朱向东^1,2, 贺灿飞^,1,2,*, 朱晟君¹1. 北京大学城市与环境学院,北京 100871
2. 北京大学-林肯研究院城市发展与土地政策研究中心,北京 100871

How does protectionism change the pattern of the destinations of Chinese photovoltaic export?

ZHU Xiangdong^1,2, HE Canfei^,1,2,*, ZHU Shengjun¹1. College of Urban and Environmental Sciences, Peking University, Beijing 100871, China
2. Peking University-Lincoln Institute Center for Urban Development and Land Policy, Beijing 100871, China

通讯作者: 贺灿飞（1972-）,男,江西永新人,博士,教授,研究方向为经济地理、产业与区域经济。E-mail: hecanfei@urban.pku.edu.cn

收稿日期:2018-05-23修回日期:2019-05-18网络出版日期:2019-11-20

基金资助:

国家自然科学基金项目.41731278 国家****科学基金项目.41425001

Received:2018-05-23Revised:2019-05-18Online:2019-11-20
作者简介 About authors
朱向东（1990-）,男,安徽阜南人,博士研究生,研究方向为国际贸易、环境与区域经济E-mail:zxd_simple@163.com。





摘要
以欧美对中国光伏反倾销、反补贴（“双反”）事件为例,使用网络分析研究2009—2015年世界光伏贸易格局,以Logit模型探讨2009—2011年和2011—2013年中国210个地级市与175个目的国的光伏贸易演变。结果表明,“双反”后中国与欧美贸易量急剧下降,与非“双反”国家贸易量有所提升,主要目的国从德国、荷兰、意大利和美国转向日本、韩国、印度和新加坡。政策激励促进光伏出口,且“双反”后政策效力增强。出口关联显著提升正常贸易环境下出口增长,“双反”后则为负向作用。加工贸易比重高的区域受到贸易保护冲击更为严重。市场多元化不能缓冲“双反”冲击,目的国中心性高有利于建立稳健贸易联系。政策激励在光伏贸易中作用突出,减少直接补贴,增加创新奖励是政策优化方向。
关键词： 光伏;反倾销;反补贴;网络分析;加工贸易;政策激励

Abstract
In recent years, export-oriented development strategy in China is facing serious challenges under the prevailing trend of protectionism. Focusing on the anti-dumping and countervailing (AD) policy adopted by EU and US after 2011, this article tries to explain the dynamic of photovoltaic (PV) trade between China and other countries. We apply network analysis to investigate the pattern of PV trade during 2009 to 2015. And Logit model is utilized to find out the influencing factors that affect the pattern of PV destinations of prefectural cities in China in 2009-2011 and 2011-2013, respectively. The results show that, (1) the volume of trade between China and countries with AD policy dropped sharply after 2011, while the volume of export from China to countries beyond EU and US enjoys increase. The main destinations transferred from Germany, Netherlands, Italy and US to Japan, South Korea, India and Singapore. (2) Incentives can promote the export of PV products under marketization. Moreover, when some countries apply protectionism, appropriate policies play an important role in maintaining the pattern of trade and reducing the fluctuation of export. (3) Exporting relatedness of PV products can promote the growth of exports significantly in the first period. However, the effects of relatedness reversed after 2011, which indicates that export of Chinese prefecture-level cities are following new routines in front of trade protectionism. (4) Trade type of PV products only become significant in the second period, and the more processing trade a city has the worse its export situation would be. This results indicate that common trade is more robust than processing trade. (5) The diversification of market is not able to resist the negative effects of trade protection, which suggests that there is a threshold for market diversification to reduce the effect of protectionism. At the same time countries with high centrality are conducive to the growth of PV exports in prefectural cities. Based on the results we argue that, to guarantee the effect of diversification of market, it is necessary to establish export links with countries different from each other. Although trade protectionism leads to severe damage to Chinese PV industry, it also accelerates the transition from processing trade to common trade. After a short period of pain, it will be beneficial to the rise of Chinese PV industry. Appropriate policy cannot be underestimated in the rise of PV, especially in the context of trade protectionism.
Keywords：photovoltaics;anti-dumping;countervailing;network analysis;processing trade;policy


