武曉霞,孫治宇

(1.南京大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院,江蘇 南京 210093;2.南京審計(jì)學(xué)院經(jīng)濟(jì)學(xué)院,江蘇 南京 211815)

一、相關(guān)文獻(xiàn)綜述

《2009年世界投資報(bào)告》以 “跨國(guó)公司、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與發(fā)展”為主題,指出發(fā)展中國(guó)家農(nóng)業(yè)領(lǐng)域FDI的增長(zhǎng)已高于發(fā)達(dá)國(guó)家。發(fā)展中國(guó)家在吸引農(nóng)業(yè)FDI的同時(shí)獲得了重要的技能、專(zhuān)門(mén)知識(shí)和生產(chǎn)方式,對(duì)其糧食產(chǎn)量的增加具有重要的促進(jìn)作用。但也存在一些不利影響,外資企業(yè)在發(fā)展中國(guó)家糧食加工領(lǐng)域的滲透,對(duì)東道國(guó)糧食市場(chǎng)的控制力也在不斷增強(qiáng)。就我國(guó)而言,以豐益國(guó)際和嘉吉為代表的跨國(guó)糧商利用資金優(yōu)勢(shì),通過(guò)資本、技術(shù)等手段占領(lǐng)我國(guó)市場(chǎng),在一定程度上威脅了我國(guó)的糧食安全。因此,研究農(nóng)業(yè)FDI對(duì)我國(guó)糧食產(chǎn)業(yè)的影響具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

圍繞糧食安全問(wèn)題,國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者進(jìn)行了相關(guān)研究。有學(xué)者從作物單產(chǎn)或糧食生產(chǎn)水平變化的角度對(duì)糧食安全進(jìn)行了評(píng)價(jià)[1][2],還有學(xué)者注重分析氣候變化和土地利用變化對(duì)糧食供給能力的影響[3][4][5][6][7]。這些文獻(xiàn)均把糧食生產(chǎn)看作獨(dú)立變量,忽視了地理空間效應(yīng),沒(méi)有考慮到各省區(qū)的異質(zhì)性和糧食安全狀況的差異性。

近年來(lái),有學(xué)者引入空間因素研究糧食安全問(wèn)題。李裕瑞等 (2008)從糧食生產(chǎn)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展角度探討江蘇省縣域人均糧食格局變化特征及糧食生產(chǎn)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間匹配格局,認(rèn)為縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展及其空間溢出效應(yīng)、政策導(dǎo)向、農(nóng)業(yè)自然地理?xiàng)l件等推動(dòng)了糧食生產(chǎn)布局的變化[8]。何艷芬等(2009)研究發(fā)現(xiàn),中國(guó)糧食生產(chǎn)的時(shí)空具有不穩(wěn)定性,應(yīng)圍繞 “嚴(yán)格耕地保護(hù)機(jī)制、提高農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施、加強(qiáng)糧食生產(chǎn)的政策和經(jīng)濟(jì)扶持”三方面制定政策[9]。劉玉等 (2011)分析了環(huán)渤海地區(qū)縣域人均糧食占有量的空間演化特征及主要驅(qū)動(dòng)力,將驅(qū)動(dòng)力歸納為歷史發(fā)展基礎(chǔ)、政策因素和經(jīng)濟(jì)因素[10]。

總體來(lái)看,從農(nóng)業(yè)FDI角度研究糧食安全的文獻(xiàn)并不多[11][12],這些文獻(xiàn)只是定性分析了農(nóng)業(yè)FDI對(duì)我國(guó)糧食安全的影響,因此無(wú)法衡量農(nóng)業(yè)FDI對(duì)我國(guó)糧食安全的具體影響。本文運(yùn)用空間計(jì)量分析方法,探討農(nóng)業(yè)FDI與中國(guó)糧食安全的關(guān)系,從而為制定農(nóng)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略提供一定的理論依據(jù)。

二、理論模型及指標(biāo)設(shè)定

運(yùn)用空間數(shù)據(jù)分析問(wèn)題,一般先直觀描述空間數(shù)據(jù),目的是發(fā)現(xiàn)問(wèn)題,然后用空間計(jì)量分析方法深入研究發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題,具體包括空間自相關(guān)分析和空間計(jì)量分析兩個(gè)步驟。

