东道国基础设施对中国商品贸易的第三国效应——基于RCEP 国家的研究

李彦锋，徐铭阳

（新疆财经大学，乌鲁木齐 830012）

一、引言

近年来，随着逆全球化思潮不断抬头、新冠疫情在全球的迅速蔓延导致全球经济秩序动荡，在此背景下，世界最大的自贸区RCEP 正式成立，协定的签署将使得亚太区域能够更好地应对外部冲击，加快全球化进程，推动亚太区域经济一体化发展。RCEP 生效可抵消中美贸易摩擦及CPTPP 成立对我国经济造成的负面影响（孟晓华等，2022），减弱对欧美国家供应链的依赖性（秦若冰，2022），缓冲新冠疫情对我国的负面冲击（宋志勇等，2021），关税及非关税壁垒降低可以促进各成员国宏观经济发展以及各产业产出水平增加，从而推动区域内各国进出口贸易额大幅提升（陶蕾等，2022）。RCEP 是中国、日本、韩国首次共同加入一个FTA，特别是中日、日韩两国之间首次签署自贸协定，将为未来中日韩FTA 的落地打下坚实的基础（谭红梅，2022）。

基础设施作为国际贸易中的“硬”成本，相比关税措施等“软”成本而言，“硬”成本的改善较为困难（张鹏飞，2018）。目前有关基础设施对贸易影响的研究较多，胡再勇等（2019）采用引力模型研究了“一带一路”沿线国家基础设施对进出口贸易影响，结果表明：不同类型的基础设施对国际贸易影响程度的大小以及方向不一致。陈虹等（2019）通过构建门槛模型发现，“一带一路”沿线国家基础设施水平提高会促进我国与其双边贸易，且这种影响在经济落后的国家更加显著。曹冲等（2021）认为，能源、通信、交通基础设施中单一指标及多指标交互对贸易效应的影响程度不同。众多学者研究表明基础设施能够显著降低贸易成本，提升贸易便利化。孙林等（2022）认为，以中欧班列为代表的交通基础设施提高有利于企业产品出口。方鸣等（2021）提出，通信基础设施建设水平对中国与非洲地区贸易发展具有显著的提升作用。

综上所述，大多数学者研究RCEP 对贸易的影响因素主要集中在关税与非关税壁垒削减所产生的影响，少有学者考虑到基础设施建设水平。在其它地域研究基础设施对贸易的影响也仅关注其直接效应，较少研究间接效应，文章将在RCEP 框架下研究基础设施对贸易的溢出效应，这是对现有研究的有力补充。

二、中国与RCEP 成员国商品贸易的时空格局

选取2001-2021 年中国对RCEP 成员国商品双边贸易数据，探究其时空格局演变。根据联合国统计，2001-2021 年间，中国对RCEP 成员国商品双边贸易总额由1753 亿美元波动上升至18670 亿美元，年均增长率达48.25%，其中进口额由955 亿美元增长至9940 亿美元，增加了9.41 倍。2021 年出口额达8730 亿美元，是2001 年798 亿美元的9.94倍。我国与RCEP 区域商品双边贸易额占外贸总额的比例由2001 年的34.31%波动下降至2013 年的28.37%，随后缓慢上升，近年来稳定在30%附近，其中进口额近年来在35%附近波动，出口额则在25%附近，整体表现为贸易逆差，但逆差额占双边贸易总额的比例呈现下降态势。

图1 2001-2021 年中国对RCEP 成员国商品进出口贸易额及所占外贸比例（亿美元，%）

文章选取2001 与2021 年中国与RCEP 成员国商品贸易额数据以探究其时空特征。2001 年，中国与RCEP 区域商品进出口总额较大的地区是日本，双边贸易总额达877.28 亿美元，占区域内的比率为50.13%，进出口额分别占比44.8%、56.32%；其次是东盟、韩国，进出口总额分别占比23.77%、20.51%。2021 年，我国与日本商品进出口贸易总额占区域内比例下滑至20%附近，东盟成为我国商品进出口贸易主要地区，我国对其商品进出口额分别占区域内比例为39.75%、55.39%，但东盟内部国别差异明显，我国对越南、马来西亚、菲律宾、印度尼西亚四国双边贸易总额达6137.15 亿美元，占东盟的比例为75.43%，其余六国占比较小。我国与RCEP 中日本、韩国两个东北部国家，澳大利亚、越南、马来西亚、印度尼西亚、菲律宾五个东南部国家商品双边贸易总额达18671.52 亿美元，占RCEP 的比例达84.49%，其余缅甸、老挝等国主要偏向西南部，总体呈现“东高西低”态势，空间集聚态势显著（如表1 所示）。

