贸易引力模型和随机前沿引力模型的区别5篇贸易引力模型和随机前沿引力模型的区别 helpmankrugman1985明确表明引力模型是来源于规模报酬递增的垄断竞争模型垄断竞争的一般均衡模型预言不同国家的消费者希望下面是小编为大家整理的贸易引力模型和随机前沿引力模型的区别5篇,供大家参考。
篇一：贸易引力模型和随机前沿引力模型的区别
helpmankrugman1985明确表明引力模型是来源于规模报酬递增的垄断竞争模型垄断竞争的一般均衡模型预言不同国家的消费者希望进口有别于其他任何国家的商品所以贸易流量就会与进口国规模需求和出口国规模产品多样性联系在一起引力模型在国际贸易研究中的应用
一、引力模型概述
引力模型源自于牛顿万有引力定律，其将两个物体之间的引力与它们各自的质量和两者之间的距离联系起来。20世纪40年代JamesStewart首次将引力应用于社会科学。而最早将其应用于国际贸易的是Tinbergen（1962），引力模型预言两个国家的双边贸易流量是两国经济规模以及两国之间距离的函数。经济规模用GDP、人口和人均收入来衡量。距离一般是测量两个国家首都之间的距离（绝对距离），也有的研究测量两个贸易伙伴之间的距离与它们和其他贸易伙伴距离的比值（相对距离），并有若干具体表述的统计形式(ITC，2000；SoloagaandWinters，2001)。引力模型已经广泛应用于国际贸易研究，其大受欢迎应归因于以下几点：原理简单、数据适用、模型容易被用于计量研究。通过学者的努力，模型被不断扩展，加入了被认为影响贸易流动的虚拟变量，如共同的语言、共同的边界和国家间的历史关系。引力模型也被用于政策分析，例如对拥有共同货币的区域或优惠贸易协定的成员国之间的贸易流动估计。
二、贸易引力模型理论基础
贸易引力模型不是首先从贸易理论中推演而来的，而是以对现实贸易关系的直观判断为依据建立起来的，因此，贸易引力模型的实证研究在先，理论研究在后。但基于习惯，本文先介绍贸易引力模型的理论基础。Anderson(1979)指出引力模型与世界贸易模型在某些方面是一致的，如假定来自不同地区的产品(进口品和国内产品)是不完全替代的（Armington假设）。接着一系列的研究指出引力模型框架与许多标准的贸易理论是一致的，如H-O模型，垄断竞争模型。Helpman&Krugman（1985）明确表明，引力模型是来源于规模报酬递增的垄断竞争模型，垄断竞争的一般均衡模型预言不同国家的消费者希望进口有别于其他任何国家的商品，所以贸易流量就会与进口国规模（需求）和出口国规模（产品多样性）联系在一起。Deardorff(1998)表示，引力模型同样得自于不存在产品差异情况下的H-O模型，他得出此结论的窍门就是放松了国际间要素价格相等的假设，这样国家间就可以专门生产差别产品。产品的不同在供给一方，消费偏好在需求一方，这样就暗示了引力方程，Deardorff强调引力类型贸易的关键是国家间生产差别产品，而差别产品是由垄断竞争企业提供（Helpman的假设）还是专门化生产（Anderson和Deardorff的假设）并不是关键。Eaton&Kortum(2002)建立了一个以李嘉图模型为基础的同质产品新贸易模型，这个模型的实质也是体现了一种引力关系。Deardorff(1995)指出“几乎所有的贸易模型都可以导出类似引力方程的结果，但它们成功的经验并不能证明什么，仅仅是一个不可更改的事实”。
三、贸易引力模型在国际贸易研究中的应用（一）在国际贸易中的应用（二）在国际服务贸易中的应用
经济研究中引力模型的应用综述
摘要:引力模型在现代经济研究中占据着重要的地位,已成为实证研究常用的工具和方法。首先,从引力模型被引入到经济社会研究开始论述,介绍了引力模型的主要形式。其次,从市场分析、投资贸易和区域经济三个角度出发,阐述了引力模型的运用。最后,通过对国内外学者研究成果的综述,指出了引力模型未来的发展方向。
一、引言物理学与经济学的联系是密切的,引力模型(GravityModel)可视为联结两门学科的桥梁。将物理学中的引力法则应用于经济学,首先要归功于雷文茨坦(E.G.Ravenstein,1880)和赖利(Reilly,W.J.1931)。英国人口统计学家雷文茨坦在1880年将引力模型用于人口分析,首开了将牛顿引力模型用于社会科学研究的先河。但是,真正将引力模型推广到整个社会经济研究中,却是赖利所提出的赖利公式。自从20世纪30年代以来,赖利公式是如此地广为人知和在经济社会中的广泛应用,以至于被经典教科书称为定律,即零售引力的赖利定律(ReillyLaw)。引力模型现已广泛应用于经济研究分析中,特别是在新经济地理学领域,成为研究空间相互作用的核心工具。引力模型便于实证分析,是它吸引经济学家的一个主要原因。但是,经济学中的引力与物理学的引力所依据的原理不同,物理学中的引力依据是牛顿第一定律,即万有所谓距离衰减原理,是指如果各经引力;而经济学中的引力模型所依据的则是距离衰减原理。济现象之间存在着相互作用,则其作用的强度将随着彼此间距离的增加而减低,又被地理学家称“地理学的第一法则”。二、引力模型的诸种形式引力模型起源于19世纪,但自从赖利公式为经济学家和企业家所重视以来,引力模型便被不断细化和具体化,以便能更好的应用于实践。(一)引力模型的一般形式[1]1.两点之间的简单引力模型
Tij=kQλ
ij
Qβ/dα
ij
其中,Tij表示j点对i点的引力大小;Qi、Qj表示两点的“质量”,可以用人口、GDP等来表示;dij表示两点间的距离,不一定是地理上的距离;k、α、β、λ为系数。2.多点之间的一般化引力模型在现实社会中,一点往往与多个点发生联系,对质量、距离等的衡量不能简单的用一、两个指标来说明,因而,考虑到这些复杂因素,有模型:
Tij=f(V—i,W—
j
,S—)
ij
其中,V—i代表起点性质的向量,W—j代表终点性质的向量,S—ij代表具有空间性质的向量。
篇二：贸易引力模型和随机前沿引力模型的区别
中国与“一带一路”国家贸易效率及贸易潜力分析——基于时变随机前沿引力模型朱甜甜;张懿;刘彬【摘要】通过测算2000-2016年中国与“一带一路”国家的贸易互补性以及贸易强度来分析贸易潜力,同时借助时变随机前沿引力模型实证估计贸易效率,并采用一步法分析贸易非效率的影响因素.结果表明,中国与“一带一路”地区存在巨大贸易潜力;其次,由于存在较大贸易阻力,中国与“一带一路”地区贸易出口效率处于较低水平,但阻力在不断减小;通过签订自贸协议、降低关税水平、提高基础设施水平等均能有效提高贸易效率,释放贸易潜力.【期刊名称】《科技与经济》【年(卷),期】2018(031)004【总页数】5页(P91-95)【关键词】“一带一路”;贸易潜力;贸易效率;随机前沿引力模型【作者】朱甜甜;张懿;刘彬【作者单位】浙江工业大学经贸管理学院,杭州310023;浙江工业大学经贸管理学院,杭州310023;台州职业技术学院经贸学院,浙江台州318000;浙江工业大学经贸管理学院,杭州310023【正文语种】中文
