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内容提要：为了促进中国苹果出口贸易发展、提供新的微观解释视角，基于Anderson & van Wincoop （2003）贸易成本理论构建改进的贸易引力模型，对2004-2013年中国与20个主要贸易伙伴国苹果出口贸易成本进行测算与分解，发现中国苹果出口贸易开放度有了提升，贸易成本在2004-2013年期间呈现下降态势；人均GDP绝对差值与中国苹果出口贸易成本呈现反向变动，不存在“林德效应”；贸易自由化与中国苹果出口贸易成本负相关，两国地理距离、平均名义关税、人民币对伙伴国实际汇率，以及是否拥有共边界不是决定中国苹果出口贸易成本的必要因素。
关键词：鲜苹果；出口贸易成本；引力模型；面板随机效应模型
中图分类号：F752文献标识码：A文章编号：1001-148X（2017）11-0076-06
贸易成本是指除了商品的生产成本之外，商品从厂商流通到消费者手中的过程成本，包括运输成本、政策成本（关税和非关税壁垒）、语言成本、货币成本、信息成本以及合同的履行成本等[1]。贸易成本既是影响国际贸易的重要因素[2]，又是分析国际贸易问题的微观经济基础。我国鲜食苹果①出口贸易2000年以来快速发展，我国在世界苹果出口量和出口金额上持续多年位居前列。因此，从贸易成本入手分析我国苹果出口贸易的影响因素，对完善贸易理论体系、促进我国苹果出口具有重要的理论与现实意义。
（一）样本选择与数据来源
本文选择中国苹果出口具有代表性的贸易伙伴印度尼西亚、孟加拉国、俄罗斯、泰国、印度、越南、哈萨克斯坦、菲律宾、缅甸、尼泊尔、朝鲜、马来西亚、中国香港、新加坡、阿拉伯联合酋长国、吉尔吉斯斯坦、斯里兰卡、沙特阿拉伯、蒙古和巴基斯坦20个国家和地区③作为研究样本。为了反映贸易成本的动态变化趋势，同时基于数据的可得性而选择2004-2013④时间段进行分析，该期间样本区域苹果出口贸易流量占同期中国苹果出口总量的98.22%，能够保证测度结果具有良好的信度。
贸易成本计算过程中所需要的模型（9）中的中国苹果对各贸易伙伴国的出口值、中国与各贸易伙伴苹果进出口值，以及世界苹果出口值数据来自于联合国商品贸易统计数据库（UN Comtrade Database）与联合国粮农组织统计数据库（FAOSTAT）。模型（9）中替代弹性σ表示商品同质程度的大小，是测算贸易成本的重要变量。在贸易流量既定的情况下，一般认为替代弹性越大，两国之间的贸易成本越低。然而，现实中商品替代弹性很难进行估计，Anderson & van Wincoop（2004）[2]认为替代弹性一般介于5-10之间。参照Novy（2011）[5]、许统生等（2012）[3]、贾伟和秦富（2013）[6]等学者的研究成果，本文将中国苹果出口替代弹性设定为8进行研究。
（二）贸易成本测度结果与分析
在设定σ=8的情况下，基于模型（9）对2004-2013年中国苹果出口贸易成本进行测算，具体结果如表1所示。
由表1可以总结出2004-2013年中国苹果出口贸易成本具有以下几点特征：
1.从2013年我国与各贸易伙伴国苹果出口贸易成本的绝对值看，中国与越南、哈萨克斯坦、菲律宾、缅甸、尼泊尔、朝鲜、吉尔吉斯斯坦及巴基斯坦苹果出口贸易成本偏高，均高于2013年中国苹果出口平均贸易成本（1.2727），其中吉尔吉斯斯坦最高，贸易成本值为1.8216。此外，中国与印度尼西亚、孟加拉国、俄罗斯、泰国、印度、马来西亚、中国香港、新加坡、阿拉伯联合酋长国、斯里兰卡、沙特阿拉伯及蒙古国贸易成本，均低于2013年中国苹果出口平均贸易成本，其中俄罗斯最低，贸易成本值为0.9947。而2013年中国与最主要前五贸易伙伴国（印度尼西亚、孟加拉国、俄罗斯、泰国、印度）贸易成本均低于平均水平，这说明我国加入WTO以后苹果出口的贸易壁垒进一步弱化，贸易开放水平得到了提高。
