歐盟環境規制對中國農產品出口的溢出效應

許永明 李懷政 唐凌男

摘 要：選取中國與歐盟15國農產品貿易動態面板數據，構建擴展的貿易引力模型，運用系統GMM估計方法，實證分析了歐盟環境規制對中國農產品出口的溢出效應。結果顯示：中國農產品出口貿易存在顯著的路徑依賴傾向，歐盟環境規制對中國農產品出口具有一定負向溢出效應；歐盟經濟增長對中國農產品出口存在顯著積極影響，但對中國經濟增長以及貿易雙方人口增長的影響十分有限。中國農產品國際競爭力的提升不能過于依賴經濟粗放增長與人口紅利，其根本出路在于轉變農業生產方式、優化農產品結構、提高農產品環境附加值。

關鍵詞：農產品出口；環境規制；路徑依賴；溢出效應

中圖分類號：F752.1 文獻標識碼：A 文章編號：2095-3283（2016）05-0009-05

一、引言

自2001年加入WTO以來，中國迅速成長為農產品貿易大國，農產品進出口額由2001年的279.1億美元增長到2014年的1928億美元。但是，我國農產品對外貿易自2004年首次出現數額高達46.4 億美元的逆差之后，貿易逆差逐步常態化且呈擴大趨勢。客觀地說，導致這一現象的直接原因在于近年來中國對主要貿易伙伴的農產品出口急劇下滑、進口大幅上升，如就歐盟而言，雖然總體上中國對歐盟農產品出口與對全球市場出口增長趨勢一致，但對歐盟出口增速明顯低于對全球市場出口增速，甚至出現負增長，其中一個不可忽視的重要原因在于歐盟不斷強化環境規制。一般而言，環境規制有狹義和廣義之分，狹義環境規制主要包括標準、禁令、不可交易的許可證或配額、執照和責任規則等直接政策工具；廣義環境規制還包括利用市場、創建市場、公眾參與等間接政策工具（托馬斯·思德納，2005）。事實上，無論何種意義上的政府規制通常歸因于公共利益的失衡或者利益集團的生成，其終極目標在于依法通過社會性與經濟性政策工具克服社會財富分配不公以及微觀經濟無效率運行（張紅鳳、張細松，2013）。自20世紀中后期西方環境運動以來，環境規制作為主要社會性規制逐漸受到許多國家政府高度重視。同時，由于經濟全球化與區域經濟一體化浪潮交融發展，環境規制措施迅速擴展到國際貨物貿易領域，特別是與消費者生命安全與身體健康休戚相關的農產品貿易首當其沖。學術界關于環境規制的出口貿易效應研究主要集中于兩個視域，一是某個經濟體環境規制對其自身出口貿易產生的影響與作用，二是某個經濟體所實行的環境政策工具對其貿易伙伴的出口貿易產生的溢出效應。自國際貿易與環境問題被納入WTO談判議題以來，第二個視域的研究日漸豐富。譬如，Otsuki（2001）實證研究顯示歐盟黃曲霉素標準變動顯著影響非洲國家堅果等農產品出口；Wilson John和Otsuki Tsunehiro（2004）發現OECD成員國嚴格的農藥殘留標準抑制了發展中國家香蕉出口；李昭華、蔣冰冰（2009，2010）研究認為歐盟環境規制政策工具對中國部分玩具和家電產品具有較強的綠色貿易壁壘效應。

近年來，伴隨中國融入全球分工體系的程度逐步加深，發達國家環境規制對中國農產品出口貿易的外溢效應受到學術界的關注。特別是向來以環境規制著稱的歐盟逐步發展成為我國第二大貿易伙伴、第三大農產品出口市場，其復雜、嚴格的環境規制政策工具正將對我國農產品出口產生越來越重要的影響與作用。本文選取2001—2010年①中國與歐盟15國農產品貿易數據，構建動態面板引力模型，通過系統GMM估計方法計量分析歐盟環境規制對中國農產品出口的溢出效應。進而就中國農產品出口合理應對歐盟環境規制提出思路與政策建議。

