國際貿易運輸方式選擇的影響因素分析

齊軍領，范愛軍

（1.山東大學（威海）商學院，山東 威海 264209；2.山東大學 經濟學院，濟南 250010）

0 引言

在國際貿易中，大部分商品是通過海運或者空運方式完成空間上轉移的。運輸方式的選擇在國際貿易和公司的全球運作中起著重要的作用。海運運輸具有運輸成本低廉、便于運輸體積大和重量大的物品的優點，但是其最大的弊端就是極慢的運輸速度。首先，航空運輸可以增加國際貿易商品的種類，比如生鮮農產品的國際貿易大都是通過航空運輸完成的。海運運輸會使這類產品迅速貶值。其次，某些產品具有產品生命周期短、需求波動大的特點，采用海運運輸極易造成產品供給與實際需求不匹配的狀況，從而失去獲利機會或者導致高昂庫存成本的發生。航空運輸可以使企業把產品的生產和配送推遲到企業掌握了更多的市場需求信息之后，從而最大程度地降低成本。最后，航空運輸使跨國公司在全球范圍內采用效率更高的生產系統成為可能，比如準時制生產（JIT）。先進的運作方式大大豐富了國際貿易的方式。

然而，采用航空運輸不是沒有代價的。雖然航空運輸成本相比上世紀50年代下降了90%，但是其運輸費率仍然是海運運輸費率的七倍左右（Hummels，2007）。因此，在運輸方式進行選擇過程中就存在著時間與成本之間的權衡。國際貿易中的商品特征、商品的需求特征以及國際貿易和國際生產方式都會對運輸方式的選擇產生影響。本文的目的主要是對國際貿易中運輸方式選擇的影響因素進行研究，主要考察產品需求特征以及國際分散化生產對運輸方式選擇的影響。

1 實證分析

本文利用日本海關詳細的HS9位數產品數據，對中日機電產品貿易的運輸方式進行實證研究，主要包括國際貿易的產品特性、市場需求特性以及國際生產方式對運輸方式選擇的影響。

1.1 需求不確定性的影響

國際供應鏈面臨的一個較大挑戰就是不確定性的存在。本文重點考察市場需求的不確定性。任何產品都不可能面臨恒定的需求。消費者需求偏好、宏觀經濟形勢、競爭對手的策略、產品生命周期等等因素都會對產品需求產生影響。比如Fisher（1997）所說的功能性產品的需求不確定性就較低，比如原材料、耐用品等，而諸如時尚產品、快速消費電子等創新性產品所面臨的需求不確定性就很高。不確定性使企業運作變得更加困難，企業往往通過增加庫存或者采用快速的配送方式應對運作中的不確定性。這兩種方法都將增加企業運作成本，前者增加了企業的庫存成本，而后者則增加了企業的運輸成本。

借鑒Hummels和Schaur（2010）方法，特定產品的需求不確定性用一定時間內該種產品需求的變異系數CV來表示。其中STDEV和AVG分別表示需求的標準差和平均需求。

日本海關提供的原始數據包含HS9位數的月度貿易信息，借此可以計算得出需求的標準差。與Hummels和Schaur（2010）的方法類似，本文將采用產品的價格波動表示需求的不確定性。由于每一種產品的需求特征在短期內不會發生太大的改變，所以為了簡便起見，本文僅以某種產品當年的需求波動情況看作是該種產品所面臨的市場需求特征。

1.2 國際分散化生產

東亞地區的貿易往來在1980年代之前基本遵循傳統的比較優勢原理，即發展中國家出口資源密集型或者勞動密集型產品，而發達國家日本則出口資本密集型和技術密集型的制造品，因此屬于典型的產業間貿易。然而，從1980年代尤其是1990年代以后，東亞地區的貿易模式經歷了前所未有的變化。產業內貿易在東亞地區迅速發展，尤其是機電產品的產業內貿易尤為突出。產業內貿易又可以進一步分為水平產業內貿易和垂直產業內貿易。在東亞貿易包括中日貿易中，占主導的就是以零部件等中間產品貿易為主的垂直產業內貿易。

