渝新欧班列对重庆国际物流中心形成的效果研究

陈 康, 宿展豪, 杨忠振

(1.大连海事大学 航运经济管理学院,辽宁 大连 116026; 2.宁波大学 海运学院,浙江 宁波 315211)

0 引言

为提升区位优势，增加运输时效性，2011年3月重庆开始运行“渝新欧”班列，班列全程约11000公里，运行时间13～15天。截至2018年1月，渝新欧班列累计开行1651班，已成为西部地区经营最成熟、认可度最高的中欧班列。渝新欧班列为重庆地区连接全球市场提供了新的通道，丰富了重庆地区外贸的运输手段，提高了商品由重庆运往欧洲等海外市场的便利性和服务水平，与长江航运形成乘数效应，提升了重庆地区的区位优势，使得重庆地区集散的货流、资金流和信息流大幅度增加，因此重庆市提出建立重庆国际物流中心的战略构想。在此背景下，有必要探讨渝新欧班列对建立重庆国际物流中心的产生的影响。

目前，有关中欧班列的研究主要集中在宏观政策分析方面。例如，许英明[1]从加强中欧班列宣传、探索联盟和开展贸易金融三方面，探讨中欧班列未来的发展战略；秦欢欢[2]等利用货物价值特性分析理论对生鲜类产品、信息产业产品和大型家电产品3种商品进行分析，以此来剖析中欧班列的货源构成，结果表明时效优先型货物是中欧班列的主要运输对象。定量研究相对较少，典型代表有：王姣娥等[3]利用距离-成本分析法，划分中欧班列主要出境口岸的经济腹地范围，结果显示当运价率高时满洲里更具竞争优势，当运价率低时二连浩特优势明显。Zhao等[4]从度中心性、介数中心性和接近中心性角度，评价适合作为中欧班列物流分拨点的中国城市，再用混合整数规划模型精选出太原、西安、郑州、武汉和苏州作为最终分拨点。类似的研究还可以参阅[5～9]。

综合分析既有研究可以发现目前针对中欧班列的文献主要以定性研究为主。学者们大多侧重于分析宏观政策及其影响。而在有限的定量研究中，学者们则大多关注枢纽选址、网络设计等系统构建层的问题，对于中欧班列开通后将对城市或者区域经济和贸易造成何种影响，则尚未提出较为理想的定量分析框架。正是针对这一缺陷，本文以渝新欧铁路班列运营为背景，从运输链的角度提出一个新的分析框架，并据此探究中欧班列(渝新欧)的运输服务水平对重庆各行业的产品出口欧洲的影响。

1 分析框架

本文提出的分析框架是由随机前沿理论，Cobb-Douglas生产函数[10]，基于扩展线性支出系统(ELES)模型的消费函数[11]以及离散选择理论等理论或模型综合构建起来的。该分析框架包括如下4个主要环节：

Step1利用随机前沿理论，Cobb-Douglas生产函数，基于ELES模型的消费函数，构造出重庆各产业的产品产量、重庆-欧洲物流量、重庆至欧洲贸易便利性等因素的非线性函数关系(第2节)。

Step2利用离散选择理论，将重庆至欧洲的贸易便利性描述为重庆地区至欧洲的外贸运输可达性，基于中欧铁路班列的特点，提出基于中欧班列服务特征的外贸运输可达性模型，并利用Step 1的成果，构造出中欧班列运输服务参数与重庆对欧出口物流量的关系函数(第3节)。

Step3利用历史数据对Step 2给出的关系函数中的参数进行标定并检验(第4节)。

Step4利用通过检验的函数，分析中欧班列(渝新欧)的重要服务参数变化对于重庆相关产业出口物流量的影响，并据此开展实证研究(第4节)。接下来，我们按照上述分析框架的顺序，分步详细介绍我们的研究方法。

2 基于随机前沿引力模型的贸易量与贸易便利性关系函数

2.1 基于随机前言引力模型的函数关系

根据既有研究可知一个地区某产业的总出口量受到海外地区需求、贸易壁垒、产品价格等诸多因素的影响，并满足如下函数关系[12]：

lnΛit=β0i+β1ilnΛ3it+β2ilnPopt+β3ilnΛeit+β4ilnPopet+

β5ilnDIS+xit-(λ0i+λ1iQt+λ2iAit+λ3iReit)

(1)

Reit=peit/(pit+Ce+Tareit)

(2)

