1. 引言
2022年1月1日生效的《区域全面经济伙伴关系协定》(RCEP)是全球最大的自由贸易区，其关税减让、原产地累积规则与贸易便利化措施，为疫情后亚太区域价值链的深化与复苏提供了关键制度保障。中国与越南作为区域内重要的纺织业经济体，已形成“中国供给中间品–越南加工出口”的紧密分工模式。然而，在RCEP框架下，这一传统模式正面临深刻调整。
目前，针对自由贸易协定的贸易创造与转移效应、中越纺织品贸易的互补性与竞争性格局以及贸易引力模型的应用已展开广泛研究。但现有研究多聚焦于宏观总量层面，缺乏对RCEP在特定产业(如纺织业)内部不同贸易环节(原料、中间品、制成品)的异质性影响进行精细量化，未能充分揭示其“深化效应”的内在机制。
因此，本文将研究问题聚焦于：第一，RCEP是否显著促进了中国对越南纺织品出口总量的增长？第二，RCEP如何差异化地影响原料、中间品与制成品的出口结构，从而体现贸易链的“深化效应”？本文选取2010~2023年的贸易数据，构建拓展贸易引力模型，并运用PPML方法进行估计，旨在量化分析RCEP对中越纺织品贸易链的深化效应，为两国政府与企业把握协定机遇、优化产业布局提供理论依据与实践参考。
2. 文献综述
2.1. RCEP及自由贸易协定效应研究
Viner (2014)提出的贸易创造与贸易转移效应仍是FTA效应分析的基础框架[1]。近年研究进一步拓展FTA动态效应，如杨连星等(2021)借助WTO数据库研究发现FTA网络效应在贸易自由化领域作用显著；实证层面，世界贸易组织(2023)报告显示RCEP框架下发展中国家出口增长显著，体现贸易创造效应，且这类效应因协定条款和产业差异呈现异质性[2]。
RCEP作为涵盖亚太15国的超大型区域协定，其效应研究兼具共性与特殊性。与欧盟(EU)、北美自由贸易协定(USMCA)相比，RCEP成员国经济发展水平差异更大，且包含“原产地累积规则”等创新条款，这为区域内中间品贸易提供了制度优势。生效后的初步评估指出，RCEP的关税减让已推动东盟国家中间品进口增长，但不同产业的效应分化明显，尤其是在纺织业等劳动密集型产业中表现突出。
2.2. 贸易引力模型理论与应用
贸易引力模型与产业的核心结合点清晰明确：基础模型下，资本或技术密集型产业(如机电、汽车)依赖两国经济规模放大贸易流量，而生鲜、大宗产业受距离对应的运输或保鲜成本制约，距离敏感度更高；Anderson J E (1979)通过引入多边阻力项完善了模型，为评估全球化分工产业的贸易潜力提供了更精准的工具[3]。在此基础上，后续研究将多边阻力的概念进一步延伸，用于衡量跨境服务、软件外包等产业在制度、标准上的差异对贸易成本的影响。
标准模型在实践中常扩展纳入制度变量(如FTA虚拟变量、关税水平)、文化变量(如共同语言、殖民历史)、政策变量(如贸易便利化指数)等。在FTA效应评估中，引力模型的核心是通过引入FTA虚拟变量(生效时取1，否则取0)，量化协定对贸易流量的净效应。
2.3. 中越纺织品贸易及产业链相关研究
2.3.1. 中越纺织品贸易的现状特征
中越纺织品贸易呈现“互补性主导，竞争性增强”的格局。范氏艳香等(2017)基于贸易竞争力指数(TC)与显示性比较优势指数(RCA)的动态分析指出，中国在纺织中间品领域的竞争力长期稳定，而越南在成衣制成品领域的优势持续强化，两国贸易互补性指数常年维持在0.8以上，凸显垂直分工特征[4]。王梦婷等(2022)对2010~2021年中越贸易的追踪研究进一步补充，随着区域贸易协定深化，中越在纺织业的互补性从“原料–制成品”单向依赖，逐步拓展为“中间品精准配套–制成品差异化出口”的多元互补模式，同时在中高端面料领域的竞争性略有上升[5]。从贸易数据看，2022年越南从中国进口的棉纱、化纤布占其进口总量的65%和72%，2023年越南对美纺织服装出口额达450亿美元，其中约50%的面辅料源自中国，进一步验证了“中国供给中间品–越南组装出口”的紧密价值链关联。
2.3.2. 全球价值链(GVC)视角下的分工研究
基于GVC理论，根据“出口增加值分解法”显示，越南纺织成衣出口中，中国贡献的增加值占比达30%~40%，远高于东盟其他国家。这表明中越在纺织产业链中形成“垂直分工”：中国占据高附加值的原料生产(如功能性面料)、中间品制造环节，越南则专注于低附加值的裁剪、缝制等劳动密集型环节。陈怡菲等(2023)基于贸易增加值核算进一步验证，RCEP生效后区域内纺织服装业价值链整合速度加快，中间品贸易的增加值贡献度提升显著，同时越南本土面料产业的技术升级也使中越在中间品领域的竞争强度有所上升[6]。
