FDI 对农业技术创新的影响
——基于财政支农的调节效应分析

乔翠霞,刘韵致,杨晨曦

(山东师范大学 经济学院,山东 济南 250358)

一、引 言

如何通过农业技术创新推进农业高质量发展,实现农业农村现代化,是我国实现乡村振兴的关键核心和重大现实课题。但农业天生的弱质性和农业技术的公共产品属性使得各国农业技术创新普遍存在研发能力不足、效率偏低等问题。财政支农资金和外商直接投资(Foreign Direct Investment,FDI)是农业技术创新的两大重要驱动力①李洪炼,马春艳:《政府支持、市场化程度与农业技术创新效率——以中部6 省为例》,《中国农业大学学报》,2017年第6 期。②文雁兵:《我国农业科技自主创新能力研究——基于产业关联效应和FDI 技术溢出视角》,《科学学研究》,2015 年第7 期。,分别代表着来自国内和国外两个市场的两种资源,前者具有无偿性和封闭性,后者则具有有偿性和盈利性。政府是农业科研资源配置的主体③王雅鹏,吕明,范俊楠,文清:《我国现代农业科技创新体系构建:特征、现实困境与优化路径》,《农业现代化研究》,2015 年第2 期。④高韧,吴春梅:《我国农业技术资源的优化配置与政府作用》,《经济问题》,2004 年第1 期。,但长期以来,农业科研投入存在内部资金短缺的问题⑤朱晶:《农业公共投资、竞争力与粮食安全》,《经济研究》,2003 年第1 期。⑥魏后凯:《中国农业发展的结构性矛盾及其政策转型》,《中国农村经济》,2017 年第5 期。,我国政府对农业的科研创新投入强度远低于美国、日本、荷兰等发达国家的平均水平。在政府财政支出偏紧的约束条件下,FDI 成为开放型经济背景下弥补我国国内资金不足与技术落后的重要途径,也是农业科研资金持续性和市场机制有效性的重要补充①孙致陆,李先德:《农业FDI 提升了中国农业全要素生产率吗? ——基于面板数据随机前沿函数模型的分析》,《国际商务(对外经济贸易大学学报)》,2014 年第3 期。②马巍,王春平,李旭:《农业FDI 的技术溢出效应——基于27 省面板门槛模型实证分析》,《经济地理》,2016 年第7期。,但单纯依靠FDI是否能够长效地提升农业技术创新水平呢?

FDI 促进农业技术创新的关键在于其技术溢出,国内外大量研究也证实了FDI 技术溢出效应的存在,但关于其方向及大小存在不同意见。大部分学者认为FDI 有助于技术创新的发展,FDI 可以为东道国带来有效的技术转移,是世界各国获取技术溢出、促进技术进步和长期经济增长的重要渠道③陈波,张程程:《FDI 的创新效应:低端锁定还是转型升级? ——来自中国沪深A 股上市公司的发现》,《华中科技大学学报》(社会科学版),2022 年第3 期。④李平,盛丹:《关于中国各地区FDI 技术溢出的实证分析:1985—2003》,《山东师范大学学报》(人文社会科学版),2007 年第1 期。,但也有学者认为,FDI 在发达国家的技术溢出效应显著为正,在发展中国家东道国却并不显著,甚至为负。比如,Djankov 和Hoekman 认为,外资全额公司在发展中国家东道国没有明显的技术溢出效应,核心技术的推广和应用有着较大的难度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 同样证实,FDI 的技术溢出效应在短时间内对东道国的全要素生产率很难有较大的提升作用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,相比于发达国家,发展中国家没有形成持续有效的农业技术创新能力,而这很可能与二者对创新的重视及支持程度不同有关⑦郑妍妍,李磊:《FDI 与中国企业创新能力:量变还是质变?》,《南开学报》(哲学社会科学版),2020 年第4 期。,进而影响FDI 的技术溢出效应。发达国家有着更强大的经济实力,资金雄厚,财政支持力度更为强劲,往往伴随着更为优越的硬实力与软环境,尤其是研发投入能力、基础设施建设、人力资本存量、初始技术水平等均位于前列,为FDI 实现技术溢出创造了条件,为技术创新提供了支撑,对研发创新活动的重视程度更高、积极性更强;与之相对地,发展中国家囿于自身条件的限制,对技术创新的支持力度则相对较弱,吸收外来先进技术的土壤相对匮乏,FDI 的技术溢出效应也相对受限。因此,要长久有效地提升农业技术创新水平,除了要加强对FDI 这一外部驱动力的引进利用以外,完善内部农业支持体系亦十分关键。

