基于随机前沿引力模型的中国大豆进口贸易影响因素研究

发布时间：2021-02-14 22:17

　　利用1980-2016年中国大豆进口贸易的前8位贸易伙伴国的相关数据,运用随机前沿引力模型将变量划分为基础变量和贸易非效率项同时进行回归分析,研究中国大豆进口贸易的影响因素。结果显示,贸易双方的国内生产总值、贸易双方的大豆产量、中国人口、双边汇率等对中国大豆进口贸易呈正相关;出口国人口、与中国的绝对距离、是否为内陆国家和是否采用转基因安全管理政策等对中国大豆进口贸易呈负相关。根据实证结果计算中国从主要贸易伙伴国的大豆进口贸易潜力和贸易效率,进而提出相关政策建议以争取更加有利的中国大豆进口贸易环境,保证大豆贸易安全。 

【文章来源】：科技和产业. 2020,20(05)

【文章页数】：6 页

【文章目录】：
1 中国大豆进口贸易总量和来源国分析
    1.1 中国大豆进口总量分析
    1.2 大豆进口来源国分析
2 模型设定和数据来源
    2.1 模型的设定
    2.2 样本数据和时间选取
3 模型检验和结果分析
    3.1 模型的相关检验
        3.1.1 平稳性检验
        3.1.2 多重共线性检验
        3.1.3 随机前沿模型合理性检验
    3.2 模型估计与结果分析
        3.2.1 基本变量分析
        3.2.2 贸易非效率项分析
4 中国对样本国家的大豆进口贸易潜力和贸易效率分析
    4.1 中国对样本国家的进口潜力分析
    4.2 中国对样本国家的进口贸易效率分析
5 结论与政策建议
    5.1 结论
    5.2 政策建议


【参考文献】：
期刊论文
[1]后危机时代中国木质家具出口影响因素及贸易潜力研究——异质性随机前沿出口模型实证分析[J]. 王芳,田明华,程宝栋,印中华.  林业经济问题. 2019(04)
[2]中美贸易影响因素及贸易潜力研究[J]. 曹姗姗.  河海大学学报(哲学社会科学版). 2018(04)
[3]中国大豆进口依存度影响因素实证研究[J]. 王雪琴,王锐.  粮食科技与经济. 2017(03)
[4]中国大豆进口影响因素的实证分析[J]. 杨瑞姣.  商. 2016(10)
[5]基于CMS模型的中国大豆进口增长影响因素分析[J]. 钱媛.  内蒙古农业科技. 2014(02)

硕士论文
[1]中国农产品贸易的主要特征及影响因素分析[D]. 郑玉冰.山东大学 2013



本文编号：3033953