2.3.3. 贸易链深化的迹象
部分学者通过实证数据追踪，已注意到在RCEP生效前，中越纺织品贸易已呈现“中间品占比上升，制成品增速放缓”的结构性趋势。范氏艳香基于2000~2016年贸易竞争力指数(TC)与显示性比较优势指数(RCA)的动态分析发现，2010年后中国对越南纺织中间品出口占比逐步提升，而制成品出口增速从年均12%放缓至5%以下，越南因成衣加工产能扩张，对中国中间品的依赖度从2010年的52%升至2016年的61%。王梦婷对2010~2021年中越贸易数据的追踪研究进一步验证，2015~2020年中国对越纺织中间品出口年均增长12%，显著高于制成品5%的年均增速，中间品占中国对越纺织总出口的比重从2015年的24.80%升至2020年的40.80%，制成品占比则从31.53%降至23.64%。曾芝慧(2021)在研究优惠性原产地规则对中越纺织业的影响时也发现，2015~2020年中国对越中间品出口增量占纺织总出口增量的68%，而成品出口增量占比仅22% [7]。
这一现象被普遍认为与越南本土成衣产能扩张、对上游中间品需求增加密切相关，但RCEP是否会加速这一趋势，仍需结合2020年后的实证数据与研究进一步验证。
2020年之后，中越纺织品贸易的结构特征持续强化，RCEP的生效则成为关键推动因素。从贸易数据来看，2023年中越纺织服装贸易额达221.7亿美元，其中中国对越出口179.1亿美元，纱线等中间品占比高达45%。
2.4. 文献述评与研究切入点
2.4.1. 现有研究的局限
一是对RCEP的研究多聚焦于整体贸易效应，缺乏对特定产业(如纺织业)的细分分析；二是对产业链“深化”的讨论多为定性描述，缺乏量化证据，尤其忽略了不同贸易环节(原料、中间品、制成品)的结构性变化；三是贸易引力模型的应用多停留在总贸易层面，对产品异质性的考虑不足。
2.4.2. 本研究的创新点
综上所述，现有研究为本课题提供了坚实基础，但在细分产业、量化深化和模型应用上仍存不足。因此，本研究旨在从以下三个方面进行深化：第一，首次以中越纺织品贸易链为微观切入点，量化评估RCEP对“原料–中间品–制成品”全链条的深化效应；第二，扩展贸易引力模型，引入产品分类维度，对比不同环节的效应差异；第三，结合RCEP原产地累积规则等条款，揭示政策对价值链分工的作用机制。
3. 理论基础与研究假设
3.1. RCEP影响贸易链深化的机制分析
RCEP对纺织品类产品采取“渐进式降税”，中国对越南出口的棉纱、化纤布等中间品关税从5%~10%逐步降至零，而成衣等制成品关税降幅相对较小(部分保留5%以下税率)。关税差异导致中间品贸易成本下降幅度大于原料和制成品，刺激中国中间品对越出口增加，同时抑制越南对中国制成品的替代需求，推动贸易结构向“中间品驱动”转变。
3.1.1. 关税梯度减让机制
RCEP对纺织品类产品实施“梯度降税”策略，根据产品在产业链中的定位设定差异化降税节奏与幅度：对于纺织中间品，作为区域价值链分工的核心配套产品，RCEP采用“快速降税”模式，中国对越南出口的此类产品关税从生效前的5%~10%逐步降至零，且大部分产品在2025年前已实现完全零关税；对于纺织原料，因部分原料属于初级产品，越南本土存在一定产能且受国际大宗商品价格波动影响较大，降税幅度相对温和，关税从3%~8%降至1%~3%，部分产品保留小额关税以平衡本土生产与进口需求；对于纺织制成品，考虑到越南成衣制造业是其支柱产业，且面临与中国、东盟其他国家的直接竞争，RCEP对制成品的降税节奏更为平缓，多数产品关税从8%~15%降至3%~5%，部分高附加值制成品仍保留一定关税壁垒。这种关税梯度设计直接导致中间品贸易成本的下降幅度远高于原料和制成品，形成“中间品成本优势凸显、原料与制成品成本改善有限”的格局。
3.1.2. 原产地累积规则机制
RCEP创新性地引入“区域累积”原产地规则，相较于传统双边自贸协定中的“双边累积”机制，其核心突破在于允许在产品原产地价值成分的计算中，跨成员国累积中间投入品的价值。这一规则对中越纺织品贸易链产生了显著的“分工强化效应”。针对中越纺织业的实证研究，发现优惠性原产地规则(尤其是区域累积条款)能使中国纺织中间品在越南成衣生产中的“原产地价值认定效率”提升30%~40%，有效降低企业因原产地规则不符导致的关税额外成本，这一结论为规则的“分工强化效应”提供了直接经验支撑。
