中国-中亚-西亚经济走廊国际产能合作效率分析

曹雨家 张 磊 刘 娴 李憧憬

新疆财经大学

0 引言

国际产能合作概念最初源自2014年中哈两国达成的产能合作共识，是一种国际产业转移与对外直接投资相结合的新模式。作为共建“一带一路”的实体支撑，我国一直积极推进与“一带一路”沿线国家的产能合作。在此背景下，国务院于2015年5月出台《关于推进国际产能和装备制造合作的指导意见》（以下简称《意见》），提出将与我国装备和产能契合度高且合作愿望强烈的发展中国家作为重点国别，将钢铁、有色、建材、铁路、电力、化工、轻纺、汽车、通信、工程机械、航空航天、船舶和海洋工程等行业分阶段有重点推进。在《意见》的指导下，国际产能合作规模持续扩大，境外经贸合作区迅速发展。目前，国际产能合作已覆盖欧亚大陆的多数国家，辐射到非洲与大洋洲，在转移我国优势富余产能，助力“一带一路”沿线国家经济发展方面起了至关重要的作用。

六条经济走廊是构建“一带一路”跨境路域合作的重要框架和战略支柱［1］。其中，中国-中亚-西亚经济走廊是一条交通经济带，占据着得天独厚的自然优势，但是沿廊国家存在着基础设施建设不足，能源开发技术不成熟和产业结构不合理的困境，这些与我国的能源对外依存度高，先进的基础设施建设技术和充足的外汇储备形成互补。因此，大力拓展我国与沿廊国家进行国际产能合作是需求对接、资源优化整合、促进共同发展的双赢选择。

本文以国际产能合作的相关理论为基础，在走廊沿线国家中选取中国在其投资存量较高的七个国家，具体包括中亚地区的哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦，西亚地区的阿联酋、沙特阿拉伯、土耳其、伊朗和以色列，基于2010-2019年这七个国家的面板数据研究中国与其国际产能合作效率。

1 文献综述

国外学者认为国际产能合作发展模式源于目标国产能过剩，需要进行富余产能转移和国际投资。Jacques（2009）强调合作伙伴间的制度条件、联合技术生产能力与共同战略有利于两国产能合作［2］；Kanenga Haggai(2016)提出中国与东道国开展国际产能合作，可以促进政策协调、贸易畅通、金融一体化及提高生产效率［3］。

国内学者对国际产能合作的研究主要侧重于以下几个方面：

1)关于国际产能合作的理论基础和前提条件。白永秀等（2015）以丝绸之路经济带工业产能合作为例，指出工业发展的互补性是开展产能合作的基础［4］。张洪等（2015）认为合作国产业链上的互补和耦合是产能合作的重要前提条件［5］。

2)关于国际产能合作的重点产业研究。郭朝先等（2016）基于中国进口、国外出口侧（CIFX）产业互补指数测算，指出产能合作的重点产业集中在初级产品和劳动密集产品［6］。魏敏（2016）认为，中国与中东国家产能合作的范畴正在逐步由传统制造业领域、基础设施建设向生产性服务业领域拓展［7］。

3)关于国际产能合作的模式与机制研究。项义军等（2018）从构建全球产业链、价值链和供应链，整合境内外产业资源视角，建议创立以产能集群式国际转移为主导的国际产能合作发展模式［8］。张洪和梁松（2015）以中哈产能合作为例，将共产理论引入国际产能合作研究中探析其模式与机制构建［5］。

4)针对国际产能合作的风险研究。郭建鸾和闫冬（2017）共同指出区域发展不均衡、宏观政策与融资模式存在差异，导致国际产能合作面临着巨大的挑战［9］。梅建平（2018）认为国际产能合作是一种风险程度相对较高的对外直接投资活动，因此必须正视产能输入国的政治、司法风险，以及投资信息不对称等问题［10］。

综上所述，国内学者对国际产能合作的研究较为全面，囊括了国际产能合作的基础前提、重点产业、模式机制、风险研究等，但是尚缺乏关于国际产能合作效率的定量分析。基于此，本文立足于中国-中亚-西亚经济走廊的产能合作，利用随机前沿模型，对其国际产能合作的效率进行实证分析和评估。

2 中国-中亚-西亚经济走廊产能合作概况

2.1 产能合作进展

截止到2019年，中国企业与中亚、西亚国家在能源、基础设施与境外园区的建设已经初步形成规模。以这三个关键领域为先头兵，积极推进双方产能合作，取得了斐然的合作成绩（见表1）。

