中国与RCEP 国家贸易潜力研究

2022年6月

Jun.2022JournalofChongqingTechnologyandBusinessUniversity(SocialScienceEdition)Vol.39 No.3

重庆工商大学学报(社会科学版)第39卷第3期

doi:10.3969/j.issn.1672-0598.2022.03.013

中国与RCEP国家贸易潜力研究

∗

万红先,潘文娣

(安徽财经大学 国际经济贸易学院,安徽

蚌埠 233030)

摘要:文章运用ESI和GL指数对2005—2019年中国和其他RCEP国家的统计数据进行对外贸易

-

竞争性和互补性分析,并构建拓展的贸易引力模型,对中国与RCEP伙伴国的影响因素及其贸易潜力进

行实证分析。结果表明:(1)中国同RCEP各国的贸易竞争性和互补性体现在不同的产品领域,且国家间

差异较大;(2)中国与RCEP伙伴国的经济规模、首都距离、双方人口之比、对外开放度以及双方是否签订

FTA、是否接壤均在不同程度上影响双方贸易的流量;(3)中国同RCEP各国的贸易潜力系数围绕1上下

小幅波动,潜力尚有释放空间。基于此,就如何进一步深化中国同RCEP各国经贸合作,提升双边贸易潜

力提出政策建议。

关键词:贸易竞争性;贸易互补性;贸易潜力;RCEP

中图分类号:F752.7 文献标志码:A 文章编号:1672-0598(2022)03-00149-15

一、引言

近年来,经济全球化、区域一体化与历次经济危机推动全球巨型自贸协定谈判不断涌现。2020年11

月15日,在第四次RCEP领导人视频会议后,东盟十国以及中日韩澳新(西兰)等5个非东盟成员国制定

的《区域全面经济伙伴关系协定》正式签署,标志着目前全球人口数量最多、经贸规模最大、发展最具潜

力的自由贸易区正式诞生。中国充分认识到RCEP建设的重要意义,愿与RCEP成员国共同抓住历史机

∗收稿日期:2021-03-13

基金项目:2020年度安徽省高校社会科学研究重大项目(SK2020ZD007)“安徽与‘一带一路’国家的贸易效率与潜力研

作者简介:万红先(1966—),女,安徽人;经济学博士,安徽财经大学国际经济贸易学院教授,硕士生导师,主要从事国际

贸易研究。

潘文娣(1996—),女,安徽人;安徽财经大学国际经济贸易学院在读硕士研究生,主要从事国际贸易研究。

究”;安徽财经大学研究生科研创新基金(ACYC2019040)“中美服务贸易逆差及其影响因素研究”

本文引用格式:万红先,潘文娣.中国与RCEP国家贸易潜力研究[J].重庆工商大学学报(社会科学版),2022,39(3):

149163.

-

149

重庆工商大学学报(社会科学版)第39卷

遇,推动产业合作,扩大服务、投资合作领域,共同助力构建自由、开放的贸易市场。由于RCEP成员国在

经济体制、发展水平、规模体量等方面差异巨大,既有日本、韩国等发达国家,也有越南、老挝等发展中国

家,因此,研究中国同RCEP成员国之间的贸易竞争性、互补性及贸易潜力十分必要,有利于为双方经贸

合作提供不同层面的理论指导,避免或减少贸易摩擦;有利于推动和落实区域全面经济伙伴关系协定的

实施,实现互利共赢新局面。

国际贸易理论认为,国家或经济体在参与国际分工时,既能从自然禀赋、生产条件的差异中获取福

利,同样也面临着要素、产品供给双重的挑战。因此,在研究两国贸易关系时必须明确双方的比较优势,

厘清双方间的竞争性与互补性。目前,越来越多的学者运用指数测算法研究国家间的贸易关系。冯颂妹

(2020)、蒋宇宁(2018)、陈章喜(2018)、韩永辉(2015)

[1][2][3][4]

在“一带一路”倡议背景下,分别采用了

赵进东(2018)将贸易竞争力指数(TC)、显示性竞争优势指数(CA)、贸易互补指数(TCI)运用于研究

[5]

中欧服务贸易行业的竞争力与互补性。詹淼华(2018)基于社会网络分析方法对“一带一路”沿线国家

[6]

农产品贸易关系进行了分析,认为双方间农产品的贸易互补性大于竞争性,存在巨大贸易潜力。

一国(地区)的贸易潜力能够反映出该国(地区)在世界市场上的贸易竞争力,引力模型作为测算国

家或经济体间贸易潜力的常用工具之一,国内外相关研究成果较多。Tinbergen首先提出牛顿

(1962)

[7]

