葛秋穎 曹 沖

?

中國(guó)棉花虛擬土地資源進(jìn)口影響因素研究

葛秋穎 曹 沖

摘 要：本文在分析中國(guó)棉花進(jìn)口貿(mào)易變化的基礎(chǔ)上，運(yùn)用分位數(shù)回歸方法，利用1978～2013年時(shí)間序列數(shù)據(jù)，對(duì)中國(guó)棉花虛擬土地資源進(jìn)口的影響因素進(jìn)行研究。結(jié)果得出：國(guó)內(nèi)棉花需求對(duì)棉花虛擬土地資源進(jìn)口有推動(dòng)作用，短期尤為明顯，但在85%分位點(diǎn)上不顯著；棉花播種面積和單產(chǎn)抑制了中國(guó)棉花虛擬土地資源的進(jìn)口；市場(chǎng)化改革在65%和85%分位點(diǎn)上顯著，并促進(jìn)了棉花虛擬土地資源進(jìn)口；國(guó)際經(jīng)濟(jì)關(guān)系在85%分位點(diǎn)上顯著，有助于棉花虛擬土地資源的進(jìn)口。

關(guān)鍵詞：棉花；進(jìn)口；虛擬土地資源進(jìn)口；影響因素

一、前言及文獻(xiàn)綜述

改革開(kāi)放以來(lái)，中國(guó)棉花貿(mào)易發(fā)展迅速，在農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易中占有重要地位。2001年中國(guó)“入世”之后，中國(guó)棉花貿(mào)易發(fā)展進(jìn)入了一個(gè)新階段。截至2013年，中國(guó)棉花進(jìn)出口總量分別為414．8萬(wàn)噸和1．1萬(wàn)噸。由于國(guó)內(nèi)和國(guó)外紡織品需求的不斷加大，根據(jù)聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織和美國(guó)農(nóng)業(yè)部數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，中國(guó)棉花積累了大量的貿(mào)易逆差，其中，2012年棉花貿(mào)易逆差最高，為441．6萬(wàn)噸，1987年棉花貿(mào)易逆差最小，為1．99萬(wàn)噸，到2013年中國(guó)棉花貿(mào)易逆差僅次于2012年，為413．7萬(wàn)噸。

然而，伴隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展、城鎮(zhèn)化水平進(jìn)程的加快、工業(yè)化速度的不斷提升和糧食安全對(duì)土地資源的剛性需求，致使中國(guó)可用于棉花種植面積的土地資源日趨緊張，棉花生產(chǎn)難以得到保障，并且中國(guó)棉花需求以高于棉花生產(chǎn)0．4%的速度增加，導(dǎo)致其缺口越來(lái)越大，供求矛盾也越來(lái)越突出。

棉花虛擬土地資源進(jìn)口對(duì)于緩解棉花供求矛盾和土地資源供求缺口應(yīng)該來(lái)說(shuō)是理想選擇，但是在分析棉花虛擬土地資源進(jìn)口時(shí)，找出其影響中國(guó)棉花虛擬土地資源進(jìn)口的因素也就變得尤為迫切，這也是本文著重需要研究的問(wèn)題。

從國(guó)外看，對(duì)于虛擬土地資源的研究較少，而且虛擬土地資源的概念主要來(lái)源于虛擬水的概念。Allan（1993，2003）指出，20世紀(jì)70年代糧食進(jìn)口緩解了中東水資源短缺問(wèn)題，并提出了“虛擬水”的概念。程國(guó)棟（2003）首先將“虛擬水”的概念引入中國(guó)，并由龍愛(ài)華（2003）、王新華等（2005）開(kāi)展了一系列研究。關(guān)于虛擬土地資源，Sarah（2003）指出通過(guò)虛擬土地資源可以提高糧食自給的安全性。羅貞禮等（2004）首先提出了虛擬土地資源的概念。成麗等（2008）選取大米、玉米、小麥和大豆4種主要糧食類產(chǎn)品，核算其虛擬耕地貿(mào)易量，并測(cè)算糧食國(guó)際貿(mào)易對(duì)耕地可持續(xù)的影響。Thomas（2010）提出對(duì)虛擬土地資源量進(jìn)行核算。楊玉蓉等（2011）運(yùn)用虛擬耕地方法和對(duì)比方法對(duì)中國(guó)區(qū)域糧食生產(chǎn)空間布局進(jìn)行了研究。孫才志（2012）從國(guó)際和區(qū)際兩個(gè)層面上對(duì)中國(guó)糧食貿(mào)易導(dǎo)致的虛擬資源要素、虛擬生態(tài)要素流動(dòng)量進(jìn)行計(jì)算。Laura（2006）評(píng)價(jià)不同國(guó)家關(guān)于虛擬土地資源對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)及環(huán)境發(fā)展的影響。劉紅梅等（2007）采用多元回歸模型，對(duì)1978～2004年中國(guó)糧食虛擬土地資源進(jìn)口的影響因素進(jìn)行了分析。馬博虎等（2010年）評(píng)價(jià)中國(guó)糧食對(duì)外貿(mào)易中虛擬耕地對(duì)本國(guó)耕地資源的貢獻(xiàn)。

