張瑞婷 韓 嫣

（1 中國農(nóng)業(yè)大學經(jīng)濟管理學院，北京 100083；2 北京石油化工學院經(jīng)濟管理學院，北京 102617）

種業(yè)作為國家農(nóng)業(yè)核心產(chǎn)業(yè)，具有重要的戰(zhàn)略地位。糧食安全，在很大程度上是種子安全。玉米作為世界主要糧食作物之一，在全球糧食貿(mào)易中占據(jù)重要地位。玉米種業(yè)是農(nóng)作物種業(yè)的重要組成部分，其所產(chǎn)生的經(jīng)濟價值也一直倍受重視。但是，由于當前國內(nèi)外供需不匹配，以及國際貿(mào)易和投資環(huán)境等一系列因素的變化，中國玉米種子貿(mào)易長期、持續(xù)性的進出口不平衡問題引起了普遍關注。

自2000年12 月1 日《中華人民共和國種子法》施行以來，中國種子產(chǎn)業(yè)改變了過去的計劃經(jīng)濟管理和國企壟斷經(jīng)營模式，轉(zhuǎn)而進入市場經(jīng)濟與多種所有制企業(yè)共同發(fā)展的階段。中國加入WTO 以后，國際跨國種業(yè)公司開始進入中國市場，并對國內(nèi)種子企業(yè)進行并購，從而進入合資經(jīng)營階段。隨著國內(nèi)種子市場的日益開放，跨國種業(yè)公司開始實施與中國企業(yè)聯(lián)合研發(fā)運營的市場策略，這對中國食品安全及農(nóng)業(yè)種質(zhì)安全性構(gòu)成威脅，極大地影響了中國種子行業(yè)的發(fā)展[1]。在遭受挑戰(zhàn)的同時，為了提高中國種業(yè)的競爭力，中國通過保護知識產(chǎn)權(quán)、培養(yǎng)育種人才、增加政策扶持與優(yōu)惠、擴大信息平臺來改善中國種業(yè)及企業(yè)的競爭力[2]，從而為中國種業(yè)實施“走出去”戰(zhàn)略提供有效保障。因此，保護國內(nèi)的優(yōu)質(zhì)種質(zhì)資源，維護種業(yè)市場的安全迫在眉睫。然而，目前多數(shù)研究只分析了規(guī)則約束下國內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品的出路和發(fā)展方向，對于種子的國際貿(mào)易問題也主要采用定性分析，缺乏深入剖析和量化的實證研究。此外，以往研究中尚未涉及中國與主要伙伴國的玉米種子貿(mào)易、國家間貿(mào)易潛力等問題。因此，本研究以中國玉米種子進出口為研究對象，利用貿(mào)易引力模型分析影響玉米種子國際貿(mào)易的主要因素，并測算中國與伙伴國之間的貿(mào)易潛力。這對進一步明確中國玉米種子市場定位、把握玉米種子產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向以及更好地規(guī)避限制進出口貿(mào)易因素具有一定的現(xiàn)實意義。

對于貿(mào)易潛力分析，現(xiàn)有研究多采用引力模型、指數(shù)體系以及統(tǒng)計指標這3 種方法。譚晶容等[3]運用貿(mào)易引力模型對中國同中亞五國的貿(mào)易現(xiàn)狀和貿(mào)易結(jié)構(gòu)進行分析，發(fā)現(xiàn)雖然中國同中亞五國的貿(mào)易規(guī)模不斷擴大，但中國進口結(jié)構(gòu)相對單一，且與哈薩克斯坦之間的貿(mào)易潛力相對不足。孫致陸等[4]利用顯示性比較優(yōu)勢、產(chǎn)品出口相似性、貿(mào)易互補性和貿(mào)易強度4 個指數(shù)，對中國和印度的農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易潛力進行測算。Zolin 等[5]利用標準貿(mào)易差、出口增長率和出口覆蓋率等統(tǒng)計指標，對韓國同歐盟簽署自由貿(mào)易協(xié)定的影響進行了預估。本研究將從中國與主要伙伴國的玉米種子貿(mào)易視角切入，探討中國與貿(mào)易伙伴國之間玉米種子貿(mào)易的互補性與競爭性特征，并基于經(jīng)典貿(mào)易引力模型，引入經(jīng)濟、空間和制度等因素擴展引力模型，實證分析影響中國玉米種子貿(mào)易的主要因素。

