王毅同尼泊尔外长希西尔举行会谈

在 North 制度变迁框架下，东道国制度质量通常被视为 OFDI 区位选择的核心变量。然而，当东道国正式制度供给不足时，母国与东道国之间的外交关系可能构成一种"非正式制度替代"，通过降低跨国交易中的不确定性而促进资本流动。本文提出两个假说：H1（承诺效应）— 尼泊尔政府高层对中国投资者的营商环境承诺，在控制正式制度水平后仍正向促进中国 OFDI 流入；H2（层级效应）— 外交承诺的增信效果对资产专用性较高的基础设施类投资（电网、公路）强于一般制造业投资。

核心识别挑战在于"承诺"本身可能是内生变量：中国投资意愿增强本身可能促使尼泊尔释放善意信号。本文采用合成控制法（SCM）作为基线识别策略：以孟加拉国、巴基斯坦、斯里兰卡、缅甸等南亚"一带一路"伙伴国构建反事实对照组，将中国对尼泊尔 OFDI 与合成尼泊尔进行对比。同时，利用事件研究法（Event Study）对两次关键承诺事件（2019年访尼、2026年外长会谈）前后的短期窗口进行检验，利用高频投资公告数据捕捉市场即时反应。

基准模型设定为多期 DID：ln(FDI_{it}) = α + β₁·Treat_i · Post_t + β₂·Treat_i · Commitment_Intensity_{it} + γ·X_{it} + μ_i + λ_t + ε_{it}。其中 Treat_i 标记尼泊尔，Post_t 为承诺后的时间虚拟变量，Commitment_Intensity_{it} 是以文本分析方法从外交联合声明中提取的承诺频率与具体程度指数。控制变量 X_{it} 包括东道国 GDP 增长率、市场规模、劳动力成本、制度质量指数及两国地理距离。同时纳入行业—年份固定效应以吸收行业层面的共同冲击。标准误在国家与行业层面双重聚类。

核心被解释变量为中国对尼泊尔分行业 OFDI 年度流量（对数），来自商务部统计公报及 CGIT 项目级数据库。核心解释变量 Commitment_Score 通过 NLP 文本分析对 2014—2026 年间中尼联合声明及高层会谈纪要进行量化打分，维度包括：是否明确提及"营商环境"（0/1）、是否列出具体行业承诺（计数）、是否包含法治/产权关键词（0/1）。控制变量包括 WGI 六维度得分、GDP per capita（World Bank WDI）、双边贸易额（UN Comtrade）及汇率波动率。

共包含五类稳健性检验：（1）替换被解释变量——使用绿地投资项目数量（fDi Markets）替代金额数据，规避个别超大项目对结果的驱动；（2）替换识别方法——使用断点回归设计（RDD）以承诺事件发生时间为断点，检验投资时序的连续性变化；（3）安慰剂检验——随机分配承诺事件时间至样本期内的其他年份，检验基准 DID 估计量是否落在虚假回归区间内；（4）排除竞争性假说——控制中国对全球 OFDI 总量趋势（排除母国推动效应）以及尼泊尔接收的全球 FDI（排除东道国普遍引资改善）；（5）子样本分析——仅保留基础设施类（电网/公路/航空/口岸）投资与制造业投资进行分组回归，检验异质性假说。

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新结构经济学主张基础设施是要素禀赋结构升级的前置条件——电力等能源基础设施的改善降低了企业的可变生产成本，使一国能够从劳动密集型农业/服务业向资本和技术密集型制造业跃迁。然而，这一理论主要在中国、越南等大型转型经济体中验证。对于尼泊尔等内陆小国而言，电力短缺长期构成工业化的瓶颈约束。提出三个假说：H1（产出结构）电网覆盖度提升显著提高当地制造业增加值占 GDP 比重；H2（就业结构）电网接入使农村劳动力的非农就业比例提升，尤其是在电力密集型部门；H3（集聚效应）电网覆盖降低新企业进入成本，诱导产业集聚，形成正反馈循环。

电网扩展的空间轨迹并非随机，富裕地区或政治中心往往优先通电，产生选择偏误。本文采用两种策略：第一，利用尼泊尔地理条件（高山地形对电网架设成本的显著约束）构建工具变量，以地形坡度和距现有变电站距离预测电网覆盖概率；第二，采用边界断点设计（Border Discontinuity），在电网覆盖区与非覆盖区边界两侧的相邻村庄进行比较，这些村庄在其他可观测特征上高度相似，仅在通电状态上存在差异。双重策略交叉验证以确保因果识别的可信度。

