“一帶一路”倡議對(duì)國(guó)內(nèi)沿線節(jié)點(diǎn)城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響

張琦 李馨程 曾之明

摘 要：為了定量分析“一帶一路”倡議對(duì)中國(guó)地區(qū)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生的重大影響，利用2009—2016年全國(guó)267個(gè)城市的面板數(shù)據(jù)，以25個(gè)“一帶一路”國(guó)內(nèi)沿線節(jié)點(diǎn)城市作為研究樣本，構(gòu)建相應(yīng)的“反事實(shí)”;根據(jù)共同趨勢(shì)檢驗(yàn)和傾向得分匹配檢驗(yàn)的支持結(jié)果，確定了PSM-DID模型的研究方法。結(jié)果表明，該政策不僅對(duì)沿線區(qū)域的GDP起到了正向作用，同時(shí)還促進(jìn)了人均GDP的增長(zhǎng)，證明“一帶一路”倡議實(shí)現(xiàn)了致力于沿線各國(guó)人民共同繁榮富強(qiáng)的美好愿景。

關(guān)鍵詞：“一帶一路”倡議;傾向得分匹配;雙重差分模型;經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)

中圖分類號(hào)： F125.1文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A 文章編號(hào)：1672-0539（2021）03-0093-09

一、引言

“一帶一路”是國(guó)家主席習(xí)近平于2013年提出的契合與實(shí)現(xiàn)全人類共同繁榮發(fā)展的新倡議?！耙粠б宦贰钡拇_切定義是由古代絲綢之路的歷史文化所演變成的“絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶”和“21世紀(jì)海上絲綢之路”。由于當(dāng)前中國(guó)邊境地區(qū)處于歷史最好狀況，并且其他國(guó)家與中國(guó)的合作意愿得到普遍加強(qiáng)。中國(guó)作為能夠拉動(dòng)世界經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的馬車之一，為全球化的市場(chǎng)與合作奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，并通過“一帶一路”建設(shè)與其他發(fā)展中國(guó)家共享中國(guó)改革發(fā)展紅利，共同致力于打造政治和經(jīng)濟(jì)互信融合的命運(yùn)共同體。

研究“一帶一路”倡議對(duì)國(guó)內(nèi)節(jié)點(diǎn)城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響的根本目的在于確切衡量該政策的實(shí)施效果，了解推動(dòng)當(dāng)前時(shí)代沿線各國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)力源泉，同時(shí)為“一帶一路”其他區(qū)域的繁榮發(fā)展貢獻(xiàn)出有效的參考和借鑒。除此之外，“一帶一路”作為中國(guó)未來(lái)長(zhǎng)期實(shí)踐的道路，對(duì)政策影響的精準(zhǔn)研究，能夠深入挖掘該政策的現(xiàn)狀與問題，為“一帶一路”倡議將來(lái)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展提出針對(duì)性的意見建議。

