甘肃省与“一带一路”沿线国家贸易潜力分析

朱廷珺，李松安，刘子鹏

(1.兰州财经大学 国际经济与贸易学院，兰州 730020；2.兰州交通大学 经济管理学院，兰州 730070；3.华侨大学 经济与金融学院，福建 泉州 362021)

提要：新发展格局下，对外贸易环境更加复杂严峻，为确定甘肃外贸发展方向，拓展外贸新空间，首先要对贸易效率和潜力做有效评估。通过引入随机前沿引力模型，利用甘肃2010—2018年贸易面板数据做实证研究。研究发现：(1)甘肃省整体贸易效率较低，但与“一带一路”沿线国家的贸易效率在持续升高，且一直高于平均水平；(2)甘肃贸易潜力空间处于减少态势、贸易拓展空间处于大幅增长态势。为促进“双循环”发展，甘肃既要积极融入国内大循环，又要重点深耕中亚及RCEP等具有较大贸易潜力的市场，充分利用“一带一路”这个最大机遇。

习近平总书记在中央经济工作会议上指出，2021年经济工作要围绕构建新发展格局来展开。以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局是一个整体，不能割裂开来、片面强调某一方面。在这种背景下，甘肃既要立足实际，从大局出发，在国内大循环中准确定位，又要着眼长远，在国际大循环中积极探索发展空间。“一带一路”是国内国际双循环的主要区域，作为“一带一路”黄金段，甘肃应该紧紧抓住“一带一路”发展机遇。精准评估与“一带一路”沿线国家的贸易潜力，探索甘肃在国际大循环中的发力点，是甘肃在新发展格局下全面发展所需。

一、文献综述

自“一带一路”倡议提出以来，众多学者对其研究程度不断加深，关于甘肃省的研究主要集中在三个方面：其一，论述甘肃省在“一带一路”倡议中的宏观地位与战略。徐黎丽和王悦[1]提出甘肃省作为“一带一路”黄金段，要发挥出交通黄金带、生态恢复带、贸易中转带、文化交流带作用；张建君[2]从“五通”建设角度出发，提出推进甘肃黄金段建设的战略重点；李并成[3]从地理文化、历史底蕴等十个角度，阐述了甘肃省成为“黄金段”的十个理由。其二，从产业层面分析甘肃省产业结构优势与问题。刘畅[4]从甘肃省区位优势以及产业结构出发，指出甘肃省产业结构存在重工业比重较高、新型战略产业发展不充分问题；李再艳和石培基[5]则着眼甘肃新能源产业发展，针对需求不足、电价协调机制不完备等问题，提出激活市场活力、深化国内国际合作等建议。其三，从贸易层面分析甘肃省在“一带一路”倡议中的比较优势和发展机遇等。赵磊[6]对比分析甘肃省在“一带一路”建设中的区位、旅游、交通、平台四大比较优势，并提出建立保税区、升级兰洽会、争取中西亚留学生教育项目等建议；刘爱华[7]指出“一带一路”建设为甘肃省带来了提高贸易开发度、创造贸易空间、提供贸易驱动等机遇，对甘肃省对外贸易发展提出七大建议。甘肃深度融入“一带一路”，促进产业发展方面已有较多研究，主要侧重于宏观描述，对甘肃省外贸效率、潜力的测度，及外部市场开拓策略的研究较为匮乏。

