戴庆玲， 侯静怡， 高东燕
(湖州职业技术学院 商贸与经济管理学院， 浙江 湖州 313000)
2020年11月，由东盟发起，中国、日本、韩国、澳大利亚、新西兰和东盟十国共同制定的《区域全面经济伙伴关系协定》(RCEP)正式签署，标志着当前世界上人口最多、经贸规模最大、最具发展潜力的自由贸易区正式启航。农产品贸易是RCEP多年谈判的重点和主要成果之一，也是中国与RCEP其他成员国贸易的重要组成部分[1]。
长期以来，中国与RCEP其他成员国之间农产品贸易往来频繁。联合国商品贸易统计数据库数据显示，1992—2020年，中国与RCEP其他成员国的农产品贸易规模逐年增大，且中国与RCEP其他成员国的农产品贸易额占中国农产品贸易总额的比重较大。同时，中国与RCEP其他成员国的农产品贸易自2004年以来呈逆差状态，且逆差逐渐扩大。具体来说，中国与RCEP其他成员国的农产品贸易总额从1992年的74.54亿美元增长至2020年的983.51亿美元，年均增长率达9.65%。其中，中国对RCEP其他成员国出口农产品的总额从1992年的49.02亿美元增长至2020年的362.10亿美元，年均增长率为7.40%；
中国从RCEP其他成员国进口农产品的总额由1992年的25.52亿美元增长至2020年的621.41亿美元，年均增长率达12.08%。2004年以来，中国与RCEP其他成员国的农产品贸易逆差逐年增大，逆差额由2004年的3.07亿美元增长至2020年的259.30亿美元，年均增长率高达31.95%，而这一逆差主要源于非食用原料的进口额远大于出口额。中国与RCEP其他成员国的农产品进出口贸易额占中国农产品进出口贸易总额的比重由1992年的38.28%下降至2020年的33.45%。从农产品贸易种类来看，中国主要向RCEP其他成员国出口食品和活动物等劳动密集型产品，主要从RCEP其他成员国进口食品和活动物以及非食用原料等劳动密集型和土地密集型产品。2020年，中国向RCEP其他成员国出口食品和活动物的贸易额占中国对RCEP其他成员国出口农产品总额的87.55%，中国从RCEP其他成员国进口食品和活动物以及非食用原料的贸易额占中国从RCEP其他成员国进口农产品总额的86.93%。随着RCEP的正式签署和自贸区的逐步建立，中国农产品出口迎来了新机遇，重新审视中国与RCEP其他成员国的农产品产业内贸易水平及影响因素，对促进多边经贸关系发展具有十分重要的意义。
目前，学者们对中国与RCEP其他成员国农产品贸易的研究主要集中在三个方面。第一，农产品贸易的现状和特征。孙致陆和李先德[2]分别用GL指数、BI指数和MIIT指数分析了中国与澳大利亚的农产品产业内贸易水平与结构，发现中澳农产品产业内贸易和产业间贸易并存，且产业内贸易水平相对较低。孙铭壕和钱馨蕾[3]利用RCA测算法对中国和东盟各国农产品进行了比较优势分析，发现中国与东盟的农产品贸易规模较小但有扩大趋势，而中国在与东盟各国的农产品贸易中处于比较劣势。林清泉等[4]分析了中国与RCEP其他成员国农产品贸易的竞争性和互补性，发现中国与RCEP其他成员国农产品出口的竞争关系相对较弱，各类农产品贸易的互补性极强。第二，农产品贸易的效率与潜力。常向阳等[5]采用异质性随机前沿引力模型进行分析，发现中国与新加坡、马来西亚、菲律宾等东盟国家农产品贸易的潜力较大。陈雨生和王艳梅[6]研究发现，中国与韩国、日本的农产品贸易效率低、贸易额多，而与新加坡、马来西亚、越南和泰国的农产品贸易效率高、贸易额少，因此中国与RCEP其他成员国的农产品贸易有很大提升空间。第三，农产品贸易的影响因素。