程波辉 雷 杨
党的二十大报告指出，“高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务”（***，2022）。作为“稳步扩大规则、规制、管理、标准等制度型开放”的重要窗口，自贸试验区具有不可推脱的责任和使命担当，测量和评估负面清单的实施效果，是检验和进一步推进自贸试验区高质量发展的内在要求。在国际投资贸易领域，负面清单是指某国或地区在约定的默认投资义务前提下，通过清单形式明确不承担投资义务的具体措施、例外、权利等，主要针对外资中与国民待遇或最惠国待遇不符的管理措施。相比外资准入的完全控制模式和选择开放模式，负面清单为非完全准入下的外资进入提供了更加透明、便捷、高效的通道。中国负面清单实施与自贸试验区建设几乎同步，在自贸试验区实施负面清单对于构建中国开放型经济新体制，促进制度型开放至关重要。
既有的与自贸试验区负面清单评估相关的研究主要涉及两个层面。
其一，宏观层面的负面清单对经贸发展的作用研究。主要包括：一是负面清单对经贸发展的正向作用。研究者认为，负面清单模式具有灯塔效应（谭文君等，2019）。它是在无法实现全面贸易自由化时的次优方式，能够有效改善国家间贸易不对称的问题（Perera，2008），并有利于促进成本节约效益，尤其对敏感行业的贸易自由化具有促进作用（Gopalan 等，2013）。二是负面清单对经贸发展的不确定性影响。研究者认为，外资准入负面清单对FDI的促进作用并不明显，只有在少数国家有显著的促进作用（Peinhardt 等，2012）。统一负面清单的制定因为各部门自身利益的要求，使得负面清单下的准入限制可能更加繁重，特别是针对部分敏感行业的投资（Magiera，2011）。从成本效益角度看，负面清单更具优势，但综合考量，同时使用正面清单和负面清单可能是最佳的政策方案（Sderholm，2013）。三是负面清单对资本流动的影响。从负面清单实施以后引起资本流动的方向变化角度，有研究者发现负面清单管理模式的实施使得投资更多地流向区域经济一体化内部，投资数量将在这一类地区增长，而向区域经济一体化以外的国家投资减少，产生了类似关税同盟的转移效应（Markusen和Strand，2009）。
其二，微观层面的中国自贸试验区负面清单改革研究。主要包括：一是自贸试验区负面清单效果评价。研究者认为，负面清单管理制度的不断优化发展，为中国参与国际贸易新规则的制定提供了宝贵的实践经验，构建了比较完整的投资、金融、贸易监管制度和便利化体系，并逐渐与国际接轨（沈玉良等，2017）；
但也存在诸如行政监管不足和事后处罚力度低、行业分类与国际标准不一致，以及负面清单的质量不高、隐形壁垒突出、投资准入的标准不足等问题（卫志民和关园，2015）。二是负面清单法律制度构建。研究者认为，负面清单是中国外资准入管理的创新法治模式，体现了中国政府在社会治理和市场经济发展中的国际视野和法治精神（张淑芳，2014）。中国自贸试验区的投资准入与负面清单管理应直接由国家立法，并建立相对透明的争端解决机制和办法（商舒，2014）。在制定自贸试验区负面清单时，应与中美BIT谈判中涉及的负面清单谈判结合在一起进行分析（黄鹏和梅盛军，2014）。三是负面清单版本的比较与优化。通过对不同版本的负面清单的比较，有研究者发现中国自贸试验区在一些关键领域的开放程度几乎没有变化，部分行业仍具有进一步开放的空间（冯凯和李荣林，2019），如在教育、医疗等领域，中国自贸试验区可继续扩大开放力度（杨志远和谢谦，2016）。
综上所述，国内外有关自贸试验区负面清单评估的研究比较丰富，这为本文奠定了重要的研究基础。但也可以看到，既有的研究仍存在些许不足：宏观层面的研究虽然得出负面清单的实施对国家间贸易和投资发展具有较为显著的影响，但对于作为一种限制手段的负面清单（即限制贸易自由化进程）缺乏探讨。微观层面的研究尽管有少数聚焦中国自贸试验区负面清单的文本内容，但总体上缺少系统的对不同版本负面清单内容的纵向（不同年份）与横向（不同国家）比较分析。鉴于此，本研究拟通过构建一个可适的负面清单评估模型，从中观层面对中国自贸试验区负面清单与国际主流清单进行内容比较分析，探寻中国自贸试验区负面清单的实施成效及存在的问题，以期为中国自贸试验区负面清单的未来改革提供理论借鉴和实践参考。
