• 读者文摘
  • 美文摘抄
  • 短文摘抄
  • 日记大全
  • 散文精选
  • 感恩亲情
  • 人生感悟
  • 智慧人生
  • 感悟爱情
  • 心灵鸡汤
  • 实用文档
  • 名人名言
  • 伤感文章
  • 当前位置: 蜗牛文摘网 > 散文精选 > 国际知识溢出对农业TFP的空间溢出效应研究

    国际知识溢出对农业TFP的空间溢出效应研究

    时间:2020-04-17 05:23:19 来源:千叶帆 本文已影响

    摘 要:本文从知识溢出的空间角度出发,融入地理信息,以我国260个市级行政区划为样本,构建空间Durbin模型实证检验国际知识溢出对农业TFP的空间溢出效应。结果显示国际知识溢出能够在一定程度上影响我国农业技术效率及其纯技术效率,但对农业TFP的空间溢出作用并不明显。

    关键词:国际知识溢出;农业全要素生产率;空间溢出效应

    作者简介:刘舜佳,男,湖南农业大学商学院讲师,博士。

    中图分类号:F832.6 文献标识码:A doi:10.3969/j.issn.1672-3309(x).2012.11.13 文章编号:1672-3309(2012)11-32-04

    一、引言

    作为发展中国家,我国欲实现快速可持续的农业经济增长,就必须以最低廉的成本来获取先进的知识和技术,而获取国际先进技术和知识的主要途径为发达国家的技术外溢。被认为是衡量农业生产率增长的最重要的定量指标的农业全要素生产率(total factor productivity,TFP),近年来引起了国内外学者的广泛注意和研究。因此如何有效的利用发达国家的知识溢出,从而提高我国的农业TFP显得尤为重要。

    吕立才(2010)对30年来我国农业利用FDI的情况进行了回顾,指出FDI对我国农业生产起到了直接技术引进以及技术外溢效应。李泳(2006)研究发现FDI的出口导向效应以及技术外溢效应均促进了我国农业产业结构升级。外贸方面,孙中才(2003)指出对外贸易能促进农业经济增长。杜红梅、安龙送(2007)的研究结果显示农产品出口增长有利于农业经济增长。而已有国际知识溢出效应的研究大都忽略了空间属性。本文则基于空间维度,构建空间Durbin模型来实证研究国际知识溢出对中国农业TFP的影响。

    二、空间建模、估计方法和参数释义

    (一)空间Durbin模型

    Le Sage and Pace(2009)认为,遗漏变量是空间计量模型出现的原因之一,本文以此为借鉴构建实证所用的空间Durbin模型(SDM)。R&D资本是影响AGTFP的主要因素,假定其只来源于两种渠道:一是国际R&D资本溢出,二是国内R&D资本。FDI和外贸是国际R&D溢出的两条途径,基于截面数据样本,可以构建三者对AGTFP作用的基本方程:

    (二)SDM的空间溢出效应参数释义

    空间权重矩阵引入,使得样本区域中某一自变量观测值的变动不仅会对本区域因变量观测值产生影响,而且还会对其他区域因变量观测值产生影响,因此,模型(4)中常规解释变量的参数不能代表FDI和外贸对所在区域内的溢出(区域内溢出),空间滞后项的参数也不能代表FDI和外贸对所在区域以外毗邻区域的溢出(区域间外溢)。根据Le Sage and Pace(2009)的阐述,直接效应代表FDI与外贸区域内溢出,间接效应代表FDI与外贸区域间溢出,总效应为直接效应与间接效应之和。

    三、空间溢出效应检验

    (一)样本数据

    《中国区域经济统计年鉴》对某些地级市或直辖市的区没有给出数据记录,因此,在样本中剔掉西藏、新疆、青海、宁夏,但保留四个直辖市层面的数据,海南、香港、澳门、台湾未囊括进样本,样本观测值为n=260。2009年Malmquist生产率指数测算所要用到的GDP、就业人数均来自《中国区域经济统计年鉴》,由于无法搜集到齐全资料来核算资本存量数据,因此拟用固定资产投资额予以替代。对于2009年和2008年的地区GDP和固定资产投资,分别用各地级市的GDP平减指数和各省固定资产投资指数换算成不变价。对于地级市的空间信息,用Google Earth Plus软件获取其经-纬度数据。