1 中國玉米種子貿(mào)易分析

1.1 貿(mào)易總量1995年美國世界觀察研究所發(fā)布“誰來養(yǎng)活中國”的報告[6]，指出到2030年中國的糧食供給將面臨3 億～4 億t的缺口，這一預測給中國政府敲響了警鐘。1995年中國政府提出從“九五計劃”期間（1996-2000年）開始實施“種子工程”。此時中國玉米的優(yōu)良品種普及率還比較低，直到1997年，玉米新品種農(nóng)大108 申請國家專利，并在1998年、1999年分別通過北京、天津、河北、山西及全國農(nóng)作物品種審定委員會審定，被農(nóng)業(yè)部定為“九五”時期10 個重點推廣品種的首選品種。此后，中國將育種和推廣置于重要地位，以確保種業(yè)安全。期間，美國轉(zhuǎn)基因玉米品種也一直希望打入中國市場，但是考慮到轉(zhuǎn)基因技術的安全性，中國政府一直沒有開放轉(zhuǎn)基因玉米的種植。

總體來看，中國玉米種子的市場需求量較大，近幾年持續(xù)性貿(mào)易逆差（圖1），進口規(guī)模不大（圖2）。2019年中國玉米產(chǎn)量2.6078 億t，播種面積4128.4萬hm2，玉米種子需求量（使用量）106.8 萬t。從圖1、圖2 可以看出，中國玉米種子貿(mào)易呈現(xiàn)如下幾個特點：（1）1992-2019年間多數(shù)年份為貿(mào)易逆差，2013年和2014年2年逆差較大。1995年后受“種子工程”政策等因素的影響，出口量快速下降，但隨著2001年中國“入世”以及同年國家對玉米出口增值稅政策的調(diào)整，出口量再次迅速增加，但其后進出口量一直都處在較低水平。2010年轉(zhuǎn)為凈進口，直到2014年受到一系列轉(zhuǎn)基因玉米禁運事件的沖擊，2014年之后進口量逐步減少，逆差逐步下降。2015年又開始凈出口，2019年中國玉米種子的進口量和出口量分別為497t 和777t。（2）中國國內(nèi)玉米種子的自給率較高。2017-2019年3年中國的玉米種子需求量分別為126.6 萬t、122.6 萬t 和106.8 萬t，可以看出進口占國內(nèi)需求的比重3年平均為0.1%。（3）從貿(mào)易額來看，中國玉米種子的進口額遠大于出口額，2017-2019年3年平均進口額為出口額的1.58 倍；從平均貿(mào)易價格來看，3年平均進口價格為12.03 美元/kg，出口價格為3.77 美元/kg?？梢?，中國進口的主要為優(yōu)質(zhì)玉米品種，而出口的玉米種子價格相對較低。

圖1 1992-2019年中國玉米種子進出口額（1000 USD）

圖2 1992-2019年中國玉米種子進出口量（t）

1.2 貿(mào)易伙伴國分析2019年中國進口玉米種子497t，進口量排前5 位的國家分別為法國（33%）、阿根廷（31%）、德國（24%）、智利（11%）和菲律賓（1%）（圖3）?？梢钥闯?，前3 位國家合計占中國玉米種子進口量的88%。中國玉米種子進口來源國主要為發(fā)達國家，發(fā)展中國家占比較小。

圖3 2019年中國玉米種子進口主要來源國進口量占比

2019年中國出口玉米種子777t，主要出口目的國為越南（73%）、安哥拉（23%）、吉爾吉斯共和國（2%）、塞拉利昂（1%）和烏茲別克斯坦（1%）（圖4）。可見，中國玉米種子的出口集中度較高，僅越南和安哥拉兩個國家就占到96%。同時，玉米種子出口目的國主要為發(fā)展中國家。

圖4 2019年中國玉米種子出口主要目的國進口量占比

2 中國玉米種子貿(mào)易影響因素分析

2.1 變量說明根據(jù)國際貿(mào)易相關理論，影響貿(mào)易的因素很多。本研究針對經(jīng)濟因素、人口因素、播種面積、匯率、空間因素以及貿(mào)易合作等因素提出研究假說。

