基于動(dòng)態(tài)空間杜賓模型的2008—2018年中國(guó)糧食全要素生產(chǎn)率增產(chǎn)效應(yīng)

羅海平，何志文，*，李卓雅

(南昌大學(xué) a. 中國(guó)中部經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展研究中心；b. 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，江西 南昌 330047)

糧食安全關(guān)系國(guó)計(jì)民生，是國(guó)家安全的重要基石。自2000年起，我國(guó)糧食連年豐收，2020年糧食產(chǎn)量更是創(chuàng)下歷史新高，達(dá)6.695×108t。但長(zhǎng)期以來(lái)，我國(guó)糧食產(chǎn)量的增加主要依賴于生產(chǎn)要素的不斷投入，這種粗放型的發(fā)展路徑在后期會(huì)出現(xiàn)增速變緩、不可持續(xù)等問(wèn)題[1]。在目前耕地資源稟賦下降[2]、農(nóng)業(yè)資源環(huán)境約束趨緊[3]、勞動(dòng)力持續(xù)下降的大背景下[4]，優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素配置，提高糧食全要素生產(chǎn)率(TFP)，實(shí)現(xiàn)糧食產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展已成為保障糧食安全的關(guān)鍵路徑[5]。2017年，習(xí)近平總書記在中央農(nóng)村工作會(huì)議上指出，“走質(zhì)量興農(nóng)之路，實(shí)施質(zhì)量興農(nóng)戰(zhàn)略，不斷提高農(nóng)業(yè)創(chuàng)新力、競(jìng)爭(zhēng)力和全要素生產(chǎn)率”。2020年的中央一號(hào)文件強(qiáng)調(diào)，要持續(xù)推進(jìn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。在此背景下，深入研究糧食TFP，對(duì)于轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)發(fā)展方式，實(shí)現(xiàn)糧食安全的可持續(xù)發(fā)展等均具有現(xiàn)實(shí)意義。

長(zhǎng)期以來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)界已就TFP展開(kāi)了多維視角的研究。在測(cè)度糧食TFP方面，部分學(xué)者運(yùn)用DEA-Tobit兩階段[6]、DEA-Malmquist指數(shù)[7]和隨機(jī)前沿模型[8]等進(jìn)行測(cè)算。關(guān)于糧食TFP的影響因素：彭代彥等[9]認(rèn)為，我國(guó)農(nóng)村勞動(dòng)力老齡化對(duì)糧食生產(chǎn)技術(shù)效率的影響并不顯著，但女性化顯著提升我國(guó)糧食生產(chǎn)技術(shù)效率；高鳴等[10]認(rèn)為，糧食經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)過(guò)程中，人力資本和技術(shù)進(jìn)步是主要驅(qū)動(dòng)因素，且技術(shù)進(jìn)步正逐步替代人力資本要素和實(shí)物要素成為糧食經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主導(dǎo)因素。隨著研究的深入，一些學(xué)者開(kāi)始重視糧食TFP的溢出效應(yīng)。一些學(xué)者認(rèn)為，某地區(qū)糧食TFP的提升會(huì)對(duì)鄰近地區(qū)產(chǎn)生正向溢出效應(yīng)；楊義武等[11]基于動(dòng)態(tài)廣義矩估計(jì)和空間計(jì)量模型研究技術(shù)進(jìn)步與技術(shù)效率對(duì)糧食產(chǎn)量的直接效應(yīng)與間接效應(yīng)，認(rèn)為農(nóng)業(yè)前沿技術(shù)進(jìn)步存在正向溢出效應(yīng)；肖小勇等[12]亦認(rèn)為，我國(guó)省級(jí)行政區(qū)間存在農(nóng)業(yè)技術(shù)的正向溢出效應(yīng)。但伍國(guó)勇等[13]以我國(guó)除港、澳、臺(tái)外的31個(gè)省級(jí)行政區(qū)為研究單元，探究糧食生產(chǎn)技術(shù)效率的溢出效應(yīng)時(shí)發(fā)現(xiàn)，某單元糧食生產(chǎn)技術(shù)效率的提高會(huì)對(duì)鄰近單元產(chǎn)生負(fù)向溢出效應(yīng)。

