中国—RCEP国家贸易研究——基于随机前沿引力模型的贸易效率与潜力

秦炳涛 ，王唯一 ，刘 蕾 ，黄羽迪

（1.上海理工大学 管理学院，上海 200093；2.复旦大学 区域与城市发展研究中心，上海 200433；3.圣路易斯华盛顿大学 奥林商学院，圣路易斯 63130）

一、引言

在国际逆全球化和贸易保护主义抬头的背景下，建立区域全面经济伙伴关系（RCEP）的重要意义日益凸显。当前国际贸易形势非常不乐观，自特朗普上台之后，美国开始推行贸易保护主义，试图利用美国在经济贸易上的优势，向谈判国施压以强制他国接受不平等的贸易条件。美国的霸权主义正在逐步侵蚀WTO建成以来所达成的多边贸易体系，也导致了近年来许多国家与美国的贸易遭受重创，中美、日美贸易摩擦都相继升级，多边自由贸易体系受到挑战，贸易格局动荡。在这一国际形势下，RCEP自贸协议便显得尤为重要。从另一个角度来看，美国在贸易立场上的转变也进一步推动了RCEP的谈判进程。RCEP符合全球区域化趋势和时代潮流，将成为以WTO为代表的全球多边贸易体系的有力补充。其在促进东亚区域一体化建设，增强和完善区域供应链和价值链，支持全球自由贸易等方面具有重要意义。

RCEP作为新的贸易协定，研究其与其他亚太自贸协定的对比是再自然不过的事情，例如TPP/CPTPP/中日韩FTA等。赵亮、陈淑梅（2015）［1］以中韩自贸区、中日韩自贸区、RCEP这三者作为研究对象，运用GTAP模拟对比其建成后对中国经济的影响，结果表明，RCEP协议的达成对中国经济增长的驱动力最大。李昕等（2017）［2］基于全球价值链视角进行研究，结果表明无论是TPP协议还是RCEP协议对亚太生产链均有积极影响，仅仅加入其中一个协议避免不了机会成本的损失，而同时加入这两个协议才可达到福利水平的最优。加入RCEP协议的动因以及同时加入多个贸易协定也成为决定RCEP谈判的重要影响因素。王玉主（2013）［3］站在国际政治的角度上提出了东盟“中心地位”说，并指出亚太地区的区域合作将以TPP和RCEP双框架模式并存。张彬、张菲（2016）［4］分析了各国对RCEP的态度以及谈判所面临的障碍，肯定了RCEP是亚太地区国家推进区域一体化的重要一步，并站在中国的视角提出相应策略。贺平（2016）［5］则以印度为研究对象，分析了印度对RCEP持谨慎态度的深层原因，认为印度应当避免在WTO多哈回合中丝毫不退让的策略，以免谈判陷入僵局。

对成员国带来的经济效应是各国选择谈判策略的重要决定因素。张珺、展金永（2018）［6］采用GTAP模型来分析达成RCEP协议对各成员国的经济效应，结果表明贸易壁垒的削减对各国的影响大有不同，认为在RCEP谈判中切勿追求过高的一体化水平而忽视了国家间的差异性。刘冰、陈淑梅（2014）［7］则运用GTAP模型对RCEP谈判中削减技术性贸易壁垒所带来的经济效益进行了模拟推演。结果表明技术贸易壁垒的降低对成员国的经济总量、福利水平、贸易规模均有显著的积极影响，且该正向影响随技术壁垒的降低逐步扩大。此外，部分成员国家和特定产业也成为学者们研究的重点所在。李好和潘小芳（2016）［8］基于引力模型对印度加入RCEP后的贸易影响因素展开了研究；刁莉和邰婷婷（2015）［9］从RCEP中各经济体服务贸易开放度不高入手，就服务贸易方面，建议中国应在RCEP的区域服务贸易一体化发展中发挥更积极的作用。赵芷（2016）［10］研究了中国对RCEP伙伴国农产品双边贸易流量的影响因素；另外，薛坤和张吉国（2017）［11］从关税削减的角度，研究了RCEP对中国农产品贸易的影响。但是，某一产业的研究或许具有较强的针对性，但农产品进出口贸易额占中国进出口贸易总值的比例很小（0.71%，2017年），并非中国国际贸易的研究重点所在。另有学者对比分析了TPP与RCEP的竞争性，刘威和陈继勇（2014）［12］研究了TPP与RCEP的竞争性及其对中美亚“三元”贸易的影响；孟猛和郑昭阳（2015）［13］运用CGE模型，对TPP和RCEP贸易自由化经济效果进行测算。但是TPP随着倡议国美国的退出已经名存实亡，而在美国挑起与中国的贸易战背景下，研究中国—RCEP贸易问题的重要性更加凸显。

