四 模型構建及變量說明

本文運用引力模型，采用雙邊模式來考察RTA對雙邊貿易的影響。其中被解釋變量為貿易額，整體數據涵蓋了1995—2016年201個參與RTA的國家和地區的438095個國家對的雙邊貿易額。原始數據來源于UNCTAD數據庫。為了更好地研究RTA對雙邊貿易額的影響，本文引入一系列控制變量。

（一）引力變量

引力變量包括地理距離（Distance）、共同語言（Language）以及經濟總量（GDP）。本文用地理距離表示兩國間貿易距離的遠近程度，將貿易成員國主要城市之間的平均地理距離取對數引入模型，來衡量貿易距離對貿易額的影響。一國的地理區位對其貿易增長有影響，該國越臨近國際主要市場，越有利于其對外貿易增長（韓會朝、徐康寧，2015）。因此地理距離與貿易額應該為負相關。本文將共同語言設置為虛擬變量，當兩國存在共同語言時，變量取值為1，否則為0。貿易雙方存在共同語言有利于雙邊貿易增長（韓會朝和徐康寧，2015）。因此共同語言對雙邊貿易的影響應該為正。以上數據均來自CEPII GeoDist 數據庫。此外，本文用雙邊國家名義GDP相乘，來衡量經濟總量對雙邊貿易額的影響，單位為百萬美元，數據來源于World Bank數據庫。

（二）貿易成本

張毓卿（2015）基于 1993—2013年中國與 17 個貿易伙伴的貿易數據，研究表明雙邊貿易增長受到貿易成本下降的影響僅次于經濟增長因素。貿易成本（Trade Cost）對貿易規模的影響主要表現在兩個方面：第一，在同等條件下，一國貿易成本越低，出口該產品的競爭優勢越大，對該國出口越有利，貿易成本的下降能促進貿易的發展。第二，貿易成本下降有利于出口企業擴大生產，實現規模經濟，進而有利于成本的進一步降低，促進產品出口。由于貿易成本的變化對貿易額的影響存在滯后效應，因此，本文將貿易成本的數據滯后三期。在數據的處理上本文將兩國貿易成本相乘后取幾何平均作為雙邊國家的貿易成本，然后將雙邊貿易成本取對數引入模型，貿易成本的單位為百萬美元，貿易成本數據來源于WITs數據庫。

（三）對外直接投資

對外直接投資（FDI）與貿易內生具有一定的替代性和互補性，主要體現在以下三個方面：第一，對外直接投資的企業進入一國后，該國為了在對外競爭中占有優勢，可能會提高該國的勞動生產率，增加出口產品的數量、質量及種類，進而促進貿易額的增加。第二，一國進行對外直接投資，會增加母子公司貿易往來，促進兩國產品出口。第三，外國投資企業如果進入一國的上游產業，可能會擠占該國國內企業的出口，導致某些企業出口減少，甚至退出出口市場。因此，本文需要考察對外直接投資對貿易額的復雜影響，本文將雙邊對外直接投資的數據取對數引入模型，數據來源于UNCTAD數據庫。

（四）凈易貨條件指數

凈易貨條件指數（Net Barter Condition Index）為每單位出口商品所能獲得的進口商品的數量，用一國出口價格與進口價格的比例求得，可以反映一國對外貿易狀況。如果某一時期一國的凈易貨條件指數大于100，說明出口價格相對于進口價格上漲，每一單位的出口商品能換回更多的進口商品，貿易條件有利。反之，如果某一時期一國的凈貿易條件指數小于100，表明貿易條件處于不利地位。因此，凈易貨條件指數應該與雙邊貿易額正相關，本文將凈易貨條件指數的數據取對數引入模型來說明其對雙邊貿易的影響，數據來源于World Bank數據庫。

引入上述控制變量后，本文將回歸模型設置如下：

其中，i和j分別表示貿易成員國i國和j國；t表示年度；vol_ijt為本文計算的雙邊貿易額；u_ijt為隨機干擾項。

表1 變量定義和預期符號