“一带一路”班轮航运网络结构特征对沿线双边贸易的影响

2023-12-13邱志萍

华东经济管理 2023年12期

刘镇，郭虹，邱志萍

（1.江西财经大学经济与社会发展研究院，江西南昌 330032；2.东莞理工学院经济与管理学院，广东东莞 523106）

一、引言

党的二十大报告指出，推进高水平对外开放，推动共建“一带一路”高质量发展。设施联通是共建“一带一路”的优先领域，贸易畅通是共建“一带一路”的重点内容。近年来，中国加快了与共建国家基础设施互联互通的建设，双边贸易额也屡创新高。与此同时，国际航运市场的繁荣与国际贸易密切相关，完善的航运市场运营结构对国际贸易增长有着重要的推动作用［1］。因此，探索沿线海运互联互通和双边贸易互动机理具有重要的理论价值与现实意义。

国际班轮航运凭借其成本效益优势，承担着全球约八成的贸易运输量，在全球贸易和商品流通过程中发挥着不可替代的作用［2］。国际海运市场的繁荣促使共建“一带一路”国家（地区）间贸易联系日益紧密，海运互联互通有助于实现共建国家（地区）之间贸易增长。然而，单个国家的商品贸易和班轮航运无法脱离整个共建国家班轮航运系统，需要依赖沿线其他国家的海港、船队、商品（货物）和航线等要素。那么，从沿线班列航运系统来看，班轮航运网络可看作以国家（地区）为节点，以班轮挂靠航线、港口连接频率和班轮连通联系作为节点之间关系的连边，形成复杂的海运连通关系的集合［3］。学术界从社会网络分析视角考察班轮航运网络问题，借助节点强度和节点广延性两个代表性指标，来识别一国（地区）在班轮航运网络中的影响力及航运伙伴多样性特征［3-4］。

本文思考的问题是：“一带一路”沿线班轮航运网络具备怎样的结构特征？中国在网络中的影响力发生怎样的变化？一国（地区）在班轮航运网络的位置特征对沿线双边贸易产生怎样的影响？其内在作用机制又将是怎样的？为系统回答上述问题，本文将基于联合国班轮航运双边连通性指数（LSBCI）数据和社会网络分析法，从个体和整体两个维度揭示班轮航运网络的结构特征，并进一步考察其对沿线双边贸易的影响及其传导机制。

二、文献回顾及假设提出

（一）文献综述

本文文献综述由两部分构成：一是关于班轮航运网络的构建方式及结构特征研究；二是关于国际海运的贸易效应研究。

关于班轮航运网络的构建方式及结构特征研究，大多学者以英国劳氏船级社、《国际集装箱年鉴》、国际集装箱在线和国内海运数据等数据库提供的班轮挂靠航线、港口连接频率和班轮连通联系等关系数据为研究对象。Hu 和Zhu（2009）［5］利用平均最短路径、度分布以及中心性等指标研究全球海运网络，验证了全球海运网络存在明显“小世界”和“富人俱乐部”特点；Kaluza 等（2010）［6］构建了集装箱海运网络，通过实证分析指出世界航运城市网络具备“小世界”特性；刘婵娟等（2019）［7］构建了以集装箱班轮航线数据为权重的无权无向航运网络，发现全球集装箱海运网络结构因节点强度及联系广度而异。“一带一路”沿线海运网络相关研究中，张金伟（2020）［8］借助集装箱班轮航运公司船期表构建海上丝绸之路沿线班轮航运网络，并对其网络结构特点进行分析；董利华等（2021）［9］通过海上丝绸之路沿线港口原油货流联系构建原油海运网络，并得出原油海运网络货流分布格局的脆弱性特征；邱志萍和刘镇（2021）［3］基于LSBCI 数据构建了全球班轮航运网络，发现共建“一带一路”国家（地区）在网络中的地位和影响力具有较大的发展空间；吴迪等（2022）［10］根据港口和集装箱航线数据构建海上丝绸之路海运网络，研究其海运网络的驱动机制及影响因素。

