徐锦波

中图分类号：F352.8 文献标识码：A

内容摘要：研究中国与“一带一路”沿线国家的贸易效率有重要的理论和现实意义。本文采用随机前沿引力模型，利用2010-2014年的数据进行实证研究发现，非效率因素限制着贸易效率。中国对“一带一路”沿线国家的贸易效率呈现两极分化，并有衰减趋势。提高中国对“一带一路”沿线国家的贸易效率，需要进一步促进双方企业对对方市场的了解，完善“一带一路”沿线的运输通道以及相关基础设施建设，并加强与沿线国家的经贸合作，降低贸易壁垒。

关键词：一带一路 贸易效率 随机前沿 引力模型

引言

本文研究的是中国与“一带一路”沿线国家的贸易效率问题。贸易效率指实际贸易量和贸易潜力（即最大贸易水平）的比率，反映了既定的经济规模、地理距离等自然条件制约下，一国的贸易潜力得以实现的程度（Nilsson，2000）。通过观察实际贸易水平与贸易潜力的比值及其变化可以评估现有政策的效果，对针对性地设计未来提升贸易效率的政策有重要参考价值（贺书锋等，2013）。那么，中国对“一带一路”沿线国家或地区的贸易效率如何？是否存在非效率因素限制贸易效率？应当怎样挖掘中国在“一带一路”中的贸易潜力？这些问题的研究将丰富和完善“一带一路”的内涵，对推动和加快“一带一路”建设具有重要的理论价值和现实意义。

测算贸易效率的关键是确定贸易潜力的大小。在贸易潜力的测算上，国内外学者主要采用贸易引力模型（Egger，2002；赵雨霖等，2008）。传统引力模型认为贸易规模主要由贸易伙伴的经济规模和距离等决定。但是，除了经济规模和距离之外，还存在不可观测因素显著地影响着贸易规模。因此，基于传统引力模型采用OLS方法进行估计和测算，容易导致R平方较低，估计偏误很难纠正。针对传统引力模型的缺陷，近年来越来越多的学者开始使用随机前沿引力模型来测算贸易潜力和贸易效率。随机前沿引力模型的最大优势是将影响贸易规模的随机扰动项分解为相互独立的外界因素对贸易规模的随机冲击，以及所有不可观测非效率因素的冲击两个部分，并通过对非效率因素的测算来衡量贸易效率。国内的学者，如鲁晓东等（2010）采用随机前沿引力模型测算了中国的“前沿”出口水平以及出口潜力；贺书锋等（2013）采用随机前沿引力模型量化评估北极航道对中国贸易潜力的影响；刘海云等（2015）测算了中国与金砖国家间的双边出口效率。本文的研究内容是，以“一带一路”国家或地区为空间范围，利用2010年到2014年的面板数据，采用随机前沿引力模型来测算中国与“一带一路”沿线国家的贸易效率。

理论模型与模型设定

（一）理论模型

根据引力模型和现有的相关研究，i国和j国两个国家在t时期的最大贸易水平、实际贸易水平以及贸易效率可以分别表示为：

其中，T*ijt和Tijt分别为两个国家在t时期的最大贸易水平和实际贸易水平；xijt为1×k阶向量，表示距离、经济规模、边界等影响贸易量的自然决定因素；β为k×1阶向量，为待估计参数；νijt为随机因素，服从均值为0的正态分布；uijt为贸易非效率项，且cov（νijt，uijt）=0。当uijt=0时，不存在贸易阻力，两国的实际贸易水平就是最大贸易水平；当uijt>0时，存在贸易阻力，即实际贸易水平小于最大贸易水平，贸易是低效率的。贸易效率反映了实际贸易水平相对于最大贸易水平的实现程度。实现程度越高，贸易效率越高；反之，則越低。贸易效率可以用下式表示：TEijt=exp（-uijt）。

如果uijt不随时间而变化，则随机前沿模型为时不变模型。但在一个较长时间维度内，贸易非效率项uijt可变的，此时随机前沿模型就成为时变模型。Battese和Coelli（1992）提出了时变模型的基本形式：uijt={exp[-η（t-T）]}uij。其中，非效率项uijt服从截尾正态分布；η为待估参数；exp[-η（t-T）]≥0。η=0时，贸易非效率是固定的，为时不变模型。当η>0时，贸易非效率随时间递减，表明贸易阻力减少；反之，贸易阻力增加。

（二）模型设定

基于上述理论模型，在引力模型中经济规模、距离因素基础上，加入语言、边界、贸易协议三个因素，本文构建测算贸易效率的随机前沿引力模型：

其中，Tijt为实际贸易水平；pgit和pgjt分别为i和j两国在t时期的人均国内生产总值。Iij、bij、cij和dij分别表示i和j两国是否有共同语言、是否有共同边界、是否有生效的自由贸易协定、两国的距离。

