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中国农产品出口增长的主导因素:集约边际还是扩展边际

2016-07-11钱涛冯中朝李谷成

现代财经-天津财经大学学报 2016年7期

钱涛 冯中朝 李谷成

(华中农业大学 经济管理学院,湖北武汉430070)



中国农产品出口增长的主导因素:集约边际还是扩展边际

钱涛冯中朝李谷成

(华中农业大学 经济管理学院,湖北武汉430070)

摘要:利用1995—2013年中国农产品出口的HS92六位编码数据,采用H-K测度方法测度中国农产品出口增长的二元边际,在此基础上,构建面板数据模型对农产品出口增长的二元边际影响因素进行实证分析。结果表明,中国农产品的出口增长由集约边际和扩展边际共同拉动,但集约边际起主要的贡献作用,其贡献率在2003年以后到达70%以上。经济规模对集约边际有显著的正影响,农业附加值占GDP的比重、贸易成本、经济危机对集约边际有显著的负影响。农业附加值占GDP的比重、与中国签订区域经济一体化协定对扩展边际有显著的正影响,贸易成本、人均GDP年增长率对扩展边际有显著的负影响。经济危机对集约边际有显著的负影响,扩展边际具有“稳定器”作用,这为解释中国农产品出口增长脆弱性问题提供了新的视角并具有丰富政策含义。

关键词:农产品出口;H-K测度方法;二元边际;集约边际;扩展边际

一、引言

20世纪90年代以来,中国农产品出口额*数据来源于wind数据库,由于不同数据库存在农产品口径的差异问题,统计数据会存在差异。保持了良好的增长势头。1995年中国农产品出口额为150亿美元,到2014时已经增长到719.6亿美元,年均增长率达8.16%;其中在2013年我国的农产品出口额已达到了702亿美元,成为世界农产品出口市场第四大国。然而,中国农产品出口增长极易受到经济冲击的影响。例如,1997年东南亚金融危机使中国农产品出口增长率由1997年7.69%下降到1998年的-12.50%;2008年的全球金融危机使中国农产品出口增长率由2007年的19.27%下降到2008年的9.43%,2009年为-2.25%;2012年由于欧洲债务危机的影响使得中国农产品出口增长率由2011年的22.5%下降到3.8%。这一事实充分暴露了中国农产品出口增长的不稳定性和高风险性,中国农产品出口增长脆弱性问题突出。因为经济冲击导致的中国农产品出口剧烈波动使得人们不断反思现行的农产品出口增长方式。根据国际贸易理论的最新发展,可以从贸易增长二元边际的角度来对出口扩张问题进行实证分析。例如,Melitz(2003)构建的企业异质性贸易模型以及在此基础上形成的新新贸易理论较好地诠释了贸易增长方式,该理论认为贸易的增长主要依靠两条途径实现,即集约边际增长和扩展边际增长[1]。集约边际是指原有出口企业或产品在出口数量上单一方向的扩张,它意味着出口专业化;扩展边际指新企业、新产品进入出口市场或出口产品种类的增加,它意味着出口多样化。新新贸易理论的观点表明,倘若一国采用“粗放型”出口模式,即过度依赖出口数量的扩张,贸易条件则可能会恶化,抵御经济冲击能力将会降低。那么,中国农产品的出口增长是如何实现的呢?哪些因素会影响该路径农产品的出口增长呢?不同因素对集约边际和扩展边际的影响有何差异?中国农产品出口增长的脆弱性与二元边际有何联系?在“一带一路”建设和供给侧结构性改革背景下,这些问题值得深入探讨。

基于上述问题,本文的研究目的是测度中国农产品出口增长的二元边际及其贡献率,以明确中国农产品出口增长路径。然后在此基础上,对中国农产品出口增长的二元边际影响因素进行考察,从二元边际的角度详细考察中国农产品出口增长脆弱性的原因,以期在“一带一路”建设和供给侧结构性改革背景下,充分把握 “一带一路”建设为中国全球农业战略提供的良好机遇,提出保持中国农产品出口持续健康增长的贸易政策建议。

