知識資本對糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的影響

劉英基

(河南師范大學(xué) 公共政策與社會管理創(chuàng)新研究中心, 河南 新鄉(xiāng) 453007)

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知識資本對糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的影響

劉英基

(河南師范大學(xué) 公共政策與社會管理創(chuàng)新研究中心, 河南 新鄉(xiāng) 453007)

在對知識資本促進(jìn)糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率增長機(jī)理分析基礎(chǔ)上，以2004—2015年糧食主產(chǎn)區(qū)面板數(shù)據(jù)為樣本，采用索洛余值法測算了糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的動態(tài)變化，進(jìn)而對知識資本影響糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率增長進(jìn)行實證檢驗，結(jié)果表明：知識資本對糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率增長的促進(jìn)作用顯著，其中，糧食科技研發(fā)人才、推廣人才、科技機(jī)構(gòu)、科技投入等對糧食科技貢獻(xiàn)率增長具有正向作用。地區(qū)糧食經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率增長也具有促進(jìn)作用，而工業(yè)科技對糧食科技進(jìn)步的溢出效應(yīng)尚未發(fā)生。為此，主產(chǎn)區(qū)應(yīng)強(qiáng)化糧食科技創(chuàng)新，優(yōu)化糧食科技研發(fā)與推廣人才引進(jìn)、培育、激勵機(jī)制，支持糧食科技機(jī)構(gòu)建設(shè)、加大糧食科技經(jīng)費投入，促進(jìn)糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率增長。

知識資本； 糧食生產(chǎn)； 科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率； 糧食主產(chǎn)區(qū)； 科技投入

一、引言

我國糧食生產(chǎn)實現(xiàn)了十多年連續(xù)增產(chǎn)，糧食總產(chǎn)量由2003年的8614億斤增長到2015年的12429億斤，十二年增長了44.28%，年均增幅為3.69%，其中糧食主產(chǎn)區(qū)的糧食產(chǎn)量增加了53.34%，年均增幅為4.85%。盡管全國糧食總產(chǎn)量呈現(xiàn)平穩(wěn)上升趨勢，但糧食作為國民經(jīng)濟(jì)中的基礎(chǔ)性商品，生產(chǎn)受氣候變化、資源稟賦、要素結(jié)構(gòu)等影響較大，產(chǎn)量具有顯著的波動性特征。隨著我國工業(yè)化、城鎮(zhèn)化的快速推進(jìn)，耕地面積減少、水資源短缺和農(nóng)業(yè)勞動力持續(xù)轉(zhuǎn)移和流失，依靠要素投入增加推動糧食增產(chǎn)的難度逐漸增大，糧食安全的重要性、緊迫性依然突出。張利國、鮑丙飛[1]認(rèn)為，綜合效益低、競爭力不強(qiáng)是現(xiàn)階段中國農(nóng)業(yè)發(fā)展的突出問題，中國在糧食生產(chǎn)方面要由傳統(tǒng)的依靠物資要素投入實現(xiàn)糧食增產(chǎn)向依靠技術(shù)創(chuàng)新提升糧食生產(chǎn)效率轉(zhuǎn)變。黨的十八大報告指出，要增強(qiáng)農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力，堅持以我為主、科技支撐的國家糧食安全戰(zhàn)略。2015年的中央一號文件著重提出了“圍繞建設(shè)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)，加快轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)發(fā)展方式”的重大戰(zhàn)略部署。推動農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，必須堅持研發(fā)創(chuàng)新實現(xiàn)科技進(jìn)步，糧食科技進(jìn)步既包括育種、栽培、收割、肥料等硬技術(shù)進(jìn)步，也包括糧食生產(chǎn)管理、決策與技術(shù)推廣等軟技術(shù)創(chuàng)新[2]。通過知識資本積累提高糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率已成為促進(jìn)糧食持續(xù)豐產(chǎn)、保障糧食安全的關(guān)鍵途徑[3-4]。