值得注意的是,财政支农作为农业发展最可靠的资金来源,一方面,通过对农业研发活动、技术推广等进行支持,可以直接推动相关主体开展创新活动,对提高农民生产积极性,促进农业技术进步,实现更快更好发展起到了积极的作用⑧杨秀玉,乔翠霞:《农业补贴对生态环境的影响——从化肥使用角度分析》,《中国农业资源与区划》,2018 年第7期。;另一方面,还可以通过改善农业发展环境,影响地区对先进技术的吸收、内化和再创新能力,进而影响FDI 的流入意愿和技术溢出效应,也就是说政府对农业的财政支持是推动FDI 流入本辖区和实现技术溢出的重要条件之一。但是目前还鲜有文献关注到财政支农对FDI 溢出效应发挥和农业技术创新发展的调节效应,及三者的互动关系。鉴于此,本文将财政支农纳入FDI 对农业技术创新影响的研究框架,充分考虑财政支农的调节效应,研究在农业技术创新的过程中财政支农和FDI 分别扮演着什么样的角色,资源是否达到了最优的配置,两者有着怎样的内部关系,如何更好地将财政支农与FDI 有机结合起来等问题,以期为新时代我国政府通过深化财税体制改革释放制度红利,更好引进和利用外资,促进我国农业农村现代化发展提供新的理论依据和研判视角。

与已有研究成果相比,本文的边际贡献集中于两方面:第一,基于财政支农的视角,从理论和实证方面论证了财政支农在FDI 促进我国农业技术创新中的调节作用,在现有关于FDI 与农业技术创新的理论研究成果的基础上,拓展了FDI 与农业技术创新关系的研究,一定程度上丰富了现有的研究内容;第二,在使用固定效应模型进行基准回归的基础上,进一步使用面板门槛回归模型,检验财政支农对FDI影响农业技术创新的非线性调节特征,发现在财政支农越过0.095 门槛值后,FDI 对农业技术创新的促进作用更加明显。

二、理论机制与研究假设

(一)财政支农对FDI 影响农业技术创新的调节效应

FDI 对技术创新的提升效应会随地区吸收能力的提高而呈现出增强的趋势①韩嫣,武拉平:《FDI 对中国农业企业创新溢出效应的分解——基于吸收能力的门槛回归分析》,《国际贸易问题》,2020 年第8 期。②何兴强,欧燕,史卫,刘阳:《FDI 技术溢出与中国吸收能力门槛研究》,《世界经济》,2014 年第10 期。,而财政支农切实影响着地区农业的吸收能力和吸收效果。就我国而言,在所有可能影响FDI 溢出效应的因素中,地区财政支农水平是一个不容忽视的重要因素。财政用于农业支出的主要内容分为直接用于科技研发和技术推广方面的支出和用于农业公共设施、劳动力培训等农业生产发展方面的支出。理论上,投入到农业科技活动的支出直接作用于农业技术创新,而投入到农村生产发展中的资金也会对农业技术创新产生间接促进作用,引导FDI 等社会资金进入农业农村,并为FDI 真正实现技术溢出、推动农业技术创新创造条件。因此,我们认为财政支农支出对于FDI 影响农业技术创新具有调节效应,且这种调节效应主要通过以下两种路径实现:其一,财政支农作为原始资本,撬动FDI 等社会资金出资跟进③辛立秋,朱晨曦,谢禹:《地方财政引导资本融合的模式及前景分析——以黑龙江为例》,《地方财政研究》,2017 年第12 期。,影响农业创新资源的聚集。更高的财政支持意味着地方政府对农业发展的重视和资源的倾斜,向外释放积极信号,增加投资方的投资信心,吸引优秀研发人员等关键生产要素,降低研发项目的不确定性风险,形成推动农业技术创新的合力。其二,财政支农意味着财政资源由非农领域向农业领域的流动,有助于完善农业基础设施建设、改善农业生产条件、促进农业技术装备升级④蔡昉:《“工业反哺农业、城市支持农村”的经济学分析》,《中国农村经济》,2006 年第1 期。⑤邓翔,王仕忠:《农业科技创新投入对农业经济增长影响研究》,《东岳论丛》,2020 年第12 期。,在将FDI 潜在溢出效应转化为现实的创新推动力方面发挥着重要的联结作用。借助农业补贴等财政支持,农业生产者能够获得更有效的生产工具和优良品种⑥张启正,袁菱苒,胡沛楠,龚斌磊:《革命老区振兴规划对农业增长的影响及其作用机理》,《中国农村经济》,2022年第7 期。,通过接受技能培训提升自身劳动素质⑦王成利:《乡村振兴内生发展动力研究》,北京:人民出版社,2002 年版,第124 页。,为充分吸收外来先进技术建立了良好基础,加速FDI 的技术溢出和知识扩散,提高农业创新资源的利用效率,具体作用路径见图1。