二、文献综述

二元边际是一种测度贸易结构的方法,它是在新新贸易理论的基础上发展起来的。学术界对集约边际的内涵界定比较一致,但是对扩展边际的认识尚存分歧。从已有文献来看,按照界定视角的不同可分为三个层面:产品、企业和国家。如Hummels和Klenow(2005)、Chaney(2008)从产品层面,Melitz(2003)从企业层面,Felbermayr和Kohler(2006)从国家层面分析贸易流的结构[1-4]。但不论是哪种研究角度,二元边际都是将出口增长方式区分为横向与纵向。现有的研究主要集中在两个方面:其一,测度贸易出口增长的二元边际;其二,考察二元边际的影响因素。

由于研究界定视角以及数据的细分程度不同,对贸易出口增长的二元边际进行测度的结果也不同。其一,认为集约边际对贸易出口增长更重要。耿献辉、张晓恒等(2014)利用1995—2010年中国农产品出口HS六位编码数据,测算了二元边际的贡献率,发现集约边际对中国农产品出口增长起主导作用[5]。郭俊芳、武拉平(2015),袁得胜、朱小明(2014)也支持这一观点[6,7]。张宇青、周应恒等(2014)利用1995—2010年世界农产品贸易HS 六位编码数据,分析中国对发达国家与不发达国家的二元边际差异,发现中国对不发达国家的集约边际高于发达国家[8]。陈勇兵、陈宇眉等(2012)采用2000—2005中国企业层面的出口数据,研究发现中国出口增长主要来源于现有企业出口额的增加,即集约边际[9]。钱学锋(2008),盛斌、吕越(2014)等学者进一步证实了该结论[10,11]。其二,认为扩展边际对贸易出口增长更重要。Hummels和Klenow(2005)对1995年126个国家向59个国家出口的5 000多种产品数据进行分析,结果表明在大国间扩展边际对出口增长的贡献达到60%以上[2]。谭晶荣、刘莉(2013)对中越的农产品出口增长进行了二元边际分析,发现扩展边际对中国农产品出口增长的拉动作用更强[12]。Kang(2004)利用韩国和中国台湾企业层面的数据,研究表明相对于集约边际而言,扩展边际对出口增长的促进作用更大[13]。AgipiS等(2008)以1978—2005年中国与高收入国家和发展中国家双边贸易数据作为样本分别测算了二元边际,结果表明在中国与发展中国家的贸易增长中,扩展边际对出口贸易增长的促进作用更大[14]。Besede等(2008)也支持这一观点[15]。

关于二元边际的影响因素方面,该领域研究主要是基于企业异质性贸易模型,通过扩展引力模型来研究不同的因素对出口增长二元边际的影响。Hummels和Klenow(2005)对126个国家向59个国家出口的5 000多种产品的贸易边际进行测算,并将集约边际和扩展边际作为被解释变量,将出口国的国内生产总值、就业人数、劳动生产率作为解释变量进行实证研究,结果发现其对集约边际和扩展边际都有显著的正影响,但是对集约边际的正影响更大[2]。钱学锋、熊平(2010)利用1995—2005年HS-6位国际贸易数据进行分析,发现经济规模、固定成本、多边阻力、区域经济一体化等变量对集约边际和扩展边际会产生不同的影响[16]。杜运苏、彭冬冬(2014)利用2002—2010年中国与22个主要贸易伙伴的双边贸易数据进行研究,结果发现进口国的市场规模、外商直接投资和多边阻力主要影响出口集约边际,而固定贸易成本主要影响扩展边际[17]。

对上述文献梳理可知,这些文献大多研究一国所有产品出口增长二元边际,或者研究一国对另一国某一类产品出口增长二元边际。然而针对中国农产品出口增长的研究依旧偏少,特别是在“一带一路”建设背景下研究中国农产品出口增长微观结构的文献几乎没有。区别已有的研究,本文尝试以下创新。第一,采用最全面的农产品和最新的数据。由于筛选农产品复杂,一般文献简单地选取HS92商品编码1-24章作为农产品,本文将农产品统计范围界定为HS92商品编码1-24章农产品及其他农产品*参考WTO农业协议,其他农产品包括HS92为290543,290544,33.01,35.01,380910,382360,41.01-41.03,43.01,50.01-50.03,51.01-51.03,52.01-52.03,53.01-53.02的农产品。,同时将研究时间段扩展到2013年,这是目前最新的数据。第二,定量衡量二元边际的贡献。现有的文献,如刘祥霞、安同信等(2015)采用二元边际及贸易额变化的核密度函数图来进行比对,进而确定二元边际贡献[18]。但这只能定性判断二元边际的贡献,而本文对1995—2013年二元边际的贡献率做出了定量分析。第三,更精确地度量贸易成本。现有文献,如耿显辉、张晓恒等(2014)采用The Heritage Foundation的出版物Index of Economic Freedom中各个国家的经济自由度得分值来衡量贸易成本[5]。受到传统基金会右翼思想的影响,这一得分值存在失真的弊端。而本文借鉴钱学锋、梁琦(2008)贸易成本的测度方法,测算了1995—2013年中国对39个国家的贸易成本[19]。第四,着重考察经济冲击对集约边际和扩展边际的不同影响,这有助于理解中国农产品出口增长脆弱性的原因。并且根据实证结果,结合“一带一路”建设,为中国农产品贸易的良性发展提供参考建议。

