農產品貿易自由化與中國農業(yè)全要素生產率

李 平，黃 勇

（山東理工大學a.經濟與管理學部；b.經濟學院，山東 淄博255012）

一、引言

隨著中國加入世界貿易組織（WTO），中國的農產品進口關稅也相應降低，中國平均關稅水平從2002年的15.3%逐步降到2005年的9.9%，繼而降至2010年的9.8%。其中，農產品平均稅率由2002年的23.2%逐步降到2005年的15.3%，繼而2010年降至15.1%（1）。伴隨著“一帶一路”倡議（B&R）、區(qū)域全面經濟伙伴關系協(xié)定（RCEP）等協(xié)議的簽訂，中國貿易自由化程度得到了極大提升，特別是在農業(yè)方面，截至2018年底，中國已與60多個國家和國際組織簽署了120多個農業(yè)合作協(xié)議（2）。自2018年以來，中國成為全球第一大農產品進口國和第二大農產品貿易國，2020年中國農產品貿易額更是達到了2 468.3億美元，同比增長8%，在貨物總貿易額中的占比為5.3%，是加入WTO以來占比貨物總貿易額的最高水平。具體來看，在農產品貨物進口方面，占總貨物進口額的8.3%；在農產品貨物出口方面，占總貨物出口額的2.9%（3）。

貿易自由化程度的提升不僅加速了中國經濟的高速增長，也對中國農業(yè)生產造成了很大的影響（高鳴和陳秋紅，2014）［1］。新古典經濟增長理論認為，技術進步是經濟持續(xù)增長的根本源泉，當前中國農業(yè)生產面臨著嚴峻的資源約束，未來農業(yè)發(fā)展要依靠農業(yè)全要素生產率水平的提高，中共中央、國務院印發(fā)的《鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略規(guī)劃（2018—2022）》中明確指出，要持續(xù)提高農業(yè)創(chuàng)新力、競爭力和全要素生產率。而農產品的貿易自由化又會對農業(yè)全要素生產率帶來一定的影響。然而，現(xiàn)有文獻對農產品貿易自由化與中國農業(yè)全要素生產率影響的關注較少，因此亟須關于農產品貿易自由化對農業(yè)全要素生產率理論和實證方面的研究。農產品貿易自由化對中國農業(yè)全要素生產率產生了怎樣的影響？更進一步地，農產品貿易自由化通過怎樣的機制影響中國農業(yè)全要素生產率？農產品貿易自由化對中國農業(yè)全要素生產率的影響具有怎樣的異質性？這些是本文所要重點關注和解決的問題。

二、文獻回顧

早期研究貿易自由化和經濟增長之間的關系都是建立在生產率水平外生不變的前提假設下，因此，其研究結論并不包含生產率的提升，比如Krugman（1979）的研究［2］。Helpman和Krugman（1985）引入了規(guī)模報酬遞增和不完全競爭市場條件，為不完全競爭市場提供了一個新的貿易理論。研究表明，貿易自由化能夠通過擴大市場規(guī)模，進而促進行業(yè)生產率的增長［3］。

在貿易自由化與生產率關系的研究上，有大量學者對其進行了補充和完善，國外學者Tybout和Westbrook（1995）將行業(yè)生產率的增長分解為規(guī)模效應、份額效應和殘余效應，進而實證研究了貿易自由化對墨西哥制造業(yè)生產率的影響［4］；Pavcni（2002）、Amiti和Konings（2007）、Fernandes（2007）、Topalova（2010）、Zaclicever（2018）等學者基于不同角度分別考察了智利、印度尼西亞、哥倫比亞、印度、烏拉圭等國貿易自由化與企業(yè)全要素生產率之間的關系，結果均顯示貿易自由化對生產率存在不同程度的促進效應［5-9］。國內學者對貿易自由化與全要素生產率關系也進行了一系列研究，余淼杰（2010）運用中國制造業(yè)企業(yè)層面的數(shù)據(jù)考察了中國貿易自由化對制造業(yè)企業(yè)生產率的影響，研究結果顯示，貿易自由化顯著促進了企業(yè)生產率的提高［10］；毛其淋、盛斌（2015）考察了貿易自由化與異質性企業(yè)生產率變動之間的關系，其結果表明，貿易自由化對制造業(yè)企業(yè)生產率進步具有相當?shù)慕忉屃?，其中中間品減稅對制造業(yè)企業(yè)生產率的提升比最終品關稅的減讓更明顯［11］；李平和姜麗（2015）運用中國1998—2012年省級面板數(shù)據(jù)考察了貿易自由化、中間品進口與中國技術創(chuàng)新的關系，其結果顯示，進口中間投入品對中國技術創(chuàng)新有明顯促進作用［12］。

