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发布时间：2022-04-21 10:55所属平台：学报论文发表咨询网浏览： 次
摘 要：作为实现一带一路沿线国家贸易畅通的重要着力点，贸易便利化与国际贸易秩序的协同化发展将成为沿线国家贸易结构优化与变革的战略要地。文章运用主成分法与贸易引力模型对一带一路沿线贸易便利化指标及其国际贸易效应进行测算。
摘 要：作为实现“一带一路”沿线国家贸易畅通的重要着力点，贸易便利化与国际贸易秩序的协同化发展将成为沿线国家贸易结构优化与变革的战略要地。文章运用主成分法与贸易引力模型对“一带一路”沿线贸易便利化指标及其国际贸易效应进行测算。结果显示：(1)贸易便利化水平、国内生产总值、贸易伙伴国是否接壤、是否签订自由贸易协定等是影响“一带一路”沿线国家双边贸易流量的重要因子。(2)在诸影响因子中，贸易便利化水平作为政策指向与制度工具，对双边贸易流的影响最为显著;良好的贸易便利化水平在惠及沿线国家经济发展的同时，也服务于我国新一轮的对外开放。(3)基于贸易便利化的贸易潜力测试表明，不同区域间双边贸易潜力差异较大，尤其是区域经济一体化组织对这种差异的影响显著，中国对“一带一路”沿线国家的双边贸易不平衡。
关键词：贸易便利化;“一带一路”;贸易潜力;贸易引力;跨区域合作
引言
随着国际分工的不断深化与细化，基础设施建设水平、贸易信息透明度、跨境贸易制度完备性等“贸易非效率”因素，已成为限制国际贸易市场准入的重要“隐性”壁垒。贸易便利化作为实现“一带一路”沿线国家贸易畅通的重要着力点，不仅促进了沿线国家贸易流量的增长，而且优化了沿线国家的贸易结构。关于贸易便利化的研究，现有文献主要指向有关贸易便利化经济福利的实证测试。Helble等(2015)[1]以一般均衡模型为研究方法，测试了日本与新加坡双边自由贸易协定效应，结果显示，在引入特定贸易便利化指标后，贸易便利化对两国经济福利的显著效应得到很好反映。
Francois(2015)[2]利用引力模型，实证分析了1999—2014年全球60个国家交易成本与双边贸易的相关性，结果显示，随着交易成本对地理距离的弹性减少，交易成本与双边贸易的相关性不断提高，交易成本的冲击性因子更能对发展中国家的贸易量产生影响。Fink等(2018)[3]以引力模型为工具，以双边贸易的通讯成本为考察对象，分析了双边贸易国之间通讯成本与双边贸易量的波动特征，研究显示，双边贸易通讯成本的降低使贸易结构得到优化。
在国内，董银果和吴秀云(2017)[4]以 2010—2013 年为时间轴，分析了“一带一路”沿线国家贸易便利化对制造业贸易的影响，结果显示，进口国信息化水平、通关效率及基础设施等“贸易非效率”因素，共同作用于“一带一路”沿线国制造产品的贸易量及其波动水平，且通关效率在这一过程中扮演着核心角色。虽然现有研究涉及“一带一路”沿线国家贸易便利化对相关国家贸易流的影响，但鲜有文献指向“一带一路”沿线的60多个与我国有着主要贸易往来的贸易国的贸易便利化问题，缺乏对沿线国家贸易发展特点的系统性研判。
此外，虽有对贸易便利化水平提升对各关联国贸易流效应的研究，但对贸易便利化层级贸易效应的关注较少。为此，本文拟在 Shepherd 和 Wilson(2007)[5]的四维评价指标框架下，构建合适的贸易便利化指标体系，并根据“一带一路”沿线各国的贸易特点实施贸易便利化测算，进而运用贸易引力模型，对贸易便利化于“一带一路”沿线国家双边贸易的国际贸易效应进行实证检验，并对贸易便利化升级于相关贸易国的贸易潜力进行模拟测试。
1 “一带一路”沿线国家贸易便利化水平测算
1.1 贸易便利化指标体系设定
本文根据 WTO《贸易便利化协定》相关条款，结合“一带一路”沿线国家经济与贸易发展特征，借鉴文献[5]的研究成果，对贸易便利化指标体系进行优化，构建了涵盖“一带一路”沿线国家“商品最终成本与生产成本之间差额”的广义贸易便利化二级指标评估体系。其中，一级指标由口岸效率 T 、海关环境 C 、监管环境 R 、金融电商F 这4个指标组成。指标说明与构成如下：
