中非农产品贸易效率与贸易潜力研究——基于中非农产品贸易数据的再实证

杨颖红，李海峰，李 岩

（沈阳化工大学，辽宁 沈阳 114000）

一、引言

2021年11月召开的中非合作论坛第八届部长级会议协商一致通过《中非合作论坛第八届部长级会议达喀尔宣言》，中方高度评价中非开启外交关系特别是中非合作论坛创立以来双方关系取得的丰硕成果，双方承诺在后疫情时代沿着构建更加紧密的中非命运共同体这一根本方向，继往开来，紧密合作，保持中非关系高水平发展。中非关系的健康发展也推动了中非贸易的稳定发展。中国海关总署数据显示，2021年1月—10月，中非贸易总额达2070.6亿美元，同比增长37.5%。农业是大多数非洲国家的支柱产业，农产品对外贸易是非洲国家外汇和财政收入的主要来源。近5年来，中国进口非洲农产品的平均增速达到11.4%，已成为非洲国家农产品出口的第二大目的国①详见《中非经贸合作提质升级》，http://www.gov.cn/xinwen/2021-11/29/content_5653909.htm，2021年11月29日。。2022年是中非合作论坛第八届部长级会议成果落实开局之年，中国建立非洲农产品输华绿色通道、扩大零关税待遇范围、举办网购节等举措的落地，将有力促进和扩大非洲农产品进口，推动中非贸易更加平衡健康发展②详见《非洲好物网购节助力中非加强数字合作顺应时代潮流》，http://news.17car.com.cn/guonei/2022/0425/275197.html，2022年4月25日。。

中国已连续12年成为非洲最大的贸易伙伴①详见《中非经贸合作提质升级》，http://www.gov.cn/xinwen/2021-11/29/content_5653909.htm，2021年11月29日。，学界围绕中非关系与中非经贸合作进行了深入研究。姚桂梅[1]认为中非关系长期持续健康稳定发展不能仅仅依托于对非援助，而应通过对非投资与贸易，合理制定投资目标，优化投资结构和产业布局，推动中非投资贸易可持续发展。Asante[2]认为在中非贸易强势增长的同时，大宗商品价格周期性变化、国家制度限制和非洲国家债务增加等风险因素仍威胁着未来中非关系的发展。Xabadiya[3]评估了“一带一路”倡议促进南非农业发展的前景，认为应为民营企业创造更多机会，未来中非合作的重心应集中在农产品加工制作、出口型农产品和劳动密集型农产品的机械化。唐丽霞[4]认为中非合作论坛开创了中非关系的新篇章，中非农业合作的方式、主体、内容与形式都取得了诸多新进展。刘牧茜[5]认为中非贸易集中度高且贸易结构稳中有变，中国对非洲国家的投资主要集中在能源矿产和制造业领域，双方在金融和基础设施领域的合作稳步推进，未来中非关系将迈入更高水平的发展阶段。

近年来，中非农产品贸易呈现强劲的增长态势，因而双边农产品贸易问题引起了学界的广泛关注。李昊[6]认为中国自非洲农产品进口过程中，贸易结构失衡和贸易国别集中问题明显，未来应通过加强中非农业合作、提高农业生产能力和制定免关税政策等措施促进中国自非洲的农产品进口。杨静[7]认为中非农产品贸易过程中存在贸易结构失衡、区域集中度高和生产能力不足等问题，今后应深化农业合作，提高贸易效率，拓展贸易的广度和深度。杨军[8]认为中非农产品贸易规模虽总体呈增长态势，但结构失衡和互补性弱的问题制约了未来双边贸易的增长。

相较而言，学界对于中非贸易效率和潜力问题关注较少。时宏远[9]认为中国对非出口贸易效率较低，存在较大的提升空间，应进一步挖掘双边贸易潜力。彭虹[10]认为中国农产品在非洲市场上的贸易竞争力相对较弱，贸易结构有待优化调整，但中非农产品贸易潜力巨大。

