中国与“一带一路”沿线国家进口贸易格局及其发展潜力分析.pdf

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1、赵德海、贾晓琳:中国与 “一带一路”沿线国家进口贸易格局及其发展潜力分析 中国与“一带一路”沿线国家进口贸易格局及其发展潜力分析 赵德海，贾晓琳 ( 哈尔滨商业大学 经济学院，哈尔滨150028) 内容提要:本文运用随机前沿分析方法，选取 20002017 年 64 个 “一带一路”沿线国家为样 本，研究中国与 “一带一路”沿线国家进口的贸易效率及贸易潜力。实证结果表明，中国与沿 线国家的经济规模、人口总量、地理距离、接壤情况对中国进口贸易规模具有显著影响;中国 与沿线国家的签署自贸协定情况、沿线国家的外商直接投资额、贸易自由度、金融自由度、投 资自由度以及航空运送量等非效率因素均在不同程度上

2、对中国进口贸易产生影响。中国进口贸 易效率逐步提升，但平均贸易效率较低，不同国家及区域的贸易效率存在较大差异;从短期看， 中国进口贸易潜力呈现极化现象，而在长期中国进口贸易潜力还有巨大的空间可以挖掘。通过分 析中国进口贸易效率，对于充分挖掘短期和长期中国进口贸易潜力，持续扩大中国进口贸易， 坚持践行互利共赢理念具有启示意义。 关键词:一带一路;进口贸易格局;进口贸易潜力;随机前沿引力模型 中图分类号:F74文献标识码:A 文章编号:1001148X ( 2020)09005208 收稿日期:20200717 作者简介:赵德海 ( 1951) ，男，山东禹城人，哈尔滨商业大学经济学院教授，研究方

3、向:产业经济与服务经济; 贾晓琳 ( 1988) ，女，哈尔滨人，哈尔滨商业大学经济学院博士研究生，研究方向:产业政策与理论。 基金项目:国家社科基金项目 “基于供给侧改革的中国零售业态结构优化与创新研究” ，项目编号:16BJY125。 中国提出 “一带一路”倡议的目的是为了深 化与沿线国家的经济合作，实现共同繁荣发展。经 贸合作是 “一带一路”倡议的重点内容，而贸易 效率和贸易潜力是影响一国贸易增长的主要因 素 1 。本文在分析中国与 “一带一路”沿线国家 进口贸易格局的基础上，利用随机前沿引力模型 从短期和长期的角度，剖析中国与沿线国家的进 口贸易效率和贸易潜力。 一、中国与 “一带一路

4、”沿线国家进口贸易 格局 随着中国与 “一带一路”沿线国家贸易合作 的不断深入，中国贸易总额显著提升，2000 年至 2017 年我国进出口总额从 4743 亿美元提升到 4. 11 万亿美元，贸易规模扩大了 7. 66 倍;贸易发展质 量显著提升，高技术、高品质和高附加值的贸易产 品比重提高，市场的份额不断增加;中国的贸易格 局也悄然改变，正在从以出口贸易为主向进出口 平衡发展，逐步扩大进口为主转变。长期以来，中 国的贸易顺差过大，出口贸易联系强于进口贸易 联系，进口贸易的合作不足、合作难度大，进口商 品结构单一等制约着中国进口贸易的发展 。“一带 一路”沿线国家发展差距较大、互补性强，中国

5、 国内需求潜力大，双方存在着巨大的合作空间，重 构中国与沿线国家进口贸易格局，持续释放进口 贸易合作潜力，有利于激发进口贸易合作发展的 新动能，在深化经贸合作的同时，实现共同发展 繁荣。 ( 一)中国与沿线国家进口贸易的整体情况 2000 年至 2017 年，中国与 “一带一路”沿线 国家进口贸易额从 673 亿美元增长到 6670 亿美元， 占中国进口贸易总量从 29. 9%提升至 36. 2%，平 均年增长率为 14. 4% ( 见图 1) 。其中，非洲拉丁 美洲是进口增长最多的地区，期间中国与其进口 贸易规模扩大了 20. 4 倍，平均年增长率为 20. 1%; 阿尔巴尼亚是进口增长最快

