祝 慶

(福建師范大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，福州 350117)

一、引言與文獻(xiàn)綜述

經(jīng)濟(jì)全球化席卷而來(lái)，國(guó)家經(jīng)濟(jì)不斷對(duì)外開(kāi)放。中國(guó)作為最大的發(fā)展中國(guó)家，要研究中國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，必然要研究分析本國(guó)的進(jìn)出口貿(mào)易情況，也就是說(shuō)對(duì)外貿(mào)易成為中國(guó)經(jīng)濟(jì)不可或缺的成分，充當(dāng)了中國(guó)與世界緊密聯(lián)系的紐帶[1-2]。福建省的地理位置占有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，靠近臺(tái)灣、香港和澳門(mén)，南邊接壤珠江三角洲，北邊承接長(zhǎng)江三角洲，它還肩負(fù)著加強(qiáng)海峽兩岸交流和早日促成臺(tái)灣回歸中國(guó)的重任，貿(mào)易經(jīng)濟(jì)的發(fā)展至關(guān)重要。目前，國(guó)內(nèi)外關(guān)于貿(mào)易與經(jīng)濟(jì)關(guān)系的文章很多，Chartey采用VAR動(dòng)態(tài)思想模型，對(duì)日本、美國(guó)和中國(guó)臺(tái)灣的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行格蘭杰檢驗(yàn)，研究結(jié)果表明中國(guó)臺(tái)灣和日本的出口貿(mào)易促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)發(fā)展，并且經(jīng)濟(jì)發(fā)展也促進(jìn)了對(duì)外貿(mào)易，而美國(guó)的出口貿(mào)易與經(jīng)濟(jì)發(fā)展并無(wú)直接的相關(guān)關(guān)系[3]。陳家勤分析了對(duì)外貿(mào)易依賴程度和進(jìn)口對(duì)GDP增長(zhǎng)率的影響程度，得出相比于出口，進(jìn)口對(duì)于經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用更為明顯的結(jié)論[4]。朱春蘭采用廣義差分回歸分析法，研究了我國(guó)1952—2004年的進(jìn)口貿(mào)易與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的內(nèi)在關(guān)系，結(jié)果顯示中國(guó)進(jìn)口貿(mào)易對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)率約為18.86%[5]。劉震借助Stata軟件，實(shí)證分析1984—2011年中國(guó)從日本的進(jìn)口額、出口額和GDP數(shù)據(jù)，結(jié)果說(shuō)明中日貿(mào)易能夠促進(jìn)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，并且初級(jí)產(chǎn)品進(jìn)出口的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)率小于制成品進(jìn)出口的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)率[6]。范柏乃等利用Granger因果關(guān)系模型和廣義差分回歸的方法，研究中國(guó)1952—2003年出口貿(mào)易與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系，結(jié)果說(shuō)明出口貿(mào)易能夠推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，并且對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率約為24.1%[7]。已有的研究大都集中于對(duì)國(guó)家或者地區(qū)的分析，針對(duì)區(qū)域或省份尤其是福建省的實(shí)證研究較少，并且大多是利用簡(jiǎn)單的協(xié)整分析和格蘭杰因果分析，研究對(duì)外貿(mào)易與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系，鮮見(jiàn)研究單位貿(mào)易量能夠帶來(lái)多少經(jīng)濟(jì)收益的文章。2014年福建正式納入第二批自由貿(mào)易試驗(yàn)區(qū)試點(diǎn)，使得研究福建省外貿(mào)經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率具有很好的現(xiàn)實(shí)意義。

二、OWA_TOPSIS組合模型

(一) OWA權(quán)重模型

1988年YAGER創(chuàng)始的OWA算子賦權(quán)思想是依據(jù)決策數(shù)據(jù)本身確定相應(yīng)的權(quán)重，Xu使用正態(tài)分布密度函數(shù)修正了傳統(tǒng)賦權(quán)的準(zhǔn)確度，并拓展出將權(quán)重和數(shù)據(jù)聯(lián)系起來(lái)的新賦權(quán)方法，體現(xiàn)出公平性和合理性[8]。根據(jù)福建省外貿(mào)經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率與碳排放效率，借鑒前人經(jīng)驗(yàn)，本文采用OWA算子賦權(quán)法，解決之前評(píng)價(jià)時(shí)相同指標(biāo)在不同時(shí)期的賦權(quán)問(wèn)題。OWA算子賦權(quán)法分為以下四步：

(二)TOPSIS綜合評(píng)價(jià)模型

1981年由H.Wang.C.L和Yoon.K.S.兩位學(xué)者首次提出TOPSIS法(technique for order preference by similarity to ideal solution)，即逼近理想解排序法，意為與理想方案相似的順序選優(yōu)技術(shù)，是系統(tǒng)工程中有限方案多目標(biāo)決策分析的一種常用方法，能夠?qū)讉€(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象全面、合理、準(zhǔn)確地進(jìn)行優(yōu)劣排序[9]。用TOPSIS模型評(píng)價(jià)福建省各地市的外貿(mào)經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率，它是基于歸一化后的外貿(mào)經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率矩陣，找出各年份最優(yōu)和最劣方案，分別計(jì)算各地市與最優(yōu)、最劣方案的距離和相對(duì)接近程度，進(jìn)而對(duì)不同地區(qū)的外貿(mào)經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率排序，比較各地市的外貿(mào)經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率，根據(jù)研究結(jié)果能對(duì)實(shí)踐起到指導(dǎo)作用。

