中美经贸摩擦对我国大豆?进口贸易的影响

沈歆妍 曹颖 张福利 鲁永奇

摘要：中美贸易差额的扩大使得两国贸易失衡程度加深。美国和中国作为世界前两大经济体，两国间的贸易博弈给双方经济带来波动影响。由于大豆是贸易摩擦中两国颇具争议的贸易谈判商品，故本文立足于大豆进口进行实证研究具有现实意义。本文首先阐述中美贸易摩擦背景下大豆进口对我国的战略意义;其次在定性分析基础上建立扩展的贸易引力模型，引入货币汇率、距离、国内生产总值三个变量进行实证分析。研究结果表明：汇率和空间距离对中国进口大豆总额具有负向影响，大豆出口国国内生产总值对中国进口大豆总额具有正向影响，空间距离因素对大豆进口波动影响最为显著。

关键词：中美贸易;大豆进口贸易;贸易引力模型;

近年来中国经济增速的维稳与格局的扩大使得中美两国间产生了巨额的贸易顺差，这也进一步导致中美贸摩擦结构性升级。第一轮贸易对抗中，中方选择从大豆这个两国依存度很高的农产品对美进行反击。中国大豆产量与巴西、美国、阿根廷相比存在较大差额，但其却以占国内大豆总产量58.4%的进口量被列为“大豆进口第一大国”。2019年大豆主要进口国为巴西、美国、阿根廷和加拿大，分别以64.98%、19.1%、9.92%和2.54%占有中国大豆市场份额。在中美贸易摩擦产生前，中国大豆进口总量约有三分之一来自美国;但在随后双方贸易制裁中，由于两国对大豆的高依存度，使得其成为矛盾的爆发点，于是中方开始寻求新的进口市场，即巴西市场。

在此背景下，本文旨在通过大豆进口量、金额等数据探究中美贸易战对我国进口波动程度和对我国进口的影响。这有助于协调和解决国内大豆供需矛盾，并在后期对我国经济形势做出合理预判。

一、文献综述

中美间贸易差额不断扩大进一步导致中美贸易摩擦的频发。现有诸多学者基于双边进出口研究中美贸易摩擦对我国贸易往来影响。其中郭晴、陈伟光（2019）[1]通过建立CTAP-Dyn模型对中美贸易趋势进行动态分析，研究表明中美贸易摩擦会降低我国净出口总量。其观点与王晓星、倪红福（2019）[2]一致。LUO Shuang-lin（2019）[3]则运用双指数ETS（A，N，A）模型，预测中美贸易摩擦下中国出口贸易市场发展趋势，结果表明中国的贸易市场在此背景下总体仍呈上升趋势。

与上述经济模型不同，目前学术界普遍流行的贸易引力模型在研究双边贸易方面更具解释力。通过研究现有文献发现诸多学者在传统贸易引力模型的基础上引入新解释变量进而形成扩展贸易引力模型。田天娥（2019）[4]将贸易壁垒引入模型，研究发现中美贸易摩擦给中国对美出口带来阻碍。丁思宁等（2019）[5]则引入贸易摩擦次数变量进行实证研究，研究表明中国贸易顺差短期具有可观的经济效益但长期将会影响中国经济加速度发展。在中国出口量呈现爆发式增长背景下，Bloomberg（2018）[6]研究结果与丁思宁（2019）一致。与前者不同，帅传敏（2009）[7]将外国农业增长量引入模型针对中美农业贸易进行分析，结果表明中美农产品贸易将持续上升。虽然目前利用扩展贸易引力模型分析中美间贸易摩擦带来的影响为主流趋势，但部分学者另辟蹊径，运用随即前沿引力模型计算贸易效率和贸易潜力从而预测中美贸易未来趋势。其中舒婷（2018）[8]和尹向来等（2018）[9]学者预测随着未来贸易潜力的逐年增加，中美间具有良好合作前景。从农贸角度利用随机前沿模型，王月、程景民（2020）[10]通过计算中国农产品市场的贸易效率及贸易伙伴国的农产品竞争力，分别预测中国及贸易伙伴国的农贸前景。

