“21世纪海上丝绸之路”是我国在“新常态”下的一个重大战略，为深化对区域贸易合作的了解，本文利用经典引力模型研究了“21世纪海上丝绸之路”沿线的14个代表国家的面板数据。研究表明，中国与沿线国家的出口量与两国之间港口距离、GDP、贸易密集度、金融自由度、班轮运输联通指数、是否签订了自由贸易协定、两国之间是否接壤等因素均有显著的影响，其中金融自由度和贸易密集度对中国出口量的影响表现出较大的正向弹性。
【关键词】“21世纪海上丝绸之路” 双边贸易 引力模型 贸易密集度
一、引言
在2013年年末，中国国家主席习近平提出了建设“21世纪海上丝绸之路”的重大国家战略，其目的是以中国为首，构建“丝绸之路经济带”，与沿线国家的经济、政治、文化的合作伙伴关系，打造一个政治互信、经济共赢、文化包容的经济共同体和责任共同体。“丝绸之路经济带”沿线覆盖人口约为44亿，占全球人口数的64%；经济总量高达21万亿美元，占全球经济的30%[1]。@些国家大部分处于经济蓬勃发展的周期，具有非常广阔的合作前景。在“一带一路”这个战略背景下，深入了解区域贸易合作的影响因素和加强我国和“21世纪海上丝绸之路”沿线国家的贸易往来显得至关重要。
二、文献述评
影响中国对“21世纪海上丝绸之路”沿线国家出口贸易量的影响因素已经有很多学者做过相关的研究，其中较常见和有效的研究模型是经典贸易引力模型。贸易引力模型是参考万有引力模型建立的模型，描述了地理空间上经济体之间贸易受到如国家GDP整量和距离的影响，犹如物理中的引力一般。引力模型最早可以追溯至Carey（1858），其在《社会科学原理》引用牛顿万有引力定律的思想来解释社会现象。而最早将引力模型引用于国际贸易的是Tinbergen（1962），其认为国家间贸易量与国家的体量（常以GDP为标准）成正比，与国家间距离成反比[2]。在此后，为了克服理论上的不足，引力模型不断的进行修正，其中包括了Linneman（1996）首次在引力模型中引入了国家人口数量变量；Berstrand（1985）等人则在模型中引入了虚拟变量，进一步的增强了引力模型的解释能力[3]。
国内的学者也对引力模型进行修正和利用其进行预测：施炳展（2009）借助随机前沿分析模型，将中国出口贸易的增长分解为贸易潜力变化、贸易效率变化、贸易投入变化三个方面的影响因素，对中国外贸的可持续性进行了研究[4]。谭秀杰等人（2015）则采用随机前沿引力模型研究了“海上丝绸之路”主要沿线国家间的贸易潜力并分析了影响贸易潜力的影响因素，认为“一带一路”战略发布以来，“海上丝绸之路”的贸易效率在不断提升，但中国对“海上丝绸之路”的出口仍有很大潜力。
三、理论模型
现有引力模型大多基于传统的引力模型，引用国家GDP总量作为重要参数进行贸易潜力的估算，其基本思想显而易见即距离较近的两个国家的贸易潜力较大。但此外，两国之间的贸易量在很大程度上受到两国之间的贸易紧密度影响。若贸易紧密度过低，一定程度上可以说明其贸易潜力较大；反之若贸易占比过大，也可以说明其贸易关系也逐渐成熟，贸易潜力也充分被挖掘。本文出于对上述考虑，在基于周念利等人（2010）中的模型设定之上，增加贸易密集度以补充对于两国贸易相对量的考虑以及增加金融自由度等虚拟变量。
四、模型设定
根据上文的思路，本文采用的模型包括了经典的引力模型的变量设定：经济规模、距离、边界等，而另外为增加模型解释力，额外增加了贸易密集度、班轮运输联通指数、运输相关基础设施指数、金融自由度以及虚拟变量如贸易两国是否接壤以及两国是否有签订自由贸易区协定。具体模型如下：
五、数据来源及说明
由于较早的数据缺失较多，本文采用2006～2015年这十年的面板数据，对引力模型进行回归。样本国家选取了二十一世界海上丝绸之路上具有代表性的国家：印度尼西亚、印度、马来西亚、泰国、新加坡、越南、菲律宾、巴基斯坦、卡塔尔、阿联酋、沙特阿拉伯、伊朗、埃及、南非。
数据来源：（1）出口量（EXPORT）取自于世界贸易组织数据库；（2）实际GDP（GDP）数据取自于国际货币基金组织数据库中的名义GDP并做平减处理；（3）贸易密集度（TII）的计算数据取自UN-COMTRADE数据库；（4）距离数据（DIST）取自中国海事服务网，选取中国主要港口（宁波港）与贸易伙伴国主要港口距离的平均值；（5）班轮运输联通指数（SHP）取自劳氏情报局数据库；（6）；金融自由度取自美国传统基金会年度报告；（7）FTA和BOARD数据取自网络，其中由于虚拟变量0无法取对数，故使用0.00001进行代替。