科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率在數(shù)量上表現(xiàn)為產(chǎn)出增長扣除物質(zhì)資本、勞動投入的貢獻(xiàn)份額后的其它要素貢獻(xiàn)份額之和與產(chǎn)出增長率之比，新經(jīng)濟(jì)增長理論采用柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)和索洛余值法測算科技進(jìn)步對產(chǎn)出增長的貢獻(xiàn)率[5]?？萍歼M(jìn)步貢獻(xiàn)率提升是促進(jìn)糧食增產(chǎn)和農(nóng)產(chǎn)品成本降低的重要力量[6]，Neumann & Verburg[7]基于對全球糧食科技進(jìn)步及生產(chǎn)效率進(jìn)行的實證研究，認(rèn)為有效灌溉、農(nóng)業(yè)勞動力、市場供求等因素對水稻、小麥、玉米等糧食生產(chǎn)效率呈顯著正相關(guān)關(guān)系。徐曉紅、王洪麗[8]認(rèn)為，農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率是指科技進(jìn)步對農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增長的貢獻(xiàn)份額，其實質(zhì)是通過科技進(jìn)步提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的投入產(chǎn)出效率。姜松、王釗等[9]經(jīng)過1985—2010年面板數(shù)據(jù)的實證研究認(rèn)為，科技進(jìn)步是促進(jìn)糧食增產(chǎn)、保障糧食安全的根本動力，我國的糧食生產(chǎn)中科技進(jìn)步速度快，且對糧食增產(chǎn)的貢獻(xiàn)顯著；劉宇鵬、李彤等[10]利用微觀調(diào)研數(shù)據(jù)的測算結(jié)果顯示，主產(chǎn)區(qū)糧食生產(chǎn)的科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率顯著高于其他地區(qū)，科技進(jìn)步對糧食增產(chǎn)的效果突出；高鳴、宋洪遠(yuǎn)[11]認(rèn)為糧食科技貢獻(xiàn)率對中國糧食生產(chǎn)技術(shù)效率提高具有顯著促進(jìn)作用，糧食主產(chǎn)區(qū)間的糧食技術(shù)效率差異明顯，且存在空間自相關(guān)關(guān)系。肖干、徐鯤[12]的研究顯示，農(nóng)村金融發(fā)展的結(jié)構(gòu)、規(guī)模、效率對農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率呈顯著正向作用；朱滿德、李辛[13]的研究表明，技術(shù)進(jìn)步的作用使中國玉米全要素生產(chǎn)率提高，尤其是西部地區(qū)的玉米全要素生產(chǎn)率顯著提高，其中，綜合性補(bǔ)貼、農(nóng)業(yè)勞動力人均受教育程度、有效灌溉率等對糧食技術(shù)進(jìn)步、生產(chǎn)效率提升具有正向作用。

知識資本在促進(jìn)科技進(jìn)步中扮演著重要角色。Galbraith[14]認(rèn)為，知識資本主要包括R&D投入、有效發(fā)明專利，是技術(shù)創(chuàng)新的源泉，對生產(chǎn)效率提升具有內(nèi)生促進(jìn)作用。Stewart[15]認(rèn)為，知識資本是生產(chǎn)經(jīng)營過程中投入和創(chuàng)造的知識、信息、經(jīng)驗和知識產(chǎn)權(quán)等，是生產(chǎn)效率提升的重要驅(qū)動力；Bontis[16]認(rèn)為，知識資本在構(gòu)成維度上主要包括人力資本、結(jié)構(gòu)資本和關(guān)系資本等，能夠顯著促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新效能提升。Corrado, Hulten & Sichel[17]認(rèn)為，知識資本主要包括計算機(jī)化的信息知識，產(chǎn)權(quán)知識和組織特有人力資本、機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)及組織隱含知識等。Roper & Stephen[18]認(rèn)為，知識資本已由原來的既定基本條件轉(zhuǎn)變成為生產(chǎn)函數(shù)的重要自變量，是促進(jìn)科技進(jìn)步、提升生產(chǎn)效率的核心要素。程惠芳、陸嘉俊[19]通過基于全要素生產(chǎn)率模型的實證研究認(rèn)為，知識資本中的技術(shù)研發(fā)與改造對技術(shù)進(jìn)步、生產(chǎn)效率的提升具有顯著的促進(jìn)作用。

已有文獻(xiàn)關(guān)于科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率、知識資本構(gòu)成及其作用的研究具有重要借鑒價值，但鮮有對知識資本驅(qū)動糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率演變的系統(tǒng)分析。本文嘗試探討知識資本對糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率增長的影響機(jī)制，以2004—2015年糧食主產(chǎn)區(qū)省份的面板板數(shù)據(jù)為樣本，采用索洛余值法測度糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率變動情況；運(yùn)用面板回歸模型實證分析知識資本對主產(chǎn)區(qū)糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率提升的貢獻(xiàn)程度，并采用系統(tǒng)GMM估計法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗，探究知識資本對主產(chǎn)區(qū)糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率提升的貢獻(xiàn)程度，以期為推動糧食科技進(jìn)步，保障糧食質(zhì)量安全提供科學(xué)的政策依據(jù)。

