（3）商品结构。中国主要出口皮革、纺织类、鞋帽类、钢铁、机械产品以及食品等劳动力密集的制造业产品。中国在这些产品方面具有较强的比较优势，这主要因为中国的工业化发展相对于东盟来说起步早、时间长，并且产业基础雄厚，虽然东盟国家也大力发展制造业以及第二产业，但由于起步迟、基础薄弱，所以相较于中国，东盟国家在这些产品方面不具备竞争优势。中国从东盟主要进口油气、橡胶、木材以及农矿产品等。由于东盟等主要国家具备天然的自然资源优势，如印度尼西亚、马来西亚、泰国等国天然气、石油、橡胶等资源储备丰富，且由于东南亚地理位置特殊，光照充足，利于水果生长，因此东盟国家在这些产品方面比较优势明显。
四、扩展的贸易引力模型与变量选择
贸易引力模型（Trade Model）是分析贸易流量的工具，最初由牛顿的万有引力定律得名：即两个国家之间的贸易流量与其各自的经济规模（GDP）成正比，与空间距离成反比。丁伯根（，1962）和柏禾恩（，1963）第一次将引力模型引入到贸易领域之中，并实证表明：双边贸易流量和两国各自的经济规模成正比，与距离成反比。其后，林曼（，1966）、伯斯川德（，1989）分别引入人口和人均收入等变量，将该模型进行了扩展。
（一）模型设定
贸易引力模型的基本形式：
这里Xij指的是i国与j国间进出口总额，A表示常数项，Yi是i国的国内生产总值，Yj是j国的国内生产总值，而Dij是i国与j国间空间距离。
对（1）式两边取对数得：
本文依据上式建立如下扩展贸易引力模型：
（3）式中α为常数项，其中β、γ、δ、η、θ、ω均为系数。为i国与j国间第t年的进出口贸易总额；GDPit和GDPjt分别为i国和j国在t年的国民生产总值，代表两国的经济规模；Pit和Pjt分别代表i国和j国在t年的人口总数；Dij是i国与j国间空间距离；CAFTA和APEC分别是中国与东盟自由贸易区、亚太经合组织；BJ表示两个国家是否拥有共同陆地边界。
（二）样本、变量与数据
根据研究需要，选取东盟的10个国家：马来西亚、菲律宾、越南、印度尼西亚、新加坡、文莱、柬埔寨、泰国、老挝、缅甸作为样本来研究影响中国与东盟各国货物贸易的主要因素，但这些样本中只有东盟十国，不存在参照国，所以难以测量CAFTA的建立对中国与东盟各国货物贸易的影响方向和影响程度。为解决这一问题，笔者另选取非东盟成员国的10个国家：俄罗斯、南非、印度、韩国、巴西、阿根廷、德国、日本、美国、英国等作为比照样本。其中前6个国家为发展中的新兴市场国家，这些国家发展势头良好，经济前景乐观，他们与东盟十国的经济发展水平和发展层次接近。后4个国家为发达国家，他们都是中国主要贸易伙伴国家，并且美国和日本为APEC成员，便于与东盟十国中的APEC国家对比。选取以上10个非东盟国家作为参照国能够较好地发挥比照作用，以反映出CAFTA建立对中国与东盟十国双边货物贸易的影响程度。
依据上述扩展的贸易引力模型，选取GDPit× GDPjt、Pit× Pjt、Dij、CAFTA、APEC、BJ6个自变量，说明如下：
经济规模。GDPit×GDPjt，以两国间GDP的乘积代表两国的经济规模，经济规模越大，潜在的消费需求越强，越利于扩大贸易。其预期符号为正。
人口规模。Pit×Pjt，两国间人口规模增大，一方面可能创造需求，国际贸易增加；另一方面，可能导致国内分工深化，国际贸易反而减少。因此，人口规模对货物贸易的影响方向不确定。
空间距离。Dij，i国与j国的首都间的物理距离，空间距离越大，越可能阻碍贸易发展。其预期符号为负。
区域经济组织。CAFTA和APEC区域贸易组织，均为虚拟变量，在同一组织内的取1，反之取0。由于贸易组织会产生贸易创造效应，其预期符号均为正。
