“一帶一路”背景下哈爾濱綜合保稅區發展戰略研究

韓爽+王軼南

[摘 要]在“一帶一路”建設背景下，以哈爾濱進出口貿易為依托，對哈爾濱綜合保稅區的發展建設進行研究，應用線性ARIMA和非線性BP神經網絡綜合模型對1990—2014年哈爾濱進出口貿易額進行對比實證分析。對比分析論證結果顯示：非線性BP神經網絡的研究能更好體現哈爾濱進出口貿易的系統時變規律，更大程度上修正線性ARIMA方法誤差，對哈爾濱綜合保稅區的發展進行合理的實證分析，進而為哈爾濱綜合保稅區在“一帶一路”建設背景下的進一步發展提供科學的決策依據和建議。

[關鍵詞]一帶一路；ARIMA；BP神經網絡；進出口貿易；哈爾濱綜合保稅區

[中圖分類號]F752.8

[文獻標識碼]A

[文章編號]2095-3283（2017）07-0010-06

一、引言

綜合保稅區是根據我國具體國情并參考不同經濟區模式而形成的海關特殊監管區域。數據顯示，全國已建成的保稅區，在運營后區內進出口貿易額較建成前展現出高速穩定增長的態勢，進而推動了整個地區經濟貿易的發展[1]。2016年3月17日，哈爾濱綜合保稅區正式得到商務部的批復。這將成為新常態背景下黑龍江省經濟發展新的牽引力，有助于充分利用內外部市場資源，助推本地區結構升級與轉型，重塑經濟增長動力。哈爾濱綜合保稅區建立后，將為進出口貿易提供更便利的商貿平臺，推動地區對外貿易的高速增長，伴隨進出口貿易總量的增加也勢必為整個區內的業務發展提供強大的推動力，促進綜合保稅區向自由貿易園區的過渡升級。由于獨特的區位優勢，哈爾濱綜合保稅區還是我國沿邊開發重要的支點，是中俄蒙經濟走廊的重要窗口[2]。因此，在“一帶一路”建設背景下，探討研究哈爾濱綜合保稅區的建設規劃具有重大的現實意義和戰略意義。

本文以對哈爾濱1990—2014年的進出口貿易總量的分析為實證研究的切入點。選擇進出口貿易總量是因為它屬于顯性指標，能夠客觀全面地詮釋綜合保稅區建成前后的貿易規模變動情況以及運營效益，是綜合保稅區發展的重要“晴雨表”。本文將采取線性和非線性規律對比分析研究的途徑，旨在為哈爾濱綜合保稅區的規劃與發展提供科學決策的依據，并提供可行的對策建議。

二、影響因素與實證方法

（一）影響因素

地區進出口貿易受諸如地理位置、社會開放程度、國家政策導向、國際社會環境等諸多因素的影響。根據對已有資料和研究文獻的總結，選取以下指標來實證研究哈爾濱的進出口貿易，借此反映哈爾濱綜合保稅區的建設情況。

外商實際直接投資額——U1。外商實際直接投資的數量影響地區的進出口貿易總量。外商實際直接投資使得大量資金與領先的經驗與技術投入到生產運營，同時帶動地區就業，更大程度上帶動勞動力密集型產業向資本、技術型產業轉化，對關聯產業產生聯動示范效應，優化進出口貿易結構，促進產業結構的優化升級，推動區域經濟增長[3]。

貨運物流能力——U2。物流是我國國民經濟的重要組成部分，是進出口貿易增長和綜合保稅區發展建設的重要“途徑”，也是新時期經濟新的增長點。物流行業的快速發展、物流戰略的逐步實施、科技的不斷進步，運營方式不斷更新與管理理念的不斷創新，電子商務平臺的快速崛起，促使貨物貿易的交易方式不僅局限于線下，為滿足地區進出口貿易的快速發展對貨運物流不斷提出更高要求。

