乡村振兴视域下中国与RCEP其他成员国农产品贸易效率影响因素研究

石超，胡列曲

（1.云南师范大学 马克思主义学院，云南 昆明 650500；2.云南省泛亚金融合作发展促进会博士后科研工作站，云南 昆明 650092；3.富滇银行，云南 昆明 650011）

党的十九大明确提出实施乡村振兴战略，而农产品贸易是乡村振兴的重要路径。《乡村振兴战略规划（2018—2022年）》中就提出，要“构建农业对外开放新格局，建立健全农产品贸易政策体系”，这意味着在实施乡村振兴战略的过程中，需要更好地结合国家对外开放的政策，将乡村振兴战略落实到推进农业发展与健全农产品贸易政策体系的具体实践中。《区域全面经济伙伴关系协定》（RCEP）的签署，为我国的农产品贸易提供了新平台和新机遇。联合国商品贸易统计数据库（UN Comtrade）相关数据显示，2019年中国与RCEP其他成员国农产品贸易额为872.2亿美元，占中国农产品贸易总额的34.94%，可见，RCEP其他成员国是我国农产品贸易非常重要的合作伙伴。RCEP其他成员国农业的禀赋条件、贸易政策、发展水平等存在较大差异，中国在RCEP框架下如何提高与其他各成员国的贸易效率以及如何挖掘与各成员国的贸易潜力，是当下亟须解决的议题。

截至目前，已有部分国内外学者进行了相关研究。在研究方法方面，学者们主要运用随机前沿引力模型来进行相关研究[1-5]。在研究内容方面，学者们主要就RCEP农产品贸易[6-9]、乡村振兴与农产品贸易[10-12]等方面进行研究。综合现有研究成果可以发现，目前关于贸易效率的研究方法——随机前沿引力模型的应用已经比较成熟，这为本文的研究提供了理论基础和方法借鉴。但是，目前关于RCEP农产品贸易效率和潜力的研究相对较少且以研究出口效率为主，而结合乡村振兴领域，将农产品的出口效率和进口效率进行比较研究的文献还未曾出现。本文试图基于乡村振兴战略的视域和背景探讨贸易效率的影响因素，并以RCEP其他成员国作为样本，构建随机前沿引力模型对中国与RCEP其他成员国农产品贸易进口效率和出口效率进行比较分析，探究代表乡村振兴的相关指标变量对贸易效率的影响强度，并根据结论提出对策建议。

一、理论分析与研究假设

通过借鉴和参考相关文献资料，同时考虑乡村振兴视域和农产品贸易的契合性、相关性，本文选取农产品贸易竞争力、农业就业人员占比和行政村公路通达率作为分析乡村振兴视域下中国与RCEP其他成员国农产品贸易效率的理论指标。

（一）农产品贸易竞争力对贸易效率的影响

乡村振兴战略的规划设计，为提升我国农产品出口竞争力提供了有力的制度保障、指明了可行的实现路径[13]。因此，乡村振兴战略的实施，可以有效地促进我国农产品竞争力的提升。一般地，中国农产品贸易竞争力越高，其在国际市场上越容易出口，即越有利于出口贸易效率的提升；但是在进口贸易中对进口的依赖程度就会越小，越不利于进口贸易效率的提升。而鉴于中国与RCEP其他成员国的农产品存在一定的差异性和互补性，如果RCEP其他成员国农产品贸易竞争力越高，中国对其农产品的进口依赖程度就越大，也越有利于进口贸易效率的提升。基于此，可提出以下假设。

假设1：鉴于中国和RCEP其他成员国农产品存在一定的互补性和差异性，在进口时，RCEP其他成员国的农产品贸易竞争力对贸易效率的正向影响更大；而在出口时，中国的农产品贸易竞争力对贸易效率的正向影响更大。

（二）农业就业人员占比对贸易效率的影响

农业就业人员占比表示一国农业就业人员占就业人数的百分比，通常可以反映一个国家的城镇化水平和农业现代化水平。一般地，发达国家的农业就业人员占比要低于发展中国家，因此，农业就业人员占比越高往往意味着农业现代化水平越低，农业生产效率越低，越不利于农产品贸易效率的提升。基于此，可提出以下假设。