近年来随着中国与“一带一路”各国政策上的沟通、合作机制的设立和贸易便利化
水平的不断提高，当前中国与“一带一路”各国贸易潜力如何？是什么因素促进或者制约了贸易潜力的释放？未来该如何提高贸易效率从而达到显著的贸易增长？对这些问题进行研究有利于促进“贸易畅通”的顺利推进。对于贸易潜力的分析，王亮对中国与丝绸之路国家间的贸易互补性和密集度进行测算，认为双方之间贸易关系紧密，贸易潜力大。在定量衡量贸易效率及其影响因素方面，施炳展、李坤望，鲁晓东、赵奇伟[2-3]，将SFA引入引力模型，发现中国出口贸易效率较低。陈创练[4]用SFA测算后发现OECD国家贸易潜力上升幅度大于非OECD国家。本文研究中国对“一带一路”国家基于出口主要产业的贸易互补性和贸易强度，实证分析我国对“一带一路”国家的出口效率，并对贸易非效率的因素进行检验，最后对我国与“一带一路”国家实现“贸易畅通”、提高贸易效率提出建议。1中国与“一带一路”国家贸易互补性与贸易潜力测算1.1出口主要商品比较优势动态分析本文选取了Balassa(1965)提出的显性比较优势指数(RevealedComparativeAdvantageIndex，RCA)来测算自2000年以来我国出口额最高的十大商品和钢铁业比较优势的变化情况，具体公式为RCAij=(Xij/Xi)/(Wj/W)，其中，Xij为i国对世界市场出口j产品的出口额，Xi为i国对世界市场的出口总额，Wj为世界市场j产品的总出口额，W为世界市场的总出口额。商品贸易数据来源于SITC3中的二位编码，计算结果如表1所示。我们可以发现目前我国出口基本符合要素禀赋的变化。随着国内生产要素成本不断上涨、国际市场竞争加剧和金融危机以后西方国家再工业化战略的提出，处于低附加值端的最终产品出口优势不断降低。邢斐等(2016)[5]认为贸易结构转型升级与维持贸易增长并不矛盾，一旦技术水平积累到一定程度，贸易结构自然会升级。当前我国正处于技术积累阶段，与“一带一路”国家在当前出口主要产业上达成产业
合作，形成优势互补具有重要意义。表12000年以来中国出口商品比较优势动态变化情况年份钢铁电信录音纺织业服装服饰金属制品工业机械办公用设备电力机械交通运输家具及零件20000.79781.65012.46754.58281.71660.66941.24550.95150.30191.898220050.82142.58342.57713.44171.69740.91793.02791.18310.32342.269220100.90552.74372.83013.34051.67811.16173.42471.45910.39712.869520161.22362.83562.75742.88391.63401.18802.56921.34390.34842.5545数据来源：根据联合国comtrade数据库数据整理计算所得1.2互补性与贸易强度分析为测算在上述出口主要商品上与“一带一路”沿线国家理论上的贸易互补性和实际上的贸易密切度，本文选取贸易互补性指数和贸易强度指数作为衡量指标。贸易互补性指数具体公式为Ccjk=RCAck×RCAjk，其中，RCAck和RCAjk分别为中国和j国或地区在k商品上的比较优势和比较劣势指数。贸易强度指数公式为：其中表示i国与j国在k产品上的贸易强度指数，和分别表示i国对j国和世界的出口总额，和分别表示j国和世界k产品进口总额，表示i国k产品进口总额。本文对“一带一路”沿线6大地区2000年以来每隔五年各地区在上述商品中与中国的互补性和贸易强度进行测算，结果如表2、表3所示。表22016年中国与“一带一路”地区贸易强度指数地区钢铁电信录音纺织类服装类机械交通运输东南亚2.481.681.873.632.262.73中东欧0.210.410.280.200.590.34西亚北非1.070.570.821.311.080.74南亚2.411.601.143.684.343.81中亚1.081.40/16.202.347.95独联体0.400.430.400.700.600.91数据来源：根据联合国comtrade数据库数据整理计算所得
通过测算发现，中国与“一带一路”各国在钢铁、电信录音、纺织、机械等产业上贸易强度指数呈动态下降趋势，但总体平均值仍然大于1，表明中国与这些国家贸易关系仍然紧密，但相比之前有所松散。同时，从表中可以看出，就钢铁、工业机械产业而言，我国目前主要贸易伙伴为东南亚国家，且仍存在巨大的贸易潜力，西亚北非地区是我国未来合作的重点区域，当然也要重点考虑该地区的稳定情况。就电信录音和服装产业而言，我国未来与中东欧国家合作潜力巨大，该地区是我国未来实现这些产业贸易增长的重要市场。纺织业上中国已与互补性最高的国家和地区建立紧密的贸易伙伴关系，应继续维持现有市场贸易潜力。交通运输业我国目前与南亚和中亚地区贸易关系最为密切，这两个地区与我国地理位置临近，我国与这两个地区在交通设备上密切合作可帮助其完善基础设施建设，对实现“互联互通”有重要意义。表3中国与“一带一路”各地区历年贸易互补性地区年份钢铁电信录音纺织类服装类电力机械工业机械交通运输东南亚20001.061.207.951.651.620.670.1720051.161.759.380.911.920.830.1720101.562.0212.710.722.021.090.2620162.202.2110.610.781.621.170.34中东欧20001.091.315.133.300.710.790.2720051.311.875.462.530.931.030.3320101.252.785.052.841.071.140.3620162.042.385.382.730.941.210.35西亚北非20001.400.943.671.620.400.920.2920051.691.703.331.420.501.070.3620101.901.423.361.920.701.510.5520162.251.933.352.280.601.430.36南亚20000.880.7310.521.880.240.460.1120051.312.819.000.960.530.840.1420101.421.579.251.130.470.890.2620161.581.659.480.740.441.060.13中亚20000.960.891.720.970.200.760.142005/1.371.940.790.551.210.252010/1.513.383.060.871.680.362016/1.648.394.780.581.880.15独联体20001.171.363.061.120.340.610.0920051.141.672.961.290.511.040.2620101.
