中國與歐亞經濟聯盟貿易 競爭性、互補性與潛力分析

王冰心 米軍

〔摘? 要〕本文利用修正的貿易評價指標計算中國與歐亞經濟聯盟國家的貿易競爭性與互補性，分析雙邊貿易結構特征與發展方向，利用隨機前沿引力模型研究了中國與歐亞經濟聯盟國家間的貿易潛力，采用一步法分析非效率項對貿易規模的影響。通過實證估計和分析貿易競爭性與互補性，本文指出，中國與歐亞經濟聯盟國家應更好地利用資源稟賦優勢開展經貿合作，協調各國海關協作，提升通關效率;加強貨幣金融合作，推動雙邊國際投資，并構建復合型融資渠道，為中國與歐亞經濟聯盟國家基礎設施項目提供資金保障;推進“一帶一盟”對接進程，發揮邊境貿易對雙邊貿易的正向影響，加快中國與歐亞經濟聯盟自由貿易區談判，提升區域經濟一體化水平。

〔關鍵詞〕歐亞經濟聯盟;貿易競爭性;貿易互補性;貿易潛力;隨機前沿引力模型

中圖分類號：F125??? 文獻標識碼：A??? 文章編號：1008-4096（2021）03-0056-10

一、問題的提出

歐亞經濟聯盟成立于2015年，成員國包括俄羅斯、哈薩克斯坦、白俄羅斯、吉爾吉斯斯坦和亞美尼亞，均是中國“一帶一路”倡議的重要合作伙伴。歐亞經濟聯盟一經成立就引起了廣泛關注，作為中國“一帶一路”倡議的重要合作伙伴和參與者，歐亞經濟聯盟國家與中國絲綢之路經濟帶建設如何合作與對接成為國內外學者關注的重點。

從歐亞經濟聯盟利益的角度，拉林等^[1]認為歐亞經濟聯盟與絲綢之路對接有利于“中國—歐洲走廊”俄羅斯段的現代化改造和集約經營，但也會削弱俄羅斯對中亞的影響。楊波和唐朱昌^[2]認為“一帶一盟”已經獲得了歐亞經濟聯盟國家政府與民眾的認可，貿易潛力將不斷持續釋放。

從互惠互利，合作共贏的角度，李新^[3]認為“一帶一盟”對接應從軟環境（制度層面）和硬環境（基礎設施）兩方面共同推進;柴瑜和王效云^[4]認為應該在制度層面上加強營商環境和產能合作方面的建設，保障“一帶一盟”的順利對接;伊萬措夫等^[5]肯定了“一帶一盟”對接對歐亞經濟聯盟國家經濟的促進作用，并認為應重視創造和諧、透明的制度與法律環境吸引中國直接投資，通過項目拉動聯盟國家與中國的互動，提升聯盟國家的整體經濟實力。

《中華人民共和國與歐亞經濟聯盟經貿合作協定》（以下簡稱《協定》）的生效對中國與歐亞經濟聯盟國家經貿合作提供了制度保證。《協定》強化了政策和規則的對接，重視提升地區貿易便利化水平，并且包含了知識產權、政府采購、電子商務等新議題。蔣菁和劉陽^[6]認為《協定》的生效將在交通運輸領域、工業領域、農業領域及數字經濟領域等方面推動中國與歐亞經濟聯盟國家的合作。

隨著對“一帶一盟”對接與貿易規模研究的深入，越來越多的研究嘗試通過計量模型對其進行分析。盛斌和廖明中^[7]、畢燕茹和師博^[8]、鄧羽佳和秦放鳴^[9]，張亞斌^[10]等使用引力模型及其拓展形式進行了研究。程中海和袁凱彬^[11]等使用GTAP模型對貿易情況進行模擬。魯曉東和趙奇偉^[12]、龔新蜀等^[13]、刁莉等^[14]使用隨機前沿引力模型對中國與絲綢之路沿線國家貿易狀況進行極大似然回歸。

對于貿易競爭性與互補性的衡量，學界通常使用計算指數的方法。現有常用的貿易競爭性和互補性指數大致可以分為三類：第一類是較為松散的方法，武敬云^[15]、李鋼等^[16]使用貿易結合度（TCD）指數，通過國家貿易流向進行計算比較，分析判斷國家間的貿易關系強弱。這種方法可以反映貿易國之間商品貿易關系的疏密程度，通常用于研究國家間的貿易關系。第二類方法從國家或產業層面計算貿易雙方間的比較優勢關系。魯曉東和趙奇偉^[12]、桑百川等^[17]計算了兩國間貿易商品的顯性比較優勢，如顯性比較優勢（RCA）指數，以及圍繞這一指數發展而來的綜合考慮進出口因素的RTA指數和產業內貿易IIT指數。這一類計算方法在跨期比較上存在不足，而且市場壟斷與政府管制也會對數據真實性產生干擾。第三類方法是對進出口商品結構進行比較，分析貿易國之間的貿易競爭性和互補性，被稱為綜合評價指標。龔新蜀等^[13]、刁莉等^[14]在Blázquez-Lidoy指標體系的基礎上，引入修正的專業化指數（CS）和一致性指數（CC），通過分析兩者的算術平均值得出貿易國之間的貿易競爭性與互補性。