從研究方法上看，早先的研究主要使用最小二乘法（OLS）進(jìn)行研究，后來(lái)多采用分位數(shù)回歸方法。分位數(shù)回歸方法是為了彌補(bǔ)普通最小二乘法在回歸分析中的缺陷，由Koenker和Bassett于1978年提出來(lái)的。分位數(shù)回歸相比普通最小二乘法回歸，更能精確地描述自變量X對(duì)于因變量Y的變化范圍以及條件分布形狀的影響。吳建南和馬偉（2006）指出分位數(shù)回歸采用加權(quán)殘差絕對(duì)值之和的方法估計(jì)參數(shù)，它對(duì)模型中的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)不需做任何分布的假定，當(dāng)被解釋變量的條件分布是非標(biāo)準(zhǔn)分布時(shí)，如非對(duì)稱分布、厚尾分布或截段分布，采用分位數(shù)回歸進(jìn)行分析能得出更加合理的結(jié)論。近年來(lái)，分位數(shù)回歸方法由于其結(jié)構(gòu)的穩(wěn)健性、應(yīng)用前提條件的寬松性、給出信息的豐富性等特性在許多領(lǐng)域得到了普遍應(yīng)用。

二、中國(guó)棉花虛擬土地資源進(jìn)口狀況

（一）虛擬土地資源核算方法

Chapagain和Hoekstra（2003）分別從生產(chǎn)者和消費(fèi)者兩方面對(duì)虛擬耕地貿(mào)易進(jìn)行核算。根據(jù)本文的研究目標(biāo)，文中核算方法只從消費(fèi)者角度來(lái)核算中國(guó)棉花虛擬土地資源進(jìn)口。具體計(jì)算公式如下：

式中，NVLIt表示第t年中國(guó)棉花進(jìn)口中的虛擬土地資源，It表示第t年中國(guó)棉花的進(jìn)口量，Wt表示第t年中國(guó)棉花單位面積產(chǎn)量。

（二）中國(guó)棉花進(jìn)口量

根據(jù)聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織數(shù)據(jù)，中國(guó)棉花進(jìn)口總體呈快速增長(zhǎng)趨勢(shì)。棉花進(jìn)口總量由1978年的98．33萬(wàn)噸增加到2013年的414．8萬(wàn)噸，累計(jì)增加了316．47萬(wàn)噸，年均增加量為9．04萬(wàn)噸，年均增長(zhǎng)率為4．20%。期間呈現(xiàn)“穩(wěn)定—增長(zhǎng)—減少—回升”4個(gè)階段。第一階段（1978～1998年），中國(guó)棉花進(jìn)口總體較穩(wěn)定，但是略有波動(dòng)。21年間中國(guó)棉花進(jìn)口除了1980年、1981年、1989年、1995年、1996年和1997年這6年超過(guò)100萬(wàn)噸之外，其他年份中國(guó)棉花進(jìn)口一直在40～100萬(wàn)噸之間。第二階段（1999～2006年），中國(guó)棉花進(jìn)口快速增加。由1999年的43．31萬(wàn)噸增加到2006年的400．4萬(wàn)噸，8年間中國(guó)棉花進(jìn)口共增加357．09萬(wàn)噸，年均增加了51．01萬(wàn)噸，翻了三番有余，這主要是因?yàn)橹袊?guó)實(shí)行棉花流通體制改革的政策效應(yīng)和世界棉紡織品配額取消的刺激效應(yīng)所造成的。第三階段（2007～2009年），中國(guó)棉花進(jìn)口快速下滑。2007年減少到273．96萬(wàn)噸，2009年進(jìn)一步減少到180．41萬(wàn)噸，這一階段棉花進(jìn)口下滑歸因于世界金融危機(jī)的波及，導(dǎo)致世界紡織品需求下降，進(jìn)而致使中國(guó)進(jìn)口萎縮。第四階段（2010～2013年），中國(guó)棉花進(jìn)口緩慢回升。中國(guó)棉花進(jìn)口由2010年的312．34萬(wàn)噸增加到2013年的414．8萬(wàn)噸，累計(jì)增加了102．46萬(wàn)噸，增加了7．51%，年均增加了9．92%，其中2012年是中國(guó)棉花歷史進(jìn)口最高值，為442．6萬(wàn)噸，2013年略少于2012年，為414．8萬(wàn)噸。

