中国和中亚5国农产品产业内贸易影响因素以植物类农产品为例,该文是农产品方面函授毕业论文范文与产业内贸易和植物类和植物类农产品类在职研究生论文范文.
农产品论文参考文献：
摘 要：中亚5国是中国农产品尤其是植物类农产品的重要进出口国.本文以2004—2015年中国与中亚5国植物类农产品贸易为研究对象,运用AE法和GL指数分解和测度了双边植物类农产品的产业内贸易发展水平；采用面板数据构建实证模型,探析了双边农产品的产业内贸易总水平、水平型产业内贸易和垂直型产业内贸易的影响因素.得出结论如下：经济规模和生产技术差异对双边植物类农产品的产业内贸易总水平、水平型产业内贸易有显著的正向影响,对垂直型产业内贸易有显著的负向影响；地理距离和关税税率差异对双边植物类农产品的各项产业内贸易指标均有显著的负向影响,而市场规模、贸易结构、外商直接投资和贸易开放度则对双边植物类农产品的产业内贸易水平均有显著的正向影响.
关键词：中国；中亚5国；植物类农产品；产业内贸易；影响因素
DOI：10.13856/j.cn111097/s.2018.01.015
2013年,总书记提出了建设“一带一路”倡议,旨在深化中国与中亚、南亚、西亚等国家的交流与合作,推动各国经济、政治、文化等相互包容和相互发展.中亚5国作为连接中国与欧洲各国的桥梁,是“一带一路”的第一陆上枢纽和重要合作伙伴.有效拓展中国与中亚5国的贸易伙伴关系,对中国“一带一路”倡议的成功实施、保证能源供给以及深化对外开放进程等均具有十分重要的意义.
中亚5国是传统的农业国家,农业在国民经济中占据了重要地位.中国与中亚5国在农产品贸易中具有较强的互补性,随着中国与中亚5国国际贸易合作的不断深化,农产品贸易也得到了迅猛的发展.2001—2015年,中国与中亚5国农产品进出口总额增长了约11倍,2015年达到8.99亿美元,中国已成为中亚5国农产品的主要出口市场①.其中,植物类农产品②是中国与中亚5国农产品贸易的主要产品,在中国农产品出口和中亚5国农产品出口中分别占比51.3%和71.0%.可以说,未来中国与中亚5国农产品贸易发展的走向和战略制定将在很大程度上取决于中国与中亚5国植物类农产品的贸易.因此,深入分析中国与中亚5国植物类农产品的产业贸易水平,对明确中国农产品竞争性,更好地实施“一带一路”倡议和推进中国与中亚5国双边贸易发展具有重要意义.
基于此,本文将着重分析①当前中国与中亚5国的植物类农产品贸易现状如何；②两国与中亚５国区双边植物类贸易的发展受哪些因素影响；③未来中国与中亚５国植物类农产品的产业内贸易如何发展,对于这些问题,需建立在实证经验数据之上.
1文献综述
产业内贸易最初于20世纪70年代由匈牙利经济学家Balassa提出\[1\].他将同一产业内的产品在不同国家和地区间进行的贸易称之为产业内贸易,而产业内贸易又可分为同质产品的产业内贸易和异质产品的产业内贸易\[2\].随着产业内贸易概念及相关理论的提出,产业内贸易研究逐渐深化,研究对象也日益复杂.当前研究主要集中在两点：第一,产业内贸易相关理论的验证.该类研究以国外学者为主,主要探讨产业内贸易的形成机制和作用机制.第二,国家产业内贸易发展水平分析.随着改革开放程度的不断扩大,中国产业内贸易发展水平研究逐渐成为热点.张玫和霍增辉等\[3\]对于中国水产品产业内贸易与国际竞争力的互动关系进行研究,结果表明,中国水产品在国际市场的竞争力水平有待进一步提升.冯宗宪等\[4\]利用产业内贸易指数计算了中国和中亚各国产业内贸易的加权总指数以及行业分项指数.结果显示,初级产品的产业内贸易指数低于工业品产业内贸易指数,进一步采用Tobit模型对产业内贸易的影响因素进行回归分析发现,贸易双方国家经济规模上的差异、外商直接投资的流入、人均GDP的差值以及贸易开放程度、地理距离等因素都会对不同行业的产业内贸易产生不同程度的影响.