6、的沿线国家，期间中 国与其进口贸易规模扩大了 2179 倍，平均年增长 率高达 57. 2%;韩国是中国累计进口贸易最多的 25 DOI:10.13902/ki.syyj.2020.09.006 2020 年第 9 期 沿线国家，18 年间中国与其的进口贸易额为 2. 02 万亿美元。2017 年，中国与沿线国家的进口额扭 转连 续 2 年 负 增 长 的 局 面，进 口 额 同 比 增 长 19. 8%，占中国进口额的 39. 0%，首次进口额增速 超过出口。 图 120002017 年中国与 “一带一路”沿线国家 进口额及其增速 ( 数据来源:中国国家统计局数据库) 从区域分布来看，中国的

7、进口来源地主要集中 在东亚及大洋洲、西亚、东欧等技术先进或资源丰 富的沿线国家或地区。2017 年，中国从东亚及大洋 洲地区进口额最大为 4278 亿美元，占中国从沿线国 家进口总额的 64. 2%，其次是西亚地区 ( 17. 2%) 、 东欧地区 ( 9. 4%) 、非洲及拉美地区 ( 4. 0%) 、南 亚地区 ( 2. 9%)以及中亚地区 ( 2. 2%) ，而中国与 南亚地区进口增速最快 ( 30. 7%) 。从国家分布来 看，韩国、马来西亚、越南、泰国、俄罗斯、新加 坡、沙特、印度尼西亚、南非以及菲律宾是中国从 沿线国家进口额排名前十位的国家。虽然中国从 中亚、非洲及拉美地区进口额依

8、然不高，但其进口 贸易显著增加，20002017 年间，中国从中亚、非 洲及拉美地区的进口贸易年均增长 率 分 别 为 16. 7%、20. 1%，均高于中国从沿线国家进口贸易 年均增长率。并且越来越多的发展中国家，如阿尔 巴尼亚、土库曼斯坦、老挝等沿线国家向中国出口 的贸易额呈几何倍增长。中国严重依赖美国、韩 国、俄罗斯等发达国家进口贸易的格局正逐步被 打破，而与中亚、南亚、非洲及拉美地区的进口贸 易格局正在快速发展。 自 2013 年 “一带一路”倡议实施以来，中国 与沿线国家进口贸易的往来并没有出现持续的增 长，反而在 2015 年出现了大幅度的下降。2013 年 至 2017 年，中国

9、与东亚大洋洲地区、东欧地区进 口贸易分别增长 8. 5%、7. 5%，而中国从西亚、南 亚、中亚、非洲及拉美地区进口出现了负增长，尤 其是与非洲及拉美、中亚以及西亚地区的进口贸易 出现了大幅度的下降，分别下降 47. 5%、46. 2%、 28. 4%。由此可见，中国与沿线国家进口贸易合作 发展刻不容缓，亟须新技术、新产业、新模式、新 业态以及新格局来催发深度参与者、积极推动者 以及合作创新者的参与。中国与沿线各区域的进 口贸易呈现差异化发展，且差异较大，主要地区和 国家占据中国进口的绝大部分江山，而中国从其他 沿线国家或地区的进口较少，也进一步说明，中国 与沿线国家的进口贸易合作与发展的空间

10、巨大， 还有很多的进口贸易潜能等待释放。 ( 二)中国与沿线国家进口贸易结构 由表 1 可知，2017 年中国从 “一带一路”沿 线国家进口商品主要集中在 HS 商品编码第 85 章 和第 27 章 ( 以下简称 “HS85 ” 、“HS27”) ，其进 口额分别为 1713. 9 亿美元以及 1573. 2 亿元，占中 国从沿线国家整体进口额的 50. 27%。具体而言， 集成电路是第 85 章中进口额比重最大的，石油原 油及从沥青矿物质提取的原油是第 27 章中进口额 比重最大的，分别占其章的 64%和 65%，集成电 路也是中国从沿线国家进口额最大的商品，占中 国从沿线国家进口比重的 1

11、7. 09%。中国进口的集 成电路主要来源于韩国、马来西亚、菲律宾等沿线 国家;石油原油及从沥青矿物质提取的原油主要 来源于俄罗斯、沙特、伊拉克等能源大国。与 2013 年相比，中国从沿线国家进口的电机电气设 备等技术密集型商品的比重有所提升，进口的矿 物燃料等资本密集型商品的比重有所下降，与此 同时，中国从沿线国家进口的前五名商品占所有 进口商品的比重有所下降。 分区域来看，2017 年，东亚大洋洲地区是中 国在 “一带一路”的第一大进口贸易合作区域， HS85 是中国从该区域主要进口商品，进口额为 1713. 9 亿美元，占中国从该区域总进口的 40. 1%， 同比增长 17. 2%;中国