（三）中國(guó)棉花虛擬土地資源進(jìn)口量

1．中國(guó)棉花虛擬土地資源進(jìn)口量變動(dòng)趨勢(shì) 1978～2013年中國(guó)棉花虛擬土地資源進(jìn)口量根據(jù)公式（1）計(jì)算得出（如表1所示）。

改革開(kāi)放以來(lái)，中國(guó)棉花虛擬土地資源進(jìn)口量總體呈波動(dòng)增加趨勢(shì)，由1978年的220．82萬(wàn)公頃增加到2013年的273．13萬(wàn)公頃，累計(jì)增加了52．31萬(wàn)公頃，年均增長(zhǎng)率為0．61%。中國(guó)棉花虛擬土地資源進(jìn)口波動(dòng)幅度較大。1999年棉花流通體制改革以前，中國(guó)棉花虛擬土地資源進(jìn)口除了1978年和1980年超過(guò)200萬(wàn)公頃、1984年低于60萬(wàn)公頃之外，其他年份都在60～200萬(wàn)公頃之間，20年間年際波動(dòng)幅度凈增長(zhǎng)的有8年，凈減少的有12年，其中凈增長(zhǎng)波動(dòng)幅度最高為114．62%，最低為2．99%；凈減少最高幅度為43．60%，最低幅度為3．03%。之后，中國(guó)棉花虛擬土地資源進(jìn)口逐步增長(zhǎng)，由1999年的42．14萬(wàn)公頃增加到2013年的273．13萬(wàn)公頃，增加了6倍多，翻了兩番，其中2006年中國(guó)棉花虛擬土地資源進(jìn)口最多，為309．13萬(wàn)公頃，2013年中國(guó)棉花虛擬土地資源進(jìn)口為273．13萬(wàn)公頃，相比2012年減少了10．19%。

2．中國(guó)棉花虛擬土地資源進(jìn)口量占棉花播種面積比重變動(dòng)趨勢(shì) 1978～2013年中國(guó)棉花虛擬土地資源進(jìn)口總量共計(jì)5,281．15萬(wàn)公頃，約是2013年中國(guó)棉花實(shí)播面積（43．5萬(wàn)公頃）①2013年中國(guó)棉花種植面積數(shù)據(jù)主要來(lái)自于2013年國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)。的12．14倍，而2013年中國(guó)棉花虛擬土地資源進(jìn)口量約是棉花實(shí)播面積的0．63倍。其中，2010年以前，中國(guó)棉花虛擬土地資源進(jìn)口占棉花播種面積的比例波動(dòng)幅度較大，1980年占比最高，為51．41%，2001年占比最低，為7．96%；2010年以來(lái)，棉花虛擬土地資源進(jìn)口占棉花播種面積之比基本在50%以上，平均占比為58．57%，2012年占比最高，為64．87%，2013年占比略微下降，為62．79%。

表 1 1978～2013年中國(guó)棉花虛擬土地資源進(jìn)口量 （單位：萬(wàn)公頃和%）

三、影響中國(guó)棉花虛擬土地資源進(jìn)口因素的模型原理及實(shí)證分析

（一）模型原理

理論上，分位數(shù)回歸是對(duì)普通最小二乘法的擴(kuò)展。由于采用多個(gè)分位對(duì)模型函數(shù)進(jìn)行估計(jì)，因而能夠測(cè)度每個(gè)分位條件下的邊際效應(yīng)。從概率與數(shù)理統(tǒng)計(jì)角度來(lái)說(shuō)，對(duì)于一個(gè)連續(xù)隨機(jī)變量y，如果y≤Qτ的概率是τ，則就稱為y的第τ分位數(shù)。對(duì)于F(y)=prob(Y≤y)而言,被解釋變量y的τ分位數(shù)函數(shù)Qτ可以定義為（李育安，2006）：

