“一带一路”沿线境外经贸合作区的贸易效应及其实现路径研究

徐 俊，李金叶

（新疆大学经济与管理学院，新疆乌鲁木齐830046）

一、引 言

境外经贸合作区是我国产业合作的成功模式，正日益成为我国企业“走出去”的集聚平台和我国对外直接投资的重要“名片”。近年来，境外经贸合作区作为共建“一带一路”的重要平台，在产业集聚、带动、辐射、示范等方面发挥着不可替代的作用。事实上，中国企业在1998 年后就开始在海外开展产业园区的探索和建设，2006 年商务部推出了境外经济贸易合作区建设工程，经过多年的发展，我国境外经贸合作区已在国际经济合作中扮演愈来愈重要的角色。根据中国商务部统计，目前中国在海外共建的境外经贸合作区累计投资近400亿美元，覆盖了亚洲、非洲、欧洲等多个地区。其中，与“一带一路”沿线国家共建的境外经贸合作区占全部合作区的70%以上。境外经贸合作区为东道国贡献了30 多亿美元的税费、提供了30 多万个就业岗位。可见，境外经贸合作区不仅有益于东道国的经济社会发展，同时也有益于我国与沿线国家分享发展成果和经验，从而实现互利共赢。

“一带一路”沿线国家已成为继欧盟之后全球第二大贸易板块①资料来源于中国国际经济交流中心、对外经济贸易大学、国家开发银行研究院等多家机构联合编制的《“一带一路”贸易投资指数（BRTII）》报告。。截至2018 年底，我国与“一带一路”沿线国家的货物贸易量已超过6万亿美元，直接投资已超700 亿美元。作为全球第二大经济体、第一大出口国和第二大进口国，近年来我国与沿线国家的经济合作备受关注。事实上，境外经贸合作区本质上是一种跨国界园区，是跨越主权边界的跨国合作，境外经贸合作区的设立有力推动了东道国轻纺、家电、钢铁、建材、矿产品、机械等产业发展和升级，加速了发展中国家工业化进程，逐渐成为新时期跨国合作的重要形式之一。基于此，本文试图检验在“一带一路”沿线国家设立的境外经贸合作区是否会对中国与沿线国家的双边贸易合作产生影响，以及境外经贸合作区是如何影响双边贸易合作的。

二、文献综述

海外园区的建设并非从中国兴起，早在上世纪90 年代，新加坡率先实施了“区域化2000”计划，试图通过将本土附加值低的环节转移出去，从而拓展知识密集型产业发展，这标志着海外园区真正诞生。随着国际合作的不断深入，合作区的内涵和实践不断丰富。中国是境外经贸合作区的积极倡导者和实践者，近年来在境外经贸合作区方面取得显著成就，尤其是2013 年习近平总书记提出“一带一路”倡议以来，境外经贸合作区这种创新合作模式更加备受关注。

