异质性SPS措施对中国鲜梨出口贸易生存的影响

○彭世广 陈俊宇

（云南大学经济学院，云南 昆明 650500）

一、引言

中国是世界最大的产梨国，种植面积与产量分别约占世界份额的68.94%和71.07%①据2019年联合国粮食及农业组织（FAO）统计数据显示。。同时，作为劳动密集型农产品和高附加价值的经济作物，鲜梨出口贸易一直是中国农产品贸易创汇过程中的重要组成部分，长期具有比较优势[1-2]。2002—2019年，中国鲜梨出口额由0.59亿美元上升至5.73亿美元，年均增长率14.73%；世界占比由5.65%快速上涨至22.67%。然而，鉴于海外市场构成及全球贸易政策的变化，中国鲜梨出口仍面临许多潜在挑战。一方面，出口市场份额越来越集中，根据UNComtrade 数据显示②UNComtrade数据库：https://comtrade.un.org/。，2002 年，前五位目的地市场占中国鲜梨出口份额的58.30%，而到了2019年，这一占比达到了78.13%。一旦这些目的市场对梨果的需求减缓甚至发生贸易中断，其代价是高昂的。从生存状态来看，2002—2019 年，中国鲜梨出口共有116 个贸易国③如无特殊说明，本文出现的“国”或“国家”均指国家（区域）。，而年平均出口目的国数量仅为63个。这在一定程度上说明中国鲜梨出口存在大量反复进出目的地市场的现象。也就是说，由于特定目的地市场需求和成本的不确定性，大多数贸易关系很难持续一段时间。因此，为了减少目的地市场可能由于需求放缓甚至发生贸易中断带来的风险，如何加强贸易关系的存续性值得关注。

另一方面，在贸易自由化的背景下，关税壁垒对贸易的影响逐渐被削弱，而兼具保护性和隐蔽性的卫生与植物检疫措施（SPS）现已成为影响农产品贸易的重要措施[3]。鲜梨属于鲜活农产品，在生产和运输环节中不可避免地存在化学品残留及物理性污染物，极易成为SPS 措施的关注对象，受到高检验检疫标准的制约。根据TRAINS 数据显示④TRAINS数据库：https://trains.unctad.org/。，2002—2010 年间，全球各国对鲜梨进口提出相关SPS 措施共计2 140 条，占所有非关税措施的78.22%；2011—2018 年间，共提出3 796 条，占比达到了88.42%。原则上，SPS措施旨在聚焦国际农产品质量标准，保障本国农产品、食品的质量最低安全层次。与配额和禁令等其他传统非关税措施相比，SPS措施的设计和使用较少受到国际规则的限制，种类繁多，相当具有灵活性。正因如此，异质性SPS 措施也可能被进口国用作实现某些政策目标的工具，例如保护国内生产者[4]。显然，随着国际市场SPS措施的与日俱增，中国鲜梨出口必将遭遇更为灵活多变的贸易限制条件。因此，从经济经验上识别并度量异质性SPS 措施对中国鲜梨出口产生的影响效应对于进一步打开欧盟等高消费市场，实现出口多元化具有重要的现实意义。

以往对于SPS 措施对贸易的影响效应研究多集中于二元边际[5-6]。由于开拓新市场需要克服一定的沉没成本，一旦退出其代价是高昂的。因此，加强已有贸易关系的存续性比进入新市场更为关键[7]。显然，SPS 措施一旦成为一种代价较高的每期固定成本，势必对贸易关系的生存状态产生重要影响[8]。基于以上，为更深入了解中国鲜梨出口贸易关系的生存状态，探索不同类别SPS措施影响的异质性，本文首先采用生存分析法分析入世后中国鲜梨出口生存特征，与全球主要出口国对比，并得出SPS措施影响的基于非参数的初步估计。接着，使用离散时间风险模型研究异质性SPS 措施对中国鲜梨出口生存风险产生的具体贸易效应。综上，本文对于如何促进中国鲜梨出口的可持续增长及应对全球鲜梨市场未来的挑战提供了重要参考。

