反倾销视角下的中国农业产业安全评价研究

周 灏

内容提要：中国是一个外贸大国和农业大国，且中国出口的农产品一直在遭受国外的反倾销，需要降低农产品出口的脆弱性，维护我国农业的产业安全。在全面统计国外对华农产品反倾销案件的基础上，选取了23起对华农产品反倾销案件作为研究样本，使用DEA模型对中国农业产业安全进行了评价。研究结果显示：在反倾销的威胁下，中国的农业产业安全状态不佳，不同的目标国对农业产业安全的影响差异很大，且需重点关注反倾销、出口依存度、出口价格比这3个输入指标。我国需通过多方合作降低国外反倾销发起的频率和可能性、专门针对美国建立农产品的产业安全预警系统、在人民币升值的阶段积极开拓新兴市场等措施来维护我国农业产业安全。

中国是世界反倾销的最大受害国，遭受的反倾销长期位居世界第一。从1995年到2016年，全世界有50个WTO成员发起反倾销调查案件共5286起，有36个WTO成员对中国(仅指中国大陆地区，不含港澳台，后同)发起反倾销调查1217起,年均58起。全球反倾销调查总数为5286起，针对中国的案件就高达23%。韩国虽排在第二位(398起，年均19起)，但遭受的反倾销远低于中国。我国的农产品一直在遭受国外的反倾销，而且中国作为一个外贸大国和农业大国,在农产品出口和生产的背后有数量极其众多的农业人口以及农产品加工企业，农产品反倾销不容忽视。分析我国农产品反倾销问题可以更有效降低农产品出口的脆弱性，维护我国农业的产业安全。

一、 对华农产品反倾销案件统计情况

本文以WTO的《农业协议》中定义的农产品贸易统计范围为标准来统计涉案农产品，并且再加上“鱼及鱼产品”(《农业协议》的农产品不含“鱼及鱼产品”)。

1982年2月欧盟对中国出口的梨罐头发起的反倾销调查案件是我国农产品最早遭受反倾销的案件。从1982年至2016年年底，国外对华农产品反倾销调查案件总计达到28起(具体案件汇总见表1)。

统计数据显示，共有美国、澳大利亚、欧盟等11个成员对中国农产品发起反倾销调查，有蘑菇罐头、蜂蜜、大蒜等17种具体涉案农产品。对华农产品反倾销最多的成员是美国和澳大利亚，分别发起了8起和6起反倾销调查；涉案次数最多的农产品是大蒜和蘑菇罐头，涉案次数分别为5次和4次。

从个案上考察，反倾销对中国涉案农产品出口贸易的影响是惊人的，如：1999年韩国对华大蒜反倾销案，反倾销的第二年中国对韩国大蒜出口额下降高达98.1%；再如：2005年墨西哥对华伞菇罐头反倾销案，反倾销的第二年中国对墨西哥伞菇罐头出口额下降高达97.0%。

二、 文献综述

何维达、宋胜洲(2003)认为产业安全是一国重要产业的生存发展以及政府对这些产业控制权受到威胁的状态。李孟刚(2006)提出的观点得到了较为广泛的认同，他认为产业安全应包括“产业生存安全”和“产业发展安全”，分别指产业生存不受威胁的状态和产业发展不受威胁的状态。学者们还深入到中国不同产业的层面去研究产业安全问题，如：单春红、胡珊珊(2012)对2002-2008 年的航空航天业的产业安全度进行评估;于谨凯、张亚敏(2012)测算了我国海洋运输业2001-2007年的产业安全度;史欣资料来源：根据刘爱东、周以芳的案件统计、WTO的各成员反倾销半年度报告、中国贸易救济信息网公布的反倾销出口应诉案件整理而成。

表1 对华农产品反倾销调查案件汇总(1982-2016年)

向等(2015)设计的中国高技术产业安全评价体系是以市场和创新为纲、以生存和发展为目，并分别利用层次分析法、专家法及主成分分析法测量了中国高技术产业安全的状况；宋向党(2016)构建了农业产业安全评价指标，并针对河北省的农业产业安全水平进行具体测算。

已有的研究很少有通过产业中的具体产品更为微观的视角去研究产业安全。由于同一产业内部的不同产品可能存在较大差异，例如大蒜与小龙虾仁同属于农产品，但却存在较大的特征差异，因此仅从产业层面去分析产业安全可能存在偏差，本文拟从农产品反倾销的视角出发，从中国作为出口国的视角出发，从众多的具体涉案农产品层面去探索中国农业的产业安全。

