中國(guó)與主要國(guó)家棉花貿(mào)易效率及貿(mào)易潛力測(cè)度

摘 要： 【目的/意義】我國(guó)是世界最大的棉花消費(fèi)國(guó)，也是最大的棉花生產(chǎn)國(guó)。棉花進(jìn)口是解決我國(guó)棉花產(chǎn)量不足的有效方式，通過(guò)測(cè)度中國(guó)與主要國(guó)家棉花貿(mào)易效率及貿(mào)易潛力測(cè)度，旨在厘清中國(guó)與主要國(guó)家棉花貿(mào)易效率現(xiàn)狀及影響貿(mào)易效率的因素，提高跨境棉花貿(mào)易效率，保障中國(guó)棉花產(chǎn)業(yè)安全?！痉椒?過(guò)程】基于2012—2022 年中國(guó)棉花貿(mào)易的57 個(gè)國(guó)家面板數(shù)據(jù)，采用隨機(jī)前沿引力模型和非效率模型實(shí)證分析影響我國(guó)棉花貿(mào)易效率的因素，同時(shí)測(cè)算棉花貿(mào)易潛力。【結(jié)果/結(jié)論】主要結(jié)論如下：（1）中國(guó)與主要國(guó)家棉花貿(mào)易受人口總量、經(jīng)濟(jì)總量及地理距離的影響；（2）棉花貿(mào)易受到勞動(dòng)力投入、互聯(lián)網(wǎng)普及率、基礎(chǔ)設(shè)施水平、對(duì)外開(kāi)放度以及城鎮(zhèn)化水平的影響；（3）澳大利亞、越南、貝寧、烏茲別克斯坦是與中國(guó)貿(mào)易效率較高的國(guó)家，此外印度、美國(guó)、越南、澳大利亞、巴西等國(guó)家的貿(mào)易潛力較大。

關(guān)鍵詞： 棉花；貿(mào)易效率；貿(mào)易潛力；隨機(jī)前沿引力模型；非效率模型

中圖分類號(hào)： F752 文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A 文章編號(hào)： 1673?5617 （ 2024 ） 03?0052?07

棉花被稱作“白金”，是關(guān)乎國(guó)計(jì)民生的重要物資。長(zhǎng)期以來(lái)，我國(guó)棉花供需處于較為均衡的狀態(tài)，但產(chǎn)量始終低于消費(fèi)量，棉花長(zhǎng)期面臨進(jìn)口。從外部來(lái)看，我國(guó)棉花進(jìn)口量較大且進(jìn)口較為集中，2022 年，我國(guó)棉花產(chǎn)量為598 萬(wàn)t，消費(fèi)量為760 萬(wàn)t，缺口為162 萬(wàn)t，巴西、澳大利亞、美國(guó)、印度、布基納法索是我國(guó)棉花進(jìn)口的主要來(lái)源國(guó)，約占我國(guó)棉花進(jìn)口的90%；從內(nèi)部來(lái)看，我國(guó)棉花生產(chǎn)省份較為集中，主要分布于新疆棉區(qū)、黃河流域棉區(qū)、長(zhǎng)江流域棉區(qū)三個(gè)棉花產(chǎn)區(qū)，從省份來(lái)看，主要分布在新疆維吾爾自治區(qū)、河北省、湖北省、山東省和湖南省，其中新疆吾爾自治區(qū)棉花種植面積、機(jī)械化管理應(yīng)用水平、產(chǎn)量、單位面積產(chǎn)量均領(lǐng)先全國(guó)，2022 年新疆棉花產(chǎn)量539.4 萬(wàn)t，約占全國(guó)產(chǎn)量的90%。

