中欧班列作为“一带一路”倡议的标志性成果，为沿线城市出口贸易提供了新动力。本文基于2009-2022年中国281个地级市面板数据，运用多期双重差分模型，实证检验中欧班列开通对城市出口韧性的影响及作用机制。研究表明，中欧班列开通显著提升城市出口韧性，且该效应在西部通道、大中型城市、非资源型城市和中心节点城市更明显，同时通过技术创新与资源配置效应发挥作用。此外，中欧班列的政策效应存在最优距离(约200公里)，且与出口韧性协同促进外贸高质量发展。

　　一、引言

　　在全球经济不确定性加剧的背景下，出口韧性成为衡量城市贸易稳定性的关键指标。中欧班列作为连接欧亚的重要运输通道，截至2024年已覆盖中国125个城市及欧洲25国227个城市，其对沿线城市出口韧性的影响亟待深入探讨。现有文献多聚焦中欧班列的贸易增长效应，缺乏对出口韧性的系统性研究。本文通过准自然实验，揭示中欧班列开通对城市出口韧性的影响路径，为优化“一带一路”沿线城市贸易布局提供理论依据。

　　二、理论机制与研究假说

　　2.1 中欧班列开通与城市出口韧性

　　中欧班列通过三方面提升出口韧性：

　　1. 物流稳定性：构建全天候运输网络，降低供应链中断风险，增强贸易连续性。

　　2. 市场多元化：突破传统路径依赖，形成“点对点”运输模式，拓宽出口目的地选择。

　　3. 区域协同效应：促进城市间经济联系，优化资源配置与产业集聚，提升整体抗风险能力。

　　假说1：中欧班列开通直接促进城市出口韧性提升。

　　2.2 技术创新效应

　　中欧班列通过研发投入、知识溢出和区域创新水平三条路径推动技术创新：

　　发达国家市场的高质量需求倒逼企业增加研发投入;

　　中欧科技人才交流加速知识跨国传播;

　　回程货物带来的先进技术与中间产品倒逼本土企业创新。

　　假说2：中欧班列通过技术创新效应提升出口韧性。

　　2.3 资源配置效应

　　中欧班列通过市场活力、要素流动和产业集聚优化资源配置：

　　缩短供应链时长，提升市场响应速度;

　　促进生产要素跨区域流动，优化“生产-流通-消费”环节;

　　降低运输成本，吸引企业集聚，形成规模经济。

　　假说3：中欧班列通过资源配置效应增强出口韧性。

　　三、研究设计

　　3.1 模型设定

　　采用多期双重差分模型：

　　[

　　resil_{it} = alpha_0 + alpha_1 post_{it} + eta sum X_{it} + mu_t + v_i + varepsilon_{it}

　　]

　　其中，(resil_{it})为城市出口韧性，(post_{it})为中欧班列开通虚拟变量，(X_{it})为控制变量(经济发展水平、政府干预程度等)。

　　3.2 变量与数据

　　被解释变量：出口韧性采用单因素敏感指数测算，公式为：

　　[

　　resil_{it} = frac{Delta export_{it} (Delta export_{it})^e}{|(Delta export_{it})^e|}

　　]

　　其中，(Delta export_{it})为实际出口变化量，((Delta export_{it})^e)为预期出口变化量(基于全国出口增长率)。

　　核心解释变量：中欧班列开通虚拟变量(实验组为22个开通城市，对照组为其余城市)。

　　数据来源：出口数据来自《中国城市统计年鉴》，中欧班列数据来自EPS数据库，控制变量来自CSMAR等平台。

　　四、实证结果分析

　　4.1 基准回归

　　表2显示，无论是否加入控制变量，(post)系数均显著为正(p<0.01)，表明中欧班列开通显著提升城市出口韧性。控制变量中，经济发展水平、政府干预、信息化水平和外商直接投资均对出口韧性有正向影响，人口规模影响不显著。

　　4.2 平行趋势检验

　　图1显示，开通前实验组与对照组出口韧性的变化趋势无显著差异(p>0.1)，满足双重差分模型的平行趋势假设。政策实施后(第1期至第12期)，实验组出口韧性显著高于对照组，且效应呈逐年递增趋势，表明中欧班列对出口韧性的提升具有持续性。