表1 2001、2021 年中国与RCEP 各成员国商品进出口贸易额（亿美元）

三、空间自相关检验

我国与RCEP 成员国双边贸易额的空间集聚态势可能与RCEP 国家内部联系有关，各国之间可能存在空间自相关关系。目前学界检验空间自相关的方法有全局Moran指数和全局G指数，根据张松林等（2007）的研究，Moran指数在研究区域集聚比G指数效果更好，因此文章运用全局Moran指数进行空间自相关检验，公式如下：

式中n代表我国各年对RCEP 各成员国商品出口额观察值数量，xi、xj分别为i、j位置的观察值，x-为全部观察值均值，wij为权重矩阵，由于RCEP 众多成员国隔海相望，因此选择地理距离权重矩阵，公式为，dij代表i国与j国首都距离，数据来自法国经济研究中心CEPII 中Geodist 数据库。

通过对2004-2018 年的Moran指数测算可得，中国与RCEP 成员国商品双边贸易总额、进口额、出口额的z 统计量均至少在5%的显著水平下通过检验，双边贸易额、出口额Moran'I值最低在2018年出现，分别为0.105、0.072，双边贸易总额Moran'I值在2007 年达最大，是0.128，我国从RCEP 国家进口额Moran'I 值在2005、2006 年达0.142，在2013年出现最低值0.107，出口额最大值在2008 年为0.112，由此可得，中国对RCEP 成员国商品双边贸易及进出口额呈显著的空间正相关态势，且正相关性较为稳定（表2）。

表2 全局莫兰指数检验结果

四、空间效应模型构建及检验

（一）变量选取及数据来源

结合数据可得性，文章选取2004-2018 年中国与RCEP 成员国商品双边贸易总额、进口额、出口额三项作为被解释变量，由于老挝数据缺漏过多，且与我国贸易额较小，因此剔除老挝选取剩余13 国，贸易额数据均来源于UN Comtrade。在解释变量的选取上，参照胡再勇等（2019）的研究，基础设施主要包括能源、交通、通信基础设施三类，文章选取总电量消耗（十亿千瓦小时，energy）作为能源基础设施变量，相关数据来源于世界能源数据库（World Energy Database），选取固定电话订阅（每百人）、移动蜂窝数据（每百人）、互联网使用（每百人）三者简单平均值作为通信基础设施（com）变量，班轮运输指数作为交通基础设施（tra）变量，以上数据均来自世界银行的世界经济发展数据库。下表3 为变量的描述性统计，对各变量均取对数。

表3 变量的描述性统计

（二）空间计量模型的构建

空间滞后模型（SLM）：假设我国与东道国贸易额不仅受各项基础设施建设影响，还受到东道国邻国与我国贸易额影响，引入贸易额滞后项，对贸易额之间的空间依赖关系进行解释，式中，yit为i国t年与我国贸易额组成的矩阵，ρ 为空间自回归系数，反映邻国贸易额对本国贸易额影响，Xit为i国t年基础设施建设组成的矩阵，W为地理距离权重矩阵，εit为随机干扰项。

空间误差模型（SEM）假设我国与东道国贸易额受我国与东道国邻国贸易影响不直接，但影响存在误差项中，解释邻国误差项对东道国贸易额的冲击，式中，μit、εit为残差，λ 为空间误差自相关系数，表明邻国贸易额对本国贸易额的影响程度。

空间杜宾模型（SDM）是SLM模型与SEM模型的结合，可缓解其变量遗漏问题，式中，φ 是贸易额的滞后项系数，μi为空间效应，vt为时间效应，εi是残差。

（三）实证结果分析

结合上述分析，2004-2018 年我国与RCEP 成员国双边贸易额具有空间集聚特征，因此分别构建双边贸易总额、进口额、出口额为被解释变量的空间面板计量模型，探究RCEP 成员国基础设施建设对我国商品贸易的影响及空间溢出效应。

参照Anselin 等（1996）的研究，对SDM 模型进行Wald 检验和LR 检验，若显著则表明SDM模型为最优解，若不显著则SDM 模型可退化；其次进行LM检验，对空间滞后与误差下的LM与R-LM进行比较，选取显著性较高的，若都不显著则无法使用空间计量模型，应采用计量经济模型；最后根据Hausman 检验来判断采用固定、随机效应模型，若显著则选取固定效应，反之选取随机效应。