通過對文獻的梳理可以看到，目前的研究基本圍繞中國與歐亞經濟聯盟對接、貿易效應等角度開展，但針對中國與歐亞經濟聯盟國家的貿易競爭性、互補性，以及貿易潛力的研究不多。貿易競爭性與互補性可以反映貿易伙伴國之間的貿易關系與貿易結構，對研究中國與歐亞經濟聯盟國家的貿易關系及未來經貿合作的趨勢和方向具有較為重要的意義。基于現有研究成果，首先，本文根據國際貿易標準分類SITC? Rev.4的商品分類，通過修正后的綜合型指標計算中國與歐亞經濟聯盟國家2009—2018年不同貿易商品貿易競爭性與互補性指數，分析中國與歐亞經濟聯盟國家貿易競爭性與互補性趨勢特征。其次，本文通過隨機前沿引力模型采用一步法估計雙邊貿易潛力、貿易非效率因素及其影響程度。最后，本文根據以上分析結果對中國與歐亞經濟聯盟貿易發展提出對策建議。

二、中國與歐亞經濟聯盟國家貿易競爭性與互補性分析

（一）貿易競爭性分析

貿易競爭性是對不同時期貿易雙方的出口結構進行比較。若兩國具有相似的出口結構，則極有可能在國際市場中出現激烈的競爭。本文用修正的專業化指數（CS）和一致性指數（CC）兩個指標取代以往研究所使用的一個指標，由于CS與CC具有很高的相關性，所以將兩者的算術平均數定義為CI，即中國與歐亞經濟聯盟國家貿易競爭性指數。CS、CC和CI的計算公式如下所示：? ? ?其中，表示在t時間段內i國商品n出口占據所有商品出口總量的比重;表示在t時間段內j國商品n出口占其所有商品出口總量的比重。通過公式可以對貿易雙方的出口結構進行比較。若CS=CC=1，則CI=1說明二者的出口結構完全相同。CI值越接近1，表明貿易雙方出口結構的一致性越強，貿易競爭性越強。

本文利用國際貿易標準分類SITC Rev.4兩位數的貿易數據進行整理，通過式（1）、式（2）和式（3）計算中國與歐亞經濟聯盟國家十大類商品^[①]2009—2018年的貿易競爭性趨勢^[②]，可以得出以下三個方面的結論：

第一，中國與歐亞經濟聯盟國家貿易競爭性與自然資源稟賦狀況聯系密切，歐亞經濟聯盟國家經濟發展程度較為類似。俄羅斯、哈薩克斯坦和白俄羅斯在SITC 3貿易中，與中國的貿易競爭激烈;亞美尼亞則相對較弱，這與出口國資源稟賦與產業結構具有極大的關系。歐亞經濟聯盟國家都以自然資源、初加工原材料出口為主，受自然稟賦的制約，歐亞經濟聯盟國家存在很強的類似性，例如：SITC 1、SITC 4、SITC 5、SITC 7和SITC 8這四大類貿易。這些特征導致歐亞經濟聯盟國家在經濟發展程度、工業發展階段以及工業結構布局都較為類似，從而也導致其在國際市場互為競爭的態勢。

第二，中國與歐亞經濟聯盟國家在SITC 0、SITC 2和SITC 6，這三大類商品的貿易競爭性差異較大。在SITC 0中，中國與哈薩克斯坦以及中國與白俄羅斯之間的貿易競爭性較小，而與亞美尼亞的貿易競爭性是歐亞經濟聯盟國家中最大的。在SITC 2中情況卻與此相反。中國與亞美尼亞的貿易競爭性是歐亞經濟聯盟國家中最小的，與白俄羅斯則是貿易競爭性最大的。在SITC 6，歐亞經濟聯盟國家大致分成兩組，第一組是俄羅斯、哈薩克斯坦與亞美尼亞，與中國的貿易競爭性較小;第二組是吉爾吉斯斯坦和白俄羅斯，與中國的貿易競爭性較高，但吉爾吉斯斯坦與中國的貿易競爭性近幾年發生了下降，基本與第一組國家的貿易競爭性一致。這為我國今后與歐亞經濟聯盟國家開展有針對性地經貿合作提供了思路。

第三，歐亞經濟聯盟國家十年來貿易發展差異較大。亞美尼亞貿易發展較為穩定，波動不大，忽略SITC 9波動之外，SITC 9貿易競爭性基本保持穩中小幅上升的趨勢。俄羅斯近年來貿易競爭性呈現較大的波動，尤其在SITC 3貿易方面。近十年來，俄羅斯將原油出口放在拉動國內經濟增長的重要位置，并在貿易競爭性方面取得了極大的進步。但是，在其他商品大類出口方面，貿易競爭性則波動較大，體現了俄羅斯經濟發展單純依賴原油出口、其他工業部分發展相對滯后的結構性問題。哈薩克斯坦、吉爾吉斯斯坦和白俄羅斯在多個大類商品的出口競爭指數呈現類似的波動，說明歐亞經濟聯盟國家資源稟賦、產業結構以及貿易政策等方面存在極大的相似性。