如果我們把被解釋變量y表示成一系列解釋變量x的線性表達(dá)式，并使得該表達(dá)式滿足≤Qτ的概率是τ，我們則稱其為分位數(shù)回歸。

分位數(shù)回歸的參數(shù)估計(jì)原理實(shí)際上是使一個(gè)關(guān)于y與其擬和值之差的絕對(duì)值表達(dá)式最小，即加權(quán)絕對(duì)殘差最小?？紤]一般模型：

其中，τ（0＜τ＜1）表示所取得的各分位點(diǎn)，βτ表示各分位系數(shù)的估計(jì)值，ατ表示各分位截距項(xiàng)的估計(jì)值。根據(jù)分位數(shù)回歸思想，我們把位于回歸線上方的點(diǎn)賦予權(quán)重為τ，對(duì)于回歸線以下的點(diǎn)賦予權(quán)重為（1-τ），然后求誤差絕對(duì)值的加權(quán)和。

在這里尤其要說(shuō)明的是，當(dāng)τ=0．5時(shí)，意味著求絕對(duì)離差的最小值，這就是中位數(shù)回歸。所以，我們可以通過(guò)改變分位數(shù)的數(shù)值來(lái)執(zhí)行上述的絕對(duì)離差最小化過(guò)程。通過(guò)不斷調(diào)整分位數(shù)，可以得到在給定的解釋變量條件下的被解釋變量的條件分布軌跡，這樣我們才能夠得到解釋變量對(duì)被解釋變量更為全面的影響。

（二）變量選擇和研究假設(shè)

由于影響中國(guó)棉花虛擬土地資源進(jìn)口量（用Y表示）的因素諸多，因此我們選取棉花播種面積X1、棉花單產(chǎn)X2、棉花出口量X3、國(guó)內(nèi)棉花需求X4、市場(chǎng)化程度X5、國(guó)際經(jīng)濟(jì)關(guān)系X6、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值指數(shù)X7為解釋變量，并對(duì)解釋變量和被解釋之間的關(guān)系作出假設(shè)。

1．反映棉花播種面積和單產(chǎn)的指標(biāo) 棉花播種面積指實(shí)際播種或者移植有棉花的面積，凡是實(shí)際種植有棉花的面積，不論種植在耕地上還是非耕地上，均包括在棉花播種面積中。在播種季節(jié)基本結(jié)束之后，因遭災(zāi)而重新改種和補(bǔ)種的棉花面積也包括在內(nèi)。如果國(guó)內(nèi)棉花播種面積擴(kuò)大，那么國(guó)內(nèi)棉花在技術(shù)水平不變的前提下，產(chǎn)量也相應(yīng)增加，棉花虛擬土地資源進(jìn)口則相應(yīng)減少；反之亦然。可見(jiàn)，棉花播種面積與棉花虛擬土地資源進(jìn)口之間呈反向關(guān)系。棉花單產(chǎn)是反映土地生長(zhǎng)能力和棉花生產(chǎn)水平的一種指標(biāo)，指平均每單位土地面積上所收獲的棉花產(chǎn)品產(chǎn)量。一般來(lái)說(shuō)，棉花單產(chǎn)在棉花播種面積不變的前提下，棉花單產(chǎn)提高也會(huì)增加國(guó)內(nèi)棉花產(chǎn)量，進(jìn)而減少棉花虛擬土地資源進(jìn)口；反之亦然。

2．反映棉花需求的指標(biāo) 棉花需求一般分為國(guó)內(nèi)需求和國(guó)外需求。一般來(lái)說(shuō)，國(guó)內(nèi)需求在國(guó)內(nèi)棉花供給有限的情況下，進(jìn)口則成為必然選擇，與棉花虛擬土地資源進(jìn)口呈正相關(guān)。國(guó)外需求與國(guó)內(nèi)需求恰好相反，由于國(guó)外需求的指標(biāo)難以衡量，故文中采用國(guó)內(nèi)棉花出口來(lái)作為國(guó)外需求，并認(rèn)為棉花出口與棉花虛擬土地資源進(jìn)口呈反向關(guān)系。

3．市場(chǎng)化程度和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平 隨著改革開(kāi)放和棉花體制的逐步改革，棉花的市場(chǎng)化水平不斷提高，棉花價(jià)格得到相應(yīng)提升，并調(diào)動(dòng)了棉農(nóng)的積極性。因此，國(guó)內(nèi)棉花市場(chǎng)的改革對(duì)棉花虛擬土地資源進(jìn)口有正向作用。本文以1999年棉花流通體制改革為基點(diǎn)，1978～1998年變量取值為0，1999～2013年變量取值為1。一國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平往往用國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值指數(shù)來(lái)表示，該指數(shù)越高，表明該國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高，那么對(duì)于棉花的需求可能會(huì)減少，故認(rèn)為其與棉花虛擬土地資源進(jìn)口呈負(fù)相關(guān)。