(1)口岸效率T 。该指标旨在表征港口与航空基础设施质量、物流竞争力等。口岸货物运输与流通速度越大，口岸效率就越高，贸易便利化水平就越高。其二级指标有 3 个(T1—T3)，分别为港口基础设施质量、航空基础设施质量、物流竞争力。
(2)海关环境 C 。该指标表征边境管理透明度、关税壁垒、市场准入及海关行政效率等。其二级指标有4个(C1—C4)，分别为非常规支付与贿赂问题、关税壁垒、市场准入、清关程序效率。
(3)监管环境 R 。该指标拟从贸易国内部监管环境表征贸易便利化水平，以衡量国内政府部门制定贸易政策的透明度、监管成本、司法独立性以及法律法规解决争端的效率。其二级指标有4个(R1—R4)，分别为政府部门制定贸易政策的透明度、政府监管成本、司法独立性、法律法规解决争端的效率。
(4)金融电商 F 。该指标拟从贸易国金融环境表征贸易便利化水平。其二级指标有4个(F1—F4)，分别为金融服务可负担性、与商业需求的匹配度、在对外贸易中的使用频率、企业对新技术的吸收程度。以上指标的统计数据主要来自世界经济论坛发布的《2019年全球竞争力报告》(The Global Competitiveness Report2019，GCR2019)和世界贸易组织发布的《2019年世界贸易报告》(World Trade Report 2019，WTR2019)。具体地，海关环境的所有二级指标(C1—C4)及金融电商中的F3 来源于WTR2019，其他二级指标均来源于GCR2019。
1.2 研究方法
为尽可能避免主观偏好的干扰，减少数据共线性，本文运用主成分法对“一带一路”沿线国贸易便利化指标进行赋值与权重确定。采取以上指标，运用Stata 15.0软件，计算出所选取样本国家指标矩阵的初始特征值、方差贡献率等;比较预测因子，得到各指标的相对重要性水平，以特征值大于1、累计贡献率大于85%作为提取主成分个数的原则;根据指标载荷确定指标权重。具体步骤如下：
(1)数据标准化处理。为便于对比各指标的相关系数，对所有数据在原始数据的基础上进行归一化处理:Yij = Xij Xmax ，将数据取值范围控制在0~1(0、1分别代表最低水平和最高水平)。其中，Xij 、Xmax 分别代表指标原始值及该指标所有统计数值中的最大值，(i i = 1234) 、ij 分别代表一级指标 i 及该一级指标下的第 j 个二级指标。
(2)计算样本数据主成分得分。由 Zik = år = 1nBrYj 得出样本数据主成分得分。其中，Zik 表示“一带一路”沿线第 i国家第 k 个主成分的得分，Br 表示第 r 个指标的载荷值。
(3)计算各国贸易便利化得分。将一级指标值和对应的指标权重代入贸易便利化体系的评价指标方程表达式TFI = åi = 1nWiZi ，其中，TFI 表征贸易便利化综合水平，Wi 、Zi 分别表示一级指标权重与指标标准化值。由此得到各国的贸易便利化测算结果。最后，依次将二级指标代入主成分表达式，加权求和后除以累计贡献率，即得到各国的贸易便利化综合评价结果。
1.3 测度结果与分析
自2013年“一带一路”倡议提出以来，东亚、南亚、东南亚、中亚、西亚、非洲、中东欧、中美洲和南太平洋九个区域共计136个沿线国家和30个国际组织与我国签署“一带一路”合作文件。遵循数据可得性原则，并对“一带一路”沿线国家统计数据进行观察与筛选，最终选定沿线60个重点国家作为研究样本，时间序列为 2015—2019 年。接下来采用主成分法进行贸易便利化指标测算。运用Stata15.0 软件，对选定的 60 个“一带一路”沿线国家指标数据进行主成分分析，做KMO检验。
(1)“一带一路”沿线国家贸易便利化水平在2015—2019年整体偏低。在60个样本国家中，贸易便利化指数高于0.8的国家仅有3个，指数从大到小分别为新加坡(0.896)、阿联酋(0.845)、新西兰(0.802)，这3个国家的贸易便利化水平较高，属于“贸易便利”等级;指数在0.7~0.8的国家仅7个，其中西亚4个、东亚1个、东南亚1个、中东欧1个，这些国家的贸易便利化水平一般，属于“贸易较便利”等级;其他50个沿线国家的贸易便利化指数都小于0.7，其中，指数在0.6~0.7的国家有9个，剩下的41个国家贸易便利化指数低于0.6，最低的为非洲国家马达加斯加(0.428)。这些国家均属于“贸易不便利”等级，亟须提高。
