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丝绸之路经济带贸易便利化测度及中国贸易潜力


经济经纬

《财经科学》 2016 年第 5 期

丝绸之路经济带贸易便利化测度 及中国贸易潜力

张亚斌 ??????????
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李城霖

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[ 内容摘要] 本文系统构建了贸易便利化测度体系,运用主成分分析法测度丝绸之路经济带的贸易便利 ? 化水平,并基于拓展贸易引力模型实证分析其对中国贸易流量的影响,同时模拟估计了中国与各国的 ? 贸易潜力。研究表明: 丝绸之路经济带贸易便利化水平总体上呈现 “欧洲最高,东亚较高,中间最低 ” ? 的 “U” 型空间特征; 贸易伙伴国 GDP、对外依存度、 贸易便利化、 上合组织等因素对双边贸易流量 ? 有显著促进作用,而两国距离、 OECD 制度安排等存在显著阻碍作用; 与欧洲发达国家相比,东亚和 ? 南亚、中亚和西亚等亚洲发展中国家贸易便利化及分项指标水平的影响更大; 模拟结果也显示后者贸 ? 易便利化改善对其与中国的贸易潜力更为显著 。 [关键词] 丝绸之路经济带; 贸易便利化; 发展潜力; 拓展引力模型

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一、引言及文献综述 随着经济全球化和区域经济一体化的迅速发展 ,传统关税和非关税措施对国际贸易的影响 减小,而港口效率、海关管理、跨境电商和制度环境等贸易便利化作用日益凸显 ,渐趋成为改 善贸易环境、降低交易成本、促进经济增长的关键举措和重要路径 。近年来,中国提出了以政 策沟通、设施联通、贸易畅通、 资金融通和民心相通为主要内容的 “一带一路 ” 战略, 明确 强调要通过构筑全方位、多层次、复合型的互联互通网络,着力解决贸易投资便利化问题,标 志着 “一带一路” 沿线国家贸易便利化合作步入快速发展阶段 。 目前,贸易便利化已成为全球经贸领域的谈判焦点和国内外社会各界共同关注的热点 。既
※ 基金项目: 教育部人文社会科学重点研究基地重大项目 “丝绸之路经济带经贸合作的战略选择、体系构建与发展机 制研究” ( 项目编号: 15JJD790025 ) ; 国家社会科学基金重点项目 “全球经济新格局背景下丝绸之路经济带建设的战略研 究” ( 项目编号: 15AJL011 ) ; 西北大学研究生自主创新重点项目 “一带一路经贸合作的战略选择、 体系构建与发展机制研 究” ( 项目编号: YZZ15007 ) 。

710127 ) , 作者简介: 张亚斌( 1987 —) , 男, 西北大学经济管理学院( 西安, 博士生。研究方向: 国际贸易。 710127 ) , 刘 俊( 1984 —) , 男, 西北大学经济管理学院( 西安, 博士生。研究方向: 区域经济。 610064 ) 。研究方向: 国际经济。 李城霖( 1992 —) , 男, 四川大学南亚研究所( 成都,

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有研究的发展脉络与内在逻辑主要涉及 : 第一, 从实证角度研究贸易便利化对贸易增长的影 响。Wilson et al. 运用港口效率、海关环境、电子商务等指标测算了 APEC 成员国的贸易便利 化水平,并基于引力模型估计其对各国贸易增长影响的弹性系数 。 曾铮和周茜研究发现, 进 口国贸易便利化水平每提高 1% ,中国对其出口将增加 2. 186% 。 孙林和倪卡卡、李豫新和郭 颖慧等通过实证研究进一步支持这一观点 , 即贸易便利化改善能够显著促进贸易增长 。 第 二,
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从交易成本视角探讨贸易便利化的经济影响与福利收益 。 佟家栋和李连庆基于可计
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算一般均衡模型 ( CGE ) 与全球贸易一般均衡模型 ( GTAP ) 模拟交易成本降低对收入增长的 影响,发现亚太地区政策透明度提高至平均水平 , 全球福利将增加超过 2000 亿美元。 第三, 贸易便利化可以显著改善出口产品多样化水平 。 汪戎和李波持同样观点, 认为贸易便利化能 够通过降低出口成本,有效提升贸易扩展边际和出口多样化水平 。 第四, 从定性角度评估合 作进展及实践选择。刘重力和杨宏、毛艳华和杨思维等学者从基础设施 、法律规制、金融信贷 等领域评估了贸易便利化合作现状 、成效和障碍,从而为提升各国贸易便利化合作水平提供了 相应的政策选择。
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综上可知,围绕贸易便利化领域的相关研究虽然较为丰富 ,但鲜有学者基于丝绸之路经济 带整体视角,实证考量各国贸易便利化水平及其对中国贸易增长潜力的影响程度。 “一带一 路” 战略致力于促进要素自由流动、 资源高效配置和市场深度融合, 实现沿线国家的贸易和 投资便利化。那么,丝绸之路经济带沿线各国的贸易便利化水平如何 ,是否存在提升空间? 能 否对中国的贸易增长产生显著促进作用 ? 不同贸易便利化措施的改善对不同地区释放的贸易潜 力有多大? 面对全球新一轮贸易投资规则重构形势 ,各国的合作重点和战略方向是什么 ? 鉴于 此,本文构建了一套系统的贸易便利化测度体系 ,运用主成分分析法测度各国的贸易便利化水 平,并基于拓展引力模型从整体、区域和指标多个维度刻画其对中国贸易潜力的影响 ,以期为 丝绸之路经济带贸易便利化合作提供决策参考 。 二、丝绸之路经济带贸易便利化测度与分析 ( 一) 指标体系的构建 贸易便利化问题涉及领域非常广泛 ,数据收集统计难度很大,采用代理变量的研究方法难
[1 ] 以准确衡量各国的贸易便利化水平 。 既有研究主要借鉴 Wilson et al. 的基本思想, 采用包含

