中國農業全要素生產率增長的空間溢出關聯效應

賀亞亞，李谷成

(1.華中農業大學經濟管理學院，湖北　武漢　430070;2.湖北農村發展研究中心，湖北　武漢　430070)

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中國農業全要素生產率增長的空間溢出關聯效應

賀亞亞1,2，李谷成1,2

(1.華中農業大學經濟管理學院，湖北武漢430070;2.湖北農村發展研究中心，湖北武漢430070)

摘要：本文依據1997—2013年全國30個省(市、區)的面板數據，基于一種全新的視角使用社會網絡分析方法考察區域農業TFP空間溢出關聯特征，得出以下結論：首先，從總體來看，中國區域農業TFP增長具有明顯的空間關聯性，地區之間“普遍聯系”著，存在115個空間關聯關系，且網絡穩健性較強；其次，從地區角色來看，中國區域農業可以分為四個功能板塊——“凈溢出板塊”、“雙向溢出板塊”、“主受益板塊”和“經紀人板塊”;最后，從溢出的傳遞機制來看，農業TFP的空間溢出中存在雙源頭——“凈溢出板塊”和“雙向溢出板塊”，二者主導了整個溢出過程，“經紀人板塊”則在溢出過程中充當“橋梁”。

關鍵詞：農業TFP；空間溢出關聯效應；社會網絡分析；“交互”視角

1引言

根據新經濟地理理論，區域開放程度的擴大，貿易、要素的流動以及信息與技術的擴散和溢出，會使經濟體之間的空間依賴性逐漸增強，而經濟增長也會呈現出明顯的空間效應，這說明區域經濟的增長不僅僅只取決于自身，更與其他區域的增長息息相關[1]。Anselin也曾指出幾乎所有空間數據都具有空間依賴性，一個地區的溢出可能并不會局限于該地區所屬的地理范圍之內[2]。

在農業空間自相關的實證研究層面，吳玉鳴發現中國農業產出存在明顯空間依賴性，鄰近省域生產互動不應忽視[3]。駱永民，樊麗明證實農村基礎設施亦對農民收入存在顯著空間溢出效應[4]。在生產率方面，農業TFP存在局部空間相關性，而空間因素對中國農業TFP增長影響不容小覷[5-6]。

隨著懷特、博特、格蘭諾維特等學者關于“塊模型”、“關聯度”等概念和分析方法的提出，社會網絡分析方法得到進一步完善，逐漸走向成熟[7]。目前已被用于經濟研究的多個領域。宏觀層面，杜華東和趙尚梅[8]基于社會網絡分析的研究表明，中國各部門聯系程度變得緊密，而各部門地位不均衡性更加明顯。國際貿易領域，陳虹和章國榮[9]、崔衛杰[10]、張勤和李海勇[11]分別分析了中國貿易競爭力、貿易影響力。農業領域，研究社會網絡對農民工選擇及工資水平影響的文獻較多。“關系”對于農民獲得非農就業具有顯著影響，能促進其外出務工[12]。但是社會網絡對農民工工資水平的影響卻不太明顯，只能借助于農民工類型而間接影響工資水平[13]。

綜上所述，目前基于社會網絡分析的農業TFP空間溢出研究并不多見。結合已有的研究成果，本文嘗試在以下兩個方面作出改進：一是絕大多數研究都未考慮地理因素的影響，本文從空間視角考察農業技術進步的溢出關聯效應，使之更加完善；二是已有文獻對于經濟活動的空間關聯性考察方法單一，研究結論有存在偏誤的可能性，本文采用一種新的方法——社會網絡分析，試圖從網絡結構的角度來考察農業技術進步的空間溢出關聯效應，以期涵蓋復雜的、多線程的空間關聯關系，使結論更加客觀可靠。

2方法與數據

2.1　研究方法

(1)空間關聯網絡構建。本文重點關注的是省域農業TFP的空間溢出關聯效應，借鑒Groenewold等[14-15]的方法基于非結構化向量自回歸模型考察省域間農業TFP的動態關聯關系。

(2)網絡特征。根據研究目的，本文首先從整體角度選取網絡密度、關聯性指標來刻畫網絡特征。在明確整體網絡特征后，我們選取中心性這一指標來考察網絡內部各省域在網絡中的地位和所扮演的角色。

①整體網絡密度。網絡密度可以用來衡量網絡中各地區間關聯關系的疏密，其計算公式為：

Dn=M/[N×(N-1)]

(1)

