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中国是世界上最大的木质林产品生产、消费及贸易国,据统计2017年中国木质林产品进出口总额占到世界总额的12.87%,被誉为“世界木材工厂”;但森林资源极其匮乏、人均占有量非常低下是基本国情. 近年来,伴随“丝绸之路经济带”区域共建发展构想的不断落实与推进,中国木质林产品经贸水平得到了长足提升,但期间无疑也凸显了诸多发展问题:①表现出市场进口源狭窄,导致贸易风险度高的问题;②呈现出出口木质林产品原木合法来源核实困难,全球推广森林认证加剧了中国开拓全新合法木材进口渠道的需求以及竞争力下降等问题. “丝绸之路经济带(简称‘丝路’)”是中国“一带一路”倡议的重要组成部分,旨在推动沿线国家及区域实现更大范围、更高水平的区域合作,为世界经济的开放及增长注入全新的活力,内含广泛合作空间. 由此引来社会各界人士的广为关注和学术研究的聚焦[1-5]. 目前,学术研究主要集中于宏观层面的政治经济社会发展[6-9]、中观层面的经贸合作及产业发展[10-11]、微观层面的企业发展与人才交流[12-13],其中“丝绸之路经济带”视域下中国与沿线国家贸易的潜力问题更是重中之重. 汤春玲等[14]基于中国向“一带一路”沿线61个国家货物出口贸易额面板数据,利用扩展引力模型对其贸易潜力展开了实证分析;朱婧等[15]基于随机前沿引力模型分析了中国与蒙古贸易潜力问题,指出中蒙双边贸易潜力巨大,中国应积极推进“丝绸之路经济带”与蒙古“草原之路”的对接,在维持当前极高的贸易互补性及贸易潜力的基础上,重点加强基础设施建设,提升贸易效率,改善营商环境;李豫新等[16]基于农产品视角分析了中国与中亚各国的贸易潜力及影响因素,指出中国与“丝路”核心区各国农产品贸易潜力差距显著,应该区别对待,同时建议中国应努力提升贸易便利化水平以降低贸易效率损失;刁莉等[17]以“丝路”沿线长期与我国有大额经贸往来的19个国家为样本,重点分析了中国对其出口的贸易效率及潜力;张静中等[18]从机电产品出口、刘倩等[19]从经贸、王瑞等[20]、吾斯曼·吾木尔等[21]从农产品贸易视角,就中国与“丝路”沿线诸国的贸易潜力及其影响因素展开了类似的研究.
但纵观现有研究可以发现,虽然已有研究成果可谓丰硕可观,也为本研究提供了丰富的理论和方法支撑,但同时也发现:①缘于“引进来、走出去”的国家开发战略导引,当前研究视角更多聚焦于双边贸易或出口贸易,鲜有学者从进口贸易角度对中国与“丝绸之路经济带”沿线国家贸易潜力进行相关研究;②研究对象多基于总经贸数据、农产品、电子产品等方面,而针对木质林产品展开相关研究虽有但较少[22-24]. 随着国内经济的快速发展、国民对木质林产品的需求与日俱增,“丝绸之路经济带”构想为满足国内这一需求提供了广泛的合作空间. 本研究基于木质林产品进口贸易视角,结合随机前沿引力模型,就中国与“丝绸之路经济带”沿线国家进口贸易效率、潜力及其主要影响因素等展开了实证验证分析,研究结果具有一定的理论和现实意义,可为国家制定相关木质林产品进口贸易的发展战略和对策建议提供理论依据.