王纪元和肖海峰[7]基于1992—2015年的面板数据对中国与东盟农产品产业内贸易的影响因素进行了回归分析，结果显示双方经济规模差异、贸易距离、外商直接投资和对外开放程度对双边农产品产业内贸易有着不同程度的影响。佟光霁和刘畅[8]运用灰色关联模型进行了实证研究，发现投入要素、市场规模、经济因素、创新能力等对中国与越南农产品产业内贸易的影响十分显著。李明等[9]采用随机前沿引力模型研究了中国与RCEP其他成员国农产品贸易的影响因素，发现经济和人口规模、地理距离和共同边界、交通和通信基础设施以及区域经济一体化对中国出口RCEP其他成员国的贸易效率有着不同程度的影响。
综上，目前国内外关于中国与其他个别RCEP成员国农产品贸易的研究较为丰富，但以所有RCEP其他成员国为整体研究对象分析中国与RCEP其他成员国农产品贸易的研究较少。对此，本文基于灰色关联分析法，探寻中国与RCEP其他成员国农产品产业内贸易的影响因素，以期挖掘中国农产品贸易的潜力，推动中国农产品贸易持续健康发展。
(一)产业内贸易衡量指标体系
1.静态指标
利用Grubel和Lloyd[10]提出的GL指数测算中国与RCEP其他成员国农产品产业内贸易的静态水平，具体公式如下：
(1)
式(1)中，Xi表示中国向RCEP其他成员国出口第i类农产品的贸易额，Mi表示中国从RCEP其他成员国进口第i类农产品的贸易额。GLi的取值范围在0到1之间。GLi越接近0，表明中国与RCEP其他成员国的农产品产业内贸易程度越低；
GLi越接近1，表明中国与RCEP其他成员国的农产品产业内贸易程度越高；
若GLi大于0.5，则表明中国与RCEP其他成员国第i类农产品的产业内贸易处于优势地位，反之则表明产业间贸易处于优势地位。根据联合国商品贸易统计数据库SITC Rev.3版本，本文选取的农产品包括SITC第0类(即SITC0，食品和活动物)、SITC 第1类(即SITC1，饮料和烟草)、SITC第2类(除去第27、28章，即SITC2，非食用原料)、SITC第4类(即SITC4，动植物油、脂和蜡)。
为进一步了解中国与RCEP其他成员国间农产品全部类目的产业内贸易水平，引入无权整体产业内贸易指数(GLa)和加权整体产业内贸易指数(GLw)进行测度[11]，具体公式如下：
(2)
(3)
式(2)和(3)中，X表示中国向RCEP其他成员国出口农产品的总额，M表示中国从RCEP其他成员国进口农产品的总额。当GLa大于GLw时，表明贸易市场份额大的农产品的产业内贸易水平低，贸易市场份额小的农产品的产业内贸易水平高；
当GLa小于GLw时，表明贸易市场份额大的农产品的产业内贸易水平高，贸易市场份额小的农产品的产业内贸易水平低。
2.动态指标
由于静态指标无法完全反映产业内贸易水平的动态变化，引入Brülhart[12]提出的边际产业内贸易指数(BIi)衡量特定时间范围内中国与RCEP其他成员国农产品在各个类别商品贸易增量中的产业内贸易作用程度。为进一步明确相邻年份中国与RCEP其他成员国在四大类农产品贸易增量中的产业内贸易作用程度，引入加权Brülhart边际产业内贸易指数(BIt)进行测度。BIi和BIt的计算公式如下：
(4)
(5)
式(4)和式(5)中，ΔXi表示相邻年份中国向RCEP其他成员国出口第i类农产品的贸易增量，ΔMi表示相邻年份中国从RCEP其他成员国进口第i类农产品的贸易增量。BIi和BIt的取值范围均在0到1之间。当BIi或BIt小于0.5时，表明第i类农产品的贸易增量变化由产业间贸易推动；
当BIi或BIt大于0.5时，表明第i类农产品的贸易增量变化由产业内贸易推动。
3.分类指标
