许咏梅 芦炜杰 吕威雄

(浙江工商大学经济学院，310018)

引言

中国是世界茶树种植最早的国家，也是世界茶园面积最大、茶叶产量最多的国家。2018年中国茶园面积4395.6万亩，茶叶产量261.6万吨，均居世界第一。分别占全球茶园总面积的60%，全球总产量的45%。中国地域辽阔，地形复杂，气候多样，自然资源十分丰富，很多省份都产茶，但主要集中于中国南方地区。目前中国的茶产区主要划分为四大茶区：江北茶区、江南茶区、西南茶区和华南茶区，集中在云南、福建、浙江、四川、湖南、湖北、江西、安徽等20多个省市1000多个县域，茶产业已经成为山区发展的支柱产业，茶产业的发展对贫困山区脱贫致富，解决山区劳动力就业及地区、农户经济的发展起着重要的作用，茶产业对实现党中央十九大提出的精准扶贫，乡村振兴战略具有重要作用。

中国也是世界最重要的茶叶出口贸易国家，茶叶出口一直为中国政府创汇。19世纪以前，中国茶叶贸易居于世界垄断地位。20世纪以来，由于新兴产茶国家斯里兰卡、印度、肯尼亚等产茶国家的兴起，中国茶叶的贸易地位位居世界第二、三位。2018年中国茶叶出口量为36.5万吨，出口金额17.8亿美元,位居世界第三位。

根据统计数据：近10年来，中国茶叶出口稳步增长，茶产业规模不断扩大。那么中国茶产业快速发展与茶叶贸易增长是什么关系？是由茶叶出口贸易所导致吗？本文试图运用计量模型，分析中国茶叶出口贸易对茶产业发展的影响，具有重要的现实与理论意义。

1 文献综述

学术界对茶叶出口贸易的相关研究较多主要包括：(1)运用国际市场占有率、显示性比较优势指数和净出口比率指数对中国茶叶的现状和国际竞争力进行研究。许咏梅(2005，2008，2010)研究了中国茶叶出口贸易影响因素及国际市场竞争力，并测算了对摩洛哥、日本、美国、印度尼西亚等国别市场的竞争力。赵颖，钟桢，彭梓泰(2018)在系统性地分析茶叶出口竞争力水平的基础上，探索了生产成本、出口质量以及汇率这三个因素对茶叶出口的影响因素。陈富桥等(2016)通过分析当今“一带一路”沿线区域或国家茶叶消费与贸易特征，深刻剖析制约我国茶叶对“一带一路”沿线区域出口的因素。(2)从世界贸易及需求角度进行分析：李亮科、吕向东(2017)，在分析世界及中国茶叶生产、 消费和贸易现状基础上剖析了中国茶叶贸易存在的主要问题，指出国外消费者茶叶消费习惯与消费趋势不利于中国茶叶出口，一方面是因为国外消费者以消费红茶为主，而中国红茶生产成本高，绿茶是主要出口品种；其次，中国缺少具备具有国际影响力的企业。(3)运用模型从定量的角度对中国茶叶出口进行分析：许咏梅(2019)运用引力模型测算了中国红茶出口一带一路沿线国家的影响因素，发现出口均价、人民币汇率以及出口距离对我国茶叶出口具有负向影响，而共同边界以及贸易协议对贸易有正向影响。霍尚一,林坚等(2010)应用贸易引力模型实证研究了影响中国 茶叶出口贸易的主要因素，结果表明，茶叶进口国的 GDP、中国茶产业的发展 、中国和贸易伙伴国的双边真实汇率、贸易伙伴国的农药残留最大限量标准及与中国间距离是影响中国茶叶出口的主要因素，并指出中国茶叶仍具有出口到发达国家的潜力。(4)对茶产业发展的研究，杨江帆(2010)根据产业经济学原理，结合茶叶经济再生产的特点、技术和资源等具体情况，深入研究经济规律在茶业部门和企业中的特殊表现形式。从茶叶的生产、需求、供给，茶业的流通以及茶业经济的发展等方面进行论述。许咏梅(2008)依据大量的实际调研材料，并通过计量模型的构建，主要采用实证研究方法对中国茶产业组织结构、中国茶叶出口成本价格、世界茶叶市场协整性等中国茶产业竞争力影响因素等相关命题进行深入系统地分析。鲁成银(2013)使用茶叶微笑曲线分析了我国茶产业现代化的四条路经：现代茶叶科技创新与应用、品牌化营销、标准化生产和现代茶业企业经营管理。