在贸易潜力测度研究上，通过梳理现有研究文献发现，贸易潜力的分析多建立在引力模型基础上。Tinbergen和Poyhonen最早将引力模型用于国际贸易研究，认为两国贸易流量与其各自经济总量成正比，与两国间距离成反比[8-9]。随后众多学者利用引力模型进行贸易潜力测算，在国内，盛斌和廖明中[10]引入共同边界变量，分总体和部门估算中国同主要贸易伙伴的贸易潜力，认为贸易伙伴经济规模总量是影响出口的首要因素，同时中国同大多数贸易国出口贸易过度；赵雨霖和林光华[11]从产业角度出发，测度中国同东盟农产品贸易潜力，认为中国同东盟多数国家农产品贸易存在较大潜力。然而，传统贸易引力模型因估计的是影响贸易决定因素的平均效应，将大多数难以量化的影响因素集中放在一起，成为未能观测的扰动项，从而带来了一定的估计误差[12]。为此，最新的贸易潜力测算研究多采用随机前沿引力模型，可以相对更加准确地测度贸易效率和潜力。随机前沿分析最早用于分析生产技术效率，此后因Battese和Coelli[13-14]在研究中引入面板数据而被广泛运用。针对与中国相关的贸易潜力研究，Wu[15]首次使用随机前沿分析估计中国贸易潜力，分析中国贸易可持续性问题；施炳展和李坤望[16]运用随机前沿分析，将中国贸易增长划分为贸易潜力、贸易效率以及要素投入三方面变化，也得出中国贸易增长可持续结论；李豫新和杨萍[17]运用随机前沿分析测度2007—2013年新疆对周边国家农产品出口潜力，认为新疆对哈萨克斯坦、塔吉克斯坦、乌兹别克斯坦、吉尔吉斯斯坦、蒙古的农产品出口贸易潜力较大，而对俄罗斯、印度、巴基斯坦农产品出口贸易潜力较小，对阿富汗农产品出口贸易潜力变动较大的结论；谭秀杰和周茂荣[18]运用随机前沿引力模型研究中国同“海上丝绸之路”主要沿线国家贸易潜力，认为“海上丝绸之路”贸易潜力呈上升态势。在此基础上，本文借助随机前沿引力模型，对甘肃省同23个主要贸易国的贸易效率和潜力进行分析，为甘肃省在新发展格局下深度融入“一带一路”建设，探索海外贸易支撑点提供相应的政策建议。

二、理论基础

(一)非时变随机前沿引力模型

参照Kalirajan和司增绰构建的随机前沿引力模型[19-20]，实际贸易量可表示为

Tijt=f(xijt，β)evijte-uijt，uijt≥0。

(1)

在随机前沿引力模型中，贸易潜力可表示为

(2)

进一步，贸易效率为

(3)

式(3)中，TEijt表示贸易效率，TEijt∈(0，1)。TEijt越接近1，表示i国与j国之间在t时期的贸易效率越高，贸易阻力越小；TEijt越接近0，表示i国与j国t时期的贸易效率越低，贸易阻力越大。

(二)时变随机前沿模型

在非时变随机前沿模型中，uijt被假定不随时间变化，该模型只能估计样本的平均效率，而当样本效率变化波动较大时，估计结果可能会存在较大偏差。为此，Battese和Coelli提出时变随机前沿模型[13]，其具体形式为：

(4)

η为待估参数，表示了非效率项随时间的变化趋势，η大于、小于和等于0分别表示贸易阻力随t减少、增加和不变，η=0时，模型为非时变模型，否则为时变模型。

三、模型构建

为了能够同“一带一路”沿线国家贸易形成对比，同时考虑数据可得性，最终选取2010—2018年甘肃省同23个主要贸易国的贸易面板数据作为实证样本。结合随机前沿引力模型，参考盛斌和廖明中[10]的研究，构建实证模型为：

ln Tijt=β0+β1ln disij+β2ln gdpit+β3ln gdpjt+β4ln pgdpit+β5ln pgdpjt+β6IITijt+vijt-uijt。

(5)

式(5)中，被解释变量为Tijt，即t时期区域i与区域j的贸易量；解释变量disij表示区域i和区域j之间的球面距离，数据来源于YoviSun工具集①；gdpit和gdpjt表示t时期区域i和区域j国内生产总值，反映各区域供给与需求能力，数据来源于《甘肃发展年鉴》和WDI世界发展指数数据库；pgdpit和pgdpjt表示t时期区域i与区域j的人均国内生产总值，反映各区域经济发展水平及代表性需求水平；IITijt表示t时期区域i和区域j的人均国内生产总值差额的绝对值，该值越小说明代表性区域间需求重叠水平越高，贸易互补性越差。其中，变量disij、gdpit、gdpjt、pgdpit、pgdpjt为引力模型中的常规设置变量，IITijt不属于引力模型中的一般形式，将通过似然比检验决定是否纳入方程。

四、实证结果

本文使用Frontier4.1软件，通过相关检验后，选择时变随机前沿引力模型估计甘肃同主要贸易国的贸易效率与潜力。

(一)随机前沿引力模型假设检验与实证结果

为了确定随机前沿引力模型适用性、相关变量选取以及是否采用时变方法，本文做出了3个假设：(1)假设不存在贸易非效率项；(2)假设不考虑相似需求因素；(3)贸易非效率不随时间变化。假设检验结果如表1所示，结果表明采用随机前沿方法是适合的，同时，随机前沿模型中应剔除IITijt变量，使用时变方法更为恰当。

