一.   研究背景

在国际经济形势日益复杂的背景下, 2013年9月中国国家主席习近平在提出共建“丝绸之路经济带”后, 又在同年10月出访东南亚国家期间, 提出共建“21世纪海上丝绸之路”倡议。“21世纪海上丝绸之路”(下文简称“新海路”)重要方向是从中国沿海港口过南海到印度洋, 延伸至欧洲; 从中国沿海港口过南海到南太平洋。海上以重点港口为节点, 共同建设通畅、安全、高效的运输大通道。

当前中国已经成为世界林产品生产、加工、消费和进出口贸易大国, 2015年林产品总贸易额达1 378.66亿美元, 其中进口为636.04亿美元。木质林产品进口贸易额有416.58亿美元, 占总林产品进口的65.50%^[1]。然而短期内中国木质林产品对外依存度下降的可能性微乎其微, 第八次森林资源清查结果^[2]显示, 中国的森林覆盖率远低于全球31%的平均水平, 人均森林面积仅为世界人均水平的1/4, 人均森林蓄积只有世界人均水平的1/7, 这样的森林资源现状实难承载中国占全球20%的人口对木质林产品的刚性需求。在传统进口贸易市场放缓的情况下, 发掘新市场在保障木质林产品的稳定供给方面的作用尤为重要。

2015年中国木质林产品进口市场中, 泰国、印度尼西亚的市场份额分别列居第2位和第3位, 占比分别为10.81%和9.53%, 超过了加拿大(7.23%)和俄罗斯(6.52%)。他们所属东盟国家, 正处于新海路的十字路口和必经之地, 是首要发展的目标。除东盟之外, 王燕琴等^[3]认为中东欧地区的自然禀赋优良, 林业管理机制较为完善, 林业产业基础较好, 与中国的林业合作在迅速升温。万璐等^[4]也认为中东欧将成为中国的重要合作地区。程宝栋等^[5]提出, 在“一带一路”倡议的背景下, 中国林业产业要积极寻求沿线国家的合作, 加强林业服务贸易的发展, 推动林业产业的转型, 改变旧有模式, 从人才创新、技术推动、制度保障等方面为转型发展做准备。新海路沿线国家经济发展阶段也各不相同, 具有非常大的合作潜力和空间。

新海路是串联起东盟、南亚、西亚、北非、欧洲等各大经济板块的市场链, 在传统市场开拓较为充分、增量空间有限的情况下, 开拓新兴市场, 必然会为中国木质林产品进口贸易发展提供新的机遇。

二.   贸易效率

贸易效率是指实际贸易值与贸易潜力值的比值。贸易效率与贸易潜力息息相关。大多数研究中国与其他国家木质林产品贸易潜力时, 采用的是传统引力模型及其拓展形式, 如戴明辉等^[6]、沈自峥等^[7]、蔡婷等^[8], 而且研究内容也多针对总贸易和出口贸易情况, 关于进口方面的研究较少。当然这种模型已经成为国际贸易领域最常用的经验模型, 对贸易潜力有良好测度。但是也有学者认为传统贸易引力模型的估测结果实际上是多种因素影响下的平均值, 而非需要的可能达到的最优水平, 即最大潜力。Armstrong^[9]认为传统引力模型中的因素只是众多客观因素的一小部分, 如果把客观的贸易阻力归纳到随机干扰因素中, 将会给贸易潜力的估计带来不可避免的误差。本文借鉴王瑞^[10]研究农产品贸易潜力及贸易效率的方法, 构建随机前沿引力模型。这一模型的最大优势, 是在给定客观贸易环境因素下, 将阻碍贸易的人为因素集中到贸易非效率项中。为了方便理解, 本文对该方法作了改进, 根据贸易非效率项的估测值得到贸易效率后, 再做影响因素研究。贸易效率为测度中国与新海路沿线国家木质林产品最优进口贸易水平打下基础。

三.   研究对象

林业产品包含的类别众多。基于研究目的, 本文根据程宝栋等^[11]对于林业产品的统计口径, 采用HS(the harmonized commodity description and coding system, 即《商品名称及编码协调制度》, 简称HS), 研究对象包含9类:原木(4403)、锯材(4407)、单板(4408)、刨花板(4410)、纤维板(4411)、胶合板(4412)、木浆(47)、纸与纸板(48)以及木家具(共6个编码包括940161、940169、940330、940340、940350、940360)。进口贸易的数据均来源于联合国商品贸易数据库(UN Comtrade)^[12], 时期为2000—2015年。