综上，学术届鲜有学者关注茶叶出口对茶产业发展影响作用，本文试图以国际贸易理论为基础，考察茶叶出口贸易对茶产业链的带动作用，并进而研究茶叶出口贸易推动茶产业与乡村振兴的关系。

2 中国茶产业发展与茶叶出口贸易概况

2.1 中国茶产业发展的现状：2007～2018年

中国是世界种植茶树的最古老的国家，至今已有5000多年的历史了。中国地域辽阔，地形复杂，自然资源丰富，特别是在中国的南方，光、温、水、土壤满足了茶树生长的生物学需要，因此，中国的茶区十分广阔，分布在云、贵、川高原以及其他省份的山区、丘陵、平原、盆地等，茶树种植遍布全国20多个省市，主要包括：云南、四川、福建、浙江、安徽、湖南、湖北、江西等地。中国的茶区根据地理环境划分为四大茶区：西南茶区、华南茶区、江南茶区、江北茶区。其中，西南茶区包括：云南、四川、贵州、西藏；华南茶区包括: 广东、广西、福建、台湾、海南等；江南茶区包括：浙江、湖南、江西等省和皖南、苏南、鄂南等；江北茶区包括：河南、陕西、甘肃、山东等省和皖北、苏北、鄂北等。图1是四大茶区分布图。

图1 中国四大茶区分布图资料来源：www.baidu网站

近年来，随着国内外茶叶消费市场需求的不断增长，中国茶区的茶叶生产规模不断扩大，具体表现为茶园种植面积与茶叶产量逐年增长，茶叶出口贸易数量与金额也在增加。

中国茶园种植面积不断扩大，茶叶年产量逐年增加，茶产业得到了长足发展，具体见图2所示。

图2 2007～2017年中国茶园面积、茶叶产量发展现状及趋势资料来源：《中国茶叶》2008-2018年各刊 。注：这里的按照茶园面积计算单产水平，而不是按采摘面积计算单产水平的。

从图2可以看出：自2007年以来，中国的茶园面积呈现较大幅度的增长态势，2007～2017年间，茶园面积增长了1倍。茶叶总产量也逐年增长，自2007-2017年，也增长了1倍。

在中国茶产业取得长足发展的同时，中国四大茶产区的种植规模也在发生增长与变化，具体见图3。

图3 中国四大茶区茶园面积2007～2016年发展趋势资料来源：《中国茶业年鉴》2008-2017。注：包括江苏。这里江南茶区将苏北、安徽北和湖北北的茶园面积计入；江北茶区没有将苏北、安徽北和湖北北的茶园面积计入；华南茶区没将台湾的茶园面积计入。

从图3可以看出：四大茶区中，西南茶区面积最大，增长速度最快；江南茶区面积位居第二，增长呈现较大幅度的波动态势；华南茶区面积为第三，江北茶区面积第四，增长幅度较为平缓。

图4 中国四大茶区茶叶产量2007～2016年发展趋势资料来源：《中国茶业年鉴》2008-2017。注：包括了江苏南和北。这里江南茶区茶叶产量将安徽北和湖北北的茶叶产量计入；江北茶区没有将安徽北和湖北北的茶叶产量计入；华南茶区没将台湾的茶叶产量计入。

从图4可以看出：四大茶区中，茶叶产量最多的是江南茶区，而且增长幅度最大；西南茶区的茶叶产量位居第二位，2014年以来波动幅度很大。华南茶区产量位居第三位，增长幅度也较大；江北茶区产量最低，增长较为平缓。

2.2 中国茶叶出口贸易概况

中国也是世界最重要的茶叶出口国家，随着国际茶叶市场竞争的日益激烈，中国茶叶面临着严峻的挑战。2017年中国茶叶出口35.5万吨，约占世界茶叶贸易的17%，位居世界第二位。

近10年来，中国茶叶出口一直处于稳步增长的趋势，具体见图5。

图5 2007～2017年中国茶叶出口量、出口金额发展趋势资料来源：《中国茶叶》2007-2018年各刊，《中国茶业年鉴》2008-2017，《中国海关统计年鉴》2010-2016 。

从图5可以看出：自2007年以来，中国茶叶的出口数量与金额均在增长，其中，茶叶出口数量自2007～2017年间只增长了约5万吨，呈现较为稳定的增长态势。而茶叶出口金额自2007-2017年约增长了10亿美元，约增长了200% ，呈现较为显著的增长态势，这表明中国茶叶出口的平均单价增长较快。