梳理既有文献可以发现，国内学者对中国与非洲国家的农业合作早有关注，但受限于非洲国家相关数据的获取难度大和缺失程度高，因而研究多是基于发展规划与政策建议方面的定性分析，鲜有对于农业合作及农产品贸易的定量分析。此外，学界对于贸易效率与贸易潜力的研究虽日趋成熟，但多关注RCEP成员国和“一带一路”沿线国家，少有关于非洲国家的研究。鉴于此，本文以2010年—2019年中国与非洲35个国家农产品贸易数据为基础，构建随机前沿引力模型与贸易非效率模型测算中非农产品贸易效率和贸易潜力，并从贸易国别和市场类型视角分析贸易效率，从贸易规模和地理区位视角分析贸易潜力，探究影响贸易效率和贸易潜力的主要因素，以期为提高中非农产品贸易效率、发掘中非农产品贸易潜力提供参考。

二、中非农产品贸易概况

（一）中非农产品贸易总体情况

联合国商品贸易统计数据库数据显示：2010年中非农产品贸易额为53.51亿美元，其中中国对非洲农产品出口39.85亿美元，中国自非洲农产品进口13.96亿美元；2020年受新冠肺炎疫情影响双边农产品贸易额为99.08亿美元，中国农产品因出口受限而出现小幅回落，中国对非洲农产品出口56.34亿美元，较2019年下滑10.01%，中国自非洲农产品进口42.74亿美元，同比增长4.34%。2021年中国成为非洲第二大农产品出口目的国。

中国对非洲的贸易顺差一直是非洲国家较为关注的问题。图1为2010年—2020年中非农产品贸易开展情况。由图1可知，2010年中国对非洲农产品贸易顺差为25.89亿美元，此后几年呈小幅波动态势，但自2018年起中国对非洲农产品贸易顺差快速减少，且中国自非洲农产品进口增速明显高于出口增速，2020年贸易顺差下降到13.60亿美元，降幅达47.47%。从中非贸易顺差的变化中可以看出，中国一直致力于拓宽自非洲农产品进口渠道，促进中非贸易平衡发展。

图1 2010年—2020年中非农产品贸易开展情况

（二）中非农产品贸易的市场结构

联合国商品贸易统计数据库数据显示：2010年—2020年，中国对非洲农产品出口规模排名前十的国家是贝宁、尼日利亚、多哥、埃及、南非、加纳、摩洛哥、阿尔及利亚、科特迪瓦、塞内加尔，年均出口规模为38.24亿美元，占中国对非洲农产品出口总额的70.04%。同时，中国对尼日利亚、塞拉利昂、坦桑尼亚等国的出口增速最快，对埃及、南非、加纳、摩洛哥等国的出口最稳定，对贝宁、安哥拉等国的出口降幅最明显。中国自非洲农产品进口规模排名前十的国家是津巴布韦、南非、埃塞俄比亚、苏丹、坦桑尼亚、塞内加尔、马里、多哥、尼日尔、布基纳法索，年均进口规模为22.42亿美元，占中国自非洲农产品进口总额的75.20%。同时，中国自津巴布韦、南非、苏丹、塞内加尔等国的进口增幅最明显，自埃塞俄比亚、马里、布基纳法索等国的进口增长乏力，自多哥、莫桑比克、科特迪瓦等国的进口波动较大。

由中国对非洲农产品进出口的国家统计可以看出，多哥、塞内加尔、南非既是中国对非洲农产品出口规模排名前十的国家，又是中国自非洲农产品进口规模排名前十的国家，中非农产品贸易的市场结构呈现出集中度较高的特点。

