“一帶一路”沿線上的“鋼鐵駝隊”

中國人民銀行紅河州中心支行課題組

本文從國際、國內(nèi)不同視角，深入研究中老鐵路開通對我國經(jīng)濟發(fā)展的影響，基于中老鐵路文獻數(shù)據(jù)，通過知識圖譜進行可視化研究和熱度分析，同時基于泛亞鐵路東南亞段涉及的7個國家、中國31個省份、云南沿線16個州市的對外貿(mào)易和主要產(chǎn)品出口數(shù)據(jù)，綜合運用雙重差分法（DID）分區(qū)域、分層次、分結(jié)構(gòu)、分產(chǎn)品等多視角透視了中老鐵路對周邊國家及我國經(jīng)濟發(fā)展有不同程度影響，并運用傾向得分匹配、安慰劑檢驗對分析結(jié)果進行驗證，經(jīng)實證表明：中老鐵路開通對國際國內(nèi)的影響呈現(xiàn)差異化特點，對泛亞鐵路東南亞段的中線國家、國內(nèi)中部東部省份及云南沿線州市影響顯著為正，對東線西線國家和國內(nèi)西部地區(qū)影響顯著為負?；谘芯拷Y(jié)果，本文結(jié)合人民銀行履職，分別從貿(mào)易出口、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人民幣國際化三個方面提出建議。

一、引言

（一）研究背景

老撾位于湄公河岔口，集航運、物流于一體，區(qū)位優(yōu)勢優(yōu)越，作為發(fā)展中國家，自然資源豐富但工業(yè)發(fā)展滯后，加強與周邊國家的經(jīng)貿(mào)合作，是其發(fā)展戰(zhàn)略中的重要內(nèi)容。老撾1961年與中國正式建交以來，雙方的貿(mào)易、經(jīng)濟、文化、政治等領(lǐng)域的友好交流與互惠合作逐漸加強。目前，中國是老撾第二大貿(mào)易伙伴，已成為老撾最大出口目的地，2021年雙邊貿(mào)易額達43.5億美元，同比增速達21.4%。隨著2021年12月中老鐵路開通，中老經(jīng)貿(mào)合作邁上新臺階，同時作為泛亞鐵路的一部分，促進了“中國-東盟自由貿(mào)易區(qū)”的建設(shè)，推動中國面向南亞東南亞輻射中心建設(shè)實現(xiàn)突破。本文基于中老鐵路開通的背景，深入研究其對周邊國家及我國經(jīng)濟發(fā)展的影響，從而提出支持“一帶一路”沿線經(jīng)濟發(fā)展的對策建議。

（二）研究意義

中老鐵路開通將老撾由“陸鎖國”轉(zhuǎn)變?yōu)椤瓣懧?lián)國”，極大促進了中國與更多泛亞鐵路（東南亞段）沿線國家的經(jīng)貿(mào)合作。準確評估中老鐵路開通能否成為支撐我國對東南亞國家的出口貿(mào)易新力量，對于我國把握新機遇，推動貿(mào)易結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級具有一定的理論意義和現(xiàn)實意義。

本文將實現(xiàn)三方面邊際貢獻：一是研究對象“新”，將出口泛亞鐵路（東南亞段）沿線國家作為研究對象，有利于摸清中老鐵路開通對出口貿(mào)易的促進作用以及“出口效應”的輻射范圍；二是研究方法“新”，運用雙重差分法評估中老鐵路對我國出口貿(mào)易的影響，并通過傾向得分匹配、安慰劑分析方法對實證結(jié)果進行檢驗，為結(jié)論的可靠性提供支撐；三是研究思路“新”，從關(guān)聯(lián)國家到我國東中西部地區(qū)，再落點至云南省州市的角度進行異質(zhì)性分析，為評估中老鐵路開通對我國省份的帶動作用，推動產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型、產(chǎn)品出口與國際市場精準匹配提供有力參考。

二、文獻綜述

（一）中歐班列研究對中老鐵路建設(shè)的啟示

吳曉薇①（2020）利用 Novy的貿(mào)易成本測算模型及改進型引力模型，研究得出中歐班列的物流績效、貿(mào)易開放度對中國與“一帶一路”沿線國家的貿(mào)易成本有顯著的負向影響，兩國存在共同邊界一定程度上減少貿(mào)易成本。其運用計量軟件實證分析班列的開行對交易雙方貿(mào)易成本影響的研究方法可以在探索中老鐵路建設(shè)對經(jīng)濟的影響中運用。許欣、羅夢鈴②（2020）深入研究中歐進口貿(mào)易對鐵路運輸?shù)挠绊懺蚝托枨蟛町?，為提升中歐班列服務水平促進進口貿(mào)易發(fā)展提出了對策建議。其促進中歐班列貿(mào)易發(fā)展的建議對研究如何延伸中老鐵路輻射范圍有一定借鑒意義。黃亞婷③（2021）構(gòu)建隨機前沿引力模型測算各國的貿(mào)易潛力值，再運用雙重差分模型實證研究中歐班列開通對中歐班列沿線國家貿(mào)易潛力的作用效果，得出中歐班列開通對沿線國家的貿(mào)易潛力具有提升作用。其實證研究的變量選取較為全面，值得在課題研究中參考借鑒。

