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运输成本与中国出口研究：扩展引力模型lowast;
徐立志·赖健强·乔汉·王守阳
DOI：10.1007 / s11424钢铁的地方- Z
收稿日期：2015年8月14日/修订日期：2016年12月21日
2017年柏林海德堡JSSC amp; Springer-Verlag杂志编辑部
摘要:
本文提出了一种扩展的常规重力模型设计，以实证分析运输成本和港口效率对中国出口流量的影响。它表明，要素禀赋和运输成本变量会影响新贸易理论（NTT）预测的出口贸易价值。此外，有证据表明，在控制运输成本对贸易的影响的情况下，传统引力模型中的变量在量和方向上都与以往的实证研究一致。此外，中国出口贸易中超过22％的变化可以用这三个变量来解释。本文报道的调查结果通过比较劳动力生产要素成本对外贸易的影响，实证解释了运输成本和港口效率对中国出口增长的影响。它表明，提高港口效率和降低公路运输成本对中国在全球市场的出口竞争力起着至关重要的作用。
关键词扩展重力模型，运输成本，港口效率，制造基地，加工中心。
介绍
在经济全球化进程中，中国经历了国际和区域内贸易的重大扩张。根据要素禀赋理论（Heckscher-Ohlin模型）观点[1]，迄今为止，中国出口的成功在很大程度上归因于其在丰富和廉价的生产要素方面的比较优势，尤其是劳动力生产要素。制成品和加工品是中国对外贸易中规模最大，增长最快的部分。2008年，中国成为世界上最大的制成品出口国;在同一年,加工贸易占其国际贸易总额的约40％[2]。此外，沿海地区在交通方面具有地理优势,对外国市场和作为贸易门户的作用已经演变为以出口为导向和外商投资产业集聚区[3]。中国作为一个巨大的全球市场生产基地，特别是劳动密集型产业，已经主导了世界市场，并通过出口这些商品获得了更好的发展。
然而，国际和区域内贸易的急剧增加导致中国对运输服务的需求增加。这引起了对基础运输网络（特别是海港）处理不断增加的货运量的能力的极大担忧。更重要的是，劳动密集型制成品需要相对较高的运输成本，并需要更高水平的运输服务。考虑到制造产品需要更多的原材料，中间产品和部件，更高的运输成本可能会增加投入成本并导致产量更高。事实上，与其他发展中国家一样，中国的运输成本也很高。根据中国物流协会和中国物流与采购联合会[4]的数据，2003年的物流成本占该国GDP的21.3％，而美国为8.6％。
从克鲁格曼等人[1]开发的NTT的角度来看，运输成本是两个决定国家贸易的因素之一，而不是规模经济与产品差异化。世贸组织在2008年观察到，运输成本的上升确实造成了对发展中国家制造业的伤害。提高运输服务质量以提高速度和可靠性不仅在贸易增长幅度方面，而且在贸易增长方面都表现出经济效应。Limao和Venables[6]估计运输成本增加10%可能会使贸易额减少20%。成本因素，例如土地和码头处理成本，削弱了香港港口的竞争力[7]。因此，在中国，劳动要素禀赋的比较优势因投入成本增加而具有挑战性，特别是运输费用。
一般来说，被国际企业选为制造和加工中心意味着这些国家的贸易量和贸易流量模式更多地依赖于自身供应方的比较优势，例如要素禀赋，规模经济的规模，以及贸易的运输和交易成本。Hayami[8]认为，当贸易自由化带来贸易机会时，供应限制是许多发展中国家和最不发达国家的主要限制。中国作为全球市场的制造和加工中心，更是如此
为了实证地理解这些要素禀赋、贸易成本和贸易流量之间的关系，本文在贸易引力模型的基础上，引入了运输成本和港口效率变量。同时，基于计量经济学的理论和方法，在面板数据模型的测试中，通过将进口商视为虚拟国家，将增强的引力扩展到贸易供给侧的因素。基于中国，通过对全球制造业的数据分析，我们发现要素禀赋和运输成本变量影响出口贸易价值的方向与NTT预测的方向一致。此外，有证据表明，在控制运输成本对贸易的影响的情况下，传统引力模型中的变量在量和方向上都与以往的实证研究一致。此外，中国出口贸易中超过22％的变化可以用这三个变量来解释。总体而言，本文论述的调查结果通过比较劳动力生产要素成本对外贸易的影响，实证解释了运输成本和港口效率对中国出口增长的影响。
本文的其余部分安排如下。第2节简要回顾了不同国家和地区运输成本对贸易扩张影响的文献。第3节介绍了扩展引力模型，而实验分析结果则在第4节中报告。第5节给出了政府制定政策的一些结论和建议。
文献综述
