生猪产业环境规制对我国猪肉进口影响效应分析

陈珊珊; 陶红军; 陈旭

doi:10.12371/j.ynau(s).202211112

生猪产业环境规制对我国猪肉进口影响效应分析

doi: 10.12371/j.ynau(s).202211112

1.
福州大学经济与管理学院，福建福州 350108
2.
四川外国语大学国际金融与贸易学院，重庆 400031

基金项目: 2022年重庆市社会科学规划一般项目“俄乌冲突背景下保障我国粮食进口安全研究”（2022NDYB50）；2022年重庆市教委重点项目“粮食主产国出口限制对我国粮食安全的影响研究”（22SKGH240）。

详细信息

作者简介:
陈珊珊（1999—），女，湖北黄冈人，硕士研究生，主要从事农产品国际商务研究

通讯作者:
陶红军（1973—），男，江苏射阳人，博士，副教授，主要从事农产品国际商务、农产品国际贸易研究

中图分类号: F 307.3
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出版历程
- 收稿日期: 2022-11-23
- 录用日期: 2023-02-21
- 修回日期: 2022-12-22
- 网络出版日期: 2023-02-27
- 刊出日期: 2023-04-15

The Impact of China’ s Environmental Regulation of the Pig Industry on Pork Imports

1.
School of Economics and Management, Fuzhou University, Fuzhou 350108, China
2.
College of Trade and Economics, Sichuan International Studies University, Chongqing 400031, China

摘要

摘要: 利用中国与17个猪肉进口来源国面板数据，建立我国猪肉进口扩展贸易引力模型，并运用系统GMM方法估计环境规制水平差异对我国猪肉进口的动态影响效应。结果表明，我国生猪产业环境规制与猪肉进口规模之间存在倒U形的非线性关系。初期，我国生猪产业环境规制提高了生猪生产成本和猪肉价格，鼓励了猪肉进口。后期，生猪养殖企业适应了环境规制要求，通过环保技术创新与规模效应提高了产业竞争力，抑制了猪肉进口。
- 猪肉进口 /
- 环境规制 /
- 引力模型 /
- GMM
Abstract: Using the dynamic panel data between China and its 17 pork trade partners, this paper established an extended trade gravity model for China’ s pork imports. It estimated the dynamic effects of differences in environmental regulation levels on the scale of China’ s pork imports by applying a systematic GMM method. The empirical results showed that, there was an inverted U-shaped nonlinear relationship between the environmental regulation of China’ s pig industry and the scale of its pork imports. In the early phases, environmental regulation increased the cost of pig production and the price of pork, which encouraged pork imports of China. In the later phases, pig raising enterprises adapted to the environmental regulation, improving their industrial competitiveness through the environmental protection technology innovation and scale effect of production, which reduced pork imports of China.
- pork imports /
- environmental regulation /
- gravity model /
- GMM

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图 1 生猪养殖业不同规模养殖成本及猪肉进口量变化

数据来源：海关总署、全国农产品成本收益资料汇编。

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图 2 中国生猪产业环境规制强度评分对数值

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表 1 我国生猪市场头部企业出栏量及市场集中度单位：万头，%

年份	温氏股份	牧原股份	正邦科技	新希望	双胞胎	出栏量合计	CR5
2015	1535	192	158	87	—	1972	2.72
2016	1713	311	226	117	—	2367	3.38
2017	1904	724	342	190	—	3160	4.50
2018	2230	1101	554	253	150	4288	6.18
2019	1852	1025	578	355	248	4058	7.46
2020	955	1812	956	829	520	5072	9.62
2021	1322	4026	1493	997	1165	9003	13.41
数据来源：各企业年报；因双胞胎集团未上市，其数据来源于新闻报道。

