“一带一路”倡议改善了沿线国家网络基础设施水平吗——基于南亚和东南亚国家的考察

徐 杰，张 琳

(昆明理工大学 管理与经济学院， 云南 昆明 650093)

一、引言及文献回顾

自2013年底提出“一带一路”倡议以来，网络基础设施建设引起了国际社会的广泛关注。2017年5月，中国政府正式提出了“数字丝绸之路”的概念[1]。“数字丝绸之路”以互联网及通信技术为动力，以建设网络基础设施为载体，促进沿线国家更深层次的互联互通，从而优化沿线经济发展模式和国际合作效能[2]，进一步丰富了“一带一路”倡议的内涵。为此，中国政府鼓励企业加大对沿线国家网络基础设施项目的投资力度，旨在有效改善当地网络基础设施条件，满足沿线国家数字经济需求。在各国的共同努力下，沿线国家网络基础设施建设取得了一定成效，如中国—东盟信息港开通、“中巴光缆”建成运行等。理论上，作为“一带一路”倡议的创新性途径，“数字丝绸之路”会在一定程度上改善沿线国家网络基础设施水平。

近年来，关于“一带一路”倡议的研究文献多从3个方面展开：一是围绕“一带一路”倡议的概念和内涵，从宏观层面分析国家经济发展与倡议之间的逻辑关系[3-5]；二是围绕贸易便利化、双边贸易和出口贸易等方面研究沿线国家贸易经典问题[6-9]；三是从定量和定性角度研究对外投资的区位选择影响因素及风险问题[10-11]。相比之下，现阶段仅有少数文献实证检验了“一带一路”倡议对沿线国家的影响，主要观点有“一带一路”倡议促进了沿线国家经济增长[12]，改善了沿线国家贸易环境[13-14]，促进了中国对外直接投资[15-16]，并显著改善了沿线国家基础设施水平[17]，降低了沿线国家债务水平等[18-19]。其中，关于“一带一路”倡议对沿线国家基础设施水平的影响研究较为缺乏，仅有个别文献从定量角度对其展开研究，如李建军等运用双重差分法得出2002—2016年“一带一路”倡议对沿线国家基础设施绩效具有显著正向影响且呈逐年扩大趋势[17]，隋广军等、黄亮雄等指出提高沿线国家基础设施水平是中国对外投资促进沿线国家经济增长的主要途径[20-21]。可见，关于“一带一路”倡议对沿线国家基础设施水平的影响研究还存在以下不足之处：第一，既有文献忽略了处理组与对照组样本选择偏差问题；第二，既有研究未能充分识别“一带一路”倡议对沿线国家基础设施水平影响的中间机制。

“一带一路”倡议将设施联通作为优先领域，倡导各国加强基础设施建设，主要涉及交通、能源、通信及运输等方面。国内外现有文献主要围绕交通基础设施建设展开研究，指出“一带一路”倡议促进沿线国家交通基础设施建设，从而带动国家发展[22-23]，而如今数字经济迅速崛起，网络基础设施对国家发展的重要性同样不可忽视。早在1994年，国外学者Benhabib等提出了网络有助于转变经济发展方式的观点[24]。在此之后，国内外关于研究网络基础设施宏观影响的文献不断涌现，指出网络基础设施不仅能够促进国家经济增长[25-28]，也能促进沿线国家贸易发展[29-30]。在数字经济背景下，网络基础设施水平得到明显改善是沿线国家尽享网络基础设施带来诸多益处的前提条件。然而，目前关于“一带一路”倡议是否显著改善沿线国家网络基础设施水平的因果识别检验鲜少，这为本文提供了思路。

鉴于此，本文以国内外学术界高度关注的“一带一路”沿线南亚、东南亚国家为研究对象，从3个方面对既有研究进行规范和完善：第一，采用PSM-DID方法实证检验“一带一路”倡议对沿线南亚、东南亚国家网络基础设施水平的影响，在此基础上，从中国企业境外投资和技术溢出效应两个角度探究“一带一路”倡议对沿线国家网络基础设施水平影响的中间机制，为“一带一路”沿线国家网络基础设施领域的现有研究做出补充；第二，为避免样本选择偏差和混杂变量对结果造成的干扰，本文采用倾向得分匹配法为处理组匹配相似的对照组，减少二者间的系统性差异；第三，采用工具变量法解决“一带一路”倡议作为解释变量可能存在的内生性问题，保证了研究结果的可靠性，为推进“数字丝绸之路”建设提供科学论证和理论依据。