关于国际海运的贸易效应研究，Fugazza（2015）［11］研究认为，额外转运次数的增加将导致出口额下降20%～25%；Fugazza 和Hoffmann（2017）［12］对2006—2013年双边海运连接与集装箱货物出口之间的关系进行了评估，发现一国（地区）与贸易伙伴缺乏直接的海运联系会导致其出口贸易量较低；Hoffmann 等（2020）［13］借助极大似然估计分析了班轮航运双边连通性指数对南非枢纽的短期和长期影响，验证了拥有班轮航运直接联系促进了国际贸易额的提升；齐绍洲等（2017）［14］基于国际运输市场局部均衡模型，发现国际海运碳交易机制将抑制国际贸易的发展；张支南和巫俊（2019）［15］运用熵值法构建交通基础设施评价指标测度各国港口基础设施水平，结论表明海运基础设施将显著促进中国与亚投行56 个成员国双边贸易增长；邱志萍和秦淑悦（2022）［16］基于联合国LSBCI 数据研究了全球海运连通性的贸易效应及作用机制，发现海运连通性显著促进了国际贸易增长。

但是，现有研究尚未系统地关注共建“一带一路”国家（地区）班轮航运网络的结构特征，更未进一步考察其结构特征引致的国际贸易效应及其传导机制。鉴于此，本文的边际贡献在于：一是基于联合国LSBCI数据和社会网络分析法，从个体和整体两个维度系统考察沿线班轮航运网络的结构特征，并揭示中国在网络中的影响力及其变化，以期丰富班轮航运网络的研究；二是尝试从社会网络分析视角考察班轮航运网络与国际贸易增长的关系，即借助面板数据和中介效应模型实证考察一国（地区）班轮航运网络特征对沿线双边贸易增长的影响及其作用机制，为准确识别“一带一路”设施联通与贸易通畅间的因果关系提供可靠的技术支持和丰富的经验证据。

（二）理论假设

1. 网络的结构特征与双边贸易增长的理论假设

网络的结构特征对双边贸易的影响，主要从班轮航运网络节点强度和节点广延性两方面来阐述。

一是班轮航运网络节点强度。节点强度反映该国（地区）双边航运次数频繁程度，频繁的班轮航运使其成为区域内枢纽可能性变高，有利于增强海运竞争力，海运竞争力的提升对于国际贸易额的增长具有巨大的推动力［17］。可见，班轮航运网络节点强度有利于促进双边贸易增长。二是班轮航运网络节点广延性。网络节点广延性反映了班轮航运伙伴的集中与分散程度，节点广延性越高表明航运伙伴越分散，即接触的航运伙伴趋于多样化。接触不同比较优势的班轮航运伙伴能够推动海运资源共享，从而降低运输成本，进而促进贸易增长，同时，航运伙伴多元化有利于分散对外海运的风险，有助于该国（地区）海运及经济贸易稳定发展［18］。可见，班轮航运网络节点广延性有利于促进双边贸易增长。基于以上分析，本文提出假设1。

H1：沿线班轮航运网络中一国（地区）的节点强度和节点广延性具有显著的贸易增长效应。

2.网络的结构特征与双边贸易增长的异质性假设

班轮航运对双边贸易的影响呈现一定的异质性特征。“一带一路”倡议强调国与国之间的设施联通，这为提高班轮航运连通性水平提供了较好的政策环境。贸易畅通本质上是为了打造更为便利化的贸易环境，中国与共建国家（地区）贸易便利化举措有助于消除贸易壁垒［19］，从而提高共建国家（地区）贸易额。在港口环境差异方面，港口基础设施影响班轮航运频繁度与航运伙伴数量，进而影响双边贸易额。一方面，港口经济是实现区域相互联系的开放型经济形式，其发展动力源于国际贸易增长［20］；另一方面，一国（地区）港口环境、海关通关效率对贸易便利化水平具有显著影响，进而影响双边贸易［21］。在国家（地区）收入差异上，一方面，高收入国家（地区）具有较强海运连通性，通过降低贸易成本能够在国际贸易中处于竞争优势［22］；另一方面，班轮航运伙伴国收入水平较低时，一国（地区）对其出口贸易多为技术含量较高的高科技产品，其替代性较弱［23］，国家（地区）之间海运连通性水平提高时，出口贸易增长潜力增大。基于以上分析，本文提出假设2。

H2：沿线班轮航运网络特征的双边贸易效应会因“一带一路”倡议提出前后、港口环境差异和经济发展水平差异而表现出一定的异质性特征。

3.网络的结构特征与双边贸易增长的传导机制假设

班轮航运网络的结构特征在通过降低海运成本改变贸易成本结构的同时，也通过开拓新兴市场强化了市场引力，最终促进双边贸易增长。一国（地区）拥有较高的班轮航运网络节点强度，则其成为区域内枢纽的可能性较大，在船队分配、船队规模等方面占有优势，增强其海上运输的竞争力。节点广延性增强使得航运更加多元化，拥有较丰富的直接海运联系使得海运转运次数降低，进而增强跨境贸易的可达性，有效降低贸易所需的时间成本与运输成本。此外，拥有较高的班轮航运网络节点强度有助于克服双边贸易非效率问题，通过扩大商品贸易潜力来催生新兴贸易市场，进而强化双边市场引力［24］。较高节点广延性拥有的多元化航运合作伙伴则有助于分散对外海运的风险，通过降低对某几个特定国家（地区）的依赖来扩大市场，实现贸易市场的多元化，进一步提升市场引力。基于以上分析，本文提出假设3。

