"一带一路"倡议的扩散分析
作者简介 About authors
张志原,香港中文大学政治与行政学系博士研究生电子邮箱:zhiyuanzhang@link.cuhk.edu.hk 。
李论,清华大学公共管理学院博士研究生电子邮箱:l-li19@mails.tsinghua.edu.cn 。
关键词:
本文引用格式
张志原, 李论.
从2013年"丝绸之路经济带"和"21世纪海上丝绸之路"的倡议被首次提出,到2017年"一带一路"国际合作高峰论坛在北京召开,再到"一带一路"的"朋友圈"拓展至大洋洲、南美洲等地区的国家,近年来,"一带一路"倡议历经了"初创→小范围合作→沿线扩展→全球扩展"的发展历程,目前已经成了初具规模的合作体系。截止到2019年8月,全球已有135个国家先后加入了"一带一路"共建体系,与中国签订了正式的合作协议。作为一项由发展中国家提出、在发起之初受到很多质疑的国际合作倡议,"一带一路"倡议能取得如今的成绩实属不易。
在"一带一路"倡议深化发展、得到诸多国家不同形式的响应之时,一个有趣的问题是:哪些国家会选择响应中国的"一带一路"倡议?为什么有的国家积极加入,甚至一些不处于"一带一路"沿线位置的国家也会选择响应?而与此形成对照的问题是:为什么一些国家对"一带一路"倡议反应冷淡?哪些因素在影响着这些国家选择或者不选择响应"一带一路"倡议?此外,沿线国家为什么会选择在特定时间节点加入"一带一路"倡议?如何解释各国响应"一带一路"倡议时间的先后?这些问题不仅对于理解"一带一路"倡议的实践至关重要,也有助于思考国际关系中的重要问题———国家为什么会参与到国际合作中来?
现有的"一带一路"研究大多聚焦于特定的"一带一路"沿线国家,通过案例分析方法,研究沿线国家与中国的双边关系,进而指出中国在"一带一路"合作中面临的机遇和挑战。
本文将政策扩散(policy diffusion)的理论和方法应用到"一带一路"的研究中:一个国家是否参加国际合作的决策不仅是国内外政治经济条件的产物,还可能是观察他国政策后学习、竞争和模仿的结果。解释一国是否加入"一带一路"倡议,需要考虑政策扩散带来的影响,沿线国家需要观察其他国家的行为来获得可用的信息,帮助本国做出适当的决策。具体而言,沿线国家在决定是否加入"一带一路"时,会学习先行国家的成功经验,会因为与他国的经济竞争关系而采取更主动的行为,也会模仿与自己制度相似的国家的行为,这些扩散机制有助于解释沿线国家在"一带一路"倡议响应中的差异性行为。本文将基于2014年到2018年64个沿线国家对"一带一路"倡议的响应数据对上述机制进行系统分析。
本文共分为五个部分:第一部分对现有的"一带一路"研究做了总结。第二部分提出本文的核心论点,将沿线国家选择响应"一带一路"倡议的行为视为政策扩散,重点关注扩散机制如何影响沿线国家对"一带一路"倡议的响应。第三部分对本文的数据来源、变量选择和研究方法做了详细的描述。第四部分展示了实证分析的结果。第五部分对全文进行总结,并对"一带一路"倡议的前景作出展望。
一、"一带一路"研究述评
在"一带一路"倡议的推进过程中,一个关键问题是沿线国家的响应问题:为什么有的国家积极响应,有的则迟疑不决?为什么有的国家出现了由消极迟疑到积极欢迎的态度转变?哪些因素在形塑着"一带一路"沿线国家对"一带一路"倡议的响应?对于这些问题,国内学界已有诸多探讨,可归纳为两个层面:第一个层面是从宏观层面上论述"一带一路"的价值属性和理论基础,探讨"一带一路"倡议的应然价值;第二个层面是以国家为单位,详尽分析"一带一路"沿线国家的国家利益考量。
具体地,在宏观层面,郑伟和桑百川指出,"一带一路"倡议产生的国际背景是世界市场失灵,具体表现为发达国家对金融体系和先进生产技术的垄断、全球公共物品供给严重不足、负外部性严重和贫富差距等,而"一带一路"倡议正是一项崭新的、助力解决世界市场失灵问题的方案。
微观层面的讨论具体表现为对"一带一路"沿线国家的国别分析,覆盖了俄罗斯、印度、印尼、越南、澳大利亚、缅甸和日本等国,这些国家有的积极响应,有的迟疑不决,有的则出现了前期冷淡、后期升温的态度转变。这些分析相对具体,大多是基于分析对象的经济发展诉求、国内政局、外交关系和地缘政治立场来展开的。"一带一路"沿线国家分布着诸多发展中国家,这些国家对"一带一路"倡议为本国带来的经济发展机遇,尤其是基础设施建设的提升,有着诸多期待,缅甸、越南和土耳其均在此列。
颇为遗憾的是,上述的宏观和微观两个层面的讨论鲜有交集,学者们要么从宏观层面讨论"一带一路"倡议的理论基础,即该倡议得到响应的必然性和合理性;要么从较为微观的沿线国家具体国情着眼,综合这些国家内部的官方表态、智库研究和媒体评论来分析沿线国家的国家利益考量,进而为该国的响应与否提供解释和印证。问题在于,通过宏观层面的论证,我们只能知晓"一带一路"倡议在应然上对沿线国家的裨益之处;而通过微观层面的国别分析,我们也只能对单个国家的行为选择作出基于该国具体情况的实然评析,这种评析往往仅适用于一国,而不具有普遍性和可扩展性。即便有学者作出对国际社会和诸多国家影响因素的归纳尝试