12、从韩国、马来西亚进口的 电机电气设备金额远超过其出口金额，差额分别为 514 亿美元、205 亿美元。中国从西亚地区主要进口 HS27，进口额为 826. 5 亿美元，同比增长 29. 1%， 占中国从该区域进口总额的 72%，沙特是主要的进 口来源国;相较于 2016 年，中国与西亚地区排名靠 前的进口商品的贸易额均有所增长。中国从南亚地 区进口商品中超过中国从该地区总进口额 10%的商 品包括:HS 商品编码第 71 章 ( 天然或养殖珍珠、 宝石或半宝石、贵金属、包贵金属及其制品;仿首 饰;硬币，以下简称 “HS71”) 、第 74 章 ( 铜及其 制品，以下简称 “HS74”) 、第

13、26 章 ( 矿砂、矿渣 35 赵德海、贾晓琳:中国与 “一带一路”沿线国家进口贸易格局及其发展潜力分析 及矿灰，以下简称 “HS26”) 、第 52 章 ( 棉花， 以下简称 “HS52”) ，其合计占比为 48. 4%;钢铁 ( HS72) 、铜及其制品 ( HS74)以及有机化学品 ( HS29)等进口商品增速均高于 90%。其中，印度 是中国在南亚地区最重要的进口贸易合作伙伴， 也是 HS71、HS74、HS26、HS52 等商品最主要的 来源国。中国主要从中亚地区进口 HS27，进口额 为 83. 6 亿美元，同比增长 17%，占中国从中亚地 区总进口额的 57. 5%，铅及其制品增

14、长较快。其 中，土库曼斯坦是中亚地区 HS27 最主要的进口来 源地，占该地区 HS27 总进口的 78. 2%。中国从东 欧地区进口商品主要集中在 HS27，其进口额为 273. 1 亿美元，同比增长 43. 4%，而中国从东欧地 区进口的 HS27 基本上全部来自于俄罗斯，其占到 该地区总进口额的 99. 8%。中国主要从非洲及拉 美地区进口 HS26、HS98 ( 特殊交易品及未分类商 品) 、HS71，三者合计占到中国从该地区总进口的 77. 5%;南非是非洲及拉美地区以上三种商品的主 要来源地。由此可知，中国主要从西亚、中亚以及 东欧地区进口矿物燃料等资本密集型的能源类商 品，从东亚

15、及大洋洲地区进口电机及电气设备等 技术密集型商品，从南亚、非洲及拉美地区进口商 品更加多元化，大多集中在矿产品、首饰原材料、 铜及其制品等劳动密集型的初级商品。 表 1 中国从 “一带一路” 沿线国家进口前五名商品及其所占比重 排名 2013 年 2017 年 HS 编码及名称 所占比 重( %) HS 编码及名称 所占比 重( %) 1第 27 章 矿物燃料、 矿物油及其蒸馏产品; 沥青物质; 矿物蜡3032第 85 章 电机、 电气设备及其零件; 录音机及放声机、 电视图 像、 声音的录制和重放设备及其零件、 附件 2669 2第 85 章 电机、 电气设备及其零件; 录音机及放声机、 电

16、视图 像、 声音的录制和重放设备及其零件、 附件 2101第 27 章 矿物燃料、 矿物油及其蒸馏产品; 沥青物质; 矿物蜡2358 3第 84 章 核反应堆、 锅炉、 机器、 机械器具及零件568第 84 章 核反应堆、 锅炉、 机器、 机械器具及零件628 4第 29 章 有机化学品507第 29 章 有机化学品472 5第 26 章 矿砂、 矿渣及矿灰507第 39 章 塑料及其制品468 合计67156595 数据来源 : “一带一路” 贸易合作大数据报告 2018 。 随着 “一带一路”倡议的深入，中国进口商 品结构趋于多元化，进口商品中的科技含量有所 增强，各沿线区域间的进口商品既

17、有差异性也有 趋同性，但总体来说差异性在逐渐加大，区域进口 结构正逐步完善。中国与沿线国家的进口贸易仍 以电机电气设备以及矿物燃料为主，技术含量相 对较低，对于技术进步和重构进口贸易格局的带 动作用较弱。中国应在稳定出口贸易的同时，进一 步拓展进口的国际市场，丰富进口商品种类，优化 进口贸易格局，使沿线国家发挥各自比较优势。而 未来中国与沿线国家进口贸易合作应重点在哪个 区域和国家开展?从短期和长期角度，中国如何通 过提升进口贸易效率，使进口贸易潜力转化为进 口贸易数量呢?本文将通过 20002017 年的面板 数据，构建随机前沿引力模型来解答中国与 “一 带一路”沿线国家进口贸易的上述疑问。