（三）中非农产品贸易的产品结构

联合国商品贸易统计数据库数据显示：2010年—2020年，中国对非洲出口的农产品主要有棉花、茶叶、蔬菜水果、杂项食品、软体动物等5类，其中棉花主要出口到尼日利亚、贝宁、多哥、埃及等国，茶叶主要出口到摩洛哥、加纳、多哥、塞内加尔等国，蔬菜水果主要出口到南非、尼日利亚、加纳、多哥等国，杂项食品主要出口到尼日利亚、加纳、贝宁、南非等国，软体动物主要出口到尼日利亚、埃及、科特迪瓦、南非等国。这5类农产品年均出口规模约为43.22亿美元，占中国对非洲农产品出口总额的79.16%。中国自非洲进口的农产品主要有杂项子仁、烟草、棉花、食用水果、羊毛等5类，其中杂项子仁主要自苏丹、埃塞俄比亚、尼日尔、坦桑尼亚等国进口，烟草主要自津巴布韦、赞比亚、马拉维等国进口，食用水果主要自南非、埃及、摩洛哥、津巴布韦等国进口，棉花主要自贝宁、布基纳法索、苏丹、科特迪瓦等国进口，羊毛主要自南非进口。这5类农产品年均进口规模约为24.59亿美元，占中国自非洲农产品进口总额的82.49%。

由中国对非洲主要农产品进出口的类别统计可以看出，棉花、水果既是中国对非洲主要出口的农产品，又是中国自非洲主要进口的农产品，中非农产品贸易的产品结构也呈现出集中度较高的特点。

三、模型构建与数据来源

（一）理论模型

随机前沿分析最早用于测算生产函数的技术效率，后被引入国际贸易研究中，其将传统引力模型中的随机扰动项分为随机误差项ν和贸易非效率项μ。早期贸易非效率项假定不随时间变化，如今的实证分析多采用面板数据，贸易非效率可能受时间影响。因此，Battese[11]提出了时变随机前沿引力模型，具体形式如下：

上式中：Yijt为t时期i国与j国的实际贸易水平为t时期i国与j国的贸易前沿水平；xijt为贸易变动的主要影响因素，包括经济规模、人口规模、语言、地理距离等；β为待估参数；νijt为随机误差项，服从正态分布；μijt为贸易非效率项，表示人为因素引致的非效率因素，服从半正态分布或断尾正态分布，同时νijt、μijt相互独立，且μijt＞0时表示实际贸易额小于贸易潜力；TEijt为贸易非效率，取值范围为0～1。式（5）中，μijt具有时变性，t为年份，T为期数，η为待估参数，当η=0时表示贸易非效率项的影响不具有时变性，当η＞0时表示贸易非效率项的影响随时间增加而减弱，当η＜0时表示贸易非效率项的影响随时间增加而增强。

分析贸易非效率的影响因素，需构建贸易非效率模型。早期学界多使用“两步法”，先通过随机前沿引力模型测算贸易非效率，再将贸易非效率作为被解释变量与影响因素进行回归，但“两步法”的假设条件互相矛盾，会导致回归结果出现误差，故Battese[12]提出了“一步法”，即将贸易非效率及其影响因素同时进行回归。模型具体形式如下：

式（6）中，Zijt为影响贸易非效率项的外生变量，α为待估参数，εijt为随机扰动项。将式（6）代入式（2）可得式（7），其为采用“一步法”测算的随机前沿引力模型与贸易非效率模型。

（二）实证模型

Armstrong[13]提出将经济规模、地理距离、语言和是否为内陆国等短期内不可改变的自然因素作为核心解释变量纳入随机前沿引力模型。本文在构建随机前沿引力模型估计中非农产品贸易效率时，考虑到中国与非洲各国均不接壤，且中国为使用汉语国家，非洲多为使用英语、法语和阿拉伯语等语言的国家，不存在共同边界与共同语言，故模型中未引入语言变量。模型具体形式如下：

式（8）中，i表示中国，j表示非洲国家，β为待估参数，Yijt为t时期中国与非洲国家双边农产品贸易额，其余变量含义同前式。GDPit与GDPjt分别表示t时期中国与非洲国家的经济规模，反映经济发展水平，预期其对双边贸易有正向影响；POPit与POPjt分别表示t时期中国与非洲国家的人口规模，反映国内市场需求，预期其对双边贸易有正向影响；DISij表示两国首都间的地理距离，反映贸易的运输成本，预期其对双边贸易有负向影响；BORij为内陆国虚拟变量，表示非洲国家是否为内陆国家，为内陆国家取值为1，为临海国家取值为0，相较于内陆国家，临海国家具有更加便利的海运条件，进而可以促进贸易发展。