为进一步了解中国与RCEP其他成员国主要农产品贸易的质量差别和农产品产业内贸易结构的动态演变过程，引入Thom和McDowell[13]在Brülhart的研究基础上提出的水平型产业内贸易指数(HIIT)和垂直型产业内贸易指数(VIIT)进行测度。HIIT即BIt，VIIT是总产业内贸易指数(MIIT)与HIIT之差。具体公式如下：
(6)
HIIT=BIt
(7)
VIIT=MIIT-HIIT
(8)
式(6)中，ΔX=∑ΔXi，ΔM=∑ΔMi。MIIT的取值范围在0到1之间。MIIT越接近0，说明第i类农产品的贸易增量变化主要由产业间贸易推动；
MIIT越接近1，说明第i类农产品的贸易增量变化主要由产业内贸易推动。
式(8)中，当VIIT大于HIIT时，表示双边产业内贸易增量以垂直型产业内贸易为主；
当VIIT小于HIIT时，表示双边产业内贸易增量以水平型产业内贸易为主[14]。
(二)中国与RCEP其他成员国农产品产业内贸易分析
1.静态指标测算结果分析
根据式(1)至式(3)计算得出1992—2020年中国与RCEP其他成员国农产品贸易的GL指数，如图1所示。
图1 中国与RCEP其他成员国农产品贸易GL指数
1992—2020年，中国与RCEP其他成员国农产品产业内贸易GL指数年均值为0.44，表明中国与RCEP其他成员国农产品贸易的产业内贸易处于中等偏下水平，以产业间贸易为主。从农产品细分类别比较来看，食品和活动物(SITC0)的GL指数从1992年的0.21上升至2020年的0.79，可见中国与RCEP其他成员国的食品和活动物贸易已由产业间贸易转变为较高水平的产业内贸易。饮料和烟草(SITC1)的GL指数从1992年的0.10上升至2020年的0.88，表明中国与RCEP其他成员国的饮料和烟草贸易已由较低水平的产业间贸易转变为高水平的产业内贸易。非食用原料(SITC2)的GL指数由1992年的0.89下降至2020年的0.39，表明中国与RCEP其他成员国的非食用原料贸易已由产业内贸易转变为持续的产业间贸易。动植物油、脂和蜡(SITC4)的GL指数始终低于0.5，说明中国与RCEP其他成员国的动植物油、脂和蜡贸易一直处于产业间贸易。
从整体GL指数来看，中国与RCEP其他成员国农产品贸易的GLa值在1992—2016年间均小于0.5，在2017—2020年间均大于0.5，表明中国与RCEP其他成员国农产品产业内贸易水平在样本期内逐渐由产业间贸易转变为产业内贸易，双方农产品贸易的互补性逐渐减弱，同质性产品贸易愈渐频繁。从变化趋势来看，GLa值和GLw值整体都呈上升趋势，说明产业内贸易在推动中国与RCEP其他成员国农产品贸易增量变化方面的作用持续提升。从GLa值和GLw值的大小比较来看，GLa值始终小于GLw值，说明在中国与RCEP其他成员国的农产品贸易中，贸易市场份额大的农产品的产业内贸易水平相对较高，而贸易市场份额小的农产品的产业内贸易水平相对较低。2020年，GLi值为0.79的食品和活动物(SITC0)贸易额占双边农产品贸易总额的比重为68.95%，GLi值为0.19的动植物油、脂和蜡(SITC4)贸易额占双边农产品贸易总额的比重仅为6.07%。
