一带一路倡议下新疆自贸区农产品出口竞争力研究

目

录引言 [24]。（三）新疆自贸区农产品出口存在的问题1.新疆自贸区农产品出口的规模依旧处于较低水平伴随“一带一路”倡议的深入发展以及建立新疆自贸区计划的正式落地，新疆农产品出口规模也在稳步上升，尽管如此，表1显示，新疆自贸区农产品出口占新疆商品出口总额的比例以及全国农产品出口比例仍然较低。这表明新疆自贸区农产品出口规模呈下降趋势。虽然新疆自贸区作为农产品生产的重要基地，但是其农产品出口优势呈下降趋势，这会进一步降低其在国际市场上的出口份额，导致竞争力降低。2.新疆自贸区农产品出口的层次较低根据前文图3、图4分析新疆自贸区农产品出口结构可以看出农产品出口主要为低档次原材料型农产品，深加工的产品较少，出口层次较为低下，这些原材料出口的弊端主要体现在产品的高替代性和低附加值上，这些因素削弱了新疆自贸区农产品出口的竞争力，使其容易被其他国家的农产品取代，进而影响新疆自贸区的农产品出口贸易。3.新疆自贸区农产品国际知名度较低，品牌化程度较弱“一带一路”倡议使新疆自贸区农产品出口市场更加广泛，但长期以来出口的多为初级产品，深加工的特色农副产品在国际市场知名度依旧较低，导致其竞争力在国际市场上呈现疲软状态。随着“一带一路”倡议深度发展，新疆地区农副企业对农产品加工产业链进行转型升级，但是高附加值农产品依旧受到品牌战略体系缺失、国际认证标准对接不足及文化传播渠道单一等因素的限制，特别在竞争激烈的国际市场，新疆特色农产品普遍知名度较低，品牌议价能力较弱。这种品牌滞后现象不仅制约农业价值链延伸，还制约农产品出口市场拓展，进一步降低农产品出口竞争力度。三、新疆自贸区农产品出口竞争力测评（一）出口竞争力指标定义1.显示性比较优势指数显示性比较优势指数（RCA）是评估一个国家在全球市场上竞争优势的工具，它通过分析相关数据，量化一个国家在国际贸易中的比较优势，具体来说，RCA指数的计算方法是，在一定时期内，一国某一特定产品的出口份额与该产品的全球出口份额之比。如果RCA值超过1，说明该国该产品的出口份额高于全球平均水平，表明该国在国际市场上处于竞争地位；反之，如果RCA值低于1，则意味着该产品在全球舞台上的竞争地位较弱。2.国际市场占有率指数国际市场份额（MS）是衡量一个国家或地区特定产品在全球市场中地位的指标，这一指标反映了一国产品在国际舞台上的相对竞争力。其计算方法是确定一个国家某种产品的出口总额与世界该产品出口总额的比例。3.贸易竞争力指数贸易竞争力指数（TC）衡量的是一个国家某一特定产品在全球市场上与其他国家相比的相对竞争优势，计算公式如下TC指数=（出口-进口）/（出口+进口）。该指数范围为-1至1。接近-1的数值表示竞争力较弱，而接近0的数值表示竞争力一般，相反，数值接近1则表示竞争力较强。（二）出口竞争力指数分析为深入探讨"一带一路"倡议对新疆农产品出口竞争力的影响，本研究采用了2013年至2023年的数据。这些数据用于计算三个指数，然后对这些指数进行横向分析，以评估"一带一路"倡议实施后农产品出口竞争力在国际贸易中的变化。1.显示性比较优势指数分析（RCA）根据图5可知，本部分计算新疆自贸区农产品显示性比较优势指数，所用到的数据为新疆农产品出口额、新疆商品总出口额、全国农产品出口额、全国商品总出口额，数据来源为新疆海关官方统计报告和国家统计局。关于RCA指数的计算，计算出新疆农产品出口额与新疆商品总出口额之比，全国农产品出口额与全国商品总出口额之比，两者相除，得出新疆自贸区农产品RCA指数。最终数据与发展趋势由图5所示，2013-2023年RCA指数呈现波动发展状态，整体分析处于略下降趋势，可将其细分成波动上升期和下降期两个时期。由图5可知，2013-2019年属于RCA指数的波动上升时期，RCA指数从1.25升到1.92，反映新疆农产品出口竞争力的逐步增强，主要原因是“一带一路”倡议的实施对其农产品出口产生积极影响，在倡议实施前期，新疆自贸区加强与沿线国家贸易合作。