“一带一路”沿线国家对外开放程度测度及影响因素研究

王晓芳 杨永健

一、引言及文献综述

“一带一路”倡议是中国对外开放的重要内容，是统筹国内外经济形势和发展变化所作出的重大决策。这一决策有利于促进“一带一路”沿线国家资本、劳动等要素的自由流动和充分利用，加强“一带一路”沿线国家基础设施建设和提高人们的生活水平。“一带一路”倡议是中国对外开放和“走出去”的积极探索（李兵和颜晓晨，2018），能够助推中国的开放发展。进一步研究“一带一路”沿线国家对外开放程度，对于“一带一路”具体策略的实施以及推动中国和沿线国家经济又好又快发展，具有一定的现实意义。

国内外学者对有关对外开放程度的度量进行了一些研究，例如，经济体的开放度也可以从贸易和投资方面来衡量（Low等，1998），通过进出口额占国内销售额比重、出口额占国内产出额比重等指标衡量开放程度（Cameron等，1999），从进出口、关税税率和汇率指数等方面分析一国的开放程度（Kaplan等，2006）。对外贸易和利用外资等因素的地区差异能够反映中国对外开放水平的地区差异（郭克莎和李海舰，1995）。对外开放指标体系可以通过对外贸易、对外金融等方面进行构建（李翀，1998），从进出口和外资流入方面同样能够衡量对外开放度（孟夏，1999）。相比较贸易方面的开放度而言，金融方面的开放度所包含的内容更加复杂，主要涵盖资本账户和金融市场方面的内容（周茂荣和张子杰，2009）。

国内外学者从不同的视角对对外开放程度做了细致的研究与探讨，对外开放程度的度量方法不断丰富，主要集中在主成分分析、因子分析等方面，度量指标涉及进出口、投资和外汇等多个方面。然而现有的研究对象多数停留在对某个国家或者省份的研究，对“一带一路”沿线国家对外开放程度的研究甚少，度量指标单一化、包含的维度并不全面，在实际的应用中很难直接用来测度“一带一路”沿线国家的对外开放程度。因此，在以往研究的基础上，本文运用熵权TOPSIS 法对“一带一路”沿线国家的对外开放程度进行测度，采用系统聚类的方法对沿线国家对外开放程度的等级特征进行分析，运用面板Tobit模型探索影响沿线国家对外开放程度的因素，进而为政府决策部门和企业与“一带一路”沿线国家开展更为深入的合作提供理论支撑。

二、对外开放程度测度指标体系构建

全面、合理地评估“一带一路”沿线国家的对外开放程度，需要从多个方面进行衡量，因此设置贸易开放度、金融开放度和投资开放度三个一级指标。依据国家发改委等部门在2015年发布的《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》，并结合国家商务部等部门在2022年发布的《2021年度中国对外直接投资统计公报》，综合选取“一带一路”沿线63 个国家作为研究目标国，这63 个国家分布在中东欧、东亚、中亚、东南亚、南亚和西亚六个区域。

贸易开放度包含进口依存度、出口依存度、贸易条件指数和国际贸易税比重四个二级指标。“一带一路”沿线国家的进口依存度和出口依存度越高，则说明沿线国家与外界经贸交流越多，对于国际贸易的依赖程度越大。一国的贸易条件指数越高，则该国进行贸易越有利，有助于提高该国参与国际贸易的积极程度。一国的国际贸易税比重越低，则该国的贸易发展受到的限制越少。金融开放度包含证券投资组合净流入比重和货币自由度两个二级指标，证券投资组合净流入比重反映了一国资本市场的开放程度，货币自由度反映了一国的通胀情况和价格管制等因素。投资开放度包含外商直接投资比重和对外直接投资比重两个二级指标，一国的外商直接投资比重越高，则一定程度上反映了该国投资的营商环境越好，对于外资的吸引程度越高。一国的对外直接投资比重越高，则说明该国的企业发展实力较强，积极参与在国外的产业布局。综合考虑统计数据资料的可获得性，选择的“一带一路”沿线国家对外开放程度的指标如表1。

