中国粮食进口安全综合评价研究—

引用本文

王瑞峰, 李爽, 姜宇博. 中国粮食进口安全综合评价研究——基于超效率DEA模型[J]. 浙江农业学报, 2018,30(3): 489-497.
WANG Ruifeng, LI Shuang, JIANG Yubo. Comprehensive evaluation on China's food import security based on super efficiency DEA model[J]. ACTA AGRICULTURAE ZHEJIANGENSIS, 2018,30(3): 489-497.
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Doi: 10.3969/j.issn.1004-1524.2018.03.19
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中国粮食进口安全综合评价研究——基于超效率DEA模型

王瑞峰^1,², 李爽^1,^*, 姜宇博¹

1.东北农业大学经济管理学院, 黑龙江哈尔滨 150030

2.东北石油大学经济管理学院,黑龙江大庆 163000

*通信作者,李爽,E-mail: wrf1010@126.com

作者简介:王瑞峰(1982—),男,山东安丘人,博士研究生,主要从事农业经济管理研究。E-mail: 42178562@qq.com

收稿日期: 2017-06-26

基金资助: 黑龙江省哲学社科基金(17JYE399,16JYB19)

摘要

在对粮食及粮食进口安全内涵加以界定的基础上,从粮食数量、粮食质量、粮食价格、粮食贸易、国家经济、生态环境6个方面分析中国粮食进口安全的影响因素,基于超效率DEA模型构建中国粮食进口安全评价模型。对1992—2015年中国粮食进口安全状况进行评价,结果表明,1992—2015年中国粮食进口处于安全状态,粮食进口对我国粮食价格安全和生态安全的影响程度较小,对数量安全、质量安全、贸易安全和经济安全的影响程度较大。

关键词: 粮食; 进口; DEA模型; 安全评价

中图分类号:S-9;F326.11 文献标志码:A 文章编号:1004-1524(2018)03-0489-09

Comprehensive evaluation on China's food import security based on super efficiency DEA model

WANG Ruifeng^1,², LI Shuang^1,^*, JIANG Yubo¹

1. College of Economics and Management, Northeast Agriculture University,Harbin 150030,China

2. College of Economics and Management, Northeast Petroleum University,Daqing 163000,China

Abstract

On the basis of defining the connotation of grain and grain import safety, this paper analyzes the influencing factors of China's grain import safety from the aspects of grain quantity, grain quality, grain price, grain trade, national economy and ecological environment. Based on the super-efficiency DEA, this paper evaluates the safety situation of China's grain imports from 1992 to 2015, and tests the significance of the indicators by constructing t statistics to overcome the defect of the super-efficiency DEA model which can not judge whether the indexes are significant. The results show that China's grain import security is in a safe state during the period from 1992 to 2015. Grain imports have little impact on grain price security and ecological security in China, and have a greater impact on quantity safety, quality and safety, trade security and economic security.

Keyword: food; import; DEA model; security evaluation

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近10年来, 中国粮食产量稳步增长, 据国家统计局统计, 我国粮食产量由2006年49 804.23万t增加到2015年62 143.92万t, 涨幅达24.78%。但是由于国内粮食消费需求的大幅上涨, 国内粮食生产成本居高不下, 与国际粮食竞争中缺少价格优势, 促使我国粮食进口贸易快速增长。随着粮食进口贸易规模的逐渐增大, 粮食进口贸易对中国的粮食市场、粮食产业和粮食安全等的影响不可忽视。在中国加入WTO, 农业开放程度越来越大的背景下, 如何在充分有效地利用国际粮食市场满足国内粮食消费需求, 促进国内粮食市场和粮食产业健康发展的同时, 防范粮食大量进口造成的不利影响。

国外学者对于粮食进口的相关研究, 主要集中在进口价格、进口安全、市场影响等方面。Roger等^[1]通过对过高进口市场集中度的危害性进行分析, 认为分散进口市场、降低进口依存度, 可以为资源供给安全提供一份保障。Chabot等^[2]通过对阿富汗和巴基斯坦主要粮食市场的价格波动进行分析发现, 虽然大规模的粮食援助对当地粮食产业发展产生了不利影响, 但是对其粮食市场价格的影响微乎其微。Cao等^[3]通过对世界主要粮食贸易国的粮食安全保障措施进行对比分析, 结合中国农业发展情况及资源禀赋情况, 针对如何保障中国粮食安全提出了相关政策建议。Kyzym等^[4]通过对乌克兰入世后粮食市场的变化趋势进行分析, 确定影响粮食市场变化的影响因素, 认为乌克兰需要加强与其他地区的外贸合作, 来有效发展其国内粮食市场。Thomas等^[5]认为俄罗斯、乌克兰和哈萨克斯坦是国际粮食市场的主要参与者, 他们粮食的出口有助于提高全球粮食供应。