H3：沿线班轮航运网络特征将通过降低贸易成本和增强市场引力两大传导机制来促进双边贸易增长。

三、沿线班轮航运网络的结构特征分析

（一）沿线班轮航运网络构建与方法说明

社会网络代表一种结构关系，指社会行动者及其相互联系的集合，由多个点（社会行动者）和各点之间的连线（行动者的相互关系）组成［25］。社会网络分析的关键在于将复杂的关系表征为一定的网络拓扑结构，基于拓扑结构及其变动来研究其对个体或社会的影响。本文采用社会网络分析法构建班轮航运网络，该方法在直观反映沿线班轮航运整体格局的同时，也描述了一国（地区）班轮航运的航运强度与航运分散度等方面特征。为了更好地研究班轮航运复杂网络特质，本文还构建了无权的班轮航运网络。设定无权矩阵At中的元素满足以下规则：当i国与j国之间的班轮航运连通性水平大于整个矩阵的均值时，=1，反之则=0，进而生成由0-1 组成的无权矩阵变量。考虑数据可得性及对比性，本文选取了2006—2020 年39 个“一带一路”共建国家（地区）（1）班轮航运连通性水平（LSBCI）数据来构建沿线班轮航运网络。

在整体特征方面，社会网络分析方法常用网络密度（DE）、集聚系数（CC）、平均路径长度（APL）以及网络效率（NE）来刻画网络整体特征。网络密度可表达为班轮航运网络中实际存在的航运关系总数与理论上班轮航运关系总数之比，网络密度值越大，网络关联越紧密，计算公式为：

其中：M表示无权网络中实际存在的班轮连边数量；N为网络中包含的节点数，即本文研究的国家（地区）个数。

集聚系数用来描述网络中所有班轮航运网络的聚集程度，计算公式为：

其中：Ei表示相邻国家（地区）实际存在的班轮连通边数；N为网络中包含的国家（地区）个数；Di为国家（地区）邻接节点度。

平均路径长度反映班轮航运网络中任意两个国家（地区）之间的最短路径边数的平均值，平均路径长度值越小，说明班轮航运网络连通性越好，计算公式为：

其中：d（i,j）表示节点i与节点j之间的最短路径；N为网络中包含的国家（地区）个数。

网络效率为两节点之间路径长度的倒数，度量了国家（地区）之间班轮航运信息传递效率，网络效率越高，表明班轮航运连通性越强，计算公式为：

其中：Hij表示路径长度的倒数；N为网络中包含的国家（地区）个数。

在个体特征方面，本文主要用节点强度（sg）和节点广延性（df）两个指标进行测算。网络节点强度反映一国（地区）班轮航运网络特征，衡量各国在班轮航运网络中的联系紧密度与关系强弱度。本文采用点强度衡量班轮航运网络节点强度，计算公式为：

其中，wij表示加权的班轮航运网络下，国家（地区）i与国家（地区）j之间的班轮航运连通性水平。sg越大，则班轮航运网络节点强度越大。

班轮航运网络节点广延性指一国（地区）对外班轮运输的集散度，本部分采用节点的差异性指标来衡量班轮航运网络的节点广延性，以度量国家（地区）相连的边上权重分布的离散程度，测算公式为：

其中：N为网络中国家（地区）个数；sgi是指班轮航运加权网络中节点i的节点强度。如果一国（地区）对外班轮航运连通性水平越集中，则df的值接近于1。因此，该指标越小，表明节点的班轮航运网络节点广延性越大。

