中国粮食贸易中虚拟耕地进口的实证分析

付豫洁　王锐

摘要：基于2001—2014年的年度数据，通过多元线性回归模型，在国际环境和国内环境的大背景下，对中国粮食贸易中虚拟耕地进口量的影响因素进行实证分析。研究发现，人口对中国粮食虚拟耕地净进口量的影响最为显著；全球对中国粮食的需求量及中国谷物单产对粮食虚拟耕地净进口量的影响显著；中国国内生产总值对粮食虚拟耕地净进口量的影响较为显著；全球谷物平均单产、中国有效灌溉面积对粮食虚拟耕地净进口量的影响不显著。在此基础上，提出了利用耕地资源的相应措施，以确保中国的粮食安全。

关键词：粮食贸易；进口；虚拟耕地；粮食安全

中图分类号：F323.2 文献标识码：A 文章编号：0439-8114（2016）08-2152-06

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2016.08.060

Abstract： Based on the annual data from 2001 to 2014， through multiple linear regression model， and in the context of international and domestic environment， the analysis on the influence factors of virtual farmland imports in grain trade of China was conducted. The results showed that population have the most significant impact on China's net imports of grain virtual farmland； the global demand for Chinese food， and the cereal grain yields of China have significant impacts on Chinas net imports of grain virtual farmland； China's GDP have less important impact on the net import of grain virtual farmland； the global average grain yields and the effective irrigation area have no significant effects. On this basis， the corresponding measures on how to make use of arable land resources to ensure food security of China were put forward.

Key words： grain trade； import； virtual land； food security

1996年，FAO将粮食安全定义为“只有当所有人在任何时候都能在物质上和经济上获得足够、安全、富有营养的食物来满足其积极健康的膳食需要及食物喜好時，才实现了粮食安全”[1]。从此定义可以看出，要想实现粮食安全，不仅有对粮食数量的要求，也有对粮食质量的要求。然而，随着中国经济的快速发展，工业化和城镇化的步伐快速推进，耕地的非农化日益增多，再加上退耕还林等生态改进措施的实施，中国耕地的数量日益减少。同时，经济的快速发展也带来了环境的污染和生态平衡的破坏，耕地质量大大下降，从而也影响了中国部分粮食的质量。而在中国的粮食贸易中，虚拟耕地进口可以很好地缓解中国耕地资源紧张的问题。

目前，国内外对粮食贸易中虚拟耕地进口研究得较少。少数的几项研究也主要集中在两方面：①对虚拟耕地进行相关的理论分析。如余振国等[1]认为要想保障中国的粮食安全，既不能过多地依赖中国现有的耕地，也不能过度依赖进口，而是要提高耕地质量，提高生产能力。张燕林等[2]认为还可以通过海外租赁、购买、共同开发土地等形式来增加虚拟耕地进口，进而确保中国的粮食安全。李晓俐[3]通过阐述中国粮食贸易中虚拟耕地进口的比较优势和可行性，认为中国在耕地资源下降和人口进一步增长的情况下，增加虚拟耕地进口量可以确保中国的粮食安全。Meier等[4]阐述了德国饮食结构的变化对虚拟耕地净进口量的影响。②对粮食贸易中虚拟耕地进口量的计算分析。如Würtenberger等[5]计算了瑞士小麦的虚拟耕地进出口量，结果显示计算出来的虚拟耕地净进口量在很大程度上反映了各国的农业政策。成丽等[6]通过运用虚拟耕地的计算方法，对1978—2006年中国对外贸易中主要粮食的虚拟耕地贸易量进行了估计。马博虎等[7]对1978—2008年中国对外贸易中主要粮食的虚拟耕地贸易量进行了估计。付争艳等[8]对2001—2012年粮食贸易中的虚拟耕地贸易量进行了核算，结果显示粮食贸易中的虚拟耕地进口量对中国耕地资源的贡献十分显著。

综上所述，对虚拟耕地的研究大都集中在理论分析和数量的计算上，很少有人通过建立模型来进行实证分析。本研究在各学者相关研究的基础上，对中国粮食贸易中虚拟耕地进口量的影响因素进行了实证分析，并根据实证结果提出了一些建议，以期为确保中国的粮食安全探寻对应之策。

