进口贸易数据范文

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第1篇

一、纺织服装进出口贸易规模在整固

(一) 纺织服装出口率先“回暖”

世界金融危机重创世界经济,2008年11月至2009年2月世界贸易跌入“谷底”,从表1可知,我国的货物进出口贸易与世界大多数国家一样严重“超跌”,2009年1-2月份间我国货物贸易进出口、出口、进口的最大跌幅分别为-29.1%、-25.7%、-43.1%个百分点,随后的3-8月份间在底部低徘徊,9月以后开始回升,同比降幅收窄,全年进出口、出口、进口同比分别下降了13.9%、16.0%和11.2%个百分点,结果好于预期,为中国GDP增长8.7%、为世界经济复苏做出了较大的贡献。我们从分月统计中发现,在世界贸易极为困难的2009年元月份,我国纺织服装进口随市场下跌了36.5个百分点,而出口却逆势飞扬,同比只下降了0.7个百分点,给“冰冷”的市场带来了一丝“春意”,让世人看到了复苏的希望。虽然,随后4-8月份我国纺织服装进出口同比指标“二次探底”又回跌到两位数,但到12月份出口、进口、进出口同比增长全部“翻红”。全年纺织服装出口、进出、进出口较之2008年分别下降了9.9%、9.8%和9.3%,但却比全国货物贸易全年出口、进出、进出口同比负增长分别减少了6.2%、1.9%和4.1%个百分点,全年纺织服装出口额达到1670.6亿美元,出口贸易依存程度达到3.4%,也就是说2009年的GDP的3.4%是通过纺织服装出口实现的。

(二)纺织服装呈现“高出低进”态势

纺织服装是我国重要的工业,也是我国对外开放最早、最多利用外资的产业,通过引进技术,我国纺织服装工业的比较优势凸显,并通过转变对外贸易增长方式,国际竞争优势越来越明显。从表1可知,2009年我国纺织服装进出口贸易总额是1838.9亿美元,占全国货物贸易比重为8.3%,其中出口高达1670.7亿美元,占全国货物出口贸易的13.9%;进口仅为168.2亿美元,占全国货物进口贸易比重的1.7%;贸易顺差为1502.5亿美元,虽然比2008年1666.8亿美元下降了164.3亿美元,但约占全国2009年贸易顺差1960.6亿美元的76.6%,这也就是说仅占8.3%的纺织服装贸易却创造了接近4/5的贸易顺差价值。我国纺织服装呈现“高出低进”态势是由于产业的国际竞争力所决定的。在世界上通常用某一产业的贸易差额与某一产业的进出口贸易额的比率所表示的国际竞争力指数,也叫TC指数,若指数为负值,表明该类商品为净进口,不具备国际竞争力;若指数为正值,表明该类商品为净出口,具有较强的国际竞争力。经过计算,我国2009年纺织服装TC指数为0.82,昭示我国的纺织服装在国际市场上继续保持极强的国际竞争力,进一步确立我国世界上最大的纺织服装生产大国和出口国的地位。

二、纺织品服装出口贸易方式在改善

(一)一般贸易快速发展

我国的纺织服装出口由来已久,但快速发展则得益于对外开放政策,我国抓住了20世纪80、90年代世界产业结构调整的机遇,“大进大出”、“两头在外”,通过“三来一补”,积极利用分工参与国际市场交换,大力发展加工贸易,我国纺织服装出口贸易进入蓬勃发展、全面提速的时代。 1994年出口贸易额达到342.2亿美元成为世界上最大的纺织品出口国;2008年出口达到1852.2亿美元,是1994年的5.4倍,创下我国纺织服装出口新高。但其间我国纺织服装在国际市场频频遭遇反倾销、反补贴和技术壁垒、绿色壁垒之后,SA8000社会责任的困扰,成为贸易保护主义贸易的重灾区。因此,我国纺织品服装贸易亟待转变贸易增长方式,大力发展一般贸易。从上表可以看出两点:一是纺织服装进出口一般贸易率的同比增长,进口10.34%、出口-5.83%、进出口贸易-5.43%,明显好于我国货物贸易的一般贸易率,2009年我国货物贸易一般贸易率进口、出口、进出口同比增长分别是-6.7%、-20.1%和-13.9%。二是全年纺织服装出口、进口、进出口总额中的一般贸易的比重分别是72%、24%、68%,分别比2008年提高了3%、4%和4%。这说明我国转变贸易增长方式从扩大一般贸易开始突围并取得了较好的成效。

(二)加工贸易降幅较大

2006年9月14日财政部、国家发展改革委员会、商务部、海关总署、国家税务总局等五部委联合《关于调整部分商品出口退税率和增补加工贸易禁止类商品目录的通知》,意在扼制加工贸易过快增长。从表3可以看出三点:一是我国2009年加工贸易的纺织服装进出口、出口、进口的较之2008年有两位数的降幅,降幅大于全年纺织服装贸易和纺织服装一般贸易的降幅,说明我国纺织服装贸易应对金融危机调整了增长方式。二是2008年纺织服装加工贸易的进出口、出口同比是正增长,而2009年进料加工进出口、出口同比下降了12.2%,来料加工进出口、出口同比下降了19.05%和19.53%;说明我国调整纺织服装加工贸易的力度在加大。三是来料加工和进料加工同属加工贸易,我国纺织服装来料加工进出口、出口、进口的同比降幅大于自营业务的进料加工分别是7.03、7.51和6.92个百分点,彰显我国调整贸易方式是有序的。

三、纺织服装出口的产品结构在优化

(一)纺织服装出口的增速放缓

我国要优化纺织服装出口产品结构,需要适当减少纺织品出口、增加服装出口的比重,适当减少OEM服装出口,增加OBM服装、高附加值服装出口的比重。从表4可知,一是2009年我国纺织服装出口总额是16707178.8万美元,其中纺织品出口5999223.7万美元,约占36%,服装出口总额是10707955.1万美元,约占64%,纺织与服装的比值为3.6:6.4,出口产品结构与2008年持平,没有明显的改善。二是2009年就纺织品大类而言,纱线出口下降幅度最大,制成品下降幅度最小。就服装大类而言,针织服装下降幅度最大,其他服装下降幅度最小,更可喜的是毛皮革服装保持了11.22%的正增长。这种走势基本符合国家的纺织服装调整与振兴政策。三是就服装分类产品而言,针织服装中丝织针织服装降幅最大,出口数量同比下降41.7%,出口金额下降34.7%;针织服装中化纤针织服装降幅最小,出口数量同比下降5.52%,出口金额同比微升0.07%。梭织服装中丝制梭织服装降幅最大,出口数量和出口金额同比分别下降20.96%和20.83%;棉制梭织服装降幅最小,出口数量和出口金额同比分别下降6.85%和6.21%。毛皮革服装中皮革服装出口数量和出口金额同比分别下降15.72%和21.32%;可喜的是毛皮服装逆市强劲上升,出口数量和出口金额同比分别上升15.53%和138.93%。

(二)纺织服装出口的均价偏低

我国纺织服装出口不仅要率先恢复贸易增长,还要努力实现由数量增长向质量效益增长的转型。2009我国纺织服装出口的价量关系忧喜参半。一是从表4可知,纱线出口平均价格下跌4.93%,其中棉纱线平均每公斤的价格3.38美元,同比下跌6.25%;丝线平均每公斤的价格21.92美元,同比下跌12.31%;化学纤维纱线平均每公斤的价格2.56美元,同比下跌8.86%;可喜的是羊毛、动物毛纱线平均每公斤的价格20.39美元,同比微涨0.69%。面料也是量价齐跌,其中棉布平均每米价格1.18美元,同比下跌8.45%;丝机织物平均每米价格2.92美元,同比下跌9.42%;化纤织物平均每米价格0.83美元,同比下跌8.33%;羊毛动物毛机织物平均每米价格5.8美元,同比下跌8.94%。地毯、无纺织物等纺织制成品的价格也有不同程度的下降。二是服装出口与纺织品不同,大体上呈现量减价升态势。针织服装价格平均同比增长2.3%,其中增幅最大的是丝制针织服装,平均每件套价格是10.87美元,同比增加11.85%;化纤针织服装每件套平均价格增加5.78%、棉制针织服装微涨0.35%、但毛制针织服装却下降了7.13%,梭织服装平均价格增长1.69%。毛皮革服装价格忧喜参半,每件套平均出口成交价格是65.74美元,同比增长28.13%,其中毛皮服装、皮革服装价格分别是267.18、41.52美元,同比增长分别是106.81%和-6.65%。由此看来,我国是服装生产大国、出口大国,由于缺乏自主品牌、出口成交价格虽然出现了微升的良好态势,但总体上还是“为他人作嫁衣裳”。

四、纺织服装的出口市场在扩大

(一) 纺织服装出口的洲际市场

市场有人口、购买力和购买愿望三大要素,从理论角度考量,亚洲、欧洲和北美是我国纺织服装的主要出口市场。从表5可知:一是纺织服装出口前10大市场中,亚洲4席、欧洲5席、北美洲1席,说明2009年我国纺织服装的主要出口市场仍集中在亚洲、欧洲和北美洲。2009年我国纺织服装向亚洲、欧洲和北美洲三大市场的出口高达全部纺织服装出口的88.5%。其中向亚洲出口7484667万美元、向欧洲出口4284566万美元、向北美洲出口2961256万美元,分别占我国同类产品出口的比重为40.1%、23.3%和16.1%。我国纺织服装出口市场是多元化的,除上述三大市场外,依次是非洲、拉丁美洲和大洋洲。二是在亚洲市场中我国与东南亚和中东地区的纺织服装贸易继续保持活跃。2009年向东南亚纺织服装的出口、纺织出口、服装出口同比增长-2.5%、2.3%和-11.3%,而相应的进口分别同比增长10.7%、12.7%和1.1%;2009年向中东地区纺织服装的出口、纺织出口、服装出口同比增长-1.1%、-4.5%和1.8%;进口分别同比增长24.5%、19.8%和28.7%。三是欧洲市场主体是欧盟,根据入盟之先后,大体上可以把欧盟区分为欧盟15国和东扩12国。在2009年纺织服装贸易统计中发现,我国对欧盟27国的出口同比下降7.2%,欧盟15国只下降了6.7%,而东扩12国则下降了13.9%。其中纺织产品出口欧盟15国同比下降10.7%,而东扩12国则下降了19%;服装产品出口欧盟15国同比下降5.6%,而东扩12国则下降了11.2%。

第2篇

［摘要］改革开放以来，1978—2008我国年均经济增长速度为9.85%，［1］中国经济实现了高速增长的奇迹。一方面，我国对外贸易规模取得了迅速增长，进出口商品结构从出口初级产品、进口工业制成品为主转向了进口初级产品、出口工业制成品为主，逐渐向发达国家靠拢。而另一方面，我国人民生活水平提高速度却没有跟上经济增长的步伐，收入增长缓慢会制约人们的消费能力，而劳动收入的相对下降将逐步拉大与资本所有者的收入差距，导致收入分配不均等问题。近年来，很多研究开始对劳动收入份额的影响因素进行考察和研究。而文章将在此基础上，利用1995-2014年的统计数据，通过实证分析，重点研究中国进出口贸易结构变动对劳动收入份额的影响。

［关键词］劳动收入份额；进出口贸易结构；劳动者报酬

［DOI］10．13939/j．cnki．zgsc．2017．29．036

［作者简介］吕子夷，浙江大学竺可桢学院，金融学专业。

1 我国劳动收入份额与进出口贸易结构变化研究

1．1劳动收入份额变化研究

劳动收入份额是劳动者报酬（劳动收入）在国民收入中所占的比重，通常用劳动者报酬与国内生产总值（GDP）之比来计算，本文参考张吉超（2016）采用Gollin的第二种方法，计算出 2008 年以前个体经营者的劳动报酬和营业利润，并调整到与 2008 年以后相同的范围。

从图1中可以得出，我国的劳动收入份额从1995年持续上升，在1999年达到峰值62．6%，但从2000年开始基本保持下降趋势，从2000年的58．5%下降到2011年的47．1%,2012年以后又有所回升，但仍普遍低于同期的西方发达国家的水平，到2013年上升至52．6%，2014年又下降。从总体上来看，1995—2014年间劳动收入份额呈波动下降的趋势。

1．2进出口贸易结构变化研究

进出口商品结构是指一个国或地区在一定时期内，各种类别的进出口商品在整个进出口贸易额中的份额，它反映了一国或地区的对外贸易水平和商品的国际竞争力。本文以出口工业制成品占出口商品和进口工业制成品占进口商品的比重来衡量进出口贸易结构变化情况，数据均来源于《1997—2015年中国统计年鉴》。

改革开放后，中国推行了出口战略导向，极大促进我国工业制成品的出口。1995—2014，工业制成品在出口产品总额中地比例持续上升。2004年出口商品结构比（工业制成品：初级品）为13∶1，超过发达国家5∶1的水平，到2011年约为18∶1，工业制成品已经在出口商品中占据了绝对优势的地位。［2］

另一方面，我国工业制成品的进口总额所在比重1995—2002在80%～85%上下波动，从2002年开始持续下降，在2014年下降至67%。这主要是由于我国在工业技术方面不断发展进步、企业技术改革步伐加快和产品质量提高，能生产更高品质的工业制成品以满足国内需要，因此对工业制成品的进口需求下降，而生产初级产品需求相对增加。这也与出口商品的结构变化是一致的。详见图2。

2 实证分析

2．1模型设定与变量选取

2．1．1计量模型的设定

综合考虑已有研究对劳动收入份额影响因素，本文将模型设置如下：

LSt=β0+β1 IMPTt+β2 EXPTt+β3 KTYt+β4FDIt+β5GDPt+β6TECHt+β7SIt+β8TIt++β9GOVINt+β10GONOUTt+εt

被解释变量为劳动收入份额（LS），解释变量为进口商品结构（IMPT）或出口商品结构（EXPT），控制变量包括资本－产出比（KTY）、外商直接投资额（FDI）、经济发展水平（GDP）、技术进步（TECH）、产业结构（SI和TI）、政府干预（GOVIN和GOVOUT），随机变量。

2．1．2变量选取与数据来源

（1）被解释变量与解释变量

主要计算方法和数据在第三部分已经详细解释，不再赘述。

（2）控制变量：资本－产出比（KTY）

白重恩（2009）指出，引入资本—产出比（KTY），可以控制要素相对价格和要素投入。考虑到中国目前保持经济稳定增长，资本要素投人仍在工业化进程中发挥重要作用，因此选定10．96％为资本折旧率。参考江三良、李攀（2016）和单豪杰（2008）的数据，以实际固定资本形成额除以实际GDP计算出中国1995—2014资本—产出比。

（3）控制变量：外商直接投资额（FDI）

FDI用实际利用外商直接投资额占GDP的百分比衡量。国内外研究都指出FDI对劳动收入份额的影响作用，但积极或消极并无定论，因此本文将此因素纳入，按照每年美元兑换人民币的汇率的平均值将各年的进口、出口和FDI数值换算成人民币。

（4）控制变量：经济发展水平（GDP）

实证研究发现，经济发展水平对劳动收入份额存在的显著的影响。本文使用人均GDP作为经济发展水平的衡量指标，数据来源于1997—2015中国统计年鉴。

（5）控制变量：技术进步（TFP）

索洛指出，全要素生产率是产出增长率扣除了要素增长率之后的剩余部分，度量了生产技术的变化。本文选用全要素生产率作为技术进步的衡量指标，从符栋栋（2015）运用索洛残值法计算出的中国全要素生产率中，选取1995-2014数据作为本项指标的数据来源。

（6）控制变量：产业结构（SI和TI）

产业结构也是影响劳动收入份额的重要因素。通常，农业在国民经济中的比重越高，劳动收入份额越高，由于PI＋SI＋TI＝1，为了避免多重共线性，在实证分析时，分别引入PI、SI或PI、TI回归。根据理论以及已有的实证实证研究，预期PI、TI的系数为正，SI的系数为负。

（7）控制变量：政府干预（GOVIN、GOVOUT）

政府对宏观经济的干预会在一定程度上影响一国的劳动收入份额，本文分别以财政收入（GOVIN）和财政支出（GOVOUT）占GDP的百分比衡量，数据均来自各自中国1997－2015年的统计年鉴。

2．2实证结果及分析

2．2．1实证结果

首先，考虑到时间序列模型的序列相关问题，本文对应被解释变量劳动收入份额（LS）进行了单位根检验，结果显示如图3所示。

单位根统计量ADF=-0．974002都大于显著性水平1%～10%的ADF临界值，所以接受原假设，该序列是非平稳的。

根据序列相关图图4，自相关（ACF）图基本呈指数递减，而偏自相关（PACF）图在1阶处截断，由非零相关系数衰减为小值波动的过程非常突然，所以偏自相关系数可以视为一阶截尾，由此考虑拟合模型为AR（1）。建立模型进行参数估计，得到如下结果，判断截距项（C）和AR（1）参数的t检验和P值都具有显著性。

根据图5的判断，建立包含不同自变量的回归模型，结果如下表所示。

2．2．2结果分析

回归模型1无控制变量，只检验了进出口商品结构（LNEXPT和LNIMPT）对劳动收入份额的影响，模型拟合优度较好。在10%显著性水平下，出口结构回归系数为负，意味着随着工业制成品在出口总额的比重的提高，劳动收入份额趋于下降。而进口商品结构正好相反，与之前的预期基本一致。

回归模型2加入了产业结构（SI）这一控制变量，模型拟合优度为89%，产业结构（SI）回归系数在1%显著性水平下为负，第二产业比重的增加对于劳动收入份额也有着很大的负面效应，也符合本文预期。

回归模型3同时加入了资本产出比（KTY）和产业结构（SI），模型拟合优度提升，控制变量资本产出比（KTY）的回归系数在10%显著性水平下为负，说明资本深化不利于劳动收入份额的提高。

回归模型4在模型2基础上加入财政收入（GOVIN）和财政支出（GOVOUT）两个控制变量，模型拟合优度不变，进口商品结构（LNIMPT）不显著。财政收入（GOVIN）的回归系数在10%显著性水平下为负，说明政府财政收入的提高对劳动份额有很大的负面效应；而财政支出（LNIMPT）的回归系数在5%显著性水平下也为负，与之前预期不同。

回归模型5在模型2基础上加入外商直接投资额（LNFDI）、技术进步（TFP）两个控制变量。前者回归系数在5%显著性水平下为正，外商直接投资额的增加有利于劳动收入份额的提升。

回归模型6加入所有控制变量。之前模型中显著的变量变得不显著，但此模型拟合优度为92%，比之前都有所提高，推断可能产生了多重共线性。

3 结论与建议

首先，出口商品结构的上升确实会导致劳动收入份额的下降。这是由于近年来我国资源禀赋状况正在发生深刻的变化，国家实施积极财政政策，资本高速积累导致资本深化加强。同时，劳动力供给则缓慢增长且速度慢于资本深化。要素禀赋的变化导致我国进出口商品结构也发生重大变化，工业制成品在出口中占据绝对优势地位，传统的劳动密集型产品比重越来越低，而工业制成品在进口中的份额越来越小。根据国际贸易中的H-O理论和斯托尔帕·萨缪尔森定理，充裕要素所有者将从国际贸易中获利，稀缺要素所有者会受损，因此我国资本份额上升而劳动份额下降。

其次，资本－产出比的提高不利于劳动收入份额的提高。国内投资者热情高涨，加之发达国家对发展中国家投资持续增加，导致我国投资金额一路高攀。资本的边际产出增加引起资本在国民收入分配中所获额的收益更高，导致劳动份额的减少。

再次，财政收入增长导致劳动收入份额下降，政府通过宏观调控获得的财政收入越高，会提高政府收入，并增加劳动者负担，对劳动者的报酬产生越强大的挤压作用，从而引起劳动份额减少。

最后，第二产业产值比重越高，劳动收入份额越小。其产业增加值越多，会导致农业和服务业在国民经济中比重越低。而农业生产和服务业运行都需要大量劳动力，如果这两个产业的产值增长缓慢，它们在国民经济中比重就越低，劳动者获得的报酬就越少。

通过实证与理论分析，本文对中国进出口贸易结构变化对劳动收入份额变化的影响有了清楚认识，同时分析了其他影响因素。为了尽可能避免劳动收入份额再次下降，应积极开发新型劳动密集型产品，实现劳动密集产品升级，在未来国际化市场竞争中培育新的贸易增长点；政府应鼓励企业实现技术创新，加大对劳动密集型产品出口的政策优惠和扶持力度。同时，应制定合理的税收政策，落实结构性减税，减少财政收入以增强企业竞争力，提高劳动者的收入；积极发挥税收优惠政策的收入调节作用与范围，加强保护劳动要素的收益。

