曹芳芳等|中国进口拉丁美洲农产品的影响因素分析及贸易效率测算——基于时变随机前沿引力模型的实证分析|《世界农业》2021年第4期
作者：曹芳芳1 孙致陆1 李先德1
作者单位：
1. 中国农业科学院农业经济与发展研究所
文章刊发：曹芳芳，孙致陆，李先德.中国进口拉丁美洲农产品的影响因素分析及贸易效率测算——基于时变随机前沿引力模型的实证分析[J].世界农业,2021(04):13-22+52.
1 引 言
中国和拉丁美洲国家经济贸易往来日益密切，与拉丁美洲多国签订的自由贸易协议和“一带一路”合作协议，有力促进了双方的投资贸易合作。目前，“一带一路”已经延伸到拉丁美洲34国中的19国；截至2019年年底，中国与秘鲁、智利和哥斯达黎加签订了双边自由贸易协定。目前，中国已经成为拉丁美洲第二大贸易伙伴，农产品贸易规模不断扩大。2019年，中国对拉丁美洲地区农产品进口额为475.77亿美元，占中国农产品总进口额的31.7%。拉丁美洲地区已经成为中国农产品的主要进口来源地，特别是大豆、谷物和肉类产品。
近些年来，美国一直是中国大豆、谷物和肉类产品的主要进口来源地，但受中美贸易摩擦持续的影响，中国从美国进口相关农产品的贸易成本上升，未来农产品进口所受冲击较大。而受国内资源和需求的约束，短期内实现这些产品的完全自给既不经济也不现实。在此背景下，利用国际市场和国际资源来稳定农产品进口，降低中美贸易摩擦可能导致的农产品进口风险，中国势必需要构建进口来源多元化的国际农产品贸易战略体系，而作为21世纪“世界粮仓”的拉丁美洲成为中国农产品进口的一个重要选择。拉丁美洲是中国开拓农产品市场、实现进口多元化的重要区域，也是中国资源性农产品的主要进口来源地。因此研究中国从拉丁美洲进口农产品潜力及其影响因素，对于保障中国粮食安全具有重要的意义。
学术界对中国和拉丁美洲国家之间农产品贸易的研究主要集中在三个方面。一是中国与拉丁美洲农产品贸易的主要特征研究。已有研究认为，十多年前中国与巴西、阿根廷和智利等南美洲国家的农产品贸易主要是产业间贸易，但贸易程度较低，贸易产品集中度较高；双方农产品具有明显的互补性，贸易潜力增长巨大。随着双方贸易往来增多，中拉农产品贸易总量逐年增加、贸易占比不断提高，但贸易逆差持续扩大，市场集中度和产品集中度高。二是中国和拉丁美洲农产品贸易的影响因素研究。在已有研究中，主要采取引力模型、扩展引力模型或者恒定市场份额模型（Constant Market Share Model）来探究相关影响因素。部分学者认为，国家价格水平、区域经济一体化组织(尤其是自由贸易区)、人均GDP、土地资源禀赋等因素都显著促进了中国与拉丁美洲之间的农产品贸易。也有学者认为经济规模相对差异、贸易品种对中拉农产品贸易额具有重要影响。最近研究表明，双方的需求变化是影响双方农产品贸易的主要因素，进出口产品结构不合理则不利于进出口贸易增长。三是双方农产品贸易潜力和互补性研究。从整体上看，中拉双方农产品贸易具有明显互补性特征，优势农产品贸易潜力巨大。从国别看，中拉农产品进口和出口具有不同的潜力空间，中国向拉丁美洲国家农产品出口更具潜力。从品种上看，拉丁美洲在大豆、高粱等少数产品上替代美国的潜力有限，而在食品、水产等产品上潜力较大，在水果、蔬菜、猪肉等产品上潜力巨大。
从农产品贸易的影响因素来看，除传统的影响因素外，市场化程度可能会影响农产品贸易，而经济自由度是衡量贸易国市场经济水平的重要指标，涵盖了贸易、投资、金融、产权等多方面的自由化，已有诸多研究证实经济自由度是影响农产品贸易的重要因素，但已有研究中的经济自由度也仅仅作为一个综合指标进行研究，较少有文献探讨经济自由度的不同维度对农业贸易的影响。