从中国与RCEP其他成员国农产品贸易的GLw值来看，中国与韩国、菲律宾、新加坡、泰国、越南五国的农产品产业内贸易水平相对较高，日本、印度尼西亚、马来西亚和缅甸列第二梯队，而中国与澳大利亚、新西兰、文莱、柬埔寨、老挝等国家的农产品产业内贸易水平最低，长期处于较高程度的产业间贸易，几乎不存在产业内贸易。从发展趋势来看，1992—2020年，中国与澳大利亚、日本、韩国、马来西亚、新加坡、越南、柬埔寨七国农产品贸易的GLw值呈上升趋势，与新西兰、印度尼西亚、老挝三国农产品贸易的GLw值呈下降趋势，与菲律宾、泰国两国农产品贸易的GLw值呈先下降后上升的波动态势，与文莱农产品贸易的GLw值在波动中略有上升，但一直处于较高水平的产业间贸易。比较GLa值和GLw值可以发现，中国与澳大利亚、新西兰、日本、韩国、新加坡、马来西亚、泰国、柬埔寨、老挝九国农产品贸易的GLa值在多数年份大于GLw值，表明贸易市场份额大的农产品的产业内贸易水平低，贸易市场份额小的农产品的产业内贸易水平高。例如，2020年中国与日本的食品和活动物(SITC0)贸易额占双边农产品贸易总额的比重为78.96%，而GLi值仅为0.18，同时，GLi值分别为0.37、0.79以及0.46的饮料和烟草(SITC1)、非食用原料(SITC2)以及动植物油、脂和蜡(SITC4)的贸易额占双边农产品贸易总额的比重分别仅为2.29%、18.35%以及0.40%。此外，中国与印度尼西亚、菲律宾、越南、文莱、缅甸五国农产品贸易的GLa值基本都小于GLw值，说明贸易市场份额大的农产品的产业内贸易水平相对较高，而贸易市场份额小的农产品的产业内贸易水平相对较低。例如，2020年中国与菲律宾农产品贸易中GLi值分别为0.50、0.88的食品和活动物(SITC0)、非食用原料(SITC2)的贸易额占双边农产品贸易总额的比重分别为89.82%、5.58%，GLi值分别为0.09、0.08的饮料和烟草(SITC1)以及动植物油、脂和蜡(SITC4)的贸易额占双边农产品贸易总额的比重分别为2.39%、2.21%。
2.动态指标测算结果分析
根据式(4)和式(5)计算得出中国与RCEP其他成员国农产品贸易的BI指数，如表1所示。1992—2020年，中国与RCEP其他成员国农产品贸易的BIt均值为0.35，说明中国与RCEP其他成员国的农产品贸易以产业间贸易为主，这与前文GL指数测算结果一致。从农产品细分类别比较来看，食品和活动物(SITC0)的BIi值在多数年份大于0.5，说明此类农产品的贸易增量变化主要由产业内贸易推动；
饮料和烟草(SITC1)的BIi值从1992年的0.00上升至2020年的0.71，表明此类农产品的贸易增量变化已从由产业间贸易推动转变为由产业内贸易推动，这一结论与静态指标测算结果一致；
非食用原料(SITC2)的BIi值在多数年份小于0.5，说明此类农产品的贸易增量变化主要由产业间贸易推动，与静态指标测算结果不一致的是，非食用原料没有表现出由产业内贸易向产业间贸易转变的明显态势。动植物油、脂和蜡(SITC4)的BIi值在绝大多数年份低于0.5，说明产业间贸易是推动此类农产品贸易增量变化的主要因素，这一结论与静态指标测算结果一致。
表1 中国与RCEP其他成员国农产品贸易BI指数
从中国与RCEP其他成员国农产品贸易的BIt值来看，1992—2008年，BIt值在多数年份小于0.5，表明中国与RCEP其他成员国的农产品贸易增量变化主要由产业间贸易推动。2009—2020年，中国与越南、新加坡两国的BIt值比其他国家高，多数年份的BIt值高于0.5，表明产业内贸易是推动中国与上述两国农产品双边贸易增量变化的主要动力；
中国与韩国、菲律宾、新加坡、泰国四国的BIt值仅在个别年份大于0.5，表明中国与上述四国的农产品双边贸易增量变化主要由产业间贸易推动，这一结论与静态指标测算结果不一致。中国与澳大利亚、新西兰、日本、印度尼西亚、马来西亚、文莱、柬埔寨、老挝、缅甸九国的BIt值均小于0.5，表明中国与上述九国的农产品双边贸易增量变化一直由产业间贸易推动。从不同类别农产品的BIi值来看，中国与澳大利亚、马来西亚的食品和活动物(SITC0)、饮料和烟草(SITC1)的BIi值在多数年份大于0.5，即这两类农产品的贸易增量变化主要由产业内贸易推动；