空間自相關(guān)分析采用Moran’s I指數(shù),取值范圍為 [-1,1],小 (大)于0表示空間負(fù) (正)相關(guān),等于零表示空間不相關(guān),且絕對(duì)值越大,相關(guān)性越強(qiáng)。另外,Moran’s I散點(diǎn)圖有四個(gè)象限,反映某區(qū)域與其鄰接區(qū)域之間的4種空間關(guān)系:第1象限為高-高型,說(shuō)明高觀測(cè)值被同是高觀測(cè)值的區(qū)域包圍;第2象限為低-高型,說(shuō)明低觀測(cè)值被高觀測(cè)值區(qū)域包圍;第3象限為低-低型,說(shuō)明低觀測(cè)值被同是低觀測(cè)值的區(qū)域包圍;第4象限為高-低型,說(shuō)明高觀測(cè)值被低觀測(cè)值區(qū)域包圍。

空間計(jì)量分析涉及兩個(gè)模型。一個(gè)是空間滯后模型 (SLM)。該模型分析各個(gè)變量在一個(gè)地區(qū)是否存在空間溢出效應(yīng),表達(dá)式為Y=ρ Wy+Xβ+ε(Y為因變量,X為n×k的外生自變量矩陣,β為的參數(shù)向量,ρ為空間滯后回歸系數(shù),W為n×n階空間權(quán)重矩陣,WY為空間滯后因變量,為隨機(jī)誤差向量)。另一個(gè)是空間誤差模型 (SEM)。該模型分析鄰接地區(qū)關(guān)于因變量的誤差沖擊對(duì)本地區(qū)觀察值的影響程度,反映空間依賴(lài)作用,其表達(dá)式為Y=Xβ+ε(ε=λ Wε+μ,λ為n×1的截面因變量向量的空間誤差回歸系數(shù),μ為正態(tài)分布的隨機(jī)誤差向量)。

鑒于數(shù)據(jù)可得性及完整性,本文采用1999-2008年29個(gè)省區(qū)的面板數(shù)據(jù),主要包括三個(gè)指標(biāo)。一是農(nóng)業(yè)FDI。FDI是實(shí)際利用外資,該數(shù)據(jù)來(lái)源于王宏和張?jiān)篮?(2011)[13]。本文將農(nóng)業(yè)FDI分為1999-2008、1999-2004和2005-2008等三個(gè)時(shí)段①以2004年為劃分界點(diǎn),主要出于兩方面的考慮:一方面,各省區(qū)每年農(nóng)業(yè)FDI受大項(xiàng)目的影響較大,采用階段劃分可消除年際波動(dòng);另一方面,國(guó)家在2004年調(diào)整了統(tǒng)計(jì)口徑,這樣劃分能夠增強(qiáng)可比性。。二是糧食總產(chǎn)出 (ZCL)。它是衡量各省區(qū)糧食供給能力的最基本因素,數(shù)據(jù)來(lái)源于 《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。三是人均糧食占有量 (RJCL)。它是衡量區(qū)域糧食供需平衡的重要指標(biāo),通過(guò)糧食總產(chǎn)出除以年末總?cè)丝诘玫?年末總?cè)丝趤?lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。這兩個(gè)指標(biāo)共同反映各省區(qū)的糧食安全狀況。

三、實(shí)證檢驗(yàn)及結(jié)果分析

(一)從糧食總產(chǎn)出角度看,農(nóng)業(yè)FDI對(duì)糧食總產(chǎn)出具有正向增長(zhǎng)作用

圖1是農(nóng)業(yè)FDI的散點(diǎn)圖②圖中FDI9908表示1999-2008年的農(nóng)業(yè)FDI總額。。=0.2577＞0,說(shuō)明各省區(qū)農(nóng)業(yè)FDI存在正相關(guān)性。由圖1可以看出,以高-高和低-低類(lèi)型區(qū)為主體,多數(shù)省區(qū)集中在第一和第三象限。第一象限說(shuō)明農(nóng)業(yè)FDI水平較高的省區(qū)相鄰近,這些省區(qū)大多位于中部和沿海地區(qū),包括湖北、湖南、江蘇、江西、廣西、山東和福建。第三象限說(shuō)明農(nóng)業(yè)FDI水平較低的省區(qū)相鄰近,這些省區(qū)大多位于西部地區(qū),包括黑龍江、云南、內(nèi)蒙古、貴州、四川、陜西、山西、寧夏、重慶、北京和天津。

