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2024 , Vol. 39 >Issue 9: 2206 - 2223

DOI: https://doi.org/10.31497/zrzyxb.20240912

其他研究论文

RCEP区域农产品贸易的网络特征及影响因素分析

  • 徐邵文 , 1 ,
  • 张蕙杰 2 ,
  • 钱静斐 , 1
展开
  • 1.中国农业科学院农业经济与发展研究所，北京 100081
  • 2.中国农业科学院农业信息研究所，北京 100081
钱静斐（1982- ），女，安徽郎溪人，博士，研究员，博士生导师，研究方向为全球农产品市场与贸易。E-mail:

徐邵文（1999- ），男，安徽宿州人，硕士，研究方向为全球农产品市场与贸易。E-mail:

收稿日期: 2023-10-23

  修回日期: 2024-02-14

  网络出版日期: 2024-09-04

基金资助

国家社会科学基金重大项目(21&ZD093)

中国农业科学院基本科研业务费专项(1610052022023)

中国农业科学院创新工程(10-IAED-04-2023)

现代农业产业技术体系专项(CARS-08)

收起

The network characteristics and influencing factors of agricultural products trade in RCEP region

  • XU Shao-wen , 1 ,
  • ZHANG Hui-jie 2 ,
  • QIAN Jing-fei , 1
Expand
  • 1. Institute of Agricultural Economics and Development, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Beijing 100081, China
  • 2. Agricultural Information Institute, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Beijing 100081, China

Received date: 2023-10-23

  Revised date: 2024-02-14

  Online published: 2024-09-04

Fold

摘要

RCEP的签署与实施为中国农产品贸易高质量发展提供了重要机遇。运用社会网络分析法刻画农产品贸易网络特征，采用拓展引力模型分析RCEP区域农产品贸易影响因素。结果表明：（1）全球农产品贸易网络空间凝聚力持续增强，连通性显著提高，贸易规模不断扩展，呈现“中心—边缘”结构；（2）RCEP成员国进口格局多样化趋势明显，出口稳步增长，农产品贸易伙伴不断增加，贸易地位出现分化态势，逐渐形成以中国为核心的单核结构；（3）经济制度质量提升和签订自贸协定有利于改善贸易环境，降低贸易成本，促进农产品贸易。据此，提出中国应充分利用RCEP实施契机，发挥在区域内的核心影响力，推动高质量规则落地，形成区域高互补性农产品市场，提升农产品出口竞争力。

关键词： RCEP; 农产品贸易; 贸易网络; 拓展引力模型

本文引用格式

徐邵文 , 张蕙杰 , 钱静斐 . RCEP区域农产品贸易的网络特征及影响因素分析[J]. 自然资源学报, 2024 , 39(9) : 2206 -2223 . DOI: 10.31497/zrzyxb.20240912

Abstract

The signing and implementation of the Regional Comprehensive Economic Partnership (RCEP) have provided crucial external opportunities for the high-quality development of China's agricultural products trade. This paper uses the social network analysis method to characterize the agricultural products trade network, and utilizes the extended gravity model to analyze the influencing factors in agricultural products trade within the RCEP region. The results show that: (1) The spatial cohesion of the global agricultural products trade network continues to increase, the connectivity is significantly improved, and the trade scale continues to expand, with a distinctive "center-periphery" structure. (2) RCEP member countries demonstrate a clear trend of diversified import patterns, coupled with steady growth in exports. The number of global agricultural products trade partners continues to rise, leading to a differentiation in trade status and gradually forming a single-core structure centered around China. (3) The improvement in the quality of economic institutions and the signing of Free Trade Agreement (FTA) contribute to enhancing the agricultural products trade environment, reducing trade costs, and promoting agricultural products trade. It is suggested that China should fully utilize the opportunity of RCEP implementation, exert its core influence within the RCEP region, promote the implementation of RECP high-quality rules, form a highly complementary agricultural products market within the region, and enhance the export competitiveness of agricultural products.