大豆作为经济发展的基础性商品在世界市场占据重要地位。为探究中美贸易摩擦对我国大豆进口的影响，诸多学者进行了多方面分析。李安林、张蕊（2019）[11]和陈作章等（2020）[12]研究表明中国大豆价格受加征关税影响，短期会降低中国从美国进口大豆的数量，但随着时间推移会逐渐减缓。王瑞峰、李爽（2020）[13]和陈伟等（2019）[14]对进口大豆的贸易成本进行量化分析，结果显示中美贸易摩擦增加了中国进口贸易成本，但影响有限。在中美貿易摩擦背景下，为保证中国大豆需用量，中国从巴西进口大豆数量增加，刘京京（2019）[15]通过计算中巴贸易潜力发现中国进口的巴西大豆贸易潜力大。与前者不同，姚林（2020）[16]侧重对大豆市场发展趋势进行分析，研究表明我国大豆将持续依赖进口，中美贸易摩擦深化会影响世界大豆的种植区域和贸易格局。

综上所述，大豆在中国农业市场和世界贸易市场上占据重要地位。现有学者大多研究中美贸易摩擦对我国大豆的进口量及价格波动，鲜有通过运用扩展贸易引力模型分析中美贸易争端对我国大豆产业的影响，这也是论文的创新之处。

二、模型分析

（一）贸易引力模型的扩展

Tinbergen（1962）和Poyhonen（1963）以万有引力定律为源点，近似推演出最早的贸易引力模型，这也将研究国际贸易流动的贸易计量模型的建立推向了更高层次。Poyhonen（1963）和Tinbergen（1962）提出的最原始的贸易引力模型的表现形式为：

Tij=AgiGj/Dij                                 （1）

其中，Tij意为i国与j国 间的进出口贸易总额;Gi、Gj一般记为i国、j国的国名生产总值（即GDP，下同）;Dij意为i国与j国间的空间距离;A为系数。两者对比不难发现，Tij即双边贸易流量与引力相对应，系数A与引力常数相对应，输出国与进口国间的GDP与两物体质量相对应，同理空间距离与物体间距离相对应。

为了便于回归分析研究，遂将（1）表达式取对数形式，即：

LnTij=β0+β1LnGi+β2LnGj+β3LnGij+μ              （2）

其中μ为可容许的随机误差量，β1、β2、β3为进出口总额与i国、j国GDP和空间距离存在的弹性系数。

自基本贸易引力模型提出后，愈来愈多的学者从不同领域着手，创新性的将不同的外衍解释变量引进模型中进行扩展。

Poyhonen（1963）[17]利用当时学术界普遍认可的投入-产出交换矩阵性质并对1958年10个国家的截面数据计算推演出新的计量模型及结论。Poyhonen提出的贸易引力模型如下所示：

aij=ccicj（e ）/（I+γrij）6                        （i≠j）（3）

其研究结论表明国家间的海里数对国家间的经贸往来起消极作用。Bergstrand（1989）[18]将人均收入作为人口变量的替代添加进引力模型中，其实证证明贸易两国贸易流量受人均收入的明显影响。程惠芳、阮翔（2004）[19]将研究对象国的人均国民收入、经济规模等纳入引力模型，研究表明经济发达程度相似的国家间贸易通量更大，其另一结论与Tinbergen（1962）和Poyhonen（1963）的结论一致。

本文试图通过引入汇率、中国对4个国家大豆進口金额等解释变量建立一个符合中国当前国情并能良好反映中美贸易战对我国进口波动程度和进口影响的扩展贸易引力模型。扩展的贸易引力模型如下所示：

（4）

上式中，C为常数项，带下标的β为弹性系数，EXMij为i期中国对j国大豆进口金额，CGDPi为i期中国国内生产总值，GDPij为i期j国国内生产总值，DISij为i国与j国间的乌鸦飞翔距离（即相对距离），EXCij指i国兑j国的货币汇率，ε为可容许的随机误差量。

（二）数据来源

本文选取的GDP原始数据频率为季度，为扩大样本容量并使数据可靠计量，故利用Eviews9.0软件对原始GDP数据进行调整，调整后的GDP数据频率为月度。本文的样本数据对象为中国、巴西、美国、阿根廷和加拿大，基于2014年1月-2019年12月5个国家相关的月度经济数据分析中美经贸摩擦下我国进口的波动影响。选择上述4国作为本文的研究对象原因为这4国为中国大豆进口的最大来源国，自巴西、美国、阿根廷、加拿大进口的大豆量占中国总大豆进口量的96.54%。

（三）实证分析

本文基于固定效应和最小二乘法，主要通过使用Eviews9.0对数据进行相关回归分析。模型选取的数据时间范围为2014年1月至2019年12月，频率为月度。受新冠疫情影响，2020年数据回归结果不显著，故不具有代表性。