4．國(guó)際經(jīng)濟(jì)關(guān)系 中國(guó)加入世界貿(mào)易組織以后，中國(guó)國(guó)內(nèi)市場(chǎng)和國(guó)外市場(chǎng)的一體化水平也不斷提高，中國(guó)能夠用更少的成本獲得世界上更優(yōu)質(zhì)的棉花來(lái)解決國(guó)內(nèi)棉花需求的不足，因此認(rèn)為國(guó)際經(jīng)濟(jì)關(guān)系與棉花虛擬土地資源進(jìn)口呈正相關(guān)。本文以中國(guó)加入世界貿(mào)易組織為界限來(lái)表示這一種狀況，1978～2000年變量取值為0，2001～2013年變量取值為1。

（三）模型構(gòu)建

計(jì)量分析的樣本取值范圍為1978～2013年，其中，1978～2011年中國(guó)棉花進(jìn)口量、出口量、單產(chǎn)和播種面積數(shù)據(jù)分別來(lái)自于聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織數(shù)據(jù)庫(kù)和中國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局；2012年和2013年中國(guó)棉花進(jìn)出口量和單產(chǎn)數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)海關(guān)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)統(tǒng)計(jì)，棉花播種面積數(shù)據(jù)來(lái)自于2012年和2013年中國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)；1978～2009年中國(guó)國(guó)內(nèi)棉花需求數(shù)據(jù)來(lái)源于聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織數(shù)據(jù)庫(kù)，2010年和2011年數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒和中國(guó)棉花網(wǎng)，2012年和2013年數(shù)據(jù)來(lái)源于美國(guó)農(nóng)業(yè)部統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)；國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值指數(shù)（1978年=100）來(lái)源于中國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局。

1．ADF檢驗(yàn) 為了消除異方差，增加時(shí)間序列的平穩(wěn)性，文中對(duì)播種面積X1、棉花單產(chǎn)X2、棉花出口量X3、國(guó)內(nèi)棉花需求X4、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值指數(shù)X7數(shù)據(jù)分別取自然對(duì)數(shù)，分別記為lnY、lnX1、lnX2、lnX3、lnX4、lnX7。為了得到變量之間的長(zhǎng)期均衡關(guān)系，我們借助于 Eviews 7．2軟件，運(yùn)用ADF檢驗(yàn)法，對(duì)變量lnY、lnX1、lnX2、lnX3、lnX4、lnX7進(jìn)行水平檢驗(yàn)和一階差分檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果表明：水平檢驗(yàn)都是非平穩(wěn)序列，而它們的一階差分不存在單位根，都是平穩(wěn)序列（見(jiàn)表2）。

表2 ADF單位根檢驗(yàn)結(jié)果

2．協(xié)整檢驗(yàn) 根據(jù)ADF檢驗(yàn)結(jié)果，我們得出lnY、lnX1、lnX2、lnX3、lnX4、lnX7是一階單整序列，對(duì)因變量和自變量進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，回歸結(jié)果如表3所示。

在對(duì)因變量和自變量進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)的過(guò)程中，我們發(fā)現(xiàn)lnX3和lnX7是不顯著的，剔除不顯著因素，得到新的回歸方程為：

對(duì)式（6）方程中的殘差進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，得出如下方程：

對(duì)殘差e進(jìn)行ADF檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果ADF(C，0，0)的統(tǒng)計(jì)量為-5．340579，P值為0．0001，ADF檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量在1%的顯著水平上小于臨界值（-3．639407），表明殘差序列在1%的顯著水平下為平穩(wěn)序列，說(shuō)明了中國(guó)棉花虛擬土地資源進(jìn)口同棉花播種面積、單產(chǎn)和國(guó)內(nèi)需求存在長(zhǎng)期的穩(wěn)定均衡關(guān)系。

3．模型構(gòu)建 應(yīng)用分位數(shù)回歸考察棉花播種面積（lnX1）、單產(chǎn)（lnX2）、國(guó)內(nèi)需求（lnX4）、市場(chǎng)化改革程度（X5）和國(guó)際經(jīng)濟(jì)關(guān)系（X6）對(duì)中國(guó)棉花虛擬土地資源進(jìn)口的影響，并且以上述回歸方程檢驗(yàn)為基礎(chǔ)，建立本文的分位數(shù)回歸方程如下：

lnY=α+β1lnX1+β2lnX2+β4lnX4+β5lnX5+β6lnX6+ε (8)

