“一带一路”倡议对我国地区收入差距的影响

于津平，黄 真

(南京大学商学院，江苏南京 210093)

一、引 言

2013年，习近平总书记提出共建“一带一路”倡议。截至2020年5月，中国已先后与138个国家、30个国际组织签署200份共建“一带一路”合作文件，共建“一带一路”取得了一系列开创性、引领性、机制性成果。中国与“一带一路”沿线国家货物贸易进出口总额从2013年的1.04万亿美元增至2019年的1.34万亿美元，货物贸易额累计超过7.8万亿美元。2013—2019年，中国企业对“一带一路”沿线国家直接投资累计超过1 173.1亿美元，年均增长6.7%；沿线国家对华直接投资累计超过500亿美元，设立企业超过2.2万家。贸易与投资的发展有效支撑了我国经济的发展和居民收入的增长，2013—2019全国居民人均可支配收入年均增速超过8%。

长期以来，我国经济发展存在不平衡现象，区域发展水平差距和城乡收入水平差距长期居高不下。以2019年全国数据为例，东部10省人均GDP分别是中部地区的1.78倍、西部地区的1.91倍、东北地区的2.21倍。2019年全国城镇家庭人均可支配收入为26 955元，农村家庭人均可支配收入为8 895元，后者仅为前者的33%。根据国家统计局发布的相关数据，2013—2019年，我国居民收入的基尼系数分别为0.473、0.469、0.462、0.465、0.467、0.468和0.465，均超过了0.4的国际警戒线(图1)。缩小区域间和居民间的收入差距是我国实现协调发展目标的重要任务。

图1 2008—2019年中国居民收入基尼系数

“一带一路”倡议将我国广大内陆地区和沿边地区推向开放的前沿，并将极大地促进中西部地区基础设施的改进。一般认为，“一带一路”倡议对缩小东西部收入差距具有积极作用，但无论从理论上看还是从已有实践上看，开放对区域收入差距的影响与区域的资源禀赋等因素有关，对收入差距的效应并不能一概而论。即使“一带一路”倡议可能会缩小东西部的收入差距，但对省内县区间收入差距的影响也具有不确定性。为揭示“一带一路”倡议的收入分配效应，有必要开展基于客观事实的实证研究。已有文献鲜有针对“一带一路”倡议的收入分配效应的研究，为此，笔者将“一带一路”倡议的提出作为一个准自然试验，以2013—2019年31个省市数据为样本，使用双重差分的方法，揭示“一带一路”倡议对收入差距的影响。

二、文献综述

1.“一带一路”倡议的贸易投资效应

“一带一路”倡议是中国对外开放的新举措，目的是加强与沿线国家的合作，促进贸易投资自由化便利化，实现沿线各国的共同发展。“一带一路”倡议通过互联互通建设改变区域参与国际分工的条件，从而影响区域的国际贸易和国际投资，进而对收入分配产生影响。已有研究至少涉及两方面的问题：一是“一带一路”倡议如何影响国际贸易和国际投资等双边经贸关系，二是国际贸易和国际投资等经贸关系的变化如何影响国内收入分配。

关于“一带一路”倡议对中国及沿线国家双边贸易影响的研究文献较为丰富。在国际贸易方面，孔庆峰等通过构建贸易便利化指标体系，探讨“一带一路”沿线国家的贸易潜力[1]；孙楚仁等研究指出，“一带一路”倡议显著促进了中国对“一带一路”沿线国家的贸易增长量[2]；张宇发现，“一带一路”倡议有效缓解了中国企业出口面临的隐性壁垒[3]；王雄元等提出，“中欧班列”开通促进了参与企业的出口并进一步提高了企业的创新能力[4]；李小帆等发现，在“一带一路”倡议实施后，中国中西部关口在对外贸易中的作用逐步增大[5]。

在国际投资方面，金刚等发现，“一带一路”倡议显著促进了中国企业对沿线国家交通行业的投资[6]；孙焱林等认为，倡议降低了企业在“一带一路”沿线国家的投资风险[7]；吕越等发现，“一带一路”倡议实施后，中国企业对沿线国家的投资项目数增长幅度高达15.9%～31.3%[8]。

