资源科学 ›› 2017, Vol. 39 ›› Issue (4): 664-677.doi: 10.18402/resci.2017.04.08
朱永光1,2(), 徐德义1,2(
), 成金华1,2, 朱文琪1,2, 尤喆1,2
收稿日期:
2016-09-10
修回日期:
2017-01-17
出版日期:
2017-04-30
发布日期:
2017-04-25
作者简介:
作者简介:朱永光,男,河南封丘人,博士生,研究方向为数量经济、资源环境经济。E-mail:
基金资助:
Yongguang ZHU1,2(), Deyi XU1,2(
), Jinhua CHENG1,2, Wenqi ZHU1,2, Zhe YOU1,2
Received:
2016-09-10
Revised:
2017-01-17
Online:
2017-04-30
Published:
2017-04-25
摘要:
中国铁矿石进口量位居世界首位,研究铁矿石贸易在空间上的互动过程对中国铁矿石进口有参考价值。本文将国际铁矿石贸易的影响因素分为进口国因素、出口国因素以及阻力因素,分别构建进口国集聚、出口国集聚、进口国与出口国均集聚三种空间交互模型,并且将进口国因素分为需求因素和贸易因素对中国铁矿石进口进行预测。实证研究结果显示:①进口国的需求因素是影响铁矿石贸易的主要因素,产业结构、城镇化水平影响效应较大;②进口国的贸易因素对铁矿石贸易具有较强的影响;③出口国的资源储量是影响出口的重要因素,技术水平和贸易程度影响较小;④地理距离与铁矿石贸易存在着正U型关系,经济距离与铁矿石贸易存在着倒U型关系,但U型拐点过后距离与贸易之间的关系变弱;⑤铁矿石进口的峰值滞后于需求峰值2年左右,中国铁矿石进口峰值预计在2018年左右到达。最后,本文通过分析中国铁矿石进口市场结构对中国铁矿石未来进口提供了相关的政策建议。
朱永光, 徐德义, 成金华, 朱文琪, 尤喆. 国际铁矿石贸易空间互动过程及中国进口策略分析[J]. 资源科学, 2017, 39(4): 664-677.
Yongguang ZHU, Deyi XU, Jinhua CHENG, Wenqi ZHU, Zhe YOU. The interactive process of international iron ore trade and analysis of China's importation strategy[J]. Resources Science, 2017, 39(4): 664-677.
表1
变量选取"
一级指标 | 二级指标 | 三级指标/单位 | 代码 | 计算方法 | 数据来源 | |
---|---|---|---|---|---|---|
贸易流量 | 两国的铁矿石贸易量 | 来源国到目的国的铁矿石贸易量/亿t | Flows | 取对数 | 联合国商品贸易数据库[ | |
出口国因素 | 资源储量 | 人均铁矿石含铁量 /(t/人) | O_Res | 铁矿石储量(含 铁量)/人口总量 | 人口数据来自世界银行[ | |
技术水平 | 万美元GDP铁矿石 产量/(t/万美元) | O_Tec | 铁矿石产量 /万美元GDP | GDP数据来自世界银行[ | ||
贸易程度 | 矿石和金属出口占 商品出口的百分比/% | O_Tra | - | 世界银行[ | ||
进口国因素 | 需求因素 | 经济增长 | 人均GDP/(万美元/人) | D_Eco | 取对数 | 世界银行[ |
资源消耗水平 | 人均铁矿石消耗量 /(t/人) | D_Con | 铁矿石消费量 /人口总量 | 人口数据来自于世界银行[ | ||
产业结构 | 第二产业占GDP的 比重/% | D_Ind | - | 世界银行[ | ||
城镇化率 | 城镇人口占总人口 比例/% | D_Urb | - | 世界银行[ | ||
贸易因素 | 贸易程度 | 铁矿石进口量占消费量的比例/% | D_Tra | 铁矿石进口量 /铁矿石消费量 | 铁矿石进口量来自于联合国商品贸易数据库[ | |
间接因素 | 地理距离 | 出口国与进口国首都之间的球面距离/km | G_Dis | 取对数 | CEPII数据库[ | |
经济距离 | 出口国与进口国之间的人均GDP之差/(万美元/人) | E_Dis | 1/|出口国人均GDP-进口国人均GDP| | 世界银行[ | ||
进口量预测 | 铁矿石消费量 | 人均铁矿石消费量 /(t/人) | PORE | 铁矿石消费量 /人口总量 | 中国铁矿石消费量数据来自于《世界钢铁统计年鉴》[ |
