一、引 言
第二次世界大战之后,在发达国家的经济恢复和新兴经济体的快速崛起过程中,区域经济一体化成为世界经济发展不可逆转的趋势。20世纪90年代,随着WTO的正式成立以及EU、NAFTA和APEC三大世界性区域经济组织的形成和发展,区域经济一体化进入新的发展阶段。进入21世纪之后,BRICKS、RCEP、CPTPP和USMCA等一体化组织的出现使区域经济一体化的发展上升到新的层次。据WTO的官方统计数据显示,截至2021年1月底,164个成员国(地区)向WTO通报的区域贸易安排(RTA)共计544个,生效的货物贸易和服务贸易安排达到336个,虽然近年来贸易保护主义的抬头和英国脱欧为区域经济的发展蒙上了一层阴影,但是区域经济的协调和合作仍然将继续引领世界经济的发展方向。
改革开放以来,中国在区域经济合作方面进行了一系列的探索和实践,在加入WTO的契机之下,CAFTA成为中国建立的第一个FTA,此后中国的FTA建设进入快速发展阶段。党的十七大把FTA建设提升到国家战略层面,党的十八大和十九大又进一步推进了中国FTA的全球布局,2013年“一带一路”倡议的提出让中国FTA建设逐渐趋于规范化和常态化,2020年RCEP的签署将中国FTA建设提升到了新高度。综合来看,2002年以来中国的FTA数量呈现快速增长趋势,截至2021年1月底,签署的自由贸易协定达到19个,涉及26个国家和地区,说明中国的FTA建设已初具规模。那么,FTA数量的增加对中国对外贸易和经济增长产生了怎样的影响?与不同类别的国家和地区建立FTA对中国的影响是否存在较大差异?中国下一步应该如何选择FTA对象?另外,中国FTA的内容也逐渐涉及市场准入、服务贸易、知识产权和金融开放等深层次领域,FTA层次的不断提升又会对中国产生怎样的影响呢?这些问题都需要我们在当前全球价值链快速发展的新视角下进行深入研究和探讨。
FTA的快速发展具有坚实的理论基础和丰富的实证依据,现有的FTA经典文献主要是围绕FTA的建立动因和影响方面展开的。FTA建立的主要动因是出于FTA对成员国(地区)的贸易、投资和经济增长等方面的影响,而贸易转移和贸易创造效应是FTA的直接影响(Viner,1950)。FTA的建立降低了成员国(地区)之间的关税和非关税壁垒,带动了贸易规模的扩大(Richardson,1993),同时通过贸易自由化的实现,FTA还能使成员达到贸易条件改善和福利增加的目的(Bagwell和Staiger,1999)。中国正式建立的第一个区域经济一体化组织−CAFTA,对中国和东盟的经济往来发挥着重要作用(韩民春和顾婧,2010),对双边贸易的促进效应尤为显著(赵金龙和王斌,2015),CAFTA还通过投资转移和投资创造效应带动了中国对外投资的增长(李轩,2011)。
随着区域经济一体化的不断发展,有关FTA数量和层次的研究也逐渐出现,但在FTA层次划分的依据上尚没有明确的权威标准。Lawrence(1996)将FTA分为浅度和深度两类,认为关税和与关税有关的直接措施是浅度FTA的关注点,而金融开放、市场准入和知识产权等条款则是深度FTA的主要标志;Hofmann等(2017)进一步将WTO核心条款分为总深度、核心深度、主成分深度三类,为FTA层次的划分提供了重要依据。浅度FTA直接产生将FTA外部资源转移到内部的贸易和投资转移效应,进而使成员国(地区)更大程度地参与国际分工,促进全球价值链的形成和发展(Blanchard和Matschke,2015)。深度FTA在促进FTA内部深化生产和分工、减少交易成本的同时将跨境溢出效应的损失降到最低(Antràs和Staiger,2012),深度FTA框架下有关投资的条款还会对FDI的方向和数量产生直接影响(Osnago等,2015)。
另外,在FTA发展过程中,合作对象的选择问题开始被关注,影响FTA建设的因素逐渐被各国所重视,但这一领域的研究尚处于起步阶段。Schiff和Winters(2003)认为成员国(地区)之间贸易和经济的互补性会增加双方FTA签订的可能性,贸易强度是影响FTA伙伴选择的直接因素;Cheng等(2016)认为比较优势是FTA建立的基础,全球价值链的互补性是中国FTA贸易伙伴选择的重要影响因素;Blanchard等(2016)指出国外进口产品中包含的本国产品附加值越高,政府越倾向于在FTA框架下给予更优惠的税收政策,全球价值链贸易水平越高,一国越倾向于与该贸易伙伴建立FTA(Orefice和Rocha,2014);曲越等(2018)通过分析中国FTA的传统经济效应指出,发展中国家和地区仍然是中国FTA的发展重点。
综上所述,现有文献主要集中在对FTA影响的研究上,但随着全球价值链的发展,FTA的影响需要从新视角加以审视,针对中国FTA层次划分的领域有待补充,且关于FTA贸易伙伴选择的研究属于较新的领域,需要结合中国国情去填补相关领域的研究空白。基于此,本文以中国的各FTA文本为依托,对中国的FTA数量和FTA层次进行具体划分,以全球价值链核算理论为基础,通过拓展的贸易引力模型研究FTA数量和层次对中国贸易增加值的影响,并通过效应的国别(地区)异质性指出中国FTA贸易伙伴的选择策略。研究发现:第一,FTA的建立使中国与各FTA成员之间的贸易自由化和贸易便利化水平进一步提升,对双边贸易增加值的增长起到了积极推动作用。另外,目前中国的FTA发展尚处于起步阶段,对贸易增加值的作用仍然以广延边际为主,FTA层次的集约拉动需要继续加深。第二,与传统贸易活动相比,FTA在中国和各成员国(地区)的全球价值链活动中起到的作用更加突出,FTA已成为影响中国对外贸易的重要政策因素。第三,从全球价值链的视角来看,中国与较发达国家和地区建立FTA对中国对外贸易的拉动作用最大,FTA参与度较高以及2008年金融危机之后与中国建立FTA的国家和地区对中国全球价值链参与程度和竞争力的提升也有显著帮助,与中国距离较近的国家和地区建立FTA仍然有利于中国的经济发展,但这一影响度正在逐渐下降。