(2)地区、国别贸易便利化水平差异显著。从贸易便利化条件来看，东亚、东南亚、西亚等地区较好，中东欧次之，非洲、南亚、中亚条件最差。从各地区国别层面考察，东亚有中国、韩国等贸易便利化条件较好的国家，使得该地区贸易便利化指数整体较高;东南亚的新加坡贸易条件好，但是越南、柬埔寨、老挝、印度尼西亚等国家却比较差;西亚有丰富的石油资源出口，该地区的贸易条件整体上相对有优势;非洲、南亚、中亚的沿线国家整体上属于低收入国家，其贸易条件不论是政策制度还是贸易硬件设施都较为落后，体现出高收入国家较低收入国家贸易相对便利的特点，这也正是做好我国与“一带一路”沿线国家双边贸易需要研究的重要问题。
2 贸易便利化的国际贸易效应检验与模拟
本文选取引力模型作为研究贸易便利化对双边贸易流效应的工具。引力模型是牛顿万有引力模型在经济学领域的应用与延伸，该模型认为两个经济体的双边贸易流与其经济规模成正比，与其地理距离成反比。为测算贸易便利化对双边贸易流的效应，首先将贸易便利化水平纳入引力模型，并作为解释变量;然后运用普通最小二乘法及加权最小二乘法等方法对引力模型进行检验，以消除数据序列相关性及异方差等问题;最后，对“一带一路”沿线国家贸易流进行模拟测试，即测算贸易便利化水平上升一个层级后的贸易流模拟值，据此判定“一带一路”各沿线国家的贸易潜力。
选取2018年“一带一路”沿线60个国家的截面数据。其中，出口额来自联合国COMTRADE数据库(2019)，单位为百万美元;各国GDP数据来自世界银行数据库(2019)，单位为百万美元;各国首都间直线距离数据来自CEPII 数据库，单位为公里;关税水平数据来自世界银行数据库(2019);贸易便利化水平由前文测算所得;各国间是否签订 自 贸 协 定 的 信 息 来 自 联 合 国 COMTRADE 数 据 库(2019)。
2.1 贸易便利化对双边贸易流的效应检验
选取2019年数据，将“一带一路”沿线60个国家的样本数据进行两两配对，可得1770个截面数据，用Stata 15.0软件对这1770个截面数据进行回归分析。所选择的7个变量均在1%的水平上显著，模型通过了显著性检验，符号与理论预期一致。这表明所选变量均为决定双边贸易流的重要因素，都会显著推动双边贸易发展。为进一步检验贸易便利化水平各维度对“一带一路”沿线国家贸易流的影响水平，接下来用口岸效率 T 、海关环境 C 、监管环境 R 和金融电商 F 等贸易便利化指标的四个维度，分别代替模型(1)中的贸易便利化水平变量(TFI)，以测试各维度对贸易流的影响程度与差异。
2.2 基于贸易便利化的贸易潜力模拟测试
本文借鉴文献[7，8]的研究成果，对贸易潜力分类标准进行界定，将国家间的双边贸易潜力分成三种类型: 潜力再造型(贸易潜力指数 1.2)、潜力开拓型(0.8 贸易潜力指数 < 1.2)和潜力巨大型(贸易潜力指数 < 0.8)。其中，贸易潜力指数越大，说明两国间的贸易程度越高，但贸易潜力有限;反之，贸易潜力指数越小，则说明两国间的贸易程度越低，但贸易潜力巨大。
为此，将各变量实际值代入贸易引力模型(1)，得到回归模型模拟值，用实际值除以模拟值即可得到“一带一路”沿线国家的贸易潜力值，并将其与贸易潜力的分类标准进行对比，确定其贸易类型。本文选取2019年包括中国在内的“一带一路”沿线60个国家的双边贸易额数据为研究样本。将这60个国家的样本数据进行两两配对，可得1770个截面数据，利用贸易引力模型回归结果，将各变量的实际值代入模型(1)，得到沿线国双边模拟贸易值，并将其与实际贸易值进行比较，得到相应的贸易发展潜力值。
