进口贸易数据汇总十篇

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篇（1）

［关键词］劳动收入份额；进出口贸易结构；劳动者报酬

［DOI］10．13939/j．cnki．zgsc．2017．29．036

［作者简介］吕子夷，浙江大学竺可桢学院，金融学专业。

1 我国劳动收入份额与进出口贸易结构变化研究

1．1劳动收入份额变化研究

劳动收入份额是劳动者报酬（劳动收入）在国民收入中所占的比重，通常用劳动者报酬与国内生产总值（GDP）之比来计算，本文参考张吉超（2016）采用Gollin的第二种方法，计算出 2008 年以前个体经营者的劳动报酬和营业利润，并调整到与 2008 年以后相同的范围。

从图1中可以得出，我国的劳动收入份额从1995年持续上升，在1999年达到峰值62．6%，但从2000年开始基本保持下降趋势，从2000年的58．5%下降到2011年的47．1%,2012年以后又有所回升，但仍普遍低于同期的西方发达国家的水平，到2013年上升至52．6%，2014年又下降。从总体上来看，1995—2014年间劳动收入份额呈波动下降的趋势。

1．2进出口贸易结构变化研究

进出口商品结构是指一个国或地区在一定时期内，各种类别的进出口商品在整个进出口贸易额中的份额，它反映了一国或地区的对外贸易水平和商品的国际竞争力。本文以出口工业制成品占出口商品和进口工业制成品占进口商品的比重来衡量进出口贸易结构变化情况，数据均来源于《1997—2015年中国统计年鉴》。

改革开放后，中国推行了出口战略导向，极大促进我国工业制成品的出口。1995—2014，工业制成品在出口产品总额中地比例持续上升。2004年出口商品结构比（工业制成品：初级品）为13∶1，超过发达国家5∶1的水平，到2011年约为18∶1，工业制成品已经在出口商品中占据了绝对优势的地位。［2］

另一方面，我国工业制成品的进口总额所在比重1995—2002在80%～85%上下波动，从2002年开始持续下降，在2014年下降至67%。这主要是由于我国在工业技术方面不断发展进步、企业技术改革步伐加快和产品质量提高，能生产更高品质的工业制成品以满足国内需要，因此对工业制成品的进口需求下降，而生产初级产品需求相对增加。这也与出口商品的结构变化是一致的。详见图2。

2 实证分析

2．1模型设定与变量选取

2．1．1计量模型的设定

综合考虑已有研究对劳动收入份额影响因素，本文将模型设置如下：

LSt=β0+β1 IMPTt+β2 EXPTt+β3 KTYt+β4FDIt+β5GDPt+β6TECHt+β7SIt+β8TIt++β9GOVINt+β10GONOUTt+εt

被解释变量为劳动收入份额（LS），解释变量为进口商品结构（IMPT）或出口商品结构（EXPT），控制变量包括资本－产出比（KTY）、外商直接投资额（FDI）、经济发展水平（GDP）、技术进步（TECH）、产业结构（SI和TI）、政府干预（GOVIN和GOVOUT），随机变量。

2．1．2变量选取与数据来源

（1）被解释变量与解释变量

主要计算方法和数据在第三部分已经详细解释，不再赘述。

（2）控制变量：资本－产出比（KTY）

白重恩（2009）指出，引入资本—产出比（KTY），可以控制要素相对价格和要素投入。考虑到中国目前保持经济稳定增长，资本要素投人仍在工业化进程中发挥重要作用，因此选定10．96％为资本折旧率。参考江三良、李攀（2016）和单豪杰（2008）的数据，以实际固定资本形成额除以实际GDP计算出中国1995—2014资本—产出比。

（3）控制变量：外商直接投资额（FDI）

FDI用实际利用外商直接投资额占GDP的百分比衡量。国内外研究都指出FDI对劳动收入份额的影响作用，但积极或消极并无定论，因此本文将此因素纳入，按照每年美元兑换人民币的汇率的平均值将各年的进口、出口和FDI数值换算成人民币。

（4）控制变量：经济发展水平（GDP）

实证研究发现，经济发展水平对劳动收入份额存在的显著的影响。本文使用人均GDP作为经济发展水平的衡量指标，数据来源于1997—2015中国统计年鉴。

（5）控制变量：技术进步（TFP）

索洛指出，全要素生产率是产出增长率扣除了要素增长率之后的剩余部分，度量了生产技术的变化。本文选用全要素生产率作为技术进步的衡量指标，从符栋栋（2015）运用索洛残值法计算出的中国全要素生产率中，选取1995-2014数据作为本项指标的数据来源。

（6）控制变量：产业结构（SI和TI）

产业结构也是影响劳动收入份额的重要因素。通常，农业在国民经济中的比重越高，劳动收入份额越高，由于PI＋SI＋TI＝1，为了避免多重共线性，在实证分析时，分别引入PI、SI或PI、TI回归。根据理论以及已有的实证实证研究，预期PI、TI的系数为正，SI的系数为负。

（7）控制变量：政府干预（GOVIN、GOVOUT）

政府对宏观经济的干预会在一定程度上影响一国的劳动收入份额，本文分别以财政收入（GOVIN）和财政支出（GOVOUT）占GDP的百分比衡量，数据均来自各自中国1997－2015年的统计年鉴。

2．2实证结果及分析

2．2．1实证结果

首先，考虑到时间序列模型的序列相关问题，本文对应被解释变量劳动收入份额（LS）进行了单位根检验，结果显示如图3所示。

单位根统计量ADF=-0．974002都大于显著性水平1%～10%的ADF临界值，所以接受原假设，该序列是非平稳的。

根据序列相关图图4，自相关（ACF）图基本呈指数递减，而偏自相关（PACF）图在1阶处截断，由非零相关系数衰减为小值波动的过程非常突然，所以偏自相关系数可以视为一阶截尾，由此考虑拟合模型为AR（1）。建立模型进行参数估计，得到如下结果，判断截距项（C）和AR（1）参数的t检验和P值都具有显著性。

根据图5的判断，建立包含不同自变量的回归模型，结果如下表所示。

2．2．2结果分析

回归模型1无控制变量，只检验了进出口商品结构（LNEXPT和LNIMPT）对劳动收入份额的影响，模型拟合优度较好。在10%显著性水平下，出口结构回归系数为负，意味着随着工业制成品在出口总额的比重的提高，劳动收入份额趋于下降。而进口商品结构正好相反，与之前的预期基本一致。

回归模型2加入了产业结构（SI）这一控制变量，模型拟合优度为89%，产业结构（SI）回归系数在1%显著性水平下为负，第二产业比重的增加对于劳动收入份额也有着很大的负面效应，也符合本文预期。

回归模型3同时加入了资本产出比（KTY）和产业结构（SI），模型拟合优度提升，控制变量资本产出比（KTY）的回归系数在10%显著性水平下为负，说明资本深化不利于劳动收入份额的提高。

回归模型4在模型2基础上加入财政收入（GOVIN）和财政支出（GOVOUT）两个控制变量，模型拟合优度不变，进口商品结构（LNIMPT）不显著。财政收入（GOVIN）的回归系数在10%显著性水平下为负，说明政府财政收入的提高对劳动份额有很大的负面效应；而财政支出（LNIMPT）的回归系数在5%显著性水平下也为负，与之前预期不同。

回归模型5在模型2基础上加入外商直接投资额（LNFDI）、技术进步（TFP）两个控制变量。前者回归系数在5%显著性水平下为正，外商直接投资额的增加有利于劳动收入份额的提升。

回归模型6加入所有控制变量。之前模型中显著的变量变得不显著，但此模型拟合优度为92%，比之前都有所提高，推断可能产生了多重共线性。

3 结论与建议

首先，出口商品结构的上升确实会导致劳动收入份额的下降。这是由于近年来我国资源禀赋状况正在发生深刻的变化，国家实施积极财政政策，资本高速积累导致资本深化加强。同时，劳动力供给则缓慢增长且速度慢于资本深化。要素禀赋的变化导致我国进出口商品结构也发生重大变化，工业制成品在出口中占据绝对优势地位，传统的劳动密集型产品比重越来越低，而工业制成品在进口中的份额越来越小。根据国际贸易中的H-O理论和斯托尔帕·萨缪尔森定理，充裕要素所有者将从国际贸易中获利，稀缺要素所有者会受损，因此我国资本份额上升而劳动份额下降。

其次，资本－产出比的提高不利于劳动收入份额的提高。国内投资者热情高涨，加之发达国家对发展中国家投资持续增加，导致我国投资金额一路高攀。资本的边际产出增加引起资本在国民收入分配中所获额的收益更高，导致劳动份额的减少。

再次，财政收入增长导致劳动收入份额下降，政府通过宏观调控获得的财政收入越高，会提高政府收入，并增加劳动者负担，对劳动者的报酬产生越强大的挤压作用，从而引起劳动份额减少。

最后，第二产业产值比重越高，劳动收入份额越小。其产业增加值越多，会导致农业和服务业在国民经济中比重越低。而农业生产和服务业运行都需要大量劳动力，如果这两个产业的产值增长缓慢，它们在国民经济中比重就越低，劳动者获得的报酬就越少。

通过实证与理论分析，本文对中国进出口贸易结构变化对劳动收入份额变化的影响有了清楚认识，同时分析了其他影响因素。为了尽可能避免劳动收入份额再次下降，应积极开发新型劳动密集型产品，实现劳动密集产品升级，在未来国际化市场竞争中培育新的贸易增长点；政府应鼓励企业实现技术创新，加大对劳动密集型产品出口的政策优惠和扶持力度。同时，应制定合理的税收政策，落实结构性减税，减少财政收入以增强企业竞争力，提高劳动者的收入；积极发挥税收优惠政策的收入调节作用与范围，加强保护劳动要素的收益。

参考文献：

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［4］Paul R Krugman．Growing World Trade:Causes and Consequenses ［J］． Brooking Paper on Economics Activity,1995(1):327-362．

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［10］李坤望,冯冰．对外贸易与劳动收入占比: 基于省际工业面板数据的研究［J］.国际贸易问题,2012(1)．

［11］张杰,陈志远,周晓艳．出口对劳动收入份额抑制效应研究——基于微观视角的经验证据［J］．数量经济技术经济研究,2012(7)．

篇（2）

(一)中国与贸易伙伴的贸易数据统计差异值

根据国际收支平衡表的编制原理和国际收支账户分析方法，中国与贸易伙伴的贸易数据统计差异值主要受以下5个因素的影响。

1．贸易双方的统计口径和方法不同。

统计口径和方法不同，如统计辖区不同、运输时滞不同以及再出口内涵不同①等，都会造成中国与贸易伙伴的贸易数据统计差异。但由于统计口径和方法不同所产生的影响会相互抵消，其对双方贸易数据统计差异值的综合影响是有限的。

2．到岸价与离岸价的差别。

世界各国海关和统计机构通常以到岸价(CIF，货物价值包括从装运港至目的地港的运费和保险费)记录和计算进口货物价值，同时以离岸价(FOB，货物价值不包括从转运港至目的地港的运费和保险费)记录和计算出口货物价值。到岸价与离岸价之差主要由出口国(原产国)运送货物到进口国(目的国)的保险费和运输费构成，大概为离岸价的10%。

3．转口贸易及其增加值。

中国经转口国或地区转运到贸易伙伴的货物价值通常高于转口国或地区直接从中国进口时的货物价值，这是因为转运商为追逐利润而抬高了货物价格。这部分增加值没有计入中国的出口统计数据，但被计入了贸易伙伴的进口统计数据。

4．加工贸易增加值和走私。

加工贸易商品在出口后可能被中间商购买，经中间商再转卖给贸易伙伴，中间商为追逐利润的加价行为会使贸易伙伴的进口报关价格高于加工贸易商品的出口报关价格。由于没有足够信息用于判断被中间商购买和转卖的货物价值，因此很难量化中间商加价行为对中国与贸易伙伴贸易数据统计差异的影响。同时，货物走私逃避了海关监管，这也会造成进出口双方贸易数据统计的差异，如走私的货物价值未记录在出口国的出口账户，却记录在进口国的进口账户上。