二、理論分析與研究設(shè)計

(一)知識資本對糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率增長的影響機(jī)理分析

知識資本是組織具有的聚合知識載體和價值創(chuàng)造能力，在構(gòu)成上主要包括：一是具有研發(fā)創(chuàng)新與技術(shù)推廣能力的人力資本，二是提供研發(fā)創(chuàng)新的組織信息、管理等機(jī)構(gòu)資本，三是技術(shù)研發(fā)、吸收與擴(kuò)散等投入的投入資本，四是為技術(shù)研發(fā)、產(chǎn)品與服務(wù)創(chuàng)新提供支持的知識環(huán)境資本等[17]。知識資本具有智能性、集成性和增值性特征，是推動糧食生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)步、促進(jìn)糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率增長的重要動力。

首先，知識資本是糧食全產(chǎn)業(yè)鏈的新技術(shù)研發(fā)、應(yīng)用與擴(kuò)散的基礎(chǔ)。知識資本表現(xiàn)為將難以編碼的隱性知識、技能與經(jīng)驗通過組織文化、信息交流、技術(shù)推廣等過程鑲嵌于糧食技術(shù)研發(fā)與種植單位、研發(fā)與擴(kuò)散人才、糧食耕種收全過程之中，通過知識資源的有效吸收、整合與轉(zhuǎn)化，促進(jìn)糧食全產(chǎn)業(yè)鏈技術(shù)研發(fā)、應(yīng)用與擴(kuò)散效能提升。隨著知識資本創(chuàng)造及其促進(jìn)的科技進(jìn)步，糧食生產(chǎn)已進(jìn)入主要依靠能源要素、良種培育、機(jī)械耕作和灌溉工程支持的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)階段，知識資本與勞動力、勞動工具、勞動對象的融合程度超越了傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的手工勞動和“靠天吃飯”的自然農(nóng)業(yè)階段。糧食育種、耕作、種植與收割已經(jīng)成為無形的知識、技術(shù)作用載體，其產(chǎn)出效能與效率取決于知識資本的滲透程度。

其次，知識資本影響糧食生產(chǎn)要素結(jié)構(gòu)與種植結(jié)構(gòu)優(yōu)化。耕地、良種、化肥、農(nóng)藥、農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)備等生產(chǎn)要素結(jié)構(gòu)優(yōu)化是促進(jìn)糧食增產(chǎn)的重要條件。知識資本通過內(nèi)嵌于糧食種子、肥料、栽培、收割等技術(shù)研發(fā)人員和生產(chǎn)者、技術(shù)推廣部門、種植單位等，實現(xiàn)糧食生產(chǎn)技術(shù)效能提升，促進(jìn)良種培育、化肥效率、農(nóng)藥、灌溉工程、產(chǎn)田改造、機(jī)械動力等的知識與技術(shù)含量，提升勞動力生產(chǎn)效能，從而實現(xiàn)糧食生產(chǎn)中的要素結(jié)構(gòu)與種植結(jié)構(gòu)優(yōu)化，促進(jìn)糧食生產(chǎn)效能的內(nèi)涵式提升，進(jìn)而推動糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率提升。

第三，知識資本供給可以提高糧食生產(chǎn)管理效能。我國糧食生產(chǎn)客觀上存在人地關(guān)系緊張和生態(tài)環(huán)境問題突出的現(xiàn)實矛盾。分散生產(chǎn)、管理松散和效能低下的外延式、粗放式糧食生產(chǎn)方式還在較大范圍存在。知識資本有效供給支持糧食生產(chǎn)過程的科學(xué)決策、高效管理和規(guī)模經(jīng)營，改變糧食生產(chǎn)經(jīng)營的落后局面：一是知識資本在促進(jìn)糧食生產(chǎn)中能夠提升糧食生產(chǎn)經(jīng)營者的市場意識，優(yōu)化糧食種植結(jié)構(gòu)，促進(jìn)糧食技術(shù)研發(fā)創(chuàng)新效率，促進(jìn)糧食生產(chǎn)的要素資源配置與效率提升；二是知識資本有效供給有助于糧食研發(fā)、種植和要素供給單位增強(qiáng)技術(shù)學(xué)習(xí)、消化、創(chuàng)新能力，提升糧食生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)步和管理效率；三是知識資本的有效供給有助于促進(jìn)政府決策程序與糧食生產(chǎn)主體的經(jīng)營手段創(chuàng)新，保障和激勵中低產(chǎn)田改造和農(nóng)田水利建設(shè)，為糧食生產(chǎn)綜合效率提升提供支持。