图1 财政支农对FDI 影响农业技术创新调节作用的影响机理

据此,本文提出如下的假设:

H1:财政支农对FDI 影响农业技术创新具有调节作用。

(二)财政支农对FDI 影响农业技术创新调节的非线性表现

FDI 作为开放经济条件下国内资本的有效补充,其流入可以通过不断增加的资源积累、技术溢出等效应带动当地经济增长,为公共财政支出提供物质支持,与财政支农资金形成良好的互动关系。而在财政支农的不同区间,财政支农作用于农业创新资源集聚、农业创新资源利用效率提高等方面的效果可能存在着差异,因此农业农村对FDI 技术溢出的承载吸收能力可能存在动态调整过程。由于两者存在良性互动关系,财政支农对FDI 影响农业技术创新的调节作用可能是非线性的,随着财政支农强度的提高,财政支农的广度和深度随之变化,财政支农的作用效果呈现不断增强的趋势,FDI 的技术溢出效应可能是跳跃性增大的,二者对技术创新的综合影响具有扩散放大的趋势,可能呈现边际效应递增的非线性特征。当财政支农处于较低区间时,受制于财力不足等因素,调节作用相对受限,财政支农支出越过一定的门槛值后,地区接受、吸纳新技术的能力加强,FDI 的外溢效应越能发挥出来,从而相同数量的FDI 对农业技术创新的促进作用也就越大,即随着财政支农跨越门槛值,FDI 对农业技术创新的正向促进作用更加明显。

基于此,本文提出如下研究假设:

H2:财政支农对FDI 影响农业技术创新的调节作用会因财政支农强度不同呈现非线性特征。

(三)地理位置、市场化水平与财政分权水平对财政支农调节效应的异质性影响

如前所述,财政支农作为一个重要因素影响着FDI 与我国农业技术创新之间的关系,而财政支农强度不可避免地会受到当地经济发展水平的影响,财政支农的规划与利用效率又与当地财政分权水平与市场化水平直接相关,因此,有必要深入分析上述异质性情形,进一步考察不同样本下财政支农差异化调节FDI 对农业技术创新的作用,具体分析如下:

1.经济发展水平。我国幅员辽阔,区域间经济发展不平衡是我国经济发展的一大特征,而财政支农和外商直接投资所带来的影响需要一定的条件才能够实现和深化①肖政,[美]维克特·盖斯特勒格:《影响外商直接投资的因素:兼论中国沿海与西部地区差别》,《世界经济》,2001年第3 期。。相对于中西部地区而言,东部地区经济发达、地理位置优越、市场准入门槛较低,外资规模增加进一步促进了经济发展,地方政府财力雄厚、劳动力素质较高、基础设施完善②李春涛,闫续文,宋敏,杨威:《金融科技与企业创新——新三板上市公司的证据》,《中国工业经济》,2020 年第1期。,为FDI 带来的外来先进技术提供了更好的发展土壤,财政支农资金预算充足而且更有效率,得以更好地发挥调节作用。