港口效率、海关管理、电子商务和制度环境四大指标构建贸易便利化测度体系 。然而,随着国 际贸易投资规则的不断变迁和信息技术的飞速发展 , 贸易便利化的影响因素也发生了较大变 化。因此,本文结合 《贸易便利化协定 》 最新规则, 从贸易便利化本质内涵和丝绸之路经济 带贸易发展的特点出发,基于口岸效率、海关环境、电子商务、金融服务、政府规制五个方面 系统构建了贸易便利化测度体系 ,将指标体系细化至 18 个二级指标, 基本涵盖了贸易便利化 涉及的全部内容,使其测度更加系统、科学。数据均来自 《全球竞争力报告》 ( GCR) 、《全球 — 113 —

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信息技术网络发展报告》 ( NRI) 和 “全球清廉指数 ” ( CPI ) , 时间跨度为 2010 —2014 年, 得 分越高越有利于国际贸易进行,逆指标则相反 ( 见表 1 ) 。
表1
一级指标 ( 权重% ) 口岸效率 T ( 22. 73 )

丝绸之路经济带贸易便利化水平测度指标体系构建
二级指标 ( 权重% ) 公路口岸设施质量 T1 铁路口岸设施质量 T2 航空口岸设施质量 T3 港口设施质量 T4 贸易壁垒程度 C1 非常规支付和贿赂 C2 海关程序负担 C3 贸易关税 C4 互联网使用人数 E1 信息和通信技术使用 E2 信息技术相关法规 E3 新科技的可获得性 E4 金融服务便利性 F1 金融服务可供性 F2 清廉指数 R1 政策透明度 R2 政府解决法规冲突效率 R3 法规是否被严格执行 R4 4. 83 3. 78 4. 97 4. 24 4. 50 4. 72 4. 96 0. 97 3. 16 2. 50 5. 30 4. 72 5. 35 4. 66 4. 03 5. 76 5. 71 4. 25 得分范围 1 -7 1 -7 1 -7 1 -7 1 -7 1 -7 1 -7 0 - 100 0 - 100 1 -7 1 -7 1 -7 1 -7 1 -7 0 - 100 1 -7 1 -7 1 -7 数据来源 GCR GCR GCR GCR GCR GCR GCR GCR NRI NRI NRI GCR GCR GCR CPI GCR GCR GCR 指标属性 正指标 正指标 正指标 正指标 正指标 正指标 正指标 逆指标 正指标 正指标 正指标 正指标 正指标 正指标 正指标 正指标 正指标 正指标

海关环境 C ( 19. 31 )

电子商务 E ( 20. 01 ) 金融服务 F ( 12. 76 ) 政府规制 R ( 25. 19 )

( 二) 数据处理与权重确定 首先,为了消除量纲影响、变量自身变异大小和数值大小的影响 ,采用线性变换法对各指 标的原始数据进行标准化处理后得到规范值 , 即规范值 = 原始值 / 最大值, 从而将所有二级指 标标准化为 0 和 1 之间的规范值。为了克服既往研究对指标权重赋值的主观性和随意性 ,本文 使用 SPSS19. 0 软件对上述规范值进行主成分分析, 使方差最大化旋转, 最终得到主因子得分 和每个主因子的方程贡献率。 由于前两个主成分 ( Comp1 和 Comp2 ) 已经提取了 86. 3% 的信 息量,因此采用前两个主成分来确定相应权重具有较强的合理性 ,表达式如下: Comp1 = 0. 105T1 + 0. 034T2 + 0. 101T3 + 0. 034T4 + 0. 061C1 + 0. 056C2 + 0. 092C3 - 0. 316C4 - 0. 123E1 - 0. 188E2 + 0. 132E3 + 0. 059E4 + 0. 164F1 + 0. 055F2 - 0. 040R1 + 0. 303R2 + 0. 258R3 + 0. 016R4 Comp2 = - 0. 030T1 + 0. 043T2 - 0. 021T3 + 0. 054T4 + 0. 023C1 + 0. 035C2 - 0. 009C3 + 0. 459C4 + 0. 245E1 + 0. 319E2 - 0. 056E3 + 0. 031E4 - 0. 099F1 + 0. 035F2 + 0. 151R1 - 0. 281R2 - 0. 220R3 + 0. 079R4 其次,根据主成分表达式,分别用每个主成分各指标的系数乘以相应贡献率 ,再除以所提 取两个主成分的累积贡献率,然后相加求和得到综合评价模型,表达式如下: Comp = 0. 048T1 + 0. 038T2 + 0. 050T3 + 0. 042T4 + 0. 045C1 + 0. 047C2 + 0. 050C3 + 0. 010C4 +