Efficiency and Potential of Import Trade of Wood Forest Products Between China and the Countries Along the "Silk Road Economic Belt"
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摘要: 基于2001-2017年面板数据,通过构建时变随机前沿引力模型,对中国与“丝绸之路经济带”沿线30个国家木质林产品进口贸易的效率、潜力及其主要影响因素展开实证分析. 结果表明:①贸易效率整体水平较低,大体呈现出先升后降的波动式螺旋增长趋势,且存在明显的阶段性和区域差异性;②未来贸易潜力与提升空间很大,落脚点主要在于人为因素的提升;③在影响因素的自然因素中出口国经济规模、双边人口规模、出口国森林资源禀赋以及双边使用共同语言等变量对贸易流量产生积极的促进作用,且在此期间出口国经济规模相较于中国经济规模的促进作用非常显著,而两国空间距离因素起阻碍作用;人为因素中出口国贸易便利化水平是影响中国木质林产品进口贸易的关键因素,其他要素也产生不同程度的促进作用. 本文最后提出“设施联通、鼓励贸易商和企业参与引进、调整贸易政策、打造多元市场结构”的提升对策.
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关键词:
- 时变随机前沿引力模型 /
- "丝绸之路经济带" /
- 木质林产品 /
- 贸易效率 /
- 贸易潜力
Abstract: Based on the panel data from 2001 to 2017, this paper conducts an empirical analysis of the import trade efficiency and potential of wood forest products of our country from 30 countries along the Silk Road Economic Belt and study their main influencing factors through establishing a Time-varying Stochastic Frontier Gravity Model. The results show that the trade efficiency is low but it presents a trend of fluctuating spiral growth of first rising and then descending on the whole, with obvious differences in stages and regions. The trade potential and its overall enhancement space in the future are large, which relies mainly on human factors. Of the influencing factors, economic scale of the exporting country, the population scale of both involved countries, forest resource endowment of the exporting country, a common language used by both sides and some other natural factors all play a positive promotion role in trade volume, but the economic scale of the exporting country has a more significant promotion role than the economic scale of China, wherein, the spatial distance between the involved two countries has a negative effect. In view of human factors, the trade facilitation level of the exporting country is the key factor affecting import trade of China on wood forest products, while other factors also have a promotion role at different levels. Finally, this paper proposes some improvement countermeasures, such as facility connection, encouraging merchants and enterprises to participate in the import trade, adjusting trade policy and establishing diversified market mechanisms. -