三、福建省各市外貿(mào)經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率的實(shí)證分析

(一)數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取福建省9個(gè)地市為研究對(duì)象，分別為福州市、廈門(mén)市、莆田市、三明市、泉州市、漳州市、南平市、龍巖市和寧德市。鑒于數(shù)據(jù)的可得性，GDP數(shù)據(jù)來(lái)源于福建省各地市的統(tǒng)計(jì)年鑒，對(duì)外貿(mào)易數(shù)據(jù)來(lái)源于《福建統(tǒng)計(jì)年鑒》中的進(jìn)出口商品總額，外貿(mào)經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率定義為地區(qū)生產(chǎn)總值/進(jìn)出口商品總額，進(jìn)而可以計(jì)算出福建省各市2009—2016年的外貿(mào)經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率。外貿(mào)經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率代表每一單位的貿(mào)易額能夠帶來(lái)多少經(jīng)濟(jì)收益，對(duì)促進(jìn)福建省的貿(mào)易經(jīng)濟(jì)繁榮發(fā)展具有十分重要的意義，也為其他省份提高貿(mào)易收益提供借鑒意義。

(二)OWA_TOPSIS的實(shí)證分析

根據(jù)歸一化矩陣，可以確定出最優(yōu)向量和最劣向量的矩陣集，即從9個(gè)地市中挑選出最大值和最小值序列，最優(yōu)向量為[0.622，0.532，0.543，0.531，0.667，0.609，0.691，0.677]，最劣向量為[0.021，0.025，0.029，0.039，0.027，0.030，0.027，0.029]，然后可以計(jì)算出各指標(biāo)值與最優(yōu)、最劣向量的距離以及二者的接近度，再按照接近度的大小可以對(duì)不同地區(qū)排序，從而進(jìn)行外貿(mào)經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率的評(píng)價(jià)，具體評(píng)價(jià)結(jié)果如表1所示。

表1的評(píng)價(jià)結(jié)果是默認(rèn)指標(biāo)的時(shí)間權(quán)重一樣，對(duì)年份進(jìn)行賦權(quán)。賦權(quán)目前主要有熵權(quán)值法、灰色關(guān)聯(lián)度法和OWA算子賦權(quán)法。依據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，本文選擇OWA算子賦權(quán)法。對(duì)于時(shí)間賦權(quán)的問(wèn)題，本應(yīng)該按照各個(gè)地市的年份權(quán)重各自分配，但是考慮到計(jì)算的復(fù)雜性，而且所研究的的大多數(shù)地市水平相差不大，故將整個(gè)省份的總體值作為時(shí)間賦權(quán)的標(biāo)準(zhǔn)，不按照地市分別賦權(quán)。由9個(gè)地市的總體外貿(mào)經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率決策數(shù)據(jù) [7.732，5.944，5.454，4.580，5.875，5.786，6.774，7.080]，每個(gè)數(shù)據(jù)的權(quán)重為1/8，序列均值為6.153，方差為0.997。根據(jù)均值和方差，可以求出標(biāo)準(zhǔn)化序列為[1.584，-0.210，-0.701，-1.578，-0.279，-0.368，0.623，0.930]。將標(biāo)準(zhǔn)化序列帶入正態(tài)分布密度函數(shù)，可以得到的新序列為粗糙權(quán)重[0.114，0.390，0.312，0.115，0.384，0.373，0.329，0.259]，歸一化處理后得到不同年份的權(quán)重序列[0.050，0.172，0.137，0.051，0.169，0.164，0.144，0.114]。得到的權(quán)重序列是2009—2016年的時(shí)間權(quán)重，時(shí)間權(quán)重修正后的福建省各地市外貿(mào)經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率TOPSIS綜合評(píng)價(jià)分析如表2所示。

將經(jīng)過(guò)時(shí)間權(quán)重修正后的評(píng)價(jià)結(jié)果與之前默認(rèn)權(quán)重一樣的評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)比，二者的排序完全相同，說(shuō)明了模型的客觀性，也進(jìn)一步驗(yàn)證了TOPSIS綜合評(píng)價(jià)的正確性和可靠性。從整體來(lái)看，福建省各地市外貿(mào)經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率差異明顯，最高的是南平市，接近程度0.851，最低的是廈門(mén)市，接近程度0，而且大多數(shù)城市的外貿(mào)經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率都低于0.5，這類城市占比達(dá)到約67%。從評(píng)價(jià)結(jié)果來(lái)看，南平市、三明市和龍巖市的外貿(mào)經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率較高，而泉州市、漳州市、福州市和廈門(mén)市的外貿(mào)經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率較低。

