我国蔬菜出口的影响因素分析作者：车斌李英娇来源：《南方农业学报》2016年第10期摘要：【目的】分析我国蔬菜出口的主要影响因素，为制定我国蔬菜出口战略提供理论依据。
【方法】对我国蔬菜近年来出口贸易的现状和特点进行分析，并采用2003～2013年的面板数据构建贸易引力模型，研究我国和出口目的地的国内生产总值（GDP）、地理距离、我国和出口目的地蔬菜产量及APEC成员身份等因素对我国蔬菜出口的影响。
【结果】我国蔬菜产量、出口目的地的APEC成员身份、我国和出口目的地的GDP等4个因素与我国蔬菜的出口额呈正相关，其中，蔬菜产量对出口影响程度最大；我国与出口目的地之间的地理距离、出口目的地的蔬菜产量两个因素与我国蔬菜的出口额呈负相关。
【建议】为促进我国蔬菜出口贸易的发展，应提高蔬菜生产的规模经济效应，同时改善蔬菜运输与储藏条件，并不断开拓国际市场，促进我国蔬菜产业协调发展。
关键词：蔬菜出口；影响因素；面板数据；引力模型中图分类号： F326.13；F746.12 文献标志码：A 文章编号：2095-1191（2016）10-1801-060 引言【研究意义】我国是农业大国，蔬菜是我国种植业中仅次于粮食的第二大类农作物，蔬菜出口贸易的变化直接影响到农民的增收、就业及农村经济的发展（李晓钟等，2013）。
自加入WTO以来，我国蔬菜产品逐步走出国门，占领国际市场。
据农业部相关数据显示，2015年我国农产品进出口总额为1875.6亿美元，同比减少3.6%，贸易逆差462.0亿美元，同比减少8.7%；蔬菜出口额132.7亿美元，同比增长6.2%，进口额5.4亿美元，同比增长5.0%，贸易顺差127.3亿美元，同比增长6.2%。
由此可见，蔬菜在我国的农产品出口贸易中贡献较大，对保持贸易顺差起着至关重要的作用。
因此，探讨我国蔬菜出口的贸易增长影响因素对促进农产品出口贸易、推动国民经济发展有着重要的现实意义。
【前人研究进展】Amurgo-Pacheco和Pierola（2008）对发展中国家1990～2005年的相关对外贸易数据构建了引力模型框架，得出地理距离和目的国市场规模对出口商品的多样性有显著影响。
引力模型源于牛顿万有引力定律，是研究双边贸易流量的重要工具，Tinbergen（1962）、P yh nen（1963）最早将其用于贸易领域的分析，认为两国间的贸易流量与各自的经济规模成正比，与彼此间的距离成反比（潘凤杰等，2010）。
章棋（2012）重点探讨双边技术性贸易措施的作用机制，将国内外标准法规和TBT-SPS纳入到引力模型中研究蔬菜出口贸易的影响因素。
李崇光等（2013）针对2012年蔬菜出口量下滑的现象进行了影响因素分析，认为是出口退税政策改革和出口价格下降的作用。
李欢（2014）论述了我国蔬菜产品出口的规模和市场结构，实证分析了产品差异化因素，并定性分析了绿色贸易壁垒对蔬菜出口的影响。
刘义和阳素文（2014）采用二元边际分解法对我国蔬菜产品出口数据进行实证研究，认为我国蔬菜出口增长主要来自扩展边际的贡献，但集约边际对主要贸易伙伴出口也发挥着重要作用。
【本研究切入点】我国蔬菜产业发展迅猛，大多学者集中关注蔬菜价值链环节、技术和产量的研究，而针对蔬菜出口贸易的影响因素研究还不够深入。
【拟解决的关键问题】以我国目前蔬菜出口贸易的现状及特点为出发点，利用基于面板数据的引力模型探讨我国蔬菜出口的影响因素，根据影响因素回归结果探讨保障我国蔬菜出口的持续性高速增长的方针策略，从而为制定我国蔬菜出口战略提供理论依据。