由于中国自外进口大豆数量受本国和世界贸易形势等诸多因素影响，2014-2019年大豆进口数量无平稳趋势且特殊情况发生次数较多，不具备进行随机效应分析的标准，故在下列实证分析中舍去不予考虑。

1.剔除距离情况下的随机效应

本次回归中，大豆进口金额EXM为被解释变量，中国国内生产总值CGDP、四国国内生产总值GDP、汇率EXC为解释变量。扩展贸易引力模型公式及回归结果如下：

自回归结果可知，由于CGDP、GDP、EXC的双侧概率P值均大于1%，不符合预期设想，原因可能在于选择的时间序列数据缺乏相关控制变量，导致研究结果不显著，故在此不继续研究剔除距离情况下的随机效应。

2. 剔除CGDP情况下的随机效应

在本次回归中，大豆进口金额EXM为被解释变量，各国国内生产总值GDP、距离DIS、汇率EXC为解释变量。贸易引力模型公式及回归结果如表所示：

（四）研究结果

（1）DIS、GDP、EXC对应的系数β1、β2、β3分别为5.469701、1.299359、0.032195。β1、β2、β3越大，则说明该解释变量对中国自外进口的大豆数量的影响越大。（2）为论证上一步骤得出的β1、β2、β3系数是否正确，根据回归得到的双侧概率P值可知，DIS、GDP、EXC对应的P值分别为0.0033、0.0032、0.9545。DIS与GDP对应P值均小于1%，与预期相符，两因素显著性水平较高，存在线性相关性，故中国自外进口的大豆金额能被国内生产总值与距离解释。但两国货币汇率对应P值大于5%，故该变量不显著，即汇率对大豆进口金额影响水平低。（3）当DIS提升一个百分点，最终的EXM则会增加5.469701个百分点。当GDP提升一个百分点，最终的EXM将会增加1.299359个百分点。当EXC提升一个百分点，最终的EXM将会增加0.032196个百分点。（5）国家间地理跨度对中国大豆进口金额有消极影响。两国间距离越大，则中国自其大豆进口数量就越小。国内生产总值与中国大豆进口金额呈正相关。当i国国内生产总值越大，其对我国大豆进口金额影响因子越大。货币汇率与自外进口大豆进口金额呈负相关。汇率越高则对进口金额产生较大副作用，反之则较小。（6）由表可知，调整后的R方值为0.102778，F统计量数值为11.95875，对应的P值为0，回归结果较好，其表明DIS、GDP、EXC三个解释变量对被解释变量EXM的拟合程度较好，该扩展贸易引力模型具有一定现实意义。

结论

中美贸易长期不平衡，导致中美贸易摩擦的不断升级。本文在现有研究基础上，基于中美贸易摩擦背景，中国大豆依赖进口的事实，选取2014年-2019年相关数据定性分析中美贸易摩擦对我国大豆进口的影响。在实证研究部分，利用扩展贸易引力模型并进行回归分析，分别阐述各变量对大豆进口的影响水平及与其之间关系。研究结果表明：相关距离及国内生产总值对大豆进口影响水平高，而汇率对其影响水平低。国内生产总值与大豆进口金额正相关，相关距离、汇率与大豆进口金额与大豆进口金额呈负相关。

针对中美贸易摩擦对我国大豆进口的影响，可采取以下措施：第一，实现大豆单位产量的提升。我国应该从科学技术和育种入手积极投入研发资金，鼓励各大高校及研究院重视大豆种植技术。第二，要加大国内大豆产量不仅要从大豆单产方面入手，还需要从大豆的规模的角度进行。我国可以通过加强农业机械化水平，从而实现大豆规模化种植。在保障产量的同时提高我国农民种植大豆的积极性，降低了我国大豆进口的依赖程度，提高本国产量。第三，国外市场对我国大豆板块有很大的影响力，我国政府应增加国家资本在跨国公司中的控股，以保证我国跨国大豆企业在国际大豆市场上的竞争力。第四，推进中美合作与交流。从大豆进口角度建立双边协商解决机制，形成良好的贸易磋商秩序。第五，积极开展与其他大豆出口国如巴西、阿根廷等国家的合作，促进大豆进口多元化，降低依赖进口单一国家大豆的风险，保证中国大豆供应量。

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