基于灰色关联分析的中国农产品出口区域风险问题研究

王文中，王弋欣，郭达墅，李 骋

（华南农业大学 经济管理学院，广东 广州510642）

农产品出口在中国乡村振兴、促进农民增收方面意义重大。但由于自身特性，出口面临巨大风险，一旦引发就会给企业和农户带来巨大损失。有鉴于此，社会各界对此进行了大量研究。主要有基于AHP层次分析法和模糊综合评价法构建风险预警指标体系①；个别法律对农产品贸易风险研究，如技术性贸易壁垒对农产品出口风险研究②；个别区域农产品贸易风险研究，如农产品出口东盟风险研究③。国内某些省份农产品出口贸易风险研究，重点集中在山东、辽宁、山东、陕西等。这些研究，选用合理的方法，测算风险因素与风险种类之间的关联度，有利于更好地了解风险成因及规避风险。本论文将应用灰色关联工具对中国农产品出口区域风险进行测度分析，找出农产品出口需要重点关注的区域风险，该研究对降低农产品出口区域风险具有积极作用。

一、中国农产品出口区域贸易现状

（一）中国农产品出口状况

根据中国农产品进出口月度统计报告显示，近年来中国农产品进出口贸易总额、出口额都呈现持续增长的态势，但增幅并非完全一致。2008年至2017年的十二年间，中国农产品出口总值在总量上持续增长，由310.3亿美元增长到751.4亿美元，增长了2.42倍,呈现发展态势。根据近十二年来的数据表明，中国农产品出口呈现区域分化态势，国际市场主要集中在亚洲、欧洲和北美洲。

在出口的产品结构方面，我国主要出口的农产品类别前三类分别为水、海产品，食用蔬菜，水产品制品。2017年出口金额分别为132.54亿美元，111.67亿美元，71.75亿美元。同期比分别为-3.3%，5.9%，13.7%，其三项金额总和占我国2017年农产品出口金额的42.05%。由此可以看出，我国农产品出口类别仍以原材料或粗加工产品为主，出口类别结构近年来没有太大改变。

在出口产品产地结构方面。我国农产品出口地区情况存在着发展不平衡等风险因素。依据已有的分类方法，中国大陆31个省（市、自治区）可分为东、中、西三部分，农产品出口主要集中在东部的山东、广东、福建等传统农业发达，具有出海口优势的省份。2017年，我国农产品出口金额排名较前的地区分别是山东省（170.09亿美元），广东省（94.79亿美元），福建省（88.96亿美元），浙江省（51.3333亿美元），辽宁省（49.03亿美元），云南省（42.98亿美元），江苏省（38.28亿美元）等省。

（二）中国农产品出口区域贸易特征

根据《中国统计年鉴2008—2017》的出口数据，我国的农产品出口呈现区域化特征。一是我国农产品出口地有区域分化现象，国际市场主要集中在发达国家和地区，亚、欧、美洲为主要出口地区。二是我国农产品出口产品产地方面也存在着地域特征，如我国农产品出口主要集中在山东、广东、福建等传统农业发达省份，具有出口便利的区位优势。三是出口贸易方式也较为传统，以一般贸易、加工贸易和边境小额贸易为主。四是在出口农产品的产品结构上，主要为水产品、海产品、食用蔬菜，水产品制品等是较为传统、初级的农产品。

（三）中国农产品出口区域风险特征

中国农产品出口风险具有区域性特征，由于不同出口区域的政治制度、商业环境、风俗习惯的不同以及出口商品的不同，各地区面临的风险也不同⑥。这体现了风险差异程度大的特点，如在政治变动较多的拉美、中东地区，我国农产品出口面临的风险主要是政治风险。而欧洲国家的市场监管更为严格，导致部分农产品不符合标准无法进入欧洲市场，我国在这类市场上主要面临的是商业环境风险。另外，由于多种因素共同作用，如政治、经济、法律等，部分因素难以定量预测，导致各地区的出口风险存在差异。