中國(guó)作為全球棉紡中心和棉花貿(mào)易中心，是世界主要的棉花貿(mào)易國(guó)之一。在此背景下，學(xué)者們圍繞我國(guó)棉花貿(mào)易展開(kāi)了諸多研究，申松昊等[1]、趙晶等[2]主要運(yùn)用多個(gè)指數(shù)測(cè)度了我國(guó)棉花的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力并對(duì)影響因素進(jìn)行了探討。賁永青等[3]、陳旭涌[4] 基于波特鉆石模型從6 個(gè)方面，分析了中國(guó)棉花產(chǎn)業(yè)存在的競(jìng)爭(zhēng)力優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)，并且定性和定量分析了影響棉花競(jìng)爭(zhēng)力高低的各種因素。劉春香等[5] 通過(guò)貿(mào)易引力模型實(shí)證分析提出針對(duì)不同國(guó)家的棉花進(jìn)口策略建議。朱麗君等[6] 比較分析2010—2018 年中國(guó)與金磚國(guó)家棉花貿(mào)易的潛力，提出共建統(tǒng)一框架合作機(jī)制的建議，以破除棉花生產(chǎn)供應(yīng)不足的難題。也有部分學(xué)者對(duì)國(guó)內(nèi)棉價(jià)與國(guó)際棉價(jià)[7?8]、國(guó)內(nèi)棉花市場(chǎng)與國(guó)際現(xiàn)貨市場(chǎng)[9?10] 之間存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系進(jìn)行了探討。從現(xiàn)有研究來(lái)看，目前學(xué)者對(duì)棉花貿(mào)易的研究主要集中在某個(gè)國(guó)家、某個(gè)區(qū)域或者某個(gè)區(qū)域性合作組織，且研究多集中在貿(mào)易現(xiàn)狀、貿(mào)易競(jìng)爭(zhēng)力等方面，鮮有對(duì)棉花貿(mào)易的效率和潛力測(cè)度的研究。基于此，本文以中國(guó)棉花進(jìn)口的57 個(gè)國(guó)家為研究對(duì)象，實(shí)證探討我國(guó)與57個(gè)國(guó)家棉花貿(mào)易效率及貿(mào)易潛力，以期提高棉花貿(mào)易效率，進(jìn)一步保障我國(guó)棉花產(chǎn)業(yè)安全。

1 中國(guó)棉花生產(chǎn)及進(jìn)口狀況

如表1 所示，從棉花播種面積來(lái)看，我國(guó)棉花種植面積總體呈現(xiàn)逐年下降的趨勢(shì)，2012 年播種面積為468.81 萬(wàn)hm2，受經(jīng)濟(jì)發(fā)展變化以及農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整等因素的影響，大部分產(chǎn)區(qū)已改種其他經(jīng)濟(jì)作物，中國(guó)棉花種植面積整體呈下降趨勢(shì)，到2022 年播種面積降為300.03 萬(wàn)hm2，下降幅度約為36%，年均降幅3.6%；種植面積的下降也導(dǎo)致我國(guó)棉花產(chǎn)量有所下降，相較2012 年683.6 萬(wàn)t，2022 年產(chǎn)量下降12.52%，產(chǎn)量的降幅明顯小于種植面積的降幅。主要原因是，科技水平的發(fā)展以及大部分產(chǎn)區(qū)棉花單產(chǎn)水平的提升，以及棉花品種的更新和栽培、管理技術(shù)的推廣使得全國(guó)棉花單產(chǎn)增加。尤其是在我國(guó)持續(xù)調(diào)整棉花產(chǎn)業(yè)布局，棉花產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)由內(nèi)地向新疆集中的趨勢(shì)背景下，新疆地區(qū)憑借近1400 年的棉花種植歷史，其棉花品質(zhì)和產(chǎn)量大幅度領(lǐng)先我國(guó)其他棉花產(chǎn)區(qū)，這在一定程度上決定了我國(guó)棉花產(chǎn)業(yè)以及紡織業(yè)發(fā)展的態(tài)勢(shì)；從棉花進(jìn)口量來(lái)看，我國(guó)棉花進(jìn)口呈現(xiàn)先減后增的“V”型態(tài)勢(shì)，2012—2016 年棉花進(jìn)口從513 萬(wàn)t 下降至90萬(wàn)t，降幅82.46%，年均降幅20.61%。2016 年后，進(jìn)口量在波動(dòng)中有所上升且逐漸趨于穩(wěn)定。

2 中國(guó)與主要國(guó)家棉花貿(mào)易效率測(cè)度

2.1 模型設(shè)定

2.1.1 隨機(jī)前沿引力模型 隨機(jī)前沿模型最早由Aigner等[11] 提出并用于生產(chǎn)效率問(wèn)題的研究，隨后被國(guó)際貿(mào)易學(xué)研究者與引力模型結(jié)合，廣泛應(yīng)用于貿(mào)易效率測(cè)算和貿(mào)易潛力估計(jì)。根據(jù)隨機(jī)前沿模型， 國(guó)對(duì)國(guó)時(shí)期的實(shí)際貿(mào)易額經(jīng)對(duì)數(shù)處理后可以表示為：

2.1.2 貿(mào)易非效率項(xiàng)模型 為分析中國(guó)棉花貿(mào)易非效率及其影響因素，本文參照Battese 等[12] 提出的隨機(jī)前沿模型的一步法，構(gòu)建貿(mào)易非效率模型，模型形式設(shè)定如下：