RCA、TCD、ESI、修正系数等一系列指标探讨了中国与东盟、中亚、南亚、西亚地区的贸易竞争互补情况。

万有引力定律可以运用于研究经济体间的贸易流动。20世纪70年代末,诸多经济学家试图为引力模型

寻找理论支撑,从那时起,引力模型广泛应用于贸易经济等领域。Papazoglou(2007)采用引力模型实证

[8]

分析了希腊与欧盟国家间的贸易潜力,发现希腊的实际进口额高于理论进口额,出口相反。Piratdin

et

al.(2018)

[9]

利用贸易引力模型估算了吉尔吉斯斯坦及其主要贸易伙伴国2000—2016年间里的贸易潜

力。近年来,不少国内学者将引力模型用于分析中国与其他国家(地区)的贸易状况和潜力,并取得了丰

硕的成果。张志新(2019)等学者基于扩展的引力模型分别对中国

[10][11][12]

、匡增杰(2019)、周冲(2020)

与西亚、中东欧、拉美国家对外贸易影响因素及潜力进行了实证分析。部分学者对省市与国家(地区)之

间的贸易潜力进行了研究。如姚鸟尔(2018)将随机前沿方法应用到引力模型中,分析了浙江、宁

[13][14]

波与中东欧国家双边贸易效率及潜力。杨伊(2018)通过引力模型分别估计了江西

[15][16]

、万红先(2019)

省、安徽省与“一带一路”沿线国家的贸易发展潜力。

目前关于中国与RCEP伙伴国贸易关系的实证研究相对匮乏,难以明晰双方的贸易优势和贸易潜

力。在区域全面经济伙伴关系协定(RCEP)正式签署的背景下,本文利用ESI指数、GL指数,在深入分

-

析中国与RCEP伙伴国贸易关系的基础上,构建拓展的引力模型,探究双边发展潜力,并提出相关政策建

议,对推动我国与RCEP伙伴国经贸合作具有重要现实意义。

二、中国与RCEP国家贸易竞争性、互补性研究

鉴于研究数据的可获得性与完备性,本文从UNCTAD数据库中选取2005—2019年中国与RCEP成

员国贸易进出口数据(按照SITC

Rev.3版本分类),整理并计算出相关测度指标以此来分析中国与RCEP

国家的贸易竞争性与互补性。

(一)贸易竞争性测度

为深入了解中国与RCEP国家在世界市场中的贸易竞争情况,本文采用1979年由Finger

&Kreinin

150

第3期万红先,潘文娣:中国与RCEP国家贸易潜力研究

提出的出口相似度指数即ESI指数。该指数通常用于测度或衡量不同国家或经济体在同一市场中出口

产品的相似性程度,从而揭示其贸易竞争关系。由于该指数易受国家间贸易规模的影响,1998年Glick

和Ro用出口份额替代原式中的出口额,得到修正的出口相似度指数。具体计算公式如下:

ESI100

ab

=×

()(1)(1)

∑

k0

=

n

+

XX/X/X

kk

awawbwbw

2

-

-

XX/X/X

kk

awawbwbw

+

XX/X/X

kk

awawbwbw

其中,X表示中国第K类产品出口到目标市场W的贸易额占中国所有产品出口到目标市场W

k

awaw

/X

的贸易额的比重;X表示RCEP中的j国第K类产品出口到目标市场W的贸易额占该国所有产品

k

bwbw

/X

出口到目标市场W的贸易额的比重。该指数取值范围为[0,100],当值越接近0,表示两国出口构成相

似性程度越低,竞争性越小;反之,当值越接近100,表示两国出口构成相似性程度越高,竞争性越大。

根据计算公式,本文测算了15年间中国与RCEP国家的ESI指数,如表1、图1所示(限于篇幅,只列

出部分年份数据)。结果显示:2010—2019年中国与RCEP国家整体的出口相似度指数介于37~47之

间,数值较小,表明中国与RCEP国家出口到世界市场的产品竞争性不强。分国别来看,RCEP国家中与

中国竞争性处于较低水平的分别为澳大利亚、新西兰、文莱、缅甸、柬埔寨,且随着时间的推移,中国同澳

大利亚、新西兰、老挝的ESI指数呈现间断式逐渐收缩势态,表明双方出口商品结构趋同性消弱。中国与

印度尼西亚的贸易竞争性处于中等水平,随着“一带一路”倡议的提出,2013年之后其ESI指数分布呈现

U形特征,在2015年达到最小值38.81后缓慢上升。RCEP其余国家与中国的竞争性则处于较高水平,

其中,新加坡、越南同中国的ESI指数持续上升,尤其是新加坡的上升幅度在2007年高达48%,而日本、

韩国、菲律宾等国同中国的ESI指数则稳定在70左右,竞争性趋势并未出现明显变动,呈现固化态势,这

些国家与中国同属于亚洲,地理位置相近、相对要素禀赋相似有一定关系。

表1 中国同RCEP国家出口相似度指数(ESI)