1 我国蔬菜出口现状及特点1. 1 我国蔬菜产量和收获面积持续稳定增长由表1可知，2004～2013年我国蔬菜产量和收获面积均保持稳定增长的趋势，且在世界蔬菜产量和收获面积中占据重要地位。
其中，蔬菜产量从2004年的4.28×108 t 持续稳定增长到2013年的5.83×108 t，年均增长3%，占世界蔬菜总产量的比重保持在50.00%左右；我国蔬菜收获面积从2004年的0.209×108 ha增加到2013年的0.244×108 ha，年均增长2%，占世界蔬菜收获面积的比重保持在42.00%左右。
1. 2 我国蔬菜出口量及出口额持续增长由图1可知，2004～2014年我国蔬菜出口量总体上呈增长趋势，年平均出口量增长超过33×104 t。
其中，2010年蔬菜出口量为655×104 t，到2011年上升到772×104 t，同比增长18%，上升幅度较大；2014年蔬菜出口量为803×104 t，是2004年的1.71倍，除2012年有所减少外，其他年份出口量均保持增长态势。
据联合国粮农组織的统计数据显示，2014年我国蔬菜出口额为82.3亿美元，同比增长4.5%，进口额为25.8亿美元，同比增长1.2%，实现贸易顺差56.5亿美元，同比增长6.1%；2004～2014年我国蔬菜进出口贸易顺差呈逐年增加趋势，并在2011年达到最高值（68.99亿美元），但由于2012年蔬菜出口额同比减少20.83%，贸易顺差下降至44.99亿美元，之后又有所回升，可以看出蔬菜进出口对保持贸易顺差起着重要作用。
1. 3 我国蔬菜出口品种呈多样化和均衡化联合国粮农组织按照产品属性将出口蔬菜划分为九大类，包括醋制蔬菜、脱水蔬菜、新鲜蔬菜、鲜或干的蔬菜产品、冷冻蔬菜、均化蔬菜、腌渍蔬菜、腌渍冷冻蔬菜和短期保鲜蔬菜等。
我国蔬菜出口的品种繁多，涵盖了以上提及的所有类别。
由图2可看出我国9个出口蔬菜品种2000～2013年出口额的变化趋势。
我国蔬菜出口额总体上呈逐年增长的趋势，其中，腌渍蔬菜、冷冻蔬菜和脱水蔬菜的出口额增长相对较明显，均呈大幅增长的态势，其余6个蔬菜品种保持着稳定的增长态势。
总体上，我国蔬菜出口贸易具有多样化、均衡化的特点。
1. 4 我国蔬菜出口目的地主要为周边国家和地区根据联合国商品贸易统计数据可计算得出，2014年我国蔬菜出口总额为82.26亿美元，其出口目的地中，总金额位列前10的国家和地区及其所占的比重依次为：日本（16%）、越南（15%）、中国香港（10%）、马来西亚（7%）、泰国（6%）、韩国（6%）、美国（6%）、印度尼西亚（5%）、俄罗斯（4%）和巴西（2%）。
出口至这10个国家和地区的蔬菜出口额占我国蔬菜出口总额的76.78%，其中，日本和越南是我国最大的蔬菜出口市场，出口额分别达13.03和12.59亿美元。
由表2可知2010～2014年我国蔬菜主要出口市场的排名变动情况。
从出口市场的稳定性来看，日本一直保持着排名第一的位置，越南在5年中也保持前四名的位置，且在2011、2013和2014年均位居第二，俄罗斯和巴西的排名几乎没有上升趋势，徘徊在第九、十名间。
从出口市场的变动幅度来看，中国香港从2010年的第八名逐步上升至2014年的第三名，在我国的蔬菜出口额中逐步占据较大比重，与此相反，印度尼西亚则由最初第二名的位置逐渐滑落至第八名。
从出口市场前3年和后3年的变化幅度来看，韩国和美国在前3年均位于前五名之内，但在后两年分别下降至第六和第七名，与此相反，马来西亚和泰国则在后两年挤进前五，分别占据第四和第五名。
