2017年是我国“十三五”规划的深化之年。“十三五”时期，国内外发展环境更加错综复杂。从国际层面来看，英国脱欧，意大利修宪公投失败，美国特朗普上台后立即宣布美国退出TPP并积极推行单边主义，贸易保护主义有所抬头。从国内层面来看，经济发展进入新常态，向形态更高级、分工更优化、结构更合理阶段演化的趋势更加明显(李扬，张晓晶，2015)[1]。而全球价值链重构是经济全球化发展到一定阶段的必然选择，是资本流动、产业转移、技术进步的客观结果，不会被暂时的某一或某些贸易保护主义所阻挡。分工的发展推动了技术变革，国际分工和技术变革的发展是世界贸易增长的动力之源(裴长洪，2015)[2]。因此，本文试图在全球价值链重构与欧美出现逆全球化的背景下，根据当前亚太地区区域经济合作的状况，选择亚太自贸区实现路径之一RCEP的发展，从引力模型的角度评价中国与RCEP其他15个成员国的影响因素和贸易潜力，将一国的实际贸易水平与模拟值进行比较，并判断其未来贸易趋势。

下文结构安排如下：第一部分从RCEP 的构建过程和发展前景层面、政治战略层面以及经济影响方面对现有文献进行梳理和总结归纳；第二部分根据Tinbergen经典引力模型构建了扩展的引力模型；第三部分为实证部分，进行了面板单位根检验、面板协整检验以及稳健性检验；第四部分以扩展的引力模型为基础测算了中国与RCEP其他成员国之间的出口潜力；第五部分给出相应的政策建议。

一、文献综述

学术界对RCEP的研究大多始于2012年东亚峰会上东盟10 国与中国、日本、韩国、印度、澳大利亚、新西兰等六国领导人共同发布了《启动〈区域全面经济伴关系协定〉(RCEP)谈判的联合声明》。截止目前，关于RCEP的研究主要从三个层面展开：

1.RCEP 的构建过程和发展前景层面。RCEP16个成员国之间已经存在长期稳定的合作基础，并可以在5个“10+1”自贸协定的基础上从服务业开放、推进贸易便利化、投资自由化等角度寻求新的突破，充分发挥RCEP16个成员国之间经济互补性强、重视区域内各成员国相互利益、合作意愿强烈以及机制灵活等有利条件。东亚各国签订的“10+1”、“10+3”和“10+6”双边亦或多边经济合作机制在一定程度上对于区域发展来说是好事，为东亚经济乃至政治、文化以及各方面合作注入了新的活力，大量涌现的区域合作机制将成为亚太自贸区最终建成的可能路径。但我们也看到各国签订很多特惠贸易协议、原产地规则等机制由于无法兼容导致既定目标无法实现,反而还进一步加剧了区域内的“意大利面条碗效应”，导致区域经济体内部成员出现离心化趋势，制度碎片化，同时会带来无效的经营成本、贸易成本增加，降低贸易效率。加上由于历史认知差异、现实领土领海争议而造成的政治互信、领土争端等问题也成为阻碍RCEP 谈判的绊脚石(王君，2013)[3]。

2.政治战略层面。在2013年亚太地区经济合作机制就已经形成了美国主导的TPP和东盟主导的RCEP两种模式。作为实现亚太自由贸易区(FTAAP)的主要实现路径，TPP与RCEP的产生充满了博弈。1997年的亚洲金融危机发生后，亚洲范围内深度交织的生产网络美国均没有参与其中，美国面临在亚太经济网中被边缘化的境地，于是美国为了避免被排除在东亚区域经济一体化进程之外，高调宣布加入TPP谈判，把TPP作为实施“亚太再平衡”战略的载体及与中国进行战略博弈的工具，这也被外界认为是美国加快与东亚经济体实质性区域经贸合作进程以及捍卫美国对贸易规则的制定权、提高美国经济和外交政策利益的最佳途径。TPP和RCEP被认为是亚太地区主要的两大竞争机制，由于TPP涵盖的关于包括劳工标准问题和环境问题等敏感领域问题更为严格，并且TPP最终要达成的协议水平更高，导致这两者融合极为困难。但两者并不是绝对对立的，两者拥有融合的基础和条件，两个协定的成员国有重叠交叉以及在议题上也有重合的部分，最重要的是两者拥有共同的建成自由贸易机制的最终愿景，这使得TPP和RCEP的融合虽然面临很多困难，但依然存在融合的可能性。从亚太经济合作历史演变的视角来看，TPP与RCEP是“开放的区域主义”和“竞争性自由化”这两种指导思想竞争的延续，二者对经济合作的影响也利弊兼而有之，应以发展的、建设性的眼光看待两个地区自贸安排，推动TPP、RCEP相互借鉴、相互促进、彼此融合、互为补充(唐国强，王震宇，2014)[4]。当然，众所周知的是随着美国总统特朗普的上台，美国退出了跨太平洋伙伴关系协定(TPP)的谈判，有学者认为没有了世界第一大经济体的美国以及第二大经济体中国的参与，TPP可谓名存实亡，这也使RCEP的关注度迅速升温，赢得了国内外学者更为广泛的关注。

