中国与“一带一路”沿线国家贸易关系研究

王鹤静

(南京审计大学，江苏 南京 211815)

一、引言

基于“一带一路”区域性经济合作平台，中国同“一带一路”沿线国家共同努力创造了举世瞩目的经济合作成果。从合作谅解备忘录到经济走廊、中外合作产业园区，从亚洲基础设施投资银行到丝路基金，从中欧班列到进口博览会，见证了中国与合作国家共同推进双边经贸合作的繁荣局面。由于合作国家资源禀赋各异、经济互补性较强，“一带一路”“五通发展”中的贸易畅通充分发挥了国家间的比较优势，实现优势要素充分流动和合理配置，推动产业合作实现优势互补，激发释放合作潜力，促进贸易的平衡发展。

从图1中可以看出，贸易额整体呈现先增加后减少随后回升的发展趋势，欧洲国家贸易额占总体比重相对较低，亚洲目前依然是“一带一路”贸易往来的发力主战场。

图1 2013～2020年中国与“一带一路”沿线的亚洲和欧洲国家的进出口贸易总额

自2013年我国提出共建“一带一路”合作倡议以来，第一个贸易高峰出现在2014年，2016年由于受到美国大选、英国脱欧等国际事件影响，进出口贸易额有所下降，随后贸易额逐步回升。“一带一路”官方网站资料显示，2017年，28个沿线国家同中国签署了“一带一路”合作文件，位居所有年份之首，这也为此后的贸易发展提供了政治保障。2019年“一带一路”贸易额达到了1.35万亿元的历史最高水平，2020年受全球新冠疫情影响贸易增速有所放缓。

基于“一带一路”贸易现状，本文将从中国同沿线国家的贸易密集度、贸易依赖度以及影响贸易往来的因素三个维度，来进一步探究“一带一路”建设下中国对外贸易关系未来的发展空间与应对策略。

二、文献综述

通过总结归纳已有文献，发现“一带一路”背景下贸易相关研究主要围绕贸易增长、贸易成本与贸易便利化三个维度展开。

关于“一带一路”合作倡议与贸易增长影响的相关研究，李慧玲等提出“一带一路”倡议下可以通过调整出口结构、提升产品竞争力、依托经济走廊建设、探索新的合作模式促进出口增长。孙楚仁等利用双重差分法实证发现“一带一路”倡议的提出显著促进了中国对“一带一路”国家的出口增长。刘洪铎和陈晓珊认为经济规模、固定贸易成本、可变贸易成本、多边阻力和生产率等是影响中国对“一带一路”沿线各国出口二元边际的重要因素。尚涛和殷正阳通过测算集约边际增长与新产品边际增长发现新产品边际是促进中国对外贸易增长的重要因素。卜晶晶和王博君验证得出“一带一路”倡议刺激出口数量增长和异质性产品出口增长。项松林认为“一带一路”制度化建设加强有利于促进沿线国家贸易增长。关嘉麟等实证发现“一带一路”倡议可以促进中国与沿线国家以及其自身对外的贸易增长。周建军等研究发现“一带一路”倡议使得沿线国家在中国贸易结构中的占比上升，但出现政策效果单边化效果。

关于中国与“一带一路”沿线国家的贸易成本影响研究，孙瑾和杨英俊回归发现基础设施情况以及贸易伙伴的贸易开放度和互补性与双边贸易成本负相关，贸易伙伴与中国的实际GDP差额、两国地理距离与贸易成本正相关。刘洪铎和蔡晓珊通过研究发现文化地理因素趋近、同为世贸组织成员国以及签署区域贸易协定均有助于降低中国与沿线国家的双边贸易成本。冯宗宪等通过引力模型检验发现在同“一带一路”沿线国家贸易中，贸易开放程度和加入WTO有助于双边贸易成本的降低，人均GDP差距越大双边贸易成本也越高。张静和武拉平通过计算贸易成本弹性，发现中国与沿线国家的贸易成本弹性不断下降但均大于0，说明各国均可通过降低贸易成本，产生贸易创造效应，增加双边贸易量。

关于中国与“一带一路”沿线国家的贸易便利化影响研究，张晓静和李梁通过实证发现沿线国家商业环境的改善对提高中国出口贸易流量作用显著。孔庆峰和董虹蔚通过测度发现口岸与物流效率、金融与电子商务对沿线亚欧国家间贸易流量的促进作用大于海关与边境管理和规制环境。程欣认为要提高我国贸易便利化水平，应加大与周边国家在基础设施建设方面的合作。陈继勇和刘燚爽测量发现2012～2016年沿线国家贸易便利化水平在东亚地区和中欧地区高于其余地区。杨青龙和吴倩通过灰色关联模型分析发现影响贸易便利化水平的主要因素包括口岸效率、规制环境、电子商务环境和海关环境。王微微和谭咏琳通过引力模型分指标测算得出金融与电子商务指标对贸易的影响最大，其次是海关和边境管理与市场准入指标。

