摘要 文章基于2010—2019年中国与区域全面经济伙伴关系协定国家（Regional Comprehensive Economic Partnership， 以下简称RCEP国家）农产品进口贸易的面板数据，从贸易规模、贸易结构和贸易国别数据切入，研究中国同RCEP国家的农产品进口贸易效率及潜力，为中国与RCEP国家农产品进口贸易的深入发展提出相关政策建议。
中国自RCEP国家进口农产品的平均效率为0.54；中国与RCEP国家经济规模、班轮运输连通性指数和货币自由度等因素提升了进口贸易效率，人口规模和贸易自由度等因素阻碍了进口贸易效率的提升；从国别差异看，中国自澳大利亚和新西兰农产品进口贸易潜力和可拓展空间较大；从农产品分类看，4类农产品的进口贸易效率较高；总体而言，进口效率与潜力存在较大的国别异质性，增长拓展空间有待进一步释放。
中国应进一步加强同RCEP国家的海陆航基础设施建设等合作，扩大同RCEP国家，特别是贸易效率低下而未来潜力巨大的新西兰等国的农产品进口贸易。
区域全面经济伙伴关系协定（Regional Comprehensive Economic Partnership, RCEP ） 最早于2011年由东盟发起，经过多年谈判于2020年11月15日正式达成协定，农产品贸易是RCEP多年谈判的重点和主要成果之一，也是中国与RCEP国家贸易的重要组成部分。
中国作为世界第一大农业消费国，近年来对于农产品的进口需求以逐年扩大的态势持续增加。2019年农产品进口额高达1 509.7亿美 元 ，增长将近10%，保证我国农产品进口的稳定供应对于保障粮食安全有重大意义。我国与RCEP国家一直保持着密切的经贸往来，双方农产品贸易关系稳中向前，2019年我国从RCEP成员国进口农产品达604.71亿美元，占同期农产品进口总额的40.1%。为了更好地促进优质农产品的进口，2020年“中央一号文件 ” 指出，拓展多元化进口渠道，增加适应国内需求的农产品进口。2021年“中央一号文件 ” 指出，优化农产品贸易布局，实施农产品进口多元化战略。中国与RCEP国家自然资源禀赋各异，农产品贸易互补性强，未来合作潜力较大。因此探究中国同RCEP国家农产品进口贸易现状以及影响贸易效率和潜力的因素，对于进一步深化双方农产品贸易合作、促进我国农产品进口渠道的多元化以及保障我国的粮食安全具有重要的现实意义。
目前，关于中国与RCEP国家农产品贸易的研究成果主要集中在以下两个方面。一是关于农产品贸易现状方面的研究。刘艺卓 等 [ 1 ] 通过分析澳大利亚的农业生产和贸易情况，认为近年来中澳两国农产品贸易发展迅速，主要表现为中国对澳农产品进口大于出口，中澳自贸区的建成对于双边农产品贸易的发展具有积极的推动作用；安晓宁和辛 岭 [ 2 ] 通过分析中国与东南亚国家农产品的贸易现状，认为双方农产品出口优势有所差异，贸易互补性较强，“一带一路”倡议的持续推进有效促进了对东南亚的出口；孙铭壕和钱馨 蕾 [ 3 ] 通过分析中国同东盟国家的农产品贸易现状，认为双边农产品贸易总额不断增加，但规模较小，且相对来说，中国农产品在出口方面并不具备比较优势。二是关于农产品贸易效率、潜力及影响因素方面的研究。常向 阳 [ 4 ] 研究发现，中国同“一带一路”国家之间的双边农产品贸易效率总体得到提升，其中贸易潜力排名靠前的有泰国和越南等东盟国家；周曙东和郑 建 [ 5 ] 研究发现，班轮运输和货币自由度等因素能有效提升中国同RCEP成员国之间的双边贸易效率，关税和清关时间则不利于双边贸易效率的提升；郑健和王雪 梅 [ 6 ] 研究发现，中国对RCEP成员国的农产品出口贸易效率呈现国别异质性，日本和韩国在出口贸易潜力排名中较为靠前，新加坡和新西兰较为靠后；黄会 丹 [ 7 ] 研究发现，经济发展水平和物流与航运能力能促进中国对日本农产品的出口，距离和关税水平起阻碍作用；王七 苟 [ 8 ] 研究发现，中国同“一带一路”沿线国家之间的农产品贸易效率呈现区域异质性，东南亚国家农产品贸易效率明显更高；佟光霁和刘 畅 [ 9 ] 研究发现，中国与越南农产品贸易互补性较大，其中中国农业科技进步贡献率和互联网技术普及率等因素有利于促进对越南的出口。李 明 [ 10 ] 等研究发现交通基础设施，区域经济一体化，政府支出和廉洁程度等对于中国出口RCEP成员国的农产品贸易效率均有不同程度的影响。