表3
参数估计结果"
变量 | 模型一 | 模型二 | 模型三 | 模型四 | 模型五 | 模型六 | 模型七 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
O_Res | 35.14*** | 20.51*** | 32.75*** | 32.51*** | 12.55** | 31.00*** | 31.18*** |
O_Tec | 0.08 | 0.02*** | 0.11 | 0.11 | 0.02 | 0.09 | 0.09 |
O_Tra | -9.28** | -6.51* | -9.55*** | -9.41** | -1.85 | -6.79* | -6.64* |
D_Eco | -11.17*** | -11.93*** | -5.62*** | -10.60*** | -10.60*** | -7.13*** | -10.79*** |
D_Con | 3.01 | 2.81 | 0.45 | -0.75 | 2.93 | 2.15 | 2.75 |
D_Ind | -44.65** | -55.96*** | -24.78 | -46.32** | -36.10** | -27.68 | -41.31** |
D_Urb | 27.23** | 22.83** | 11.37 | 26.33** | 28.89*** | 17.36 | 27.06** |
D_Tra | 31.23*** | 34.27*** | 16.42*** | 33.44*** | 29.47*** | 20.34*** | 30.75*** |
E_Dis | 1.85** | 1.11 | 1.43* | 1.57* | - | - | - |
E_Dis2 | -0.11 | -0.07 | -0.08 | -0.09 | - | - | - |
G_Dis | -13.41 | - | - | - | -6.23** | -7.38* | -8.72* |
G_Dis2 | 0.62 | - | - | - | 0.18 | 0.32 | 0.37 |
ρ | - | 0.43*** | 0.47*** | -0.41 | 0.61*** | 0.34*** | 0.23 |
常数项 | 149.19** | 89.95*** | 40.59** | 80.57*** | 112.82* | 93.65 | 127.16* |
F统计量 | 8.85*** | 61.39*** | 60.85*** | 68.35*** | 54.86*** | 65.50*** | 67.96*** |
R2 | 0.41 | 0.35 | 0.35 | 0.36 | 0.30 | 0.37 | 0.37 |
Log likelihood | - | -532.00 | -531.81 | -538.49 | -524.01 | -535.60 | -537.76 |
表4
以地理距离为权重矩阵的模型效应分解"
变量 | 模型二 | 模型三 | 模型四 | ||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
直接效应 | 间接效应 | 总效应 | 直接效应 | 间接效应 | 总效应 | 直接效应 | 间接效应 | 总效应 | |
O_Res | 20.91 | 14.82 | 35.73 | 33.98 | 30.10 | 64.08 | 18.52 | 20.14 | 38.66 |
O_Tec | 0.02 | 0.01 | 0.03 | 0.11 | 0.10 | 0.21 | 0.15 | 0.21 | 0.36 |
O_Tra | -6.63 | -4.75 | -11.38 | -9.80 | -8.67 | -18.47 | -2.19 | -4.86 | -7.05 |
D_Eco | -12.31 | -9.42 | -21.73 | -5.86 | -4.88 | -10.73 | -13.76 | -19.48 | -30.24 |
D_Con | 2.87 | 2.28 | 5.15 | 0.50 | 0.41 | 0.91 | 1.63 | 1.79 | 3.41 |
D_Ind | -57.85 | -44.39 | -102.24 | -25.71 | -21.47 | -47.18 | -21.10 | -29.87 | -50.97 |
