高质量发展背景下中国省域外贸竞争力评估及影响因素分析

刘 岩，田 强，李金华

1.长春大学，吉林 长春 130022；2.3烟台南山学院，山东 烟台 265713

十九大报告指出，当前我国经济正由高速增长阶段转向高质量发展阶段。我国对外贸易已进入新常态，其发展呈现增速明显放缓、结构进一步优化、中西部地区在对外贸易发展中的作用日益凸显等特点。对外贸易作为驱动经济发展的重要因素，也应转变传统的粗放式发展模式向高质量发展转变。对外贸易不同于其他行业，其发展会受到产业调整、利率上升、汇率变化等诸多因素的影响而更加复杂多变。科学评估我国各省域的外贸竞争力并探究其影响因素，识别其中推动外贸发展的关键驱动力，有助于对各地外贸业进行合理地规划布局以实现对外贸易的高质量发展。

一、文献综述

目前有关区域外贸竞争力评估及影响因素的研究成果已较为丰富，特别是针对外贸相对发达的东南沿海地区的研究较多。广东省作为我国改革开放的先驱省份，外贸一直是地区经济发展的重要支柱。因此对广东省的外贸业评价及其影响因素的分析，成为部分学者的研究重点。其中，张萍（2010）利用回归分析检测了汇率、工资、利率等因素对广东省对外贸易的影响作用。伴随着对外开放的不断深化，东南沿海地区乃至南方诸省都成为发展外贸的重要窗口，为此部分学者将研究视角逐渐转向这些区域。其中，刘旭晔（2013）利用主成分分析方法探究了就业人口、经济对外依存度等对广西对外贸易的重要影响；蒋江林（2015）利用因子分析法检测了浙江省不同行业对外贸的影响，发现专用设备制造业与通信行业对该省外贸业的发展具有显著的促进作用。此外，宗会明（2020）分析了重庆市对外贸易的发展格局，利用相关性分析检验了经济发展水平对外贸业发展的影响，并且从定性角度阐述了地理区位和交通、优势产业及关税对该市外贸格局的重要影响。

近年来随着“新丝绸之路经济带”与“21世纪海上丝绸之路”倡议的提出，“一带一路”沿线地区特别是中西部沿线省份的对外贸易引起了诸多学者的关注。其中，薛伟贤（2017）利用贸易引力模型对陕西省的外贸竞争力进行了实证分析，发现经济规模与贸易壁垒、人力资本与技术创新是影响该省外贸发展的重要因素。同样，吴兆丹（2020）利用拓展的贸易引力模型分析了“一带一路”沿线国家贸易便利化对我国对外贸易的影响，提出应加强我国与沿线各国的贸易往来。此外杨立勋（2014）运用VAR模型分析了居民消费价格指数及汇率、外汇储备等与我国进出口之间的密切关系，孙志娜（2020）借助空间面板模型分析了区际产业转移对我国出口技术复杂度的影响。除上述经济因素对外贸的影响研究外，徐颖（2017）借助定性分析论述了体制因素在我国外贸发展中的影响作用。同时也有少数学者从微观视角探究影响外贸企业发展的因素，比较典型的是包振山（2018）借助回归分析对中小型外贸企业发展影响因素的研究，结果表明国际市场和技术创新等均是重要影响因素。

综上所述，尽管目前关于区域外贸发展水平及影响因素分析的研究文献较多，但仍存在以下几点不足：其一，研究区域除以我国或“一带一路”沿线地区为研究对象外，其他文献多围绕东南沿海地区展开，对内陆地区的外贸业发展关注较少，且缺乏省域间外贸竞争力的对比研究；其二，外贸发展的影响因素多数取自经济领域，但事实上对外贸易的影响因素是复杂多样的，并不局限于经济发展水平、人民币汇率、就业人口等经济因素，缺乏对其它影响因素的研究成果，尤其缺乏外贸集聚效应对自身的影响研究；其三，就影响因素的研究方法来看，主要是利用回归分析作实证检验，但回归分析往往难以排除各自变量间的共线性问题使回归结果的准确性欠佳。因此目前对影响因素的研究方法相对单一，亟需其他方法对外贸影响因素的实证分析。基于上述三点，本文以我国各省域的外贸业发展水平为研究对象，在科学评价各省外贸竞争力的基础上，借助近年来地理学研究中被广泛运用的地理探测器模型检测我国东部地带、中部地带及西部地带的外贸影响因素，同时借助莫兰指数分析我国对外贸易的集聚效应。最后结合实证结果，提出相应的建议对策以期为提升各省的外贸竞争力、实现外贸业的高质量发展提供有益参考。