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第3篇

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第4篇

［关键词］反补贴;贸易限制效应;贸易转移效应;实证分析

［中图分类号］F742［文献标识码］B［文章编号］1002-2880(2011)03-0023-03

作者简介：孙铭，女，汉族，湖北武汉人，湖北大学商学院讲师，经济学博士生，研究方向：国际贸易政策。一、引言

反倾销、反补贴和保障措施历来是各国习惯采用的三种主要贸易救济措施。长期以来，反倾销作为一种贸易保护手段，得到了世贸组织的认可，成为维护“公平贸易”的最主要武器，是各国使用频率最高的贸易救济措施。但自从1995年WTO《补贴与反补贴措施协定》(Agreement on Subsidies and Countervailing Measures简称《SCM协定》)生效以来，各国在国际贸易中提起反补贴调查并采取反补贴措施的情况越来越多。近年来，受国际金融危机的影响，国际贸易保护主义有重新抬头的迹象，世界各国间的贸易摩擦愈演愈烈，反补贴逐渐成为新的热点。

图1列出了1993—2009年间立案的国际反补贴案件数量变化。WTO成立之后，反补贴案件数有所下降。但自1996开始，反补贴案件数逐年上升，并于1999年到达顶峰，高达41起。其后反补贴案件数呈波动下降的趋势。然而，2005—2009年间，案件数又逐年上升。相对于世界上各国进行立案的反倾销案件而言，反补贴的案件虽然比较少，但是该救济措施究竟会产生什么样的贸易效应，以及程度有多大，仍然值得研究。

图11993—2009年国际反补贴案件数量的变化

资料来源：根据WTO和Global Countervailing Duties Database提供的数据整理。二、相关文献综述

国内外学者对反补贴问题的研究从未间断，但反补贴的贸易效应问题较少受到关注。从现有的国外研究来看，有一些学者对反补贴的实施效果进行了实证研究。Yu-Ter Wang(2005)等学者对反补贴的贸易限制效应持否定观点。与此相反，Gallaway (1999)和Jones (2006)分别利用CGE(可计算一般均衡)模型和CBS(Central Bureau of Statistics)模型认为反补贴是限制贸易的重要手段之一。国内研究方面，目前只有少数学者对反补贴的经济效应进行了初步的研究，如邹琪等(2006)的研究认为反补贴会给社会经济福利造成损失。鉴于反补贴具有和反倾销类似的歧视性，在对反补贴贸易效应进行研究时可以借鉴反倾销的研究方法。如Neils and Kate(2006)以1990—2000年世界各国对墨西哥进行反倾销的面板数据为例，得出结论：对发展中国家征收反倾销税的申诉国不存在贸易转移效应，但存在贸易限制效应。Prusa(1999)利用美国1980—1994年对外反补贴数据，证明美国的反倾销措施从很大程度上扭曲了其贸易模式，导致进口额下降30%～50%。与此同时，Konings (2001)则发现，欧盟在1985—1990年间发起的反倾销并未产生贸易转移效应。冯宗宪、向洪金(2009)利用2002—2007年欧美国家对华纺织品案例的月度数据，考察了欧美对华反倾销的贸易破坏效应、贸易转移效应的存在和大小。

总体上看，由于统计数据的缺乏，国内外对于反补贴贸易效应的实证研究有很大空白。但从笔者搜集到的统计资料来看，1993—2009年间的国际反补贴案件累计已接近300件，这为目前的实证研究提供了充足的数据基础。与此同时，关于反倾销的经验研究在计量方法上有了很大发展，这为反补贴贸易效应的实证研究提供了一定的技术支持。本文将根据1993—2007年立案的反补贴案件数据，对反补贴贸易效应进行实证研究。

三、实证模型与数据说明

为了衡量反补贴的贸易效应，本文结合反补贴案件和6位HS编码产品的贸易数据，构建了一个包含时间序列和截面的面板数据集，以考察1993—2007年立案的反补贴的贸易效应。首先通过考察反补贴对被诉国进口贸易额的影响，来判断反补贴立案是否会产生贸易破坏效应。其次通过从被诉国进口比例的变化来考察反补贴是否会产生贸易转移效应。

本文的回归模型在Prusa(1999)，Brenton(2001)和Konings(2001)等模型的基础上构建，采用以下的半对数线性回归方程：

ln(Importijt)=αi+αj+βln(Importijt-1)+γ1AFFijt+1+γ2AFFijt+2+γ3NEGijt+1+γ4NEGijt+2+ηij+uijt(1)

其中，被解释变量ln(Importijt）表示i国在t期从j国对某产品的进口额。ln(Importijt-1）是被解释变量的滞后一期值，这是由于贸易的滞后值是会影响到当前的贸易。t规范为t=0表示反补贴立案的年份，因此，t= -1表示立案前一年，t=+1表示立案后一年，以此类推。虚拟变量AFFijt+1衡量的是立案后第一年(t=+1)，肯定结案方式的影响，若反补贴立案后第一年为肯定结案，则取值为1，其他为0；同理，AFFijt+2在 t=+2时取值为1，其他为0；若立案后第一年为否定结案，则NEGijt+1在t=+1期其取值为1，其他为0；同理，NEGijt+2在t=+2时取值为1，其他为0。ηij度量的是各截面单元的个体差异，uijt为随机扰动项。根据经济学原理，在反补贴立案前，被诉国对申诉国进口的大幅增长会导致反补贴调查；反补贴措施会限制申诉国从被诉国的进口，即存在贸易限制效应；反补贴会导致涉案产品的进口从被诉国转移到非被诉国，即存在贸易转移效应。因此，该模型中解释变量滞后项的预期符号为正数，虚拟变量AFFijt+1和AFFijt+2的预期符号为负数，NEGijt+1和NEGijt+2的预期符号可能为正，也可能为负。

由于该回归中包含被解释变量的滞后项，会导致内生性问题，若用标准的随机效应或者固定效应进行估计，必将导致参数估计的非一致性，进而基于估计结果所产生的经济含义也必定是扭曲的。为了解决该问题，本文采用Arellano and Bond(1991)，Arellano and Bover(1995)和Blundell and Bond(1998)提出的GMM(广义距)估计法。对方程(1)进行一阶差分之后，动态面板模型可以表示为：

孙铭:反补贴措施的贸易效应——基于动态面板数据模型的实证分析Δln(Importijt)=βΔln(Importijt-1)+γ1AFFijt+1+γ2AFFijt+2+γ3NEGijt+1+γ4NEGijt+2+Δuijt(2)

GMM估计法运用滞后期和差分作为工具变量所产生的估计和检验具有一致性和稳健性，进而基于估计和检验结论所产生的经济学意义将有力地揭示反补贴的贸易效应。

本文的研究对象为1993—2007年间立案的反补贴案件，这些案件是根据WTO和Global Countervailing Duties Database提供的数据整理出来的，包括11个进行反补贴立案的国家和地区(美国，欧盟，加拿大，墨西哥，澳大利亚，巴西，智利，阿根廷，委内瑞拉，哥斯达黎加和秘鲁)，涉及共40个国家和地区，累计188起案件。每个案件的数据包括立案前后2年的贸易数据，这些数据是从联合国Comtrade数据库搜集而来，涵盖了1991—2009年各国或地区从别国进口涉案产品(6位HS编码的细分产品)的数据。对于包含一个以上产品编码的案件，本文将所有产品编码下的进口额数据汇总，以得到每个案件的进口额数据。

四、实证结果及分析

(一)反补贴的贸易限制效应

用GMM估计法对动态面板模型进行估计的结果如表1(1)所示。ln(Importijt-1）的系数为0.402，表明进口国在上年度进口的变化会导致本年度的进口同向变化，即上年度进口每增加1%，则本年度的进口会增加约0.402%。虚拟变量AFFijt+1，AFFijt+2，NEGijt+1，NEGijt+2的系数估计值都为负，这表明，不管最后是以肯定还是否定方式结案，反补贴都会导致申诉国对该产品的进口减少，具有一定的贸易限制效应，这与预期效果是一致的，只是针对不同结案方式，减少的幅度有所不同。和ln(Importijt-1）变量不同的是，这几个虚拟变量值必须转换成表1第三列的形式。结果表明，在肯定结案的反补贴案件中，申诉国从被诉国的进口在第一年下降了约30%，第二年下降了约44%。而否定结案的情况下，进口额的年均下降幅度均在10%以内，且在时序上呈逐步减少的趋势。

表1反补贴的贸易限制效应和贸易转移效应

贸易限制效应贸易转移效应解释变量(1)对应的被解释变量

变动的实际百分比解释变量(2)对应的被解释变量

变动的实际百分比ln(Importijt-1)0.4022***(11.985)ln Shareijt-10.345***(25.203)AFFijt+1-0.368***(-3.102)-30.79%AFFijt+1-0.343***(-3.944)-29.03%AFFijt+2-0.5893***(-4.361)-44.53%AFFijt+2-0.582***(-4.462)-44.12%NEGijt+1-0.1030**(-1.370)-9.79%NEGijt+1-0.103(-1.560)-9.82%NEGijt+2-0.0349(-0.440)-3.44%NEGijt+2-0.092(-1.376)-8.77%样本数937样本数937J统计量50.2660J统计量37.5852注：各变量回归系数后面的括号内为t值；*、**和***分别表示10%、5%和1%的显著性水平。

(二)反补贴的贸易转移效应

Prusa(1999)和Konings(2001)等都是通过考察申诉国从非被诉国进口的变化来研究反倾销的贸易转移效应，但是，贸易额的相对值(即申诉国从被诉国对某产品的进口占其从世界对该产品总进口的比重)比绝对值更能揭示贸易转移效应。本文在研究反补贴的贸易转移效应时，将运用和Brenton(2001)提出的类似方法，将研究对象从非被诉国转向被诉国，通过考察申诉国从被诉国对某产品的进口占其从世界对该产品总进口的比重来确定反补贴的贸易转移效应。可构建类似的模型：

ln(Sharetijt)=αi+αj+βln(Sharetijt-1)+γ1AFFijt+1+γ2AFFijt+2+γ3NEGijt+1+γ4NEGijt+2+ηij+uijt(3)

其中，被解释变量ln(Shareijt)表示i国在t期从j国对某产品的进口额占从世界对该产品进口额的比重。同样的，运用GMM方法估计出的反补贴贸易转移效应如表1(2)所示。在回归结果中，各解释变量的系数估计值都较为显著，并且与预期的一致，这表明在肯定结案的反补贴案件中，申诉国从被诉国的进口在第一年下降了29.03%，第二年下降了约44.12%。而否定结案的情况下，进口额在第一年的下降幅度为9.82%，第二年为8.77%。显然，反补贴立案会导致被诉国的进口比重下降，该趋势在第二年有所增强，贸易转移效应显著。

五、结论与启示

无论是衡量被诉国的进口额还是比重，肯定结案和否定结案均导致申诉国从被诉国的进口在其后两年有所下降，其中肯定结案后的第二年下降的幅度更大，表明反补贴具有较大的贸易限制和贸易转移效应。

上述结论也引发了相关思考。第一，随着中国在世界经济和贸易中的地位逐渐上升，在发展成为新兴的工业和贸易大国的同时，中国也理所当然地成为了遭受国外反补贴申诉的主要目标国。虽然相较于反倾销而言，外国对中国反补贴的运用开始得比较晚，但从2004年遭到国外第一例反补贴立案开始，至2009年底，累计已达到了37起，其中，已有19起案件被实施了反补贴措施。2004年，世界对中国反补贴案件占其对外反补贴案件总数的比重不到50%。但自2007年开始，该比重有所提高。2008年和2009年，超过一半的对外反补贴是针对中国展开的，国际对华反补贴形势日趋严峻。因此，我国应该积极行动起来，通过出口市场多元化等途径降低反补贴的贸易限制效应。第二，要关注反补贴的贸易转移效应，该效应将有可能削弱我国进口竞争性产业的发展。如何在不违反WTO规则的前提下，适度保护我国进口竞争性产业，捍卫本国利益，将是今后研究的主题。第三，反补贴措施的贸易效应，还可以分行业或引入税率等变量进行衡量做进一步研究。

［参考文献］

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［3］Brenton．P．．Anti-dumping Policies in the EU and Trade Diversion［J］．European Journal of Political Economy，2001(17): 593-607．

［4］Konings．J．,Vandenbussche．H．, Springael．L．．Import Diversion under European Antidumping Policy［J］．Journal of Industry，Competition and Trade，2001(1): 283- 299．

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［6］Prusa．T．J．．On the Spread and Impact of Antidumping［Z］．NBER Working Paper No．7404，1999.

第5篇

一、中美双方在统计计价方法上的差异

中美贸易顺差规模统计差异存在的原因之一是中美关于贸易额的统计方法差异。双边贸易统计方法差异的主要表现是中美两国之间进出口计价方式不同。中国的出口数据是按照大多数国家的惯例依据离岸价格，也就是通常所说的FOB价（freeonboard,简称FOB，包括本国生产成本、货物运输保险和在本国装载上船成本）统计的。与大多数国家出口计价不同，美国出口数据是按照船边交货价，也就是FAS价（freealongsideship,简称FAS，不包括本国生产成本、货物运输保险和在本国装载上船成本）统计的，这与国际惯例有别。由于未包含商品装上船的成本，故FAS价的数值小于FOB价。并且中、美两国都是依据到岸价格，也就是CIF价（包括货价成本、在途包装费、保险费和运输费）统计进口。这样，由于中美进出口计价基础不同，自然而然会造成双方贸易统计差异。因而就需要把双方的进出口数据转换成统一的离岸价（FOB价）计算，这样才能比较中美双边贸易顺差规模的统计差异情况，进而推算出中美贸易顺差规模计算上的失衡程度。为此，按照国际通行的转换方法，以FOB价为基础，把美国的以FAS计价的出口值加上1%的成本转换成FOB值。并且，依据国际货币基金组织（IMF）转换做法，把中美两国的以CIF价计算的进口值扣除10%来得到FOB值。为什么要用同一种方法计算进出口数据呢？原因是当贸易数值庞大时，FOB价与CIF价的差异会造成显著的由计价方式不同带来的差异。比如，如果以FOB价计算，中国、美国每一年对另一方的商品出口为500亿美元，双边贸易本应刚好平衡。但现在美国会认为，本国对中国出口是500亿美元，但从中国进口是550亿美元，原因就是后者以CIF价格计算。这使得美国以为自己有50亿美元的逆差。反过来，中国对美国出口以FOB价计算是500亿美元，但进口以CIF价计算是550亿美元，以至中国也认为自己有50亿美元的逆差。一项本来平衡的贸易，现在变得双方都认为自己有了“逆差”。因此，用不同的基准价格计算进出口会造成一定数额的误差。当我们按照国际通行的转换方法，以FOB价为基础，把美国的以FAS计价的出口值加上1%的成本转换成FOB值，并且，依据国际货币基金组织（IMF）转换做法，把美中两国的以CIF价计算的进口值扣除10%来得到FOB值，双方在统计计价方法完全一致情况下计算出的经过修订的美国对中国的出口额数值增加了，美国对中国的进口额数值减少了，同样中国对美国商品的进口额也减少了。这样，经修订后，双边贸易顺差规模的差异有了一定量的减小。而且从计价方法上明显看出，美方的统计数据高估了从中国的进口。

二、经由香港转口贸易的影响

所谓转口（reexport）亦即香港买家依法取得某批进口商品的所有权后随即售出，运送给第三国家或地区的另一个买家。香港买家将进口商品再出口前，或会略微加工，但不影响商品性质，故不会把香港变成原产地。这种转口使中美双边的贸易统计数据出现差异。美国方面在计算进口时，由于美国海关追查所有进口商品，包括转口商品的产地来源，美国的进口数据应该已经包括了直接进口和间接进口，无需另加转口。现实中，中国使用的是目的地原则，往往不统计部分经由香港对美国转口商品，如果这部分转口在中美贸易中微不足道，或可忽略，但现实中刚好相反。香港经济研究中心学者FungandLau（<中美双边贸易差额1990-2000>2001）根据香港贸发局提供的数据研究后发现，以2000年为例，美国有61亿美元的制成品经由香港转口到中国内地，占美国对中国出口官方数据的37%。同期中国内地有365亿美元的制成品经由香港转口到美国，占中国对美国出口官方数字的70%。如此高的比例，原因在于中国以目的地为原则的统计方法没有统计经港转口商品的数额。美方资料显示，中国的货物只有20%直接运往美国，其余80%是通过第三方转口到美国的，中方对转口贸易不计入贸易额的统计方法，导致中国统计的对美出口普遍低估，而美国由于在进口贸易中统计转口部分，使得美方统计的自华进口普遍高估，这导致中美贸易顺差规模统计数据存在较大差异。根据FungandLau的研究，中国在加上对转口的统计后，中美双边关于贸易顺差规模的统计差异会大大减小。

三、转口加成利润的影响

分析时，我们还应考虑香港转口毛利带来的标价上升问题。中国出口商品经由香港转口赴美时，香港中介人附加了利润，即加成利润。这部分被视为香港的附加值，理应在中美贸易数据中剔除。根据FungandLau（<中美双边贸易差额1990-2000>2001）的研究，中国货物经由香港转口到美国的平均增值率高达40%。货物离开中国后在第三方增加的价值显然不应计入自中国进口中，而美国按照原产地原则和CIF价统计进口的方法，导致美国的统计数据中包含了该增加值部分，从而夸大了美自华进口数量。在美方所计算的自华进口数据中剔除香港转口加成利润后，中美贸易顺差规模的统计差异也会进一步缩小。

四、美方统计中忽略了服务贸易

中国加入WTO后，为促进开放的进一步扩大和更好履行加入WTO的义务，中国在商品市场全面开放的同时，资本和金融账户也在一步步开放之中，自20世纪90年代后，中美之间服务贸易也在快速增长，美中服务贸易顺差逐年上升。1995年至今，中美服务贸易更是借资本和金融账户的开放获得了快速发展，特别是美国对华服务贸易出口增长势头强劲，2004年美国对华服务贸易出口增长20%，美中服务贸易顺差呈现出逐年扩大的趋势，而中国在统计贸易额时却忽视了美中服务贸易部分。如果在统计中考虑美国对华服务贸易的巨大顺差，中美贸易顺差规模将进一步减少。除了以上四个方面的主要因素外，中美双方在统计范围上的差异，也影响到双边统计数据的差异性。美方统计采用总贸易制，以国境作为统计界限，对进入美国境内存入自由贸易区和保税仓库的货物均列入统计；而中国采用专门贸易制，以关境作为统计界限，存入保税仓库的货物不进行统计。这样美方统计的范围大于中方，导致双方对贸易额的统计差异加大，这也导致双边在中美贸易顺差规模统计上出现差异。此外，出口商品运输时滞的存在，使得中美双方对进出口额的统计会出现差异，也导致双方所统计的贸易顺差规模会出现差异。

第6篇

摘 要 本文通过建立计量经济学模型研究分析人民币实际汇率变动对中国进口额的影响。研究发现人民币实际汇率升值将显著减少中国的进口额,发现中国的进口与出口之间存在着较强的联系,汇率波动可以通过影响出口的方式间接影响进口。

关键词 实际汇率 贸易 进口

一、我国贸易进出口概况

随着中国产品的大量出口,贸易进出口盈余持续扩大,外汇储备快速增长,人民币汇率问题已经成为世界范围内关注的话题。尽管多数研究发现人民币实际汇率升值将显著减少中国的对外出口,但是关于人民币实际汇率变化对中国进口额的影响方面仍存在着分歧。本文发现中国的进口额伴随着人民币实际汇率升值而减少,并且进口与出口之间存在着相互推动的关系,这是由于中国特有的贸易结构与区域间经济合作关系形成的。在中国的贸易结构中,分为一般贸易和加工贸易,一般贸易和加工贸易对汇率变动有不同的表现。加工贸易的比重一直超过50%,而加工贸易进口额对实际有效汇率变动并不敏感。本文将从以上两个角度,分别分析人民币汇率变动对加工贸易进口以及一般贸易进口额的影响。

二、计量模型与数据处理

模型采用了对数形式,利用对数形式并且加入时间趋势项对非平稳的时间序列进行平稳化处理。由于本篇文章中主要讨论的是人民币实际有效汇率变动对进口额的影响,在保证了原模型主体的基础上对模型进行了调整,去掉了原模型中的某些控制变量。

Ln mt=α0+αtlnreert+δ2yt+t+Σt

mt表示中国的进口额,reert表示人民币的实际有效汇率,yt表示中国国内的市场需求,t表示时间趋势项。选取的数据是由1995年1月至2006年12月的数据。鉴于WTO对中国贸易进口和出口的影响,将数据分为两个时间段,第一个时间段为1995年1月―2001年12月,第二个时间段为2002年1月―2006年12月。