表1 对外开放程度指标体系

三、测度方法和结果

熵权法是指决策者运用各指标的变异程度来测算各指标的权重，具有计算精度高的特点（周小亮和吴武林，2018），可以较大限度地降低主观因素对于指标权重确定的干扰，能够解决指标之间存在差异性较小的问题，并且能够客观地反映指标的重要程度（李长英等，2021）。TOPSIS 为多目标决策方法，与理想值进行比较，将熵权法和TOPSIS 组合运用，将更能确保评价结果的真实性和合理性。因此运用熵权TOPSIS 法对“一带一路”沿线国家的对外开放程度进行测度，其步骤如下。

1.指标矩阵的确定。假设所建立的指标体系包含m 个目标，每个目标有n个评价指标，则构成m×n的指标矩阵。其中，Zij为第i个目标的第j个指标。

2.指标数据的标准化处理。鉴于各指标的性质和单位等特征存在一定程度的差异性，为确保数据分析结果的科学性，需要对各指标实行无量纲化的处理，运用极差标准化法对各指标进行处理，则计算公式为：

其中，H′ij表示经过标准化后的指标数据，max(Zj)、min(Zj)分别表示测度指标原始数据的最大值和最小值。标准化后的数据得到新的指标矩阵，标记为H′：

3.指标比重的计算。假设Kij为在第j个对外开放程度测度指标下的第i个目标的数值占该指标的比重，则计算公式为：

4.指标信息熵和差异系数的计算。假设Ej、Dj分别为第j个衡量对外开放程度指标的信息熵值和差异系数，δ= 1/[ln(m)]，则计算公式为：

5.指标权重的计算。假设Wj为第j个衡量对外开放程度指标的权重，则计算公式为：

6.规范化加权矩阵的计算。假设Hij为指标加权值，H为规范化加权矩阵，则计算公式为：

7.正理想解和负理想解的计算。假设H+为正理想解，H-为负理想解，则计算公式为：

9.相对接近度的计算。假设Pi为相近接近度，则计算公式为：

其中，Pi的取值范围为[]0,1 。如果Pi的值越大，则表示该国家的对外开放程度越高；反之，对外开放程度越低。

由于“一带一路”沿线国家对外开放程度的差异性和资料的有限性，利用所构建的指标体系比较分析沿线国家在2000—2021 年的对外开放程度，缺失数据主要采用线性拟合法进行补充，数据主要来源于Wind、CSMAR和CEIC数据库，“一带一路”沿线国家的综合得分（表2）依据2000—2021年得分的均值得到。

表2 “一带一路”沿线国家对外开放程度测度结果

从表2可以得出“一带一路”沿线国家的总体开放程度，“一带一路”沿线国家分布在中东欧、东亚、中亚、东南亚、南亚和西亚区域的数量分别占到沿线国家总数的33.33%、1.59%、7.94%、17.46%、12.70%、26.98%，在中东欧分布的沿线国家数量最多，为16个，在东亚分布的沿线国家数量最少，为1个，其余地区的国家数量集中在5 至17 个之间。“一带一路”沿线国家对外开放程度得分较高的前10 个国家是新加坡、马尔代夫、阿联酋、马来西亚、巴林、斯洛伐克、匈牙利、越南、文莱、蒙古，主要分布在西亚、东南亚和中东欧地区。得分较低的后10 个国家是阿尔巴尼亚、斯里兰卡、印度尼西亚、菲律宾、土耳其、缅甸、印度、尼泊尔、孟加拉国、巴基斯坦，主要分布在南亚和东南亚地区。结果表明，得分和排名情况客观、真实地反映了“一带一路”沿线国家的对外开放程度和差异。

四、聚类分析

聚类分析方法可以分为系统聚类和模糊聚类等，本文选择应用较为广泛的系统聚类法对沿线国家的对外开放程度进行分析。系统聚类在分析过程中的基本思路为，首先将研究中的全部样本进行各自分类，若样本的数量为n，则划分为n类。然后依据样本之间的相似性进行合并，则划分为n-1类，之后再将相近的两类进行合并，则划分为n-2 类，不断重复这一合并过程，直至全部样本合成一类。聚类方法选择欧氏距离对样本间的相似性进行测度。