1 中国粮食贸易中虚拟耕地进出口的现状

1.1 “虚拟耕地”概念的提出

虚拟耕地的概念源于虚拟水，在中国首次由罗贞礼[9]于2004年提出，“虚拟土是指在商品和服务生产过程中所需要的土地资源数量。虚拟土也并非真实意义上的土地，而是以‘虚拟的形式隐形于产品中”。结合此概念虚拟耕地有4个特征：①虚拟性。虚拟耕地不是日常生活中所能触及到的真实的土地，而是包含于商品或服务中的土地资源；②过程性。虚拟耕地只有通过商品或服务的生产和交换才能实现，这是其产生的社会条件；③隐含性。在进行国际贸易时，往往只注意到了商品本身，却常常忽略了隐含于商品（尤其是农产品）中的土地资源；④便于运输。从国外引进耕地资源几乎是不可能的，不仅仅是运输成本很高，对技术也有很高的要求，而虚拟耕地以“虚拟”的形式隐含于商品中，这可以在一定程度上缓解耕地资源短缺的局面。

1.2 中国粮食贸易中虚拟耕地进出口的现状

1.2.1 中国粮食进出口现状 中国是人口大国，这就意味着也必然是粮食的消费大国。由中国现有状况看，仅仅依靠国内的粮食供给是不能够满足中国的粮食需求的；同时，随着全球贸易自由化的进一步推行，也有不少国家从中国进口粮食。2001—2014年，中国粮食的总进口量呈上升趋势，而粮食的总出口量呈下降趋势。在2003年之前，中国在粮食贸易中的进出口低位频繁转换，2001年净进口量为611.6万t，2002年净进口量为-272.9万t，2003年净进口量为-34.3万t。自2003年之后，中国转为粮食净进口国，至2014年粮食净进口量达到了新的峰值7 893.08万t，比2001年增长了1 190.56%（表1）。

另一方面，中国主要粮食品种的贸易结构也并不均衡。其中，大豆进口量所占的比例最大，从2001—2014年一直都维持在90%左右。可见，中国的大豆对国际市场的依赖程度很高。其他品种的粮食虽然所占比例不高，但是进口量也都有所增加。就粮食的出口量而言，2008年之前中国玉米的出口量在总出口量中所占的比例最大，在2005年玉米的出口量更是占到了总出口量的84%，2008年之后玉米的出口量锐减，其他品种粮食的出口量也都有所减少（表1）。

1.2.2 中国粮食贸易中虚拟耕地的计算方法 从目前已有的研究来看，虚拟耕地贸易量的计算方法有两种[6]。一是从生产者的角度将虚拟耕地定义为在产品生产地生产这种产品所实际使用的耕地资源数量；二是从消费者的角度将虚拟耕地定义为在消费地生产同质产品所需要的耕地资源数量。因为本研究主要探讨的是虚拟耕地进口量与中国粮食状况之间的相互影响，因此采用第一种计算方法：

式中，NVLI表示当年虚拟耕地净进口总量（hm2/年）；Ii和Ei分别表示当年作物i的进口量和出口量（万t/年）；Wi表示当年作物i的单产（kg/hm2）

1.2.3 中国虚拟耕地进出口现状 根据公式（1）以及中国粮食的进出口量，可以计算出中国2001—2014年净进口的虚拟耕地量（表2）。

2001—2014年中国主要四种粮食品种的虚拟耕地净进口量以及总的虚拟耕地净进口量如表2所示。这14年的虚拟耕地净进口量总体呈上升趋势，但在2002年跌至最低值3 084 152.53 hm2，且2011年也稍有回落。在2009年之前，水稻、小麦、玉米进口的虚拟耕地净进口量均为负值，三者的虚拟耕地净进口量分别从2011、2009、2010年转为正值。同时，大豆的虚拟耕地净进口量从2001年开始就一直颇为可观，虽在2002、2004、2011年有几次回落，但仍然是中国虚拟耕地净进口量的主要构成部分。

2 理论基础

本研究将从国际环境和国内环境两个方面来探讨中国虚拟耕地净进口量的影响因素。又因为内因起着决定性的作用，因此本研究将着重探讨国内环境方面的影响因素。

2.1 国际环境方面的影响因素

随着贸易自由化的逐渐推行和中国加入WTO，国际环境对中国虚拟耕地进口量的影响也越来越不容忽视。本研究主要从全球的粮食單产以及全球对中国粮食的需求量两方面来讨论。

2.1.1 全球的粮食单产 国际市场不会无限制地满足中国的粮食需求。在很大程度上，全球粮食的供给取决于全球的粮食平均单产。如果十年后世界粮食的平均单产能够提高到美国目前的水平（一般来说，随着生物技术水平的提高单产水平还可能更高）[10]，世界粮食的出口量将可以达到4亿t左右[11]。因此，全球粮食单产的提高将能够更好地满足中国粮食的进口需求，从而也就能够促进中国粮食贸易中虚拟耕地进口量的增加。若是全球的粮食单产保持在较低水平，中国的虚拟耕地进口量也会大大降低。