Key words： RCEP; agricultural products trade; trade network; trade gravity model

在贸易保护主义、民粹主义等逆全球化思潮抬头背景下，国际农产品市场波动加剧，农业对外合作风险增加，全球粮食安全遭受巨大挑战[1⇓-3]，区域贸易协定逐渐成为各国应对风险挑战、制定实施贸易规则的重要平台[4]。2020年，东盟十国以及中国、日本、韩国、澳大利亚、新西兰等15国正式签署《区域全面经济伙伴关系协定》（Regional Comprehensive Economic Partnership，RCEP），标志着全球规模最大、发展最具活力的自由贸易协定落地，为亚太地区经贸合作创造了有利条件[5]。从区域发展来看，RCEP实施对区域内现有协定具有整合和优化升级作用[6]，有利于各成员国在区域内灵活调配资源，提高区域农业合作程度和贸易紧密度[7]。从中国农业对外开放来看，RCEP实施有利于扩大中国农产品贸易规模[8]、提升本国农产品消费福利[9]、拓展贸易发展空间[10]，构建以周边为基础、面向全球的高标准自贸区网络[11]。因此，以RCEP实施契机进一步推动亚太地区农业经贸合作是中国农业主动应对全球贸易环境不确定性、增强农产品供应链韧性的重要措施[12]，将为中国构建农业对外开放新格局，利用国内国外两个市场、两种资源带来重要机遇[13]。
农产品贸易格局本质是全球各国之间错综复杂的贸易关系的总和，诸多学者采用社会网络方法刻画农产品贸易网络特征、度量一国农产品贸易地位。总体来看，目前全球层面农产品贸易联系不断增多，各国贸易规模不断增长，具有典型的“中心—边缘”结构和小世界属性[14⇓-16]。在区域贸易合作蓬勃发展背景下，学界研究视野逐渐聚焦于区域农产品贸易，研究表明中国与“一带一路”沿线国家[17,18]、东盟国家[19,20]的贸易联系逐渐紧密，稳定性较强，在网络中具有较高地位，对区域贸易格局演化起到较大作用[21]。具体到农产品贸易领域研究中，农产品贸易社区的“中心—边缘”结构更为明显，贸易网络具有封闭、不平衡、多样化和多极化的发展趋势[22]。如大豆、粮食具有典型的出口国主导的网络结构特征[23,24]，棉花具有明显的进口国主导特性[25]，猪肉贸易网络呈现出口国相对集中而进口国相对分散的特征[26]，苹果贸易网络核心区域集中在经济发展水平较高的欧盟、北美和东亚市场[27]。
现有研究主要采用引力模型、恒定市场份额模型与贸易分析指数等方法分析农产品贸易影响因素。总体来看，一国农产品贸易地位提升受到经济制度质量、贸易政策、经济社会现状、地理区位等多方面因素影响。具体来看，较好的经济制度质量是农产品贸易稳定发展的重要前提，经济制度质量较高通常意味着该国市场经济体制较为健全[28]，有利于营造公平竞争的市场环境，提高出口产品质量和竞争力[29]，同时，贸易伙伴国较高的经济制度质量有利于减少关税和非关税壁垒，降低农产品贸易成本[28,30]。自由贸易协定是一国贸易政策的重要体现，其签署可以密切区域内国家联系，以更优惠的贸易政策促进要素流动，密切农产品贸易往来[31,32]。经济社会现状体现在经济规模[23,33]、人口规模[34]和文化[35,36]等方面，在此基础上形成的农产品需求偏好是农产品贸易的重要驱动力[37]。地理因素从运输成本角度影响农产品贸易联系。长距离运输会增加农产品贸易成本，降低农产品贸易稳定性[38⇓-40]，共同边界的存在有利于两国边境口岸建设、基础设施联通，降低国际跨境运输成本，促进两国农产品贸易[21,41]。
RCEP的签署与实施为中国农业对外开放和农产品贸易高质量发展创造了重要外部机遇。本文在现有研究基础上，从2000—2021年农产品贸易现状出发，采用社会网络方法和拓展引力模型，分析RCEP区域农产品贸易网络的形成过程、网络特征及影响因素。本文边际贡献主要体现在两个方面：一是从全球网络整体特征、农产品贸易网络组团结构、RCEP区域农产品贸易网络结构和区域各国农产品贸易网络特征四个角度刻画RCEP区域农产品贸易网络格局；二是以经济制度质量和是否签订自由贸易协定作为核心解释变量构建拓展引力模型，厘清RCEP区域农产品贸易影响因素，为中国与RCEP国家农业经贸合作提供理论支撑。

1 研究方法与数据来源

本文聚焦于RCEP区域，首先采用社会网络分析法，刻画RCEP区域农产品贸易网络格局，明晰RCEP区域农产品贸易网络特征，在此基础上采用拓展引力模型，厘清农产品贸易的影响因素。

1.1 研究方法

1.1.1 社会网络分析法

（1）农产品贸易网络构建
以农产品贸易国家（地区）为节点，以节点间农产品贸易联系为边，构建全球农产品贸易网络 G ：
G = V ,   E ,   W ,   W ' ,   T
式中： V代表所有节点的集合； E为所有边的集合； W和 W '分别表示所有节点属性（贸易联系数）和所有边属性（贸易额）的集合； T为所有农产品贸易网络年份集合。
本文采用网络特征和节点特征指标分析农产品贸易网络整体特征和各节点贸易地位变化，使用社区发现法划分农产品贸易网络组团。
（2）网络特征指标
网络整体特征从不同维度揭示网络中各节点成员间联系，通常由网络密度（ M）、平均聚类系数（ S）、平均路径长度（ L）和中间中心势指数（ C B）表示。网络密度为网络中实际存在的节点联系与可能存在的节点联系之比，反映全球农产品贸易网络的紧密程度，该值越大，说明各国联系越紧密。聚类系数反映了节点间存在贸易关系的可能性，平均聚类系数是所有节点聚类系数的平均值，反映农产品贸易网络中国家聚集的程度。平均路径长度指节点之间的平均最短距离，反映各节点的农产品贸易可达性和网络的连通性。中间中心势指数以各节点与核心节点中间中心性差异衡量网络中国家对核心国家的依赖性，该值越大，说明农产品贸易网络中节点对核心国家的依赖性越强。网络特征指标表达式为[42,43]：
M = r n n - 1 ;   S = 2 r i n i n i - 1 ; L = 2 n n - 1 ∑ i ≥ j n d i j ;   C B = ∑ i = 1 n B C m a x - B C i n - 1
式中： r i和 r分别表示各节点和网络中实际存在的联系数目（条）； n i和 n表示网络中节点数目（个）； d i j是点 i和点 j之间的最短路径； B C m a x表示中间中心性最高节点的中间中心性； B C i表示节点 i中间中心性。
（3）社区发现法
社区发现法可将全球农产品贸易社团划分为由密集连接的节点组成的不同社区，以此揭示全球农产品贸易网络的组团结构特征。模块度指数 Q反映了农产品贸易社团划分质量，其取值范围为 [-1, 1]，模块度越接近于1，说明网络社团划分质量越高。其计算公式为[44]：
Q = 1 2 m ∑ i , j A i j - k i k j 2 m δ c i ,   c j
式中： Q为模块度， Q值越高意味着组团划分结果越优； m表示整个网络的贸易流量总和； A i j为点 i和点 j之间边的权重； k i、 k j分别表示与点 i、点 j相连的所有贸易流量之和； δ ( c i ,   c j )表示点 i、点 j是否处于同一社区（相同时取1，否则取0）。
（4）节点特征指标
节点特征指标可以反映节点在网络中的中心地位和控制能力，主要包括度数中心度（ D）、中间中心度（ B C）、接近中心度（ C C）和特征向量中心度 [P(g)]。
度数中心度（ D）是与某国存在农产品贸易往来的国家数量，由点出度 D o u t和点入度 D i n组成，反映一国农产品出口市场和进口来源的广阔程度。加权度（ W D）是在度的基础上将农产品贸易额作为权重形成加权网络，体现各国农产品贸易规模。其计算公式为[25]：
D o u t i = ∑ j = 1 n a i j ;   D i n i = ∑ j = 1 n a j i ;   W D i = ∑ j = 1 n a i j W i j
式中： D i表示节点边数，即存在贸易关系的节点数量（个）；点出度 D o u t 为 节 点 i 具 有 出 口 关 系 的 节 点 数 量 （ 个 ） ；点入度 D i n为节点 i具有进口关系的节点数量（个）； a i j和 a j i表示两国间贸易关系； W i j代表点 i和点 j的贸易流量（亿美元）； W D i表示节点i的农产品贸易规模（亿美元）。
中间中心度（ B C）是指一国对非相邻国家间贸易联系的控制能力，较高的中间中心度说明了该国处于农产品贸易网络的核心，对其他节点具有较强控制力。计算公式为[42]：
B C i = ∑ j n ∑ k n b j k i = ∑ j n ∑ k n g j k i g j k
式中： g j k i 为国家 j和国家 k经过定点国家 i的最短路径数量（条）； g j k是国家 j和国家 k之间最短路径的总数（条）。
接近中心度（ C C）可以衡量一节点与网络中心的紧密程度，接近中心度越高，说明该节点越接近网络中心，在网络中的地位越高。其计算公式如下[42]：
C C i = n - 1 ∑ j = 1 n d i j
特征向量中心度 [P(g)] 以相邻节点的影响力衡量一国贸易网络地位，该值越高，说明该国在农产品贸易网络中合作伙伴的影响力越强，即地位越高，计算公式为[25]：
P i K g = ∑ j ≠ i g i j P j K g D j g
式中： P i K g和 P j K g分别表示节点i和节点j的特征向量中心度； D j g表示节点j的度数中心度； g i j在节点 i与节点 j具有农产品贸易联系时为1。