固定資產投資——U3。通過固定資產投資能逐步完善滿足生產、交通等需要的基礎設施建設，進一步優化生產力的地區分布和調整完善經濟結構，發展進出口貿易，提升綜合保稅區的運營水平，增強經濟實力。

地區國民生產總值（GDP）——U4。當前市場經濟的快速發展和貿易開放戰略的實施，在一定程度上會促使地區GDP快速發展。地區進出口貿易與地區生產總值相互作用，地區國民生產總值不僅反映進出口貿易總量的變動，還能從側面展現外商直接投資、產業結構等經濟變量的變動情況，是衡量地區進出口貿易等經濟指標的重要風向標。

地區產業結構——U5。地區產業結構涉及資源配置的方式和發展方向，是地區進出口貿易發展的重要基礎。它關系著地區的要素資源流向和資源配置的方式，與地區進出口貿易的發展緊密相關。

居民消費價格指數（CPI）——U6。CPI反映了推動國民經濟增長中的消費指標變動情況，地區居民的購買能力對進出口貿易的作用具有前沿性，消費能力上升對改善貿易條件的積極作用顯著。在供給側改革的背景下，如果居民消費能力不強，會在一定程度上直接導致經濟市場的萎靡，可見CPI是影響進出口貿易的重要變量指標。

實際有效匯率（REER） ——U7。匯率變動對進出口貿易總量的影響是直接相關的。REER 的數據來源于IMF的 “international finance statistics” [4]。選擇采用實際有效匯率來說明國際貿易中匯率指標變動情況，是綜合考慮到實際有效匯率排除了通貨膨脹等因素的影響且涉及完整的名義匯率的變動，可以全面展示人民幣對外的實際價值和相對購買力，是研究匯率對貿易的影響常用來轉化的解釋變量[5]。

（二）建立模型方法

1.ARIMA。ARIMA通常憑借時間序列的任意特點來展現事物發展的一般邏輯，也就是采集時間序列中過去值、現期值和滯后的任意干擾項加權建立方法框架，將非平穩的時間序列轉變成相對平穩，能夠較好地研究經濟變量的變化規律，從而解釋并預測其變化發展規律。ARIMA模型將輸出的變量伴隨著時間的延續形成的序列看成是隨機可變的，該序列體現著輸入數據變量在空間和時間上具有延續性，且與包含的變量相互作用[6]。表達式中，i為自回歸參數，δj為模型的待估計參數，是移動平均參數，ARIMA（p，d，q）數學表達式如下：

yt=∑pi=1iyi-1+∑qj=1δjεt-j

2.BP神經網絡。BP神經網絡是具有較強映射能力的前饋型結構，其有輸入層、輸出層節點，還有一層或者多層的隱層節點。本文應用上述7個影響因素作為輸入層變量，進出口貿易為最終的輸出層變量。通過掌握數據間的依存關系，相比于線性、參數和數學模型等，BP神經網絡在各種經濟問題的研究中呈現了科學、準確的比較優勢。它能夠智能處理輸入數據的內在聯系，并構建非線性信息處理模型[7]。

三、實證分析

（一）ARIMA模型的引入應用

1.ARIMA模型。時間序列中最常使用的模型，不以其他變量的改變為轉移，不以經濟理論為基礎，考慮單個變量，應用Eviews軟件以此方式建立ARIMA自回歸移動平均模型，尋找變量自身歷史趨勢的一般規律，并以此進行預測。使用ARIMA的一個重要前提就是要分析該時間序列是否具備平穩性，具體步驟如表1所示：

2.線性ARIMA模型分析研究。按照以上步驟對1990—2009年哈爾濱進出口貿易總量原始數據進行平穩性檢驗，原始數列不平穩，對其進行二階差分后使其具備了平穩性，為了識別階數和參數，需要繪制序列SR自相關圖和偏相關圖，如圖2所示：

