贸易制度安排对中国农产品出口“一带一路”沿线国家贸易效率的影响——基于时变随机前沿引力模型的实证分析

曹芳芳，张 静，李先德

（1.中国农业科学院农业经济与发展研究所，北京市 100081；2.北京物资学院经济学院，北京市 101149）

一、引言

根据《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》，推动共建“一带一路”高质量发展、深化经贸投资务实合作是构建高水平开放经济新体制的重要组成部分。“一带一路”沿线国家大部分是发展中国家，农业经贸合作是双方合作的重点，因此在新发展格局背景下，探索中国与“一带一路”沿线国家在农业经贸领域的有效合作方式和路径，畅通国内国际双循环，具有重要的理论意义和现实必要性。

“一带一路”倡议的不断推进使得“一带一路”沿线国家成为我国农产品出口的主要目的区域。联合国商品贸易统计数据库（UN Comtrade）资料①显示，中国对“一带一路”沿线国家②的农产品出口额2000—2020年二十年间年均增长8.92%，但在2000—2019年，其占中国农产品的比重从85.23%下降到83.76%，但由于2020年新冠肺炎疫情对农产品远距离贸易产生了较大冲击，而“一带一路”沿线国家离中国较近，占比提高到97.81%。从贸易趋势可以看出，除2020年外，中国对“一带一路”沿线国家农产品出口额虽然绝对值增幅较大，但相对份额即占比增长较为缓慢，甚至近年来有所下滑。农产品出口贸易效率受贸易双方合作制度的影响较大，但目前对贸易制度安排形式及存续时长对农产品贸易效率影响及机制的研究较少。为明确影响中国农产品出口“一带一路”沿线国家贸易效率提升的贸易制度和政策制约因素，需从理论和实践两方面全面评估贸易制度安排对贸易效率的影响及内在作用机理。

二、文献综述

已有研究主要从贸易效率、贸易潜力及其影响因素等方面评估中国与“一带一路”沿线国家的农产品贸易，研究表明中国与“一带一路”沿线国家农产品贸易潜力较大，但贸易潜力存在明显的地域差别。谭晶荣等[1]发现，中国与哈萨克斯坦、塔吉克斯坦在肉类和制品、水果蔬菜、纺织纤维、未加工材料等四类主要农产品贸易上具有很大的潜力。王瑞等[2]关于中国对“丝绸之路经济带”沿线国家农产品出口潜力的研究表明，中国与德国、俄罗斯、土耳其等总体农产品贸易潜力居前列，与印度、伊朗、土库曼斯坦等农产品贸易潜力偏小。刘宏曼等[3]的研究表明，中国与沿线国家的农产品贸易效率自1995年以来不断提升，平均贸易效率为46%；农产品贸易潜力较大的国家主要是东盟和南亚的国家，潜力较小的国家主要是中亚五国以及不丹和尼泊尔等。赵金鑫等[4]发现，中国对沿线各国的农产品出口效率表现出较大的国别差异，尤其是对中东欧、南亚和部分中东国家出口效率较低，面临较大阻力。

已有研究普遍认为，人口、经济、贸易协定、基础设施、贸易便利化等是影响中国农产品出口“一带一路”国家的重要因素。李浩学等[5]认为，人口总量、人均GDP 都与农产品贸易潜力显著正向相关，而地理距离与之显著负向相关；自贸协定、航运条件及运输设备有利于农产品贸易，而关税、结关时间和投资开放度会阻碍农产品贸易发展。有研究显示，不同区域沿线国家参与的区域自由贸易协定对中国农产品出口效率的影响较为复杂，大阿拉伯自贸区和中部欧洲自贸区的建立呈现积极效应，而南亚自贸区及欧盟活跃的区域内贸易对中国出口造成了不利影响，中国-东盟自贸区对提升中国农产品出口效率并未产生预期的积极作用[4]。还有少数学者考虑了制度环境和贸易便利化的影响[3-6]。刘宏曼等[3]发现，加入世界贸易组织（WTO）、亚洲太平洋经济合作组织（APEC）以及自由贸易协定（FTA）的生效能显著提高贸易效率，政府支出增加及贸易、投资、商业自由度提高有利于降低农产品贸易非效率。韩啸等[3]等认为，如果东南亚、南亚地区的交通设施建设水平达到全球平均水准，将促使中国与该地区的农产品贸易量提高25%左右，而签署自贸协定将促使其提高77%。