此外,现有研究在理论解释力上也存在欠缺。目前对"一带一路"的宏观理论研究大多关注于静态的结构性因素,如国家间的权力均衡、经济贸易、社会交往、制度建设和意识形态观念认同等。这些解释因素忽略了国际合作中的动态交互因素,对国际合作中的时间因素和时序性也没有给予充分的重视。事实上,国家会根据国际形势的变化,对自身的政策作出灵活的调整,也会参考先行者的经验作出决策,从而产生自发传播和扩散的过程,而现有的理论很难对这些现象给出有力的解释。
总结一下,从理论上看,现有的"一带一路"宏观理论研究大多着眼于国家内外部的结构性因素,普遍忽视了沿线国家间的互动因素。从方法上看,现有的"一带一路"实证研究主要是针对具体国家的案例分析,所挖掘出的机制难以一般化和理论化。为弥补现有研究的不足,本文将政策扩散的理论和方法引入"一带一路"的研究中,既可以为解释沿线国家间的相互影响提供理论依据,也能利用大样本的定量方法得出一般性的规律。本文将在第二部分进行详细介绍。
二、政策扩散视角下的"一带一路"倡议响应
政策扩散指的是一项新型的政策在被某一政策主体采纳后,又被系统内其他主体先后采纳的过程。在当前政治学、公共管理研究中,政策扩散问题得到了广泛的讨论。目前,大多数关于政策扩散的研究文献都集中于国内政治领域,当某一层级的政府的决策受到其他政府早期决策的影响时,政治决策就发生了扩散。
在国内政策领域里,政府之间可以通过学习、竞争、模仿等机制影响政策扩散的发生。
本文提出了四个有待检验的核心假设。
假设1 "学习机制":如果一个沿线国家在加入"一带一路"后与中国的贸易量出现增长,那么其他沿线国家加入"一带一路"的可能性将会提升。
假设2 "竞争机制":如果一个沿线国家选择加入"一带一路",那么与其经济结构相似度高的沿线国家加入"一带一路"的可能性将会提升。
假设3 "模仿机制":如果一个民主体制的沿线国家选择加入"一带一路",那么与其政体相似的沿线国家加入"一带一路"的可能性将会提升。
假设4 扩散机制的交互作用:如果沿线国家与中国的合作关系越紧密,那么"一带一路"倡议响应扩散中"学习机制"和"竞争机制"的效应都会更强,但"模仿机制"的效应会更弱。
以下将对上述假设进行详述。
(一)学习机制
政策的成功与否会塑造后来者对于政策价值的判断,进而影响是否采纳此项政策,这就是政策扩散中的"学习机制"。
"学习机制"意味着国家并不只是盲目跟风,只有观察到其他国家从国际合作中获得了切实的好处,才会效仿和加入。在"一带一路"倡议中,先加入"一带一路"的国家的成功与否,将会影响后来者对于"一带一路"前景的判断,进而影响其是否选择响应。作为一项经济合作倡议,"一带一路"能够为沿线国家带来的好处之一就是与中国贸易量的提升。有学者基于双重差分模型发现,"一带一路"倡议显著提升了中国与沿线国家的贸易量,而这种成功的合作经验也会影响到其他国家的行为。
以"一带一路"倡议在西欧的拓展为例,西欧国家并不算是初始意义上的"一带一路"沿线国家,在倡议提出后的几年内都没有明确的表态。然而随着"一带一路"成功经验的增多,扩大贸易规模与拉动本国经济增长的需要使得一些欧洲国家的态度开始松动。2019年,意大利正式与中国签署"一带一路"倡议谅解备忘录,成为首个加入"一带一路"的G7国家。正如意大利经济发展部副部长杰拉奇(Michele Gerac)在博鳌亚洲论坛中所提到的,"一带一路"对促进合作国家的经济发展起到了积极作用,而意大利此举"要弥补过去浪费的时间,要抓紧加快与中国的经贸合作"。
(二)竞争机制
除了相互学习,竞争关系也会引发政策扩散和增加政策采纳的可能性。"竞争机制"指的是主体间为争夺资源而争相采纳某项政策的过程。
如何衡量国家间的竞争关系一直是国际经济研究中的一个难题。有研究指出,经济结构的相似程度是衡量两个国家间经济竞争关系的有效指标。一对国家存在着相似的经济结构和相似的进出口商品项目,意味着二者在国际市场上存在着竞争关系,特别是在对于外国资本的争夺上存在较量。
(三)模仿机制
公共政策的国际扩散领域也存在"模仿机制",即国家会模仿那些与自己情况相近的国家的政策采纳情况,帮助自己作出决策。
关于"模仿机制",与"一带一路"紧密相关的另一项倡议———亚洲基础设施投资银行,可以为我们提供一个合适的例子。在亚投行的发起之初,西方社会抱有较强的提防心理,对于亚投行的治理能力、公平性和透明性都存在质疑,直到英国于2015年3月申请成为亚投行的初始成员国后,其他西方国家包括德国、法国、意大利等也纷纷选择加入。由此可见,民主体制的国家间具有很强的模仿效应,能够促进国家合作协定的扩散。据此我们得到假设3,即沿线国家间的政治制度相似性会带来模仿效应,提升参加"一带一路"的可能性。
(四)扩散机制的交互作用
