铁路等交通基础设施建设情况在海洋国家中处于较差的位次，这与陆地国家老挝和柬埔寨相似，但是其通信和能源基础设施较好，尤其是其能源基础设施建设位于东盟国家首位，在这样的基础设施投入下，文莱对外经济也较为活跃，基于较发达的国内经济支撑，加上稳定的政治环境，以及较宽松的投资政策，导致文莱的外商直接投资（FDI）和进出口贸易都较为频繁，尤为突出的是其大量出口的原油和天然气产品，使得文莱对外经济联系十分紧密。整体而言，文莱基础设施投入并不均衡，偏重明显，但其对外经济活动非常活跃，虽然近两年开始实施多元化转型导致经济发展有所放缓，基础设施互联互通的效率也有所降低，但基础设施建设与运营以中等的投入水平获得了较高的互联互通产出水平，因此在东盟十国中，文莱的基础设施联通效率大部分时期都是最高的。另外一个拥有较高基础设施联通效率的国家是新加坡，在所有东盟国家中，新加坡综合基础设施投入水平是最高的，铁、海、陆等交通结成网络，十分完备，尤其是海上交通非常突出，同时通信基础设施和能源基础设施也很发达，尤其是其通信基础设施是东盟国家中最优的，在这样一种高投入的背景下，新加坡对外经济也非常活跃，不管是外商直接投资还是对外直接投资（OFDI），也不管是进口还是出口，都居于所有东盟国家首位，无愧于“全球最国际化的国家之一”的称号，由于新加坡基础设施较高的投入和较高的产出，使得其效率水平并没有居于东盟首位，但整体来看，新加坡基础设施互联互通效率优异。

五、东盟制度环境对基础设施互联互通效率的影响

（一）空间相关性分析

首先本文利用莫兰指数来判断东盟十国基础设施互联互通效率的主体之间是否存在空间依赖或空间相关：

式（5）中，Wij表示一个二元空间（i，j）权值矩阵中的任一元素；n为所要研究的国家对象数目，此处n=10；xi、xj分别为国家i和国家j的基础设施互联互通效率值。若Morans I=0，表示在该时期内东盟十国基础设施互联互通效率水平之间没有空间相关的特点；若Morans I>0，表明东盟十国基础设施互联互通效率水平在空间上的集聚显著为正；若Morans I<0，表明东盟十国基础设施互联互通效率水平之间存在显著负的空间相关性。由Matlab软件对2008—2017年间东盟十国基础设施互联互通效率水平进行Morans I值测算，发现其值为0.181 9，在5%的水平下是显著的，也就是说，这些值之间是空间相关的。因此，本文选择能够反映空间溢出效应的空间面板模型。

（二）变量设定与模型构建

鉴于东盟十国基础设施互联互通效率水平表现出明显的空间相关特征，本文利用空间模型公式（3）和公式（4）来探讨各国制度环境变量对这一互联互通效率水平的影响。

模型的主要解释变量是东盟十国的制度环境，主要由政治稳定度（S）、经济自由度（F）、政府清廉度（C）和法治公平度（L）四个维度构成，其中政治稳定度、政府清廉度和法治公平度数据来自于世界银行WGI数据库，取值位于-2.5到2.5之间。经济自由度数据来自于美国传统基金会数据库的世界经济自由度指数，取值在0到100之间，一般来说，高于80分是属于非常自由的经济体，70分到80分之间则属于比较自由，60分到70分属于中等自由，50分到60分属于较不自由，低于50分就被认为是受压制的。

表3显示了各国四个维度的制度环境历年得分的算术平均分，可见，海洋国家整体在四个维度上的得分都高于陆地国家，所以海洋国家制度环境整体优于陆地国家。具体来看各个维度，从政治稳定度（S）来观察，新加坡、文莱、越南、老挝和马来西亚五国得分较高；经济自由度（F）方面，仅有新加坡一国跻身于非常自由的国家，大多数东盟国家都在50分至70分之间，老挝、缅甸、越南等陆地国家更是处于50分的临界值边缘；政府清廉度（C）方面，只有新加坡、文莱和马来西亚三国得到了正的分值，所有陆地国家在这一项上的得分均为负；从法治公平度（L）来看，依然是只有新加坡、文莱和马来西亚三个海洋国家得到正值，所有陆地国家得分均为负。综合来看，东盟国家中制度环境整体较好的是新加坡、文莱和马来西亚三国。