GDP Tinbergen[7]最早將引力模型引入國際貿(mào)易領域，研究了不同國家或地區(qū)的雙邊貿(mào)易流量與各國經(jīng)濟規(guī)模間的關系。因而在國際貿(mào)易中，一國的經(jīng)濟規(guī)模是影響雙邊貿(mào)易的主要因素，也是引力模型中的基本變量。中國及其伙伴國的國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）反映了雙邊國家的經(jīng)濟規(guī)模。一般而言，進、出口國的經(jīng)濟規(guī)?？偭吭酱?，其潛在的進口需求能力或出口供應能力越強。

GDP 差額 張亞斌等[8]研究了絲綢之路經(jīng)濟帶沿線各國的貿(mào)易影響因素，結(jié)果表明兩國人均GDP 差額對貿(mào)易存在顯著影響。因此本研究引入貿(mào)易雙方人均GDP 差額的絕對值，考察貿(mào)易雙方經(jīng)濟發(fā)展水平的差距以及需求偏好的相似程度。一般而言，人均GDP 差額絕對值越大，貿(mào)易雙方的經(jīng)濟發(fā)展水平差異越大，需求偏好相似程度越小，兩國開展貿(mào)易的阻力越大，從而使貿(mào)易量減少。

人口因素 Linnemann[9]最早在原始引力模型的基礎上引入人口變量，人口數(shù)量在一定程度上反映了市場規(guī)模。人口數(shù)量越多表明市場規(guī)模越大，相應地對玉米種子的需求就越大，從而使玉米種子進口量增加；同樣，貿(mào)易伙伴國的人口數(shù)量可以反映玉米種子出口國的供給能力。一般而言，伙伴國人口數(shù)量增加會提高其玉米種子的出口供給能力，但從另一角度來說，伙伴國人口數(shù)量增加，其本國國內(nèi)需求也會增加，從而在一定程度上降低對外出口量，因此，預期符號不確定。

玉米播種面積 因為研究對象是農(nóng)作物種子，玉米播種面積反映了國內(nèi)對玉米種子的需求，播種面積越大，需求越旺盛，因此引入中國玉米播種面積變量來衡量玉米種子的國內(nèi)需求量。

匯率 選取人民幣對外幣的匯率來反映國際金融市場的穩(wěn)定性，為避免變量對數(shù)化后出現(xiàn)負數(shù)，選取100 元人民幣對外幣的比率。一般而言，本幣匯率越高越有利于本國玉米種子進口，不利于玉米種子出口。

空間因素 Peck[10]提出國家雙邊貿(mào)易流動性與距離存在一定關系，因而引入距離因素作為引力模型中的基礎變量，反映了貿(mào)易中的運輸成本與風險。為避免出現(xiàn)“啞變量”的情況，引入中國北京與各國首都的地理距離與年均國際原油WTI 價格的乘積代表雙方貿(mào)易的運輸成本。一般而言，運輸成本越高，貿(mào)易流量越小。

貿(mào)易合作 引入WTO 作為模型虛擬變量，表示中國與其伙伴國是否同為WTO 成員國，如果是，則取值為“1”，否則取值為“0”。設置虛擬變量是因為經(jīng)濟合作組織的成員國之間會制定貿(mào)易優(yōu)惠措施，一定程度上消除或削減貿(mào)易壁壘，這些經(jīng)濟合作組織所采取的措施會產(chǎn)生貿(mào)易創(chuàng)造效應，從而增加兩國之間的貿(mào)易額。相關變量的說明如表1 所示。

表1 變量說明

2.2 模型構(gòu)建Tinbergen[7]和Poyhonen[11]兩位學者經(jīng)過大量的實證研究最早構(gòu)建起貿(mào)易引力模型的基本公式，即在國際貿(mào)易中，雙邊國家的貿(mào)易量與其本國的經(jīng)濟規(guī)模（GDP）成正比，但與兩國之間的距離成反比。貿(mào)易引力模型的基本形式如下。

其中，Tij為兩國雙邊貿(mào)易量；i和j分別表示國家i和j；A是常數(shù)項；Y表示國家經(jīng)濟規(guī)模（GDP）；Dij表示兩國距離。

由于本研究利用貿(mào)易引力模型僅研究中國玉米種子貿(mào)易的單邊流量問題，因而將貿(mào)易引力模型的基本形式進行調(diào)整，得到調(diào)整后的基本形式。