2.从2004年到2013年我国与各贸易伙伴国苹果出口贸易成本的变化幅度看，中国苹果出口贸易成本普遍呈现下降趋势，其中哈萨克斯坦（21.877%）、菲律賓（18.661%）、巴基斯坦（15.571%）降幅比较明显。从中国苹果出口贸易成本变化的时间趋势看，2004年到2013年期间苹果出口贸易成本呈现波动式下降（如图1所示），其中2004-2012年下降趋势比较明显，2013年有所回升。
3.将贸易伙伴国样本按照“是否同属APEC成员”分成两部分，其中APEC成员国有印度尼西亚、俄罗斯、泰国、越南、菲律宾、马来西亚、中国香港、新加坡，非APEC成员国为孟加拉国、印度、哈萨克斯坦、尼泊尔、朝鲜、阿拉伯联合酋长国、吉尔吉斯斯坦、沙特阿拉伯、蒙古国及巴基斯坦。按照表1给出的结果计算两部分贸易成本的平均值，中国与APEC成员国之间苹果出口贸易成本低于非APEC成员国，且对时间变化趋势更为敏感（如图2所示）。
二、中国鲜食苹果出口贸易成本分解
（一）变量说明与模型设定
为了分析2004-2013年中国苹果出口贸易成本的影响因素，本文采用面板数据模型对出口贸易成本进行分解。根据贸易成本的定义可以将决定贸易成本的因素分解为直接因素和间接因素，然而就计量分析而言，诸如非关税壁垒、货物运输成本、时间成本等直接因素很难进行准确的量化，本文采用间接分解的方式，运用引力模型对影响苹果出口贸易成本的影响因素进行实证分析。
1.变量设置与说明。本文选择贸易双方的距离、两国经济发展水平的差异、关税、汇率、贸易自由化程度、是否具有共边界、是否共处贸易自由协定区等为变量，运用面板数据模型进行实证分析，具体变量定义与说明详见表2。
（1）两国之间的距离。传统的贸易引力模型认为距离是决定两国贸易流量的重要因素，间接反映了运输便利程度与运输费用。距离越大，两国之间的贸易成本也越大，预期符号位负。 （2）两国经济发展水平的差异是反映影响贸易成本的经济因素，一般认为两国经济发展水平越接近，贸易成本会越小[7]，即存在“林德效应”，预期符号为正。
（3）关税反映了关税壁垒对贸易成本的影响。该变量与贸易成本呈现同向变化趋势[8]，预期符号为正。
（4）汇率。按照外匯理论，直接标价法下的汇率水平越高表示本币贬值的幅度越大，以外币表示的本国商品在国外市场的价格水平相应就越低。所以，理论上人民币汇率水平变化与中国苹果出口贸易成本呈反方向变动趋势，预期符号为负。
（5）贸易自由化程度。一般认为贸易伙伴国的贸易开放程度越高，中国对其苹果出口量越大，出口贸易成本越小[7-8]，预期符号为负。
（6）是否共边界。一般认为与中国共边界的贸易伙伴国更容易发生贸易往来，贸易成本较小，预期符号为负。
（7）是否共处贸易自由协定区。理论上与中国共处贸易自由协定区的伙伴国可能享有“优惠贸易安排”，导致贸易成本下降，预期符号位负。
2.模型选择。基于以上贸易成本的决定因素分析，运用上文计算的贸易成本数据建立如下面板数据模型：
（二）数据来源
模型（10）中LnTijt数据来源于模型（9）的计算结果；LnDisij计算过程中所需要的数据来源于世界城市经纬度查询系统；LnPerGDPjt计算过程中需要的中国以及各贸易伙伴GDP（PPP）数据以及各国人口数据来源于世界银行统计数据库；Trifjt数据来源于世贸组织统计数据库；LnERCjt变量数据来源于历史汇率（OANDA）数据库；Openjt由贸易伙伴国苹果对外贸易值的GDP占比表示，其中计算所需数据源于世界粮农组织数据库；Borij、APECij根据实际情况进行赋值。