二、文獻(xiàn)綜述

“一帶一路”倡議因其美好的愿景、強(qiáng)有力的技術(shù)支持、雄厚的區(qū)域合作平臺(tái)以及各國(guó)人民的共同努力，將卓有成效地促進(jìn)沿線地區(qū)繁榮富強(qiáng)。從相關(guān)方面來(lái)看，“一帶一路”資金融通超過了既定的預(yù)期效果，建立了以重大項(xiàng)目為驅(qū)動(dòng)力的投融資合作新機(jī)制，形成了以開發(fā)性金融為重要形態(tài)的新模式[1]。有學(xué)者利用雙重差分模型分析了“一帶一路”倡議對(duì)我國(guó)沿線省份的保費(fèi)收入增長(zhǎng)具有顯著的促進(jìn)作用，并且實(shí)施后的影響逐年增加[2]。而通過構(gòu)建空間權(quán)重矩陣，說(shuō)明了“一帶一路”國(guó)內(nèi)線路中節(jié)點(diǎn)城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)于區(qū)域創(chuàng)新具有正的直接效益和溢出效應(yīng)[3]。其他研究者則借助PSM模型實(shí)證了“一帶一路”的貿(mào)易協(xié)定會(huì)促進(jìn)沿線國(guó)家的貿(mào)易量，不同種類貿(mào)易協(xié)定會(huì)有不同影響效果[4]，且“一帶一路”背景下的外貿(mào)依存度對(duì)出口貿(mào)易影響顯著并存在雙重門檻效應(yīng)[5]。同時(shí)，問卷調(diào)查結(jié)果顯示，影響中國(guó)零售業(yè)海外投資的最有利因素是“一帶一路”政策，這說(shuō)明該政策能幫助中國(guó)零售企業(yè)走出中國(guó)、面向世界[6]。同樣“走出去”的還有中國(guó)對(duì)“一帶一路”區(qū)域的援助與投資，這兩項(xiàng)因素都能有效降低貧困率，并且投資因素與該地區(qū)貧困率之間存在門檻效益[7]。相反，也有學(xué)者認(rèn)為，“一帶一路”背景下的國(guó)家社會(huì)發(fā)展也有不利影響。例如，有研究表明，它與城市人口和外國(guó)直接投資這三個(gè)因素均會(huì)增加碳足跡[8]。換言之，“一帶一路”倡議可能會(huì)增加人類對(duì)自然資源的消耗。并且目前沿線國(guó)家經(jīng)濟(jì)水平發(fā)展存在差異，金融合作信貸水平低，并缺乏龐大的資金支持，因此不利于國(guó)際金融合作[9]。

此外，許多其他因素反過來(lái)同樣會(huì)促進(jìn)該政策對(duì)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)效果。一方面，利用GVAR模型證明了“一帶一路”對(duì)外投資及對(duì)外貿(mào)易兩個(gè)因素能增加人力及技術(shù)資本方面的積累，從而進(jìn)一步推進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[10]。同時(shí)，雙邊貿(mào)易與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有相互促進(jìn)的作用，是一個(gè)長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)關(guān)系[11]。并且開放度與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不存在“倒U”形關(guān)系，只存在單純的正向線性關(guān)系[12]。但另一方面，普惠金融卻在一定程度上阻礙了一國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[13]。同樣在沿線省市中，對(duì)經(jīng)濟(jì)起到抑制作用的還有交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)[14]。

綜上所述，國(guó)內(nèi)外已有許多專家學(xué)者以”一帶一路”倡議為出發(fā)點(diǎn)做出了重要研究并取得了一定成果，這些優(yōu)秀的文獻(xiàn)為本文研究奠定了扎實(shí)的理論基礎(chǔ)，但放眼來(lái)看，各領(lǐng)域中以“一帶一路”對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的直接效應(yīng)研究甚少。僅有段秀芳、寇明龍（2019）利用PSM—DID模型重點(diǎn)分析了“一帶一路”倡議與東部沿線五省市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的相關(guān)關(guān)系[15]，但五個(gè)省市的樣本比較簡(jiǎn)單和缺乏更深入詳細(xì)的探索。并且林勇、楊龍（2018）也是研究政策對(duì)中國(guó)沿線區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用[16]，但該研究對(duì)于相應(yīng)的國(guó)內(nèi)沿線區(qū)域沒有說(shuō)明和解釋劃分標(biāo)準(zhǔn)，樣本過于籠統(tǒng)和模糊。因此，本文的研究就具有了重要的現(xiàn)實(shí)意義，引用張娜、吳福象（2019）提出的“一帶一路”國(guó)內(nèi)沿線重要節(jié)點(diǎn)城市概念[3]，將政策在國(guó)內(nèi)的重要實(shí)施區(qū)域作為研究樣本，并且利用能夠較為精準(zhǔn)衡量政策實(shí)施效果的PSM-DID作為研究方法。