綜上所述，知識資本能夠通過推動糧食生產(chǎn)的耕、種、收技術(shù)研發(fā)、應(yīng)用與擴(kuò)散全過程，糧食生產(chǎn)要素結(jié)構(gòu)、種植結(jié)構(gòu)優(yōu)化與產(chǎn)出效能提升，糧食生產(chǎn)過程管理創(chuàng)新，進(jìn)而促進(jìn)糧食生產(chǎn)函數(shù)優(yōu)化，實現(xiàn)糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率提升。

(二)變量選取、數(shù)據(jù)處理與模型設(shè)計

1.被解釋變量測度及分析

lnYt=lnA+δt+αlnKt+βlnLt+γlnMt+μ

(1)

運(yùn)用年份數(shù)據(jù)計算，取dt=1，并將dYt,dKt,dLt,dMt轉(zhuǎn)換為ΔYt,ΔKt,ΔLt,ΔMt，將糧食生產(chǎn)的資本要素投入分解為機(jī)械動力投入J，農(nóng)田灌溉投入G，化肥投入F和農(nóng)藥投入P，其產(chǎn)出彈性分別為α1,α2,α3,α4，對(1)式兩邊求微分，可得

(2)

圖1 主產(chǎn)區(qū)和全國糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率變動趨勢

由圖1可見，糧食主產(chǎn)區(qū)的糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率在2008年以前呈現(xiàn)波動下降趨勢，2008年以來呈穩(wěn)定增長趨勢。2004年以來全國糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率累積值為37%，年均28%；主產(chǎn)區(qū)總體糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率累積值為52.1%，年均51.2%。糧食主產(chǎn)區(qū)已經(jīng)初步實現(xiàn)了由以要素投入為主的粗放型糧食生產(chǎn)模式向以科技進(jìn)步為主的集約型糧食生產(chǎn)模式轉(zhuǎn)變。

(3)糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的地區(qū)差異分析。運(yùn)用(2)式計算出13個主產(chǎn)區(qū)省份的糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率變動情況，見表2。首先，江蘇、山東、河北、河南四省份的糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率總體上超過了50%，且呈穩(wěn)定增長趨勢；其它省份盡管有明顯波動特征，但總體上呈增長趨勢；其次，多數(shù)省份糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率呈波動上升趨勢，遼寧、湖北、四川等省份的糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率在波動增長中出現(xiàn)負(fù)值情況。正常情況下，糧食生產(chǎn)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率應(yīng)該處于[0，1]區(qū)間之內(nèi)，但本研究測度的部分省份糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率為負(fù)值，且呈明顯的不規(guī)則波動趨勢。這些處于[0，1]區(qū)間外的科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率值屬于異常值，說明在糧食生產(chǎn)中盡管產(chǎn)出增加，但由于產(chǎn)出增長的速度低于要素投入增長速度的加權(quán)和，即要素配置不科學(xué)使產(chǎn)出增長質(zhì)量較低，其結(jié)果表現(xiàn)為科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率為負(fù)值。糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率為負(fù)值，并不表明科技進(jìn)步對糧食增產(chǎn)沒有貢獻(xiàn)，而是當(dāng)年的耕地、物質(zhì)資本與勞動等要素配置不合理，導(dǎo)致要素的巨大浪費，以至于抵消了科技進(jìn)步貢獻(xiàn)效果[20]。

表1 糧食主產(chǎn)區(qū)各省份糧食生產(chǎn)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率變化

2.解釋變量及數(shù)據(jù)處理

基于已有研究成果和數(shù)據(jù)可得性，本文選取人才資本(包括糧食技術(shù)研發(fā)人才和技術(shù)推廣人才)、農(nóng)業(yè)科技機(jī)構(gòu)、農(nóng)業(yè)科技投入強(qiáng)度、知識環(huán)境等作為知識資本代理變量。