相比之下，研究農產品貿易自由化與農業(yè)生產率關系的文獻較為匱乏。有些學者認為，農產品貿易開放對農業(yè)生產率的影響具有負向作用或作用較小，比如Levin和Raut（1997）考察了初級產品（農產品、金屬和油料作物）和制成品的出口效應，其結果顯示，制成品的出口可以促進經濟的增長，然而初級產品出口卻對經濟增長有著負向效應［13］；Honga和Hao等（2010）運用兩階段迭代回歸法考察了貿易開放、基礎設施投入與中國農業(yè)全要素生產率增長的可持續(xù)性，其結果顯示，貿易開放和農業(yè)基礎設施有助于農業(yè)全要素生產率增長，但貿易開放的影響弱于農業(yè)基礎設施建設帶來的影響［14］。另外一些學者檢驗了農產品貿易開放對農業(yè)生產率的門檻效應，比如郝曉燕和張益等（2017）使用雙重門檻模型檢驗了農產品進口和出口貿易額對中國農業(yè)全要素生產率的影響，發(fā)現(xiàn)農產品進口和出口貿易均能促進農業(yè)全要素生產率水平，且隨著人均GDP的增加，農產品貿易對中國農業(yè)全要素生產率的提升作用減弱［15］；陳燕翎和莊佩芬（2019）考察了貿易開放對農業(yè)全要素生產率的非線性影響，結論顯示，農產品進出口對農業(yè)全要素生產率的增長均存在著以人力資本為門檻變量的門檻效應［16］。

然而，以上關于農產品貿易自由化與農業(yè)全要素生產率關系的研究中，并未對兩者的影響機制進行梳理，同時忽略了由于逆向因果關系可能導致的內生性，與之相比，本文嘗試采用2002—2019年省級面板數(shù)據(jù)，研究農產品貿易自由化與中國農業(yè)全要素生產率之間的關系。本文可能的貢獻在于：①分析了農產品貿易自由化與中國農業(yè)全要素生產率的影響機制，并對此進行驗證；②探討農產品貿易自由化對中國農業(yè)全要素生產率影響的異質性；③為了研究結果更為可靠，本文在研究農產品貿易自由化對中國農業(yè)全要素生產率影響時加入了工具變量，克服由逆向因果關系、遺漏變量等導致的內生性問題；④本文進一步探討了農產品貿易自由化在不同時段具有差異性影響的原因，檢驗不同機制在不同時期作用的異質性。

三、影響機制分析

加入WTO是中國農業(yè)對外開放重要的里程碑，由于中國農業(yè)要素稟賦決定的比較優(yōu)勢使我國大量增加進口土地密集型農產品，而中國勞動密集型農產品出口數(shù)量的增加趕不上土地密集型農產品的進口數(shù)量，進而導致中國農產品貿易出現(xiàn)逆差，農產品貿易自由化擴大了中國配置農業(yè)資源的范圍，也為中國農業(yè)比較優(yōu)勢的發(fā)揮提供了契機。因此，入世對促進我國農業(yè)發(fā)展的積極作用是顯著的（吳國松等，2015）［17］。

新貿易理論認為，貿易會對生產率產生正向影響。具體表現(xiàn)為：貿易自由化程度的提升，將會導致國外農產品進入國內的成本下降，進口農產品所附帶的先進育種方式以及營銷理念將會對發(fā)展中國家產生技術溢出效應（馬軼群，2018）［18］，農產品的進口所帶來的進口競爭，一方面會對農業(yè)生產造成不利的影響，另一方面也將成為農業(yè)生產者學習國外先進技術的動力，倒逼國內農業(yè)生產者加大對農產品研發(fā)的投資，更新農產品機械設備，進而促進國內農業(yè)生產率水平的提升。無論是源自國內的自主創(chuàng)新還是國外的技術引進，都將通過技術的溢出效應，使其向國內農產品非出口部門和與之相關聯(lián)的上下游生產部門擴散（馬軼群，2018）［18］，進而提升農業(yè)全要素生產率。具體傳導路徑如圖1所示。

圖1 農產品貿易自由化通過技術溢出影響農業(yè)全要素生產率的傳導機制

假設1：農產品貿易自由化通過技術溢出效應促進農業(yè)全要素生產率的提升。

隨著農產品貿易自由化程度的提升，一方面，會推進我國市場化的改革，有助于減少農業(yè)生產領域行政干預和扭曲（盧鋒和梅孝峰，2001）［19］；另一方面，大量優(yōu)質國外農產品進入后，將會導致國內農產品市場相對價格發(fā)生變化，農產品的生產要素將由相對價格下降的產品流向相對價格上升的產品，而農產品相對價格上升的產品中密集使用的生產要素價格也會相對上升（武群麗等，2000）［20］，從而推動我國農業(yè)依據(jù)比較優(yōu)勢原則進行結構調整，而農業(yè)產業(yè)結構的調整，將會使得農業(yè)內部不同細分部門（如種植業(yè)、畜牧業(yè)、林業(yè)、漁業(yè)）比例的變化，往往意味著要素（勞動、資本、土地）的流動與重新配置，使得農業(yè)產業(yè)結構更加合理化，拉動農業(yè)全要素生產率的提升（金芳和金榮學，2020）［21］。具體傳導路徑如圖2所示。

