供给侧改革背景下我国农产品对外贸易国际竞争力分析

魏征

内容摘要：为了研究供给侧改革背景下我国对外贸易国际竞争力，本文以农产品为例，说明了不同农产品对于农民收入的正负相关性，探讨了农产品出口贸易主要特征，阐述了供给侧改革对于进口贸易的影响力，并进行了模型的实证分析。数据结果表明，数据具有较好拟合度，残差序列平稳性较好，模型最为适合，农户人均收入不会对小麦播种面积产生较大影响，其影响力较小，当正向冲击被给予到当期农业收入比重后，小麦的播种面积立即做出反应，效果为负效应。

关键词：对外贸易 供给侧改革 农产品 线性回归模型

我国农产品出口贸易结构特征

本文对我国农产品出口贸易结构特征主要从三方面进行分析，分别为出口总量结构、出口产品结构以及出口市场结构。本文对于农产品的划分标准主要以H.S.产品范围为基准，按照不同产品性质将农产品分为10大类。

我国一直以来是一个农业大国，根据WTO的统计，2008年以后我国农产品综合排名位列世界第五名，水产品为第一，图1反映了2001-2010年我国农产品进出口贸易额，我国农产品进口额和出口额整体上为上升趋势，但是在2009年出现小范围波动，出现不同程度的下降趋势。2001-2003年，我国农产品进口额小于出口额，呈现贸易顺差；2004-2010年，进口额大于出口额，贸易为逆差形式，且逆差值逐渐上涨。2007年，农业贸易逆差值为44.8亿美元，2008年贸易逆差急剧上升，达到了182.8亿美元，环比上升309.8%，从而很好说明了农产品的需求提高。2008年，我国农产品贸易额为987.6亿美元，同比上升28.5%，出口额为401.5亿美元，提高了9.6%；进口额为586.3亿美元，同比上升43.5%。

我国农产品出口产品结构主要体现两个方面，分别为出口规模和比重。不同类型农产品以及出口规模不同，出口额所占比重也具有差异性。通过对2001-2010年间农产品出口数量进行分析，可知贸易额变化较大以及变化幅度较广。图2为2001年我国农产品出口贸易比重，2001年，我国主要出口农产品有活动物、肉类、水产类、咖啡类、饲料以及饮料，这六大类占有比重较大，高达75%，其中肉类所占比重最高，出口额为41.2亿美元，所占比重达到25.6%，其余产品与之相比，所占比重较低，出口规模也较小。

图3为2001-2010年我国肉类农产品进出口额變动趋势，随着时间的推移，我国肉类农产品进出口额都在快速增长，进口额增长频率较为平缓，然后出口额在2005年以后快速提高，在2005年前为平缓增长，进口额始终高于出口额，即出现较为显著的贸易顺差，出口额增速明显大于进口额。

供给侧改革对出口贸易的影响

近年来，随着新型产业的迅速崛起，如电子商务、市场采购等，由于其新颖的贸易形式以及较为便利的流通方式，逐步发展成为出口贸易的重点和热点。图4为2011-2016年我国电商交易规模，随着时间的推移，交易规模呈现上升趋势，在2015年交易规模达到最大值，约为5.1万亿元，2016年规模下降，为2.6万亿元，同比下降了30%，其中出口规模大于进口规模，出现贸易顺差现象，出口规模为2.07万亿元，进口规模为5145亿元，2016年主要增长的行业有市场采购、电商以及对外贸易，目前上述三种行业已经成为外贸的新增长点。

私营企业的主要特点为较为灵活的机制和较强的适应环境能力，在当前较为严峻的国际环境下仍然出现增长趋势，也是我国对外贸易发展及竞争过程中不可替代的一个主要环节。表1为2017前三季度我国贸易出口组织方式和企业性质情况，一般贸易的出口额为5.58万亿元，同比增长了0.1%，加工贸易出口额为3.24万亿元，同比增长-6.7%，即出现负增长，其他贸易为1.21万亿元，同比增长5.8%。其他贸易的增长额度较大，其余两种贸易组织形式都是小范围增长或者出现负增长。从企业性质来看，国有企业出口额为1.05万亿元，外资企业为4.35万亿元，全部为负增长，而其他企业为4.87万亿元，同比增长2.5%，且所占比重较大，为47.8%，私营企业成为出口贸易主力军，是我国经济发展及对外贸易的主要贡献点。

2014年以后，随着我国深入推进侧供给改革，出口贸易发生了较为明显的变化。出口产品由粗放型、简单型产品转变为高附加值、高技术含量、低污染的产品，国家也大力推动创新创业，给予较为优惠的政策，降低行政干涉，对绿色产业进行重点保护和扶持，凭借侧供给改革，我国经济发展在不断优化的前提下稳步上升。

侧供给改革主要优势在于和投资相互结合，积极提高投资有效性，为可持续发展带来较为明显的效果，在经济发展过程中降低隐患。针对重点行业、重点领域，供给侧改革较为重视有效性和高效性，其它行业也必须把握好投资力度，理性投资，较为明确的掌握投资方向，从而获得较为满意的出口价值。

