中国省域对外贸易绩效的测算

李丹

摘要：在经济全球化的背景下，对外贸易是实现一国或地区经济增长和可持续发展的重要途径。在借鉴前人研究成果的基础上，设计了对外贸易绩效水平的评价指标体系，并应用三阶段DEA模型对2013年中国30个省域对外贸易的绩效水平进行了分析。研究表明：在剔除环境因素和随机因素后，我国对外贸易的绩效水平总体不高；规模效率低下是阻碍我国对外贸易绩效提升的关键因素；环境因素对对外贸易的绩效产生影响；东、中、西部地区对外贸易发展存在明显差异。

关键词：对外贸易；投入产出；三阶段DEA

中图分类号：F74文献标识码：A文章編号：16723198（2015）26004904

发展对外贸易，对经济的稳定、健康和快速发展，产业结构的调整，增加税收，扩大就业，改善国际收支，增强综合国力和国际竞争力，具有非常重大的意义。当前，中国已成为世界贸易大国，但还不是贸易强国，还面临着一系列的挑战，如欧美等发达经济体的“再工业化”战略，外部需求下降；新兴经济体的竞争加剧难以消化我国大规模、高速度的出口；随着人力资本、资金成本、环境资源成本的上升，汇率波动不确定性增加，外贸企业发展难度不断增大；外贸增长主要靠总量扩张，忽视高附加值产品的出口。因此，正确认识我国对外贸易投入产出的绩效水平，制定相应的对外贸易战略和政策，已经成为一个重要的研究课题。

关于我国对外贸易绩效的研究比较丰富。如樊纲（2006）使用显示性附加值赋值得出高技术产品出口有所增加，但比重不高。Koopman（2008）系统讨论了中国出口的收益和贡献；喻志军、姜万军（2008）指出随着贸易摩擦不断、贸易条件恶化、贸易结构不容乐观和环境代价昂贵；盛斌（2011）认为对外贸易近十年的发展对我国经济增长、产业升级、劳动力市场、能源与环境等产生了深刻的影响，金融危机客观要求中国重新反思传统的贸易增长模式；张二震（2014）总结认为随着国际国内经济环境的深刻变化，我国外贸增速明显下降，外贸发展亟需转型；夏先良（2014）指出过去20年基于发展中国家通过廉价出口支撑经济增长所采取的出口导向外贸战略，已经导致严重的“两高一资”和产能过剩；刘慧君、洪泳（2015）指出经济新常态下，我国外贸发展面临国际市场需求萎缩、汇率市场大幅波动、出口增长放缓等问题。实证方面，张宝友、黄祖庆（2012）运用DEA模型对浙江省对外贸易科持续发展的效率进行研究。这些研究较为全面分析了中国对外贸易的绩效，为进一步进行政策分析提供了良好的理论基础和多维度的分析视角。但是，运用DEA方法，实证分析中国对外贸易总体及各个省（自治区、直辖市）对外贸易绩效的文献还处于空白，本文建立基于三阶段DEA模型的中国31个省域对外贸易绩效的评价模型，为中国对外贸易的效率考察提供一个全新的视角。

1研究方法

1.1三阶段DEA模型

2002年Fried等学者对传统DEA方法进行修正，提出了一种更好的评估决策单元的三阶段DEA方法。该方法能够剔除环境因素与随机误差对效率的影响，使得所测算的效率值更接近真实的水平。其具体包括以下三个阶段：

第一阶段：传统DEA模型。传统DEA方法用于评价投入产出模式下决策单元（Decision Making Unit， DMU）的相对有效性。文章采用投入导向的DEA模型，首先将规模报酬不变的CCR模型的综合技术效率值，然后用BCC模型处理规模报酬可变下的技术效率值，将其分解为纯技术效率和规模效率，即综合技术效率=纯技术效率×规模效率。鉴于传统DEA模型已经相当成熟，在此不再赘述，具体参阅Coelli等（1998）。

第二阶段：构建相似SFA模型。首先，构建相似SFA模型，观测环境变量、随机因素和内部管理对DEA松弛变量的影响，得出仅由内部管理无效率造成得到DMU投入冗余。

Sij=fi（zj，βj）+vij+uij， i=1，…，m，j=1，…，n。

其中，Sij是j个省域第i个投入的松弛变量；fi（zj，βj）是对外贸易环境变量的函数，vij是随机误差，并假设vij～N（0，σ2vi），uij表示管理无效率，并假设uij～N+（μi，σ2ui）。vij、uij独立不相关。