梳理文献发现，研究中国同RCEP国家之间农产品贸易的成果较为丰硕，为以后的研究奠定了基础，同时发现存在以下问题：（1）现有文献多数研究的是中国对RCEP成员国农产品出口贸易，考虑到我国农产品实际进口需求增加，RCEP国家作为我国农产品的重要进口来源地，亟需把握农产品进口贸易的发展趋势及潜力，为促进中国同RCEP国家农产品贸易的进一步发展提供理论支持。（2）具体农产品的相关效率和潜力分析不足，可能会导致相应政策建议不具有针对性且难以具体实施。基于此，文章从进口贸易视角研究中国与RCEP国家的农产品贸易效率、潜力及影响因素，在此基础上提出相关政策建议以推动中国与RCEP国家之间农产品进口贸易畅通、进一步提升农产品进口贸易潜力。
从进口贸易额来看，2010—2019年中国与RCEP国家农产 品 进口贸易额呈波动上升趋势，10年间由309.15亿美元增长到604.71亿美元，年均增长率达6.94%。双方农产品贸易发展主要经历了以下2个阶段：第1阶段（2010—2015），该阶段进口呈先上升后下降趋势，2015年受欧债危机和2014年中国经济进入新常态引发进口需求下滑的影响而下降；第2阶段（2016—2019年），伴随“一带一路”倡议的持续推进，3年间农产品进口贸易额恢复稳步性增长。从贸易占比来看，10年间变化趋势较小且均保持在35%以上变动，这表明了RCEP成员国在我国农产品进口贸易中的重要地位（ 图1 ）。
图1 2010—2019中国从RCEP国家进口农产品贸易额
资料来源：根据联合国商品贸易统计数据库和中国农村农业部数据整理所得
从分类农产品进口额来看，2010—2019年进口贸易额呈波动增长的是：0类、2类和1类农产品；贸易额呈下降趋势的是4类农产品。从分类农产品进口额占中国总进口的比重来看，4种农产品占进口总额的比重整体均在10%以上，同时，4类农产品占比虽呈波动下降趋势，但仍占据重要地位，因此4类农产品是RCEP国家出口中国的比较优势农产品；0类和2类农产品占比相对较为稳定（ 图2 ）。
图2 2010—2019中国自RCEP国家分类农产品进口额及占比
RCEP各国自然资源禀赋和经济发展水平各异，中国同RCEP国家之间的农产品贸易种类有所差异。2019年中国主要从澳大利亚、新西兰和泰国进口0类食品和活动物，自3国进口的0类农产品总额为211.52亿美元，占中国从RCEP国家进口0类农产品的68.92%；1类农产品的主要进口国为澳大利亚，占中国从RCEP国家进口1类农产品的52.11%；2类农产品的进口国主要是澳大利亚和泰国（ 表1 ）。从中可以看出，澳大利亚和泰国在我国同RCEP国家的主要农产品进口贸易中占较大份额，是我国主要农产品进口来源国。
表1
2019年中国自RCEP各国进口主要农产品贸易额 (
亿美元
)
农产品种类 日本 韩国 澳大利亚 新西兰 印度尼西亚 马来西亚 菲律宾 泰国 新加坡 越南
0
8.76
7.99
69.79
82.62
18.18
10.38
19.49
59.11
2.55
28.04
1
2.30
2.63
9.12
0.56
0.84
0.18
0.03
0.76
0.61
0.48
2
16.15
9.10
60.67
29.56
32.88
12.41
19.46
50.66
1.94
27.53
4
0.07
0.01
2.08
0.42
35.34
14.42
0.51
0.27
0.12
0.19
引力模型是目前测算贸易效率中应用最为广泛的计量方法之一。传统贸易引力模型因遗漏部分变量而使贸易效率的估计存在偏差。将随机前沿方法纳入传统贸易引力模型中，再将贸易非效率项的影响因素引入所设模型，在此基础上可测算国家间的贸易潜力。
