反傾銷視角下的中國農業產業安全評價研究

周 灝

內容提要：中國是一個外貿大國和農業大國，且中國出口的農產品一直在遭受國外的反傾銷，需要降低農產品出口的脆弱性，維護我國農業的產業安全。在全面統計國外對華農產品反傾銷案件的基礎上，選取了23起對華農產品反傾銷案件作為研究樣本，使用DEA模型對中國農業產業安全進行了評價。研究結果顯示：在反傾銷的威脅下，中國的農業產業安全狀態不佳，不同的目標國對農業產業安全的影響差異很大，且需重點關注反傾銷、出口依存度、出口價格比這3個輸入指標。我國需通過多方合作降低國外反傾銷發起的頻率和可能性、專門針對美國建立農產品的產業安全預警系統、在人民幣升值的階段積極開拓新興市場等措施來維護我國農業產業安全。

中國是世界反傾銷的最大受害國，遭受的反傾銷長期位居世界第一。從1995年到2016年，全世界有50個WTO成員發起反傾銷調查案件共5286起，有36個WTO成員對中國(僅指中國大陸地區，不含港澳臺，后同)發起反傾銷調查1217起,年均58起。全球反傾銷調查總數為5286起，針對中國的案件就高達23%。韓國雖排在第二位(398起，年均19起)，但遭受的反傾銷遠低于中國。我國的農產品一直在遭受國外的反傾銷，而且中國作為一個外貿大國和農業大國,在農產品出口和生產的背后有數量極其眾多的農業人口以及農產品加工企業，農產品反傾銷不容忽視。分析我國農產品反傾銷問題可以更有效降低農產品出口的脆弱性，維護我國農業的產業安全。

一、 對華農產品反傾銷案件統計情況

本文以WTO的《農業協議》中定義的農產品貿易統計范圍為標準來統計涉案農產品，并且再加上“魚及魚產品”(《農業協議》的農產品不含“魚及魚產品”)。

1982年2月歐盟對中國出口的梨罐頭發起的反傾銷調查案件是我國農產品最早遭受反傾銷的案件。從1982年至2016年年底，國外對華農產品反傾銷調查案件總計達到28起(具體案件匯總見表1)。

統計數據顯示，共有美國、澳大利亞、歐盟等11個成員對中國農產品發起反傾銷調查，有蘑菇罐頭、蜂蜜、大蒜等17種具體涉案農產品。對華農產品反傾銷最多的成員是美國和澳大利亞，分別發起了8起和6起反傾銷調查；涉案次數最多的農產品是大蒜和蘑菇罐頭，涉案次數分別為5次和4次。

從個案上考察，反傾銷對中國涉案農產品出口貿易的影響是驚人的，如：1999年韓國對華大蒜反傾銷案，反傾銷的第二年中國對韓國大蒜出口額下降高達98.1%；再如：2005年墨西哥對華傘菇罐頭反傾銷案，反傾銷的第二年中國對墨西哥傘菇罐頭出口額下降高達97.0%。

二、 文獻綜述

何維達、宋勝洲(2003)認為產業安全是一國重要產業的生存發展以及政府對這些產業控制權受到威脅的狀態。李孟剛(2006)提出的觀點得到了較為廣泛的認同，他認為產業安全應包括“產業生存安全”和“產業發展安全”，分別指產業生存不受威脅的狀態和產業發展不受威脅的狀態。學者們還深入到中國不同產業的層面去研究產業安全問題，如：單春紅、胡珊珊(2012)對2002-2008 年的航空航天業的產業安全度進行評估;于謹凱、張亞敏(2012)測算了我國海洋運輸業2001-2007年的產業安全度;史欣資料來源：根據劉愛東、周以芳的案件統計、WTO的各成員反傾銷半年度報告、中國貿易救濟信息網公布的反傾銷出口應訴案件整理而成。

表1 對華農產品反傾銷調查案件匯總(1982-2016年)

向等(2015)設計的中國高技術產業安全評價體系是以市場和創新為綱、以生存和發展為目，并分別利用層次分析法、專家法及主成分分析法測量了中國高技術產業安全的狀況；宋向黨(2016)構建了農業產業安全評價指標，并針對河北省的農業產業安全水平進行具體測算。

已有的研究很少有通過產業中的具體產品更為微觀的視角去研究產業安全。由于同一產業內部的不同產品可能存在較大差異，例如大蒜與小龍蝦仁同屬于農產品，但卻存在較大的特征差異，因此僅從產業層面去分析產業安全可能存在偏差，本文擬從農產品反傾銷的視角出發，從中國作為出口國的視角出發，從眾多的具體涉案農產品層面去探索中國農業的產業安全。

