农业FDI对农业科技进步贡献率的影响研究.pdf
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1、重庆大学学报(社会科学版) 2014年第20卷第4期JOURNAL OF CHONGQING UNIVERSITY(Social Science Edition)V0120 No4 2014 57doi:101 1835jissn10085831201404008农业FDI对农业科技进步贡献率的影响研究林建1,廖杉杉2(1重庆大学可持续发展研究院,重庆400044;2重庆社会科学院改革杂志社,重庆400020)摘要:农业科技进步事关农产品供给保障能力,事关农业发展、农村繁荣和农民增收,事关国家的长治久安,对作为发展中农业大国的中国来说意义尤为重大。文章在设定动态面板数据模型基础上。以中国13个
2、省级行政单位20002012年数据为例,实证农业FDI对农业科技进步贡献率的影响,结果发现:在控制其他变量的前提下,农业FDI对农业科技进步贡献率的影响是显著的;除农村金融规模指标外,前期农业科技进步贡献率、科研人员的投入量、农村金融结构和效率、农村固定资产投资和农村人力资本指标均对农业科技进步贡献率产生显著影响。关键词:FDI;农业FDI;农业科技进步贡献率中图分类号:F83059 文献标志码:A 文章编号:1008-5831(2014)04-0057-08一、研究问题及背景改革开放以来,中国吸收外商直接投资(Foreign Direct Investment,简称FDI)从无到有,从小到大
3、,从单一到多元,已经形成了全方位、多层次、宽领域的格局。2003年,中国首次超过美国,成为全球接受外商直接投资最多的国家;即便是在国内外经济形势并不景气的2013年,中国累计使用的外商直接投资金额仍然高达1 1759亿美元(未含银行、证券、保险领域数据),与2012年相比,实际使用外资金额增长53。外商直接投资的大量流入,在有效促进中国经济持续快速增长的同时,也在一定程度上促进了中国技术的进步。作为典型的发展中农业大国,农业在中国国民经济中具有十分重要的作用,农业的持续稳定发展是国民经济健康发展的重要基础。随着家庭联产承包责任制制度潜力的逐步挖掘,科技进步在促进农业发展方面的作用日益显现。“十
4、一五”期间,科技进步对农业增长贡献率由“十五”末的48提高到53,农业科技发展迈上新台阶。2012年年初,国家发布了关于加快推进农业科技创新持续增强农产品供给保障能力的若干意见,明确指出,实现农业持续稳定发展,根本出路在于科技。在此背景下,研究农业FDI对农业科技进步贡献率的影响无疑具有很强的理论意义和现实意义。从现有国内外文献资料看,研究农业FDI对农业科技进步影响的成果极为少见,学者们更多的是研究FDI流人对东道国(地区)技术进步的影响。在国外,从最初Mcdougall开始以FDI对东道国经济福利影响研究开始,众多学者采取不同的研究方法实证了FDI对东道国(地区)技术进步的影响心。比如,I
5、mbriani&Reganati1、sj8holm”。、DjankovHoekman”1、Kathuria61、HuJefferson【7 J、Cheung“n分别以意大利、印修回日期:20140328基金项目:国家社会科学基金项目“农产品价格基本稳定的长效机制构建及调控模式创新研究”13XJY025)作者简介:林建(1959一),女,山东烟台人,重庆大学可持续发展研究院副研究员,主要从事产业经济学、区域经济学研究。OECD发表的外商直接投资趋势和近期发展报告中指出,2002年美国的数据被调高,因此,2003年才是中国首次超过美国成为全球接受外商直接投资最多的国家,而不是以前公布的2002年。
6、资料来源:hap:newsxinhuanetcomcankao20140117c一133052683htm万方数据58 重庆大学学报(社会科学版) 2014年第20卷第4期度尼西亚、捷克、印度、中国广东及中国为例进行研究,基于研究样本的不同和研究方法的差异(或采用面板数据回归分析,或采用时间序列数据进行分析),他们的研究结论在一定程度上虽然存在差异,但都暗含着FDI溢出效应作用的发挥能够促进东道国(地区)技术进步的假设;Kokko等。9 o、Girma等、Aitken&Harrison1I、Henny&Manuel【121对FDI流入影响东道国(地区)技术进步的问题也进行了研究,他们的研究方法