①人才資本：人才資本是掌握糧食生產(chǎn)技能、經(jīng)驗的顯性與隱性知識載體，本文選擇糧食技術(shù)研發(fā)人才數(shù)量(RDH)和糧食技術(shù)推廣人才數(shù)量(KSH)作為人才資本的代理變量，數(shù)據(jù)用糧食豐產(chǎn)科技工程項目組對主產(chǎn)區(qū)省份的糧食科技人員調(diào)查數(shù)據(jù)代表。

②農(nóng)業(yè)科技機(jī)構(gòu)(COR)：農(nóng)業(yè)科技機(jī)構(gòu)是進(jìn)行糧食育種、栽培、種植、機(jī)械動力等知識創(chuàng)造、技術(shù)研發(fā)與技術(shù)推廣的物質(zhì)平臺，本文選擇從事農(nóng)業(yè)技術(shù)研發(fā)和推廣的科技機(jī)構(gòu)數(shù)作為代理變量，數(shù)據(jù)源于各省區(qū)歷年統(tǒng)計年鑒和糧食主產(chǎn)區(qū)各省份的數(shù)據(jù)調(diào)查。

③農(nóng)業(yè)科技投入強(qiáng)度(RDQ)：農(nóng)業(yè)科技投入強(qiáng)度是糧食科技進(jìn)步的基本條件，決定著糧食生產(chǎn)技術(shù)研發(fā)創(chuàng)新能力。本文選擇農(nóng)業(yè)科技支出強(qiáng)度作為代理變量，其計算方法為農(nóng)業(yè)科技投入強(qiáng)度=(科技支出+農(nóng)業(yè)支出)/一般預(yù)算支出，數(shù)據(jù)源于糧食主產(chǎn)區(qū)各省份歷年《統(tǒng)計年鑒》。

④知識環(huán)境資本(KRC)：知識環(huán)境資本是糧食生產(chǎn)過程中進(jìn)行技術(shù)研發(fā)、技術(shù)推廣、科技服務(wù)等所處的知識環(huán)境體系，本文用糧食主產(chǎn)區(qū)省份有效專利與R&D人員的比重作為知識環(huán)境資本的代理變量，數(shù)據(jù)源于對糧食主產(chǎn)區(qū)省份的歷年統(tǒng)計年鑒。

3.控制變量及數(shù)據(jù)處理

知識環(huán)境資本、糧食經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和人均GDP對糧食生產(chǎn)及科技進(jìn)步存在影響關(guān)系，本文選擇糧食經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人均GDP作為控制變量。

①糧食經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(DED)：糧食經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是糧食產(chǎn)業(yè)發(fā)達(dá)程度的體現(xiàn)，糧食經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高，意味著該地區(qū)越有條件通過科技進(jìn)步促進(jìn)糧食生產(chǎn)效率提升。糧食經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平代理變量用主產(chǎn)區(qū)省份的(糧食作物播種面積/農(nóng)作物播種面積)×(農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值/農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值)表示，該數(shù)值越大說明糧食經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高。數(shù)據(jù)源于各糧食主產(chǎn)區(qū)省份的歷年統(tǒng)計年鑒。

②人均GDP(GDPP):人均GDP是地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的重要衡量指標(biāo)之一，人均GDP越高表明該地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高，一定程度上有助于實現(xiàn)糧食生產(chǎn)的機(jī)械化、規(guī)模化。但人均GDP對糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率提升的影響需要進(jìn)行驗證。人均GDP的測算采取一定時期特定地區(qū)GDP總量除以總?cè)丝冢瑪?shù)據(jù)源于糧食主產(chǎn)區(qū)各省份歷年統(tǒng)計年鑒。

表2 各變量的描述性統(tǒng)計

注：在實證研究中，被解釋變量為糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率乘以100。

4.計量模型設(shè)計

為實證檢驗知識資本對糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的影響程度，將推動糧食生產(chǎn)的研發(fā)人才、技術(shù)推廣人才、農(nóng)業(yè)科技機(jī)構(gòu)、農(nóng)業(yè)科技投入強(qiáng)度、知識環(huán)境資本、糧食經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人均GDP等要素納入糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率提升的解釋變量。設(shè)定糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的分析函數(shù)模型，確定知識資本驅(qū)動糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率提升的面板數(shù)據(jù)模型：

SCRit=γ0+γ1RDHit+γ2KSHit+γ3CORit+γ4RDQ+γ5KRCit+γ6DEDit+γ7GDPPit+εit

(3)

