“一带一路”沿线省份出口贸易效率演进分析

周洁 雷鹏英 赵佳鑫 霍永峰 刘丁亚

摘要：“一带一路”建设的基本任务之一是互联互通和贸易投资便利化，“一带一路”沿线不同区域的贸易出口情况是否较以前有所不同，其出口贸易效率是否有所改善。分析结果显示，2009年～2018年“一带一路”沿线18个省份出口贸易总额平均占据我国当年贸易总额的60%以上，出口贸易效率随着时间推移缓慢增加，综合效率结果显示，陆上省份西藏和青海，以及海上省份广东和浙江综合效率为1，综合效率呈现“两边高、中间低”的分布特点。出口贸易规模收益分析结果得到，大部分地区基本上处于递增状态，与综合效率结果相对应，新疆西藏和广东浙江规模效应不变。最后通过系统聚类和K-Means聚类得到比较实际的分类，可为我们进行针对性的国家政策和沿线省份技术交流提供指导。

关键词：出口贸易效率;数据包络分析;K-Means聚类

中图分类号：F724  文献识别码：A  文章编号：

2096-3157（2020）01-0026-02

一、引言

自2013年习近平提出“一带一路”倡议以来，已经走过了6年。“一带一路”建设基本任务之一是互联互通和贸易投资便利化。为了弄清“一带一路”沿线我国不同区域的贸易出口情况是否较以前有所不同，其出口贸易效率是否有所改善等问题，本文试图通过测量“一带一路”沿线省份出口贸易效率进行研究，并对比“丝绸之路经济带”和“21世纪海上丝绸之路经济带”沿线省份贸易效率，分析出口贸易流量及其效率演进过程。

二、数据选取

本文选取2015年～2018年“一带一路”沿线18个省份的数据。根据 2015 年《推动共建“一带一路”的愿景与行动》所圈定的范围，“一带一路”沿线共18 个省份被纳为重点对象，分别为陕西、甘肃、宁夏、新疆、青海、内蒙古、黑龙江、吉林、辽宁、广西、云南、西藏、重庆、上海、福建、广东、浙江和海南，前 13 省位于“丝绸之路经济带”，后 5 省位于“21 世纪海上丝绸之路”。在变量需求方面，贸易产出效率选取经营单位所在地出口总额作为指标。投入指标选取外商投资企业进口总额、货物周转量和GDP，作为出口贸易效率的资金投入、基础设施水平和经济水平的衡量指标

三、方法介绍

1 数据保络分析方法（DEA）

DEA是利用线性规划的方法，将每个决策单元投入和产出的数据投射在坐标空间上，求出最大产出或最小投入，以衡量各个决策单元的相对生产效率。CCR和BCC是两个典型的模型，CCR采用固定规模的假设，BCC是对CCR的改进，它在变动规模的假设下衡量决策单元的效率，将综合效率分解成纯技术效率和规模效率的乘积，以此说明影响决策单元本身效率的可能是规模效率，也可能是技术效率。以下线性规划的形式用来判断BCC模型决策单元是否有效。

Max Yk=∑si=1λryrk-μk r=1，2，…，s;k=1，2，…，n

∑si=1θixik=1，i=1，2，…，m

∑si=1λryrk=

∑si=1θixik-μk≤0 λr，θk≥0

（1）

式（1）中，Yk表示第k個决策单元的综合效率，也称为技术效率，Yrk表示第k个决策单元的第r个产出变量，λr表示第r个产出变量的权重系数，μk表示第k个决策单元的规模报酬指标，式（2）中的θi表示第i个投人变量的权重系数，xik表示第k个决策单元的第i个投入变量。

2 聚类分析

（1）系统聚类法，按照聚类方法可分凝聚和分裂。凝聚法，也称自底向上法，开始将每个对象作为单独一类，然后逐次合并相近类，直到所有类合并成为一个类。分裂法，也称为自顶向下，开始将所有对象置于一个簇中，在每次迭代中，一个簇被划分为更小簇，直到每个最终每个对象在一个簇中。

（2）K-Means是一种快速聚类法，在初始步中通过指定类中心或随机生成，让所有样本聚成k类，然后通过计算欧式距离，将样本归到离中心最近的类中，然后重新计算中心坐标。重复上述步骤，直到所有的样本都不能再分配为止。

四、研究结果

1 “一带一路”沿线省份出口贸易现状分析

分析“一带一路”沿线18个省份近10年的经营单位所在地出口总额数据得到的柱状堆积图得到①，横向来看，沿线18省份出口总额从2009年的7715 26亿美元上升到2018年的15098 43亿美元，是2009出口总额的1 96倍。其中“丝绸之路经济带”沿线13个省份出口总额从2009年的831 35亿美元上升到2018年的2147 93亿美元，增长了1 58倍;“21世纪海上丝绸之路”沿线5个省份出口总额从2009年的6883 92亿美元上升到2018年的15098 43亿元美元，增长了1 19倍。总体来看，陆上出口总额较海上出口总额增长稍高，且随着时间推移，总体出口总额在2014年以前稳步增进，2015年和2016年出口总额呈下降趋势，在2016年出口总额达到近五年最低，2018年出口贸易总额回升。

