林建，廖杉杉

（1．重慶大學可持續(xù)發(fā)展研究院，重慶400044;2．重慶社會科學院改革雜志社，重慶 400020）

農(nóng)業(yè)FDI對農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率的影響研究

林建1，廖杉杉2

（1．重慶大學可持續(xù)發(fā)展研究院，重慶400044;2．重慶社會科學院改革雜志社，重慶 400020）

農(nóng)業(yè)科技進步事關農(nóng)產(chǎn)品供給保障能力，事關農(nóng)業(yè)發(fā)展、農(nóng)村繁榮和農(nóng)民增收，事關國家的長治久安，對作為發(fā)展中農(nóng)業(yè)大國的中國來說意義尤為重大。文章在設定動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型基礎上，以中國13個省級行政單位2000-2012年數(shù)據(jù)為例，實證農(nóng)業(yè)FDI對農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率的影響，結果發(fā)現(xiàn):在控制其他變量的前提下，農(nóng)業(yè)FDI對農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率的影響是顯著的;除農(nóng)村金融規(guī)模指標外，前期農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率、科研人員的投入量、農(nóng)村金融結構和效率、農(nóng)村固定資產(chǎn)投資和農(nóng)村人力資本指標均對農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率產(chǎn)生顯著影響。

FDI;農(nóng)業(yè)FDI;農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率

一、研究問題及背景

改革開放以來，中國吸收外商直接投資（Foreign Direct Investment，簡稱FDI）從無到有，從小到大，從單一到多元，已經(jīng)形成了全方位、多層次、寬領域的格局。2003年，中國首次超過美國，成為全球接受外商直接投資最多的國家①OECD發(fā)表的《外商直接投資趨勢和近期發(fā)展》報告中指出，2002年美國的數(shù)據(jù)被調(diào)高，因此，2003年才是中國首次超過美國成為全球接受外商直接投資最多的國家，而不是以前公布的2002年。;即便是在國內(nèi)外經(jīng)濟形勢并不景氣的2013年，中國累計使用的外商直接投資金額仍然高達1 175．9億美元（未含銀行、證券、保險領域數(shù)據(jù)），與2012年相比，實際使用外資金額增長5．3%②資料來源:http://news．xinhuanet．com/cankao/2014-01/17/c_133052683．htm。外商直接投資的大量流入，在有效促進中國經(jīng)濟持續(xù)快速增長的同時，也在一定程度上促進了中國技術的進步。作為典型的發(fā)展中農(nóng)業(yè)大國，農(nóng)業(yè)在中國國民經(jīng)濟中具有十分重要的作用，農(nóng)業(yè)的持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展是國民經(jīng)濟健康發(fā)展的重要基礎。隨著家庭聯(lián)產(chǎn)承包責任制制度潛力的逐步挖掘，科技進步在促進農(nóng)業(yè)發(fā)展方面的作用日益顯現(xiàn)［1］?！笆晃濉逼陂g，科技進步對農(nóng)業(yè)增長貢獻率由“十五”末的48%提高到53%，農(nóng)業(yè)科技發(fā)展邁上新臺階。2012年年初，國家發(fā)布了《關于加快推進農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新持續(xù)增強農(nóng)產(chǎn)品供給保障能力的若干意見》，明確指出，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展，根本出路在于科技。在此背景下，研究農(nóng)業(yè)FDI對農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率的影響無疑具有很強的理論意義和現(xiàn)實意義。