当前, 国内学者对粮食进口安全研究主要从粮食进口能够保障和威胁国内粮食市场、粮食产业和粮食安全3个方面。Wang等^[6]研究表明, 中国可以适当增加粮食进口, 通过国际粮食市场对国内粮食的供需进行适度调整, 为国内粮食安全提供一份保障。顾国达等^[7]基于非传统安全的视角, 从政治、经济、产业和自然因素4个方面对粮食贸易安全影响因素分析发现, 我国粮食贸易在1992— 2011年处于基本安全和基本不安全状态。林轶平等^[8]认为粮食的大量进口将会对基因安全、经济安全、环境安全、民生安全等产生相关影响。张静伟^[9]认为国际粮价周期性波动、粮食产量和其他贸易品价格是中国粮食进口风险的主要影响因素我国粮食进口过程中存在安全性不高、预警机制落后等问题。张小瑜^[10]认为只有通过优化粮食对外贸易、提高粮食市场的管理水平、防范粮食进口的不利影响, 才充分利用粮食对外贸易的优势来更好地保障粮食安全。肖潇^[11]认为粮食作为一种特殊的战略资源, 粮食的大量进口将对我国社会风险造成极大的影响, 进而将会威胁到我国粮食产业、粮食市场的发展。王锐等^[12]认为粮食进口量持续增长将会加剧国内粮食价格波动, 对国内粮食产业产生冲击, 造成农民收入波动, 转基因进口造成环境压力。

回溯已有文献, 在粮食进口对中国及国际粮食市场发展的作用上已经取得了一定成果, 但是对中国粮食进口安全评价体系的研究较少。本研究在对粮食及粮食进口安全内涵加以界定的基础上, 从粮食数量、粮食质量、粮食价格、粮食贸易、国家经济、生态环境6个方面构建评价指标体系, 对中国粮食进口安全进行评价, 为保障中国粮食进口安全提出对策建议, 将有利于准确锁定粮食进口风险来源, 优化粮食产业和对外贸易战略, 保障我国粮食安全。

1 粮食进口安全及其影响因素

1.1 粮食进口安全

粮食进口安全是指一国或地区在参与国际粮食贸易过程中, 将粮食进口贸易或进口粮食产品对该地粮食安全造成的威胁控制在可控范围之内, 确保该地粮食安全的一种能力或状态。这种威胁包括对本国或地区粮食产业、粮食市场、粮食价格等造成的影响, 进口粮食产品质量问题引起的质量安全, 粮食进口依存度、进口市场集中度等过高引起的贸易风险, 以及对生态环境造成破坏引起的生态安全等。

粮食进口安全具体包括以下几个方面内涵:(1)数量安全。既要保证进口粮食数量充足, 而且要保证国内粮食数量的稳定性, 能够长时间满足国内粮食的需求, 维持粮食供需平衡。(2)质量安全。既要保证农药残留等不超标, 避免不合格粮食入境, 又要避免进口粮食所携带的外来微生物的风险, 防范进口粮食对国内粮食生产造成的威胁。(3)价格安全。要求国内粮食市场价格要平稳, 防范汇率及国际粮价大幅度波动对国内粮食市场、粮食产业、粮食安全造成的相关风险。(4)贸易安全。要求粮食进口贸易对国际市场的依赖程度不能过高, 粮食作为特殊的资源不能过度依赖进口。(5)经济安全。要以较小的经济代价获取国家或地区所需的粮食产品, 通过粮食进口促进本国或地区粮食市场、粮食产业的健康持续发展。(6)生态安全。要通过粮食进口来引导国内粮食生产结构, 避免粮食进口对粮食生产和粮食种植结构的不利影响, 破坏耕地, 危及生态环境安全。

