中国农产品进口贸易结构高质量发展研究——虚拟资源视角

葛陈陈

（江南大学 商学院，江苏 无锡 214122）

一、现状分析

（一）粮食贸易现状

中国是农产品进口大国，尽管我国粮食的总产与单产都比较高，但实际上国内粮食的供给与需求之间仍存在较大缺口。玉米、小麦、大豆的需求量与国内生产量之间存在一定的差距，当国内生产量小于供求量的时候，只能借助国际间粮食进口贸易来实现供需平衡[1]。2018 年大豆、玉米以及小麦的总进口额达到了396.46 亿美元，近年来我国消费结构升级，粮食的总进口量不断增长，习近平总书记提出了新时代国家粮食安全战略，“以我为主、立足国内、确保产能、适度进口、科技支撑”，然而虽然中国粮食产量逐年增加，但随着不断扩大农业对外开放程度，粮食贸易依旧呈现“常态化”的全面净进口，而且从总体趋势来看，进口持续增长、出口逐年下降，这给国内农业生产的平稳健康发展和维护国家粮食安全都带来了很大的挑战[2-3]。但同时，从另一个角度来说，国际粮食贸易即各国之间的农业资源贸易，所代表的是包含在贸易之中的农业资源生产要素的流动，学者们一般将粮食贸易中所隐含的农业生产资源要素叫作虚拟资源，包括虚拟土、虚拟养分等[4]。通过粮食对外贸易，我们可以更加充分地利用全球的农业资源，促进全球的农业生产和贸易布局更加均衡。

（二）农业资源现状

我国农业生产所使用的土地绝对数量大，但人均占有量小，而且山川多、平地少。中国现有耕地面积约为1.26 亿公顷，占世界耕地总面积的7.7%，排世界第4，但实际上按照统计人均耕地仅有约不足0.1 公顷，而世界平均水平为0.3 公顷；更甚的是，在所有的土地资源中，山地、高原、丘陵等非宜耕面积占了大部分，平地仅占三成左右。山地之类的土地资源宜耕性差，农业发展受限，生态系统比较脆弱，假使利用不当，极容易造成水土流失或是资源破坏，因此，我国的农业生产、土地资源与环境条件不容乐观。

二、文献综述

高道明和田志宏（2018）[5]通过对128 个国家的面板数据进行实证分析后发现，各国的经济发展水平与国家粮食进口贸易之间的关系呈“倒N 型”，而基于中国宏观数据的分析则表明我国在相当长的一段时间内仍然会比较依赖粮食进口。

究其原因，我国人多地少，不算丰富的耕地资源相对于庞大的人口数量显得不足[6]，且资源利用效率不高，农业生产效率较低，虽然有赖于农业生产技术的提高，我国的农业生产活动正处于向现代化农业过渡的阶段，但由于资源紧张、人才不足，导致农业生产过程依然离不开大量的生产资料投入，且发展缓慢[7]，所以为了保障国内粮食安全，在相当长的一段时间内仍然会比较依赖粮食进口。实现保障粮食安全这个目标除了依赖国内自主生产，还有一个途径就是“适度进口”，适度的粮食进口贸易可以有效缓解国内粮食生产总量波动带来的冲击，一方面可充分发挥国际范围内的农业生产资源要素比较优势，节约稀缺生产要素的同时优化资源配置，另一方面，对于稳定国内市场上的农产品价格也有着重要作用[8]。

而且，我国可以通过粮食进口贸易来缓解国内的农业生产压力以及资源损耗和环境承载压力，在这一点上，虚拟资源战略具有重要的实际意义，因为虚拟资源隐含在实体产品中，具有非真实性与运输便捷性的特点，能够在换取较高的经济与社会效益的同时，付出较低的代价[9]。虚拟资源的概念最早在1993 年由英国的Tony Allan 提出，源自于虚拟水，其含义是产品生产和服务过程中所需要的水资源，而进一步的，虚拟水战略是指相对缺乏水资源的国家或地区通过进口贸易，从水资源相对丰富的国家或地区进口水资源密集型的农产品[10]，其中粮食尤其重要，来保障本国水和粮食的安全。与此相似，虚拟土和虚拟养分则指的是产品生产和服务过程中所需投入使用的土地资源和肥料养分资源，虚拟资源战略即生产资源贫瘠的国家或地区以进口贸易的方式购买所需资源，最终达到缓解本国资源压力、保障国内粮食安全的目的。