二、研究设计

(一)估计方法与计量模型

本文以“一带一路”倡议作为准自然实验，采用PSM-DID方法检验“一带一路”倡议与沿线南亚、东南亚国家网络基础设施水平的因果关系。为此，本文借鉴Lu等做法[31]，选取“一带一路”沿线国家作为处理组，以非“一带一路”沿线国家作为对照组，构造如下DID模型：

lneti,t=α0+α1treati,t+α2posti,t+α3treati,t×posti,t+α3Zi,t+Ci,t+Vi,t+εi,t

(1)

其中，被解释变量lneti,t表示国家i在年份t的网络基础设施水平；treat表示政策虚拟变量；post表示时间虚拟变量；treat×post表示政策虚拟变量和时间虚拟变量的交乘项，也是双重差分法重点关注的变量；Z表示控制变量组；c表示个体固定效应；v表示时间固定效应；ε表示随机扰动项。

由式(1)可知，“一带一路”倡议实施前对沿线南亚、东南亚国家网络基础设施水平的响应系数为α0+α1，“一带一路”倡议实施后对沿线南亚、东南亚国家网络基础设施水平的响应系数为α0+α1+α2+α3，二者差分得到“一带一路”倡议实施前后沿线南亚、东南亚国家网络基础设施水平的变化幅度为Δd1=α2+α3，考察了“一带一路”倡议及其他政策的作用。同理，“一带一路”倡议实施前后非沿线国家网络基础设施水平的变化幅度为Δd2=α2，仅仅考察了其他政策的影响。进一步将两组差分得到二阶差分结果Δd=α3，即为政策虚拟变量和时间虚拟变量的交乘项系数，表示“一带一路”倡议对沿线南亚、东南亚国家网络基础设施水平的净影响效应。当α3显著为正时，表明“一带一路”倡议的实施会显著提高沿线南亚、东南亚国家网络基础设施水平。

(二)数据与变量

本文以2009—2018年作为样本期间，选取17个“一带一路”沿线南亚、东南亚国家作为处理组，33个非“一带一路”沿线国家作为对照组。理由如下：一是基于数据的可获得性，剔除了数据严重缺失的国家；二是考虑沿线南亚、东南亚国家与非沿线国家收入水平存在一定差距。为减少样本选择偏差，本文基于世界银行中的各国收入水平信息按比例选择与沿线南亚、东南亚国家收入水平相似的非沿线国家。在此基础上，本文采用倾向得分匹配法，对国家经济发展水平、自然资源禀赋、国家制度这3个匹配变量进行logit回归以获得倾向得分，采用核匹配法为处理组匹配相似的对照组，剔除不满足“共同支持”条件的数据，最终选取了33个非沿线国家作为样本对照组。样本国家如表1所示。

表1 样本国家列表

本文研究的被解释变量是网络基础设施水平，选取每百万人中安全互联网服务器个数作为度量指标，数据来源于世界银行。核心解释变量是政策虚拟变量和时间虚拟变量的交乘项。其中，政策虚拟变量表示样本国家是否为“一带一路”沿线国家，如果是沿线国家赋值1，否则为0；时间虚拟变量表示是否为“一带一路”倡议实施后，由于“一带一路”倡议直至2014年3月才被写入政府工作报告，因此参考王桂军等的做法[32]，设定2014年及之后年份赋值1，否则为0；二者的交乘项表示是否为“一带一路”倡议实施后的沿线国家，如果是赋值1，否则为0。控制变量选择如下：一是国家经济发展水平(lpgdp)，以人均国内生产总值作为度量指标，数据来源于世界银行；二是自然资源禀赋(res)，参考王晓颖的做法，以自然资源租金总额占国内生产总值的比值作为度量指标[33]，数据来源于世界银行；三是国家制度(sys)，以全球治理指数中6个维度的估计值取平均值作为度量指标，数据来源于世界银行。本文对个别数据缺失值采用线性插值法近似估算，同时为避免极端值对研究结果造成干扰，对所有数据进行2.5%的缩尾处理，并对数值较大的安全互联网服务器个数(每百万人)和人均国内生产总值进行对数化处理。