表1 似然比假设检验结果

进一步，本文使用时变模型分别对进口与出口进行回归估计，同时也采用非时变模型进行对比，从侧面也检验了回归结果的稳健性。具体结果见表2。

表2 随机前沿引力模型估计结果

通过时变模型的估计结果可以看出η十分显著，表明非效率项随时间变化，时变模型更加适用。但在进口估计值中η系数为负，出口估计值中η系数为正，说明甘肃省出口效率随时间而增加，甘肃省进口效率随时间而减少。在进口方面，甘肃同主要贸易国首都的距离对进口显著负相关，符合引力模型的理论预期；从经济规模来看，贸易双方的经济规模都同进口呈显著正相关；甘肃省人均GDP对进口规模有抑制作用，这可能是因为甘肃人均GDP升高促进其与国内市场的关联度，进口转为国内市场商品替代。从出口方面看，甘肃省人均GDP和GDP的提高均对甘肃省出口产生了抑制作用，这可能是因为随着甘肃经济规模的不断提高，大多数出口转向国内市场，通过国内消费带动了甘肃省经济进一步循环；而国外GDP上升对甘肃省出口的抑制作用可能是由于甘肃省出口产品品种多为初级产品且质量处于较低水平，国外GDP的上升会寻找更高质量的替代产品。

(二)贸易效率与贸易潜力分析

1.贸易效率分析

按照检验结果，本文使用时变随机前沿引力模型估计甘肃省同主要贸易国家2010—2018年的出口效率以及进口效率(见表3和表4，由于数据缺失或者当年没有贸易额，以符号“-”表示)。

通过表3可以看出，甘肃省与主要贸易国的出口效率从2010—2018年总体呈上升趋势。2013—2018年甘肃省同智利、美国、哈萨克斯坦、澳大利亚、蒙古的出口效率位居前5，但同蒙古的出口效率一直不足0.5，且甘肃省与新西兰、泰国、比利时、瑞士、法国、荷兰、巴西的出口效率一直低于0.1，说明甘肃省整体的出口效率偏低。

表3 2010—2018年甘肃省同主要贸易国的出口效率

分区域来看，2018年甘肃对中亚(0.74)的出口效率最高，对北美(0.57)的出口效率次之，对南美(0.43)、大洋洲(0.35)的出口效率相对较高，对东亚(0.27)、东盟(0.19)、欧洲(0.11)、南亚(0.10)的出口效率较低。2013年后，甘肃对“一带一路”沿线国家的出口效率一直在提升，至2018年平均效率为0.28，其中同哈萨克斯坦(0.74)出口效率最高，蒙古(0.45)、印度尼西亚(0.37)次之，同泰国(0.01)的出口效率最低②。

通过表4得知，2010至2018年甘肃省平均进口效率持续降低，至2018年整体进口效率为0.076，与随机前沿引力模型中进口估计值的η系数为负相一致。其中，甘肃同美国、马来西亚、印度尼西亚、新加坡、荷兰进口效率较高，同瑞士、新西兰、澳大利亚、蒙古、法国进口效率较低。

表4 2010—2018年甘肃省同主要贸易国的进口效率

分区域来看，2010—2018年甘肃省同所有区域进口效率均呈现下降趋势，说明甘肃省对外贸易中的进口问题更加需要注意，需要进一步提高进口效率。其中，2018年甘肃省同北美、东盟的进口效率较高，分别为0.18和0.16，同东亚(0.05)、欧洲(0.05)、南美(0.05)、南亚(0.05)、中亚(0.03)、大洋洲(0.01)的进口效率相对较低。2018年，甘肃省同“一带一路”沿线国家整体进口效率均值为0.1，高于整体的进口效率，说明“一带一路”建设对促进进口效率有一定作用。其中，甘肃省同马来西亚(0.23)、印度尼西亚(0.17)、新加坡(0.15)进口效率相对较高，同印度(0.05)、俄罗斯(0.04)、哈萨克斯坦(0.03)、蒙古(0.01)的进口效率相对较低。

甘肃省整体的出口、进口效率水平普遍较低，并且与不同国家之间差异较大。计算甘肃同主要贸易国2010至2018年出口效率以及进口效率的方差，得出甘肃省整体出口效率方差均值为0.001 3，整体进口效率方差均值为0.003 9。其中，甘肃省同澳大利亚、德国、俄罗斯、加拿大、马来西亚、美国、蒙古、日本、新加坡、印度尼西亚的出口效率变化波动较大，同德国、韩国、荷兰、加拿大、马来西亚、美国、泰国、新加坡、意大利、印度尼西亚、英国、智利的进口效率变化波动较大。说明同这些国家的贸易更容易受到非效率因素影响。

