受新型冠状病毒肺炎疫情影响，各国金融动荡，对外贸易受阻，全球合作骤减。2020年我国的《政府工作报告》提出将坚定不移地深化改革、扩大开放，以开放促改革促发展，以稳金融来稳外贸。改革开放40多年来，中国的金融改革与贸易改革始终同向而行。1978年后，中国的金融改革分为三个阶段。第一阶段是1978—2003年，工农中建四大行从人民银行分离出来。第二阶段是2004—2012年，中国银行业进行彻底的商业化改造。第三阶段是2015年至今，国际货币基金组织（International Monetary Fund）宣布人民币加入特别提款权货币篮子，标志着中国的金融市场已经开始国际化。而主要的汇率、利率改革是从2005年开始，当年中国参考实行一篮子货币调节、管理的浮动汇率制度，同时金融机构同业存款利率全面放开，不再设定人民币贷款利率上限及存款利率下限。2015年中国人民银行宣布完善人民币兑美元汇率的中间价报价机制和全面放开存款利率浮动上限，中国汇率改革和利率改革的措施进一步完善。

在贸易方面，中国作为林产品贸易大国，有着独特的进口贸易环境。一方面中国虽然总体森林面积广阔，但人均森林面积和蓄积远低于世界平均水平，同时存在分布不均的情况；另一方面中国全面落实天然林的停伐政策，越来越多的人意识到林产品贸易成为中国提升森林资源承受能力和推动林业经济与环境协调发展的重要途径。2013年中国提出“一带一路”倡议，为中国林产品贸易创造了史无前例的政策条件，中国从签订“一带一路”协议国家进口林产品的贸易规模增长迅速，从2005年的43.55亿美元增加到2019年的389.5亿美元，增幅达794.37%，原木、锯材、木浆、纸和纸板是中国从签订“一带一路”协议国家进口的主要林产品，市场集中度较高。

有学者在1973年提出了金融深化理论，认为深化金融改革可以逐步减少并最终放开对出口的限制，通过研究他们发现金融改革有利于形成新的双边贸易关系，因而对贸易具有促进作用^[1-2]。后来，学者们进一步证实金融改革对贸易的集约边际和扩展边际均有明显的促进作用^[3-5]。近年来，国内也有学者认为金融改革通过消除经济扭曲提升我国的吸收能力，对我国贸易发展具有促进作用，减少了我国对外发展的贸易壁垒^[6-7]。另外，目前对中国与“一带一路”相关国家开展的林产品贸易相关问题研究主要集中于林产品贸易的特征、影响因素分析^[8-10]，林产品贸易潜力分析^[11-13]，林产品贸易竞争性、互补性和比较优势分析^[14-16]。

笔者在查阅大量的文献后发现，目前针对金融改革与国际贸易关系的研究主要以理论分析为主，实证研究较少。截至目前，学术界尚没有形成相对成熟的金融改革评价指标体系，已有实证研究主要聚焦于汇率、利率等金融单方面因素对贸易的影响，且有关汇率波动对进出口影响的研究结论并不一致。鉴于此，笔者从金融改革的视角，探究其对林产品进口贸易的影响，在不排除其他影响贸易的因素干扰的前提下，探究金融改革对中国从签订“一带一路”协议国家进口林产品是否具有显著影响。

一.   理论分析与假设

中国共产党第十八次全国代表大会将金融改革的任务明确表述为：发展多层次资本市场，稳步推进利率和汇率市场化改革，逐步实现人民币资本项目可兑换。虽然这四个领域的改革早已有共识，但在具体推进领域、步调和节奏方面，仍存在不同意见。金融改革与国际贸易属于平行关系，均为一国经济发展的动力，二者相互作用，互为重要的影响因素：一方面，金融改革通过影响企业融资成本和借贷能力来影响企业的资本禀赋和比较优势，进而影响国际贸易的发展；另一方面，国际贸易的推进也给金融服务提出了更高的要求，促使金融机构进一步改革深化。

中国林产品贸易作为带动林区经济增长、促进林农增收、保障国内木材安全、实现贸易创汇的有效手段，其可持续发展受到金融、政治、资源、文化及地理诸多因素影响。就融资方面，利率市场化改革关系到林产品企业的资金成本，影响企业的借贷能力，这种影响往往呈负相关的关系^[17]；汇率市场化改革对人民币在合理均衡水平上保持基本稳定并吸引外资产生了积极影响，促使林产品企业在应对国内外形势变化中实现外汇增长^[18]。随着全球气候问题愈发严峻，碳减排逐渐成为各方共识，林业以绿色产品和服务为贸易对象，兼顾环境保护、资源集约利用于一身，在协调森林资源和林产品贸易的可持续发展中促成贸易全过程的绿色化。

