进口贸易数据模板(10篇)

导言：作为写作爱好者，不可错过为您精心挑选的10篇进口贸易数据，它们将为您的写作提供全新的视角，我们衷心期待您的阅读，并希望这些内容能为您提供灵感和参考。

篇1

(一) 纺织服装出口率先“回暖”

世界金融危机重创世界经济,2008年11月至2009年2月世界贸易跌入“谷底”,从表1可知,我国的货物进出口贸易与世界大多数国家一样严重“超跌”,2009年1-2月份间我国货物贸易进出口、出口、进口的最大跌幅分别为-29.1%、-25.7%、-43.1%个百分点,随后的3-8月份间在底部低徘徊,9月以后开始回升,同比降幅收窄,全年进出口、出口、进口同比分别下降了13.9%、16.0%和11.2%个百分点,结果好于预期,为中国GDP增长8.7%、为世界经济复苏做出了较大的贡献。我们从分月统计中发现,在世界贸易极为困难的2009年元月份,我国纺织服装进口随市场下跌了36.5个百分点,而出口却逆势飞扬,同比只下降了0.7个百分点,给“冰冷”的市场带来了一丝“春意”,让世人看到了复苏的希望。虽然,随后4-8月份我国纺织服装进出口同比指标“二次探底”又回跌到两位数,但到12月份出口、进口、进出口同比增长全部“翻红”。全年纺织服装出口、进出、进出口较之2008年分别下降了9.9%、9.8%和9.3%,但却比全国货物贸易全年出口、进出、进出口同比负增长分别减少了6.2%、1.9%和4.1%个百分点,全年纺织服装出口额达到1670.6亿美元,出口贸易依存程度达到3.4%,也就是说2009年的GDP的3.4%是通过纺织服装出口实现的。

(二)纺织服装呈现“高出低进”态势

纺织服装是我国重要的工业,也是我国对外开放最早、最多利用外资的产业,通过引进技术,我国纺织服装工业的比较优势凸显,并通过转变对外贸易增长方式,国际竞争优势越来越明显。从表1可知,2009年我国纺织服装进出口贸易总额是1838.9亿美元,占全国货物贸易比重为8.3%,其中出口高达1670.7亿美元,占全国货物出口贸易的13.9%;进口仅为168.2亿美元,占全国货物进口贸易比重的1.7%;贸易顺差为1502.5亿美元,虽然比2008年1666.8亿美元下降了164.3亿美元,但约占全国2009年贸易顺差1960.6亿美元的76.6%,这也就是说仅占8.3%的纺织服装贸易却创造了接近4/5的贸易顺差价值。我国纺织服装呈现“高出低进”态势是由于产业的国际竞争力所决定的。在世界上通常用某一产业的贸易差额与某一产业的进出口贸易额的比率所表示的国际竞争力指数,也叫TC指数,若指数为负值,表明该类商品为净进口,不具备国际竞争力;若指数为正值,表明该类商品为净出口,具有较强的国际竞争力。经过计算,我国2009年纺织服装TC指数为0.82,昭示我国的纺织服装在国际市场上继续保持极强的国际竞争力,进一步确立我国世界上最大的纺织服装生产大国和出口国的地位。

二、纺织品服装出口贸易方式在改善

(一)一般贸易快速发展

我国的纺织服装出口由来已久,但快速发展则得益于对外开放政策,我国抓住了20世纪80、90年代世界产业结构调整的机遇,“大进大出”、“两头在外”,通过“三来一补”,积极利用分工参与国际市场交换,大力发展加工贸易,我国纺织服装出口贸易进入蓬勃发展、全面提速的时代。 1994年出口贸易额达到342.2亿美元成为世界上最大的纺织品出口国;2008年出口达到1852.2亿美元,是1994年的5.4倍,创下我国纺织服装出口新高。但其间我国纺织服装在国际市场频频遭遇反倾销、反补贴和技术壁垒、绿色壁垒之后,SA8000社会责任的困扰,成为贸易保护主义贸易的重灾区。因此,我国纺织品服装贸易亟待转变贸易增长方式,大力发展一般贸易。从上表可以看出两点:一是纺织服装进出口一般贸易率的同比增长,进口10.34%、出口-5.83%、进出口贸易-5.43%,明显好于我国货物贸易的一般贸易率,2009年我国货物贸易一般贸易率进口、出口、进出口同比增长分别是-6.7%、-20.1%和-13.9%。二是全年纺织服装出口、进口、进出口总额中的一般贸易的比重分别是72%、24%、68%,分别比2008年提高了3%、4%和4%。这说明我国转变贸易增长方式从扩大一般贸易开始突围并取得了较好的成效。

(二)加工贸易降幅较大

2006年9月14日财政部、国家发展改革委员会、商务部、海关总署、国家税务总局等五部委联合《关于调整部分商品出口退税率和增补加工贸易禁止类商品目录的通知》,意在扼制加工贸易过快增长。从表3可以看出三点:一是我国2009年加工贸易的纺织服装进出口、出口、进口的较之2008年有两位数的降幅,降幅大于全年纺织服装贸易和纺织服装一般贸易的降幅,说明我国纺织服装贸易应对金融危机调整了增长方式。二是2008年纺织服装加工贸易的进出口、出口同比是正增长,而2009年进料加工进出口、出口同比下降了12.2%,来料加工进出口、出口同比下降了19.05%和19.53%;说明我国调整纺织服装加工贸易的力度在加大。三是来料加工和进料加工同属加工贸易,我国纺织服装来料加工进出口、出口、进口的同比降幅大于自营业务的进料加工分别是7.03、7.51和6.92个百分点,彰显我国调整贸易方式是有序的。

三、纺织服装出口的产品结构在优化

(一)纺织服装出口的增速放缓

我国要优化纺织服装出口产品结构,需要适当减少纺织品出口、增加服装出口的比重,适当减少OEM服装出口,增加OBM服装、高附加值服装出口的比重。从表4可知,一是2009年我国纺织服装出口总额是16707178.8万美元,其中纺织品出口5999223.7万美元,约占36%,服装出口总额是10707955.1万美元,约占64%,纺织与服装的比值为3.6:6.4,出口产品结构与2008年持平,没有明显的改善。二是2009年就纺织品大类而言,纱线出口下降幅度最大,制成品下降幅度最小。就服装大类而言,针织服装下降幅度最大,其他服装下降幅度最小,更可喜的是毛皮革服装保持了11.22%的正增长。这种走势基本符合国家的纺织服装调整与振兴政策。三是就服装分类产品而言,针织服装中丝织针织服装降幅最大,出口数量同比下降41.7%,出口金额下降34.7%;针织服装中化纤针织服装降幅最小,出口数量同比下降5.52%,出口金额同比微升0.07%。梭织服装中丝制梭织服装降幅最大,出口数量和出口金额同比分别下降20.96%和20.83%;棉制梭织服装降幅最小,出口数量和出口金额同比分别下降6.85%和6.21%。毛皮革服装中皮革服装出口数量和出口金额同比分别下降15.72%和21.32%;可喜的是毛皮服装逆市强劲上升,出口数量和出口金额同比分别上升15.53%和138.93%。

(二)纺织服装出口的均价偏低

我国纺织服装出口不仅要率先恢复贸易增长,还要努力实现由数量增长向质量效益增长的转型。2009我国纺织服装出口的价量关系忧喜参半。一是从表4可知,纱线出口平均价格下跌4.93%,其中棉纱线平均每公斤的价格3.38美元,同比下跌6.25%;丝线平均每公斤的价格21.92美元,同比下跌12.31%;化学纤维纱线平均每公斤的价格2.56美元,同比下跌8.86%;可喜的是羊毛、动物毛纱线平均每公斤的价格20.39美元,同比微涨0.69%。面料也是量价齐跌,其中棉布平均每米价格1.18美元,同比下跌8.45%;丝机织物平均每米价格2.92美元,同比下跌9.42%;化纤织物平均每米价格0.83美元,同比下跌8.33%;羊毛动物毛机织物平均每米价格5.8美元,同比下跌8.94%。地毯、无纺织物等纺织制成品的价格也有不同程度的下降。二是服装出口与纺织品不同,大体上呈现量减价升态势。针织服装价格平均同比增长2.3%,其中增幅最大的是丝制针织服装,平均每件套价格是10.87美元,同比增加11.85%;化纤针织服装每件套平均价格增加5.78%、棉制针织服装微涨0.35%、但毛制针织服装却下降了7.13%,梭织服装平均价格增长1.69%。毛皮革服装价格忧喜参半,每件套平均出口成交价格是65.74美元,同比增长28.13%,其中毛皮服装、皮革服装价格分别是267.18、41.52美元,同比增长分别是106.81%和-6.65%。由此看来,我国是服装生产大国、出口大国,由于缺乏自主品牌、出口成交价格虽然出现了微升的良好态势,但总体上还是“为他人作嫁衣裳”。