（二）沿线班轮航运网络的整体特征分析

整体特征计算结果见表1 所列。从表1 可以看出：①网络密度（DE）总体呈上升趋势，说明各国（地区）间的班轮航运联系日益密切，但年份之间存在波动，网络密度在2007年到达较高值，而2008—2014 年整体上受到全球金融危机的影响，出现急速下探缓慢回升的走势，直到2015 年才再次超越2007 年，2020年新冠疫情对海运运输冲击巨大，使得网络密度迅速降低。②集聚系数（CC）总体呈波动增长趋势，从2006 年的0.846 增长到2020 年的0.906，表明班轮航运网络的集聚程度不断加深。③平均路径长度（APL）总体呈下降趋势，反映了班轮航运网络的可达性增强。高集聚系数与低平均路径长度体现了班轮航运网络的“小世界”特性。④网络效率（NE）受新冠疫情的冲击，2020 年降至样本期内最低水平0.492。总体来看，班轮航运网络联系越来越密切，但受国际金融危机及新冠疫情影响，班轮航运网络结构亟待优化与完善。

（三）沿线班轮航运网络的个体特征分析

1.班轮航运网络个体特征分析

为考察沿线班轮航运网络个体特征，本文绘制了2006 年、2010 年、2015 年和2020 年沿线班轮航运网络节点强度和节点广延性的核密度分布图（如图1 所示）。从核密度估计结果来看：网络节点强度核密度图由高单峰与多波谷并存逐步向高低双峰与低波谷并存演变，节点强度中心峰值先逐步右移后大幅度左移且迅速上升，低波谷愈发明显，右侧拖尾先逐渐延长后迅速缩短，说明大多数国家（地区）节点强度水平在逐渐提高后受新冠疫情影响迅速下降，且节点强度的主导地位由较低水平向较高水平转变后有所回减，分化特征先增大后缩小。网络节点广延性的核密度估计图呈现右偏分布且细长拖尾小波峰特征，说明大多数国家（地区）班轮航运较为分散，少数国家（地区）班轮航运集中度较高。随着时间推移，节点广延性峰值迅速增大，反映大多数国家（地区）的节点广延性较高且呈现增强趋势，即一国（地区）倾向将班轮航运分散至不同国家（地区），而非集中于某几个特定国家（地区）。右侧拖尾逐渐延长，体现出专门集中在某一国家（地区）进行海运的国家（地区）数量呈增加趋势。总体来看，节点广延性核密度图表明，沿线班轮航运分散度呈两极分化的演变特征，即越来越多国家（地区）倾向分散班轮航运伙伴，但同时班轮航运伙伴集中化的国家（地区）也有少量增加。

2.共建国家（地区）的班轮航运网络特征比较

（1）网络拓扑结构分析。从空间分布上看，经济联系的地区差异较为显著，东亚、东南亚、南亚和西亚国家（地区）班轮航运网络联系较紧密，而中东欧国家（地区）较弱，在空间上呈现东南亚远高于中东欧地区的非均衡性分布特征。从时间趋势来看，沿线双边班轮航运网络变得更加紧密，总体趋势较为稳定。随着“一带一路”倡议的提出，中国的班轮航运伙伴数量增幅较大，与沿线各国的联系日益增强，表明中国在沿线班轮航运网络中的地位日渐提升。

（2）节点强度分析。在空间分布上，节点强度较高国家（地区）多位于东亚、东南亚及南亚地区。其中，中国班轮航运节点强度在样本研究范围内始终位居第一，这与其日益提升的国际地位以及广泛的海运市场需求紧密相关；埃及的节点强度水平较高，这可能与其优越的地理位置和便利的国际海运通道（苏伊士运河）等因素有关。节点强度较弱的国家（地区）主要有阿尔巴尼亚、爱沙尼亚、格鲁吉亚、柬埔寨等，多位于中东欧地区，这些国家（地区）大多经济体量较小，因而经济贸易需求有限。从时间趋势上看，总体节点强度增强，波兰、越南、阿曼、卡塔尔、土耳其等国家（地区）节点强度上升较大。目前，中国海运互联互通指数保持全球第一，与沿线国家（地区）的港口连通度明显高于其他交通设施连通水平，中国与新加坡、马来西亚以及中国香港的港口交流最为频繁，带动了贸易合作的发展。

（3）节点广延性分析。节点广延性水平较高的国家（地区）主要分布在东亚、东南亚及西亚地区，主要有中国、马来西亚、新加坡等国家（地区），较高的网络节点广延性意味着经济主体可以接近不同关联主体从而获得多样化的信息，说明上述国家（地区）的沿线海运较为分散；随着时间推移，波兰、俄罗斯、保加利亚等国家（地区）节点广延性上升更加明显，而伊朗、立陶宛、科威特等国家（地区）节点广延性在减弱。其中，波兰的节点广延性上升最为明显，主要原因可能是波兰地处欧洲“十字路口”和“丝绸之路”的交汇点，是“一带一路”的重要区域，因而波兰加入“一带一路”区域合作后，节点广延性上升明显。