5．贸易伪报。

贸易伪报是不法分子故意在进出口的货物价值上弄虚作假，以达到掩盖非法资本流出或流入的目的。贸易伪报可分为出口伪报和进口伪报。出口伪报，即出口商利用与贸易货物实际价值不符的报关单证进行贸易活动，包括出口低报和出口高报。出口低报是由出口商开出低于出口货物实际价值的发票，进口商将发票金额与实际货物价值的差额存入出口商在国外的账户，其目的是骗取外汇，躲避监管，将资本抽逃到海外;出口高报是出口商以高于出口货物实际价值的发票向本国海关申报，其目的是绕过资本项目监管，使国外资本非法流入国内。进口伪报，即进口商利用与贸易货物实际价值不符的报关单证进行贸易活动，包括进口高报和进口低报。进口高报是国外供货商开出高于进口货物实际价值的发票，国内进口商向货币当局申请的用汇高于实际用汇，其差额就存入了进口商的国外账户，其目的是骗取外汇，躲避监管，将资本抽逃到海外;进口低报是指进口商向海关申报的进口货物价值低于实际货物价值，使本应汇至境外的贸易结算资金滞留国内，其目的是绕过资本项目管制，使国外资本非法流入国内。上述5个因素是造成中国与贸易伙伴的贸易数据统计差异的主要原因。统计口径和方法不同以及加工贸易增加值和走私的影响虽然难以测算，但这些因素所产生的影响会彼此抵消，其综合影响有限，甚至可以忽略不计。到岸价和离岸价的差别可按照国际惯例将其换算成统一的计价方式。转口贸易及其增加值的影响也可根据中国与转口国或地区的转口贸易数据进行估计。贸易伪报是一种隐蔽的非法行为，其影响很难直接测算，但可以从中国与贸易伙伴的贸易数据统计差异值中剔除主要的可观测因素后进行间接测算。值得注意的是，贸易伪报下会同时产生资本外逃和资本非法流入。出于研究目的，本文剔除资本非法流入的影响，以出口低报导致的资本外逃与进口高报导致的资本外逃之和，对贸易伪报下资本外逃的规模进行测算。

(二)贸易伪报下资本外逃规模的测算模型

基于以上分析，在对中国与贸易伙伴进出口贸易数据，特别是转口贸易数据进行CIF/FOB转换①和相应调整后，先计算出中国与贸易伙伴的贸易数据统计差异值;然后再从统计差异值中剔除资本非法流入的影响，就能计算出中国出口低报导致的资本外逃和进口高报导致的资本外逃，两者之和即为贸易伪报下资本外逃的规模测算值。1．出口低报导致的资本外逃MEit=PIitCi－ΔV()it－DEit(1)式(1)中，MEit为中国与贸易伙伴i在t年出口项下的贸易数据统计差异值;PIit为贸易伙伴i在t年从中国进口的货物价值;Ci为贸易伙伴i与中国进行贸易的到岸价与离岸价转换系数(2)，经过转换，双边的贸易统计数据都调整为以离岸价计算的贸易统计数据;ΔVit为中国在t年经转口国或地区转出口到贸易伙伴i的转口贸易增加值;②(PIit/Ci－ΔVit)为贸易伙伴i在t年从中国进口的货物价值;DEit为中国在t年对贸易伙伴i出口的货物价值。式(1)中，MEit＞0，说明中国不法分子低报出口货物价值，其加总就是一定时期内(i=1，2，3，…，n)中国出口低报导致资本外逃的规模测算值;MEit＜0，说明中国不法分子高报出口货物价值，其加总就是一定时期内中国出口高报导致资本非法流入的规模测算值;MEit=0，说明没有出现贸易伪报行为。因此，中国出口低报导致资本外逃的规模测算值为：CFE=∑MEit，MEit＞0(2)2．进口高报导致的资本外逃MIit=DIitCi－ΔV''''i()t－PEit(3)式(3)中，MIit为中国与贸易伙伴i在t年进口项下的贸易数据统计差异值;DIit为中国在t年从贸易伙伴i进口的货物价值;Ci为中国与贸易伙伴i进行贸易的到岸价与离岸价转换系数(CIF/FOB)，经过转换，双边的贸易统计数据都调整为以离岸价计算的贸易统计数据;ΔV''''it为贸易伙伴i在t年经转口国或地区转出口到中国的转口贸易增加值;③(DIit/Ci－ΔV''''it)为中国在t年从贸易伙伴i进口的货物价值;PEit为贸易伙伴i在t年对中国出口的货物价值。式(3)中，MIit＞0，说明中国不法分子高报进口货物价值，其加总就是一定时期内(i=1，2，3，…，n)中国进口高报导致资本外逃的规模测算值;MIit＜0，说明中国不法分子低报进口货物价值，其加总就是一定时期内中国进口低报导致资本非法流入的规模测算值;MIit=0，说明没有出现贸易伪报行为。因此，中国进口高报导致资本外逃的规模测算值为:CFI=∑MIit，MIit＞0(4)综上，中国贸易伪报下资本外逃规模的测算值(TCF)等于出口低报导致资本外逃的规模测算值(CFE)加上进口高报导致资本外逃的规模测算值(CFI)，即:TCF=CFE+CFI(5)

二、样本选择与处理

在具体测算中国贸易伪报下资本外逃的规模时，需要对理论模型中的相关变量及其样本数据进行选择和处理，以提高所做测算的合理性和精确度。

1．样本期为2001—2011年。

2001年加入世界贸易组织后，中国实行了一系列关税减让措施，相继落实了各项改革承诺，中国与海外国家或地区的贸易往来日益频繁，这为贸易伪报下资本外逃提供了较多的渠道和机会。从样本数据的可得性和质量考虑，2001—2011年的样本数据是由加入世界贸易组织后国内外一些权威统计机构提供的，而且截至2011年，研究所需要的年度样本数据是齐备的。因此，本文选取2001—2011年作为样本期，样本数据为年度数据。

2．以香港作为中国与贸易伙伴转口贸易的第三方。

香港是著名国际自由港。一方面，中国内地是香港转口货物最重要的来源地，2001—2011年香港转口货物中，原产地为中国内地的货物价值为19541亿美元，占转口货物价值的62%;中国内地也是香港转口货物的重要目的地，同时期香港转口货物中，转口目的地为中国内地的货物价值为15219亿美元，占转口货物价值的48%。另一方面，香港统计和公布的转口贸易数据比较详实，包括中国转口到贸易伙伴的贸易数据和贸易伙伴转口到中国的贸易数据。可以认为，选择香港作为中国与贸易伙伴转口贸易的第三方较为合理。

3．对转口贸易样本数据的处理。

为消除香港转口贸易对中国与贸易伙伴贸易数据统计差异的影响，就需要知道香港转口贸易具体的转口目的地。因为现有样本数据只包含中国内地通过香港转口到贸易伙伴的整体货物价值，以及贸易伙伴通过香港转口到中国内地的整体货物价值，并没有细分到具体国家或地区的转口货物价值，所以本文首先计算中国内地通过香港转口到贸易伙伴的总转口贸易增加值(∑ni=1ΔVit)和贸易伙伴通过香港转口到中国内地的总转口贸易增加值(∑ni=1ΔV''''it);然后将它们从中国与贸易伙伴贸易数据统计的总体差异值中扣除，以消除转口贸易及其增加值对中国与贸易伙伴贸易数据统计差异的影响。另外，考虑到香港转口的到岸价与离岸价的差别，本文借鉴相关文献，特别是杨汝岱(2008)所做的研究，将中国到香港的CIF/FOB转换系数Ca和贸易伙伴到香港的CIF/FOB转换系数C''''a均按104%进行计量。香港转口贸易的整体增值率为［转口额－(进口额－留港自用)］/(进口额－留港自用)，根据经济学家进行的估算，中国内地转口贸易增值率比香港转口贸易整体增值率约高出10%，贸易伙伴经过香港转出口到中国内地的转口贸易增值率按香港转口贸易整体增值率计算。香港转口贸易整体增值率和香港转口贸易增加值的测算结果见表1。4．主要贸易伙伴国或地区的选择。由于贸易伙伴国或地区的选择对最终测算结果有较大影响，为测算中国贸易伪报下资本外逃的规模，本文需分析中国与贸易伙伴的进出口统计数据，并计算两者之间的统计差异。本文在选择贸易伙伴国或地区时遵循两个原则:一是选择经济比较发达的国家或地区，因为它们的市场化程度高、资本管制少、统计数据也齐备;二是选择与中国贸易往来比较密切的国家或地区，因为它们与中国进出口贸易的货物价值占中国全部进出口货物价值的比重大，以此测算贸易伪报下资本外逃规模的结果就更加准确。基于这样的认识，本文选取美国、日本、德国、荷兰、法国、意大利、加拿大、西班牙、英国、香港、韩国、新加坡、台湾、印度尼西亚、印度、俄罗斯、马来西亚、澳大利亚、泰国、比利时、丹麦、芬兰、澳门、越南、波兰、土耳其、伊朗、南非、巴西、墨西哥、巴拿马和智利等32个国家或地区的样本数据。样本期内，这些国家或地区在样本期内从中国进口的货物价值平均占中国全部出口货物价值的87%，其向中国出口的货物价值平均占中国全部进口货物价值的80%(表2)。

篇（3）

[中图分类号]F74[文献标识码]A[文章编号]

2095-3283（2013）03-0018-03

作者简介：郜志雄（1967-），男，宁波工程学院经济与管理学院，博士，硕士生导师，研究方向：跨国公司与外国直接投资；郭（1970-），男，宁波工程学院理学院，博士，研究方向：国际金融与投资；李秀娥（1983-），女，山东人，对外经济贸易大学国际经济贸易学院博士候选人，英国利兹大学访问学生，研究方向：跨国公司与外国直接投资。

基金项目：宁波工程学院校级科研项目和教育部人文社会科学重点研究基地2009年度重大项目（2009JJD790006）的阶段性研究成果。

一、前言

自1993年成为石油净进口国以来，中国石油对外依存度逐年提高，1993年仅为71%，2011年达到565%，这意味着中国一半以上的石油消费量来自国外。获取海外原油需要国家进行能源外交，需凭借一个国家的软实力来实现，但原油获取的根本渠道和最终实现形式是对产油国的直接投资或与产油国实现双边或多边经贸合作。“十二五”期间，中国海外投资的实际功效不仅要讲企业的实际经营效益，还要把进口中国所需资源和扩大中国海外市场作为战略目标（裴长洪，2011）。为了研究近年来中国的对外直接投资（OFDI）以及双边贸易对中国原油进口量产生的影响，本文选取2003―2010年中国对24个主要进口原油来源国的OFDI流量、OFDI存量、进出口贸易联系和原油进口量作为研究变量，实证检验中国OFDI、进出口贸易对原油进口的影响。首先，计算中国与这24个国家的货物进口贸易结合度、出口贸易结合度，并检验各变量的平稳性。其次，运用面板数据的变截距模型和变系数模型，分析FDI存量、贸易结合度对原油进口量的静态影响以及FDI流量、贸易结合度对原油进口量的静态影响；其后，建立VAR模型，检验FDI流量、FDI存量、贸易结合度和原油进口量的滞后期对当期原油进口量的动态影响。

二、数据来源与双边贸易结合度的计算

1数据来源

2003―2010年中国原油进口量（JK）的数据来自《国际石油经济》。中国在24个主要原油进口国的FDI流量（Flow）和FDI存量（Stock）的数据来自商务部、统计局和外汇管理局联合的《2010年度中国对外直接投资统计公报》（2011）。2003―2008年中国与24国的双边贸易额数据来自IMF主编的Direction of Trade Statistics Yearbook（2005―2009）；2009年和2010年的数据来自《国际贸易》（其中伊拉克的数据来自UN comtrade；其他数据来自WTO数据库）。

对上述的原油进口量、FDI流量和FDI存量取对数，即这3个变量为Lflow、Lstock和Ljk。

2进口、出口贸易结合度的计算

本文选取贸易结合度指数表示中国与24个原油进口国之间的贸易联系。贸易结合度指数最早是由经济学家布朗提出，后经小岛清、德拉斯戴尔和山泽逸平等学者完善，它是指一经济体对某一个贸易伙伴的出口（进口）占该经济体出口（进口）总额的比重与该贸易伙伴进口（出口）总额占世界进口（出口）总额的比重之比，该比值反映了两经济体贸易相互依存的程度。贸易结合度以1为平均值，数值越大，两经济体的贸易联系越紧密；数值越小则贸易联系越松散。

