中國農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的空間經(jīng)濟效應(yīng)
——基于種植業(yè)專利的實證研究

賴曉敏，張俊飚，張 艷，李兆亮，4，趙丁潔

（1.武漢工程大學(xué) 法商學(xué)院，武漢 430205；2.華中農(nóng)業(yè)大學(xué) 湖北農(nóng)村發(fā)展研究中心，武漢 430070；3.普渡大學(xué)Krannert管理學(xué)院，西拉法葉 47907；4.華中農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟管理學(xué)院，武漢 430070）

內(nèi)生增長理論表明，科技創(chuàng)新是經(jīng)濟增長的源泉［1］。近年來，隨著要素投入邊際效應(yīng)遞減和資源環(huán)境約束不斷增強，科技創(chuàng)新對中國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的貢獻(xiàn)日益顯化［2］。農(nóng)業(yè)專利是農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新成果與技術(shù)進(jìn)步的直接體現(xiàn)，在當(dāng)前加快推進(jìn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵時期，提升農(nóng)業(yè)專利產(chǎn)出水平，無疑對增強我國農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力、促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟快速增長具有重要作用［3］。因此，以專利為代表的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長作用的研究也得到了學(xué)界的廣泛關(guān)注。

改革開放以來，我國農(nóng)業(yè)專利產(chǎn)出增長明顯。根據(jù)內(nèi)生增長理論，隨著農(nóng)業(yè)專利產(chǎn)出的增加，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長水平就會提高，農(nóng)業(yè)專利數(shù)量與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長水平應(yīng)呈線性關(guān)系。而實際上1985—2017年中國農(nóng)業(yè)發(fā)明專利數(shù)的年均增速為18.76%，遠(yuǎn)高于同期農(nóng)業(yè)增加值5.22%的年均增速(1)根據(jù)國家統(tǒng)計局（data.stats.gov.cn）的數(shù)據(jù)，基于農(nóng)村居民消費價格指數(shù)平減計算所得。。與此同時，專利規(guī)模自東向西遞減的省域分布也與農(nóng)業(yè)增加值的省域格局非一致［4］，學(xué)術(shù)界將其原因歸結(jié)于知識的“空間溢出效應(yīng)”［5］，即農(nóng)業(yè)專利技術(shù)的應(yīng)用不僅直接作用于本地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長，還會通過知識溢出對本地區(qū)以外地區(qū)，尤其農(nóng)業(yè)大省，產(chǎn)生跨空間的間接影響。如果忽視這種空間溢出，會導(dǎo)致農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的經(jīng)濟效應(yīng)評價出現(xiàn)偏差。目前已有若干文獻(xiàn)證實了農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新具有顯著為正的空間溢出效應(yīng)［6］，從側(cè)面為農(nóng)業(yè)專利規(guī)模與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長水平空間分布不相稱的觀點提供了初步論據(jù)。然而，上述研究對農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新經(jīng)濟效應(yīng)的實證檢驗，雖考慮了地理臨近地區(qū)間的技術(shù)溢出，但并未囊括發(fā)生于非地理臨近地區(qū)間的技術(shù)溢出，也未探討除公共知識共享帶來的正向溢出之外是否存在其他因素導(dǎo)致的負(fù)向溢出可能性。由此可見，有關(guān)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新空間經(jīng)濟效應(yīng)研究的視角選擇和機理討論存在局限性。

由此而產(chǎn)生的問題是，在考慮技術(shù)溢出情形下，快速增長的農(nóng)業(yè)專利規(guī)模對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長產(chǎn)生了怎樣的影響？這種影響的形成機理是什么？如何有效利用農(nóng)業(yè)專利增長的積極影響，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟可持續(xù)增長？這些問題不僅是現(xiàn)階段農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新研究亟待解決的關(guān)鍵問題，也是中國落實創(chuàng)新驅(qū)動農(nóng)業(yè)增長中所必須回答的重要問題?；仡櫸墨I(xiàn)，已有研究更多關(guān)注農(nóng)業(yè)專利的研發(fā)環(huán)節(jié)［7］，少有的經(jīng)濟效應(yīng)評估類文章也未能回應(yīng)上述問題。例如，TAYLOR等［8］探討了美國生物技術(shù)領(lǐng)域的專利制度對非洲糧食生產(chǎn)及技術(shù)進(jìn)步的影響；SCHIMMELPFENNIG等［9］實證檢驗了私營部門專利、公共研發(fā)及其國際溢出效應(yīng)、私營部門技術(shù)轉(zhuǎn)讓等因素對美國與歐盟成員國全要素生產(chǎn)率的影響，并指出忽視知識的溢出和技術(shù)的轉(zhuǎn)移會使績效評估產(chǎn)生偏誤；基于國家層面的時間序列數(shù)據(jù)，黃文準(zhǔn)［10］利用相關(guān)分析論證了農(nóng)村經(jīng)濟與專利間的正相關(guān)關(guān)系，但非因果關(guān)系；楊義武和林萬龍［11］采用省級面板空間計量模型，探討了農(nóng)業(yè)專利對地區(qū)農(nóng)民人均可支配收入的影響；李紅莉等［6］則論證了農(nóng)業(yè)專利對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的作用及構(gòu)成。這些研究對農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新驅(qū)動經(jīng)濟增長過程中的空間溢出效應(yīng)及其作用機制探討并不充分。