Battese和coell i [ 11 ] 建立了使用平衡面板数据进行分析的随机前沿生产函数。随机前沿引力模型的具体形式为：
对 式（1） 两侧取自然对数，表达式为：
式（2） 中， T i j t 为第 t 期 i 国对 j 国的实际进口额， X i j t 是影响实际进口额的主要因素， β 是模型中的未知参数，随机误差项 ν i j t ~N（0， σ 2 ），且和随机扰动项 μ i j t 彼此互不影响。当 μ i j t = 0 时，进口贸易中不存在阻力因素， i 国对 j 国的进口贸易额达到最高水平为：
式（3） 中的 T i j t * 表示贸易潜力。基于贸易潜力，可通过计算实际农产品进口贸易额与贸易潜力的比值进而得到贸易效率为：
由于 式（4） 中的贸易非效率项 μ i j t 会随时间推移而变化，因此通过引入时间序列将模型优化成时变性随机前沿引力模型，可具体表示为：
式（5） 中， e x p [ - η ( t - T ) ] ≥ 0 ， η 为模型中的未知参数。当 η ＞ 0 时，表示 μ i j t 随时间逐渐减少；当 η ＝ 0 时，表示 μ i j t 不受时间的影响；当 η ＜ 0 时，表示 μ i j t 随时间逐渐增加。
早期相关研究多采用“两步法”，即首先利用随机前沿方法估计贸易效率，再将贸易效率作为被解释变量与其影响因素做进一步回归，但这种方法前后假设相互矛盾。 参考文献 Battese and Coelli(1995)
Battese and Coelli(1995 ) [ 11 ] 为了避免早前方法的缺陷，将影响贸易非效率项的因素纳入随机前沿引力模型并同时进行实证分析，即目前应用更为广泛的“一步法”为：
式（6） 中， α 为待估参数， Z i j t 表示影响贸易非效率项的政策型变量。将 式（6） （2）结合可进一步得到修正后的随机前沿引力模型为：
基于 式（2） ，该文对模型设定为:
式（8） 中， i 代表中国， j 代表RCEP国家， l n I M P i j t 代表 t 期中国从 j 国农产品进口贸易额。为深入探讨贸易非效率项的主要影响因素，基于 式（6） ，该文设定下非效率模型为：
将 式（9） 代入 式（8） 中可进一步得到“一步法”下的随机前沿引力模型方程为：
回归方程 式（10） 中， L a n g i j 、 B o r d e r i j 、 F T A i j t 为该文模型中所纳入的哑变量： B o r d e r i j 表示有无共同边界，有则取 1，反之取0； F T A i j t 表示有无签订自由贸易协定，有则取1，反之取0； L a n g i j 表示有无共同语言，有则取1，反之取0。回归方程中各变量的相关解释如 表2 所示。
变量 含义 经济解释 预期符号
l n I M P i j t
进口贸易额
中国从RCEP国家农产品进口额
+
l n P G D P i t
t 时期进口国 i 的人均国内生产总值
反映进口国的经济规模，经济规模越大，一般进口需求越大
+
l n P G D P j t
t 时期出口国 j 的人均国内生产总值
反映出口国的经济规模，经济规模越大，一般出口贸易规模越大
+
l n P O P i t
t 时期进口国 i 的人口数
反映进口国的市场规模，人口越多，一般进口需求越大；同时有部分文献认为进口国市场规模越大，对国际市场的依赖越小
+/-
l n P O P j t
t 时期出口国 j 的人口数
反映出口国的市场规模，人口越多，一般出口能力越强；同时有部分文献认为出口国市场规模越大，无需开拓国际市场促出口
+/-
l n D I S T i j
i 国与 j 国的首都距离
反映国家间的运输成本，距离越远则运输成本越高，不利于贸易发展
-
B o r d e r i j
i 国与 j 国是否存在共同边界
反映两国是否接壤，存在共同边界利于降低运输成本从而促贸易发展
+
L a n g i j
i 国与 j 国是否存在共同语言