假设2：中国农业就业人员占比、RCEP其他成员国农业就业人员占比对进口贸易效率和出口贸易效率均会产生负向影响。

（三）行政村公路通达率对贸易效率的影响

行政村公路通达率表示通行四级及以上公路的行政村数量占行政村总数量的比例。公路是我国农村最基本的交通基础设施，行政村公路通达率可以用来反映农村交通基础设施的建设情况。在实施乡村振兴战略的背景下，农村公路会得到进一步的建设和改善，进而加快农村人流、物流、信息流的传递，并有利于对外交流。同时，基于践行乡村振兴中“产业兴旺”方针政策和深化农业供给侧结构性改革，可以通过改善农村运输条件与提高农业生产力、推动现代农业发展相结合，切实提高我国农产品的贸易效率。基于此，可以提出以下假设。

假设3：行政村公路通达率有利于提高农产品流通速度，对进口贸易效率和出口贸易效率均会产生正向影响。

二、模型构建与数据来源

（一）理论模型

1.随机前沿引力模型。其公式如下：

取对数可得：

其中，Tijt表示t时期i国对j国实际的贸易总额；Xijt是引力模型中影响贸易量的因素，即解释变量，如经济规模、人口、距离等；β是解释变量对应的待估参数向量；Vijt为随机因素，服从均值为零的正态分布；Uijt代表贸易非效率项，与Vijt相互独立，通常被假定服从半正态分布或截尾正态分布。Uijt表示未能纳入引力方程的贸易阻力，包括限制或促进贸易的因素，非负的设定意味着Uijt整体而言会限制贸易，即贸易阻力中阻碍贸易的因素占主导，当然贸易阻力中促进贸易的因素被认为可以部分抵消这种影响。

在随机前沿引力模型中，贸易潜力表示为：

在贸易潜力的基础上，贸易效率的概念被引入，其表达式为：

TEijt表示贸易效率，是实际贸易总额与贸易潜力的比值。贸易效率的取值在0到1之间，当TEijt＝1时，贸易量达到最大值，实际贸易量等于贸易潜力，此时不存在贸易非效率；当0≤TEijt＜1时，存在贸易非效率，贸易效率值越大，两国之间的实际贸易总额越接近贸易潜力，贸易效率越高；反之，则贸易效率越低。

2.时变随机前沿模型。在早期的随机前沿模型假定中，贸易非效率项通常不随时间而变化，被称为时不变模型。随着面板数据的应用，时间序列问题逐渐被关注，当时间维度较长时，这种假设就不再合理，为此Battese和Coelli建立了时变随机前沿模型[14]。其表达式为：

其中exp [-η（t-T）]≥0，Uijt服从截断正态分布。η为待估参数，当η＞0时，贸易非效率随时间递减，即贸易阻力减少；当η＜0时，贸易非效率随时间递增，即贸易阻力增加；η＝0时，贸易非效率不随时间变化，模型转变为时不变模型。

3.贸易非效率模型。为进一步研究贸易非效率的影响因素，还需建立贸易非效率模型。本文主要借鉴Battese和Coelli提出的一步法的基本形式[15]，贸易非效率项Uijt表示为：

其中，Zijt表示影响贸易非效率的外生变量；δ为待估参数向量；Wijt是随机扰动项。将（6）式直接代入（2）式可得：

（二）经验模型

1.时变随机前沿引力模型。本文考虑到中国与RCEP其他成员国在农产品贸易中存在的差异，故从进口和出口两个角度来构建随机前沿引力模型，具体表达式如下：

其中，被解释变量IMijt、EXijt分别表示t年i国向j国的进口额、出口额。解释变量包括：（1）国内生产总值（GDPit和GDPjt），反映中国和RCEP其他成员国的经济发展水平。（2）人口总量（POPit和POPjt），反映中国和RCEP其他成员国的国内人口规模。（3）地理距离（DISij），反映中国和RCEP其他成员国间的空间距离。（4）控制变量因素（Mij）包括是否有相邻边界（Border）、是否沿海（Sea）、是否签订自由贸易协定（FTA）。

