省域貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展水平測度、區(qū)域差異及時空演進

趙青松，祝學(xué)軍

（1.新疆財經(jīng)大學(xué)a.國際經(jīng)貿(mào)學(xué)院；b.絲路經(jīng)濟與管理研究院，烏魯木齊 830012；2.新疆科技學(xué)院 經(jīng)濟學(xué)院，新疆 巴州 641000）

0 引言

當(dāng)前全球貨物貿(mào)易增速乏力，增長空間越來越小，而新的貿(mào)易增長點還未形成。在全球價值鏈、供應(yīng)鏈正在重塑的復(fù)雜局勢下，我國還面臨著中美貿(mào)易競爭加劇的嚴(yán)峻局面。國務(wù)院下發(fā)了關(guān)于《推進貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)意見》，標(biāo)志著我國從追求貿(mào)易快速增長階段轉(zhuǎn)變?yōu)橘Q(mào)易高質(zhì)量發(fā)展階段。現(xiàn)有文獻主要涉及貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)涵、衡量指標(biāo)、評價體系、問題及對策等方面。戴翔和宋婕（2018）[1]認(rèn)為外貿(mào)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)涵是使貿(mào)易發(fā)展更平衡、更充分，要求貿(mào)易競爭獲得新優(yōu)勢、貿(mào)易結(jié)構(gòu)形成新均衡、貿(mào)易發(fā)展實現(xiàn)可持續(xù)、貿(mào)易推力產(chǎn)生新動能。而邊疆地區(qū)外貿(mào)高質(zhì)量發(fā)展還應(yīng)具有促進邊疆地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展、提升人民生活水平、維護邊疆安全的獨特內(nèi)涵[2]。一些學(xué)者從全球價值鏈攀升和提高貿(mào)易競爭力的視角探析了貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展的衡量指標(biāo)，并檢驗其影響因素。王孝松和周鈺?。?022）[3]以出口產(chǎn)品質(zhì)量作為代理指標(biāo)，實證檢驗了經(jīng)濟政策不確定性對貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展的影響。然而，出口產(chǎn)品質(zhì)量只能從垂直維度衡量產(chǎn)品的差異，即只能從一個維度衡量貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展[4]。李強（2021）[5]用出口技術(shù)復(fù)雜度，從水平維度衡量了出口貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展。還有學(xué)者構(gòu)建了貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展的評價體系，曲維璽等（2019）[6]基于五大發(fā)展理念構(gòu)建了中國外貿(mào)高質(zhì)量發(fā)展評價指標(biāo)體系。曹俊文和雷清雅（2021）[7]進一步將“有效發(fā)展”這一理念融入五大發(fā)展理念，構(gòu)建了包括六個維度的貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展評價體系。李鴻階和張旭華（2019）[8]基于貿(mào)易規(guī)模、商品結(jié)構(gòu)等6個層面構(gòu)建了省級對外貿(mào)易質(zhì)量評價體系。在問題與對策方面，郭惠君和王黎瑤（2020）[9]認(rèn)為中國制造業(yè)貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展要激發(fā)創(chuàng)新活力、吸引優(yōu)質(zhì)外資集聚、優(yōu)化加工貿(mào)易布局、推進跨境電商發(fā)展。中國社會科學(xué)院財經(jīng)戰(zhàn)略研究課題組等（2021）[10]將貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展細(xì)化到高技術(shù)出口層面，認(rèn)為中國存在對國外中間產(chǎn)品、技術(shù)過度依賴，貿(mào)易數(shù)字化潛力未充分釋放等問題。李奇璘和姚莉（2022）[11]以中國－東盟為例，將研究范圍擴展到服務(wù)貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展領(lǐng)域，發(fā)現(xiàn)中國還存在深入合作的不確定、出口競爭力不對稱的問題。余淼杰和郭蘭濱（2022）[12]建議加強數(shù)字經(jīng)濟新基建，完善經(jīng)貿(mào)互促機制，通過數(shù)字貿(mào)易試驗區(qū)、推進“一帶一路”建設(shè)等推動中國對外貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展。

目前，有關(guān)中國貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展的文獻較多，但仍存在拓展空間。本文首先構(gòu)建省域貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展水平評價指標(biāo)體系，并利用熵權(quán)TOPSIS法對其進行測算，然后采用Dagum基尼系數(shù)方法，考察了各省份貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展水平的差異和來源，最后采用核密度估計、空間馬爾科夫鏈的方法探究了中國東、中、西部地區(qū)貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展的時空演進趨勢。