圖2是糧食總產(chǎn)出的散點(diǎn)圖③圖中ZCL9908表示1999-2008年糧食總產(chǎn)出總額。。=0.1534＞0,說(shuō)明各省區(qū)糧食總產(chǎn)出存在正相關(guān)性。由圖2可以看出,同樣以高-高和低-低類(lèi)型區(qū)為主體,大多數(shù)省區(qū)集中在第一和第三象限,而且所涉及的省區(qū)與農(nóng)業(yè)FDI的省區(qū)相似,即糧食總產(chǎn)出較高的省份大多位于中部和東部沿海地區(qū),西部地區(qū)的糧食總產(chǎn)出則相對(duì)較低。

圖1 農(nóng)業(yè)FDI的Moran’s I散點(diǎn)圖

圖2 糧食總產(chǎn)出的Moran’s I散點(diǎn)圖

由此可見(jiàn),全國(guó)各省區(qū)農(nóng)業(yè)FDI和糧食總產(chǎn)出的空間分布并非表現(xiàn)為完全的隨機(jī)狀態(tài),而是呈現(xiàn)出明顯的正向空間相關(guān)性。也就是說(shuō),農(nóng)業(yè)FDI和糧食總產(chǎn)出水平較高的省區(qū)之間相鄰近,反之也成立。因此,在進(jìn)行有關(guān)農(nóng)業(yè)FDI與糧食總產(chǎn)出的實(shí)證研究中,客觀存在的空間因素不可忽視。

進(jìn)一步采用空間計(jì)量分析法來(lái)估計(jì)農(nóng)業(yè)FDI對(duì)糧食總產(chǎn)出的影響。為便于比較分析,本文分1999-2004年和2005-2008年兩個(gè)時(shí)段建立三個(gè)模型——經(jīng)典回歸模型 (OLS)、SLM和SEM,回歸結(jié)果見(jiàn)表1所示。

表1 經(jīng)典回歸模型、SLM和SEM的估計(jì)結(jié)果

從經(jīng)典回歸模型的最小二乘法估計(jì)結(jié)果中發(fā)現(xiàn),兩個(gè)時(shí)間段回歸方程的R2分別為0.119603和0.225556,呈逐漸增加的趨勢(shì),這說(shuō)明農(nóng)業(yè)FDI布局對(duì)糧食總產(chǎn)出布局變化的解釋力逐漸增強(qiáng)?？臻g回歸模型采用了極大似然估計(jì)法,并通過(guò)空間依賴(lài)性檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),兩個(gè)時(shí)段中,SLM模型(0.198532和0.271966)和SEM模型 (0.170106和0.273460)的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)值R2均高于OLS模型(0.119603和0.225556)。不過(guò),由于空間模型采用的是極大似然估計(jì)法,基于殘差平方和分解的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)的意義不大,因此我們采用對(duì)數(shù)似然函數(shù)值 (LOG-L)進(jìn)一步比較就會(huì)發(fā)現(xiàn),SLM模型 (-314.472和-304.449)和SEM模型 (-314.987和-304.501)均高于OLS模型 (-315.566和-305.173)。因此,SLM模型和SEM模型比OLS模型要更好一些。

另外,SLM模型中空間滯后回歸系數(shù)為正值,且達(dá)到了1%(1999-2004年)和5%(2005-2008年)的顯著性水平,表明鄰近地區(qū)糧食總產(chǎn)出對(duì)本地區(qū)糧食總產(chǎn)出有同向促進(jìn)作用。SEM模型中空間誤差回歸系數(shù)也為正值,也達(dá)到了1%(1999-2004年)和5%(2005-2008年)的顯著性水平,表明一個(gè)地區(qū)糧食總產(chǎn)出的高低不僅受到本地區(qū)農(nóng)業(yè)FDI的影響,還受到鄰近地區(qū)農(nóng)業(yè)FDI的影響,再次說(shuō)明空間因素的確在發(fā)生作用。因此,引進(jìn)空間差異性和空間依賴(lài)性才能修正經(jīng)典的回歸模型。

關(guān)于SLM模型和SEM模型的選擇問(wèn)題,本文采用拉格朗日乘子統(tǒng)計(jì)量。表2同時(shí)給出了SLM模型與SEM模型的LM值,我們可以看出SLM模型比SEM模型更合適一些。因此,本文進(jìn)一步關(guān)注SLM模型的估計(jì)結(jié)果并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行分析。

表2 SLM模型與SEM模型的LM值

從計(jì)量結(jié)果看,農(nóng)業(yè)FDI變量的系數(shù)符號(hào)為正,即納入空間因素后,農(nóng)業(yè)FDI對(duì)各省區(qū)糧食總產(chǎn)出的增長(zhǎng)具有正向推動(dòng)作用。具體而言,農(nóng)業(yè)FDI每增長(zhǎng)1%,糧食總產(chǎn)出分別增長(zhǎng)0.07183343(1999-2004年)和0.07008182(2005-2008年)個(gè)百分點(diǎn),后者的增長(zhǎng)百分點(diǎn)低于前者,說(shuō)明增長(zhǎng)速度有所減慢,農(nóng)業(yè)FDI對(duì)糧食總產(chǎn)出的正向推動(dòng)作用有所減小。