（二）貿易互補性分析

通過修正的專業化指數（CS）和一致性指數（CC）的準確測算，本文對中國的出口貿易結構與歐亞經濟聯盟國家的進口貿易互補性進行了計算，分別比較了同一大類商品中，中國與歐亞經濟聯盟國家貿易互補性趨勢。如果一國的進口結構與中國的出口結構相契合，表明二者的貿易互補性較高，存在極大的貿易潛力。為了確保結果的可靠性，將CS與CC二者的算術平均數CI定義為中國出口與歐亞經濟聯盟國家進口的貿易互補性指數。計算公式如下所示：其中，表示在t時間段內i國商品m出口占該國出口總量的比重;表示，在t時間段內j國商品m進口占該國進口總量的比重。若CS=CC=1，則表示在t時間段內，i國m商品的出口結構與j國m商品的進口結構完全吻合。若CI=1，CI值越接近1，則標識i國和j國的貿易互補性越高，貿易潛力越大，未來貿易合作的可能性越大。

中國與歐亞經濟聯盟國家在SITC Rev.4十大類商品中均有貿易合作，尤其在中國提出絲綢之路經濟帶建設倡議，以及中國與歐亞經濟聯盟國家開展了一系列經貿談判以來，各類商品的貿易進出口額均呈現持續上升的態勢。本文通對中國與歐亞經濟聯盟國家各大類商品的貿易互補性計算的結果進行分析發現：

第一，中國與歐亞經濟聯盟國家在SITC 1和SITC 3兩大類商品上貿易互補性最強，貿易互補性指數趨近于1。這說明，一方面，歐亞經濟聯盟國家都在通過自身的自然資源優勢，努力推進對外出口;另一方面，反映出歐亞經濟聯盟國家居民在生活水平方面的提升。而且SITC 0類商品的貿易互補指數在2009—2018年間發生了較大漲幅，也印證了歐亞經濟聯盟國家居民生活水平的改善和支付能力的提升。

第二，SITC 6和SITC 8兩大類商品的貿易互補性指數在0.8左右，表明中國與歐亞經濟聯盟國家在工業品方面存在貿易合作潛力。SITC 2類商品在2009—2018年貿易互補指數呈現波動上升態勢，說明歐亞經濟聯盟國家近年來不斷加深與中國在全球價值鏈上的合作。歐亞經濟聯盟國家普遍處于工業化發展初期階段，較多工業制成品需求仍然依賴進口。尤其是隨著中國從制造大國向制造強國轉變，在不斷提升全球價值鏈地位的過程中，不斷帶動中亞、西亞等絲綢之路沿線國家的經貿發展，加強與這些國家的原材料、制成品的生產分工與貿易合作。

第三，在SITC 5和SITC 7兩大類商品上，中國與歐亞經濟聯盟國家的貿易互補指數一直不高且沒有明顯起色。SITC 4類商品的貿易互補性指數還呈現了下降的趨勢。這三類商品的互補性變化，既反映了歐亞經濟聯盟國家在重工業制造領域的優勢，也反映了中國產業結構升級之后出口商品結構的變化。

綜上，中國與歐亞經濟聯盟國家今后的貿易發展應順應中國供給側結構性改革與產業結構升級的發展方向，結合歐亞經濟聯盟國家資源稟賦特征與產業結構發展階段特點，形成比較優勢分工，形成可持續的貿易合作。同時，消費品出口也是中國與歐亞經濟聯盟國家擁有巨大貿易潛力的領域，隨著歐亞經濟聯盟國家居民生活水平的提高，中國日用消費品、食品及其他工業制成品將會有很大的市場空間。

三、理論模型的引入與設定

通過對中國與歐亞經濟聯盟國家貿易競爭性和互補性的分析，可以確立雙方貿易合作的重點領域。為進一步提升貿易水平達到最優貿易規模，本文將進一步研究雙方具體的貿易潛力，測度貿易效率水平，并深入分析其影響因素。

在現有研究中，貿易潛力通常用一國出口貿易規模的模型擬合值進行表示，但是受到進出口過程中貿易阻力的影響，實際出口額與模型擬合值之間必然是不等的，兩者的比值反映了該國貿易效率狀況。對于實證模型的選擇，現有研究大多借助引力模型或者拓展引力模型對國家間貿易規模進行估計，并取得了較好的研究成果，但是傳統引力模型假定無貿易摩擦或者用冰山成本代替整體貿易阻力，僅將一部分便于測量的因素納入模型當中，其他阻力因素則歸入隨機擾動項中，這種方式導致擬合結果是各種貿易決定因素的平均效應，而非最優結果^[18]。因此，近年來，相關學者嘗試將隨機前沿分析方法引入引力模型當中，將貿易過程中無法觀測的或者難以量化的貿易阻力因素納入模型的非效率項中。貿易潛力不再是雙邊貿易的平均值，而是貿易雙方能夠獲得的最大貿易值，即當不存在貿易阻力時的理想貿易值，并與實際貿易額進行比較得出貿易效率水平。

（一）隨機前沿引力模型與貿易非效率模型

隨機前沿分析方法最早是由Meeusen和Broeck^[19]、Aigner等^[20]提出，用于生產函數中技術效率的分析。隨機前沿引力模型是一個具有復合干擾項的回歸模型，將傳統的隨機干擾項ε分解為相互獨立的υ和μ兩部分。υ是常規意義上的隨機誤差項用于反映衡量偏誤和統計偏差;μ是另一個具有單邊分布特征的非負干擾項，用于描述非效率因素的影響，將所有不可觀測的非效率因素包括在內，對這一非負干擾項的估算可以得出效率狀況。