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表 2 中国生猪养殖产业环境规制政策指标评价体系

指标类别	得分	评估中国生猪产业环境规制政策有效性标准
政策目标	5	具体目标和量化标准，列明生猪产业污染处理完成率、达标率
	4	具体目标，模糊的量化标准，具体到畜牧产业，未列明完成率、达标率
	3	具体目标，未量化（例如养殖污染控制、畜禽粪污控制、疫病控制等）
	2	类别目标（如大气污染控制、水污染控制、固体废物控制等）
	1	愿景（如污染控制、生态保护、乡村振兴、高质量发展等）
政策措施	5	列出污染治理具体措施，给出严格的实施标准和规定
	4	列出污染治理具体措施，给出详细的实施标准
	3	列出较为具体的污染治理措施，从多方面对污染整治实施内容进行分类
	2	列出一些基本污染治理措施并简要介绍实施内容
	1	只从宏观角度概述污染控制相关内容，没有具体治理方案
政策反馈	5	具体负责部门（如农业农村部、生态环境部），定期反馈（如年度或半年度）
	4	具体负责部门（如农业农村部、生态环境部），非定期反馈
	3	具体负责部门，无反馈
	2	无具体负责部门，无反馈（如表达方式为“相关部门”）
	1	无监督
政策强度	5	政策形式为法律
	4	中国共产党中央委员会、国务院的决定、意见、通知、条例和规定
	3	国务院颁布的暂行条例和规定，各部委颁布的条例和规定
	2	国务院各部委发布的意见、办法、实施方案
	1	国务院各部委及省级政府发布的通知、计划

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表 3 主要变量的描述性统计

变量	含义	观察值	均值	标准差	最小值	最大值
${\rm{ln}}{IM}_{ij}$	进口猪肉量	1676	13.92	3.286	0	19.73
${\rm{ln}}{ER}_{i}$	各省环境规制强度	1676	7.204	0.527	6.122	8.250
${\rm{ ln}}{D}_{ij}$	贸易距离	1676	9.817	0.191	9.278	10.26
${\rm{ln}}P{GDP}_{j}$	进口来源国人均GDP	1676	10.51	0.583	8.824	11.36
${\rm{ln}}P{GDP}_{i}$	各省人均GDP	1676	9.179	0.454	7.551	10.08
${\rm{ln} }{S}_{ i}$	各省生猪产业规模	1676	7.316	1.263	2.868	8.915
${\rm{ln} }{S}_{ j}$	进口来源国生猪产业规模	1676	7.560	1.060	5.199	9.485
${\rm{ ln}}{\tau }_{ij}$	进口猪肉关税	1676	0.104	0.0234	0	0.113
$ TWAR $	贸易战	1676	0.0304	0.172	0	1
$AS F$	非洲猪瘟	1676	0.445	0.497	0	1