（二）中老鐵路建設(shè)的背景及對經(jīng)貿(mào)影響的研究

宏愛國④（2020）認為中老鐵路的建成將極大地調(diào)動老撾經(jīng)濟的發(fā)展，改善交通運輸條件，促進旅游業(yè)發(fā)展，為當?shù)貏?chuàng)造更多就業(yè)機會。同時，鐵路運輸整體運輸成本更低，將大大提高跨境物流可達性及加強沿線區(qū)域的經(jīng)濟聯(lián)系強度，對全球貿(mào)易起重要作用。張燕、丁鈺雯、祝茂嬌⑤（2021）認為中老鐵路建成能縮短往來路徑，使各產(chǎn)業(yè)的時間和空間選擇更豐富，鐵路沿線地區(qū)各具區(qū)位、資源優(yōu)勢，各地區(qū)的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移將大幅提升，加大對國際投資吸引力，投資環(huán)境顯著改善，基礎(chǔ)建設(shè)不斷提速，同時有效拉動生產(chǎn)和消費，最終形成循環(huán)效應。洪東方、高大帥⑥（2022）運用衡量多維空間各點空間距離的歐式距離法來測定中老鐵路中國段沿線州市的地緣經(jīng)濟關(guān)系，中老鐵路開通將推動滇西南地區(qū)與內(nèi)陸的聯(lián)系，更好地承接東中部的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，同時借助國際大通道發(fā)展通往東南亞的走廊經(jīng)濟，改善中南半島各國的工業(yè)基礎(chǔ)，有利于我國輕工業(yè)產(chǎn)品的發(fā)展，優(yōu)化沿線地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和城鎮(zhèn)體系，促進西南邊疆經(jīng)濟又好又快發(fā)展。

（三）“一帶一路”重要性可視化研究

周雷、陳捷、趙子聰⑦（2018）運用CiteSpace V知識圖譜分析軟件和文獻計量學方法，對“一帶一路”與人民幣國際化研究的432篇知網(wǎng)文獻進行可視化分析，基于對文獻關(guān)鍵詞知識圖譜研究揭示熱度與發(fā)展趨勢，提出進一步推進人民幣國際化研究的政策建議。王淑芳、周俊、孟廣文、于娜、閆語欣⑧（2020）采用文獻計量方法和知識圖譜可視化技術(shù)，對2014—2019年中國知網(wǎng)刊載的848篇論文進行計量統(tǒng)計分析，對不同階段的關(guān)鍵詞進行知識圖譜可視化追蹤，解析“一帶一路”地緣經(jīng)濟的研究現(xiàn)狀，揭示研究熱點和今后研究趨勢。張晟義、陳明月（2021）⑨以中國知網(wǎng)文獻索引為來源，選取1998－2020年關(guān)于中國國際陸港的545篇文獻，通過計量可視化方法，運用CiteSpace軟件在中國知網(wǎng)上檢索我國國際陸港領(lǐng)域所有文獻進行研究，結(jié)果表明“一帶一路”“中歐班列”等關(guān)鍵詞熱點持續(xù)時間最長，并根據(jù)結(jié)論對我國國際陸港提出未來的發(fā)展思路。

本文在眾多研究實踐的基礎(chǔ)上，將知識圖譜可視化技術(shù)與構(gòu)建雙重差分基準模型、傾向性得分匹配方法共同運用，開展實證分析，從國際大通道，國內(nèi)外雙循環(huán)的視角，突出中老鐵路通車后對我國經(jīng)濟的重要影響。

三、中老鐵路的研究現(xiàn)狀與熱度

（一）中老鐵路文獻計量分析

本文選取“中老鐵路”相關(guān)文獻為研究對象，以中國學術(shù)期刊網(wǎng)絡出版總庫（CNKI）為文獻數(shù)據(jù)來源，在檢索中設(shè)置檢索條件為篇名中包含“中老鐵路”“中老鐵路+一帶一路”“中老鐵路+跨境”“中老鐵路+經(jīng)濟”“中老鐵路+東南亞”“中老鐵路+貿(mào)易”時間設(shè)置為 2013—2022年，檢索反映中老鐵路”的相關(guān)論文，共565篇，作為本文的研究數(shù)據(jù)表1。