经济规模通常用国内生产总值来表示。但国内生产总值指标仅仅反映了一国经济增长水平，没有考虑人口的规模和社会发展水平等，具有局限性。人均国内生产总值是反映国内生产总值和人口规模的综合指标，同时也可以较好地反映社会的发展水平。用人均国内生产总值作为经济规模的替代更合理。因此，本文选择人均国内生产总值作为经济规模的替代。

实证分析

（一）数据来源

“一带一路”沿线涉及到中亚、南亚、欧洲等大陆约64个国家或地区。这些国家或地区经济、社会发展水平各异，与中国的贸易水平间的差距很大。如果选择所有的国家或地区进行研究，可能会导致贸易效率的测算出现偏差。因此，本文对研究的空间范围根据下面两个原则重新进行了界定：一是重要性原则。纳入到研究范畴的国家或地区与中国的贸易规模在30亿美元以上。二是数据可得性原则。数据不全的国家被排除。依据重要性原则和数据可得性原则，进行筛查后，共获得20个国家或地区。虽然，数量仅约占“一带一路”沿线国家或地区总数的三分之一。但是，贸易规模比重在63.65%。

本文所使用的人均GDP数据是由国内生产总值与人口数量的比值计算所得。2010到2013年的国内生产总值数据来自国际货币基金组织网站，2014年的国内生产总值数据来自2015年《中国统计年鉴》；人口数据来自于世界银行网站；是否有共同边界为虚拟数据，根据世界地图显示获得，有共同边界赋值为1，否则为0；两国的距离指的是两国首都间的实际直线距离，数据来自百度地图；是否有生效的自由贸易协定是虚拟数据，来自世界贸易组织网站和商务部网站，有生效的自由贸易协定赋值为1，否则为0；是否有共同语言为虚拟数据，来自于通过百度搜索方式获得的各国人口情况数据，如该国有大量华人或有大量说汉语的人群则赋值为1，否则为0。

（二）模型适用性检验

对随机前沿引力模型而言，模型的选择非常重要。因此，在进行模型估计之前，首先采用似然比方法对模型的设定进行假设检验：贸易非效率存在性检验；贸易效率随时间变化的存在性检验。检验结果显示（见表1），上述两个假设均被拒绝。这就表明，中国对“一带一路”沿线国家的贸易中存在非效率因素，采用随机前沿引力模型进行测算是适宜的。并且在2010-2014年的时间跨度内，贸易效率发生着显著变化，应该采用时变方法对模型进行估计。

（三）实证结果分析

运用Frontier 4.1软件进行模型估计，结果见表2。μ值显著，表明存在贸易非效率因素显著地影响着中国对“一带一路”沿线国家的贸易效率；γ值显著，数值为0.9164，表明实际贸易水平与贸易潜力间的差距主要是由贸易非效率因素引起的。因此，中国与“一带一路”沿线国家的贸易潜力尚待进一步加以开发。

η值显著，表明采用时变方法对随机前沿引力模型进行估计是合适的。η值为负，表明贸易非效率因素随着时间的变动逐渐增大。这与贺书峰等（2013）与屠年松等（2016）等学者的研究结论不一致。贺书峰等（2013）研究的是1995年到2010年的中国与69个国家或地区的贸易效率。1995年到2010年是全球化和中国对外开放快速发展的黄金时期，因国际间和经济合作等贸易阻力减小，导致贸易非效率因素减小。因此，η值为正。屠年松等（2016）研究的是中国与东盟国家的贸易效率。2010年中国—东盟自由贸易区的全面启动。在自由贸易区框架下，贸易阻力减小，贸易非效率因素减小。因此，η值为正。而本文研究的是2010年到2014年中国与“一带一路”沿线国家的贸易效率。除了东盟国家外，“一带一路”沿线国家还包括中亚和欧洲等地区的几十个国家和地区。近年来，随着全球经济增长的放缓和各国国内矛盾的凸显，尤其是失业等问题的困扰，贸易保护主义勢力抬头，国际贸易的阻力有加大趋势，贸易非效率因素增加。这可能就是本文的实证研究显示η值为负的原因。

从影响贸易规模的因素上看：第一，人均GDP（ln（pgi）和ln（pgj））因素的影响显著。中国与沿线国家的人均GDP水平显著地影响着贸易规模。这与理论和其他学者的研究一致。人均GDP水平的提高必然会提升消费者对国外高品质产品的需求，推动进出口贸易的发展。第二，是否拥有同种语言（ln（lij））正向显著地影响着贸易规模。这与理论和其他学者的研究一致。拥有同种语言的人群同时也拥有相同或相近的文化、生活习惯等，从而减少了相互间的贸易障碍，有利于贸易的发展。例如，在新加坡、菲律宾和马来西亚等国家生活着大量的华人。语言交流上的便利和文化上的亲近对推动中国与这些国家间的贸易发挥了积极作用。第三，是否拥有共同边界（ln（bij））正向显著地影响着贸易规模。这与理论和其他学者的研究一致。本文所选择的空间范围中，印度、巴基斯坦、哈萨克斯坦、越南和缅甸五国和中国有共同的边界。共同的边界通常意味着距离上的临近、交通上的便利，以及文化上的相近。这些因素是推动两国间贸易的重要因素。第四，两国间的距离（ln（dij））反向显著地影响着贸易规模。这与理论和其他学者的研究一致。与距离成正比例关系的运输成本是影响产品竞争力的重要因素。距离越近的两个国家，产品运输成本越低，越有利于两国间的贸易。第五，自由贸易协定（ln（dij））正向显著地影响着贸易规模。这与理论和其他学者的研究一致。自由贸易协定目标之一是消除贸易壁垒，允许产品与服务在国家间自由流动。签订自由贸易协定的两国间的贸易阻力小，有利于两国间的贸易。