3.经济影响层面。在定性方面，对于TPP和RCEP的关系，学者们一方面认为它们是相互竞争的。RCEP谈判可以巩固东盟的中心地位，从而在区域机制构建中抵消来自TPP的竞争性威胁。而另一方面，学者们也认为它们之间具有互补性。TPP与RCEP之间的良性竞争并不是坏事，这反而能促进它们之间的互补，从而为区域内国家参与区域经济合作提供了更多选择。在定量方面，学者们主要运用CGE和GTAP以及引力模型三种模型来预测TPP、RCEP分别以及共同达成协定后给协定中成员国以及协定外其他国家可能得到的实际收益。由于前段时间学者普遍认为TPP因其规则的严格性更接近于成为FTAAP的实现路径，所以更多的是运用全球贸易分析模型来预测TPP达成后会给各成员国以及成员外国家带来的经济效应以及福利效应。当然，在GTAP中学者们普遍假定了三种情景：只有TPP达成而RCEP未达成；只有RCEP达成而TPP未达成以及TPP和RCEP共同达成后对世界主要国家乃至整个世界的福利效应。如果美国没有退出跨太平洋伙伴关系协定(TPP)，在2025年美国以及协定内原包含成员国的贸易条件将会得到改善，社会福利水平将得到提升，尤其是美国和日本这两大经济体的加入，将会给这两大经济体以及域内成员国带来极大的收益，而中国、韩国等域外国家的福利将受到损害(万璐，2011)[5]。相比之下，更为前沿的研究是将TPP和RCEP结合起来，讨论它们之间的竞合关系、可能的发展走势以及对亚太经济一体化进程的影响。如果TPP以及RCEP合并达成了FTAAP，不仅亚太国家，全世界整体到2025年将产生更大收益，建立RCEP可以充分发挥成员国之间经济互补优势，提升成员国的整体福利，在增加进出口的同时扩大各成员国大部分产业的贸易流量和规模，加快区域内各国的产业结构升级，实现各成员国在区域内互利共赢局面(陈淑梅，2014)[6]。孟猛，郑昭阳(2015)[7]运用 CGE 模型分析了“10+1”、“10+3”、自贸区、RCEP 等对东盟各国的潜在经济效应和福利的影响，指出相比于其他自由贸易协定，RCEP 能为大多数东盟国家的 GDP 带来最大的积极效应。更有学者把中国—东盟和构建RCEP联系起来，通过三维重力模型和矩阵分析工具考察了在东盟已有的框架下和未来的 RCEP 框架下马来西亚与中国的贸易关系，得出中马双方最可能在RCEP 框架下获利，而不要只局限于加强新型双边合作战略伙伴关系的结论(Devadason，2015)[8]。

综上所述，可以得到以下结论：中国与RCEP其他成员国的双边贸易流量主要受国内生产总值、人均国内生产总值、两国间人均国内生产总值的差值，成员国的对外开放度和政治等因素的影响。其中经济规模、两国间人均国内生产总值差额和对外开放水平是主要的影响因素；而一些地缘政治因素也会给双边贸易带来负面影响，各成员国积极实施互联互通的开放型经济政策将有利于创建和平稳定的区域发展环境，同时，和平稳定的国际环境又是进行互惠互利贸易、推动全面区域经济一体化的重要前提。

国内外学者从不同视角对区域全面经济伙伴关系(RCEP)进行了较深入的研究，较多地运用经济学模型对RCEP与TPP进行了比较，重点研究了两种机制只有一种情况发生或者二者同时实现将会给协定内成员国或世界其他国家带来的贸易条件变化、福利效应等，这为本文的研究提供了参考。本文在借鉴前人研究的基础上，采用时间加权SUR方法，从扩展的引力模型的角度评价中国与RCEP其他15名成员国的影响因素和贸易潜力，将中国与这些国家的实际贸易水平与模拟值进行比较，并判断其未来贸易发展趋势。

