中国农产品出口地理结构的衡量与分析，本文主要内容关键词为：中国论文,农产品出口论文,地理论文,结构论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
(截稿：2005年10月)
一 引言
国外关于贸易不稳定性的研究可追溯至上世纪五六十年代。大量研究表明，贸易尤其是出口贸易的大幅波动使得一国难以有效计划资本品进口及稳定消费，这种波动甚至会通过对投资、生产的影响扰乱国内市场，从而导致发展中国家出口的不稳定及整个经济发展水平的下降(Massell,1964、1970; Love,1987; Dawe,1996)。许多研究对发展中国家出口产生波动的原因、波动的趋势、程度及后果进行了分析和检验，一些观点认为不同的结构特点是导致发展中国家出口不稳定的重要原因，并对其相对重要性进行了广泛探索(Massell,1964、1970; Macbean,1966; Charette,1985)。
早期对于结构成因的研究主要关注对初级商品的依赖性和出口贸易集中度这两方面(Massell,1964; Macbean,1966)。其中，出口贸易集中度包括商品集中度(commodity concentration)和地理集中度(geographic concentration)两方面。① 这两个集中度过高，很可能会导致出口贸易的不稳定，将使出口波动频繁的国家难以通过在其他商品或地区中的出口稳定或者反向波动来抵消或改善这种不稳定，这种观点已成为推行贸易多元化政策制定者的依据之一(Adams and Behrman,1982)。也有反对者认为，商品集中程度高未必导致出口不稳定，相反，在一定的条件下，出口集中度越高，越易避免市场多元化所带来的政治、市场营销成本，出口反而越稳定(Tegene,1991; Love,1987)。
具体到中国情况，目前农产品出口以具有比较优势的劳动密集型产品(园艺、畜产品等)为主(黄季焜，2001)，初级产品贸易在出口中依然占据主要地位，在国际市场上需求弹性较大，价格的不稳定将导致出口的大幅波动；而对于土地密集型的农产品来说，多数出口商品质量等级不高，在国际市场上替代产品多而竞争力较弱，应付进口国限制进口政策措施的能力亦较弱。由此可见，一方面中国贸易格局的变化为中国农业发展提供了机遇；另一方面，生产的逐步专业化和国内农产品市场发育逐渐成熟将使得出口的不稳定波及范围更广，影响程度更大。② 当国内或国际形势发生变化时，出口过于集中容易造成产品进出口量的大幅波动，从而直接影响国内生产者利益。
有关中国农产品贸易方面的研究目前多关注于商品结构方面，如黄季焜(2001、2004)、卢锋与梅孝峰(2001)和卢锋与雷蕾(2003)等，针对中国出口地理集中方面的讨论还不多见。这方面的研究仅关注于对出口地理结构的描述性分析，指出了中国目前存在的出口市场过于集中的现象以及出口结构不合理的变化，如程国强(1999、2004)、何秀荣与Wahl(2002)、何秀荣(2003)分别利用集中度指标说明中国农产品出口贸易集中度在提高，出口主要集中于亚洲，尤其是日本；帅传敏等(2003)利用等市场份额模型(CMS)指出中国农产品出口结构变化不合理的主要体现是，在世界进口需求增长缓慢的市场上占据较大份额，而在世界进口需求增长较快的产品市场上国际竞争力提高缓慢；另外还有针对单个商品出口地理集中的讨论，如庞守林和田志宏(2004)、朱允卫(2003)等。总的看来，现有文献并未就贸易集中度对农产品出口的影响方面进行系统研究，对出口集中度与出口不稳定性之间关系亦很少涉及，所提出的政策结论并未具体指明调整方向，同时在选取出口地理结构的衡量指标上仍存在争议。
本文拟通过相关指标分析中国农产品出口贸易的地理结构，考察其是否存在贸易地理方向集中的现象并导致了贸易风险。
二 理论框架与测量方法
(一)出口不稳定性和贸易地理结构衡量指标
