进口国贸易便利化水平对上海市出口潜力的影响研究

谈嘉顾

【摘  要】论文基于2010-2019年上海与其20个主要出口国家的面板数据，测算进口国的贸易便利化水平，将其引入随机前沿引力模型的贸易非效率模型中，测算其对上海市的出口潜力影响，发现进口国贸易便利化水平越高，对上海市出口潜力的实现越具有促进作用，其中最为有效的是进口国优质的金融与电子商务环境。论文借助随机前沿引力模型测算出口潜力有助于上海市出口贸易的发展。

【Abstract】Based on panel data of Shanghai and its twenty major export countries from 2010 to 2019， this paper measures the level of trade facilitation of the importing country and introduces it into the trade inefficiency model of stochastic frontier gravity model to estimate its influence on the export potential of Shanghai. It is found that the higher the level of trade facilitation in the importing country is， the more positive it is to the realization of Shanghai's export potential， and the most effective is the high-quality financial and e-commerce environment in the importing country. This paper uses stochastic frontier gravity model to calculate export potential， which is helpful to the development of Shanghai's export trade.

【关键词】贸易便利化;出口潜力;随机前沿引力模型

【Keywords】trade facilitation; export potential; stochastic frontier gravity model

【中图分类号】F752.6                                             【文獻标志码】A                                                 【文章编号】1673-1069（2022）02-0140-04

1 引言

加快长三角一体化战略的推进已是社会共识，上海市作为长三角发展水平最靠前的城市，其出口水平关系着整个长三角地区的经济水平，自然也与长三角的发展水平紧密相关。随着关于出口潜力的研究深入，进口国贸易便利化水平也开始进入学者们的视线，因此通过研究进口国贸易便利化水平对上海市出口潜力的影响，可以有助于长三角的发展。

2 文献综述

2000年左右，随机前沿方法被引入引力模型，大量学者开始使用随机前沿引力模型对出口潜力及出口效率进行测算，而Armstrong（2007）更是在随机前沿引力模型的基础上提出了贸易非效率模型，可以更有效地判断出口效率的影响因素。经过大量学者研究发现，贸易国的贸易便利化水平是一个极其重要的促进贸易潜力实现的影响因素，于是更多的学者将目光投在了贸易便利化上。贸易便利化水平越高，对国际贸易的正向影响就越大基本是学术界的共识。而其中进口国的贸易便利化水平非常有利于出口国的出口贸易。大量学者就这一点展开研究。有学者就贸易便利化对中国制造业产品（孙林，徐旭霏，2011）、农产品（孙林，倪卡卡，2013;谭晶荣，华曦，2016;张淑辉，2018）、中药产品（付秀梅等，2022）等各种不同的出口产品的影响进行实证研究，均得出进口国贸易便利化在总体上能够有效推动出口国出口贸易的发展。因此，将进口国贸易便利化水平引入贸易非效率模型可以有效分析上海市如何借助国家发展提高自身出口潜力及出口效率。

3 进口国贸易便利化水平测算

根据上海市出口贸易额降序排列得到前二十名国家，接下来构建贸易便利化指标测算体系。考虑到对贸易便利化产生影响的因素较多，如近年来愈发重要的金融与电子商务的环境，同时还有一直非常重要的海关环境等因素都会极大程度地影响到一国的贸易便利化水平。因此，在参考Wilson（2003）等学者的文献后，结合实际需求，选取了4个一级指标，同时为了保证体系构建的科学性，将4个一级指标细化为了16个二级指标。选取的4个一级指标如表1所示。

本文选用熵值法对指标进行计算。首先对数据进行标准化处理。这里采用最基本的极值法对数据进行标准化处理。由于各项指标的单位取值存在不同，因此需要对数据进行标准化处理。由于根据上文分析，选取指标均为正向指标，即指标得分越高，对贸易便利化越有利。因此选择正向标准化对指标进行处理。