在本文的分析中，將隨機前沿分析方法引入傳統引力模型中，構建隨機前沿引力模型，其優勢在于估算貿易雙方最優貿易規模的過程中，在其他因素給定的情況下，通過增加一個干擾項來吸收不可觀測的隨機因素，即各種貿易阻力因素，使得模型估計更加準確。將實際貿易規模對比計算出的最優貿易規模（即貿易潛力）衡量貿易雙方的貿易效率情況，進而分析影響貿易非效率的因素。

一般形式的隨機前沿引力模型可表示為：

（7）

對式（7）兩邊取對數可得：

（8）

其中，表示貿易雙方的進出口總額，即貿易規模;表示模型中影響貿易雙方貿易規模的核心解釋變量，包括經濟規模、地理距離、是否接壤等;表示待估參數;表示隨機擾動項，且;表示貿易非效率項，如果不隨時間變化，即為時不變模型（TI），且，但是若研究的時間維度較長，隨時間變化，則稱為時變模型（TVD）可表示為：

（9）

其中，t表示年份，T表示期數，服從截斷型半正態分布。表示待估參數，表示隨時間遞減;表示隨時間遞增;意味著時變模型退化為時不變模型。

在隨機前沿引力模型中，表示貿易雙方進出口總額的最大值，代表一國對另一國的貿易潛力，公式可表示為：

（10）

將式（7）與式（10）結合可以得到貿易效率的表達式：

（11）

從式（11）可以看出，貿易效率為實際貿易規模與最優貿易規模（貿易潛力）的比值，也是貿易非效率項的指數函數。本文通過這一指標來觀察現有貿易活動的表現、貿易政策的效果與貿易發展潛力。當=1時，貿易達到最優水平，貿易非效率=0，貿易雙方之間不存在貿易阻力，這時貿易潛力就是實際貿易量。當時，，說明貿易非效率存在，并阻礙了雙邊貿易的發展，實際貿易量小于貿易潛力。

當貿易非效率項不為零的情況下，需要進一步分析阻礙雙邊貿易發展的具體非效率因素，在隨機前沿引力模型的基礎上構建貿易非效率模型。考慮到兩步法在回歸中可能存在的偏誤，本文選用Battese和Coelli^[21]提出的一步法進行估計，將貿易非效率項的影響因素在隨機前沿引力模型中同時進行回歸。本文將隨機前沿引力模型中的非效率項定義為：

（12）

其中，表示貿易非效率的影響因素;表示貿易非效率影響因素的待估參數;表示隨機干擾項。根據一步法，將式（12）帶入式（8）中得到：

（13）

用隨機前沿方法對式（13）進行回歸，可以得到貿易非效率項估計值，并可以進一步測度與其他影響因素之間的關系。

在國際貿易中，貿易量作為被解釋變量衡量出口國的生產情況，解釋變量為能夠對貿易規模產生影響的相關因素。如果將解釋變量看作生產過程中的投入要素，那么從本質上說，這與生產函數非常類似。本文通過隨機前沿分析得出生產函數的技術效率的過程也可以引入到國際貿易的引力模型中計算兩國之間的貿易效率狀況，從而得出兩國的貿易潛力，通過分析非效率項來判斷影響兩國間貿易量的因素。

（二）隨機前沿引力模型的設定

根據Armstrong^[18]的變量分類方法，在構建隨機前沿引力模型時把短期內不隨時間變化的因素納入核心變量，例如經濟規模、地理距離、是否接壤等。將隨時間變化的因素納入貿易非效率項中，例如基礎設施、貿易自由度、金融自由度等，用來衡量貿易阻力水平。因此，本文的隨機前沿引力模型可表示為：

（14）

其中，被解釋變量表示中國與歐亞經濟聯盟國家的貿易總量;和表示中國與歐亞聯盟國家的人均國民收入，通過這一變量反映一國經濟發展程度與需求水平，預期與正相關。表示歐亞經濟聯盟國家人口數量，代表該國國內市場規模，預期與正相關;表示中國與該國間的距離，預期與負相關;表示中國與該國是否接壤，預期與正相關。

關于影響貿易潛力的貿易非效率因素，本文遴選了6個變量，包括：基礎設施建設（INF）、政府效率（GOV）、貿易自由度（TAD）、金融自由度（FIN）、貨幣自由度（MON）以及是否為上海合作組織成員國或觀察國與對話伙伴（SCO）。在時變隨機前沿引力模型的構建基礎上，本文采用“一步法”建立中國與歐亞經濟聯盟國家貿易非效率模型，可表示為：