3 中国茶叶出口对中国茶产业发展影响的实证分析

3.1 模型的理论依据及构建、变量的选择

根据古典贸易理论、 经济增长理论 ：贸易对一个国家的发展是有利的，贸易可以促进一国商品扩大市场，增加利润，促使劳动资源优化组合，促进产业向世界扩张，带来规模经济，降低生产成本，从而促进产业的发展。

(1)模型设计

本研究首先从全国层面出发，研究国际贸易程度、茶叶生产结构(这里指大宗茶/名优茶)对茶叶产值增长率的影响，试图从全国层面指导茶企业、茶农生产种植方向；然后，针对一级茶区， 分析国际贸易程度、大宗茶生产量、名优茶生产量对茶叶产值增长率的影响。

根据中国采取三个级别来划分茶区，中国茶区分为：一级茶区、二级茶区、三级茶区。为了宏观指导，一级茶区，属全国性划分。为了便于省内生产指导，产茶省划分为二级茶区；然后再进行各地县划分为三级茶区，用以具体指导茶叶生产。

分两个部分来设计模型：

首先，以全国茶叶产值增长率为因变量研究对象,设计如下模型：

lng=α0+β1lnopen+β2lnstructure+β3lnedu+β4lnlq+β5lngov+u

接着，以一级产区为研究对象，构建如下模型：

lngij=α0+β1lnopenij+β2lnstructureij+β3lneduij+β4lnlqij+β5lngovij+uij

lngij表示第i个产区在j年的茶叶产值增长率；lnopenij、lnstructureij、lneduij、lnlqij、lngovij分别表示i产区j年的国际贸易发展程度、茶叶生产结构、人力资本丰裕程度、区位熵与政府支持，uij为随机扰动项。

(2)变量选择

变量名称变量代码变量定义被解释变量中国茶叶产值增长率g茶叶产值/上一年茶叶产值江北茶区Jb江北茶区茶叶产值/上一年茶叶产值江南茶区Jn江南茶区茶叶产值/上一年茶叶产值华南茶区Hn华南茶区茶叶产值/上一年茶叶产值西南茶区Xn西南茶区茶叶产值/上一年茶叶产值解释变量国际贸易发展程度Open茶叶进出口总额/地区产值茶叶生产结构Structure大宗茶产量/名优茶产量控制变量人力资本丰裕程度Edu各地区茶农户受教育水平区位熵Lq区域内茶叶产值占总农业产值/全国茶叶产值占全国农业产值的比重政府支持Gov政府茶叶支出/政府农业总支出

在本研究中，主要采用OLS方法研究茶叶出口对茶产业的影响，同时考虑到地区因素，全国产茶地区环境不一致，在全国层面的基础上，按国家对一级茶产区的划分进行分产区的实证研究，构建茶叶出口对茶产业的影响模型，并分析影响茶产业发展的其他因素，构建如下模型：

valueit=α0+openit+structureit+humanit+govit+markerit+techit+uit

(1)

模型中i代表各省市自治区，t是时间，时间年限为2007到2016年。首先对全国茶产业进行了模型回归探究茶业出口对茶产业发展的影响因素；接着分产区对西南茶区、华南茶区、江南茶区与江北茶区进行模型回归，按照国家对一级产区的划分且结合本文内容，现将19个省市自治区划分如下：西南茶区，包括四川、重庆(+四川)、贵州、云南；华南茶区：广西、广东、福建、+海南；江南茶区：江苏、湖北、湖南、安徽、浙江、江西；江北茶区:山东、河南、陕西、(+甘肃)。value代表茶叶产值，用茶叶产量来表示；open表示茶叶出口金额；structure，表示茶类结构，用绿茶与乌龙茶产量占全国茶产量表示；human为人力资本，用高等教育普通本、专科学生数表示；gov，表示政府支出，用政府在农林水事物上的支出来表示；market表示市场化水平，用第三产业占GDP比重表示；tech表示技术水品，用茶叶单位产量面积表示。uit为随机扰动项。

数据资料来源：将茶产业产值作为被解释变量，贸易开放度作为核心解释变量，并把茶类结构、人力资本、政府支出、市场化水平、技术水平作为控制变量，数据均来源于国家统计局、《中国茶叶统计年鉴》。

