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user: 4. 实证结果分析 4.1. 模型设定的检验 随机前沿模型和贸易非效率模型的结果准确性和函数形式有很大关系，因此在回归分析前需要检验模型函数形式的设定对样本是否具有足够的适用性，因此下文对主副模型进行适用性检验。 Table 3 The sample countrie 东北亚(2) 蒙古、俄罗斯联邦 中亚(5) 哈萨卡斯坦、吉尔吉斯斯坦、塔吉克斯坦、土库曼斯坦、乌兹别克斯坦 南亚(7) 孟加拉国、不丹、印度、马尔代夫、尼泊尔、巴基斯坦、斯里兰卡 东南亚(9) 柬埔寨、印度尼西亚、老挝、马来西亚、缅甸、菲律宾、新加坡、泰国、越南 西亚北非(16) 亚美尼亚、阿塞拜疆、巴林、埃及、格鲁吉亚、伊朗、以色列、约旦、科威特、黎巴嫩、阿曼、卡塔尔、沙特阿拉伯、土耳其、阿联酋、也门 中东欧(21) 阿尔巴尼亚、白俄罗斯、波黑、保加利亚、克罗地亚、塞浦路斯、捷克、爱沙尼亚、希腊、匈牙利、拉脱维亚、立陶宛、黑山、马其顿、波兰、摩尔多瓦、罗马尼亚、塞尔维亚、斯洛伐克、斯洛文尼亚、乌克兰 表3. 样本国家 4.1.1. 时变随机前沿模型的检验 为验证本文采用的随机前沿引力模型是合理且适用的，对目前已设定的函数形式，将进行四个假设检验。检验方法是分别在零假设H0： γ = μ = η = 0 和零假设H0： η = 0 条件下，根据无约束和有约束两种情况下的对数似然值计算出LR统计量的值，并与1%的显著性水平下χ2分布的临界值进行比较，得出假设检验的结论如表4： Table 4 Likelihood ratio test results of SF 原假设 约束模型 非约束模型 LR统计量 1%临界值 检验结果 贸易非效率项不存在 −1151.20 −499.99 1302.42 6.63 拒绝 贸易非效率项非时变 −499.99 −486.49 27.00 9.21 拒绝 不引入边界变量 B o r i j −486.72 −486.49 25.46 11.34 拒绝 不引入内陆国变量 L L i j −464.34 −486.49 22.15 11.34 拒绝 表4. 模型设定的似然比检验结果 注：根据软件输出结果整理所得。 以上假设均被拒绝，说明使用贸易非效率确实存在且出口效率随着时间的推移发生了变化，使用时变模型更合适。同时应该在主模型引入边界变量和内陆国变量。检验之后设定基本模型的函数形式，通过Frontier4.1软件对2007~2018年中国对“一带一路”国家纺织品出口情况进行实证分析。为保证模型的稳健性，本文在时变和非时变两种条件下均进行了回归分析，结果如表5： Table 5 Regression results of TIM and TA 模型 非时变模型(TIM) 时变模型(TVM) 变量 系数 t值 系数 t值 G D P i t 0.734 *** 13.719 0.481 *** 5.723 G D P j t 0.578 *** 9.635 0.479 *** 8.437 P o p i t −2.893 *** −6.035 −2.639 ** −1.981 P o p j t 0.038 0.426 0.178 * 1.093 D i s i j −2.144 *** −6.061 −1.551 *** −3.571 L L i j −1.590 ** −2.472 −1.557 *** −3.057 B o r i j 0.604 0.984 0.537 * 1.115 c o n s 23.832 *** 24.025 26.642 *** 3.406 σ 2 3.795 *** 7.223 2.956 *** 3.886 γ 0.863 *** 164.207 0.904 *** 85.306 μ 0.944 * 1.797 1.065 * 1.677 η − − 0.017 *** 5.447 L o g 499.992 −486.488 L R 1302.416 1329.424 表5. 时变模型和非时变模型的回归结果 注：***，**，*分别表示1%，5%和10%的显著水平。 首先，广义似然比检验法则是判断贸易非效率项是否存在的主要方法，除此之外，还可以通过模型中随机扰动项的设定来计算，即计算贸易非效率项在随机扰动项的影响比重，即考察 γ 的大小， γ 的表达式为： γ = σ μ 2 / ( σ μ 2 + σ v 2 ) 。 基于上述表达式获得 γ 值，若 γ 趋近1， σ μ 2 在 σ μ 2 + σ v 2 中占比很大，说明贸易非效率因素的影响在复合扰动项中占比很高，即贸易潜力未能实现的主要原因是受非效率因素的影响。从表5的结果中可以看出， γ 在时变条件下是0.863，非时变条件下是0.904，说明未实现的贸易潜力分别有86.3%和90.4%可以由非效率影响因素解释。另外，待估参数 η 的显著性水平说明了贸易非效率是否随着时间的变化而变化， η 表现为十分显著且系数为正，说明贸易非效率影响程度随时间的推移而逐渐减弱，即中国和沿线国家的纺织贸易情况随时间的增加逐渐变好，贸易效率是逐渐提升的。 