四、纺织服装的出口市场在扩大

(一) 纺织服装出口的洲际市场

篇2

中图分类号：F752.6 文献标识码：A

文章编号：1005-913X（2015）04-0016-02

一、引言及文献述评

长期以来，就业问题一直是经济社会发展所关注的重点问题，伴随着近年来中国人口红利的逐步消退，劳动力市场突显“用工荒”与“就业难”并存的结构性失衡现象，探究劳动力需求和结构扭曲等问题的解决途径成为相关研究领域的热点话题。在促进和改善就业问题的研究中，对外贸易始终扮演着重要的角色，而现有大量理论与经验研究均系统分析了出口贸易对于国内就业规模和结构改善的促进作用，分别从国家、行业、企业及个体等层面论证了出口、贸易自由化等对于就业增长的作用机制（周申等，2007；盛斌和马涛，2008；Brown，2012等）指出出口贸易增加了不同职业的劳动需求，有利于促进就业增长及技能和性别结构的改善，且随着贸易自由化程度的提高，贸易自由化可以通过拉动经济增长有效促进服务业与农业部门的就业增长加快，在少数基于企业层面数据、研究企业就业变化的文献中，梁永强（2010）发现企业层面FDI流入对就业水平促进作用并不明显；戴觅等（2013）利用企业数据研究汇率变动对中国制造业就业的影响，发现人民币汇率变动会通过出口收益渠道和进口成本渠道影响就业水平；席艳乐等（2015a，2015b）分别利用关税数据与投入产出表数据，研究企业就业的二元边际及企业劳动力需求弹性的变动，发现贸易自由化促使了低生产率企业的就业损失和高生产率企业的就业创造。

然而美中不足的是，已有研究大多着眼于出口贸易层面，对于进口贸易的相关探讨略显不足。事实上，作为影响就业问题的一个重要方面，进口对就业的贡献和重要意义同样是功不可没。加入WTO以来中国进口贸易迅猛发展、规模不断扩大，进口贸易总额13年内从2千亿美元增长到1.95万亿美元，占据了贸易总量的45.6%。同时，随着进口贸易的迅猛发展和国际垂直化分工的深化，中间投入品进口占比亦呈上升趋势。虽然现有文献在研究方法和研究视角方面予本文以较多的启示和借鉴，但是有关于进口贸易与就业关系的探讨、基于企业异质性假说细化到企业层面的相关研究更为匮乏，并且缺少对进口贸易的种类、规模、强度以及企业就业数量的多层次、多维度划分，进而也缺乏针对进口贸易作用于企业就业的系统研究。

基于上述理论与现实背景，本文立足于2000-2006年的中国企业面板数据，采用面板固定效应（Fixed Effects，FE）模型，系统研究企业是否进口及其进口规模、产品种类、进口来源国等异质性特征对于就业增长的影响，最终结合实证结论，为更进一步改善就业、促进贸易政策的调整与改善提出相关对策建议。总体而言，相较于现有文献，本文在拓展研究视角及方法改进方面有了一定进步，首次将进口贸易与企业就业结合起来，基于贸易强度、贸易伙伴国特征等一系列进口差异化特征的拓展分析，对于更进一步分析进口影响企业就业的作用机理分析更为明朗，综合运用综合固定效应模型的估计也使得本文的研究结论更为稳健可靠。

二、计量模型与方法

本文主要参考戴觅等（2013）的研究思路，构造本文的计量方程式：LnEmpit=α0+α1Impit+α2Expit+βXit+λYit+μit（1）

其中，因变量EMPit为企业i在时期t的就业增长率，反映企业就业规模的变动情况，根据企业在特定时期的雇员人数的对数差分得到；自变量Impit为企业是否进口的二值变量，取值为1则该年实施了进口，可揭示进口贸易行为对企业就业增长的作用方向，反之为0；为衡量部分企业在参与进口贸易的同时所采取的出口行为是否对其就业产生了显著影响，本文引入是否出口的虚拟变量，取值为1时表示该企业既被观测到了进动，又有出口行为，反之为0。Xit中包括了企业在贸易强度、进口产品种类、进口来源国数量以及进口贸易伙伴国等方面的特征，产品种类根据细分的HS-6位产品编码进行划分得到，进口来源国数量基于细分产品层面上的贸易特征统计得到；Yit囊括了企业层面其他影响就业规模的指标，如企业年龄、平均工资、企业规模、人均工业增加值等，其中规模指标即为企业的人均产出，μit为随机干扰项。

具体地，本文在后续实证分析中使用混合面板OLS、面板固定效应以及面板随机效应三种模型对上式进行估计，最终根据Hausman检验结果选择最优的估计方法。

三、数据来源与描述性统计

本文采用的数据均源自中国工业企业数据库与中国海关统计数据库匹配后的数据样本，企业特征方面的指标由中国工业企业数据库提供，企业贸易活动相关特征源于中国海关统计数据库，贸易伙伴国收入水平的划分源自世界银行数据库。本文采用两个大型数据库相匹配之后得到的嵌套面板数据，具体匹配方法参照田巍和余淼杰（2013）的做法，使用企业“电话号码+邮编”、企业名称两种方法相结合的匹配法，最终得到时间跨度为7年、囊括158478家企业、447932个样本的数据集。

表1列示了主要变量的描述性统计特征，较大的企业就业规模充分表明了企业作为吸纳就业主体的重要作用。而企业平均年龄在十年左右，人均工资接近一千六百元，企业产出规模和人均增加值、全要素生产率指标表明了企业整体的绩效状况，且企业平均进口2种产品，企业进口来源国最多达六十三个，但进口额占企业销售额的比重相对较低。与此同时，本文也可通过各种收入水平的国家的进口强度看出，中国的进口仍集中于中高收入国家，从低收入水平国家进口较少，进口贸易仍依赖于特定的市场。

四、实证分析结果

根据估计方程式（1），观察可知OLS方法、FE和RE方法下的系数显著性与符号大致相似，同时Hausman检验显示采用固定效模型进行估计的结果更优，因此本文主要报告双向固定效应结果下的实证结论。

表2为通过逐渐增加回归变量进行分析的结果。具体地，第一列直观考察了进口对异质性企业就业的影响，企业参与进口贸易的行为能够显著促进企业就业增长，相比不进口的企业能够有4%左右的就业增长，这与其是否参与出口的特征相类似。与此同时，企业特征方面可以看出，企业年龄越大、经营时间越长，便能够拥有越稳定的企业表现和绩效状况，从而促使就业规模缓慢扩大；生产率更高的企业通常在贸易活动中变现越为突出，也有着显著为正的就业效应；而工资与就业、人均增加值与就业之间显著的负相关关系，说明就业规模的扩张将会导致产出递减、真实工资降低，反之亦然。

更进一步，仅考虑“贸易状态”是远远不够的，为了区别企业在贸易规模、贸易强度方面的特征，在第（2）列分析中纳入企业的进口强度等指标。结果表明，上述指标的显著性和数值均较少受到影响，一定程度上证明了本文选择固定效应模型的无偏有效性。进口来源国的数量与就业增长之间呈现显著的正相关关系，或许因为企业执行“市场多元化”战略之后，更多的产品进口来源国能够显著降低对特定国家产品进口的依赖性，从而降低和分散企业受到国际市场的冲击如汇率变动、贸易政策改变等风险而引致的就业波动，促进企业就业增长；而进口产品种类的增多能够促进就业增加，说明企业产品生产选择的多元化，体现了企业参与国际生产与分工的程度的不断加深以及企业在全球价值链环节中的重要性的提升；企业进口强度与企业就业增长呈现显著的负相关，这可能是伴随着当前产品内分工贸易的深化发展，进口强度尤其是进口中间投入品强度的提升将会一定程度上加深企业对于国际市场的依赖程度，从而加大其对于企业的劳动力需求变动及应对市场变化的影响，最终多种因素的综合作用导致进口强度削弱了企业的就业增长。

表2 面板固定效应模型估计结果

此外，收入水平是影响双边贸易成本的重要因素之一，鉴于进口贸易企业对于国际市场的依赖程度较大，因而对于贸易伙伴国收入水平、汇率变动风险等因素较为敏感，因而本文第（3）列引入贸易强度和贸易伙伴国收入水平划分的一系列特征，结果显示：中国从中高等收入水平国家的进口对就业增长产生了显著的抑制效果，而低收入水平国家的进口对就业的影响不显著。其他因素不变的情况下，中高收入水平国家显著为负，这可能是因为当前中国尚处于全球价值链分工的中低端环节，而贸易伙伴中基于中高收入水平国家的进口将会对国内市场产生显著的替代效应，从而减少相对劳动需求、抑制就业增长。伴随开放经济条件下中国贸易伙伴分布范围的扩大、对特定市场依赖程度的降低，同时更多“南南合作”的展开，必将对企业国际市场开拓和经营水平的提升产生重要影响。最后，列（4）为本文所进行的稳健性检验。观察可知，综合考虑各种影响因素和作用渠道之后，借鉴多数文献的做法，基于关键变量替换的视角，进行回归检验，结果发现所有指标的符号和显著性均与初始结果保持了一致性，论证了本文实证分析的稳健可靠。

五、结论与对策建议

本文在企业异质性理论框架下，深层分析了进口贸易对企业就业的影响，发现参与进口贸易对企业的就业增长产生了显著的促进效应，且伴随着企业进口产品种类与市场的多元化，这种促进效应仍显著存在。同时，相较于不参与贸易的企业，进口企业的一系列绩效状况也对就业产生了显著影响，而参与进口的同时兼有出口行为也能够推动企业就业的增长。而基于贸易伙伴国的拓展指出，从中高收入水平国家进口的替代效应对于企业就业产生了一定的抑制效应，而从低收入国家的进口强度的大小对企业就业的影响并不明显。

综上所述，基于双向固定效应模型的经验分析具有重要的理论与现实意义，同时也为宏观贸易政策的制定与调整指出了方向。一方面，“稳出口、促进口”政策的实施，显然为促进企业参与进口贸易、充分发挥进口对于就业和经济增长的贡献打开了一扇门，从稳定就业的角度来看，把握进出口贸易的平衡点仍会是未来中长期政策调整的方向和重点所在。另一方面，本文有关于企业结构、企业年龄、企业参与进口贸易对就业的差异化影响，也为企业未来的发展提供了可供参考的借鉴，有助于企业自身的创新水平和管理能力的提升、管理机制的完善，同时也为企业实现稳定持续经营提供了思路。与此同时，对于企业在进口贸易活动中进口产品种类、贸易伙伴数以及如何选择贸易伙伴等问题，本文也从微观视角提供了可供参考的借鉴，企业更应重视贸易结构的调整与优化。

参考文献：

[1] 盛 斌，马 涛.中间产品贸易对中国劳动力需求变化的影响：基于工业部门动态面板数据的分析[J].世界经济，2008（3）：12-20.