贸易效率与潜力的研究也较多，学者运用多种方法，分析了中国与不同国家以及组织之间的贸易效率和潜力。湛谌等（2020）［14］运用非效率随机前沿引力模型分析了中国对东北亚区域的贸易效率和贸易潜力。陈晓娴等（2020）［15］分析辽宁与中东欧17个国家的贸易密集度和互补性，并利用2003—2018年相关数据，建立随机前沿引力模型估计辽宁与这些国家之间的贸易潜力、贸易非效率程度及其影响因素。柴利等（2020）［16］以中国高新技术产品出口45个贸易伙伴国和地区的面板数据为研究对象，分析了中国高新技术产品出口的影响因素，并对中国高新技术产品出口贸易效率和贸易潜力进行测算。李晓钟等（2020）［17］构建随机前沿引力模型和贸易非效率模型，研究中美两国高技术产品的贸易效率、贸易潜力与影响因素。然而，中国与RCEP成员国之间的贸易效率、无效率的原因以及未来潜力测算是中国推进谈判的重要政策依据，也是找到国家间贸易痛点并对症下药以推动谈判尽快达成的关键所在。目前仅有周曙东、郑建（2018）［18］对中国与RCEP成员国的贸易效率进行了测算。本文将在回顾RCEP的成立背景、谈判历程的基础上，采用贸易密集度指数和贸易互补性指数对2002—2017年中国与RCEP成员国的贸易特点以及贸易趋势进行研究，并运用随机前沿模型深入探讨中国与RCEP成员国间的贸易效率及贸易潜力。闫云凤（2019）［19］、王亮和吴浜源（2016）［20］以及孔庆峰、董虹蔚（2015）［21］对中国与“一带一路”沿线国家的研究为本文提供了方法借鉴。研究结果对推进中国与RCEP伙伴国谈判和实现更高水平的贸易自由化和区域一体化提供政策参考。本文接下来的安排如下：第二部分介绍RCEP概况，并分析回顾RCEP国家与中国的贸易现状；第三部分就中国—RCEP国家贸易效率进行测度与分析；第四部分探索中国与RCEP国家贸易非效率的解决路径；第五部分归纳研究结论，分析政策启示。

二、中国与RCEP国家的贸易现状

RCEP的成立对于东盟以至整个亚太地区而言都存在战略性的意义。因此本部分将简要介绍RCEP区域全面经济合作伙伴关系的成立背景以及其发展历程。在此基础上，站在中国的视角，从国家间贸易出发，研究中国与RCEP成员国之间的贸易现状及变化趋势。

（一）RCEP简介

RCEP是2012年成立的区域性自贸组织，由东盟十国发起并牵头主导，邀请中国、日本、韩国、澳大利亚、新西兰、印度六国共同参加，旨在整合和优化东盟现有的六个“10+1”自贸协定，建设现代、全面、高质量、互利的“10+6”亚太经济一体化组织。就2017年的数据来看，RCEP16个成员国约覆盖全球人口的48%、全球贸易的40%、全球GDP总量的30%。RCEP是目前亚太地区覆盖区域最广、人口最多的自由贸易协定。

东盟十国于2011年先后达成共识，起草了全面经济合作伙伴关系的草案，并由十国的领导人共同正式批准了RCEP（区域全面经济合作伙伴关系）。2012年11月，于第19届东盟峰会期间，东盟十国与中国、日本、韩国、印度、澳大利亚、新西兰十六国领导人共同发布了联合声明，正式批准启动RCEP自贸区的谈判进程。具体的RCEP谈判历程如表1所示。

从外部环境来看，RCEP谈判期间最值得注意的是TPP的溃散，这也很大程度上助推了RCEP谈判进程。2017年1月，美国新任总统特朗普就职当天宣布，从跨太平洋贸易伙伴关系（TPP）中退出。虽然美国退出TPP之后，其余的11个原TPP成员国没有就此放弃协议谈判，而是将TPP改名为太平洋伙伴关系全面进展协定（Comprehensive Progressive Trans-Pacific Partnership，CPTPP），签署新的自贸协定并积极招募新成员。但失去美国的CPTPP无论是从成员国经济规模还是人口总量都远不及RCEP。因此，在这种形势之下，亚太各国转而发力于由东盟主导的RCEP也就成为必然的选择。

表1 RCEP谈判历程①资料来源：中国自由贸易区服务网，http：//fta.mofcom.gov.cn/rcep/rcep_special.shtm l.

