【基于贸易引力模型的中韩贸易影响因素及政策建议研究15000字（论文）】

第基于贸易引力模型的中韩贸易影响因素及政策建议研究目录119531研究背景 1TOC\o"1-3"\h\u119532文献综述 2221852.1中国和韩国贸易的文献研究 2265512.2贸易影响因素的文献研究 3123802.3文献评述 4243063贸易引力模型 414874中韩贸易发展现状 5217054.1中韩贸易发展历程 5191634.2中韩贸易规模分析 7303554.3中韩贸易进出口商品结构分析 8258115中韩双边贸易影响因素初步设想 9133846中韩贸易影响因素实证分析 11276426.1模型的构建 11134766.2变量的选取 1296216.3实证过程 13254477结论与政策建议 18255167.1结论 18129587.2建议 198119参考文献 211研究背景中国和韩国自1992年开始建交至今已有近30年的历史，在这30年间，两国靠着良好的地理优势和自然资源、劳动力资源、产业结构等方面良好的互补性，使得双方贸易量不断增加，从建交之初的64亿美元，到2020年的2856亿美元，增长了44.6倍，根据中国海关总署统计2015年-2021年中韩双边贸易总额及增减具体情况如下：图12015年-2021年中韩双边贸易总额及增减情况单位（亿美元，%）数据来源：中国海关总署通过研究中韩贸易经济影响因素，深入总结中韩贸易的积极影响和消极影响，进而提出相关参考建议，可以丰富中韩贸易的有关研究，合理避免不利因素带来的消极影响，正确引导积极因素带来的有利影响，对促进中韩乃至亚太地区经济有重要意义。除此韩国作为美国的同盟国，从前文总结来看建立良好的贸易经济关系，有利于使韩国在两国间执行平衡政策，有助于调节美国“亚太再平衡”战略，促进亚太地区经济贸易平稳和平发展，对亚太政治格局稳定具有一定的保障作用。2文献综述2.1中国和韩国贸易的文献研究近年来学者对中韩贸易的研究集中基于自贸区的研究，许多学者寻找不同角度探寻着自贸区建立对中韩经济贸易的影响，并提出自己的建议，但也有许多学者依旧从传统的角度分析中韩贸易，为中韩贸易的发展提供了许多新的角度与思路。李明辉，张雅琪，2017）（2000）分析了中韩贸易增长迅速的原因，并指出跨国公司在中韩贸易过程中扮演了极其重要的角色，并基于此提出了相关的建议[1]；顾晓峰，王雪莉（2007）指出我国出口韩国的贸易结构已经发生改变（轻工业向重化工业，低技术向高技术），这种贸易结构的转变是因为中国产业结构的升级，面临当前状况除此之外中国从韩国进口大量中间产品主要依赖于韩国在华投资企业的加工贸易[2]；贺俊豪，万泽楷（2012）指出中韩双边贸易不平衡需要中方加快对出口商品结构的调整，大力优化本地产品，实现出口商品多元化；这反映了真实情况韩方需要改善对华政策，增加对中国产品的进口[3]；雷浩然，章子涵（2015）通过贸易结合度指数、贸易互补性指数及贸易引力模型指出中韩贸易中韩贸易结合指数较高，两国的贸易往来密切，但由于贸易逆差的加剧双方贸易结合指数有下滑趋势，双方贸易存在一定的互补性，且双方贸易潜力有很大扩展空间[4]；周俊驰，吴雅茹(2019)通过对2005-2016年“汇率改革”季度数据的相关计量分析，这在某种程度上传达发现人民币实际汇率变动对中韩贸易平衡改善的影响有限。同时，政治环境的变化、两国经济发展水平和出口贸易结构的变化都对中韩双边贸易产生了一定的影响[5]；谢逸辰，孙轩（2020）通过计算产业内贸易指数发现，目前中日产业内贸易指数大于中韩产业内贸易指数，并运用灰色关联分析法比较了影响中日、中韩间产业内贸易因素的不同点以及出现这种不同的原因，认为在中韩自贸区的发展下，中韩产业内贸易水平将高于中日产业内贸易水平[6]；在控制研究误差方面，本文实施了一系列严格的方法和程序，以确保数据的准确性和研究结果的可靠性。本文对研究方案进行了周密的设计，并对可能引入误差的各种因素进行了全面的分析和评估，包括环境因素、操作者差异和数据精度等。通过采用标准化的操作流程和精确的技术手段，本文确保了数据的一致性和实验的可重复性。为了进一步提高数据的质量，本文还采用了双重数据录入和交叉验证的方法，从而有效避免了由于人为错误或输入失误所导致的数据偏差。高启铭，陈景云（2020）通过合成控制法对中韩自贸区的贸易创造效应进行实证研究，发现中韩自贸区形成了中韩双边进出口贸易的创造效应，对中韩双方的贸易都有促进作用，这在某种程度上反映且促进中国对韩国的效果更加明显[7]；王领，尚玉书（2020）基于2008—2017年中韩出口额的实证分析中韩FTA知识产权保护对中国出口增长三元边际影响，发现随着自由贸易协定的签订，韩国国内知识产权保护水平的提高会促进我国对其贸易出口额的增加[8]；陈逸飞，刘俊杰（2021）利用贸易引力模型分析了双边货币直接交易对双方贸易水平的影响，某方面表明得出双边货币的直接交易对双方贸易具有促进作用，但作用不明显[9]；冯昊然，张静怡（2021）利用三元边际分析法分析并研究了中韩双方农产品的贸易情况，发现中韩贸易农产品有很强的互补性，产品集中度较高但有些许产品会有不同；中对韩农产品出口的扩展边际不平衡，依托前期成果可以推导出两国农产品出口的扩展边际水平有待提高；中韩双方农产品出口的集约边际都偏低，两者差距逐渐缩小[10]。