1.1.2 拓展引力模型

基于RCEP区域各国2000—2021年农产品贸易数据，运用拓展引力模型分析RCEP区域农产品贸易的影响因素。贸易引力模型源于牛顿万有引力定律，经典引力模型认为双边贸易流量与两国经济规模正相关，与两国距离负相关。在国际形势日益复杂的背景下，人口规模、人均收入水平、制度距离等变量逐渐被引入引力模型，丰富了国际贸易领域研究成果，已成为分析双边贸易流量影响因素的重要工具。本文借鉴谢孟军[28]、曹芳芳等[45]的指标选取方案，选择经济制度质量、是否签署自由贸易协定作为核心解释变量，选择国内生产总值、人口规模、首都地理距离、是否有共同边界、是否存在共同语言作为控制变量，采用混合OLS回归、固定效应模型和随机效应模型三种回归分析上述因素对RCEP区域内国家间农产品贸易的影响。

1.2 研究区概况

RCEP区域成员国主要集中于东亚和太平洋地区，由日本、韩国等5个发达国家①（①发展程度划分标准参考国际货币基金组织《世界经济展望》报告。）和中国、印度尼西亚等10个新兴市场和发展中经济体组成。从贸易现状来看，2000—2021年，RCEP国家农产品贸易额总体呈上升趋势（图1），RCEP区域各国与全球农产品贸易额增速略快于全球农产品贸易增速，具有较强稳定性。以2011年RCEP构想提出为界，可将区域农产品贸易大致划分为2000—2010年和2011—2021年两个阶段。第一阶段（S1，2000—2010年），在中国加入WTO和中国与东盟“早期收获计划”的推动下，区域农产品贸易稳步增长，自2000年的1856亿美元上升到2010年的4967亿美元，年均增长率为10.03%；第二阶段（S2，2011—2021年），在2011年RCEP区域贸易额突破性增长，贸易额同比增长28.96%，为2000—2021年内最快增长速度，贸易额达到6405亿美元，同年11月东盟提出RCEP构想，区域各国与全球农产品贸易联系不断加强。RCEP区域较全球农产品贸易网络具有较强稳定性，在突发性事件冲击下区域各国农产品贸易额变化幅度相对较小，如在2008年全球金融危机影响下全球农产品贸易额下滑13.95%，RCEP区域与全球农产品贸易额下滑13.29%；受大宗商品价格下降和新兴经济体进口需求疲软影响，2015年全球农产品贸易额下滑9.65%，RCEP区域与全球农产品贸易额下滑7.22%；2021年在新型冠状病毒肺炎疫情影响下，全球农产品贸易额不减反增，RCEP区域与全球农产品贸易额增长3.69%。
图1 2000—2021年农产品贸易现状

Fig. 1 Agricultural products trade volume from 2000 to 2021

1.3 数据来源与处理

1.3.1 农产品贸易数据

农产品贸易数据来自全球综合贸易解决方案（World Integrated Trade Solution， WITS）数据库（https://wits.worldbank.org/），统计口径参考乌拉圭回合农业协议界定的农产品范围（HS产品口径），包括谷物、棉麻丝、植物油、饮品类等20大类农产品。为更加清楚地了解RCEP区域农产品贸易网络的形成过程，本文将2000—2021年作为时间范围。考虑到数据的完整性和可得性，参考魏素豪[21]、詹淼华等[46]的筛选节点方法，以1亿美元和0.1亿美元作为双边和单边农产品贸易流的筛选标准，剔除贸易数据严重缺失的国家，最终采用全球151个国家（地区）间农产品贸易数据进行分析，占全球农产品贸易额87%以上，能够较高程度地代表全球农产品贸易网络。对于引力模型中贸易数据为零情况，以赋值0.01替代方法进行填补。出于对各国进出口额统计口径不同的考虑，为使贸易额更贴近现实情况，对两国间进出口贸易数据进行一一匹配后取平均值处理。