401.883.882.190.761.470.3620162.211.735.012.840.671.760.22数据来源：根据联合国comtrade数据库数据整理计算所得2时变随机前沿引力模型2.1时变随机前沿引力模型KangandFrantianni(2006)等学者认为，传统的引力模型中双边贸易规模(即产出)受到经济规模、地理距离等不同因素影响(即投入)，函数形式与生产函数相近，因而随机前沿模型也可与引力模型结合，用来分析贸易效率及贸易潜力。因而，贸易效率可表达为：TEijt=exp(-uijt)(1)TEijt为i国与j国之间在时间t的贸易效率，即双边实际贸易规模与潜在最大贸易规模比值。基于上述理论模型，为测量中国与“一带一路”沿线地区的贸易效率，本文在传统引力模型选取的变量基础上，建立以下随机前沿引力模型：lnEXijt=β0+β1lndistij+β2lngdpit+β3lngdpjt+β4lnpgdpit+β5lnpgdpjt+β6lnindjt+β7boderij+β8landlockj+β9comlangij+vjt-uijt(2)其中，EXijt表示在t期i国向j国的出口额，distij表示两国间距离，pgdpit和pgdpjt分别表示两国的人均gdp，indjt表示j国的工业化率，boderij表示两国是否接壤，landlockj表示j国是否为内陆国家，comlangij表示两国是否有共同语言，后三个变量为虚拟变量。2.2贸易非效率模型在对非效率项uijt的影响因素进行分析时，本文主要从贸易便利化和基础设施这两个角度考虑贸易效率的影响因素，具体公式为：
uijt=α0+α1FTAijt+α2TAFjt+α3TIjt+α4INTjt+εijt(3)其中，FTAijt表示i国与j国是否签订自贸协议，为虚拟变量，TAFjt为j国的加权平均关税税率，TIjt为j国的清廉指数，这三者主要衡量贸易便利化水平，INTjt为j国互联网普及率，代表“互联互通”水平。因此，一步法下本文贸易非效率测量模型为：lnEXijt=β0+β1lndistij+β2lngdpit+β3lngdpjt+β4lnpgdpit+β5lnpgdpjt+β6lnindjt+β7boderij+β8landlockj+β9comlangij+vjt(α0+α1FTAijt+α2TAFjt+α3TIjt+α4INTjt+εijt)(4)3实证结果分析3.1数据来源本文以“一带一路”沿线国家为样本，剔除伊拉克等6个数据缺失严重的国家，对剩余58个国家自2000—2016年数据为样本进行建模分析。其中，中国对各国出口数据(EX)来源于国际货币基金组织DOTS数据库。各国与中国的距离(dist)、是否接壤(border)、是否为内陆国家(landlock)、是否有共同语言(comlang)数据来源于CEPII。GDP、人均GDP、工业化率和互联网普及率数据均来自世界银行。FTA数据来源于中国自贸区服务网文件统计，1代表与中国签订自贸协议，0代表没有签订。清廉指数来源于透明国际，数值越大表明政府越清廉。关税数据来源于WITS，为加权平均关税税率。3.2模型检验与估计在对模型进行估计之前，首先对贸易非效率的存在性以及时变性进行假设检验。经检验发现存在贸易非效率以及贸易效率是时变的，因此，对该样本采用时变随机前沿引力模型是合理的。结果见表4。
双边的地理距离(dist)系数为负，原因在于地理距离代表了运输成本，而中国的出口商品结构在过去几十年主要以低附加值的劳动密集型产品为主，地理距离的远近代表了出口成本的高低，也反映了产品的国际市场竞争力，是贸易的重要阻力。是否为内陆国家(border)弹性估计系数显著为负，原因在于内陆国家由于交通不便等原因，贸易成本较高，且多数属于较不发达国家，进口需求较弱。双边的GDP弹性估计结果均符合引力模型的设想，但是中国的GDP规模系数远大于“一带一路”国家的，这说明中国的出口供给能力在很大程度上决定了中国对“一带一路”国家的出口规模。人均GDP系数中中国人均GDP弹性系数估计值为负，“一带一路”其他国家估计值为正，且中国人均GDP弹性系数绝对值远大于“一带一路”其他国家。关于人均GDP，出于其所包含信息的复杂性，以往学者的引力模型中结论并不一致。本文认为，一方面，随着中国人均GDP的不断提高，出口产品结构逐渐由低端向中高端转变，而大部分“一带一路”国家对进口商品结构的需求与我国出口转型方向不符，从而对我国出口造成抑制作用；另一方面，中国人均GDP的不断提高意味着劳动力成本也将不断上升，而我国周边的东南亚国家仍维持较低的劳动力成本，与我国在劳动密集型产品上形成竞争，这也抑制了我国对“一带一路”国家的出口。进口国人均GDP的系数为正。“一带一路”进口国家的工业化率系数(ind)显著为负，说明其工业化程度越高，越抑制了我国对其出口。这与FDI的溢出效应存在一定关系，外资的流入提高了其技术水平，国内工业化程度提高，对外的工业产品依赖度则下降。表4时变随机前沿引力模型估计结果估计方法时变模型(TVD)因变量系数t值constant-77.054∗∗∗-7.826lndistij-1.040∗∗2.254lngdpit11.850∗∗∗12.506lngdpjt0.848∗∗∗9.571lnpgdpit-11.819∗∗∗13.033lnpgdpjt0.236∗∗∗3.401lnindjt-0.416∗∗∗-
3.678boderij0.3110.712landlockj-0.536∗∗2.368comlangij0.2180.924σ20.933∗∗∗2.740γ0.783∗∗∗11.222μ1.709∗∗∗4.005η0.020∗∗∗6.295对数似然值-739.615国家58Obs.986注：***、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著3.3贸易潜力分析在对样本国家建立时变随机前沿引力模型进行分析后，根据式(1)我们可以得到我国对“一带一路”58个国家的出口贸易效率估计值。表5为2016年我国对“一带一路”地区出口贸易效率最高和最低的十个国家。从测算结果分析，我国与吉尔吉斯斯坦和也门的出口贸易效率高达0.92和0.74，然而我国2016年对这两国的出口规模仅占到对“一带一路”国家总体的0.97%和0.29%，高贸易效率和低贸易规模说明我国与这两个国家之间的人为贸易阻力较小，已接近于该国的潜在最大贸易规模。