通过文献梳理,可以看出,当前中国与中亚之间的农产品产业内贸易研究已有一定的基础,但关于中亚5国植物类农产品产业内贸易的研究仍然缺乏.因此,本文将从实证角度检验中国与中亚5国植物类农产品的产业内贸易水平及其影响因素,并在此基础上提出相应的政策建议,以期提高双边农产品的产业内贸易水平.
2中国与中亚5国植物类农产品贸易现状
改革开放以来,尤其是2001年上海合作组织成立以来,中国与中亚5国的植物类农产品贸易越发频繁,贸易规模也在逐渐扩大.从表1可以看出,2004—2014年,中国与中亚5国植物类农产品贸易总额有明显增长.在中亚5国中,哈萨克斯坦逐渐成为中国植物类农产品进出口的最大贸易国,塔吉克斯坦与中国的植物类农产品贸易额则相对较小.在中国对外出口中,土库曼斯坦所占比重最少.
同时,双边植物类农产品的贸易额在农产品贸易总额的比重也在不断上升,由2004年的56.89%逐步上升到2014年的68.06%,并且增长的幅度也在逐渐增加（图1）.
3中国与中亚5国植物类农产品产业内贸易特征
研究中国与中亚5国的植物类农产品的产业内贸易结构,首先需要对双边植物类农产品的产业内贸易水平进行测定和分析.文中所需数据均来自联合国贸易数据库（UN Comtrade）,中国香港、澳门和台湾地区未计入贸易统计中.
3.1产业内贸易总水平测度
Grubel and Lloyd(1975)\[5\]在Balassa\[6\] (1966)在测度方法的基础上提出了格鲁贝尔—洛伊德（GL）指数.GL指数是用来衡量两国双边产业内贸易的一个重要的静态水平指标.本文主要利用GL指数来计算中国与中亚5国之间植物类农产品的产业内贸易水平,具体的计算公式如下：
式中,k表示中国,k′表示中亚各国,i表示给定统计汇总水平上的农产品产品组或农产品产业,j表示基于SIT位数定义的产品,t表示年份.IITk′kijt表示中国与中亚各国产业i中的产品j在时期t的产业内贸易水平,Xk′kijt和Mk′kijt分别表示中国与中亚各国在产业i中的产品j在时期t的出口与进口值.
农产品的产业内贸易公式如下：
式中,IITk′kit表示时期t,中国和中亚各国农产品产业i的产业内贸易水平；wij表示产品j的进出口贸易额与产业i进出口贸易额的比值.公式可以进一步整理为：
3.2产业内贸易细分
产业内贸易可以分解为水平型和垂直型产业内贸易\[7\],方法主要有GHM法（Greenaway et al.,1994）\[8\]、FF法（Fontagné and Freudenberg,1997）\[9\]和AE法（Azhar and Elliot,2006）\[10\].其中GHM指数法和FF指数法发展比较成熟,应用也较为广泛.Azhar and Elliot 于2006年对上述两种方法进行了补充和改进,提出了AE指数法.本文将重点采用AE法分析产业内贸易.
AE法指出,GHM法和FF法使用的进出口产品单位价值比具有非对称性特征,即当对进口产品单位价值、出口产品单位价值分别做数值大小相同、正负性相反的调整时,进出口产品单位价值比在两种调整下的边际变化值不具有对称性\[11\].因此AE法提出了PQVit指数以代替进出口产品单位价值比,该方法可以有效解决进出口产品单位价值比的非对称性问题①.PQVit取值在0~2,如果PQVit＞1.15,则出口产品的类型是具有高质量的垂直型产业内贸易产品；如果PQVit＜0.85,则表示具有较低质量的垂直型产业内贸易特征；在\[0.85,1.15\]区间内取值则出口产品是具有水平型产业内贸易特征的产品.PQVit的具体计算公式如下：
本文计算方式如下：在产品的数量单位确定的情况下,使用数量单位计算单位数量产品进出口价值；如果产品的数量单位不确定,则使用重量单位来计算产品的进出口价值②.当PQVjt取\[0.85,1.15\]时,产品j贸易类型为水平型产业内贸易；当PQVit＜0.85或PQVit＞1.15时,产品j贸易类型为为垂直型产业内贸易.其中,离散因子α的取值具有任意性.本文参考现有文献\[12\],将α取值为0.25.