18、 二、模型构建与数据来源 ( 一)理论模型 本文在 Aigner 等 ( 1977 ) 2 的随机前沿引力模 型的基础上，构建中国与 “一带一路”沿线国家 进口贸易潜力及贸易效率的模型。运用面板数据 的随机前沿引力模型的表达式如下: Tijt= f( Xijt，) exp( vijt u ijt) ( 1) lnTijt= lnf( Xijt，)+ vijt u ijt ( 2) T* ijt = f( Xijt，) exp( vijt) ( 3) TEijt = T ijt/T * ijt = exp( uijt) ，TE 0，1 ( 4) uijt=exp ( t T)uijt( 5) l

19、nTijt= lnf( Xijt，)+ vijt ( zijt+ij)( 6) 其中，公式 ( 1)中， Tijt是 t 时期 i 国与 j 国实 际发生的进出口总额;Xijt是影响贸易额的主要因 素，即不随外界条件变化的自然因素条件; vijt是随 机误差项，且服从于均值为零的正态分布; uijt是非 效率项，包括影响双方贸易量的非自然因素，服从 半正态或者截尾正态分布，且与随机误差项相互 独立; 是待估计参数变量。公式 ( 1)取对数后 即为公式 ( 2) 。公式 ( 3)中， T* ijt是 t 时期 i 国与 j 国在既定条件下能够产生的最大贸易额，即贸易 潜力。公式 ( 4)中，TE

20、ijt表示实际贸易量与贸易 潜力之间的比值，也就是两国之间的贸易效率， TEijt的取值在 0，1 之间，当 TE = 1 时，uijt= 0， 此时不存在贸易非效率，即不存在贸易摩擦; 当 0 TE 1 时， uijt 0，说明两国之间存在着贸 45 2020 年第 9 期 易阻力，实际贸易额小于贸易前沿值。公式 ( 5) 为贸易非效率的时变模型，当 0 时，贸易非效 率随时间递减，整体负面性减少，即贸易阻力降 低;当 0 时，贸易非效率随时间递增，整体负 面性增加，即贸易阻力增加;当 = 0 时，该模型 为时不变模型。公式 ( 6)为随机前沿贸易非效率 模型，主要测算非效率因素对贸易情况的

21、影响。对 贸易非效率的影响因素，也就是阻碍国家之间进 行商品交易，并在较短时间内发生改变的非自然 因素，而贸易非效率模型将运用一步法使这些阻 碍因素在随机前沿引力模型中进行回归。模型中 uijt= z ijt +ij是贸易非效率项， uijt服从均值为 zijt 的截尾正态分布，并与随机误差项相互独立， zijt是 影响贸易非效率的因素。 ( 二)模型设定 1 随机前沿引力模型的设定。本文根据中国 与 “一带一路”沿线国家贸易的特点，以公式 ( 2)为基础，建立了测算贸易潜力的模型，具体 如下: lnIMijt=0+1lnGDPit+2lnGDPjt+3lnPOPjt +4DISij+5CON

22、ij+ij u ij ( 7) 公式 ( 7)中， i 表示中国， j 表示 “一带一路” 沿线国家， t 表示时间。其中，被解释变量 IMijt表 示中国从沿线国家进口贸易总额; GDPit、 GDPjt分 别为中国、沿线国家的国内生产总值，是对中国与 沿线国家经济总量的反馈，预期符号为正;POPjt 表示中国与沿线国家人口总量的乘积，预期符号 不确定; DISij是中国与沿线国家的地理距离，是反 映阻碍进口贸易的重要因素，预期符号为负; CONij表示中国与沿线国家接壤情况的虚拟变量， 有共同边界取值为 1，否则为 0，预期符号为正。 2 贸易非效率模型的设定。为了进一步分析 影响中国与

23、“一带一路”沿线国家进口贸易的因 素，设定贸易非效率模型如下: uijt=0+1FTAjt+2lnFDIjt+3TFjt+4FFjt +5INFjt+6PLAjt+7TAFjt+ijt( 8) 其中， FTAjt表示中国与沿线国家是否签署自贸 协定的虚拟变量，签署取值为 1，否则为 0;FDIjt 表示沿线国际的外商直接投资额; TFjt表示沿线国 家的贸易自由度; FFjt表示沿线国家的金融自由度; INFjt表示沿线国家的投资自由度;PLAjt是沿线国 家的航空运送量，反映沿线国家的基础设施水平; TAFjt表示沿线国家的关税水平。 ( 三)数据来源 本文最终选取 20002017 年，6