1.2 粮食进口安全的影响因素

粮食进口在满足国内粮食需求的同时, 也会对我国粮食市场、产业和安全等产生不利的影响。粮食进口风险来源主要涉及粮食数量、质量、价格、贸易、农业经济和生态环境几个方面。从数量安全方面来看, 主要涉及粮食供给数量和需求数量。供给数量的影响因素主要包括粮食进口量、粮食产量、粮食种植面积、农业劳动力投入、粮食单产水平等; 需求数量的影响因素主要包括人均粮食需求、饲料需求、粮食加工业需求等。从质量安全方面来看, 主要涉及进口粮食产品本身质量问题和进口粮食产品对国内粮食生产的潜在风险等因素, 包括农药残留、微生物指标等相关国际质量检验检疫相关标准。从价格安全方面来看, 主要涉及对国内粮食市场和粮食产业稳定造成影响的价格因素, 包括国际粮食市场交易量、国际粮价话语权、粮食进口价格、人民币汇率等。从贸易安全方面来看, 主要涉及大量粮食进口对国内粮食市场和粮食产业造成的受国外控制以及国内粮食产品竞争力薄弱等因素, 包括粮食进口依存度、粮食进口市场集中度和粮食国际竞争力。从经济安全方面来看, 主要涉及是否有经济实力和良好的国际市场环境购买粮食等经济、政治因素, 包括国民收入水平、农业经济增长以及国际粮食市场环境等。从生态安全方面来看, 粮食大量进口对我国粮食种植业产生影响, 尤其是对国内粮食种植结构产生的不利影响, 进而破坏耕地, 危机生态安全。生态安全的影响因素主要包括化肥使用量、农药使用量、受灾面积等。

2 模型构建与变量选取

2.1 模型构建

数据包络分析(data envelopment analysis, DEA)是在1978年由Charnes等提出的, 该方法的优势体现在多投入产出的有效性评价方面。中国粮食进口安全评价是一个多投入产出的相对效率评价问题, 普通DEA分析中的C²R(规模报酬不变)模型容易忽视要素松弛, 而造成对效率测度的偏差。本文利用Anderson等提出的DEA超效率模型构建中国粮食进口安全评价DEA模型^[13], 可表示为:

$\begin{matrix} minθ \{\begin{matrix} s.t. \overset{n}{\sum_{j = 1, j \neq k}} λ_{j} x_{j} + s^{+} = θ x_{0} \\ \overset{n}{\sum_{j = 1, j \neq k}} λ_{j} y_{i} - s^{-} = θ y_{0} \\ λ_{j} \geq 0, j = 1, 2, ...n \\ θ 无约束, s^{+} \geq 0, s^{-} \leq 0 \end{matrix} 。 \end{matrix}$ (1)

式(1)中:x_j表示第j个决策单元的投入量; y_j表示第j个决策单元的产出量; λ _i表示权系数; s⁺和s^-分别表示松弛变量和剩余变量。

由于DEA模型只能对相对效率进行评价, 而无法鉴别投入产出指标的显著性。因此引入t值检验, 以期对各投入产出指标的显著性分析, 剔除无关紧要的指标, 最终选取具有显著性的投入产出指标对中国粮食进口安全进行综合评价。

进行t值检验时, 把所有投入产出指标保留时构建的DEA模型作为原始模型, 在原始模型基础上逐一剔除指标再进行DEA分析, 得到的DEA处理结果与原始模型DEA结果对比, 进行t值检验, 具体流程见图1。

	Figure Option View Download New Window
	图1 t值检验流程图Fig.1 T value test flow chart dⁱ=CE⁰-CEⁱ。 (2)

t值检验时, 先计算综合效率差值。设dⁱ为原始模型与新模型的综合效率差值, CE⁰为原始模型综合效率值, CEⁱ为剔除第i个指标新模型的综合效率值, 则综合效率差值可表示为:

设 $\begin{matrix} d_{j}^{i} \end{matrix}$ 为第j个年度第i个新模型与原始模型综合效率的差值; C $\begin{matrix} E_{j}^{0} \end{matrix}$ 为原始模型第j个年度的综合效率值, C $\begin{matrix} E_{j}^{i} \end{matrix}$ 为第i个新模型的综合效率值; $\begin{matrix} \bar{d^{i}} \end{matrix}$ 为第i个新模型与原始模型综合效率的差值的平均数; tⁱ为第i个新模型的t统计量; n为样本个数。则:

$\begin{matrix} \begin{matrix} d_{j}^{i} = C E_{j}^{0} - C E_{j}^{i}; (3) \\ \bar{d^{i}} = \frac{1}{n} \overset{n}{\sum_{j = 1}} d_{j}^{i}; \end{matrix} \end{matrix}$ (4)