边界。若i国与j国陆地接壤，则取1，否则为0。两国间陆地接壤，便于双方货物运输，其预期符号为正。
上述变量数据来源如下：中国与各国货物贸易总额来源于中国统计局数据库，各国GDP及人口数量来源于联合国商品贸易数据库（），中国与各国空间距离来源于谷歌地图距离（），中国与各国是否享有共同陆地边界查自谷歌地图，区域贸易组织数据来源于世界贸易组织官网。
五、中国与东盟双边货物贸易的实证分析
（一）面板单位根检验和协整性检验
为避免伪回归，面板数据建模时需进行单位根检验和协整性检验。
1.面板单位根检验
依据是否同根的假设，单位根检验主要分为两类：一类是Hadri、以及LLC等3种同根性检验方法，另一类是-PP、Im--Skin和-ADF等不同根性检验方法。笔者采用LLC、Hadri和-ADF3种检验方法对 Ln（）、Ln（GDPi*GDPj）、Ln（Pi*Pj）等序列进行检验，若结果显著，则拒绝其存在单位根的原假设，认为该数据系列平稳。检验结果如表2，Ln（）在上述3种检验方式下均不含有单位根；Ln（GDPi*GDPj）在-ADF检验下非平稳；Ln（Pi*Pj）在LLC检验下含有单位根。
表2 单位根检验（水平值）
注：“***”和“**”分别指的是在1%和5%的水平下显著；括号内为该统计量的伴随概率，以下表同。
对上述序列的一阶差分进行单位根检验（如表 3），结果显示 Ln（）、Ln（GDPi*GDPj）、Ln（Pi*Pj）的一阶差分序列在3种检验方法下，在5%的显著性水平上均拒绝原假设，即Ln（）、Ln（GDPi*GDPj）和Ln（Pi*Pj）的一阶差分序列是平稳的。
表3 单位根检验（一阶差分）
2.面板协整检验
由于 Ln（）、Ln（GDPi*GDPj）和 Ln（Pi*Pj）水平序列不全平稳，其一阶差分序列均平稳，需对其回归做协整性检验。利用方法进行检验，7个统计量检验结果如表4。结果表明：虽然GrouP-rho统计量显示不能拒绝“不存在协整关系”的原假设，但是其余6个统计量在10%的水平下均显著。综上，Ln（）、Ln（GDPi*GDPj）、Ln（Pi*Pj）这3个变量之间存在协整关系。
表4 面板协整性检验结果
（二）模型构建
首先，以东盟十国为样本，选取2000—2015年间面板数据研究双边货物贸易的主要影响因素。然后，再以10个非东盟成员国为比照国，估算CAFTA的成立对中国与东盟双边货物贸易发挥的效应。
1.基于东盟十国的模型构建
首先依据中国与东盟十国的贸易数据分别建立混合效应模型、个体固定效应模型和个体随机效应模型（如表5中模型1～模型3）。对混合效应模型和个体固定效应模型做LR检验，检验值为242.7176，其Prob=0.0000，故拒绝混合效应模型的原假设。再对个体固定效应模型和个体随机效应模型进行检验，结果显示：Chi-Sq为0.5732，其Prob=0.7508，不拒绝个体随机效应模型的原假设。
虽然个体随机效应模型3的调整判定系数较高（0.9038），但是空间距离、边界等未通过检验，笔者采用“后向法”得到个体随机效应模型4。模型4中经济规模、人口规模、APEC等变量均显著的，且其调整判定系数为0.9051。综上，下文将运用个体随机效应模型4来分析中国与东盟国家间货物贸易的主要影响因素。
表5 基于东盟10国的回归结果
2.基于东盟10国和非东盟国家的模型构建
为测度CAFTA的建立对中国与东盟国家双边货物贸易的影响程度，选取10个非东盟国家为比照国建立模型。
表6 基于东盟10国和非东盟国家的回归结果