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本文引用格式
朱向东, 贺灿飞, 朱晟君. 贸易保护如何改变中国光伏出口目的国格局?. 地理研究[J], 2019, 38(11): 2565-2577 doi:10.11821/dlyj020180551
ZHU Xiangdong. How does protectionism change the pattern of the destinations of Chinese photovoltaic export?. Geographical Research[J], 2019, 38(11): 2565-2577 doi:10.11821/dlyj020180551

1 引言

贸易保护主义通过提升关税、设定准入许可等举措限制外国商品流入,维持本国产业竞争力。早期贸易保护主义与重商主义和幼稚产业保护理论联系紧密,前者认为贸易顺差是国家繁荣的关键,后者强调保护性政策有利于新兴产业崛起。近些年贸易保护主义手段趋于隐蔽,目标更具针对性,以绿色壁垒、技术壁垒等方式阻碍自由贸易,与全球化大潮背道而驰^[1]。2011年美国和欧盟相继对中国光伏进行反补贴、反倾销（“双反”）调查,意图保护本国产业限制中国光伏发展。光伏既是战略性新兴产业又是绿色产业,对保护生态环境、维护能源安全、刺激经济增长、引领科技进步有着重要意义^[2,3,4]。“双反”事件改变了中国光伏出口格局,引起国内外****的广泛关注,本文从理论和现实出发探讨其中影响因素。

古典贸易理论强调比较优势和要素禀赋,出口源地和目的国特征是贸易的基础。Hidalgo等拓展了这一理论,认为出口源地的贸易产品更替是路径依赖的,与已有出口产品联系紧密的产品出口可能性更高^[5]。从目的国来看,市场多元化促使区域嵌入全球生产网络,避免因特定目的国需求变化引致的贸易风险^[6,7]。然而市场多元化存在门槛效应,多元化只有超出某一阈值才能减弱出口波动^[8,9]。此外,贸易地理研究认为企业在拓展目的国时常考量历史经验、知识溢出的作用^[10,11],基于已有贸易对象寻找新的贸易国^[12,13]。可见出口源地、目的国以及已有的贸易联系均是影响贸易格局的关键。

聚焦到光伏产业,21世纪初中国光伏的兴起源于内外两方面的利好因素。一方面,德国、意大利等发达国家能源结构转变催生世界光伏热潮^[14],加工贸易占比高的区域率先打开国外市场、融入全球分工体系,出口额迅速增加^[15]。然而无论是“来料加工”还是“进料加工”,光伏生产所需的原材料和中间品多源自欧美国家,易受外部环境掣肘^[14]。另一方面,不同层级政府提供了从生产到销售的一系列补贴政策^[16,17,18]。Wu等指出中国的激励政策对不同所有制光伏企业均有促进作用^[19]。Grau等对比了中国和德国的激励政策,认为两国政策均促进光伏生产技术的进步^[20]。Zhi等的研究发现中国对光伏的补贴卓有成效,补贴重点从生产过渡到市场并逐步减弱力度的做法,有力支撑了光伏兴起^[21]。可见对外的加工贸易和对内的激励政策在光伏兴起中扮演着重要角色。

实证方面,詹政等以美国对华“双反”为例探讨贸易保护的经济效应,认为进口的减少抬高了美国光伏的价格,贸易保护对实施国同样弊大于利^[22]。童昕等从全球生产网络出发,对中国光伏从“两头在外”到产业集群的历程进行剖析,认为开启国内市场是应对贸易严冬的有力举措^[23]。朱向东等分析中国光伏生产格局,发现“双反”推动光伏向长三角集聚,产业基础雄厚的地区抵御外部冲击能力更强^[24]。然而“双反”背景下的光伏贸易研究局限于贸易保护对特定国家光伏产业的影响,仅有的空间相关的讨论关注中国内部产业链整合、生产格局演变等。“双反”直接作用对象是光伏出口,中国光伏出口目的国格局的探讨仍显不足。