按照贸易结合度的计算公式，可计算出中国对24个主要进口原油来源国的货物出口结合度（ETCD）和进口结合度（ITCD）。

三、中国OFDI、双边贸易对原油进口量影响的实证分析

1变量的平稳性检验

时间序列或面板数据的平稳性通常通过单位根检验来判断。对于面板数据单位根的检验，Levin and Lin（1993）、Im et al（1997）和 Breitung（2000）分别提出LLC 法、IPS法和Breitung 法，Maddala and Wu（1999）提出了ADF-Fisher和PP-Fisher法。LLC 、Breitung的原假设是各截面序列具有一个相同的单位根，IPS、ADF和PP检验的原假设是假定各截面序列具有不同的单位根过程。本文采用LLC、IPS、Breintung、ADF-Fisher 和PP-Fisher 5种方法对面板数据的单位根进行检验，当检验结果不一致时，若前两种检验、后三种检验结果中各有一个拒绝原假设，本文即认为被检验序列为平稳序列。据此，运用Eviews60软件检验，可以判定：在5%的显著水平下，Lstock、Lflow、Ljk、ETCD和ITCD都是平稳序列（见表1）。

2FDI存量、双边贸易关系对进口量的静态影响

把Lstock、ETCD、ITCD作为自变量，Ljk为因变量，建立计量经济学模型检验中国OFDI存量、货物进口结合度和货物出口结合度对原油进口量的影响。利用Eviews60对上述模型进行Hausman检验，回归结果拒绝原假设，应选择固定效应模型。固定效应模型包括变截距模型和变系数模型。通过变截距模型全面分析FDI存量、ETCD、ITCD对原油进口量的影响情况，运用变系数模型来讨论国别之间影响的差异。

变截距模型的回归结果表明：在1%显著水平下，中国的OFDI存量对原油进口量的影响效果显著；10%显著水平下，出口贸易紧密程度与原油进口量是负相关，影响显著；进口贸易结合度的影响则不显著（见表2）。

变系数模型的回归结果显示：在1%显著水平下，中国在哈萨克斯坦、巴西和马来西亚的FDI存量对原油进口量的影响显著，中国与利比亚、伊拉克、澳大利亚和尼日利亚出口贸易联系对原油进口量的影响显著，中国与科威特和马来西亚进口贸易联系对原油进口有显著影响；在5%显著水平下，中国在澳大利亚、阿尔及利亚的FDI存量对原油进口量的影响显著，中国与巴西、马来西亚出口贸易联系对原油进口量的影响显著，中国与阿尔及利亚进口贸易联系对原油进口量有显著影响；在10%显著水平下，中国在安哥拉、委内瑞拉、尼日利亚的FDI存量对原油进口量的影响也非常显著，中国与越南的出口贸易联系对原油进口量有显著影响，中国与哈萨克斯坦进口贸易联系对原油进口有显著影响，在其余国家的FDI存量对原油进口的影响不显著。其中，在马来西亚与尼日利亚的FDI存量与原油进口量之间呈负相关，巴西、利比亚、澳大利亚的出口贸易联系与原油进口量之间显著负相关（见表3）。

对上述变截距模型和变系数模型的回归残差进行面板数据的单位根检验，结果表明残差序列是平稳数列，回归中不存在“伪回归”现象（见表3）。

3FDI流量、双边贸易关系对原油进口量的静态影响

以原油进口量为因变量，FDI流量、出口结合度和进口结合度为解释变量分别建立固定效应变截距模型和变系数模型。变截距模型的检验结果表明，在1%、5%的显著水平下，FDI流量、出口贸易联系对原油进口量有显著影响，但出口贸易联系与进口量之间负相关（见表4）。

变系数模型的实证检验结果表明，5%显著水平下，在哈萨克斯坦和巴西的FDI流量对原油进口量的影响显著，中国与利比亚和澳大利亚的出口贸易联系对原油进口量有显著负向影响，中国与马来西亚、阿尔及利亚的进口贸易联系对原油进口量有显著影响；10%显著水平下，在越南的FDI流量对原油进口量呈负向关系，统计结果显著。回归后对残差进行面板数据的单位根检验，结果表明残差序列是平稳数列，回归中不存在“伪回归”。

4FDI流量、双边贸易关系对原油进口量的动态影响

分别以Ljk、Lflow、ETCD、ITCD和Ljk、Lstock、ETCD、ITCD为内生变量，建立两个向量自回归模型（VAR模型）。根据AIC准则，将模型的滞后阶数P确定为1。回归结果表明，原油进口量的滞后一期对当期原油进口量有正向影响且显著，FDI存量滞后一期、FDI流量的滞后一期对当期原油进口量有负向显著影响，而进口结合度和出口结合度的滞后期对当期原油进口量影响不显著。

四、结论与建议

从静态角度看，2003年以来，中国的OFDI、双边贸易联系对原油进口的影响作用存在明显差异。总体看，中国的OFDI流量和存量在一定程度上对中国原油的进口有显著的促进作用，中国与进口原油来源国的出口贸易联系对原油进口没有明显促进作用，而进口贸易联系的影响不显著。就国别而言，中国OFDI、双边贸易联系对原油进口的影响效果不同，可分为七种：FDI流量与存量双促进作用（如哈萨克斯坦、巴西）、FDI存量促进作用（如安哥拉、委内瑞拉、澳大利亚和阿尔及利亚）、双边贸易促进作用（如马来西亚）、进口贸易促进作用（如阿尔及利亚）、贸易阻碍作用（如澳大利亚、利比亚）、贸易影响模糊（如哈萨克斯坦、伊拉克、科威特、尼日利亚和越南）和没有影响（其余国家）。从动态影响效果看，原油进口量主要是前期产生的，前期FDI存量与流量对原油进口没有促进作用，前期货物贸易联系的影响甚微。

基于FDI、双边贸易关系对原油进口量的不同影响效果，从投资角度来看，中国应进一步发挥FDI的促进作用，加大对原油生产国的投资以稳固原油进口量。据统计，2011年中国OFDI流量的627%流向中国香港、英属维尔京群岛和开曼群岛，而流向苏丹的仅占12%。因此，中国需要通过发放优惠贷款等措施引导中国企业增大在产油国的投资，既可以促进中国原油的进口，也可把过剩的外汇储备转变为石油资源。从贸易角度而言，一要巩固与扩大原油的进口量，二是基于与产油国货物贸易的现状，调整国别间的贸易发展方式，逐步优化商品贸易结构。

[参考文献]

篇（4）

中美贸易顺差规模统计差异存在的原因之一是中美关于贸易额的统计方法差异。双边贸易统计方法差异的主要表现是中美两国之间进出口计价方式不同。中国的出口数据是按照大多数国家的惯例依据离岸价格，也就是通常所说的FOB价（freeonboard,简称FOB，包括本国生产成本、货物运输保险和在本国装载上船成本）统计的。与大多数国家出口计价不同，美国出口数据是按照船边交货价，也就是FAS价（freealongsideship,简称FAS，不包括本国生产成本、货物运输保险和在本国装载上船成本）统计的，这与国际惯例有别。由于未包含商品装上船的成本，故FAS价的数值小于FOB价。并且中、美两国都是依据到岸价格，也就是CIF价（包括货价成本、在途包装费、保险费和运输费）统计进口。这样，由于中美进出口计价基础不同，自然而然会造成双方贸易统计差异。因而就需要把双方的进出口数据转换成统一的离岸价（FOB价）计算，这样才能比较中美双边贸易顺差规模的统计差异情况，进而推算出中美贸易顺差规模计算上的失衡程度。为此，按照国际通行的转换方法，以FOB价为基础，把美国的以FAS计价的出口值加上1%的成本转换成FOB值。并且，依据国际货币基金组织（IMF）转换做法，把中美两国的以CIF价计算的进口值扣除10%来得到FOB值。为什么要用同一种方法计算进出口数据呢？原因是当贸易数值庞大时，FOB价与CIF价的差异会造成显著的由计价方式不同带来的差异。比如，如果以FOB价计算，中国、美国每一年对另一方的商品出口为500亿美元，双边贸易本应刚好平衡。但现在美国会认为，本国对中国出口是500亿美元，但从中国进口是550亿美元，原因就是后者以CIF价格计算。这使得美国以为自己有50亿美元的逆差。反过来，中国对美国出口以FOB价计算是500亿美元，但进口以CIF价计算是550亿美元，以至中国也认为自己有50亿美元的逆差。一项本来平衡的贸易，现在变得双方都认为自己有了“逆差”。因此，用不同的基准价格计算进出口会造成一定数额的误差。当我们按照国际通行的转换方法，以FOB价为基础，把美国的以FAS计价的出口值加上1%的成本转换成FOB值，并且，依据国际货币基金组织（IMF）转换做法，把美中两国的以CIF价计算的进口值扣除10%来得到FOB值，双方在统计计价方法完全一致情况下计算出的经过修订的美国对中国的出口额数值增加了，美国对中国的进口额数值减少了，同样中国对美国商品的进口额也减少了。这样，经修订后，双边贸易顺差规模的差异有了一定量的减小。而且从计价方法上明显看出，美方的统计数据高估了从中国的进口。

二、经由香港转口贸易的影响

所谓转口（reexport）亦即香港买家依法取得某批进口商品的所有权后随即售出，运送给第三国家或地区的另一个买家。香港买家将进口商品再出口前，或会略微加工，但不影响商品性质，故不会把香港变成原产地。这种转口使中美双边的贸易统计数据出现差异。美国方面在计算进口时，由于美国海关追查所有进口商品，包括转口商品的产地来源，美国的进口数据应该已经包括了直接进口和间接进口，无需另加转口。现实中，中国使用的是目的地原则，往往不统计部分经由香港对美国转口商品，如果这部分转口在中美贸易中微不足道，或可忽略，但现实中刚好相反。香港经济研究中心学者FungandLau（<中美双边贸易差额1990-2000>2001）根据香港贸发局提供的数据研究后发现，以2000年为例，美国有61亿美元的制成品经由香港转口到中国内地，占美国对中国出口官方数据的37%。同期中国内地有365亿美元的制成品经由香港转口到美国，占中国对美国出口官方数字的70%。如此高的比例，原因在于中国以目的地为原则的统计方法没有统计经港转口商品的数额。美方资料显示，中国的货物只有20%直接运往美国，其余80%是通过第三方转口到美国的，中方对转口贸易不计入贸易额的统计方法，导致中国统计的对美出口普遍低估，而美国由于在进口贸易中统计转口部分，使得美方统计的自华进口普遍高估，这导致中美贸易顺差规模统计数据存在较大差异。根据FungandLau的研究，中国在加上对转口的统计后，中美双边关于贸易顺差规模的统计差异会大大减小。

三、转口加成利润的影响

分析时，我们还应考虑香港转口毛利带来的标价上升问题。中国出口商品经由香港转口赴美时，香港中介人附加了利润，即加成利润。这部分被视为香港的附加值，理应在中美贸易数据中剔除。根据FungandLau（<中美双边贸易差额1990-2000>2001）的研究，中国货物经由香港转口到美国的平均增值率高达40%。货物离开中国后在第三方增加的价值显然不应计入自中国进口中，而美国按照原产地原则和CIF价统计进口的方法，导致美国的统计数据中包含了该增加值部分，从而夸大了美自华进口数量。在美方所计算的自华进口数据中剔除香港转口加成利润后，中美贸易顺差规模的统计差异也会进一步缩小。

四、美方统计中忽略了服务贸易

篇（5）

影响进出口贸易的因素有很多种，本文就人民币汇率对上海市进出口贸易影响进行实证分析，即研究人民币汇率因素的影响。由此可建立方程模型:E=f(G，ε)式中，E表示进口(或出口)占进出口总额，G表示人民币汇率波动幅度，ε表示其他因素带来的误差，在此假设为常量。

变量选取

下文实证研究所采用的数据来自于上海市统计局官方网站，分析了2005—2011年我国人民币汇率、上海市进口额占进出口总额的比例和出口额占进出口总额比例。根据J曲线效应理论分析，因为2005—2008年处于J曲线效应，其具有时滞性，该区间数据不作为分析样本数据，故本文选取了2008年上海市的进出口数据值为样本初始值，样本长度为2008—2011年上海市进出口额数据(数据略)。