此外，一些研究探讨了“一带一路”倡议对双边汇率和基础设施的影响。如，曹伟等基于汇率传递非对称性理论机制发现，“一带一路”倡议具有提升中国在进口市场定价权的作用[9]；李建军等认为，“一带一路”倡议增进了沿线国家的基础设施绩效[10]。国内学者还利用微观数据研究了“一带一路”倡议对企业竞争力提升的作用。如，朱俏俏等认为，“一带一路”倡议提升了中国企业的绿色创新水平[11]；罗长远等研究发现，“一带一路”倡议促使参与企业融资约束水平有所上升[12]；刘晓丹等提出，“一带一路”倡议显著提高中国企业的投资效率[13]；王桂军等研究显示，“一带一路”倡议倒逼中国企业提高技术创新水平[14]；李建军等认为，“一带一路”倡议通过降低信息不对称和改善企业财务状况，显著扩大了参与企业的信贷融资规模[15]；何娜等发现，受“一带一路”倡议影响的重点省市上市公司的长期贷款明显减少，短期贷款显著增加，信贷期限显著变短[16]。

2.国际贸易、国际投资对收入分配的影响

(1)国际贸易与收入分配

国际贸易与收入分配的关系一直是国际经济学的重要研究内容。无论是李嘉图的比较优势理论还是H-O资源禀赋理论都给出了国际贸易对收入分配影响的观点。随着计量经济学与大数据的不断发展，大量学者实证研究国际贸易与收入分配的关系。Redding等利用1970—1999年64个国家的面板数据，实证检验国际贸易与收入分配间的关系，发现国际贸易缩小了亚洲和拉丁美洲地区的收入差距，而加大了非洲地区的收入分配[17]；Bourguignon等发现，对外开放程度对发展中国家内部收入差距有较为显著的影响[18]；Hartmann等认为，国际贸易拉大国家间的收入差距的同时，也加剧了国内收入差距[19]；Georg等利用夜间灯光数据作为工具变量研究国际贸易对收入差距的影响，发现国际贸易仅影响内部异质性较高国家的收入分配[20]；Faruq发现，同一国家相同部门也会因为产业内贸易产生收入分配的差异[21]。

基于1978—2008年省级面板数据，孙永强等发现国际贸易扩大了我国国内城乡收入差距[22]；通过细分1994—2008年的省级进出口数据，李汉君则发现出口贸易会减少收入差距的扩大,而进口则推动了收入差距扩大[23]；利用1988—2008年个人和家庭层面的微观数据，韩军等以1992年“南方谈话”和2001年“入世”为外生变量，发现不同阶段的国际贸易对总体和城市内部的收入差距影响各不相同[24]。

(2)国际投资与收入分配

国际资本流动是一国收入分配的重要影响因素。国际投资作为国际资本流动的重要载体，无论是对外直接投资还是引进国外投资，都对国内的产业、分工结构产生了重要的影响，同时也会改变一国内部的收入分配。由于国际投资是发达国家较早实施，因此早期文献较多地研究发达国家对外直接投资对其收入差距的影响。Aitken等对北美3个国家的外商直接投资数据进行实证分析发现，FDI提升了东道国人均工资基尼系数[25]；Feenstra等认为，国际资本流动改变一国的要素需求结构从而影响收入分配[26]；Hijzen发现，劳动密集型OFDI会使母国的收入差距拉大[27]。

随着我国对外直接投资的增加，越来越多的研究开始关注我国FDI及OFDI对国内收入分配产生的效应。沈颖郁等发现，FDI增加导致城乡收入差距扩大[28];基于2009—2016年中国上市公司数据, 刘海云等发现企业对外直接投资缩小了企业内收入差距[29]；Anders提出，中国城市外资利用规模越大，其收入差距越明显，而外资企业的高工资现象加大了技术与非技术工种间的收入差距[30]；基于1980—2013年的年度国际投资数据，Mallick等发现，FDI显著减少了中国的收入差距，加大了印度国内收入差距[31]。