D_Urb | 23.24 | 17.59 | 40.83 | 12.25 | 10.17 | 22.42 | 23.44 | 10.66 | 34.10 |
D_Tra | 35.61 | 27.17 | 62.79 | 16.85 | 14.01 | 30.86 | 18.75 | 20.41 | 39.16 |
E_Dis | 1.13 | 0.82 | 1.95 | 1.47 | 1.30 | 2.77 | 1.28 | 0.02 | 1.30 |
E_Dis2 | -0.07 | -0.05 | -0.13 | -0.09 | -0.08 | -0.16 | -0.02 | -0.02 | -0.04 |
表5
以经济距离为权重矩阵的模型效应分解"
变量 | 模型五 | 模型六 | 模型七 | ||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
直接效应 | 间接效应 | 总效应 | 直接效应 | 间接效应 | 总效应 | 直接效应 | 间接效应 | 总效应 | |
O_Res | 13.21 | 19.11 | 32.32 | 31.62 | 17.26 | 48.88 | 17.88 | 16.91 | 34.79 |
O_Tec | 0.02 | 0.02 | 0.03 | 0.10 | 0.06 | 0.16 | 0.21 | 0.32 | 0.53 |
O_Tra | -1.85 | -2.56 | -4.40 | -6.99 | -3.87 | -10.86 | -19.34 | -1.12 | -20.46 |
D_Eco | -11.50 | -17.56 | -29.06 | -7.26 | -3.50 | -10.75 | -19.81 | -13.82 | -33.63 |
D_Con | 3.18 | 4.82 | 8.00 | 2.22 | 1.11 | 3.33 | 5.37 | 5.06 | 10.43 |
D_Ind | -39.13 | -59.87 | -99.00 | -28.16 | -13.41 | -41.56 | -36.16 | -63.26 | -99.42 |
D_Urb | 31.41 | 47.87 | 79.28 | 17.80 | 8.62 | 26.42 | 15.92 | 27.85 | 43.77 |
D_Tra | 31.90 | 48.77 | 80.67 | 20.75 | 9.97 | 30.72 | 21.43 | 37.48 | 58.91 |
G_Dis | -6.44 | -9.84 | -16.29 | -7.29 | -4.08 | -11.37 | -6.31 | -1.11 | -7.42 |
G_Dis2 | 0.18 | 0.28 | 0.46 | 0.31 | 0.18 | 0.50 | 0.32 | 0.17 | 0.49 |
表8
2015-2020年中国进口量预测"
年份 | S型需求 理论预测 /亿t | 计量模型 预测 /亿t | 需求量 /亿t | 情景一 | 情景二 | 情景三 | |||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
对外依存度 /% | 进口量 /亿t | 对外依存度 /% | 进口量 /亿t | 对外依存度 /% | 进口量 /亿t | ||||
2015 | 11.20 | 11.77 | 11.49 | 0.84 | 9.65 | 0.84 | 9.65 | 0.84 | 9.65 |
2016 | 11.11 | 12.75 | 11.93 | 0.82 | 9.78 | 0.84 | 10.02 | 0.86 | 10.02 |
2017 | 11.02 | 13.19 | 12.11 | 0.81 | 9.81 | 0.84 | 10.17 | 0.87 | 10.17 |
2018 | 10.93 | 13.95 | 12.44 | 0.79 | 9.83 | 0.84 | 10.45 | 0.89 | 10.45 |
2019 | 10.84 | 13.97 | 12.41 | 0.77 | 9.55 | 0.84 | 10.42 | 0.91 | 10.42 |
2020 | 10.76 | 14.23 | 12.50 | 0.76 | 9.50 | 0.84 | 10.50 | 0.93 | 10.50 |
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