外部冲击下的贸易格局演变研究不但是今后光伏贸易政策的制定依据,也是中国应对少数国家贸易保护甚至是贸易战争时重要的知识储备。本文对比“双反”前后世界光伏贸易网络,分析中国光伏出口目的国格局演变,考察“双反”、政策激励、贸易类型、出口多元化、出口产品关联、目的国中心性等指标的作用,所得结论对于应对贸易保护主义具有借鉴意义。

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源

2002—2016年各国光伏出口数据源自UN Comtrade数据库,剔除两国相互出口额之和小于1万美元的贸易联系。各地级市和目的国之间光伏贸易数据源自2009—2013年中国海关总署贸易库。以《商品名称及编码协调制度的国际公约》（Harmonized System, HS）代码为标准,筛选6位数HS码中的光伏产品（HS:854140）^[25,26],并加总到地级市-目的国层面。

光伏产品的补贴收入数据源自2009—2013年中国工业企业数据库。以2002年行业代码（GB/T 4754-2002）为标准,代码3929主要是“输配电及控制设备制造”,包含大部分光伏产品。地级市社会经济数据源自《中国城市统计年鉴》,各目的国社会经济数据源自世界银行官方网站,各国与中国的地理距离数据源自CEPII数据库。文中经济数据平减为2011年不变价格。

2.2 地级市光伏出口关联

参考Hidalgo等的研究,采用共现概率衡量地级市光伏出口与其他产品出口之间的联系^[5]。若光伏与其他产品出口关联紧密,认为出口光伏基于本地已有产业结构,是一种路径依赖的模式。若光伏与其他产品出口并无关联,则认为出口光伏突破了已有出口路径。参照前人研究以4位数产品进行计算^[27],相关公式为：

（1）Probij=min{P(RCAi|RCAj),P(RCAj|RCAi)}
式中：Prob为产品共现概率;RCA为4位数产品的显著性比较优势;i为光伏产品;j为其他产品;P（RCA_i|RCA_j）内涵为产品j具有出口比较有优势时,产品i也具有比较优势的概率。RCA以地级市出口产品区位商（lq）进行判断^[28]。

（2）lqc,j=(Expc,jExpc,t)(ExpjExpt)
式中：lq_c,j为城市c出口产品j的区位商;Exp_c,j为城市c出口产品j的贸易额;Exp_c,t为城市c出口总额;Exp_j为中国出口产品j的贸易额;Exp_t为中国出口总额。lq≥1则RCA=1,反之 RCA=0。使用RCA对Prob加权并加总,得到地级市光伏与其他产品的出口关联度。

（3）Relatec=∑jProbi,j×RCAc,i/∑jProbi,j
式中：c为地级市;i为光伏产品;j为其他产品。Relate_c数值越高表明光伏与已有出口产品关联越强。

3 描述性分析

3.1 世界光伏贸易网络

随着20世纪90年代德国、意大利等国对新能源的重视,世界光伏需求迅速增加,不少国家依托自身优势进军光伏制造业,光伏贸易方兴未艾。图1显示,世界光伏出口集中在少数国家,中国、德国、日本、韩国四国占到2002—2016年世界光伏出口额的67.06%。2009年以前光伏出口呈现加速增长,世界出口总额从2002年的59.27亿美元升至2008年的375.74亿美元,年均增幅达30.19%。在金融危机的影响下,2009年光伏贸易额降至330.27亿美元。值得注意的是2009—2013年世界光伏贸易发生剧烈波动,2009—2011年见证了高速增长并于2011年达到顶点（646.78亿美元）,随后出口总额迅速降至2013年的405.56亿美元,2013年之后光伏出口趋于平缓。2010年和2012年分别是增速(89.36%)和降速（29.28%）最高的两年,光伏贸易的剧烈波动一方面是产能过剩所致,另一方面显示出“双反”的作用。

图1

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图12002—2016年世界光伏出口演变

Fig. 1The dynamic of the export of photovoltaic (2002-2016)