同样的，依据中国与东盟10国及10个非东盟国家的贸易数据分别建立混合效应模型、个体固定效应模型和个体随机效应模型（如表6中模型5～模型7）。对个体固定效应模型和个体随机效应模型进行检验，结果显示：Chi-Sq=13.0871，其Prob=0.0014，拒绝个体随机效应模型的原假设。另由于CAFTA、APEC、BJ均为虚拟变量，它们和Ln（Dij）在研究期间基本上不随时间而变动，以这些变量为自变量建立个体固定效应模型效果不佳，故采用混合效应模型。
混合效应模型5中BJ的系数符号为负，与理论预期不符。这可能是因为交通运输逐渐发达的今天，是否拥有共同陆地边界并不成为正向影响货物贸易的因素。采用“后向法”去掉BJ，得到混合效应模型8。综上，下文采用混合效应模型8分析CAFTA的建立对中国与东盟国家双边货物贸易的影响程度。
（三）结果分析
1.经济规模
个体随机效应模型4中，经济规模Ln（GDPi×GDPj）系数为0.7246，且显著，是影响中国与东盟十国间货物贸易的重要因素。表明经济规模每提高1%，则双边的货物进出口总额提高0.7246%。个体随机效应模型3中该系数也与此一致。表示经济规模在中国与东盟货物贸易中起到不容忽视的重要作用，当双方的经济规模越大，则双方可以进出口货物的领域会拓宽，对彼此的需求能力相对较强，进出口的活动也就更加地频繁。
2.人口规模
个体随机效应模型4中，人口规模Ln（Pi×Pj）系数为0.1971，且显著，是影响中国与东盟十国间货物贸易的主要因素，但相较经济规模Ln（GDPi×GDPj），其影响程度稍弱些。该系数表明人口规模每提高1%，则两国间的进出口贸易总额将增长0.1971%。个体随机效应模型3中该系数也与此基本相同。因此，中国与东盟各国人口规模的增加，会主要导致双方人民潜在消费需求增加，从而正向促进两国间贸易。
3.空间距离
个体随机效应模型4显示，空间距离的变量Ln（Dij）系数为-0.0157，与预期符号一致，即中国与东盟成员国的空间距离每增加1%，则双方的货物进出口贸易额缩小0.0157%。但由于该变量并不显著，所以空间距离在中国与东盟成员国的货物贸易中并非主要因素。一般而言，两国间的货物贸易与双方的空间距离负相关，即距离越远，货物贸易总量越少农产品贸易文献综述，这主要是由于随着距离的增加，运输成本会相应增加。但由于东盟成员国主要集中在东南亚，且多为中国邻国，空间距离约为3000～4000公里，从而中国同东盟各国间的运输成本差异较小。且高技术含量的运输工具的运用极大降低了有形商品的运输成本，所以空间距离这一影响因素对双边货物贸易的阻碍作用极其微弱。
4.边界
个体随机效应模型4中，边界BJ的系数为0.0198，与预期符号相符，但该变量并不显著。这说明拥有共同的陆地边界对中国与东盟双边货物贸易有一定的正向影响，但是影响程度轻微。一般而言，拥有共同边界，双边贸易中会降低运输成本，其预期符号为正。为更好考察边界BJ的影响，利用基于东盟十国和非东盟国家数据建立的混合模型5进行分析。该模型中，边界BJ系数为-0.3568，符号显著为负，与预期不符。可能原因是：首先，20个研究样本国家中，与中国拥有共同陆地边界的国家共5个，且这5个国家经济发展水平均不发达。相较于发达国家，边界这一有正向影响因素的效果在本研究中并不显著。其次，类似于空间距离对双边贸易的影响效果，随着国家间各水平层次交流增加和交通运输工具的日益先进，物理边界和空间距离不再是影响双边贸易的主要因素。
5.区域经济组织
混合效应回归模型8中，CAFTA的系数为0.4063，符号为正且高度显著。这说明，由于随着CAFTA的建立，经过15年的发展，逐渐成熟的CAFTA对中国与东盟自贸区国家间双边贸易起到显著的正向促进作用。模型8表明当两国之间的经济规模、人口数量以及距离保持不变时，相较于中国与非东盟国家间货物贸易，中国与东盟内国家的货物贸易多出0.4063%。此外，APEC的系数为0.5710，显著为正，这表明APEC这一区域经济组织同样对双边贸易有着显著的正向效应。综上，在中国与东盟国家间的双边货物贸易中，区域经济组织对双边贸易起到显著的正向作用。