二、環境規制對貿易伙伴農產品出口的溢出效應機理

首先，環境規制對貿易伙伴農產品生產成本的影響。新貿易理論將環境要素同勞動力、資本、科學技術等一樣視作重要生產要素，從而在國際傳遞機制作用下，一國環境規制強度的變化會影響貿易伙伴國或地區環境要素的影子價格變化。從某種程度上說，農產品屬于典型的環境要素密集型產品。假定貿易伙伴政府不采取任何干預措施，如果歐盟環境規制強度加大，那么貿易伙伴的農產品生產企業勢必通過環境成本內部化措施努力消除或減小環境負外部性，以維持既定的市場份額，但是，伴隨環境要素影子價格的上升貿易伙伴農產品生產成本會上升，進而導致貿易伙伴農產品出口價格上升、農產品逆差加大。

其次，環境規制對貿易伙伴農業技術創新的影響。歐盟實施的環境規制政策工具不但影響貿易伙伴國或地區的農產品出口數量，還會在一定程度上間接激勵貿易伙伴的農業技術創新。一方面，歐盟通過設定農產品環境標準提高了貿易伙伴國農產品進入其市場的門檻，這實質上是對貿易伙伴國農產品提出了技術性改進要求，此時貿易伙伴國企業會通過技術創新使出口農產品達到歐盟的環境標準；另一方面，環境規制的本質在于政府通過各種工具為環境要素定價，正如前文所述，歐盟環境規制通常會誘致貿易伙伴農產品生產成本上升，在出口價格不變的情況下，貿易伙伴國農產品貿易利得必然大幅減少，在利潤驅動機制影響下，貿易伙伴國企業會不斷實行農產品技術創新。因此，歐盟環境規制客觀上有利于刺激貿易伙伴農業技術創新。

第三，環境規制對貿易伙伴農產品多樣性的影響。全球生產網絡的形成促使產業內貿易縱深發展與產業內貿易日漸盛行，同時各國消費者對產品多樣性的偏好也在不斷加強。盡管消費者對農產品的多樣性偏好沒有對工業品強烈，但伴隨國際氣候變化和環境污染的加劇，這一狀況正在發生改變。從某種意義上說，歐盟環境規制措施實際上是向其貿易伙伴國相關企業發出了一種差異性需求信號——市場更青睞于環境友好型農產品。在短期內，貿易伙伴很難改變其農產品的本質特征與技術參數，但從長期看，在國際市場機制作用下，貿易伙伴國企業可能會主動調整環境要素供給比例以適應歐盟環境規制，從而出口符合歐盟環境標準、綠色、安全并且滿足消費者多樣化需求偏好的農產品。可見，歐盟環境規制會促使其貿易伙伴國憑借農產品多樣性獲取市場先行優勢，并最終提高該國農產品貿易國家競爭優勢。

三、變量、模型與方法

（一）變量選擇

實證分析主要涉及中國對歐盟農產品出口貿易額、歐盟環境規制強度、中國國內生產總值、歐盟成員國國內生產總值、中國人口總量和歐盟成員國人口總量共6個基礎指標，分別記為CA、ER、CG、EG、CP、EP。為了規避樣本數據劇烈波動與異方差的不利影響，筆者對上述基礎指標取對數，分別記為lnCA、lnER、lnCG、lnEG、lnCP、lnEP。其中，lnCA為被解釋變量，表征中國對歐盟農產品出口貿易額的變動；lnER、lnCG、lnEG、lnCP、lnEP為解釋變量， lnER表征歐盟環境規制強度的變動，lnCG、lnEG分別表征中國與歐盟成員國GDP的變動， lnCP、lnEP分別表征中國與歐盟成員國人口總量的變動。為了更好地檢驗模型的解釋力與科學性，在計量分析之前，對各解釋變量的一般經濟含義及其系數符號進行了界定與預期（如表1）。

