数字经济对农产品贸易额异质性动态影响*
——基于我国主要农产品进出口额的实证

刘从九，高 秀

（安徽财经大学中国合作社研究院，安徽 蚌埠 233041）

一、引言及文献综述

农产品进出口贸易在我国国民经济中占据重要地位，是实现农业现代化与乡村振兴的重要驱动力，是经济社会正常运行的双重稳定器。但农产品交易也存在贸易逆差不断扩大、国际市场开发不足、进出口结构失衡等问题，严重制约我国农产品进出口贸易稳定运行。近年来，数字经济与各领域融合发展程度日益加深，凭借其发展速度快、辐射范围广、影响程度深等特有属性，日益成为全球重整资源要素、重塑经济结构、改变竞争格局的关键力量。数字经济可促使贸易产品丰富化、缩短贸易中间环节，拉近生产者与消费者间距离、推动贸易主体多元化，倒逼出口商采用标准化生产方式，在此背景下，探究数字经济与农产品进出口额之间动态关系，对促进农产品进出口贸易健康发展具有重要的理论与实践意义。

有关数字经济与农产品进出口贸易的文献可分为两类，一类侧重数字经济对农产品贸易影响的理论分析，另一类侧重数字经济对农产品贸易影响的实证分析。理论层面，主流文献认为数字经济可以提高农业资源配置效率、减少贸易壁垒，增大贸易机会、降低贸易成本,扩大贸易主体、改善贸易条件，丰富贸易内容、推动农业产业转型升级、促进农产品进出口贸易发展（陈卫洪等，2020），闫林楠等（2022）认为互联网发展促进经济外循环和贸易高质量发展。一方面，数字经济可降低农产品贸易成本，包括搜寻成本、进入成本、固定成本、贸易成本（Fan等，2018；郭四维等，2018）。另一方面，数字经济可改变贸易模式。数字经济助力出口贸易摆脱交易中介，转向直接出口，降低我国出口至中低收入水平国家效率损失，提高出口贸易效率，减少农产品贸易等待时间，满足农产品个性化需求，降低农产品贸易门槛（李书峰等，2021）。林峰等（2022）认为“互联网+”显著促进中国城市对外贸易发展，同时，数字经济与农业农村经济的融合发展，可以促进三农发展（张勋等，2019）。也有部分学者认为数字经济在农业领域的渗透率低、只对个别农产品的进出口贸易产生促进作用（赵新泉等，2021）。

实证层面，大多数研究应用国家层面宏观贸易数据，探究数字经济与实物贸易的出口增长关系（Meijers，2014），且发现数字经济对出口国贸易增长的促进作用更显著（Osnago等，2016）。引力模型是探讨互联网普及度与贸易开放度关系的常用模型（Falk等，2016）。异质性贸易理论的提出与发展，促使学者从企业层面探讨互联网对国际贸易的影响。也有学者从二元边际视角出发，发现应用互联网可提升集约边际和广延边际，降低贸易成本，促进企业对外贸易总额提高（李兵等，2017；岳云嵩等，2017）。然而，也有学者实证得出互联网的贸易增加效应并不显著，互联网的溢出效应对降低贸易壁垒与贸易成本作用有限。

综上所述，学者就数字经济节约农产品贸易成本、改变农产品贸易模式等问题开展了大量研究，并开始实证探索数字经济与农产品进出口贸易动态关系，为本文提供了方法及理论基础。但现有文献大多从宏观角度着手研究，较少关注和实证分析数字经济与农产品进出口贸易领域。因此，建立实证模型分析数字经济与不同农产品进出口贸易间的关系十分有意义。基于此，本文建立数字经济发展与农产品进出口贸易的异质性分布滞后动态模型，实证分析数字经济与不同种类农产品进出口贸易之间的异质性动态关系，并利用脉冲响应函数分析响应关系，再利用方差分解具体估算在不同时间节点的具体影响过程。