三、实证估计方法与模型构建

(一)H-K测度方法简介

Hummels和Klenow(2005)提出了集约边际(IM)和扩展边际(EM)的测度方法[2]。t年i国对j国的集约边际(IM)定义如下

(1)

式(1)中,P为出口产品价格,X为出口产品数量,k为出口产品种类,w是参照国,一般选取全世界作为参照国,Kij是国家i对国家j存在出口时的产品种类集;因此出口集约边际IMi,j,t等于:在产品种类集Kij中,t年i国对j国的出口产品价值与参照国w对j国的出口产品价值之比。它衡量了i国产品在j国的专业化程度,IM数值越大,表明在与世界出口相同的产品时,i国实现了更多的出口。

t年i国对j国的扩展边际(EM)定义如下

(2)

式(2)中各变量的含义与式(1)相同,K是全部的出口产品种类集,因此出口的扩展边际等于“在产品种类集Kij中,t年参照国w对j国的出口产品价值”与“在产品种类集K中,t年参照国w对j国出口产品价值”之比。它衡量了i国向j国出口产品的多样化程度,EM数值越大,表明i国对j国在更多产品种类上实现了出口。

将集约边际和扩展边际相乘就可以得到i国出口j国贸易额占世界出口j国贸易额的比重,即

(3)

为了分析中国农产品出口的整体情况,需要将中国农产品出口不同市场的二元边际进行汇总

(4)

其中,∂i,j,t表示对j国农产品出口占中国农产品出口的比重。考虑到研究的复杂性,本文选取美国、俄罗斯、日本、东盟以及欧盟这39个国家作为样本,中国在1995—2013年间对以上39个国家的农产品出口占中国农产品总出口的比重在64%以上,具有良好的代表性*由于东盟十国中缅甸数据缺失严重,并且中国对缅甸出口农产品占中国农产品总出口的比重很小,为了研究的准确性,所以将缅甸从样本中剔除,同时克罗地亚于2013年7月1日才正式加入欧盟,本文为了研究准确性没有将其纳入欧盟。这39个国家到目前已有23个加入“一带一路”建设。。

(二)模型构建、数据来源及其处理

Kancs(2007)在企业异质性模型的基础上,建立消费与生产的一般均衡模型,并系统分析了二元边际的影响因素[20]。其主要因素有:进出口国的经济规模、贸易成本、企业生产率等等。本文采用经济规模(SCALE)、贸易成本(COST)、农业增加值占GDP的百分比(PAVA)、人均GDP年增长率(GDPC)以及虚拟变量是否与中国建立区域自由贸易区(RTA)、经济危机(SHOCK)为自变量,分别构造如下面板模型

