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世界林产品贸易主要影响因素的实证分析
中国农村经济2008.10
54
世界林产品贸易主要影响因素的实证分析
刘艺卓1左常升1田志宏2
内容提要:
为了考察各种因素对世界林产品贸易格局的影响程度,本文检验了基于要素禀赋的比较优势理论在世界林产品贸易中的适用性。
结果表明:
林产品总体、原木、其他原材、锯材、人造板以及木浆和回收纸均按照比较优势参与国际贸易。
在此基础上,本文采用产业内贸易模型对影响世界纸和纸板贸易的主要因素进行了实证分析,研究发现,世界上大部分纸和纸板贸易以产业内贸易的方式进行。
关键词:
林产品国际贸易比较优势产业内贸易
研究世界林产品贸易的一般规律,把握决定世界林产品贸易的因素,分析环境政策等因素对世界林产品贸易的影响,有助于准确把握中国林产品对外贸易的特征,因而具有重要的理论价值和现实意义。
目前,国内外有关林产品贸易的研究大部分侧重于对林产品贸易中的比较优势进行测算,而对决定林产品贸易流向的因素以及比较优势理论在林产品贸易中的适用性等方面的分析较少（例如宋维明,2002;程宝栋、宋维明,2003;刘冬,2003;刘番、聂华等,2004。
本文在前人研究的基础上实证分析影响世界林产品贸易格局的主要因素。
一、世界林产品贸易中比较优势的检验
（一研究方法
对比较优势理论的检验是比较优势理论研究的重要组成部分。
早期的研究思路有两条:
一条是按照李嘉图的比较成本说,分析生产成本与商品出口之间的关系;一条是根据赫克歇尔—俄林—瓦尼克（HOV的要素禀赋理论,分析要素禀赋与进出口之间的关系。
但是,这两者都局限于对单一国家或少数国家的检验。
Leamer及后人采用规范的计量经济学方法对世界范围内比较优势的适用性进行了全面的检验。
本文对HOV理论在林产品贸易中适用性的检验便基于此。
本检验遵循Leamer（1984、Peterson（2000检验的基本思路,采用多元线性回归模型。
被解释变量为各国林产品总体、原木、其他原材、锯材、人造板、木浆和回收纸以及纸和纸板的净出口额;解释变量分别为资本存量、按受教育水平划分的三类劳动力、五种类型的土地和反映一国对于环境态度的变量。
本文的基本模型如下:
12
（（
（
（
（
（
（（1
1
mmlllllllli
ijijikikiiiijkN
cKSEPOLANDETERαβγθλµ===++++++∑∑（1
（1式中,i标记国家,ni,,1"=;l标记产品类型,l=1,…,p,拟选择林产品总体及
原木、其他原材、锯材、人造板、木浆和回收纸、纸和纸板6个单项林产品;（liN表示i国第l类
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林产品的净出口额;（lc为常数项;iKS为i国的资本存量;jiEPO表示按受教育水平划分的劳动力,1m是劳动力类型数;kiLAND为按土地类型划分的土地面积,2m是土地类型数;iET代表i国
签订国际环境协议的数量;iER为i国在特定年份有无递交环境报告;（lα、（ljiβ、（
lkiγ、（lθ、（
lλ为待估参数;（
liµ为第l个模型的随机扰动项。
对世界林产品贸易中比较优势的检验分为两个部分:
第一部分,采用多元线性回归模型对林产品总体、原木、其他原材、锯材、人造板、木浆和回收纸以及纸和纸板的比较优势进行检验;第二部分,对比较优势进行扩展检验,一方面考察计算资本存量时采用不同折旧率的情况下检验结果的稳定性,另一方面加入环境变量重新进行检验,以考察一国政府对环境的态度及采取的环境政策对该国林产品比较优势和净出口的影响。
（二数据来源
为了考察检验结果的稳定性,保证结果的客观性和可靠性,本文分别采用1995年、1998年、2001年和2004年57个国家（地区的截面数据对世界林产品贸易中的比较优势进行检验。
一方面,这57个国家（地区的贸易数据和要素数据是齐全的;另一方面,这些国家（地区的林产品贸易额占世界林产品贸易总额的90%以上,因此,样本具有代表性。
本文所利用的林产品贸易数据来自于联合国统计司COMTRADE统计数据库（http:
//unstats.un.org/unsd/comtrade。
下面分别介绍资本存量、劳动力和土地等要素禀赋以及环境变量的定义和资料来源。
1.资本存量。
本文沿用Leamer（1984和刘拥军（2005对资本存量的计算方法,即把各年投资净值进行累加得出资本存量。
