“一帶一路”沿線國家經濟發展水平的綜合評價

雷平 顧新悅

[摘要] 本文以“一帶一路”沿線國家為研究對象，以各國的經濟發展水平及重要宏觀經濟指標為依據，利用聚類分析和因子分析對 “一帶一路”沿線國家進行合理歸并，并分析各國經濟發展驅動力。研究發現：“一帶一路”沿線國家宏觀經濟發展水平排名前十的國家為新加坡、卡塔爾、印度、俄羅斯、沙特、捷克、波蘭、以色列、匈牙利、馬來西亞;“一帶一路”沿線呈現區域經濟水平接近的形態，由高到低大致排列為：中東石油產出地區西歐>中亞>東南亞>南亞>巴爾干半島;影響各國宏觀經濟的因子主要包括以下三個：一是國家綜合產出能力、抵御風險能力和吸引外資能力三者的宏觀經濟實力，二是個體經濟發展水平，三是經濟增長潛力。

[關鍵詞] 一帶一路; 宏觀經濟;聚類分析;因子分析

[中圖分類號] F752.7[文獻標識碼] A[文章編號] 2095-3283（2020）02-0010-06

Abstract： This paper aggregates the Belt and Road Countries through cluster analysis based on different countries economic development level， then analyzes their economic driving forces through factor analysis of important macroeconomic indicators. This paper will provide practical suggestions for Chinese enterprises when they go out to conduct overseas investment. The study found that the top ten scored countries of economic development factors include： Singapore， Qatar， India， Russia， Saudi Arabia， Czech Republic， Poland， Israel， Hungary and Malaysia. Countries ?in the same region show a similar economic development level. Scored regions can be generally ranked as： Eastern Europethe Middle East>Central Asia>Southeast Asia>South Asia>Balkan Peninsula. According to factor analysis， three main factors of macroeconomic development of countries along the Belt and Road include： national economic strength combined by output capacity， capacity of resisting economic risks and capacity of attracting investment， individual living standard and economic growth potential.

Key Words： OBOR; Macroeconomics; Cluster Analysis; Factor Analysis

一、引言

隨著我國國際地位的不斷提升，“一帶一路”倡議布局的落實，我國企業“走出去”和對外直接投資的步伐不斷加快，但是“走出去”的多為擁有巨額資金支持的國企和國家戰略性產業，而中小企業在分享“一帶一路”政策紅利時面臨種種風險。不論是對國企還是私企，東道國的宏觀經濟分析都是進行海外擴張的必要前提，更重要的是“一帶一路”沿線國家多為發展中國家和欠發達國家，對這些經濟發展水平方差較大的國家進行聚類并對各國宏觀經濟影響因素進行分析具有重要意義。

目前學界對“一帶一路”沿線國家風險研究多集中于基于相關指標的國別風險研究，OFDI的風險量化，對具體國家投資和貿易戰略研究等，缺少對相關國家的聚類分析和影響宏觀經濟發展的因子分析。當然，在對具體國家進行投資分析時還需要結合當地的法律，社會習慣等具體環境，但是本文意在從宏觀角度將“一帶一路”沿線國家進行歸類并分析主要經濟動力。我國企業“走出去”時可對經濟發展水平相近的國家采取相似海外擴張及OFDI戰略，以節省成本，并選擇自身占有比較優勢的產業和東道國需求產業，以避免盲目擴張。

二、文獻綜述

目前學界對“一帶一路”沿線國家的國別分析和聚類分析主要集中在對具體產業或區域的貿易互補性，投資風險研究及區位選擇研究，大致可分為以下兩類：

一是基于國家距離及各種貿易、風險指數的國別研究。劉曉鳳，葛岳靜等（2017）綜合地理、文化、經濟、政治、外交和與全球連接等方面的國家距離，通過回歸分析中國與"一帶一路"沿線國家距離與中國企業"走出去"區位選擇的關系，發現國家地緣距離與中國OFDI表現為顯著的負相關。中國企業對沿線投資的區域差異較大，規模從大到小依次為：東南亞、蒙（古）俄（羅斯）、西亞北非、中亞、南亞、中東歐。胡俊超，王丹丹（2016）從政治風險、經濟風險、主權信用風險和社會風險4個角度，分別用主成分分析、因子分析、聚類分析等方法，對"一帶一路"沿線國家國別風險進行了刻畫和評價。劉偉巖（2017）分別從貿易互補性指數、產業間和產業內貿易互補指數等分析中國與“一帶一路”15個國家間貿易的競爭性與互補性，發現中國與馬來西亞、俄羅斯、新加坡、印度、泰國貿易額較高，與歐洲五國貿易額較小，與東南亞三國（新馬泰）、中歐波蘭和捷克、南歐的羅馬尼亞和斯洛文尼亞的產品競爭性較高，與除印度、新加坡、烏克蘭和埃及外的11國貿易互補性較強 。