中国与新西兰、菲律宾的饮料和烟草(SITC1)的BIi值在多数年份大于0.5，表明此类农产品的贸易增量变化主要由产业内贸易推动；
中国与日本、韩国的饮料和烟草(SITC1)、非食用原料(SITC2)的BIi值在多数年份大于0.5，表明这两类农产品的贸易增量变化主要由产业内贸易推动；
中国与印度尼西亚、缅甸、泰国的食品和活动物(SITC0)的BIi值在多数年份大于0.5，表明此类农产品的贸易增量变化主要由产业内贸易推动；
中国与新加坡、越南的食品和活动物(SITC0)、非食用原料(SITC2)的BIi值在多数年份大于0.5，表明这两类农产品的贸易增量变化主要由产业内贸易推动。
3.分类指标测算结果分析
根据式(6)和式(7)计算得到分类指标测算结果，如图2所示。从中国与RCEP其他成员国整体农产品贸易来看，1992—2007年，VIIT值在多数年份大于HIIT值，表明中国与RCEP其他成员国农产品产业内贸易增量变化主要由垂直型产业内贸易推动。2008—2020年，HIIT值在多数年份大于VIIT值，VIIT占MIIT的比重相较于2008年以前有下降趋势。可见，中国与RCEP其他成员国整体农产品产业内贸易增量变化逐渐从由垂直型推动向由水平型推动转变，双边农产品贸易类别不断丰富。
(a)
(b)
(c)
(d)
(e)
(f)
比较中国与RCEP其他成员国农产品贸易的VIIT值和HIIT值可以发现，1992—2020年，中国与澳大利亚、新西兰、日本农产品贸易的VIIT值在多数年份大于HIIT值，说明中国与这些国家的农产品贸易以垂直型产业内贸易为主，且同类农产品贸易具有较鲜明的异质性；
中国与韩国农产品贸易的HIIT值在多数年份大于VIIT值，说明两国农产品贸易以水平型产业内贸易为主，且同类别农产品贸易具有较显著的同质性；
中国与东盟十国整体农产品贸易的HIIT值在多数年份大于VIIT值，说明中国与东盟十国农产品贸易增量变化主要由水平型产业内贸易推动，具体来说，中国与新加坡、泰国、越南、缅甸的农产品贸易HIIT值在多数年份大于VIIT值，而与印度尼西亚、马来西亚、菲律宾、文莱、老挝、柬埔寨的农产品贸易VIIT值在多数年份大于HIIT值。
(一)研究方法
使用谭学瑞和邓聚龙[15]提出的灰色关联分析模型，从各个层面研究中国与RCEP其他成员国农产品产业内贸易的影响因素。灰色关联分析通过确定参考序列与比较序列曲线几何形状的相似程度以判断其联系是否紧密，曲线越接近，相应序列之间的关联度越大，反之越小。关联度主要通过测度两个系统间的因素随不同对象变化的关联程度得到。若两个因素随不同对象同向变化，则表示这两个因素的关联度较高；
若两个因素随不同对象相向变化，则表示这两个因素的关联度较低。灰色关联分析方法的突出优点是贫数据处理，即对样本量的多少和样本数据有无规律等没有严格要求，且计算量小、分辨度高，可以充分展现数据的动态意义，同时保证结果的科学性和准确性。具体步骤如下：
1.确定参考序列(X0)和比较序列(Xi)
以1992—2020年中国与RCEP其他成员国整体农产品贸易数据为分析样本，序列号标记为k(k=1，2，…，29)，分别代表1992—2020年各年份。选取反映中国与RCEP其他成员国农产品产业内贸易水平的GLw时间数列作为展示变量特征的参考序列，记为X0={X0(k)|k=1，2，…，29}；
将市场规模差异、人均收入水平差异、市场开放度差异、贸易不平衡度、农产品贸易竞争力和货物贸易结合度作为影响系统行为的比较序列，记为Xi(k)={Xi(k)|k=1，2，…，29；
