中国—东盟农产品产业内贸易的影响因素分析
关键词：农产品，产业内贸易，中国——东盟
一、分析方法及变量选择
本文试图运用合成数据(Panel Data)模型来解释我国与东盟国家间的贸易流量和流向模式，找出决定中国与东盟农产品产业内贸易的因素。主要选取了“国家特征”变量进行实证性分析。另外，有人在研究国家特征变量时提出用行业规模代替国家规模，但限于数据的可获得性，本文仍采用国家规模。产业特征的影响因素相对复杂，同样限于数据的可获得性，故有待以后研究。
将假设变量、变量含义以及理论预测符号用下表列出：
东盟-[飞诺网FENO.CN]
二、模型建立
本研究主要采用线性模型。合成数据模型的基本假设可称作参数齐性假设，即参数满足时间一致性，参数值不随时间的不同而变化。变量y 由某一参数的概率分布函数P(y︱θ)产生。其中θ是m维变量，在所有时刻对所有个体均相等。违背假定的情况通常有参数非齐性偏差和选择性偏差。参数的非齐性包括截面单元数据参数非齐性和时间序列参数非齐性。选择性偏差主要是因为样本并非从总体中随机抽取。
对于截距和斜率参数，假定回归斜率系数相同(齐性)但截距不同，即目前应用最为广泛的变截距模型，可表示为：
yit=ai+B'xit+uit i=1,…,N t=1,…T
其中，xit=(x1it,x2it,xkit) ，为外生变量向量，包括市场规模变量、市场规模差异变量、人均收入水平变量、人均收入差异变量、地理距离变量、区域贸易安排变量； 为待估参数向量，K是外生变量个数，T是时期总数； 代表了截面单元的个体特性，反映了模型中被遗漏的体现个体差异变量的影响；个体时期变量 代表了模型中被遗漏的体现随截面与时序同时变化的因素的影响。相互独立，且满足零均值、等方差。
变截距模型又分为确定效应模型和随机效应模型两种。确定效用模型适宜于仅以样本自身效应为条件进行推论，即只关心样本个体的情况；随机效应模型把样本个体当作一个总体的随机抽样，以样本对总体效应进行推论(Marginal Inference)，关心的是总体的情况。本文将通过Eviews软件对模型是否采用确定效应模型进行F检验。
三、数据来源
鉴于数据的可获得性及其在中国—东盟农产品双边贸易额的比重，本文共选取了8个东盟成员国的数据：印度尼西亚、马来西亚、新加坡、泰国、菲律宾、文莱、柬埔寨、缅甸。本文的理论观察样本容量为64个观测值(8*8=64)。
四、检验结果与分析
我们采用了Eviews中的panel data模型建立中国东盟总体产业内贸易(TIIT)指数对市场规模、市场规模差异、人均收入水平、人均收入水平差异及地理距离及区域贸易安排这六个变量的变截距模型，运行结果见表2：
表2表明TIIT的确定效应模型运算结果并不理想，F检验值较小，而Pr值较大，VIIT和HIIT的确定效应模型也遇到了同样的问题。我认为造成这一问题的主要原因是：考虑到各国之间的距离并不随年份有大的变动，例如1996-2003年中国与东盟各成员国的距离基本不变。也就是说，两国之间的地理距离均采用的是同一个数据，而这样的数据结果在作PANEL DATA 分析时，会导致不满意，从而会产生估计问题。鉴于此，考虑将DIST剔除，用PCI、DPCI、GDP、DGDP和CA五个解释变量重新进行建模。重新建模后的检验结果及分析如下。
(一)总体产业内贸易(TIIT)决定因素的检验结果及分析
首先用Eviews对模型是否采用固定效应模型进行F检验：原假设为不存在确定效应，备择假设为存在确定效应，F统计量的值为3.49，Pr值<0.05，表示拒绝原假设，即采用确定效应模型是合理的。
从表3的参数估计结果可看到，在4个自变量中，人均收入平均水平(PCI)对中国与东盟农产品总体产业内贸易起到正向作用，回归系数在1%水平上显著，符合理论预期；人均收入水平差异(DPCI)的影响和预期也非常吻合，对中国与东盟总体产业内贸易有显著的负相关性, 同样也在1%水平上显著。这表明中国与东盟成员国之间的人均收入的平均水平越高，与贸易伙伴国之间的人均收入水平越接近，就越有利于中国农产品的产业内贸易的发展。由于对原始数据已进行了标准化处理，因此可以直接对变量系数比较大小，以比较各影响因素的重要性。比较以上两个因素对中国农产品总体产业内贸易的影响，可以发现人均收入平均水平(PCI)的影响更大一些。