在分析光伏贸易演变的基础上,使用网络分析对国家间贸易关系进行梳理,在此之前识别 “双反”国家。以Solar World为代表的6家企业于2011年10月向美国商务部提案调查中国光伏的倾销行为和补贴情况,一年后美国商务部裁定中国企业支付18%~250%的反倾销税和15%~16%的反补贴税。2012年9月欧盟启动针对中国光伏的调查,并于次年5月裁定征收47%的反倾销税^[24]。因而“双反”国家即欧盟和美国。表1列出了对中国实施“双反”的国家。以“双反”为准对中国的贸易对象进行分类,绘制2009年、2011年、2013年和2015年的世界光伏贸易网络（图2）。

Tab. 1
表1
表1对中国实施“双反”的国家
Tab. 1Countries applying anti-dumping or countervailing policy aimed at China

标准国家代码	国家名称	标准国家代码	国家名称	标准国家代码	国家名称	标准国家代码	国家名称
AUT	奥地利	ESP	西班牙	IRL	爱尔兰	POL	波兰
BEL	比利时	EST	爱沙尼亚	ITA	意大利	PRT	葡萄牙
BGR	保加利亚	FIN	芬兰	LTU	立陶宛	ROM	罗马尼亚
CYP	塞浦路斯	FRA	法国	LUX	卢森堡	SVK	斯洛伐克
CZE	捷克	GBR	英国	LVA	拉脱维亚	SVN	斯洛文尼亚
DEU	德国	GRC	希腊	MLT	马耳他	SWE	瑞典
DNK	丹麦	HUN	匈牙利	NLD	荷兰	USA	美国

注：克罗地亚2013年加入欧盟,归为非“双反”国家;英国2016年脱欧,归为“双反”国家。

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图2

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图2世界光伏贸易网络分析

Fig. 2Network analysis of photovoltaics trade in the world



为简化图表,图2未显示互相光伏出口额之和小于300万美元的贸易联系,仅对贸易对象个数（度中心性,Degree Centrality）大于80的国家进行标注。图2中“双反”国家中心性始终较高,表明欧美发达国家在光伏贸易中的重要位置。中国、德国和美国贸易对象最多,且相互间联系十分紧密,意大利、法国、英国、荷兰、韩国、日本等也有较高的中心性。2009—2011年世界光伏贸易联系增强,未出现明显的偏态。2013和2015年中国与主要“双反”国家包括美国、德国、荷兰等光伏贸易额均有所减少。网络分析表明2011年开始的“双反”调查可能是中国光伏出口格局转变的重要原因,随着“一带一路”倡议的提出以及中国与欧美以外其他国家贸易联系的加强,新兴市场在中国光伏贸易中逐步占据重要位置。

3.2 “双反”背景下中国光伏出口特征

目光聚焦到中国,基于UN Comtrade数据分析2009年、2011年、2013年和2015年中国光伏出口目的国演变（图3）。

图3

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图32009—2015年中国光伏出口目的国格局演变

注：此图根据国家测绘地理信息局标准地图（审图号：GS（2016）1666号）绘制,底图无修改。
Fig. 3The dynamic of export destinations of Chinese photovoltaics (2009-2015)



2009—2011年中国光伏出口集中在欧盟和美国,其他国家印度、日本、澳大利亚等也占据一定份额（图3）。2013—2015年出口格局趋向分散,对“双反”国家出口额从2011年顶峰的217.1亿美元降至2013年低谷的53.8亿美元。出口到非“双反”国家的光伏产品则从2009年15.8亿美元激增至2013年96.8亿美元,对东亚、东南亚、南亚、中东、南美、非洲等地的出口均有所增加。图3显示了中国光伏出口目的国的剧烈变化,为进一步观察这一转换,表2列举了不同年份中国光伏出口额前十位国家。


Tab. 2
Tab. 2The dynamic of the top ten export destinations of Chinese photovoltaics (亿美元)