与现有文献相比,本文的边际贡献主要体现在:(1)在传统的研究FTA影响的文献基础上,从全球价值链的视角去重新审视FTA对中国的影响,并将FTA与全球价值链的关系进行分析;(2)将现有的FTA层次划分的方法和指标进行拓展和完善,并应用到中国FTA建设的分析中,从各FTA的文本解读中探究中国FTA的发展和演变路径;(3)结合世界“投入—产出”数据库和全球价值链核算数据库,通过分析FTA数量和层次对中国影响的异质性,指出中国下一步选择FTA贸易伙伴的方向,以弥补FTA战略选择领域的研究不足。
二、理论机制与研究假设
(一) FTA 对贸易增加值的影响机制
FTA的建立通过关税和非关税壁垒的降低,提升了成员国的贸易自由化和便利化程度,进而对成员国对外贸易的增长产生了显著拉动作用。随着世界经济的发展,中间品和零部件产品逐渐成为国际贸易的重要组成部分,世界各国逐渐开始关注贸易量背后的产品增加值含量,并以新增价值代替传统的贸易总量来衡量一国真实贸易流量(夏明和张红霞,2015)。在此背景下,FTA对贸易增加值的影响机制需要从数量和层次两个角度重新进行审视。
1. FTA数量对贸易增加值广延边际的影响。研究表明,成员数量越多、区域范围越大的FTA对于经济增长的促进作用越明显(赵亮和陈淑梅,2005)。FTA数量的增长带来了贸易伙伴的增加,并通过关税减让安排提升了成员国(地区)对外贸易的范围和规模,使更多成员国(地区)之间建立了紧密的“投入−产出”关系,围绕中间品和零部件贸易形成区域性和全球性的分工体系(Koopman等,2012)。在这一分工体系形成的过程中,中间品贸易得到快速的增长,成员国(地区)贸易增加值不断攀升。由此可见,FTA数量的增长拓展了贸易增加值的广延边际。
2. FTA层次对贸易增加值集约边际的影响。FTA层次主要用条款和领域的深度来衡量,深度FTA通过知识产权、公平竞争和技术贸易等深层次条款提升成员国(地区)要素流动的自由化和便利化程度,进一步拓展了成员国(地区)之间贸易的深度,使各成员在基础设施、金融、能源、技术和电子商务等领域的深层次经济技术合作成为可能,让这些领域的贸易增加值呈集约型增长。另外,FTA层次的不断提升还带动了成员的技术进步、出口产品质量提升和贸易结构调整,使更多的产品价值产生在国内生产环节(Wang等,2013),贸易增加值得到更大程度的增长。综上所述,FTA层次的提升深化了贸易增加值的集约边际。
目前,中国FTA的数量达到了一定的规模,但FTA的层次还有待提升。FTA涉及的普通条款当前仍然占据主导地位,① 2006年之后,深度条款数量开始稳步上升,到2015年深度条款的占比接近40%,但与EU和USMCA等一体化组织尚有差距,且深度条款存在一定的效应时滞和适用年限。因此,本文在FTA对贸易增加值影响机制的研究基础上,结合中国FTA条款的发展演变,提出如下研究假设:
研究假设1:FTA的建立从数量和层次两个角度对中国贸易增加值的增长产生直接的促进作用;中国的FTA发展目前尚处于起步阶段,对贸易增加值的作用仍然以广延边际为主,FTA层次对贸易增加值的集约拉动需要继续加深。
(二) FTA 影响的异质性基础−贸易引力模型
贸易引力模型是从牛顿的万有引力公式的基础上发展而来的,经过Tinbergen(1962)和Poyhonen(1963)等人的进一步完善,成为国际贸易领域研究世界各国(地区)之间经贸关系的重要理论依据。贸易引力模型的最基本公式形式为:
$Trad{e_{{{ijt}}}} = W\frac{{\;{Y_{it}}\;{Y_{jt}}\;}}{{Di{s_{ij}}}} $ | (1) |
其中,Tradeijt是i国和j国之间t时期的双边贸易总额,Yit为i国t时期的GDP,Yjt为j国t时期的GDP,Disij为i国和j国之间的地理距离,W为引力模型的比例系数。公式(1)的基本原理是,两个国家之间的双边贸易额与两国各自的GDP成正比,与两国之间的地理距离成反比。从贸易引力模型可以看出,贸易伙伴的经济发展水平和地理位置因素对一国的贸易量产生直接影响。在贸易引力模型的实际应用过程中,一般对公式(1)进行等式两边取对数处理,也即:
$ \ln Trad{e}_{ijt}={\beta }_{0}+{\beta }_{1}{\ln Y}_{{it}}+{\beta }_{2}{\ln Y}_{{jt}}+{\beta }_{3}\ln Di{s}_{ij}+{\varepsilon }_{ijt} $ | (2) |
在公式(2)的基础上,贸易引力模型又被不断地拓展和延伸(Piermartini和Teh,2005),逐步增加了很多新的解释变量。本文的实证模型以贸易引力模型为基础,基于前文FTA对贸易增加值影响机制的分析,从全球价值链的视角增加影响贸易增加值的FTA变量,具体设定如下:
$ \ln Trad{e}_{ijt}={\beta }_{0}+{\beta }_{1}{\ln Y}_{{it}}+{\beta }_{2}{\ln Y}_{{jt}}+{\beta }_{3}\ln Di{s}_{ij}+{\beta }_{4}\ln FT{A}_{ijt}+{\varepsilon }_{ijt} $ | (3) |