二、文献综述

异质性企业模型认为，一国产品的出口增长可以被分解为出口二元边际，即集约边际和扩展边际[9-12]。在完全信息的条件下，企业在国际市场上没有每期额外的固定贸易成本，从而保证了企业的持续生存。然而，BESEDES和PRUSA[13]基于TS7分位和HS10 分位产品层面数据，对美国1972—1998年和1989—2001 年两个时期的进口进行比较研究，发现有超过50%的贸易关系存续不会超过1年，在2年内结束的约有70%。在完全信息的条件下，国际市场上普遍存在的短期贸易生存问题无法被异质性企业模型所解释，而贸易关系的存续性对出口二元边际产生关键影响。因此，对贸易生存问题的研究逐渐引起学界的广泛讨论。现有研究主要集中在两个方面：

一方面是利用不同层面的进出口数据，采用生存分析法探讨不同国家及经济体的贸易生存特征。利用HS8 分位产品层面数据，NITSCH[14]分析发现德国在1995—2005年的大部分进口贸易关系长度仅为1～3年；PETERSON等[15]研究发现，1999—2006年，美国的生鲜农产品进口贸易关系长度相较于其他产品而言有更高的概率超过3年，这与生鲜农产品贸易所需的高成本供应链密切相关。基于SITC4分位产品层面数据，BESEDES和PRUSA[16]考察了1975—2003年间全球46个国家的出口贸易关系长度，发现超过一半的贸易关系在2 年内中断，这种情况在发展中国家尤为突出；HESS 和PERSSON[17]发现，1962—2006年间欧盟国家的进口贸易关系长度在10年以上的不到10%。基于HS4分位产品层面数据，LUO 和BAND[7]对1989—2017 年间新西兰乳制品出口生存状态进行了分析，发现新西兰乳制品出口关系是动态的，伴随着大量的进入与退出，大约只有一半的贸易关系只维持了1～2年。

另一方面是对贸易关系生存风险的影响因素研究。在使用Cox比例风险模型的研究中，学者发现地理距离、经济规模、信任程度等国家特征变量对贸易生存风险产生重要影响[18-19]。与Cox比例风险模型相比，离散时间风险模型不需要严格的假设条件，并且可以控制不可观测异质性[17]。考虑到贸易持续时间的离散分布特征，离散时间风险模型逐渐被应用到对贸易生存风险的影响因素研究中[20-24]。

国际上对贸易生存问题的丰富研究成果为国内提供了参考。邵军估计了1995—2007 年中国HS6 分位产品层面的出口贸易关系生存概率及其变化趋势，并采用连续时间模型和离散时间模型发现产品类型、市场规模等因素是影响生存风险的重要原因[25]。基于企业层面数据的研究，陈勇兵等[26]发现中国企业出口贸易段的平均长度仅为1.6年且存在地区差异，利用离散时间风险模型发现企业异质性在其中发挥了重要的作用。基于生存分析方法，利用不同层面的细分数据，从不同视角出发，国内众多学者对中国对外贸易生存问题进行了研究，均得出具有代表意义的结论[27-31]。

综上，国内外学者已对贸易生存问题做了大量研究并形成了较为成熟的框架体系。然而，在研究中国梨果出口方面，相关文献多集中于国际竞争力、贸易流量及贸易潜力等的研究方向上[32-34]。同时，关于SPS措施和贸易的关系的争论主要集中在其对贸易边际或产品质量的影响，鲜有研究关注SPS 措施对贸易存续性的影响，其中，更是缺乏以中国鲜梨为样本的研究，且按照研究方法及研究对象的不同，SPS措施究竟是一种贸易壁垒还是贸易催化剂，尚未得出一致的结论[35-38]。综上，本文主要的边际贡献在以下两个方面：首先，在研究方法上，区别于以往的研究，采用生存分析法对中国鲜梨出口生存进行研究，是对以往关于鲜梨出口文献的有益补充；在影响因素上，重点关注对鲜梨等鲜活农产品贸易产生主要影响的SPS措施，根据制约内容的不同识别异质性SPS措施的差异化影响。