二、中国农产品出口区域风险灰色模型

（一）模型选择与方法介绍

引发农产品出口风险因素众多，如技术性贸易壁垒所导致的风险如法律风险、政治风险等变化频繁且难以定量预测⑥⑦。同时，农产品出口风险区域化特征明显。对于传统的分析方法，如统计计量分析，受样本数量影响较大。农产品出口区域风险种类多、差异大，引发区域风险的定性因素多、定量因素少，相关全面数据难以全面搜集。多数实证分析采用Logistics等经典回归模型对农产品出口对象区域和农产品出口风险之间的关联性展开研究具有局限性，往往造成样本的客观性失真，对数据需求量过大的伪回归。回归模型在分析过程中对各个因素的无关性做了规定。

灰色关联分析，是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密，在针对传统方法缺陷基础上通过对指标数值的量化分析、演化模糊关联数值，进而达到灰色关联分析的目的⑧。该种方法能够弥补传统的数据统计方法中的缺陷，对于样本量的多少及有无规律都适用。本论文将应用灰色关联工具对中国农产品出口区域进行测度分析。

（二）模型解释

应用灰色关联度分析测度农产品出口区域风险需要构建灰色关联度指标体系、原始数据的处理、关联系数的计算等几个步骤。

（三）指标的选取与数据处理

1.模型的指标选取。农产品出口对象区域风险的相关指标采用国家外贸风险评估结果数据量化的方法提取变量。为了更加充分地体现农产品出口区域风险的特征，本文选取农产品进出口国家作为研究对象，对农产品出口数据指标与区域风险紧密相关的指标进行厘定，从而剖析农产品出口区域风险模型的相关变量之间的关系。通过调研也知道目前区域风险是影响农产品外贸风险的首要因素。

本文重点选取对象为区域风险高发国家的贸易数据以之代表区域风险的指标。同时结合数据来源的有效性和可获得性，出口区域风险相关指标拟采用进出口增长率和下列地区的进出口贸易总额：毒品犯罪高风险地区、FATF风险提示的国家或地区、跨境诈骗高发地区、恐怖融资高发地区、金融透明度较低的国家或地区。

表1 出口区域风险模拟指标

2.数据选取与说明。本文重点选取与出口贸易相关的五个区域风险因素相关国家数据为样本。在选取数据时，尽量保持原有数据的精度，精确度量相关数据的影响。重点从相关国家的风险评级数据等着手，并由此衍生出对出口区域风险的相关影响因素进行探究的一种研究方法和思路（见表2）。

3.一般描述性统计。根据相关变量的描述性统计可以发现，FATF风险提示的国家或地区和毒品犯罪高风险地区进出口贸易额较大。这在一定程度上反映农产品出口风险概率在毒品犯罪地区较少的国家较小的倾向（见表3）。

4.数据一般化处理。第一步，对相关数列作均值化处理。进出口增长率和毒品犯罪高风险地区、FATF风险提示的国家或地区、跨境诈骗高发地区、恐怖融资高发地区、金融透明度较低的国家或地区的均值处理见表4。

第二步：计算各比较数列、参考数列在同一时期的绝对差，从中找出最大值和最小值，见表5。

第三步：计算关联系数。取分辨系数，则相关计算结果见表6。

（四）灰色关联分析结果

表7的结果反映了区域风险相关指标对农产品出口区域风险的影响，进出口增长率和不同出口风险地区的灰色关联度排序为：FATF风险提示的国家或地区＞毒品犯罪高风险地区＞跨境诈骗高发地区＞恐怖融资高发地区＞金融透明度较低的国家或地区。

表2 灰色关联度原始数值表 (单位：美元)

表3 相关变量的描述性统计表

表4 相关变量的均值化处理数列表

表5 灰色关联度比较序列绝对差

表6 关联系数计算表

表7 灰色关联度排名

三、结果分析

首先，FATF风险提示的国家或地区与区域风险相关指标中的农产品进出口增长率关联度最高，即该区域农产品进出口贸易受到洗钱风险的影响最大。近年来贸易投资便利化和人民币国际化水平的提升，在跨境资金的各种渠道中，国际贸易占主要地位，因此国际贸易成为资本外逃的重要渠道④。但地区经济受到农产品行业领域特殊属性的影响，一些不法分子打着农副产品进出口的幌子非法集资，为非法资金和热钱的流动提供了平台。而我国反洗钱金融力度有限，进出口贸易的一部分风险由这类风险转移，对标到农产品行业的出口中，受威胁的程度较大。