1.3.2 影响因素数据

影响因素数据来源于世界银行世界发展指标（WDI）数据库（https://databank.worldbank.org/）、法国经济研究中心（CEPII）数据库（http://www.cepii.fr/cepii/en/bdd_modele/bdd_modele.asp）、美国遗产基金会（https://www.fraserinstitute.org/）、世界贸易组织区域贸易协定（WTO-RTA）数据库（https://rtais.wto.org/）等，选取经济制度质量、是否签署自由贸易协定、首都地理距离、是否有共同边界、国内生产总值、人口规模、是否存在共同语言等7个变量，具体定义及说明见表1。
表1 变量定义及说明

Table 1 Variables definition and description

变量 定义 预期符号 选取依据 数据来源
E C F 经济制度质量 ＋ 经济制度质量高的国家经济体制较健全，贸易成本低，对伙伴国的贸易吸引力强[28,30] 美国遗产基金会
F T A 两国是否签署FTA，是取1，否取0 ＋ FTA签署有利于以更优惠贸易政策促进要素流动，密切贸易往来[31,32] WTO-RTA数据库
D I S T 两国首都地理距离 － 长距离运输会增加两国间协商和运输成本，降低农产品贸易稳定性[38⇓-40] CEPII数据库
C N B Y 两国是否有共同边界，是取1，否取0 ＋ 共同边界的存在有利于边境口岸的建设，降低国际跨境运输成本，促进贸易发展[21,41] CEPII数据库
G D P 国内生产总值 ＋ 经济规模越大，出口国的潜在供给能力和进口国的需求越大，贸易流量越大[23,33] WDI数据库
P O P 人口规模 ＋ 人口规模越大，农产品市场规模越大，农产品贸易需求越大[34] WDI数据库
C N L G 两国是否存在共同语言，是取1，否取0 ＋ 存在共同语言可以有效降低两国农产品贸易的沟通交流成本[35,36] CEPII数据库
为更加清楚地刻画RCEP区域农产品贸易的影响因素，本文各变量数据时间范围为2000—2021年，数据样本为RCEP区域15国。拓展引力模型核心解释变量为经济制度质量和两国是否签署自由贸易协定。经济制度质量数据来源于美国遗产基金会，反映了各国（地区）在贸易、财政、投资等方面的经济制度质量，得分越高代表该国（地区）经济制度质量越高[28]。两国是否签署自由贸易协定主要基于两国间是否签署多边和双边贸易协定两个方面考虑，如果两国已签署同一区域贸易协定或签订双边自由贸易协定，即视为两国签署自由贸易协定。考虑数据可获得性和分析可信度，将部分缺失值采用线性插值法和回归插值法进行补充。

2 结果分析

2.1 RCEP区域农产品贸易格局

2.1.1 全球及RCEP区域农产品贸易网络的整体特征

（1）全球及RCEP区域农产品贸易网络特征
2000—2021年全球农产品贸易网络空间凝聚力持续增强，连通性显著提高，贸易规模不断扩展，由集中转向多极化发展（表2），“小世界”属性持续增强，RCEP区域农产品贸易联系日益紧密。从全球农产品贸易网络各项指标来看，全球贸易网络密度自0.69提升到0.83，平均聚类系数从0.79上升至0.88，表明网络空间凝聚力持续增强；平均路径长度稳定在2以下并呈下降趋势，节点间联系路径缩短，表明贸易网络连通性显著提高；平均每个国家（地区）贸易伙伴数从103个上升到124个，表明各国（地区）农产品贸易规模不断扩展；整体网络中间中心势从0.32下降为0.18，表明全球农产品贸易网络由集中转向多极化发展，并演变为多个以核心节点国家为主导的贸易群体。从各项指标综合来看，全球农产品贸易网络“小世界”属性持续增强，突出表现为平均聚类系数上升、平均路径长度下降和中间中心势下降，各区域贸易具有“抱团式”发展趋势，东盟先后与中国、澳大利亚、新西兰、日本、韩国等RCEP国家签订了“10+1”的自由贸易协定，中国、韩国、澳大利亚、新西兰之间的贸易协定数量逐渐增加，优化了东亚地区农产品贸易环境，2000—2021年间RCEP区域内农产品贸易年均增长8.35%。
表2 全球农产品贸易网络特征指标

Table 2 Characteristic indicators of global agricultural products trade network

时间/年 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 2021 S1 S2
平均度 103 110 113 116 120 122 125 124 112 123
图密度 0.69 0.73 0.75 0.77 0.80 0.81 0.83 0.83 0.75 0.82
平均聚类系数 0.79 0.82 0.83 0.84 0.86 0.87 0.88 0.88 0.83 0.87
平均路径长度 1.31 1.27 1.25 1.23 1.20 1.19 1.17 1.17 1.25 1.18
中间中心势 0.32 0.27 0.25 0.23 0.20 0.19 0.17 0.18 0.26 0.18
（2）全球及RCEP区域农产品贸易网络组团格局
随着区域经济一体化发展，2000—2021年全球农产品贸易网络的区域化特征愈发明显，在各贸易社团内部形成了较为明显的“中心—边缘”结构，RCEP区域主要分布于以中美为核心的农产品贸易社团（图2）。当前全球农产品贸易网络主要呈现以美国、中国、德国、巴西、加拿大等国为核心的四个农产品贸易社团。具体来看：一是以德国、法国、荷兰等西欧国家为核心的组团，社团内多数国家发展水平较高，在农产品贸易网络中具有较高的地位，是全球谷物、饲料产品、食品制剂和饮料的重要来源地。二是以巴西、俄罗斯为核心的农产品贸易社团，主要包括东欧、南美、部分亚洲和非洲国家，是全球粮食作物、热带农产品和畜牧产品的重要来源地。三是以美国、中国为核心的农产品贸易社团，社团内部包含东亚、大洋洲和部分美洲和非洲国家，是全球重要的粮食作物、经济作物和畜牧产品生产和贸易大国，在全球农产品贸易网络中具有举足轻重的地位。四是以加拿大、墨西哥为核心的美洲农产品贸易社团，是全球畜牧产品、粮食作物和水果产品的重要来源地。同时，在四大社团周边还存在以波兰、希腊等国为核心的东南欧农产品贸易社团和以土耳其、白俄罗斯等为核心的东欧和中亚农产品贸易社团。从RCEP区域来看，除马来西亚、缅甸等5国属于以巴西、俄罗斯为核心的农产品贸易社团外，多数RCEP国家分布于以中美为核心的农产品贸易社团，贸易社团内中国、日本等十国区域内农产品贸易总额占RCEP区域内农产品贸易总额的90%左右，社团内部结构稳定、联系紧密。
图2 全球农产品贸易社团划分

