方仕杰 姚晓阳 陈蕊

摘 要：“一带一路”倡议横跨亚欧大陆，沿线国家在经济体量、基本制度以及发展模式等方面表现出显著的异质性。本文基于2008—2019年“一带一路”背景下中国与沿线44个国家相关数据，利用空间杜宾模型，研究中国与沿线国家出口贸易的空间依赖性与异质性。研究结果表明：首先，中国与贸易伙伴之间的出口贸易存在显著的空间正相关性。其次，制度距离、基础设施在影响两国贸易的同时，还会产生空间溢出效应，影响对其他国家的出口贸易。

关键词：空间异质性;空间依赖性;空间杜宾模型

本文索引：方仕杰，姚晓阳，陈蕊.我国与周边国家贸易的空间关联研究[J].中国商论，2022（02）：-080.

中图分类号：F742 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2022）01（b）--04

自2013年“一带一路”（The Belt and Road， B&R）倡议提出以来，越来越多的沿线国家加入其中，多边经贸合作不断加深。截至2020年底，中国已与138个国家、31个国际组织签署了203份共建“一带一路”合作文件。“一带一路”倡议促进了沿线国家和地区之间的互联互通，也推动了中国外贸出口的高速增長[1]。“一带一路”的提出，为中国与沿线其他国家搭建了更为广阔的合作平台。在推动“一带一路”倡议走深走实的过程中，互联互通（政策沟通、道路连通、贸易畅通、货币流通）是关键。“互联”着眼于沿线各国基础设施的联动，是互通的基础，也是合作的前提。“互通”则着眼于商品、资金、技术、人员等的高速流通。沿线国家积极互通，则需要积极探索建立各方普遍支持的政策规则。

根据地理学第一定律可知，任何事物都是与其他事物相关的，只不过相近的事物关联更紧密。因此，两国间的贸易往来也可能影响其他国家间的贸易往来。但“一带一路”沿线国家在经济体量、制度体系以及发展模式等方面存在显著的差异。由于这些差异的存在，导致了国家间贸易过程中出现摩擦，不仅不利于双方的经济发展，还会影响一国与其他国家之间的贸易活动。在以往的研究中，学者们多关注国家间的异质性对于贸易的影响[2～4]，但较少关注国家间贸易的空间异质性和依赖性。

空间计量经济学在贸易领域的发展是对传统贸易理论在发展与演变过程中忽略地理因素或者空间因素的补充与修正。空间计量经济学从空间视角将贸易对象在时间与空间的溢出效应作为实证分析的一部分，研究各观测对象的贸易活动对地理区位的空间依赖性与空间异质性的影响。空间依赖性指的是贸易对象之间存在地理依赖与空间的相互关系，以及用于实证检验贸易对象空间是否存在“相邻效应”，在贸易理论中，空间依赖性分析给定的研究对象是否受到邻近单位相关变化的影响。空间异质性指的是贸易研究中地理空间在区域上是否缺乏均质性，主要指各地区或者国别间贸易发展水平造成的不均衡，从而导致贸易发展产生较大的差异性。

根据现有的文献可知，经济全球化时代，国家之间联系紧密。一国在经济发展过程中总是会受到其他国家或大或小、或正或负的影响[5]。苏珊珊和黄梅波（2017）[6]指出金砖国家间农产品的出口贸易中均存在显著的空间溢出效应。赵赛（2021）[7]指出中国对“一带一路”沿线国家的OFDI存在显著的空间相关性，即中国对东道国的OFDI与中国对第三国的OFDI之间存在互补效应。这体现出国际贸易活动的空间依赖性。杭雷鸣（2019）[8]指出一国基础设施完善不仅提高了本国的进口依存度，还提高了邻国的进口依存度。这体现出国际贸易活动的空间异质性。

综上所述，国际贸易活动存在空间效应。因此，一国与其贸易伙伴的出口变动可能会影响该国对其他贸易伙伴的出口贸易。同时，以制度差异、基础设施为代表的政策沟通、道路连通、贸易畅通在影响两国贸易的同时，还可能产生空间溢出效应，影响对其他国家的出口贸易。因此，在“一带一路”背景下，了解国家间贸易存在的空间异质性与依赖性对于实现国家间进一步合作以及推进中国经济进一步发展具有重要的理论与现实意义。本文在前期研究的基础上，基于2008—2019年“一带一路”背景下中国与沿线44个国家相关数据，利用空间杜宾模型，研究中国与沿线国家出口贸易的空间依赖性与异质性。

1 模型与数据

1.1 空间引力模型

传统的引力模型无法考察空间依赖性与空间异质性，因此本文构建空间引力模型。模型最终构建为：

（1）

其中，表示中国与沿线国家的出口额;表示中国与沿线国家国内生产总值比值;表示中国与沿线国家的制度距离;表示中国与沿线国家的基础设施指数比值;表示中国与沿线国家的人口比值。是一个空间权重矩阵;是空间自相关系数。