[2] 喻美辞.工业品贸易对中国工业行业人口就业的影响――基于34个工业行业面板数据的实证分析[J].中国人口科学，2008（4）：22-29.

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

［中图分类号］F742［文献标识码］B［文章编号］1002-2880(2011)03-0023-03

作者简介：孙铭，女，汉族，湖北武汉人，湖北大学商学院讲师，经济学博士生，研究方向：国际贸易政策。一、引言

反倾销、反补贴和保障措施历来是各国习惯采用的三种主要贸易救济措施。长期以来，反倾销作为一种贸易保护手段，得到了世贸组织的认可，成为维护“公平贸易”的最主要武器，是各国使用频率最高的贸易救济措施。但自从1995年WTO《补贴与反补贴措施协定》(Agreement on Subsidies and Countervailing Measures简称《SCM协定》)生效以来，各国在国际贸易中提起反补贴调查并采取反补贴措施的情况越来越多。近年来，受国际金融危机的影响，国际贸易保护主义有重新抬头的迹象，世界各国间的贸易摩擦愈演愈烈，反补贴逐渐成为新的热点。

图1列出了1993—2009年间立案的国际反补贴案件数量变化。WTO成立之后，反补贴案件数有所下降。但自1996开始，反补贴案件数逐年上升，并于1999年到达顶峰，高达41起。其后反补贴案件数呈波动下降的趋势。然而，2005—2009年间，案件数又逐年上升。相对于世界上各国进行立案的反倾销案件而言，反补贴的案件虽然比较少，但是该救济措施究竟会产生什么样的贸易效应，以及程度有多大，仍然值得研究。

图11993—2009年国际反补贴案件数量的变化

资料来源：根据WTO和Global Countervailing Duties Database提供的数据整理。二、相关文献综述

国内外学者对反补贴问题的研究从未间断，但反补贴的贸易效应问题较少受到关注。从现有的国外研究来看，有一些学者对反补贴的实施效果进行了实证研究。Yu-Ter Wang(2005)等学者对反补贴的贸易限制效应持否定观点。与此相反，Gallaway (1999)和Jones (2006)分别利用CGE(可计算一般均衡)模型和CBS(Central Bureau of Statistics)模型认为反补贴是限制贸易的重要手段之一。国内研究方面，目前只有少数学者对反补贴的经济效应进行了初步的研究，如邹琪等(2006)的研究认为反补贴会给社会经济福利造成损失。鉴于反补贴具有和反倾销类似的歧视性，在对反补贴贸易效应进行研究时可以借鉴反倾销的研究方法。如Neils and Kate(2006)以1990—2000年世界各国对墨西哥进行反倾销的面板数据为例，得出结论：对发展中国家征收反倾销税的申诉国不存在贸易转移效应，但存在贸易限制效应。Prusa(1999)利用美国1980—1994年对外反补贴数据，证明美国的反倾销措施从很大程度上扭曲了其贸易模式，导致进口额下降30%～50%。与此同时，Konings (2001)则发现，欧盟在1985—1990年间发起的反倾销并未产生贸易转移效应。冯宗宪、向洪金(2009)利用2002—2007年欧美国家对华纺织品案例的月度数据，考察了欧美对华反倾销的贸易破坏效应、贸易转移效应的存在和大小。

总体上看，由于统计数据的缺乏，国内外对于反补贴贸易效应的实证研究有很大空白。但从笔者搜集到的统计资料来看，1993—2009年间的国际反补贴案件累计已接近300件，这为目前的实证研究提供了充足的数据基础。与此同时，关于反倾销的经验研究在计量方法上有了很大发展，这为反补贴贸易效应的实证研究提供了一定的技术支持。本文将根据1993—2007年立案的反补贴案件数据，对反补贴贸易效应进行实证研究。

三、实证模型与数据说明

为了衡量反补贴的贸易效应，本文结合反补贴案件和6位HS编码产品的贸易数据，构建了一个包含时间序列和截面的面板数据集，以考察1993—2007年立案的反补贴的贸易效应。首先通过考察反补贴对被诉国进口贸易额的影响，来判断反补贴立案是否会产生贸易破坏效应。其次通过从被诉国进口比例的变化来考察反补贴是否会产生贸易转移效应。

本文的回归模型在Prusa(1999)，Brenton(2001)和Konings(2001)等模型的基础上构建，采用以下的半对数线性回归方程：

ln(Importijt)=αi+αj+βln(Importijt-1)+γ1AFFijt+1+γ2AFFijt+2+γ3NEGijt+1+γ4NEGijt+2+ηij+uijt(1)

其中，被解释变量ln(Importijt）表示i国在t期从j国对某产品的进口额。ln(Importijt-1）是被解释变量的滞后一期值，这是由于贸易的滞后值是会影响到当前的贸易。t规范为t=0表示反补贴立案的年份，因此，t= -1表示立案前一年，t=+1表示立案后一年，以此类推。虚拟变量AFFijt+1衡量的是立案后第一年(t=+1)，肯定结案方式的影响，若反补贴立案后第一年为肯定结案，则取值为1，其他为0；同理，AFFijt+2在 t=+2时取值为1，其他为0；若立案后第一年为否定结案，则NEGijt+1在t=+1期其取值为1，其他为0；同理，NEGijt+2在t=+2时取值为1，其他为0。ηij度量的是各截面单元的个体差异，uijt为随机扰动项。根据经济学原理，在反补贴立案前，被诉国对申诉国进口的大幅增长会导致反补贴调查；反补贴措施会限制申诉国从被诉国的进口，即存在贸易限制效应；反补贴会导致涉案产品的进口从被诉国转移到非被诉国，即存在贸易转移效应。因此，该模型中解释变量滞后项的预期符号为正数，虚拟变量AFFijt+1和AFFijt+2的预期符号为负数，NEGijt+1和NEGijt+2的预期符号可能为正，也可能为负。

由于该回归中包含被解释变量的滞后项，会导致内生性问题，若用标准的随机效应或者固定效应进行估计，必将导致参数估计的非一致性，进而基于估计结果所产生的经济含义也必定是扭曲的。为了解决该问题，本文采用Arellano and Bond(1991)，Arellano and Bover(1995)和Blundell and Bond(1998)提出的GMM(广义距)估计法。对方程(1)进行一阶差分之后，动态面板模型可以表示为：

孙铭:反补贴措施的贸易效应——基于动态面板数据模型的实证分析Δln(Importijt)=βΔln(Importijt-1)+γ1AFFijt+1+γ2AFFijt+2+γ3NEGijt+1+γ4NEGijt+2+Δuijt(2)

GMM估计法运用滞后期和差分作为工具变量所产生的估计和检验具有一致性和稳健性，进而基于估计和检验结论所产生的经济学意义将有力地揭示反补贴的贸易效应。

本文的研究对象为1993—2007年间立案的反补贴案件，这些案件是根据WTO和Global Countervailing Duties Database提供的数据整理出来的，包括11个进行反补贴立案的国家和地区(美国，欧盟，加拿大，墨西哥，澳大利亚，巴西，智利，阿根廷，委内瑞拉，哥斯达黎加和秘鲁)，涉及共40个国家和地区，累计188起案件。每个案件的数据包括立案前后2年的贸易数据，这些数据是从联合国Comtrade数据库搜集而来，涵盖了1991—2009年各国或地区从别国进口涉案产品(6位HS编码的细分产品)的数据。对于包含一个以上产品编码的案件，本文将所有产品编码下的进口额数据汇总，以得到每个案件的进口额数据。

四、实证结果及分析

(一)反补贴的贸易限制效应

用GMM估计法对动态面板模型进行估计的结果如表1(1)所示。ln(Importijt-1）的系数为0.402，表明进口国在上年度进口的变化会导致本年度的进口同向变化，即上年度进口每增加1%，则本年度的进口会增加约0.402%。虚拟变量AFFijt+1，AFFijt+2，NEGijt+1，NEGijt+2的系数估计值都为负，这表明，不管最后是以肯定还是否定方式结案，反补贴都会导致申诉国对该产品的进口减少，具有一定的贸易限制效应，这与预期效果是一致的，只是针对不同结案方式，减少的幅度有所不同。和ln(Importijt-1）变量不同的是，这几个虚拟变量值必须转换成表1第三列的形式。结果表明，在肯定结案的反补贴案件中，申诉国从被诉国的进口在第一年下降了约30%，第二年下降了约44%。而否定结案的情况下，进口额的年均下降幅度均在10%以内，且在时序上呈逐步减少的趋势。