这里，i表示产业，t表示年份，β0i～β5i、λ0i～λ3i为待标定参数。Λit、Λ3it以及Λeit分别为i产业产出商品在第t年出口欧洲贸易量、潜在出口贸易量以及欧洲地区i行业产品t年的全球进口贸易总量；Popt为重庆市t年人口规模；DIS为重庆与欧洲间的绝对距离；Qt表示交通基础设施服务水平，为重庆及欧洲港口t年服务质量的平均值；Ait表示贸易运输便利水平，这里我们假定其为i行业产品t年从重庆到欧洲的外贸运输可达性。Reit表示关税水平，其本质为t年i行业产品的欧洲市场价与重庆出口的i行业产品在欧洲市场的到岸价格的比值，如式(2)所示。其中，peit为欧洲i行业的产品第t年的价格，pit为重庆i行业的产品第t年的本地价格，Ce为重庆到欧洲侧的运输成本，Tareit为i产品第t年从重庆出口到欧洲的关税，重庆的本地价格、运输成本和关税构成出口产品在欧洲的到岸价格。在式(1)中，大多数的数据比较容易获得，仅Λ3it与Ait的估计与设置需要特别考虑。Ait的设置将在下一节中详细介绍，这里我们首先介绍潜在出口贸易量Λ3it的估算方法。

2.2 潜在出口贸易量计算方法

重庆潜在出口贸易量可以被视为当地的总生产量与未用于出口贸易量之差，具体可定义为如式(3)所示。其中，Yit表示的是i产业的总产出，这些产出可能在当地、国内其他地区被所消费，也可能用于出口[13]，Λ1it为行业i产品在t年的重庆本地市场的消费量，Λ2it为非本地国内市场的消费量。Yit的估算方法如式(4)所示，即使用Cobb-Douglas生产函数[14]计算重庆各行业的总产出。其中，t表示年份，i表示行业；Yit，Kit以及Lit分别为行业i在t年的产出规模，Vi为行业i的全要素生产率以及劳动力投入；ai和bi分别为资本投入和劳动力投入的产出弹性。

Λ3it=Yit-Λ1it-Λ2it

(3)

lnYit=lnVi+ailnKit+bilnLit

(4)

Ogt=(bgt-UgΣlblt)+UgIt+εgt

(5)

Λ2it=ΣqJqit

(6)

Λ1it的计算方法主要依托于基于扩展线性支出系统(ELES)模型的消费函数[19]，具体如式(5)所示。其中，g与l表示居民消费支出种类，Ogt为t年g类别居民总消费支出，bgt为t年g类别居民基本消费支出，Ug为g类别居民消费支出的边际消费倾向，It为t年居民人均可支配收入；εgt为随机误差项。bgt和Ug为待定参数，可用最小二乘法估计得到，再根据重庆各行业与居民可支配收入、消费支出类别之间的对应关系，即可得Λ1it。Λ2it的计算方法则借鉴了文献[15]提出的模型，该模型可准确的分析本地区各行业的商品流动到其他地区的消费量。在此基础上，运用区域间投入产出模型计算重庆各行业生产的产品在国内市场非重庆地区的消费量，计算过程如下式(6)所示，其中为Jqit第t年i行业从重庆输出到国内q地区的商品量，该参数可用地区间投入产出模型获得。至此，我们便给出了重庆潜在出口贸易量的估算方法，接下来我们讨论可达性的估算。

3 重庆外贸运输可达性

在本研究中，我们主要借助于离散选择模型对不同种类产品的外贸运输可达性进行分析。具体做法是：首先根据重庆相关商品外贸活动特点，确定三条主要货物贸易运输通道。而后，基于广义运输成本核算，利用logit模型，估算各类产品对于通道的选择概率。最后，基于这个概率，测算重庆相关商品外贸运输可达性。

接下来，我们首先介绍本文考虑的三条与中欧班列密切相关的运输通道，这三条通道所服务的重庆外贸运输量超过总量的70%。海运通道A(编号1)：重庆→上海港→欧洲门户港；海运通道B(编号2)：重庆→珠三角港口→欧洲门户港；班列通道(编号3)：重庆→班列门户→欧洲班列枢纽。假定相关货主或其代理人将根据服务效用选择运输方式和运输路径，其选择概率定义如(7)所示。其中，k为通道编号，在本文中我们设θi为待标定参数。Pki与Cki分别为i行业产品选择k路径运输的概率与广义运输成本。式(8)则给出了各通道的广义运输成本的计算方法。式(8)则定义了可达性指标的计算方法，值得注意的是，这里我们假定对于任意年份t可达性指标均相同。