二是通過構建區位選擇模型等研究中國對“一帶一路”國家直接投資的區位選擇。王永中，李曦晨（2015）從區域分布、行業結構、企業類型等角度，分析中國在一帶一路沿線國家開展直接投資和投資失敗項目的特征，發現投資風險由高到低的地區排列依次為：西亞地區 ，南亞地區 ，中亞地區 ，中東歐、獨聯體和東盟等地區 。史巧玲（2017）基于UNCTAD提出的對外直接投資業績指數與潛力指數，構建中國對“一帶一路”國家對外直接投資業績與潛力指數，對比分析了“一帶”和“一路”兩個經濟帶，發現中國對兩個經濟帶投資特征基本相同，總量較少且地區間差異較大，且大部分國家投資業績與投資潛力不相匹配。孫乾坤（2017）分析了中國對“一帶一路”國家直接投資的發展狀況、風險及區位分布，構建了中國對外直接投資區位選擇的理論模型，發現雙邊投資協定和東道國特征因素均對我國企業在“一帶一路”國家的投資選址有著重要影響。

三、經濟指標及數據收集

（一）研究對象與指標選取

本文以“一帶一路”沿線國家經濟發展水平及其影響因素為研究對象。在對宏觀經濟的發展水平進行衡量時，變量選取上，本文借鑒了高鴻業（2010）和國內外學者對國家宏觀經濟重要影響變量的研究成果。高鴻業（2010）指出國民收入核算指標及宏觀經濟三大目標分別為：一充分就業，主通常以失業率高低作為衡量標準;二是價格穩定，即不出現通貨膨脹，通常以消費者價格指數（CPI）衡量;三是經濟持續均衡增長，是指一定時期內經濟社會產生的人均產量和人均收入的持續增長。在國家宏觀經濟信用風險分析方面，Grinols（1976）通過判別分析債務國債務償還情況，研究發現：應償還本息/儲備、已償外債/應償還本息、應償還本息/進口、外債/GDP 和外債/出口為債務安排顯著性解釋變量。Kharas（ 1984）通過Probit 分析國家債務違約事件，結果發現應償還本息/GDP、資本凈流入/GDP、人口/GDP 和投資/GDP為顯著性解釋變量。綜合以上文獻，本文選取GDP、CIP指數等十個經濟指標（見表1）。

X7和X8是考慮到個體的經濟水平，選取城鎮人口比例和每百萬人擁有的安全互聯網服務器數量來衡量個體經濟狀況。城鎮人口比例越高說明整體經濟水平越高而不是兩極分化，個體收入越高也越容易接觸電子產品和互聯網。

（二）數據收集和篩選

本文數據選取年份為2016年。十個指標數據均來源于WB data數據庫。其中，一些國家缺少貨物和服務出口總額的數據時，通過查詢WTO Trade and Tariff data數據庫對貨物和服務的出口量進行加總可得。少量數據由于無法獲得用2015年數據代替。

國家篩選上，根據官方網站“中國一帶一路網”，目前參與一帶一路國際合作的國家已達70個，但由于某些國家的特殊性和數據不可得性需做刪減。中國的某些經濟指標過大，與其他國家不具有可比性，因而予以刪除。東帝汶，土庫曼斯坦和烏茲別克斯坦缺少CPI數據，為了數據的準確性將這三個國家刪除了，但值得注意的是這兩個國家2016年經濟增長率分別為7.8%和6.2%。巴勒斯坦，阿聯酋，馬其頓，敘利亞，伊朗等國由于整體數據的不可得，并考慮戰爭和政治因素予以刪除，最后剩下包括中國的56個國家，分別為：卡塔爾，新加坡，匈牙利，俄羅斯，印度，沙特阿拉伯，印度尼西亞，泰國，馬來西亞，土耳其，伊拉克，波蘭，阿曼，約旦，也門，克羅地亞，阿爾巴尼亞，克魯吉亞，亞美尼亞，塞爾維亞，波黑，黑山，文萊，以色列，科威特，黎巴嫩， 巴林，羅馬尼亞，捷克共和國，斯洛伐克，保加利亞，拉脫維亞，立陶宛，斯洛文尼亞，愛沙尼亞，白俄羅斯，蒙古，越南，菲律賓，柬埔寨 ，老撾，巴基斯坦，孟加拉國，斯里蘭卡，阿富汗，尼泊爾，馬爾代夫，不丹，埃及，阿塞拜疆，哈薩克斯坦，吉爾吉斯斯坦，塔吉克斯坦 ，烏克蘭，東帝汶，緬甸。