2.市场化水平。完善的市场机制不仅是FDI 技术溢出的重要前提③蒋殿春,张宇:《经济转型与外商直接投资技术溢出效应》,《经济研究》,2008 年第7 期。,也影响着财政支农的政策效果及效率。一方面,一般而言,市场化水平更高地区的市场主体拥有更强的经济敏锐性,政府的财政支农支出更具有战略性眼光和全局性判断。各市场主体能够更好地把握契机,根据市场导向适时开展农业技术创新活动。地方政府具有前瞻性更强的视野,有利于引导各种生产要素流动,促进农业创新资源的集聚,提高财政支农政策的作用效果④周忠民,李佳威,秦艺芳,段大高:《财政科技支出对全要素生产率的影响及其机理分析》,《经济地理》,2022 年第1期。。另一方面,市场化水平更高的地区更多依靠市场在资源配置中的决定作用,有效缓解政府干预资源配置带来的效率损失,减少生产要素的错配,提升财政支农资金的利用效率,更好发挥FDI 的技术溢出效应,可为先进技术的吸收和农业技术的创新发展提供良好环境。

3.财政分权水平。财政分权是中国分税制改革后的一项基本财政制度安排,很大程度上决定了地方政府的自由度和财政资源配置的效率,进而影响政府作用有效性的发挥。一方面,在财政分权程度较高的地区,地方政府享有更高的自主权,地方政府灵活配置财政资源,引导财政支农资金流入农业发展最需要的地方,引导FDI 流向更有效率的创新主体,最终达成促进农业技术创新的效果。另一方面,当地方政府承担更多的事权时,官员更有动力去承担财政职能以为公众谋求最大的利益①林毅夫,刘志强:《中国的财政分权与经济增长》,《北京大学学报》(哲学社会科学版),2000 年第4 期。,有利于地方政府加强对财政支农资金的管理与监督,提高财政支农资金的利用效率,积极改善农业的教育、生产设施等公共资源,有效激发相关主体进行农业技术创新活动的动力,提高财政支农对农业技术创新的调节作用。

基于以上分析,本文提出如下假设:

H3a:在发达的东部地区,财政支农对FDI 影响农业技术创新的调节作用更强。

H3b:在市场化水平更高的地区,财政支农对FDI 影响农业技术创新的调节作用更强。

H3c:在财政分权水平更高的地区,财政支农对FDI 影响农业技术创新的调节作用更强。

三、研究设计

(一)变量定义与数据说明

1.变量定义

(1)农业技术创新(lnPatent)。发明专利授权量是衡量一个地区实质性创新能力最核心和最直接的指标,本文选择农业发明专利授权量来表示各省农业技术创新。其中,考虑到变量取值为0 和数量规模的影响,对变量加1 并取自然对数。此处农业的定义为“农林牧渔”,同时,我们使用农业科技大类(包括农业基础科学、农业工程、农艺学、植物保护、农作物、园艺、林业、畜牧与动物医学、蚕蜂与野生动物保护及水产和渔业)的发明专利授权量进行稳健性检验。

(2)农业外商直接投资(AFDI)。现有研究主要采用每年外资额的绝对量如外商直接投资项目数、合同金额、实际利用外商直接投资额和外资依存度即年末外商直接投资额占GDP 的比重这两种方式来衡量外商直接投资,考虑到FDI 资金流入是最直接的投资方式②毕克新,王禹涵,杨朝均:《创新资源投入对绿色创新系统绿色创新能力的影响——基于制造业FDI 流入视角的实证研究》,《中国软科学》,2014 年第3 期。,且外资合同金额并不能切实度量每年实际流入的金额,本文采用农业实际利用外商直接投资额衡量农业FDI,并将农业外资额依照当年的美元平均汇率换算成人民币计价,取自然对数。