二、研究方法

本文数据主要来源于《中国统计数据应用支持系统》、《中国海关进出口贸易数据库》、《中国电子商务报告》，选取数据的时间跨度为2004~2018年。本文选取的农产品种类是根据《乌拉圭回合农业协议》规定的农产品范围标准来界定的，包括谷物、大豆、可食用植物油、食糖、棉花、蔬菜、水果、咖啡和动物产品等20大类。

由于农产品各具特殊性，数字经济发展对不同农产品种类产生的影响也不同。我国进口农产品主要为大豆、动物产品、棉花等对土地、资源依赖较严重，在我国生产成本较高的农产品。由于我国劳动力成本较低，我国出口的农产品主要是蔬菜、水果、动物产品等对劳动力较为依赖的农产品。

在数字经济与贸易关系的研究中，主要使用以下几种方法衡量数字经济发展水平。学者利用互联网用户数量衡量互联网发展情况、网络就绪指数衡量数字经济发展水平、互联网普及率衡量互联网发展水平。随着数字经济交易平台的蓬勃发展，利用互联网上网人数和电子商务交易总额作为研究数字经济交易平台与国际贸易关系的变量已成为主流做法。本文参照余典范等（2022）、石良平等（2018）等的实证方法选择互联网上网人数和电子商务交易总额作为数字经济发展水平的代理变量，建立计量模型。

2003年我国爆发了传染性极强的非典型肺炎，由于采取隔离等防治措施给商品交易带来阻碍，快递服务便在当时开始发展。巨大的危机背后都会蕴藏着巨大的商机，2003年之后，数字经济开始进入人们视野，故本文选取2004~2018年的数据衡量数字经济发展对我国农产品对外贸易的影响。变量定义与标准化后数据描述性统计见表1。

表1 模型变量定义与描述统计

数字经济与农产品进出口额的发展趋势大体相同，可初步推测数字经济的健康发展可对农产品进出口产生一定促进作用，下文将运用实证分析法进一步验证上文提及的数字经济对具体农产品对外贸易总额影响的作用机理。

三、数字经济发展对农产品进出口影响的实证分析

（一）模型的稳健性检验

为研究数字经济与农产品进出口贸易之间可能存在的相关关系，需对时间序列数据进行平稳性检验，排除可能存在的伪回归问题，最终得出数字经济发展水平对我国农产品进出口贸易的影响程度。

现有数字经济发展概况与进出口贸易额影响关系的研究中，大多设定当期数字经济发展概况对当期对外贸易额的影响，但是在经济运行过程中，总是存在着一定的时滞效应。由于人们的行动方式总是滞后于经济形势的变化，农产品贸易的参与者不可能对数字经济发展状况立刻做出行动，加之数字经济具有正外部性，上一期数字产品使用人数的增加，也会对当期农产品进出口贸易产生促进作用。因此，农产品进出口贸易额不仅受到当期数字经济发展水平的影响，还会受到过去某些时期数字经济发展水平的影响。

变量设置如下：TET表示电子商务交易总额，NIU表示互联网上网人数，EM表示有效运输里程，LNTET、LNNIU、LNEM分别为上述变量的自然对数，μi表示估计方程的误差项。

1.平稳性检验

分析数字经济对农产品对外贸易的动态影响时，必须先进行平稳性检验，检验时间数据是否存在单位根过程。若时间序列数据不存在单位根过程，是一个平稳序列，可直接对原数据进行建模分析。若时间序列数据存在单位根过程，可对时间序列数据进行一阶差分或二阶差分，并分析经过差分后的数据是否平稳，若经过差分后的数据平稳，可对差分后的平稳序列建立向量自回归VAR模型。判断非平稳序列的线性组合之间是否存在稳定的均衡关系，避免因时间序列数据的非平稳性丢失信息。为避免时间序列出现伪回归问题，运用Eviews10对模型所选取的数据进行ADF单位根检验，如表2所示。

表2 平稳性检验结果

根据模型的平稳性检验结果可知，在1%的显著性水平上，谷物类对外贸易总额（LNGW）、大豆类对外贸易总额（LNDD）是一个平稳序列，在5%的显著性水平上，食用植物油对外贸易总额（LNSYY）是一个平稳序列。在1%的显著性水平上，经过二阶差分后食糖对外贸易总额（LNST）、蔬菜对外贸易总额（LNSC）、水果类对外贸易总额（LNSG）、咖啡类对外贸易总额（LNKF）、动物产品类对外贸易总额（LNDW）、电子商务交易总额（TET）、互联网上网人数（NIU）、有效运输里程（EM）均是一个平稳序列，可以进行向量自回归VAR模型分析。