整体来看，关于贸易制度安排形式及存续时长对中国农产品出口效率影响的研究较为少见，而关于贸易制度对贸易影响的研究多集中于外企绩效、新型出口和文化产品贸易[7-9]方面，关于其对国内农产品出口贸易效率影响的研究比较缺乏。阿尔瓦雷斯（Alvarez）等[10]指出，贸易双方的制度水平和制度距离对双边贸易的影响作用随时间递增，并且其对农业及原材料的影响超过对制造业和服务业的影响，随着国际贸易环境不确定性不稳定性的增强，贸易制度安排形式及存续时长对农产品出口效率的影响已不容忽视。

从研究方法来看，对于贸易潜力的测算多采用引力模型或扩展的引力模型[11-12]，并利用引力模型得到的模拟值与实际贸易额两者之间的比值来测算贸易潜力，但该结果仅是各影响因素对进出口贸易额的平均值，忽视了一些难以量化或者不可观测的主观贸易阻力如政策因素、制度因素的影响，所计算的贸易潜力并不能真实反映国家之间的贸易潜力[13]。为解决该问题，随机前沿引力模型被引入贸易研究领域，并经过法瑞尔（Far⁃rell）[14]、莱文斯坦（Lebenstein）[15]、艾格纳（Aigner）等[16]、缪森（Meeusen）等[17]、阿姆斯特朗（Arm⁃strong）[18]的发展和完善，从理论上论证了随机前沿引力模型用于贸易效率研究的可行性。随机前沿引力模型纳入了技术无效率项，比传统引力模型更加科学合理，因此在贸易领域得到国内学者的广泛应用[19-21]。

本文基于2000—2020年中国对“一带一路”沿线国家农产品出口数据，采用随机前沿引力模型探究贸易制度安排对中国农产品出口“一带一路”沿线国家贸易效率的影响及作用机制，并在此基础上进一步测算出口贸易效率，对不确定性背景下促进中国农产品出口“一带一路”沿线国家具有重要的理论和现实参考价值。

三、研究方法与数据说明

（一）随机前沿引力理论模型

参考艾格纳等[16]、缪森等[17]和阿姆斯特朗[18]对随机前沿引力模型的理论研究，模型随机扰动项包含随机误差项和非负的技术无效率项，其中，前者反映外界随机冲击的影响，后者捕捉贸易过程中难以观测的非效率因素影响，公式为：

其中，Tijt代表i、j两国在t年的实际贸易值，Tijt*代表i、j两国在前沿条件下的最大贸易潜力值，此时不存在贸易非效率，xijt表示人口、经济、地理距离等影响因素，β为影响系数，随机误差项为vit，贸易非效率项为uit，TEijt代表贸易效率。TEijt∈[0，1]，其取值越接近1，代表贸易效率越高，贸易潜力越小。当TEijt取值为1时，表明不存在贸易非效率；当TEijt取值为0 时，贸易效率最低。对式（1）两边取对数，得到：

借鉴巴特西（Battese）等[22]的“一步法”，贸易非效率模型和随机前沿引力模型分别写为：

其中，zit代表影响贸易非效率的因素，α为贸易非效率影响因素的待估参数，εit为随机误差项。vit和uit相互独立，uit服从截尾正态分布。

由于本文数据属于跨期面板数据，为了准确衡量中国农产品出口的贸易效率是否随时间变化，在模型中引入时间因素[23]，其表达式为：

其中，T表示观察期数，η表示贸易效率随时间变化的特征值。当特征值为正（负）时，贸易非效率随时间递增（递减），贸易效率递减（递增）；当特征值为0 时，则贸易效率不存在时间效应，此时应采用不含时间变量的非效率模型（5）。

（二）计量模型设定与数据说明

根据式（6），随机前沿引力模型的具体计量形式为：

其中，i为出口目的国，j代表中国，t为年份，Tijt为中国对“一带一路”沿线各国的农产品出口额，等式右边为解释变量。变量PGDPit和PGDPjt衡量经济发展水平，分别为中国和出口目的国的人均GDP（2010年不变美元口径）；变量POPit和POPjt衡量市场需求，分别对应中国和出口目的国的人口规模，一个国家市场需求越大，其农产品进口规模越大，反之，越小；GAPijt衡量人均GDP的差距，林德假说认为，两国经济发展差距越大，重叠需求越小，贸易的可能性也越小；DISijt表示两国首都之间的地理距离，用以衡量它们之间的贸易成本，距离越远，贸易成本越高，越不利于两国之间的贸易。汇率变化会直接影响贸易的成本收益，因此采用出口目的国货币对人民币的汇率（EXCHAijt）控制其影响；人均耕地面积（PLANDit）和农业产值占GDP 的比重（AGRit）衡量出口目的国农业资源禀赋，农业资源禀赋越好，农产品进口需求越小；DEP衡量出口目的国的贸易依赖度，一般而言，贸易依赖度越高，贸易开放程度越高，进口中国农产品的可能性也就越大。除DISijt数据来源于法国智库国际研究中心数据库（CEPII）③外，其余变量数据均来自世界银行世界发展指标（WDI）数据库④。

