王 翀

（海關總署研究中心， 北京 100730）

一、 引言

（一）CPTPP 概述

《全面與進步跨太平洋伙伴關系協定》（CPTPP），脫胎于美國主導的跨太平洋伙伴關系協定（TPP）。美國退出TPP 后， 剩余11 個成員國完成了協議簽署，并已在大部分成員國生效。 CPTPP 成員國覆蓋接近5 億人口，成員國GDP 總量占全球經濟比重約13%。 雖然協議擱置了TPP 中的22 項具有爭議或難度較大的條款，但保留了95%的文本內容，仍是全球最高標準的貿易投資協議之一。2020 年中國宣布考慮加入協議，2021 年9 月提出正式申請加入的書面信函。

CPTPP 在貿易投資領域的高標準主要體現在以下幾點。 一是采取零關稅模式， 在貨物和服務領域消除和削減關稅， 零關稅比例普遍超過90%，增強成員國商品和服務的國際競爭力。 二是簡化和完善原產地規(guī)則，提高對貨物區(qū)域價值成分的要求，增強成員國在供應鏈上的相互配合。 三是開放各領域投資限制，尤其是運輸、金融、電信、數字服務等服務業(yè)限制， 增強成員國跨境投資的意愿。 四是削減邊境后壁壘，清理和規(guī)范各類補貼，倒逼企業(yè)提升自身競爭力。

（二）研究問題的提出

一方面，近些年中國與部分CPTPP 成員國貿易增速放緩，貿易緊密程度有所下降，引發(fā)CPTPP 貿易轉移效應影響中國出口的擔憂。 然而，很少有學者分析CPTPP 協議生效后，中國對成員國出口是否受到明顯影響。 另一方面，如果中國加入CPTPP，中國企業(yè)將以更低貿易成本進入成員國市場，帶來更加緊密的貿易聯系并進一步擴大貿易規(guī)模。 國內已有較多文獻從定性的角度出發(fā)，說明加入協議對中國的影響有多大，但很少有從定量的角度，測算中國與協議成員國間的貿易效率，并估算中國對成員國出口還有多大的貿易潛力和拓展空間。

因此，在分析中國與CPTPP 國家貿易發(fā)展趨勢的基礎上， 運用時變隨機前沿引力模型， 采用2001—2021 年中國與CPTPP 協議11 個成員國之間的貿易數據及其他經濟數據， 分析經濟環(huán)境、監(jiān)管環(huán)境和基礎設施條件等影響因素對貿易效率的影響情況，并測算貿易潛力和拓展空間，在此基礎上提出對策建議。

二、文獻綜述

（一）定性研究

定性研究主要包括以下幾個方面：一是加入協議的機遇與挑戰(zhàn)以及中國是否需要加入。 蘇慶義和王睿雅（2021）基于自貿協定“開放、規(guī)則、政治”三維屬性，建立加入自貿協定的成本收益框架，并提出相比五年前中國加入協議的收益不變但成本顯著下降。[1]王曉紅（2022）認為，與協議規(guī)則相比，中國在多個領域仍存在不同程度的差距，要推進服務貿易重點領域開放。[2]二是與其他自貿協議進行對比研究。全毅（2021）比較CPTPP 和區(qū)域全面經濟伙伴關系協定（RCEP）服務貿易規(guī)則差異，重點分析金融、電信等條款與中國政策法規(guī)區(qū)別，提出完善中國法律法規(guī)的政策建議及對外開放的談判策略。[3]于鵬等（2021）從涵蓋范圍、影響力、貨物貿易、服務貿易和投資規(guī)則以及爭端解決等方面，對CPTPP 和RCEP 兩個協議進行了比較研究。[4]余淼杰和王吉明（2021）比較分析了CPTPP 與RCEP 的差異，分析中國加入協議可能存在的挑戰(zhàn)以及具備的優(yōu)勢和能力。[5]三是重點關注協議中的某個章節(jié)，將協議條款與中國現行政策法規(guī)進行對比研究。 張方波（2020）重點研究了金融服務條款，從最低待遇、不符措施、例外、附條件的金融投資爭端解決機制、金融數據本地化等多個角度，提出中國應從哪些方面推動金融改革，為加入協議做好金融技術的準備。[6]徐昕（2022）、賀小勇和許夢婧（2022）、董靜然（2020）等學者分別研究了協議中的國有企業(yè)、政府采購、知識產權、數字貿易等章節(jié)，并探討其對中國的影響及應對。[7-9]