除了考察制度环境对各国基础设施互联互通效率的影响，本文还考虑相关控制变量的影响。其中，各国经济水平（PGDP）作为控制变量用各国的人均GDP（美元）表示，各国人民生活状况则用各国人类发展指数（HDI）来表示，各国人力资本（HC）用各国高等院校入学率表示，各国科技水平（Sci）则用各国居民专利申请量来近似表征，这些变量涉及的数据来源于世界银行和联合国，为剔除价格的影响，以上各指标凡涉及价格的都换算成以2008年为基期的不变价格。

基于上述指标，构造空间计量模型如下：

其中，空间滞后模型（SLM）形式为式（6），空间误差模型（SEM）为式（7）。式中ρ、λ分别代表模型的空间滞后项和空间误差项，Z为4个控制变量，下标i与t代表东盟各国和各观察年度。W为本文建立的一阶邻接空间权值矩阵，以国家是否相邻为标准。

接着利用“常规拉格朗日—强拉格朗日”双重检验来选择模型形式，即从国家制度环境视角分析东盟各国基础设施互联互通效率的影响因素时，到底该选择SLM模型还是SEM模型。检验结果如表4所示。

由表4的双重检验结果可知，模型LMERR和R-LMERR的统计值均显著大于LMLAG和R-LM？ LAG，这表明运用SEM模型较SLM模型更为合理。

（三）估计结果分析

选定SEM模型后，运用Matlab软件来测度制度环境对2008—2017年东盟国家基础设施互联互通效率的空间溢出影响，为了便于比较，本文列出了四种空间面板模型计量的结果，具体见表5。

由表5可以看出，时间固定空间面板SEM模型的估计结果要优于无固定效应的混合模型、地区和时间双向固定模型和地区固定模型，同时该模型的R2值为0.592，也要明显高于另外几类模型。因此，本文以时间固定的空间面板SEM模型的计量结果为分析依据。空间误差项系数均显著也再次证明了使用空间面板模型来研究各国制度环境因素等对基础设施互联互通效率的影响是十分有必要的。

根据表5显示的时间固定空间面板SEM模型，可以看出，东盟各国制度环境对于该国基础设施互联互通效率的影响都较为显著。从政治稳定度（S）的角度看，东盟各国的政治稳定与否对于其基础设施互联互通效率的高低有着正向的显著影响，东盟国家中政治较为稳定的文莱、新加坡和老挝等国家在基础设施互联互通上都有較高的效率，而执政权力主体更迭频繁、国内暴力冲突频现的印度尼西亚、泰国等，尽管在基础设施投入方面并不是最差的国家，但政治不稳定性造成了其基础设施互联互通效率最差的结果。经济自由度（F）因素对于东盟各国基础设施互联互通效率有着一定的促进作用，因此享有较高自由度的文莱、新加坡和菲律宾等海洋国家在基础设施互联互通效率方面表现也不差，而自由度不高的老挝、缅甸等国也在基础设施互联互通效率上表现较好，但总体来说，经济表现出更高自由度，尤其是高于80分，对于基础设施对外联通是有积极作用的。政府清廉度（C）和法治公平度（L）这两个维度皆明显拖累了各国基础设施互联互通的效率，可见，东盟国家的政府腐败与否、警察和法律的可信与否，法治社会规则是否被信任等，并不能积极有效地带动这些国家的基础设施建设与运营为其对外的互联互通服务，如老挝、柬埔寨和缅甸三国在这两个维度的表现都不尽如人意，但互联互通效率却不低。