以最有效DMU的投入量为基准，对其它投入量进行如下调整：

xAij=xij+[maxj（zj，β^i）-zjβ^i]+[maxv^iki-v^ik]，i=1，…，m，j=1，…，n，。

其中：xAij和xij分别是调整后和所观察到的实际投入值。上式第一个括号表示把各个DMU调整至相同的环境下，第二个括号表示将全部DMU调整至面对相同的外部环境。

第三阶段：调整后的DEA模型。将第二阶段调整后的xAij代替xij，产出仍为原始产出值，再次运用BCC模型得出剔除环境因素和随机误差影响后的实际效率值。

1.2指标选择与数据来源

DEA分析以DMU的投入产出数据来衡量效率的高低，因此相应投入产出指标的选取将影响DMU效率的衡量。鉴于现有数据的可获得性和有效性，文章选取第三产业的就业人员、实际利用外商直接投资额分别作为人力和资本方面的投入指标，将地区进出口总额和地区生产总值作为产出指标。环境变量是指那些影响对外贸易绩效水平但又不在样本主观可控范围内的因素，选取劳动生产率水平、人民生活水平指数、产业结构状况和生态效益4个指标。具体指标体系及计算方法见表1。

产出评价指标体系

项目指标名称指标解释单位代号投入劳动力第三产业的就业人员万人X1资本实际利用外商直接投资额万美元X2产出经济价值地区进出口总额亿美元Y1社会贡献地区生产总值亿元Y2环境劳动生产率按总产值计算的劳动生产率元/人E1变量人民生活水平人民生活水平指数=1-恩格尔系数/E2产业结构状况产业结构指数=第三产业产值/GDP%E3生态环境生态环境污染指数=0.20×废水排放量+0.15×废气排放量+0.15×SO2排放量+0.15×烟尘排放量+0.15×粉尘排放量+0.20×固体废弃物排放量/E4我们选取了30个省域（除港澳台、西藏）对2013年数据进行分析，数据主要来源于2013年30个省（自治区、直辖市）国民经济和社会发展统计公报、《中国统计年鉴2014》、《陕西统计年鉴2014》、《湖北统计年鉴2014》和《甘肃统计年鉴2014》等、EPS数据库及公开出版的其他资料。因西藏数据不全，故未将其列入研究对象。

2实证分析

2.1第一阶段DEA模型实证结果

运用DEA-Solver-LV软件对我国30个省域的对外贸易绩效水平进行测算，得到综合技术效率、纯技术效率和规模效率，具体如表2所示。由表2可知，中国对外贸易绩效整体上呈上升趋势，但大多处于技术无效率状态，在不考虑环境因素和随机因素时，30个省域对外贸易的综合技术效率的均值、纯技术效率均值和规模效率均值分别为0.257、0.675、0.947。其中，北京、上海、江苏、新疆和甘肃的综合效率值均为1，这些省域都处在技术效率的前沿面上，其他省域大多处在技术无效率状态，还有待进一步改进。纯技术效率相对不高，是综合技术效率不足的主要原因。从规模报酬情况来看，黑龙江、吉林、辽宁、天津、海南等地区呈现规模报酬递增情况，表明增加投入规模有利于提升综合技术效率。此外，河北、山东、浙江、福建、广东等地区呈现规模报酬递减，说明现有的生产要素投入过剩，应该减少投入或调整结构。

把第一阶段得出的DMU中第三产业的就业人员和实际外商直接投资额两个松弛变量作为被解释变量，全员劳动生产率、人民生活水平指数、产业结构指数和生态环境污染指数作为解释变量进行SFA回归。

由表3可知，全员劳动生产率、人民生活水平指数、产业结构指数松弛变量系数均通过1%的显著性检验，生态环境对就业人员松弛变量系数通过5%显著性检验，对实际外商直接投资额通过1%的显著性检验，表明环境因素对投入冗余产生显著影响，进行SFA回归分析很有必要。就业人员和资本的σ2、γ均通过1%的显著性检验。