（三）中国苹果出口贸易成本分解
1.面板数据模型的估计方法选择。静态面板数据模型的估计方法通常有固定效应、随机效应及混合回归。由于所选变量中两国之间的距离不随时间变化而变化，不能使用截面固定效应进行估计，本文对于使用随机效用还是混合回归，通过Breusch-Pagan LM test进行选择，结果显示LM检验强烈拒绝“不存在个体随机效应”的原假设⑤，即应选择随机效应进行估计。
2.回归结果分析。为了检验模型结果的稳健性，本文采用逐步回归的方法进行计量分析，回归结果详见表3。
逐步回归结果表明模型（1）-模型（7）过程中的各变量结果比较稳健，且模型解释力有所增强。在模型（7）中，LnDisij对贸易成本影响不显著，说明随着交通便利化程度的提高以及信息通讯技术的发展，地理距离不再是影响两国贸易成本的重要因素。变量LnPerGDPjt系数显著为负，说明贸易伙伴国与中国人均GDP绝对差值与中国苹果出口贸易成本反向变动，也说明中国苹果出口贸易成本中不存在“林德效应”，即中国对与收入水平相近的国家或地区出口苹果贸易成本反而更高。变量LnERCjt系数为负，说明人民币实际有效汇率水平变动与中国苹果出口的贸易成本呈反方向变动，人民币贬值确实能够降低中国苹果出口贸易成本。变量Openjt系数显著为负，说明贸易伙伴国贸易开放程度与中国苹果出口成本呈现反向变动，即贸易开放程度越高，中国对其苹果出口贸易成本越小。变量APECij系数为负，说明像APEC这种贸易自由协定区的建立的确能够弱化部分贸易限制和贸易壁垒，促使中国苹果出口成本不断下降。
值得注意的是变量LnDisij系数为负，表明距离越大，中国对其苹果出口成本越小，与预期结果相反，可能的解释是：（1）由于中国苹果出口贸易国主要集中在发展中经济体市场，运输成本更多地体现在距离内基础设施的情况，而非绝对距离，当距离内基础设施带来的负效应大于绝对距离产生的正效应时，LnDisij可能为负；（2）中国对距离较近的贸易伙伴出口苹果可选的运输方式较多，也有可能需要经过多种方式的变换才能最终到达目的，而对距离远的贸易伙伴国出口苹果可选运输工具及方式比较单一，中间成本相对较少，这也可能是导致LnDisij为负的原因。变量Borij系数为正表明中国对接壤国家出口苹果成本反而大于非接壤国家，可能的解释是：（1）中国与共边界的贸易伙伴理论上更容易发生贸易往来，且绝对距离较短，但是也会受到运输基础设施、运输方式可实施性的影响，促使其与贸易成本同向变化；（2）变量Trifjt系数为负表明中国对平均名义关税大的伙伴国出口苹果成本反而更小，可能的解释是苹果进口关税大的国家或地区出于对自己苹果产业的保护，只进口国内缺口最大的苹果种类，目标比较明确，减少了其他环节对贸易成本的影响，进而导致其与中国苹果出口成本呈现反向变动。
三、结论与启示
基于改进的引力模型，本文对2004-2013年中国与主要贸易伙伴国出口苹果的贸易成本进行测度与分解，得出以下几点结论：一是中国苹果出口贸易开放度有了提升，贸易成本在2004-2013年期间呈现下降态势；二是人均GDP绝对差值与中国苹果出口贸易成本呈现反向变动，不存在“林德效应”；三是贸易自由化与中国苹果出口贸易成本负相关，两国地理距离、平均名义关税、人民币对伙伴国实际汇率，以及是否拥有共边界不是决定中国苹果出口贸易成本的必要因素。
