“一帶一路”背景下印尼貿易便利化對中印貿易流量的影響研究

李 穎，陳迪琳

（1.安徽大學 經濟學院，安徽 合肥 230601；2.倫敦大學 城市學院，英國 倫敦 WC1B3DG）

一、引言

2013年，國家主席習近平提出了“一帶一路”倡議。在“一帶一路”沿線國家中，東盟國家是中國的友好鄰邦和重要的貿易伙伴。中國與東盟國家的經貿聯系較為密切。印尼是東盟第一大國，也是唯一的G20成員，在東盟內部的政治與經濟地位較為重要。印尼與中國互為重要近鄰和合作伙伴，擁有廣泛的共同利益。印度尼西亞作為“一帶一路”沿線重要的戰略國家，近年來貿易便利化水平不斷提升，但當前印尼整體的貿易便利化程度仍然處于較低水平，具有較大提升空間。近年來，印尼積極參與區域貿易合作，出臺各種優惠政策，不斷提升本國的貿易便利化水平。目前，提升印尼貿易便利化水平已經成為進一步推動中印雙邊貿易深入發展的重要因素。基于此，本文從印尼貿易便利化水平入手，研究其對中印貿易流量的影響，這對于擴大中印貿易規模，推動中印經貿合作具有重要的現實意義。

二、“一帶一路”下印尼貿易便利化水平測算

(一)貿易便利化指標評價體系構建

目前，關于貿易便利化尚無統一定義，大部分學者認為，貿易便利化(TWTFI)主要是通過簡化和理順貿易程序和手續、規范和協調各國的法律規則或規定，以提升貿易效率，進而促進貨物、服務的自由流動。

近年來，信息革命深入發展，貿易交易方式發生了巨變，影響貿易便利化的因素也隨之而變化，關于貿易便利化的內涵解釋日益豐富，這使得貿易便利化水平的測算更加困難。本文借鑒前人的研究成果，選取口岸效率、海關環境、制度環境、金融環境和電子商務五個指標作為一級指標，一級指標下19個二級指標，19個二級指標數據均來自《全球競爭力報告》(GCR)和透明國際(TI)發布的數據，分值區域為1-7或0-10，得分越高則貿易便利化水平越高，在整理數據時，存在部分數據的缺失，此時一般做法是沿用此前一年的數值。具體指標見表1。

表1 貿易便利化測評指標體系的構成

(二)東盟國家貿易便利化水平測算

為了更清晰地分析印尼貿易便利化的水平，本文在對印尼進行測算的基礎上，還增加了對其他東盟國家貿易便利化水平的測算(由于老撾和緬甸的數據缺乏，因而予以剔除)，通過對比東盟各國的貿易便利化的得分，來了解印尼的貿易便利化在東盟國家中所處的水平。因此，本文最終引入包括印尼在內的東盟八個國家作為樣本國家進行貿易便利化測算與對比。

由于貿易便利化指標的測評標準和取值區間存在差異，為消除量綱差異，需進行原始數據的標準化，具體方法如下：首先將每個原始數據值除以原始數據的最大值，得到二級指標的標準化值，使每個二級指標的標準化值均在[0，1]區間范圍內。然后，通過二級指標簡單平均數的測算，得到五個一級指標對應的標準化值。本文借鑒現有文獻成果，將五個一級指標的算術平均值作為測評指標，以此測算東盟國家的貿易便利化水平。東盟國家的貿易便利化水平測算結果如表3所示。

基于大多數學者對貿易便利化水平的劃分標準，將貿易便利化水平分為4個層級：貿易便利化水平大于0.8，為非常便利；貿易便利化水平在0.7-0.8之間，為比較便利；貿易便利化水平在0.6-0.7之間，為一般便利；貿易便利化水平小于0.6，為不便利。從測算結果看，2010-2019年，東盟國家之間貿易便利化水平差距較大。東盟國家中，新加坡和馬來西亞的貿易便利化水平最高，年均值分別為0.929和0.838，處于非常便利的水平；其次為泰國，年均值為0.708，為比較便利水平；其余國家(包括印尼)貿易便利化水平位于0.6-0.7分之間，為一般便利水平，尚存在較大的提升空間。

表2 東盟國家貿易便利化指數(2010-2019)

三、印尼貿易便利化對中印貿易流量影響的實證研究

(一)貿易引力模型的設定

在進行貿易便利化的實證研究過程中，學者們普遍使用的分析方法是引力模型。鑒于引力模型在雙邊貿易流量決定因素實證研究中的應用日益廣泛，理論基礎也越來越完善，本文的分析采用引力模型法。

本文針對印尼貿易便利化對中印貿易流量影響的探討，在經典引力模型的基礎上進行合理延伸。除了考慮中國和印尼的GDP，兩國首都間的距離等因素外，還引入印尼的人均收入、印尼的貿易便利化水平,以及印尼的對外開放度等變量，將模型設定為：

其中，各變量的含義、理論說明、預期符號及數據來源見表3。中國與其他金磚國家貿易總額數據來源于2010-2019年的國家統計局數據。

表3 各變量含義、理論說明、預期符號及數據來源

(二)實證分析

1.整體效應分析

本文運用軟件Stata15對上述模型進行回歸分析，首先對原始序列進行回歸。檢驗各變量是否存在多重共線性。結果顯示：大部分變量均不存在多重共線性,個別變量存在多重共線性，但其程度很小,對檢驗結果影響不大。由于本文模型選取的變量包括了固定的距離變量，因此本模型不能使用固定效應模型，而應選擇隨機效應模型進行分析。為避免變量間可能存在的序列相關,因此運用可行的廣義最小二乘法(FGLS)進行回歸。回歸結果如下：