7、与前者相类似,但研究结论却相反,并没有发现FDI流入对提升东道国(地区)技术进步有显著影响,他们的研究暗含着FDI技术外溢正向效应的假设是不成立的;此外,SjsholmHj、Tuomo等31、Dieter41通过建立相应的数理模型展开研究,得出与前两者并不相同的研究结论,他们认为FDI正反技术溢出效应作用的发挥取决于多方面因素,不能简单地认为FDI流人有利于或不利于东道国(地区)技术进步,FDI技术溢出效应作用的发挥与东道国(地区)内资企业的发展状况、人力资本储备、知识产权保护等多方面因素紧密相关。与国外学者一样,国内学者也多是研究FDI流人对东道国(地区)技术进步的影响。比如,江小涓和李蕊引
8、、徐涛6|、张宇和蒋殿春71的研究结论表明,作为国际资本流动的重要方式,FDI的流人能够提供资金来源、改善投资效益、扩大出口、增加税收,更重要的是FDI的流人有利于提升东道国(地区)技术进步;李平和刘建u 8|、张中元和赵国庆刊的研究结论则相反,他们或认为国内研发是各地区技术进步的主要来源,或认为FDI流人对促进中国技术进步效果甚微,或认为FDI溢出效应阻碍各地区技术进步,也就是说,FDI流人促进东道国(地区)技术进步的假设不成立;此外,更多的学者认为FDI流入能否促进东道国(地区)技术进步需要具体问题具体分析。比如,李利等m、肖文和杨娟”“、罗良文和阚大学陋1基于东、中、西部地区经济社会发展
9、条件的差异,认为FDI流人对其技术进步的促进作用不一样,FDI流入能否促进东道国(地区)技术进步需要充分考虑区域差异;黄静波和付建引、孔群喜圳、王滨滔1从产业(行业)的角度出发,认为FDI流入对东道国(地区)不同的产业(行业)作用存在显著差异,不同地区不同产业(行业)发展基础对于FDI技术溢出效应的发挥有显著影响;方福前和李新祯心引、黄凌云等心71还分别以人力资本水平和金融发展水平为门槛变量研究了FDI流入对东道国(地区)技术进步的作用,认为FDI技术溢出效应的发挥会直接受到相关门槛变量的影响,只要东道国(地区)跨越相应的门槛变量,FDI流人才能够促进东道国(地区)技术进步;傅元海等还认为FD
10、I溢出效应作用的发挥,会受到内资企业技术能力、价值增值率水平、外资聚集水平和行业集中度等的影响J。上述分析表明:虽然国内外学者们的研究成果可以为本研究夯实基础,但在FDI是否能够促进东道国(地区)技术进步的问题上并未取得一致的意见,国内外研究也鲜有直接涉及农业FDI对农业科技进步影响的。基于此,本文拟从农业FDI的视角人手,就目前学者们并未达成一致意见的FDI是否能够促进东道国(地区)技术进步的问题,以农业科技进步为例,进一步探讨农业FDI对农业科技进步的影响。本文随后的结构安排情况如下:第二部分为模型设定与估计方法,第三部分为数据样本与变量说明,第四部分为实证结果与分析,最后一部分为研究结论
11、及对策。二、模型设定与变量说明研究农业FDI对农业科技进步贡献率的影响,首先需要构建农业科技进步贡献率决定因素的模型。本文沿袭侯润秀和官建成心91、鲁钊阳和廖杉杉、冉光和等的分析思路,将农业科技进步看作是农业专业知识的生产活动,借用根据CobbDouglas生产函数有:Y=AF18 (1)式(1)中,可以将K和分别定义为农业专业知识生产过程中资本和劳动力(即科研人员)的投入,a和(1一Ot)分别代表资本和劳动力(即科研人员)的产出弹性,y看作农业科研活动的产出(即农业科技进步贡献率)。如果对式(1)进行对数变换,则有:y FLog()=Log(A)+aLog(孚) (2)厶 LF式(2)中,可
