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民以食为天，中国是人口大国，作为人民的基本生活需求，農产品的发展对于人们生产生活具有极为重要的意义。近年来，全世界的农产品进出口额持续上涨，农产品占全球总商品交易额的比重持续呈上升趋势。联合国粮食及农业组织（FAO）的最新数据显示：2018年世界农产品出口总额达到14400亿美元，较中国加入世界贸易组织时（2001年）的4571亿美元，翻了3.15倍，这说明了这十八年来世界农产品贸易市场的繁荣与发展。2018年，中国农产品出口额726.1亿美元，占世界农产品出口总额的5.96%，是2001年159.8亿美元的4.5倍。然而，中国农产品出口额与美国（1467.1亿美元）和欧盟（1454.82亿美元）相比仍存在巨大差距。从进口来看，中国农产品进口额从2001年的160.72亿美元增加到2018年的1382.23亿美元，占世界总进口额的比重从3.64%增加到10.55%。与美国相比，在2001年中国农产品进口额只有美国的三分之一左右，而2018年已超越美国，达到了世界第一的水平。在中国农产品市场逐步开放的同时，中国农产品市场与国际市场的联系逐渐加深。中国农产品贸易不仅受到国内经济政策变动的影响，还将更容易受到世界各国经济政策变动的冲击。因此，研究中国农产品贸易的影响因素、客观分析全球经济政策不确定性对中国农产品贸易的影响是十分重要的，能够有效规避市场风险，保障农产品市场稳定运行。
一、文献综述
近些年来，关于农产品贸易一直受到广泛关注，经济政策不确定性与农产品贸易一直是热门话题，许多专家学者积极投身于此项研究中，并取得了不少研究成果。接下来，本文将对国内外学者对于经济政策不确定性与农产品贸易的文献做一个简单梳理。芦丽静、朱炎亮、单海鹏（2016）使用芝加哥大学研究人员建立的中国经济政策不确定指数作为衡量指标，研究了中国经济政策不确定性对中国各省市消费的影响途径及影响程度，结果显示经济政策不确定性冲击导致人均消费水平显著下降，并且不同地区的影响程度之间存在差异。郝永敬、黄东艳、康冰清（2017）在理论上探讨了经济政策不确定性对城镇居民消费的影响，通过增收与消费政策的结合，完善社会保障体系，改善城镇居民的消费环境。刘竹青、佟家栋（2018）研究国内和国外经济政策不确定性对中国贸易的影响。结果表明，国内和国外经济政策的不确定性均将极大地阻碍了我国进出口贸易的发展，影响了我国进出口贸易的广度和密集度。潘家栋、韩沈超（2018）对经济政策不确定性对中国出口贸易的影响进行了实证检验。结果表明，经济政策不确定性的加剧阻碍了中国出口贸易的快速发展，经济政策的不确定性主要通过生产、供应路径和进口需求路径影响我国出口贸易。
通过对于国内外相关文献的梳理，可以发现：经济政策不确定性对于居民消费、企业投资及进出口贸易都存在一定程度的抑制作用;关于影响农产品贸易的因素较多，主要是我国开放的对外市场传导了国际经济不稳定性，影响我国的贸易发展;关于经济政策不确定性对农产品贸易影响方面的研究较少，且大多集中于 “一带一路”国家对中国的农产品贸易影响因素，或者是单纯研究一国自身的影响因素，而对于发达国家甚至全球经济政策不确定性对于中国农产品进出口贸易相关方面的研究较少，故本文选取相应变量建立VAR模型以研究中国、美国、欧盟及全球经济政策不确定性对中国农产品贸易的影响。
二、实证分析
1.指标的选取与数据的来源。近年来，对于经济政策不确定性的测度有了突破性的进展，Bloom， Baker and Davis（2016）的研究首次提出利用“大数据”技术，对各国内海量的报纸资料进行文本挖掘，由文本挖掘量化得出的经济政策不确定性时间序列，可用于学术研究和经济周期预测。