四、實證分析

（一）基于宏觀經濟水平的聚類分析

已收集數據由56個觀測個體，9個變量組成，利用R語言進行聚類分析。由于各變量數據單位不統一，首先我們對數據進行標準化（scale）。本文采用歐式距離法定義各點間距離，歐式距離定義在n維空間里，兩點A=（a1，a2，…an）和B=（b1，b2，…bn）之間的距離為：

本文分別采用了系統聚類法和Kmeans法分別進行聚類分析。采用系統聚類法Ward算法進行聚類分析時，其聚類結果與Kmeans法基本一致。Kmeans法將56個國家分為七類（無排名順序，具體分類見表2）。

Ward法聚類分析將56個國家分為七類，結果較為清晰，如圖1所示。

由圖1可得如下信息：一是Kmeans法下相關國家聚類結果呈現“金字塔”狀，自成一類的國家為卡塔爾，是中東地區重要的石油輸出國之一，人均國民收入排名第一。新加坡與匈牙利為較發達國家，國家最多的第7類為東南亞及中亞的眾多發展中國家。二是經濟水平分類呈現明顯的地區分布。從ward法聚類圖中可見，以色列，科威特等重要石油輸出國;老撾，緬甸，孟加拉國，柬埔寨等南亞國家;塔吉克斯坦，吉爾吉斯斯坦，哈薩克斯坦，阿富汗，巴基斯坦等中亞國家;黑山，波黑，塞爾維亞，阿爾巴尼亞等巴爾干半島國家;羅馬尼亞，保加利亞，拉脫維亞，立陶宛等東歐國家。三是存在一些跨地區同分類的特殊國家及同地區自成一類的一些國家。如印度尼西亞，泰國，馬來西亞，土耳其，伊拉克，波蘭六國跨地區同分類，且皆為發展中國家。其中，伊拉克是重要的石油輸出國，波蘭制造業發達，印尼、泰國和馬來西亞是東南亞重要的新興經濟體，土耳其是北約和G20成員國及歐盟候選國，是世界重要新興經濟體。斯洛文尼亞，捷克和愛沙尼亞皆為東歐國家但自成一類，且皆為歐盟成員國。

（三）影響經濟發展水平的因子分析

1.Bartlett球形檢驗和KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）檢驗

在因子分析之前，需要進行Bartlett球形檢驗和KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）檢驗以檢驗統計量是否適合做因子分析。

Bartlett球形檢驗以變量的相關系數矩陣作為出發點，它的原假設H0為相關系數矩陣是一個單位陣，即原始變量兩兩之間不相關。根據變量相關系數矩陣的行列式得到的統計量，若該值較大，且其對應的相伴概率值小于用戶指定的顯著性水平，那么就應拒絕零假設H0，認為相關系數不可能是單位陣，也即原始變量間存在相關性。計算樣本數據相關系數矩陣并做Bartlett檢驗，得P=，拒絕原假設，即相關系數矩陣不是單位陣，原始變量之間存在相關關系。

KMO檢驗的統計量用于比較變量之間的簡單相關和偏相關系數。KMO的取值范圍為[0， 1]，越接近1，表明所有變量之間簡單相關系數平方和遠大于偏相關系數平方和，越適合因子分析。其中，Kaiser給出一個KMO檢驗標準：KMO>0.9，非常適合;0.8

2.影響因素的因子分析

計算觀測數據的相關矩陣，各變量的相關系數矩陣如下表所示：

可見與，，相關系數較大，可能存在多重共線性，即這四個變量可以用一個因子表示，和，相關系數較大，與所有變量的相關性都不是很大，相比之下與相關系數大一些。為了消除各指標之間的相關性，先后采用極大似然法和主成分法進行旋轉因子分析，并將二者結果對比分析，最后對極大似然法和主成分法因子分析的因子得分進行排名。