3.2 变量选择及描述性统计

Value代表茶产业增加值。但考虑到数据的可得性，本文使用茶叶产量来近似替代茶产业增加值，认为茶叶产量与茶产业增加值呈正向关系，茶产业发展越迅猛，规模越大，产值越多，那么茶叶的消费量越多，茶叶产量也越多；同时考虑到我国进口茶叶规模较小，因此选用茶叶产量代替茶产业增加值具有合理性。Open：贸易开放度。出口与产业发展存在必然的联系，出口意味着市场的扩张，带来规模经济，降低生产成本，促进产业发展。这里选择茶叶出口金额作为茶产业贸易开放度的指标。Structure：茶类结构。中国是多茶类的国家：红茶、绿茶乌龙茶、白茶、黄茶、黑茶六大茶类。随着人们消费需求日益多样化的发展，适应国内外茶叶消费市场的变化，茶类消费结构不断调整。这里把绿茶与乌龙茶的产量占茶产量的总比重来表示茶类结构。Human：表示人力资本。这里采用高等教育普通本、专科学生数表示。Gov：表示政府支出。政府支出对产业的发展可以起到导向、促进作用。考虑到数据的可得性，本文选用政府在农林水事物支出来作为政府对茶叶产业的支持的替代变量，表示政府在农林水事物的支出与对茶产业的支出呈正比关系。Market：表示市场化水平。市场化水平对产品或商品流通起着重要作用，对产业的发展起积极作用。这里选取第三产业占GDP的比重来表示市场化水平。Tech：表示技术水平。这里使用茶叶产量除以茶园面积的比值表示。

本研究中，变量描述性统计如表1所示。

表1 变量描述性统计表

4 实证结果与分析

4.1 中国茶叶出口对全国茶产业影响的分析结果

根据所构建的模型，运用stata 15软件分别对茶叶出口对全国茶产业与各产区茶产业的影响进行实证分析，得到估算的结果如表2所示。

表2 全国茶产业回归模型估计结果

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平下显著，括号内为标准差。

并同时解释了茶类结构、人力资本、政府支出、市场化水平及技术水平对全国茶产业的影响。

从表3可以看出：使用混合OLS、固定效应与随机效应三种方法估计得到的正负性和显著性在人力资本上具有显著的差别，因此有必要对模型进行检验及确定使用合适的方法。对于区分随机效应与混合回归，可以使用LM检验，如果LM检验结果P值很小，那么拒绝原假设，反之则接受原假设，如表4所示，LM检验P值为0.0000，表明强烈“拒绝不存在个体随机效应”的原假设，即认为在随机效应与混合回归二者之间，应选择随机效应；其次，究竟使用固定效应模型还是随机效应模型，使用豪斯曼检验。豪斯曼检验假定，在H0成立的形况下，随机效应模型最有效率。据表3-4所示，豪斯曼检验结果显示P值为0.9104，顾不能拒绝原假设：“H0：ui与解释变量不相关”，即认为应该使用随机效应模型。根据LM检验与豪斯曼检验，最终选取随机效应模型结果，其LM检验与豪斯曼检验结果如表4所示。

表3 LM检验与豪斯曼检验结果

从随机效应模型回归结果来看茶叶出口、政府支出的系数都较为显著，且为正值，表明茶业出口与政府支出对茶产业的发展具有促进作用；茶类结构、人力资本、市场化水品与技术水平的系数都不显著，且为负值，表明对中国茶产业的发展起到了负向作用。从回归结果具体来看，open，茶叶出口金额，每上升一个单位，我国茶产业产值增加约0.1267个单位，且在10%的显著性水平内；structure，茶类结构为负值，但不显著，表明当前茶类结构不利于茶产业的发展，绿茶与乌龙茶产量占总量的比重每下降一个单位，茶产业产值将增加0.2432个单位。Human，人力资本为负值，但不显著，高等教育普通本、专科学生数人数每提升一个单位，反而使得茶产业产值下降0.0773个单位。Gov，政府支出在1%水平内显著，政府支出每增加一个单位，对茶产业产值的促进作用为0.7783个单位。Market，市场化水平为负值，但不显著，市场化水平每增加一个百分点，茶产业产值下降0.9991个单位，当前市场化水平不利于茶产业的发展；Tech代表茶叶技术水平，茶叶单产为负值，但不显著，茶叶单产每增加一个单位，茶产业产值下降0.0241个单位，究其原因，可能与居民消费观念、物质生活水平的提高有关。