对中国苹果出口贸易成本的测度与分解，为促进中国苹果出口贸易发展提供了新的微观解释视角，本文在此提出以下建议：（1）中国苹果出口贸易成本处于下降趋势，未来我国应在保持苹果生产比较优势的基础上发展规模经济，不断提升中国苹果国际竞争力。（2）在经济全球化背景下，中国应不断加强与世界各国的贸易往来，共同努力构建和谐的贸易环境，充分发挥贸易自由协定区的作用，不断降低中国对外苹果出口的贸易壁垒。（3）中国苹果向发达经济体出口的难度相对较小，但受到国产苹果质量安全等自身属性的限制，中国苹国出口很难走向发达经济体市场。因此，一方面要不断提高国产苹果的质量等级，扩大中国苹果出口市场；另一方面，充分利用发展中经济体的优势，不断加深贸易合作，抵消贸易过程中经济因素的影响。（4）对于开放程度较高的国家，应充分利用较开放的贸易环境，了解贸易伙伴国对苹果进口设置的各种门槛和限制，不断调整对其苹果出口策略，降低苹果出口贸易成本。（5）随着通信技术、交通运输多元化发展，空间距离与是否共处边界都不是影响中国苹果出口贸易成本的重要因素，在进行苹果出口市场选择时无须过多考虑地理位置的影响。 由于数据的可获取性受到限制，本文难以对加入WTO前后中国苹果出口贸易成本的变动趋势进行比较；同时，因为时间序列过短，使本文只能获取短面板数据进行计量分析，这可能是导致决定苹果出口贸易成本的部分因素不显著，甚至符号异常的主要原因。因此，希望通过后续的研究检验实证结果的准确性，进一步增强各影响因素的解释力。
注释：
① 鲜苹果：特指080810-Apples，fresh，不包括苹果汁、苹果干等加工产品，文中简称苹果。
② 随着经济全球化的不断深入，贸易产品变得很容易被替代，替代弹性σ趋于远大于1。
③ 中国苹果对外出口贸易流量排在前20位的国家或地区（参考2013年数据），其贸易总和占同期中国苹果出口量的98.22%，基本上能够反映中国苹果出口贸易的特征。
④ 本文选择2004-2013期间进行研究的主要原因是：（1）根据数据可获取性，研究贸易成本的最新动态变化；（2）加入WTO初期，中国仍处于适应阶段，不能充分反映WTO背景下中国苹果出口贸易的特点，因此，文中以2004年为起点进行研究，尝试规避适应期的影响。
⑤ Test： Var（u）=0； chibar（01）=550.22；Prob>chibar2=0.0000。
参考文献：
[1] Anderson， J. E. and van Wincoop， E. Gravity with Gravitas： A Solution to the Border Puzzle[J].American Economic Review， 2003，93（1）：170-192.
[2] Anderson， J. E. and van Wincoop， E. Trade Costs[J].Journal of Economics Literature，2004，42（3）： 691-751.
[3] 许统生，李志萌，涂远芬，等.中国农产品贸易成本测度[J].中国农村经济，2012（3）：14-24.
[4] 阿布来提·依明.中国进出口双边贸易成本测度方法比较研究[J].世界经济研究，2013（5）：30-35.
[5] Novy， D. Gravity Redux： Measuring International Trade Costs with Panel Data， mimeo， University of Warwick， 2011.
[6] 贾伟，秦富.中国谷物贸易成本测度及其对贸易增长的影响[J].国际贸易问题，2013（4）：62-72.