两国之间存在共同语言能降低交流成本从而促进贸易发展
+
l n L S C j t
班轮运输连通性指数
出口国该指数越高，海运基础设施越好，越有利于贸易发展
+
l n T F j t
贸易自由度
出口国贸易自由度越高，贸易阻碍越小，越有利于贸易发展
+
l n M F j t
货币自由度
出口国货币自由度越高，贸易阻碍越小，越有利于贸易发展
+
l n F F j t
金融自由度
出口国金融自由度越高，贸易阻碍越小，越有利于贸易发展
+
P S j t
政治稳定
出口国政治稳定程度越高，贸易阻碍越小，越有利于贸易发展
+
G E j t
政府效率
出口国政府效率越高，贸易阻碍越小，越有利于贸易发展
+
F T A i j t
贸易双方是否签署自由贸易协定
签署自由贸易协定有利于降低贸易成本从而贸易的发展
+
模型中 I M P i j t 数据由UN COMTRADE数据库整理所得， P G D P 和 POP 数据由WGI数据库整理所得，且 P G D P 按2010年不变价美元计算以消除通货膨胀的可能影响； DIST ij 由www.indo.com的Distance Caculator栏目整理所得； B o r d e r i j 和 L a n g i j 数据由CEPII数据库整理所得； L S C j t 数据由UNCATD数据库整理所得； T F j t 、 M F j t 和 F F j t 数据由美国传统基金会和华尔街日报发布的经济自由度指数整理所得； P S j t 和 G E j t 数据由WGI数据库整理所得； F T A i j t 数据由中国商务部网站整理所得。
为了检验该文所设立的模型是否适用随机前沿引力模型，对其进行极大似然比检验。该文共设定如下检验，一是贸易非效率是否存在检验，二是时变性是否存在检验，三是共同边界引入检验，四是共同语言引入检验。实证模型检验结果如 表3 所示。
原假设 约束项 无约束项 LR统计量 自由度 1%的临界值 结论
不存在贸易非效率
-80.26
2.23
164.97
3
10.50
拒绝
不存在时变性
-6.12
2.23
16.70
2
8.27
拒绝
不引入共同边界
1.15
2.23
2.16
3
10.50
接受
不引入共同语言
-6.54
2.23
17.54
3
10.50
拒绝
注： 表3中数据由统计软件Frontier4.1计算整理得出。 L R = 2 [ l n ( H 0 ) - l n ( H 1 ) ]
由 表3 可知：模型中存在贸易非效率项；该文应选择时变模型；模型中应包含共同语言；模型中不应该包含共同边界。基于以上分析，确定随机前沿引力模型最终形式为：
在进行适用性检验之后，运用Frontier4.1软件对2010—2019 年中国自RCEP国家进口农产品的面板数据估计进口模型，结果见 表4 所示。回归结果中显示，时不变模型和时变模型的 γ 值分别为0.983和0.975，更接近于1，且通过了1%水平显著性检验，表明实际农产品进口额与随机前沿农产品进口额的差距主要受贸易非效率项因素的影响。时变模型中的 η 在1%水平上显著为正，表明2010—2019年中国农产品进口面临的阻力有所减少，进口效率有所提升，进而也表明时变模型更适用于双边农产品贸易。
变量 时不变模型 时变模型
l n P G D P i t
5.06 9 ***
(0.136 7)
4.06 1 ***
(0.251 2)
l n P G D P j t
-0.24 2 **
(0.106 9)
-0.72 0 ***
(0.169 1)
l n P O P i t
-57.21 6 ***
(0.210 7)
-55.78 4 ***
(0.302 5)
l n P O P j t
0.28 5 *
(0.182)
0.67 1 ***
(0.202 5)
l n D I S T i j
0.87 7 ***
(0.113 6)
0.11 3 ***
(0.2355)