综上所述，国内对中国与拉丁美洲的农产品贸易研究不断增加，相关学者也提出了有价值的观点，但相关研究存在不足。第一，已有研究方法主要基于引力模型及扩展的引力模型，缺乏利用时变随机前沿引力模型探究中拉农产品贸易非效率的影响因素。相比引力模型，引入时变因素的随机前沿引力模型得出的结论更有说服力。这是因为随机前沿模型利用生产函数来构造生产前沿面，将不可观测的贸易阻力作为摩擦因素放入贸易非效率项中，可进一步定量分析贸易阻力问题，深入探究贸易非效率的影响因素，从而更准确可靠地估算贸易效率。第二，已有研究较少从经济自由度的不同维度考察对中拉农产品进口贸易效率的影响。而经济自由度涵盖了出口国贸易、投资、金融、产权和政府管理水平等多方面的发展水平，不同维度指标对农产品贸易的影响可能存在异质性，而现有研究对此关注较少。因此，本文利用2001—2018年中国对拉丁美洲进口农产品的面板数据，在分析现有农产品进口现状的基础上，利用时变随机前沿引力模型分析中拉农产品贸易非效率的影响因素，考察拉丁美洲各国经济自由度不同维度对中国农产品进口效率的影响，并进一步计算中国进口拉丁美洲各国农产品的贸易潜力，为中拉未来农业贸易的合作发展提供参考依据。
2 中拉农产品贸易现状分析
在探究制约中拉农产品贸易效率的影响因素之前，本文首先对中国从拉丁美洲进口农产品的总体特征进行分析，有助于把握当前中国从拉丁美洲进口农产品的增长趋势、主要的进口来源国以及主要进口品种，从而在计算出贸易潜力后，有利于针对性提出改善重点领域和重点国家贸易效率的政策与建议，从而快速提高贸易潜力。
中国从拉丁美洲农产品进口数据来源于UN Comtrade数据库，按WTO统计口径计算，包括HS1992编码的01～24章和其他种类农产品。根据已有数据，最终本文选取了2001—2018年拉丁美洲21个国家作为研究样本，即阿根廷、巴巴多斯、玻利维亚、巴西、伯利兹、智利、哥伦比亚、哥斯达黎加、多米尼加、厄瓜多尔、危地马拉、圭亚那、洪都拉斯、牙买加、墨西哥、尼加拉瓜、巴拿马、巴拉圭、秘鲁、苏里南和乌拉圭。
2.1 农产品进口规模和增速均快速增长
中国从拉丁美洲进口农产品的规模呈现快速上涨的趋势，中国进口拉丁美洲农产品的潜力较大。根据表1，从进口规模来看，中国从拉丁美洲的农产品进口额从2001年的20.1亿美元增加到2018年的413.1亿美元，占农产品进口总额的比例也从16.9%增长到2018年的30.4%，占比几乎增加了1倍；从增长速度来看，在长达18年的时间里，中国从拉丁美洲进口农产品的年均增长率保持在5.8%。以上事实表明，拉丁美洲是中国农产品的主要进口来源地，并且其地位越来越重要。这意味着未来中国将继续扩大从拉丁美洲进口农产品的规模，中拉农产品贸易前景广阔。
2.2 主要进口来源国市场集中度进一步上升
从主要进口来源国看，主要进口来源国市场集中度进一步上升，主要为巴西、阿根廷、智利、秘鲁和乌拉圭等南美洲国家。2001—2018年，这五国农产品占比基本上保持在95%左右，2010年甚至达到99%（表2）。在这五国中，巴西和阿根廷是中国最主要的进口来源国，但两者占比呈现相反变化趋势，巴西占比不断提高，从2001年的32.3%上升到2018年的75.3%，而阿根廷的占比则大幅下降，从43.3%下降到7.5%（表2）。阿根廷之前在中国农产品进口结构中占据的较大份额表明未来从阿根廷进口潜力较大。
2.3 主要进口品种为油料和肉类
从中国进口拉丁美洲的主要品种来看，主要集中在HS02章（肉及食用杂碎）、HS03章（鱼、甲壳动物等水生无脊椎动物）、HS12章（含油果仁及果实等）、HS15章（动植物油脂）、HS23章（食品工业残渣废料及动物饲料）上，这五类产品占比从2001年的87.5% 增长到2018年的89.7%（表3）。其中，HS12章（含油果仁及果实等）为最重要的进口农产品，占据70%左右的比例，而HS02章（肉及食用杂碎）的占比也从2001年的1.0%提高到2018年的11.2%（表3），逐渐上升。以上表明，在未来的进口贸易上，拉丁美洲的油料和肉类将是中国进口的最重要产品，也是挖掘贸易潜力的重点领域。
