“一带一路”倡议自实施以来，我国与沿线国家的贸易潜力逐步释放，贸易互动不断增多。相关数据显示，2018年我国同沿线各国的贸易总额达1.3万亿美元，同比增长16.3%，而同期我国整体的贸易增速仅为3.7%，由此可见“一带一路”市场是当前我国外贸实现高质量发展的重要动力。受新冠肺炎疫情影响，2020年前4个月我国货物贸易总额仅为9.07万亿元人民币，同比下降4.9%，中国外贸呈整体下降态势，然而同期，中国对“一带一路”沿线国家合计贸易额逆势上扬，增长0.9%，占我国整体贸易额的比重也提升了1.7%。从省市来看，与沿线国家贸易互动最多的省市依然是广东，其对沿线国家的贸易增速超过其总体增速，可见“一带一路”新兴市场正在成为广东外贸未来发展应重点关注的区域^[1]。

虽然广东省与“一带一路”贸易量排名在国内领先，但其仅占省内贸易总额的22%左右，低于27%的全国平均线，可见广东与“一带一路”沿线国家的贸易仍有较大发展空间，贸易潜力亟待释放。本研究重点对广东同“一带一路”沿线国家的贸易潜力进行了测算，然后基于实证分析结果提出相关政策建议，希望对广东同“一带一路”贸易实现高质量发展具有一定参考作用。

1 文献综述 1.1 “一带一路”贸易潜力相关研究

当前学者们已经对“一带一路”贸易潜力进行了较为丰富的研究，主要可分为2类，一类是对我国贸易潜力的研究，另一类是对区域贸易潜力的研究。学者们也从不同地区、不同行业等角度对我国或各地区的贸易潜力进行了研究。

对我国贸易潜力的相关研究较为详实。一方面是关于我国同世界各国或地区贸易潜力的研究，张会清^[2]、李晓^[3]、王金波^[4]等对我国同“一带一路”沿线国家的贸易潜力进行了研究，发现经济规模、距离语言、金融危机是影响双边贸易的主要因素，我国同沿线各国存在贸易发展不均衡的问题。侯敏等^[5]对我国同中东欧国家的贸易潜力进行了测算，发现中国与中东欧各国的贸易效率总体较低，并且双边贸易潜力及中国对中东欧的单向出口潜力都较大。另一方面是从产业或行业角度的研究，耿晔强^[6]、安晓宁^[7]、李浩学^[8]等发现中国与新兴市场国家农产品双边贸易在总体上表现为“贸易不足”。李晓钟等^[9]发现我国装备制造产品同“一带一路”沿线国家的出口贸易效率整体上在逐年提升，但细分行业、不同区域的贸易效率水平参差不齐。

对我国区域贸易潜力的研究当前相对较少。程云洁等^[10]研究发现新疆与中亚五国和巴基斯坦出口贸易效率较高，但新疆与周边各国的出口贸易潜力存在较大差异。万红先等^[11]发现安徽和“一带一路”沿线国家的市场规模、贸易距离、东道国市场对外开放程度以及国际贸易环境均在不同程度上影响双方贸易规模，而且在不同的区域内，影响双方贸易潜力的因素也有不同。廖萌^[12]发现福建与东盟的马来西亚、印尼等国的贸易潜力逐年下降，需寻找新的贸易增长点。陈多多^[13]、庄丽娟等^[14]研究发现广东与东盟的贸易效率基本上较低，贸易效率虽然有逐步提升的趋势，但提升速度较慢。

1.2 文献研究评述

在进行相关文献整理过程中发现，无论从研究方向还是使用各种研究工具，我国与“一带一路”沿线国家的贸易潜力均有较大发展空间，并且学者们均就促进我国贸易潜力的提升提出了相关可行性建议。但同时也发现，学者们大多集中于全国或行业性视角研究，而关于国内省域视角的研究相对稀少，尤其是对于广东与“一带一路”沿线国家贸易的研究更是寥寥无几。因此本文以此为突破点，基于引力模型对广东与“一带一路”沿线国家的贸易潜力进行了测度和分析。