24、4 个国家的数 据作为中国与 “一带一路”沿线国家的整体数据。 在本文的随机引力前沿模型中，中国从沿线 国家进口的贸易值 ( IM)来自中国国家统计局数 据库，中国和沿线国家的 GDP 以及中国和沿线国 家人口总量 ( POP)数据来自于 WDI 数据库，中 国与 沿 线 国 家 的 地 理 距 离 ( DIS) 、接 壤 情 况 ( CON)来自于 CEPII 数据库。非效率模型中， FTA 数据来自于中国自由贸易区服务网，FDI、 PLA、TAF 数据来自于 WDI 数据库，TF、FF、INF 数据来自于美国传统基金会网站。 三、基于随机前沿引力模型的实证分析 根据公式 ( 7) ，以 2

25、0002017 年中国与 “一 带一路”沿线国家进口额为基础，将数据进行标 准化处理后，运用 Stata14 软件进行时变随机前沿 引力模型的估计。根据公式 ( 8)对进口非效率模 型进行回归，分析非效率因素对中国进口的影响 状况，并根据上述模型的结果分析中国与 “一带 一路”沿线国家进口贸易的效率。 ( 一)时变随机前沿引力模型结果分析 为了对比估计结果的稳健性及非效率因素随 时间变化的情况，本文在时变模型回归基础上，同 时给出了时不变模型的回归结果 ( 见表 2) 。从表 中可知，时不变模型中常数项未通过显著性检验， 而时变模型中除人口乘积变量外，所有变量均通 过了 15%的显著性水平，说

26、明本文所设定的时变 随机前沿引力具有较好的稳定性。由于样本的平 均时间跨度为 17. 7 年，可能存在技术变迁，使得 值 ( 即 eta 值)为正，且非常显著 ( 1%) ，说明 影响中国进口贸易的非效率是随时间递减的，而 两个模型中的 值分别为 0. 863、0. 852，说明中 国进口的非效率在很大程度上是由非自然因素引 起的，因而本文采用时变模型进行估计是合适的。 从时变模型的回归结果可知: ( 1)中国的经 济发展水平对沿线国家进口具有促进作用，并且 非常显著 ( 1%) ，符合预期。( 2 )“一带一路”沿 线国家经济发展水平对于中国进口具有促进作用， 说明沿线国家经济发展水平越高则

27、当地生产能力 和水平越高，也就越有利于中国的进口，与预期相 符。 ( 3)中国和沿线国家人口规模对中国进口贸 易起促进作用，但并不显著，说明人口对于双边贸 易的推动作用正在逐步减弱。 ( 4)中国与沿线国 家的地理距离与中国进口贸易具有负相关性，与 预期相符，且回归系数为1. 55，也说明了距离对 于贸易起到了阻碍作用，距离越远，运输成本越高， 55 赵德海、贾晓琳:中国与 “一带一路”沿线国家进口贸易格局及其发展潜力分析 则越抑制贸易往来。( 5)两国接壤没有促进中国的 进口，这与预期相悖，有可能是在全球化的背景下， 国与国之间的界限正在被打破，基础设施的不断完 善，也为打破地域的限制提供了

28、便利。 表 2 随机前沿引力模型的回归结果 估计方法时不变模型( TI)时变模型( TVD) 变量系数Z 值系数Z 值 常数2. 9370. 705. 118*1. 63 lnGDPit 0. 71710. 580. 4985. 28 lnGDPjt 0. 8909. 760. 91610. 67 lnPOPjt 0. 1441. 140. 0980. 88 lnDISij 1. 662 3. 321. 550 4. 53 CONij 1. 590 2. 391. 954 4. 08 u2. 6653. 392. 4364. 23 0. 0103. 55 2 4. 8534. 412 0. 8

29、63 0. 852 对数似然值 1509. 2449 1503. 1276 L 检验 1360. 201372. 43 注: * 、 和分别表示 15%、 5%、 1%的显著性水平( 下同) 。 ( 二)非效率模型结果分析 为了进一步分析非效率因素对中国进口的影 响，参考谭秀杰和周茂荣 ( 2015) 3 、李村璞等 ( 2018) 4 等运用一步法对非效率模型进行估计， 得到进口非效率模型的回归结果 ( 见表 3) 。表中 值为 0. 87，说明本文设定的进口非效率模型的合 理性，贸易非效率是阻碍中国进口的重要因素。 表 3 进口贸易非效率模型的回归结果 随机前沿函数进口非效率函数 变量系数