根据对外开放程度的测度结果，对“一带一路”沿线63个国家的对外开放程度进行聚类分析，对不同层次对外开放程度的国家进行分类，有助于我们认清沿线国家对外开放程度的差异性。将“一带一路”沿线国家对外开放程度的综合得分导入SPSS26统计分析软件，对沿线国家的对外开放程度进行系统聚类，从而将沿线国家对外开放程度的综合得分进行分级处理，划分为五个等级（表3），不同得分等级的分布特征反映了沿线国家对外开放程度的地域性差异。其中，第Ⅰ等级代表沿线国家对外开放程度的优秀水平；第Ⅱ等级代表沿线国家对外开放程度的良好水平；第Ⅲ等级代表沿线国家对外开放程度的中等水平；第Ⅳ等级代表沿线国家对外开放程度的中等偏下水平；第Ⅴ等级代表沿线国家对外开放程度的最低水平。考虑到一定的时间间隔所产生的差异效应，进一步选择2000、2011和2021这三年的对外开放程度，为了最大程度地保持对外开放程度等级划分标准的一致性、统一性，这三年对外开放程度的等级划分标准主要参照综合得分的划分标准，以期进一步明确“一带一路”沿线国家对外开放程度的等级随着时间推移的变化特征。

表3 “一带一路”沿线国家对外开放程度的等级划分

从表3可以得出，“一带一路”沿线国家对外开放程度等级的分布趋势总体呈现出区域性差异和空间交错分布的特征，即不同的区域都有对外开放程度较高和较低的国家，对外开放程度较高的国家周围有对外开放程度较低的国家。对外开放程度较高等级的区域主要分布在西亚和东南亚，较低等级的区域主要分布在南亚和西亚，其中，对外开放程度较高和较低的国家在西亚的数量较多，西亚区域呈现出对外开放程度两极分化的局面。西亚地区油气资源分布不均衡、国家之间人口数量存在较大差异和部分国家政局的动荡、面临外界的封锁等原因导致西亚国家之间存在较大的经济差距，也直接导致西亚国家对外开放程度的较大差距。从对外开放程度的时间变化来看，“一带一路”沿线国家对外开放程度的平均值从2000年到2021年具有一定程度的提高，平均值从0.2306提高到0.2680，提高了16.22%。

在过去的二十多年中，对外开放程度在领先和落后的“一带一路”沿线国家之间发生一定程度的变化，呈现出一种动态的分布格局。具体而言，“一带一路”沿线对外开放程度位于第Ⅱ和第Ⅴ等级的国家构成具有一定程度的浮动（第Ⅰ等级一直为新加坡）。2000 年位于第Ⅱ等级的国家为：马来西亚、马尔代夫、塔吉克斯坦，对外开放程度的平均值为0.4361；第Ⅴ等级的国家为：格鲁吉亚、阿尔巴尼亚、波兰、阿富汗、尼泊尔、黎巴嫩、罗马尼亚、乌兹别克斯坦、伊朗、埃及、土耳其、缅甸、孟加拉国、巴基斯坦、印度、塞尔维亚，对外开放程度的平均值为0.1483。2011 年位于第Ⅱ等级的国家为：巴林、阿联酋、阿曼、文莱、蒙古、卡塔尔、土库曼斯坦、马尔代夫、爱沙尼亚、匈牙利、马来西亚、科威特、斯洛伐克，对外开放程度的平均值为0.3773；第Ⅴ等级的国家为：斯里兰卡、印度、菲律宾、土耳其、缅甸、孟加拉国、尼泊尔、巴基斯坦，对外开放程度的平均值为0.1303。2021 年位于第Ⅱ等级的国家为：阿联酋、越南、文莱、斯洛伐克、巴林、蒙古，对外开放程度的平均值为0.4127；第Ⅴ等级的国家为：斯里兰卡、缅甸、印度、菲律宾、尼泊尔、孟加拉国、巴基斯坦，对外开放程度的平均值为0.1277。第Ⅱ等级对外开放程度的国家数量呈现先上升后下降的趋势，说明较高值国家对外开放程度的提升存在一定程度的瓶颈期；第Ⅴ等级对外开放程度的国家数量呈现下降趋势，这一等级国家的对外开放程度在未来存在较大的提升空间，需要国家采取完善经济政策、积极参与国际分工和合作等措施。