三、出口生存特征

（一）样本和数据处理

基于1992版本HS编码，本文对鲜梨出口产品的界定为HS6 分位编码“080820”。考虑到中国于2001 年底加入WTO，本文采用2002—2019 年HS6分位层面鲜梨年度出口贸易数据进行分析，数据来源于UNComtrade数据库。本文定义一个贸易关系为中国向某国出口鲜梨；定义一个贸易段为一段中国鲜梨连续出口到某国的时期，则贸易段的持续时间为这一贸易段从起始时间点开始连续不中断至观察时间点所经历的离散时间，单位为年；贸易段的生存期则为这一贸易段从起始年份至观察到的发生贸易中断年份（下一年不存在出口）所经历的持续时间。

显然，根据以上定义，一种贸易关系可以拥有不只一个贸易段，为更好地解释贸易关系、贸易段等相关生存分析概念，象征性地选取2002—2019年中国向阿尔巴尼亚出口鲜梨的贸易关系进行描述。如表1 所示，在2002—2019 年期间，中国向阿尔巴尼亚出口鲜梨的贸易关系分别在2004 年、2008—2013 年、2016—2019 年具有出口行为，则该贸易关系在2002—2019年期间共具有3个贸易段：第一个贸易段仅包含在2004 年存在的出口行为，则该贸易段的生存期为1年；第二个贸易段包含在2008—2013年存在的出口行为，则该贸易段的生存期为6年；第三个贸易段包含在2016—2019年存在的出口行为，则该贸易段的最终持续时间为4年。

表1 2002—2019年中国向阿尔巴尼亚出口鲜梨贸易关系

在数据处理方面，需要注意两点：（1）在样本期内，一个贸易关系可能具有多个贸易段。比如，中国在2004—2006 年、2008—2010 年两个时期均有向塞浦路斯出口鲜梨，因此该贸易关系具有两个不同的贸易段。将不同的贸易段视为相互独立的存在，生存分析的结果是稳健的[13,26]。（2）数据删失问题。一种是右删失，即若某个贸易段在2019 年仍保持出口，那么便无法记录其具体结束年份。一种是左删失，即若某个贸易段在2002 年开始便有出口记录，那么便无法记录其具体开始年份。在生存分析中，虽然右删失问题不会造成估计偏误，但左删失问题并非如此[39]。对于左删失问题，考虑将生存期和持续时间的数据搜集范围拓宽至1992—2019年⑤对应于1992版本HS编码的应用起始年份。，即若某个贸易段在1996—2018年期间存在连续出口（其余年份不存在），那么这个贸易段的生存期将被记录为23 年，而不是17 年。在进行数据搜集范围延伸处理后，仍存在左删失问题（即在1992 年开始便存在出口行为记录）的贸易段数量为12 个，且这些贸易段的最终持续时间均被记录为28 年（即在1992—2019 年保持连续出口），代表了中国鲜梨出口最为稳固的贸易关系。鉴于此，为了信息的完整性，本文在基本分析中不再删除这些处理后仍存在左删失问题的贸易段，因为这些贸易段且仅有这些贸易段存在最长持续时间的特征，不会影响生存分析的结论。