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表 4 我国猪肉进口动态面板模型回归结果

环境规制	环境规制强度综合指数（ER）				污染物排放强度综合指数（ER2）
Variable	（1）	（2）	（3）	（4）	（5）	（6）	（7）	（8）
${\rm{ln}}{IM}_{ijt-1}$	0.881***	0.892***	0.829***	0.822***	0.905***	0.917***	0.810***	0.913***
${\rm{ln}}{IM}_{ijt-1}$	（29.04）	（33.26）	（26.32）	（26.05）	（28.32）	（34.01）	（26.28）	（30.66）
${\rm{ln}}{ER}_{it}$	0.641***	1.035***	15.006***
${\rm{ln}}{ER}_{it}$	（3.189）	（3.584）	（3.617）
${\rm{ln}}{ER}_{it-1}$		-0.233		9.092**
${\rm{ln}}{ER}_{it-1}$		（−1.295）		（2.200）
${\rm{ln}}{ER}_{it}^{2}$			−1.083***
${\rm{ln}}{ER}_{it}^{2}$			（−3.671）
${\rm{ln}}{ER}_{it-1}^{2}$				−0.637**
${\rm{ln}}{ER}_{it-1}^{2}$				（−2.161）
${\rm{ln}}{ER2}_{it}$					−1.004***	0.107	−1.134
${\rm{ln}}{ER2}_{it}$					（−3.924）	（0.396）	（−0.910）
${\rm{ln}}{ER2}_{it-1}$						−0.644**		−5.208**
${\rm{ln}}{ER2}_{it-1}$						（−2.596）		（−2.325）
${\rm{ln}}{ER2}_{it}^{2}$							0.200
${\rm{ln}}{ER2}_{it}^{2}$							（0.447）
${\rm{ ln}}{ER2}_{it-1}^{2}$								1.839**
${\rm{ ln}}{ER2}_{it-1}^{2}$								（2.306）
${\rm{ln}}{S}_{ jt}$	−0.038	−0.045	−0.018	0.072	−0.039	−0.115*	−0.028	−0.018
${\rm{ln}}{S}_{ jt}$	（−0.517）	（−0.712）	（−0.206）	（0.744）	（−0.463）	（−1.796）	（−0.362）	（−0.182）
${\rm{ln}}{S}_{ it}$	0.046	0.061	−0.009	0.018	0.150**	0.065	0.063	0.133
${\rm{ln}}{S}_{ it}$	（0.684）	（1.174）	（−0.143）	（0.287）	（2.015）	（1.181）	（0.853）	（1.276）
${\rm{ln}}P{GDP}_{jt}$	−0.282***	−0.255***	−0.288***	−0.249**	−0.268***	−0.342***	−0.272***	−0.351***
${\rm{ln}}P{GDP}_{jt}$	（−2.621）	（−3.032）	（−2.718）	（−2.450）	（−2.610）	（−4.157）	（−3.025）	（−2.978）
${\rm{ln}}P{GDP}_{it}$	0.808***	0.897***	0.560**	0.745**	1.127***	0.734***	1.090***	1.070***
${\rm{ln}}P{GDP}_{it}$	（2.660）	（3.899）	（2.281）	（2.593）	（3.520）	（3.419）	（3.585）	（2.713）
${\rm{ln}}{D}_{ij}$	−0.352	−0.288	−0.021	−0.142	0.497	−0.181	−0.222	−0.538
${\rm{ln}}{D}_{ij}$	（−0.687）	（−0.749）	（−0.0431）	（−0.320）	（0.915）	（−0.478）	（−0.479）	（−0.743）
${\rm{ln}}{\tau }_{ijt}$	1.694	2.014	−1.210	−4.310	2.659	3.288	−2.040	0.176
${\rm{ln}}{\tau }_{ijt}$	（0.615）	（0.803）	（−0.427）	（−1.525）	（0.908）	（1.206）	（−0.811）	（0.0727）
$AS F$	0.936***	0.946***	0.089	0.321**	0.486***	0.770***	0.365***	0.423***
$AS F$	（5.646）	（5.489）	（0.716）	（2.445）	（2.735）	（4.762）	（3.431）	（3.138）
$ TWAR $	0.126	0.079	0.339	0.105	0.353	0.375	0.277	0.069
$ TWAR $	（0.477）	（0.372）	（1.450）	（0.375）	（1.239）	（1.594）	（1.096）	（0.196）
Constant	−4.016	−7.055	−50.687***	−32.825**	−10.764	0.737	−1.153	2.879
Constant	（−0.481）	（−1.498）	（−3.312）	（−2.171）	（−1.298）	（0.151）	（−0.181）	（0.277）
AR（1）	−2.813	−2.973	−2.666	−2.563	−2.798	−2.721	−2.697	−2.699
AR（1）	（0.005）	（0.003）	（0.007）	（0.010）	（0.005）	（0.007）	（0.007）	（0.007）
AR（2）	0.539	0.622	0.270	0.213	0.772	0.273	0.289	0.440
AR（2）	（0.590）	（0.534）	（0.787）	（0.831）	（0.440）	（0.785）	（0.772）	（0.660）
Hansen J test	78.80	77.55	119.6	114.2	70.38	105.4	146.1	87.44
Hansen J test	（0.273）	（0.306）	（0.620）	（0.254）	（0.532）	（0.470）	（0.684）	（0.136）
N	799	799	799	799	799	799	799	799
注：*、和*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著；括号内为t值；Arellano-abond检验和Hansen J检验中括号内为P值。

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