但是随着时间推移，RCA指数进入下降时期，即2019-2023年新疆自贸区农产品RCA指数由1.92下降至0.95，RCA指数出现低于1的情况，表明自贸区农产品的比较优势逐渐丧失。产生下降趋势的原因主要是东南亚新兴国家农产品出口崛起致使国际市场竞争进一步加剧，欧盟绿色壁垒等技术性贸易措施升级和贸易保护主义阻碍新疆自贸区农产品深入扩展市场，并且2020年的新冠疫情对农产品供应链及冷链物流完善造成阻碍，进一步影响贸易效率。图52013-2023年新疆自贸区农产品出口显示性比较优势指数（RCA）数据来源：新疆海关官网、国家统计局、《中国统计年鉴》测算所得2.国际市场占有率指数分析（MS）根据图6可知，本部分计算国际市场占有率指数，所用到的数据为新疆农产品出口额和全球农产品出口额，其中新疆农产品出口额的数据来源为新疆海关官网，全球农产品出口额数据来自联合国粮农组织和世界贸易组织。MS指数的计算为新疆农产品出口额占全球农产品出口额的比重。根据图6数据及发展趋势可知，2013-2023年MS指数处于波动发展状态，总体呈现下降趋势。MS指数在2013-2019年处于上升趋势，由0.0534%上升至0.0627%，反映新疆自贸区农产品国际市场份额逐步扩大，“一带一路”倡议初期对新疆自贸区农产品贸易提供政策支持，包括税收优惠和物流基础设施建设，使得新疆农产品广泛出口到“一带一路”沿线国家。MS指数在2019-2023年处于先增后减趋势，MS指数从峰值0.0627%下降至0.0376%，又上升至0.0553%，主要原因是在2020年出现新冠疫情导致农产品出口生产运输受阻使农产品出口成本上升，并且欧美国家贸易壁垒升级，提高农产品质量认证标准，在2020年8月BCI总部将新疆棉花改为“无限期取消认证”进一步加剧对新疆特色农产品出口的阻碍。出现缓慢增长趋势是因为“一带一路”倡议结合新疆自贸区设立，双重政策支持，使新疆自贸区农产品贸易便利化程度上升，农产品出口增加。图62013-2023年新疆自贸区农产品国际市场占有率（MS）数据来源：新疆海关官网、联合国粮农组织、世界贸易组织数据测算所得3.贸易竞争力指数分析（TC）根据图7可知，本部分计算结果为TC指数，所用到的数据为2013-2023年新疆自贸区农产品出口额和农产品进口额，数据来源均来自新疆海关官网。关于TC指数的计算，先计算新疆农产品出口额减进口额的数值，以及出口额加进口额的数值，两者相除得出最终比值即贸易竞争力指数。根据图7的数据趋势显示，2013-2023年新疆自贸区农产品TC指数呈现“W”型波动发展趋势，可将其分成两个上升趋势和两个下降趋势，下降趋势时间包括2013-2018年及2020-2022年，数值分别由2013年0.4下降至2018年0.01,2020年0.55下降至2022年0.15，下降的原因主要是全球竞争加剧、农产品市场价格变化，劳动与运输成本上涨削弱出口成本以及东南亚同类农产品抢占市场份额，特别是在2018年中美贸易战以及2020年后新冠疫情及新疆棉事件使得农产品出口连连受阻，导致市场份额下降。上升阶段组要分布在2018-2020年和2022-2023年，上升的主要原因得益于“一带一路”倡议弥补了农产品发展受阻情况，对农产品贸易在政策上给予支持以及本地依靠“一带一路”政策红利加强对农业技术优化升级，减少对部分进口农产品的依赖图72013-2023年新疆自贸区农产品贸易竞争力指数（TC）数据来源：《新疆统计年鉴》数据测算所得四、研究设计与实证分析为了进一步分析“一带一路”倡议下新疆自贸区农产品出口竞争力的关键影响因素该部分运用Stata13软件，基于钻石模型构建多元线性回归模型，并进行模型的回归检验，在10个自变量中筛选“一带一路”倡议下影响新疆自贸区农产品出口竞争力的关键因素。