30、Z 值变量系数Z 值 常数5. 3673. 73常数5. 55613. 57 lnGDPit 0. 2513. 83 FTAjt 1. 288 6. 07 lnGDPjt 1. 04315. 60 lnFDIjt 0. 169 3. 09 lnPOPjt 0. 131 3. 03 TFjt 0. 040 8. 51 lnDISij 0. 952 7. 32 FFjt 0. 01573. 24 CONij 0. 136. 89 INFjt 0. 0092. 09 PLAjt 0. 275 9. 00 TAFjt 0. 006*1. 52 2 2. 706对数似然值1737. 9863 0. 87

31、0L 检验56. 01 具体而言，其一，加入自由贸易协定和外商直 接投资是沿线国家外部环境的影响因素。其中，自 由贸易协定是促进中国进口显著 ( 1%)的因素， 影响系数为 1. 288，说明签署了协定的沿线国家被 给予了优惠待遇，进而促进了其与中国的贸易往 来;外商直接投资是企业外部资金的重要来源，能 缓解沿线国家企业的资金紧张，有利于双方商品 贸易的发展。其二，贸易自由度、金融自由度以及 投资自由度反映沿线国家金融及贸易环境。贸易 自由度在 1%水平下显著有利于商品的进口，贸易 自由度越高，沿线国家开放度越高，也就越有利于 中国与其进行进口贸易合作;金融自由度、投资自 由度均阻碍了中国从沿

32、线国家的进口，随着 “一 带一路”的不断推进，金融服务等方面的需求会 不断增加。其三，航空运输量和关税水平反映了沿 线国家贸易便利化水平。航空运输量非常显著 ( 1%) ，沿线国家基础设施的不断完善，运输成本 的下降，都会促进中国与沿线国家进口贸易的发 展;关税水平阻碍了中国的进口，随着互联互通的 深入，沿线国家逐步降低关税水平，为贸易往来提 供更加便利的通关条件。 ( 三)中国与沿线国家进口贸易效率综合分析 根据一步法得到回归结果，运用公式 ( 4)对 20002017 年中国从“一带一路”沿线国家进口贸 易效率进行测算，阿富汗、不丹的数据缺失予以剔 除。由表 4 可知，在 20002017

33、 年期间，中国从沿 线国家进口的贸易效率整体水平很低，国家之间 存在着较大差异，但整体波动幅度并不大。具体而 言，中国进口贸易总体效率平均值为 0. 073，其中 只有 17 个沿线国家在均值水平以上，仅占总数的 27. 42%。中国与沿线国家进口贸易效率最高的是 印度尼西亚 ( 0. 269) ，最低的是伊拉克 ( 0. 008) 。 其中，越南、印度尼西亚、新加坡、马来西亚、泰 国、菲律宾是表现较好的贸易合作伙伴，而中国与 亚美尼亚、巴林、伊拉克、约旦、孟加拉国、尼泊 尔、爱沙尼亚、马达加斯加和巴拿马的进口贸易表 现极差。中国与伊朗、伊拉克、摩洛哥的进口贸易 效率呈现明显的负增长;中国与菲

34、律宾、泰国、哈 萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦等 17 国的进口贸易效率 呈 “倒 U”型;中国与其他沿线国家的进口贸易 效率基本上保持着稳步上涨的趋势。 分区域看，中国与沿线各区域的进口贸易效 率保持着稳步上扬的态势，中国与南亚地区进口 贸易效率的增长率最高为 61. 59%，依次为中亚 ( 56. 23%) 、东亚及大洋洲地区 ( 46. 24%) 、东欧 ( 44. 63%) 、西 亚 ( 37. 72%) 、非 洲 及 拉 美 地 区 ( 19. 85%) 。中国与东亚及大洋洲地区 ( 0. 177)的 进口平均贸易效率最高，且只有这一地区的进口贸 易效率超过了沿线国家的平均值，而与中国具有较