(3)财政支农(Finan)。财政支农支出是指财政在“三农”方面的支出,包括在农业、林业、水利、扶贫和农业综合开发等方面的支出,参考蒋团标、张亚萍的做法③蒋团标,张亚萍:《财政支农支出对农村居民消费升级的影响机理》,《华东经济管理》,2021 年第12 期。,本文使用农林水事务支出度量财政支农,具体地用各地区农林水事务支出占财政总支出的比重来表示。

(4)控制变量。借鉴已有研究,本文考虑了一系列可能影响农业技术创新或者与之相关的特征变量,以缓解遗漏变量带来的内生性问题,包括衡量地区经济发展水平的常用变量和与农业发展环境相关的变量。各变量具体定义见表1。

表1 主要变量定义表

2.数据说明

基于数据的可获得性和可比性,本文使用2000—2020 年我国26 个省份的面板数据进行实证分析④注:吉林、四川、青海、西藏及广西因数据缺失而剔除。。农业技术创新数据来自中国专利数据库,农业外商直接投资数据和财政支农数据来自《中国统计年鉴》和各省统计年鉴,经济发展速度、贸易依存度、财政水平、人力资本水平、金融深化水平、基础设施水平、化肥施用水平、土地生产率数据来源于国家统计局、《中国统计年鉴》及各省的统计年鉴、《中国金融统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国劳动统计年鉴》。部分缺失数据使用线性插值和ARIMA 模型方法进行补全。同时为消除异常值的影响,对主要解释变量进行双边2.5%的缩尾处理。此外,我们还收集了各省年度财政收入和财政支出数据、《中国分省份市场化指数报告》用于异质性分析。

(二)模型构建

根据前述理论分析,农业外商直接投资、财政支农与农业技术创新之间存在着多重作用关系,为验证财政支农条件约束下农业外商直接投资对农业技术创新的影响,本文借鉴温忠麟和叶宝娟的研究方法①温忠麟,叶宝娟:《中介效应分析:方法和模型发展》,《心理科学进展》,2014 年第5 期。,纳入农业外商直接投资与财政支农的交乘项,构建以下基准回归模型:

其中i 代表地区,t 代表时间,ui是地区固定效应,vt是时间固定效应,εi,t是随机扰动项。lnPatenti,t为t 时期i 地区的农业发明专利授权量,AFDIi,t为t 时期i 地区的农业实际利用外商直接投资额,Finani,t为t 时期i 地区的财政支农支出,AFDIi,t∗Finani,t是农业外商直接投资与财政支农的交互项,Xi,t为上文提到的一系列控制变量,β3是关注的重点,相关变量已进行中心化处理。为克服回归的异方差问题,回归中使用稳健标准误。

四、实证结果与分析

(一)描述性统计分析

表2 报告了主要变量的描述性统计分析结果。由表2 可知,在统计期间,农业技术创新的均值为141.5,表明中国农业技术创新整体偏低,有待进一步改善。未取对数的农业发明专利授权量标准差为211.09,取对数后为1.474,农业实际利用外商直接投资额的标准差也接近2,可见各地区的农业技术创新水平和FDI 水平存在较大差异。

(二)基准回归结果分析

本文首先估计了农业外商直接投资对农业技术创新lnPatent的直接影响,随后加入财政支农(Finan)和农业外商直接投资与财政支农的交乘项AFDI∗Finan和其他控制变量进行回归,回归结果分别如表3 第(1)(2)列所示。

表3 基准回归结果

回归结果显示,在控制地区固定效应和时间固定效应的基础上,主要解释变量农业外商直接投资(AFDI)的系数显著为正,这说明AFDI的溢出效应能够促进该地区的农业技术创新,反之将产生不利影响;交互项系数(AFDI∗Finan)显著为正,验证了上文提出的假设H1,财政支农对农业外商直接投资影响农业技术创新具有正向调节作用。控制变量方面,人力资本水平(lnEdu)、金融深化水平(Loan)、贸易依存度(Open)和经济发展速度(GDPR)均显著为正,说明技术创新更容易发生在经济发展水平更高、对外开放水平更高和劳动力水平更优的地区。

