錢昭英 劉書杰

（貴州財經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院 貴州貴陽 550000）

農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的快速增長為中國經(jīng)濟發(fā)展作出了突出貢獻，但是，農(nóng)業(yè)主要依靠資源消耗的粗放經(jīng)營方式仍未得到根本改變，土壤退化和污染問題仍然突出，綠色技術(shù)集成創(chuàng)新不夠，綠色優(yōu)質(zhì)農(nóng)產(chǎn)品供給仍然不足[1]。黨的二十大報告提出推動形成綠色低碳的生產(chǎn)方式和生活方式，推動經(jīng)濟社會發(fā)展綠色化、低碳化是實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，農(nóng)業(yè)發(fā)展進入加快推進綠色轉(zhuǎn)型的新階段?！丁笆奈濉比珖r(nóng)業(yè)綠色發(fā)展規(guī)劃》強調(diào)要健全綠色技術(shù)創(chuàng)新體系，強化科技創(chuàng)新在農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展中的重要支撐作用，創(chuàng)新要素受到日益廣泛的關(guān)注。創(chuàng)新要素流動可以通過知識技術(shù)溢出、資源優(yōu)化重組等方式改善地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新活動基礎(chǔ)，隨著交通網(wǎng)絡(luò)、信息化技術(shù)和“互聯(lián)網(wǎng)+”金融的快速發(fā)展，創(chuàng)新要素在省域間的流動速度和規(guī)模都出現(xiàn)空間漲勢[2]。探究創(chuàng)新要素流動影響農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的作用機制，對合理引導(dǎo)創(chuàng)新要素流動，推動農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，助力實現(xiàn)“十四五”時期農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展目標(biāo)至關(guān)重要。

一、相關(guān)研究文獻評述

學(xué)者們對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平測度的研究主要集中在兩個方面：一是選取相關(guān)指標(biāo)，通過無量綱化處理，采用熵值法、熵權(quán)TOPSIS 法、層次分析法等方法測算農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平[3]。然而，受限于地區(qū)經(jīng)濟、社會、自然資源等條件，這些方法的測算結(jié)果往往存在較大差異。二是基于內(nèi)生經(jīng)濟增長理論和生產(chǎn)函數(shù)，將資源環(huán)境約束納入評價體系，采用DEA 方法測算農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率（AGTFP）[4,5]。農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的核心在于提升農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率，《農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展技術(shù)導(dǎo)則（2018—2030）》中也特別強調(diào)農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的重點和方向之一是實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)由單要素生產(chǎn)率增長向全要素生產(chǎn)率增長轉(zhuǎn)變?；谏鲜龇治?，本文采用DEA 方法測算農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率，通過農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率衡量地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平。

創(chuàng)新要素流動主要指R&D 人員和R&D 資本兩種生產(chǎn)要素的空間流動，知識和技術(shù)的空間溢出效應(yīng)是其主要特征[6]。白俊紅等[7]最先將引力模型應(yīng)用到R&D 人員和R&D 資本流動量測度中，此后關(guān)于創(chuàng)新要素流動的研究大多基于引力模型及其擴展形式展開。創(chuàng)新要素流動能夠帶來大量經(jīng)濟效益，R&D 人員流動和R&D 資本流動的強外部性特征使要素在空間流動過程中能夠通過知識技術(shù)溢出效應(yīng)、規(guī)模效應(yīng)、創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)等方式作用于區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境，提升區(qū)域創(chuàng)新能力[8,9]。同時，創(chuàng)新要素參與創(chuàng)新發(fā)展的全過程，其區(qū)域空間流動是優(yōu)化資源配置的關(guān)鍵，是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的內(nèi)在動力，能通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化等方式優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展綠色轉(zhuǎn)型[10]。然而，創(chuàng)新要素流動還具有較強的“中心—外圍”特征[11]，其在區(qū)域空間的適度流動能推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展轉(zhuǎn)型，但過度流動反而會削弱其積極影響。目前大多數(shù)文獻從要素投入視角探究創(chuàng)新要素投入與農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的關(guān)系，指出創(chuàng)新要素投入量的增加有助于改善地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新水平，推動農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展[12]。