贸易引力模型是FTA效应国别(地区)异质性的重要基础,表明经济发展水平、地理距离等因素会影响FTA的建设效果。Baier和Bergstrand(2004)研究表明地理距离和经济距离的远近是国家之间FTA达成的重要标准,而经济规模和发展水平决定了FTA的成效;韩剑等(2019)也指出经济规模的大小、经济相似性的高低和双边距离的远近是国家之间FTA建设水平的重要影响因素;李春顶等(2018)则认为中国FTA谈判会提高成员国的福利、产出和就业,但FTA的影响存在较大的差异性,经济规模小和出口依存度高的成员受益更多。因此,在公式(3)和现有文献研究的基础上,本文提出如下研究假设:
研究假设2:由于双边FTA的对外贸易效应受贸易伙伴的经济发展水平、地理距离、贸易开放程度、FTA发展水平等不同因素的影响,因此与不同的贸易伙伴建立FTA对中国贸易增加值的影响存在一定的异质性。
(三) FTA与全球价值链的作用机制
经济的全球化和区域经济的一体化发展,尤其是FTA的建立,让中间品和零部件的贸易规模和数量不断攀升;在不断深化的国际分工过程中,全球价值链逐渐形成并不断发展,进而推动更高水平FTA的建立。因此,FTA与全球价值链是相互促进的联动发展关系。
一方面,FTA增加了成员国(地区)的全球价值链参与程度,提升了成员国(地区)在全球价值链条中的位置。研究表明,FTA框架下的制度安排对于国际分工和全球价值链活动会产生积极的影响(Ederington和Ruta,2016),尤其是FTA中的深度条款对全球价值链整合起到更为重要的作用(Osnago等,2016)。FTA数量的增长使更多的成员国(地区)参与到全球价值链活动中来,拓展了FTA区域内价值链分工和合作的规模与范围,通过交叉的价值链分工网络提升成员的全球价值链参与程度,对贸易增加值的增长起到显著推动作用;深度FTA通过全球价值链合作层次的加深和合作领域的拓展,使成员国(地区)积极参与国际竞争,产业和产品竞争力不断提升,在全球价值链体系中的话语权不断增强,出口商品的国内增加值大幅提升。由此可见,FTA的发展拓展了全球价值链的广度和深度,进而提升了成员贸易商品的国内增加值。
另一方面,全球价值链参与度的增加和竞争力的提升也催生了更高水平的FTA。随着成员国(地区)全球价值链参与度的增加,国内产业与全球价值链的衔接程度大幅上升,迫切需要更开放和更自由的贸易环境(Blanchard等,2016),而全球价值链位置的提升,让成员在全球贸易规则和全球治理体系中有了更高等级的话语权,进而使更高水平和层次FTA的建设成为可能,即全球价值链参与水平直接决定了FTA的深度和层次(Orefice和Rocha,2014)。值得注意的是,无论是FTA数量的增长还是FTA层次的加深对成员国(地区)贸易增加值的增长均有重要的意义。因此,当代FTA与全球价值链的作用机制从两个层面使FTA对贸易增加值的增长产生了倍增作用。在此基础上,结合前文的假设1,本文进一步提出如下研究假设:
研究假设3:与传统国际贸易活动相比,在全球价值链活动中,无论是FTA数量还是FTA深度都会对中国贸易增加值的增长产生更为显著的影响。
三、模型设计及变量选择
(一) 模型设置
在贸易引力模型的发展过程中,两个国家(地区)的人口数量也被逐渐加入到对外贸易的影响因素中去讨论;另外,缺少对双边和多边贸易政策的考虑是贸易引力模型的不足之处之一。因此,本文在研究FTA对成员国(地区)双边贸易的影响时,将FTA作为影响双边贸易的重要政策变量引入到贸易引力模型中。FTA对贸易增加值影响的实证模型为:
$\begin{aligned} \ln Trad{e}_{ijt}= &{\beta }_{0}+{\beta }_{1}FTA{s}_{ijt}+{\beta }_{2}FTA{d}_{ijt}+{\beta }_{3}FTA{s}_{ijt}\text{×}FTA{d}_{ijt}+{\beta }_{4}\ln SVA{d}_{it}\\ &+{\beta }_{5}\ln SVA{f}_{jt}+{\beta }_{6}\ln Di{s}_{ij}+{\beta }_{7}\ln Pop{d}_{it}+{\beta }_{8}\ln Pop{f}_{jt}+{\varepsilon }_{ijt} \end{aligned}$ | (4) |
其中,
(二) 变量选择和数据来源
1. 被解释变量。
$ {X}_{{va}}= DVA+RDV+PDC+FVA $ | (5) |
其中,Xva是货物和服务贸易的增加值总额,DVA是被国外吸收的国内增加值部分,RDV是出口后返回国内又被吸收的国内增加值部分,PDC是重复计算的增加值部分,FVA是国外增加值部分。将构成贸易增加值的四个部分进一步根据用途和流动方式进行分解如下:
$ DVA=DV{A}_{fin}+DV{A}_{int}+DV{A}_{intrex} $ | (6) |
其中,DVAfin为最终品出口的国内增加值部分,DVAint为被直接进口国吸收的中间出口的国内增加值部分,DVAintrex为被直接进口国生产并向第三国出口所吸收的中间出口的国内增加值部分。这三大部分共同构成了被国外吸收的国内增加值总额DVA。
2. 核心解释变量。(1)FTA的数量变量FTAsijt。该变量衡量的是中国与相关FTA伙伴j在t时期已经建立的FTA数量,数据来源于中国自由贸易区服务网官方网站,并根据中国与各国家和地区建立FTA的时间进行面板数据整理。在具体的实证过程中,t的时间节点取的是FTA的正式签订时间,而非FTA的生效时间。