圖2 農產品貿易自由化通過資源重置影響農業(yè)全要素生產率的傳導機制

假設2：農產品貿易自由化通過資源重置效應促進農業(yè)全要素生產率的提升。

農產品關稅的大幅度降低，將會導致國內勞動密集型農產品的競爭力逐漸降低（牛盾，2011）［22］，同時國內土地密集型農產品競爭力本身較弱，因此，在國際市場上，國內農產品將面臨嚴峻的市場競爭。一方面，改革開放以來，我國對農產品的需求越來越大，然而新增的農產品市場大多被國外進口農產品搶占，比如大豆、棉花等；另一方面，由于我國農產品關稅水平較低，特別是在農產品關稅大幅度下降的階段，國外質優(yōu)價低的農產品將會與國內相關農產品形成較強的競爭，使得國內農業(yè)生產者失去利潤激勵，從而削弱了部分農業(yè)產業(yè)發(fā)展的內在動力，抑制了農業(yè)全要素生產率的提升。具體傳導路徑如圖3所示。

圖3 農產品貿易自由化通過進口競爭效應影響農業(yè)全要素生產率的傳導機制

假設3：農產品貿易自由化通過進口競爭效應抑制農業(yè)全要素生產率的提升。

四、實證研究框架及指標測度

（一）計量模型

由于中國農業(yè)企業(yè)特別是參與國際貿易的企業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)較少，因此從企業(yè)微觀層面進行研究和分析較為困難，因此本文利用省級面板數(shù)據(jù)加以分析。根據(jù)現(xiàn)有實證研究文獻，本文將計量模型設定如下：

其中：下標i和t分別表示地區(qū)和年份；ATFPit表示i地區(qū)在t年的全要素生產率；Tradeit為本文的核心解釋變量，表示i地區(qū)在t年的農產品貿易自由化程度；α1為Tradeit的代估系數(shù)，α1顯著且大于0則表示農產品貿易自由化程度的增加推動了農業(yè)全要素生產率的增長，α1顯著且小于0則與之相反；Xit為控制變量；β為相應的系數(shù)；μi為個體固定效應，控制不隨時間變化的行業(yè)特征；γt為時間固定效應，控制隨時間變化但對各個地區(qū)有共同影響的因素，例如國家經濟政策、整體經濟環(huán)境、社會信息化水平等；εit為隨機誤差項。

（二）農產品貿易自由化的構造

農產品貿易自由化（Trade）是本文的核心解釋變量，關于貿易自由化指標的度量，現(xiàn)有研究并未形成相同的結論。①毛其淋和盛斌（2015）用關稅水平來衡量貿易自由化［11］，然而卻忽略了貿易成本的存在；②郭熙保和羅知（2008）［23］、李平和姜麗（2015）［12］、王睿哲等（2019）［24］學者認為，對于省級層面的研究樣本，其關稅水平并不存在差別，貿易依存度是衡量貿易自由化比較合理的指標；③高鳴和陳秋紅（2014）［1］選取各地區(qū)的農產品進出口總額與國內第一產業(yè)增加值的比值來衡量貿易開放度，但忽略了各地區(qū)第一產業(yè)資源稟賦的差異；④陳燕翎和莊佩芳（2019）［16］使用農產品進口依存度和農產品出口依存度衡量貿易開放度；⑤林大燕等（2021）［25］使用貿易依存度衡量貿易自由化，研究了貿易自由化對中國食物消費不平等的影響與路徑。本文基于以往學者對貿易自由化的研究，同時考慮貿易自由化包含國外貿易自由化與國內貿易自由化以及國內各地區(qū)第一產業(yè)資源稟賦差異，采用農產品貿易依存度作為衡量農產品貿易自由化的指標，即本文將農產品貿易自由化（Trade）定義為：

其中：i和t分別表示地區(qū)和年份；importit表示i地區(qū)t年農產品進口額；exportit表示i地區(qū)t年農產品出口額；GDP′it表示i地區(qū)t年第一產業(yè)增加值。本文按照當年人民幣對美元的年平均匯率將農產品進出口數(shù)據(jù)轉換成人民幣單位。