数据处理

篇（6）

一、引言

（一）研究背景

从20世纪80年代以来，我国的进出口贸易方式结构发生了明显的变化。在出口贸易方式结构方面，从以一般贸易为主的贸易结构逐渐演变为加工贸易与一般贸易不相上下，以至加工贸易较多的贸易方式结构。在进口贸易方式结构方面，最鲜明的特点就是加工贸易进口在我国总进口中占的比重不断上升并趋于稳定，以及我国一般贸易进口的不断下降，并在近期逐渐上升和逐步稳定。

图1 我国出口贸易方式结构变迁图

数据来源：《中国统计年鉴》，2009年

图2 我国进口贸易方式变迁图

数据来源：《中国统计年鉴》，2009年

我国进出口贸易方式结构的变化，体现了进出口贸易方式的多样化发展。其中，加工贸易在90年代取得了显著的发展。这不仅与我国的经济发展历程相一致，也是我国对外贸易政策，尤其是汇率管理政策改革和汇率水平调整作用的结果。

（二）相关文献综述

1、国外相关研究

Clark，Ethier（1973）、Hooper和Kohlhagen（1978）、Cushman（1983）等研究的结果表明汇率波动与进出口贸易呈负相关关系；Frankel和Wei Shangjin（1993）运用横截面数据证明了汇率上升抑制了亚洲国家的出口贸易；Sauer和Bohara（2001）发现，汇率波动对发展中国家的出口贸易有很大的负面影响，尤其对于拉美国家更为显著。

另一方面，Assery和Peel（1991）则发现汇率对贸易量有促进作用；Ying Qian和Panos Varangis（1994）研究发现汇率波动与瑞典、英国、荷兰的出口具有正向相关性；Eleanor Doyle（2001）采用GARCH模型、协整与误差修正模型等方法发现，汇率波动对爱尔兰的出口产生积极影响。而Gotur（1985）以及Bailey，Tavlas和Ulan（1987）等额研究结果却显示汇率波动对贸易没有显著影响。

2、国内相关研究

黄锦明（2010）对1995～2009年的季度数据采用Engle-Granger两步法分析了人民币实际有效汇率变动对我国进出口贸易的影响，结果显示：在长期内，我国的出口贸易对于汇率水平的变化不敏感；在短期，只有进口贸易和人民币实际有效汇率存在着负相关关系；肖扬、徐晟（2010）对1999年1季度到2007年2季度的数据进行Granger检验和脉冲响应函数与方差分解，得出的结论是：实际有效汇率对宏观经济变量的影响都是长期的，且大多数是反向的。即人民币升值抑制了我国的进出口贸易；何建奎、马红（2012）对1995～2011年的数据进行基于VAR的Johansen协整检验和向量误差修正（VEC）分析，得出：人民币汇率与我国的进出口贸易呈负向相关性，即人民币贬值，进出口贸易增加。

另一方面，吴玉兰（2008）根据1985～2006年的数据，运用协整分析法研究了人民币实际有效汇率对我国加工贸易的影响。结果表明， 人民币升值使得加工贸易进口增加， 出口减少；李建伟和余明（2003）利用1995年1月至2003年6月的季度数据，采用两阶段最小二乘法，对人民币实际有效汇率与进出口贸易进行回归分析，结果显示人民币实际有效汇率是影响中国进出口贸易的重要因素，实际有效汇率下降会刺激出口增加、进口减少。这里特别强调一点，李建伟和余明还讨论了人民币实际有效汇率与加工贸易出口、进口和与一般贸易出口、进口的关系。人民币实际有效汇率与加工贸易出口、进口和一般贸易出口、进口存在显著负相关关系。

二、人民币汇率对我国进出口贸易方式影响的实证分析

（一）数据选取

本文选取1992～2008年的实际有效汇率（以2005年为基期）、加工贸易进出口额、一般贸易进出口额，进行具体的实证分析。其中，实际有效汇率来源于IMF的《International Finance Statistics》。因为从2010年开始，统计局没有公布关于我国加工贸易和一般贸易的进出口分类数据，因此本文的加工贸易和一般贸易的进出口数据来源于2009年的《中国统计年鉴》

其中，实际有效汇率表示为REER，加工贸易进口额表示为JIM，加工贸易出口额表示为JEX，一般贸易进口额表示为YIM，一般贸易出口额表示为YEX。

（二）平稳性检验

在对变量进行协整分析之前，需要检验变量的平稳性。只有变量是同阶单整的，才能进行协整分析。本文采用ADF单位根检验方法对变量的平稳性进行检验。为了方便研究，并考虑到对各时序数列取对数之后不会改变时序数列的性质和关系，且得到的数据易形成平稳序列。因此，首先对时间序列进行对数处理，然后采用ADF检验方法进行单位根检验。结果表明五个时间序列都是非平稳的，但二阶差分后的序列都是平稳的，即都是I（2）序列。

（三）协整分析

由于五个时间序列均是二阶单整的，故可以进行协整分析。

1、LJEX 和LREER

运用OLS法对LJEX 、LREER的长期均衡方程进行估计，并用ADF法检验其残差项是否为平稳序列，检验结果如下：

可见，残差项是非平稳序列。因此LJEX 、LREER不存在协整关系。

2、LJIM 和LREER

运用OLS法对LJIM 、LREER的长期均衡方程进行估计，并用ADF法检验其残差项是否为平稳序列，检验结果如下：

可见，残差项是非平稳序列。因此LJIM 、LREER不存在协整关系。

3、LYEX 和LREER

运用OLS法对LYEX 、LREER的长期均衡方程进行估计，并用ADF法检验其残差项是否为平稳序列，检验结果如下：

可见，残差项是非平稳序列。因此LYEX 、LREER不存在协整关系。

4、LYIM 和LREER

运用OLS法对LYIM 、LREER的长期均衡方程进行估计，并用ADF法检验其残差项是否为平稳序列，检验结果如下：

可见，残差项是非平稳序列。因此LYIM 、LREER不存在协整关系。

（四） ARMA模型估计

1、LJEX 和LREER

从以上结果中可以看出，实际有效汇率与加工贸易出口、加工贸易进口、一般贸易出口、一般贸易进口存在负相关性，即每当实际有效汇率升高1%时，加工贸易出口下降0.3%，加工贸易进口下降0.68%，一般贸易出口下降0.16%，一般贸易进口下降0.14%。

篇（7）

中图分类号 F740.6 文献标识码 A 文章编号 1002-2104（2016）10-0094-09 doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2016.10.012

2015年中国已经超过美国成为世界上最大的石油进口国；根据BP估计，到2035年中国将超过欧洲，成为世界上最大的能源进口国，能源的进口依存度从15%升至23%。中国对能源的巨大需求与进口引起了许多西方国家的关注；在一段时间内“中国能源与环境”成为西方媒体炒作的话题。但是西方国家和个人没有正视的是中国进口的大量能源中有相当大的比例是用于出口产品生产时的消耗，而这些产品最终是被外国消费者所消费和使用。因此为了明确中国进口能源中用于出口的规模和比例，有必要对中国出口产品中隐含能的真实水平予以准确的测算。

1隐含能测算的文献综述

传统的能耗测算方法通过将产品的产量与单位能耗系数相乘得到产品的能源消耗量。这种方法虽然计算简单但存在一个致命的缺陷：即该方法只考虑了某一产品在最后一个生产环节所消耗的能源水平，而对其从最初的原材料投入直至成品形成所经历的全部过程的能源消耗以及相关中间投入产品的能源消耗则没有包括在内，导致测算的结果与真实能耗水平相比明显偏小。而隐含能的概念和相关测算方法的提出则从根本上解决了这个问题。虽然还有其他包括LCA在内的技术手段，但隐含能测算的主流方法还是借助投入产出技术，真正做到了对产品生产全过程的真实能源消耗的测算。由于中国官方公布的10表数据是未区分进口中间产品数据的竞争型10表，而要准确测算隐含能就必须使用能够区别进口中间产品数据的非竞争型10表；因此不同学者在实际测算隐含能时，对现有中国竞争型10表中涉及进口中间产品的数据都做了一定的技术处理。

1.1以“按固定比例进行分配”假设对10表进行处理

“按固定比例进行分配”被称为“等比例进行分配”、“按比例进口”、“等比例拆分”或“简单比例”假设或原则。沈利生等第一次在文献中提出按比例分配的方法将中间投入和最终使用中的国内产品和进口中间产品进行拆分，即进口中间投入在总中间使用中的比例与进口产品在最终产品中的比例一致；随后陈迎等、兰宜生等、朱启荣、王丽丽等、刘祥霞等都在各自的测算过程使用过这种方法，不同学者只在变量符号和公式表达上略有差异。

1.2自行改进和编制中国非竞争型10表

为减少编制投入产出表的困难和缓解其在时间序列上的不足，学术界对如何借助使用非调查更新法来实现对投入产出表的快速、简洁的编制进行了大量的研究。S健等专门对RAS法的有效性进行了验证，并指出只有在掌握更多目标年直接消耗系数信息的前提下采用RAS方法才能达到有效更新投入产出表的目的。张友国使用RAS法编制了2003-2006年的投入产出延长表，并借此分析了中国在此期间贸易对能源和S02排放的影响。夏炎等利用RAS法对中国的能源强度变化进行了分解和研究。陈宇峰等则通过RAS法分析了浙江省产业结构调整对缓解能源冲击的影响。叶震则在RAS方法的基础上更进一步，提出了IDFC的投入产出表更新方法。王磊、李新运等、杨顺顺等都在各自文献中借助RAS法对中国的投入产出表就行了不同程度的调整。

1.3采用国际组织编制的中国非竞争型IO表

由于中国官方提供的投入产出表是非竞争型投入产出表，因此许多学者将研究的目光转移到由不同国际组织编制并提供的中国10表上。当前使用世界性投入产出数据库对中国问题进行研究的文献主要包括以下三类：

第一类，使用GTAP（Global Trade Analysis Project）数据库进行的测算。黄凌云等、杨立强等、刘俊伶等分别借助GTAP测算了中国的贸易隐含能与隐含碳水平。庞军在GTAP8.0数据库基础上对中美、中欧、中日双边贸易中的隐含碳进行了测算和对比，指出中国为主要贸易伙伴承担了大量的碳排放。

第二类，使用WIOD（World Input-Output Database）世界投入产出数据库进行的测算。陈雯等借助WIOD数据测算后发现中国消耗能源与CO2排放的水平却远远高出美国的水平；潘安在WIOD数据的基础上建立BTIO模型并对中日和中印贸易中隐含碳和其他污染物的排放水平进行测算；刘瑞翔等借助WIOD数据测算和SDA分解后指出，能源利用效率则是有效抑制贸易隐含能增加的主要手段。

第三类，使用OECD的投入产出数据库进行放入测算。成卓等使用来自于OECD的非竞争IO表计算了中国外贸对GDP的贡献；傅京燕等不仅使用OECD的投入产出数据测算了中国1997-2008年的贸易内涵碳，并且使用分解技术对结果进行了解释；谢建国等利用不同年度OECD提供的中国10表测算并分解了中国进出口贸易中的隐含能源；陈雯等在使用OECD提供的中国1995-2005年的10表的基础上测算了17个行业的内涵能源和净贸易含能水平。

1.4对使用10表计算进口隐含能时的处理

在计算进口隐含能时最大的困难在于对进口国生产产品时所使用的直接能耗系数ei和完全需求系数cij的确定，而造成这种情况最主要的原因在于数据搜集的困难。一方面许多国家的国际数据不全，主要是有关具体部门的能源消耗数据不完整；二是IO表不连续，有部分国家未连续公布IO表（包括中国）。对此学术界的处理方法主要有以下几种：

第一种，用中国的直接能耗系数和完全需求系数代替贸易伙伴国的相关指标。这种方法的理论基础是投入产出分析中的技术同质性假设，即假设中国从国外进口商品的能耗水平、生产方式与技术水平同中国完全一致。如沈利生、王娜等、李坤望等、许冬兰、刘祥霞等在文章中使用中国的直接能耗系数和完全需求系数代替贸易伙伴国的相关数据。作为目前测算隐含能时最简单的方法，其合理性在于实际上是以中国当前的技术水平生产与进口数量相同的产品时所需要耗费的隐含能水平，或者说是由于从国外进口而节省的隐含能。但其不足之处也同样明显，一方面中国的技术水平与发达国家相比存在一定差距，另一方面中国在能源利用效率上的水平与发达国家相比存在明显差距，在这种背景下使用基于技术同质性假设的中国数据替代，会出现对进口隐含能水平的高估。

