FDI 對農業技術創新的影響
——基于財政支農的調節效應分析

喬翠霞,劉韻致,楊晨曦

(山東師范大學 經濟學院,山東 濟南 250358)

一、引 言

如何通過農業技術創新推進農業高質量發展,實現農業農村現代化,是我國實現鄉村振興的關鍵核心和重大現實課題。但農業天生的弱質性和農業技術的公共產品屬性使得各國農業技術創新普遍存在研發能力不足、效率偏低等問題。財政支農資金和外商直接投資(Foreign Direct Investment,FDI)是農業技術創新的兩大重要驅動力①李洪煉,馬春艷:《政府支持、市場化程度與農業技術創新效率——以中部6 省為例》,《中國農業大學學報》,2017年第6 期。②文雁兵:《我國農業科技自主創新能力研究——基于產業關聯效應和FDI 技術溢出視角》,《科學學研究》,2015 年第7 期。,分別代表著來自國內和國外兩個市場的兩種資源,前者具有無償性和封閉性,后者則具有有償性和盈利性。政府是農業科研資源配置的主體③王雅鵬,呂明,范俊楠,文清:《我國現代農業科技創新體系構建:特征、現實困境與優化路徑》,《農業現代化研究》,2015 年第2 期。④高韌,吳春梅:《我國農業技術資源的優化配置與政府作用》,《經濟問題》,2004 年第1 期。,但長期以來,農業科研投入存在內部資金短缺的問題⑤朱晶:《農業公共投資、競爭力與糧食安全》,《經濟研究》,2003 年第1 期。⑥魏后凱:《中國農業發展的結構性矛盾及其政策轉型》,《中國農村經濟》,2017 年第5 期。,我國政府對農業的科研創新投入強度遠低于美國、日本、荷蘭等發達國家的平均水平。在政府財政支出偏緊的約束條件下,FDI 成為開放型經濟背景下彌補我國國內資金不足與技術落后的重要途徑,也是農業科研資金持續性和市場機制有效性的重要補充①孫致陸,李先德:《農業FDI 提升了中國農業全要素生產率嗎? ——基于面板數據隨機前沿函數模型的分析》,《國際商務(對外經濟貿易大學學報)》,2014 年第3 期。②馬巍,王春平,李旭:《農業FDI 的技術溢出效應——基于27 省面板門檻模型實證分析》,《經濟地理》,2016 年第7期。,但單純依靠FDI是否能夠長效地提升農業技術創新水平呢?

FDI 促進農業技術創新的關鍵在于其技術溢出,國內外大量研究也證實了FDI 技術溢出效應的存在,但關于其方向及大小存在不同意見。大部分學者認為FDI 有助于技術創新的發展,FDI 可以為東道國帶來有效的技術轉移,是世界各國獲取技術溢出、促進技術進步和長期經濟增長的重要渠道③陳波,張程程:《FDI 的創新效應:低端鎖定還是轉型升級? ——來自中國滬深A 股上市公司的發現》,《華中科技大學學報》(社會科學版),2022 年第3 期。④李平,盛丹:《關于中國各地區FDI 技術溢出的實證分析:1985—2003》,《山東師范大學學報》(人文社會科學版),2007 年第1 期。,但也有學者認為,FDI 在發達國家的技術溢出效應顯著為正,在發展中國家東道國卻并不顯著,甚至為負。比如,Djankov 和Hoekman 認為,外資全額公司在發展中國家東道國沒有明顯的技術溢出效應,核心技術的推廣和應用有著較大的難度⑤Djankov S.,Hoekman B.,“Foreign Investment and Productivity Growth in Czech Enterprises”,World Bank Economic Review,2000,14(1),pp.49-64.;Khalifah 和Adam 同樣證實,FDI 的技術溢出效應在短時間內對東道國的全要素生產率很難有較大的提升作用⑥Khalifah N.A.,Adam R.,“Productivity Spillovers from FDI in Malaysian Manufacturing: Evidence from Micro-Panel Data”,Asian Economic Journal,2009,23(2),pp.143-167.。研究表明,相比于發達國家,發展中國家沒有形成持續有效的農業技術創新能力,而這很可能與二者對創新的重視及支持程度不同有關⑦鄭妍妍,李磊:《FDI 與中國企業創新能力:量變還是質變?》,《南開學報》(哲學社會科學版),2020 年第4 期。,進而影響FDI 的技術溢出效應。發達國家有著更強大的經濟實力,資金雄厚,財政支持力度更為強勁,往往伴隨著更為優越的硬實力與軟環境,尤其是研發投入能力、基礎設施建設、人力資本存量、初始技術水平等均位于前列,為FDI 實現技術溢出創造了條件,為技術創新提供了支撐,對研發創新活動的重視程度更高、積極性更強;與之相對地,發展中國家囿于自身條件的限制,對技術創新的支持力度則相對較弱,吸收外來先進技術的土壤相對匱乏,FDI 的技術溢出效應也相對受限。因此,要長久有效地提升農業技術創新水平,除了要加強對FDI 這一外部驅動力的引進利用以外,完善內部農業支持體系亦十分關鍵。