1.出口不稳定性衡量指标。这一指标可由出口波动性的时间趋势残差反映(Love,1987)。对于出口不稳定性的研究包括横截面研究和时间序列研究，包括指数、线性和移动平均三种回归趋势指数(regression trend index)衡量方法，其区别主要在于对残差的运算方面。多项研究表明，不同指标形式的估计结果具有高度相关性，不同指标选择对于研究结果不起决定性作用(Massell,1964; Kingston,1976; Love,1990)。本文涉及横截面和时间序列两方面研究，下面分别对其中用到的具体指标形式做出说明。
横截面指标主要是用来比较各国出口的不稳定程度，早期大量研究发展中国家出口不稳定性的文献均采用此种衡量方法(Massell,1964、1970)，但所用指标形式并不完全相同。参考Tegene(1991)的研究方法，本文在计量模型部分采用线性趋势横截面指标，其衡量形式为：I=Var(X[，t]-
[，t])/∑X[，t]/T。其中：X[，t]为实际出口额分年度值；[，t]为其线性趋势估计值；T为时间长度。值得注意的是，该指标得出的是样本期内的一个综合统计数，最终结果同样本期的选择有很大关系。因此比较不同国家的出口波动性必须选择同一样本期，大小不同或取样时间有差异的样本计算结果不具有可比性(Love,1990)。
时间序列指标主要用于阐释单一国家出口不稳定的变动趋势。为更好地考察农产品贸易波动幅度及波动方向，本文参照Love(1986)的方法稍加改进，以对中国总体出口不稳定性进行描述性分析，以指数趋势指标衡量t期的农产品出口总额对于长期趋势的偏离程度：I[，t]=100×[(logX[，i]-log[，i])/log[，i]]，其中：logX[，t]=α+βt+u[，t]，t=1、2、3……。
刘卫江(2002)利用指标的绝对值形式对中国1981～1999年总出口贸易不稳定性进行了衡量。一般来说，指标值越趋近于零，表明实际值偏离长期趋势的幅度越小。但传统的绝对值形式难以就波动方向进行说明，而且并非指标值越小就说明出口状况越优，只是在波动对本国资源配置及经济增长造成强烈冲击时，这才是我们所定义的不稳定性。
2.贸易地理结构衡量指标。主要采用集中度的指标，同企业的市场集中度和贸易商品集中度的衡量相似，目前文献中衡量贸易地理结构的方法很多，下面主要介绍两种常用指标。
Gini-Hirschman系数：最早由Hirschman(1945)提出，是目前文献中衡量贸易集中度最常用的指标，可用来衡量商品集中度和地理集中度，主要反映年度间贸易国家数目变化。这个系数常用于衡量集中度对于出口波动的计量分析，缺陷在于目标区域的选择具有一定的主观性，且计算量相对较大。这一系数具体形式为：
X[，it]为输出到i区域第t期的出口额，X[，t]为第t期的总出口额，n为贸易输出的区域数量，G[，t]即为第t期的地理集中度。G[，t]值介于(100/n[1/2])与100之间，当一国输出商品平均分配于各个贸易地区时，G[，t]值趋近于(100/n[1/2])；反之，当一国商品贸易国只有一个时，G[，t]值为100。某类商品的G[，t]值高，表示该商品出口主要集中于少数区域，受少数出口市场经济情况的影响较大。
出口集中化指标：将一国出口地理方向分为n个分方向，分别计算某一年该国对某分方向的出口额占当年总出口额的百分比，再求这一组n个百分比的标准差。其方程式为：σ=｛[n∑X[，i][2]-(∑X)[2]]/[n×(n-1)]｝[1/2]。式中：X[，i]为针对单个地区的出口量，n为所分的类别数。这个标准差就是衡量这一年该国出口地理方向集中化程度的“出口集中化指标”。其中所选取的分方向可根据需要进一步细分。标准差越接近于1/n[1/2]，表明其分布越不平均；越接近于0，分额越平均分布于各向量。方堃(2001)利用此方法对中国外贸市场集中化程度进行了衡量。指标的不足之处在于类别的划分具有一定的主观性。
(二)计量模型