既有文獻對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的測度評價與創(chuàng)新要素流動的經(jīng)濟效益進行了研究，為本文提供了思路，但鮮有文獻對創(chuàng)新要素流動與農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的關(guān)系進行探討。因此，本文擬采用空間計量模型，分析創(chuàng)新要素流動對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響及作用機制，以期為創(chuàng)新推動我國農(nóng)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型實踐提供參考。本文的邊際貢獻可能體現(xiàn)在：第一，研究視角。從要素流動視角出發(fā)，將創(chuàng)新要素流動與農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展置于同一分析框架，分別探討R&D 人員流動和R&D 資本流動對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的異質(zhì)性影響。第二，研究方法。采用空間杜賓模型，將創(chuàng)新要素流動的知識技術(shù)溢出效應(yīng)對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響納入模型，探究R&D 人員流動、R&D 資本流動影響農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的作用機制。

二、理論分析與研究假設(shè)

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)不僅依賴氣溫、地形、土壤等地區(qū)自然資源稟賦條件，還受到諸如經(jīng)濟發(fā)展程度、政府政策措施等社會經(jīng)濟條件的影響。資源稟賦條件和社會經(jīng)濟發(fā)展水平的差異導(dǎo)致農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的區(qū)域特征明顯，對相鄰省份而言，相似的資源條件使得農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的條件、產(chǎn)品類型及發(fā)展模式存在顯著的趨同特征。特別是隨著交通、郵電等基礎(chǔ)設(shè)施和科學(xué)技術(shù)服務(wù)的日益完善，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)所需的勞動力、資本、技術(shù)等投入要素的跨區(qū)流動速度日益加快，流動規(guī)模日益增大，各省份之間的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)聯(lián)系日益緊密。同時，知識技術(shù)溢出還使得不同省份間農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)存在較強的正向空間外溢[3]。基于此，本文提出如下假設(shè)：

H1：農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展存在空間相關(guān)性，地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的提升會受鄰近省份農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展正向空間溢出效應(yīng)影響。

綠色經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)鍵在于綠色技術(shù)進步[10]。一般而言，創(chuàng)新知識和創(chuàng)新技術(shù)的產(chǎn)生有利于推動綠色技術(shù)進步。創(chuàng)新要素具有“知識性”和“技術(shù)性”特征，在空間流動過程中能夠促進創(chuàng)新知識的產(chǎn)生和創(chuàng)新技術(shù)的發(fā)明，因此，創(chuàng)新要素在各省份之間的流動可以通過推動農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)進步來提升農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平。創(chuàng)新要素流動主要從三個方面推動農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展：第一，創(chuàng)新要素流動能加速各省份農(nóng)業(yè)創(chuàng)新主體之間研發(fā)合作網(wǎng)絡(luò)的形成，推動農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)平臺的構(gòu)建，最終推動農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。綠色技術(shù)復(fù)雜多樣，單個農(nóng)業(yè)創(chuàng)新主體不大可能具備創(chuàng)新所需的全部知識和技術(shù)，研發(fā)合作網(wǎng)絡(luò)的形成有利于知識、技術(shù)的交流共享，能推動農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)進步，促進農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。第二，創(chuàng)新要素流動可以通過知識技術(shù)溢出效應(yīng)來促進農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。一方面，創(chuàng)新要素載有創(chuàng)新知識和創(chuàng)新技術(shù)，其在各省份間的流動必然會帶來知識和技術(shù)的傳播、交流與共享；另一方面，創(chuàng)新要素流動產(chǎn)生的知識技術(shù)溢出效應(yīng)可以有效地降低農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)進步所需的物質(zhì)、時間和風(fēng)險成本，加快推動農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。第三，創(chuàng)新要素流動通過資源優(yōu)化重組改善各省份農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新環(huán)境，推動農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。創(chuàng)新要素在各省份間的循環(huán)流動可以有效地緩解創(chuàng)新資源錯配問題。一方面，創(chuàng)新要素流入可以為各省份農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新活動提供人才支撐和資金支持，提升農(nóng)業(yè)創(chuàng)新主體的創(chuàng)造積極性，推動農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展；另一方面，創(chuàng)新要素流出可以有效地防止資源過度集聚導(dǎo)致的效率損失，同時可以讓創(chuàng)新人才在農(nóng)業(yè)創(chuàng)新環(huán)境更優(yōu)的省份學(xué)習(xí)先進的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)和管理經(jīng)驗，推動農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。

