我国主要小麦贸易国贸易引力模型的实证检验及建议

彭旭林 章德宾 张丽元 王烁

一、引 言

我国自加入世贸组织以来，对外开放程度逐步加大，国际贸易逐步加深，中国与世界的贸易交易量也呈逐步增长的态势。随着我国经济社会快速发展，对小麦的需求量节节攀升，我国小麦进出口贸易逆差逐渐增大。近几年我国小麦贸易问题一直受到许多学者的关注，特别是我国正经历百年未有之大变局，社会进入新发展阶段，结合我国乡村振兴战略的实施，使得关于影响我国小麦贸易问题的研究变得更加重要。

我国小麦的贸易伙伴国相对比较集中，主要是美国、加拿大和澳大利亚，这三个国家小麦种质资源优，农业技术水平和机械化程度都很高，在国际贸易中长期处于优势地位，我国每年80%以上的小麦进口量来自这三个国家。与此同时，近些年我国小麦贸易伙伴国又有新的变化，随着我国与俄罗斯合作的加深，我国从俄罗斯进口小麦的比例也在增加，俄罗斯正成为我国新兴的重要小麦贸易伙伴国。另外，哈萨克斯坦在进行了一系列改革后，虽然其农业整体水平仍然较低，但是小麦出口量逐年增长，我国已成为哈萨克斯坦小麦主要的出口目的国之一。因此，小麦作为我国大宗农产品进出口主要产品之一，研究美国、加拿大、澳大利亚、俄罗斯和哈萨克斯坦与我国的贸易模型，分析影响我国双边小麦贸易量的影响因素对于我国小麦供给侧结构改革、实施乡村振兴战略、促进国际国内双循环具有重要意义。

本文在前人对引力模型不断完善的研究基础上，选取对我国小麦进出口有重要影响的5个国家和可能对我国小麦双边贸易产生影响的6个变量建立贸易引力模型并进行回归分析，搜集相关数据进行实证检验，研究影响小麦贸易的主要因素，并就我国现阶段发展要求提出一些相应的建议。

二、模型构建与分析

（一）传统贸易引力模型

贸易引力方程初时源于牛顿的万有引力定律，Tinbergen(1962)最早将其应用于国际贸易领域，他认为两国间的贸易流量Mij与两国的GDP成正比，与两国之间的距离Dij成反比，最初的贸易引力模型为：

式中，κ为常数；α和β表示GDP的贸易弹性；λ表示距离的贸易弹性。

最初的贸易引力模型仅考虑了出口国与进口国GDP以及两国之间的距离Dij三个变量对贸易流量的影响，并未考虑其他影响因素。

为了简化模型，将其转化为线性形式，对该方程两边取对数，可转化为如下形式：

式中，a0～a3均为系数。

该贸易引力方程对实际的解释度较高，因而被广泛应用。最初的贸易引力模型仅考虑出口国与进口国GDP以及两国之间的距离三个变量对贸易流量的影响，而随着国际贸易形势的不断发展和复杂化，经济学家在该引力模型的基础上，不断引入新的变量，以便更精准和全方位地解释和预测国际贸易的发展和变化。

贸易引力模型的提出对国际贸易产生了巨大影响，国际贸易的计量研究由此得到很大提升。随着对贸易引力模型的不断研究和改进，其应用范围越来越广，主要包括研究货物贸易(王维然，2009)和服务贸易(桂嘉越，2018)，研究国家间的贸易分析(李沅熹，2014)或某国某一地区与其他国家或组织之间的贸易分析(丁琳，2011)(赵桦，2016)，收集整理历年相关数据分析研究贸易模型进行理论研究，通过贸易引力模型分析贸易潜力以及预测贸易发展趋势，借以进行调整从而指导贸易实践，提高国际贸易竞争力，甚至具体分析某一种或多种因素对双边贸易的影响，提出意见或建议，从而指导调整决策部署(邵桂兰，郝国志，李晨，2020)(张玉胜，2020)(陈元春，2020)。随着贸易引力模型研究的不断加深和改进，贸易引力模型的解释度越来越高，应用范围越来越广，预测的可信度越来越强，对贸易实际的指导性逐步加深，贸易引力模型在今后国际贸易研究与实践中的应用也会越来越广泛。