2.贸易潜力分析

一般来说，由式(4)可计算出甘肃省同主要贸易国的前沿贸易量，而贸易潜力的大小可以通过实际贸易额与贸易效率的比值来表示，从而得出甘肃省同主要贸易国出口潜力以及进口潜力大小。

司增绰等[20]提出，时变随机前沿引力模型测出的贸易潜力由于非效率项u中没有具体的非效率因素，因而测得的贸易潜力较大；运用一步法测得的贸易潜力由于非效率项具有具体的非效率因素，测得的贸易潜力较小③。运用前者测得的贸易潜力定义为理论贸易潜力，是不受人为非效率因素影响后的贸易估计值，是对贸易双方经过长时间的、克服人为非效率因素后的贸易额的预测，有利于研究贸易双方的长期贸易关系；运用后者测得的贸易潜力定义为拓展贸易潜力，是对当前非效率因素下双边贸易额的估计，对研究贸易双方短期贸易关系具有较大的应用价值与意义。双边贸易额从拓展贸易潜力增加到理论贸易潜力需要贸易双方努力克服非效率因素，而这需要很大的时间成本。当理论贸易潜力大于实际贸易额或拓展贸易潜力时，认为贸易主体存在贸易拓展增长空间；当理论贸易潜力小于实际贸易额或拓展贸易潜力时，则认为贸易主体面临贸易拓展增长压力，是不可长期持续的。

通过拓展贸易潜力与理论贸易潜力分析甘肃省同主要贸易国的进口潜力、出口潜力。限于篇幅，本文仅列示2018年的贸易潜力结果(见表5和表6)。

通过表5拓展出口潜力来看，2018年甘肃省同主要贸易国的出口潜力提升空间以及出口拓展增长空间有很大差异，甘肃省同23个主要贸易国的出口潜力提升空间均为负值，且均值为-0.74，这说明甘肃省同主要贸易国的出口潜力已经没有太大的提升空间，甘肃省应当着重于出口拓展当中。与出口潜力提升空间不同，短期内甘肃省同23个主要贸易国出口拓展增长空间不存在负增长，只有同泰国、哈萨克斯坦、新加坡、印度尼西亚的短期出口拓展增长空间维持不变，而出口拓展空间呈现正增长的国家应当是甘肃省短期内出口拓展的目标。从代表长期的理论出口潜力来看，甘肃省只同印度尼西亚、美国、加拿大出口潜力提升空间是正增长，但甘肃省在长期具有强劲的出口拓展增长空间，同所有的贸易国出口拓展增长空间均为正值，其中印度(442%)、新西兰(360%)、泰国(359%)、瑞士(351%)、法国(350%)是甘肃省实现长期出口拓展增长的重点目标市场。

通过表6可以看出，甘肃省在进口潜力及进口拓展空间上短期均没有较大提升与增长空间，应当努力改善人为非效率项影响因素，着眼于长期，以实现在长期中促进进口拓展增长。智利是长期唯一双向增长的国家，且进口拓展增长空间达到1 819%，是未来甘肃省进口贸易首要的贸易伙伴，其次则是瑞士(598%)、蒙古(492%)、新西兰(383%)、哈萨克斯坦(231%)。

五、结论与建议

(一)结论

利用随机前沿引力模型，估计甘肃省同主要贸易国的贸易效率与潜力，并将“一带一路”和非“一带一路”沿线贸易国进行对比，主要发现：(1)甘肃省整体出口、进口效率水平低下，且与不同国家和地区之间效率水平差异很大，但出口效率普遍高于进口效率。同“一带一路”沿线地区贸易效率持续提升，且高于整体平均水平，其中同中亚地区出口效率最高，同东盟地区进口效率最高。(2)甘肃贸易潜力提高空间处于减少态势，贸易拓展增长空间处于大幅增长态势。甘肃省与“一带一路”沿线主要贸易国家中的俄罗斯、马来西亚、泰国、新加坡、印度、印度尼西亚具有较高的出口潜力提升空间或出口拓展增长空间，与哈萨克斯坦、蒙古具备较高的进口拓展增长空间。另外，印度尼西亚、美国、加拿大仍有一定出口潜力增长空间，为长期出口贸易增长对象；与印度、新西兰、泰国、瑞士、法国具有较大出口拓展空间，为长期出口贸易拓展对象；智利具备进口潜力增长空间以及进口拓展提升空间，为甘肃省长期进口拓展的首要对象，而瑞士、蒙古、新西兰、哈萨克斯坦为甘肃省长期进口贸易拓展对象。