3.文献评述

综上所述，大部分研究验证了“一带一路”倡议对中国与沿线国家经贸关系的发展具有促进作用，但关于贸易与投资与收入差距关系的研究给出的结论存在多样性。与我国传统的主要贸易伙伴国相比，“一带一路”沿线许多国家的发展水平较低、开放水平不高、服务业和制造业落后。推进我国与“一带一路”沿线国家之间的经贸关系发展究竟会对我国的收入分配产生怎样的影响是关系到我国正确处理开放与协调关系的重要问题，研究“一带一路”倡议对我国收入差距的影响有着重要的理论和现实意义。

三、实证模型与数据说明

1.实验组界定

关于“一带一路”倡议经济效应的已有研究，大多将“一带一路”倡议作为一次准自然实验，采用双重差分(DID)方法构建模型，对比受到政策变化影响的群体(实验组)和未受政策变化影响的群体(控制组)之间的差异性。吴望春等的研究将2015年国家出台的《推动共建丝绸之路经济带和21世纪海上丝绸之路的愿景与行动》中列出的18个重点省市作为实验组[32]。陈胜蓝等的研究以企业注册地是否位于“一带一路”重点省份作为实验组与处理组的分类标准[33]。吕越等根据企业是否与“一带一路”国家有业务往来作为划分标准[8]。曹伟等的研究按照各省与“一带一路”沿线国家进出口贸易额与该省贸易总额之比作为划分实验组和控制组的依据[9]。

借鉴曹伟等[9]提出的分类方法，以国家信息中心和“一带一路”大数据中心2016年共同发布的《“一带一路”大数据报告》省市参与度指数为切入口，选取参与度前10的省份为实验组。《“一带一路”大数据报告》从政策环境、设施配套、经贸合作、人文交流、综合影响5个维度测评各省份参与“一带一路”情况，并对每个省份根据参与度情况从高到低打分。根据报告测评，2015年排名前10位的省市分别是广东、浙江、上海、天津、福建、江苏、山东、河南、云南和北京。

“一带一路”倡议最早由习近平总书记于2013年9月提出，2015年国家有关部委发布《推动共建丝绸之路经济带和21世纪海上丝绸之路的愿景与行动》的纲领性文件，标志着“一带一路”建设正式由理念转化为行动，为此，将2015年作为“一带一路”政策的实施元年。

2.模型设定

以2013—2019年31个省市为样本，采用双重差分模型，研究“一带一路”倡议对居民收入差距的影响。实证分析模型如下：

Giniit=βsilk_dummyit+γXit-1+θi+μt+εit(1)

silk_dummyit=postt*silkroadi

式中：Giniit为t时期i省份的基尼系数；silk_dummyit为“一带一路”倡议提出后时期虚拟变量与实验组虚拟变量的交互项，这是双重差分法关注的核心变量。postt为处理效应时期虚拟变量，2015年之前的年份设定为0，之后的年份设定为1。silkroadi为该省市是否为《“一带一路”大数据报告》测评的参与度前10的省份，若是则该变量设定为1，否则为0。Xit-1是一组随时间变化的各省市的其他特征变量，包括地方经济发展水平、政府支出、人均受教育程度、城市化水平、产业结构水平、房地产投资等，均采用滞后一期的数据。θi为省份固定效应，μt为年份固定效应，εit为随机干扰项。系数β的实证分析结果揭示“一带一路”倡议对地区收入差距的影响。

3.数据说明

(1)基尼系数

借鉴刘修岩等[34]的研究方法，采用地区的夜间灯光亮度均值作为人均收入水平的替代指标来测量省域内部区县尺度上的收入差距，该基尼系数的具体计算公式为：

(2)

式中：yj为t年该省域内系j个区县夜间灯光数据亮度均值，n为该省域内的区县总量，u为t年该省域的灯光亮度均值。

夜间灯光数据取自中国研究数据服务平台(CNRDS)VIIRS中国各县区灯光数据库。该原始影像数据取自NOAA官网，经ArcGIS提取、采用中国国家基础地理信息中心提供的1∶400万省级行政区划矢量图裁剪并经数据除噪后，形成2013—2019年以月度为单位的全国各县区夜间灯光数据。由于其他变量为年度面板数据，计算月度灯光数据的加权平均值作为区县夜间灯光的年度数据。删除样本中的负值和零值，最终保留有效样本19 789条。