式中，α為常數(shù)項(xiàng)，β1、β2、β4、β5和β6為待估系數(shù)，ε為殘差項(xiàng)。

(四)結(jié)果分析

通過(guò)對(duì)式（8）方程進(jìn)行OLS回歸和分位數(shù)回歸（分位點(diǎn)分別為0．15、0．35、0．5、0．65和0．85），結(jié)果如表4所示。

在OLS回歸中，棉花播種面積（lnX1）、單產(chǎn)（lnX2）和國(guó)內(nèi)需求（lnX4）對(duì)中國(guó)棉花虛擬土地資源進(jìn)口（lnY）的影響在1%置信水平上顯著，市場(chǎng)化改革程度（X5）在10%置信水平上顯著，國(guó)際經(jīng)濟(jì)關(guān)系（X6）對(duì)棉花虛擬土地資源進(jìn)口（lnY）的影響不顯著。其中，棉花播種面積（lnX1）、單產(chǎn)（lnX2）和市場(chǎng)化程度（X5）與棉花虛擬土地資源進(jìn)口（lnY）呈負(fù)相關(guān)，國(guó)內(nèi)需求（lnX4）和國(guó)際經(jīng)濟(jì)關(guān)系（X6）與棉花虛擬土地資源進(jìn)口（lnY）呈正相關(guān)。在分位數(shù)回歸中，τ=0．15、0．35和0．5時(shí)，棉花播種面積（lnX1）、棉花單產(chǎn)（lnX2）和國(guó)內(nèi)需求（lnX4）在1%的置信水平上顯著；τ=0．65時(shí)，棉花播種面積（lnX1）和棉花單產(chǎn)（lnX2）在1%的置信水平上顯著，國(guó)內(nèi)需求（lnX4）在5%的置信水平上顯著，市場(chǎng)化改革程度（X5）在10%的置信水平上顯著；τ=0．85時(shí)，單產(chǎn)（lnX2）和國(guó)際經(jīng)濟(jì)關(guān)系（X6）在1%的置信水平下顯著，棉花單產(chǎn)（lnX2）和市場(chǎng)化程度（X5）在5%的置信水平下顯著，棉花播種面積（lnX1）在10%的置信水平下顯著。其中，棉花播種面積（lnX1）和單產(chǎn)（lnX2）與棉花虛擬土地資源進(jìn)口成負(fù)相關(guān)；國(guó)內(nèi)需求（lnX4）與其成正相關(guān)；市場(chǎng)化程度（X5）在τ=0．15時(shí)呈正相關(guān)，在其他分位點(diǎn)均呈負(fù)相關(guān)；國(guó)際經(jīng)濟(jì)關(guān)系（X6）在τ=0．15時(shí)呈負(fù)相關(guān)，在其他分位點(diǎn)均呈正相關(guān)。

表4 分位數(shù)回歸結(jié)果

由表4可知，各分位點(diǎn)的t統(tǒng)計(jì)量絕大多數(shù)都在1%的水平上顯著，估計(jì)結(jié)果有較高的可信度，接下來(lái)依據(jù)表4的分位數(shù)估計(jì)結(jié)果，對(duì)棉花虛擬土地資源進(jìn)口的影響因素進(jìn)行詳細(xì)分析。

棉花播種面積和棉花單產(chǎn)對(duì)棉花虛擬土地資源進(jìn)口產(chǎn)生了重要影響。棉花播種面積擴(kuò)大1%，棉花虛擬土地資源進(jìn)口減少2．27%～3．44%；棉花單產(chǎn)提高1%，棉花虛擬土地資源進(jìn)口則減少2．23%～4．31%。這進(jìn)一步驗(yàn)證了中國(guó)棉花播種面積不斷增加和單產(chǎn)水平不斷提高的事實(shí)，同時(shí)也說(shuō)明了增加棉花播種面積和提高單產(chǎn)水平可以抑制棉花虛擬土地資源的進(jìn)口。