從現(xiàn)有國內(nèi)外文獻資料看，研究農(nóng)業(yè)FDI對農(nóng)業(yè)科技進步影響的成果極為少見，學者們更多的是研究FDI流入對東道國（地區(qū)）技術進步的影響。在國外，從最初Mcdougall開始以FDI對東道國經(jīng)濟福利影響研究開始，眾多學者采取不同的研究方法實證了FDI對東道國（地區(qū)）技術進步的影響［2］。比如，Imbriani＆Reganati［3］、Sj?holm［4］、Djankov＆Hoekman［5］、Kathuria［6］、Hu＆Jefferson［7］、Cheung＆Lin［8］分別以意大利、印度尼西亞、捷克、印度、中國廣東及中國為例進行研究，基于研究樣本的不同和研究方法的差異（或采用面板數(shù)據(jù)回歸分析，或采用時間序列數(shù)據(jù)進行分析），他們的研究結論在一定程度上雖然存在差異，但都暗含著FDI溢出效應作用的發(fā)揮能夠促進東道國（地區(qū)）技術進步的假設;Kokko等［9］、Girma等［10］、Aitken＆Harrison［11］、Henny＆Manuel［12］對FDI流入影響東道國（地區(qū)）技術進步的問題也進行了研究，他們的研究方法與前者相類似，但研究結論卻相反，并沒有發(fā)現(xiàn)FDI流入對提升東道國（地區(qū)）技術進步有顯著影響，他們的研究暗含著FDI技術外溢正向效應的假設是不成立的;此外，Sj?holm［4］、Tuomo等［13］、Dieter［14］通過建立相應的數(shù)理模型展開研究，得出與前兩者并不相同的研究結論，他們認為FDI正反技術溢出效應作用的發(fā)揮取決于多方面因素，不能簡單地認為FDI流入有利于或不利于東道國（地區(qū)）技術進步，F(xiàn)DI技術溢出效應作用的發(fā)揮與東道國（地區(qū)）內(nèi)資企業(yè)的發(fā)展狀況、人力資本儲備、知識產(chǎn)權保護等多方面因素緊密相關。

與國外學者一樣，國內(nèi)學者也多是研究FDI流入對東道國（地區(qū)）技術進步的影響。比如，江小涓和李蕊［15］、徐濤［16］、張宇和蔣殿春［17］的研究結論表明，作為國際資本流動的重要方式，F(xiàn)DI的流入能夠提供資金來源、改善投資效益、擴大出口、增加稅收，更重要的是FDI的流入有利于提升東道國（地區(qū)）技術進步;李平和劉建［18］、張中元和趙國慶［19］的研究結論則相反，他們或認為國內(nèi)研發(fā)是各地區(qū)技術進步的主要來源，或認為FDI流入對促進中國技術進步效果甚微，或認為FDI溢出效應阻礙各地區(qū)技術進步，也就是說，F(xiàn)DI流入促進東道國（地區(qū)）技術進步的假設不成立;此外，更多的學者認為FDI流入能否促進東道國（地區(qū)）技術進步需要具體問題具體分析。比如，李利等［20］、肖文和楊娟［21］、羅良文和闞大學［22］基于東、中、西部地區(qū)經(jīng)濟社會發(fā)展條件的差異，認為FDI流入對其技術進步的促進作用不一樣，F(xiàn)DI流入能否促進東道國（地區(qū)）技術進步需要充分考慮區(qū)域差異;黃靜波和付建［23］、孔群喜［24］、王濱［25］從產(chǎn)業(yè)（行業(yè)）的角度出發(fā)，認為FDI流入對東道國（地區(qū)）不同的產(chǎn)業(yè)（行業(yè)）作用存在顯著差異，不同地區(qū)不同產(chǎn)業(yè)（行業(yè)）發(fā)展基礎對于FDI技術溢出效應的發(fā)揮有顯著影響;方福前和李新禎［26］、黃凌云等［27］還分別以人力資本水平和金融發(fā)展水平為門檻變量研究了FDI流入對東道國（地區(qū)）技術進步的作用，認為FDI技術溢出效應的發(fā)揮會直接受到相關門檻變量的影響，只要東道國（地區(qū)）跨越相應的門檻變量，F(xiàn)DI流入才能夠促進東道國（地區(qū)）技術進步;傅元海等還認為FDI溢出效應作用的發(fā)揮，會受到內(nèi)資企業(yè)技術能力、價值增值率水平、外資聚集水平和行業(yè)集中度等的影響［28］。