(2)FTA的深度变量FTAdijt。该变量用中国和FTA伙伴j之间在t时间的平均关税来衡量。平均关税的计算采用中国与其他FTA缔约方的WTO最惠国关税和FTA特惠关税之间的差额,以产业涉及的FTA核心条款数量作为该产业关税的计算权重进行加权平均汇总。数据来源于中国自由贸易区服务网官方网站、世界银行的深度贸易协定数据库、各FTA国家和地区与中国分别签订的关税减让表以及WTO数据库的最惠国关税。数据处理过程中,将ISICRev3、ISICRev4和HS各版本根据WITS Product Concordance 提供的标准进行了匹配和分类。
(3)交叉项FTAsijt×FTAdijt。该变量主要用来衡量深度变量FTAdijt的变化是否会影响数量变量FTAsijt对被解释变量lnTradeijt的作用。加入交互项后,FTA数量对贸易增加值的影响变为β1+β3FTAdijt。若FTA交叉项的系数β3为正,则FTA深度的增加会显著增强FTA数量对双边贸易增加值的影响;反之,这一影响会有所下降。
3. 控制变量。(1)经济发展变量
$ SV{A}_{f{\rm{or}}ward}=SV{A}_{d}+SV{A}_{rt}+SV{A}_{gvc} $ | (7) |
其中,SVAforward表示国家(地区)产业层面的前向增加值;SVAd是国内生产且被国内产业吸收的增加值;SVArt是在最终商品和服务出口中被直接吸收的增加值;SVAgvc是在不同国家(地区)之间中间品出口中被吸收的增加值,衡量的是中间品生产部门的增加值贸易情况。
(2)地理距离变量lnDisij。该变量通过距离计算器整理得到,主要用中国和各FTA国家(地区)首都或者中心城市的地理距离来衡量。
(3)人口变量lnPopdit和lnPopfjt。这两个变量分别用来衡量中国和其他FTA国家(地区)的人口总数,数据来源于CEPII数据库,
(三) 数据的统计和处理
由于中国2001年加入WTO,东盟各国从2002年开始陆续与中国建立FTA,而2018年之后中国建立的FTA目前尚未正式生效,因此为了减弱WTO所带来的政策冲击,同时考虑到中国FTA建设的具体情况,最终将研究时期选定为2002—2017年,时间跨度共16年。另外,鉴于数据的可得性,本文对模型数据进行了相关处理,最终确定研究对象为22个国家和地区。数据的具体处理过程如下:
首先,由于新加坡在CAFTA全面生效之前,于2008年与中国率先签订了单独的双边FTA,因此中新双边具体的关税减让数据与东盟十国的统一关税水平略有不同,具体数据采用的是中国−新加坡单独FTA关税减让表的数据;其次,东盟十国中有个别国家相关年份的关税减让数据缺失,因此具体采用东盟国家的平均关税数据进行了处理;再次,2018年刚刚确立与马尔代夫和毛里求斯的FTA,具体的关税减让表没有最终确定或者发布,中国自由贸易区服务网中没有这两个国家的关税具体情况,因此对这两个国家进行了剔除处理;最后,全球价值链数据库的ADBMRIO2018和OECDICIO2018中没有格鲁吉亚、中国澳门和缅甸的贸易和产业增加值数据,因此这三个地区的最终数据来源于GTAPICIO数据库。
四、模型结果与分析
(一) 模型检验
进行面板回归之前,先采用LM检验和Hausman检验方法对模型(4)进行随机效应、固定效应和混合效应检验。LM的检验结果如表1所示,卡方数值较大,P值为0,因此强烈拒绝不存在个体随机效应的原假设,模型应使用随机效应模型。与此同时,Hausman检验结果并不显著。综合而言,对FTA的贸易增加值效应模型采用随机效应进行面板回归。
Var | sd=sqrt(Var) | |
lnt | 3.802 | 1.948 |
e | 0.079 | 0.284 |
u | 0.142 | 0.372 |
Test: Var(u)=0 | ||
chibar2(01)=564.33 | ||
Prob>chibar2=0.0000 |
(二) 模型结果
结果如表2所示,FTAsijt回归系数达到0.948,并在0.01的水平上显著,说明FTA的建立对双边贸易增长起到了积极推动作用,FTA成为影响中国对外贸易增长的重要政策因素;深度变量FTAdijt的系数表明,中国和各FTA成员之间的关税每下降1单位,中国和这些伙伴之间的贸易增加值会相应增加0.118%,FTA深度条款带来关税和非关税壁垒的进一步降低,使中国与各FTA成员之间的贸易自由化水平不断提升。另外,FTA深度的回归系数相对于FTA数量来说还比较小,说明FTA对中国贸易增加值的作用仍然以FTA数量驱动的广延边际增长为主,FTA层次的集约拉动需要继续加深,这进一步验证了前文的假设1。交叉项FTAsijt×FTAdijt的回归系数达到0.141,说明FTA建设水平的增加显著增强了FTA数量对双边贸易增加值的影响。
Value | |
FTAsijt | 0.948***(3.73) |
FTAdijt | −0.118*(−1.97) |
FTAsijt×FTAdijt | 0.141*(1.93) |
lnSVAdit−1 | 0.329***(3.94) |
lnSVAfjt−1 | 0.490***(4.71) |
lnDisij | −0.910(−0.66) |
lnPopdit | 2.057**(2.73) |
lnPopfjt | 0.198**(1.96) |
cons | 1.743**(1.99) |
obs | 352 |
R2 | 0.938 |