$\begin{matrix} t^{i} = \bar{d^{i}} / \sqrt{\frac{\overset{n}{\sum_{j = 1}} (d_{j}^{i} {- \bar{d^{i}})}^{2}}{n (n - 1)}} 。 \end{matrix}$ (5)

其中, tⁱ服从t(n-1)分布。

将t统计量值与正态分布t值表进行对比, 如果通过5%显著性水平t值检验, 则说明该指标具有显著性, 反之, 则不具有显著性。

2.2 评价标准

将中国粮食进口安全水平按效率值分为安全和不安全2个状态。在安全状态下, θ ≥ 1, 粮食进口的投入产出DEA决策单元有效, 当期各投入指标不存在投入冗余情况, 综合效率高。在不安全状态下, θ < 1, 粮食进口的投入产出DEA决策单元无效, 粮食进口的投入产出不匹配, 各投入指标存在投入冗余情况, 综合效率低。

2.3 数据来源与指标选取

从数量安全、质量安全、价格安全、贸易安全、经济安全、生态安全6个方面设定评价指标。考虑到超效率DEA模型的要求及指标数据的可取得性, 共设置6个一级指标和16个二级指标, 并按投入产出的性质设置为10个投入指标和6个产出指标(表1), 同时按年度选择1992— 2015年作为24个决策单元对中国粮食进口安全进行综合评价。

表1 中国粮食进口安全综合评价指标体系 Table 1 Comprehensive evaluation index system of food import security in China

一级指标 First grade index	二级指标 Second grade index		解释 Explanation	数据来源 Data source
一级指标 First grade index	投入指标 Input index		解释 Explanation	产出指标 Output index
数量安全 Quantitative	粮食播种面积X1 Grain acreage X1	—	粮食作物播种面积 Planting acreage	中国统计年鉴 China statistical yearbook
security	农业劳动力X2 Agricultural labor force X2	—	第一产业就业人员 First industry workers
	国内粮食产量X3 Domestic grain production X3	—	人均粮食产量 Per capita grain output
	农业机械总动力X4 Total power of farm machinery X4	—	—
	—	人均粮食进口量Y1 Per capita grain imports Y1	粮食进口量/人数 Grain imports/number of people
质量安全 Quality security	—	进口粮食抽检合格率Y2 Qualification rate of imported grain Y2	粮食或食品抽检合格率 Qualification rate of imported grain or food	国家质量监督检验检疫总局 AQSIQ
				中国卫生统计年鉴 China health statistics yearbook
价格安全 Price security	人民币兑美元汇率X5 Exchange rate X5	—	—	中国统计年鉴 China statistical yearbook
	—	粮食进口价格波动Y3 Prices fluctuate of imported grain Y3	进口额/进口量 Value of import/ import volume
贸易安全 Trade security	—	进口依存度Y4 Import degree of dependence Y4	进口量/产量 Import volume/output	中国统计年鉴 China statistical yearbook
	—	进口市场集中度Y5 Import market concentration Y5	HHI指数 HHI index	UN Comtrade数据库 UN Comtrade database
	—	贸易竞争力Y6 Trade competitiveness Y6	TSC指数 TSC index	中国统计年鉴 China statistical yearbook
经济安全 Economic security	国民收入水平X6 National income level X6	—	人均可支配收入 Per capita disposable income	中国统计年鉴 China statistical yearbook
	农业经济增长率X7 Agricultural economic growth rate X7	—	农业GDP增长比率 Agricultural GDP growth rate
生态安全 Ecological	农用化肥使用量X8 fertilizer use X8	—	—	中国统计年鉴 China statistical yearbook
security	农药使用量X9 Pesticide use X9	—	—
	受灾面积X10 Damage area X10	—	—

表1 中国粮食进口安全综合评价指标体系 Table 1 Comprehensive evaluation index system of food import security in China

