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user: 3. 中韩服装贸易影响因素实证分析 3.1. 贸易便利化指数构建及测算 本文根据APEC贸易便利化的行动计划中的标准和一致化、海关程序、商务流动以及电子商务四个方面确定为贸易便利化衡量的主要内容，进而基本明确了贸易便利化的内涵范畴，为进一步对其进行量化测评奠定了基础。本文在参考Otsuki (2003)和Wilson， Mann对贸易便利化指标体系构建思想的基础上，遵循上述指标选取五大原则，选取口岸效率、海关环境、规制环境和电子商务这4个为一级指标构建测评指标体系，且每个一级指标又包含多个二级指标及相关数据分别如表2及表3所示。 参考学者们所运用的层次分析法，并结合问卷调查统计、专家打分法等得到各一二级指标相应的权重如表4及表5，贸易便利化指数计算公式如表6。 根据以上贸易便利化指数测算方法，本文计算出2005-2016年中国与韩国的贸易便利化指数如表7所示。 Table 2 Construction of trade facilitation index syste 一级指标 二级指标 贸易便利化 口岸效率 (P1、P2、P3) 港口设施质量(1~7分)包括一国的港口基础设施和海岛交通1 = 极差，7 = 极好 空运设施质量(1~7分)指一国的航空基础设施及运输能力 陆运设施质量(1~7分)指一国的陆路基础设施和交通情况 海关环境 (C1、C2) 非常规支付(1~7分)指企业为了方便进出口是否经常会有额外付款与行贿， 衡量一国海关腐败的程度。(1 = 经常行贿，7 = 从未行贿)。 海关程序负担(1~7分)衡量企业在进行国际货物贸易时办理出入境手续的繁琐程度 (1 = 海关程序非常繁琐，7 = 出入境速度快且高效)。 规制环境 (R1、R2、R3) 政策透明度(1~7分)反应一国政府制定法规政策是否透明、稳定 (1 = 该国政策制定混乱且不透明，7 = 该国法规政策稳定且透明) 司法独立性(1~7分)用来衡量一国的司法制度独立于该国政府及其他机构的程度。 (1 = 司法独立性极差，7 = 司法独立程度很高)。 政府规制负担(1~7分)衡量政府的规章制度是否增加了企业进行贸易的负担，以及对国际贸易的阻碍程度。(1 = 政府规制加重了贸易负担，严重阻碍国际贸易，7 = 政府规制有利于贸易发展)。 电子商务 (BEL) 电子商务(0~100)作为简化贸易手续的重要手段，电子商务是衡量一国互联网的普及程度， 反应该国的通信基础设施建设及利用现代化的信息技术提高商业效率的能力。本文采用使用互联网的人数率来表示电子商务这一指标。(0表示没有人使用互联网，100表示所有人都使用互联网)。 表2. 贸易便利化指标体系构建 Table 3 Of the secondary indicators dat P1 P2 P3 C1 C2 R1 R2 R3 年份 中 韩 中 韩 中 韩 中 韩 中 韩 中 韩 中 韩 中 韩 2005 4.3 5.4 4.3 5.8 4.4 5.4 4.0 4.2 4.2 4.3 4.3 3.3 4.1 3.0 3.7 2.1 2006 4.3 5.4 4.4 5.7 4.4 5.5 4.0 4.4 4.3 4.3 4.3 3.2 4.2 3.2 3.7 2.3 2007 4.4 5.5 4.5 5.6 4.5 5.5 4.1 4.3 4.2 4.3 4.4 3.2 4.1 3.3 3.8 2.5 2008 4.5 5.6 4.5 5.6 4.5 5.6 4.0 4.3 4.3 4.3 4.6 3.1 4.0 3.2 3.9 2.3 2009 4.4 5.4 4.5 5.8 4.6 5.6 4.0 4.4 4.2 4.4 4.5 3.3 4.2 3.4 4.0 2.5 2010 4.5 5.5 4.6 5.9 4.6 5.7 4.1 4.5 4.4 4.4 4.7 3.4 4.3 3.4 