？眼关键词？演腐败控制指标；基础设施投资；动态面板门限回归
[中图分类号]F752 [文献标识码] A [文章编号]1673-0461（2017）12-0072-04
2013年习近平总书记先后提出了“新丝绸之路经济带”和“21世纪海上丝绸之路”的战略构想，这一构想引起了国内外的高度关注。“一带一路”沿线许多国家基础设施陈旧，严重阻碍了本国经济的进一步发展，但东道国清廉程度在投资决策中占据着重要的权重，更直接影响到投资的经济效果。本文将从腐败控制指标入手，通过动态面板门限模型寻找腐败控制指标是否对我国基建投资发挥其经济效应具有U型效果，从而为我国“一带一路”未来基础设施投资领域和流向地产生现实指导意义。
一、“一带一路”沿线国家腐败环境现状
我国对外投资活动无法离开东道国政府的管理，而政商关系最直观的体现就是腐败程度。一方面，腐败是破坏国际经济秩序的“杀手”，联合国和许多世界性组织都认同腐败问题是当前最应优先关注的紧迫问题，但另一方面，有时在东道国严格制度的约束下，海外投资者为了绕过繁杂的制度障碍，通过贿赂的方式获取投资许可证、税收减免等优惠政策，间接绕过了投资壁垒。“一带一路”沿线国家中，腐败问题比全球平均情况更为严峻，尤其是中亚五国（见表1）。
表1显示，在“一带一路”沿线部分国家里，多数国家存在严重腐败情况。中亚作为“一带”中线的枢纽，腐败情况最为严重，情况最理想的哈萨克斯坦也仅在全球排名126。东盟各国情况十分悬殊，南亚各国排名参差不齐，但总体情况好过中亚，而作为“一带一路”枢纽的巴基斯坦，只排在126位，清廉环境堪忧。西亚和独联体国家中，尤其是俄罗斯、叙利亚和伊拉克等国均排名靠后，位于全球低端。在众多区域中，中东欧整体情况较好，但也无法改变“一带一路”沿线国家整体腐败严重的现状。
我们可以看出“一带一路”沿线国家整体清廉程度不高，而基础设施投资耗时长、投入大、风险高、收效慢，这对我国企业进行海外投资是机遇更是挑战。
二、研究设计
（一）计量模型设定
本文?C合了索洛增长模型和门限模型，采用动态面板门限模型估计法来寻找“临界点”和验证投资的作用。文章设定计量模型为：
gdpit=β0+β1gdpit-1+β2fdiit+β3hangkongit+β4tongxunit+β5fdiit×hangkongit×I（thrr）+β7renkouit+β8chuxuit+β9exportit+β10flationit+μi+εit
由于中国对“一带一路”基础设施投资覆盖行业较广，无法全部纳入模型当中，所以本文选取了交通基础设施投资、通讯基础设施投资作为我国对“一带一路”基建投资的代表。模型中，i为个体，t为时期，μi为个体效应，εit为随机扰动项，gdp为东道国人均gdp，fdi是我国对东道国投资流量，renkou代表东道国人口增长率，储蓄是东道国总储蓄率占GDP的比重。hangkong衡量的是东道国航空运输量，代表东道国自身交通基础设施建设情况，tongxun是东道国每百万人的电话拥有量，用来衡量东道国自身通讯基建的总体情况。由于缺乏我国对沿线国家具体基建行业投资的双边数据，文章加入fdi分别与hangkong和tongxun的交互项，来代表我国对东道国交通基础设施和通讯基础设施的投资情况。同时，为了达到更好地效果，模型中加入了flation东道国通货膨胀率和export中国对东道国出口额两项作为控制变量。考虑到经济发展水平具有延续性和动态性，本文加入被解释变量的滞后一期gdpit-1构建动态面板门槛模型。其中，I（?）为门槛示性函数，thr表示门槛变量，？酌为具体的门槛值。当thr<？酌时，I（?）=0；当thr>？酌时，I（?）=1。根据相关理论，本文设定的门槛变量为东道国对腐败控制指标corruptionit，通过这个指标初步考察它对我国基建投资经济效应发挥的影响。
（二）变量选取与数据来源
考虑到我国在“一带一路”各个国家的投资额和部分国家数据缺失严重，文章选取2002～2014年“一带一路”沿线30个国家作为样本对象①。
实证数据中，东道国GDP、航空运输量、每百万人电话拥有量、人口增长率、总储蓄率占GDP的比重、通货膨胀率均来自于世界银行数据库。我国对东道国投资流量来自2003～2014年我国对外投资直接公报，贸易数据来自国家统计局数据库，东道国腐败控制指标来自全球治理指数数据库，它反映了政府控制腐败的能力，取值范围为-2.5～2.5，数值越大说明该国对腐败控制越好，反之，则越差。
三、实证结果及分析
（一）动态面板门限值估计及显著性检验
