文化差异、地理距离对我国各省分国别(地区)出口贸易的影响——基于空间面板数据的实证研究

许和连,李爱萍

(湖南大学 经济与贸易学院，湖南 长沙 410079)



文化差异、地理距离对我国各省分国别(地区)出口贸易的影响
——基于空间面板数据的实证研究

许和连,李爱萍

(湖南大学 经济与贸易学院，湖南 长沙 410079)

利用2001-2009年中国30个省分分国别(地区)的出口贸易数据，采用空间探索性数据分析方法分析了各国及地区在我国的出口贸易空间格局，发现各国(地区)在我国的出口贸易中表现出较为显著的空间相关性。进一步，本文构建了考虑空间滞后因子的引力模型实证分析了文化差异和运输距离对我国各省分国别(地区)出口贸易的影响。研究结果表明：我国邻省出口对本省的空间溢出效应随着时间的推移不断增强；而邻省与本省在出口伙伴国选择上的“竞争效应”并不明显；文化差异在各国及地区在我国各省的出口贸易中所起的限制性作用表现突出；而陆运距离对各省分国别(地区)出口贸易的负向影响要明显大于海运距离，且随着时间的推移有不断扩大的迹象。

出口贸易；文化差异；运输距离；空间相关性

一 引 言

随着改革开放的不断深化，我国对外贸易取得了长足发展，尤其是2001年加入WTO以后，我国的出口贸易持续快速发展，出口总额从2001年的 2661亿美元增长到2013年的22 100.2亿美元，增长了730.52%，中国从2009年超越德国成为世界第一大贸易出口国，出口对我国经济增长起到了不可忽视的推动作用。然而，我国各省的出口贸易表现出较大的区域不平衡，这种不平衡对于各省分国别(地区)的出口贸易同样表现出巨大的差异，如2013年，广东对香港的出口额为2622.20亿美元，对美国的出口额为936.99亿美元，对日本的出口额为263.97亿美元。而导致这种差异的原因可以从各省和各国之间所存在的文化差异和运输距离来诠释。

文化差异即阻碍双边出口贸易的一系列文化因素的总称，被定义为一国和另一国所共同享有的行为规范和价值观的程度[1]。已有众多学者认识到文化差异因为影响交易成本及其效率而制约国际贸易，但更多地将文化差异局限于语言及宗教层面。Melitz、Hoon et al.等发现共同的语言对双边贸易的促进作用比以前更加显著，语言壁垒与双边贸易有着显著的负相关关系。[2][3]Guo[4]、Toubal(2010)[5]的研究发现文化相似性对出口有着积极的影响，且发展中国家对文化贸易壁垒更为敏感。虽然地理距离因为构成运输成本对国际贸易的影响已成为共识，但国内外对地理因素的研究主要集中在共同边界和两国之间的地理距离方面。Anderson 和Wincoop[6]发现无共同边界会使工业化国家之间双边贸易额减少20%～50%。Brun et al.[7]、陈媛媛等[8]、Wang et al.[9]等基于贸易引力模型，研究发现地理距离对贸易产生显著的负面影响，并且随着时间的推移并没有出现下降的情况；Shepherd[10]以117个发展中国家为研究对象，发现出口成本、关税、运输成本与地理出口多元化有着稳定的联系。

目前将文化因素和地理因素结合起来分析它们对国际贸易的影响的研究还比较少。主要有Brǒcker 和 Rohweder[11]通过构建引力模型测量了86个国家的贸易情况，研究发现地理距离的解释能力占了3/4，语言相似和前殖民地关系也对贸易有明显的促进作用。Laura et al.[12]以62个发展中国家的面板数据为例，结果发现相对于发达国家来说，发展中国家的贸易发生对地理和文化因素(地理邻接、地理距离和语言)更加敏感。Zhou[13]研究发现地理距离邻近、政治相似、文化接近都会促进双边贸易，且地理因素(地理距离和邻接关系)、文化因素(共同文化、共同语言)对全球贸易的作用在逐渐上升。由此可见，文化因素和地理因素对双边贸易的影响需要得到更多的重视。