一国的出口的地理集中度可能很高，然而，如果主要出口地与其他地区的出口波动呈反向变动，则主要出口地区的出口下降便很容易为其他出口地区的增长所弥补，从而平滑了出口的波动性；反之，对于其他地区的出口下降亦可以被主要地区的出口上升所弥补，因此对整体的出口表现不会造成很大的冲击。③ 因此地理集中度的增加同出口不稳定之间是否有正且强的关系，不仅取决于主要出口地所占份额，还取决于主要出口地区贸易的波动性相对于次要地区的程度，以及两者的相关关系。
假设一国的出口主要集中于两个地区：主要地区和次要地区。主要地区是在该国出口中占据最高份额的地区，次要地区为除主要地区外的其他所有出口地。
令X[，t]、X[，1t]和X[，2t]分别代表出口总额、面向主要地区的出口额和面向次要地区的出口额，则X[，t]=X[，1t]+X[，2t]。令x[，t]、x[，1t]和x[，2t]分别代表X[，t]、X[，1t]和X[，2t]时间趋势方程的残差，则总出口额的方差可以写为：Var(x[，t])=Var(x[，1t])+Var(x[，2t])+2Cov(x[，1t]，x[，2t])，即：
σ[2]=σ[，1][2]+σ[，2][2]+2σ[，12]
(1)
则趋势纠正变异系数可以被表示为：
CV=(σ[2]/
[2])[1/2]=(σ[，1][2]/[2]+σ[，2][2]/[2]+2σ[，12]/[2])[1/2]
(2)
其中=∑X[，t]/T，T指样本期时间长度。
令[，1]=∑X[，1t]/T，[，2]=∑X[，2t]/T，则方程(2)可变为：
其中W[，1]=[，1]/，W[，2]=[，2]/，分别表示主要出口地区和次要地区在总出口中所占的平均份额；ρ是x[，1t]和x[，2t]的相关系数；I为总出口不稳定性的衡量指数。
由方程(3)可以清楚看出，相对于不同国家，其不稳定性指数I不仅取决于出口地区的不稳定性指数σ[，i][2]/[，i][2]，还取决于各个地区在总出口中所占份额W[，1]，以及两个地区各自出口额残差的相关性ρ。如果对于主要地区和次要地区的出口波动趋势方向相反(ρ＜0，即相互抵消的波动性)，则总出口表现出相对小的波动性，此国的不稳定性指数I将有个更小的值；若ρ＞0，即主要地区和次要地区表现出相同的变动趋势，则总出口波动性将较大，I也将有个更大的值。而对于同一国家，相同时间区间不稳定性指数I是相同的，若主要地区与次要地区的出口波动相关程度为正(ρ＞0)，表明主要地区与次要地区的波动趋势较为接近，ρ越大，表明主要地区的波动越难以由次要地区来抵消，向次要地区实施出口多元化效果并不明显，此时的R值越小；若ρ＜0，则表明出口主要地区的波动趋势与次要地区相反，向次要地区扩展出口的战略会有利于降低总出口不稳定性。
以上分析表明，若主要出口地区对于出口不稳定性的影响大于其出口份额的影响，则集中将导致更高的不稳定性。由方程(3)可得，主要地区对于总出口不稳定性的影响可表示为：
C[，1]=(σ[，1][2]/[，1][2])W[，1][2]+σ[，1]σ[，2]ρ/[2]
(4)
同理，次要地区对于总出口不稳定性的影响可表示为：C[，2]=(σ[，2][2]/[，2][2])W[，2][2]+σ[，1]σ[，2]ρ/[2]，从而I=C[，1]+C[，2]。依据Love(1979)，主要出口地区对出口不稳定性的贡献率为：
P=C[，1]/I
(5)
Tegene(1991)对其进一步扩展，将P值与主要地区的集中度相比较，即：
R=(P/W[，1])×100
(6)
R为多样化指数。如果R值小于100，主要出口地区对出口不稳定性的贡献率小于其集中度，即说明这个国家能够通过向主要地区出口大量商品来稳定出口额，而不必采取出口地区多元化的战略；如果R大于100，说明出口地区集中度过高导致出口不稳定性，分散出口地区能够降低这种风险。
(三)数据说明