12、以将Log(S“-)看作是影响农业科研活动的资本投入量(K)和劳动力(即科研人员)投入量 D(),Log(A)看作是影响农业科研活动的其他因素投入。实际上,农业科研活动中的资本投入量(K)有不同的渠道来源,本文特指农业FDI,记为倒i,另记农业科研活动中的劳动力(即科研人员)投入量()为nyry。为了简化研究,将影响农业科研活动的其他因素投入Log(A)分解为农村金融发展水平、农村固定资产投资水平和农村人力资本水平,且分别记为妒,n驴、ncgd和ncrl。考虑到当期农业科技进步贡献率会受万方数据林建,等农业FDI对农业科技进步贡献率的影响研究 59到前期农业科技进步贡献率的影响及中国不同地区之
13、间农业科研条件的现实差异,为有效减轻异方差带来的负面影响,本文对所有指标均取对数,设定模型如下:ln乩=yo+yIIn一1_l+y2lnnfdid+73lnnyryu+y4lngoincjr+75lnncgd+y6lnncrld+pf+手n (3)式(3)中,it表示i省t时期,p。表示不随时间变化的各省级单位截面的个体差异,8。表示随机扰动项。在设定上述模型的基础上,为了进行下一步研究,需要对相应的指标进行科学的界定,并对相关原始指标的来源进行说明。相关指标的界定如下。y为农业科技进步贡献率。本文使用Solow余值法测度的农业科技进步贡献率表示y。在具体测度方面,本文沿袭朱希刚引、肖干和徐鲲
14、”1、鲁钊阳341的做法,假设Solow余值法的农业总量生产函数一般形式为:Z。=Ae8霹口嵋(60,0a,届,71) (4)式(4)中,z。表示农业总产值,K、L。和M分别表示与z。相应的投入要素即物质费用、劳动力及耕地面积,A表示常数项,t表示时间变量;a、卢、y分别是物质费用、劳动力、耕地面积的投人产出弹性,6是科技进步率。假如对式(4)两边取对数,则有:lnZ;=sinK。+3lnL。+ylnM,+占t+lnA (5)当以年份数据计算时,可取dt=1,并且可将dZ。换成z。,dK,换成AK。,dL。换成。,dM。换成M。,则式(5)可以变为:6=等山等+卢等+y等) (6)如果对式(6
15、)进行简化,则有:6=彳一(ctk+届Z+ym) (7)式(7)中,z=令子、j=会竽、z=等、m=令等分别表示农业总产值增长率、物质消耗增长率、劳动力增长率和耕地面积增长率。基于此,若记i省t年的农业科技进步贡献率为匕,则有L=忐厂。竺竺!乙nfdi为农业FDI。本文借鉴金富聪的做法,农业FDI采用农业领域外商实际直接投资额表示“。充分考虑到美元通胀的影响,本文在查询美元的消费者价格指数基础上,农业FDI最终以2000年的美元价格为不变价格进行处理。nyry为农业科研活动中的劳动力(即科研人员)投入量。从现有统计资料来看,农业科研机构人员包括职工总数和离退休人员总数,为了更科学地测度农业科研
16、人员的数量,本文拟以农业科研机构职工总数来表示农业科研活动科研人员投入量。gojncjr为农村金融发展水平。为全面测度农村金融发展水平,本文借鉴王征和鲁钊阳的做法口6|,拟从农村金融发展的规模(J=1)、结构(J=2)和效率(J=3)三个维度综合测度农村金融发展水平,将农村金融发展规模指标定义为:妒。n驴=农村贷款农村GDP,将农村金融发展结构指标定义为:妒:ncjr=(农业类股票筹资额+农业类保费收入)金融总资产,将农村金融发展效率指标定义为:妒,ncjr=农村储蓄农村贷款。ncgd为农村固定资产投资水平。对于农村固定资产投资水平,本文用各地区农村固定资产投资总额来表示。ncrl为农村人力资
17、本水平。本文采用农村地区6岁及以上人口平均受教育年数来衡量农村人力资本水平。以prim、mid、hig、uni分别表示小学、初中、高中和大专及以上教育程度居民占省市6岁及以上年龄人口的比重,以0年、6年、9年、12年和16年分别表示文盲半文盲、小学、初中、高中、大专以上教育程度的居民平均受教育年限,则有ncrl=6prim+9mid+12hig+16uni37。上述指标的原始数据主要来源于新中国60年统计资料汇编和相关省份相关年份的统计年鉴。考虑到本文研究的重要变量农业FDI实际数据的可得性,最终确定的样本区间为20002012年,研究的样本为中国农业FDI数据资料较为齐全的13个省级行政单位