IMijt=β0+β1SCALEijt+β2COSTijt+β_3PAVA_jt+β4GDPCjt+β5RTAijt+β6SHOCKt+εit

EMijt=α0+α1SCALEijt+α2COSTijt+α3PAVAjt+α4GDPCjt+α5RTAijt+α6SHOCKt+εit

其中,GDPj为j国的总产出,EXPjk是j国对k国的出口额,EXPj=∑(k≠j)EXPjk是j国的总出口额,ρ是替代弹性(ρ>1),s是全部产出中可贸易品的份额。本文参照钱学锋、梁琦(2008)做法,将s设定为0.8,ρ设定为8[19]。数据来源于世界银行和UNCOMTRADE。它对中国农产品出口增长的二元边际的预期影响不确定。(3)农业增加值占GDP的百分比(PAVA)。该数据来源于世界银行。它对中国农产品出口增长扩展边际的预期影响为正;集约边际的预期影响为负。(4)人均GDP年增长率(GDPC)。该数据来源于世界银行。它对中国农产品出口增长扩展边际的预期影响为正;集约边际的预期影响为负。(5)虚拟变量。其设置原则如下:如果中国与出口目的国在某一年份签订了区域经济一体化协定,则这一年份以及后续年份RTA=1,否则RTA=0;由于1997年的东南亚金融危机以及2008年的全球金融危机对中国农产品出口产生影响,如果年份是1997年和2008年,则SHOCK=1,否则SHOCK=0;其数据来源于CEPII-BACI引力模型数据库。与中国签订有区域经济一体化协定对二元边际预期影响为正,经济危机对集约边际的预期影响为负,对扩展边际预期无明显影响。

四、实证结果与讨论

(一)中国农产品出口增长的二元边际及其分解

根据式(1)和式(2),计算出1995—2013年中国对主要国家或经济体农产品出口的集约边际和扩展边际*中国对欧盟以及东盟的农产品出口集约边际和扩展边际是根据欧盟27个国家和东盟9个国家的集约边际和扩展边际分别取平均值得到。。从图1可以看出,在1995—2013年期间,中国对日本和东盟的农产品出口集约边际波动较大。对美国、俄罗斯农产品出口的集约边际呈缓慢上升的趋势,表明源于原有产品出口量增长所做的贡献在不断上升。而对欧盟的农产品出口集约边际大体上呈轻微下降趋势,表明源于原有产品出口量增长所做的贡献在不断下降。同时也可以看出,受经济危机以及中国加入WTO的影响,中国对以上主要国家或经济体的农产品出口集约边际在1997年、2001年以及2008年出现了较大的波动。

从图2可以看出,在1995—2013年期间,中国对欧盟、东盟以及美国农产品出口扩展边际呈上升趋势。值得注意的是,中国对欧盟的农产品出口扩展边际从1999年后开始明显上升,这表明中国对欧盟农产品出口的扩展边际在不断强化,即产品种类变化所带来的出口贸易增长有不断加强的趋势。然而在1995—2013年间,中国对日本和俄罗斯农产品出口扩展边际呈缓慢下降趋势,表明中国出口日本和俄罗斯的农产品种类变化所带来的出口贸易增长呈不断弱化的趋势。

根据式(4),我们测算出中国农产品出口的整体二元边际。从图3可以看出,在2001年中国加入WTO后,扩展边际出现轻微上升,这表明加入WTO可以促进中国出口更多种类的农产品。受2008年全球金融危机和2012年欧债危机的影响,集约边际出现了大幅下跌,幅度分别达到14.35%、5.58%。这表明源于原有农产品所带来的出口贸易增长大幅下降,也说明中国农产品出口集约边际较容易受到经济冲击的影响。2010年中国农产品出口出现复苏,同时集约边际指数上涨4.85%,大于扩展边际指数增长率,表明中国农产品出口的复苏是通过集约边际实现的。值得注意的是,与扩展边际相比,集约边际远远小于扩展边际。

(二)中国农产品出口二元边际的影响因素分析

为了改变这种粗放型的贸易增长模式,需要研究中国农产品出口的二元边际影响因素。首先需要分别对集约边际及扩展边际影响因素模型进行模型设定检验,两个影响因素模型的F检验、BP检验的结果都认为存在个体效应,同时两个模型的Hausman统计量分别在1%的显著性水平上显著,强烈拒绝原假设,认为应该使用固定效应模型。表1、表2中第(1)、第(2)列均为固定效应模型估计结果,第(2)列是在第(1)列基础上加入了是否与中国签订有区域经济一体化协定、经济危机两个虚拟变量。第(3)列是控制时间采用随机效应模型的估计结果。孙林(2011)指出,国际贸易中存在贸易流量零值问题[22]。在实证研究中,常用Tobit模型和伪泊松最大似然估计(简称PPML)来处理。第(4)、第(5)列分别是采用控制时间趋势的Tobit和PPML方法的估计结果。由于考察期间双边贸易额为零的国家占样本总量比例极小,所以这里Tobit模型和PPML方法的估计结果实际上起着稳健性检验的作用。从表1、表2可以看出,除了在扩展边际影响因素模型中经济规模变量的符号改变外,其余各变量的符号都没有改变。整体来说模型是稳健的。