從表1可以看出，2016年中老昆萬鐵路玉磨段開工、中老昆萬鐵路全線開工，基于“中老鐵路”的研究開始增加，之后逐年遞增，中老鐵路的學術(shù)研究成果日益增多，研究內(nèi)容和主題逐步深入；2021中老昆萬鐵路全線通車運營，中老鐵路正式投入使用，文獻研究數(shù)量大幅增長，2022年半年內(nèi)中老鐵路的研究文件就達到2021年的95.81%，研究熱度攀升，中老鐵路的研究邁入多領(lǐng)域、多元化、多視角的發(fā)展階段。

（二）中老鐵路知識圖譜分析

選取2016-2022年研究熱度最高的時間范圍內(nèi)“中老鐵路”的545篇文獻進行知識圖譜分析，采用CiteSpace繪制“中老鐵路”關(guān)鍵詞知識圖譜，節(jié)點987個，沿線3269條，密度為0.0067。不同的連線顏色隨時間推進，由淺黃向深紫過渡，節(jié)點的大小代表關(guān)鍵詞的頻次，節(jié)點越大出現(xiàn)的頻次就越高，連線代表關(guān)鍵詞的聯(lián)系程度，連線越粗說明關(guān)鍵詞聯(lián)系越緊密。

由圖1可以看到，節(jié)點最大的關(guān)鍵詞分別為中老鐵路、老撾、中泰鐵路、一帶一路、中國、中歐班列等，已有文獻在鐵路運輸、互聯(lián)互通、疫情防控等方面均有一定程度的研究，但關(guān)于中老鐵路沿線經(jīng)濟發(fā)展、對外貿(mào)易的研究還相對較少，而且知識圖譜的密度僅0.0067，不足0.1。

四、基于中老鐵路對我國對外貿(mào)易的實證分析

（一）模型構(gòu)建與數(shù)據(jù)說明

1.模型構(gòu)建。自2021年12月3日中老鐵路開通運營以來，截至2022年4月末，全國共有14個省市開通貨物運輸。本文將已開通中老鐵路的省份作為處理組，其余未開通的省份作為控制組，通過構(gòu)建雙重差分基準模型，評估中老鐵路開通對我國出口貿(mào)易的影響。

（1）

其中，被解釋變量表示我國對泛亞鐵路東南亞段涉及的7個國家⑩的出口貿(mào)易總額，c、p和d分別表示出口國家、省份和時間；為識別各省份是否開通中老鐵路的虛擬變量；作為識別各省份中老鐵路開通時間的虛擬變量；表示其他影響出口貿(mào)易的控制變量，、分別代表個體固定效應和時間固定效應，是隨機擾動項，為待估參數(shù)，為待估參數(shù)向量。核心系數(shù)為與的交互項系數(shù)。

2.數(shù)據(jù)來源?；跀?shù)據(jù)的可得性，本文選取2021年1月至2022年4月我國31個省級行政區(qū)（不含港澳臺）的面板數(shù)據(jù)?！俺隹谫Q(mào)易總額”數(shù)據(jù)來源于中華人民共和國海關(guān)總署數(shù)據(jù)庫，“收發(fā)貨人注冊地”選擇全部省份，“貿(mào)易伙伴”選擇泛亞鐵路東南亞段涉及的7國；控制變量“新冠肺炎疫情趨勢”則依據(jù)各省份衛(wèi)健委官網(wǎng)公布數(shù)據(jù)自行整理，“規(guī)上工業(yè)增加值同比增速”“固定資產(chǎn)投資同比增速”來源于國家統(tǒng)計局。

3.變量描述。（1）被解釋變量。貿(mào)易出口總額。表示我國在特定時期內(nèi)對某個地區(qū)總體出口的行為，本文主要以我國各省份對泛亞鐵路東南亞段涉及7國的出口貿(mào)易總額表示出口數(shù)量邊際。具體地，該變量以人民幣計價，作對數(shù)處理。表3所示為原始數(shù)據(jù)變量描述性統(tǒng)計。

（2）核心解釋變量。交互項為本文的核心解釋變量，該變量與隨機擾動項無關(guān)，滿足與同時為0的條件。

（3）控制變量。新冠肺炎疫情趨勢指數(shù)：表示對經(jīng)濟預期的恐慌程度，主要采用分位數(shù)統(tǒng)計方法進行賦值，若某個省份當月新增新冠肺炎確診病例分別大于0、10、40、100、500例，則該變量分別賦值為1至5。