本文使用数据均来自于《中国农业年鉴》(1994～2003)，其中使用的农产品统计资料是按照关税及贸易总协定乌拉圭回合谈判使用的口径，不包括水产品，这与中国现行的农产品概念有一定的区别。
三 中国农产品出口的地理结构分析
(一)中国出口农产品国际市场的总体概况
1.中国出口农产品贸易基本格局。中国农产品出口市场一直集中于亚洲，对亚洲的出口占中国农产品出口总额的3/4左右，但近年来呈缓慢下降之势，出口份额由1994年的77％下降到2002年的72％，1997年达到一个出口高峰，但1998～1999年受亚洲金融危机的影响，出口份额下降至约73％，2000年又回升至74.6％；欧洲是中国农产品第二大出口市场，近年来其出口份额有所下降，由1994年的16％下降到2000年的13％，其中2001～2002年有一个大幅的反弹，出口份额恢复到15％左右；北美洲是中国农产品第三大出口市场，出口份额虽然不大，但近年来增长势头强劲，由1994年的不到4％升至2002年的7％；面向非洲、南美洲和大洋洲的出口份额亦略微有所提高，但总体来说比重仍然较小，其中2002年分别占据中国出口市场的3％、1.5％和1％左右。
2.中国出口农产品贸易格局的指标衡量和变动趋势。为更好的反映中国农产品贸易结构变动趋势，根据中国出口农产品分大洲数据进一步考察出口地理结构变动状况，依据前述的“出口集中化指标”计算方法可知，若选取六个地理方向(分大洲)，其分布标准差约处于0～0.408的范围内，中国出口集中化指标约处于0.3左右的一个高水平。该指标近年变化趋势如图1所示。
中国出口集中化程度在1994～1996年呈现下降的趋势，究其原因可能因为1993年以前西方国家对中国实行制裁，迫使中国以转口贸易方式取道香港地区，从而大大提高了当时的出口集中化程度。而伴随1994年开始的全方位对外开放战略和制裁的基本解除，出口集中化程度亦开始下降。1997年中国出口增长集中于亚洲地区，出口至这一地区的比例高达76％，导致集中度迅速升高；而1998年亚洲金融危机冲击使得中国对于亚洲的主要出口国家和地区出口受阻，部分出口转移至欧美市场，出口集中度有所降低；1999年对于欧盟的出口市场份额达到第三位，相应出口集中度降至样本期最低点；2000年全球经济好转对中国出口有促进作用，但对于亚洲地区的出口份额仍高达74.6％；2001和2002年出口集中度进一步下降，究其原因主要在于两方面：一是日、韩、美、欧盟等主要出口市场不断加强技术壁垒，使中国不得不向其他市场转移；二是中国主要农产品如大米、小麦等竞争优势减弱，出口下降，从而客观上使得集中度下降。
另外，可以发现出口集中化指标同出口总额变动有相似之处，当出口总额于1997和2000年达出口高峰时，出口集中化指标亦变大，表明中国1997和2000年的贸易扩张仍主要针对亚洲地区，市场的过于集中加上总出口的增长必然带来贸易条件的恶化，2000年主要出口品如大蒜、玉米及大米的价格均有不同程度的下降；而2002年出口额的再次上升却并未带来集中度的升高，出口增加额均匀分布于各大洲，主要是对于北美洲的出口大大增加，且南美洲和大洋洲所占比例上升，这些现象客观上平滑了集中度的变动，说明中国在国外市场的开拓方面已做出努力，但中国对亚洲的出口仍占总额的72％左右。
(二)中国农产品出口(分地区)的基本状况
1.中国农产品出口(分地区)现状。与中国有农产品贸易的国家共有近200个，分布在各大洲，考查相对于各国的贸易额可以发现，出口主要集中在少数国家和地区，如美国、欧盟、日本、韩国等发达国家和中国香港特区，其他国家很少，贸易的空间总体布局很不平均。2001年中国对外出口中，亚洲市场占到了72％，其中仅日本就占32％左右。中日两国近几年频繁的发生贸易纠纷和贸易战，中国农产品对日出口屡遭阻碍，这必然对中国农产品出口造成影响。