四、福建省各市外貿(mào)經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率的聚類與建議

為了清晰地比較出福建省各市外貿(mào)經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率的空間差異情況，將福建省各市按照外貿(mào)經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率的高低分類，把與最優(yōu)方案接近度超過(guò)0.5的各市歸類為外貿(mào)經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率一級(jí)區(qū)，接近度介于0.3 ～0.5之間的地市歸類為外貿(mào)經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率二級(jí)區(qū)，接近度低于0.3的地市歸類為外貿(mào)經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率三級(jí)區(qū)，見(jiàn)表3。

處于外貿(mào)經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率一級(jí)區(qū)的有南平市、三明市和龍巖市，它們的優(yōu)勢(shì)方案接近度雖然都超過(guò)了0.5，但是得分差距明顯，南平市得分超過(guò)龍巖市0.286。這三個(gè)地市地處山區(qū)，信息相對(duì)閉塞，對(duì)外貿(mào)易交流比較少，主要發(fā)展第一產(chǎn)業(yè)，福建省的大型建設(shè)項(xiàng)目都傾向于設(shè)立在南平市、三明市和龍巖市。雖然它們的外貿(mào)經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率較高，但是對(duì)外貿(mào)易額與GDP總額都極低。從2016年的數(shù)據(jù)來(lái)看，南平市的進(jìn)出口商品總額和GDP總額均約為廈門(mén)市相關(guān)指標(biāo)的2%，但是單位貿(mào)易額帶來(lái)的單位GDP增量高于其他城市。因此，地方政府應(yīng)該盡力克服自然條件的劣勢(shì)，促進(jìn)人才和產(chǎn)品的流動(dòng)，并且有選擇性地引入急缺的技術(shù)和人才資源，發(fā)揮自然資源優(yōu)勢(shì)，增加外貿(mào)相關(guān)企業(yè)的產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度，加強(qiáng)對(duì)外貿(mào)易往來(lái)，提高對(duì)外貿(mào)易總量和GDP總額。

處于外貿(mào)經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率二級(jí)區(qū)的是寧德市和莆田市，它們的優(yōu)勢(shì)方案接近度處于福建省中間水平。新中國(guó)成立以后，寧德的工業(yè)基礎(chǔ)本來(lái)就相對(duì)較弱，而國(guó)家也缺乏對(duì)該地區(qū)的工業(yè)建設(shè)，寧德一直處于以農(nóng)業(yè)和漁業(yè)為生的境況。莆田市和寧德市對(duì)外貿(mào)易與經(jīng)濟(jì)發(fā)展遲緩的原因還在于交通問(wèn)題，莆田境內(nèi)的高速公路非常少，而寧德地處沿海山區(qū)，交通便利程度比不上地勢(shì)平坦地區(qū)，這就讓莆田和龍巖在對(duì)外貿(mào)易往來(lái)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展上處于落后地位。要進(jìn)一步提高這兩個(gè)地市的外貿(mào)經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率，首先要改善交通設(shè)施條件，加大鐵路和公路建設(shè)，開(kāi)拓運(yùn)輸空間，建立現(xiàn)代化的交通體系；其次要提高本地勞動(dòng)者的受教育程度，通過(guò)鼓勵(lì)支持政策引導(dǎo)人力資源的流向，避免人才流動(dòng)到其他城市；最后還應(yīng)該援助支持進(jìn)出口貿(mào)易企業(yè)的發(fā)展，可以實(shí)行稅收優(yōu)惠，提供無(wú)息貸款等政策，給進(jìn)出口貿(mào)易公司創(chuàng)造有利的發(fā)展環(huán)境。

處于外貿(mào)經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率三級(jí)區(qū)的有泉州市、漳州市、福州市和廈門(mén)市，它們的外貿(mào)經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率非常低，但是這4個(gè)地市的進(jìn)出口貿(mào)易量與GDP總額是省內(nèi)排名靠前的。也就是說(shuō)，雖然這4個(gè)地區(qū)貿(mào)易和經(jīng)濟(jì)發(fā)展非常好，但是單位貿(mào)易量帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)收益低。1980年成立廈門(mén)經(jīng)濟(jì)特區(qū)，1984年福州成為沿海開(kāi)放城市，1985年廈門(mén)、漳州、泉州成為沿海經(jīng)濟(jì)開(kāi)放區(qū)，再加上人口流入帶來(lái)豐富的人才儲(chǔ)備，大大促進(jìn)了這4個(gè)地市貿(mào)易與經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展。在貿(mào)易經(jīng)濟(jì)數(shù)量發(fā)展的同時(shí)，泉州、漳州、福州和廈門(mén)更應(yīng)該注重進(jìn)出口貿(mào)易的質(zhì)量。這些地市要盡快調(diào)整進(jìn)出口商品結(jié)構(gòu)，過(guò)去生產(chǎn)的商品大多技術(shù)水平低，同質(zhì)性較高，產(chǎn)品附加值低，難以在國(guó)際貿(mào)易競(jìng)爭(zhēng)中取得優(yōu)勢(shì)地位，現(xiàn)在應(yīng)當(dāng)改變粗放型的發(fā)展模式，增加技術(shù)密集型產(chǎn)品的出口，才能從根本上提高單位貿(mào)易額的經(jīng)濟(jì)增量，即提高外貿(mào)經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率。