規(guī)上工業(yè)增加值同比增速：表示各省份在疫情影響條件下經(jīng)濟復蘇的水平。

固定資產(chǎn)投資同比增速：表示在經(jīng)濟形勢承壓狀態(tài)下，對經(jīng)濟發(fā)展預期的信心水平。

（二）估計結(jié)果與分析

1.基準回歸分析。本文加入上述3個控制變量，并控制個體固定效應和時間固定效應，通過Stata17對方程（1）進行回歸，結(jié)果如表4所示。第（1）列與第（2）列結(jié)果顯示，系數(shù)在5%水平上顯著為正，開通中老鐵路的省份對老撾和泰國的出口貿(mào)易額較未開通的省份分別提高了88%、16%。第（3）列和第（7）列系數(shù)分別在10%、5%水平上顯著為負，表示中老鐵路開通，中國對緬甸、越南的出口貿(mào)易受到顯著抑制。而對其他國家（柬埔寨、馬來西亞、新加坡）而言，系數(shù)并不顯著，表明這3個國家對中老鐵路的依賴度不高。從泛亞鐵路沿線國家的地理位置來看，基準回歸結(jié)果反映出中線顯著為正，東西線顯著為負，對越南以西、泰國以南的泛亞鐵路沿線國家輻射不足。

2.穩(wěn)健性檢驗。（1）基于PSM-DID的回歸分析。本文通過PSM-DID方法以系數(shù)顯著的四國（老撾、泰國、緬甸、越南）為對象再進行穩(wěn)健性檢驗，此處控制變量在基準回歸的基礎(chǔ)上又加入了社會消費品零售總額同比增速、本外幣貸款余額同比增速變量。從匹配結(jié)果來看，處理組及控制組匹配后的標準偏誤顯著降低，所有控制變量均滿足Rosenbaum and Rubin（1983）?研究中指出的“匹配后的標準偏差絕對值小于20%”的條件。同時，匹配后的p值顯著不為“0”，不拒絕“處理組和控制組的取值不存在系統(tǒng)性差異”的原假設(shè)。我們使用優(yōu)化后的樣本進行回歸，結(jié)果中國對四國的出口貿(mào)易依舊顯著，其中，老撾、泰國顯著為正，緬甸、越南顯著為負，僅數(shù)值與基準回歸相比有略微變動，其余結(jié)果均表現(xiàn)一致。

（2）安慰劑檢驗。本文保留2021年1月的數(shù)據(jù)，隨機抽取 6個省份作為處理組虛擬變量，其他省份為控制組，指定2021年8月為中老鐵路開通時間進行安慰劑檢驗。結(jié)果顯示：即便存在不可測變量，除了基準回歸的估計值外，其他隨機分組的估計系數(shù)都無法驗證中老鐵路開通后對出口貿(mào)易的影響，“反事實”假設(shè)成立，基準回歸結(jié)果得到驗證。

（三）進一步分析對我國不同地域的影響

1.我國東中西部省份異質(zhì)性回歸分析。由于不同地區(qū)在經(jīng)濟發(fā)展程度、對外貿(mào)易結(jié)構(gòu)以及對外貿(mào)易主要交通運輸方式的差異，中老鐵路的開通對不同地區(qū)存在異質(zhì)性影響。沿用基準回歸中的數(shù)據(jù)，采用分組回歸方式，將31個省市分為東部、中部、西部三個組別（分組方式參考國家統(tǒng)計局官方統(tǒng)計制度）：

東部組包含北京、上海、天津、浙江、福建、廣東、海南、河北、江蘇、山東、遼寧、黑龍江、吉林等直轄市和省份。中部組包含安徽、河南、湖北、湖南、江西、山西等直轄市和省份。西部組包含甘肅、廣西、貴州、內(nèi)蒙古、寧夏、青海、陜西、四川、新疆、云南、重慶、西藏等自治區(qū)、直轄市和省份。

由于東北地區(qū)與東部地區(qū)同樣擁有臨海優(yōu)勢，對南亞、東南亞地區(qū)對外貿(mào)易傳統(tǒng)方式以海運為主，故將東北地區(qū)并入東部地區(qū)進行回歸分析。

表5所示為東部地區(qū)回歸結(jié)果。中老鐵路開通后，東部地區(qū)對泰國、馬來西亞的出口額顯著增長，分別增長21.4%、40.4%，對老撾出口額雖沒有表現(xiàn)出顯著性，但相較于泛亞鐵路西線的緬甸和東線的越南、柬埔寨，系數(shù)為正且較大。得出結(jié)論：中老鐵路的開通有效促進了東部地區(qū)與泛亞鐵路中線沿線國家的出口貿(mào)易。從控制變量來看，新冠疫情對東部企業(yè)出口的影響不明顯；規(guī)上工業(yè)增加值同比增速表現(xiàn)出正向顯著性，說明東部地區(qū)工業(yè)經(jīng)濟的復蘇有效帶動出口；固定資產(chǎn)投資同比增速表現(xiàn)出負向顯著性，說明東部地區(qū)新增固定資產(chǎn)投資主要用于國內(nèi)建設(shè)，用于對東南亞地區(qū)外貿(mào)建設(shè)的較少。

