中国与RCEP其他成员国热带水果贸易格局及影响因素演化分析

廖东声 陈曦

（1.广西民族大学国际教育学院 广西南宁 530006；2.广西民族大学经济学院 广西南宁 530006）

近年来，国内市场对热带水果需求剧增，热带水果跨境贸易已成为中国农业领域高质量发展的重要内容。早在2010年，中国与东盟国家的农产品贸易已实现“零关税”。东盟作为世界上重要的热带水果生产区，被称为“热带水果之乡”，是全球最活跃的热带水果贸易区域之一。自中国加入世界贸易组织后，与区域全面经济伙伴关系协定（RCEP）其他成员国的热带水果贸易不断加强，并从2002年的1.91亿美元上升至2020年的38.53亿美元，增长近20倍。RCEP于2022年1月1日正式生效。RCEP协议中对农产品关税的调整及原产地优惠政策的实施，将再次释放中国及RCEP其他成员国农业巨大的发展潜力。因此，研究RCEP框架下中国热带水果贸易对推进农业领域的区域经济合作及我国农业可持续发展具有重要意义。

相关学者在该领域做了大量研究工作，主要体现在3个方面。第一是RCEP框架下中国农产品贸易的相关研究。研究发现，中国与RCEP其他成员国之间存在巨大的贸易潜力[1-3]，RCEP正式生效将为中国农产品贸易带来全新机遇，薛坤等[4]基于关税削减视角分析了RCEP对中国农产品贸易的影响；陈雨生等[5]基于随机前沿引力模型分析了影响中国与RCEP成员国农产品贸易的主要因素；同时，学者们还从竞争性与互补性[6]、贸易演化趋势[7]、细分类别农产品贸易[8-9]等方面展开研究，并取得丰富的研究成果。第二是中国热带水果贸易的相关研究，该视角主要聚焦在中国—东盟区域热带水果的跨境贸易，如庄丽娟等[10]基于ARIMA模型和引力模型对中国—东盟热带水果贸易潜力及出口影响因素进行检验；郑旭芸等[11]基于CMS模型对影响中国与东盟热带水果贸易增长的主要因素进行分析；也有学者从中国与东盟热带水果贸易现状[12]、产品质量[13]、荔枝和龙眼贸易[14]等方面深入展开研究。第三是中国农产品贸易时空演化的相关研究。学者们主要是从全球农产品[15]、全球大豆贸易[16]、“一带一路”国家粮食贸易[17]、全球粮食贸易[18]、全球木质林产品贸易[19]等角度进行分析。

综上所述，已有研究多关注全球或中国—东盟区域内农产品贸易的影响因素及发展情况，而以RCEP为框架，通过构建贸易网络对中国与RCEP其他成员国热带水果贸易格局及影响因素时空演化方面的问题展开讨论鲜有报道。本研究基于2002—2020年RCEP国家热带水果贸易数据，采用社会网络分析法、贸易重心、标准差椭圆及时空地理加权回归模型（GTWR）对中国与RCEP其他成员国热带水果贸易格局的基本特征及影响因素的时空演化进行分析，以期探寻RCEP背景下中国热带水果贸易的发展现状，为进一步完善RCEP框架下热带水果贸易网络和促进中国热带水果贸易的高质量发展提供理论依据。

1 数据与方法

1.1 数据

参考已有的热带水果分类方法[11]，据通用的《商品名称及编码协调制度》（HS）分类编码，热带水果产品包括：椰子、巴西果及腰果（0801）、鲜或干的香蕉（080300）、鲜或干的菠萝（080430）、鲜或干的番石榴（080450）、番木瓜（080720）、鲜榴莲、鲜荔枝、鲜龙眼、鲜红毛丹、鲜番荔枝、鲜杨桃、鲜莲雾、鲜火龙果等（081090）、龙眼干、荔枝干（081340）、其他方法制作或保藏的菠萝（200820）。基于联合国商品贸易统计数据库（UN Comtrade）对RCEP成员国2002—2020年热带水果贸易数据进行统计。为避免重复计算，以出口贸易额为准，进口额采用出口额进行反向计算。其中中国的数据不包含中国香港、中国澳门和中国台湾地区。各个国家的重心坐标通过91卫图平台获取地理空间数据并导入ArcGIS 10.8计算所得。中国与RCEP其他成员国热带水果贸易影响因素的相关数据来自世界银行数据库。