2.1.2 全球对中国的粮食需求 粮食需求分为国际需求和国内需求。当中国的粮价低于世界平均粮价，或者是说国际上的收购价位高于中国粮食在国内的售价时，便很可能会出现粮食的出口。当国际上对中国的粮食需求较为旺盛时，中国粮食的出口量会大大增加，中国在粮食贸易中的虚拟耕地进口量势必会减少。反之，若全球对中国的粮食需求不高，甚至是中国出现了粮食进口时，中国在粮食贸易中的虚拟耕地进口量将会增加。

2.2 国内环境方面的影响因素

国内环境对中国虚拟耕地的进口量起着决定性的作用。不论是中国的社会人口、自然环境、经济发展水平还是技术水平，都影响着中国的粮食产量和对粮食的需求水平，进而影响了虚拟耕地的进口量。

2.2.1 中国的社会人口 中国是人口大国，这意味着粮食需求量也是巨大的。目前国内外众多学者达成的共识认为，在2030年中国人口增长到16亿高峰时，人均粮食需求量将达到400～450 kg，即粮食总需求量将增长到6.4～7.2亿t，据张燕林[2]估计，在水资源约束和耕地资源减少的条件下，届时粮食缺口可能达到7 000万t左右。这说明日后随着中国人口的继续增加，中国将成为粮食的进口大国。因此，社会人口的多少将影响着虚拟耕地进口量的大小。

2.2.2 中国的自然环境 中国虽然国土广袤，自然资源总量丰富，但是也存在着资源分布不均衡、人均资源占有量小的问题。其中，耕地的数量对中国粮食的产量有着重要的影响。朱红波[12]曾在文章中提到，若除去农业技术水平的影响，耕地数量年变化率对粮食产量年增长率有明显的约束作用，这种约束作用表现为二者整体上具有基本一致的变化趋势，即耕地面积增加的年份都伴随着粮食总产量的增加。这就说明耕地数量的多少影响着中国粮食产量的多少，进而影响了中国虚拟耕地进口量的大小。

2.2.3 中国的经济发展水平 随着中国经济的快速发展和城市化进程的推进，中国的城镇化和工业化要占用大量的耕地。与许多国家类似，中国的经济发展也是以牺牲环境为代价的。工业“三废”特别是工业废水中含有的大量有害物质，通过地表水渗入到耕地中，使中国许多耕地的产量大大降低。同时，国家为了维护自然生态环境，从2000年起就开始逐步实施退耕还林等政策，这也使得中国的耕地数量减少。可见，经济的发展水平也影响着中国的粮食生产水平，进而影响了中国的虚拟耕地进口量。

2.2.4 中国的农业技术水平 农业技术水平的发展，如农业机械水平的提高、灌溉技术的进步等，都有利于中国粮食产量水平的提高。农业科技进步不仅可以抵消耕地面积减少所导致的粮食减产，而且会使粮食总产量出现大幅度增加[13]。这就说明粮食产量不仅仅受耕地数量的影响，农业技术水平也影响着中国粮食产量的多少，进而影响了虚拟耕地进口量的大小。

3 模型建立与数据来源

3.1 模型的建立与说明

本研究主要采用多元线性回归模型对中国虚拟耕地进口量的影响因素进行实证分析。本研究将其影响因素分为国际环境和国内环境两个方面，并将国内环境方面作为矛盾的主要方面进行分析。具体而言，①以全球平均谷物单产代表全球的粮食平均生产水平；②以粮食的出口量代表国际上对中国粮食的需求情况；③以中国的总人口数表示中国的社会人口状况；④以中国的谷物单产代表中国耕地的质量和农业技术水平；⑤以国内生产总值表示中国的经济发展水平；⑥以中国的有效灌溉面积表示中国耕地的数量。因此，建立模型如下：

NVLI=c1+c2EX+c3GDP+c4PC+c5DC+c6AY+c7GC+μ

式中，NVLI表示中国的虚拟耕地净进口量，EX表示粮食出口量，GDP表示中国的国内生产总值，PC表示中国的总人口数，DC表示中国的谷物单产，AY表示全球平均谷物单产，GC表示中国的有效灌溉面积，μ为随机误差项。