其中，γ0為截距項，γi為各要素產(chǎn)出彈性，εit為隨機(jī)誤差項。

三、實證檢驗及分析

(一)回歸分析結(jié)果

為避免個體固定效應(yīng)模型OLS分析可能存在內(nèi)生變量導(dǎo)致的估計偏差，對計量模型進(jìn)行IV估計與D-M檢驗，基于D-M檢驗的p值為0.72，說明自變量與本期隨機(jī)干擾項不存在相關(guān)關(guān)系，排除計量模型的內(nèi)生性問題，采用個體固定效應(yīng)模型進(jìn)行OLS估計是有效的。對知識資本驅(qū)動糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率增長進(jìn)行回歸分析，由表3可見，有控制變量的回歸分析中Adj-R2為0.8324，F(xiàn)檢驗值為23.8633；無控制變量的回歸分析中Adj-R2為0.9834，F(xiàn)檢驗值為88.4789；這表明回歸模型具有較好的整體擬合優(yōu)度。研發(fā)人才、技術(shù)推廣人才、農(nóng)業(yè)科技機(jī)構(gòu)、農(nóng)業(yè)科技投入強(qiáng)度、知識環(huán)境資本等知識資本變量顯著影響主產(chǎn)區(qū)糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率，地區(qū)糧食經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的影響也顯著為正，而人均GDP對糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的影響不顯著。

表3 知識資本對糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率影響的OLS回歸結(jié)果

注：括號內(nèi)的數(shù)字為回歸系數(shù)的t統(tǒng)計值，*、**和***分別表示1%、5%與10%顯著性水平。

糧食技術(shù)研發(fā)人才、技術(shù)推廣人才的回歸系數(shù)分別在1%水平均顯著為正值。在既定糧食生產(chǎn)條件下，糧食技術(shù)研發(fā)人才、技術(shù)推廣人才增加，糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率也會隨之增長。無控制變量的回歸結(jié)果中技術(shù)研發(fā)人才資本、技術(shù)推廣人才資本的回歸系數(shù)分別均在1%水平上顯著為正值，與有控制變量的回歸結(jié)果相似。這說明人才資本對主產(chǎn)區(qū)糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率提升起到正向作用。

農(nóng)業(yè)科技機(jī)構(gòu)的回歸系數(shù)在5%水平上顯著為正值，在既定糧食生產(chǎn)環(huán)境下，農(nóng)業(yè)科技機(jī)構(gòu)能夠顯著促進(jìn)主產(chǎn)區(qū)糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率增長；在無控制變量的回歸結(jié)果中，農(nóng)業(yè)科技機(jī)構(gòu)的回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正值，說明農(nóng)業(yè)科技機(jī)構(gòu)對提升糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率具有正向促進(jìn)作用。

農(nóng)業(yè)科技投入強(qiáng)度的回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正值，說明農(nóng)業(yè)科技投入強(qiáng)度提高能夠顯著促進(jìn)主產(chǎn)區(qū)糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率增長；在無控制變量的回歸分析結(jié)果中，農(nóng)業(yè)科技投入強(qiáng)度的回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正，說明增加農(nóng)業(yè)科技投入，提升糧食科技農(nóng)業(yè)科技投入強(qiáng)度對提升糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率具有正向作用。

知識環(huán)境資本對糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的回歸系數(shù)在1%水平上顯著為負(fù)值，無控制變量OLS回歸系數(shù)也在1%水平上顯著為負(fù)值。這說明以有效專利數(shù)除以研發(fā)人員數(shù)為代表的知識環(huán)境資本對主產(chǎn)區(qū)糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率提升存在負(fù)向作用，其原因在于現(xiàn)階段糧食主產(chǎn)區(qū)省份工業(yè)科技對糧食科技的溢出效應(yīng)尚未發(fā)生，且存在較大的擠出效應(yīng)。

在控制變量方面，地區(qū)糧食經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正值，表明地區(qū)糧食經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提升能夠顯著驅(qū)動糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率增長。地區(qū)糧食經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高，意味著糧食生產(chǎn)經(jīng)營者對糧食科技進(jìn)步越重視，也越有條件從事糧食科技活動。人均GDP對糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的回歸系數(shù)不顯著，這說明糧食主產(chǎn)區(qū)人均GDP水平提高，對糧食生產(chǎn)的科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率增長的作用不明顯。