目前，层次分析法、熵权法等一些评分赋值之类的测度方法存在主观性较大的缺陷。而DEA模型能从输入输出角度对产业安全的各个决策单元进行效率评价，有效地解决了评价的主观性较大的问题，因此本文拟使用DEA模型。

三、 农业产业安全的DEA模型构建

1. DEA模型的基本思想

数据包络分析缩写为DEA(Data Envelopment Analysis)，是美国运筹学家Charnes、Cooper和Rhodes于1978年提出来的。该方法的原理主要是通过保持决策单元(DMU，Decision Making Units)的输入或者输出不变，借助于数学规划和统计数据确定相对有效的生产前沿面，将各个决策单元投影到DEA的生产前沿面上，并通过比较决策单元偏离DEA前沿面的程度来评价它们的相对有效性。

本文使用DEA中的CCR模型(C2R模型)对我国农业的产业安全进行评价。DEA中的CCR模型的原始模型经过Charnes-Cooper变化，引入非阿基米德无穷小量后的对偶规划模型如下：

该模型有n个决策单元DMUj，j=1, 2, 3, …,n。DMUj的输入为xj=(x1j,x2j, …,xi j)T，i为输入指

表2 中国农业产业安全DEA模型的决策单元

决策单元的相对有效性就决定了该产业的安全程度。当θ=1，表示产业发展处于安全状态；当θ=0，表示产业发展处于危机状体；θ值越大，产业安全度越高，θ值越小，产业安全度越低。

2. DEA模型构建

(1) 决策单元的构建。以表1中的涉案农产品作为决策单元的构建基础，表1农产品反倾销案件中的第1、第10、第11、第15以及第26等5个案件由于缺少基本的贸易数据，因此在本文的决策单元中被剔除掉，在决策单元中涉及到的反倾销案件只有23个。设反倾销案件立案年份为T，实证分析中要对比反倾销案件发生的前一年(即T-1)以及反倾销案件发生的后一年(即T+1)的涉案农产品在海外市场的情况的表现进行对比，从而分析反倾销对产业安全的影响情况。每个年份都是一个决策单元(DMU)，因此每个案件均有3个决策单元。实证分析中涉及到的23个案件的决策单元总计为69个(见表2)，即DEA模型中的决策单元DMU的总数量j=69。

(2) 输入输出指标的选取。按照李孟刚(2006)的观点，对产业安全的评价应该从生存安全和发展安全两个方面去评价。史欣向(2015)在对中国高新技术产业安全进行评价研究中，共使用了2项一级指标、4项二级指标和42项三级指标。景玉琴(2006)认为产业安全涵盖产业国内环境、产业竞争力、产业控制力三个方面；何维达(2002)认为产业安全涵盖产业竞争力、产业发展力、产业控制力和对外依存度等四个方面，可以描述为“四维度模型”。而且也还有学者提出将产业环境加入到产业安全理论框架中，从而形成“五维度模型”。

这些理论观点并不对立，是可以相互融合的。本文的研究涉及反倾销，而反倾销对一个产业的影响常常涉及到涉案产业在海外市场的生死存亡，即产业生存安全，因此本文主要针对“产业生存安全”进行研究。

根据农业数据的特点，结合本文的研究视角，同时兼顾指标数据的可获得性，综合其他学者观点，最终确定采用以下7个评价指标(见表3)。

表3 农业产业安全评价指标体系

对评价指标的具体解释如下：(1) 反倾销：在T年份没有发生反倾销调查，取值为0。在T年份发生了反倾销调查，取值为1。反倾销调查一般会出现跨年度的情况，因此本文认为在T+1年份仍处于反倾销调查的阶段，取值为1。(2) 人民币汇率：该指标使用人民币对美元的年度平均汇率，避免使用年终汇率或某个时点汇率带来的偏差。人民币汇率的升值或贬值可能导致中国农产品的出口价格发生变动。(3) 农业总产值：采用我国各年度农林牧渔业总产值。农业总产值代表了我国农业产业的总体生产状况。(4) 出口依存度：中国某一具体涉案农产品对全球的出口总额/中国GDP。出口依存度的高低差异会使出口面临的汇率变动、国际贸易争端等风险有差异。(5) 出口价格比：中国某一涉案产品对立案成员出口价格的年度比，即本年份出口价格/T-1年份出口价格。根据该计算公式，T-1年份的出口价格比为1。出口价格比越小，说明出口价格越低，越容易拥有更多的海外市场，但是越低的出口价格越容易引起国外的反倾销，危及我国的出口市场，因此出口价格比对产业安全的影响是一把双刃剑。(6) 市场渗透率：该指标能反映一国产品在特定市场的竞争力，其计算公式为：Mi j/WMi j，Mi j表示立案成员i从中国进口某一涉案产品j的进口总额，WMi j表示立案成员i从世界市场进口产品j的进口总额。(7) 出口总额比：反倾销在导致中国对立案成员的涉案产品出口减少的同时，若能扩大对其他市场的出口，那么可以在一定程度上减弱反倾销对我国农业产业安全的负面影响。该指标为：中国某一涉案产品对全球出口总额的年度比，即本年份出口总额/T-1年份出口总额。