由上述分析整理建立模型ARIMA（4，2，1）（4，2，3），模型估計結束后，為檢驗所建立的模型參數是否設定合理，對估計結果的殘差進行白噪聲假設檢驗（見圖3），殘差序列的樣本自相關函數都在99%的置信區間內，AC和PAC系數一直都在區域內，所以，可以接受原假設條件，說明模型具有合理性，得出公式

Y=0.349113+0.487421AR（1）+0.944339MA（1）+0.576739MA（3）

擴大樣本容量進行預測，得出2010-2014年哈爾濱進出口貿易額分別為46.10億美元、51.23億美元、54.95億美元、57.41億美元、59.07億美元。

3.線性ARIMA模型分析預測結果

應用ARIMA模型實證預測結果匯總到表2中，應用Eviews無法進行差分還原，應用MATLAB 7.0軟件對第二列EJ表示哈爾濱進出口貿易額的自然對數后的二街差分項的預測值（結構保留四位小數）進行還原處理，還原后的數據結果為第三列YC，第四列SJ為實際進出口貿易值，第五項JD為絕對誤差項，表示實際值與預測值的差值，最后一列XD表示相對誤差項，1990—2014年的相對誤差約為19.69%，表明使用線性ARIMA模型實證預測結果擬合度偏低。

（二）BP神經網絡的引入應用

1.BP神經網絡。本文應用IBM SPSS Modeler 14.1軟件作BP神經網絡模型，使用哈爾濱進出口貿易額對哈爾濱綜合保稅區進行實證研究，選擇Modeler軟件而非學者們常用的MATLAB軟件建模，考慮到其界面方便操作、實用性強，穩定性強，預測準確等因素。使用modeler建模的一般步驟如表3所示：

2.非線性BP神經網絡分析研究。應用spss是對1990—2009年哈爾濱進出口貿易額及上述7個影響因素進行Z標準化統一處理，標準化數據導入應用Modeler軟件，通過類型并進行過濾篩選，排除無影響變量，訓練分區為80%種子數，測試分區為20%種子數量，進入分區處理，生成隨機種子數量，預測變量為標準化后的居民消費價格指數、貨運物流量、固定資產投資、地區生產總值、實際利用外資額、實際有效匯率、地區產業結構，預測變量為標準化后的進出口貿易額，構建選項的主目標為增強模型的準確性，選擇運行并顯示分析結果。BP神經網絡的前期構建顯示模型的整體準確程度顯示，最低為94.256%，整體擬合效果較好。

3.非線性BP模型分析預測結果。將2010—2014年標準化處理后的輸入層變量和輸出層變量進行替換帶入，得出2010—2014年Z標準化進出口貿易總值分別為-1.32、-0.49、-0.38、0.89、1.19單位為無量綱，整體分析效果如表4所示，平均誤差較小，具有較強相關性，整體效果具備優質屬性。

（三）模型對比分析研究

區域經濟增長受諸如投資、貿易、消費、基礎設施建設、政策導向等多種因素的影響，是一個復雜時變的商業體系，綜合保稅區的建設發展亦如此。只考慮預測變量單時序發展的趨勢，無形中忽略了眾多作用變量，無法全面闡釋被解釋變量的發展規律，應用多個輸入層節點建立人工神經網絡分析模型，能夠較精準地分析哈爾濱進出口貿易的發展[8]。

應用線性ARIMA與非線性BP神經網絡模型分析研究哈爾濱進出口貿易，對哈爾濱綜合保稅區實證研究訓練完成后，為了說明研究的線性和非線性模型的合理性和準確性，將預測研究結果進行標準化處理，總結整理如圖4所示，非線性BP神經網絡分析方法得到的數據模型較線性ARIMA時間序列方法更準確，根據前文的研究也表明前者的相對誤差、絕對誤差也遠遠小于后者，非線性BP神經網絡更能反映地區進出口貿易運行的實際走勢。所以，應用非線性BP神經網絡替代線性ARIMA分析方法，能夠在更大程度上準確有效地反映經濟變量的整體運行規律。同時，更大程度上修正線性ARIMA方法失真情況，為哈爾濱綜合保稅區的發展提供合理的實證分析，進而為哈爾濱綜合保稅區的進一步發展提供科學的決策依據和建議。