4）基于三维模型，结合虚拟现实技术，实现虚拟场景下的廊内漫游，不仅可用作管廊的参观展示，更可以对管廊运维管理人员进行培训，尤其是紧急状态下的流程演练[6]；

二、模型的构建

(一)模型设定

引力模型是近十年来研究双边国际贸易中最为成功和广泛使用的模型之一。自Tinbergen(1962)[9]将经典的万有引力方程引入到贸易领域以来，提出两国之间的贸易量与其经济量成正相关，与地理距离成负相关。Anderson(1979)[10]以Armington 假设为前提首次为引力模型构建理论基础，认为一国出口到另一国的产品份额，等于该国的经济总量占世界经济总量的比重。Krugman(1979)[11]假定所有公司是同质的，运输成本是可变成本，在此前提下将垄断竞争模型引入贸易理论，得出当商品间的替代弹性高时，贸易壁垒对贸易流量的影响较大的结论；进一步，Eaton和Kortum(2002)[12]基于李嘉图比较优势理论从贸易品供给的角度进行分析，模型中任意两国间的贸易受到技术差异和贸易阻力(包括运输成本、关税配额等)两种因素的影响，进一步扩展了引力模型。后来，更多的解释变量被引入使得经典的引力模型得以扩展，如增加了人均收入因素，把汇率因素加入到模型中来解释双边贸易等等。本文在前人研究的基础上，借鉴罗来军、罗雨泽、刘畅等(2014)[13]关于地理距离、经济距离、文化距离、技术距离和政治距离这些因素影响进出口流量的贸易模型，并考虑到贸易成本主要包括地理距离引致的运输成本以及人为设置的制度障碍、贸易壁垒等制度成本，而签署自由贸易协定和没有领土争端等分歧会在很大程度上降低制度成本，于是将地理距离作为运输成本的代理变量，将是否签署自由贸易协定和有无争端、分歧作为制度成本的代理变量。综合国家间经济规模、经济发展水平、国家间需求水平的接近程度、贸易成本等因素，构建本文扩展的引力模型，其函数形式如下:

Tit=Tit(GDPit,GDPjt,PCYit,PCYjt,IIT,DISij,DISij,OPENit,Politics,FTA)

(1)

一般地，线性模型的结果更便于解释。为了平滑数据以及更为清楚的了解影响中国与RCEP其他成员国贸易流量的影响因素以及更为准确的测量中国与这些国家的贸易潜力，我们对模型的基本形式进行对数化处理，得到传统引力方程的扩展形式：

布正伟在《建筑语言的基本语法规则》中提出了建筑词法的典型化规则。典型化规则是指通过词形的变异与提炼，以构成重复使用的具有典型化构形特征的典型词语[23]。余荫山房的水面边界、屋顶轮廓线、景观步道等元素通过对传统建筑语言进行变异处理，大量运用直线代替曲线或圆弧进行造型，形成了典型的语汇。

(2)

加入两个交互项GDPjtGDPit和PCYjtPCYit是为了验证中国的经济规模和经济发展水平能否给双边贸易带来影响，但是由于多重共线性严重，故对这两个交互项予以剔除，得到本文扩展的引力模型：

咳嗽变异性哮喘是较特殊的一种支气管哮喘，其主要临床表现为慢性咳嗽 [6-7]。用力呼气或深吸气均会导致咳嗽，无哮鸣音，临床上多数患者表现为持续的气道高反应和气道炎症，病理改变为神经活性增加、黏液分泌、血管扩张、血浆渗出及气道痉挛等[8-9]。因此，治疗咳嗽变异性哮喘应以降低气道高反应和消除气道炎症为主。

LnTit=α+β1LnGDPit+β2LnPCYit+β5LnIIT+γ1LnDISij+γ2LnOPENit+γ3Politics+γ4FTA+μit+εit

(3)

(二)变量选取及数据说明

表1 变量选取及数据说明

解释变量含义预测符号理论说明数据来源GDPi;GDPj贸易伙伴国/中国的名义国内生产总值(百万美元)+经济规模总量反映了一国或地区的出口供给能力,即潜在的出口能力越大UNCTAD数据库PCYi; PCYj贸易伙伴国/中国的人均国内生产总值(美元)+代表了出口国或地区的经济发展水平,也反映了该国或地区的出口能力UNCTAD数据库Dij两国首都之间的距离-通常代表运输成本的高低,从而成为阻碍贸易的重要因素www.indo.com的距离计算器FTA虚拟变量,当两国签署FTA时取1,否则取0+两国签署FTA会发挥优惠贸易安排的贸易创造效应中国自由贸易区服务网Politics虚拟变量,当两国存在分歧时取1,否则取0-政治因素会影响优惠贸易安排的贸易创造效应的有效发挥IIT两国人均GDP之差的绝对值-反映双方需求水平的接近程度,代表是否有重叠的代表性需求,在一定程度上说明了两国的产业内或产业间贸易情况UNCTAD数据库