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0. 032E1 + 0. 025E2 + 0. 053E3 + 0. 047E4 + 0. 053F1 + 0. 047F2 + 0. 040R1 + 0. 058R2 + 0. 057R3 + 0. 042R4 最后,二级指标为主成分 Comp 中的相应系数,一级指标权重为其所包括的二级指标权重 总和与所有二级指标权重总和的比值 ,各级指标具体权重见表 1 。 再分别用一级指标权重乘以 标准化后的规范值,相加求和后得到各国的贸易便利化综合评价指数 ( TWTFI) 。 ( 三) 丝绸之路经济带贸易便利化水平测度结果与分析 将指标规范值和对应权重带入贸易便利化综合评价指数 ( TWTFI ) , 得到丝绸之路经济带
① 各国 2010 —2014 年贸易便利化水平测度结果、五年均值及其排名 ( 见表 2 ) 。

表2
主要国家 中国 俄罗斯 韩国 日本 蒙古 哈萨克斯坦 吉尔吉斯斯坦 塔吉克斯坦 印度 巴基斯坦 伊朗 土耳其 沙特阿拉伯 阿联酋 乌克兰 波兰 意大利 西班牙 法国 比利时 奥地利 英国 瑞典 德国 荷兰

丝绸之路经济带贸易便利化水平测算结果及排名 ( 2010 —2014 年)
2010 TWTFI 排名 0. 669 0. 504 0. 755 0. 763 0. 454 0. 536 0. 431 0. 478 0. 596 0. 502 0. 503 0. 627 0. 729 0. 857 0. 492 0. 635 0. 642 0. 803 0. 888 0. 861 0. 882 0. 880 0. 973 0. 924 0. 934 13 19 11 10 24 18 25 23 17 21 20 16 12 8 22 15 14 9 4 7 5 6 1 3 2 2011 TWTFI 排名 0. 678 0. 499 0. 741 0. 753 0. 458 0. 535 0. 415 0. 508 0. 587 0. 501 0. 495 0. 630 0. 758 0. 847 0. 486 0. 645 0. 650 0. 817 0. 892 0. 871 0. 876 0. 903 0. 971 0. 893 0. 946 13 21 12 11 24 18 25 19 17 20 22 16 10 8 23 15 14 9 5 7 6 3 1 4 2 2012 TWTFI 排名 0. 702 0. 524 0. 774 0. 845 0. 515 0. 605 0. 424 0. 532 0. 608 0. 515 0. 529 0. 675 0. 774 0. 884 0. 521 0. 668 0. 669 0. 839 0. 884 0. 883 0. 891 0. 929 0. 950 0. 912 0. 971 13 21 11 9 23 18 25 19 17 24 20 14 12 6 22 16 15 10 7 8 5 3 2 4 1 2013 TWTFI 排名 0. 715 0. 549 0. 790 0. 847 0. 511 0. 612 0. 438 0. 523 0. 607 0. 514 0. 521 0. 672 0. 746 0. 901 0. 507 0. 691 0. 671 0. 828 0. 867 0. 878 0. 879 0. 918 0. 939 0. 909 0. 955 13 19 11 9 23 17 25 20 18 22 21 15 12 5 24 14 16 10 8 7 6 3 2 4 1 2014 TWTFI 排名 0. 705 0. 584 0. 781 0. 839 0. 510 0. 606 0. 467 0. 514 0. 572 0. 511 0. 509 0. 664 0. 728 0. 922 0. 523 0. 701 0. 662 0. 813 0. 856 0. 879 0. 876 0. 921 0. 915 0. 902 0. 957 13 18 11 9 23 17 25 21 19 22 24 15 12 2 20 14 16 10 8 6 7 3 4 5 1 平均 TWTFI 排名 13 0. 694 19 0. 532 11 0. 768 0. 809 10 0. 490 24 18 0. 579 25 0. 435 0. 511 21 0. 594 17 23 0. 509 20 0. 511 0. 654 16 0. 747 12 0. 882 5 22 0. 506 0. 668 14 0. 659 15 0. 820 9 0. 877 7 0. 874 8 0. 881 6 0. 910 3 0. 950 2 0. 908 4 0. 953 1

注: 限于篇幅,贸易便利化各分项指标测度结果未报告,但后文分析中仍将使用,备索。

首先,从综合水平看, 丝绸之路经济带贸易便利化水平呈现 “欧洲最高, 东亚较高, 中 间最低” 的 “U” 型空间特征。即除阿联酋和沙特阿拉伯外, 从东亚地区向西至中亚、 南亚、 西亚、东欧再到西欧地区,各国贸易便利化水平大致呈现出 “先降低, 后升高 ” 的态势。 欧 洲发达国家的贸易便利化水平普遍较高 ,亚洲国家除阿联酋、日本、韩国排序较为靠前外,其 余发展中国家贸易便利化水平普遍滞后 。 由此可见, 贸易便利化水平与经济发展程度密切相 关,一国经贸发展程度越高,该国的贸易便利化水平也就越高。 其次,从时序特征看,2010 —2014 年贸易便利化水平改善最显著的为俄罗斯 ( 0. 080 ) , — 115 —