模型实证分析

（一）模型设定和相关数据处理

为了研究侧供给改革背景下我国农业出口对贸易额的影响，本文选取几个较为重要的变量进行讨论，采用的模型为线性回归模型，需进行解释的变量主要有七个：分别为全要素生产率、经济发展速度、人力资本、科技投入以及产业结构。为了减少计算误差，农业投资和金融机构投资不被考虑进去。由于数据的异方差性对会对结果造成影响，变量形式为对数形式，其主要优势为所需要的解释变量以及被解释变量具有弹性效果，其模型如下所示：

lnEXPit=αit+βlnCZit+β2lnNJYit+β3lnNGCit+β4lnFDIit+β5lnSRit+β6lnGDPit+β7lnNGit+β8lnGGit+μit （1）

其中，EXPit代表i地区t年份时的农产品出口额（万元），CZit为i地区t年份地方政府对农业的投资额度，NJYit为i地区t年份农户个人生产所支出的现金，主要意义为描述农户个人短期内的投资，SRit代表i地区t年份农民人均纯收入，GDPit代表所在地区所处年份的GDP值。

（二）数据平稳性检验

在对面板数据进行回归之前，必须对数据进行质量检验，主要作用是防止序列产生伪回归效应。首先需进行平稳性检验，使用方式为单位根检验。该方法可分为两大类：分别为同根检验和异根检验，LLC为同根检验的代表，IPS为异根检验的代表。本文使用同根和异根相互配合的方式进行检验，使用三种方式：LLC、ADF-Fisher以及PP-Fisher。

本文中所使用的变量具有单位根，在二阶差分背景下，本文所提供的大部分数据都是在1%水平以下，且为显著型，从而可很好说明使用三种方法的数据单位根为0，数据所处的状态为非平稳，表2为平稳性检验结果。

（三）协整检验

为了有效抑制伪回归现象的发生，需对所得数据进行协整检验，协整就是针对非平稳的序列组合，验证是否具有一定关系，主要为均衡关系，借助协整检验可对各个数据的长期稳定均衡关系进行有效判定。为了进行协整检验，需使得数据同阶单整，假设得到的数据具有平稳性关系，则不需进行下一步检验，即不需要协整检验；反之，则需要对数据进行协整检验。通过单位根检验以后，得知数据具有较差的平稳性，则需对其进行协整检验，并且数据通过进行二阶差分以后，具有同阶单整性，因而满足协整检验条件，表3为协整检验结果，由表3可知，本文使用了KAO检验进行协整，HO所代表的意义为不具有协整关系，ADF的t=-2.23，Prob=0.0123<0.05，从而可较为明确的说明当显著水平为5%时，原假设被拒绝，较为明确的证明协整关系为显著性，其变量之间的关系为均衡，因而当进行回归处理时，可获得较为明显的结果。

本文分析了我国农业规模与农产品进出口的协整关系，凭借LR、FPE、AIC、SC值，从而较好判断在VAR模型中ZZJK、BZMJ等出现的最优滞后期，其具体结果如表4所示。利用Q统计量检验以及JB检验，得知数据具有较好拟合度，残差序列平稳性较好，模型最为适合，从而可得到处理后的数据结果，如表5所示。由表5可知：2004-2016年样本区间内，当显著水平处于1%时，具有3个协整关系，分别为农产品进口、劳动力投入量以及固定资产，且三者之间具有一定协整关系，其协整方程为：

ZZJK=4.5265BZMJ-2.5985ZZLD-1.4582ZZGZ （2）

通過协整方程可知，我国进出口贸易与种植业存在较为稳定的关系，且波动较小；人均播种面积与农产品对外贸易呈现线性关系，是正相关关系；劳动力投入、固定资产投入和对外贸易呈现的关系为负相关。