表1 中国-中亚-西亚经济走廊产能合作重点项目

2.2 经贸合作进展

中国与中国-中亚-西亚经济走廊沿线国家的经贸合作关系日渐紧密，且合作水平在不断提高。总体来看，沿线国家对中国贸易表现为逆差，即从中国进口高于对中国出口。2020年，中国与本文选取的七个国家双边货物贸易总额达到1 953亿美元，较之2010年的1 439亿美元，同比增长了约35.7%。目前，我国是哈萨克斯坦、阿联酋和沙特阿拉伯第一大贸易伙伴，伊朗、乌兹别克斯坦的第二大贸易伙伴，以色列和土耳其的第三大贸易伙伴。中国-中亚-西亚经济走廊的贸易主体是能源，除此之外，中国和走廊国家在其它领域也有不少进展。例如，沙特的基础工业公司与中国科研机构将进行在新材料方面的技术联合，华为公司与沙特劳工部下属的培训机构签署战略合作协议，并积极开展在信息通信领域的项目创新。

与此同时，中国与该走廊沿线国家的投资水平也在稳步上升，整体表现为中国对沿线国家的投资额增幅较大。中国目前已经成为沿线七国主要的投资来源国，这对双方产能合作存在进一步的正向影响（如图1所示）。2010-2019年间，中国对这七个沿线国家的直接投资存量总额从43亿美元增长到293亿美元，年平均增幅达23%［11］。哈萨克斯坦作为七国中最大的投资目的地国，仅次于新加坡和印尼，是中国在亚洲地区的第三大投资国，主要投资领域是能源、矿产以及电信。阿联酋紧随其后，是中国在亚洲地区的第四大投资国。同时从图中的直接投资存量增长曲线可以看出，我国对以色列的投资额于2015年出现急剧的增长趋势，2015年后我国经济发展步入中高速增长阶段并且面临产业结构转型升级的问题，对高端装备、半导体和医疗器械等高附加值领域的需求不断加深。在此基础上，中以两国的科技合作得以顺利推进，截至2020年中国在30多个科技领域上对以色列进行多项投资，完成全面收购项目17笔。中国对走廊沿线国家的直接投资有效加大了中国企业“走出去”的力度，也进一步推动了国内的供给侧结构性改革。

图1 2019年中国对沿线七国直接投资存量

3 研究方法与变量说明

根据当前中国-中亚-西亚经济走廊产能合作与经贸合作的现状与成果，可以预见该走廊开展国际产能合作存在广阔的前景。产能合作会以产品输出的渠道进行产能位移，而目前双方的合作主要是中国对该沿线七国的产能输出，因此本文选取钢铁、建材、有色、电力、轻纺五个具有代表性的行业，通过研究中国对沿线七国的相关出口贸易总额来探讨中国-中亚-西亚经济走廊国际产能合作的效率。

3.1 理论模型

随机前沿分析法在引力模型的基础上，将随机扰动项拆分为两部分：随机误差项v和技术无效项μ，以此测算技术效率。具体形式如下：

公式（1）、（2）中，Yijt表示t时期i国对j国的产能输出贸易额，Xijt是影响贸易额的主要因素，β是解释变量的待估参数。vijt-μijt是复合误差项，其中vijt是随机误差项，且服从于均值为0，方差为α2的正态分布，μijt是非效率项，服从半正态截尾分布，vijt和μijt相互独立。当μijt=0时，表示产能合作中不存在任何阻力因素，此时公式（1）转化为：

公式（3）Y＊ijt表示没有贸易摩擦时产能输出贸易额的最高水平，即产能合作潜力。在此基础上，产能合作效率设定为实际产能出口贸易额与产能合作潜力的比值，具体形式如下：

公式（4）中的μijt会随着时间而发生变化，为符合实际情况将时间序列引入到模型中，升级后的时变模型具体形式如下：

公式（5）中，η是待估参数，t是年份，T是期数。η＞0表示μijt随着时间推移递减，η=0表示μijt不随时间发生变化，η＜0表示μijt随着时间推移递增。

3.2 产能合作非效率项模型

构建产能合作非效率项模型一般包括一步法和两步法，两步法是先通过随机前沿模型测算产能合作效率μ，然后对产能合作效率μ和其影响因素进行再一次回归，该方法会导致μ不满足独立同分布的假设条件。在此基础上，Battese&Coelli将影响非效率项的因素引入到随机前沿引力模型中同时进行回归，即一步法模型，其具体形式如下：

公式（6）中，α是待估参数，Zijt是产能合作非效率项的影响变量，ℇijt表示随机扰动项。将公式（6）代入公式（2）中可得到模型：

3.3 模型设定及变量说明

基于公式（2），对模型作如下设定：

公式（8）中，i代表中国，j代表中国-中亚-西亚走廊沿线七国，EXPijt代表t时期中国对沿线七国五个代表行业的出口贸易总额。Borderij为模型中引入的哑变量，表示有无共同边界，有则取1，没有取0。