二、研究方法与研究对象

首先选取适当指标构建省域外贸业竞争力评价指标体系，然后利用熵值法计算各评价指标的权重值并利用线性加权法将各指标整合为一个综合性评价指标，之后利用地理探测器对所选定的影响因素与外贸竞争力之间的关系展开实证分析，同时借莫兰指数分析对外贸易的集聚效应。研究对象为我国31个省、自治区、直辖市（不含港澳台）的对外贸易，研究时域确定为2010-2019年，数据来源于国家统计局官网。

（一）熵值法

熵值法是一种客观赋权方法，它根据各指标的变异程度，利用信息熵计算出各指标的熵权，再通过熵权对各指标的权重进行修正，从而得出较为客观的指标权重。假定有m个待评项目，n个评价指标，形成原始数据矩阵R=(rij)m*n：

（二）线性加权法

若以U代表各省外贸综合竞争力，则区域外贸竞争力的综合评价值计算公式为

上式中ui是外贸业的第i(i=1、2…n)个评价指标的标准化数据，λi是该指标的对应权重。本文选择极差法对原始数据作标准化处理，在此不做赘述。

（三）地理探测器模型

地理探测器是王劲峰等提出的探测空间分异性并揭示其背后驱动力的一组统计学方法，最初用于测度环境因素对地方疾病的影响程度。该模型擅长自变量为类型变量、因变量为数值变量的分析且假设条件较少，故在诸多学科中被广泛运用。其基本思想是：研究对象存在于特定的空间位置上，影响其演变的因素在空间上也具有一定的差异性，若这一因素与研究对象的变化在空间上具有显著的一致性，则说明这一因素对研究对象空间差异的形成演化具有重要意义。为进一步探究各地外贸业发展的驱动力及识别主要影响因素，本文采用地理探测器模型中的因子探测检测对外贸易的影响因素。因子探测用q值来度量自变量对因变量分异的解释力，公式如下：

式中：h=1,…,L表示自变量分为L层，N为样本总数；为层h的方差，σ2为总方差；q为解释力，值域为[0 ,1]且数值越大表明自变量对因变量的解释力越强。

（四）莫兰指数

莫兰指数检验是Moran在1950年首次提出的用于检验变量间空间相关性的方法，分为全局空间自相关与局部空间自相关。本文利用全局莫兰指数（Moran's I）检验我国对外贸易的空间关联性与集聚性，具体公式如下：

上式中n代表省域总数，Wij为二进制的邻近空间权值矩阵。

Yi表示第i个省域的外贸综合竞争力。Wij为空间权重矩阵W中的元素，指区域或位置i与j之间的空间权重，设定若空间单元i与j相邻时，Wij=1否则Wij=0。Moran'sI一般在[-1,1]之间，[-1,0)代表负相关的程度，(0,1]代表正相关的程度，值越大则空间自相关程度越大，若Moran's I为0则地理变量的空间分布为随机状态。在验证统计学分析结果是否有意义时，前提是提出一个零假设。零假设代表统计分布结果为随机分布，莫兰指数通过P值和Z得分决定是否拒绝零假设。P值代表数据集的可靠性，Z得分和莫兰指数表明数据集有明显的聚集或离散现象。表1为未经验证的P值、Z得分和置信度之间的关系。

表1 P值、Z得分和置信度之间的关系

三、实证分析

（一）基于省域的外贸竞争力评价

为探究各省域范围的外贸竞争力水平，需构建区域外贸的评价指标体系。在此遵循科学性、系统性及数据可得性原则，选取经营单位所在地进出口总额（千美元）、外商投资企业进出口总额（千美元）、境内目的地和货源地进出口总额（千美元）及外商投资企业数（户）共四个指标。通过整理2010-2019年我国31个省（自治区、直辖市）的外贸面板数据，利用熵值法分别求得每年上述指标在当年评价指标体系中的对应权重，再利用线性加权法可求得各省（自治区、直辖市）的外贸竞争力。根据国家统计局官网中对三大地带的划分方法，将外贸竞争力结果整理成表2、表3和表4。