（15）

（16）

考慮到實證分析中樣本數量對回歸結果的影響，本文根據中國與歐亞經濟聯盟國家的特點，將樣本數量進行了擴充。首先，歐亞經濟聯盟國家都是中國絲綢之路經濟帶沿線國家，因而本文的分析樣本將絲綢之路經濟帶沿線國家納入其中。按照胡鞍鋼等^[22]對絲綢之路經濟帶內涵的解讀，絲綢之路經濟帶共涵蓋亞歐大陸24個國家^[③]。其次，將與中國與歐亞經濟聯盟具有共同邊界的國家納入樣本當中，中國與歐亞經濟聯盟國家的貿易活動必然會受到周邊國家經濟發展與貿易政策的影響。考慮到數據的可得性、連續性以及研究結果的可信度、穩定性等情況，本文選取絲綢之路經濟帶國家及與具有共同邊界的22個國家2006—2017年的數據作為樣本，包括中國、俄羅斯、白俄羅斯、哈薩克斯坦、亞美尼亞、吉爾吉斯斯坦、拉脫維亞、阿塞拜疆、塔吉克斯坦、格魯吉亞、烏克蘭、烏茲別克斯坦、阿爾及利亞、埃及、法國、德國、英國、意大利、印度、巴基斯坦、土耳其、伊朗，有效樣本為252個。樣本數據中，EXP數據來源于UN Comtrade數據庫，以2010年不變價格計算，已剔除通貨膨脹影響;PGDP和POP數據來自于世界銀行發布的世界發展指標（WDI），其中PGDP按照2010年不變價格計算;距離變量DIST和邊界虛擬變量數據來自于CEPP II數據庫。SCO數據來自于上海合作組織官網;INF數據來自于世界經濟論壇公布的歷年《全球競爭力報告》（The Global Competitiveness Report）;GOV數據來自于世界銀行公布的世界治理指標（Worldwide Government Indicators）;三個自由度指標TAD、FIN、MON來自于美國傳統基金會（Heritage Foundation）公布的經濟自由度指數（Index of Economic Freedom）。

四、實證分析

（一）隨機前沿引力模型實證結果

本文對樣本數據使用時變隨機前沿方法對模型（14）進行估計。為保證結果的穩健性，表1列示了混合最小二乘法OLS、個體固定效應FE、個體隨機效應RE、隨機前沿固定效應SFA（REG）、時變隨機前沿SFA（TVD）和時不變隨機前沿SFA（IT）五種不同估計方法的回歸結果。從表1可以看出，各變量的參數估計符號基本一致，說明估計結果具有較強的穩定性。回歸結果中，隨機前沿估計方法所得的參數顯著性明顯優于前三種估計方法，說明隨機前沿極大似然分析方法比最小二乘法更適用于該模型的估計。在時變隨機前沿估計結果中，在5%的水平上顯著為正，說明非效率項對因變量的影響會隨時間變化，因而時變模型的估計更加合理。

對SFA（TVD）的回歸結果的分析可以發現，各變量系數的符號均與預期相同，且在1%水平上顯著。PGDP_it與PGDP_jt為人均GDP，體現一國居民的購買力水平。人均GDP的增長會導致該國居民消費需求的增加，進而可能推動該國進口的增加。回歸結果中，人均GDP系數為正，證明人均GDP對雙邊貿易起到的促進作用。而且PGDP_jt的系數遠大于PGDP_it的系數，說明歐亞經濟聯盟國家及絲綢之路經濟帶相關國家經濟的發展對與中國的雙邊貿易規模的拉動作用要大于中國。POP_jt為一國人口數量，代表該國國內的市場容量。系數為正，說明人口數量增加對雙邊貿易規模增加具有積極影響，中國與歐亞經濟聯盟國家的雙邊貿易存在較好的開拓空間。DIST_ij代表兩國之間的距離，系數為負，距離對貿易呈現阻礙作用。長途運輸不僅會增加貨物的運輸成本，同時對貨物的包裝、保險、市場價值等各方面都會帶來負面影響，從而影響雙邊貿易的增長。回歸結果僅在5%水平上顯著，可能是因為隨著運輸質量的提升，尤其是隨著絲綢之路經濟帶建設的推進，中歐班列、大陸橋運輸的不斷完善，遠途陸路運輸對絲綢之路沿線國家間貿易的負面影響不斷改善。BORDER_ij代表貿易國家間是否接壤，參數符號為正，意味著接壤國家間的貿易發展要快于不接壤國家。近年來，中國與俄羅斯、哈薩克斯坦等接壤國家間不斷推動邊境貿易的發展。以中俄邊境貿易為例，“中俄蒙經濟走廊”快速發展，黑龍江與俄羅斯的經貿合作發展迅速，國家級口岸25個。綏芬河口岸2017年貨物吞吐量已經達到1 137萬噸，成為“千萬級口岸”。表示在隨機干擾中非效率項影響的占比，時變和時不變模型中，占比分比為9.630和9.748，都在5%水平上顯著，說明非效率項對雙邊貿易存在極大的影響，對非效率項解釋變量的分析是非常必要的。

（二）貿易潛力分析

通過對模型（13）的估計，本文得到中國與歐亞經濟聯盟國家的最優貿易規模，即貿易潛力水平。再通過模型（11），可以計算得出雙邊貿易效率TE。當時，貿易效率越高，則貿易潛力越小，反之，則貿易潛力越大。表2是2006—2017年中國與歐亞經濟聯盟國家貿易效率值。