國(guó)內(nèi)棉花需求也是影響棉花虛擬土地資源進(jìn)口的重要因素。在短期內(nèi)，國(guó)內(nèi)棉花需求對(duì)于棉花虛擬土地資源進(jìn)口的依賴程度較高，在15%的分位點(diǎn)上，國(guó)內(nèi)棉花需求增加1%，需要4．22%左右的棉花虛擬土地資源進(jìn)口；在35%分位點(diǎn)上，棉花虛擬土地資源進(jìn)口需求更高，為4．28%。長(zhǎng)期觀察，國(guó)內(nèi)棉花需求對(duì)于棉花虛擬土地資源進(jìn)口的依賴程度逐步降低，在65%分位點(diǎn)上，國(guó)內(nèi)棉花需求增加1%，棉花虛擬土地資源進(jìn)口則需要2．68%；在不顯著的85%分位點(diǎn)上為1．78%。以上數(shù)據(jù)表明，中國(guó)在短時(shí)期內(nèi)為了滿足國(guó)內(nèi)棉花需求現(xiàn)狀，會(huì)適度進(jìn)口棉花虛擬土地資源，但是在長(zhǎng)時(shí)期內(nèi)中國(guó)為了保護(hù)國(guó)內(nèi)棉花產(chǎn)業(yè)安全，卻會(huì)限制棉花虛擬土地資源的過(guò)度進(jìn)口，避免出現(xiàn)“大豆風(fēng)波”。

棉花流通體制改革對(duì)棉花虛擬土地資源進(jìn)口也發(fā)揮了重要作用。在65%和85%的分位數(shù)水平上，市場(chǎng)化改革對(duì)棉花虛擬土地資源進(jìn)口產(chǎn)生了促進(jìn)作用，分別增加了5．09%和3．85%?？梢?jiàn)棉花流通體制改革有利于棉花虛擬土地資源的進(jìn)口，這對(duì)放活國(guó)內(nèi)棉花市場(chǎng)、提高棉農(nóng)的積極性發(fā)揮了很大的作用。

中國(guó)作為棉花生產(chǎn)和消費(fèi)大國(guó)，在國(guó)際經(jīng)濟(jì)關(guān)系中扮演重要角色。在85%的分位數(shù)水平上，增加了棉花虛擬土地資源進(jìn)口，為6．56%。這也表明了由于國(guó)際棉花價(jià)格比國(guó)內(nèi)低，有利于中國(guó)棉花虛擬土地資源進(jìn)口。

四、結(jié)論

本文利用1978～2013年時(shí)間序列數(shù)據(jù)，運(yùn)用分位數(shù)回歸方法，分析了各種因素對(duì)中國(guó)棉花虛擬土地資源進(jìn)口的影響。結(jié)果表明：國(guó)內(nèi)棉花播種面積越大，棉花虛擬土地資源進(jìn)口越小；棉花單產(chǎn)水平越高，棉花虛擬土地資源進(jìn)口越??；國(guó)內(nèi)棉花短期內(nèi)需求越高，對(duì)棉花虛擬土地資源進(jìn)口依賴程度越強(qiáng)，長(zhǎng)期內(nèi)對(duì)棉花虛擬土地資源進(jìn)口依賴程度適度減緩；市場(chǎng)化程度越高，棉花虛擬土地資源進(jìn)口越多；中國(guó)參與國(guó)際經(jīng)濟(jì)關(guān)系程度越高，也會(huì)增加棉花虛擬土地資源的進(jìn)口。

虛擬土地資源進(jìn)口可能在一定程度上緩解了中國(guó)土地資源的壓力，但是不能過(guò)度依賴于虛擬土地資源進(jìn)口。因此，我們要正確把握棉花安全，應(yīng)繼續(xù)堅(jiān)持“立足國(guó)內(nèi)供給，適度進(jìn)口調(diào)劑”的方針來(lái)優(yōu)化和調(diào)整中國(guó)棉花資源配置，從而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

參考文獻(xiàn):

[1] 成麗, 方天堃, 潘春玲． 中國(guó)糧食貿(mào)易中虛擬耕地貿(mào)易的估算[J]． 中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì), 2008, (6)．

[2] 程國(guó)棟． 虛擬水——中國(guó)水資源安全戰(zhàn)略的新思路[J]． 中國(guó)科學(xué)院院刊, 2003, (4)．

[3] 劉紅梅, 王克強(qiáng), 石芳． 中國(guó)糧食虛擬土地資源進(jìn)口的實(shí)證分析[J]． 中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì), 2007, (11)．