Pki=exp(-θkCki)/Σkexp(-θkCki)

(7)

(8)

Ait=1/(ΣkTk·Pik)

(9)

(10)

4 实证分析

4.1 数据准备

为了开展实证分析，我们需要预先设定三部分数据，其一是对重庆市既有产品进行行业分类，其二是对与运输系统有关的相关参数进行设定，其三是对重庆本地的经济贸易数据及欧洲本地的经济贸易数据进行整理。在产品分类方面，我们基于Lee等的商品聚类方法[16]和地区间投入产出表中的行业分类，把中国海关统计数据中的97类出口商品聚类为9类，并把食品、衣着、家庭设备用品及服务、医疗保健、交通和通信、教育文化娱乐服务、居住及杂项商品服务等8类居民消费与相关行业对应，具体情况如表1所示。

表1 行业分类表

在运输系统方面，上海港及深圳港至欧洲港口的海运网络由全球前五大班轮公司(马士基、达飞、地中海航运、长荣海运和中远集运)的主干班轮航线组成。根据重庆统计年鉴和中国高速公路网(www.china-highway.com)的数据，设定了相关通道的作业费率与时间，并根据赵怡然等[17]用φi代表i产品的时间价值，具体取值如表1所示。在重庆本地的经济贸易数据及欧洲本地的经济贸易数据方面。本文选取了重庆及欧洲30国2011～2018年的数据作为样本。重庆市行业总产出数据来源自中国工业经济统计年鉴，重庆市资本投入及劳动力投入的数据来源自中国固定资产投资统计年鉴；重庆市居民可支配收入、居民消费支出及重庆人口数据来源自重庆统计年鉴。欧洲进口规模数据来源自联合国贸易数据库；欧洲人口数据源自世界银行；港口服务质量源自世界经济论坛全球竞争力报告；产品的市场价格源自联合国粮农组织和工业发展组织；关税税率源自世贸组织贸易统计数据库。

4.2 实证分析

4.2.1 模型检验估计结果

(1)潜在出口贸易量相关模型检验估计结果

利用搜集的数据标定公式(4)中的参数，得到的结果见表2，在5%的显著性水平下，重庆9个行业的Cobb-Douglas生产函数的拟合优度均大于0.8，这表明资本和劳动力投入可显著解释其产出，基于Cobb-Douglas生产函数的计算模型通过模型检验可用于计算重庆各行业的产出。

如表1所示国内居民消费类别，共包含食品、衣着、居住、家庭设备用品及服务、医疗保健、交通和通信、教育文化娱乐服务及其他商品服务等八个类别，本文分别用g1～g8表示，与之对应的行业情况见表1。利用搜集的数据，借助最小二乘法估计居民消费的扩展线性支出系统模型(ELES模型)，计算结果见表3。其中，U为边际消费倾向，d为待估计常数，R2为调整拟合优度，Tu为边际消费倾向U的T统计量，显著性水平为1%。结果表明，当显著性水平为1%时，g1～g8的临界值远小于与之对应的TU值，R2均大于0.9，说明可支配收入可显著解释居民消费情况。最后根据区域间投入产出表求得重庆分行业的Leontief逆矩阵，进而获得相关参数。

表2 Cobb-Douglas生产函数参数估计结果(显著性水平5%)

表3 ELES模型参数估计结果

2)随机前沿引力模型检验结果

用标定的Cobb-Douglas生产函数、扩展线性支出系统模型和重庆分行业的Leontief逆矩阵，计算重庆潜在出口欧洲的贸易量。通过调整班列发班频率计算重庆外贸运输可达性。最后利用Frontier 4.1软件对随机前沿引力模型进行回归，并根据回归结果进一步测算重庆出口欧洲的贸易量。在对随机前沿引力模型进行回归之前，首先基于似然比统计量LR=2[ln(H0)-ln(H1)]进行了模型适用性检验，检验结果如表4，相关假设通过检验。