（二）贸易段分布特征

为了掌握2002—2019年中国鲜梨出口的贸易段分布特征，本文引入贸易段长度的概念进行分析。对于具有右删失问题的贸易段，记录其最终持续时间作为其长度，而对于不具有右删失问题的贸易段，记录其生存期作为其长度。表2呈现了2002—2019年中国鲜梨出口的贸易段分布特征。长度为28年的贸易段意味着在样本年份内该贸易段从未发生贸易中断。在样本期内，共有116个贸易关系和197 个贸易段。从表2 前3 列可以看出，仅有57.76% 的贸易段只拥有1 个贸易段，而有达过10 亿美元的国家作为比较对象，包括中国、美国、意大利、西班牙、智利、比利时、葡萄牙、南非、荷兰和阿根廷等10 国。表3 呈现了样本年份内各国鲜梨出口贸易段长度的平均数。在样本期内，中国鲜梨出口贸易段长度的平均数为6.79年，仅居于第6 位。前5 位分别为智利、西班牙、阿根廷、美国和意大利，其平均长度均超过7 年。其中，西班牙与中国具有相近的贸易关系及贸易段数，但其平均长度达到了7.67 年。南非、荷兰的平均长度分别为6.72年和6.32年，略低于中国。但从贸易关系数量上看，南非、荷兰具有最多的贸易关系数，分别为146 和144 个，贸易段数分别为242 和255 个，均远高于中国。综上，虽然当前中国鲜梨具有最高出口份额，但与全球主要出口国相比，其贸易关系并不42.24%的贸易关系具有2个以上的贸易段，说明有大量贸易关系存在重复建立的现象。同时，在样本期内，贸易关系数量的变化波动很大，由2002年的46个上升至2008年的80个，后开始下降至2014年的53 个，而后又呈现上升趋势至2019 年的61 个，但仍未达到2008 年的峰值。从后3 列可以看出，34.52%的贸易段仅维持1年时间便发生贸易中断，58.89%的贸易段长度不超过3年。综上说明，中国鲜梨出口贸易关系的存续较为短暂，存在大量反复进入目的地市场的现象。

表2 2002—2019年中国鲜梨出口贸易段分布特征

表3 2002—2019年中国及主要鲜梨出口国贸易段长度对比

进一步从全球视角对比中国鲜梨出口生存状态，在国际上选取2002—2019 年鲜梨总出口额超稳定，贸易段长度较短，贸易风险较大。

（三）K-M估计分析

1.方法介绍

生存函数或风险函数在生存分析中常用来描述生存概率或风险概率随时间变化的趋势特征。设Ti代表i贸易段的生存期，取值为一系列离散持续时间l，单位为年。定义贸易段i在给定持续时间l的情况下恰好发生贸易中断（即在下一年不存在出口）概率为风险函数，即：

进一步地，生存函数被定义为贸易段i的生存期超过持续时间的概率，即：

Kaplan-Meier 非参数估计法（K-M 估计法）是一种常用的生存函数非参数估计方法。令nk表示观察到的生存期不少于持续时间k的贸易段数，dk表示观察到的生存期恰好等于持续时间k的贸易段数，则由K-M 估计法得到的生存函数S(l)非参数估计值为：

2.估计结果

图1（a）为样本年份内中国鲜梨出口的生存曲线。显然，随着出口持续时间的增加，生存率逐渐降低，但下降幅度趋向缩小。从开始出口至第4年，生存率由1.00 急剧下降至0.40，年均降幅达0.15；从第4 年至第11 年，由0.40 下降至0.29，年均降幅为0.02；而从第11年至第27年，由0.29下降至0.25，年均降幅近似0.00。可见，中国鲜梨出口的风险率存在明显的负时间依存性，也就是说，随着出口持续时间的增加，中国鲜梨出口发生贸易中断的风险概率逐渐降低。

图1 总体贸易段生存曲线及对比

根据是否遭遇SPS 措施进行K-M 生存曲线的分组对比，以得出SPS措施影响的基于非参数的初步估计。设定一个二值变量SPSjt，若在t年贸易国j提出了影响到来自中国鲜梨进口的SPS 措施，则SPSjt=1，反之为0。根据图1（b）显示，无论是否遭遇SPS 措施，估计的生存曲线都存在负时间依存性，且在所有持续时间范围内，遭遇SPS 措施组的生存率始终低于未遭遇组的生存率。对数秩检验（Log-Rank Test）结果显示，卡方统计量为4.65，p值为0.03，拒绝原假设，两组生存函数无差异。这说明一旦遭遇SPS措施，中国鲜梨出口可能更容易发生贸易中断，进而降低贸易关系存续性。

