農藥最大殘留標準差異對中國水果出口RCEP伙伴國的影響

2022年1月1日《區域全面經濟伙伴關系協定》（簡稱RCEP）正式生效，為亞太地區農產品貿易創造了巨大的制度紅利。作為全球最大的水果生產國和出口國之一，中國對RCEP伙伴國的水果出口規模持續增長。隨著RCEP各項措施落地生效，中國水果在RCEP區域內的貿易潛力將進一步被激發。然而，以農藥最大殘留標準（MRLs）差異（后文簡稱農殘差異）為主的衛生與植物檢疫措施（SPS）是國際農產品技術性貿易壁壘（TBT）通報領域的焦點，已成為影響我國水果出口的重要因素，伙伴國農藥MRLs的不斷調整會對我國水果出口帶來什么樣的影響？本文將通過實證回答這個問題，為推動區域內農藥MRLs協調與統一提供理論依據，助力RCEP框架下中國水果貿易的高質量可持續發展。

關于進出口國農殘差異是農產品貿易的阻礙還是催化劑，學界并未得到一致性結論。有學者認為，進口國制定嚴格的農藥MRLs提高了市場準入門檻，增加了企業的固定成本和可變合規成本[，從而不利于農產品出口；還有學者認為，農藥MRLs被認為是關稅的替代品，成為一種新的貿易壁壘阻礙農產品出口[2；但也有學者認為，嚴格的農藥MRLs可以減少信息不對稱的負外部性3，倒逼出口國企業提升出口產品質量4，刺激進口國消費者需求。因此，進出口國間的農殘差異對水果出口存在雙重效應，即貿易成本效應和需求增強效應，最終對貿易結果的影響取決于兩者的凈效應。現有研究大多通過構建引力模型直接對貿易效應單一維度進行分析[5-，本文將使用Heckman模型從二元邊際視角分析其貿易凈效應。關于RCEP水果貿易影響因素的研究，學者傾向于從比較各國水果競爭性與互補性測度貿易潛力[8、分析出口增長因素等方面展開研究，也有學者從二元邊際角度分析了生產率、貿易成本等因素的影響[10，但鮮有關注到農殘差異這一重要因素的影響，而厘清農殘差異對我國水果出口的影響，對指導企業優化出口策略、推動我國果業綠色轉型與質量升級具有重要意義，為RCEP區域一體化提供了新視角。

1中國對RCEP水果出口貿易現狀

1.1中國對RCEP水果出口貿易規模如圖1所示，2012—2022年中國對RCEP伙伴國水果出口額波動情況與世界保持一致。

圖12012—2022年中國對RCEP伙伴國水果出口額

注：根據UNComtrade數據庫整理

從貿易規模來看，中國對RCEP伙伴國水果出口額總體呈現增長趨勢，從2012年的22.2億美元增長到2022年的33.5億美元，增長率超過 50% ，占中國對世界水果出口額增長的 66% ，可見中國對RCEP伙伴國水果出口是中國對外水果出口增長的強勁動力。具體來看，2012—2015年中國對RCEP伙伴國水果出口額不斷擴大；2015—2018年保持相對穩定；2018—2020年大幅增長，2020年達到頂峰49.8億美元，這得益于中國一東盟自貿區全面升級和RCEP簽訂帶來的紅利;2020—2022年，受疫情、海運中斷等影響，水果出口額下降。從中國對RCEP出口額占世界的比重來看，2012—2019年相對穩定，維持在 60% 左右，2020年突破 70% ，之后回落但仍保持在較高水平。

1.2中國對RCEP水果出口市場結構將2012—2022年間中國對RCEP各國的水果出口額平均后排序，出口前十市場如表1所示。可以看到，中國對RCEP水果出口前五位的市場皆為東盟國家，這是因為中國與東盟早在2010年就簽訂了自由貿易區協議，雙方貿易往來頻繁。其中，對越南水果出口額超過10億美元，占中國對RCEP水果出口額比重的31.39% ，越南是最大的出口市場;其次是泰國和印度尼西亞，分別占中國對RCEP水果出口額比重的22.84% 和 13.92% 。中國對以上3個國家的出口占比高達 68.15% ，而排名后三的新加坡、澳大利亞、韓國占比不足 5% ，說明中國對RCEP水果出口具有明顯的區域集中性。未來，隨著RCEP不斷落地推進，中國對這些國家的水果出口潛力有待進一步被激發。