表2 2010-2019年我国东部地带的外贸竞争力情况

表3 2010-2019年我国中部地带的外贸竞争力情况

表4 2010-2019年我国西部地带的外贸竞争力情况

根据表2，东部地带各省或直辖市的外贸竞争力普遍较高，位居前五位的依次是广东省、江苏省、上海市、浙江省和北京市，其中以广东省情况最为特殊。作为我国最早实施对外开放的省份，广东省一直是我国发展对外贸易的“领头羊”。除北京市外，其余均为我国东南沿海地区，一方面拥有发达的经济，另一方面占据良好的地缘优势，是对外开放及发展对外贸易的直接窗口，由此可以推断出经济发展水平及地缘优势可能是推动地区外贸业发展的有利条件。东部地带中的辽宁省、河北省、天津市、福建省和海南省也具备良好的地缘优势，分别拥有大连港、秦皇岛港、天津港、福州港和海口港等大型港口，具备发展对外贸易的物流方面的设施条件，但这些地区的外贸竞争力并不高，可能受地区经济发展水平的限制。此外山东省作为我国经济体量仅次于广东和江苏的经济大省，区域内不仅有青岛港、烟台港等大型港口，还设有济南、青岛和烟台三大自由贸易区试验区，在发展对外贸易上享有一定的政策扶持，但该省的外贸竞争力仅位居华东地区的第六位。由此可见，对外贸易不仅受经济发展水平及地缘优势的影响，还受到诸多其他方面因素的影响。尽管东部地带的外贸竞争力水平普遍较高，但其均值在2010-2019年间呈现出缓慢的下降趋势，这可能与近年来我国提出“一带一路”倡议并逐步提高对中西部地带对外贸易的重视与扶持有关。

根据表3，中部地带相较东部地带而言，其外贸竞争力水平普遍较低。具体来看，山西省的外贸竞争力在轻微下降后又逐步回升至原来水平，吉林省和黑龙江省的外贸竞争力均出现了下滑趋势。但除上述三省外其余地区的外贸竞争力均有不同程度的上升，这使得整个中部地带的外贸竞争力均值呈现出明显的增长趋势，由2010年的0.031增加到2019年的0.043。

根据表4，我国西部地带的外贸竞争力远低于东部地带、略低于中部地带。具体来看，甘肃省的外贸竞争力水平略有下降，内蒙古自治区和西藏自治区的外贸竞争力水平基本呈停滞状态，其余地区的外贸竞争力稍有提升促使整个西部地带的外贸竞争力均值由2010年的0.016缓慢上升至2019年的0.028。

为进一步比较我国三大地带外贸发展水平的差异，根据上述三个表中的外贸竞争力均值绘制图1。由图1可得出以下结论：第一，就三大地带外贸竞争力的变化趋势来看，2010-2019年间东部地带的外贸竞争力水平略有下降，中西部地带的外贸竞争力水平则略有提升；第二，就三大地带外贸竞争力的差距来看，2010-2019年东部地带与中西部地带的外贸竞争力差距稍有缩减但仍十分巨大。图1反映了我国对外贸易的发展水平自东向西呈阶梯式递减变化，且东部地带整体上遥遥领先于中西部地带。这与我国经济发展水平的阶梯式分布基本吻合，似能说明外贸发展水平与地区经济发展水平之间存在着极其密切的关联性，但对外贸易的影响因素问题仍需作进一步的深入分析。