本文以1992年为时间节点, 选取1992— 2015年《中国统计年鉴》以及《中国农业统计年鉴》中相应的粮食进口相关数据。其中:粮食播种面积X1、农业劳动力X2、国内粮食产量X3、农业机械总动力X4、人民币兑美元汇率X5、国民收入水平X6、农业经济增长率X7、农用化肥使用量X8、农药使用量X9、受灾面积X10、人均粮食进口量Y1、粮食进口价格波动Y3、进口依存度Y4等指标直接查询各年度《中国统计年鉴》和《中国农业统计年鉴》并进行相关计算得到。粮食抽检合格率Y2指标:1992— 2008年数据为食品卫生抽检调查中粮食抽检合格率, 1993年、1994年、1995年、1997年、1999年数据缺失, 本文使用前后两年平均数; 2009— 2015年数据为食品抽检合格率, 其中2009年数据缺失, 使用2010年数据。进口市场集中度Y5用赫芬达尔-赫希曼指数(HHI指数)表示, 通过查询UN Comtrade数据库计算得到。贸易竞争力Y6用贸易竞争优势指数(TC指数)表示, 通过查询《中国统计年鉴》计算得到。最后为方便进行DEA处理, 对上述查询及计算得到的各指标数据进行标准化处理(表1)。

3 实证分析

3.1 超效率DEA评价分析

将经过Min-max标准化处理的指标数据带入超效率DEA模型(1), 利用DEA-Slover Pro5.0软件进行超效率DEA处理, 得到原始模型处理结果(表2)。

表2 1992— 2015年中国粮食进口安全水平超效率DEA处理结果 Table 2 Super-efficiency DEA treatment results of China's food import security level in 1992— 2015

从整体来看, 1992— 2015年中国粮食进口安全综合效率平均值为1.148, 表明这期间中国粮食进口投入产出效率值较高, 中国粮食进口安全整体处于安全状态。其中2008年中国粮食进口安全效率值最高, 达到1.607, 本年度粮食进口是安全的。相比之下, 2001年、2009年、2010年三个年度中国粮食进口安全综合效率值分别为0.806、0.781、0.793, 均小于1, 没有达到效率最优, 属于无效DEA决策单元, 按中国粮食进口安全综合评价标准来看, 这3个年度中国粮食进口安全处于不安全状态。

3.2 非DEA有效年度投影分析

从1992— 2015年中国粮食进口安全综合评价结果来看, 2001年、2009年、2010年3个年度中国粮食进口安全综合效率值分别为0.806、0.781、0.793, 均没有达到效率最优, 因此需要对这3个年度中国粮食进口安全进行投影分析(表3)。

表3 非DEA有效年度中国粮食进口安全投影分析 Table 3 Analysis of safety projection of China's food inport in non-DEA effective year

从表3可以看出, 2001年度粮食播种面积、农业劳动力、国内粮食产量、农业机械总动力、人民币兑美元汇率、农业经济增长率、农用化肥使用量、农药使用量、受灾面积等指标分别存在投入冗余, 进口粮食抽检合格率存在产出不足; 2009年度粮食播种面积、农业劳动力、国内粮食产量、农业机械总动力、国民收入水平、农业经济增长率、农用化肥使用量、农药使用量、受灾面积等指标分别存在投入冗余, 人均粮食进口量和进口依存度存在产出不足; 2010年度粮食播种面积、农业劳动力、国内粮食产量、农业机械总动力、人民币兑美元汇率、国民收入水平、农业经济增长率、农用化肥使用量、农药使用量、受灾面积X等指标分别存在投入冗余, 人均粮食进口量、进口依存度和贸易竞争力存在产出不足。

3.3 t值检验

将16个二级指标的原始数据进行Min-max标准化处理, 得到各项明细指标的基础数值, 并将各指标数值带入模型(1), 进行超效率DEA处理得到原始模型综合效率值CE⁰, 然后逐一剔除数量安全指标、质量安全指标、价格安全指标、贸易安全指标、经济安全指标和生态安全指标重新进行DEA处理, 并根据公式(3)、(4)、(5)分别计算各新模型的综合效率值CE¹、CE²、CE³、CE⁴、CE⁵、CE⁶以及各新模型的t统计量值(表4)。

表4 综合效率统计分析表 Table 4 Statistic analysis of comprehensive efficiency

根据t检验指标显著性判定标准, 即在10%显著性水平下, 当tⁱ> t₀_.₀₅(n-1), 通过t检验。本文样本数量为24个, 查询t检验临界值表可知95%置信度下, t(23)=2.069, 由表5中t统计量值与5%显著性水平下正态分布t值进行比对, 结果表明, 价格安全指标和生态安全不具有显著性, 而数量安全指标、质量安全指标、贸易安全指标和经济安全指标则具有显著性, 由此可见1992— 2015年期间中国粮食进口对中国粮食价格安全和生态安全的影响度较小, 而对数量安全、质量安全、贸易安全和经济安全影响较大。