1.2 方法

1.2.1 社会网络分析法社会网络分析通过测度网络结构并加以分析，能清晰揭示社会网络中各主体间的互动关系。本研究基于社会网络分析原理，将RCEP成员国作为贸易网络中的“节点”，将各国之间热带水果产品的贸易关系作为贸易网络中的“边”，将各国之间的贸易流量作为权重，构建贸易网络，从网络密度、度数中心度、中介中心度和社区探测等方面分析RCEP国家热带水果贸易的网络特征及演化[20]。

1.2.1.1 网络密度网络密度一般用来衡量贸易网络中节点之间相互联系的紧密程度，网络密度越高，网络中各节点之间的贸易关系就越密切。具体计算公式如下：

式中，ρ为整体网络密度；m为网络中实际存在的贸易关系；n为贸易国家数量。

1.2.1.2 度数中心度度数中心度可以反映各国之间的贸易关系。通常情况下，节点的度数中心度越高，说明该节点在贸易网络中的地位越高，主导作用越强。

本文构建的贸易网络为加权有向网络，因此度数中心度可以划分为出度中心度与入度中心度。将各个国家之间的进口额和出口额作为权重引入，可以更好地反映各个国家在贸易网络中的进出口强度。具体计算公式如下：

式中，为国家i的出度中心度；为国家i的入度中心度；aij为国家i对国家j的出口贸易额，aji为国家j对国家i的出口贸易额；n为国家数量。

1.2.1.3 中介中心度中介中心度可以用来衡量一个国家在贸易网络中沟通其他国家的“中介”及通道控制能力。在RCEP成员国热带水果贸易网络中，一国的中介中心度越高，表明该国在贸易网络中的枢纽能力越强。具体计算公式如下：

式中，BCi为国家i的中介中心度；c（j，k；i）为国家j和国家i经过国家k的最短路径数量；c（j，k）为国家j和国家k之间的最短距离总量。

1.2.1.4 社区探测在贸易网络中，社团是指内部连接紧密但外部链接较松散的组合。通过社区探测能够更清晰地分析各个国家之间的贸易关系及社区归属。具体计算公式如下：

式中，Q为模块度；m为网络贸易流量总和；aij为国家i与国家j的贸易流量；ki、kj分别为国家i、国家j项链的所有贸易流量总和；ci、cj分别为国家i、j的社区指数；δ（ci,cj）为国家i、j是否在同一社区，若是则取值为1，否则为0。

1.2.2 重心与标准差椭圆经济重心的时间演变分析，能清晰地描绘研究对象的演化轨迹和空间变化状况。本文基于经济重心原理，测度中国对RCEP其他成员国热带水果贸易的进出口重心及其运行轨迹。计算公式如下：

式中，G（X,Y）为RCEP成员国热带水果贸易的进口（出口）重心坐标；（xi，yi）为国家i的重心坐标；wi为国家i的进口（出口）流量。

标准差椭圆由转角θ、沿长轴标准差与沿短轴标准差组成，可以清晰地反映经济活动分布的方向性，揭示经济要素的空间分布特征。本研究运用ArcGIS 10.8.1中的（Directional Distribution（Sandard Deviational Ellipse）工具，计算中国对RCEP其他成员国热带水果进出口贸易的标准差椭圆。

1.2.3 时空地理加权回归模型（GTWR） GTWR模型是对地理加权回归（GWR）模型的深入，并引入时间维度，在对空间异质性的估计中更准确合理。故本文引入GTWR模型分析中国与RCEP其他成员国热带水果贸易影响因素的时空差异特征，计算公式如下：

式中：ui、vi分别是重心点的经纬度坐标；(ui、vi、ti)是第i个样本点的时空坐标；β0（ui、vi、ti）为i点的回归常数，xik为独立变量xk在i点的值；εi为模型的残差项；βk（ui、vi、ti）为i点的第k个回归参数，估计方法如下：