从“一带一路”沿线18个省份近10年的经营单位所在地出口总额占比数据的柱状堆积图②得到，陆海18个沿线省份出口贸易额平均占据我国当年贸易总额的60%以上，其中，海上出口贸易总额占比一直处于上游位置，反映海上丝绸之路对拉动当地出口贸易的力度之大。

2 出口贸易效率分析

根据2015年～2018年“一带一路”沿线省份的出口贸易投入产出数据，利用DEA方法的规模报酬可变模型（VRS）对出口贸易效率进行测算，得到表1③。

从整体上看，综合效率并没有随着时间推移而增大，近4年综合效率平均值为0 57，2016年出现下滑趋势，2018年综合效率有所上升。

从区域视角看，海上沿线省份平均综合效率（0 731）远大于陆上平均综合效率（0 517），区域经济发展的不平衡性是主要影响因素。海上丝绸之路沿线省份属于经济高度发展的区域，这些沿海省份自古以来就凭借其得天独厚的地理位置和经济开放而拥有绝对的优势，出口贸易资源配置优越，因此综合效率水平高。陆上丝绸之路沿线省份大多处于中西部地区和东北地区，交通枢纽相对不活跃，对外贸易水平较低，贸易效率水平低。

从省域视角看，新疆、西藏、广东和浙江的出口贸易效率均为1。新疆和西藏是古丝绸之路上重要的交通枢纽，二者是沟通中亚和西亚的必经之路，其独特的地理环境和珍贵物品是重要的货物供給，这两个省份在陆上丝绸之路发挥着中坚力量。因此，必须重视这两个省份的发展。另外，青海和重庆的综合效率也较高。广东、浙江和上海，因其拥有海洋船舶的区位优势，进而带动了海上丝绸之路的整体出口贸易效率。

3 出口贸易规模收益分析

利用DEA软件对沿线省份出口贸易规模收益进行统计分析得到表2④。从表2看到，“一带一路”沿线省份的出口贸易规模收益大多属于递增，只有青海甘肃地区出现递减，表明这两个省的出口贸易生产规模一定程度上制约了收益水平，合理降低其出口规模才能获取最优的规模收益。西藏、新疆、广东和浙江规模收益相对稳定，可以考虑除了自身的贸易发展外，带动周边区域的协同发展，为我国整体出口贸易的增加贡献力量。

4 聚类分析

本文通过聚类分析，得到如下聚类结果⑤。若分成3个类别聚类结果，这三类结果分别是，上海、浙江成一类，广东自成一类，其余省份成一类。这个分类具有很强的区分度，海上丝绸之路沿线省份的福建和海南在使用Ward联结后与15个陆上丝绸之路归为一类。这一方面说明了上海、浙江强大的经济对外贸易的相似度，另一方面也反映了陆上丝绸强劲力不足，需要国家大力支持陆上沿线省份的对外贸易发展。

为了让结果更为可信，我们使用K-Means聚类方法再次进行聚类⑥，结果显示，该聚类结果与系统层次聚类分析结果一致，说明我们所做的聚类分析结果是可信的。

五、建议

为进一步加强“一带一路”沿线省份出口贸易效率，通过分析给出如下建议。第一，加强技术创新，加大与沿线省份技术互动，实现区域协同发展。技术进步是综合贸易效率变动的主要因素，相关部门应鼓励沿线省份之间的技术互动，共同实现沿线贸易产业发展。不论是沿海省份还是内陆省份，在贸易效率和资源配置效率上，均存在显著的差距。因此，未来应注重东西部地区的技术加强和经济发展，鼓励跨地区的企业共同研发创新，实现区域间的协同发展。第二，加强基础设施建设，使贸易交通方式多样化。交通运输方式是贸易发展最为关键的因素之一，应该加大城市道路规划设置，为沿线地区基础设施的构建和配备提供载体，进而提高不同交通方式对贸易的贡献度。

注释：

①因文章字数原因，2009年到2018年“一带一路”沿线省份出口贸易额堆积柱状图没有显示。

②因文章字数原因，2009年～2018年“一带一路”沿线省份出口贸易额占比堆积柱状图没有显示。

③因文章字数原因，2015年～2018年“一带一路”沿线省份出口贸易综合效率结果没有显示。

④因文章字数原因，2015年～2018年“一带一路”沿线省份出口贸易规模收益结果没有显示。

⑤因文章字数原因，层次聚类详细结果没有显示。

⑥因文章字数原因，K-Means聚类详细结果没有显示。

参考文献：

[1]李晓钟，杜添豪，王舒予 中国与“一带一路”沿线国家贸易影响因素及潜力研究[J].国际经济合作，2019，（03）

[2]张洪，吕倩 “一带一路”沿线省份旅游效率演进研究[J].统计与决策，2018，34（16）

[3]赵春娟 交通基础设施建设对“一带一路”沿线省市经济增长的影响研究[J].河北地质大学学报，2019，（03）

[4]张洪，吕倩 “一带一路”沿线省份旅游效率演进研究[J].统计与决策，2018，34（16）

作者简介：

1

周洁，河北师范大学，硕士研究生;研究方向：经济统计。

2 雷鹏英，河北师范大学，硕士研究生;研究方向：经济统计。

3 赵佳鑫，河北师范大学，硕士研究生;研究方向：金融统计。

4 霍永峰，河北师范大学，硕士研究生;研究方向：金融统计。

5 刘丁亚，河北师范大学，硕士研究生;研究方向：国际贸易与区域物流。