摘 要：本文基于空间durbin模型实证检验中国对外贸易对农业tfp的空间外溢效应。实证结果显示，对外贸易的区域内溢出对农业技术进步率与农业tfp起到了显著的正向作用，但恶化了规模效率，而对外贸易区域间溢出对农业tfp及其成分指数均无显著作用，总体来看，对外贸易仅提升了中国农业技术进步率，但恶化了规模效率。
　　关键词：对外贸易；农业tfp；技术效率；技术进步率
　　0 前言
　　我国是一个有14亿多人口的发展中大国，农业是国民经济的基础，农业的发展关系着民生、经济稳定以及社会和谐。随着改革开放，我国贸易量日渐增长，对我国农业发展起到一定的作用，主要体现在外贸对我国农业tfp的影响。外贸与农业tfp之间的关系，不仅是理论问题，更是一个实证问题。基于改革开放以来我国经济快速增长以及进出口贸易额不断增长（进出口总额从1985年的52，549万美元增长到2008的1，256，584万美元）的事实，着重分析外贸对农业tfp的空间溢出效应。这对于我国农业技术的进步和农业生产率的提高以及我国农业的可持续发展具有十分重要的实践意义。
　　国内不少学者认为农业tfp增长主要源于农业技术进步。方福前、张艳丽（2010）[1]根据malmquist生产指数的分析发现，在农业生产中，技术进步是农业tfp变化的主要原因，与之相比，技术效率的贡献并不十分明显，并且中国不同区域间的农业生产中技术进步和技术效率的差异较大。李谷成（2002）[2]通过dea-malmquist生产率指数的实证估计表明，1988-2006年中国农业tfp增长是比较显著的，构成了整个农业增长的主要源泉。但是这一tfp的增长主要来自于农业前沿技术进步的贡献，也就是生产前沿面的外向扩张上，而农业技术效率改善的贡献则非常有限，有时还处于不断恶化之中。
　　技术效率恶化会抑制农业tfp增长。顾海和孟令杰（2002）[3]借助非参数malmu指数法对中国1981-1985年农业生产率增长进行实证研究表明，中国农业tfp呈现出“u”形增长，技术进步构成推进总要素生产率增长的主要因素，而效率的下滑则减缓tfp的增长。曾国平（2011） [4]等人通过研究中国农业tfp的动态演变、地区差距及收敛性得出同样的结论：农业tfp增长的主要源泉是技术进步，而技术效率恶化则会减缓农业tfp 增长。
　　国内外许多学者给予我国农业tfp高度关注，选择不同层面的数据和运用不同的研究方法对我国农业tfp变动情况进行深入探究。已有研究侧重于 fdi、人力资本等变量对农业tfp的溢出效应的水平研究，并且侧重于农业tfp的变动情况的描述，极少涉及空间溢出效益的研究。本文主要从外贸对农业 tfp的空间溢出效应来研究对外贸易与农业tfp之间的相互关系，采用面板数据具体分析对外贸易对区域内农业tfp的影响，以及对区域间农业tfp的影响。
　　1 空间建模、估计方法和参数释义
　　1.1 空间durbin模型
　　lesage and pace（2009）[5]认为遗漏变量是空间计量模型出现的原因之一，本文以此为借鉴构建实证所用的空间durbin模型（sdm）。r&d资本是影响tfp的主要因素，按来源不同，划分为两类：一是经由外贸的国际r&d溢出，二是东道国国内r&d。因此，基于截面数据样本，构建两者对东道国tfp作用的方程：
　　（1）
　　变量tradei代表国际r&d外溢，变量patenti代表东道国r&d的专利技术，变量tfpi是全要素生产率，i=1，2，…，n；β、α分别为两种tfp提升途径的作用参数，c0为截距，上述变量均为n×1阶向量。本文以我国地级市行政区划为样本，这一层面上无法获得代表国内r&d的专利数据，因此（1）式中变量patent在回归时作为遗漏变量进入误差项。研究表明r&d资本在区域间具有空间相关性（parent and lesage，2008[6]；autant-bernard，2001[7]），因此，用空间自回归过程来刻画其空间属性：patenti=ρ×w×patneti+ri，ρ 是空间相关性参数，|ρ|<1，w是n×n阶空间权重矩阵，ri为n×1阶扰动项向量，改写成patenti=（in-ρw）-1ri，代入（1）式得到（1a）式agtepi=c0+β×tradei+（in-ρw）-1（αri） 。非观测变量αri在回归时以误差项出现，包含影响农业tfp的诸多因素，这些因素与方程中以观测变量形式出现的trade之间存在相关性，不控制这种相关性，则会产生回归偏误。通常设定如下函数来控制相关性：αri=γ×tradei+vi，vi～n（0，σv2in），误差项vi服从正态独立同