国家规模(GDP)和国家规模差异水平(DGDP)也均有理论预期相同的符号，但二者的t值检验统计结果都不显著，表明中国与东盟成员国的国家市场规模差异的大小对中国与东盟的农产品产业内贸易发展的影响不大。
区域贸易安排(CA)的t值检验统计结果也不显著，但从回归系数所显示的结果来看，与假设预期的符号相同。显然是否同属于一个区域贸易合作体对中国农产品产业内贸易的促进起到了非常大的正向作用。
(二)垂直产业内贸易(VIIT)决定因素的检验结果及分析
首先对模型进行F检验，F统计量的值为3.22，Pr值<0.05，表示拒绝原假设，即采用固定效应模型是合理的。
从表4的参数估计结果可看到，5个自变量检验结果与假设预期符号完全吻合。而且除了CA外，t值检验结果均在10%水平上显著。
人均收入平均水平(PCI)和人均收入平均水平差异(DPCI)对与东盟农产品垂直差别产品的产业内贸易有显著影响：人均收入平均水平对中国农产品垂直差别产品的产业内贸易起到正向作用，人均收入水平差异起到负向的影响。从绝对值来看，PCI相对DPCI而言，对中国农产品垂直差别产品的产业内贸易影响力更大一些。从理论上说，人均收入水平差异从需求方面可以代表需求结构的差异，会对产业内贸易起到正向的影响；而从供给方面代表的是生产要素禀赋差异程度，对垂直差别产品的产业内贸易起到负向的影响。本模型的运行结果刚好验证了这一理论，即中国与东盟成员国之间的人均收入水平越相似，越有利于中国与东盟农产品产业内贸易的。在东盟八个成员国当中，中国与印度尼西亚、菲律宾、泰国三个国家的人均收入水平最为接近，这也从实际验证了模型得出的结论。
从回归系数所显示的结果来看，国家规模(GDP)和国家规模差异水平(DGDP)都取得了与理论预期相同的符号。但是从变量的回归系数看，这两个变量对中国与东盟农产品垂直差别产品的产业内贸易的影响程度不大。
区域贸易安排变量(CA)的分析结果也与前面总体产业内贸易因素分析的结论基本相同。
(三)水平产业内贸易(HIIT)决定因素的检验结果及分析
首先对模型进行F检验，F统计量的值为2.07，Pr值为0.11，从这个模型的Pr值来看，似乎显示模型的可靠性不是很高，因此所分析的结果是否完全可靠还有待进一步研究。
从表5的参数估计结果可看到，5个自变量中，PCI和DPCI与预期符号相同，而且检验结果在10%水平上显著，对中国农产品水平差别产品的产业内贸易有显著影响，且PCI的影响程度更大一些。
国家规模(GDP)和国家规模差异水平(DGDP)的t检验结果不显著，且与预期符号不吻合。这可能与该模型总体可靠性不高有关。其原因还有待今后进一步研究。区域贸易安排(CA)的预期符号与假设预期符号相同，即对中国与东盟的农产品水平差异产品产业内贸易起到正向作用，但t检验结果也不显著，这一点与TIIT和VIIT一致。
五、本文小结
本文采用合成数据(panel data)模型，把产业内贸易分为垂直差别产品的产业内贸易和水平差别产品的产业内贸易，对中国与东盟农产品产业内贸易的影响因素进行了分析。通过研究得出以下结论：
首先，在所选取的5个变量当中，影响中国与东盟农产品产业内贸易的首要因素是人均收入平均水平和人均收入差异这两个变量。人均收入平均水平起到正向作用，而人均收入差异有负向影响；从影响程度看，人均收入平均水平的影响力最大，人均收入差异次之，这一结果在总体的产业内贸易、垂直差异产品的产业内贸易和水平差异产品的产业内贸易三种情况下都是一致的。
其次，国家规模平均水平对总体产业内贸易水平和垂直差异产品的产业内贸易起到正向作用，但影响程度不大，对水平差异产品的产业内贸易的影响具有负向作用，这与假设预期结果不符合。不知此结论是否与该模型的整体检验结果不可靠有关。
再次，区域贸易安排变量与假设预期结果非常吻合，而且影响程度也很大。但其检验结果都不显著，这也许与中国和东盟的区域贸易合作时间不长，变量在模型中的影响性还不强有关。
最后，影响国家之间产业内贸易的因素有很多，而本文所选取的解释变量是“国家特征”变量，并未考虑产业内贸易的“产业特征”变量。比如：产品差别化、规模、市场结构、国际直接投资等，这些因素对中国与东盟的农产品产业内贸易也会有一定影响，但影响的范围、程度怎样，它们对垂直差异产品的产业内贸易与水平差异产品的农产品产业内贸易的影响是否会有所不同，这些还有待进一步研究。
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