4.1.2. 贸易非效率模型的假设检验 因为本文将采用主副模型进行回归分析，因此在上文完成贸易非效率模型的存在性和时变性的检验之后，还需对副模型的设定即解释变量进行七项假设性检验，检验结果见表6： Table 6 Test results of trade non-efficiency model variable selectio 原假设 约束模型 非约束模型 LR统计量 1%临界值 检验结果 贸易非效率项不存在 −1151.2 −1055.42 191.56 18.47 拒绝 不引入 F T A i j t −1025.84 −1055.42 23.25 11.34 拒绝 不引入 P S j t −1079.8 −1055.42 21.46 11.34 拒绝 不引入 G E j t −1086.31 −1055.42 22.15 11.34 拒绝 不引入 E x R i t −1086.31 −1055.42 22.15 11.34 拒绝 不引入 T F j t −1067.11 −1055.42 23.38 11.34 拒绝 不引入 L P I j t −1094.78 −1055.42 78.72 11.34 拒绝 不引入 T a x j t −1094.78 −1055.42 2.5 11.34 接受 表6. 贸易非效率模型变量选择的检验结果 注：根据软件输出结果整理所得。 通过似然比检验对变量选择结果进行显著性判断，可以发现，除了不引入关税这个假设未通过1%的显著性检验，因此不是模型的有效变量，需接受原假设，其余变量均不应被剔除，基于上表对变量选取合理性的考察，重新确定函数形式： ln T i j t = β 0 + β 1 ln G D P i t + β 2 ln G D P j t + β 3 ln P o p i t + β 4 ln P o p j t                     + β 5 ln D i s i j + β 6 B o r i j + β 7 L L i j + ν i j t − μ i j t μ i j t = α 0 + α 1 F T A i j + α 2 P S j t + α 3 G E j t + α 4 E x R i t + α 5 T F j t + α 6 L P I j t + ω i j t (9) 4.2. 实证模型回归结果分析 在完成模型的相关检验之后，接下来采用一步法使用Frontier4.1软件对模型进行估计并得到回归结果(表7)。主副模型的常数项及解释变量均通过显著性检验，说明模型的设定比较合理，对被解释变量有较好解释力。 Table 7 “One-step method” model regression result 模型 变量 系数 t值 随机前沿引力模型 c o n s 60.264 *** 1.047 G D P i t 0.815 *** 1.855 G D P j t 0.356 *** 6.650 P o p i t −7.970 *** −0.820 P o p j t 0.381 ** 7.996 D i s i j −1.979 *** −12.438 L L i j −0.921 *** −7.944 B o r i j 0.449 * 3.211 贸易非效率模型 c o n s 22.156 *** 5.150 F T A i j t −0.761 *** −1.758 P S j t −2.137 *** −4.957 G E j t −0.368 ** −0.976 E x R i t −0.636 ** −1.371 T F j t −0.071 *** −4.271 L P I j t −4.862 *** −5.348 参考量 σ 2 3.054 *** 5.589 γ 0.904 *** 16.343 L o g −1055.42 L R 191.563 表7. “一步法”模型回归结果 注：根据软件输出结果整理所得。 4.2.1. 随机前沿引力模型结果分析 从表7的主模型实证结果上看，中国和进口国的GDP、进口国的人口总量、两国是否接壤这三种影响因素对纺织出口贸易有正向影响，基本完全符合理论预期。首先，中国和沿线贸易伙伴国的经济规模即GDP水平对贸易有着明显的促进性作用，并且中国GDP的弹性系数为0.815，显著大于贸易国0.356的弹性，说明中国作为纺织出口国自身的经济水平对贸易的影响更大。对于人口总量POP，中国的人口规模对纺织出口贸易有着非常显著的负影响，可见中国的人口规模增加提高了纺织行业的生产能力，但同时也会提高国内的纺织需求，国内相对于国外更具有成本优势，因此导致纺织贸易的出口减少。沿线国家的人口对贸易在5%的水平下有显著影响，当伙伴国的人口增加，消费市场及进口需求就会扩大，但是至于影响弹性的大小还在一定程度上还受到进口国经济水平的制约，最终的进口需求是二者综合的结果。地理距离因素是贸易发展的重要影响因素，因为地理距离都是以影响贸易成本的方式对贸易起着阻碍作用，从实证结果可以看出两国的距离越远，对贸易的影响就越大。