中国与“一带一路”沿线国家农产品产业内贸易影响因素研究

庄佩芬 郑宁欣 周哲欣

“一带一路”倡议，是中国积极主动应对处理全世界社会经济发展形势改变、统筹中国与世界2 个大局展开的重大发展策略。[1]伴随着“五通”的持续推动，中国与“一带一路”沿线国家（简称沿线国家）的农产品贸易具有广阔的发展空间。能够有效减少调整成本的规模经济是产业内贸易的基本特征，发展并保持中国和沿线国家产业内贸易的高位水平，助力中国产业结构优化与转型，研究中国与沿线国家农产品产业内贸易及影响因素，具备一定理论与现实意义。

一、文献综述

（一）“一带一路”沿线国家农产品贸易状况

付明辉和祁春节[2]认为中国与沿线国家的农产品贸易规模高速扩大，但这种高速扩张的贸易关系存在不稳定的隐患；在进出口结构方面，农产品进口结构单一，出口结构的优化进展亦不容乐观。徐长松和赵霞[3]认为在中国与沿线国家农产品双边贸易额迅猛增长的背景下，中国实现对沿线国家贸易逆差到贸易顺差的转变。蔡鸿毅等[4]提出，与中国展开农产品国际贸易的64 个沿线国家存在显著的交易市场地域性集中的特点，农产品贸易伙伴国多处于对中国净进口地位且贸易总额不大。何敏等[5]发现沿线国家与中国农产品贸易互补性显著，同时也存在竞争性。

（二）产业内贸易及测算

产业内贸易是指同一产业内具有较为严密的生产替代或消费替代关系的产品的双向贸易活动。[6]产业内贸易的测算有多种方法，其中包括GL指数与BL指数。GL指数是Grubel 与Lloyd 针对巴拉萨指数的问题和缺陷而指出的产业内贸易指数，从静态的层面衡定产业内贸易水平。BL指数是Brulhart 在GL指数的基础上提出了修改得到的，主要用来测量一段时间内贸易在产业内贸易水平的增加量，但是BL指数只适合应用在产业边际产业内贸易。丁秀飞和仲鑫[7]应用GL指数与BL指数对中国和欧盟全球各个国家的第三产业产业内贸易的综合水平，展开了测算。崔春晓等[8]运用GL指数与BL指数选取一些贸易往来密切的国家研究分析双边农产品产业内贸易状况。孙莹和耿心怡[9]、陈巧慧和戴庆玲[10]均选取GL指数、BL指数分别测算了中国高专业技术产品、中日韩的第三产业产业内贸易水平。

（三）产业内贸易影响因素

刘雪娇、[11]冯宗宪和蒋伟杰[12]认为市场规模与产业内贸易水平呈正相关关系，但有学者认为市场规模会遏制产业内贸易的发展。孙致陆和李先德[13]指出人均收入的不同对中澳农产品产业内贸易有显著影响，齐晓辉和刘亿[14]对2004-2013年中国与中亚五国产业内贸易的因素进行实证研究后认为人均收入水平差距的扩大会抑制农产品产业内贸易水平。张英[15]认为FDI 流入量的增加能推动两国农产品产业内贸易的不断发展，魏蕾[16]构筑面板数据模型发现FDI对产业内贸易有负向影响。佟光霁和石磊[17]发现贸易开放程度对中俄农产品产业内贸易有影响，张国梅和宗义湘[18]的实证分析结果说明对外开放度对产业内贸易有推动作用。王纪元和肖海峰[19]的计量结果表明贸易距离对农产品产业内贸易具有抑制作用，恩和和苏日古嘎[20]运用引力模型发现地理距离对贸易有负向影响。

二、中国与“一带一路”沿线国家农产品贸易状况

农产品存在不同的分类和定义。中国和大多数国家一样，按《商品名称及编码协调制度》（简称为HS）进行关税税则分类统计。考虑到分析研究目的及数据获得与处理的可行性及科学性，从而使本文更具有研究意义和参考性，文中把农产品统计作用范围划定在海关编码为HS01-HS24的产品。自2013年习近平总书记提出“一带一路”倡议至2021 年1 月30 日，已经有140 个国家与中国签署共建“一带一路”合作文件。本文选取2004至2020年UN Comtrade 的数据对中国与140个沿线国家的农产品贸易状况进行分析。