空间权重矩阵的构建和选择对空间分析有着重要影响，本文选取地理距离空间权重矩阵：

（2）

其中，表示国与国首都距离的平方。

1.2 空间自相关检验

1.2.1 全局空间自相关检验

运用空间计量方法研究经济现象时，首先要对该经济现象的空间依赖性进行检验，即进行Moran’s I检验。Moran’s I检验是用来测量和检验在总体上空间自相关的重要统计方法，因此，又被称为全局性的空间自相关检验。也就是说，Moran’s I检验是从总体上来检验样本空间观测点上的数据彼此相似的程度，从而来判断整体上样本数据是否具有空间自相关性。Moran’s I 的取值范围为[-1，1]。如果变量存在“正空间自相关”，会得到 I>0的结果;相反，如果变量存在“负空间自相关”，会得到 I<0的结果;如果变量没有空间自相关，此时I=0。Moran’s I 值的计算公式如下：

（3）

其中，zi是目标变量对其均值的偏差;wij是空间权重矩阵。

1.2.2 局部空间自相关检验

Moran’s I散点图用于衡量我国与各个国家出口贸易的空间差异程度，图中X轴是变量Y的离差，Y轴为变量Y的空间滞后变量WY。各地区金融压力可分为4种相关模式：第1象限表示我国与某国出口贸易水平较高，且与周边国家出口贸易水平也较高（HH）;第2象限表示我国与某国出口贸易水平较低，而与周边国家出口贸易水平较高（LH）;第3象限表示我国与某国出口贸易水平较低，且与周边国家出口贸易水平也较低（LL）;第4象限表示我国与某国出口贸易水平较高，但与周边国家出口贸易水平较低（HL）。其中，第1、3象限表示正的空间自相关性关系，第2、4象限表示负的空间自相关性关系。

1.3 指标构建与描述

本文选取我国对“一带一路”沿线国家的出口额作为被解释变量（数据来源于联合国贸易数据库）。

选取如下解释变量：

（1）基础设施指数：基础设施质量指数（inf）来自世界经济论坛发布的《全球竞争力报告》。该指标包含交通基础设施指数和公共基础设施指数，较为全面地衡量了一国的基础设施发展水平。

（2）制度距离：参考Li等（2014）[9]的研究，基于世界治理指数测算制度距离。世界治理指数涵盖的政府效率、政治稳定与无暴力程度、话语权和责任、法治水平、监管质量以及腐败控制六个方面的治理得分。本文将“一带一路”国家治理指数差值的绝对值视为制度距离。

（4）

其中，表示国家与国家的制度距离。表示国家的政府治理指数，表示

国家的政府治理指数（数据来源于全球治理指标数

据库）。

（3）国内生产总值：使用我国与出口对象GDP比值，用来衡量两个国家的经济规模（数据来自世界银行数据库）。

（4）人口：使用我国与出口对象国内人口比值，用来衡量中国相对于出口对象而言国内市场的大小（数据来自世界银行数据库）。

为了对变量有初步的了解，本文绘制了2008—2019年各变量年度数据描述性统计表，见表1。

观察表1可知，所有变量不存在异常值情况，数据波动较小，平稳性较好。

2 实证分析

2.1 空间相关性检验与分析

本文利用式（4），基于STATA软件计算在地理距离权重矩阵下我国与“一带一路”沿线国家出口贸易的全局空间自相关指数，即Moran’s I指数。

从表2可以知道，2008年以来，我国对“一带一路”沿线国家出口贸易的全局Moran’s I指数显著为正，说明我国对“一带一路”沿线国家出口贸易具有显著的空间正相关性。

此外，本文绘制了2019年Moran’s I散点图，具体见图1。

第1象限表示我国与某国出口贸易水平较高，且与周边国家出口贸易水平也较高（HH）;第2象限表示我国与某国出口贸易水平较低，而与周边国家出口贸易水平较高（LH）;第3象限表示我国与某国出口贸易水平较低，且与周边国家出口贸易水平也较低（LL）;第4象限表示我国与某国出口贸易水平较高，但与周边国家出口贸易水平较低（HL）。其中，第1、3象限表示正的空间自相关性关系，第2、4象限表示负的空间自相关性关系。观察绘制的Moran’s I散点图，可以知道我国对“一带一路”沿线国家出口贸易存在空间正相关性，且多数国家位于第1、3象限，即我国与之出口贸易水平较低的国家被其他出口贸易水平较低的国家包围;中国与之出口贸易水平较高的国家被其他出口贸易水平较高的国家包围。

2.2 回归结果分析

空间计量模型形式多样，常见的有空间滞后模型（SAR）、空间误差模型（SEM）和空间杜宾模型（SDM），因此選择适当的模型对于结果的准确性有重要意义。本文采用LM检验、LR检验、Wald检验以及Hausman检验，具体结果见表3。