（三）農業(yè)全要素生產率的測度

關于農業(yè)全要素生產率的測度，國內學者進行了大量研究，目前主要采用的方法有生產函數(shù)法（OLS）、隨機前沿法（SFA）和非參數(shù)的DEAMalmquist指數(shù)法。本文采用非參數(shù)的DEAMalmquist指數(shù)法（4）進行估計。關于農業(yè)的產出，本文使用第一產業(yè)增加值衡量，第一產業(yè)增加值消除了“中間消耗”，因此能夠較為精確地反映農業(yè)的真實產出。因為存在價格的影響，本文利用各地區(qū)第一產業(yè)增加值指數(shù)（2001年=100，上年＝100）對第一產業(yè)增加值進行處理。關于農業(yè)的投入，本文選取的指標主要有土地、勞動、機械和化肥。首先，對于土地投入，本文選取了農作物播種面積表示；其次，選取第一產業(yè)就業(yè)人數(shù)來表示農業(yè)勞動投入；再次，機械投入方面，使用農業(yè)機械總動力表示；最后，使用農用化肥施用總量（折純量）表示化肥的投入。

為了估計結果更為準確，本文在計量模型中加入了控制變量，主要有：①農村人力資本（HC），用于表征各地區(qū)鄉(xiāng)村勞動者素質水平的差異，其計算借鑒白雪梅等（2004）［26］、岳書敬和劉朝明（2006）［27］的做法，將鄉(xiāng)村平均受教育年限用加權平均后的6歲及6歲以上各層次教育人口來構造指標，即文盲、半文盲為1年，小學為6年，初中為9年，高中和中專為12年，大學（包括大專、本科和研究生）為16年。②農業(yè)資本勞動比（K/L），以各省份農業(yè)人均固定資本存量來衡量，農業(yè)固定資本存量由永續(xù)盤存法求得。③城鎮(zhèn)化水平（Urban），用于表征各省份城鎮(zhèn)化水平，本文使用各省份城鎮(zhèn)人口占總人數(shù)比例衡量。④交通基礎設施（HI），用于表征各省份交通基礎設施的便利情況，本文使用等級公路里程和等外公路里程與各省面積的比值衡量。⑤灌溉基礎設施（IR），用來表征各省份鄉(xiāng)村灌溉基礎設施的差異，有效灌溉面積綜合反映了灌溉設施的狀況，能夠較好地體現(xiàn)各地區(qū)灌溉基礎設施情況。⑥農業(yè)財政支持（Fiscal），用于表征各省份對農業(yè)的財政支持力度，使用農林水事務（2007年及以前使用“農業(yè)支出”“林業(yè)支出”“農林水利氣象等部門事業(yè)費”“政策性補貼支出”的總和）占比各省份財政總支出的比例衡量。

本文選取中國30個省份（西藏和港澳臺地區(qū)因部分數(shù)據(jù)缺失予以剔除）為研究樣本，樣本區(qū)間為2002—2019年。本文研究所涉及的農產品進出口數(shù)據(jù)來源于商務部和《中國農業(yè)年鑒》，農村人力資本數(shù)據(jù)來源于《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》，農業(yè)財政支持數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》，其余數(shù)據(jù)來自于各省統(tǒng)計年鑒和國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)庫，個別缺失值通過插值法補齊。

五、基準估計結果及分析

（一）基準回歸

本文在進行基準回歸之前，首先進行了多重共線性檢驗，檢驗結果顯示VIF均小于10，即不存在多重共線性。其次，農產品貿易自由化與農業(yè)全要素生產率之間可能會因逆向因果關系導致內生性問題，為了解決內生性問題對模型回歸結果造成的偏誤，本文采用三種處理方法：①雙向固定效應（FE）檢驗，這種方法可以解決因個體和時間變化而產生遺漏變量問題；②二階段最小二乘法（IV-2SLS）檢驗，這種方法借鑒黃玖立和李坤望（2006）的思路［28］，基于各地區(qū)與中國主要海港間的地理距離及滯后一期農產品貿易自由化變量構造工具變量；③考慮可能有異方差的存在，本文進一步使用動態(tài)工具變量廣義矩估計法（IV-GMM）檢驗，這種方法采用第二種方法相同的工具變量。

表1 報告了基準回歸結果，表1第2列報告的OLS估計結果表明，農產品貿易自由化與農業(yè)全要素生產率存在顯著正相關關系，且在1%水平下顯著，表明農產品貿易自由化程度的增加可以顯著提升中國農業(yè)全要素生產率。由于OLS估計可能會由于內生性的存在使得估計結果產生偏倚，表1第3-5列報告了克服內生性后的回歸結果，可以看出，在克服內生性后，二階段最小二乘法（IV-2SLS）與動態(tài)工具變量廣義矩估計法（IV-GMM）的結果一致，克服內生性后主要估計結果的顯著性并未發(fā)生根本性改變，結果表明，在克服內生性后，農產品貿易自由化水平每增加10%，中國農業(yè)全要素生產率提高2.38%。