表2是2004—2014年中国与中亚5国植物类农产品的产业内贸易指数,IIT、HIIT、VIIT分别表示产业内贸易总体指标、水平型产业内贸易指数以及垂直型产业内贸易指数.从表2中计算结果可以看出,2004—2014年中国与中亚5国植物类农产品的产业内贸易总体指标变化不大,但各分项指数波动较大.2004—2014年,中国与中亚5国在植物类农产品的产业内贸易上以水平型为主.具体来说,中国与哈萨克斯坦植物类农产品的总产业内贸易指数稳中有波动,其中,水平型产业内贸易指数从0.016上升到0.076,涨幅高达375%,但垂直型的产业内贸易指数有所下降,由0.164降为0.099,降幅为39.6%,两国植物类农产品的产业内贸易结构发生了变动；中国与乌兹别克斯坦水平型和垂直型的产业内贸易指数都有所增长,涨幅分别为64.7%和20%；中国与吉尔吉斯斯坦植物类农产品的产业内贸易模式发生了变动,从以水平型产业内贸易为主发展为以垂直型产业内贸易为主；中国与土库曼斯坦、塔吉克斯坦的各项产业内贸易指数都呈上涨趋势,其中与土库曼斯坦的总产业内贸易指数在2014年上升为中亚5国中的第二位,仅次于哈萨克斯坦.
4产业内贸易影响因素的实证研究
4.1模型及数据来源
本文参照已有文献选取了相关变量.解释变量主要包括：国家特征层面上——贸易双方国家经济规模的差异（DGDP）、市场规模（AGDP）、贸易开放度（OPEN）和贸易双方国家地理距离（DIST）；产业特征层面上——外商直接投资（FDI）、关税税率差异（DTARIFF）、生产技术差异(DPAGR)和贸易结构(PROCESS).选取产业内贸易指数IIT作为本文被解释变量.据此,本文构建的面板模型结构如下：
式中,IITit表示在t时期中国与第i国的产业内贸易进展程度,DGDPit表示t年i国和中国GDP水平的差异,GDP作为两国经济规模的代表变量.Helpman等\[13\]的研究表明,贸易双方经济规模上存在的相对差异越小,产业内贸易指数也就越大.当两国在经济规模上相近时,对于产品的需求也会有很多相似点,这样更加有利于贸易的进行,产业内贸易也就会相对活跃.因此,GDP差异这一变量对于产业内贸易3个指标的预期影响均为负.本变量数据来源于UN数据库中的National Accounts Main Aggregates数据库.GDP差异的计算参考Balassa使用的方法,其计算公式为：
贸易双方国家之间的生产技术差异（DPAGR）也是不容忽略的因素.对于劳动密集型的农产品来说,生产技术的差异会导致生产方式上的变革,从而带来效率上的飞速上涨.本文预计生产技术差异对产业内贸易的总体水平会产生正向影响,但对水平型产业内贸易和垂直型产业内贸易的影响会有所不同.贸易双方国家生产技术存在差异会使得产品在特性、成本上有较大差异,因此会促进水平型产业内贸易而对垂直型产业内贸易有所约束.本文采用中国与中亚5国农业工人人均增加值的相对差异来衡量该变量.其数据来源于世界银行数据库.
根据Linder需求相似理论中的阐述,两国之间市场结构的相似程度越高,产业内贸易就更容易进行.AGDP表示中国与中亚5国平均国内生产总值,进一步可以作为一国经济发展水平、消费者偏好和国家要素禀赋的判断依据.如果以GDP来衡量一国的经济规模,那么AGDP更能反映出需求层面上的相似程度,衡量需求上的互补性,因此这一变量预期影响方向为正.此变量数据来源于UN数据库中的National Accounts Main Aggregates数据库.