注：本图基于自然资源部标准地图服务系统下载的标准地图制作，底图无修改，下同。

Fig. 2 Global agricultural products trade communities

（3）RCEP区域农产品贸易联系日益紧密
2000—2021年RCEP各国农产品贸易联系日益紧密，农产品贸易规模不断提升（图3），经历了以日本为核心、到中日双核心、再到以中国为核心的变化，区域内泰国、印度尼西亚等东盟国家逐渐成长为区域内主要节点。具体来看：2000年，RCEP区域农产品贸易网络格局为以日本为核心节点，中国、澳大利亚、韩国、泰国为主要节点，中日、日澳、日韩等双边贸易为区域内主要贸易流的单核结构。此时，日本区域内农产品贸易总额为200.42亿美元，占RCEP区域农产品贸易总额的24.85%；核心节点与主要节点区域内农产品贸易总额为562.85亿美元，占RCEP区域内农产品贸易总额的69.79%。2011年，RCEP区域农产品贸易网络格局为以中国、日本为核心节点，澳大利亚、马来西亚、泰国为主要节点，中日、中马、中澳等双边贸易为主要贸易流的双核结构。此时，中国、日本区域内农产品贸易总额分别为584.95亿美元和390.13亿美元，占RCEP区域农产品贸易总额的35.14%；核心节点与主要节点区域内农产品贸易总额为1769.04亿美元，占RCEP区域农产品贸易总额的63.75%。2021年，RCEP区域农产品贸易网络格局为以中国为核心节点，泰国、日本、印度尼西亚、澳大利亚为主要节点，中泰、中印、中日等双边贸易为主要贸易流的单核结构。此时，中国区域内农产品贸易总额为1020.63亿美元，占RCEP区域内农产品贸易总额的25.44%；核心节点与主要节点区域内农产品贸易总额为2518.48亿美元，占RCEP区域内农产品贸易总额的62.78%。
图3 2000—2021年RCEP区域农产品贸易网络

Fig. 3 RCEP regional agricultural products trade network from 2000 to 2021

2.1.2 RCEP区域分国别的农产品贸易网络特征

（1）RCEP区域国家农产品贸易伙伴数量不断增加
2000—2021年RCEP区域国家农产品贸易伙伴数量不断增加，进口格局多元化趋势明显，出口稳步增长（图4、图5）。度数中心度是贸易伙伴数量的直观反映，加权入度、出度代表一国农产品贸易进出口规模和贸易影响力。总体来看，从第一阶段到第二阶段，RCEP区域平均进口对象数量（入度）、平均出口对象数量（出度）、平均进口额（加权入度）、平均出口额（加权出度）均有不同程度的上升，由此可见区域农产品进口格局多元化趋势明显，出口稳步增长。具体来看，中国、日本、韩国拓宽了与全球农产品贸易联系，进口规模显著高于出口规模。澳大利亚、印度尼西亚、马来西亚、新西兰、新加坡、泰国等国进口伙伴国数量增长趋势明显，出口规模高于进口规模，并实现了进口来源地区的较大拓展。文莱、缅甸、柬埔寨与老挝等东盟国家对外活跃度提升较快，第二阶段农产品贸易伙伴数量较第一阶段增长40%以上，但与区域内贸易大国相比仍有较大差距。
图4 RCEP成员国度数中心度分阶段变化

Fig. 4 Staged changes in point degree among RCEP member countries

图5 RCEP成员国加权度数中心度分阶段变化

Fig. 5 Staged changes in weighted point degree among RCEP member countries

（2）RCEP区域国家农产品贸易地位表现为分化态势
从反映国家贸易地位的网络中心度指标来看，2000—2021年RCEP区域内各国地位变化表现为分化态势（表3）：中国、韩国、新西兰、马来西亚、新加坡、缅甸、文莱、柬埔寨、老挝等国贸易地位逐渐提升，日本、澳大利亚、印度尼西亚、菲律宾、泰国、越南等国贸易地位出现一定下滑。具体来看，受积极坚持对外开放的推动，中国逐渐成长为RCEP区域乃至全球农产品贸易网络核心节点国家。韩国在发达制造业支撑下农产品加工增值能力较强，实现了贸易连接性和贸易地位较大程度的上升。新西兰农牧业比较优势进一步发挥，在全球农产品贸易网络中的“桥梁”作用日益重要。马来西亚、新加坡依托马六甲海峡，逐渐成为亚太地区与全球农产品贸易的重要枢纽。日本虽然维持农产品贸易网络的高连接性和“桥梁”作用，但受制于本国较高的农产品市场贸易保护水平[47]，在全球农产品贸易网络中地位出现了一定程度下降。澳大利亚、泰国、印度尼西亚、越南、菲律宾等国贸易地位出现程度不等的下滑，可能原因在于上述国家受逆全球化思潮影响严重，政治经济风险频发，农产品贸易稳定性受到了一定程度的冲击[48⇓-50]。文莱、柬埔寨、老挝、缅甸各方面指标出现了一定程度的上升，但仍处于区域内较为靠后地区。
表3 RCEP成员国贸易网络中心度指标各阶段变化