（一）变量选取与数据来源1.变量选取关于因变量，本研究选取的变量为新疆自贸区农产品出口额，将其作为因变量不仅能体现“一带一路”倡议提出以来新疆自贸区农产品在国际市场表现，还能为深入分析农产品出口竞争力提供可靠的量化基础。关于自变量，本研究基于钻石模型筛选变量。钻石模型是由迈克尔·波特提出的竞争优势理论模型。在“一带一路”背景下本文基于钻石模型选择变量，综合考虑生产要素、需求要素、相关产业支持、企业战略与同业竞争、机会和政府等多方面因素：第一产业就业人数是衡量农业领域劳动力参与度的关键指标，选择这一变量是因为农业劳动力的数量直接反映新疆农业生产基础，尤其是在“一带一路”倡议框架下，劳动力的充足与否决定了农业生产的规模与可持续性，这对自贸区农产品的竞争力具有直接影响。农业产值是反映生产总量和发展水平的重要指标，在“一带一路”倡议中农业产值与农产品竞争力紧密相连，选择农业产值作为变量体现了区域农业经济的实际实力与潜力，通过对这一变量的分析，可以了解与“一带一路”沿线国家的贸易往来中，新疆农业如何通过生产规模的扩大提升农产品竞争力。化肥施用量反映农业生产的现代化程度与资源利用效率，选择这一变量是基于“一带一路”倡议推动农业技术创新与国际合作，新疆农业在提升生产力和增强农产品质量方面面临更多机遇，化肥施用量的增加可以带动产值增长进而提升新疆农产品在贸易中的竞争力和市场占有率。家庭消费支出与农产品需求密切相关，新疆居民食品消费支出的增长直接推动新疆农产品的需求扩张，特别是在“一带一路”倡议促进经济一体化和贸易便利化的背景下消费需求的变化对农产品的出口市场有深远影响，以及构建双循环结构的情况下，居民消费能力提高影响对进口产品与高附加值农产品的需求，间接影响农产品竞争力。新疆自贸区的农产品出口不仅受到外部市场需求变化，还与内部需求结构即居民消费水平和食品支出有密切关系。农副产品加工业的数量直接反映农业产业链的完整和发展水平，选择这一变量是因为农业深加工不仅提高农产品附加值，而且增强了区域经济内生增长动力。在“一带一路”倡议下，农副加工业的数量增多有利于拓宽市场，提升新疆自贸区农产品的国际竞争力。中欧班列货运量是“一带一路”倡议下物流系统效率与贸易流通能力的重要体现，选择这一变量是为了体现物流与交通基础对农产品出口的支撑作用。“一带一路”倡议使得中欧班列这一跨国物流网络加速建成，提高新疆自贸区物流能力，有利于提高农产品出口效率与降低成本继而提升其国际市场上的竞争力。外资直接投资是衡量区域吸引外部资本流入的指标，选择这一变量是因为“一带一路”倡议下，外资的流入将为新疆农业产业带来更多资金和技术支持。汇率的波动直接影响农产品出口价格和竞争力。在“一带一路”倡议推动区域经济一体化的背景下，汇率的稳定性和人民币国际化进程将对农产品跨境贸易产生深远影响，汇率对农产品价格的影响决定新疆自贸区农产品在国际市场上的竞争力。关税率是国际贸易政策中重要的壁垒，选择农产品关税率作为变量是因为它直接影响农产品的市场准入程度与价格竞争力。在“一带一路”倡议下，中国与多国签署自由贸易协议，关税壁垒的降低将利于提高新疆农产品出口竞争力，尤其是通过关税率的调整促进农产品在沿线国家的市场份额增长。财政支出反映政府对农业与相关产业的支持力度，选择这一变量是因为政府支持对农产品生产与出口有决定性影响。“一带一路”倡议提出后，为了加强新疆自贸区农业出口贸易发展，政府会提出相应的政策与财政支持继而促进农产品出口并增强其在国际市场上的竞争力。