为进一步分析中非农产品贸易效率的影响因素，本文构建了贸易非效率模型，并使用“一步法”来衡量贸易非效率因素的影响，模型具体形式如下：

式（9）中：μijt为贸易非效率项，α为待估参数；LPIjt和LSCIjt分别为t时期j国的物流绩效指数和班轮运输相关指数，反映非洲国家的清关效率及班轮运输联通性等相关基础设施水平，指标得分越高表明基础设施水平越高，对贸易的促进作用越强，预期其对贸易非效率有负向影响；GOVjt和CORjt分别表示t时期j国的政府工作效率和腐败控制能力，反映非洲国家的政治制度环境，指标得分越高表明政府工作效率越高、腐败控制能力越强，对贸易的促进作用越强，预期其对贸易非效率有负向影响；INVjt和GOSjt分别表示t时期j国的投资自由度和政府财政支出水平，反映非洲国家的经济制度环境，指标得分越高表明经济自由度水平和政府财政支出水平越高，对贸易的促进作用越强，预期其对贸易非效率有负向影响；B&Rjt为虚拟变量，表示t时期j国是否签署“一带一路”合作协议，签署取值为1，反之取值为0，反映“一带一路”合作协议的签署对贸易的促进作用，预期其对贸易非效率有负向影响。

（三）样本选择与数据来源

为保证估计结果的准确性，本文剔除数据缺失较多的部分非洲国家，最终选择阿尔及利亚等35个非洲国家作为研究对象，并依据联合国现行的世界与地区分组M49标准编码①详见https://unstats.un.org/unsd/methodology/m49/。将35个样本国家按地理位置划分为五大地理区域，采用2010年—2019年面板数据，运用Frontier4.1软件进行实证分析，对个别缺失数据采用一次指数平滑法预测得出。样本国及所属地理区域见表1。

表1 样本国及所属地理区域

研究中，农产品贸易数据来源于联合国商品贸易统计数据库，产品分类标准来自HS编码1～24类及50～53类；GDP、POP与LPI数据来源于世界银行WDI数据库，同时为消除通货膨胀影响，GDP统一采用2015年不变美元价格；DIS和BOR数据来源于CEPII数据库；LSCI数据来源于UNCTAD；GOV与COR数据来源于世界银行WGI数据库；INV与GOS数据来源于全球经济自由度指数；B&R数据来源于中国一带一路网。

四、中非农产品贸易效率影响因素分析

（一）模型的适用性检验

鉴于随机前沿引力模型对模型本身的设定较为严格，为保证模型的有效性和适用性，需对模型进行似然比检验（LR检验），结果如表2所示。

表2 模型适用性检验

首先，检验贸易非效率项μijt是否存在。原假设H0为μijt=0，备择假设H1为μijt≠0，据此可得到约束模型的似然函数值lnL(H0)和非约束模型的似然函数值lnL(H1)，LR统计量的计算公式为：LR=-2×[lnL(H0)-lnL(H1)]。LR统计量为573.75，大于1%临界值9.21，拒绝原假设，表明存在贸易非效率项μijt，说明相较于OLS的估计结果，随机前沿引力模型的估计结果更准确。其次，检验贸易非效率项μijt是否随时间变化。原假设H0为η=0，备择假设H1为η≠0，LR统计量为16.51，大于1%临界值11.34，拒绝原假设，表明贸易非效率项μijt随时间变化，因此时变随机前沿引力模型的估计结果更准确。最后，检验距离和内陆国变量的引入是否合理。LR统计量分别为8.93和7.18，均大于1%临界值6.63，拒绝原假设，表明模型设定合理。

