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FDI对中国农业全要素生产率的空间溢出效应

  中图分类号:F302.5文献标识码:A 文章编号:1009-9107(2017)01-0123-07
  收稿日期:20160624DOI:10.13968/j.cnki.1009-9107.2017.01.17
  基金项目:国家自然科学基金青年项目(71603202);西安理工大学博士科研启动基金项目(105-256081503);西安理工大学社会科学基金项目(105-256211425)
  作者简介:汪辉平(1981-),男,西安交通大学经济与金融学院博士研究生,主要研究方向为区域经济和空间计量。
  引言
  改革开放以来,中国经济之所以能取得举世瞩目的成就,在宏观层面上,是与外商直接投资(FDI)的大量引进密不可分的[1,2]。但从中观的行业层面来看,FDI是否促进了东道国农业生产率的提升,在多大程度上促进了农业技术效率改进和技术进步,目前并未形成统一的结论。已有研究表明,FDI作为一种稀缺的要素资源,不仅能为东道国带来大量急缺的资金支持,还能为农业生产提供先进的农业技术和生产资料,并通过产业间的竞争、模仿与合作,促进东道国农业技术进步与生产率增长。但在具体的实证研究中,由于研究对象或者方法的差异,关于FDI与东道国农业生产率的关系,主要存在两种不同的观点:一是FDI对农业生产率具有促进作用。Sattaphon et al.分析了日本对外投资的作用,发现在农业基础国家中,流入的FDI能通过直接或者间接溢出效应促进东道国农业生产水平[3]。Suyanto et al.对印度尼西亚的研究发现,FDI与国内粮食加工业生产效率正相关[4]。滕玉华等认为FDI的技术溢出作用能够促进中国农业TFP的提升与技术进步[5]。林建等也认为FDI显著促进了中国农业科技进步贡献率的提升[6]。二是FDI对农业生产率具有抑制作用或者与生产率无关。Khaliq et al.对印度尼西亚的研究发现,FDI促进了其他行业的增长,却抑制了农业增长[7]。Chakraborty et al.则认为FDI与印度农业产出之间不存在显著的因果关系[8]。Ullah et al.利用巴基斯坦1979-2009年的数据研究发现,外商直接投资对农业部门增长产生显著的负向影响[9]。涂成悦等研究发现FDI对中东部地区农业的溢出效应不显著[10]。杨蓓露等认为FDI的技术溢出效应对中国农业技术效率、技术进步率和规模效率不产生显著影响[11]。
  从已有文献来看,一方面国外关于FDI对农业生产率的影响,未形成统一的结论,需要进一步检验,而国内在这一领域的实证研究较少。另一方面,在研究FDI与农业生产率的关系时,大多忽视了FDI的空间溢出效应[12]。根据“地理学第一定律”,某个地区的FDI不仅会影响本地区农业生产率,而且还会影响相邻地区的农业生产率。若不考虑FDI的空间溢出效应,可能会导致结果产生偏差[13]。因此,本文在考虑空间因素作用下,利用1999-2014年中国农业省际面板数据,实证检验FDI对中国农业TFP的空间溢出效应。
  三、实证分析
  (一)非空间面板模型的估计
  在采用空间计量模型估算之前,本文将借鉴Elhorst的方法[16],在不考虑空间因素作用的情况下,考察FDI对农业TFP的影响,采用OLS方法进行参数估计,见表2。对TFP、EC和TC的估计结果表明,与无固定效应方程相比,空间固定效应方程中R2和Loglikelihood值较大,通过显著性检验的变量更多,模型的拟合程度较好,故后文的实证分析中都将采用空间固定效应。
  对TFP的回归结果显示,FDI对农业TFP的影响系数为0.113,且在1%的水平上显著,表明FDI引进对农业TFP提升具有显著的促进作用,FDI流入所产生的竞争效应和学习效应对农业TFP产生了正向的技术溢出。受教育程度与农业TFP显著正相关,地区开放度、工业化程度、自然环境因素与农业TFP显著负相关,金融化水平影响不显著。对EC的回归结果显示,FDI与农业技术效率改进负相关,且在1%的水平上显著,表明FDI进入中国市场后抑制了农业技术效率的改进。金融化水平、自然环境因素与技术效率改进呈显著负相关,地区开放度、受教育程度、工业化程度对技术效率改进的影响不显著。对TC的回归结果显示,FDI与农业技术进步呈正相关,且在1%的水平上显著,表明FDI所带来的先进技术为中国农业所吸收,提高了农业领域的技术水平和革新能力。受教育程度与技术进步显著正相关,地区开放程度、工业化程度、自然环境因素与技术进步显著负相关,金融化水平的影响不显著。
  (二)空间相关性检验
  为了判断变量之间是否存在空间相关性,我们需要对模型进行检验,将采用LM方法[19],对非空间滞后模型(SAR)和非空间误差模型(SEM)进行假设检验,结果见表3。LM检验的两个原假设为:存在非空间滞后模型(SAR)和非空间误差模型(SEM)。针对TFP、EC、TC三种回归模型的LM检验和Roust LM检验都显示,在无固定效应和空间固定效应方程中,两种原假设都被拒绝,即模型存在空间相关性。
  (三)LR和Wald检验