表1 基準回歸結果

就控制變量而言，農村人力資本（HC）對農業(yè)全要素生產率的系數(shù)顯著為正，表明鄉(xiāng)村整體勞動者素質水平的提升，有助于學習先進的農業(yè)生產方式、選擇優(yōu)質的農作物，進而促進農業(yè)全要素生產率的提升；農業(yè)資本勞動比（K/L）對農業(yè)全要素生產率的系數(shù)為正，但缺乏顯著性，隨著投入農業(yè)的資本比例增加，將會加大農業(yè)的生產投入，有利于促進農業(yè)全要素生產率；城鎮(zhèn)化水平（Urban）對農業(yè)全要素生產率的系數(shù)顯著為正，說明隨著城鎮(zhèn)化水平的提升，一方面居民對于農產品的質量需求提升，另一方面，大量農民進城，有機會接觸更多的農業(yè)行情信息，調整農業(yè)生產種植種類與方式，從而促進農業(yè)全要素生產率的提升；交通基礎設施（HI）對農業(yè)全要素生產率的系數(shù)顯著為正，表明各類高速路、國道、省道等公路起著連接城鄉(xiāng)的橋梁作用，加強了各地區(qū)農產品資源的流動，從而促進農業(yè)全要素生產率的提升；灌溉基礎設施（IR）對農業(yè)全要素生產率的系數(shù)為負，但缺乏顯著性，灌溉基礎設施屬于準公共產品，因此，農業(yè)生產者在使用時，將會盡可能地滿足個人利益最大化，使得灌溉基礎設施出現(xiàn)“過度使用”和“擁擠效應”等問題，進而阻礙農業(yè)全要素生產率的提升（李谷成等，2015）［29］；農業(yè)財政支持（Fiscal）對農業(yè)全要素生產率的系數(shù)顯著為正，在控制內生性后缺乏顯著性，表明政府對某地區(qū)財政支農力度越大，該地區(qū)農業(yè)發(fā)展可利用的資源就會越多，從而改善農業(yè)生產條件，有利于促進農業(yè)全要素生產率。

（二）異質性分析

從整體上看，農產品貿易自由化促進了中國農業(yè)全要素生產率。但中國區(qū)域經濟發(fā)展存在著較大差異，特別是沿海地區(qū)和內陸地區(qū)，在貿易自由化程度和經濟發(fā)展方式上具有較強的異質性；另外，2002—2010年中國一直處在農產品關稅調整時期，在此期間，中國陸續(xù)與國際組織簽署了多個農業(yè)合作協(xié)議，整體農業(yè)關稅呈現(xiàn)較大幅度的下降，而且經歷了中國農產品貿易由順差到逆差的巨大轉變，2011年之后，中國農產品平均關稅較為平穩(wěn)。因此，本文從區(qū)域（5）和時期兩個維度進行異質性分析。

表2 為劃分時段的回歸結果，檢驗結果顯示，2002—2010年農產品關稅調整時期，農產品貿易自由化對農業(yè)全要素生產率的影響顯著性不強；2011—2019年是中國農產品關稅相對穩(wěn)定的時期，農產品貿易自由化對農業(yè)全要素生產率的影響顯著為正，在控制內生性后，系數(shù)達到了0.287，表明農產品貿易自由化水平每增加10%，中國農業(yè)的全要素生產率提高2.87%。由于中國農產品平均稅率由2002年的23.2%逐步降到2005年的15.3%，繼而在2010年降至15.1%，農產品貿易自由化程度的突然提升，導致大量國外優(yōu)勢農產品涌入市場，形成了較強的進口競爭，特別是對于土地密集型農產品造成較大的競爭壓力，需要一段時間的調整適應，而具有相對優(yōu)勢的農產品同樣也面臨嚴格的國際市場規(guī)則，進而表現(xiàn)為農產品的貿易自由化對中國農業(yè)全要素生產率的影響顯著性不強。2010年以后，中國農產品關稅處于相對穩(wěn)定的時期，一方面，農產品貿易自由化帶來的技術溢出、資源重置等效應的促進作用逐漸顯著，優(yōu)化了我國的農業(yè)產業(yè)結構，促進了資源配置效率的提升；另一方面，我國農業(yè)的生產逐漸適應了國際市場規(guī)則，不斷調整優(yōu)化具有競爭優(yōu)勢的農產品，從而顯著地促進了我國農業(yè)的生產效率。