3.9 2.6 2011 4.4 5.5 4.5 5.9 4.6 5.6 4.0 4.4 4.2 4.4 4.5 3.3 4.2 3.6 4.2 2.9 2012 4.5 5.5 4.5 5.8 4.7 5.7 4.0 4.4 4.2 4.4 4.4 3.4 4.2 3.5 4.3 3.2 2013 4.6 5.6 4.7 5.3 4.8 5.6 4.0 4.4 4.3 4.4 4.5 3.1 4.1 3.5 4.1 3.2 2014 4.5 5.2 4.8 5.5 5.0 5.6 4.0 4.5 4.2 4.5 4.5 3.3 4.0 3.9 4.0 3.1 2015 4.6 5.2 4.8 5.7 5.1 5.5 4.3 4.5 4.4 4.5 4.6 3.5 4.1 4.0 4.1 3.0 2016 4.6 5.4 4.8 5.7 5.2 5.5 4.3 4.5 4.4 4.5 4.6 3.6 4.1 4.1 4.2 3.2 表3. 各二级指标数据 数据来源：世界经济论坛中的全球竞争力报告(The Global Competitiveness Report)中，网址https://www.weforum.org/ 3.2. 模型的构建和说明 笔者选取了中韩两国经济总量、自贸区建立状况、贸易便利化水平、汇率及两国人口数量等指标，通过建立OLS回归模型探讨中国对韩国服装贸易出口的各影响因素 [ 1 ] [ 2 ] 。 1 1) 数据与变量预处理 Table 4 2005-2016 Sino-Korea e-commerce indicators dat 年份 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 中 8.5 10.5 16 22.6 28.9 34.3 38.3 42.1 45.8 47.9 50.3 53.2 韩 72.8 74.1 75.5 76.5 77.4 77.8 78 78.4 82.1 86.5 92.3 98.1 表4. 2005-2016年中韩电子商务指标数据 数据来源：2016 Korea Internet White Paper、CNNIC中国互联网发展状况统计调查. 参考学者们所运用的层次分析法，并结合问卷调查统计、专家打分法等得到各一二级指 2 标相应的权重如表4及表5，贸易便利化指数计算公式如表6。 Table 5 Trade facilitation indicators weight tabl 一级指标 相应权重 二级指标 相应权重 口岸效率PORT 港口设施质量 0.3333 空运设施质量 0.3333 陆运设施质量 0.3333 海关环境CUS 非常规支付与行贿 0.5 海关程序负担 0.5 规制环境REG 政策制定透明度 0.3333 司法独立性 0.3333 政府规制负担 0.3333 电子商务ELB 表5. 贸易便利化指标权重表 Table 6 Calculation formula for trade facilitation inde 口岸效率PORT = (港口设施质量P1 + 空运设施质量P2 +陆运设施质量P3)/3 海关环境CUS = (非常规支付与行贿C1 +海关程序负担C2)/2 规制环境REG = (政策制定透明度R1 +司法独立性R2 +政府规制负担R3)/3 贸易便利化指数 表6. 贸易便利化指数计算公式 数据与变量如表8所示。以下为上述OLS回归模型中有关变量的解释： EX表示我国对韩国的纺织服装出口额，单位为百万美元。出口额包括服装产品在HS编码中的第60—62章。 YY表示中国与韩国的GDP乘积，单位为百亿美元。本文不单独使用中国GDP和韩国GDP分别作为变量，而是将两国的GDP乘积作为变量加入模型，这样既可以保留两国GDP作为经济总量对纺织服装需求和供应能力的影响，同时使用YY乘积作为变量可避免将两国GDP单独作为变量而产生共线性的问题。 PP表示中国与韩国的人口乘积，单位为百万人。