贸易便利化对中国出口贸易的影响*——基于贸易引力模型的实证分析

刘昭洁 蓝庆新 崔鑫生

国际贸易是反映一国经济水平的重要指标，贸易便利化是国际贸易领域的重要议题。多年来，随着各国关税水平的大幅下降，关税减让对贸易增量的调节空间有限；此外在大量显性非关税壁垒呈现缩减趋势的同时，一些不利于贸易效率的隐性壁垒成为现阶段促进贸易便利化的实质障碍。2015年OECD测算的贸易便利化指标表明，一方面边境通关程序成本占总交易成本比例至少为2%，有些甚至高达15%，另一方面采取贸易便利化协定(TFA)国家的交易成本将较其他国家降低1.4%-3.9%。显然，贸易便利化是降低贸易成本的重要因素，贸易便利化水平的提升能够促进国际贸易往来。国内外学者对贸易便利化的研究成果也表明贸易便利化可以给贸易交易国带来较大经济和社会效益，各国实施贸易便利化属于正和博弈。

一、 文献综述

贸易便利化的概念起源于20世纪50年代，因欧洲主要贸易国为促进二战后的世界贸易发展而提出。1960年，联合国欧盟经济委员会成立简化国际贸易程序工作组，推动贸易便利化进程。然而，该领域的主要研究成果却是在近二十年中逐步取得的。最具代表性的研究方法是将引力模型引入贸易便利化问题的研究，将港口效率、监管环境、海关环境和服务业基础设施作为估计指标，量化贸易便利化影响水平，发现贸易流量与上述指标间正相关关系显著，指标的改善能够促进贸易流量的增长，其中影响程度最大的是服务业基础设施，其次是港口效率和监管环境，最后是海关环境(Wilson et al., 2003；2005)。实践表明，部分南亚国家在实施贸易便利化后，贸易流量水平出现较大增幅。此外，复杂的海关手续将提高跨境贸易成本，发展中国家简化海关手续的收益显著大于发达国家(Peter Walkenhorst，2004)。随着数字技术的发展，有学者将信息技术、技术标准化和电子商务三个指标纳入引力模型，进一步完善与发展了贸易便利化水平的量化研究(Wilson，2007)。在贸易便利化水平对贸易的影响程度方面，基于对东南亚国家贸易往来的研究，发现贸易便利化对提高贸易流量的作用大于关税的影响力(Ben Shepherd和John S. Wilson，2009)。结合联合国物流绩效指标发现，部分国家和地区提高贸易便利化水平将显著提高其贸易额，甚至能够对区域内贸易产生100%的巨大影响(Jesus Felipe和Utsav Kumar，2010)。

近些年，国内学者对贸易便利化的研究也日益丰富。2007年有学者基于WTO贸易便利化议题的视角，对贸易便利化问题展开定性分析(匡增杰，2007)。通过政策环境、海关与边境管理环境、物流与基础设施环境、政府和金融环境四个方面构建贸易便利化的指标体系，通过对不同经济发展阶段国家的贸易便利化水平对比，发现发达国家贸易便利化水平高于发展中国家，发展中国家的贸易便利化水平高于最不发达国家。因此，发达国家简化检验检疫程序，提高环境政策的便利化程度；发展中国家加快海关和基础设施领域的改革(段景辉和黄丙志，2011)。在对中国贸易便利化水平的研究上，同样得出了贸易便利化对促进贸易出口增长的作用大于关税影响力的结论(单君兰和周苹，2012)。此外，通过对中国农产品贸易便利化的各项指标与出口额的研究发现，贸易便利化对于我国农产品贸易发展发挥着举足轻重的作用(胡小龙和布娲鹣阿布拉，2013)。贸易便利化不但可以显著促进中国经济增长和社会经济福利提高，还能够显著提升其他国家的经济福利(杨军等，2015)。

