“一带一路”沿线国家物流绩效对中国跨境电商的影响

吴俊红

[摘 要] 跨境电商是引领“一带一路”建设的新引擎，物流绩效的改善又是推进“一带一路”跨境电商发展的重要前提和实践基础。运用拓展贸易引力模型实证分析“一带一路”沿线63个国家物流绩效指数及其六个不同维度上的分项指标对中国与沿线国家跨境电商的影响。研究发现：LPI对中国与沿线国家跨境电商具有显著的正向影响，其促进作用在所有解释变量中仅小于经济总量;LPI六个分项指标对跨境电商的影响程度存在差异，其中物流基础设施质量、清关效率、物流质量与竞争力这三项物流因素的促进作用最大，而货物运输的及时性是“一带一路”沿线各国物流绩效的最大短板。

[关键词] 一带一路;沿线国家物流绩效;跨境电商;贸易引力模型

[中图分类号] F724[文献标识码] A[文章编号] 1009-6043（2019）10-0062-04

一、引言

作为中国顶层设计之一，“一带一路”倡议自2013年提出以来，受到了社会各界的广泛关注，也取得了较为丰硕的成果，特别是以跨境电商为代表的新兴业态发展迅猛。據统计，近十年来中国跨境电商交易额从0.9万亿元增至9万亿元，占外贸进出口总额的比重从6.0%升至29.5%。在“一带一路”建设背景下，“一带一路”跨境电商发展迅速，沿线国家已成为中国跨境电商的新蓝海;同时，开放、崛起的中国跨境电商市场也为“一带一路”沿线国家提供了新的经济增长点。中国与沿线各国跨境电商共绘“网上丝绸之路”，突破地域和时间的限制，向“买全球、卖全球”的愿景迈进。

贸易畅通是“一带一路”合作的重点内容，其中物流便利化是贸易畅通的基础，更是推动跨境电商蓬勃发展的重要支撑。此外，随着关税和传统的非关税壁垒对跨境电商的影响逐渐弱化，海关程序烦琐、跨境支付障碍、基础设施落后、跨境贸易规则不透明以及语言、风俗和文化差异等隐性贸易壁垒对跨境电商的影响日益受到各国的关注。又且，世界银行发布的物流绩效指数既反映了各国的物流便利化水平，在很大程度上也反映了各国的贸易便利化程度。因此，对于“一带一路”沿线国家而言，物流绩效改善是跨境电商发展的重要前提与实践基础;低效的物流增加了贸易成本，也降低了跨境电商的贸易潜力。

鉴于此，本文运用拓展贸易引力模型实证分析“一带一路”沿线国家物流绩效指数及其分项指标对中国跨境电商的影响，找出影响“一带一路”跨境电商发展的关键物流因素，以期为中国跨境电商发展和“一带一路”合作提供有价值的决策参考。

二、文献综述

自世界银行于2007年首次发布物流绩效指数（LPI）以来，物流绩效指数在政界和学术界得到了广泛的使用。尽管LPI未能涵盖贸易物流的全部内容，但仍然从清关效率、物流基础设施质量、国际货运便利性、物流质量与竞争力、追踪查询货物的能力以及货物运输的及时性这六个维度很好地描述了一个国家贸易物流的流畅性，物流绩效指数也是由这六个分项指标构成的。因此，关于物流绩效对双边贸易的影响，众多国内外学者开展了广泛的研究，取得了较为丰硕的成果。

（一）国外相关研究

Hoekman等（2011）研究表明，低收入国家物流绩效的改善有利于国际贸易的发展。Puertas等（2014）通过分析欧盟成员国物流绩效对其进出口贸易的影响，研究表明，与进口相比，物流绩效对出口贸易的影响更大，并且在LPI各分项指标中，追踪查询货物的能力对欧盟成员国出口的影响最大。Felipe和Kumar（2012）实证研究表明，LPI六个不同维度上的分项指标均对中亚国家对外贸易有促进作用，其中物流基础设施质量对贸易的促进作用最大。Marti等（2014）通过对比2007年和2012年的物流绩效指数发现，物流绩效指数及其分项指标的提高促进了远东、中东、东欧、非洲和南美地区贸易流量的增长。Jyri和Vilko等（2011）通过分析物流绩效与经济增长的关系，发现东欧国家低水平的物流绩效严重制约了其经济增长，其中薄弱的物流基础设施对经济增长的阻碍作用最大。Munim和Schramm（2018）使用结构方程模型对91个沿海国家的面板数据进行实证分析，研究结果显示物流绩效与一国贸易流量存在正向关系。