本文采用AICc法则，自适应带宽。

2 结果与分析

2.1 RCEP国家热带水果贸易网络整体特征分析

如表1所示，RCEP国家热带水果贸易网络的节点数始终为15个，说明RCEP成员国均参与了区域内热带水果贸易。从关系数来看，从2002年的120条上升至2020年的143条，说明RCEP成员国热带水果贸易往来更加频繁。从网络密度来看，从2002年的0.571 4增加至2020年的0.681 0，呈上升趋势，贸易网络不断完善，但部分国家间的贸易潜力还有待挖掘。

从加权出度中心度来看，越南逐渐取代了菲律宾和泰国，成为RCEP国家热带水果出口最多的国家。中国在RCEP国家热带水果贸易网络中的出度中心度排名始终靠前，并占据重要位置（图1）。同时还发现，缅甸和老挝是出度中心度增幅排名最大的国家，其中，缅甸从2002年的第14位上升至2020年的第6位，出口贸易额从2002年的0万美元上升至2020年的5 079.45万美元；老挝从2002年的第15位上升至2020年的第7位，出口贸易额从2002年的0万美元上升至2020年的4 362.76万美元。可见，缅甸和老挝在热带水果出口贸易中蕴含巨大潜力。

图1 RCEP国家热带水果贸易网络的加权出度中心度排名

从加权入度中心度来看，日本在2002年及2005年是RCEP成员国中热带水果进口最多的国家（图2）。但随着中国国际贸易飞跃发展及市场需求的剧增，逐渐取代日本成为区域内最大的热带水果进口国。同时，越南和泰国在RCEP国家热带水果进口贸易中的份额逐渐上升。2020年，越南向RCEP其他成员国进口热带水果4.76亿美元，中国、泰国和印度尼西亚是其区域内主要的进口市场。泰国向RCEP其他成员国进口热带水果2.94亿美元，越南、印度尼西亚和中国是其区域内主要的进口市场。同时，新加坡、韩国等国的名次有所下降。老挝在进口贸易网络中地位有所提升，而文莱逐渐成为进口最少的国家。

图2 RCEP国家热带水果贸易网络的加权入度中心度排名

从中介中心度来看，中国的中介中心度始终位于RCEP国家的上层，并在2010年排名第一（图3），这也表明，中国在RCEP国家热带水果贸易网络中的“桥梁”作用明显。泰国和越南的中介中心度近年来基本位于RCEP国家的前三名，并在2015年及2020年分别保持在第一位和第二位，说明越南和泰国掌握着RCEP国家热带水果贸易网络中的较多资源，控制能力最强。而文莱、缅甸、老挝等国的排名基本位于末位，说明这些国家的“中介”作用较差，在RCEP国家热带水果贸易网络中掌握的资源较少，控制能力弱。

图3 RCEP国家热带水果贸易网络的中介中心度排名

2.2 RCEP国家热带水果贸易网络的社区演化分析

如图4所示，2002、2005、2010、2015、2020年RCEP国家热带水果贸易网络的社区数量始终保持在2～3个。具体来看，2002年为2个社区，最大社区包含以越南、泰国、中国为首的11个国家，另一社区由日本、韩国、新西兰、菲律宾组成（图4-a）；整个贸易网络呈现以菲律宾、泰国、越南、日本、中国为主要节点，以中越、日菲、韩菲等双边贸易为骨干贸易流的“双派系”结构；此时，缅甸、柬埔寨、老挝位于核心边缘，极少参与到贸易网络中。其余年份均为3个社区（图4-b、4-c、4-d和4-e）。其中，2005与2020年的社区个数及各社区包含国家一致，最大的社区包含泰国、越南、中国、澳大利亚、新西兰、缅甸、柬埔寨、老挝8个国家；第二社区包含新加坡、印度尼西亚、马来西亚、文莱4个国家；第三社区由日本、韩国、菲律宾3个国家组成。到2020年，RCEP国家热带水果贸易网络逐渐演化为以泰国、越南、中国为核心节点，以新加坡、马来西亚、印度尼西亚、菲律宾、韩国为主要节点，中泰、中越、泰越等双边贸易为骨干贸易流的贸易结构。尽管几年来各社区结构不断变化，但由日本、韩国、菲律宾构成的“日韩菲”贸易社区较稳定。