基于此，本文以種植業(yè)專利為例，利用空間計量經(jīng)濟模型整合區(qū)域間的技術(shù)擴散，對中國農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的空間經(jīng)濟效益及其背后機理開展實證研究。種植業(yè)是以土地、中間品和技術(shù)要素為投入的農(nóng)業(yè)典型門類，因此，本文以面向種植業(yè)生產(chǎn)的農(nóng)業(yè)專利為對象，構(gòu)建反映地理距離和技術(shù)距離的多種空間權(quán)重，從而測度中國農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的經(jīng)濟效應(yīng)，并利用邊際效應(yīng)分解對比技術(shù)在地理臨近和技術(shù)關(guān)聯(lián)地區(qū)間的溢出效果，以拓展技術(shù)溢出機制下農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的產(chǎn)業(yè)貢獻(xiàn)評價研究。

1 研究假設(shè)

1.1 基礎(chǔ)假設(shè)

根據(jù)空間經(jīng)濟學(xué)理論，科技創(chuàng)新在驅(qū)動經(jīng)濟增長過程中多存在空間溢出效應(yīng)。以ANSELIN 等［12］為代表的空間經(jīng)濟學(xué)者已經(jīng)在理論和實證層面指出科技創(chuàng)新活動存在空間關(guān)聯(lián)。從形式上來看，這種關(guān)聯(lián)不僅體現(xiàn)在以知識生產(chǎn)函數(shù)為代表的科技研發(fā)環(huán)節(jié)［13］，也反映在以熊彼特創(chuàng)新理論為依托的科技轉(zhuǎn)化環(huán)節(jié)［14］，前者主要表現(xiàn)為研發(fā)要素和知識的跨區(qū)流動［15］，后者則表現(xiàn)為技術(shù)擴散與生產(chǎn)率聯(lián)動［16］。從方向上來看，關(guān)聯(lián)多表現(xiàn)為正向溢出效應(yīng)，即局部創(chuàng)新活動致使全局知識總量增加，從而給整體創(chuàng)新研發(fā)［17］和經(jīng)濟產(chǎn)出［18］帶來正向外部性；關(guān)聯(lián)中也存在因競爭效應(yīng)［19］或虹吸效應(yīng)［20］產(chǎn)生的負(fù)向溢出效應(yīng)，這種負(fù)向溢出在多數(shù)情況下不足以抵消所有正向溢出［21］，因此并未被創(chuàng)新管理所足夠重視。

從動力上來看，科技創(chuàng)新活動的空間關(guān)聯(lián)在工業(yè)領(lǐng)域主要由市場需求“看不見的手”催生主導(dǎo)［22］，而農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新作為面向農(nóng)業(yè)這一國民經(jīng)濟基礎(chǔ)行業(yè)的創(chuàng)新活動，其空間關(guān)聯(lián)的形成還疊加了政府調(diào)控“看得見的手”作用。相比工業(yè)和服務(wù)業(yè)，農(nóng)業(yè)的科技研發(fā)多涉及動物、植物和微生物等生物有機體，具有高風(fēng)險性和長周期性［23］；農(nóng)業(yè)的科技轉(zhuǎn)化多涉及農(nóng)民群體和農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境，具有基礎(chǔ)性和公益性［24］。為避免由此導(dǎo)致的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新積極性不足，政府往往在研發(fā)投入和成果轉(zhuǎn)化方面給予了大量支持，以縱向課題和政府采購等形式推動農(nóng)業(yè)知識和技術(shù)成果的推廣普及［25］。所以，作為創(chuàng)新活動的子類，農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新憑借自身的特殊性，在驅(qū)動農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的過程中存在著不亞于一般創(chuàng)新活動的空間溢出效應(yīng)。對于這種空間溢出效應(yīng)，本文稱之為農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的空間經(jīng)濟效應(yīng)，其大小方向由知識正向溢出和區(qū)域競爭負(fù)向溢出共同決定。由此，提出如下基本假設(shè)。

H1 中國農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新具有空間經(jīng)濟效應(yīng)，即一個地方的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟不僅會受本地科技創(chuàng)新成果驅(qū)動，也會受到關(guān)聯(lián)地區(qū)創(chuàng)新活動正負(fù)兩種溢出效應(yīng)的間接影響。

1.2 拓展假設(shè)