四、实证分析

（一）模型设定

本文采用离散时间风险模型来克服生存分析中常用的连续时间Cox 风险模型中存在的潜在偏差[17]。设Ti代表贸易段i的离散生存期，在给定回归模型中包含的协变量的情况下，离散时间风险率为：

（4）式中，hil代表出口生存风险；xil为随持续时间变化的协变量向量；γl代表风险率可以随着持续时间变化；β为待估参数向量；为确保对所有贸易段i和持续时间l都有0 ≤hil≤1，F(·)为适宜的分布函数。由于贸易段i在持续时间l存在继续出口和中断贸易两种结果，引入二值变量yil，若观察到贸易段i恰好生存期为持续时间l，则取值为1，反之为0。设lmax为最大出口持续时间，贸易段共有n个，则离散时间风险模型的对数似然函数形式可以表示为：

可以发现，离散时间风险模型的对数似然函数与面板二值选择模型的对数似然函数的结构相似。因此可用面板二值选择模型的常用估计方法对风险函数进行估计，它们都具有Cox比例风险模型的优点，并可以进一步控制不可观测的异质性。假定风险率hil的分布函数F(·)服从极值分布、Logistic分布或者正态分布，分别对应于Cloglog模型、Logit模型和Probit模型。在本文中，Cloglog模型作为基准回归模型估计方法，并采用Probit模型和Logit模型估计方法作为稳健性检验，构建基本计量模型如下：

（6）式中，hjt代表出口生存风险；yjt为二值变量形式的被解释变量，代表是否发生贸易中断，若在t年中国鲜梨出口向贸易国j发生贸易中断（即在t+1 年不出口），则取值为1，反之为0；X代表条件变量向量；在极值分布函数φ(·)中，SPSjt为核心解释变量，代表SPS措施；DURATIONjt和NUMBERjt为生存分析变量；x代表相关控制变量向量；β为待估计参数向量。

（二）变量选取

1.核心解释变量

有效的SPS措施数据有助于提高信息透明度，并可用于经济统计分析。TRAINS数据库是目前全球最完整的包含SPS 措施在内的非关税措施数据库。与WTO-SPS 数据库简单的通报信息不同，TRAINS数据库的数据搜集以专家人工信息甄别为主。通过在开源地址浏览每个国家发布的法令法规，专家组详细记录了每条SPS 措施的类别、提出国、受影响国、受影响产品和生效日期等信息，并登记在TRAINS 数据库。考虑两个相关但不同的变量对SPS措施进行衡量[4]：（1）二值变量SPSjt，若在t年贸易国j提出了影响到来自中国鲜梨进口的SPS措施，则SPSjt=1，反之则为0。（2）SPS 措施的频率变量SPSFreqjt，若在t年贸易国j提出了n条影响到中国鲜梨对其出口的SPS 措施，则SPSFreqjt=n。根据K-M生存分析的初步预期，整体上，出口目的地国SPS 措施的实施可能成为一种代价较高的每期固定成本，显著增加中国鲜梨对其出口的生存风险率，降低出口存续性。

2.生存分析变量

参考已有研究，将DURATIONjt和NUMBERjt两个变量引入离散时间模型以满足贸易生存分析的基本条件[20]。DURATIONjt代表在t年当前贸易段的持续时间。NUMBERjt代表当前贸易段是所属贸易关系的第几个贸易段，即贸易段序数。