2.中国出口农产品贸易格局(分地区)的指标衡量和变动趋势。从现有的数据来看，日本对于中国的农产品出口最为重要，几乎占据了亚洲市场的半壁江山。其占据中国农产品出口份额由1992年的21％增至2000年的33％，出口额扩大了1倍多，接近于整个欧盟出口份额，而且出口地域的集中同时还伴随有商品的集中(何秀荣与Whal，2002)。近两年来略有下降，主要是由于日本对中国的贸易壁垒所致。
香港特区的出口份额在波动中呈现明显的下降趋势。因1993年以前西方国家对中国实行制裁，迫使中国以转口方式取道香港，香港的转口贸易地位因此具有特殊意义。但伴随中国开放程度的提高，香港的贸易地位明显下降。1992年祖国大陆对香港出口农产品约21.5亿美元，而到2002年降为18亿。伴随着绝对贸易额的下降，出口份额由1992年的21％下降至2002年的13％。随着中国加入世界贸易组织(WTO)后农产品贸易规模的进一步扩大，香港无论是作为出口目的地还是转口贸易地，其在祖国大陆农产品贸易中的相对地位还将进一步下降。
韩国亦是中国农产品的主要出口国，近年来，在中国的出口中所占份额稳步上升，由1992年的7％上升至2002年的10％左右，同时出口金额扩大了将近1倍，表明了同中国的农产品贸易关系逐渐加强的趋势。如果考虑到日本和韩国均有着较高的进口关税保护，随着贸易自由化的逐步深化，农产品进口关税的有效降低将进一步促使中国针对这几个伙伴国的农产品出口的增加(黄季焜等，2005)。结合对于各大洲的分析可以看出，虽然中国对于北美洲、南美洲的出口份额增加使总体的出口集中化程度有所下降，但在亚洲内部，对日本和韩国的出口比例不断上升，亚洲内部的地区分布更不平均。
欧盟是中国第三大农产品出口去向地，出口份额近年来围绕着11％的水平上下浮动，2002年增加至13.8％，总体波动幅度不大。欧盟建立了以进口税(或反补贴税)和技术性壁垒等为基础的进口贸易壁垒，中国的主要出口产品，如畜产品、茶叶等，均受到阻碍，从而遏制了中国对其出口的增长。
中国对东盟六国(马来西亚、新加坡、印度尼西亚、泰国、菲律宾和越南)出口额在1992～2002年增加了大约7亿美元，六国的出口份额由1992年的10％上升至13％，是中国近年来开拓的重点市场。在《中国-东盟自由贸易协定》签署后，双方的贸易关系将得到进一步加强。
中国对美国的出口近年来呈现快速上升趋势，1992～2002年，出口美国的农产品金额从2亿美元增加到约8亿美元，出口份额也由2％提高到了6％，年平均增长率达到7％，在农产品出口中占据越来越重要地位。美国农业部的资料显示，在美国的农产品进口来源排名中，中国已从1992年的第11位上升为2000年的第4位(何秀荣与Wahl，2002)。
俄罗斯等东欧地区在中国总体出口中所占的比重近年来下降趋势明显，由1992年的7％降至2002年的2％。
(三)中国农产品出口不稳定性分析
依据前述出口不稳定性时间序列指标计算中国1992～2002年的农产品出口不稳定指数，中国年度间出口波动的变化幅度较为明显，因所取样本期较短，波动情况尚无明显规律可循。突出表现为一个大幅的波动后紧随几年的调整期，而在一个与长期趋势比较接近的年份后，往往会有一个大幅的波动，如1993～1994、1997～1998和2001～2002年波动水平的大幅跳跃。这一方面表示中国出口环境不够稳定，一方面表明中国平滑波动的能力较弱。
将中国的出口不稳定性与其他国家做比较可以更好的考察中国出口的变动规律。图2将中国与美国和欧盟的农产品出口不稳定性指标的变动趋势进行了比较。观察图2我们可以发现，美国1995～1997年正向波动幅度较大，其他年份基本接近其长期趋势值，近年来出现了持续的负向倾向；欧盟总体波动幅度较小，且基本为正向波动，2000～2001年的大幅负向波动催生了贸易保护倾向的增强。总体而言，二者的负向波动幅度相对于中国均较小，且基本接近其长期趋势值，其平抑波动的能力比较强，而中国相对较弱。