(二)從人均糧食占有量角度看,東部農(nóng)業(yè)FDI與人均糧食占有量具有反向匹配格局,西部農(nóng)業(yè)FDI與人均糧食占有量具有空間相關(guān)性

圖3、4是農(nóng)業(yè)FDI和人均糧食占有量的雙變量Moran’s I散點(diǎn)圖。由圖3、4可以看出,1999-2004年、2005-2008年的雙變量Moran’s I分別為-0.0485和-0.1160,其絕對(duì)值呈遞增態(tài)勢(shì),這說(shuō)明兩個(gè)時(shí)段中農(nóng)業(yè)FDI和人均糧食占有量的空間差異較大,呈空間負(fù)相關(guān),即農(nóng)業(yè)FDI較高的省區(qū),往往被人均糧食占有量較低的省區(qū)所包圍,而人均糧食占有量較高的省區(qū),周邊省區(qū)的農(nóng)業(yè)FDI往往也較低,且這種空間差異性逐漸增強(qiáng)。

圖3 1999-2004年的雙變量Moran’s I散點(diǎn)圖

圖4 2005-2008年的雙變量Moran’s I散點(diǎn)圖

圖5反映了農(nóng)業(yè)FDI與人均糧食占有量的LISA集聚變化特征。由圖5可以看出,東部和西部的集聚變化特征完全相反。

在東部地區(qū),農(nóng)業(yè)FDI較高且周邊人均糧食占有量顯著較高 (顯著H-H)的省區(qū)在1999-2004年僅有江西1個(gè),在2005-2008年變?yōu)榘不?農(nóng)業(yè)FDI較低但周邊人均糧食占有量較高 (顯著L-H)的省區(qū)逐漸擴(kuò)散到浙江和廣東,表明農(nóng)業(yè)FDI的減少反而能增加?xùn)|部沿海地區(qū)人均糧食占有量。因此,東部各省區(qū)人均糧食占有量與農(nóng)業(yè)FDI呈現(xiàn)越來(lái)越顯著的空間差異化特征,即反向匹配格局。其原因可能有兩點(diǎn):第一,我國(guó)正處于快速城市化進(jìn)程中,建設(shè)用地的擴(kuò)張導(dǎo)致農(nóng)業(yè)用地尤其是耕地面積急劇下降,耕地的 “非農(nóng)化”、“非糧化”傾向?qū)е录Z食總產(chǎn)出急劇下滑;第二,改革開(kāi)放以來(lái),農(nóng)業(yè)FDI主要分布在東部沿海,地區(qū)集聚效應(yīng)明顯,農(nóng)業(yè)FDI在東部的集聚吸引西部勞動(dòng)力向東部遷移,東部人口迅速增加,最終導(dǎo)致東部 “糧減人增”,從而使得該區(qū)域人均糧食占有量快速下降。

在西部地區(qū),農(nóng)業(yè)FDI較高而周邊人均糧食占有量較低 (顯著H-L)的省區(qū)一直保持穩(wěn)定(為新疆和四川),這說(shuō)明隨著農(nóng)業(yè)FDI的增加,新疆和四川的人均糧食占有量逐漸減少;農(nóng)業(yè)FDI較低且周邊人均糧食占有量較低 (顯著L-L)的省區(qū)也一直保持穩(wěn)定 (為甘肅、青海和陜西)。因此,西部各省區(qū)人均糧食占有量與農(nóng)業(yè)FDI具有顯著的空間相關(guān)性。經(jīng)計(jì)算,這五個(gè)省區(qū)1999-2004年和2005-2008年農(nóng)業(yè)FDI占全國(guó)的比重很小,因此農(nóng)業(yè)FDI對(duì)西部地區(qū)人均糧食占有量的影響可忽略。

圖5 1999-2004年、2005-2008年農(nóng)業(yè)FDI與人均糧食占有量的LISA聚集圖

四、結(jié) 語(yǔ)

總體來(lái)看,農(nóng)業(yè)FDI對(duì)我國(guó)糧食供求的正面影響逐漸下降,負(fù)面影響趨于上升。因此,圍繞農(nóng)業(yè)FDI的利用,可從三個(gè)方面加強(qiáng)對(duì)我國(guó)糧食產(chǎn)業(yè)的保護(hù)。