表1反补贴的贸易限制效应和贸易转移效应

贸易限制效应贸易转移效应解释变量(1)对应的被解释变量

变动的实际百分比解释变量(2)对应的被解释变量

变动的实际百分比ln(Importijt-1)0.4022***(11.985)ln Shareijt-10.345***(25.203)AFFijt+1-0.368***(-3.102)-30.79%AFFijt+1-0.343***(-3.944)-29.03%AFFijt+2-0.5893***(-4.361)-44.53%AFFijt+2-0.582***(-4.462)-44.12%NEGijt+1-0.1030**(-1.370)-9.79%NEGijt+1-0.103(-1.560)-9.82%NEGijt+2-0.0349(-0.440)-3.44%NEGijt+2-0.092(-1.376)-8.77%样本数937样本数937J统计量50.2660J统计量37.5852注：各变量回归系数后面的括号内为t值；*、**和***分别表示10%、5%和1%的显著性水平。

(二)反补贴的贸易转移效应

Prusa(1999)和Konings(2001)等都是通过考察申诉国从非被诉国进口的变化来研究反倾销的贸易转移效应，但是，贸易额的相对值(即申诉国从被诉国对某产品的进口占其从世界对该产品总进口的比重)比绝对值更能揭示贸易转移效应。本文在研究反补贴的贸易转移效应时，将运用和Brenton(2001)提出的类似方法，将研究对象从非被诉国转向被诉国，通过考察申诉国从被诉国对某产品的进口占其从世界对该产品总进口的比重来确定反补贴的贸易转移效应。可构建类似的模型：

ln(Sharetijt)=αi+αj+βln(Sharetijt-1)+γ1AFFijt+1+γ2AFFijt+2+γ3NEGijt+1+γ4NEGijt+2+ηij+uijt(3)

其中，被解释变量ln(Shareijt)表示i国在t期从j国对某产品的进口额占从世界对该产品进口额的比重。同样的，运用GMM方法估计出的反补贴贸易转移效应如表1(2)所示。在回归结果中，各解释变量的系数估计值都较为显著，并且与预期的一致，这表明在肯定结案的反补贴案件中，申诉国从被诉国的进口在第一年下降了29.03%，第二年下降了约44.12%。而否定结案的情况下，进口额在第一年的下降幅度为9.82%，第二年为8.77%。显然，反补贴立案会导致被诉国的进口比重下降，该趋势在第二年有所增强，贸易转移效应显著。

五、结论与启示

无论是衡量被诉国的进口额还是比重，肯定结案和否定结案均导致申诉国从被诉国的进口在其后两年有所下降，其中肯定结案后的第二年下降的幅度更大，表明反补贴具有较大的贸易限制和贸易转移效应。

上述结论也引发了相关思考。第一，随着中国在世界经济和贸易中的地位逐渐上升，在发展成为新兴的工业和贸易大国的同时，中国也理所当然地成为了遭受国外反补贴申诉的主要目标国。虽然相较于反倾销而言，外国对中国反补贴的运用开始得比较晚，但从2004年遭到国外第一例反补贴立案开始，至2009年底，累计已达到了37起，其中，已有19起案件被实施了反补贴措施。2004年，世界对中国反补贴案件占其对外反补贴案件总数的比重不到50%。但自2007年开始，该比重有所提高。2008年和2009年，超过一半的对外反补贴是针对中国展开的，国际对华反补贴形势日趋严峻。因此，我国应该积极行动起来，通过出口市场多元化等途径降低反补贴的贸易限制效应。第二，要关注反补贴的贸易转移效应，该效应将有可能削弱我国进口竞争性产业的发展。如何在不违反WTO规则的前提下，适度保护我国进口竞争性产业，捍卫本国利益，将是今后研究的主题。第三，反补贴措施的贸易效应，还可以分行业或引入税率等变量进行衡量做进一步研究。

［参考文献］

［1］冯宗宪，向洪金．欧美对华反倾销措施的贸易效应：理论与经验研究［J］．世界经济，2010(3):31-55．

［2］邹琪等．反补贴与中国产业安全［M］．上海：上海财经大学出版社，2006．

［3］Brenton．P．．Anti-dumping Policies in the EU and Trade Diversion［J］．European Journal of Political Economy，2001(17): 593-607．

［4］Konings．J．,Vandenbussche．H．, Springael．L．．Import Diversion under European Antidumping Policy［J］．Journal of Industry，Competition and Trade，2001(1): 283- 299．

［5］Niels．G．and Kate A．ten．Antidumping policy in developing countries: Safety valve or obstacle to free trade? ［J］．European Journal of Political Economy，2006(22): 618–638．

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二、计量分析

采用eviews7．2中的pool模版处理随机效应模型，具体结果如下：1．模型分析通过序列图分析，单位根检验应该包含截距项和趋势项，通过level检测，在10％以及5％显著水平下，变量均未通过LLC以及IPS检验，进一步进行一阶差分检验，结果如表3所示。安徽省出口总量和外商直接投资没有通过单位根检验，因为此模型已经取对数做线性化处理，故不通过检验的变量可以直接舍去，模型变化为①：lnMij，t＝β0＋β1lnYi，t＋β2lnYj，t＋β3lnCij，t＋β4lnDij，t＋β5lnht＋β6lndt＋vit－μit（3）在level水平下，变量均未通过IPS检验，同样使用一阶差分检验，变量通过单位根检验。根据上述检验结果，变量之间为同阶单整关系，接下来进行变量的协整检验，建立的模型形式为：有常数项和时间趋势，变量滞后阶数为1。协整检验的零假设为不存在协整关系。本文采用Pedrom检验、Kao检验、Johansen检验三种方法，对面板数据之间的协整关系进行检验。除了Panelv－Statistic统计量p值为：0．0860，在10％显著水平下才通过检验外，其余变量p值都接近于0。同时Granger检验中，p值均显著低于5％，所以解释变量是被解释变量的Granger原因。在以上分析基础上对面板数据进行计量分析，通过Hausman检验，得到p值为1．000，接受原假设，建立随机效应模型。2．回归结果解释在回归结果中，lnYj的系数为负，说明进口来源国家与地区经济越发达，越不会向安徽省出口。Lnh系数结果不显著，说明汇率对安徽省进口贸易影响甚微，因为安徽省与一些国家与地区有长期的合作关系，重点进口这类国家的可贸易物品，不开放的对外贸易环境使一部分国家不会向安徽出口；其次，安徽省的对外贸易受到政府调控的影响严重，进口主要集殊部门，这也佐证了前文安徽省进口物品用于消费不足2％的事实；最后，安徽省是内陆省份，运输不便，构成对进口贸易的限制。双边贸易成本LnC结果显著，而且符号为负，说明双边贸易成本成为制约安徽对外贸易发展的主要因素，安徽通往港口的运输成本决定了贸易的数量和质量，这是一种隐形消耗，众多的学者把这种成本看作价格的内生函数，如今把它们两者区分开，成为下一阶段研究的重点。

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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%。

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田文（2005）认为，目前由于新兴工业化国家与发展中国家不断加入到国际分工中来,产品内贸易不但在量上成为国际贸易显着增长的原因,而且成为国际贸易流向与格局变化的重要力量,成为发展中国家实现工业化与产业结构升级的新途径。崔玮（2009）根据联合国BEC行业分类标准对中国中间品的进口规模进行了估算，认为我国进口商品主要为中间投入品，占总进口的比例达到了60%左右，中国已积极加入到国际产品内分工中。Sven.W.Arndt(2007)强调，现在，越来越多的产品在多个国家生产，对于双边贸易平衡的分析考虑已经在逐渐失去价值。

鉴于中国在国际分工中所处的地位，中间品的进口势必会对中国的出口能力产生很大的影响，本文旨在通过数据分析中国的中间品进口规模并运用面板数据分析其对中国制造品出口的影响。

二、中国的中间品进口规模

在本文研究中间品进口对中国制造品出口的影响之前，首先需要分析中国中间品的进口规模。由于本文主要侧重于中间品进口对制造品出口的影响分析，因此相应的中间品是指生产制造品所需的中间投入品，基于SITC2的分类标准，主要存在于7类和8类商品中（71、72、73、74、75、76、77、78、79、82、87、88、89共13类），其界定参见FrancisNg,AlexanderYeats(1999)。从1987年至今，中国的中间品进口规模不断扩大，占世界中间品总进口的份额也在不断提高，此处主要选择1989、1999和2009三个年份的数据进行对比分析，如图1所示。

从图1中可以看出，从1989年到2009年，除72类和89类中间品进口占世界中间品总进口的比重有所下降外，其他类别的中间品进口比重都呈大幅上升趋势，2009年多数类别的中间品进口占世界总进口的比重超过了5%，特别是73类——金属加工机械、75类——办公机器和自动数据处理设备、77类——电动机械、仪器和用具及零件和88类——摄影器材及用品、光学用品、手表等的中间品进口比重占到了世界总进口的10%以上，77类和88类甚至超过了15%，中国中间品进口拥有如此大的规模，足以说明，中国已经成为了“世界工厂”，大量的进口中间投入品进行加工组装后再将制成品出口到其他国家和地区。

图1中国各类中间品进口占世界中间品总进口的比重

数据来源：联合国COMTRADE数据库以及作者的计算

但是单凭中间品进口占世界中间品总进口的比重还不足以说明中国在加工装配方面所具有的优势，进口显性比较优势（RCA）指数则可以给出有力的证明。进口RCA指数是出口RCA指数的一种变形，当RCA指数用中间品的进口数据来进行计算，那么该指数可以用来判断一国在零部件组装上是否具有比较优势，公式为：