本文先根据前向正交离差变换法消除个体效应，即用观察值减去自该观察值之后的所有观察值的平均值，可有效解决变换后误差项存在序列相关的问题。相关计算公式为：εit*=■?[εit-■（εit+1+…+εiT）]。鉴于计量模型中含有gdpit-1而具有较强的内生性，本节选用gdpit-2和fdiit-1作为工具变量，然后以gdpit-1为被解释变量，以两个工具变量及其他外生变量为解释变量进行动态面板GMM估计，将估计得到的拟合值作为gdpit-1的代理变量。然后，按照面板门槛值的估计方法获得相应的门槛值及其显著性检验，再根据门槛值对数据样本进行分组，并运用两步系统GMM估计法对相应的动态面板门槛参数进行估计（见表2）。 动态面板门槛值估计和显著性检验结果显示，若以腐败控制指标为门槛变量，模型仅有一个门槛。门槛值为0.485。置信区间为[-0.573，2.080]。
（二）动态面板门限系数估计结果
根据获得的东道国腐败控制指标门槛值0.485，本文将数据样本进行有效划分，并运用动态面板系统GMM估计法进行估计。本文用Sargan检验来考察所选用工具变量的有效性，及用AR（1）检验和AR（2）检验判定模型是否存在序列相关。动态面板门槛估计结果显示，所有模型中被解释变量滞后一期的估计系数均显著为正，而且基本保持在0.8以上，表明被解释变量具有较强的动态性和延续性，此外鉴于估计系数都在0.8以上，因此本文选用系统GMM估计法也是合理的。模型中Sargan检验均接受工具变量有效的原假设，说明本文选取的工具变量都是有效的。AR（1）检验和AR（2）检验也显示出存在一阶序列相关，但不存在二阶序列相关，因此本文的估计结果是稳健的（见表3）。
通过观察相关变量的估计系数可知，若以东道国腐败控制指标为门槛变量，当腐败控制指标小于门槛值0.485时，我国对东道国投资的估计系数显著为正，东道国自身交通基建情况对本国经济影响的估计系数也显著为正，但两者的交叉项系数却显著为负，表明我国对东道国交通基础设施投资对东道国经济增长有负面作用。尽管东道国通讯基建情况指标的估计系数不显著，但其与我国投资流量的交互影响却显著不提高经济发展水平。说明若东道国政府对腐败治理不力，我国对其基础设施投资难以促进东道国的经济增长。一旦东道国腐败控制指标跨越门槛值0.485时，我国对东道国投资和其自身交通基建情况对经济增长作用的估计系数仍显著为正，不同的是两者的交互项却显著为正，表明越过门槛值后我国对东道国的交通基础设施投资可显著促进东道国的经济发展水平。不仅如此，跨越门槛值后，东道国自身通讯建设对本国经济促进作用的估计系数为正且在1%水平上显著，FDI×tongxun的估计系数也由显著为负转变为显著为正，说明越过门槛值我??对东道国通讯基础设施的投资也明显有利于促进当地的经济发展水平。
综上分析可知，我国对东道国的基础设施投资对促进其本国经济发展的影响存在明显的东道国腐败控制门槛，只有越过相应的门槛值，我国对东道国进行的基础设施投资才能显著促进其经济发展水平，否则这种影响效应就是负面的。
根据实证结果所找到的门限值，并结合2010～2014年五年间“一带一路”沿线65个国家东道国腐败控制平均值，我们给出了在沿线国家中，如果我国对其进行基础设施投资，能最大限度发挥投资给本国带来经济效应的国家。具体名单见表4。
由于文章选取研究对象个数和选取变量的限制，所得门限值略有一定局限。但根据本文实证研究得到的结果，从表4我们看出，能最大限度发挥我国基础设施投资经济效应的国家多集中在东南亚和中东欧地区，说明这两个地区东道国腐败控制较好，可以依靠外来的基建投资带给本国较大的经济收益。事实上，我国近几年在两个区域的基础设施投资也呈现快速增长的趋势，尤其是东南亚国家，占据了我国对“一带一路”基础设施投资的较大比重，说明文章的实证结果与我国“一带一路”基建投资实际情况也基本相符。
四、结 论
通过本文实证结果，我们可以看到我国“一带一路”基础设施投资给沿线国家带来了巨大影响。
1.东道国清廉程度与我国投资经济效果发挥息息相关
我国对“一带一路”沿线国家的投资若要带给东道国最大经济收益，东道国须将腐败控制在一定范围内。我国企业在进行海外投资时，应充分考虑到东道国腐败因素，建立健全的规范管理制度，注重利用国际影响力和外交手段合理克服腐败干扰。
2.我国应加大“一带一路”基础设施投资力度，拓宽投资领域
“一带一路”战略的重心是基础设施建设。对“一带一路”沿线国家的基础设施投资不仅能满足我国相关产业输出和转移，更重要的是在推动沿线国家经济增长的同时，加强了国家之间的互相融合。但2014年，我国对“一带一路”投资存量仅占全球比重的10.5%，投资额仍略显不足。未来我国应不断鼓励企业积极对“一带一路”国家加大投资力度，更积极探索并拓宽投资行业和领域。
[注 释]
①样本国家：哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、塔吉克斯坦、土库曼斯坦、乌兹别克斯坦、新加坡、马来西亚、印度尼西亚、泰国、菲律宾、文莱、越南、老挝、缅甸、柬埔寨、印度、巴基斯坦、孟加拉、尼泊尔、斯里兰卡、马尔代夫、波兰、捷克、斯洛伐克、匈牙利、土耳其、伊朗、沙特、叙利亚、阿联酋。