35、 好的进口贸易效率的国家也主要来自这一区域。此 外，中国与中亚 ( 0. 070) 、西亚 ( 0. 051) 、东欧 ( 0. 051) 、南亚 ( 0. 046) 、非洲及拉美 ( 0. 041)地 区的进口平均贸易效率表现不佳。由此可见，2000 2017 年，中国与沿线国家进口贸易潜力还未得到 65 2020 年第 9 期 充分释放，贸易效率低下，且中国进口贸易效率在 各个区域存在显著的差异性，主要原因可能是由 非效率差异所引起的。 表 4 中国与 “一带一路” 沿线国家进口贸易效率 国家200020052006201120122017平均值国家20002005200620112012

36、2017平均值 印度尼西亚0172027403620269土耳其0047008600720068 柬埔寨0059007501320089也门0028004300460039 韩国0129010901410126孟加拉国0020001800360025 老挝0088014601820138印度0010004700800045 蒙古0025004000390034斯里兰卡0030004100460039 马来西亚0207028302980262马尔代夫0008003000620034 新西兰0072011801240105尼泊尔0018001900310023 菲律宾016002110199019

37、0巴基斯坦0060015201240112 新加坡0211025703230264阿尔巴尼亚0013002900480030 泰国0136022302200193保加利亚0024005800630048 越南0095022604990273波黑0031004400400038 哈萨克斯坦0045011800720078白俄罗斯0046008901120082 吉尔吉斯斯坦0018004000330031捷克0026004500460039 塔吉克斯坦0036006200540051爱沙尼亚0024003100290028 土库曼斯坦0060015601800132克罗地亚00290068004

38、70048 乌兹别克斯坦0024006800790057匈牙利0034005400500046 阿联酋0051008100980077立陶宛0029003700320033 亚美尼亚0020003300290028拉脱维亚0028004600410038 阿塞拜疆0060006700610063摩尔多瓦0035005200390042 巴林0016002700280024波兰0042008400690065 格鲁吉亚0097014002110149罗马尼亚0039007300710061 伊朗0077005500480060俄罗斯0040007501150077 伊拉克001300070005

39、0008斯洛伐克0033004700430041 以色列0038006000640054斯洛文尼亚0032005100520045 约旦0014003600360029乌克兰0059011701220100 科威特0034004400400039埃及0023003900580040 黎巴嫩0017005100440037埃塞俄比亚0022003500570038 阿曼0031005100430042摩洛哥0128002900460067 卡塔尔0046006900520056马达加斯加0014003600370029 沙特0025009900740066巴拿马0018002900350027

40、叙利亚0006004000440030南非0024005100520042 平均值0050007900910073 四、中国与 “一带一路”沿线国家进口贸易 潜力的估计 深度挖掘贸易潜力对于提升贸易效率具有积 极作用，从短期来看贸易效率很难迅速提升，存在 着贸易非效率的干扰，从长期来看，贸易不存在非 效率。基于此，本文将一步法模型的回归结果作为 中国与沿线国家进口贸易的短期结果，将时变模 型的回归结果作为中国与沿线国家进口贸易的长 期选择，并选用 2017 年数据对中国与 “一带一 路”沿线国家进口贸易的短期与长期贸易潜力进 行估计 ( 见表 5) 。 从短期来看，2017 年中国与蒙古、吉尔

41、吉斯 斯坦、伊朗、阿曼、波黑、爱沙尼亚、匈牙利、南 非等沿线国家的进口贸易潜力已达到饱和 ( SS 0) ，未来中国对其进口贸易的焦点将有可能进行 转换。中国与柬埔寨、老挝、乌兹别克斯坦、科威 特、阿尔巴尼亚、斯洛文尼亚等 9 个沿线国家的短 期进口贸易潜力还有一定的空间 ( SS100) ，可 以深度拓展贸易合作的领域。中国与其他沿线国 家的进口贸易有很大的提升空间 ( SS100) ，这也 就意味着中国与这些国家存在着进口贸易不足， 尤其是与马尔代夫、黎巴嫩、韩国、新加坡、叙利 亚、印度、巴基斯坦等国在短期内有极大的潜力可 以挖掘。 从长期来看，2017 年中国进口贸易潜力提升 空间巨大，