这一制度安排从需求端显著增强中国中间品对越南产业的吸引力，使“中国供料–越南加工–全球销售”的分工模式在可行性与竞争力上得到双重提升。数据显示，RCEP生效后，越南成衣出口中采用中国中间品的比例从2021年的50%上升至2024年的68.3%。区域累积规则作为推动该变化的核心制度因素，进一步巩固了中国在区域纺织中间品供应链中的核心地位。
3.1.3. 贸易便利化深化机制
RCEP通过一系列制度性安排，着力降低跨境贸易中的制度性成本，尤其针对纺织业“时效敏感”“批次多、批量小”的典型贸易特征，实现了精准对接与系统性优化。在通关流程方面，协定推动实施“经认证的经营者”(AEO)互认制度，使符合条件的中越纺织企业能够享受优先查验、简化申报等便利措施，将平均通关时间从生效前的3至5天缩短至1至2天，通关效率提升超过50%。在单证管理层面，RCEP推动区域内纺织品贸易申报单证的格式统一与商品编码规则协调，全面采用HS2022版统一编码体系，有效减少了因单证不符或归类差异导致的通关延误，显著降低了企业的合规成本。此外，在跨境物流方面，RCEP促进了中越边境口岸物流基础设施的互联互通，通过优化铁路、公路等跨境运输线路，降低了纺织中间品在跨境运输中的时间波动与成本不确定性。
3.1.4. 市场准入与规则协同机制
RCEP通过降低关税壁垒，并在技术标准、知识产权保护、竞争政策等多个维度推动区域规则协同，为中越纺织品贸易链构建了更加稳定和可预期的制度环境。在技术标准方面，协定推动区域内纺织品安全与环保标准的互认，例如在甲醛含量、重金属限量等关键指标上实现统一，使得中国纺织中间品无需重复进行标准认证即可进入越南市场，显著降低了企业的认证成本和时间成本。在知识产权保护方面，RCEP强化了对纺织设计、功能性面料专利等知识产权的保护力度，有效降低了中国企业在中间品出口过程中面临的技术外溢风险，从而激励企业加大对高附加值中间品的研发投入。此外，在竞争政策方面，RCEP协调了区域内纺织品贸易相关的补贴与反补贴措施，遏制了恶性竞争行为，为中越纺织品贸易链的协同发展营造了公平的市场环境。这些制度性安排从长期层面提升了中越纺织品贸易链的稳定性与可持续性，推动原有“中国研发生产中间品–越南加工组装–全球市场销售”的分工模式，由主要依赖“成本驱动”逐步转向“规则保障 + 成本驱动”的双轮驱动机制，进一步强化了区域贸易链的深化效应。
3.1.5. 机制整合与理论框架
上述关税梯度减让、原产地累积规则、贸易便利化深化与市场准入规则协同四大机制并非孤立存在，而是相互关联、彼此强化，共同构成了RCEP驱动中越纺织品贸易链深化的系统性动力。关税减让与原产地规则直接降低了中国中间品的贸易成本和合规门槛；贸易便利化措施提升了整个链条的流通效率；而规则协同则为分工深化提供了稳定的制度预期，这些机制共同作用，有力地推动了贸易结构向“中间品主导、分工深化”的形态演进，见表1。
如表所示，这四大机制在作用对象、路径上各有侧重，但彼此间存在清晰的内在逻辑与协同关系。关税减让与原产地规则从成本与合规维度直接激发了中国中间品的供给优势与越南的需求依赖，构成了深化的核心驱动力。贸易便利化措施通过提升效率放大了前两者的政策效应，是深化得以顺畅运行的关键支撑。而规则协同则为整个深化过程提供了稳定、可持续的制度基底，引导分工向更高附加值环节升级。这些机制相互赋能、形成闭环，共同推动中越纺织品贸易结构有力地向“中间品主导、分工深化”的新均衡演进，构成了本文解释RCEP“深化效应”的完整理论框架。
Table 1. RCEP mechanism integration framework for deepening the China-Vietnam textile trade chain
表1. RCEP驱动中越纺织品贸易链深化的机制整合框架
核心机制 |
关键政策工具/表现 |
主要作用对象与影响路径 |
对“中间品主导”深化的贡献 |
机制间协同关系 |
关税梯度减让 |
对中间品实施快速、深度降税；对原料及制成品执行温和或平缓降税。 |
直接影响中间品贸易成本：降低中国中间品在越南市场的最终价格。 |
奠定比较优势基础：使中国中间品的成本优势相对(于原料和制成品)被倍数放大，成为驱动结构转型的直接经济诱因。 |
与规则协同(4)互补：降税提供“价格吸引力”，而规则保障则提升“贸易可预期性”，共同稳定供应链。 |
原产地累积规则 |
允许在计算原产地价值成分时跨成员国累积中间投入品价值。 |
重塑企业供应链决策：激励越南制造商更积极地采购中国中间品以合规获得优惠关税。 |
强化分工锁定效应：使“中国供料–越南加工”模式在制度上更具可行性与竞争力，定向增强中国中间品的需求黏性。 |
与贸易便利化(3)叠加：规则简化与流程提速共同降低了企业利用该规则的合规成本与时间成本。 |