目前为止的粮食进口贸易相关研究中，多数学者将影响进口贸易的各种外力因素如经济、人口等进行罗列并利用引力模型等加以实证分析，如王锐（2015）[11]以2003—2014 年间我国粮食进口贸易量为研究对象，使用向量自回归模型研究其不断增长的影响因素，认为价格、生产成本以及汇率变动是主要原因，但对于隐含其中的虚拟资源研究较少，且多为单独计算某一种虚拟资源含量，对于虚拟养分的测算更少。王琼（2018）[12]利用扩展引力模型，以经济发展水平、人口数量、价格等因素为控制变量，研究其对虚拟耕地资源进口量的影响，但未涉及其他虚拟资源。因此，本文在计算了我国进口的三种主要粮食中所隐含的各种虚拟资源具体含量的基础上，从实物量和价值量两个角度，对粮食进口贸易中所包含虚拟资源的贸易量进行了农业生产资源比较优势与粮食进口贸易结构的整合分析。

三、粮食贸易与虚拟要素分析

（一）粮食贸易与虚拟土分析

1.虚拟土贸易量计算。从虚拟土地的计算出发，对2002—2018 年这17 年间我国小麦、玉米和大豆进口贸易中所包含的虚拟土贸易量进行测算，来计算这个时间段内粮食进口贸易对我国耕地资源的节约方面所做出的贡献。

如今已有的虚拟土贸易量计算方法有两种，主要参考虚拟水的定量研究方法[13]，第一种是采用生产者视角，其定义为生产者所使用的资源量，另一种采用消费者视角，反映消费者所在地区生产同种产品所消耗的资源数量，鉴于本文的研究目的是计算分析我国虚拟资源进口贸易的现状，寻找解决我国农业生产资源环境问题的新途径，所以本文选择采用消费者视角对进口资源进行量化。

数据来源及计算：

分别计算我国三种粮食的单位面积产量，所用数据均来源于FAO 数据库，计算公式为：

其中APc，t表示粮食c 第t 年的单位面积产量（kg/ha），Pc，t表示c 第t 年的产量（kg），Ac，t表示c 第t 年的种植面积；

①计算这三种粮食的虚拟土地进口贸易量

其中，VLIc，t表示进口国第t 年所进口的c 所包含的虚拟土量（ha），CTi，c，t表示第t 年进口国进口c的数量（kg），APi，c，t表示第t 年进口国的c 单位面积产量（kg/ha）；

②计算这三者虚拟土进口贸易总量

其中，GVLIt表示第t 年进口国进口的粮食总量所包含的虚拟土总量（ha）。

根据公式（1）、公式（2）、公式（3），得出的计算结果如表1、表2 所示。

如表1、表2 所示，除2010 年和2018 年，这三种产品的虚拟土地进口贸易总量大体上逐年上升，而且总进口量由统计第一期2002 年的613.86 万公顷，扩大至末期2018 年的5 056.50 万公顷，上升了7.24 倍，年均上升45%。并且，分产品来看，我国小麦和玉米的虚拟土进口量总体较小，其中小麦的虚拟土进口量波动幅度较大，最大达到170.11 万公顷，最小仅为0.67 万公顷，结合表1 来看可知与我国国内这三种农产品的产量也有着密不可分的关系，而对虚拟土地进口量的增长贡献最大的就是大豆进口，呈现波动上升的趋势。