注:*、**和***分别代表在10%、5%和1%水平上显著。下同。 |
其他解释变量中,lnSVAdit-1和lnSVAfjt-1两个衡量双边经济发展情况的变量,其回归系数均在0.01的水平上显著,因此,在全球价值链条中,中国和FTA成员产业之间的“投入−产出”关系越紧密,双边贸易规模和贸易联系的层次和水平就越高;地理距离变量lnDisij的负向系数符合贸易引力模型的基本假设,但影响系数并不显著,说明在现代科学技术快速发展的背景下,尤其是在互联网、信息技术和物流技术的推动下,地理距离变量对贸易增加值的影响正在逐渐下降;人口变量lnPopdit和lnPopfjt的回归系数也分别达到2.057和0.198,表明人口因素仍然是中国对外贸易发展过程中的重要影响指标。
(三) 稳健性检验
1. 内生性问题的进一步处理。实证模型中,两个经济发展变量SVA的数据为各国(地区)在中间产品以及最终商品中被吸收的增加值总额,因变量lnTradeijt表示国内贸易增加值和国外贸易增加值总和。虽然对lnSVAdit−1和lnSVAfjt−1两个自变量进行了滞后一期的处理,但其与因变量lnTradeijt之间也可能存在一定的互为因果关系,因此需要寻找工具变量,对模型的内生性进行进一步的处理。模型选用民主指数作为经济发展的工具变量,民主指数与经济增长之间具有显著的正相关关系(Fidrmuc,2003),且通过经济增长进一步促进了对外贸易的发展,数据具体来源于Policy IV数据库。控制内生性问题之后,三个FTA核心解释变量的显著性和作用系数均有所提升,FTA数量对贸易增加值的作用度上升到1.205%,每单位FTA关税的下降带动了贸易增加值0.132%的增长,FTA数量所带动的广延边际增长依然是贸易增加值的主要来源;同时,交叉项FTAsijt×FTAdijt系数也达到0.216。综合来看,用民主指数作为工具变量进行回归,控制了内生性问题之后模型结果更具有说服力。
2. 解释变量的稳健性。原随机效应模型中,lnSVAdit−1和lnSVAfjt−1两个经济发展变量的数据取值为各国(地区)增加值总额,即SVArt和SVAgvc之和。为了检验模型的稳健性,现将lnSVAdit−1和lnSVAfjt−1两个经济发展变量数据中的SVArt部分剔除,单独考虑全球价值链的相关活动SVAgvc对贸易增加值的影响。结果显示,模型中各自变量的影响趋势依然非常稳健,而且各自变量的显著性大幅增加,除了地理距离变量之外,其他各自变量系数均在0.01和0.05的水平上显著,尤其是三个核心解释变量FTAsijt、FTAdijt和交叉项FTAsijt×FTAdijt的影响系数较大,表明FTA在中国和各成员的全球价值链活动中起到的作用,相对于传统贸易活动更加突出。
3. 被解释变量的稳健性。为了进一步检验模型的稳健性,现将因变量lnTradeijt从双边出口和进口两个角度分别进行随机效应的模型回归。从各自变量的影响因子和影响趋势来看,模型结果仍然稳健。另外,出口贸易的增加值模型相对于原模型来说,其显著性有了很大的提升,大部分变量的显著性水平达到了0.01。由此可以看出,中国的FTA建设在双边的出口增加值领域相对于进口有更大的贡献,中国的进出口结构有望在FTA推动下进一步改善。
(四)国别(地区)异质性分析
本文进一步将与中国建立FTA的国家和地区的效应异质性纳入讨论,从FTA参与程度、贸易强度、地理距离、经济发展水平和FTA建立时间五个维度细化比较中国FTA对双边贸易增加值的国别(地区)影响,进而明确中国与哪些国家和地区在全球价值链背景下进行贸易自由化更加有利,也为中国今后的对外贸易发展提供方向和参考。
1. FTA参与程度异质性。以世界银行的贸易协定数据库为依托,将参与区域一体化组织的数量作为衡量一个国家或地区FTA参与程度异质性的数量指标,同时将参与各FTA框架内核心条款的占比作为FTA参与程度异质性的质量指标,综合FTA的数量和质量两个层面,把模型中22个FTA国家和地区分为两类:一类是FTA参与程度较高的国家和地区,③包括澳大利亚、文莱、冰岛、瑞士、柬埔寨、中国香港、印度尼西亚、韩国、老挝、马来西亚、新西兰、菲律宾、新加坡、泰国和越南;另一类是FTA参与程度较低的国家和地区,包括智利、秘鲁、哥斯达黎加、巴基斯坦、格鲁吉亚、中国澳门、缅甸。在此基础上,比较FTA参与程度不同的国家和地区与中国建立FTA对双边贸易增加值的异质性效应。
从FTA参与程度的异质性结果来看(如表3所示),与中国建立FTA的国家和地区中,FTA参与程度较高的国别(地区)随机效应模型显著性相对较高,绝大部分自变量显著性水平为0.01,模型拟合程度相较原模型有了大幅提升,而FTA参与程度较低的国家(地区)类别随机效应模型整体拟合度不高,尤其是FTA核心解释变量的显著性水平偏低。因此,中国与FTA参与程度较高的国家(地区)之间进行FTA建设,更有利于中国对外贸易的发展和产业增加值的提升。
2. 贸易强度异质性。按照各FTA国家和地区与中国的对外贸易联系情况,将模型数据中的22个国家和地区分为两类:一类是与中国贸易强度较高的国家和地区,④包括中国香港、韩国、澳大利亚、越南、马来西亚、泰国、新加坡、印度尼西亚、菲律宾、缅甸、中国澳门;另一类是与中国贸易强度较弱的国家,包括格鲁吉亚、智利、瑞士、巴基斯坦、秘鲁、新西兰、柬埔寨、老挝、哥斯达黎加、文莱和冰岛。在此基础上,比较与中国对外贸易联系紧密度不同的国家和地区与中国建立FTA对双边贸易增加值的异质性效应。