基准模型为空间 DID：Y_{vt} = α + β · Electrified_{vt} + γ · X_{vt} + μ_v + λ_t + δ_r × t + ε_{vt}，其中 v 为村级单元，t 为期次。Electrified_{vt} 是二元处理变量，在电网覆盖后的年份取 1。被解释变量 Y_{vt} 依假说变换：制造业就业份额、非农就业比例、夜间灯光亮度（卫星数据，作为经济密度的代理变量）及新注册企业数量。控制变量 X_{vt} 包括距最近城市距离、道路密度、平均受教育年限（来自人口普查）和农业适宜性。区域特定线性趋势 δ_r × t 放松共同趋势假设，允许不同发展区域的差异化路径。

核心变量构造如下——电网覆盖：尼泊尔电力局公开的年度电网扩展地图经 GIS 数字化后，以村级质心距最近输电线路的欧式距离定义通电状态（距离 ≤ 5km 标定为覆盖区）；产业结构：利用尼泊尔 2011 年和 2021 年两次全国经济普查的企业级数据，按 ISIC Rev.4 行业分类加总至村级，计算制造业、批发零售、住宿餐饮等多部门就业与增加值份额；控制变量：地形数据（SRTM DEM 30m 分辨率）、夜间灯光（VIIRS/DMSP 年度合成数据）、道路网络（OpenStreetMap）。

共五类策略：（1）替换电网覆盖定义——以实际通电率（家庭通电比例 > 80%）替代地理距离定义，验证结论对处理变量定义不敏感；（2）替换产业结构度量——使用夜间灯光亮度替代产出数据，或使用手机信令数据推断的劳动力流动替代正式就业统计；（3）不同的工具变量构造——改用水力资源潜力与地形的交互项作为替代 IV；（4）安慰剂时间检验——假设施设电网覆盖发生在实际年份的 5 年前，检验是否存在虚假的处理效应；（5）剔除首都加德满都谷地样本——该区域经济密度极高且电网覆盖已近饱和，对全局结果可能存在主导性影响。

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在"一带一路"的治理结构中，高层外交会谈扮演着"信号发射器"的角色——中央政府通过国家元首或外长的会谈纪要，向地方政府与国有企业传递合作优先级和风险保障的信号。然而，由于央地之间的信息不对称，外交承诺的实际落地取决于地方政府和央企的响应意愿与执行能力。提出三组假说：H1（信号强度效应）外交会谈中提及某一合作领域的词频与具体程度越高，随后 2 个季度内该领域实际投资项目的签约数量和金额越大；H2（所有制差异）央企对高层外交信号的响应速度显著快于地方国企和民营企业，因其政治激励与外交议程更紧密绑定；H3（承诺迭代效应）外交承诺的重复确认（如 2019 年访尼 + 2026 年外长会谈再确认）对投资的促进作用呈现边际递减，首次承诺的边际效应最大。

核心挑战在于外交会谈内容可能与投资计划同时期制定，存在反向因果。本文采用工具变量策略：以中国外交部年度外事出访总体次数（受国际局势和国内政治周期驱动，与单个东道国的投资需求无直接关联）乘以该国在中国对外投资优先序列中的排序作为外交会谈频率的工具变量。同时，采用事件窗口内的日度分析（Daily Event Study），以会谈公告发布的精确日期为事件日，观察后续 30/60/90 天内 A 股"一带一路"概念板块与该合作国业务相关的上市公司股价异常收益率，捕捉市场对信号的可信度定价。

基准模型设定为泊松伪最大似然（PPML）面板回归：E(Projects_{ijt}) = exp[α + β₁·Diplomatic_Signal_{it-1} + β₂·Signal_Intensity_{it-1} + γ·Z_{it} + μ_{ij} + λ_t]。其中 Projects_{ijt} 为 t 期中国对 i 国 j 行业的新签工程项目数量；Diplomatic_Signal_{it-1} 为滞后一期是否有高层会晤的二元变量；Signal_Intensity_{it-1} 为会谈文本中基础设施关键词的标准化词频。控制变量 Z_{it} 包括东道国 GDP、中国 OFDI 存量、双边政治关系评分（基于 UN 投票模式的理想点距离）及全球基建工程投标竞争指数。PPML 形式可有效处理被解释变量为零值及异方差问题。

外交信号变量：对 2013—2026 年间所有中尼（及对照组南亚国家）部长级以上会谈纪要进行 NLP 处理，提取五类基础设施关键词（电网/输电、公路/交通走廊、口岸/边境设施、航空/机场、通信/数字基础设施），计算每份文件的 TF-IDF 加权词频作为信号强度。投资响应变量：从商务部对外承包工程统计数据库提取项目级数据，按签约日期和行业分类汇总为国别—季度频度。工具变量：外交部年度出访次数来自《中国外交》白皮书；UN 投票数据来自 UNGA 投票记录数据库（Voeten 编码）。