  空间滞后模型(SAR)和空间误差模型(SEM)在已有实证研究中被广泛采用,但这两种空间计量模型存在一定的局限性,即未考虑到自变量对因变量的空间溢出作用,故我们拟采用更为合适的空间杜宾模型(SDM)。在估算之前,需要进行LR和Wald检验,来判断选择SDM模型是否正确(见表4)。检验结果显示,对于TFP、EC、TC三种回归模型, SAR和SEM的假设均在1%的显著水平上被拒绝,即否定了SAR和SEM模型,进一步证实选取SDM模型的可靠性。   (四)SDM模型的估计和分析
  下面将借鉴Elhorst的估算方法[20],利用Matlab软件对TFP、EC、TC三种SDM模型进行参数估计,结果见表5。
  对TFP的回归结果表明:因变量TFP的空间滞后项系数为0.354,说明中国农业TFP在各地区之间存在显著的正向空间溢出效应。FDI的影响系数为0.059,且在1%的水平上显著,说明FDI每提升10%,农业TFP就会增长0.59%,与表2中的数值0.113相比,该数值明显偏小,这反映若不考虑空间因素的影响,会高估FDI对农业TFP的促进作用。FDI空间滞后项的系数也显著为正,表明相邻地区FDI对本地区TFP增长具有显著的促进作用。由此可见,FDI对农业TFP的正向溢出效应既作用在区域内,也作用在区域之间。其他控制变量:地区开放度与农业TFP呈显著负相关,但相邻地区的地区开放度影响不显著;受教育程度的影响不显著,但相邻地区的受教育程度与农业TFP呈显著正相关;本地区和相邻地区的金融化水平对农业TFP的影响皆不显著;工业化程度与农业TFP显著负相关,而相邻地区的工业化程度与之显著正相关;本地区和相邻地区的自然环境因素与农业TFP都呈负相关。
  对EC的回归结果表明:因变量EC的空间滞后项系数为0.584,表明农业技术效率改进在各地区之间也存在显著的正向空间溢出效应。FDI和FDI空间滞后项的影响系数分别为-0.024和-0.064,且在1%水平上显著,反映本地区和相邻地区的FDI流入都抑制了农业技术效率改进,阻碍了农业资源配置能力的提升。
  对TC的回归结果表明:因变量TC的空间滞后项系数为0.718,表明农业技术进步在各地区之间也存在显著的正向空间溢出效应。FDI的影响系数为0.039,且在1%的水平上显著,反映FDI对农业技术进步具有促进作用。FDI空间滞后项系数没通过显著性检验,表明相邻地区的FDI对农业技术进步的溢出效应不明显。
  (五)直接效应、间接效应和总效应
  为了进一步分析FDI对本地区和相邻地区农业TFP的溢出效应,我们将估算各自变量对因变量的直接效应、间接效应和总效应。其中,直接效应是本地区自变量对因变量的溢出效应,而间接效应则是本地区自变量对相邻地区因变量的溢出效应,总效应则为两者之和。估算结果见表6。
  对TFP的回归结果表明:FDI对农业TFP的直接效应为0.061,在1%的水平上显著。由于各自变量均存在空间滞后性,故直接效应中还包含了邻近地区的反馈效应,即邻近地区自变量对本地区TFP的影响,反馈效应值可通过表5中各自变量的估计系数与表6中直接效应的差值得到。那么,FDI的反馈效应则为-0.02。同样,地区开放度、受教育程度、金融化水平、工业化程度、自然环境因素的反馈效应分别为0.009、0.046、0.006、-0.096、0.011。FDI对农业TFP的间接效应为0.158,也在1%的水平上显著。以上分析表明,FDI在地区内和地区间都对农业TFP产生正向溢出效应。
  对EC的回归结果表明:FDI对农业技术效率改进的直接效应为-0.040,在5%水平上显著。同样,直接效应中还包含了邻近地区自变量对本地区技术效率改进的影响,FDI的反馈效应为0.016。地区开放度、受教育程度、金融化水平、工业化程度、自然环境因素的反馈效应分别为-0.002、0.015、0.023、0.115、-0.005。FDI对农业技术效率改进的间接效应为-0.171,也在1%的水平上显著。以上分析表明,FDI在地区内和地区间都对农业技术效率改进产生负向溢出效应。
  对TC的回归结果表明:FDI对本地区农业技术进步的直接效应为0.037,在5%水平上显著。同样,直接效应中还包含了邻近地区自变量对本地区技术进步的影响,FDI的反馈效应为0.002。地区开放度、受教育程度、金融化水平、工业化程度、自然环境因素的反馈效应分别为0.037、-0.026、0.007、0.021、0.008。FDI对农业技术进步的间接效应未通过显著性检验。以上分析表明FDI在地区内对农业技术进步产生正向溢出效应,但在地区间溢出效应不明显。
  四、结 论
  本文采用空间计量模型中的SDM模型,并利用1999-2014年中国农业省际面板数据,实证分析FDI对农业TFP、技术效率改进、技术进步的空间溢出效应,研究发现:(1)FDI对农业TFP具有显著的正向空间溢出作用,即FDI的引入不仅能促进本地区TFP提升,而且还能促进相邻地区TFP提升。(2)FDI对农业技术效率改进具有显著的负向空间溢出作用,即FDI的引入对本地区和相邻地区农业技术效率改进都具有抑制作用。(3)FDI对本地区的农业技术进步具有正向促进作用,但对相邻地区的农业技术进步影响不显著。
  因此,地方政府应充分认识到FDI对农业TFP的正向空间溢出效应,重视FDI流入所带来的技术进步,进一步扩大农业领域的对外开放度,针对各地区农业发展状况的差异,引进FDI时需因地制宜。进一步推进区域农业交流合作,充分发挥各自农业资源优势,共同推进农业科技、人才合作,加快农业现代化发展。

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