（一）评估对象和标准
一是评估的对象。本文拟以2013年至2021年8个版本的自贸试验区负面清单作为核心对象，主要纵向比较分析中国各版本负面清单对外资准入的限制程度。此外，进一步引入美国-卢旺达BIT 的美国负面清单、CPTPP的日本负面清单、美国-韩国FTA的韩国负面清单共3份清单，实现与国际主流负面清单对外资准入限制程度的横向比较分析。
二是评估所使用的行业分类标准。各国在行业分类标准上选择不同，中国和日本均选用了本土化标准，而美国和韩国则使用了联合国ISIC标准。其中，ISIC最新版本于2006年发布，中国最新版本的行业分类标准于2017 年发布，考虑到早期版本中可能缺少新兴行业，已经无法完全适用于现行特别管理措施（以下简称“措施”）描述可能涉及的行业，并且中国标准更能有效刻画中国负面清单内容，在此统一选择中国GB/4754-2017为行业分类标准。
（二）数据处理
1.将中国8 版清单和3 份外国清单的全部内容分别提取至独立的Excel表格，对格式要素以列标签形式进行排版。中国负面清单涉及门类、大类、中类、措施、行业代码、领域等列，外国清单涉及行业、义务、级别、法律、措施等列，每行对应一项措施，并通过增加序号列的方式对措施进行编号，形成11个清单内容的基础信息表。
2.基于“所有行业”的措施较为笼统或是兜底条款，可操作性不强；
“地方政府级别”的限制强度较弱；
以及作为一种对限制权利的保留性申明，“保留限制”未起到实际的限制效果，本文分别筛选表内涉及“所有行业”“地方政府级别”“保留限制”的措施项，删除这些措施项的整行信息，不对上述条款进行评估。
3.根据措施描述区分禁止项或限制项，进而按照限制强度量化标准进行打分。本文借鉴Mattoo 和Rathindran（2006）的措施限制强度的量化方法，选择对禁止项打1 分，限制项打0.1 分，以准入性为区分依据，分值越高代表限制强度越大。这些信息分别记录在各表格新增的措施类型列和限制强度列。
4.根据措施描述，参考表格中的行业及其代码信息，以及前后版本清单（仅涉及中国清单），按照中国GB/4754-2017行业分类标准，判定措施涉及的所有门类、大类和中类，并将行业代码分别记录在各表格新增的门类代码列、大类代码列和中类代码列，进一步增加门类数量列、大类数量列和中类数量列，形成11个清单内容的行业信息表。
5.按照中类代码信息，将每行措施拆分成多行，直至每行措施仅对应一个中类代码，同时删除门类数量列、大类数量列和中类数量列，形成以“措施”为视角的内容数据库；
按照门类代码、大类代码和中类代码先后进行排序，形成以“行业”为视角的内容数据库。
6.基于11个清单内容的行业信息表，增加“清单版本”列，汇总各表格，形成以“措施”为视角的面板数据；
基于以行业为视角的内容数据库，增加“清单版本”列，汇总各表格，增加“措施数量”列记录各行业代码所对应的措施数量，形成以“行业”为视角的面板数据。
（三）评估指标设定
为准确衡量负面清单对外资准入的限制程度，通过借鉴既有文献的评估指标设定方式（陆建明等，2017），以基础性评估和系统性评估作为一级指标维度构建评估模型。
1.基础性评估指标
基础性评估指标用以对各负面清单对外资准入的限制程度进行基础性刻画，具体包括以下四个指标。行业覆盖率指标（Ratio of Industry Coverage）的计算公式为：
该指标用于描述各清单的限制行业范围情况，数值越大即限制的范围越广，分为门类、大类、中类三个统计口径。其中，N表示GB/4754-2017中的行业总数，MN表示该清单某统计口径下具有限制措施的行业总数。
累计措施限制强度指标（Cumulative Measure Strength）的计算公式为：