2.2贸易影响因素的文献研究马若昕,陈正昊,2017)（2009）基于1998-2007年的面板数据，通过贸易引力模型分析发现中国人均GDP、伙伴国GDP、伙伴国人均GDP、距离和APEC组织等因素对出口贸易额存在影响,而进口贸易额仍受经济规模等传统因素的影响[11]；韩天翔、冯泽凡、陆佳福（2012）通过贸易引力模型对中美双边贸易影响因素进行实证分析，由此可以推断发现人民币汇率对中美双边贸易影响不大，但加入WTO对中国出口有促进作用，对美国出口影响不大[12]；房昭然，屠静姝（2013）发现中国巨额外汇储备发挥出了自其他四国进口的正向促进作用,而其他四国外汇储备的增加并没有促进从中国的进口[13]；成紫萱，陈雪倩，陈俊天（2016）对“一带一路”沿线国家的双边贸易成本研究发现：文化地理因素趋近、同为世贸组织成员国以及签署区域贸易协定均有助于降低中国与沿线国家的双边贸易成本[14]；IrshadMS,XinQ,ShahriarS,等（2017）通过贸易引力模型对1990-2016年中国与OPEC成员国进行实证研究，发现中国与OPEC成员国的双边贸易与OPEC成员国的GDP、收入、贸易开放程度等因素呈正相关，与国家之间的距离呈负相关[15]；何春晖,唐文博（2017）通过贸易引力模型对中国与中亚五国贸易影响因素进行实证分析，从前文总结来看发现双方的经济发展水平、是否加入上海合作组织会对贸易总量产生积极影响，而两国间的距离、关税对贸易总量中起着阻碍作用[16]；陆婉倩,黄昊忠（2017）通过构建引力模型分析中亚五国与中国贸易因素进行分析得出经济规模与各国开放程度对中亚五国与中国的贸易产生正向影响;距离、产业结构相似度、汇率和关税对中亚五国与中国的贸易产生负向影响；在多重因素作用下而人口因素对双方贸易影响不大[17]；温嘉铭，苏晓月（2019）基于2006-2018年面板数据利用扩展引力模型进行实证分析得出中国和其他金砖国家经济发展水平、人口规模、是否加入APEC对进口贸易有正向影响，地理距离及是否接壤对进口贸易有负向影响[18]；赵鹏，钱程远（2021）通过随机前沿引力模型发现除“政府管制质量”和“开设企业便利度”之外的4个指标对贸易效率均有正向促进作用[19]。2.3文献评述综上所述，目前对于中韩贸易及贸易影响因素的研究成果较多，具有较为成熟的理论体系和研究方法，为本文提供了良好的借鉴思路。面临当前状况但在大概了解之后发现，近几年对中韩贸易的研究基本基于中韩自贸区的建立之上或者多基于某一特定产业（如农业、知识产权等）来进行研究，缺乏中韩贸易较为宏观层面的研究；而通过梳理贸易影响的文章，可以看出大多数学者倾向于使用贸易引力模型或者贸易引力扩展模型来分析贸易的影响因素，这在某种程度上传达并在此基础上可能会引入随机前沿引力模型进行贸易潜力进行分析，目前运用贸易引力模型来分析中韩贸易的研究比较欠缺。因而本文在现有的研究基础上，从宏观贸易的角度来分析中泰贸易的现状，并利用贸易引力模型来分析中韩贸易的影响因素。3贸易引力模型Tinbergen(1962)和Poyhonen(1963)将引力模型用于贸易领域的研究，发现了两国双边贸易规模与它们经济总量成正比，这在某种程度上反映与两国之间的距离成反比，随后Lineman(1966)、Berstrand(1989)等人将人口、语言等相关因素随之引入，丰富了传统引力模型在国际贸易领域的应用(陈梦琪,杨婷婷,2020)。传统的贸易引力模型的基本形式，即贸易引力等式如下：TT是Trade的缩写，Tij表示i国和j国的贸易流量；A是常量，Yi和Yj分别代表i国和j国的经济规模，一般情况下，某方面表明用两国GDP来衡量(周志远，刘梦瑶,2022)。D是Distance的缩写，D在实证研究中为了方便计算，通常等式两边取自然对数：lnβ1和β2表示相关性系数，是分析回归结果的重要考察因数，反映了i国和j国的GDP对两国双边贸易的影响程度。如果β1<0，则i国的GDP对双边贸易会产生消极影响，如果β1>0,则i国的经济体量促进了贸易的发展。β2和β3同理，ε表示误差(孙怡萱,李晨翔,2021)。本文对前述结论的验证暂不深入探讨，时间因素在此扮演了关键角色。科学探索往往是一场马拉松，特别是在面对错综复杂或全新领域的问题时，必须投入充足的时间来观察、分析并确保结论的可靠性。尽管本研究已取得了一些初步发现，但要彻底验证所有结论，仍需长时间的追踪研究和多次实验。这样的做法不仅能够减少偶然性的影响，还能增强研究结果的可信度和广泛适用性。同时，技术手段的进步也在不断推动结论验证的边界，随着新工具和技术的出现，科学研究获得了更多的探索途径。在传统引力模型对贸易潜力进行估算时，依托前期成果可以推导出假定不存在贸易摩擦和冰山成本，未被识别的阻碍因素会被归入模型的随机扰动项，因此会导致对贸易潜力的估计产生误差(路遥遥,楚云,2023)。由于贸易引力模型和生产函数在本质上有相似性，因此用于分析技术效率和生产潜力的随机前沿方法被引入到贸易领域，这在某种程度上印证了研究贸易效率和贸易潜力问题。将随机前沿方法引入到引力模型中，用贸易非效率项来吸纳那些未观测的因素，能更精确地计算贸易潜力。4中韩贸易发展现状4.1中韩贸易发展历程中韩两国往来历史悠久，从箕子渡海时期开始中国和韩国就有着与其他国家无法比拟的联系。到了明朝开始闭关锁国，韩国是我国对外贸易的少数几个国家之一，由此可见明朝之前中韩贸易往来都是比较频繁的，由此可以推断两国之间关系甚好。火来后来随着冷战的开始我国整体对外贸易开始大幅下降，直至1991年冷战结束，世界格局趋于缓和，两国关系也随之缓和，并于1992年建立外交关系，并以此为出发点，中韩双方贸易踏入了快速发展的通道(梁俊杰,马慧敏,2019)。表11992-2020年中韩双边贸易情况（中国为报告方）年份总贸易额单位：亿美元贸易总额增长率（%）出口总值单位：亿美元同比（%）进口总值单位：亿美元同比（%）199250.3-24.1-26.2-199382.263.528.618.753.6104.61994117.242.64453.873.236.61995169.844.966.952.0102.940.61996188.811.27512.1124.821.31997240.627.491.321.7149.319.61998212.7-11.662.5-31.5150.10.51999250.317.778.125.0172.314.82000345.037.8112.944.6232.134.72001359.74.3125.210.9233.90.82002463.228.8154.923.7285.722.12003683.247.520129.8431.151.02004944.838.3278.238.4622.544.320051142.721.0351.126.2768.223.420061359.318.9445.326.8897.816.920071617.519.0561.426.11037.615.620081868.815.5739