表1中國對RCEP水果出口市場結構

注：根據UNComtrade數據庫整理

1.3中國對RCEP水果出口產品結構根據UNComtradeHS編碼，水果定義為第2類第8章（食用水果及堅果；柑橘屬水果或甜瓜的果皮）的農產品，下有14個4位目和77個6位子目，種類眾多。將中國2012—2022年對RCEP伙伴國水果出口額平均值排序（見表2），可以看到出口額前十的水果集中在溫帶水果，如蘋果、柑橘、梨等，說明中國溫帶水果在RCEP市場具有結構性優勢，國際市場競爭力較強；柿子和甜瓜出口量不大，但單位價值較高，排第七和第八位；值得注意的是，草莓作為高附加值水果也進入前十，這得益于中國優越的地理位置和發達的冷鏈物流技術。

表2中國對RCEP水果出口產品結構

注：根據UNComtrade數據庫整理

2中國與RCEP農藥最大殘留標準差異現狀

2.1差異指數構建參考Achterbosch[衡量差異程度的研究方法，如果出口國i和進口國 j 都在水果k 上實行了農藥MRLs限制，將兩國的殘留值之差比上殘留值之和可得到兩國在農藥 p 上的嚴格程度差異；兩國在水果 k 上都施加了 種農藥殘留的限制，將 種農藥的嚴格程度差異取平均值即可得到兩國在水果 k 上的整體嚴格差異程度。這種方法既考慮到農藥種類的廣度差異，又考慮到農藥殘留值的深度差異，是目前學界普遍使用衡量農藥MRLs的方法。公式如下：

易知農殘差異嚴格指數介于[-1，1]之間， I_kgt;0 時，表示進口國整體農藥殘留值低于出口國，即進口國農藥MRLs更嚴格，同理 I_klt;0 表示出口國農藥MRLs更嚴格， I_k=0 表示進出口國農藥MRLs同等嚴格。 I_k 的絕對值越接近于1表示進出口國農殘標準差異越大，越接近0表示差異越小。為避免分母為0，剔除了進出口國都實施最高殘留標準的農藥，即MRL_Pⁱ=MRL_P^j=0 的情況。

2.2農殘差異變化趨勢選取中國對RCEP伙伴國出口量較大且農藥匹配度較高的10種主要出口水果，分別為蘋果（080810）黑莓（081120）、葡萄（080610）、檸檬（080550）、柑橘（080521）、芒果（084500）、橙子（080510）、桃（080930）梨（080830）草莓（081110），伙伴國中緬甸、老撾、文萊、菲律賓、柬埔寨沒有制定本國的農藥MRLs，而是完全參照國際食品法典委員會（CodexAlimentariusCommission，CAC）的相關國際標準，不能反映出本國農藥MRLs的真實變化情況，故剔除。根據上文計算農殘差異嚴格指數的方法，刻畫出2012—2022年中國與RCEP伙伴國10種水果農殘標準差異變化，如圖2所示。

圖22012一2022年中國與RCEP伙伴國主要出口水果的農殘差異

注：由各國發布的相關文件整理

由圖2可以看到，除蘋果外，其余水果的差異指數大多小于0，說明RCEP伙伴國在蘋果上制定的農藥MRLs比我國更為嚴格，且有不斷提高標準的趨勢，而在其他水果上中國的農藥MRLs更為嚴格，這是2010年后我國加快與國際標準接軌、深化食品安全戰略協同的結果。整體來看，各種水果的差異指數都有上升趨勢，說明相對于我國，RCEP伙伴國的農藥MRLs也在不斷提高，但整體嚴格程度低于我國。除蘋果的農殘差異在擴大外，其他水果農殘差異都有不同程度減少，總體上中國與RCEP伙伴國主要水果農殘標準差異呈現縮小趨勢。