（一）贸易规模

2004-2008年，中国与沿线国家的贸易额逐年攀升，2004年时仅为133亿美元，2008年攀升至285亿美元。2008 年第一次出现进口额大于出口额的贸易逆差状况，此后中国与沿线国家贸易一直处于逆差状态。2009年受全球经济危机影响导致贸易额涨幅受制。2010年至2014年间借着全球经济回升的“东风”以及中国市场的不断扩大，贸易额由369亿美元快速增长至632亿美元。2013年，习近平总书记提出“一带一路”合作倡议，得到了许多国家响应，此后，贸易额总体处于高位。2015-2016年，中国与“一带一路”国家农产品贸易量处于维稳态势。伴随着“一带一路”倡议的逐步推进与落实，2017-2019 年贸易额均出现较大幅度的抬升，2019 年增至892 亿美元，较2016 年涨幅高达44%。2020 年受新冠疫情的影响，贸易额为914亿美元，涨幅较小。

（二）贸易结构

2020 年中国与沿线国家贸易的主要农产品种类中占比最高的是HS08（食用水果及坚果；柑桔属水果或甜瓜的果皮），占比为18%，HSO3（鱼、甲壳动物、软体动物及其他水生无眷椎动物）和HS15（动、植物油脂及其分解产品；精制的食用油脂；动、植物蜡）占比均为10%，接着是占比7%的HS07（食用蔬菜、根及块茎）、占比6%的HS12（含油子仁及果实：杂项子仁及果实；工业用或药用植物：稻草、秸秆及饲料）和HS02（肉及食用杂碎）及占比5%的HS04（乳品；蛋品；天然蜂蜜；其他食用动物产品），以上7个种类约占总额的62%，贸易额高达562亿美元。

（三）贸易伙伴

2020年中国与亚洲沿线国家贸易往来最密切，达到了545亿美元，占中国与所有沿线国家农产品贸易总额的60%；占比第二的是12%的欧洲，贸易额108亿美元；南美洲和大洋洲都占比10%；非洲69亿美元占比7%；北美洲7亿美元仅占1%。

三、中国与“一带一路”沿线国家农产品产业内贸易及测算

本文选用产业内贸易指数（GL）和边际产业内贸易指数（BL）从静态和动态的视角对中国和沿线国家农产品的产业内贸易展开测度，根据UN Comtrade贸易数据运算2个指数及其平均数值。

（一）GL 指数

GL产业内贸易为常用的测算产业内贸易水平方法，从静态的层面衡定产业内贸易水平。计算公式如下：

公式（1）、（2）中，Xi、Mi表示i类产品的出口额和进口额。GL的取值范围为[0，1]，当取值为1，表示出现了完全的产业内贸易，取值为0时，表示出现了完全的产业间贸易。GLi取值范围和GL相同。

计算结果如表1。除越南外，中国与所有沿线国家的GL指数均小于0.50，表明中国与沿线各国的农产品贸易仍是产业间贸易占主导地位，且沿线各国的GL指数差异较大。所有沿线国家中，越南的GL指数最大，达到了0.52，说明尽管中越已经处于产业内贸易，但产业间贸易仍是两国农产品国家贸易活动中不容忽视的一部分；泰国GL指数为0.44位列第二，接着是菲律宾0.31排行第三。有23个国家GL指数过小导致表格中保留两位小数仍旧为0，说明中国与这些国家间几乎不存在产业内贸易，产业间贸易站绝对主导地位。

表1 中国与“一带一路”沿线国家农产品GL值和BL值

续表1

续表1

（二）Bruelhart指数

Bruelhart边际产业内贸易（BL）指数是以GL指数为基础，从动态上用来测度某一时间段内贸易增加量的产业内贸易程度的指数。

计算公式如下：

公式（3）、（4）中，ΔXi、ΔMi分别表示一国i类产品在某个时间段内的出口增量和进口增量。BL的取值范围与GL指数相同。

计算结果如表1。2004-2020年中国与沿线各国的BL指数均低于0.50，表明双边农产品贸易以产业间贸易为主导。在沿线国家中，BL指数最高的是越南0.25，越南同时也是GL指数最高的国家，说明在中国与越南的农产品贸易中，产业内贸易动态趋势和静态趋势一样；有23个国家测算值过小导致表格中保留两位小数为仍旧为0，说明中国与这些国家间几乎不存在产业内贸易，产业间贸易站绝对主导地位。其中佛得角的GL指数、BL指数均为沿线国家中最小的，可见中国与佛得角几乎不存在产业内贸易。反观GL指数、BL指数的计算结果，彼此之间相差不大，呈现正相关关系。从区域看，亚洲和欧洲是中国较其他沿线地区农产品贸易往来更加密切的区域。