(二)穩(wěn)健性檢驗

糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率變動具有連續(xù)性和動態(tài)性特征，為了有效避免部分變量可能存在的非嚴(yán)格外生和OLS估計可能產(chǎn)生的擾動項自相關(guān)等現(xiàn)象，在隨機(jī)誤差項可能存在異方差和序列相關(guān)情況下進(jìn)行實證檢驗，選擇系統(tǒng)GMM估計法對知識資本驅(qū)動糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率增長進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。將糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的一階滯后項納入計量模型作為解釋變量，設(shè)定動態(tài)面板回歸模型，即:

SCRit=c+α0SCRit-1+α1RDHit+α2KSHit+α3CORit+α4RDQit
+α5KRCit+α6IPRit+α7GDPPit+ut+vi+εit

(4)

由表4可見，主產(chǎn)區(qū)省份糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率一階滯后項對當(dāng)期糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的回歸系數(shù)在1%顯著水平上為正值，這說明糧食科技進(jìn)步具有顯著的動態(tài)連續(xù)性和累積促進(jìn)性。糧食生產(chǎn)的科技研發(fā)人才、技術(shù)推廣人才、農(nóng)業(yè)科技機(jī)構(gòu)、農(nóng)業(yè)科技投入強(qiáng)度等各類知識資本對主產(chǎn)區(qū)糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的正向驅(qū)動作用與前文的OLS估計結(jié)果相似；知識環(huán)境資本的回歸系數(shù)在1%顯著水平下為負(fù)值，無控制變量模型估計結(jié)果在10%顯著水平下的回歸系數(shù)也為負(fù)值，表明以工業(yè)科技進(jìn)步為主的知識環(huán)境對農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步的溢出效應(yīng)尚未實現(xiàn)，且存在擠出效應(yīng)。在控制變量方面，地區(qū)糧食經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在1%顯著水平下對主產(chǎn)區(qū)糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率變動有正向促進(jìn)作用；人均GDP對糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的促進(jìn)作用不顯著。系統(tǒng)GMM估計法的實證結(jié)果與前文實證結(jié)果一致。

表4 知識資本對糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率影響的系統(tǒng)GMM回歸結(jié)果

注：回歸系數(shù)右邊括號中是t檢驗的統(tǒng)計值,*、**和***分別表示1%、5%與10%顯著性水平。在動態(tài)面板數(shù)據(jù)回歸分析中設(shè)定各解釋變量是內(nèi)生變量；Sargan檢驗的原假設(shè)為“H0：控制變量過度識別”，AR(1)、AR(2)檢驗的原假設(shè)為“H0：擾動項不存在自相關(guān)”；若H0被接受，說明所選變量是合理的。

四、基本結(jié)論與政策啟示

本文基于2004—2015年各省份糧食生產(chǎn)投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，采用索洛余值法測算了主產(chǎn)區(qū)的糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率，并運(yùn)用OLS和系統(tǒng)GMM估計法對知識資本影響主產(chǎn)區(qū)糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率程度進(jìn)行了實證分析，得出如下結(jié)論：(1)主產(chǎn)區(qū)糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率總體上顯著高于全國平均水平，在經(jīng)歷了2004—2008年的波動下滑后呈穩(wěn)態(tài)上升趨勢，說明糧食生產(chǎn)正處于向以科技進(jìn)步為主的集約型模式轉(zhuǎn)型過程中。(2)糧食科技研發(fā)人才和推廣人才對主產(chǎn)區(qū)糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率增長均呈顯著正向作用，說明糧食科技研發(fā)和推廣人才是主產(chǎn)區(qū)糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率提升的重要影響因素。(3)農(nóng)業(yè)科技機(jī)構(gòu)對糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率提升的回歸系數(shù)顯著為正，具有科技創(chuàng)新和技術(shù)擴(kuò)散作用的農(nóng)業(yè)科技機(jī)構(gòu)能夠促進(jìn)技術(shù)轉(zhuǎn)化與糧食生產(chǎn)效率提升。(4)農(nóng)業(yè)科技投入強(qiáng)度對提升糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率具有顯著促進(jìn)作用，農(nóng)業(yè)科技投入能夠為糧食科技進(jìn)步提供基本條件，促進(jìn)主產(chǎn)區(qū)糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率增長。(5)知識資本環(huán)境對糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率增長的作用顯著為負(fù)值，說明工業(yè)科技對糧食科技進(jìn)步的溢出效應(yīng)尚未發(fā)生，且擠出效應(yīng)較大。(6)地區(qū)糧食經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率增長具有顯著促進(jìn)作用，但地區(qū)人均GDP增長對糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率增長的促進(jìn)作用不明顯?？萍歼M(jìn)步對實現(xiàn)糧食生產(chǎn)的可持續(xù)性具有決定性作用，新常態(tài)下提升糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率離不開知識資本的驅(qū)動性作用。

