1. 引言
2012年5月,中韩自由贸易协定谈判正式启动,经过两年多的磋商,于2015年2月完成全部谈判。同年6月,双方领导人在韩国首尔签署了《中韩自由贸易协定》(以下简称“中韩FTA”),并于同年12月20日正式生效。这是我国迄今为止对外签署的覆盖议题范围最广、涉及国别贸易额最大的自贸协定。经过最长为20年的过渡期后,中韩两国将有90%以上的产品实施“零关税”措施,其中服装、鞋帽产品的关税将从目前的约15%降为零。
2. 中国与韩国服装贸易现状
2.1. 中国是韩国最大服装进口地来源,且对韩国服装贸易顺差持续增大
服装贸易在中韩双边贸易中占有重要地位,根据国别数据统计显示,2016年韩国自中国进口的10类商品中,服装位于第六位。如表1所示,中国则在韩国进口服装的来源地中居于首位,占韩国服装进口总额的比重为41.7%,比居第二位的越南高出一倍。
从图1中可以看出:2016年韩国与我国服装贸易总额为4060百万美元,占中韩贸易的2%。我国对
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Table 1. South Korea’s top five clothing import sources
表1. 韩国前五位服装进口地来源
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Figure 1. 2005-2016 Sino-Korean clothing trade import and export volume
图1. 2005-2016年中韩服装贸易进出口额
韩国的服装出口额保持持续增长,且创历史新高达3484百万美元,韩国成为我国服装贸易第六大出口市场。与此同时,我国自韩国进口服装贸易进口规模持续下降,2016年进口额达576百万美元,创历史新低。自2009年以来,我国对韩国的服装贸易顺差持续扩大,2016年已达到2908百万美元(图1)。
2.2. 中韩FTA协定的降税模式将对中韩服装贸易产生影响
一般情况下,自贸区的建立将会产生贸易创造效应,中韩自贸区的建立也不例外。而且,贸易便利化水平的提高将降低中韩贸易的成本,改善贸易环境,对中韩服装贸易将产生积极影响。但中韩服装贸易到底受哪些影响因素制约,影响程度如何,以及中韩FTA对中韩服装贸易带来怎样的影响,目前还没有学者进行具体的分析和研究。笔者将对中韩贸易便利化指标进行测算,并搜集汇率中国向韩国出口的服装贸易额、两国GDP乘积、人口乘积指标,构建OLS模型,对中韩服装贸易的影响因素进行实证分析。
3. 中韩服装贸易影响因素实证分析
3.1. 贸易便利化指数构建及测算
本文根据APEC贸易便利化的行动计划中的标准和一致化、海关程序、商务流动以及电子商务四个方面确定为贸易便利化衡量的主要内容,进而基本明确了贸易便利化的内涵范畴,为进一步对其进行量化测评奠定了基础。本文在参考Otsuki (2003)和Wilson, Mann对贸易便利化指标体系构建思想的基础上,遵循上述指标选取五大原则,选取口岸效率、海关环境、规制环境和电子商务这4个为一级指标构建测评指标体系,且每个一级指标又包含多个二级指标及相关数据分别如表2及表3所示。
参考学者们所运用的层次分析法,并结合问卷调查统计、专家打分法等得到各一二级指标相应的权重如表4及表5,贸易便利化指数计算公式如表6。
根据以上贸易便利化指数测算方法,本文计算出2005-2016年中国与韩国的贸易便利化指数如表7所示。
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Table 2. Construction of trade facilitation index system
表2. 贸易便利化指标体系构建
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Table 3. Of the secondary indicators data
表3. 各二级指标数据
数据来源:世界经济论坛中的全球竞争力报告(The Global Competitiveness Report)中,网址https://www.weforum.org/
3.2. 模型的构建和说明
笔者选取了中韩两国经济总量、自贸区建立状况、贸易便利化水平、汇率及两国人口数量等指标,通过建立OLS回归模型探讨中国对韩国服装贸易出口的各影响因素 [1] [2] 。1
1) 数据与变量预处理
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Table 4. 2005-2016 Sino-Korea e-commerce indicators data
表4. 2005-2016年中韩电子商务指标数据