式中，Aij表示标准化计算后的i国的第j项二级指标，取值范围为[0，1]，Xij为i国第j项二级指标的初始得分。

然后计算i国第j项二级指标占该指标的比重：

计算i国第j项二级指标得分：

sj=∑wjAij                 （6）

表2为经熵值法计算的各年各项二级指标权重。

根据权重表表2，可以计算每年各国贸易便利化水平，2010-2019年上海20个贸易对象国的平均贸易便利化程度如表3所示。

数据来源：经Excel统计计算整理得出。

4 上海市出口潜力测算及进口国贸易便利化水平的影响

4.1 基本模型

随机前沿引力模型的基本表达如下：

Tijt=f（Xijt，β）exp（Vijt-μijt）       （7）

InTijt=Inf（Xijt，β）+Vijt-μijt     （8）

式中，Tijt表示t时期i国对j国的实际出口贸易流量;Xijt表示模型中影响出口贸易流量的主要因素;β为低估参量系数;Vijt为随机扰动项;μijt表示贸易非效率因素项。

表示测算出的t时期i国对j国的出口贸易前沿流量，也就是t时期i国对j国的最大出口贸易流量，是t时期i国对j国的出口贸易潜力。则贸易效率可以表示为：

式（9）体现的是现有贸易条件下t时期i国对j国的出口贸易效率，是t时期i国对j国出口潜力的实现。

μijt>0时，μijt越大，贸易非效率因素影响越大，则贸易效率越低;μijt=0时，不存在贸易非效率因素，此时可以得到出口流量的最优值，也就是效率为1。

因此，参考Battese等（1995）的做法，将随机前沿引力模型基本形式設定为：

InTijt=β1InGDPit+β2InGDPjt+β3InDij+β4InPOPit+β5InPOPjt +β6In（GDPit/POPit）+β7In（GDPjt/POPjt）+Vijt-μijt   （10）

贸易非效率模型为：

μijt=α0+α1GEjt+α2IEijt+α3CEjt+α4FEjt+ωijt                  （11）

式中，Tijt为上海市在t年对j国或地区的商品出口总值，为解释变量。GDPit为上海地区在t年的生产总值，经济增长会带来当地供给以及需求的增长。当供给超过需求时会带来出口的增加。GDPjt为进口国在t年的生产总值，进口国生产总值越大，需求越大，则进口需求越多。GDPit/POPit、GDPjt/POPjt分别为上海地区在t年的人均生产总值和进口国在t年的人均生产总值，代表地区的经济发展水平，反映生产能力与消费能力以及出口能力。POPit、POPjt分别为上海地区在t年的人口及进口国在t年的人口，反映地区的生产能力及消费需求。Dij为上海与进口国的绝对距离，根据冰山成本理论，距离越远，贸易成本越大，贸易不易开展，影响双边贸易。GEjt、IEjt、CEjt、FEjt分别为进口国贸易便利化水平的四项一级指标，含义与解释见表1。

4.2 模型设定检验

随机前沿分析对于解释变量的选择有较高的要求，因此根据最大似然比原理对模型的实用性进行了检验。首先对是否存在贸易非效率项进行检验，如果存在，则采用随机前沿引力模型，添筑贸易非效率模型是合理的。该假设检验的原假设为H0：γ=0，若接受原假设，则表明不存在贸易非效率项;若拒绝原假设，则表明贸易非效率项存在，模型设定正确。

以下就主模型是否应该加入人口变量以及是否加入人均GDP变量进行了似然比检验，确认模型主变量添加是否存在问题。检验结果如表4所示。

所以模型存在贸易非效率项且贸易非效率项对出口潜力影响较大，而人口变量对于双边贸易也有较大影响，应该纳入模型。引入人均GDP变量被拒绝，证明人均GDP在模型中可能并不会产生显著影响，或者是与人口以及GDP水平存在多重共线性导致回归结果不显著。因此放弃将人均GDP作为解释变量纳入模型。

最终模型定为：

InTijt=β1InGDPit+β2InGDPjt+β3InDij+β4InPOPit+β5InPOPjt +Vijt-μijt    （12）

μijt=α0+α1GEjt+α2IEjt+α3CEjt+α4FEjt+ωijt                    （13）

变量数据来源：人口、GDP、人均GDP等数据均来自联合国数据库，地理距离采用谷歌地区经纬计算器计算得来。贸易便利化水平一级指标数据由上文计算得出。少数缺失值由插值法进行补充。