三、实证结果分析

(一)描述性统计及相关性分析

样本中各主要变量描述性统计见表2。其中，网络基础设施水平的概率分布函数略微右偏，但平均数和中位数差值较小，基本呈对称分布；从标准差来看，网络基础设施水平数据离散性明显，表明各国网络基础设施水平不一。

表2 各主要变量描述性统计

样本中各主要变量相关性分析见表3。结果表明，各个控制变量的选取相对科学合理，但控制变量之间的相关系数十分显著，导致研究结论可能会在一定程度上受到多重共线性的干扰。对此，本文在模型回归时逐步引入控制变量，并检验多重共线性程度是否可容忍。

表3 相关性分析结果

(二)倾向得分匹配

为增加处理组和对照组的可比性，本文通过政策虚拟变量对匹配变量组进行logit回归估计倾向得分，利用核匹配法为每一个处理组国家挑选可供比较的对照组国家，从而实现组间均衡。表4报告了倾向得分匹配平衡性检验结果。可见，匹配后各变量均值差异明显缩小且标准偏差绝对值均小于20，同时在处理组和对照组之间的差异并不显著，表明倾向得分匹配效果较好。图1报告了匹配前后核密度对比图，直观地说明了匹配后各变量在处理组和对照组之间是均衡的。

表4 倾向得分匹配平衡性检验

图1 匹配前后核密度对比

(三)平行趋势假设检验

处理组与对照组在“一带一路”倡议实施前的变化趋势一致是使用双重差分法的前提。在PSM的基础上，本文以样本期间各年作为时间虚拟变量，同时在模型中加入政策虚拟变量与各年虚拟变量的交乘项，以2014年为基准进行回归，检验沿线南亚、东南亚国家与非沿线国家网络基础设施水平在“一带一路”倡议实施前的平行趋势。图2给出了平行趋势假设检验结果，其中实线表示95%的置信区间。结果显示，2014年之前的所有回归结果均未通过显著性检验，表明“一带一路”倡议实施前沿线南亚、东南亚国家和非沿线国家的变动趋势并无显著差异，即处理组和对照组满足共同趋势假设，样本分组有效。

(四)双重差分检验

1.平均处理效应

图2 平行趋势假设检验

在回归前，针对前文PSM匹配的样本数据，本文采用豪斯曼检验、个体和时间固定效应检验得出国家固定效应和时间固定效应均显著，因此本文考虑控制国家和年份固定效应进行双重差分检验。此外，为避免前文提及的多重共线性问题对研究结果造成影响，本文采用方差膨胀因子检验得出最大的VIF为3.34，远小于10，表明多重共线性可容忍。基于此，本文逐个引入控制变量考察“一带一路”倡议对沿线南亚、东南亚国家网络基础设施水平的平均处理效应，结果见表5。其中，表5(1)～(4)列报告了未控制固定效应的回归结果，(5)～(8)列报告了采用聚类到国家-年份层面的稳健标准误的回归结果。结果表明，当不控制国家和年份固定效应时，交乘项的系数估计值均为正且通过了1%水平的显著性检验；当进一步控制国家和年份固定效应时，交乘项的系数估计值仍然为正且通过了1%水平的显著性检验。由此可见，相比非沿线国家，“一带一路”倡议实施显著提高了沿线南亚、东南亚国家网络基础设施水平。

表5 平均处理效应结果

2.动态边际效应检验

为考察上述正向影响效应在“一带一路”倡议实施后的变化趋势，本文进一步检验“一带一路”倡议对南亚、东南亚国家网络基础设施水平的动态边际效应，与此对应的模型如式(2)所示：

lneti,t=α0+α1treati,t+α2y14i,t+α3y15i,t+α4y16i,t+α5y17i,t+α6y18i,t+

α7treati,t×y14i,t+α8treati,t×y15i,t+α9treati,t×y16i,t+

α10treati,t×y17i,t+α11treati,t×y18i,t+α12Zi,t+Ci,t+Vi,t+εi,t

(2)