[4] 龍愛(ài)華, 徐中民, 張志強(qiáng)． 西北四省（區(qū)）2000 年的水資源足跡[J]． 冰川凍土, 2003, 25(6)．

[5] 羅貞禮, 龍愛(ài)華, 黃璜, 徐中民． 虛擬土戰(zhàn)略與土地資源可持續(xù)利用的社會(huì)化管理[J]． 冰川凍土, 2004, 26(5)．[6] 馬博虎, 張寶文． 中國(guó)糧食對(duì)外貿(mào)易中虛擬耕地貿(mào)易量的估算與貢獻(xiàn)分析——基于1978～2008年中國(guó)糧食對(duì)外貿(mào)易數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J]． 西北農(nóng)林科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 2010, 38(6)．

[7] 孫才志, 湯瑋佳, 鄒瑋． 中國(guó)糧食貿(mào)易中的虛擬資源生態(tài)要素估算及效應(yīng)分析[J]． 資源科學(xué), 2012, 34(3)．

[8] 王新華, 徐中民, 李應(yīng)海． 甘肅省 2003 年的水足跡評(píng)價(jià)[J]． 自然資源學(xué)報(bào), 2005, 20(6)．

[9] 吳建南, 馬偉． 分位數(shù)回歸與顯著加權(quán)分析技術(shù)的比較研究[J]． 統(tǒng)計(jì)與決策, 2006, 07．

[10] 楊玉蓉, 劉文杰, 鄒君． 基于虛擬耕地方法的中國(guó)糧食生產(chǎn)布局診斷[J]． 長(zhǎng)江流域資源與環(huán)境, 2011, 20(4)．

[11] Allan, J． A．Fortunately There Are Substitutes for Water Otherwise Our Hydro-political Futures Would Be Impossible．

[12] Allan, J． A．Virtual Water Eliminates Water Wars? A Case Study from the Middle East． Value of Water Research Report Series, No．11, 2003．

[13] Chapagain A K, Hoekstra A Y． Virtual Water Trade:A Quantification of Virtual Water Flows Between Nations in Relation to International Trade of Livestock and Livestock Products //Hoekstra A Y．Virtual Water Trade:Proceedings of the International Expert Meeting on Virtual WaterTrade”, The Netherlands:IHE Delft．, 2003．

[14] Koenker R．, Bassett Jr． G．Regression Quantiles, Econometrica, 1978, (46)．

[15] Laura W, Thomas K． Virtual Land Use and Agricultural Trade: Estimating Environmental and Socio-economic Impacts[J]． Ecological Economics, 2006, (57)．

[16] Priorities for Water Resources Allocation and Management, London: ODA, 1993．

[17] Sarah, J． C, Stuart P． Localisation of UK Food Production: An Analysis Using Land Area and Energy as Indicators[J]． Agriculture, Ecosystems and Environment, 2003, (94)．

（責(zé)任編輯:張建華）

[18] Thomas, K, Sanderine, N． Changes in Land Requirements for Food in the Philippines: A Historical Analysis[J]．Land Use Policy, 2010, (27)．

An Analysis of Factors In fl uencing the Importation of Cotton Virtual Land Resources in China

GE Qiu-ying CAO Chong

Abstract:Based on the analysis of China’s cotton importation and quantile regression method, this paper studies the factors influencing the importation of China’s cotton virtual land resources with time series data from 1978 to 2013． The study reaches the following conclusions: the domestic demand of cotton plays a promoting role in the importation of cotton virtual land resources, it’s significant especially in the short run, but it’s not significant when above 85%; cotton planting area and per unit yield constraint the importation of cotton virtual land resources; market-oriented reform is significant in 65% and 85%, but promotes the importation of cotton virtual land resources; international economic relations is significant when above 85%, which contributes to the importation of cotton virtual land resources．

Key words:cotton; importation; virtual land resources; influencing factors

基金項(xiàng)目：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目（項(xiàng)目編號(hào)：12BJY102）；新疆維吾爾自治區(qū)產(chǎn)學(xué)研聯(lián)合培養(yǎng)研究生示范基地資助項(xiàng)目（項(xiàng)目編號(hào)：xjaucxy-yjs-20131038）。

作者簡(jiǎn)介：葛秋穎，安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)商學(xué)院國(guó)際商務(wù)系主任，碩士生導(dǎo)師，副教授，研究方向：貿(mào)易經(jīng)濟(jì)；曹沖，新疆農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易學(xué)院碩士研究生，研究方向：貿(mào)易經(jīng)濟(jì)和區(qū)域經(jīng)濟(jì)。

中圖分類號(hào)：F326．12

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1006-1894（2016）02-0039-00