我國(guó)糧食產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展是一個(gè)動(dòng)態(tài)變化的過(guò)程，因此有必要探究這一進(jìn)程的長(zhǎng)期效應(yīng)和短期效應(yīng)、直接效應(yīng)和間接效應(yīng)。雖然學(xué)界已從多維視角對(duì)糧食TFP進(jìn)行了深度研究，但關(guān)于其溢出效應(yīng)的影響方向尚無(wú)定論，且現(xiàn)有研究多以靜態(tài)空間杜賓模型為主，難以確定短期效應(yīng)[14]。為此，本文基于2008—2018年我國(guó)(除港、澳、臺(tái)外)31個(gè)省級(jí)行政區(qū)的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用動(dòng)態(tài)空間杜賓模型探究糧食TFP對(duì)糧食增產(chǎn)的直接效應(yīng)與間接效應(yīng)。

1 模型構(gòu)建與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 理論構(gòu)建

經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論認(rèn)為，TFP是在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中剔除勞動(dòng)、資本、自然資源等投入要素后的殘余部分。TFP的提高，是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中除要素投入之外，由技術(shù)進(jìn)步、制度創(chuàng)新帶來(lái)的規(guī)模效率與經(jīng)濟(jì)效率的改善。糧食TFP的提高能夠促進(jìn)糧食生產(chǎn)，改善農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量，在增產(chǎn)穩(wěn)糧方面具有重要作用[15]。糧食TFP的提高在促進(jìn)本地糧食增產(chǎn)的同時(shí)，也會(huì)對(duì)鄰近地區(qū)產(chǎn)生溢出效應(yīng)，主要包括2方面：一是正溢出效應(yīng)，如農(nóng)業(yè)技術(shù)、制度創(chuàng)新等能夠提高糧食TFP的因素，常具有外部性，隨著鄰近地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)聯(lián)系與交通基礎(chǔ)設(shè)施的不斷完善，政府、農(nóng)戶會(huì)向糧食TFP更高的地區(qū)學(xué)習(xí)；二是負(fù)溢出效應(yīng)，如某地的糧食生產(chǎn)要素和成品市場(chǎng)可能會(huì)因鄰近地區(qū)技術(shù)進(jìn)步、管理效率的提高而受到?jīng)_擊，尤其是在“GDP錦標(biāo)賽”制度下，受到?jīng)_擊的地方政府可能會(huì)出現(xiàn)減少農(nóng)業(yè)技術(shù)、農(nóng)業(yè)人才等投入的“搭便車”行為。

1.2 DEA-Malmquist指數(shù)

DEA-Malmquist指數(shù)方法是測(cè)算TFP增長(zhǎng)率的一種非參數(shù)模型方法。該指數(shù)用Shepard距離函數(shù)定義，常用于研究經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)邊界，評(píng)價(jià)和衡量決策部門的生產(chǎn)效率運(yùn)行狀況。具體計(jì)算公式如下：

(1)

式(1)中：M(xt+1，yt+1，xt，yt)表示第t期至第(t+1)期TFP的變化；Dt(xt，yt)、Dt(xt+1，yt+1)分別表示以第t期技術(shù)為參照物的第t期和第(t+1)期技術(shù)效率水平；Dt+1(xt，yt)、Dt+1(xt+1，yt+1)分別表示以第(t+1)期技術(shù)為參照物的第t期和第(t+1)期技術(shù)效率水平。

借鑒現(xiàn)有研究成果[13]，綜合考慮指標(biāo)可獲得性、影響因素重要性等，選擇糧食產(chǎn)量作為產(chǎn)出變量y，糧食播種面積、化肥施用量、用水量、農(nóng)機(jī)動(dòng)力總量、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力等指標(biāo)作為投入變量x，基于式(1)測(cè)算糧食TFP。DEA-Malmquist指數(shù)為動(dòng)態(tài)增長(zhǎng)率，需將其轉(zhuǎn)化為累積絕對(duì)值。借鑒程惠芳等[16]的方法，以2007年為基期，乘以2008年的DEA-Malmquist指數(shù)，即可得到2008年的糧食TFP。依此類推，可得歷年糧食TFP。