五、“一带一路”沿线国家对外开放程度的影响因素分析

（一）变量选择和数据说明

为了更充分地解释“一带一路”沿线不同国家对外开放程度的差异，需要进一步探索影响对外开放程度的潜在因素，将测度的对外开放程度得分作为因变量。通过梳理国内外学者相关的研究成果，并结合沿线国家的实际情况，认为一个国家的经济发展水平、通货膨胀率、制造业发展情况、政府治理效率和城镇化发展进程等潜在的因素（表4）会对一个国家的对外开放程度产生重要的影响。依据变量的数据特征和减少异方差的影响，对衡量经济发展水平、通货膨胀率和失业情况的相关变量分别取对数，并对处理后的变量进行描述性统计（表5），所运用的统计分析软件为Stata17。数据选择时间段为2000—2021年，涵盖前文提到的“一带一路”沿线57个国家（由于阿富汗、马尔代夫、土库曼斯坦、乌兹别克斯坦、也门、叙利亚数据缺失严重，因此不作为研究样本），数据主要来源于CSMAR数据库。

表4 变量说明

表5 描述性统计

表5的统计结果反映了变量的观测值、最小值和最大值等信息。被解释变量对外开放程度（OPEN）的均值为0.2500，最小值为0.0739，最大值为0.7282，表明不同国家的对外开放程度存在一定程度的差异。该组的所有指标都是有效的，可以进行后续的面板模型分析。

（二）模型设定

由于因变量对外开放程度得分位于0～1之间，数据具有截断的特点，若运用传统线性回归模型，将导致估计结果存在有偏且不一致的情况，为了确保回归结果的准确性，选择受限因变量面板Tobit模型对沿线国家对外开放程度的影响因素进行分析，则设定如下回归模型：

其中，OPENit代表“一带一路”沿线国家的对外开放程度，β0代表常数项，β1到β8代表各个解释变量的回归系数，ui为个体效应，εit代表误差项。

（三）回归结果分析

对于应用面板Tobit模型而言，若选择固定效应模型，将难以得出一致的估计量，因此选择混合面板Tobit模型（并运用聚类稳健标准误）和随机效应的面板Tobit模型进行回归，结果如表6所示：

表6 回归结果

在随机效应Tobit 模型回归结果中，对于“H0:σu= 0”的LR 检验，其检验结果（Prob≥chibar2 = 0.000）强烈拒绝原假设“σu= 0”，因此认为该模型存在个体效应，需要选择随机效应的面板Tobit 模型。从回归结果可以得出，经济发展水平中的国内生产总值、制造业发展情况、网络基础设施建设情况、政府治理效率和城镇化发展进程对于对外开放程度具有正向影响，且都在1%的水平上显著；经济发展水平中的人均国民总收入对于对外开放程度具有正向影响，且在10%的水平上显著；通货膨胀率和失业情况对于对外开放程度具有负向影响，且都在1%的水平上显著。一国的经济发展水平越高，其在贸易和金融等方面的国际合作更具有竞争力，对参与国际分工和合作更有动力，将促进国家的对外开放程度。一国的通货膨胀率越高，该国货币币值的稳定性越低，不利于吸引国外的投资，其生产的产品价格波动更为剧烈，不利于在国际市场中进行竞争，将阻碍国家对外开放程度的发展。一国的制造业发展情况越好，则该行业的企业所生产产品的利润和回报率越高，有利于吸引国外的投资，从而对国家的对外开放程度产生积极影响。一国的网络基础设施建设情况越好，则该国的信息化程度越高，获得更多的市场信息更为便捷，有助于人们进行跨国之间的交流和合作，加速国家参与全球化进程，从而带动国家对外开放程度的提升。一国的政府治理效率越高，则该国的营商环境越好，有助于跨境贸易和投资的便捷发展，从而推动国家的对外开放。一国的城镇化发展进程越好，则该国能够为企业提供更加完善的市场环境，有助于企业的“走出去”和“引进来”，从而加大国家的对外开放程度。一国的失业情况越严重，则该国的社会不稳定程度越高，民众的生活成本增加，为增加本国民众的就业机会，将可能在进口商品和引进国外劳动力方面进行限制，不利于国家的对外开放。