2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文主要研究中國(guó)與主要棉花貿(mào)易國(guó)貿(mào)易效率及貿(mào)易潛力。考慮到數(shù)據(jù)可得性，本文選取57 個(gè)國(guó)家2012—2022 年的數(shù)據(jù)展開(kāi)研究。被解釋變量為中國(guó)對(duì)各國(guó)進(jìn)口棉花金額，數(shù)據(jù)來(lái)源于聯(lián)合國(guó)商品貿(mào)易數(shù)據(jù)庫(kù)（UNCOMTRADE），其他數(shù)據(jù)均來(lái)源于世界銀行WDI 數(shù)據(jù)庫(kù)。本文數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)分析如表2 所示。

2.3 實(shí)證結(jié)果分析

本文使用Stata 17.0 和Frontier 4.1 軟件對(duì)中國(guó)與主要棉花貿(mào)易國(guó)的隨機(jī)前沿引力模型和貿(mào)易非效率模型進(jìn)行估計(jì)，并以此為基礎(chǔ)計(jì)算出口效率和貿(mào)易潛力。在進(jìn)行隨機(jī)前沿引力模型分析前，需要運(yùn)用似然比檢驗(yàn)確定本文適用的模型（表3）。

首先，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭惺欠翊嬖谫Q(mào)易非效率項(xiàng)，由有約束和無(wú)約束項(xiàng)的Log 值計(jì)算LR 值，結(jié)果顯示LR 統(tǒng)計(jì)量在5% 的顯著性水平下拒絕貿(mào)易非效率不存在的原假設(shè)，表明中國(guó)與主要國(guó)家棉花貿(mào)易存在非效率項(xiàng)。其次，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭械姆切薯?xiàng)是否隨時(shí)間變化，結(jié)果顯示LR 統(tǒng)計(jì)量在5% 的顯著性水平下拒絕貿(mào)易非效率不隨時(shí)間變化的原假設(shè)，表明本文應(yīng)選擇時(shí)變模型。最后，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭惺欠駪?yīng)加入中國(guó)與貿(mào)易國(guó)是否接壤這一虛擬變量。經(jīng)過(guò)上述檢驗(yàn)，本文應(yīng)選擇時(shí)變隨機(jī)前沿引力模型，同時(shí)加入虛擬變量。

表4 同時(shí)展示了時(shí)變引力模型和時(shí)不變引力模型結(jié)果。從時(shí)變結(jié)果來(lái)看，gamma 值為0.8575，且在1% 的顯著性水平下通過(guò)檢驗(yàn)，表明貿(mào)易非效率是阻礙中國(guó)與主要棉花貿(mào)易國(guó)的重要因素。同時(shí)，eta 的顯著性也再次說(shuō)明選擇時(shí)變隨機(jī)前沿引力模型對(duì)于本文的研究是合適的。貿(mào)易國(guó)人口（pop）對(duì)貿(mào)易額的回歸系數(shù)為－1.5992，且在1% 的顯著下通過(guò)檢驗(yàn)，表明貿(mào)易國(guó)人口對(duì)貿(mào)易額的影響為負(fù)，可能的原因是隨著貿(mào)易國(guó)人口的增加，對(duì)棉花產(chǎn)品的需求增加，因此會(huì)減小對(duì)外出口； 中國(guó)GDP（gdpchn） 與人口（popchn）的回歸系數(shù)均顯著為正，表明隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展及人口增加，國(guó)內(nèi)棉花無(wú)法滿足自身需求，因此會(huì)加大對(duì)國(guó)外棉花的進(jìn)口；地理距離（dis）的回歸系數(shù)顯著為正，一般來(lái)說(shuō)，距離會(huì)增加雙邊貿(mào)易成本進(jìn)而負(fù)向影響雙邊貿(mào)易， 但隨著基礎(chǔ)設(shè)施水平的發(fā)展這一影響大大減小，同時(shí)由于中國(guó)棉花主要進(jìn)口國(guó)分布在亞洲與美洲，因此導(dǎo)致距離的回歸系數(shù)為正。