共五类策略：（1）替换信号度量——以会谈出席官员级别（正国级=3、副国级=2、部级=1）替代文本语义强度，检验层级假设；（2）安慰剂东道国——随机分配外交信号至未发生会谈的国家，检验基准系数的显著性是否来自偶然；（3）排除"一带一路"高峰论坛等大型外交事件的同期干扰——剔除论坛召开前后 3 个月窗口内的观测值；（4）使用承包工程完成营业额替代签约金额，检验信号效应是否在项目执行层面依然稳健；（5）分行业子样本：区分基建类（电网/公路）与非基建类（通信/软件）投资，检验信号效应是否存在行业异质性。

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跨境电网互联的经济学本质是电力市场的一体化——通过消除两国之间的电力价格差异实现套利，理论上应提升两国的总福利（贸易创造效应）。然而，现实中存在三重摩擦：第一，跨境输电线路的高额建设成本构成不可逆投资（沉没成本），在政治风险较高的小国（如尼泊尔存在政党更替风险），等待的价值（实物期权）可能推迟投资决策；第二，尼泊尔作为电力净进口国可能面临消费者福利改善与本国发电企业利润损失之间的分配冲突；第三，中国作为电力出口国的发电边际成本较低（水电资源丰富），出口电力甚至可能降低国内电价（规模经济效应）。提出两个假说：H1 跨境电网互联的总福利效应为正，但利益分配不均衡——尼泊尔消费者受益而中国消费者因出口引致的国内电价上浮可能受损；H2 考虑地缘政治不确定性后，跨境电网投资的最优触发时点比 NPV>0 规则所确定的时点平均延后 3—5 年。

本文不依赖经典的准实验因果识别，而是采用结构性建模方法——以校准参数驱动的 CGE 模型为基线，通过蒙特卡洛模拟生成的随机需求与价格路径在实物期权框架内计算项目价值分布。关键校准参数包括：中尼电力需求收入弹性（从两国历史数据估计）、跨境输电线容量约束（基于工程设计参数）、尼泊尔政治风险溢价（以 CDS 利差或政治风险保险保费反推）。通过比较"有电网互联"与"无电网互联"两种反事实状态下的社会福利变化，识别净福利效应及其分配。

CGE 模型以两国分别的社会核算矩阵（SAM）为基准，引入跨国电力交易模块：Max W = Σ_i ω_i · U_i(C_i)，约束条件包括商品市场出清、要素市场出清、国际收支平衡及电力传输约束 Trans_{CN→NP} ≤ Cap。电力以差异化产品建模（Armington 假设），允许两国电价存在不完全收敛。实物期权模块采用 Black-Scholes 扩展的平滑粘贴条件：V(P_t) = max{ A_t · P_t^β − I, (1 − r·dt)·E[V(P_{t+dt})|P_t] }，其中 β > 1 为等待价值系数，A_t 为 t 期项目年化收益乘数，I 为不可逆投资成本，r 为经政治风险调整的贴现率。使用最小二乘蒙特卡洛（LSM）求解最优投资触发边界 P^*。

GTAP 10 数据库提取中国和尼泊尔（含南亚其余国家）的 SAM 表，包括 65 个行业部门的投入产出结构和要素禀赋数据。电力需求的收入弹性从 2015—2025 年两国季度电力消费与 GDP 数据的对数线性回归估计。跨境电网的技术参数（线路容量、线损率、单位造价）参考尼泊尔电力局与中国国家电网公司签订的技术可研报告中的公开摘要。政治风险溢价通过比较两国同期发行的 10 年期主权债券收益率差额扣除通胀预期差异后提取。所有货币单位统一以 2025 年不变美元计价。

共五类策略：（1）替换需求弹性估计——使用系统 GMM 和 ARDL 边限检验两种替代方法重新估计电力需求的收入弹性，检验 CGE 模拟结果对弹性参数敏感度；（2）替代贴现率假设——以世界银行国际金融公司（IFC）对尼泊尔主权信用评级隐含的融资成本替代主权债券收益率差；（3）单边/双边情景对比——分别模拟仅尼泊尔向中国购电的单向贸易和双向互通两种情景；（4）极端情景压力测试——设定尼泊尔发生大规模内乱导致输电线路中断的概率情景，计算项目在灾难性风险下的幸存价值；（5）分布敏感性的社会福利函数——以 Atkinson 不平等厌恶指数（ε = 0.5, 1.0, 2.0）赋权两国消费者福利，检验分配权重变化对总体福利评价的影响。