从表3可知，LM检验在1%显著性水平上拒绝原假设，说明单纯使用空间滞后模型或空间误差模型都可能存在偏误。LR检验、WALD检验均在1%显著性水平上拒绝原假设，说明空间杜宾模型不会退化成为空间滞后模型或空间误差模型，且Hausman检验结果在1%显著性水平上拒绝原假设。综上所述，本文最终选择固定效应下的空间杜宾模型。回归结果如表4所示。

从表4可以知道，在直接效应下，系数为-2.1944，通过了5%显著性检验，说明中国与贸易伙伴国内基础设施完善程度差异越小，越能促进中国与之的出口贸易;在直接效应下，的系数为0.0450，通过了10%显著性检验，说明中国与贸易伙伴制度距离的增加促进了中国对其出口。在间接效应下，的系数为-0.3495，通过了5%显著性检验，说明中国与贸易伙伴制度距离的增加抑制了中国对其他贸易伙伴的出口。这可能是对于企业而言，在进行跨国经营时，面对较为陌生的制度环境，需要付出较大的适应成本，与其在国外以FDI的方式建立独资或合资企业，还不如直接在国内生产出口，这样可以规避一些风险，降低本国企业在国外的经营成本。因此，当制度距离增加时，企业会选择对该国进行直接出口。相比之下，中国与其他国家制度距离较小，企业选择以FDI的方式建立独资或合资企业而不选择直接出口;在直接效应下，系数为-0.3277，通过了5%显著性检验，说明我国相较出口对象而言，国内市场越大越抑制出口。在间接效应下，系数为-0.2136，通过了5%显著性检验，说明我国国内市场扩大的同时，抑制了我国对其他国家的出口贸易。这可能是由于当国内市场比较大时，企业往往选择优先满足国内市场，还可以规避不必要的出口风险，因此缺乏出口的动力。在直接效应下，系数为-0.6852，通过5%显著性检验;在间接效应下，系数为-0.5394，通过5%显著性检验。说明中国相对于贸易对象GDP差异越大，越抑制出口，同时抑制中国向其他国家的出口。

3 结语

本文基于2008—2019年“一带一路”背景下中国与沿线44个国家相关数据，利用空间杜宾模型，研究中国与沿线国家出口贸易的空间依赖性与异质性。研究结果表明：（1）中国与贸易伙伴之间的出口贸易存在显著的空间正相关性，即中国与一国的出口贸易和中国与第三国的出口贸易存在互补效应。（2） “一带一路”的发展离不开互联互通。以制度距离、基础设施为代表的政策沟通、道路连通、贸易畅通在影响两国贸易的同时，还会产生空间溢出效应，影响对其他国家的出口贸易。因此，各国要积极完善基础设施，完善政府治理能力，健全相关制度法规，充分发挥国家制度优势对于出口的促进作用。

參考文献

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[4]李航.中欧班列对我国对外贸易的影响[J].中国商论，2021（11）：1-3.

[5]梁双陆，申涛.中国—中南半岛经济走廊沿线国家经济关联与增长的空间溢出效应[J].亚太经济，2019（5）：24-31+149-150.

[6]苏珊珊，黄梅波.金砖国家农产品出口贸易分析：基于改进的空间引力模型[J].亚太经济，2017（3）：139-145+198.

[7]赵赛.基于空间视角的东道国基础设施水平对中国OFDI的影响研究：基于“一带一路”沿线64个国家的实证分析[J].经济问题探索，2021（4）：168-180.

[8]杭雷鸣.基础设施、空间溢出对中国与周边国家间贸易的影响[J].国际贸易问题，2019（2）：29-40.

[9]Li Y， Vertinsky I B， Li J. National Distances， International Experience， and Venture Capital Investment Performance[J]. Journal of Business Venturing， 2014， 29（4）.471-489

Research on the Spatial Correlation of Trade between China and

Neighboring Countries

——Based on Spatial Dubin Model

School of Economics and Management， China Jiliang University  Hangzhou， Zhejiang  310018

FANG Shijie  YAO Xiaoyang  CHEN Rui

Abstract： The “Belt and Road” initiative spans the Eurasian continent， and countries along the route show significant heterogeneity in terms of economic volume， basic systems， and development models. Based on the relevant data of China and 44 countries along the route from 2008 to 2019， this research uses the Spatial Dubin Model （SDM） to study the spatial dependence and heterogeneity of export trade between China and countries along the route. The results show that： first， there is a significant positive spatial correlation in the export trade between China and its trading partners; second， while institutional distance and infrastructure affect the trade between two countries， they will also have a spatial spillover effect， affecting exports to other countries.

Keywords： spatial heterogeneity; spatial dependence; Spatial Dubin Model （SDM）