（二）随机前沿引力模型回归结果

模型适用性检验结果表明应采用时变随机前沿引力模型。为保证估计结果的稳健性，本文对OLS模型、时不变随机前沿引力模型和时变随机前沿引力模型的回归结果进行对比分析，具体见表3。表中σ2反映数据的离散程度，时变模型中σ2为1.673，小于时不变模型的1.931，且二者均在1%水平上显著，表明时变模型的拟合程度更优。γ为贸易非效率项在随机误差项中所占比重，在时不变模型与时变模型中这一比重分别为89.6%和88.5%且均在1%水平上显著，表明贸易非效率项的存在使实际贸易额与贸易潜力产生了偏差。时变模型中η大于0且在1%水平上显著，表明随着时间的推移中非农产品贸易阻力减弱，贸易环境得到改善，贸易效率提高。贸易非效率项随时间变动，因而时变模型的估计结果更准确。

表3 随机前沿引力模型回归结果

表3中时变模型的回归结果表明：中国与非洲国家经济规模（GDP）系数均为正且在5%水平上显著，表明双方经济发展水平的提高均能促进农产品贸易，且中国的促进作用更强。中国人口规模（POP）系数在1%水平上显著为负、非洲国家人口规模（POP）系数在1%水平上显著为正，表明中国人口的增加阻碍了双边农产品贸易，非洲国家人口的增加促进了双边农产品贸易。可能的原因是中国人口增加丰富了人力资本，增强了中国农产品自给能力，提高了农产品生产的专业化和机械化程度，国内需求更多可由国内供给来满足，因而中国人口的增加阻碍了双边农产品贸易；而非洲国家人口增长伴随的是更大的产出，因而其促进了双边农产品贸易。地理距离（DIS）系数为正但不显著，表明地理距离对中非农产品贸易不存在明显的促进作用。内陆国虚拟变量（BOR）系数为负且在1%水平上显著，表明相较于临海国家，内陆国交通不便，阻碍了双边农产品贸易。

（三）贸易非效率模型回归结果

LR检验与时变模型的回归结果表明，贸易非效率项存在且随时间变化。为进一步分析贸易非效率的影响因素，本文采用“一步法”估计贸易非效率，结果见表4。

表4 贸易非效率模型的回归结果

由表4可知，贸易非效率模型的γ值为0.896且在1%水平上显著，LR检验值为208.928，模型估计效果良好，表明贸易非效率对中非农产品贸易具有显著影响。具体而言：

其一，中国经济规模（GDPit）、中国人口规模（POPit）、非洲国家人口规模（POPjt）、内陆国虚拟变量（BORij）的影响作用与时变模型的估计结果基本一致。非洲国家经济规模（GDPjt）系数在1%水平上显著为负，表明非洲国家经济规模的扩大阻碍了中非农产品贸易。可能的原因是多数非洲国家更重视国内市场发展，将有限的资源投入国内生产，因而使得经济发展水平的提高未能促进对外贸易。地理距离（DISij）系数在1%水平上显著为正，表明双边交通基础设施日趋完善，运输距离的缩短对中非农产品贸易有显著的正效应[14]。

其二，物流绩效指数（LPIjt）和班轮运输相关指数（LSCIjt）均对贸易非效率有负向影响，表明非洲国家物流水平和班轮运输能力的提升能够促进中非农产品贸易。但LPIjt的影响不显著，可能的原因是非洲国家总体开放程度较低，农产品进出口清关效率不高、贸易基础设施落后、物流服务意识薄弱等[15]使得贸易物流水平不高。LSCIjt在1%水平上显著为负，说明非洲国家班轮运输业的发展能够显著促进中非农产品贸易。非洲国家通过提高船舶部署能力、扩大港口投资规模、实行集装箱港口改革等举措提升了班轮运输能力。