从谈判条款上来看，RCEP对于亚太国家更具适用性。与TPP不同，较强的包容性使RCEP更容易被各方所接受。由于RCEP的成员国多为发展中国家，因此在谈判中以实现共同经济目标的同时，充分尊重成员国间的差异性。在开放领域和关税减免水平上根据各国现有水平进行调整。例如，通过设立特殊和差别待遇条款在内等形式，给予最不发达的东盟国家额外的灵活性。因此，RCEP协议将更容易被各国接受，达成协议的前景乐观。

（二）中国与RCEP国家的贸易现状

本部分首先分析中国与RCEP国家的贸易现状，之后采用贸易密集度指数，来观测中国与RCEP合作伙伴国的贸易紧密性以及演变趋势，并用贸易互补性指数衡量中国产品的出口和RCEP合作伙伴国的进口吻合程度。

1.总体贸易规模

从图1可以看出，2002—2017年的16年期间，中国与RCEP国家贸易情况整体平稳增长。从总体贸易额来看，除了2009年、2015—2016年贸易额有一定下滑之外，其余年份都处于增长的态势，贸易总额逐年上升。2009年贸易额断崖式下跌是由于次贷危机引发的全球金融危机，全球经济状况不景气；2015—2016年贸易额的下跌是在全球经济放缓的大背景下产生的。仔细观察2015、2016年进出口贸易额的变化，可以发现出口额的波动幅度并不大，而进口额的下跌则比较明显。该年份贸易额的下降主要归咎于进口额的下跌。这是由于2015—2016年，国内工业生产和固定资产投资增速下滑，加之国际市场大宗商品价格下跌拖累，中国进口额下降幅度较大。

图1 中国与RCEP国家贸易情况

近16年来，中国与RCEP国家的贸易额占中国总贸易额的比重保持稳定，维持在30%～35%之间。就2017年来说，该比重接近1/3，达到32%。总体来看，中国与RCEP成员国的贸易相对稳定，市场规模庞大，是中国非常重要的贸易伙伴。

表2 2017年中国与RCEP国家的贸易密集度指数

无论从数值还是占比上来看，16年来中国向RCEP国家进口额整体大于出口额，长期存在贸易逆差，2017年的数据显示存在659.98亿美元的逆差。2017年进口额占比（中国对RCEP国家进口额/中国总进口额）达到38%，相比出口额占比（中国与RCEP国家出口额/中国总出口额）的28%高出10个百分点。表明中国与RCEP伙伴国的贸易结构以进口为主，而出口市场具有很大值得探索的空间，未来发展潜力较大。

2.贸易密集度

贸易密集度指数①，其中，Xij为 i国向 j国出口额；Xi为 i国出口总额；Mi，Mw，Mj分别为 i国，世界，j国的进口总额。如果TIIij≥1，表明i、j两国在贸易上的联系紧密；如果TIIij＜1，表明i、j两国在贸易上的联系松散。（Trade Intensity Index，TII）是由经济学家 Brown（1947）提出，后经过小岛清（1958）等人的研究得到了完善，被广泛用来衡量两国在贸易方面的紧密程度。

总体而言，中国与RCEP成员国的贸易结构比较健康。贸易密集度指数正态分布于0.91～3.32之间，没有过高或过低的离群值。这说明中国没有过分依赖于与某一国的双边贸易，也不存在与某国的贸易特别薄弱的情形，即与RCEP伙伴国的贸易结构比较均衡。中国与RCEP成员国的贸易关系较为紧密，平均贸易密集度为1.77，与其中13国的贸易密集度指数均≥1；这其中，与东盟国家中的缅甸、柬埔寨、老挝、越南、菲律宾等国的贸易最为紧密，密集度指数≥2，分别为3.32、2.93、2.76、2.47以及2.25；在15个伙伴国中，仅有新西兰、新加坡与中国的双边贸易密集度指数＜1，即双边贸易未达到预期的贸易份额，表明中国与这些国家的双边贸易关系处于相对松散的状态，还有较大发展空间。接着，本文从时间动态进一步研究了中国与RCEP成员国贸易密集度的变化趋势，结果如表3所示。