（二）數據來源及處理

首先，中國對歐盟農產品出口貿易額源自《中國海關統計年鑒》，中國GDP與人口總量源自《中國統計年鑒》，歐盟成員國GDP和人口總量源于《國際統計年鑒》和世界銀行官方網站；其次，由于中國加入WTO以后才逐步融入國際多邊農產品貿易體制，故所有樣本數據區間均始于2001年；第三，考慮到2004年和2007年歐盟發生了兩次成員東擴，為了保證數據的匹配性，面板數據的截面國家僅涵蓋歐盟東擴前的15個成員國，即意大利、法國、比利時、英國、德國、荷蘭、盧森堡、西班牙、葡萄牙、芬蘭、丹麥、希臘、瑞典、奧地利和愛爾蘭，不考慮兩次東擴后增加的12個國家；第四，本文借鑒李晗華（2009）的縱向賦值法來度量歐盟環境規制強度，即以環境政策實施的年份為賦值時間點，并假定政策變更之前人們有一個理性的預期，再根據歐盟針對農產品的環境規制政策嚴格程度對歐盟農產品環境規制強度（ER）進行賦值（如表2）。

（三）模型與估計方法

1.動態面板數據模型設定。由于短期內農產品貿易渠道或貿易慣例不易改變，所以本期貿易額在一定程度上受上期貿易額影響，即農產品出口貿易額可能在時間上存在依賴性。如果不考慮這一因素，回歸估計值可能有偏離或不一致，故在前文所述解釋變量的基礎上，再引入被解釋變量的1階滯后項作為解釋變量以反映出口額的動態變化。鑒于此，結合前文解釋變量系數符號預期及其經濟含義，選取2001—2010年中國與歐盟15國農產品貿易數據，以引力模型的擴展形式為基礎①，構建一個動態面板數據引力模型如下：

2.系統GMM估計。由于設定的模型中加入了被解釋變量的1階滯后項，有可能導致解釋變量與隨機擾動項相關，且模型具有橫截面相依性。如果沿襲傳統的靜態面板數據固定效應或隨機效應模型進行估計，必將產生參數估計的有偏性和非一致性。考慮到農產品出口規模通常具有連續性動態調整特征，故放寬了靜態面板模型假設，采用動態面板模型對歐盟環境規制的溢出效應予以估計更為合理②。同時，本文考察的是歐盟環境規制對中國農產品出口的溢出效應，而歐盟作為當今世界上重要的區域一體化組織，在對中國農產品出口的環境規制問題上，歐盟內部各國采取統一的環境規制標準，因此本文在運用面板數據模型進行回歸時不考慮個體（歐盟成員國）間的結構差異。

Arellano 和Bond（1991）較早將Hansen（1982）開創的廣義矩估計法引入到動態面板數據的研究③。但是，GMM通常會消除不隨時間變化的變量，進而導致弱工具變量的出現。為了規避這一缺陷，Arellano和Bover（1995）基于差分之前的水平方程提出“水平GMM”（Level GMM）。后來，為了增加更多有效工具變量，Blundell和Bond（1998） 通過增加新的矩條件，將差分GMM和水平GMM進一步整合起來，稱之為“系統GMM”（System GMM），較差分GMM而言，系統GMM所使用的工具變量對模型的內生變量具有更好的預測性。大量經驗研究表明，這一估計方法對于截面數大于時期數的動態短面板數據十分具有優勢。Blundell、Bond和Windmeijer（2000）的蒙特卡羅模擬研究證實，系統GMM方法有助于大大提高估計的有效率和模型的解釋力。由于本文研究個體限于歐盟15個成員國，而時間跨度僅為10年，具有截面大、時序短的數據特征，因而適合采用系統GMM方法予以估計。

另外，為了保證工具變量的合理性，我們對模型分別進行Sargan檢驗與AR（1）、AR（2）檢驗，前者旨在考察工具變量是否聯合有效，其余兩個重在檢驗差分方程的誤差項是否存在一階與二階序列相關，系統GMM估計要求誤差項不存在二階序列相關，但允許存在一階序列相關。