研究表明，科技創(chuàng)新的空間溢出效應(yīng)并非局限于地理臨近地區(qū)間，也存在于技術(shù)關(guān)聯(lián)地區(qū)間?？萍蓟顒釉诘乩韺用嫔系目臻g集聚，不僅能改進(jìn)集聚地創(chuàng)新績效［26］，也能給周邊地區(qū)帶來正向知識溢出，這種外部性溢出往往伴隨地理距離的增加而衰減［12］。與此同時，知識的空間溢出也被證實發(fā)生于技術(shù)關(guān)聯(lián)地區(qū)之間，兩個地區(qū)或主體間的技術(shù)相近程度（即技術(shù)距離）會調(diào)節(jié)兩者間的技術(shù)溢出［27］。與地理距離的作用類似，但學(xué)界對技術(shù)距離與創(chuàng)新的空間溢出關(guān)系存在兩種截然相反的觀點：一種認(rèn)為，技術(shù)相似度越高，兩地技術(shù)距離越小，知識的遷移借鑒性越強，產(chǎn)生的空間溢出效應(yīng)越大［28］；另一種則主張適當(dāng)?shù)募夹g(shù)距離有助于地區(qū)間的知識互補，從而帶動創(chuàng)新的空間外溢效應(yīng)［29］。在一定程度上，技術(shù)距離與地理距離在創(chuàng)新溢出中的影響并非相互獨立，而是相互交疊［30］。

農(nóng)業(yè)區(qū)劃的梯級漸進(jìn)性，決定農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的空間經(jīng)濟效應(yīng)同時存在地理臨近和技術(shù)相似兩種溢出渠道。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)雖然具有地域性，但受氣候資源與地形水文在空間大尺度的分布影響，中國農(nóng)業(yè)區(qū)域劃分呈現(xiàn)出明顯的梯級漸進(jìn)分布，同一作物往往同時分布于多個農(nóng)業(yè)區(qū)，但在各區(qū)種植業(yè)的結(jié)構(gòu)占比和熟制安排上有所差異［31］。所以，同一農(nóng)業(yè)區(qū)劃內(nèi)部在種植或飼養(yǎng)結(jié)構(gòu)上具有一致性，相鄰農(nóng)業(yè)區(qū)劃之間在種植或飼養(yǎng)結(jié)構(gòu)上則兼有相似性或差異性［32］。由此可以推斷，農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新在推廣轉(zhuǎn)化過程中產(chǎn)生的空間經(jīng)濟效應(yīng)，不僅存在于地理毗鄰或相近地區(qū)之間，也發(fā)生于跨越地理空間但技術(shù)供給或需求相似的農(nóng)業(yè)區(qū)之間。由此，提出如下拓展假設(shè)。

H2 中國農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的空間經(jīng)濟效益存在兩種溢出渠道，溢出不僅存在于地理臨近地區(qū)之間，也存在于技術(shù)供給或需求相似地區(qū)之間。

2 研究設(shè)計

2.1 數(shù)據(jù)來源

專利數(shù)據(jù)來自智慧芽專利數(shù)據(jù)庫，以時點的有效農(nóng)業(yè)發(fā)明總數(shù)表征當(dāng)前農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中運用的專利技術(shù)存量。農(nóng)業(yè)產(chǎn)出和其他要素投入主要來自國泰安數(shù)據(jù)庫及地方統(tǒng)計年鑒。發(fā)明數(shù)據(jù)公開由于審查周期存在3～4 年的滯后項，綜合各指標(biāo)數(shù)據(jù)有效性，因此，研究數(shù)據(jù)為中國大陸31 個省級行政區(qū)1985—2017年的平衡面板數(shù)據(jù)。

2.2 變量測量

2.2.1 有效農(nóng)業(yè)發(fā)明（tech） 本文將農(nóng)業(yè)發(fā)明專利視為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的生產(chǎn)要素投入，而發(fā)明專利是跨期存續(xù)的技術(shù)，而非像化肥、農(nóng)藥等中間品一次性生產(chǎn)投入，因此應(yīng)基于每年新增發(fā)明專利流量構(gòu)建存量指標(biāo)，以表征當(dāng)前可供生產(chǎn)使用的“技術(shù)池”?；趪窠?jīng)濟行業(yè)分類（GB/T 4754—2017）檢索A01農(nóng)業(yè)大類的授權(quán)發(fā)明，從而獲得所有種植業(yè)發(fā)明。為剔除部分授權(quán)后又被專利權(quán)人放棄的低質(zhì)專利，參考學(xué)界專利質(zhì)量評價方法［33］，基于專利維持時間，以各省年末有效的累積發(fā)明專利總數(shù)衡量地方歷年農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新，從而綜合數(shù)量和質(zhì)量維度刻畫農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的真實技術(shù)存量。

2.2.2 農(nóng)業(yè)產(chǎn)出（y） 為體現(xiàn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出中的質(zhì)量差異，本文選用含價格差異的貨幣化經(jīng)濟產(chǎn)出，即農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值中的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值部分，并利用價值指數(shù)平減至1985年物價水平。