表3 2002—2017年中国与RCEP国家贸易密集度的变化

这里选取了2002—2017年共16年为研究年限，以5年为跨度对中国与RCEP国家的贸易密集度指数进行了测算。对比2002年和2017年的贸易密集度指数，综合来看，近16年来各国的贸易密集度差异性缩小，中国与RCEP成员国的贸易结构趋于均衡。其中，中国与菲律宾和文莱贸易密集度增长得最多，分别增长了1.27和1.20，表明两国间贸易合作加强，贸易关系更加紧密。与此同时，将近半数的国家，例如韩国、印度尼西亚、日本等，在这16年期间与中国的贸易密集度出现了下降。其中降幅最大的为日本，降低了1.38，这可能是由于近年来中日紧张的政治关系波及贸易领域，但2017年中日贸易密集度指数仍有1.46（＞1），表明中日贸易虽不如16年前那么紧密，但从世界范围来看中日双边贸易仍然远超预期的贸易份额。

此外，16年的总体增长率和近5年增长率存在较大的差异，由此可见中国与RCEP国家的贸易密集程度存在较大波动，双边贸易受国际政治经济影响而充满变数。因此，加入RCEP对中国而言是很大的机遇，有助于合作伙伴国之间进一步消除贸易壁垒，实现更高程度的贸易自由化，加深加固贸易合作关系。

3.贸易互补性

贸易互补性指数①单个产品K的贸易互补性指数为，其中。国家间综合贸易互补性指数可以用多个K产品的集合进行测算。（Trade Complementarity Index，TCI）用来衡量一个国家某种产品的出口和另一个国家的进口的吻合程度。如果贸易互补性指数大于1，表明两国的产业间贸易互补性较强；反之则表明两国产业间贸易互补性较弱。

图2 2017年中国与RCEP国家贸易互补性指数

根据贸易互补性指数的公式，本文采用2017年贸易数据，对中国与RCEP其他15个成员国的综合贸易互补性指数进行测算，结果如图2所示。

图2中，以1为临界值进行划分，可以看到中国与RCEP成员国总体贸易互补性指数基本在1左右浮动。除了印度和印度尼西亚外，中国与其他13个国家的贸易互补性指数均≥1，这表明综合来看，中国与RCEP成员国的产业互补性较强。在15个RCEP贸易伙伴国中，与中国贸易互补性指数最高的国家为柬埔寨，达到1.25的水平，说明中国与柬埔寨的综合产业间贸易互补性最强。互补性指数最低的国家为印度0.79，说明中国与印度总体的产业贸易互补性较弱。本文推测，这是由于中国与印度同属于人口大国以及快速发展的发展中国家，丰富的劳动力同是两国生产力的比较优势所在，因此两国在产业发展以及双边贸易中更多地呈现出竞争性而非互补性。

在此基础上，本文对综合贸易互补性指数进行了细分，按照国际贸易标准分类（SITC）来具体分析中国与RCEP成员国各个产业的贸易互补性，结果如表4所示。

表4 2017年中国与RCEP国家分行业贸易互补性指数

总体来看，中国与RCEP各成员国在SITC0-5项以及SITC9这七项的贸易互补性指数普遍较低，基本上都＜1，其中SITC9的贸易互补性指数最低，接近于0。而SITC6-8项的贸易互补性指数相对较高，这三项分别对应着原材料分类制成品、机械与运输设备、杂项制品行业，概括来说是工业制成品。这是由于RCEP成员国中不乏柬埔寨、缅甸、越南等欠发达国家，这些国家仍处于工业化初级阶段，对于技术密集型的工业制成品较多依赖于进口。加之近年来中国的劳动力、资本、土地等要素的配置越来越侧重于高端制造业，中国正在实现从制造大国转变为制造强国的产业升级，因此使得中国的工业制成品比较优势显著。

上文提到与中国贸易互补性指数最高的柬埔寨，其强互补性主要体现在SI TC6原材料分类制成品上，达到6.21的水平，说明柬埔寨在原材料自然资源和加工技术上较为匮乏，高度依赖于从中国进口。而与中国贸易互补性最低的印度则在SITC7、SI TC8这两项中国的优势产业上的互补性远不及其他国家，仅为0.93、0.89。这也证实了前文的猜测，制造业于印度而言同样是国内优势产业，因此与中国出现了雷同竞争，从而导致贸易互补性较低。

三、模型设定与变量说明

上文的分析表明，中国与RCEP成员国的贸易总额占比约为中国总贸易额的三分之一，且双边贸易关系比较密集，互补性程度也处于较高的水平，可见RCEP的成员国是中国非常重要的贸易伙伴。因此，有必要进一步探究中国与RCEP成员国的贸易效率。本章节借鉴学者们先前总结的经验模型，选取短期内不发生变化的因素作为主模型的解释变量，选取人为因素作为非效率副模型的解释变量，确定了本文模型的基本形式。