为了研究经济政策不确定性对于中国农产品进出口贸易的影响，本文在查找相关文献资料的基础上选取了相关月度数据指标，当前可搜索到的最新数据为2005年-2017年的月度数据，运用VAR模型对其相关关系进行了实证分析研究，具体的实证研究过程如下所示：参照郝晓燕、韩一军等人（2018）在研究经济政策不确定对中国粮食贸易的影响时所采用的经济政策指标，本文在进行实证分析时选取的经济变量如下表所示：
本文所使用农产品进出口总额的数据来自《中国统计年鉴》和中国商务部对外经贸司数据库。本文所选用的变量包括中国农产品进出口总额、中国、美国、欧盟和世界经济政策不确定性指数，采用的数据为2005年-2017年的月度数据。中国农产品进出口总额存在一定的季节效应，本文为了更加准确地反映数据本身的基本趋势和特征，减小季节的变动对原数据产生的影响，故对其进行Census X12季节调整方法。数据序列是一阶单整的，由相关性——偏相关函数图，确定ARIMA（0 1 1）（0 1 1）12模型为最佳模型，故对中国农产品进出口总额进行季节调整。通过观测中国、美国、欧盟经济政策不确定性指数的时序图，对中国、美国、欧盟经济政策不确定性指数进行Census X12季节调整方法。三组数据都是一阶单整的，由相关性——偏相关函数图，对ARIMA（1 1 0）（0 1 0）12模型、ARIMA （0 1 1）（0 1 1）12等五组模型进行拟合，结果均不显著，故认为中国、美国、欧盟经济政策不确定性指数均不存在明显的季节效应。为了避免所选取的经济变量之间由于某些相似的趋势，以致出现“伪回归”现象，在对模型进行分析之前，先要对数据的平稳性进行检验。检验结果为：对WEPU、CEPU、UEPU、EEPU进行一阶差分处理，结果显示，D（WEPU）、D（CEPU）、D（UEPU）、D（EEPU）在95%的置信水平下都是平稳的。
2.构建模型。首先应当确定最佳滞后阶数，在进行选择时，需要综合考虑。VAR模型的最优滞后阶数主要参考AIC和SC两个统计量，根据结果可以确定模型的滞后阶数为2阶，可以建立VAR（2）模型。在确定最佳滞后阶数之后，应当检验VAR模型的平稳性，选择用AR根图进行检验。检验结果表明：建立的VAR（2）模型是稳定的。可以使用VAR（2）模型进行后续分析。 3.格兰杰因果关系检验。格兰杰因果关系检验滞后阶数为滞后2阶，根据检验结果可知：在5%的显著水平下，中国、欧盟和世界经济政策不确定性指数和中国农产品进出口总额互为格兰杰原因，表明中国农产品进出口总额确实能受到中国、欧盟和世界经济政策不确定性指数的影响。而在10%的显著水平下，美国经济政策不确定性指数和中国农产品进出口总额互为格兰杰原因。
4.脉冲响应分析。在分析VAR模型时，我们经常用脉冲响应函数来分析对所有内生变量的影响。从中国经济政策不确定性对中国农产品进出口总额的响应过程可以看出，当在本期给中国经济政策不确定性一个正冲击时，中国农产品进出口总额将呈反向变动且在第3期达到最低点，之后基本保持在一个稳定状态，说明中国经济政策不确定性的增长将降低中国农产品进出口总额。从欧盟经济政策不确定性对中国农产品进出口总额的响应过程可以看出，当在本期给中国经济政策不确定性一个正冲击时，中国农产品进出口总额将呈正向变动且在第2期达到最高点，之后逐渐降低，这说明欧盟经济政策不确定性的增长，将使之后若干期内中国农产品进出口总额保持持续升高的状态。从美国经济政策不确定性对中国农产品进出口总额的响应过程可以看出，当在本期给美国经济政策不确定性一个正向变动，中国农产品进出口总额会在三期内呈现出轻微的正向变动，之后几乎与零轴重合。这说明在美国经济政策不确定性的增长后的三期内中国农产品进出口总额将有所上升，但三期之后的作用甚微。从世界经济政策不确定性对中国农产品进出口总额的响应过程可以看出，当在本期给中国经济政策不确定性一个正冲击时，中国农产品进出口总额将呈反向变动且在第3期达到最低点，之后几乎与零轴重合，且在前2期内呈现正效应，之后呈现负效应，这说明世界经济政策不确定性的增长在前2期内将增加中国农产品进出口总额，而在第2期到第4期内中国农产品进出口总额将有所下降，在第4期之后的作用甚微。而中国农产品进出口总额对自身的冲击是逐年递减的，且在前两期的变动较大，而之后的变动趋于平稳，并且始终是正效应。