（二）定量研究

周超和劉傳明（2022）采用貿易引力模型，認為CPTPP 協議簽署生效導致中國出口產生了貿易轉移效應，尤其是對低技術制造部門影響較大。[10]徐林清和蔣邵梅（2021）使用全球貿易分析模型（GTAP），分析RCEP 與CPTPP 產生的經濟效應，并認為加入RCEP 不足以完全實現對CPTPP 的戰(zhàn)略對沖。[11]刁莉等（2020）使用貿易引力模型測算了協議對中國與東盟的雙邊貿易的影響。[12]很多學者的研究集中關注中國是否應該加入協議，并測算可能獲得的經濟和貿易利益，如李春頂等（2021）通過構建CGE 模型，嵌入價值鏈和增加值貿易結構，模擬中國應對協議政策選擇的三類九種情景的經濟效果。[13]關兵和梁一新（2019）使用GTAP 模型，提出加入協議有利于中國經濟發(fā)展和區(qū)域融合。[14]張珺和展金永（2018） 使用GTAP 模型比較中國加入CPTPP 和RCEP 及對亞太主要經濟體的經濟效應差異。[15]

三、 中國與CPTPP 國家貿易發(fā)展趨勢

（一）貿易規(guī)模

CPTPP 生效后，中國與CPTPP 成員國貿易增長平穩(wěn)，2019 年中國對成員國出口5091.1 億美元，2021 年中國對成員國出口6719.3 億美元，兩年復合增長率為14.9%。 但中國對成員國出口占中國總出口比重有所下降，2019 年中國對成員國出口占中國總出口的20.4%，2021 年降至20%。

（二）分國別出口趨勢

中國對日本、越南、馬來西亞、加拿大、新加坡出口規(guī)模較大，而對秘魯、文萊、新西蘭出口規(guī)模較小。2019—2021 年， 中國對大部分國家出口增長較快，對智利、 秘魯、 馬來西亞和新西蘭出口分別增長78.8%、56.3%、51%和49.3%， 顯著高于平均出口增速。但對部分國家增速明顯放緩，如對日本、新加坡、文萊三國出口分別增長15.8%、0.9%、-3.0%。

（三）貿易結合度

中國與多數成員國貿易聯系緊密， 但與部分國家的貿易聯系出現下滑。 一般可以用貿易結合度指數（TCD） 衡量兩個國家在貿易方面的相互依存程度。 TCD 計算公式為：TCDij=（EXij/EXi）/（IMj/IMw），TCD 代表i 國對j 國的貿易結合度指數，EXij為i 國向j 國出口額，EXi為i 國總出口，IMj為j 國總進口，IMw 為全球總進口。TCD 大于1，表示兩國貿易聯系密切。 TCD 越大，貿易聯系越緊密。 CPTPP 生效后，除加拿大、墨西哥、文萊外，中國與其他成員國近3年的貿易結合度指標均位于臨界值1 以上，表明中國與多數成員國貿易聯系密切。 中國與澳大利亞、馬來西亞、越南、秘魯、新加坡等五國TCD 指數呈持續(xù)增長態(tài)勢，但與日本、澳大利亞的貿易聯系有所下降， 尤其是與日本的貿易結合度由2017 年的1.62 降至2021 年的1.44（見表1）。

表1 中國與11 個成員國的貿易結合度

四、 理論框架

（一）隨機前沿方法

隨機前沿方法（Stochastic Frontier Approach，SFA） 最早由Aigner et al.（1977） 以及Meeusen &Van der Broeck（1977）各自獨立提出的經濟建模方法， 最早是用來解決生產效率和潛力問題。[16-17]此后，SFA 模型得到了快速發(fā)展，成為測算效率的有效工具。

SFA 模型中， 不包括隨機誤差項的生產前沿模型為：yi=f(xi；β)×TEi，其中yi是生產者i 觀測到的最優(yōu)產出，xi是生產者i 使用的N 個投入向量，f(xi；β)為生產邊界函數，β 為待估計的參數。 TEi表示技術效率，定義為實際產出與最大可行產出的比率。TEi=1 表示第i 個生產者達到了最大可行產出，TEi＜1 表示實際產出小于最大可行產出。