(2)控制变量

选取的控制变量包括：

地方经济发展水平(PC)，以地区国内生产总值GDP/地区总人口数衡量。一般认为，虽然经济发展使大部分人受益，但不同人群的受益程度不同。Chaudhuri的研究发现，经济增长使得高收入人群财富快速增长，而低收入者则掉入贫困陷阱，因此，经济发展越高的地区有可能收入差距越大[35]。

政府支出(GOV)，以地方政府支出占地区GDP比重衡量。财政支出从多方面影响收入分配，不同类型的财政支出对收入分配的影响不同，转移性支出通过社会福利救济、保障补助等直接影响二次分配，购买性支出则通过影响社会生产和就业间接影响收入差距。政府支出占比的提高具有缩小收入差距的作用。

城市化水平(URBAN)，以地区城镇人口占总人口比重衡量。城乡收入差距一直是我国经济发展中的重要课题，城市化不仅使得劳动力从农业部门向工业、三产转移，还通过产业结构调整、教育扩张等形式影响收入分配。

人均受教育程度(EDU)，以人口抽样调查中6岁及以上人口高中以上教育程度比重衡量。理论上，教育对收入差距的影响是多方面的，教育的普及会促使收入平等化；教育的结构化差异又可能扩大收入差距，高技能者拥有更高的生产力，从而获取更高的收入。

产业结构水平(IND)，以第三产业总额占地区GDP比重衡量。不同产业间的收入差距是我国整体收入差距的主要原因之一。

房地产投资(RE)，以地区房地产投资额占地区GDP比重衡量。近年来，部分城市房地产房产价格屡创新高，导致房产拥有者的财富不断增加，房地产投资的增加是造成收入差距加大的重要原因。

以上控制变量的数据主要来源于中国研究数据服务平台(CNRDS)数据库和国研网区域经济数据库，个别缺失变量来自各省区历年《统计年鉴》《中国统计年鉴》和《中国人口年鉴》。表1为各变量的统计特征。

表1 各变量统计特征

四、实证分析结果

1.基准回归结果

控制省份和年份的固定效应，根据模型(1)的设定对“一带一路”倡议实施效果进行检验，检验结果如表2所示。

表2 基准模型回归结果

表2的第1列为仅控制了省份和年份固定效应的检验结果，系数β在5%水平上显著为负。第2列为在第1列的基础上加入了可能影响地区收入差距的控制变量后的检验结果，系数β在1%水平上仍然显著为负。以上检验结果说明，“一带一路”倡议显著地降低了区域内的收入差距。

2.平行趋势检验

双重差分的前提假设是，在政策事件发生前，实验组和控制组的变化趋势应该是一致的。借鉴Liu等[36]的研究方法，对实验组和控制组的变化趋势进行进一步考察。实证方程设定如下：

γXit-1+θi+μt+εit

(3)

式中：yeart为年度虚拟变量，当年观测值为1，其他年份观测值为0。

以样本起始年份2013年为基准年进行回归，检验各省份在“一带一路”政策实施前的平行趋势，各年的估计系数见表2第3列。图2以95%的置信区间绘制平行趋势检验结果。可以发现，在2015年之前，政策效应大小均在0上下浮动且未通过显著性检验，而2015年、2016年的政策效应在1%水平上显著为负。这一结果表明，本文的方法满足平行趋势假设。另外，2017—2019年动态效应显著性渐弱，其原因可能是实验组选取的是以2015年为标准“一带一路”参与度较高的省份，随着时间推移，越来越多的省份积极参与“一带一路”倡议。

图2 政策动态效应

3.安慰剂检验

地区收入差距的变化受到诸多因素的影响，并非单纯是“一带一路”倡议的结果。借鉴徐思等[37]的研究方法，通过构建虚假倡议年份，对基准回归结论进行安慰剂检验。保留“一带一路”倡议前样本(2013—2015年)和“一带一路”倡议后样本(2017—2019年)，假设样本对应的起始年份postt为0，后两年postt为1，对虚拟外生冲击后地方收入差距是否发生变化重新进行检验。表3中第1和第2列的回归结果显示，虚拟外生冲击对地方收入差距的回归结果并不显著，说明之前的分析结果不是由于常规性的随机因素导致的。