2.2.3 控制變量 主要基于種植業(yè)生產(chǎn)要素構(gòu)成進(jìn)行選?。孩偻恋兀╨and）采用包含熟制差異的耕地總面積指標(biāo)；②化肥（fertile）采用化肥施用折合當(dāng)量，用以表征增產(chǎn)型中間品投入；③勞動（labor）采用第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員指標(biāo)；④機械（diesel）采用農(nóng)用柴油使用量，表征農(nóng)業(yè)機械實際投入程度，以避免機械動力使用頻率差異。

2.3 數(shù)據(jù)描述

本文將農(nóng)業(yè)產(chǎn)出視為專利、土地、化肥、勞動和機械5種生產(chǎn)要素投入的結(jié)果，因此沿用柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)對各變量進(jìn)行對數(shù)處理，其中，為了避免有效農(nóng)業(yè)發(fā)明數(shù)為0而出現(xiàn)不可取對數(shù)的情況，采用“原發(fā)明數(shù)+1”替代。樣本的描述性統(tǒng)計結(jié)果如表1所示。

表1 樣本描述性統(tǒng)計Tab.1 Sample descriptive statistics

2.4 研究模型

2.4.1 空間杜賓模型 本文采用空間杜賓模型（spatial Durbin model，SDM）驗證農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的空間經(jīng)濟效應(yīng)。作為經(jīng)濟活動空間效應(yīng)檢驗的常用經(jīng)典模型，SDM 模型可同時考慮自變量之間和因變量之間的空間相關(guān)性，并能將解釋變量的邊際影響分解為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)，適合驗證農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的空間經(jīng)濟效應(yīng)［34］。根據(jù)ELHORST［35］的研究，將含N個樣本單元、跨T期的面板SDM模型表達(dá)為

其中：t是位于［1，T］之間的時期；W是空間權(quán)重矩陣；Yt為N個省份同期農(nóng)業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)出，WYt為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)出的空間滯后項；Xt為專利、土地、化肥、勞動和機械等5種農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入，WXt為要素投入的空間滯后項；δ、β、θ分別表示各回歸系數(shù)，εt為隨機擾動項，與時間變量和地區(qū)變量無關(guān)。

式（1）可以改寫成廣義嵌套（general nesting spatial，GNS）形式，具體如式（2）所示。

對應(yīng)地，在t期各單元第k個解釋變量對Yt期望值的偏導(dǎo)數(shù)（即邊際效應(yīng)）為

其中：邊際效應(yīng)按照樣本單元數(shù)取均值，表示自變量對所有地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)出造成的平均邊際影響，即總效應(yīng)；與βk有關(guān)的對角線元素稱為直接影響，取均值，表示第k個自變量變化對當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)出造成的平均影響，即直接效應(yīng)；與θk有關(guān)的非對角線元素稱為間接影響，反映第k個自變量變化對鄰近或關(guān)聯(lián)地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)生的平均溢出影響，即間接效應(yīng)；若δ和θ同時為0，則不存在空間溢出效應(yīng)。

2.4.2 空間權(quán)重矩陣 基于地理距離和技術(shù)距離分別構(gòu)建地理視角和技術(shù)供需視角兩類權(quán)重矩陣。

一方面，地理視角下采用常見的反距離矩陣WD 和地理相鄰矩陣WA 刻畫不同程度的地理距離［34］，以驗證農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新在地理臨近地區(qū)間的空間經(jīng)濟效應(yīng)，矩陣對應(yīng)元素表示省份i和j之間的地理關(guān)聯(lián)情況，計算方式分別為

其中：dij為省份i和j之間地理重心距離；當(dāng)省份i和j存在共同邊界或頂點，則為后相鄰（queen contiguity）。

另一方面，為驗證農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新在技術(shù)相似的農(nóng)業(yè)區(qū)之間發(fā)生的空間經(jīng)濟效應(yīng)，基于技術(shù)距離視角，利用夾角余弦相似性計算兩省份間的專利技術(shù)相似度和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)相似度，并分別構(gòu)建技術(shù)供給視角下的技術(shù)相似矩陣WT和產(chǎn)業(yè)需求視角下的產(chǎn)業(yè)相似矩陣WF。對應(yīng)元素的計算公式如下。

其中，cos(θ)ij表示省份i的和省份j的技術(shù)/產(chǎn)業(yè)相似度，ai和aj分別表示省份i和j的基于行業(yè)分類構(gòu)建的n維細(xì)分專利數(shù)/種植業(yè)面積向量()。

計算技術(shù)相似度時，按照國民經(jīng)濟行業(yè)分類（GB/T 4754—2017），選取農(nóng)業(yè)大類A01下屬的9個行業(yè)小類（見表2）的專利數(shù)據(jù)；計算產(chǎn)業(yè)相似度時，選取15種農(nóng)作物，具體作物品種如表3所示。