从已有研究来看，虽然贸易便利化的内涵不断丰富和扩展，但是学者针对贸易便利化的研究主要集中于对单一类型出口产品方面，鲜有学者对不同类型出口产品进行横向对比分析；同时，由于农产品的特殊性，学者在考察贸易便利化各指标对农产品出口的影响时，忽视了政策工具的影响。本文试图弥补这一空白，首先利用崔鑫生学者构建的广义贸易便利化的指标体系，探索贸易便利化对农产品、工业品和中间品出口的影响，并对不同类型的出口产品进行横向分析，系统和全面评价贸易便利化水平对一国出口产品的影响情况，发现在全球价值链中，因提高贸易便利化水平而受益的行业。此外，考虑农产品的特殊性，各国针对农产品均实施了大量的政策支持，因此政策因素是农产品出口研究中不可缺少的重要变量，本文弥补了这一研究空白，将政策变量和贸易便利化变量同时引入模型，并得出了新的研究成果。

二、 贸易便利化的指标选取与数据来源

OECD以WTO贸易便利化的谈判内容为依据构建了贸易便利化的指标体系，成为国际上广泛认可的“狭义贸易便利化”指标体系。该体系吸收其他国际组织对贸易相关指数测度中有关狭义贸易便利化的评判变量和指标。该指标变量可直接测评某个贸易环节中的贸易便利程度。

在OECD构建的狭义贸易便利化的指标体系基础上，本文构建了“广义贸易便利化”指标体系。该体系涵盖影响各国际贸易环节的变量指标，如规章制度、海关管理效率、进出口程序、港口效率和物流成本等，通过归纳分析，最终确定研究对象集中于制度环境、海关效率、出口程序与进口程序、基础设施、边境管理的透明度五个领域。因此，本文构建了包括五个一级指标、二十六个二级指标的广义贸易便利化水平的评价体系(见表1)。这些指标能够基本涵盖“广义贸易便利化”涉及的重要内容，能够反映货物贸易跨境流动的多层次特征。具体指标如下：

(1) 制度环境。制度环境指标能够衡量一国宏观政策环境的规范性与透明度，包含五个二级指标：腐败控制力度、政府效率、规制制度、规则效果、言论和问责。

(2) 海关效率。贸易便利化水平能够创造透明、协调、简化、可预见的贸易环境。海关作为国际供应链上的关键环节，则在贸易便利化过程中发挥着不可替代的重要作用。海关管理程序再造成为各国贸易便利化改革的重点内容。海关效率下设四个二级指标：海关行政成本、海关绩效、注册登记和满足行政要求所花费的时间。

(3) 出口程序和进口程序。出口程序和进口程序主要通过进出口所需文件数、进出口耗费时间及进出口费用这三个二级指标来衡量货物进出境的便利程度。

(4) 基础设施。基础设施能够考察国际贸易中的海运设施和服务状况，尤其是一国对外贸易的港口条件，基础设施包含的二级指标主要为：港口基础设施质量、物流服务的满意度、装船的难易程度、货物的可追踪性及时效性。

(5) 边境管理的透明度。2007年，APEC贸易便利化的行动计划(Ⅱ)进一步规定了六项海关程序措施，其中一项为提高海关关员的能力及廉正度，说明海关关员及其他边境管理人员做出任何不适当的私人决定将对贸易环境造成负面影响。该指标旨在考察边境管理的透明度，用以评估一国政府在进出口征税、过境管理等方面的廉洁程度。

表1 贸易便利化指标* 注：*数据不具有时间序列，故舍去，仅做参考。

资料来源：作者计算整理。表2、表3同。

指标体系涉及的相关数据包含软、硬指标数据，主要来源于世界经济论坛报告的全球竞争力报告、全球政府治理指数、世界银行的世界发展指数数据库、世界银行的物流绩效指数、世界银行发布的营商环境报告、世界经济论坛的贸易促进指数、联合国贸易和发展会议的班轮连通性指数和透明国际公布的腐败感知指数。