18、(极少数数据不全采用插值法补齐),研究样本分别为北京、内蒙古、上海、江苏、山东、辽宁、黑龙江、广东、广西、贵州、云南、重庆和新疆。考虑到本文样本时间万方数据60 重庆大学学报(社会科学版) 2014年第20卷第4期跨度较大,为使不同年份的数据具有可比性,所有涉及价格度量的原始指标本文均采用GDP平减指数进行处理,剔除了物价因素的影响。三、实证检验与结果分析在上述分析基础上,本文采用Statal00软件实证检验农业FDI对农业科技进步贡献率的影响。为了避免伪回归结果,确保回归结果的正确性,本文首先对所有的变量进行单位根检验。为了确保检验结果的可靠性,Levin,Lin&Chu检验、Im Pesa
19、ran and Shin检验、ADFFisher Chisquare检验和PPFisher Chisquare检验4种检验方法将被采用,本文4种检验方法结果一致(表1)。从表l中可以看出,所有变量的一阶差分序列均同时通过检验,这说明本文中所选择的变量是一阶单整的,可以按照上文设定的模型对变量进行回归分析。表1 4种检验法的单位根结果注:表示10显著性,表示5显著性,+表示1显著性。在确保所有变量均为一阶单整的前提下,依据上文所设定的模型,可以对变量进行回归分析(结果如表2所示)。从表2中第3列Sargan检验概率值可知,工具变量与误差项存在相关的可能性或者说是误差项存在异方差的可能,即是说差分
20、GMM工具变量无效;从第4列结果来看,In:即AR(2)的概率值表明,差分的误差项存在二阶自相关且不显著,同时,Sargan检验的概率值也表明二阶差分GMM工具变量有效。一般来万方数据林建,等农业FDI对农业科技进步贡献率的影响研究 6l说,当因变量一期滞后项系数为0809时,差分GMM估计的系数相对于系统GMM来说不准确性要大m1。通过对比表2中第5列和第6列中Sargan检验和差分Sargan检验的概率值可知:第6列估计量具有更好的一致性和有效性。表2农业FDI对农业科技进步贡献率影响的回归结果注:(1)表示10显著性,+表示5显著性,表示1显著性。(2)小括号和方括号里面的分别为标准差和
21、概率值。(3)在同方差假设条件下,Sargan检验统计量用来检验矩条件是否存在过度识别;差分Sargan检验统计量是用来验证系统GMM(SYS GMM)工具变量的有效性。(4)m2代表AR(2)的检验统计量。基于上述分析,本文选择表2中第6列的回归结果来具体分析农业FDI对农业科技进步贡献率的影响。农业科技进步贡献率滞后项的视角。从表2中第6列的回归结果看,农业科技进步贡献率滞后项的系数为正且显著,说明前一期农业科技进步贡献率对当期农业科技进步贡献率的影响是显著的,这与现实是相吻合的。从前文对农业科技进步贡献率的分析不难看出,农业科技进步是一项复杂的系统工程,涉及诸如物质投入、劳动力投入、耕地
22、投入等多方面的因素;从短期看,某一因素发生变化并不会直接对农业科技进步产生立竿见影的影响;现实中,从相对较长的时期看,物质投入、劳动力投人、耕地投入会发生变化,但是,这些变化是极为缓慢的,它们对农业科技进步的影响都存在时滞,这与陆文聪和余新平的研究相吻合。他们的研究结果显示:从1981年到2010年,除个别年份因国家政策调整所带来的农业科技进步贡献率出现较大波动外,绝大多数年份中国农业科技进步贡献率变动是相对平稳的,农业科技进步贡献率并没有出现万方数据62 重庆大学学报(社会科学版) 2014年第20卷第4期大幅波动的情况,这说明农业科技进步贡献率在短期内直接发生质的飞跃极其困难,当期农业科技
23、进步贡献率在很大程度上受前一期农业科技进步贡献率的直接制约,农业科技进步有其自身的特殊发展规律。自从国家提出科教兴国战略以来,中国科技事业的发展取得了显著成就,农业科技进步也发生了显著变化,但与发达国家相比,中国农业科技进步贡献率明显偏低,根源是中国长期以来农业科技水平偏低。可见当期农业科技基础对于后期农业科技进步水平的提升尤为重要。农业FDI的视角。从表2中第6列的回归结果看,农业FDI的系数为正且显著,但是农业FDI的系数较小,仅为0019 5,这与中国的实际情况相吻合。一方面,改革开放以来,随着中国吸收和使用FDI数量的增多,FDI不再仅仅局限于某个领域,而是对国家政策放开的所有领域都带
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