表 1 模型变量含义及相关解释
模型变量 含义 预期符号 选取原因 IMPijz z时期i国从j国进口木质林产品贸易总额(美元) GDPiz i国z时期经济总量(美元) + 对进口国而言,经济总量可直接反映一国购买力水平,经济总量越大,购买力就越强,进口贸易规模就越大 GDPjz j国z时期经济总量(美元) + 对出口国而言,经济规模越大,国内生产规模就越大,出口规模也就越大 DISij i国与j国首都之间的距离(km) - 木质林产品贸易为大型货物贸易,空间距离小会极大地提升贸易成本,距离越远越不利于贸易的进行 POPiz i国z时期人口总量(人) + 对进口国而言,人口代表市场规模,市场规模越大,需求量就越大,进口贸易额就越高 POPjz j国z时期人口总量(人) +/- 对出口国而言,人口可代表劳动力及市场需求,理论上认为劳动力的提升利于出口,但市场需求的增加又会阻碍出口 FORjz j国z时期国内森林面积(公顷) +/- 森林资源和林产工业发展水平是木质林产品生产的基础,理论上认为出口国森林资源充足会显著提升木质林产品出口;但林产工业的发达与否也会对木质林产品出口产生关键的影响 LANij i国与j国有无共同官方语言(虚拟变量) + 两国间使用共同语言会降低贸易阻碍,提升发生贸易的几率 OCEj j国是否为临海国家(虚拟变量) + 沿海国家在国际货物运输方面更具优势 OPENjz j国z时期贸易开放程度 + 贸易开放程度越高代表与世界各国经贸联系更加紧密,更利于出口贸易流量的增长 GOVjz j国z时期政府支出能力 +/- 政府支出能力可直接影响一国营商环境,科学的政府支出会营造良好的营商环境,过度的政府支出会对贸易产生“挤出效应”,阻碍贸易发展 INTjz j国z时期互联网设施建设水平 + 互联网建设水平可代表一国电子商务发展水平,电子商务可有效提升国际贸易发生的几率 TRAFjz j国z时期国内货物运输量(吨) + 表征一国物流运输水平,物流运输水平的提升可极大地提升国际贸易效率 CURij i国与j国是否签署《双边货币互换协定》(虚拟变量) + 《双边货币互换协定》的签署可有效提升贸易支付效率 ORGij i国与j国是否同为WTO成员国(虚拟变量) + 同为世界贸易组织成员国可有效减少双边贸易阻力 注:i国代表中国,j国代表中国的木质林产品贸易伙伴;uijz为进口贸易中的非效率效应、vijz为随机误差项、η为时变性待估参数(当η大于0,表明贸易阻力降低,反之则表示贸易阻力增加)、wijz为模型随机扰动项,α,β为系数. 表 2 模型适用性检验
模型 原假设 约束模型 非约束模型 LR统计量 1%临界值 检验结果 主模型 不存在贸易非效率 -850.540 3 -669.079 3 362.931 5 12.814 3 拒绝 贸易非效率不变化 -850.540 3 -694.374 7 312.353 3 9.502 2 拒绝 不存在POPiz -851.772 4 -669.085 2 365.382 4 12.814 1 拒绝 不存在LANij -902.113 1 -672.165 9 459.905 1 12.814 1 拒绝 不存在OCEj -850.560 3 -673.342 5 354.444 7 12.814 1 拒绝 非效率 不存在OPENjz -850.405 2 -664.451 6 371.892 5 23.555 9 拒绝 不存在GOVjz -850.585 7 -679.717 9 341.724 5 23.555 9 拒绝 不存在INTjz -850.584 8 -676.734 9 347.701 9 23.555 9 拒绝 不存在TRAFjz -850.572 8 -680.090 2 340.962 0 23.555 9 拒绝 不存在CURij -850.572 8 -714.312 2 272.531 2 23.555 9 拒绝 不存在ORGij -850.572 8 -681.581 8 337.994 3 23.555 9 拒绝 表 3 主模型回归结果
估计方法变量(常数) 时不变模型 时变模型 系数 标准误 t值 系数 标准误 t值 常数项 -444.000 7*** 1.001 0 -443.552 8 46.195 0 185.883 6 0.248 5 GDPiz 0.351 4** 0.074 8 4.701 1 0.545 4 0.299 6 1.820 1 GDPjz -0.000 1 0.136 2 -0.000 6 -0.340 9* 0.171 5 -1.988 0 DISij -1.711 2 1.067 3 -1.603 3 1.403 6 1.064 0 1.319 2 POPiz 22.286 7*** 0.509 2 43.765 3 -2.178 5 9.174 3 -0.237 5 POPjz -0.576 7 0.280 4 -2.056 3 -0.658 0* 0.228 9 -2.874 4 FORjz 0.802 6** 0.180 7 4.441 