图1 2010-2019年我国三大地带外贸竞争力比较图

（二）基于省域的外贸竞争力影响因素分析

为探寻实现对外贸易高质量发展的实施路径，还需在科学评估各省域外贸竞争力水平的基础上对可能影响对外贸易的诸因素作实证分析。目前对于某研究对象影响因素的研究多利用回归分析进行，但多个影响因素作自变量进行回归分析时往往难以避免各自变量间的共线性问题，但地理探测器模型不需要线性假设且具有明确的物理含义，因而可以避免多自变量间共线性带来的估计误差。在此利用该模型对2010-2019年间我国31个省域范围的外贸竞争力影响因素进行实证分析，为此参考现有文献并结合外贸业发展的现实情形将其影响因素确定如下：城镇化水平，以城镇人口占年末常住总人口的比重（%）表示；高等教育水平，以每十万人口高等学校平均在校生数（人）表示；区域创新能力，以国内发明专利申请授权量（项）表示；地缘优势，将沿海作为发展外贸的地缘优势，以1表示沿海、以0表示不沿海（无单位）；网络信息化水平，以互联网宽带接入端口（万个）表示；农业发展水平，以农林牧渔业增加值（亿元）表示；工业发展水平，以工业增加值（亿元）表示；物流业发展水平，以交通运输、仓储及邮政业增加值（亿元）表示。数据来源仍取自国家统计局官网，时间范围仍为2010-2019年。鉴于地理探测器模型适用于数值型因变量、类型自变量的分析，故利用SPSS22.0软件对上述指标数据作离散化处理，之后再利用地理探测器模型检测上述因素对外贸的影响。研究思路为先对我国31个省（自治区、直辖市）的外贸竞争力作因子探测分析，然后分别对三大地带的外贸竞争力作因子探测分析，以从全局及局部视角全面探求对外贸易的影响因素，将结果整理后分别得到表5、表6、表7和表8。排序为对通过显著性检验的影响因素指标，按照q统计量数值由大到小排序。鉴于中部地带全为内陆地区，故在对该区域外贸竞争力影响因素进行因子探测分析时去除了是否沿海的地缘优势。

表5 2010-2019年我国对外贸易影响因素的因子探测力结果

表6 2010-2019年我国东部地带对外贸易影响因素的因子探测力结果

表7 2010-2019年我国中部地带对外贸易影响因素的因子探测力结果

表8 2010-2019年我国西部地带对外贸易影响因素的因子探测力结果

根据表5，初步选定的八个影响因素对应的P值均通过了0.01的显著性检验，表明它们对我国的对外贸易均具有显著影响。对比表6我国东部地带对外贸易影响因素的因子探测结果，不难发现，东部地带除高等教育与地缘优势未能通过显著性检验外，其余因素都极为显著。同时观察后发现，我国及我国东部地带对外贸易的发展驱动力基本一致，其显著影响因素按照探测力因子由大到小排列位居前四位的都是工业、区域创新、城镇化水平及物流业。该结果至少能够说明以下五点。其一，就全国范围来看，东部地带特别是东南沿海地区仍是我国对外贸易的重心。换言之，东部地带的对外贸易在全国占据优势地位，其贸易影响因素不仅能够影响本区域还能够通过影响东部地带从而左右全国的对外贸易。其二，东部地带属于我国工业相对发达的地区，工业成为推动区域贸易发展的主要推动力，这是中国制造业不断崛起的成果，也是制造业与对外贸易相辅相成、相互成就的结果。其三，区域创新对外贸的促进作用仅次于工业，说明在对外贸易特别是出口贸易中，我国工业制成品之所以能够在国际市场上获得消费者的青睐，不仅得益于我国出口产品的物美价廉，更得益于产品具备一定的创新性，能够更好地满足国外消费者的个性化需求。其四，全国范围内特别是东部地带随着经济发展，城镇化水平得到了大幅提升，城市规模迅速扩大，新农村建设取得崭新成果。尤其是近年来农村电子商务的兴起，使越来越多的农民利用出口贸易走上了发家致富之路。其五，物流业的逐步完善为进口贸易与出口贸易创造了良好的配套条件。东部地带除北京市并非沿海地区外，其余均为沿海地区，因此是否沿海的地缘优势在东部地带外贸影响因素的检测中并不显著。但东部地带大多拥有大型港口，物流设施设备齐全且仍在不断完善中，这为外贸发展提供了必要条件。此外东部地带多为经济发达地区，其高等教育发展水平也相对发达，因此该因素同地缘优势一样未能在东部地带的诸多影响因素中通过显著性检验。但就表5中全国范围来看，是否沿海的地缘优势、网络信息化水平、农业发展及高等教育发展水平对外贸业发展均具有不同程度的影响作用。