进一步，构建贸易非效率模型：

其中，变量FTA代表中国是否与出口目的国签署自由贸易协定，如是，FTA取值为1，否则，取值为0。研究表明，FTA的签署对双方贸易有积极影响[21]。WTO代表出口目的国是否加入WTO，是取值为1，否取值为0。贸易制度安排包括形式和存续时长两方面：一方面，利用是否签署FTA和是否共同加入WTO等典型贸易制度安排形式来探究其对贸易效率的影响差异；另一方面，利用“一带一路”沿线国家与中国签署FTA 和加入WTO 的年限替换上述两个变量，探究贸易制度安排存续时长对贸易效率的影响差异。其中，变量FTA_time表示从签署FTA初始年份到t年的时长，WTO_time表示从加入WTO年份到t年的时长。变量proit、intit、judit、taxit、spendit、busiit、laborit、moneyit、tradeit、investit和finanit分别代表产权保护程度、政府干预程度、司法效率、税收负担、财政支出以及商业、劳动、货币、贸易、投资、金融方面的自由度，各指标取值范围为0～100，指标评价好坏与分值高低正相关。这些指标多维度、外生地衡量各国社会经济制度和对外开放程度[24-25]，数据来源于美国传统基金会数据库（Heritage Foundation Data⁃base）⑤，具体描述性统计见表1。

表1 模型变量选取及描述性统计

（三）数据来源

农产品定义采用WTO 口径，数据来源于UN Comtrade数据库⑥，具体包含HS1992编码01-24章以及5101、5102、5103、5201、5202 和5203 品目的所有农产品。排除数据缺失较多的国家，数据缺失较少的国家采用插值法和趋势外推法补全，最终选取2000—2020年“一带一路”沿线的58 个国家作为研究样本（详见表2）。

表2 研究样本包含的国家

四、实证结果分析与讨论

（一）模型适用性检验

函数模型的设定是否合理对模型结果影响很大，因此，需要对模型进行适用性检验。第一步，检验是否存在贸易非效率；第二步，检验贸易非效率是否随时间变化。根据表3的检验结果，两个检验的LR 统计量分别为196.13 和193.99，均通过了1%的显著性水平检验，即拒绝了“贸易非效率不存在”和“贸易非效率不随时间变化”的原假设，表明应采用时变随机前沿引力模型。

表3 随机前沿引力模型假设检验

（二）时变随机前沿引力模型回归结果

系数为正，但并不显著，意味着中国和“一带一路”各国之间人均GDP的差距并没有对中国农产品出口产生影响，林德假说成立；地理距离（lnDISij）的系数显著为负，表明两国距离的增加会增加贸易运输成本，不利于中国农产品出口；汇率（EXCHAij）的系数为负，但数值较小，表明汇率的变化对中国农产品出口产生了轻微的不利影响；人均耕地面积（PLANDi）和农业产值占GDP 比重（AGRi）的系数为负，意味着出口目的国人均耕地面积越大，农业产值占GDP比重越高，其农产品自给能力越强，对中国农产品的进口需求越小，但人均耕地面积的影响并不显著；贸易依赖度的（DEP）的系数显著为正，表明对外贸易依赖度越高，越有利于中国农产品出口。

（三）贸易非效率模型回归结果

表5的估计结果包括随机前沿引力模型和贸易非效率模型两部分。贸易非效率模型的γ值为0.999，表明其设定较为合理，信息比较全面。

在表5的随机前沿引力模型中，大部分影响因素的影响方向和显著性与表4中的回归结果相比并没有太大的变化。不同的是，农业产值占GDP比重（AGRit)系数显著为正，这意味着出口目的国农业产值在GDP 中的占比越高，其农产品需求越大，对中国农产品的进口需求也就越大。