表5 展示了全樣本及分區(qū)域樣本非效率模型的回歸結(jié)果，其中分區(qū)域按照地理區(qū)域?qū)颖緞澐譃閬喼?、歐洲以及其他大洲，按照是否為“一帶一路”共建國(guó)家將樣本劃分為2 個(gè)樣本。從回歸結(jié)果來(lái)看，模型中g(shù)amma 值均在0.95 以上，且在1% 的顯著性水平下通過(guò)檢驗(yàn)，進(jìn)一步驗(yàn)證了貿(mào)易非效率是阻礙中國(guó)與主要棉花貿(mào)易國(guó)的重要因素。具體來(lái)看，全樣本中，勞動(dòng)力投入（labor）對(duì)貿(mào)易非效率項(xiàng)的回歸結(jié)果顯著為負(fù)，表明勞動(dòng)力投入促進(jìn)了貿(mào)易效率提升，勞動(dòng)力的投入使得棉花生產(chǎn)能夠精耕細(xì)作，提高棉花產(chǎn)量；互聯(lián)網(wǎng)普及率（inter）、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)（infra）、對(duì)外開(kāi)放度（trade）對(duì)貿(mào)易非效率項(xiàng)的回歸結(jié)果均顯著為負(fù)，互聯(lián)網(wǎng)貿(mào)易不但降低了貿(mào)易過(guò)程中的物流成本及溝通成本，極大程度上避免了因信息不對(duì)稱所造成的貿(mào)易損失，而且有利于企業(yè)吸收先進(jìn)技術(shù)和管理經(jīng)驗(yàn)，從而提高企業(yè)生產(chǎn)率，增加企業(yè)出口，其便捷而高效的特點(diǎn)是貿(mào)易效率提升的關(guān)鍵原因?；A(chǔ)設(shè)施建設(shè)所帶來(lái)的運(yùn)輸成本下降，有利于促進(jìn)商品、資源、要素在更廣大的范圍流動(dòng)，提升貿(mào)易效率。同時(shí)，對(duì)外開(kāi)放度越高，表明該國(guó)參與國(guó)際貿(mào)易的意愿越強(qiáng)，中國(guó)與其貿(mào)易壁壘低；城鎮(zhèn)化率（urban）對(duì)貿(mào)易非效率項(xiàng)的回歸結(jié)果均顯著為正，城鎮(zhèn)化水平越高，城鎮(zhèn)化推動(dòng)人口由農(nóng)村流入城市，導(dǎo)致農(nóng)地拋荒、撂荒，影響棉花生產(chǎn)進(jìn)而負(fù)向影響貿(mào)易效率。

從異質(zhì)性分析來(lái)看，人均耕地面積（perarable）在歐洲以及“一帶一路”共建國(guó)家2 個(gè)分組中均顯著為正，人均耕地面積（perarable）對(duì)棉花貿(mào)易效率產(chǎn)生正向影響，說(shuō)明人均耕地面積越大，有利于實(shí)現(xiàn)規(guī)?；C(jī)械化，提升棉花生產(chǎn)效率，進(jìn)而提高貿(mào)易效率；勞動(dòng)力投入（labor）在亞洲、其他大洲及非“一帶一路”共建國(guó)家的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，而在歐洲和“一帶一路”共建國(guó)家為正，可能的原因是歐洲及“一帶一路”共建國(guó)家農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平較高，極大解放了農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力，過(guò)多勞動(dòng)力投入影響棉花的產(chǎn)出效率；互聯(lián)網(wǎng)普及率（inter）回歸系數(shù)則在所有分組中為負(fù)；政治穩(wěn)定性（political）回歸系數(shù)在亞洲和“一帶一路”共建國(guó)家中顯著為正；貿(mào)易開(kāi)放度（trade）在除非“一帶一路”共建國(guó)家中為負(fù)；城鎮(zhèn)化水平回歸系數(shù)（urban）在亞洲和“一帶一路”共建國(guó)家中為負(fù)，在其他分組中為正。可能的原因是相較于其他分組，亞洲和“一帶一路”共建國(guó)家以發(fā)展中國(guó)家居多，城鎮(zhèn)化水平相對(duì)較低，在城鎮(zhèn)化水平較低的階段，城鎮(zhèn)化通過(guò)提高機(jī)械化水平、土地規(guī)模經(jīng)營(yíng)等方式提高產(chǎn)出效率。

3 中國(guó)與主要國(guó)家棉花貿(mào)易潛力測(cè)度

進(jìn)一步通過(guò)時(shí)變隨機(jī)前沿引力模型估計(jì)中國(guó)與主要國(guó)家棉花貿(mào)易效率，并結(jié)合實(shí)際貿(mào)易額估算擴(kuò)展?jié)摿Α?012—2022 年中國(guó)與主要國(guó)家棉花平均貿(mào)易效率及平均拓展?jié)摿θ绫? 所示。

從平均貿(mào)易效率值來(lái)看，中國(guó)與主要國(guó)家棉花平均貿(mào)易效率不足0.04，表明中國(guó)對(duì)多數(shù)國(guó)家棉花的貿(mào)易效率值有待提高。其中，澳大利亞、越南、貝寧、烏茲別克斯坦平均效率值排名較前且均大于0.1，表明中國(guó)與上述國(guó)家貿(mào)易效率較高。平均貿(mào)易效率小于0.01 的國(guó)家個(gè)數(shù)為38 個(gè)，占比66.67%，表明整體來(lái)看，中國(guó)與主要國(guó)家棉花平均貿(mào)易效率較低，拓展空間較大。