1 研究設(shè)計

1.1 指標(biāo)體系構(gòu)建

推動貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展，應(yīng)堅持新發(fā)展理念、擴大貿(mào)易開放水平、提升貿(mào)易地位、培育貿(mào)易發(fā)展新動能、增強貿(mào)易競爭新優(yōu)勢，促進貿(mào)易向創(chuàng)新、平衡、協(xié)調(diào)、融合、綠色發(fā)展，并能參與和引導(dǎo)國際經(jīng)貿(mào)規(guī)則的制定。其內(nèi)涵和特征應(yīng)包括貿(mào)易基礎(chǔ)、貿(mào)易優(yōu)化度、貿(mào)易競爭地位、貿(mào)易環(huán)境、國際經(jīng)貿(mào)規(guī)則地位[6]。另外，借鑒段國蕊和于靚（2021）[13]、付文宇等（2021）[14]的做法，納入了制造業(yè)的效益和貿(mào)易效益。

本文構(gòu)建如表1 所示的省域貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展水平評價指標(biāo)體系。鑒于數(shù)據(jù)的可得性，采用2013—2022 年我國30 個省份（不含西藏和港澳臺）的面板數(shù)據(jù)。其中，全要素生產(chǎn)率和出口技術(shù)復(fù)雜度來源于馬克數(shù)據(jù)網(wǎng)；主要出口產(chǎn)品集中度指數(shù)（出口前三大類產(chǎn)品的出口總額/出口總額）、主要出口市場集中度指數(shù)（出口前三大對象國的出口總額/出口總額）、機電產(chǎn)品出口集中度指數(shù)（機電產(chǎn)品出口額/出口總額）、機電產(chǎn)品TC指數(shù)（TC指數(shù)采用的是凈出口額/進出口總額）、主要出口產(chǎn)品TC 指數(shù)來源于國研網(wǎng)，二氧化碳排放量數(shù)據(jù)來源于OEADs，其他原始數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局官方網(wǎng)站。機電產(chǎn)品為HS二位編碼的第16、17、18大類的產(chǎn)品，主要出口產(chǎn)品為該省份出口排名前三的產(chǎn)品，主要出口市場為該省份出口排名前三的國家。

表1 省域貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展水平評價指標(biāo)體系

1.2 研究方法

1.2.1 熵權(quán)TOPSIS 法

為將指標(biāo)體系進行降維處理，以熵權(quán)TOPSIS 法測算貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展的綜合指標(biāo)[15]。

對指標(biāo)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

正向指標(biāo)為：

負(fù)向指標(biāo)為：

Xij是標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)，max{x1j，…，xij}為該指標(biāo)的最大值，min{x1j，…，xij}為該指標(biāo)的最小值，j為指標(biāo)個數(shù)，j=1，2，3，…，31，i為觀察值個數(shù)，i=1，2，3，…，300。

計算各指標(biāo)熵值。

其中，Ej為該指標(biāo)的熵值，k=1/ln(n)，n為年份，。

計算信息熵冗余度。

計算各指標(biāo)的權(quán)重。

其中，Wj為第j個指標(biāo)的權(quán)重。

構(gòu)造加權(quán)指標(biāo)。

計算評價對象與最優(yōu)、最劣方案的歐式距離。

計算貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展水平與最優(yōu)水平的相對接近度（省域貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展水平）。

1.2.2 Dagum基尼系數(shù)分解模型

將基尼系數(shù)（G）分解為區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)Gaa、區(qū)域間基尼系數(shù)Gab和超變密度基尼系數(shù)Gc，分別衡量區(qū)域內(nèi)差異、區(qū)域間差異。其貢獻率為Gw、Gnb、Gt，且Gw+Gnb+Gt=1。為整個樣本的貿(mào)易發(fā)展水平的平均值，m為區(qū)域個數(shù)，m=3。a、b表示兩個不同的區(qū)域，na、nb分別為a區(qū)域、b 區(qū)域中的省份個數(shù)。Dab為區(qū)域間貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展水平的相對影響。dab為區(qū)域間貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展水平之差。Pab為超變一階矩，具體計算過程參考文獻[16]。

1.2.3 核密度估計

核密度估計是一種非參數(shù)估計方法，密度曲線可以用于刻畫研究對象的分布形態(tài)，且密度曲線的變化可以反映研究對象的動態(tài)演進。核密度估計公式為：

其中，n 為觀察值的個數(shù)，h 為帶寬，用于定義均值x0附近領(lǐng)域的大小。xi為獨立同分布的觀察值。K 為核函數(shù)，本文選取Epanechnikov核函數(shù)對省域貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展水平的分布動態(tài)進行估計。