该指标用于描述各清单的整体限制强度情况，数值越大即限制强度越高，行业分类采用“中类”统计口径。其中，i表示中类统计口径下的行业，MSi表示i行业的累计措施限制强度，通过对涉及i行业的各措施限制强度进行加总获得。之所以选取“中类”为统计口径，这是由于一项措施可能涉及多个门类、大类、中类，以及同一大类下的多个中类、同一门类下的多个大类，如果以门类或大类为统计口径，在加总涉及各行业的各措施限制强度时，会发生遗漏现象，无法准确衡量某项措施对同一门类下不同“大类”、同一大类下不同“中类”的措施累计限制强度。
行业平均限制强度指标（Average Measure Strength）的计算公式为：
该指标用于描述各清单基于行业视角的平均限制强度情况，数值越大即各行业的平均限制强度越高，行业分类采用门类、大类、中类三个统计口径。以“中类”口径为例，该指标的计算方式为：某清单累计措施限制强度除以该清单“中类”口径下具有限制措施的行业总数。
行业平均措施量指标（Average Measure Quantity）的计算公式为：
该指标用于描述各清单基于行业视角的限制措施数量情况，数值越大即各限制行业的平均措施数量越多，分为门类、大类、中类三个统计口径。其中，j表示某统计口径下的行业，MQj表示j行业的措施总数。以“中类”口径为例，该指标的计算方式为：某清单各“中类”行业的措施数量之和除以该清单“中类”口径下具有限制措施的行业总数。由于很多“中类”行业不止受到一项措施限制，因此同口径下的“措施量”要多于“行业数”，即该指标值大于1。
总体上，上述四个基础性指标的数值越大，意味着负面清单对外资准入的限制程度越强，具体还需要综合考虑不同统计口径下的结果，获取较为全面的评估结果。
2.系统性评估指标
系统性评估指标通过相对复杂的数据处理，综合考虑多方面影响因素，对各负面清单对外资准入的限制程度进行系统性刻画，具体包括以下三个指标。
行业重要性指标（Industry Importance）的计算公式为：
该指标用于衡量各清单各限制行业的重要程度，数值越大即该行业越重要，由各行业的限制强度情况和限制措施数量情况综合形成，分为门类、大类、中类三个统计口径，可计算某清单各限制行业的指标后，排序获取行业重要性分布以及序列情况。其中，大类统计口径下的MSj由其所含中类的限制强度加总获得，进一步加总可获得门类统计口径下的MSj；
MAX(MS)表示该清单中相应统计口径下的行业限制强度最大值；
MAX(MQ)表示该清单中相应统计口径下的行业涉及措施数量最大值。
措施平均精细度指标（Average Measure Fineness）的计算公式为：
该指标用于衡量各清单措施的精细程度，数值越小即精细度越高，也就是各项措施平均针对的统计口径行业越少，相反则表示清单措施较为粗犷，不够聚焦，但也容易带来清单措施烦琐的问题。其中，k表示具体措施，m为措施总数，MN1k、MN2k、MN3k分别表示k措施限制涉及的门类数、大类数和中类数。
清单相似度指标（List Similarity）的计算公式为：
该指标用于描述两个版本清单的相似程度，数值越小即相似度越高，由两版清单各行业的限制差异、限制强度差异和措施数量差异情况综合形成，由中类统计口径计算得出，对于拟评估的11版负面清单，可选取某版清单为基准，考察其他10版清单与该清单的相似度。其中，a、b分别代表两个版本清单，MEai、MEbi分别表示a、b清单针对i中类是否设置措施的虚拟变量，存在为1，不存在为0。
（一）基础性评估指标结果及分析
对11个版本的负面清单进行数据化处理后，代入基础性评估指标层的4个具体公式中，通过计算得出相应的指标结果，详见表1所示，具体分析如下。
表1 基础性评估指标结果信息表
1.限制行业的覆盖率：整体呈下降趋势，但仍高于国际主流清单