表2 分時段估計結果

表3 報告了沿海地區(qū)與內陸地區(qū)的估計結果，結果顯示，沿海地區(qū)與內陸地區(qū)的農產品貿易自由化對農業(yè)全要素生產率的系數(shù)都為正，但在沿海地區(qū)農產品貿易自由化更為顯著。由于我國農產品貿易運輸通道高度集中于海運，進口口岸高度集中于沿海地區(qū)（葉興慶，2020）［30］，沿海地區(qū)農產品進出口較為便利，同時沿海地區(qū)的開放程度相對于內陸更強，且具有相對優(yōu)勢，經濟比較發(fā)達，農業(yè)產業(yè)發(fā)展基礎比較好，因此農產品貿易自由化對農業(yè)全要素生產率的提升作用相較于內陸地區(qū)更為顯著。

表3 分區(qū)域估計結果

（三）穩(wěn)健性檢驗

本文得出的農產品貿易自由化對農業(yè)全要素生產率影響的結論，主要來自模型（1）的回歸結果，為了保證研究的客觀性和準確性，本文進行如下穩(wěn)健性檢驗。

首先，本文使用OLS法（6）測算了農業(yè)全要素生產率，作為被解釋變量的替換變量進行檢驗；其次，本文更換了工具變量，使用滯后一期和滯后二期的核心解釋變量作為新的工具變量進行檢驗；再次，考慮非隨機性和異常值對回歸結果的影響，本文對數(shù)據(jù)進行了前后3%的縮尾處理進行檢驗；最后，為了驗證以2010年劃分時間段的異質性結果，本文構建了變系數(shù)模型，圖4報告了變系數(shù)模型中時間虛擬變量與農產品貿易自由化互動項的趨勢，可以看出，我國農產品貿易自由化對農業(yè)全要素生產率影響呈現(xiàn)先抑制后促進的趨勢。表4和圖4的穩(wěn)健性檢驗結果均顯示，在核心解釋變量的顯著性及影響上與基準回歸相同。

圖4 時間虛擬變量與農產品貿易自由化互動項趨勢

表4 穩(wěn)健性檢驗

六、影響機制檢驗

（一）機制檢驗模型

本文需要進行的機制檢驗主要有技術溢出效應、資源重置效應和進口競爭效應，借鑒溫忠麟和葉寶娟（2014）［31］的研究，本文構建了中介效應模型，具體如下：

其中：M為中介變量；總效應為系數(shù)c；中介效應為a和b的乘積；直接效應為c′。對于中介效應系數(shù)乘積的檢驗，溫忠麟（2004）［32］等研究發(fā)現(xiàn)，如果檢驗結果都顯著，依次檢驗結果強于Sobel檢驗結果，但由于依次檢驗的檢驗力也較低，即系數(shù)乘積實際上顯著而依次檢驗比較容易得出不顯著的結論，因此溫忠麟和葉寶娟（2014）［31］認為中介效應的檢驗流程應當為：先進行依次檢驗，當檢驗的系數(shù)中a和b至少有一個不顯著時，才需要做Bootstrap法檢驗。

為了更好表征技術溢出效應、資源重置效應和進口競爭效應，本文選取農業(yè)技術投入水平作為衡量技術溢出效應（R&D）的指標，由于缺乏農業(yè)科研經費投入相關的數(shù)據(jù)，本文借鑒陳燕翎和莊佩芳（2019）的做法［16］，采用公有經濟企事業(yè)單位專業(yè)農業(yè)技術人員數(shù)量占各地區(qū)勞動力的比重衡量農業(yè)技術投入水平，由于《中國科技統(tǒng)計年鑒》未統(tǒng)計2004年和2018年公有經濟企事業(yè)單位專業(yè)農業(yè)技術人員的數(shù)據(jù)，本文采用相鄰5年平均增長率插入數(shù)據(jù)。

農業(yè)產業(yè)各部門經濟的增速不同，農業(yè)產業(yè)各部門間結構亦將發(fā)生改變，進而引致農業(yè)產業(yè)配置效率的變動。為了表征資源重置效應（TL），本文借鑒匡遠配、周凌（2016）構建農業(yè)產業(yè)結構優(yōu)化指標的做法［33］，使用農業(yè)產業(yè)泰爾指數(shù)衡量。農業(yè)泰爾指數(shù)考慮了農業(yè)各產業(yè)的相對重要性，能夠體現(xiàn)出農業(yè)產業(yè)結構的變化以及合理性，其公式如下：