林产品贸易遵循绿色金融、绿色贸易的发展理念，以实现经济与环境的和谐推进为目标。绿色金融能够促进技术创新，加快林业结构优化调整，推动绿色国际贸易的协同发展；减少林产品绿色贸易壁垒，发挥绿色贸易融资在国际贸易中的引导作用。同时，也会促进绿色资本在签订“一带一路”协议国家间进行流动，使林产品市场更加完善和高效，实现市场资源的有效配置，提高林产品的综合竞争力，进一步促进绿色消费，推动相关金融市场改革，达到绿色金融的客观要求。

根据以上分析，笔者提出如下待检验的研究假说：在其他条件不变的情况下，金融改革能够促进林产品进口。

二.   研究方法及变量选取、数据来源

一   研究方法及变量选取

常见的影响因素分析模型如多元Logistic回归、传统引力模型等是将所有影响因素笼统地放在一起，无法达到把贸易影响因素进行清晰归类的要求。笔者在此采用Meeusen等人提出的随机前沿引力模型进行实证研究，并根据前人的研究选取相关变量^[19-25]。根据理论分析框架和随机前沿理论模型，将中国从签订“一带一路”协议国家进口的林产品金额作为因变量。在自变量选取方面，把影响林产品进口的影响因素分为金融改革因素、绿色发展因素和自然因素3类，构建方程如下：

式中，被解释变量${{{T}}_{{{ijt}}}}$表示t时期，i国从j国进口林产品的贸易额；i表示进口国即中国，j表示出口国即与中国签订“一带一路”协议国家；v_ijt、α_ijt为扰动项，服从均值为零的正态分布；u_ijt是贸易非效率因素，服从均值为δ的截尾正态分布，且v_ijt与u_ijt相互独立。其他为解释变量，包括①金融改革因素：选取汇率和利率作为金融改革的成效指标，以货币自由度和金融自由度作为衡量金融市场开放程度的指标，E_(i/j)t 、B_(i/j)t、M_(i/j)t、N_(i/j)t分别为t时期进口国与出口国的本币兑美元的官方汇率比值、银行基准贷款利率比值、货币自由度比值和金融自由度比值。对汇率、利率、货币自由度和金融自由度采用相关比值，可以凸显两国金融改革相关因素的变动程度和变化速度^[26]。②绿色发展因素：$ {{F}}{{{}}_{ {{jt}}}} $ 为t时期出口国的森林资源面积，一国的森林资源禀赋越有优势，出口潜力越大，进口潜力越小。$ {{C}}{{{}}_{{{it}}}} $为t时期进口国的碳金融数值，衡量绿色金融程度，单位国内生产总值二氧化碳排放量越小，则绿色金融的程度越高。$ {{S}}{{{}}_{ {{jt}}}} $为t时期出口国是否通过森林认证标准，为0-1虚拟变量，如否则为0，如有则为1，表示绿色贸易中的贸易壁垒。③自然因素：$ {{G}}{{{}}_{ {{jt}}}} $表示出口国的国内生产总值；$ {{P}}{{{}}_{ {{jt}}}} $表示出口国的人口规模。一国的国内生产总值越高、人口规模越大，该国出口供给潜能越大。$ {{D}}{{{}}_{{{ijt}}}} $表示两国的经济距离，经济距离越大，两国间的经济差距越大，贸易往来越少，具体计算公式为：$ {{D}}{{{}}_{{{ijt}}}}{{ = 0}}{{.9}}{{{5}}^{{a}}} \times {{b}} \times {{}}{{{d}}_{{{ij}}}} $ ^[23]。d_ij表示两国之间的地理距离；a为出口国参加国际经济组织及与中国签订其他经济协议的总数，选取世界贸易组织、亚洲基础设施投资银行、亚太经合组织、自由贸易协定、货币互换协议5项作为a的评判标准；b为经济发展差异权数，表示两国的经济差距，以出口国的人均国内生产总值除以进口国的人均国内生产总值获得，若小于0.3，b取1.1，大于等于0.3且小于等于0.8，b取1，否则，b取0.9。$R$表示是否处于“一带一路”样本时期，为0-1虚拟变量，0表示在“一带一路”协议签订之前，1为“一带一路”协议签订之后。${{{X}}_{{{ij}}}}$包含I_ij与L_ij，分别表示两国是否拥有共同边界和共同语言。共同边界和共同语言是衡量两国之间地理距离和文化距离的指标，拥有共同边界和语言的两国，更能促进交流沟通，贸易来往更加便利。