3 研究方法与模型设定
3.1 理论模型
随机前沿模型最早来源于Farrell和Lebenstein提出的技术效率概念，Aigner等、Meeusen和Van Den Broeck在上述基础上不断进行完善，利用随机前沿模型来分析生产函数的技术效率。由于传统贸易模型本质上与生产函数类似，Armstrong认为利用随机前沿模型来分析贸易也同样可行，为随机前沿引力模型研究贸易效率提供了理论基础。随机前沿引力模型的一般形式如下：
式中，Tijt代表国家i在t时期对国家j的实际贸易值，Tijt*则代表国家i对国家j的贸易潜力值，即前沿条件下的最大贸易值，此时所有贸易非效率均被克服。F(xijtβ)代表包含影响贸易一系列影响因素的函数方程，xijt是1×k阶向量，表示影响贸易值的自然因素，如两国的GDP、人口数量、人均GDP、地理距离等因素，β为待估参数。随机前沿模型将传统残差项分为随机误差项vijt和贸易非效率项uijt，将不可观测变量计入贸易非效率项。TEijt为贸易效率值，是实际贸易值Tijt和贸易潜力值Tijt*的比值。该值大小可用来判断贸易是否有效率，当取值为1时，表明不存在贸易非效率，双方贸易达到了最大前沿值，贸易潜力被充分挖掘；当取值为0时，表明贸易双方的贸易摩擦达到最大值以至于双方无法贸易，未来可挖掘的贸易潜力达到最大；当TE∈（0，1)时，表明存在贸易非效率。对式（1）左右两边取对数得到：
由于本文数据属于跨期面板数据，为了准确衡量中国对拉丁美洲国家和地区贸易效率是否随时间变化，本文借鉴Cornwell等的研究，将时变因素引入随机前沿引力模型中，贸易非效率表达式为：
式（5）中，T表示观察期数，η为待估计的时间效应参数，是比较贸易效率是否发生变化的特征值。η>0表示技术无效率随时间递增，贸易潜力被抑制，贸易效率递减；η<0表示贸易无效率随时间递减，即贸易潜力逐渐释放，贸易效率递增；η=0则意味着技术无效率项不随时间变化，此时应采用时不变模型。
为了探究贸易非效率的影响因素，本文借鉴Battese和Coelli提出的一步法对随机前沿模型和贸易非效率模型同时回归，估计贸易非效率。随机前沿引力模型和贸易非效率模式的理论方程如下式:
式（7）中，zijt代表影响贸易非效率的因素，εijt为残差项。vijt和uijt相互独立，uijt服从于截尾正态分布。
3.2 计量模型设定及变量选取
本文将在式（6）的基础上构建时变随机前沿引力模型，具体计量模型如下：
式（8）中，Tijt作为被解释变量，代表t时期中国j（后文皆用j代表中国）从拉丁美洲i国的农产品进口额。β1～β9为待估参数系数，β0为残差项。PGDPit和PGDPjt是出口国i和中国j的人均实际GDP（2010年不变美元统计口径），衡量经济发展水平和居民生活水平，数据来源于世界银行世界发展指标（WDI）数据库。POPit和POPjt分别代表出口国和中国的人口规模，衡量国内市场需求，通常认为出口国人口越多，国内市场需求越大，出口可能越小，而进口国人口越多，进口需求越大，数据来源于WDI。lnDISij代表两国首都之间距离的对数，一般认为，距离越远，运输成本越高，会减少两国之间贸易，该数据来源于法国智库国际研究中心数据库（CEPII）。EXCHAijt衡量出口国货币对人民币的汇率，一般认为汇率变化会直接影响贸易的成本收益，数据来源于WDI。PLANDit、AGRit分别是人均耕地面积和农业产业增加值占总GDP的份额，这两个变量衡量出口国农业资源丰裕程度，一般认为农业资源越丰裕，农产品出口的可能性越大，数据来源于WDI。t为捕捉时间变化趋势的变量，vijt代表残差项。
根据式（7），本文构建了包含双边自由贸易协定（FTA）和进口来源国的经济自由度二级衡量指标的贸易非效率模型，具体模型如下：