3實證分析

3.1模型構建及變量解釋美國學者Melitz[2首次將企業異質性引入國際貿易分析中，他認為只有高生產率的企業才能克服出口的固定成本，進入國際市場。企業這種自我選擇機制使貿易流量增長分解為擴展邊際和集約邊際，本文要研究的農殘標準雙重效應與這種思想十分契合，考慮到數據缺失和樣本選擇偏差造成內生性的問題，將采用Heckman兩階段模型來實證分析進出口國農殘差異對我國水果出口RCEP伙伴國的二元邊際影響。

Heckman模型分為兩個階段，第一階段為貿易選擇方程，來識別中國是否對RCEP伙伴國出口某種水果（擴展邊際），第二階段為貿易流量結果方程，用于測度中國對RCEP伙伴國水果出口規模的變化（集約邊際）。本文的回歸模型如下：

式（2）為第一階段選擇方程，采用probit模型，P_ijkt 是一個二元變量，表示是否出口水果 k ，出口為1，反之為 0，I_ijkt 為本文核心解釋變量農殘差異指數，X_ijkt 為控制變量，包括進口國GDP、人口規模，農業經濟規模、我國耕地面積、水果單產量、兩國是否擁有共同邊界。由于選擇方程變量的數量要多于第二階段回歸方程變量，參考董銀果[13的做法，選擇語言相似度作為排除變量，用兩國是否擁有共同官方語言 col_ij 表示， ε_ijkt 為隨機誤差項。

式（3）為第二階段回歸方程， T_ijkt 為中國對RCEP伙伴國水果 k 的出口量，IMR為第一階段回歸方程得到的逆米爾斯比率。

3.2數據來源農藥MRLs差異用前文計算的農殘差異指數表示，進口國GDP、人口規模、農業經濟規模、中國耕地面積源于世界銀行WDI，中國水果單產量來源于世界糧農組織FAO，是否擁有共同邊界、共同官方語言來自法國CEPII數據庫，各變量的描述性統計結果如下。

表3描述性統計

3.3實證結果及分析使用上述Heckman兩階段模型的回歸結果如表4所示。可以看到，逆米爾斯比率Lambda在 1% 水平上十分顯著，表明RCEP伙伴國在進口中國水果上存在貿易選擇行為，也進一步說明使用Heckman模型的合理性。模型（1）是第一階段選擇方程回歸結果，農殘差異指數I的系數顯著為負，表明在中國比RCEP伙伴國整體水果農藥MRLs嚴格的情況下，農殘差異的縮小（差異指數的增大）抑制了中國水果出口RCEP伙伴國的概率。模型（2）是第二階段結果方程的回歸結果，農殘差異指數I的系數顯著為正，表明農殘差異的縮小顯著促進了水果的出口量。綜合來看，農殘差異縮小抑制了擴展邊際，促進了集約邊際，且對集約邊際的促進作用強于對擴展邊際的抑制作用，整體促進了中國對RCEP伙伴國的水果出口，這與Chen[4的研究結論一致。這表明，農殘差異縮小意味著相對于我國，伙伴國的農藥MRLs在不斷提高，增加了企業的固定成本和遵從成本，降低了企業的出口概率；同時，進□國農藥MRLs的提高向本國消費者傳遞質量信號，刺激消費需求，需求增強效應強于貿易成本效應，從而促進水果出口。

表4基準回歸結果

注：括號里為標準誤， ：_plt;0.1 ，** plt;0.05 ***_p?0.01 下同

控制變量中，進口國人口、中國耕地面積、中國水果單產量、擁有共同邊界都促進了水果出口概率和出口量，符合預期；與預期相反的是進口國GDP抑制了出口，可能是因為高GDP國家更傾向于通過補貼、高技術壁壘等保護本國農業[5；進口國農業規模越大與中國農業合作的空間越廣闊，同時也容易形成國際競爭，不利于向其出口；排除變量顯著為正，說明語言相似可以降低交易成本，有利于中國水果進入進口國市場。