根據表2可以繪制出2006—2017中國與歐亞經濟聯盟國家年貿易效率趨勢圖，如圖1所示。貿易潛力與貿易效率呈負相關關系。兩國貿易效率越大，貿易潛力越小;反之則越大。從圖1中可以看出，歐亞經濟聯盟國家與中國的貿易效率都呈上升狀態，但是整體發展較為緩慢。其中，中國與俄羅斯的貿易效率最小，其次是哈薩克斯坦，也說明中國與這兩國的貿易潛力最大。俄羅斯是歐亞經濟聯盟的主導國，也是歐亞經濟聯盟國家中國內市場最大、發展最為迅速的一個國家。雖然目前中國與俄羅斯的貿易商品主要為礦產資源類商品與資源類商品為主，但制成品方面具有很高的貿易互補性，加之俄羅斯巨大的國內需求，未來中國與俄羅斯在制成品貿易方面將有很大的提升空間。哈薩克斯坦的情況與之類似。而歐亞經濟聯盟中白俄羅斯、亞美尼亞、吉爾吉斯斯坦與中國的貿易效率較高，貿易潛力也相對較小。貿易互補性計算中，本文發現中國與亞美尼亞是歐亞經濟聯盟國家中貿易潛力最小的，其次是吉爾吉斯斯坦。貿易互補性與貿易潛力呈正比關系。較低的貿易互補性必然意味著雙邊貿易潛力有限。這與歐亞經濟聯盟國家的自然資源稟賦、基礎設施建設以及是否具有共同邊界有密切的影響。因此，本文將對非效率項中的變量對雙邊貿易的影響進行進一步分析。

（三）非效率項回歸結果及結論

為確保模型的穩定及保證回歸結果的穩健性，本文采用一步法對式（16）進行估計，結果如表3所示。回歸結果1是對式（16）進行估計的結果，包含了模型中所有的解釋變量。回歸結果2是剔除了非效率解釋變量后的模型回歸結果。回歸結果3是剔除了非效率解釋變量后的模型回歸結果。回歸結果4是同時剔除了非效率解釋變量和后的模型回歸結果。

由表3可知，各項回歸結果呈現出較強的一致性。在回歸結果1中，和在非效率項中政府效率和金融自由度對貿易規模的阻礙并不明顯。因此，在后續的回歸中將這兩個變量分別刪除或一并刪除進行回歸，得到回歸結果2、回歸結果3和回歸結果4。對回歸結果進行比較之后，本文發現回歸結果4的顯著性相對最好，因而本文以回歸結果4，即將式（16）刪除非效率解釋變量和后的模型回歸結果為最終結果進行分析。

傳統引力模型部分的解釋變量所反映的結果與表1近似，顯著的原因也相同。與之前不同之處在于，傳統引力模型中的解釋變量DIST_ij和BORDER_ij變得不顯著。其原因可能是，針對本文的樣本而言距離和是否接壤對雙邊貿易的阻礙作用已經落后于非效率項中基礎設施、貿易自由度、金融自由度等變量所產生的影響。這也從側面說明隨機前沿分析方法對分析雙邊貿易間阻礙因素具有很好的表現。對非效率項的回歸結果，通過比較顯著性程度，本文刪去政府效率GOV_jt和金融自由度FIN_jt。首先，非效率項解釋變量的貿易自由度（TAD_jt）在1%水平上顯著，說明中國要擴大與歐亞經濟聯盟國家，乃至絲綢之路沿線國家的經貿合作，就需要重視加強國家間關稅水平、非關稅壁壘、海關通關便利化等方面的協調與合作。中國與歐亞經濟聯盟國家加強區域貿易一體化將會有效地提升雙邊貿易規模。其次，非效率解釋變量的貨幣自由度（MON_jt）反映了東道國對資本流動和外投資的限制程度，自由度越高越有利于貿易國家間資本流動以及相關的貿易流動。貨幣自由度（MON_jt）的回歸結果在5%水平上顯著，說明通過歐亞經濟聯盟國家開放國內投資市場，加強與中國企業的國際合作，有利于擴大與中國的進出口發展。最后，是否為上海合作組織成員國或觀察國與對話伙伴（SCO_ij）以及基礎設施建設（INF_jt）在10%水平在顯著。是否為上海合作組織成員國或觀察國與對話伙伴（SCO_ij）用于衡量區域經濟一體化對促進中國與歐亞經濟聯盟國家經貿發展的影響。推動以歐亞經濟聯盟為代表的歐亞區域一體化進程，加強歐亞經濟聯盟與上海合作組織之間合作，符合中國以及歐亞經濟聯盟國家自身發展需要，回歸結果吻合了已有研究^[23]。基礎設施建設（INF_jt）反映了運輸基礎設施、通訊與互聯網設施水平等對國家貿易發展的影響。說明中國正在通過推進絲綢之路經濟帶建設以及亞洲基礎設施投資銀行相關項目改善和加強與歐亞各國的交通、通訊設施水平，擴大與歐亞經濟聯盟國家以及歐亞大陸國家間的經貿往來。

五、中國與歐亞經濟聯盟國家經貿未來發展建議

根據本文的研究結果可以發現，中國與歐亞經濟聯盟國家對接合作已經由項目拉動進入制度引領層面，中國與歐亞經濟聯盟國家間貿易互補性大于競爭性，貿易效率不高，但存在較大的貿易潛力空間。為擴大中國與歐亞經濟聯盟國家貿易規模，提升雙邊貿易便利化水平，帶動中國與歐亞經濟聯盟國家區域經濟貿易發展，本文認為應從以下五個方面入手：