其公式如下:
00
（1（/
n
tiitittiiiiKCIPKSKCPXRATδ==−=××∑（2
（2式中,itI为当年的投资;itP为当期价格指数;δ为折旧率,取值13.3%（本文采用双倍余额递减法计算固定资产折旧率,即在不考虑固定资产净残值的情况下,根据每期期初固定资产账面余额和双倍的直线法折旧率计算固定资产折旧的一种方法。
假设固定资产在15年内报废,那么,年折旧率为2/15=13.3%;0iP为计算期的GDP平减指数;0iXRAT为计算期的汇率;iKC为按当地货币计算的资本存量;iKS表示按当期美元价格计算的资本存量。
Leamer、Peterson、刘拥军等研究者均采用了这一方法计算资本存量,本文也沿用这一方法计算1995年、1998年、2000年和2004年样本国家（地区的资本存量。
原始数据来自于世界银行世界发展指标数据库（WorldDevelopmentIndicatorsDatabase,http:
//publications.worldbank.org/WDI,该数据库有按美元计算的各国（地区投资额（2000年不变价格。
本文使用了该数据库中的原始数据,然后加权累加求出按2000年不变价格计算的资本存量,再利用计算期的GDP平减指数（指没有剔除物价变动的GDP增长率与剔除物价变动的GDP增长率之差,这一指数能够更加准确地反映一般物价水平走向和汇率分别将其换算成按当期美元价格计算的资本存量。
例如,2004年投资额的权重为0（1δ−,2003年为1（1δ−,依此类推。
2.劳动力变量。
本文按照受教育水平对劳动力进行分类,这样的劳动力指标能够更加准确地反映出劳动力受教育水平的差别。
指标设定如下:
高等素质劳动力:
EPOHMIEPO×=1（3
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56低等素质劳动力:
EPORAIEPO×=3（4中等素质劳动力:
213EPOEPOEPOEPO=−−（5
（3式、（4工式和（5式中,EPO为一国（地区的劳动力数量,资料来源于国际劳工组织数据库（http:
//www.ilo.org;1EPO是高素质劳动力数量,代表受教育水平最高的劳动力;3EPO是低素质劳动力数量,代表一国（地区中由文盲组成的劳动力;2EPO是中等素质劳动力数量,是介于文盲和受过中高级以上教育的劳动力;HMI是指在中级和高级学校中注册的劳动力占全部劳动力的平均百分比,该比例是将世界银行世界发展指标数据库中中级和高级学校注册人数的平均百分比加总而得来;RAI是一国的文盲比率,该数据来源于世界银行世界发展指标数据库。
3.土地变量。
本文采用当今国际上较为通用的地表植被分类法对土地进行了分类,具体分为:
可耕地面积（1LAND、永久性作物面积（2LAND、永久性草地面积（3LAND、森林和木材林面积（4LAND和其他土地面积（5LAND。
资料来源于美国信息技术协会网站（http:
//www.itaa.org。
4.环境变量。
考虑到林产品是可再生周期较长的资源型产品,具有比其他产品更特殊的属性,因此,本文假定各国（地区的环境政策和态度对世界林产品贸易格局具有很大的影响。
虽然很难找到准确反映各国（地区环境政策的变量,但是,一国（地区签订国际环境协议的数量以及在特定年份有无向联合国递交环境报告在很大程度上反映了一国（地区对环境的态度。
因此,本文选取了这两个变量来反映一国（地区环境政策和对环境的态度对世界林产品贸易格局的影响。
一国（地区累计签订国际环境协议的数量（ET来源于世界资源机构（WorldResourcesInstitute网站（http:
//www.wri.org。
反映环境报告递交情况的变量（ER的取值根据《世界环境数据报告》（EnvironmentalDataReport中各国（地区递交环境报告的情况整理所得,特定年份没有递交环境报告的国家（地区取值为0,正在递交过程中的国家（地区取值为1,递交了环境报告的国家（地区取值为1。
由于篇幅限制,表1中只列示了2004年各项指标的各国（地区均值和方差,略去了各国（地区的具体指标值。
表12004年各国（地区因变量和自变量指标值
单位平均值方差因变量
林产品总体亿美元-1.6755.32原木亿美元-1.265.19其他原材亿美元-0.222.90锯材亿美元-0.6916.79人造板亿美元0.0013.72木浆和回收纸亿美元-0.6611.80纸和纸板亿美元
1.1524.52自变量
KS亿美元750822098.811EPO