其次，毒品犯罪高风险地区、跨境诈骗高发地区、恐怖融资高发地区。随着对外开放政策的深化，“一带一路”的进一步推进，中国加强了与世界各国经济贸易合作，尤其是中亚地区及中国-东盟自由贸易区，给双方带来了巨大的经济效益。与此同时，这些地区也存在着大量的非法跨境犯罪活动，例如毒品走私、跨境诈骗和恐怖融资等⑤。这些现象也对中国在内的周边国家和地区的经济贸易与国家安全构成了严重的威胁。而金融透明度较低的国家或地区与区域风险相关指标中的进出口增长率灰色关联度最低，主要原因在于金融透明度很大程度上取决于国家或地区的经济政策、政治环境等，是相对稳定，波动系数不大的风险因素。

四、风险对策建议

（一）基于FATF标准，加强对农产品出口反洗钱的监管力度

结合我国反洗钱发展现状，推动我国反洗钱监管标准与FATF标准有效接轨。相关监管部门要提高交易监测的频率和强度，严格审查农产品出口的资金动向。加大对农产品出口资金流入、流出的监测分析力度，压缩恐怖融资、洗钱等非法活动空间⑨。推动建立农产品出口与金融技术相融合的反洗钱监管数据分析中心,提高监察效率。

（二）加强国际合作，打击跨境农产品贸易犯罪

开展更有效的双边或者多边合作，探索并建立长期治安合作机制。尤其是加强相关部门的情报联系，做到情报互通、资源共享，快速、及时、高效地打击边境地区通过农产品贸易进行的违法犯罪活动。在边境地区加大警力部署，在重点出入境口岸、通道设立固定边防检查执勤点，把依托农产品跨境贸易的诈骗、毒品走私等犯罪活动遏制在源头⑩。

（三）加强预防农产品出口风险的社会参与程度

依靠群众,走群众路线,各级党委、政府、专门机构应进一步加大宣传力度,全面推进打击非法农产品贸易的宣传教育活动。尤其是加大对跨境贸易从业人员或企业的出口风险防范的宣传活动，增强法律意识，最大限度地减少出口风险地区所带来的损失。加大社会大众的参与度，研究制定一套合理、操作性强且行之有效的奖励举报机制，降低农产品出口的风险系数⑪。

注释：

①宋尚文.山东省农产品出口贸易风险预警指标体系设计[D].山东财经大学,2017.

②聂俊红.农产品出口技术性贸易壁垒风险预警管理研究[D].山东农业大学,2011.

③张瑜.中国对东盟农产品出口贸易风险评估与防范研究[D].广西大学,2015.

④梅德祥,罗巧俐.洗钱对我国进口贸易的影响研究[J].西南金融,2019,(05):48-55.

⑤傅菊辉,刘安平.中亚毒品贸易及其对我国的影响[J].新疆大学学报(哲学社会科学版),2006,(06):97-101.

⑥朱晶,李天祥,林大燕.开放进程中的中国农产品贸易:发展历程、问题挑战与政策选择[J].农业经济问题,2018,(12):19-32.

⑦罗欧.论毒品走私犯罪形势与对策——基于广东毒品走私犯罪的实证研究[J].暨南学报(哲学社会科学版),2009,31(06):108-113.

⑧刘承焕,杜思思.基于灰色关联法的广西农产品物流影响因素研究[J].中国市场,2016,(49):33-34.

⑨曹筱雯.农产品出口应重视政治风险[J].中国经贸,2010,(08):71.

⑩李巧.W农产品出口公司信用风险问题与对策[D].济南.山东大学,2013.

⑪石会燕,修光敏.基于FATF恐怖融资类型研究报告的情报反恐怖融资研究[J].情报杂志,2017,36(12):34-39+57.