其中，Dn表示網絡密度，N表示網絡中地區總數，N與N-1的乘積代表網絡中可能存在的關聯關系的最大值，M表示網絡中實際存在的關聯關系數量。

②關聯性。根據劉軍的研究，網絡關聯性取決于兩點：一是各地區必須關聯，二是各地區同時還具備可達性[16]。Krackhardt 和David[17]利用關聯性來反映網絡的穩健性和脆弱性，其計算公式為：

(2)

其中，C表示網絡關聯度，V表示網絡中不可達的地區對數，式(2)是借助“可達性”概念測量關聯性程度，其取值范圍為[0,1]。

在有向網絡(關聯關系是有方向的)中可以選取的指標有網絡等級度和網絡效率，其中等級度表示網絡中地區間非對稱可達的程度，其計算公式如下：

H=1-K/max(K)

(3)

其中H表示網絡等級度，K表示網絡中對稱可達的地區對數，其取值范圍為[0，1]。

網絡效率則是用來衡量一個確定的網絡中存在多余線的程度，其計算公式如下：

E=1-M/max(M)

(4)

其中E代表網絡效率，M表示網絡中存在的多余線的條數，其取值范圍為[0，1]。

③中心性。“中心性”是網絡分析的重點之一，我們借鑒Freeman的研究方法，選擇兩個常用指標：相對度數中心度和中間中心度來分析網絡中心度。前者的計算公式如下：

De=n/(Nd-1)

(5)

其中De表示相對度數中心度，n表示網絡中與某地區有直接關聯關系的地區數目，Nd表示與該地區可能直接相連的地區數目最大值。

中間中心度衡量一個地區處于其他地區“中間”的程度，計算公式如下：

(6)

其中，i、j、k是三個不同地區，gjk表示地區j和k之間存在的最短路徑數目，其中經過地區i的最短路徑數目為gjk(i)，bjk(i)表示地區i對j和k關聯的控制力。

(3)塊模型。White等[18]于1976年提出一種新方法——塊模型分析來研究網絡位置。Wasserman 和Faust[19]對該模型進行了拓展——隨機塊模型，開發出位置內關系的期望比例這一指標評價網絡位置內部關系的變動趨勢，其計算公式如下：

(7)

其中，g表示網絡中包含的所有地區數目，gk表示某一位置內包含的地區數目，gk(gk-1)表示該位置內部可能存在的關系總數，gk(g-1)表示位置內各地區間可能存在的關系數目，Er代表位置內關系的期望比。

2.2　數據來源與變量說明

本文考察1997—2013年中國大陸30個省域空間單元農業TFP的溢出關聯效應(鑒于重慶1997年從四川分離，為了全面考察中國各地農業TFP變動空間特征，選擇1997—2013年為考察期。同時考慮到數據的可得性，我們并未將西藏以及香港、澳門、臺灣等地納入研究范圍)，其中測算農業TFP所使用的投入產出數據均來自1998—2014年份的《中國農村統計年鑒》、《中國統計年鑒》以及各省份統計年鑒。農業產出變量用區域“農業總產值”來表示，并以1997年為基期對農業總產值進行平減，從而剔除價格變動的影響，有關投入變量的說明如下：

勞動力投入。鑒于沒有準確可得的數據反映農業從業人員的實際勞動時間和勞動力的質量，因此本文依據已有文獻的處理方法，通過計算公式：“農林牧漁勞動力×農業總產值/農林牧漁總產值”得出勞動力數。

資本投入。關于農業資本存量的測算，目前并無統一公認的標準，限于統計資料的制約，本文以農業機械總動力作為資本投入的代理變量。

土地投入。由于農業土地價格的準確信息難以獲得，同時考慮到復種指數問題，本文選擇播種面積來刻畫土地投入。

中間投入。由于有效灌溉面積與播種面積存在高度相關性，納入有效灌溉面積會使得TFP測算結果出現偏誤，因此僅以化肥施用量作為中間投入的代理變量。

3中國農業增長的空間關聯網絡分析

為了研究中國省域農業TFP的空間溢出關聯效應，我們首先依據DEA的Manquist指數方法，計算各省的農業TFP逐年變化情況，并選取應用最為廣泛同時具備良好統計分布特征的Moran’s I統計量來衡量農業TFP的空間關聯特征，其中相鄰地區的空間權重矩陣元素賦值為1，反之為0。

表1報告了1998—2013年中國農業TFP的Moran’s I指數和Z統計值，由表1可知考察期內中國農業TFP各年份Moran’s I指數值偏小，且僅在為數不多的年份里通過了空間自相關檢驗，這表明中國農業TFP存在空間關聯性，但是這種空間依賴性還處于相對較微弱的狀態。這一結論是否全面可靠地揭示了農業TFP增長的所有空間溢出關聯關系，對此本文將做進一步研究。

