“一带一路”倡议下辽宁省与日本开展第三方市场合作贸易潜力研究

傅缨捷 宋逸 林霞

摘要：“一带一路”倡议为辽宁省加快构建开放型经济新体系提供了重要的契机，其中，通过与日本开展第三方市场贸易合作，双方能够实现优势互补，促进区域间互联互通。本文实证研究结果表明，辽宁省与日本在“一带一路”沿线国家的贸易效率普遍较低，第三方市场贸易合作潜力巨大，且这种潜力在“一带一路”沿线不同国家之间呈现非均衡性。基于以上结果，本文对辽宁省与日本未来第三方市场的合作东道国提出针对性建议。

关键词：一带一路 贸易潜力 第三方市场合作 随机前沿引力模型

一、引言

2013年，“一带一路”倡议首次被提出，2015年正式步入实施阶段。随着“一带一路”倡议影响力的日益增强，其逐步成为构建人类命运共同体、推动全球经贸合作的中国方案。自2018年3月美国挑起中美贸易战以来，中国一直致力于减少对美贸易顺差，降低对美国市场的高度依赖，不断寻求外贸突破口。如今受新冠肺炎疫情影响，全球经济低迷，世界各国对外贸易额同比跌幅明显。然而，根据我国海关总署公布的2020年前三个月货物贸易数据，在全国对外贸易总体累计下降的背景下，中国与“一带一路”沿线国家的贸易额呈逆势增长，成为疫情下难得的亮点，这表明“一带一路”沿线国家有望成为中国外贸困局的“新出口”。

与此同时，为探求与沿线国家更深层次与更广领域的发展，作为国际经济合作新形式——第三方市场合作兴起。在“一带一路”倡议提出的初期，西方国家对此持怀疑态度，认为中国试图通过“一带一路”倡议增强对沿线国家的政治影响力;而通过第三方市场合作的形式，双方均能够参与到“一带一路”建设中，将“零和博弈”的恶性竞争转变为优势互补，实现双方价值的最大化。自2015年第一份《中法联合声明》签署以来，第三方市场合作已经在“一带一路”的部分沿线国家展开了广泛实践并取得了许多积极成果;2018年，中日签订了《中日企业开展第三方市场合作的备忘录》，双方积极探索第三方市场合作机制，寻求“一带一路”沿线的合作对象与合作领域。

辽宁省是东北老工业地区的“排头兵”，其应在东北振兴的进程中发挥着龙头作用，不断创新发展方式，探求新的经济增长点。作为“一带一路”向北开放的枢纽，辽宁省应当抓住中日第三方市场合作的机遇，充分发挥地缘优势，将辽宁省的资源、雄厚的工业制造基础与日本先进的管理经验与技术相结合，在测算出双方对“一带一路”沿线国家的贸易潜力、合理甄别第三方市场合作区域与国家的基础上，有针对性地加强相关地区及国家贸易领域合作、提高贸易效率。通过实施第三方市场合作这一创新型的举措，将有助于加快辽宁省对外开放的步伐、促进经济回升，为振兴东北老工业基地提供新的契机。

二、文献综述

开展第三方市场合作的基础是合理甄别东道国，通过测算贸易潜力能够找出对于双方贸易潜力均较大的国家，进而确定为合作对象。目前学术界在测度不同国家和地区间贸易潜力时，最常用的是随机前沿引力模型，相关研究成果众多;而在“一带一路”背景下，运用随机前沿引力模型进行的研究主要包括以下三个方面：一是从国家层面，分析中国整体与“一带一路”沿线国家或地区的贸易潜力及其影响因素，如周平、冯建滨（2020）等通过分析得出中国与中东欧国家的双边贸易效率已达较高水平，应当通过扩大进口、改善交通运输设施等举措挖掘新的贸易增长点;二是从行业或产品视角，分析中国与沿线国家在某一行业或产品方面的贸易现状与贸易潜力，如程广斌、刘伟青（2018）基于随机前沿引力模型，发现中国制造业对“一带一路”沿线国家出口效率整体偏低，出口潜力巨大;张彤璞、韩洋（2017）则是聚焦农产品，以“一带一路”沿线39个国家为例，分析中国与其在农产品方面的贸易现状并预测未来趋势，指出双方贸易效率偏低，中国的贸易逆差会进一步扩大;三是将研究对象进一步细化，研究某个省域与“一带一路”相关国家的贸易情况，如程云洁、董程慧（2020）以新疆为例，研究其作为“一带一路”核心区与周边国家的出口贸易潜力，发现新疆与周边国家的出口贸易潜力存在明显的不均衡性。