2.贸易非效率模型。本文采用一步法建立贸易非效率模型。具体表达式如下：

其中，解释变量包括：（1）政治稳定程度（gov），反映一国政治稳定性或发生政治动乱的可能性，取值越大表明政治越稳定，对贸易的开展越有利。（2）交通基础设施建设水平（inf），反映一国港口、铁路、道路、航空等交通基础设施的建设情况，取值越大表明交通基础设施建设水平越高，双边贸易的阻力越小。（3）贸易自由度（traf），反映一国贸易便利化水平，取值越大表明双边贸易的阻力越小。（4）班轮运输双边连通性指数（LSBCI），反映两个国家相互之间的班轮运输联通性，其只能取0（最小值）和1（最大值）之间的值，取值越大表明两个国家相互之间的班轮运输联通性越强。（5）农产品贸易竞争力（RCA），取值越大表明该国农产品在国际市场的贸易竞争力越大。（6）农业就业人员占比（agr），指一国农业就业人员占就业人数的百分比，取值越大表明该国的城镇化水平和农业现代化水平越低。（7）行政村公路通达率（road），指的是通行四级及以上公路的行政村数量占行政村总数量的比例，反映我国农村基本交通基础设施的建设水平。

（三）数据来源

本文选择的样本国家包括日本、韩国、澳大利亚、新西兰、马来西亚、印度尼西亚、新加坡、泰国、越南、老挝、菲律宾、文莱、柬埔寨、缅甸；时间跨度为2010—2019年，共10年。随机前沿引力模型中，农产品进口和出口贸易额数据（IM、EX）选取UN Comtrade HS编码下的1～24章及50～53章；国内生产总值（GDP）、人口总量（POP）数据来自世界银行WDI数据库；地理距离（DIS）采用两国首都间的直线距离，数据来自CEPII数据库。

控制变量取值情况如下：（1）是否有相邻边界（Border），若贸易伙伴国与中国有陆地交界则取值为1，反之为0。（2）是否沿海（Sea），若贸易伙伴国沿海则取值为1，反之为0。（3）是否签订自由贸易协定（FTA），若贸易伙伴国与中国签订自由贸易协定则取值为1，反之为0。

贸易非效率模型中，政府稳定程度（gov）数据来源于世界治理指数WGI，取值范围为[-2.5，2.5]；交通基础设施建设水平（inf）数据来源于相应年份的《全球竞争力报告》（The Global Competitiveness Report），取值范围为[1，7]；贸易自由度（traf）数据来源于美国传统基金会公布的全球经济自由化指数，取值范围为[0，100]；班轮运输双边连通性指数（LSBCI）数据来源于UNCTAD，取值范围为[0，1]；农产品贸易竞争力（RCA）数据来源于UN Comtrade，通过显示性比较优势指数①显示性比较优势指数RCAij=（Xij/Xtj）/（XiW/XtW），其中，Xij表示国家j出口产品i的出口值；Xtj表示国家j的总出口值；XiW表示世界出口产品i的出口值；XtW表示世界总出口值。计算而得；农业就业人员占比（agr）数据来源于世界银行WDI数据库；行政村公路通达率（road）数据来源于相应年份的《中国交通运输统计年鉴》。

三、实证结果及分析

本文使用Frontier4.1软件，对随机前沿引力模型和贸易非效率模型进行估计，以分析中国与RCEP其他成员国农产品进出口贸易的贸易效率。

（一）实证结果

1.随机前沿引力模型。笔者先对随机前沿方法进行适用性检验，表1所示假设检验结果表明：贸易非效率不存在的假设在1%的显著水平上被拒绝，表明采用随机前沿方法是适合的；贸易非效率不变化的假设在1%的显著水平上被拒绝，表明中国与RCEP其他成员国的进出口贸易效率在2010—2019年这10年间存在变化，因此，比较适合使用时变模型。

表1 随机前沿引力模型假设检验结果

在确定函数形式后，对2010—2019年中国与RCEP其他成员国的面板数据分别进行农产品进口模型和出口模型估计，具体估计结果见表2。

表2 时变随机前沿引力模型实证结果

根据表2中时变随机前沿引力模型的实证结果可知，γ值代表随机扰动项中贸易非效率项所占比重，其在进口模型和出口模型中的系数分别为0.950和0.945，接近1且通过显著性检验，表明实际贸易额和潜在贸易额之间的差额主要是贸易非效率项所导致的。在进口模型和出口模型中，η均显著为正，说明：贸易非效率项是随时间变化的，证明时变模型是更加适用的；影响双边贸易的非效率项是随时间递减的，即中国与RCEP其他成员国双边贸易的贸易效率是逐年上升的，贸易阻力是逐年递减的。