20052010201120132015201720182019

日本73.4078.7478.1276.3964.8076.7678.3577.48

澳大利亚33.2422.7821.3720.6418.2820.4720.3019.82

新西兰40.1031.9930.9228.3423.3926.4726.0224.91

印度尼西亚56.0345.8174.4043.8638.8149.6451.0254.24

泰国80.5375.3771.9273.7866.3077.4277.7776.05

新加坡47.8468.8264.9365.8866.3370.7671.3772.02

马来西亚72.3573.0768.9467.1264.7574.4076.8177.72

韩国76.9181.5579.5077.0765.4377.3477.8277.07

文莱—6.486.264.938.2211.8810.8710.79

缅甸—25.6628.6925.4015.8543.3846.8943.40

柬埔寨29.1131.5632.7341.1139.4942.8840.9240.81

菲律宾68.2463.5966.2776.0665.6171.4470.2768.76

越南50.0659.2663.0877.0872.0283.6383.5285.18

老挝—32.6332.4731.9018.7824.7430.7628.35

注:“—”表示数据缺失

151

重庆工商大学学报(社会科学版)第39卷

图1 2010、2019年中国同RCEP国家出口相似度指数(ESI)

(二)贸易互补性测度

通过以上对中国与RCEP国家贸易竞争性的分析可以发现,中国与RCEP国家的贸易竞争性总体处

于中等偏低水平。接下来本文采用1975年由Grubel

&Lloyd提出的格鲁贝尔劳埃德指数即GL指数

--

深入探究中国与RCEP国家不同类别产品的贸易互补情况。该指数作为测度产业内贸易的核心指标,可

以反映出不同国家或经济体之间产业内贸易水平的变动。具体计算公式如下:

GL

=-

1(2)

k

ij

范围为[0,1],当值越接近0,互补性越强,表示两国间该类产品的贸易模式更倾向于产业间贸易;当值越

接近1,互补性越弱,表示两国间该类产品更倾向于产业内贸易模式。

根据计算公式,本文对中国与RCEP国家在2005—2019年的GL指数进行了测算,如表2、图2所

-

示(限于篇幅,所列数据为15年的均值)。结果显示:中国与RCEP国家间商品贸易整体具有明显的产业

内贸易模式与产业间贸易模式并存的形态。分国别来看,中国与缅甸、文莱、柬埔寨、印度尼西亚、马来西

亚、老挝的互补性较强,表现为大部分类别商品的GL指数低于0.5的临界值,产业间贸易水平极高。

-

其中,中国与缅甸、文莱分别仅在SITC1(饮料及烟类)、SITC2(燃料以外的非食用粗原料)类商品的产业

内贸易指数较大。RCEP国家中与中国的互补关系不明显的有日本、泰国、新加坡,其产业内贸易程度(G

值得注意的是,两国在SITC3(矿物燃料、润滑油和相关原料)类商品的GL值呈现迅速下降趋势,从

-

2005年的0.96年跌至2019年的0.37,贸易互补性加强。RCEP中其余国家,如新加坡、马来西亚等,虽

152

-

L值大于0.5)明显高于其他国家。其中,中国与新加坡产业内贸易集中在初级型产品(SITC0~4)上。

kk

其中,X分别表示中国同RCEP中的j国在第k类产品上的贸易出口额和进口额。该指数取值

ijij

、M

+

kk

X

ijij

M

-

kk

X

ijij

M

第3期万红先,潘文娣:中国与RCEP国家贸易潜力研究

与中国存在一定的竞争关系,但互补性大于竞争性,贸易合作将为双边贸易创造互利共赢的局面。

表2 20052019中国与RCEP国家09类产品的GL指数平均值

---

①

SITC0SITC1SITC2SITC3SITC4SITC5SITC6SITC7SITC8SITC9

日本0.090.480.620.870.420.520.860.760.650.44

澳大利亚0.530.360.010.150.150.600.600.100.050.02

新西兰0.110.520.030.510.130.830.330.140.030.28

印度尼西亚0.650.130.120.400.010.690.490.370.310.27

泰国0.720.430.140.270.680.720.610.810.580.19

新加坡0.710.770.680.730.580.400.220.690.650.43

马来西亚0.380.480.140.250.030.820.470.600.300.23

韩国0.240.810.910.450.350.420.860.640.720.26

文莱0.13—0.600.02—0.370.000.000.00—

缅甸0.670.020.110.340.250.070.310.010.300.29

柬埔寨0.590.100.260.00—0.180.050.070.55—

菲律宾0.570.050.110.550.070.440.260.570.320.33

越南0.860.180.450.790.630.230.200.560.440.04

老挝0.200.230.020.48—0.500.640.020.27—

注:“—”表示数据缺失

图2 20052019中国与RCEP国家09类产品的GL指数平均值

---

三、中国与RCEP国家贸易潜力实证分析

通过前文对中国与RCEP伙伴国贸易竞争性、互补性的分析表明,十几年来,双方既存在贸易竞争性

①

SITC将贸易产品分为10大类,其中:0—食品及主要供食用的活动物;1—饮料及烟类;2—燃料以外的非食用粗原料;