从贸易强度异质性结果来看(如表3所示),分组随机效应模型中,贸易联系紧密度较高的国家和地区的拟合度相对于原模型有所提升,且显著性水平高于贸易联系度较弱的类别。因此,在全球价值链视角下,中国与贸易联系紧密度高的国家和地区建立FTA对中国和这些国家(地区)的双边贸易增加值具有更为积极的拉动作用。
FTA参与度高 | FTA参与度低 | 贸易强度高 | 贸易强度弱 | |
Value | Value | Value | Value | |
FTAsijt | 1.904***(2.79) | 0.283(0.46) | 1.279*(2.05) | 0.340(0.81) |
FTAdijt | −0.258***(−2.61) | −0.058*(−1.76) | −0.189*(−1.94) | −0.107(−0.93) |
FTAsijt×FTAdijt | 0.274**(2.25) | 0.017(0.24) | 0.140(1.45) | 0.094(1.44) |
lnSVAdit−1 | 0.475***(4.27) | 0.435***(6.97) | 0.490***(2.96) | 0.503***(7.04) |
lnSVAfjt−1 | 0.335***(5.43) | 0.447***(7.15) | 0.397***(4.73) | 0.374***(6.07) |
lnDisij | −0.147(−0.42) | −0.304**(−1.78) | −0.384(−1.62) | −0.479(−1.46) |
lnPopdit | 5.654**(2.04) | −1.261(−0.43) | 2.836(0.83) | 2.690(1.37) |
lnPopfjt | 0.128**(2.48) | −0.029(−1.01) | −0.952(−1.09) | 0.183(1.19) |
cons | −28.438**(−2.70) | 14.463(0.39) | −24.167(−0.70) | −17.257(−1.87) |
obs | 249 | 112 | 176 | 176 |
R2 | 0.911 | 0.884 | 0.939 | 0.905 |
3. 地理距离异质性。基于谷歌地图数据,将模型中22个国家和地区分为两类:一类是与中国距离较近的国家和地区,包括韩国、巴基斯坦、中国香港、中国澳门、印度尼西亚、马来西亚、菲律宾、新加坡、泰国、文莱、缅甸、越南、老挝和柬埔寨;另一类是与中国距离较远的国家,包括澳大利亚、瑞士、冰岛、哥斯达黎加、秘鲁、格鲁吉亚、新西兰和智利。在此基础上,比较具有不同距离的国家和地区与中国建立FTA对双边贸易增加值的异质性效应。
从地理距离异质性结果来看(如表4所示),与中国距离较近的国家和地区的FTA随机效应模型拟合度略好于与中国距离较远的国家和地区,尤其是lnSVAdit-1、lnSVAfjt-1和lnPopdit三个自变量的显著性水平均达到0.05以上,FTA数量和层次变量的显著性相对于原模型和类别二来说都更好。综合来看,中国与距离较近的国家和地区建立FTA对双边贸易增加值的拉动作用要高于距离较远的国家和地区。
4. 经济发展水平异质性。根据人均GDP水平将模型涉及的22个国家和地区分为两类:一类为较发达国家和地区,⑤包括新加坡、中国香港、中国澳门、文莱、瑞士、澳大利亚、冰岛、韩国和新西兰;另一类为发展中国家,包括智利、马来西亚、哥斯达黎加、秘鲁、泰国、印度尼西亚、菲律宾、越南、缅甸、格鲁吉亚、老挝、巴基斯坦和柬埔寨。在此基础上,比较具有不同经济发展水平的国家和地区与中国建立FTA对双边贸易增加值的异质性效应。
从经济发展水平异质性结果来看(如表4所示),中国与较发达国家和地区的随机效应模型拟合度明显高于发展中国家和地区,各FTA核心解释变量的显著性水平均达到0.01,而且回归系数也普遍较大。因此,从贸易增加值的角度来看,中国与较发达国家或地区进行FTA建设更有利于中国提升全球价值链参与程度和竞争力。
距离较近 | 距离较远 | 较发达 | 发展中 | |
Value | Value | Value | Value | |
FTAsijt | 1.704*(2.04) | 1.126(1.67) | 3.179***(4.81) | 0.438(0.54) |
FTAdijt | −0.219*(−2.14) | −0.180(−1.71) | −0.447***(−4.27) | −0.105(−0.62) |
FTAsijt×FTAdijt | 0.214(1.79) | 0.159*(1.89) | 0.307***(5.83) | 0.070(0.36) |
lnSVAdit−1 | 0.498***(5.46) | 0.373***(4.48) | 0.525***(6.97) | 0.315***(3.59) |
lnSVAfjt−1 | 0.318***(4.76) | 0.521***(6.41) | 0.048(0.90) | 0.529***(8.90) |
lnDisij | −0.475(−1.91) | −0.054(−0.12) | −0.547(−1.58) | −0.193(−1.17) |
lnPopdit | 4.014**(2.56) | −0.745(−0.23) | 1. 068(0.52) | 3.508***(3.67) |
lnPopfjt | 0.135(1.24) | 0.040(0.57) | 0.716***(7.68) | −0.0640(−0.85) |