Table 3 Staged changes in the centrality indicators of the trade network among RCEP member countries

国家 接近中心度 中间中心度 特征向量中心度
S1 S2 趋势 S1 S2 趋势 S1 S2 趋势
中国 6 2 ↑ 7 2 ↑ 6 2 ↑
日本 17 15 ↑ 14 10 ↑ 16 22 ↓
韩国 25 16 ↑ 22 15 ↑ 24 17 ↑
澳大利亚 19 26 ↓ 18 13 ↑ 19 28 ↓
新西兰 26 20 ↑ 24 18 ↑ 26 25 ↑
泰国 8 13 ↓ 5 14 ↓ 11 12 ↓
马来西亚 15 9 ↑ 15 9 ↑ 17 9 ↑
印度尼西亚 14 21 ↓ 16 21 ↓ 13 14 ↓
新加坡 22 12 ↑ 21 11 ↑ 25 18 ↑
越南 31 38 ↓ 28 36 ↓ 33 37 ↓
菲律宾 42 49 ↓ 36 38 ↓ 42 50 ↓
缅甸 133 90 ↑ 135 80 ↑ 133 94 ↑
文莱 139 135 ↑ 133 127 ↑ 141 137 ↑
柬埔寨 138 112 ↑ 139 110 ↑ 139 114 ↑
老挝 147 143 ↑ 148 143 ↑ 147 144 ↑

2.2 RCEP区域农产品贸易的影响因素分析

2.2.1 变量选择与模型构建

本文采用拓展引力模型厘清RCEP区域农产品贸易的影响因素，选择经济制度质量、是否签署自由贸易协定作为核心解释变量，选择国内生产总值、人口规模、地理距离、是否存在共同边界、是否存在共同语言作为控制变量，分析RCEP区域农产品贸易的影响因素，各变量描述性统计如表4所示，构建模型如下：
L N T R D i j t = β 0 + β 1 L N E C F i t + β 2 L N E C F j t + β 3 F T A i j t + β 4 L N G D P i t + β 5 L N G D P j t                                         + β 6 L N P O P i t + β 7 L N P O P j t + β 8 L N D I S T i j + β 9 C N B Y i j + β 10 C N L G i j + ε i j t
式中： L N T R D i j t作为被解释变量，表示 i国与 j国在 t年的农产品贸易总额的对数形式； L N E C F i t、 L N E C F j t分别表示 i国、 j国 t年经济制度质量的对数形式； F T A i j t表示 i国与 j国在 t年是否签订自由贸易协定； L N G D P i t、 L N G D P j t、 L N P O P i t、 L N P O P j t分别表示 i国、 j国 t年国内生产总值与人口总数的对数形式； L N D I S T i j表示 i国与 j国首都地理距离的对数形式； C N B Y i j、 C N L G i j分别表示 i国与 j国是否有共同边界、是否存在共同语言； ε i j t为随机误差项。
表4 变量描述性统计

Table 4 Variables descriptive statistics

变量及符号 均值 标准差 最小值 最大值 观测值数量/个
被解释变量 农产品贸易额 L N T R D 11.410 3.745 -3.912 16.533 4620
农产品出口额 L N E X P 10.077 4.477 -5.203 16.276 4620
农产品进口额 L N I M P 10.077 4.477 -5.203 16.276 4620
核心解释变量 经济制度质量 L N E C F 4.147 0.206 3.512 4.496 4620
是否签订FTA F T A 0.811 — 0 1 4620
控制
变量		 国内生产总值 L N G D P 7.560 2.095 2.851 12.086 4620
人口规模 L N P O P 3.448 1.887 -1.097 7.253 4620
两国间首都距离 L N D I S T 7.983 0.820 5.754 9.309 4620
两国是否有共同边界 C N B Y 0.133 — 0 1 4620
两国是否存在共同语言 C N L G 0.181 — 0 1 4620

2.2.2 实证结果分析

本文采用Stata 17.0软件及拓展引力模型对RCEP区域15国之间2000—2021年的面板数据进行实证检验（表5）。首先，采取自然对数法控制数据可能存在的异方差问题，选择聚类稳健标准误得到的Z值进行判断，使研究结论更具可靠性。其次，综合采用混合OLS回归模型、固定效应模型和随机效应模型进行实证分析。根据F检验和Hausman检验结果可知，固定效应模型明显优于混合效应模型和随机效应模型，因此最终选择固定效应模型。
表5 OLS、FE与RE回归结果

Table 5 The results of OLS, FE and RE

变量 OLS-TRD FE-TRD RE-TRD
L N E C F i 5.795***(1.086) 6.193***(0.313) 5.858***(0.301)
L N E C F j 5.742***(1.085) 6.141***(0.314) 5.805***(0.302)
F T A 0.341**(0.160) 0.512***(0.101) 0.356***(0.084)
L N G D P i 0.458***(0.122) 0.456***(0.041) 0.456***(0.037)
L N G D P j 0.464***(0.122) 0.462***(0.041) 0.462***(0.037)
L N P O P i 0.700***(0.156) 0.720***(0.044) 0.705***(0.041)
L N P O P i 0.694***(0.156) 0.714***(0.044) 0.699***(0.041)
L N D I S T -0.431***(0.144) -0.441***(0.049) -0.432***(0.049)
C N B Y 1.489***(0.410) 1.550***(0.105) 1.496***(0.106)
C N L G 0.762***(0.215) 0.662***(0.088) 0.751***(0.087)
Constant -45.38***(6.620) -48.84***(1.790) -45.90***(1.692)
F检验 1060.02 (P=0.000)
Hausman检验 54.50 (P=0.000)
观测值数量/个 4620 4620 4620
R2 0.713 0.698 0.713