与新加坡、印尼等东南亚地区的贸易效率相对来说也比较高，且贸易效率逐年增大。中国与东南亚地区自建立中国—东盟自贸区以来，大幅降低关税水平，减少并取消非关税壁垒，贸易非效率因素逐步减弱，出口效率呈现不断提高趋势。出口贸易效率排名后10位的国家主要为一些小国，如不丹、波黑等，我国对这些国家出口效率低主要原因在于出口贸易额不足。分地区来看，结果也验证了上表的结论。整体上我国与“一带一路”地区的出口贸易效率不高，但呈现不断提高的趋势。分地区看，我国对中亚地区出口贸易效率最高；东南亚地区紧随其后，且增长弹性明显大于中亚地区，贸易潜力大，贸易效率增长速度快；西亚北非地区贸易效率略高于整体平均水平，部分国家贸易效率已处于较高水平，如也门、约旦、阿联酋；部分国家贸易效率较低，属于潜力开拓型和潜力巨大型，如沙特、土耳其等；对南亚、中东欧地区和一些独联体国家出口贸易效率较低。表5中国对“一带一路”地区出口贸易效率排序前十和后十位(TVD模型)出口贸
易效率前10位出口贸易效率后10位国家/地区2000200520102016国家/地区2000200520102016吉尔吉斯斯坦0.8920.9010.9100.920不丹0.0020.0030.0060.010也门0.6610.6870.7120.740波黑0.0090.0140.0210.033新加坡0.4840.5190.5520.590亚美尼亚0.0150.0220.0320.047印尼0.4120.4490.4840.526马尔代夫0.0160.0240.0340.050缅甸0.3920.4290.4650.507马其顿0.0180.0260.0370.053约旦0.3510.3870.4240.467卡塔尔0.0200.0290.0400.058柬埔寨0.3330.3700.4070.451摩尔多瓦0.0200.0290.0410.058越南0.3190.3560.3930.437白俄罗斯0.0220.0320.0450.064斯里兰卡0.3190.3560.3920.436文莱0.0230.0330.0450.065阿联酋0.3000.3370.3740.418阿富汗0.0290.0410.0560.078出口贸易效率(分地区平均)出口贸易效率(分地区平均)东南亚0.2480.2780.3090.347独联体0.0590.0760.0940.121西亚北非0.1710.1950.2220.255中东欧0.0840.1050.1280.160中亚0.2800.3030.3270.359南亚0.0980.1170.1390.1683.4贸易非效率影响因素分析在验证了贸易非效率的存在和测算了贸易效率之后，贸易非效率的影响因素成为关注的问题。按照模型(4)的设定，本节基于一步法对贸易非效率的影响因素进行实证检验，检验结果见表6。表6基于一步法贸易非效率影响因素实证结果模型因变量系数t值随机前沿函数constant-138.515∗∗∗-98.613lndistij-1.465∗∗∗11.828lngdpit20.880∗∗∗78.580lngdpjt1.003∗∗∗40.515lnpgdpit-21.018∗∗∗69.267lnpgdpjt-0.067-1.605lnindjt-0.203∗1.778boderij0.337∗∗∗2.896landlockj-0.161∗-1.924comlangij1.228∗∗∗8.480
贸易非效率函数FTAijt-3.969∗-1.642lnTAFjt0.887∗∗∗3.029lnTIjt-0.3081.405lnINTjt-0.359∗-1.663σ22.390∗∗∗3.041γ0.786∗∗∗10.682对数似然值783.100LR检验28.610注：***、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著参数γ的估计值为0.786，十分接近于1且在1%的水平上显著，说明贸易非效率是造成实际贸易额偏离“前沿”贸易规模(即潜在最大贸易规模)的主要原因。自由贸易协定(FTAijt)的系数为负，说明自贸协定的签订与贸易效率正相关，自贸协定的签订促进了商品、服务和生产要素的自由流动，实现产业优势互补，促进了中国与“一带一路”地区的贸易发展。加权平均关税税率(TAFjt)系数显著为正，说明关税对“一带一路”地区双边贸易仍存在一定的阻碍作用。清廉指数(TIjt)不具有显著性。互联网普及率(INTjt)在10%水平上显著为负，与贸易效率正相关。互联网普及率代表了通讯、互联网基础设施水平，“互联互通”将在一定程度上提高贸易效率，减少贸易阻力。4结论与建议本文主要结论如下：第一，我国与“一带一路”各地区在出口主要商品上贸易互补性和我国出口比较优势变化基本一致，但贸易强度有所下降。第二，我国对“一带一路”地区贸易出口效率总体处于较低水平，但呈现不断提高的态势，说明当前仍存在较大的人为贸易阻力，但阻力在逐渐减小。第三，签订自贸协定、降低平均进口关税、提高互联网基础设施水平都可以有效提高贸易效率，减少贸易阻力。在积极降低人为贸易阻力的基础上，加强我国与“一带一路”国家在互补性产业上的合作，基于双方的制造能力和产业发展需要，充分发挥双方在这些产业上的供给能力，扩大双边贸易规模，提高贸易效率的同时有效发挥贸易潜力。参考文献
【相关文献】
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篇三：贸易引力模型和随机前沿引力模型的区别
引力模型：增加值贸易下的适用性研究杨奎;王学君【摘要】增加值核算理论因能消除传统海关统计弊端,还原各国参与贸易的真实利得而广受关注.基于世界投入产出表(WIOT)对样本国家1995-2011年双边增加值出口进行核算,利用新开发的中间产品贸易方程推导适用于增加值贸易的新引力模型.研究表明:海关统计对一国真实出口规模的高估程度随一国参与国际贸易程度的加深而增大;2000年以来,全球化的快速发展使各国对外贸易联系日益密切,出口增加值率(VAX)逐渐降低,但在金融危机后趋于稳定;在适用于增加值贸易的混合模型、固定效应模型和一阶差分模型中,固定效应模型的估计结果更为可靠,是估计增加值出口的较理想模型.【期刊名称】《管理现代化》【年(卷),期】2017(037)004【总页数】6页(P82-87)【关键词】增加值贸易;增加值率;中间品贸易;引力模型【作者】杨奎;王学君【作者单位】南京农业大学经济管理学院,江苏南京210095;南京农业大学经济管理学院,江苏南京210095【正文语种】中文【中图分类】F752.7