布，γ是代表ari与tradei之间相关性的参数。将其代入（1a）式，得到sdm：
　　（2）
　　δ1=β+γ，δ2=-βρ，模型包括因变量和自变量的空间滞后项w×agtfpi、w×tradei。
　　1.2 参数释义
　　空间计量模型是在放宽“区域观测值彼此不相关”的原假设条件下发展起来的，因此对于空间计量模型而言，模型回归参数不能代表自变量对因变量的作用系数，因此对传统经典ols计量原假设条件的放宽，就允许自变量观测值不仅对其所在区域因变量产生影响，而且还会对其所在区域以外其他区域因量观测值产生影响。即模型（2）中常规解释变量trade的参数不能代表区域内溢出，而空间滞后项w×trade的参数也不能代表区域间溢出。根据lesage and pace[5]（2009）的阐述，下面对代表区域内溢出和区域间溢出的估计——直接效应和间接效应进行区分。lesage and pace[5]（2009）通过对变量的数据矩阵求偏导，将自变量对因变量的影响力按照空间方向划分为三种测度：直接效应，代表trade和外贸对其所在区域因变量的影响；间接效应，代表trade和外贸对其所在区域以外毗邻区域因变量的影响；总效应，则为直接效应与间接效应之和。 2 实证检验
　　2.1 样本数据
　　本文所用样本数据均来自《中国区域经济统计年鉴》，由于某些省份的数据缺失比较严重，因此在实证研究当中，并未纳入中国所有地级市的数据观测值，样本观测值为n=260。2008年malmquist生产率指数测算所要用到的gdp、就业人数均来自《中国区域经济统计年鉴》，用固定资产投资额予以替代。对于2009年和2008年的地区gdp和固定资产投资，分别用各地级市的gdp平减指数和各省固定资产投资指数换算成不变价。对于地级市的空间信息，用googleearth plus软件获取其经—纬度数据。
　　2.2 malaquist全要素生产率指数
　　全要素生产率指标的测算有很多种方法，目前在学界比较通行的方法主要是dea和随机前沿法，本文以fare[8]（1994）所提出 malmquist指数作为全要素生产率的测算模型。fare[8]（1994）实际测算时将全要素生产率区分为技术效率和技术进步率两大成分，同时放宽了不变规模收益的严假设条件，基于可变规模收益又将技术效率进一步区分为纯技术效率和规模效率。表1给出了本文数据样本的测算结果。可知相比于2008 年，2009年我国农业技术效率、规模效率以及全要素生产率都有所上升，而其技术进步率与纯技术效率与上一年相比略有下降。
　　2.3 空间durbin模型估计
　　首先建立空间权重矩阵w；然后基于极大似然法估计空间durbin模型。分别用malmquist指数测算所得到的5种效率指数充当因变量，对（2）式进行估计，结果见表2。
　　从上表可知，因变量空间滞后项的估计值ρ表明技术效率、技术进步率、纯技术效率、规模效率和全要素生产率各自在区域间具有空间相关性，这验证了lesage et al.（2007）[9]的结论。
　　2.4 直接效应、间接效应和总效应
　　外贸空间溢出效应，基于（6）-（8）定义，估计结果见表3。
　　直接效应代表对外贸易区域内溢出。技术进步率和全要素生产率的估计值比较显著，外贸直接带动了所在区域技术进步率和全要素生产率的提升。可能是直接给所在区域带来了管理经验和先进技术，提升了技术进步率，进而带动全要素生产率增长。而外贸对规模效率的负向影响作用，可能原因是我国进口贸易量的增长一定程度上削弱了本国农民的生产积极性，由此使得技术效率出现恶化，规模效率不断下降。
　　间接效应代表了对外贸易区域间溢出。对外贸易在区域间产生了负向外部性，不利于其所在区域以外其他区域技术效率、技术进步率、纯技术效率、规模效率和全要素生产率的进步。不同于外贸在区域的正向外部性，表明在考虑空间因素后，外贸溢出在地域上具有明显的反向促进性质。究其原因，可能一方面是外贸的不断增长特别是农产品进口量的大量增长使得区域外的企业受到冲击，竞争力不断下降，进口贸易量威胁到周边区域同行业的本土企业，特别是进口产品的低价格使得本土的企业无法与之竞争，只能逐步退出市场。从而使得农业tfp没办法跟上发展，技术进步率不断下降，技术效率也恶化。另一方面，可能是地区政策出现相抵触，使得本区域的外贸没能在区域间起作用或者是起到抑制作用。