表2 專利相似度所用行業(yè)分類Tab.2 Industry classification used for patent similarity

表3 產(chǎn)業(yè)相似度所用農(nóng)作物Tab.3 Crops used for industrial similarity

3 實證分析

3.1 模型適配度與回歸結(jié)果

空間計量具體模型的選擇需通過空間誤差項和空間滯后項檢驗來確定。從表4可知，兩種地理關(guān)系矩陣和技術(shù)關(guān)聯(lián)矩陣下，專利在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)出模型中存在空間誤差項和空間滯后項，適用SDM模型。地理相鄰矩陣WA 下各類檢驗均拒絕無空間自相關(guān)原假設(shè)，反距離矩陣WD 和產(chǎn)業(yè)相似矩陣WF 下LM Error和LM Lag檢驗不顯著，但穩(wěn)健LM Error和穩(wěn)健LM Lag檢驗均顯著，且一般空間自相關(guān)LM SAC檢驗也顯著，表明包括技術(shù)在內(nèi)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素和其他生產(chǎn)擾動因素存在空間自相關(guān)，這種空間效應(yīng)不僅和接壤或鄰近反映的地理距離有關(guān)，也和需求側(cè)的技術(shù)距離有關(guān)。而技術(shù)結(jié)構(gòu)相似矩陣WT下無法拒絕無空間自相關(guān)的原假設(shè)，表明基于專利總數(shù)測算的供給側(cè)技術(shù)距離在農(nóng)業(yè)技術(shù)溢出中的作用并不突出，側(cè)面反映出當(dāng)前農(nóng)業(yè)專利研發(fā)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展存在一定程度的脫鉤，許多新增專利流量并未投入實際產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，只是“為了創(chuàng)新而創(chuàng)新”的產(chǎn)物。

表4 SDM模型適配度檢驗Tab.4 Suitability test of SDM model

表5匯報了普通面板模型和SDM模型的參數(shù)估計結(jié)果，專利等生產(chǎn)要素作為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)出的解釋變量，在空間模型中開展參數(shù)估計更為精確。表4中F值和Wald值統(tǒng)計量表明專利和其余4個控制變量不僅具有生產(chǎn)函數(shù)刻畫的經(jīng)濟意義，在參數(shù)估計上也具有統(tǒng)計意義，能有效解釋農(nóng)業(yè)產(chǎn)出。為方便比較，表5列出了普通面板固定效應(yīng)（FE）和隨機效應(yīng)（RE）兩種模型的結(jié)果，土地和勞動兩種生產(chǎn)要素在FE和RE模型中均不顯著，其余要素的產(chǎn)出貢獻(xiàn)顯著為正，其中專利的產(chǎn)出貢獻(xiàn)在13.00%左右，貢獻(xiàn)僅次于化肥。考慮空間溢出效應(yīng)后，勞動要素轉(zhuǎn)為顯著為正，土地要素在WA矩陣下也轉(zhuǎn)為顯著，而專利的顯著性和數(shù)值沒有明顯變化，重要性轉(zhuǎn)為次于化肥和勞動，新增的專利空間滯后項也在WA和WT矩陣下顯著，對應(yīng)的空間自回歸系數(shù)Rho也顯著，進(jìn)一步證實了農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新存在溢出效應(yīng)，忽視溢出會造成創(chuàng)新的經(jīng)濟效應(yīng)評估存有偏誤，H1初步得到驗證。

表5 普通面板模型和SDM模型回歸結(jié)果Tab.5 Regression results of common panel model and SDM model

3.2 空間經(jīng)濟效益及其分解

表6中邊際效用的測算結(jié)果表明，農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新存在地理臨近和相鄰地區(qū)間的空間經(jīng)濟效益，但兩者作用方向不盡相同，進(jìn)一步證實了H1。一方面，WD矩陣下，農(nóng)業(yè)專利促進(jìn)本地產(chǎn)出增長的同時，也通過向鄰近地區(qū)的技術(shù)擴散，對鄰近地區(qū)產(chǎn)生正向空間溢出效應(yīng)，其中各地方的有效農(nóng)業(yè)發(fā)明專利增加1.00%，平均每個省份農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增加0.12%，其中本地專利變化引發(fā)的增長為0.12%，占總效應(yīng)的97.56%，而專利對由近及遠(yuǎn)地區(qū)省份經(jīng)濟產(chǎn)出的平均空間溢出效應(yīng)占總效應(yīng)的2.80%；專利對經(jīng)濟的總體貢獻(xiàn)為12.3%，僅次于化肥的50.2%和勞動的22.2%，略高于機械的10.7%，且控制要素也存在對鄰近地區(qū)經(jīng)濟的正向溢出。另一方面，WA矩陣下，專利對本地經(jīng)濟的貢獻(xiàn)依舊為正，且數(shù)值擴大至16.1%，而對相鄰地區(qū)貢獻(xiàn)轉(zhuǎn)為-3.4%，即受周邊省份專利增長影響，本地經(jīng)濟產(chǎn)出減少0.03%；專利的總體貢獻(xiàn)為12.7%，次于化肥的54.5%、勞動的20.1%和機械的15.0%，而這3種要素的間接效應(yīng)同為負(fù)。