[7] 張毓卿，周才云.中国对外贸易成本的测度及其影响因素——基于面板数据模型的实证分析[J].经济学家，2015（9）：11-20.
[8] 王洪涛.中国创意产品出口贸易成本的测度与影响因素检验[J].国际贸易问题，2014（10）：132-143.
关键词：鲜苹果；出口贸易成本；引力模型；面板随机效应模型
中图分类号：F752文献标识码：A文章编号：1001-148X（2017）11-0076-06
贸易成本是指除了商品的生产成本之外，商品从厂商流通到消费者手中的过程成本，包括运输成本、政策成本（关税和非关税壁垒）、语言成本、货币成本、信息成本以及合同的履行成本等[1]。贸易成本既是影响国际贸易的重要因素[2]，又是分析国际贸易问题的微观经济基础。我国鲜食苹果①出口贸易2000年以来快速发展，我国在世界苹果出口量和出口金额上持续多年位居前列。因此，从贸易成本入手分析我国苹果出口贸易的影响因素，对完善贸易理论体系、促进我国苹果出口具有重要的理论与现实意义。
（一）样本选择与数据来源
本文选择中国苹果出口具有代表性的贸易伙伴印度尼西亚、孟加拉国、俄罗斯、泰国、印度、越南、哈萨克斯坦、菲律宾、缅甸、尼泊尔、朝鲜、马来西亚、中国香港、新加坡、阿拉伯联合酋长国、吉尔吉斯斯坦、斯里兰卡、沙特阿拉伯、蒙古和巴基斯坦20个国家和地区③作为研究样本。为了反映贸易成本的动态变化趋势，同时基于数据的可得性而选择2004-2013④时间段进行分析，该期间样本区域苹果出口贸易流量占同期中国苹果出口总量的98.22%，能够保证测度结果具有良好的信度。
贸易成本计算过程中所需要的模型（9）中的中国苹果对各贸易伙伴国的出口值、中国与各贸易伙伴苹果进出口值，以及世界苹果出口值数据来自于联合国商品贸易统计数据库（UN Comtrade Database）与联合国粮农组织统计数据库（FAOSTAT）。模型（9）中替代弹性σ表示商品同质程度的大小，是测算贸易成本的重要变量。在贸易流量既定的情况下，一般认为替代弹性越大，两国之间的贸易成本越低。然而，现实中商品替代弹性很难进行估计，Anderson & van Wincoop（2004）[2]认为替代弹性一般介于5-10之间。参照Novy（2011）[5]、许统生等（2012）[3]、贾伟和秦富（2013）[6]等学者的研究成果，本文将中国苹果出口替代弹性设定为8进行研究。
（二）贸易成本测度结果与分析
在设定σ=8的情况下，基于模型（9）对2004-2013年中国苹果出口贸易成本进行测算，具体结果如表1所示。
由表1可以总结出2004-2013年中国苹果出口贸易成本具有以下几点特征：
1.从2013年我国与各贸易伙伴国苹果出口贸易成本的绝对值看，中国与越南、哈萨克斯坦、菲律宾、缅甸、尼泊尔、朝鲜、吉尔吉斯斯坦及巴基斯坦苹果出口贸易成本偏高，均高于2013年中国苹果出口平均贸易成本（1.2727），其中吉尔吉斯斯坦最高，贸易成本值为1.8216。此外，中国与印度尼西亚、孟加拉国、俄罗斯、泰国、印度、马来西亚、中国香港、新加坡、阿拉伯联合酋长国、斯里兰卡、沙特阿拉伯及蒙古国贸易成本，均低于2013年中国苹果出口平均贸易成本，其中俄罗斯最低，贸易成本值为0.9947。而2013年中国与最主要前五贸易伙伴国（印度尼西亚、孟加拉国、俄罗斯、泰国、印度）贸易成本均低于平均水平，这说明我国加入WTO以后苹果出口的贸易壁垒进一步弱化，贸易开放水平得到了提高。