二   数据来源

本文分析的林产品以联合国粮食及农业组织（Food and Agricultural Organization，以下简称FAO）的统计口径为准，具体包括原木、锯材、木浆、人造板、木制品、木家具、纸和纸板等7类木质林产品。由于部分签订“一带一路”协议国家缺少汇率、利率、货币自由度和金融自由度等核心变量，予以剔除，最终选取的样本国家一共有63个，构建这63个国家2005—2019年的面板数据，采用随机前沿引力模型和贸易非效率模型，实证检验金融改革对中国从签订“一带一路”协议国家进口林产品贸易的影响。相关数据来源为：国内生产总值、人口、森林资源禀赋、汇率与利率相关数据，来自世界银行发展指数数据库；两国之间的地理距离、是否拥有共同语言和边界，来自法国国际经济研究中心数据库；金融自由度、货币自由度来自美国传统基金会和华尔街日报联合发布的经济自由度数据库；碳金融数值来自于碳图集；森林认证信息来自森林管理委员会官网。

三   描述性统计分析

汇率是汇率改革最直观的反映指标，能更好地反映国家对金融改革的宏观战略。汇率上升，人民币贬值，国民的购买力下降，导致林产品的进口数量下降。利率是灵活的经济杠杆，是国家最常使用的微调工具。利率上升会减少投资需求，降低国内物价水平，使进口减少。货币自由度主要反映了金融市场化改革中人民币资本项目可兑换的程度。提高货币自由度可以加速贸易市场化，提高进口。金融自由度主要体现在政府对银行服务和其他金融机构服务的管制程度，体现一国金融市场开放水平。金融自由度数值越大，表明该国的金融业和机构受政府干预和限制较少，产品投入的成本较小，从而促进了林产品的进口。具体解释变量描述性统计见表1。

表  1  解释变量的描述性统计

变量	符号	预估影响 方向	均值	标准差
国内生产总值/亿美元	$G$	+	798.10	1 485.90
人口/亿	P	+	0.52	1.62
经济距离 /万km	$D$	−	0.85	0.36
是否拥有共同边界	I	+	0.05	0.21
是否拥有共同语言	L	+	0.03	0.18
是否签订“一带一路”协议	$R$	+	0.43	0.25
森林资源面积/万km2	F	+	25.22	102.95
货币自由度	$M$	+	75.16	6.78
金融自由度	$N$	+	45.42	14.89
汇率	$E$	−	784.05	2 916.69
银行基准贷款利率	$B$	−	11.41	7.06
碳金融	ln C	−	−11.30	0.43
是否拥有森林认证	$S$	+	0.52	0.50

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三.   研究结果与分析

一   似然比假设检验和方差膨胀因子检验

在进行实证分析之前需要对模型和变量之间的关系进行检验，选择合适的函数，并确保核心变量之间不存在自相关性。笔者依次进行了贸易非效率存在性检验、贸易非效率的时变性检验、是否引入边界变量的检验、是否引入语言变量的检验等4个检验，其中不存在贸易非效率、贸易非效率不变化和不引入边界变量的原假设均被拒绝，表明本文采用时变的随机前沿引力模型更为适合，而不能拒绝不引入语言变量的假设，因此剔除共同语言变量。

考虑到变量之间的自相关性，利用Stata15软件对模型进行了多重共线性检验中的方差膨胀因子检验，所有变量的方差膨胀系数均小于10，不存在多重共线性，表示自变量之间的自相关性总体而言不明显。

二   随机前沿引力模型估计结果

根据似然比检验结果，对随机前沿引力模型进行时变估计，估计结果详见表2。结果显示γ值在1%的水平上显著，表明贸易非效率项是构成模型复合误差的主要因素，也进一步证明了似然比检验结果的正确性。

表  2  进口模型随机前沿引力模型结果

变量	时变模型系数
常数	−3.35 *** （0.31）
$ {{\ln\,G} }{ {{} }_{ {{jt} }} }{{} } $	0.22 ** （0.10）
$ {{\ln\,} }{ {{P} }_{ {{jt} }} }{{} } $	0.60 *** （0.22）
$ {{\ln\,F} }{ {{} }_{ {{jt} }} }{{} } $	0.98 *** （0.17）
$ {{\ln\,D} }{ {{} }_{ {{ijt} } } }{{} } $	−0.24 （0.19）
$R$	0.36* （0.19）
$ {{I} }{ {{} }_{ {{ij} } } } $	3.40** （1.83）
$ {\sigma ^2} $	29.09*** （3.97）
$ \gamma $	0.72*** （0.03）
$ \mu $	9.14*** （1.63）
$ \eta $	0.02 *** （0.00）
注：*、**、***分别表示在10%、5%和1%的显著性水平上通过检验，括号内为标准误。