中国2013年版本的限制行业覆盖范围最广，门类、大类、中类覆盖率均为11个版本清单中的最高值，门类覆盖率最小的是日本版本，大类、中类覆盖率最小的是韩国版本。中国8 版自贸区负面清单的行业覆盖率整体呈现下降趋势，2015、2018、2019年版的行业覆盖率与前一版本相比下降明显，各版门类、大类、中类统计口径的行业覆盖率均未发生反弹，特别是大类和中类口径的下降趋势更加明显。但是，作为中国自贸试验区负面清单行业覆盖率最小的2021年版本，仅大类覆盖率低于美国版本，其他口径的行业覆盖率均为各国最高，3 份外国清单的行业覆盖率则整体上基本保持在同一水平。亦即，中国自贸试验区负面清单对外资准入的限制行业数量越来越少，开放程度越来越大，在门类覆盖相对分散的情况下，大类和中类行业更加聚焦，但整体的行业覆盖范围仍然高于国际主流清单。
2.累计措施限制强度：呈“间断—均衡”下降趋势，但限制强度仍然较高
中国8版自贸试验区负面清单的限制强度虽然整体呈现下降趋势，但有两个间断点，一个是2015年版本的限制强度大幅提升，打破2013—2014年限制强度的下降趋势，这可能与2015年新增福建、天津、广东三个自贸试验区使得原行业限制措施不能涵盖有关。另一个是2018年版本的限制强度陡然下降，之后各版本的限制强度下降又趋于缓和，这可能与2018年党和国家机构改革有关，通过合并或撤销相关的行业主管部门，相应的行业限制措施数量减少，强度降低。但是，作为中国自贸试验区负面清单累计措施限制强度最小的2021年版本，仍然远高于3 份外国清单，指标数值超过美国、日本版本的一倍以上。质言之，中国自贸试验区负面清单对外资准入的总体限制强度已经明显下降，但下降速度减缓，且限制强度仍然远高于国际主流清单。
3.行业平均限制强度：行业限制更加聚焦，核心限制类行业仍保持较高的准入限制
当限制强度聚焦至某一统计口径的行业时，行业平均限制强度与清单累计限制强度的规律存在一定差异。其中，中国2015年版本的门类平均限制强度最高，中国2021年版本的大类平均限制强度最高，韩国版本的中类平均限制强度最高，美国版本的门类、大类平均限制强度最小，日本版本的中类平均限制强度最小。在不同统计口径下，中国版本的行业平均限制强度变化趋势具有明显的不同。在门类口径下，平均限制强度整体呈现下降趋势，波动情况与清单累计强度基本一致。在大类和中类口径下，平均限制强度整体呈波动上升趋势，特别是2015、2020、2021 年版本相比前一版本大幅上升。与3 份外国清单相比，中国版本行业平均限制强度远高于美国、日本版本，但大类平均限制强度基本与韩国版本持平，中类平均限制强度甚至低于韩国版本，体现了各国不同统计口径下行业限制特点的差异，反映出各国行业发展水平的不同。由此得出：中国自贸试验区负面清单的门类平均限制强度震荡下行，而大类、中类平均限制强度波动上升，反映出中国的行业限制更加聚焦，逐渐对低限制强度行业给予全面开放，但针对核心限制类行业的准入并未随行业发展而有所降低，仍然维持了较高的准入限制，整体上仍远高于美国、日本版本清单，但与韩国版本存在相似性，行业越细分即统计口径越小，限制越聚焦。
4.行业平均措施数量：接近国际主流清单水平，后续短时间内难以减少
中国2013年版本的门类、大类平均措施数最多，2015年版本的中类平均措施数最多，韩国版本的门类平均措施数最少，日本版本的大类、中类平均措施数最少。中国版本的行业平均措施数量整体呈现下降趋势，其中门类口径的下降趋势最为明显，但下降趋势均逐渐减弱。不同于其他指标，中国版本的此项指标已逐渐与国际主流清单整体保持在同一水平。质言之，中国自贸试验区负面清单的行业平均措施量逐渐减少，已基本达到国际主流清单水平，在中类统计口径下的平均措施数已接近1。结合行业平均限制强度情况，还可发现中国版本清单在大类、中类平均措施量下降的情况下，平均限制强度反而有所提升，说明低强度措施正在逐渐取消，但仍存措施的限制强度较高，也意味着中国自贸试验区负面清单的措施数量难以在后续短时间内的新版本中明显减少，甚至清单和措施的限制强度也难以下降。
（二）系统性评估指标结果及分析
基于上述基础性评估指标的结果，将11个版本负面清单的数据代入系统性评估指标层的3个具体公式中作进一步计算和分析，结果见表2所示，具体分析如下。
表2 系统性评估指标结果信息表
1.行业重要性分布：呈高分散性，除少量核心限制类行业外，大多数为边缘限制类行业