本文依据新海路沿线和中国一带一路网^[13]的划分, 整理出东盟、南亚、西亚、中东欧4个地区, 共有51个国家, 具体如下:①东盟, 包括文莱、柬埔寨、印度尼西亚、马来西亚、缅甸、新加坡、泰国、老挝、菲律宾、越南; ②南亚, 包括阿富汗、孟加拉、不丹、印度、马尔代夫、尼泊尔、巴基斯坦、斯里兰卡; ③西亚, 包括巴林、塞浦路斯、埃及、希腊、伊朗、伊拉克、以色列、约旦、科威特、黎巴嫩、阿曼、巴勒斯坦、科塔尔、沙特阿拉伯、叙利亚、土耳其、阿拉伯联合酋长国、也门; ④中东欧, 包括阿尔巴尼亚、波黑、保加利亚、克罗地亚、捷克、爱沙尼亚、匈牙利、拉脱维亚、立陶宛、马其顿、波兰、罗马尼亚、塞尔维亚、斯洛伐克、斯洛文尼亚。

四.   中国从新海路国家进口木质林产品贸易现状

总体来看, 2008年以前中国从新海路国家进口木质林产品的贸易额比较平稳, 从2009年以后, 进口规模总体呈现上升趋势, 2015年中国从新海路国家进口木质林产品将近52亿美元, 占中国从国际市场进口木质林产品总金额的13.3%, 但总体规模同比下降了26.4%。分析原因, 除了受中国制造业市场不景气的影响, 当前国际市场上有一些木材进口国家开始关注本国的森林资源问题, 出台了相关的法律法规对本国的木材进行了更为规范的管理, 比如老挝出台相关法律, 禁止未加工的木材出口, 木材必须要根据老挝工贸部标准, 出口前转成制成品。类似国家木材政策的出台, 会在一定程度上引起中国木质林产品进口贸易的波动。

在划分的4个区域中, 东盟是向中国出口木质林产品最多的地区, 贸易往来密切。在地理位置上, 东盟与中国紧邻, 贸易成本尤其是运输成本较低; 资源禀赋上, 东盟森林资源丰富, 从2000年到2015年, 东盟以绝对的优势, 在新海路国家中, 向中国供给了85%以上的木质林产品(见图 1)。但是中国从东盟进口的木质林产品的贸易额占沿线国家总体市场的比例已经呈现出逐渐下降的趋势。中国从其他地区进口的比例在不断上升, 因此, 关注中国与其他地区的进口贸易潜力, 增加进口渠道, 可为中国木材进口市场多元化提供有利的条件。

图  1  中国从东盟与沿线国家总体进口木质林产品金额及东盟占我国总体市场的比例

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五.   中国与新海路国家木质林产品进口贸易效率

本文采用随机前沿引力模型作为定量分析的方法, 不仅要对中国与各沿线国家的进口贸易效率做量化, 还要深入地挖掘影响进口贸易效率发挥的因素。

一   设定基本模型

引用Armstrong提出的随机前沿方法, t时期i国与j国之间的实际贸易(进口)量M_ijt可以表示为:M_ijt=f(x, β)exp(v_ijt)exp(- μ_ij), lnM_ijt=lnf(x, β)+v_ijt - μ_ij, 理想贸易(进口)水平M_ijt^*=f (x, β) exp(v_ijt), 所以贸易效率为TE_ijt=M_ijt/M_ijt^*=exp(- μ_ij), 范围在[0, 1]。β为待估计的参数向量; v_ijt为随机误差项, 为贸易过程中所面临的随机冲击; (v_ijt - μ_ij)构成总随机扰动项。

Armstrong认为对贸易效率共有两类影响因素:一类为短期内不变的自然因素x, 如经济规模、距离、边界、语言等; 另一类是一些易受人为影响的因素, 也是影响贸易效率的根源, 如贸易协定等, 都归入贸易非效率项μ_ij中, “ - ”号意味着对M_ijt作用为负。