4.2 中国茶叶出口贸易对四大茶产区的实证结果

中国茶叶种植区域广阔，地形复杂，区域内的环境差异显著，国家采取三个级别划分茶区：一级茶区，系全国性的划分，划分为江北茶区、江南茶区、西南茶区与华南茶区。用以宏观指导；二级茶区，系产茶省的划分，用以进行省内的生产指导；三级茶区，系各地县的划分，用以具体指导茶叶生产。据此，本文使用stata 15分别对四大茶区进行了实证研究，其回归结果如表4所示。

表4 茶叶出口对四大产区的实证研究

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平下显著，括号内为标准差。

从回归结果来看，四大产区回归系数与显著性均不一致，需要分别对产区做解释。

(1)西南茶区

西南茶区：包括 、贵州、四川三省以及西藏自治区东南部，是最古老的茶区，多盆地和 ，地形、土壤类型均较复杂。这里选择了云南、贵州、四川及重庆。

回归结果显示：除市场化水平外，其余变量都显著，回归结果显著。具体来看，茶叶出口在5%显著水平上，且为正值，表明茶叶出口有利于促进西南茶区茶产业产值的增加，对茶产业的发展起到正向推动作用，其主要原因是国际上以红茶消费为主，而西南茶区作为中国大叶种红碎茶的主要基地，2016年红茶出口数量占全国红茶总出口数量的30%，因此茶叶出口金额每增加一个单位，茶产业产值增加0.0851个单位。茶类结构在1%水平上显著，且为正值，与全国层面、其余三大产区相比是唯一呈现正值的产区，表明西南茶区的茶类结构利于茶产业的发展，相比于其它产区，西南茶区优势在于红茶产量高，在数值上，茶类结构每上升一个单位，茶产业产值增加2.4286个单位。人力资本在1%显著水品上显著，且为正值，人力资本每提升一个单位，推动茶产业产值增加1.1916个单位，西南茶区应加大人才引入，加快茶叶产业技术创新，助推茶产业发展。政府支出在1%水平上显著，表示政府支出对茶产业发展具有显著作用，且为正值，政府支出每提升一个单位，茶产业产值增加0.5880个单位，茶产业的发展需要政府的关注。市场化水平为负，且不显著，当前市场化水平不利于西南茶区茶产业发展，西南茶区需要改变茶叶贸易、流通环境。技术水平在10%水平上显著，且为正值，技术水平每增加一个单位，茶产业产值增加1.0625个单位，西南茶区应加大技术水平投入，提高每亩单产。

(2)华南茶区

华南茶区包括福建、广东、广西、海南及台湾省等。本文选择了广西、广东、福建，因为2016年海南茶叶总产量为974.9吨，为广西、广东、福建茶叶总产量的0.168%，可以忽略不计，台湾茶叶数据不可得。

华南茶区回归结果显示：茶类结构、人力资本、政府支出、市场化水平的回归系数显著。具体而言，茶叶出口金额对华南茶区茶产业发展起到促进作用但不显著，茶叶出口金额每增加一个单位，华南茶区茶产业产值增加0.0044个单位。茶类结构对茶产业产值影响为负，且显著，乌龙茶与绿茶产量占总产量每上升一个单位，茶产业产值下降2.2385个单位，华南茶区应该进一步改善茶类结构，适当提升其它茶类比重。人力资本为正，且在5%水平上显著，华南茶区应加注重人才培养，加快人才培养速度，在数值上，人力资本每提升一个单位，华南茶区茶产业产值增加0.6895个单位。政府支出在1%水平上显著，且为正值，政府支出有利于推动茶产业的发展，回归系数为0.3837，表示政府支出每增加1个单位，茶产业产值增加0.3837个单位。市场化水平在5%水平上显著为正，市场化水平每提升一个单位能促进茶产业产值增加1.4333个单位，华南茶区的市场环境良好，利于茶产业发展。技术水平为负，但不显著，茶叶单位面积的产量阻碍了华南茶区茶产业的发展，可能是茶叶生产结构与消费结构不匹配，人民物质生活水平的提升使其更注重茶叶品质。