3—矿物燃料、润滑油及有关原料;4—动植物油及油脂;5—未列名化学品及有关产品;6—主要按原料分类的制成品;

7—机械及运输设备;8—杂项制品;9—没有分类的其他商品。

153

重庆工商大学学报(社会科学版)第39卷

又存在互补性,贸易关系较为紧密。基于以上事实,双方是否可以在已有现状上进一步扩大合作范围以

达到最优贸易规模,则需对中国与RCEP伙伴国的贸易上升空间及影响因素进行深入分析。接下来,本

文将通过引入拓展的贸易引力模型,测算中国与RCEP伙伴国的贸易潜力系数,探讨双方的贸易发展

空间。

(一)模型构建及变量说明

引力模型最早起源于牛顿的万有引力思想。20世纪60年代,丁伯根(Tinbergen)和波洪能(Poyho-

nen)将其与国际贸易问题研究联系起来,初始贸易引力模型将两国间的双边贸易额解释为两国经济规模

(以GDP为代表)和距离的函数,其基本思想是两个国家或经济体的经济规模会对双边贸易具有积极的

促进作用,而地理距离会对双边贸易起阻碍的消极作用。该模型基本形式为:

Q

ij

=

a(GDP

ij

∗GDP)

D

ij

(3)

其中,Q表示国家i和国家j的双边贸易流量,GDP表示国家i、国家j的经济总量,D一般指

ijijij

、GDP

国家i和国家j首都之间的距离,a为常数项。通常将该模型写成对数形式:

随着对引力模型应用研究的深入,后来的学者如Linnemannn在此基础上将人口变量引入

(1966)

[17]

LnQαβInGDPβInGDPβInDδ(4)

ijijij

=++++

123

模型中,认为双边贸易额受人口规模的正向影响。Bergstrand(1989)用人均收入代替人口数量,进一

[18]

步修正引力模型等。扩展的引力模型通常将添加的变量分为两类:第一类是虚拟变量,如双边是否接壤、

是否存在共同语言、宗教信仰等;第二类是制度指标变量,如是否同属于一个贸易联盟或是否签订优惠贸

易政策等。依照此研究范式,本文根据研究目的,选取15个RCEP国家作为模型的样本对象,在初始贸

易引力模型上引入两国人口之比、贸易开放度以及是否接壤、是否签订自由贸易协议4个虚拟变量。具

体模型形式如下所示:

其中,i表示中国,j表示RCEP国家,t表示年份(t2005,2006,…2019)。β为

=

1234567

、β、β、β、β、β、β

LnQαβLnGDPβLnGDPβLnDβLnPRβLnOPENββ∂(5)

