欧盟绿色贸易壁垒对中国纺织品出口影响的实证分析

欧盟绿色贸易壁垒对中国纺织品出口影

响的实证分析

摘要：当今社会，人类经济社会发展所带来的生态环境问题日益严重，环境保护与贸易发展之间的矛盾也日益加剧，可持续化发展成为世界各国日益关注的重大问题。传统的贸易壁垒所发挥的作用在日益衰减，绿色贸易壁垒等非关税壁垒将逐步取代传统的贸易壁垒手段。本文通过选取2001年——2020年的时间序列数据运用贸易引力模型进行实证分析，结果表明，绿色贸易壁垒对中欧纺织品贸易发展存在显著的阻碍作用。

关键词：中欧贸易；绿色贸易壁垒；纺织品出口

1 文献综述

焦德涵（2020）[1]分析了绿色贸易壁垒的特点、主要形式和绿色贸易壁垒带来的正负面影响，并针对中欧纺织贸易现状提出建议措施。石红莲、钱金波（2015）[2]在贸易引力模型中引入分位数回归分析法分析美国绿色贸易壁垒对中国纺织品服装出口的影响，得出绿色壁垒对中美纺织品服装贸易存在显著阻碍作用，美国GDP增长比中国GDP增长对纺织品服装贸易额的影响要大，并且经济水平较低和出口额较少时，所受到绿色贸易壁垒的影响较小。孙乙侨、梅元清、俞娇（2018）[3]根据2002年——2016年我国对美日欧农产品出口的面板数据，构建以假设为基础的引力模型，分析影响我国农产品出口的主要因素，经过分析得出我国与进口国经济发展水平的提高均促进我国农产品出口额增长，而我国与美日欧之间的年平均汇率、距离和绿色贸易壁垒则均不利于我国农产品出口。李芳芳、解希玮、李心斐和程宝栋（2021）[4]在绿色“一带一路”建设背景下对绿色贸易壁垒进行研究，研究结果表明绿色“一带一路”的提出，对沿线国家的绿色贸易壁垒强度和结构均有改善。魏秋彤、王小娟（2021）[5]指出绿色贸易壁垒对西藏农产品出口的积极和消极影响，从政府和企业两个层面提出了绿色贸易壁垒下优化西藏农产品出口贸易发展的对策建议。