进一步分析4个环境变量对各投入松弛变量的影响：（1）全员劳动生产率对投入松弛变量的回归系数均为正，表明全员劳动生产率的提高有利于提高技术效率。各地区劳动生产率的状况，是影响对外贸易经济效益的最根本因素之一，全员劳动生产率高的地区可以为对外贸易发展提供更高质量的专家集合体，以高于国内价值的国际价值出售商品，取得外贸经济效益。（2）人民生活水平指数对于两种投入松弛变量的回归系数均为负，表明人民生活水平的提高将导致两种投入的减少，有利于对外贸易绩效水平改善。生活水平的改善和提高，表明人们的外部商品和服务整体需求增加，将直接刺激对外贸易的发展，促进对外贸易效率的提高。（3）产业结构指数对于两种投入松弛变量回归系数均为负，表明产业结构调整和升级将引起两种投入增加，有利于对外贸易绩效的改进。产业结构决定对外贸易发展方向，提高不同产业的生产能力，从而优化整个行业内资源的配置，提高出口产品质量。（4）生态环境污染指数对两种投入松弛变量回归系数均为正，表明环境污染的加剧会导致人力和资本投入的增加，恶化对外贸易的发展环境，降低效率。实施清洁生产技术降低污染排放，扩大出口产品在国内和国际的市场份额，实现对外贸易的可持续发展。

2.3第三阶段调整后的DEA实证结果

通过第二阶段相似SFA模型回归结果及相关计算，得到剔除环境和随机干扰因素后的中国30个省域对外贸易投入调整的数据，并再次借助DEA-Solver-LV软件执行BCC方法，结果如表4所示。

对比表2与表4可知，剔除环境变量与随机误差影响后，各个省域对外贸易值变动较大，外部环境因素对对外贸易的效率产生了影响，技术效率均值和规模效率均值分别由0.639、0.947降至0.257、0.278，纯技术效率均值从0.675升至0.898，由规模报酬递增为主调整为基本规模报酬递增。除江苏、广东外，其他28个省域综合技术效率均有所下降，表明这些地区第一阶段的效率值与所处的有利环境和好运相关。以纯技术效率和规模效率的均值为临界值，我们得出：北京、天津、上海、山东、江苏、广东处于技术效率前沿面，生产效率所需改进较少；海南、宁夏、陕西、青海应该扩大对外贸易发展所需的劳动力和资本规模，实现资源的集中配置；浙江和福建应提高技术管理水平；黑龙江、吉林、辽宁、河北、陕西等其它省（自治区、直辖市）不仅要注重技术管理水平的提高，而且应促进工业生产规模的扩大。

3结论与建议

本文运用三阶段DEA模型对我国30个省域对外贸易的效率进行分析，结论如下：（1）剔除环境因素和随机因素影响后，我国对外贸易绩效水平不容乐观，总体水平不高，提升空间很大。（2）规模效率低下是目前阻碍我国对外贸易效率提升的关键因素，各省际区域大多数处于规模递增阶段，还未实现规模经济效应。（3）第二阶段利用SFA方法剔除环境因素和随机误差影响后，对外贸易的绩效水平发生了明显变化，因此通过三阶段DEA方法来分析绩效水平是非常必要的，劳动生产率、人民生活水平、产业结构和生态环境污染等环境变量对对外贸易的影响是比较显著的，在同质环境下，我国对外贸易的经济效率不高，我们要通过控制外部环境变量来提升对外贸易的绩效水平。（4）从区域角度来分析，对外贸易发展的区域差异明显，特别是东部与中、西部地区之间，规模效率不足是差距较大的根源。

对此，我们提出以下建议：（1）加大对外贸行业的资本和劳动力投入，实现规模经济。实证结果表明，我国还处于规模递增阶段，应利用现有契机，加大投入规模，调整要素配置，以达到经济效益的目的。（2）应根据各个省（自治区、直辖市）对外贸易绩效水平的不同特征，有针对性、因地制宜地结合自身效率的不足进行变革。如浙江因纯技术效率低下而导致的无效率，则应从管理方法入手，积极落实对外贸易的发展和扶持政策，推进垫子跨境商务平台建设，打造新型物流、仓储、运输、报关信息管理系统，完善有利于进出口发展的投资、融資、信贷、汇率、保险政策，改变对外贸易发展模式。黑龙江、吉林、辽宁、河北、陕西等省（自治区、直辖市）的纯技术效率和规模效率均较低，则应同时从管理水平的提升和对外贸易规模扩张入手进行变革。（3）环境和随机因素对外贸绩效产生了显著影响，中国制造业企业要不断提高生产率，增加出口多样化水平；推进城乡贸易发展，缩小收入差距；促进服务生产比重的提高和制造业生产的升级，发展高新的技术性产业，改变对外贸易的结构，实现出口的升级和转型；实施节能减排、清洁能源技术，将对外贸易对生态环境的污染减少到最低限度。（4）中西部地区要推进对外开放的结构转型，优化对外开放的产业布局，重点培育核心产业和主打产品，进一步强化政策支持与环境治理，逐步缩小与东部地区省份对外贸易发展的差距。

参考文献

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