（一）突出產業結構差異，發揮貿易互補優勢

中國與歐亞經濟聯盟國家間貿易互補性大于競爭性，尤其在農商品、礦產燃料、機械及運輸設備以及雜項制品方面存在相互的比較優勢。隨著“一帶一盟”的制度性對接與經貿發展，中國與歐亞經濟聯盟國家不僅要進一步利用各自的資源稟賦差異擴大相關領域的貿易規模，并且應進一步從產業間分工向產業內分工深化貿易商品結構，加深互相間的產業合作深度，實現雙邊及多邊間產業結構遞進式布局。

（二）協調海關制度與程序對接，提高出口商品通關效率

貿易自由度水平對中國與歐亞經濟聯盟國家雙邊貿易具有顯著影響。對照現實情況，中國在與歐亞經濟聯盟國家貿易的過程中通關手續復雜，通關效率低。《協定》的生效對中國與歐亞經濟聯盟國家經貿合作提供了制度保證，但是，協定各方仍需就海關、質檢、技術標準等領域達成具體的、可操作的程序與規范，推進進口商品海關單一窗口，簡化通關單證填寫數量與填寫標準。加強各國海關與商檢機構進出口商品信息共享，加快貿易商品流轉效率，提升本地區貿易便利化水平，提高貿易透明度和可預期性。

（三）推動貨幣金融合作，擴大跨國資本流動規模

金融自由度對中國與歐亞經濟聯盟國家貿易發展存在正相關性。作為俄羅斯最大的貿易伙伴、哈薩克斯坦第二大貿易伙伴、白俄羅斯第二大進口來源國，中國在“一帶一盟”的對接中應承擔起金融公共商品的供給者的角色。加強中國與歐亞經濟聯盟國家貨幣金融政策信息共享平臺，構建清算支付系統，完善信用擔保體系和金融風險防控機制。更好地利用上海合作組織、亞洲基礎設施投資銀行等平臺的資金，推動國家間金融機構的合作，為中國與歐亞聯盟國家提供多樣化的融資渠道。

（四）開拓復合型融資渠道，確保基礎設施建設執行力度

近年來，中國與歐亞經濟聯盟國家之在基礎設施建設合作方面取得很大的成就，但是同時也存在一些共性問題，需要各方在項目融資與項目執行等方面加強協作。首先，開拓復合型融資渠道，確保中國與歐亞經濟聯盟國家基礎設施項目建設資金充足。考慮到基礎設施投資存在資金需求量大、實施周期長、收益不穩定等特征，需要為參與投資的各方資本設計一套完善的收益風險捆綁機制，從而平衡可能存在的巨大風險。其次，構建項目各方執行監管聯動機制，及時有效解決建設過程中出現的問題，保證項目建造進度。中國與歐亞經濟聯盟國家合作建設的鐵路、公路等項目通常存在規模大、工期長、建設難度大、利益方眾多的問題。《協定》的生效將中國與歐亞經濟聯盟對接由項目引導轉向制度推動，但是仍需針對基礎設施建設的特點制定多方聯動約束機制，通過互相制約互相監督的方式確保有效地約束各方在合作過程中履行責任和義務，以及出現問題之后的責任確定與問題的解決。

（五）提升邊境經濟合作質量，推動區域經濟一體化

與貿易國家是否接壤和是否為上海合作組織成員國或觀察國與對話伙伴對中國與歐亞經濟聯盟國家的雙邊貿易的影響是正相關且顯著的。因此，應進一步完善邊境貿易市場體系，借助中國與歐亞經濟聯盟國家資源稟賦的互補性特點，擴大生產要素市場規模，進而推動邊境經濟合作區勞動力市場、信息市場、技術市場以及金融服務市場等的發展與有機組合，實現邊境經濟合作區的高質量發展。明確規范邊境經濟合作區貿易規則，確保雙邊貿易順暢進行。且屬于同一國際組織可以有效地保障雙邊規則的統一。因此，以現有的中國邊境經濟合作區作為載體，嘗試為中國與歐亞經濟聯盟國家提供實踐貿易規則的環境，加快推動中國與歐亞經濟聯盟國家自貿區談判，建立自由貿易試驗區，對提升中國與歐亞經濟聯盟國家雙邊貿易規模與質量、推動“一帶一盟”對接具有積極的現實意義。

參考文獻：

[1]? 拉林A.T.，馬特維耶夫B.A.，高曉慧.俄羅斯如何看待歐亞經濟聯盟與“絲綢之路經濟帶”對接[J].歐亞經濟，2016，（2）：18-26，125，127.

[2]? 楊波，唐朱昌.共建“絲綢之路經濟帶”：歐亞經濟聯盟國家學界的認知綜述[J].歐亞經濟，2019，（3）：102-124，126，128.

[3]? 李新.絲綢之路經濟帶對接歐亞經濟聯盟：共建歐亞共同經濟空間[J].東北亞論壇，2016，（4）：60-71，127-128.

[4]? 柴瑜，王效云.“絲綢之路經濟帶”與歐亞經濟聯盟的對接——基礎、挑戰與環境塑造[J].歐亞經濟，2018，（5）：1-17，127.

[5]? 伊萬措夫A.B.，許金秋，張譽馨.歐亞經濟聯盟與絲綢之路經濟帶：中國國家利益與風險[J].俄羅斯學刊，2019，（2）：89-103.