四、計量結果分析

基于上述估計方法，采用Stata（11版）軟件對動態面板數據模型進行系統GMM估計，具體計量結果如表3所示。

五、結論性啟示與建議

結合前文理論分析和實證研究結果，本文得出以下幾點結論性啟示：1.整體而言，在經濟增長、人口增長、先期農產品貿易規模的共同作用下，歐盟環境規制等因素的變化能在一定程度上合理解釋中國農產品出口的變動，歐盟所實施的各種環境規制政策工具對中國農產品出口產生了一定負向溢出效應。2.中國農產品出口貿易存在顯著的路徑依賴傾向，上一期出口規模變動對本期出口規模產生了一定慣性作用，這可能和中國農業結構升級較為滯后和結構調整存在剛性有關。3.歐盟經濟增長對中國農產品出口存在顯著積極影響，但中國經濟增長以及貿易雙方人口增長因素對中國農產品出口的影響十分有限，因此，從長期看，中國農產品國際競爭力的提升不能過于依賴經濟粗放增長與人口紅利，其根本出路在于轉變農業生產方式、優化農產品結構、提高農產品環境附加值。

鑒于上述研究結論，筆者提出以下政策建議：1.目前，中國對歐盟農產品出口多以粗加工、低附加值產品為主，相當一部分農副產品因達不到歐盟市場準入條件而被歐盟拒之門外。因此，政府部門亟須深化農村經濟體制改革，努力引導農村、農民轉變農業生產方式，優化農產品出口結構。2.逐步完善我國農村、農業環境規制體系，通過市場性與非市場性政策工具保證農產品安全生產，切實完善農產品質量監督與檢驗檢疫體系。大量經驗和事實顯示，我國農產品安全越來越受到國內外消費者的擔憂，當務之急，我國只有全方位提升出口農產品環境附加值，歐盟環境規制乃至環境壁壘就不攻自破。3.實行差異性規制，科學管理農產品出口。對初級農產品生產者統一市場準入標準，逐步提高農產品環境競爭力；對農產品流通加工企業逐步試行環境認證制度，合理引導消費者選擇綠色農產品；對農產品出口企業，應通過政策工具引導其努力培育國際綠色農產品品牌，提高中國農產品國際市場占有率。同時，充分發揮農產品行業協會的功能，促使企業深入掌握歐盟農產品需求趨勢與環境規制工具，對于逐步消除或減輕歐盟環境規制的負向溢出效應也至關重要。

另外，由于歐盟成員加入的非同步性削弱了數據可得性與匹配性，從而本文研究對象僅涵蓋歐盟東擴前的15個國家，可能在一定程度上會導致研究結論存在些許偏差；另外，本文實證分析主要考察了歐盟環境規制對中國農產品出口規模的影響，但關于環境規制對農產品出口結構等的影響也十分值得研究，筆者期望在后續的研究中予以進一步關注和探討。

[注釋]

①筆者選擇2001—2010年數據的原因在于此階段中國農產品出口貿易處于持續增長階段，同時考慮2010年以后經濟危機對農產品出口貿易的沖擊較大，結合相關數據的可得性，故沒有選擇2010年之后的數據。

②Tinbergen（1962）和 Poyhonen（1963）最早基于萬有引力公式創建引力模型。此后國內外大量學者根據實際研究需要，通過添加相關變量對模型進行了不同改進或擴展，本文模型也屬擴展的貿易引力模型。

③靜態面板模型通常隱含被解釋變量處于穩態水平的假設，但事實上，如果解釋變量背離穩態水平，被解釋變量的調整則十分緩慢，進而導致靜態面板模型假設不成立。

④GMM估計方法是矩估計方法的一般化，亦稱差分GMM（Difference GMM），其基本思想是通過對原水平方程進行一階差分從而選取合適的工具變量，并進一步形成相應的矩條件方程。

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（責任編輯：張彤彤）