三、 引力模型设定、变量选择与数据来源

1. 模型设定和变量选择

引力模型的研究思想，最早由Tinbergen J.(1962)和Poyhonen P.(1963)利用物理学中的万有引力定律来解释国际贸易问题，研究发现，贸易伙伴国间的贸易规模与两国的国内生产总值成正比，与两国间的距离成反比。引力模型的一般形式为：

(1)

其中Xij表示第t年i国与j国间的贸易流量；Yi表示i国第t年的国内生产总值；Yj表示j国第t年的国内生产总值；Dij表示i国与j国之间的直线距离。为了实证的方便，一般将该模型转换为自然对数形式，设定为：

lnXijt=β0+β1lnGDPit+β2lnGDPjt

+β3lnDISTij+εijt

(2)

其中，Xijt为第t年i国与j国间的贸易流量；GDPit为第t年i国的国内生产总值，GDPjt为第t年j国的国内生产总值，DISTij为两国间的绝对距离。

为了实现引力模型更好地解释贸易现象，一些解释变量陆续被加入到该模型中。根据本文的研究目的，在模型中加入了贸易便利化变量，将引力模型进行扩展，同时为了观察贸易便利化对不同类型出口产品的影响，并方便比较，将模型设定如下：

lnARGEXPijt=β0+β1lnGDPit+β2lnGDPjt

+β3lnDISTij+β4lnBorderij

+β5lnComlangij+β6lnTFIij

+εijt

(3)

lnINDEXPijt=β0+β1lnGDPit+β2lnGDPjt

+β3lnDISTij+β4lnBorderij

+β5lnComlangij+β6lnTFIij

+εijt

(4)

lnINTEXPijt=β0+β1lnGDPit+β2lnGDPjt

+β3lnDISTij+β4lnBorderij

+β5lnComlangij+β6lnTFIij+εijt

(5)

(3)式中ARGEXPijt表示第t年中国与经济合作与发展组织(Organization for Economic Co-operation and Development，简称OECD)成员国的农产品出口额。(4)式中INDEXPijt表示第t年中国和经济合作与发展组织成员国的工业品出口额。(5)式中INTEXPijt表示第t年中国与经济合作与发展组织成员国的中间品出口额。同时，由于印度在WTO贸易便利化推进过程中发挥了重要作用，所以在上述3个模型中，除OECD各成员国外，均引入了中国与印度工业品、农产品和中间品的出口贸易相关数据。因此，本研究中的j国如果不做特别说明，特指OECD 35个成员国再加上印度，国家分别为澳大利亚、奥地利、比利时、加拿大、智利、捷克、丹麦、爱沙尼亚、芬兰、法国、德国、希腊、匈牙利、冰岛、爱尔兰、以色列、意大利、日本、韩国、拉脱维亚、卢森堡、墨西哥、荷兰、新西兰、挪威、波兰、葡萄牙、斯洛伐克、斯洛文尼亚、西班牙、瑞典、瑞士、土耳其、英国、美国和印度。GDPit和GDPjt分别表示第t年i国、j国的国内生产总值；DISTij为i国和j国间的绝对距离；Borderij表示贸易国间是否具有共同边界，当贸易双方拥有共同边界时，贸易成本将大幅度下降，促进双边贸易流量，设定为虚拟变量，若贸易国间具有共同边界则取值为1，否则取值为0；Comlangij表示贸易国家是否拥有共同官方语言，设定为虚拟变量，若贸易国间具有共同官方语言则取值为1，否则取值为0；TFIij为本国贸易便利化水平TFIi与出口国贸易便利化水平TFIj的几何平均数，设定原因考虑一国出口贸易不仅受出口国贸易便利化程度影响，同时也受到自身贸易便利化程度影响。

