“一带一路”背景下印尼贸易便利化对中印贸易流量的影响研究

李 颖，陈迪琳

（1.安徽大学 经济学院，安徽 合肥 230601；2.伦敦大学 城市学院，英国 伦敦 WC1B3DG）

一、引言

2013年，国家主席习近平提出了“一带一路”倡议。在“一带一路”沿线国家中，东盟国家是中国的友好邻邦和重要的贸易伙伴。中国与东盟国家的经贸联系较为密切。印尼是东盟第一大国，也是唯一的G20成员，在东盟内部的政治与经济地位较为重要。印尼与中国互为重要近邻和合作伙伴，拥有广泛的共同利益。印度尼西亚作为“一带一路”沿线重要的战略国家，近年来贸易便利化水平不断提升，但当前印尼整体的贸易便利化程度仍然处于较低水平，具有较大提升空间。近年来，印尼积极参与区域贸易合作，出台各种优惠政策，不断提升本国的贸易便利化水平。目前，提升印尼贸易便利化水平已经成为进一步推动中印双边贸易深入发展的重要因素。基于此，本文从印尼贸易便利化水平入手，研究其对中印贸易流量的影响，这对于扩大中印贸易规模，推动中印经贸合作具有重要的现实意义。

二、“一带一路”下印尼贸易便利化水平测算

(一)贸易便利化指标评价体系构建

目前，关于贸易便利化尚无统一定义，大部分学者认为，贸易便利化(TWTFI)主要是通过简化和理顺贸易程序和手续、规范和协调各国的法律规则或规定，以提升贸易效率，进而促进货物、服务的自由流动。

近年来，信息革命深入发展，贸易交易方式发生了巨变，影响贸易便利化的因素也随之而变化，关于贸易便利化的内涵解释日益丰富，这使得贸易便利化水平的测算更加困难。本文借鉴前人的研究成果，选取口岸效率、海关环境、制度环境、金融环境和电子商务五个指标作为一级指标，一级指标下19个二级指标，19个二级指标数据均来自《全球竞争力报告》(GCR)和透明国际(TI)发布的数据，分值区域为1-7或0-10，得分越高则贸易便利化水平越高，在整理数据时，存在部分数据的缺失，此时一般做法是沿用此前一年的数值。具体指标见表1。

表1 贸易便利化测评指标体系的构成

(二)东盟国家贸易便利化水平测算

为了更清晰地分析印尼贸易便利化的水平，本文在对印尼进行测算的基础上，还增加了对其他东盟国家贸易便利化水平的测算(由于老挝和缅甸的数据缺乏，因而予以剔除)，通过对比东盟各国的贸易便利化的得分，来了解印尼的贸易便利化在东盟国家中所处的水平。因此，本文最终引入包括印尼在内的东盟八个国家作为样本国家进行贸易便利化测算与对比。

由于贸易便利化指标的测评标准和取值区间存在差异，为消除量纲差异，需进行原始数据的标准化，具体方法如下：首先将每个原始数据值除以原始数据的最大值，得到二级指标的标准化值，使每个二级指标的标准化值均在[0，1]区间范围内。然后，通过二级指标简单平均数的测算，得到五个一级指标对应的标准化值。本文借鉴现有文献成果，将五个一级指标的算术平均值作为测评指标，以此测算东盟国家的贸易便利化水平。东盟国家的贸易便利化水平测算结果如表3所示。

基于大多数学者对贸易便利化水平的划分标准，将贸易便利化水平分为4个层级：贸易便利化水平大于0.8，为非常便利；贸易便利化水平在0.7-0.8之间，为比较便利；贸易便利化水平在0.6-0.7之间，为一般便利；贸易便利化水平小于0.6，为不便利。从测算结果看，2010-2019年，东盟国家之间贸易便利化水平差距较大。东盟国家中，新加坡和马来西亚的贸易便利化水平最高，年均值分别为0.929和0.838，处于非常便利的水平；其次为泰国，年均值为0.708，为比较便利水平；其余国家(包括印尼)贸易便利化水平位于0.6-0.7分之间，为一般便利水平，尚存在较大的提升空间。

表2 东盟国家贸易便利化指数(2010-2019)

三、印尼贸易便利化对中印贸易流量影响的实证研究

(一)贸易引力模型的设定

在进行贸易便利化的实证研究过程中，学者们普遍使用的分析方法是引力模型。鉴于引力模型在双边贸易流量决定因素实证研究中的应用日益广泛，理论基础也越来越完善，本文的分析采用引力模型法。

本文针对印尼贸易便利化对中印贸易流量影响的探讨，在经典引力模型的基础上进行合理延伸。除了考虑中国和印尼的GDP，两国首都间的距离等因素外，还引入印尼的人均收入、印尼的贸易便利化水平,以及印尼的对外开放度等变量，将模型设定为：

其中，各变量的含义、理论说明、预期符号及数据来源见表3。中国与其他金砖国家贸易总额数据来源于2010-2019年的国家统计局数据。

表3 各变量含义、理论说明、预期符号及数据来源

(二)实证分析

1.整体效应分析

本文运用软件Stata15对上述模型进行回归分析，首先对原始序列进行回归。检验各变量是否存在多重共线性。结果显示：大部分变量均不存在多重共线性,个别变量存在多重共线性，但其程度很小,对检验结果影响不大。由于本文模型选取的变量包括了固定的距离变量，因此本模型不能使用固定效应模型，而应选择随机效应模型进行分析。为避免变量间可能存在的序列相关,因此运用可行的广义最小二乘法(FGLS)进行回归。回归结果如下：

