一、引言
中亚五国和中国贸易往来有着悠久的历史渊源，古丝绸之路见证了中亚五国和中国之间的贸易和文化交流。2013 年习近平主席访问中亚国家，提出共建惠及 30 亿人口的丝绸之路经济带，更进一步将中国与中亚五国的贸易提到重要位置，并且与中亚五国建立了战略级别的关系①，这也标志着中国与中亚五国共谋发展的重要性。因而在当今建设丝绸之路经济带的大背景下，中国要重视与中亚五国之间的贸易，进一步加强贸易深化，就需要着重分析影响中国与中亚五国之间贸易的因素。
近 20 年来，中国与中亚五国之间的贸易呈现不断攀升趋势，根据联合国商品贸易数据库②的资料显示，中国向中亚五国的出口从 1992 年的 2. 91 亿美元，增加到 2014 年的 240. 56 亿美元，而中国从中亚五国的进口也从 1992 年的 1. 73 亿美元，增加到了 2014 年的 209. 57 亿美元。数据直观显示了中国与中亚五国之间贸易的提升，同时也引发我们思考，到底有哪些因素会影响中国和中亚地区的贸易? 尤其在中国丝绸之路经济带政策背景以及中国产业结构调整趋势下，研究影响中国与中亚五国贸易的因素，并且针对这些影响因素推行相应政策，提升中国和中亚地区的贸易紧密度和合作有效度，是当前需要解决的重要问题。
本文结构安排如下: 第二部分为文献综述，第三部分为中亚五国与中国贸易状况分析，第四部分为扩展的引力模型设定、数据选取及实证分析，第五部分为结论。
二、文献综述
国外学者对于国家之间贸易往来影响因素研究主要利用引力模型进行分析，Tinbergen( 1962)[1]首先将牛顿万有引力定律的概念引入到国家之间贸易流动的测量上，之后大量的学者对这个方法进行了改进。Rahman( 2005)[2]利用 1972 - 1992 年孟加拉国和主要贸易伙伴的面板数据，运用引力模型分析影响孟加拉国与这些国家贸易的主要决定因素;Roy 和 Rayhan( 2012 )[3]利用 14 个国家的数据，通过引力模型分析贸易伙伴国汇率、GDP 以及地理距离等对孟加拉国进口的影响; Mishra、Gadhia、Kuben-dran 等( 2015 )[4]利用 1990 - 2010 年的数据，采用引力模型分析印度和金砖五国的贸易关系。
中国学者也进行了大量的研究: 唐宜红、林发勤( 2009)[5]基于引力模型分析了距离对于中国双边直接投资的影响; 蒋冠宏、蒋殿春( 2012)[6]则运用2003 - 2009 年中国对 95 个国家的 OFDI 数据和投资引力模型考察了中国投资进入发展中国家和发达国家的区位选择以及动机差异。
关于中亚五国与中国的贸易影响因素较少有学者涉及，李东阳、杨殿中( 2012)[7]从直接投资的视角分析了中亚五国与中国的贸易; 高志刚、刘伟( 2015)[8]从贸易发展潜力方面分析了中亚五国与中国的贸易往来的潜力; 李豫新、李婷( 2012)[9]采用引力模型分析了中亚五国与中国农产品贸易的潜力; 陈俭、布娲鹣阿布拉和陈彤( 2014)[10]则具体分析了考察期内双方农产品的比较优势和技术构成，结果显示在农产品市场上中亚五国与中国的贸易呈现不健全的发展特征。因此，本文基于前文学者的研究，采用扩展的引力模型将影响中亚五国与中国贸易的因素进行进一步的挖掘，并且加入关税和税率进行分析，也是对现有影响因素的深入探索。
三、中国与中亚五国贸易现状分析
近年来，中国与中亚五国整体贸易额呈现不断攀升的趋势，然而中亚五国与中国的贸易市场分布不均，从表 1 可以看出，1992 - 2014 年中国与中亚五国的贸易集中于哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦和乌兹别克斯坦，基本上占据了中国与中亚五国贸易的95% 以上。表 1 的数据虽然显示中国与中亚五国贸易市场分布不均，但是同时也揭示了这种分布状况正在逐渐变化，中国与中亚五国都保持着稳健的贸易往来。