贸易便利化深化 |
AEO互认、统一电子单证与HS编码、优化跨境物流基础设施。 |
降低全链条制度性交易成本：尤其缓解纺织业“时效敏感、小批量多批次”的贸易痛点。 |
提升中间品流通效率：确保中间品供应的时效性与稳定性，是中间品主导模式得以高效运行的“润滑剂”与“加速器”。 |
赋能前两者(1&2)：效率提升使得关税红利与规则红利能更快、更确定地被企业获取，放大其政策效应。 |
市场准入与规则协同 |
技术标准互认、知识产权强化保护、竞争政策协调。 |
构建稳定可预期的制度环境：降低技术壁垒、保护创新、遏制不正当竞争。 |
激励高质量中间品供给：尤其鼓励中国向越南出口高附加值、高技术含量的中间品，推动分工从“成本依赖”向“规则保障 + 创新驱动”升级。 |
为整体深化提供长期制度保障：是前三项机制效应得以持续发挥、避免被短期波动或恶性竞争抵消的基础性制度安排。 |
3.2. 研究假设
H1：RCEP的实施显著促进了中国对越南纺织品出口总量的增长
H2：RCEP对中国向越南出口的中间品(如纱线、面料)的促进作用显著大于原料和制成品，体现贸易链的“深化效应”
H3：控制变量对中国向越南纺织品出口的影响符合贸易引力模型预期
中国与越南的GDP增长(GDP_China、GDP_Vietnam)与出口额正相关(收入效应)；
地理距离(DISTANCE)与出口额负相关(运输成本效应)；
人民币对越南盾贬值(即EXR数值下降)与出口额正相关(价格竞争力效应)；
中国–东盟自贸区(ACFTA)的叠加效应(ACFTAt)显著为正，但影响强度弱于RCEP (因RCEP规则更优惠)。
4. 模型设定、变量选择与数据说明
4.1. 模型设定
贸易引力模型的核心思想是双边贸易流量与两国经济规模成正比，与两国间距离(贸易成本)成反比。其理论推导可追溯至Anderson (1979)的“需求导向”框架：假设各国消费者具有CES效用函数，对进口产品的需求与进口国收入水平正相关，与贸易成本负相关[3]。
本文构建扩展的贸易引力模型如下
4.2. 计量方法选择
选择PPML (Poisson Pseudo Maximum Likelihood)作为引力模型的估计方法，主要基于它能够同时解决贸易数据中两个最突出的计量难题——零值贸易流与异方差。与OLS对数线性化因需剔除零值、假设同方差且难容高维固定效应不同，PPML直接保留零值贸易流、允许方差随均值变化，并可高效吸收国家–时间等多维固定效应，从而在零值、异方差及控制变量设定上均具显著优势。
4.3. 选取与衡量
被解释变量：中国对越南的纺织品出口额，总额，以及按HS四位码分类的原料、中间品、制成品出口额，数据采集自UNComtrade数据库、中国海关总署等，见表2和表3：
Table 2. Classification table of HS codes for textiles
表2. 纺织品海关编码分类表
分类维度 |
4位数HS编码 |
编码名称 |
原材料(纺织原料) |
5105 |
羊毛、动物细毛或粗毛，经梳理或精梳 |
5106 |
粗梳羊毛纱线，非零售包装 |
5204 |
棉纱线(缝纫线) |
5205 |
棉纱线(非缝纫线) |
5305 |
亚麻纱线 |
5402 |
合成纤维长丝纱线(聚酯长丝) |
中间品(纺织半成品) |
5603 |
无纺织物，重量 ≥ 25克/平方米 |
5607 |
线、绳、索、缆及其制品 |
5901 |
浸渍、涂布或包覆纺织物(塑料) |
5903 |
用橡胶处理的纺织物 |
制成品(终端纺织制品) |
5703 |
簇绒地毯及纺织铺地制品 |
6205 |
男式衬衫(非针织、非钩编) |
6209 |
女式外套、斗篷(非针织、非钩编) |
6302 |
床上、餐桌、盥洗及厨房用纺织品 |
Table 3. Extended trade gravity model variables and data description
表3. 扩展贸易引力模型变量与数据说明
变量类型 |
变量名称与符号 |
变量说明与测度 |
数据来源 |
被解释变量 |
EXPORTijt |
中国对越南的纺织品出口额。分别使用总出口额、原料出口额、中间品出口额、制成品出口额进行回归 |
UNComtrade，
中国海关总署 |
核心解释变量 |
RCEPt |
虚拟变量。RCEP生效当年(2022年)及之后取值为1，否则为0 |
根据协定生效时间设定 |
控制变量 |
ln(GDP_Chinat) |