　　总效应代表了在综合区域内和区域间溢出之后对外贸易对我国整体技术水平

的影响。受累于区域间负向影响，对外贸易对我国整体技术水平较大区域内是有所下降的，但是外贸对我国的农业tfp整体及技术水平还是有促进作用的，特别是对技术进步率。而对技术效率和规模效率则有一定的反向影响。原因之一可能是近年来我国农产品进口贸易量不断增长，我国本地的农产品市场受到较大的冲击，竞争力不断下降，农民及企业的热情和资本投入不断减少，使得技术效率出现恶化，规模效率本地下降。
　　3 结论与政策建议
　　通过研究对外贸易与农业tfp之间的关系发现，外贸对区域内的农业tfp有正向影响，而对区域间农业tfp则出现负向影响。表明一个地区的外贸仅仅对本地区的农业tfp有促进作用，而对其它地区则没有促进作用，可能还会起到抑制作用，从这个角度出发给出以下几点建议：首先，外贸对本地区的农业 tfp有正向促进作用，充分利用外贸给本地区农业tfp带来的经济效用，特别是充分利用外商的先进技术，使得本地区的农业tfp进一步改善。切勿盲目追求贸易增长而忽视外贸对本国农业tfp带来的负面影响。再者，外贸对农业tfp的空间溢出有负向效应，进一步加强对外贸进出口的管理，同时各地区应加强对区域间农业tfp的重视，使得外贸给区域间的农业tfp带来的负面效应尽可能地减少。最后，政府部门合理调整对外贸易量，以减少那些对农业tfp有负向作用产品的进口量，增强对农业tfp有促进作用产品的进出口量。兼顾外贸对其他地区的影响作用，全面认识外贸对全国农业tfp的影响程度。
　　参考文献：
　　[1] 方福前，张艳丽.中国农业全要素生产率的变化及其影响因素分析[j].经济理论与经济管理，2010（9）：5-12.
　　[2] 李谷成.人力资本与中国区域农业全要素生产率增长[j].财政研究，2002，35（8）：115-127.
　　[3] 顾海，孟令杰.中国农业tfp的增长及其构成[j].数量经济技术经济研究院，2002（10）：15-18.
　　[4] 曾国平，黄利，曹跃群.中国农业全要素生产率：动态演变、地区差距、及收敛性[j].云南财经大学学报，2011（5）：31-38.
　　[5] lesage james and pace r.kelley. introduction to spatial econometrics[m]. new york： crc press， 2009： 33-34， 27-29， 40-41， 68-70.
　　[6] parent o. and j.p.lesage. using the variance structure of the conditional autoregressive specification to model knowledge spillovers[j]. journal of applied econometrics， 2008， 23（2）： 235-256.
　　[7] autant-bernard c. the geography of knowledge spillovers and technological proximity[j]. economics of innovation and new technology， 2001， 10： 237-254.
　　[8] fare rolf， shawna grosskopf， mary norris， and zhongyang zhang. productivity growth， technical progress， and efficiency change in industrialized countries[j]. american economic review， 1994， 84（1）： 66-83.
　　[9] lesage， j.p.， m.m.fischer and t.scherngell. knowledge spillovers across europe， evidence from a poisson spatial interaction model with spatial effects[j]. papers in regional science， 2007， 86（3）： 393-421.