表6 地理視角下的SDM邊際效應(yīng)及其分解Tab.6 The marginal effect of SDM and its decomposition from the perspective of geography

綜合反距離矩陣和地理相鄰矩陣結(jié)果可知，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動具備顯著的空間相關(guān)性，農(nóng)業(yè)技術(shù)的地理空間擴散并非越近越強，存在一個地理臨界值，使得技術(shù)的空間溢出由負(fù)轉(zhuǎn)正，并隨距離增加調(diào)節(jié)變化。由空間自相關(guān)檢驗和反距離矩陣結(jié)果可知，農(nóng)業(yè)技術(shù)及其他非土地要素在生產(chǎn)過程中存在地理區(qū)域間的跨區(qū)流動，從而對相鄰地區(qū)產(chǎn)生正向的空間溢出效應(yīng)。而相鄰地區(qū)中的特例——周邊地理接壤地區(qū)的空間溢出效應(yīng)為負(fù)與其并不矛盾，說明在緊密相鄰的地區(qū)間，由于地理位置極為相似，氣候和作物熟制相同，作物種植結(jié)構(gòu)和生產(chǎn)周期一致，短期要素供給不變情況下，彼此對同一要素的同期需求會放大要素商品的競爭性和排他性，如作物換茬所導(dǎo)致的季節(jié)性勞力和設(shè)備供給短缺以及價格上漲，從而產(chǎn)生地理相鄰區(qū)域間的負(fù)向溢出。只有地區(qū)間距離超過一定閾值，兩地農(nóng)業(yè)物候存在一定時間差，彼此閑置的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料、技術(shù)裝備和勞動力才可能跨區(qū)流動和作業(yè)，從而提升彼此要素生產(chǎn)效率，產(chǎn)生正向空間溢出效應(yīng)。這一點也符合當(dāng)前中國農(nóng)業(yè)勞動力季節(jié)性遷移［36］和農(nóng)業(yè)機械跨區(qū)作業(yè)［37］的實際情況。

從表7的結(jié)果可知，農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新對經(jīng)濟的溢出效應(yīng)也存在于技術(shù)供需相似地區(qū)之間，這種技術(shù)距離下的溢出效果與地理相鄰矩陣下效果類似，證實了H2。一方面，WT矩陣下，各地專利新增1.00%，本地農(nóng)業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)出受本地專利變動影響增加0.18%，受技術(shù)相似地區(qū)的影響降低0.05%，最終產(chǎn)出整體增加0.13%；各要素中，專利的經(jīng)濟產(chǎn)出貢獻(xiàn)僅次于化肥的56.1%、勞動的14.3%和機械的12.5%，且其他要素對技術(shù)供給相似地區(qū)的溢出效應(yīng)也為負(fù)。另一方面，WF矩陣下，各地專利增加1.00%所帶來的各地農(nóng)業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)出整體平均增幅同為0.13%，其中，由本地專利引發(fā)的增長為0.14%，由產(chǎn)業(yè)相似地區(qū)引發(fā)的縮減為0.01%；化肥、勞動和機械的產(chǎn)出貢獻(xiàn)同樣優(yōu)于專利，且各要素對技術(shù)需求相似地區(qū)的溢出效應(yīng)為負(fù)。農(nóng)業(yè)專利在技術(shù)關(guān)聯(lián)地區(qū)間存在負(fù)向空間溢出效應(yīng)，表明在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的技術(shù)差距有助于地區(qū)間開展產(chǎn)業(yè)合作，從而實現(xiàn)區(qū)域間協(xié)調(diào)發(fā)展。

表7 供需視角下的SDM邊際效應(yīng)及其分解Tab.7 SDM marginal effect and its decomposition from the perspective of supply and demand