上述分析表明:雖然國內(nèi)外學者們的研究成果可以為本研究夯實基礎，但在FDI是否能夠促進東道國（地區(qū)）技術進步的問題上并未取得一致的意見，國內(nèi)外研究也鮮有直接涉及農(nóng)業(yè)FDI對農(nóng)業(yè)科技進步影響的?；诖?，本文擬從農(nóng)業(yè)FDI的視角入手，就目前學者們并未達成一致意見的FDI是否能夠促進東道國（地區(qū)）技術進步的問題，以農(nóng)業(yè)科技進步為例，進一步探討農(nóng)業(yè)FDI對農(nóng)業(yè)科技進步的影響。本文隨后的結構安排情況如下:第二部分為模型設定與估計方法，第三部分為數(shù)據(jù)樣本與變量說明，第四部分為實證結果與分析，最后一部分為研究結論及對策。

二、模型設定與變量說明

研究農(nóng)業(yè)FDI對農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率的影響，首先需要構建農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率決定因素的模型。本文沿襲侯潤秀和官建成［29］、魯釗陽和廖杉杉［30］、冉光和等［31］的分析思路，將農(nóng)業(yè)科技進步看作是農(nóng)業(yè)專業(yè)知識的生產(chǎn)活動，借用根據(jù)Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)有:

式（1）中，可以將K和L分別定義為農(nóng)業(yè)專業(yè)知識生產(chǎn)過程中資本和勞動力（即科研人員）的投入，α和（1－α）分別代表資本和勞動力（即科研人員）的產(chǎn)出彈性，Y看作農(nóng)業(yè)科研活動的產(chǎn)出（即農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率）。如果對式（1）進行對數(shù)變換，則有:

式（3）中，it表示i省t時期，μi表示不隨時間變化的各省級單位截面的個體差異，εit表示隨機擾動項。

在設定上述模型的基礎上，為了進行下一步研究，需要對相應的指標進行科學的界定，并對相關原始指標的來源進行說明。相關指標的界定如下。

Y為農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率。本文使用Solow余值法測度的農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率表示Y。在具體測度方面，本文沿襲朱希剛［32］、肖干和徐鯤［33］、魯釗陽［34］的做法，假設Solow余值法的農(nóng)業(yè)總量生產(chǎn)函數(shù)一般形式為:

式（4）中，Zt表示農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值，Kt、Lt和Mt分別表示與Zt相應的投入要素即物質費用、勞動力及耕地面積，A表示常數(shù)項，t表示時間變量;α、β、γ分別是物質費用、勞動力、耕地面積的投入產(chǎn)出彈性，δ是科技進步率。假如對式（4）兩邊取對數(shù)，則有:

當以年份數(shù)據(jù)計算時，可取dt=1，并且可將dZt換成△Zt，dKt換成ΔKt，dLt換成△Lt，dMt換成△Mt，則式（5）可以變?yōu)?

如果對式（6）進行簡化，則有:

nfdi為農(nóng)業(yè)FDI。本文借鑒金富聰?shù)淖龇ǎr(nóng)業(yè)FDI采用農(nóng)業(yè)領域外商實際直接投資額表示［35］。充分考慮到美元通脹的影響，本文在查詢美元的消費者價格指數(shù)基礎上，農(nóng)業(yè)FDI最終以2000年的美元價格為不變價格進行處理。

nyry為農(nóng)業(yè)科研活動中的勞動力（即科研人員）投入量。從現(xiàn)有統(tǒng)計資料來看，農(nóng)業(yè)科研機構人員包括職工總數(shù)和離退休人員總數(shù)，為了更科學地測度農(nóng)業(yè)科研人員的數(shù)量，本文擬以農(nóng)業(yè)科研機構職工總數(shù)來表示農(nóng)業(yè)科研活動科研人員投入量。