7 0.966 5*** 0.149 1 6.483 4 LANij 2.670 4* 0.635 1 4.204 4 1.386 4* 0.523 5 2.648 3 OCEj 0.567 1 0.622 2 0.911 5 1.199 4* 0.441 3 2.717 7 γ 0.683 5*** 0.062 0 11.020 2 0.712 9*** 0.1015 7.024 6 u 2.476 5** 0.474 6 5.218 6 2.151 2** 0.520 0 4.136 9 η 0.038 1*** 0.006 1 6.253 1 对然似数值 -690.814 4 -666.422 7 LR检验 319.448 5 368.231 8 注:*,**,***分别表示在10%,5%,1%水平差异具有统计学意义. γ表示非贸易效率在随机扰动项中所占比例;u表示贸易非效率项;η表示时变衰减项. 表 4 随机前沿引力模型整体回归结果
变量(常数) 时变随机前沿函数 变量 贸易非效率函数 系数 标准误 t值 系数 标准误 t值 常数项 -343.193 2*** 1.000 0 -342.193 2 常数项 6.913 7*** 0.744 4 9.311 5 GDPiz -0.011 2 0.050 5 -0.113 3 OPENjz 0.010 1 0.000 0 -0.170 1 GDPjz 0.263 2*** 0.071 2 3.801 1 GOVjz -0.174 3*** 0.044 6 -4.510 7 DISij -2.572 1*** 0.370 3 -6.919 5 INTjz -0.035 5*** 0.010 7 -4.390 8 POPiz 17.734 4*** 0.181 3 100.802 0 TRAFjz -0.001 0*** 0.000 0 -5.903 6 POPjz 0.118 5* 0.064 3 1.841 1 CURij -7.594 7*** 1.425 8 -5.320 3 FORjz 0.303 3*** 0.045 7 8.498 1 ORGij 5.622 5*** 1.373 3 4.110 8 LANij 1.502 0*** 0.143 3 10.461 2 δ2 2.294 4** 0.210 7 10.942 0 OCEj -0.300 3** 0.125 2 -2.491 2 γ 0.946 6*** 0.010 0 107.983 4 δ2 2.294 3** 0.211 1 10.945 8 γ 0.946 6*** 0.011 7 107.980 2 对数似然值 -665.620 1 LR检验 369.562 0 注:*,**,***分别表示在10%,5%,1%水平差异具有统计学意义. 表 5 2001-2017年中国与“丝绸之路经济带”国家木质林产品进口效率变化
区域 具体国家 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013 2015 2017 平均 南亚 印度 0.016 2 0.043 1 0.003 7 0.008 6 0.004 7 0.004 5 0.003 0 0.020 7 0.016 8 0.013 3 缅甸 0.417 5 0.347 3 0.454 8 0.348 3 0.244 5 0.264 7 0.523 9 0.179 0 0.145 7 0.324 7 区域整体 0.217 3 0.195 4 0.229 7 0.178 4 0.124 8 0.134 5 0.263 4 0.099 7 0.081 7 0.169 5 西亚 沙特 0.019 5 0.304 8 0.024 9 0.015 2 0.015 1 0.033 4 0.008 5 0.014 6 0.083 0 0.057 9 阿联酋 0.003 4 0.023 6 0.046 5 0.084 7 0.028 4 0.003 0 0.000 0 0.004 5 0.118 7 0.034 8 区域整体 0.011 2 0.164 3 0.035 7 0.050 1 0.022 4 0.018 4 0.004 7 0.009 9 0.101 0 0.046 7 北欧 瑞典 0.704 8 0.737 9 0.784 1 0.771 8 0.813 8 0.807 0 0.803 2 0.747 1 0.739 3 0.767 1 丹麦 0.883 9 0.734 7 0.760 5 0.750 9 0.702 2 0.816 9 0.849 8 0.769 2 0.793 7 0.784 9 芬兰 0.582 7 0.568 8 0.524 9 0.603 8 0.597 7 0.802 4 0.815 5 0.794 7 0.837 0 0.680 1 区域整体 0.723 7 0.680 0 0.689 5 0.708 4 0.704 1 0.808 1 0.822 8 0.770 7 0.790 9 0.744 4 西欧 卢森堡 0.512 2 0.023 7 0.032 4 0.137 1 0.049 1 0.377 4 0.172 