4 结论与建议

基于超效率DEA模型对1992— 2015年中国粮食进口安全进行综合安全评价, 并通过构造t统计量进行t检验, 得出如下结论:

(1)1992— 2015年中国粮食进口安全水平效率值较高, 整体处于安全状态, 除2001、2009、2010年以外, 其余各年度粮食进口安全均为DEA有效单元, 效率值均大于1, 处于安全状态, 且2008年度效率值最高, 达到1.607; 而2001、2009、2010 3个年度的效率值分别0.806、0.781、0.793, 效率值均小于1, 没有达到效率最优, 处于不安全状态。

(2)通过对非DEA有效年度进行投影分析发现, 2001、2009、2010年度中国粮食进口安全存在投入冗余、产出不足的问题, 要想进一步提高2001、2009和2011年中国粮食进口安全水平, 使得本年达到DEA有效, 应当对各投入因素进行适当调整。

(3)通过t值检验可知, 价格安全指标和生态安全对中国粮食进口安全不具有显著性, 而数量安全指标、质量安全指标、贸易安全指标和经济安全指标则具有显著性。由此可见1992— 2015年期间中国粮食进口主要是对我国粮食的数量安全、质量安全、贸易安全和经济安全产生影响, 而对价格安全和生态安全产生的影响较小。

适度的粮食进口, 不仅能够满足国内粮食供需缺口, 促进国内粮食市场、粮食产业的健康稳定发展, 而且可以更好地为国家粮食安全战略提供服务, 但是粮食的大量进口对我国粮食安全造成的威胁也不容小视。首先, 要完善中国粮食进口安全评价机制。要从思想上重视粮食进口安全评价工作, 从制度上规范粮食进口安全评价工作, 从法律上完善粮食进口安全评价工作, 使中国粮食进口安全评价常态化, 实时监控中国粮食进口安全, 从源头上防范粮食进口对国内粮食市场、粮食产业和粮食安全等造成的威胁。其次, 要加强进口粮食质量检验检疫工作。积极推进进境粮食指定口岸制度, 避免进口粮食所携带的外来有害生物等, 保证进境粮食符合国家检验检疫局相关规定, 从质量上保证进口粮食的安全, 从而避免粮食进口威胁我国粮食生产安全和食品安全。再次, 要积极开拓国际粮食市场, 分散粮食进口来源, 提高国内粮食竞争力, 降低粮食进口依存度。分散粮食进口来源, 不仅可以避免受制于人, 而且可以优中选优, 进口品质更加优质的粮食。最后, 要提高国内粮食市场管理水平, 维持国内粮食市场、粮食产业健康稳步发展。防止国际粮价的剧烈波动对我国粮食市场、粮食产业和粮食安全造成的不利影响。

The authors have declared that no competing interests exist.

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2014

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顾国达, 尹靖华. 非传统安全视角下中国粮食贸易安全水平的测度[J]. 浙江大学学报(人文社会科学版), 2014(6): 35-49.

GU G

, YIN J

. Measurement of Chinese food trade safety from the non-traditional security perspective[J]. Journal of Zhejiang University( Humanities and Social Sciences), 2014(6): 35-49. (in Chinese with English abstract)

As economic globalization deepens and food trade increases， it’s crucial to measure and evaluate China’s food trade security from the non-traditional security perspective. From a single country’s perspective， food trade security means a country can take effective measures to resist the impacts of external factors， such as sharp price fluctuations， grain embargo， international political and economical crisis， and obtain the needed food through trade to fill domestic food gap. In view of multiple countries， food trade safety is the superior co-existence between food trade subjects. Various food trade subjects gain sustainable development through mutual reciprocity and benefits by food trade.  Principal component analysis （PCA） was taken to measure China’s food trade security level. The conclusion is: First， from 1992 to 2011 the overall security situation of China’s food trade is mostly in the weakening and degradation survival state， involved between basic safety and basic insecurity， and wheat， rice and corn trade have higher security state than soybean. Second， wheat trade security has a small rise， the rice trade security has fallen slightly， corn trade security fluctuates around zero， and soybean trade security step down. Third， the main influences on China’s grain trade security， in sequence of importance， include the competitiveness of the industry， the domestic market， the external impact factors， industrial policy， the possibility of being controlled and the international market. This article may have three innovations. （1） The research contents focus on China’s grain trade security， which the existing research has not been carried out in depth. （2） The measurement thought marks a step in advance of traditional security concept， deeming the superior co-existence between China and her food trade partners as trade safety， extending trade safety’s boundary to multilateral security constructions， emphasizing on nationally， regionally and globally trade policy coordination and trade rules revision， and joint responses to global food crisis.（3）This article evaluates trade security from three dimensions， including ″security transformation，″ ″security threats，″ and ″security sense.″ First， considering the program from domestic and foreign perspectives， to what extent the factors leading to China’s grain trade ″safety″ problems are investigated， including world food gap， international food price volatility， domestic food gap and per capita food purchasing power. Next， how the factors threaten China’s grain trade security are examined， such as the volatility of international financial assets price， energy price and the exchange rate， and the domestic food industry’s competitiveness. Then， the possibility of being controlled is introduced as simple objective decision criteria for ″trade security sense″.  The deficiency of this article is the political changes and wars are not taken into account in evaluating food trade security because they are sudden and hard to quantify．