1.3 空間計(jì)量模型構(gòu)建

1.3.1 動(dòng)態(tài)空間杜賓模型

為探究糧食TFP對(duì)糧食產(chǎn)量影響的直接效應(yīng)與溢出效應(yīng)，以省級(jí)行政區(qū)為具體的研究區(qū)，采用空間計(jì)量模型進(jìn)行分析。常用的空間計(jì)量模型包括空間誤差模型(SEM)、空間滯后模型(SAR)和空間杜賓模型(SDM)等，其中，SDM作為SEM和SAR的一般形式，為分析溢出效應(yīng)提供了更一般化的研究框架[17]，模型設(shè)定如下：

yi,t=θyi，t-1+ρWyi，t+βxi，t+δWxi，t+ui+vt+εi，t。

(2)

式(2)中：下標(biāo)i代表省級(jí)行政區(qū)，下標(biāo)t代表研究時(shí)段；yi，t為被解釋變量，系省級(jí)行政區(qū)i第t年的糧食產(chǎn)量；xi，t為解釋變量(含常數(shù)項(xiàng))，ui為研究區(qū)的個(gè)體效應(yīng)，vt為時(shí)間趨勢(shì)效應(yīng)，εi，t為擾動(dòng)項(xiàng)。yi，t-1為yi，t的一階時(shí)間滯后項(xiàng)；W為空間權(quán)重矩陣；θ、ρ、β、δ均為模型估計(jì)參數(shù)；Wyi，t與Wxi，t分別為yi，t與xi，t的空間滯后項(xiàng)。

1.3.2 空間權(quán)重矩陣設(shè)定

鄰近省級(jí)行政區(qū)之間不僅會(huì)因空間距離產(chǎn)生聯(lián)系，還可能通過(guò)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)產(chǎn)生空間交互效應(yīng)；因此，需要構(gòu)建非對(duì)稱性經(jīng)濟(jì)地理空間權(quán)重矩陣來(lái)綜合考慮地理距離與經(jīng)濟(jì)聯(lián)系的雙重作用。

(3)

(4)

(5)

在W3中，各元素的計(jì)算方法為

(6)

式(6)中dij為兩省會(huì)(首府、直轄市)城市之間的球面距離，距離越近，權(quán)重越大，反之越小。

為檢驗(yàn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，另構(gòu)建鄰接空間權(quán)重矩陣(W2)。

在W2中：若2個(gè)省級(jí)行政區(qū)地理鄰接，則取1；若不鄰接，則取0。主對(duì)角線均為0。

1.4 數(shù)據(jù)來(lái)源與指標(biāo)選取

2008年以來(lái)，中央以“一號(hào)文件”的形式，連續(xù)強(qiáng)調(diào)加快農(nóng)業(yè)科技研發(fā)和推廣，加快形成新型農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)模式[18]。基于此，本文選取2008—2018年我國(guó)31個(gè)省級(jí)行政區(qū)的面板數(shù)據(jù)展開(kāi)研究。研究數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》，及各地區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒。

在動(dòng)態(tài)面板SDM中，以糧食產(chǎn)量(GY)為被解釋變量，糧食TFP為核心解釋變量。其中，GY以稻谷、小麥、玉米每年總產(chǎn)量的自然對(duì)數(shù)值表征；糧食TFP用基于DEA-Malmquist測(cè)算的糧食TFP表征。糧食具有準(zhǔn)公共物品屬性，其產(chǎn)出受微觀要素投入與宏觀社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素的雙重影響。在參考現(xiàn)有研究[19-21]的基礎(chǔ)上，選擇農(nóng)地(GL)、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力(LAR)、化肥資源(FER)、水資源(IRR)等傳統(tǒng)投入要素和財(cái)政支農(nóng)(AFI)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(IND)等社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素作為控制變量。從微觀要素看，農(nóng)地、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力、化肥資源、水資源等基本糧食生產(chǎn)要素投入的變化會(huì)影響糧食產(chǎn)出。從宏觀因素看，財(cái)政支農(nóng)資金中的各類補(bǔ)貼、農(nóng)業(yè)基建與農(nóng)業(yè)科技投入是保障農(nóng)戶生產(chǎn)積極性與糧食產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重要因素；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整使得資本從比較收益較低的農(nóng)業(yè)部門向比較收益較高的非農(nóng)部門轉(zhuǎn)移，隨著非農(nóng)部門產(chǎn)值比重逐漸增加，農(nóng)業(yè)部門可獲得的生產(chǎn)要素逐漸變化，進(jìn)而對(duì)糧食產(chǎn)出造成影響。具體地：GL用糧食播種面積的自然對(duì)數(shù)值表征，LAR用第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)量的自然對(duì)數(shù)值表征，F(xiàn)ER用化肥施用量的自然對(duì)數(shù)值表征，IRR用有效灌溉面積的自然對(duì)數(shù)值表征，AFI用農(nóng)林水事務(wù)支出總量的自然對(duì)數(shù)值表征，IND用第一產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重表征。

