中国蔬菜产业内贸易及其影响因素分析

2016-07-23耿献辉魏爱建

江苏农业科学 2016年5期

耿献辉++魏爱建

摘要：由于蔬菜产业的迅猛发展，中国现已成为世界蔬菜生产和贸易第一大国。在测算了中国蔬菜产品的产业内贸易水平后，选取中国与17个贸易伙伴国的蔬菜进出口数据，构建一个面板数据的引力模型，以此实证分析对中国蔬菜产业内贸易的影响因素。模型结果表明，贸易距离对产业内贸易影响显著，且呈现负相关关系；平均市场规模对中国蔬菜产业内贸易有促进作用；另外，APEC和CAFTA地区虚拟变量分别指如果“是”亚太经合组织或东盟成员国则取值为“1”，“不是”则取值为0，在回归结果中该变量对产业内贸易影响较大，且是正相关。最后根据实证结果对中国蔬菜产业内贸易的发展提出对策建议。

关键词：产业内贸易；蔬菜；面板数据；引力模型

中图分类号： F326.13文献标志码： A文章编号：1002-1302（2016）05-0545-05

近年来，我国蔬菜产业迅猛发展，以2014年为例，我国蔬菜出口额125亿美元，同比增长7.9%，进口额5.1亿美元，同比增长21.7%。贸易顺差为119.8亿美元，扩大7.3%，是第二大顺差农产品，可见蔬菜在农产品贸易中占据了重要地位。从播种面积来看，2001—2013年蔬菜虽然位居于粮食作物之下，但比油料、棉花、糖料等几种农作物都要高，蔬菜播种面积呈不断攀升趋势，2013年在我国农作物播种面积中占比达12.69%，达2 089.9万hm2，在我国种植业中蔬菜已成为除粮食作物之外的第二大产业。如今全球范围内普遍存在一个国家同时进出口同类产品的经济现象，传统国际贸易理论对此缺乏解释力，而产业内贸易正好弥补了这一缺陷，它具备3个基本特征，即不完全竞争市场、产品差别和规模经济，对上述贸易现象起到了很好的解释作用。因此为了使中国蔬菜突破传统比较优势的局限，形成自身竞争优势，有必要研究我国与主要蔬菜进出口伙伴国的产业内贸易现状，并分析其影响因素。

1文献综述

首先，从研究内容来看，国内对蔬菜贸易的研究主要体现在以下2个方面：一方面是针对全球范围内的蔬菜贸易状况进行的探讨和分析，赵海燕等从贸易总量、贸易品种、洲际格局和市场供需情况等角度对世界蔬菜贸易的发展特征进行了描述[1]。陈永福等在描述了世界和中国蔬菜贸易发展的现状和特征后，用RCA指数来测算世界主要蔬菜出口国的国际竞争力并进行国际优势比较，用产业内贸易加权指数来分析世界主要蔬菜出口国的产业内贸易特征，发现欧美发达国家的蔬菜产业内贸易水平都较高，发展中国家应抓住机遇，大力发展自身蔬菜贸易[2]。另一方面部分学者选取欧盟、韩国等中国主要农产品贸易伙伴国来研究蔬菜贸易动向。王莉等认为韩国是中国农产品出口的主要市场之一，在中国农产品贸易中具有重要地位，他们利用中国海关数据库数据对两国农产品贸易现状进行分析并计算了产业内贸易指数，结果表明两国农产品贸易以产业间贸易为主，具有较强的互补性[3]。凌振春等分析了中国与欧盟的双边蔬菜贸易的现状与特征，为了探讨两者蔬菜的竞争力及相互之间是竞争性或互补性的贸易关系，运用了RCA指数、G-L指数、贸易强度指数等几个指标进行测算，实证结果显示在世界主要蔬菜出口市场上中国与欧盟没有很强的竞争关系，双边蔬菜贸易有一定的互补性，呈现出明显的产业间贸易特征[4]。

其次，从研究方法来看，国内学者对产业内贸易的影响因素分析多采用计量回归模型，并结合所研究对象产品的特点加入不同的解释变量，以此进行实证研究，其中引力模型在贸易领域被运用得最为广泛。根据选定的变量性质，可以将现有的研究分为以下3类：一是变量中只包含国家特征变量，即主要包括人均收入水平、市场规模和地理距离[5-6]；二是变量中只有产业特征变量，即规模经济、产品差别、市场结构及外商投资等[7-8]；三是计量模型中既有国家变量、产业变量同时又有政策变量等多种影响因素[9-11]。许陈生等测算了中国与欧盟制成品的G-L指数，并建立回归模型对其影响因素进行实证研究，数据表明中国与欧盟之间存在明显的产业内贸易现象，不过对于各欧盟国家而言存在较大差别的产业内贸易水平，计量结果显示研发强度、FDI、市场规模及其差异等解释变量均对产业内贸易产生了显著影响[12]。