基于非传统安全视角，在综合考虑国内外粮食市场行情、外部冲击因素、内部产业因素和受控可能性的基础上，构建粮食贸易安全水平的评价指标体系，并对我国粮食贸易安全水平进行测度后发现：1992—2011年我国粮食贸易安全状态多为贸易弱态和贸易劣态，总体处于基本安全和基本不安全状态，且口粮和饲料粮的贸易安全状态高于工业用粮；在粮食贸易安全变化趋势上，小麦贸易安全水平有小幅上升，而稻米贸易安全水平波幅减小且略有下降，玉米贸易安全水平围绕0值上下波动，大豆贸易安全水平呈“阶梯式”下降；我国粮食贸易安全的主要影响因素依次是产业竞争力、国内市场行情、外部冲击因素、产业政策、受控可能性和国际市场行情。

... 顾国达等^[7]基于非传统安全的视角,从政治、经济、产业和自然因素4个方面对粮食贸易安全影响因素分析发现,我国粮食贸易在1992#cod#x02014 ...

2015

0.0

林轶平, 邓真, 林凯. 我国进口粮食的非传统安全问题与对策探究[J]. 管理观察, 2015(30): 49-50.

LIN Y

, DENG

, LIN

. Non-traditional security problems and countermeasures of imported grain in China[J]. Management Observer, 2015(30): 49-50. (in Chinese)

粮食安全事关国家发展、民生保障和社会稳定,中国作为一个人口大国、农业大国和发展中国家,在进口粮食量价不断创出新高的背景下,面临诸多非传统安全领域的问题.因此,从保障国计民生安定的战略性角度出发,有必要开展进口粮食的非传统安全问题探究并提出相应对策.

... 林轶平等^[8]认为粮食的大量进口将会对基因安全、经济安全、环境安全、民生安全等产生相关影响 ...

2015

0.0

张静伟. 中国粮食进口风险影响因素研究[J]. 价格月刊, 2015(5): 76-78.

ZHANG J

. Study on the influencing factors on China's food import risk[J]. Prices Monthly, 2015(5): 76-78. (in Chinese with English abstract)

... 张静伟^[9]认为国际粮价周期性波动、粮食产量和其他贸易品价格是中国粮食进口风险的主要影响因素我国粮食进口过程中存在安全性不高、预警机制落后等问题 ...

2016

0.0

张小瑜. 粮食安全视角下的中国粮食贸易展望[J]. 农业展望, 2016, 12(1): 65-71.

ZHANG X

. China's grain trade outlook on the basis of food security[J]. Agricultural Outlook, 2016, 12(1): 65-71. (in Chinese with English abstract)

摘　要：粮食贸易是中国农产品贸易的重要内容,也是保障粮食安全的重要途径。21世纪以来中国粮食进出口规模持续扩大、品种日益丰富、进口集中度呈现下降趋势,对于平衡国内供需、调剂品种结构、稳定市场价格都有着积极作用。然而,值得重视的是,截至2014年,在连续11年增产的情况下,中国粮食进口量和净进口量都呈增加趋势。基于对当前中国粮食安全形势的评估,净进口将成为粮食贸易新常态。要提高粮食贸易的效率、提高国内外市场协调管理的水平、防控进口对国内生产的冲击力度,从而使粮食贸易更好地服务于国家粮食安全大局。

... 张小瑜^[10]认为只有通过优化粮食对外贸易、提高粮食市场的管理水平、防范粮食进口的不利影响,才充分利用粮食对外贸易的优势来更好地保障粮食安全 ...