从下表检验结果来看，在双边贸易总额（Lntotal）作为被解释变量时，LR 检验的Spatial lag（SL）、Spatial error（SE）统计量分别为14.17、16.42，且p 值分别为0.0027、0.0009，均通过了1%的显著性水平检验，Wald 检验的SL、SE 统计量分别为12.58、9.12，对应p 值为0.0056、0.0277，分别通过了1%和5%的显著性水平检验，因此SDM 不可退化为SEM 或SLM。同理，在我国对RCEP 国家进口额（Lnimport）、出口额（Lnexport）分别作为被解释变量时，LR、Wald检验均通过了至少5%的显著性水平检验，选取SDM。随后，在LM检验中，LM及R-LM 下的SL、SE 统计量对应p 值最大出现在以Lnimport 为因变量的空间面板数据中R-LM中SE 达0.049，三个空间面板数据均可在至少5%的显著性水平下通过LR、Wald、LM检验，均选取SDM。最后，在Hausman检验中，以Lntotal 为被解释变量的空间面板数据统计量为7.34，对应p 值为0.0618，通过10%的显著性水平检验，以Lnimport、Lnexport为被解释变量的两个面板数据统计量为42.54、12.02，对应p 值分别为0.0000、0.0073，均通过1%的显著性水平检验，由此可得，三个空间面板数据均选用固定效应的空间杜宾模型（表4）。

表4 基础设施建设水平空间面板计量模型检验结果

综上所述，依据三个空间面板数据设定固定效应空间杜宾模型如下：

式中，tradeit是我国与国年商品双边贸易额，importit为我国从国年商品进口额，exportit是我国向国年商品出口额，β1、β2、β3分别为能源、通信、运输基础设施的回归系数，其余指标含义与上相同。

根据孙庆刚等（2013）的研究，空间计量模型应用likelihood值检验拟合度，值越高则拟合度越大，对比在不同效应下SDM结果可知，三个空间面板数据均在时间空间双固定情况下likelihood 值达到最高，因此均选取时空双固定的空间杜宾模型（表5）。

表5 RCEP 成员国基础设施建设对我国与其商品贸易影响的回归结果

LeSage 等（2009）认为，空间杜宾模型中各贸易额的滞后项系数显著不为0 时，系数难以直接反映溢出效应，因此将贸易额的空间效应分解为直接、间接及总效应，其中直接效应为本国基础设施建设对贸易额的影响，间接效应为邻国基础设施建设对本国贸易额的影响，总效应为二者之和。

首先将SDM模型（4）改为向量形式（5），Y为贸易额向量，I为单位矩阵。

其次对各基础设施项xk求偏导（6）。

最后将Y对xk写为矩阵形式（7），对角线代表基础设施对本国贸易额影响的直接效应，非对角线代表间接效应。

文章分别将被解释变量为双边贸易总额、进口额、出口额三个空间面板数据下各类基础设施建设水平的空间效应分解如下：

就能源基础设施建设水平的影响而言，当Lntotal作为被解释变量时，能源基础设施对双边贸易总额的直接效应为0.459，间接效应为-1.615，分别通过了1%、5%的显著性水平检验，总效应不显著，这表明东道国能源基础设施水平提升1%将使得我国与其双边贸易总额提升0.459%，且具有负向溢出效应，会导致东道国周边地区与我国双边贸易额下降1.615%。当Lnimport作为被解释变量时，能源基础设施对我国从东道国进口额的直接效应和间接效应分别为0.931、-4.905，均通过1%的显著性水平检验，总效应为-3.974，在5%的水平下显著，这表明东道国能源基础设施建设每增加1%会使得我国从东道国商品进口额提升0.931%，同时负向溢出效应导致我国从其周边地区进口额下降4.905%。当Lnexport作为被解释变量时，能源基础设施对我国向东道国商品出口额的直接效应通过了1%的显著性水平检验，系数为0.441，表明东道国能源基础设施水平提升1%会使得我国对其商品出口额提升0.441%，间接效应回归系数为0.277，不具有显著性，因此难以判断其是否具有空间溢出效应。

东道国能源基础设施建设对我国与其双边及进出口贸易额均有正向影响，能源是一切工业活动的基础，在任何一个产业链中能源都是不可或缺的，因此能源基础设施建设水平将会直接促进双边贸易，但其对周边地区有着负向溢出效应，这是因为RCEP 成员国中各国经济水平参差不齐，既有日本、韩国等先进的发达国家，也有老挝、缅甸等落后的发展中国家，发达国家加大能源基础设施建设可能会产生“虹吸效应”，抑制周边落后地区贸易发展，并且落后国家的产业集聚能力有限，即使加大能源基础设施投资也可能对周边地区产生抑制作用（张学良等，2012）。