2.从2004年到2013年我国与各贸易伙伴国苹果出口贸易成本的变化幅度看，中国苹果出口贸易成本普遍呈现下降趋势，其中哈萨克斯坦（21.877%）、菲律賓（18.661%）、巴基斯坦（15.571%）降幅比较明显。从中国苹果出口贸易成本变化的时间趋势看，2004年到2013年期间苹果出口贸易成本呈现波动式下降（如图1所示），其中2004-2012年下降趋势比较明显，2013年有所回升。
3.将贸易伙伴国样本按照“是否同属APEC成员”分成两部分，其中APEC成员国有印度尼西亚、俄罗斯、泰国、越南、菲律宾、马来西亚、中国香港、新加坡，非APEC成员国为孟加拉国、印度、哈萨克斯坦、尼泊尔、朝鲜、阿拉伯联合酋长国、吉尔吉斯斯坦、沙特阿拉伯、蒙古国及巴基斯坦。按照表1给出的结果计算两部分贸易成本的平均值，中国与APEC成员国之间苹果出口贸易成本低于非APEC成员国，且对时间变化趋势更为敏感（如图2所示）。
二、中国鲜食苹果出口贸易成本分解
（一）变量说明与模型设定
为了分析2004-2013年中国苹果出口贸易成本的影响因素，本文采用面板数据模型对出口贸易成本进行分解。根据贸易成本的定义可以将决定贸易成本的因素分解为直接因素和间接因素，然而就计量分析而言，诸如非关税壁垒、货物运输成本、时间成本等直接因素很难进行准确的量化，本文采用间接分解的方式，运用引力模型对影响苹果出口贸易成本的影响因素进行实证分析。
1.变量设置与说明。本文选择贸易双方的距离、两国经济发展水平的差异、关税、汇率、贸易自由化程度、是否具有共边界、是否共处贸易自由协定区等为变量，运用面板数据模型进行实证分析，具体变量定义与说明详见表2。
（1）两国之间的距离。传统的贸易引力模型认为距离是决定两国贸易流量的重要因素，间接反映了运输便利程度与运输费用。距离越大，两国之间的贸易成本也越大，预期符号位负。 （2）两国经济发展水平的差异是反映影响贸易成本的经济因素，一般认为两国经济发展水平越接近，贸易成本会越小[7]，即存在“林德效应”，预期符号为正。
（3）关税反映了关税壁垒对贸易成本的影响。该变量与贸易成本呈现同向变化趋势[8]，预期符号为正。
（4）汇率。按照外匯理论，直接标价法下的汇率水平越高表示本币贬值的幅度越大，以外币表示的本国商品在国外市场的价格水平相应就越低。所以，理论上人民币汇率水平变化与中国苹果出口贸易成本呈反方向变动趋势，预期符号为负。
（5）贸易自由化程度。一般认为贸易伙伴国的贸易开放程度越高，中国对其苹果出口量越大，出口贸易成本越小[7-8]，预期符号为负。
（6）是否共边界。一般认为与中国共边界的贸易伙伴国更容易发生贸易往来，贸易成本较小，预期符号为负。
（7）是否共处贸易自由协定区。理论上与中国共处贸易自由协定区的伙伴国可能享有“优惠贸易安排”，导致贸易成本下降，预期符号位负。
2.模型选择。基于以上贸易成本的决定因素分析，运用上文计算的贸易成本数据建立如下面板数据模型：
（二）数据来源
模型（10）中LnTijt数据来源于模型（9）的计算结果；LnDisij计算过程中所需要的数据来源于世界城市经纬度查询系统；LnPerGDPjt计算过程中需要的中国以及各贸易伙伴GDP（PPP）数据以及各国人口数据来源于世界银行统计数据库；Trifjt数据来源于世贸组织统计数据库；LnERCjt变量数据来源于历史汇率（OANDA）数据库；Openjt由贸易伙伴国苹果对外贸易值的GDP占比表示，其中计算所需数据源于世界粮农组织数据库；Borij、APECij根据实际情况进行赋值。
（三）中国苹果出口贸易成本分解