2 實(shí)證分析

2.1 糧食全要素生產(chǎn)率的測(cè)度與分析

利用DEA-Malmquist指數(shù)測(cè)算各省級(jí)行政區(qū)2008—2018年的糧食TFP(表1)。2008—2018年，我國(guó)糧食TFP總體提升，呈向好態(tài)勢(shì)。其中，2016—2017年增幅最高，達(dá)5.04%，2009—2010年增幅最低，僅為0.60%，2008—2009年與2013—2014年短期下降，降幅分別為2.05%、0.28%。

表1 2008—2018年的糧食全要素生產(chǎn)率

為便于深入分析，借鑒王帥等[22]的做法，將糧食TFP分為4個(gè)層級(jí)：<1.0的，為效率退步生產(chǎn)區(qū)；1.0～1.1的，為低效率生產(chǎn)區(qū)；1.1～1.2的，為中效率生產(chǎn)區(qū)；≥1.2的，為高效率生產(chǎn)區(qū)。研究期始(2008年)，在省級(jí)層面上，全國(guó)僅有3個(gè)中效率生產(chǎn)區(qū)，無(wú)高效率生產(chǎn)區(qū)；但至2018年，高效率生產(chǎn)區(qū)和中效率生產(chǎn)區(qū)的數(shù)量分別增至11個(gè)和9個(gè)。從空間結(jié)構(gòu)看：研究期內(nèi)(2008—2018年)，中部地區(qū)的糧食TFP增幅最高，達(dá)16.27%，至2018年，內(nèi)蒙古、黑龍江、安徽、江西、河南、吉林等中部省區(qū)均達(dá)到中、高效率生產(chǎn)區(qū)層級(jí)。東部地區(qū)的糧食TFP增幅次之，為12.1%，2018年達(dá)到中、高效率生產(chǎn)區(qū)層級(jí)的省市包括上海、天津、海南、福建、北京、河北、江蘇等。西部地區(qū)的糧食TFP增幅最低，為11.25%，其中，寧夏、甘肅、云南、新疆等省區(qū)的糧食TFP得到較大改善，至2018年均位于中、高效率生產(chǎn)區(qū)層級(jí)。

值得注意的是，2008—2018年間，西藏、青海、貴州、重慶的糧食TFP下降，至2018年均處于效率退步生產(chǎn)區(qū)層級(jí)。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，2008年原處于中效率生產(chǎn)區(qū)的黑龍江、內(nèi)蒙古，在2018年已升至高效率生產(chǎn)區(qū)，而2008年原處于效率退步生產(chǎn)區(qū)的青海、貴州，至2018年仍處于效率退步生產(chǎn)區(qū)，且糧食TFP進(jìn)一步下降。可見(jiàn)，在省級(jí)層面上，糧食TFP改進(jìn)過(guò)程中存在“強(qiáng)者愈強(qiáng)，弱者愈弱”的“馬太效應(yīng)”。

2.2 糧食全要素生產(chǎn)率的溢出效應(yīng)

2.2.1 全國(guó)層面上的糧食全要素生產(chǎn)率溢出效應(yīng)分析

由于SAR和SEM是SDM的特殊形式，因此需要對(duì)SDM是否會(huì)退化為SAR或SEM進(jìn)行檢驗(yàn)。基于式(3)～(6)分別計(jì)算地理經(jīng)濟(jì)嵌套矩陣(W1)、鄰接空間權(quán)重矩陣(W2)、地理距離權(quán)重矩陣(W3)，并同時(shí)進(jìn)行LR檢驗(yàn)。結(jié)果顯示：3種空間權(quán)重矩陣均拒絕由SDM退化為SAR與SEM?；羲孤鼨z驗(yàn)結(jié)果顯示，宜選擇固定效應(yīng)模型?？紤]到省級(jí)行政區(qū)之間的個(gè)體差異和時(shí)序變化可能產(chǎn)生的估計(jì)偏差，采用時(shí)空雙向固定的SDM進(jìn)行參數(shù)分析。