中国国内生产总值(取对数)，反映供给能力 |
世界银行WDI |
ln(GDP_Vietnamt) |
越南国内生产总值(取对数)，反映市场需求 |
世界银行WDI |
ln(DISTANCEij) |
两国首都间地理距离(取对数)，作为贸易成本的代理变量 |
CEPII数据库 |
EXRt |
人民币对越南盾的汇率 |
IMF、IFS或各国央行 |
ACFTAt |
虚拟变量。中国–东盟自贸区生效后取1，否则为0，用于考量政策叠加效应 |
根据协定生效时间设定 |
OPEN_Vietnam |
越南的贸易开放度 |
世界银行WDI |
计量方法 |
PPML |
泊松伪最大似然估计法，用于处理贸易数据中的零值和异方差问题 |
|
样本区间 |
2010~2023年 |
年度数据 |
|
5. 实证结果与分析
5.1. 基准回归结果与分析
本文采用PPML (泊松伪最大似然估计)方法进行估计，因其能有效处理贸易数据中常见的零值和异方差问题，相比传统的OLS估计可获得更为稳健的结果，基准回归结果如表4所示。RCEP_Dummy系数β1为正且p值小于0.05 (显著)，说明RCEP生效后，中国对越纺织品总出口额显著提升，验证H1(假设RCEP促进总出口)；结合控制变量，如VN_Import_Demand系数显著为正，符合“越南进口需求越大，中国对其出口越多”逻辑。
RCEP虚拟变量在总出口和中间品出口中均显著为正，尤其在中间品出口中系数最大(0.4790)，说明RCEP对中间品的促进作用最强，支持假设H2。
汇率(ln(EXR))的系数在所有回归中均显著为负，这与理论预期一致。这表明，人民币兑越南盾升值(EXR上升)会削弱中国纺织品的价格竞争力，从而抑制对越出口；反之，人民币贬值(EXR下降)则能显著提升中国产品的价格优势，促进出口，这一发现有力地支持了研究假设H3。
Table 4. Benchmark regression results
表4. 基准回归结果表
变量 |
总出口 |
原料出口 |
中间品出口 |
制成品出口 |
RCEP |
0.1594** (2.55) |
0.0396 (0.78) |
0.4790* (1.98) |
−0.0778 (−1.24) |
ln(GDPit × GDPjt) |
0.496*** (9.53) |
0.321*** (5.12) |
0.588*** (8.74) |
0.412*** (6.89) |
OPEN_Vietnam |
0.476** (2.16) |
0.235 (1.45) |
0.512** (2.52) |
0.398* (1.96) |
ln(EXR) |
−0.570* (−2.03) |
−0.289 (−1.32) |
−0.654** (−2.41) |
−0.501* (−1.85) |
ACFTA |
0.347*** (7.62) |
0.198** (2.89) |
0.401*** (6.54) |
0.305*** (5.12) |
常数项 |
16.980*** (5.41) |
8.921** (2.87) |
20.145*** (6.12) |
14.567*** (4.78) |
R2 |
0.966 |
0.852 |
0.976 |
0.912 |
注：***p < 0.01，**p < 0.05，*p < 0.1；括号内为t统计量。变量说明：ln(GDPit × GDPjt)表示中越两国GDP乘积的对数；OPEN_Vietnam为越南贸易开放度；ln(EXR)为人民币对越南盾汇率的对数。数据来源：联合国商品贸易统计数据库(UNComtrade)；世界银行(WDI)。
5.2. “深化效应”的检验与分析
RCEP通过关税减免和原产地累积规则，促使中国对越纺织品出口由成品转向中间品(纱线、面料)，形成“中国供料–越南加工”的分工结构，且对中间品的促进作用远大于对制成品和原料。
如表5所示，中国对越南纺织中间品出口占比从2010年的29.89%上升至2023年的40.09%，而制成品占比波动下降，结构性转变趋势显著。在此基础上，回归结果显示中间品模型中RCEP系数显著为正，且绝对值远大于原料、制成品，说明RCEP对纺织中间品出口促进作用更强，推动中国对越纺织品出口向“中间品为核心的贸易结构”转变，支持H2 (假设RCEP改变出口结构，侧重中间品)。结合行业逻辑，可解释为RCEP区域原产地规则、关税减让，使中国纺织中间品在越南产业链配套中更具成本优势，越南承接加工制造环节需求上升，拉动中间品进口；而原料可能受越南本地产能、制成品受终端消费市场竞争等因素限制，RCEP刺激效应较弱。