    (二)Malmquist全要素生产率

    本文以Fare(1994)提出的Malmquist全要素生产率作为创新的量化指标,该模型根据一个包含多个决策单元的面板数据,使用距离函数来构造一个生产最佳前沿面,进而将每个决策单元的实际生产情况与最佳前沿面进行比较,由此来测算技术进步率和技术效率。Fare(1994)进一步提出了一种强化形式的Malmquist指数分解方案。该方案基于不变规模收益条件(CRS)计算技术效率成份,分别将其分解成为一种纯效率变化成份(基于可变规模收益 (VRS)计算得出),以及一种剩余规模成份。本文中SECH、PECH、TECHCH分别代表农业规模效率、纯技术效率、技术进步率;纯效率及其规模效率是基于不变规模收益的技术效率分解而来,即EFFCH=PECH×SECH,EFFCH代表基于不变规模收益计算所得技术效率。

    基于Deap2.1软件,表1给出了260个地区Malmquist指数测算结果的平均值。从表1可知,相比于2008年,2009年我国农业技术效率、规模效率以及全要素生产率都有所上升,而其技术进步率与纯技术效率与上一年相比略有下降。

    2、空间滞后项的估计值

    从上表可知,因变量空间滞后项的估计值ρ表明技术效率、纯技术效率各自在区域间具有空间相关性,这验证了Le Sage et al.(2007)的结论。这其中技术效率的空间相关性系数更大,而技术进步率、规模效率和全要素生产率各自在区域间不具有空间相关性。表明目前中国农业全要素生产率的提升主要是依赖于技术效率与纯技术效率的进步,技术进步率和规模效率的贡献还非常有限。

    3、直接效应、间接效应和总效应分析

    FDI溢出中,FDI直接效应代表FDI区域内溢出,间接效应代表了FDI区域间溢出,而总效应代表了在综合区域内和区域间溢出之后FDI对我国整体农业技术水平的影响。FDI进入并没有带动所在区域农业TFP及其成分的提升,但FDI有助于区域间的农业技术效率和纯技术效率的提高。综合其总效应,FDI促进了我国农业技术效率和纯技术效率的提高,但对农业TFP的影响并不明显。这与之前没有考虑空间因素的检验结果是相背的,如何艳(2008)、田泽永(2008)基于行业面板数据和省际行业面板实证研究,指出FDI对我国农产品加工业的出口具有显著的溢出效应。可能原因:一方面由于FDI带来了大量资本与先进技术,对毗邻区域的同行业造成了一定威胁与压力,从而刺激了区域间的创新与研发意识,且经由产业关联给区域间上、下游产业带来技术溢出,从而提升了毗邻区域和总体的技术效率与纯技术效率。而另一方面目前我国有关农业FDI相对数目还是较少,规模有限,分布不均,且大多集中于劳动密集型而非技术密集型产品,因此,总体上给我国农业TFP带来的影响并不明显。

    相应的,从外贸角度来看,与FDI直接效应结果不同,它虽不对其他要素造成影响,但提升其区域内的农业TFP。在区域间的溢出效应上,外贸与FDI的结果却截然相反,外贸对区域间的技术效率与纯技术效率呈现反向相关性。综合来看,外贸带来的知识溢出对农业技术效率与其纯技术效率具有反向作用,但并未对农业TFP产生影响。而前人在没有考虑出口溢出具有空间属性的情况下,所得结论互有冲突,如潘苏等(2011)关于我国农产品对外贸易与农业经济增长关系的实证研究结果表明,我国农产品进出口与农业经济增长之间呈现高度相关性。可能原因:一方面,一定区域在进行对外贸易时,作为直接与外国进出口商接触主体,能够最快的吸收外国的先进技术与管理才能,从而直接推动所在地区的农业全要素生产率;另一方面,外国农业技术具有高度的知识保护性与不外漏性,这不利于技术的外溢与知识的传播,外国农业产品的输入对进口替代部门造成了一定程度的挤出效应,且由于我国目前技术水平与高新研发设备条件有限,知识的吸收能力不强,因此,在农业这一领域,我们还是传统的依赖从外国的进口商品,缺乏研发的积极性,一定程度上阻碍了我国农业的自主研发能力,导致我国农业技术效率和纯技术效率的下降。