　　4.3 异质性分析

　　4.3.1 地理通道差异

　　西部通道城市：系数为0.321(p<0.001)，显著高于中部(0.189)和东部(0.112)，因西部城市传统外贸基础薄弱，中欧班列对其物流瓶颈的突破更显著。

　　节点城市：中心节点城市(如重庆、成都)系数为0.287，非节点城市为0.154，反映枢纽节点的集聚效应更强。

　　4.3.2 城市规模差异

　　大中型城市(人口≥500万)：系数0.256，显著高于小型城市(0.103)，因大中型城市更易形成产业集群，发挥班列的规模经济效应。

　　非资源型城市：系数0.223，资源型城市为0.089，表明非资源型城市通过班列实现产业转型的效果更优。

　　4.4 机制检验

　　4.4.1 技术创新效应

　　在模型中加入研发投入(R&D)和专利授权量(Patent)作为中介变量，结果显示：

　　中欧班列开通使R&D投入增长12.5%(p<0.01)，专利授权量增加18.7%(p<0.001);

　　中介效应占比为23.4%，表明技术创新是中欧班列提升出口韧性的重要渠道。

　　4.4.2 资源配置效应

　　引入市场活力指数(Market)和产业集聚度(HHI)作为中介变量：

　　班列开通使Market指数提升9.8%(p<0.05)，HHI指数上升15.2%(p<0.01);

　　中介效应占比达31.6%，说明资源配置优化对出口韧性的贡献更显著。

　　4.5 距离衰减效应

　　构建“城市与中欧班列枢纽距离(Distance)”二次项模型，结果显示：

　　Distance系数为-0.003，Distance²系数为0.00001，表明存在最优距离约200公里。距离枢纽200公里内的城市，班列的辐射效应最强;超过该距离后，物流成本上升导致效应递减。

　　五、稳健性与安慰剂检验

　　5.1 稳健性检验

　　替换被解释变量：采用出口波动率倒数衡量韧性，核心结论不变(post系数0.274)。

　　调整对照组：剔除“一带一路”沿线城市后，结果依然显著(p<0.01)，排除政策叠加干扰。

　　5.2 安慰剂检验

　　随机分配实验组：将实验组随机替换为未开通城市，95%的模拟结果显示post系数不显著，排除偶然因素影响。

　　提前政策时点：假设班列开通时间提前5年，估计系数趋近于零，验证因果关系可靠性。

　　六、结论与政策建议

　　6.1 研究结论

　　1. 直接效应显著：中欧班列开通使城市出口韧性提升15.3%-28.7%，且效应随时间递增，在西部、大中型、非资源型及中心节点城市更突出。

　　2. 双渠道驱动：技术创新(中介效应23.4%)与资源配置优化(31.6%)是核心机制，表明班列不仅改善物流，更推动产业升级。

　　3. 距离衰减特征：城市与枢纽距离存在200公里的最优阈值，超出后效应减弱，需优化班列网络布局。

　　6.2 政策建议

　　6.2.1 强化通道网络与节点建设

　　西部枢纽扩容：重点提升重庆、成都等中心节点的多式联运能力，打造“干支结合”的班列网络，降低西部城市外贸物流成本。

　　区域协同布局：在距离枢纽200公里内的城市(如西安周边、武汉城市群)建设卫星节点，延伸班列辐射范围，避免远距离城市“被边缘化”。

　　6.2.2 深化创新驱动与产业联动

　　设立班列创新基金：支持企业利用班列开展跨境研发合作，对引入先进技术的企业给予税收优惠，强化技术溢出效应。

　　培育“班列+产业”集群：在沿线城市引导电子信息、装备制造等产业集聚，依托班列构建“研发-生产-出口”一体化链条，提升产业抗风险能力。

　　6.2.3 优化资源配置与市场活力

　　完善班列回程机制：通过补贴回程货物运输、建设海外仓等方式，提升班列双向载货率，降低空返成本，增强资源配置效率。

　　放宽市场准入：减少对班列运营的行政干预，鼓励民营企业参与班列运营，通过竞争提升服务质量，激发市场活力。

　　6.2.4 动态监测与政策评估

　　建立“中欧班列-出口韧性”监测指标体系，定期评估班列对沿线城市贸易稳定性的影响，及时调整线路规划与补贴政策。

　　针对不同城市特征制定差异化策略，如对资源型城市重点引导产业转型，对小型城市推动与枢纽城市的产业协作。