每個生產者都面臨不同的沖擊，用exp｛vi｝來表示，這些沖擊并非生產商或技術水平造成的，可能是天氣變化、經濟下行或其他隨機因素。 假設沖擊是隨機的，且服從于同一分布。 生產邊界函數變?yōu)椋簓i=f(xi；β)×TEi×exp｛vi｝。假設TEi也是一個隨機變量，具有特定的分布函數，TEi=exp｛-ui｝，其中ui≥0。yi=f(xi；β)×TEi×exp｛vi｝×exp｛-ui｝。假設f(xi；β)為柯布道格拉斯生產函數，對數線性化后得到：lnyi=β0+ Σnβnlnxni+vi-ui，vi為隨機擾動項，服從均值為0 的正態(tài)分布；ui為技術非效率項，cov（vi，ui）=0。

（二）隨機前沿引力模型

20 世紀60 年代， 貿易引力模型由Tinbergen（1962）等學者自物理學界引入國際貿易領域，用來解釋雙邊貿易流量的影響因素。[18]基本的引力模型是：兩個經濟體之間的貿易量與其經濟規(guī)模成正比，而與地理距離成反比。 引力模型的基本形式可以表示為：

其中，Tij表示從i 國到j 國出口，Yi表示出口國產出，Ej表示進口國支出，Dij為兩國間的距離。 該方程式早先應用于對國家間貨物貿易流的分析，不僅可以分析服務貿易整體數據，也可以分析行業(yè)數據。傳統引力模型計算貿易潛力，一般是提高某一個解釋變量的值，再代入原引力模型方程式，得到理論上的最優(yōu)貿易值，理論上的最優(yōu)貿易值與實際貿易值的差額為貿易潛力值。

然而，Anderson & Wincoop（2003）的研究表明，傳統貿易引力模型基于“無摩擦貿易”和“冰山成本”假設，且在估算貿易潛力時忽略了多邊因素對貿易的影響。[19]Kang & Fratianni（2006）認為，采用普通最小二乘法估計傳統引力模型時，得到的擬合優(yōu)度較小，原因是只有經濟規(guī)模、距離等易于獲得數據的變量進行了回歸，而大部分貿易潛力是由其他因素決定的。[20]因此，學者們開始將隨機前沿方法引入傳統引力模型，將不可觀測的貿易阻力納入技術非效率項，更加準確地估算貿易效率和貿易潛力。

隨機前沿引力模型表達式為：Tij=f(xij；β)exp(vijuij)， 且uij≥0。 其中，Tij代表i 國對j 國的實際貿易值；xij是影響貿易量的主要因素，如：經濟規(guī)模、人口數量、兩國距離等；β 為待估參數；vij為隨機擾動項；uij為貿易非效率項。 等式兩邊取自然對數后，表達式變化為：lnTij=lnf(xij；β)+vij-uij。

貿易潛力值表達式為：T*ij=f(xij；β)expvij。其中，T*ij是i 國對j 國的貿易潛力值， 即達到最優(yōu)貿易前沿的最大貿易值。

貿易效率表達式為：TEij=Tij/T*ij=exp(-uij)。 其中，TEij代表i 國對j 國的貿易效率，為實際貿易水平和貿易潛力值的比值。 當uij=0，TEij=1，表明不存在貿易阻力；當uij＞0，TEij∈（0，1），表明存在貿易阻力。

最初的模型中， 假設貿易非效率項不隨時間變化，但如果時間較長，則這一假設不成立。Battese &Coelli（1995）提出了時變隨機前沿模型，同時提出了“一步法”， 即同時回歸影響因素和貿易非效率項，克服了“兩步法”存在的回歸結果有偏、前后假設互相矛盾等問題。[21]此時，貿易非效率項可以表示為：uijt=｛exp[-η(t-T)]｝uij，uijt≥0，服從截尾正態(tài)分布，η為待估參數。 當η=0 時即為時不變模型，此時貿易非效率項不隨時間發(fā)生改變； 當η≠0 時即為時變模型。

全文的實證分析中，構建時變隨機前沿引力模型，用以探析傳統因素和貿易非效率因素對中國出口的影響， 并根據模型估計結果， 測算中國與CPTPP 成員國的貿易效率和貿易潛力。

五、 研究設計及樣本選擇

（一）模型設定

通過構建隨機前沿引力模型， 測算中國對CPTPP 成員國出口、自成員國進口貿易效率和貿易潛力，并根據基準前沿函數估算。 模型設定為：

式（1）為隨機前沿面表達式，其中，GDPit、GDPjt分別代表t 時期中國和j 國的GDP；DISTijt代表中國與j 國間的距離。 vijt為隨機擾動項，服從正態(tài)分布；uijt為貿易非效率項，用于反映影響貿易的非效率因素，主要是國家之間政策性阻力，服從半正態(tài)分布；vijt與uijt相互獨立。