(三)稳健性检验

为了确保研究结论的可靠性,本文进行了如下稳健性检验。

1.替换被解释变量。主回归中,本文使用的农业发明专利授权量为“农林牧渔业”发明专利授权量,此处我们使用农业科技大类的发明专利授权量替代“农林牧渔业”重新进行回归,以验证主回归结论的稳健性,结果见表4 第(1)列,农业外商直接投资与财政支农的交互项在5%的水平上显著为正,与表3 的回归结果较为一致,表明结论具有稳健性。

表4 稳健性检验回归结果

2.更换模型。许多文献研究表明,对于专利授权这种取值为非负整数的变量,计数模型具有很好的统计拟合效果①Atanassov J.,V.Nanda,and A.Seru,Finance and Innovation: The Case of Publicly Traded Firms,Working Paper,2005.,同时根据卡梅伦和特里维迪的论述,专利数据符合泊松分布,即使对专利数据进行取对数处理,普通的OLS 估计结果也可能会存在偏误①[美]科林·卡梅伦,[美]普拉温·K.特里维迪:《微观经济计量学:方法与应用》,王忠玉译,上海:上海财经大学出版社,2010 年版,第598-620 页。。因此,本文参考袁建国等的做法②袁建国,后青松,程晨:《企业政治资源的诅咒效应——基于政治关联与企业技术创新的考察》,《管理世界》,2015年第1 期。,重新使用泊松模型进行回归,结果见表4 第(2)列所示,交互项的系数依然显著,结果较为稳健。

3.更换聚类稳健标准误。主回归中,我们使用的是稳健标准误以消除异方差的影响,但同一时间不同地区之间扰动项和同一地区不同时间之间扰动项的自相关问题可能导致回归出现偏误,因此在稳健性检验中,本文将标准误在时间和地区层面进行双向聚类,重新进行回归,结果如表4 的第(3)列所示,可以看见回归结果与表3 基本保持一致。

4.重新筛选样本。考虑到金融危机可能存在的影响,本文剔除了2008 年的样本重新进行回归,回归结果为表4 的第(4)列。交乘项AFDI∗Finan对农业技术创新在5%的显著性水平上有着正向影响,财政支农对农业外商直接投资和农业技术创新有着正向调节作用,结论是较为稳健的。

5.工具变量。农业外商直接投资与农业技术创新之间可能存在双向因果关系,可能会使回归结果不稳健。因此,本文使用最小二乘法(2SLS)来缓解可能存在的内生性问题。

为了选择合适的工具变量,参考黄玖立和李坤望的做法③黄玖立,李坤望:《出口开放、地区市场规模和经济增长》,《经济研究》,2006 年第6 期。,选用国外市场接近度及AFDI 滞后一期作为工具变量进行回归,其中国外市场接近度使用各省省会城市质心距离到海岸线距离的倒数(乘100倍)进行衡量,并且由于地理距离是不随时间变化的变量,为了反映动态特征,同样参考黄玖立和李坤望的做法,使用汇率进行调整。这样做主要出于以下两方面原因:一方面,国外市场接近度与各地区的农业外商直接投资进入情况密切相关,从节约运输成本的角度看,农业外商直接投资更倾向于进入接近海岸线的地区,满足工具变量的相关性标准;另一方面,国外市场接近度不会对农业技术创新产生直接影响,满足了工具变量外生性及与内生变量相关的要求,是合理的工具变量。我们首先使用国外市场接近度和AFDI 滞后一期作为AFDI 的工具变量进行回归,第一阶段回归的F 值为27.78,不存在弱工具变量问题,Hansen J 过度识别检验的P 值为0.1083,通过过度识别检验,回归结果见表4 第(5)列所示,可以看到在考虑内生性问题后,AFDI的回归系数依然显著。进而我们使用国外市场接近度和AFDI 滞后一期构建AFDI∗Finan交互项的工具变量再次进行回归,结果见表4 第(6)列所示,交互项系数仍显著为正。上述回归结果表明,排除内生性干扰后,本文的回归结果依然稳健。