在空間計(jì)量模型中，模型復(fù)雜和空間權(quán)重矩陣引致的內(nèi)生性問(wèn)題會(huì)導(dǎo)致參數(shù)估計(jì)易出現(xiàn)偏誤。動(dòng)態(tài)空間面板模型在解決空間計(jì)量模型引致的內(nèi)生性問(wèn)題上具有明顯優(yōu)勢(shì)[23]，因此本文在靜態(tài)模型中引入被解釋變量的一階滯后項(xiàng)，用以考查除解釋變量以外的其他因素對(duì)被解釋變量的影響[24]。為檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷姆€(wěn)健性，引入模型Ⅰ～Ⅴ分別檢驗(yàn)混合最小二乘回歸(OLS)、固定效應(yīng)模型、動(dòng)態(tài)面板模型、靜態(tài)面板SDM與動(dòng)態(tài)面板SDM的估計(jì)結(jié)果(表2)。其中，僅模型Ⅰ不考慮地區(qū)個(gè)體效應(yīng)和時(shí)間趨勢(shì)效應(yīng)，而其他模型均將其引入模型之中。

表2 參數(shù)估計(jì)結(jié)果

除模型Ⅰ外，模型Ⅱ-Ⅴ的估計(jì)參數(shù)符號(hào)總體一致，表明回歸結(jié)果具有穩(wěn)健性。模型Ⅰ與其他模型估計(jì)結(jié)果差異較大的原因大致有3點(diǎn)：一是未考慮地區(qū)個(gè)體效應(yīng)與時(shí)間趨勢(shì)效應(yīng)；二是未考慮模型內(nèi)生性問(wèn)題；三是忽略溢出效應(yīng)。模型Ⅴ克服了以上缺點(diǎn)，具有較為優(yōu)良的理論預(yù)期和統(tǒng)計(jì)特征。因此，在下文的討論中重點(diǎn)關(guān)注模型Ⅴ的估計(jì)結(jié)果。

模型Ⅴ的結(jié)果顯示：糧食TFP與糧食產(chǎn)量顯著(P<0.01)正相關(guān)，表明糧食TFP的提高能夠有效促進(jìn)糧食增產(chǎn)。除農(nóng)地外，糧食TFP對(duì)糧食產(chǎn)量的影響大于其他控制變量，可見(jiàn)糧食TFP是維持糧食產(chǎn)量持續(xù)增長(zhǎng)的主要驅(qū)動(dòng)力之一。從糧食TFP的空間滯后項(xiàng)看，鄰近地區(qū)對(duì)本地產(chǎn)生的溢出效應(yīng)方向?yàn)檎?，說(shuō)明鄰近地區(qū)糧食TFP的提高能夠有效促進(jìn)本地糧食增產(chǎn)。對(duì)比模型Ⅳ與模型Ⅴ的估計(jì)結(jié)果，后者對(duì)糧食TFP的估計(jì)系數(shù)略低于前者，但對(duì)糧食TFP空間滯后項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)卻大于前者，表明靜態(tài)空間面板模型在一定程度上高估了糧食TFP對(duì)糧食增產(chǎn)的直接效應(yīng)，低估了鄰近地區(qū)糧食TFP提高帶來(lái)的正溢出效應(yīng)。其原因正在于，被解釋變量的一階時(shí)間滯后項(xiàng)可以將糧食產(chǎn)量的潛在影響因素從模型中分離出來(lái)。同時(shí)，這也反映出糧食產(chǎn)量的動(dòng)態(tài)“黏性”特征。