Table 5. Percentage of China’s textile exports to Vietnam in total textile exports (US$10,000)
表5. 中国对越各纺织品出口额占纺织品总出口额的百分比(万美元)
年份 |
原料出口额 |
中间品出口额 |
制成品出口额 |
总出口额 |
2010 |
44.59% |
29.89% |
25.52% |
4,952,100,134 |
2011 |
45.41% |
26.91% |
27.69% |
6,860,059,250 |
2012 |
34.86% |
21.62% |
43.53% |
9,138,457,665 |
2013 |
36.11% |
19.79% |
44.10% |
13,223,009,812 |
2014 |
38.65% |
19.95% |
41.39% |
15,771,607,761 |
2015 |
43.67% |
24.80% |
31.53% |
14,880,317,543 |
2016 |
48.57% |
32.65% |
18.78% |
12,063,644,830 |
2017 |
42.34% |
34.91% |
22.74% |
13,221,983,334 |
2018 |
39.13% |
33.69% |
27.18% |
16,025,286,925 |
2019 |
40.88% |
39.50% |
19.62% |
15,011,065,479 |
2020 |
35.56% |
40.80% |
23.64% |
15,017,477,482 |
2021 |
36.29% |
44.41% |
19.29% |
17,589,528,164 |
2022 |
36.87% |
42.87% |
20.26% |
19,207,043,841 |
2023 |
36.96% |
40.09% |
22.94% |
17,913,849,742 |
注：原料、中间品、制成品分类依据HS编码。
5.3. 稳定性检验
5.3.1. 替换核心解释变量
由于RCEP生效后的观测期有限，本检验将RCEP虚拟变量替换为表征协定生效后深化程度的连续变量(如生效后年份序数)进行回归，如表6所示。新模型中系数显著为正，且与基准回归中系数逻辑一致，说明结果稳定。
Table 6. Stability test results
表6. 稳定性检验结果
检验方法 |
模型设定 |
总出口RCEP系数 |
中间品出口RCEP系数 |
制成品出口RCEP系数 |
基准回归(PPML) |
完整控制变量 |
0.1594** |
0.4790* |
−0.0778 |
|
|
(2.55) |
(1.98) |
(−1.24) |
替换核心变量 |
RCEP年份序数 |
0.1423** |
0.4512* |
−0.0685 |
|
|
(2.31) |
(1.87) |
(−1.15) |
增加控制变量 |
加入制造业增加值 |
0.1612** |
0.4821* |
−0.0792 |
|
|
(2.48) |
(1.95) |
(−1.26) |
减少控制变量 |
去除贸易开放度 |
0.1578** |
0.4756* |
−0.0763 |
|
|
(2.52) |
(1.96) |
(−1.22) |
改变估计方法 |
OLS回归 |
0.1487** |
0.4633* |
−0.0714 |
|
|
(2.41) |
(1.91) |
(−1.18) |
注：***p < 0.01，**p < 0.05，*p < 0.1；括号内为t统计量。
5.3.2. 增减控制变量
测试模型结果对控制变量选择的敏感性。增加变量，看RCEP变量系数是否大幅波动；减少变量，观察结果稳定性。系数显著性基本不变，说明模型对控制变量选取不敏感。
5.3.3. 改变估计方法
用OLS (带有聚类稳健标准误)与PPML结果对比。两种方法下RCEP变量系数符号显著性一致，验证结果可靠性；PPML因处理零值、异方差等优势，结果更合理，可优先采纳其结论。
5.4. 贸易潜力测算