产能合作非效率项模型具体形式：

将公式（9）与公式（8）相结合得到的随机前沿引力模型：

随机前沿表达式（10）中各变量的解释说明如表2所示。

表2 各变量的含义、经济意义及预期符号

模型中EXPijt数据由UN COMTRADE整理所得，GDP和POP由世界银行数据库整理所得，DISTij和Borderij来源于法国智库经济研究中心（CEPII），TFjt、MFjt、BFjt、FFjt由美国传统基金会和华尔街日报发布的经济自由度指数整理所得，OPENjt由WTO数据库及世界银行数据库整理所得。

4 实证分析

4.1 模型的适用性检验

用最大似然比（LR）检验本文模型的适用性，依次进行如下步骤：一是产能合作非效率项是否存在检验；二是时变性是否存在检验；三是将共同边界引入检验。实证模型检验结果如表3所示。

由表3可得，在1%的显著性水平下，LR统计量为41.6，不存在产能合作非效率的原假设被拒绝，故模型中存在非效率项。在1%的显著性水平下，LR统计量为40.51，产能合作效率不随时间变化的原假设被拒绝，故本文中采用时变模型是合适的。与此同时，模型中应该包含共同边界。基于上述分析，确定最终的随机前沿模型的具体形式：

表3 似然比检验结果表

4.2 模型结果分析

4.2.1 随机前沿引力模型

进行适用性检验之后，本文通过时不变模型和时变模型进行回归分析，结果如表4所示，时变模型中的η在1%的水平上显著为正，表明2010-2019年中国与中国-中亚-西亚经济走廊七国产能合作所面临的阻碍逐步减少，合作效率在上升，另外也说明时变模型更加适用于双方国际产能合作的研究。

表4 随机前沿引力模型回归结果

根据时变模型的回归结果，表明双方的GDP、人口、地理距离和是否接壤对中国和沿廊七国的国际产能合作具有显著影响，具体的分析如下：

1）lnGDPit在1%的水平上显著且系数为正，表明中国经济规模的增大能推动其优势富余产能的输出。lnGDPjt在1%的水平上显著为正，表明随着沿廊七国经济发展水平的提高，其对钢铁、建材等产能的需求和购买力也在攀升［12］。

2)lnPOPit在1%的水平上显著为负，主要是因为在国际秩序更迭的背景下，随着我国人口规模的扩大，之前的出口导向型发展模式也在逐步调整，更多依赖国内市场拉动经济增长，以坚持扩大内需为战略基点。lnPOPjt在1%的水平上显著为负，原因在于当沿廊七国的人数增长时会为其提供更丰富的劳动力资源，进而在一定程度上减少钢铁、电力等产能的进口需求。

3)lnDISTij在1%的水平上显著为负，表明国家间地理距离越大则运输成本越高，会抑制我国和走廊沿线国家的产能合作。不过随着“一带一路”倡议的推进，哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦等国家的交通基础设施情况在不断改善，距离对双方进行产能合作的负面影响将被不断削弱。

4）Borderij在1%的水平上显著为负，表明国土不接壤会阻碍双方开展产能合作。

4.2.2 产能合作非效率模型

为了进一步探讨产能合作非效率项的影响因素，采用“一步法”来估计非效率项模型。回归结果如表5所示，γ值为0.824且通过了1%的显著性检验，LR值为38.197，表明模型中存在非效率项，其中贸易自由指数、商业自由指数、金融自由指数对于产能合作效率具有显著影响。具体分析如下：

表5 贸易非效率模型的回归结果

1）贸易依存度（OPENjt）系数为负但不显著，表明沿廊七国贸易依存度提高对推动产能合作有促进作用但不明显，可能是因为双方进行产能合作属于国家政策性引导，因此沿廊七国的贸易开放度不是决定性因素。

2）贸易自由度（TFjt）、货币自由度（MFjt）和商业自由度（BFjt）对产能合作效率的影响与预期相反，可能是因为各种形式的贸易壁垒所造成的限制，而所分析的七个国家中除了以色列的货币自由度指数较高，沙特阿拉伯的商业自由度指数较高外，其余国家在这两项的指数都偏低，这均在一定程度上影响了国际产能合作的发展。

3）金融自由度（FFjt）系数为正，表明沿廊七国开放良好的金融环境有利于产能合作效率的提升。

4.3 国际产能合作效率分析

根据实证分析的结果可以得到2010-2019年中国与沿廊七国的国际产能合作效率，结果如表6所示。具体可以看出，产能合作效率的排序依次为以色列、土耳其、阿联酋、哈萨克斯坦、沙特阿拉伯、伊朗和乌兹别克斯坦。从面板数据波动来看，2010-2019年产能合作效率主要集中在0.11~0.97这个区间。从平均值来看，产能合作效率均值为0.779 6，表明我国与沿廊七国的产能合作潜力未充分实现，未来还有一定的进步空间。