5.方差分解分析。在脉冲响应分析之后应进行方差分解分析，进行进一步的研究，方差分解结果表明：随着阶数的增加，中国农产品进出口总额对自身波动的解释度逐渐降低，在40期时为91.0664%，其他变量的解释度可达到8.9336%。其中欧盟经济政策不确定性在第40期时方差解释度达到5.5189%，可见欧盟经济政策不确定性是中国农产品进出口总额波动的最主要原因。中国经济政策不确定性对中国农产品进出口总额的解释度随着滞后期数的增加而增强，在第40期达到2.7140%，说明在中国农产品进出口总额波动中中国经济政策不确定性的作用是不断增加的并且有长久影响。而美国和世界经济政策不确定性对中国农产品进出口总额波动的解释度随着期数增加呈现出先增后减态势，在第40期达到2.7140%，说明在中国農产品进出口总额波动中中国经济政策不确定性的作用是不断增加的并且有长久影响。而美国和世界经济政策不确定性对中国农产品进出口总额波动的解释度随着期数增加呈现出先增后减态势，在第5期左右其影响最大，分别达到了0.3093%和0.6105%，这意味着美国和世界经济政策不确定性将在短期内对中国农产品进出口总额带来一定影响，但长期来看其影响会不断减弱。
三、结论
首先，虽然通过单位根检验结果显示中国、美国、欧盟和世界经济政策不确定性指数都是非平稳的时间序列，但一阶差分后保持平稳。其次，通过格兰杰因果检验我们得出中国农产品进出口总额确实能受到中国、欧盟和世界经济政策不确定性指数的影响。事实证明也是如此，经济政策的波动导致农产品产量的变化，进而严重影响了农产品进出口总额。再其次，根据脉冲响应分析和方差分解分析的结果，可以进一步论证了中国经济政策不确定性的增长将降低中国农产品进出口总额;欧盟经济政策不确定性的增长，将使之后若干期内中国农产品进出口总额保持持续升高的状态;美国经济政策不确定性的增长后的三期内中国农产品进出口总额将有所上升，但三期之后的作用甚微;世界经济政策不确定性的增长在初期内将增加中国农产品进出口总额，随后中国农产品进出口总额将有所下降，而之后的作用甚微。中国农产品进出口总额对自身的冲击是逐年递减的，且在前两期的变动较大，而之后的变动趋于平稳，并且始终是正效应。
（作者单位：西北大学
一、文献综述
近些年来，关于农产品贸易一直受到广泛关注，经济政策不确定性与农产品贸易一直是热门话题，许多专家学者积极投身于此项研究中，并取得了不少研究成果。接下来，本文将对国内外学者对于经济政策不确定性与农产品贸易的文献做一个简单梳理。芦丽静、朱炎亮、单海鹏（2016）使用芝加哥大学研究人员建立的中国经济政策不确定指数作为衡量指标，研究了中国经济政策不确定性对中国各省市消费的影响途径及影响程度，结果显示经济政策不确定性冲击导致人均消费水平显著下降，并且不同地区的影响程度之间存在差异。郝永敬、黄东艳、康冰清（2017）在理论上探讨了经济政策不确定性对城镇居民消费的影响，通过增收与消费政策的结合，完善社会保障体系，改善城镇居民的消费环境。刘竹青、佟家栋（2018）研究国内和国外经济政策不确定性对中国贸易的影响。结果表明，国内和国外经济政策的不确定性均将极大地阻碍了我国进出口贸易的发展，影响了我国进出口贸易的广度和密集度。潘家栋、韩沈超（2018）对经济政策不确定性对中国出口贸易的影响进行了实证检验。结果表明，经济政策不确定性的加剧阻碍了中国出口贸易的快速发展，经济政策的不确定性主要通过生产、供应路径和进口需求路径影响我国出口贸易。