i=1，2，…，6}，分别代表1992—2020年市场规模差异、人均收入水平差异、市场开放度差异、贸易不平衡度、农产品贸易竞争力和货物贸易结合度6个变量的相关数据。
2.对变量数据进行无量纲化处理
(9)
i=1，2，…，6}
(10)
3.计算关联系数和关联度
(11)
(12)
(13)
(14)
式(14)中，ρ为分辨系数，一般取ρ=0.5。
(15)
(二)指标选取与数据来源
选取反映中国与RCEP其他成员国农产品产业内贸易水平的GLw指数作为参考序列X0，并基于农产品产业内贸易影响因素研究的相关文献，有针对性地选取市场规模差异(X1)、人均收入水平差异(X2)、市场开放度差异(X3)、贸易不平衡度(X4)、农产品贸易竞争力(X5)、货物贸易结合度(X6)6个指标作为比较序列。
1.市场规模差异(X1)
市场规模可以体现一国消费市场的购买力，也会影响该国企业差异化生产的程度。李玉娟和王慕涵[16]通过对比分析中日、中韩产业内贸易的影响因素，认为两国市场规模差异越小，市场供应的产品差异也越小，双边进行产业内贸易的可能性才会越大，反之亦然。因此，市场规模差异与产业内贸易水平负相关。市场规模(GDP)差异用贸易双边GDP总量之差的绝对值来表示。为消除规模偏差，本文结合相关文献，利用相对差异指数法对数据进行相关处理，具体公式如下：
(16)
式(16)中，ω1=GDPC/(GDPC+GDPRCEP)，GDPC和GDPRCEP分别表示中国和RCEP其他成员国整体按2015年不变价美元计算的GDP。X1越大，表示中国与RCEP其他成员国整体的GDP差异越大。
2.人均收入水平差异(X2)
李爽和董海宾[17]研究中国与“一带一路”沿线国家农产品产业内贸易发现，人均收入水平差异对双边产业内贸易静态水平有抑制效应。人均收入水平差异是一国消费偏好和需求模式的一种反映，若两国人均收入水平差异越小，则双边产业内贸易的可能性越大。可见，人均收入水平差异对产业内贸易有负向影响。一国人均收入水平(PGDP)用该国人均GDP表示，PGDPC和PGDPRCEP分别表示中国和RCEP其他成员国整体按2015年不变价美元计算的人均收入水平。利用相对差异指数法计算得到人均收入水平差异序列X2，X2越大，表示中国与RCEP其他成员国整体的人均收入水平差异越大。
3.市场开放度差异(X3)
徐永利和张悦[18]研究发现，贸易双边的市场开放度差异越小，参与区域及全球经济一体化进程的程度越深，签订互惠互利贸易条款的可能性越大，越有利于促进双边贸易开展，产业内贸易越有可能发生，即市场开放度差异与产业内贸易呈负相关。市场开放度(DIM)用一国进出口贸易总额除以该国GDP总量(按2015年不变价美元计算)表示，DIMC和DIMRCEP分别表示中国和RCEP其他成员国整体的市场开放度。利用相对差异指数法计算得到市场开放度差异序列X3，X3越大，表示中国与RCEP其他成员国整体的市场开放度差异越大。
4.贸易不平衡度(X4)
李豫新和王昱心[19]研究发现，中国与“一带一路”沿线国家农产品进出口贸易越不平衡，产业内贸易水平越低，即贸易不平衡度对产业内贸易有负向影响。贸易不平衡度可以反映两国贸易现状，一般而言，两国间进出口贸易额差距越大，两国贸易越失衡，反之亦然。贸易不平衡度(X4)的计算公式如下：
(17)
式(17)中，Xi表示中国向RCEP其他成员国整体出口第i类农产品的贸易额，Mi表示中国从RCEP其他成员国整体进口第i类农产品的贸易额。X4的取值范围在0到1之间，X4越大，表示中国与RCEP其他成员国整体的贸易越失衡。