人们普遍认为，运输成本在决定一个国家在世界上的贸易份额方面起着至关重要的作用。在利马和维纳布尔斯[6]的基础上，越来越多的文献报道了运输成本对国际贸易流动影响的程度和性质。通过确定决定运输成本的不同关键因素，他们确认国际经营的运输和其他成本是一个国家充分参与世界经济的能力的重要决定因素。偏远和交通基础设施薄弱使各国远离国际市场，阻碍其参与全球生产网络。他们强调，将本国和过境国的基础设施从第25百分位提高到第75百分位，可以解决一半以上与内陆国家相关的劣势。此外，Irwin和Tervio[9] 得出结论，一个国家的地理特征对贸易和收入产生巨大的积极影响。海运成本是决定整个运输成本的另一个重要因素。在欧佩克（经济合作与发展组织）海运成本数据库的基础上，Korine和Sourdin[10] 定量测量海运费用对海运农产品进口的影响。他们的实证结果表明，即使在控制运输距离之后，运输成本对农业进口也具有强大且明显的负面影响。
除了有形基础设施的质量和可得性之外，越来越多的文献记载了非有形贸易便利化对贸易量的影响。Fink等人[11] 关注非竞争性公共和私人政策的影响。他们得出的结论是后者对运输成本有显著影响。Iwanow和Kirkpatric[12]使用了覆盖124个发达国家和发展中国家的新的小组数据集来评估影响，通过估算标准引力模型，评估贸易便利化和其他与贸易相关的制度约束对扩大非洲制造业出口的影响。根据他们的实证结果，贸易便利化改革，监管质量和基础设施指标以统计上显著的方式促进了非洲的出口。其他研究人员专注于梳理贸易便利化议程的具体方面。Wilson等人定义并分析了四种不同类型的贸易便利化改革的影响:港口效率、海关环境、海关监管环境和服务基础设施。他他们的结论是，港口和有效的基础设施是影响贸易扩张的主要贸易便利化指标。Limao和Venables[6] 认为，贸易流动的影响对提高港口效率具有很大的积极作用。表现不佳的港口可能会减少贸易量，特别是对于欠发达的小国而言。Clark, et al.[14]使用了从全球竞争力报告中提取的港口效率的调查措施来研究港口效率与国际贸易流量之间的关系。估算结果表明，将港口效率从百分之25提高到百分之75可将运输成本降低12％。他们强调，他们的结果对于不同定义的港口效率，以及不同的年份是健全的。Blonigen和Wilson在新的港口效率测量方法的基础上，利用美国1991 - 2003年的进口流量数据，建立了港口效率与国际贸易之间的联系模型。在控制了未观察到的国家对特征后，他们发现了相关性港口效率与国际贸易之间具有统计学意义，弹性为0.32。他们在其他关于港口选择[16]的研究中也得到了类似的结果。
一些研究试图将运输过程分解成不同的组成部分。De和router[17]在分析印度商品贸易时，通过国际和国内运输成本这两个主要因素来解释运输成本的变化。他们得出结论，运输成本对印度的贸易以及国家和地区生产网络产生了重大影响。Blonigen和Wilson[16] 提供了足够的资金。有证据表明美国政府需要处理因出口和进口量增加而造成的拥堵问题。他们分析了美国贸易流模式的决定因素，方法是将国家内部和国家间的运输成本，以及港口交换成本纳入传统的引力模型。他们的实证结果表明一个国家的港口效率在决定其所占份额方面起着重要的作用活动，在条件logit模型和引力方程中分别估计为0.8和2.0
运输成本对发展中国家以制成品为重点的贸易和增长的影响尚未得到广泛研究。一个例外是De和Rout[17] 最近的一项研究，该研究估计了运输成本和其他障碍对印度贸易的影响并发现降低运输成本不仅对扩大印度贸易至关重要，而且也是整合贸易经济的决定性因素。Iwanow和Kirkpatrick[12] 评估了贸易便利化对扩大非洲制成品出口的影响并得出结论，除了监管环境的质量和基本运输基础设施的质量外，边境政策的改善也可以在扩大非洲国家制成品出口方面带来更高的回报。尽管一些学者已经研究了运输成本及其对中国经济增长的影响，但对运输成本的决定因素及其对中国出口的影响相对较少受到关注。本文试图填补这一空白，对不同运输方式的成本规模和模式以及它们在决定中国出口扩张中的作用有一个更坚定的认识。预计实证结果将有助于中国政府确定哪些领域需要优先考虑，以及在运输方式和港口建设方面可以提供哪些可以促进中国的出口的援助和额外努力。
模型设定
本节描述了用于实证研究的分析工具 - 贸易的引力模型，它是分析双边贸易流量的主要经验框架。首先由Tinbergen[18]提出的引力方程根据贸易伙伴的经济规模(通常以GDP、人口或人均GDP以及两个单位之间的地理距离来衡量)预测双边贸易流量。它已被成功地用于评估各种因素的影响，比如区域自由贸易协定，汇率变化，邻接、岛屿或内陆国、共同语言、关税和其他制度和政治贸易壁垒[19,20]。