(3)江南茶区

江南茶区包括浙江、湖南、江西等省和皖南、苏南、鄂南等地。本文选择了江苏、湖北、湖南、安徽、浙江、江西。

江南茶区回归结果显示：其所有变量都不显著，其中茶类结构、人力资本、市场化水平对茶产业产值起到阻碍作用，茶叶出口金额、政府支出与技术水平对茶产业发展起到促进作用。具体而言，茶叶出口金额每提升一个单位，江南茶区茶产业产值增加0.1155个单位。茶类结构为负，不利于茶产业的发展，但不显著，主要原因是虽然江南茶区是中国主要的绿茶产区，2016年江南茶区绿茶产量占茶区产量的76.4%，但是江南茶区名优绿茶众多。人力资本为负，但不显著，高等教育普通本、专科学生数增加反而不利于茶产业的发展，茶业是劳动密集型的产业，从茶叶的种植到采摘、加工和销售都需要大量人工，而受过高等教育的人具有更好的就业机会，不愿从事劳动密集型行业。政府支出为正，政府支出每增加一个单位，茶产业产值增加0.5417个单位。市场化水平为负，且回归系数绝对值较大，为-3.4489，表明当前江南茶区市场环境不利于茶产业的发展，这与实际相符合，因为茶产业属于农业产业，而在江南茶区的浙江等发达地区，非农收入占比最大，因此，现阶段，需要进一步重视茶产业发展，促进乡村振兴向安吉等学习。技术水平为正，茶叶单位面积产量每上升一个单位对茶产业的增加值促进作用为0.3772个单位，可能是因为，江南茶区茶叶品质较好，以名优茶种植为主。

(4)江北茶区

江北茶区包括河南、陕西、甘肃、山东等省和皖北、苏北、鄂北等地。本文选择了山东、河南、陕西三省。江北茶区回归结果显示：市场化水平与技术水平的回归系数显著，且为正值，对茶产业发展起到显著促进作用；茶类结构系数为负，对茶产业的发展起到了阻碍作用；政府支出对茶产业的发展起到正向促进作用，但不显著。具体而言，茶叶出口金额回归系数为负值，表示茶叶出口对江北茶区茶产业的发展起到了负向阻碍作用，茶叶出口金额每增加一个单位，茶产业产值减少0.0451个单位，江北茶区应继续推动茶叶的对外贸易。茶类结构为负，但不显著，主要是因为江北茶区是中国最北部的茶区，气温、降雨不利于茶树生长，而且生产绿茶，相比其它茶产区，江北茶区绿茶生产的比较优势较弱。江北茶区的人力资本为负，且不显著，考虑到江北茶区实际情况，江北茶区人力资本为负值可能不是由于劳动力短缺而造成的，而是人才短缺，因而江北茶区应加大人才投入。政府支出为正，每增加一个单位，茶产业产值将增加0.1593个单位，江北茶区的茶产业发展需要政府的扶持。市场化水平在1%水平下显著为正，且系数为2.4013，表明江北茶区茶叶流通、贸易环境显著有助于茶产业的发展，市场化水平每增加一个单位，茶产业产值将增加2.4013个单位。技术水平为正且在1%水平上，茶叶单位面积产量每增加一个单位，对茶产业产值的促进作用为1.9971个单位，江北茶区应提高技术水平增加茶叶单位面积产量，促进茶产业的发展。

5 研究结论与建议

以上分析了茶叶出口对茶产业发展的影响，并对影响茶产业发展的茶类结构、人力资本、政府支出、市场化水平以及技术水平进行了探析。通过对全国层面茶产业的实证检验，本文发现：茶叶出口金额与政府支出对茶产业的发展起到了正向作用，而茶类结构、人力资本、市场化水平以及技术水平起到了负向作用。这与实际相符合，因为中国的茶类结构需要继续调整，政府对茶产业的投入需要增加，中国的茶叶出口需要继续扩大。

中国茶区辽阔，各茶产区情况各异，本文对四大茶区分别做了实证检验：其中，西南茶区回归结果显著，除市场化水平外，其余变量对产区茶产业的发展都起到正向推动作用；华南茶区回归结果次之，茶类结构、技术水平对产区茶产业的发展起到了阻碍作用，茶叶出口、人力资本、政府支出、市场化水平对产区茶产业发展起到了正向作用。江北茶区，除市场化水平与技术水平显著外，其余变量均不显著，其中茶叶出口与茶类结构对产区茶产业起到了阻碍作用，其它变量回归系数为正。江南茶区的回归结果显示，所有变量均不显著，茶类结构、人力资本、市场化水平对茶区茶叶产值起到了阻碍作用，茶叶出口、政府支出、技术水平有利于茶产业的发展。

因此，针对四大不同茶区，需要采取不同的发展对策与措施。