3.控制变量

本文引入国家、产品和国家—产品三个层面的控制变量。国家层面包括：地理距离、是否接壤，数据来源于CEPII-GeoDist 数据库；贸易对象国国内生产总值（GDP）、人均GDP，来源于世界银行数据库；是否签订自由贸易协定，来源于中国自由贸易区服务网。产品层面包括：显示性比较优势（RCA）、出口目的国数量等。国家—产品层面包括：出口单价、目的国鲜梨进口来源国数量以及产量等。除是否接壤、是否签订自由贸易协定等二值变量外，对其他变量进行取对数平滑处理。所有变量数据描述性统计如表4所示。

表4 变量数据描述性统计

（三）计量结果

1.基准回归

首先，模型中所有解释变量的方差膨胀因子（VIF）值均小于3.06，可以认为模型不存在严重的多重共线性。其次，为了控制不同贸易关系间不可观测异质性对回归结果的影响，采用贸易关系层面的随机效应估计方法⑥采用Probit模型、Logit模型和Cloglog模型等面板二值选择模型的常用估计方法，若控制贸易关系层面的固定效应会产生“完美预测”问题，从而造成估计偏误。。同时考虑地区⑦基于CEPII-GeoDist数据库中对于地区的划分，将样本中的116个出口目的地分为非洲、美洲、亚洲、欧洲和大洋洲5个地区。和年份固定效应以控制不同地区和年份影响的异质性，并对贸易关系层面的聚类稳健标准误进行报告，以解决可能存在的序列自相关和异方差问题。

表5报告了基准回归结果，采用的是Cloglog模型估计方法。第（1）列和（3）列分别报告了以SPS措施二值变量或频率变量作为核心解释变量的模型回归系数，第（2）列和（4）列报告了对应的平均边际效应值。第（1）列的回归结果显示，SPS措施二值变量的回归系数在10%显著性水平上为正，说明在t年贸易国j提出了影响到来自中国鲜梨进口的SPS措施，将显著增加该贸易段在t年发生贸易中断的概率，贸易存续性也就越差。根据VILARRUBIA 等[8]的理论框架，可以将SPS措施视为一种代价较高的每期固定成本。结合第（2）列的平均边际效应报告，若中国鲜梨出口遭遇SPS措施，则贸易中断的风险率提升6.00个百分点。根据第（3）列、第（4）列的报告，SPS措施频率变量对风险率的正向影响在1%显著性水平统计显著，且若在t年贸易国每增加一条影响到中国鲜梨对其出口的SPS措施，则风险率提升0.2 个百分点。说明整体上，SPS 措施的严厉程度与提出频率具有相关性。相较于一般农产品，鲜活农产品的进口极易携带污染物、毒素或致病微生物，从而威胁其国内食品安全、动植物健康及生态环境。因此，国际市场往往会对鲜梨等鲜活农产品的进出口实施高检验检疫标准。为了维护贸易关系，出口企业必须进行更高昂的每期固定成本的投入以使产品满足最新SPS措施的严格要求，那些不确定性过高的贸易关系将会发生贸易中断。

表5 基准回归结果

生存分析变量方面，出口持续时间在1%的显著性水平上对风险率具有负效应。具体地，每增加1年持续时间，风险率下降2.5个百分点。一方面，随着出口持续时间延长，出口商逐渐适应目的地市场对进口鲜梨的需求条件。另一方面，可以从供应链的视角对此结果进行解释。鲜梨等鲜活农产品在运输过程中具有易腐烂、易变质的特性，为确保鲜梨在丰收后能尽快在目的地市场上销售，需要发展完备的供应链系统。而发展供应链通常需要较高的时间与资金成本，进口商和出口商都希望避免因重复进入市场带来的信息再识别成本[15]。因此，随着出口持续时间的延长，贸易关系将更加稳定。

2.稳健性检验

为检验基准回归结果的稳健性，分别采用随机效应Probit 模型估计方法和随机效应Logit 模型估计方法对其进行稳健性检验。表6 报告的稳健性检验的回归结果表明⑧受限于篇幅，表6中第（1）至第（4）列报告的均为变量的回归系数，若需要具体平均边际效应值可向作者索取。，核心解释变量方面，所有模型SPS 措施二值变量的估计系数方向与显著性均与基准回归相似，频率变量的估计系数均在5%显著性水平上统计显著。生存分析变量方面，所有模型出口持续时间变量的估计系数方向与显著性均与基准回归相似，贸易段序数的影响均不显著。总体而言，采用随机效应Cloglog 模型的基准回归结果较为稳健。