3.4穩健性檢驗為檢驗基準回歸的可靠性，分別采用更換模型、更換被解釋變量、縮尾處理、引入滯后項進行穩健性檢驗，結果如表5所示。

表5穩健性檢驗

由于存在許多出口零值，直接剔除零值或使用OLS回歸會得到有偏估計，而PPML模型在存在大量貿易零值的情況下仍能得到無偏有效的估計，故使用該模型重新進行回歸；本文的被解釋變量為水果出口量，剔除了價格因素影響，而理論上被解釋變量無論是貿易量還是貿易額，結果應是一致的，故將被解釋變量更換為出口額進行回歸；為剔除極端值對回歸結果的影響，將核心解釋變量進行上下 1% 的縮尾處理再進行回歸；考慮到農藥MRLs對出口的影響可能存在時滯性以及反向因果，將核心解釋變量取滯后一期后重新回歸。

模型（1）是對總效應回歸的結果，可以看到農殘差異指數顯著促進了水果出口，與Heckman回歸結論一致，模型（2）-（4）中，選擇方程中農殘差異指數均顯著為負，結果方程中均顯著為正，且結果方程中的系數大于選擇方程，與基準回歸結果一致，說明基準回歸結果較為可靠。3.5異質性分析伙伴國的經濟發展水平、與中國的貿易關系等方面存在較大差異，這些都與本國的農藥MRLs制定有關，進而導致農殘差異對不同類型的國家水果出口的影響可能存在異質性，為此引入是否為發展中國家、是否為東盟國家虛擬變量與農殘差異指數的交互項進行異質性分析，結果如表6所示。

表6異質性分析

模型（1）中農殘差異指數顯著為負，而中國與發展中國家的差異指數的線性偏效應系數不顯著，模型（2）中差異指數的線性偏效應系數顯著為正，說明發達國家對農殘差異對擴展邊際的抑制作用更為敏感，發展中國家對農殘差異對集約邊際的促進作用更為敏感；模型（3）中農殘差異指數顯著為負，而中國與東盟國家的差異指數的線性偏效應系數不顯著，模型（4）中差異指數的線性偏效應系數顯著為正，說明非東盟國家對農殘差異對擴展邊際的抑制作用更為敏感，東盟國家對農殘差異對集約邊際的促進作用更為敏感。

4結論與建議

通過整理2012—2022年RCEP伙伴國發布的農藥MRLs文件，構建農殘差異指數，基于中國對RCEP伙伴國10種主要水果出口貿易數據，使用Heckman兩階段模型實證分析中國和伙伴國農殘差異對中國水果出口的二元邊際影響，得到以下結論：第一，中國與伙伴國的水果農殘標準差異在逐漸縮小；第二，農殘差異的縮小整體上促進了中國水果的出口，具體表現為農殘差異抑制了中國對RCEP伙伴國水果出口的擴展邊際，促進了集約邊際，且對集約邊際的促進作用強于對擴展邊際的抑制作用；第三，異質性分析表明，發達國家和非東盟國家對擴展邊際的抑制作用更為敏感，發展中國家和東盟國家對集約邊際的促進作用更為敏感。

基于以上研究結論，提出以下幾條建議。首先，中國應積極推動區域內農殘標準協調談判，倡導區域內制定統一標準與互認機制，減少因標準差異導致的貿易成本增加與貿易壁壘；其次，健全完善農殘合規信息平臺，幫助企業及時獲取各國最新MRLs要求及檢測方法，加大對企業的資金扶持與技術性援助，避免因進口國標準調整，我國無法達到標準而退出進口國市場；最后，倡導果農綠色種植，推廣低毒農藥及精準施藥技術，降低出口水果農殘超標風險，加強科技研發提升水果質量，不斷增強國際競爭力。

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