L a n g i j
-0.50 7 ***
(0.153 3)
-2.98 9 ***
(0.516 7)
Cons
1 172.22 6 ***
(1.000 9)
1 172.22 6 ***
(0.999 2)
σ 2
2.797
(2.499)
1.28 0 ***
(0.392)
γ
0.98 3 ***
(0.015 9)
0.97 5 ***
(0.009 1)
μ
-3.316
(3.434 )
1.63 4 ***
(1.508 7)
η
—
0.03 8 ***
(0.005 2)
LOG
-8.643
1.146
LR
144.393
163.972
注： * 表示10％显著水平 ， ** 表示 5％显著水平 ， *** 表示 1％显著水平，括号内为标准误。 γ=σ u 2 /(σ v 2 +σ u 2 )
时变模型的估计结果表明：（1）中国经济规模（ l n P G D P i t ）在1%水平上显著为正，表明中国经济规模的扩大能促进农产品进口贸易。（2）RCEP国家人口规模（ l n P O P j t ）在1%水平上显著为正，表明RCEP国家人口总量的增加能促进中国与RCEP国家的进口贸易；中国的人口规模（ l n P O P i t ）在1%水平上显著为负，原因在于中国人口规模的扩大能为农产品生产提供优质的劳动力资源，从而一定程度上减少了进口需 求 [ 11 ] 。（3）地理距离（ D I S T i j ）在1%水平上显著为 正 [ 12 ] ，说明随着交通基础设施的完善，距离因素已不是阻碍贸易发展的主要因素。（4）共同语言（ L a n g i j ）在1%显著性水平上为负，表明语言差异不利于农产品进口贸易的开展。
在模型通过检验的前提下，借鉴Battese等提出的“一步法”估计非效率项模型。 表5 中， γ 值为0.871且在1%水平显著，LR值为81.935，表明模型整体的估计效果较好，贸易非效率项显著存在且是不利于我国农产品进口的主要影响因素。具体变量的解释如下。
随机前沿函数 贸易非效率函数
变量
系数
变量
系数
l n P G D P i t
4.89 3 ***
（0.174 6）
l n L S C j t
-2.18 5 ***
(0.216 3)
l n P G D P j t
0.15 8 ***
（0.059 7）
l n T F j t
8.11 8 ***
(1.609 8)
l n P O P i t
-56.69 3 ***
(0.110 7)
l n M F j t
-6.33 2 ***
(1.640 3)
l n P O P j t
-0.77 8 ***
(0.091 2)
l n F F j t
0.345
(0.592 7)
l n D I S T i j
1.73 8 ***
(0.118 9)
P S j t
-0.417
(0.352 2)
L a n g i j
-1.93 0 ***
(0.229 3)
G E j t
3.11 2 ***
(0.509 1)
Cons
1171.57 3 ***
（1.000 2）
F T A i j t
1.28 3 ***
(0.249 4)
σ 2
0.29 2 ***
(0.061 9)
γ
0.87 1 ***
(0.047 1)
LOG
-39.872
LR
81.935
注： * 、 ** 、 *** 分别表示10％、5％和 1％水平上显著，括号内为标准误
（1）中国经济规模和人口规模、地理距离和共同语言的符号与时变模型结果相一致，发生变化的一个是RCEP国家人口规模扩大阻碍了中国农产品进口，说明其人口增加引发国内需求上升，因而出口减少；另一个是RCEP国家经济规模的扩大能够显著促进中国农产品的进口。这两种解释更符合经济发展的现实。
（2）班轮运输连通性指数( l n L S C j t )系数为负，表明RCEP国家较强的海运能力和完善的港口配套基础设施可以显著提高进口效率,同时表明海运在双方农产品贸易中的重要性。