表6 稳健性检验

3.异质性分析

根据TRAINS 数据库划分标准，在目的地市场上，中国鲜梨出口共遭遇8 个二分位条目⑨1个英文字母“A”+1个数字。及28 个三分位条目⑩1个英文字母“A”+2个数字。下不同类别SPS措施的制约。表7展示了中国鲜梨出口遭遇的异质性SPS 措施类别的相关定义、二值变量样本和、当二值变量为1 时频率变量的均值（一旦应用某种类SPS措施的平均应用次数）。经过观察后发现，二分位条目下A8措施具有最高的二值变量样本和、频率变量均值，即在所有二分位条目SPS措施类别中，中国鲜梨出口遭遇“与SPS相关的合格评定程序”的概率最高，且一旦遭遇“与SPS条件相关的合格评定程序”，其提出的数量较多。同理，在所有三分位条目中，遭遇“追溯要求”的概率最高，且一旦遭遇“追溯要求”，其提出的数量较多。

表7 影响中国鲜梨出口的SPS措施描述

表8报告了异质性分析回归结果，采用随机效应Cloglog模型进行估计。第（1）列和第（3）列分别报告了以SPS 措施二值变量或频率变量作为核心解释变量的模型回归系数，第（2）列和第（4）列报告了对应的平均边际效应值。根据回归结果，A12措施、A49 措施、A63 措施、A83 措施及A85 措施二值与频率变量，A15措施和A41措施二值变量均对风险率产生显著正向影响。其中，A12措施对存续性产生的限制作用最大，具体地，若贸易国在t年提出了A12措施，则中国对其出口的生存风险率上升166.2 个百分点，且每多增加1 条A12 措施，风险率上升91.1 个百分点，对存续性产生的抑制作用极大。根据制约内容来看，A12 措施属于“地域资格限制”，如禁止从缺乏证据证明其安全条件的国家进口鲜梨。随着2010 年欧盟地区“供人类食用的动植物产品中残余除害剂管制”法规的发布，其中有要求进口来源国必须提供相应文件以确保其产品达到欧盟生产规则，受此影响，2010年中国在欧盟地区鲜梨出口持续时间小于5 年的目的市场上发生贸易中断的数目高达80%；A63 措施属于“食品和饲料加工”，主要为对食品或饲料生产、加工环境的要求，如要求进口鲜梨的生产区在指定范围内无病虫害记录；A15 措施属于“基于SPS 原因的进口商授权要求”，其主要为要求相关进口商具有授权，说明中国梨果出口商应有效选择合作伙伴，避免因进口商无批准资格而造成贸易中断；A41措施属于“最终产品的微生物标准”，主要为对最终产品病菌等微生物残留的容许限度。该类措施对存续性的负向影响说明相较于其他国家，中国出口鲜梨对微生物残留的控制有待提高；A83 措施为“证书要求”，主要为要求进口产品具有相关合格证书，A85措施为“追溯要求”，主要为要求进口产品具有可追溯性，均属于合格评定程序，因而包含较高额外行政成本。此类措施对存续性的抑制作用说明中国鲜梨在出口手续及信息可追溯体系的完备上尚需进一步完善；A49 措施属于“未做规定的其他与SPS条件相关的卫生要求”。