为了验证前面实证结果的可靠性，本文用Ramsey RESET检验和White检验两个方法对样本数据进行稳健性检验。首先对回归模型进行Ramsey RESET检验，结果显示其P值均小于0.1，说明统计量均通过检验，且其他变量与已设定变量不相关，即模型不存在设定误差，没有遗漏关键性变量；进行White检验，结果显示各变量的P值均大于0.1，接受了White检验解释变量系数矩阵并不存在异方差性的前提假设，回归结果可信。

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表2 变量描述性统计

变量观测值均值中位数最大值最小值标准差LnT22514.1114.5417.358.732.05LnGDP2257.317.5011.042.821.98LnPCY2258.518.2811.145.071.73LnIIT2258.598.4911.052.971.60LnDIS2251.271.212.37-0.040.56Lnopen225-2.41-2.37-0.70-4.870.82Politics2250.050.001.000.000.22FTA2250.080.001.000.000.28

所有变量的描述性统计如表2所示，各个变量的样本容量为225，最大值和最小值分别展示了各变量的变动空间，且每一组变量的均值均位于最大值和最小值之间，说明描述性统计结果有良好的可信度；而标准差反映了数据集的离散程度，由表格可知距离、开放程度以及两个哑变量两国是否签署FTA、是否有分歧这四个变量数据变动空间较小，不同国家的差异较小，标准差也较小，数据分布相对集中，与实际情况基本吻合。

三、实证分析与结果

(一)面板单位根和协整检验

根据计量经济学和统计学的基本理论，实证分析之前要对面板数据进行单位根检验，判定变量的平稳性，避免出现虚假回归。为了防止面板数据之间存在着相关性与因果性，有必要在进行回归分析之前对面板数据进行检验，验证变量的平稳性和协整性。面板单位根检验表明模型所用变量均为一阶单整序列(限于篇幅，表略)。本文使用较为前沿的“Kao检验法”对面板数据进行协整检验，检验结果如表3所示。Kao检验结果表明，在1% 的显著性水平上拒绝没有协整关系的零假设，即各个变量之间存在协整关系。

表3 协整检验

检验方法统计量名统计量P值Kao检验ADF-11.677280.0000∗∗∗

注：***、**、*分别表示在 1%、5%、10%的显著水平上拒绝不存在协整关系的原假设.

(二)回归结果分析

从回归结果中可以看出，随机效应模型有效，时间加权SUR模型效果最好。回归结果比较良好，所有变量均通过显著性检验，且都在1%的水平上显著，这表明GDP、PCY、IIT、OPEN、Politics、FTA都对被解释变量双边贸易额有强烈的影响作用。

通过回归结果，比较固定效应、随机效应与时间加权SUR回归结果，结合其它的判定因素如t统计量、R2和调整的 R2等，可以得出时间加权SUR回归结果更好，结果更加稳健与显著，因此本文选用时间加权似不相关(SUR)回归结果。

表4 回归结果

变量固定效应(FE)随机效应(RE)时间加权SURLnGDP1.00(7902.91)∗∗∗1.00(472908.3)∗∗∗1.076(18.178)∗∗∗LnPCY-0.00(-0.989)∗∗∗4.94E-06(1.204)0.212(3.400)∗∗∗LnIIT-7.21E-06(-0.930)-3.49E-06(-0.876)0.593(28.850)∗∗∗LnDIS不变不变不变LnOPEN1.00(79330.03)∗∗∗1.00(235045.7)∗∗∗0.484(25.149)∗∗∗Politics-9.85E-06(-0.549)7.97E-06(0.485)-0.464(-22.543)∗∗∗FTA4.15E-06(0.238)2.01E-06(0.150)-0. 837(-24.873)∗∗∗R21.001.000.979Adj R21.001.000.979F统计量1.79E+106.00E+10F统计量的P值0.000∗∗∗0.000∗∗∗Hausman 检验:Chi-Sq. Statistic=8.018,Chi-Sq. d.f.=6,Prob.= 0.2368

注：括号内为t统计量;***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著.

我们借鉴邵建春(2017)[14]的做法， 对回归方程(3)式中的变量LnGDP、LnPCY、LnIIT、LnDIS、LnOPEN、Politics、FTA进行静态面板固定效应模型和随机效应模型回归，比较回归结果，并通过Hausman检验的统计量与P值来决定接受哪一种回归。同时考虑到面板数据的截面异方差和序列相关问题，本文还进行了时间加权似不相关(SUR)回归，通过对比，确定最稳健的回归结果。回归结果如表4所示。

1.GDP的回归系数符号为正号，这表明RCEP成员国的国内生产总值对双边贸易额有着正向的影响，这与我们的预期相一致；并且回归系数高达1.076，表明经济规模总量是影响中国与RCEP其他成员国双边贸易量的非常重要因素，这与已有的研究成果相吻合，随着各国经济体量不断扩大，出口供给能力日益增大，两国之间双边贸易额也会随之攀升。