φjncjr為農(nóng)村金融發(fā)展水平。為全面測度農(nóng)村金融發(fā)展水平，本文借鑒王征和魯釗陽的做法［36］，擬從農(nóng)村金融發(fā)展的規(guī)模（j=1）、結構（j=2）和效率（j=3）三個維度綜合測度農(nóng)村金融發(fā)展水平，將農(nóng)村金融發(fā)展規(guī)模指標定義為:φ1ncjr=農(nóng)村貸款/農(nóng)村GDP，將農(nóng)村金融發(fā)展結構指標定義為:φ2ncjr=（農(nóng)業(yè)類股票籌資額+農(nóng)業(yè)類保費收入）/金融總資產(chǎn)，將農(nóng)村金融發(fā)展效率指標定義為:φ3ncjr=農(nóng)村儲蓄/農(nóng)村貸款。

ncgd為農(nóng)村固定資產(chǎn)投資水平。對于農(nóng)村固定資產(chǎn)投資水平，本文用各地區(qū)農(nóng)村固定資產(chǎn)投資總額來表示。

ncrl為農(nóng)村人力資本水平。本文采用農(nóng)村地區(qū)6歲及以上人口平均受教育年數(shù)來衡量農(nóng)村人力資本水平。以prim、mid、hig、uni分別表示小學、初中、高中和大專及以上教育程度居民占省市6歲及以上年齡人口的比重，以0年、6年、9年、12年和16年分別表示文盲半文盲、小學、初中、高中、大專以上教育程度的居民平均受教育年限，則有ncrl=6prim+9mid+12hig+16uni［37］。

上述指標的原始數(shù)據(jù)主要來源于《新中國60年統(tǒng)計資料匯編》和相關省份相關年份的統(tǒng)計年鑒。考慮到本文研究的重要變量農(nóng)業(yè)FDI實際數(shù)據(jù)的可得性，最終確定的樣本區(qū)間為2000-2012年，研究的樣本為中國農(nóng)業(yè)FDI數(shù)據(jù)資料較為齊全的13個省級行政單位（極少數(shù)數(shù)據(jù)不全采用插值法補齊），研究樣本分別為北京、內(nèi)蒙古、上海、江蘇、山東、遼寧、黑龍江、廣東、廣西、貴州、云南、重慶和新疆?？紤]到本文樣本時間跨度較大，為使不同年份的數(shù)據(jù)具有可比性，所有涉及價格度量的原始指標本文均采用GDP平減指數(shù)進行處理，剔除了物價因素的影響。

三、實證檢驗與結果分析

在上述分析基礎上，本文采用Stata10．0軟件實證檢驗農(nóng)業(yè)FDI對農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率的影響。為了避免偽回歸結果，確保回歸結果的正確性，本文首先對所有的變量進行單位根檢驗。為了確保檢驗結果的可靠性，Levin，Lin＆Chu檢驗、Im Pesaran and Shin檢驗、ADF-Fisher Chi-square檢驗和PP-Fisher Chisquare檢驗4種檢驗方法將被采用，本文4種檢驗方法結果一致（表1）。從表1中可以看出，所有變量的一階差分序列均同時通過檢驗，這說明本文中所選擇的變量是一階單整的，可以按照上文設定的模型對變量進行回歸分析。

表1 4種檢驗法的單位根結果

在確保所有變量均為一階單整的前提下，依據(jù)上文所設定的模型，可以對變量進行回歸分析（結果如表2所示）。從表2中第3列Sargan檢驗概率值可知，工具變量與誤差項存在相關的可能性或者說是誤差項存在異方差的可能，即是說差分GMM工具變量無效;從第4列結果來看，m2即AR（2）的概率值表明，差分的誤差項存在二階自相關且不顯著，同時，Sargan檢驗的概率值也表明二階差分GMM工具變量有效。一般來說，當因變量一期滯后項系數(shù)為0．8～0．9時，差分GMM估計的系數(shù)相對于系統(tǒng)GMM來說不準確性要大［38］。通過對比表2中第5列和第6列中Sargan檢驗和差分Sargan檢驗的概率值可知:第6列估計量具有更好的一致性和有效性。

表2 農(nóng)業(yè)FDI對農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率影響的回歸結果

基于上述分析，本文選擇表2中第6列的回歸結果來具體分析農(nóng)業(yè)FDI對農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率的影響。