2 模型变量选择、数据来源及模型分析2. 1 模型变量选择模型所选取变量的解释如表3所示，出口目的地GDP增长代表经济发展水平提高，增加对蔬菜产业生产要素和生产技术研发的投入，从而增加蔬菜供给水平和出口总量；进口目的地GDP增长代表市场规模的增大和市场潜力的拓展，从而提高其蔬菜需求水平和进口总量；蔬菜属于本身价值较小的大宗农产品，其运输成本几乎决定了最终售价，因此地理距离成为交易成本的重要衡量因素，即国家（地区）间的贸易阻力随着地理距离的增长而变强（章棋等，2013）；蔬菜总产量代表我国蔬菜的供给能力，产量越高则供给能力越强；考虑到我国与蔬菜出口目的地国家和地区在APEC的框架协议下可能会形成更加紧密的经贸关系，在区域一体化的变量方面选取了APEC为主要变量（秦晓丽和张艳磊，2008）。
综合上述分析，選取经济规模GDP、地理距离DIS、产业产量Y、是否属于同一个经济组织APEC等因素构建模型，如下：该模型结合了横截面和时间序列的面板数据的分析，既考虑了双边贸易流量的变动态势，又考虑了经济规模的影响，可以构建更加真实的多元回归方程来发掘影响我国蔬菜出口流量变动和差异性的主要因素。
2. 2 数据来源以2003～2013年我国蔬菜出口至不同目的地国家和地区的相关数据作为分析对象，选取其中31个主要出口目的地国家和地区，出口至这31个地方的蔬菜出口额占我国蔬菜出口总额的比例在2003～2013年为88%～93%，包括日本、越南、韩国、泰国、美国、中国香港等共31个国家和地区。
我国出口至不同国家和地区的蔬菜出口额数据来自联合国商品贸易统计数据库；我国及出口目的地的GDP来自世界银行数据库，为剔除通货膨胀因素的影响，所采用的GDP以2003年现价美元为基准；我国与出口目的地的地理距离数据来自谷歌的“地球在线”，由我国北京到各出口目的地的首都（行政中心）为准则；蔬菜的总产量来自联合国粮农组织数据库；APEC成员信息来自APEC官网的相关介绍。
2. 3 模型分析使用Eviews 7.2，采用普通最小二乘法（Pooled EGLS）进行多元回归分析，采用混合回归模型，得到回归结果。
在表4中，F-statistic表示模型拟合样本的效果，即因变量被所选自变量的解释效果，Prob（F-statistic）为0.000000，模型方程系数达显著性水平（P3 结论由公式（2）的回归系数符号及大小可得出我国和出口目的地的国内生产总值（GDP）、地理距离、我国和出口目的地蔬菜产量及APEC成员国身份等因素对我国蔬菜出口的影响。
（1）我国和出口目的地的GDP增长对我国蔬菜出口具有促进作用。
我国和出口目的地的GDP回归系数大于零，说明自变量与因变量呈正相关。
由表4可知，ln（GDPit）的回归系数为0.266710，大于ln（GDPjt）的系数0.038409，说明我国GDP的增长相对出口目的地GDP 的增长其对我国蔬菜的出口额增长的影响更明显，发挥更强的带动作用。
2008～2013年我国GDP呈逐年增长趋势，年均增长79.52%，2013年为94906亿美元；主要的蔬菜出口目的地的GDP亦成逐年增长的趋势，均对我国蔬菜的出口起到促进作用。
（2）地理距离对我国蔬菜出口具有抑制作用。
国家（地区）之间的距离所带来的运输成本和产品价格的上涨对出口市场造成制约，从而使得自变量与因变量呈负相关关系，ln （DISij）的系数为-0.377778，意味着我国蔬菜出口至其他国家和地区的贸易量随着距离的每1单位的增加约减少0.378个单位。