综上，在整体特征方面，共建“一带一路”国家（地区）班轮航运网络具有较大集聚系数和较短平均路径，符合典型的“小世界”特征；在个体特征方面，班轮航运网络节点强度及节点广延性存在较大差异，其中，中国班轮航运的节点强度和节点广延性在样本期内均位于样本国家（地区）前列。

四、班轮航运网络特征对双边贸易的影响

（一）实证设计与说明

本节在前文理论分析及相关假设的基础上，借鉴邱志萍和秦淑悦（2022）［16］、刘镇等（2017）［21］的做法，构建实证模型以检验“一带一路”班轮航运网络特征对沿线双边贸易的影响。

其中：c为截距项；α、β为待估参数；expijt表示i国（地区）对j国（地区）的出口额；sgijt、dfijt（2）分别为前文测算的班轮网络个体特征的节点强度和节点广延性；ηi、λj分别表示出口国和进口国固定效应；γt表示时间固定效应；εijt为随机误差项；Xijt为一系列控制变量。本文选取对出口具有重要影响的控制变量，包括双边经济规模、双边收入差距、双边制度质量差距、双边贸易自由度差距、双边地理距离、共同语言、同为殖民地和区域贸易协定。

具体变量含义见表2所列。

表2 变量的含义、预期符号及数据来源

相关变量描述性统计见表3所列，基于引力模型经验研究，为减小异方差问题，增强回归模型的稳健性，本文对所有连续变量取对数。针对双边出口额为零的情况，采用原值加1后取对数的方法进行解决。此外，各自变量中最大的VIF 为1.47，远小于临界值10，表明模型不存在明显的多重共线性问题。

表3 变量描述性统计及方差膨胀因子检验

（二）基准结果与分析

本文使用三维固定效应模型进行检验，班轮航运网络特征与双边贸易之间关系的基准回归结果见表4所列。列（1）表示在控制各类固定效应对双边贸易的可能影响后，节点强度和节点广延性均通过了1%水平上的显著性检验，初步表明节点强度和节点广延性能够促进双边贸易的发展。列（2）、列（3）分别表示在控制经济规模、制度差距、地理距离等因素后，班轮航运节点强度对双边贸易的影响以及节点广延性对双边贸易的影响，可以发现两者都显著促进了双边贸易的发展。列（4）为加入两个核心解释变量且控制相关变量的回归结果，班轮航运网络节点强度的系数值为2.049，且在1%的水平上显著为正，说明班轮航运节点强度能促进双边贸易的发展，一国（地区）在沿线班轮航运网络中节点强度越高，与其他国家（地区）班轮航运越紧密，双边海运的便利性和可达性更优，有更广阔的市场前景，从而促进国际贸易增长。对网络节点广延性而言，lndf 为节点广延性的反向指标，其系数值为-1.793且在1%水平上显著，说明班轮航运节点广延性对双边贸易具有促进作用，一国（地区）在沿线班轮航运网络中节点广延性越高，该国航运分散于多个国家（地区），减少了航运依赖风险，有利于双边贸易增长。验证了本文H1。

表4 基准模型回归结果

从控制变量的结果看，双边经济规模的系数显著为正且运输成本的系数显著为负，其结果符合贸易引力模型，即两国双边贸易规模与他们的经济总量成正比，与两国之间的距离成反比。制度质量差距与双边贸易自由度差距的系数显著为负，说明这两者对出口贸易额起抑制作用，这与预期相符合。制度质量差距越大使得交易成本中的制度成本越大，缩小双边制度差距与经济自由度差距有利于增强政治与经济联系，降低贸易成本，促进双边贸易往来。共同语言、同为殖民地和区域贸易协定三个虚拟变量相关系数均为正，表明文化接近、历史背景相似和经济联系紧密均能有效提升双边进出口贸易量。比较特殊的是双边收入差距的测算结果，其系数为正，表明在沿线双边贸易中，双边收入差距的存在不仅没有阻碍跨国资本的双边流动，反而促进了双边贸易往来，与韩金红（2013）［26］研究结论相同。