（3）货币自由度（ l n M F j t ）系数为负，表明货币自由度的提升会促进农产品进口贸易的发展。贸易自由度（ l n T F j t ）和金融自由度（ l n F F j t ）对贸易效率的影响与预期相 反 [ 13 ] ，可能是因为：各种形式的贸易壁垒等引发的贸易限制，同时所研究对象中除澳大利亚和新西兰以外，其他国家的金融自由度指数较 低 ，在一定程度上不利于贸易发展。
（4）政府稳定性（ P S j t ）系数为负，表明RCEP国家稳定的政治环境有利于贸易效率的提升。政府效率（ G E j t ）的符号与预期相 反 [ 14 ] ，根据世界银行公布的数据，RCEP国家中新加坡等国的此项得分较高，其他国家的得分较低，这在一定程度上阻碍了农产品贸易。
（5）自由贸易协定（ F T A i j t ）的符号与预期相反，原因在于“意大利面碗效应 ” ，表明RCEP成员国加入不同的区域经济一体化组织会阻碍中国农产品进口贸易的发展。
进口贸易效率是实际进口额与进口潜力的比值。贸易效率 TE ijt ∈[0，1]， TE ijt =1表示实际进口额等于进口潜力，不存在非效率因素的影响；贸易效率 TE ijt ∈（0,1），表示实际进口额小于进口潜力，即未来贸易效率有提升空间。根据实证分析的结果可以得到2010—2019年中国与RCEP国家的农产品进口贸易效率。具体情况见 表6 。
表6
2010—2019年中国与RCEP国家农产品进口贸易效率 (
%
)
年份 越南 印度尼西亚 泰国 韩国 马来西亚 日本 菲律宾 澳大利亚 新加坡 新西兰
2010
0.691 1
0.876 1
0.688 5
0.907 7
0.892 1
0.813 7
0.326 5
0.028 1
0.023 8
0.004 4
2011
0.922 1
0.933 8
0.827 3
0.931 6
0.940 0
0.784 9
0.469 0
0.040 4
0.021 6
0.004 9
2012
0.924 8
0.925 1
0.784 5
0.905 6
0.910 9
0.761 7
0.527 8
0.042 4
0.017 2
0.005 5
2013
0.895 0
0.873 6
0.770 6
0.898 1
0.874 3
0.703 4
0.471 4
0.046 5
0.019 6
0.007 4
2014
0.865 1
0.846 9
0.753 9
0.880 9
0.802 5
0.567 8
0.664 2
0.044 3
0.022 5
0.008 0
2015
0.887 8
0.863 1
0.745 8
0.839 6
0.697 0
0.546 8
0.447 3
0.039 1
0.024 4
0.005 8
2016
0.926 3
0.749 3
0.739 5
0.837 6
0.703 8
0.485 7
0.320 9
0.036 2
0.023 6
0.006 4
2017
0.945 3
0.894 5
0.828 8
0.847 9
0.830 2
0.596 6
0.506 5
0.048 1
0.025 4
0.009 8
2018
0.952 0
0.894 8
0.834 4
0.849 9
0.670 4
0.665 8
0.386 9
0.052 3
0.023 6
0.011 1
2019
0.942 4
0.888 5
0.833 6
0.785 4
0.675 5
0.607 0
0.386 3
0.052 0
0.020 2
0.011 2
平均值
0.895 2
0.874 6
0.780 7
0.868 4
0.799 7
0.653 3
0.450 7
0.042 9
0.022 2
0.007 5
资料来源：表6中数据由统计软件Frontier4.1计算整理得出