本文选取的7个评价指标中，前5个为输入指标，后2个为输出指标，即输入指标数目i=5，输出指标数目j=2。

四、 中国农业产业安全评价实证分析

1. 数据说明

本文DEA模型中决策单元中所涉及的农产品反倾销案件中，T-1年份赋值为0，T、T+1年份赋值为1。人民币汇率所用的年度平均汇率由月度汇率计算得到，月度汇率来源于加拿大英属哥伦比亚大学的太平洋汇率服务网站。农业总产值数据来源于国家统计局各年度《中国统计年鉴》中的农林牧渔业总产值。用于计算出口依存度的涉案农产品对全球的出口总额数据来源于联合国UNCOMTRADE数据库，中国GDP数据来源于世界银行。用于计算出口价格比的中国涉案产品对立案成员出口价格原始数据来源于联合国UNCOMTRADE数据库。用于计算市场渗透率的立案成员从中国进口某一涉案产品的进口总额、立案成员从世界市场进口某一涉案产品的进口总额数据均来源于联合国UNCOMTRADE数据库。用于计算出口总额比的中国某一涉案产品对全球年度出口总额数据来源于联合国UNCOMTRADE数据库。

2. DEA模型求解

本文使用LINGO软件进行辅助计算，最终测算出了的我国农业产业安全水平DEA评价结果，具体结果见表4。

表4 中国农业产业安全DEA评价结果

续表

3. 结果分析

(1) 安全度分析。决策单元的θ值=1，则处于安全状态；若0.8≤θ值<1，则处于基本安全状态；若θ值≤0.8，则处于不安全状态。由于产业安全评价指标体系中的输出指标是市场渗透率和出口总额比，因此若θ值≤0.8，这大体上意味着我国该种农产品的出口丧失掉大量的目标国市场和全球市场，较为严重地使该种农产品处于不安全的状态。共计19个决策单元处于不安全状态，其中安全度最低的决策单元分别是第12、63和5，对应的θ值分别为0.3547、0.4860 和0.5484，分别是蘑菇罐头T+1期(美国1998年立案)、伞菇罐头T+1期(墨西哥2005年立案)、大蒜T期(美国1994年立案)。这19个决策单元共涉及到12种涉案农产品，而且均是在T期和(或)T+1期。这表明52%的涉案农产品在反倾销发生后的当年和(或)第二年安全状态堪忧。处于不安全状态的涉案农产品具体情况见表5。所有处于不安全状态的涉案农产品共涉及到6个国家或地区，其中涉及美国的有6种，占50%；涉及巴西的有2种，涉及欧盟、加拿大、墨西哥、印尼的各1种。在对华农产品反倾销的最主要的成员美国、澳大利亚和欧盟这三个成员中，美国的情况最为严重，DEA模型中选取了7个对美出口的涉案农产品，结果6个农产品均出现产业不安全的状态。

表5 处于不安全状态的涉案农产品

同时各个输出指标平均增加量为：市场渗透率增加81.2%、出口总额比增加0.5%。

表6 非DEA有效决策单元改进后的量

五、 结论与对策

研究结果显示：(1) 在农产品种类方面：反倾销发生后出现不安全状态的情况较为普遍，约52%的涉案农产品出现了不安全的状态；(2) 在出口目标国或地区方面：美国的情况最为严重；(3) 安全度方面：部分涉案农产品安全度很低，对应的θ值最低仅为0.3547；(4) 指标的改进量方面：不同输入指标的缩减幅度不一样，可控程度不一样，需重点关注是否遭受反倾销、出口依存度、出口价格比这3个输入指标。

为了维护我国农业产业安全，本文提出如下对策建议：(1) 通过政府、农产品出口企业、农产品行业协会的多方合作降低国外反倾销发起的频率和可能性能有效提升农业产业安全度。(2) 由于出口依存度、出口价格比这两个输入指标可控性相对较高，因此适当缩减这两个指标的数值有利于提升农业产业安全度。(3) 要高度关注和警惕对美农产品的出口，专门针对美国建立农产品的产业安全预警系统。(4) 在人民币升值的阶段，产业安全度相对有所改善，因此利用该时期，积极开拓新兴市场，降低对美国农产品出口的市场依赖，增加对世界市场的出口额。