中歐班列助力提升中國對外直接投資效率

李沛陽 龔桂穎 路詣曉

新疆財經大學經濟學院

0 引言

中歐班列是運行于亞歐大陸以及“一帶一路”沿線國家間的鐵路國際聯運列車。目前，依托西伯利亞大陸橋和新亞歐大陸橋，已初步形成西中東三條中歐班列運輸通道［1］。

自2011 年開通以來，中歐班列開行數量已累計突破5 萬列，運輸時間由最初的24 天縮減到目前最短的12天。從開始的“有去無回”到如今的“滿載而歸”，中歐班列已經成為促進中國與亞歐國家、“一帶一路”沿線國家經貿、投資合作的重要載體?！吨袊鴮ν庵苯油顿Y統計公報》數據顯示，中國對中歐班列開通國家對外直接投資存量（以下簡稱“OFDI”）從2011 年238.04 億美元增長到2021 年1 196.58 億美元，十余年間增長了402.68%。中歐班列的常態化運行和快速發展，為中國OFDI 高水平發展提供了巨大機遇。中共二十大報告明確指出，要推進高水平對外開放，加快建設西部陸海新通道。共建“一帶一路”成為深受歡迎的國際公共產品和國際合作平臺。中歐班列是推動“一帶一路”建設的重要抓手，為中國OFDI 提供了制度指引?，F有研究發現，“一帶一路”倡議顯著地提升了中國海外投資［2］，那么中歐班列的開通是否能有效提高中國OFDI 效率？厘清這一問題，對準確評估中歐班列在助力實現“一帶一路”高質量發展、“十四五”時期投資效率改善目標方面的經濟效應具有重大意義。

1 文獻綜述

近年來，關于OFDI 效率和潛力研究在學術界受到廣泛的關注，Meeusen、Broeck［3］和Aigner等［4］提出的隨機前沿引力模型成為大多數學者測算OFDI效率的主要方法［5-7］。

1.1 中國OFDI效率和潛力的影響因素

對于中國OFDI 效率和潛力的影響因素多樣，主要可以分為以下5類：

1）制度環境

制度環境對中國對外直接投資效率有顯著的促進作用［8-10］。

2）基礎設施

基礎設施聯通水平提升能夠顯著提高中國對外直接投資效率［11］。

3）金融異質性

不同的金融方面對中國OFDI 效率產生的影響也不同。如中國OFDI 效率與匯率指數和凈出口正相關［12］。

4）自然因素

如自然資源、地理距離等對中國OFDI 具有顯著影響［13］。

5）經濟因素

東道國經濟規模對中國OFDI具有顯著影響［7］。除此之外，還有雙邊投資協定（BIT）［13］、貿易成本［14］等。

1.2 中歐班列研究分類

隨著“一帶一路”倡議設施聯通的提出與發展，越來越多的學者將中歐班列作為研究對象。目前，關于中歐班列的研究可分為4類：

1）中歐班列面臨的挑戰以及發展建議

主要從當前國際形勢和自身問題進行探討，從政策層面上提出建議［15-16］。

2）中歐班列發展成效和前景展望

主要從未來可能遇到的困難和對策進行探討［17］。

3）中歐班列開通對國內的經濟效益

主要從外商投資［18-19］、企業［20-21］、高質量發展［22-23］、貿易［24-25］等領域進行探討。

4）中歐班列開通對沿線國家的經濟效益

主要從綠色投資［26］和貿易［27-28］等領域進行探討。

綜上所述，通過對現有文獻梳理，關于運用隨機前沿引力模型測算OFDI 效率文獻較多，對文章的研究方法具有可借鑒性。此外，大多數學者研究中歐班列對國內省域的經濟效益，對中歐班列沿線國家經濟效益研究多集中于貿易領域，對OFDI 領域實證研究較少。與已有文獻相比，文章的邊際貢獻在于：一是在研究選題方面，文章聚焦于中歐班列對中國OFDI 效率的影響，補充了對中歐班列在OFDI 領域經濟效益的相關研究；二是在研究內容方面，文章從多個方面將中歐班列國家分為不同類別，探討中歐班列對不同類別國家的影響，以期豐富國內對中歐班列的研究結果，為中歐班列發展提供更為豐富的實證依據和對策建議。

2 典型事實描述

2.1 OFDI效率測算方法

文章借鑒Battese 和Coelli（1995）［29］的方法，在借鑒傳統引力模型的基礎上，構建如下隨機前沿引力模型：

式（1）為隨機前沿引力模型表達式，i代表世界各國，j 代表中國，t 代表時間。被解釋變量OFDIijt代表為中國在t 年對j 國家的海外直接投資存量，數據來源于中國對外直接投資統計公報。解釋變量包括東道國GDPit和母國GDPjt、東道國人口數量POPit和母國人口數量POPjt，數據來源于世界銀行數據庫。DISTijt為兩國首都之間的地理距離，因靜態地理距離難以反映運輸成本的變化，因此文章用當年的平均油價乘以兩國首都之間的地理距離，形成動態的地理距離［30-31］,數據來源于法國CEPII數據庫。vijt為隨機誤差項，μijt為非效率項。為避免異方差影響，對部分變量取對數。