在数据处理方面,采用经过CPI平减与季度调整的中国的进口贸易总额、一般贸易进口额、加工贸易进口额月度数据。采用国际清算银行的实际汇率指数,核算中国月度的实际汇率。采用经过CPI平减与季度调整的中国工业增加值的月度数据。

三、模型计算结果

对1995年1月―2006年12月整个样本区间进行回归分析,估算时间段中,人民币实际汇率对中国进口总额以及一般贸易进口额的影响见表1,整体的样本区间的回归可能存在结构变动的因素,估算自1995年1月―2006年12月间,人民币实际有效汇率升值将减少中国的进口总额与一般贸易进口额,而一般贸易进口对汇率变动更为敏感。

选取样本区间为1995年1月―2006年12月,分别对进口总额、一般贸易进口额进行分析,结果见表2。在样本范围内,估算实际有效汇率每升值1%,进口总额将减少0.941%,一般贸易进口额将减少2.952%。国内市场需求每增长1%,进口总额将增加1.255%,一般贸易进口额将增加1.157%,一般贸易进口额对汇率波动比总进口额更加敏感。

选取样本区间为1995年1月―2006年12月,分别对进口总额、一般贸易进口额、加工贸易进口额进行回归。在样本区间内,人民币实际有效汇率升值1%,进口总额减少1.054%,一般贸易进口额将减少1.783%,而实际有效汇率变动对加工贸易进口的影响不显著。国内市场需求每增长1%,进口总额增长0.857%,一般贸易进口额增长0.68%,加工贸易进口额增长1.023%。

自2002年中国加入世界贸易组织以后,中国的进口总额对实际有效汇率变动表现的更为敏感,而一般贸易进口额对实际有效汇率的弹性值则在2002年以后有明显的下降。模型计算发现人民币汇率的实际升值将导致中国进口总额、一般贸易进口额的减少,而对加工贸易进口额的影响则并不显著。

四、对回归结果的解释

通过对模型进行分析,发现人民币实际有效汇率升值将导致进口总额的减少,中国一般贸易进口额对人民币实际有效汇率波动更敏感,与之相对的是中国的加工贸易进口额基本不受人民币实际有效汇率波动的影响。分析中国进口的贸易方式构成,中国进口商品主要由两部分构成,一是加工贸易进口,二是一般贸易进口。因为中国进口额的这种特别构成方式,我们将分别解释人民币汇率波动对中国加工贸易进口额以及一般贸易与其他进口额的影响。

(一)人民币汇率升值对加工贸易进口额的影响

人民币实际有效汇率波动对中国加工贸易进口额的影响并不显著。加工贸易一直在中国对外贸易方式中占据相当重要的地位。在经济全球化的今天,跨国公司的国际分工体系决定了中国目前多数产品的生产阶段仍然是劳动密集型产品的生产与装配,而这种已经形成的生产布局不可能在短期内发生根本性的变动。跨国公司站在全球的角度,对产品生产与装配阶段的成本变动进行调控,而来自中国的出口成本的上升将被其他价值链下游生产加工阶段所吸收,因此即使面对人民币实际有效汇率小幅升值,跨国公司仍然不会调整其国际生产布局和生产网络。

(二)人民币实际有效汇率升值对一般贸易以及其他项目进口额的影响

通过对前面模型的分析,发现人民币实际有效汇率升值将显著减少一般贸易以及其他项目的进口额。在研究了近年来中国与不同国家地区对外贸易的数据后,我们发现中国在对外贸易方面,自2002年至今的中国一方面从欧洲,美国赚取巨额的贸易顺差,另一方面又对亚洲其他国家输出巨额的贸易逆差。

总体看来中国向欧洲美国的出口与向亚洲国家的进口同时存在,这一现象由中国在产业价值链中的位置决定,中国由亚洲国家进口原材料和初级产品,在本国内进行加工生产,最后出口到欧洲和美国的市场。最后需要指出的是,伴随着中国经济的发展和市场化程度的不断深化,人民币实际有效汇率的波动将对中国的进口以及出口产生更大程度的影响。但需要最重视的是,人民币实际汇率升值将同时减少中国的进口额与出口额,而单纯依靠人民币汇率调整并不能有效影响加工贸易带来的贸易顺差。

参考文献:

[1]佟家栋.中国对外贸易收支顺差未能有效解决的原因分析与对策.国际贸易.2008(1).

第7篇

近年来，中国对外贸易顺差的不断扩大给中国带来了政治上和经济上的诸多问题，也引起了国内外学者的广泛关注。研究表明，中国在国际分工中所处的地位是中国对外贸易失衡的主要原因，即中国在国际生产网络中扮演着加工装配地的角色，有大量的进口中间品经过加工组装后出口到海外，导致了中国对外出口的大量增加。HenrykKierzkowski和LurongChen(2007)指出，如今零部件贸易比最终品贸易更为频繁，碎片化生产和外包已经成为常态。

田文（2005）认为，目前由于新兴工业化国家与发展中国家不断加入到国际分工中来,产品内贸易不但在量上成为国际贸易显着增长的原因,而且成为国际贸易流向与格局变化的重要力量,成为发展中国家实现工业化与产业结构升级的新途径。崔玮（2009）根据联合国BEC行业分类标准对中国中间品的进口规模进行了估算，认为我国进口商品主要为中间投入品，占总进口的比例达到了60%左右，中国已积极加入到国际产品内分工中。Sven.W.Arndt(2007)强调，现在，越来越多的产品在多个国家生产，对于双边贸易平衡的分析考虑已经在逐渐失去价值。

鉴于中国在国际分工中所处的地位，中间品的进口势必会对中国的出口能力产生很大的影响，本文旨在通过数据分析中国的中间品进口规模并运用面板数据分析其对中国制造品出口的影响。

二、中国的中间品进口规模

在本文研究中间品进口对中国制造品出口的影响之前，首先需要分析中国中间品的进口规模。由于本文主要侧重于中间品进口对制造品出口的影响分析，因此相应的中间品是指生产制造品所需的中间投入品，基于SITC2的分类标准，主要存在于7类和8类商品中（71、72、73、74、75、76、77、78、79、82、87、88、89共13类），其界定参见FrancisNg,AlexanderYeats(1999)。从1987年至今，中国的中间品进口规模不断扩大，占世界中间品总进口的份额也在不断提高，此处主要选择1989、1999和2009三个年份的数据进行对比分析，如图1所示。

从图1中可以看出，从1989年到2009年，除72类和89类中间品进口占世界中间品总进口的比重有所下降外，其他类别的中间品进口比重都呈大幅上升趋势，2009年多数类别的中间品进口占世界总进口的比重超过了5%，特别是73类——金属加工机械、75类——办公机器和自动数据处理设备、77类——电动机械、仪器和用具及零件和88类——摄影器材及用品、光学用品、手表等的中间品进口比重占到了世界总进口的10%以上，77类和88类甚至超过了15%，中国中间品进口拥有如此大的规模，足以说明，中国已经成为了“世界工厂”，大量的进口中间投入品进行加工组装后再将制成品出口到其他国家和地区。

图1中国各类中间品进口占世界中间品总进口的比重

数据来源：联合国COMTRADE数据库以及作者的计算

但是单凭中间品进口占世界中间品总进口的比重还不足以说明中国在加工装配方面所具有的优势，进口显性比较优势（RCA）指数则可以给出有力的证明。进口RCA指数是出口RCA指数的一种变形，当RCA指数用中间品的进口数据来进行计算，那么该指数可以用来判断一国在零部件组装上是否具有比较优势，公式为：

如果大于1则说明i国在j产品的装配上具有比较优势，反之，则说明i国在j产品的装配上具有比较劣势。

根据进口RCA指数的公式，可以计算出中国在涉及中间品加工装配的行业中是否具有比较优势，图2为2009年中国13类制造行业的进口RCA指数。

图22009年中国13类制造行业的进口RCA指数

数据来源：联合国COMTRADE数据库以及作者的计算

从图2中可以看出，2009年中国73类——金属加工机械、75类——办公机器和自动数据处理设备、77类——电动机械、仪器和用具及零件、87类——专业科学控制仪器、器具和88类——摄影器材及用品、光学用品、手表等的进口RCA指数均大于1，说明中国在这些行业的加工装配上是具有比较优势的，与图1相对应的，这些行业的中间品进口占世界总进口的比重也是最高的。

三、中间品进口对中国制造品出口影响的实证分析

通过前面的分析可以看出，中国的中间品进口规模巨大，且在一些制造行业的加工装配上具有比较优势，这些都会对中国的制造品出口产生直接的影响，从而导致中国的对外贸易顺差大幅增加。那么，中间品进口究竟在多大的程度上影响了中国制造品的出口，本文采用实证分析的方式进行研究。

下面利用1987-2009年的相关数据，采用面板数据模型分析中间品进口对中国制造品出口的影响，计量模型设定

Log表示对数值，相关指标的定义和数据来源见表1。

表1变量定义及数据来源

经过前一部分的分析可以知道，中国的中间品进口额和进口RCA指数均可以用来衡量中国中间品的进口规模，而这两个指标存在一定的相关性，将这两个指标分别代入模型进行面板数据回归，既可以测算中间品的进口对中国制造品出口的影响，又可以检验模型的稳定性，因此设置了两个结构相同的模型。由于中国的制造品出口受供给和需求两方面因素的影响，供给方面的影响可以用中国的GDP来衡量，而需求方面的影响则与中国贸易伙伴国的经济发展密切相关，因此在该模型中加入了中国主要贸易伙伴国的加权GDP作为解释变量，计算方式是将2008年中国出口额排名前25位的目的国家或地区的GDP进行加权。人民币的实际有效汇率是影响中国出口的重要因素，因此也需要将这一解释变量置于模型中。

为避免序列自相关性的影响，在模型估算中对对数数据进行了一阶差分，在以下表格中为简洁起见，PC即表示中国中间品进口额对数值一阶差分后的指标，其他指标类似。经检验，模型采用随机效应，实证结果如表2所示。

表2中间品进口对中国制造品出口影响的实证结果

注：，，分别表示1%，5%和10%水平下显着，括号中数值为t值。

对比两个模型的实证结果可以看到，各变量系数相对稳定且差异不大，说明模型结构较为稳定。中间品进口对中国制造品出口的影响反映在PC和RCA的系数上，结果表明中间品进口以及进口RCA指数对中国制造品出口存在显着的正的影响，也就是中间品进口的增加和进口RCA指数上升都将显着的促进中国制造品出口的增加。中间品进口增加1%，中国制造品出口将增加0.35%，而进口RCA指数上升1%，中国制造品出口将增加0.11%。这一结果足以证明，中国在国际生产网络中所扮演的加工装配地的角色导致了中国制造品出口的大量增加。中国的GDP和中国主要贸易伙伴国的加权GDP同样对中国制造品的出口产生正的影响且非常显着，特别是主要贸易伙伴国的GDP,每变动1%,都会带来中国制造品出口大于1%的变动，说明外需是中国出口的重要影响因素。人民币实际有效汇率对中国制造品的出口存在显着的负的影响，即人民币的升值会导致中国制造品出口的下降，结果符合预期。

第8篇

关键词 进口隐含能；发展中国家；结构调整

中图分类号 F740.6 文献标识码 A 文章编号 1002-2104（2016）10-0094-09 doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2016.10.012

2015年中国已经超过美国成为世界上最大的石油进口国；根据BP估计，到2035年中国将超过欧洲，成为世界上最大的能源进口国，能源的进口依存度从15%升至23%。中国对能源的巨大需求与进口引起了许多西方国家的关注；在一段时间内“中国能源与环境”成为西方媒体炒作的话题。但是西方国家和个人没有正视的是中国进口的大量能源中有相当大的比例是用于出口产品生产时的消耗，而这些产品最终是被外国消费者所消费和使用。因此为了明确中国进口能源中用于出口的规模和比例，有必要对中国出口产品中隐含能的真实水平予以准确的测算。

1隐含能测算的文献综述

传统的能耗测算方法通过将产品的产量与单位能耗系数相乘得到产品的能源消耗量。这种方法虽然计算简单但存在一个致命的缺陷：即该方法只考虑了某一产品在最后一个生产环节所消耗的能源水平，而对其从最初的原材料投入直至成品形成所经历的全部过程的能源消耗以及相关中间投入产品的能源消耗则没有包括在内，导致测算的结果与真实能耗水平相比明显偏小。而隐含能的概念和相关测算方法的提出则从根本上解决了这个问题。虽然还有其他包括LCA在内的技术手段，但隐含能测算的主流方法还是借助投入产出技术，真正做到了对产品生产全过程的真实能源消耗的测算。由于中国官方公布的10表数据是未区分进口中间产品数据的竞争型10表，而要准确测算隐含能就必须使用能够区别进口中间产品数据的非竞争型10表；因此不同学者在实际测算隐含能时，对现有中国竞争型10表中涉及进口中间产品的数据都做了一定的技术处理。

1.1以“按固定比例进行分配”假设对10表进行处理

“按固定比例进行分配”被称为“等比例进行分配”、“按比例进口”、“等比例拆分”或“简单比例”假设或原则。沈利生等第一次在文献中提出按比例分配的方法将中间投入和最终使用中的国内产品和进口中间产品进行拆分，即进口中间投入在总中间使用中的比例与进口产品在最终产品中的比例一致；随后陈迎等、兰宜生等、朱启荣、王丽丽等、刘祥霞等都在各自的测算过程使用过这种方法，不同学者只在变量符号和公式表达上略有差异。

1.2自行改进和编制中国非竞争型10表

为减少编制投入产出表的困难和缓解其在时间序列上的不足，学术界对如何借助使用非调查更新法来实现对投入产出表的快速、简洁的编制进行了大量的研究。S健等专门对RAS法的有效性进行了验证，并指出只有在掌握更多目标年直接消耗系数信息的前提下采用RAS方法才能达到有效更新投入产出表的目的。张友国使用RAS法编制了2003-2006年的投入产出延长表，并借此分析了中国在此期间贸易对能源和S02排放的影响。夏炎等利用RAS法对中国的能源强度变化进行了分解和研究。陈宇峰等则通过RAS法分析了浙江省产业结构调整对缓解能源冲击的影响。叶震则在RAS方法的基础上更进一步，提出了IDFC的投入产出表更新方法。王磊、李新运等、杨顺顺等都在各自文献中借助RAS法对中国的投入产出表就行了不同程度的调整。

1.3采用国际组织编制的中国非竞争型IO表

由于中国官方提供的投入产出表是非竞争型投入产出表，因此许多学者将研究的目光转移到由不同国际组织编制并提供的中国10表上。当前使用世界性投入产出数据库对中国问题进行研究的文献主要包括以下三类：

第一类，使用GTAP（Global Trade Analysis Project）数据库进行的测算。黄凌云等、杨立强等、刘俊伶等分别借助GTAP测算了中国的贸易隐含能与隐含碳水平。庞军在GTAP8.0数据库基础上对中美、中欧、中日双边贸易中的隐含碳进行了测算和对比，指出中国为主要贸易伙伴承担了大量的碳排放。

第二类，使用WIOD（World Input-Output Database）世界投入产出数据库进行的测算。陈雯等借助WIOD数据测算后发现中国消耗能源与CO2排放的水平却远远高出美国的水平；潘安在WIOD数据的基础上建立BTIO模型并对中日和中印贸易中隐含碳和其他污染物的排放水平进行测算；刘瑞翔等借助WIOD数据测算和SDA分解后指出，能源利用效率则是有效抑制贸易隐含能增加的主要手段。

第三类，使用OECD的投入产出数据库进行放入测算。成卓等使用来自于OECD的非竞争IO表计算了中国外贸对GDP的贡献；傅京燕等不仅使用OECD的投入产出数据测算了中国1997-2008年的贸易内涵碳，并且使用分解技术对结果进行了解释；谢建国等利用不同年度OECD提供的中国10表测算并分解了中国进出口贸易中的隐含能源；陈雯等在使用OECD提供的中国1995-2005年的10表的基础上测算了17个行业的内涵能源和净贸易含能水平。

1.4对使用10表计算进口隐含能时的处理

在计算进口隐含能时最大的困难在于对进口国生产产品时所使用的直接能耗系数ei和完全需求系数cij的确定，而造成这种情况最主要的原因在于数据搜集的困难。一方面许多国家的国际数据不全，主要是有关具体部门的能源消耗数据不完整；二是IO表不连续，有部分国家未连续公布IO表（包括中国）。对此学术界的处理方法主要有以下几种：

第一种，用中国的直接能耗系数和完全需求系数代替贸易伙伴国的相关指标。这种方法的理论基础是投入产出分析中的技术同质性假设，即假设中国从国外进口商品的能耗水平、生产方式与技术水平同中国完全一致。如沈利生、王娜等、李坤望等、许冬兰、刘祥霞等在文章中使用中国的直接能耗系数和完全需求系数代替贸易伙伴国的相关数据。作为目前测算隐含能时最简单的方法，其合理性在于实际上是以中国当前的技术水平生产与进口数量相同的产品时所需要耗费的隐含能水平，或者说是由于从国外进口而节省的隐含能。但其不足之处也同样明显，一方面中国的技术水平与发达国家相比存在一定差距，另一方面中国在能源利用效率上的水平与发达国家相比存在明显差距，在这种背景下使用基于技术同质性假设的中国数据替代，会出现对进口隐含能水平的高估。

第二种，选择具有代表性的贸易伙伴国的直接能耗系数和完全需求系数作为中国进口隐含能测算的替代指标，这种方法实际上假设所有进口商品来源国的能耗水平、生产方式与技术水平完全一致。就目前学者们已有文献来看，主要有两种具体方法：一是直接以中国主要贸易伙伴国为进口国家相关系数的代表。按照这种方法确定的国家主要是日本，原因在于其不仅是中国最大的贸易伙伴国，而且其技术水平特别是能源利用效率在国际上都是处于领先水平，能够代表中国主要贸易伙伴都是发达国家的这种现状。齐晔等、顾阿伦等在文章中直接使用日本的直接能耗系数和完全需求系数作为中国贸易伙伴国的代表，以此来计算中国进口中包含的隐含能水平。二是在对中国主要贸易伙伴国进行一定加权平均后选择某个最接均值的国家或地区作为代表，例如陈红敏对中国前十位和前二十位主要贸易伙伴国能耗系数的加权平均后，确定以中国台湾地区的直接能耗系数和完全需求系数为基础测算中国进口商品中的隐含能水平。这两种方法使得对进口隐含能的计算显得简便快捷，而且反映了中国进口商品中隐含能源的最小值。但其不足之处也同样明显，一是这种方法的使用忽略了中国进口来源国的特点，二是这种方法的使用也忽略了中国进口商品结构的特点。综合考虑这种方法我们可以看出：使用发达经济体的技术水平和能耗指标来测算中国进口中的隐含能水平会使结果出现低估的情况，进而导致中国贸易隐含能净值的高估。

第三种，使用多区域投入产出模型的相关系数来解决隐含能的计算。上述两种方法本质上都使用的是单区域投入产出表（SRIO），其优点是数据搜集、整理的工作简单，容易得出初步的计算结果并可以借助其进行一定的分析。但SRIO的缺点在于不同国家、地区间的能耗系数和技术水平明显存在差异，如果只使用一国的投入产出表就代替所有贸易伙伴国之间的隐含能流动，显然会使最终的结果出现偏差。正因为如此，越来越多的学者开始将注意力转现多区域投入产出模型（MRIO）。MRIO将进口品划分为最终消费和中间消费两部门，从而为从整体进口中更加科学的抽取出加工贸易对隐含问题研究的影响创造了有利的条件。例如崔连标等使用GATP数据对中国的隐含能进行了测算，刘瑞翔等则借助WIOT对中国贸易隐含能进行了测算。但MRIO的缺点也同样明显：一是由于MRIO的制要求非常精确的数据和复杂的编制操作，使得目前能够得到和使用的区域间投入产出表较少，实际运用范围受到了严重制约；二是MRIO与SRIO一样，同样需要对数据进行定期的更新和整理，这就使得MRIO的编制更加困难。

在综合考虑各方面的影响因素后本文认为：为了避免由于不同算法、特别是在RAS推算时具体技术手段对来自国际数据的中国IO表的影响和造成更大的误差，本文在测算中以中国官方公布的中国投入产出表为基础，在测算出口时使用“按固定比例进行分配”法。在测算进口时放弃使用单一国家或部分国家加权方法计算进口能耗系数的方法，使用由本文提出的将进口国分为发达国家和发展中国家两类的方法测算能耗系数，并以此为基础对中国的贸易隐含能的净值进行测算。

2模型构建与数据处理

2.1使用中国IO表的出口隐含能测算模型的构建

在使用由中国官方公布的IO表、能源消耗数据和贸易数据计算出口隐含能时，由于中国的IO表是竞争型投入产出表，所以只能采用“按固定比例进行分配”的方法对来自于进口的中间产品进行处理，使测算中使用的中间产品为扣除进口中间品后剩余的国产中间产品。具体中国出口隐含能的计算公式为：