其中，y14、y15、y16、y17和y18分别对应2014—2018年的时间虚拟变量，treat×y14、treat×y15、treat×y16、treat×y17和treat×y18分别为政策虚拟变量与各年虚拟变量的交乘项，其余指标含义同式(1)。根据前文研究设计，α7、α8、α9、α10和α11是回归结果中重点关注的政策虚拟变量和各年虚拟变量的交乘项系数，表示2014—2018年“一带一路”倡议分别对沿线南亚、东南亚国家网络基础设施水平的净影响效应。表6列示了动态边际效应检验结果。结果表明，2014—2017年“一带一路”倡议对沿线南亚、东南亚国家网络基础设施水平的正向影响效应逐年扩大，2018年显著性水平仍然保持不变但交乘项系数估计值变小了，表明效应略微减弱。

表6 动态边际效应检验结果

(1)(2)(3)(4)lnetlnetlnetlnety181.344 31.096 72.024 1∗2.606 9∗∗(0.82)(0.70)(1.84)(2.07)treat3.826 0∗∗∗4.954 8∗∗∗-1.308 5-2.391 2(3.20)(4.29)(-0.62)(-0.72)lpgdp1.422 2∗∗∗-1.600 8(2.75)(-0.91)res0.081 7∗-0.143 3(1.79)(-1.45)sys1.819 1∗-2.144 3(1.96)(-0.99)_cons0.891 1-11.128 1∗∗-1.391 78.327 2(1.30)(-2.50)(-0.86)(0.78)国家固定效应否否是是年份固定效应否否是是N478478478478adj.R20.132 70.223 00.748 60.749 7

(五)稳健性检验

1.安慰剂检验

参考Topalova的做法[34]，本文采用安慰剂效应检验法来证明上述结论的稳健性。具体地，选取“一带一路”倡议实施前的样本数据，假设“一带一路”倡议在2014年之前的某个时期开始实施，利用双重差分法检验“一带一路”沿线国家网络基础设施水平分别在以2010年、2011年、2012年为政策冲击时是否有类似显著性差异。如果沿线南亚、东南亚国家网络基础设施水平的显著提高确实由“一带一路”倡议导致，那么交乘项的系数估计值应不显著。表7中(1)～(3)列分别报告了相应的安慰剂效应检验结果。结果显示，交乘项的系数估计值均不显著，排除了其他因素对研究结果的影响。因此，“一带一路”倡议实施确实显著提高了沿线国家网络基础设施水平，上述核心结论成立。

表7 安慰剂检验结果

2.内生性问题检验

为保证研究结果的可靠性，本文采用工具变量法解决“一带一路”倡议作为解释变量可能存在的内生性问题。参考金刚等的做法[22]，选择一国首都相距中国北京的地理距离作为该国是否成为“一带一路”沿线国家(treat)的工具变量，并将其进行对数化处理，数据来源于CEPII数据库。选择这一指标的原因如下：一方面，由于古代丝绸之路的影响，“一带一路”倡议更倾向于吸纳地理距离较近的国家作为成员国；另一方面，考虑便捷性及高效性，地理距离相对较近的国家会在一定程度上为投资国降低成本，同时也能保证交通及其他信息的便捷性。表8列示了2SLS两阶段检验结果。其中，由表8第(1)列和第(2)列可知，第一阶段的回归结果中工具变量(ldis)的估计系数为负且均通过 1%的显著性检验，表明地理距离确实与内生变量(treat、treat×post)存在着显著的负相关关系，且F检验值均大于临界值，说明不存在弱工具变量问题。由表8第(3)列可知，第二阶段回归结果中treat×post的估计系数为正且通过了1%的显著性检验。可见，“一带一路”倡议实施对沿线南亚、东南亚国家网络基础设施水平的影响并未受到内生性问题的干扰，核心结论依然成立。