作为中国农产品出口最大的贸易伙伴，日本的进口状况对于中国的总体出口状况起着重要的作用。由图3可以看出，中国农产品的出口波动状况与日本的进口波动状况走势非常相似，1994～1997年，日本进口大幅增加，中国出口亦随之大幅正向波动，但波动幅度小于日本进口的正向波动幅度；1998～2000年日本进口下滑，中国的出口走势亦随之负向大幅波动，且波动幅度高于日本进口波动幅度。其原因可能在于中国出口高度依赖于日本市场，接近于买方市场垄断，当日本经济低迷、需求萎缩时，直接导致了中国出口的迅速下降。2002年首次出现的两者波动相反的趋势，其原因可能在于日本近年来经济持续低迷，而中国近年来注重开拓国际市场，且于2001年加入WTO，出口市场变得更为广阔，从而削弱了对于日本市场的依赖性。
四 贸易地理集中度与出口不稳定性的经验分析
由前文分析可知，中国农产品出口贸易的地理集中度很高，为降低贸易风险和扩大出口贸易，中国一直在提倡贸易多元化战略及出口区域多元化。但实现市场的多元化亦需要很高的投入成本，如市场进入成本、营销成本等，同时还要考虑政治风险。因此，考虑到市场多元化的成本问题，单单考察集中度的变动尚不能对是否有利于出口做出明确的判断，需要将其与出口不稳定性联系起来针对不同的贸易伙伴国分别进行分析。
对于贸易集中度与出口不稳定性之间的相关关系，国外的经验分析尚无明确的结论，集中度的增加并不一定必然对应出口不稳定性的增强(Love,1979; Massell,1964、1970; Kingston,1976)。Love(1979)及Tegene(1991)指出，商品集中度及出口不稳定性的关系取决于主要贸易商品与次要商品出口波动趋势的相关性，而这正是造成集中度在经验分析中对于出口不稳定性的影响没有定论的主要原因。类似的，关于地理集中度对出口不稳定性的影响研究亦需考虑主要地区和次要地区波动趋势的相关程度。
下面将依据第二部分的理论框架对中国的出口地区进行检验。为更好的说明问题，将对中国多个不同的主要出口地区按其所占份额的排序逐步引入计算，结果如表1。表1给出了主要地区在中国总出口中所占平均份额W[，1](即地理集中度)，主要地区和次要地区残差相关系数ρ，出口不稳定性指数I，主要地区对于总出口不稳定性的影响C[，1]，主要出口地区对不稳定性的贡献率P及多样化指数R的计算结果。
表1 集中度对出口不稳定性影响衡量
组编码主要地区 W[，1]
ρI
C[，1]
P R
(1)
0.291
0.125
0.456
0.187
0.411
141.040
(2)
日、香 0.468 -0.091
0.456
0.342
0.750
160.360
(3)
日、韩、香
0.541
0.070
0.456
0.377
0.827
153.070
(4)
日、韩、香、欧盟0.653
0.123
0.456
0.415
0.911
139.580
(5)
日、韩、香、欧洲0.706
0.528
0.456
0.357
0.783
110.930
(6)
日、韩、香、欧洲、非洲 0.733
0.665
0.456
0.325
0.714
97.387
(7)
日、韩、香、欧洲、北美洲0.760
0.492
0.456
0.373
0.819
107.798
(8)
日、韩、香、美 0.588
0.008
0.456
0.393
0.862
146.720
(9)
日、韩、香、美、欧洲
0.753
0.486
0.456
0.373
0.818
108.613
(10) 日、韩、香、美、欧洲、非洲
0.780
0.640
0.456
0.341
0.749
95.971
(11) 日、韩、香、美、欧盟、东盟、俄、非洲
0.880
0.026
0.456
0.436
0.958
108.861
(12) 日、韩、香、美、欧盟、东盟、俄、南美洲 0.864 -0.258
0.456
0.462
1.014
117.394
(13) 日、韩、香、美、欧盟、东盟、俄、大洋洲 0.859 -0.322
0.456
0.468
1.027
119.550