進(jìn)一步來說，供需視角下技術(shù)相似矩陣和產(chǎn)業(yè)相似矩陣結(jié)果一致，也印證了地理視角下的結(jié)果解釋?；趭A角余弦計算的技術(shù)相似度和產(chǎn)業(yè)相似度，盡管分別從供給側(cè)的技術(shù)結(jié)構(gòu)和需求側(cè)的市場需求結(jié)構(gòu)刻畫地區(qū)間的技術(shù)距離，但本質(zhì)上二者統(tǒng)一，地方農(nóng)業(yè)專利技術(shù)需求源自當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)格局，因此技術(shù)相似矩陣下的參數(shù)估計和產(chǎn)業(yè)相似矩陣下的估計結(jié)果在數(shù)值大小、方向和顯著性上幾近相同。供需視角下，專利和化肥、勞動、機械要素的空間溢出效應(yīng)均顯著為負(fù)，和地理相鄰矩陣的結(jié)果一致，呼應(yīng)了中國農(nóng)業(yè)區(qū)劃現(xiàn)實特點，即農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)格局相似地區(qū)在地理方位上也高度毗鄰，臨近區(qū)域憑借相似的地形、氣候、水文和社會經(jīng)濟條件而聚合成同一農(nóng)業(yè)區(qū)劃，區(qū)劃內(nèi)省份因產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和物候趨勢一致，非土地生產(chǎn)要素的空間溢出間接效應(yīng)在其私人物品屬性作用下顯著為負(fù)，其中，專利技術(shù)需求與產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度下私人物品競爭性和排他性的負(fù)向溢出作用要強于專利技術(shù)在產(chǎn)業(yè)相似地區(qū)擴散帶來的正向溢出作用。而土地要素由于不可流動性和較小的方差變動，在直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)上普遍較小，顯著性也不如其他要素。

3.3 異方差穩(wěn)健性檢驗

上述研究所采用的4種不同空間權(quán)重SDM主模型中，針對異方差的Engle LM ARCH 和Wald檢驗均在5%顯著性水平上拒絕面板同方差原假設(shè)（見表4），因此，上述估計量雖然是無偏一致的，但異方差的存在使得t檢驗和F檢驗失效，模型估計不是有效的，從而導(dǎo)致假設(shè)驗證有誤［38］。對此，本文采取異方差SDM 模型重新開展實證檢驗，驗證主模型估計結(jié)果的有效性，結(jié)果如表8 所示。各統(tǒng)計量表明異方差SDM更為合理：可決系數(shù)均比對應(yīng)SDM模型數(shù)值更加趨近于1；F統(tǒng)計量也均通過檢驗；WT矩陣下的3類空間自相關(guān)檢驗也轉(zhuǎn)為顯著拒絕原假設(shè)，即適用SDM，其他矩陣下的空間自相關(guān)檢驗結(jié)果也不遜于對應(yīng)普通SDM結(jié)果；針對異方差的兩種異方差檢驗結(jié)果也均顯著。

表8 異方差SDM模型結(jié)果Tab.8 Heteroscedasticity SDM model results

如表9所示，在異方差SDM模型下，專利依舊是農(nóng)業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)出的重要投入要素，并存在顯著的空間溢出效應(yīng)，研究假設(shè)依然成立。無論是基于地理視角下的WD和WA矩陣，還是供需視角下的WT和WF矩陣，異方差SDM 模型參數(shù)估計結(jié)果與普通SDM 的估計結(jié)果在數(shù)值方向和大小上基本保持一致，其中化肥、勞動力、機械和有效農(nóng)業(yè)發(fā)明的直接項系數(shù)均顯著為正，土地的直接項系數(shù)僅在反距離權(quán)重矩陣下顯著為負(fù)。對應(yīng)地，要素投入產(chǎn)生的總邊際效應(yīng)也均以直接效應(yīng)為主，間接效應(yīng)數(shù)值相對較小，其中，WD、WA和WT矩陣下，化肥、勞動、機械和專利4種要素的空間溢出效應(yīng)分別同為正、負(fù)和負(fù)，與普通SDM估計方向一致，而產(chǎn)業(yè)相似矩陣下4種要素的間接效應(yīng)則同為正，與普通SDM估計方向相反。

表9 異方差SDM模型邊際效應(yīng)及其分解Tab.9 Marginal effect and its decomposition of heteroscedasticity SDM model

4 結(jié)論與討論

4.1 研究結(jié)論

本文以有效發(fā)明總數(shù)表征農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新存量，以種植業(yè)為研究對象，基于反映地理距離的反距離矩陣和地理相鄰矩陣，以及反映技術(shù)距離的技術(shù)相似矩陣和產(chǎn)業(yè)相似矩陣，驗證了中國農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的空間經(jīng)濟效應(yīng)，并從溢出渠道角度分析了空間經(jīng)濟效應(yīng)的作用機制，得到的主要研究結(jié)論如下。①科技創(chuàng)新在中國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長過程中扮演著不可或缺的動力角色。在種植業(yè)生產(chǎn)過程中，農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的產(chǎn)出貢獻(xiàn)約為12%，是僅次于中間品投入和勞動投入的關(guān)鍵生產(chǎn)要素之一。②農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新存在空間經(jīng)濟效應(yīng)。科技創(chuàng)新在驅(qū)動本地農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的同時，也會對關(guān)聯(lián)地區(qū)的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長產(chǎn)生顯著的空間溢出影響。③農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的空間經(jīng)濟效應(yīng)作用方向取決于兩種空間溢出的大小。農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的空間溢出包含兩部分，一是科技擴散產(chǎn)生的由近及遠(yuǎn)逐漸弱化的輻射增益，二是地理毗鄰地區(qū)因產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和物候條件相同而顯現(xiàn)的專利產(chǎn)權(quán)排他性負(fù)向溢出。