3.关于成员国的对外开放度，估计结果表明成员国对外开放度每增加1%，会使双边贸易额增加0.48%， 回归系数显著为正，这与预期相同。但是，FTA 作为反映中国与RCEP框架下某成员国签署FTA 协议情况的虚拟变量，与对外开放度可能存在多重共线性，回归系数为负，与现实不符，本文借鉴赵雨霖、林光华(2008)[15]的做法，把该变量剔除。而Politics作为表示RCEP某成员国与中国有无领土争端或者其他政治经济军事等方面分歧的哑变量，回归系数为-0.46，说明若两国之间发生的分歧事件增加1%，将会使得双边贸易额下降0.46%，基本与预测相符。

表5 中国与文莱、印度的双边贸易额及两国的人均GDP

年份中国-文莱双边贸易额中国-印度双边贸易额年份文莱人均GDP印度人均GDP200116539.0359624.0200118411.98436.89200226283.0494503.0200218855.72449.10200334626.0759461.0200320786.08517.31200429895.01361404.0200424522.82615.87200526087.01870050.0200529183.79709.64200631494.02485875.0200634523.58790.92200735876.03862856.0200736240.69991.34200821943.05184427.0200841883.641048.23200942244.04338332.0200930723.131068.702010103194.06176120.0201034851.381340.912011131121.07390824.0201146376.561500.552012162554.06647333.0201246973.811473.782013179358.06540266.0201343971.321503.522014193653.07057611.0201441021.971579.7732015150857.07159658.0201530552.661614.16

资料来源：由联合国贸发会议数据整理得到。网址：http://unctad.org/en/Pages/statistics.aspx.

但IIT即两国人均GDP之差的绝对值的回归系数为0.59，说明中国与其他成员国的双边贸易量与两国人均GDP之差的绝对值呈正相关，且对双边贸易的影响作用不容忽视。由于IIT反映的是双方需求水平的接近程度，也就是所谓的代表性需求的重叠程度，两国人均GDP之差每增加1%，双边贸易额将增加0.59%，说明两国之间互补性较强，更可能发生产业间贸易。同时，这也印证了“比较优势理论”，经济发展水平差距越大，贸易流量也会越大。

银隆公告称，公司新一任董事会、监事会及公司管理层在履职过程中，发现原董事长魏银仓、原总裁孙国华涉嫌通过不法手段，侵占公司利益金额超过10 亿元。目前，公司已向珠海市中级人民法院提起民事诉讼、向珠海市公安局经侦支队进行报案，相关机构已正式受理。

LnTit=α+β1LnGDPit+β2LnGDPjtGDPit+β3LnPCYit+β4LnPCYjtPCYit+β5LnIIT+γ1LnDISij+γ2LnOPENit+γ3Politics+γ4FTA+μit+εit

2.由回归结果，PCY的符号为正，且其他成员国的人均国内生产总值每增加1%，双边贸易额将增加0.212%，可见人均国内生产总值对两国之间的双边贸易额的解释力明显减弱。究其原因，我们认为可能在于双边贸易额不仅取决于贸易国经济发展水平，还取决于人口因素及经济体量的影响。举个例子来说，文莱很小，小到这个国土面积只有5765平方公里，人口只有42.3万的国家单靠自身的资源供给就足以养活全国人，当然，由于经济全球化趋势以及消费者需求的多样化等其他原因，文莱并没有闭关锁国，而是从20世纪80年代初开始，伴随着石油和天然气开采业成为经济的支柱产业，这样一个东南亚小国经济进入发展的快车道，从一个贫穷落后的农业国家发展成为富甲一方的石油王国。从表5中可以看出，对比文莱和印度，文莱的人均国内生产总值很大，但是双边贸易额却很小；而印度尽管经济发展水平不高，但是双边贸易额却远远多于文莱，而从理论上来说，人均GDP代表了出口国或地区的经济发展水平，也反映了该国或地区的出口能力，经济发展水平越高，该国出口能力越强，双边贸易额也就随之增强，这可以说明人均GDP对双边贸易额影响较弱且不稳定。人均GDP是取决于经济体量和人口两个因素，一旦涉及人口因素，我们认为人口因素对双边贸易作用本身就是双重作用：一方面，人口数量多使得国内分工深化，在一定程度上减少了国际贸易；另一方面人口数量多会创造更多的需求，从而在一定程度上增加了国际贸易。人口因素、经济规模弱化、制约了文莱在经济发展水平上的优势，从而导致其人均国内生产总值很大，但是双边贸易额却很小。

(三)稳健性检验

基于数据的可得性和有效性，本文选用我国与RCEP其他15个成员国2001—2015年组成的面板数据进行分析，相关数据从联合国贸易与发展会议、中国自由贸易区服务网以及www.indo.com距离计算器直接整理得到。数据处理使用计量经济学软件EViews9.0。同时为了消除变量之间的异方差，对所有的变量都取其自然对数，从而产生对应的新的数据序列。在此列出本文模型相关变量及数据说明，如表1所示。