表1　1998—2013年中國農業TFP空間自相關系數

注：*表示在10%水平下顯著，**表示在5%水平下顯著，***表示在1%水平下顯著。

我們構建空間關聯關系網絡重新考察農業TFP的空間聯系。首先采用VAR模型考察區域間空間動態關聯關系，針對所有地區農業TFP增長率的VAR Granger causality /block exogeneity Wald tests中，通過10%顯著性水平檢驗的空間關聯關系有115個，根據空間關聯網絡圖可發現，中國省域農業TFP在空間上是“普遍聯系的”，不存在孤立點(見圖1)。

圖1　中國農業TFP空間關聯網絡

3.1　省域農業TFP空間關聯網絡的特征分析

在構建農業TFP空間關聯網絡的基礎上，本文從網絡疏密程度、穩健性以及網絡中各地區的作用三個方面綜合剖析省域農業TFP空間關聯網絡的特征。

由公式(1)得出網絡密度值為0.132，可見各地區的農業TFP增長空間關聯緊密程度總體處于較低水平，提升網絡內部各區域生產協作與技術擴散的潛力巨大。

網絡的穩健性分析可以從三個層面解讀：一是關聯度分析，由于在中國農業TFP空間關聯網絡中不存在孤立的點，由公式(2)計算出的關聯度指數為1，表明網絡的關聯程度極高，在全國范圍內，各區域之間農業增長的空間溢出關聯效應比較普遍；二是網絡等級度，由公式(3)計算得其值0.982，表明網絡中各地區對稱可達程度較低，地區之間的溢出效應“等級明顯”，存在部分地區對其余地區無溢出。這也表明到目前為止，中國區域農業的相互影響還存在較大的提升空間；三是網絡效率考察，由公式(4)計算得出網絡效率值為0.901，表明該網絡雖然存在一定數目的多余關系，TFP空間關聯網絡較穩定性，但仍可進一步加強。

基于中心性的考察可發現中國各地在農業生產的空間關聯關系中所占據的地位差異較大(見表2)。按照度數中心度和中間中心度的排序來看，排名前五的省份分布在中東部地區，其關聯關系總數占網絡關系總數的42%，這說明以這五個省份為代表的中東部地區在空間關聯網絡里占據相對“優勢”地位。

3.2　中國省域農業TFP空間關聯網絡的塊模型分析

(1)板塊劃分。基于塊模型分析網絡中各地區所處的位置和扮演的角色。由于并無確定的評價標準來衡量網絡分區的好與壞，按照一般規律，我們在確保每個區都包含至少三個省域的基礎上，選取最大分割深度為2，收斂標準為0.2進行分區，得到四個TFP溢出關系板塊。

整體網絡中共有115個關系，其中四個經濟板塊內部關系數是20，剩余95個關系都是板塊間關系，所以板塊間溢出效應比較明顯。

表2　中國農業TFP空間關聯網絡的中心性分析

由公式(7)可算出位置的內部關系期望比例(見表3)，通過期望比例與實際比例的大小關系及位置接受外部關系的情況可將這四個板塊劃為：凈溢出板塊(第一板塊)包括北京、上海、江蘇、重慶、江西、河南、陜西、湖南，雙向溢出板塊(第二板塊)包括黑龍江、甘肅、云南、四川、貴州、海南、寧夏，主受益板塊(第三板塊)包括山西、山東、遼寧、天津、吉林、安徽、內蒙古、廣東，經紀人板塊(第四板塊)包括浙江、福建、河北、湖北、廣西、青海和新疆。

(2)傳導機制。在明確全國四大TFP溢出關系板塊劃分的基礎上，利用像矩陣可以分析四大板塊之間溢出關聯關系的傳導途徑。

表3　各板塊間溢出關系

由表4我們發現，第一板塊的溢出效應主要體現在第三、第四板塊，并且通過第四板塊傳遞到第二、第三板塊。第二板塊的溢出效應除了自身內部外主要體現在第三和第四板塊。其中，第一板塊(凈溢出板塊)包括了北京、上海、重慶、湖南、江蘇等，這些地區由于具備較高的經濟發展水平，相對較先進的農業生產基礎設施和交通設施，對農業先進生產技術的吸收也更具效率，農業TFP增長較大，技術進步水平較高，對周邊經濟落后地區有較多的資本、技術、信息等輸出，在自身農業TFP增加的同時會帶動周邊地區農業TFP增加，最終將促進周圍地區農業增長。第四板塊(經紀人板塊)包含的省份跨越了東中西三大地區，將第一板塊的溢出關系較均衡地傳遞到全國各地。