（二）国内相关研究

刘洋、殷宝庆（2017）通过实证分析2014年100个国家与地区国际物流绩效的贸易效应，发现国际物流绩效对双边贸易流量具有显著的正向作用。王东方、董千里等（2018）运用拓展贸易引力模型实证分析了“一带一路”沿线51个国家物流绩效指数及其分项指标对中国贸易潜力的影响，研究发现物流绩效对中国与沿线国家贸易额有显著的正向影响。张世琪、郭健全（2018）通过实证分析“一带一路”沿线国家的铁路建设、物流绩效对中国出口贸易的影响，发现铁路密度、运输距离、物流绩效均对中国与沿线国家的出口贸易具有正向作用，三者中物流绩效的正向作用最大。韩萍（2018）研究发现LPI及其分项指标对中国与“一带一路”相关国家之间贸易有显著的正向影响。梁烨、崔杰（2019）对比分析了“一带一路”沿线国家物流绩效指数均值提升与原值对中国出口贸易额的影响，实证结果显示物流绩效对中国与沿线国家的贸易潜力具有正向作用。冯正强、刘婉君（2019）研究表明，“一带一路”沿线国家LPI对中国机械运输设备出口有显著的正向影响，LPI各分项指标对中国机械运输设备出口三元边际的影响存在差异。

综上所述，众多国内外研究已从各种视角验证了物流绩效对双边贸易的正向作用，而且国内外学者近几年纷纷从“一带一路”视角开展相关研究，同样证明了物流绩效对“一带一路”沿线贸易的积极影响。但是，目前研究物流绩效对“一带一路”跨境电商影响的相关文献还很少。因此，随着“一带一路”合作的深入推进，针对这一问题的实证研究是当务之急。

三、拓展贸易引力模型设计

（一）传统引力模型概述

Tinbergen等（1962）最早将引力模型应用到国际贸易领域，到目前为止贸易引力模型的拓展研究已取得了丰硕的成果。传统贸易引力模型表示如下：

式中，Xij表示i国与j国之间的贸易额，Yi和Yj分别表示i国与j国的经济总量，Dij表示i国与j国之间的距离，K为常数。

为了避免伪回归，对模型（1）两边取自然对数，构建引力模型如下：

lnXij=C+β1lnYi+β2lnYj+β3lnDij+ε  （2）

式中，β1、β2、β3为系数，ε为误差项，C为常数项。

（二）模型构建、变量说明及数据来源

贸易引力模型作为纳入经济总量与地理距离两项因素并带有良好拓展性的分析工具，对本文的研究问题具有很好的适用性。因此，为了考察物流绩效对“一带一路”跨境电商的影响，需要对贸易引力模型（2）进行合理拓展，把物流绩效相关指标纳入到贸易引力模型中。从本文的研究目标及评价的全面性、科学性出发，本文的拓展贸易引力模型将跨境电商交易规模、物流绩效指数或LPI分项指标、国内生产总值、两国距离、贸易政策与地理位置六个变量指标纳入到同一个分析框架中，变量指标的具体说明如表1所示。

由于跨境电商交易数据較难统计，本文采用iResearch（艾瑞咨询）的处理办法测算中国与“一带一路”沿线国家的跨境电商交易规模，具体方法如下：

跨境电商交易规模（某国）=进口跨境电商交易规模（某国）+出口跨境电商交易规模（某国）

其中，中国的进出口总额及同各国的进出口贸易额数据来源于国家统计局数据库，中国跨境电商交易数据来源于网经社-电子商务研究中心。

综上所述，本文分别构建以跨境电商交易规模为被解释变量，以物流绩效指数或其分项指标为核心解释变量的拓展贸易引力模型，如下所示：

lnCBECit=C+β1lnLPIit+β2lnGDPit+β3lnDISi+β4PLYit+β5LOCi+εit （3）

lnCBECit=C+β1lnCEIit+β2lnGDPit+β3lnDISi+β4PLYit+β5LOCi+εit （4）

lnCBECit=C+β1lnTIIit+β2lnGDPit+β3lnDISi+β4PLYit+β5LOCi+εit （5）

lnCBECit=C+β1lnIFIit+β2lnGDPit+β3lnDISi+β4PLYit+β5LOCi+εit （6）

lnCBECit=C+β1lnLQIit+β2lnGDPit+β3lnDISi+β4PLYit+β5LOCi+εit （7）

lnCBECit=C+β1lnTSIit+β2lnGDPit+β3lnDISi+β4PLYit+β5LOCi+εit （8）

lnCBECit=C+β1lnTDIit+β2lnGDPit+β3lnDISi+β4PLYit+β5LOCi+εit （9）

式中，CBECit表示t年中国与i国的跨境电商交易规模，LPIit表示t年i国的物流绩效指数，CEIit、TIIit、IFIit、LQIit、TSIit、TDIit分别表示t年i国在LPI六个维度上的分项指标，GDPit表示t年i国的国内生产总值，DISi表示中国首都（北京）与i国首都间的直线距离，PLYit表示t年中国与i国间的贸易政策，LOCi表示i国的地理位置，β1-β5表示系数，εit为误差项，C为常数项。