排名	2009年		2011年		2013年		2015年
	目的国	出口额	目的国	出口额	目的国	出口额	目的国	出口额
1	德国	37.30	德国	56.60	日本	47.00	日本	52.11
2	荷兰	15.60	荷兰	54.50	美国	19.90	韩国	27.54
3	意大利	8.43	意大利	38.80	荷兰	15.90	美国	19.60
4	比利时	5.53	美国	28.20	印度	8.36	印度	14.72
5	美国	4.13	比利时	17.30	德国	6.10	荷兰	9.80
6	西班牙	3.35	澳大利亚	11.00	澳大利亚	5.41	新加坡	6.19
7	法国	2.71	法国	5.90	南非	5.28	菲律宾	5.97
8	韩国	2.34	印度	4.93	韩国	4.64	泰国	5.89
9	日本	2.24	日本	4.32	比利时	3.91	英国	5.81
10	澳大利亚	2.08	西班牙	3.87	英国	3.86	智利	4.46

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表2印证了中国光伏出口目的国从“双反”向非“双反”国家的转变。2009年目的国前七位均为“双反”国家,2011年之后日本、韩国、印度、新加坡等国与中国光伏贸易额迅速上升。2015年目的国前十位中只有美国、荷兰、英国为“双反”国家。前文分析认为加工贸易是推动中国与欧美国家光伏贸易的重要力量,那么在“双反”背景下,贸易类型将如何变化?选取光伏贸易波动最为剧烈的2009—2013年,基于中国海关贸易数据对贸易类型、目的国类型的影响进行分析（图4）。图4将中国光伏出口以贸易类型（加工贸易、一般贸易）和目的国类型（“双反”、非“双反”）两个维度分成四类。其中目的国演变与前文分析相符,出口到“双反”国家占比从2009年的83.49%减至2013年的35.51%。从贸易类型看,一般贸易占比从2009年的37.60%增至2013年的62.62%。2009年加工贸易出口到“双反”国家占比最高（53.25%）,2013年一般贸易出口到非“双反”国家成为最为重要的光伏贸易路径（38.77%）。出口目的国转换伴随着贸易类型的变化,可能因为加工贸易的主要对象是欧美发达国家,更容易受到“双反”的冲击。

图4

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图4中国光伏出口结构及其演变

Fig. 4The structure and dynamic of the export of photovoltaics in China



描述性分析显示,“双反”背景下中国光伏出口目的国格局变动剧烈,这一历程中哪些因素起到关键作用?下文以计量模型进行深入探讨。

4 计量模型与结果

4.1 计量模型

以210个地级以上城市与175个目的国之间的光伏贸易联系为研究对象,综合考察“双反”、政策激励、贸易类型、出口关联和目的国中心性的作用,建立如下模型：

（4）ENEXi,c,t1=α+β1×ADt0+β2×Subt0+β3×Typet0+β4×Relatet0+β5×Divert0+β6×Degreet0+γ×Xt0+ε
式中：ENEX_i,c,t1为城市i在t1年对目的国c的出口变化,若城市i在t1年对目的国c的出口额大于t0年,则ENEX_i,c,t1记为1,反之为0;X_t0为控制变量;ε为误差项。变量定义见表3。表3解释变量中,设置虚拟变量表征“双反”的事件（AD）,“双反”国家记为1,反之为0;以光伏企业补贴收入代理政策激励（Sub）;使用加工贸易占比代理城市光伏对外贸易类型（Type）;以光伏与其他产品同时出口的概率（Relate）表征光伏出口的路径依赖程度;使用目的国个数反映地级市出口多元化（Diver）;以目的国在世界光伏贸易网络中的度中心性（Degree）表征目的国的控制力和影响力。

Tab. 3
表3
表3变量定义
Tab. 3Definition variables

变量类型	变量	变量名称	变量解释
被解释变量	ENEX	出口额变化	城市i在t1年对国家j光伏出口额高于t0年记为1,反之为0
解释变量	AD	目的国“双反”	目的国j对中国实施“双反”政策记为1,反之为0
	Sub	光伏补贴收入	城市i光伏企业所获补贴金额
	Type	出口类型	城市i光伏出口中加工贸易所占比重
	Relate	出口关联	城市i光伏与其他出口产品的关联度
	Diver	出口多元化	城市i光伏出口额大于1万美元的目的国数目
	Degree	目的国中心性	目的国j在世界光伏贸易网络中的度中心性
控制变量	GDPPC	城市人均GDP	城市i的人均GDP
	Import	城市光伏进口	城市i从国家j进口光伏产品记为1,否则为0
	Exp_c	目的国光伏出口	目的国j光伏出口总额
	Struc_c	目的国产业结构	目的国j工业产值占GDP比重
	Distance	地理距离	目的国j人口重心与中国人口重心的距离