4.2 理論貢獻(xiàn)

本文可能的理論貢獻(xiàn)如下。①本文發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新在驅(qū)動本地經(jīng)濟增長的同時也存在空間經(jīng)濟效應(yīng)的影響，更加真實地表達(dá)了科技創(chuàng)新促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長所包含的經(jīng)濟學(xué)含義，尤其是加深了對農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長空間非對稱關(guān)系的認(rèn)識，也是從空間視角對內(nèi)生增長理論中科技創(chuàng)新促進(jìn)經(jīng)濟增長作用機理的補充。②本文發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的空間經(jīng)濟效應(yīng)中，區(qū)域間農(nóng)業(yè)科學(xué)知識溢出帶來的正向效應(yīng)并非大于技術(shù)成果競爭排他造成的負(fù)向溢出效應(yīng)，進(jìn)一步佐證了農(nóng)業(yè)領(lǐng)域科技創(chuàng)新活動的特殊性和政府參與農(nóng)業(yè)科技研發(fā)與轉(zhuǎn)化的必要性。③本文發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的空間經(jīng)濟效應(yīng)不僅存在于地理相鄰或相近地區(qū)，也存在于技術(shù)供給和產(chǎn)業(yè)需求相似地區(qū)，表明地理距離和技術(shù)距離都是調(diào)節(jié)農(nóng)業(yè)科學(xué)知識空間溢出的重要渠道，為農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新成果有效轉(zhuǎn)化提供了方向引導(dǎo)。

4.3 政策建議

基于上述結(jié)論，本文得到的政策啟示如下。①為保障糧食安全、提升農(nóng)業(yè)產(chǎn)出效益、緩解農(nóng)業(yè)資源與環(huán)境壓力，實施以專利為代表的農(nóng)業(yè)科技驅(qū)動策略是實現(xiàn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟持續(xù)發(fā)展的必然選擇，應(yīng)該加大面向產(chǎn)業(yè)需求的科技研發(fā)投入和農(nóng)業(yè)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)，推動面向農(nóng)業(yè)科技前沿的重大技術(shù)攻關(guān)，以提升農(nóng)業(yè)專利新增流量的數(shù)量規(guī)模和技術(shù)價值。②構(gòu)建農(nóng)業(yè)創(chuàng)新成果跨區(qū)域交易平臺，發(fā)揮專利代理機構(gòu)等中介組織在農(nóng)業(yè)科技成果擴散中的橋梁作用，通過授權(quán)、轉(zhuǎn)讓、技術(shù)入股等多種靈活方式，引導(dǎo)農(nóng)業(yè)專利向技術(shù)適宜、產(chǎn)業(yè)需要地區(qū)流動擴散，以發(fā)掘并推廣轉(zhuǎn)化我國龐大的農(nóng)業(yè)專利存量。③通過政府采購、委托研發(fā)等形式，加大對公益性、基礎(chǔ)性農(nóng)業(yè)專利技術(shù)的研發(fā)和推廣，降低產(chǎn)權(quán)排他性負(fù)面影響，利用農(nóng)業(yè)社會化服務(wù)、農(nóng)業(yè)規(guī)?；?jīng)營主體和農(nóng)業(yè)合作組織等，強化農(nóng)業(yè)技術(shù)擴散的輻射增益，從而揚長避短地利用農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的空間經(jīng)濟效益。

4.4 研究局限與展望

本文的局限性主要集中在兩個方面。①以本土農(nóng)業(yè)發(fā)明為核心變量，忽略了技術(shù)價值相對較低但數(shù)量龐大的實用新型專利，也未考慮境外主體在華申請專利帶來的國際間技術(shù)擴散，使得對中國農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的經(jīng)濟效益評價存在一定偏誤。后續(xù)研究可拓展構(gòu)建含實用新型專利和境外技術(shù)投資的改進(jìn)指標(biāo)，從而更加全面地反映農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新存量。②基于省域大尺度的面板數(shù)據(jù)開展空間經(jīng)濟效應(yīng)的實證分析，盡管省級層面的農(nóng)業(yè)專利或細(xì)分產(chǎn)業(yè)分布能夠反映出一級農(nóng)業(yè)區(qū)劃格局，初步刻畫地區(qū)間技術(shù)距離，但效果遠(yuǎn)不及縣域等更小尺度的數(shù)據(jù)。未來可以開展基于小尺度空間權(quán)重的實證研究，不僅能提升地區(qū)間地理距離的測度精度，也能通過捕捉二級農(nóng)業(yè)區(qū)劃層面農(nóng)業(yè)資源環(huán)境演變下地區(qū)間種植結(jié)構(gòu)與熟制安排的細(xì)微差異，提升技術(shù)距離的測度精度，從而更直觀地揭示區(qū)域間知識正向溢出與競爭負(fù)向溢出兩種空間經(jīng)濟效應(yīng)的作用渠道。