由于贸易便利化的各项相关指标分别对中国农产品、制造业产品出口影响程度方面的研究很多，因此本文重点在于横向分析贸易便利化对不同类型产品出口的影响程度，衡量贸易便利化水平的指标通过将制度环境、海关效率、进出口程序管理、交通设施和边境管理的透明度五大一级指标进行构建，由于不同指标对贸易的促进作用不一致，部分专家按照主观对各指标权重进行赋值，由于并不存在较为权威的权重赋值方法，因此，本文权重赋值采取大多数学者的方法，对一级指标均赋予20%的权重，取加权和平均数的方法计算贸易便利化水平指数(Trade Facilitation Index)，为:

(6)

(7)

(8)

tin取值为i国各一级贸易便利化指标；tjn取值为j国各一级贸易便利化指标。εijt为随机误差项。

由于农产品的特殊性，各国在农业方面均进行了较大力度的政策支持，为了更准确地测度贸易便利化程度和农业政策对出口的影响，建立测度农产品出口影响的对比模型，新增3个农业政策指标，PSE、CSE和GSSE，新模型设定为：

lnARGEXPijt=β0+β1lnGDPit+β2lnGDPjt+β3lnDISTij+β4lnBorderij+β5lnComlangij+β6lnTFIij+β7PSE+β8CSE+β9GSSE+εijt

(9)

其中PSE表示农业生产者补贴，主要是指预算转移、市场价格支持和税收减免，包含基于农产品的产量、价格、耕种面积、各种投入等支付。CSE表示农业消费者补贴，主要指消费者对农业生产者和进口商的支付。GSSE表示一般服务补贴，主要指针对农业方面的支付，如基础设施、环境、改善农业生产的研发活动、有关农业的培训和教育等方面的一般服务支付。

考虑国际贸易引力模型估计中通常存在以下几个问题：

(1) 贸易国间的贸易量与贸易便利化之间的内生性问题。本文通过控制时间和国家固定效应来解决该问题。将模型分别设定为：

lnARGEXPijt=β0+β1lnGDPit+β2lnGDPjt

+β3lnDISTij+β4lnBorderij

+β5lnComlangij+β6lnTFIij

+γt+γij+εijt

(10)

lnINDEXPijt=β0+β1lnGDPit+β2lnGDPjt

+β3lnDISTij+β4lnBorderij

+β5lnComlangij+β6lnTFIij

+γt+γij+εijt

(11)

lnINTEXPijt=β0+β1lnGDPit+β2lnGDPjt

+β3lnDISTij+β4lnBorderij

+β5lnComlangij+β6lnTFIij

+γt+γij+εijt

(12)

lnARGEXPijt=β0+β1lnGDPit+β2lnGDPjt

+β3lnDISTij+β4lnBorderij

+β5lnComlangij+β6lnTFIij

+β7PSE+β8CSE+β9GSSE+γt

+γij+εijt

(13)

其中γt控制时间固定效应，γij控制国家固定效应。控制时间固定效应产生的结果是不随时间发生变化的变量，如DISTij、Borderij和Comlangij在差分的过程中被删除；控制国家固定效应的结果是去除与贸易国贸易量相关且不随时间变动变量对结果的影响。

(2) 农产品贸易量数据普遍存在异方差问题。本文为保证估计结果的一致性，选择PPML估计来解决该问题；另外利用怀特检验(white test)，来处理该问题对检验结果的影响。

(3) 国际贸易流量经常会出现零值情况。对此学者通常的处理办法有三种：第一，直接删除零值样本；第二，沿用上年贸易流量数据；第三，进行简单的补值，比如加一个较小数值0.1。考虑直接删除贸易零值会导致重要信息的丧失，同时沿用上年数据可能引起相对误差，因此本文对贸易零值进行了简单的补值。最终的引力模型设定为：

lnARGEXPijt=β0+β1lnGDPit+β2lnGDPjt+β6lnTFIij+γt+γij+εijt

(14)

lnINDEXPijt=β0+β1lnGDPit+β2lnGDPjt+β6lnTFIij+γt+γij+εijt

(15)

lnINTEXPijt=β0+β1lnGDPit+β2lnGDPjt+β6lnTFIij+γt+γij+εijt

(16)

lnARGEXPijt=β0+β1lnGDPit+β2lnGDPjt+β6lnTFIij+β7PSE+β8CSE+β9GSSE+γt+γij+εijt

(17)