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其中，出口国国内生产总值（$ {G_{jt}} $）、出口国人口规模（$ P_{jt} $）、出口国森林面积（$ {F_{jt}} $）、签订“一带一路”协议（R）、两国拥有共同边界（$ {I_{ij}} $）对中国从签订“一带一路”协议国家进口林产品具有显著正向影响，分别在5%、1%、1%、10%和5%的水平上显著。两国间的经济距离（$ {D_{ijt}} $）对中国从签订“一带一路”协议国家进口林产品有负向影响，结果并不显著。总体看来，签订“一带一路”协议在一定程度上增加了中国从签订“一带一路”协议国家进口林产品的贸易额，以签订“一带一路”协议为自变量，每多增加一单位，林产品进口将增加36%。

三   非效率模型结果分析

进口模型的贸易非效率模型估计结果显示，γ值（0.98）在1%水平上显著，表明整体的估计效果较好。模型中的贸易非效率项显著存在，是阻碍贸易畅通的重要因素。贸易非效率模型的估计结果详见表3。

表  3  进口模型的贸易非效率模型结果

变量	时变随机前沿函数系数	变量	贸易非效率函数系数
常数	5.37* （3.20）	常数	83.39*** (34.25)
$ {{\ln\, G} }{ {{} }_{ {{jt} }} }{{} } $	0.40*** （0.07）	${{{E}}_{{{(i/j)t}}}}$	0.19* (0.11)
$ {{\ln\, } }{ {{P} }_{ {{jt} }} }{{} } $	−0.43*** （0.10）	$ {{B} }{ {{} }_{ {{(i/j)t} }} } $	0.90*** (0.39)
$ {{\ln\, F} }{ {{} }_{ {{jt} }} }{{} } $	1.14*** （0.10）	$ {{M} }{ {{} }_{ {{(i/j)t} } } } $	−0.14* （0.09)
$ {{\ln\, D} }{ {{} }_{ {{i jt} } } }{{} } $	−0.17 (0.22)	$ {{} }{ {{N} }_{ {{(i/j)t} }} } $	−0.56* (0.32)
$R$	0.96*** (0.27)	$ {{\ln\, } }{ {{C} }_{ {{it} }} } $	6.92*** (2.76)
$ {{I} }{ {{} }_{ {{i j} } } } $	0.17 (0.51)	$ {{S} }{ {{} }_{ {{jt} }} } $	−0.41*** （0.13）
${\sigma ^2}$	128.50 (30.83)	$\gamma $	0.98*** (0.01)
注：*、**、***分别表示在10%、5%和1%的显著性水平上通过检验，括号内为标准误。

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根据表3，可得到如下结论：

1）金融改革因素。汇率（$ {{{E}}_{{{(i/j)t}}}} $）对贸易非效率有正向影响（对贸易效率有负向影响），在10%水平上显著，与预期估计影响方向一致。汇率的系数是0.19，表示当中国汇率相比签订“一带一路”协议国家汇率多下降1%时，中国从签订“一带一路”协议国家进口林产品的贸易额就会减少19%。银行基准贷款利率（$ {{B}}{{{}}_{{{(i/j)t}}}} $）对贸易有负向作用，结果在1%的水平上显著，系数为0.90。金融自由度（$ {{}}{{{N}}_{{{(i/j)t}}}} $）、货币自由度（$ {{M}}{{{}}_{{{(i/j)t}}}} $）对林产品进口存在显著正向影响，在10%的水平上显著，系数为0.56、0.14，表明降低汇率、利率，提高货币自由度和金融自由度都能促进林产品进口。

2）绿色因素。碳金融（$ {{\ln}}\,C{_{{{it}}}} $）对贸易效率有负向影响，在1%水平上显著，系数为6.92，表明绿色金融对林产品进口具有促进作用。通过森林认证标准（$S_{ jt} $）对贸易效率有正向影响，与预期估计影响方向一致，在1%的水平上显著，系数是0.41，可以看出，中国更倾向于进口通过森林认证的林产品。

3）自然因素。值得注意的是，签订“一带一路”协议（$R$）对林产品进口存在显著的正向影响，在1%的水平上显著，系数为0.96。这表明在金融改革的作用下，签订“一带一路”协议对中国林产品进口更具有积极意义。