1.2.4 空間馬爾科夫鏈

馬爾科夫鏈?zhǔn)且粋€隨機的過程{X(t)，t∈T}，認(rèn)為研究對象“下一期的狀態(tài)”的概率分布僅與“上一期的狀態(tài)”有關(guān)，通過將研究對象按照水平的高低離散化為N種類型（本文將按照25%、50%、75%分位，將研究對象分為低水平、中低水平、中高水平、高水平四組），再計算每種類型轉(zhuǎn)移和變化的概率（得到一個N×N的轉(zhuǎn)移概率矩陣），以此來模擬不同地區(qū)間研究對象轉(zhuǎn)移的過程。但普通馬爾科夫鏈沒有考慮周圍省份的空間溢出效應(yīng)，且具有無后效性，這顯然不符合客觀事實，估計結(jié)果可能存在偏誤。而空間馬爾可夫鏈則考慮了周圍環(huán)境對研究對象的影響，以初期鄰邊地區(qū)（即空間滯后）觀測值所處狀態(tài)為前提，獲得空間滯后變量，并將空間滯后變量分為N 組，對研究對象的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率進行估計，最終得到一個N×(N×N)的轉(zhuǎn)移概率矩陣。

2 實證分析

2.1 省域貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展水平分析

2013—2022 年，整體來看我國貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展水平綜合得分穩(wěn)步提升，從2013 年的0.43 上升到2022 年的0.48，增長了11.63%，年均增長1.23%（見圖1）。但從省域?qū)用婵?，各省份貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展水平差異較大，呈現(xiàn)東高西低、經(jīng)濟發(fā)達省份高于經(jīng)濟落后省份的情況。其中，廣東排名第一，綜合得分為0.60；浙江、江蘇、上海排名第2至第4位，綜合得分約為0.55。而西部地區(qū)的青海、甘肅、內(nèi)蒙古、新疆、寧夏的貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展水平最低，綜合得分均低于0.40。福建、天津、山東的貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展水平高于全國平均水平，綜合得分均為0.50。

圖1 省域貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展水平測算結(jié)果

2.2 省域貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展水平的空間差異及來源

參照國家統(tǒng)計局的劃分，將我國分為東、中、西三大地區(qū)分析貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展水平的差異。根據(jù)Dagum基尼系數(shù)及其分解結(jié)果可知，貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展水平的基尼系數(shù)值呈現(xiàn)快速下降趨勢，從2013年的0.081下降到2022年的0.066（見圖2），表明我國貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展水平的空間差異不斷縮小。而從貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展水平差異的貢獻率看，產(chǎn)生差異的主要原因是區(qū)域間差異的影響，但其貢獻率略有下降；區(qū)域內(nèi)差異次之，較為平穩(wěn)；超變密度影響最小，略有上升。

圖2 省域貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展水平的基尼系數(shù)及其分解

從東、中、西三大地區(qū)的內(nèi)部差異來看，西部地區(qū)的內(nèi)部差異正在快速下降，區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)由2013 年的0.08下降為2022 年的0.051，表明西部地區(qū)省份的貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展水平呈現(xiàn)趨同現(xiàn)象。中部和東部地區(qū)的區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)較為平穩(wěn)，表明東部、中部地區(qū)省份間的貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展水平差異變化不大。從東、中、西三大地區(qū)間基尼系數(shù)來看，東-西部地區(qū)、中-西部地區(qū)間的貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展水平的基尼系數(shù)都在不斷減小，其中東-西部地區(qū)、中-西部地區(qū)基尼系數(shù)減小最快，而東-中部地區(qū)間的基尼系數(shù)下降最慢，表明各區(qū)域間貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展水平的差異都在不斷縮小。

2.3 省域貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展水平的時空演進

2.3.1 動態(tài)演進

本文用核密度估計的方法考察了我國貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展水平的分布位置、形態(tài)、延展性和波峰的數(shù)量，來揭示其隨時間變化的動態(tài)演進趨勢。如下頁圖3所示，從分布位置上看，2013—2022 年，貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展水平的核密度曲線呈現(xiàn)整體向右移動的趨勢，表明貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展水平有所提升。從分布形態(tài)上看，峰值略微上升，且呈現(xiàn)多峰向單峰的變化趨勢，說明處于平均水平的省份數(shù)量有所下降，各省份貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展水平呈趨同現(xiàn)象。從延展性上看，右托尾變窄，表明處于低水平省份的數(shù)量下降。