（一）模型介绍和选取

随机前沿生产模型（SFA）是由Meeusen&Vanden Broeck（1977）和Aigner&Lovell（1977）分别独立提出的，最早是用来测算技术效率的，即实现在既定条件下生产的最大化。SFA对模型中的误差项分解为两部分，一部分表示随机误差，另一部分表示技术无效性。Battese&Coelli（1992、1995）［21-22］提出了时变衰减模型（Time Varying Decay Model，TVDM）可以估计样本在每个时间单位上的技术效率，其函数具体表达形式如下：

在构建了本文随机前沿引力模型的基本形式后，本章节对上述方程式进行了适用性检验以确定模型的最终形式。在此基础上，采用时变随机前沿引力模型对中国和RCEP成员国的贸易效率、贸易非效率及其影响因素进行了进一步的估计测算。

（二）适用性检验

考虑到随机前沿方法对函数的形式非常敏感，本文在进行模型回归之前先运用最大似然比LR统计量检验随机前沿引力模型的模型适用性。检验主要分为两个部分，结果如表5所示。

首先，检验贸易非效率项μ是否存在，即H0：γ=μ=η=0，由表5的结论可知贸易非效率不存在的原假设在1%显著水平上被拒绝，这说明应当将贸易非效率纳入模型。因此，随机前沿引力模型是恰当的；其次，检验贸易非效率μ是否随时间变化，即H0：η=0。根据假设时间变量（t-T）的参数η为0，检验结果表明贸易非效率项不随时间而变化的原假设在1%显著水平上被拒绝，说明使用时变模型是恰当的。

表5 随机前沿引力模型似然比假设检验结果

（三）变量说明及数据来源

截至目前，参与RCEP谈判的共16个国家（“10+6”），包括东盟十国、中国、日本、韩国、澳大利亚、新西兰、印度。本文选取除中国外的15个国家为研究样本。由于2007年之前，模型中所选取的变量数据存在严重缺失，将样本时间跨度选定在2008—2017年，共150个观测值。其中泰国、柬埔寨、老挝2017年进口数据暂缺，用2016年数据替代。变量说明以及数据来源如表6所示。

表6 变量说明及数据来源

四、中国—RCEP国家贸易效率的测度与分析

（一）随机前沿引力模型

在对模型设定了似然比检验后，确定了本文模型的具体形式。接着对2008—2017年中国与RCEP伙伴国15个国家贸易的面板数据进行随机前沿引力模型估计。为了确保结果的稳健性，本文采用最小二乘法（O L S）、时不变随机前沿（T I）、时变随机前沿（TVD）对模型分别进行回归检验，回归结果如表7所示。对比这三种估计方法所得出的回归结果，可以得出以下结论。

首先，3个模型中所有解释变量的符号均一致，说明了估计结果具有较强的稳健性。在随机前沿时变和时不变模型中γ值均显著，分别为0.785和0.998。γ值较接近1，表明了两个模型的复合误差项主要来自贸易非效率因素，进一步证明了应当采用随机前沿分析贸易非效率因素。同时，时变模型的γ在1%置信水平下显著，相对时不变模型（10%置信水平）更为显著，表明了时变模型的适用性。

其次，在时变模型中，η值在1%的水平上显著，表明贸易非效率项随时间而变化，进而证明了采用时变模型分析贸易非效率项更为适用。η值大于0，说明随着时间推移，中国与RCEP伙伴国的贸易非效率以每年0.043的速度递减，贸易阻力逐年减小。这也说明了近年来中国在实现贸易自由化所做出的努力初见成效，从侧面证实了RCEP协议对中国与伙伴国的重要意义，通过削减两国间的贸易壁垒，提高贸易效率，实现更高程度的贸易自由化。

表7 随机前沿引力模型回归结果

由表7中随机前沿时变TVD模型的结果可知，各个解释变量的符号符合预期，且均在1%置信水平下呈强显著。具体分析如下：

第一，经济规模变量lnGDPit和lnGDPjt在1%的水平上显著为正，即中国的GDP每增加1%，会拉动双边贸易额增长6.693%；贸易伙伴国GDP每增加1%，对双边贸易额的拉动作用仅为0.818%。贸易双方的GDP经济规模的扩大从两方面为贸易带来积极影响。一方面代表了国民消费水平的提高，对高品质的进口商品有更多的需求，因而从需求端增加进口的潜在机会；另一方面代表了国内生产力的提高，即从供给端增强了国内商品出口的竞争力。因此经济规模的扩大将从供需两方面共同增加双边贸易体量。同时，由于中国的经济体量之大，因此相比贸易伙伴国，中国的经济规模对双边贸易发展的带动作用更强。