4.稳健性检验

①替换代理变量。借鉴赵锦春等[38]算法，以省份泰尔系数替代基尼系数，具体算法为：

(4)

式中:i=1,…,31,表示全国31个省市，j=1、2表示城镇和农村地区，Iijt对应t期i地区的人均收入，Ijt表示t期全国城镇和农村人均收入，Pit表示t期i地区的人口数量，Pt表示t期全国人口数量。表3第3列的回归结果显示，silk_dummyit的系数在10%水平上显著为负，即“一带一路”倡议对地方收入差距有减缓作用，支持基准回归结论。

表3 稳健性检验结果

②删除试点当年的样本观测值。考虑到“一带一路”倡议最早提出于2013年，其效应可能在2013—2014年已经产生。为检验本文基准模型分析结果的稳健性，删除所有2013或2014年的观测值，再一次检验基准模型。表3第 4列和第5列分别为删除2013年样本值和删除2014年样本值的回归结果，可以发现silk_dummyit的系数均在1%水平上显著为负，与基准模型分析结果一致。

③使用滞后二、三期控制变量。解释变量滞后期数的选取可能会对分析影响结果产生影响，为进一步考察分析结果的稳健性，分别选用滞后二期、滞后三期的控制变量(其中控制变量EDU由于2010年数据缺失，使用2009年数据)进行实证分析。表3第6列和第7列分别为滞后二、三期的回归结果，可见silk_dummyit的系数均在5%水平上显著为负，这表明，更换滞后期数，并不会改变上文得到的核心结论。

五、机制分析

第4节的实证分析结果表明，“一带一路”倡议的实施显著降低重点参与省份区域内的收入差距。根据国际经济学理论与研究文献，国际贸易与国际投资应该是导致收入差距变化的重要原因。为验证这一作用机制，分别以进口总额(IM)、出口总额(EX)、对外投资总额(OFDI)、外商企业投资总额(FDI)为中介变量，构建如下中介模型：

Giniit=βsilk_dummyit+γXit-1+θi+μt+εit

(5)

Mit=αsilk_dummyit+γXit-1+θi+μt+εit

(6)

Giniit=φMit+δsilk_dummyit+

γXit-1+θi+μt+εit

(7)

式中：Mit为4个中介变量，其他变量含义与(1)式相同。

具体检验按以下步骤推进：第一，以进口总额(IM)、出口总额(EX)、对外投资总额(OFDI)、外商企业投资总额(FDI)作为被解释变量，silk_dummyit为核心解释变量，利用(6)式，检验“一带一路”倡议对地方进口总额(IM)、出口总额(EX)、对外投资总额(OFDI)、外商企业投资总额(FDI)的影响；第二，以地方基尼系数为被解释变量，以地方进口总额(IM)、出口总额(EX)、对外投资总额(OFDI)、外商企业投资总额(FDI)和silk_dummyit为核心解释变量，利用(7)式检验中介变量对地方收入差距的影响。若α、φ和δ分别显著，说明以上4个中介变量为部分中介；若α、φ显著而δ不显著，则说明中介变量为完全中介；若α或φ不显著，则说明“一带一路”倡议并不是通过以上4个中介变量影响地区收入差距。

对模型(6)的回归结果如表4所示。模型(6)验证了“一带一路”倡议对高度参与省份的出口(EX)、进口(IM)、对外投资(OFDI)、外商企业投资(FDI)的影响。从结果来看，postt×silkroadi关于出口和外商企业投资的系数在5%水平上显著为正，关于对外投资的系数在1%水平上显著为正，意味着积极参与“一带一路”建设有利于提高地方的出口、对外投资和外商企业投资。如表4第(2)列回归结果所示，postt×silkroadi对进口的影响不显著，说明“一带一路”倡议没有通过进口对地区收入差距产生显著影响。