五、进一步分析

上述实证结果验证了FDI、财政支农与农业技术创新之间总体的相互作用关系。但是这种作用关系是否存在非线性特征? 财政支农的调节效应在不同经济发展水平、不同市场化水平以及财政分权水平下是否会有不同的表现? 理论作用机制是否与实践是吻合的? 针对这一系列问题,下文做了更为细致的分析,同时对财政支农调节作用下FDI 对农业技术创新的影响做进一步的检验。

(一)门槛回归

前文的理论分析和实证检验表明,财政支农对FDI 与农业技术创新具有显著正向调节作用。而由于财政支农对农业技术创新的影响是多维度的,其影响可能会随着财政支农处于不同的区间而呈现出不同的特点,即可能存在非线性的门槛条件,为探究不同财政支农水平下FDI 对农业技术创新的影响系数是否存在差异,本文把财政支农作为门槛变量,构建门槛回归模型如下:

其中,Finani,t为财政支农门槛变量,I(·)为取值为1 或0 的指示函数,当括号中表达式为真时为1,否则为0。模型(2)为单门槛模型,可以根据样本数据的计量检验等情况将模型扩展至多门槛情形。

在进行门槛回归之前,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.,经过反复抽样1000 次得出检验统计量对应的F 值和P 值,进行门槛存在性检验,结果如表5 所示。结果表明,财政支农(Finan)门槛变量在1%的显著性水平下通过了单门槛检验,未通过双门槛和三门槛检验,据此选择单门槛回归模型。表6 报告了门槛模型的门槛估计值及其对应的95%置信区间,进一步地,我们对单门槛模型的估计值进行识别,图2 是模型相应门槛估计值在95%置信区间下的LR 统计图,虚线代表临界值7.35,LR 统计量最低点为真实门槛值,在95%置信区间(0.091,0.096)内无限接近于0,且临界值位于门槛值上方,可以认为门槛估计是真实有效的。门槛回归结果如表6 所示。

表5 门槛效应检验结果

表6 门槛效应回归结果

图2 财政支农单门槛估计结果

表6 表明,当门槛变量为财政支农(Finan)时,在财政支农的不同取值区间里,FDI 对农业技术创新的影响系数存在着差异,当财政支农水平低于门槛值0.095 时,FDI 对农业技术创新的影响系数为0.059,当财政支农越过门槛值时系数继续上升为0.111。符合假设H2。门槛回归结果表明,随着财政支农强度的提高,FDI 对农业技术创新的技术溢出效应表现出了显著正向且边际效应递增的非线性特征,在越过门槛值之前,FDI 对农业技术创新的促进作用显著但相对较小,越过0.095 的门槛值后,FDI对农业技术创新的推动作用显著增强,这与前文的调节效应回归结果相吻合,进一步证实了FDI 对农业技术创新的影响不仅受到自身水平的影响,还存在着财政支农产生的调节作用,且这种调节效应存在着非线性特征。

(二)异质性分析

1.经济发展水平。为探究财政支农的调节效应在不同经济发展水平地区的异质性影响,我们参考彭文斌和刘友金的做法②彭文斌,刘友金:《我国东中西三大区域经济差距的时空演变特征》,《经济地理》,2010 年第4 期。,对东中西部地区进行划分③注:东部地区包括上海、北京、天津、山东、广东、江苏、河北、浙江、海南、福建和辽宁11 个省、直辖市;中部地区包括吉林、安徽、山西、江西、河南、湖北、湖南和黑龙江8 个省;西部地区包括云南、内蒙古、四川、宁夏、广西、新疆、甘肃、西藏、贵州、重庆、陕西和青海12 个省、直辖市、自治区。,回归结果如表7 第(1)(2)(3)列所示。可以看到,在经济发达的东部地区,交互项(AFDI∗Finan)在1%的水平上显著为正,在中部地区和西部地区则不显著,符合假设H3a。