一、引言随着全球经济一体化的不断发展,国际贸易逐渐由传统的“货物贸易”向“工序贸易”发生转变,各国承担不同的生产环节,商品生产中的增加值在每一环节上创造累加,极大改变了原有的生产与贸易模式。在此背景下,传统的以进出口海关统计贸易的方法无法真正体现一国参与贸易的获利程度,并存在中间品反复进出关境而导致的重复统计问题,从而造成贸易扭曲和对贸易分析的偏误以及对世界贸易格局的误判。增加值贸易核算方法的提出因能消除传统海关统计方法的弊端,真实反映一国参与国际分工与贸易的获利情况而逐渐广为各国所用。现有关于增加值贸易的研究集中于核算方法及贸易统计研究方面。如:王直等[1]通过对增加值贸易核算方法的介绍,对中日双边贸易流从部门层面进行分解,并测算了全球制造业的垂直专业化程。陈继勇等[2]通过对中国增加值进出口的核算发现:相较于海关统计贸易额,增加值进口、出口、总额平均下降29.8%、23.8%和26.5%。陈雯和李强[3]通过对中国增加值总出口与行业出口测算发现,传统海关统计方法不仅在总量上高估了中国的出口规模,对各行业出口也存在较大扭曲。相关研究主要是对增加值统计方法的辨析和相应统计描述。由于缺乏有效地适用于增加值贸易分析的模型工具,使得对增加值贸易的分析停留在描述统计阶段。若能构建出类似于传统引力模型的适用于增加值贸易的新引力模型,将会极大地推动增加值角度下对贸易格局的理论与实践分析。相较于增加值贸易数据,基于海关统计数据的研究应用最广泛的模型是传统引力模型。如:谭晶荣等[4]运用引力模型在分析中国与中亚五国主要农产品贸易现状的基础上,测算影响双方贸易的因素及潜力。王瑞和温怀德[5]通过分析“丝绸之路经济带”沿线国家农产品贸易现状,采用随机前沿引力模型实证研究中国对沿线国家的出口潜力及影响因素。传统引力模型的应用为增加值贸易下新引力模型的开发提供
了借鉴。首先,增加值贸易与海关贸易统计方法的差别是模型差异的根本原因。海关统计是把进出口一国关境的商品总值计入一国进出口,存在因中间产品反复进出关境导致的重复计算问题;增加值贸易统计方法则有效解决中间产品问题,还原一国出口的实际规模。因此,中间产品是新引力模型理论推导要解决的关键问题。另外,传统引力模型中对变量的选择与处理方法为新引力模型中推导实证方程提供了参考。二、增加值贸易核算理论(一)核算方法增加值出口贸易的核算主要基于WIOT,追踪一国生产在各环节上的价值增值部分,求得一国出口中由本国创造的增加值部分。本文使用的投入产出模型涵盖了1995—2011年41个国家和地区35个部门在中间品与最终品上的投入产出数据。横向表示每一国家各个部门的总产出被用于所有国家的中间品投入和最终品的消费。根据Koopman等[6]提出的增加值贸易核算方法:将各层面的中间品贸易流,根据产地和最终吸收目的地进行分解,得到被不同国家的不同部门最终产品生产所吸收的各个部分,从而实现贸易中对中间品贸易流量的分解。将被国外吸收的国内增加值(DVA)统计为一国的增加值出口。以三国两部门投入产出模型为例,对增加值出口核算方法进行阐述,如表1所示。表1三国两部门投入产出模型产出投入总中间使用最终使用S国R国T国S国R国T国产出C1C2C1C2C1C2C3C4C3C4C3C4S国C1Zss11Zss12Zsr11Zsr12Zst11Zst12Yss13Yss14Ysr13Ysr14Yst13Yst14Xs1C2Zss21Zss22Zsr21Zsr22Zst21Zst22Yss23Yss24Ysr23Ysr24Yst23Yst24Xs2中间投入R国C1Zrs11Zrs12Zrr11Zrr12Zrt11Zrt12Yrs13Yrs14Yrr13Yrr14Yrt13Yrt14Xr1C2Zrs21Zes22Zrr21Zrr22Zrt21Zrt22Yrs23Yrs24Yrr23Yrr24Yrt23Yrt24Xr2T国C1Zts11Zts12Ztr11Ztr12Ztt11Ztt12Yts13Yts14Ytr13Ytr14Ytt13Ytt14Xt
1C2Zts21Zts22Ztr21Ztr22Ztt21Ztt22Yts23Yts24Ytr23Ytr24Ytt23Ytt24Xt2增加值VAs1VAs2VAr1VAr2VAt1VAt2———总投入Xs1Xs2Xr1Xr2Xt1Xt2———其中,上标s、r、和t代表s国、r国与t国;由于WIOT表中对各国家中间使用部门与最终使用部门的分类不同,因此本例中将中间使用部门简化为1和2,最终使用部门简化为3和4表示S国部门1生产的产品被R国部门1用作中间投入品的部分表示S国部门1生产的产品被T国部门3用作最终使用品的部分,其余类推;分别代表S国部门1的总投入或总产出(总投入等于总产出)与S国部门1的增加值,其余类推。表1有横向平衡式:中间投入+最终使用=总产出,即:
定义中间投入系数:A≡Z*(X)-1,例如:≡,则有
整理得到需求拉动总产出公式:
得经典的里昂惕夫逆矩阵:B=(IA)-1,A为投入系数矩阵。通过部门分解推导出:
其中,Xsr是2×1总产出列向量,表示S国总产出中被R国吸收的部分;Ysr是2×1列向量,给出S国生产的最终产品被R国消费的部分;其余类推。定义增加值系数矩阵得到:
其中VBY为6×3矩阵,即增加值出口矩阵,第一、二行给出S国1、2部门生产增加值被本国及R、T国所消耗的情况,由此可求得一国对其他国家分1、2部门的增加值出口,加总得到一国对各国的增加值出口。为估计各因素在不同行业上对增加
值贸易影响的异质性,同时考察新引力模型在行业部门上的适用性,参照Johnson和Noguera[7]的研究,将增加值的出口细分到四类行业①WIOT中35个部门分4类行业:(1)农林牧渔业仅含本部门;(2)非制造工业包括:采矿业、电力燃气水生产与供应业、建筑业;(3)制造工业包括:食品饮料烟草业、纺织业、皮革及制鞋业、木材加工业、纸浆智障印刷出版业、焦炭炼油及核材料业、化学材料及制品制造业、橡胶和塑料制品业、其他非金属矿物品业、基本金属制造业、通用设备制造业、电子与光学设备制造业、交通运输设备制造业、其他设备及回收业;(4)服务业包括剩余17个部门。。同时将海关贸易②此处海关统计贸易额并非严格意义的海关贸易额,而是由WIOT结合构建的模型得到,结果与海关贸易额十分接近。统计为:S国1行业对R国出口:
S国2行业对R国出口:
S国对R总出口:
从增加值贸易矩阵计算过程可以看到,中间使用部分与中间投入系数是核算过程中重要环节,从本质上区别于海关统计。(二)增加值贸易统计分析1.两种统计方式下贸易额比较图1列示了1995—2011年间中国增加值出口和海关统计出口数据。由图1可见:(1)中国的增加值出口整体呈上升趋势,由1995年的0.014万亿美元增长到2011年的1.547万亿美元,年均增长率达16.27%,但低于海关统计出口的年均增长率17.05%。(2)2008年经济危机使得对外贸易需求缩减,中国2009年的增加值出口减少0.014万亿美元,下降11.60%,低于海关统计出口下降率15.70%。(3)2001
年入世后,中国增加值出口取得了更加快速的增长,2002—2011年年均增长20.40%,远高于1995—2001年的8.37%。但海关统计出口对中国增加值出口的高估程度在入世后进一步拉大,1995—2001年平均高估20.62%,2002—2011年平均高估35.66%。图1中国海关出口与增加值出口比较(单位:10亿美元)2.增加值率③增加值率(VAX):增加值贸易额与海关统计贸易额的比重。分析从世界整体角度看,图2显示出口增加值率在1995—2008年呈现较大幅度下降,尤其在2000年后随着世界经济一体化不断发展,下降程度越是明显,说明增加值贸易统计与海关贸易统计之间的差异在逐渐扩大,从而基于海关统计数据对贸易分析的偏误程度也进一步拉大。对于美国来说,增加值率的下降程度较小,这也是对全球贸易中美国处于优势主导地位的体现。就中国而言,增加值率在2001年入世后急剧下降,2008年金融危机后趋于稳定。从总体趋势上看,增加值率反映了各国日益专业化分工与贸易格局的演化,同时不同国家的增加值率也显示了各国在国际贸易中地位的高低。图2各国出口VAX三、构建增加值贸易引力模型首先根据投入产出结构推导国际贸易理论模型,获得最终产品和中间产品出口的引力模型,该模型呈现了出口的贸易来源去向、双边贸易成本与贸易阻力的关系。然后引入经济规模、贸易成本与多边阻力项,获得增加值贸易下的引力模型。(一)理论模型假设有N个国家,每个国家专业化生产一种差异化产品,可以被使用于中间投入和最终消费。以表示j国总产出,和分别表示总产出中的国内增加值和中间产品组合,将代表性企业的生产
函数设定为Cobb-Douglas函数形式:
其中,表示j国中间产品投入在总产出价值中所占比重。是i国出口到j国的中间产品,通过常替代弹性加总为则中间产品组合可表示为:
其中,βi是分配变量,体现了所有国家对i国产品的消费者偏好,ρ＞1表示各类中间产品的替代弹性。每个国家代表消费者的偏好也设定为常替代弹性形式。Fj表示j国代表性消费者的效用函数,表示j国对i国最终产品的需求④最终产品包括:消费、投资和政府支出,因此Fj涵盖了上述所有用途产品的集合。。则有:
其中,σ＞1是各种最终产品的替代弹性。由生产函数性质知代表性企业在国内增加值和中间产品上的投入比重分别是1-αj和αj。给定增加值Vj和产出Yj的价格Pvj与pj。考虑到不同目的地的贸易成本差异,定义:pij≡piτij,pij表示j国消费者购买来自i国产品的价格,τij≥1是i国出口到j国的贸易成本。根据企业利润最大化和消费者效用最大化原则,可解得中间产品与最终产品需求量:
其中,j国总产出yj≡pjYj,xj和vj分别表示j国产出中中间产品价值和国内增加值,xij和fij分别表示i国出口到j国的中间产品价值和最终产品价值。进而解得j国中间产品和最终产品的价值指数:
同时j国产出价格可表示为:
记i国对j国的总出口:eij≡xij+fij,则市场出清时有:
定义世界总产出:,则j国总产出占世界比重为:θj=yj/yw。将式(14)与式(15)代入式(16)可解出βipi。为方便模型求解,假设中间产品和最终产品的替代弹性相等,即σ=ρ,则:Pfj=Pxj≡Pj。在一般均衡条件下解得:
其中,xij与fij分别是新引力模型中的中间产品和最终产品贸易方程,式(17)与式(18)将双边贸易流与贸易来源去向、经济规模、贸易成本和多边贸易阻力联系到一起,式(19)、(20)代表了出口国与进口国的多变贸易阻力。与传统引力模型相比,该模型主要有两方面不同:一是增加了中间产品贸易方程,二是在最终产品贸易方程中加入了代表总产出中国内增加值比重的变量。(二)回归模型对式(17)两端取自然对数,加入时间变量与扰动项,得式(21):
本文测算的增加值VATijt即为t期i国对j国的增加值出口,与上式中xijt含义相近,且与其成比例变化,因此可用上述方程回归而不改变回归估计结果。为寻求αjt的代理变量,做出如下假设:(1)j国产出中出口部分与产出比值为αjt;(2)j国产出中来自国外的中间产品投入与总的中间产品投入比值为bjt。由假设(2)得=ln(bjtαjt),其中是j国中间产品投入的国外比重。进而由假设(1)知ln(VSSjt)=ln),其中VSSjt为垂直专业化率,测度j国出口对国外中间产品的依赖程度。因此,可用VSSjt替代式(10)中的αjt。基于交易费用理论的双边贸易成本是影响贸易的重要因素,如下式:
上式为贸易成本的自然对数形式,Distij表示i国和j国的距离,Borderij和RTAijt
分别表示两国是否有共同边界和在t年是否签订同一区域贸易协定(是取1,否取0)。其余解释变量的选取借鉴Baier和Bergstrand[8]的研究,用国民生产总值(GDP)代替产出变量;用时间固定效应μt代替世界产出,同时控制其他随时间变化的不可观测变量;另外引入人均国民生产总值(PGDP)以控制要素禀赋与国家发展程度对增加值贸易的影响。由此,得到混合OLS回归模型1,但OLS模型存在同时性及数据误差导致的内生性问题。因此Baier和Bergstrand[8]运用工具变量,构建固定效应模型与一阶差分模型,能有效解决上述问题。同时使用随时间变化的进出口国固定效应(μjt、μit),以控制进出口国家多边阻力,此外考虑到多边阻力理论常对进出口国GDP施加系数为1的估计约束,由此得到双向固定效应模型2及一阶差分模型3。造业、服务业的覆盖程度较小。人均GDP对增加值