1.面板数据模型的估计方法选择。静态面板数据模型的估计方法通常有固定效应、随机效应及混合回归。由于所选变量中两国之间的距离不随时间变化而变化，不能使用截面固定效应进行估计，本文对于使用随机效用还是混合回归，通过Breusch-Pagan LM test进行选择，结果显示LM检验强烈拒绝“不存在个体随机效应”的原假设⑤，即应选择随机效应进行估计。
2.回归结果分析。为了检验模型结果的稳健性，本文采用逐步回归的方法进行计量分析，回归结果详见表3。
逐步回归结果表明模型（1）-模型（7）过程中的各变量结果比较稳健，且模型解释力有所增强。在模型（7）中，LnDisij对贸易成本影响不显著，说明随着交通便利化程度的提高以及信息通讯技术的发展，地理距离不再是影响两国贸易成本的重要因素。变量LnPerGDPjt系数显著为负，说明贸易伙伴国与中国人均GDP绝对差值与中国苹果出口贸易成本反向变动，也说明中国苹果出口贸易成本中不存在“林德效应”，即中国对与收入水平相近的国家或地区出口苹果贸易成本反而更高。变量LnERCjt系数为负，说明人民币实际有效汇率水平变动与中国苹果出口的贸易成本呈反方向变动，人民币贬值确实能够降低中国苹果出口贸易成本。变量Openjt系数显著为负，说明贸易伙伴国贸易开放程度与中国苹果出口成本呈现反向变动，即贸易开放程度越高，中国对其苹果出口贸易成本越小。变量APECij系数为负，说明像APEC这种贸易自由协定区的建立的确能够弱化部分贸易限制和贸易壁垒，促使中国苹果出口成本不断下降。
值得注意的是变量LnDisij系数为负，表明距离越大，中国对其苹果出口成本越小，与预期结果相反，可能的解释是：（1）由于中国苹果出口贸易国主要集中在发展中经济体市场，运输成本更多地体现在距离内基础设施的情况，而非绝对距离，当距离内基础设施带来的负效应大于绝对距离产生的正效应时，LnDisij可能为负；（2）中国对距离较近的贸易伙伴出口苹果可选的运输方式较多，也有可能需要经过多种方式的变换才能最终到达目的，而对距离远的贸易伙伴国出口苹果可选运输工具及方式比较单一，中间成本相对较少，这也可能是导致LnDisij为负的原因。变量Borij系数为正表明中国对接壤国家出口苹果成本反而大于非接壤国家，可能的解释是：（1）中国与共边界的贸易伙伴理论上更容易发生贸易往来，且绝对距离较短，但是也会受到运输基础设施、运输方式可实施性的影响，促使其与贸易成本同向变化；（2）变量Trifjt系数为负表明中国对平均名义关税大的伙伴国出口苹果成本反而更小，可能的解释是苹果进口关税大的国家或地区出于对自己苹果产业的保护，只进口国内缺口最大的苹果种类，目标比较明确，减少了其他环节对贸易成本的影响，进而导致其与中国苹果出口成本呈现反向变动。
三、结论与启示
基于改进的引力模型，本文对2004-2013年中国与主要贸易伙伴国出口苹果的贸易成本进行测度与分解，得出以下几点结论：一是中国苹果出口贸易开放度有了提升，贸易成本在2004-2013年期间呈现下降态势；二是人均GDP绝对差值与中国苹果出口贸易成本呈现反向变动，不存在“林德效应”；三是贸易自由化与中国苹果出口贸易成本负相关，两国地理距离、平均名义关税、人民币对伙伴国实际汇率，以及是否拥有共边界不是决定中国苹果出口贸易成本的必要因素。