数据来源:2016 Korea Internet White Paper、CNNIC中国互联网发展状况统计调查. 参考学者们所运用的层次分析法,并结合问卷调查统计、专家打分法等得到各一二级指2标相应的权重如表4及表5,贸易便利化指数计算公式如表6。
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Table 5. Trade facilitation indicators weight table
表5. 贸易便利化指标权重表
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Table 6. Calculation formula for trade facilitation index
表6. 贸易便利化指数计算公式
数据与变量如表8所示。以下为上述OLS回归模型中有关变量的解释:
EX表示我国对韩国的纺织服装出口额,单位为百万美元。出口额包括服装产品在HS编码中的第60—62章。
YY表示中国与韩国的GDP乘积,单位为百亿美元。本文不单独使用中国GDP和韩国GDP分别作为变量,而是将两国的GDP乘积作为变量加入模型,这样既可以保留两国GDP作为经济总量对纺织服装需求和供应能力的影响,同时使用YY乘积作为变量可避免将两国GDP单独作为变量而产生共线性的问题。
PP表示中国与韩国的人口乘积,单位为百万人。同YY乘积一样,模型中不单独使用两国的人口分别作为变量,而是将两者乘积PP加入模型中。
FF表示中国与韩国贸易便利化指数的乘积。本文各国的贸易便利化指数是根据3.1中有关贸易便利化指数的计算方法得出,同GDP乘积一样,为了避免产生共线性问题,选取两国贸易便利化指数的乘积
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Table 7. Trade facilitation index between China and South Korea in 2005-2016
表7. 2005-2016年中国与韩国的贸易便利化指数
数据来源:国别数据网、中国统计年鉴、世界银行
FF作为变量加入模型中。
D代表贸易效应的虚拟变量。由于本文考察的是中国一韩国自贸区建设对我国纺织服装贸易的影响,因此在虚拟变量的选择中,将韩国某一年是否属于中韩自贸区作为虚拟变量;当某一年韩国属于中韩自贸区时,取值为1,否则取值为0。
E代表我国与韩国之间的汇率指数。为了计算方便,此汇率采用间接标价法定义,即人民币对韩国货币的汇率,用一单位人民币所能兑换的若干单位韩国货币计量。为了统一分析口径,本文的汇率数据以2005年为基期计算汇率指数。
2) 单位根检验
对时间序列数据进行回归分析前,一般情况下,首先要对各变量序列进行单位根检验来分析数据的平稳性,防止出现伪回归或虚假回归,从而确保回归结果的有效性。在通常情况下,为方便起见,研究中采用不同单位根检验Fisher-ADF的方法来确定变量是否存在单位根 [3] ,如果这种检验方法拒绝存在单位根的原假设,则认为此变量不存在单位根,是平稳序列,否则就是不平稳。
此外,单位根检验根据对变量的原值、一阶差分、二阶差分的检验结果进行一步步判定,如果原值“level”的检验结果表明不存在单位根,即可停止检验,如果检验结果显示存在单位根,则需继续检验一阶差分“1st difference”、二阶差分“2nd difference”。因此本文首先对上述两个模型(5.1)和(5.2)中变量的原值进行单位根检验,由于虚拟变量D不随时间而变化,不需要进行单位根检验,其他变量的检验结果如表9
通过表9各变量原值、一阶及二阶差分的单位根检验结果,我们可以看到以上所有变量的二阶差分Fisher-ADF检验结果都显示数据平稳,模型通过单位根检验,各变量二阶单整。
3) 协整检验
协整检验用于检验模型的各变量之间是否存在长期稳定的关系,其基本前提是各解释变量与被解释变量必须在单位根检验时为同阶单整。
结合表9各变量的单位根检验结果分析,我们知道所有变量同为二阶单整,可以进一步做协整检验将原序列进行回归分析所得残差项进行单位根检验,结果如图2所示。
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Table 9. Variable original value, first order difference, second order difference unit root test results
表9. 变量原值、一阶差分、二阶差分的单位根检验结果
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Figure 2. Cointegration test results of residual term in regression model
图2. 回归模型中残差项的协整检验结果