从时变随机前沿引力模型的解释变量来看，结果表明：（1）中国GDP（lnGDPit）的系数在两个模型中为正但不显著，表明中国的经济发展水平对农产品的进口和出口均具有推动作用，但作用效果不明显。RCEP其他成员国GDP（lnGDPjt）的系数在两个模型中均显著为正，表明RCEP其他成员国的经济发展水平越高越有利于扩大农产品进出口贸易的规模。此外，进口模型中lnGDPjt的系数明显大于出口模型，意味着贸易伙伴国的经济发展水平对进口贸易的促进作用更大。这可能是由于经济发展水平越高的国家，其农产品的生产能力更强，从而一定程度上会增强出口（即中国对其的进口）。（2）中国人口总量（lnPOPit）的系数在进口模型中为正，在出口模型中为负，但均不显著，表明中国的人口总量对农产品的进口具有促进作用，对出口则具有负向作用，但作用效果均不明显。这可能是由于中国人口的增加提高了国内农产品需求，从而刺激了进口，抑制了出口。RCEP其他成员国人口总量（lnPOPjt）的系数在两个模型中均显著为正，表明RCEP其他成员国的人口总量对农产品的进口和出口均具有显著的促进作用。这可能是由于中国与RCEP其他成员国之间的农产品生产和贸易存在较大差异，RCEP其他成员国人口总量的增加，一方面意味着其国内农产品需求提高，从而促进中国向其出口增加；另一方面意味着劳动力成本降低，农产品供给增多，从而促进中国向其进口增加。（3）地理距离（lnDISij）的系数在两个模型中均显著为负，表明地理距离对农产品的进出口贸易都会产生阻碍作用，地理距离越远，交通运输成本越高，对进出口贸易越不利。但是，随着“一带一路”建设加速，RCEP成员国的基础设施建设得以持续推进，这将大大减少运输时间和成本，逐步弱化距离对进出口贸易的阻碍作用。此外，进口模型中lnDISij系数的绝对值大于出口模型，意味着地理距离对我国与RCEP其他成员国进口贸易的阻碍作用更大。这可能是因为中国与主要的农产品进口伙伴国距离较远，而与主要的农产品出口伙伴国距离较近，比如根据UN Cmotrade数据库2019年数据，中国农产品进口贸易额前两名是澳大利亚、新西兰，中国与这两国的进口额占中国与RCEP其他成员国农产品进口总额的比例高达42.5%，中国与这两国的地理距离分别为9010.5公里、10777公里；农产品出口贸易额前两名则是日本、越南，中国与这两国的出口额占比高达44.4%，而中国与这两国的地理距离分别为2092.6公里、2325公里。

从控制变量来看，结果表明：（1）边界（Border）的系数在进口模型中显著为负，在出口模型中也为负但不显著，表明如果中国与RCEP其他成员国拥有相邻的边界，会对进出口贸易产生负向作用，究其原因可能是RCEP其他主要的成员国均为沿海国家，开展双边贸易也主要是通过便利的海上贸易，相邻的陆地边界并不是中国与RCEP其他成员国开展农产品贸易的有利因素。（2）沿海（Sea）的系数在两个模型中均显著为正，表明如果RCEP其他成员国沿海，将会促进中国与RCEP其他成员国的进出口贸易。（3）自由贸易协定（FTA）的系数在进口模型中显著为正，在出口模型中为正但不显著，表明自由贸易协定将会对中国与RCEP其他成员国的进出口贸易产生正向促进作用，但是该作用在出口贸易中不显著。RCEP其他成员国中目前与中国未签订自由贸易协定的国家仅剩日本，而根据UN Cmotrade数据库2019年数据，中国与日本的农产品进口、出口贸易在RCEP其他成员国中所占的比重分别为3%、26%。由此可知，日本是中国农产品出口最重要的贸易伙伴，双方未签订自由贸易协定在一定程度上导致FTA变量对出口贸易未产生显著影响。

2.贸易非效率模型。本文从进口和出口两个角度对贸易非效率模型进行回归，估计出各因素对贸易非效率的影响，具体估计结果见表3。

表3 贸易非效率模型估计结果

从统计检验来看，γ值在进口模型和出口模型的系数中通过显著性检验且取值均为0.9999，说明实际贸易水平与贸易潜力存在较大差距，而且差距主要是由贸易非效率项造成的。