2016

0.0

肖潇. 粮食进口与粮食安全研究[J]. 乡村科技, 2016(12): 46-46.

XIAO

. Study on food import and security[J]. Rural Science and Technology, 2016(12): 46-46. (in Chinese)

... 肖潇^[11]认为粮食作为一种特殊的战略资源,粮食的大量进口将对我国社会风险造成极大的影响,进而将会威胁到我国粮食产业、粮食市场的发展 ...

2016

0.0

王锐, 祁华清, 陈倬. 我国粮食进口增长的风险后果及对策分析[J]. 当代经济管理, 2016, 38(11): 50-54.

WANG

, QI H

, CHEN

. The risky consequences of China's grain import increaseand the countermeasures[J]. Contemporary Economic Management, 2016, 38(11): 50-54. (in Chinese with English abstract)

... 王锐等^[12]认为粮食进口量持续增长将会加剧国内粮食价格波动,对国内粮食产业产生冲击,造成农民收入波动,转基因进口造成环境压力 ...

1993

0.0

... 本文利用Anderson等提出的DEA超效率模型构建中国粮食进口安全评价DEA模型^[13],可表示为: ...

2011

0.0

王桂波, 韩玉婷, 南灵. 基于超效率DEA和Malmquist指数的国家级产粮大县农业生产效率分析[J]. 浙江农业学报, 2011, 23(6): 1248-1254.

WANG G

, HAN Y

, NAN

. Analysis on agricultural production efficiency of state-level major grain-producing counties in Shaanxi Province based on super-efficiency DEA model and Malmquist index[J]. Acta Agriculturae Zhejiangensis, 2011, 23(6): 1248-1254. (in Chinese with English abstract)

综合运用超效率DEA模型和曼奎斯特(Malmquist)指数法从静态和动态两个角度,对陕西省16个国家级产粮大县(区)农业生产效率进行了分析。研究发现:从整体上来看,16个县(区)2007—2008年的全要素生产率增幅最大;从各个县(区)来看,武功县的农业生产综合效率和全要素生产率均领先于其他县(区);从全要素生产率的增长结构来看,2005—2009年间16个县(区)的全要素生产率的增长主要来自于农业技术进步,而不是技术效率和规模效率的提高。

2016

0.0

王德鑫, 黄珂, 郑炎成, 等. 中国规模生猪养殖效率测度及其区域差异性研究——基于DEA-Malmquist指数方法[J]. 浙江农业学报, 2016, 28(7): 1262-1269.

WANG D

, HUANG

, ZHENG Y

, et al. Empirical analysis of breeding efficiency and regional diversities of scale pig in China: Based on DEA-Malmquist index[J]. Acta Agriculturae Zhejiangensis, 2016, 28(7): 1262-1269. (in Chinese with English abstract)

Based on Malmquist index method， the inputoutput data of 15 major live pigproducing regions from 2004 to 2012 in China were adopted to measure the breeding efficiency change of Chinas scale pig and analyze the regional diversities under different breeding scales. It was shown that all the breeding scales exhibited a positive growth in breeding efficiency from the perspective of the nationwide average Malmquist index. The smallscale breeding showed the highest breeding efficiency， while the largescale breeding exhibited the lowest efficiency. On the provincial and regional level， even in the same scale breeding， breeding efficiency varied among different regions in different provinces. According to the sequential change from 2004 to 2012， the changes of breeding efficiency in three breeding scales were almost the same as a “W” shape.

（1. College of Economics & Management， Huazhong Agricultural University， Wuhan 430070， China； 2. College of Public Administration， Huazhong Agricultural University， Wuhan 430070， China）

基于DEAMalmquist生产率指数法，利用2004—2012年中国15个生猪优势产区的投入产出数据，测度了中国规模化生猪养殖效率的变动情况，并对不同规模的生猪养殖效率进行差异化分析。研究结果表明，总体来看，中国规模化生猪养殖效率均呈现正向增长，其中，小规模养殖效率水平最高，中规模次之，大规模最低；从省际和区域层面看，不同省份不同区域在不同规模养殖下呈现出不同的养殖效率；从时序变化看，研究期内3种规模的养殖效率变化趋势几乎一致，整体呈“W”型。