4 0.209 5 0.585 7 0.233 7 法国 0.662 7 0.509 5 0.504 6 0.598 4 0.611 5 0.728 4 0.609 4 0.527 4 0.553 5 0.589 8 比利时 0.773 9 0.692 5 0.734 6 0.825 2 0.735 5 0.843 6 0.748 0 0.665 7 0.655 1 0.741 8 英国 0.534 4 0.707 5 0.859 0 0.898 8 0.881 9 0.908 8 0.889 7 0.869 9 0.852 0 0.822 4 爱尔兰 0.046 4 0.076 7 0.242 8 0.364 2 0.346 4 0.602 7 0.738 2 0.671 1 0.674 3 0.418 4 区域整体 0.505 0 0.401 7 0.474 7 0.564 7 0.524 5 0.692 6 0.631 9 0.588 9 0.664 3 0.561 0 中欧 德国 0.881 7 0.832 8 0.845 5 0.850 4 0.819 7 0.836 9 0.796 8 0.712 1 0.749 2 0.813 7 奥地利 0.620 7 0.452 4 0.417 1 0.451 2 0.400 0 0.409 4 0.627 7 0.720 3 0.713 6 0.534 7 捷克 0.036 2 0.104 5 0.106 4 0.084 7 0.087 7 0.263 8 0.331 9 0.442 5 0.442 5 0.211 7 斯洛伐克 0.060 8 0.036 8 0.044 5 0.306 2 0.465 3 0.556 5 0.555 7 0.604 8 0.392 2 0.335 2 匈牙利 0.239 2 0.122 5 0.050 7 0.172 0 0.077 4 0.172 2 0.077 5 0.060 9 0.087 1 0.117 2 波兰 0.049 1 0.085 5 0.088 4 0.129 5 0.106 4 0.137 4 0.131 4 0.165 5 0.182 8 0.119 4 区域整体 0.377 4 0.326 7 0.310 6 0.398 2 0.391 2 0.475 5 0.503 8 0.541 9 0.513 2 0.426 4 东欧 拉脱维亚 0.023 6 0.072 4 0.049 2 0.027 2 0.100 3 0.155 2 0.272 7 0.378 7 0.465 1 0.171 2 立陶宛 0.004 8 0.045 5 0.079 5 0.095 5 0.386 0 0.700 0 0.719 2 0.624 2 0.678 2 0.370 7 乌克兰 0.069 9 0.034 9 0.014 2 0.025 4 0.017 1 0.538 4 0.727 3 0.651 2 0.271 3 0.261 6 俄罗斯 0.750 0 0.726 7 0.771 2 0.822 8 0.772 4 0.809 3 0.757 4 0.794 2 0.818 4 0.780 9 区域整体 0.212 4 0.219 4 0.228 8 0.242 6 0.319 8 0.551 3 0.619 5 0.612 0 0.558 7 0.395 4 南欧 斯洛文尼亚 0.125 5 0.497 1 0.064 6 0.099 4 0.454 6 0.328 2 0.391 6 0.250 1 0.452 6 0.295 8 希腊 0.007 9 0.002 5 0.180 5 0.230 5 0.286 5 0.325 4 0.231 7 0.244 2 0.360 5 0.207 3 意大利 0.482 4 0.396 7 0.375 2 0.537 5 0.604 8 0.724 0 0.711 8 0.665 0 0.721 8 0.579 5 克罗地亚 0.177 5 0.081 7 0.060 1 0.125 7 0.106 2 0.360 2 0.391 5 0.499 2 0.646 0 0.271 7 罗马尼亚 0.872 7 0.776 0 0.659 0 0.562 7 0.576 0 0.853 3 0.863 8 0.838 4 0.841 2 0.760 5 葡萄牙 0.474 2 0.098 7 0.112 5 0.156 2 0.374 1 0.627 7 0.601 7 0.458 7 0.584 4 0.387 0 西班牙 0.143 2 0.142 9 0.259 8 0.227 0 0.312 2 0.437 6 0.287 2 0.259 3 0.352 6 0.269 4 保加利亚 0.037 1 0.014 7 0.018 6 0.035 3 0.034 4 0.094 9 0.135 3 0.082 5 0.065 2 0.057 5 区域整体 0.289 2 0.251 7 0.216 5 0.246 1 0.343 6 0.469 8 0.451 8 0.412 7 0.503 4 0.353 5 整体 沿线国家 0.340 0 0.309 0 0.305 1 0.344 9 0.367 0 0.484 0 0.492 9 0.464 5 0.496 2 0.400 6 表 6 2017年中国与“丝绸之路经济带”国家木质林产品进口贸易潜力及扩展贸易潜力