（1）

此处的EEX表示中国出口隐含能水平，单位是万t标准煤；e是一个1×n矩阵，其矩阵元素ei表示中国i行业的直接能耗系数，其单位是万t标准煤/万元；（I-A）-1则表示根据中国IO表得出的完全需求系数；EX是表示中国出口水平的n×1矩阵，单位是万元；M为进口系数矩阵，它是一个n×n的对角矩阵，其对角线上的元素mij根据“按固定比例进行分配”假设的要求可以表示为：

（2）

其中xim是行业进口总额，Xex是行业出口总额，X是行业总产出。

（3）

公式（3）中，e中国表示中国的直接能耗系数；M中国表示中国的进口系数；A中国表示中国的直接消耗系数；EX中国表示中国的出口。

2.2使用中国IO表的进口隐含能测算模型的构建

2.2.1中国进口的真实构成

由于中国进口来源国家众多，本文为了简便起见将中国所有的贸易伙伴国分为两类：一类是发达国家，一类是发展中国家。目前在国际上还没有明确区分发达国家与发展中国家的概念；但有一种共识，即某个国家一旦加入经济合作与发展组织（OECD）便被认为是经济发达国家。据此，世界上其他国家都被划入发展中国家的行列。测算1997-2013年间中国进口贸易总额中来自发达国家和发展中国家的比例见表1。

从表1中我们可以看出，与一般对中国进口的预想不同，中国来自发展着中国家的进口正在逐年增加，已经超过中国进口总额的一半以上。在这种情况之下，不论是用单一发达国家或是几个发达国家加权后的数据来测算中国的进口隐含能问题都是不全面的，这些方法都忽略了大量发展中国家在中国隐含能进口中所发挥的作用。因此有必要采取一定的方法，将发展中国家在中国进口隐含能中发挥的作用反映出来。而这正是本文试图解决的主要问题。

2.2.2使用中国IO表的进口隐含能测算模型的构建

对于相对应的中国进口隐含能的测算，根据中国进口商品的来源划分为两个部分，即来自发达国家的进口和来自其他国家的进口。由于向中国出口的发达国家众多，数据搜集和整理工作非常困难，故选择在发达国家中能源使用效率最高的日本来代替。对于中国从世界其他的国家的进口同样源于数据搜集和整理的困难而选取中国作为发展中国家的代表。故具体测算公式为：

（4）

在公式（4）中，EEM表示中国进口隐含能水平，单位是万t标准煤；IM是表示中国进口水平的n×1矩阵，单位是万元；其余指标的概念与上文中相同，主要区别在于变量角标所代表的具体国家。如e日本表示日本的直接能耗系数；A日本表示日本的直接消耗系数矩阵；IM发达国家表示中国自发达国家进口的数量；IM其他国家表示中国进口中除去发达国家后来自世界其他国家的进口数量。

具体中国来自发达国家和发展中国家的贸易规模IM发达国家与IM其他国家的计算公式为：

（5）

（6）

（7）

其中来自发达国家进口总额为历年中国自上述发达国家各国别进口的合计，来自发展中国家进口总额为中国自世界进口总额扣除来自34个发达国家后的余额。

以上文测算为基础，可知：贸易隐含能净值等于出口隐含能与进口隐含能的差额，即：

NEE=EEX-EEM （8）

2.3数据来源与技术处理

2.3.1IO表来源与处理

根据本文实际测算的要求，使用的中国IO表包括：1997、2002、2005、2007和2010中国投入产出表，并根据下文中与能源数据和贸易数据的匹配情况将中国IO表中的42个行业的总数调整为15个。对于本文测算所需的日本投入产出表，均来自日本总务省统计局。具体包括以下3张表：1995、2000和2005日本投入产出表。并且为了能够与中国的投入产出状况进行比较，也将日本IO表中的34个行业调整为15个行业，以此作为发达国家完全需求系数测算的依据。

2.3.2能源消耗数据来源与处理

对于中国的能源消费数据，全部由1998-2014年历年的《中国能源统计年鉴》中的各行业能源消费数据合并而来，并且将各种能源消耗水平一律按照年鉴中的万t标准煤来表示。同时还根据最新的2014年中国第三次经济普查获得最新数据对各行业的能源消耗数据进行了修正。

对于本文测算使用的日本相关年度的能源数据，由于相关日本能源分行业数据无法完全获得，所以本文使用中国与日本的单位GDP能耗系数进行修正，使用中国的直接能耗强度推算出日本的直接内耗系数e日本，具体推算公式如下：

（9）

具体计算过程中使用的日本历年能源消耗总量和GDP数据均来自1998-2014年的《日本统计年鉴》，相关中国历年能源消耗总量和GDP数据来自1998-2014年的《中国统计年鉴》和《中国能源统计年鉴》，单位为万t标准煤/亿元。

2.3.3贸易来源数据与处理

对于中国的贸易数据，全部由1998-2014年历年的《中国统计年鉴》、《中国海关统计年鉴》、《中国贸易外经统计年鉴》中的各行业贸易数据合并而来。使用的是海关HS编码，具体包括22类98章；在充分兼顾10表与能源消费数据的前提下对各行业的贸易数据予以合并。其中建筑业数据来自历年中国“国际收支平衡表”中的“建筑服务”。并对其使用相同的价格指数和汇率进行调整。具体汇率与价格指数见表2。

3实证结果与数据分析

3.1中国出口隐含能总量的分析

从D1中可以看出在扣除进口中间产品对出口隐含能影响之后，中国出口中隐含能的总量虽然在观察期内有波动，但仍然呈现持续上涨的趋势。自1997-2013年期间中国出口隐含能的变化趋势可以分为三个阶段：第一阶段，快速增长阶段。从绝对值数量变化来说，出口隐含能从1997年的43 511.34万t标准煤增长到2007年的106 585.1万t标准煤；从速度来说，从1997年到2007年，环比年均增长都在10%以上。第二阶段，剧烈调整阶段。2008-2009年期间，由于外部经济环境发生了最大变化，特别是国际原油价格首次突破每桶100美元关口和美国次贷危机的爆发与蔓延，使得中国的出口状况受到空前的压力。第三个阶段，稳定发展阶段。从2010年起，中国的出口隐含能水平已经恢复到2006年的水平，并且在随后的几年时间内基本保持不变，持续维持在85 000万t标准煤的水平。

3.2中国进口隐含能总量的分析

在图2中中国的隐含能进口总量是由来自发达国家的隐含能进口和来自发展中国家的隐含能进口两部分组成。对于来自发达国家的进口隐含能来说，其水平虽然有波动但整体呈现上升趋势，并且该数值在1997--2013年期间基本占据中国进口隐含能总量80%左右的比例。结合表1的数据后可以发现；中国与34个发达国家的进口量只占中国全部进口量50%左右的比例，但从这34个发达国家进口隐含能规模的比例却远超这个数值并达到80%的水平，发达国家是中国进口隐含能的主要提供国。这说明中国与发达国家之间紧密的经贸联系依旧是中国对外贸易的主要构成部分。对于来自发展中国家的进口隐含能数据线来说，整体呈现低速增长的趋势。从1997年占据中国进口隐含能总量比例的不足10%已经上升到2013年20%的水平。数据的变化说明中国正在不断扩大与亚非拉广大发展中国家的贸易，但如果也考虑表1的数据后会发现，中国与发展中国家的进口贸易总量虽然占到一半的比例，但从众多发展中国家进口的商品中的隐含能水平并不高。考虑到发展中国家整体的生产力水平、产业结构和能源使用效率，中国从这些国家进口的商品肯定不会是高附加值和高能耗的商品，更多的只会是以农产品、初级工业制成品、纺织品等以劳动密集型为特点的产品。如果进一步剔除中国从发展中国家进口的石油、矿产品等高能商品，中国实际在与发展中国家的贸易来往中是处于能源净输出的不利地位。

3.3中国贸易隐含能净值的分析

从图3中我们可以看出以下特点：第一，中国对外贸易隐含能净值的变化主要依赖于出口隐含能并整体呈现增长的趋势。第二，中国贸易隐含能净值的水平始终保持顺差的局面，这种顺差意味着中国在整个贸易过程中处于隐含能源的“净输出”。从当今世界经济发展的现状来看，发达国家基本上都处于国际分工链条的上游，负责设计、研发、复杂加工、营销等高附加值环节，在出口高附加值商品的同时大量进口生产所需的能源和高能耗中间产品、初级产品，对本国的能源消耗相对较少。而发展中国家的情况正好相反，主要承担了能源、简单高能耗中间产品、初级产品的生产，在大量消耗本国能源的同时又在从发达国家进口各类高附加值产品。因此现阶段发达国家基本上都处于贸易隐含能的逆差或“净输入”的状态而发展中国家则处于贸易隐含能的顺差或“净输出”的情况。由此可以看出，我国当前这种贸易隐含能的状况是不利于长期和可持续发展的，更不用说为了满足出口需要而生产高能耗、高污染的产品对我国能源安全、环境保护、人民身体健康等方面的不利影响。

3.4中国各行业贸易隐含能净值的对比分析

在图4中，中国15个行业根据其在1997-2013年间隐含能净值的变化趋势可以划分为三大类：第一类，隐含能净值逆差行业，即该行业处于贸易隐含能逆差或隐含能“净输入”的局面。按照隐含能逆差大小排列的各行业是：采掘和加工业、其他行业、其他工业。第二类：隐含能净值高顺差行业。这类行业的共同点是不仅处于隐含能贸易的顺差地位，而且该差额的绝对数量水平很高。具体包括以下行业：纺织业、化学工业、通用、专用设备制造业、电气、通信、计算机及其他电子设备制造业。第三类：隐含能净值低顺差行业。这类行业的特点是其隐含能进出口的余额虽然是顺差，但绝对额较小。这类行业具体包括：农业、非金属矿物制品业、食品制造业、木材和造纸业、金属冶炼制品业、交通运输设备制造业、仪器仪表及文化办公用机械制造业、建筑业。

4结论和建议

本文对中国1997-2013年的隐含能从总量、净值到具体行业都进行了相应的分析并得出了一定的结论。①在扣除进口中间产品对出口产品隐含能的影响和区别发达国家与发展中国家对中国的进口隐含能之后，中国对外贸易隐含能的净值整体表现为顺差。贸易隐含能的顺差意味着中国不仅向世界输出各类质优价廉的商品，而且还在商品中隐含输出了大量的能源；而现阶段中国经济发展的实际情况是已经开始受到越来越严重的能源问题的制约。②从具体贸易隐含能测算的结果来说，中国具体行业的隐含能净值变化呈现不同特点，贸易隐含能净值为顺差和逆差的行业并存，但整体结果以顺差为主。据此本文提出以下建议：

第9篇

关键词：马歇尔―勒纳条件；价格弹性；收入弹性

中图分类号：F742文献标识码：A

文章编号：1000-176X（2014）06-0092-07

我国的对外贸易发展迅猛，出口总额和贸易总额在2012年跃居世界第一，贸易顺差稳步增长，人民币升值压力也越来越大。尽管2005年启动的新一轮汇率改革使人民币兑美元已累计升值24%以上，但贸易顺差却并未因此而扭转。那么，人民币升值能否改善我国持续的双顺差情况？进出口不同行业受到人民币升值影响的程度又有何差别？基于此，本文从国别层面和行业层面对我国进出口贸易的价格弹性和收入弹性进行了测算。

一、文献回顾

关于进出口弹性方面的研究相当丰富，多数以价格弹性为切入点，探讨马歇尔―勒纳条件（简称M-L条件）是否成立，即贬值能否改善国际收支。Baldwin和Krugman[1]研究发现，在1985―1987年间，美元贬值并未改善美国的赤字状况，反而引起赤字持续增加。Backus[2]将短期分析与长期分析相结合，认为汇率变动只能缓和但不能真正解决日美贸易失衡。Boyd等[3]以8个OECD国家为研究对象，发现其中5个国家满足M-L条件，即本币贬值能够增加出口、减少进口。Olugbenga[4]的研究也得出了相近的结论。Liew等[5]对1986―1999年间的亚洲五国和日本进行了实证检验发现，菲律宾、泰国、马来西亚和新加坡在本币贬值时，对日贸易状况恶化。Irandoust和Parmler[6]以瑞典及其八个贸易伙伴的双边贸易状况为研究对象，采用面板协整方法进行了检验，结果发现瑞典对其中两国的贸易符合M-L条件。Kwack等[7]则利用1994―2003年的数据估计了亚洲一些国家或地区进出口贸易的价格弹性，发现其数值在1.05―3.10之间。

对于我国进出口弹性的研究，国内学者也进行了大量的努力。厉以宁[8]利用1970―1983年的数据，得出我国的进出口弹性分别为0.69和0.05，显然不符合M-L条件；殷德生[9]以1990―2004年的数据测算出我国进口价格弹性为-0.57，而出口价格弹性为0.01，也不符合M-L条件；戴世宏[10]研究发现，利用人民币对日元双边实际汇率得出我国对日本的进出口弹性分别为0.30和0.63；另一方面，戴祖祥[11]的实证结果却支持M-L条件，发现我国进出口弹性之和显著大于1；范金等[12]研究得出我国中长期进出口价格弹性分别为- 1.08和- 0.86；卢向前和戴国强[13]基于1994―2003年的月度数据计算得出我国进出口汇率弹性分别为1.96和-1.88；周杰琦和汪同三[14]的研究也支持M-L条件的成立，即其他条件不变时，本币贬值会促进出口、抑制进口，本币升值会抑制出口、增加进口。

尽管针对进出口弹性的研究相当丰富，但相对于价格弹性而言，收入弹性的研究较少，而且，分行业的研究也较为缺乏。为了弥补现有文献的不足，本文将进行如下改进：首先，将国别层面的双边贸易情况和行业层面的细分贸易情况综合考虑，使研究更为全面。其次，在行业层面的研究中，并未对各行业使用单一的人民币实际有效汇率和世界实际GDP，而是基于各行业的情况构造了该行业的人民币实际汇率及世界实际GDP，这更能准确反映行业差别。

二、基于国别层面的价格弹性和收入弹性测算

1.模型设定及样本选取

本文借鉴Goldstein和Kahn[15]的研究，根据不完全替论构建进出口模型。不完全替论假设：一国进出口商品与国内产品之间存在不完全替代关系。该理论以比较优势原理为基础，认为贸易国家出口具有比较优势的产品而进口没有比较优势的产品。因此，在局部均衡框架下，出口取决于双边汇率和外国收入的大小，前者反映替代效应，后者反映收入效应；进口取决于双边汇率和本国收入的大小，前者反映替代效应，后者反映收入效应。替代效应用双边实际汇率E来表示，收入效应则分别用外国GDP和本国GDP表示，因此，构建进出口方程如下：

为了扩大样本容量，增加回归结果的可靠性，本文选取与我国贸易联系紧密的覆盖六大洲的23个国家或地区作为研究对象：分别为我国香港、印度、印度尼西亚、日本、韩国、马来西亚、菲律宾、新加坡、我国台湾、泰国、越南、法国、德国、意大利、荷兰、俄罗斯联邦、英国、美国、加拿大、澳大利亚、新西兰、巴西和南非。2012年，我国与这些国家或地区的出口额占总出口额的77.23%，进口额占总进口额的68.97%，进出口总额则占比73.34%，因此，样本国家和地区的选取无论是在地域分布上还是相关性上都是非常具有代表性的。考虑到在实际贸易中，某些贸易作为一个整体与我国进行贸易谈判和合作，因此，本文将样本中的欧盟和东盟分别作为单独个体进行考虑，既可以简化模型又符合现实情况，其中，欧盟地区包括法国、德国、意大利、荷兰和英国；东盟则包括印度尼西亚、马来西亚、菲律宾、新加坡、泰国和越南。这样，样本数量为14个国家和地区。

考虑到数据的可得性，本文将样本时间定为1998―2012年，之所以没有选择季度数据，主要是因为在数据搜集过程中，各国季度数据的来源不一，可能造成统计口径的不同，从而影响回归结果的精确性。我国与各国或地区的双边进出口数据来自于国家统计局网站和海关总署网站；双边名义汇率数据来自于World Bank和Eurustat，其中，1998年欧元对人民币汇率通过欧盟各国货币与人民币汇率及各货币占欧元比重换算所得，东盟地区汇率根据东盟六国分别与我国双边贸易额占总额的比例作为权重，将各国货币与人民币汇率进行加权平均获得；双边实际汇率根据名义汇率×外国物价指数/本国物价指数求得，物价指数用CPI代替（2005年=100），除我国台湾地区数据来自于各年《台湾统计年鉴》以外，各国或地区2005年不变价的GDP数据均来自World Bank，CPI数据来自于IMF2013年4月出版的《World Economic Outlook（WEO）》。欧盟和东盟的GDP是其涵盖国家的GDP之和，CPI则根据各国和地区与我国双边贸易额占比作为权重进行加权平均获得。之所以将所有数据都处理成2005年为基期，主要是由于人民币汇率改革从2005年7月开始，以此为基期可以增强数据的可比性。为了消除各数据可能存在的异方差，所有数据均进行了对数处理，实证结果基于Eviews 6.0。

2.实证检验

在进行回归分析前，要对数据进行单位根检验，以判断序列是否平稳，避免产生“伪回归”，本文利用LLC和IPS两种方法来检验面板数据单位根，检验结果说明各序列的水平值都是非平稳的，经一阶差分后均变为平稳序列，可以构建面板数据模型。根据Hausman检验结果拒绝随机效应模型，因此构建固定效应模型进行研究，它可以控制不可观测经济变量所引致的OLS估计的偏差，从而得到较准确的模型参数估计值。考虑到可能存在未观测到的因素对个别国家或地区进出口贸易产生影响，如贸易政策等，因此样本数据存在截面异方差和同期截面相关，所以在估计模型参数时，本文使用截面加权的GLS方法进行估计。

对进口方程（1）的回归结果如表1所示。

3.结果分析

总体上而言，1998―2012年间，我国的进口价格弹性为-0.30，表明人民币实际升值1.00%会引起进口增加0.30%；进口收入弹性为1.25，说明我国实际GDP增加1.00%会拉动进口增加1.25%；出口价格弹性为0.48，表明人民币实际升值1.00%将导致出口减少0.48%；出口收入弹性为1.53，表明世界实际GDP增加1.00%将带动我国出口上升1.53%。出口价格弹性大于进口价格弹性，这主要是由于进口以原材料等资源类商品为主，而出口则以纺织品、机电等制成品为主；进出口价格弹性绝对值之和小于1，说明马歇尔―勒纳条件不成立，这可以解释人民币持续升值以来我国的贸易顺差依然增长这一现实。收入弹性明显大于价格弹性，说明相对于汇率而言，我国进出口额主要取决于国内外收入水平，在2008―2009年国际金融危机时期，我国进出口增长率骤降至-16.00%和-11.20%，充分说明了收入变动对贸易的显著影响，也显示了我国出口贸易对外部经济的依赖性较强。

进口方程的回归结果显示，1998―2012年间，我国台湾的价格弹性绝对值最大，为1.05，巴西的价格弹性绝对值最小，仅为0.23，这主要是由于我国从台湾地区进口的商品中，以机电产品、光学钟表、医疗设备等为主，而从巴西进口的商品则以矿产品和植物产品为主，显然矿产品等资源类产品的价格弹性要小于机电等制成品的价格弹性。所有价格弹性中，我国香港和俄罗斯联邦的系数符号与预期不符，说明人民币升值引起这两个地区的进口减少，这与理论相悖，其原因可能在于：首先，我国进口以投资品和原材料（如石油、铁矿石）为主，其弹性较低，受汇率变动的影响较小。其次，加工贸易进口与一般贸易进口受汇率的影响方向相反，当实际汇率升值时，国内生产成本特别是劳动力成本相对增加，在激烈的国际分工竞争环境下，劳动密集型产业的加工贸易订单逐渐向其他低成本国家转移，反映在海关统计账下，则是加工贸易进口的下降。收入弹性方面，巴西最大，为2.26，俄罗斯联邦最小，仅为0.64；我国香港的收入弹性不显著，这可能是由于我国和香港地区的大部分贸易都是转口贸易造成的。

出口方程的回归结果显示，在1998―2012年间，我国对印度出口的价格弹性最大，为 1.64，这主要是由于我国对印度出口的第一大类产品是纺织品，而对其他国家或地区的第一大类出口产品则为机电产品，纺织品的技术含量较低，比较容易受到汇率波动的影响，而对俄罗斯联邦出口的价格弹性最小，仅为0.25，说明人民币升值对我国向俄罗斯出口的影响较小。收入弹性方面，美国最大，为2.93，因此，次贷危机期间，我国对美出口急剧缩减，引起国内经济出现滑坡，这进一步反映了我国出口贸易对美国经济状况的高度依赖；新西兰的收入弹性最小，为0.89，说明相对于其他国家和地区而言，新西兰的实际GDP变化引起的我国对新西兰出口的变化最小；我国台湾的收入弹性系数不显著，这可能是由于台湾地区的数据来源与其他样本国家或地区的来源不一致造成的数据偏差所致。