在获取各清单不同统计口径下的各行业重要性指标后，根据指标大小划分为四个指标区间，整理形成各区间内的行业数量百分比。可以发现，在门类口径下，中国版本清单的行业重要性分布经历由分散到集中再到分散的过程，早期和近期版本均呈现出门类集中于最高和最低重要性区间的情况，说明有较多的核心限制门类和大量边缘限制门类的存在。在大类口径下，整体呈现出高重要性区间行业占比增加的现象，边缘大类逐渐退出清单限制范围。在中类口径下，高重要性区间行业占比增加的现象愈加明显，特别是“0.1～0.2”区间。结合行业覆盖率指标的不断下降，反映出在细分口径下限制行业范围更加聚焦，边缘细分行业越来越少，但由于仍然存在的边缘细分行业涉及较多门类，造成边缘门类占比高于核心门类的现象。3 份外国清单体现出相同的特点，均为行业重要性分布的高分散性，在各统计口径下，除少量核心限制类行业外，大多数均为边缘限制类行业。
此外，通过考察各版本清单在不同统计口径下排名前三的重要性行业，可以发现，在门类口径下，制造业和金融业逐渐退出中国最重要限制行业的范围，农林牧渔业则逐渐上升至最重要的位置，并与文化体育和娱乐业、信息传输软件和信息技术服务业连续4 年保持前三重要的行业位置。在大类口径下，农业长期处于重要行业位置，资本市场服务则逐渐退出，教育行业近年来则持续位于第三重要的位置。在中类口径下，与开采相关的行业长期处于重要位置，但在2020、2021年版本的变化较大，卫星传输服务、咨询与调研、新闻业开始出现，成为新的排名前三的重要性行业。在美国和韩国版本中，金融业及其下属大类、中类长期处于重要位置，可见对金融业长期给予较高的限制，日本则对交通运输相关行业最为重视。
由此得出：中国自贸试验区负面清单在细分口径下的限制类行业更加聚焦，边缘行业越来越少，且随着国内产业的不断发展，重要限制类行业也相应变化，以维护粮食安全、通信安全、文化自主、防止核心专业技术和社会信息泄露等为主要限制方向，但行业重要性的分布变化趋势与国际主流清单存在差异。
2.措施平均精细程度：总体呈下降趋势，追求低措施数量而忽略控制措施的限制范围
通过综合考虑各项措施涉及的各级限制类行业，中国2013年版本的措施平均精细度最高，日本版本的精细度最低。中国版本清单的精细度总体呈下降趋势，并在近年来的版本上越来越接近美国、日本版本，而韩国版本则仍然保持中等水平的精细程度。需要说明的是，措施平均精细度与各版清单的长度即措施数量高度相关，中国精细度之所以持续走低，主要是受到措施数量迅速减少的影响，核心在于措施数量减少的同时，并未加速缩小各措施的限制行业范围。尽管中国近年来的版本精细度越来越接近美国、日本版本，但美国、日本版本的措施数远低于中国，中国2020 年版本长度（措施数量30 个）虽然与韩国版本（措施数量31 个）基本持平，但精细度不如韩国版本，甚至措施数量更多的中国2019年版本（措施数量37个）相比韩国版本的精细度更差，可见中国版本可能存在一味追求低措施数量而忽略控制措施限制范围，造成清单不够精准的问题。但是，在中国2017年版本（措施数量92个）更新至2018年版本（措施数量45个）时，措施数量大幅下降，精细度的下降却比较微弱，表明中国2018年版本清单的质量较高，在精简负面清单长度的同时有效控制了措施涉及的行业范围。
由此得出：不论中国还是国际主流清单，均一定程度上维持了较高的清单限制效率，采用较少的措施数量，造成清单措施精细度处于低水平，但中国版本的低精细度问题更加突出。
3.各版清单的相似程度：与美国为基准的版本越来越接近，但仍存较大差距
考虑到美国负面清单在国际社会的影响力和示范性，以及选择外国版本清单为对比基准更能完整展现中国版本清单的设定走向，本文选择美国-卢旺达BIT 美国版本为基准清单范式，计算其他10 份清单的相似度指标，考察各清单的相似性。在综合考虑各清单与美国版本的行业限制范围、累计措施限制强度以及措施数量的差异后，可以发现韩国版本与美国版本最为相似，中国版本的清单则与美国版本越来越接近，但仍存在较大差距。