旋轉后的極大似然法因子分析得各變量特殊度（Uniquenesses）如下（表5）：

特殊度越小，說明共同度越大。可見X1，X3，X6， X9共同相對較大，而X2，X4共同度很小，反映了X1，X3，X6，X9對所有公共因子的共同依賴程度很大，而X2，X4對所有公共因子的共同依賴程度很小。極大似然法旋轉下分別得三個主因子的方差，方差貢獻率及其累計貢獻率和各因子荷載矩陣分別如下兩表所示：

由上表可見在旋轉的極大似然法下，三個主因子的累計貢獻率為59.0%，可見這三個主因子的解釋能力并不是很強。極大似然法三個主因子的荷載成分如下表所示：

上表因子荷載值兩極分化較為明顯，相關因子的經濟含義也較為顯著。第一個因子主要荷載指標為X1國內生產總值，X6貨物和服務出口總額，X9國際儲備和X10外國直接投資凈流入，綜合了一國的產出能力，抵御風險能力及吸引外資的能力，可解釋為這三個因素主導的一國宏觀經濟實力。第二個因子主要荷載指標為X3人均國民收入，X4 CPI指數，X7每百萬人擁有的安全互聯網服務器個數和X8城鎮人口比例，是個體經濟水平和價格穩定的綜合因子，可解釋為個體經濟水平。第三個因子主要荷載指標為X2各國近十年GDP平均增長率和X5失業率，可解釋為經濟增長潛力。從經濟意義上檢驗，第一個因子中國內生產總值和一國貨物和服務出口量具有正相關關系，共同代表了一國的國內生產及產出能力。當一國擁有較強生產及出口能力時，將促進其外匯儲備的積累，外匯儲備是國際儲備的重要組成成分之一，除此之外還包括貨幣性黃金，普通提款權和特別提款權等。一國吸引的外國直接投資流量的上升通過物質資本的轉化，將促進一國的產出、出口及國際儲備。第二個因子中X3 CPI指數荷載值與其他主要指標的符號一致符合菲利普斯曲線的描述，即短期內通貨膨脹引起的貨幣供應量，物價和支出水平的上升會導致生產擴大和雇傭勞動力的增加和失業率的下降，通過價格機制，工資機制等提高名義工資收入。不過通脹短時間提高工資水平，但同時削弱了一國商品的國際價格競爭力，導致出口的減少和進口增加，不利于國民經濟持續增長，在長期應當對國民經濟收入產生負面影響。而且CPI指數在第二個因子上的荷載值僅為0.551，相對較小。第三個因子，GDP增長率與失業率荷載值符號相反，符合經濟意義，一國剩余勞動力的上升一般會導致國內生產總值的下降。

綜合上述分析并概覽表5可見極大似然旋轉下三個主因子荷載成分圖存在以下問題：一是表中許多指標在一些主因子上的荷載值過低，表中低于0.1的值較多，如X2在所有主因子上的荷載值均不是特別明顯，但X2是重要且必要的指標;二是一些因子荷載值不明顯，如第二個因子上的CPI指數和第三個因子上的GDP增長率;三是第二個因子中X3與X4荷載值符號問題。為解決上述問題，下面繼續用主成分法進行因子分析以期得出更好的結果。

主成分法因子旋轉后分別得三個主因子的方差，方差貢獻率及其累計貢獻率和各因子荷載矩陣分別如下兩表所示：

由上表可見主成分下主成分法下三個主因子的累計貢獻率達71.02%，對總體的解釋能力較強。主成分法下三個主因子荷載成分如下表所示：

由表7可見，主成分法下各因子荷載值分布狀況及各因子經濟解釋與極大似然法下的結果一致，且數值更加兩極分化，結果更加清晰。X3與X4荷載值呈負相關，X2在第三個因子上荷載值及X4在第二個因子上的荷載值都有較大提升，很好解決了極大似然法下的不足之處。

從表8可見極大似然法因子分析下得分排名前十名的國家包括了“一帶一路”沿線主要發達國家——新加坡、捷克、斯洛文尼亞，中東重要石油輸出國—卡塔爾、沙特、以色列，和重要發展中國家及新興經濟體——俄羅斯，印度，波蘭和泰國。

由表8和表9對比發現兩種方法得到的前十個國家排名結果基本一致，但也有個別差異。主成分法下匈牙利和馬來西亞取代泰國和斯洛文尼亞位列第九和第十名。主成分法下前十五名主要為發達國家，重要石油輸出國和發展中大國。