国内外学者围绕境外经贸合作区的研究日益丰富，大多学者均是从三个理论方面展开研究。（1）关于境外经贸合作区的发展、建设研究。Martin Perry等提出“新加坡是合作园区建设的积极实践者”[1]。张忠祥、Brautigam 和Xiao yang 等认为中非经贸合作区成为中非合作新的增长点，在经济发展、居民收入和就业等方面发挥积极作用。①参见张忠祥《中非经贸合作区：中非经贸关系新的增长点》，《西亚非洲》，2011年第2期，第59页；Bräutigam Deborah,Xiaoyang Tang.African Shenzhen:China's special economic zones in Africa.The Journal of Modern African Studies,2011,Vol.49,Iss.1,pp.27-54.刘英奎等分析了中国境外合作产业园的建设情况、发展特点及存在问题。②参见刘英奎、敦志刚《中国境外经贸合作区的发展特点、问题与对策》，《区域经济评论》，2017年第3期，第96页；沈正平、简晓彬、赵洁《“一带一路”沿线中国境外合作产业园区建设模式研究》，《国际城市规划》，2018年第2期，第33页。原帼力等分别以新疆境外园区、泰达苏伊士经贸合作区为研究对象，发现境外合作区可以带动基础设施建设、招商引资等。③参见原帼力、麦迪娜·依布拉音《丝绸之路经济带核心区视域下新疆推进境外园区建设的思路》，《新疆师范大学学报》（哲学社会科学版），2018年第4期，第85页；杨剑、祁欣、褚晓《中国境外经贸合作区发展现状、问题与建议——以中埃泰达苏伊士经贸合作区为例》，《国际经济合作》，2019年第1期，第118页。（2）关于境外经贸合作区的功能和定位研究。Litwack等发现境外经贸合作区的设立显著吸引了外商投资，形成了资本集聚且产生溢出效应，从而明显促进当地经济发展。④See Jon M.Litwack,Yingyi Qian.Balanced or Unbalanced Development:Special Economic Zones as Catalysts for Transition. Working Papers, 1998, Vol.26,Iss.1,pp.117-141；Deborah Bräutigam. Going Global in Groups: Structural Transformation and China's Special Economic Zones Overseas.World Development,2014,p.63.李春顶研究认为“合作区建设是中小型企业抱团出海、抵御国际经营风险的重要平台，是我国实施‘走出去’战略的一项重要举措”[2]。余官胜等认为“在建有我国境外经贸合作区的国家，东道国风险不影响企业对外直接投资的进入速度，即境外经贸合作区具有风险规避功能”[3]。（3）关于“一带一路”沿线的境外经贸合作区研究。刘佳提出“我国应该加快建设境外经贸合作区，快速融入‘一带一路’”[4]。叶尔肯·吾扎提等认为“我国‘一带一路’海外园区建设有政府高层推动建设型、园区开发公司为主导力量建设型和民营企业建设型三种模式”[5]。董千里认为“境外园区是国内产业转移和境外延伸的产业集群载体，在‘一带一路’中承担着国际产能合作的新使命”[6]。在实证研究层面，李嘉楠等运用倾向得分匹配的方法，验证了境外经贸合作区的建立能够显著提高中国与东道国的直接投资，且这种投资作用要大于双边投资协定和自由贸易区协定。⑤参见李嘉楠、龙小宁、张相伟《中国经贸合作新方式——境外经贸合作区》，《中国经济问题》，2016年第6期，第64页。孟广文等利用EG指数测算发现尼日利亚奥贡广东自贸区的产业集聚度较高，符合鼓励先锋行业发展的要求。⑥参见孟广文、王春智、杜明明《尼日利亚奥贡广东自贸区发展历程与产业聚集研究》，《地理科学》，2018年第5期，第727页。

事实上，开展国际产能合作最主要的目的是拉动双边投资和带动贸易往来。对于境外经贸合作区的投资效应已有学者研究并取得积极成果，但境外经贸合作区的贸易效应鲜有提及，本文试图弥补这方面的不足。在“一带一路”沿线成为全球第二大贸易板块和我国开启新一轮高水平对外开放的双重背景下，将境外经贸合作区打造成国际合作的样板至关重要。基于此，本文选取“一带一路”沿线71个国家为研究样本，以2003—2017年为研究期间，运用动态面板数据模型和中介效应模型实证分析境外经贸合作区对双边贸易合作的影响及其实现路径，以期为我国建设境外经贸合作区，推动高质量建设“一带一路”提供借鉴和参考。

三、模型构建、变量选取与数据说明

（一）研究模型设定及说明

选取科学合理的估计方法是回归结果可信的重要保证，考虑到本文研究的问题可能存在内生性，分别运用差分GMM和系统GMM两种方法进行估计。同时本文借鉴现有文献常用的投资引力模型基础上，纳入核心变量，最终设定的动态面板数据模型为:

上式（1）—（4）中，t代表年份，i代表中国，j代表“一带一路”沿线国家，lntradeij，t表示t 年我国和沿线国家间的双边贸易额，lntradeij，t-1表示我国与沿线国家双边贸易额的滞后项，即两国当年贸易量受过去一年贸易合作的影响，用于检验贸易往来存在“贸易惯性”。parki，t表示t年我国在沿线国家设立的境外合作园区的数量，Xi，t表示其他可能影响我国与沿线国家双边贸易合作的控制变量，εi,t为随机扰动项。

（二）变量选取及数据说明

本文主要研究“一带一路”沿线境外经贸合作区对我国与沿线国家双边贸易往来的影响及其实现路径。根据以上构建的动态面板数据模型，被解释变量为中国与沿线国家的双边贸易额，核心解释变量为在沿线国家设立的境外经贸合作区的数量和我国对沿线国家的对外直接投资额。同时，从制度、经济、文化等多方面选取控制变量，各变量的含义及数据来源见如表1所示。Hefeker的方法①See Matthias Busse,Carsten Hefeker.Political risk,institutions and foreign direct investment.European Journal of Political Economy,2006,Vol.46,Iss.1,pp.22-34.用ln[fdi+(fdi2+1)1/2]进行替代，这样保证了估计结果的有效性。