上述模型中,Δ表示一级差分运算,被解释变量中VATijt表示t年i国对j国的增加值出口,μij是双向固定效应,εijt是残差项。(三)数据来源本文使用的WIOT是由欧盟委员会资助且由多个机构共同合作开发包含39个国家⑤WIOT国家包括:欧盟成员27国(法国、德国、意大利、荷兰、比利时、爱尔兰、卢森堡、丹麦、英国、希腊、西班牙、葡萄牙、奥地利、芬兰、瑞典、波兰、捷克、匈牙利、斯洛伐克、斯洛文尼亚、塞浦路斯、马耳他、拉脱维亚、立陶宛、爱沙尼亚、保加利亚、罗马尼亚)、澳大利亚、巴西、加拿大、中国、印度尼西亚、印度、日本、韩国、墨西哥、俄罗斯、土耳其、台湾、美国和世界其他地区等41个国家(或地区)。由于台湾与世界其他地区部分数据缺失,故删去此两部分,剩余39个样本国家。1995—2011年间35个部门的投入产出数据,该数据库包含的样本国家(或地区)的GDP占全球GDP的85%以上,可以很好的反映全球的经济活动,有效样本
×19=25194个。各国间增加值贸易数据由核算得到,模型中VSS数据由增加值贸易数据计算得到,RTA数据来自WTO开发的RTA数据库,GDP和人均GDP数据来源于世界银行WDI数据库,距离与是否接壤数据来自CEPII数据库。表2混合OLS模型回归结果注:括号中为各回归系数稳健的标准误,***、**和*分别表示在1%、5%和10%水平下显著。表3、4同。变量(1)总出口(2)(3)(4)(5)农林牧渔业制造业工业非制造工业***服务业lnGDPit0.920***0.944***0.995***0.990***0.879(0.003)(0.005)(0.004)(0.003)(0.003)lnGDPjt0.856***0.843***0.841***0.894***0.849***(0.003)(0.004)(0.004)(0.003)(0.003)lnVSSjt0.635***0.558***0.424***0.653***0.613***(0.018)(0.020)(0.015)(0.021)(0.018)lnDistij-0.522***0.660***-0.530***-0.652***-0.483***(0.006)(0.010)(0.008)(0.008)(0.007)Borderij0.607***0.783***0.822***0.486***0.591***(0.020)(0.031)(0.029)(0.024)(0.020)RTAijt0.608***0.720***0.995***0.604***0.418***(0.0200)(0.036)(0.036)(0.024)(0.020)lnPGDPit0.037***0.452***0.261***0.069***-0.0570***(0.004)(0.014)(0.009)(0.004)(0.004)lnPGDPjt-0.096***-0.047***-0.054***-0.153***0.063***(0.004)(0.006)(0.005)(0.005)(0.004)Constant0.672***0.778***-1.048***0.683***-1.042***(0.064)(0.139)(0.101)(0.078)(0.065)Observations2519425194251942519325194R-squared0.9260.8090.8610.9030.917四、实证分析结合构建的引力模型,对所核算的增加值总出口与划分为四类行业的增加值出口数据分别进行回归估计,以此分析新引力模型对增加值贸易数据的适用性。利用模型1回归的结果见表2,结果显示传统引力模型核心变量(如经济规模、距离
与RTA等)的估计系数与显著性和已有文献高度一致,说明新构建的引力模型在增加值贸易下是适用的。VSS系数显著为正,说明一国垂直专业化的提高有利于该国的增加值出口。GDP水平也会提高一国的增加值出口,但出口国GDP对该国增加值出口的拉动作用显著大于进口国。距离是限制增加值出口的主要因素,且对农林牧渔业的阻碍作用最大。RTA显著促进增加值出口,且对不同行业促进作用差异较大,对非制造工业的影响程度最大,其次是农林牧渔业,说明当前的贸易协定主要涉及该两个部门,对制出口的影响不确定,这也与传统引力模型下的估计结果相同,但总体来看,出口国人均GDP会促进该国增加值出口,而进口国人均GDP则起到了抑制作用。但是,OLS模型可能存在变量间共线性问题(如GDP与人均GDP),从而导致对变量系数估计产生偏误。表3固定效应模型回归结果变量(1)总出口(2)(3)(4)(5)农林牧渔业制造业工业非制造工业***服务业lnVSSjt0.371***0.256***0.307***0.373***0.357(0.031)(0.030)(0.029)(0.030)(0.034)lnDistij-0.694***-0.786***0.608***-0.759***-0.697***(0.019)(0.031)(0.026)(0.021)(0.020)Borderij0.420***0.630***0.673***0.410***0.344***(0.089)(0.138)(0.135)(0.093)(0.090)RTAijt0.288***0.297***0.496***0.309***0.170*(0.079)(0.110)(0.098)(0.078)(0.088)lnPGDPit0.053***0.123***0.109***0.053***0.035***(0.010)(0.018)(0.013)(0.010)(0.009)lnPGDPjt0.052***-0.041***-0.062***-0.045***-0.053***(0.009)(0.011)(0.010)(0.009)(0.009)Constant10.020***7.996***7.023***9.486***9.063***(0.190)(0.290)(0.242)(0.202)(0.196)Observations2519425194251942519325194Numberofpairid14821482148214821482R-squared0.7090.5060.4810.6770.673通过对进出口国GDP施加系数为1的条件,得到固定效应模型与一阶差分模型,回