与一国市场结构不同,贸易结构（PROCESS）表示一个国家与其他国家贸易的优劣分工和利益分配模式.贸易结构的分析可以使国家更好地认识到贸易中可能存在的阻碍和有利因素.以往研究中,该变量的影响方向并不确定.本文采用中国与中亚各国加工农产品贸易在双边农产品贸易总额中所占份额来衡量,数据来自于UN Comtrade数据库.
另外,贸易两国对于关税税率的把控也会影响到产业内贸易的进展.DTARIFF变量用以衡量中国与中亚各国之间的关税税率差异.由于贸易中防御性较强的国家往往会失去很多贸易互通的机会,因此预计这一变量的影响方向为负.该数据来源于WITS数据库中的TRAINS数据库,模型采用数据库中已加权平均过的进口有效关税税率（AHS）来计算关税税率差异.对缺失的农产品关税税率数据做如下处理：若缺失数据的前后年份有统计数据,则用缺失数据前后两年关税税率数据的算术平均值替代缺失值；若缺失数据之前的年份有统计数据,但之后的年份无统计数据（该情况发生于2010年后）,则用缺失数据前两年关税税率数据的算术平均值替代缺失值.
在控制变量的选取上,本文最终选择了FDIit、OPENit及DISTit3个变量.其中,FDI表示国外对中亚5国的直接投资在GDP当中占到的份额.王洪庆\[14\]研究表明,外商投资对于一国产业内贸易的进展会产生一定的影响.FDI流向的用途若是利用东道国的资源,则投资的产出会以投资来源国作为出口的一个方向,这句话即是说FDI所产生的产出会倾向于出口到FDI资本输出国,从这种意义上说,FDI对于产业内贸易的进程会产生促进作用,因此本文假定FDI对产业内贸易指标的影响方向均为正,各国获取外商直接投资的数据来自《中国统计年鉴》.OPEN表示中亚5国的开放程度,用各国的进出口贸易总额除以该国的GDP表示.已有文献证明贸易开放度对于水平型产业内贸易和垂直型产业内贸易都具有显著的促进作用\[15\].一般情况下,一个国家的开放程度越高,越会倾向于出台有利于进出口贸易的政策,贸易活动就越容易开展,因此开放程度预期会对产业内贸易的各种类型均产生正向影响,本变量数据来源于UN Comtrde数据库以及UN数据库中的National Accounts Main Aggregates数据库.从前者可以获取到进出口数据,而后者可以提供中国与中亚5国各年的GDP数值.DIST是引入的表示地理因素的变量,主要是指贸易双方国首都之间的距离值.数据来源于CEPII数据库中的GEODIST数据库,单位为兆米（Mm）.BALASSA（1987）认为,地理距离与一个国家获得他国信息时所需要支付的成本成正比.同时,根据引力模型,假设两个国家的情况大致相同,并且能保持这种相似的状态不发生太大的变化,那么两国的贸易规模就会表现为与两国的GDP呈现正比,而与贸易双方国家之间的地理距离成反比\[16\].因此判断DIST变量系数为负.
4.2回归分析
由于产业内贸易指数的取值范围在0~1,在进行参数估计时,如果采用传统的最小二乘法则会出现估计值不一致的情况,因此本文选择采用Tobit模型来完成参数估计.
从表4可以看出,所选的变量都通过了检验.①贸易双方经济规模的相对差异（DGDP）对双边总产业内贸易有负向影响,说明中国与中亚5国在经济规模上仍然存在较大差异,进而阻碍了双边产业内贸易的开展.同时这种差异也不利于双边垂直型产业内贸易的发展,这与陈迅等\[17\]、齐晓辉\[18\]研究结果是一致的.②生产技术差异（DPAGR）提高了双边总产业内贸易发展水平,可见中国与中亚5国植物类农产品的生产技术存在较大差异,但生产技术差异会阻碍双边垂直型产业贸易的发展.③AGDP的变量系数在3项指标上均表现为正,一定程度上说明了中国与中亚5国较高的市场结构相似度对双边产业内贸易具有互补性和推动性.④贸易结构（PROGRESS）在各项指标上的变量系数均为正,因此,有理由相信贸易双方农产品的加工贸易比初级农产品贸易更容易推动产业内贸易,这与中国与中亚5国植物类农产品的贸易结构也是相符合的.⑤关税税率（DTARIFF）在各项指标上变量系数均为负,与本文估计符号一致.由于系数非常小,可见在当前中国与中亚5国农产品关税水平下,税率对双边植物类农产品贸易影响不大.