表8 异质性分析回归结果

在贸易促进效应方面，A14 措施、A42 措施二值与频率变量，A21措施、A33措施和A84措施二值变量，A19措施频率变量均对生存风险率产生显著负向影响。其中，A14措施对存续性产生的促进作用最大，具体地，若贸易国在t年提出了A14 措施，则中国对其出口的生存风险率下降153.5 个百分点，且每多增加1 条A14 措施，风险率下降84.0 个百分点。根据制约内容来看，A14 措施属于“基于SPS 原因的进口产品授权要求”，与A15 措施对进口商进行授权约束不同，其主要为要求进口产品需经过授权；A42措施主要为对鲜梨生产及加工设备的卫生操作进行规范；A21措施属于“某些（非微生物）物质的残留或污染的容许限度”，包括化肥、农药、杀虫剂等，如对进口鲜梨制定农药最大残留限量。该类措施对存续性的促进作用说明相较于其他国家，中国出口鲜梨在生产过程中对农药等非微生物物质残留的控制较好；A33 措施属于“包装要求”，主要为对进口鲜梨的包装形式进行规范管制；A84措施属于“审查要求”，主要为要求对入境产品进行审查，以确定进口产品是否满足相关技术法规，其提出不具有国家歧视性；A19措施属于“未做规定的基于SPS原因禁止/限制进口的其他措施”。

五、结论与建议

（一）主要结论

由于SPS措施的复杂性和多样性，其对贸易的影响根据制约内容的不同具有差异性。本文基于2002—2019 年HS6 分位鲜梨出口贸易数据，采用生存分析法全面分析了中国鲜梨出口生存特征，并研究了异质性SPS 措施对出口生存风险的差异化影响，得出以下主要结论：在样本期间内，总体贸易段长度的平均数为6.79年，与全球主要鲜梨出口国相比不具优势，且有58.89%的贸易段长度不超过3年。基于K-M 估计的分析表明，中国鲜梨出口的贸易中断风险概率随着出口持续时间的增加而逐渐降低。影响效应方面，整体上，作为一种代价较高的每期固定成本，贸易国提出SPS措施将显著增加贸易中断风险率，且严厉程度与提出频率具有相关性，这一结论在不同回归模型下保持了稳健性。异质性分析表明，“地域资格限制”对存续性的抑制作用最大，“基于SPS 原因的进口商授权要求”“最终产品的微生物标准”“证书要求”“追溯要求”和“未做规定的其他与SPS 条件相关的卫生要求”均对存续性产生负向影响；“基于SPS 原因的进口产品授权要求”对存续性的促进作用最大，“生产过程中与SPS 条件相关的卫生操作”“某些（非微生物）物质的残留或污染的容许限度”“包装要求”“审查要求”和“未做规定的基于SPS原因禁止/限制进口的其他措施”均对存续性产生正向影响。

（二）政策建议

基于主要研究结论，结合中国鲜梨出口贸易发展实际情况及全球贸易政策的变化趋势，为降低贸易风险，提升出口存续性，进一步促进鲜梨出口可持续发展，从政府、行业和企业层面提出如下政策建议：

1.从政府层面来看。第一，应积极建立与国际接轨的质量安全和标准化体系，打造中国优质鲜梨的出口名片；第二，应实时监测分析国际市场上发布的异质性SPS措施，一旦发现相关措施的提出与国际标准不符，应及时向WTO 委员会提出关注意见，最大程度降低SPS措施对中国鲜梨出口产生的负面影响；第三，为消除贸易壁垒，打造合作共赢的贸易环境，应积极与贸易目的国进行沟通协作。

2.从行业层面看。第一，为吸纳更多梨果企业的加入，梨产业各相关行业协会应充分发挥其协调和监管作用，保障梨果企业在规范的行业环境中有序发展；第二，各相关行业协会还要充分调动行业资源，发挥其信息传递作用，及时从政府部门获取最新贸易政策并有效反馈给梨果出口企业。

3.从企业自身层面看。第一，应积极加强生产技术和设施的革新，通过生产到供销各个环节技术标准的提高，全面提升出口鲜梨质量等级；第二，要注意随时跟踪了解主要贸易目的国消费倾向及SPS要求，及时做好预防与调整工作。