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排序升幅最显著的为阿联酋 ( 6 ) ,而排序降幅最显著的为伊朗 ( 4 ) 和法国 ( 4 ) 。虽然中国和 吉尔吉斯斯坦的贸易便利化水平呈现出上升态势 ,但排序始终处于第 13 位和第 25 位。除波兰 的贸易便利化水平稳步提升外,其余欧洲国家总体上呈现出先升后降的态势, 即在 2013 年左 右达到峰值,此后略微下降。相较而言,俄罗斯、乌克兰、蒙古以及中亚和南亚地区的贸易便 利化水平普遍落后,但呈现出逐渐上升的趋势。 最后,从地区差异看,东亚地区贸易便利化水平领先的是日本和韩国 ; 中国作为沿线最大 的经济体,贸易便利化处于中间水平,而蒙古和吉尔吉斯斯坦为最落后地区 。中亚和南亚地区 普遍滞后,因而成为贸易便利化提升的重点地区 。西亚地区差异较大,阿联酋为非常便利,沙 特阿拉伯处于中间水平,而伊朗和土耳其较为落后。除波兰和意大利较为便利外,其余欧洲国 家始终非常便利,其中荷兰、瑞典、英国基本占据前三位,德国、奥地利、比利时和法国的排 序略有波动,但始终处于贸易便利化前十位。 三、丝绸之路经济带贸易便利化对中国贸易潜力的影响 ( 一) 模型设定 贸易引力模型最初是由牛顿万有引力思想得来的 ,迄今已成为国际上研究双边贸易流量及 其影响因素最重要的经验工具。 经典的引力模型认为两国间的贸易流量与两国经济总量成正 比,与两国距离成反比。 随后学者们主要通过引进人口规模和人均收入等解释变量来衡量经 济总量,增加两国首都距离、边界临近等解释变量来衡量地理位置 ,增设区域贸易安排、外贸 依存度等外生变量对模型进行丰富和拓展 。因此,本文根据研究目的,在模型基本设定的基础 上,建立拓展引力模型的自然对数形式为 : lnTrade ijt = α0 + β1 lnGDP it + β2 lnPOP it + β3 lnDist ijt + β4 lnTWTFI it + β5 lnOpenness it + β6 SCO ijt + β7 OECD it + ζ ijt ( i 表示贸易伙伴国; j 表示中国; t 表示年份,t = 2010 ,2011 ,…,2014 ) 其中: 因变量 Trade 表示中国对 i 国的贸易总额; GDP 和 POP 分别为 i 国的经济总量与人 口规模; Dist 为中国与 i 国首都间的距离; Openness 和 TWTFI 分别为 i 国贸易依存度与贸易便 利化水平; OECD 和 SCO 为虚拟变量,前者表示 i 国属于经济合作与发展组织成员时取 1 , 否 取 0 ,后者表示两国同属上海合作组织时取 1 , 否取 0 。 ln 表示对变量取自然对数; α 为常数 项,β 为待估计参数,ξ 为随机扰动项。见表 3 。 关于解释变量的选取,以下几点需要说明: 其一,传统贸易引力模型中通常将两国经济总 量和人口规模作为解释变量纳入模型分析 ,而本文研究的是中国对伙伴国的贸易流量 ,在回归 分析时中国的经济总量与人口规模为常量 ,因此,为避免多重共线性而将其剔除掉,并不影响 计量结果。其二,贸易距离采用 “绝对距离 ” 指标。 理论界通常采用两国经济总量比值与绝 对距离乘积作为相对距离,本文采用两国首都间的绝对距离是因为相对距离的弹性系数和显著 — 116 —
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性不如前者理想,并出现了多重共线性问题,而采用绝对距离可以避免该问题。其三,增加了 贸易依存度解释变量。一般地,贸易依存度以对外贸易总额占 GDP 的比重来衡量, 伙伴国经 济对贸易的依赖程度越高, 表明其经济开放水平越高, 因而对双边贸易潜力的影响可能就越 大。其四,根据研究目的,加入贸易便利化作为核心变量。由于贸易便利化中的口岸效率、海 关环境、电子商务、金融服务及政府规制等无疑都会对双边贸易流量产生重要影响 ,因此除重 点关注贸易便利化水平对贸易流量的影响外 ,本文同样将五个分项指标分别纳入模型检验 ,以 便考量具体措施可能产生的不同影响和提出针对性政策 。
表3
主要变量 Trade ijt GDP it POP it Dist ijt Openness it TWTFI it OECD it SCO ijt

主要变量的理论含义 、预期符号、数据来源与描述统计
理论含义 双边的贸易总额反映了中国与 该国的贸易能力 一国的经济规模反映了潜在的 贸易需求 人口增加使需求增加, 也可能因 分工深化减少国际贸易 双边的贸易成本 两国距离越远, 就越高 经济开放程度越高, 双边的贸易 潜力也就越大 贸易便利化通过降低贸易成本 促进贸易增长 市场化程度越高的国家, 双边贸 易潜力可能越大 可能会 产 同属上 合 组 织 成 员, 生贸易创造效应 预期符号 / + +( -) - + + + + 均值 559. 13 120. 09 101. 24 5767. 29 0. 730 0. 709 0. 542 0. 167 标准差 708. 13 131. 87 247. 58 2304. 78 0. 384 0. 172 0. 501 0. 374 最大值 3428. 37 593. 79 1295. 29 9241. 00 1. 906 0. 973 1 1 最小值 14. 33 0. 48 2. 71 962. 00 0. 266 0. 415 0 0 数据来源 UN COMTRADE ( 单位: 亿美元) UNCTADstat ( 单位: 百亿美元) UNCTADstat ( 单位: 百万人) CEPII 数据库 ( 单位: 公里) UN COMTRADE 前文测算所得 OECD 官方网站 SCO 官方网站