(14) 日、韩、香、美、欧盟、东盟、俄、朝、印、加、澳、非洲
0.915 -0.041
0.456
0.442
0.969
105.875
(15) 日、韩、香、美、东盟、欧洲、非洲 0.897
0.472
0.456
0.399
0.875
97.542
(16) 日、韩、香、美、东盟、澳、朝、加、印、欧洲、非洲 0.932
0.398
0.456
0.404
0.886
95.039
(17) 亚洲
0.736 -0.546
0.456
0.498
1.092
148.388
(18) 亚洲、欧洲
0.901 -0.467
0.456
0.477
1.047
116.243
(19) 亚洲、非洲
0.763 -0.313
0.456
0.466
1.023
134.048
(20) 亚洲、欧洲、非洲 0.928
0.287
0.456
0.446
0.978
105.395
(21) 亚洲、欧洲、北美洲
0.955 -0.714
0.456
0.494
1.084
113.450
说明：表中日、韩、香、美、俄、朝、印、加、澳分别指日本、韩国、香港特区、美国、俄罗斯联邦、朝鲜、印度、加拿大和澳大利亚；欧盟指欧盟15国：爱尔兰、奥地利、比利时、丹麦、德国、法国、芬兰、荷兰、卢森堡、葡萄牙、瑞典、西班牙、希腊、意大利、英国；东盟指东盟6国：马来西亚、新加坡、印尼、泰国、菲律宾和越南。
表中数据是由最小二乘法计算而得。
分析表1可知：
1.(1)组以日本为主要地区，其他所有国家为次要地区，日本对总体出口不稳定性的贡献高达41％，占据中国出口份额平均值的29％，对于总体不稳定的贡献远远高于其所占出口份额。(2)组的多样化指数R是最高水平，表明相对于出口份额来说，日本和香港特区对于出口不稳定性的贡献率最高。(2)组同(1)组相比较，ρ值下降为负，表明在组(1)中日本作为主要地区同次要地区的波动的正相关性可能主要来自于香港特区，日本和香港特区有着非常相似的波动趋势。
2.组(3)、组(8)、组(12)～(14)的分析中所选国家及地区为占中国出口比例较高的或近年来出口份额增长较快的国家和地区。这些组的R值均大于100，表明目前中国针对这些国家(或地区)的出口贸易结构过于集中，出口地区集中度过高易导致出口不稳定，应注意开拓这些主要出口地区以外其他地区的出口市场。随着主要地区中包含的国家或地区越来越多，R呈下降的趋势。同时ρ值由正变负，表明逐渐多元化的市场格局有助于平抑出口的不稳定性。
3.考虑组(3)～(7)，组(4)在加入欧盟后使得ρ水平相对于组(3)大幅度增加，表明欧盟同其余地区的出口波动趋势比较接近，同本组中的其他几个经济体：日本、韩国、香港特区的波动趋势相互抵消；对比组(4)和组(5)，欧洲整个地区相对于欧盟15国来说占据了更高的出口份额，却体现了更低的波动性，R值亦有较大幅度下降，可知除属于欧盟的几个欧洲主要国家外，其他国家对于平抑中国出口的不稳定性的作用亦很大。结合组(6)～(7)分析，欧洲和非洲具有平抑中国出口波动的趋势，且欧洲和非洲相对于亚洲以外的其他大洲所占出口份额较大，平抑波动的效果更为显著。
4.比较组(8)和组(3)可以看出，在将美国加入主要地区后，ρ值大大下降，表明美国同本组的日、韩等国出口波动趋势相似，同其他次要地区波动趋势相异，主要地区对于出口不稳定的贡献率P亦有所提高，可以认为美国亦为影响中国出口稳定性的主要来源，但相对于日、韩、香港特区而言影响较弱。而比较(7)和(9)组，可知美国是中国在北美洲的主要伙伴国，北美洲其他国家对于中国出口不稳定的作用很小。
5.观察(1)～(16)组可知，欧洲整体对中国平抑几个主要地区的出口波动作用巨大，包含欧洲为主要地区的组均具有较大的相关系数ρ以及较小的R值，而将非洲加入到主要地区包含欧洲的组内往往能显著的增加ρ及减小R，表明非洲和欧洲具有相似的波动性，且与其他主要国家和地区的波动性相反。