式（9）中，uijt为被解释变量，代表中国从拉丁美洲进口农产品的贸易非效率项。α1～α10为待估参数系数，α0为残差项。FTAijt代表贸易国双方在t时期是否签订自由贸易协定，签订则取值为1，否则取值为0。已有研究认为，自由贸易协定签订生效有利于促进贸易。其余贸易非效率项中的各项指标均来自经济自由度的二级衡量指标，该系列指标数据来源于美国传统基金会数据库（Heritage Foundation Database），取值范围为0～100，分值越高表明该指标的评价越好。这些二级指标从不同维度衡量了出口国的经济自由度，包括proit（产权保护程度）、intit（政府经济干预程度）、taxit（税收负担程度）、spendit（政府财政支出）、busiit（商业自由度）、moneyit（货币自由度）、tradeit（贸易自由度）、investit（投资自由度）、finanit（金融自由度）。一般认为经济自由度越高，越有利于贸易。以上所有变量的描述性统计及预期作用方向见表4。
4 实证结果分析与讨论
4.1 模型适用性检验
随机前沿引力模型高度依赖函数模型的设定，因此在进行实证分析前，需要确定适当的函数形式。一是存在性检验，即检验是否存在贸易非效率；二是检验贸易非效率的时变性，即贸易非效率是否随时间变化。本文采用Frontier4.1软件，检验结果如表5所示，随机前沿引力模型存在贸易非效率，LR统计量在1%的显著性水平上拒绝了“不存在贸易非效率”的原假设，表明模型存在贸易非效率，适合采用随机前沿引力模型。模型的时变性检验结果显示，LR统计量在1%的显著性水平上拒绝了“贸易非效率不变化”原假设，即η=0不成立，表明贸易非效率随时间变动，引入时变因素是合适的。
4.2 时变随机前沿引力模型结果分析
在假设检验通过的前提下，本文拟采用“一步法”估计时变随机前沿引力模型，估计结果见表6。γ值代表随机扰动项非效率因素的占比，而γ的取值为0.734，通过了5%显著性水平检验。该结果表明实际贸易量与前沿贸易量有较大差距，并且该差距主要由贸易非效率因素引起。模型的η值为0.053，通过了1%的显著性水平检验，这表明随着时间的推移，拉丁美洲各国向中国出口农产品的贸易效率在不断降低，需进一步探究影响拉丁美洲农产品出口中国的主要阻碍因素，同时也侧面说明在模型中引入时变因素是一个合理的选择。
从模型的主要变量来看：①lnPOPit系数显著为正，通过了1%的显著性水平检验，表明拉丁美洲出口国的人口规模越大，拉丁美洲各国国内市场越大，也会扩大农产品出口规模；lnPOPit系数显著为正，通过了1%的显著性水平检验，意味着中国庞大的人口规模所引致的巨大需求能够促进中国从拉丁美洲的农产品进口，与预期相符。②lnDISijt系数显著为负，通过了1%的显著性水平检验，表明距离对两国之间的农产品贸易产生显著负面冲击，意味着远距离导致的贸易运输成本是影响农产品贸易的重要因素。
4.3 贸易非效率模型估计结果分析
表7为利用“一步法”回归的贸易非效率模型的估计结果，分为随机前沿引力模型和贸易非效率模型两部分结果。整体模型的γ值为0.992，表明贸易非效率模型对于贸易非效率信息的捕捉是很全面的。根据回归结果，可以得出以下结果。
在随机前沿引力模型部分：①lnPGDPit和lnPGDPjt的系数正向显著，分别通过了5%和1%的显著性水平检验，表明拉丁美洲国家经济发展和人民生活水平越高，越有利于拉丁美洲农产品出口中国；而中国的经济发展水平越高，农产品需求增长也就越快，从而有利于从拉丁美洲国家进口农产品。②lnPOPit和lnPOPjt的系数同样显著为正，均通过了1%的显著性水平检验，表明拉丁美洲各国国内市场越大，也会扩大农产品出口规模；而中国的人口规模对拉丁美洲的农产品进口产生了显著促进作用，意味着中国庞大的需求能够促进中国从拉丁美洲的农产品进口，与预期相符。