( 二) 实证检验与结果分析 本文采用 Stata 12. 0 软件及拓展引力模型对沿线 25 个代表性国家 2010 —2014 年的面板数 据进行实证检验。首先,对可能存在的异方差问题,采取自然对数法从数据质量和源头上极大 地控制了异方差,同时选择聚类稳健标准差得到的 Z 值进行判断, 使结论更具可靠性。 其次, 关于共线性问题,对衡量共线性程度的方差膨胀因子 VIF 进行考察,表明变量间不存在严重的 多重共线性问题。最后,关于检验方法,利用 LM 统计量对混合效应和随机效应进行检验 , 结 果拒绝了采用混合效应模型的原假设 ; 而 Hausman 检验结果拒绝了采用固定效应模型的原假 设。因此,本文采用随机效应及可行广义最小二乘法 ( FGLS ) 进行估计。 为便于比较, 全样 本检验中同时报告了混合效应和固定效应的估计结果 。 1. 全样本检验。作为基准,首先对全样本进行检验,具体结果见表 4 。与混合效应和固定 效应估计相比,模型 ( 5 ) 中贸易便利化变量显著性水平增强, 并保留了距离和虚拟变量, 估 计参数也更加显著。在此基础上,模型 ( 6 ) 剔除系数不显著的人口变量后, 拟合效果明显改 — 117 —

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善; Wald 检验值大于 100 ,表明整体系数显著性较高; 除经济合作与发展组织虚拟变量外 ,其 余解释变量系数符号均符合理论预期 ,故将其作为本文进一步分析的基础 。
表4
解释变量 及常数项 GDP it POP it Dist ijt TWTFI it Openness it SCO ijt OECD it 常数项 年度虚拟变量 F 检验值 Hausman 检验 ( p 值) Wald 检验值 R - squared 观测值 0. 8959 120 0. 8347 120 ( 1 ) OLS 0. 852 ( 14. 83 ) - 0. 057 ( - 0. 88 ) - 0. 822 *** ( - 12. 20 ) 0. 192 ( 0. 39 ) 0. 667 *** ( 4. 85 ) 0. 416 *** ( 3. 45 ) - 0. 541 *** ( - 4. 61 ) 8. 749 *** ( 9. 17 ) NO 147. 37
***

拓展引力模型计量结果: 全样本检验
( 2 ) OLS 0. 812 ( 23. 60 )
***

( 3 ) FE 0. 721 ( 6. 12 ) 1. 736 ** ( 2. 34 ) 0. 708 ( 1. 53 ) 0. 432 *** ( 2. 90 )
***

( 4 ) FE 0. 546 ( 4. 49 ) 0. 610 ( 0. 75 )
***

( 5 ) RE 0. 859 ( 11. 18 ) - 0. 047 ( - 0. 46 ) - 0. 861 *** ( - 5. 07 ) 0. 791 * ( 1. 81 ) 0. 576 *** ( 4. 36 ) 0. 488 * ( 1. 64 ) - 0. 673 *** ( - 2. 64 ) 8. 428 *** ( 4. 35 ) YES 16. 06 ( 0. 2437 ) 428. 69 0. 9041 120
***

( 6 ) RE 0. 833 *** ( 15. 30 ) - 0. 856 *** ( - 5. 28 ) 0. 843 ** ( 2. 02 ) 0. 590 *** ( 4. 59 ) 0. 502 * ( 1. 77 ) - 0. 631 *** ( - 2. 72 ) 8. 208 *** ( 4. 62 ) YES 22. 82 ( 0. 2055 ) 436. 50 0. 9037 120

- 0. 820 *** ( - 12. 20 ) 0. 429 ( 1. 04 ) 0. 701 *** ( 5. 33 ) 0. 437 *** ( 3. 70 ) - 0. 513 *** ( - 4. 55 ) 8. 627 *** ( 9. 15 ) NO 172. 16

0. 575 ( 1. 24 ) 0. 283 ** ( 2. 04 )

- 26. 293 *** ( - 2. 41 ) NO 43. 81 17. 16 ( 0. 1342 ) 0. 5688 120

- 1. 937 ( - 0. 16 ) YES 34. 69 19. 57 ( 0. 1186 ) 0. 6665 120

注: ( 1 ) 括号内数字分别为混合效应和固定效应估计的 t 值以及随机效应估计的 z 值; ( 2 ) ***、 **、 * 分别表 示在 1% 、5% 、10% 的置信水平上通过显著性检验; ( 3 ) 限于篇幅,年度虚拟变量的回归系数未报告; ( 4 ) Hausman 检验 的原假设是固定效应与随机效应无系统性差异 。