三、邏輯模型的建立

“一帶一路”倡議對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響效應(yīng)，可以通過衡量該政策的實(shí)施區(qū)域在實(shí)施前后經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的變化幅度來(lái)說(shuō)明。由于實(shí)施區(qū)域過于廣泛和籠統(tǒng)，因此我們以國(guó)內(nèi)沿線的25個(gè)重要節(jié)點(diǎn)城市（西安、蘭州、重慶、西寧、成都、鄭州、武漢、南昌、長(zhǎng)沙、合肥、上海、天津、寧波、廣州、舟山、深圳、湛江、青島、煙臺(tái)、汕頭、福州、大連、廈門、?？凇⑷?、三亞）作為研究樣本，以此代表沿線區(qū)域。節(jié)點(diǎn)城市同時(shí)處于“一帶一路”背景下和非“一帶一路”背景下兩種狀態(tài)的差異就是政策的影響效應(yīng)，也稱為政策平均處理效應(yīng)ATT。但具體到每個(gè)節(jié)點(diǎn)城市，政策實(shí)施和未實(shí)施兩種經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)結(jié)果是不能在同一時(shí)間測(cè)量到的，因此需要構(gòu)造“反事實(shí)”來(lái)衡量政策的處置效應(yīng)ATT。因?yàn)閲?guó)家對(duì)規(guī)劃的“一帶一路”途經(jīng)路線是基于國(guó)家層面綜合考慮了經(jīng)濟(jì)方面、文化方面、歷史方面之后的慎重決定，所以如果隨意選定節(jié)點(diǎn)城市樣本的“反事實(shí)”會(huì)造成明顯的選擇偏差錯(cuò)誤。因此引用統(tǒng)計(jì)學(xué)家 Rosenbaum和Rubin[17]于1983年提出的傾向得分匹配思想（PSM），如果兩個(gè)個(gè)體的傾向得分結(jié)果相近或相同，而其中一個(gè)處于政策實(shí)施的處理組，另一個(gè)卻在未參與政策實(shí)施的控制組，則可將控制組個(gè)體Y0作為研究樣本的“反事實(shí)”[18]。本文是利用Logit模型估算的傾向得分，將其中預(yù)測(cè)結(jié)果最接近被認(rèn)定為處理組城市的非“一帶一路”節(jié)點(diǎn)城市作為沿線重要城市的“反事實(shí)”。在完成PSM匹配的基礎(chǔ)上，再繼續(xù)對(duì)處理組和參照組運(yùn)用雙重差分模型DID做進(jìn)一步處理。雙重差分模型DID在最近幾年研究中常用于對(duì)公共政策或項(xiàng)目實(shí)施效果的定量評(píng)估，通過建模來(lái)有效控制研究對(duì)象間的事前差異，將政策影響的真正結(jié)果有效分離出來(lái)，因此適用于本文研究方法。

本文基本思路如下： 25個(gè)重要節(jié)點(diǎn)城市作為處理組，將它們與全國(guó)剩余242個(gè)城市中被選入?yún)⒄战M的城市共同做兩次差分，一次差分將使得兩組間不隨時(shí)間變化的差異被消除，二次差分將剔除時(shí)間變化的增量，最終得到被解釋變量的均值差即為“一帶一路”倡議的平均處理效應(yīng)ATT，表達(dá)式如下：

ATT=1N1∑（ΔYtreat=1）-

1N2∑（ΔYtreat=0）（1）

其中，treat是政策虛擬變量，treat=1表示國(guó)內(nèi)25個(gè)重要節(jié)點(diǎn)城市，treat=0是未實(shí)施該政策的其余城市;各地級(jí)市在”一帶一路”倡議實(shí)施前與實(shí)施后的經(jīng)濟(jì)差異為ΔY。雙重差分模式還可以寫成：

Yit=β0+β1timeit+β2treatit+

β3（timeit×treatit）+β4Xit+εit（2）

如上，treat依然代表著政策虛擬變量，而time表示時(shí)間虛擬變量;t=0或1，表明時(shí)間被劃分為兩期，政策實(shí)施前為t=0，政策實(shí)施后為t=1;同樣i取值0或1，i=0是其余城市，i=1為25個(gè)節(jié)點(diǎn)城市。Z代表影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的其他控制變量，參照段秀芳、寇明龍（2019）的方法，本文認(rèn)為會(huì)影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的控制變量有7個(gè)，分別是：第二產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、第三產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、固定投資支出、外商投資、財(cái)政支出、教育、消費(fèi)，并測(cè)算各自對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的效用，根據(jù)最佳擬合優(yōu)度，得出固定投資支出與教育的二次方更能影響經(jīng)濟(jì)。ε代表其他影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。Yit為被解釋變量，本文用 GDP取對(duì)數(shù)作為被解釋變量。