综上所述可知，学者对于蔬菜产业内贸易的研究比较少，大多是关于蔬菜出口贸易现状及其影响因素的。但是这些研究中所用的引力模型可以应用到蔬菜产业内贸易的研究中，变量的选择应加大对产业内贸易特点的考虑，丰富引力模型的内容，以找出对蔬菜产业内贸易影响显著的因素。因此本研究拟选取中国的主要蔬菜贸易伙伴国，通过构建面板数据，从而使计量模型反映更多关于中国蔬菜产业内贸易的信息，找出显著影响因素，对中国蔬菜产业内贸易的发展提出对策建议。

2中国蔬菜产品产业内贸易现状

2.1中国蔬菜产品贸易现状

《2015中国农产品贸易发展报告》显示，2014年中国蔬菜继续呈现进出口额、贸易顺差快速增长局面，全年蔬菜进出口总量为998.2万t，贸易总额为130.1亿美元。其中，出口量976万t，增长1.5%，出口额达到125亿美元，增长7.9%，占中国农产品出口总额的17.4%，提高0.3个百分点；进口量为22.2万t，进口额为5.1亿美元，比上年分别增长6.5%和21.7%；贸易顺差扩大到119.9亿美元，是第二大顺差农产品。

2.1.1中国蔬菜出口总体贸易状况纵观2000年至2013年（图1），除2012年受出口退税政策改革及出口价格下降的影响有所下降，其余年份中国对世界的蔬菜出口总额基本呈现显著增长的良好态势，说明我国的蔬菜出口具有一定的竞争力。我国蔬菜出口量呈现了与出口额相类似的变化走势，不同的是蔬菜出口量在2009年受国际金融危机影响有略微下降，在14年间总体保持增长态势，在2000年出口量为3657万t，到2013年出口量已达到1 044.8万t，比2000年增长185.7%，平均年增长率14.28%，我国蔬菜的出口供给能力在不断增强。本研究将蔬菜产品分为保鲜蔬菜、冷冻蔬菜、调理加工蔬菜、脱水蔬菜和蔬菜汁5类，各类蔬菜出口的变化趋势也各不相同。其中，保鲜蔬菜的出口量一直占据首位，从2000年的133.6万t到493.5万t，涨幅达269.4%。2000年至2013年中除个别年份外，调理加工蔬菜的出口量在5种分类别蔬菜中处于第2位。脱水蔬菜和冷冻蔬菜的出口量变动较平稳，脱水蔬菜从88.3万t增至199万t，冷冻蔬菜从 34.5万t 增至97.8万t。而蔬菜汁中由于联合国粮农组织数据库只统计了番茄汁，因此出口比重较小。

由图2可知，中国蔬菜贸易发展过程中一个最为显著的特征就是出口量的增长。其中，蔬菜播种面积的增长无疑是我国蔬菜供应能力增强的关键因素。根据国家统计局的数据，2000年我国蔬菜播种面积有1 523.7万hm2，占到农作物播种总面积的9.75%，仅次于粮食作物和油料作物；到2001年，蔬菜播种面积有1 640.3万hm2，占农作物播种总面积的比重首次超过10%，达10.53%；2004年和2005年，播种面积有少许下降，2007年开始恢复增长趋势；2013年，蔬菜播种面积达2 089.9万hm2，占到农作物播种总面积的12.69%，仅次于粮食作物，可见蔬菜在我国农产品生产中占据十分重要的地位（图3）。

根据联合国粮农组织数据库的蔬菜出口数据整理出中国各类蔬菜产品的出口贸易额（图4）。可以看出，5种类型蔬菜产品的出口额除个别年份有所下降，基本上呈增长趋势，其中调理加工蔬菜出口最多，其次分别是保鲜蔬菜、冷冻蔬菜、脱水蔬菜和蔬菜汁。