式（2）為貿易非效率項表達式，其中，RMBit代表人民幣兌美元年均匯率；EXCHjt代表外幣兌美元年均匯率；DEPjt代表t 時期j 國貿易依存度，由t 時期j 國進出口總額占GDP 比重表示；SHPijt代表t 時期j 國的班輪聯通指數；LTjt代表t 時期j 國的物流效率；FTj（t-1）為滯后一期的j 國貿易自由度；FIj(t-1) 為滯后一期的j 國投資自由度；TAFjt為j 國進口的年均關稅水平；FTAijt為t 時期中國與j 國是否存在自由貿易協定；ωijt為隨機干擾項，服從正態(tài)分布。

（二） 數據選取及經濟意義

選擇11 個CPTPP 成員國為研究對象， 為保證數據資料的詳細和充足， 時間范圍選取在2001—2021 年。 中國與CPTPP 成員國雙邊進出口額數據來自UN Comtrade，單位為百萬美元；GDP 數據來源于世界銀行數據庫；兩國間距離以兩國首都間的直線距離進行估算，單位為千米，來源于網絡資料；匯率來自國際貨幣基金組織（IMF）數據庫；貿易依存度數據為進出口總額/GDP；物流效率來自世界銀行WDI 數據庫； 班輪運輸指數來自聯合國貿發(fā)會議（Untrade）數據庫；平均關稅水平來自世界銀行；兩國間是否存在自貿協定數據來自商務部網站。 相關數據的經濟意義及預期符號見表2、表3。

表2 數據的預期符號和意義

表3 數據的描述性統計

六、 模型估計結果與經濟解釋

（一）模型適用性檢驗

為判斷應用模型的種類， 需要檢驗貿易非效率項是否存在；貿易非效率項是否存在時變性。 通常情況下，應采取廣義似然比檢驗（LR）。 記含有約束條件的似然函數值為L（H0），不含約束條件的似然函數值為L（H1），則廣義似然統計量LR=-2( ln H1-ln H0) ，LR 服從混合卡方分布， 即，α 為顯著性水平，自由度k 為受約束變量個數。如果LR 值大于臨界值，則拒絕原假設，否則接受原假設。 筆者所采用的數據計算結果見表4。

表4 假設檢驗結果

由于在1%的水平上拒絕不存在貿易非效率項的原假設，說明中國向CPTPP 國家出口存在主觀阻力， 應建立隨機前沿模型而不是一般的引力模型；在1%的水平下拒絕貿易非效率不隨時間變化的原假設，表明貿易非效率項隨時間變化。 因此，應建立時變隨機前沿引力模型。

為避免解釋變量之間存在多重共線性，計算解釋變量的方差膨脹系數（VIF）。 VIF 的取值大于1，VIF 值越接近于1， 多重共線性越輕，VIF 值越大則多重共線性問題越嚴重，通常以10 為判斷邊界。 全文所使用的全部解釋變量的VIF 值均與10 相差較遠，因此解釋變量間多重共線性問題較輕。

（二）時變隨機前沿引力模型回歸結果分析

時變隨機前沿引力模型回歸結果見表5， 分析如下：

表5 隨機前沿引力模型回歸結果

1. 隨機前沿項

GDPit和GDPjt均在1%的水平上通過顯著性檢驗，且系數符號均為正，說明中國與CPTPP 成員國經濟實力的增強能有效促進中國出口，中國GDP 增長1%， 中國對CPTPP 國家出口增長0.57 個百分點；CPTPP 國家GDP 增長1%， 中國對CPTPP 國家出口增長0.23 個百分點。 DISTijt在1%的水平上通過顯著性檢驗，且系數符號為負，說明貿易雙方距離越遠，貿易成本越高，貿易規(guī)模越小。 同時，GDP與貨物貿易規(guī)模正相關，距離與貨物貿易規(guī)模負相關，說明引力模型得到支撐。

2. 貿易非效率項

人民幣兌美元匯率RMBit通過檢驗， 且系數符號為正，表明在對CPTPP 成員國出口中，人民兌美元貶值能夠降低中國產品價格，提升產品海外競爭力，從而促進出口。

進口國匯率EXCHjt未通過檢驗， 說明CPTPP國家匯率貶值對中國出口沒有明顯影響。 這可解釋為中國對相關國家出口大部分是制造業(yè)中間產品、必需消費品，對匯率變化并不敏感，即使CPTPP 成員國貨幣兌美元貶值，也無法減少進口需求。