第二种，选择具有代表性的贸易伙伴国的直接能耗系数和完全需求系数作为中国进口隐含能测算的替代指标，这种方法实际上假设所有进口商品来源国的能耗水平、生产方式与技术水平完全一致。就目前学者们已有文献来看，主要有两种具体方法：一是直接以中国主要贸易伙伴国为进口国家相关系数的代表。按照这种方法确定的国家主要是日本，原因在于其不仅是中国最大的贸易伙伴国，而且其技术水平特别是能源利用效率在国际上都是处于领先水平，能够代表中国主要贸易伙伴都是发达国家的这种现状。齐晔等、顾阿伦等在文章中直接使用日本的直接能耗系数和完全需求系数作为中国贸易伙伴国的代表，以此来计算中国进口中包含的隐含能水平。二是在对中国主要贸易伙伴国进行一定加权平均后选择某个最接均值的国家或地区作为代表，例如陈红敏对中国前十位和前二十位主要贸易伙伴国能耗系数的加权平均后，确定以中国台湾地区的直接能耗系数和完全需求系数为基础测算中国进口商品中的隐含能水平。这两种方法使得对进口隐含能的计算显得简便快捷，而且反映了中国进口商品中隐含能源的最小值。但其不足之处也同样明显，一是这种方法的使用忽略了中国进口来源国的特点，二是这种方法的使用也忽略了中国进口商品结构的特点。综合考虑这种方法我们可以看出：使用发达经济体的技术水平和能耗指标来测算中国进口中的隐含能水平会使结果出现低估的情况，进而导致中国贸易隐含能净值的高估。

第三种，使用多区域投入产出模型的相关系数来解决隐含能的计算。上述两种方法本质上都使用的是单区域投入产出表（SRIO），其优点是数据搜集、整理的工作简单，容易得出初步的计算结果并可以借助其进行一定的分析。但SRIO的缺点在于不同国家、地区间的能耗系数和技术水平明显存在差异，如果只使用一国的投入产出表就代替所有贸易伙伴国之间的隐含能流动，显然会使最终的结果出现偏差。正因为如此，越来越多的学者开始将注意力转现多区域投入产出模型（MRIO）。MRIO将进口品划分为最终消费和中间消费两部门，从而为从整体进口中更加科学的抽取出加工贸易对隐含问题研究的影响创造了有利的条件。例如崔连标等使用GATP数据对中国的隐含能进行了测算，刘瑞翔等则借助WIOT对中国贸易隐含能进行了测算。但MRIO的缺点也同样明显：一是由于MRIO的制要求非常精确的数据和复杂的编制操作，使得目前能够得到和使用的区域间投入产出表较少，实际运用范围受到了严重制约；二是MRIO与SRIO一样，同样需要对数据进行定期的更新和整理，这就使得MRIO的编制更加困难。

在综合考虑各方面的影响因素后本文认为：为了避免由于不同算法、特别是在RAS推算时具体技术手段对来自国际数据的中国IO表的影响和造成更大的误差，本文在测算中以中国官方公布的中国投入产出表为基础，在测算出口时使用“按固定比例进行分配”法。在测算进口时放弃使用单一国家或部分国家加权方法计算进口能耗系数的方法，使用由本文提出的将进口国分为发达国家和发展中国家两类的方法测算能耗系数，并以此为基础对中国的贸易隐含能的净值进行测算。

2模型构建与数据处理

2.1使用中国IO表的出口隐含能测算模型的构建

在使用由中国官方公布的IO表、能源消耗数据和贸易数据计算出口隐含能时，由于中国的IO表是竞争型投入产出表，所以只能采用“按固定比例进行分配”的方法对来自于进口的中间产品进行处理，使测算中使用的中间产品为扣除进口中间品后剩余的国产中间产品。具体中国出口隐含能的计算公式为：

（1）

此处的EEX表示中国出口隐含能水平，单位是万t标准煤；e是一个1×n矩阵，其矩阵元素ei表示中国i行业的直接能耗系数，其单位是万t标准煤/万元；（I-A）-1则表示根据中国IO表得出的完全需求系数；EX是表示中国出口水平的n×1矩阵，单位是万元；M为进口系数矩阵，它是一个n×n的对角矩阵，其对角线上的元素mij根据“按固定比例进行分配”假设的要求可以表示为：

（2）

其中xim是行业进口总额，Xex是行业出口总额，X是行业总产出。

（3）

公式（3）中，e中国表示中国的直接能耗系数；M中国表示中国的进口系数；A中国表示中国的直接消耗系数；EX中国表示中国的出口。

2.2使用中国IO表的进口隐含能测算模型的构建

2.2.1中国进口的真实构成

由于中国进口来源国家众多，本文为了简便起见将中国所有的贸易伙伴国分为两类：一类是发达国家，一类是发展中国家。目前在国际上还没有明确区分发达国家与发展中国家的概念；但有一种共识，即某个国家一旦加入经济合作与发展组织（OECD）便被认为是经济发达国家。据此，世界上其他国家都被划入发展中国家的行列。测算1997-2013年间中国进口贸易总额中来自发达国家和发展中国家的比例见表1。

从表1中我们可以看出，与一般对中国进口的预想不同，中国来自发展着中国家的进口正在逐年增加，已经超过中国进口总额的一半以上。在这种情况之下，不论是用单一发达国家或是几个发达国家加权后的数据来测算中国的进口隐含能问题都是不全面的，这些方法都忽略了大量发展中国家在中国隐含能进口中所发挥的作用。因此有必要采取一定的方法，将发展中国家在中国进口隐含能中发挥的作用反映出来。而这正是本文试图解决的主要问题。

2.2.2使用中国IO表的进口隐含能测算模型的构建

对于相对应的中国进口隐含能的测算，根据中国进口商品的来源划分为两个部分，即来自发达国家的进口和来自其他国家的进口。由于向中国出口的发达国家众多，数据搜集和整理工作非常困难，故选择在发达国家中能源使用效率最高的日本来代替。对于中国从世界其他的国家的进口同样源于数据搜集和整理的困难而选取中国作为发展中国家的代表。故具体测算公式为：

（4）

在公式（4）中，EEM表示中国进口隐含能水平，单位是万t标准煤；IM是表示中国进口水平的n×1矩阵，单位是万元；其余指标的概念与上文中相同，主要区别在于变量角标所代表的具体国家。如e日本表示日本的直接能耗系数；A日本表示日本的直接消耗系数矩阵；IM发达国家表示中国自发达国家进口的数量；IM其他国家表示中国进口中除去发达国家后来自世界其他国家的进口数量。

具体中国来自发达国家和发展中国家的贸易规模IM发达国家与IM其他国家的计算公式为：

（5）

（6）

（7）

其中来自发达国家进口总额为历年中国自上述发达国家各国别进口的合计，来自发展中国家进口总额为中国自世界进口总额扣除来自34个发达国家后的余额。

以上文测算为基础，可知：贸易隐含能净值等于出口隐含能与进口隐含能的差额，即：

NEE=EEX-EEM （8）

2.3数据来源与技术处理

2.3.1IO表来源与处理

根据本文实际测算的要求，使用的中国IO表包括：1997、2002、2005、2007和2010中国投入产出表，并根据下文中与能源数据和贸易数据的匹配情况将中国IO表中的42个行业的总数调整为15个。对于本文测算所需的日本投入产出表，均来自日本总务省统计局。具体包括以下3张表：1995、2000和2005日本投入产出表。并且为了能够与中国的投入产出状况进行比较，也将日本IO表中的34个行业调整为15个行业，以此作为发达国家完全需求系数测算的依据。

2.3.2能源消耗数据来源与处理

对于中国的能源消费数据，全部由1998-2014年历年的《中国能源统计年鉴》中的各行业能源消费数据合并而来，并且将各种能源消耗水平一律按照年鉴中的万t标准煤来表示。同时还根据最新的2014年中国第三次经济普查获得最新数据对各行业的能源消耗数据进行了修正。

对于本文测算使用的日本相关年度的能源数据，由于相关日本能源分行业数据无法完全获得，所以本文使用中国与日本的单位GDP能耗系数进行修正，使用中国的直接能耗强度推算出日本的直接内耗系数e日本，具体推算公式如下：

（9）

具体计算过程中使用的日本历年能源消耗总量和GDP数据均来自1998-2014年的《日本统计年鉴》，相关中国历年能源消耗总量和GDP数据来自1998-2014年的《中国统计年鉴》和《中国能源统计年鉴》，单位为万t标准煤/亿元。

2.3.3贸易来源数据与处理

对于中国的贸易数据，全部由1998-2014年历年的《中国统计年鉴》、《中国海关统计年鉴》、《中国贸易外经统计年鉴》中的各行业贸易数据合并而来。使用的是海关HS编码，具体包括22类98章；在充分兼顾10表与能源消费数据的前提下对各行业的贸易数据予以合并。其中建筑业数据来自历年中国“国际收支平衡表”中的“建筑服务”。并对其使用相同的价格指数和汇率进行调整。具体汇率与价格指数见表2。

3实证结果与数据分析

3.1中国出口隐含能总量的分析

从D1中可以看出在扣除进口中间产品对出口隐含能影响之后，中国出口中隐含能的总量虽然在观察期内有波动，但仍然呈现持续上涨的趋势。自1997-2013年期间中国出口隐含能的变化趋势可以分为三个阶段：第一阶段，快速增长阶段。从绝对值数量变化来说，出口隐含能从1997年的43 511.34万t标准煤增长到2007年的106 585.1万t标准煤；从速度来说，从1997年到2007年，环比年均增长都在10%以上。第二阶段，剧烈调整阶段。2008-2009年期间，由于外部经济环境发生了最大变化，特别是国际原油价格首次突破每桶100美元关口和美国次贷危机的爆发与蔓延，使得中国的出口状况受到空前的压力。第三个阶段，稳定发展阶段。从2010年起，中国的出口隐含能水平已经恢复到2006年的水平，并且在随后的几年时间内基本保持不变，持续维持在85 000万t标准煤的水平。

3.2中国进口隐含能总量的分析

在图2中中国的隐含能进口总量是由来自发达国家的隐含能进口和来自发展中国家的隐含能进口两部分组成。对于来自发达国家的进口隐含能来说，其水平虽然有波动但整体呈现上升趋势，并且该数值在1997--2013年期间基本占据中国进口隐含能总量80%左右的比例。结合表1的数据后可以发现；中国与34个发达国家的进口量只占中国全部进口量50%左右的比例，但从这34个发达国家进口隐含能规模的比例却远超这个数值并达到80%的水平，发达国家是中国进口隐含能的主要提供国。这说明中国与发达国家之间紧密的经贸联系依旧是中国对外贸易的主要构成部分。对于来自发展中国家的进口隐含能数据线来说，整体呈现低速增长的趋势。从1997年占据中国进口隐含能总量比例的不足10%已经上升到2013年20%的水平。数据的变化说明中国正在不断扩大与亚非拉广大发展中国家的贸易，但如果也考虑表1的数据后会发现，中国与发展中国家的进口贸易总量虽然占到一半的比例，但从众多发展中国家进口的商品中的隐含能水平并不高。考虑到发展中国家整体的生产力水平、产业结构和能源使用效率，中国从这些国家进口的商品肯定不会是高附加值和高能耗的商品，更多的只会是以农产品、初级工业制成品、纺织品等以劳动密集型为特点的产品。如果进一步剔除中国从发展中国家进口的石油、矿产品等高能商品，中国实际在与发展中国家的贸易来往中是处于能源净输出的不利地位。

3.3中国贸易隐含能净值的分析

从图3中我们可以看出以下特点：第一，中国对外贸易隐含能净值的变化主要依赖于出口隐含能并整体呈现增长的趋势。第二，中国贸易隐含能净值的水平始终保持顺差的局面，这种顺差意味着中国在整个贸易过程中处于隐含能源的“净输出”。从当今世界经济发展的现状来看，发达国家基本上都处于国际分工链条的上游，负责设计、研发、复杂加工、营销等高附加值环节，在出口高附加值商品的同时大量进口生产所需的能源和高能耗中间产品、初级产品，对本国的能源消耗相对较少。而发展中国家的情况正好相反，主要承担了能源、简单高能耗中间产品、初级产品的生产，在大量消耗本国能源的同时又在从发达国家进口各类高附加值产品。因此现阶段发达国家基本上都处于贸易隐含能的逆差或“净输入”的状态而发展中国家则处于贸易隐含能的顺差或“净输出”的情况。由此可以看出，我国当前这种贸易隐含能的状况是不利于长期和可持续发展的，更不用说为了满足出口需要而生产高能耗、高污染的产品对我国能源安全、环境保护、人民身体健康等方面的不利影响。