如果大于1则说明i国在j产品的装配上具有比较优势，反之，则说明i国在j产品的装配上具有比较劣势。

根据进口RCA指数的公式，可以计算出中国在涉及中间品加工装配的行业中是否具有比较优势，图2为2009年中国13类制造行业的进口RCA指数。

图22009年中国13类制造行业的进口RCA指数

数据来源：联合国COMTRADE数据库以及作者的计算

从图2中可以看出，2009年中国73类——金属加工机械、75类——办公机器和自动数据处理设备、77类——电动机械、仪器和用具及零件、87类——专业科学控制仪器、器具和88类——摄影器材及用品、光学用品、手表等的进口RCA指数均大于1，说明中国在这些行业的加工装配上是具有比较优势的，与图1相对应的，这些行业的中间品进口占世界总进口的比重也是最高的。

三、中间品进口对中国制造品出口影响的实证分析

通过前面的分析可以看出，中国的中间品进口规模巨大，且在一些制造行业的加工装配上具有比较优势，这些都会对中国的制造品出口产生直接的影响，从而导致中国的对外贸易顺差大幅增加。那么，中间品进口究竟在多大的程度上影响了中国制造品的出口，本文采用实证分析的方式进行研究。

下面利用1987-2009年的相关数据，采用面板数据模型分析中间品进口对中国制造品出口的影响，计量模型设定

Log表示对数值，相关指标的定义和数据来源见表1。

表1变量定义及数据来源

经过前一部分的分析可以知道，中国的中间品进口额和进口RCA指数均可以用来衡量中国中间品的进口规模，而这两个指标存在一定的相关性，将这两个指标分别代入模型进行面板数据回归，既可以测算中间品的进口对中国制造品出口的影响，又可以检验模型的稳定性，因此设置了两个结构相同的模型。由于中国的制造品出口受供给和需求两方面因素的影响，供给方面的影响可以用中国的GDP来衡量，而需求方面的影响则与中国贸易伙伴国的经济发展密切相关，因此在该模型中加入了中国主要贸易伙伴国的加权GDP作为解释变量，计算方式是将2008年中国出口额排名前25位的目的国家或地区的GDP进行加权。人民币的实际有效汇率是影响中国出口的重要因素，因此也需要将这一解释变量置于模型中。

为避免序列自相关性的影响，在模型估算中对对数数据进行了一阶差分，在以下表格中为简洁起见，PC即表示中国中间品进口额对数值一阶差分后的指标，其他指标类似。经检验，模型采用随机效应，实证结果如表2所示。

表2中间品进口对中国制造品出口影响的实证结果

注：，，分别表示1%，5%和10%水平下显着，括号中数值为t值。

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二、研究综述

国内外对于进口贸易及影响其因素的研究一直较为关注。早在1990年进口问题课题组就对改革开放十年来进口贸易的发展做了研究，发现在我国经济发展速度过快以及消费的膨胀的刺激下，进口贸易呈螺旋式的增长态势。魏巍贤(1999)分析了影响我国进口需求的宏观经济因素，指出影响总进口的因素不仅包括总消费支出，还包括总投资支出以及总出口支出，并建立了中国进口需求短期行为的误差修正模型来证实他的观点。韩德光(2001)却认为影响中国对外贸易进口额的主要因素是国民收入和汇率，并通过实证说明国民收入对进口额的影响较大，汇率对进口额的影响则相对较弱。邵军和徐康宁(2006)使用协整分析方法研究了改革开放以来中国进口贸易与其决定因素之间的长期关系和需求弹性，认为无论是长期还是短期，中国的进口需求价格弹性较小，收入弹性较大，而这一现象主要与中国的进口需求结构有关。同年，李双杰和刘伟(2006)针对贸易政策变化对我国进口汽车市场的影响做了实证分析，发现由于进口汽车价格结构的复杂性，关税降低对进口汽车市场的直接影响并不大，而是通过人们的消费预期来间接影响市场。吕剑(2007)在研究外部冲击对我国进口贸易影响的实证分析时发现，我国进口与国际石油价格、国际游资数量呈负相关，而与人民币实际有效汇率、外国通货膨胀率水平和外国出口能力呈正相关。一般的贸易理论认为，本币升值后有利于降低进口商品成本，短期内产生进口替代效应，有助于减少贸易顺差。徐扬辉(2008)的研究却表明现实与理论相背离，并认为出现这种现象的原因主要在于我国加工贸易所占比重过大。林远(2009)也做了关于人民币实际有效汇率对我国贸易进口影响的实证研究，发现人民币实际有效汇率升值将显著减少我国的进口额，并且通过影响出口的方式间接影响进口，而我国的加工贸易进口却基本不受人民币汇率波动的影响。

Robert和Clinton(1994)测量了美国进口价格对于新产品的多样性以及新的外国供应商的可能偏好，并发现美国进口总需求的收入弹性变小。Abdelhak(1997)利用结构性进口需求方程对很多国家分别做了估计，发现计量经济学理论在小样本情况下对于不同的评估对象没有任何帮助。因此他根据蒙特卡洛方法对小样本的性质分别做了OLS和FM两种评估，结果表明，无论是短期弹性还是长期弹性，FM评估结果都明显强于OLS的评估结果。M．Shahe和Forhad(2001)认为不同国家的进口需求所对应的模型并不相同。他们在有限外汇管制的条件下针对斯里兰卡的长期进口需求建立了包括进口国收入和进口商品价格两个变量的结构计量经济方程，实证结果表明较以往的研究结果更为显著。Margarita和Thomas(2006)建立了垂直差异产品的贸易模型，发现收入不平等甚至是类似的变量都会影响进口需求。在利用约翰森程序对1948—1996年美国经济数据对收入不平等的变化对进口需求影响进行检验后，认为进口需求与收入及相对价格并不存在长期关系。M．Shahe和Forhad(2007)对他们在2001年所作的总进口模型进一步做了修正，并对印度和斯里兰卡的进口数据做了实证检验。Antonis等(2008)对收入不平等影响进口需求的问题做了更深入的研究，并根据1980—1997年的相关数据对36个发达和发展中国家分别做了检验，得到了非常显著的结果。国内外学者对各国进口贸易的研究取得了一定的成果，但是对国际金融危机下进口贸易所受影响的研究较少，关于心理因素对进口贸易影响的探讨更是寥寥无几。本文在借鉴国内外相关文献的基础上，分析当前国际金融危机期间心里恐慌对我国进口贸易的影响，力求对我国未来经济政策有所贡献。

三、模型构建及样本说明

(一)模型的构建

自国际金融危机爆发以来，世界各国经济增长放慢、失业人数上升、股市走向萧条，这些无疑使得消费者对未来经济形势的信心下降，导致消费减少，从而影响到进口贸易总额。因此，影响一国进口贸易总额的因素，除了汇率和人均国内生产总值之外，还应该包括消费者的心理变化。由于国际金融危机对消费者造成的心理影响主要表现在消费者对当前经济形势的感受及未来经济前景预期上，因此，本文选择消费者信心指数①来度量国际金融危机对消费者造成的心理影响。基于这样的逻辑思考，本文构建了实证模型的基本形式如下:It=F(GPCt，Et，CCIt)(1)式(1)中，It(Import)表示第t期我国进口贸易总额;GPCt(GrossDomesticProductpercapita)表示第t期我国人均国内生产总值;Et''''表示第t期人民币汇率;CCIt(ConsumerConfidenceIndex)表示第t期我国消费者信心指数。为准确反映我国与各进口对象国(地区)货币的双边汇率在人民币汇率水平决定中的权重，本文以人民币实际有效汇率指数BEERt(RealEffec-tiveExchangeRate)作为(1)式中的汇率Et的替代变量。同时，为更深入的研究人均国内生产总值对我国进口贸易总额的影响，本文将(1)式中的GPCt修正为人均国内生产总值增长率RGPCt(GrowthRateofGrossDomesticProductpercapi-ta)。在参考Feenstra，Gagnon和Knetter(1996)、Yang(1998)以及Alicia和Tuuli(2007)研究模型的基础上，本文建立的实证模型如式(2)①:D［log(It)］=α0+α1D(RGPCt)+α2D［log(REERt)］+α3D［log(CCIt)］+δt(2)

(二)样本的选取及描述

为了能够充分反映各变量在国际金融危机下对我国进口贸易总额的冲击，本文选择的样本数据均为月度数据。由于国际金融危机起源于2007年4月爆发的美国次级贷款危机，同时考虑到数据的可得性，本文将样本期确定为2007年4月至2010年6月。

1．我国月度进口贸易总额

我国月度进口贸易总额数据来源于中华人民共和国商务部网站②，由于所得数据均以亿美元为单位，为统一起见，本文根据国家外汇管理局网站③公布的人民币与美元兑换率将我国月度进口贸易总额数据的单位均转换为亿元。根据所得数据，我国月度进口贸易总额在2008年9月国际金融危机爆发之后开始急速下降，2009年1月竟跌至3513亿元。随着2009年上半年全球经济的逐渐回暖，我国月度进口贸易总额终于开始有所回升。

2．我国月度人均GDP增长率

我国的GDP数据来自于中华人民共和国国家统计局④。由于GDP数据均为季度数据，本文利用Eviews统计软件中二次函数的插值方法将其转换为月度数据。另外，计算人均GDP所需的我国人口数据来自于国家统计局的“2008年国民经济和社会发展统计公报”。根据所得数据，2007年4月开始我国人均GDP增长率明显下降，2007年7月竟跌至负值。2008年9月国际金融危机爆发后，我国人均GDP增长率更是暴跌不止，直至2009年4月才开始转为正值。这就说明，国际金融危机对我国人均GDP增长率造成的巨大冲击正在逐渐转缓。