四、中国与“一带一路”沿线国家农产品产业内贸易影响因素实证分析

（一）变量的选取与数据来源

本文基于引力模型，选用市场规模差异、收入水平差异、外商直接投资、贸易开放程度及地理距离作为影响因素。本文设立的面板回归模型如下：

模型中GLit，BLit分别表示GL、BL指数的回归模型。

市场规模差异。本文引用测算相对差异指数的方法来计算，其公式如下：

其中GDPit表示国家与中国的市场规模差异，W为指代变量，GDPit和GDPCℎina.t分别表示t时期i国与中国的GDP。预期DGDPit对结果影响为负。

人均收入水平差异。本文引用中国与沿线国家的人均GDP差额的绝对值来表示两国的人均收入水平差异，其公式为：

其中DGNIit表示t时期国家i与中国的人均收入差异，而PGNIit和PGNICℎina.t分别表示t时期国家i与中国的人均GDP。收入差异的缩小会使双边国民消费结构趋同，推动水平型产业内贸易的发展，反之亦然。预期DGNIit对结果作用为负。

外商直接投资。Foreign Direct Investment（FDI），指的是外国对本国的直接投资。本文中FDI表示为FDIit，即t时期国家i对中国的直接投资。预期FDIit对结果作用为正。

对外直接投资。Outward Foreign Direct Investment（OFDI），指的是本国对外国的直接投资。虽然前文仅研究分析了FDI，但不止要考虑中国接受沿线国家的投资，也要考虑中国对沿线国家的投资。OFDI表示为OFDIit，即t时期中国对国家i的直接投资。预期OFDIit对结果作用为负。

贸易开放程度。本文选用进出口贸易总量占本国GDP的比值对贸易开放程度进行解释，其公式为：

其中OPENESSit表示t时期i国的贸易开放程度，TVit表示t时期i国的进出口额，GDPit表t时期i国的GDP。预期贸易开放度对结果具有正向影响。

地理距离。本文选取中国与沿线各国的绝对距离作为研究数据，以DISTWCESit表示。在CEPII 的dist、distcap、distw、distwcess 四类测算值中，distwcess（绝对距离法）相较其他方法更适合用在经济相关的计量模型中。预期DISTWCESit对结果作用为负。

面板回归模型解释变量名称、含义及预期的影响方向见表2。

表2 面板回归模型解释变量名称、含义及预期影响方向与数据来源

（二）描述性统计

描述表达性统计，结果如表3。

表3 变量描述性统计

人均收入差异的标准差较高，说明沿线各国经济发展水平的不均衡；FDI平均值为9,999.547 万美元，而OFDI平均值为450,782 万美元，说明中国仍处于不断推进落实“一带一路”倡议；贸易开放程度标准差为0.371，可见沿线国家普遍贸易开放程度不高；此外，由于“一带一路”涉及地区范围广阔，导致地理距离平均值高达8,840.027千米。

（三）相关性检验

在正式回归研究分析以前，先对模型里各变量展开相关性检验，以去除可能存在已有的多重共线性矛盾问题对回归运算结果的负面影响。相关性检验结果为相关系数矩阵表4。大多数有关参数均在0.300以下，说明两变量之间不存在共线性。

表4 变量相关性检验

续表4

为了使回归结果具有更高的可信度，表5计算GL指数和BL指数的方差膨胀因子（VIF），测算值均小于4，证实模型不存在多重共线性。

表5 变量VIF检验

（四）面板回归实证分析结果及讨论

在进行面板回归前先对模型进行了豪斯曼检验，结果拒绝了固定效应，随后通过了F 检验，所以本文选用随机效应。在前文分析基础上，本文对解释变量取自然对数，以控制异方差问题。部分国家数据缺失较严重，放入模型可能会对结果造成不稳定影响，故将其剔除出模型。本文选择了115 个国家作为实证样本，运用随机效应对模型进行面板回归，得到表6。