值得注意的是,財政支農作為農業發展最可靠的資金來源,一方面,通過對農業研發活動、技術推廣等進行支持,可以直接推動相關主體開展創新活動,對提高農民生產積極性,促進農業技術進步,實現更快更好發展起到了積極的作用⑧楊秀玉,喬翠霞:《農業補貼對生態環境的影響——從化肥使用角度分析》,《中國農業資源與區劃》,2018 年第7期。;另一方面,還可以通過改善農業發展環境,影響地區對先進技術的吸收、內化和再創新能力,進而影響FDI 的流入意愿和技術溢出效應,也就是說政府對農業的財政支持是推動FDI 流入本轄區和實現技術溢出的重要條件之一。但是目前還鮮有文獻關注到財政支農對FDI 溢出效應發揮和農業技術創新發展的調節效應,及三者的互動關系。鑒于此,本文將財政支農納入FDI 對農業技術創新影響的研究框架,充分考慮財政支農的調節效應,研究在農業技術創新的過程中財政支農和FDI 分別扮演著什么樣的角色,資源是否達到了最優的配置,兩者有著怎樣的內部關系,如何更好地將財政支農與FDI 有機結合起來等問題,以期為新時代我國政府通過深化財稅體制改革釋放制度紅利,更好引進和利用外資,促進我國農業農村現代化發展提供新的理論依據和研判視角。

與已有研究成果相比,本文的邊際貢獻集中于兩方面:第一,基于財政支農的視角,從理論和實證方面論證了財政支農在FDI 促進我國農業技術創新中的調節作用,在現有關于FDI 與農業技術創新的理論研究成果的基礎上,拓展了FDI 與農業技術創新關系的研究,一定程度上豐富了現有的研究內容;第二,在使用固定效應模型進行基準回歸的基礎上,進一步使用面板門檻回歸模型,檢驗財政支農對FDI影響農業技術創新的非線性調節特征,發現在財政支農越過0.095 門檻值后,FDI 對農業技術創新的促進作用更加明顯。