表6 2010-2019年中国与中国-中亚-西亚经济走廊沿线七国国际产能合作效率

中国-中亚-西亚经济走廊七国的经济发展水平不一导致国际产能合作效率呈现国别差异。中国与以色列的合作效率最高，这是由于以色列的经济自由程度高且是沿廊七国中唯一的发达国家。以色列自然资源贫乏，传统工业经济薄弱，但它的高科技产业具有优势，创新成果丰硕，与我国产能契合度高。中国与土耳其的合作效率第二高，作为“一带一路”建设的关键节点国家，土耳其的地缘优势和经济区位优势十分明显，2015年中国与土耳其签署了“一带一路”倡议与“中间走廊”倡议对接的谅解备忘录，为双方开展国际产能合作奠定了良好的基础［13］。哈萨克斯坦是中国最早提出“国际产能合作”概念的对象国，双方产能合作呈现出稳定的健康发展态势，这是由于哈萨克斯坦在中亚五国中经济发展程度最高，国内基础设施最成熟，吸引外资能力最强。阿联酋、沙特阿拉伯和伊朗处于全球油气资源最丰富的地区，外贸依存度高，与我国产能优势深度互补。中国与乌兹别克斯坦的国际产能合作效率在2010-2019年呈现出波动式上升的趋势，不过总体偏低。这可能是由于乌兹别克斯坦外汇管制严格，因为“调汇”问题和中资企业存在债务纠纷，而且乌兹别克斯坦没有出海口，经贸往来通过航空、公路和铁路进行，在该国交通基础设施建设不足的情况下，高昂的物流成本很大程度制约了双方国际产能合作的发展。

5 结论与政策建议

5.1 结论

本文运用“一步法”非效率项随机前沿模型，选取2010-2019年中国-中亚-西亚经济走廊七个国家的面板数据，分析中国与其国际产能合作效率以及主要的影响因素，得到如下结果：

1）2010年以来中国与沿廊七国的国际产能合作呈稳步推进趋势，双方在能源、基础设施、工业园区和贸易投资等领域取得了瞩目的合作成果。

2）中国与沿廊七国的经济规模对双方国际产能合作有显著的正向影响，中国与沿廊七国的人口规模、距离以及有无共同边界对双方国际产能合作有显著负向影响。

3）沿廊七国的贸易依存度、金融自由度促进双方国际产能合作效率的提升，贸易自由度、货币自由度和商业自由度阻碍双方国际产能合作效率的提升。

4）中国与沿廊国家的国际产能合作效率平均值为77.96%，整体处于较高水平，但存在国别差异。2019年，产能合作效率最高的沙特阿拉伯与效率最低的乌兹别克斯坦相差0.701 2，可以预见的是中国对乌兹别克斯坦的产能合作潜力亟待进一步挖掘。中国与阿联酋、哈萨克斯坦、沙特阿拉伯、以色列和土耳其五国的产能合作效率呈现出相对饱和的状态，从而需要开拓新的产能合作领域。

5.2 政策建议

1)重视政府间现有合作机制的经济促进效应，通过签署文件和备忘录等形式规范双方产能合作。对于目前合作效率较低的乌兹别克斯坦，可以通过相关政策加以引导，加强与乌兹别克斯坦的有效产能对接，充分释放双方产能合作潜力。

2)对中国与沿廊七国的国际产能合作进行统筹规划，根据合作国的经济发展水平和资源禀赋，分析双方具体的产能合作机会，围绕重点合作国家、领域，建设经济走廊示范项目，通过精准聚焦发力点来提高合作效率。

3)规避货币金融风险，构建金融支撑体系。除以色列外的沿廊国家金融体系建设都相对滞后，这会在一定程度上降低双方的国际产能合作效率，因此中国与沿廊七国都应该进一步提升贸易、货币、商业和金融自由化水平。与此同时，应充分发挥亚投行和丝路基金等金融合作机制的作用，为双方共建走廊推进提供资金保障［14］。

4)坚持落实“一带一路”倡议中所提出的“民心相通”建设，加强我国与走廊沿线各国之间的民间交流并拓宽沟通渠道。一方面，通过调研相关项目建设中普通民众的想法，来避免项目推进与当地社会公共利益产生冲突。另一方面，积极推动双方的人文交流活动，共同培植倡议认同度，减少双方国际产能合作的摩擦。