ijtitjtijtjtjtjjijt

=++++++++

1234567

FATLand

回归系数,∂为随机扰动项。被解释变量Q表示中国与RCEP国家的双边贸易额;GDP分别表

ijtijtitjt

、GDP

示中国、RCEP国家的国民生产总值,反映中国市场的潜在供给能力以及贸易伙伴国市场的潜在需求能

力,经济规模越大,双边贸易额越大,预期符号为正;D表示两国首都间最短球面距离,距离越远,货物

ijt

运输成本越高,阻碍贸易往来,预期符号为负;PR表示中国与贸易伙伴国的人口比率,比值越大,双方国

jt

内市场规模、消费层次差距越大,预期符号为负;OPEN表示贸易伙伴国的开放程度。一般认为,贸易国

jt

对外贸的依赖程度越高,贸易流量越大,预期符号为正;FTA为虚拟变量,双方签署自贸协定能够享受到

j

优惠的贸易政策,预期符号均为正。Land同为虚拟变量,两国是否接壤能反映出双方进行边境贸易在地

j

理条件上的可能性,与反映货物运输成本的D

ijt

(地理距离)变量含义不同,且经过检验,各变量VIF值全

部小于5,说明模型不存在多重共线性问题,构建良好,故将Land变量纳入模型中,预期符号均为正。具

j

体见表3和表4。

154

第3期万红先,潘文娣:中国与RCEP国家贸易潜力研究

表3 变量说明

变量类型变量理论含义预期符号数据来源

被解释变量

Q

ijt

GDP

it

GDP

jt

D

ijt

PR

jt

OPEN

jt

FTA

j

Land

j

t时期的中国同RCEP国家货物贸易进出口总额—中国统计年鉴

t时期贸易伙伴的国内生产总值正世界银行

t时期中国的国内生产总值正世界银行

负CEPⅡt时期中国首都到贸易伙伴国首都的球面距离

负世界银行t时期中国与贸易伙伴的人口之比

正世界银行t时期贸易伙伴国的贸易开放程度

正FTA官网贸易伙伴国与中国签订FTA为1,反之为0

正世界地图中国与贸易伙伴国接壤为1,反之为0

核心

解释

变量

表4 多重共线性检验结果

VariableVIF1/VIF

lngdp

j

land1.7600.568

fta1.7500.572

lnopen1.4000.714

MeanVIF1.870

虚拟

变量

lnpr2.3100.433

3.3600.298

1.4200.702lnd

1.0900.916

lngdp

i

(二)模型回归结果

1.描述性统计

模型中核心变量的描述性统计结果如表5所示。

表5 核心变量描述性统计

变量样本量平均值标准误最小值最大值

被解释变量

lnQ21014.6411.9099.46417.350

核心解释变量

lngdp

i

lngdp

j

lnpr2104.0101.6561.6098.181

lnd2108.1770.5816.8639.309

21029.5960.57428.45830.294

21025.9361.84621.73029.456

2104.2510.6563.0915.838lnopen

2.全样本回归结果

由于固定效应模型不能有效估计时间恒定的变量,故排除。随机效应模型和混合模型均通过显著性

155

重庆工商大学学报(社会科学版)第39卷

检验,但混合模型拟合度优于随机效应模型。为了达到最佳效果,本文选择混合模型,利用Stata

15.0软

件对2005—2019年中国与RCEP国家的贸易数据进行回归,结果如表6所示。

表6显示了依次引入变量的回归结果,可以看出,解释变量均在1%的显著性水平上通过了t检验,

且模型3的拟合优度最高,所以选用该模型的实证结果来具体分析。由模型3实证结果可知:(1)中国、

1%,双边贸易额增长0.476%,RCEP国家国民生产总值每增加1%,双边贸易额增加1.004%,RCEP国

RCEP国家国民生产总值对双边贸易额产生正向的影响,符号与预期相一致。中国国民生产总值每增加

家经济总量的增加对双边贸易额的提升作用更显著。(2)中国与

RCEP国家的首都距离、人口比率与双

边贸易额之间呈现显著负向效应,距离、人口比率每提高1%,双边贸易额就会下降0.148%、0.127%。说

明距离、市场规模差异对双边贸易起到了阻碍作用,距离越远、差异越大,越抑制贸易往来。(3)RCEP国

家贸易开放程度的回归系数为正,开放度每提升1%,会带动双边贸易额增长0.758%。(4)虚拟变量在

1%的置信水平上通过显著性检验,说明双方共同签署自由贸易协定、拥有共同边界在一定程度上会促进

双方外贸的发展。

表6 中国与RCEP国家贸易引力模型回归结果

(1)(2)(3)

lngdp

i

lngdp

j

lnd0.143∗∗∗0.148∗∗∗0.426∗∗∗

lnpr0.185∗∗∗0.127∗∗∗

lnopen0.773∗∗∗0.758∗∗∗

fta0.351∗∗∗

land0.395∗∗∗

Constant20.130∗∗∗25.860∗∗∗27.380∗∗∗

---

(2.234)(1.289)(1.211)

Obrvations210210210

Rsquared0.9700.9750.903

-

0.527∗∗∗0.476∗∗∗0.481∗∗∗

(0.041)(0.039)(0.073)

(0.016)(0.021)(0.023)

(0.044)(0.044)(0.072)

(0.019)(0.020)

(0.038)(0.038)

0.907∗∗∗1.004∗∗∗0.926∗∗∗

---

--

(0.109)

(0.069)

注:括号内为t值;∗

、∗∗、∗∗∗

分别表示在10%、5%、1%的显著性水平上通过检验

3.稳健性检验

(1)替代指标回归

为了确保样本回归结果的准确性,本文采用中国、RCEP国家的人均生产总值替代国民生产总值进

156

第3期万红先,潘文娣:中国与RCEP国家贸易潜力研究

行稳健性检验,估计结果如表7所示。观察表7可以发现,主要核心变量及虚拟变量的回归系数符号、显

著性与上文基本一致,说明中国与RCEP国家贸易引力模型的设定是合理的,回归结果是稳健的。

表7 替代指标回归结果

(1)(2)(3)

lnagdp

i

lnagdp

j

lnd0.145∗∗∗0.148∗∗∗1.022∗∗∗

lnpr1.091∗∗∗1.129∗∗∗

lnopen0.774∗∗∗0.760∗∗∗

fta0.344∗∗∗

land0.395∗∗∗

Constant11.540∗∗∗3.857∗∗∗3.265∗∗∗

(2.299)(0.549)(0.531)

Obrvations210210210

Rsquared0.9690.9750.319

-

0.579∗∗∗0.529∗∗∗0.765∗∗∗

(0.043)(0.040)(0.202)