从贸易非效率模型中常规的解释变量来看，结果表明：（1）政治稳定程度（gov）的系数在两个模型中均显著为负，表明稳定的政治环境有利于提高贸易政策的效率和稳定性，并减少政策方面的壁垒以提升贸易效率。（2）贸易自由度（traf）的系数在两个模型中均显著为负，表明贸易自由度是推动双边贸易的积极因素，能够抵消贸易非效率的影响。因此，减少关税与非关税壁垒，精简通关程序，提升贸易自由度，将有利于提高农产品的贸易效率。（3）班轮运输双边连通性指数（LSBCI）的系数在两个模型中均显著为负，且系数绝对值分别为9.64和4.72，远高于其他影响因素。这表明：班轮运输双边连通性指数对进口和出口贸易效率都具有显著的积极影响；便利的海上运输是影响中国与RCEP其他成员国进出口贸易效率的重要因素。因此，中国和RCEP其他成员国应努力构建更加完善的海上运输网络，为双边贸易的开展奠定坚实的物质基础条件。

从贸易非效率模型中表示乡村振兴战略作用的解释变量来看，结果表明：（1）中国农产品贸易竞争力指数（RCAi）的系数在进口模型中为正，在出口模型中为负，表明中国农产品竞争力高不利于进口贸易效率的提升，但有利于出口贸易效率的提升；RCEP其他成员国农产品贸易竞争力指数（RCAj）的系数在进口模型中为负，在出口模型中为正，表明RCEP其他成员国农产品贸易竞争力高有利于进口贸易效率的提升，不利于出口贸易效率的提升。实证结果支持假设1。（2）中国和RCEP其他成员国农业就业人员占比（Agri和Agrj）的系数在两个模型中均为正，表明农业就业人员占比高不利于贸易效率的提升。在进口时，RCEP其他成员国农业就业人员占比对进口贸易效率具有显著负向影响；而在出口时，中国农业就业人员占比对出口贸易效率具有显著负向影响。实证结果支持假设2。可能的原因是农业就业人员占比越高，表明该国经济发展水平和农业现代化水平程度越低，越不利于农产品贸易效率的提升。在进口时，对象国农业现代化水平对贸易效率的影响占据主导；在出口时，中国农业现代化水平对贸易效率的影响占据主导。（3）行政村公路通达率（road）的系数在进口模型中显著为负，在出口模型中为正但不显著，表明在进口时，行政村公路通达率高有利于贸易效率的提升；在出口时，行政村公路通达率高则不利于贸易效率的提升。实证结果部分支持假设3。可能的原因是随着农村经济的快速发展，农民收入水平不断提高，对国内外农产品的需求得到不断释放，而国外农产品进入农村市场，需要依赖农村最主要的交通基础设施——公路。因此，行政村公路通达率高有利于农产品进口贸易效率的提升。但是，由于我国农村依然是小规模分散经营的传统农业，尚未形成真正的规模化、集约化、现代化生产，“从农户到出口”的生产经营模式严重阻碍了我国农产品出口贸易效率的提升，因而农村公路的通达率对农产品出口贸易的影响较为微弱。

（二）贸易效率及贸易潜力测算结果

笔者利用随机前沿引力模型和贸易非效率模型，并结合（4）式中贸易效率TEijt的表达式，计算出2010—2019年中国与RCEP其他成员国农产品进出口贸易效率值，并根据贸易效率值来推断中国与RCEP其他成员国的农产品进出口贸易潜力。设定TEijt的取值范围为[0，1]，数值越高表明贸易效率越高，贸易潜力越小；反之，数值越低表明贸易效率越低，贸易潜力越大。

根据（4）式贸易效率TEijt的表达式可知，贸易潜力=实际贸易额/贸易效率，即在剔除贸易非效率项后中国与RCEP其他成员国在农产品贸易上所能实现的最大贸易估计值。此外，笔者引入贸易拓展空间（贸易拓展空间=贸易潜力/实际贸易额）来进行贸易潜力的相关分析。具体的计算结果可见表4。