注：模型中t1为2011年时t0为2009年,t1为2013年时t0为2011年。

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模型同时对一些变量进行控制。以地级市人均GDP（GDPPC）控制经济发展水平,GDPPC越高城市外贸联系越强;以城市是否从目的国进口光伏产品控制进口对出口的影响（Import）;以目的国工业产值比重（Struc_c）控制其产业结构,一般而言工业比重高的国家更多参与货物贸易;以目的国光伏出口额（Exp_c）控制其光伏产业发展情况;考虑到贸易地理的影响,文章控制了中国和目的国之间的地理距离。变量描述性统计结果见表4。

Tab. 4
表4
表4变量描述性统计
Tab. 4The summary of variables

变量（单位,数据源）	2011年被解释变量与2009年解释变量						2013年被解释变量与2011年解释变量
	样本数	均值	标准差	最小值	最大值		样本数	均值	标准差	最小值	最大值
被解释变量
ENEX （-,贸易库）	2873	0.620	0.485	0	1.000	3916		0.559	0.497	0	1.000
解释变量
AD（-,-）	2873	0.284	0.451	0	1.000	3916		0.284	0.451	0	1.000
Sub（万元,企业库）	2873	885	1670	0	31941	3916		1720	5462	0	429075
Type（%,贸易库）	2873	22.900	38.200	0.0	100.000	3916		25.500	39.900	0	100.000
Relate（-,贸易库）	2873	0.262	0.116	0.009	0.458	3916		0.286	0.102	0.023	0.467
Diver（个,UN Comtrade）	2873	23.800	25.300	0	91.000	3916		30.400	32.000	0	118.000
Degree（-,UN Comtrade）	2873	38.200	36.000	1.000	146.000	3916		41.900	36.700	1.000	153.000
控制变量
GDPPC（万元,中国城市统 计年鉴）	2873	4.270	2.120	0.449	10.200	3916		5.830	2.650	0.646	13.100
Import（-,贸易库）	2873	0.126	0.332	0	1.000	3916		0.149	0.356	0	1.000
Exp_c（亿美元,UN Comtrade）	2873	4.120	9.850	0	46.700	3916		6.914	15.800	0	73.800
Struc_c（%,世界银行）	2873	26.800	10.700	5.000	96.600	3916		27.500	11.600	4.200	95.400
Distance（km,CEPII）	2873	8165	3984	1124	19110	3916		8165	3984	1124	19110

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4.2 计量结果

由于被解释变量是离散的,选取Logit模型进行分析并使用稳健标准误修正异方差的影响。考虑到2011年前后光伏贸易的波动,将模型分为2009—2011年和2011—2013年两个时段,计量结果见表5。

Tab. 5
表5
表5不同时段光伏贸易联系的影响因素
Tab. 5The influencing factors of photovoltaic trade in different periods

变量	2009—2011年			2011—2013年
	模型（1）	模型（2）	模型（3）	模型（4）	模型（5）	模型（6）
解释变量
Sub	0.195**		0.159*	0.122***		0.135***
Type	-0.094		-0.067	-0.838***		-0.840***
Relate	5.944***		5.245***	-1.236		0.363
AD		0.106	0.380		-0.680***	-1.293***
Diver		0.0019**	0.0144**		-0.0357*	-0.0055**
Degree		0.0019***	0.0157***		0.0079**	0.0200***
控制变量
GDPPC	0.117e-04*	0.120e-04***	0.125e-04*	0.201e-04***	0.115e-04***	0.263e-04***
Import	0.446**	0.124	0.341	0.852***	0.113	0.596**
Exp_c	33.200e-08***	8.650e-08	3.300e-08**	3.510e-08	4.430e-08	10.100e-08
Struc_c	-3.219***	-1.240***	-1.766*	1.002	1.120	0.728
Distance	0.048	-0.269**	-0.168	-0.409*	0.070	-0.389
Constant	-3.054***	0.100	-4.193***	-2.645***	0.841***	-3.723***
Observations	2873	2873	2873	3916	3916	3916
LR chi2	162.400	117.900	613.100	191.400	155.900	50.600
Prob>chi2	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000