.531.71121.68.120091562.3-16.4536.8-27.41025.5-8.620102071.132.6687.728.11383.934.920112456.418.6829.220.61627.117.620122564.04.4876.85.71686.53.720132742.47.0911.84.01830.78.620142904.45.91003.410.01901.53.920152759.0-5.01013.81.01745.2-8.220162526.8-9.2937.1-8.21589.7-9.820172802.69.81027.18.81775.510.520183136.010.61090.35.82045.713.220192845.4-10.21109.91.81735.5-17.920202852.70.31125.11.31727.6-0.5数据来源：UNCOMTRADE数据库整理所得从表1可以看出从1992年中韩建交以来中韩两国除1998年、2009年、2015年、2016年、2019年，因为金融危机、国际市场疲软、需求结构的转变、“萨德”事件及全球疫情的影响导致双边贸易量出现下滑，从前文总结来看其余时间均稳步上升(赵泽宇,王瑶瑶,2022)。从1997年起中韩贸易方式的转变（从经日本、香港等地的间接转口贸易到直接贸易），到1999年、2001年中韩相继加入WTO，更加开放的贸易政策，更加优惠的贸易条件，促使双方两国贸易迅速增长(丁思远,吴梓涵,2021)。2002年韩国已然成为中国最大的出口市场。2015年中韩自贸区的建立标志两国对地区经济一体化主导地位加强，两国之间的贸易往来会更加密切和频繁(程思远,魏雨萱,2019)。为了验证和修正理论框架，本文获取了丰富且详细的数据资料。这些数据不仅覆盖了广泛的研究对象，还跨越了不同的时间点和社会背景，从而为理论框架的全面验证提供了强有力的支持。通过统计分析工具对量化的数据进行处理，可以有效地检验原理论框架中的各项假设，并发现其中存在的不足之处。后续研究会考虑引入更多的变量或使用更大规模的样本，以进一步提升理论框架的解释力和预测能力。4.2中韩贸易规模分析1992年-2020年中韩贸易总体处于上升趋势（如表1所示），双方货物贸易往来十分密切，2008年、1997年受到金融危机影响，中韩双边贸易受到金额危机影响同比去年分别下降了11.6%、16.4%，其中以中国为报告方，中国对韩国的出口总值下滑明显，下降幅度高达31.5%、27.4%，但是对进口的影响不大，1998年进口甚至仍然保持0.5%的增长，2009年下降幅度也仅有8.6%，说明我国对韩国产品有较强的需求度(谭家辉,肖美琳,2023)。随后中韩双边贸易一直保持增长势头，基于前述分析得出虽会受到政治、疫情等大环境影响受到小幅度下滑，但是总体依旧保持上升趋势，并在2018年首次突破3000亿美元大关(钱浩宇,孙婉萱,2023)。从贸易差额来看，如图2，我们可以看出从1992年以来中国一直处于贸易逆差的地位，而韩国一直处于贸易顺差，且这种情况呈上升趋势。韩国顺差从1992年开始缓慢上升直至2007年，顺差现象有所缓解，在多重因素作用下但是2008年-2012年，双方的贸易差额断崖式下跌，原因一方面是因为韩国与他国签订了FTA，各种优惠政策使得韩国选择从他国进口，另一方面中国产品附加值较低，所以造成了现在的局面(赵云鹏,林雅婷,2021)。2013-2015年此现象有所缓和，得益于中国智造的慢慢崛起以及中韩自贸区的建立，但2016-2018因为两国政治问题，贸易逆差再次出现断崖式下跌；2018年中韩政治问题得以缓和，贸易差额有所缓和，加之疫情期间中国的优秀表现，面临当前状况相信贸易差额在日后会进一步缩小(张一鸣,李梓萱,2022)。本文的框架模型建立在现有理论基础之上，无论是在信息流动还是数据分析方法上，都体现了对前人研究成果的尊重与继承，并在此基础上进行了创新与发展。首先，在信息流动的设计方面，本文借鉴了经典的信息处理理论，确保信息从采集、传输到分析的每一个环节都能够高效且准确地进行。通过对数据来源的严格筛选和标准化处理流程，使得信息的质量得到了有效保障，从而也能够更好地注重信息流动的透明度与可追溯性。贸易差额虽然不可避免，但是长期不平衡引发两国之间的贸易摩擦，会影响两国的深度贸易合作，为了让两国贸易长久健康发展，缩小两国贸易差额任重而道远。图2中韩双方贸易差额（中国为报告方，单位：亿美元）数据来源：UNCOMTRADE数据库整理所得4.3中韩贸易进出口商品结构分析按照国际贸易标准分类（SITC），可以将商品主要分成10类，具体分类如下：表2SITC国际贸易商品分类详情商品类型类别编号类别名称初级产品SITC0SITC1SITC2SITC3SITC4食品与活物饮料与烟草食用原料（不包括燃料）矿物燃料、润滑油及有关原料动植物油、脂和蜡工业制成品SITC5SITC6SITC7SITC8SITC9未另列明的化学品和有关产品主要按原料分类的制成品机械及运输设备杂项制品未另分类的其他商品和交易数据来源：国际贸易标准分类通常将SITC0-SITC4归集为资源密集型产品，SITC5和SITC7归集为资本或技术密集型制成品，而SITC6和SITC8归集为劳动密集型制成品。