表8 内生性问题检验结果

四、中介效应检验

根据前文所述，“一带一路”倡议实施后沿线南亚、东南亚国家网络基础设施水平得到明显改善。那么，何为“一带一路”倡议与沿线国家网络基础设施水平之间的传导机制？本文认为传导机制主要通过以下两种途径实现：一是为响应“一带一路”倡议，中国企业加大了对沿线国家的投资力度，为基础设施建设相对落后的沿线国家提供了资金支持，缓解了沿线国家在基础设施建设方面的资金约束，一定程度上改善了沿线国家网络基础设施水平；二是与传统基础设施不同，网络基础设施存在较高技术含量和技术门槛。“一带一路”倡议的提出促使中国将先进技术和经验投入到沿线国家，满足沿线国家高级生产元素需求，其带来的技术外溢效应一定程度上改善了沿线国家网络基础设施水平。基于此，本部分从中国企业境外投资和技术外溢效应两个角度探究“一带一路”倡议显著提高沿线南亚、东南亚国家网络基础设施水平的中间机制是否存在。根据上述途径，依次设置两个变量如下：linvest表示中国企业境外投资水平，度量指标为中国企业境外投资额，并将其进行对数化处理，数据来源于“中国全球投资追踪”数据库，与我国商务部公开的境外投资数据相比，该数据库会追踪到每笔投资的最终目的地，减少了投资数据统计偏差。lpatent表示技术外溢效应，参考李建军等的做法[17]，选取一国专利申请数量作为度量指标，并将其进行对数化处理，数据来源于世界银行。

借鉴温忠麟等提出的Bootstrap中介效应检验程序[35]，构建以下模型来描述变量之间的关系：

lneti,t=β0+β1treati,t+β2posti,t+β3treati,t×posti,t+β4Zi,t+εi,t

(3)

linvesti,t(lpatenti,t)=α0+α1treati,t+α2posti,t+α3treati,t×posti,t+α4Zi,t+εi,t

(4)

lneti,t=γ0+γ1treati,t+γ2posti,t+γ3treati,t×posti,t+γ4linvesti,t(lpatenti,t)+γ5Zi,t+εi,t

(5)

其中，模型(3)与模型(1)相同。在模型(4)中，α3为核心解释变量对中介变量(linvest或lpatent)的影响效应。在模型(5)中，γ3表示在控制了中介变量的影响后，“一带一路”倡议对沿线南亚、东南亚国家网络基础设施水平的影响效应；γ4表示在控制了解释变量的影响后，中介变量对沿线南亚、东南亚国家网络基础设施水平的影响效应。由Bootstrap中介效应检验程序原理可知，若α3和γ4均显著，依次检验效果强于Bootstrap检验，则无需进行Bootstrap检验；若二者至少有一个不显著，则需要进行Bootstrap检验，再根据Bootstrap检验结果来判断中介效应是否显著。

为避免前文所提及的多重共线性问题对研究结果造成干扰，本文对模型(3)～(5)分别采用逐步回归法进行中介效应检验，表9列出了中介效应检验结果。

表9 中介效应检验结果

由表9第(1)列和第(4)列可知，模型(3)中β3为4.534 9，且在1%水平上显著。也就是说，“一带一路”倡议显著改善沿线南亚、东南亚国家网络基础设施水平的总效应为4.534 9。表9第(2)列和第(3)列报告了“一带一路”倡议是否会通过加大中国企业境外投资来改善沿线南亚、东南亚国家网络基础设施水平。由表9数据可知，α3和γ4分别为0.692 2和1.614 5，且均通过了显著性检验，无需进行Bootstrap检验即可认为中介效应(α3×γ4=1.117 6)显著。进一步地，由γ3系数估计值显著可知，中国企业境外投资在“一带一路”倡议对沿线南亚、东南亚国家网络基础设施水平的影响中存在部分中介效应，占总效应的24.64%。表9第(5)列和第(6)列报告了“一带一路”倡议是否会通过技术外溢效应来改善沿线南亚、东南亚国家网络基础设施水平。由表9数据可知，α3未通过显著性检验，而γ4通过了显著性检验，需进行Bootstrap检验，表10列出了Bootstrap检验结果。由检验结果可知，在技术外溢效应的间接影响检验中，置信区间包含0，且Z值在1.96以下，说明中介效应不存在。因此，可以得出结论：加大中国企业境外投资是“一带一路”倡议显著提高沿线南亚、东南亚国家网络基础设施水平的主要途径，而技术溢出效应还未显现。