与此同时，国内外对贸易空间格局的研究甚少，一般将视角放在国内的贸易空间格局的分析上，如Lee[14]选取了美国1993-2007州际贸易的数据，探索了美国48个州之间贸易流动的空间格局。或者是将视角放在一国在全球的贸易空间分布上，如Chou et al.[15]运用空间探索数据分析方法，探索了中国和其世界主要地区的40个出口目的国的空间相关性。而国内的研究主要以研究区域差距为主，如周一星等[16]研究了我国国内对外贸易的空间分布，表现出明显的东高西低、梯度推进的特征。

综述所述，现有的国内外文献在文化及地理因素对国际贸易的影响方面展开了较为规范的分析，并取得了较为一致的结论，但是目前的研究均是基于国家宏观整体的角度，并没有深入到省份对国别的层面去分析文化差异及地理因素对各国(地区)在我国各省的贸易格局的影响；同时，没有考虑空间因素对出口贸易的影响作用，忽视了地区贸易之间的交互作用。基于此，本文从以下方面做了相关工作：1)利用中国各省分国别的出口贸易数据，研究主要贸易伙伴国(地区)在我国各省出口贸易的空间分布格局以及影响此格局形成的主要因素；2)将空间滞后因子纳入模型，分析文化和地理因素对出口贸易的影响效应；3)更加细致测度了我国各省与各国(地区)之间的文化差异和运输距离。

二 我国各省出口贸易的空间格局分析

本文从省份-国家(地区)的层面来研究文化差异和运输距离对各省分国别出口贸易的影响，鉴于数据的可得性，本文选取中国30个省作为研究对象，考察了其与其出口的47个国家或地区的对外贸易出口额，研究时间段为2001-2009年。西藏因为数据缺失较多，本文未将其考虑在内，香港、台湾被视为各省出口的地区。数据来源于历年《中国商务年鉴》和30个省历年统计年鉴。

为了描述出口贸易在我国各省的国别分布情况，本文选取美国、日本、韩国、香港、德国这五个国家(地区)作为代表性的国家(地区)来展开分析，主要是因为这5个国家(地区)的数据相对比较全面，且所占比重较大，2001-2009年各省对这五个国家(地区)的出口额在其与47个贸易伙伴国(地区)的出口贸易中所占的比重位于58%～72%之间，同时，能反映不同贸易伙伴国(地区)与中国各省的文化差异和运输距离大小。据此，本文基于探索性空间数据分析方法，以2001、2005、2009年为时间点进行可视化，以明确这些国家在我国范围内的出口贸易空间分布格局(见图1)。

从图1可以看出，各国(地区)在我国出口贸易的空间格局中表现出以下特征：1)各省对美国、日本、韩国、香港、德国的出口额在地理空间上表现出非均衡分布的状态，呈现出东高西低的阶梯式空间格局。2)各省对美国、日本、韩国、香港、德国的出口额在2001、2005、2009年三个时间段内的空间分布出现从内陆向沿海集聚的趋势。3)各国(地区)在我国各省出口的空间分布图具有一定的阶梯差异。如吉林和黑龙江在对美国、香港、德国的出口分布在图中几乎都位于第一、二阶梯，但对韩国的出口分布在图中稳定地处于第三阶梯；四川对美国、日本、韩国、德国的出口在分布图中以二、三阶梯为主，但是在对香港的出口由2001年的第二阶梯上升为2009年的第四阶梯，出现了较大的增长，这说明地理位置邻近增加了各省与其相邻国家(地区)的出口。

三 我国各省出口贸易的空间相关性分析

为了清楚地反映空间相关性的存在以及大小，本文从空间全域相关和局域相关来进行空间相关性检验。Moran’s I指数是衡量全域空间自相关的重要指标，其计算公式如下：

(1)

1.全域空间自相关分析

依据(1)式计算出美国、日本、韩国、香港、德国五国(地区)在2001-2009年间同与我国30个省发生出口贸易关系的Moran’sI指数。

表1 分国别的我国出口贸易空间依赖性的全域Moran’s I指数值

从表1可以看出，2001-2009年，中国30个省份分国别(地区)出口额的空间分布表现出空间依赖性和空间异质性两种情况。其中，美国、日本、韩国、德国在中国各省对其出口额的空间分布中均呈现出显著的正相关性，表明相邻省份具有相似的属性值，高出口额的省彼此相邻，较低出口额的省间也彼此相邻；而中国30个省份在对香港地区的出口额则呈现出不显著的负相关性，表明相邻的省份具有不相似的属性值。这意味着美国、日本、韩国、德国在中国各省的出口贸易分布有着特定的规律性(即正向的空间依赖性)，而香港地区在中国的出口贸易分布趋于分散。表明了美国、日本、韩国、德国从中国各省的进口遵循从沿海向内陆深入的模式，而香港地区因为与大陆文化差异较小，因此其从各省的进口比较随机。