这反映了真实情况我们选取1992-2020年的中韩贸易数据，通过计算资本或技术密集型制成品、劳动密集型制成品、资源密集型制成品在贸易中的占比，来分析中韩两国的进出口商品贸易结构(董波涛,余曼,2021)：表3中韩1992-2020年SITC商品贸易分类贸易量及占比（中国为报告方）年份资源密集型制成品（单位：亿美元）占比资本或技术密集型制成品（单位：亿美元）占比劳动密集型制成品（单位：亿美元）占比199215.2230.30%12.5624.67%22.4244.63%199318.9723.13%24.2729.70%38.3447.14%199422.0718.39%38.7833.21%56.0747.89%199525.8215.21%60.2435.48%83.4349.26%199632.0516.98%74.30 39.35%93.3949.47%199744.0318.30%87.8536.51%108.6345.15%199833.8715.92%89.5142.08%89.2441.96%199938.6015.42%109.2143.63%102.4840.94%200056.0816.26%160.5946.55%128.2437.17%200155.6015.46%173.6948.29%129.2535.93%200252.6811.37%234.7250.67%153.2333.08%200367.979.95%336.4649.25%226.2933.12%200483.168.80%491.4152.01%324.9134.39%2005103.289.04%630.8955.21%384.3233.63%2006126.679.32%761.6656.03%452.8033.31%2007149.699.25%913.6256.48%536.7633.18%2008191.720.26%1041.8555.75%625.4433.47%2009124.938.00%958.6061.36%474.8730.40%2010160.297.74%1271.5761.40%635.0730.66%2011228.179.29%1472.9459.96%744.8330.32%2012210.858.22%1610.4962.81%722.1428.16%2013195.707.14%1822.9266.47%721.9826.33%2014194.076.68%1857.7363.96%851.3129.31%2015152.915.54%1874.0667.95%727.7626.38%2016149.285.92%1720.8168.24%651.6125.84%2017181.746.49%1963.7570.17%652.9723.33%2018218.776.98%2253.0271.92%660.7121.09%2019204.377.19%1983.8769.84%652.4322.97%2020174.946.15%2002.6970.45%665.1623.40%数据来源：UNCOMTRADE数据库整理所得5中韩双边贸易影响因素初步设想基于对文献的梳理，我们可以发现两国的贸易不仅仅受到地理位置和经济体规模的影响，往往还会受到两国的政治关系、当前世界经济环境、国家开放程度、汇率、关税等因素的影响，接下来本文就可能影响中韩双边贸易的影响因素基于现有文献作出设想：5.1两国的经济规模Krugman,Obstfeld&amp;amp;Melitz（2018）对2012年欧盟15国和美国的贸易量做出分析后发现，欧盟15个国家中经济规模越大的国家与美国贸易的往来数额也就越大(李浩文,黄天琪,2021)。其实一个国家的经济规模越大，意味着这个国家的经济发展形势、居民消费水准、劳动生产率都会比较好。这在某种程度上传达按照比较优势理论、资源禀赋理论等，劳动生产率高，就会使得生产成本变低，国家为了更好获益，就会生产和出口密集使用本国丰裕要素生产的产品，减产和进口密集使用本国稀缺要素生产的产品；而居民消费水准高，导致人们会有多余的钱去购买来相对国内较为优质的外国产品；经济发展形式好，也会大量进口外国的商品，以弥补国内原料供给的不足(王子晨,张志宇,2021)。故两国的经济规模会影响两国的双边贸易量，且预期两国的经济规模对两国的双边贸易量影响是正向的，即两国经济规模越大越能促进两国双边贸易发展(吴思婷,龚宇阳,2019)。5.2两国之间的地理位置Krugman,Obstfeld&amp;amp;Melitz（2018）在对2012年欧盟15国和美国的贸易量分析时发现从经济规模来看，这在某种程度上反映加拿大和墨西哥与意大利和西班牙的经济规模相当，但是加拿大和墨西哥与美国的贸易额却比欧盟15国加起来还要多(陈建业,张欣怡,2020)。原因之一就是两国之间的地理位置的差异，加拿大、墨西哥与美国相邻，会减少许多的运输成本。《贸易政策分析实用指南》中也提到在贸易的过程中，由于运输距离所带来的不确定因素，会导致货物在运输途中发生损耗，只有一部分货物会完整到达目的地，如果以CIF到岸价来度量两国之间的贸易额，某方面表明那么高额的运输成本必然会减少两国之间的贸易流量，这也是所谓的“冰山”成本(郭雨欣，刘思远,2017)。除此之外因为运输时间的问题，货物很有可能错过最佳的售卖时期。故两国之间的地理位置会影响两国的双边贸易，且预期两国的地理位置对两国的双边贸易影响为负向的，即距离越近越能促进两国双边贸易发展。在选择数据分析方法时，本文不仅运用了传统的统计工具，如描述性统计和回归分析，还融入了近年来快速发展的数据挖掘技术和算法。例如，通过聚类分析来发现数据中的潜在模式，或利用决策树算法预测未来趋势。这些先进的方法为深入理解复杂现象提供了强有力的支持，并有助于揭示隐藏在海量数据背后的深层次关系。此外，本文还特别强调了混合方法的应用，即将定量研究与定性研究相结合，以获得更加全面的研究视角。5.3两国的人口数量人口数量对两国双边贸易影响主要体现在两方面，一方面，当一国人口增加，国内的货品需求增大，就会引起贸易进口增大；依托前期成果可以推导出另一方面当国内人口增加，国内企业劳动力充足，可以扩大规模生产产品，国内无法消化的产品就会运往海外，贸易出口就会增加，总体上会导致双边贸易量的增加，如果人口数量减少结果反之亦然(曹阳波，何慧敏,2017)。故两国的人口数量会影响两国的双边贸易，这在某种程度上印证了且预期两国人口数量对两国双边贸易影响为正，即人口越多越能促进两国双边贸易的发展(曹文，何雨欣,2017)。5.4货币自由度和金融自由度一般来说，良好的货币、金融市场环境体现了一国营商的开放程度，良好的货币、金融市场会营造良好的贸易环境即贸易便利化程度高，由此可以推断便利的贸易环境会更加吸引外资，也会方便货物的进出口(曹明宇，何慧君,2022)。货币自由度和金融自由度的取值范围是0到100，越高表示一国自由开放程度越高，贸易便利化程度也会高，所以预计货币自由度和金融度与两国双边贸易量成正比。