表4 2010—2019年中国与RCEP其他成员国农产品贸易效率值

表4结果表明：（1）从整体平均值来看，中国与RCEP其他成员国农产品进口贸易效率平均值为0.4764，农产品出口贸易效率平均值为0.4557；对应地，农产品进口贸易拓展空间平均值为4.5231，农产品出口贸易拓展空间平均值为4.4972。总结可得：其一，我国与RCEP其他成员国的农产品进口和出口贸易均具有较大潜力，进口和出口贸易潜力可拓展为实际贸易额的4.5231倍和4.4972倍。其二，中国与RCEP其他成员国农产品的进口贸易效率高于出口贸易效率。这可能是由于在贸易非效率项的解释变量中，有利于进口贸易效率提升的解释变量多于出口贸易效率，且有利于进口贸易效率提升的解释变量的系数高于出口贸易效率。（2）从国别差异来看，一方面，国家与国家之间的差异较大，比如在进口方面，贸易效率平均值最高的是泰国（0.9012），最低的是文莱（0.0440）；对应地，贸易拓展空间平均值最高的是文莱（22.7273），最低的是泰国（1.1096）。在出口方面，贸易效率平均值最高的是新加坡（0.9699），最低的是老挝（0.0666）；对应地，贸易拓展空间平均值最高的是老挝（15.0150），最低的是新加坡（1.0310）。另一方面，国家内部的差异较大，比如新加坡农产品进口和出口贸易效率的平均值分别为0.2384和0.9699，对应的贸易拓展空间平均值分别为4.1946和1.0310；文莱农产品进口和出口贸易效率的平均值分别为0.0440和0.1558，对应的贸易拓展空间平均值分别为22.7273和6.4185。（3）从增幅来看，第一，农产品进口和出口贸易的国别差异较大，农产品进口贸易效率增幅最大的是文莱（增幅为484.11%），增幅最小是新加坡（增幅为-34.62%）；农产品出口贸易效率增幅最大的是缅甸（增幅为267.71%），增幅最小的是新加坡（增幅为4.69%）。第二，农产品进口贸易效率增幅的平均值（78.88%）小于出口贸易（87.73%），这可能是由于2010年中国与RCEP其他成员国的农产品进口贸易效率平均值（0.4266）相较于出口贸易效率平均值（0.3564）已经达到更高水平，增长空间较小。同时，2010—2019年这10年间，我国通过加快农村基础设施建设、提高农业生产力、深化农业供给侧结构性改革、提升农产品国际竞争力等措施，大幅度提升农产品出口贸易效率。

（三）市场分类研究

笔者借鉴赵金鑫和田志宏[16]、李明等[17]的研究，按照贸易效率值的大小将RCEP其他成员国划分为饱和型（0.9-1.0）、扩张型（0.6-0.9）、发展型（0.3-0.6）和冰山型（0-0.3）四种类型（见表5）。

表5 中国对RCEP其他成员国农产品进出口贸易效率及市场分类

根据表5进行总结分析可知，第一，关于饱和型国家，中国与其农产品贸易市场比较成熟，可拓展的贸易空间较小。对于进口贸易饱和型国家，中国可以在贸易的广度上进行探索，寻找新的贸易机会；对于出口贸易饱和型国家，中国可以通过提升产品质量、降低贸易成本等方式来继续强化现有贸易，也可以寻找新的贸易机会。第二，关于扩张型国家，中国与其农产品贸易市场已经具备一定的规模。对于进口贸易扩张型国家，中国可以进一步加强贸易的纵深发展，继续挖掘贸易潜力；对于出口贸易扩张型国家，中国可以通过调整产品结构、匹配市场需求等措施来实现进一步的增长。第三，关于发展型国家，中国与其贸易效率较低，可拓展的贸易空间较大。对于进口贸易发展型国家，中国需要针对这些国家全面释放国内农产品需求，提升进口贸易空间；对于出口贸易发展型国家，中国可以通过加强贸易合作，提升农产品国际竞争力，进一步推动农产品出口。第四，关于冰山型国家，中国与其农产品贸易市场还未得到有效开发，可拓展的贸易空间极大。对于发达的进口贸易冰山型国家，比如日本、新加坡，中国可以与其在农业科技创新领域进行更广泛的合作；而对于发展中的进口贸易冰山型国家，比如老挝、缅甸，中国可以通过强化农产品深加工来加大对这些国家初级农产品的进口。对于出口贸易冰山型国家，由于其基本都是发展中国家，中国一方面应积极开展农业援助、技术扶持等工作，另一方面应着重实施优化产品结构、增加产品附加值等措施。