具体而言,根据模型 ( 6 ) 的检验结果可以得到: 第一,贸易伙伴国经济总量对双边贸易 流量的影响在 1% 的水平上显著为正,这表明 GDP 每增长 1% ,潜在需求规模的增长能够使双 边贸易总额提升 0. 83% 。第二,贸易距离系数显著为负,即距离每增加 1% ,中国与伙伴国贸 易额将减少 0. 86% 。与传统海路运输不同, 由于沿线部分国家位于内陆地区, 与中国贸易很 大部分要通过成本相对更高的陆路通道实现 ; 同时表明, 与中国贸易额的大部分集中在日本、 韩国等空间临近的亚洲地区,降低运输成本成为提升沿线国家经贸合作的关键力量 。第三,贸 易便利化呈现出显著的正向效应。 与其他因素相比, 贸易便利化对双边贸易额的促进作用更 大,即贸易便利化水平每改善 1% ,伙伴国与中国贸易流量将提升 0. 84% 。反过来,贸易便利 化水平的降低会因交易成本增加而大幅抑制双边的贸易流量 。第四,贸易依存度对双边贸易流 量产生显著的促进作用,表明伙伴国对外经济依存度越高,对港口建设、跨境电商、制度环境 的改善越有利,对外贸易发展也就越快,从而越有动力改善自身的贸易便利化水平 ,最终形成 良性的循环累积效应。第五,上合组织虚拟变量通过了显著性检验 ,表明两国同属上合组织的 制度安排对双边贸易产生了较为明显的促进作用 ,这与上合组织成立后中国与俄罗斯 、中亚国 家贸易快速增长的事实相一致; 经济合作与发展组织呈现出显著负向影响 ,可能的原因是该组 — 118 —

丝绸之路经济带贸易便利化测度及中国贸易潜力

经济经纬

织成员国大多属于欧洲发达的市场经济国家 ,较强的内部身份认同产生了贸易创造效应 ,而中 国目前并不属于该组织成员,从而部分抑制或替代了其与中国的贸易额 ,因此造成了经济合作 与发展组织的负向影响。 2. “指标—区域” 样本检验。为系统考察贸易便利化各项一级指标对不同区域影响的异质 性,将样本区间划分为东亚和南亚、中亚和西亚、欧洲以及所有国家,同时用各一级指标均值 依次替代前文模型中的贸易便利化综合评价指数 ,仍然按照随机效应及广义最小二乘法估计, 最终选择不存在异方差、共线性问题以及拟合效果最优的模型, 得到 “指标—区域 ” 样本检 验结果 ( 见表 5 ) 。
表5
区域 指标 综合水平 口岸效率 海关环境 电子商务 金融服务 政府规制

: “指标—区域” 样本检验 拓展引力模型计量结果
东亚和南亚国家 回归系数 1. 639 ( 2. 22 ) 1. 889 ( 2. 59 )
**

中亚和西亚国家 回归系数 1. 706 ( 1. 80 ) 1. 893 ( 1. 76 ) 1. 635 ** ( 2. 11 ) 1. 565 * ( 1. 82 ) 0. 874 ( 1. 79 ) 2. 036 * ( 1. 66 )
* * *

欧洲国家 回归系数 0. 720 ( 1. 76 ) 1. 089 ( 2. 96 ) 0. 811 ** ( 2. 00 ) 1. 171 * ( 1. 67 ) 0. 649 ( 1. 91 ) 0. 797 * ( 1. 89 )
* * *

所有国家 回归系数 0. 843 ( 2. 02 ) 1. 251 ( 2. 73 ) 0. 978 * ( 1. 68 ) 1. 293 ** ( 2. 02 ) 0. 806 ( 1. 98 ) 1. 441 * ( 1. 71 )
** **

R - squared 0. 9893 0. 9889 0. 9828 0. 9881 0. 9784 0. 9850

R - squared 0. 9124 0. 9645 0. 9329 0. 9036 0. 9204 0. 9188

R - squared 0. 9090 0. 7642 0. 8993 0. 9095 0. 8267 0. 8543

R - squared 0. 9037 0. 8697 0. 8989 0. 8909 0. 8836 0. 8868

***

***

2. 111 *** ( 2. 76 ) 1. 556 ** ( 2. 05 ) 1. 159 ( 2. 01 )
**

2. 200 ** ( 2. 53 )

* 分别表示在 1% 、 5% 、 10% 的置信水平上通过显著性检验。 **、 注: ⑴括号内数字为随机效应估计的 z 值; ⑵***、

对比结果不难发现,贸易便利化各项一级指标对不同区域的影响呈现出显著的异质性 。从 分指标维度来看,对双边贸易流量影响最大的是政府规制 , 即政府规制环境每改善 1% , 中国 与沿线国家贸易流量就增加 1. 44% , 表明提升政策透明度、 清廉水平及政府效率的贸易潜力 最大; 电子商务和口岸效率的贡献紧随其后 ,二者对双边贸易增长潜力同样不容小觑 ; 金融服 务影响程度最低,表明金融服务与贸易发展尚未融合形成互促效应 。从分区域维度看,东亚和 南亚国家对政府规制、海关环境更为敏感,即政府规制和海关环境每改善 1% , 其与中国的双 边贸易额将分别增加 2. 20% 和 2. 11% ; 对中亚和西亚国家来说, 政府规制的影响程度最大, 口岸效率次之,而贸易便利化综合水平的影响也最为显著 ; 与亚洲发展中国家相比,欧洲国家 对贸易便利化及分项指标的敏感程度较低 ,可能是由于发达国家经济自由度较高 ,贸易便利化 水平的提升难以再对双边贸易产生较大弹性 。 四、贸易便利化对中国贸易潜力影响的模拟分析 实证结果显示,贸易便利化及其分项指标对不同区域的贸易发展产生了不同程度的影响 。 — 119 —