2.1.2中国蔬菜进口总体贸易状况2000年至2013年中国蔬菜进口总额起伏波动较大，2008年以前呈稳定增长，2009年有较大幅度下降后，2010年开始恢复快速增长态势，2013年进口总额达2.8亿美元（图5）。5种分类蔬菜中，冷冻蔬菜进口额居首位，年均进口额为8 300万美元，其次是脱水蔬菜和调理加工蔬菜，年均进口额分别为3 800万美元和 2 600 万美元，最后是保鲜蔬菜和蔬菜汁（表1）。

2.2中国蔬菜的产业内贸易特征

2.2.1产业内贸易的测度指标作为与产业间贸易相对而言的一种贸易形式，产业内贸易是指在特定时期内（通常是1年）一国同时进出口同种产品的现象。G-L指数是迄今为止从静态视角上衡量产业内贸易水平最权威并且是国际上最常用的指标，本研究中后面的计量分析也采用该指标，其计算公式如下：

∏Ti = 1-|Xi-Mi|/（Xi + Mi）；

式中：∏Ti为i产品的G-L指数（即产业内贸易指数），Xi和Mi分别为i产品的出口额和进口额。∏Ti的取值位于0和1之间，当∏Ti取值为0时表明贸易全部为产业间贸易；当∏Ti取值为1时表明贸易全部是产业内贸易；当0<∏Ti<1时表明产业内贸易与产业间贸易并存。

2.2.2中国蔬菜产业内贸易水平变化趋势本研究通过对联合国粮农组织数据库里蔬菜进出口数据的计算和整理，分别测算我国蔬菜总体、分类蔬菜及分国别蔬菜总体的产业内贸易水平。由图6可见，2000—2013年这14年间，我国蔬菜总体的产业内贸易指数波动较大，2000—2007年蔬菜产业内贸易水平处于下降阶段，2008—2013年蔬菜产业内贸易水平在波动中上升，∏T指数围绕0.05上下浮动。2000—2013年我国蔬菜总体的产业内贸易指数平均为0.048，说明产业内贸易水平不高，目前我国蔬菜贸易形式仍是产业间贸易。

从各类蔬菜的产业内贸易指数来看（表2），虽然各类蔬菜的产业内贸易水平都比较低，但其变化特征却不尽相同。其中，14年的平均产业内贸易指数在0.1以上的有蔬菜汁（0.411）和冷冻蔬菜（0.199），脱水蔬菜和调理加工蔬菜的产业内贸易指数分别在0.04和0.02左右波动，而保鲜蔬菜的产业内贸易水平几乎处于不断下降的趋势，其平均值只有 0.008。

由上述蔬菜总体产业内贸易水平的分析可知，2000—2013年我国蔬菜的∏Ti指数很低，贸易形式仍以产业间贸易为主，但我国对各贸易伙伴国的蔬菜贸易呈现出不同程度的产业内贸易水平（表3）。经过测算，发现∏Ti指数在0.1以上的有4个国家：美国、加拿大、泰国和印度，其余大多数国家与我国蔬菜的产业内贸易水平都不高，∏Ti指数在0.1以下。

《2015中国农产品贸易发展报告》显示，2014年世界前5大蔬菜出口国依次为：中国、荷兰、西班牙、美国和墨西哥，5国出口额合计占世界蔬菜出口总额的48.6%；而前5位主要进口国依次是：美国、德国、英国、法国和日本，5国进口额合计占世界蔬菜进口总额的44.6%。由此可以发现美国同时是出口和进口大国，因此本研究也计算了美国蔬菜总体和分类别蔬菜的产业内贸易指数，将其与我国的产业内贸易水平相对比（表4）。由表4可见，美国蔬菜总体的产业内贸易水平较高，∏Ti指数的平均值为0.756，远高于我国，说明美3中国蔬菜产业内贸易的影响因素分析

3.1模型构建与数据来源

3.1.1模型构建贸易引力模型最初起源于物理学中的万有引力定理，经济学家Tinbergen和Poyhonen最早将其在国际贸易领域应用，该模型是指2个国家之间的贸易流量规模与各自的经济发展水平成正比，而与双边的地理距离成反比。