表4 中介效应检验：“一带一路”倡议对贸易投资的影响

对模型(7)进行回归，结果如表5所示。从第(2)(3)列来看，对外投资总额和外商企业投资总额对基尼系数的回归系数分别在1%和10%水平上显著为负，说明对外投资和引进外资均有效地降低了地方收入差距。而在(1)列的结果中，虽然核心变量postt×silkroadi在1%水平上显著为负，但出口总额的系数并不显著，说明出口总额并不是引起地方收入差距缩小的原因。

表5 中介效应检验：通过贸易投资的中介

综上，“一带一路”倡议有效提高了地方出口总额、对外投资总额和外商企业投资总额，并通过对外投资和引进外资这两个中介变量，间接促进了地方收入差距的缩小。

六、拓展性分析

笔者在第4节通过基准估计得出了“一带一路”倡议能够显著缩小区域内收入差距的结论。然而，由于我国东中西部省份之间的收入差距很大，“一带一路”倡议对省际间收入差距的影响是人们极为关注的问题。在基准回归分析中未能对此问题开展研究是由于实证分析样本数的制约。

为剖析“一带一路”倡议对我国东、中、西部区域间的收入差距的影响，本节借鉴李兰冰等[39]方法，以全国人均可支配收入最高地区为标杆(上海市)，以其他地区人均可支配收入与上海市人均可支配收入之比作为衡量地区间收入差距的指标，构建双重差分模型如下：

Yit=βsilk_dummyit+γXit-1+θi+μt+εit

(8)

式中：Yit为被解释变量，代表t期地区i与上海市的人均可支配收入之比，Yit越小表示该区域与上海的差距越大。silk_dummyit仍以2015年作为政策起始年份，将我国中西部省份作为实验组，将东部省份作为控制组，以此检验“一带一路”倡议提出后，相较东部省份，中西部省份与标杆地区的收入差距变化情况。本节所指的东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南11个省市，中部地区包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南8个省市;西部地区包括四川、重庆、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、广西、内蒙古12个省市。Xit-1在(1)式的基础上加入3个代表地区开放程度的变量，分别为地区进出口额占地区GDP比重、地区对外投资额占地区GDP比重、地区外商企业投资额占地区GDP比重，也同样采用滞后一期数据；θi为省份固定效应，μt为年份固定效应，εit为随机干扰项。核心解释变量β，其经济含义可解释为“一带一路”倡议对中西部地区相对标杆地区的收入水平的影响。对模型(8)的回归结果如表6所示。

表6 “一带一路”倡议对中西部地区相对

表6第(1)列为基准回归，从回归结果来看，“一带一路”倡议使中西部相对标杆地区的可支配收入相较东部有显著的提升，意味着“一带一路”倡议明显缩小了东部与中西部之间的收入差距。第(2)列为使用滞后二期控制变量的回归结果，在1%水平上显著为正，支持基准回归结论。第(3)(4)列为分样本检验，第(3)列样本为东部与西部省份，第(4)列样本为东部与中部省份，从结果来看，“一带一路”倡议有效缩小了东部省份与西部省份间的收入差距，在1%水平上显著为正，但对东部与中部省份的作用并不明显。

总体来看，“一带一路”倡议不仅有效减少省域内部收入差距，对于缩小国内不同区域之间的收入差距，也有明显的政策效用。

七、结论和启示

“一带一路”倡议是在经济全球化变化背景下我国推进开放的重要举措。这一倡议的推进将在改变我国贸易伙伴区域分布结构的同时，对国内的经济地理也会产生显著影响。通过实证方法研究“一带一路”倡议对收入差距的影响，研究发现：第一，“一带一路”倡议能够缩小省域内区域间的收入差距。“一带一路”建设参与度较高的省份，在“一带一路”行动下区域间的收入差距明显下降。第二，“一带一路”倡议对收入差距的影响主要是由于该倡议有力促进了高度参与省份的外商直接投资和对外直接投资。第三，“一带一路”倡议缩小了东、中、西部区域的收入差距，对缩小东西部省份的收入差距具有十分显著的作用。

“一带一路”倡议不仅对世界经济的发展提供了行之有效的中国方案，也极大拓宽了我国对外贸易与对外投资渠道，对缩小我国居民收入差距具有显著的积极作用。因此，积极推进“一带一路”建设可以为我国经济的全面发展和可持续发展注入动力。