最后,上述扩散机制受到沿线国家与中国关系的影响。"学习机制"是对其他国家成功经验的效仿,与中国的合作关系越紧密,合作基础越好,则意味着他国的成功经验更有可能在本国被复刻,因此"学习机制"的效应就会越强,加入"一带一路"的可能性也会进一步上升。"竞争效应"源于经济结构相似带来的国家间竞争,而与中国的合作关系越密切、合作往来越多,意味着沿线国家面临着更大的与中国合作机会被他国争抢的风险,加入"一带一路"的需求会更迫切,因此"竞争机制"的效应也会更强,从而增加响应"一带一路"倡议的概率。
与"学习机制""竞争机制"不同,本文认为,与中国的合作关系更紧密会弱化"模仿机制"。"模仿机制"之所以会产生,是由于沿线国家对中国的情况不了解,需要观察自己认为可靠的国家的行为,来辅助自己的决策。而如果沿线国家已经和中国保持较密切的合作伙伴关系,则不需要依靠他国的信息来辅助判断,"模仿机制"的效应也会更弱。因此,我们提出了假设4,即如果沿线国家与中国的合作关系越紧密,那么"一带一路"倡议响应扩散中"学习机制"和"竞争机制"的效应都会更强,但"模仿机制"的效应会更弱。
三、研究设计
(一)样本选取
本文对2014到2018年的"一带一路"倡议扩散进行研究。2013年,国家主席习近平在海外出访中正式提出"丝绸之路经济带"和"21世纪海上丝绸之路"的建设愿景,并于同年11月得到了中共十八届三中全会的正式确认。在此之后,中国开始与各沿线国家正式签署合作协议。由此,2014年可被视为"一带一路"倡议的起始年份。
在沿线国家的选取范围上,国家发改委、外交部、商务部于2015年联合发布了《推动共建丝绸之路经济带和21世纪海上丝绸之路的愿景与行动》,规定了"一带一路"倡议的框架思路、合作重点与合作机制,也明确了"一带一路"的覆盖范围:"丝绸之路经济带重点畅通中国经中亚、俄罗斯至欧洲(波罗的海);中国经中亚、西亚至波斯湾、地中海;中国至东南亚、南亚、印度洋。21世纪海上丝绸之路重点方向是从中国沿海港口过南海到印度洋,延伸至欧洲;从中国沿海港口过南海到南太平洋。"
表1 "一带一路"沿线国家分布
地区 | 国家 |
东亚 | 蒙古国 |
东南亚 | 新加坡、泰国、越南、马来西亚、印度尼西亚、菲律宾、缅甸、柬埔寨、文莱、老挝、东帝汶 |
南亚 | 印度、孟加拉国、巴基斯坦、斯里兰卡、尼泊尔、阿富汗、马尔代夫、不丹 |
中亚 | 哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦、土库曼斯坦、吉尔吉斯斯坦、塔吉克斯坦 |
西亚 | 卡塔尔、科威特、巴林、阿拉酋、以色列、土耳其、伊朗、伊拉克、阿曼、约旦、沙特阿拉伯、阿塞拜疆、黎巴嫩、格鲁吉亚、也门、亚美尼亚、叙利亚、巴勒斯坦 |
北非 | 埃及 |
东欧 | 俄罗斯、波兰、捷克、匈牙利、罗马尼亚、塞尔维亚、乌克兰、斯洛伐克、斯洛文尼亚、保加利亚、立陶宛、白俄罗斯、克罗地亚、爱沙尼亚、拉脱维亚、波黑、马其顿、阿尔巴尼亚、摩尔多瓦、黑山 |
值得一提的是,本文中"一带一路"沿线国家不包括其后以南非、智利等国为代表的所谓的"'一带一路’的自然延伸国家",这些国家中相当一部分并不处于"一带一路"沿线区域,却也以不同形式对"一带一路"倡议予以响应。本文认为,这些国家的加入属于"一带一路"拓展中的"意外之喜"。如果采用更广义的界定,对于研究对象的总体的界定将会更加模糊,会更难判断潜在的"一带一路"参加者。因此,本文对这些自然延伸国家予以剔除。
(二)研究方法
在模型设定方面,本文将采用配对事件史分析法(dyadic event history analysis)来检验分析"一带一路"沿线64个国家的响应及其扩散机制。事件史分析法(event history analysis)是在政策扩散研究中得到广泛使用的量化方法,其目标在于描摹个体在指定时间跨度内行为发生的变化。在该方法中,因变量是一个由0和1构成的虚拟变量,当个体经历变化,则记为1,否则就维持在0。因变量为虚拟变量的这一特点使得logistic回归成为本文选用的估计模型。
本文所使用的配对事件史分析法,是对于传统事件史分析法的进一步改进:通过将每个分析单元进行两两配对,可以更清晰地解释在政策扩散中,一个地区的决策如何受到另一个地区行为的影响,从而探讨更加丰富的扩散机制。配对事件史分析法最早在对美国儿童保险政策改革的研究中被提出,该研究将50个州进行两两配对组合,结合事件史分析法,发现那些改革成效较好的地区,其改革方案更容易被效仿,进而首次提出了政策扩散的学习机制。
本文关心的核心事件是"是否响应'一带一路’倡议",而本文所选用的评判一个国家是否响应的标准是该国是否与中国签署了关于"一带一路"的双边合作文件。这里的合作文件既包括合作协议,也包括谅解备忘录的形式。