    三、 政策建议

    对外开放程度的进一步增强,给我们带来了机遇,同时面临的市场竞争威胁也愈发严峻,如何在新形势下更好地利用国际知识溢出,以提高本国农业产出能力,特提出如下政策建议。

    首先,加快农业的国际化、市场化改革步伐。进一步规范并完善社会主义市场经济体制,削弱地方政府对区域经济的行政干预,给予更多的农业支持与补助措施,加强市场对农业生产要素的自由配置,充分利用各地不同的要素禀赋优势,逐步形成具有区域特色的农业经济发展方式。其次,加大对本国农业技术研发和人力资本的投资力度,增强我国对外技术吸收能力。再次,调整并优化当前农业产品进出口结构,引进先进的农业生产经营技术,进而提高农业全要素生产率。最后,全面推动高等教育发展,提高劳动者的农业创新意识,缩小东西部人才受教育水平差距,促进中西部沿海地区引资,加大跨国公司和战略投资者引进,以带动劳动力技术的不断提高,并通过劳动力地区间流动实现技能的扩散,最终实现我国农业经济的突破与发展。

    注释:

    ① 虽然空间Durbin模型(SDM)的导出是源自市一级层面专利数据的遗漏,但在能够获取专利数据的情况下,也能够导出SDM模型,这是因为专利仅仅是国内R&D资本存量的一部分,无法完全体现经济增长所用到的全部知识,因此无论对国内R&D资本如何进行量化,始终会存在其他代表知识的遗漏变量。

    ② 空间权重矩阵W用来反映不同区域观测值之间邻接关系,是对样本数据空间信息的量化手段,是一个二值矩阵(0或1),当定义两个观测值区域在空间位置上邻接时,则在空间权重矩阵相应位置取值1,否则取值0。邻域观测值就经由加权平均形成一个对因变量作用的空间滞后项。

    ③ 为阶单位矩阵。

    ④ 如包含在误差项中的基础设施、人力资本等会影响FDI和外贸,即误差项与解释变量存在相关性。如Smarzynska(2004)就认为FDI区位选择就与当地基础设施相关。

    ⑤ 对于260个截面样本,纯技术效率均为1,无样本数据变异,因此略去。

    ⑥该空间计量经济学工具箱由LeSage and Pace于1999年基于Matlab软件编写,本文使用的是其2011年3月升级版。

    参考文献:

    [1] 吕立才、熊启泉.拉丁美洲农业利用外国直接投资(FDI)的实践及其启示[J].国际经贸探索,2010,(02):53-54.

    [2] 李泳. 国际直接投资与中国农业产业结构升级[J].中国农村经济,2006,(05):10-17.

    [3] 孙中才.国际贸易与农业增长[J].汕头大学学报(人文社会科学版),2003,(04):1-6.

    [4] 杜红梅、安龙送.我国农产品对外贸易与经济增长的实证分析[J].农业技术经济,2007,(04):53-58.

    [5] LeSage James and Pace R.Kelley. Introduction to spatial econometrics[M]. New York: CRC Press, 2009: 33-34, 27-29, 40-41, 68-70.

    [6] Parent O. and J.P.LeSage. Using the variance structure of the conditional autoregressive specification to model knowledge spillovers[J]. Journal of Applied Econometrics, 2008, 23(2): 235-256.

    [7] Fare Rolf, Shawna Grosskopf, Mary Norris, and Zhongyang Zhang. Productivity Growth, Technical Progress, and Efficiency Change in Industrialized Countries[J]. American Economic Review, 1994, 84(1): 66-83.

    [8] LeSage, J.P., M.M.Fischer and T.Scherngell. Knowledge spillovers across Europe, evidence from a poisson spatial interaction model with spatial effects[J]. Papers in Regional Science, 2007, (03): 393-421.

    [9] 何艳.FDI对我国农产品加工业的出口溢出效应分析[J].农业经济问题,2008,(02):86—91.

    [10]田泽永.FDI技术溢出对江苏农产品加工业的影响研究[J].农业经济问题,2008,(11):101-105.

    [11] 潘苏、谭砚文.我国农产品对外贸易与农业经济增长关系的实证研究[J].农业经济,2011,(02):84-86.

    相关热词搜索:溢出效应农业知识研究

    • 名人名言
    • 伤感文章
    • 短文摘抄
    • 散文
    • 亲情
    • 感悟
    • 心灵鸡汤