2 广东与“一带一路”沿线国家贸易潜力实证分析 2.1 模型构建与变量处理

20世纪60年代，丁伯根(Jinbergen,1962)为了说明贸易流量在全球各国的不对称现象，即大国的贸易量占其国内生产总值(Gross Domestic Product, GDP)的比重小于小国，建立了贸易引力模型。其基本表达形式为

$ {{\text{X}}_{ij}} = \frac{{M({G_i}{G_j})}}{{{E_{ij}}}} $

(1)

式中： ${{{X}}_{{{ij}}}}$ 表示i国对j国的总出口额， ${{{G}}_{{i}}}$ 、 ${{{G}}_{{j}}}$ 分别表示2个贸易国的GDP， ${{{E}}_{{{ij}}}}$ 表示i国与j国的运输距离，通常用2个国家首都的直线运输距离表示。引力模型研究方法所需要的数据较容易获得且具有一定的连续性，众多学者运用此模型展开丰富研究，经过反复修正和验证，引力模型的应用领域和范围逐渐扩大。经过学者们对该模型的拓展，形成了相对复杂的新模型，其表达形式为

$ {{{N}}_{{{ij}}}} = {\alpha _0}{({G_i}{G_j})^{{\alpha _1}}}{({\text{PD}}{{\text{Y}}_i}{\text{PD}}{{\text{Y}}_j})^{{\alpha _2}}}{E_{ij}}^{{\alpha _3}}{\gamma _{ij}} $

(2)

式中： ${{{N}}_{{{ij}}}}$ 表示i国与j国贸易总额， $\alpha $ 为变量系数，表示各自变量对因变量的影响， ${{{G}}_{{i}}}$ 、 ${{{G}}_{{j}}}$ 分别表示2个贸易国的GDP， $ {\text{PD}}{{\text{Y}}_i} $ 、 $ {\text{PD}}{{\text{Y}}_j} $ 分别表示2个贸易国的人均GDP， ${{{E}}_{{{ij}}}}$ 表示i国与j国的运输距离， ${\gamma _{{{ij}}}}$ 为随机扰动项。对式(2)取自然对数得到

$ \begin{split} \ln {N_{ij}} =& \ln {\alpha _0} + {\alpha _1}\ln ({G_i}{G_j}) +\\ &{\alpha _2}\ln ({\text{PD}}{{\text{Y}}_i}{\text{PD}}{{\text{Y}}_j}) + {\alpha _3}\ln {E_{ij}} + {\gamma _{ij}} \end{split} $

(3)

为了准确测度广东与“一带一路”沿线国家的贸易关系，本文构建了3个贸易引力模型。第1个模型为

$ \begin{split} \ln {N_{ij}} =& \ln {\alpha _0} + {\alpha _1}\ln ({G_i}{G_j}) +\\ &{\alpha _2}\ln ({\text{PD}}{{\text{Y}}_i}{\text{PD}}{{\text{Y}}_j}) + {\alpha _3}\ln {E_{ij}} + {\gamma _{ij}} \end{split} $

(4)

式中： $ {N_{ij}} $ 为被解释变量表示广东对“一带一路”的进出口贸易总额， ${{{G}}_{{i}}}$ 、 ${{{G}}_{{j}}}$ 、 $ {\text{PD}}{{\text{Y}}_i} $ 、 $ {\text{PD}}{{\text{Y}}_j} $ 、 $ {E_{ij}} $ 为解释变量，分别代表两贸易国(地区)的GDP、人均GDP、广东与各国首都(府)的运输距离。