在随后的面板数据规范中，Anderson和Wincoop[21] 在理论基础和计量经济学评估中开发了一个有根据的引力模型，通过考虑多边和双边贸易阻力，提供了一致和有效的估算。在引力方程的实证应用中，这些未观测到的多边和双边贸易阻力项可以根据具体的研究数据，通过包含不同类型的固定效应来近似。主要针对面板数据，引入引力模型中各进口国和出口国的国家固定效应来近似多边阻力[20,22]。例如，Baltagi等人[22] 凭经验说明，包含特定国家和特定时间的影响占很大一部分的变化。除了其他解释变量之外。这种方法大多数后续工作用于重力模型规范和面板数据估算。按照面板数据规范的惯例，具有多边阻力项和时间维度（t）的一般引力方程的对数线性化形式采用以下形式：
(3.1)式中下标i、j、t分别表示出口商、进口商和时间段，EXijt表示t年从出口国i到进口国j的贸易额，xi (j)t和Yi(j)t分别表示GDP和人口(或人均GDP)。alpha;1alpha;0是一个常数,alpha;2,alpha;3alpha;4表示弹性的估计(将积极)。beta;i和beta;j分别表示出口国和进口国的难以察觉的细化效果j。beta;t是特定于年t和用于捕获在整个样本国家的常见的商业周期或全球化进程。uijt是一个假设为正态分布的随机扰动。
Ckijt代表一组与贸易壁垒相关的运输成本变量.在引力方程的初始形式中，i和j之间的地理距离被视为贸易流量运输成本的粗略度量，相应的gamma;系数预计为负值。在经验应用中，距离成本通常随着一类物理-地理模型的增加而增加，例如邻近、岛屿或内陆。对于面板数据规范，Baltagi等[22] 凭经验说明固定效应控制对于任何时间不变的决定因素的影响，如双边距离，共同语言或共同边界，并防止因遗漏任何此类变量而可能产生的偏差。此外，他们得出的结论是，进口商，出口商和时间互动的影响很大，而忽略任何这些影响都可能导致估计偏差和误导性推断。或者如上文第2节所述，其他基于地理的双边贸易流量运输成本的时变代理则被考虑为代理，例如物质基础设施的质量和可得性以及港口效率等非物质贸易便利化，海关环境，海关监管环境和服务基础设施。
根据重力方程的适当面板计量规范，我们将其扩展到从中国主要港口城市到世界市场的模型出口。图1显示了我们的出口流量扩展引力模型。在供应方面，公式（3.1）的出口商被指定为中国的八个港口城市：上海，深圳，青岛，宁波 - 舟山，广州，天津，厦门和大连。这些港口处理中国约80％的集装箱货物，占贸易货物的90％以上。自2006年以来，这8个港口已跻身世界前30个集装箱码头之列。其中7个港口位于中国三大经济区 - 长江三角洲（YRD），珠江三角洲（珠三角）和渤海湾区（BBA）。它们是中国的主要工业，制造业和出口基地，占中国对外贸易量[23]三分之二以上。
图1贸易的扩展引力模型
在需求方面，公式（3.1）中的进口商j被假定为一个虚拟进口市场。具体而言，所有来自中国的出口货物都应该流入虚拟进口市场。这一规格的原因和逻辑，不仅是为了我们的研究目的集中在供给方面，也是为了与中国等全球制造加工中心的贸易模式相一致。被国际企业选为制造加工中心意味着这些国家的贸易量和贸易流量模式更依赖于自身供给方的比较优势，要素禀赋差异、规模经济规模差异、贸易运输和交易成本差异。Hayami[8]认为供给限制是主要原因，许多发展中国家和最不发达国家在贸易自由化带来贸易机会时受到限制。因此，通过关注供应方的特征来扩展引力模型是合理的，同时将进口商视为虚拟国家。此外，我们的实证结果表明它与理论引力模型一致。
基于贸易流需求侧的一个虚拟进口市场假设，应该包括与该虚拟国家的总需求相关的变量。因此，在公式（3.1）中，进口商的国内生产总值应该是各个进口国国内生产总值的总和，作为这一总需求的代表。类似的情况适用于进口商的人均GDP和人口变量。很明显，它们对所有出口商来说都很常见，但在我们的扩展引力模型中随着时间的推移而变化。在我们的模型规范中，这些变量代表了对中国出口的宏观经济和技术冲击。或者，我们的引力中包含一组年虚拟变量，它可以控制总需求变量的影响，并防止因遗漏任何此类变量而可能产生的偏差。因此，等式（3.1）中的ln（Xjt）、ln（Yjt）应该被beta;t代替。因此，下标j和beta;j 可以从等式（3.1）中移除。因此，我们可以将等式（3.1）重写为
如图1所示，对于出口商虚拟变量，如图1所示，对于出口商的虚拟变量，我们不考虑每个港口城市的个体效应，而是引入了一些区域性的虚拟变量——yrd虚拟变量、PRD虚拟变量、BBA虚拟变量和厦门港
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