表4　各TFP增長溢出關系板塊的像矩陣

第二板塊(雙向溢出板塊)大都分布于中部地區，其接受少量由第四板塊傳遞的溢出關系，對第三第四板塊的溢出關系比例較大。第三板塊中山西、安徽、內蒙古等地以小麥、玉米大豆等為主要農產品，而山東、遼寧、天津、廣東靠近東海、渤海、黃海和南海，故而漁業產值占比較高，相似的生產結構和生產技術需求使得省份間聯系更密切，因此板塊內部的溢出關系占據較大比例(37%)。像矩陣的對角元素中前三個全為1，表明這三個板塊之間的空間關聯性非常顯著。也證實空間因素在農業生產中作用是不容忽視的。從農業TFP溢出關系的四大板塊分布來看，一個地區除了受到地理相鄰地區的溢出外，很可能還會受到其他地區的影響，而這種影響可能是復雜的，其組成和影響程度值得深入探討。

4研究結論與政策建議

根據前文分析得出以下結論：首先，中國省域農業TFP在空間上“普遍聯系”，關聯網絡共115個空間關聯關系。其次，從農業TFP增長的空間溢出關聯網絡特征來看，中國各地區農業TFP增長關聯的緊密度稍顯不足(網絡密度0.1322)，有較大的提升空間，整個TFP關聯網絡穩健性較高，但地區之間的溢出效應“等級明顯”。最后，按照各地區TFP在網絡中的功能，我們將各地區劃分為四大板塊：凈溢出板塊、雙向溢出板塊、主受益板塊和經紀人板塊。在農業TFP增長的過程中，凈溢出板塊和雙向溢出板塊充當了“發動機”，引導了整個溢出效應發生。

根據以上結論，本文的政策啟示是：首先，從農業TFP在各個地區間溢出的情況來看，目前溢出渠道仍不太多。各地方政府在統籌區域農業發展的過程中不僅需要考慮本地區農業實際發展狀況，更要努力促進跨區域的協調與合作，以關系為導向制定相應區域關聯強化政策，為區域間關系溢出提供渠道，提升區域農業空間關聯的穩健性。其次，針對各農業TFP增長板塊在整個溢出效應中的不同功能實施不同的區域發展政策，并且對于每個板塊內部的不同省份進行精準調控。具體來說，在溢出源頭——凈溢出和雙向溢出板塊，應該給予正向激勵,確保其溢出動力不衰竭，同時溢出接受方——主受益板塊要維持其經濟外部環境的良好發展，以便其能較好的接受來自板塊外的溢出。在溢出傳輸渠道——經紀人板塊，要進一步增加并完善其交通及信息基礎設施，使得空間溢出的傳遞不受阻礙。

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(責任編輯譚果林)

The Space Associated Spillover Effects of Chinese Agricultural TFP Growth

He Yaya1,2,Li Gucheng1,2

(1.College of Economics and Management，Huazhong Agricultural University，Wuhan 430070，China; 2.Center for Hubei Rural Development，Wuhan 430070，China)

Abstract：Based on the panel data of 30 provinces(cities/districts)from 1997 to 2013，the social network analysis is applied to analyze characteristics of spatial association of regional agricultural TFP.The result shows that:In the whole level,the regional agricultural TFP growth has a significant spatial correlation，the contact between regions is general and robust with the total amount of 115;According to regional perspective,the Chinese agricultural regions can be divided into four functional plates which is“net overflow plate”,“two-way overflow plate”，“the main benefit plate” and“the broker plate”;From the transfer mechanism of spill，the“net overflow plate”and“two-way overflow plate”play the role of the engine in the entire technology spillovers，and dominate the overflow process，while“broker plate”acting as a“bridge”.

Key words:Agricultural TFP;Spatial spillover;The social network analysis;“Interaction”perspectives

中圖分類號:F32

文獻標識碼:A

作者簡介：賀亞亞(1990-)，女，湖北荊州人，華中農業大學經濟管理學院博士研究生；研究方向：農業經濟學、農業技術經濟學。

收稿日期：2015-05-29

基金項目：國家自然科學基金“中國全要素生產率增長:結構調整;比較優勢與動態演進”(71273103)，國家自然科學基金“勞動力成本上升對農業生產的影響機理與實證研究”(71473100)，“萬人計劃”青年拔尖人才支持計劃，華中農業大學自主科技創新基金“結構調整、比較優勢與農業全要素生產率增長”(2012YQ003)，中央高校基本科研業務費專項基金“中國農業生產方式轉變研究”(2662015PY093)。