贸易引力模型在国际农产品贸易中的研究与应用也在逐渐拓展深入。张弛、王晓颖采用拓展的引力模型，在贸易便利化视角下从宏观角度分析中国对金砖国家农产品出口潜力(张弛，王晓颖，2020)；刘京京基于引力模型分析了中国进口巴西大豆的贸易潜力 (刘京京, 2019)；李浩然、穆月英基于贸易引力模型研究了中国小麦进口贸易格局及其影响因素，并提出相应的对策建议(李浩然，穆月英，2020)；李爽、单琳琳基于引力模型研究了中国玉米进口贸易影响因素，并提出相关对策建议(李爽，单琳琳, 2017)。

（二）模型设定与变量选择

对历年小麦国际贸易量、到岸价、中国进出口量等数据进行分析，再结合我国小麦产销数据进行分析，既可以对农业供给侧结构性改革的必要性和动力进行研究，又能具体展现我国小麦生产存在的供给侧结构性矛盾。拟建立小麦国际进出口贸易模型，对历年小麦国际贸易量、中国到岸价、中国进出口量、国际主要出口地、出口量等数据进行模型参数分析，寻找国际小麦贸易对我国的主要影响及未来可能产生的变化，并结合我国农业供给侧结构性改革政策要点，分析我国小麦种植政策的要点。

在这一部分的模型设定中，考虑目前掌握的参数，选择在初始引力模型的基础上，引入中国小麦进口量Ti和中国小麦出口量Tj以及上一年度中国小麦产量Pt-1三个变量，选取我国小麦主要进口国中美国、加拿大、澳大利亚、俄罗斯和近年在我国小麦进口中比例提高较快的哈萨克斯坦五个国家，统计从2000年至2019年各参数的值，形成新的贸易引力模型。其方程为：

式中，a0～a6均为系数。

（三）变量、变量含义及数据来源

本模型中引用的变量、变量含义及数据来源见下表：

表1 变量、变量含义及数据来源

三、模型结果与分析

运用R软件对小麦进口引力模型进行评估，先采用多元回归模型进行分析并进行t检验，得到最初回归分析结果，对于拟合结果不理想的模型，再对模型变量采用最小AIC法进行进一步的筛选，最终筛选出最佳模型，同时分析筛选出来的变量的相对重要度。AIC信息准则即Akaike information criterion，是用来衡量统计模型拟合优良性的一个标准，由日本统计学家赤池弘次创立和发展，也称赤池信息量准则，它建立在熵的概念基础上，可以权衡所估计模型的复杂度和模型拟合数据的优良性。赤池信息准则的方法是寻找可以最好的解释数据但是包含最少的自由参数的模型。增加自由参数的数目提高了拟合的优良性，AIC鼓励数据拟合的优良性但是尽量避免出现过度拟合的情况，所以优先考虑的模型是AIC值最小的那一个。在中哈贸易引力模型中，由于2000～2009年中哈小麦贸易几近于无，因此只分析2010～2019年的贸易数据。由于在时间维度进行分析时，lnDij在模型中是一个常量，因此在分析时单独作为一个因素进行讨论，而不在模型中进行具体分析。模型分析结果如下：

表2 最初回归分析结果

表3 最小AIC法筛选最佳模型结果

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最小AIC法筛选最佳模型结果显示，中国小麦进口量（Ti）只在中美贸易引力模型中在10%水平上显著影响了小麦贸易量，在其他四个最佳模型结果中则对小麦贸易量没有显著影响，表明中国小麦进口量（Ti）整体上对小麦贸易流量的影响不大，中国小麦出口量（Tj）在五个贸易引力模型中对贸易流量均无显著影响。这说明在影响中国小麦贸易流量的因素中，中国小麦进口量和出口量的影响均不显著，这可能是由于双边贸易中中国小麦的进口量和出口量受国内供需变化影响在相当一段时期内保持相对稳定，波动性较小，也表明仅改变中国小麦进口量或者出口量对中国小麦贸易流量的作用不大。

中国GDP（ GDPi）是影响小麦贸易流量的重要因素，中美、中俄和中哈贸易引力模型在1%水平上差异显著，中澳贸易引力模型在5%水平上差异显著， 贸易伙伴国GDP（ GDPj）也影响贸易流量，中加贸易引力模型在1%水平上差异显著，分别分析五个贸易引力模型可以看出中国GDP（ GDPi）和贸易伙伴国GDP（ GDPj）的回归系数均有正数有负数， 但仔细分析两国GDP可以发现，两者对数之和在整体上表现为正数，也验证了贸易引力模型中对GDP的假设。同时可以发现在这五个贸易引力模型中，中国GDP（GDPi）对贸易流量的影响有超越贸易伙伴国GDP（ GDPj）对贸易流量的影响的趋势，表明小麦贸易流量对贸易伙伴国GDP（GDPj）的依赖度有所下降，说明中国的贸易结构正在不断调整中得到优化，这也给小麦供给侧结构性改革的实施带来更多信心。