从进口国是否是内陆国这个影响因素看，内陆国因素对贸易有着较为显著的贸易抑制作用，内陆国往往随着不够完善的道路交通设施和高昂的运输成本而导致较少的贸易机会。另外，主模型部分较为特殊的是是否拥有共同边界这一影响因素，其对纺织贸易有着不是非常显著的促进作用，说明随着经济一体化的趋势和交通运输的发展，在多种因素的共同作用下，传统意义上的拥有共同边界不再发挥巨大优势，又考虑到很大部分与中国国土相连的沿线国家，如塔吉克斯坦、吉尔吉斯斯坦、尼泊尔都是低收入或中低收入的内陆国，这些国家的物流运输水平较低，经济发展较慢，贸易水平不是很高，因此整体上削弱了内陆国的影响水平。 4.2.2. 贸易非效率模型结果分析 从表7的贸易非效率模型实证结果看，模型选择的基本变量均是贸易非效率影响效果较为显著的主要因素，是否签订FTA，贸易自由度指数 T F j t 、政府稳定性程度 P S j t 、物流绩效水平 L P I j t 四个变量均与 μ i j t 负相关。首先，FTA是降低贸易成本的重要方法，因为自贸区的建立可以降低参与国之间的贸易壁垒。实证结果显示FTA在1%的显著水平下对纺织出口有明显的促进作用。政府稳定性变量 P S j t 对于贸易非效率项在1%的显著水平下有负影响，即沿线国家的政府稳定性越低，政治制度越不完善，贸易非效率程度越高。同理，政府的运作效率在5%的置信水平下影响中国纺织的出口贸易效率水平，进口国的政府运作效率关乎了国内企业出口的困难程度，沿线大部分发展中国家的政治经济制度均不够完善，政府腐败问题频发，当中国和其进行双边贸易时容易受到政府的阻碍，从而导致贸易成本过高，影响国际贸易的发生和进程。汇率作为货币交换机制在一定程度上可以作为贸易成本，由实证结果可以看出，汇率变量 E x R i t 在5%的置信水平下显著，即当以直接标价法记为基准，汇率上升意味着人民币处于贬值状态，有利于纺织出口，贸易效率水平上升。贸易自由度 T F j t 是由美国传统基金会发布的经济自由度指数的组成部分之一，主要是用来衡量某种商品进入一个国家的难度，即贸易壁垒越高代表着贸易自由度越低，实证结果中 T F j t 系数为−0.071，对贸易非效率有显著的负效应，可以促进纺织贸易出口。经实证检验，物流绩效水平 L P I j t 在1%的置信水平下显著影响贸易效率水平，与贸易非效率项负相关，说明物流绩效水平可以抑制贸易非效率，提升贸易水平促进出口。“一带一路”倡议中加强基础设施建设的政策目的就是提高交通运输水平，降低运输环节的贸易成本从而促进贸易。 4.3. 出口效率分析 基于前文模型研究，出口贸易效率的函数形式为： T E i j t = T i j t / T i j t ∗ = exp ( − μ i j t ) ，   T E i j t ∈ ( 0 ， 1 ] 从基本式上看出口效率 T E i j t 是t时期实际贸易额和最优贸易额的比值，数值上 T E i j t 是负贸易非效率项以e为底的指数函数，且取值从0到1，数量关系上当贸易效率 T E i j t 趋向于1，说明贸易非效率影响较轻，贸易理论值实现程度较高，若贸易效率 T E i j t 趋向于0，说明贸易非效率程度较高，具有实现贸易潜力最优前沿水平还有很大差距。通过主副模型同时回归的一步法，整理得到2007~2018年中国对“一带一路”沿线六大区域出口的效率水平(图3)： 图3. 2007~2018年中国对沿线六大区域纺织品出口效率 图3为2007~2018年六大区域的平均贸易效率情况，2015年之前平均贸易效率最高的区域东南亚9国，东南亚一直是中国纺织出口的重要贸易伙伴，多年来贸易额一直排在区域之首，东南亚的平均贸易效率近几年一直较为稳定，2018年平均贸易效率达到峰值约为0.63，可见东南亚的贸易非效率因素表现良好，且东南亚9国中印尼、菲律宾、泰国这几个国家本身是纺织进口大国，再加上纺织相关的政策、基础设施建设等发展均较为完善，贸易非效率影响较小，所以贸易效率水平较高。相比之下，平均贸易效率较高的西亚北非国家中，虽然西亚北非区域包含16个国家，但是多数是贸易水平较低的发展中国家，同时贸易非效率因素中的政治制度因素在这些国家中影响较大，西亚北非平均贸易效率较高的原因是因为阿联酋、以色列、土耳其等纺织进口大国的拉动。而中亚和中东欧地区的贸易效率水平表现较为稳定，始终处于中位效率水平。南亚7国的平均贸易效率在六大区域中表现较低，2007~2018年间平均贸易效率一直在0.38~0.41之间波动，但多年来中国对南亚的纺织出口额一直较高，因为南亚国家拥有非常庞大的人口规模和市场需求。结合实证结果，可见南亚7国的贸易非效率因素影响巨大，分析其政治制度的完善性和政府稳定性为主要影响因素，即使贸易交易量居于高位，但因为其经济发展水平、政治情况等原因使得贸易效率受到一定程度的制约。东北亚区域仅蒙古和俄罗斯两国，因此其贸易效率平均下来为六大区域最低。两国中俄罗斯的贸易效率水平占主导地位，2015年因俄罗斯货币汇率出现较大波动，纺织出口出现“西伯利亚寒流”，导致中国出口俄罗斯的纺织贸易效率大幅下降。