通过对于国内外相关文献的梳理，可以发现：经济政策不确定性对于居民消费、企业投资及进出口贸易都存在一定程度的抑制作用;关于影响农产品贸易的因素较多，主要是我国开放的对外市场传导了国际经济不稳定性，影响我国的贸易发展;关于经济政策不确定性对农产品贸易影响方面的研究较少，且大多集中于 “一带一路”国家对中国的农产品贸易影响因素，或者是单纯研究一国自身的影响因素，而对于发达国家甚至全球经济政策不确定性对于中国农产品进出口贸易相关方面的研究较少，故本文选取相应变量建立VAR模型以研究中国、美国、欧盟及全球经济政策不确定性对中国农产品贸易的影响。
二、实证分析
1.指标的选取与数据的来源。近年来，对于经济政策不确定性的测度有了突破性的进展，Bloom， Baker and Davis（2016）的研究首次提出利用“大数据”技术，对各国内海量的报纸资料进行文本挖掘，由文本挖掘量化得出的经济政策不确定性时间序列，可用于学术研究和经济周期预测。
为了研究经济政策不确定性对于中国农产品进出口贸易的影响，本文在查找相关文献资料的基础上选取了相关月度数据指标，当前可搜索到的最新数据为2005年-2017年的月度数据，运用VAR模型对其相关关系进行了实证分析研究，具体的实证研究过程如下所示：参照郝晓燕、韩一军等人（2018）在研究经济政策不确定对中国粮食贸易的影响时所采用的经济政策指标，本文在进行实证分析时选取的经济变量如下表所示：
本文所使用农产品进出口总额的数据来自《中国统计年鉴》和中国商务部对外经贸司数据库。本文所选用的变量包括中国农产品进出口总额、中国、美国、欧盟和世界经济政策不确定性指数，采用的数据为2005年-2017年的月度数据。中国农产品进出口总额存在一定的季节效应，本文为了更加准确地反映数据本身的基本趋势和特征，减小季节的变动对原数据产生的影响，故对其进行Census X12季节调整方法。数据序列是一阶单整的，由相关性——偏相关函数图，确定ARIMA（0 1 1）（0 1 1）12模型为最佳模型，故对中国农产品进出口总额进行季节调整。通过观测中国、美国、欧盟经济政策不确定性指数的时序图，对中国、美国、欧盟经济政策不确定性指数进行Census X12季节调整方法。三组数据都是一阶单整的，由相关性——偏相关函数图，对ARIMA（1 1 0）（0 1 0）12模型、ARIMA （0 1 1）（0 1 1）12等五组模型进行拟合，结果均不显著，故认为中国、美国、欧盟经济政策不确定性指数均不存在明显的季节效应。为了避免所选取的经济变量之间由于某些相似的趋势，以致出现“伪回归”现象，在对模型进行分析之前，先要对数据的平稳性进行检验。检验结果为：对WEPU、CEPU、UEPU、EEPU进行一阶差分处理，结果显示，D（WEPU）、D（CEPU）、D（UEPU）、D（EEPU）在95%的置信水平下都是平稳的。
2.构建模型。首先应当确定最佳滞后阶数，在进行选择时，需要综合考虑。VAR模型的最优滞后阶数主要参考AIC和SC两个统计量，根据结果可以确定模型的滞后阶数为2阶，可以建立VAR（2）模型。在确定最佳滞后阶数之后，应当检验VAR模型的平稳性，选择用AR根图进行检验。检验结果表明：建立的VAR（2）模型是稳定的。可以使用VAR（2）模型进行后续分析。 3.格兰杰因果关系检验。格兰杰因果关系检验滞后阶数为滞后2阶，根据检验结果可知：在5%的显著水平下，中国、欧盟和世界经济政策不确定性指数和中国农产品进出口总额互为格兰杰原因，表明中国农产品进出口总额确实能受到中国、欧盟和世界经济政策不确定性指数的影响。而在10%的显著水平下，美国经济政策不确定性指数和中国农产品进出口总额互为格兰杰原因。