二、理論機制與研究假設

(一)財政支農對FDI 影響農業技術創新的調節效應

FDI 對技術創新的提升效應會隨地區吸收能力的提高而呈現出增強的趨勢①韓嫣,武拉平:《FDI 對中國農業企業創新溢出效應的分解——基于吸收能力的門檻回歸分析》,《國際貿易問題》,2020 年第8 期。②何興強,歐燕,史衛,劉陽:《FDI 技術溢出與中國吸收能力門檻研究》,《世界經濟》,2014 年第10 期。,而財政支農切實影響著地區農業的吸收能力和吸收效果。就我國而言,在所有可能影響FDI 溢出效應的因素中,地區財政支農水平是一個不容忽視的重要因素。財政用于農業支出的主要內容分為直接用于科技研發和技術推廣方面的支出和用于農業公共設施、勞動力培訓等農業生產發展方面的支出。理論上,投入到農業科技活動的支出直接作用于農業技術創新,而投入到農村生產發展中的資金也會對農業技術創新產生間接促進作用,引導FDI 等社會資金進入農業農村,并為FDI 真正實現技術溢出、推動農業技術創新創造條件。因此,我們認為財政支農支出對于FDI 影響農業技術創新具有調節效應,且這種調節效應主要通過以下兩種路徑實現:其一,財政支農作為原始資本,撬動FDI 等社會資金出資跟進③辛立秋,朱晨曦,謝禹:《地方財政引導資本融合的模式及前景分析——以黑龍江為例》,《地方財政研究》,2017 年第12 期。,影響農業創新資源的聚集。更高的財政支持意味著地方政府對農業發展的重視和資源的傾斜,向外釋放積極信號,增加投資方的投資信心,吸引優秀研發人員等關鍵生產要素,降低研發項目的不確定性風險,形成推動農業技術創新的合力。其二,財政支農意味著財政資源由非農領域向農業領域的流動,有助于完善農業基礎設施建設、改善農業生產條件、促進農業技術裝備升級④蔡昉:《“工業反哺農業、城市支持農村”的經濟學分析》,《中國農村經濟》,2006 年第1 期。⑤鄧翔,王仕忠:《農業科技創新投入對農業經濟增長影響研究》,《東岳論叢》,2020 年第12 期。,在將FDI 潛在溢出效應轉化為現實的創新推動力方面發揮著重要的聯結作用。借助農業補貼等財政支持,農業生產者能夠獲得更有效的生產工具和優良品種⑥張啟正,袁菱苒,胡沛楠,龔斌磊:《革命老區振興規劃對農業增長的影響及其作用機理》,《中國農村經濟》,2022年第7 期。,通過接受技能培訓提升自身勞動素質⑦王成利:《鄉村振興內生發展動力研究》,北京:人民出版社,2002 年版,第124 頁。,為充分吸收外來先進技術建立了良好基礎,加速FDI 的技術溢出和知識擴散,提高農業創新資源的利用效率,具體作用路徑見圖1。

圖1 財政支農對FDI 影響農業技術創新調節作用的影響機理

據此,本文提出如下的假設:

H1:財政支農對FDI 影響農業技術創新具有調節作用。

(二)財政支農對FDI 影響農業技術創新調節的非線性表現

FDI 作為開放經濟條件下國內資本的有效補充,其流入可以通過不斷增加的資源積累、技術溢出等效應帶動當地經濟增長,為公共財政支出提供物質支持,與財政支農資金形成良好的互動關系。而在財政支農的不同區間,財政支農作用于農業創新資源集聚、農業創新資源利用效率提高等方面的效果可能存在著差異,因此農業農村對FDI 技術溢出的承載吸收能力可能存在動態調整過程。由于兩者存在良性互動關系,財政支農對FDI 影響農業技術創新的調節作用可能是非線性的,隨著財政支農強度的提高,財政支農的廣度和深度隨之變化,財政支農的作用效果呈現不斷增強的趨勢,FDI 的技術溢出效應可能是跳躍性增大的,二者對技術創新的綜合影響具有擴散放大的趨勢,可能呈現邊際效應遞增的非線性特征。當財政支農處于較低區間時,受制于財力不足等因素,調節作用相對受限,財政支農支出越過一定的門檻值后,地區接受、吸納新技術的能力加強,FDI 的外溢效應越能發揮出來,從而相同數量的FDI 對農業技術創新的促進作用也就越大,即隨著財政支農跨越門檻值,FDI 對農業技術創新的正向促進作用更加明顯。

基于此,本文提出如下研究假設:

H2:財政支農對FDI 影響農業技術創新的調節作用會因財政支農強度不同呈現非線性特征。

(三)地理位置、市場化水平與財政分權水平對財政支農調節效應的異質性影響

如前所述,財政支農作為一個重要因素影響著FDI 與我國農業技術創新之間的關系,而財政支農強度不可避免地會受到當地經濟發展水平的影響,財政支農的規劃與利用效率又與當地財政分權水平與市場化水平直接相關,因此,有必要深入分析上述異質性情形,進一步考察不同樣本下財政支農差異化調節FDI 對農業技術創新的作用,具體分析如下:

1.經濟發展水平。我國幅員遼闊,區域間經濟發展不平衡是我國經濟發展的一大特征,而財政支農和外商直接投資所帶來的影響需要一定的條件才能夠實現和深化①肖政,[美]維克特·蓋斯特勒格:《影響外商直接投資的因素:兼論中國沿海與西部地區差別》,《世界經濟》,2001年第3 期。。相對于中西部地區而言,東部地區經濟發達、地理位置優越、市場準入門檻較低,外資規模增加進一步促進了經濟發展,地方政府財力雄厚、勞動力素質較高、基礎設施完善②李春濤,閆續文,宋敏,楊威:《金融科技與企業創新——新三板上市公司的證據》,《中國工業經濟》,2020 年第1期。,為FDI 帶來的外來先進技術提供了更好的發展土壤,財政支農資金預算充足而且更有效率,得以更好地發揮調節作用。