在第2个模型中，引入2个补充变量：两贸易国(地区)人均GDP之差 $ {\text{II}}{{\text{T}}_{ij}} $ 和边境效应(是否接壤) $ {\text{B}}{{\text{D}}_{ij}} $ 。两贸易国(地区)人均GDP之差 $ {\text{II}}{{\text{T}}_{ij}} $ 代表两国经济发展水平的差距，经济发展水平相近的国家，居民消费需求结构趋同，更易发生贸易活动。边境效应 $ {\text{B}}{{\text{D}}_{ij}} $ 是对距离变量的补充，代表两国之间的贸易便利程度，通常两国边境接壤可大大减少两国贸易的阻碍，增加两国间的贸易互动。第2个模型表示为

$ \begin{aligned}[b] \ln {N_{ij}} =& \ln {\alpha _0} + {\alpha _1}\ln ({G_i}{G_j}) + {\alpha _2}\ln ({\text{PD}}{{\text{Y}}_i}{\text{PD}}{{\text{Y}}_j}) +\\ &{\alpha _3}\ln {E_{ij}} + {\alpha _4}\ln {\text{II}}{{\text{T}}_{ij}} + {\alpha _5}{\text{B}}{{\text{D}}_{ij}} + {\gamma _{ij}} \end{aligned} $

在第3个模型中，对第二个模型再引入中国对“一带一路”各国的对外直接额 $ {\text{OFD}}{{\text{I}}_{ij}} $ 和亚太经济合作组织 $ {\text{APE}}{{\text{C}}_{ij}} $ 两个解释变量。对外直接额 $ {\text{OFD}}{{\text{I}}_{ij}} $ 反映两国投资活动的频繁程度，对外投资对东道国的影响是多重的，总体来说，贸易和投资一般是相互促进的；同时优惠的贸易协定或经济合作机制有助于国家间开展贸易活动，如果两个国家属于同一个区域经济组织，两国间的贸易可以适用区域内优惠的贸易协定，享受优惠贸易政策能够增加两国的贸易流量，因此引入 $ {\text{OFD}}{{\text{I}}_{ij}} $ 、 $ {\text{APE}}{{\text{C}}_{ij}} $ 两个解释变量。第3个模型表示为

$\begin{aligned}[b] \ln {N_{ij}} =& \ln {\alpha _0} + {\alpha _1}\ln ({G_i}{G_j}) + {\alpha _2}\ln ({\text{PD}}{{\text{Y}}_i}{\text{PD}}{{\text{Y}}_j}) + {\alpha _3}\ln {E_{ij}} +\\ &{\alpha _4}\ln {\text{II}}{{\text{T}}_{ij}} + {\alpha _5}{\text{B}}{{\text{D}}_{ij}} + {\alpha _6}\ln {\text{OFD}}{{\text{I}}_{ij}} + {\alpha _7}{\text{APE}}{{\text{C}}_{ij}} + {\gamma _{ij}} \end{aligned} $

本研究设立的3个引力模型中，共引入7个解释变量，分别为：两贸易国的名义GDP、两贸易国的人均GDP、两贸易国首都(府)的直线运输距离、两贸易国人均GDP离差绝对值、边境效应、亚太经合组织、对外直接投资额，各解释变量对被解释变量在理论上都具有一定的影响性。

在“一带一路”框架内，本研究选取与广东贸易额最大的欧洲国家中的7个国家、东盟中的6国和东北亚日、韩2国共15个国家为样本，以2008~2018年为时间区间。广东与各国的贸易数据均来自《广东省统计年鉴》 ，而且所有贸易金额均按照当年汇率折算成美元计算；GDP与人均GDP数据来自联合国统计数据库，地理直线距离来源于City Distance Tool；OFDI数据来源于各年的《中国对外投资公报》。