（三）样本选择

到目前为止，世界银行发布了2007年、2010年、2012年、2014年、2016年、2018年的物流绩效指数（LPI）。另外，由于受数据来源的限制，前文跨境电商交易规模的测算结果仅涵盖2008-2017年。因此，本文选取2010年、2012年、2014年、2016年这四年作为研究时段。

此外，由于战争、政治动乱或统计困难等特殊原因，物流绩效指数并没有覆盖全部国家和地区，而且部分国家还存在个别年份数据缺失的问题。因此，在“一带一路”沿线65个国家中，文莱和巴勒斯坦由于LPI数据缺失严重而不计入样本国范围，孟加拉国、土库曼斯坦、伊朗等部分国家仅缺失个别年份的LPI数据，采用前后相邻年份数据的平均值填补。综合考虑，本文选择“一带一路”沿线63个国家为样本国，具体包括东亚1国、东南亚9国、南亚7国、中亚5国、西亚19国、北非1国、东欧7国、中欧4国和南欧10国。

四、实证分析

本文实证分析要达到两个目的：其一，验证样本国家LPI值对中国与样本国家跨境电商交易规模的影响，以判断物流绩效是否对中国与“一带一路”沿线国家的跨境电商有正向影响;其二，分析样本国家LPI各分项指标对中国与样本国家跨境电商交易规模的影响程度大小，以找出影响中国与沿线国家跨境电商发展的关键物流因素。

（一）LPI对中国与沿线国家跨境电商影响的实证分析

为了分析LPI对中国与沿线国家跨境电商的影响，本文使用Eviews10.0软件对模型（3）进行面板回归估计，面板模型采用混合估计模型，权数选择Cross-section weights，系数标准差估计方法采用Cross-section weights（PCSE），回归结果如表2所示。

从回归结果来看，所有解释变量的回归系数均显著，且拟合系数R2=82.13%，相应的F值显著，说明模型（3）拟合效果较好。在各解释变量中，GDP和LPI对跨境电商交易规模的影响力度较大，样本国家GDP与LPI每增加1%，中国与样本国家的跨境电商交易规模分别增加了0.95%与0.94%。除此以外，贸易政策与地理位置这两个指标也对跨境电商有明显的促进作用，而地理距离对跨境电商有显著的负向影响，即地理距离越远对跨境电商产生的阻碍越大。

（二）LPI分项指标对中国与沿线国家跨境电商影响的实证分析

为了分析LPI各分项指标对中国与沿线国家跨境电商的影响，本文使用Eviews10.0软件对模型（4）-（9）进行面板回归估计，回归结果如表3所示。

LPI各分项指标的回归结果显示，清关效率、物流基础设施质量、物流质量与竞争力这三项指标对中国与沿线国家跨境电商有显著的正向影响，按影响力度从大到小排序依次为物流基础设施质量、清关效率与物流质量与竞争力。国际货运便利性、追踪查询货物的能力、货物运输的及时性这三项指标对中国与沿线国家跨境电商的影响不显著，其中前两项指标仍对中国与沿线国家跨境电商有一定的促进作用，但货物运输的及时性目前对中国与沿线国家跨境电商发展有一定的阻碍作用。

上述6个模型的控制变量中，经济总量、贸易政策、地理位置对中国与沿线国家跨境电商具有显著的正向影响，其中经济总量的影响力度远大于贸易政策与地理位置;地理距离对中国与沿线国家跨境电商有显著的负向影响。

五、结论

物流绩效指数较好地描述了一个国家在贸易物流上的流畅性，是目前衡量国家物流便利化最全面和最具可比性的指标。本文基于“一带一路”沿线63个国家的面板数据，运用拓展贸易引力模型实证分析物流绩效指数及其六个不同维度上的分项指标对中国与沿线国家跨境电商的影响，得到主要结论如下：

第一，“一带一路”沿线国家物流绩效对中国与沿线国家跨境电商有显著的正向影响，其促进作用在所有解释变量中仅小于经济总量。实证结果显示，样本国家LPI每增加1%能够使其与中国的跨境电商交易规模增加0.94%。

第二，LPI六个分项指标中，按影响程度从大到小依次排序，物流基础设施质量、清关效率、物流质量与竞争力对中国与沿线国家跨境电商有显著的正向影响，这三项指标是影响“一带一路”跨境电商的关键物流因素。此外，国际货运便利性、追踪查询货物的能力、货物运输的及时性对中国与沿线国家跨境电商的影响不显著，其中货物运输的及时性起到一定的阻碍作用。可见，货物运输的及时性是“一带一路”沿线各国物流绩效的最大短板。

[参考文献]

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[13]Tinbergen J，Leibenstein H. Shaping the World Economy： Suggestions for International Economic Policy[J]. Revue conomique，1962，16（123）：327.

[责任编辑：王凤娟]