贸易效率分析

如表3所示，2010年到2014年中国对“一带一路”沿线的20个主要国家的贸易效率呈现三个特征：

首先，从时间趋势上看，2010年到2014年中国对“一带一路”沿线的20个主要国家的贸易效率呈衰减趋势。平均贸易效率从2010年的53%下降到了35%。贸易效率下降的首因可能是贸易保护主义的重新抬头。自2010年以来，随着2008年国际金融危机对实体经济影响的深化以及在全球范围内扩散，一些国家正重新实施贸易保护主义，为中国企业出口增设壁垒，进一步加剧与中国的贸易摩擦，如2010年美国对华的钢铁反倾销调查、2012年欧盟对华的光伏产品反倾销调查等。贸易保护主义在全球范围内的兴起可能是致使中国和“一带一路”沿线国家间的实际贸易水平的增长强劲势头遭到遏制，导致贸易效率下降的主要原因。

其次，从国别效率上看，中国与不同国家的贸易效率差距较大，呈现出两极分化的态势。一方面，中国与马来西亚、印度、新加坡、印度尼西亚、泰国、沙特阿拉伯等国的贸易效率比较高。原因可能在于：由于基础设施建设比较完善，与中国在文化和语言上比较接近（除沙特外），在开放性的贸易和投资环境下，这些国家与中国的贸易进入了一个黄金时期。另一方面，中国与波兰、科威特、阿曼、土耳其、吉尔吉斯斯坦、缅甸等国的贸易效率比较低。中国与这些国家的贸易效率低的原因比较复杂，部分是因为地理距离比较远、运输成本比较高，如波兰；部分是因为国内政局不稳定，如缅甸；部分是因为国内经济发展水平落后，如吉尔吉斯斯坦等。其他的国家与中国的贸易效率基本在0.5左右。

再次，中国与“一带一路”沿线国家的贸易效率总体不高。一种观点认为，与中国贸易效率最低的国家都在“一带一路”沿线地区（林舜杰，2015）。提高与“一带一路”沿线国家的贸易效率是推动中国进出口贸易、缓解产能过剩的重要途径。本文的测算结果基本上支持这个观点。除了部分国家外，总体上看，中国与“一带一路”沿线国家的贸易效率不高。

结论与政策建议

中国与“一带一路”沿线大多数国家有较为明显的产业梯度，且劳动力和资本成本间存在相对比较优势。但中国与“一带一路”沿线国家的贸易效率并不高，尚有巨大的潜力有待挖掘。而且，贸易非效率是影响贸易效率的主要因素。同时，中国对“一带一路”沿线国家的贸易效率有下降趋势。

要进一步挖掘中国与“一带一路”沿线国家的贸易潜力，提高贸易效率可以考虑从如下几个方面着手：

第一，促进双方企业对对方市场的了解。政府层面的经贸合作和政治互动有助于打破贸易障碍。但最终的贸易往来是由企业来完成的。由于各个国家制度、环境、文化等国情的差异，以及经济、文化发展水平的差异。一方面，企业对目标国潜在市场的了解程度比较低。另一方面，语言、风俗习惯等的差异也为相互的交流和互动设置了无形障碍。因此，政府或各类机构要积极通过搭建展会、推介会、贸促会等平台，促进企业对目标国市场和交易对象的了解，降低企业在国际贸易中面临的市场风险。

第二，完善“一带一路”沿线的运输通道以及相关基础设施建设。交通运输通道以及相关基础设施可以降低运输成本。中国已经和相关国家达成共识，并计划搭建六大战略通道。依托铁路技术优势和资本优势，中国应该积极参与和推动沿线国家的交通运输等基础设施建设。但由于各国情况的复杂性，沿路的合作面临着更多的制度性问题。目前最急迫的问题，是要搭建起各方都可接受的基础设施投融资平台，以协调沿线的各方利益。

第三，加强与沿线国家的经贸合作，降低贸易壁垒。要坚持“政府主动推动，企业积极参与”的原则，由政府牵头积极与沿线国家进行经贸谈判，以战略通道为主线，围绕线上国家的经济水平、带动作用等的差异，有序地逐步与各国国家签订自由贸易协议，减少贸易壁垒和阻力。