圖3 2013—2022年省域貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展水平的動態(tài)演進趨勢

東、中、西部地區(qū)的貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展水平的動態(tài)演化又有所不同。從分布位置上看，三個地區(qū)的核密度曲線都呈向右移動趨勢，但東部地區(qū)移動幅度較小，中西部地區(qū)的移動幅度較大，說明東部地區(qū)貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展水平增長較慢，而中西部地區(qū)增長較快。在分布形態(tài)上，東部地區(qū)的波峰呈雙峰趨勢；中部地區(qū)一直呈現(xiàn)雙峰現(xiàn)象，峰值有所上升，且主峰較高，在側(cè)峰右側(cè)；西部地區(qū)則是由單峰變?yōu)殡p峰，峰值有較大幅度的增加。這說明東部地區(qū)貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展水平存在極化現(xiàn)象；中部地區(qū)的不平衡分布一直較為突出，略有惡化；而西部地區(qū)的不平衡格局有惡化趨勢。在延展性上，中部、東部地區(qū)左拖尾大幅變短，說明其處于低貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展水平的省份數(shù)量大幅減少。

2.3.2 空間演進趨勢

采用2013—2022年30個省份的貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展水平綜合得分的平均值進行莫蘭指數(shù)檢驗，分析區(qū)域間貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展水平是否存在空間溢出效應(yīng)，以確定是否可以進行空間馬爾科夫鏈分析。結(jié)果如圖4 所示，莫蘭指數(shù)為0.487 且較顯著，位于第一、三象限的省份明顯多于第二、四象限的省份，表明絕大部分省份貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展水平均值為高高聚類或者低低聚類，可以認(rèn)為各省份貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展對其周邊省份存在正向空間溢出效應(yīng)?？梢赃M一步運用空間馬爾科夫鏈方法來分析各區(qū)域貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展水平的空間演進。

圖4 省域貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展水平的空間溢出效應(yīng)

本文以鄰近的原則來確定空間權(quán)重矩陣（即當(dāng)省份A與B相鄰時，空間權(quán)重矩陣的元素為1，否則取0），用空間馬爾科夫鏈方法模擬不同地區(qū)間研究對象轉(zhuǎn)移的過程。如表2所示，在空間馬爾科夫鏈方法下，分別與低水平、中低水平、中高水平、高水平類型省份相鄰時，低水平類型省份的穩(wěn)定概率分別為100%、87%、80%、0；中低水平類型省份的穩(wěn)定概率分別為100%、76.9%、90.9%、77.8%；中高水平類型省份的穩(wěn)定概率分別為0、76.7%、91.3%、64.7%；高水平類型省份的穩(wěn)定概率分別為100%、88.9%、95.7%、90.5%。在四種空間滯后類型下，低水平類型省份向上轉(zhuǎn)移的概率分別為0、13%、20%、100%。中低水平類型省份向上轉(zhuǎn)移的概率分別為0、20.5%、9.1%、22.2%；向低水平類型轉(zhuǎn)移的概率分別為0、2.6%、0、0。中高水平類型向高水平類型轉(zhuǎn)移的概率分別為0、20%、8.7%、29.4%；向下轉(zhuǎn)移的概率分別為0、3.3%、0、5.9%。高水平向下轉(zhuǎn)移的概率分別為0、11.1%、4.3%、9.5%。綜上可知，省域貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展水平隨鄰域水平的提升，其較低水平向較高水平轉(zhuǎn)移的概率上升，高水平向下轉(zhuǎn)移的概率下降。

表2 省域貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展的空間演進

2.3.3 異質(zhì)性檢驗

為考察不同時間段、不同區(qū)域貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展水平的空間演進，將研究時段劃分為2013—2015 年、2016—2018年、2019—2021年三個階段，運用空間馬爾科夫鏈計算東、中、西部地區(qū)轉(zhuǎn)移矩陣。如下頁表3 所示，在2013—2015年，低水平、中低水平、中高水平隨著鄰域水平的上升，其向上轉(zhuǎn)移的概率呈“N”型；高水平向下轉(zhuǎn)移的概率為0。2016—2018年，低水平隨著鄰域水平的上升，向上轉(zhuǎn)移的概率呈“N”型；中低水平、中高水平向上轉(zhuǎn)移、高水平向下轉(zhuǎn)移的概率呈“倒V”型。2019—2021年，低水平、中低水平隨著鄰域水平的上升，其向上轉(zhuǎn)移的概率呈“倒V”型；中高水平向上轉(zhuǎn)移的概率呈“N”型；高水平向下轉(zhuǎn)移的概率為0。