（四）預測變量分析研究

根據100組隨機訓練種子取平均值，最終得出7個輸入預測變量的數值大小排序，如表5所示。7個預測變量U1...U7對進出口貿易的影響均為正相關，影響值即為輸入變量作用的顯著性，影響值越大，表明其顯著性越強。

外商實際直接投資額U1對輸出層變量即進出口貿易影響最顯著，其次是地區國民生產總值U4、固定資產投資U3。研究結果顯示，資本、技術要素的投入在進出口貿易和哈爾濱綜合保稅區發展中占據主導地位，貨運物流能力和三產業占比作為促進哈爾濱綜合保稅區經濟的新增長點，對進出口貿易的作用也較強，居民消費價格指數和實際有效匯率對進出口貿易的影響較前幾者程度偏弱，但它們對哈爾濱綜合保稅區的作用不容忽視。

四、開展決策戰略定位

地區進出口貿易受諸多經濟變量影響，是復雜時變的商業體系。線性時間序列、回歸分析雖簡單便捷，但對非線性的預測有失偏頗[9]。線性研究出現的失真、誤差較大的問題，將其非線性化后都得到了較好的解決。在全球價值鏈重構背景下，哈爾濱綜合保稅區面臨內外部經濟發展環境的綜合變化。“一帶一路”戰略實施的背景下，通過對哈爾濱綜合保稅區的研究，進一步改善地區投資和外貿環境，進而推動黑龍江省外向型經濟的延伸，統籌區域經濟發展。根據上述分析，得出對哈爾濱綜合保稅區建設和發展的決策依據和發展規劃定位與構想。

（一）加強對俄經貿合作，對接“一帶一路”戰略

哈爾濱綜合保稅區要依托“一帶一路”戰略進行跨越式發展，要與“一帶一路”戰略實現高度的關聯，尤其重視對俄的經貿合作關系，把對俄經貿合作放在戰略至高處。“一帶一路”戰略背景下，黑龍江省提出推動“東部陸海絲綢之路經濟帶”建設，積極打造哈爾濱對俄商品集散中心，哈爾濱作為“一帶一路”具有發展潛力和對俄合作的重要窗口城市，加之近些年突出抓產業建設，使得優勢產業得到進一步轉型和升級，對俄出口加工等產業具備一定基礎，注重結合自身發展優勢，充分利用“一帶一路”這個優勢平臺，強化哈爾濱綜合保稅區功能結構，進一步與綏芬河綜合保稅區等邊境貿易口岸形成聯動和集聚效應，借助多地域聯合形成疊加效應不斷完善發展哈爾濱綜合保稅區對俄經貿合作，增強輻射帶動效應。“一帶一路”戰略中，哈爾濱將繼續發揮橋頭堡優勢，發揮先行先試的優勢，著力把哈爾濱打造成為國際化大都市，對內有效連通環渤海、長三角、珠三角地區，對外聯通東北亞國家，特別是俄羅斯和歐洲等國家和地區，使之真正成為東北地區對外開放的產業、物流和金融核心圈，在全國對俄經貿合作中發揮龍頭作用[10]。對接“一帶一路”戰略，主動發展與主要沿線國家的經濟合作伙伴關系，發揮要素集聚的源頭效應，利用國內外的資本、技術、人才等集聚潛力，主動向“一帶一路”經濟帶輻射。