十万人
90.94157.58
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（续表12EPO十万人291.16969.043EPO十万人37.67142.001LAND百万平方公里16.8635.122LAND百万平方公里1.742.913LAND百万平方公里34.9383.484LAND百万平方公里44.2997.222EPO
百万平方公里
34.6969.91ET个101.3577583.69ER
—
1.740.33
（三对HOV定理的检验与结果分析首先,本文对解释变量之间多重共线性进行了检验。
结果发现,各变量间不存在严重的共线性。
然后,本文采用了怀特方法对异方差进行了修正。
1.基本检验结果与分析。
本文首先对（1式的简化式（基本模型进行了检验,被解释变量分别为林产品总体、原木、其他原材、锯材、人造板、木浆和回收纸以及纸和纸板的净出口额,解释变量为资本存量、按受教育水平划分的三类劳动力数量和按地表植被分类的五种土地资源的面积。
本文分别选取1995年、1998年、2001年和2004年四个截面进行检验,由于检验结果相似,这里以2004年的回归结果为例进行说明（见表2。
表2基本模型检验结果模型
变量林产品总体原木其他原材锯材人造板木浆和回收纸纸和纸板
C
455.02（0.69-90.32**（-2.26-24.92*（-1.74193.66（1.4414.80（0.1932.99（0.33328.82（0.70KS
-0.14***（-4.94-0.01***（-3.24-0.02***（-8.31-0.04***（-3.83-0.04***（-5.20-0.00（-0.71-0.02（-1.541EPO
0.72（0.560.07（0.920.13***（4.170.11（0.410.32（0.990.46**（2.390.54（0.602EPO
-0.04（-0.40-0.08***（-9.47-0.03***（-7.940.04（1.450.02（0.70-0.05***（-3.200.06（0.893EPO
0.68（1.15-0.13*（-1.70-0.07**（-2.070.26（1.40-0.30*（-1.79-0.12（-1.520.43（1.161LAND
-0.80（-1.530.15***（3.040.07***（3.16-0.30**（-2.11-0.41***（-2.960.25***（3.35-0.57*（-1.692LAND
-3.45（-1.190.26（1.27-0.08（-1.14-1.75**（-2.300.80（1.31-0.41（-0.73-2.28（-1.393LAND
-0.20*（-1.86-0.01（-0.490.01***（3.17-0.06*（-1.76-0.01（-0.33-0.07***（-6.80-0.07（-1.224LAND
0.38***（3.43
0.01*（1.82
0.01**（2.18
0.13***（3.21
0.06**（2.16
0.06***（3.54
0.15***（3.44
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（续表2
5
LAND0.17
（1.13
0.01
（0.87
0.00
（0.75
0.06
（1.14
0.05
（1.35
0.04
（1.59
0.02
（0.25
调整的2
R0.62***0.76***0.88***0.74***0.77***0.82***0.18**注:
***代表在1%的水平上显著;**代表在5%的水平上显著;*代表在10%的水平上显著。
根据基本模型的回归结果,可以得到以下结论:
（1基于要素禀赋的比较优势理论对原木、其他原材、锯材、人造板、木浆和回收纸这些林产品的净出口有很好的解释力;对林产品总体净出口的解释力相对弱一些;对纸和纸板的净出口几乎没有什么解释力。
（2对林产品总体而言,影响其净出口最大的不利因素是资本存量,永久性草地面积也对林产品总体的净出口产生了一定的负面影响;影响林产品总体净出口最大的有利因素是森林和木材林面积,这主要是因为林产品是资源密集型产品,它的生产和贸易均依赖于森林资源。
（3资本存量对原木、其他原材、锯材、人造板、木浆和回收纸以及纸和纸板的净出口都有负的影响。
随着经济的发展和资本的积累,资本逐渐从相对稀缺变成相对丰富,而林业资源将变得相对稀缺,林产品会逐渐丧失比较优势,从而使林产品出口逐渐减少。