42、中国与所有沿线国家的进口贸易潜力 都在 2 倍以上，大多都在几十倍的提升空间以上， 这远远超过了短期的可提升空间。其中，与蒙古、 马来西亚、新加坡、泰国、越南、科威特、阿曼等 75 赵德海、贾晓琳:中国与 “一带一路”沿线国家进口贸易格局及其发展潜力分析 国的进口贸易可提升空间在 210 倍之间;与塔吉 克斯坦、巴林、格鲁吉亚、黎巴嫩、克罗地亚、拉 脱维亚、摩尔多瓦、巴拿马等国的进口贸易提升空 间超过了 100 倍;而与叙利亚、马尔代夫、尼泊尔 的进口贸易提升空间更是高达上千倍。 分区域来看，短期内进口贸易潜力，中国与中 亚地区可提升空间最小，与南亚地区可提升空间 最大;长期内进口贸易潜力，中

43、国与东亚及大洋洲 地区的可提升空间最小，与南亚的可提升空间最 大。无论是长期还是短期，都应该重点关注中国与 南亚地区、西亚地区、非洲及拉美地区进口贸易增 长空间的拓展和提升，这对于双边贸易以及双方 经济的发展都能起到积极的促进作用。而中国与 中亚地区、东亚地区的进口贸易相对成熟，应该从 提质增效方面入手，在拓展合作领域的同时，着重 提升合作规模和层次。 表 52017 年中国与 “一带一路” 沿线国家进口提升空间 单位: 亿美元 沿线国家 实际出 口额 短期贸 易潜力 短期贸易 提升空间 ( SS，%) 长期贸 易潜力 长期贸易 提升空间 ( LS，%) 印度尼西亚28574505218166

44、809468846154080 柬埔寨10081831817319030178861 韩国17755351996112828484486531242687 老挝16052336455721958126811 蒙古51671163 774936655 60936 马来西亚544262116902889522397031151 新西兰939135906282347266567377 菲律宾19239361102177691278846134937 新加坡3425087131824440229263275441 泰国415963346157044437240479529 越南503752186703

45、340927121043839 哈萨克斯坦6379105466533175175264625 吉尔吉斯斯坦087039 55228106 920689 塔吉克斯坦0471211597461131298951 土库曼斯坦65751265 807626743 30674 乌兹别克斯坦14722212503042682280056 阿联酋12311149921111776228786175835 亚美尼亚3031195294886929218907 阿塞拜疆57837525497124261410111 巴林1242146163073249312000548 伊朗1855410324 4435223

46、437 110427 格鲁吉亚06887511939490231324749 伊拉克138141077 922194406 58340 以色列420655514121980186160432585 约旦27922136924420192713223 科威特89351518669977300971711 黎巴嫩023296912807392839612336174 阿曼133834377 673049698 27134 卡塔尔64003800049372115539170521 沙特3176256421776433341194972 叙利亚00103828153917076131343077 表

47、 5 ( 续) 沿线国家 实际出 口额 短期贸 易潜力 短期贸易 提升空间 ( SS，%) 长期贸 易潜力 长期贸易 提升空间 ( LS，%) 土耳其3783121780311880342302894746 也门660168 744910222 144885 孟加拉国87599581037741927012191788 印度163455090743014481618507980191 斯里兰卡310256872842513441646252 马尔代夫0011362258333358859781667 尼泊尔0183641935752440313622905 巴基斯坦18331227076593

48、582174851176370 阿尔巴尼亚19622313666177304847 保加利亚9691452498526913267684 波黑057012 78888474 1468918 白俄罗斯51511581246827725527924 捷克3696897614286100280261343 爱沙尼亚260087 666217247 652582 克罗地亚18382234904264331433632 匈牙利40771181 710465217 149956 立陶宛25558212802271891055380 拉脱维亚17766027269181541014464 摩尔多瓦03407

49、11079449761453529 波兰335447546131781229555674522 罗马尼亚182462052401394485507922 俄罗斯4139028670659269826441189670 斯洛伐克25851689 346647023 171909 斯洛文尼亚495760534725296500612 乌克兰234052281234447877194636 埃及1342125188328582240602859 埃塞俄比亚35829417223424610678188 摩洛哥65153057154632747493332 马达加斯加227124 45313253 133236 巴拿马062934140565172392770468 南非243899850 596178548 22207 注: 短期贸易提升空间( SS) = ( 短期贸易潜力/实际值1) * 100%; 短 期贸易提升空间( LS) = ( 长期贸易潜力/实际值1) * 100%。 五、主要结论与政策启示 本文以中国与 “一带一路”沿线国家进口贸 易为研究对象，运用随机前沿引力模型，利用 20002017 年数据对中国与 “一带一路”沿线国家 进口贸易效率、进口贸易潜力及其影响因素进行 研究，进而剖析“一带一路”国际合作为中国进口 贸易发