3.2 数据来源

以上所有变量的数据都是取自2001—2014年的年度数据。其中，国内生产总值、总人口数、中国谷物单产以及有效灌溉面积的数据取自国家统计局，其中总人口数为每年年末的人口数，中国谷物单产表示的是每公顷土地可以生产的粮食千克数，有效灌溉面积是指一般年景下可进行正常灌溉的耕地面积；粮食出口量的数据来自中国海关总署的海关统计数据；全球平均谷物单产的数据取自联合国数据统计中心，是以每年12个月份谷物产量的算术平均数求得。

4 实证分析

本研究主要运用统计软件EViews 6.0进行分析。

4.1 实证模型检验

为了探讨中国虚拟耕地进口量的影响因素，本研究选取了6个变量，时间跨度为2001—2014年。通过最小二乘估计，可得到如下回归结果（表3）。

4.1.1 拟合优度检验 拟合优度是指样本回归直线与观测值之间的拟合程度，用多重决定系数R2和修正的决定系数R2来检验。一般说来，R2和R2是介于0～1之间的数，其数值越大，模型对数据的拟合程度就越好，解释变量对被解释变量的解释能力越强。在该模型中，R2=0.976，回归方程的解释能力为97.6%，即所选取的6个变量对中国虚拟耕地净进口量变动的解释能力为97.6%，回归方程的拟合优度相当好。

4.1.2 回归模型的总体显著性检验：F检验 F检验旨在对模型中被解释变量与解释变量之间的线性关系在总体上是否显著成立做出推断，即检验全部解释变量对被解释变量的共同影响是否显著。在该模型中，年数n=14，自变量的个数k=6，n-k-1=7，在5%的显著性水平下，查自由度为（6，7）的F分布表，得临界值F0.05（6，7）=3.87，该模型中的F=90.623 88>3.87，表明模型总体是显著的。即所选取的6个变量对中国虚拟耕地净进口量的共同影响是相当显著的。

4.1.3 回归参数的显著性检验：t检验 t检验为单个回归系数的显著性检验，是为了验证模型中的每一个解释变量是否都对因变量有着重要的影响。在该模型中，t统计量服从自由度为n-k-1=7的t分布。在1%显著性水平上，t0.005（7）=3.499 5，t（c4）=3.662 797>t0.005（7），说明人口对虚拟耕地净进口量的影响极其显著。在5%显著性水平上，t0.025（7）=2.364 6，|t（c2）|=2.597 655>t0.025（7），说明粮食出口量对虚拟耕地净进口量的影响是显著的；|t（c5）|=2.439 44>t0.025（7），说明中国的谷物单产对中国的虚拟耕地净进口量的影响是显著的。在10%显著性水平上，t0.05（7）=1.894 6，t（c3）=1.979 996>t0.05（7），說明国内生产总值对中国虚拟耕地净进口量的影响较为显著。c6和c7没有通过t检验，说明全球谷物单产和中国有效灌溉面积对虚拟耕地净进口量的影响不显著。

4.2 实证分析与结果

从上述的检验可以看出，2001—2014年期间，中国粮食贸易中虚拟耕地净进口量与中国的谷物单产、中国的有效灌溉面积、粮食出口量、全球平均谷物单产负相关；中国粮食贸易中虚拟耕地净进口量与中国总人口数、中国国内生产总值正相关。其中，人口对中国粮食虚拟耕地净进口量的影响最为显著，粮食出口量、中国谷物单产对粮食虚拟耕地净进口量的影响显著，中国国内生产总值对粮食虚拟耕地净进口量的影响较为显著，全球谷物平均单产、中国有效灌溉面积对粮食虚拟耕地净进口量的影响不显著，可剔除这两个变量。因此可得回归方程：

NVLI=-528 000 000-4 685.37EX+42.63GDP+ 5 537.76PC-28 008.58DC

5 结论与建议

5.1 结论

由实证结果可知，人口对中国粮食贸易中虚拟耕地净进口量的影响最为显著，两者之间为正相关，即人口越多，虚拟耕地净进口量就越大。具体说来，中国人口每增加1万人，就会增加5 537.76 hm2的虚拟耕地净进口量。中国是人口大国，人口基数大，这几年由于经济的快速发展，中国人口对粮食贸易中虚拟耕地进口量的影响越来越不容忽视。