最基本的引力模型为：

Mij=A（YiYj）/Dij。

式中：Mij表示国家i对国家j的出口额，A为常数项，Yi和Yj分别表示的是国家i和国家j的GDP值，Dij表示2个国家之间的地理距离。为了便于回归，将原模型转化成对数形式，得到：

lnMij=β0+β1lnYi+β2lnYj+β3lnDij+μ。

式中：μ为随机误差项。

引力模型量化了2个国家或地区之间的双边贸易，因此开辟了国际贸易的计量空间。作为国际贸易的一种形式，产业内贸易应该也适用引力模型。有很多因素会影响产业内贸易水平，一是国家特征因素，主要包括市场规模、人均收入差异、国内供给能力和地理距离，二是产业特征因素，即产品差异化、规模经济及市场结构，三是贸易组织因素，本研究主要考虑了区域经济组织因素。在综合权衡解释变量的可选择性，同时结合数据的可获得性后，本研究采用的模型如下：

ln∏Tij=β0+β1lnAGDPij+β2lnMS+β3lnAREA+β4lnDISij+β5DIFFij+β6APEC+β7CAFTA+μ。

式中：∏Tij表示我国与贸易伙伴国之间的蔬菜产业内贸易指数；AGDPij代表平均市场规模，它衡量了两国的消费潜力空间，当该变量的数值扩大时，不管是消费者人数还是消费量都会有增加，也就表示有更多数量的消费者或每个消费者对于差别化产品会有更强烈的偏好，那么为了适应市场需求，生产规模能得到扩大，并为规模经济效益的提高创造了可能性，β1预期符号为正；MS表示市场结构，以中国国营农场控制的耕地面积来衡量中国农产品的市场结构，国营农场控制的耕地面积越大，表明中国农产品市场垄断程度越高，β2预期符号不确定；AREA表示我国的蔬菜种植面积，该变量取值越大，则我国蔬菜的国内供给能力越强，进口额会减少，β3预期符号为负；DISij为北京到贸易伙伴国首都之间的距离，代表了贸易的运输成本，距离越远，则运输成本越高，那么产业内贸易额越少，β4预期符号为负；DIFFij为我国与贸易伙伴国之间的人均收入差异指数，计算公式如下：

DIFFij=1+[ wlnw + （1-w）ln|1-w| ]/ln2。

式中：w=GDPi/GDPj，GDPi为中国的人均GDP值，GDPj为贸易伙伴国j的人均GDP值。DIFFij衡量了两国人均收入的相似程度，根据林德的需求偏好理论，人均收入差距越小，则消费者需求越相似，那么产业内贸易流量会越大，β5预期符号为负；APEC为地区虚拟变量，如果是APEC成员国则取值为1，否则为0，β6预期符号为正；CAFTA也是地区虚拟变量，如果是东盟成员国则取值为1，否则为0，β7预期符号为正，μ为随机误差项。

3.1.2样本选取与数据来源本研究通过利用2000年至2013年我国与主要蔬菜进出口贸易伙伴国的进出口贸易额数据，测算蔬菜产业内贸易指数，以此为因变量建立引力模型。根据2013年与我国蔬菜进出口贸易总额在1亿美元以上的17个国家为样本。本研究面板数据的样本容量为238个。中国国营农场控制的耕地面积来自历年《中国统计年鉴》；我国对各国蔬菜进出口额来自联合国粮农组织数据库（http：//faostat3.fao.org/）；我国、伙伴国的GDP总值、人均GDP值来自世界银行统计数据（http：//www.worldbank.org/）；距离数据来自http：//www.indo.com/的距离计算器，单位为km；我国历年蔬菜种植面积来自历年《中国统计年鉴》。

3.2回归分析

为了消除面板数据的异方差和自相关的影响，本研究通过Stata 12.0软件，采用迭代的广义最小二乘法估计方法（FGLS），得到如下回归结果（表5）。

：

（1）平均市场规模（AGDPij）对我国蔬菜产业内贸易水平影响显著，且符号为“正”。可见市场规模的扩大为生产规模的扩大和提高规模经济效益提供了可能性，促进了产业内贸易水平的发展。市场结构虽与中国蔬菜产业内贸易呈正相关关系，但未通过显著性检验，对产业内贸易发展的影响有待更深入的研究。

（2）蔬菜种植面积（AREA）与产业内贸易水平呈负相关关系，但影响不显著。贸易距离（DISij）在1%显著性水平上通过检验，并且系数符号为“负”，表明其对我国蔬菜产品产业内贸易指数有负向的拉动作用。

（3）人均收入差异指数（DIFFij）变量虽通过了显著性检验，但其系数符号与预期相反，与林德的需求相似理论相悖，可能是由于相似需求理论的经验研究多发生在发达国家之间，而发展中国家之间的贸易是否存在这种相互需求尚存争议。

（4）APEC和CAFTA这2个虚拟变量的系数符号为“正”，并且影响显著。说明区域贸易组织政策对产业内贸易的发展有积极的推动作用，并且从系数数值来看，亚太经合组织比中国-东盟自由贸易区的形成对产业内贸易水平的影响作用更大。