国家 实际进口/ 万美元 贸易潜力/ 万美元 拓展贸易潜力/ 万美元 贸易潜力提升空间/ % 贸易拓展增长空间/ % 印度 7 240.135 2 466 146.822 5 6 231 697.223 5 1 236.852 5 85 971.565 5 缅甸 21 562.152 5 148 812.112 5 263 534.942 5 77.091 6 1 122.214 9 沙特 1 208.784 1 14 499.745 6 26 320.786 6 81.532 2 2 077.461 6 阿联酋 1 338.099 2 11 331.415 2 89 840.825 9 692.852 5 6 614.064 4 瑞典 91 294.954 8 123 613.235 6 4 304.058 4 -96.521 4 -95.291 4 丹麦 5 650.164 9 7 126.099 7 2.939 3 -99.969 6 -99.951 6 芬兰 137 393.332 5 164 177.745 8 242.739 1 -99.854 8 -99.822 2 卢森堡 1 084.714 4 1 853.346 5 4 186.704 5 125.903 0 285.971 0 法国 48 069.954 7 86 963.662 2 1 451.104 8 -98.334 8 -96.983 0 比利时 20 586.345 8 31 411.561 5 2 425.078 8 -92.284 4 -88.222 0 英国 85 641.794 9 100 522.448 9 426.522 6 -99.582 7 -99.501 4 爱尔兰 14 300.456 8 21 207.271 1 15 398.431 5 -27.394 0 7.681 0 德国 99 662.255 8 133 130.748 9 352.615 4 -99.744 7 -99.652 2 奥地利 29 993.775 2 42 083.052 1 115.595 1 -99.734 6 -99.613 0 捷克 14 024.370 2 31 710.041 1 15 089.760 2 -52.415 7 7.600 9 斯洛伐克 2 958.936 2 7 548.922 5 25 410.997 8 236.626 6 758.791 1 匈牙利 732.588 9 8 395.474 4 32 928.154 3 292.214 0 4 394.764 6 波兰 14 411.645 9 79 361.651 5 62 375.042 3 -21.403 0 332.812 0 拉脱维亚 3 964.966 6 8 524.544 4 36 805.288 9 331.765 5 828.264 5 立陶宛 6 993.249 7 10 311.661 7 48 594.711 5 371.268 9 594.881 1 乌克兰 6 335.684 5 23 376.612 8 155 427.985 6 564.895 6 2 353.228 8 俄罗斯 547 078.445 8 669 201.511 0 5.072 9 -100.000 0 -100.000 0 斯洛文尼亚 2 103.062 1 4 657.128 1 20 156.674 5 332.818 7 858.444 5 希腊 4 147.005 2 11 519.424 3 54 277.181 3 371.181 9 1 208.839 2 意大利 74 023.561 2 102 663.111 4 35 166.393 8 -65.751 8 -52.498 7 克罗地亚 4 486.618 8 6 941.309 5 31 176.496 6 349.142 3 594.881 8 罗马尼亚 19 907.131 6 23 661.339 0 112.366 1 -99.534 5 -99.445 5 葡萄牙 14 941.774 8 25 572.098 8 16 932.272 4 -33.792 3 13.321 9 西班牙 27 869.792 3 79 158.982 8 24 276.080 8 -69.334 8 -12.892 3 保加利亚 536.840 8 8 234.392 1 97 777.987 7 1 087.437 7 18 113.590 8 沿线整体 1 309 542.459 2 2 453 717.656 9 7 296 812.443 1 4 895.981 7 125 094.512 1 注:贸易潜力提升空间=(拓展贸易潜力/贸易潜力)-1,贸易拓展增长空间=(拓展贸易潜力/贸易实际值)-1. -
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