为了更深入了解中亚五国与中国贸易的特点，从微观商品层面做进一步的探讨，依据 CEPII 的BACI 数据库，我们采用可得到的最新的 2011 年数据，分析中国与中亚五国之间贸易往来的商品结构特征。该数据库最大的特点和优点在于所有商品的数量都是统一的，通过数据库中 2011 年中国向中亚五国出口商品结构和中亚五国向中国出口商品结构可以观察到，中国与中亚五国贸易的产品存在互性，中亚五国对中国产品需求种类较为丰富，包括自然资源、橡胶充气轮胎、手袋和手提包、化学品、农产品、木质纤维板等; 而中亚五国向中国出口主要集中在钢材、金属矿产、棉花、牛羊皮、黑色和有色金属、石油等资源。商品结构的对比数据充分反映了中国和中亚五国各自的比较优势，双方商品结构存在差异和互补，从而具有巨大的贸易潜力。
四、模型设定和数据选取
( 一) 引力模型设定
贸易引力模型表示，两国或两地区之间的贸易流量和每个国家或地区的经济质量成正比，和两国或两地区的经济中心的距离成反比。一般形式是:
Tij=A( Y1iY2j)D3ij
其中，Tij是两国之间的贸易流量，Yj和 Yi分别表示两国的 GDP，Dij是两国之间的贸易成本( 通常是两国之间的距离) 。对方程两边求对数，从而得到引力模型的对数模型:
ln Tij= 0+ 1ln Yi+ 2ln Yj- 3ln Dij+ ij
传统的引力模型只有 GDP 和距离两个变量，而实际经济生活中，两国间的贸易流量常受到多种因素的影响; Helpman 和 Krugman ( 1985 )[11]，Wool-dridge( 2002)[12]等对传统引力模型进行了扩展。
ln Tijt= 0+ 1ln Yit+ 2ln Yjt+ 3Dijt+ kXt+lPt+ Uijt
其中，X 是一组影响贸易流量的控制变量，P 是一组虚拟变量。
我们用三个引力方程来估计中国和中亚五国的双边贸易流量:
1. 有关双边贸易总量的引力方程ln Tijt= 0+ 1( lngdpit lngdpjt) + 2disijt+3lnopenit+ 4lnopenjt+ 5lnpopit+ 6lnpopjt+ 7indsijt+ 8lnerijt+ 9lntaff + lPt+ Uijt
2. 有关中国向中亚五国出口的引力模型
ln EXijt= 0+ 1lngdpit+ 2lngdpjt+ 3disijt+4lnopenit+ 5lnopenjt+ 6lnpgdpjt+ 7indsijt+ 8lnerijt+ 9ln(importgdpit) + lPt+ Uijt
3. 有关中国从中亚五国进口的引力模型
ln IMijt= 0+ 1lngdpit+ 2lngdpjt+ 3disijt+4lnopenjt+ 5lnpopjt+ 6lntaffijt+ 7indsijt+ 8lnerijt+9lndpgdpijt+ lPt+ Uijt
( 二) 变量定义和数据选取
1. 被解释变量
中国和中亚五国的双边贸易总量( trade) 、中国向中亚五国出口( export) 以及中国从中亚五国进口( import) 。
2. 核心解释变量
核心解释变量是两国的 GDP 和两国之间的距离。GDP 表示一国的经济规模或其经济质量，经济规模越大，两国之间的贸易数量越多。数据来源于 WTO 的 WDI 数据库，用当前美元价格表示。贸易的运输成本非常重要，运输成本常用距离来表示。距离变量( dist) 为:dij= { i( POPk/ POPt) j( POPl/ POPj) dkl}1 / 其中， 是双边贸易流量对距离的敏感性，称为距离弹性。四组距离变量，分别是两国重要城市间的自然距离、两国首都间的自然距离、 = 1 时的加权贸易距离，以及 = - 1 时的加权贸易距离。 =- 1 时的距离变量是引力模型中较为常用的。
3.控制变量
人口数量( pop) : 一方面人口越多对产品的需求越大，购买力的增加可能导致对进口的需求越大。另一方面人口越多，供给能力越高，出口也就越多;然而人口数量的增加也会导致国内产品替代国外产品，减少贸易。综上，人口数量对双边贸易流量的影响不确定。
人均收入( pgdp) : 人均收入越高，消费者对进口的多样化产品的需求越大，人均收入绝对值和贸易正相关; 另外，根据相似需求理论，两国经济发展水平越相似，两国间的贸易可能越多，因此，人均收入差值和两国间的贸易流量可能呈相反的关系。
产业结构相似度( inds) : 用中国服务业增加值比重/中亚五国服务业增加值比重表示。两国的产业结构越相似，进行贸易的可能性越大。
汇率( er) : 中亚五国对中国的直接汇率。理论上，从中国角度出发，汇率和双边进口是正相关，和出口是负相关。