該 模 型 的Wald值 為：Wald chi2(6)=1821.93，Prob＞chi2=0.0000＜0.01，模型的擬合度較好。

從表4中可以看到,模型的回歸結果與理論預期基本相符。從各個變量的回歸系數來看，中國和印尼的國內生產總值、印尼的人均收入、印尼的貿易便利化水平及印尼的對外開放度的回歸系數均為正，但各系數的顯著性不同。其中印尼的貿易便利化水平對中國和印尼之間的貿易流量的影響顯著為正，是促進雙邊貿易的重要動力，該指標的回歸系數達2.085，即印尼的貿易便利化水平每提高1%，則中國和印尼的貿易量約增加2.085%。印尼GDP的回歸系數顯著為正，系數為0.991，也就是說,印尼GDP總量每增加1%，雙方的貿易流量將分別增加0.991%。這說明隨著印尼GDP的增長，會創造更多的中國和印尼之間的貿易量，對雙邊貿易的具有促進作用。中國和印尼的雙邊貿易流量對中國GDP、印尼的人均收入、印尼的對外開放度的彈性系數均為正，但并不顯著，且系數較小，分別為0.294、0.376、0.149，說明這三個變量對雙邊貿易有促進作用，但影響力度不大。另外，距離因素對中國和印尼的雙邊貿易起到了抑制作用，兩國首都間的距離每增加1%，則中國和印尼之間的貿易量會減少2.394%。雙邊距離較遠則運輸成本就高，雙邊的貿易往來因此減少，因此降低運輸成本將有效促進中國和印尼國家之間經貿往來。

表4 數據分析回歸結果

2.分指標回歸結果

為了更加清楚地認識貿易便利化的五個以及指標對雙邊貿易的影響和作用，本文在模型（1）的基礎上，分別將五個一級指標口岸效率(LnPOR)、海關環境(LnCUS)、制度環境(LnSYS)、金融環境(LnFIN)、電子商務(LnTEC)分別代入模型（1），替代貿易便利化(TFI)指標進行分析，得到模型（2）-（6）。

各個模型的Wald值分別為：Wald chi2(6)=1594.36、1757.80、1761.93、2290、2008；

Prob＞chi2=0.0000＜0.01，Wald chi2值在1%檢驗水平顯著。

從表5的回歸結果來看，貿易便利化的五個一級指標對雙邊貿易的均發生了正向影響，但影響程度存在差異。其中對貿易量影響最大的是金融環境和電子商務，回歸系數分別為3.329和2.386，并在1%的水平下顯著。具體來說，金融環境和電子商務水平每提高1%，則中國與印尼的雙邊貿易就增加3.329%和2.386%，金融環境和電子商務越發達，融資和交易越便捷，成本越低，越能有效促進雙邊貿易的開展。其次是制度環境和海關環境，回歸系數分別為1.408和1.110，并在10%的水平下顯著。具體來說，制度環境和海關環境水平每提高1%，則中國與印尼的雙邊貿易就增加1.408%和1.110%，制度環境和海關環境越好，運作效率越高，則越能促進雙邊的貿易量的增長。最后是口岸效率，口岸效率雖然對雙邊貿易流量產生了正向影響，但回歸系數較小，且并不顯著，說明其對中國與印尼的雙邊貿易的影響相對較小。

表5 不同貿易便利化措施的數據回歸結果

四、政策建議

(一)加強中印合作，助力印尼提升基礎設施水平

印尼是群島國家，基礎設施建設發展相對滯后，特別是交通運輸設施數量較少，服務較差。在2018-2019世界經濟論壇的報告顯示，印尼交通基礎設施條件改善不顯著，遠遠落后于東盟的新加坡、馬來西亞、泰國等國。中國的基礎設施建設的技術水平居于世界前列，經驗較為豐富。應該加強與印尼的合作，發揮中國的技術優勢，幫助印尼改善其基礎設施建設水平。

(二)鼓勵中國企業與印尼企業開展電子商務和金融合作

印尼消費者的消費觀念現在已經發生變化，更傾向于進行網絡購物，印尼已成為全球最有前途的東南亞電子商務市場之一。對于中國企業來說，印尼電商市場有著巨大的發展潛力與貿易機遇。加強與印尼企業在電商合作方面的溝通，完善對接機制，有助于消除兩國間的貿易障礙。

從金融合作方面來看，近年來印尼的融通資金的便利性不斷提高，極大降低了外國商人的金融風險和成本，這是中國謀求與印尼進一步開展金融合作的良好機遇。加強中印兩國銀行之間的合作，充分滿足中印兩國之間不斷增長的投資需求。

(三)加強海關環境建設，優化海關環境

印尼通關流程復雜，清關手續較多，時間較長。良好的通關環境可以縮短貨物的通關時間，提高貨物進出口量，降低通關成本。應根據印尼的國別情況，推動其規范通關程序，提高通關透明度，減少貿易阻礙。中國加強與印尼海關的溝通與交流，做到海關制度的統一與對接，從而減少因為信息不對稱而增加的貿易成本和風險。