采用相同原理，对农产品对外贸易、种植业规模和控制变量进行协整检验，所使用模型为VAR模型，滞后期为4，从而发现它们之间具有较为明显的协整关系，协整方程为：

ZZCK=-0.74586BZMJ-1.47852ZZLD-0.84568ZZGZ （3）

由公式（3）可知，农产品对外贸易、种植业规模和控制变量之间呈现的关系为负相关。

（四）格兰杰因果检验

为了保证不同序列之间具有因果关系，利用VAR模型可对经济时间序列不同变量之间的因果关系进行分析。Grange因果关系的主要作用是验证X可否引起Y的急剧变化，其检验实质为某一个变量是否会对其他变量所包含的滞后变量进行解释。在本文中，检验肉类、小麦、棉花价格为变量，验证是否会对实际播种面积产生一定影响；农民人均收入是否会对播种面积产生较大影响，表6给出了使用VAR模型中Grange检验的实际效果。通过检验结果可知，肉类和小麦的市场价格发生变化，则播种面积也随之发生变化，因而播种面积的格兰杰原因为肉类和小麦的变化；棉花和肉类互相影响，棉花变化则肉类也变化；反之，肉类也会影响棉花价格变化。当棉花价格发生波动时，农民播种面积不会发生急剧变化，不会对市场价格造成影响。农民人均收入不会影响播种面积，其格兰杰效应较为微弱。凭借检验，也可得出一些主要因素互相变化的原因，例如棉花和农民收入发生波动，其主要原因为国家出台相关法律法规、较为合适的农业政策、逐渐完善的农业市场以及逐渐成型的农产品期货市场，从而使得农产品对外贸易得以大力发展，提高了农民人均收入。农民耕地面积的变化具有多方面原因，单从本文所列的几方面不足以对其进行完美解释。

（五）VAR模型及脉冲响应函数

对肉类、小麦、棉花当下市场价格进行VAR模型估计，然后将其对应的农业比重放入模型内部，所使用估计方式为AR根，从而验证结果是否为平稳。假设模型中对应的特征方程根全部在单位圆范围内，则说明模型具有较好稳定性，并且凭借该模型计算得到的脉冲响应函数，最终获得的分析结果也是可用的，可靠性强；反之，说明模型稳定性较差。

利用VAR模型进行单位根检验可明确得知，单位圆内主要的根为AR，因而判定为VAR估计得到的模型具有稳定性，因此凭借该模型所得到的响应函数也具有时效性。其它变量结果也都在单位圆内，因此模型具有较好稳定性。

图5为小麦播种面积对价格冲击的响应，小麦价格的冲击会使得农民耕地面积产生小范围波动。当小麦被给予正向冲击后，会使得播种面积产生负响应，其负响应的最大值为第二期，第二期以后，响应值逐渐进行收敛，负响应效果逐渐变弱。当进行到第四期以后，负响应所产生的效应接近为零，之后逐渐出现正响应，且响应程度逐渐上升，第七期以后又变为负效应，最后逐渐收敛。通过响应程度的变化，可较好说明对于市场价格的冲击，一般播种面积会作出相应反应，且反应速度较快，农民耕地面积变化主要受到对外贸易价格的影响，反之亦然。小麦第一个作用是日常需要，第二个较为关键的作用是战略储备粮食，其收购价格变化被国家严格把控，有可能对外贸易的价格发生变化使其价格产生一定范围波动，短期内产生负效应。但是从长期来看，国家调控起到较为关键的作用，从而使得其价格较为平稳，不会产生较大波动。

图6为棉花播种面积对价格冲击的响应，当棉花价格受到一定冲击后，在前三期，会对播种面积产生正效应，其价格在短期内较为稳定，波动性较差，在第三期及之后价格回归稳定。从而可较好说明棉花价格与播种面积之间的主要关系具有稳定性、温和型的特点，当市场上的棉花价格发生变化时，其播种面积不变或者小幅度变动，从而较好说明了影响效果不明显，前两期影响力较大，之后归于平稳。这种变化路径可较好说明价格与播种面积之间没有必然联系，即价格上升或者下降不一定会对播种面积造成影响，播种面积的影响因素是多方面的，较为复杂，如政策原因、自然灾害等也会在一定程度上对播种面积产生较为明显的影响。

农户人均收入不会对小麦播种面积产生较大影响，当正向冲击被给予到当期农业收入比重后，小麦播种面积立即做出反应，效果为负效应，最大值出现在第二期，之后逐渐出现收敛现象，收敛值的零出现在第四期。小麦播种面积对农民人均收入冲击力较小，响应效果不明显，当农民人均收入被给予正向冲击后，小麦播种面积不会发生实质性变化，从而较好说明了冲击力较小，反应较低。

政策建议

第一，稳扎稳打，循序渐进，必须注重农村基础设施建设。通过研究结果可知，我国对于东西部地区的农业投资力度较大，其对外贸易影响为正相关关系，效果最为明显，进步较快地区为西部地区。基于此结果，应该继续加大对西部地区的投資力度，投资方向为基础设施建设。逐渐建立小麦核心产区，有效促进小麦综合生产能力的提高。第二，科学认识农村土地的实际意义。农民的土地不仅是承包权的集中体现，也是一种区域规模经营的体现，即针对不同承包主体，凭借周边市场的带动从而较好获得土地外部规模的经营方式。目前我国是发展中国家，因此需大力发展第二种方式，但是第一种方式也应该适当鼓励，不应打压。第三，一般农民具有从众性心理，政府可制定相关政策法规，大力扶持经济作物种植，对其配备相关人员进行培训，如经济作物的选择、收取方式等。国家和当地政府根据当地条件和变化方式，建立相关的农村农业服务体系，积极引导农民进行经济作物种植和收购。价格的制定主要通过政策法规、市场调节等手段，积极优化种植结构，当价格机制形成和成熟以后，播种面积会随着价格的浮动而变动，有效应对国际贸易市场风险。

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