4结论与对策建议

4.1结论

本研究已对我国与17个贸易伙伴国之间的蔬菜产业内贸易水平及其影响因素进行了描述性分析和实证分析，从中可以得到以下几个结论：

（1）21世纪以来，由于我国蔬菜整体的平均∏Ti指数约在0.048水平，产业间贸易仍然是蔬菜贸易的主要形式，产业内贸易整体水平有待提高。

（2）从引力模型的实证结果来看，贸易距离对产业内贸易影响显著，且呈现负相关关系，平均市场规模和市场结构对我国蔬菜产业内贸易水平影响显著，且呈正相关关系。另外，APEC、CAFTA区域组织虚拟变量对产业内贸易影响较大，且呈正相关。本研究由于数据上的限制，导致人均收入差异指数和蔬菜种植面积变量的回归结果不理想，在今后的研究中扩大贸易伙伴国家的样本范围是改进方向。

（3）产业内贸易作为一种能满足贸易双方国内消费者需求的贸易形式，有助于加强我国与贸易伙伴的相互合作，也有益于我国蔬菜对外贸易的外部环境，所以发展蔬菜产业内贸易有一定的积极意义。

4.2对策建议

首先，我国应加快发展蔬菜产业内贸易，形成产业间贸易与产业内贸易共存的良性互补状态。到目前为止，我国蔬菜产业仍然凭借着土地密集和劳动力成本低廉的比较优势参与国际贸易，即以产业间贸易为主，但是我国的土地资源禀赋是十分有限的，再加上人口众多并且还在增长，人均土地拥有面积正在不断下降，未来我国蔬菜种植面积不可能无限扩大，因此基于比较利益分工的我国蔬菜出口优势将会减小。而以规模经济和产品差异化为基础特征的产业内贸易正好提供了合适的机遇，我国可借助发展蔬菜产业内贸易的机会，向发达国家学习借鉴关于标准化生产、集约生产方式、力求产品安全优质和农业技术进步等方面的成功经验，扬长补短，不断提高我国蔬菜的生产效率。与此同时，以产业内贸易为契机提供品种丰富多样、安全、健康、优质的蔬菜，以满足需求多样化的消

费者，提高社会福利。

其次，通过加快引进、选育和推广优良蔬菜品种，大力引进先进农业科学技术，全面提升蔬菜质量。随着各国经济增长和人均收入的提高，消费者越来越关注蔬菜品种的多样化和质量安全，为更好地满足消费者的需求，我国可以通过建设高标准蔬菜基地和提升蔬菜标准化生产水平，逐步实现蔬菜多样化和优质化，通过加强出口蔬菜质量安全监管工作，提高蔬菜总体质量水平。

参考文献：

[1]赵海燕，赵立，易法海. 世界蔬菜贸易发展特征[J]. 国际贸易问题，2003（5）：24-27.

[2]陈永福，魏荣. 世界蔬菜贸易竞争力与产业内贸易分析[J]. 中国农村经济，2005（4）：59-65，72.

[3]王莉，田国强. 中韩农产品贸易现状及互补性分析[J]. 世界农业，2012（3）：47-51.

[4]凌振春，李岳云，卢中华. 欧盟蔬菜市场与中国欧盟蔬菜贸易分析[J]. 上海经济研究，2009（1）：86-90.

[5]吴学君，龚梦. 中国农产品产业内贸易影响因素的实证研究[J]. 经济地理，2011，31（7）：1185-1189.

[6]高金田，刘冬. 中非农产品产业内贸易及影响因素——基于2000—2010年中国与非洲25国面板数据的实证研究[J]. 国际经贸探索，2012（6）：4-12.

[7]赵放，李季. 中美双边产业内贸易及影响因素实证研究[J]. 国际经贸探索，2011（4）：15-20.

[8]许锐. 农产品产业内贸易状况及影响因素的实证研究——山东、广东、浙江三省的比较[J]. 农业经济与管理，2010（2）：85-91.

[9]宋玉华，刘春香. 我国农业产业内贸易的实证研究[J]. 中国农村经济，2004（2）：30-37.

[10]覃平，何灵. 中国-东盟产业内贸易发展的影响因素——基于引力模型的实证分析[J]. 经济研究导刊，2009（3）：196-197.

[11]程大中. 中美服务部门的产业内贸易及其影响因素分析[J]. 管理世界，2008（9）：57-66.