第二，中国的人口规模变量lnPOPit对贸易有显著的负向影响，即中国的人口数每增加1%，中国与贸易伙伴之间的双边贸易额将相应减少0.882%。其可能的原因是中国日益增长的人口形成巨大的国内市场，随之而来的是对国内产品需求的增加；同时人口的增加意味着生产力的增加，将带动国内生产，提高国内产品的供给。因此，增加的供给满足了这部分增加的需求，从而减少从国外的进口。然而贸易国的人口规模变量则显著为正，即贸易国的人口数每增加1%，双边贸易额将增加0.063 1%。这是由于RCEP伙伴国中不乏许多国内生产落后、贸易上依赖进口的小国。因此贸易国人口增加，其市场需求增加，由于国内的生产匮乏，自身无法满足不断增加的商品需求，因此只能借由增加向他国进口。贸易国人口增加，促进了与中国的双边贸易。

第三，两国的距离变量在1%的水平上显著为负，即两国间距离每增加1%，双边贸易额将削弱0.594%，这与上文的预期相符。距离远近很大程度上决定了贸易运输成本，从而直接影响到贸易的利润空间，因此距离一直以来都是国家间选择贸易伙伴的重要影响因素。相对比周曙东、郑建（2018）［18］的研究结果，本文测算出的距离系数相对较小，这说明了随着交通运输技术的发展以及运输效率的提升，距离因素对与中国与RCEP成员国间贸易的影响逐渐减弱。

第四，共同语言变量LANGij这一哑变量在1%的水平上显著为正，表明语言的共通性将促进贸易规模的扩大，这一点也同样与预期相符。两国拥有共同语言，双边贸易额将增加1.162个单位。在RCEP伙伴国中，仅有马来西亚、新加坡这两个国家与中国有相同的官方语言，这两国与中国的双边贸易关系密切。语言通畅有助于两国对贸易伙伴国的文化习俗、社会环境有更深刻的理解，实现更加有效的信息沟通，以减少贸易障碍。可见共同语言为国家间贸易提供了便利。

（二）贸易效率分析

本文基于随机前沿引力模型的回归结果，可以得出2007—2017年间中国与RCEP15个伙伴国的平均双边贸易效率。依据公式：

由（4）式可知，当贸易效率程度TE存在时，它的值域为［0，1］。效率值越大代表贸易水平越接近前沿贸易水平，贸易效率越高，从而可提升的贸易潜力越小。效率值越小代表目前贸易效率较低，未来可提升的贸易潜力越大。最大值1表示不存在效率损失，最小值0表示完全无效率。基于时变随机前沿引力模型，测算出中国与RCEP15个伙伴国的近10年来的双边贸易效率。在使用时变随机前沿引力模型估计贸易效率时，已经将经济规模、人口数量、地理距离等因素剔除出去，因此所得到的贸易效率越高，说明其他的人为因素和贸易阻力越小。

本文对近10年间中国与RCEP贸易伙伴国（共150个样本）的平均贸易效率程度进行了测算以及统计分析，并按照降序对其排名，整理中国与RCEP国家10年平均贸易效率程度结果。

如表8，贸易效率平均程度为41.83%，意味着中国与RCEP伙伴国的贸易中非效率因素的影响较大。由图3贸易效率的分布直方图可以直观地看出，贸易效率值基本服从μ=0.418 3，σ=0.193 4的正态分布。15个伙伴国中，有12个国家的贸易效率程度集中在20%～60%之间，在20%～40%区间的样本值最多，说明中国与多数RCEP伙伴国贸易效率程度还有待提升，客观因素对贸易的影响较为有限，相反人为因素对双边贸易的影响较大，两国间双边贸易仍有很大的提升空间。样本的极值达到74.17%，说明15个国家的差异性较大。其中，中国与越南、澳大利亚、泰国的贸易效率最高，位于前三，分别为89.06%、71.26%、59.71%，说明中国与这些国家的贸易阻力较小。从2017年中国与RCEP国家的双边贸易量来看，三者合计占当年中国与RCEP伙伴国贸易总额的25.38%，在全面经济合作伙伴关系中具有较高的地位。同时，贸易效率最低的三个国家分别是日本、文莱、印度，分别为22.01%，21.49%以及14.89%，这意味着中国与这些国家的贸易非效率因素占比较大，将有较大的效率提升空间，需要重点关注以减少贸易障碍。