对中国苹果出口贸易成本的测度与分解，为促进中国苹果出口贸易发展提供了新的微观解释视角，本文在此提出以下建议：（1）中国苹果出口贸易成本处于下降趋势，未来我国应在保持苹果生产比较优势的基础上发展规模经济，不断提升中国苹果国际竞争力。（2）在经济全球化背景下，中国应不断加强与世界各国的贸易往来，共同努力构建和谐的贸易环境，充分发挥贸易自由协定区的作用，不断降低中国对外苹果出口的贸易壁垒。（3）中国苹果向发达经济体出口的难度相对较小，但受到国产苹果质量安全等自身属性的限制，中国苹国出口很难走向发达经济体市场。因此，一方面要不断提高国产苹果的质量等级，扩大中国苹果出口市场；另一方面，充分利用发展中经济体的优势，不断加深贸易合作，抵消贸易过程中经济因素的影响。（4）对于开放程度较高的国家，应充分利用较开放的贸易环境，了解贸易伙伴国对苹果进口设置的各种门槛和限制，不断调整对其苹果出口策略，降低苹果出口贸易成本。（5）随着通信技术、交通运输多元化发展，空间距离与是否共处边界都不是影响中国苹果出口贸易成本的重要因素，在进行苹果出口市场选择时无须过多考虑地理位置的影响。 由于数据的可获取性受到限制，本文难以对加入WTO前后中国苹果出口贸易成本的变动趋势进行比较；同时，因为时间序列过短，使本文只能获取短面板数据进行计量分析，这可能是导致决定苹果出口贸易成本的部分因素不显著，甚至符号异常的主要原因。因此，希望通过后续的研究检验实证结果的准确性，进一步增强各影响因素的解释力。
注释：
① 鲜苹果：特指080810-Apples，fresh，不包括苹果汁、苹果干等加工产品，文中简称苹果。
② 随着经济全球化的不断深入，贸易产品变得很容易被替代，替代弹性σ趋于远大于1。
③ 中国苹果对外出口贸易流量排在前20位的国家或地区（参考2013年数据），其贸易总和占同期中国苹果出口量的98.22%，基本上能够反映中国苹果出口贸易的特征。
④ 本文选择2004-2013期间进行研究的主要原因是：（1）根据数据可获取性，研究贸易成本的最新动态变化；（2）加入WTO初期，中国仍处于适应阶段，不能充分反映WTO背景下中国苹果出口贸易的特点，因此，文中以2004年为起点进行研究，尝试规避适应期的影响。
⑤ Test： Var（u）=0； chibar（01）=550.22；Prob>chibar2=0.0000。
参考文献：
[1] Anderson， J. E. and van Wincoop， E. Gravity with Gravitas： A Solution to the Border Puzzle[J].American Economic Review， 2003，93（1）：170-192.
[2] Anderson， J. E. and van Wincoop， E. Trade Costs[J].Journal of Economics Literature，2004，42（3）： 691-751.
[3] 许统生，李志萌，涂远芬，等.中国农产品贸易成本测度[J].中国农村经济，2012（3）：14-24.
[4] 阿布来提·依明.中国进出口双边贸易成本测度方法比较研究[J].世界经济研究，2013（5）：30-35.
[5] Novy， D. Gravity Redux： Measuring International Trade Costs with Panel Data， mimeo， University of Warwick， 2011.
[6] 贾伟，秦富.中国谷物贸易成本测度及其对贸易增长的影响[J].国际贸易问题，2013（4）：62-72.
[7] 張毓卿，周才云.中国对外贸易成本的测度及其影响因素——基于面板数据模型的实证分析[J].经济学家，2015（9）：11-20.
[8] 王洪涛.中国创意产品出口贸易成本的测度与影响因素检验[J].国际贸易问题，2014（10）：132-143.