4.脉冲响应分析。在分析VAR模型时，我们经常用脉冲响应函数来分析对所有内生变量的影响。从中国经济政策不确定性对中国农产品进出口总额的响应过程可以看出，当在本期给中国经济政策不确定性一个正冲击时，中国农产品进出口总额将呈反向变动且在第3期达到最低点，之后基本保持在一个稳定状态，说明中国经济政策不确定性的增长将降低中国农产品进出口总额。从欧盟经济政策不确定性对中国农产品进出口总额的响应过程可以看出，当在本期给中国经济政策不确定性一个正冲击时，中国农产品进出口总额将呈正向变动且在第2期达到最高点，之后逐渐降低，这说明欧盟经济政策不确定性的增长，将使之后若干期内中国农产品进出口总额保持持续升高的状态。从美国经济政策不确定性对中国农产品进出口总额的响应过程可以看出，当在本期给美国经济政策不确定性一个正向变动，中国农产品进出口总额会在三期内呈现出轻微的正向变动，之后几乎与零轴重合。这说明在美国经济政策不确定性的增长后的三期内中国农产品进出口总额将有所上升，但三期之后的作用甚微。从世界经济政策不确定性对中国农产品进出口总额的响应过程可以看出，当在本期给中国经济政策不确定性一个正冲击时，中国农产品进出口总额将呈反向变动且在第3期达到最低点，之后几乎与零轴重合，且在前2期内呈现正效应，之后呈现负效应，这说明世界经济政策不确定性的增长在前2期内将增加中国农产品进出口总额，而在第2期到第4期内中国农产品进出口总额将有所下降，在第4期之后的作用甚微。而中国农产品进出口总额对自身的冲击是逐年递减的，且在前两期的变动较大，而之后的变动趋于平稳，并且始终是正效应。
5.方差分解分析。在脉冲响应分析之后应进行方差分解分析，进行进一步的研究，方差分解结果表明：随着阶数的增加，中国农产品进出口总额对自身波动的解释度逐渐降低，在40期时为91.0664%，其他变量的解释度可达到8.9336%。其中欧盟经济政策不确定性在第40期时方差解释度达到5.5189%，可见欧盟经济政策不确定性是中国农产品进出口总额波动的最主要原因。中国经济政策不确定性对中国农产品进出口总额的解释度随着滞后期数的增加而增强，在第40期达到2.7140%，说明在中国农产品进出口总额波动中中国经济政策不确定性的作用是不断增加的并且有长久影响。而美国和世界经济政策不确定性对中国农产品进出口总额波动的解释度随着期数增加呈现出先增后减态势，在第40期达到2.7140%，说明在中国農产品进出口总额波动中中国经济政策不确定性的作用是不断增加的并且有长久影响。而美国和世界经济政策不确定性对中国农产品进出口总额波动的解释度随着期数增加呈现出先增后减态势，在第5期左右其影响最大，分别达到了0.3093%和0.6105%，这意味着美国和世界经济政策不确定性将在短期内对中国农产品进出口总额带来一定影响，但长期来看其影响会不断减弱。
三、结论
首先，虽然通过单位根检验结果显示中国、美国、欧盟和世界经济政策不确定性指数都是非平稳的时间序列，但一阶差分后保持平稳。其次，通过格兰杰因果检验我们得出中国农产品进出口总额确实能受到中国、欧盟和世界经济政策不确定性指数的影响。事实证明也是如此，经济政策的波动导致农产品产量的变化，进而严重影响了农产品进出口总额。再其次，根据脉冲响应分析和方差分解分析的结果，可以进一步论证了中国经济政策不确定性的增长将降低中国农产品进出口总额;欧盟经济政策不确定性的增长，将使之后若干期内中国农产品进出口总额保持持续升高的状态;美国经济政策不确定性的增长后的三期内中国农产品进出口总额将有所上升，但三期之后的作用甚微;世界经济政策不确定性的增长在初期内将增加中国农产品进出口总额，随后中国农产品进出口总额将有所下降，而之后的作用甚微。中国农产品进出口总额对自身的冲击是逐年递减的，且在前两期的变动较大，而之后的变动趋于平稳，并且始终是正效应。
（作者单位：西北大学