同YY乘积一样，模型中不单独使用两国的人口分别作为变量，而是将两者乘积PP加入模型中。 FF表示中国与韩国贸易便利化指数的乘积。本文各国的贸易便利化指数是根据3.1中有关贸易便利化指数的计算方法得出，同GDP乘积一样，为了避免产生共线性问题，选取两国贸易便利化指数的乘积 Table 7 Trade facilitation index between China and South Korea in 2005-201 年份 中国 韩国 2005 3.68 4.46 2006 3.73 4.51 2007 3.84 4.55 2008 3.94 4.55 2009 4.01 4.63 2010 4.13 4.71 2011 4.13 4.73 2012 4.19 4.76 2013 4.27 4.70 2014 4.29 4.78 2015 4.41 4.87 2016 4.46 5.00 表7. 2005-2016年中国与韩国的贸易便利化指数 Table 8 Data and variable 中国对韩国的纺织 服装出口额 中国与韩国GDP乘积 中国与韩国人口乘积 中国与韩国 便利化指数 中国与韩国的 汇率指数 2005 2138 227 62998 16.40 100 2006 2785 279 63581 16.84 101 2007 3246 371 64215 17.46 109 2008 3055 464 65007 17.91 111 2009 2201 529 65631 18.59 140 2010 2747 687 66254 19.46 143 2011 3203 857 67071 19.51 144 2012 3267 979 67702 19.97 145 2013 3375 1119 68335 20.07 145 2014 3386 1258 68965 20.52 148 2015 3391 1412 69556 21.48 149 2016 3484 1652 70242 22.30 149 表 8. 数据与变量 数据来源：国别数据网、中国统计年鉴、世界银行 FF作为变量加入模型中。 D代表贸易效应的虚拟变量。由于本文考察的是中国一韩国自贸区建设对我国纺织服装贸易的影响，因此在虚拟变量的选择中，将韩国某一年是否属于中韩自贸区作为虚拟变量;当某一年韩国属于中韩自贸区时，取值为1，否则取值为0。 E代表我国与韩国之间的汇率指数。为了计算方便，此汇率采用间接标价法定义，即人民币对韩国货币的汇率，用一单位人民币所能兑换的若干单位韩国货币计量。为了统一分析口径，本文的汇率数据以2005年为基期计算汇率指数。 2) 单位根检验 对时间序列数据进行回归分析前，一般情况下，首先要对各变量序列进行单位根检验来分析数据的平稳性，防止出现伪回归或虚假回归，从而确保回归结果的有效性。在通常情况下，为方便起见，研究中采用不同单位根检验Fisher-ADF的方法来确定变量是否存在单位根 [ 3 ] ，如果这种检验方法拒绝存在单位根的原假设，则认为此变量不存在单位根，是平稳序列，否则就是不平稳。 此外，单位根检验根据对变量的原值、一阶差分、二阶差分的检验结果进行一步步判定，如果原值“level”的检验结果表明不存在单位根，即可停止检验，如果检验结果显示存在单位根，则需继续检验一阶差分“1st difference”、二阶差分“2nd difference”。因此本文首先对上述两个模型(5.1)和(5.2)中变量的原值进行单位根检验，由于虚拟变量D不随时间而变化，不需要进行单位根检验，其他变量的检验结果如表9 通过表9各变量原值、一阶及二阶差分的单位根检验结果，我们可以看到以上所有变量的二阶差分Fisher-ADF检验结果都显示数据平稳，模型通过单位根检验，各变量二阶单整。 3) 协整检验 协整检验用于检验模型的各变量之间是否存在长期稳定的关系，其基本前提是各解释变量与被解释变量必须在单位根检验时为同阶单整。 