貿易依存度DEPjt通過檢驗，且系數符號為正，表明一國經濟對貿易的依存度越大，對中國的進口需求也越高。

班輪聯通指數SHPjt通過檢驗， 且系數符號為正，說明提升班輪運輸聯通性，可以降低中國企業(yè)出口成本，提升企業(yè)出口便利，推動出口規(guī)模擴張。

物流效率LTjt系數符號為負，其原因或為：隨著貿易規(guī)模的上升，2001—2021 年期間， 大部分CPTPP 國家中的物流績效變動不大， 甚至加拿大、新加坡、秘魯、智利等國的物流績效還出現負增長。

貿易自由度FTj（t-1）系數符號為正，且通過檢驗，說明CPTPP 國家貿易自由度提升，對中國出口起到促進作用。

投資自由度FIj（t-1）系數符號為負，但未通過檢驗，說明CPTPP 國家投資自由度提高，將吸引更多海外和本國投資，可能會增加自中國進口；投資的增加也可能導致產品進口替代，對中國出口存在一定的擠出效應。

平均關稅TAFjt通過檢驗，系數符號為負，說明CPTPP 國家降低關稅水平，對中國出口存在促進作用。

簽署自貿協議FTAijt通過檢驗， 且系數符號為正， 表明中國與CPTPP 成員國簽署自由貿易協定，對中國出口起到正向促進作用。

（三） 中國對CPTPP 成員國出口效率分析

貿易效率為實際出口額與相應的隨機前沿出口額的比值，即。當uijt=0，TEijt=1，表明不存在貿易阻力；當uijt>0，TEijt∈（0，1），表明存在貿易壁壘。 通過貿易效率可以判斷中國對CPTPP 國家出口貿易的發(fā)展水平：TEijt越大，貿易阻力越小，貿易效率越高；反之，TEijt越小，貿易阻力越大，貿易效率越低。

整體來看，2001—2021 年，中國對CPTPP 國家出口貿易平均效率（算數平均值） 從2001 年的24.09%升至2021 年的72.26%，基本呈上升趨勢，反映了中國出口發(fā)展水平的不斷提升。 中國對CPTPP國家出口貿易平均效率變化大致可以分為兩個階段：2001—2011 年為快速增長階段， 在此期間出口效率從2001 年的24.09%升至2011 年的60%以上，甚至全球金融危機的爆發(fā)也并未影響中國出口效率的提升。 2012 年后為緩慢增長階段，在此期間出口效率從2012 年62.78%升至2021 年的72.36%，其中2016 年出口效率出現下降。 但2019 年CPTPP部分生效后， 中國對CPTPP 國家整體貿易效率并未遭受負面影響，而是呈上升趨勢（見表6）。

表6 2001—2021 中國對CPTPP 國家平均出口效率(%)

分國別看，中國對不同國家出口貿易效率差別較大。2001—2021 年，除少數年份外，中國對日本和新加坡的出口效率基本保持在90%以上，不同年份之間略有波動，表明中國與日本、新加坡之間貿易壁壘很小，貿易效率很高。 中國對加拿大、澳大利亞、 馬來西亞的出口效率分別從2001 年的29.8%、33.48%、27.58%升至2021 年的85.27%、90.84%、94.09%，且基本呈逐年上升趨勢。 2001 年中國對越南、 墨西哥和智利的出口效率很低， 分別僅為11.38% 、17.88% 、18.21% ， 到 2021 年 已 升 至95.01%、87.58%、89.34%，反映中國對這三個國家實際出口額和出口效率的快速增長。 而截至2021 年中國對部分國家出口效率仍然偏低，如：中國對新西蘭和秘魯的出口效率為24.36 和49.63%；中國對文萊的出口效率一直處于極低的狀態(tài)，從2001 年的0.25%升至2013 年的5.92%后，2021 年又回落至1.52%（見圖1）。

圖1 2001—2021 年中國對CPTPP 成員國出口效率

（四） 中國對CPTPP 成員國出口潛力和拓展空間測算

貿易潛力是實際貿易額與貿易效率的比值，是剔除非效率項的影響后，貿易雙方所能實現的最優(yōu)貿易估計值。在文中，出口貿易潛力=實際貿易額/貿易效率。 由于貿易潛力在很大程度上受中國實際對該國出口影響，只比較絕對值難以得出結論。 因此，引入貿易拓展空間，以分析中國對各國出口貿易增長比例，即：出口拓展空間=（1/貿易效率-1）×100%。