2.格兰杰因果关系检验

为研究数字经济发展现状与农产品进出口贸易总额之间是否存在长期因果关系，对原变量平稳的变量与经过二阶差分后平稳的序列进行格兰杰因果关系检验。根据AIC信息准则，选择模型的最优滞后阶数为2期，如表3所示。

表3 格兰杰因果关系检验结果

在1%的显著性水平上，LNNIU是LNGW的格兰杰原因，LNNIU是LNSC的格兰杰原因、DLNTET不是DLNSG的格兰杰原因。在5%的显著性水平上，LNNIU是LNDD的格兰杰原因，LNMH是LNTET的格兰杰原因，DLNSG是DLNEM的格兰杰原因、DLNSG是DLNEM的格兰杰原因。在10%的显著性水平上，LNST是LNTET的格兰杰原因、DLNTET是DLNDW的格兰杰原因。

由格兰杰因果关系检验结果表明，数字经济发展现状与农产品进出口额之间存在双向因果关系。其中，互联网使用人数、电子商务交易总额与有效运输里程是推动农产品进出口额增加原因，初步表明数字经济发展现状对农产品进出口额存在促进作用。

（二）计量模型的设定

1.VAR模型

对所选变量建立VAR模型，应先确定建立模型的滞后阶数。如表4所示，根据AIC准则与SC准则，选取2阶作为最优滞后阶数建立VAR模型。对VAR模型进行特征根检验与协整检验，所有的特征根逆根检验取值均小于1，落在单位圆内，表明所建立的VAR模型较稳定，模型拟合效果较好。协整检验结果如表5所示，除式（2）、式（3）中LNNIU和式（7）中DLNTET没有通过协整检验外，其余变量均通过协整检验，表明选取变量之间存在协整关系，可以利用VAR模型进行分析。

表4 VAR模型最优滞后阶数检验结果

表5 协整检验结果

VAR向量自回归预测模型结果如表6所示，（5）式、（6）式的模型拟合优度分别为0.000000、0.324995，模型的拟合效果较差，可能存在内生性等问题。数字经济发展状况与谷物类、大豆、食用油、棉花的进出口总额之间存在明显动态关系，当互联网使用人数增加时，在滞后1期与滞后2期时对大豆、食用油、棉花的进出口总额产生正向的动态作用，即互联网使用人数增加会促进大豆、食用油、棉花等农产品进出口额增加。在滞后2期时，谷物类农产品进出口额对互联网使用人数变动的响应为正，表明互联网使用人数增加对谷物类农产品的进出口额产生滞后效应。在滞后2期时，谷物类、大豆、食用油进出口额对运输里程变动的响应为正，同样产生明显的促进作用。利用数字经济发展状况的二阶差分变量预测水果、咖啡、动物产品的进出口额的二阶差分变量，发现水果进出口总额的二阶差分变量对互联网使用人数二阶差分变量的变动响应在滞后2期时表现为正，水果、咖啡、动物产品进出口额的二阶差分变量基本不受电子商务交易总额与有效运输里程数二阶差分变量的影响。

表6 数字经济发展状况预测农产品进出口总额的VAR预测模型估计结果

2.脉冲响应函数

为研究数字经济发展状况与农产品对外贸易之间相互冲击的关系，以及冲击持续的时间，对原变量平稳序列的对数进行脉冲响应分析，结果如图1、图2所示。

图1 农产品对互联网使用人数变动的脉冲响应函数

图2 农产品对有效运输里程变动的脉冲响应函数

互联网使用人数变动对农产品进出口总额产生的冲击影响，如图1所示。互联网使用人数变动对谷物和棉花的进出口额产生负向冲击作用。其中，互联网使用人数对谷物进出口总额的冲击在第2期达到最大，之后逐渐减弱，冲击持续时间较久；互联网使用人数对棉花进出口总额的冲击在第3期达到最大，之后逐渐减弱。互联网使用人数变动对大豆与食用油进出口额产生正向冲击作用。其中，互联网使用人数对大豆进出口总额的冲击在第3期达到最大，之后以较大的幅度逐渐消退，并在第8期被时间消耗；互联网使用人数对食用油进出口额的冲击在第4期达到最大，之后逐渐减弱，冲击持续时间较久。