2.2 实证分析过程

本文使用Stata15.1软件对2008~2018年广东省与“一带一路”沿线国家的贸易数据进行回归分析。在进行回归前对各变量的相关性进行检验，从相关分析结果来看，变量BD(是否接壤)与双边贸易额的相关性较差(只有0.0976)，而且相关性并未通过0.05显著性水平的检验，因此可认为变量对双边贸易额的影响作用不显著，剔除该变量，将其影响归为随机扰动项。至于自变量之间，结果显示，人均GDP与人均GDP离差绝对值相关性较高(达0.9162)，剔除自变量人均GDP，剩余自变量5个。在实际回归中发现，加入APEC后，模型2和模型3的拟合优度明显降低，并且回归系数不显著，分析原因可能是由于中国对外直接投资国主要集中于APEC，因此变量OFDI和变量APEC之间存在多重共线性，故再剔除APEC变量，最终剩余4个自变量，分别是国内生产总值(G)、地理直线距离(E)、人均GDP离差绝对值(IIT)和对外直接投资额OFDI。

2.2.1 混合普通最小二乘法(Ordinary Least Squares，OLS)回归

分别对上述3个引力模型进行混合OLS回归，软件输出结果如表1所示。

2.2.2 固定效应和随机效应分析

因为实际中每个国家的情形不一样，可能存在某些遗漏变量，因此本文在混合OLS回归的基础上考虑使用固定效应和随机效应模型进行分析，其软件运行结果如表2所示。

2.2.3 Hausman检验和回归结果分析

Hausman检验用于验证固定效应模型和随机效应的有效性，当输出的p值为0.000时，可以强烈拒绝使用随机效应的原假设。根据Stata15.1输出的结果，本研究采用固定效应模型进行下一步分析。

从固定效应模型的回归结果来看(见表2)，各解释变量的系数均显著，变量的符号和预期符号基本相同，具体来看：在0.05的置信水平下，地理直线距离显著负向影响双边贸易额，即地理距离越远，双边贸易额将下降，这主要是受运输成本的影响，地理距离增加了双方的贸易成本，导致双边贸易额下降；双边贸易额与经济发展水平差距呈现负相关，即广东更容易同与其经济发展差距较小的“一带一路”国家开展贸易活动；双边贸易额同我国对该国的对外直接投资额显著正相关，即与我国直接投资关系越密切的国家，广东越容易与其发生贸易活动；广东同沿线国家的GDP与双边贸易额呈显著正相关，这表明广东同沿线国家的贸易额的增长与沿线各国的经济发展水平息息相关，GDP数额的增长是双边贸易扩张的动力之一。

2.3 贸易潜力分析

根据上述模型预测2008~2018年广东同“一带一路”国家的双边贸易总额理论值。贸易潜力是双边贸易额实际值和理论值的比值，衡量的是双边实际贸易总额与理论贸易总额的差距。本文运用刘青峰等^[15]于2002年提出的贸易潜力值测算法计算贸易潜力值，当贸易潜力值 $\geqslant$ 1.2时，属于潜力再造型，双边贸易发展受阻，贸易发展空间极其有限，需要培育新贸易因素；1.2 $> $ 贸易潜力值 $\geqslant $ 0.8，属于潜力开拓型，双边贸易还有一定的增长空间，未达到峰值；贸易潜力值 $< $ 0.8时，属于潜力巨大型，双边贸易有巨大的发展空间。基于此，本文根据建立的贸易引力模型，计算出广东同“一带一路”国家的贸易潜力值，如表3所示。