控制变量的回归结果表明：①FDI流入在总产业内贸易、垂直型和水平型产业内贸易中为显著的正向影响,可能的原因是中亚5国的外来投资最终的投向是投资来源国的国内市场.另外,FDI的系数值表明FDI对于中亚5国国内相应产业的影响存在一定的差异.陈迅等\[1６\]指出,外资与产业内贸易的关系与产业性质相关而出现不同的结果,如果外商直接投资于替代产业则不利于产业内贸易的发展.王鹏\[19\]发现,外商直接投资对中国在水平型产业内贸易的进展中有显著的负向影响.②变量贸易开放程度（OPEN）的系数在总产业内贸易及各分项指标水平上取值为正.上海合作组织成立后,中国与中亚5国在经济上不断合作,市场开放程度不断加深.③DIST变量的系数在各指标上均表现负向效应,但随着交通条件的逐步改善,该因素的影响作用逐渐下降.
5结论与政策建议
本文以2004—2015年中国与中亚5国的植物类农产品贸易为研究对象,运用AE法和GL指数对中国与中亚5国植物类农产品的产业内贸易水平进行了分解以及测度,然后在农产品产业细分的层面上构建了面板数据模型,实证探析了双边植物类农产品的产业内贸易总体水平、水平型产业内贸易水平及垂直型产业内贸易水平的影响因素.
研究结论可分为以下几方面：①经济规模上的相对差异对双边产业内贸易的进展会产生负向影响,即中国与中亚5国经济规模仍然存在较大差异,一定程度上阻碍了双方植物类农产品贸易进程.②中国与中亚各国存在较大的农产品生产技术差异,但该差异促进了双边植物类农产品的产业内贸易.③双边贸易国较高的市场结构相似度推动了双边产业内贸易.④贸易结构的正向显著性证明了双边贸易国的农产品加工贸易比初级农产品贸易更有利于产业内贸易的开展,这一特征在垂直性的产业内贸易中更加明显.⑤在当前关税水平条件下,关税税率对中国与中亚5国植物类农产品的产业内贸易水平有负向影响,但影响不大.⑥FDI的流入对双边产业内贸易水平有显著的正向影响,并且这种影响在水平型产业内贸易中表现更加明显.⑦中国与中亚5国的贸易开放程度不断提高,一定程度上促进了双边产业内贸易的发展.⑧地理距离阻碍了双边贸易发展,但影响力度不大.
基于以上分析结果,本文认为：①贸易双方国家的经济规模会显著影响产业内贸易的进程.因此,在贸易过程中,不仅要将对方国家的经济实力作为一个参考指标,也要考虑到与本国的相似程度.国家经济规模越相似,产业内贸易更容易开展,在贸易进行过程中的谈判地位也相对公平.②生产技术上的差异越大,越能体现出在同一产品上的多样化产品类型,对于产业内贸易则会产生更加显著的促进作用.这一结论的启示是,在双边贸易中,要坚持技术创新,对外形成技术优势.③两国国内市场机构的相似程度对贸易的开展有较大影响,因此提高产业内贸易水平首先要注重国内相应产业的发展.只有在有效产业政策的支撑下发展起完善的产业体系才能抵御国际市场的挑战,赋予中国农产品在出口市场上更大的竞争力.④深加工农产品的竞争力优于初级产品.在产品加工程度的选择上,应该根据市场需求来反向决定,同时要参照产品特征,如生鲜食品难以储存,在进行深加工后再进行贸易可以避免损失等.⑤对外贸易过程中,贸易双方保持相近程度的保护措施可以作为制定关税时的参照.⑥FDI对一国产业的发展是有益的,对水平型产业内贸易的作用更加明显.因此,吸引国外投资不仅注重数量,还要合理引导外资流向.⑦运输成本是产业内贸易开展过程中很重要的一个因素,因此要加大基础设施投资和建设,以期降低产业内贸易成本,使贸易更高效、有序地进行.
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