有效运输里程变动对农产品进出口总额产生的冲击影响，如图2 所示。有效运输里程变动对谷物、食用油和棉花的进出口总额产生负向冲击作用。其中，有效运输里程变动对谷物进出口总额的冲击在前3期变动很小，在第4期逐渐增大，且未随时间消退；有效运输里程变动对食用油的冲击在第5期达到最大，在之后的3期内逐渐消退，并在第8期又开始增强。有效运输里程变动对大豆进出口总额产生正向冲击效应，冲击在第3期达到最大，且无明显消退趋势，维持在较大的响应水平。

本文还对经过二阶差分后平稳的时间序列数据进行脉冲响应分析，结果如图3、图4所示。

图4 农产品（二阶差分项）对有效运输里程变动的脉冲响应函数

水果进出口总额的二阶差分变量对数字经济发展规模变动的响应整体波动较大，持续时间较长，如图3所示。电子商务交易总额的二阶差分变量变动对水果进出口总额的二阶差分变量在前4期产生负向冲击作用，之后逐渐增大，并在第5期达到最大，响应周期较长。互联网使用人数的二阶差分变量变动对水果进出口总额的二阶差分变量产生正向冲击作用，并在第5期达到最大，之后逐渐消退。电子商务交易总额的二阶差分变量变动对咖啡和动物产品的二阶差分变量均产生正向冲击作用。其中，咖啡二阶差分变量的冲击响应逐渐上升并在第4期达到最大，之后有小幅波动，但在响应期内，冲击响应仍较大；动物产品的二阶差分变量的冲击响应在第1期几乎为0，之后逐渐上升并在第4期达到最大，之后持续波动，在第10期基本消退。

图3 农产品（二阶差分项）对电子商务交易总额与互联网使用人数变动的脉冲响应函数

有效运输里程的二阶差分变量变动对咖啡与动物产品的二阶差分变量产生明显的波动效应，总体表现为正向冲击作用。其中，咖啡二阶差分变量的冲击响应在第5期达到最大，动物产品的二阶差分变量的冲击响应在第4期达到最大。

3.方差分解

为了解不同时点变量的预测方差可以分解为不同冲击解释的部分是多少，进行方差分解，结果如表7、表8所示。

对原变量平稳序列的对数建立的VAR模型的预测方差分解结果，如表7所示。互联网使用人数与有效运输里程对谷物类进出口总额预测方差解释程度占比越来越大，在前5期互联网使用人数对谷物类进出口总额预测方差解释程度大于有效运输里程，且增加幅度较小，在第10期互联网使用人数与有效运输里程对谷物类进出口总额预测方差解释程度分别达到21.198750、27.963580。互联网使用人数与有效运输里程对大豆进出口总额预测方差解释程度低于对谷物类，在第10期互联网使用人数与有效运输里程对大豆进出口总额预测方差解释占比仅为0.876372与0.954282。互联网使用人数与有效运输里程对食用油进出口总额预测方差解释程度占比越来越大，但有效运输里程的解释程度远大于互联网使用人数，在第10期互联网使用人数与有效运输里程对食用油进出口总额预测方差解释程度占比分别为0.642678和6.100509。互联网使用人数与有效运输里程对棉花进出口总额预测方差解释程度不断增大，且二者解释程度大致持平，在第10期分别为3.646213和4.084801。