2.市場化水平。完善的市場機制不僅是FDI 技術溢出的重要前提③蔣殿春,張宇:《經濟轉型與外商直接投資技術溢出效應》,《經濟研究》,2008 年第7 期。,也影響著財政支農的政策效果及效率。一方面,一般而言,市場化水平更高地區的市場主體擁有更強的經濟敏銳性,政府的財政支農支出更具有戰略性眼光和全局性判斷。各市場主體能夠更好地把握契機,根據市場導向適時開展農業技術創新活動。地方政府具有前瞻性更強的視野,有利于引導各種生產要素流動,促進農業創新資源的集聚,提高財政支農政策的作用效果④周忠民,李佳威,秦藝芳,段大高:《財政科技支出對全要素生產率的影響及其機理分析》,《經濟地理》,2022 年第1期。。另一方面,市場化水平更高的地區更多依靠市場在資源配置中的決定作用,有效緩解政府干預資源配置帶來的效率損失,減少生產要素的錯配,提升財政支農資金的利用效率,更好發揮FDI 的技術溢出效應,可為先進技術的吸收和農業技術的創新發展提供良好環境。

3.財政分權水平。財政分權是中國分稅制改革后的一項基本財政制度安排,很大程度上決定了地方政府的自由度和財政資源配置的效率,進而影響政府作用有效性的發揮。一方面,在財政分權程度較高的地區,地方政府享有更高的自主權,地方政府靈活配置財政資源,引導財政支農資金流入農業發展最需要的地方,引導FDI 流向更有效率的創新主體,最終達成促進農業技術創新的效果。另一方面,當地方政府承擔更多的事權時,官員更有動力去承擔財政職能以為公眾謀求最大的利益①林毅夫,劉志強:《中國的財政分權與經濟增長》,《北京大學學報》(哲學社會科學版),2000 年第4 期。,有利于地方政府加強對財政支農資金的管理與監督,提高財政支農資金的利用效率,積極改善農業的教育、生產設施等公共資源,有效激發相關主體進行農業技術創新活動的動力,提高財政支農對農業技術創新的調節作用。

基于以上分析,本文提出如下假設:

H3a:在發達的東部地區,財政支農對FDI 影響農業技術創新的調節作用更強。

H3b:在市場化水平更高的地區,財政支農對FDI 影響農業技術創新的調節作用更強。

H3c:在財政分權水平更高的地區,財政支農對FDI 影響農業技術創新的調節作用更強。

三、研究設計

(一)變量定義與數據說明

1.變量定義

(1)農業技術創新(lnPatent)。發明專利授權量是衡量一個地區實質性創新能力最核心和最直接的指標,本文選擇農業發明專利授權量來表示各省農業技術創新。其中,考慮到變量取值為0 和數量規模的影響,對變量加1 并取自然對數。此處農業的定義為“農林牧漁”,同時,我們使用農業科技大類(包括農業基礎科學、農業工程、農藝學、植物保護、農作物、園藝、林業、畜牧與動物醫學、蠶蜂與野生動物保護及水產和漁業)的發明專利授權量進行穩健性檢驗。

(2)農業外商直接投資(AFDI)?，F有研究主要采用每年外資額的絕對量如外商直接投資項目數、合同金額、實際利用外商直接投資額和外資依存度即年末外商直接投資額占GDP 的比重這兩種方式來衡量外商直接投資,考慮到FDI 資金流入是最直接的投資方式②畢克新,王禹涵,楊朝均:《創新資源投入對綠色創新系統綠色創新能力的影響——基于制造業FDI 流入視角的實證研究》,《中國軟科學》,2014 年第3 期。,且外資合同金額并不能切實度量每年實際流入的金額,本文采用農業實際利用外商直接投資額衡量農業FDI,并將農業外資額依照當年的美元平均匯率換算成人民幣計價,取自然對數。