3．月度人民币实际有效汇率指数

月度人民币实际有效汇率指数⑤数据来源于国际清算银行网站⑥。根据所得数据，自2007年4月美国次级贷款危机爆发以来，月度人民币实际有效汇率指数整体呈上升态势，特别是2008年7月至11月期间上升幅度明显增加。自2008年11月开始美元开始对欧元和日元等主要货币贬值，使得人民币升值压力有所减轻。虽然2009年2月人民币实际有效汇率指数再次步入新高，但此后便开始稳步回落。

4．我国月度消费者信心指数

我国月度消费者信心指数来源于中华人民共和国国家统计局网站。根据所得数据，自2007年4月美国次级贷款危机以来，我国消费者信心指数整体呈跌势。2007年12月开始不断下降，尤其自2008年9月国际金融危机正式爆发后，消费者对未来经济形势的预期陷入一片低迷，我国消费者信心指数急速下跌。在经济即将回暖之初即2009年3月，我国消费者信心指数终于开始有所回升，这就意味着我国消费者对国际金融危机的心理恐慌逐渐缓解，并对经济前景的预期有所改观。

四、实证分析

对本文所建模型中各变量样本数据的描述表明:国际金融危机爆发后，我国进口贸易总额、人均GDP增长率、消费者信心指数等都受到了极大的影响，人民币实际有效汇率指数也因美元的贬值出现不稳定的态势。然而，国际金融危机对我国进口贸易总额的一部分冲击是否通过消费者的心理因素传导，消费者的心理恐慌是否对我国进口贸易总额存在实质的影响，这就需要对本文所建模型做进一步的实证检验。

1．平稳性检验

根据统计学基本原理，实证研究所需的时间序列必须为平稳序列，否则会使结果无法反映自变量与因变量之间的真实关系，即产生伪回归问题。本文所采用的样本均为时间序列数据，为防止伪回归，本文采用单位根检验法①对所选取变量的时间序列进行平稳性检验，结果如表1所示。由表1可知，变量D［log(It)］、D(RGPCt)、D(REERt)和D［log(CCIt)］都通过了单位根检验，说明这四个时间序均为平稳序列。

2．格兰杰因果检验

样本序列的平稳性虽然得到了验证，但是模型中所设自变量是否为因变量变化的原因仍需进一步判断，也就是要确定解释变量D(RG-PCt)、D(REERt)和D［log(CCIt)］的变化是否能够引起被解释变量D［log(It)］的变化，分别做格兰杰因果检验，结果如表2所示。由表2可知，在5%显著性水平上，D(RG-PCt)、D(REERt)和D［log(CCIt)］均为D［log(It)］变化的Granger原因。

3．实证结果及分析

选取和处理2007年至2009年的相关月度数据，对本文所建立的实证方程式(2)进行参数估计和检验，其结果如表3所示。

对于式(2)回归得到结果所做的D．W．自相关性及异方差性检验均表明，本文所构建的实证模型是合理的。同时回归方程调整后的R2值达到0．62，且完全通过了F检验，说明本文所建的回归方程拟合优度非常好。从各参数估计值的检验值来看，本文所建回归方程中各变量系数以及常数项的估计值显著性都非常高，达到1%的水平。表3中各变量系数的估计值表明:我国月度人均GDP增长率的变化、我国月度消费者信心指数增长率的变化均与我国月度进口贸易总额增长率的变化正相关。这就意味着在国际金融危机的背景下，我国月度人均GDP增长率下跌即我国月度人均GDP增长速度的放慢，会使得我国月度进口贸易总额增长率的下降;我国月度消费者信心指数增长率的下跌即我国消费者对当前及未来经济形势的月度预期变差，从而降低消费欲望，引起我国月度进口贸易总额增长率的减少。同时，表3还显示月度人民币实际有效汇率指数的上升与我国月度进口贸易总额增长率负相关。根据传统经济学理论，本国货币的升值意味着本国从外国进口商品价格的相对降低，从而促进了本国进口贸易总额增加，而本文所得到的结论恰与传统的经济学理论相反。原因有三:第一，本文所讨论的样本期处于国际金融危机的特殊环境下，国际金融危机给我国消费者造成了一定的心理恐慌，使得消费者的消费欲望大大减少，从而影响到我国进口贸易总额。无论是进口商还是普通消费者都对未来经济形势存在疑虑。第二，在美国次贷危机爆发之前人民币汇率走势仍较为平缓，而2007年4月之后人民币则不断呈现出升值态势，在2008年9月国际金融危机正式引燃之后，人民币汇率再度步入新高，这一切都增加了进口商及普通消费者的惶恐与不安。第三，我国消费者始终处于二元结构，即低收入人群和高收入人群。高收入人群对于进口商品中的高价物品消费较多，而高收入人群对于汇率及经济环境敏感性较高，国际金融危机的爆发使得高价进口物品消费减少，从而引起我国进口总额下降。因此，虽然人民币升值在一定程度上降低了进口商品的价格，但是在国际金融危机的背景下，人民币升值并没有使得进口商及普通消费者购买更多的进口商品，反而使得进口商及普通消费者恐慌心理加重，从而保持观望态度，甚至减少进口商品的购买，于是我国进口贸易总额在人民币升值的情况下反而减少。从表3各参数估计值大小来看，α3的估计值较大为5.693153，这就表明，我国月度消费者信心指数增长率对我国月度进口贸易总额增长率的影响非常明显，即我国消费者对当前经济形势的感受和对未来经济前景的预期显著引起我国进口贸易总额的变化。系数α1的估计值为0.478729，与α3的估计值相比较小，说明我国人均GDP增长率的变化对我国进口贸易总额增长率的影响相对较小。系数α2估计值的绝对值较其它系数而言非常小，仅为－1.617922，但其显著性水平也达到1%。这表明在国际金融危机背景下，虽然人民币的不断升值使得我国进口贸易总额减少，但是相对于其他因素来说这种反常的影响较弱且短暂，我国消费者的信心会随着全球经济的回暖而逐渐增强，人民币实际有效汇率指数对我国进口贸易总额的影响终会回归正常的轨道。五、结论及政策建议本文对2007年4月至2010年6月期间的样本数据做了实证分析，并在实证结果显著的情况下得到了以下结论:在国际金融危机期间，我国人均GDP增长率的下降及我国消费者的心理恐慌都严重影响了我国进口贸易，引起我国进口贸易总额的减少。同时，在国际金融危机这样的特殊时期，人民币汇率的不断升值反而对我国进口贸易产生了负面影响，即使得我国进口贸易总额下降。这些结果均表明，国际金融危机不仅对全球各经济体造成了剧烈的冲击，还使得人们的心理产生极度的恐慌，于是，消费者减少了消费欲望，进口商减少了贸易往来，从而导致我国进口贸易总额的下跌。我国进口贸易总额的增加和减少，在一定程度上表现出我国经济形势的强盛与衰弱。同时，部分进口商品是为了出口商品服务，进口总额的减少会使得我国出口总额的下跌，进而影响到我国贸易总额。因此，本文的主要政策建议是:

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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

本次核对研究涵盖了2000年、2004年和2006年的双边货物贸易统计数据。主要发现和结论如下:

一、无论是东向贸易(中国出口至美国)还是西向贸易(美国出口至中国),虽然双边贸易规模及统计差异在不断扩大,但差异率(统计差异绝对值占相应进口额的比率)却在不断下降。这说明如果剔除贸易规模扩大的影响,双边的贸易统计差异实际上在逐步缩减。

二、双边贸易统计的最大差异来自东向贸易,约占整体统计差异的80%～90%。近年来,东向统计差异随双边贸易规模的增长而不断扩大。2000年～2006年,美国自华进口从1 001亿美元增至2 878亿美元,增长187%;中国对美出口从521亿美元增至2 035亿美元,增长291%。同期,东向统计差异从480亿美元扩至843亿美元,西向统计差异从61亿美元减至40亿美元。由于东向统计差异占比较大,工作小组重点对其进行了研究。

三、造成东向统计差异的原因,可能源于数据加工和处理过程中的概念性和方法论差异。主要包括:统计上的地域概念差异、记录时间差异、出口统计中是否包含“再出口”数据。但这些差异对双边统计差异的净影响不大。为深入研究双边统计差异问题,工作小组分别对东向贸易中的间接贸易和直接贸易进行了研究。

──东向间接贸易是指从中国起运的货物,在中转国(地区)进行商业交易后再转运至美国。近年来,间接贸易在双边东向贸易中的比重逐步下降,但2006年,其造成的统计差异仍然高达东向整体统计差异的52%。尽管中美贸易统计均遵循联合国的伙伴国属地原则,但由于进口按原产地统计、出口按可知目的地统计,双边的贸易统计难免会产生差异。主要包括两种情形:当货物经第三方转口时被深加工、再包装或转卖加价而产生增加值;或者中国企业在出口报关时不知美国为其货物的最终目的地,报作对中转地的出口,但美方按原产地规则记作自中国的进口。大部分间接贸易主要经由香港转口,但其所占比重正逐年下降;经由其他地区的间接贸易规模及其导致的统计差异在持续增长。

经测算,在东向间接贸易中,2000年、2004年及2006年,由以上原因导致的统计差异分别为289亿美元、327亿美元和441亿美元。

──东向直接贸易是指从中国起运的货物,未经停其他国家(地区)进行商业交易而直接出口至美国。2006年,直接贸易统计差异约占东向整体统计差异的48%。研究发现:双方报关价格不同是导致东向直接贸易统计差异的重要原因;美方进口报关价格高于中方出口报关价格,是直接贸易统计差异中一个可量化因素。从中国出口的货物在运抵美国途中,所属权有可能发生变更。相对于一般贸易商品,这种情况在加工贸易商品中更经常发生。较高的美国进口报价体现了商品的加价行为,并没反映出所属权的变更。