表1 各变量含义及数据来源

3.控制变量

本文从政治、经济、文化等多方面进行选取，主要有我国（lngdpit）和“一带一路”沿线国家（lngdpjt）经济规模，运用历年各国国内生产总值替代，数据来源于世界银行WGI 数据库；两国间地理距离（lndisij）运用两国首都间距离作为其代理量，数据来源于法国国际经济研究中心（CEPII数据库）；东道国自然禀赋（Natj，t）运用各国燃料、矿石和金属出口占商品出口总额的比重表示，数据来源于世界银行WGI 数据库；东道国经济自由度（Hjt）涵盖贸易、金融、财政、腐败、产权保护等10个自由度

1.被解释变量

本文选取中国与沿线国家双边贸易额（lntradeij，t）作为被解释变量，运用历年我国与沿线国家间的进出口总额表示，数据来源于联合国商品贸易数据库（UN Comtrade Database）。

2.核心解释变量

本文选取我国在“一带一路”沿线国家设立的境外经贸合作区数量（parkj，t）作为核心解释变量之一，运用境外经贸合作区存量，数据来源于中国国际贸易促进委员会境外产业园区信息服务平台。选取对外直接投资额（lnfdij，t）作为另一个核心解释变量，考虑到数据的稳健性，运用我国与沿线国家对外直接投资存量。本文借鉴Bussse 和指标①由美国传统基金会发布的经济自由度指数，涵盖贸易、货币、金融、投资、财政、商业、政府支出、腐败、产权保护、劳工等10个自由度指标。，本文使用总指数衡量各国制度质量，取值范围为（0,100），该指数值越大，表示制度质量越高，数据来源于美国传统基金会（the Heritage Foundation）。

此外，两国间文化距离（Cdisij，t）本文借鉴綦建红等构建的文化距离公式：

进行计算②参见綦建红、李丽、杨丽《中国OFDI的区位选择:基于文化距离的门槛效应与检验》，《国际贸易问题》，2012年第12期，第137页。。其中Iij、Iich分别表示沿线国家和我国在第i个文化维度的数值，Vi表示所有样本国家第k个文化维度数值的方差，数据来源于Hofstede官网，包含权力距离、集体主义（或个人主义）、男性主义（或女性主义）、不确定性规避四个文化维度。Tj表示沿线国家与中国建交的年数，1/Tj表示中国与沿线国家随着建交时间越长，双边文化距离越小。 cdisj值越大，表明两国间文化差异越大，反之亦然。在虚拟变量方面：选取两国是否存在共同边界（Borij）和是否使用同种语言（Langij）。若“是”，记为“1”，否则记为“0”，数据均来自于法国国际经济研究中心（CEPII数据库）。

考虑到数据的平稳性及估计结果的可靠性，本文对上述双边贸易额、对外直接投资额、各国国内生产总值、两国间地理距离四个变量进行对数化处理。各变量的统计性描述如下表2所示。

表2 各变量的统计性描述

4.样本选取及说明

考虑到我国商务部从2003 年开始公布《中国对外直接投资公报》，因此本文选取2003—2017年作为研究期间。考虑到数据的可得性和研究的可行性，本文最终选取数据全面，且真实可靠的“一带一路”沿线71 个国家作为研究对象③据中国一带一路网显示，截至2019年4月30日，中国与131个国家签署了共建“一带一路”合作文件，考虑到数据的可得性，本文最终选取71个国家为研究样本，依次为：安哥拉、阿拉伯联合酋长国、澳大利亚、阿塞拜疆、比利时、孟加拉国、白俄罗斯、巴西、加拿大、智利、哥伦比亚、捷克共和国、德国、丹麦、阿拉伯埃及共和国、西班牙、埃塞俄比亚、芬兰、斐济、法国、格鲁吉亚、加纳、希腊、匈牙利、印度尼西亚、印度、伊朗、以色列、意大利、约旦、哈萨克斯坦、肯尼亚、吉尔吉斯斯坦、柬埔寨、韩国、科威特、老挝、斯里兰卡、卢森堡、墨西哥、马耳他、缅甸、蒙古国、莫桑比克、马来西亚、纳米比亚、尼日利亚、荷兰、挪威、尼泊尔、新西兰、阿曼、巴基斯坦、巴拿马、菲律宾、波兰、卡塔尔、罗马尼亚、俄罗斯、沙特阿拉伯、新加坡、泰国、塔吉克斯坦、土耳其、坦桑尼亚、乌干达、乌克兰、越南、也门、南非、赞比亚。，以此研究境外经贸合作区的设立对中国与“一带一路”沿线国家双边贸易合作的影响及其实现路径。