注：***、**和*分别表示回归系数在1%、5%和10%的水平下显著。

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表5中模型（1）~ 模型（3）是2009—2011年的截面数据回归结果。解释变量分别和同时带入模型其显著性基本不变,认为结果稳健。Sub显著促进城市光伏贸易增长,体现出政策激励效用。Type不显著,可能因为2009—2011年间加工贸易占比变化较小（全国层面从2009年62.40%到2011年62.78%）,解释力有限。Relate显著为正,认为该时段贸易拓展符合市场规律,与本地出口联系越紧密光伏贸易所获增长越多。AD不显著,表明在“双反”之前欧美与其他国家作为光伏目的国没有明显区别。Diver显著为正,与已有研究相符市场多元化促进出口增长^[6]。Degree显著为正,表明中国光伏有向中心性强的国家拓展的趋势。

模型（4）~ 模型（6）是2011—2013年回归结果。AD显著为负,Relate不再显著,Sub显著性增强,认为“双反”打断了多数城市的既有出口路径,贸易联系演变逐渐背离原有轨道,政策激励成为促进贸易增长的重要举措。Type显著为负,说明加工贸易比重高的城市更容易受到“双反”的冲击,呼应了前文加工贸易比重降低的发现。Diver显著为负,即出口国家越多元越不利于维持贸易联系。结合描述性分析,2009—2011年中国光伏出口集中在“双反”国家,Diver高意味着目的国中“双反”国家多,当这些国家集体抵制中国光伏时,出口多元化所受损害反而高。Degree显著为正,认为中心性强的国家贸易影响力大^[29],与其进行贸易有利于出口增加。

下文以是否“双反”为准对目的国进行区分,进一步分析光伏贸易格局演变的驱动因素（表6）。

Tab. 6
表6
表6目的国类型与光伏贸易联系
Tab. 6The relationship between the types of countries and photovoltaic trade

变量	2009—2011年		2011—2013年
	AD = 0	AD = 1	AD = 0	AD = 1
解释变量
Sub	0.1930*	0.0226*	0.1870***	0.0989***
Type	-0.0099	0.0801	-0.9000**	-0.5730**
Relate	3.2730*	7.9580***	0.0367	1.5940
Diver	0.0193**	0.0160	0.0039	-0.0119**
Degree	0.0254***	0.0121*	0.0254***	0.0146*
控制变量
GDPPC	0.0861e-04*	0.1870e-04*	0.2240e-04***	0.3510e-04***
Import	0.0673	0.8220*	0.3260	0.9430**
Exp_c	16.4000e-08*	0.0070e-08	10.5000e-08	-3.4000e-08
Struc_c	0.8380	-11.5600***	0.9810	-3.0990*
Distance	-0.0379*	-0.8290	-0.3780*	-0.8370
Constant	-4.1780***	-1.9080	-3.6910***	-4.2850*
Observations	585	342	667	387
LR chi2	97.5000	115.2000	108.3000	54.7000
Prob>chi2	0.0000	0.0000	0.0000	0.0000

注：***、**和*分别表示回归系数在1%、5%和10%的水平下显著。

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表6显示2009—2011年Sub能够显著促进光伏向“双反”和非“双反”国家出口,Type在两类目的国均不显著,认为这一时期政策激励和加工贸易并非针对“双反”国家。Relate在“双反”国家更为显著,表明向“双反”国家的出口是多数城市的发展路径。Diver在非“双反”国家显著性更高,认为新市场集中在非“双反”国家。Degree在不同国家均显著为正,说明与中心性高的国家贸易有利于出口增加。

2011—2013年Sub在两种类型国家的显著性均增强,印证了Sub激励出口的稳健作用。Type显著为负,即加工贸易愈多贸易缩减愈严重,证实了加工贸易的脆弱性。Relate不显著,由于欧美国家的限制,光伏出口不再以路径依赖的方式演进。Diver不利于光伏产品向“双反”国家拓展,验证了前文猜想,已有贸易对象集体发难时出口多元化不能缓冲贸易冲击。与中心性高的国家进行贸易依然有利于光伏出口增长,表明目的国中心性的稳健作用。