六、结论与建议
首先，基于2000—2015年双边货物贸易数据，分析中国东盟国家间的双边货物现状，结果显示：双边贸易总额连年增长，2000—2011年中国存在小幅逆差，自2012年出现顺差，并且顺差逐年增加。双边货物贸易结构上，中国向东盟出口的货物主要为皮革、纺织类、鞋帽类、钢铁、机械产品以及食品等劳动力密集的制造业产品，而东盟向中国出口的产品主要是石油、天然气、橡胶、木材、矿产品以及农产品等自然资源以及初级产品，双方货物进出口的结构上具备一定的互补性。自CAFTA建立后，双方的贸易协作更为紧密，市场准入不断深化。
其次，主要分析了经济规模、人口规模、空间距离、边界、CAFTA和APEC等变量对中国与东盟国家间双边货物贸易的影响，实证结果表明两国经济规模是重要正向影响因素，人口规模是次重要影响因素，空间距离和边界影响程度微弱，CAFTA和APEC正向影响程度显著。影响程度如下：经济规模每提高1%，则双边货物贸易总额提高0.7246%；人口规模每提高1%，两国间进出口贸易总额将增长0.1971%；空间距离每增加1%，双边货物进出口贸易额减少0.0157%，但该影响并不显著；综合几个模型，边界对双边货物贸易的影响方向不确定，且影响程度多不显著，该变量影响程度不断弱化；此外，当两国之间的经济规模、人口数量以及距离保持不变时，中国与东盟内国家比中国与非东盟国家间的货物贸易多0.4063%。综上，经济规模、人口规模以及区域经济组织对中国与东盟国家间双边贸易的正向影响显著，随着CFATA的逐渐发展，空间距离和边界对中国与东盟国家间双边贸易的阻碍效应和促进效应不断下降。
基于上述分析结论，笔者提出如下建议：
一大力发展中国经济。在以东盟为样本的研究中，分析结果显示经济规模是中国与东盟各成员国间货物贸易的重要正向影响因素。因此，一方面中国与“一带一路”沿线国家的货物贸易中，首要应大力发展本国经济。另一方面考虑到若贸易对象国经济规模越大，越利于双边货物贸易增加，可逐渐增加与“一带一路”沿线经济发展水平较高、经济规模较大的国家间的货物贸易，充分挖掘与这些国家间的货物贸易潜力。
二积极参与区域经济组织。分析表明CAFTA和APEC等区域经济组织的影响效果显著为正。就CAFTA而言，该区域经济集团的建立有贸易创造效应，双方自2010年之后就实行零关税，贸易自由化不断深入，为双边的货物贸易营造了一个自由的环境。中国可以在“一带一路”倡议框架下与沿线国家积极地参与和共建区域经济合作组织和优惠贸易安排，深化双边合作层次，开发双边贸易的潜力。
三转变经济发展结构。21世纪海上丝绸之路沿线国家主要是以新兴发展中国家为主，以东盟为例，主要是以初级产品、原材料以及低端制造业为主。同样农产品贸易文献综述，南亚的印度主要是以低端制造业和IT产业为主，中东主要是以能源产业为主。在发展阶段和产业结构上与中国相近，不可避免的存在竞争性。中国需对现有的产业结构进行深化调整，才能迎接挑战，从而促进与“一带一路”沿线国家之间贸易的进一步发展。将发展重心放在高端制造业、信息技术产业以及服务业上，通过制定战略规划和扶持重点战略产业，形成新的竞争优势。比如，东盟等新兴市场国家也提出大力发展制造业，且由于东盟劳动力丰富，相比之下中国劳动力价格不再具有比较优势，因此，在制造业方面中国应从低端向中上游转化，注重研发和质量，进而掌握高端制造业。
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