表2自变量说明变量名称变量符号变量定义第一产业就业人数lnEPI农业就业规模，反映“一带一路”农业合作对劳动力需求影响农业产值lnAOV农业生产总量与发展水平，体现“一带一路”倡议下农业资源开发与合作的成效化肥施用量lnFAA农业生产效率投入指标，“一带一路”技术援助影响农业现代化水平新疆居民家庭平均农产品消费支出lnCE需求结构指标，反映“一带一路”倡议对新疆地区农产品消费结构的影响农副产品加工业个数lnPPI农产品产业链与附加值发展水平指标，“一带一路”倡议影响农业产业链延伸与增值中欧班列货运量lnFV中欧班列运输规模与效率，“一带一路”基础设施互联互通对贸易物流的作用指标农业吸引外资直接投资lnFDI外资投入农业领域，“一带一路”倡议下国际资本对农业合作的参与度汇率lnER人民币汇率波动，影响“一带一路”沿线国家对农产品贸易成本（汇率上升抑制出口）农产品关税率lnTR贸易壁垒反映指标，反映“一带一路”倡议下农产品贸易自由化水平农业财政支出lnAFE政府对农业财政支持，“一带一路”倡议下政府对农业基建与农产品贸易的资金投入2.数据来源本文选取“一带一路”倡议提出前后近十年的数据进行分析，即2001-2023年的数据。关于新疆自贸区农产品出口额、第一产业就业人数、农业产值、化肥施用量数据来源均为《中国统计年鉴》；新疆居民家庭平均农产品消费支出、农副产品加工业个数、农业吸引外资直接投资、农业财政支出数据来源为《新疆统计年鉴》；中欧班列货运量数据来源为中国国家铁路集团官网；汇率、农产品关税率数据来源为世界银行和联合国粮农组织。（二）模型构建在经济学研究中，，多元线性回归模型能够有效量化多个因素之间的线性联系，是进行实证研究的有力工具。新疆自贸区农产品出口竞争力在现实条件下受到多种因素的影响，因此本研究通过构建多元线性回归模型，对“一带一路”倡议提出前后影响新疆自贸区农产品出口竞争力的相关因素进行筛选分析。基于上述自变量构建的多元线性回归模型形式如下式（1）所示：lnEX=β0+β1lnEPI+β2lnAOV+β3lnFAA+β4lnPPI+β5lnCE+β6lnFV+β7lnFDI+β8lnER+β9lnTR+β10lnAFE+μ（1）其中，因变量EX表示新疆自贸区农产品出口总额，自变量EPI为第一产业就业人数、AOV为农业产值、FAA为化肥施用量、PPI为农副产品加工业个数、CE为新疆居民家庭平均农产品消费支出、FV为中欧班列货运量、FDI为农业吸引外资直接投资、TR为农产品关税率、ER为汇率、AFE为农业财政支出。β0、β1……β10为各个自变量对应的系数，μ为随机扰动项。（三）描述性统计分析本研究通过对10个变量的各23个观测样本进行分析，对各个变量进行对数转换后的描述性统计分析如下表3所示。从图中的趋势来看，各个变量之间的均值差异显著，其中lnFV（10.849）和lnTR（1.535）分别处于最高值和最低值，这体现出研究对象的异质性特征。从离散程度分析，大多数的变量标准差低于1.0，说明数据的分布相对集中，但是个别数据如lnFDI（标准差为1.362）和lnAFE（标准差1.443）出现较强的波动性。根据极值数据分析显示，部分变量跨度较大，比如变量lnFDI的最小值4.369与最大值10.484相差6.115个对数单位，这种情况可能是数据之间存在异常值或者结构性变动，需要后续在回归分析中进行进一步验证。总体而言，各个变量之间的描述性分析符合实证分析的要求，为后续进行多元线性回归提供基础条件。表3各变量间的描述性统计分析变量均值标准差最小值最大值lnEX3.8520.4092.7724.430lnEPI6.1750.1615.9616.409lnAOV7.9170.7705.8548.292lnFAA5.1470.4044.4225.552lnPPI5.6510.4224.9566.153lnCE7.6210.8406.5038.742lnFV10.8490.4899.94811.550lnFDI8.1481.3624.36910.484lnER1.9490.1031.8002.114lnTR1.5350.2881.0991.960lnAFE5.4131.4432.9187.183（四）线性回归与模型检验1.模型回归本研究使用Stata13软件对各变量进行回归分析，回归模型为表4所得。