国际上对中国粮食的需求量（这里用中国粮食的出口量表示）对中国粮食贸易中虚拟耕地净进口量的影响显著，二者之间呈负相关，即中国出口的粮食越多，虚拟耕地的净进口量就越小。具体说来，中国每出口1万t粮食，虚拟耕地的净进口量就会减少4 685.37 hm2。中国粮食的出口必然会使出口粮食中所隐含的虚拟耕地运到国外，减少了中国的虚拟耕地量。

中国的粮食单产（这里用谷物单产表示）对中国粮食贸易中虚拟耕地净进口量的影响显著，二者之间呈负相关，即中国的粮食单产越高，中国虚拟耕地净进口量就越少。具体说来，中国每公顷土地每增产1 kg的粮食，中国虚拟耕地的净进口量就会减少28 008.58 hm2。粮食单产不仅与耕地的质量有关，更与中国的水利工程建设水平、农业技术的发展水平息息相关。虽说中国人均耕地占有量小，但耕地总量却也不容小觑，因此粮食单产一旦增加，中国粮食的总产量也会增加不少。

中国国内生产总值在一定程度上代表了中国经济的发展水平，它对中国粮食贸易中虚拟耕地净进口量的影响较为显著，二者之间呈正相关，即中国国内生产总值越高，虚拟耕地净进口量就越大。具体说来，中国的国内生产总值每增长1亿元，虚拟耕地净进口量就增加42.63 hm2。国内生产总值对中国虚拟耕地净进口量的影响不那么显著，可能是因为，一方面经济的发展必然会促进工业化和城镇化，而这会减少中国耕地的数量；另一方面经济的发展在一定程度上可以促进中国农业科技水平的进步，进而提高中国粮食的产量。两方面相反的作用力综合起来，最终对虚拟耕地净进口量的影响就没有那么大了。但从实证结果可以看出，第一方面的作用力强过第二方面的作用力。

全球谷物单产和中国有效灌溉面积对中国粮食贸易中虚拟耕地净进口量的影响并不显著。随着中国从粮食净出口国逐渐变为粮食净进口国，中国粮食对国际市场的依赖性也增强，因此全球粮食单产的高低对中国粮食进口没有多大的影响。中国的有效灌溉面积只是在数量上衡量了中国耕地的状况，然而由于近几年的环境污染和生态失衡，许多耕地的质量大大下降，粮食生产能力也大不如从前，因此该变量的影响也逐渐减弱。

5.2 建议

针对中国目前粮食贸易中虚拟耕地进口的情况，为确保中国的粮食安全，提出如下建议。

5.2.1 打破中国粮食贸易中虚拟耕地的单一的贸易结构 由研究分析可知，在中国粮食贸易虚拟耕地净进口总量中，大豆的虚拟耕地净进口量占了90%以上，这就足以说明中国的贸易结构十分单一，这对保障粮食安全和经济社会的安定会产生不利影响。因此，在中国粮食对外贸易中应当尽量地实行贸易品种多元化的战略，促进中国粮食贸易的良性发展。

5.2.2 直接到耕地资源丰富的国家购买、开发、承包或租赁耕地[1] 通过国际粮食贸易进口虚拟耕地，多多少少会受到国际粮价波动、国际粮食供给量的影响，甚至还会产生“大国效应”。若是中国将资金投资到农业领域，去一些气候条件适宜、耕地质量高但开发程度低的国家购买、开发、承包或租赁耕地，这势必成为缓解中国耕地资源短缺，保障中国粮食安全的又一项重要举措。

5.2.3 在中国各区域之间实现虚拟耕地的“调动” 受国际粮食贸易中虚拟耕地进出口的启示，在中国各区域之间也可以实现虚拟耕地的“调动”。不同的粮食作物适合不同的生长环境。中国幅员辽阔，各区域之间气候、土壤环境等差别很大，应当尽可能地做到因地制宜，物尽其用。这样不仅可以使粮食的产量大大增加，在适宜的环境中粮食的质量也必将大大提升。

5.2.4 根据中国粮食单产进口虚拟耕地资源 并不是所有的农作物都适合在中国进行种植。由前文表2可以看出，四种主要粮食作物的单产水平由高到低依次是水稻、玉米、小麦、大豆。因此，中国应当多进口单产低的粮食品种，采取进口替代政策以节约本国的耕地资源；出口单产高的粮食品种，不断地改善中国粮食的对外贸易结构。通过这种方式，可以间接地缓解中国耕地资源紧张，确保中国的粮食安全。

参考文献：

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