其中，IMij表示進口國i對出口國j的進口量；A是常數(shù)項；Y表示國家經(jīng)濟規(guī)模（GDP）；Dij表示兩國距離。

通常為了符合線性估計的要求，需要對（2）式兩邊取對數(shù)，對變量進行對數(shù)處理不僅有助于縮小數(shù)據(jù)彈性，并且有利于削減數(shù)據(jù)的異方差問題，因此變形為（3）式。

其中，lnIMij、lnYi、lnYj和lndij分別是IMij、Yi、Yj和Dij的自然對數(shù)形式，uij是隨機誤差項。

綜上，根據(jù)研究假設，本研究設定貿(mào)易引力模型如下。

2.3 數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計中國對主要貿(mào)易伙伴國玉米種子進口量數(shù)據(jù)來自于WITS 數(shù)據(jù)庫；中國和貿(mào)易伙伴國的GDP、中國和伙伴國人口以及人民幣對外幣的匯率數(shù)據(jù)來自世界銀行WDI 數(shù)據(jù)庫；中國的玉米播種面積年度數(shù)據(jù)來自于《中國統(tǒng)計年鑒》；中國與其伙伴國間的地理距離選取中國北京與各貿(mào)易伙伴國首都的距離作為測算數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于www.timeanddate.com 網(wǎng)址測算；年均國際原油WTI 價格來源于石油輸出國組織OPEC；是否為WTO 成員國劃分依據(jù)來自于WTO 官網(wǎng)。綜上，各變量的基本統(tǒng)計特征如表2 所示。

表2 各變量的描述性統(tǒng)計

3 模型結(jié)果與分析

3.1 單位根與協(xié)整檢驗本研究實證分析采用1998-2019年中國從德國、法國、阿根廷和智利4 個國家進口玉米種子的貿(mào)易量以及9 個解釋變量組成面板數(shù)據(jù)。由于面板數(shù)據(jù)具備時間序列數(shù)據(jù)的特殊性，且文章選取的是22年的長面板數(shù)據(jù)，如果數(shù)據(jù)不平穩(wěn)，可能會出現(xiàn)虛假回歸的情況。為了避免模型出現(xiàn)“偽回歸”問題，需要先對各個變量進行面板數(shù)據(jù)單位根檢驗和面板協(xié)整性檢驗以進一步確保模型數(shù)據(jù)的有效性。

單位根檢驗（即數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性）有3 種最常用的方法：Levin-Lin-Chu 檢驗（LLC 檢驗）、Im-Pesaran-Shin 檢驗（IPS 檢驗）和Fisher-ADF 檢驗（ADF 檢驗）。因此，本研究主要運用以上3 種單位根檢驗方法依次對原變量數(shù)據(jù)和一階差分后的變量數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗。

一般認為，面板數(shù)據(jù)單位根檢驗中只需要通過其中一項檢驗，變量即視為平穩(wěn)序列。根據(jù)表3 單位根檢驗的結(jié)果顯示，lnIITijt、lnPOPit和lnRijt的原變量P 值均大于0.05，不拒絕原假設，因此這幾個變量可能是不穩(wěn)定的，但所有的變量經(jīng)過一階差分后均是平穩(wěn)的。若是選擇用一階差分序列，則變量及方程式的含義就會發(fā)生變化，但若仍用原序列進行回歸分析，則需要進一步對原序列進行協(xié)整性檢驗，以此判斷原序列變量間是否存在長期均衡關系。使用Kao 檢驗方法對數(shù)據(jù)原序列進行協(xié)整性檢驗。結(jié)果顯示t 統(tǒng)計量為-4.3208，P 值為0，因此拒絕原假設H0“序列不存在協(xié)整關系”，說明原序列存在協(xié)整關系，即原序列變量間存在長期均衡關系，因此可以構(gòu)建回歸模型。

表3 單位根檢驗結(jié)果

3.2 擴展的引力模型估計由于本研究選用的面板數(shù)據(jù)中既存在時間序列數(shù)據(jù)，又存在橫截面數(shù)據(jù)，因此需要考慮個體效應可能對模型估計方法的影響。當模型存在個體效應時，對模型進行回歸后雖然統(tǒng)計量是顯著的，但此回歸結(jié)果卻不再是最有效的估計量。因此，為保證模型的穩(wěn)健性，需要利用不同的檢驗手段對混合OLS 回歸模型、隨機效應模型以及固定效應模型進行選擇從而獲得最佳的模型，得到準確的估計結(jié)果。