从模型可以看出，R2=0.91说明自变量对因变量的解释力较强，但需要注意过拟合状态，本研究的样本量均为23个观测值，而选取的自变量为10个，数量较多。在样本量小、自变量多的情况下，模型可能过渡适应数据噪点，降低外部有效性，后续在模型检验过程中需要简化模型以便提高模型的稳健型。通过分析各个自变量的t值并参考显著性水平标注可以发现，表中的自变量的显著性水平均未达显著水平，说明回归模型并不显著，并且多个变量的数据的系数较小，解释力度比较弱。总之，根据回归模型生成的数据显示，该模型的统计意义不明显，可能反映多重共线性问题或者样本噪声干扰，需要对该模型进行进一步优化，以达到最佳预期。表4因变量与自变量的多元线性回归分析模型(1)VARIABLESlnEXlnEPI-0.186（0.623）lnAOV-0.102（0.352）续表4因变量与自变量的多元线性回归分析模型(1)VARIABLESlnEXlnFAA-0.314（1.019）lnPPI-0.229（0.492）lnCE-0.369（0.372）lnFV0.337（0.240）lnFDI0.0411（0.0361）lnER0.205（0.786）lnTR-0.0224（0.658）lnAFE0.578**（0.204）Constant8.195（7.506）Observations23R-squared0.910Robuststandarderrorsinparentheses***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1前文对各变量进行初步回归发现模型解释效果较差，因此通过筛选对模型进行优化，优化后的模型如下表5所示。根据表5的数据显示，优化后模型的拟合优度为R2=0.898，说明模型的整体解释力度较高，F检验的统计量为39.53，对应p值为0.000，说明模型整体显著。残差标准误为0.0.14449，进一步说明回归模型的预测误差较小。从显著性来看，lnEPI显著性水平均大于0.05，说明lnEPI对lnEX的影响不显著，后续需要结合理论进一步探讨其必要性虽然模型总体上显著，但是其稳健性、自相关和异方差问题还要进一步检验，以达到更稳定的状态。表5优化后各变量间的回归模型(1)VARIABLESlnEXlnEPI-0.306（0.272）lnCE-0.442***（0.131）lnFDI0.0551**（0.0241）lnAFE0.505***（0.0846）Constant5.923***（1.873）Observations23R-squared0.898Standarderrorsinparentheses***p<0.01,**p<0.05,*p<0.12.模型检验（1）逐步回归法前文所知回归模型虽然具备一定的解释力度，但是模型中仍然存在不显著因素，使得其稳健性不强，为了使模型更加稳健本研究采取逐步回归法进一步优化模型。本研究分别采用向前和向后的逐步回归方法构建两个模型，选择最适合的观测模型。由表6可知（1）为向前的逐步回归模型即pe=0.05，（2）为向后的逐步回归模型即pr=0.05，根据表中数据显示，两个模型的回归分析结果相同，保留变量lnAFE、lnCE、lnFDI，并且保留后各个变量的显著性水平均小于0.05，说明模型的稳健性进一步增强，该模型调整后的R2为0.891，说明模型解释了89.1%的变异。综合考虑两个模型的解释力度，选择该模型作为最终的模型应用到文章中。该模型具备更高的解释力度，有利于后续全面分析因变量的变化。通过逐步回归方法，有效解决模型中存在非显著因素影响，并选择更稳健的预测变量，提高了模型的预测能力。