表6所示為中部地區(qū)回歸結(jié)果，效應系數(shù)均為正，說明中老鐵路的開通為中部地區(qū)帶來較大出口紅利。其中對老撾出口額在1%水平下顯著增長109.6%，對馬來西亞出口額在10%水平下顯著增長29.9%。控制變量方面，與東部地區(qū)呈現(xiàn)出相反的趨勢，規(guī)上工業(yè)增加值同比增速表現(xiàn)出負向顯著性，而固定資產(chǎn)投資同比增速表現(xiàn)出正向顯著性，得出中部地區(qū)新增投資中有部分用于對東南亞地區(qū)投資建設(shè)。

表7所示為西部地區(qū)回歸結(jié)果。相較于東部和中部地區(qū)回歸結(jié)果，西部地區(qū)對中老鐵路沿線地區(qū)的出口額雙重差分效應并沒有表現(xiàn)出顯著性。得出：中老鐵路開通對西部地區(qū)出口貿(mào)易的帶動作用還未充分發(fā)揮，而西部地區(qū)對泛亞鐵路東線段國家越南出口額卻表現(xiàn)出明顯的負增長，平均減少79%，且在5%的水平下顯著。

2.貿(mào)易結(jié)構(gòu)分析。從我國東中西部的回歸結(jié)果看，中老鐵路開通對中部地區(qū)出口帶動作用最為明顯，其次是東部地區(qū)，而對西部地區(qū)帶動作用并不明顯。西部地區(qū)面向南亞東南亞地區(qū)開放的區(qū)位優(yōu)勢還未充分發(fā)揮，這反映出不同地區(qū)的貿(mào)易結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)有直接關(guān)系。

從中國與東南亞7國的貿(mào)易結(jié)構(gòu)來看（表8），存在極高相似性。平均出口產(chǎn)品占比最高的兩項分別是機械設(shè)備及零部件、電器設(shè)備及零部件。此外，不同國家之間也存在細微差異，緬甸和柬埔寨仍以勞動密集型產(chǎn)品，如紡織品為主，而泰國、馬來西亞、新加坡、越南則以技術(shù)水平要求更高的機電產(chǎn)品為主。

從全部產(chǎn)品中占比最高的第85章電器設(shè)備及零部件產(chǎn)品來看（表9），出口金額占比最大的分別為通信設(shè)備、集成電路、二極管等技術(shù)密集型產(chǎn)品。從貿(mào)易出口額絕對數(shù)較大的越南、馬來西亞、泰國、新加坡來看，又以集成電路為最。

從國內(nèi)高端制造業(yè)發(fā)展的區(qū)域分布來看，集成電路等高端芯片產(chǎn)業(yè)仍然聚集于創(chuàng)新實力較強的東部地區(qū)。根據(jù)阿里云創(chuàng)新中心發(fā)布的《集成電路產(chǎn)業(yè)圖譜及區(qū)域發(fā)展白皮書》，國內(nèi)高端芯片制造第一梯隊為廣東、江蘇、上海與北京，從區(qū)域劃分看，均屬于東部地區(qū)，發(fā)展優(yōu)勢明顯；第二梯隊為浙江、四川、安徽、福建、山東、陜西、湖北、重慶與天津，中部和西部地區(qū)雖然在加速布局，但在產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、創(chuàng)新能力等方面仍與東部地區(qū)存在差距。

國內(nèi)高端制造業(yè)產(chǎn)業(yè)布局上的區(qū)域差距在一定程度上決定了不同地區(qū)在對外貿(mào)易中潛在的獲益水平?？傮w來看，我國東部地區(qū)在與東南亞國家貿(mào)易中，產(chǎn)業(yè)鏈鏈條發(fā)展成熟，出口產(chǎn)品附加值較高。西部地區(qū)在高端制造產(chǎn)業(yè)鏈布局上的弱勢使得與東南亞地區(qū)相鄰的區(qū)位優(yōu)勢并未充分發(fā)揮，在對外貿(mào)易中主要承擔“通道”作用，而未轉(zhuǎn)化為自身的生產(chǎn)和出口優(yōu)勢。為更好地發(fā)揮鐵路開通對西部沿線地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的帶動作用，應更好地結(jié)合東南亞地區(qū)市場需求，穩(wěn)步推進產(chǎn)業(yè)鏈優(yōu)化升級，有序承接東部、中部地區(qū)轉(zhuǎn)移的通信設(shè)備制造等技術(shù)相對成熟的產(chǎn)業(yè)，前瞻性布局芯片等高端制造業(yè)，真正將區(qū)位優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為出口優(yōu)勢。