綜上所述，建立本文的研究模型，通過此模型進(jìn)一步理解雙重差分模型的應(yīng)用含義，如表1 所示。

Yit = β0+ β1 timeit+β2 treatit+β3did+

β4industryit+β4thirdindustryit+

β4assets2it +β4investmentit+

β4expenpenditureit+β4edu2it+

β4rscgit+εit（3）

表1顯示，我們研究的該政策對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響ATT即為兩個(gè)虛擬變量的交乘項(xiàng)did的系數(shù)β3。假設(shè)交互項(xiàng)系數(shù)β3為負(fù)，表明“一帶一路”倡議阻礙了節(jié)點(diǎn)城市的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng);假設(shè)其系數(shù)β3為正，則表示該政策對(duì)沿線區(qū)域經(jīng)濟(jì)有正向推動(dòng)作用，具體結(jié)果下文有詳細(xì)分析。

四、變量與描述性統(tǒng)計(jì)

由于資料顯示習(xí)近平總書記是在2013年正式提出的”一帶一路”倡議，因此本文將2013年劃分為政策實(shí)施的第一年。為了避免面板數(shù)據(jù)跨度較長(zhǎng)造成的嚴(yán)重共線性和美國(guó)次貸危機(jī)的影響，以及考慮到官方數(shù)據(jù)的可搜集性，因此將研究期間定為2009年至2016年。雖然全國(guó)現(xiàn)在共有288個(gè)地級(jí)市，但在此8年間部分地級(jí)市被取消或者新增，為了保持面板數(shù)據(jù)的平衡性，將這些城市予以剔除。最終，選取2009—2016年全國(guó)267個(gè)地級(jí)市數(shù)據(jù)進(jìn)行PSM-DID方法分析。研究所運(yùn)用的所有數(shù)據(jù)均來(lái)源于歷年《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》和國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站，由于極少數(shù)地級(jí)城市個(gè)別年份的變量數(shù)據(jù)偶有缺失，本文運(yùn)用了指數(shù)平滑法填補(bǔ)空缺。

上述已經(jīng)建立了地級(jí)市面板數(shù)據(jù)模型，被解釋變量為267個(gè)城市的2009—2016年各年GDP，為了增加研究模型中解釋變量對(duì)其影響的敏感程度，因此我們對(duì)GDP做對(duì)數(shù)處理。主要解釋變量分別為時(shí)間虛擬變量T、政策虛擬變量D、兩者的交乘項(xiàng)did，但其中考察的核心解釋變量是交乘項(xiàng)did，因?yàn)槠涔烙?jì)系數(shù)β3代表著“一帶一路”倡議對(duì)沿線重要節(jié)點(diǎn)城市經(jīng)濟(jì)的平均處理效應(yīng)。本文研究的控制變量包含7個(gè)方面，各自的經(jīng)濟(jì)含義以及數(shù)據(jù)計(jì)算方法如表2所示。表3表示的是這些社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果，其分別列示了267個(gè)城市在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、投資、財(cái)政支出、教育、消費(fèi)等方面的最大值和最小值，以及相應(yīng)的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差，可以準(zhǔn)確表示出現(xiàn)階段我國(guó)經(jīng)濟(jì)的整體水平。

五、實(shí)證結(jié)果分析

（一）共同趨勢(shì)假設(shè)

DID模型在比較和評(píng)價(jià)某項(xiàng)政策實(shí)施后的影響方面有突出效果。但運(yùn)用雙重差分模型必須符合共同趨勢(shì)前提假設(shè)，即要求在政策執(zhí)行前后處理組和控制組的經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì)不存在顯著差異，如果處理組未實(shí)施政策，理論上應(yīng)該會(huì)和控制組發(fā)生相同的變化。為了檢驗(yàn)共同趨勢(shì)假設(shè)是否成立，因此本文作如下處理：將“一帶一路”倡議提出前三年的時(shí)間虛擬變量與政策虛擬變量相乘，得到新的交互項(xiàng)變量Before*，同樣After*是“一帶一路”倡議實(shí)施期間的時(shí)間虛擬變量與政策虛擬變量的新交互項(xiàng)。將兩個(gè)新的交互項(xiàng)都代入雙重差分DID模型，得到結(jié)果如表4所示。