双边关税( taff) : 关税水平越高，越阻碍双边贸易的进行，贸易规模越小。数据来源于世界银行的WITS 数据库，采用中国从中亚五国的进口关税( 加权平均) 。
开放度( open) : 一国总贸易额和国内生产总值的比值。一国开放度越高，和其他国家的贸易量越大，因此开放度变量和双边贸易流量预期正相关。
4.虚拟变量是否和中国接壤( dum1) : 是取值 1，否取值 0。与接壤国家或邻国之间的贸易可能比其他国家更多，预期符号为正。是否是上海合作组织( dum2) :是取值 1，否取值 0。同属于上海合作组织，贸易壁垒相对较少，能够促进双边贸易。因此，预期两者的符号均为正。dum3 是一带一路虚拟变量，2014年及以后取值 1，2014 年之前取值 0。因为 dum3 = 1的观察值极少，因而我们仅将一带一路政策作为背景考虑。
( 三) 实证检验和结果分析
当估计模型中包含不随时间变化或随时间变化幅度很小的变量时，用固定效应模型无法识别，用随机效应模型更好。经过 Hausman 检验，在 5% 的置信水平，只有双边贸易总量方程适合用固定效应模型，出口和进口模型选择随机效应模型更好; 再经过BP - LM 检验，表明混合 OLS 比随机效应模型更为合理，因此本文的实证分析主要选用随机效应模型进行估计。同时为了验证模型的稳健性，逐一加入变量，具体估计结果见表 2、表 3、表 4。
观察表 2 能够发现，( 1) ～ ( 6) 的估计系数符号基本保持一致，说明模型是稳定的。GDP 的系数均在 1% 水平显著为正，和预期符号相符; 核心解释变量贸易距离的系数显著为负，也满足预期。说明中亚五国和中国的经济规模的扩大能够促进中国和中亚五国的双边贸易，但国家间贸易距离的拉大一定程度上阻碍了双边贸易。
开放度的系数也显著为正，且中国的开放度对双边 贸 易 流 量 的 影 响 大 于 中 亚 五 国 ( 1. 496 0. 508) ，表示开放度越高，贸易量越大。产业结构相似度对双边贸易有微弱的反向作用，这和当前中国以及中亚五国较低的第三产业增加值比重密切相关。汇率和双边贸易正相关，表明人民币相对升值时，中国对中亚五国的出口阻碍小于进口促进。双边关税明显减少双边贸易流量。虚拟变量 dum1 的符号较为符合预期，即两国是邻国会相对增加双边贸易; 但上海合作组织 dum2 的符号为负，不符合预期，这可能是因为中亚五国除土库曼斯坦之外的其他四国都是 SCO 成员国，而且成员国家数量少。
表 3 是出口引力模型的估计结果，各估计系数的符号保持一致，说明模型相对稳定。首先观察核心解释变量，GDP 的估计系数均在 5% 以上水平显著为正，说明中国和中亚五国经济规模的扩大，能够增加中国对中亚五国的出口。同时，距离变量和预期一样，同中国的对外出口负相关。开放度和汇率的系数同双边贸易方程类似，但中亚五国开放度的影响不显著。
表 4 是关于中国从中亚五国进口模型的估计结果，同样逐一加入控制变量，估计系数符号保持一致。中国 GDP 对进口的影响小于中亚五国，从中亚五国的出口国角度分析，其经济规模的扩大有利于促进对中国的出口。贸易距离的系数显著为负，同样是满足预期，说明国家之间的贸易距离越远，进口越少。
为了进一步检验模型的稳健性，采用随机效应面板模型估计，估计结果和混合 OLS 的估计结果基本一致 。
五、结论和政策建议
本文基于 1992 - 2014 年的双边贸易面板数据，构建双边贸易引力模型，探讨影响中国和中亚五国双边贸易的因素。主要结论是: 第一，中国 GDP 对中国向中亚五国的出口影响更大，表明提高中国自身的经济水平，有利于促进中国和中亚五国的双边贸易流量; 第二，中亚五国和中国的距离和关税显著阻碍双边贸易，但是随着银行业和信息技术的发展，双边贸易受到距离和关税影响的可能性越来越小;第三，中国和中亚五国的开放程度越高，双边贸易流量越大; 第四，中国和中亚五国的产业结构相似度越低，越不利于双边贸易。
本文的研究对于促进中国与中亚五国的贸易往来，加强丝绸之路经济带上的国家合作有着重要意义。未来要推进贸易便利化，加快道路和运输的畅通，降低距离成本; 同时国家层面充分发挥中亚区域经济合作( CAREC) 的合作机制，为地区间贸易提供更优越的条件，减少关税壁垒和汇率影响; 并且增加国家的开放程度，最终实现地区间互惠互利。