6.组(6)、组(10)、组(15)和组(16)的R均小于100，表示仅考虑出口的不稳定性，中国可以从这些组中表示的主要地区的出口中获得稳定收入，其主次要地区趋势波动相关系数均为正且较大，表明这些地区的出口波动与其他地区波动的相关程度较大，难以通过向次要地区出口多元化来降低总出口不稳定性，且随着主要地区所包括的地区数的增加，相关系数ρ不断下降，表示主次要地区波动相关程度的下降。这些组中均包括欧洲和非洲，显示了两大洲对于中国出口的重要程度。
7.组(2)、组(12)～(14)、组(17)～(19)和组(21)的相关系数为负，表明此时主要地区的出口波动可以由其他地区的波动性部分抵消，而这些组R值均超过100，向次要地区扩展出口的战略会有利于降低总出口不稳定性，同前述理论分析相一致。同其他国家相同但主要地区中包括欧洲的方案结果相比较，欧洲的加入使得ρ值由负变正且R显著下降，再次表明欧洲对于平抑出口不稳定的作用是其他地区所不能取代的，且这个作用不只限于欧洲的几个主要国家。
8.组(17)～(21)以大洲为单位粗略分析，单单针对亚洲市场，中国出口地理集中度过高，对出口影响较大，且源于亚洲的出口波动难以其他洲来平抑，产生此结果的原因可能是因为占据中国出口份额较大的地区均集中于亚洲，而对亚洲以外其他地区出口份额较小，波动趋势不一致，现有农产品贸易积极开拓亚洲以外地区市场应是降低出口不稳定的可行选择。
9.由P=C[，1]/I，且I=C[，1]+C[，2]可知，当P=1表示C[，1]=I，即总出口的不稳定完全由主要地区所决定。(12)、(13)、(17)～(19)、(21)组的P值均大于1，相关系数ρ均较小，即次要地区与总出口的波动趋势不同，有平抑总出口不稳定性的作用。
五 结论性评述
综合以上分析可知，虽然中国对于北美洲的出口份额增加使得农产品出口地理集中度有所下降，但中国对日本和韩国的出口集中程度不降反升。与此同时，尽管中国农产品对美、欧盟、俄等国家与地区的出口有所扩大，但地理集中程度仍然较高，且增长强劲的北美洲市场没有显著起到平抑波动的作用，近年出口下降的欧洲及出口波动不大的非洲对总体出口的稳定性反而作用显著。
由此可见中国出口贸易地理结构仍相对集中，出口增长大部分集中于原来几大市场区，新市场开拓较少，且并未起到平抑市场波动的作用。究其原因可能是因为市场分布的差异主要来自于地缘、传统的贸易联系以及某些历史文化上的联系。中国同日、韩等国的贸易联系密切，市场开拓成熟，且随着贸易壁垒的逐渐消除，在这些市场上发挥的空间将更为广阔。
从平抑出口不稳定性、降低不确定性风险的角度，我们对中国的出口战略提出以下两点建议：
一是要依据比较优势进行出口商品结构调整，带动出口地理结构调整，以出口商品的多元化和结构的优化来推动出口市场的多元化，以多元化的商品供应更为细分的国际市场，达到出口扩张的目的。具体而言，即中国农产品对几大出口地区——日本、韩国等尽可能避免同一品种出口连续几年急剧增加的情况，通过分散出口市场来分散个别产品集中所带来的风险，达到降低出口市场集中化程度的目的。
二是要注重对新兴市场的开发，努力提高开拓市场的能力，使中国出口增长能够跟上世界市场需求增长的步伐，从而在受益于世界经济增长的同时实现出口市场集中程度的下降，达到规避贸易风险的目的。东欧、非洲的一些石油生产国对农产品需求旺盛，印度等后起的农产品进口国近年来在世界市场上的表现极为活跃，其进口增长率在世界市场上名列前茅，这些国家未来的发展潜力巨大，同时对平抑中在其他国家市场上的出口不稳定有重要作用。
注释：
①进出口商品集中度是指一国(或地区)进出口商品集中于某种或某类商品的程度；出口地理集中度是指一国(或地区)出口商品集中于某个或某些特定地理区域贸易伙伴的程度。
②关于从农产品市场整合角度看入世对于中国农业的影响方面的讨论参见黄季焜等(2002)。
③至于中间产生的收益重新分配问题，理论上来说可以由国家宏观调控进行转移支付来解决，暂不属本文考虑范围。