如表4顯然看出該政策實(shí)施前第一年、政策實(shí)施前第二年、政策實(shí)施前第三年所代表的交互項(xiàng)變量Before1、Before2和Before3的實(shí)證結(jié)果均不顯著，而政策實(shí)施期間第一年、政策實(shí)施期間第二年、政策實(shí)施期間第三年所代表的交互項(xiàng)After1、After2和After3實(shí)證結(jié)果是顯著的，其中“一帶一路”倡議實(shí)施第一年顯著于95%的置信水平下，剩余其后兩年均在99%置信水平下顯著。這個(gè)結(jié)果說(shuō)明，實(shí)施“一帶一路”倡議前國(guó)內(nèi)節(jié)點(diǎn)城市與其余城市處在大致相同的經(jīng)濟(jì)機(jī)遇中，兩者沒有顯著發(fā)展區(qū)別，都具有平行趨勢(shì)，即通過了共同趨勢(shì)檢驗(yàn)。

（二）傾向得分匹配法

傾向得分匹配的主要目的是為了使處理組和參照組具有可比性，雖然節(jié)點(diǎn)城市與其余控制組城市滿足了共同趨勢(shì)假設(shè)，沒有經(jīng)濟(jì)發(fā)展顯著差異，但是節(jié)點(diǎn)城市是無(wú)法復(fù)制的綜合選擇，要想毫無(wú)差別地衡量“一帶一路”倡議對(duì)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)效應(yīng)，需要測(cè)算處理組城市同時(shí)處于節(jié)點(diǎn)城市和非節(jié)點(diǎn)城市兩種狀態(tài)下的結(jié)果，但顯然這是不可能的。一旦某城市被選取為“一帶一路”路線中的一環(huán)，就不可能再變回原始狀態(tài)。因此為了更靠近毫無(wú)差別的測(cè)算結(jié)果，盡可能忽略選擇誤差，我們采取傾向得分匹配法PSM。具體可以利用的匹配方法有很多種，本文從簡(jiǎn)便性角度出發(fā)，選取了比較常用的近鄰匹配法。采用PSM方法匹配節(jié)點(diǎn)城市前，同樣需要滿足一個(gè)檢驗(yàn)，即平衡性檢驗(yàn)，該檢驗(yàn)結(jié)果如表5所示。

從表5結(jié)果看出，所有控制變量均拒絕原假設(shè)，即在匹配前無(wú)一控制變量符合兩組間無(wú)顯著差異假設(shè)，但在近鄰匹配后，第二產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、第三產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、固定資產(chǎn)投資、外商實(shí)際投資、財(cái)政支出、教育、消費(fèi)等7個(gè)變量均在90%置信水平上不存在顯著差異，p值均大于0.1，且經(jīng)過近鄰匹配后參照組和處理組所有控制變量都減少了80%以上的標(biāo)準(zhǔn)偏誤，其絕對(duì)值也處于20%以下。表明近鄰匹配后已大幅減小兩組間的偏差，樣本之間的差距已非常接近，說(shuō)明運(yùn)用傾向得分匹配的平衡性檢驗(yàn)得到滿足。

（三）PSM-DID模型結(jié)果

當(dāng)通過前述假設(shè)檢驗(yàn)后，即可正式運(yùn)用2009—2016年全國(guó)267個(gè)城市的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行PSM-DID模型研究。本文所用的分析軟件是stata15.1和Excel。首先根據(jù)霍斯曼檢驗(yàn)結(jié)果，p值為0.000，小于0.05，因此構(gòu)建的研究模型應(yīng)該選定備擇假設(shè)的固定效應(yīng)。表6從定量角度充分展示了“一帶一路”倡議對(duì)國(guó)內(nèi)重要節(jié)點(diǎn)城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響的最終實(shí)證結(jié)果。其中，表5的第二列和第三列代表的是未加控制變量的前提下，時(shí)間虛擬變量與交互項(xiàng)的結(jié)果;表格中第四列和第五列數(shù)據(jù)是增加了同樣會(huì)影響經(jīng)濟(jì)水平的控制變量情況下，各個(gè)解釋變量的模型實(shí)證結(jié)果。由于經(jīng)過霍斯曼檢驗(yàn)應(yīng)該采用固定效應(yīng)，但固定效應(yīng)的一階差分法會(huì)使得變量的時(shí)間變化因素被消除，而政策虛擬變量treat具有時(shí)間不變性，即該變量不隨時(shí)間變化，因此進(jìn)行PSM-DID固定效應(yīng)研究時(shí)，政策虛擬變量treat會(huì)被自動(dòng)刪除，但這并不會(huì)對(duì)估計(jì)結(jié)果及其有效性產(chǎn)生影響。