表7 异质性分析回归结果

2.市场化水平。本文利用王小鲁等披露的各省份市场化指数得分来衡量市场化水平①王小鲁,胡李鹏,樊纲:《中国分省份市场化指数报告(2021)》,北京:社会科学文献出版社,2021 年版,第6-7 页。,针对市场化水平展开异质性分析,具体地,以市场化水平的年度中位数划分市场化水平的高低,大于年度的中位数,则取值为1,反之则取值为0,结果如表7 第(4)列和第(5)列所示。农业FDI 与财政支农的交互项(AFDI∗Finan)的系数在市场化水平高于年度中位数的样本中显著,说明了在市场化水平高的地区,财政支农调节作用更为明显,符合假设H3b。

3.财政分权水平。现有研究主要以财政自主度、财政支出分权以及财政收入分权三种方式来表示财政分权指标,陈硕、高琳认为当数据结构为考虑地区差异的面板数据时,优先采用财政自主度指标②陈硕,高琳:《央地关系:财政分权度量及作用机制再评估》,《管理世界》,2012 年第6 期。。基于此,本文按照詹新宇和王素丽的研究思路①詹新宇,王素丽:《财政分权的产业同构效应研究》,《财政科学》,2018 年第6 期。,以地方财政收入和地方财政支出的比值构建财政自主度指标,用以衡量财政分权,按照年度中位数,将各省分为低财政分权水平地区和高财政分权水平地区,对这两组样本中FDI、财政支农与我国农业技术创新间的关系再次进行检验,回归结果如表7 第(6)列和第(7)列所示。可以看到,在财政分权较高的地区,交互项的系数显著为正,在财政分权较低的地区则不显著,说明在财政分权水平更高的地区,财政支农的调节作用更强,符合假设H3c。

六、结论与启示

本文运用2000—2020 年省级面板数据,基于双向固定效应及门槛回归模型,研究了FDI、财政支农与我国农业技术创新之间的关系。研究发现:第一,总体来看,农业FDI 对我国农业技术创新具有明显的正向影响,财政支农对FDI 影响农业技术创新具有调节作用。该结论在不同形式的检验方程下均稳健。第二,进一步地,本文发现财政支农的调节作用表现出了显著正向且边际效应递增的非线性特征,在财政支农的不同门槛区间,FDI 对农业技术创新的影响不同。第三,财政支农的调节作用在经济发展水平更高、市场化水平更高和财政分权程度更高的地区更为显著。

本文具有重要的政策启示:我国经济进入高质量发展阶段,过去依赖化肥和农药严重过量使用实现农业增产的举措,不能再适应新形势下我国农业经济发展的要求②王成利,刘同山:《农地退出意愿对化肥、农药使用强度的影响——基于鲁、苏、皖三省农户的实证分析》,《中国人口·资源与环境》,2021 年第3 期。,亟待向以追求高产、优质、低耗的现代化农业体系转变。推动农业领域技术创新,使其服务于农业高质量发展,是持续推进乡村振兴,实现农业农村现代化的关键。从具体措施来说:

第一,稳步推进农业对外开放,把控FDI 总体质量,充分发挥外资对农业技术创新的促进作用。我国农业外资与其他产业相比规模偏小,政府对于外资进入应持积极态度,扩大引资规模,提高引资质量,进一步扩大农业领域的对外开放度,强化农业科技国际合作,推动农业领域的技术创新。

第二,提高财政支农资金投入水平,引导FDI 向农村地区的有序流动,促进创新资源集聚,为FDI 溢出效应作用于农业技术创新奠定坚实基础。加强政府对地区农业发展的支持力度,整合财政资金和外商直接投资资金,促进合作共赢的整体良性循环。重视财政支农资金作用于农业农村的基础设施和软环境建设,提高创新资源的利用效率。加强对财政支农资金的使用监管。进一步深化财税体制改革,提高地方政府的自主性,合理配置农业科技资源,搭建科技助力乡村发展的长效增长机制。

第三,在引进外资、制定政府扶持政策过程中,应该有策略性地对不同地区制定不同的鼓励农业技术创新方案,注意到地区发展不均衡的情况,高度重视中西部地区农业发展的基础环境建设,促进区域差距不断缩小。