注:***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1, 括号内为标准误,(1)、(2)列最下面是F值,(3)列、(4)列是Wald chi2。

从表1中(1)列可以看出,经济规模变量系数为正,并且在1%的显著性水平下通过检验。表明贸易伙伴国农业增加值与中国农业增加值的比值越大,市场空间和需求就越大,越有利于促进现有出口企业或产品出口数量的扩张。这与众多学者(耿献辉,2014;郭俊芳,2011)的研究一致[5,6]。贸易成本变量系数为负,并且通过了5%水平的显著性检验,表明贸易成本的增加将会降低中国农产品出口集约边际。因为贸易成本的增加,降低了出口企业的利润,打击了企业的出口积极性。农业增加值占GDP的比重越高,表明该国对农业科学技术的要求相对较高。农业增加值占GDP的百分比这一变量的系数为负,并且在1%的置信水平下显著,表明中国传统农产品相对难以进入农业附加值占GDP比重较高的国家。人均GDP年增长率的系数符号与理论预期不符,并且没有通过显著性检验。可能是在战略性贸易政策和出口导向的战略背景下,中国对农产品出口企业给予出口补贴,使得一些农产品以低价进入出口市场造成的。(2)列的结果显示,加入虚拟变量后模型中原来的变量符号与系数没有发生显著变化。是否与中国签订有区域经济一体化协定这一虚拟变量的系数为正,但这一变量在模型中并不显著。这与一些学者的研究是一致的,Foster(2010)认为,区域经济一体化协定更多的是通过扩展边际来促进出口的[23]。经济危机这一虚拟变量的符号与理论预期一致,并且在1%的置信水平下显著,这初步表明经济危机对中国农产品出口集约边际有显著负影响,中国传统产品更容易受到经济冲击的影响,即集约边际增长具有脆弱性。

注:***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1, 括号内为标准误,(1)列、(2)列最下面是F值,(3)列、(4)列是Wald chi2。

从表2中(1)列可以看出,经济规模变量系数为负,与预期不符,并且在统计意义上不显著。可能的原因是经济规模为中国传统农产品提供了较大的出口空间,但在出口国生产率水平不是很高的情况下,规模的扩大对新产品具有较高的进入壁垒。但在考虑了零值贸易问题后,规模变量的系数为正,并且十分显著。贸易成本变量系数为负,并且通过了1%水平的显著性检验,为模型中对扩展边际影响最大的变量。表明贸易成本的降低将会显著增加中国农产品出口扩展边际。2014年中国对“一带一路”沿线国家*“一带一路”是一个开放型合作网络,尚无精确空间范围,本文对“一带一路”沿线国家的界定参考了公丕萍(2015)的定义。农产品出口占中国农产品总出口的比重为30%,还有很大增长潜力和空间。在“一带一路”建设背景下,政府应该把握发展机遇,加强贸易畅通,推动区域贸易便利化,降低贸易成本,促进扩展边际的增长。农业增加值占GDP的百分比这一变量的系数为正,并且在1%的置信水平下显著。表明中国新农产品较易进入农业附加值占GDP比重较高的国家。是否与中国签订区域经济一体化协定虚拟变量符号与预期一致,并且在1%的置信水平下显著,表明签订区域经济一体化协定有利于中国农产品出口扩展边际的增长。目前中国签订的自由贸易协定远少于西方发达国家,在多边贸易谈判举步维艰的情况下,以“一带一路”为契机,在“一带一路”倡导的区域合作框架下,加快推进双边自由贸易区建设,逐步形成辐射“一带一路”沿线国家的自由贸易网络是良好的战略选择。经济危机虚拟变量的系数为正,但并不显著。表明经济危机冲击对扩展边际无显著影响。扩展边际增长具有“稳定器”的作用,因此如果中国的农产品出口模式向扩展边际调整,则在面对金融危机的冲击时,就不会出现大幅的波动,抵御经济冲击的能力将会提高。