4.3 模型回归结果

根据式（12），分别进行时变模型的回归与时不变模型的回归，得到结果如表5所示。

式（14）为时变模型设定，将贸易非效率因素随时间变化的变化纳入了模型。

InTijt=In f（Xijt，β）+Vijt-（αzijt+ωijt）=In f（Xijt，β）+Vijt-{exp[-η（t-T）]}μij          （14）

其中，当η>0，则贸易非效率水平随时间t的增加而减少。

η=0，则贸易非效率水平随时间t的增加而不变。

η<0，则贸易非效率水平随时间t的增加而增加。

其中，时变与时不变模型得出系数符号相同且都较为显著，证明回归结果有较强的稳健性。两个模型得出的γ值均大于0.9，说明贸易非效率项是出口效率降低的主要原因。

同时由表5可以看出时变模型中η十分显著且为正，根据上文分析，证明了随着时间t的变化，上海面临的贸易非效率因素是在逐渐下降的。因此，相较于时不变模型，时变模型更为优异，可以更好地作出估计。选用时变模型更为合适。

根据最终的回归结果，在其他条件均不发生变化的情况下，上海市生产总值每增加1%，其出口潜力就会下降0.115%，也就是上海市GDP的提高对其出口产生了抑制作用，这可能是因为随着经济规模的不断提高，更多的出口选择转向国内市场，通过促进国内消费来进一步带动经济循环;也有可能是经济的增长刺激了需求的提高，其提速超过了供给的提速，导致供不应求，出口减少。进口国生产总值每增加1%，就会从上海市多进口0.461%的商品，而进口国与上海市的距离每增加1 km，就会导致上海出口潜力下降0.516%。进口国人口与上海人口的上升都会改善出口贸易的环境，提高出口潜力。

根据式（13），对贸易非效率模型进行回归，得到表6。

表6  贸易非效率模型回归结果

由表6可以分析得知，所有的一级指标对于上海市出口潜力的实现都是具有促进作用的，其中最重要的就是金融与电子商务环境，对上海市出口潜力的实现具有最大的影响。证明进口国良好的政府规制环境、优质的基础设施建设、高效的海关环境以及优秀的金融及电子商务环境都是非常有助于出口国实现自身出口潜力的。这也就证明了，国际贸易中挑选自身贸易对象本身也是一件十分重要的决策。

根据式（9）可以计算出2010-2019年上海市对20个国家的出口效率均值，即10年间上海对自身出口潜力的实现的平均值，如表7所示。

由表7可知，上海对美国的平均出口效率是最高的，最低为对比利时的出口效率。而平均出口效率低于0.5的进口国家有7个，证明上海对自身的出口潜力实现尚可，但仍有进步空间;高于0.7的国家有5个，证明贸易潜力的实现尚属不足，仍需努力。

5 结论及对策建议

实证表明，进口国贸易便利化水平越高，对于上海市出口潜力的实现越具有促进作用，其中最为有效的是进口国优质的金融与电子商务环境。而传统的影响因素中，上海市GDP的提高对其出口产生了抑制作用，这可能是因为随着经济规模的不断提高，更多的出口选择转向国内市场，通过促进国内消费来进一步带动经济循环;也有可能是经济的增长刺激了需求的提高，其提速超过了供给的提速，导致供不应求，出口减少。其余因素影响与预期一致，除去地理距离以外的因素都会对出口潜力的增长具有促进作用，而地理距离越远，上海对该国家的出口潜力越小。

根据结论，可以给出以下建议：首先，积极参与国家战略建设。可有效地促进上海与其他国家的贸易发展，提升进口国贸易便利化指数，从而提升上海市对自身出口潜力的实现能力。可以通过积极建设“一带一路”、增加自由贸易协定签约国等方法来拓展贸易市场，增加贸易对象，丰富贸易选择，开发贸易潜力，提升贸易效率。其次，可以与其他国家签订贸易协定，加强经济往来。开发现有贸易对象的出口潜力，深入了解贸易对象的进口需求，并借此调整自身出口，形成双边互补，互利互惠。根据本文结论，应该优先寻找贸易便利化水平较高的国家进行开发，与其建立良好的双边贸易。

【参考文献】

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