注：括号中为标准误，***、**分别表示在1%、5%的水平上显著，下同。

回归分析结果显示，三种估计方法得出的变量系数基本一致。具体来看：（1）国家经济制度质量提升对农产品贸易具有显著促进作用，且系数绝对值显著高于其他变量，说明经济制度质量较高的国家贸易成本相对较低，对伙伴国吸引力更强。如RCEP区域内中国、马来西亚等国在经济制度质量提升支持下实现了本国农产品贸易的较快发展。（2）签订自由贸易协定对农产品贸易具有显著促进作用，说明签署自由贸易协定有利于降低成员国间关税和非关税成本，改善农产品贸易环境，促进农产品贸易发展。RCEP协定中包括农产品在内的货物贸易零关税产品数量总体超过90%，在原产地规则、贸易便利化等领域引入了更加透明、灵活的规则，为中国与RCEP成员国农产品贸易往来创造了良好条件。（3）一国国内生产总值和人口规模对农产品贸易具有正向影响。从系数值来看，市场规模相较于经济规模有较强的促进作用，即农产品贸易具有典型的消费驱动特征。RCEP实施后将进一步带动成员国GDP增长，区域内国家除日本外人口增长率长期为正，有利于进一步释放消费潜力，刺激区域内农产品贸易需求。（4）共同语言的存在可以显著降低农产品贸易成本，对农产品贸易具有促进作用。（5）直接反映运输成本的地理距离对农产品贸易具有显著负向影响。共同边界的存在有利于两国边境口岸建设和基础设施联通，显著降低了国际运输成本。RCEP区域国家地理空间上的邻近性将有利于区域农产品贸易联系进一步深化。

2.2.3 异质性分析

本文按照贸易流向将双边贸易分为总出口与总进口，判定上述因素对农产品贸易影响在贸易流向方面的异质性（表6）。分析结果显示：各变量系数对农产品贸易影响方向与基准回归结果基本一致，核心解释变量经济自由度对不同贸易流向系数绝对值存在较大差异，即两国经济自由度对进出口贸易影响幅度存在较大差异：出口国经济自由度对农产品贸易的影响幅度较大，认为主要原因在于当前农产品贸易仍以初级农产品和加工农产品出口为主，生产成本主要来源于国内，本国较高的经济制度质量有利于降低本国农业生产成本，创造较好的农业发展环境，提高出口产品质量和竞争力。进口国作为直接消费国，其国内经济制度质量更多通过关税政策、非关税壁垒等方面影响农产品进口，对农产品贸易影响相对较小。
表6 异质性检验

Table 6 Test of heterogeneity

变量 OLS-EXP OLS-IMP FE-EXP FE-IMP RE-EXP RE-IMP
L N E C F i 9.586***(1.348) 3.978***(1.326) 10.20***(0.415) 4.608***(0.415) 9.586***(0.397) 3.978***(0.397)
L N E C F j 3.943***(1.330) 9.528***(1.348) 4.564***(0.416) 10.16***(0.416) 3.943***(0.398) 9.528***(0.398)
F T A 0.720***(0.232) 0.694***(0.230) 0.772***(0.133) 0.732***(0.133) 0.720***(0.109) 0.694***(0.109)
L N G D P i 0.160(0.165) 0.698***(0.148) 0.113**(0.0541) 0.647***(0.054) 0.160***(0.049) 0.698***(0.049)
L N G D P j 0.701***(0.148) 0.167(0.165) 0.653***(0.054) 0.116**(0.054) 0.701***(0.049) 0.167***(0.049)
L N P O P i 1.332***(0.195) 0.500***(0.183) 1.392***(0.058) 0.562***(0.058) 1.332***(0.054) 0.500***(0.054)
L N P O P i 0.496***(0.183) 1.325***(0.196) 0.556***(0.058) 1.388***(0.058) 0.496***(0.054) 1.325***(0.054)
L N D I S T -0.507**(0.201) -0.513**(0.201) -0.515***(0.064) -0.521***(0.064) -0.507***(0.065) -0.513***(0.065)
C N B Y 1.716***(0.492) 1.714***(0.492) 1.764***(0.140) 1.759***(0.140) 1.716***(0.139) 1.714***(0.140)
C N L G 0.941***(0.310) 0.941***(0.311) 0.862***(0.117) 0.866***(0.117) 0.941***(0.115) 0.941***(0.115)
Constant -55.78***(7.662) -55.62***(7.648) -60.59***(2.370) -60.49***(2.371) -55.78***(2.219) -55.62***(2.219)
观测值数量/个 4620 4620 4620 4620 4620 4620
R2 0.649 0.649 0.630 0.630 0.649 0.649

2.2.4 稳健性检验

为验证回归结果的稳健性，除改变估计方法外，本文还通过更改样本量的方式，以三年为间隔筛选样本进行稳健性检验，结果见表7。筛选样本后混合OLS回归、固定效应模型、随机效应模型结果与基准回归结果基本一致，因此认为基准回归结果是稳健的。
表7 稳健性检验结果