其三，政府工作效率（GOVjt）对贸易非效率有负向影响、腐败控制能力（CORjt）对贸易非效率有正向影响，且二者均在1%水平上显著，表明非洲国家政府工作效率的提高能够促进中非农产品贸易，而腐败控制能力的提升则阻碍了中非农产品贸易。可能的原因是政府提高工作效率、完善公共服务职能、提升政务服务能力，可为农产品贸易营造良好的营商环境，进而促进农产品贸易。而部分非洲国家因政局动荡、秩序混乱、不可抗力因素等造成腐败控制能力不稳定，抑制了农产品贸易[16]。

其四，投资自由度（INVjt）和政府财政支出水平（GOSjt）均对贸易非效率有显著的负向影响，表明投资自由度和政府财政支出水平的提高能够显著促进中非农产品贸易。开放的投资政策、自由的投资环境和完善的资金流通渠道有助于非洲国家高效应对贸易风险，降低贸易不确定性，而政府对软硬件设施的投入有助于营造良好的贸易环境，降低贸易成本与非效率损失。

其五，签署“一带一路”合作协议（B&Rjt）系数在5%水平上显著为负，表明“一带一路”合作协议的签署能够显著加强中国与非洲国家的农业交流合作，降低双边贸易成本与非效率损失，促进双方农产品贸易发展。区域经济一体化是大势所趋，“一带一路”倡议为中国与非洲国家的经贸合作创造了前所未有的发展机遇，深化了中非经贸合作，打造了中非农产品贸易发展新格局，有助于推动中非关系高质量发展。

五、中非农产品贸易效率与贸易潜力测算

（一）中非农产品贸易效率

本文以2010年—2019年中国与非洲35个国家农产品贸易数据为基础，根据时变随机前沿引力模型与贸易非效率模型，测算了中国与非洲35个国家的年均农产品贸易效率。同时，为分析中国和非洲国家农产品贸易的市场潜力，借鉴赵金鑫[17]的研究方法，依据贸易效率值将样本国家划分为不同的贸易市场类型，贸易市场类型及对应的贸易效率值分别为：冰山型（0～0.3），发展型（0.3～0.6），扩张型（0.6～0.9），饱和型（0.9～1.0）。本文通过构建贸易非效率模型测算的贸易效率结果表明：2010年—2019年中非农产品平均贸易效率为0.35，其中2010年的贸易效率最低，为0.27，2019年贸易效率最高，为0.42，贸易效率总体呈稳步上升态势，且不同国别和区域之间的贸易效率差异较大。

表5显示了2010年—2019年中国与非洲35个国家农产品贸易市场类型及年均贸易效率，从中可知，未有形成饱和型贸易市场的样本国家，表明未来中非农产品贸易规模有较大增长空间，贸易潜力较大。形成扩张型贸易市场的国家有南非、毛里求斯、埃及、摩洛哥、贝宁、多哥6个国家。其中南非、埃及、摩洛哥、贝宁既是贸易效率水平较高的国家，又是中国对非洲农产品贸易的主要国家。中国与毛里求斯的农产品贸易效率为0.84，仅次于南非，这是因为中毛实行了一系列简化海关程序和减免关税壁垒的措施并成立了中国—毛里求斯自由贸易区，有效提高了双边贸易效率。形成发展型贸易市场的国家有加纳、科特迪瓦、尼日利亚、坦桑尼亚、冈比亚、塞内加尔、毛里塔尼亚、苏丹、阿尔及利亚、喀麦隆、突尼斯、肯尼亚12个国家。其中中国与加纳、尼日利亚、坦桑尼亚、苏丹、塞内加尔的贸易效率虽然不高但贸易规模较大①联合国商品贸易统计数据库数据显示：2010年—2019年中国与尼日利亚年均农产品贸易额为5.81亿美元，在中国与非洲各国年均农产品贸易额排名中排在第4位；加纳3.56亿美元，排在第6位；坦桑尼亚3.00亿美元，排在第8位；塞内加尔2.64亿美元，排在第9位；苏丹2.16亿美元，排在第11位。，均是中国在非洲主要的农产品贸易伙伴国，贸易潜力有较大的增长空间。对于中国与这些国家的农产品贸易而言，尽快探索新型农业合作模式，改善双边贸易条件，强化贸易合作，进一步降低成本和消除贸易非效率损失对双边农产品贸易具有重大意义。其余17个国家均属于形成冰山型贸易市场的国家，中国与这些国家的农产品贸易尚未得到有效开发，主要原因是这些国家农业发展水平相对较低，因而宜适当对其增加农业援助，加强双边农业合作。