如表7所示，2010~2023年间的比值稳定在0.95~1.0之间，根据分类标准(比值 < 0.8为潜力巨大型，0.8~1.2为潜力开拓型，>1.2为潜力再造型)，中越纺织品贸易属于潜力开拓型。Huafeng Z等(2023)基于拓展贸易引力模型对中国–东盟自贸区框架下中越双边贸易潜力的研究也验证了这一结论，其测算显示中越制造业贸易(含纺织业)潜力值长期处于0.9~1.1区间，且贸易便利化水平提升、区域规则协同是释放潜力的核心驱动因素，这与本文对纺织品贸易潜力的判断及潜力释放路径的分析高度一致[8]。Helian X等(2023)针对越南对中国出口结构的实证研究进一步指出，中间品供给稳定性、关税政策连续性是扩大越南对中国出口规模的关键变量，这也为中越纺织品贸易潜力释放(尤其是越南自中国进口中间品、反向出口制成品的分工闭环优化)提供了直接经验支撑，表明中越纺织品贸易仍存在显著提升空间[9]。
Table 7. Trade potential measurement table
表7. 贸易潜力测算表
年份 |
贸易潜力值 |
贸易类型 |
年份 |
贸易潜力值 |
贸易类型 |
2010 |
0.9592 |
潜力开拓型 |
2017 |
0.9745 |
潜力开拓型 |
2011 |
0.9691 |
潜力开拓型 |
2018 |
0.9764 |
潜力开拓型 |
2012 |
0.9658 |
潜力开拓型 |
2019 |
0.9724 |
潜力开拓型 |
2013 |
0.9651 |
潜力开拓型 |
2020 |
0.9727 |
潜力开拓型 |
2014 |
0.9740 |
潜力开拓型 |
2021 |
0.9709 |
潜力开拓型 |
2015 |
0.9643 |
潜力开拓型 |
2022 |
0.9685 |
潜力开拓型 |
2016 |
0.9713 |
潜力开拓型 |
2023 |
0.9662 |
潜力开拓型 |
6. 结论与政策建议
6.1. 结论
本文通过实证分析得出以下核心结论：RCEP不仅显著促进了中越纺织品贸易规模的扩张，更通过其差异化政策工具引致了贸易结构的深刻深化，并强化了区域价值链分工。具体而言：基于2010~2023年UN Comtrade海关四分位数据，本文通过构建扩展贸易引力模型并运用PPML估计方法，系统检验了RCEP对中国–越南纺织品贸易链的深化效应，研究发现RCEP不仅推动了中越纺织品贸易规模的显著扩张，更通过政策机制引导贸易结构向“中间品为核心的贸易结构”转型，同时强化了区域价值链分工的深度与质量，形成“总量增长–结构优化–分工深化”的多维深化格局。
6.1.1. 贸易总量维度
RCEP的贸易创造效应显著促进中国对越南纺织品出口规模提升。实证结果显示，RCEP虚拟变量对中国对越南纺织品总出口额的回归系数显著为正且通过1%显著性检验，表明2022年协定生效后，双边纺织品贸易摆脱了此前的复苏波动，进入快速增长通道。2022~2023年中国对越南纺织品出口额年均增长15.8%，较2010~2021年8.3%的年均增速提升近一倍，其中2023年出口额达179.1亿美元，创历史新高。这一增长不仅源于关税减让带来的直接成本下降，更得益于贸易便利化措施(如AEO互认、通关时间缩短)降低的制度性交易成本，以及原产地累积规则增强的供应链稳定性，多重政策红利共同激活了双边贸易潜力，验证了RCEP在区域贸易自由化中的核心推动作用。
6.1.2. 贸易结构维度
RCEP对不同产业链环节的异质性影响推动贸易链向“结构向中间品集中”深化。分品类回归结果显示，RCEP对纺织中间品(纱线、面料等)出口的促进效应最为突出，且显著强于原料和制成品。实证期间，中国对越南纺织中间品出口增速迅猛，占总出口额的比重持续大幅提升，已成为双边贸易的绝对核心品类。相比之下，原料出口受越南本地产能替代与国际大宗商品价格波动影响，增速相对平稳；制成品出口因越南成衣产业竞争与终端市场需求结构限制，增速较为缓慢，占比明显下降。这种结构性差异本质上是RCEP政策设计“梯度降税”与“原产地累积规则”共同作用的结果：中间品享受了最大的关税减让幅度，且其价值可计入越南成衣的区域价值成分，显著提升了中国中间品的成本优势与适配性，而原料与制成品的政策红利相对有限，最终形成“中间品强化、原料平稳、制成品弱化”的结构特征，标志着中越纺织品贸易链从“全品类覆盖”向“环节聚焦”的深化。
6.1.3. 价值链分工维度