六、模型回归结果
本文使用2006～2015的面板数据的混合模型、固定效应模型（FEM）、随机效应模型（REM）对引力模型进行回归。Eviews统计软件的回归结果如下：
一是在混合效应模型中，除了常数项外所有变量均为显著，随机效应模型则全部显著，但调整后的R2值相较较小，固定效应模型的参数回归不显著；
二是在混合效应模型中，是否签订了自贸区协定的虚拟变量符号与预期不同，金融自由度和贸易密集度均对出口有着正向作用。除此之外，其他变量的符号均符合预期。固定效应模型中距离（DIST）和虚拟变量（FTA、BOARD）由于不随时间变化而无法进行回归，虽然其回归结果中的调整R2值最高，但模型各参数的符号多与预期不符。在随机效应模型中，个别变量的系数和混合效应模型中变量的系数略有不同，但符号均一致。
三是综上发现，本文以混合效应模型和随机效应模型的结果为主得到相应结论。
七、结论
通过对2006～2015年的面板数据分析，主要结论如下：（1）对中国向海上丝绸之路沿线国家的出口额有统计意义上显著影响的因素包括：两国之间的国内生产总值、港口之间海路距离、贸易密集度、金融自由度、班轮运输联通指数、是否签订了自由贸易协定、两国之间是否接壤；（2）在上述变量中，贸易密集度和金融自由度两个变量的系数表明这两个因素对中国的出口的影响较大，其中金融自由度的影响系数高达2.89，代表金融自由度每增加1%，进口量增加约2.89%，说明了除了海运基础设施和GDP外，金融环境是对贸易量有重要影响的因素之一；（3）贸易密集度的系数在回归结果中显示为正，可能的原因为贸易合作紧密的国家由于贸易成本的不断降低，而倾向于增加对已有的合作国的进口量；（4）上述变量中距离变量是对双边贸易起着阻碍作用的变量，而是否签订自由贸易区协定的系数出现了不合预期的符号，可能原因是在2006-2015年跨度中，东盟十国和巴基斯坦是一直处于签订了自由贸易协定的状态，未发生变化，因而该变量的意义被削弱导致回归不够显著和甚至符号不符合预期。（5）根据影响系数的高低我国可对不同国家进行出口结构的调整：由于金融自由度的影响系数高，因此我国可以侧重于对金融自由度较高的国家（如新加坡）以及金融自由度增长较稳定的国家（如卡塔尔）之间的贸易关系维稳和发展。同理，可以尝试对与我国贸易紧密度较大的国家（如越南）增加贸易输出。相反，由于距离成本的增加，我国对港口距离远的国家的出口可以侧重于其他条件较好的国家，如班轮联通指数显著高于其他国家的新加坡和马来西亚，或侧重于向已经签订自由贸易协定的国家进行出口。 本文在数据和模型方面还存在不足之处，比如数据跨度不够，在未来的研究中若能增加五年至十年，则可以帮助模型结论的得出更有价值的结果；未来还可以在解释变量中增加两国之间人均GDP的差异、语言（第一或第二语言）是否相同和海关清关时间长短等进行回归分析。
注释
①改革委，外交部，商务部.《推动共建丝绸之路经济带和21世纪海上丝绸之路的愿景与行动》[Z].2015-03-30。
②殷杰，郑向敏，董斌彬.21世纪海上丝绸之路沿线国家旅游贸易：潜力、效率及其影响因素[J].东南亚纵横，2015，11：8-14。
③T秀杰，周茂荣.21世纪“海上丝绸之路”贸易潜力及其影响因素――基于随机前沿引力模型的实证研究[J].国际贸易问题，2015，02：3-12。
④鲁晓东，连玉君.要素禀赋、制度约束与中国省区出口潜力――基于异质性随机前沿出口模型的估计[J].南方经济，2011， 10：3-11+26。
参考文献
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[4]谭秀杰，周茂荣.21世纪“海上丝绸之路”贸易潜力及其影响因素――基于随机前沿引力模型的实证研究[J]国际贸易问题，2015，02：3-12.
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[9]殷杰，郑向敏，董斌彬.21世纪海上丝绸之路沿线国家旅游贸易：潜力、效率及其影响因素[J].东南亚纵横，2015，11：8-14.
[10]Brown，A.J.AppliedEconomics：Aspects of the world Economy in War and Peace[M].London：G.Allen&Unwin，1947.