在 1770 对国家样本中，有 956 对国家属于潜力再造型，有195对国家属于潜力开拓型，有619对国家属于潜力巨大型。具体而言：(1)不同区域的国家，双边贸易潜力差异性显著。总体来说，“一带一路”沿线亚洲国家的贸易潜力整体优于欧洲。当贸易双方至少有一个国家为亚洲国家时，潜力再造型占 19%，潜力开拓型占28%，潜力巨大型占53%。(2)与同一区域经济一体化组织国家相比，不同区域经济一体化组织国家之间开展双边贸易的潜力更大。
(3)中国对“一带一路”沿线国家的双边贸易不平衡，贸易潜力存在较大差距。2019 年中国对其余59个样本国家的贸易潜力测算中，潜力再造型有18个，占31%，潜力开拓型有15个，占25%，潜力巨大型有26个，占44%，说明中国对“一带一路”沿线31%的国家贸易潜力已经充分发挥，亟待打造新的贸易增长点;对44%的国家贸易潜力巨大，他们将成为中国的重点贸易发展对象。
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3 结论
本文得出以下结论：
(1)“一带一路”沿线国贸易便利化呈现差异化发展态势。贸易引力模型测算结果表明，由于沿线各地区、各国别贸易禀赋与基础不尽相同，其贸易便利化水平也呈现显著差异：东亚、东南亚、西亚等地区较好，中东欧次之，非洲、南亚、中亚条件最差。贸易便利化程度与一个国家的发展水平及收入水平相关。
(2)在诸多影响“一带一路”沿线双边贸易流的变量中，贸易便利化是最重要的引力源。更进一步地，本文研究结果显示，提高口岸效率、改善海关环境、优化政府监管、改善金融电商环境等对于拓展贸易规模、优化贸易结构意义重大。其中，金融电商对双边贸易流的影响最为显著，继而分别为海关环境、口岸效率、监管环境等。
(3)“一带一路”沿线不同区域的国家，其双边贸易潜力差异性显著，对“一带一路”沿线国家的贸易潜力模拟测算结果表明，亚洲国家的贸易潜力整体优于欧洲。与同一区域经济一体化组织国家相比，不同区域经济一体化组织国家之间开展双边贸易的潜力更大。另外，中国对“一带一路”沿线国家的双边贸易也呈现明显的不平衡现象。
参考文献：
[1]Helble T, Thomas W, Terrie L. Dynamic Effects of the New Age FreeTrade Agreement Between Japan and Singapore [R].GTAP WorkingPaper,2015.
[2]Francois J. Preferential Trade Arrangements and the Pattern of Pro⁃duction and Trade When Inputs are Differentiated [R].The Institutefor International Integration Studies Discussion Paper Series,2015.
[3]Fink C, Matoo A, Neagu C I. Assessing the Role of CommunicationCosts in International Trade [R].World Bank Working Paper,No.2929,2018.
[4]董银果,吴秀云.贸易便利化对中国出口的影响——以丝绸之路经济带为例[J].国际商务(对外经济贸易大学学报),2017(2).
[5]Shepherd B, Wilson J S. Trade, Infrastructure, and Roadways in Eu⁃rope and Central Asia: New Empirical Evidence [J].Journal of Eco⁃nomic Integration,2007,(12).
[6][荷]简·丁伯根.经济政策：原理与设计[M].北京：商务印书馆,1999.
[7]刘青峰,姜书竹.从贸易引力模型看中国双边贸易安排[J].浙江社会科学,2002,(6).
[8]陈伟光,郭晴.中国对“一带一路”沿线国家投资的潜力估计与区位选择[J].宏观经济研究,2016,(9).
作者：马欣员
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《贸易便利化指标测算及其国际贸易效应研究》