表4 时变随机前沿引力模型的估计结果

在表5的贸易非效率模型部分，从贸易制度的影响来看，FTA对贸易非效率的影响是负向的，但系数并不显著，这可能是因为中国只与少数国家签署了FTA；WTO的系数为-1.393，通过了5%的显著性水平检验，表明出口目的国加入WTO 能够显著促进中国农产品出口“一带一路”国家贸易效率的提升。中国在2001年加入WTO，如果出口目的国也是WTO 成员，这表明双方贸易均要遵守WTO 的非歧视原则、自由贸易原则和公平竞争原则，贸易双方可自动获得最惠国待遇，从而在很大程度上消除贸易非效率，对中国农产品出口产生积极影响。贸易双方共同加入WTO的贸易制度安排能有效提升贸易效率。

表5 制度因素对贸易非效率模型的影响

从社会经济制度的影响来看，与预期方向有所差异。出口目的国的司法效率(judit)、货币自由度（moneyit）、投资自由度（investit）、贸易自由度（tradeit）和金融自由度（finanit）显著降低中国农产品出口的贸易非效率。这可能是因为，出口目的国政府司法效率越高，货币、投资、贸易、金融自由度越高，越有利于这些国家在国际上的贸易往来，农产品贸易同样受益于这些基础的社会经济制度，从而有利于消除中国农产品出口的贸易障碍，提高贸易效率。财政支出（spendit）、商业自由度（busiit）对贸易非效率产生了显著的正向影响，不利于贸易效率的提升。对58个“一带一路”国家政府财政支出的评价并不高，在财政支出状况不好的情况下，政府通常会通过提高税率来扩大税收，而税收负担较重，会对贸易效率产生不利影响。出口目的国商业自由度高，会吸引出口国投资商在当地投资生产，并可能对出口国贸易形成挤出效应，从而对贸易效率产生不利影响。农产品的生产依赖于土地，土地的不可转移性导致该挤出效应在农产品贸易领域不如在工业品贸易领域明显，但该效应仍然存在，只是影响程度较小。busiit的系数为0.109，在1%水平上显著，说明商业自由度提高会对农产品贸易形成挤出效应，并降低贸易效率。综上所述，不同维度的社会经济制度因素对贸易非效率的影响方向与程度存在较大差异，因此，利用单一指标衡量制度因素会导致研究结论有偏。

为考察贸易制度存续时长对中国农产品出口“一带一路”国家贸易效率的影响，本文把贸易国是否与中国签署FTA替换成与中国签署FTA的年限FTA_time（从签署FTA初始年份到t年的时长），把是否加入WTO 替换成加入WTO 的年限WTO_time（从加入WTO年份到t年的时长），进一步观察贸易制度存续时长是否对贸易效率产生影响。根据表6，FTA_time的系数为-0.141，通过了10%的显著性水平检验，表明双方签署自由贸易协定的时长每延长1年，能够消除0.141%的贸易非效率，即可提高中国农产品出口效率0.141%。WTO_time的系数也为负，但没有通过显著性水平检验。

通过分析可知，出口目的国与中国是否签署FTA对中国农产品出口效率的影响为正，且双方签署FTA的时间越长，出口贸易效率提升越显著；出口目的国加入WTO对中国出口农产品的效率有显著提升作用，但加入WTO 时长对中国农产品出口效率的正向影响并不显著。这可能是因为，加入WTO后，农产品自由贸易的相关规定在WTO制度下自动执行，贸易效率得到提升，但随着时间的推移，成员国逐渐增多，协商推动农产品自由贸易的谈判难度逐渐增大，达成协议的难度也增大，致使加入WTO 时长无法对提升贸易效率产生显著影响。而两国之间的自由贸易协定则不然，农产品贸易领域的谈判相对容易，且自由贸易协定执行时间越长，双方农产品贸易领域开放程度较高，从而有利于消除贸易非效率，提升贸易效率。

（四）稳健性检验

为了进一步检验贸易制度安排对中国农产品出口“一带一路”国家贸易效率影响的稳健性，本文用所有产品最惠国简单平均税率（MFN_Rate）来代替FTA和WTO。由于签署FTA和加入WTO的一个重要目标是降低关税从而促进贸易，因此用关税作为外贸制度安排的稳健性检验变量是比较合理的。根据表7的回归结果，MFN_Rate的系数为0.072，通过了1%的显著性水平检验，表明关税税率越高，对中国农产品出口效率的负面影响越大。这从另一面证明，降低关税税率的贸易制度安排有利于减少中国农产品出口障碍，从而提高出口效率。衡量出口目的国经济社会制度影响的回归系数大小较表6结果略有变化，但影响的方向和显著性变化不大，回归结果较为稳健。