3.4中国各行业贸易隐含能净值的对比分析

在图4中，中国15个行业根据其在1997-2013年间隐含能净值的变化趋势可以划分为三大类：第一类，隐含能净值逆差行业，即该行业处于贸易隐含能逆差或隐含能“净输入”的局面。按照隐含能逆差大小排列的各行业是：采掘和加工业、其他行业、其他工业。第二类：隐含能净值高顺差行业。这类行业的共同点是不仅处于隐含能贸易的顺差地位，而且该差额的绝对数量水平很高。具体包括以下行业：纺织业、化学工业、通用、专用设备制造业、电气、通信、计算机及其他电子设备制造业。第三类：隐含能净值低顺差行业。这类行业的特点是其隐含能进出口的余额虽然是顺差，但绝对额较小。这类行业具体包括：农业、非金属矿物制品业、食品制造业、木材和造纸业、金属冶炼制品业、交通运输设备制造业、仪器仪表及文化办公用机械制造业、建筑业。

4结论和建议

篇（8）

中图分类号:F830 文献标识码:A 文章编号:1007-4392(2009）03-0010-04

一､引言

伴随着中国产品的大量出口，中国的贸易盈余持续扩大，外汇储备快速增长，人民币汇率问题越来越成为世界范围内关注的话题。在学术界人民币实际汇率变动对中国对外贸易的影响并没有达成共识，尽管多数研究发现人民币实际汇率升值将显著减少中国的对外出口，但是关于人民币实际汇率变化对中国进口额的影响方面仍存在着分歧。不同于一般经典理论中对本币汇率升值将增加本国对外进口的描述，经过实证研究，最近的研究存在着两种不同观点:一种观点认为人民币汇率变动对中国的进口额不存在显著影响，另一种观点认为人民币实际汇率升值将显著减少中国的进口额。

因为理论与实际之间存在着分歧，才构成了人民币实际有效汇率变动的进口效应之迷，本篇文章主要关注的是人民币汇率变动对中国的进口方面的影响。通过研究人民币实际有效汇率变动对进口额的影响，来解释中国的进口与汇率之间存在的特殊关系，并从贸易结构与进口产品构成的角度做出解释。本文发现中国的进口额伴随着人民币实际有效汇率升值而减少，并且进口与出口之间存在推动关系，这是由于中国独特的贸易结构与区域间经济合作关系形成的。在中国的贸易结构中，加工贸易的比重一直超过50%，而加工贸易进口额对实际有效汇率变动并不敏感。同时在中国与亚洲特别是东盟国家的区域经济贸易合作中，亚洲国家与中国的出口商品不再仅仅是针对海外市场的替代竞争关系，更多的是基于生产价值链中的不同分工而形成的新的分工合作关系。本文将从以上两个角度，分别分析人民币汇率变动对加工贸易进口以及一般贸易进口额的影响。

二､计量模型与数据处理

本文采用在Alicia Garcia-Herrero and Tuuli Koivu（2006）的文献中所使用的进口方程模型的基础上改进的模型。模型采用了对数形式，利用对数形式并且加入时间趋势项对非平稳的时间序列进行平稳化处理。同时在模型中对数形式下可直接取得实际有效汇率变动对进口额影响的弹性。由于本篇文章中主要讨论的是人民币实际有效汇率变动对进口额的影响，在保证了原模型主体的基础上对模型进行了调整，去掉了原模型中的某些控制变量。

ln mt=α0+α1lnreert+2lnyt+t+εt

mt表示中国的进口额，reert表示人民币的实际有效汇率，yt表示中国国内的市场需求，t表示时间趋势项。

选取的数据是由1995年1月至2006年12月的数据，由于数据的时间跨度较长，必须考虑期间中可能出现的结构性变动因素。本文将所有数据分为两个时间段，第一个时间段为1995年1月-2001年12月，第二个时间段为2002年1月-2006年12月。对数据划分为以上两个时间段的原因在于，2001年11月10日，世界贸易组织（WTO）审议通过了中国加入世界贸易组织的申请。考虑到中国在正式成为WTO成员国前，在出口方面面临着其它WTO成员国的贸易壁垒，同时中国自身也存在着对本国的进口限制，这种状况在中国加入WTO后得到了逐渐的改善，因此以中国加入WTO的时间点将整个数据分成两段分别进行回归。

为了精确的估算实际有效汇率变动对进口额的影响，考虑到中国独特的贸易结构和进口结构，将进口额区分为一般贸易进口额､加工贸易进口额分别进行分析。基于数据模型对1995年1月-2001年12月期间的进口总额与一般贸易进口额分别进行了回归，对2002年1月-2006年12月期间的进口总额､一般贸易进口额､加工贸易进口额分别进行了回归分析。

在数据处理方面，采用经过CPI平减与季度调整的中国的进口贸易总额､一般贸易进口额､加工贸易进口额月度数据。采用国际清算银行的实际有效汇率指数，核算中国月度的实际有效汇率。采用经过CPI平减与季度调整的中国工业增加值的月度数据。

三､模型计算结果

对1995年1月-2006年12月整个样本区间进行回归分析，估算时间段中人民币实际汇率对中国进口总额以及一般贸易进口额的影响见表1，整体的样本区间的回归可能存在结构变动的因素，估算自1995年1月-2006年12月间，人民币实际有效汇率升值将减少中国的进口总额与一般贸易进口额，而一般贸易进口对汇率变动更为敏感。

选取样本区间为1995年1月-2001年12月，分别对进口总额､一般贸易进口额进行分析，结果见表2。在样本范围内，估算实际有效汇率每升值1%，进口总额将减少0.941%，一般贸易进口额将减少2.952%。国内市场需求每增长1%，进口总额将增加1.255%，一般贸易进口额将增加1.157%，一般贸易进口额对汇率波动较总进口额更为敏感。

选取样本区间为2002年1月-2006年12月，分别对进口总额､一般贸易进口额､加工贸易进口额进行回归，结果见表3。在样本区间内，人民币实际有效汇率升值1%，进口总额减少1.054%，一般贸易进口额将减少1.783%，而实际有效汇率变动对加工贸易进口的影响不显著。国内市场需求每增长1%，进口总额增长0.857%，一般贸易进口额增长 0.68%，加工贸易进口额增长1.023%。

自2002年中国加入世界贸易组织以后，中国的进口总额对实际有效汇率变动表现的更为敏感，而一般贸易进口额对实际有效汇率的弹性值则在2002年以后有明显的下降。模型计算发现人民币汇率的实际升值将导致中国进口总额､一般贸易进口额的减少，而对加工贸易进口额的影响则并不显著。

四､对回归结果的解释

通过对模型进行分析，发现人民币实际有效汇率升值将导致进口总额的减少，中国一般贸易进口额对人民币实际有效汇率波动更敏感，与之相对的是中国的加工贸易进口额基本不受人民币实际有效汇率波动的影响。

分析中国进口的贸易方式构成，见表4，中国进口商品主要由两部分构成，一是加工贸易进口，二是一般贸易进口。以2007年进口数据为例，2007年加工贸易进口额占进口总额的46%，而一般贸易与其他项目一共占进口总额的54%。因为中国进口额的这种特别构成方式，我们将分别解释人民币汇率波动对中国加工贸易进口额以及一般贸易与其他进口额的影响。

(一)人民币汇率升值对加工贸易进口额的影响

人民币实际有效汇率波动对中国加工贸易进口额的影响并不显著。加工贸易一直在中国对外贸易方式中占据相当重要的地位。历年的统计数据表明，加工贸易出口基本占据了中国总出口额50%以上的比重，见表5。造成这种现象的原因一是自改革开放以来中国政府多年来始终坚持发展以出口为导向的外向型经济;二是来源于经济全球化的发展所导致的生产专业化和新的国际分工布局的基本完成。中国来自加工贸易的进口额对人民币实际有效汇率波动的不敏感与全球范围内的国际生产布局的完成有关。

加工贸易不同于一般贸易的最大的特点是加工贸易出口市场的相对固定性，而这种出口市场的相对固定性来源于国际分工基本格局的要求。应国际化分工的发展和生产布局的要求，中国从事加工贸易出口的制造业企业已经进入跨国公司生产的价值链。在经济全球化的今天，跨国公司的国际分工体系决定了中国目前多数产品的生产阶段仍然是劳动密集型产品的生产与装配，而这种已经形成的生产布局不可能在短期内发生根本性的变动。跨国公司站在全球的角度，对产品生产与装配阶段的成本变动进行调控，而来自中国的出口成本的上升将被其他价值链下游生产加工阶段所吸收，因此即使面对人民币实际有效汇率小幅升值，跨国公司扔不会调整其国际生产布局与生产网络。因此人民币近年来实际汇率的缓慢升值无法从本质上影响中国的加工贸易进口与加工贸易出口额，从加工贸易角度看人民币汇率升值无法有效减少中国来自于加工贸易的贸易盈余。

(二)人民币实际有效汇率升值对一般贸易以及其他项目进口额的影响

通过对前面模型的分析，发现人民币实际有效汇率升值将显著减少一般贸易以及其他项目的进口额。造成这种现象的原因在于中国与其他亚洲国家的区域贸易模式，而决定中国与亚洲各国家区域贸易模式的根源在于中国在整个国际化生产布局中所处的位置。在研究了近年来中国与不同国家地区对外贸易的数据后，我们发现中国在对外贸易方面，自2002年至今的中国一方面从欧洲，美国赚取巨额的贸易顺差，另一方面又对亚洲其他国家输出巨额的贸易逆差，见图1。

伴随着中国的生产结构逐渐向价值链的上游转移以及“世界工厂”地位的确立，中国的对外出口与亚洲国家的对外出口已经不再是简单的竞争替代关系，而是逐渐转化为分工合作关系。中国与亚洲各国间的区域贸易模式是由中国在整个制造业生产价值链中的地位而决定的。中国将广大亚洲地区国家作为原料进口的来源地，主要进口能源､原材料､半成品､零部件､机器设备等，通过在本国加工装配后再出口给欧美市场，这也是中国与亚洲地区国家主要的区域贸易模式。

总体看来中国向欧洲美国的出口与向亚洲国家的进口同时存在，这一现象由中国在产业价值链中的位置决定，中国由亚洲国家进口原材料和初级产品，在本国内进行加工生产，最后出口到欧洲和美国的市场。伴随着人民币实际有效汇率的升值，中国对欧洲美国的出口将明显的减少，由于中国对外出口的急剧减少，与这部分出口生产相关的中国对亚洲和其他国家燃料､原料､以及机器运输设备等产品的进口需求也将相对减少，通过这个途径，我们将中国的对外出口与对内进口联系在一起，表现为中国出口对进口的推动作用。人民币汇率升值通过影响中国的对外出口，间接影响中国的进口额，进口伴随着实际有效汇率升值而减少。

最后需要指出的是，伴随着中国经济的发展和市场化程度的不断深化，人民币实际有效汇率的波动将对中国的进口以及出口产生更大程度的影响。但不能忽视的是，人民币实际有效汇率升值将同时减少中国的进口与出口额，单纯依靠人民币汇率调整并不能有效影响加工贸易带来的贸易顺差，而人民币汇率调整对中国整体贸易盈余的影响则有待于进一步的研究。

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篇（9）

 

一、文献回顾

按照主体的不同，对国际投资和国际贸易的关系的研究可以分为两大类。一类以东道国为主体，研究东道国外来投资和对外贸易之间的关系。这种研究除了母国和东道国之外涉及到第三国，投资和贸易之间的关系也相对疏松。另一类以母国为主体，研究母国对东道国投资与两国贸易之间的关系。在此只涉及母国和东道国，投资与贸易之间的关系相对密切。本文的研究即属于后者，本文中的国际投资指对外直接投资，即fdi。