其中，可以发现中国人口规模的系数较大，主要是因为拉丁美洲各国的人口规模相对中国来说较小，其中拉丁美洲人口最多的国家巴西2017年人口为2.09亿，大部分拉丁美洲国家人口仅几百万人，无法与中国人口规模相比，因此中国人口规模系数显示较大。③lnDISij和EXCHAijt的系数显著为负，通过了1%的显著性水平检验，表明地理距离造成的贸易成本和汇率波动造成交易成本上升不利于拉丁美洲国家农产品出口到中国。④PLANDit和AGRit的系数为正，但并不显著，表明在中国与拉丁美洲的农产品贸易中，拉丁美洲各国的农业资源丰裕程度并不是关键决定因素。
在贸易非效率模型部分：①FTAijt系数显著为负，通过了1%的显著性水平检验，表明中国和拉丁美洲国家的自由贸易协定签订生效后能够显著降低中国和拉丁美洲的贸易非效率，促进拉丁美洲的农产品出口中国。这跟已有多数学者的研究结论一致，国家间贸易协定的签订是有效提升双方贸易效率的一种制度性安排。因此，需进一步促进中国与更多拉丁美洲国家谈判和签订自由贸易协定，从制度上创造有利于贸易的环境和政策。②从经济自由度的各项二级指标来看，与预期方向有所差异。proit、taxit、moneyit、finanit的系数显著为正，分别通过了5%、1%、5%和1%的显著性水平检验，表明出口国的产权保护程度、税收负担程度、货币自由度和金融自由度导致贸易非效率上升，这可能是因为产权保护程度越高、税收负担降低、货币自由度和金融自由度提升会刺激出口国经济增长，从而导致出口国国内市场的农产品需求增长，降低农产品出口，从而导致贸易效率下降。busiit、tradeit和investit的系数显著为负，均通过了1%的显著性水平检验，表明与贸易相关的商业自由度、贸易自由度和投资自由度则能够显著降低贸易非效率，主要原因可能是拉丁美洲的商业自由度越高、贸易自由度和投资自由度越高，表明拉丁美洲国家开放程度越高，越能够消除拉丁美洲农产品出口的障碍，促进拉丁美洲农产品出口中国。以上的研究结果表明，从经济自由度不同维度对贸易非效率的影响存在异质性，与将经济自由度当作一个综合指标来研究的文献结论存在差异。这也意味着，在中国与拉丁美洲的贸易合作上，可以将消除贸易障碍的重点放在商业、贸易和投资环境的改善方面，从而更有针对性地促进贸易效率提高。
4.4 贸易效率分析与贸易潜力测算
为比较中国从拉丁美洲各国农产品进口的贸易效率差异，本文在考虑贸易非效率影响因素的基础上，进一步分国别和分时间计算了2001—2018年拉丁美洲各国的贸易潜力平均值。
从国别来看（图1），拉丁美洲各国的平均贸易效率较低，表明中国从拉丁美洲各国进口农产品有较大潜力。分区间来看，贸易效率大于0.4的国家有哥斯达黎加、秘鲁、智利和乌拉圭；而潜力值0.2～0.4的国家有尼加拉瓜、墨西哥、巴西、洪都拉斯、巴拿马、阿根廷、厄瓜多尔和圭亚那，其余国家的效率值均小于0.2。可以发现，与中国签订自由贸易协定的国家例如哥斯达黎加、智利和秘鲁的贸易效率相对较高，表明自由贸易协定的签订生效确实显著促进了中国与这些国家的农产品贸易效率，有效挖掘了双方的贸易潜力。根据前文第二部分分析结果，2000—2018年，巴西和阿根廷是中国在拉丁美洲的第一和第二进口来源国，占到中国从拉丁美洲进口总农产品量的80%左右。而中国与巴西和阿根廷等国家的贸易效率不到0.4，未来有较大贸易潜力。对于中国来说，需采取相关措施进一步促进与拉丁美洲各国尤其是巴西、阿根廷等国和中国的农产品贸易合作。
从时间趋势上看，2001—2018年，贸易效率平均值呈现震荡上行趋势（图2）。2010年之前，除个别年份外，贸易效率平均值基本均低于0.5，表明该时期中国与拉丁美洲的贸易效率较低。而2011—2016年，贸易效率平均值呈现波动中略有下降的趋势。可能的原因是2011年之后，尽管中国与秘鲁、哥斯达黎加和智利签订的自由贸易协定发挥了一定作用，但与重要贸易伙伴国巴西和阿根廷并没有达成优惠性贸易协定，中国和拉丁美洲的整体贸易效率并未得到有效改善。而2017—2018年贸易效率有所提升的原因可能是，中美贸易摩擦导致中国加大了从拉丁美洲进口油料和肉类进行替代，从而提高了贸易效率。