2.局域空间自相关分析

由于全域空间自相关分析只能探索到某个时间点中国30个省分整体的空间关联模式，并不能清楚地反映各个省分之间具体的空间自相关类型，这就需要采用局域空间关联指标来分析可能存在的局域显著性的空间关联。鉴于篇幅的限制，本文选取了2005年各省对美国、日本、韩国、香港、德国出口的截面数据，通过局域Moran散点图和LISA集聚图来进行对比分析。

在Moran散点图中，USA2005、JAP2005 、ROK2005、HK2005、GER2005分别是美国、日本、韩国、香港、德国2005年标准化后的出口额度，W_ USA2005、W_JAP2005 、W_ ROK2005、W_ HK2005 、W_ GER2005则是对应的标准化后的出口额度的空间滞后变量(各省相邻省出口额加权平均值)，图中的每一个点代表一个省，其与拟合直线的远近表示该省出口水平与其他省之间差异的大小。

从图2-图6可知，大部分省份位于第一、第三象限，所对应的空间自相关类型为HH、LL，表现出正的空间相关性。浙江、山东、福建、上海、江苏基本都位于第一象限，属于HH自相关类型；而位于第三象限的省份较第一象限要多，超过了总体的一半，而且这些省份基本分布在我国西北、西南、以及东北的大部分地区，这些区域的空间自相关类型为LL。位于二、四象限的省份较少，空间自相关为HL类型的省份以天津、广东、辽宁为主，主要是这些省份的分国别出口额水平较高，而其邻省的出口额水平较低；而空间自相关类型为LH的省份主要为海南、安徽、江西、广西。

从局域LISA集聚图来看，在5%的显著性水平下，新疆、甘肃、陕西、四川、福建、海南对美国出口的局部空间相关性显著，新疆、青海、甘肃、陕西、四川、江苏、上海、浙江和海南对日本出口的局部空间相关性显著，甘肃、陕西、四川、贵州、河北、江苏、上海、福建、广东对韩国出口局部空间相关性显著，新疆、甘肃、内蒙古、陕西、四川、海南、福建对香港出口局部空间相关性显著，新疆、甘肃、内蒙古、陕西、四川、江苏、上海、浙江、福建、海南对德国在各省出口的局部相关性显著。高-高(HH)集聚省份处在东部沿海地区的苏、浙、沪、闽地区，这些地区对外贸易以水路运输为主，靠近沿海，交通便利，为出口提供了良好的条件；低-低(LL)集聚省份大都位于我国的西部内陆地区，由于这些地区自身经济发展水平较低，再加之地处内陆，运输成本较高，因而出口水平较低。

图2 中国30个省对美国出口的Moran散点图和LISA集聚图

图3 中国30个省对日本出口的Moran散点图和LISA集聚图

图4 中国30个省对韩国出口的Moran散点图和LISA集聚图

图5 中国30个省对香港出口的Moran散点图和LISA集聚图

图6 中国30个省对德国出口的Moran散点图和LISA集聚图

四 实证分析

(一) 计量模型的设定

引力模型最初是由Tinbergen于1962年提出的，Anderson[17]为此模型提供了理论基础。本文在引力模型的基础上，考虑到我国各省对各国(地区)的出口贸易存在空间相关性，将空间滞后因子(WExport)纳入模型，以控制相邻地区的分国别出口对本省出口的空间影响，进而构建扩展的出口引力模型来考察文化差异和运输距离对于各省分国别贸易的影响：

Exportijt=λ+ρ1W*Exportijt+ρ2W*Exportij-1t+

α1Dvalueij+α2landdistij+α3shipdistij+

α4fgdpjt+α5riversit+εijt

(1)

其中，i代表省分(i=1、2……30)，j代表国家(j=1、2……47)，t为样本区间(t=1、2….2009)，λ为常数项，Exportijt表示i省在t期对j国(地区)的出口额，W*Exportijt是t期i省对j国出口额的空间滞后因子，表示i省的邻省对j国的出口对i省的空间影响， W*Exportij-1t是t期i省对除了j国之外的其他国家出口额的空间滞后因子。λ为常数项，α1，α2，α3， …..，为待估参数，εijt为随机扰动项。