表6逐步回归后的模型(1)(2)VARIABLESlnEXlnEXlnAFE0.454***（0.0717）0.454***（0.0717）lnCE-0.388***（0.123）-0.388***（0.123）lnFDI0.0522**（0.0241）0.0522**（0.0241）Constant3.926***（0.595）3.926***（0.595）Observations2323R-squared0.8910.891Standarderrorsinparentheses***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1（2）多重共线性检验在进行回归分析时，多重共线性是检验模型是否稳定的关键步骤，它可能会影响模型的解释性与稳健型。进一步验证模型是否存在多重共线性，本研究采用方差膨胀因子（VIF）进行测算。当模型的VIF值大于10说明模型存在较强的多重共线性。根据表7数据显示，除了变量lnFDI（1.12）以外，变量lnAFE和变量lnCE的VIF值略大于10，说明单个变量存在较弱的多重共线性。但是，从变量的整体平均VIF（7.79）来看，其平均值小于10，说明回归模型不存在多重共线性问题。表7各变量间多重共线性检验变量名称VIF1/VIFlnAFE11.130.0089852lnCE11.110.090031lnFDI1.120.890478VIF中间值7.79（3）自相关检验为了检验模型的回归结果是否可靠，对逐步回归后的模型进行自相关检验，利用LM检验评估残差的自相关性，根据表8的结果显示p值为0.4071，p值大于0.05，说明该模型无法拒绝原假设，即模型不存在序列相关性。表8LM检验结果LaTR(p)Chi2dfProb＞chi210.68710.4071为了进一步说明模型中不存在自相关现象，本研究采用了杜宾-沃森检验法。杜宾-沃森统计量介于0和4之间。接近2的值表示无自相关，接近0表示正自相关，接近4表示负自相关。计算得出式（2）统计量接近2，说明残差处于独立状态，模型可靠性较高。Durbin-Watsond-statistic(4,23)=2.181678（2）（4）异方差检验为了进一步提高研究结果的可信度和有效性，本研究采用White检验分析模型残差的异方差性，根据检验结果即式（3）可知，回归模型残差的卡方统计量chi2为9.24，自由度为df为9，对应的p值即式（4）为0.4156，由此可知p值大于0.05，说明结果不能拒绝原假设，即模型的残差满足同方差性假设。chi2(9)=9.24（3）Prob>chi2=0.4156（4）根据最终结果表明，模型的残差方差处于恒定状态，没有明显的异方差性问题，从而支持最终模型的有效性与可预测性。（五）模型确立本研究确定的最终模型如表9所示，模型的回归关系式为式（5），模型整体表现优异，F统计量为28.03，其显著性水平0.000，表明模型具备高度显著性，模型通过F检验；R2为0.8906，说明模型解释了因变量89.06%的变异性，模型的拟合优度优异；各个变量的显著性水平都小于0.05，说明自变量通过t检验，模型的解释能力较强。在多重共线性检验中，变量未表现出显著的共线性问题，逐步回归分析进一步优化了自变量的选择。异方差检验显示模型未存在异方差问题，虽然模型未出现异方差问题，本模型依旧添加稳健标准误，使模型的误差进一步缩小。在自相关性检验中，Durbin-Watson统计量表明残差不存在自相关性，模型的独立性假设得到验证。总之，根据回归分析结果可知该模型通过多项诊断检验，有效识别了影响lnEX的关键因素，保证了模型的可靠性和有效性，为后续进行政策提议提供了量化依据。