表1 2002—2018 年中国粮食分产品单位面积产量（kg/ha）

表2 2002—2018 年中国粮食分产品虚拟土进口贸易总量（万公顷）

2.虚拟土进口贸易对我国土地资源节约的贡献分析。目前，我国农产品进口的贸易量越来越大，而不同农产品中所包含的资源数量无法通过不同产品如玉米和大豆之间的简单加总进行说明，虚拟土地资源可以作为一种衡量媒介，从而有效解释农产品贸易中的虚拟土地资源流动对我国节约耕地资源、缓解耕地压力的作用[14]。由以上分析可以看出，大量的虚拟土资源进口可以有效减轻国内的土地资源紧张。

（二）粮食贸易与虚拟养分分析

1.虚拟养分贸易量计算。虚拟养分贸易量的计算方法同样来源于虚拟水，与前文虚拟土衡量方法相同，本文选取的肥料为国内最常使用的氮肥、磷肥、钾肥，计算过程如下。

（1）分别计算三者的虚拟养分含量

其中，AVFc，i和PFPc，i分别表示产品c 所包含的肥料i 的单位虚拟养分含量（kg/kg）、c 使用肥料i 的偏生产力（kg/kg），Yc，i为施肥后的作物单产（kg/ha），Fc，i为施肥量（kg/ha）；

（2）分别计算虚拟养分进口量

其中，VFIc，i，t表示进口 国第t 年进 口的 产 品c所包含的肥料c 的虚拟贸易量（kg），CTi，c，t表示进口国第t 年进口的c 的总量（kg），AVFc，i，t表示进口国第t 年进口的c 所包含肥料i 的单位含量（kg/kg）；

（3）再计算虚拟养分进口总量

其中，GVFIi，t表示进口国第t 年进口粮食中包含的肥料i 总量，VFIc，i，t含义同上。

由于数据可获得性的限制，此处选取的时间跨度为2002—2018 年，根据公式（4）、公式（5）、公式（6），得出的计算结果如表3、表4 所示。

表3 2002—2018 年小麦、玉米、大豆的单位虚拟养分（AVF）含量（kg/kg）

由表3、表4 可知，2002—2018 年总体上小麦、玉米、大豆这三种农产品中所包含的虚拟养分累计进口贸易量从高至低分别为氮肥2 416.73 万吨、磷肥1 772.98 万吨以及钾肥817.56 万吨，分产品来看，大豆所包含的总虚拟养分进口贸易量最高，且高于玉米和小麦较多，其次是小麦（223.71 万吨），玉米（133.12 万吨）最低。

表4 2002—2018 年三者虚拟养分进口贸易量（万吨）

2.虚拟养分贸易对我国肥料资源节约利用的贡献分析。根据马博虎（2010）[15]的计算，我国的三种肥料平均折纯率分别为氮肥29%、磷肥22%以及钾肥35%，由此可知，2002—2018 年这17 年间这三种养分的总进口量折算成的肥料实物量分别为氮肥8 333.55 万吨，磷肥8 059.00 万吨，钾肥2 335.86 万吨，分别相当于我国2018 年化肥施用量（数据来源于中国统计年鉴）的4.03 倍、11.06 倍以及3.96 倍，而且我国如今还处于农业发展水平越高，化肥施用与残留对水、土壤以及大气污染程度越严重的阶段，可以看出虚拟养分的进口贸易可以有效地间接节约我国的化肥资源，并缓解大量施用化肥带来的生态破坏问题，对于我国土壤肥力维持与减轻农业污染有重大意义。

四、农业生产资源比较优势与粮食进口贸易结构整合分析

根据比较优势理论，本文的农业资源要素进口比较优势主要从虚拟土、虚拟养分的以下两个方面来诠释[15]：首先是实物量比较优势，根据这个标准，我国应该进口虚拟农业资源含量更高的农产品；其次是价值量比较优势，即比较进口某种虚拟资源所付出的成本与所获得的收益之间的比较。根据以上标准，我国应进口本国付出成本低的产品。

对以上两个方面进行选择需要从我国粮食贸易的目标出发。如果目标为节约农业资源和保障粮食安全，需以实物量为标准；如果目标为进口收益与节约进口成本，需以价值量为标准。本文以单因素分析为基础，构造数学模型，对农业资源要素流比较优势和农产品贸易结构进行综合分析。