该 模 型 的Wald值 为：Wald chi2(6)=1821.93，Prob＞chi2=0.0000＜0.01，模型的拟合度较好。

从表4中可以看到,模型的回归结果与理论预期基本相符。从各个变量的回归系数来看，中国和印尼的国内生产总值、印尼的人均收入、印尼的贸易便利化水平及印尼的对外开放度的回归系数均为正，但各系数的显著性不同。其中印尼的贸易便利化水平对中国和印尼之间的贸易流量的影响显著为正，是促进双边贸易的重要动力，该指标的回归系数达2.085，即印尼的贸易便利化水平每提高1%，则中国和印尼的贸易量约增加2.085%。印尼GDP的回归系数显著为正，系数为0.991，也就是说,印尼GDP总量每增加1%，双方的贸易流量将分别增加0.991%。这说明随着印尼GDP的增长，会创造更多的中国和印尼之间的贸易量，对双边贸易的具有促进作用。中国和印尼的双边贸易流量对中国GDP、印尼的人均收入、印尼的对外开放度的弹性系数均为正，但并不显著，且系数较小，分别为0.294、0.376、0.149，说明这三个变量对双边贸易有促进作用，但影响力度不大。另外，距离因素对中国和印尼的双边贸易起到了抑制作用，两国首都间的距离每增加1%，则中国和印尼之间的贸易量会减少2.394%。双边距离较远则运输成本就高，双边的贸易往来因此减少，因此降低运输成本将有效促进中国和印尼国家之间经贸往来。

表4 数据分析回归结果

2.分指标回归结果

为了更加清楚地认识贸易便利化的五个以及指标对双边贸易的影响和作用，本文在模型（1）的基础上，分别将五个一级指标口岸效率(LnPOR)、海关环境(LnCUS)、制度环境(LnSYS)、金融环境(LnFIN)、电子商务(LnTEC)分别代入模型（1），替代贸易便利化(TFI)指标进行分析，得到模型（2）-（6）。

各个模型的Wald值分别为：Wald chi2(6)=1594.36、1757.80、1761.93、2290、2008；

Prob＞chi2=0.0000＜0.01，Wald chi2值在1%检验水平显著。

从表5的回归结果来看，贸易便利化的五个一级指标对双边贸易的均发生了正向影响，但影响程度存在差异。其中对贸易量影响最大的是金融环境和电子商务，回归系数分别为3.329和2.386，并在1%的水平下显著。具体来说，金融环境和电子商务水平每提高1%，则中国与印尼的双边贸易就增加3.329%和2.386%，金融环境和电子商务越发达，融资和交易越便捷，成本越低，越能有效促进双边贸易的开展。其次是制度环境和海关环境，回归系数分别为1.408和1.110，并在10%的水平下显著。具体来说，制度环境和海关环境水平每提高1%，则中国与印尼的双边贸易就增加1.408%和1.110%，制度环境和海关环境越好，运作效率越高，则越能促进双边的贸易量的增长。最后是口岸效率，口岸效率虽然对双边贸易流量产生了正向影响，但回归系数较小，且并不显著，说明其对中国与印尼的双边贸易的影响相对较小。

表5 不同贸易便利化措施的数据回归结果

四、政策建议

(一)加强中印合作，助力印尼提升基础设施水平

印尼是群岛国家，基础设施建设发展相对滞后，特别是交通运输设施数量较少，服务较差。在2018-2019世界经济论坛的报告显示，印尼交通基础设施条件改善不显著，远远落后于东盟的新加坡、马来西亚、泰国等国。中国的基础设施建设的技术水平居于世界前列，经验较为丰富。应该加强与印尼的合作，发挥中国的技术优势，帮助印尼改善其基础设施建设水平。

(二)鼓励中国企业与印尼企业开展电子商务和金融合作

印尼消费者的消费观念现在已经发生变化，更倾向于进行网络购物，印尼已成为全球最有前途的东南亚电子商务市场之一。对于中国企业来说，印尼电商市场有着巨大的发展潜力与贸易机遇。加强与印尼企业在电商合作方面的沟通，完善对接机制，有助于消除两国间的贸易障碍。

从金融合作方面来看，近年来印尼的融通资金的便利性不断提高，极大降低了外国商人的金融风险和成本，这是中国谋求与印尼进一步开展金融合作的良好机遇。加强中印两国银行之间的合作，充分满足中印两国之间不断增长的投资需求。

(三)加强海关环境建设，优化海关环境

印尼通关流程复杂，清关手续较多，时间较长。良好的通关环境可以缩短货物的通关时间，提高货物进出口量，降低通关成本。应根据印尼的国别情况，推动其规范通关程序，提高通关透明度，减少贸易阻碍。中国加强与印尼海关的沟通与交流，做到海关制度的统一与对接，从而减少因为信息不对称而增加的贸易成本和风险。