lnEX=-0.388lnCE+0.0522lnFDI+0.454lnAFE-3.926（5）表9最终确立的回归模型(1)VARIABLESlnEXlnCE-0.388***（0.113）lnFDI0.0522**（0.0218）lnAFE0.454***（0.0765）Constant3.926***（0.457）Observations23R-squared0.891Robuststandarderrorsinparentheses***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1（六）结果分析本研究通过多元线性回归模型揭示了影响新疆自贸区农产品出口竞争力的关键因素及其作用方向，根据回归模型即式（5）显示，新疆居民家庭平均农产品消费支出（lnCE）的系数为负数，表明其对农产品出口额（lnEX）有负向影响；农业吸引外资直接投资（lnFDI）农业财政支出（lnAFE）的系数为正数，表明其对农产品出口额（lnEX）有正向影响。出现上述作用的原因如下：对于产生负向的影响因素来说，即新疆居民家庭平均农产品消费支出，随着“一带一路”倡议的深入发展，新疆自贸区作为“一带一路”的核心节点，首先要确保民生供给与社会稳定，并且根据我国“粮食安全”战略强调“谷物基本自给”的情况来说，通过限制出口配额方式将更多农产品留在本地市场。在以国内大循环为主体的前提下优先保障内需，出口减少的同时，内需供应充足抑制本地市场价格上升，但是内需优先政策导致出口受限会使内需竞争加剧，反而推高消费支出，总体而言对新疆自贸区农产品出口国际市场的竞争力产生负面影响。“一带一路”倡议推动新疆自贸区农产品出口向深加工产品转型升级，初级产品出口占比下降，而高附加值产品主要面向国际市场。此时，占出口主要比重的初级农产品出口额减少，但是本地居民因消费升级，购买更多的加工产品或进口农产品，导致支出上升，形成负相关，影响农产品出口竞争力进一步上升。对于产生正向的影响因素来说，新疆作为“一带一路”重要地区并且在自贸区政策双重推动下，逐步加深与中亚、南亚国家农业合作，形成地区建设生产基地并进行跨境贸易的产业链，外资通过投资新疆农业，可将产品辐射至“一带一路”沿线市场，使得出口规模与外商流入同步增加，大幅提高农产品出口的竞争力。农业财政支出增加依托“一带一路”倡议的政策导向，财政补贴支持冷链运输及“中欧班列”运输设施建设，延长农产品保鲜时间，扩大农产品出口半径，增加其在国际市场的竞争力度。同时政府依据“一带一路”倡议对农产品出口企业进行财政补贴，进一步降低农产品出口成本，使出口商品在国际市场上具备价格竞争优势。五、研究结论与相关建议（一）研究结论本研究得出的主要结论为：在“一带一路”倡议下新疆自贸区农产品出口得到积极发展，并促进农产品出口竞争力提升，但随着时间推移，外部不可控因素增加，如绿色贸易壁垒、国际局势不稳定、市场竞争逐渐激烈，新兴市场崛起等因素导致出口竞争力出现波动下降趋势。因此为了促进农产品出口竞争力稳定上升，刺激“一带一路”倡议潜在发展机遇，保持出口长远发展，需要根据关键影响因素即需求因素、外资吸引能力以及政府财政支出并结合“一带一路”倡议与自贸区政策，对新疆自贸区农产品贸易发展进行针对性改进。（二）相关建议由上文可知，关于影响新疆自贸区农产品竞争力的关键因素主要包括需求要素、企业战略与同业竞争以及政府方面，因此本部分依次以这三方面为依据并根据农产品贸易发展现状，结合“一带一路”倡议未来发展以及新疆自贸区贸易发展优势提出相关建议。（1）加强技术投入，提高农产品产量与附加值对新疆自贸区农业技术进行创新升级，推动农业向机械化和数字化方向发展。运用现代农业技术如智能灌溉，提高农业用地的质量，从而提升农用地的产出率，为农产品生产提供良好的土地资源，引进优质的农作物种子进行播种从而提高农作物的附加值。并且加大对农业科学技术的研究投入，推广先进的农业生产技术，提高农作物产量与质量，同时针对新疆地区自然环境干旱的情况，发展节水农业技术，优化水资源的分配，降低农产品生产成本，进一步提高农产品出口竞争力。