为了更好地适用于配对事件史分析法,本文对数据结构也做了相应的调整:对于每一个"一带一路"沿线国家A,我们都和其他63个沿线国家B进行两两配对,共产生4032 (64×63)种国家配对组合。由于研究的时间区间是2014—2018年,因此共得到20160个(4032个配对×5年)"配对—年"的数据点。在每一个配对中,我们将B国家定义为先行者,即先加入"一带一路"倡议的国家,A国家则是后来者。本文所要观测的扩散效应就是先行国家B加入"一带一路"是如何影响后来者A国的决策的。在数据清理方面,我们删除了国家A早于或等于国家B响应"一带一路"时间的样本,由此保证政策扩散发生的先后时序性。进一步地,如果国家B于第t-1年加入了"一带一路",那么"国家A—国家B"的配对从第t年开始赋值;如果在第t+n(n≥0)年A国加入了"一带一路",则因变量记为1,否则记为0。遵循事件史分析法的惯例,国家A加入"一带一路"后(因变量变成1后)的数据被删除。此外,为了消除潜在的样本偏误,我们也删除了那些国家B加入"一带一路"当年以及此前的样本,因为只有在国家B加入的下一时期,才存在国家A和国家B的相互影响关系。
以孟加拉国(2016年与中国签订"一带一路"协议)为例,当孟加拉国作为国家A时,它可以与其他"一带一路"沿线国家(作为国家B)构成63种配对情况、315个(63个配对×5年)配对数据点。但是由于时间先后顺序,只有当国家B的采纳时间早于2016年时,孟加拉国的决策才可能受到该国的影响,因此只能保留"孟加拉国—斯里兰卡(2014年加入)""孟加拉国—土耳其(2015年加入)"等几个配对,其他配对则被删除。以其中的一个国家配对"孟加拉国(国家A,2016年加入)—斯里兰卡(国家B,2014年加入)"为例,根据我们上文中的处理方法,该配对在各年的取值为0(2015)、1(2016)。删除2015年前的数据是因为2014年时斯里兰卡刚刚加入"一带一路",只能影响孟加拉国在下一期(也就是2015年)的行为。删除2016年后的数据是因为,按照事件史分析法的模式,事件发生后的数据应当被删除。每一个"一带一路"沿线国家都会按照上述的方案进行处理,最终共获得了2014—2018年2830个配对数据点。
(三)变量设置
1.因变量
本文的因变量是"是否加入'一带一路’"。它所测量的是在"国家A—国家B"所构成的一个配对中,在某一特定年份t,国家A是否签署了"一带一路"双边文件。这是一个二元虚拟变量,如果一个国家A在t年与中国签署了与"一带一路"相关的双边合作文件,则因变量编码为1,否则即被编码为0。因变量将是一组生存数据,在t年一旦编码为1,代表对"一带一路"进行了响应,则这一观察单位A在t年后的数据将被删除,不再显示。
2.自变量
本文主要关注的是"一带一路"倡议响应中的扩散效应,具体包括"学习机制""竞争机制"和"模仿机制",以及三种扩散机制和中国合作关系的交互作用。首先,关于"学习机制","一带一路"倡议是一项以推动经济发展,增加双边贸易、投资和基础设施建设为主要目的的国际合作倡议,在加入"一带一路"后,与中国贸易量实现提升无疑是一种成功达到目标的表现。因此,我们使用国家B在第t-1年加入"一带一路"后,第t年与中国贸易进出口总额占GDP比重的增加值来度量"学习机制",与中国贸易增加越多,说明B国加入"一带一路"的决策越成功,就越能增加A国加入"一带一路"的可能性。
关于"竞争机制",本文使用A国和B国的经济结构相似程度来测量,我们构建了一个国家间经济结构相似度指数:
Sab代表A国和B国经济结构相似度指数,Xak代表A国的k产业占GDP的比重,Xbk代表B国的k产业占GDP的比重。k包括第一产业、第二产业和第三产业。0≤Sab ≤1,当Sab越趋近于1时,意味着A国和B国经济结构相似程度越高;当Sab越趋近于0时,意味着两国经济结构相似程度越低。
关于"模仿机制",本文使用A国和B国是否同为民主国家来测度。本文使用polity IV数据库的政体指数,取值为-10到10,数值越大,民主程度越高。如果A国和B国的polity IV指数都大于6则变量记为1,反之为0。
3.控制变量
本文的控制变量包括三部分,分别是"A国政治经济变量""A国与中国的关系变量"与"A国—B国的配对变量"。首先,本文控制了一系列A国内部的政治经济变量,具体包括人均GDP、GDP增长率和宽带覆盖率,分别用于衡量A国的经济发展程度、现阶段经济状况和基础设施建设状况,因为这些都可能会影响沿线国家对"一带一路"的需求。其中,人均GDP取自然对数,GDP增长率和宽带覆盖率是百分数的形式,三个变量均做滞后一年处理,用以反映上一年的经济状况对下一阶段的决策的影响。此外,我们还控制了A国与美国的关系。"一带一路"被一些学者视为对美国区域霸权的挑战,而一些沿线国家也的确存在对美国的忌惮,对加入"一带一路"的态度摇摆不定。