(3)財政支農(Finan)。財政支農支出是指財政在“三農”方面的支出,包括在農業、林業、水利、扶貧和農業綜合開發等方面的支出,參考蔣團標、張亞萍的做法③蔣團標,張亞萍:《財政支農支出對農村居民消費升級的影響機理》,《華東經濟管理》,2021 年第12 期。,本文使用農林水事務支出度量財政支農,具體地用各地區農林水事務支出占財政總支出的比重來表示。

(4)控制變量。借鑒已有研究,本文考慮了一系列可能影響農業技術創新或者與之相關的特征變量,以緩解遺漏變量帶來的內生性問題,包括衡量地區經濟發展水平的常用變量和與農業發展環境相關的變量。各變量具體定義見表1。

表1 主要變量定義表

2.數據說明

基于數據的可獲得性和可比性,本文使用2000—2020 年我國26 個省份的面板數據進行實證分析④注:吉林、四川、青海、西藏及廣西因數據缺失而剔除。。農業技術創新數據來自中國專利數據庫,農業外商直接投資數據和財政支農數據來自《中國統計年鑒》和各省統計年鑒,經濟發展速度、貿易依存度、財政水平、人力資本水平、金融深化水平、基礎設施水平、化肥施用水平、土地生產率數據來源于國家統計局、《中國統計年鑒》及各省的統計年鑒、《中國金融統計年鑒》《中國農村統計年鑒》《中國勞動統計年鑒》。部分缺失數據使用線性插值和ARIMA 模型方法進行補全。同時為消除異常值的影響,對主要解釋變量進行雙邊2.5%的縮尾處理。此外,我們還收集了各省年度財政收入和財政支出數據、《中國分省份市場化指數報告》用于異質性分析。

(二)模型構建

根據前述理論分析,農業外商直接投資、財政支農與農業技術創新之間存在著多重作用關系,為驗證財政支農條件約束下農業外商直接投資對農業技術創新的影響,本文借鑒溫忠麟和葉寶娟的研究方法①溫忠麟,葉寶娟:《中介效應分析:方法和模型發展》,《心理科學進展》,2014 年第5 期。,納入農業外商直接投資與財政支農的交乘項,構建以下基準回歸模型:

其中i 代表地區,t 代表時間,ui是地區固定效應,vt是時間固定效應,εi,t是隨機擾動項。lnPatenti,t為t 時期i 地區的農業發明專利授權量,AFDIi,t為t 時期i 地區的農業實際利用外商直接投資額,Finani,t為t 時期i 地區的財政支農支出,AFDIi,t?Finani,t是農業外商直接投資與財政支農的交互項,Xi,t為上文提到的一系列控制變量,β3是關注的重點,相關變量已進行中心化處理。為克服回歸的異方差問題,回歸中使用穩健標準誤。

四、實證結果與分析

(一)描述性統計分析

表2 報告了主要變量的描述性統計分析結果。由表2 可知,在統計期間,農業技術創新的均值為141.5,表明中國農業技術創新整體偏低,有待進一步改善。未取對數的農業發明專利授權量標準差為211.09,取對數后為1.474,農業實際利用外商直接投資額的標準差也接近2,可見各地區的農業技術創新水平和FDI 水平存在較大差異。

(二)基準回歸結果分析

本文首先估計了農業外商直接投資對農業技術創新lnPatent的直接影響,隨后加入財政支農(Finan)和農業外商直接投資與財政支農的交乘項AFDI?Finan和其他控制變量進行回歸,回歸結果分別如表3 第(1)(2)列所示。

表3 基準回歸結果

回歸結果顯示,在控制地區固定效應和時間固定效應的基礎上,主要解釋變量農業外商直接投資(AFDI)的系數顯著為正,這說明AFDI的溢出效應能夠促進該地區的農業技術創新,反之將產生不利影響;交互項系數(AFDI?Finan)顯著為正,驗證了上文提出的假設H1,財政支農對農業外商直接投資影響農業技術創新具有正向調節作用?？刂谱兞糠矫?人力資本水平(lnEdu)、金融深化水平(Loan)、貿易依存度(Open)和經濟發展速度(GDPR)均顯著為正,說明技術創新更容易發生在經濟發展水平更高、對外開放水平更高和勞動力水平更優的地區。