表10 Bootstrap检验结果

五、结论与建议

本文以2009—2018年作为样本期间，选取17个“一带一路”沿线南亚、东南亚国家作为处理组，33个非“一带一路”沿线国家作为对照组，采用PSM-DID方法检验“一带一路”倡议对沿线国家网络基础设施水平的影响效应及中间机制。本文的具体结论如下：一是通过实证分析探究“一带一路”倡议对沿线国家网络基础设施水平所产生的影响，得出在实施“一带一路”倡议的过程中，沿线南亚、东南亚国家网络基础设施水平得到显著提升，进一步引入动态边际效应检验发现2014—2017年“一带一路”倡议对沿线南亚、东南亚国家网络基础设施水平的正向影响效应逐年扩大。在此基础上，通过安慰剂效应和内生性问题检验，验证了本文结论的可靠性，填补了相关研究领域的空白。二是通过引入中介效应模型，从中国企业境外投资和技术外溢效应两个角度探究“一带一路”倡议显著提高沿线南亚、东南亚国家网络基础设施水平的中间机制，厘清“一带一路”倡议显著提高沿线南亚、东南亚国家网络基础设施水平的深层次原因。中介效应检验表明：加大中国企业境外投资是“一带一路”倡议显著提高沿线南亚、东南亚国家网络基础设施水平的主要途径，而技术溢出效应尚未显现，旨在立足于当前的研究结论为后续的深入研究做好铺垫和补充。

基于上述结论，本文有以下政策启示性建议：

第一，加强基础设施建设，实行共享与共治。从总体来看，沿线南亚、东南亚国家网络基础设施水平得到明显改善，总体趋势向好。因此，在后续推进“一带一路”倡议的进程中，仍要加强“一带一路”沿线国家网络基础设施建设，在进一步扩大沿线国家网络基础设施改善效应的同时，以各种方法激励各种类型的所有制企业都积极投身进来，带动其他基础设施建设协同发展，持续改善当地基础设施环境，从而帮助这些沿线国家的网络基础设施建设能够得到快速发展，并使得这些国家的网络设施水平在此基础上得到更大幅度的提升，致力于激发基建红利对当地经济发展的促进作用。与此同时，在不断实施“一带一路”倡议的过程当中，还需要注意的是要进一步将互联网强大和发展起来，实行互联网的共享与共治，营造一个和谐融洽的网络氛围。

第二，促进文化交流与传播，发掘多元合作方式。在沿线南亚、东南亚国家网络基础设施水平总体趋势向好的基础上，要不断促进国家之间的文化传播与交流。在现今的国际环境和社会当中，很多西方的思想及观点通过互联网快速传播并产生很大的影响力。因此，要加强各国之间的文化交流，完善网络空间治理规则，开展良性沟通。除此之外，要加强各国间的数字合作，不仅仅是加强与“一带一路”沿线国家的合作，还要鼓励非“一带一路”国家参与。在推进数字丝绸之路的过程中，积极开展多种渠道的沟通磋商，共同开发和发掘更多的合作方式，从而使得多边合作变得更加全面、更加多元、更加数字化，以实现更高层次的目标。

第三，加大投资力度，发挥不同所有制企业优势。由中介效应检验结果可知，加大中国企业境外投资是“一带一路”倡议显著提高沿线国家网络基础设施水平的主要途径。因此，在具体实践中，要继续加大中国企业境外投资力度，提高资金利用效率，切实保证资金落到实处，加快沿线国家网络基础设施建设，实现共赢发展。同时，充分发挥不同所有制企业优势，构建区域协同发展模式，加快网络互联互通步伐，共同致力于网络空间命运共同体建设。

第四，加强技术支持，缩小数字鸿沟。由中介效应检验结果得知，“一带一路”倡议对沿线国家技术外溢效应存在正向影响趋势，但未通过显著性检验。因此，在后续推进“一带一路”倡议的进程中，要不断加强对沿线国家的技术支持，提高建设网络基础设施效率；积极展开与沿线国家间的技术经验交流，教之以法，提高沿线国家网络基础设施建设的能力，以实现长期效应；对技术相对落后的地区可通过区域协助、加大人才队伍建设等方式，提高其创新意识和创新能力，推动技术进步，缩小数字鸿沟，推动“数字丝绸之路”建设行稳致远。