在14个样本国家或地区中，加拿大、印度、东盟、日本、韩国、我国台湾和南非的进出口价格弹性绝对值之和大于1，说明我国与这些国家或地区双边贸易符合M-L条件，而与其他国家或地区的双边贸易中则不符合M-L条件，这解释了汇改以来人民币持续升值但并没有改善中美、中欧贸易顺差这一焦点问题。

进出口方程的回归结果都显示，除我国香港和台湾地区的收入弹性不显著外，其他国家或地区的收入弹性均大于价格弹性，这意味着我国的贸易顺差主要是经济增长的结果，汇率变动只是次要因素，因此，以我国存在贸易顺差而要求人民币升值的论点缺乏充分的依据。

三、基于行业层面的价格弹性和收入弹性的测算

Bahmani-Oskooee和Kara[16]指出，以集合数据分析汇率对贸易的影响时，弹性大的商品会被弹性小的商品所掩盖，从而整体上表现出对汇率变化反应不明显的特征。因此，在国别层面的基础上，本文将从行业层面对我国进出口贸易的价格弹性和收入弹性进行进一步的测算，以避免总量数据产生的偏差。

1.模型设定及样本选取

HS分类标准

HS（The Harmonized Commodity Description and Coding System，商品名称及编码协调制度）是指在原《海关合作理事会商品分类目录（CCCN）》和《国际贸易标准分类目录（SITC）》的基础上，协调国际上多种商品分类目录而制定的一部多用途的国际贸易商品分类目录。将贸易品分为22类，本文结合SITC标准，参考相关研究分类思路，选取以下行业进行研究：农业及食品业FOOD（HS1-4类）、采矿业MIN（HS5类）、化工业CHEM（HS6-7类）、木材及造纸业WOOD（HS8-10类）、纺织业TEXT（HS11-12类）、冶金业METAL（HS15类）、电子电气业EMACH（HS16类）和机械运输业MACH（HS17-18类）。

计量模型沿用式（1）和（2）。其中，IMi，t和EXi，t分别表示t时期i行业的进口额和出口额，数据来源于中经网数据库。Ei，t表示t时期i行业的人民币实际有效汇率，为了更为准确地显示行业之间的差别，本文编制了各行业的人民币实际有效汇率，这与Campa和Goldberg[17]以单一有效汇率进行衡量的方法不同。具体而言，先根据海关统计月报中《我国对部分国家（地区）进（出）口商品类章金额统计表》的数据，得出本文所研究的8类行业与23个主要贸易伙伴的进（出）口额（这些主要贸易伙伴即为前文第二部分的23个国家或地区），将各行业与贸易伙伴的进（出）口额月度数据汇总为年度数据，用其与每个贸易伙伴的进（出）口额占比作为该年的实际汇率权重，再用各贸易伙伴国家或地区货币对人民币的双边实际汇率进行加权平均，最终得到该行业的实际有效汇率。DGDPi，t表示t时期的国内实际GDP，与国别层面数据相同。FGDPi，t表示t时期i行业的世界实际GDP，这里本文也进行了构造，各行业的世界实际GDP以上述23个国家或地区的实际GDP按照加权平均计算所得，权重亦为各行业我国与贸易伙伴进（出）口额的各年占比。未说明的数据来源与第二部分相同，此处不再赘述。

2.实证检验

本文利用LLC、IPS方法来检验面板数据单位根，检验结果说明各序列的水平值都是非平稳的，经一阶差分后均变为平稳序列，可以构建面板数据模型。

对进口方程的回归结果如表3所示。

3.结果分析

进口方程结果显示，各行业的进口价格弹性较小，说明我国进口的大部分产品在国内市场受可替代品的竞争有限，采矿业和冶金业的价格弹性为正，意味着当汇率升值时，这两个行业的进口反而减少，这主要是由于采矿业和冶金业的进口主要以原油、铁矿石等国际大宗资源类商品为主，属于初级产品，存在“追涨杀跌”的现象。在8个行业中，纺织业的价格弹性最大，为-0.86，而采矿业的价格弹性最小，仅为0.15，这也说明了由于我国纺织品的低价优势对进口纺织品构成激烈的竞争，而进口的原油及成品油等采矿产品则具备明显的不可替代性。收入弹性方面，电子电气业最大，为1.89，而农业及食品业最小，为1.07，说明电子产品属于提升生活质量的非必需品，而农产品则是满足基本生活需要的必需品，因此，当国内收入增加时，电子产品的进口必然增加较多。

出口方程结果显示，除纺织业外，各行业的出口价格弹性均小于1，但多数大于其进口价格弹性，说明相对于进口品在国内市场的竞争缺乏而言，出口品在国际市场的竞争却相对激烈。在8个行业中，纺织业的价格弹性最大，为1.40，这主要是由于我国出口的纺织品技术含量较低，价格优势明显，一旦出现汇率波动，出口商会受到较大影响；而农业及食品业的价格弹性最小，仅为0.20，这主要是由于农产品的必需品特性决定的。收入弹性方面，除农业及食品业外，各行业的出口收入弹性均大于其进口收入弹性，说明我国出口的依赖性较强，容易受到国外经济的影响，这与国别层面的结论一致。在8个行业中，纺织业的收入弹性最大，为3.08，说明国外需求变动对该行业出口的影响较大，这进一步体现了纺织业的低附加值特性；而农业及食品业仅为1.05的收入弹性也是其本身的必需品特性决定的。

进出口方程结果都显示，所有行业的进出口收入弹性均大于价格弹性，说明我国进出口贸易中，收入影响要大于汇率影响。

四、结论

本文基于1998―2012年我国双边贸易数据和细分行业数据测算了我国进出口贸易的价格弹性和收入弹性，结果显示，我国进口价格弹性为-0.30，出口价格弹性为0.48，进出口价格弹性绝对值之和小于1，说明马歇尔―勒纳条件不成立。出口价格弹性大于进口价格弹性，这主要是由于进口以原材料等资源类商品为主，而出口则以纺织品、机电等制成品为主。进出口收入弹性分别为1.25和1.53，均大于价格弹性，说明贸易顺差主要是经济增长的结果，汇率变动只是次要因素，因此，以我国存在贸易顺差而要求人民币升值的论点缺乏充分的依据。在14个样本国家或地区中，加拿大、印度、东盟、日本、韩国、我国台湾和南非的进出口价格弹性绝对值之和大于1，说明我国与这些国家或地区双边贸易符合M-L条件，而与其他国家或地区的双边贸易中则不符合M-L条件，这解释了汇改以来人民币持续升值但并没有改善中美、中欧贸易顺差这一焦点问题。考虑到我国贸易对象较为集中，容易引起贸易摩擦，今后应在稳定亚洲、欧洲和北美洲等国家或地区的贸易关系时，积极开辟新兴市场，加强与非洲、拉丁美洲等国家或地区的贸易往来，加深不同层次的对话，以减少贸易摩擦发生的可能性。

另一方面，我国进出口贸易价格弹性和收入弹性的行业差别明显：多数行业的出口价格弹性大于其进口价格弹性，说明相对于进口品在国内市场的竞争缺乏而言，出口品在国际市场的竞争却相对激烈；出口收入弹性均大于其进口收入弹性，说明我国出口的依赖性较强，容易受到国外经济的影响，这与国别层面的结论一致；各行业的进出口收入弹性均大于价格弹性，再次印证了收入对我国进出口贸易影响的显著性。纺织业的进口价格弹性最大，而采矿业最小，说明进口纺织品在国内面临激烈的竞争，而进口的原油及成品油等矿产品则具备明显的不可替代性；纺织业的出口价格弹性也最大，这与其技术含量较低有关，一旦出现汇率波动，出口商会受到较大影响；而农业及食品业的价格弹性最小，这主要是由于农产品的必需品特性决定的。可见，优化商品结构，提升出口竞争力是进口贸易发展的又一重点。在合理发展具有比较优势的劳动密集型产业的同时，提升资本技术密集型产业的国际竞争力，并加快推进高新技术产业的发展，逐步完成外贸发展方式的转型升级。

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[16]白仲林. 同期相关面板数据结构突变单位根检验的统计性质――中国CPI指数平稳性的经验证据[J].统计研究，2008，（10）.

第10篇

摘要

本次核对研究涵盖了2000年、2004年和2006年的双边货物贸易统计数据。主要发现和结论如下:

一、无论是东向贸易(中国出口至美国)还是西向贸易(美国出口至中国),虽然双边贸易规模及统计差异在不断扩大,但差异率(统计差异绝对值占相应进口额的比率)却在不断下降。这说明如果剔除贸易规模扩大的影响,双边的贸易统计差异实际上在逐步缩减。

二、双边贸易统计的最大差异来自东向贸易,约占整体统计差异的80%～90%。近年来,东向统计差异随双边贸易规模的增长而不断扩大。2000年～2006年,美国自华进口从1 001亿美元增至2 878亿美元,增长187%;中国对美出口从521亿美元增至2 035亿美元,增长291%。同期,东向统计差异从480亿美元扩至843亿美元,西向统计差异从61亿美元减至40亿美元。由于东向统计差异占比较大,工作小组重点对其进行了研究。

三、造成东向统计差异的原因,可能源于数据加工和处理过程中的概念性和方法论差异。主要包括:统计上的地域概念差异、记录时间差异、出口统计中是否包含“再出口”数据。但这些差异对双边统计差异的净影响不大。为深入研究双边统计差异问题,工作小组分别对东向贸易中的间接贸易和直接贸易进行了研究。

──东向间接贸易是指从中国起运的货物,在中转国(地区)进行商业交易后再转运至美国。近年来,间接贸易在双边东向贸易中的比重逐步下降,但2006年,其造成的统计差异仍然高达东向整体统计差异的52%。尽管中美贸易统计均遵循联合国的伙伴国属地原则,但由于进口按原产地统计、出口按可知目的地统计,双边的贸易统计难免会产生差异。主要包括两种情形:当货物经第三方转口时被深加工、再包装或转卖加价而产生增加值;或者中国企业在出口报关时不知美国为其货物的最终目的地,报作对中转地的出口,但美方按原产地规则记作自中国的进口。大部分间接贸易主要经由香港转口,但其所占比重正逐年下降;经由其他地区的间接贸易规模及其导致的统计差异在持续增长。

经测算,在东向间接贸易中,2000年、2004年及2006年,由以上原因导致的统计差异分别为289亿美元、327亿美元和441亿美元。

──东向直接贸易是指从中国起运的货物,未经停其他国家(地区)进行商业交易而直接出口至美国。2006年,直接贸易统计差异约占东向整体统计差异的48%。研究发现:双方报关价格不同是导致东向直接贸易统计差异的重要原因;美方进口报关价格高于中方出口报关价格,是直接贸易统计差异中一个可量化因素。从中国出口的货物在运抵美国途中,所属权有可能发生变更。相对于一般贸易商品,这种情况在加工贸易商品中更经常发生。较高的美国进口报价体现了商品的加价行为,并没反映出所属权的变更。

为找出量化此部分差异的方法,工作小组对若干技术问题进行了深入探讨。经测算,在东向直接贸易中,2000年、2004年及2006年,因报价不同导致的统计差异分别为132亿美元、194亿美元和210亿美元。

──综上所述,工作小组对东向统计差异的原因进行识别,并量化估算了其对整体统计差异的影响。对统计数据进行估算调整后,研究年度内的双边统计差异显著缩小:2000年,两国官方公布的东向统计差异为480亿美元,对能够解释的差异进行调整后,统计差异缩减为75亿美元;2004年和2006年,统计差异分别由原来的718亿美元、843亿美元调减为235亿美元和242亿美元。三年中每年的留存差异率(即工作小组未作解释的东向剩余统计差异在美国自华进口额中的比率)均在8%～12%区间。

四、鉴于西向贸易统计差异占整体统计差异的比重较小,小组未对西向贸易数据进行直接贸易和间接贸易的区分处理,仅对概念性和方法论导致的统计差异进行了研究。结果表明:两国计价方式不同(中国进口采用CIF “到岸价格”计价,美国出口采用FAS“舷边交货价”计价)是导致西向贸易统计差异的主要原因。

正文

一、概述

(一)研究背景

1994年,第8届中美商贸联委会曾设立统计小组,对双边货物贸易统计差异问题进行核对研究,以解释和量化两国官方统计数据之间存在的差异。该项研究的初衷,源于两国公布的统计数据之间存在超乎寻常的巨大差异。自20世纪90年代以来,中美双边贸易显著增长,贸易统计差异也随之扩大。据中方统计,1993年～2006年间,两国贸易额从277亿美元增至2 627亿美元,对美顺差从63亿美元增至1 443亿美元;据美方统计,同期两国贸易额从403亿美元增至3 430亿美元,对华逆差从228亿美元增至2 326亿美元。

为深入了解近期形势变化下双边贸易统计差异的成因,在2004年4月举行的第15届中美商贸联委会上,双方商定再次成立贸易统计工作小组,作为联委会下一个合作磋商机制,对贸易统计差异问题共同进行核对研究并互换意见。中方成员单位包括中国商务部和海关总署,美方成员单位包括美国商务部和贸易代表办公室。

(二)研究范围

该项研究的目的,旨在找出两国官方数据产生统计差异的原因,促进数据使用者对双边贸易统计差异成因形成共识。这些差异可能来自数据收集和处理过程中的概念性和方法论差异。工作小组研究的重点是识别并量化双边统计差异的主要成因。数据核对工作中所进行的调整,既不意味着任何一方的贸易统计制度有误,也不表示要对任何一方公布的官方数据进行修订或更正。

研究核对内容为2000年、2004年和2006年中美官方公布的货物贸易统计数据,具体包括:商品协调制度编码、起运地/运抵地、运输方式和其他信息。

(三)研究方法

尽管中美两国都遵循联合国货物贸易统计制度,但并不意味着相互的进口和出口数据能够吻合,计价方式、伙伴国属性等因素均会导致双边统计差异。比如:国际运费和保险费计入中国的进口统计,但不计入美国的出口统计。

转口贸易,特别是途径香港的转运,对双边数据的比对影响可以量化。中美两国均将原产地作为进口统计依据,把出口所知目的地作为出口统计依据。在中美之间途经香港的贸易中,出口时所知目的地通常被报作是香港,然而当货物最终进口至中国或美国时,进口国会根据原产地规则进行统计,这时统计的“出口方”有可能不是香港。

即使剔除已知的和可量化的概念性与方法论差异,统计差异依然存在。与西向贸易相比,东向贸易的统计差异尤为显著,故工作小组将其作为研究重点。工作小组将东向贸易分为两部分以研究相关统计差异:(1)直接贸易,是指从中国起运的货物,未经停其他国家(地区)进行商业交易而直接出口至美国;(2)间接贸易,是指从中国起运的货物,在中转国(地区)进行商业交易后再转运至美国。详见下文。

二、东向贸易

中美官方贸易统计的最大差异来自东向贸易。研究年度内,中国出口数据与美国进口数据间的差额在持续扩大,但差异率(双方统计差异与美国自华进口额的比率)已有所下降。2000年、2004年及2006年,东向贸易统计差异分别为480亿美元、718亿美元及843亿美元,分别占相应年份整体统计差异的88.7%、87.8%和95.5%(见表1)。

如表1所示,尽管差异率从2000年的47.9%下降至2006年的29.3%,显示统计差异可能在缩减,但由于双边贸易量的增长,2006年843亿美元的统计差异仍较往年高出许多。

(一)统计方法及概念定义性差异(已知及可量化部分)

1.统计辖区差异

美国将波多黎各和美属维尔京群岛视为美国海关关境区域,中国将其视为单独行政区域。因此,中国在出口统计中将其单独列出,未包含在与美国的贸易统计之中。根据美方统计,2000年、2004年和2006年,以上两地自华进口额分别为2亿美元、4亿美元和7亿美元。

2.运输时滞差异

运输时滞差异是指因商品跨年度运输而对双方统计造成的差异,往往由长途海运造成。以美国进口统计中的出口和进口日期为依据,工作小组测算:2000年、2004年和2006年,运输时滞导致的统计差异分别为9亿美元、20亿美元和27亿美元。

3.中国再出口差异

中国出口统计中包括非原产于中国但经中国再出口至美国的货物。美国将这些货物统计为自原产地而非中国的进口。据中方统计,2000年、2004年和2006年,中国再出口货值分别为10亿美元、24亿美元和30亿美元。

4.其他差异

除以上差异外,东向贸易中还存在其他可能的统计差异,比如美国对中国商品的再出口(见附录2)。由于此部分差异的信息不全,工作小组没有尝试对其进行估算调整,但这并不排除其造成东向贸易统计差异的可能性。

(二)直接贸易差异

自20世纪90年代双方进行首次核对研究以来,中美之间的直接贸易显著增长。据中方统计,研究年度内,直接贸易方式在中国对美出口总值中的比重,由2000年的71%上升至2004年的84.5%、2006年的88.7%;美方统计的比重,则由2000年的56%上升至2004年的73.5%、2006年的76.7%。

研究年度内,大约50%的东向统计差异由直接贸易造成。加工贸易商品在直接贸易中占比较高(据中方统计,2006年占60%),这些商品通常因中间商加价行为导致美方的进口报关价格高于中方的出口报关价格。通常的做法是:中国企业从境外(也包括美国)进口原辅材料、零配件、包装物料等,经加工或装配后,再将产品出口至美国。中国加工企业通常通过中间商接收订单并将加工后的商品转卖给美国买家。因此,中国加工企业的出口报关价格往往是中间商的较低买进价格,而美国买家的进口报关价格则是经中间商加价后的较高卖出价格。除此之外,可能还会有其他原因导致直接贸易统计差异,但工作小组此次没有进行探究。

中美双方都没有足够的信息来识别被中间商购买和转卖的直接贸易交易商品。工作小组曾将中方直接贸易出口信息与对应的美方进口信息进行抽样比对,但主要由于两组信息不能一一对应,无法从中得出关于直接贸易统计差异成因的结论。然而,两国的非官方信息均支持以下推论:在涉及加工贸易商品的交易中,直接贸易的运输有可能通过中间商来安排并进行。

经工作小组估算(具体方法见附录3),加工贸易商品在直接贸易过程中经中间商转卖造成的统计差异分别为:2000年132亿美元,2004年194亿美元,2006年210亿美元。

(三)间接贸易差异

从中国出口的货物,可直接运抵美国,亦可经中间国(地区)进行商业交易后转运至美国。尽管中美两国均遵循联合国的伙伴国属地原则,转口贸易还是导致了统计差异,并成为双边贸易统计差异成因中的一个重要因素。主要包括以下情形:

1.货物经第三方转口期间,被重新加工或包装,形成新的增加值;

2.部分货物在出口报关时不知其最终目的地,因此被记作对中转地的出口。

以上情形均会导致美国的进口统计大于中国的出口统计。

虽然转口贸易是造成中美统计差异的一个重要原因,但其贸易规模自20世纪90年代以来持续下降。2000年～2006年间,据中方统计,间接贸易在东向贸易中的比重从28.9%下降到11.3%,美方统计的比重则从44%下降到23.3%。然而,间接贸易导致的统计差异仍占东向整体统计差异的一半左右。因此,间接贸易仍被认为是造成东向贸易统计差异的一个重要因素。

工作小组同时发现,在东向贸易统计差异中,香港转口因素导致的差异比重正不断缩小,经由其他地区的转口贸易规模及其统计差异在逐年扩大。据统计,经香港转口导致的差异占东向整体差异的比重已由2000年的49.7%降至2006年的25.8%;经其他地区转口导致的差异比重则从2000年的10.6%升至2004年的17.6%、2006年的26.5%。

1.经香港的转口差异

如前所述,中国商品在经香港转口到美国时,除非商品性质在香港发生了实质性改变,否则美国将此批货物连同增加值一同记作“自中国的进口”。此外,还有部分货物在中国出口报关时报作“对香港的出口”,实际上最后出口到了美国。以上两种情形均需做出调整。

经测算(具体方法见附录4),2000年、2004年和2006年,经香港转口导致的统计差异分别为239亿美元、201亿美元和217亿美元。

2.经其他国家(地区)的转口差异

此部分差异也包括两种情形:一是中国商品在出口美国时,经其他国家(地区)转口过程中产生了增加值;二是部分商品从中国出口时将中转地报作最终目的地,但最终进入了美国。

2000年、2004年和2006年,按美方统计,经香港以外地区进口的中国商品分别为55亿美元、130亿美元和228亿美元;按中方统计,以上相应年份,经香港以外地区转口到美国的商品分别为5亿美元、4亿美元和5亿美元。据此测算,经其他地区转口导致的统计差异大致为50亿美元、126亿美元和223亿美元。