为找出量化此部分差异的方法,工作小组对若干技术问题进行了深入探讨。经测算,在东向直接贸易中,2000年、2004年及2006年,因报价不同导致的统计差异分别为132亿美元、194亿美元和210亿美元。

──综上所述,工作小组对东向统计差异的原因进行识别,并量化估算了其对整体统计差异的影响。对统计数据进行估算调整后,研究年度内的双边统计差异显著缩小:2000年,两国官方公布的东向统计差异为480亿美元,对能够解释的差异进行调整后,统计差异缩减为75亿美元;2004年和2006年,统计差异分别由原来的718亿美元、843亿美元调减为235亿美元和242亿美元。三年中每年的留存差异率(即工作小组未作解释的东向剩余统计差异在美国自华进口额中的比率)均在8%～12%区间。

四、鉴于西向贸易统计差异占整体统计差异的比重较小,小组未对西向贸易数据进行直接贸易和间接贸易的区分处理,仅对概念性和方法论导致的统计差异进行了研究。结果表明:两国计价方式不同(中国进口采用CIF “到岸价格”计价,美国出口采用FAS“舷边交货价”计价)是导致西向贸易统计差异的主要原因。

正文

一、概述

(一)研究背景

1994年,第8届中美商贸联委会曾设立统计小组,对双边货物贸易统计差异问题进行核对研究,以解释和量化两国官方统计数据之间存在的差异。该项研究的初衷,源于两国公布的统计数据之间存在超乎寻常的巨大差异。自20世纪90年代以来,中美双边贸易显著增长,贸易统计差异也随之扩大。据中方统计,1993年～2006年间,两国贸易额从277亿美元增至2 627亿美元,对美顺差从63亿美元增至1 443亿美元;据美方统计,同期两国贸易额从403亿美元增至3 430亿美元,对华逆差从228亿美元增至2 326亿美元。

为深入了解近期形势变化下双边贸易统计差异的成因,在2004年4月举行的第15届中美商贸联委会上,双方商定再次成立贸易统计工作小组,作为联委会下一个合作磋商机制,对贸易统计差异问题共同进行核对研究并互换意见。中方成员单位包括中国商务部和海关总署,美方成员单位包括美国商务部和贸易代表办公室。

(二)研究范围

该项研究的目的,旨在找出两国官方数据产生统计差异的原因,促进数据使用者对双边贸易统计差异成因形成共识。这些差异可能来自数据收集和处理过程中的概念性和方法论差异。工作小组研究的重点是识别并量化双边统计差异的主要成因。数据核对工作中所进行的调整,既不意味着任何一方的贸易统计制度有误,也不表示要对任何一方公布的官方数据进行修订或更正。

研究核对内容为2000年、2004年和2006年中美官方公布的货物贸易统计数据,具体包括:商品协调制度编码、起运地/运抵地、运输方式和其他信息。

(三)研究方法

尽管中美两国都遵循联合国货物贸易统计制度,但并不意味着相互的进口和出口数据能够吻合,计价方式、伙伴国属性等因素均会导致双边统计差异。比如:国际运费和保险费计入中国的进口统计,但不计入美国的出口统计。

转口贸易,特别是途径香港的转运,对双边数据的比对影响可以量化。中美两国均将原产地作为进口统计依据,把出口所知目的地作为出口统计依据。在中美之间途经香港的贸易中,出口时所知目的地通常被报作是香港,然而当货物最终进口至中国或美国时,进口国会根据原产地规则进行统计,这时统计的“出口方”有可能不是香港。

即使剔除已知的和可量化的概念性与方法论差异,统计差异依然存在。与西向贸易相比,东向贸易的统计差异尤为显著,故工作小组将其作为研究重点。工作小组将东向贸易分为两部分以研究相关统计差异:(1)直接贸易,是指从中国起运的货物,未经停其他国家(地区)进行商业交易而直接出口至美国;(2)间接贸易,是指从中国起运的货物,在中转国(地区)进行商业交易后再转运至美国。详见下文。

二、东向贸易

中美官方贸易统计的最大差异来自东向贸易。研究年度内,中国出口数据与美国进口数据间的差额在持续扩大,但差异率(双方统计差异与美国自华进口额的比率)已有所下降。2000年、2004年及2006年,东向贸易统计差异分别为480亿美元、718亿美元及843亿美元,分别占相应年份整体统计差异的88.7%、87.8%和95.5%(见表1)。

如表1所示,尽管差异率从2000年的47.9%下降至2006年的29.3%,显示统计差异可能在缩减,但由于双边贸易量的增长,2006年843亿美元的统计差异仍较往年高出许多。

(一)统计方法及概念定义性差异(已知及可量化部分)

1.统计辖区差异

美国将波多黎各和美属维尔京群岛视为美国海关关境区域,中国将其视为单独行政区域。因此,中国在出口统计中将其单独列出,未包含在与美国的贸易统计之中。根据美方统计,2000年、2004年和2006年,以上两地自华进口额分别为2亿美元、4亿美元和7亿美元。

2.运输时滞差异

运输时滞差异是指因商品跨年度运输而对双方统计造成的差异,往往由长途海运造成。以美国进口统计中的出口和进口日期为依据,工作小组测算:2000年、2004年和2006年,运输时滞导致的统计差异分别为9亿美元、20亿美元和27亿美元。

3.中国再出口差异

中国出口统计中包括非原产于中国但经中国再出口至美国的货物。美国将这些货物统计为自原产地而非中国的进口。据中方统计,2000年、2004年和2006年,中国再出口货值分别为10亿美元、24亿美元和30亿美元。

4.其他差异

除以上差异外,东向贸易中还存在其他可能的统计差异,比如美国对中国商品的再出口(见附录2)。由于此部分差异的信息不全,工作小组没有尝试对其进行估算调整,但这并不排除其造成东向贸易统计差异的可能性。

(二)直接贸易差异

自20世纪90年代双方进行首次核对研究以来,中美之间的直接贸易显著增长。据中方统计,研究年度内,直接贸易方式在中国对美出口总值中的比重,由2000年的71%上升至2004年的84.5%、2006年的88.7%;美方统计的比重,则由2000年的56%上升至2004年的73.5%、2006年的76.7%。

研究年度内,大约50%的东向统计差异由直接贸易造成。加工贸易商品在直接贸易中占比较高(据中方统计,2006年占60%),这些商品通常因中间商加价行为导致美方的进口报关价格高于中方的出口报关价格。通常的做法是:中国企业从境外(也包括美国)进口原辅材料、零配件、包装物料等,经加工或装配后,再将产品出口至美国。中国加工企业通常通过中间商接收订单并将加工后的商品转卖给美国买家。因此,中国加工企业的出口报关价格往往是中间商的较低买进价格,而美国买家的进口报关价格则是经中间商加价后的较高卖出价格。除此之外,可能还会有其他原因导致直接贸易统计差异,但工作小组此次没有进行探究。

中美双方都没有足够的信息来识别被中间商购买和转卖的直接贸易交易商品。工作小组曾将中方直接贸易出口信息与对应的美方进口信息进行抽样比对,但主要由于两组信息不能一一对应,无法从中得出关于直接贸易统计差异成因的结论。然而,两国的非官方信息均支持以下推论:在涉及加工贸易商品的交易中,直接贸易的运输有可能通过中间商来安排并进行。

经工作小组估算(具体方法见附录3),加工贸易商品在直接贸易过程中经中间商转卖造成的统计差异分别为:2000年132亿美元,2004年194亿美元,2006年210亿美元。

(三)间接贸易差异

从中国出口的货物,可直接运抵美国,亦可经中间国(地区)进行商业交易后转运至美国。尽管中美两国均遵循联合国的伙伴国属地原则,转口贸易还是导致了统计差异,并成为双边贸易统计差异成因中的一个重要因素。主要包括以下情形:

1.货物经第三方转口期间,被重新加工或包装,形成新的增加值;

2.部分货物在出口报关时不知其最终目的地,因此被记作对中转地的出口。

以上情形均会导致美国的进口统计大于中国的出口统计。

虽然转口贸易是造成中美统计差异的一个重要原因,但其贸易规模自20世纪90年代以来持续下降。2000年～2006年间,据中方统计,间接贸易在东向贸易中的比重从28.9%下降到11.3%,美方统计的比重则从44%下降到23.3%。然而,间接贸易导致的统计差异仍占东向整体统计差异的一半左右。因此,间接贸易仍被认为是造成东向贸易统计差异的一个重要因素。

工作小组同时发现,在东向贸易统计差异中,香港转口因素导致的差异比重正不断缩小,经由其他地区的转口贸易规模及其统计差异在逐年扩大。据统计,经香港转口导致的差异占东向整体差异的比重已由2000年的49.7%降至2006年的25.8%;经其他地区转口导致的差异比重则从2000年的10.6%升至2004年的17.6%、2006年的26.5%。

1.经香港的转口差异

如前所述,中国商品在经香港转口到美国时,除非商品性质在香港发生了实质性改变,否则美国将此批货物连同增加值一同记作“自中国的进口”。此外,还有部分货物在中国出口报关时报作“对香港的出口”,实际上最后出口到了美国。以上两种情形均需做出调整。