在“一带一路”倡议提出后的7年中，相关实践成果斐然，也催生了第三方市场合作这一新型合作模式，为“一带一路”建设注入新动力，丰富了相关学术研究。而在对现有文献进行梳理后发现，学者们运用随机前沿引力模型的研究范围已经较为广泛，但基于第三方市场合作的贸易潜力研究角度却几乎没有。因此，本文将结合“一带一路”倡议，以第三方市场合作为研究视角，采用随机前沿引力模型，首先分析影响辽宁省与日本开展第三方市场合作的贸易潜力因素，并在此基础上分别测算辽宁省与日本对沿线各国的贸易潜力，找出未来重点合作的国家，探索第三方市场合作的最优途径。

三、模型构建与样本选择

（一）模型选择

引力模型最初来源于“引力定理”这一物理概念，但传统的引力模型在测算贸易潜力时忽略了贸易摩擦因素，导致计算结果不准确;Ravishankar &Stack（2014）结合随机前沿方法，将传统引力模型中的随机干扰项进行分解，把贸易阻力放入貿易非效率项中，较好地捕捉了阻力因素的影响，使估计结果更加准确。同样，本文将采用随机前沿模型，在分析影响辽宁省与日本开展第三方市场合作的贸易潜力因素基础上，对辽宁省与日本对“一带一路”沿线国家的出口贸易潜力分别进行测算，识别第三方合作的重点地区及国家。

由随机前沿引力模型的基本设定，本文将i国对j国在第t年时的实际贸易额、前沿贸易额以及贸易效率分别表示为：

其中，是因变量实际贸易额的主要影响因素;β是模型参数;是模型中的随机干扰项;是被分解出的贸易非效率项，独立于。最初的随机前沿模型中，贸易非效率项u被认为是非时变的，对应的模型为时不变模型;但当时间维度延长时，贸易非效率项u非时变性的假设便无法成立。因此，现代学者们普遍采用Battese &Coelli（1992）使用的时变随机前沿模型，其表达形式为：

其中≥ 0。η为待估计的参数：当η<0时，贸易非效率随时间增加而增加;当η>0时，贸易非效率随时间递增而呈相反方向变化;当η=0时，贸易非效率便还原成了非时变。

（二）模型设定

变量选取方面，本文将传统引力模型中的经济规模、双方空间距离、人口数量以及一些短期内不易发生改变的自然因素作为模型的核心解释变量。由于本文的研究对象为辽宁省与日本，二者均为沿海地区，这一天然的地理条件在短时间内不会发生变化，在贸易对象同样为沿海国的情况下，双方可通过航运进行贸易往来，可大大降低运输成本，因此本文将考虑是否选定贸易国为沿海国作为模型核心的解释变量。鉴于随机前沿引力模型对函数形式较为敏感，因此在实证分析前需要对这一变量进行似然比检验。

基于以上分析，本文将运用随机前沿引力模型，从辽宁省与日本出口贸易视角，研究对沿线国家及地区的贸易效率及贸易潜力。具体变量选取及变量说明如表1。为避免数据波动性的影响，将等式两边进行取对数的操作，具体表达式如下：

（5）式中：j表示沿线国家，t表示时间为第t期，LEXPjt 表示在t时期辽宁省对j国的出口总额;表示t时期辽宁省的国民生产总值，表示t时期j国的国民生產总值，二者代表双方的经济发展水平;表示t时期辽宁省的人口数量，表示t时期j国的人口数量，二者代表双方市场规模大小;代表辽宁省与沿线国家之间的地理距离，反映贸易运输成本;表示沿线国家是否为内陆国家，0代表内陆国家，1代表沿海国家。

（6）式中：j表示沿线国家，t表示时间为第t期，JEXPjt 表示t时期日本对j国的出口总额;表示t时期日本的国民生产总值，表示t时期j国的国民生产总值，二者代表双方的经济发展水平;表示t时期日本的人口数量，表示t时期j国的人口数量，二者代表双方市场规模大小;代表辽宁省与沿线国家之间的地理距离，反映贸易运输成本;表示沿线国家是否为内陆国家，0代表内陆国家，1代表沿海国家。

（三）样本来源

本文以样本数据可准确获取为前提，尽可能选择更多的研究对象和更广的时间维度，以期提高研究结果的可靠性。对于样本选择，在剔除了部分国家的缺失值之后，本文将“一带一路”沿线57个国家2002—2018年的出口贸易额确定为最终的研究对象。数据来源方面，辽宁省以及日本出口贸易数据均来自于EPS经济数据库;各国GDP是从联合国数据库（UNdata）中查得，计数标准为2010年不变价美元;不同国家的人口数量来源于世界银行数据库;地理距离数据整理自CEPII数据库;沿线国家是否为沿海国家的地理条件则根据世界地图得出。

本文将沿线国家按照地理位置划分为东南亚12国、西亚16国、南亚7国、中亚5国、中东欧11国以及南欧6国，为了便于测算，将东亚的蒙古划归为东南亚范畴。各区域具体国家名单如表1：