(四)东向贸易统计差异调整结果

综合以上研究结果,工作小组将双边东向贸易统计差异调整如下(见表2):

三、西向贸易

就规模而言,西向贸易较东向贸易小很多,差异情况也大致如此。研究年度内,西向平均差异低于70亿美元,东向平均差异则较其大10倍,几近700亿美元。尽管西向统计差异数值较小,但占西向贸易的比重一直很大,近年来才有所降低。2000年和2004年,西向差异率(双方统计差异占中国自美进口额的比率)约为25%左右,2006年下降至7%(见表3)。

(一)统计方法及概念定义性差异(已知和可量化部分)

1.统计辖区差异

美国将波多黎各和美属维尔京群岛视为美国海关关境区域,中国将其视为单独行政区域,调整时应从美国出口额中剔除。研究年度内的3年数值都很小。据美方统计,2000年、2004年和2006年,以上两地对华出口额分别为0.15亿美元、0.74亿美元和1.03亿美元。

2.航运费用差异

中国进口统计采用到岸价格(CIF)计价,其中包括保险费和运输费;美国出口统计采用舷边交货价(FAS)计价,不包括以上两项费用。为解决两国因对国际航运费用进行不同处理而产生的统计差异,工作小组对中国进口数据进行了调整。

鉴于美国、中国的西向贸易统计均未对航运费用进行直接计算,工作小组采用了估算方法。美国在东向贸易进口统计中有关于“货物航运费”的单独记录,因此可用“航运费与FAS进口额之比”来估算西向贸易的运输费用。该比值比较稳定,研究年度内均在7%左右。

由此推算,2000年、2004年和2006年,双方由于计价方式不同而产生的统计差异分别为12亿美元、24亿美元和39亿美元。

3.美国再出口差异

美国出口统计中包含非原产于美国、但经美国再出口到中国的货物;中国的进口统计将其记作自原产地而非美国的进口。既然此部分货物不是“美国商品”,应将其从美国出口数据中剔除。

据美方统计,研究年度内,西向再出口货值占美国出口总额的比重一直在6%左右。2000年、2004年和2006年,美国再出口货值分别为9亿美元、21亿美元和36亿美元。

4.修理费用差异

美国把修理货物的费用计入其出口额,但中国没把此类贸易统计在其进口项下,因此应将修理费用从美国出口数据中剔除。

据美方统计,2000年、2004年和2006年,对华出口的“货物修理费用”分别为0.76亿美元、1.03亿美元和1.46亿美元。

5.其他差异

鉴于西向贸易统计差异占整体统计差异的比重较小,且缺乏运输时滞以及区分间接贸易和直接贸易的数据,工作小组未对这些因素做尝试量化调整。然而,这并不排除其造成西向贸易统计差异的可能性。

(二)西向贸易统计差异调整结果

西向贸易研究结果只解释了西向统计差异的一小部分(见表4),其原因是在研究年度内,对美国出口数据中的“再出口”调整几乎与中国进口数据中的“航运费”调整相抵消。另外,由于西向统计差异相对较小且逐渐下降,加之量化调整所需数据难以获取,一些概念和定义性差异以及转口贸易差异只是被特别点明,而未做量化调整。调整后的留存差异率在7%～27%之间。

四、结论

通过对中美贸易统计数据及相关信息的比对研究,工作小组找到了双边贸易统计差异的主要特征及其成因,并尽可能对可量化的统计差异进行了调整。有关结论如下:

(一)虽然中美贸易规模在逐年扩大,但东向及西向贸易的差异率均在不断下降。2000年、2004年和2006年,东向贸易的差异率由47.9%下降至36.5%、29.3%,西向贸易的差异率由27.3%下降至22.2%、6.7%。这说明若不考虑贸易规模增长的影响,双边的统计差异实际上在逐步缩减。

(二)中美贸易统计的最大差异来自东向贸易。研究年度内,东向统计差异约占整体统计差异的80%～90%。也就是说,美方统计的自华进口额远大于中方统计的对美出口额,而对应的美国对华出口额与中国自美进口额则比较接近。随着双边贸易规模的不断扩大,东向贸易统计差异亦不断增多。因此,工作小组重点对东向贸易统计差异进行了核对研究。

(三)工作小组分析了东向贸易统计差异的成因,主要发现包括:

1.东向直接贸易(从中国起运的货物,未在其他国家或地区进行商业交易而直接运抵美国)导致的统计差异占东向整体统计差异的近一半。究其原因,主要是由于加工贸易商品在其中占很高的比重(按中方统计,2006年为60%),并因中间商加价行为导致美方的进口报关价格高于中方的出口报关价格。2000年至2006年,随着东向直接贸易比重的不断增大,其导致的统计差异也随之增多。

2.转口贸易及其增加值也是造成双边统计差异的重要原因。近年来,虽然转口贸易在双边贸易中的比重大幅下降,但其导致的统计差异仍然占整体统计差异的近一半。其中,经香港转口的差异影响最大,但近年来已逐渐减弱。

3.双方统计差异还来自于数据加工处理过程中的统计方法和概念定义的不同,主要包括统计辖区差异、运输时滞差异、中国再出口差异等等。由于这些因素相互抵消,它们对双边统计差异的净影响不大。

(四)鉴于西向贸易统计差异占整体统计差异的比重较小,而且缺乏转口运输及运输时滞等数据,工作小组仅从统计方法及概念定义性差异方面,对西向贸易中已确定和可量化的统计差异进行了研究。结果表明:两国计价方式不同(中国进口采用CIF计价,美国出口采用FAS计价)产生的差异是西向贸易中的最大差异,但与“美国再出口”导致的差异相抵后,对整体差异的影响很小。

附录1:

附录2:

关于美国对华商品再出口的说明

美国可能会作为中转国,将原产于中国的商品再出口至其他国家或地区,如加拿大或墨西哥。在这种情况下,尽管双方均遵循联合国的伙伴国属地原则,但仍会产生统计差异。由于美国按原产地(中国)统计进口,中国按最终目的国(比如加拿大或墨西哥)统计出口,因此美国的进口数字可能高于中国的出口数字。

美国不统计再出口到墨西哥或其他国家(地区)的货物原产地信息。但根据美国和加拿大签订的数据交换协议,可获知美国再出口到加拿大且原产于中国的商品信息:2000年、2004年和2006年,分别为10亿美元、24亿美元和30亿美元。

鉴于美国对华商品再出口的信息不完整,工作小组没有尝试进行估算调整。

附录3:

直接贸易中加工贸易商品增加值测算方法

对于中国直接出口到美国的加工贸易商品,美国统计的进口价值可能会高于中国统计的出口价值。这是由于这些货物在出口后可能被中间商购买,随后以更高的价格转卖给美国买家,以上加价没有被计入中方出口统计,但被计入了美方进口统计。这是导致中美贸易统计差异的一个重要因素。

这些商品的增值率,是指美国进口值与经价格调整后的中国出口值之间的比率。计算直接贸易中加工贸易商品增加值的方法,参照的是香港转口增加值的测算方法(见附录4)。公式如下:

出口调整值=中国加工贸易商品出口单价×美国进口数量

加工贸易出口调整值=出口调整值×加工贸易比重

增值率=∑加工贸易出口调整值/∑美国进口值

=(这些商品单价×商品数量)之和/美国进口值

根据计算得出的增值率,可推导出直接贸易中加工贸易商品的增加值:

增加值=(增值率-1)×货物进口值

以上增值率的计算依据及数据来源,主要包括:

(1)使用中方统计的对美直接贸易出口中,加工贸易占比50%以上的HS6位码商品数据,以及对应的美方统计的6位码进口数据。由于美国统计中不能区分出加工贸易方式,因此工作小组使用了50%这一阀值来估选对应的美国进口统计中的加工贸易商品。

(2)对直接贸易中加工贸易商品调整值的计算,基于中方货物的单价及美方的进口值。

(3)测算范围包括报关单价可获且调整值低于美方进口值的HS6位码商品。工作小组认为HS6位码商品报关价格造成的差异调整值不应大于相应的美国进口值,所以在实际计算中剔除了一些不合理的商品编码。

附录4:

香港转口增加值测算方法

经香港转运至美国的中国货物,其价值通常高于香港自中国内地进口时的价值。这是因为货物在香港被进一步加工后产生了增加值,或转运商为逐利而抬价。这部分增加值或抬价没被计入中国的出口统计,但被计入了美国的进口统计。这是导致中美贸易统计差异的一个重要因素。

此处所指的转口增值率,是指“经香港转运的中国货物的价值”与“香港从中国内地进口时的价值”相较后的增长率。即:香港转口值中所包含的香港增加值的比率。其计算公式如下:

根据计算得出的转口增值率,可按如下公式计算经由香港转口的增加值:

增加值=(增值率-1)×转口货物的进口值

关于转口增值率的计算依据及数据来源,主要包括:(1)使用香港统计的商品进口及转口数据;(2)比较香港自中国内地的进口单价与转口中国内地货物到美国的单价变化情况;(3)计算可获得单价信息的HS6位码商品。

(文章来源:商务部网站)

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第11篇

关键词：中菲数据；香蕉贸易；SPS

中图分类号：F74 文献标识码：A 文章编号：1008-4428（2017）02-113 -02

一、引言

菲律宾是中国香蕉进口大国，我国2008年从菲律宾进口的香蕉总量占我国进口香蕉的92.3%。中菲两国的国际往来非常微妙，在2012年爆发了所谓的“香蕉之战”。所以，中国对菲律宾香蕉进口的政策对菲律宾香蕉出口的影响受到了广泛关注。

从以往的中菲香蕉贸易研究中，中方统计的数据和菲方统计的数据存在很大的差异。而这种巨大的数据差异导致的结果就是，中国的贸易政策和SPS政策，对菲律宾的香蕉贸易带来的影响是不同的。郑国富、杨从平（2014）研究了中国质检局加强对菲律宾香蕉检疫的强度，对菲律宾出口中国的香蕉影响，中方数据分析结果显示，加强检疫能够有效地阻止菲律宾香蕉出口中国，而菲方数据分析发现这种影响微乎其微。相关的中菲香蕉贸易文献都止步于不同数据和不同的结果，但并没有人进一步探索不同数据背后的原因，以及哪个数据更能反映真实的情况。

二、中菲香蕉贸易数据分析

（一）中菲香蕉贸易数据概述

香蕉贸易有两种统计方式，贸易总量（kg）和价值总量（$）。由于价值量受到汇率波动、关税壁垒和非关税壁垒的影响，进口方和出口方统计的数据差值较大。因此，本文对香蕉贸易的总量进行对比。即便如此，中菲双方统计的贸易量仍有很大差异。表1是近16年来，中菲双方汇报的香蕉贸易数据。其中，中菲数据差值是中方数据减菲方数据所得。

从表中可看出，中方汇报的数据一直大于菲方数据1万吨以上，这个差值于2006年达到一个小高峰17万吨。但是在2013和2014年，差值大幅逆转，菲方数据比中方数据多1万吨～2万吨。更为戏剧性的转变是2015年，中方数据再次高过菲方数据，并达到近16年来最大差值35.7万吨。这样的数据差异可能有两种主要原因，一种是中菲统计香蕉的方法不一样，中方统计的香蕉贸易值可能包含了香蕉加工品和香蕉种植物，而菲方可能只汇报了新鲜香蕉的贸易。另一种可能是中国或者菲律宾或者两国都出于其他复杂的原因虚报了香蕉贸易量。

（二） 菲律宾香蕉出口状况

菲律宾2006至2015年连续排名香蕉出口大国前十位的国家有日本、中国、韩国、伊朗、新加坡及阿联酋。图1显示了菲律宾及这六国统计的香蕉贸易差异情况，香蕉统计单位为KG，差值等于相应出口国统计的数值减菲律宾统计数值。

从图1可知，除了新西兰，菲律宾与其他香蕉贸易大国的统计数据都存在较为明显的偏差。其中，中国与菲律宾的贸易统计差距最大。需要说明的是，2014年日本统计进口菲律宾香蕉数据与菲律宾统计出口日本香蕉差值为负的44.7亿kg，为了更清晰的对比六国统计状况，图中没有显示这年日本与菲律宾的数据差异。总体来看，菲律宾统计数据低于中、韩统计的数据，但是高于阿联酋和新加坡统计的贸易量。

香蕉贸易包含新鲜香蕉、香蕉种子、加工过的香蕉和香蕉植物。为了检验数据差异是否与统计范畴有关，接下来对比每个国家在UN comtrade 提交的香蕉统计的范围。

相比之下，1的统计是最\统的，菲律宾一直采用这一统计方式，统计量比其他国家少似乎是正常的。但是对比发现，中日韩新加坡及新西兰的统计方式相同，而菲律宾统计的数据仅与新西兰数据一致。说明统计范围不同，并不是数据差异的主要原因。

（三）中国的香蕉进口状况

2006至2015年，中国总共从21个国家和地区进口了香蕉，其中有5个国家连续十年有香蕉贸易，按贸易量大小排列分别是菲律宾、泰国、厄瓜多尔、其他亚洲地区及越南。

中国与厄瓜多尔、泰国及亚洲其他地区统计的香蕉贸易数据几乎一致，与越南统计的数据存在小范围偏差。菲律宾是中国最大的香蕉进口国，但其统计的数据与中国统计的数据也是差异最大的，差值远远超过厄、泰及其他亚洲地区。

（四）数据可靠性初步判断

整理中国与菲律宾的香蕉统计数据，发现两国提供的数据差异较大。为了进一步探究哪国提供的数据更为可靠，本文依次比较了菲律宾及其香蕉出口大国统计的贸易量，以及中国及其香蕉进口大国统计的贸易量。

在菲律宾香蕉出口的数据中，菲律宾除了与日本统计的数据一致外，同其他国家统计的香蕉量均存在不同程度的差异。香蕉贸易包含香蕉相关的产品、种子和植物。为了排除这种差异来自统计范围的不同，本文接着对比了中日韩、新西兰、阿联酋及菲律宾统计的香蕉贸易范围。相比其他国家，菲律宾统计的香蕉范畴是最小的，而中日韩新西兰都统计了相同的香蕉范畴，菲律宾却仅仅与日本统计数据一致。这说明，统计范畴不是菲律宾统计数据差异的主要原因。

在中国香蕉进口数据的对比中，中国统计的数据与厄尔瓜多、泰国及亚洲其他地区提供的数据基本一致，与越南统计的数据存在小范围偏差。因此得出结论，相比之下，中国的香蕉统计数据更可靠。

三、中国政策与菲律宾香蕉贸易的实证分析

（一）模型建立及数据来源

经过简单的数据对比，本文采用相对可靠的中方统计数据检验中国SPS对菲律宾香蕉贸易的影响。贸易模型通常采取引力模型，但是本文只衡量中国和菲律宾的双边贸易，因此去掉引力模型中地理因素、语言因素、殖民关系等衡量多国贸易的影响因素，最终模型为：

1nY=β0+β11nGDPCHN+β21NgdpPHL+β31nSPS+μ（1）

其中，Y是中国进口菲律宾的香蕉量，数据来源于UN comtrade，GDP的下标CHN和PHL是中国和菲律宾的ISO缩写，数据来源于世界银行数据库，SPS主要是针对农产品的技术贸易壁垒，是虚拟变量，数据来源于中国WTO/TBT-SPS通报咨询网。

（二）实证分析

我国分别于2002、2004、2012实施了香蕉检验、水果检疫、食品农残相关SPS措施。通过stata回归结果可知，菲律宾的GDP对菲律宾出口中国的香蕉总量影响显著性也较小。同时，SPS对香蕉贸易影响的t值为-0.80，不显著，表明我国的SPS相关措施对菲香蕉出口影响相关性不大。

四、总结

本文通过数据比较法，认为中方提供的数据相对可靠，使用中方数据检验我国与蕉相关的SPS对菲香蕉进口的影响，结果发现这种影响相关性不大。通过加强检疫等措施确实能够在短期内影响菲律宾香蕉的进口量，但这种影响通常难以持续。菲律宾是我国最重要香蕉进口国之一，大量减少进口菲律宾香蕉的数量也会降低中国国民的福利。因此，依赖民族情绪的“香蕉战”是难以持续的，有效的贸易政策还需考虑长期影响。

参考文献：

[1]王少普.坚持从战略全局观察与处理中日关系[J].社会科学，2006，（03）.

[2]徐迟默.世界香蕉贸易分析[J].世界热带农业信息， 2006，（02）：13-14.

[3]邵瑞清.中国香蕉贸易发展研究[J].海南大学， 2011.

[4]郑国富，杨从平.中菲香蕉贸易关系论析[J].对外经贸，2014，（01）.

[5]郑国富.中国与菲律宾双边贸易发展的实证研究（1975-2013）[J].广西财经学院学报，2015，4（28）：2.

作者简介：

第12篇

关键词：FDI；进口贸易；技术溢出；研发资本存量

中图分类号：F740文献标识码：A 文章编号：1002-2848-2008（06）-0039-06

一、研究综述：FDI和进口贸易的技术溢出效应

Mcdougall在1960年提出了FDI（外国直接投资）的技术溢出效用，其后，许多学者对“FDI的技术溢出假设”进行了实证检验。但早期对技术溢出效应的检验，主要是将FDI作为一个独立的生产要素纳入到内资企业的生产函数中，通过验证内资企业的生产率是否与外资相关，从而验证FDI的技术溢出效用，如Caves［1］，Globerman［2］，Feder［3］以及Kokko［4］。而1993年，由Haddad和Harrison提出了以全要素生产率替代生产函数作为被解释变量，能够更好地揭示技术进步［5］。随后的1995年，Coe和Helpman创造性地将研发资本存量作为内生变量，研究本国（地区）的研发资本存量和通过进口贸易引入的外国（地区）研发资本存量与全要素生产率的关系（即CH模型）［6］，使这一领域的研究发生了质的飞跃。1997年Coe、Helpman和Hoffmaister又

收稿日期：2008-07-26

作者简介：申嫦娥(1963-),女，湖南省邵东县人，北京师范大学经济与工商管理学院副教授，管理学博士，研究方向：财务管理（含国际财务，即国际投融资）。

进一步在CH模型中引入了另一个与国际贸易密切相关的变量，即FDI，成为扩展的CH模型（被称之为CHH模型）［7］。Walid和Edward利用扩展的CH模型研究G6对OECD国家的技术溢出效用，发现FDI的技术溢出效应强于进口贸易［8］。

国内对技术溢出的研究文献较多，但大多数集中在利用国外的早期方法，直接以FDI或进口贸易作为解释变量，验证其与内资企业生产率的相关性，这些研究成果请参见郑秀君对这一方面的一个综述［9］，本文只就国内对CH模型的应用情况作一回顾。方希桦、包群和赖明勇，主要研究中国从G7的进口贸易中获得的技术溢出，发现效应显著［10］。蔡虹和孙顺成研究了进口贸易的技术溢出效应，发现进口贸易溢出的技术知识存量促进了中国总产出的增长［11］。李平和钱利考查了中国前10大进口国（地区）和FDI来源国（地区）对中国各地区的技术溢出效应，研究发现进口和贸易促进了我国的技术

进步，但地区差别显著［12］。黄先海和张云帆选取我国前十位的进口贸易国和外商投资国，研究对我国的技术溢出效应，发现我国外贸外资（即FDI）的技术溢出效应都较显著，但相对而言，外资的技术溢出效应略大于外贸的溢出效应［13］。

从现有的文献来看，一些是从进口贸易的角度，专门研究西方发达国家对我国的技术溢出，另一些则是从我国进口贸易前十位和FDI前十大来源国的角度研究对华技术溢出。但笔者以为，一方面，只研究西方大国，而忽视亚洲发达经济对中国的影响力是不够的，基于相同文化背景的影响力可能更大；另一方面，如果选取进口贸易或FDI前十位，又可能会选取来自避税地或非发达国家（地区）的投资或进口。比如中国香港，就是一个避税地，对中国大陆的投资和贸易额都占据我国前十位，但它只是跳板或中转站，有许多投资和贸易输入的并不是香港的技术，而是原产地或原投资地的技术。

本文采用扩展的CH模型并进行修订，将研发资本存量作为内生变量，选取1993年至2006年的面板数据，研究西方大国和亚洲四小龙通过进口贸易、FDI两个途径对中国的技术溢出效用，并以西方大国和亚洲四小龙分别构建模型，进行数据对比。