Table 7 Robustness test results

变量 OLS-TRD FE-TRD RE-TRD
L N E C F i 5.891***(1.067) 6.154***(0.514) 5.891***(0.490)
L N E C F j 5.751***(1.062) 6.014***(0.518) 5.751***(0.494)
F T A 0.494***(0.170) 0.678***(0.171) 0.494***(0.135)
L N G D P i 0.453***(0.116) 0.464***(0.067) 0.453***(0.059)
L N G D P j 0.468***(0.116) 0.479***(0.067) 0.468***(0.060)
L N P O P i 0.685***(0.145) 0.690***(0.071) 0.685***(0.066)
L N P O P i 0.669***(0.145) 0.674***(0.071) 0.669***(0.066)
L N D I S T -0.420***(0.137) -0.429***(0.080) -0.420***(0.080)
C N B Y 1.533***(0.406) 1.589***(0.174) 1.533***(0.174)
C N L G 0.709***(0.208) 0.620***(0.145) 0.709***(0.143)
Constant -45.91***(6.497) -48.38***(2.950) -45.91***(2.763)
观测值数量/个 1680 1680 1680
R2 0.715 0.696 0.715

3 结论与讨论

3.1 结论

本文在刻画2000—2021年RCEP区域农产品贸易网络格局的基础上，采用拓展引力模型进行RCEP区域农产品贸易影响因素分析。研究发现：
（1）2000—2021年全球农产品贸易网络空间凝聚力持续增强，连通性显著提高，贸易规模不断扩展，在全球农产品贸易网络和贸易社团内部形成了较为明显的“中心—边缘”结构，主要呈现为以美国、中国、德国、巴西、加拿大等国为核心的四个农产品贸易社团，RCEP区域主要分布于以中美为核心的农产品贸易社团。
（2）2000—2021年RCEP区域经历了以日本为核心、到中日双核心、再到以中国为核心的变化，区域内泰国、印度尼西亚等东盟国家逐渐成长为区域内主要节点。RCEP成员国全球农产品贸易伙伴数量不断增加，进口格局多样化趋势明显，出口稳步增长。RCEP区域国家贸易地位出现分化态势，澳大利亚、印度尼西亚、菲律宾等国受逆全球化思潮影响贸易地位出现程度不等的下滑。
（3）经济制度质量提升和签订自由贸易协定有利于改善农产品贸易环境，降低贸易成本，促进农产品贸易，且对农产品出口的促进作用更强。国内生产总值和人口规模对农产品贸易具有正向影响，农产品贸易具有典型的消费驱动特征。地理距离会显著增加农产品贸易成本，存在共同边界、共同语言可以有效降低国家间运输、协调、交易成本，促进两国农产品贸易发展。

3.2 讨论

根据以上结论，中国是RCEP成员国中贸易影响力最大的国家，在综合考虑其他伙伴国人口规模、经济发展等要素条件的基础上，本文为加深中国与RCEP伙伴国的农产品贸易合作，推动中国农产品贸易高质量发展提出以下政策建议：
（1）基于中国农业“人多地少”和“大而不强”的基本国情，充分利用国际农产品资源，优化中国农产品市场结构布局。进口方面，挖掘全球农业生产大国出口潜力，从全球层面和重点区域布局重点农产品进口来源地，降低中国食用油籽、畜产品和谷物等重点农产品进口来源地过于集中的风险。出口方面，在水产品、果蔬等农产品出口竞争优势的基础上，逐渐提升农产品贸易的外交属性，提升中国在全球农产品贸易市场的话语权。
（2）积极发挥中国在RCEP区域的核心影响力，深化区域内部农业经贸合作，在区域内形成高互补性农产品市场，提升农产品出口竞争力。出口方面，应积极推动中国水产品、果蔬等优势农产品走出去，在外部市场竞争中提升出口竞争力和出口附加值。进口方面，应增加调剂型、紧缺型农产品进口，将扩大澳新地区畜牧产品、东盟地区热带水果和日韩地区加工休闲食品进口作为中国农产品市场结构优化的重要思路。同时，应将农产品贸易和跨境农业投资合作作为开展区域产业链、供应链、价值链合作的重要途径，降低逆全球化思潮对区域合作稳定性的影响，进而提升区域各国在全球农产品贸易网络中的地位。
（3）应充分考虑各国的社会经济因素，加大对RCEP协定的研究应用与宣传推广，推动RCEP高质量规则落地。将经济制度质量作为企业开展跨境投资合作和市场布局的重要考量，加强与澳大利亚、新西兰等经济制度质量较好的国家和印度尼西亚、马来西亚等经济制度质量提升较快的国家农业经贸合作。以国内农产品消费市场需求为导向，提升农产品市场准入水平，以农业技术合作、农产品展销会、跨境电商等形式提升农业领域经贸合作水平。在RCEP区域各国地理位置邻近的基础上，以建立跨境水果“绿色通道”、实行“7×24小时”预约通关、AEO认证②（②AEO（Authorized Economic Operator）认证是海关授予企业的最高信用等级，可享受快速通关、较低查验率、优先办理、互认国家通关便利等多项优惠措施，是进出口企业的“绿色通行证”。目前中国已与日本、韩国、泰国等RCEP国家建立AEO互认合作，积极与印度尼西亚、越南和菲律宾开展AEO互认磋商，帮助柬埔寨、老挝、缅甸和文莱等国建立和实施AEO系统。）等形式提升直接面向RCEP成员方向口岸通关效率和通关能力，落实贸易便利化规则。
RCEP的签署与实施为中国农业对外开放和农产品贸易高质量发展创造了重要外部机遇，研究RCEP区域农产品贸易网络的形成过程、网络特征和影响因素对中国与RCEP国家农业经贸合作具有重要理论和现实意义。本文采用社会网络分析法和拓展引力模型刻画RCEP区域农产品贸易网络格局、厘清RCEP区域农产品贸易影响因素，丰富了RCEP区域农产品贸易研究，为中国与RCEP国家农业经贸合作提供理论支撑。但从地理方面的影响因素选择来看，除本文探讨的首都间地理距离和是否存在共同边界两个变量外，运输的可能性、物流网络建设情况等因素也应是地理因素对农产品贸易影响的重要因素。未来应将水运航线开通情况、基础设施建设情况等与农产品贸易运输密切相关的变量数据加入分析，以提升农产品贸易影响因素分析的科学性。

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