表6 贸易制度存续时长对贸易非效率影响的估计结果

表7 关税税率对贸易非效率影响的估计结果

五、贸易效率分析与贸易潜力测算

为比较2000—2020年中国农产品出口“一带一路”国家贸易效率的差异，本文进一步计算各国贸易效率的平均值，详见表8。整体来看，中国对“一带一路”各国的平均贸易效率较低，大多数国家的贸易效率未超过0.5，这意味着制约农产品贸易效率提升的现实障碍比较大，中国农产品出口具有较大潜力。按贸易效率高低排序，贸易效率在0.5以上的国家有马来西亚、日本、黎巴嫩、新加坡、文莱、韩国、约旦、吉尔吉斯斯坦、俄罗斯、印尼和蒙古；贸易效率在0.3～0.5 之间的国家有巴林、波兰、阿联酋、泰国、越南、北马其顿、哈萨克斯坦、以色列、捷克、立陶宛、菲律宾、摩尔多瓦、爱沙尼亚、斯里兰卡和乌克兰；贸易效率小于0.3 的国家有科威特、马尔代夫、格鲁吉亚、保加利亚、克罗地亚、塞尔维亚、阿曼、白俄罗斯、缅甸、印度等国家。尽管中国与东盟国家签署了FTA，但对这些国家的农产品出口贸易效率并不高，表明中国对这些国家的农产品出口还有很大潜力。

表8 2000—2020年间中国农产品出口“一带一路”沿线各国贸易效率平均值

为观察中国对“一带一路”沿线国家农产品出口贸易效率的变化趋势，本文计算了2000—2020年中国农产品出口“一带一路”沿线国家贸易效率的平均值，如表9所示。整体来看，贸易效率平均值呈现震荡上行趋势。贸易效率在2002年、2009年、2012—2014年和2019年这几个时间节点突然下降，这与中国当时的经济形势密切相关。中国于2001年11月加入WTO，2002年中国农产品贸易所面对的整个形势与之前受限制时截然不同，贸易效率测算的宏观经济背景发生了变化，因此其贸易效率偏低，贸易潜力变大，2002—2008年贸易效率的逐渐上升间接验证了这一点。2009年美国金融危机暴发并对中国产生影响，粮食危机也同时发生，当时世界大部分国家出台了以粮食为主的农产品贸易限制措施，这也影响了中国的农产品出口。2012—2014年是中国国内经济结构转型和“一带一路”倡议提出的初始时期，宏观政策的变化影响了中国农产品出口效率，在短期内导致了农产品出口效率的降低。随着FTA 和“一带一路”倡议的稳步推进，中国整体的农产品出口效率逐步提高，但仍然偏低。2018—2019年发生的中美贸易摩擦也冲击了中国农产品出口效率。截至2020年12月底，中国对“一带一路”沿线国家的出口贸易效率仅为0.347，未来还有很大的提升空间。

表9 2000—2020年中国农产品出口“一带一路”沿线国家贸易效率

为考察中国对“一带一路”沿线不同区域农产品出口贸易效率的变化趋势，本文将58 个国家划分为六个地区：东北亚、东南亚、南亚、西亚北非、中东欧和中亚，并分区域计算2000—2020年这些国家贸易效率的平均值。在表10 中，六个区域的整体变化趋势表现为波动增长，2000年各区域按农产品出口贸易效率由高到低排序为东北亚、东南亚、西亚北非、中东欧、南亚和中亚；到2013年“一带一路”倡议提出时，其排序变为东北亚、中亚、东南亚、西亚北非、中东欧和南亚；2020年，其排序变为东南亚、东北亚、西亚北非、中东欧、中亚，最后是南亚。可以发现，作为中国农产品传统出口目的国的东南亚和东北亚贸易效率较高，且呈现逐渐上升趋势，南亚地区效率整体偏低，中亚和中东欧地区出口效率出现较大幅度提高，这可能是因为，“一带一路”倡议的推行以及中欧货运班列的开通与快速增加，便利了中国农产品向这些国家的出口，提升了贸易效率。