首先对国际投资与贸易关系进行研究的是1999年诺贝尔经济学奖得主mundell(1957)。mundell的研究以标准的古典国际贸易模型为基础，通过严格的假定，得出了国际投资替代国际贸易的结论。在随后的60年代，又有学者的研究支持了投资替代贸易的结论，其中较著名的是vernon(1966)的产品生命周期理论。按照该理论，一般情况下，投资和贸易只是一种转化关系，只有在投资提早发生的情况下，才发生投资对贸易的替代，而在技术进步日益加快的条件下，新产品的生命周期不断缩短，因此国际投资对国际贸易的替代越来越明显。另一个研究来自于johnson(1967)。johnson认为，关税导致的对外投资使不具有比较优势的进口替代部门获得了发展，因此减少了对外贸易量。

70年代开始出现投资和贸易具有互补性的研究成果。helmberger和schmitz(1970)的研究证明生产要素流动和商品贸易可能既有替代关系也有互补关系。这一时期最著名的论著来自于。日本小岛清教授(1977)。小岛清特别强调国际分工的重要性，将对外投资和贸易统一在国际分工的基础上，指出国际投资不是简单的资本流动而是包括资本、技术、管理方式和人力资本的总体转移。因此，对外投资应从本国处于比较劣势的边际产业依次进行，这就是本文所谈边际优势战略的理论基础。按照小岛清的理论，国际投资一方面可以通过相近水平的技术转移把东道国的比较优势发掘出来，另一方面使母国集中资源开发新的技术并形成新的产业，因此将会扩大两国的贸易。

无论是mundell的贸易与投资替代模型，还是小岛清的互补模型，都是从传统理论的分析框架上衍生出来的，并没有经过实证的检验(梁志成，2001)。这既有统计数据残缺不全的限制，也有计量方法与工具上的局限。20世纪80年代以来，贸易和直接投资的实证研究取得了突破性的进展，同时更多的研究成果证明投资与贸易之间具有互补关系。lipsey和weiss(1981)依据美国70年代的统计数据，对美国跨国企业在发展中国家所设立的子公司的生产和母公司的出口行为进行了研究，发现同类产品的子公司的年产量与母公司对这些国家的出口总量呈正相关关系。lipsey等人(1984)还进一步研究发现这种正相关或至少非负相关广泛存在于美国近80%的产业部门中。helpman和krugman(1985)的研究表明，在要素禀赋不对称和规模报酬递增的情况下，由于跨国公司的专有资产很难通过外部市场达成交易，就会存在大量的公司内贸易和对中间产品的需求，对外投资将会带动母国的出口贸易。ethier(1986)的研究给出了同样的结论。grossman和helpman(1989)把产品的成长内生化，证明了在一个动态的模型中国际化生产和贸易可以是同时扩大的。然而，markuson和svensson(1985)则利用要素比例模型揭示了商品贸易和要素流动(fdi)的相互苯系，指出两者之间究竟表现为替代还是互补，依赖于贸易和非贸易要素之间是“合作”还是“非合作”的问题。

90年代的研究延续了80年代的趋势。hufbauer、lakdawalla和malani(1994)的研究进一步证实了上述lipsey和weiss(1981)的结论，他们重点研究了美国80年代以来的情况，发现在整个时间跨度中出口与fdi一直保持着正相关关系。随后gramham(1996)的研究也证实了这一点。pattie(1994)根据对外投资的动机不同将fdi分为市场导向型、生产导向型和贸易促进型3类，认为只有市场导向型fdi容易替代对外贸易，而后两种类型投资则增加贸易。gray(1998)的研究得出了近似的结论。pfaffermayr(1994)就奥地利fdi和出口之间的因果关系进行了分析，发现它们之间具有双向的因果关系。jun和singh(1992)研究了1969—1993年间11个世界上最大引资国的出口和fdi的关系，其中有4个国家显示出口是fdi的格兰杰原因，只有一个国家显示fdi是出口的格兰杰原因，其余6国显示出口和fdi之间不存在显著的因果关系。与此同时，porter(1990)、hein(1992)、lucas(1993)、crosse和trevino(1996)、crosse(1997)等都证明了国际投资与国际贸易之间存在高度的相关性。但不可忽视的是，beldelbos和sleuwaege。(1998)的研究支持了mundell的结论，即在东道国存在贸易保护的情况下，fdi会替代母国的出口贸易。

2000年以后的研究以大量具体的实证研究为特征，且研究结果以fd!与贸易之间具有互补关系为主。张如庆(2005)的研究显示我国对外投资不是进出口变化的原因，对外投资对贸易总额的影响不明显，而项本武(2005)得出的“中国对外投资是出口创造性和进口替代型”的结论对此给予了解释。王洪亮和徐霞(2003)证明了日本对华直接投资和中日贸易之间的确存在着长期的互补关系，fdi和制成品的出口具有双向的因果关系，但fdi和进口仅有单向的因果关系。王洪庆、张浩和朱荣林(2004)的研究表明，美国在华投资与对中国总进口、工业品进口之间存在双向的因果关系，与工业品出口之间存在单向的因果关系，投资与出口以及中美的初级产品进出口之间均不存在因果关系。同时，王洪庆和朱荣林(2004)的研究表明，东盟对华直接投资积极地推动了中国与东盟贸易的发展，且投资对进出口贸易的贡献率较高。李保明和刘震涛(2004)的实证结果显示，两岸贸易总额、大陆进口和出口均表现出关于台商投资的显著正相关性，这说明台商投资对两岸贸易具有显著的促进作用。此外，stone和jeon(2000)研究认为贸易与海外直接投资之间为互补关系，且两者之间贸易更倾向于为主导因素；韩国学者lim和moon(2001)证明，当发达国家向不发达国家投资，而投资是新设立的或者投资产业在母国是夕阳产业时，fdi和贸易之间是正相关关系；blonigen(2001)深入到产品层次进行了分析，发现贸易和fdi之间既有替代也有互补的关系，而且替代效应的发生不是逐步的，而是短时间急剧变化的。

基于本文研究的侧重，在此再对边际优势战略和小岛清的边际优势理论进行进一步的说明。边际优势战略的概念来源于小岛清的边际优势理论，但应该注意的是，边际优势战略所代表的经济行为早已存在，只是由小岛清概括出来。边际优势理论更多地是一种国际投资理论，但因为它把国际投资和国际贸易在同一基础上进行分析，所以对投资和贸易的关系也给予了研究。同时也正因为它侧重于国际投资的研究，对两者关系的研究也并不全面。按照边际优势理论，对外投资应该从国内处于边际优势即相对劣势的产业开始，而处于相对优势的产业则进行对外贸易。按照小岛清的分析，对边际产业的产品需求应通过向海外投资的企业进口来实现。所以，小岛清论述的投资与贸易的关系也更多地是母国投资与进口之间的关系，这是一种单向的正相关关系。但与此同时，小岛清也论述了两国生产可能性边界的扩张和贸易总量的增加，间接地论述了投资和出口的关系，这同样是单向的正相关关系。但是，基于边际优势战略，对投资和贸易之间的关系作这样的理解还远远不够，况且如上所说，小岛清的理论是基于对现象的描述与分析，没有通过计量方法得到实证检验，而本文将在上述方面给予补充和进一步的研究。

二、日本对东亚投资和贸易的历史进程及两者关系的描述

二战以后至20世纪60年代，通过美国的帮助和自身的经济改革，日本经济得以恢复并实现了高速增长。而正是在60年代以后，很多东亚国家和地区(主要是亚洲“四小”、东盟四国和中国)纷纷实现了经济起飞和长期快速发展，使东亚地区成为了世界经济发展的热点，以至于使人将这种发展状态称为“东亚奇迹”。很久以来，对“东亚奇迹”的研究存在着大量的各种形式的成果。在这些成果中，我们不难发现两个最受人关注的词汇：东亚模式和雁行模式。通过这两种模式的论述，可以发现，先期发展起来的日本对上述东亚国家和地区的经济发展起到了重要的作用。东亚模式揭示了上述东亚国家和地区对日本经济发展经验的借鉴和模仿，因而东亚模式被认为源于“日本模式”(孔凡静，1999)，同时东亚模式更多地强调了贸易尤其是出口的重要性。雁行模式揭示了日本与这些东亚国家或地区的国际分工关系，强调了日本对这些国家和地区的投资(尤指直接投资)的重要性。所以，东亚模式和雁行模式的研究都说明了日本与这些东亚国家或地区的经济联系在“东亚奇迹”中的关键作用。在此也可以理解，本文研究的日本对东亚国家或地区的投资和贸易之间的关系反映了东亚模式和雁行模式的本质联系。

如上所述，本文采用的作为日本投资和贸易对象的东亚国家和地区是亚洲“四小”、东盟四国和中国，这是基于“东亚奇迹”研究的惯例，而且这些国家或地区与日本有更强的经济联系，因此也具有更好的代表性。在此不再对日本与这些国家或地区的双边关系下的数据进行描述，而是对日本与这些国家和地区的总体之间的数据及其表示的关系进行研究。这是因为，东亚作为一个密切联系的整体，日本与这些国家和地区的双边经济联系往往会延伸到第三方，在此意义下，单独描述日本与一方的经济联系并不比描述日本对其他东亚国家和地区的总体的经济联系有更好的解释力。而且，后者让我们保持了与后面研究的连贯性。

图1显示了日本对上述东亚国家和地区的投资和贸易(出口和进口)自1965—2003年的变化趋势。不难看出，无论投资、出口和进口都保持了长期快速增长的态势。同时，图1也显示了投资和贸易(出口和进口)之间很好的相关性，但是这种相关性只延续到1997年。1997年对3种数据来说都是一个波峰，相对于1997年，这3种数据在1998年都大幅下降。而且之后，出口和进口状况在短期内得到恢复，而投资始终(截至2003年)没有恢复到1997年的水平。我们知道，1997年发生了举世闻名的东亚金融危机，因此不难理解，日本的投资战略发生了重大调整，使相关数据发生了结构性变化，这在后面的检验中也得到了证明。

三、数据分析和模型设定

(一)数据说明

本文日本对上述东亚国家和地区的投资、出口和进口的数据均来自日本总务省统计局网站的统计资料，这些数据是以日本与单一国家或地区的统计值列出的，基于前面谈到的理由，本文将这些数据进行了加总。对于出口和进口，1985年(含)以前的数据单位为百万日元，之后的数据单位为十亿日元。为了统一单位，本文将1985年(含)以前的数据单位转化为十亿日元，并作了四舍五入处理。对于投资，原始数据的单位为百万美元，本文将之乘以汇率并将单位转化为十亿日元，并同样作了四舍五入的处理。其中，汇率数据来源于世界货币基金组织(imf)数据库，汇率为年终值。

(二)断点检验

在上面日本对东亚投资和贸易的历史进程的描述中我们看到，发生金融危机的1997年，投资和贸易的金额开始了大幅度减少，在之后的几年中，出口和进口得到了恢复，而投资却延续了下降的趋势。这似乎显示，相对于1997年(含)以前，日本对东亚投资和贸易之间的关系发生了变化。下面对此给以检验，即断点检验(chow breakpoint test)。既然投资相对于出口和进口之间的关系发生了变化，我们的检验依据投资为因变量、出口和进口为自变量的单方程模型来进行。根据断点检验的原理，考察在1997年前后投资与出口和进口的关系是否发生了变化，即考察出口和进口的系数是否发生了变化。检验结果如下(见表1)。

通过表1的检验结果显示，无论是通过f检验法还是似然比法，都可在1%的显著水平上拒绝“无断点”的原假设。也就是说，在1997年的前后，投资相对于出口和进口发生了趋势变化，或者说，投资与出口和进口之间的关系发生了结构性变化。因此，本文对边际优势战略下投资和贸易关系的研究采用1997年(含)以前的数据。

(三)单位根检验

由于经济数据一般具有长相关性，上述3种数据可能存在单位根，也就是说它们的时间序列可能是非平稳的。为了避免由于数据的非平稳性带来的伪回归，下面对3种数据进行单位根检验。

根据adf(augmented dickey-fuller)单位根检验的要求，最优滞后结构的选择主要依据aic(akaike information criterion)和sic(schwarz information criterion)两个准则，如果两者一致则选择一个最优滞后阶，不一致则选择两个。本文首先是对水平(1evel)数据进行单位根检验，而后对一阶差分数据进行单位根检验，但基于文章篇幅的考虑，检验结果合并于一表中(见表2)。