（三）稳健性检验

1.内生性问题：工具变量估计

为解决班轮航运网络节点强度和节点广延性可能存在的内生性问题，本文运用工具变量法进行内生性检验。借鉴马述忠等（2017）［27］的做法构建分组平均值工具变量，本文采用地区组—年份均值作为工具变量。其中，地区组按样本国家（地区）所在地理区域分为东亚与东南亚、南亚、西亚与北非、中东欧共四个区域，计算进口方所在区域的节点强度平均值和节点广延性平均值。以班轮航运节点强度为例，将节点强度的地区组—年份均值作为lnsg的工具变量。因此lnsg分解成：lnsgrt=lnsgrtavg+lnsgrtspc，其中lnsgrtavg表示进口方班轮航运节点强度对于地区组—年份的节点强度均值；lnsgrtspc表示进口方节点强度与地区组—年份的节点强度均值的差异。上述分解使得进口方节点强度的非观测因素造成的影响只与lnsgrtspc相关，而与地区组—年份的lnsgrtavg无关，lnsgrtavg与lnsgrt相关而又与随机扰动项无关，可以看作合适的工具变量。按照相同思路，选取班轮航运网络节点广延性地区组—年份均值作为节点广延性的工具变量。

估计结果见表5 所列，Kleibergen-Paap rk LM统计量和Kleibergen-Paap rk Wald F 统计量结果表明了所选工具变量的有效性。表5列（1）为只控制节点强度内生性的回归结果，发现只有节点强度通过显著性检验；列（2）为只控制节点广延性内生性的回归结果，同样只有节点广延性通过显著性检验；而列（3）结果显示，在控制班轮航运网络的节点强度和节点广延性两者的内生性后，节点强度和节点广延性均在1%水平上显著，但系数的绝对值远大于没有控制内生性时的结果，表明内生性的存在会低估网络特征对双边贸易的影响，但结果仍支持H1的预期。

表5 稳健性检验：内生性问题和样本选择偏误

2.样本选择偏误问题：Heckman两步法检验

本文研究国家（地区）的出口行为中，样本国家（地区）中并非所有国家（地区）对每个国家（地区）都有出口行为，如果简单将非出口国家（地区）剔除，则会造成非随机样本选择问题，导致估计结果有偏。为克服样本选择偏误问题，本文采用Heckman两步法处理贸易零值问题：第一步，利用Probit模型估计国家（地区）出口的选择方程，计算出逆米尔斯比率（IMR）；第二步，估计国家（地区）出口规模结果方程，并将逆米尔斯比率加入结果模型中以控制样本中大量零值引起的样本偏差。若逆米尔斯比率在1%的水平上显著，则表明存在样本选择偏误，需要进行Heckman两步法检验。从模型有效识别角度看，Heckman两步法要求选择模型中至少包括一个排他性变量且该变量不出现在结果模型中。借鉴刘修岩等（2011）［28］的做法，以出口额对数的滞后一期（lnexp1）为工具变量进行分析。表5列（5）结果表明，逆米尔斯比率（IMR）显著，即Heckman两步法检验具有合理性。控制相关变量后，班轮航运网络节点强度和节点广延性对双边贸易的促进作用仍然显著，进一步证实了前文基准结果的可靠性。

3.面板分位数回归分析

基准回归模型估计结果度量的是解释变量的平均效应，未考虑在不同条件分布下解释变量对被解释变量的差异性影响，存在一定的局限性。相较于传统均值回归，分位数回归可度量不同条件分布差异，因此，本部分采用分位数回归进行稳健性检验，选取0.2、0.4、0.6、0.8 四个分位点对模型进行回归，估计结果见表6 所列。可以看出，班轮航运节点强度在四个分位点下均显著为正，而节点广延性估计系数在80%分位数下不显著，说明在双边贸易量较小时，班轮航运的节点广延性正向作用较大，而当贸易量较大时，正向作用明显减弱。总体来看，这一结果与基准回归结果保持一致，进一步验证了H1 的合理性。但是，随着一国（地区）贸易额由条件分布的低端值向高端值变化，该国班轮航运网络的节点强度和网络节点广延性对双边贸易的影响呈现波动特征，且均在40%分位点上对双边贸易的促进效用最大。

表6 稳健性检验：面板分位数估计和替换关键变量

4.替换关键变量

为进一步检验模型稳健性，本文对核心解释变量进行替换，采用班轮航运连通性的无权矩阵替换基准回归中的加权矩阵来计算节点强度，通过构建0-1 矩阵计算得到变量lndc。此外，结构洞用来衡量节点在网络中拥有结构洞的能力，影响着网络中节点获取信息的机会，其优势越明显，越有利于双边贸易增长。限制度是衡量结构洞水平的重要指标之一，其指标值越小，表明该节点受其他节点约束较少，信息及资源优势就越突出。本文利用Ucinet 软件结构洞模块进行计算，以得到的限制度指标lncst 来替换节点广延性指标。估计结果见表6列（5）所列，核心解释变量lndc 和lncst 的显著性与符号依然十分稳健，说明班轮航运网络特征显著促进双边贸易增长。综上，本文研究结论具有较强的可靠性。

