中国出口贸易的地理格局演化及其影响因素研究

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摘 要：新常态经济发展背景下，我国出口贸易市场的地理格局正进入深度重构期。根据1984年～2013年的中国出口贸易数据，运用地理集中度指数和灰色关联度等方法，分析中国对外贸易地理集中度的时空演化特征及其影响因素，旨在促进新时期我国出口贸易政策的创新实践。研究发现，中国出口贸易地理集中指数总体呈下降趋势；三个重要演化阶段存在差异化的主导影响因素；非农产业的劳动人口比重和出口商品价格指数成为两大长期性影响因素；近十年来人民币汇率的灰色关联序呈现不断提高趋势。

关键词：出口贸易；地理集中度；演化特征；影响因素

中图分类号： F732 文献标识码：A

0 引言

伴随经济全球化和中国改革开放进程的不断深入，中国的国际贸易经济总量已经位居世界第一。然而，自2008年国际金融危机引发全球经济衰退以来，我国高度依赖国际出口的货物贸易已经受到深刻的不利影响[1-3]。因此，检视中国出口贸易地理格局的演化特征及其影响因素，对于加快实现我国对外贸易经济的转型升级，具有重要的现实意义。

关于出口贸易的地理分布理论研究始于20世纪中期。经济学家马歇尔（Massel）提出“当出口商品市场的地理集中度过高时，將导致某国出口贸易的不稳定性增加”的观点[4]。洛夫（Love）等学者基于商品出口集中度的变化过程，揭示了发展中国家出口集中度的不同模式、出口不稳定的表现及其主要原因等[5-8]。当前学界开展的对外贸易格局研究，其空间尺度主要集中于国家层面。一方面，研究发现中国货物贸易的进出口自1990年以来总量增长了26倍，同时对外贸易的地理格局已逐渐改变了过于主要依赖东亚市场的特点。特别是，20世纪90年代拓展了对欧洲、非洲的贸易联系[9-10]。另一方面，有学者采用主成分分析法、首位联系方法等，利用时间断面的基本数据，分析了世界主要国家的商品出口贸易，指出国际商品贸易体系形成了显著的等级结构和区域性贸易组团，认为规避贸易壁垒、获得较稳定能源供应、扩大市场等成为主要驱动因素[11]。随后，较多研究则通过分析地理距离、文化传统或经济联系等因素，解释出口贸易的主要方向、市场重点及贸易结构稳定性等问题[12-14]。近年来，响应于我国实施自由贸易区和“一带一路”的国家对外开放战略需求，学界开始出现关于我国出口贸易新机遇及挑战等相关研究，指出中国应加强与以中东欧为主的“一带一路”沿线六十多个国家的经济发展合作，进行多领域、全方位的贸易联系，以创新贸易经济的治理体系来推动我国内外贸易的融合联动发展[15-18]。

总体而言，现有成果相对缺乏系统分析中国出口贸易地理集中度演化的长期特征及其影响因素的作用机理。本研究基于经济地理学的分析视角，采用1984年～2013年的中国对外贸易数据，进行地理集中度指数和灰色关联度的测算分析，重点阐释近三十年来我国出口贸易地理集中度的演化特征及其主导性影响因素，以期推动新时期我国出口贸易地理结构演化的理论研究和政策实践探索。

1 分析方法和数据来源

1.1 分析方法

1.1.1 地理集中指数

地理集中指数用于衡量某国或地区对外出口贸易的地理集中程度。它不仅反映一国与世界其他国家或地区的经济贸易联系程度，也表明出口商品的具体空间流向[19-20]。其计算公式如下所示：

其中，Xit为第i个国家（地区）在第t时期的出口额，Xt表示第t时期的出口总额，n是国家（地区）总数。

1.1.2 基于DPS的灰色关联度

灰色关联度分析法是对主要因素之间进行时间序列上的特点比较，定量刻画事物动态发展的趋势过程。它较多适用于社会经济系统变化的研究分析[21-23]。该方法主要是通过比较母数据列与各子数据列的几何形状相似程度，得出两类数据列的发展方向及其速率的近似程度。本研究采用中国1984年～2013年的出口贸易地理集中指数作为母数据列。该母数据列是能够反映系统行为特征的重要序列，而子数据列则是影响系统行为的因素组成的序列。本研究通过DPS对各系列进行初值化处理之后，设置分辨系数为0.1，然后计算灰色关联系数得到关联度后排出关联序，并判断关联序高的因素即为主导性影响因素。其中，关联系数的计算公式如下：

其中，L0i（k）表示t=k时母序列与子序列的关联系数。△0i（k）表示k时刻两比较序列的绝对差。△max和△min分别表示所有比较序列在各个时段绝对差中的最大值与最小值。ρ为分辨系数，其意义是削弱由于最大绝对差数值太大引起的失真，可提高关联系数间的差异显著性，一般情况下取0.1。以两序列每一年份的关联系数平均值计算其关联度，如公式（3）所示。最后，将各子序列对同一母序列的关联度由大到小进行排序，即可得到关联序。

其中，r0i为子序列与母序列的关联度，N为比较序列的长度。

1.2 数据来源

本研究主要采用的是1984年～2013年中国商品出口额作为样本数据。考虑到数据获得的直接相关性、可得性与完整性，本研究主要选取影响地理集中度指数的十大类因素，具体包括：非农产业的劳动人口比重（X1）、国内生产总值（X2）、实际利用外资（X3）、贸易条件（X4）、人民币对美元汇率（X5）、出口总额（X6）、初级产品出口贸易总额（X7）、工业制成品出口贸易总额（X8）、一般贸易出口总额（X9）、加工贸易出口总额（X10）。以上各影响因素采用1984年～2013年的数据，主要来源于《新中国60年统计年鉴》、《中国统计年鉴》、《中国贸易外经统计年鉴》及《中国人口年鉴》。其他涉及的相关数据主要来自《新中国60年统计年鉴》、《中国贸易外经统计年鉴》及中华人民共和国国家统计局网。

2 中国出口贸易地理集中度及其演化特征

2.1 中国出口贸易的地理集中指数

长期以来，我国出口贸易高度集中于亚洲地区，尤其以东亚市场为主。1984年～2013年中国的商品出口贸易地理集中度指数的演化过程，总体上呈波动性下降的态势（图1、图2）。我国出口贸易地理集中度分别在1993和2008年发生了明显转折，经历了上升→下降→缓慢下降的演变过程。其中，1984年～1993年的我国出口贸易地理集中度指数出现一个较大波峰，此后十三年间趋于稳定下降，随后于2008年下跌后再略微上升，形成一个小波谷。我国出口贸易地理集中度的上述两个波动，明显受到了相关国际贸易制裁、中国加入亚太经合组织、全球金融危机等重大事件的影响。伴随经济全球化与信息化的快速发展，地理距离、运输条件和信息传播等不仅提升了我国国际贸易的灵活性，也促进了其地理集中度的分散化。1984年～2013年我国出口贸易地理集中指数的标准差仅为6.75，而极差却高达22.61。这说明其变化总体较为稳定，但具体时段存在较大幅度的波动。