通过进一步挖掘“一带一路”沿线国家对外开放程度的影响因素，可以为促进沿线国家对外开放程度的提升提供方案。例如，在国家合作层面，“一带一路”倡议有助于中国与沿线国家的贸易合作，沿线国家的贸易额增加，将促进沿线国家的经济发展、人民的生活水平提升，从而推动沿线国家对外开放程度的发展。“一带一路”倡议有助于提升沿线国家的基础设施建设和城镇化发展，尤其中国与沿线国家在通信方面的合作，加大了沿线国家的信息化水平，方便了沿线国家的国内外沟通和交流，对对外开放程度的提升具有重要的促进作用。“一带一路”倡议提出后，中国与沿线国家在多方面的合作取得了重要成效，中国在沿线国家的投资增加，有助于当地民众的就业，降低国家的失业率，就业水平的提升将促进国家稳定；“一带一路”倡议为沿线国家政府之间的沟通、交流和访问提供契机，有助于完善沿线国家政府的治理效率，从而提升沿线国家的经济发展质量；中国与沿线国家自由贸易区、经济走廊的建设有助于提升沿线国家的市场活力，稳定市场价格，将通货膨胀程度维持在合理的水平范围，从而从多方面促进沿线国家对外开放程度的提升。

六、结论

“一带一路”沿线国家的对外开放程度是值得深入探讨的问题，对中国与沿线国家的合作具有重要的实践指导意义。中国作为世界第二大经济体，在面对愈加严峻的国际形势下，与“一带一路”沿线国家的合作对未来的经济发展和国家安全具有重要的推动作用。

从贸易、金融和投资的维度构建对外开放程度的指标体系，运用熵权TOPSIS 法对2000—2021 年“一带一路”沿线63 个国家的对外开放程度进行测度，采用系统聚类分析沿线国家对外开放程度的等级变化特征，进一步探索影响对外开放程度的因素。沿线国家的对外开放程度影响着我国与沿线国家的合作质量和效率，准确把握沿线国家的对外开放程度及其空间变化特征是我国政府和企业科学制定与沿线国家合作策略的重要前提。通过对沿线国家对外开放程度的测度与分析，得到的主要结论如下：

“一带一路”沿线国家对外开放程度的测度结果表明，沿线国家的对外开放程度得分较高的前十个国家主要分布在西亚、东南亚和中东欧地区，得分较低的后十个国家主要分布在南亚和东南亚地区。“一带一路”沿线国家在2000、2011 和2021 年对外开放程度的等级分布说明了沿线国家对外开放程度的区域性差异比较明显，呈现出不同等级的国家空间交错分布的特征。对外开放程度等级较高和较低的区域总体分布不同，其中，对外开放程度较高和较低的国家在西亚区域分布较为显著。“一带一路”沿线国家对外开放程度的平均值从2000年到2021年提高了16.22%。“一带一路”沿线国家的对外开放程度在过去的二十多年中呈现出一种动态的分布格局，较高和较低等级的国家分布随着时间的推移发生一定程度的变化，不同等级的国家对外开放程度呈现不同的变化趋势，较高值国家对外开放程度的提升难度系数相对较大，较低值国家对外开放程度的提升空间相对较大。经济发展水平、制造业发展情况、网络基础设施建设情况、政府治理效率和城镇化发展进程对于“一带一路”沿线国家的对外开放程度具有正向影响；通货膨胀率和失业对于沿线国家的对外开放程度具有负向影响。“一带一路”倡议有助于中国与沿线国家在贸易、投资等多方面的合作，能够促进沿线国家的经济发展、就业水平和人民的生活水平的提升，并有助于促进沿线国家的基础设施建设和城镇化发展。“一带一路”倡议有助于完善沿线国家政府的治理效率，提升沿线国家的经济发展质量，并将通货膨胀程度维持在合理的水平范围，从而从多方面进一步促进沿线国家对外开放程度的提升。