基于已有关于“一带一路”贸易发展相关文献，研究方法以引力模型、构建指标体系测算等为主，从多个维度分析影响“一带一路”贸易畅通的发展因素。本文将参考以上的引力模型方法，并且结合贸易紧密度与依赖度的指数计算方式，进一步对“一带一路”倡议提出以来中国同亚非欧沿线国家的贸易关系进行解构与剖析，探究影响“一带一路”贸易关系的发展因素。

三、中国与“一带一路”沿线国家贸易现状分析

(一)中国与沿线国家间的TI指数

贸易密集度(trade intensity，TI)指数度量了双方贸易关系的紧密程度。该指数表示为:

其中，TI表示国家

i

与国家

j

之间的贸易密集程度，

X

表示国家

i

对国家

j

的出口贸易额，

X

表示一国整体出口贸易额，

M

表示一国整体进口额，

M

表示世界总进口额。当TI指数大于1，则表示

i

国向

j

国的出口水平大于该国在世界贸易中所占份额所预期的出口水平，两国之间的贸易关系较为密切；若小于1则表示两国之间的贸易关系不够紧密。基于数据可得性，本文测算了2013～2020年中国与“一带一路”沿线53个国家间贸易密集度(TI)指数，计算结果如表1所示。

表1 2013～2020年中国与“一带一路”沿线国家之间的TI指数

整体来看，中国与沿线的亚洲和非洲国家的贸易往来更加密集，与大多数沿线亚洲国家的贸易密集度指数超过了临界值1，而与沿线欧洲国家的贸易密集度指数除俄罗斯以外均没有超过临界值。在亚洲国家中，中国与吉尔吉斯斯坦、缅甸、塔吉克斯坦等国的贸易密集程度较高，双边贸易关系更加密切。其中，中国与吉尔吉斯斯坦的TI指数最高，在2016年达到了10.16，这说明中国对吉尔吉斯斯坦的出口水平远远超出了中国占世界贸易份额所对应的出口水平，吉尔吉斯斯坦对中国的出口贸易依存度较高。欧洲国家中，仅与俄罗斯的贸易密集度指数超过临界值1，这说明中国与“一带一路”沿线国家的贸易重点依旧集中在亚洲区域，特别是中亚、东南亚地区以及蒙古。

基于时间趋势变化，可以发现中国与亚洲国家的贸易密集度指数处于波动变化状态，这说明虽然中国与亚洲国家的贸易关系更加密集，但容易受到国际环境变化的影响，贸易关系波动较大。在欧洲国家中，中国与波兰和罗马尼亚的贸易密集度指数保持稳定增长趋势，这体现出虽然中国与欧洲国家整体的贸易密集程度较低，但是存在良好的贸易发展潜力，且贸易往来发展前景巨大。

(二)中国与沿线国家间的HM指数

HM指数通过衡量国家间的贸易依赖程度，预测在自由贸易协定网络中的潜在轴心经济体，该指数计算方法为:

HM指数的取值范围为0～100，数值越大说明

i

国的出口对

j

国的市场依赖程度越大。基于数据可得性，本文计算了2013～2020年中国与“一带一路”沿线53个国家的HM指数，计算结果如表2所示。

从表2的计算结果可以看出，中国与越南、泰国、新加坡、马来西亚、印度尼西亚等亚洲国家的HM指数相对较高，均超过1，其中中国与越南的双边贸易依赖程度最高。根据2020年《对外投资合作国别(地区)指南》，可以发现中国已连续16年成为越南的第一大贸易伙伴，并且双方签署“一带一路”合作协议后，在电子商务、基础设施合作、跨境合作区等领域进行重点发展。从两国的贸易商品类别来看，中国的优势产业主要集中在中低端制造业和轻工业，产业结构逐渐从低技能劳动密集型向高技能技术密集型转化，越南的优势产业主要是低端制造业和能源行业。越南与中国的产业结构存在一定程度的互补优势，并且随着中国产业结构的升级，低技能的劳动密集型行业也在逐渐向拥有更加广阔劳动力市场的东南亚转移，越南作为中国的重要贸易伙伴，承接中低端制造业产业的特征已经在出口结构中逐渐凸显。未来在“一带一路”、RCEP(区域全面经济伙伴关系协定)等区域性合作框架支持下，中越贸易合作关系将得到进一步巩固。