（四）异质性分析

1.“一带一路”倡议提出前后差异

本文以“一带一路”倡议提出时间为节点进行时段分类，当时段处于“一带一路”倡议提出后，将Var 赋值为1，否则为0，估计结果见表7 列（1）。观察结果可知，节点强度的交互项系数在1%的水平上为负，表明班轮航运网络节点强度在“一带一路”倡议提出前的贸易促进作用更明显。究其原因，可能是由于某些国家（地区）之间也签订了其他区域贸易协定，削弱了“一带一路”倡议对双方航运连通性的影响。节点广延性交互项系数显著为负，表明班轮航运网络节点广延性的贸易促进效应在“一带一路”倡议提出后更大。原因在于，“一带一路”倡议提供了较好的政策支持，共商共建自由贸易区能够较大程度上消除贸易壁垒，有利于贸易多元化发展。这显示“一带一路”倡议对于班轮航运伙伴多元化具有积极的促进作用，反映了国家（地区）之间设施联通对贸易畅通的驱动作用，节点广延性的提升为其促进双边贸易增长提供了更为强大的基础和动力。

表7 异质性检验回归结果

2.港口环境差异

港口环境能够通过贸易效率和贸易便利化影响双边贸易。鉴于此，本文将验证港口环境差异下班轮航运网络特征对双边贸易的影响，以港口基础设施质量和跨境贸易的几何平均来度量港口环境。首先，对各国家（地区）的港口基础设施质量和跨境贸易进行几何平均；其次，计算各国家（地区）港口环境平均得分；最后，将得分小于中位数的划分为较差港口环境，反之，划分为较好港口环境。其中，港口基础设施质量数据来源于世界经济论坛发布的全球竞争力报告，跨境贸易数据来源于世界银行营商环境报告。根据计算结果，对班轮航运伙伴国港口环境状况进行赋值，当班轮航运伙伴国拥有较好港口环境时，对Var赋值为1，反之则为0，表7列（2）汇报了基于港口环境差异的回归结果。可以发现，节点强度交互项系数显著为负，表明相对于较好港口环境而言，班轮航运网络节点强度带来的双边贸易促进作用在较差港口环境中更为显著。而节点广延性交互项系数显著为负，表明班轮航运网络节点广延性在较好港口环境中的贸易促进效应更大，可能是因为较好的营商环境及基础设施在吸引多样化的航运伙伴上具有一定优势，而班轮航运频繁度更多受国家（地区）本身供需差异的影响。

3.经济发展水平差异

不同国家（地区）的节点强度和节点广延性水平存在较大差距，呈现非均衡分布特征，海运市场需求广泛以及经济发展水平较高的地区表现出较高的节点强度和节点广延性。不同经济发展水平下的班轮航运网络结构特征可能会对双边贸易产生不同影响，因此，本文借助收入水平来衡量经济发展水平。世界银行将国家（地区）收入水平分为低收入、较低收入、高收入、较高收入四大类，本文将样本国家（地区）分为低收入和高收入两大类，低收入与较低收入统一划分为低收入组，高收入和较高收入统一划分为高收入组。同样，依据班轮航运伙伴国的收入状况进行赋值，当班轮航运伙伴国为高收入水平时，Var赋值为1，否则赋值为0，估计结果见表7 列（3）。可以发现，班轮航运节点强度的交互项系数在1%的水平上显著为正，表明相较于低收入水平航运伙伴国，高收入水平的航运伙伴国受到班轮航运网络节点强度带来的贸易促进效应更大。一国（地区）收入水平越高，则该国与其他国家（地区）建立航运联系的优势越强，从而促进贸易量的增长。班轮航运节点广延性的交互项系数在1%的水平上显著为正，表明其在低收入水平航运伙伴国的贸易促进效应更强，其原因可能是，低收入国家（地区）具有一定的后发优势，贸易增长潜力较大，使得其航运次数的增加对双边贸易增长具有更强的促进作用。