四、模型的运用—出口潜力测算

“出口贸易潜力”从根本上说是指理论上本能够开发但实际上未开发的市场空间。根据上文得出的贸易引力模型估计结果，可以计算出一国对另一国的模拟出口值，即潜在的双边贸易额。把该国向另一国出口的实际值与模拟值比较，就可以得出该国的贸易潜力情况。也就是可以得知有无更多进口国市场潜力等待开发。若实际出口额低于模拟值，那么我们认为这两国之间的贸易属于“贸易不足”型，否则为“贸易过度”(庄丽娟，姜元武，刘娜，2007)[16]。本文根据上文得出的贸易引力模型估计结果，测算出潜力最终结果如表6所示。

表6 中国与RCEP其他成员国的贸易潜力测算

年度日 本新加坡韩 国马来西亚澳大利亚实际值T模拟值T′T/T′实际值T模拟值T′T/T′实际值T模拟值T′T/T′实际值T模拟值T′T/T′实际值T模拟值T′T/T′200115.99 17.99 0.89 13.90 14.31 0.97 15.09 15.39 0.98 13.76 12.71 1.08 13.71 15.02 0.91 200216.14 17.99 0.90 14.15 14.44 0.98 15.30 15.68 0.98 14.17 13.00 1.09 13.86 15.24 0.91 200316.41 18.23 0.90 14.48 14.65 0.99 15.66 16.00 0.98 14.52 13.26 1.09 14.12 15.71 0.90 200416.64 18.45 0.90 14.80 15.01 0.99 16.01 16.33 0.98 14.78 13.54 1.09 14.53 16.16 0.90 200516.73 18.47 0.91 15.01 15.24 0.99 16.23 16.65 0.97 14.94 13.79 1.08 14.82 16.45 0.90 200616.85 18.45 0.91 15.22 15.52 0.98 16.41 16.90 0.97 15.13 14.02 1.08 15.01 16.63 0.90 200716.98 18.49 0.92 15.37 15.85 0.97 16.59 17.11 0.97 15.35 14.32 1.07 15.29 17.01 0.90 200817.10 18.70 0.91 15.47 15.96 0.97 16.74 16.98 0.99 15.49 14.59 1.06 15.60 17.23 0.91 200916.95 18.67 0.91 15.38 15.89 0.97 16.56 16.72 0.99 15.46 14.25 1.08 15.61 17.15 0.91 201017.21 18.92 0.91 15.56 16.25 0.96 16.85 17.12 0.98 15.82 14.77 1.07 15.99 17.67 0.91 201117.35 18.62 0.93 15.67 16.49 0.95 17.02 17.31 0.98 16.01 15.02 1.07 16.27 18.03 0.90 201217.31 18.60 0.93 15.75 16.58 0.95 17.06 17.33 0.98 16.07 15.05 1.07 16.32 18.07 0.90 201317.26 18.29 0.94 15.84 16.65 0.95 17.13 17.44 0.98 16.18 15.04 1.08 16.43 18.05 0.91 201417.26 18.19 0.95 15.89 16.68 0.95 17.18 17.57 0.98 16.14 14.55 1.11 16.43 17.96 0.91 201517.14 17.96 0.95 15.89 16.59 0.96 17.13 17.49 0.98 16.09 14.40 1.12 16.25 17.60 0.92