为了丰富数据来源，本文的研究结合使用了问卷调查、直接对话和历史文档评估等方式，旨在全方位覆盖数据需求。通过对这些材料的深入剖析，本文不仅验证了初始假设，还洞察到了数据背后的关系网络。然而，面对已有的成果，本文并不满足，期待后续研究能够在样本选择、技术应用和理论深化等方面有所创新。5.5是否签订贸易协定两国签订贸易协定后，双方贸易的海关手续会简化、部分产品关税会取消、也会取消大多数部门的市场准则，从前文总结来看会促进两国贸易的往来，加强两国之间贸易的便利程度，所以两国是否签订贸易协定与两国双边贸易量成正比(曹天瑜，何慧妍,2022)。5.6贸易对象国的基础设施水平在第十二届太平洋国际区域科学协会上，基于前述分析得出荷兰阿姆斯特丹自由大学教授PeterNijkamp曾提到基础设施对国际贸易有非常大的促进作用，良好的基础设施会一定程度上减少交通成本，提升物流的效率，促进进出口贸易规模的扩大，因此贸易对象国的基础设施水平在一定程度上也会影响两国的贸易量，在多重因素作用下并且基础设施水平和两国双边贸易量应该成正比(郭思博,王子和,2020)。5.7净货物贸易额净货物贸易是指货物出口和进口之间的差，也是我们常说的贸易差额，贸易差额一般分为贸易顺差和贸易逆差，在贸易顺差的条件下，意味这一国的经济长期要依赖于出口，大量外汇流入本国，本国兑外国货币汇率上升，面临当前状况货币升值导致出口货物会减少出口增多(孙宇翔,高雪琴,2020)；而在贸易逆差的情况下，出口小于进口，本国商品竞争力低，本国外汇储备减少，本国兑外国汇率下降，货币贬值导致出口增多，进口减少。这反映了真实情况但虽说国际贸易会自动调节，但是若长期处于逆差（顺差）对双边贸易固然是不好的，因为这会引起双方两国的贸易摩擦。所以净货物贸易额对贸易的影响应该是反比(陈浩然,李心怡,2020)。6中韩贸易影响因素实证分析6.1模型的构建本文在第二节时已对贸易引力模型做了基本的介绍，知道了贸易引力模型其实是由Tinbergen(1962)和Poyhonen(1963)用于贸易领域的研究，引力模型类似于牛顿的万有引力理论——“正如行星间相互吸引与它们的大小和临近度成正比”故双边贸易量与国家的规模和距离也是成正比的，这在某种程度上传达故两国之间的双边贸易量也相似会受到两国的经济规模、两国的地理位置的影响(孙玉婷,刘嘉琪,2022)。但事实上能影响双边贸易的影响因素并不止这些，Linnema(何春晖,唐文博,2021)(1966)、Rahman（2010）等学者就把人口、语言等因素加入到了模型当中，除此之外双边贸易额可能还会受到人口、基础设施水平、金融货币自由度等因素的影响，本文在第4章也作出了相应的预设并给出了依据（林泽远,赵秋华,2022)。故本文根据参考文献以及猜测，对模型设定如下：lntradeijt=α+这在某种程度上反映其中，tradeij为t年起始国i和相关国家的贸易总额；POPit和POPij分别为第t年i国和j国当年的人口数量；PGDPit和PGDPjt分别为第t年i国和j国的人均GDP；AIRit和AIRjt分别指第t年i国和j国的航空货运量，以此来代表i国和j国的基础设施水平；BOTit和BOTjt分别指t年i国和j国的净货物贸易量；MFit和MFjt6.2变量的选取基于前文对中韩贸易影响因素的设想，实证分析中选取人口数量、GDP、航空货运量、净货物贸易量、货币自由度、金融自由度、是否签署自由贸易协定为解释变量，贸易总额为被解释变量(邵嘉伟，陈婉琳,2021)。本文为研究中韩双边贸易影响因素，但显然中韩两国单一的数据并不能拥有较强的说服力，为了使文章更有说服力，本文拟选定与中韩经济结构相近的新兴市场国家来进行研究，某方面表明拟选定1992年中韩建交以来的数据作为研究，但是由于1992年-1995年部分数据的缺失，以及匈牙利、委内瑞拉数据的不完整，最终选定1995年以来中国与24个新兴市场国家的数据（韩国、菲律宾、泰国、印度、印度尼西亚、斯里兰卡、阿拉伯、阿根廷、智利、巴西、哥伦比亚、保加利亚、罗马尼亚、捷克共和国、摩洛哥、墨西哥、秘鲁、波兰、以色列、南非、土耳其、匈牙利、马来西亚、俄罗斯）(费嘉伟，周婉琳,2021)。在第二节本文对影响因素作出了初步设想，依托前期成果可以推导出在构建模型的时候排除了地理位置的影响因素，因为其常年不变，其余影响因素皆采用并找到了相关数据。数据来源及说明如下：表4引力模型变量说明及数据来源变量名称变量含义数据来源tradet年i国与j国的进出口总额（美元）UNComtradePOPt年i国与j国的人口数量WDIPGDPt年i国与j国的人均GDP（美元）WDIMFT年i国和j国的货币自由度美国传统基金会FFT年i国和j国的金融自由度美国传统基金会AIRT年i国和j国航空货运量百万吨/公里WDIBOTT年i国和j国净货物贸易量（美元）WDI6.3实证过程6.3.1数据描述性分析为避免伪回归，消弱模型的共线性、异方差性等问题，这在某种程度上印证了在不改变时间序列的性质及相关性的前提下，为获得平稳数据，通常会对时间序列取自然对数。取对数，会缩小差距，使得实证研究更具有针对性(罗志杰，钱慧敏,2022)。由此可以推断从取对数后的变量特征表（如表5所示）可以发现：双边贸易取对数后的平均值为15.48，极小值和极大值分别为10.78、19.43，极差为8.65；人口数量取对数后的平均值分别为20.99和17.63，极小值和极大值分别为20.88、21.07和15.63、20.98，从前文总结来看极差分别为0.19和5.35；人均GDP取对数后的平均值分别为8.228、8.701，极小值和极大值分别为7.004、9.253和6.544、10.46，极差分别为2.249和3.916；基于前述分析得出货运量取对数后的平均值分别为8.882和5.915，极小值和极大值分别为7.182、10.14和0.426、9.351，极差分别为2.958、8.925等(陈志远，韩梦瑶,2022)。通过总结现有阶段性的研究成果，本文可以为后续研究提供一定的指导。首先，在研究方法上，本文能够发现一系列可以优化和改进的地方。先前的研究阶段为本文提供了宝贵的经验教训，揭示了哪些方法是有效的，哪些需要进一步调整或摒弃。