式（2）為貿易非效率模型表達式，URBANit代表i 國家t 年城鎮化水平，數據來源于世界銀行數據庫。NSit表示i 國家t 年自然資源租金占GDP 的比重，數據來源于世界銀行數據庫。OPENit代表i 國家t 年的開放程度，數據來源于世界銀行數據庫。COSit表示i 國t 年政治穩定程度，數據來源于WGI 數據庫。COVit代表i 國家t 年的政府效率，數據來源于WGI數據庫。BITijt表示中國與i 國是否簽訂投資協定，若簽訂則取值為1，反之取值為0，數據來源于中國商務部官網。ωijt為隨機擾動項。

式（3）為測算投資效率表達式,TEijt代表投資效率，μijt是投資非效率項，zijt是貿易非效率的影響因素。TEijt取值區間為［0,1］。

2.2 中國對中歐班列沿線國家OFDI效率分析

文章基于隨機前沿引力模型，分別測算了2005-2021 年中國對中歐班列沿線國家和非沿線國家的OFDI 效率。由于中歐班列沿線國家大多參與到“一帶一路”倡議中，為了避免“一帶一路”倡議對文章結果的影響以及部分國家數據的可得性，文章選取32個中歐班列沿線國家①中歐班列沿線國家：蒙古、哈薩克斯坦、土耳其、白俄羅斯、保加利亞、波蘭、俄羅斯、捷克、克羅地亞、立陶宛、斯洛伐克、烏克蘭、比利時、德國、法國、荷蘭、西班牙、伊朗、阿塞拜疆、格魯吉亞、芬蘭、拉脫維亞、匈牙利、羅馬尼亞、吉爾吉斯斯坦、奧地利、英國、意大利、烏茲別克斯坦、愛沙尼亞、越南、尼泊爾以及“一帶一路”沿線國家中非中歐班列經過的23 個國家②非中歐班列沿線國家：亞美尼亞、波斯尼亞和黑塞哥維那、文萊、印度尼西亞、以色列、黎巴嫩、馬來西亞、摩爾多瓦、阿曼、巴基斯坦、菲律賓、卡塔爾、沙特阿拉伯、印度、新加坡、斯洛文尼亞、泰國、埃及、北馬其頓、阿爾巴尼亞、伊拉克、巴林、孟加拉國，共55 個國家作為研究對象。

在樣本期內，中歐班列沿線國家與非沿線國家之間的效率差值由2005 年的0.107 減少到2021 年的0.012，差距逐漸縮短。由圖1 可知，中國在中歐班列沿線國家的OFDI 效率呈現不斷升高的趨勢，與非沿線國家差距逐漸縮短。由圖2可知，在OFDI效率共同增長年份，中國對中歐班列沿線國家OFDI 效率與非沿線國家相比上升趨勢更高。具體來看，圖3 顯示中歐班列沿線國家中，18 個國家在中歐班列開通后不僅提高了OFDI 效率均值，而且提高幅度平均達到了31.87%，而在OFDI 效率均值下降的沿線國家中，有7 個國家在中歐班列開通前的OFDI 均值達到了0.55 以上，這在一定程度上說明了中歐班列的開通對拉動OFDI 低效率國家具有一定的積極作用。中國在中歐班列沿線國家OFDI 均值增長國家占比達到56.25%，與非沿線國家相比而言，占比較高，這在一定程度上說明中歐班列的開通有利于OFDI效率的提高。

圖1 2005-2021年中國與中歐班列沿線國家和非沿線國家OFDI效率均值

圖2 2005-2021年中國與中歐班列沿線國家和非沿線國家OFDI效率均值較上年增長率

圖3 中國與中歐班列沿線國家OFDI效率均值政策實施前后變化

3 政策效果考察

3.1 模型構建

文章采用雙重差分法，以中歐班列作為準自然實驗，考察其對中國OFDI效率的拉動作用。文章借鑒戴翔等（2020）［32］的做法，構建以下雙重差分模型：式（4）中，OFDI_Eff表示中國在中歐班列沿線國家和非沿線國家的OFDI效率。Post為年份虛擬變量，將2011 年及之后的年份設定為1，反之設定為0。Treat為處理組虛擬變量，表示東道國是否為中歐班列沿線國家，如果是沿線國家則賦值為1，反之賦值為0。因此，核心解釋變量Treat*Post為中歐班列開通前后與東道國是否為沿線國家這兩項虛擬變量的交乘項，衡量東道國是否受到中歐班列開通的影響。X表示東道國控制變量，文章選取東道國經濟規模（lnGDP）、人口數量（lnPOP）、地理距離（lnDIST）、城鎮化水平（URBAN）、自然資源租金占GDP 的比重（NS）、開放程度（OPEN）、投資協定（BIT）作為東道國控制變量。μi代表國家固定效應，δt表示年份固定效應，ε為隨機擾動項。