续表6

年度新西兰文 莱越 南印度尼西亚菲律宾实际值T模拟值T′T/T′实际值T模拟值T′T/T′实际值T模拟值T′T/T′实际值T模拟值T′T/T′实际值T模拟值T′T/T′200111.67 12.54 0.93 9.71 10.54 0.92 12.55 10.15 1.24 13.42 11.15 1.20 12.78 9.79 1.31 200211.85 12.82 0.92 10.18 10.80 0.94 12.70 10.34 1.23 13.58 11.21 1.21 13.17 10.30 1.28 200312.12 13.35 0.91 10.45 11.08 0.94 13.05 10.68 1.22 13.84 11.35 1.22 13.75 10.99 1.25 200412.43 13.77 0.90 10.31 11.26 0.92 13.42 11.11 1.21 14.11 11.92 1.18 14.10 11.47 1.23 200512.50 13.95 0.90 10.17 11.44 0.89 13.62 11.42 1.19 14.33 12.33 1.16 14.38 11.86 1.21 200612.59 13.94 0.90 10.36 11.78 0.88 13.81 11.74 1.18 14.46 12.58 1.15 14.67 12.27 1.20 200712.82 14.33 0.89 10.49 11.91 0.88 14.23 11.79 1.21 14.73 13.17 1.12 14.93 12.77 1.17 200812.99 14.34 0.91 10.00 11.88 0.84 14.48 12.71 1.14 14.96 13.70 1.09 14.87 13.10 1.13 200913.03 14.20 0.92 10.65 11.75 0.91 14.56 12.88 1.13 14.86 13.81 1.08 14.54 12.61 1.15 201013.39 14.63 0.92 11.54 12.36 0.93 14.92 13.24 1.13 15.27 14.21 1.07 14.84 13.45 1.10 201113.68 14.95 0.91 11.78 12.89 0.91 15.21 13.64 1.12 15.62 14.70 1.06 14.99 13.79 1.09 201213.78 15.05 0.92 12.00 13.01 0.92 15.43 13.93 1.11 15.71 14.95 1.05 15.11 13.56 1.11 201314.03 15.26 0.92 12.10 12.96 0.93 15.69 14.20 1.11 15.74 15.12 1.04 15.15 14.18 1.07 201414.17 15.38 0.92 12.17 12.88 0.94 15.94 14.44 1.10 15.66 15.18 1.03 15.31 14.37 1.07 201513.96 15.05 0.93 11.92 12.30 0.97 16.08 14.58 1.10 15.51 15.16 1.02 15.33 14.45 1.06 年度泰 国印 度柬埔寨老 挝缅 甸实际值T模拟值T′T/T′实际值T模拟值T′T/T′实际值T模拟值T′T/T′实际值T模拟值T′T/T′实际值T模拟值T′T/T′200113.47 11.86 1.14 12.79 11.85 1.08 10.09 7.73 1.30 8.73 6.56 1.33 11.05 8.56 1.29 200213.66 12.11 1.13 13.11 12.11 1.08 10.23 7.91 1.29 8.76 6.68 1.31 11.36 8.98 1.27 200314.05 12.46 1.13 13.54 12.50 1.08 10.38 8.13 1.28 9.30 7.11 1.31 11.59 9.14 1.27 200414.37 12.76 1.13 14.12 13.02 1.08 10.78 8.53 1.26 9.34 7.35 1.27 11.65 9.30 1.25 200514.60 12.93 1.13 14.44 13.39 1.08 10.94 8.83 1.24 9.46 7.62 1.24 11.70 9.54 1.23 200614.84 13.24 1.12 14.73 13.76 1.07 11.20 9.19 1.22 9.99 8.14 1.23 11.89 9.85 1.21 200715.06 13.49 1.12 15.17 14.31 1.06 11.44 9.60 1.19 10.18 8.57 1.19 12.24 10.39 1.18 200815.23 13.48 1.13 15.46 14.71 1.05 11.64 10.00 1.16 10.60 9.10 1.16 12.48 10.92 1.14 200915.16 12.95 1.17 15.28 14.73 1.04 11.46 9.99 1.15 11.23 9.51 1.18 12.58 11.21 1.12 201015.48 13.49 1.15 15.64 15.17 1.03 11.88 10.36 1.15 11.59 9.94 1.17 13.00 11.69 1.11 201115.68 11.60 1.35 15.82 15.51 1.02 12.43 10.86 1.14 11.78 10.30 1.14 13.38 12.24 1.09 201215.76 13.37 1.18 15.71 15.55 1.01 12.59 11.09 1.14 12.06 10.62 1.14 13.45 12.40 1.08 201315.78 13.91 1.13 15.69 15.65 1.00 12.84 11.34 1.13 12.52 11.01 1.14 13.83 12.68 1.09 201415.80 14.34 1.10 15.77 15.79 1.00 12.84 11.46 1.12 12.80 11.28 1.14 14.73 13.21 1.11 201515.84 14.54 1.09 15.78 15.86 1.00 13.00 11.64 1.12 12.53 11.23 1.12 14.23 12.97 1.10

注：表中的潜在值及实际值均为取对数后的结果.

有了表6的结果，我们就可以根据双边贸易类型评判标准，判断中国与RCEP其他成员国的双边贸易类型。由表6我们可知，中国与日本、新加坡、韩国、澳大利亚、新西兰、文莱这六个贸易伙伴的实际贸易额与模拟贸易额的比值小于1，双边贸易属于潜力存在型，也就是说中国与这些贸易伙伴的双边贸易潜力还有待充分发挥，贸易合作还有一定的扩大空间，这就需要贸易伙伴双方拓展新的贸易增长点，尽可能削减贸易壁垒，借鉴潜力再造型的发展思路，创造出新的增长支点。而中国与马来西亚、越南、印度尼西亚、菲律宾、泰国、柬埔寨、老挝、缅甸这八个国家实际贸易额与模拟贸易额的比值大于1，双边贸易属于潜力再造型，我们需要更加完善彼此的贸易结构，更加充分发挥各自的相对比较优势，使得资源实现更加有效的分配和使用，同时努力降低不必要的成本，简化通关手续，提高通关效率，更加注重交易的高效率，使贸易以及投资活动更加自由化和便利化，推动出口贸易向互惠互利的更优层次发展。