二、研究模型和数据

一国（地区）的技术进步不仅取决于本国（地区）的研发资本存量，而且取决于引入的外国（地区）研发资本存量的溢出效应。目前大家公认的引入途径主要有二：一是进口贸易，进口国（地区）不仅可以通过进口产品或设备，提高本土资源的生产率，而且可以通过学习和模仿提高技术水平；二是FDI，通过FDI不仅可以输入产品和设备，而且可以输入管理理念和文化，因此，它比进口贸易的影响更加直接。

本文选用1993年至2006年的数据，原因在于1993年是我国社会主义市场经济体制实行的起点，对外开放的程度从此迈上新的台阶。在进口贸易和FDI来源国的选择上，是按经济的发达程度，而不是我国的引入量，技术先进国家的技术溢出效应应该更好。首先选取G8成员国中的美国、加拿大、英国、德国、法国、意大利共6个（本文将其称之为西方大国），没有选取不属于发达经济的俄罗斯，而把日本归到亚洲四小龙的范围。在亚洲的发达经济中，除日本之外还选取韩国、中国台湾和新加坡，没有选取中国香港。因为香港的避税地性质，使得一些贸易和投资只是经过香港中转而已，不能代表香港的技术水平。为了对比西方大国与亚洲四小龙的对华技术溢出效应，将分别对两类经济体建模，以观测其影响程度的不同。

本文将采用CH 扩展模型，由于该模型数据处理相当复杂，因此，我们先列出模型的基本形式，见模型（1），再逐一介绍每一个变量的处理方法。

lnFt=α0+α1lnSDt+α2lnSFDIt+α3lnStradet(1)

Ft为t年的全要素生产率，SDt为第t年的国内研发资本存量，SFDIt为第t年通过FDI路径溢出到中国的外国研发资本存量，Stradet是第t年通过进口贸易溢出到中国的国外研发资本存量，α0为常数项，α1、α2、α3是系数。

1． 全要素生产率的界定与数据来源。根据柯布-道格拉斯生产函数，有：

Yt=FtKαtLβt（2）

Yt为第t年的产出，用实际GDP表示，Kt为第t年的资本存量，Lt为第t年的劳动投入，通常用就业人数表示，Ft为全要素生产率，代表技术水平。根据公式：

Ft=Yt/KαtLβt（3）

计算全要素生产率的难度，主要是α、β以及资本存量。本文直接采用了郭庆旺、贾俊雪2005年在《经济研究》上用索洛残差法计算的α、β值，它们分别是0.6921和0.3079［14］。各年资本存量的计算方法为：

Kt=It/Pt+(1-δ)Kt-1（4）

It为第t年的名义投资，Pt为第t年的固定资产投资价格指数，Kt-1为t-1年的资本存量，δ为固定资产折旧率，假定为5%，计算结果见表1。

2．研发资本存量的计算。研发资本存量的计算通常采用永续盘存法，公式为：

St=RDt+(1-δ)St-1（5）

RDt是第t年的研发支出，δ是研发资本的折旧率，一般设为5%，St是第t年的研发资本存量。现在的难点是初始研发资本存量（即S0）的设定，这里沿用CH模型对S0的设定方法：

S0=RD0/(g+δ)（6）

g为研发支出的年均对数增长率，各年的对数增长率为ln(RDt/RDt-1)，相当于对数形式的一阶差分。各年的研发支出是研发资本存量的计算基础，而为了比较各国的研发支出情况，表2我们给出了各国研发支出占GDP的比重以及研发支出的对数增长率。

说明：实际GDP根据名义GDP与GDP缩减指数折算，固定资产投资价格指数以1978年为1，具体计算参见郭庆旺、贾俊雪2004年在经济研究第5期上提供的方法［15］。

数据来源：中国统计年鉴

表2 各国（地区）研发支出占GDP的比重及其对数增长率(%)

数据来源：1993年至2004年的数据来自中国统计局公布的“研究与试验发展（R&D）经费及占国内生产总值的比重” stats.省略/tjsj/qtsj/zgkjtjnj/2006。2005和2006年的数据根据OECD，Main science and Technology indicators(December 2006以及October2007) 的研发支出和IMF，World Economic Outlook Databases（April 2007）的GDP，均以当前美元PPP计算。

从表2来看，除意大利以外，上述发达经济的研发支出占GDP的比例均高出我国许多，我国尽管这几年的增长较快，但离发达经济还有一定的差距。从增长情况来看，除日本外，亚洲经济体的增长均较快。

3．FDI和进口贸易溢出的国外研发资本存量。国外研发资本存量通过FDI和进口贸易两个路径对中国的溢出，即本文模型（1）中的SFDIt和stradet，我们采用了Lichtenberg and Pottelsberghe的修订方法（即LP方法）［16］，见下面的公式：

SFDIt=∑10[]i=1FDIit[]GDPit×Sit(7)

Stradet=∑10[]i=1IMit[]GDPit×Sit(8)

Sit为i国第t年的研发资本存量，FDIit是第t年中国从i国引进的FDI，IMit是第t年中国从i国的进口贸易额，GDPit为i国第t年的GDP。

而在最初的CH模型中，分母采用的是输入国（本文为中国）在t年的FDI和进口贸易总量。Lichtenberg and Pottelsberghe指出，Coe and Helpman计算国外研发存量采用的加权方法存在“总量偏差”，为了减小这种偏差,他们认为以出口国（地区）或投资国（地区）的GDP替代输入国的进口或FDI总额作为权重，这样既能体现国际研发溢出的方向，又可反映其密度大小。

中国从各国引进的FDI以及进口贸易占该国GDP的比重参见表3和表4。

数据来源：中国从各国（地区）引进的FDI来自《中国统计年鉴》，各国GDP的数据来自IMF，World Economic Outlook Databases（April 2007）。

数据来源：中国从各国（地区）的进口贸易来自《中国统计年鉴》，各国GDP的数据来自IMF，World Economic Outlook Databases（April 2007）。

从表3和表4来看，我国从各国（地区）引进的FDI或进口贸易占该国（地区）GDP的比重，一般都表现为亚洲四小龙的比例高于西方大国。

三、实证研究结果

根据第二个部分对模型数据的处理，我们获得了模型（1）各变量的数据，现在可以对其进行回归分析，以检验各变量与全要素生产率（即技术进步）的相关性及其显著程度。

本文的统计分析采用SPSS软件。由于FDI和进口贸易对技术溢出的影响都存在一定的时滞，因此，我们首先逐一分析每一个解释变量当期以及滞后一期对我国全要素生产率的影响，结果发现（限于篇幅这一过程未在文中列出），每一个变量都是当期的影响力更强，因此，我们选择以当期数据进行模型的分析。

因为面板数据或时间序列，容易存在变量的自相关问题，因此，我们先对模型（1）用全部样本、亚洲四小龙和西方大国的数据分别进行简单回归，通过分析DW值，发现只有用西方大国数据的回归存在明显的一阶自相关现象，其DW值只有0.85。为了消除一阶自相关问题，取ρ=（1-DW/2）进行广义差分，并对西方大国的数据改用适合时间序列的自回归方法（AR模型），选用其中适合小样本的广义最小二乘法（Prais-Winsten）。其余分析均采用简单回归中的逐步回归方法（Stepwise），以消除不显著的变量。

通过分析，得到最后的回归结果（不显著的未列示）及模型的相关检验参数，见表5。需要说明的是，在自回归的各种方法下，其检验参数与简单回归均有所不同，如Prais-Winsten法，对模型整体拟合程度的检验值使用的不是F统计量，而是残差序列方差的标准差。

说明： *表示在10%的水平上显著，**表示在5%的水平上显著，***表示在1％的水平上显著；标准差为残差序列方差的标准差，该数据越小，模型拟合程度越好。

从表5可见，根据全部样本回归的模型，R2为0.962，调整的R2为0.912以及F统计量为68.525，均说明模型的拟合程度相当不错，而DW统计量是1.611，说明基本不存在变量的自相关现象。从亚洲四小龙回归的模型来看，其R2为0.903，调整的R2为0.874以及F统计量30.931，说明模型的拟合程度很好，DW统计量是2.194，说明不存在变量的自相关现象。而根据西方大国回归的模型，采用了自回归方法，R2为0.807，调整的R2为0.722，残差序列方差的标准差只有0.008，均表明模型的拟合程度较好。

四、研究结论

从表5的回归结果来看，不管是全部样本还是西方大国或亚洲四小龙，FDI对我国的技术溢出效应均是显著的，而全部样本和亚洲四小龙的进口贸易对我国的技术溢出效应则都为负相关，这与前述的Walid和Edward的研究结论十分相似。

从西方大国和亚洲四小龙分别进行回归的结果对比来看，FDI对我国的技术溢出效应均显著，西方大国的影响力只是略高于亚洲四小龙。但西方大国的进口贸易对我国的技术溢出效应不显著，而亚洲四小龙的进口贸易却显著为负。

最后，研究发现，我国自己的研发资本存量只是在没有西方大国影响的情况下与全要素生产率或技术进步存在显著的正相关关系。

我国目前正面临经济增长方式的转变，即经济增长从依靠要素的投入到依靠技术进步（或全要素生产率的提高），这不仅依赖于国内的研发资本存量，而且依赖于FDI输入的国外研发资本存量的贡献。因此，笔者认为，一方面我国应该更加重视自己的研发投资，在研发支出占GDP的比例上追赶发达经济；另一方面，尽管我国目前的外汇储备较大，但FDI的引入不可忽视，只是应该从追求数量向追求质量的方向转变。而在FDI的引入方向上，西方和亚洲发达经济的影响力都同等重要，不可偏废。

至于进口贸易对我国的技术溢出效应不显著甚至为负的现象，是需要进一步研究的问题。随着我国外汇储备的大幅增长，我国近几年的进口贸易也快速增长，特别是从亚太发达经济的进口增速更快（参见本文表4），但进口贸易并没有带来较好的技术溢出效应，笔者认为，这说明我国的进口贸易可能存在以下两个方面的问题：一是增速太快，技术的吸收能力未能跟上；二是进口产品的方向选择可能存在问题，进口产品的技术先进性需要提高。因此，我国进口贸易的数量和方向都值得进一步研究。

参考文献：

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［11］ 蔡虹,孙顺成. 进口贸易技术溢出的经济效应研究［J］.西安交通大学学报(社会科学版) 2008,28(1):25-29.

［12］ 李平,钱利. 进口贸易与外国直接投资的技术溢出效应―对中国各地区技术进步的实证研究［J］ .财贸研究2005.50(6):40-45.

［13］ 黄先海, 张云帆.我国外贸外资的技术溢出效应分析［J］.国际贸易问题,2005 (1):27-32.

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第13篇

论文关键词：反倾销，寒蝉效应，贸易自由化，GMM检验，动态面板数据

一、引言

反倾销是世界贸易组织所认可的用于维护国际经济秩序、保护本国产业免受不合理侵犯和对付不公平竞争的合法且有效的措施。中国加入WTO后，确实享受到WTO成员开放市场的好处，对外贸易依存度不断提高，反映了中国经济发展更加国际化和全球化。但中国也在逐步降低关税并逐步取消非关税措施，使中国国内市场面临更趋激烈的竞争。近年来，许多跨国公司纷纷以低价战略进军中国市场，使中国面临着遭受倾销损害的严重局面。自1997年对美国、加拿大、韩国的新闻纸首例反倾销以来，我国已成为发展中国家运用反倾销措施来保护本国产业的重要使用者。截至2010年10月1日，中国发起的反倾销调查共涉及26个国家和地区，主要集中在韩国、日本、美国、台湾、欧盟、俄罗斯等，这些国家都是中国的主要贸易伙伴。此外我国对外反倾销还呈现出立案数大幅增加、涉案产品高度集中、征税结案率高和反倾销终裁税率较低等特点。在目前已终裁的172件反倾销案件中，因申诉人撤销申诉终止调查案件占11件，因被调查产品未对国内产业造成实质损害而终止调查的案件占22件，而做出肯定性终裁案件的高达139件，占全部已仲裁案件的80.8%。无论是反倾销立案、临时措施与出口国达成的价格承诺协议，还是最终实施5年甚至更长期的反倾销税，在消除进口对国内产业造成损害的同时，也会因反倾销税措施的实施对双边贸易产生错综复杂的影响。本文主要通过建立寒蝉效应模型来分析中国反倾销的贸易效应，评价中国实施反倾销措施和贸易自由化对中国进口贸易的影响。

二、文献综述

(一)国外相关研究文献

可能是受限于资料的获取和研究者的立场，关于反倾销贸易效应的实证分析长期以来都以美国和欧盟反倾销为样本。

Staiger andWolak(1994)提出了反倾销的三种“非关税效应”，即调查效应、中止效应和撤诉效应，并使用较为复杂的计量模型分析美国1980-1985年采取反倾销措施和进行反倾销调查对进口和国内生产造成的影响，结果表明反倾销申诉的存在和征收反倾销税都对被诉国起到“贸易破坏效应”。同时发现企业反倾销申诉的目的是追求反倾销调查效应和贸易破坏效应。

Prusa(1996)根据1978-1993年间109个被否决的反倾销案和126个终裁征税案的相关数据(海关协调编码制下的5位税则号数据)，就反倾销对被诉国、非被诉国以及涉案产品进口贸易的影响使用最小二乘法进行了面板数据回归分析，结果证明了反倾销的调查申诉和反倾销税的征收都对被诉国的出口造成显著的负面影响，当反倾销税较高时负面影响更显著。同时也证实了“贸易转移效应”的存在，即使反倾销申诉最终被裁定征收低额反倾销税或者案件被驳回，贸易转移效应依然存在。Brenton(2001)以Prusa(1996)的方法为基础毕业论文题目，对1989-1994年间欧盟涉及到98个反倾销案和47种产品进行分析，以立案当年为基期，立案前两年、立案后4年共七年的时间跨度内区别分析了反倾销措施对于被诉国、欧盟组织中的非被诉国和其他非被诉国的影响，发现了贸易转移效应的存在。

Krupp andPollard(1996)通过建立“市场模型”，引入衍生需求变量、化工生产指数、实际汇率和季节性虚拟变量，利用1976-1988年美国化工行业17种涉案产品的月度数据，分析了反倾销申诉、初裁、终裁三个时间点前后6个不同阶段涉案产品进口量的变化情况。对肯定性终裁、否定性终裁、否定性初裁和撤诉的四种不同裁决结果的贸易破坏效应进行了比较分析。结果表明，对绝大多数产品而言，不论终裁的结果如何，反倾销调查也往往会使涉案产品的进口量减少，即存在所谓的“调查效应”。

Konings andVandenbussche(2005)利用涉及1992-2000年欧盟大约4000个涉案产品的进口横截面数据，对比了反倾销调查实施前后国内产品价格上涨的情况，证明了反倾销保护措施的价格效应存在的条件——即只有在贸易转移效应特别大的情况下，才可以抑制价格的上涨。Konings andVandenbussche(2008)使用全要素生产力函数根据欧盟企业数据实证分析了反倾销措施对于国内进口竞争性企业的生产力的影响。实证结果表明，企业生产力在反倾销保护时期会适度地提高，但低于那些未受反倾销影响的案件。同时，国内落后的企业在反倾销保护期间生产力水平得到提高，尖端企业的生产力会遭受损失。

Khatibi(2009)根据1997-2002年欧盟立案的194个反倾销案的相关数据，每个案例分析了立案前一年、立案当年、立案后调查期间(平均12个月)和实施措施期间，共达8年的反倾销长期效应。结果表明反倾销措施会带来贸易转移效应，并显著存在于欧盟内部成员国之间。进一步利用显示性比较优势指数，指出反倾销措施对处于比较劣势的产品最有效，将使之从被诉国的进口明显地减少(贸易破坏效应)，且贸易转移效应亦不存在。

近年来，由于反倾销案件资料获取的相对容易和发展中国家对外反倾销的增加，以发展中国家反倾销为样本的研究不断增加，且样本更为庞大。Durling和Prusa(2006)通过建立固定效应模型和GMM模型，定量分析了1996-2001年142个出口国和112个进口国的热卷钢反倾销措施的贸易效应。发现反倾销措施对被诉国的贸易破坏效应显著存在，但是对非被诉国的贸易转移效应并不显著。

Feinberg andOlson (2005)首次实证分析了关税自由化在反倾销措施蔓延中扮演的角色，主要研究了乌拉圭回合签订的关税减让承诺与1996-2003年间24个国家反倾销申诉增加之间的关系，实证结果表明发展中国家增加的反倾销措施与关税减让有关，而传统使用反倾销的国家随着贸易自由化的进程反而减少了反倾销的使用。

Moore andZanardi(2008)分析了29个发展中国家和7个发达国家1991-2002年间贸易自由化(减少关税)与使用反倾销措施之间的关系，结论表明对于发展中国家反倾销措施的重要使用者，削减关税将导致反倾销措施的使用机会增多。如果关税标准差下降一个单位，会导致这些国家反倾销申诉的概率增加32%，但该结论不适用于其他发展中国家和发达国家。

Bown andTovar(2009)对印度反倾销与贸易自由化关系进行了实证分析，发现印度关税每增加一个标准差(贸易自由化的衡量标准)会使反倾销申诉和保障措施得概率提高50%。

Vandenbusscheand Zanardi(2006)利用1980-2000年全球反倾销样本，使用了121个出口国和58个进口国贸易流量的年度数据，建立引力模型定量分析了反倾销措施对贸易流量的影响。并根据采用反倾销法的时间、每年度反倾销立案的数量和措施强度将这些国家划分为传统强硬型使用者、传统微弱型使用者、新兴强硬型使用者和新兴微弱型使用者四类。通过实证分析该四类反倾销措施使用者对进口贸易破坏效应的影响，表明全球范围内反倾销措施的迅速扩散具有“寒蝉效应”，由此所带来的贸易流量的减少是不可忽略的，反倾销措施的实施每年大约减少7.8%的进口贸易量，很大程度上抵消了贸易自由化的作用。

(二)国内相关研究文献

中国学者研究大部分集中于中国对外反倾销所带来的贸易转移效应、贸易限制效应和贸易救济效果等方面，至今尚未有学者关注反倾销措施与贸易自由化对于进口贸易的影响。鲍晓华(2007)以Prusa(1996)的方法为基础，利用1997 —2004 年中国反倾销案例8位数税则号的涉案产品数据，考察了反倾销措施引起的被诉国和非被诉国的贸易模式的变化，在此基础上提出了反倾销救济效果的证据。检验结果表明，中国反倾销措施对被诉国的进口有明显的“贸易破坏效应”。

还有学者发现，中国对外反倾销存在贸易转移效应，即当一个进口方实施反倾销措施后，被诉国的出口会减少，但从其他非被诉国的进口增加，最终导致在实施反倾销措施的同时，进口方对该商品的进口并未减少，只是改变了进口方向。沈瑶、王继柯(2004)通过分析了中国丙烯酸酯两次立案进口量和价格的变化，发现针对部分出口国的反倾销措施会导致进口从被诉国转向非被诉国，在一定程度上会削弱反倾销措施对本国进口竞争产业的保护作用。

冯宗宪、向洪金(2010)在Krupp and Pollard(1996)模型的基础上毕业论文题目，利用2002-2007年欧美国家对华纺织品反倾销涉案产品的月度数据，考察了欧盟和美国对华反倾销中不同阶段的贸易破坏效应、贸易转向效应和贸易偏转效应的存在性。结果表明，对华反倾销措施不仅导致了申诉国从中国的涉案产品进口量减少和进口于韩国、印度等竞争国同类产品的增加，且使中国涉案产品向第三方市场出口量增加。

三、反倾销贸易效应实证模型与结果分析

（一）模型的构建

Vandenbusscheand Zanardi(2006)利用1980-2000年121个出口国和58个进口国贸易流量的年度数据，定量分析了反倾销措施对贸易流量的影响。在经典的引力模型的基础上引入反倾销的相应变量。研究结果表明反倾销法具有贸易破坏效应，全球范围内反倾销措施的迅速扩散具有“寒蝉效应”，由此所带来的贸易流量的减少是不可忽略的，很大程度上抵消了贸易自由化的作用。

本文借鉴Vandenbussche andZanardi(2006)的寒蝉效应模型，定量分析中国对外反倾销的贸易效应。为了准确考察反倾销措施对中国从被诉国的进口贸易额的影响，将传统的标准时间序列模型或静态面板数据模型扩展为动态面板数据回归模型，即在解释变量中包含因变量的一阶滞后值，具体模型可表述为：

（1）

关于解释变量的含义、对因变量的理论预测影响(预期符号)及说明见表1。需要特别注意一下三点：1、反倾销立案数量和反倾销实施措施数量，用和表示，由于在某些年份中国对欧盟、台湾和其他一些国家和的反倾销立案数和反倾销肯定性措施数为零，均加上1，可以避免对其取对数后，其值不存在。另外反倾销的立案数的滞后一期作为解释变量，由于反倾销立案对贸易的影响存在滞后性；而反倾销立案与最终终裁之间存在较长的一段时间（一般为12个月至18个月），直接以当年反倾销措施数作为解释变量。2、固定效应和一阶差分GMM检验中，距离会导致多重共线性问题，本文不再考虑该变量。3、汇率，以往研究发现名义汇率的变动和实际汇率的变动高度相关，本文据此直接采用数据最容易收集的名义汇率代表汇率风险。另外由于国际贸易的签约和实际交货并不是同时进行，汇率波动的风险不会立即影响到当年的进出口，我们假设期间的时滞为1年，用来表示。