cons | −31.505**(−1.97) | 17.335(0.26) | −13.758***(−0.34) | −77.194***(−3.73) |
obs | 224 | 128 | 144 | 208 |
R2 | 0.963 | 0.927 | 0.982 | 0.940 |
5. 与中国建立FTA的时间异质性。以各个国家和地区与中国建立FTA的时间作为衡量其对外开放时间的标准,选取2008年作为时间节点,将随机效应模型中涉及的22个FTA国家和地区分为两类:一类是与中国建立FTA时间较晚的国家,包括澳大利亚、韩国、瑞士、冰岛、哥斯达黎加、格鲁吉亚、秘鲁和新西兰;另一类是与中国建立FTA时间较早的国家和地区,包括巴基斯坦、智利、中国香港、中国澳门、缅甸、印度尼西亚、马来西亚、菲律宾、新加坡、泰国、文莱、越南、老挝和柬埔寨。在此基础上,比较对外开放时间不同的国家和地区与中国建立FTA对双边贸易增加值的异质性效应。
从与中国建立FTA时间异质性结果来看(如表5所示),2008年之后与中国建立FTA的国家和地区的随机效应模型拟合度更高,显著性水平基本上都达到0.05以上,明显优于与中国建立FTA时间较早的国家和地区。一方面,2008年金融危机之后世界经济和贸易格局在经济危机的冲击下迎来了新的调整期,全球价值链进一步得到发展;另一方面,此时世界范围内的FTA也迎来新的发展期,全球贸易自由化程度进一步提升,中国的FTA建设也日渐成熟。因此,与中国建立FTA时间较晚的国家和地区在关税的减让幅度和贸易自由化深度上都有一定提升。在这种背景下,FTA对于全球价值链视角下贸易增加值的促进作用也更大。
建立FTA时间较早 | 建立FTA时间较晚 | |
Value | Value | |
FTAsijt | 0.091(0.05) | 1.774**(2.37) |
FTAdijt | −0.002(−0.12) | −0.235**(−2.31) |
FTAsijt×FTAdijt | 0.008(0.05) | 0.244**(2.50) |
lnSVAdit−1 | 0.426***(4.76) | 0.376***(5.76) |
lnSVAfjt−1 | 0.313***(4.45) | 0.537***(8.09) |
lnDisij | −0.123(−0.42) | −0.176***(−3.34) |
lnPopdit | 5.927***(2.69) | −0.739(−0.68) |
lnPopfjt | 0.127(1.47) | 0.088**(2.37) |
cons | −42.126***(−2.67) | 22.786(0.54) |
obs | 208 | 144 |
R2 | 0.907 | 0.986 |
综合上述FTA对贸易增加值影响的异质性结果(如表6所示),从全球价值链的视角来看,中国与较发达国家和地区建立FTA通过贸易自由化程度的提升对中国对外贸易的拉动作用最大,FTA参与度较高以及2008年金融危机之后与中国建立FTA的国家和地区对中国提升全球价值链参与程度和竞争力也有显著的帮助,与中国距离较近的国家和地区建立FTA仍然更有利于中国贸易增加值和经济的发展;但是随着科学技术的发展,地理距离在对外贸易中的影响正在逐渐下降。另外,发展水平较低、与中国贸易联系紧密度较弱、世界范围内FTA的参与程度较低、与中国签订的FTA协议层次和深度有待提升的国家和地区,对中国提升贸易增加值和全球价值链参与度的作用则不明显。
FTAsijt | FTAdijt | FTAsijt×FTAdijt | lnSVAdit−1 | lnSVAfjt−1 | lnDisij | lnPopdit | lnPopfjt | |
较发达国家和地区 | 3.179*** | −0.447*** | 0.307*** | 0.525*** | 0.048 | −0.547 | 1.068 | 0.716*** |
FTA参与高 | 1.904*** | −0.258*** | 0.274** | 0.475*** | 0.335*** | −0.147 | 5.654** | 0.128** |
建立FTA晚 | 1.774** | −0.236** | 0.244** | 0.376*** | 0.537*** | −0.176*** | −0.739 | 0.088** |
距离较近 | 1.704* | −0.219* | 0.214 | 0.498*** | 0.318*** | −0.475 | 4.014** | 0.135 |
贸易强度高 | 1.279* | −0.189* | 0.140 | 0.490*** | 0.397*** | −0.384 | 2.836 | −0.952 |
距离较远 | 1.126 | −0.180 | 0.159* | 0.373*** | 0.521*** | −0.054 | −0.745 | 0.036 |
发展中国家和地区 | 0.438 | −0.105 | 0.070 | 0.315*** | 0.529*** | −0.193 | 3.508*** | −0.064 |
贸易强度弱 | 0.340 | −0.107 | 0.094 | 0.503*** | 0.374*** | −0.479 | 2.690 | 0.183 |
FTA参与低 | 0.283 | −0.058* | 0.017 | 0.435*** | 0.447*** | −0.304** | −1.261 | −0.029 |