從平均拓展?jié)摿?lái)看，中國(guó)與主要國(guó)家棉花平均拓展?jié)摿s為1.2 億美元，印度、美國(guó)、越南、澳大利亞、巴西等國(guó)家平均拓展?jié)摿^高，表明中國(guó)與這幾個(gè)國(guó)家在棉花貿(mào)易上潛力更大，特別是印度、美國(guó)與巴西是世界重要的棉花出口國(guó)。平均拓展?jié)摿χ翟? 億美元以上的國(guó)家有9 個(gè)，低于平均拓展?jié)摿Φ膰?guó)家有49 個(gè)，占比85.96%，表明中國(guó)與主要國(guó)家棉花拓展?jié)摿性谏贁?shù)幾個(gè)國(guó)家。

4 主要結(jié)論與政策建議

4.1 主要結(jié)論

本文基于中國(guó)與主要棉花貿(mào)易國(guó)2012—2022 年棉花貿(mào)易數(shù)據(jù)，運(yùn)用隨機(jī)前沿引力模型，實(shí)證探討了影響中國(guó)與主要棉花貿(mào)易國(guó)的貿(mào)易效率，并在此基礎(chǔ)上分析了中國(guó)與主要國(guó)家的貿(mào)易潛力。本文的主要結(jié)論如下。（1）中國(guó)與主要國(guó)家棉花貿(mào)易受人口總量、經(jīng)濟(jì)總量及地理距離的影響。根據(jù)時(shí)變隨機(jī)前沿引力模型估計(jì)結(jié)果可知，貿(mào)易國(guó)GDP、中國(guó)GDP 及中國(guó)人口規(guī)模對(duì)貿(mào)易規(guī)模具有正向推動(dòng)作用，貿(mào)易國(guó)人口增長(zhǎng)則抑制貿(mào)易規(guī)模，地理距離對(duì)貿(mào)易規(guī)模呈現(xiàn)正向影響。（2）棉花貿(mào)易受到勞動(dòng)力投入、互聯(lián)網(wǎng)普及率、基礎(chǔ)設(shè)施水平、對(duì)外開(kāi)放度以及城鎮(zhèn)化水平的影響。非效率模型顯示，除城鎮(zhèn)化水平外，上述變量對(duì)貿(mào)易效率均呈現(xiàn)正向推動(dòng)作用；異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果表明，不同變量在不同分組中的影響方向和影響程度上均有差異。（3）澳大利亞、越南、貝寧、烏茲別克斯坦是與中國(guó)貿(mào)易效率較高的國(guó)家。從貿(mào)易潛力來(lái)看，印度、美國(guó)、越南、澳大利亞、巴西等國(guó)家的貿(mào)易潛力較高。

4.2 政策建議

（1）開(kāi)發(fā)有較大棉花貿(mào)易潛力的市場(chǎng)，促進(jìn)棉花貿(mào)易，提高棉花貿(mào)易效率。針對(duì)棉花貿(mào)易潛力較大的印度、美國(guó)、越南、澳大利亞、巴西，通過(guò)農(nóng)業(yè)技術(shù)輸出、農(nóng)業(yè)人才交流等方式，提高棉花貿(mào)易潛力。著力在農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易便利程度、簡(jiǎn)化通關(guān)手續(xù)，促進(jìn)與上述國(guó)家的棉花貿(mào)易。（2）加強(qiáng)同“一帶一路”共建國(guó)家交通基礎(chǔ)設(shè)施互聯(lián)互通建設(shè)?；A(chǔ)設(shè)施、互聯(lián)網(wǎng)等均顯著提升棉花貿(mào)易效率，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平有利于進(jìn)一步降低貿(mào)易成本，促進(jìn)國(guó)家貿(mào)易增長(zhǎng)。大力發(fā)展公水聯(lián)運(yùn)、鐵水聯(lián)運(yùn)、空鐵聯(lián)運(yùn)、?？章?lián)運(yùn)等多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸方式，發(fā)揮各交通基礎(chǔ)設(shè)施優(yōu)勢(shì)，形成優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)的發(fā)展格局，推動(dòng)不同交通基礎(chǔ)設(shè)施之間協(xié)同發(fā)展、互聯(lián)互通，促進(jìn)國(guó)家進(jìn)出口貿(mào)易持續(xù)增長(zhǎng)。