從控制變量看，化肥資源對(duì)糧食產(chǎn)量無(wú)顯著影響(P>0.1)。雖然施用化肥能夠?yàn)橥寥捞峁B(yǎng)分，一定程度上有利于糧食產(chǎn)量的增加；但隨著化肥投入的不斷增加，過(guò)多的養(yǎng)分無(wú)法被作物有效吸收。近年來(lái)，我國(guó)化肥施用量有所下降，其對(duì)糧食增產(chǎn)的貢獻(xiàn)亦有所減弱[25]。尹世久等[26]發(fā)現(xiàn)，化肥與糧食產(chǎn)量的灰色關(guān)聯(lián)度逐漸下降；麻坤等[27]認(rèn)為，化肥施用已進(jìn)入邊際報(bào)酬遞減階段，增加化肥投入已無(wú)法實(shí)現(xiàn)糧食增產(chǎn)。水資源與糧食產(chǎn)量顯著(P<0.05)正相關(guān)，說(shuō)明增加水資源投入能夠促進(jìn)糧食增產(chǎn)。農(nóng)地與糧食產(chǎn)量顯著(P<0.01)正相關(guān)，且其影響程度遠(yuǎn)大于其他控制變量，可見(jiàn)“18億畝耕地紅線”(畝為舊制單位，1畝≈667 m2)是保障糧食安全的基礎(chǔ)，維持糧食播種面積穩(wěn)定是保障糧食安全的重中之重。農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力對(duì)糧食產(chǎn)量的影響不顯著(P>0.1)。近年來(lái)，農(nóng)村勞動(dòng)力向城鎮(zhèn)大量轉(zhuǎn)移，農(nóng)業(yè)從業(yè)人員數(shù)量迅速下降。有研究指出，農(nóng)業(yè)機(jī)械的應(yīng)用有效降低了農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力減少的負(fù)面影響，從而助力農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力持續(xù)減少背景下糧食總產(chǎn)“十二連增”的實(shí)現(xiàn)。這可能是本研究中勞動(dòng)力對(duì)糧食增產(chǎn)無(wú)顯著影響的重要原因。程名望等[28]和姜德波等[29]的研究同樣認(rèn)為，勞動(dòng)力投入對(duì)糧食生產(chǎn)影響不顯著。財(cái)政支農(nóng)與糧食產(chǎn)量亦無(wú)顯著相關(guān)性(P>0.1)，其原因可能有2方面：一是我國(guó)財(cái)政支農(nóng)對(duì)糧食產(chǎn)出的邊際效應(yīng)已收斂至較低水平[30]；二是財(cái)政支農(nóng)的政策目標(biāo)逐步遠(yuǎn)離糧食生產(chǎn)領(lǐng)域。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與糧食產(chǎn)量顯著(P<0.01)正相關(guān)。

鑒于SDM無(wú)法分解出短期效應(yīng)與長(zhǎng)期效應(yīng)、直接效應(yīng)與溢出效應(yīng)，因此借鑒Lesage[31]提出的偏微分法進(jìn)行效應(yīng)分解(表3)。從短期看，本地糧食TFP每提高1單位，能夠促進(jìn)本地糧食產(chǎn)量提高0.680%，鄰近地區(qū)糧食TFP每提高1單位，能夠促進(jìn)本地糧食產(chǎn)量提高0.517%，總效應(yīng)為1.197%。從長(zhǎng)期看，本地糧食TFP每提高1單位，能夠促進(jìn)本地糧食產(chǎn)量提高0.748%，鄰近地區(qū)糧食TFP每提高1單位，能夠促進(jìn)本地糧食產(chǎn)量提高0.538%，總效應(yīng)為1.286%?？梢?jiàn)，糧食TFP提升對(duì)糧食增產(chǎn)的長(zhǎng)期作用相對(duì)更為明顯，提高糧食TFP是保障我國(guó)糧食生產(chǎn)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵所在。

表3 長(zhǎng)期和短期溢出效應(yīng)分解結(jié)果

為確保上述研究結(jié)論的可靠性，另選取鄰接空間權(quán)重矩陣(W2)與地理距離權(quán)重矩陣(W3)，分別基于靜態(tài)面板模型和動(dòng)態(tài)面板模型構(gòu)建SDM(控制變量、地區(qū)個(gè)體效應(yīng)和時(shí)間趨勢(shì)效應(yīng)均已在模型中進(jìn)行了控制)，對(duì)前述結(jié)論進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)(表4)。4個(gè)模型均顯示，本地糧食TFP的提高會(huì)顯著(P<0.01)促進(jìn)本地糧食增產(chǎn)，鄰近地區(qū)糧食TFP的提升會(huì)產(chǎn)生顯著(P<0.1)的正溢出效應(yīng)，有利于本地糧食增產(chǎn)。檢驗(yàn)結(jié)果與前述結(jié)論一致，表明模型回歸結(jié)果具有穩(wěn)健性。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)使用地理距離權(quán)重矩陣(W3)時(shí)，糧食TFP的空間滯后項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)大于使用鄰接空間權(quán)重矩陣時(shí)的估計(jì)系數(shù)。這說(shuō)明，若僅考慮鄰地的溢出效應(yīng)，可能會(huì)低估其他地區(qū)糧食TFP提升對(duì)本地糧食增產(chǎn)的影響，糧食TFP的溢出效應(yīng)并非僅發(fā)生在鄰地之間。