第二部分的控制变量是A国与中国的关系变量。具体包括与中国的伙伴关系、领土接壤状况、与中国的军事冲突,以及与中国贸易占GDP的比重。首先,关于与中国的合作伙伴关系,目前中国已与世界上的80多个国家建立了不同类型的伙伴关系。如果沿线国家A与中国没有伙伴关系,则变量记为0;如果沿线国家A与中国只建立了合作伙伴关系(包括友好合作伙伴关系、合作伙伴关系、全面合作伙伴关系等),则变量记为0.5;如果沿线国家A与中国建立了战略伙伴关系(包括战略伙伴关系、全面战略伙伴关系、战略合作伙伴关系等),则变量记为1。
与中国的领土接壤状况来源于correlates of war数据库中的领土接壤指标,涵盖了从1816年到2016年的领土变更状况,我们将这一指标与本文的国际合作扩散数据库进行匹配。其中,2016年后的数据用2016年代替,测量指标是一个虚拟变量,如果A国与中国存在陆地或水域上的接壤状况则记为1,否则记为0。与中国的军事冲突则选取自correlates of war数据库中的军事冲突数据库,如果国家A和中国在1991年冷战结束之后发生过武装冲突,则变量记为1,否则为0。作为一个重要的国际关系史节点,冷战后的冲突更能反映出国家间的对立关系。最后,A国与中国的贸易进出口总额来源于世界银行数据库,我们将这一数值除以当期A国的GDP总量并滞后一年,用以衡量A国对中国的经贸往来密切程度。
第三部分的控制变量是A国与B国的配对变量。我们分别控制了A国与B国的政治同盟关系、军事冲突关系和领土接壤关系,这三个变量均为虚拟变量的形式,数据均来源于correlates of war数据库,测量方式与上文相同。最后,我们还设置了时间变量,计算方式为自每个国家配对开始存在后计数,计算随着每年的时间推移,各配对延续的时间长度,单位为年。在后续的回归分析中,我们将加入时间变量、时间变量的平方项与时间变量的三次方项来控制时间趋势。变量设置的描述性统计如表2所示。
表2 各变量的描述性统计
类别 | 变量 | 样本量 | 均值 | 标准差 | 最小值 | 最大值 |
因变量 | A国签署"一带一路"合作文件 | 2830 | 0.387 | 0.487 | 0 | 1 |
自变量 | 学习机制(B国贸易增长率) | 2025 | 0.059 | 0.162 | -0.386 | 0.370 |
竞争机制(A国—B国经济同质程度) | 1512 | 0.954 | 0.050 | 0.722 | 1.000 | |
模仿机制(A国—B国同为民主政体) | 2830 | 0.655 | 0.475 | 0 | 1 | |
A国政治经济变量 | 人均GDP | 2634 | 8.774 | 1.308 | 6.35 | 11.09 |
GDP增长率 | 2634 | 3.157 | 4.103 | -25.91 | 20.63 | |
宽带覆盖率 | 2573 | 9.772 | 9.355 | 0 | 30.08 | |
美国盟友 | 2830 | 0.057 | 0.231 | 0 | 1 | |
政体 | 2582 | 0.973 | 7.482 | -10 | 10 | |
A国与中国关系变量 | 与中国伙伴关系 | 2830 | 0.307 | 0.444 | 0 | 1 |
与中国接壤 | 2830 | 0.228 | 0.419 | 0 | 1 | |
与中国军事冲突 | 2830 | 0.140 | 0.347 | 0 | 1 | |
与中国贸易占GDP比重 | 2611 | 0.133 | 0.175 | 0.002 | 0.905 | |
A国—B国配对变量 | 同盟关系 | 2830 | 0.071 | 0.258 | 0 | 1 |
军事冲突关系 | 2830 | 0.034 | 0.180 | 0 | 1 | |
接壤关系 | 2830 | 0.052 | 0.223 | 0 | 1 |
四、研究结果
本文选择2014—2018年作为政策扩散的观察期。在这5年期间,"一带一路"沿线的64个国家中有54个国家通过签署双边文件对"一带一路"倡议进行了响应。本文统计了自2014年起,每月响应国家的数量,并以累积曲线的形式绘制了图1。可以发现,在"一带一路"提出后的初始时期,选择响应"一带一路"并与中国签订合作协议的国家数量较少,仅有俄罗斯、哈萨克斯坦、斯里兰卡等中国周边邻国或是经济合作密切的国家选择加入;而随着"一带一路"倡议逐渐成熟,选择加入的国家出现了明显的增长,并在2015年末及2017年中旬出现两个峰值,前者是中东欧国家的集中加入,后者是与一系列亚洲国家协议的正式签署;最后,随着大部分沿线国家的加入,"一带一路"的扩散再度回归了平缓状态。
图1