3.產(chǎn)業(yè)鏈替代性分析。在前述基準回歸和西部地區(qū)分組回歸中，我國對越南出口額的雙重差分效應都表現(xiàn)出負向顯著性，而在東部和中部地區(qū)的分組回歸中并未表現(xiàn)出顯著性，說明中老鐵路開通對我國與越南出口貿(mào)易的影響主要集中在西部地區(qū)。

從我國與越南的出口結(jié)構(gòu)來看，既有技術(shù)密集型的集成電路等產(chǎn)品，又有勞動密集型的紡織物、塑料等產(chǎn)品，技術(shù)密集型產(chǎn)品的生產(chǎn)主要集中在東部地區(qū)，而勞動密集型產(chǎn)品的生產(chǎn)則集中在中西部地區(qū)。得出越南對我國技術(shù)密集型產(chǎn)品的依賴度仍然較高，出口受影響程度也相對較小；而對勞動密集型產(chǎn)品的依賴度較低，出口受影響程度較大。

從越南出口增速較快的紡織服裝、礦物金屬、電子產(chǎn)品等來看，越南承接的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移仍然主要集中在勞動密集型產(chǎn)業(yè)，產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)比較薄弱。而隨著越南產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，對我國中低端制造業(yè)的需求逐漸減弱。我國只有向產(chǎn)業(yè)鏈的更高端不斷邁進，努力打造高端制造業(yè)和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，才能抵御周邊國家進口替代和承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移對我國產(chǎn)品需求的削弱，穩(wěn)住外貿(mào)基本盤。

（四）對云南省內(nèi)州市影響分析

中老鐵路貫穿云南省多個州市，對云南經(jīng)濟發(fā)展具有舉足輕重的作用，故進一步分析中老鐵路開通對沿線州市的影響。本文采用云南16個州市2021年1月-2022年4月數(shù)據(jù)進行回歸分析，由于數(shù)據(jù)可得性，本文僅采用老撾、泰國、緬甸、越南4國進出口額數(shù)據(jù)以及16個州市人民幣結(jié)算總量進行回歸分析?，F(xiàn)將中老鐵路途經(jīng)的昆明、玉溪、普洱、西雙版納作為處理組，其他州市作為對照組進行回歸分析。

如表10所示，中老鐵路開通后，沿線4州市對老撾的出口量增長了72.1%，而進口量沒有明顯的增長；對泰國的進口量有一定程度下降，回歸結(jié)果與基準回歸基本一致，得出：中老鐵路開通對云南省內(nèi)沿線州市的對外貿(mào)易促進作用仍停留在老撾，尚未向外延伸至泰國等國家。中老鐵路開通后，對越南出口量下降，與西部地區(qū)回歸結(jié)果基本一致，說明沿線地區(qū)與西部地區(qū)整體存在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的共性問題，被替代的可能性較高。此外，與越南接壤的紅河對越南出口也出現(xiàn)大幅下降，2022年1季度紅河對越出口下降75.79%。

表11所示是云南省內(nèi)沿線州市人民幣結(jié)算量DID回歸結(jié)果，由于數(shù)據(jù)存在間斷和缺失值，回歸結(jié)果沒有表現(xiàn)出顯著性，但是人民幣結(jié)算總量、經(jīng)常項目結(jié)算量、資本項目結(jié)算量的回歸系數(shù)均為正，說明中老鐵路開通對出口量的提升也在一定程度上促進了人民幣結(jié)算量的提升。

五、結(jié)論

聚焦中老鐵路開通，本文運用文獻知識圖譜分析、雙重差分法評估對泛亞鐵路東南亞段沿線國家的出口效應，并對我國東中西部省份、云南省沿線州市進行異質(zhì)性分析，主要研究結(jié)論如下。

結(jié)論一：研究熱度攀升，但深度和廣度仍有待拓展。通過文獻知識圖譜分析，看出中老鐵路的研究還相對單一、關(guān)聯(lián)程度偏低，在中老鐵路與經(jīng)濟、產(chǎn)業(yè)、投資、金融、貨運等方面的融合研究仍有待拓展。

結(jié)論二：泛亞鐵路中線國家輻射明顯，其余國家尚在發(fā)展階段。從國際看，一是中老鐵路開通對“一帶一路”泛亞鐵路東南亞段中線國家（老撾、泰國）影響顯著為正；二是對東線（越南）、西線（緬甸）國家影響顯著為負，出現(xiàn)“出口效應”遞減特征，勞動密集型產(chǎn)業(yè)面臨替代性；三是對越南以西、泰國以南的其他國家輻射不足。