第一,重視空間政策?？臻g政策即生產(chǎn)力布局政策,是國(guó)家或地區(qū)調(diào)整經(jīng)濟(jì)要素在空間上的分布,實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)資源的合理配置,從而影響就業(yè)、需求和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等。從本文的分析來(lái)看,空間因素統(tǒng)計(jì)結(jié)果十分顯著。因此,在制定相關(guān)政策時(shí),應(yīng)該重視經(jīng)濟(jì)地理之間的空間關(guān)聯(lián)。

第二,建立跨國(guó)糧商準(zhǔn)入制度。重點(diǎn)審查跨國(guó)糧商并購(gòu)對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)安全問(wèn)題造成的影響,提高關(guān)鍵地帶尤其是種子領(lǐng)域的外資進(jìn)入門(mén)檻。例如,可以針對(duì)跨國(guó)糧商建立誠(chéng)信及業(yè)績(jī)?cè)u(píng)估體系,對(duì)評(píng)估不達(dá)標(biāo)的跨國(guó)糧商要令其限期整改,甚至取消其進(jìn)入中國(guó)市場(chǎng)的資格。

第三,引導(dǎo)農(nóng)業(yè)FDI流向。我國(guó)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)已由糧食作物為主逐步向經(jīng)濟(jì)作物為主轉(zhuǎn)變,生產(chǎn)方式也逐漸向開(kāi)發(fā)農(nóng)業(yè)技術(shù)轉(zhuǎn)變。但目前農(nóng)業(yè)FDI仍主要集中在農(nóng)產(chǎn)品初加工領(lǐng)域,在深加工及高科技含量領(lǐng)域的項(xiàng)目較少。通過(guò)引導(dǎo)農(nóng)業(yè)FDI的行業(yè)分布,既可以促進(jìn)農(nóng)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)優(yōu)化,還可以制約農(nóng)業(yè)FDI對(duì)我國(guó)糧食安全帶來(lái)的消極影響。

[1] Wang Zheng,Zheng Yiping.Impacts of global change on China's food security[J].Geographical Research,2001,20(3),pp.282-289.

[2] Shao Limin.Studies on China's grain comprehensive productivity and grain safety[J].Chinese Journal of Agricultural Resources and Regional Planning,2005,26(1),pp.23-26.

[3] Xiong Wei,Ju Hui,Xu Yinlong,et al.The food security of China under IPCC SRES A2 and B2 scenarios[J].Meteorological Monthly,2006,32(11),pp.36-41.

[4] Battisti D.S.,Naylor R.L.Historical warnings of future food insecurity with unprecedented seasonal heat[J].Science,2009,323(5911),pp.240-244.

[5] Fu Zeqiang,Cai Yunlong,Yang Youxiao,et al.Research on the relationship of cultivated land change and food security in China[J].Journal of Natural Resources,2001,16(4),pp.313-319.

[6] Zeng Kejun,Chen Yi,Gao Zhonggui,et al.Study on the relationship of cultivated land change and food security in Yangtze River Delta[J].Geography and Geo-Information Science,2006,22(6),pp.58-61.

[7] Deng X.,Huang J.,Rozelle S.,Uchida E.Cultivated land conversion and potential agricultural productivity in China[J].Land Use Policy,2006,23(4),pp.372-384.

[8] 李裕瑞,呂愛(ài)清,卞新民.江蘇省人均糧食地域格局變化特征及驅(qū)動(dòng)機(jī)制[J].資源科學(xué),2008,(3):423-425.

[9] 何艷芬,馬超群,楊海娟.基于糧食生產(chǎn)的時(shí)空特征的糧食安全保障研究[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué),2009,(10):4565-4568.

[10] 劉玉,劉彥隨,郭麗英.環(huán)渤海地區(qū)縣域人均糧食占有量空間格局演化[J].地理科學(xué),2011,(1):102-109.

[11] 高焰輝,董金移,張銳.外資與中國(guó)糧食安全 [J].中國(guó)外資,2009,(9):20-25.

[12] 劉錦,張翠羅.對(duì)外資壓境與我國(guó)糧食安全的思考[J].經(jīng)營(yíng)管理者,2010,(24):297.

[13] 王宏,張?jiān)篮?中國(guó)農(nóng)業(yè)外商直接投資的區(qū)位變化及中西部地區(qū)吸引外資前景[J].開(kāi)發(fā)研究,2011,(1):34-37.