(二)政策建议

1.立足省情，贯彻新发展理念，积极融入双循环发展新格局

内需水平的提高对进口有正向促进作用，也是国内国际双循环相互促进的重要路径。新发展格局中，甘肃作为丝绸之路经济带黄金段，在国内国际双循环相互促进方面要展现应有的担当。打铁还需自身硬，要在新发展格局中发挥更大作用就需要立足省情，贯彻新发展理念，积极融入国内大循环，拓展国际大循环发展空间。立足省情，要在新发展格局中找准定位；贯彻新发展理念，要有科学的发展目标导向。第一，要强化基础设施，协同推进省内、省际和对外通道综合建设。第二，推进“兰白科技创新改革试验区”“兰白自主创新示范区”发展，发挥其在甘肃发展中的开放排头兵、创新发动机、协调加油站作用。第三，加快兰州新区产业和人才聚集，打造西部经济增长极。第四，推动旅游文化产业结合与发展，提高旅游产业的竞争力与立体感，面向国内国际提升甘肃的影响力和品牌力。第五，延长“兰洽会”辐射半径，提升展会国内外影响力，促进省内招商引资。

2.依托贸易拓展增长空间大的国家，促进“外循环”发展

通过对甘肃省贸易潜力的分析发现，甘肃省贸易潜力提升空间正在逐步减少，当此之时应注重非效率因素影响，持续降低贸易阻力，探索提升贸易潜力空间。实证结果显示，印度、新西兰、泰国、瑞士、法国这些国家同甘肃的出口贸易具有很大的贸易拓展增长空间，智利、瑞士、蒙古、新西兰、哈萨克斯坦同甘肃的进口贸易具有很大的贸易拓展增长空间，应当加强同这些国家的联系，特别是具有区位优势的中亚市场，有针对性地扩大同这些国家的贸易联系，并以此为海外据点对周边国家进行贸易空间拓展。与此同时，甘肃省要持续改进贸易环境，积极拓展贸易外延边际，在双循环背景下，进一步探索“外循环”所带来的积极作用。

3.依托RCEP，深度融入“一带一路”建设

甘肃同东盟、南亚和大洋洲的贸易出口效率相对较低，但在进口效率方面，同东盟较高。新发展格局下，“一带一路”仍是双循环相互促进的重要市场，东盟则是“一带一路”倡议的前期重点区域。RCEP的签订将进一步改善中国同相关国家的贸易环境，同时陆海新通道的畅通也为甘肃南向贸易提供了便利条件，甘肃应该借助RCEP的签订和与东盟进口贸易的基础，深耕RCEP相关国家市场，持续推进相互交流与合作，拓展贸易新空间。

注释：

①YoviSun工具集网站网址为：http：//tool.yovisun.com/longlt/。

②区域按照国家所在地区划分，区域出口效率为该年区域内国家的出口效率均值，进口效率类似。

③一步法测算由Battese和Coelli于1995年提出，处理中将非效率项替换为具体影响因素。本文在测算中参考谭秀杰、司增绰等的研究，选取的影响因素为关税率、基础设施水平、政府支出差距、货币自由度差距、贸易自由度差距、投资自由度差距、金融自由度差距，并用“一带一路”倡议提出作为虚拟变量。由于一些数据缺乏省级层面的测算，处理中采用国家层面数据，估算中可能存在一定误差。

④在表5和表6中，S代表短期，L代表长期。以出口为例(进口类似)，出口潜力(SE1)等于实际出口额与一步法的贸易效率的比值；出口潜力(LE1)等于实际出口额与时变随机前沿引力模型的贸易效率的比值。拓展出口潜力(SE2)由将各变量的原始数据代入一步法模型所得；理论出口潜力(LE2)由将各变量的原始数据代入时变随机前沿引力模型所得。另外，长短期中的出口潜力提升空间(SE3、LE3)和出口拓展增长空间(SE4、LE4)计算公式为SE3=(SE2/SE1)-1；SE4=(SE2/TE)-1；LE3=(LE2/LE1)-1；LE4=(LE2/TE)-1。2010—2017年各项数据略。