表1 解释变量的含义、预期符号和理论说明

解释

变量

含义

预期

符号

理论解释

滞后一期的进口额(美元)

+

代表中国从被诉国或地区进口额的滞后一期，滞后一期规模越大，贸易流量越大

中国的名义国内生产总值(亿美元)

+

代表中国（进口方）的经济规模和进口需求能力，国内生产总值越高的国家，贸易流量也越大

被诉国或地区的名义国内生产总值(亿美元)

+

代表被诉国或地区的经济规模和出口供给能力，国内生产总值越高的国家，贸易流量也会越大

中国的人口数(百万人)

/

中国（进口方）人口越多，对进口贸易需求越大；另一方面，人口的增加，使得国内分工深化，减少贸易量

被诉国或地区的人口数(百万人)

-

出口国家或地区人口增加，为满足本国需求，而减少出口贸易量；另一方面，人口增加，使得国内分工深化，减少贸易量

滞后一期的中国对外反倾销立案数量

-

代表中国对该被诉国或地区发起发倾销立案调查的数量，由于调查效应的存在，将减少贸易量

肯定性终裁或签订价格承诺协议的反倾销措施数量

-

代表中国对该被诉国或地区实施肯定性终裁或签订价格承诺协议，由于反倾销税或价格承诺协议的存在，将减少贸易量

对外开放度，以中国（进口方）进出口总额与其国内生产总值之比（%）表示

+

反映中国（进口国）对国际市场的依赖程度，对外依存度越大，贸易流量越大(一般地，进口国经济对贸易的依赖程度越高，其进口贸易水平也越高)

虚拟变量，当双方均属于WTO成员时，取值为1，否则取值为0

+

当进出口双方属于同一贸易集团时，由于贸易优惠政策的存在，双边贸易量将上升

以100单位的人民币为标准，表示其他国家或地区的货币

第14篇

农业开放是中国加入世界贸易组织过程中人们激烈争论的问题之一，也是入世以后国内各界密切关注的问题。10 年过去了，我们应该怎样评估当时的决策，过去 10年来我国在农产品贸易方面的利弊得失如何，这些都需要细致研究。我国入世前对于农产品进口开放的争论主要围绕国家未来的粮食供应安全和入世对于农民就业和农业生产的影响。争论中人们往往忽视贸易的真正目的。亚当• 斯密在著名的 《国富论》中认为，贸易是为了调剂余缺，促进就业和生产的增长，这实际上也是国内许多人思考贸易的出发点。应该 指 出 的 是，类 似 于 亚当• 斯密的这一类观点是存在严重缺陷的，实际上贸易的真正目的并不是为了就业，而是为了提高国内资源的有效配置。入世之后，中国农业一个明显的变化是农业进口大幅增加，农业贸易由入世前的顺差转向逆差。这一情况的出现，应该说与 2001 年年底入世后履行入世承诺扩大农产品市场开放有关。人们可以从不同角度评价这一情况的利弊，包括安全、对国内农业的冲击、农民就业等方面。但是，最重要的是从农产品进口多带来的资源配置效率来衡量这一变化是积极还是消极。本文从虚拟水的角度出发，评价入世后中国的农产品贸易对于缓解国内水和耕地资源短缺状况能起多大作用，也从另一个侧面展示中国入世以来的成绩。

二、入世以后中国农产品贸易变化情况

入世以后，中国农产品进口值、占世界农产品进口的比重以及在世界的排名都呈上升趋势。到2006 年，我国农产品进口在世界的排位从之前的第五名升为第六名。2010 年，中国农产品进口 719. 2 亿美元 ( 见表1) 。农产品进口的较快增长导致了中国农产品国际贸易的逆差。有关数据显示，2004 年以来，中国农产品国际贸易已经连续7 年 逆 差。 根 据 联 合 国 统 计 署COMTRADE 数据库显示，2010 年中国农产品贸易逆差达到 230. 6亿美元，比 2009 年 增 长 77. 4%( 见图 1) 。其中，大豆、食用植物油和棉花的大量进口导致的逆差额占全部农产品逆差额的 180. 6%。表 2 是我国五种进口量最大的农产品进口情况，可以看出这些农产品的进口量已经基本居世界第一位。近些年来，农产品进口的快速增加与入世开放进口有着密切的联系。根据入世承诺，加入 WTO 后，我国必须采取措施，降低或取消有关农产品进口配额、许可证、国营贸易等关税和非关税措施。其中，小麦、大米、玉米等多种产品的关税配额、约束关税等入世承诺的实施期均是 2004 年，中国农产品平均关税总水平也在这一年降到了一个较低的水平 ( 见图 4 和表 3) 。然而，入世之后，中国的农产品生产是否由于进口的增加而受到冲击呢? 图 2 是入世后我国农产品生产的增长情况。可以看出，入世并未使中国的粮食生产出现下降，反而出现加快增长的势头。图 3 是中国农产品进口和出口的变化。出口在入世之后也出现了加快增长的势头，只是进口的势头更猛。根据以上数据，可以说，入世开放农产品可以算是一个双赢的局面，国外对中国出口增加，中国的出口和国内生产并没有下降。总体来说，目前中国农产品进口数量巨大的是粮油棉糖等产品，大豆、大豆油以及皮棉进口量已经连续多年稳居世界第一 ( 见表 2) ，这些产品同时也是需水量较大的产品。如果进口农产品可以给我国节约出大量的土地和水，这也不失为一个重要的好处。因此，选取这些产品分析农产品进口对中国水地资源的影响成功至关重要。实际上，节约资源才是贸易的真正目的。以下试图计算入世后我国农业进口所节约的土地和水的数量。

三、虚拟水和地的计算方法与数据选取

以下通过计算虚拟水含量的方法分析农产品进口中国水资源利用的影响。虚拟水的概念由英国学者 Allan 于 1993 年首次提出，几经完善，目前较为精确的定义是生产某种商品或服务所需要的水资源量。荷兰学者 Hoekstra 等人则为虚拟水定量分析提供了一套较为全面的方法体系，主要是利用联合国粮农组织推荐的彭曼公式，结合商品或服务的生产地、生产时期等生产条件，计算出生产单位数量的该种商品或服务所需要的水资源量。由于工业品和服务的虚拟水含量计算非常复杂且部分工业品和服务的生产耗水很少，因此目前虚拟水的定量测算还大多集中在农产品领域。一国或地区通过某种产品的国际贸易所节约的水资源量计算公式如下:ΔSn［ni，p］= V［ni，p］× I［ni，p］－ V［ni，p］× E［ni，p］ ( 1)V 是国家 ni生产产品 p 所需的水资源量，即产品 p 的虚拟水含量( 立方米/吨) ，I 是产品 p 的年进口量 ( 吨/年) ，E 是产品 p 的年出口量 ( 吨/年) ，ΔSn就是国家 ni通过产品 p 的国际贸易节约的水资源量。

为计算农产品进口对中国水资源利用的影响，我们只需要获取中国每种农产品的进出口量数据以及该种农产品的虚拟水含量数据，计算出每一种农产品进口为中国节约的水资源( 可能为负值) ，并进行加总，即可得到中国通过农产品进口而节约的水资源 ( 可能为负值)。虚拟水的概念提出后，有学者联想到农产品的生产不仅需要大量的水，也需要大量的耕地，为此 提 出 了 “虚 拟 土 地” 的 概念，即一国以农产品贸易为载体而进口的耕地数量。相对于虚拟水，虚拟土地的测量较为简单，因为它实际上就是单位面积产量的问题。类似地，一国或地区通过某种产品的国际贸易所节约的耕地资源的计算公式可以表示如下：V 是国家 ni生产产品 p 的单位面积产量 ( 千克/公顷) ，I 是产品p 的年进口量 ( 吨 / 年) ，E 是产品p 的年出口量 ( 吨 / 年) ，ΔSn就是国家 ni通过产品 p 的国际贸易节约的耕地数量。

为计算农产品进口对中国耕地资源利用的影响，需要获得中国每种农产品的进出口量数据以及该种农产品的单位面积数据，计算出每一种农产品进口为中国节约的耕地( 可能为负值) ，并进行加总，即可得到中国通过农产品进口而节约的耕地资源 ( 可能为负值) 。由于难以获得所有农产品贸易数据，因 此，以 下 分 析 选 取 了2002—2009 年中国农产品进口量排名基本在前 20 位的 20 种农产品，以 2009 年中国农产品进口量前 20 名产品为基准，将 2002—2009 年各年排名位于前 20 位而2009 年未在前 20 位的产品加入进去，最终得到 29 种产品，又在这29 种产品中删去了出现在前 20 名的频次较低以及数据获取较困难的9 种产品，最终选取了 20 种产品进行分析。20 种产品全部纳入了水资源节约分析，但耕地节约的分析只选取了其中的 11 种种植农产品，未纳入食用油、肉类、皮革等农产品。产品进出口量数据来自联合国粮农组织的统计数据，虚拟水含量数据来自 Mekonnen 和 Hoek-stra 于 2011 年 5 月的研究成果 “NATIONAL WATER FOOT-PRINT ACCOUNTS”，单位面积产量数据来自 2003—2009 年的 《中国统计年鉴 2010》、 《中国粮食年鉴 2010》。计算耕地节约量时，单位面积产量数据采用的是 2002—2009 年各产品单位面积产量的平均值。

四、中国农产品国际贸易的

水地资源节约效果

( 一) 农产品净进口节省了 30个三峡水库的水

表 4 是我国入世后 8 年水资源的节约量。2002—2009 年，中国因农产品国际贸易而产生的虚拟水净进口量为正值且呈逐年增长的趋势，20 种农产品净进口 8 年来共为中国节约水资源 11479. 1 亿立方米，年均节水 1434. 9 亿立方米。2009 年，中国供水总量为 5965. 2亿立方米，农业用水 3723. 1 亿立方米，8 年节约的水资源量相当于2009 年中国供水总量的 192. 4% ，年均节水量相当于 2009 年中国农业用水总量的 38. 4%。如果作一更加形象的比较，我国最大的三峡水库的最大容积是 393 亿立方米，入世 8 年农产品净进口累计节约的水等于 30 个三峡水库的水! 2009年一年农产品净进口节约的水接近于 6 个三峡水库的水。大豆的虚拟水净进口量是中国农产品虚拟水净进口总量的重要组成部分，8 年中每年都占到虚拟水净进口总量的近 1/2 甚至 1/2 以上，累计节约了 15 个三峡水库的水。2009 年，大豆进口节约水达到 2. 8 个三峡水库的水。棕榈油、皮棉的大量进口也为中国节约了大量的水资源。所选取的 20 种农产品中，只有玉米、大米和烟叶的虚拟水净进口量为负值，也就是说，中国玉米、大米和烟叶的国际贸易实际上形成了虚拟水的净出口。

( 二) 农产品净进口节约的土地是可耕地面积的 1. 5 倍

表 5 是 2002—2009 年 8 年中，中国因农产品净进口而产生的虚拟耕地的节约数量，耕地的节约为正值且基本呈逐年增长的趋势。所选取的11 种农产品净进口8 年来共为中国节约耕地1. 81 亿公顷，年均节约耕地 0. 23 亿公顷。2009 年年底，中国耕地总面积 1. 22 亿公顷，8 年节约的耕地总量相当于中国耕地总面积的约 1. 5 倍，或等于 9. 7 个吉林省的面积，2009 年，净进口节约耕地量相当于1. 9 个吉林省的面积。其中大豆的虚拟耕地净进口量是进口农产品中数量最大的，2009 年大豆进口节约了的土地面积相当于1. 41 个吉林省的面积。除此之外，棉花、橡胶的大量进口也为中国节约了大量的耕地资源。选取的 11 种农产品中，只有玉米、大米和烟叶的虚拟耕地净进口量为负值，也就是说，中国玉米、大米和烟叶的国际贸易实际上形成了虚拟耕地的净出口。

第15篇

一、相关理论回顾

关于对外贸易与经济增长的相互关系问题，早在古典学派和新古典学派的著作中就有所体现。其中亚当斯密、大卫李嘉图以及约翰穆勒的贸易的动态利益思想为对外贸易与经济增长的理论奠定了基础。亚当斯密认为对外贸易促进了分工的深化和生产率的提高,从而加速了经济增长。斯密从需求角度出发,在其“剩余出口”论(VentforSurplusTheory)中指出剩余产品的出口，不仅不必减少其他国内经济活动，而且由此带来的收益或增加的进口也没有机会成本，因而必然促进本国的经济增长。Cordon澳从供给的角度提出了“供给启动”论,分析了对外贸易对经济增长的影响。1937年D.H.Robertson提出了“增长引擎”论(TheEngineofGrowth,主张对外贸易是经济“增长的发动机”。20世纪80年代中期以来，以罗默、卢卡斯等人为代表的新增长理论,把技术变动引入了经济增长核算方程,并论证了贸易与技术变动的相互关系将保证一国经济的长期增长。同时,也有一些经济学家对关于对外贸易促进经济增长的结论及推论提出质疑和挑战。其中，RPrebish、HSinger^G-Myrdal等人认为对外贸易阻碍了发展中国家经济的进步。1970年，I.B.Kravis明确将对外贸易称为“增长的侍女”他认为，一国的经济增长主要由国内因素决定,外部需求只对增长起到额外的剌激作用。

在实证研究方面，国外经济学家利用计量经济学的研究方法，主要专注于出口对一国经济增长的贡献率角度,对一些国家的横截面数据进行检验。如Balassa(1978)利用11个工业国家1960~1973年间的数据,运用秩相关(RA)检验分析了实际GDP平均增长与实际出口平均增长之间的关系，得出出口对经济增长具有促进作用的结论。Feder(1983)利用1964~1973年一些半工业化发展中国家的数据，检验了出口对经济增长的促进作用。Kavoussi(1984)采用了73个发展中国家1960~1978年的数据研究了出口与经济增长之间的关系及出口商品的机构对出口和经济增长的影响。Moschos和Demetrios(1989)通过分析经济增长的源泉，验证了出口与经济增长之间的关系。另外，Karunaratne(1994)、Sachs和Wanshall(1995)、McNab和Moore(1998)等人的研究也得出了对外贸易促进经济增长的结论。但在后期，经济学者们采用时间序列数据却得出了相反的结论,如Taylor(1993)sHelleiner(1996)sBleaney(1997)等人的研究，得出了对外贸易并没有促进经济增长的结论。此外,Chow(1987),Dutt和Ghosh(1996)等人的实证检验得出了中性的结果。

国内学者对此的研究大多集中在对国内经济增长与贸易的时间序列数据的检验上。赖明勇（1998、沈程翔（199§、林毅夫和李永军（2001)、刘小朋(2001)、赵陵、宋少中和宋泓明（2001)、姚丽芳(2001)、周申（2001)、许启发等（2002、石传玉(2003)、王坤（2004)及减旭恒(2004)等人的研究，均表明对外贸易对中国的经济增长具有促进作用。有关中国内地和香港的贸易对香港经济增长的贡献的研究，国内比较少,而且大多是从逻辑层面进行剖析,进行实证分析的非常少。张仲深(199()从外贸大发展带动经济多元化、贸易赤字与经济增长呈良性循环、有形贸易与无形贸易相辅相成三个角度论证了外贸是香港经济增长的“发动机”。张光南、陈广汉，(2009)通过对香港1987~2007年时间序列数据单位根检验的基础上进行Granger因果关系检验，验证对外贸易、经济增长与产业结构三者之间的Granger因果关系和内在机制。本文将从实证角度出发,初步考察内地和香港的贸易对香港经济增长的贡献率,为以后中国内地与香港的经贸合作发展方向提供一种参考。

二、理论模型与数据处理

从支出角度来考察国民经济，一个地区的生产总值由总消费、总投资、政府对物品和劳务的购买及净出口构成。本文仅分析贸易对经济增长的贡献,可以假设其他因素,如投资、消费、政府购买等等,对经济增长的影响不变或影响是平稳的。

(一)模型设定在国内，有关贸易对经济增长贡献率的研究模型，比较全面的是林毅夫和李永军的模型。模型包括四个方程,即国民收入恒等式和消费、投资、进口函数,这四个函数都是上期消费、当期利率、出口和有效汇率的函数。本文只是初步考察中国内地和香港的贸易对香港经济增长的贡献率,因此,这里假设消费和投资等对经济增长的影响不变或影响是平稳的、进口和出口是独立变动的,并且将利率和有效汇率度进出口的影响抽象掉。计量公式可设为：

进口增长对经济增长的直接拉动度为,则进口增长对经济增长的最终贡献率为

因为香港从中国内地的进口是其进口的一部分，因此，香港从中国内地进口增长对香港经济增长的贡献率为

对经济增长的直接拉动度为,则出口增长Xt-1Yt对经济增长的最终贡献率为,同理可知，Xt-1Yt香港对中国内地出口增长对香港经济增长的贡献率为Yt。

(二）数据处理本文采用1984年到2008年之间香港向中国内地出口额(EXHoc)、香港从中国内地进口额（lMam()、香港的总出口额（EX和总进口额&M)以及香港的地区生产总值(GDP)年度数据共25个。为了使数据具有可比性，用消费价格指数(2004年10月至2005年9月=100>对数据进行平减，见表1。为了消除数据中可能存在的异方差问题,本文在实证过程中对数据进行了自然对数变换,相应的变为LnGDP、LnIM、LnEX。

三、实证分析

(一）单位根检验在检验一组时间序列的协整性或长期均衡关系之前应首先检验时间序列的单整

阶数，即对各变量进行平稳性检验，以免因为直接对非平稳的时间序列进行回归而导致伪回归现象。检验方法主要有DF检验、ADF检验和PP检验。本文米用ADF(AugmentDickey-Fuller)检验来确定各变量的平稳性。检验结果表明，在5%的显著性水平下,均是一阶单整序列（见表2）。

(二）协整检验和回归方程协整检验目前应用最多的有EG两步法和Johnsen迹统计检验法,本文米用Johnsen迹统计检验(见表2)。

上述检验结果表明，香港GDP和进口或者出口之间均具有协整关系，因此可以直接用普通最小二乘法进行回归分析，并且不具有伪回归。回归结果如下:

从得到的a和p值计算出1984年以来中国内地和香港的进出口对香港经济增长的贡献度和贡献率(如表4。

从表中，可以看到，中国内地从香港的进口对香港的经济增长贡献度和贡献率总体均要比内地对香港的出口作用小很多。因此，中国内地对香港的出口成为香港经济增长的重要拉动力，进口的作用则比较弱，这和我们前面分析的香港对中国内地的进口依存度非常大是一致的。

我们还可以从表4观察到，1997年成为中国内地对香港的出口对香港经济增长的贡献度和贡献率变化的一个非常明显的分水岭。因此，中国内地和香港的贸易可以分为两个阶段。

第一个阶段(1984~1997)。这一阶段的主要特征是中国内地和香港的贸易对香港经济增长的贡献率波动比较大。香港从内地进口对其经济增长的贡献率最高达到1994年的0.043,低谷出现在1993年的-0.104,波动幅度为0.147,平均进口贡献率为0.006香港对内地的出口对其经济增长的贡献率峰值出现在1988年的0.017,最小为1994年的-0.008,波动幅度为0.025,平均出口贡献率为0.004。很明显,这个时段香港从内地的进口极不稳定,进口的贡献率波动大大高于出口贡献率波动。可以推断，这个时期，香港和内地的贸易还处于初期阶段，贸易对经济增长的影响还未形成长期稳定的依赖关系。

第二个阶段(1997~)。这个时间段的显著特征是香港对内地的进出口对香港经济增长的贡献度和贡献率不断增加，且波动幅度也较大，总体趋势不断攀升。进口贡献率的高峰值出现在2004年，为0.098,最低值则为1998年的-0.031,波动幅度为0.129,平均进口贡献率为0.081；出口贡献率基本保持稳定，与第一阶段相差不大。最高值为2008年的0.019,最低值为2002年的-0.006,波动幅度与第一阶段一样为0.025,平均出口贡献率为0.04。此时进、出口贡献率明显都比1997年之前要高，这说明后内地和香港的贸易得到了迅速的发展，进口贡献率依旧居于主导地位,成为香港经济增长的拉动力。这一时期，贸易与经济增长的稳定依赖性正在加深。

四、结论与相关建议

通过前面的模型构建和实证分析，可以得出以下结论：