結(jié)論三：部分省份及沿線地區(qū)貿(mào)易步伐加快，但“出口優(yōu)勢”未能完全發(fā)揮。從國內(nèi)看，一是開通中老鐵路運輸后，對中部、東部省份及云南沿線州市的出口貿(mào)易影響較大，同時跨境人民幣的結(jié)算量顯著增加，加快了人民幣走出去的步伐；二是高端制造產(chǎn)業(yè)鏈在西部地區(qū)發(fā)展相對滯后，出口附加值較中東部地區(qū)低，出口貿(mào)易帶動仍不充分，未能將“通道優(yōu)勢”轉(zhuǎn)化為“出口優(yōu)勢”。

六、政策建議

（一）全面加強中老交流與合作，加快人民幣“走出去”的步伐

一方面，貫徹落實頂層設(shè)計，加強中老交流與合作研究。強化“一帶一路”沿線國家的共識，圍繞《中國共產(chǎn)黨和老撾人民革命黨關(guān)于構(gòu)建中老命運共同體行動計劃》和《中華人民共和國和老撾人民民主共和國政府關(guān)于共建中老經(jīng)濟走廊的合作框架（2019—2030 年）》，發(fā)展改革委、商務、海關(guān)、人民銀行等部門聯(lián)合促進雙邊貿(mào)易投資、能源和礦產(chǎn)資源開發(fā)、生態(tài)環(huán)保及通關(guān)便利性等領(lǐng)域的合作共贏，發(fā)揮中老鐵路開通后半徑縮短的“短途”優(yōu)勢。

另一方面，加快人民幣在南亞東南亞國家的輻射進程，加大金融支持力度。一是拓寬跨境人民幣業(yè)務范圍，促進人民幣“走出去”。人民銀行加強指導中資金融機構(gòu)積極開辦基于人民幣結(jié)算、清算的金融服務，推動“一帶一路”沿線國家間的雙邊本幣結(jié)算，鼓勵周邊國家境內(nèi)機構(gòu)加入CIPS清算，擴大使用范圍；推動數(shù)字人民幣試點的跨境場景運用。二是持續(xù)擴大與泛亞鐵路沿線國家的貨幣互換規(guī)模，關(guān)注周邊國家外匯需求，適時啟動互換協(xié)議，為跨國企業(yè)間貿(mào)易合作和投資提供充足的人民幣流動性。三是建議研究設(shè)立東西部產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移結(jié)構(gòu)性再貸款支持政策。緩解我國產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展面臨的新舊動能轉(zhuǎn)化導致的增長失速等問題，激發(fā)西部省區(qū)的發(fā)展?jié)撃埽谌霒|盟、中亞等周邊區(qū)域大市場，為承接東中部產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移創(chuàng)造資金條件。

（二）促進產(chǎn)業(yè)強鏈、補鏈和延鏈，西部地區(qū)做好產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的承接

一是借鑒“中歐班列”成功經(jīng)驗，發(fā)展進出口貿(mào)易。中老鐵路處于起步階段，運輸貨物產(chǎn)品附加值偏低，與中歐班列相比仍有明顯差距。但東盟體量已超歐盟，建議開通中老鐵路的省份充分運用RCEP關(guān)稅減免、貿(mào)易便利、要素流動等利好作用，加強與泛亞鐵路沿線國家的產(chǎn)業(yè)鏈互補、供應鏈協(xié)同，聚焦我國優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)，重塑一般貿(mào)易和加工貿(mào)易的進出口結(jié)構(gòu)，推動構(gòu)建堅實穩(wěn)定的產(chǎn)業(yè)生態(tài)圈，逐步打造成為中國的第二條“中歐班列”，創(chuàng)造更多經(jīng)濟價值。

二是切實做好中老鐵路輻射地區(qū)的強鏈和延鏈，發(fā)揮中老鐵路帶動作用。西部地區(qū)工業(yè)基礎(chǔ)薄弱，高端制造業(yè)發(fā)展慢，依托進口提升貿(mào)易附加值能力低，建議通過進口大力發(fā)展本地高端制造業(yè)，延長工業(yè)鏈條，轉(zhuǎn)換為“優(yōu)質(zhì)成品”向外輸出，擴大貿(mào)易附加值，不斷促進工業(yè)發(fā)展。

三是支持在中老鐵路等我國跨境大動脈西部沿線省區(qū)，布局東部產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移承接園區(qū)，激活沿邊省份的區(qū)位和通道優(yōu)勢，就地吸收解決西部地區(qū)因疫情、增長失速等勞動力就業(yè)難題，對于勞動密集產(chǎn)業(yè)用工缺口，如云南、廣西可以依靠東盟國家勞動力人口富余的優(yōu)勢，彌補我國老齡化加速，勞動力人口逐年遞減、用工成本逐年升高等勞動力密集型產(chǎn)業(yè)的硬傷。