上述變量的描述性統計見表1。為了檢驗各解釋變量之間是否存在多重共線性，文章運用Stata17 軟件，進行多重共線性分析，結果顯示各變量VIF值均小于10，因此，各解釋變量之間不存在多重共線性。

表1 變量的描述性統計

3.2 基準回歸結果

表2 列出了文章的基準回歸結果。其中，第（1）列僅加入核心解釋變量Treat*Post，第（2）～（4）列加入所有控制變量。第（2）和（3）列分別控制國家和年份固定效應，第（1）和（4）列則同時控制國家和年份固定效應。

由表2 結果可知，Treat*Post系數始終在1%水平上顯著為正，這表明中歐班列的開通對中國OFDI 效率的提高發揮了顯著的積極作用?？赡艿脑蛟谟谥袣W班列沿線國家經濟多為粗放式增長導致效率損失。中歐班列的開通縮短了貨物運輸的時間，減少了貿易成本，加快了沿線國家間的資本等生產要素的流動，推動投資效率得到提升。

3.3 穩健性檢驗

3.3.1 PSM-DID

由于中歐班列沿線國家經濟發展水平和各控制變量指標與非沿線國家差異較大，存在較為嚴重的自選擇問題，為了克服實驗組國家與對照組國家固有差異造成的內生干擾，基于此，文章使用PSMDID方法對前文結果進行穩健性檢驗。文章選取實驗組和對照組進行1:2 卡尺范圍內的最鄰近匹配，對匹配后的樣本再次進行雙重差分分析以檢驗結果穩健性。結果如表3 所示。未加入控制變量時，中歐班列的開通對OFDI 的回歸系數顯著為正。加入控制變量后，回歸系數顯著為正，且PSM-DID 的回歸結果和基準回歸結果相差不大，再次證明了研究結論的穩健性。

表3 PSM-DID回歸結果

3.3.2 平行趨勢檢驗

圖4 報告了該模型平行趨勢檢驗結果。由圖4可知，在中歐班列開通之前的年份回歸系數均不顯著，這表明實驗組國家和對照組國家的變化趨勢是一致的，不存在顯著性差異。在中歐班列開通之后的年份回歸系數均顯著，這表明實驗組國家和對照組國家的變化趨勢具有顯著差異?；貧w系數由開通前的不顯著變為顯著為正，這說明中歐班列的開通對中國OFDI 效率的提高具有促進作用。因此，該模型通過平行趨勢檢驗。

圖4 平行趨勢檢驗

3.3.3 安慰劑檢驗

文章從55 個國家中隨機抽取32 個國家，將其設定為中歐班列沿線國家，并將剩余國家設定為非沿線國家，從而構建安慰劑檢驗交叉項。由于偽處理組是隨機生成的，因此，該交叉項不會對模型解釋變量產生顯著影響。圖5展示了隨機生成處理組的估計系數核密度以及其對應的p 值分布。由圖5可知，回歸系數的均值接近于0，且絕大部分p 值大于10%，表明回歸結果并沒有因為遺漏變量出現嚴重偏誤，這說明該模型結果穩健。

圖5 安慰劑檢驗

4 結論與建議

文章在測算中國對中歐班列沿線國家OFDI效率的基礎上，考察了中歐班列的開通是否促進了中國對外直接投資效率的提升。結果顯示，中國對中歐班列沿線國家OFDI 效率逐年提高，且中歐班列的開通顯著促進了中國對沿線國家OFDI效率的提高。

基于以上研究結論，文章提出以下建議：

1）加快中歐班列的建設與發展

中歐班列是“一帶一路”國家經貿往來的重要渠道和載體，對降低貿易成本促進貿易便利化具有重要作用。要發揮好中歐班列的載體作用，加快中歐班列的規劃與建設，讓中歐班列鐵路網覆蓋更多亞歐國家，以網帶面，促進亞歐國家之間經貿合作。

2）依托“一帶一路”構建中歐班列沿線國家金融體系

充分發揮亞洲基礎設施投資銀行等國際平臺作用，拓寬企業對外直接投資融資渠道，擴展融資方式，加快人民幣國際化進程，降低匯率風險。

3）加快中歐班列與“一帶一路”建設深度融合

從國內和國際兩個方面挖掘投資潛力，實現生產要素互補，加速構建“國內國際雙循環相互促進新發展格局”，促進與中歐班列沿線國家深度合作，推動中歐班列高質量運行和“一帶一路”高質量發展，以帶動中國對外直接投資發展。

4）積極促進企業“走出去”

建立完善的投資信息平臺，披露沿線國家的投資風險評估以及資源稟賦等信息，為企業在信息方面提供精準服務，避免和減少信息不全帶來的投資損失。鼓勵企業通過綠地投資、跨國并購等方式進行對外直接投資，擴展對中歐班列沿線國家的投資方式與渠道。