表2 2013～2020年中国与“一带一路”沿线国家之间的HM指数

中国与沿线欧洲国家的HM指数普遍较低，其中与俄罗斯的HM指数最高，这说明在沿线的欧洲区域内，俄罗斯依旧是我国最为重要的贸易合作伙伴。从出口商品结构可以看出中国主要向俄罗斯出口劳动密集型产品，而俄罗斯主要向中国出口资源密集型产品，两国间的优势产业存在非常显著的互补关系。基于中俄两国友好的政治关系和相邻的地理位置，在“一带一路”建设的推动下，中国在俄罗斯成立了中俄托木斯克木材工贸合作区、乌苏里斯克跃进工业园区等境外合作园区，进一步完善了中俄贸易合作平台。中国与其他欧洲国家的贸易往来关系还需要通过更多的国际合作来进一步加深。

从时间趋势上看，中国与大部分沿线国家的贸易依赖度水平保持稳定增长趋势，这也体现出“一带一路”建设积极促进了中国与沿线国家的贸易往来关系。但整体的贸易依赖度水平较低，说明中国与沿线众多国家特别是欧洲国家和经济水平较低的国家之间仍然存在较大的贸易发展空间。

(三)中国与沿线国家间的贸易影响分析

1.回归模型与数据变量

本文利用随机前沿引力模型进一步分析影响中国与双边国家贸易的发展因素，实证回归模型如公式(3)所示:

基于数据可得性，本文选取了“一带一路”沿线53个国家2013～2019年的面板数据作为研究对象(东帝汶、叙利亚、巴勒斯坦、不丹、黑山、塞尔维亚除外)。被解释变量和解释变量的名称、含义和数据来源如表3所示，均对变量做取对数处理以削减数据变动对回归结果的影响。

表3 变量解释和数据来源

2.实证结果分析

基于以上的随机前沿引力模型以及面板数据，本文利用Stata16软件对样本观测值进行实证检验，回归得到的各解释变量系数、标准差等结果如表4所示。

表4 随机前沿引力模型回归结果

基于以上回归结果，中国与沿线国家的GDP、对外直接投资规模、签署人民币互换协议以及拥有共同语言与贸易水平呈显著的正相关关系，中国的人口规模以及地理距离与贸易水平呈现显著的负相关关系，其余变量对贸易的作用结果不够显著。

经济发展水平的提高往往意味着社会生产的繁荣与产能过剩的发展瓶颈，而对外贸易正是促进过剩产能流动的有效途径，在互补性比较优势的基础上，两国经济水平的提高将有利于双边贸易发展。从回归结果来看，中国经济发展水平对双边贸易的促进作用要更大，这更加凸显了在双边贸易关系中“大国效应”的积极影响。人口因素中，中国人口数量增加将不利于贸易发展，这也从侧面反映了中国人口红利的衰退趋势，劳动力数量减少将降低本国的生产力水平和消费水平，抑制贸易的发展。通过在沿线国家投资建厂、建立境外合作园区、推进基础设施建设项目等投资形式，为贸易往来提供了坚实基础，有助于贸易的进一步发展。地理距离和共同语言是影响贸易往来的重要地理因素和人文因素，距离越近，运输成本和风险越低，拥有共同语言可以减少在贸易谈判协商过程中的交易成本和风险。在政策变量中，签署货币互换协议有利于实现贸易货币自由，这更加凸显了货币便利性在贸易往来中的重要作用，以及人民币国际化在“一带一路”建设中的重要战略地位。

四、结论与政策建议

通过对我国与“一带一路”沿线国家之间的贸易往来关系以及影响因素分析，本文得出如下结论:①中国与沿线的亚洲国家和非洲国家的贸易往来更加密集，同大多数亚洲国家和俄罗斯的贸易密集度指数超过临界值1；②中国对越南、泰国、新加坡、马来西亚、印度尼西亚等沿线国家贸易依赖度较高，并且对大部分沿线国家贸易依赖度持稳定增长态势；③贸易国家经济发展水平提高、对外直接投资增加、地理距离趋近、签署人民币互换协议、拥有共同语言将有利于两国贸易水平提高。

根据以上结论，本文提出以下政策建议:①我国的“一带一路”建设要牢牢把握与沿线亚洲国家的贸易合作基础，继续探索与沿线欧洲国家的合作模式；②由于沿线国家经济水平与优势要素禀赋差异较大，应当充分发挥我国的劳动密集型产业优势和沿线国家的技术与资本密集型产业优势，在“设施联通”与“资金融通”的基础上，共同实现国际分工中的优势互补；③由于我国处于全球供应链中产业地位升级的窗口期，产业结构的转移与升级可以借助“一带一路”的对外开放机制，以实现劳动密集型产业向东南亚等处于全球供应链价值较低水平国家的转移。在向供应链更高价值端攀升的过程当中，通过提高与沿线发达国家的资本与技术密集型产业贸易往来水平，学习发达国家的先进技术与管理经验，顺利推动国内产业不断升级。