通过表2的单位根检验结果可以看出，投资、出口和进口的水平数据都存在单位根。为了确定变量的单整阶数，本文对投资、出口和进口的一阶差分数据进行单位根检验。同样从表2可以看出，投资、出口和进口的一阶差分数据不存在单位根。由此也说明，上述投资、出口和进口的水平数据为一阶单整或（1）过程。

（四）模型设定

由于本文研究的是日本对东亚投资与其对东亚出口和进口两个方面的关系，即要验证投资与出口之间和投资与进口之间是否存在因果关系，本文采用格兰杰因果关系检验法(granger causality test)作为主要研究手段。

根据格兰杰因果关系检验法，可以认为有关投资(fdi)、出口(ex)和进口(1m)的预测信息全部包含在这些变量的时间序列中。格兰杰因果关系检验的原理是判断某些变量的信息是否能改进对其他变量的预测，具体到本文，即为检验过去的投资、出口或进口是否会对未来的出口、进口或投资有影响。可以通过估计var模型来实现这一目的。对于本文的研究，有两种var模型可供选用：一种是直接表示投资与出口或投资与进口的关系的两变量的var模型；另一种是在考虑到另一变量影响的条件下综合反映两变量(投资与出口或投资与进口)关系的三变量的var模型。笔者认为，在考虑到其他变量影响的条件下来考察两个变量的关系更加符合本文研究的实际。因此，本文模型设定如下：

    其中，fdi、ex、im分别代表日本对东亚的投资、出口和进口，α、β、γ为不同变量的系数，u1t、u2t、u3t为随机扰动项，t表示时间。检验投资对出口是否具有格兰杰因果关系，即检验β1i和β2i是否全不显著；检验投资对进口是否存在格兰杰因果关系，即是检验γ1i和αi3是否全不显著。该模型还可以检验日本对东亚出口和进口之间是否存在因果关系，但这不是本文的主要研究对象，因此只做附带性的考察。

四、经验结果及相关分析

根据格兰杰因果关系检验的原理，我们应该首先进行上述var模型的参数估计，而在此之前一项重要的工作是进行最优滞后结构的确定。然而限于文章的篇幅，在此只能省略最优滞后结构的确定过程而仅显示其结果，即：

 

由日本对东亚的投资、出口和进口组成的var模型的最优滞后阶为6。在此基础上，我们进行var模型的参数估计。同样基于篇幅的考虑，估计结果不再列出。下面，我们对var模型的参数估计结果进行f检验，即得到如下格兰杰因果关系检验结果(见表3)。

通过表3可以看到：(1)可以在10%的显著性水平上拒绝“投资不是出口的原因”的原假设，所以投资是出口的原因，但不能拒绝“出口不是投资的原因”的原假设，所以出口不是投资的原因，因此，投资对出口具有单向的因果关系；(2)可以在5%的显著性水平上拒绝“投资不是进口的原因”的原假设，所以投资是进口的原因，同时，可以在1%的显著性水平上拒绝“进口不是投资的原因”的原假设，所以进口也是投资的原因，因此，投资与进口具有双向的因果关系；(3)从程度的比较来看，投资与进口的关系相对于投资与出口的关系更加密切。

此外，通过表3还可以发现，出口是进口的原因，但进口不是出口的原因，出口对进口具有单向的因果关系。这并非是本文关注的问题，但与此相关有一个问题值得关注和解释：出口是进口的原因，进口是投资的原因，那么是否能推论出出口也是投资的原因，如果能如此推论，则和前面得出的结论相矛盾。如何对此给以解释呢？当然，答案是不能做此推论。这是因为，与日本对东亚出口相关联的进口是对一些在日本居于相对优势产业的具有较高科技含量的产品的进口，这部分进口构成日本出口生产要素的需求；而与日本对东亚投资相关联的进口是对一些在日本居于边际优势(即相对劣势)产业的产品进口，这些产业尽管在日本有需求但由于生产成本或经济结构调整等因素而无法生产，因而构成了对外投资。所以，出口推动的进口和推动投资的进口不具有相同的内容，因此上述推论不成立。但是，这个不成立的推论更深刻地说明了本文研究的边际优势战略下日本对东亚投资与出口和进口之间的关系。

五、结论和相关研究展望

本文的研究证明，在边际优势战略下，对外投资与本国出口和进口之间存在如下关系：(1)对外投资推动本国出口的增加，本国出口对本国对外投资没有作用或作用不明显；(2)对外投资推动本国进口的增加，本国进口同样推动本国对外投资的增加；投资与进口的关系相对于投资与出口的关系更加密切。

篇（10）

中图分类号：F74 文献标识码：A 文章编号：1008-4428（2017）02-113 -02

一、引言

菲律宾是中国香蕉进口大国，我国2008年从菲律宾进口的香蕉总量占我国进口香蕉的92.3%。中菲两国的国际往来非常微妙，在2012年爆发了所谓的“香蕉之战”。所以，中国对菲律宾香蕉进口的政策对菲律宾香蕉出口的影响受到了广泛关注。

从以往的中菲香蕉贸易研究中，中方统计的数据和菲方统计的数据存在很大的差异。而这种巨大的数据差异导致的结果就是，中国的贸易政策和SPS政策，对菲律宾的香蕉贸易带来的影响是不同的。郑国富、杨从平（2014）研究了中国质检局加强对菲律宾香蕉检疫的强度，对菲律宾出口中国的香蕉影响，中方数据分析结果显示，加强检疫能够有效地阻止菲律宾香蕉出口中国，而菲方数据分析发现这种影响微乎其微。相关的中菲香蕉贸易文献都止步于不同数据和不同的结果，但并没有人进一步探索不同数据背后的原因，以及哪个数据更能反映真实的情况。

二、中菲香蕉贸易数据分析

（一）中菲香蕉贸易数据概述

香蕉贸易有两种统计方式，贸易总量（kg）和价值总量（$）。由于价值量受到汇率波动、关税壁垒和非关税壁垒的影响，进口方和出口方统计的数据差值较大。因此，本文对香蕉贸易的总量进行对比。即便如此，中菲双方统计的贸易量仍有很大差异。表1是近16年来，中菲双方汇报的香蕉贸易数据。其中，中菲数据差值是中方数据减菲方数据所得。

从表中可看出，中方汇报的数据一直大于菲方数据1万吨以上，这个差值于2006年达到一个小高峰17万吨。但是在2013和2014年，差值大幅逆转，菲方数据比中方数据多1万吨～2万吨。更为戏剧性的转变是2015年，中方数据再次高过菲方数据，并达到近16年来最大差值35.7万吨。这样的数据差异可能有两种主要原因，一种是中菲统计香蕉的方法不一样，中方统计的香蕉贸易值可能包含了香蕉加工品和香蕉种植物，而菲方可能只汇报了新鲜香蕉的贸易。另一种可能是中国或者菲律宾或者两国都出于其他复杂的原因虚报了香蕉贸易量。

（二） 菲律宾香蕉出口状况

菲律宾2006至2015年连续排名香蕉出口大国前十位的国家有日本、中国、韩国、伊朗、新加坡及阿联酋。图1显示了菲律宾及这六国统计的香蕉贸易差异情况，香蕉统计单位为KG，差值等于相应出口国统计的数值减菲律宾统计数值。

从图1可知，除了新西兰，菲律宾与其他香蕉贸易大国的统计数据都存在较为明显的偏差。其中，中国与菲律宾的贸易统计差距最大。需要说明的是，2014年日本统计进口菲律宾香蕉数据与菲律宾统计出口日本香蕉差值为负的44.7亿kg，为了更清晰的对比六国统计状况，图中没有显示这年日本与菲律宾的数据差异。总体来看，菲律宾统计数据低于中、韩统计的数据，但是高于阿联酋和新加坡统计的贸易量。

香蕉贸易包含新鲜香蕉、香蕉种子、加工过的香蕉和香蕉植物。为了检验数据差异是否与统计范畴有关，接下来对比每个国家在UN comtrade 提交的香蕉统计的范围。

相比之下，1的统计是最\统的，菲律宾一直采用这一统计方式，统计量比其他国家少似乎是正常的。但是对比发现，中日韩新加坡及新西兰的统计方式相同，而菲律宾统计的数据仅与新西兰数据一致。说明统计范围不同，并不是数据差异的主要原因。

（三）中国的香蕉进口状况

2006至2015年，中国总共从21个国家和地区进口了香蕉，其中有5个国家连续十年有香蕉贸易，按贸易量大小排列分别是菲律宾、泰国、厄瓜多尔、其他亚洲地区及越南。

中国与厄瓜多尔、泰国及亚洲其他地区统计的香蕉贸易数据几乎一致，与越南统计的数据存在小范围偏差。菲律宾是中国最大的香蕉进口国，但其统计的数据与中国统计的数据也是差异最大的，差值远远超过厄、泰及其他亚洲地区。

（四）数据可靠性初步判断

整理中国与菲律宾的香蕉统计数据，发现两国提供的数据差异较大。为了进一步探究哪国提供的数据更为可靠，本文依次比较了菲律宾及其香蕉出口大国统计的贸易量，以及中国及其香蕉进口大国统计的贸易量。

在菲律宾香蕉出口的数据中，菲律宾除了与日本统计的数据一致外，同其他国家统计的香蕉量均存在不同程度的差异。香蕉贸易包含香蕉相关的产品、种子和植物。为了排除这种差异来自统计范围的不同，本文接着对比了中日韩、新西兰、阿联酋及菲律宾统计的香蕉贸易范围。相比其他国家，菲律宾统计的香蕉范畴是最小的，而中日韩新西兰都统计了相同的香蕉范畴，菲律宾却仅仅与日本统计数据一致。这说明，统计范畴不是菲律宾统计数据差异的主要原因。

在中国香蕉进口数据的对比中，中国统计的数据与厄尔瓜多、泰国及亚洲其他地区提供的数据基本一致，与越南统计的数据存在小范围偏差。因此得出结论，相比之下，中国的香蕉统计数据更可靠。

三、中国政策与菲律宾香蕉贸易的实证分析

（一）模型建立及数据来源

经过简单的数据对比，本文采用相对可靠的中方统计数据检验中国SPS对菲律宾香蕉贸易的影响。贸易模型通常采取引力模型，但是本文只衡量中国和菲律宾的双边贸易，因此去掉引力模型中地理因素、语言因素、殖民关系等衡量多国贸易的影响因素，最终模型为：

1nY=β0+β11nGDPCHN+β21NgdpPHL+β31nSPS+μ（1）

其中，Y是中国进口菲律宾的香蕉量，数据来源于UN comtrade，GDP的下标CHN和PHL是中国和菲律宾的ISO缩写，数据来源于世界银行数据库，SPS主要是针对农产品的技术贸易壁垒，是虚拟变量，数据来源于中国WTO/TBT-SPS通报咨询网。

（二）实证分析

我国分别于2002、2004、2012实施了香蕉检验、水果检疫、食品农残相关SPS措施。通过stata回归结果可知，菲律宾的GDP对菲律宾出口中国的香蕉总量影响显著性也较小。同时，SPS对香蕉贸易影响的t值为-0.80，不显著，表明我国的SPS相关措施对菲香蕉出口影响相关性不大。

四、总结

本文通过数据比较法，认为中方提供的数据相对可靠，使用中方数据检验我国与蕉相关的SPS对菲香蕉进口的影响，结果发现这种影响相关性不大。通过加强检疫等措施确实能够在短期内影响菲律宾香蕉的进口量，但这种影响通常难以持续。菲律宾是我国最重要香蕉进口国之一，大量减少进口菲律宾香蕉的数量也会降低中国国民的福利。因此，依赖民族情绪的“香蕉战”是难以持续的，有效的贸易政策还需考虑长期影响。

参考文献：

[1]王少普.坚持从战略全局观察与处理中日关系[J].社会科学，2006，（03）.

[2]徐迟默.世界香蕉贸易分析[J].世界热带农业信息， 2006，（02）：13-14.

[3]邵瑞清.中国香蕉贸易发展研究[J].海南大学， 2011.

[4]郑国富，杨从平.中菲香蕉贸易关系论析[J].对外经贸，2014，（01）.

[5]郑国富.中国与菲律宾双边贸易发展的实证研究（1975-2013）[J].广西财经学院学报，2015，4（28）：2.