（1）LM 檢驗——對混合OLS 回歸模型或隨機效應模型進行選擇 LM 檢驗是對隨機效應模式進行檢驗的一種方法，常用于對混合OLS 回歸模型和隨機效應模型進行區(qū)別，因此對隨機效應模型進行LM 檢驗。

從表4 可以看出，LM 檢驗得到P 值為1.0000，結(jié)果表明不拒絕原假設H0，隨機效應不顯著，因此，混合OLS 模型優(yōu)于隨機效應模型。

表4 LM 檢驗結(jié)果

（2）F 檢驗——對混合OLS 回歸模型或固定效應模型進行選擇 由于本研究的面板數(shù)據(jù)既存在縱向的時間序列維度，又存在橫向的個體維度，因此在設定模型時需要考慮采用混合OLS 回歸模型或固定效應模型中的哪個更為合適，F(xiàn) 檢驗常用于對混合OLS 回歸模型和固定效應模型進行區(qū)分，因此對模型回歸進行F 檢驗（表5）。

表5 F 檢驗結(jié)果

F 檢驗結(jié)果表明拒絕原假設H0，認為截距項應該發(fā)生變化，因此應構(gòu)建固定效應模型。為進一步證實固定效應模型為本研究最佳的模型，再利用Hausman 檢驗方法來對固定效應模型和隨機效應模型之間進行取舍。

（3）Hausman 檢驗——對隨機效應模型或固定效應模型進行選擇 Hausman 檢驗常用于對固定效應模型和隨機效應模型進行區(qū)分。Hausman 檢驗原假設H0 為“個體效應與回歸變量無關”，所以應構(gòu)建隨機效應模型；備擇假設H1 為“個體效應與回歸變量有關”，所以應構(gòu)建固定效應模型。

Hausman 檢驗結(jié)果表明（表6），卡方統(tǒng)計量為23.24，對應的P 值為0，則拒絕原假設。因此，根據(jù)F 檢驗以及Hausman 檢驗結(jié)果，更進一步說明了固定效應模型為本研究的最佳模型，應構(gòu)建固定效應模型對面板數(shù)據(jù)進行回歸分析。

表6 Hausman 檢驗結(jié)果

3.3 實證結(jié)果與分析綜上得出結(jié)論，本研究構(gòu)建固定效應模型將優(yōu)于隨機效應模型或混合OLS 回歸效應模型，因此對面板數(shù)據(jù)進行固定效應模型回歸分析。對模型的多重共線性進行修正后，針對模型可能存在的組間異方差和組間同期相關問題，利用面板校正標準誤進行估計，得到最終的回歸結(jié)果如表7所示。

表7 顯示，lnCPAit、lnRijt和lnDPijt變量均通過了Z 檢驗，且lnCPAit在高顯著水平下通過顯著性檢驗；P 值為0，說明整個回歸模型是顯著的；模型回歸結(jié)果擬合優(yōu)度一般，這可能是因為在社會經(jīng)濟的研究中，社會經(jīng)濟現(xiàn)象的影響因素太多，而模型僅選取5 個影響因素進行分析，5 個影響因素能解釋大約54%的變異程度。

表7 剔除不顯著變量后的最終回歸結(jié)果（被解釋變量為：lnIMijt）

3.4 進出口實證對比分析為了更進一步挖掘數(shù)據(jù)，對比玉米種子在進、出口貿(mào)易中的不同限制因素，因此構(gòu)建玉米種子出口的實證模型如（5）式。

由于中國出口玉米種子的數(shù)據(jù)年份不連貫、缺失值較多，且根據(jù)前文分析可知，2019年中國玉米種子的主要出口目的國為越南（占73%）和安哥拉（占23%），因此，本部分實證分析采用2014-2019年中國對越南、安哥拉2 個國家出口玉米種子的貿(mào)易量以及8 個解釋變量組成面板數(shù)據(jù)?？紤]到越南、安哥拉在2014-2019年均為WTO 成員國，在本模型中剔除是否為WTO 成員這一變量。各變量的基本統(tǒng)計特征如表8 所示。