另外, 依据Battese等^[14]的理论, μ_ij也可能会随时间发生变化, 因此引入贸易非效率项时变模型作为主模型的补充。基本表达形式:μ_ijt={exp[-η(t-T)]}μ_ij。时变系数η＞0、η=0、η＜0分别对应贸易非效率值随时间递减、不变以及增加。如果η≠0, 则与主模型构成时变随机前沿引力模型, 反之为时不变。(t - T)表示t年与最后一年T(2015年)的时间差, μ_ij为T年的贸易非效率项。具体建模时需在主模型中引入一个时间虚拟变量。因此本研究首先构建一个随机前沿引力模型作为主模型:lnM_ijt=β₀+β₁lnGDP_jt+β₂lnGDP_it+β₃lnD_j+β₄C_j+β₅L_j+β₆F_ji+v_ijt - μ_ijt。式中, M_ijt表示t年中国i进口新海路国家j的木质林产品的贸易额(单位为美元, 以2010年为不变价)。GDP_jt和GDP_it分别表示新海路国家j和中国在t年的国家生产总值(单位为美元), 代表国家经济规模, 预测与M_ijt正相关, 数据来源于世界银行^[15]。D_j表示贸易距离, 本文采用国际上在测算贸易时使用的j国与中国重要城市(以人口数量为标准)之间距离(单位为km, 假设距离单位为1美元, 以此衡量运输成本), 预测与M_ijt呈负相关, 数据均来源于CEPII数据库^[16]。C_j表示j国是否与中国接壤, 1表示接壤, 0不接壤。L_j表示j国是否与中国有共同语言, 1代表有, 0代表没有。F_ji表示j国与中国的森林覆盖率之差, 由于本文的研究对象木质林产品严重依赖于森林资源, 应属于自然因素, 预测j国森林覆盖率越优于中国水平, 越有利于中国进口, 数据来源世界银行。

二   模型检验

对中国与进口国贸易额对数化处理后, 得到的时变趋势图各不相同, 预示个体效应存在。与固定效应模型进行对比, 绝大多数的个体效应虚拟变量比较显著, 可以认定存在个体效应。

1) 变量检验。检验各个变量后, 发现自然因素中只有经济规模GDP和森林禀赋差异F_ji比较显著; 而距离、边界以及语言不显著, 故未引入到模型中。同时也与传统及拓展引力模型结果做了比对, 结果一致, 距离、边界以及语言不显著, 证明了本研究结论的可靠性。最终检验结果见表 1。

表  1  不同变量及模型下的估计结果

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2) 使用随机前沿引力模型, 需要用γ检验值证明贸易非效率项在总干扰项中起主要作用。表达式为:

式中, δ_μ²为贸易非效率项的方差, δ_v²是随机误差项的方差, (δ_v²+δ_μ²)是总随机扰动项方差。γ值越接近于1, 意味着μ_ij是M_ijt与M_ijt^*产生差距的主要因素。时不变与时变随机前沿引力模型两种情况下, γ值分别为0.685 8和0.707 1, 验证了随机前沿方法的合理性。

3) 引入时间变量后, η为正值0.023 3, 且η在1%水平下非常显著, 说明μ_ij随时间衰减, 最终确定模型为时变衰减随机前沿引力模型。

不同模型估计结果对比见表 1。最终将模型定义为lnM_ijt=- 31.381+0.999lnGDP_jt+0.792lnGDP_it+0.128F_ji+v_ijt - μ_ijt。μ_ijt=e^{[-0.023(t-T)]}μ_ij。根据μ_ijt的估计值, 代入TE_ijt=M_ijt/M_ijt^*=exp(- μ_ij), 计算得到了贸易效率TE_ijt。

三   实证结论

1   实证结论

根据上述实证结果, 进口国GDP在中国进口木质林产品贸易的3个自然影响因素中最显著, 弹性系数为0.998 6;其次是中国的GDP, 弹性系数为0.792 5;森林禀赋差异因素系数为0.127 6。进一步说明了资源对木质林产品的贸易也起到了一定的作用, 国家的资源优势越强, 中国进口该国的木质林产品越多。除了自然因素的作用外, 更不容忽视的是人为因素。