計算2021 年中國對CPTPP 國家出口貿易潛力及出口拓展空間，結果見表7。 從中國對CPTPP 國家的出口潛力看，排名前五位的是日本、越南、馬來西亞、澳大利亞、新加坡，排名靠后的國家是秘魯、智利、新西蘭、文萊、墨西哥，主要反映中國與相關國家的經濟實力和相對距離等影響因素。 從出口貿易效率看，貿易效率較高的國家包括越南、馬來西亞、澳大利亞、新加坡、智利；貿易效率較低的國家包括文萊、新西蘭、秘魯，主要反映的是相關國家匯率、物流效率、班輪連通性、關稅、貿易自由度、投資自由度、是否簽署貿易協議等方面的因素。 從出口拓展空間看，中國對新西蘭、秘魯、文萊的出口拓展空間分別為3.1 倍、1.01 倍和64.93 倍， 即中國對新西蘭、秘魯、 文萊出口要達到貿易潛力值仍可分別增加265.82 億美元、135.03 億美元、409.07 億美元。 中國對加拿大、 墨西哥尚有一定的擴展空間， 分別為17.27%和14.18%，即中國對加拿大、墨西哥出口要達到貿易潛力值仍可分別增加88.96 億美元、63.56億美元。 中國對越南、馬來西亞等國出口拓展空間較小。

表7 2021 年中國對CPTPP 國家出口潛力

七、 結論與對策建議

（一）結論

利用2001—2021 年CPTPP 成員國面板數據樣本，建立時變隨機前沿引力模型，分析中國對相關國家出口影響因素，同時測算中國出口效率，并進一步測算了出口潛力和出口拓展空間。 研究發(fā)現：中國對CPTPP 國家出口受經濟增長、 運輸距離、兩國匯率、運輸便利、關稅水平、貿易自由化、是否簽署自貿協議等因素影響。中國對CPTPP 國家出口貿易效率呈逐年上升趨勢，中國對不同國家出口貿易效率差別較大，對越南、馬來西亞、新加坡、澳大利亞的出口效率超過90%，對加拿大、墨西哥仍有一定出口拓展空間，而對新西蘭、秘魯和文萊的出口效率較低，具有較大的拓展空間。

（二）對策建議

一是盡快研究CPTPP 談判戰(zhàn)略并啟動與成員方對話協商。 在貨物貿易領域，加入CPTPP 有助于成員方降低關稅與非關稅壁壘， 提升貿易自由度，促進中國對相關國家出口。 因此，建議加強與成員方聯系，進一步夯實馬來西亞、新加坡等國家對中國加入的支持，積極與未表態(tài)國家進行溝通。 同時，發(fā)揮中國自貿試驗區(qū)創(chuàng)新功能， 試行CPTPP 規(guī)則，確保國內政策措施能夠與CPTPP 規(guī)則相適應。

二是積極推動自貿協議談判。中國與CPTPP 部分成員間已存在自由貿易協議，但協議簽署時間相對較早，已滯后于雙邊經貿發(fā)展的需要。 建議盡快完成中國-東盟自貿區(qū)3.0 版、 中國-秘魯自貿協議的升級談判， 以及中國-新加坡自貿協議升級后續(xù)談判，積極推動中日韓等自貿協定談判，提高貨物貿易零關稅比例，增強國家間監(jiān)管措施的一致性，提升貿易自由化、便利化水平。

三是大力開拓貿易潛力較大國家的市場。 從貿易拓展空間考慮，加大對加拿大、墨西哥、新西蘭、秘魯和文萊等國市場的開拓力度。 政府和行業(yè)協會要架起國家間商業(yè)溝通的橋梁，深入開展海外市場調研與分析，積極籌備海外展銷會、線上出口展銷會，在企業(yè)聯系海外經銷商方面發(fā)揮信息優(yōu)勢，推動國內企業(yè)進入相關國家市場。

四是適當增加中國到部分國家的集裝箱班輪航線密度。 CPTPP 成員國中，東盟國家海域廣闊、港口眾多、貨物分布分散；南美和澳洲國家與中國距離遙遠， 班輪公司設置航線更加重視效率和成本問題。建議對班輪公司提供階段性資助，適當增加對中國出口貿易潛力較大的國家如：新西蘭、秘魯、文萊的班輪航線密度，改善出口運輸服務質量，一定程度降低對相關國家的運輸成本。