上式中选取变量的解释及预期符号见表2所示。

表2 解释变量、变量含义、符号预期和理论说明

2. 数据来源及说明

(1) 中国农产品、工业品的出口额。本文选取了中国作为出口国(i国)，OECD的35个成员国加上印度作为进口国(j国)，分别是澳大利亚、奥地利、比利时、加拿大、智利、捷克、丹麦、爱沙尼亚、芬兰、法国、德国、希腊、匈牙利、冰岛、爱尔兰、以色列、意大利、日本、韩国、拉脱维亚、卢森堡、墨西哥、荷兰、新西兰、挪威、波兰、葡萄牙、斯洛伐克、斯洛文尼亚、西班牙、瑞典、瑞士、土耳其、英国、美国和印度，样本的时间跨度为2007年-2016年，数据来源为联合国商品贸易统计数据库(UN Commodity Trade Statistics Database)

(2) 中间品的出口额。由于学者研究方向不同，导致其对中间品的定义不同，本文参考盛斌、马涛(2008)对中间品的定义与分类。并结合联合国经社理事会统计司《经济大类分类标准》(BEC)的16个基本类型，并通过《国际贸易标准分类》(SITC, Rev.3)5位数产品分类和BEC的16个基本类型编码转换，进行大量的数据整理统一工作，将本文定义的所有中间品编码统一为SITC编码。数据来源为联合国商品贸易统计数据库(UN Commodity Trade Statistics Database)。

(3) 中国与各个国家的国内生产总值数据来源“世界银行”的统计数据。

(4) 本文中各个国家的贸易便利化指数采取的是学者崔鑫生的研究结果。

(5) 农业政策方面的三个变量PSE、CSE、GSSE的数据来源于OECD (2017), Agricultural support (indicator)。

四、 实证结果及讨论

1. 贸易便利化对中国农产品贸易影响

本文使用Stata 12.0软件，基于PPML估计，控制国家和时间固定效应，进行回归的结果为：

表3 农产品贸易引力模型(14)回归结果

本文修正后的模型(14)R-squared的结果为0.8112，说明该模型拟合程度较好，同时回归系数均通过检验，且符号符合解释变量符号预期，回归结果显著。研究表明出口国的国内生产总值、进口国的国内生产总值和贸易伙伴国间的贸易便利化指数对农产品的出口贸易具有正面促进作用。同时出口国的GDP回归系数是0.5890007，而进口国的GDP回归系数是1.129804。因此进口国GDP对农产品出口贸易的影响大于出口国GDP对其影响，进口国GDP也是影响我国进行出口贸易的重要因素，我国向经济体量较大的国家出口是有利的。在所有解释变量中，贸易便利化对农产品的出口贸易量影响程度最高，其回归系数是1.523576，说明贸易伙伴国贸易便利化水平每提高1%，中国农产品出口额增长约1.52%。该结果表明了贸易便利化对于我国农业出口贸易的重要性，我国应积极寻求自身和贸易伙伴国贸易便利化水平的提高，以此促进我国农产品出口。

考虑农产品的特殊性，各国在农业方面均进行了较大力度的政策支持，为了更准确的测度贸易便利化程度和农业各方面的政策对出口贸易的影响，引入3个农业政策变量的回归结果如表4 所示。