在描述了"一带一路"的扩散趋势后,本研究的主要目标在于检验各类扩散机制的存在。在表3中,我们对"一带一路"倡议扩散的"学习机制"进行检验。模型一控制了时间趋势,即时间变量、时间变量的平方与时间变量的三次方。学习效应的结果显示,如果B国在加入"一带一路"后与中国的贸易量出现了增长,A国更有可能去学习这一成功经验,提高了A国加入"一带一路"的可能性。在模型二到模型四中,我们又分别加入了A国控制变量、A国与中国的关系变量以及A国—B国配对控制变量,学习效应仍然保持正向显著。为了方便解读logit模型的系数,我们计算了模型四的概率比(odds ratio)。结果显示,当先行的国家B在加入"一带一路"后与中国贸易增长率每提高1个百分点,后来的国家A加入"一带一路"的概率也会随之增加0.36倍。
表3 "一带一路"倡议扩散的学习效应
模型一 | 模型二 | 模型三 | 模型四 | |
"学习机制"(B国贸易增长率) | 2.365*** | 2.592*** | 3.637*** | 3.601*** |
(0.370) | (0.455) | (0.567) | (0.562) | |
A国政治经济变量 | ||||
人均GDP | -1.429*** | -1.583*** | -1.593*** | |
(0.0986) | (0.114) | (0.115) | ||
GDP增长率 | 0.106*** | 0.132*** | 0.133*** | |
(0.0180) | (0.0240) | (0.0240) | ||
宽带覆盖率 | 0.182*** | 0.207*** | 0.207*** | |
(0.0112) | (0.0168) | (0.0172) | ||
美国盟友 | -0.0222 | -0.646 | -0.647 | |
(0.238) | (0.476) | (0.478) | ||
政体 | -0.0523*** | -0.00655 | -0.00620 | |
(0.0116) | (0.0131) | (0.0132) | ||
A国与中国关系变量 | ||||
与中国伙伴关系 | 2.279*** | 2.270*** | ||
(0.244) | (0.249) | |||
与中国接壤 | 0.113 | 0.104 | ||
(0.235) | (0.240) | |||
与中国军事冲突 | -5.130*** | -5.155*** | ||
(0.771) | (0.777) | |||
与中国贸易占GDP比重 | -3.710*** | -3.714*** | ||
(0.414) | (0.424) | |||
A国—B国配对变量 | ||||
同盟关系 | -0.128 | |||
(0.317) | ||||
军事冲突关系 | -0.125 | |||
(0.560) | ||||
接壤关系 | 0.663 | |||
(0.454) | ||||
常数项 | -2.484*** | 7.180*** | 6.856*** | 6.883*** |
(0.365) | (0.827) | (0.860) | (0.863) | |
时间趋势项 | 是 | 是 | 是 | 是 |
pseudoR2 | 0.0706 | 0.214 | 0.385 | 0.386 |
N | 2025 | 1653 | 1630 | 1630 |
注:表中为logistic回归模型;时间趋势项包括:每一个配对的持续时间(单位为年),持续时间的平方,持续时间的三次方;标准误在每个国家配对层面做聚类处理,*p<0.1, **p<0.05, ***p<0.01。
表4检验了"一带一路"倡议扩散中的"竞争机制"。在模型一的基准回归中,我们发现竞争效应的回归系数正向并在p=0.1的程度上显著,说明如果先行国家B与后来的国家A存在着较高的经济结构相似度,那么国家B加入"一带一路"会对国家A形成竞争压力,进而提高国家A加入"一带一路"的概率。在模型二、模型三和模型四中,我们分别加入各类控制变量。在模型二到模型四中,"竞争机制"的回归系数始终保持正向,尽管在模型二中并不显著,但在模型三加入A国与中国的关系变量,在模型四加入A国与B国的经济相似度后,仍然保持了p<0.05的显著度。从模型四可以看出,当A国和B国的经济结构相似度提高一个百分点,A国加入"一带一路"的概率也会随之增加0.19倍。
表4 "一带一路"倡议扩散的竞争效应
模型一 | 模型二 | 模型三 | 模型四 | |
"竞争机制"(A国—B国经济同质程度) | 1.978* | 1.683 | 3.460** | 2.967** |
(1.055) | (1.302) | (1.356) | (1.384) | |
A国政治经济变量 | ||||
人均GDP | -1.362*** | -1.708*** | -1.743*** | |
(0.111) | (0.135) | (0.136) | ||
GDP增长率 | 0.120*** | 0.215*** | 0.233*** | |
(0.0210) | (0.0410) | (0.0425) | ||
宽带覆盖率 | 0.187*** | 0.189*** | 0.193*** | |