目前，層次分析法、熵權法等一些評分賦值之類的測度方法存在主觀性較大的缺陷。而DEA模型能從輸入輸出角度對產業安全的各個決策單元進行效率評價，有效地解決了評價的主觀性較大的問題，因此本文擬使用DEA模型。

三、 農業產業安全的DEA模型構建

1. DEA模型的基本思想

數據包絡分析縮寫為DEA(Data Envelopment Analysis)，是美國運籌學家Charnes、Cooper和Rhodes于1978年提出來的。該方法的原理主要是通過保持決策單元(DMU，Decision Making Units)的輸入或者輸出不變，借助于數學規劃和統計數據確定相對有效的生產前沿面，將各個決策單元投影到DEA的生產前沿面上，并通過比較決策單元偏離DEA前沿面的程度來評價它們的相對有效性。

本文使用DEA中的CCR模型(C2R模型)對我國農業的產業安全進行評價。DEA中的CCR模型的原始模型經過Charnes-Cooper變化，引入非阿基米德無窮小量后的對偶規劃模型如下：

該模型有n個決策單元DMUj，j=1, 2, 3, …,n。DMUj的輸入為xj=(x1j,x2j, …,xi j)T，i為輸入指

表2 中國農業產業安全DEA模型的決策單元

決策單元的相對有效性就決定了該產業的安全程度。當θ=1，表示產業發展處于安全狀態；當θ=0，表示產業發展處于危機狀體；θ值越大，產業安全度越高，θ值越小，產業安全度越低。

2. DEA模型構建

(1) 決策單元的構建。以表1中的涉案農產品作為決策單元的構建基礎，表1農產品反傾銷案件中的第1、第10、第11、第15以及第26等5個案件由于缺少基本的貿易數據，因此在本文的決策單元中被剔除掉，在決策單元中涉及到的反傾銷案件只有23個。設反傾銷案件立案年份為T，實證分析中要對比反傾銷案件發生的前一年(即T-1)以及反傾銷案件發生的后一年(即T+1)的涉案農產品在海外市場的情況的表現進行對比，從而分析反傾銷對產業安全的影響情況。每個年份都是一個決策單元(DMU)，因此每個案件均有3個決策單元。實證分析中涉及到的23個案件的決策單元總計為69個(見表2)，即DEA模型中的決策單元DMU的總數量j=69。

(2) 輸入輸出指標的選取。按照李孟剛(2006)的觀點，對產業安全的評價應該從生存安全和發展安全兩個方面去評價。史欣向(2015)在對中國高新技術產業安全進行評價研究中，共使用了2項一級指標、4項二級指標和42項三級指標。景玉琴(2006)認為產業安全涵蓋產業國內環境、產業競爭力、產業控制力三個方面；何維達(2002)認為產業安全涵蓋產業競爭力、產業發展力、產業控制力和對外依存度等四個方面，可以描述為“四維度模型”。而且也還有學者提出將產業環境加入到產業安全理論框架中，從而形成“五維度模型”。

這些理論觀點并不對立，是可以相互融合的。本文的研究涉及反傾銷，而反傾銷對一個產業的影響常常涉及到涉案產業在海外市場的生死存亡，即產業生存安全，因此本文主要針對“產業生存安全”進行研究。

根據農業數據的特點，結合本文的研究視角，同時兼顧指標數據的可獲得性，綜合其他學者觀點，最終確定采用以下7個評價指標(見表3)。

表3 農業產業安全評價指標體系

對評價指標的具體解釋如下：(1) 反傾銷：在T年份沒有發生反傾銷調查，取值為0。在T年份發生了反傾銷調查，取值為1。反傾銷調查一般會出現跨年度的情況，因此本文認為在T+1年份仍處于反傾銷調查的階段，取值為1。(2) 人民幣匯率：該指標使用人民幣對美元的年度平均匯率，避免使用年終匯率或某個時點匯率帶來的偏差。人民幣匯率的升值或貶值可能導致中國農產品的出口價格發生變動。(3) 農業總產值：采用我國各年度農林牧漁業總產值。農業總產值代表了我國農業產業的總體生產狀況。(4) 出口依存度：中國某一具體涉案農產品對全球的出口總額/中國GDP。出口依存度的高低差異會使出口面臨的匯率變動、國際貿易爭端等風險有差異。(5) 出口價格比：中國某一涉案產品對立案成員出口價格的年度比，即本年份出口價格/T-1年份出口價格。根據該計算公式，T-1年份的出口價格比為1。出口價格比越小，說明出口價格越低，越容易擁有更多的海外市場，但是越低的出口價格越容易引起國外的反傾銷，危及我國的出口市場，因此出口價格比對產業安全的影響是一把雙刃劍。(6) 市場滲透率：該指標能反映一國產品在特定市場的競爭力，其計算公式為：Mi j/WMi j，Mi j表示立案成員i從中國進口某一涉案產品j的進口總額，WMi j表示立案成員i從世界市場進口產品j的進口總額。(7) 出口總額比：反傾銷在導致中國對立案成員的涉案產品出口減少的同時，若能擴大對其他市場的出口，那么可以在一定程度上減弱反傾銷對我國農業產業安全的負面影響。該指標為：中國某一涉案產品對全球出口總額的年度比，即本年份出口總額/T-1年份出口總額。