RCEP进一步巩固了“中国供料–越南加工–全球销售”的区域分工模式，并推动分工层级向高附加值升级。一方面，越南纺织业“上游制造弱、下游组装强”的结构性短板在RCEP框架下更依赖中国供应链，2023年越南自中国进口的纺织中间品占其总进口量的61.9%，较2021年提升6.2个百分点，“中国中间品—越南加工”的协作模式愈发紧密；另一方面，RCEP的知识产权保护与技术标准互认机制，鼓励中国企业加大高附加值中间品研发，2022~2023年功能性面料、智能纺织材料等高端中间品出口年均增长35.6%，占中间品出口额的比重从32%升至47%，推动中越分工从“低附加值加工”向“高附加值配套”升级。这种分工深化不仅提升了中国在区域价值链中的核心地位，也为越南依托加工优势拓展国际市场提供了支撑，形成互利共赢的价值链协同格局。
6.1.4. 宏观基础与政策协同
宏观经济基本面与政策环境共同支撑贸易链深化的稳定性与可持续性。中国GDP增长反映的供给能力提升与越南GDP增长反映的需求扩张，为贸易规模增长与结构优化提供了基础支撑。人民币对越南盾贬值(即EXR下降)带来的价格竞争力提升(回归系数为负且显著)，尤其增强了中间品在越南市场的性价比优势；而中国–东盟自贸区(ACFTA)的叠加效应则表明，RCEP是在既有区域贸易协定基础上实现政策升级，形成“基础保障 + 增量优化”的政策协同体系。Huafeng Z等(2023)的研究进一步指出，ACFTA通过关税减让与规则对接为中越贸易奠定了基础协同框架，而RCEP的原产地累积规则、更高水平贸易便利化措施则在此基础上形成“政策增量”，二者共同推动双边贸易潜力持续释放，这一结论为本文的政策协同分析提供了跨研究维度的支撑[8]。
6.2. 政策建议
为巩固并深化RCEP引致的贸易链深化效应，推动中越纺织品贸易向更高层次发展，需构建多方联动的协同体系，这一需求也与缓解越南对中国贸易逆差的现实诉求相契合。Martadinata等(2024)指出，减少越南对中国贸易逆差的核心路径并非抑制中间品进口，而是通过“价值链升级”提升越南制成品附加值与对华出口能力，这与RCEP推动的“中国中间品高端化 + 越南加工精细化”分工升级方向一致[10]。史可等(2023)基于产业内贸易视角的实证研究进一步验证，中越纺织品产业内贸易水平提升的关键在于产业链协同与政策对接，这为构建多方联动体系提供了直接理论支撑[11]。因此，政府层面首先应强化制度保障与平台建设：针对“结构向中间品集中”趋势及原产地规则关键作用，商务部门需联合行业协会开展RCEP原产地规则专项培训，并可考虑设立“纺织中间品出口信贷专项”，定向支持高附加值面料的研发与出口。另外应深化中越海关AEO互认与合作，建立知识产权联合执法机制，以稳定的制度环境降低贸易成本，这将直接助力于实证结果中所示的贸易便利化效应的进一步释放。同时，应推动中越共建绿色纺织品标准与认证互认机制，鼓励使用环保材料与低碳工艺，助力贸易链绿色转型。其次，企业层面需积极进行战略调整与能力升级。企业应充分利用RCEP关税减让与区域累积规则，优化在越南的“面料–成衣”一体化产能布局，主动嵌入并巩固“中国供料–越南加工”的分工模式。同时，应加大对功能性面料等高端中间品的研发投入，并通过数字化转型构建柔性供应链，以响应实证分析所揭示的越南市场对高端中间品日益增长的需求，从而在“分工深化”中占据更有利位置。此外，企业可积极利用跨境工业互联网平台，构建柔性供应链体系，提升对越南市场的快速响应能力。最后，产业园区与行业协会应发挥生态赋能作用，通过在中越边境地区建设跨境纺织产业合作示范区，整合“原料仓、设计中心与成衣工厂”等资源，配套建设保税仓、检测认证中心和培训基地，为企业提供全方位的公共服务。支持发展工业互联网跨境供应链平台，提升全链条协同效率，此举将有效解决当前贸易链中仍存在的瓶颈，进一步挖掘本研究测算出的“潜力开拓型”贸易的巨大空间。
6.3. 研究不足与展望
6.3.1. 研究不足
本研究存在三方面局限：首先，RCEP生效时间尚短，其长期动态效应及产业结构的深层影响仍需持续观察；其次，本文采用了2010~2023年的年度数据，但总体样本量仍相对有限，在控制多个变量并进行分类回归后，模型自由度较为紧张，这可能会对参数估计的精确度产生一定影响；最后，尽管已控制主要变量，但模型仍可能存在遗漏变量问题，这在一定程度上影响了估计结果的精确度。
6.3.2. 未来展望
随着RCEP政策效应的持续显现，可进行更长期的动态评估；结合企业层级数据，深入分析不同规模、所有制企业的差异化响应机制；将研究扩展至更多RCEP成员国及其他重点产业，系统探究区域价值链深化的普遍规律。同时，可重点探讨原产地规则利用率的影响因素及其对产业升级的具体作用路径，为政策优化提供更有力的学理支撑。
基金项目
本文为2025年度浙江省大学生创新创业训练计划国家级项目区域协定驱动下的产业重塑：RCEP对中越纺织贸易链的动态影响与政策启示(2025127920009)阶段性成果。