農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率滯后項的視角。從表2中第6列的回歸結果看，農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率滯后項的系數(shù)為正且顯著，說明前一期農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率對當期農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率的影響是顯著的，這與現(xiàn)實是相吻合的。從前文對農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率的分析不難看出，農(nóng)業(yè)科技進步是一項復雜的系統(tǒng)工程，涉及諸如物質投入、勞動力投入、耕地投入等多方面的因素;從短期看，某一因素發(fā)生變化并不會直接對農(nóng)業(yè)科技進步產(chǎn)生立竿見影的影響;現(xiàn)實中，從相對較長的時期看，物質投入、勞動力投入、耕地投入會發(fā)生變化，但是，這些變化是極為緩慢的，它們對農(nóng)業(yè)科技進步的影響都存在時滯，這與陸文聰和余新平的研究相吻合。他們的研究結果顯示:從1981年到2010年，除個別年份因國家政策調(diào)整所帶來的農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率出現(xiàn)較大波動外，絕大多數(shù)年份中國農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率變動是相對平穩(wěn)的，農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率并沒有出現(xiàn)大幅波動的情況，這說明農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率在短期內(nèi)直接發(fā)生質的飛躍極其困難，當期農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率在很大程度上受前一期農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率的直接制約，農(nóng)業(yè)科技進步有其自身的特殊發(fā)展規(guī)律［39］。自從國家提出科教興國戰(zhàn)略以來，中國科技事業(yè)的發(fā)展取得了顯著成就，農(nóng)業(yè)科技進步也發(fā)生了顯著變化，但與發(fā)達國家相比，中國農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率明顯偏低，根源是中國長期以來農(nóng)業(yè)科技水平偏低?？梢姰斊谵r(nóng)業(yè)科技基礎對于后期農(nóng)業(yè)科技進步水平的提升尤為重要。

農(nóng)業(yè)FDI的視角。從表2中第6列的回歸結果看，農(nóng)業(yè)FDI的系數(shù)為正且顯著，但是農(nóng)業(yè)FDI的系數(shù)較小，僅為0．019 5，這與中國的實際情況相吻合。一方面，改革開放以來，隨著中國吸收和使用FDI數(shù)量的增多，F(xiàn)DI不再僅僅局限于某個領域，而是對國家政策放開的所有領域都帶來了直接的沖擊?；谵r(nóng)業(yè)自身特殊性的考慮，與其他產(chǎn)業(yè)相比，農(nóng)業(yè)發(fā)展的融資困境問題一直難以得到徹底解決，農(nóng)業(yè)科研資金短缺的問題也較為顯著。受國家吸收和使用FDI政策調(diào)整的影響，F(xiàn)DI開始大量進入農(nóng)業(yè)領域，農(nóng)業(yè)FDI開始發(fā)揮作用，直接影響農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率。另一方面，雖然農(nóng)業(yè)FDI的進入對農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率有顯著的影響，但從目前中國的實際情況來看，促進農(nóng)業(yè)科技進步的最主要資金來源還是國家農(nóng)業(yè)科研資金投入。農(nóng)業(yè)FDI進入中國，最重要的目的還是追求資金收益的最大化，有豐厚回報的農(nóng)業(yè)領域往往更受FDI的青睞，而那些基礎性的農(nóng)業(yè)科研投入，回報率低，回報周期長，風險相對也較大，盡管這些投入對于提高農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率有顯著影響，但農(nóng)業(yè)FDI涉及往往極為有限，這些領域的投入主體最終還是國家。也就是說，農(nóng)業(yè)FDI雖然對農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率有一定影響，但這種影響在某種程度上極為有限。