表8 中国与RCEP国家10年平均贸易效率程度

图3 中国与RCEP伙伴国的双边贸易效率直方图① 注：横坐标上的1～5区分别代表贸易效率处于0%～20%，20%～40%，40%～60%，60%～80%，80%～100%这5个分布区间。

（三）双边贸易潜力测算

本文借鉴张燕和高志刚（2015）［23］以及林玲等（2018）［24］研究双边贸易潜力时采用的方法，对中国与RCEP伙伴国的贸易潜力进行测算和估计。根据周曙东和郑建（2018）［18］的研究结论表明，近10年来中国与伙伴国的双边贸易效率水平呈小幅度上升趋势，整体波动幅度不大。因此，本文仅选用2017年中国与RCEP其余15个成员国的贸易数据来估计贸易潜力。基于时变随机前沿引力模型的回归结果，计算得出中国与RCEP伙伴国的贸易潜力值，具体的指标以及计算方法如下：

贸易潜力，即最优贸易前沿=实际贸易额/贸易效率程度；

表9 中国与RCEP伙伴国的贸易潜力估计

拓展的贸易潜力：将各变量原始数据代入时变随机前沿引力模型；

贸易潜力提升空间=（拓展的贸易潜力／贸易潜力）-1；

贸易拓展增长空间=（拓展的贸易潜力／实际贸易额）-1。

结果如表9所示，实际贸易额和贸易潜力之间存在较大差距，表明中国与RCEP各成员国均有较大的贸易提升空间；15个贸易伙伴国的贸易潜力提升空间中最高的是马来西亚和日本，分别达到10.49%和10.10%，未来应积极削弱非效率因素以达到更高的贸易潜力；15个国家的贸易拓展增长空间非常大，且均大于贸易潜力提升空间。其中仅有越南的贸易拓展空间呈负数，这说明中越的贸易已经近乎贸易最前沿水平，双边贸易额已达到上限，未来可拓展的贸易空间较小。其他国家的贸易拓展增长空间均为正，且多为实际贸易额的一倍以上。增长空间最大的为印度、日本和文莱这三个国家，分别为632.10%，400.21%，394.40%，正对应着贸易效率最低的三个国家。未来中国应当重视与这三个国家的贸易关系，尤其是日本和印度。由于日本和印度的经济体量较大，就2017年数据来看，在RCEP15个贸易伙伴国中，分别是中国的第一、第六大贸易伙伴国。日本和印度这两国，也是目前15国中仅有的两个尚未和中国签订FTA的国家，因此其具有更高的关税水平和制度限制等非关税壁垒，从而贸易非效率较高。未来中国应当抓住RCEP全面经济合作伙伴关系这一平台，积极与其谈判，争取实现更高水平的贸易开放，削减贸易中人为因素的阻碍作用，从而实现更紧密的经济贸易合作。而文莱则受限于小国的海运水平、运输基础设施以及海关效率相对落后，因此贸易效率较低。中国可通过FD I等方式帮助文莱提高运输水平，从而获得这部分贸易增长空间。

五、结论与建议

本文对中国与RCEP成员国贸易效率以及潜力这一领域进行研究，弥补了现有文献主要集中于定性分析，或是运用一般均衡模型对RCEP协议可能达成的结果进行模拟的空缺。通过贸易密集度和贸易互补性指数来分析中国与这些国家的贸易演变趋势以及产业贸易结构特点，估计了中国与RCEP成员国的贸易效率、贸易非效率以及其影响因素，并测算了贸易潜力。对于缩小中国与RCEP各国，特别是缩小与东盟国家之间的贸易差距具有十分重要的意义。总结上述研究结果，本文得到如下结论。

第一，RCEP成员国是中国重要的贸易伙伴，占中国总贸易额的近三分之一。2002—2017年共16年间，中国对RCEP国家的进口额远高于出口额，长期存在贸易逆差。2002—2017年间，中国与RCEP成员国双边贸易呈平稳增长态势。各国间贸易密集度差异逐步缩小，呈现多元发展态势。贸易关系较为紧密，贸易密集度指数基本＞1，达到或超过预期的双边贸易份额。中国与伙伴国的贸易互补性较强，除印度外主要集中在1左右，其中原材料分类制成品、机械和运输设备、杂项制品这三个行业的互补性最强。