例如，在数据收集方面，本文可以更加注重样本的多样性和代表性，确保所选取的样本能够准确反映目标群体的整体特征。此外，针对不同的研究问题，灵活运用多种数据收集技术可以提高数据的全面性和可靠性。从中我们可以看出数据总体极差较小，标准差较小，说明数据比较稳定，可以进行下一步分析。表5取对数后变量描述统计结果variableNmeansdminmaxtrade65415.481.90510.7819.43POPi66620.990.055320.8821.07POPj65317.631.12515.6320.98PGDPi6668.2280.6997.0049.253PGDPj6508.7010.7736.54410.46AIRi6668.8820.9817.18210.14AIRj6455.9151.7290.4269.351BOTi28423.021.44318.6125.98BOTj5894.2900.1823.1904.558MFi5983.9750.2863.4014.500MFj52825.421.54122.3726.97FFj5984.3130.09114.1194.473FFi5983.4570.2872.9963.912RTA6660.04800.214016.3.2相关系数分析在多重因素作用下通过结果（如表6所示）我们可以看出，POPi和被解释变量trade在1%水平下显著正相关，相关系数为0.738；POPj和被解释变量trade在1%水平下显著正相关，相关系数为0.366；PGDPi和被解释变量trade在1%水平下显著正相关，相关系数为0.746；PGDPj和被解释变量trade在1%水平下显著正相关，面临当前状况相关系数为0.253；AIRi和被解释变量trade在1%水平下显著正相关，相关系数为0.751；AIRj和被解释变量trade在1%水平下显著正相关，相关系数为0.561；BOTi和被解释变量trade在1%水平下显著正相关。相关系数为0.654(杨文博,陈晨曦,2022)；BOTj和被解释变量trade在1%水平下显著正相关，相关系数为0.218；MFi和被解释变量trade在1%水平下显著负相关，相关系数为-0.099；MFj和和被解释变量trade在1%水平下显著正相关，相关系数为0.739；RTA和被解释变量trade在1%水平下显著正相关，这反映了真实情况相关系数为0.165；FFi和被解释变量trade在1%水平下显著负相关，相关系数为-0.6；FFj和被解释变量trade在1%水平下显著负相关，相关系数为0。表6相关系数矩阵变量1234567trade11.00POPi20.738***1.00POPj30.366***0.011.00PGDPi40.746***0.991***0.011.00PGDPj50.253***0.250***-0.407***0.255***1.00AIRi60.751***0.983***0.010.984***0.249***1.00AIRj70.561***0.174***0.479***0.173***0.132***0.167***1.00BOTi80.654***0.293***0.469***0.284***0.229***0.301***0.473***BOTj90.218***0.247***-0.175***0.228***0.135***0.256***0.077*MFi10-0.099**0.110***-0.487***0.123***0.370***0.091**-0.238***MFj110.739***0.946***0.010.951***0.242***0.955***0.149***FFj12-0.000.02-0.01-0.078*-0.040.072*-0.01FFi13-0.600***-0.878***-0.00-0.847***-0.179***-0.857***-0.134***RTA140.165***0.217***-0.111***0.229***0.193***0.216***0.113***变量891011121314BOTi81.00BOTj90.021.00MFi10-0.396***0.226***1.00MFj110.295***0.282***0.051.00FFj120.040.169***-0.161***0.230***1.00FFi13-0.233***-0.264***-0.05-0.829***-0.215***1.00RTA140.030.165***0.190***0.188***-0.069*-0.172***1.00注：***、**、*分别表示1%、5%和10%水平上通过显著检验。6.3.3模型的检验1、模型的选择检验对回归模型选择进行相关检验，结果显示：模型Ftest值等于60.68，P值为0，拒绝原假设，说明模型存在个体效应，这在某种程度上传达应采用固定/随机效应模型进行分析；hausman检验结果等于55.05，伴随概率为0，在1%水平显著拒绝原假设，说明应采用固定效应模型进行相关研究（贺俊豪，万泽楷，2021）。表7模型选择检验检验方法统计值P值结论Ftest60.680.00001%水平拒绝原假设Hausmantest55.050.00005%水平拒绝原假设2、平稳性检验为避免变量的非平稳性干扰后续实证研究结果的可靠性，首先对各变量进行平稳性检验。接下来采用面板数据的LLC检验、Fisher-ADF检验和Fisher-PP检验三种方法进行平稳性检验，通过检验结果可以发现（如表8所示），这在某种程度上反映所有变量均在5%水平通过显著性检验，即拒绝存在单位根的原假设，说明数据是平稳的时间序列。