从控制变量的回归结果来看，各国人力资本（HC）对于基础设施互联互通效率有着较弱的正向影响，此处的人力资本用的是高等学校入学率来表征的，意味着各国如果拥有较高学历的人才储备，能够较容易地将各类基础设施的硬件建设和软件运营发挥出较高的效率，为各国对外经济活动带来潜在的机遇。各国经济发展水平（PGDP）对互联互通效率有明显促进作用，这说明相对于其他因素而言，经济发展才是硬道理，人均收入提高了，居民才有能力和信心开展更多的投资和消费活动，否则仅靠政府投资兴建基础设施并不能够很好地起到互联互通的效果。最后，各国科技水平（Sci）变量没能成功促进各国基础设施互联互通的效率，这主要是由于老挝、柬埔寨、缅甸和文莱这几个国家的技术创新较弱，较少申请专利，但它们的基础设施互联互通效率并没有受到影响，反而居于高位。可见，就东盟国家来看，科技创新因素对于基础设施拉动互联互通而言还没能产生预期的正面影响，这也和老挝、柬埔寨和缅甸等国的对外经济活动尚处于粗放阶段有关，增长主要来自于便宜要素的投入，在投资质量和贸易商品技术附加值方面则还需要转型。

（四）稳健性检验

为了防止上述回归结果存在偏误，鉴于制度因素以及各控制变量对于各国互联互通的影响可能不会在当期显现出来，在此运用滞后一期的各项影响因素变量来进行分析。还是先利用“常规拉格朗日—强拉格朗日”双重检验来选择空间模型形式，即选择SLM模型还是SEM模型（检验过程略），结果依然表明在此运用SEM模型更为合理。

表6显示，将原模型中各影响因素变量滞后一期后，其回归结果系数的正负与显著性基本与表5的全样本回归结果一致，具体回归系数的差异并不大，说明上述回归结果是比较稳健的，即政治稳定性和经济自由度在当期和滞后期都表现出对基础设施互联互通效率正向的显著影响，其中政治稳定性对下一期的基础设施互联互通效率表现出更加强烈的正面影响，而政府清廉和法治公平则维持了对基础设施互联互通效率负向的显著影响；较大的差异在于科技创新这个控制变量、滞后一期的科技创新变量变成了正向的影响，虽然系数依然不大，但证明了科技进步未来对于基础设施互联互通效率有积极促进的潜力，值得重视，与预期较为符合。总体来说，表6的结果验证了表5回归结果的准确性，证实了东盟制度环境中，政治稳定和经济自由对各国基础设施互联互通效率有积极影响，而政府清廉和法治公平却没能发挥出同样的积极作用。

六、结论与政策建议

（一）结论

本文基于东盟2008—2017年的面板数据，运用SE-Window-DEA模型定量测度了东盟各国基础设施互联互通效率的高低并进行区域、国别比较，进而运用空间面板模型考察了各国制度环境差异对基础设施互联互通效率的影响，制度环境包括政治稳定度、经济自由度、政府清廉度和法治公平度四个维度，得出了如下研究结论：

第一，整体来看，2008—2017年东盟十国整体基础设施的互联互通效率大于1，达到了有效水平值，但是整体发展呈波动中逐步下降态势。这表明，东盟国家对于交通、能源和电信等基础设施的投入的确为各国对外的联通带来了积极的作用。第二，分区域来看，陆地国家整体的基础设施互联互通效率略高于海洋国家，但海洋国家中达到有效水平值的国家数量要多于陆地国家。第三，分国家来看，国家间基础设施互联互通效率的差异较大，按均值由高到低排列依次为老挝、文莱、柬埔寨、缅甸、新加坡、菲律宾、马来西亚、泰国、越南和印度尼西亚。第四，在东盟国家中，老挝、柬埔寨和缅甸属于未来互联互通潜力很大的国家，如果可以进一步加大基础设施的投入，将能够取得非常好的互联互通成绩。第五，制度环境会显著影响东盟各国的基础设施互联互通效率，但影响的方向和力度不一，政治稳定和经济自由对东盟各国基础设施互联互通效率有积极影响，而政府清廉和法治公平却没能发挥出同样的积极作用。第六，其他因素中，东盟各国GDP增长和优质人力资本都对其基础设施互联互通效率有正面影响，但科技创新水平还没能表现出同样的正向作用。