图4 RCEP国家热带水果贸易社区演化

从社区模块度来看，2005年的社区模块度最高（0.378），其次是2002年（0.325）、2010年（0.304）、2015年（0.204）、2020年（0.116）。可以看出，在2002、2005及2010年RCEP国家热带水果贸易网络的社区模块度均大于0.3，贸易分割化特征较明显，但2010年后出现明显下降，并于2020年达到最低值。这也进一步说明RCEP国家热带水果贸易网络的社区效应正逐渐变弱，网络整体在向“去小世界”化转变，并逐渐成为一个有机整体。

2.3 中国对RCEP其他成员国热带水果贸易格局的空间演化分析

2.3.1 出口贸易重心往西南方向偏移，并逐渐向中南半岛集中中国对RCEP其他成员国热带水果出口贸易重心在106.71°E~125.71°E、13.62°N~29.23°N变动，呈向西南方向偏移的趋势（图5、6），整体变化幅度较大，尤其是在2005—2010年间变化幅度最明显。2010年后，出口贸易重心的变化幅度较小，并稳定在越南附近。具体来看，2002年，日本是中国主要的热带水果出口国之一，占中国对RCEP其他成员国热带水果出口总额的64.7%，故出口贸易重心最偏东北，并位于日本附近。随着越南、泰国等东盟国家在中国热带水果出口贸易中地位的上升，出口贸易重心逐渐向东盟各国靠近。从标准差椭圆来看，中国对RCEP其他成员国热带水果出口贸易的标准差椭圆面积呈减小趋势。其中，2005年的标准差椭圆面积是2020年的近4倍，并在2010年以后逐渐稳定。从标准差椭圆的方向来看，中国对RCEP其他成员国热带水果出口贸易的标准差椭圆前期形状呈“西南—东北”布局，后期长轴和短轴长度均不断缩短，出口贸易标准差椭圆的空间密度不断扩大，说明中国对RCEP其他成员国热带水果出口贸易的集聚效应逐渐明显。

图5 出口贸易重心及标准差椭圆整体位置

图6 出口贸易重心及标准差椭圆局部位置

2.3.2 进口贸易重心稳定，且进出口重心逐渐在中南半岛重叠中国对RCEP其他成员国热带水果的进口贸易重心在103.34°E～107.41°E、15.21°N～14.45°N变动，主要呈水平方向运动，南北方向变化较小，并始终稳定在泰国、老挝、越南境内（图7、8）。从标准差椭圆来看，中国对RCEP其他成员国热带水果进口贸易的标准差椭圆呈“西北-东南”布局，椭圆面积先增大后缩小，并在2015年达到最大（133.41 km2），空间密度呈先分散后聚集的变化趋势。其中，空间密度先分散的主要原因在于中国对印度尼西亚、菲律宾等国的进口贸易增长迅速；而再次集聚主要是由于越南、泰国等国在中国热带水果进口市场地位的进一步稳固，以及缅甸、柬埔寨、老挝等国与中国热带水果贸易关系的发展。中国对RCEP其他成员国热带水果出口重心逐渐向进口重心靠拢，并稳定在中南半岛地区。同时，中国对RCEP其他成员国热带水果出口贸易的标准差椭圆在经过2002—2010年的大幅收缩后已逐渐与进口贸易的标准差椭圆重叠。空间重叠性的提升意味着中国对RCEP其他成员国热带水果的进出口更加稳定，这将为中国热带水果贸易的稳定发展提供保障。

图7 进口贸易重心及标准差椭圆整体位置

图8 进口贸易重心及标准差椭圆局部位置

2.4 中国与RCEP其他成员国热带水果贸易影响因素的时空演化分析

基于GTWR模型，将中国与RCEP其他成员国热带水果贸易额作为因变量，将地理位置（是否接壤）、贸易优惠程度、经济规模、人口规模作为解释变量，并在进行GTWR分析前对所有变量进行标准化处理。参照已有研究，各解释变量度测度方式见表2。为避免各变量间的多重共线性问题，文章对4个变量进行了相关分析。各解释变量的VIF值均小于10，证明不存在明显的多重共线性。从AICc值与拟合优度R2来看，GTWR模型的拟合度R2为0.764 3，相较于OLS、TWR、GWR有很大改进；AICc值为527.616，较OLS、TWR、GWR有所降低。由此可见，GTWR模型能够较好地测度各解释变量对因变量的影响。