农业资源比较优势与农产品贸易结构整合分析指的是以节约自然资源、保护生态环境以及保障粮食安全为目的，对三种产品的进口贸易结构进行分析。由于农业生产所需的资源要素比较优势包括实物量与价值量两个部分，所以资源与贸易结构整合分析也由这两个方面展开。

（一）农业生产资源实物量比较优势与农产品贸易结构整合分析

1.单因素分析

表5 2002—2018 年我国小麦、玉米、大豆进出口价格统计表（美元/吨）

由表2 及表4 进一步计算，得出结果如表6 所示，三种农产品的单位虚拟土含量从高至低依次是大豆、小麦和玉米，三者的单位虚拟养分含量排名为“小麦>大豆>玉米”，根据比较优势理论，以单位虚拟土含量为标准的进口顺序为：大豆、小麦、玉米，以单位虚拟养分含量为标准的进口顺序为：小麦、大豆、玉米。由此可见，在进口方面，玉米排在最后一位，但小麦和大豆的进口顺序无法确定，需要进一步的综合分析。

表6 分产品单位虚拟资源含量平均值（ha/t、kg/kg）

2.综合分析

本文采用灰色关联度模型，对各个农产品所包含的虚拟资源含量与农产品贸易结构之间的关系进行综合分析。灰色关联度的计算方法与模型由灰色系统理论的创始人邓聚龙提出，关联度是对两个系统之间的因素，随不同时间或对象而变化的关联性大小的测度。在这两个系统的发展过程中，如果计算结果是两个因素的变化趋势相同或具有一致性，就代表这两个因素关联程度较高；反之，则较低。粮食贸易进口量与虚拟资源贸易进口之间的灰色关联度分析具体计算步骤如下：

首先，选取农产品的进口量为主行为因子XO，以虚拟资源的进口量为相关行为因子Xi，具体数据如表7 所示。

表7 X0 和Xi 数据统计表

其次，对表7 中的数据按照公式X'n，t=进行标准化处理，其中X'n，t为处理后的结果，Xn，t为处理前的数据，为平均值，Sn为标准差，处理结果如表8 所示。

表8 标准化处理结果

然后，根据公式△Xn，t=|X'0，t-X'i，t|计算两个因子之间的绝对差。

表9 绝对差处理结果

其中，绝对差的最大值为0.255 1，最小值为0.001 9，分别记为△max 和△min。

表10 关联系数计算结果

表11 实物量关联度计算结果

利用灰色系统理论进行分析时，关联度Ai的大小表示的是因子的重要性，其数值越大代表此因子作用越大，即对农产品进口总量的影响程度越高，由表11 可知2002—2018 年间，两种虚拟资源贸易量对农产品进口总量的影响比较为虚拟养分>虚拟土，即虚拟养分资源是影响我国农产品进口贸易量的主要因素，所以从虚拟资源实物量的角度考虑，我国在决定与调整农产品进口数量及其结构时应优先考虑虚拟养分含量高低，在虚拟养分含量一致的情况下再比较虚拟土的含量。结合前文的单因素分析结果，我国的农产品进口顺序应为“小麦>大豆>玉米”。在2002—2018 年的17 年间，我国这三种农产品的年均进口贸易量占比由高至低依次是：大豆（92.49%）、小麦（4.43%）、玉米（3.08%），这与模型分析的结果有部分出入，小麦和大豆的进口顺序不一致，需要进一步对农业资源价值量的比较优势进行分析。

（二）农业生产资源价值量比较优势与农产品贸易结构整合分析

1.单因素分析（虚拟资源价值量的计算）。每个国家生产农产品的成本都有所不同，于是从不同国家进口的同一种农产品中所包含的虚拟资源价值量也会不同，下文通过计算虚拟资源进口的价值量来分析这三种农产品进口贸易的结构，计算公式为：