表8各变量平稳性检验结果变量LLC检验Fisher-ADFFisher-PP结果统计量P值统计量P值统计量P值trade-8.4860.0005.8590.0004.6490.000平稳POPi-2.9610.002164.3690.000117.0440.000平稳POPj-8.6310.00065.3300.00054.6170.000平稳PGDPi-5.3860.00016.6780.0007.3960.000平稳PGDPj-5.2220.0002.4400.0071.7600.039平稳货运量i-7.5950.0006.6320.0001.9520.026平稳货运量j-2.0410.0211.7990.0362.1150.017平稳净货物贸易i-6.0080.0003.3730.00015.7230.000平稳净货物贸易j-1.8040.03626.4380.0002.0440.021平稳货币自由i-9.1690.00011.9560.00026.2320.000平稳货币自由j-13.5080.00014.9290.00014.6870.000平稳金融自由i-1.9880.0233.0920.00136.1300.000平稳金融自由j-4.5650.0007.3370.0007.5210.000平稳3、协整检验某方面表明为了防止回归方程所描述的因果关系出现伪回归，检验变量之间的稳定性，故采用协整检验。由于本次协整所涉及的变量过多故使用kao检验，检验结果如下：表9协整检验结果（Kaotest）项目Statisticp-valueModifiedDickey-Fullert-3.40500.0003Dickey-Fullert-4.31350.0000AugmentedDickey-Fullert-3.42720.0003UnadjustedmodifiedDickey-Fullert-5.42690.0000UnadjustedDickey-Fullert-5.12570.0000从结果中我们可以看出（如表9所示），ADF的p值为0.0003＜0.05，故拒绝原假设，存在协整，即变量之间稳定。5.3.4引力模型回归结果从结果中我们可以看出（如表10所示）解释变量POPi在1%水平下对被解释变量trade具有显著的负向作用，即中国的人口每增加1%会使得双边贸易额相应地下降34.205%。说明随着国内人口的增加，一方面，依托前期成果可以推导出人口增加伴随国内消费需求增加；另一方面，国内商品生产能力越强，商品的供给能力越强，国内供需缺口越小，进出口贸易额越少（雷浩然，章子涵，2021）；POPj在1%水平下对被解释变量trade有明显的正向作用，即外国人口每增加1%会使得双边贸易上升2.386%，国外人口增多，由此可以推断中国生产能力强，向海外倾销，双边贸易额增加；PGDPi在1%水平下对被解释变量trade有明显的正向作用，即国内人均产出每增加1%，双边贸易就上升3.087%，从前文总结来看国内生产水平不断提高，产出上升，但国内消费需求不变，多余的产品就得销往海外，故双边贸易额增加（周俊驰，吴雅茹，2021）；AIRi在1%水平下对被解释变量trade有明显的正向作用，在多重因素作用下即中国基础设施水平每上升1%，双边贸易就会上升0.618%；BOTj在1%水平下对被解释变量trade有明显的正向作用，即净贸易额每上升1%，双边贸易就上升0.525%；MFi在1%水平下对被解释变量trade有明显的反向作用，MFj在1%水平下对被解释变量trade有明显的正向作用，国内货币自由度每增加1%，双边贸易会减少-0.222%，面临当前状况国外货币自由都每增加1%，双边贸易额增加0.11%；FFj在1%水平下对被解释变量trade有明显的正向作用，说明国外金融自由度每增加1%，双边贸易额上升1.088%（谢逸辰，孙轩，2020）。在数据研究环节，已有研究的经验提示本文要加强对新兴分析工具和技术的应用。随着信息技术的快速发展，诸如大数据分析、机器学习算法等先进工具正逐渐成为科学研究中的重要组成部分。这些技术不仅可以帮助本文更高效地处理海量数据，还能够挖掘出传统方法难以发现的深层次信息和模式。因此，在后续的研究中，本文应该积极探索如何将这些先进技术融入到本文的分析框架中，以提升研究结果的精确度和洞察力。表10固定效应回归结果变量回归系数标准误T值P值POPi-34.205***6.507-5.2600.000POPj2.386***0.6013.9700.000PGDPi3.087***0.5715.4000.000PGDPj-0.1620.276-0.5900.557AIRi0.618***0.1304.7600.000AIRj0.0410.0430.9600.340BOTi0.0100.0190.5400.590BOTj0.525**0.2122.4700.014MFi-0.222**0.108-2.0500.042MFj0.11**0.0432.5900.010FFj1.088**0.4542.4000.018FFi-0.0510.174-0.2900.770RTA0.0920.0831.1100.270常数项653.273***131.5254.9700.000F检验275.67（0.000）R20.949调整的R20.941注：***、**、*分别表示1%、5%和10%水平上通过显著检验6.3.5贸易潜力分析贸易潜力分析可以通过两国家之间的实际贸易往来和模拟贸易往来对比得出两国的贸易潜力，其公式如下（高启铭，陈景云，2019）：P=其中，trade表示该国当年实际贸易值，trade'表示由贸易引力模型得到的模拟贸易值，P表示该国的贸易潜力，由前两者相比得出。若贸易潜力值小于0.8，则双方贸易潜力为“潜力巨大型”，这反映了真实情况说明现有国家贸易潜力仍有较大挖掘空间，可通过丰富贸易产品多样性来促进双方贸易往来（陈逸飞，刘俊杰，2021）；若贸易潜力值大于1.2，则双方贸易潜力为“潜力再造型”，说明沿线国家贸易潜力已被发掘较为完善，应探索更多可进行贸易往来的因素；若潜力处于0.8-1.2之间，这在某种程度上传达则双方贸易潜力为“潜力开拓型”，随不及“潜力巨大型”但是双方两国国家仍然具有较大的发展空间，可以适当拓展贸易的多样性来增加双方贸易交流(冯昊然，张静怡,2021)。