本文選取的7個評價指標中，前5個為輸入指標，后2個為輸出指標，即輸入指標數目i=5，輸出指標數目j=2。

四、 中國農業產業安全評價實證分析

1. 數據說明

本文DEA模型中決策單元中所涉及的農產品反傾銷案件中，T-1年份賦值為0，T、T+1年份賦值為1。人民幣匯率所用的年度平均匯率由月度匯率計算得到，月度匯率來源于加拿大英屬哥倫比亞大學的太平洋匯率服務網站。農業總產值數據來源于國家統計局各年度《中國統計年鑒》中的農林牧漁業總產值。用于計算出口依存度的涉案農產品對全球的出口總額數據來源于聯合國UNCOMTRADE數據庫，中國GDP數據來源于世界銀行。用于計算出口價格比的中國涉案產品對立案成員出口價格原始數據來源于聯合國UNCOMTRADE數據庫。用于計算市場滲透率的立案成員從中國進口某一涉案產品的進口總額、立案成員從世界市場進口某一涉案產品的進口總額數據均來源于聯合國UNCOMTRADE數據庫。用于計算出口總額比的中國某一涉案產品對全球年度出口總額數據來源于聯合國UNCOMTRADE數據庫。

2. DEA模型求解

本文使用LINGO軟件進行輔助計算，最終測算出了的我國農業產業安全水平DEA評價結果，具體結果見表4。

表4 中國農業產業安全DEA評價結果

續表

3. 結果分析

(1) 安全度分析。決策單元的θ值=1，則處于安全狀態；若0.8≤θ值<1，則處于基本安全狀態；若θ值≤0.8，則處于不安全狀態。由于產業安全評價指標體系中的輸出指標是市場滲透率和出口總額比，因此若θ值≤0.8，這大體上意味著我國該種農產品的出口喪失掉大量的目標國市場和全球市場，較為嚴重地使該種農產品處于不安全的狀態。共計19個決策單元處于不安全狀態，其中安全度最低的決策單元分別是第12、63和5，對應的θ值分別為0.3547、0.4860 和0.5484，分別是蘑菇罐頭T+1期(美國1998年立案)、傘菇罐頭T+1期(墨西哥2005年立案)、大蒜T期(美國1994年立案)。這19個決策單元共涉及到12種涉案農產品，而且均是在T期和(或)T+1期。這表明52%的涉案農產品在反傾銷發生后的當年和(或)第二年安全狀態堪憂。處于不安全狀態的涉案農產品具體情況見表5。所有處于不安全狀態的涉案農產品共涉及到6個國家或地區，其中涉及美國的有6種，占50%；涉及巴西的有2種，涉及歐盟、加拿大、墨西哥、印尼的各1種。在對華農產品反傾銷的最主要的成員美國、澳大利亞和歐盟這三個成員中，美國的情況最為嚴重，DEA模型中選取了7個對美出口的涉案農產品，結果6個農產品均出現產業不安全的狀態。

表5 處于不安全狀態的涉案農產品

同時各個輸出指標平均增加量為：市場滲透率增加81.2%、出口總額比增加0.5%。

表6 非DEA有效決策單元改進后的量

五、 結論與對策

研究結果顯示：(1) 在農產品種類方面：反傾銷發生后出現不安全狀態的情況較為普遍，約52%的涉案農產品出現了不安全的狀態；(2) 在出口目標國或地區方面：美國的情況最為嚴重；(3) 安全度方面：部分涉案農產品安全度很低，對應的θ值最低僅為0.3547；(4) 指標的改進量方面：不同輸入指標的縮減幅度不一樣，可控程度不一樣，需重點關注是否遭受反傾銷、出口依存度、出口價格比這3個輸入指標。

為了維護我國農業產業安全，本文提出如下對策建議：(1) 通過政府、農產品出口企業、農產品行業協會的多方合作降低國外反傾銷發起的頻率和可能性能有效提升農業產業安全度。(2) 由于出口依存度、出口價格比這兩個輸入指標可控性相對較高，因此適當縮減這兩個指標的數值有利于提升農業產業安全度。(3) 要高度關注和警惕對美農產品的出口，專門針對美國建立農產品的產業安全預警系統。(4) 在人民幣升值的階段，產業安全度相對有所改善，因此利用該時期，積極開拓新興市場，降低對美國農產品出口的市場依賴，增加對世界市場的出口額。