2   各国出口贸易效率(中国进口贸易效率)的测算及结论

中国虽然从所有新海路国家进口了木质林产品, 但进口市场国非常集中, 从其中的12个国家进口的木质林产品贸易额, 占到全部新海路国家进口木质林产品的94.92% (见表 2)。这些国家的森林覆盖率要大于中国, 在森林禀赋上具有较强优势。因此虽然测算了全部国家的贸易效率, 但是要重点关注这12个国家的情况。

表  2  2015年中国重要木质林产品进口来源国及进口额占沿线国家总进口金额的比例 %

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由于贸易非效率项随时间增加而减少, 因此把2015年的贸易非效率项作为基准值, 比较各国的贸易效率。依照最终得到的贸易效率值, 结合自然因素, 本文得出结论:根据2015年各地区贸易效率的均值, 东盟国家的贸易效率为24.89%, 中东欧地区的贸易效率值为6.42%, 西亚为3.13%, 而南亚仅为2.02%。具体分析如下:

第一, 东盟国家森林禀赋普遍优于中国, 按照中国进口额的多少, 贸易效率较高的几个国家分别是泰国(80.53%)、越南(14.12%)、缅甸(43.57%)。结合各个国家情况, 值得关注的是, 中国从印度尼西亚进口的产品金额占到沿线全部进口的34.15%, 是新海路国家中最多的, 且印尼森林覆盖率也具有绝对优势, 然而贸易效率却只有泰国的1/5。从老挝进口的木质林产品占9%, 但是贸易效率却并不高, 只有3.54%, 比占5.36%的马来西亚的贸易效率(3.73%)还要略低。

第二, 中东欧国家的森林禀赋也明显优于中国, 其中, 罗马尼亚、捷克、波兰、拉脱维亚的贸易效率分别为42.36%、5.45%、9.19%、1.22%。该地区其他国家的贸易效率值均小于10%。斯洛文尼亚的森林覆盖率也非常大, 但贸易效率仅为0.48%。

第三, 西亚大部分国家在森林要素禀赋上并不占有优势, 但是从经济规模GDP角度看, 土耳其(第3位)、沙特阿拉伯(第4位)、伊朗(第6位)、阿拉伯联合酋长国(第8位)等4个国家的排名在新海路沿线前列。但是贸易效率并不高, 土耳其的贸易效率为5.99%, 沙特阿拉伯为10.99%, 以色列为7.96%, 阿拉伯联合酋长国为12.92%。

第四, 南亚地区的印度, 其经济规模在所有新海路国家中最大, 森林覆盖率也大于中国, 但是贸易效率仅为3.26%。跨区域比较, 巴基斯坦的经济规模仅次于中东欧国家捷克, 森林覆盖率还要优于捷克, 贸易效率却只有1.90%。其他国家的贸易效率也都非常低。

综合看, 仅有10个国家的贸易效率超过10%, 30个国家的贸易效率在1%~10%之间, 其余国家贸易效率不足1%。贸易效率在10%以下的国家中, 有经济规模较大、森林要素禀赋显著优于中国的国家, 如印度、马来西亚。由此可见, 确实存在贸易非效率项。应当衡量影响贸易效率的因素, 从而进一步稳定贸易效率高的国家的供给, 以及加强中国与具有资源和经济规模优势国家的合作, 充分挖掘新海路沿线市场潜力。

六.   中国进口贸易效率的影响因素

一   建立模型及变量解释

由于贸易效率是根据贸易非效率项计算所得, 因此影响贸易效率的因素即为归到贸易非效率项中的人为因素, 根据以上结果建立贸易效率TE_ij影响因素模型:TE_ij=α₀+α₁S_jt+α₂U_jt+α₃T_jt+α₄Q_jt+α₅C_jt+α₆lnR+α₇A_jt+α₈B_jt+α₉E_jt+α₁₀F_jt+ω。其中, α₀为常数项, α₁~α₁₀为待估测参数, ω为随机误差项, 其他变量解释见表 3。

表  3  贸易效率的人为影响因素及解释

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二   实证结果

变量显著性结果表明, 除了安全服务器和互联网用户这两个联络方面的变量, 其他几个因素对贸易效率有着显著的影响。贸易效率影响因素模型存在个体效应, 通过豪斯曼检验后, 随机效应模型更好地反映了各因素对贸易效率的影响程度。最终结果见表 4。