从图2的检验结果可以看到,回归模型的协整检验结果的P值为0.0015,远小于0.05,表明模型的变量之间存在协整关系,各因素之间存在长期稳定关系。
4) OLS回归模型构建及修正
将
相关数据引入OLS回归模型中,回归结果如表10。
则根据输出结果可得模型:
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从上述模型种可以看出,Ln(FF)和D的P值大于0.05,表明系数不显著,可能存在多重共线性。因此,本文将采用逐步回归法,对回归模型进行修正。经过逐步回归,首先做出每个变量的一元回归模型,依据调整后可决系数
最大原则,选取Ln(E)作为进入回归模型的第一个解释变量,形成一元回归模型,再按照可决系数
最大原则将变量依次加入模型。得证Ln(FF)和D的出现的确引起严重的共线性,因此,在保留Ln(YY)、Ln(PP)、Ln(E)的基础上,继续进行逐步回归,得到回归模型如表10。
修正模型后,相应的回归结果:
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5) 模型结果分析
根据表11各变量的回归结果,我们可以得出以下分析:
中国与贸易伙伴国的GDP乘积每上升1%,则我国向韩国的服装出口贸易额将增加1.7672%,这说明两国的经济规模是影响中国对韩国服装出口贸易量的一个重要因素,随着两国GDP的增加,我国对韩国服装贸易出口额也会相应增加。
中国与贸易伙伴国人口乘积的系数符号为负,表示两国人口的乘积每上升1%,则我国向韩国出口服装贸易额将减少20.9335%。说明人口增长使得我国对韩国服装出口贸易额的减少,从而抑制我国对韩国服装贸易的出口。
间接汇率上升导致的人民币升值会减少我国向韩国出口服装的贸易额,这也与之前的预期影响一致,回归系数-1.899171,表明人民币每升值1%,中国向韩国出口纺织服装贸易额将减少1.8992%。
6) 中韩服装贸易潜力分析
利用上述回归模型可以计算出中国向韩国出口的服装理论贸易额,然后通过与实际贸易额进行比较,我们可以判断我国服装贸易出口韩国的潜力空间。实际贸易额与理论贸易额的比值即为潜力指数,一般认为潜力指数大于1.2为贸易饱和,介于0.8和1.2之间认为贸易合理,而小于0.8则认为贸易不足。下面本文通过计算2013~2016这4年中国向韩国出口的服装贸易额来判断我国服装贸易出口韩国所处的状态。
从表12可以看出,2012年~2016年期间,中国出口韩国的服装贸易处于贸易合理范围内,离服装贸易饱和还有一定的距离。而且近两年来,潜力指数有呈微弱下降的趋势,这说明,随着中韩FTA的签订,两国服装贸易的潜力更大了。因此,虽然服装贸易目前在两国贸易产品结构中已经处于重要位置,但中韩服装贸易还有较大的潜力值得挖掘,未来发展空间较大。
四、结论
综上所述,中韩两国的经济规模大小能够促进中国对韩国服装贸易的出口,而两国各自的人口总量状况和汇率指数则与中国对韩国服装贸易的出口呈负相关作用。其次,两国的贸易便利化还未对中国向韩国服装贸易的出口起到显著的促进作用,同时由于中韩自贸区建立的时间较短,正处于发展的初始阶段,使得其对中国向韩国服装贸易的出口也未起到明显的促进作用。最后,利用贸易潜力指数得到中国对韩
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Table 10. Regression results for each variable in the OLS regression model
表10. OLS回归模型下各变量的回归结果
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Table 11. Regression results of the variables under the modified OLS regression model
表11. 修正后OLS回归模型下各变量的回归结果
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Table 12. Potential analysis of China’s export trade to Korea in 2012-2016
表12. 2012-2016年中国向韩国服装出口贸易的潜力分析
国的服装贸易出口处于贸易合理范围,离贸易饱和还有一定的差距,说明中国对韩国服装贸易出口还有一定的发展空间。
笔者相信在自贸区的不断推动下,自贸区的建立必将有利于中韩两国的服装贸易。因此,在未来的中韩服装贸易中,中国要抓住中韩自贸区推进带来的机遇,如关税减让,甚至两国实施“零关税”等一系列措施,积极利用我国已签署的FTA协定中的投资优惠政策和贸易便利化措施,加强与FTA国家贸易与投资合作。
NOTES
1贸易便利化指数体系构建、指标权重表及计算公式参考文献1王立新学者和参考文献2
2电子商务中(0-100分)最终将乘以0.07作为结果。