[6]? 蔣菁，劉陽.《中華人民共和國與歐亞經濟聯盟經貿合作協定》評析[J].俄羅斯學刊，2019，（6）：27-39.

[7]? 盛斌，廖明中.中國的貿易流量與出口潛力：引力模型的研究[J].世界經濟，2004，（2）：3-12.

[8]? 畢燕茹，師博.中國與中亞五國貿易潛力測算及分析——貿易互補性指數與引力模型研究[J].亞太經濟，2010，（3）：47-51.

[9]? 鄧羽佳，秦放鳴.歐亞區域經濟一體化背景下中國出口貿易效應及潛力研究[J].世界經濟研究，2015，（12）：55-65，125.

[10]? 張亞斌.“一帶一路”投資便利化與中國對外直接投資選擇——基于跨國面板數據及投資引力模型的實證研究[J].國際貿易問題，2016，（9）：165-176.

[11]? 程中海，袁凱彬.中國-歐亞經濟聯盟FTA的經貿效應模擬分析——基于GTAP模型及偏效應分解[J].世界經濟研究，2017，（1）：96-108，137.

[12]? 魯曉東，趙奇偉.中國的出口潛力及其影響因素——基于隨機前沿引力模型的估計[J].數量經濟技術經濟研究，2010，（10）：21-35.

[13]? 龔新蜀，喬姍姍，胡志高.絲綢之路經濟帶：貿易競爭性、互補性和貿易潛力——基于隨機前沿引力模型[J].經濟問題探索，2016，（10）：145-154.

[14]? 刁莉，羅培，胡娟.絲綢之路經濟帶貿易潛力及影響因素研究[J].統計研究，2017，（11）：56-68.

[15]? 武敬云.中美雙邊貿易質量研究——基于2001—2010年細分產品貿易數據的實證分析[J].國際經貿探索，2012，（9）：4-14.

[16]? 李鋼，劉華芹，李俊.步入平穩增長階段——中俄貿易發展規模的前景預測[J].國際貿易，2004，（4）：9-14.

[17]? 桑百川，楊立卓，邵瑩雪.新興市場國家服務貿易競爭力的國際比較[J].亞太經濟，2014，（3）：82-86.

[18]? Armstrong，S.Measuring Trade and Trade Potential：A Survey[R].Asia Pacific Economic Paper，No.2007，368.

[19]? Meeusen，W.，Broeck，V.J.Efficiency Estimation From Cobb-Douglas Production Functions With Composed???? Error[J].International Economic Review，1977，18（2）：435-444.

[20]? Aigner，D.，Lovell，C.，Schmidt，P.Formulation and Estimation of Stochastic Frontier Function Models[J].Journal? of Econometrics，1977，6（1）：21-37.

[21]? Battese，G.E.，Coelli，T.J.Frontier Production Functions，Technical Efficiency and Penel Data：With Application?? to Paddy Farmers in India[J].Journal of Productivity Analysis，1992，3（1-2）：153-169.

[22]? 胡鞍鋼，馬偉，鄢一龍.“絲綢之路經濟帶”：戰略內涵、定位和實現路徑[J].新疆師范大學學報（哲學社會科學版），2014，（2）：1-11.

[23]? 刁秀華.上海合作組織與歐亞經濟聯盟對接合作研究[J].財經問題研究，2019，（12）：112-119.

（責任編輯：李明齊）

*收稿日期：2021-01-15

*基金項目：國家社會科學基金重大項目“建設面向東北亞開放合作高地與推進新時代東北振興研究”（20&ZD098）;國家社會科學基金重大項目“未來3—5年共建‘一帶一路面臨的機遇、風險和挑戰研究”（19VDL002）

*作者簡介：王冰心（1981-），女，山東煙臺人，講師，博士研究生，主要從事國際經濟和貿易便利化研究。E-mail：wangbingxin1120@126.com米軍（1972-），男，內蒙古包頭人，特聘教授，博士生導師，主要從事世界經濟研究。E-mail：309729556@qq.com

^[①]國際貿易標準分類SITC Rev.4十大商品分類：SITC 0—食品及主要供食用的活動物;SITC 1—飲料及煙類;SITC 2—燃料以外的非食用粗原料;SITC 3—礦物燃料、潤滑油及有關原料;SITC 4—動植物油脂及油脂;SITC 5—未列明的化學及有關商品;SITC 6—主要按材料分類的制成品;SITC 7—機械和運輸設備;SITC 8—雜項制成品;SITC 9—其他。

^[②]由于篇幅所限，本文沒有列出中國與歐亞經濟聯盟國家各大商品的貿易競爭性與互補性趨勢圖，作者留存備索。

^[③]絲綢之路經濟帶沿線國家包括中亞5國（哈薩克斯坦、吉爾吉斯斯坦、塔吉克斯坦、吉爾吉斯斯坦、烏茲別克斯坦、土庫曼斯坦）、南亞3國（阿富汗、印度、巴基斯坦）、西亞7國（伊朗、阿塞拜疆、亞美尼亞、格魯吉亞、土耳其、沙特阿拉伯、伊拉克）、歐洲6國（俄羅斯、烏克蘭、德國、法國、英國、意大利）和北非3國（埃及、利比亞、阿爾及利亞）。