四、结论及建议

（一）结论

首先，中国GDP的系数在两个模型中为正但不显著，RCEP其他成员国GDP的系数在两个模型中均显著为正。中国人口总量的系数在进口模型中为正，在出口模型中为负，但均不显著；RCEP其他成员国人口总量的系数在两个模型中均显著为正。地理距离的系数在两个模型中均显著为负。从控制变量来看，是否有共同边界的系数在进口模型中显著为负，在出口模型中也为负但不显著；是否沿海的系数在两个模型中均显著为正；是否签订自由贸易协定的系数在进口模型中显著为正，在出口模型中为正但不显著。其次，从贸易非效率模型中常规的解释变量来看，政治稳定程度、贸易自由度、班轮运输双边连通性指数的系数在两个模型中均显著为负，即有利于贸易效率的提升。从表示乡村振兴战略作用的解释变量来看，中国农产品贸易竞争力高不利于进口贸易效率的提升，但有利于出口贸易效率的提升；RCEP其他成员国农产品贸易竞争力高有利于进口贸易效率的提升，但不利于出口贸易效率的提升。中国和RCEP其他成员国农业就业人员占比高均不利于贸易效率的提升。行政村公路通达率高有利于进口贸易效率的提升，但不利于出口贸易效率的提升。最后，关于贸易效率的测算，中国与RCEP其他成员国农产品进口贸易效率平均值为0.4764，农产品出口贸易效率平均值为0.4557，反映了我国对RCEP其他成员国的农产品进口和出口均具有较大潜力。同时，农产品进口和出口贸易效率均具有较大的国别差异。

（二）建议

1.增强农产品贸易竞争力。考虑到我国农产品贸易竞争力不足的现实情况，以及我国当前处于乡村振兴战略的稳步推进时期，我国需要将乡村振兴战略切实地部署、落实到完善农产品国际贸易体系的具体实践中，进一步提升我国农业的整体发展质量，增强我国农产品在国际贸易中的竞争力，以在国际市场上获取更多的市场份额。（1）推进农业供给侧结构性改革。从供给端入手，提高我国农业供给的质量与产量，形成结构合理、保障有力的农产品有效供给机制，更深层次地提升我国农业发展的整体内涵。同时，发挥市场机制的作用，优化农业资源配置，提高农业整体效率。（2）利用好农业科技。在乡村振兴战略实施过程中，必须充分认识到科学技术对我国农业发展带来的重要影响作用，将前沿的农业科技应用到我国农业生产过程中，推动我国农业整体质量和效率的提升。此外，还需要继续加大在农业科研方面的投入，推动科学技术的创新与应用，研发和应用的农业科技越多，在未来的农产品贸易竞争中越有利。（3）提高标准化生产水平。必须转变农产品生产和出口的模式，尽可能地缩小与国际标准的差距，与国际标准接轨。通过标准化生产来改进产品和服务的适用性，进而突破贸易壁垒，促进农产品贸易。

2.降低农业就业人员占比。农业就业人员占比通常反映一个国家的城镇化水平和农业现代化水平。一般地，农业就业人员占比越高往往意味着农业现代化水平越低，农业生产效率也越低。通过比较可知，中国农业就业人员的比重仍远高于发达国家的平均水平，因此，继续降低农业就业人员比重，向发达经济体的平均水平看齐，是我国农业未来调整和发展的主要方向。具体的举措包括以下两方面：（1）随着城镇化水平的不断提高，我国农村人口在逐渐减少，农业就业人员占比也在逐渐降低。基于此，应重点提高农业生产的机械化、自动化、智能化水平，积极推进农业生产现代化，从而提高农业劳动力生产率。（2）目前我国农业经营主体依然是农户家庭小规模经营，其严重制约了农业现代化的发展进程。因此，在乡村振兴战略实施过程中，必须改变这一经营模式，实现规模化、集约化经营。而实现新经营模式的前提是加快农村土地流转，这就需要进一步减少从事农业的劳动力。

3.提高农村交通基础设施建设水平。一般来说，只有在对外开放程度与交通便利程度同时提升的情况下，农产品生产和经营的规模化、产业化才会得到进一步发展，农村居民的收入水平也才会有显著提高。因此，农村在推动农产品走出国门、参与国际市场竞争的同时，需要更多地关注交通网络、信息网络等基础设施的建设。结合实施乡村振兴战略的背景，需要建立更有利于农产品生产与经营的现代基础设施体系，着力提升农村交通的便利度，降低贸易成本，加快农村人流、物流、信息流的传递，解决农产品贸易中的短板问题。同时，通过改善农村运输条件与提高农业生产力、推动现代农业发展相结合，可以切实提高我国农产品的贸易效率。