基于上述研究結(jié)論，提出以下政策性建議：一是主產(chǎn)區(qū)要強(qiáng)化糧食科技創(chuàng)新能力。通過政策支持加快糧食科技創(chuàng)新，引進(jìn)和消化新技術(shù)，推進(jìn)糧食生產(chǎn)方式由主要依靠化肥、農(nóng)藥、機(jī)械動力等物質(zhì)投入向主要依靠科技進(jìn)步、綜合生產(chǎn)效率提升轉(zhuǎn)變。二是鑒于糧食技術(shù)研發(fā)、推廣人才在糧食科技創(chuàng)新與擴(kuò)散中的核心作用。主產(chǎn)區(qū)政府要健全糧食科技人才引進(jìn)、培育、激勵政策體系，注重發(fā)揮糧食生產(chǎn)技術(shù)研發(fā)人才、技術(shù)推廣人員的關(guān)鍵作用。三是加強(qiáng)農(nóng)業(yè)科技機(jī)構(gòu)建設(shè)支持力度，推動關(guān)鍵糧食科研機(jī)構(gòu)建設(shè)，優(yōu)化糧食科技機(jī)構(gòu)技術(shù)功能結(jié)構(gòu)，為糧食生產(chǎn)提供研發(fā)創(chuàng)新與技術(shù)擴(kuò)散的組織基礎(chǔ)。四是加大糧食科技經(jīng)費投入力度，優(yōu)化糧食科技投入結(jié)構(gòu)，采取精準(zhǔn)投入方式，將科技經(jīng)費重點投向促進(jìn)糧食單產(chǎn)增產(chǎn)、生態(tài)環(huán)境保護(hù)和糧食技術(shù)推廣應(yīng)用等關(guān)鍵領(lǐng)域，促進(jìn)糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率提升。五是推進(jìn)糧食科技成果轉(zhuǎn)換、擴(kuò)散與生產(chǎn)要素結(jié)構(gòu)優(yōu)化。加大糧食生產(chǎn)技術(shù)研發(fā)力度，推動糧食生產(chǎn)精細(xì)化程度和種植結(jié)構(gòu)優(yōu)化。真正將糧食科技研發(fā)與技術(shù)擴(kuò)散有機(jī)結(jié)合起來，進(jìn)一步提高主產(chǎn)區(qū)糧食科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率。

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ContributionofKnowledge-basedCapitaltoGrainScienceandTechnologyProgress

LIUYing-ji

(CentreforPublicPolicyandSocialManagementInnovationResearch,HenanNormalUniversity,Xinxiang453007,China)

Based on the theoretical analysis of the knowledge-based capital driven contribution rate to grain science and technology progress ascension, take panel data of major grain producing areas during 2004-2014 as samples, using Solow Residual Method to measure and analyze the dynamic evolution to the contribution rate to grain science and technology progress, empirically tested the contribution degree of knowledge-based capital driven the contribution rate of grain science and technology progress ascension. The results show that there are significant driving action of the knowledge-based talent capital, organization capital and R & D strength to the contribution rate of grain science and technology progress increasing, which was also facilitated by district development of grain economy. But spillover effect of industrial science and technology on grain science and technology progress was still not happen. Based on these, promote technology progress and efficiency in major producing districts; investing in grain science and technology research and development, introduction, training and incentive in promoting human resources, support the grain science and technology organizations, increase the input of grain science and technology funds, so as to safeguard the sustainable development of grain production.

knowledge-based capital; grain production; contribution rate to science and technology progress; major grain producing areas; science and technology input

2017-03-26

10.7671/j.issn.1672-0202.2017.04.011

國家科技支撐計劃(2013BAD07B14-6)；河南省教育廳人文社會科學(xué)研究項目 (2015-GH-049)

劉英基(1975—)，男，河南汝南人，河南師范大學(xué)公共政策與社會管理創(chuàng)新研究中心副教授，主要研究方向為技術(shù)經(jīng)濟(jì)學(xué)。E-mail：liuchx1229@163.com

F326.11

A

1672-0202(2017)04-0107-09