建立FTA早 | 0.091 | −0.002 | 0.008 | 0.426*** | 0.313*** | −0.123 | 5.927*** | 0.127 |
五、研究结论与政策启示
自由贸易区建设是21世纪以来国家推进对外开放的重要战略举措,截至2021年1月底,中国签署的自由贸易协定达到19个,FTA建设已初具规模。在全球价值链视角下,FTA的发展对中国的对外贸易和经济增长产生了怎样的影响?中国下一步又该如何抉择FTA对象?文章基于ADBMRIO和OECDICIO的国别(地区)贸易增加值数据,通过拓展的贸易引力模型研究了FTA数量和FTA层次对中国贸易增加值的影响。研究表明:(1)从FTA对中国贸易增加值的影响来看,各FTA的建立通过关税和非关税壁垒的降低,对中国的平均关税水平产生了直接影响,使中国与各FTA成员之间的贸易自由化和贸易便利化水平进一步提升,对双边贸易增加值增长起到了积极的推动作用;控制了内生性之后,这一结果更加显著。另外,目前中国的FTA发展尚处于起步阶段,对贸易增加值的作用仍然以广延边际为主,FTA层次对贸易增加值的集约拉动需要继续加深。(2)与一般性的传统贸易活动相比,FTA在中国和各成员的全球价值链活动中起到的作用更加突出,FTA已经成为影响中国对外贸易增长的重要政策因素;在全球价值链条中,中国和各国(地区)产业之间的“投入—产出”关系越紧密,双边贸易规模和贸易联系的层次和水平就越高。另外,在科学技术快速发展的背景下,尤其在互联网、信息技术和物流技术的推动下,地理距离因素对贸易增加值的影响逐渐下降,人口因素仍然是中国对外贸易发展过程中的重要影响指标。中国的FTA建设在双边出口增加值领域相对于进口有更大的贡献,中国的进口开放程度有待进一步提升,进出口结构有望在FTA的推动下进一步改善。(3)对FTA影响的国别(地区)异质性分析指出,从贸易增加值和全球价值链的视角来看,中国与较发达国家和地区建立FTA通过贸易自由化程度的提升对中国对外贸易的拉动作用最大,FTA参与度较高以及2008年金融危机之后与中国建立FTA的国家和地区对中国提升全球价值链参与程度和竞争力也有显著的帮助;与中国距离较近的国家和地区建立FTA仍然更有利于中国贸易增加值和经济的发展,但这一影响的程度正在逐渐下降。另外,发展水平较低、与中国贸易联系紧密度不强、世界范围内FTA的参与程度较低、与中国签订的FTA协议层次和深度有待提升的国家和地区,整体来看对中国提升贸易增加值和全球价值链参与度的作用不明显。
根据上述研究结论,本文可以得到如下政策启示:(1)进一步拓展FTA的发展数量和范围,加快中国FTA的全球战略布局,构建全方位对外开放的新格局。中国下一阶段应当在党的十九大及十九届五中全会精神的指引下,以“一带一路”倡议为依托,继续加快FTA全球战略布局,在亚洲邻国和地区的基础上,进一步拓展FTA发展的数量和范围,提升中国的贸易自由化和贸易便利化水平;以RCEP框架为依托,推进中日韩FTA的谈判进程,以欧美等世界主要经济体为重点发展对象,以中欧BIT和“16+1”为基础,扎实推进中国和欧盟的FTA谈判步伐,同时辐射非洲大陆,进而形成全方位对外开放新格局。(2)在增加FTA数量和规模的同时,要进一步扩大中国的对外开放程度,提升FTA的质量和深度建设。在扩大与中国建立FTA的国家和地区范围的同时,还要注重FTA的深度和领域建设,完善FTA的程序和制度,扩大开放领域,加强和其他国家(地区)的经贸联系,进一步提升服务贸易领域的开放程度。具体而言,应加快推动现有FTA的升级谈判进程,提升在建FTA的涉及领域和范围,提升各产业FTA协议下的关税减让程度,增加和完善服务贸易领域的市场准入和贸易壁垒减让安排,加强中国和各FTA成员在原产地规则、知识产权保护、电子商务、贸易壁垒、跨国投资、技术贸易等领域的合作。(3)在FTA的国别(地区)策略选择中,注重国家和地区的多元化,在亚洲邻国和地区的基础上,加快与世界主要经济体之间的FTA谈判步伐。中国应在“一带一路”倡议下,在与相邻和相近国家(地区)扩大经贸关系的基础上,加快与世界主要经济体之间的一体化合作进程,注重FTA伙伴的多元化,尤其注重对外开放程度较高、在世界范围内FTA参与程度较高、与中国贸易联系紧密的较发达国家和地区,通过与这些国家和地区建立层次更深、范围更广、关税和非关税壁垒减让程度更高的区域经济一体化形式来提升中国的全球价值链参与程度和竞争力,加快多边贸易自由化进程的步伐。(4)进一步优化中国的对外贸易结构,以双循环格局为引导,全面推进贸易强国建设。在全球价值链背景下,继续完善和加强对外贸易对经济增长的重要拉动作用,进一步改善中国的贸易结构,以RCEP等区域经济一体化形式的快速发展为契机,将外部循环和内部循环有机结合,提升各产业在全球价值链中的参与程度和位置,提高中国的国际竞争力,通过不断扩大金融领域和服务业的国际化程度来提高中国在全球价值链体系和全球经济治理体系中的地位和话语权,从贸易大国向贸易强国迈进。
① 普通条款为WTO框架内的条款,深度条款为WTO框架外的补充条款和新增条款(Hofmann等,2017)。
② 本文的SVA数据是基于产业部门的前向联系计算得到的。
③ 参与的区域一体化组织不少于两个,同时参与的各FTA平均核心条款占比不少于30%。
④ 2019年,这些国家和地区与中国的进出口额占整个中国对外贸易额的比例超过1%。
⑤ 2019年人均GDP超过2万美元
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