(0.0128) | (0.0193) | (0.0201) | ||
美国盟友 | 0.0348 | -0.704 | -0.757* | |
(0.226) | (0.440) | (0.455) | ||
政体 | -0.0560*** | -0.00533 | -0.00508 | |
(0.0126) | (0.0137) | (0.0139) | ||
A国与中国关系变量 | ||||
与中国伙伴关系 | 2.375*** | 2.460*** | ||
(0.283) | (0.291) | |||
与中国接壤 | -0.769*** | -0.851*** | ||
(0.295) | (0.298) | |||
与中国军事冲突 | -5.414*** | -5.610*** | ||
(0.779) | (0.823) | |||
与中国贸易占GDP比重 | -6.053*** | -6.253*** | ||
(0.601) | (0.600) | |||
A国—B国配对变量 | ||||
同盟关系 | 0.168 | |||
(0.413) | ||||
A国—B国配对变量 | ||||
军事冲突关系 | -0.462 | |||
(0.701) | ||||
接壤关系 | 1.808*** | |||
(0.559) | ||||
常数项 | -4.560*** | 4.768*** | 4.377*** | 4.841*** |
(1.097) | (1.472) | (1.574) | (1.605) | |
时间趋势项 | 是 | 是 | 是 | 是 |
pseudoR2 | 0.0481 | 0.190 | 0.405 | 0.415 |
N | 1512 | 1359 | 1336 | 1336 |
注:表中为logistic回归模型;时间趋势项包括:每一个配对的持续时间(单位为年),持续时间的平方,持续时间的三次方;标准误在每个国家配对层面做聚类处理,*p<0.1, **p<0.05, ***p<0.01。
在表5中,我们对"一带一路"倡议扩散的"模仿机制"做了检验。在模型一的基准回归中,"模仿机制"的回归系数呈正向显著。这说明当先行国B和后来国A同为民主政体时,如果B国率先加入了"一带一路",那么A国也更有可能响应"一带一路"。在模型二、模型三和模型四中,我们又分别加入了三类控制变量,模仿效应始终正向且显著。模型四的系数可以被解释为,当B国与A国同为民主政体时,A国加入"一带一路"的概率会比其他政体组合情况高出1.5倍。
表5 "一带一路"倡议扩散的模仿效应
模型一 | 模型二 | 模型三 | 模型四 | |
"模仿机制"(A国—B国同为民主政体) | 0.378*** | 0.458*** | 0.425*** | 0.435*** |
(0.0872) | (0.117) | (0.121) | (0.121) | |
A国政治经济变量 | ||||
人均GDP | -0.536*** | -0.359*** | -0.366*** | |
(0.0629) | (0.0695) | (0.0701) | ||
GDP增长率 | 0.0197 | -0.0121 | -0.0114 | |
(0.0166) | (0.0182) | (0.0183) | ||
A国政治经济变量 | ||||
宽带覆盖率 | 0.0896*** | 0.0793*** | 0.0790*** | |
(0.00739) | (0.00820) | (0.00820) | ||
美国盟友 | 0.854*** | 1.516*** | 1.527*** | |
(0.161) | (0.204) | (0.204) | ||
政体 | -0.0517*** | -0.0177* | -0.0177* | |
(0.00876) | (0.00941) | (0.00945) | ||
A国与中国关系变量 | ||||
与中国伙伴关系 | 0.876*** | 0.865*** | ||
(0.101) | (0.101) | |||
与中国接壤 | -0.221 | -0.233 | ||
(0.166) | (0.167) | |||
与中国军事冲突 | -0.786*** | -0.814*** | ||
(0.186) | (0.187) | |||
与中国贸易占GDP比重 | 0.895*** | 0.916*** | ||
(0.281) | (0.281) | |||
A国—B国配对变量 | ||||
同盟关系 | -0.246 | |||
(0.202) | ||||
军事冲突关系 | -0.147 | |||
(0.348) | ||||
接壤关系 | 0.463 | |||
(0.309) | ||||