考虑到我国各省分国别出口贸易存在东中西差距，本文将东、中、西地区作为虚拟变量纳入模型，通过考察其与价值观和陆运距离的交叉项更清楚地反映价值观和陆运距离对东、中、西地区分国别出口贸易影响的程度，以上模型变为：

Exportijt=λ+ρ1W*Exportijt+ρ2W*Exportij-1t+

α1Dvalueij+α2landdistij+α3shipdistij+

α4fgdpjt+α5riversit+α6middle*Dvalueij+

α7west*Dvalueij+α8middle*landdistij+

α9west*landdistij+εijt

(2)

(二)指标的选取和数据说明

1.选取2001～2009年间中国30个省(未包括西藏)对各国(地区)的出口总额(Export)作为被解释变量。基于各省对各国(地区)出口额所占本年总出口额的比重大小，选取了排名靠前的47个国家(地区)，这些国家(地区)的贸易额占总贸易额比重在95%以上，可以反映各省分国别贸易的基本情况。

2.在引力模型中纳入空间滞后因子，与文化差异和运输距离一起构成解释变量，以此来分析其对我国出口贸易空间格局的影响。

(1)空间滞后因子。借鉴Anselin[18]的研究思想，将因变量的空间滞后算子(W*Export、W*Exportij-1t)纳入解释变量，W*Export反映了邻省对某贸易伙伴国(地区)的出口对本省对该贸易伙伴国(地区)出口的空间溢出效应；W*Exportij-1t反映了邻省对j国以外其他国家(地区)的出口导致本省减少对j国(地区)出口的空间行为，其权重矩阵采用一阶ROOK矩阵，并对W进行标准化。另外，海南由于紧隔琼州海峡与广东相望，本文在处理空间相邻矩阵时认为海南与广东相邻。表2给出了中国30个省分的地理相邻信息。

(3)运输距离。运输距离采用各省与47个贸易伙伴国(地区)进行贸易时的实际运输里程来衡量，分为海运距离(Shipdist)和陆运距离(Landdist)。本文选取了天津、大连、上海、青岛、厦门、深圳、海口、连云港等8个港口城市作为各省出口贸易的主要港口，并遵循水系流域原则和就近原则。陆运距离即各省省会到其出口报关港口的实际铁路运输距离，海运距离为中国8大港口城市到47个国家重要港口城市的实际海运里程。

3.其他控制变量:贸易伙伴国(地区)GDP、基础设施。GDP作为贸易引力模型的基础变量，反映了贸易进口方的进口需求能力[21]；基础设施作为贸易成本，可以用铁路运输线路来衡量，反映了各个省份的交通运输情况。同时本文用中国30个省的内河运输线路长度(Rivers)来衡量各省基础设施水平。

(三)实证结果及分析

本文在计量模型中纳入了空间滞后因子，通过极大似然估计法(ML)来对模型进行估计[22]，具体估计结果见表2。

从表2可以看出：

1.空间滞后因子在各省分国别(地区)出口贸易中的作用逐渐加强。邻省的出口对本省产生了积极的溢出效应，系数从2001年的0.034上升为2009年的0.088；邻省对除某国之外的其他国家(地区)出口导致本省减少对该国(地区)出口的国别(地区)“竞争效应”的系数为负，但是没有通过10%的显著性水平检验，说明邻省与本省在出口伙伴国选择上的“竞争效应”并不明显。

2.价值观距离对各省分国别(地区)出口贸易具有负向影响。价值观距离系数通过了5%的显著性水平检验，且很稳定，这说明价值观是影响各省分国别(地区)出口贸易的重要因素，经济全球化的加深并没有减弱文化差异对各省分国别(地区)出口贸易的限制作用，反而使得这种限制作用随着时间的推移在不断上升。

3.陆运距离对各省分国别(地区)出口贸易的负向影响大于海运距离。陆运距离的系数在逐年增大；相对于陆运距离系数的变化，海运距离系数虽有所上升，但是幅度较小。总体而言，陆运距离对各省分国别贸易的负向影响大约为海运距离的20倍左右，且随着时间的推移出现了不断扩大的迹象。