其中：Yi/Y表示產出結構；Y/L反映生產效率。農業(yè)泰爾指數(shù)越接近于0，則表明農業(yè)產業(yè)結構越趨向合理，由于農業(yè)各行業(yè)的從業(yè)人員較難獲得，本文使用農、林、牧、漁業(yè)單位中間消耗實現(xiàn)的增加值（即增加值/中間消耗）衡量各行業(yè)生產效率Yi/Li，產出結構Yi/Y使用行業(yè)產值/農業(yè)總產值衡量。

關于進口競爭（Compete）的指標，劉志成和劉斌（2014）［34］主要選取進口滲透率衡量。因此，本文使用各省農產品進口滲透率衡量進口競爭程度，即農產品進口滲透率=農產品進口額／第一產業(yè)增加值。若一省農產品進口占比第一產業(yè)增加值較大，即該省相關農業(yè)行業(yè)將會面臨更為激烈的農產品市場競爭帶來的壓力。

（二）檢驗結果

為了驗證農產品貿易自由化對中國農業(yè)全要素生產率影響的傳導機制，本文進行了中介效應檢驗。表5第2列的結果表明，農產品貿易自由化對技術溢出呈顯著正向影響，估計系數(shù)a為0.000 4，且在1%的水平下顯著，說明農產品貿易自由化程度的提升能夠有效促進農業(yè)的技術溢出。估計系數(shù)c′為0.198，顯著為正，小于基準回歸模型中估計系數(shù)c的0.238，這意味著技術溢出效應從中發(fā)揮著明顯的中介效應，是農產品貿易自由化影響農業(yè)全要素生產率的重要渠道。一方面，隨著農產品貿易自由化的提升，進口農產品所附帶的先進育種方式以及營銷理念將會對發(fā)展中國家產生技術溢出效應；另一方面，面對廣闊的國際市場，國內農產品出口通過產業(yè)鏈效應對農業(yè)生產者產生前向、后向或者水平的技術溢出，進而促進了我國農業(yè)全要素生產率的提升，該實證結果證實了假設1。

表5 的第3、第4列展示了資源重置效應與進口競爭效應的檢驗結果，顯示依次檢驗結果并不顯著。因此，本文分別進行了500次的Bootstrap法檢驗，資源重置效應與進口競爭效應均通過了Bootstrap法檢驗。

表5 影響機制檢驗

首先，資源重置效應的檢驗結果顯示，Ind_eff（間接效應）與dir_eff（直接效應）顯著為正，這意味著資源重置效應從中發(fā)揮著中介效應，是農產品貿易自由化影響農業(yè)全要素生產率的重要渠道。一方面，隨著貿易自由化程度的提高，大量國外優(yōu)質農產品的涌入，使得農業(yè)生產者不得不舍棄以往生產效率較低的農業(yè)產業(yè)，進而選擇更具有發(fā)展前景且具有更強競爭優(yōu)勢的農業(yè)產業(yè)；另一方面，貿易自由化程度的提高，促進了農村土地、水利等資源流入優(yōu)勢農業(yè)產業(yè)，引致資源配置效率的提升，進而促進了中國農業(yè)全要素生產率的提升。該實證結果證實了假設2。

其次，進口競爭效應的檢驗結果顯示，Ind_eff（間接效應）顯著為正，而dir_eff（直接效應）顯著為負，這意味著進口競爭效應從中發(fā)揮著明顯的遮掩效應，遮掩了農產品貿易自由化對農業(yè)全要素生產率的正向影響，即進口競爭效應嚴重抑制了農產品貿易自由化對農業(yè)全要素生產率正向促進作用，使得直接效應的符號變?yōu)樨撝?。隨著農產品貿易自由化程度的提高，一方面，中國面臨著嚴峻的國際農產品競爭形勢，特別是在土地密集型農產品中，導致中國農產品部分市場被國外進口農產品搶占，進而抑制中國農業(yè)的生產發(fā)展；另一方面，由于中國農產品關稅遠低于世界農產品平均關稅水平，國外農產品進入中國市場的價格較低，從而對國內農產品價格形成較大沖擊，使得國內農業(yè)生產者失去了利潤激勵，進而抑制了農業(yè)全要素生產率的提升。該實證結果證實了假設3。

如同異質性的分析一樣，2002—2010年，中國一直處在農產品關稅調整時期，農產品貿易自由化對農業(yè)全要素生產率的傳導路徑在不同時期可能發(fā)揮著不同的作用，同時為了探究異質性檢驗中2002—2010年農產品貿易自由化對農業(yè)全要素生產率的影響結果顯著性不強的原因，本文對傳導路徑劃分時段，進一步檢驗技術溢出效應、資源重置效應和進口競爭效應作為農產品貿易自由化與中國農業(yè)全要素生產率的影響渠道在不同時期的作用。