（4劳动力素质的高低对林产品比较优势的发挥很重要,需要通过提高劳动者的受教育水平来提升林产品的比较优势。
高素质劳动力数量对其他原材、木浆和回收纸的净出口都有显著的正向影响;中等素质劳动力数量对原木、其他原材、木浆和回收纸的净出口均有显著的负向影响;低等素质劳动力数量对原木、其他原材和人造板的净出口有显著的负向影响。
（5土地的类型及其面积是影响林产品比较优势和净出口的重要因素。
可耕地面积对于原木、其他原材、木浆和回收纸的净出口有显著的正向影响,对锯材、人造板以及纸和纸板的净出口具有显著的负向影响;永久性作物面积对林产品总体、其他原材、锯材、木浆和回收纸以及纸和纸板的净出口均有负向影响,其中,对锯材的净出口影响很显著;永久性草地面积对其他原材的净出口有显著的正向影响,而对林产品总体、原木、锯材、人造板、木浆和回收纸以及纸和纸板的净出口有负的影响,其中,对林产品总体、锯材、木浆和回收纸的净出口影响显著;森林和木材林面积对林产品总体、原木、其他原材、锯材、人造板、木浆和回收纸以及纸和纸板的净出口均产生了显著的正向影响;其他土地面积对各类林产品的净出口影响均不显著。
2.扩展检验结果与分析。
（1采用不同折旧率的检验结果与分析。
由于数据的限制,在模型变量的取值上,测算资本存量时对各国（地区统一采用了1
3.3%的资本折旧率,这使得模型的可信程度下降。
为了保证模型的稳定性,提高检验结果的可靠性,本文将折旧率的取值范围放宽,依次将折旧率取值为11%、12%、13%、14%和15%,并与原模型的回归结果进行比较。
本文分别对林产品总体以及6类林产品的净出口进行了检验,由于结果相似,这里以原木为例进行说明（见表3。
可以看出,采取不同的折旧率对模型的总体解释力、各个变量系数的大小及其显著性都影响非常小,可以忽略不计,因此可以认为,折旧率的取值对模型的总体解释力影响不大,模型是稳定的,检验结果是可靠的。
（2加入环境变量后的检验结果与分析。
林产品比较优势的发挥程度与一国（地区政府对环境的态度以及采取的环境政策有关。
林产品是以森林资源为基础的,森林资源在维护生态平衡中具有重要的作用,外部效益显著。
随着环保意识的增强,各国（地区对森林资源的保护力度不断加大。
即使一个国家或地区在林产品生产上具有资源禀赋优势,但如果该国（地区政府对环境比较
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重视,进而对某些林产品采取出口限制政策,就会抵消林产品的比较优势,减弱林产品净出口与要素禀赋之间的相关性。
表3不同折旧率下回归结果的对比（以原木为例折旧率
变量10%11%12%13%13.3%14%15%C
-89.99**（-2.25-90.10*（-1.87-90.20*（-1.87-90.29*（-1.87-90.32**（-2.26-90.39*（-1.87-90.48*（-1.87KS
-0.01***（-3.38-0.01***（-4.94-0.01***（-4.92-0.01***（-4.90-0.01***（-3.24-0.01***（-4.88-0.01***（-4.861EPO
0.07（0.930.07（1.160.07（1.160.07（1.150.07（0.920.07（1.150.07（1.152EPO
-0.08***（-9.60-0.08***（-9.52-0.08***（-9.51-0.08***（-9.49-0.08***（-9.47-0.08***（-9.48-0.08***（-9.503EPO
-0.13*（-1.70-0.13***（-2.78-0.13***（-2.79-0.13***（-2.80-0.13*（-1.70-0.13***（-2.80-0.13***（-2.811LAND
0.15***（3.040.15***（4.720.15***（4.730.15***（4.740.15***（3.040.15***（4.750.15***（4.752LAND
0.26（1.270.26（1.360.26（1.360.26（1.360.26（1.270.26（1.360.26（1.353LAND
-0.01（-0.49-0.01（-0.68-0.01（-0.68-0.01（-0.68-0.01（-0.49-0.01（-0.68-0.01（-0.694LAND
