中国对“一带一路”沿线国家的出口潜力及影响因素分析
【图文】：
们的因子分析中，“中国出口企业生产率之谜”和“WTO之谜”仍然存在。图1不同估计方法所得贸易非效率的散点图重点关注随机前沿分析的效率参数。我们发现，在使用Battese和Coelli(1988)［16］以及Battese和Coelli(1992)［18］的前沿分析方法时，u的系数为正并在统计上非常显著，说明在中国对外出口贸易扩张的过程中，贸易的非效率的确显著存在。同时，在所有的分析方程中，γ的取值都在0．8以上，说明无论用何种方法来进行前沿分析，贸易非效率因素不但显著存在，其在随机扰动项中所起的作用也相对较大。在所有的分析方程中，其在随机扰动项中所占比重都超过了80%，说明实际的贸易水平与潜在的贸易水平之间仍然存在着较大差距，这一点并不会因为随机前沿分析方法选择的不同而呈现差异。对于不同随机前沿分析方法所得出的贸易非效率的数值大小，从均值来看，虽然仍存在着一定的差异，但差异不大。非时变模型前沿分析的均值为4．1，而纳入时间趋势后时变模型前沿分析的均值在2．9左右。而从贸易非效率的分布来看，虽然时变模型和非时变模型效率分析的绝对数值有所不同，，但不同国家贸易效率的相对大小和效率的分布状态却相对一致。这一点，在图1中的散点图中反应的非常明显。这再次说明了我们效率分析结果的稳健性。不过相对而言，由于在时变模型中，η的系数在统计上显著为正，说明贸易非效率因素的确存在着随时间变化的趋势，基于Battese和Coelli(1992)［18］的时变模型能够更好地对贸易非效率的大小进行识别。(三)中国向“一带一路”沿线国家的出口效率分析在上文的分析中，我们给出了2000－2013年中国对外出口的整体贸易非效率水平。接下来，我们重点对中国出口贸易效率的变化趋势特别是中国对“一带一路”主要沿线国家出口贸易效率
们给出了2000－2013年中国对外出口的整体贸易非效率水平。接下来，我们重点对中国出口贸易效率的变化趋势特别是中国对“一带一路”主要沿线国家出口贸易效率的变化趋势和国别特征进行讨论。由于依据Battese和Coelli(1992)［18］的时变模型对贸易非效率的识别相对更为准确，因此在具体的分析时，我们依据Battese和Coelli(1992)［18］的效率分析结果来进行讨论。同时，为了叙述的方便，我们根据(3)式将贸易的非效率进一步转换为贸易效率。图2给出了2000－2013年中国对“一带一路”沿线国家出口的贸易效率的变化趋势图。图22000－2013年中国对“一带一路”主要沿线国家贸易效率变化趋势第2期王丽丽:中国对“一带一路”沿线国家的出口潜力及影响因素分析55
【作者单位】： 对外经济贸易大学国际经济研究院;
【基金】：北京市社会科学基金青年项目“‘一带一路’战略下北京出口企业市场进入与扩张的策略研究”(15JGC154) 国家社会科学基金青年项目“微观视角下中国(上海)自由贸易实验区的贸易效应研究”(14CJY001) 对外经济贸易大学中央高校基本科研业务费专项资金“出口经历与企业市场进入的路径依赖——基于异质性企业理论视角”(15YQ07)
【分类号】：F752.62
【参考文献】
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本文编号：2532334
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