（二）政策建议

本文的研究结论对中国以“陆海新通道”加强与东盟互联互通，打造高质量的中国—东盟经济共同体具有重要的借鉴意义。首先，在双边基础设施的联通合作上，中国应该重点选择现有基础设施互联互通效率较高的国家进行基础设施建设合作，如陆地国家老挝、柬埔寨和缅甸与海洋国家文莱、新加坡、菲律宾和马来西亚，尤其是陆地国家老挝、柬埔寨和缅甸，这三个国家凭借较弱的基础设施条件取得了不错的对外经济发展成绩，如果中国重点与其基础设施领域进行合作，将能够最大程度地提升双边经贸互联互通水平。其次，中国在与东盟国家进行基础设施建设合作的时候，应该充分关注各国的制度环境。东盟是一个复杂的地区性组织，各国语言不同，宗教和社会习俗差异大，政治制度背景差异也很大，部分国家面临着较强的政治风险，如战争、政变、恐怖袭击、宗教冲突、罢工等，表现尤为明显的如泰国、越南、印尼等，甚至一向较为稳定的新加坡和马来西亚，也面臨着政党更替和选举冲突等风险，缅甸、老挝和柬埔寨等国腐败现象也非常严重，中国应该做好全面的国家制度评估，引导企业优先与那些政治稳定和经济自由且发达的国家进行合作，如新加坡等，而与那些政治欠稳定、政府清廉度低的国家合作时，中国更应加强对企业的指导与帮助，出台和完善海外投资法律体系、信息服务体系、保险机制等有效措施规避不利因素，充分借助有利因素，帮助中国企业在目标国享受到基础设施互联互通带来的红利。最后，面临复杂多变的国际形势，中国政府也应进一步加强同东盟各国各种政府与民间组织的交流合作，搭建融合发展的国际交流合作平台，加快中国—东盟经贸投资领域的发展步伐，寻找潜在合作机遇，为本国企业创造一个稳定且可持续的经贸合作环境。

注释：

①陆地国家包括越南、老挝、柬埔寨、泰国、缅甸五国；海洋国家包括马来西亚、新加坡、印度尼西亚、文莱、菲律宾五国。

参考文献：

[1]魏敏.“一带一路”框架下中国与中东基础设施互联互通问题研究[J].国际经济合作，2017（12）：58-63.

[2]姚勤华.中缅交通互联互通现状与前景分析——以云南基础设施建设为视角[J].社会科学，2017（5）：25-37.

[3]陈秀莲，张静雯.中国—东盟港口互联互通建设存在问题与对策[J].对外经贸实务，2018（2）：22-25.

[4]王萍.中国—东盟海洋交通物联网互联互通合作建设研究[J].国际经济合作，2018（6）：38-44.

[5]金凤君，刘会远，陈卓，等.中国与东盟基础设施建设合作的前景与对策[J].世界地理研究，2018（4）：1-10.

[6]SEDEF A.Geographic concentrations in Turkeys manufac？ turing industry：identifying regional high-point clusters[J]. European planning studies，2006，14（2）：169-197.

[7]BOTTASSO A，CONTI M，PORTO P C D S，FERRARI C，TEI A.Port infrastructures and trade：empirical evidence from Brazil[J].Transportation research part A policy&prac？ tice，2018（107）：126-139.

[8]郑荷芬，马淑琴，徐英侠.基础设施投入对服务贸易结构影响的实证研究——来自跨国面板数据的证据[J].国际贸易问题，2013（5）：115-127.

[9]梁双陆，张梅.基础设施互联互通对我国与周边国家贸易边界效应的影响[J].亚太经济，2016（1）：101-106.

[10]张鹏飞.基础设施建设对“一带一路”亚洲国家双边贸易影响研究：基于引力模型扩展的分析[J].世界经济研究，2018（6）：70-82.