表7反映了我国中部地带外贸影响因素的因子探测结果，容易发现除城镇化水平和高等教育水平未能通过显著性检验外，其余因素均通过了0.01的显著性检验。各影响因素按照探测力由大到小排列依次是农业、物流业、工业和区域创新、网络信息化水平，其中又以农业、物流业和工业为主要影响因素，其因子探测力远高于区域创新和网络信息化水平。这主要是由于中部地带多为农业省份，诸如黑龙江省、吉林省、河南省等，农业成为该地区经济发展的支柱产业。因此农业也成为推动区域外贸发展的主要驱动力，中部地带处于西部地带与东部地带之间，农产品与工业品的出口贸易或来自国外的进口贸易均离不开优质的物流服务。因此，物流业成为中部地带仅次于农业的对外贸易的第二大影响因素。

表8反映了我国西部地带对外贸易发展的影响因素因子探测结果，除城镇化水平和是否沿海的地缘优势未能通过显著性检验外，其余因素对外贸业的影响均极为显著。这主要是由于西部地带整体的经济发展水平偏低，城镇化水平普遍较低，对外贸业的促进作用相对较小。此外西部地带中只有广西壮族自治区为沿海区域，其余地区均为内陆地区，故是否沿海的地缘优势对西部地带整体的对外贸易影响十分微弱。与中部地带不同，推动西部地带对外贸易发展的主要驱动力是区域创新和工业，此外农业、物流业、网络信息化水平及高等教育水平对外贸业也具有显著影响。区域创新与工业生产相融合能够在很大程度上刺激工业制成品的出口贸易，同时带动地方经济发展提高居民消费水平并拉动进口贸易的发展。自“十二五”规划和第二轮西部大开发实施以来，特别是近年来“一带一路”倡议的提出，全国工业格局重心加速向西部地区转移。特别是重庆市作为我国西部地区的工业重心，已形成了大工业和大流通的格局，产业经济的物质和技术基础具有相当规模。但就西部地带整体的产业结构来看，农业在地区经济发展中仍占有举足轻重的地位，工业结构中又以重工业为核心。无论是特色农产品还是工业制成品，其大量出口都需要较强的创新能力，还需要依托完善的物流服务。另外提升网络信息化水平能够为利用电子商务开拓对外贸易提供巨大便利，但西部地带的网络信息化发展水平仍然较低，对外贸发展的推动作用十分有限。同样完善的高等教育能够为西部地带的对外贸易提供各类专业化人才，但由于西部地带整体经济实力相对较弱致使人才外流现象比较严重。因此西部高校培养的高校毕业生大量外流到经济发达的东部地带，导致专业化人才对西部地带外贸发展的促进作用相对薄弱。

由此利用因子探测器模型证实了工业、农业、物流业、城镇化水平、区域创新能力、高等教育发展水平、网络信息化水平及是否沿海的地缘优势对我国及三大地带的对外贸易具有差异性影响。事实上这些因素虽然与对外贸易存在着密切联系，但都是独立于外贸业之外的影响因素。对外贸易是否会影响自身发展尚有待检验，这主要取决于对外贸易是否存在集聚效应。如果某地域的对外贸易不只受到上述因素的影响，同时也受到周边相邻区域对外贸易的影响，则这种集聚效应也是外贸发展的显著影响因素。为此利用GeoDa软件对2010-2019年我国31个省（自治区、直辖市）的外贸竞争力作莫兰指数分析，将结果整理后得到下表9。囿于篇幅在此仅将2010年和2019年的莫兰指数及检验结果列出，即图2和图3、图4和图5，图中Y代表外贸竞争力。因海南省不与其它省级行政区域直接相邻，故在两幅莫兰指数图中未能体现。结合表1中的莫兰指数检验标准可知，2010-2019年我国各省域外贸竞争力的莫兰指数对应的P值均大于0.01但小于0.05，说明在95%的置信度下通过了0.05的显著性检验。同样莫兰指数对应的Z得分除2013年外均大于1.96而小于2.58，换言之除2013年的Z得分通过了0.10的显著性检验外，其余年份的Z得分均通过了0.05的显著性检验。因此所有被观测年份的外贸竞争力莫兰指数都十分显著，具有一定的分析意义。通过检验不难发现，所有莫兰指数均为正值，这反映出我国各省域的对外贸易存在明显的空间正相关性。即当某区域周边地区的外贸竞争力较强时，对该区域的外贸竞争力也会产生明显的促进作用。进一步观察后可知，我国各省域外贸竞争力的莫兰指数最大值出现在2017年为0.200，最小值出现在2013年为0.152，其余年份的莫兰指数结果均在0.152与0.200之间。就整体的变化趋势而言，2010-2019年我国各省域对外贸易的莫兰指数呈现出轻微上升趋势，说明外贸的这种空间集聚效应对区域外贸产生的影响有逐渐增强的趋势。