表8 各變量的描述性統(tǒng)計

首先對面板數(shù)據(jù)進行Hausman 檢驗，發(fā)現(xiàn)隨機效應優(yōu)于固定效應，后經(jīng)過LM 檢驗發(fā)現(xiàn)混合OLS模型優(yōu)于隨機效應模型，因此確定選擇混合OLS 回歸模型。對模型進行多重共線性檢驗并修正，逐步剔除了lnYit、lnIITijt、lnPOPit、lnPOPjt4 個解釋變量，針對模型可能存在的組間異方差和組間同期相關問題，利用面板校正標準誤進行估計，得到最終模型結(jié)果如表9 所示。

由表9可知，模型整體通過了檢驗且擬合優(yōu)度高，變量lnYjt、lnCPAit、lnRijt、lnDPijt均極為顯著地通過檢驗，且對被解釋變量均存在正向的影響。對比進口模型結(jié)果，發(fā)現(xiàn)中國的玉米播種面積對玉米種子進出口均存在顯著的正向影響，但相比于進口，人民幣對外幣的匯率和貿(mào)易雙方的運輸成本對玉米種子出口的作用更為顯著。

表9 剔除不顯著變量后的最終回歸結(jié)果（被解釋變量為：lnEXijt）

4 結(jié)論與建議

本研究利用面板數(shù)據(jù)，對1998-2019年中國進口阿根廷、德國、法國、智利4 國玉米種子貿(mào)易的具體情況進行實證分析，通過固定效應回歸分析得出拓展的貿(mào)易引力模型，并根據(jù)模型結(jié)果得出以下結(jié)論。

第一，中國玉米的播種面積對玉米種子進出口有著顯著的影響作用。中國玉米的播種面積對中國玉米種子進口有正向的影響作用。玉米種子的播種面積體現(xiàn)了本國對于玉米種子的市場需求量，每年的播種面積受到政策、價格、市場等多種因素的影響，當國內(nèi)需求擴大時，進口顯著增加。

第二，隨著運輸體系的發(fā)展，距離因素已不是主要的阻礙因素。隨著全球貿(mào)易體系的逐步形成及國際物流業(yè)的規(guī)范發(fā)展，國家之間的基礎設施建設和通訊設備研發(fā)不斷完善，貿(mào)易雙方的距離或是運輸成本，雖然仍會對貿(mào)易產(chǎn)生影響，但已經(jīng)不再是非常重要的指標。因此，空間因素難以成為阻礙貿(mào)易的主要因素。

第三，貿(mào)易雙方是否同為WTO 成員國對中國玉米種子進口影響不顯著。其原因可能是因為近幾年在貿(mào)易保護主義勢力抬頭的國際背景下，WTO 組織在國際貿(mào)易中發(fā)揮的作用也越來越小。

第四，相較于進口，引力因素對中國玉米種子出口的影響更為顯著。中國玉米種子的出口貿(mào)易量更容易受到GDP、種植面積、匯率、距離等因素的影響，且各因素對玉米種子出口有顯著的正向作用，說明引力因素對中國玉米種子的出口有著顯著的拉動作用。

綜上，中國應把握當前開放環(huán)境和全球化發(fā)展趨勢，進一步優(yōu)化中國玉米種子的貿(mào)易結(jié)構(gòu)。在經(jīng)濟全球化的環(huán)境中，種業(yè)的競爭變得越來越激烈，玉米種子的安全直接關系到玉米的安全，與中國的糧食安全密切相關。因此，中國政府部門應更加重視玉米種子的進出口貿(mào)易，制定適合中國玉米種子產(chǎn)業(yè)發(fā)展的項目計劃，不斷優(yōu)化貿(mào)易來源和貿(mào)易結(jié)構(gòu)。除此之外，政府應高度重視玉米種子來源國過度集中的問題，推動玉米種子進口來源的多元化發(fā)展，積極防范并應對來源地過度依賴的問題。其次，中國應借助國際物流運輸業(yè)的發(fā)展，推動玉米種子貿(mào)易便利化建設。受制于落后的交通運輸基礎設施，在從事國際貿(mào)易時，貿(mào)易雙方的運輸距離一直是影響玉米種子進出口的主要因素。但是，隨著全球貿(mào)易格局進一步開放以及物流運輸業(yè)的迅速發(fā)展，運輸成本不再是影響玉米種子進口價格的主要影響因素。因此，中國應抓住機遇，通過發(fā)展國際貨運等基礎設施，積極縮小兩國的距離因素壁壘，借助國際物流、運輸體系的完善，拓展雙邊貿(mào)易主體，實現(xiàn)玉米貿(mào)易主體的多元化。