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在开放经济凯恩斯框架中，自主投资增加通过边际消费倾向逐轮传导引致多轮需求扩张，但进口漏出构成自动稳定器——边际进口倾向越高的国家，投资乘数越小。尼泊尔等南亚内陆小国的经济结构具有典型的高进口依赖特征（尤其是资本品和能源进口），因此中国基础设施投资注入的初始需求有较大比例以进口形式"漏出"至中国或其他供应国。然而，基础设施改善本身又降低了两国之间的贸易成本（运输时间、物流费用、通关效率），引致额外的贸易创造。由此形成两个方向相反的力量：漏出效应压低乘数，贸易成本降低效应提振双边贸易。提出三个假说：H1（乘数效应为正但偏小）中国基础设施投资 1 美元的最终需求乘数在尼泊尔等小国的估计值（约 0.8—1.2）显著低于大型经济体（约 1.5—2.0）；H2（贸易创造补偿）基础设施投资通过降低引力模型中的距离摩擦，使中尼双边贸易额额外增长；H3（时间轮廓）投资的产出效应在 2—3 年内达到峰值后递减，而贸易创造效应在 5—8 年内持续累积，呈现"驼峰型"与"阶梯型"的差异化脉冲响应轨迹。

基础设施投资的内生性在于中国可能优先投资经济前景更好的国家。本文采用两种策略：第一，工具变量法——利用中国各省与"一带一路"国家的历史文化交流联系（如古代丝绸之路节点城市距离）作为当前基建投资分配的工具变量（相关性来源于路径依赖，排他性在于历史贸易路线与当代经济增长潜力无直接因果关系）；第二，局域投影法（Jordà 2005）直接估计脉冲响应函数，该方法的优势在于不需要对整个 VAR 系统进行正确设定，对模型误设更加稳健，且能自然地纳入非线性（国别大小）状态依赖。对脉冲变量（基建投资）采用 Ramey 的军事支出新闻冲击识别思路，以 AidData 中项目承诺金额与实际支付金额之差作为预期外冲击的代理变量。

动态面板基准方程为：ΔlnY_{it} = α + Σ_{s=0}^4 β_s · Δln InfraInv_{i,t-s} + γ·lnY_{i,t-1} + δ·X_{it} + μ_i + λ_t + ε_{it}，其中 InfraInv 为中国对 i 国的基础设施投资实际支付额（2015 年不变美元），Y 为实际 GDP。系统 GMM（Blundell-Bond）将滞后水平变量作为差分方程的工具变量，以处理面板固定效应与滞后被解释变量带来的 Nickell 偏误。局域投影模型设定为：y_{i,t+h} − y_{i,t-1} = α_i^h + β^h · Shock_{it} + γ^h · Z_{it} + ε_{i,t+h}^h，h = 0,1,...,8（年为单位），冲击变量 Shock_{it} 为基建投资相对于其可预测部分的残差（AR(1) 时间序列模型的残差），β^h 即为在时刻 t 一单位投资冲击对 h 年后产出的累积动态乘数。

基础设施投资：从 AidData 3.0 提取 2005—2026 年 63 个"一带一路"国家的中国官方融资项目数据，筛选"经济基础设施"（交通、能源、通信、水利）标记，以实际支付额（disbursement）而非承诺额（commitment）作为投资度量。控制变量：东道国固定资本形成总额占 GDP 比重（投资率）、贸易开放度（进出口总额/GDP）、广义货币 M2/GDP（金融深化）、制度质量（WGI 均值）及人口规模。分组变量：按 2025 年 GDP 中位数将样本分为"大经济体"与"小经济体"子组。产出和贸易数据均取自然对数以解释规模效应。所有变量经 CPI 平减至 2015 年不变价。

共五类策略：（1）替换投资度量——使用 CGIT 中国企业对外工程项目数据库中的基础设施工程合同额替代 AidData 融资数据，规避国有政策性银行融资与商业合同归因不同步的问题；（2）替换乘数估计方法——以 Blanchard-Leigh 的财政乘数估计框架（利用中国基础设施贷款中受国际大宗商品价格驱动的贷款条件变更作为工具）替代基准 GMM；（3）排除同期全球基建投资繁荣的混淆效应——控制世界银行和亚投行（AIIB）对东道国的基础设施贷款金额；（4）更换小国/大国的分组标准——以人口（1000 万为界）或贸易依存度（中位数）替代 GDP 分组，检验乘数异质性结论是否依赖于特定分组标准；（5）非线性门限回归（Hansen 面板门限模型）——以内生分组方式寻找乘数出现结构性变化的进口漏出率门限值，避免人为二分法的任意性。

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