其中，Vit表示农产品i 在第t 年的单位虚拟资源进口价值量，PIMit表示农产品i 第t 年的进口值，数据来源于FAO 数据库，VIMit表示农产品i 在第t年进口中所包含的虚拟资源进口量，数据来源于前文的计算结果。

由于单位虚拟资源进口贸易价值量代表了我国进口农产品的成本，所以应该优先考虑进口单位虚拟资源价值含量低的产品，来达到节约进口成本的目的。如表12 所示，三者的单位虚拟土进口价值量由高至低依次为玉米、小麦和大豆，单位虚拟养分进口价值量从高到低依次为玉米、小麦和大豆，所以以单位虚拟土价值含量为依据，进口顺序为“大豆>小麦>玉米”，以单位虚拟养分价值量为依据，进口顺序为“大豆>小麦>玉米”，可以看出虚拟土和虚拟养分的分析结果完全一致。

表12 单位虚拟资源进口价值量（万美元/万公顷，万美元/万吨）

2.综合分析。此处依旧采用灰色关联度测算方法，步骤与前文基本相同，但主行为因子变为农产品进口值，相关行为因子为单位虚拟资源进口贸易的价值含量，其计算结果如表13 所示。

表13 虚拟资源价值量之间的关联系数

如表14 所示，从虚拟资源价值量的角度进行整合分析，得出的结果是虚拟土的进口贸易价值含量影响要高于虚拟养分，结合单因素分析的结果来看，以虚拟资源价值含量为标准，我国这三种农产品的进口顺序应为大豆、小麦和玉米，这与我国17年间三种农产品的进口贸易情况是一致的。

表14 价值量关联度计算结果

五、结论与建议

（一）结论

本文以2002—2018 年为研究区间，分析中国17 年间的大豆、玉米和小麦三种农产品进口的数量和价值以及其中所包含的两种虚拟资源的实物量与价值量数据，对农业生产活动中所使用的资源要素的比较优势和农产品进口贸易结构进行整合分析，得出的结论为：

第一，以农业资源实物量为标准，各虚拟资源对农产品进口的影响程度为虚拟养分（0.794 3）高于虚拟土（0.679 0），所以在进口时应优先考虑虚拟养分含量。根据比较优势理论，我国应该优先进口虚拟养分含量高的农产品，所以进口顺序应为小麦（0.055 3）、大豆（0.054 2）、玉米（0.043 3），与我国进口的实际情况有所不符，所以我国在考虑农产品进口结构时应更多地考虑节约自然资源。

第二，以农业资源价值量为标准，运用灰色关联度模型的综合分析所得出的结果显示虚拟土的价值含量影响要高于虚拟养分，但这两种虚拟资源的单因素分析结果一致，即考虑农业资源价值量比较优势的前提下，我国这三者的进口顺序应该是“大豆>小麦>玉米”，与我国的进口贸易结构基本一致。

（二）建议

中国作为农产品进口大国，大豆、玉米和小麦是我国主要的农产品进口贸易品种，这三种产品加上稻谷的进口量占据我国粮食进口贸易总量的九成以上。近年来虽然我国的农产品产量有着明显上升的趋势，但与此同时所带来的资源损耗与环境污染问题也不容忽视，我国的土地资源相对贫瘠，养分资源则存在土壤养分含量低、流失严重，肥料利用率低以及施用不科学等问题。

为此本文提出以下三点建议：首先，应该重视虚拟资源发展战略，通过进口虚拟资源来达到节约我国自然资源的目的；其次，发展农业种植可持续新模式，合理利用养分资源，保障粮食安全的同时实现农业生产资源的合理配置与可持续使用；最后，应整合农产品进口贸易结构，发挥我国农作物中所包含虚拟资源的比较优势，短期内以节约资源为目标，以实物量为标准，调整贸易结构，优先考虑进口小麦，长期内以为农产品进口部门创汇做贡献为目标，即保持如今的进口贸易结构不变，优先进口大豆，综合考虑经济效益、生态效益，更加关注虚拟资源指标。