由 表6 可知，中国与RCEP国家的农产品进口效率降序依次为：越南、印度尼西亚、泰国、韩国、马来西亚、日本、菲律宾、澳大利亚、新加坡和新西兰。从面板数据变动来看，2010—2019年进口效率主要集中在0.01~0.99；从平均值来看，进口效率均值为0.539 5，表明双方农产品进口贸易潜力较大，未来仍有较大提升空间。
RCEP各国经济发展水平和资源禀赋的不同导致贸易效率呈现国别差异。越南和泰国作为我国的传统农产品进口大国，自其进口效率相对较高，稻谷和果蔬是双方主要贸易 品 [ 15 ] 。新加坡产业结构以第三产业为主，农业占比较小且主要依赖进口，因而自新加坡的进口较少，进口贸易效率较低。随着RCEP协定的签署和推进，中国与RCEP国家之间的农产品进口贸易有望进一步提升。
进口贸易潜力是实际进口额与进口效率的比值，表明不存在贸易摩擦情况下双方所能实现的最优贸易额。根据 式（4） ，可测算得到2010—2019年中国同RCEP各国的农产品进口贸易潜力值。由于贸易潜力受本国实际进口的影响，只分析比较其绝对数值难以得出令人信服的结论，故引入贸易增长拓展空间来进一步分析双方农产品进口贸易增长比例。以2019年为例，具体分析中国同RCEP各国的农产品进口贸易潜力与增长拓展空间，具体见 表7 。
表7
2019年中国与RCEP国家农产品进口贸易潜力及拓展空间测度
贸易效率 实际进口贸易额
（10亿美元）
贸易潜力
（10亿美元）
增长拓展空间（倍）
日本
0.247 3
2.73
11.03
3.04
韩国
0.455 6
1.97
4.33
1.20
澳大利亚
0.031 9
12.57
393.83
30.33
新西兰
0.008 3
1.13
136.14
120.18
印度尼西亚
0.526 2
8.72
16.57
0.90
马来西亚
0.249 8
3.74
14.97
3.00
菲律宾
0.220 1
2.13
9.67
3.54
泰国
0.560 2
11.08
19.77
0.78
新加坡
0.008 1
0.59
72.84
121.80
越南
0.875 4
5.62
6.42
0.14
注： 贸易增长拓展空间=（贸易潜力/实际进口贸易额-1）*100%
由 表7 可知，中国对RCEP国家农产品进口贸易潜力和增长拓展空间呈现较大国别差异。从贸易潜力来看，排名位于前三的国家里，澳大利亚以3 938.3亿美元排名第1，与2019年中国自RCEP国家实际农产品进口贸易额排名保持一致，新西兰和新加坡排名十分靠前但实际进口贸易额较小，说明存在效率损失；从增长拓展空间来看，排名位于前3的国家里，新加坡、新西兰、澳大利亚分别为121.8倍、120.18倍和30.33倍，该排名正好与2019年进口贸易效率排名最低的国家相吻合。虽然目前中国与上述国家之间的农产品进口贸易效率较低，但进口贸易潜力和增长拓展空间都较大。其中，自新西兰的进口贸易潜力和增长拓展空间分别达到1 361.4亿美元和120.18倍，中国作为新西兰农产品最重要的海外市场，未来两国在农产品贸易领域的发展前景大好。
由 表8 和 图3 可知，中国自RCEP国家主要农产品进口贸易效率差异较为明显，可以看出：4类（动物及植物油，脂和蜡）进口效率最高，平均进口贸易效率接近0.9，但其进口贸易潜力较低；0类（饮料和烟草）进口效率较高，且其进口潜力远远高于其他3种农产品；1类（饮料和烟草）和2类（非食用原料）进口效率偏低，但2类进口潜力较高，说明其未来进一步增长的空间较大。从主要农产品进口潜力的时空演变特征可以看出，2010—2019年自RCEP国家的0类、1类和4类农产品的进口潜力呈不断提升状态，未来双方农产品进口贸易前景广阔。
表8
2010—2019主要农产品进口贸易潜力的时空演变特征 (
亿美元
)
农产品种类 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
0
103.703
144.652
171.534
215.868
248.533
236.680
234.532
224.288
257.154
311.307
1
0.486