经测算(具体方法见附录4),2000年、2004年和2006年,经香港转口导致的统计差异分别为239亿美元、201亿美元和217亿美元。

2.经其他国家(地区)的转口差异

此部分差异也包括两种情形:一是中国商品在出口美国时,经其他国家(地区)转口过程中产生了增加值;二是部分商品从中国出口时将中转地报作最终目的地,但最终进入了美国。

2000年、2004年和2006年,按美方统计,经香港以外地区进口的中国商品分别为55亿美元、130亿美元和228亿美元;按中方统计,以上相应年份,经香港以外地区转口到美国的商品分别为5亿美元、4亿美元和5亿美元。据此测算,经其他地区转口导致的统计差异大致为50亿美元、126亿美元和223亿美元。

(四)东向贸易统计差异调整结果

综合以上研究结果,工作小组将双边东向贸易统计差异调整如下(见表2):

三、西向贸易

就规模而言,西向贸易较东向贸易小很多,差异情况也大致如此。研究年度内,西向平均差异低于70亿美元,东向平均差异则较其大10倍,几近700亿美元。尽管西向统计差异数值较小,但占西向贸易的比重一直很大,近年来才有所降低。2000年和2004年,西向差异率(双方统计差异占中国自美进口额的比率)约为25%左右,2006年下降至7%(见表3)。

(一)统计方法及概念定义性差异(已知和可量化部分)

1.统计辖区差异

美国将波多黎各和美属维尔京群岛视为美国海关关境区域,中国将其视为单独行政区域,调整时应从美国出口额中剔除。研究年度内的3年数值都很小。据美方统计,2000年、2004年和2006年,以上两地对华出口额分别为0.15亿美元、0.74亿美元和1.03亿美元。

2.航运费用差异

中国进口统计采用到岸价格(CIF)计价,其中包括保险费和运输费;美国出口统计采用舷边交货价(FAS)计价,不包括以上两项费用。为解决两国因对国际航运费用进行不同处理而产生的统计差异,工作小组对中国进口数据进行了调整。

鉴于美国、中国的西向贸易统计均未对航运费用进行直接计算,工作小组采用了估算方法。美国在东向贸易进口统计中有关于“货物航运费”的单独记录,因此可用“航运费与FAS进口额之比”来估算西向贸易的运输费用。该比值比较稳定,研究年度内均在7%左右。

由此推算,2000年、2004年和2006年,双方由于计价方式不同而产生的统计差异分别为12亿美元、24亿美元和39亿美元。

3.美国再出口差异

美国出口统计中包含非原产于美国、但经美国再出口到中国的货物;中国的进口统计将其记作自原产地而非美国的进口。既然此部分货物不是“美国商品”,应将其从美国出口数据中剔除。

据美方统计,研究年度内,西向再出口货值占美国出口总额的比重一直在6%左右。2000年、2004年和2006年,美国再出口货值分别为9亿美元、21亿美元和36亿美元。

4.修理费用差异

美国把修理货物的费用计入其出口额,但中国没把此类贸易统计在其进口项下,因此应将修理费用从美国出口数据中剔除。

据美方统计,2000年、2004年和2006年,对华出口的“货物修理费用”分别为0.76亿美元、1.03亿美元和1.46亿美元。

5.其他差异

鉴于西向贸易统计差异占整体统计差异的比重较小,且缺乏运输时滞以及区分间接贸易和直接贸易的数据,工作小组未对这些因素做尝试量化调整。然而,这并不排除其造成西向贸易统计差异的可能性。

(二)西向贸易统计差异调整结果

西向贸易研究结果只解释了西向统计差异的一小部分(见表4),其原因是在研究年度内,对美国出口数据中的“再出口”调整几乎与中国进口数据中的“航运费”调整相抵消。另外,由于西向统计差异相对较小且逐渐下降,加之量化调整所需数据难以获取,一些概念和定义性差异以及转口贸易差异只是被特别点明,而未做量化调整。调整后的留存差异率在7%～27%之间。

四、结论

通过对中美贸易统计数据及相关信息的比对研究,工作小组找到了双边贸易统计差异的主要特征及其成因,并尽可能对可量化的统计差异进行了调整。有关结论如下:

(一)虽然中美贸易规模在逐年扩大,但东向及西向贸易的差异率均在不断下降。2000年、2004年和2006年,东向贸易的差异率由47.9%下降至36.5%、29.3%,西向贸易的差异率由27.3%下降至22.2%、6.7%。这说明若不考虑贸易规模增长的影响,双边的统计差异实际上在逐步缩减。

(二)中美贸易统计的最大差异来自东向贸易。研究年度内,东向统计差异约占整体统计差异的80%～90%。也就是说,美方统计的自华进口额远大于中方统计的对美出口额,而对应的美国对华出口额与中国自美进口额则比较接近。随着双边贸易规模的不断扩大,东向贸易统计差异亦不断增多。因此,工作小组重点对东向贸易统计差异进行了核对研究。

(三)工作小组分析了东向贸易统计差异的成因,主要发现包括:

1.东向直接贸易(从中国起运的货物,未在其他国家或地区进行商业交易而直接运抵美国)导致的统计差异占东向整体统计差异的近一半。究其原因,主要是由于加工贸易商品在其中占很高的比重(按中方统计,2006年为60%),并因中间商加价行为导致美方的进口报关价格高于中方的出口报关价格。2000年至2006年,随着东向直接贸易比重的不断增大,其导致的统计差异也随之增多。

2.转口贸易及其增加值也是造成双边统计差异的重要原因。近年来,虽然转口贸易在双边贸易中的比重大幅下降,但其导致的统计差异仍然占整体统计差异的近一半。其中,经香港转口的差异影响最大,但近年来已逐渐减弱。

3.双方统计差异还来自于数据加工处理过程中的统计方法和概念定义的不同,主要包括统计辖区差异、运输时滞差异、中国再出口差异等等。由于这些因素相互抵消,它们对双边统计差异的净影响不大。

(四)鉴于西向贸易统计差异占整体统计差异的比重较小,而且缺乏转口运输及运输时滞等数据,工作小组仅从统计方法及概念定义性差异方面,对西向贸易中已确定和可量化的统计差异进行了研究。结果表明:两国计价方式不同(中国进口采用CIF计价,美国出口采用FAS计价)产生的差异是西向贸易中的最大差异,但与“美国再出口”导致的差异相抵后,对整体差异的影响很小。

附录1:

附录2:

关于美国对华商品再出口的说明

美国可能会作为中转国,将原产于中国的商品再出口至其他国家或地区,如加拿大或墨西哥。在这种情况下,尽管双方均遵循联合国的伙伴国属地原则,但仍会产生统计差异。由于美国按原产地(中国)统计进口,中国按最终目的国(比如加拿大或墨西哥)统计出口,因此美国的进口数字可能高于中国的出口数字。

美国不统计再出口到墨西哥或其他国家(地区)的货物原产地信息。但根据美国和加拿大签订的数据交换协议,可获知美国再出口到加拿大且原产于中国的商品信息:2000年、2004年和2006年,分别为10亿美元、24亿美元和30亿美元。

鉴于美国对华商品再出口的信息不完整,工作小组没有尝试进行估算调整。

附录3:

直接贸易中加工贸易商品增加值测算方法

对于中国直接出口到美国的加工贸易商品,美国统计的进口价值可能会高于中国统计的出口价值。这是由于这些货物在出口后可能被中间商购买,随后以更高的价格转卖给美国买家,以上加价没有被计入中方出口统计,但被计入了美方进口统计。这是导致中美贸易统计差异的一个重要因素。

这些商品的增值率,是指美国进口值与经价格调整后的中国出口值之间的比率。计算直接贸易中加工贸易商品增加值的方法,参照的是香港转口增加值的测算方法(见附录4)。公式如下:

出口调整值=中国加工贸易商品出口单价×美国进口数量

加工贸易出口调整值=出口调整值×加工贸易比重

增值率=∑加工贸易出口调整值/∑美国进口值

=(这些商品单价×商品数量)之和/美国进口值

根据计算得出的增值率,可推导出直接贸易中加工贸易商品的增加值:

增加值=(增值率-1)×货物进口值

以上增值率的计算依据及数据来源,主要包括:

(1)使用中方统计的对美直接贸易出口中,加工贸易占比50%以上的HS6位码商品数据,以及对应的美方统计的6位码进口数据。由于美国统计中不能区分出加工贸易方式,因此工作小组使用了50%这一阀值来估选对应的美国进口统计中的加工贸易商品。

(2)对直接贸易中加工贸易商品调整值的计算,基于中方货物的单价及美方的进口值。

(3)测算范围包括报关单价可获且调整值低于美方进口值的HS6位码商品。工作小组认为HS6位码商品报关价格造成的差异调整值不应大于相应的美国进口值,所以在实际计算中剔除了一些不合理的商品编码。

附录4:

香港转口增加值测算方法

经香港转运至美国的中国货物,其价值通常高于香港自中国内地进口时的价值。这是因为货物在香港被进一步加工后产生了增加值,或转运商为逐利而抬价。这部分增加值或抬价没被计入中国的出口统计,但被计入了美国的进口统计。这是导致中美贸易统计差异的一个重要因素。

此处所指的转口增值率,是指“经香港转运的中国货物的价值”与“香港从中国内地进口时的价值”相较后的增长率。即:香港转口值中所包含的香港增加值的比率。其计算公式如下:

根据计算得出的转口增值率,可按如下公式计算经由香港转口的增加值:

增加值=(增值率-1)×转口货物的进口值

关于转口增值率的计算依据及数据来源,主要包括:(1)使用香港统计的商品进口及转口数据;(2)比较香港自中国内地的进口单价与转口中国内地货物到美国的单价变化情况;(3)计算可获得单价信息的HS6位码商品。

(文章来源:商务部网站)