结合表9各变量的单位根检验结果分析，我们知道所有变量同为二阶单整，可以进一步做协整检验将原序列进行回归分析所得残差项进行单位根检验，结果如图2所示。 Table 9 Variable original value， first order difference， second order difference unit root test result 变量 阶级 检验方法 检验统计量 prob.值 结论 原值 −2.8634 0.2207 不平稳 一阶差分 −3.2494 0.1483 不平稳 二阶差分 −5.9822 0.0132 平稳 原值 −0.9256 0.9117 不平稳 一阶差分 −3.6705 0.0839 不平稳 二阶差分 −4.2669 0.0493 平稳 原值 −1.1421 0.8696 不平稳 一阶差分 −5.0708 0.0165 平稳 二阶差分 −5.4131 0.0152 平稳 原值 −1.7058 0.6790 不平稳 一阶差分 −2.4644 0.3343 平稳 二阶差分 −4.4632 0.0332 平稳 原值 −1.1001 0.8791 不平稳 一阶差分 −3.7562 0.0846 不平稳 二阶差分 −6.5173 0.0084 平稳 表9. 变量原值、一阶差分、二阶差分的单位根检验结果 图2. 回归模型中残差项的协整检验结果 从图2的检验结果可以看到，回归模型的协整检验结果的P值为0.0015，远小于0.05，表明模型的变量之间存在协整关系，各因素之间存在长期稳定关系。 4) OLS回归模型构建及修正 将 相关数据引入OLS回归模型中，回归结果如表10。 则根据输出结果可得模型： 从上述模型种可以看出，Ln(FF)和D的P值大于0.05，表明系数不显著，可能存在多重共线性。因此，本文将采用逐步回归法，对回归模型进行修正。经过逐步回归，首先做出每个变量的一元回归模型，依据调整后可决系数 最大原则，选取Ln(E)作为进入回归模型的第一个解释变量，形成一元回归模型，再按照可决系数 最大原则将变量依次加入模型。得证Ln(FF)和D的出现的确引起严重的共线性，因此，在保留Ln(YY)、Ln(PP)、Ln(E)的基础上，继续进行逐步回归，得到回归模型如表10。 修正模型后，相应的回归结果： 5) 模型结果分析 根据表11各变量的回归结果，我们可以得出以下分析： 中国与贸易伙伴国的GDP乘积每上升1%，则我国向韩国的服装出口贸易额将增加1.7672%，这说明两国的经济规模是影响中国对韩国服装出口贸易量的一个重要因素，随着两国GDP的增加，我国对韩国服装贸易出口额也会相应增加。 中国与贸易伙伴国人口乘积的系数符号为负，表示两国人口的乘积每上升1%，则我国向韩国出口服装贸易额将减少20.9335%。说明人口增长使得我国对韩国服装出口贸易额的减少，从而抑制我国对韩国服装贸易的出口。 间接汇率上升导致的人民币升值会减少我国向韩国出口服装的贸易额，这也与之前的预期影响一致，回归系数-1.899171，表明人民币每升值1%，中国向韩国出口纺织服装贸易额将减少1.8992%。 6) 中韩服装贸易潜力分析 利用上述回归模型可以计算出中国向韩国出口的服装理论贸易额，然后通过与实际贸易额进行比较，我们可以判断我国服装贸易出口韩国的潜力空间。实际贸易额与理论贸易额的比值即为潜力指数，一般认为潜力指数大于1.2为贸易饱和，介于0.8和1.2之间认为贸易合理，而小于0.8则认为贸易不足。下面本文通过计算2013~2016这4年中国向韩国出口的服装贸易额来判断我国服装贸易出口韩国所处的状态。 从表12可以看出，2012年~2016年期间，中国出口韩国的服装贸易处于贸易合理范围内，离服装贸易饱和还有一定的距离。而且近两年来，潜力指数有呈微弱下降的趋势，这说明，随着中韩FTA的签订，两国服装贸易的潜力更大了。因此，虽然服装贸易目前在两国贸易产品结构中已经处于重要位置，但中韩服装贸易还有较大的潜力值得挖掘，未来发展空间较大。