四、境外经贸合作区的贸易效应分析

（一）基准模型检验结果分析

首先，基于总体样本仅纳入控制变量及滞后项进行基准模型估计，分别使用差分GMM和系统GMM进行参数估计，发现各变量影响系数变化不明显，为了避免模型内生性问题，且设定模型中存在虚拟变量，最终选用系统GMM 的估计结果，以下分析以此为准，具体估计结果如下表3中所示。估计结果表明：中国国内生产总值、东道国国内生产总值、东道国自然禀赋和东道国制度质量均显著促进双边贸易合作，且分别通过1%和5%的显著性水平检验。而两国间地理距离、文化距离均显著抑制双边贸易往来，说明运输成本和沟通成本依然是影响双边贸易合作的重要因素。两国存在共同边界有益于双边贸易往来，通过1%显著性水平检验。而语言差异不利于双边贸易合作。整体来看，本文选取的控制变量显著影响双边贸易往来且均通过显著性水平检验，同时AR（2）的值均大于0.1，因此表明本文选取的控制变量是合理的，基准模型设定是无误的，可检验境外经贸合作区的贸易效应。

表3 境外经贸合作区贸易效应的系统GMM估计结果

（二）加入核心解释变量的模型检验结果分析

首先，在基准模型（1）的基础上加入第一个核心解释变量东道国境外经贸合作区数量（parkj，t），估计结果如表3 中模型（2）所示，结果显示各控制变量的系数变化波动较小，同时境外经贸合作区的影响系数显著为正，且通过1%显著性水平检验，这表明境外经贸合作区的设立会显著促进双边贸易合作，即境外经贸合作区可发挥“贸易效应”。

其次，将本文选取的另一个核心解释变量对外直接投资（lnfdiij，t）单独纳入基准模型（1），得到回归结果如表3 中模型（3）所示，估计结果显示对外直接投资估计系数显著为正，且通过1%显著性水平检验，这表明对外直接投资会显著促进双边贸易往来，即对外直接投资也存在明显的“贸易效应”。因此，由以上分析可知，境外经济合作区和对外直接投资均可促进我国与沿线国家间的贸易往来，即均存在直接“贸易效应”。

以上分别单独验证了无论是对外直接投资还是境外经贸合作区均显著促进双边贸易合作，但二者之间是相互影响的，有可能存在“叠加效应”？亦或存在“挤出效应”？为了厘清二者关系，将两个核心解释变量同时纳入基准模型（1），得到估计结果如表3 中模型（4）所示，估计结果显示对外直接投资和境外经贸合作区系数均显著为正，且均通过1%显著性水平检验。不难发现，境外经贸合作区的影响系数由0.223增加至0.250，说明境外经贸合作区影响作用有所增大；相反，对外直接投资的影响系数略有下降。除此之外，二者交互项（parkj,t*lnfdii,t）的估计系数显著为正，且通过了1%显著性水平检验，这表明我国在“一带一路”沿线国家设立境外经贸合作区和对外直接投资间存在一定“替代关系”，即设立境外经贸合作区在某种程度上可替代中国与“一带一路”沿线国家的双边投资合作。

五、境外经贸合作区贸易效应的实现路径分析

境外经贸合作区是“一带一路”倡议的重要承接点，逐渐成为中国企业对外投资合作的新平台，有利于东道国的产业集聚，从而为两国经贸往来和经济合作提供新机遇。境外经贸合作区的设立可以吸引众多的企业入驻产业园，从而带动当地产业的发展，同时也为当地创造就业岗位和提升收入作出重要贡献。关于境外经贸合作区如何影响对外直接投资，进而促进两国经贸合作的研究相对较少。鉴于此，本文进一步分析境外经贸合作区贸易效应的实现路径。

事实上，在“一带一路”沿线国家设立境外经贸合作区，一方面是为中国企业“走出去”提供一个良好的投资平台；另一方面充分利用当地的自然资源优势和劳动力优势，吸引大量企业入驻从而带动大量投资，充分发挥合作区的“资本集聚”功能。随着企业的大量投资建厂、生产运营，最终必然会促进贸易往来。因此，本文认为境外经贸合作区通过两个路径影响双边贸易合作（如下图1所示）。一方面，境外经贸合作区的设立可以直接促进双边贸易往来；另一方面，境外经贸合作区的设立促进了我国企业对外直接投资，通过投资进而促进双边贸易合作。

图1 境外经贸合作区贸易效应的实现路径

在以上理论分析的基础上，本文参考Baron和Kenny 的Sobel 中介因子检验方法，构建中介效应模型以验证境外经贸合作区贸易效应的实现路径。具体的Path(1)、Path(2)、Path(3)如下：