五、研究结论与政策建议

本文利用1995—2013年中国出口世界农产品HS92六位编码共计1 100多万条数据,从产品的微观视角并基于Melitz的企业异质性贸易模型分析框架,测算了中国农产品出口二元边际。研究结果表明:第一,中国农产品出口增长的主导因素是集约边际。虽然中国农产品出口增长是沿着集约边际和扩展边际这两条路径实现的,但是集约边际起主导作用,其贡献率在2003年以后高达70%以上。中国加入WTO以后,农产品出口表现出专业化而非多样化的趋势,再次印证了中国农产品出口增长遵循“以量取胜”的粗放型模式。第二,集约边际增长模式具有脆弱性,而扩展边际增长具有“稳定器”的作用。中国农产品出口增长集约边际更易受到外部负向冲击的影响,相反外部负向冲击对中国农产品出口增长扩展边际几乎不产生影响。在面对外部负向冲击时,集约边际的下降是导致中国农产品出口额萎缩的关键原因。这从二元边际的微观角度很好地解释了中国农产品出口增长脆弱性的原因,为农产品出口结构调整指明了方向。第三,贸易成本对扩展边际消极影响更大。贸易成本对中国农产品出口集约边际和扩展边际均有显著负影响,但对扩展边际影响更大,因此降低贸易成本可以显著提高扩展边际。这为贸易模式转型提供了一个良好的思路。第四,签订区域经济一体化协定对扩展边际有显著积极影响。签订区域经济一体化协定有助于中国农产品出口多元化,增强中国农产品出口抗风险能力。第五,中国创新农产品容易进入农业附加值占GDP比重较高的国家。因此应该根据农产品特点合理选择出口市场。

基于以上的研究结论,为了推动中国农产品出口持续健康发展,本文提出以下几个方面的政策建议:第一,发展农产品出口多样化,调整扩展边际结构。中国农产品出口品种并不丰富,为了提高我国农产品出口抗风险能力,政府可以制定一些优惠政策,支持农业生产企业的产品创新,实现农产品多样化。农产品的多样化可以通过产品包装多样化、产品口味多样化、工业化精深加工、细分人群下的产品分级等等营销手段来实现。第二,提高贸易便利化水平,降低贸易成本。降低贸易成本可以显著提高扩展边际,中国应加强与“一带一路”沿线国家的互联互通建设,实现通关、跨境结算、商务人员流动、贸易等便利化,降低交易成本。第三,积极深化推动贸易自由区建设。目前中国建设的自贸区普遍水平较低,尚属于浅度一体化,中国应以“一带一路”战略为契机,加强与“一带一路”沿线农产品出口主要市场国家的交流与合作,加快推进区域经济组织的建设,共同打造开放、包容、普惠的区域经济合作组织,逐步向深度一体化发展。自由贸易区的建立对扩展边际的增长具有显著促进作用,可充分发挥扩展边际“稳定器”的作用,增强抵御外部冲击的能力。第四,合理选择出口市场。农产品出口企业应该根据农产品特点合理地选择出口市场。由于中国创新农产品容易进入农业附加值占GDP比重较高的国家,因此,应把握“一带一路”建设机遇,把沿线的俄罗斯、匈牙利、罗马尼亚、保加利亚、拉脱维亚、东盟等这些农业附加值占GDP比重比较高的国家或地区作为重要的中国创新农产品出口开拓市场,而传统农产品则正好相反。

参考文献

[1]Marc J M. The Impact of on Intra-Industry Reallocation and Aggregate Industry Productivity[J].Econometrica,2003,71(6):1695-1725.

[2]Hummels D ,Klenow P J. The Variety and Quality of a Nation’s Exports [J]. American Economic Review,2005,95(3):704-723.

[3]Chaney T. Distorted Gravity:The Intensive and Extensive Margins of International Trade [J].American Economic Review,2008,98(4):1707-1721.

[4]Felbermayr K. Exploring the Intensive and Extensive Margins of World Trade[J]. Review of World Economics,2006,142(4):642-674.

[5]耿献辉,张晓恒.中国农产品出口二元边际结构及其影响因素[J].中国农村经济,2014(5):36-50.

[6]郭俊芳,武拉平.中国农产品出口增长的二元边际及影响因素[J].经济问题探索, 2015(1):162-166.

[7]袁德胜,朱小明.中国农产品出口增长的二元边际—基于引力模型的实证研究[J].宏观经济研究,2014(7):42-50.

[8]张宇青、周应恒.中国对发达和不发达贸易对象的农产品出口二元边际差异分析[J].国际贸易问题,2014(1):43-50.