表4 农产品贸易引力模型(17)回归结果

本文修正和拓展后的模型(17)R-squared的结果为0.9531，较模型(14)的拟合效果更加良好，具有更高的拟合优度，同时系数均通过检验，回归结果显著，说明该模型(17)较前一模型(14)能够更好地解释我国农产品出口的影响因素。其中PSE与CSE系数符号与预期相反，说明，对于我国的贸易伙伴国，不论对农产品生产者补贴还是农业消费者补贴，均对我国农产品出口产生抑制作用。也就是说贸易伙伴国对本国农产品生产者进行基于农产品的产量、价格、耕种面积、各种投入等方面的支付，将对其进口农产品产生反向作用。而贸易伙伴国提供有关消费者对农业生产者和进口商的支付补贴，会增加本国农产品的消费量。GSSE系数为正，说明外国政府对于本国整体农业的政策支持，例如提供基础设施、环境、改善农业生产的研发活动、有关农业的培训和教育等方面的一般服务支付，将促进农产品进口。值得注意的是，在未加入农业政策变量模型时，贸易便利化水平对促进农产品出口效果非常显著，并且其影响程度高于其他因素。而引入农业政策变量后，贸易便利化系数并未通过检验，结果并不显著。因此对于农产品来说，农业政策的影响效果大于贸易便利化水平，我国促进农产品出口也应像农业政策倾斜。有关国内生产总值变量的结果并未发生改变，即进口国的国内生产总值和出口国的国内生产总值对农产品的出口贸易额具有正面促进作用，并且进口国GDP对农产品出口贸易的影响大于出口国GDP的影响。

表5 工业品引力模型回归结果

2. 贸易便利化对中国工业品贸易影响

R-squared的结果为0.8929，说明该模型拟合程度较好，同时系数均通过检验，且符号符合解释变量符号预期，回归结果显著。说明进口国的国内生产总值、出口国的国内生产总值和贸易国间的贸易便利化指数对工业品的出口贸易额具有正面促进作用。研究表明贸易便利化对我国工业品出口的影响最大，贸易便利化的回归系数是2.102321，说明贸易伙伴国贸易便利化水平每提高1%，我国对其工业品出口额将增加约2.10%。出口国的GDP回归系数是0.4342907，进口国的GDP回归系数是1.053158，因此进口国GDP对工业品出口贸易的影响大于出口国GDP对其影响。

表6 中间品引力模型回归结果

3. 贸易便利化对中国中间品贸易影响

该模型拟合程度较好，系数均通过检验，且符号符合解释变量符号预期，回归结果显著。说明进口国的国内生产总值、出口国的国内生产总值和贸易国间的贸易便利化水平对中间品的出口贸易额具有正面促进作用。观察各解释变量的回归系数，可以发现，虽然进口国的国内生产总值、出口国的国内生产总值均对中间品的出口贸易额具有正面促进作用，但是影响程度不同。出口国的GDP回归系数是0.4233815，而进口国的GDP回归系数是1.41536。因此进口国GDP对中间品出口贸易的影响大于出口国GDP对其影响。同时可以发现，在所有解释变量中，贸易便利化的回归系数是6.037379，对中间品的出口贸易量影响程度均高于其他影响因素。该结果表明了贸易便利化的重要性。

五、 结论及建议

1. 结论

(1) 中国农产品、工业品和中间品出口贸易便利化模型的横向比较分析发现：第一，对于不同产品类型，其出口贸易额受贸易便利化的影响程度不同，对贸易便利化水平最为敏感的是中间品，其次是工业品，最后是农产品。因此在全球价值链中，通过促进贸易便利化可大大促进以下行业的发展，如工业用初级食品和饮料业、工业用经加工的食品和饮料业、未另归类的初级工业品业、未另归类的经加工的工业品业、初级燃料和润滑剂业(不包括汽油)、资本货物(运输设备除外)零配件业、运输设备零配件业等相关的1931个细分行业；其次提高贸易便利化水平也有利于促进制造业产出品的出口。我国在促进贸易便利化的措施方面，可以针对其影响程度更加有的放矢。第二，进口国GDP对三种产品类型的出口贸易的影响均大于出口国GDP对其影响，进口国GDP同样是影响我国进行出口贸易的重要因素，因此我国与经济体量较大的国家进行贸易，对促进我国产品出口是有利的。

(2) 对于农产品来说，在未考虑农业政策时，贸易便利化对农产品出口影响很大，而在考虑农业政策时才真正发现对我国农产品出口的实际影响因素。研究结果表明农业政策对出口的影响远大于贸易便利化的影响程度，因此我国促进农产品出口的着力点应放在农业政策方面。