表3 不同時段貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展水平的空間演進

如下頁表4 所示，在東部地區(qū)，低水平、中低水平、中高水平隨鄰域水平的上升，其向上轉(zhuǎn)移的概率先上升后下降；高水平隨鄰域水平的上升，其向下轉(zhuǎn)移的概率呈“倒V”型。在中部地區(qū)，低水平隨著鄰域水平的上升，其向上轉(zhuǎn)移的概率先下降后上升；中低水平、中高水平隨鄰域水平的上升，其向上轉(zhuǎn)移的概率一直為0；高水平隨鄰域水平的上升，其向下轉(zhuǎn)移的概率下降。在西部地區(qū)，低水平、中高水平隨著鄰域水平的上升，其向上轉(zhuǎn)移的概率先上升后下降；中低水平隨鄰域水平的上升，其向上轉(zhuǎn)移的概率下降；高水平向下轉(zhuǎn)移的概率先上升后下降。

表4 不同地區(qū)貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展水平的空間演進

3 結(jié)論與建議

本文運用熵權(quán)TOPSIS法測算了2013—2022年我國省域貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展水平，并探究了其區(qū)域差異和時空演進。得出如下結(jié)論：（1）貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展水平呈東高西低的分布格局，且東部地區(qū)上升較慢，中西部地區(qū)上升較快。（2）貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展水平的總體差異呈下降趨勢；差異的主要來源是區(qū)域間差異，區(qū)域內(nèi)差異次之。其中，區(qū)域間差異均有所下降，東-西部地區(qū)間差異最大，中-西部地區(qū)間差異次之；西部地區(qū)差異最大，呈下降趨勢，東部地區(qū)的差異次之。（3）核密度估計結(jié)果表明，全國整體及東、中、西部地區(qū)的貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展水平均呈現(xiàn)上升趨勢；但東西部地區(qū)呈現(xiàn)極化趨勢。（4）空間馬爾科夫鏈轉(zhuǎn)移矩陣分析結(jié)果表明，隨著鄰域貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展水平的上升，4 種類型的貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展水平的穩(wěn)定概率呈下降趨勢，其較低水平向較高水平轉(zhuǎn)移的概率上升，高水平向下轉(zhuǎn)移的概率下降。

為促進我國貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展，提出如下建議:（1）改善區(qū)域間貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展的不平衡，促進東、中、西三大地區(qū)協(xié)調(diào)發(fā)展。重點提高西部地區(qū)比較薄弱的貿(mào)易基礎(chǔ)和貿(mào)易優(yōu)化度。新疆、廣西等沿邊旅游資源豐富的省份可以深挖資源特色，大力發(fā)展旅游服務(wù)貿(mào)易；積極開拓“一帶一路”沿線國家市場，優(yōu)化外貿(mào)市場結(jié)構(gòu)。而中部地區(qū)應(yīng)大力改善貿(mào)易優(yōu)化度，山西、黑龍江、江西等省份可適當(dāng)承接?xùn)|部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，擴大出口種類、優(yōu)化貿(mào)易結(jié)構(gòu)。（2）彌補各區(qū)域貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展的短板，促進區(qū)域內(nèi)貿(mào)易基礎(chǔ)、貿(mào)易優(yōu)化度、貿(mào)易競爭地位、貿(mào)易環(huán)境的全面、平衡發(fā)展。優(yōu)先關(guān)注發(fā)展差異較大的西部地區(qū)，著力改進青海、寧夏、內(nèi)蒙古、貴州的貿(mào)易基礎(chǔ)，改善新疆、寧夏、青海、云南的貿(mào)易優(yōu)化度；提升青海、內(nèi)蒙古、甘肅、廣西的貿(mào)易競爭地位；優(yōu)化甘肅、新疆、廣西、青海的貿(mào)易環(huán)境。重視東部地區(qū)的發(fā)展不平衡問題，提升海南、遼寧、河北的貿(mào)易基礎(chǔ)和貿(mào)易優(yōu)化度，提高海南、北京、遼寧的貿(mào)易競爭地位，優(yōu)化山東、海南、遼寧的貿(mào)易環(huán)境。（3）深化改革，擴大制度型開放，創(chuàng)建省與省、區(qū)域與區(qū)域之間的協(xié)調(diào)機制，通過貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展的空間溢出效應(yīng)以及資源的共建、共享等方式，實現(xiàn)以強帶弱、由點到面地促進我國各省份貿(mào)易高質(zhì)量協(xié)同發(fā)展。