（2）深入调研沿线国家需求，实现国内外双循环发展优化国内国际双循环局面，通过差异化政策分离内需保障型农业与出口导向型农业，比如设立出口专用生产基地，并且通过政策补贴或消费券的形式，鼓励本地居民逐步增加对出口导向型农产品的消费，减少内需与出口的直接竞争，在保障新疆自贸区农产品国内市场贸易的基础上，壮大对外贸易市场，实现双循环共同发展的良好局面。对“一带一路”沿线国家与地区的市场进行深度调研，了解其农产品市场需求、消费习惯以及质量要求，根据调研的情况，针对不同市场出口偏好不同的农产品，实现精准化出口贸易，从而扩大出口市场份额，提高竞争力。（3）出口高附加值农产品，优化外商投资环境针对新疆自贸区农产品出口多以初级产品为主的情况，首先要优化企业生产结构，相关农业生产企业要根据“一带一路”沿线国家和地区的市场需求以及自身优势，改进农产品生产结构，推动农产品深加工产业集群化，比如生产番茄酱和果汁加工，减少对初级产品的依赖性，出口高附加值农产品，提升出口产品的多样性。同时鼓励相关企业建立海外仓和营销体系，缩短国际供应链的响应时间。为了吸引外资投资农业发展，自贸区内简化外商投资准入与审批流程，明确外商投资“负面清单”减少审批环节，同时在自贸区内设置农业开放试点，放款种业、农机租赁、农业技术等领域外资投资限制，允许外资参与农业产业链建设。吸引外资投向农产品深加工、有机农业等高附加值农业，鼓励外资与本地企业合作建设生产基地，逐步提升农产品出口竞争力。（4）依托政策导向，加强贸易交流与合作政府部门应加强与“一带一路”沿线国家的贸易便利化合作，简化跨境通关手续，并在新疆自贸区的主要口岸试点“单一窗口”数字化报关系统，提高贸易效率，降低农产品出口贸易成本。加强与海关部门、检疫部门的合作，实现通关便利化，提高农产品通关效率。政府要依托政策导向加大对新疆自贸区农产品出口政策支持，将财政支出侧重于农业科技创新和品牌建设，而非农业生产的简单补贴。同时，根据自贸区建设政策要求，制定和完善农产品出口贸易相关政策法规，为农产品出口企业创造良好的政策环境。此外，还应努力降低可能扰乱农产品出口渠道的国际政治和舆论风险。加大对农产品出口企业的政策补贴力度，降低企业出口成本，以“看得见的手”逐步优化新疆自贸区的贸易环境。参考文献GeorgianaRalucaLădaru,MariarosariaLombardi,IonutLaurentiuPetre,CarmenElenaDobrotă,MarcoPlatania,StelianaMocanu.AnalysisofExportCompetitivenessofAgri-FoodProductsattheEU-27LevelthroughthePerspectiveofTechnicalComplexity[J].Sustainability,2024,16(13).JoseCarlosMontesNinaquispe,AlbertoLuisPantaleónSantaMaría,DiegoAlejandroLudeñaJugo,WilliamTeófiloCastroMuñoz,JuanCesarFariasRodriguez,BillyHeinrichMacoElera,KellyCristinaVasquezHuatay.PeruvianAgro-Exports’Competitiveness:AnAssessmentoftheExportDevelopmentofItsMainProducts[J].Economies,2024,12(6).LongYulin.ExportcompetitivenessofagriculturalproductsandagriculturalsustainabilityinChina[J].egionalSustainability,021,2(3).SharmaAshpreet,KathuriaLalitMohan,KaurTanveen.Analyzingrelativeexportcompetitiveness