表6 為影響機制劃分時段檢驗的結果，由表6可知，2002—2010年，進口競爭起到了主要的遮掩作用，而技術溢出、資源重置效應的中介作用并不顯著；2011—2019年，進口競爭效應發(fā)揮的遮掩作用和資源重置效應的中介作用不顯著，均未通過Bootstrap法檢驗，而技術溢出傳導路徑的中介作用較為顯著。即在農產品關稅大幅度調整時期，由于關稅的突然大幅度調整，我國農產品市場面臨著較強的進口競爭，遮掩了農產品貿易自由化對農業(yè)全要素生產率的正向促進作用；隨著時間的推移，一方面由于國內市場逐漸適應了國外農產品大量涌入所導致的競爭，另一方面技術溢出傳導路徑的正向促進作用逐漸顯著，農產品貿易自由化對農業(yè)全要素生產率的正向促進作用愈發(fā)明顯。

表6 影響機制分時段估計結果

七、結論與建議

本文利用2002—2019年我國省級面板數(shù)據(jù)，實證檢驗了農產品貿易自由化對農業(yè)全要素生產率的影響，研究發(fā)現(xiàn)：①農產品貿易自由化顯著促進了農業(yè)全要素生產率，在克服內生性問題后結論依然顯著。②從時間維度來看，在農產品關稅調整時期（2002—2010年），農產品貿易自由化對農業(yè)全要素生產率的影響顯著性不強，而在農產品關稅較為穩(wěn)定時期（2011—2019年），農產品貿易自由化對農業(yè)全要素生產率的影響顯著為正；從區(qū)域維度來看，在開放程度較高的沿海地區(qū)，農產品貿易自由對中國農業(yè)全要素生產率的拉動作用更強。③本文從理論上分析得出，技術溢出效應、資源重置效應、進口競爭效應是農產品貿易自由化影響農業(yè)全要素生產率的傳導機制，并利用中介效應驗證了技術溢出、資源重置是農產品貿易自由化影響農業(yè)全要素生產率的重要渠道以及進口競爭的遮掩作用。④進一步研究發(fā)現(xiàn)，在農產品關稅調整時期（2002—2010年），進口競爭起到了較強的遮掩作用，技術溢出和資源重置效應未發(fā)揮有效的促進作用，是農產品貿易自由化在此階段對中國農業(yè)全要素生產率的作用不明顯的原因之一；在農產品關稅較為穩(wěn)定時期（2011—2019年），技術溢出效應作為農產品貿易自由化影響農業(yè)全要素生產率的重要渠道，發(fā)揮了較強的促進作用，進口競爭效應的遮掩作用并不顯著，是農產品貿易自由化在此階段顯著促進中國農業(yè)全要素生產率的原因之一，而資源重置效應的中介作用較弱，在分時段檢驗中，并未檢測出其中介效應的存在。

隨著中國農產品貿易自由化程度的不斷提高，一方面，國內面臨著農產品市場競爭的加劇，另一方面，也給中國農業(yè)帶來了更多的機遇?；诒疚难芯?，提出以下建議：①制定差別化貿易政策，貿易優(yōu)惠政策應該重點向內陸地區(qū)傾斜，這些地區(qū)相對于沿海地區(qū)而言，農產品貿易自由化對農業(yè)全要素生產率正向影響的提升空間更大；②技術溢出效應是農產品貿易自由化影響農業(yè)全要素生產率的重要渠道；③要鼓勵中國農業(yè)科技創(chuàng)新資源的投入；④要加強農業(yè)技術的推廣，進而促進我國農產品附加值的提升；⑤資源重置效應是農產品貿易自由化影響農業(yè)全要素生產率的重要渠道，要加快農業(yè)產業(yè)結構的優(yōu)化，發(fā)展優(yōu)勢、相對優(yōu)勢的農業(yè)產業(yè)，減少相對劣勢的農產品生產，提高資源配置效率，進而促進中國農產品國際競爭力的提高。

注釋：

（1）資料來自中華人民共和國中央人民政府網站（www.gov.cn）。

（2）資料來自中華人民共和國中央人民政府網站（www.gov.cn）。

（3）資料來自中華人民共和國中央人民政府網站（www.gov.cn）。

（4）由于DEA-Malmquist指數(shù)測度的為相鄰兩個年份農業(yè)全要素生產率的變動格局，因此，本文以2002年為基期（TFP=1）折算成每年的農業(yè)全要素生產率。

（5）沿海地區(qū)包含遼寧、天津、河北、山東、江蘇、上海、浙江、福建、廣東、海南、廣西，其余省份為非沿海地區(qū)。

（6）OLS法使用第一產業(yè)就業(yè)人數(shù)、以2002年為基期的農業(yè)資本存量和第一產業(yè)增加值估算。