[11]杜军，鄢波.港口基础设施建设对中国—东盟贸易的影响路径与作用机理——来自水产品贸易的经验证据[J].中国流通经济，2016（6）：26-33.

[12]杨友孝，宁静.东盟基础设施现状对中国—东盟双边贸易影响的研究[J].国际经贸探索，2018（6）：34-39.

[13]胡再勇，付韶军，张璐超.“一带一路”沿线国家基础设施的国际贸易效应研究[J].数量经济技术经济研究，2019（2）：24-44.

[14]杜军，鄢波.基础设施互联互通能否促进区域经济增长——来自我国11个沿海省市的经验证据[J].当代经济管理，2018（1）：63-71.

[15]王勇，黎鹏.信息通信基础设施对东盟全要素生产率的影响[J].亚太经济，2019（2）：23-32.

[16]姜巍，陈万灵.东盟基础设施发展与FDI流入的区位选择：机理与实证[J].经济问题探索，2016（1）：132-139.

[17]崔岩，于津平.“一带一路”国家基础设施质量与中国对外直接投资——基于面板门槛模型的研究[J].世界经济与政治论坛，2017（5）：135-152.

[18]张军，高远，傅勇，张弘.中国为什么拥有了良好的基础设施[J].经济研究，2007（3）：4-19.

[19]张光南，陈广汉.基础设施投入的决定因素研究：基于多国面板数据的分析[J].世界经济，2011，33（3）：34-44.

[20]陈银娥，孙琼.中国基础设施发展水平测算及影响因素——基于省级面板数据的实证研究[J].经济地理，2016（8）：23-30.

[21]史晓丹.“一带一路”国家基础设施发展的影响因素研究——基于面板门槛模型的实证分析[J].福建论坛（人文社会科学版），2018（12）：181-194.

[22]李建军，李俊成.“一带一路”倡议是否增进了沿线国家基础设施绩效[J].兰州大学学报（社会科学版），2018（4）：61-73.

[23]章秀琴，余长婧.“一带一路”基础设施建设的贸易效应研究[J].国际商务——对外经济贸易大学学报，2019（1）：78-89.

[24]LEE K，KIM B Y.Both institutions and policies matter but differently for different income groups of countries：determi？ nants of long-run economic growth revisited[J].World de？ velopment，2009，37（3）：533-549.

[25]LAW S H，LIM T C，ISMAIL N W.Institutions and econom？ ic development：a granger causality analysis of panel data evidence[J].Economic systems，2013，37（4）：610-624.

[26]COMPTON R A，GIEDEMAN D C，HOOVER G A.A dis？ tributional analysis of the benefits of economic freedom[J]. European journal of political economy，2014，33（Com？ plete）：121-133.

[27]杨友才，制度变迁、路径依赖与经济增长的模型与实证分析——兼论中国制度红利[J].山东大学学报（哲学社会科学版），2015（4）：141-150.

[28]邓明.制度距离、“示范效应”与中国OFDI的区位分布[J].国际贸易问题，2012（2）：123-135.

[29]王永钦，杜巨澜，王凯.中国对外直接投资区位选择的决定因素：制度、税负和资源禀赋[J].经济研究，2014（12）：126-142.

[30]王晓颖，周婉冰.东道国制度质量、超主权投资制度与中国对东盟直接投资[J].亚太经济，2018（2）：103-113，152.

[31] KOLSTAD I，WIIG A.What determines Chinese outward FDI[J].Journal of world business，2012，47（1）：26-34.

[32]池建宇，方英.中国对外直接投资区位选择的制度约束[J].国际经贸探索，2014（1）：81-91.

[33]蒋冠宏，蒋殿春.中国对外投资的区位选择：基于投资引力模型的面板数据检验[J].世界经济，2012（9）：21-40.

[34]綦建红，李丽，杨丽.中國OFDI的区位选择：基于文化距离的门槛效应与检验[J].国际贸易问题，2012（12）：137-147.

[35]RAMASAMY B，YEUNG M，LAFORET S.Chinas out？ ward foreign direct investment：location choice and firm ownership[J].Journal of world business，2012，47（1）：17-25.

