中国—东盟农产品产业内贸易的影响因素分析
内容摘要：本文运用实证分析方法，把产业内贸易分为垂直差别产品的产业内贸易和水平差别产品的产业内贸易，考察中国与东盟国家之间农产品产业内贸易的发展现状及其决定因素。研究表明：在中国与东盟国家之间农产品贸易的增加中，产业内贸易的增长起着愈来愈重要的作用，尤其是垂直差别产品的产业内贸易，这样的倾向更为明显。人均收入平均水平和人均收入相似性对中国与东盟农产品产业内贸易有显著的正相关性，而市场规模差异水平不具有显著影响。市场规模平均水平对垂直差异产品的产业内贸易有显著的正向影响，但对总体的产业内贸易和水平差异产品的产业内贸易的影响不显著。 关键词：农产品，产业内贸易，中国——东盟 一、分析方法及变量选择 本文试图运用合成数据(Panel Data)模型来解释我国与东盟国家间的贸易流量和流向模式，找出决定中国与东盟农产品产业内贸易的因素。主要选取了“国家特征”变量进行实证性分析。另外，有人在研究国家特征变量时提出用行业规模代替国家规模，但限于数据的可获得性，本文仍采用国家规模。产业特征的影响因素相对复杂，同样限于数据的可获得性，故有待以后研究。 将假设变量、变量含义以及理论预测符号用下表列出：二、模型建立 本研究主要采用线性模型。合成数据模型的基本假设可称作参数齐性假设，即参数满足时间一致性，参数值不随时间的不同而变化。经济变量y 由某一参数的概率分布函数P(y︱θ)产生。其中θ是m维变量，在所有时刻对所有个体均相等。违背假定的情况通常有参数非齐性偏差和选择性偏差。参数的非齐性包括截面单元数据参数非齐性和时间序列参数非齐性。选择性偏差主要是因为样本并非从总体中随机抽取。 对于截距和斜率参数，假定回归斜率系数相同(齐性)但截距不同，即目前应用最为广泛的变截距模型，可表示为： yit=ai B'xit uit i=1,…,N t=1,…T 其中，xit=(x1it,x2it,xkit) ，为外生变量向量，包括市场规模变量、市场规模差异变量、人均收入水平变量、人均收入差异变量、地理距离变量、区域贸易安排变量； 为待估参数向量，K是外生变量个数，T是时期总数； 代表了截面单元的个体特性，反映了模型中被遗漏的体现个体差异变量的影响；个体时期变量 代表了模型中被遗漏的体现随截面与时序同时变化的因素的影响。相互独立，且满足零均值、等方差。 变截距模型又分为确定效应模型和随机效应模型两种。确定效用模型适宜于仅以样本自身效应为条件进行推论，即只关心样本个体的.情况；随机效应模型把样本个体当作一个总体的随机抽样，以样本对总体效应进行推论(Marginal Inference)，关心的是总体的情况。本文将通过Eviews软件对模型是否采用确定效应模型进行F检验。 三、数据来源 鉴于数据的可获得性及其在中国—东盟农产品双边贸易额的比重，本文共选取了8个东盟成员国的数据：印度尼西亚、马来西亚、新加坡、泰国、菲律宾、文莱、柬埔寨、缅甸。本文的理论观察样本容量为64个观测值(8*8=64)。 四、检验结果与分析 我们采用了Eviews中的panel data模型建立中国东盟总体产业内贸易(TIIT)指数对市场规模、市场规模差异、人均收入水平、人均收入水平差异及地理距离及区域贸易安排这六个变量的变截距模型，运行结果见表2：
表2表明TIIT的确定效应模型运算结果并不理想，F检验值较小，而Pr值较大，VIIT和HIIT的确定效应模型也遇到了同样的问题。我认为造成这一问题的主要原因是：考虑到各国之间的距离并不随年份有大的变动，例如1996-2003年中国与东盟各成员国的距离基本不变。也就是说，两国之间的地理距离均采用的是同一个数据，而这样的数据结果在作PANEL DATA 分析时，会导致不满意，从而会产生估计问题。鉴于此，考虑将DIST剔除，用PCI、DPCI、GDP、DGDP和CA五个解释变量重新进行建模。重新建模后的检验结果及分析如下。 (一)总体产业内贸易(TIIT)决定因素的检验结果及分析 首先用Eviews对模型是否采用固定效应模型进行F检验：原假设为不存在确定效应，备择假设为存在确定效应，F统计量的值为3.49，Pr值