表4 随机前沿引力模型假设检验结果

针对随机前沿模型的参数估计结果如表5可知，各解释变量的估计结果均显著。值得注意的是γ值(随机扰动项中贸易非效率项所占比重)同样通过了显著性检验，说明随机前沿引力模型的设定是合理的，贸易非效率项一定程度上阻碍了重庆出口欧洲的贸易。其中重庆潜在出口贸易量、欧洲出口规模、欧洲人口规模、交通基础设施服务水平及贸易运输便利水平均与重庆出口欧洲贸易量正相关，这说明这些变量能够促进重庆出口欧洲的贸易量。而重庆人口规模、距离及关税水平均与重庆出口欧洲贸易量呈现负相关，则表示这些变量对于重庆出口欧洲的贸易影响是负面的。此外也注意到贸易非效率项中的贸易运输服务水平与9个行业产品出口的贸易量均正相关，但对于不同行业产品出口的影响并不相同(系数不同)。

表5 随机前沿重力模型参数估计结果

4.2.2 敏感性分析

本文提出的重庆外贸运输可达性本质上是一个以中欧班列(渝新欧)发班频率为自变量，刻画重庆-欧洲贸易运输便利水平与班列发班频率之间关系的非线性函数。由于班列发班频率改变会直接影响路径选择，因此首先计算在不同发班频率下，重庆各行业的产品由班列运输的分担率，得到计算结果见表6。可以看出，随中欧班列(渝新欧)发班频率的增加，班列吸引力增大，多种行业如食品加工制造及烟草加工业(i1)、纺织服装,鞋帽,皮革,羽绒及其制品业(i3)、化学原料和化学制品制造业(i5)、金属冶炼加工及其制品业(i7)、设备制造业(i8)产品的班列分担率不断增加，越来越多样的产品选择中欧班列(渝新欧)运输。其中，高时间价值行业如食品加工制造及烟草加工业产品(i1)、化学原料和化学制品制造业产品(i5)、设备制造业产品(i8)的班列分担率增加尤其明显，分担率越来越高。中欧班列(渝新欧)将促进更多产业尤其是高时间价值的产业选址在重庆，这在一定程度上将促进重庆的产业多样化。

表6 重庆市各行业产 品的班列分担率

进一步预测2019年重庆的总产量、本地消费量、非本地国内市场的消费量，并根据公式(3)计算得到重庆潜在出口量，通过改变班列发班间隔对贸易运输服务水平进行调整，利用标定的随机前沿模型预测得到2019年重庆各行业产品出口欧洲的贸易量(万美元)，计算结果见表7。

表7 重庆出口欧洲贸易量变化情况(单位：万美元)

根据表7，对比“无班列”与班列发班间隔“240h”这两列数据，重庆各行业出口欧洲的贸易量均有不同程度的增加，中欧班列(渝新欧)将促进重庆市各行业的对外贸易。无班列时，重庆市9个行业对欧洲年出口总贸易量达到1,282,785万美元；有班列后发班间隔为240h时，重庆市9个行业对欧洲年出口总贸易量为1,283,499万美元；班列发班密集到8h时，总贸易量达到1,559,034万美元。中欧班列(渝新欧)将提升重庆市出口贸易量，且随着班列发班密集程度的提高，重庆出口贸易量提升幅度也将大大增加。对比重庆9个行业产品对欧出口贸易量的变化情况可发现，高附加值行业(如：笔记本电脑制造业、汽车摩托车制造业等作为重庆支柱产业的设备制造业(i8))对欧出口贸易量遥遥领先于其他行业。尽管食品加工制造及烟草加工业(i1)、化学原料和化学制品制造业(i5)的对欧出口贸易量远不及设备制造业(i8)，但中欧班列(渝新欧)贸易运输服务水平的提高对这两个行业的对欧出口贸易量的提升作用同样十分巨大。

综上，中欧班列(渝新欧)将促进重庆市各行业的对外贸易，极大地增加高时间价值行业的产品对欧出口的贸易量。通过提高中欧班列(渝新欧)的发班频率来提高重庆外贸运输可达性，可以进一步改善重庆贸易运输服务水平，提升对外贸易效率，最终显著促进重庆国际贸易。

5 结论

计算结果表明，渝新欧班列提高了重庆市对欧贸易的运输可达性，极大地增加了高时间价值产品对欧洲出口的物流量。渝新欧班列对重庆物流产业的贡献率日益提高，渝新欧班列使重庆物流产业发展迅速，并形成一定规模，重庆国际物流中心雏形已现。在这种情况下，重庆市除升级换代设备制造产业以提高其产品附加值之外，还可以大力吸引食品加工制造、烟草加工业及化学原料和化学制品制造业等产业入驻。在渝新欧班列的带动下，未来随着渝欧贸易的继续扩大，重庆市出口欧洲的物流量将持续上升，渝新欧班列对于推动重庆国际物流中心形成的效果将更加显著。