五、结论与政策建议

目前，壳牌、道达尔等西方石油公司凭借在液化天然气等方面的特有技术，占据该地区天然气开发生产多年。中国石油企业要想在卡塔尔有所建树，需要与国际公司开展合作，利用市场及资金优势来弥补技术的不足。但一段时间以来，卡塔尔因政策导向与周边阿拉伯国家关系紧张，对其投资环境应给与重点关注。

具体到我国，在欧美出现反全球化倾向大背景下中国想要在世界舞台上掌握一定的话语权以及取得一定的规则制定权，就必须先完善国内制度和政策，但是目前中国国内的体制和政策还不能完全适应全球化和区域一体化的要求，依然在某些方面存在与国际规则不相符的问题。因此，应进一步加快改革和体制转型，全面提升开放型经济水平，应对新一轮自贸区浪潮的挑战。

1.适应自贸区发展潮流调整外贸战略。当前的中国的相对比较优势仍然停留在廉价且丰富的劳动力以及自然资源方面，尽管中国实施了二胎政策，但是劳动力这种要素优势也正伴随着中国逐渐步入老龄社会而弱化，而且尽管中国从上世纪末就提出了科教兴国、人才强国战略，但就目前来看，中国的科学技术发展仍然不足以成为中国的比较优势。即中国仍处于微笑曲线的中间生产制造环节，发达国家凭借其技术优势仍然引领研发和销售环节，从而继续攫取高额利润。鉴于中国产业还处于比较不利的地位，我国需要把战略规划的视野扩展延伸到整个行业上，增加出口产品附加值，延长产业链；继续大力发展高等教育以及科学技术，重视自主知识产权保护，把中国制造向中国创造转变，形成拥有自主品牌的产品及高新技术产品、服务为核心的出口竞争新优势；加快发展服务贸易，发挥服务贸易进口对我国经济增长、产业升级的促进作用；进一步优化进口贸易结构，推动对外贸易平衡发展。

在中代谢组62例中，有8例换用替格瑞洛，其中3例再发心绞痛（含1例发生再次靶血管重建）；在54例继续口服氯吡格雷的患者中，18例再发心绞痛，其中有8例再次靶血管重建。

2.要通过国家间高层领导交流、跨国公司合作、企业家交流以及留学生交流等渠道，加深中国与RCEP其他成员国的经济交流、文化交流，积极挖掘这些国家潜在的贸易增长点。中国与澳大利亚、越南、印度尼西亚、菲律宾、泰国、柬埔寨、老挝、缅甸这八个国家的双边贸易属于潜力再造型，针对这种类型的国家，中国需要继续发挥有利因素，积极排查不利因素，在巩固已有市场的基础上努力开拓新的增长极；而针对日本、新加坡、韩国、澳大利亚、新西兰、文莱这五个存在“贸易不足”的国家，中国要加强与这些贸易伙伴的谈判协商，通过优化合作磋商机制来降低关税和非关税壁垒，充分发挥各国相对比较优势，使双边贸易朝着更高水平发展。

[1]周宁等：《基于改进生态足迹模型的重庆市生态承载力研究》，《重庆师范大学学报》（自然科学版）2018年第2期。

3.要善于把现有的国内外经济发展路径整合，对内积极发展天津、上海、福建、广东河南、重庆等自由贸易试验区，对外积极抓住海上丝绸之路正顺利开展的契机，既要大力推进“一带一盟”对接合作平台与机制的建设，又要加速RCEP及以其为路径的FTAAP建设，若优先建成RCEP，RCEP可成为推进“一带一盟”对接各个层面自贸区建设的“金钥匙”(王海滨，2017)[17]。因此，我们要顺应全球经贸发展新趋势，把中国目前主导的“一带一路”战略和中国—东盟自贸区、RCEP以及国内的自由贸易试验区联系起来，充分发挥内外发展的联动作用，以制度创新为着力点，先行先试，提升软实力和中国在世界的威望和地位，促进世界各国和平友好、共同发展。

课后一定做好教学反思：教学目标是否达到？预设的教学设计与实际的教学进程之间有何区别？课堂中存在的问题有哪些？下次课中如何克服？等。教学过程中学生会遇到很多这样的问题，很多问题不一定能够圆满解决，在课后要及时回顾总结，不断调整、改进，以期在下一节课时能够更好地指导学生达到更好的教学效果。这一环节对于教学尤其重要，但却是大多数教师在教学中没有注意的方面。

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