表5 2010年—2019年中国与非洲35个国家农产品贸易市场类型及年均贸易效率

（二）中非农产品贸易潜力及拓展空间

为进一步测度中非农产品贸易潜力，本文基于2010年—2019年中国与非洲35个国家历年贸易额与贸易效率测算中非农产品贸易潜力与贸易拓展空间，从地理区域角度出发，考量非洲五大地理区域国家的农产品贸易潜力。由于各区域国家数量、样本国家选取与双边贸易额的差异较大，导致样本贸易潜力值无法反映其真实水平，故根据年均贸易额赋予每个国家权重计算各地理区域的相对潜力值，以反映各区域潜力的相对大小，结果见表6。

表6 中国与非洲五大地理区域农产品贸易规模与贸易潜力（单位：亿美元）

由表6可知，非洲五大地理区域的样本贸易潜力值由大到小依次是西部非洲69.96亿美元、东部非洲31.31亿美元、北部非洲23.62亿美元、中部非洲20.89亿美元、南部非洲11.41亿美元。

西部非洲实际贸易额为37.37亿美元，占中非农产品贸易总额的45.06%，其贸易规模和相对贸易潜力最大。西部非洲有16个国家，样本国有12个。样本国中，尼日利亚是中国对非洲农产品贸易潜力最大的国家，贝宁、多哥、加纳等是中国对非洲的主要农产品贸易国，塞拉利昂、利比里亚、几内亚比绍的贸易潜力有待进一步提升。

南部非洲实际贸易额为9.31亿美元，占中非农产品贸易总额的11.23%，相对贸易潜力仅次于西部非洲。南部非洲只有5个国家，样本国有2个。样本国中，南非的贸易潜力为10.14亿美元，仅次于尼日利亚，既是中非农产品贸易潜力最大的国家又是未来贸易拓展空间最小的国家。纳米比亚的贸易潜力较小，今后可借助南非的辐射作用提升贸易潜力。

北部非洲经济较为发达，实际贸易额为13.40亿美元，占中非农产品贸易总额的16.16%，是平均贸易效率最高的区域。北部非洲6个国家均为样本国。因矿产资源丰富，北部非洲经济发展主要依赖采矿业和制造业，工业基础相对雄厚，农业依托灌溉技术发展较好。埃及、苏丹、摩洛哥、阿尔及利亚都是中国对非洲的主要农产品贸易国，都存在较大的贸易拓展空间，贸易潜力有待进一步提升。

东部非洲实际贸易额为18.73亿美元，占中非农产品贸易总额的22.59%，相对贸易潜力排在第四位。东部非洲有18个国家，样本国有8个，受限于数据缺失和样本国选取有限，其贸易潜力有被低估的可能。样本国中，莫桑比克、马达加斯加贸易潜力相对较大。整体来看，东部非洲国家的贸易规模与贸易潜力普遍处于较低水平，今后可借鉴中国对坦桑尼亚的农业援助模式，建设农场和农业示范中心，培训当地技术人员，培育适合当地种植的农作物等[18]，促进中国与这些国家的贸易往来。

中部非洲实际贸易额为4.12亿美元，仅占中非农产品贸易总额的4.97%，相对贸易潜力最小。中部非洲有8个国家，样本国有7个。由于经济基础相对薄弱，中部非洲国家的农业发展较为缓慢，如作为中国对非洲第五大农产品贸易潜力国的刚果（金），其实际贸易额与贸易效率尚处于较低水平。今后宜进一步加强农业贸易合作，深入开展农业技术、人才交流，开发贸易潜力。