归结果见表3与表4。从固定效应模型估计结果可以看出,各变量回归系数均有所下降,且在1%水平上显著。总体拟合程度约达0.7,拟合程度较好,该模型是估计增加值贸易较为理想的模型。对于一阶差分模型,由于在变量差分时消掉了许多关键变量,如距离、RTA等,对模型的拟合程度大幅下降,不建议采用该模型。表4一阶差分模型回归结果变量(1)总出口(2)(3)(4)(5)农林牧渔业制造业工业非制造工业***服务业ΔlnVSSjt0.325***0.189***0.306***0.345***0.236(0.021)(0.022)(0.023)(0.024)(0.016)ΔRTAijt0.178**0.1600.291***0.225**0.397***(0.073)(0.125)(0.067)(0.088)(0.063)ΔlnPGDPit0.046***0.064***0.042***0.049***-0.034***(0.007)(0.007)(0.007)(0.007)(0.003)ΔlnPGDPjt-0.051***-0.055***-0.054***-0.049***0.025***(0.006)(0.007)(0.006)(0.006)(0.003)Constant-0.041***0.068***-0.031***-0.048***0.092***(0.002)(0.003)(0.002)(0.002)(0.002)Observations2371223712237122371023712R-squared0.0920.0300.0560.0790.055五、结论与建议本文研究的目的是对增加值贸易下引力模型的调适。具体而言,首先基于WIOT,对增加值贸易的计算方法进行说明;然后从增加值出口额和出口增加值率角度,对计算结果进行描述分析;最后通过对中间产品、最终产品参与国际贸易流向的理论方程推导,构建增加值出口贸易引力模型并进行回归估计。主要结论如下:(1)增加值贸易核算方法能有效处理中间品反复进出关境问题,通过对中间产品与最终产品贸易流的分解,统计一国出口中由本国创造的增加值。鉴于中间产品贸易分解是增加值贸易统计中的重要环节,根本区别于海关贸易统计,因此适用于海关统计数据的传统引力模型并不能直接用于增加值贸易数据。(2)通过增加
值出口测算发现,随着一国参与国际分工的程度加深,海关统计对一国真实出口规模的高估程度越大;伴随着区域经济一体化的不断发展,世界出口的增加值率逐渐减少,但在2008年金融危机后各国间双边出口增加值率趋于稳定。(3)通过对国际贸易中中间产品与最终产品贸易方程的推导,引入与贸易阻力相关的贸易成本方程,推导出适用于增加值贸易的OLS模型,在此基础上,对各国GDP施加系数为1的约束,可得到固定效应模型与一阶差分模型,通过比较,固定效应模型能更好地拟合双边增加值出口贸易。基于上述结论,提出如下建议:第一,修正当前的贸易统计方法,应借鉴增值贸易核算方法统计一国出口真实的获利程度;第二,应加强金融风险的防范,强化各国间经贸合作以加强应对经济危机的能力,同时加强技术创新,致力于价值链的提高,才能从根本上提高一国参与国际贸易的获利能力。第三,已有基于海关数据对贸易格局的分析或多或少会存在对真实情况的偏误,因此应以适用于增加值贸易的实证模型为基础,从增加值贸易的角度重新考察当前的贸易格局。□[参考文献][1]王直,魏尚进,祝坤福.总贸易核算法:官方贸易统计与全球价值链的度量[J].中国社会科学,2015(09).[2]陈继勇,余罡,葛明.基于增加值贸易视角的中国对外贸易统计研究[J].世界经济研究,2016(05).[3]陈雯,李强.全球价值链分工下我国出口规模的透视分析——基于增加值贸易核算方法[J].财贸经济,2014(07).[4]谭晶荣,王丝丝,陈生杰.“一带一路”背景下中国与中亚五国主要农产品贸易潜力研究[J].商业经济与管理,2016(01).[5]王瑞,温怀德.中国对“丝绸之路经济带”沿线国家农产品出口潜力研究——基于随机前沿引力模型的实证分析[J].农业技术经济,2016(10).
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篇四：贸易引力模型和随机前沿引力模型的区别
TheanalysisoftradepotentialinSilkRoadeconomiczone：basedonstochasticfrontiergravitymodel作者：徐钰清;钟建军
作者机构：宁波大学商学院,浙江宁波315211
出版物刊名：科技与管理
页码：52-57页
年卷期：2016年第3期
主题词：随机前沿引力模型丝绸之路经济带贸易潜力
摘要：＂丝绸之路经济带＂构想是我国根据区域经济一体化和经济全球化的新形势提出的跨区域经济合作的创新模式。利用随机前沿引力模型研究了＂丝绸之路经济带＂重要节点国家的贸易潜力。研究表明,＂丝绸之路经济带＂沿线各国的贸易效率逐年上升,而中国对沿线国家的贸易效率却是逐年下降,与各国的贸易潜力不断扩大。为进一步提高＂丝绸之路经济带＂贸易效率,政府应提出相应的促进贸易便利化政策。
篇五：贸易引力模型和随机前沿引力模型的区别
AStudyofBilateralTradePotentialandEfficiencyBasedonStochasticFrontierGravityModel作者：张燕;高志刚
作者机构：新疆财经大学经济学院,新疆乌鲁木齐830012
出版物刊名：国际经贸探索
页码：20-30页
年卷期：2015年第12期
主题词：中澳自由贸易区;贸易效率;贸易潜力;随机前沿引力模型
摘要：文章选取2008—2013年的面板数据，运用时变随机前沿引力模型估计中澳双边贸易效率和中对澳出口贸易效率，并测算前沿双边贸易潜力和出口潜力，最后从贸易通道、制度安排与合作领域三个角度提出对策建议。结果表明：人均GDP、自由贸易协定、有无共同语言对贸易流量有正向影响，人口、距离、有无边界、是否为内陆国家对贸易流量产生负向影响；2008～2013年中澳双边贸易效率值在0．8～0．9范围内。而出口效率值均在0．4～0．5之间，双边贸易效率明显高于出口效率，中对澳出口潜力远大于中澳双边贸易潜力。
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