四、模型检验及实证结果分析

（一）模式的适用性检验

本文使用stata15.0进行模型估计，由于最终估计结果的准确性是高度依赖函数形式的，因此在进行回归分析之前需要对本文所构建模型的适用性进行检验。这里采用的是似然比检验的方法，具体包括以下三个方面：一是检验模型中是否存在贸易非效率项;二是检验模型中贸易非效率项的时变性;三是是否引入沿海国这一变量，检验结果如表2所示。

由表2的检验结果可知，无论是辽宁省还是日本的出口模型，不存在贸易非效率项的原假设均被拒绝，这表明贸易阻力因素是存在的，采用随机前沿引力模型更加合理;两个模型同样拒绝了贸易非效率项非时变性的原假设，说明贸易阻力会随着时间的推移而发生改变，因此采用时变的随机前沿引力模型会使估测结果更为准确。而在模型的形式方面，辽宁省与日本的出口模型均通过了引入沿海国变量的检验，因此两个模型的表达式不变。

（二）实证结果分析

辽宁省对“一带一路”沿线国家出口贸易的回归结果如表3所示，通过对比时变与时不变模型的结果可以发现，时变模型无论是在具体的回归系数显著性方面，还是模型参数μ的显著性方面，均优于时不变模型。η值为0.043>0，且达到了1%的显著性水平，再次验证了贸易非效率项的时变性，表明时变模型的估计效果更好。同时，η为正值表明贸易阻力在逐年降低，双方之间的贸易效率在不断提高。

时变模型中的 γ 值为0.810，即贸易非效率项 μ 的波动占整体波动的比重为 0.810，这表明真实贸易额未能达到最优前沿水平主要是贸易非效率项的波动所致，进一步验证了随机前沿引力模型能够充分捕捉到贸易阻力因素。

对时变模型结果进行分析可得：贸易双方的GDP均显著为正，这表明双方国家的经济总量越大，越有助于出口贸易的进行;并且进口国的系数显著大于辽宁省的系数，这说明进口国经济水平的提升对出口贸易的促进作用更为明显。作为出口方的辽宁省，其人口数量的系数为负，这说明辽宁省人口的不断增加会对出口贸易带来一定的负面影响，即人口数量的增加会在一定程度上带来内需的增加，进而间接造成出口量的减少;而进口方人口数量的正向影响并不明显，这可能与研究的57个“一带一路”沿线国家大多是经济欠发达的国情有关，单纯的人口数量并不能很好地描述市场规模，有效需求并不高，对进口促进作用不大。反映贸易双方运输成本的地理距离则显著为负，说明距离越远，运输难度越大、成本越高，阻碍了辽宁省对进口国的贸易。此外，进口国是否为沿海国家的地理条件，也显著地正向影响了辽宁省的出口贸易效果，这是由于辽宁省位于中国的渤海海湾，属于沿海地区，航运是其对外贸易的重要途径之一，而在进口国同样为沿海地区的情况下进行海上运输则更为便捷，进而促进双方的贸易。

表4是将日本的出口模型进行时变与时不变的对比。由表可知，η值为0.014，且达到了1%的显著性水平，说明时变模型同样适用于对日本出口贸易的分析。η为正值，说明日本出口贸易的非效率项随时间的推移而降低 ，同时γ值为0.869，说明贸易非效率是阻碍日本出口贸易最主要的因素，且通过与辽宁省对比发现，日本的非效率阻碍程度更大。

通过对日本的出口模型结果分析发现，日本的GDP正向影响大于进口国，这与辽宁省的结论相反。这可能与日本作为一个国家，其经济体量远远大于辽宁省有关，因此在日本的出口模型中，出口方日本的经济规模相较于进口方对出口贸易額的影响要更大。而日本人口规模、进口方的人口规模、地理距离影响则与辽宁省类似。同样，日本作为沿海国家，贸易对象为沿海国也会促进出口贸易额的增长。

五、贸易效率测算与结果分析

本文采用公式（3）对贸易效率进行估测，为了便于分析，本文将按照王月（2019）的做法，将贸易效率大小具体分为四个等级，即当0 ≤TE<0.25时，双方出口贸易效率极低，处于“潜力巨大型”阶段 ;当0.25 ≤ TE<0.5时，双方出口贸易效率比较低，处于“潜力较大型”阶段;当0.5 ≤ TE<0.75时，贸易出口效率有所提高，处于“潜力一般型”阶段;当0.75≤ TE ≤ 1，贸易效率极高，处于“潜力拓展型”阶段，需要挖掘新的增长点。