六、结论与建议

（一）研究结论

本文选取2010年—2019年中国与非洲35个国家面板数据，使用Frontier4.1软件对随机前沿引力模型与贸易非效率模型进行估计，测算了中国与非洲35个国家的农产品贸易效率与贸易潜力，从贸易国别和市场类型的视角研究贸易效率，从贸易规模和地理区位的视角研究贸易潜力，探究影响中非农产品贸易效率和贸易潜力的主要因素，得到结论如下：

第一，2010年以来中非农产品贸易总体呈上升态势，2018年以来中国对非洲农产品贸易顺差明显缩小。双边农产品贸易的市场结构与产品结构集中度较高，贸易结构稳中有变。

第二，中国经济规模、非洲国家人口规模和两国首都间的地理距离对中非农产品贸易具有显著的正向影响，中国人口规模、非洲国家经济规模和内陆国因素对中非农产品贸易具有显著的负向影响。

第三，班轮运输能力、政府工作效率、投资自由度、政府财政支出水平和是否签署“一带一路”合作协议均与中非农产品贸易效率显著正相关，物流水平的影响作用并不显著，政府腐败控制能力与中非农产品贸易效率显著负相关。

第四，2010年—2019年间，中非农产品平均贸易效率为0.35，总体呈稳步上升态势并有较大的增长空间。从市场潜力来看，未有国家形成饱和型贸易市场；形成扩张型贸易市场的有南非、毛里求斯等6个国家；形成发展型贸易市场的有加纳、科特迪瓦等12个国家；形成冰山型贸易市场的有刚果（布）、纳米比亚等17个国家。

第五，中国对非洲五大地理区域农产品贸易的相对贸易潜力由大到小依次是西部非洲、南部非洲、北部非洲、东部非洲、中部非洲。其中，西部非洲和东部非洲的贸易规模较大，北部非洲平均贸易效率最高，东部非洲和中部非洲的贸易效率亟待提高，贸易条件有待进一步改善。另外，东部非洲因样本国家较少，贸易潜力可能被低估。

（二）政策建议

一是优化农业产业结构，提高农产品质量与供给能力，打造中国农产品核心竞争优势，加大中国优势农产品出口和非洲国家优质农产品进口；拓展农产品贸易的广度与深度，缓解市场结构和产品结构集中度高的问题；开展农产品加工和进出口标准对接工作，积极签署农业合作谅解备忘录，求同存异合作共赢；建立健全双边农业合作机制，推动农产品贸易便利化。

二是以“一带一路”倡议为契机，加强中非农业交流合作，加快基础设施建设，精简清关程序，降低农产品贸易关税和非关税壁垒，开辟农产品贸易绿色通道。非洲国家应着力加强政府监管，加大腐败控制力度，提高政府工作效率和财政支出水平，促进“一带一路”资金融通，完善投资制度，科学利用外来资金，为双边农产品贸易创造良好的政治和经济环境。

三是加强与南非、毛里求斯等扩张型贸易市场国家的贸易合作，以农业合作为契机加强中非制造业及服务业的交流往来；提高发展型和冰山型贸易市场国家的贸易效率，优化贸易潜力较大如尼日利亚、刚果（金）、莫桑比克等国的贸易条件，改善贸易环境，提升贸易潜力。此外，还可重点关注贸易效率较低但贸易拓展空间较大如厄立特里亚、科摩罗、圣多美和普林西比等国，可参照中国—毛里求斯自由贸易区的模式，提高贸易便利化水平，营造自由开放的贸易环境。

四是重点关注贸易规模和贸易潜力较大的西部非洲和南部非洲，依托相对发达的南非、尼日利亚、贝宁等国带动周边国家的贸易，深化农业人才技术交流，充分发掘贸易潜力；加强与贸易潜力相对较弱的北部非洲的农业科技合作，拓宽贸易广度；加大对贸易规模较小但贸易拓展空间较大的东部非洲和中部非洲的农业援助力度，培养农业技术人才，确保贸易渠道畅通。