主成分法因子分析得到各國前兩個因子的信息重疊圖見下圖：

從圖2可見，印度和俄羅斯在第一個因子上的得分較高，其得分主要依靠國內總產出和出口帶動，這與其國土面積、人口等因素息息相關。卡塔爾和許多東歐國家在第二個因子上的得分較高，其得分主要來源于較高的個體經濟水平。實際上，許多東歐國家地緣上接近歐盟，經過21世紀初以來的順利轉型后逐漸步入發達國家的預備梯隊中。

分析表9各國因子得分排名并結合聚類分析結果，可得如下結論：一是“一帶一路”沿線國家宏觀經濟發展水平相對較高的國家為新加坡、卡塔爾、印度、俄羅斯、沙特、捷克、波蘭、以色列、匈牙利、馬來西亞。二是“一帶一路”沿線國家經濟水平呈現明顯區域一致性，主要可分為東南亞、南亞、中亞、中東石油產區、巴爾干半島和西歐。三是“一帶一路”沿線區域經濟發展水平按照因子分析結果，由高到低大致排列為：中東石油產區西歐>中亞>東南亞>南亞>巴爾干半島。四是東南亞國家各國經濟發展水平差異較大，說明東南亞地區經濟發展不平衡。由因子得分排名可見東南亞國家排名分布較為零散，比較靠前的東南亞國家為印度尼西亞、越南和菲律賓，馬爾代夫、老撾和柬埔寨居中，尼泊爾、東帝汶排名較后。五是中東和西歐地區雖然宏觀經濟水平較為接近，但驅動因素不一樣。中東的資源型國家重要來源于資源的產出并吸引投資，事實上中東地區國家貧富差距較大。西歐國家內部經濟發展較為平均，經濟增長更多來源于經濟體制的改革。

五、結論與建議

結合以上綜合分析可得出以下結論，并對我國企業“走出去”提出相應建議：

一是“一帶一路”沿線國家經濟發展程度呈現區域經濟水平接近的形態，如東南亞、南亞、中亞、重要石油產出國、巴爾干半島、東歐等地區，我國企業在“走出去”可以加大對區域經濟的調研，對區域接近的國家可采取相似OFDI、國際貿易和國際營銷戰略。

二是東南亞地區各國發展水平差異較大，我國企業在投資東南亞進行低附加值產業轉移時應注意區別對待。根據因子得分排名，印度尼西亞、越南、菲律賓三國投資得分較高，投資吸引力較大，老撾、柬埔寨得分一般，東帝汶、尼泊爾得分較低。我國正處于國際產業轉移以推進產業轉移和全球價值鏈地位升級的重要時期，越來越多的中國加工貿易和代工企業向勞動力成本更低的東南亞國家轉移，但需對東南亞國家進行區分，建議投資于印度尼西亞、越南和菲律賓三國。

四是南亞地區，除了印度以外的其他小國如緬甸、孟加拉等國不具備較大投資吸引力，我國企業應避免對信息透明度低，外資開放程度不高的國家進行直接投資。值得注意的是，印度的因子得分排名位列第三，超越俄羅斯和一些石油產出國，投資吸引力較高。同時，印度在第一個因子上得分最高但在第二個因子上得分較低，即總體產出能力較強但個體水平較低。我國應加大對印度的投資風險和市場需求分析，在進行國際營銷時，應適當采用滲透定價和差別定價策略。

三是“一帶一路”沿線區域按經濟水平可大致排序：中東西歐>中亞>東南亞>南亞>巴爾干半島。其中東南亞的新加坡、印度和重要石油輸出國卡塔爾三國因子得分位列前三，東歐國家宏觀經濟普遍較為發達且個體經濟水平較高。對經濟較發達的國家如新加坡，卡塔爾等國，我國企業可采取差異化戰略，打造中高端品牌，有效利用廣告宣傳，在產品營銷時可采用撇脂定價等戰略。從原始數據看，東南亞和中亞許多國家雖然目前經濟發展水平不高，但是有較高的經濟增長率。我國企業應當抓住“一帶一路”發展機遇，對一些欠發達國家加大調研力度，尋求互補產品和東道國需求產業，搶占先入者優勢。我國企業在對風險較大地區投資時，可以采用政府合作如BOT等方式參與基礎設施的工程建設減小風險和不確定性。

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（責任編輯：顧曉濱）