(3) 提高我国和贸易伙伴国的便利化水平都会减少我国与贸易伙伴国之间的贸易成本，该结论适用于农产品、工业品和中间品。说明我国不仅应当加入多边贸易谈判中，同时也应该促进贸易伙伴加入多边贸易谈判。

2. 建议

基于以上研究结果与比较分析，本文认为推动贸易便利化水平能够明显促进我国工业品和中间品产品出口，因此我国应该加强与贸易伙伴国在贸易便利化方面的合作，积极支持及推动自身及贸易伙伴国的贸易便利化建设，加强与其他国家的互联互通，加强基础设施建设，保证信息和物流的顺畅，深化海关口岸管理，以“一带一路”、我国企业“走出去”和OFDI为契机，参与促进贸易伙伴国的便利化的建设与合作，降低贸易成本，促进与贸易伙伴国的贸易往来，为我国产品出口创造良好的内部及外部环境。在农产品方面，以贸易制度建设与改革为着力点，通过对农业生产者和消费者的激励，促进农产品消费及出口，同时积极参与贸易伙伴国关于整体农业的基础设施建设等方面。总的来看，促进贸易便利化与我国出口有利，因此，我国应以积极的态度来推进贸易便利化谈判进程，逐步减少贸易的技术性和机制性问题，加强在贸易便利化方面的国际合作。

提高我国和贸易伙伴的贸易便利化水平均会提升我国出口贸易量，因此，我国不仅应当积极参与各项贸易便利化协定的制定中，以此提升我国整体的治理水平，还应当大力推动主要贸易伙伴加入该协议，并开始着手研究推动区域性贸易便利化协定的可行性。

参考文献：

1. Ben Shepherd., John S. Wilson, Trade Facilitation in ASEAN Member Countries: Measuring Progress and Assessing Priorities.JournalofAsianEconomics,2009, 20(4):367-383.

2. Jesus Felipe., Utsav Kumar, The Role of Trade Facilitation in Central Asia.EconomicsWorkingPaperArchive,2010,50(4):5-20.

3. Peter Walkenhorst, Domestic and International Environmental Impacts of Agricultural Trade Liberalisation.InternationalTrade0401010，EconWPA,2004.

4. Poyhonen P., A Tentative Model for the Flows of Trade between Countries.WeltwirtschatftlichesArchiv,1963,90:93-100.

5. Tinbergen J., An Analysis of World Trade Flows in Shaping the World Economy.TwentiethCenturyFund,1962.

6. Wilson, J. S., C. L. Mann, and T. Otsuki,Trade Facilitation and Economic Development: A New Approach to Measuring the Impact.WorldBankEconomicReview,2003, 17(3): 367-389.

7. Wilson, John S., C. L. Mann, and T. Otsuki, Assessing the Benefits of Trade Facilitation: A Global Perspective.TheWorldEconomy,2005, 28(6): 841-871.

8. Wilson, John S, Standards and Developing Country Exports: A Review of Selected Studies and Suggestions for Future Research.JournalofAgriculturalTradeandInternationalDevelopment,2007,4(1):35-45.

9. 段景辉、黄丙志：《贸易便利化水平指标体系研究》，《科学发展》2011年第7期。

11. 匡增杰：《WTO贸易便利化议题谈判进程回顾与前景展望》，《上海对外经济贸易大学学报》2007年第5期。

12. 盛斌、马涛：《中间产品贸易对中国劳动力需求变化的影响：基于工业部门动态面板数据的分析》，《世界经济》2008年第3期。

13. 单君兰、周苹：《基于APEC的贸易便利化测评及对我国出口影响的实证分析》，《国际商务研究》2012年第1期。

14. 杨军、黄洁、洪俊杰，等：《贸易便利化对中国经济影响分析》，《国际贸易问题》2015年第9期。