4.贸易伙伴国(地区)GDP、各省内河运输线路长度对各省分国别(地区)出口贸易有着显著的正向影响。贸易伙伴国(地区)GDP对各省分国别(地区)出口贸易的影响高度显著且较为稳定；各省内河运输线路长度对各省分国别出口贸易影响也较为显著。

表2 模型(1)的随机效应ML估计结果

六 结论及政策建议

本文利用2001-2009年中国30个省份分国别(地区)的出口贸易数据，在空间分析的基础上，通过在贸易引力模型中纳入空间滞后因子，实证分析了文化差异和地理距离对出口贸易的影响效应，得出以下主要结论：

(1)我国各省分国别(地区)出口额空间分布不平衡，基本上呈现从东到西依次递减的阶梯式差距，且在研究区间内出现了从内陆向沿海集聚的趋势；美国、日本、韩国、德国在中国各省出口贸易空间分布中呈现出正的空间相关性且逐渐增强，香港在我国各省出口贸易的空间分布中具有不显著的负的空间相关性；东部沿海地区的江、浙、沪、福建地区的分国别出口贸易额以高-高(HH)集聚类型为主，而低-低(LL)集聚的省份大都位于我国的西部内陆地区。

(2)空间滞后因子对各省分国别(地区)出口贸易的影响显著，说明在分析文化差异和地理距离对出口贸易的影响时有必要考虑贸易的空间相互影响。目前，我国邻省出口对本省的空间溢出效应对各省出口贸易的影响为正，且随着时间的推移其影响在不断加强；而邻省与本省在出口伙伴国选择上的“竞争效应”并不明显。

(3)价值观距离、陆运距离、海运距离对各省分国别(地区)出口贸易有限制作用。价值观距离对各省分国别(地区)出口贸易的负向影响较大且在研究区间内上升比较明显，并且显著性较为稳定。陆运距离和海运距离对各省分国别(地区)出口贸易的限制作用逐年增大，而陆运距离对各省分国别贸易的负向影响大约为海运距离的20倍，且随着时间的推移出现了不断扩大的迹象。

基于上述研究结论，我们提出以下几点建议：1)加强与邻省的贸易联系，发挥地区辐射带动效应及联动优势。东部地区应该充分利用自身雄厚的经济基础和便利的港口条件，积极扩大对周边地区的辐射带动能力；而中部地区作为东西部之间的桥梁，注重吸收东部地区的辐射带动效应；西部地区应积极向相邻省份和分国别出口贸易水平较高的省份学习，通过贸易互动、互助、互补，吸收相邻省份的贸易经验来提高本省分国别出口贸易水平。2)培养熟悉贸易伙伴国价值观和行为准则的跨文化国际交流人才。3)完善国内尤其是中西部铁路和内河运输网络建设。进一步深化“西部大开发”战略的实施，加强西部地区的基础设施建设，降低西部地区出口运输成本，减少距离对贸易成本的影响，在成本优势的基础上培养其外贸竞争力。

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The Effect of Culture Differences and Geographical Distance on Export of Each Province to Different Countries and Regions——Empirical Research Based on Spatial Panel Data

XU He-lian,LI Ai-ping

(School of Economics and Trade, Hunan University, Changsha 410079,China)

Based on the export trade data by countries (regions) of 30 provinces in China from the year 2001 to 2009, this paper finds out significant spatial correlation among countries (regions) in export trade with China after analyzing the export trade spatial pattern of each country(region)with the help of the spatial exploratory data analysis method. Furthermore, this paper constructs a gravity model, which takes spatial lag factor into consideration, to make an empirical analysis of the impact on export trade of each province (region) to different countries caused by culture differences and geographical distance. The research shows that: in China, the spatial spillover effects of export trade from neighboring provinces will be strengthened constantly as time goes on; while there is no obvious “competition effects” on options of export partner countries between provinces and its neighbors; culture differences of countries and regions obviously limit the export trade of each province; the negative effect from road distance is much greater than that from ocean shipping to export trade by country and region of each province and this gap has been becoming expanding as time goes on.

export trade; culture difference; geographical distance; spatial correlation

2014-12-26

国家社会科学基金项目(10BJL040)；国家自然科学基金项目(41371134)

许和连(1971—)，男，湖南双峰人，湖南大学经济与贸易学院教授,博士生导师.研究方向：国际贸易、外商直接投资与经济增长.

F746.12

A

1008—1763(2015)04—0058—09