[36]ANDERSON J E，MARCOUILLER D.Insecurity and the pattern of trade：an empirical investigation[J].Review of economics and statistics，2002，84（2）：342-352.

[37]BELLOC M.Institutions and international trade：a reconsid？ eration of comparative advantage[J].Journal of economics surveys，2006，20（1）：3-26.

[38]孫楚仁，王松，赵瑞丽.制度好的省份会出口制度更密集的产品吗[J].南开经济研究，2014（5）：92-114.

[39]陈和平，祁春节.制度质量对国际贸易的影响：一个文献综述[J].经济问题探索，2016（8）：38-39.

[40]崔娜，柳春.“一带一路”沿线国家制度环境对中国出口效率的影响[J].世界经济研究，2017（8）：38-50.

[41]陈能军，王娟.制度质量与出口结构优化的关系测度——基于2003—2016年中国与“一带一路”沿线58个国家的经验数据[J].江汉论坛，2019（4）：16-21.

[42]潘海英，贾婷婷，张可.中国对“一带一路”沿线国家直接投资：经济发展、资源禀赋和制度环境[J].河海大学学报（哲学社会科学版），2019，21（2）：35-46.

[43]高志刚，梁江艳.中国与中西南亚国家贸易效率、潜力测算及其影响因素分析——基于随机前沿引力模型[J].价格月刊，2019（6）：30-37.

[44]孙灵燕，李荣林.融资约束限制中国企业出口参与吗[J].经济学（季刊），2011，11（1）：231-252.

[45]陈升，张俊龙.东道国制度水平对我国对外直接投资的影响——综合运用全球治理指标和“一带一路”沿线国家数据的实证[J].产经评论，2019（3）：56-66.

[46]ANDERSEN P，PETERSEN N C.A procedure for ranking efficient units in data envelopment analysis[J].Management science，1993，39（10）：1 261-1 264.

[47]CHARNES A，CLARK C T，COOPER W W，GOLANY B. A developmental study of data envelopment analysis in measuring the efficiency of maintenance units in the US air forces[J].Annals of operations research，1985，2（1）：95-112.

[48]CHARNES A，COOPER W W，LEWIN A Y，SEIFORD L M.Data envelopment analysis：theory，methodology and ap？ plication[M].Norwell，Massachusetts：Kluwer Academic Publishers，1994：49-61.

ASEAN Institutional Environment and Infrastructure Connectivity Efficiency under the Construction of“New Land-Sea Corridor”

——a Study based on SE-Window-DEA Model and Spatial Panel Model

GUO Xiao-ming and HUANG Sen

（Research Center of National Economy and International Business，Sichuan International Studies University，Chongqing 400031，China）

Abstract：The construction of "New Land- Sea Corridor" has officially become Chinas national strategy，which will vigorously promote the infrastructure interconnection between China and ASEAN countries，and the efficiency of the existing infrastructure interconnection among ASEAN countries will directly affect the performance of Chinas future connectivity with ASEAN. Based on the panel data of ASEAN countries from the year from 2008 to 2017，the SE-Window-DEA model is used to quantitatively measure the efficiency of infrastructure connectivity for ASEAN countries. Then the spatial panel model is adopted to examine the impact of institutional environment differences on infrastructure connectivity efficiency in ASEAN countries，including four dimensions：political stability，economic freedom，government corruption-control and rule of law fairness. It is concluded that the overall infrastructure connectivity of the ten ASEAN countries presents an effective status，ranking from high to low are Laos，Brunei，Cambodia，Myanmar，Singapore，Philippines，Malaysia，Thailand，Vietnam and Indonesia. The institutional environment of each country will significantly affect the efficiency of infrastructure connectivity in ASEAN countries，but the direction and intensity of the influences are different. Political stability and economic freedom have positive impact on the efficiency of infrastructure connectivity in ASEAN countries，while government corruption-control and rule of law fairness fail to play the same positive roles.

Key words：New Land-Sea Corridor；ASEAN；infrastructure；connectivity efficiency；institutional environment