本文借鑒Ando（2006）的方法對中日貿易進行分類。首先，按照公式（2）把總貿易量分解為產業間貿易和產業內貿易。式中k代表國家，j代表產品，X表示出口，M表示進口。當（2）式成立時，k國的j產品貿易就是產業間貿易，否則就是產業內貿易。由于本文只研究中日兩國間的貿易，而且貿易數據來自日本海關，因此式中k就代表日本。

垂直產業內貿易可能存在于同一供應鏈的不同生產階段，也可能發生于質量存在差異的相同產品的交易過程。因此，用垂直產業內貿易并不能準確表示國際分散化生產的程度。但是Ando（2006）的研究表明，東亞地區的垂直產業內貿易更多的表現為垂直分散生產過程的往復交易（back and forth transactions）。同時，東亞地區快速增長的零部件貿易也說明了東亞地區的分散化生產的特點。因此，用東亞地區的垂直產業內貿易程度就可以表示分散化生產的程度。

最后，利用公式（4）計算第i類產品中的產業間貿易、水平產業內貿易以及垂直產業內貿易在該類產品的總貿易中所占的份額。式中j代表產品，X和M分別表示出口和進口，k為國家，n=1,2,3，其中1為產業間貿易，2為水平產業內貿易，3為垂直產業內貿易。

此外，按照Ando和Kimura（2005）對零部件的分類方法，本文還測算了零部件的垂直產業內貿易程度，目的是為了研究零部件與一般貿易商品相比垂直產業內貿易程度的差異以及對運輸方式選擇的影響。

1.3 數據說明和模型設定

數據主要來自1991～2010年日本海關公布的月度國際貿易數據。通過這些數據可以計算出某種產品的航空運輸比重、需求的波動程度以及貿易類型。有些商品進出口數據的單位不一致，還有些商品數據沒有單位信息，因此予以剔除。但是這類產品占總貿易比重很小（不到2%），因此剔除這些數據不會對估計產生太大的影響。此外，由于出口額和進口額分別基于FOB和CIF的數量，為了統一口徑，本研究采用了Ando（2006）的方法，對基于FOB的出口額乘以1.05。

根據被解釋變量的不同，基本計量模型的形式也存在差異。第一，被解釋變量為采用航空運輸的概率時用Probit模型進行估計。第二，被解釋變量為采用航空運輸的程度時用混合面板OLS和固定效應模型估計。計量模型如下：

式中j表示HS9位數的產品，t表示年份，t∈[1991，2010]。（5）式中的被解釋變量為虛擬變量。在下面的實證分析中定義該虛擬變量采用兩種方法。第一，當航空運輸比重小于0.1時為0，航空運輸比重大于等于0.1時為1。第二，當航空運輸比重小于0.1時為0，航空運輸比重大于0.8時為1。（6）式中的被解釋變量為產品j在t年的航空運輸比重的自然對數，Ajt為采用航空運輸的貿易額，Vjt為采用海運運輸的貿易額。解釋變量Xi包括產品面臨的市場需求的不確定性、產品的單位產品價值、零部件虛擬變量、產業內貿易虛擬變量、產業內貿易份額等。其中，CVjt表示產品j在t年中需求的變異系數。UVjt為產品j在t年的平均單位價值，它是用t年的總貿易額除以總數量得出的。IITjt為虛擬變量產業內貿易。當產品j為產業內貿易時為1，否則為0。IITSjt為產業內貿易份額。最后，為了驗證零部件貿易對運輸方式選擇的影響，解釋變量還添加了零部件這一虛擬變量，用Partsjt表示。如果產品j是零部件，那么Partsjt就等于1，否則等于0。