综上所述，通过分析绿色贸易壁垒的相关研究，可以发现大多数学者大多选

择针对绿色贸易壁垒的特征和两个国家或地区的某一产业的贸易现状做定性分析，较少选择定量分析的方法，并且鲜有关于欧盟绿色贸易壁垒的相关研究。近年来

国内外学者针对绿色贸易壁垒的研究大多将农产品作为研究对象，较少针对纺织

品的研究。鉴于此，本文采取定性与定量相结合的方法针对绿色贸易壁垒对中国

出口欧盟纺织品的影响进行深入研究，对绿色贸易壁垒下中国出口欧盟纺织品贸

易的发展有一定的意义。

2 中欧纺织品贸易与欧盟纺织品绿色壁垒概况

我国是目前全球最大的纺织品生产国和出口国，其中棉纱、化纤、服装等产

品的产量以及出口量均居世界首位，在国际纺织品出口贸易中占据重要地位，其

主要竞争优势在于生产成本、生产规模和产品质量等方面[6]。根据联合国贸易统

计数据库中年度数据，按HS分类编码中的第十一类纺织原料及纺织制成品统计，可以得到2001年—2020年中国纺织原料及纺织制成品出口额。

从2001年到2008年，我国纺织品原料及纺织制成品在欧盟不断地扩大市场，这是因为由于经济全球化的深入，全球产业都在转移，而欧盟纺织品行业劳动成

本高、利润率低，这为我国纺织品出口提供了大量市场[7]。其中2005年由于欧

洲取消了配额，我国纺织业出口额出现大幅度增长。可以看出，中国对欧盟纺织

品出口额的增长率波动情况与中国纺织品出口贸易额的整体增长率波动情况相对

一致，在2009年、2015年、2016年和2019年均呈现负增长。这是因为2008年

金融危机爆发后，欧盟内部对纺织品行业结构布局进行了重大调整，各成员国在

进口时设置一系列技术、环保标准来保护本国市场，并对其内部实施政府补贴或

出口奖励以维护自身利益，这使得欧盟纺织品总体需求逐渐在减少。

3 绿色壁垒对中国纺织品出口欧盟影响的实证研究——基于引力模型

3.1 模型的建立与选取

贸易引力模型是研究国际贸易影响因素最有效的工具之一，通常用来研究分析两个国家或两个经济体之间的贸易流量。它最初起源于牛顿的万有引力定律，描述的是两个物体之间的引力与他们各自的质量呈正比而与它们之间的距离呈反比。Tinbergen和Poyhonen[2]给出的引力模型如下：

为了使数据标准化，通常对公式两边取对数

中欧地理距离是不随时间变化的常数，并且随着经济全球化的进一步加深，地理距离对贸易的影响也越来越小，所以在本文的模型中解释变量中未包含距离变量。所以扩展之后的引力模型为：

其中t代表年份，i代表中国，j代表欧盟，为截距项，为随机干扰项。

表示第t期中国出口欧盟的纺织品贸易额；分别代表第t期中国和欧盟的国内生产总值；为第t期欧元兑人民币汇率；为欧盟对中国当年SPS通报数。

3.2 模型的数据处理与实证分析

3.2.1 数据处理

纺织原料及纺织制成品可以分为四类：纺织原料、织物类产品、纺织品服装和其他本文选取2001年—2020年20年的时间序列数据为研究对象，由于中国每年出口到欧盟的纺织品交易额数据取得不易，所以选取2001年—2020年欧盟对中国纺织品进口的贸易数据作为参考，数据来源于联合国商品贸易统计数据库（UNCOMTRADE）、世界银行（World Bank Open Date）。该模型除包含经济规模因素（用GDP衡量）这一传统变量外，还添加了SPS通报数，其数据来自2001—2020年中国技术性贸易壁垒措施网公布的WTO/SPS通报的年度数据，其中2001

年的数据缺失，本文用2000年末通报数加以替代。RATE数据来源于中华人民共

和国国家统计局。

3.2.2 实证分析

本文选取2000年——2020年共计20年的时间序列作为数据样本，应用Eviews7.2计量分析软件对该模型进行估计，在对时间序列数据进行分析之前，

要对数据进行平稳性检验，防止出现“伪回归”结果，导致实证检验结果失实。

通过对各变量进行单位根检验，可以发现、、LnRATE、、的

原水平序列在5%临界水平和10%的临界水平下都存在单位根，数据非平稳。、LnRATE、、经过一阶差分后，通过了在5%显著性水平的平稳性检验，

而在10%临界水平拒绝一阶平稳假设，故对其进行二阶差分，二阶差分后平稳。为了分析一组非平稳序列的线性组合是否具有长期稳定的均衡关系，需要进

行协整检验。对、、、LnRATE、进行简单线性回归，把回归

后的残差建立新序列，命令U=resid，对U（即残差）进行平稳性检验，得出残

差序列不含有单位根，比较平稳，证明这几个变量间存在协整关系。

回归方程中变量和的P值小于0.1，在10%的显著性水平下拒绝原

假设，通过了显著性检验，造成这种情况的可能原因是变量之间存在多重共线性，需要通过逐步回归对模型进行修正，剔除影响多重共线性的变量。逐步回归修正

后的模型回归结果，模型调整后的为0.971，回归方程拟合度高，各解释变量

对被解释变量的线性影响显著，主要解释变量的系数符号与预期一致，模型运行

良好。由变量多元回归参数估计结果，得到回归方程：

5 结论及政策建议

5.1 主要结论

本文运用拓展的贸易引力模型，选取2001——2020年中国GDP、欧盟GDP、

欧盟对人民币汇率和欧盟对中国的SPS通报数的时间序列数据，分别测算绿色贸

易壁垒的实施强度对中国纺织品原料及制成品出口欧盟贸易额的影响程度，根据