（二）推進內需、外需相互協調發展

世界經濟全球化的趨勢迫使各個經濟體積極融入到世界經濟體系之中，我國實行的“一帶一路”戰略在一定程度上也起到牽引作用，哈爾濱綜合保稅區經貿發展戰略的制定既要立足于地區的資源、要素稟賦和經濟發展水平，充分發揮比較優勢，又要注意到世界經濟的發展正在走向綜合化，要充分利用外商直接投資等外部資源，為雙邊合作和多邊合作做好充足的準備。綜合保稅區在促進區域經濟的增長、拉動就業、吸引外資、改善國際收支平衡方面作出了較大的貢獻。相關統計資料表明，哈爾濱對外貿易依存度過高，過高的貿易依存度不利于進出口貿易和產業結構的發展升級。因此，哈爾濱綜合保稅區的未來發展建設要注意轉變運營觀念，推動內外需協調可持續發展，不能過度依賴外部環境，要充分利用國內外市場，使內需外需共同成為帶動哈爾濱綜合保稅區經濟增長的雙引擎系統。“一帶一路”戰略的實施又為增強內外需協調發展提供了優勢平臺，只有內外部市場協調發展才能在系統運營時協調發展，促使哈爾濱綜合保稅區真正意義上實現良性運轉。

（三）著重發展高附加值產業鏈

長期以來，黑龍江省經貿發展過多依賴增加資本投入與放寬投資規模，這種粗放型經濟增長方式已不適應當今生態經濟的發展要求，與資源、環境等可持續發展要素已經產生尖銳的矛盾。在“一帶一路”戰略背景下，切實轉變經濟貿易發展方式，走新型工業化新路子，加快速度優化產業結構，發展展銷經濟，調整經濟框架結構，堅持信息化與工業化相互協調穩步推進，大力發展高新技術產業群，發展高附加值產業鏈，帶動哈爾濱綜合保稅區向高端產業看齊。加速打造哈爾濱云計算、哈爾濱城市群生物醫藥、石墨新材料、機器人以及清潔能源等新興產業群，使該重點新興產業競爭力提高，區內已經設定了醫藥研發區、商品交流與展銷區、精密儀器航空零件加工區等用于裝備制造業的區域，鞏固發展以先進裝備制造業為代表的四大主導工業，同時加快現代綜合服務業的發展，切實利用規劃產業，完善基礎設施建設。吸引知名互聯網企業在哈爾濱綜合保稅區設立分支機構，支持以制造業為主的企業開發拓展新型眾包設計介質，建設互聯網雙創發展平臺，以與哈爾濱綜合保稅區相鄰的航空產業園為發展紐帶，加速建設新興高附加值產業園區。

（四）大力發展現代物流業和相關基礎配套設施

隨著電商平臺的快速崛起，以及現代物流戰略和運營手段的不斷創新和發展，對物流人才和基礎設施的建設提出了建設性的要求。引進培養專業實用、高層次復合型物流經營管理人才，同時促使現有物流從業人員提升服務技能。根據輸入層變量的排序可知：投資對進出口貿易甚至綜合保稅區的發展建設至關重要，完善綜合保稅區的物流相關配套基礎設施建設，為現代物流業發展提供強有力的保障。園區要加大招商引資力度，使現有產業和新設定產業更好地配合運轉，形成良好的產業集群和聯動效應。并為民間資本適當預留投資空間，為其介入項目建設創建公開透明的市場環境，在有效吸引外資的同時完善民間資本的準入機制，鼓勵兩者協同作業。

“一帶一路”戰略下背景下，打造便捷的空、鐵、陸綜合運輸系統，依托哈歐班列，積極推進內陸港與綜合保稅區物流一體化戰略，完善經營服務、降低成本、減少損失、提高經濟效益、提升物流品質。貨運物流在借助傳統倉儲運輸的同時引導園區內物流企業構建第三方物流體系，通過電商平臺組建電子物流信息系統，建立綜合分撥集散中心。與此同時，要充分發展物流企業對哈爾濱城市群乃至東北地區經濟的輻射帶動功能，具備為供應商提供基礎的庫存管理，同時為客戶群體提供增值業務水平，提升運營效率，加速形成具備品牌特色的園區現代物流產業。