第二，基于随机前沿引力模型得出，中国和RCEP伙伴国的贸易规模与双边的经济规模、伙伴国的人口规模以及共同语言成正比，而与中国的人口规模、地理距离成反比。与先前大多随机前沿引力模型的文献研究结果不同的是，共同边界对中国与RCEP成员国的双边贸易额没有显著影响。在贸易非效率影响因素中，是否加入FTA对于双边贸易规模有正向影响但不显著。在贸易壁垒方面，关税对贸易效率有阻碍作用，海关清关效率则对贸易效率有促进作用。并且相比关税壁垒，清关效率这类更具隐蔽性的非关税壁垒对于双边贸易效率的影响更大，因而更值得关注。双边运输联通程度、政府的廉洁程度、货币自由度和贸易自由度均对中国与RCEP成员国的双边贸易有促进作用。

第三，中国与RCEP成员国的贸易效率有待提升，平均效率仅达到41.83%。其中，中国与越南的贸易效率最高，中越贸易已经达到最前沿水平，而与印度、文莱、日本的贸易效率最低。2017年中国与RCEP伙伴国的实际贸易额和贸易潜力之间存在较大差距，其中贸易拓展增长空间最大的是印度、日本、文莱，分别为632.10%、400.21%、394.40%，正对应着贸易效率最低的三个国家。说明中国与这些国家未来的贸易潜力巨大，也强调了RCEP对于加强区域贸易合作关系的重要意义。

根据中国目前的实际情况，结合RCEP的特点和当前经济合作的发展趋势，本文提出以下建议，以供进一步研究和讨论。

第一，实现贸易平衡，优化贸易结构。中国应当关注到与RCEP成员国长期存在贸易逆差这一事实，并探求其背后的原因，这一课题不失为后续学者的研究思路，作者在此提出粗略的看法和建议以供参考。作者认为贸易逆差一部分是出于中国庞大的人口以及资源禀赋的差异，中国需要向伙伴国进口大量的能源类产品和农产品。另一部分则是由于中国工业制成品的竞争力不足。目前机电产品互为中国和大部分RCEP成员国的优势产业，推动制造业逐步从产业间贸易走向产业内贸易，在竞争中相互合作。在这一形势下，中国的工业品比较优势不突出，从而导致贸易逆差的形成。中国应当加强自主创新能力，加快国内产业升级，从劳动密集型制造业向技术密集型转变，来提升产品竞争力。以高质量、高附加值的产品与他国拉开差距，获得优势地位从而弥补在自然禀赋上的逆差，这也将有利于提升贸易互补性。

第二，克服人为因素，提升贸易效率。回归结果表明关税水平的减少，清关效率、双边运输联通、政府廉洁度、货币自由度、贸易自由度的提高均有利于中国与RCEP伙伴国贸易效率的提高。RCEP各方正在开展谈判，拟将取消关税品种比例的贸易自由化率提升至约90%。除了削减关税以外，通过提高清关效率，提升海运能力，加强港口的基础设施建设，降低技术性贸易壁垒等方式来减少非关税壁垒也非常必要。此外，通过规范政府的运作，简化进出口贸易的章程，提高公共服务的质量和效率，从而减少政治因素对贸易效率的阻碍。在货币、金融以及市场准入等方面逐步放开，营造一个更开放更自由的贸易环境［26］。

第三，第三方市场合作，带动区域共发展。第三方市场合作是习主席在2015年提出的国际合作新模式，其本质就是不同国家利用差异化进行优势互补，两国合作共同开发第三国市场。该模式注重合作联动，优化资源配置，携手将共同利益蛋糕做大，实现多方共赢。目前，中日已率先试水第三方市场合作，于2018年10月签署了《关于建立中日创新合作机制的备忘录》。双方企业共同投资泰国东部经济走廊（EEC），以期实现三方共赢。未来EEC项目将起到示范效应，可以将合作经验推广到更多的国家和地区。由于RCEP各个成员国的差异性较大，第三方市场合作对于RCEP各国非常适用。中国可以联合日本、韩国等较为发达的国家，对成员国中欠发达的地区进行投资，以完善当地的基础设施建设，加速当地经济发展。同时，第三方市场合作这一新模式对于发达国家来说也颇具吸引力，成为对外投资的新增点［27］。因此，中国可将第三方市场合作的经验运用至RCEP成员国，优势互补共商共建，以实现多方共赢，区域共同繁荣。