如表6所示，在未加控制變量的情況下，交互項(xiàng)did估計(jì)系數(shù)為正且在99%置信水平下是顯著的，這意味著”一帶一路”倡議對(duì)國(guó)內(nèi)重要節(jié)點(diǎn)城市的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有正向的促進(jìn)作用。從引入了影響經(jīng)濟(jì)的其他控制變量的實(shí)證結(jié)果來(lái)看，交互項(xiàng)did系數(shù)為0.03889，且依然顯著于99%的置信水平下，說(shuō)明“一帶一路”倡議自實(shí)施以來(lái)明顯促進(jìn)了國(guó)內(nèi)25個(gè)沿線城市的GDP增長(zhǎng)水平，并且該政策刺激節(jié)點(diǎn)城市的GDP增長(zhǎng)了3.89%左右?？刂谱兞康挠?jì)量結(jié)果顯示，第二產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、第三產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、固定資產(chǎn)投資、財(cái)政支出和教育5個(gè)變量的估計(jì)結(jié)果均為正且都在99% 置信區(qū)間上顯著，表明這5個(gè)變量同樣對(duì)25個(gè)節(jié)點(diǎn)城市的GDP增長(zhǎng)起到了正向影響;而社會(huì)零售總額的估計(jì)系數(shù)為負(fù)且在99%置信水平下顯著，說(shuō)明消費(fèi)因素會(huì)抑制節(jié)點(diǎn)城市的GDP水平，背后原因可能是我國(guó)現(xiàn)階段依然屬于工業(yè)大國(guó)，投資仍是我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展重要因素并在GDP增長(zhǎng)中占較大比重，而消費(fèi)總額的增加會(huì)由于此消彼長(zhǎng)的關(guān)系導(dǎo)致投資額減少，從而不可避免地抑制了GDP的增長(zhǎng)，但從結(jié)果可以看出這種阻礙作用較為微弱，僅僅減少了0.0056%的GDP;外商實(shí)際投資變量的估計(jì)系數(shù)雖然為正，但其結(jié)果處于90%置信區(qū)間之外，表明外商實(shí)際投資雖在一定程度上推動(dòng)了節(jié)點(diǎn)城市GDP，其作用卻并不顯著，可能原因是我國(guó)雖然在逐步提高對(duì)外開放程度，但外商投資仍不是我國(guó)企業(yè)資金來(lái)源的主要渠道，外商注資的企業(yè)也不占大比例，因此對(duì)GDP的貢獻(xiàn)并不顯著。

綜上所述，“一帶一路”倡議對(duì)國(guó)內(nèi)25個(gè)沿線節(jié)點(diǎn)城市的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在著不可否認(rèn)的顯著影響和激勵(lì)作用，進(jìn)一步分析來(lái)看，這代表著“一帶一路”背景下的沿線區(qū)域借助政策優(yōu)勢(shì)與技術(shù)支持，為沿線各國(guó)對(duì)外開放和促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)注入了發(fā)展動(dòng)力，這也符合“一帶一路”倡議所包含的美好愿景。