表11贸易潜力分析年份实际贸易值模拟贸易值贸易潜力年份实际贸易值模拟贸易值贸易潜力199516.9889.84010198.200.9388199619.98105.200.19002009156.20257.400.6069199724.06122.800.19592010207.10251.400.8240199821.27110.600.19222011245.60253.100.9704199925.03123.100.20342012256.40257.600.9955200034.50129.900.26572013274.20253.401.0822200135.90127.200.28212014290.40262.001.1086200244.10146.600.30082015275.80277.000.9957200363.22142.300.44422016252.70278.200.9082200490.05159.600.56432017280.30288.100.97292005111.90160.800.69632018313.60294.101.06642006134.20172.200.77982019284.50292.300.97332007160.20193.200.82912020285.30309.300.9222这在某种程度上反映从潜力测算结果可以看出（如表11所示），2007年以前，中韩之间的贸易潜力值一直小于0.8，属于“潜力巨大型”；随着双边经贸往来的发展，两国之间的贸易往来越发密切，尤其是两国签署自贸区（2015年）的前一年，受重大利好因素影响，两国贸易潜力达到最大值（1.1086），截止2020年，某方面表明中韩两国进出口贸易潜力值为0.9222，自2008年以来一直属于“潜力开拓性”。7结论与政策建议7.1结论一是中韩贸易发展历史悠久，且贸易政策相近，双方在贸易往来因其地理位置方便，故一直非常频繁且密切，此外韩国因政治因素和中国贸易往来有所平淡，但是依仗优越的地理位置和长久的历史以及双方两国政治局势的缓解，中韩双边贸易量一直处于跌宕上升的阶段（陈逸飞，刘俊杰，2021）。二是中韩双边贸易量虽然在缓慢上升，但是还有很大的提升空间。因为短期来看，近几年中韩贸易跌宕不断很大原因是受到新冠肺炎疫情背景下全球抗疫经济萎靡和受政治因素干扰的情况下，依托前期成果可以推导出但随着中韩双方的不断努力以及全球抗疫下疫情情况的好转，相信在不久的将来，中韩贸易会更上一层楼。三是从贸易结构来看，中韩贸易结构从资源密集型制成品和劳动密集型制成品开始向资本或技术密集型制成品转变，一方面说明中韩贸易结构正在转型，有一定的优化空间，另一方面中韩贸易竞争性慢慢显现，这在某种程度上印证了互补性会减弱，从贸易逆差来看中国依赖韩国出口货物程度要高于韩国依赖中国，这也说明中国产业结构虽然升级，但是其产品竞争力依旧低于韩国(冯昊然，张静怡,2021)。四是猜测中韩双边贸易会受到两国的经济规模、两国的地理位置、两国的人口数量、货币自由度、金融自由度、贸易协定的签订、双方两国的基础设施水平及净货物贸易额的影响；经过实证研究发现，中韩双边贸易额受到人口、经济规模、基础设施、金融自由度等影响较大。后通过贸易潜力分析发现2007年以前，由此可以推断中韩之间的贸易潜力值一直小于0.8，属于“潜力巨大型”随后自2008年以来一直属于“潜力开拓性”。这说明中韩贸易潜力被开发了一部分，但还有很大一部分有待开发。7.2建议7.2.1合作创新开创新局面积极互动、合作创新，打破贸易逆差局面，寻求贸易新增长点。中韩贸易长久以来逆差的原因不仅仅是中国产业结构的问题，也包含了韩国的歧视性贸易壁垒。但随着中韩自贸区的建立，以及后续中日韩自贸区的建立，双方的贸易逆差问题会逐日缓解直至解决。从贸易潜力测算可以看出，中韩贸易依旧有较大的发掘空间。在目前疫情背景下，要想进一步发展中韩双方的贸易，从前文总结来看数字贸易和跨境电商成为了不可缺少的部分。以中国烟台市为例，2021年上半年烟台市累计批准韩资项目4119个，实际利用韩资63.56亿美元，占韩国对华投资的十四分之一并新设韩资项目50个，实际利用韩资5297万美元、增长598%，除此之外全市对韩国进出口276.4亿元，增长66.8%。中韩双方应积极利用双方优越的地理位置，基于前述分析得出积极打造电商平台、保税仓库以及韩国产品销售中心。除此之外政府应积极出台相应优惠政策，完善跨境电商相关法律法规，为中韩跨境电商发展保驾护航。7.2.2积极开放提高资源利用率。中韩两国的贸易结构渐渐从互补性向竞争发展，为了使中韩两国贸易逆差的局面逆转，中国应加强科技创新和专利的研发。在第三章中我们也了解到中韩贸易资本或技术密集型制成品比重越来越大，在多重因素作用下为了在此方面取得优势，中国应积极通过专利入股、高校参与研发、人才引进、交流学习等活动，加速专利研发的速度与质量，利用好中国广阔的资源，提高资源利用效率，降低产品开发成本。从创新和成本两个方面形成优势，积极扩大中国产品向韩国产品的出口量(韩天翔、冯泽凡、陆佳福,2023)。7.2.3进一步加强基础设施建设及贸易便利化措施。通过实证研究我们可以发现，基础设施、金融自由度和货币自由度对中韩双边贸易都有明显的促进作用。面临当前状况因此为进一步扩大中韩双边的贸易的发展，进一步加强基础设施的完善，克服“冰山”效应，完善便利化措施，减少贸易成本变得尤为重要。中韩虽为邻国，但是中间有文化差异所隔且加之美国干扰，中韩还没有货运铁路。所以中韩贸易主要依靠空运和海运(成紫萱，陈雪倩，陈俊天,2022)。因此为了加强中韩两国贸易，双方应积极扩展海上航线和空中航线，并积极推进中韩货运铁路项目的合作，尽早实现水、陆、空、铁四位一体的交通运输网络。这反映了真实情况除此之外各个港口、航站楼完善相关基础设施，简化进出口手续，提高办事效率。最后双方各国也要积极打造便利的金融、货币环境，优化两国贸易环境。7.2.4两国积极深化改革加强交流合作。实证结果可以看出，两国的经济规模对贸易发展也有着积极的推动作用。中国在推动经济开始从“速”到“质”即不再追求经济发展速度，积极推动经济高质量发展，除此之外积极推动供给侧改革，积极提升财政政策的效能，注重财政政策的精准与可持续，积极扩大内需，在疫情大背景下通过促进消费恢复和扩大有效投资来增加内生动力。大力支持核心科技创新产业，加强政策对科技创新的扶持力度，开展海外合作学习，在学习中突破科技瓶颈。最后抓好要素市场化配置综合改革试点，扩大高