常数项 | -3.548*** | 1.284 | -0.184 | -0.123 |
(0.690) | (0.903) | (0.954) | (0.959) | |
时间趋势项 | 是 | 是 | 是 | 是 |
pseudoR2 | 0.0481 | 0.190 | 0.405 | 0.415 |
N | 1512 | 1359 | 1336 | 1336 |
注:表中为logistic回归模型;时间趋势项包括:每一个配对的持续时间(单位为年),持续时间的平方,持续时间的三次方;标准误在每个国家配对层面做聚类处理,*p<0.1, **p<0.05, ***p<0.01。
图2
图2
"学习机制"的交互作用
注:数据来源请参照附录二,本图为作者根据分析结果自行绘制。横轴是与中国贸易量占GDP的比重,取值从从最低的10%到最高的90%;纵轴是边际效应值,其中每个数据点显示的是,对于不同的与中国贸易往来数值,"学习机制"产生的边际效应与95%的置信区间。
本文也按照相同的方式,对"竞争机制"和"与中国贸易往来"的交互作用进行检验。与之前的假设预测相同,与中国贸易往来越密切,经济结构相似度对沿线国家产生的竞争压力就越大,"竞争机制"的效应也会越强,从而提高其加入"一带一路"倡议的可能性。见图3。
图3
图3
"竞争机制"的交互作用
注:数据来源请参照附录二,本图为作者根据分析结果自行绘制。横轴是与中国贸易量占GDP的比重,取值从从最低的10%到最高的90%;纵轴是边际效应值,其中每个数据点显示的是,对于不同的与中国贸易往来数值,"竞争机制"产生的边际效应与95%的置信区间。
最后,我们还检验了"模仿机制"的交互作用。"模仿机制"之所以会产生,是由于沿线国家对中国的不了解和对于"一带一路"倡议的疑虑。因此,在衡量与中国合作关系的指标上,我们选择了"与中国伙伴关系"进行测量,更能反映出沿线国家是否与中国建立起常态化、制度化的合作关系。图4呈现了"模仿机制"与"中国伙伴关系"的交互作用。可以看出,随着与中国伙伴关系的加深,模仿效应的作用在逐渐减弱。这也说明,只有那些与中国合作关系不够密切、对中国不够了解、缺乏制度性沟通渠道的国家,才会更加依赖于来自相同政体国家的模仿效应。
图4
图4
"模仿机制"的交互作用
注:数据来源请参照附录二,本图为作者根据分析结果自行绘制。横轴是与中国合作伙伴关系,0=无伙伴关系,0.5=合作伙伴关系,1=战略伙伴关系;纵轴是边际效应值,其中每个数据点显示的是,对于不同的与中国伙伴关系,"模仿机制"产生的边际效应与95%的置信区间。
五、结论
本文基于政策扩散的视角,分析了沿线国家间的互动关系如何影响对"一带一路"倡议的响应。我们发现,政策扩散中的"学习机制""竞争机制"和"模仿机制"均可以解释沿线国家对"一带一路"倡议的响应。"学习机制"为"一带一路"倡议的扩散提供了"拉力":沿线国家可以通过"看中学"的方式,借鉴其他国家与中国合作的成功经验,选择更积极地加入到"一带一路"中来。而"竞争机制"则为"一带一路"扩散创造了"推力":来自其他国家的经济竞争压力使得加入"一带一路"成为一项更迫切的需求,从而提高沿线国家响应倡议的积极性。"模仿机制"则帮助沿线国家消除国际合作中的不确定性,通过模仿与自己政治体制相似、互信程度高的国家的行为,为自己加入"一带一路"与否的决策提供支撑。此外,我们还发现扩散机制受到沿线国家与中国关系的影响:与中国更紧密的合作关系能够增强"学习机制"和"竞争机制"的效用,但降低了"模仿机制"的作用。这意味着与中国亲疏关系不同的沿线国家,将会依赖不同的扩散机制加入到"一带一路"中来。
本文的实证发现为"一带一路"研究提供了新的视角。现有文献大多倾向于针对单一国家进行案例分析,侧重于解释静态的结构性因素。本文则通过在国际关系中引入政策扩散的理论和方法,为该议题的研究提供了一个侧重于动态交互的研究方向,即重视国际合作中的时间性和次序性,研究国家间的学习、竞争与模仿等机制在促成国际合作中的影响。事实上,不仅是"一带一路"问题研究,政策扩散与国际关系的结合也有助于我们重新审视经典国关理论的局限与有待完善的空间,政策扩散理论对于互动机制、时间因素的强调都为现有的国际合作研究提供了重要补充。
在实践意义上,本文也为"一带一路"倡议增加了新的认知。中国作为一个新兴的大国,在对外合作与拓展自身影响力的过程中常常会面临周边国家的不信任。本文的研究结论表明,打破这种怀疑和不信任,一方面要靠中国自身的努力,与沿线国家建立起政治互信的纽带关系;另一方面也要依靠一些关键性的节点国家,通过对这些国家的动员,从其国际关系网络中吸引更多的国家加入,可以收到事半功倍的效果。此外,本文涉及的三种扩散机制对于不同的沿线国家所发挥的作用也是有差异的,这意味着"一带一路"倡议要因地制宜,注意分析沿线国家对"一带一路"倡议的需求和担忧,对于不同的国家施以差异化的策略,从而有效扩展中国国际合作的"朋友圈"。