（三）抓住區(qū)位優(yōu)勢，強化產(chǎn)業(yè)布局并拉動“三駕馬車”齊頭并進

一是強化云南省產(chǎn)業(yè)布局的區(qū)域協(xié)調(diào)性，主動加強對東、中部地區(qū)高端制造業(yè)的承接，尤其云南需以自由貿(mào)易試驗區(qū)建設(shè)、RCEP生效、跨境電子商務綜合試驗區(qū)成立為契機，在昆明、版納、普洱、玉溪補齊產(chǎn)業(yè)鏈短板，做強原產(chǎn)國商品的出口貿(mào)易，讓國際大自貿(mào)紅利惠及更多企業(yè)，加快云南國際國內(nèi)“雙通道”的經(jīng)濟發(fā)展。

二是加大云南沿線地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的投資，促進中老鐵路的運營和發(fā)展。隨著開通中老鐵路的省份增加，需加快中老鐵路沿線重要節(jié)點、物流樞紐、貨運場、專用線等的建設(shè)，并擴大沿線地區(qū)貨運、物流、倉促的承載力，推動通道能力提升項目建設(shè)。

三是充分發(fā)揮中老鐵路釋放的出口效應，發(fā)揮云南各沿線地區(qū)優(yōu)勢，加大對老撾、泰國、越南在電器設(shè)備及零部件等技術(shù)密集型等領(lǐng)域的產(chǎn)品輸出和緬甸在棉花及主要紡織物的出口；加大周邊國家特色產(chǎn)品礦產(chǎn)資源、農(nóng)副產(chǎn)品、水果等的進口，滿足企業(yè)、居民對進口產(chǎn)品的有效需求，擴大消費，帶動貿(mào)易增長。

注釋：

①吳曉薇. 中歐班列開行對中國與“一帶一路”沿線國家貿(mào)易成本影響研究[D].北京林業(yè)大學，2020.DOI：10.26949/d.cnki.gblyu.2020.000703。

②許欣，羅夢鈴.中歐班列促進中國進口貿(mào)易發(fā)展策略研究[J].東北亞經(jīng)濟研。究，2021，5（03）：54-65.DOI：10.19643/j.cnki.naer.2021.03.005。

③[1]黃亞婷. 中歐班列沿線國家的貿(mào)易潛力實證研究[D].山東大學，2021.DOI：10.27272/d.cnki.gshdu.2021.004195。

④宏愛國. 中老國際鐵路通道建設(shè)對中老貿(mào)易發(fā)展的影響[J]. 山西農(nóng)經(jīng)， 2020（18）：47。

⑤張燕， 丁鈺雯， 祝茂嬌. 中老鐵路修建對沿線區(qū)域經(jīng)濟影響研究[J]. 理論研究， 2021（12）：109。

⑥洪東方， 高大帥. 中老鐵路對云南地緣價值提升的影響[J]. 北方經(jīng)貿(mào)， 2022（1）：114-115。

⑦周雷，陳捷，趙子聰.“一帶一路”倡議與人民幣國際化研究文獻可視化分析——基于CiteSpace知識圖譜軟件的計量[J].蘇州市職業(yè)大學學報，2018，29（04）：1-8。

⑧王淑芳，周俊，孟廣文，于娜，閆語欣.“一帶一路”地緣經(jīng)濟的研究現(xiàn)狀與熱點——基于文獻計量法和知識圖譜分析[J].經(jīng)濟地理，2020，40（12）：1-11。

⑨張晟義，陳明月.基于知識圖譜的我國國際陸港研究綜述[J].湖北經(jīng)濟學院學報，2021，19（02）：23-31。

⑩涉及的7個國家：老撾、泰國、緬甸、柬埔寨、馬來西亞、新加坡、越南。

?Rosenbaum， P. R.， & Rubin， D. B. （1983）. The central role of the propensity score in observational studies for causal effects.Biometrika，70（1）， 41-55。

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［10］王淑芳，周俊，孟廣文，于娜，閆語欣：“‘一帶一路地緣經(jīng)濟的研究現(xiàn)狀與熱點——基于文獻計量法和知識圖譜分析［J］”?！督?jīng)濟地理》2020年第12期.

［11］張晟義，陳明月：“基于知識圖譜的我國國際陸港研究綜述［J］”?！逗苯?jīng)濟學院學報》2021年第2期.

［12］Rosenbaum， P. R.， & Rubin， D. B. （1983）. The central role of the propensity score in observational studies for causal effects.Biometrika，70（1）， 41-55.

作者單位：中國人民銀行紅河州中心支行，主持人：蘆江波，碩士研究生；組長：蘭佳，高級經(jīng)濟師；成員：陳東，經(jīng)濟師；潘博然（通訊作者），碩士研究生，經(jīng)濟師；劉恒暢，助理經(jīng)濟師；李珊珊，碩士研究生；韓筱，助理經(jīng)濟師。