5.农产品贸易竞争力(X5)
谢雨欣等[20]研究发现，贸易伙伴国的农产品贸易竞争力越强，越不利于产业内贸易的发展，即农产品贸易竞争力与产业内贸易现有水平呈负相关。利用衡量竞争优势的TC指数对RCEP其他成员国的农产品国际贸易竞争力进行测度，农产品贸易竞争力(X5)的计算公式如下：
(18)
式(18)中，Xw表示RCEP其他成员国向世界出口农产品的贸易额，Mw表示RCEP其他成员国从世界进口农产品的贸易额。X5越大，表示RCEP其他成员国的农产品贸易竞争力越大。
6.货物贸易结合度(X6)
货物贸易结合度主要用于衡量两国在货物贸易方面的相互依存度。晁文琦等[21]认为，两国货物贸易结合度的值越大，表示两国在货物贸易方面的依存度越大，双边贸易往来越密切，产业内贸易水平也会相应提升，即货物贸易结合度与产业内贸易水平呈正相关。货物贸易结合度(X6)的计算公式如下：
(19)
式(19)中，XCRCEP和XC分别表示中国对RCEP其他成员国的出口总额和中国的出口总额，MRCEP和Mw分别表示RCEP其他成员国的进口总额和世界的进口总额。X6越大，表示中国与RCEP其他成员国的货物贸易往来越密切。
考虑到数据的可获得性和准确性，本文选取1992—2020年的数据，所有数据来源于联合国贸易与发展会议数据库、联合国商品贸易统计数据库和世界贸易组织数据库。
(三)结果与分析
按照参考序列和比较序列的要求，整理出中国与RCEP其他成员国农产品产业内贸易影响因素的原始数据，如表2所示。
表2 中国与RCEP其他成员国农产品产业内贸易影响因素的原始数据
利用灰色关联分析法研究6个指标对中国与RCEP其他成员国农产品产业内贸易的影响程度，主要分为以下五个步骤：第一步，将参考序列和比较序列进行初值化无量纲化处理；
第二步，通过计算比较序列和参考序列之差的绝对值得到差序列，并从绝对差值矩阵中找出系统最大差和最小差，经过计算得到序列最小差值为0，最大差值为1.4701；
第三步，利用上述公式计算各比较序列的关联系数；
第四步，分别计算各序列对应元素关联系数的平均值，即关联度；
第五步，将计算得到的关联度按大小排序，通过比较各因素灰色关联度的大小来判断各指标对产业内贸易的影响。结果如表3所示。
由表3可知，所选取的6个指标的灰色关联度均在0.5以上，表明这6个自变量对农产品产业内贸易水平的影响程度都较大，都是中国与RCEP其他成员国农产品产业内贸易水平的重要影响因素。其中，人均收入水平差异对双边农产品产业内贸易影响最大，灰色关联度达0.8047，说明中国与RCEP其他成员国农产品产业内贸易主要受双边消费偏好和需求水平的相似程度影响。由表2可知，中国与RCEP其他成员国农产品产业内贸易水平总体上会随着人均收入水平差异的缩小而逐渐提高。货物贸易结合度和市场开放度差异对中国与RCEP其他成员国农产品产业内贸易的影响程度分别排名第二和第三，灰色关联度分别为0.8002和0.7056，表明货物贸易往来的紧密程度和市场开放度差异对中国与RCEP其他成员国农产品产业内贸易的影响程度较大。贸易不平衡度和农产品贸易竞争力的灰色关联度对中国与RCEP其他成员国农产品产业内贸易的影响程度分别排名第四和第五。市场规模差异的灰色关联度为0.5550，对中国与RCEP其他成员国农产品产业内贸易的影响程度相较其他因素偏低，潜力还有待挖掘。
表3 中国与RCEP其他成员国农产品产业内贸易影响因素的灰色关联度及排名
(一)结论
本文基于1992—2020年的相关数据，测算了中国与RCEP其他成员国农产品贸易的GL指数、BI指数和MIIT指数，并运用灰色关联分析法对中国与RCEP其他成员国农产品产业内贸易的影响因素进行了实证研究，得出以下主要结论：