農(nóng)業(yè)科研活動中勞動力（即科研人員）投入量的視角。從表2中第6列的回歸結果來看，農(nóng)業(yè)科研人員投入量的系數(shù)為正且顯著，說明農(nóng)業(yè)科研人員可以直接影響農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率。從目前中國的實際情況看，無論是國家財政支持的農(nóng)業(yè)科研活動，還是農(nóng)業(yè)FDI支持的農(nóng)業(yè)科研活動，都離不開農(nóng)業(yè)科研人員，農(nóng)業(yè)科研人員匱乏是制約農(nóng)業(yè)科技進步的重要原因。農(nóng)業(yè)部公布的數(shù)據(jù)顯示，農(nóng)村每7 000畝土地上農(nóng)業(yè)技術人員只有1人，在每7 000頭牲畜中提供醫(yī)療服務的獸醫(yī)只有1人，每2萬畝森林才有林業(yè)專業(yè)技術工作者1．06人，推廣一項先進農(nóng)業(yè)技術需要6年甚至更長時間，農(nóng)業(yè)科研人員的匱乏可見一斑［40］。

農(nóng)村金融發(fā)展水平的視角。從表2中第6列的回歸結果看，農(nóng)村金融發(fā)展水平對農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率的影響極為復雜，農(nóng)村金融規(guī)模系數(shù)為負且不顯著，而農(nóng)村金融結構和效率系數(shù)則為正且顯著。從中國當前的實際情況看，隨著改革開放的深入和新型城鎮(zhèn)化戰(zhàn)略的穩(wěn)步推進，農(nóng)村經(jīng)濟社會狀況有了極大的變化，農(nóng)村金融規(guī)模較之以往有了顯著進步，但受多方面因素的影響，投入到農(nóng)業(yè)科技方面的資金并不多，在促進農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率方面，農(nóng)村金融規(guī)模所起的作用極為有限。與農(nóng)村金融規(guī)模相比，農(nóng)村金融結構和效率則不一樣，農(nóng)村金融結構的合理性、效率的高低，在很大程度上可以直接決定農(nóng)村金融資源的配置?？茖W的農(nóng)村金融結構、高效的農(nóng)村金融效率，是農(nóng)業(yè)科技進步的重要保障，自然對提高農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率有顯著的促進作用。

農(nóng)村固定資產(chǎn)投資和農(nóng)村人力資本水平的視角。從表2中第6列的回歸結果看，農(nóng)村固定資產(chǎn)投資和農(nóng)村人力資本水平的系數(shù)均為正且顯著，說明二者對于農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率均有顯著的影響。從農(nóng)村固定資產(chǎn)投資水平看，農(nóng)村固定資產(chǎn)投資水平直接影響農(nóng)村諸如路、水、電等基礎設施的狀況，而這對于農(nóng)業(yè)科技的發(fā)展尤為重要。以先進農(nóng)業(yè)科學技術推廣為例，基礎設施良好的地區(qū)，農(nóng)民獲取信息的渠道相對較多，不僅可以通過廣播、電視、網(wǎng)絡等獲取信息，還可以通過直接到農(nóng)技站獲取相關信息。而對于基礎設施較差的地區(qū)來說，廣播不通，電視不暢，網(wǎng)絡無法使用，農(nóng)民無法獲取更多的信息。很顯然，基礎設施好的地區(qū)更容易推廣先進的農(nóng)業(yè)科學技術，而基礎設施相對較差的地區(qū)則相對更難推廣，這自然會影響農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率。從農(nóng)村人力資本水平來看，農(nóng)業(yè)科學技術要得到推廣，需要高素質的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者。一般來說，農(nóng)民的素質越高，農(nóng)業(yè)科學技術越容易接受，農(nóng)民素質越低，農(nóng)業(yè)科學技術越難推廣。要提高農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率，必須穩(wěn)步提升農(nóng)村人力資本水平。

四、研究結論與政策建議

本文以中國13個省級行政單位2000-2012年數(shù)據(jù)為例，實證農(nóng)業(yè)FDI對農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率的影響。結果發(fā)現(xiàn):農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率受多方面因素的影響，在控制其他變量的前提下，農(nóng)業(yè)FDI對農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率有顯著影響;同時，還發(fā)現(xiàn)，當期農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率受前一期農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率的影響，農(nóng)業(yè)科研活動中勞動力（即科研人員）投入量、農(nóng)村金融結構和效率、農(nóng)村固定資產(chǎn)投資和農(nóng)村人力資本水平均會影響農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率，而農(nóng)村金融規(guī)模對農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率的影響則不顯著。