综上，沿线班轮航运网络节点强度的贸易促进效应在提出“一带一路”倡议前、较差港口环境、高收入水平等样本中更大，班轮航运网络节点广延性的贸易促进效应则在提出“一带一路”倡议后、较好港口环境、低收入水平等样本中更明显。即班轮航运网络特征的双边贸易效应会因“一带一路”倡议提出前后、港口环境差异和经济发展水平差异而表现出一定的异质性特征，进而验证了本文H2。

（五）机制检验

1.贸易成本机制

贸易成本始终在双边贸易关系中扮演着重要角色，双边海运成本是影响双边贸易增长的重要阻力［1］。一国班轮航运网络节点强度越强，则表明其影响力和地位越高，进而双边海运连通性越强。海运连通性强则能有效降低贸易运输成本以及时间成本，提高运输效率，从而促进双边贸易增长。班轮航运网络节点广延性强，能接触较多具有不同比较优势的航运伙伴，有利于降低运输成本，促进双边贸易增长。因此，本文借鉴刘斌和顾聪（2019）［29］的做法，基于冰山型贸易成本的多边一般均衡模型来测度贸易成本，该方法考虑了传统引力模型忽略的多边阻力问题，很大程度上提高了测算的准确性，具体计算公式如下：

其中：cbij代表国家（地区）i向国家（地区）j出口成本；EXPij、EXPji分别表示国家（地区）i对国家（地区）j的出口额和国家（地区）j对国家（地区）i的出口额；GDPi、GDPj为国家（地区）i和国家（地区）j的经济规模；EXPi、EXPj为国家（地区）i和国家（地区）j的总出口额；ρ为替代弹性且取值为8［30］。由此计算双边总贸易成本，检验结果见表8 列（1）和列（2）。列（1）结果表明，班轮航运网络节点强度和节点广延性显著降低了双边贸易成本；列（2）显示班轮航运网络节点强度和节点广延性通过“成本削减效应”促进双边贸易增长。

表8 机制检验回归结果

2.市场引力机制

班轮航运网络中高效便捷的服务在催生新兴贸易市场的同时，也增强了双边市场引力［24］。班轮航运网络节点强度越强，则航运地位越高，其竞争力越强，有利于增强双边市场引力，进而推动双边贸易增长。班轮航运网络节点广延性则通过多元化的航运伙伴来减少对特定国家（地区）的依赖，从而有效扩大商品贸易潜力。提高贸易潜力，有利于推动新兴贸易市场的繁荣，强化双边市场引力，最终驱动双边贸易增长。因此，本文借鉴周学仁和张越（2021）［24］的做法，计算由双边市场规模以及空间距离带来的双边市场引力，其计算公式如下：

其中：scylij表示国家（地区）i对国家（地区）j的市场引力；GDPi、GDPj分别表示国家（地区）i和国家（地区）j和地区生产总值；DISij表示两两国家（地区）之间的地理距离。市场引力的机制检验结果见表8 列（3）和（4），列（3）报告了班轮航运网络节点强度和节点广延性对市场引力的影响，结果显示两者均促进了市场引力的提升，可见班轮航运网络节点强度和节点广延性的提升为强化双边市场引力提供了可能；列（4）结果显示，班轮航运网络节点强度和节点广延性通过市场引力的提升促进了双边贸易的增长。

综上，沿线班轮航运网络节点强度和节点广延性将通过降低贸易成本和增强市场引力两大传导机制来促进双边贸易增长，实证结果验证了H3。

五、研究结论与政策建议

（一）研究结论

本文探讨了共建“一带一路”国家（地区）班轮航运的整体特征和个体特征，并在此基础上实证研究了一国（地区）班轮航运网络特征对共建国家（地区）双边贸易的影响，得出以下结论：

①在整体特征方面，沿线班轮航运网络密度和网络效率呈波动增长趋势，表现出“小世界”结构特征；②在个体特征方面，班轮航运网络强度和节点广延性存在差异，中国班轮航运的节点强度和节点广延性在样本期内均位于样本国家（地区）前列；③班轮航运网络节点强度和网络节点广延性对沿线双边贸易具有促进作用，在克服了内生性问题、样本选择偏误问题以及进行面板分位数估计和替换关键变量等稳健性检验后仍然成立；④通过异质性分析发现，沿线班轮航运网络节点强度的贸易促进效应在提出“一带一路”倡议前、较差港口环境、高收入水平等样本中更大，班轮航运网络节点广延性的贸易促进效应则在提出“一带一路”倡议后、较好港口环境、低收入水平等样本中更明显；⑤机制检验结果表明，班轮航运网络特征通过降低贸易成本和增强市场引力来实现双边贸易的增长。