其中，Path(1)为境外经贸合作区与双边贸易的回归模型，与前文一致。Path(2)为境外经贸合作区与外商直接投资的回归模型。Path(3)为境外经贸合作区、对外直接投资和双边贸易的回归模型。各变量含义及来源与前文保持一致，具体在此不再赘述。

根据Baron和Kenny的研究方法，验证境外经贸合作区的设立与双边贸易之间的关系是否存在中介效应依次分三步进行。首先，通过Path（1）基本回归模型检验境外经贸合作区对双边贸易往来的影响，观察估计系数γ1；其次，通过Path（2）检验境外经贸合作区对对外直接投资的影响，观察估计系数γ2；最后，同时检测境外经贸合作区和对外直接投资对两国双边贸易合作的影响，观察Path（3）中的的估计系数γ3和φ1。此时，可根据得到的估计系数判定二者是存在完全中介效应还是部分中介效应。具体判定标准，若Path（1）的回归系数γ1、Path（2）的回归系数γ2及Path（3）的估计系数φ1均显著，而估计系数γ3不显著，同时Sobel Z 值通过显著性检验，则判定对外直接投资具有完全中介效应；若Path（1）的估计系数γ1、Path（2）的估计系数γ2及Path（3）的估计系数γ3和φ1均显著，但是Path（3）的估计系数γ3显著小于Path（1）的估计系数，同时Sobel Z 值通过显著性检验，则最终可判定对外直接投资具有部分中介效应。

对外直接投资对境外经贸合作区贸易效应的中介效应检验结果如下表4所示。在Path（1）中境外经贸合作区的影响系数为0.058，且通过1%显著性水平检验。在Path(2)中境外经贸合作区对中介因子对外直接投资的估计系数为0.506，且通过1%显著性水平检验，说明二者存在显著的正相关关系，这表明境外经贸合作区的设立能够吸引大量外商直接投资，发挥资本集聚功能。同时也印证了境外经贸合作区为企业投资提供了新平台，得到了“走出去”企业的认可。在Path（3）中，当把中介因子对外直接投资纳入模型中时，境外经贸合作区的影响系数下降为0.047，显著性水平也有所降低，通过5%显著性水平检验。同时，最终得到的Sobel Z 检验的值为2.589，也通过1%显著性水平检验。由此判定，对外直接投资在境外经贸合作区的贸易效应中存在部分中介效应。

表4 对外直接投资的中介效应检验结果

六、结论与启示

本文最终选取“一带一路”沿线71个国家为研究样本，2003—2017年为研究期间，运用动态面板数据模型和中介效应模型分别分析境外经贸合作区对中国与“一带一路”沿线国家双边经贸合作的影响及其实现路径。研究主要得出以下几点结论：

第一，总体来看，在“一带一路”沿线国家设立境外经贸合作区可以显著促进中国与沿线国家间贸易往来，即境外经贸合作区存在明显的“贸易效应”。中国经济规模、东道国经济规模、自然禀赋及制度质量均有益于双边贸易合作；中国的贸易合作仍然存在“临界效应”，而语言一直是阻碍双边贸易往来的重要因素之一；两国间地理距离和文化差异均不利于两国间经贸往来。

第二，境外经贸合作区对对外直接投资的贸易效应存在一定“替代关系”。设立境外经贸合作区在某种程度上对对外直接投资形成了有益补充，境外经贸合作区为“走出去”企业提供了新平台，充分发挥资本集聚功能，成为“一带一路”的重要承接点。

第三，境外经贸合作区可通过两个路径发挥“贸易效应”。一方面，境外经贸合作区可直接影响中国与“一带一路”沿线国家的双边贸易往来，即发挥直接“贸易效应”；另一方面，境外经贸合作区首先影响对外直接投资，进而通过中介因子对外直接投资影响双边贸易合作，即发挥间接“贸易效应”。且进一步证明，对外直接投资在境外经贸合作区的间接“贸易效应”中存在部分中介效应。

基于以上研究结论，本文得出以下启示：

充分发挥“平台效应”。在秉持共商、共建、共享的原则下，结合“一带一路”沿线国家比较优势，设立境外经贸合作区，形成企业抱团“走出去”的实现载体，共享优质产能和成熟经验。

丰富国际产能合作方式。境外经贸合作区作为对外投资合作的新模式，丰富了国际产能合作的方式，分享了发展经验，深化了互利共赢，境外经贸合作区既是我国对外开放的重要窗口，更是开展国际合作的“中国方案”。

助推高质量建设“一带一路”。对外经贸合作区日益成为共建“一带一路”的生动实践，受到沿线越来越多国家的积极响应，将境外经贸合作区打造成“一带一路”经贸合作的典范，助推高质量建设“一带一路”。