表7 原变量平稳序列的方差分解

对二阶差分后平稳的序列建立的VAR模型的预测方差分解结果，如表8所示。电子商务交易总额与互联网上网人数二阶差分变量对水果进出口总额二阶差分变量的预测方差解释程度整体呈上升趋势，电子商务交易总额二阶差分变量的预测方差占比明显大于互联网上网人数二阶差分变量，在第10期电子商务交易总额与互联网上网人数二阶差分变量的预测方差占比分别为33.679070和1.364284。电子商务交易总额与有效运输里程二阶差分变量对咖啡进出口总额二阶差分变量的预测方差占比逐渐上升，有效运输里程二阶差分变量的预测方差占比上升幅度大于电子商务交易总额二阶差分变量，在第10期分别为2.818947、5.240278。电子商务交易总额二阶差分变量对动物产品进出口总额二阶差分变量的预测方差占比在第2期达到最大值27.04879，之后逐渐下降，在第10期占比稳定在23.35488。有效运输里程二阶差分变量对动物产品进出口总额二阶差分变量的预测方差占比由第2期的11.27673上升至第10期的33.41778。

表8 二阶差分后平稳序列的方差分解

四、结论与政策建议

（一）结论

本文在系统梳理现有文献的基础上，利用主要农产品进出口贸易额的面板数据，实证分析数字经济对我国主要农产品进出口贸易额的影响。研究发现：首先，数字经济发展状况与农产品进出口额之间存在长期动态关系，且这种动态关系存在明显的滞后效应。其次，数字经济发展与谷物、大豆、食用油、棉花、水果、咖啡、动物产品之间存在明显的动态关系，数字经济发展在推动农产品进出口总额增加的过程中发挥的作用越大。最后，数字经济发展对动物产品进出口总额的解释程度最大，电子商务交易总额与有效运输里程的联合解释程度达到56.77；谷物产品次之，互联网上网人数与有效运输里程的联合解释程度达到49.16；电子商务交易总额对水果进出口总额的单独解释程度达到33.68；电子商务交易总额与有效运输里程对咖啡进出口总额的解释程度达到8.00；互联网上网人数与有效运输里程对棉花进出口总额的解释程度达到7.73；互联网运输里程对食用油进出口总额的解释程度达到6.10。

（二）政策建议

1.提高数字经济信息整合能力，助力乡村数字经济发展

数字经济健康发展可促进农产品进出口贸易额增加，提升我国农产品国际竞争力，应提高我国数字经济信息整合能力，促进乡村数字经济发展，缩少我国数字经济发展的城乡差异与地域差异。加强对数字经济发展过程中的监督与管理，严厉打击网络诈骗等行为，为数字经济发展促进乡村建设扫清障碍。

2.加大数字经济应用宣传与推广，打造“数字经济+农产品”的贸易方式

数字经济在全球范围内的应用与发展，引发了世界贸易形式的深刻变革，电子商务利用互联网技术平台优势，打破农产品贸易的时空限制，以电子商务为代表的数字经济正在对国际贸易领域产生深刻影响。由于农业生产本身具有地域性、季节性、周期性等特性，存在农产品需求弹性较低、抗风险能力较弱等限制，加之农业生产者缺乏数字信息与企业家才能等原因，即便占据土地与劳动力等两种生产要素，农业部门发展仍然落后于城市地区，农产品在国际贸易中仍不具有竞争力。

在农产品进出口领域加大数字经济应用的推广宣传，强化其在农产品进出口领域提高贸易额、改善传统农产品贸易方式、实现农产品贸易福利再分配的作用。乘数字经济发展的东风，缩减跨国农产品贸易的交易成本、信息成本，助力农产品贸易发展。开展数字下乡活动，带动新的农民企业家与小农户把握数字经济发展的机遇，促进我国农产品贸易高质量发展。

3.“数字经济+农产品”贸易方式应因类、因地制宜

数字经济在促进农业经济增长过程中产生异质性效应，对不同贸易主体，数字经济平台促进农产品贸易总额的作用机理也不同。不同农产品具有不同特性，在促进数字经济与农产品贸易深度融合发展的过程中，应注意不同农产品生产、出口、消费过程中的特点，根据农产品特性，不断提高智能化、数字化、网络化水平，加速构建有利于农产品贸易经济发展与农产品有效治理模式的新型数字经济形态，采取数字经济与农产品融合发展的不同措施。