根據前文的分析，本文需要驗證的假設為：

假設1：產品需求的不確定性越大，這種產品就傾向于采用航空運輸。

假設2：基于國際分散化生產的垂直產業內貿易相比其他貿易方式更易采用航空運輸進行配送，而且垂直產業內貿易份額越大，采用空運的比重就越大。

假設3：單位產品價值越大，或者產品的重量越輕（Harrigan，2010），這種產品就更可能采用航空運輸。

假設4：零部件比最終產品更易采用航空運輸。

1.4 回歸結果

表1為Probit計量模型（5）的回歸結果。(1)列和（2）列為對所有機電產品的Probit模型回歸。區別在于，（1）列采用了產業內貿易虛擬變量IIT，如果產品j屬于產業內貿易，IIT就等于1，否則等于0；而（2）列采用了產業內貿易份額IITS的自然對數形式。IITS的計算步驟如下：首先求得HS6位數各產品的貿易模式（產業間貿易還是產業內貿易），其次，把同屬于HS4位數大類產品的HS6位數產品進行匯總，得出每一HS4位數產品的產業內貿易份額。最后，根據HS4位數產品的產業內貿易份額，找到每一個HS9位數產品的產業內貿易份額。

模型的估計采用最大似然估計方法。從估計的結果看，所有解釋變量都在1%的水平上顯著。產品的需求不確定性、單位產品價值、產業內貿易份額增加1%，采用航空運輸的可能性分別增加0.4%、0.7%和1%。(3)列和（4）列中的被解釋變量調整為空運比重小于0.1時等于0，大于0.8時等于1。這樣，觀察值減少到14755個，但是其他解釋變量都保持不變。估計結果同樣顯示各個解釋變量都在1%的水平上顯著，而且符號與預期相符。(5)到（8）列與前4列的方法相同，但是只對零部件進行估計。同樣，估計結果都在1%的水平上顯著。

為了進一步估計航空運輸比重的影響因素，表2給出了計量模型（6）式的回歸結果。(1)列是混合面板數據的OLS估計結果，所有解釋變量都在1%的水平上顯著。如果產品需求的不確定性和單位價值增加10%，那么該產品采用航空運輸的比重將分別增加0.34%和0.94%；如果這種產品是零部件，那么采用航空運輸的比重將比最終產品高出5.7%。產業內貿易采用航空運輸的比重也比產業間貿易要高出5%。為了消除個體效應的影響，（2）列給出了固定效應模型的估計結果。估計結果與（1）列類似，解釋變量都在1%的水平上顯著。(3)列和（4）列分別為對日本出口中國機電產品中的零部件進行混合面板和固定效應的估計結果。產業內貿易、需求不確定性、單位產品價值仍然在1%的水平上顯著。與所有機電產品的回歸結果相比，零部件的產業內貿易對航空運輸比重的影響更大。

表1 Probit模型回歸結果

為了進一步驗證產業內貿易程度對運輸方式選擇的影響，(5)列和（6）列的回歸中使用了產業內貿易份額（IITS）這一變量。從回歸結果看，產業內貿易份額能夠顯著地影響到運輸方式的選擇。一種產品的產業內貿易份額如果上升10%，那么該產品的航空運輸份額將增加0.5%～1%。同樣，（7）列和（8）列對零部件產業內貿易份額的變化對運輸方式的影響進行了估計。混合面板方法的結果在1%的水平上顯著，而固定效應的結果在5%的水平上顯著。一種產品的產業內貿易份額上升10%，該產品的航空運輸份額則增加0.2%～0.6%。

表2 運輸方式選擇的影響因素回歸結果

2 結論

在產品的市場需求不確定性越來越高以及國際分散化生產越來越普及的今天，如何應對這種新的環境，保證國際貿易競爭力的持續變得愈發重要。本文研究了不確定性以及國際分散化生產對運輸方式選擇的影響，并且通過1991～2010年間的中日兩國貿易數據證實了航空運輸在應對需求不確定性以及保證國際分散化生產中的重要作用。航空運輸方式的選擇受到諸多因素的影響。一方面，航空運輸的快速性和可靠性可以有效地應對市場需求的不確定性。另一方面，為了確保國際供應鏈的暢通，防止生產的中斷，保證產品及時投放市場，在國際分散化生產環境下進行運輸方式的選擇時，航空運輸由于具有快速可靠的特點受到了眾多企業的青睞。本研究有很強的政策含義，作為國際供應鏈中的重要一環，中國的航空運輸業的發展在一定程度上影響著中國在國際供應鏈中的地位。如果試圖提高自己的全球供應鏈的位置，實現價值鏈的升級，能夠以更快的提前期響應市場的需求，改善中國航空運輸業的能力和效率至少是可行的解決辦法之一。

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