第一，中国与RCEP其他成员国农产品产业内贸易水平较低。无论是从农产品总体还是从农产品分类别看，中国与RCEP其他成员国的农产品产业内贸易水平都偏低，说明中国与RCEP其他成员国的农产品贸易源自各国根据相对优势而开展的产业间贸易。中国与韩国、菲律宾、新加坡、泰国、越南五国的农产品产业内贸易水平相对较高，日本、印度尼西亚、马来西亚、缅甸四国次之。受气候条件、资源禀赋以及经济结构影响，中国与澳大利亚、新西兰、文莱、柬埔寨、老挝长期处于较高程度的产业间贸易。
第二，中国与RCEP其他成员国农产品产业内贸易增量变化主要由垂直型产业内贸易推动。中国与澳大利亚、新西兰、日本、印度尼西亚、马来西亚、菲律宾、文莱、老挝、柬埔寨的农产品产业内贸易增量变化主要由垂直型产业内贸易推动，表明中国与RCEP其他成员国开展的同类农产品贸易在质量、价格等方面存在明显差异，且中国与RCEP其他成员国农产品产业内贸易类型差异明显。中国与韩国、新加坡、泰国、越南、缅甸的农产品产业内贸易增量变化主要由水平型产业内贸易推动。
第三，人均收入水平差异、货物贸易结合度、市场开放度差异、贸易不平衡度、农产品贸易竞争力、市场规模差异对中国与RCEP其他成员国农产品产业内贸易水平存在着不同程度的影响。其中，人均收入水平差异的影响最为显著，其次为货物贸易结合度，市场规模差异的影响最小。
(二)建议
1.扩大农产品合作领域，重视RCEP成员国异质性
研究表明，人均收入水平差异是中国与RCEP其他成员国农产品产业内贸易的最大影响因素，且两者呈负相关。RCEP成员国既包含发达国家，也包含发展中国家和最不发达国家，各国农产品贸易结构存在较大差异。针对韩国、菲律宾、新加坡、泰国、越南等与中国产业内贸易水平相对较高的国家，应在继续保持现有贸易往来基础上，深入分析双边农产品资源禀赋优势，积极探寻新的农产品贸易合作领域，加大双边具有较强互补性的农产品出口，促进贸易量稳定增长。针对澳大利亚、新西兰、文莱、柬埔寨、老挝等与中国长期处于较高程度产业间贸易的国家，要积极通过政策对接和深入的农产品贸易谈判，丰富农产品出口的种类，进一步扩大农产品的产业间贸易和出口规模。
2.积极谋求出口战略创新，增强农产品贸易竞争力
实证研究表明，贸易伙伴国的农产品贸易竞争力对产业内贸易水平有较大的负向影响。中国与RCEP其他成员国的农产品贸易在很大程度上是基于自身要素禀赋优势的产业间贸易，且双边贸易种类少。同时，中国主要向RCEP其他成员国出口食品和活动物等劳动密集型产品，主要从RCEP其他成员国进口食品和活动物以及非食用原料等劳动密集型和土地密集型产品。因此，要积极谋求农产品出口战略创新，提升同类产品的差异性，强化垂直型产业内贸易，同时挖掘农产品品种差异，丰富贸易种类，增加产品附加值，深化水平型产业内贸易，从而增强我国农产品贸易竞争力，促进中国与RCEP其他成员国农产品产业内贸易健康发展。
3.构建多边农业合作机制，推动农业贸易平衡发展
研究显示，贸易不平衡度对中国与RCEP其他成员国农产品产业内贸易发展存在负向影响。要与RCEP其他成员国积极构建多边农业合作机制，在农业问题上同RCEP其他成员国加强沟通，减少农业贸易壁垒，建立稳定高效的合作机制。继续深化政府间的沟通与合作，共同协商处理制约双边农产品贸易发展的问题。对于非食用原料等长期巨额逆差贸易产品，可以加大政策扶持力度，提升非食用原料的产品优势，深化多边农业合作机制；
对于食品和活动物等顺差贸易产品，可增加对RCEP其他成员国相关特色产品的进口，从而推动双边农产品贸易趋于平衡。