通过对中国8 版负面清单的内容评估及其与3 份外国清单的比较分析，可以总结得出：一方面，自2013年首版负面清单制定并实施以来，中国自贸试验区负面清单在基础性评估指标层面的数值逐步降低，并且细分口径下的限制类行业更加聚焦，边缘行业越来越少，负面清单相似度不断提高。这表明中国自贸试验区对外资准入越来越放宽，负面清单实施取得一定的成效。另一方面，中国版本的负面清单仍存在许多问题和不足。突出表现为：缺乏精深细致的清单研究，尤其对措施涉及的行业范围的控制严重不足，结果造成清单措施精细度处于低水平，与美国、日本、韩国等国际主流清单仍存较大差距。针对评估中的突出问题，推进中国自贸试验区负面清单改革，主要应从以下五个方面加以应对。
第一，推动清单建设由注重数量精简向追求质量提升转变。一是积极转变清单建设思路，不再一味追求措施数量的减少，而应在精简负面清单长度的同时着力明确和控制措施涉及的行业范围，避免“名降实增”的做法，消除隐形壁垒，增强外资准入限制的精细度和精准度。二是不断提高行业重要性分布的集中度，着力降低核心限制类行业的准入门槛，消除“避实就虚”的做法，实实在在的降低外资准入限制的范围和强度。三是在坚持自贸试验区自主开放的基础上，积极理顺和规范各类“条块”关系，适度放宽纵向权力部门（条）和横向权力部门（块）对自贸试验区的管制和约束，增强自贸试验区负面清单的协同建设功效。
第二，侧重保护并加速推进核心产业发展。出于维护粮食安全、通信安全、文化自主、防止核心专业技术和社会信息泄露等目的，中国在该类行业限制的持续高强度存在有其合理性，但从扩大开放格局的角度来看，部分核心产业的缓慢发展已经对吸引外资形成阻碍，特别是随着一些新兴行业的出现，中国势必要在负面清单中对外资准入加以高强度限制，而这将造成中国负面清单的措施数量和累积限制强度持续增加，这就需要中国在对现阶段核心产业设定外资高准入门槛的同时，加速推动核心产业的高质量发展，尽快降低其行业准入限制。
第三，增强外资准入限制灵活度和预见性。在国际主流负面清单中，往往设置有保留措施，即保留修订、增减限制的权利，以适应本国的行业发展，并灵活应对突发事件或内外部冲击。中国应在负面清单中增加此类保留措施，或者使用过渡性措施约定实施时间表等方式，增强外资准入限制的灵活度，特别是针对暂时需要维持高强度限制但今后势必要开放的行业，或者不确定性因素较多，发展进程难以预判的行业。相比普通措施，该类措施也能展现本国愿意继续降低限制的开放态度，从而对外资准入形成积极导向。此外，由于无法准确预判和列明未来产生的新行业，参照美国-韩国FTA 负面清单的做法，中国负面清单还应针对无法预见的新行业设置预见性措施。
第四，进一步对标国际主流清单范式。首先，中国可以在行业分类标准上同时使用《国民经济行业分类及代码》和《国际标准行业分类》，并在各项措施后分别标注对应这两种分类标准的限制行业代码，具体到各统计口径，以详细展示行业信息。其次，对于相同类型的限制措施，要统一、精简描述方式，提升规范性，增强准入限制的透明度和使用效率。最后，基于中国限制措施缺少相应法律依据信息的标注的事实，可以通过对标国际主流清单范式，完善行业代码、法律依据、相应义务等内容，增强措施描述的规范性和完整性。
第五，以加入区域性自贸协定为契机加速推进负面清单建设。一是可通过与其他国家签署双边贸易投资协议的方式，制定适用于不同国家间的负面清单，对各国实施差异化的外资准入限制，有目的性地吸引外资。二是依据区域性自贸协定的相关条款开展针对性的投资和服务贸易。中国21个自贸试验区在发展现状、产业结构、服务贸易类别等方面具有很大的差别，各自拥有自己的优势行业和特定产业，因此，应该制定具有针对性和差异化的负面清单，使得外资准入限制与区域性自贸协定的相关要求相契合。三是积极履行好区域性自贸协定外资准入负面清单承诺。在市场监管和政策条件相对成熟的前提下，对自贸试验区负面清单中的部分限制行业给予进一步扩大开放的试点工作，必要时进行准入限制的弹性化动态调整，加快适应国际法范畴下负面清单的棘轮效应，逐步实现中国对进一步自由化的承诺。
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