经济经纬

丝绸之路经济带贸易便利化测度及中国贸易潜力

为深入考察不同区域贸易便利化改革带来的贸易增长效应 ,清晰地认识贸易便利化综合水平及 各分项指标改善下的贸易增长空间 ,以及在资源相对有限的情况下优先采取针对性的合作重点 和政策措施。本文从整体、区域和指标多个维度出发,分别设计两种不同方案模拟各项改善措 。“模拟方案 1 ” 与 “模拟方案 2 ” 分别指该区域各年份贸 施对中国贸易潜力产生的可能影响 易便利化及其分项指标的平均水平各提升 10% 和提升至区域内国家最高水平时, 中国对该区 域贸易额平均水平的增长潜力 ( 见表 6 ) 。
表6
区域 指标 综合水平 口岸效率 海关环境 电子商务 金融服务 政府规制

贸易便利化改善对中国贸易潜力影响的模拟结果
东亚和南亚国家 模拟 模拟 方案 1 方案 2 179. 982 207. 435 231. 811 170. 869 127. 270 241. 573 671. 031 773. 397 864. 286 637. 050 474. 514 900. 728 中亚和西亚国家 模拟 模拟 方案 1 方案 2 47. 849 53. 082 45. 858 43. 881 24. 514 57. 093 235. 742 261. 586 225. 930 216. 256 120. 773 281. 344 欧洲国家 模拟 模拟 方案 1 方案 2 31. 861 28. 726 35. 897 51. 825 48. 191 35. 272 60. 050 54. 137 67. 649 97. 675 90. 836 66. 473

单位: 亿美元
所有国家 模拟 模拟 方案 1 方案 2 47. 133 69. 944 54. 687 72. 292 45. 061 80. 575 175. 129 259. 885 203. 164 268. 608 167. 431 299. 365

数据来源: 根据表 5 中的估计参数模拟计算得来。

结果表明,当区域内贸易便利化及其各项分指标平均水平提升 10% 时, 对东亚和南亚地 区与中国的双边贸易潜力贡献最大的是政府规制 ( 241. 57 亿美元) ,海关环境的贡献作用紧随 其后 ( 231. 81 亿美元) ; 对中亚和西亚国家贡献较大的依次是政府规制 ( 57. 09 亿美元 ) 和口 岸效率 ( 53. 08 亿美元) ; 与发展中国家不同, 对欧洲发达国家与中国贸易潜力贡献较大则为 电子商务 ( 51. 83 亿美元) 和金融服务 ( 48. 19 亿美元 ) ; 贸易便利化综合水平同样对亚洲国 家的影响比欧洲国家更大。当区域内贸易便利化及各项分指标提升至最高水平时 ,东亚和南亚 国家与中 国 的 贸 易 潜 力 将 因 政 府 规 制 水 平 改 善 而 增 加 900. 73 亿 美 元, 中 亚 和 西 亚 国 家 ( 281. 34 亿美元) 次之; 而欧洲国家电子商务水平的提升将使其对中国贸易额增加 97. 68 亿美 元,其次是金融 服 务 ( 90. 84 亿 美 元 ) ; 从 所 有 国 家 来 看, 影 响 最 显 著 的 仍 然 是 政 府 规 制 ( 299. 37 亿美元) ,贡献幅度最小的是金融服务 ( 167. 43 亿美元 ) 。 由此可见, 不同贸易便利 化合作策略对中国贸易增长潜力的重要作用将呈现出显著的差异性 。 五、结论与启示 ( 一) 主要结论 第一,从总体上看,丝绸之路经济带贸易便利化水平呈现出 “欧洲最高, 东亚较高, 中 间最低” 的 “U” 型空间特征,即从东亚地区往西至中亚、 南亚、 西亚、 东欧再到西欧地区, 大致呈现出 “先降低,后升高 ” 的态势。 经济发达的欧洲国家贸易便利化水平普遍较高, 亚 洲除阿联酋、日本等排序靠前外,其余发展中国家普遍滞后。由此可见,贸易便利化与各国经 贸发展程度密切相关,二者可能呈现出互促发展的正向循环效应 。 — 120 —