0.01*（1.800.01（1.540.01（1.550.01（1.550.01*（1.820.01（1.550.01（1.565LAND
0.01（0.87
0.01（056
0.01（0.56
0.01（0.57
0.01（0.87
0.01（0.57
0.01（0.57
调整的2
R
0.77***0.77***0.76***0.76***0.76***0.76***0.76***
注:
***代表在1%的水平上显著;**代表在5%的水平上显著;*代表在10%的水平上显著。
基于要素禀赋的比较优势理论只能部分地解释林产品总体的贸易流向,而对纸和纸板贸易流向
的解释力则更弱。
即使对原木、其他原材、锯材、人造板、木浆和回收纸等产品具有较强解释力的基本回归模型而言,政府对环境的态度仍然可能会影响模型的解释力。
基于此,本文在扩展回归模型中,假定各国（地区对环境的态度对林产品贸易格局具有很大的影响,添加了环境变量后重新对要素禀赋理论在贸易流向中的作用进行了检验。
考虑到一国（地区环保意识越强,采取的环境规制越严格,就会减少以森林资源为基础的林产品的出口,因此,这里假设环境变量对一国（地区林产品的净出口有负的影响,即环境变量的系数为负。
本文采用模型（1,对林产品总体以及各分类林产品的净出口额进行回归,并对模型进行了多重共线性检验和异方差修正,检验结果见表4。
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表4加入环境变量后的检验结果
模型
变量
林产品总体原木其他原材锯材人造板木浆和回收纸纸和纸板C573.82
（0.89
-34.46
（-0.72
-25.67
（-0.81
289.01
（1.31
79.60
（0.61
102.53
（0.88
162.80
（0.60KS-0.12***
（-3.95
-0.01***
（-3.07
-0.02***
（-8.43
-0.04***
（-3.31
-0.04***
（-4.34
-0.00
（-1.14
-0.01
（-0.731
EPO0.94
（0.70
0.08
（0.84
0.11***
（3.00
0.15
（0.52
-0.05
（-0.19
-0.28
（-1.51
-0.65
（-0.732
EPO0.04
（0.33
-0.08***
（-8.87
-0.03***
（-7.14
0.06*
（1.74
0.04
（1.58
-0.06***
（-3.96
0.12
（1.46
3
EPO0.27
（0.52
-0.12
（-1.52
-0.07*
（-1.95
0.20
（1.19
-0.21*
（-1.75
-0.07
（-1.03
0.12
（0.36
1
LAND-0.25
（-0.52
0.15**
（2.62
0.08***
（2.97
-0.21
（-1.60
-0.29***
（-2.97
0.19***
（2.84
-0.17
（-0.512
LAND-1.81
（-0.52
0.30
（1.25
-0.06
（-0.79
-1.43*
（-1.75
1.19*
（1.85
-0.52
（-1.05
-1.29
（-0.623
LAND-0.26**
（-2.57
-0.00
（-0.41
0.01**
（2.49
-0.07**
（-2.05
-0.02
（-0.90
-0.06***
（-5.87
-0.12**
（-2.134
LAND0.34***
（2.72
-0.01*
（-1.74
-0.01**
（-2.10
0.12***
（2.86
0.05
（1.65
0.07***
（4.08
0.13**
（2.42
5
LAND0.23
（1.33
0.01
（0.84
0.00
（0.88
0.07
（1.25
0.06
（1.52
0.04
（1.57
0.05
（0.76ER-543.12
（-0.60
-77.08
（-0.19
-3.44
（-0.09
-195.54
（-0.77
-174.64
（-1.16
-60.21
（-0.40
-32.15
（-0.06ET5.9.0231***
（3.66
-0.02
（-0.08
0.07
（1.34
0.98**
（2.67
1.32***
（4.30
-0.58*
（-1.89
4.15***
（3.71
调整的2
R0.68***0.76***0.88***0.76
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