表  4  贸易效率影响因素随机效应模型结果

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三   分析结论

结果显示, 8个因素对中国木质林产品进口贸易效率的影响效果大不相同。

1) 多边合作机制的影响程度要大于海关及码头建设、汇率的因素。中国-东盟合作机制的影响系数最大, 为0.164 8, 对贸易效率有促进作用。而中阿合作论坛对贸易效率影响显著, 但为负相关, 说明中阿论坛可能在某些方面阻碍了木质林产品进口的贸易效率。

2) 汇率方面, 与预测一致, 人民币升值起正向作用。

3) 管理方面, 发达的港口建设和海关手续负担, 对贸易效率的提升有利, 货柜码头吞吐量虽然也为影响因素, 但影响效果非常小。

4) 信息通畅是中国与沿线国家进行贸易的基础, 然而结果却显示, 服务器和互联网用户对木质林产品进口贸易效率的提升没有起到任何作用。

七.   提升中国与新海路国家木质林产品进口贸易效率的建议

一   推动自贸区建设, 加强与资源及经济大国合作

多边合作机制能够为贸易联结提供沟通和交流的桥梁, 如果能在充分的沟通与谈判下, 建成中国与沿线国家的自贸区, 将为贸易提供极大的便利。木质林产品贸易属于资源型贸易, 中国进口的木质林产品多以木材等原材料为主, 离不开具有森林禀赋优势国家的支持。因此中国应该在与资源国家的密切合作机制下, 加强林业方面的交流, 并承担起环境保护责任, 推进进口木材资源合法化, 与贸易往来国共同开展打击非法采伐的活动, 从而为进一步发掘新兴木材市场潜力打下基础。

二   重视人才培养及储备, 加强国家间的人才流动

国际贸易对贸易从业人员的能力和素质提出了非常高的要求。为了更好地建设“21世纪海上丝绸之路”, 提升中国与沿线国家木质林产品进口贸易的效率, 应该注重培养高素质的应用型人才, 不仅熟练掌握贸易国家的语言, 也要及时了解贸易政策法律法规要求, 掌握林业方面的专业知识。在培养本国人才的同时, 还要重视留学生在国家文化交流中的作用, 有针对性地进行培养, 选拔出兼具贸易理论和实践能力的复合型人才, 参与到中国与新海路沿线国家的贸易中来, 减少因文化、交流等方面的差异带来的贸易低效。

三   稳定汇率, 建立人民币贸易交付方式

中国在国际市场木材贸易仍主要以美元与人民币汇率来进行结算支付, 但是由于汇率的波动, 可能会影响到购销价格的波动, 影响贸易的进行。目前我国的人民币汇率比较稳定, 在“一带一路”倡议下, 如果能够建立以人民币为贸易交付货币, 将减少由于汇率波动而带来的货币损失。另外, 国家应该鼓励金融机构向贸易企业提供多种交付方式和金融衍生工具, 向贸易企业提供相关信息的支持, 规避交付过程中产生的金融风险。

四   加强基础配套设施建设, 提高口岸效率

由于经济发展水平、政策等诸多因素的限制, 很多新海路国家的海岸配套基础设施并不完备, 口岸布局也相对不合理。“一带一路”倡议的一个重要方面就是对沿线国家的基础设施投资。因此提升中国与新海路国家海上贸易的效率, 中国应该借助亚洲基础设施建设投资银行的资金支持, 对新海路国家进行口岸建设投资, 协助沿线国家完善基础设施, 建设现代化码头, 增开新海路班轮, 缩短相对贸易距离, 加强新海路贸易互通, 促进各国与中国的经济往来。

五   加强互联网建设, 搭建互联互通的网络平台

目前互联网对中国与新海路国家木质林产品进口贸易的促进作用并未显现出来, 但是高效的磋商方式将减少贸易阻力。因此, 利用当前中国国内互联网建设广泛推进的良好时机, 带动新海路国家互联网建设, 将新技术和新方式引入传统行业的贸易中去。不仅要建设高标准的国际跨境电商平台, 让企业能够在电商平台上进行商务磋商和交易, 也要建立通关网络平台, 加强多国、多部门网络监管与执法互助, 降低各项通关成本, 提高通关效率。