丝绸之路经济带贸易便利化测度及中国贸易潜力

经济经纬

第二,贸易伙伴国 GDP、对外依存度、 贸易便利化等因素对双边贸易流量有显著促进作 用。伙伴国贸易便利化水平每提升 1% ,与中国贸易流量提升幅度将达 0. 84% 。与上海合作组 织的正向效应不同, 两国贸易距离、 OECD 制度安排等存在显著阻碍作用, 表明降低贸易成 本,强化组织内部认同等制度安排成为提升沿线国家贸易潜力的关键因素 。 第三,贸易便利化各项分指标对不同区域的影响呈现出显著的异质性 。从指标维度看,对 双边贸易流量影响最大的是政府规制 ; 从区域维度看,东亚和南亚国家对政府规制与海关环境 最为敏感; 与欧洲国家相比,亚洲发展中国家贸易便利化及其分项指标水平的影响更为显著。 两种模拟方案结果显示。对东亚和南亚国家与中国贸易潜力贡献最大的均为政府规制 ,贸易便 利化综合水平对亚洲国家的影响比欧洲国家更大 ; 电子商务水平提升对中欧贸易潜力贡献最 大,其次是金融服务和海关环境; 从所有国家来看,影响较为显著的依次是政府规制、电子商 务和口岸效率,贡献幅度最小的是金融服务。 ( 二) 政策启示 首先,夯筑以贸易便利化为核心的多重互联互通环境 。软、硬件互联互通是深化贸易便利 化合作的前提条件,是提升内外市场通达化、开放化、一体化的内在要求,也是克服贸易距离 和边境分割等屏蔽效应的有效路径 。沿线国家应强化包括铁路、公路、航空、港口、管道、通 信网络等立体化基础设施建设;
[13 ]

构建一批边境重点口岸、边境经济合作区、 保税港区及自由

贸易园区等多层次对外开放平台。 利用 WTO、 上海合作组织、 经济合作与发展组织等创新贸 易协调机制,提升口岸通关效率,消除贸易投资壁垒等。 其次,构建沿线通关一体化制度, 驱动各国 “硬件 ” 设施兼容和运转。 各国应注重各类 边境口岸的转型升级,通过口岸监管方式创新,简化多样复杂的口岸通关手续。 推进跨境监 管程序协调,加强信息认证、监管互认、检验检疫、供应链安全风险等方面的双多边合作 ,推 动世界贸易组织 《贸易便利化协定 》 的生效和实施。 积极参与缔结自由贸易协定和区域贸易 协定,推动各方成员降低非关税壁垒,助推沿线国家贸易自由化进程。此外,通过支持跨境电 子商务等新型贸易业态的发展, 构建 “一带一路 ” 海关数据和信息共享服务平台, 依托电子 口岸公共平台,加快推进形成电子口岸跨部门合作进程 。 最后,充分打通海内外金融服务渠道,消除金融服务创新的时间与空间限制 。沿线发展中 国家大多缺乏基础设施建设资金, 应注重充分利用亚洲基础设施投资银行、 金砖国家开发银 行、丝路基金等投融资机制, 加快交通通道、 能源管道、 信息网络等跨境立体化基础设施建 设。重点为基础设施建设、资源开发、 国际优势产能合作等领域的中国企业 “走出去 ” 开展 国际产能合作提供便利可行的投融资服务 。 统筹使用援外资金,优先安排援助国际运输大通 道所涉及毗邻国家的口岸基础和查验设施建设 ,确保丝绸之路经济带沿线国家的边境口岸通行 能力大幅改善以及跨境基础设施的互联互通 。☆
[15 ] [14 ]

— 121 —

经济经纬
注 释:

丝绸之路经济带贸易便利化测度及中国贸易潜力

①考虑到丝绸之路经济带的内涵特征与空间范围,本文选取沿线部分代表性国家和地区作为研究对象,从地理意义上大 致划分为东亚 ( 中国、俄罗斯、韩国、日本、蒙古) 、中亚 ( 哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、 塔吉克斯坦) 、 南亚 ( 印度、 巴 基斯坦) 、西亚 ( 伊朗、土耳其、沙特阿拉伯、阿联酋) 、欧洲 ( 乌克兰、波兰、意大利、西班牙、法国、比利时、 奥地利、 英国、瑞典、德国、荷兰) 等 25 个国家和地区。

主要参考文献:
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Measuring Trade Facilitation of Silk Road Economic Belt and Trade Potentiality of China
Zhang Yabin1 Liu Jun2 Li Chenglin3
Abstract : This paper systematically constructs the measuring system of trade facilitation,and analyzes the trade facilitation level of Silk Road Economic Belt based on principal component analysis,and analyzes its impact on China’ s trade flows based on the empirical analysis of trade gravity model,and simulates the trade potential of China with other countries. The research shows that the trade facilitation level of Silk Road Economic Belt shows “the highest level is in Europe ,followed by East Asia,finally in the middle area" and “U - shaped" spatial characteristics; trade partners GDP, External dependence, trade facilitation, the SCO and other factors have significant effect on the bilateral trade flows, and the distance between the two countries,OECD institutional arrangements are significantly hindered; compared with the developed countries in Europe,the trade facilitation and each index level of East Asia and South Asia,Central Asia and West Asia and other Asian developing countries is greater; the simulation results also show that the improvement of trade facilitation of the latter has more significant promotion on Chinese trade growth potential. Key words: Silk Road Economic Belt; Trade facilitation; Development Potential; Trade Gravity Model

[ 收稿日期: 2016. 3. 12

责任编辑: 邵华明 ]

[中图分类号] F740 [文献标识码] A [文章编号] 1000 - 8306 ( 2016 ) 05 - 0112 - 11

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