六、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了使上述實(shí)證結(jié)果更加可靠，需要對(duì)研究“一帶一路”倡議效果所構(gòu)建的PSM-DID模型再進(jìn)行一次穩(wěn)健性檢驗(yàn)以加強(qiáng)本文論證的嚴(yán)謹(jǐn)性。由于能夠代表經(jīng)濟(jì)水平的不止GDP，還有人均GDP，并且GDP是從總量角度代表經(jīng)濟(jì)水平，而各節(jié)點(diǎn)城市的人均GDP更能體現(xiàn)個(gè)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平，因此利用兩種不同層面的被解釋變量數(shù)據(jù)來(lái)檢驗(yàn)”一帶一路”倡議對(duì)節(jié)點(diǎn)城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響效應(yīng)，會(huì)使研究結(jié)果所代表的政策效果更具有信服力。綜合考慮之下，本文的穩(wěn)健性檢驗(yàn)采取替換被解釋變量的方法，將人均GDP在“一帶一路”倡議實(shí)施前后的變化作為政策的處理結(jié)果。新構(gòu)建的PSM-DID模型的實(shí)證結(jié)果如下表7所示。

同樣表7的第二列與第三列表示的是在沒有加入控制變量的情況下，虛擬變量和交互項(xiàng)did對(duì)人均GDP的影響結(jié)果。雖然交互項(xiàng)did在不考慮控制變量時(shí)的估計(jì)系數(shù)依然為正，但其在90%的置信水平下不顯著，說(shuō)明此時(shí)“一帶一路”倡議對(duì)國(guó)內(nèi)節(jié)點(diǎn)城市人均GDP雖有影響，但是實(shí)施后的效果不顯著。表7第三列與第四列是加入與前文考慮相同的控制變量后，各解釋變量所呈現(xiàn)出的新結(jié)果。首先同樣分析本文研究考察的核心，即did的實(shí)證結(jié)果，其估計(jì)系數(shù)為0.4862，并且顯著于90%的置信水平下，與被解釋變量為GDP時(shí)的結(jié)果相同，都是說(shuō)明“一帶一路”倡議顯著地促進(jìn)了節(jié)點(diǎn)城市的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，說(shuō)明本文的研究結(jié)果是相對(duì)穩(wěn)健的，值得信服。其次，再分析其他控制變量的實(shí)證結(jié)果，對(duì)比表5與表6表明大部分因素不變，仍舊顯著且對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)起到刺激作用。但財(cái)政支出與教育變量的實(shí)證結(jié)果卻發(fā)生了改變，對(duì)GDP起到促進(jìn)作用的同時(shí)卻減少阻礙了人均GDP的發(fā)展，其中教育因素顯著于95%置信水平下，而財(cái)政支出結(jié)果轉(zhuǎn)變?yōu)椴伙@著。這正是由于被解釋變量GDP與人均GDP是反映不同層面的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，即使國(guó)內(nèi)沿線節(jié)點(diǎn)城市財(cái)政支出與教育支出的總額增加，但我國(guó)的人口多、總量大，人口數(shù)量可能增長(zhǎng)的速度更快，并且這兩個(gè)變量都是?？顚Ｓ玫谋戎剌^大，意味著相當(dāng)部分的份額會(huì)被指派給特定的人，因此造成財(cái)政支出與教育變量會(huì)抑制人均GDP增長(zhǎng)的結(jié)果，但財(cái)政支出的抑制作用相對(duì)來(lái)說(shuō)并不顯著。

七、結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

本文基于 2009—2016 年“一帶一路”國(guó)內(nèi)節(jié)點(diǎn)城市與其他非節(jié)點(diǎn)城市的共267個(gè)地級(jí)市面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用 PSM-DID 模型分析了“一帶一路”倡議自2013年實(shí)施以來(lái)對(duì)節(jié)點(diǎn)城市在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方面的影響。通過對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)的對(duì)比梳理，總結(jié)出本文的創(chuàng)新點(diǎn)在于利用多元回歸的數(shù)理模型以及理論與實(shí)際相輔相成的分析方法對(duì)“一帶一路”倡議下沿線區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的相關(guān)程度做出了定量測(cè)度，并深入地剖析和闡述了“一帶一路”倡議作用經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的傳導(dǎo)機(jī)制與路徑。結(jié)果表明，在控制了其他可能影響經(jīng)濟(jì)效果的變量情況下，“一帶一路”倡議分別推動(dòng)了3.89%的國(guó)內(nèi)節(jié)點(diǎn)城市GDP增長(zhǎng)和4.86%的人均GDP增長(zhǎng)，反映出人均GDP方面的作用效果大于對(duì)城市總GDP的作用效果。