[9]陈勇兵,陈宇眉等.贸易成本、企业出口动态与出口增长—基于中国出口企业微观数据:2000-2005[J].经济学季刊,2012(4):1477-1502.

[10]钱学锋.企业异质性、贸易成本与中国出口增长的二元边际[J].管理世界,2008(9):48-56.

[11]盛斌,吕越. 对中国出口二元边际的再测算:基于2001-2010 年中国微观贸易数据[J].国际贸易问题,2014(11):25-36.

[12]谭晶荣,刘莉.中越农产品出口增长二元边际分析[J].农业经济问题,2013(10):56-62.

[13]Kang K. The Path of Export Variety (Extensive Margin) and Terms of Trade: Theory and Evidence[D].California: University of California, 2004.

[14]Agipi S. Developing Coutry Trade: Implications of China’s Changing Trade and Competitiveness in Intensive and Extensive Margin Goods[R]. Washington D C:Selected Paper Prepared for Presentation at the American Agricultural Economics Association Annual Meeting,2008.

[15]Besedes T, Thomas J P. The Role of Extensive and Intensive Margins and Export Growth[J].Journal of Development Economics, 2011,96(2):371-379.

[16]钱学锋,熊平.中国出口增长的二元边际及其因素决定[J].经济研究,2010(1):65-79.

[17]杜云苏,彭冬冬.入世后中国出口增长的二元边际分析[J].国际商务—对外经济贸易大学学报,2014(6):5-15.

[18]刘祥霞,安同信等.中国制造业出口增长的二元边际和行业结构特征—基于企业异质性贸易理论的实证分析[J].经济问题探索,2015(12):135-142.

[19]钱学锋,梁琦.测度中国与G-7 的双边贸易成本—一个改进引力模型方法的应用[J].数量经济技术经济研究,2008(2):53-62.

[20]Kancsd A. Trade Growth in a Heterogeneous Firm Model: Evidence from South Eastern Europe[J]. The World Economy, 2007,30(7):1139-1169.

[21]许德友,梁琦.中国对外双边贸易成本的测度与分析:1981-2007年[J].数量经济技术经济研究,2010(1):119-128.

[22]孙林.贸易流量零值情况下引力模型估计方法的优化选择—来自蒙特卡罗模拟的证据 [J].数量经济技术经济研究,2011(3):152-160.

[23]Foster N, Poeschl J. The Impact of Preferential Trade Agreements on the Margins of International Trade[J]. Economic Systems,2010, 35(1):84-97.

责任编辑应育松

The Main Influencing Factors of China’s Agricultural Product Export Growth: Intensive Margin or Extensive Margin?

QIAN Tao, FENG Zhong-chao, LI Gu-cheng

(College of Economics and Management, Huazhong Agricultural University, Wuhan 430070, China)

Key words:agricultural product export; H-K measurement method; dual margins; the intensive margin; the extensive margin

Abstract:In this article, the six HS92 encoded data of China’s agricultural product export from 1995 through 2013 have been used and the H-K measurement method has been applied to measure the dual margins of China’s agricultural product export growth. Based on this, panel data model was constructed to do empirical analysis on the factors influencing the dual margins. The results show that the growth of China’s agricultural product export is driven by both the intensive margin and the extensive margin, but intensive margin plays a leading role, the contribution rate of it was 70% after 2003. Economy scale has a positive effect on the intensive margin while the proportion of agricultural added value in GDP, trade cost and economic shocks have negative effects on that. The proportion of agricultural added value in GDP and singing regional economic integration agreements with China bring positive effects to the extensive margin, while trade cost and the annual growth rate of GDP per capital bring negative effects to that. Economic shocks have a significant negative influence on intensive margin but extensive margin plays the role of stabilizer, which provides a new perspective in explaining the weakness of the growth of China’s agricultural product export and have rich policy implications.

收稿日期:2016-03-16

基金项目:国家现代农业产业技术体系专项资金(CARS-13);国家自然科学基金(71273103)。

作者简介:钱涛,男,华中农业大学经济管理学院博士生,主要从事农产品国际贸易研究;冯中朝,男,华中农业大学经济管理学院教授,主要从事国际贸易理论与政策研究;李谷成,男,华中农业大学经济管理学院教授,主要从事农业技术经济研究。

中图分类号:F740

文献标识码:A

文章编号:1005-1007(2016)07-28-10