(三)穩健性檢驗

為了確保研究結論的可靠性,本文進行了如下穩健性檢驗。

1.替換被解釋變量。主回歸中,本文使用的農業發明專利授權量為“農林牧漁業”發明專利授權量,此處我們使用農業科技大類的發明專利授權量替代“農林牧漁業”重新進行回歸,以驗證主回歸結論的穩健性,結果見表4 第(1)列,農業外商直接投資與財政支農的交互項在5%的水平上顯著為正,與表3 的回歸結果較為一致,表明結論具有穩健性。

表4 穩健性檢驗回歸結果

2.更換模型。許多文獻研究表明,對于專利授權這種取值為非負整數的變量,計數模型具有很好的統計擬合效果①Atanassov J.,V.Nanda,and A.Seru,Finance and Innovation: The Case of Publicly Traded Firms,Working Paper,2005.,同時根據卡梅倫和特里維迪的論述,專利數據符合泊松分布,即使對專利數據進行取對數處理,普通的OLS 估計結果也可能會存在偏誤①[美]科林·卡梅倫,[美]普拉溫·K.特里維迪:《微觀經濟計量學:方法與應用》,王忠玉譯,上海:上海財經大學出版社,2010 年版,第598-620 頁。。因此,本文參考袁建國等的做法②袁建國,后青松,程晨:《企業政治資源的詛咒效應——基于政治關聯與企業技術創新的考察》,《管理世界》,2015年第1 期。,重新使用泊松模型進行回歸,結果見表4 第(2)列所示,交互項的系數依然顯著,結果較為穩健。

3.更換聚類穩健標準誤。主回歸中,我們使用的是穩健標準誤以消除異方差的影響,但同一時間不同地區之間擾動項和同一地區不同時間之間擾動項的自相關問題可能導致回歸出現偏誤,因此在穩健性檢驗中,本文將標準誤在時間和地區層面進行雙向聚類,重新進行回歸,結果如表4 的第(3)列所示,可以看見回歸結果與表3 基本保持一致。

4.重新篩選樣本?？紤]到金融危機可能存在的影響,本文剔除了2008 年的樣本重新進行回歸,回歸結果為表4 的第(4)列。交乘項AFDI?Finan對農業技術創新在5%的顯著性水平上有著正向影響,財政支農對農業外商直接投資和農業技術創新有著正向調節作用,結論是較為穩健的。

5.工具變量。農業外商直接投資與農業技術創新之間可能存在雙向因果關系,可能會使回歸結果不穩健。因此,本文使用最小二乘法(2SLS)來緩解可能存在的內生性問題。

為了選擇合適的工具變量,參考黃玖立和李坤望的做法③黃玖立,李坤望:《出口開放、地區市場規模和經濟增長》,《經濟研究》,2006 年第6 期。,選用國外市場接近度及AFDI 滯后一期作為工具變量進行回歸,其中國外市場接近度使用各省省會城市質心距離到海岸線距離的倒數(乘100倍)進行衡量,并且由于地理距離是不隨時間變化的變量,為了反映動態特征,同樣參考黃玖立和李坤望的做法,使用匯率進行調整。這樣做主要出于以下兩方面原因:一方面,國外市場接近度與各地區的農業外商直接投資進入情況密切相關,從節約運輸成本的角度看,農業外商直接投資更傾向于進入接近海岸線的地區,滿足工具變量的相關性標準;另一方面,國外市場接近度不會對農業技術創新產生直接影響,滿足了工具變量外生性及與內生變量相關的要求,是合理的工具變量。我們首先使用國外市場接近度和AFDI 滯后一期作為AFDI 的工具變量進行回歸,第一階段回歸的F 值為27.78,不存在弱工具變量問題,Hansen J 過度識別檢驗的P 值為0.1083,通過過度識別檢驗,回歸結果見表4 第(5)列所示,可以看到在考慮內生性問題后,AFDI的回歸系數依然顯著。進而我們使用國外市場接近度和AFDI 滯后一期構建AFDI?Finan交互項的工具變量再次進行回歸,結果見表4 第(6)列所示,交互項系數仍顯著為正。上述回歸結果表明,排除內生性干擾后,本文的回歸結果依然穩健。