(0.016)(0.021)(0.073)

(0.044)(0.044)(0.194)

(0.017)(0.016)

(0.038)(0.039)

0.907∗∗∗1.003∗∗∗0.550∗∗∗

---

--

(0.110)

(0.069)

注:括号内为t值;∗

、∗∗、∗∗∗

分别表示在10%、5%、1%的显著性水平上通过检验

(2)不同时间区间的回归

为分析解释变量在不同时间、区间内对双边贸易流量的影响是否稳健,参考范鑫(2020)的分隔方

[19]

法将全样本划分为以下时间阶段分别进行回归,得到的结果如表8的所示,其中,第(1)列为2005—2009

年,时间间隔5年;第(2)列为2006—2012年,时间间隔7年;第(3)列为2008—2015年,时间间隔8年;第

(4)列为2010—2019年,时间间隔10年。综合来看,不同时间范围该模型回归的结果均是较为稳健的。

表8 不同时间区间回归结果

(1)(2)(3)(4)

lngdp

i

lngdp

j

lnd0.159∗∗0.149∗∗0.107∗∗0.239∗∗∗

(0.130)(0.093)(0.098)(0.084)

(0.037)(0.033)(0.030)(0.022)

(0.078)(0.070)(0.062)(0.044)

0.277∗∗0.448∗∗∗0.702∗∗∗0.494∗∗∗

1.015∗∗∗0.991∗∗∗0.970∗∗∗1.050∗∗∗

----

157

重庆工商大学学报(社会科学版)第39卷

续表8

(1)(2)(3)(4)

lnpr0.184∗∗∗0.156∗∗∗0.115∗∗∗0.103∗∗∗

lnopen0.783∗∗∗0.702∗∗∗0.703∗∗∗0.839∗∗∗

fta0.400∗0.313∗0.352∗∗0.328∗∗∗

land0.290∗∗0.342∗∗∗0.450∗∗∗0.448∗∗∗

Constant22.250∗∗∗26.760∗∗∗33.590∗∗∗27.230∗∗∗

----

(0.034)(0.031)(0.028)(0.020)

(0.069)(0.061)(0.054)(0.039)

(0.205)(0.178)(0.155)(0.108)

(0.133)(0.113)(0.097)(0.067)

----

(3.852)(2.775)(2.938)(2.553)

Obrvations9811214070

Rsquared0.9740.9720.9790.979

-

注:括号内为t值;∗

、∗∗、∗∗∗

分别表示在10%、5%、1%的显著性水平上通过检验

(3)内生性问题讨论

若变量间存在反向因果关系,将会产生严重的内生性问题,影响回归结果的准确性和一致性。为进

一步剔除反向因果关系对估计结果的影响,本文将解释变量滞后一期代入模型中进行回归。通常来说,

双方当期的经济规模、人口比重、贸易开放度、地理距离、是否接壤或签订自由贸易协定不会影响双方过

去的贸易额。估计结果如表9所示,可以看出,回归结果与基准回归模型较为接近,说明考虑反向因果关

系后的方程对模型的解释力仍较好。

表9 解释变量滞后一期回归结果

(1)

L.lngdp

i

L.lngdp

j

L.lnd0.141∗∗∗

L.lnpr0.136∗∗∗

L.lnopen0.738∗∗∗

L.fta0.376∗∗∗

L.land0.456∗∗∗

0.384∗∗∗

(0.043)

(0.023)

(0.048)

-

(0.021)

(0.042)

(0.119)

0.983∗∗∗

-

158

第3期万红先,潘文娣:中国与RCEP国家贸易潜力研究

续表9

(1)

(0.075)

Constant23.980∗∗∗

Obrvations196

Rsquared0.971

-

-

(1.346)