四   稳健性检验结果分析

不完全汇率传递理论表明，由于贸易保护措施、市场分割、商品异质性以及生产者的沉没成本等因素的影响，汇率波动对经济和贸易的传递并不是完全的。已有相关研究证实汇率波动具有时滞性且时滞长短并不一致^[27-29]。另外，也有学者指出汇率波动与贸易变动存在“J曲线”效应，即汇率波动对进出口贸易的影响同样具有时滞性^[30]。因此，考虑到汇率波动对贸易收支的时滞性，在稳健性检验中，将滞后一期的汇率波动水平作为自变量带入计量模型，其余变量与前文一致，得到表4。由表4可知滞后一期的相对汇率水平与林产品进口贸易额存在显著的负相关关系，即在考虑了汇率传递时滞性的情况下，相对汇率上升会导致林产品贸易额减少，在稳定性检验中γ值为0.98，其结果仍然在1%的水平上显著。

表  4  进口模型的稳定性检验结果

变量	时变随机前沿函数系数	变量	贸易非效率函数系数	变量	时变随机前沿函数系数	变量	贸易非效率函数系数
常数	5.41* （3.20）	常数	83.07*** (35.25)	$ {{\ln\, D} }{ _{ {{ijt} } } }{{} } $	−0.17*** (0.51)	$ { {{N} }_{ {{(i/j)t} }} } $	−0.69*** (0.29)
$ {{\ln\, G} }_{jt}{{} } $	0.41*** （0.07）	$ { {{E} }_{ {{(i/j)(t-1)} }} } $	0.22* (0.13)	$R$	0.96*** (0.27)	$\ln\, {C_{it}}$	6.90*** (2.90)
$ {{\ln\, } }{ {{P} }_{ {{jt} }} }{{} } $	−0.43*** （0.10）	$ {{B} }{ _{ {{(i/j)t} }} } $	0.90*** (0.31)	$ {{I} }_{ij} $	0.17* (0.51)	$ {{S} }_{jt} $	−0.41*** (0.13)
$ {{\ln\, F} }_{jt}{{} } $	1.14*** （0.10）	$ {{M} }{ _{ {{(i/j)t} } } } $	−0.14 （0.09)	${\sigma ^2}$	128.39 (30.35)	$\gamma $	0.98*** (0.01)
注：*、**、***分别表示在10%、5%和1%的显著性水平上通过检验，括号内为标准误。

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四.   结论与建议

一   研究结论

本文运用随机前沿引力模型和贸易非效率模型，采用Frontier 4.1软件，基于2005—2019年面板数据，对金融改革后中国从签订“一带一路”协议国家进口林产品的影响进行了实证研究。结果表明，金融改革对中国从签订“一带一路”协议国家进口林产品有积极的促进作用。

1）与中国签订“一带一路”协议国家的国内生产总值、人口、森林资源面积，两国拥有共同边界对中国从签订“一带一路”协议国家进口林产品具有显著正向影响，分别在5%、1%、1%和5%的水平上显著。两国间的经济距离对中国从签订“一带一路”协议国家进口林产品有负向影响作用，其结果并不显著。

2）汇率、银行基准贷款利率对林产品进口有负向影响，分别在10%、1%水平上显著。金融自由度、货币自由度对进口有正向作用，均在10%的水平上显著。利率对进口的影响最大，之后依次是金融自由度、汇率和货币自由度。且签订“一带一路”协议后，在金融改革的影响下，中国林产品进口显著提高，由此，综合金融改革指标可知金融改革对中国从签订“一带一路”协议国家进口林产品具有积极影响。

3）碳金融对林产品进口有负向影响，表示减少碳排放、提高绿色金融程度显著促进了林产品进口。签订“一带一路”协议国家拥有通过森林认证的产品对中国的进口为显著正向影响，中国更倾向进口绿色产品，更加注重林产品的绿色贸易问题。

二   建　议

综上，笔者提出如下建议：

1）坚持金融改革，提高金融自由度和金融市场化水平。进一步完善相关配套金融服务，改革金融机构的监管措施，促进金融转型，切实提高金融系统的运行效率，更好地为进口企业服务。

2）对进口企业提供政策、资金支持，通过适当降低汇率、利率的方式来降低企业成本，提高货币流通速度和货币自由度，减少企业融资障碍，解决企业融资问题，保证资金链稳定。

3）坚持“一带一路”倡议。明确“一带一路”倡议在国家战略中的重要作用，与合作国家共同发展，加强“政策沟通、设施联通、贸易畅通、资金融通、民心相通”。

4）坚持绿色金融与绿色贸易共同发展，秉持绿色发展和合理开发的原则，坚持走可持续发展的道路。