表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

2.2.2 省級(jí)層面上的糧食全要素生產(chǎn)率溢出效應(yīng)分析

我國(guó)幅員遼闊，各省級(jí)行政區(qū)的自然地理環(huán)境與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異較大，糧食TFP對(duì)糧食產(chǎn)量的影響可能存在異質(zhì)性。將31個(gè)省級(jí)行政區(qū)劃分為東、中、西部做進(jìn)一步分析，以期發(fā)掘糧食TFP對(duì)糧食產(chǎn)量影響的空間異質(zhì)性。限于篇幅，以下僅報(bào)告基于地理經(jīng)濟(jì)嵌套矩陣(W1)和地理距離權(quán)重矩陣(W3)的模型估計(jì)結(jié)果(表5)。在這些模型中，所有控制變量、地區(qū)個(gè)體效應(yīng)和時(shí)間趨勢(shì)效應(yīng)均已進(jìn)行了控制。

表5 東、中、西部溢出效應(yīng)的分解結(jié)果

從空間結(jié)構(gòu)看，東、中、西部糧食TFP對(duì)糧食產(chǎn)量的直接效應(yīng)與總效應(yīng)均顯著(P<0.05)為正。但是，糧食TFP的溢出效應(yīng)表現(xiàn)出空間異質(zhì)性：東部地區(qū)的溢出效應(yīng)不顯著(P>0.1)；中部地區(qū)的溢出效應(yīng)顯著(P<0.1)為負(fù)，表明鄰近地區(qū)糧食TFP的提升不利于本地糧食增產(chǎn)；西部地區(qū)的溢出效應(yīng)在地理經(jīng)濟(jì)嵌套矩陣(W1)中顯著(P<0.01)為正，在地理距離權(quán)重矩陣(W3)不顯著(P>0.1)，這表明西部鄰近地區(qū)糧食TFP的提高能夠促進(jìn)本地糧食增產(chǎn)，但該溢出效應(yīng)主要通過(guò)經(jīng)濟(jì)聯(lián)系產(chǎn)生，而非空間距離。

研究顯示，我國(guó)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化程度最高的地區(qū)為東部，中部次之，西部最低[32]。東部地區(qū)在農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化程度相對(duì)最高的情況下，農(nóng)業(yè)技術(shù)等因素對(duì)其農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響已經(jīng)出現(xiàn)邊際生產(chǎn)率遞減趨勢(shì)[33]。同時(shí)，東部地區(qū)相對(duì)較高的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平或?qū)е缕滢r(nóng)業(yè)技術(shù)出現(xiàn)了較高的技術(shù)壁壘，鄰近地區(qū)受制于經(jīng)濟(jì)條件、人力資本和配套設(shè)施不足，無(wú)法通過(guò)簡(jiǎn)單的學(xué)習(xí)和模仿來(lái)提升本地的效率。相反，西部地區(qū)發(fā)展起步較晚，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化程度相對(duì)較低，技術(shù)進(jìn)步、管理效率的提高能夠?yàn)榧Z食增產(chǎn)帶來(lái)較高的邊際報(bào)酬，鄰近地區(qū)從而能夠充分獲取本地的溢出效應(yīng)。中部地區(qū)有7個(gè)省級(jí)行政區(qū)為糧食主產(chǎn)區(qū)，糧食要素市場(chǎng)、成品市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)與東、西部相比更為激烈，這使得本地糧食TFP的提升反而會(huì)給鄰近地區(qū)的糧食產(chǎn)量帶來(lái)負(fù)向影響。