经计算，同属于辽宁省和日本“潜力巨大型”的国家，即贸易效率位于0.25以下的有文莱、东帝汶、尼泊尔、阿塞拜疆、阿富汗、亚美尼亚、伊拉克、吉尔吉斯斯坦、波黑、马其顿、阿尔巴尼亚等11个国家;同属于辽宁省和日本出口贸易较低水平，即贸易潜力值在0.5及以下的除了上述11个国家外，还有马尔代夫、印度、孟加拉、老挝、柬埔寨、缅甸、巴基斯坦、斯里兰卡、菲律宾等31个国家。由此可以发现，无论是辽宁省还是日本，其对“一带一路”沿线大部分国家（42/57）的出口贸易均处于较低水平，因此双方可选择的开展第三方市场合作的东道国较多，合作潜力巨大。而对于像马来西亚、泰国、新加坡、阿曼、阿联酋、约旦、捷克、匈牙利等8个国家，在辽宁省和日本各自的出口贸易效率中已经达到较高水平，这些国家与双方均保持着长期稳定的贸易伙伴关系，贸易潜力很小，因此在这些国家开展第三方市场合作的必要性较低。

通过上述分析可知，57个“一带一路”沿线国家在辽宁省与日本的出口贸易效率里，绝大多数都处于“贸易潜力巨大型”和“贸易潜力较大型”阶段，表明双方在这57个沿线国家之间开展第三方贸易合作的空间巨大。

六、结论与建议

本文采用时变的随机前沿引力模型，分别测算出辽宁省与日本对“一带一路”沿线的57个国家的出口贸易效率，并在此基础上计算两者的出口贸易潜力值，由此得出结论：辽宁省和日本对本文研究的57个“一带一路”沿线国家出口贸易效率普遍较低，共有42个国家在辽宁省与日本出口贸易中属于“潜力巨大型”或“潜力较大型”的贸易低效率范畴，合作前景广阔。

通过上述结论，本文提出以下建议：由于辽宁省与日本在57个“一带一路”沿线国家中的出口贸易效率普遍较低，因此双方在甄别第三方市场合作东道国时的选择性较多，如南亚的尼泊尔、中亚的吉尔吉斯斯坦、南欧的阿尔巴尼亚等。由于辽宁省与日本均为沿海地区，海运是其对外贸易的主要途径之一，双方应充分利用这一地理条件，以较低的运输成本开拓第三方市场，进一步提高对文莱、东帝汶、阿塞拜疆等“潜力巨大型”的沿海国家贸易效率。而由测算结果可以发现，双方在位于东南亚地区国家的贸易效率均较高，这与东盟自贸区的建立有着一定联系，因此，双方应积极推动南亚、中亚以及南欧等贸易效率极低区域的相关国家自贸区建设，减少贸易非效率因素的影响。

需要注意的是，在从贸易效率较低的国家中选择贸易对象时，应当关注造成贸易效率低下的客观原因，如南亚的阿富汗、西亚的伊拉克等国家长期政局不稳、军事动荡，导致经济萧条;南欧的马其顿、波黑等国家民族冲突不断，潜在的政治风险高。辽宁省与日本若在这些国家开展第三方合作可能会面临较大的阻力，导致效果甚微。

参考文献：

[1]周平，冯建滨，刘永辉.中国与中东欧16国贸易效率和潜力研究——基于非效率项随机前沿引力模型 [J].国际商务研究，2020，41（1）： 5-16.

[2]程广斌，刘伟青.中国对“一带一路”沿线国家制造业出口效率分析——基于随机前沿引力模型 [J].华东经济管理，2018，32（5）：40-48.

[3]张彤璞，韩洋.中国与丝绸之路经济带国家农产品贸易影响因素及潜力研究 [J].商业研究，2017（4）：169-177.

[4]程云洁，董程慧.“一带一路”倡议下新疆与周边国家出口贸易效率及潜力研究[J].新疆大学学报（哲学·人文社会科学版），2020，48（1）：1-10.

[5]Ravishankar Geetha，Stack Marie.M.The Gravity Model and Trade Efficiency： A Stochastic Frontier Analysis of Eastern E uropean Countries' Potential Trade [J].The World Economy，2014，37（5）： 690-704.

[6]Battese G.E.，Coelli T.J.Frontier Production Functions，Technical Efficiency and Panel Data：With Application to Paddy Farmers in India[J].Journal of Productivity Analysis，1992（3）：149-65.

[7]王月.世界大国在中亚地区的贸易地位与潜在比较优势——基于随机前沿引力模型的实证研究 [J].亚太经济，2019，2（6）：55-64+145.

基金项目：辽宁省社会科学规划基金青年项目“辽宁省在‘一带一路框架下中日共同开发第三方市场与东亚生产网络转型中的角色与作用”（L19CGJ002）;大学生创新创业训练计划国家级项目“一带一路”倡议下辽宁省与日本开展第三方市场贸易合作潜力研究（202010173021）阶段性研究成果。

作者单位：东北财经大学