上一年度中国小麦产量（Pt-1）对小麦贸易流量也有影响，中澳和中哈贸易引力模型在1%水平上差异显著，中俄贸易引力模型在5%水平上差异显著，且其回归系数均为正数，表明上一年度中国小麦产量是影响小麦贸易流量的影响因素之一，上一年度中国小麦产量增加，引起下一年度中国小麦供给增加，除了能更好满足国内需求，对小麦的出口倾向相对增强，导致贸易流量增加。

两国之间的距离（Dij）是影响贸易流量的重要因素，由于两国之间的距离（Dij）在本次回归分析所用模型的时间维度上是一个定值，因此将其单独进行讨论。通常认为空间距离大，运输成本增加，导致贸易成本增加，最终限制双边贸易流量，所以距离对贸易流量的作用是反向的。在这五个贸易引力模型中，美国和加拿大与中国的距离相差不大且在五个模型中距离最远，但美国和加拿大都是世界主要小麦生产国，其价格优势明显，因而双边贸易流量相对稳定；俄罗斯处于欧洲大陆，与中国距离较近，但由于俄罗斯农业政策及政治因素，导致双边贸易流量易受到影响；澳大利亚也是世界主要小麦生产国，且与中国距离较近，如果排除其他政治因素，中澳双边贸易流量会持续向好；哈萨克斯坦是五个国家中距离中国最近的国家，其小麦产量在近几年不断增加，对中国的出口量也在增加，如果改善哈萨克斯坦的基础设施建设，降低两国之间运输成本，中哈双边贸易流量也会不断增加。

综合分析五个贸易引力模型的拟合度，中美、中俄和中哈的拟合度在0.85以上，拟合度较好，说明引力模型对实际的解释度较高。而中澳和中加两个贸易引力模型的拟合度比较差，说明该引力模型引进的新变量对中国小麦贸易量的影响较小，不能很好地解释和预测未来的双边贸易流量，接下来应充分考虑各种可能的影响因素，引入新的变量，重新建立贸易引力模型并进行分析，以便提高对未来贸易流量的解释度和准确性。

四、结 论

在我国与不同国家的贸易引力模型中，影响小麦贸易量的因素不尽相同，但从整体来看，其主要影响因素是我国GDP、贸易伙伴国GDP、两国之间的距离和上一年度我国小麦产量，这很好地验证了古典的贸易引力模型，同时也可以看出上一年度我国小麦产量对两国小麦贸易有重要影响。

从我国与主要小麦贸易国的贸易引力模型看，我国GDP和贸易伙伴国GDP对小麦贸易有促进作用。我国GDP反映了潜在的需求能力，贸易伙伴国GDP反映了潜在的供给能力。在小麦国际贸易中，供给和需求应处于相对平衡的状态才更有利于国际贸易的平稳发展。这对我国的启示就是，要着力通过优化产业不断升级、提高国家创新能力和高新技术水平等一系列措施，不断提高我国GDP ，同时要加强与世界各国的联系，加快构建命运共同体，促进全球经济不断稳步向前发展，不断提高世界经济水平。

两国之间的距离对小麦贸易有反向作用。空间距离不可更改，但两国之间的距离对小麦贸易的影响主要是通过增加了运输成本实现的。如果在技术或政治变革中，通过改善基础设施建设，增加对降低运输损耗的相关技术研究，变革运输方式等手段，叠加小麦贸易中的规模效应，那两国之间的距离对小麦贸易的影响会极大降低。

上一年度我国小麦产量对两国小麦贸易有促进作用。这提示我们，要注重提高我国小麦产量。“粮食生产要掌握在自己手里才更安全”，划定农业红线，重视农业生产，要通过进行小麦供给侧结构改革，加强农业相关研究投入和政策帮扶，提高科技在农业生产中的比重，提高农民种粮积极性和畅通农业金融渠道等措施，不断提高我国小麦产量，进而促进小麦国际贸易。