基于此，本文認為要切實有效地提高農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率，需要從以下幾個方面努力:第一，高度重視農(nóng)業(yè)FDI的作用。在繼續(xù)加大FDI吸收和使用的同時，要引導FDI流向農(nóng)業(yè)領域，投入到農(nóng)業(yè)基礎科研活動中去，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)科研活動的內(nèi)外資對接，有效解決農(nóng)業(yè)科研資金投入不足的問題;在吸收和使用農(nóng)業(yè)FDI的同時，還需要高度重視農(nóng)業(yè)FDI的區(qū)域流向性問題，要科學合理地引導農(nóng)業(yè)FDI流向經(jīng)濟欠發(fā)達的中西部地區(qū)，竭力縮小農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率的區(qū)域差距，促進區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的協(xié)調(diào)發(fā)展。第二，高度重視農(nóng)業(yè)科研活動中科研人員的投入量。不僅需要出臺專門的政策，確保農(nóng)業(yè)科研人員留在農(nóng)業(yè)領域，還需要大力引導相關科研人員投入到農(nóng)業(yè)科研活動中，確保農(nóng)業(yè)科研人員的數(shù)量，提升農(nóng)業(yè)科研人員的質量，切實有效地開展具有中國特色、區(qū)域特點的農(nóng)業(yè)科研活動，為農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率的提升夯實基礎。第三，高度重視農(nóng)村金融的發(fā)展，重視農(nóng)村基礎設施建設，重視農(nóng)村人力資本水平的提升。在提高農(nóng)村金融規(guī)模的同時，要確保農(nóng)村金融結構的合理性和高效率，建立農(nóng)村金融服務農(nóng)業(yè)科技進步的長效機制，夯實農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率穩(wěn)步提升的經(jīng)濟基礎。隨著GDP的增長，確保農(nóng)村固定資產(chǎn)投資的增加，強化農(nóng)村基礎設施建設，特別是要重視農(nóng)村基礎設施建設區(qū)際差異的問題，重視中西部地區(qū)農(nóng)村基礎設施建設，為先進農(nóng)業(yè)科學技術的推廣創(chuàng)造條件。要穩(wěn)步提升農(nóng)村人力資本水平，為農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率的提升提供切實有效的人力保障。

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（責任編輯 傅旭東）

The Influence of Agricultural FDI on Contribution Rate of Agricultural Scientific and Technological Progress

LIN Jian1，LIAO Shanshan2
（1．Institute for Sustainable Development，Chonqing University，Chongqing 400044，P．R．China; 2．Reform Magazine，Chongqing Academy of Social Sciences，Chongqing 400020，P．R．China）

Practice has proved that agricultural science and technology is related to the supply capacity of agricultural goods，agricultural development，rural prosperity and rural incomes，and country's long-term stability，and obviously，it is very important for China，a developing agricultural country．This paper has studied the influence of agricultural FDI on contribution rate of agricultural scientific and technological progress based on the panel data of 13 provincial administrative units from 2000 to 2012．The results show that under the premise of controlling other variables，the impact of agricultural FDI on agricultural science and technology contribution rate is significant．Except the indicator of rural financial scale，the pre-agricultural science and technology contribution rate，the inputs of researchers，the structure and efficiency of rural financial，the fixed asset investment in rural areas and rural human capital have a significant impact on the contribution rate of agricultural scientific and technological progress．

foreign direct investment;agricultural FDI;the contribution rate of agricultural scientific and technological progress

F830．59

A

1008-5831（2014）04-0057-08

10．11835/j．issn．1008-5831．2014．04．008

2014-03-28

國家社會科學基金項目“農(nóng)產(chǎn)品價格基本穩(wěn)定的長效機制構建及調(diào)控模式創(chuàng)新研究”13XJY025）

林建（1959-），女，山東煙臺人，重慶大學可持續(xù)發(fā)展研究院副研究員，主要從事產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟學、區(qū)域經(jīng)濟學研究。