五、進一步分析

上述實證結果驗證了FDI、財政支農與農業技術創新之間總體的相互作用關系。但是這種作用關系是否存在非線性特征? 財政支農的調節效應在不同經濟發展水平、不同市場化水平以及財政分權水平下是否會有不同的表現? 理論作用機制是否與實踐是吻合的? 針對這一系列問題,下文做了更為細致的分析,同時對財政支農調節作用下FDI 對農業技術創新的影響做進一步的檢驗。

(一)門檻回歸

前文的理論分析和實證檢驗表明,財政支農對FDI 與農業技術創新具有顯著正向調節作用。而由于財政支農對農業技術創新的影響是多維度的,其影響可能會隨著財政支農處于不同的區間而呈現出不同的特點,即可能存在非線性的門檻條件,為探究不同財政支農水平下FDI 對農業技術創新的影響系數是否存在差異,本文把財政支農作為門檻變量,構建門檻回歸模型如下:

其中,Finani,t為財政支農門檻變量,I(·)為取值為1 或0 的指示函數,當括號中表達式為真時為1,否則為0。模型(2)為單門檻模型,可以根據樣本數據的計量檢驗等情況將模型擴展至多門檻情形。

在進行門檻回歸之前,首先基于Hansen 提出的“自助法”(Bootstrap)①Hansen B.E.,“Threshold Effects in Non-Dynamic Panels: Estimation,Testing,and Inference”,Journal of Econometrics,1999,93(2),pp.345-368.,經過反復抽樣1000 次得出檢驗統計量對應的F 值和P 值,進行門檻存在性檢驗,結果如表5 所示。結果表明,財政支農(Finan)門檻變量在1%的顯著性水平下通過了單門檻檢驗,未通過雙門檻和三門檻檢驗,據此選擇單門檻回歸模型。表6 報告了門檻模型的門檻估計值及其對應的95%置信區間,進一步地,我們對單門檻模型的估計值進行識別,圖2 是模型相應門檻估計值在95%置信區間下的LR 統計圖,虛線代表臨界值7.35,LR 統計量最低點為真實門檻值,在95%置信區間(0.091,0.096)內無限接近于0,且臨界值位于門檻值上方,可以認為門檻估計是真實有效的。門檻回歸結果如表6 所示。

表5 門檻效應檢驗結果

表6 門檻效應回歸結果

圖2 財政支農單門檻估計結果

表6 表明,當門檻變量為財政支農(Finan)時,在財政支農的不同取值區間里,FDI 對農業技術創新的影響系數存在著差異,當財政支農水平低于門檻值0.095 時,FDI 對農業技術創新的影響系數為0.059,當財政支農越過門檻值時系數繼續上升為0.111。符合假設H2。門檻回歸結果表明,隨著財政支農強度的提高,FDI 對農業技術創新的技術溢出效應表現出了顯著正向且邊際效應遞增的非線性特征,在越過門檻值之前,FDI 對農業技術創新的促進作用顯著但相對較小,越過0.095 的門檻值后,FDI對農業技術創新的推動作用顯著增強,這與前文的調節效應回歸結果相吻合,進一步證實了FDI 對農業技術創新的影響不僅受到自身水平的影響,還存在著財政支農產生的調節作用,且這種調節效應存在著非線性特征。

(二)異質性分析

1.經濟發展水平。為探究財政支農的調節效應在不同經濟發展水平地區的異質性影響,我們參考彭文斌和劉友金的做法②彭文斌,劉友金:《我國東中西三大區域經濟差距的時空演變特征》,《經濟地理》,2010 年第4 期。,對東中西部地區進行劃分③注:東部地區包括上海、北京、天津、山東、廣東、江蘇、河北、浙江、海南、福建和遼寧11 個省、直轄市;中部地區包括吉林、安徽、山西、江西、河南、湖北、湖南和黑龍江8 個省;西部地區包括云南、內蒙古、四川、寧夏、廣西、新疆、甘肅、西藏、貴州、重慶、陜西和青海12 個省、直轄市、自治區。,回歸結果如表7 第(1)(2)(3)列所示?？梢钥吹?在經濟發達的東部地區,交互項(AFDI?Finan)在1%的水平上顯著為正,在中部地區和西部地區則不顯著,符合假設H3a。