注:括号内为t值;∗

、∗∗、∗∗∗

分别表示在10%、5%、1%的显著性水平上通过检验

4.异质性分析

为了更好地厘清中国与RCEP国家贸易潜力的主要影响因素,本文根据RCEP国家经济水平的差异

性,将全样本区间内的14个国家划分为发展中国家和发达国家两个模块,分别对其进行回归检验。鉴于

RCEP中的发展中国家均与中国签署了自由贸易协定,发达国家均与中国不接壤,于是在模型中剔除虚

拟变量。实证检验结果表明,分样本与全样本的实证结果存在差异,分样本间的结果也有所不同,经济

水平的差异性对中国与RCEP国家贸易潜力的影响程度不一,具体回归结果见表10。

在发展中国家中,核心变量中国的国民生产总值、伙伴国的国民生产总值、首都距离、双方人口之比、

伙伴国对外开放度的回归系数通过了1%的显著性检验水平,与表5的基准回归结果相一致。这表明在

子样本区间内,中国经济规模、伙伴国经济规模及其对外依赖度的扩大仍会促进双边外贸的发展;距离、

人口比率的增加,会阻碍双边外贸的发展。

在发达国家中,核心变量中的国民生产总值、伙伴国的国民生产总值及其对外开放度的回归系数通

过了1%的显著性检验水平,与前文中的结论一致,这表明上述因素仍是影响中国与RCEP国家贸易规模

的主要因素。与全样本回归结果不同的是,变量中国与伙伴国的首都距离、人口比率未通过显著性检验,

但符号与预期一致。一方面,可能是由于发达国家现代交通运输业体系相对于发展中国家来说更为完

善,双边贸易不再像传统贸易那样易受地理因素的制约;另一方面,可能是由于RCEP中只有日本、澳大

利亚、新西兰、韩国、新加坡5个发达国家,样本量过少导致回归结果出现偏差。

表10 分区域模型回归结果

发达国家发展中国家

lngdp

i

lngdp

j

lnd0.0260.580∗∗∗

lnpr0.2090.217∗∗∗

lnopen0.840∗∗∗0.787∗∗∗

0.394∗∗∗0.619∗∗∗

(0.094)(0.057)

(0.245)(0.038)

(0.153)(0.161)

(0.332)(0.031)

(0.118)(0.063)

--

--

0.952∗∗∗0.869∗∗∗

159

重庆工商大学学报(社会科学版)第39卷

续表10

发达国家发展中国家

Constant24.230∗∗∗24.030∗∗∗

--

(4.692)(1.983)

Obrvations13575

Rsquared0.9690.961

-

注:括号内为t值;∗

、∗∗、∗∗∗

分别表示在10%、5%、1%的显著性水平上通过检验

(三)贸易潜力测算

贸易引力模型不仅可以用来分析影响贸易发展的因素,还能通过该模型估算出双边贸易的理论预测

值,再结合双边实际贸易值测算出中国与RCEP国家的潜力值大小,具体计算公式如下:

TP

jt

=

和理论贸易额。本文参照刘青峰和姜书竹(2002)对贸易潜力的分类标准进行判断,当TP值大于

[20]

jt

1.2时,双方属于“潜力再造型”,

说明双方贸易关系较为紧密,贸易潜力已经挖掘殆尽,须进一步寻求新

其中,TP表示t时期我国与伙伴国的贸易潜力指数,LnQ分别表示t时期双边实际贸易额

jtjtjt

、LnQ′

LnQ'

jt

LnQ

jt

(6)

的贸易增长点;当TP值位于0.8~1.2之间时,双方属于“潜力开拓型”,说明双方贸易潜力还未得到充

jt

分挖掘,贸易规模有待提高;当TP值小于0.8时,双方属于“潜力巨大型”,说明双方在贸易方面存在很

jt

大的提升空间。基于前文表6模型(3)的实证结果,最终得到回归方程如下所示:

LnQ27.3800.476LnGDP1.004LnGDP0.148LnD0.127LnPR0.758LnOPEN0.351FTA

ijtitjtijtjtjtj

=-++--+++

0.395Land(7)

j

根据以上内容对2005—2019年中国同RCEP各个国家的贸易潜力指数进行测算,具体结果见表

11。观察表11可以发现,十几年来,中国同RCEP伙伴国的贸易实际值与预期理论值总体相差不多,两

者比值(贸易潜力系数)始终保持在0.95~1.05之间。从潜力区间上来看,中国同RCEP伙伴国均处于

“潜力开拓型”阶段,说明双方的贸易潜力系数较大,现有的贸易潜力尚未完全释放,贸易规模仍有一定

的提升空间。从发展趋势来看,双方的贸易潜力值围绕1上下小幅波动,说明中国与其他RCEP国家的

贸易潜力较稳定。

表11 中国与RCEP伙伴国贸易潜力指数

20052010201120122013201420152016201720182019均值

日本1.021.001.000.990.990.990.990.990.990.990.991.00

澳大利亚1.011.021.021.011.021.021.011.011.021.011.021.01

新西兰0.980.990.990.991.001.001.001.001.001.011.010.99

印度尼西亚0.980.970.970.970.970.970.970.970.970.970.970.97

泰国1.000.990.990.980.980.980.990.990.980.980.980.99

新加坡1.031.000.990.990.990.991.000.990.990.980.991.00

马来西亚1.031.031.021.021.021.021.021.021.011.011.021.02

160

第3期万红先,潘文娣:中国与RCEP国家贸易潜力研究

续表11

20052010201120122013201420152016201720182019均值

韩国1.020.941.001.001.001.001.001.000.990.990.991.00

文莱0.951.000.991.001.011.021.020.980.991.020.970.98

缅甸1.021.001.001.001.011.061.021.011.001.001.011.01

柬埔寨1.000.991.011.001.031.021.011.011.021.021.021.01

菲律宾1.041.011.011.011.011.011.011.011.001.001.001.02

越南0.980.980.980.980.990.991.000.990.990.990.990.98

老挝0.961.021.011.021.051.051.010.991.001.001.001.01

四、研究结论与政策建议

本文选取2005—2019年中国与RCEP成员国的面板数据,首先测度和分析了中国与RCEP伙伴国

的贸易竞争性和互补性,随后引入拓展的引力模型,对中国与RCEP成员国贸易影响因素进行了实证分

析,并在此基础上测算双边的贸易发展潜力,研究结果如下:

从贸易竞争性来看,中国与RCEP成员国的出口相似度指数平均值集中分布于50以下,贸易竞争性

处于中等偏低的水平;从贸易互补性来看,中国与RCEP成员国在不同的产品领域贸易互补性差异明显,

但整体互补性较强,具有贸易合作空间;从贸易影响因素来看,中国与伙伴国的经济规模、伙伴国的对外

开放度以及双方是否签订FTA、是否接壤均在不同程度上对双方贸易潜力产生正面影响;双方人口比率、

首都之间的地理距离在不同程度上对双方贸易潜力产生负面影响。从测算出的贸易潜力数据可知,中国

同RCEP伙伴国的贸易潜力系数围绕1上下小幅波动,从潜力区间上来看,中国同RCEP伙伴国均处于

“潜力开拓型”阶段,尚有释放空间。

对策建议:

(一)进一步厘清与RCEP成员国之间的贸易优势。中国与RCEP国家的贸易竞争性、互补性强度不

基于上述研究结论,为进一步深化中国与RCEP成员国贸易合作,释放双边贸易潜力,本文提出如下

一,因地制宜确定发展规划显得尤为重要。一方面,中国应优先选择贸易竞争性较弱的国家作为贸易伙

伴,减少双方间贸易壁垒,并加强与该国政府的沟通与交流、拓宽贸易合作渠道;另一方面,对于贸易互补

性较低的国家,中国应降低双方产业内贸易中初级产品的同质性,以市场需求为导向强化产品差异性,加

强产业间的分工合作,减少竞争性领域,进一步挖掘贸易空间,实现协调均衡式发展。

(二)进一步优化与RCEP成员国之间的基础设施建设。通过实证结果可以发现,地理距离显著负影

响了双方的贸易流量,加强双边交通运输合作,降低物流成本对推动中国与RCEP成员国外贸发展具有

积极作用。我国可以在加强自身现代物流贸易通道建设的基础上,同时向RCEP欠发达国家提供技术、

资金支持,帮助欠发达国家进行交通基础设施建设,促进中国与RCEP欠发达国家之间的互联互通,方便

区域间贸易往来。

(三)进一步挖掘与RCEP成员国新的贸易增长点。通过实证结果可以发现,我国与RCEP成员国均

161

重庆工商大学学报(社会科学版)第39卷

属于“潜力开拓型”,若要进一步拓展贸易空间,则需挖掘双方在其他贸易领域的合作潜力。近年来,服

务贸易已成为全球自由贸易中最具活力的组成部分,在一国(地区)经贸发展中起着越来越重要的支撑

作用。我国可以适当提高服务业开放水平,扩大与RCEP成员国服务贸易的规模,提升服务贸易领域的

合作潜力。

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-

RearchonTradePotentialBetweenChinaandRCEPCountries

(SchoolofInternationalEconomics&Trade,AnhuiUniversityofFinance&Economics,Bengbu233030,Anhui,China)

WANHongxian,PANWendi

--

mentarityofChinaandotherRCEPcountriesfrom2005to2019.Moreover,anexpandedtradegravitymodelis

Abstract:

ThispaperusESIandGLindexestoanalyzetheforeigntradecompetitivenessandcomple-

-

constructedtoempiricallyanalyzetheinfluencingfactorsandtradepotentialbetweenChinaandRCEPpartners.

Theresultsshowthat:thetradecompetitivenessandcomplementaritybetweenChinaandRCEPcountriesarere-

anditspartnercountries,thedistancebetweentheircapitals,theratioofthepopulationofbothsides,theopen-

flectedindifferentproductfields,andtherearegreatdifferencesamongcountries;theeconomicscaleofChina

nessofthepartnercountries,andwhetherthetwosidessignFTAandborderallaffectthebilateraltradeflowto

indicatingthatthereisstillroomtoreleathepotential.Inviewofthis,thispaperputsforwardpolicysugges-

differentdegrees;thetradepotentialcoefficientbetweenChinaandRCEPcountriesfluctuatesslightlyaround1,

tionsonhowtofurtherdeepeneconomicandtradecooperationbetweenChinaandRCEPcountriesandenhance

bilateraltradepotential.

Keywords:

tradecompetitiveness;tradecomplementarity;potentialfortrade;RCEP

(责任编校:朱 艳)

163