表6 面板回归结果

续表6

市场规模差异对农产品产业内贸易具有抑制作用且对GL指数和BL指数都有负向影响，并在5%的显著水平下对BL指数显著。在其他因素不变的情况下，市场规模差异每增加1%，GL指数和BL指数分别减少0.101%和0.283%。

人均收入差异对农产品产业内贸易具有抑制作用且对GL指数和BL指数都有负向影响，在1%的显著水平下对GL指数显著，在10%的显著水平下对BL指数显著。在其他因素不变的情况下，当人均收入差异每增加1%，GL和BL指数分别减少0.237%及0.131%。两国的人均收入越接近，需求结构越类似，表明两国之间的产业内贸易的可能性越高。这表明在纠正贸易不均衡、考虑动态变化之后，人均收入差距的影响会减小。

将外商直接投资（FDI）和对外直接投资（OFDI）结合来看，FDI和OFDI均在1%的显著性水平下对BL指数显著，均在5%的显著性水平下对GL指数显著。FDI 对GL指数和BL指数有正向影响，且在其他因素不变的情况下，FDI每提高1%，产业内贸易的GL指数和BL指数分别提高0.053%及0.090%。OFDI对GL指数和BL指数有负向影响，且在其他因素不变的情况下，OFDI每提高1%，产业内贸易的GL指数和BL指数分别降低0.047%及0.109%。

贸易开放程度对产业内贸易的GL指数和BL指数都有正向影响。贸易开放程度每增加1%，产业内贸易的GL指数和BL指数分别增加0.327%及0.265%。

地理距离对产业内贸易具有抑制作用，均在10%的显著性水平下对GL指数和BL指数有负向影响。即使修正贸易不平衡以及考虑动态变化，地理距离对产业内贸易都有显著的遏制作用。

（五）稳健性检验

为论证以上回归运算结果的不存在随机态势，故做两次稳健性检验。

第一次稳健性检验回归运算结果如表7 所示。实证结果说明稳健性检验回归结果与基准回归结果相一致，表明基准回归结果具有较好的稳健性。

表7 稳健性检验结果

模型在STATA 软件里选用随机效应RE 进行回归，但未考虑异方差序列问题，遂选用对异方差进行修正的GLS进行第二次稳健性检验，回归运算结果如表8所示。第二次稳健性检验回归结果与基准回归结果和第一次稳健性检验回归结果相一致，表明基准回归结果具有很好的稳健性。

表8 稳健性检验结果

五、结论和对策建议

（一）结论

近年来，中国与“一带一路”沿线国家农产品贸易额呈上升趋势，且进口额逐渐高于出口额，中国与亚洲沿线国家贸易往来最为密切。通过计算中国与沿线国家的GL指数和BL指数，得出中国与沿线国家之间的产业内贸易水平普遍较低，产业间贸易仍然是双边贸易的核心。分析中国和沿线国家农产品产业内贸易的影响因素可知，对农产品产业内贸易有负向影响的因素有市场规模差异、人均收入差异、对外直接投资（OFDI）和地理距离，而外商直接投资（FDI）和贸易开放程度对其有正向影响的结论。

（二）推进中国与“一带一路”沿线国家农产品产业内贸易的思路

第一，缩小中国与沿线国家的市场规模差异与人均收入差异。中国可以加快推进“一带一路”倡议的进一步落实，吸引更多国家加入“一带一路”倡议的经贸合作中，增强双方整体经济实力，缩小双方市场规模差异。同时对国民收入结构进行调整与优化，减少发达区域和落后区域的收入差别距离，完善改进收入再调整体制等，缩小双方人均收入差异。

第二，力争国际贸易平衡。如果双边贸易的一侧出现较大的贸易逆差，就会导致贸易不均衡，从而导致产业内贸易的整体水平下降，长期发展不利于产业内贸易的进一步发展。因此，从供给侧方面调整国内的供需关系是减小贸易逆差的可行方法。

第三，积极主动推动“设施联通”投资建设。实证结果表明，地理距离仍是农产品产业内贸易不可忽视的成本部分。中国应发挥与沿线国家的地理位置优势，加速推动海陆空交通网建设，减少交通运输成本，激发沿线国家的贸易积极性，有利于农产品产业内贸易的进行。