根据前文关于贸易效率（TE）的计算原理，表8按照贸易效率值大小列出了2018年中国从拉丁美洲各国进口农产品的贸易效率。由中国从拉丁美洲各国进口农产品的潜在规模来看，排名靠前的国家主要为巴西、阿根廷、智利、秘鲁和乌拉圭等南美洲国家。而贸易效率值较小的国家为牙买加、巴巴多斯和伯利兹等国家。在2018年中国实际农产品进口额超过10亿美元的国家中，阿根廷、巴西、智利、秘鲁和乌拉圭的贸易效率不到0.6，尤其是巴西和阿根廷仅为0.395和0.111，说明这些国家至少还有40%的贸易潜力有待挖掘。而从总体来看，2018年中国与拉丁美洲总体的平均贸易效率仅为0.339，这意味着，一旦消除中国和拉丁美洲的贸易障碍，中国从拉丁美洲的农产品进口规模能从当前的413.42亿美元增加到理想值1220.24亿美元，规模扩大将近1.95倍，表明中国从拉丁美洲的进口潜力尚未充分发挥出来，利用拉丁美洲进口农产品调剂国内农产品余缺的空间很大。这些国家中，尤其需要重点关注的国家是巴西和阿根廷；而从进口品种看，需要重点关注的是油料和肉类的进口潜力挖掘。
5 结论与启示
基于UN Comtrade 数据库数据，本文在分析中国对拉丁美洲21个国家2001—2018年农产品进口变动趋势的基础上，构建时变随机前沿引力模型探究了相关影响因素，并从经济自由度角度考察其对贸易非效率的影响，最后测算了中国进口拉丁美洲各国农产品的贸易潜力，得出了如下结论。①2001—2018年，中国从拉丁美洲进口农产品规模保持持续增长，进口来源国市场集中度进一步上升，主要进口产品为油料和肉类。②在随机前沿时变引力模型中，出口国和中国的人均GDP和人口规模显著促进了农产品进口；两国首都之间的距离和汇率对农产品进口产生了显著负向影响。③在贸易非效率模型中，自由贸易协定能够显著降低中国进口拉丁美洲农产品的贸易非效率，促进进口增加。从经济自由度的各项二级指标来看，拉丁美洲各国的出口国的产权保护程度、税收负担程度、货币自由度和金融自由度导致贸易非效率上升；而与贸易相关的商业自由度、贸易自由度和投资自由度显著降低了中国进口拉丁美洲农产品的贸易非效率。④从贸易效率来看，中国与拉丁美洲各国的整体平均贸易效率较低，但随时间推移逐渐提高，表明中国从拉丁美洲各国进口农产品有较大潜力，尤其是巴西、智利以及阿根廷等国家。从贸易潜力来看，2018年中国与拉丁美洲总体平均贸易效率仅为0.339，表明尚有66%的贸易潜力可挖掘。一旦消除中国和拉丁美洲的贸易障碍，中国进口拉丁美洲农产品规模能在当前的基础上增加近1.95倍。
根据以上研究结论，在中国与拉丁美洲的农产品贸易合作上可以从以下方面着手。一是加快中拉自贸区谈判，推进经济一体化。在中国-智利、中国-秘鲁以及中国-哥斯达黎加自贸区的基础上，加快与周边国家的双边和多边自贸区谈判。在当前阶段，加快恢复中国与南美地区最大的经济一体化组织—南方共同市场的多边自贸区谈判；在双边自贸区方面，中国应尽快达成与巴拿马和哥伦比亚的自贸区协定，进一步升级与秘鲁的自贸区协定，并广泛建立与巴西、阿根廷和乌拉圭等具有较大贸易潜力国家的自由贸易谈判，加深中国与拉丁美洲的经济一体化程度和贸易往来。二是改善农产品贸易的营商环境。在未来的贸易投资合作中，中拉双方可以将消除贸易障碍的重点放在提高商业、贸易和投资环境的自由度方面，从而更有针对性地促进贸易效率提高。三是关注重点国家和重点品种进口潜力挖掘。考虑到之前的贸易结构，对于中国来说，未来挖掘进口贸易潜力的重点国家应放在巴西和阿根廷，重点领域应关注油料和肉类的进口。