研究结果显示在“双反”背景下,市场机制受挫,政府激励的影响增加并成为突破原有路径,创造发展机会的重要驱动力^{[30, 31]}。加工贸易取代一般贸易是贸易结构演化规律^[32],“双反”加速这一过程,经历短期阵痛以后,中国光伏出口类型更为合理。出口市场多元化未能有效提升光伏贸易,表明地级市光伏市场多元化未达到减低贸易风险的门槛值,不同层次的多元化策略可能更有裨益。Hidalgo等人认为国家和区域产品出口呈现路径依赖特征,贸易关联强的产品出口概率高^[5],本文则发现“双反”打破了贸易演化路径,产品关联不再促进光伏贸易增长。与Chaney等对贸易拓展中已有目的国的强调相呼应^[13],中心性高的国家能够给出口源地带来稳健的贸易联系和新的贸易对象,显著提升风险抵御能力。

5 结论与政策建议

本文以中国地级市与世界各国的光伏贸易联系为研究对象,使用2009—2015年UN Comtrade数据分析“双反”背景下世界光伏贸易网络。基于中国海关贸易数据库以Logit模型探讨2009—2013年中国光伏出口目的国演变及其影响因素,得到下列结论：

（1）“双反”降低了中国与欧盟和美国的光伏贸易量,中国光伏主要目的国从德国、荷兰、意大利和美国等国转向日本、韩国、印度和新加坡等国。出口目的国转换是维持光伏出口,缓冲贸易保护的重要方式。

（2）相较于加工贸易,一般贸易更具自主性,更能抵御贸易冲击。“双反”加速了光伏制造业从加工贸易到一般贸易的转变。

（3）市场多元化不能缓冲“双反”冲击。研究时段中国光伏市场集中在“双反”国家,当这些国家集体发难时,建立在对多个欧美国家出口之上的市场多元化无济于事。

（4）与中心性强的国家贸易能够提升贸易额。中心性强的国家控制力和影响力较强,能够和贸易伙伴形成稳健的贸易联系。

本文启示,贸易保护背景下政策激励对于维持出口至关重要,在光伏寒冬到来之际,政府对内拓宽市场缓解产能过剩的压力,对外支持出口促成光伏目的国向非“双反”国家转变,稳住了严峻的贸易形势。一般贸易比加工贸易更具自主性,在政策引导中应有意扶植一般贸易规模,控制加工贸易比重,争取在贸易冲突中获得更多话语权。出口市场多元化应强调市场的层次,出口目的国差异较大才能实现“把鸡蛋放到不同的篮子里”抵御外部冲击。此外,应辨别国际贸易网络中中心性较高的国家并与其建立稳健的贸易联系。

值此中美贸易战刺刀见红之际,国家应对策略显得格外重要。中国对出口产品的补贴激励是引致贸易战的原因之一,结合本文研究激励措施同时能够缓冲贸易冲击。因而应优化政策激励,一方面减少对企业、对产品的直接补贴,避免贸易冲突;另一方面增加对创新、对市场的支持力度,引导产业升级增强产品竞争力,不怕贸易摩擦。从出口多元化来看,尽管中国贸易对象遍布全球,但消费能力强的仍是欧美国家。应以“一带一路”倡议为依托,应积极培育新兴市场,帮助提升发展中国家的需求,改变欧美国家的主导地位。

需指出的是文章仍有许多不足之处。近年来中国与中亚、非洲、南美等国的贸易往来明显加强,不难想象即使没有“双反”事件,中国光伏也会逐步拓展到欧盟、美国以外的国家,“双反”仅是加速了这一进程。贸易保护的倒逼和自发的贸易拓展,这两股力量如何叠加和相互影响是需要进一步探讨的话题。此外,贸易格局的影响因素众多,文中仅选取代表性的几个,FDI、企业类型等因素仍有深入讨论空间。

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