就通信基础设施而言，在Lntotal作为被解释变量的情况下，东道国通信基础设施对我国与其双边贸易总额的直接效应为0.228，在1%的水平下显著，间接效应和总效应分别为0.816、1.044，均通过5%的显著性水平检验，这表明东道国通信基础设施水平每增加1%会使得我国与其双边贸易额提升0.228%，同时其溢出效应使我国与其周边国家双边贸易总额提升0.816%。在Lnimport作为被解释变量时，东道国通信基础设施对我国从其商品进口额的总效应和直接效应分别为2.24、0.396，均通过1%的显著性水平检验，间接效应为1.844，在5%的水平下显著，这表明东道国通信基础设施每改进1%会促进我国从其商品进口额提升0.396%，同时其溢出效应会使我国向其周边地区进口额提升1.844%。在Lnexport作为被解释变量的情况下，东道国通信基础设施对我国向其商品出口的影响未通过显著性水平检验。通信基础设施涉及第一、二、三产业，通过企业之间的联系将会扩散到各产业之间（Melville，2008），提高产业链、价值链的各个部分间的关联度（卢福财等，2019），从而促进周围地区产业发展，同时通信基础设施的建设可降低贸易成本，促进贸易量的提升使得贸易额增加。

RCEP 成员国交通基础设施建设有利于我国与其双边贸易额提升。在Lntotal作为被解释变量的情况下，东道国交通基础设施建设对我国与其双边贸易总额的直接效应为0.086，通过了5%的显著性水平检验，这表明东道国基础设施建设每提高1%会推动我国与其双边贸易总额增长0.086%，间接效应与总效应均不显著。当Lnexport作为被解释变量时，东道国交通基础设施建设对我国向其商品出口额的直接效应通过了5%的显著性水平检验，回归系数为0.088，表明东道国交通基础设施每增加1%会促进我国向其商品出口额提升0.088%，间接效应和总效应未通过显著性水平检验，难以确定其溢出效应。交通基础设施水平的提高将使得商品流通效率更高，节约大量时间成本，并有利于增加商品贸易的种类，从而促进双边贸易额增加（见表6）。

表6 RCEP 成员国基础设施建设对我国与其商品贸易直接、间接、总效应

（四）稳健性检验

为确保结果的稳健性，文章使用移动蜂窝数据用户（每百人）作为信息基础设施的替代指标，取对数后再次进行检验，（结果见表7）。

表7 稳健性检验结果

总体来看，各类基础设施的对数似然函数估计值、溢出效应估计值以及likelihood 值与上述相近，仍选择时空双固定的空间杜宾模型，由此可得，文章主要研究结果平稳。

五、结论及对策建议

（一）结论

第一，RCEP 成员国为我国对外贸易的重要地区。2001-2021 年间，我国与RCEP 成员国商品双边贸易额常年占我国对外贸易总额的30%附近，日本、韩国、印度尼西亚、马来西亚、菲律宾等靠东部国家与我国双边贸易额较大，整体呈现出“东高西低”的空间集聚态势。

第二，RCEP 成员国基础设施建设水平对我国与其双边贸易额具有显著影响，且这种影响具有空间溢出效应。由时空双固定的空间杜宾模型结果可知，东道国三大类别基础设施建设水平对我国与其商品进出口贸易均具有正向影响，但其空间溢出效应方向不同，能源基础设施的提高会对邻近地区产生负向空间溢出效应，通信基础设施建设则产生正向溢出效应。

（二）对策建议

根据研究所得出的结论，提出以下建议：

第一，我国与RCEP 成员国商品贸易应“稳东促西”。稳定与RCEP 东部成员国商品双边贸易水平，促进与西部区域缅甸、老挝等国家的商品进出口贸易，RCEP 东部区域国家较为发达，我国应维持与日、韩、马等国现有贸易水平，加强与其高附加值产品贸易，对于西部欠发达国家，我国应通过技术援助、学习交流等方式加快其产业发展，促进与我国商品双边贸易额上升。

第二，重点关注RCEP 成员国基础设施建设水平，促进中国与RCEP 成员国双边贸易额提升。RCEP 成员国能源、信息、交通基础设施建设水平对我国商品贸易的直接效应均为正，当各地区基础设施水平提升时，我国与其商品双边贸易额必将增长，因此，应关注RCEP 区域内各成员国基础设施建设，在合适情况下帮助东道国基础设施建设以扩大我国外贸发展。

第三，加强RCEP 区域内通信基础设施建设，充分利用其正向空间溢出效应推动我国外贸发展。当今全球贸易正处于数字化转型阶段，数字化的发展离不开通信基础设施的建设（孟宏玮等，2022），因此，我国应推动RCEP 区域通信基础设施建设，加快贸易数字化转型升级，并充分利用其溢出效应，促进与RCEP 各地区双边贸易额提升。