（五）完善綜合保稅區制度和管理體系

當前經濟環境正發生深刻復雜的變化，加之自貿區發展戰略和“一帶一路”戰略的實施，伴隨著哈爾濱綜合保稅區的建設和發展，來料、來件、進料加工、轉口貿易等貿易的進出口都會呈現明顯的增長態勢。通過制度改革和創新，推動投資貿易便利化和金融市場自由化，進一步促進貿易活動的開展，加大吸引外商直接投資的力度，用足區域政策，加速要素流動，合理、高效引進入區項目，在嚴格管理、規范運作的前提下，最大限度地創造綜合效益，成為哈爾濱打造對俄合作中心城市的先行先試示范區。

借鑒其他先進自由貿易園區和綜合保稅區的制度和管理體制，完善哈爾濱綜合保稅制度，方便貨物進出口貿易。同時在強有力的宏觀政策支持下，開辟全新的發展方向，也要充分利用本國的資金、技術、勞動力資源，大力發展國際加工貿易業務。推動地方政府職能轉變，進一步釋放制度紅利，實現哈爾濱進出口貿易的發展，促進地區經濟良性、持續增長。充分利用管理體系與政策制度，創新監管制度，加強哈爾濱綜合保稅區的建設管理，提升運作效率，完善運作流程，使哈爾濱綜合保稅區在管理體系上提高抗風險的能力，促使其在良性軌道上穩健運行，早日與自貿區建設接軌。

綜上所述，通過建設哈爾濱綜合保稅區這一平臺，在一定程度上實現商品的高速流通，吸引更多外商投資，帶動現代物流業的發展，帶動產業結構優化升級和進出口貿易的發展，增加勞動力就業，加速內陸地區外向型經濟的轉型與發展。在現有基礎上全面升級綜合保稅區，必將有助于振興東北老工業基地，促進其外向型經濟的發展，形成中俄蒙經濟走廊開發開放的戰略新高地。哈爾濱綜合保稅區的建立，將逐步成為黑龍江省打造的對俄經貿合作最為重要的支撐平臺，帶動進出口貿易的發展，對進一步提升黑龍江省以及東北地區對外開放能力和水平，開辟出一條具有地區特色的對俄開放的新路子及構建全方位對外開放的新局面，均具有重大的戰略意義。

[參考文獻]

[1]謝秀娟.保稅區國際物流經濟績效的實證研究——以青島保稅區為例[D].山東：濟南大學，2013：24-26.

[2]東方網.哈爾濱綜保區將為中蒙俄經濟走廊添重要支點[EB/OL].http：//news.eastday.com/eastday/13news/auto/news/society/u7ai4504587_K4.html，2015-08-22.

[3]Reuven Glick，Andrew K.Rose.Does a Currency Union Affect Trade？The Time-Series Evidence[J].European Economic Review，2002（46）.

[4]Marquez，J.and Schindler，J.W.，Exchange-Rate Effects on Chinas Trade[J].Review of International Economics，2007，15（5）：837-853.

[5]Up word R.and Wang Z.and Zheng Jing hai Weighing Chinas Export Basket：The Domestic Content and Technology Intensity of Chinese Exports[J].Journal of Comparative Economics，2013（41）：527-543.

[6]楊浩雄，胡靜.基于ARIMA模型的鮮活農產品需求預測[J].廣東農業科學，2013（11）：193-195.

[7]田鵬義，周輝，許定根.基于CS與BP圖像壓縮算法[J].渭南師范學院學報，2013（6）：70-73.

[8]趙韜.經濟全球化下保稅區的功能轉型與發展模式研究[D].湖北：武漢理工大學，2011：56-59.

[9]趙露莎.基于回聲狀態網絡的非線性時間序列預測方法研究[D].黑龍江：哈爾濱工業大學，2012：13-17.

[10]中國人民大學重陽金融研究院.“一帶一路”國際貿易支點城市研究[M].北京：中信出版集團，2015：225-230.

（責任編輯：喬虹）