3 結(jié)論與政策建議

3.1 結(jié)論

(1)2008—2018年，我國(guó)糧食全要素生產(chǎn)率總體提升，由2008年的1.024增至2018年的1.156。在省級(jí)層面上，高效率生產(chǎn)區(qū)由2008年的0個(gè)增至2018年的11個(gè)，總體呈向好態(tài)勢(shì)。2008—2018年，東、中、西部的TFP動(dòng)態(tài)變化差異明顯：中部增幅最高，增幅達(dá)16.27%；東部次之，增幅為12.11%；西部最低，增幅為11.25%。糧食TFP的提升過(guò)程存在“馬太效應(yīng)”。

(2)從全國(guó)層面來(lái)看，糧食TFP與糧食產(chǎn)量呈顯著正相關(guān)，且存在空間溢出效應(yīng)。在糧食產(chǎn)量的影響因素中，糧食全要素生產(chǎn)率的增產(chǎn)效應(yīng)僅次于農(nóng)地。本地糧食TFP每提升1單位，短期內(nèi)能為本地產(chǎn)生0.680%的直接效應(yīng)，長(zhǎng)期內(nèi)能為本地產(chǎn)生0.748%的直接效應(yīng)。

(3)我國(guó)糧食TFP的溢出效應(yīng)受地理距離與經(jīng)濟(jì)聯(lián)系的雙重作用，且空間異質(zhì)特征明顯。東、中、西部糧食TFP的提高均能有效促進(jìn)本地糧食增產(chǎn)，但糧食TFP的溢出效應(yīng)存在空間異質(zhì)性。

3.2 政策建議

(1)政府應(yīng)加大對(duì)青海、貴州、西藏等效率退步生產(chǎn)區(qū)的農(nóng)業(yè)支持力度。西部地區(qū)受限于相對(duì)較弱的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)基礎(chǔ)，近10年的糧食TFP落后于中、東部地區(qū)。因此，針對(duì)西部地區(qū)，一方面，要加強(qiáng)其與中、東部地區(qū)的學(xué)習(xí)與交流，提升糧食TFP；另一方面，中央政府要持續(xù)加強(qiáng)支持力度，尤其要加大對(duì)青海、西藏等地的政策支持，暢通“效率退步生產(chǎn)區(qū)—低效率生產(chǎn)區(qū)—中效率生產(chǎn)區(qū)—高效率生產(chǎn)區(qū)”的轉(zhuǎn)化通道，緩解“馬太效應(yīng)”造成的負(fù)面影響，促進(jìn)區(qū)域相對(duì)均衡發(fā)展。

(2)加大農(nóng)業(yè)科技投入，支持農(nóng)業(yè)制度創(chuàng)新。整體上，我國(guó)糧食TFP的正外部性大于負(fù)外部性，存在正溢出效應(yīng)；因此，要加大對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)的投入力度，支持農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)體制創(chuàng)新，充分利用糧食TFP提升的空間正外溢性。同時(shí)，要控制化肥投入強(qiáng)度，提升農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力質(zhì)量，合理調(diào)整財(cái)政支農(nóng)政策目標(biāo)，保障糧食生產(chǎn)的可持續(xù)發(fā)展。

(3)堅(jiān)持因地制宜原則，統(tǒng)籌構(gòu)建差異化農(nóng)業(yè)支持政策。糧食TFP的溢出效應(yīng)存在空間異質(zhì)性，各地政府需因地制宜，制定差異化農(nóng)業(yè)支持政策。例如，在溢出效應(yīng)不顯著的東部地區(qū)，要加強(qiáng)糧食生產(chǎn)技術(shù)、經(jīng)營(yíng)體制創(chuàng)新等有益因素的交流合作，降低交易成本，構(gòu)建區(qū)域間農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新、轉(zhuǎn)化與擴(kuò)散機(jī)制，規(guī)避技術(shù)壁壘導(dǎo)致的正外部性不顯著。在負(fù)溢出效應(yīng)顯著的中部地區(qū)，中央政府應(yīng)完善頂層設(shè)計(jì)，推動(dòng)地方政府實(shí)行差異化發(fā)展，避免因核心技術(shù)或經(jīng)營(yíng)模式過(guò)于相似而導(dǎo)致的過(guò)度競(jìng)爭(zhēng)。在具有正溢出效應(yīng)的西部地區(qū)，要加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提升對(duì)外交流與技術(shù)應(yīng)用的能力，充分利用對(duì)外經(jīng)濟(jì)交流產(chǎn)生的溢出效應(yīng)。