第四，谨慎对外投资，积极引入海外资本。外商直接投资（FDI）与对外直接投资（OFDI）对农产品产业内贸易的发展具备重大影响作用，因此应该充分重视基础保障性设施投资建设，吸引FDI。为吸引FDI，需要完善引资环境，科学合理提高东部沿海区域与中、西部地区区域的引资优势，例如在东部沿海区域，增强软环境的投资建设，完善改进法规条文与改革发展有关体制；但是在中、西部地区区域，在增强软环境投资建设外，还应增强硬环境的投资建设，为吸引海外资本供应相对应配套软硬件设施设备。

第五，推动经济贸易自由化。减少在国际贸易过程中政府对经济发展的强制性管理。实证结果表明，贸易开放程度与经济自由度与农产品产业内贸易均呈正相关。所以应积极开展对外经贸活动，降低贸易准入门槛。一方面，减少政府管制对经济的影响，是促进经贸发展非常重要的部分。另一方面，要最大限度地利用当地社会经济运营组织的影响力。大力推动中国与沿线国家的多边经济合作协议的制定，降低农产品产业内贸易的准入门槛，推动双边农产品产业内贸易发展。

注释：

[1]余妙志、梁银锋、高颖：《中国与南亚地区农产品贸易的竞争性与互补性——以“一带一路”战略为背景》，《农业经济问题》2016年第12期。

[2]付明辉、祁春节：《中国与“一带一路”国家和地区农产品贸易现状与比较优势分析》，《世界农业》2016年第8期。

[3]徐长松、赵霞：《中国与“一带一路”国家农业贸易合作的现状、问题与前景展望》，《农业经济》2018年第10期。

[4]蔡鸿毅、陈珏颖、刘合光：《中国与“一带一路”沿线国家的农产品贸易现状分析》，《中国食物与营养》2016年第9期。

[5]何敏、张宁宁、黄泽群：《中国与“一带一路”国家农产品贸易竞争性和互补性分析》，《农业经济问题》2016年第11期。

[6]马征、李芬：《从产业间贸易到产业内贸易——我国贸易结构演变的实证研究》，《国际贸易问题》2006年第3期。

[7]丁秀飞、仲鑫：《中国与欧盟发展服务业产业内贸易的影响因素研究》，《宏观经济研究》2016年第2期。

[8]崔春晓、刘国华、张玉玲：《中非农产品产业内贸易分析——基于G-L、Brulhart指数的测算》，《求索》2016年第3期。

[9]孙莹、耿心怡：《中国高技术产品产业内贸易影响因素研究》，《科研管理》2014年第7期。

[10]陈巧慧、戴庆玲：《中国与日韩服务业产业内贸易水平分析》，《国际贸易问题》2014年第5期。

[11]刘雪娇：《中国与金砖国家农产品产业内贸易及影响因素》，《国际贸易问题》2013年第12期。

[12]冯宗宪、蒋伟杰：《基于产业内贸易视角的“一带一路”国家战略研究》，《国际贸易问题》2017年第3期。

[13]孙致陆、李先德：《农产品产业内贸易水平与结构：中国和澳大利亚的实证研究》，《华南农业大学学报》（社会科学版)2014年第1期。

[14]齐晓辉、刘亿：《中国与中亚五国农产品产业内贸易及影响因素——基于2004～2013 年面板数据分析》，《国际商务》（对外经济贸易大学学报)2016年第1期。

[15]张英：《中韩农产品产业内贸易研究》，《哈尔滨商业大学学报》（社会科学版)2012年第6期。

[16]魏蕾：《“一带一路”背景下中国与中亚5国农产品产业内贸易研究》，《世界农业》2018年第1期。

[17]佟光霁、石磊：《基于产业内的中俄农产品贸易实证分析》，《农业经济问题》2017年第6期。

[18]张国梅、宗义湘：《中国与其他金砖国家农产品产业内贸易及其影响因素分析》，《统计与决策》2018年第9期。

[19]王纪元、肖海峰：《中国与东盟农产品产业内贸易及影响因素——基于1992～2015 年面板数据的实证研究》，《经济问题探索》2018年第2期。

[20]恩和、苏日古嘎：《“一带一路”背景下中国与东北亚其他国家经贸合作潜力——基于引力模型的实证研究》，《商业经济研究》2018年第23期。