表10 2000—2020年中国农产品出口“一带一路”沿线各地区贸易效率

表11 为2020年中国农产品出口“一带一路”沿线各国的贸易效率和贸易潜力。从贸易潜力看，贸易潜力较大的国家主要有印度、日本、越南、印度尼西亚、缅甸、俄罗斯、泰国等国，而亚美尼亚、波黑、文莱等国贸易潜力较小。从2020年农产品出口规模来看，中国对印度、缅甸、俄罗斯的出口规模均超过20 亿美元，但这些国家的贸易效率均低于0.5，其中印度仅为0.160，说明这些国家的贸易潜力至少还有50%的增长空间。根据测算，2020年中国与“一带一路”沿线58个国家的平均贸易效率仅为0.475，农产品出口贸易潜力为1 534.93 亿美元，是2020年实际贸易额729.48亿美元的2.10倍，这意味着，一旦消除中国和“一带一路”沿线国家的贸易障碍，出口“一带一路”国家的农产品能在当前基础上增加1.1倍。

表11 2020年中国农产品出口“一带一路”沿线各国的贸易效率、贸易额和贸易潜力

六、结论与启示

基于UN Comtrade 数据库，本文在分析中国对“一带一路”沿线58 个国家2000—2020年农产品出口变动趋势的基础上，利用时变随机前沿引力模型考察了贸易制度安排及存续时长对出口贸易效率的影响及作用机制，并测算了贸易潜力。

（一）结论

第一，2001—2020年间，中国对“一带一路”沿线国家农产品出口规模保持年均8.92%的较高增长速度，表明中国农产品对“一带一路”国家的出口呈增长趋势，前景广阔。从贸易效率来看，中国农产品出口“一带一路”沿线国家的平均效率随时间推移逐渐提升，但整体水平不高，2020年中国对“一带一路”沿线58 个国家的出口贸易效率仅为0.475，表明尚有50%的贸易潜力可挖掘，但同时也意味着中国与“一带一路”沿线58个国家的农产品贸易阻力较大，尤其是对印度、日本、越南、印度尼西亚、缅甸、俄罗斯等国家。因此，中国需要进一步加强与“一带一路”沿线58 个国家的经贸合作，创造良好的贸易环境，消除相互的贸易壁垒，提升贸易效率，充分挖掘中国农产品出口潜力，使中国对“一带一路”沿线58个国家的农产品出口规模在当前的基础上得以增加。

第二，在影响中国对“一带一路”沿线国家农产品出口的因素中，中国和出口目的国人均GDP和人口规模、出口目的国农业产值占GDP 比重以及贸易依赖度对中国农产品出口具有显著的正向影响；两国之间的地理距离和经济差距、汇率、人均耕地面积对中国农产品出口具有显著负向作用。从贸易制度安排的影响来看，出口目的国与中国双方是否签署FTA对中国农产品出口效率的影响不显著，但双方签署FTA时间越长，其对出口贸易效率提升的作用越明显；出口目的国加入WTO 对中国农产品出口效率有显著提升作用，但加入WTO时长的正向影响并不显著。从社会经济制度来看，出口目的国司法效率、货币自由度、投资自由度、贸易自由度和金融自由度能够促进贸易效率提升，而财政支出越多，商业自由度越大，越不利于贸易效率的提升。

（二）启示

为提高中国对“一带一路”沿线国家的农产品出口效率，应着重从出口目的国贸易制度安排和社会经济制度角度进行考虑。加入促进自由贸易的国际组织（例如WTO），积极稳定地维持和延长双方已有的自由贸易协定时长，能够有效促进中国农产品出口效率提升。要在中国与“一带一路”沿线国家已有自由贸易区基础上，加快与“一带一路”沿线国家的双边和多边自贸区谈判。一是在双边自贸区方面，中国应尽快达成与斯里兰卡、摩尔多瓦、巴勒斯坦的自贸区协定，进一步升级与韩国的自贸区协定，快速推进和落实RCEP 协定内容，并进一步加强与南亚、中亚和中东欧等具有较大贸易潜力国家的接触和联系，提高和增加中国与“一带一路”沿线国家的经济一体化程度和贸易往来；二是与出口目的国达成协议，采取相关措施提高司法效率，促进贸易、投资、货币和金融自由度的提高，改善农产品贸易的社会经济制度环境，从而更有针对性地促进贸易效率的提高。

注释：

①详见https：//comtrade.un.org/data。

②指“一带一路”沿线56个国家，具体国家见文中数据说明部分。

③详见http：//www.cepii.fr/CEPII/en/bdd_modele/bdd_modele.asp。

④详见https：//data.worldbank.org.cn/indicator?tab=featured。

⑤详见https：//www.heritage.org/index/explore。

⑥详见https：//comtrade.un.org/data。