表2 变量说明

为了更好地分析各因素对中国与RCEP其他成员国热带水果贸易的时空分异影响，并避免单个年份可能存在的特殊状况，以2010年为时间节点，划分2002—2010年和2011—2020年2个阶段，通过不同阶段各影响因素的影响系数的平均值分析其时空差异。具体来看，地理位置因素对大多数成员国产生正向影响，仅缅甸在2002—2010年期间的回归系数为负，但在2011—2020年期间也转化为正。2011—2020年期间，大多数国家的影响系数较2002—2010年阶段有所增大，文莱、柬埔寨、印度尼西亚、马来西亚等国增长系数均超过1，逐渐成为对大多数国家影响程度最大的要素，这也说明与中国接壤的正向影响效应变得更加明显。贸易优惠程度对两国热带水果贸易影响差异较大，正负均有分布。从整体上来看，贸易优惠程度对多数国家的影响系数呈上升趋势，仅对印度尼西亚、柬埔寨、马来西亚、新加坡四国的影响系数有小幅下降。其中，越南是受贸易优惠的正向影响最明显的国家。经济规模对两国热带水果贸易的影响同样是正负均有分布，且对大多数国家的影响为正。到2011— 2020年阶段，经济规模对多数国家的影响系数出现不同程度的下降，有向负向转化的趋势，但变化幅度较小。人口规模对两国热带水果贸易的影响均为正。相比2个阶段，除对新西兰的影响系数下降0.001 2外，对其他成员国的影响程度均增大，这也说明人口规模引致的庞大的市场需求始终是中国对RCEP其他成员国热带水果贸易增长的重要因素之一。综上，各影响因素对中国与RCEP其他成员国热带水果贸易的影响具有明显的时空分异性，见图9。

图9 影响因素回归系数的空间分布

3 结论

本研究发现，中国对RCEP其他成员国热带水果贸易更加频繁，贸易网络的社区效应逐渐较弱，RCEP国家在热带水果贸易上逐渐成为一个有机整体，其中，中国在贸易网络中发挥了重要作用。从空间格局演化来看，中国对RCEP其他成员国热带水果进出口重心逐渐在中南半岛汇合，空间重叠性不断提升，中国对RCEP其他成员国热带水果贸易变得更加稳定。这些都为RCEP背景下中国热带水果贸易的发展奠定了良好的基础。从影响因素的时空分异性来看，各影响因素在不同阶段对不同区域的影响程度不同，但不可否认的是，地理位置、贸易优惠程度、经济规模、人口规模依旧是中国与RCEP其他成员国热带水果贸易的重要影响因素。这些结论为RCEP背景下中国热带水果贸易的高质量发展提供了思路。

综上，可以看出，中国与RCEP其他成员国之间的热带水果贸易越来越稳定，且蕴含着巨大的贸易潜力。RCEP的生效将有利于进一步促进区域内热带水果贸易的发展，狠抓RCEP生效的发展机遇至关重要。国家应依托RCEP生效带来的巨大政策红利，从顶层设计上深化中国与RCEP其他成员国农产品贸易的多边合作机制，建立更密切的贸易关系，并发挥中国的“桥梁”作用，积极推动更加完整的热带水果贸易网络的构建。企业应积极配合并参加相关培训，加强对RCEP中关于关税减让、原产地累积规则实施、框架内贸易优惠政策等内容的学习，扩展企业热带水果产品的销售市场。

分析还发现，中国与RCEP其他成员国热带水果贸易存在较大差异，且各影响因素对中国与RCEP其他成员国热带水果贸易的作用机制呈现出时空分异的特征，这也进一步提醒中国在与RCEP其他成员国进行热带水果贸易过程中应重视国家异质性，实施精准贸易。如对于日韩等东盟外的国家，应积极通过RCEP释放其市场潜力，扩大出口规模；对于柬埔寨、缅甸等近年提升较快的国家，应积极通过政治对接与贸易谈判，并充分利用地理优势推进热带水果贸易发展；对于与中国热带水果贸易最密切的泰国、越南等国，应积极探索全新的贸易模式，如发挥数字贸易的引领作用，进一步激发贸易潜力；对于文莱、老挝等国，可以通过加强交通、种植等领域合作、加大援助力度，助推区域内热带水果贸易网络的完善。