根據(jù)結(jié)果進(jìn)一步分析政策與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的傳導(dǎo)機(jī)制與路徑：由于“一帶一路”重點(diǎn)是通過集中沿線國(guó)家具備的自身優(yōu)勢(shì)去彌補(bǔ)和改進(jìn)其他國(guó)家短板，并利用各區(qū)域的要素稟賦去完善工業(yè)化與產(chǎn)業(yè)水平、固定資產(chǎn)投資、外商投資等方面，因此最終能匯集各維度力量發(fā)展經(jīng)濟(jì)水平;但同時(shí)需要注意在實(shí)施“一帶一路”倡議時(shí)防止過多的消費(fèi)會(huì)擠占投資的份額，過少的投資會(huì)壓縮技術(shù)與業(yè)務(wù)的提升空間，從而抑制經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。

（二）建議

雖然實(shí)證表明“一帶一路”倡議對(duì)節(jié)點(diǎn)城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有明顯的帶動(dòng)效應(yīng)，但目前而言該政策的實(shí)施時(shí)間較短，如果要想實(shí)現(xiàn)沿線區(qū)域的長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)攀升，必須根據(jù)上述政策傳導(dǎo)路徑，推動(dòng)區(qū)域基礎(chǔ)設(shè)施更新，加強(qiáng)資本投資與資金融通的軟環(huán)境建設(shè)，以此構(gòu)建長(zhǎng)效促進(jìn)機(jī)制。

堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)設(shè)施是國(guó)家經(jīng)濟(jì)騰飛的硬性條件和貿(mào)易發(fā)展的基石。為了進(jìn)一步加速地區(qū)之間的要素流動(dòng)，需要著力改善升級(jí)沿線基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的配套機(jī)制，達(dá)到更高效率的經(jīng)貿(mào)合作。雖然在“一帶一路”倡議實(shí)施的七年期間，中國(guó)已經(jīng)帶動(dòng)并幫助了沿線國(guó)家建設(shè)大型基礎(chǔ)設(shè)施，但整體規(guī)劃布局需要各方政府的積極配套協(xié)助措施，因此為了“一帶一路”使命能長(zhǎng)遠(yuǎn)輻射周邊地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，不僅需要完備的基礎(chǔ)設(shè)施聯(lián)通各方貿(mào)易往來(lái)路徑，同時(shí)要求沿線各方溝通交流以繪制更合理的建設(shè)藍(lán)圖。

其次，“一帶一路”倡議會(huì)為地區(qū)提供更多的投資機(jī)會(huì)，這也是促進(jìn)各城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的傳導(dǎo)原因之一。但相關(guān)資本受異地因素等影響可能無(wú)法找到很好的切入點(diǎn)，從而降低了資金的使用效率，因此政府應(yīng)該通過合理的渠道引導(dǎo)資金的流通，利用政策傾向促進(jìn)多元化融資體系不斷加強(qiáng)，持續(xù)增強(qiáng)政府和其他各界的金融扶持力度，完善相應(yīng)的多雙邊機(jī)制和平臺(tái)。

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An Impact of the “Belt and Road” Initiative on Economic Growth of Node Cities

ZHANG Qi， LI Xincheng ， ZENG Zhiming

（Hunan University of Technology and Business of Finance Institute， Changsha Hunan 410205， China）

Abstract：In order to measure the significant impact of the “Belt and Road” Initiative on China regional economy from a quantitative perspective， this paper uses panel data from 267 cities across the country from 2009 to 2016， using 25 domestic node cities along the route as research samples and constructing corresponding “counter-facts”， based on the supporting results of the common trend test and propensity score matching test， the research method of the PSM-DID model is determined. The results show that the initiative not only has a positive net impact on the GDP of the regions along the route， but also promotes the growth of per capita GDP， and prove that the “Belt and Road” Initiative has achieved a wonderful vision dedicated to the common prosperity of people along the route.

Key words：The “Belt and Road” Initiative;propensity score matching; difference-in-difference model;economic growth

編輯：鄒蕊