0.547
0.620
0.699
0.837
1.026
1.228
1.553
1.781
1.978
2
118.919
122.593
116.369
112.503
106.773
100.997
96.606
93.370
93.785
87.095
4
4.769
6.459
5.967
4.604
4.301
3.741
3.204
3.906
3.756
4.206
资料来源：表8中数据由统计软件Frontier4.1计算整理得出
图3 2010—2019年中国自RCEP国家主要农产品进口效率的对比分析
资料来源：表中数据由统计软件Frontier4.1计算整理得出
该文运用非效率项随机前沿引力模型实证分析了中国同RCEP中10个国家的农产品进口贸易效率及潜力，并从多方面分析了贸易效率的主要影响因素，研究结果如下。
（1）2010年以来中国与RCEP国家的农产品进口贸易整体呈上升趋势；分农产品来看，中国自RCEP国家进口农产品总额和占中国总进口比例均上升的是1类和2类，均下降的是4类；分国别来看，澳大利亚和泰国是我国自RCEP成员国分类农产品进口的主要来源。
（2）中国与RCEP国家经济规模和地理距离对农产品进口贸易有显著正向影响，中国与RCEP国家人口规模和有无共同语言对农产品进口贸易有显著负向影响。
（3）班轮运输连通性指数、货币自由度和政治稳定有利于我国农产品进口贸易效率的提升，贸易自由度、金融自由度、自由贸易协定和政府效率不利于我国农产品进口贸易效率的提升。
（4）2010—2019年中国与RCEP国家的农产品进口贸易效率平均值为53.95%，总体处于较低水平且呈现较大国别差异；从贸易潜力和增长拓展空间来看，新加坡和新西兰的贸易效率水平最低，但贸易潜力和增长拓展空间较大，这对中国农产品的进口意义有待进一步挖掘；从农产品分类情况来看，主要农产品进口效率存在较明显差异，动物及植物油，脂和蜡的进口效率较高，而非食用原料的进口效率偏低，但其未来可增长空间较大。
（1）在RCEP达成的契机下积极把握扩大农产品进口的相关政策。根据比较优势原理，RCEP国家在4类动物及植物油，脂和蜡上具有出口优势，我国应以中国国际进口博览会的举办为契机，在提升国内重要农产品供给能力的同时，加大自RCEP国家优质农产品的进口。
（2）抓住“21世纪海上丝绸之路”的发展契机，进一步加强同RCEP伙伴国在交通基础设施建设领域的合作。中国同RCEP国家之间的贸易开展主要依靠海运，双方可借助丝路基金等金融机构所提供的资金进一步加强港口和口岸物流体系建设，继续发挥海运在两国农产品贸易中的重要作用，同时应积极扩展陆航国际运输渠道，进一步完善中国同RCEP国家的互联互通网络，为农产品贸易的可持续发展夯实硬件基础。
（3）重视RCEP国家异质性，对农产品进口实行国别管理。对于农产品进口贸易效率较高但潜力较小的国家，如越南和印度尼西亚，应在继续推进现有贸易的基础上积极探索新的贸易方式，如数字贸易的应用。同时应特别重视农产品进口贸易效率低下但潜力和增长拓展空间较大的国家，如新西兰和新加坡，要积极通过政策对接和深入的贸易谈判，充分利用语言和地理优势等进一步推进农产品进口贸易。
（4）重视货币金融等风险。货币和金融体系的不完善会导致贸易风险，且RCEP各国特别是东盟国家金融体系建设相对落后，因此中国同RCEP国家都应进一步提升贸易、货币和金融化自由化水平。同时，RCEP国家也应进一步通过提升政府效率等措施优化其国内的政治制度环境，推动农产品进口的发展。
（5）加强中国与RCEP国家的人文交流。人文交流是中国与RCEP国家开展农产品贸易发展的重要推动力。应从中国与RCEP各成员国的共有利益出发，坚持落实“一带一路”倡议所提出的“五通”建设，加强中国与RCEP各成员国之间的政策沟通和民间交流，积极推动双方人员的往来和文化交流活动，减少贸易摩擦，提高农产品进口贸易效率。
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