表7 異質性分析回歸結果

2.市場化水平。本文利用王小魯等披露的各省份市場化指數得分來衡量市場化水平①王小魯,胡李鵬,樊綱:《中國分省份市場化指數報告(2021)》,北京:社會科學文獻出版社,2021 年版,第6-7 頁。,針對市場化水平展開異質性分析,具體地,以市場化水平的年度中位數劃分市場化水平的高低,大于年度的中位數,則取值為1,反之則取值為0,結果如表7 第(4)列和第(5)列所示。農業FDI 與財政支農的交互項(AFDI?Finan)的系數在市場化水平高于年度中位數的樣本中顯著,說明了在市場化水平高的地區,財政支農調節作用更為明顯,符合假設H3b。

3.財政分權水平?，F有研究主要以財政自主度、財政支出分權以及財政收入分權三種方式來表示財政分權指標,陳碩、高琳認為當數據結構為考慮地區差異的面板數據時,優先采用財政自主度指標②陳碩,高琳:《央地關系:財政分權度量及作用機制再評估》,《管理世界》,2012 年第6 期。?；诖?本文按照詹新宇和王素麗的研究思路①詹新宇,王素麗:《財政分權的產業同構效應研究》,《財政科學》,2018 年第6 期。,以地方財政收入和地方財政支出的比值構建財政自主度指標,用以衡量財政分權,按照年度中位數,將各省分為低財政分權水平地區和高財政分權水平地區,對這兩組樣本中FDI、財政支農與我國農業技術創新間的關系再次進行檢驗,回歸結果如表7 第(6)列和第(7)列所示?？梢钥吹?在財政分權較高的地區,交互項的系數顯著為正,在財政分權較低的地區則不顯著,說明在財政分權水平更高的地區,財政支農的調節作用更強,符合假設H3c。

六、結論與啟示

本文運用2000—2020 年省級面板數據,基于雙向固定效應及門檻回歸模型,研究了FDI、財政支農與我國農業技術創新之間的關系。研究發現:第一,總體來看,農業FDI 對我國農業技術創新具有明顯的正向影響,財政支農對FDI 影響農業技術創新具有調節作用。該結論在不同形式的檢驗方程下均穩健。第二,進一步地,本文發現財政支農的調節作用表現出了顯著正向且邊際效應遞增的非線性特征,在財政支農的不同門檻區間,FDI 對農業技術創新的影響不同。第三,財政支農的調節作用在經濟發展水平更高、市場化水平更高和財政分權程度更高的地區更為顯著。

本文具有重要的政策啟示:我國經濟進入高質量發展階段,過去依賴化肥和農藥嚴重過量使用實現農業增產的舉措,不能再適應新形勢下我國農業經濟發展的要求②王成利,劉同山:《農地退出意愿對化肥、農藥使用強度的影響——基于魯、蘇、皖三省農戶的實證分析》,《中國人口·資源與環境》,2021 年第3 期。,亟待向以追求高產、優質、低耗的現代化農業體系轉變。推動農業領域技術創新,使其服務于農業高質量發展,是持續推進鄉村振興,實現農業農村現代化的關鍵。從具體措施來說:

第一,穩步推進農業對外開放,把控FDI 總體質量,充分發揮外資對農業技術創新的促進作用。我國農業外資與其他產業相比規模偏小,政府對于外資進入應持積極態度,擴大引資規模,提高引資質量,進一步擴大農業領域的對外開放度,強化農業科技國際合作,推動農業領域的技術創新。

第二,提高財政支農資金投入水平,引導FDI 向農村地區的有序流動,促進創新資源集聚,為FDI 溢出效應作用于農業技術創新奠定堅實基礎。加強政府對地區農業發展的支持力度,整合財政資金和外商直接投資資金,促進合作共贏的整體良性循環。重視財政支農資金作用于農業農村的基礎設施和軟環境建設,提高創新資源的利用效率。加強對財政支農資金的使用監管。進一步深化財稅體制改革,提高地方政府的自主性,合理配置農業科技資源,搭建科技助力鄉村發展的長效增長機制。

第三,在引進外資、制定政府扶持政策過程中,應該有策略性地對不同地區制定不同的鼓勵農業技術創新方案,注意到地區發展不均衡的情況,高度重視中西部地區農業發展的基礎環境建設,促進區域差距不斷縮小。