图2 2010年我国各省域外贸竞争力的莫兰指数

图3 2010年我国各省域外贸竞争力的莫兰指数检验结果

图4 2019年我国各省域外贸竞争力的莫兰指数

图5 2019年我国各省域外贸竞争力的莫兰指数检验结果

表9 2010-2019年我国各省域外贸竞争力的莫兰指数及检验结果

四、结论及建议对策

为探究我国对外贸易高质量发展的实施路径，本文在梳理前人研究成果的基础上，首先选取适当指标构建对外贸易的评价指标体系，将熵值法与线性加权法相结合对2010-2019年我国各省域及三大地带的外贸竞争力展开评价；然后运用地理探测器模型检测可能影响外贸发展水平的农业、工业等诸因素，之后运用莫兰指数探测我国外贸竞争力的空间自相关性，并得出如下三点结论。其一，东部地带的外贸竞争力远高于中西部地带，但前者呈轻微下滑趋势而后者则稍有上升趋势。其二，工业和区域创新成为东部地带和西部地带推动外贸业发展的关键驱动力，农业和物流业则是中部地带发展对外贸易的主要驱动力。此外，沿海的地缘优势、网络信息化水平、城镇化水平及高等教育水平对外贸业也有不同程度的影响。其三，我国的对外贸易显现出明显的空间集聚效应，而且这种空间集聚效应有逐渐增强之势。换言之当某区域周边地区的外贸竞争力较强时，对该区域的外贸竞争力也会产生明显的促进作用。

为提升我国外贸竞争力实现对外贸易的高质量发展，结合实证分析结果特提出以下建议对策。

首先，推进对外贸易与农业、工业和物流业的深度融合。中西部地带相较东部地带而言，其外贸竞争力水平仍十分落后。为此中西部地带应采取有力措施，推动对外贸易的快速发展，缩短与东部地带的外贸差距。区域创新、工业与农业成为推动西部地带对外贸易的三大主力，为此应加大推动外贸业与农业、工业和物流业的深度融合的力度。大力提升区域创新能力，提升国际物流的服务水平，推动特色农产品与优质工业品的出口贸易。此外借助当前“一带一路”倡议的推行，扩大开放与合作，特别是加强与“一带一路”沿线国家和地区的经贸合作和文化交流，借外贸的有效集聚实现自身对外贸易的发展壮大。就东部地带而言，其对外贸易的主要驱动力是工业发展、区域创新和城镇化水平的提升。因此同样需要加强外贸业与工业的产业融合及提升区域创新能力，同时加快城镇化进程促进外贸竞争力的提升。同时借“21世纪海上丝绸之路”倡议，进一步拓宽与海上丝绸之路沿线国家和地区的商贸往来。

其次，加快中西部地带特别是农村地区的网络信息化建设。随着近年来电子商务的蓬勃发展，对外贸易出现了新的局面，特别是部分农村地区也走上了利用电子商务开展对外贸易并发家致富的道路。但目前我国中西部地带的网络信息化建设仍十分落后，一定程度上阻碍了对外贸易的发展。因此加快中西部地带的网络信息化建设，特别是有效提升农村地区的网络信息化水平，能够促动对外贸易向中西部地带尤其是农村区域的有效拓展。

最后，加大对专业化人才的培养力度。目前受过系统高等教育的专业化人才对我国外贸发展的贡献作用并不明显，但随着对外贸易愈发商务化和高端化，其对专业化人才的需求也会随之增大。因此，加大对外贸专业化人才的培养力度，特别是为中西部地带的外贸行业引进更多高端人才，同时提升本土人才的相应待遇，将有效扩大人才对外贸业的贡献力度。