由表3可知，从截面个体来看，广东对“一带一路”沿线各国的贸易潜力整体变化不大，贸易潜力均值处于0.86~1.15之间，属于0.8~1.2之间，所有国家的贸易潜力对广东来说均为“潜力开拓型”，显示出广东对“一带一路”的贸易活动仍具有较大增长空间。但仔细看数据结果，也能发现细微的不同之处，贸易潜力在地区间存在一定差异。为了更清晰地比较贸易潜力，这里将上述15个国家分为3大类：欧洲国家、东南亚国家、东北亚国家。数据显示广东对欧洲国家的贸易潜力较高，近十年的贸易潜力值处于0.86~1.12之间，均值0.99属于“潜力开拓型”。相较于欧洲而言，广东对东南亚国家的贸易潜力数值略小，近十年的贸易潜力值处于0.86~1.07之间，整体均值为0.96，说明其贸易潜力超过欧洲，但差距不明显。广东对于东北亚国家的贸易潜力数值在3类地区中达到最高，处于1.01~1.17之间，均值1.12属于“潜力开拓型”，说明东北亚市场对于广东来说也具有一定扩展空间，但其贸易潜力不及欧盟地区和东南亚地区。整体来看，广东作为我国的贸易大省，其与“一带一路”沿线国家的贸易活动已经持续多年，具有一定贸易规模，但从测算结果来看，贸易潜力并未达到峰值，“一带一路”国家的贸易市场依然具有较大的发展空间，其中欧盟和东南亚地区的贸易潜力相较于东北亚国家更具有优势。

从时间序列来看，截面个体的波动幅度也不尽相同，总共可分为3种类型。第1种是“平稳增长型”，这类国家的贸易潜力呈现出平稳增长的趋势，表现为贸易潜力系数的逐步减小。以西班牙为典型代表的“平稳增长型”国家的贸易潜力系数一开始处于较高水平，随后平稳下降，说明政府采取了相应贸易促进政策或措施，并取得了一定成效，使贸易障碍逐步减少，贸易潜力得以释放。第2种是“贸易倒退型”国家，以印度为代表，这类国家的贸易潜力系数十年间呈现出逐步增大的趋势，说明其与广东的贸易障碍逐年增多，而政府相关部门采取的政策措施效果甚微，使得双方的贸易额与理论值差距逐步拉大，贸易势头逐步恶化。第3种是“贸易忽略型”国家，以新加坡为代表，这类国家的贸易潜力系数从始至终较为稳定或波动极小，说明政府对与这类国家的贸易交流不够重视，或采取的政策措施成效不足，如果采取更有针对性、更有效的措施，双方贸易额将提升更多，贸易潜力得到进一步释放。依据这种分类方法，本文选取的样本具体分类情况见表4所示。

3 促进广东与“一带一路”沿线国家贸易高质量发展的政策建议

(1) 分层次构建广东对外贸易新格局，培育沿线高质量贸易伙伴。广东对“一带一路”沿线国家贸易区位选择应当划分层次，优先选择空间距离较近、发展水平较高的国家作为贸易伙伴。选择此类贸易伙伴不仅可以节省贸易成本，同时其境内市场、经济、社会、文化、消费偏好都与我国更具相似性，有利于双方贸易活动展开。

(2) 调整加强对“贸易倒退型”和“贸易忽略型”国家的贸易政策和支持力度。“贸易倒退型”国家主要是贸易潜力逐步恶化的国家的统称，该类型国家反映了由于政府贸易政策适配性或支持力度不够，双边贸易潜力越来越低。“贸易忽略型”国家则是指贸易潜力在观察期内无变化，或小幅波动，反映出政府对该国贸易政策的缺失或失效。因此，政府有关部门应当积极制定切实有效、必要时可对具体国家制定专门贸易政策，不断激发贸易潜能，以增加双方贸易额。

(3) 继续优化综合交通体系，发挥国际交通大枢纽优势。接下来，广东要继续完善其国际交通体系，提升国际客运、货运、物流能力，继续发挥其交通枢纽作用，稳步推进国际联通大枢纽建设，不断加大对“一带一路”沿线国家的航线覆盖密度。

(4) 加大先进技术导向型直接投资，发挥贸易投资的相互促进作用。对核心技术领域的直接投资不仅可以获得技术溢出效应，同时投资将带动相应的劳务、资产、原材料、中间产品等贸易活动的开展，促进贸易流量的扩大。“一带一路”沿线不仅有众多发展中国家，也有很多技术优势明显的发达国家，加大对这类国家的投资力度将同时提升我国技术创新能力和贸易质量。