然而，創(chuàng)新要素流動并非都有利于農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。一方面，長期大規(guī)模的創(chuàng)新要素流入會產(chǎn)生競爭擁擠效應(yīng)，不利于農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)進步，反而會阻礙農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。R&D 人員過度集聚會削弱創(chuàng)新人才的稀缺性，導(dǎo)致R&D 人員自身價值難以實現(xiàn)，創(chuàng)新能動性降低。R&D 資本過度集聚使得資本的回報周期變長，回報率降低。另一方面，為追求更高的回報率，創(chuàng)新要素會因為“虹吸效應(yīng)”不斷流向經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)，不利于農(nóng)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型。與經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)相比，欠發(fā)達地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展更加需要創(chuàng)新驅(qū)動，更加需要大量的創(chuàng)新要素來保障地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新活動的開展，而“虹吸效應(yīng)”的存在會導(dǎo)致欠發(fā)達地區(qū)創(chuàng)新要素流動嚴重不足，阻礙農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)進步，不利于農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展?；诖?，本文提出如下假設(shè)：

H2：創(chuàng)新要素流動存在空間關(guān)聯(lián)特征，且能直接影響本地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展，但影響方向不確定。

H3：地區(qū)創(chuàng)新要素流動會受鄰近省份農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展空間溢出效應(yīng)影響，但影響方向不確定。

三、研究設(shè)計

（一） 變量選取與數(shù)據(jù)來源

1. 被解釋變量：農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平（AGTFP）

農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展以資源環(huán)境承載力為基準(zhǔn)，以環(huán)境友好為內(nèi)在屬性[13]。本文以廣義農(nóng)業(yè)為研究對象，考慮農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的資源能源約束和環(huán)境污染，選取相關(guān)指標(biāo)測算農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率，測度農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平，相關(guān)投入產(chǎn)出指標(biāo)及計算說明見表1。

表 1 農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平測算指標(biāo)體系

農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平測度時存在非期望產(chǎn)出，可能導(dǎo)致投入與產(chǎn)出之間同時存在“徑向”和“非徑向”關(guān)系，傳統(tǒng)DEA 方法無法解決這個問題[4]。因此，本文在構(gòu)造SBM 方向性距離函數(shù)[14]的基礎(chǔ)上，通過GML 指數(shù)[15]測算農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率，并將計算結(jié)果進行累積化處理后納入空間計量模型。這樣既可以避免傳統(tǒng)DEA 模型可能出現(xiàn)的無解情形，又可以滿足循環(huán)性要求。相關(guān)計算公式如下：

式（1）中，K表示決策單元總數(shù)；T表示時期總數(shù)；N表示投入指標(biāo)總數(shù)；M表示期望產(chǎn)出指標(biāo)總數(shù)；R表示非期望產(chǎn)出總數(shù)；(xt,yt,bt)為投入產(chǎn)出向量，xt、yt和bt分別表示t時期投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出量；為方向向量，gx、gy和gb分別代表投入減少量、期望產(chǎn)出增加量和非期望產(chǎn)出減少量，取值均為正；為松弛向量，Sx、Sy和Sb分別衡量投入過剩量、期望產(chǎn)出不足量和非期望產(chǎn)出過多量；zk表示各個決策單元的權(quán)重矩陣。式（2）中，GMLtt+1表示t+1 期相對于t期的變動情況。若GML指數(shù)大于1，表示農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平上升；若GML指數(shù)小于1，表示農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平下降；若GML等于1，則表示農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平不變。

2. 核心解釋變量：R&D 人員流動量（PFL）和R&D 資本流動量（CFL）

參照白俊紅等[7]的研究，本文構(gòu)建雙對數(shù)引力模型測度R&D 人員流動量和R&D 資本流動量。工資是影響勞動力要素流動的主要因素[16]，依據(jù)“推拉理論”，本文以各省城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員平均工資表示各省對外省R&D 人員的吸引力，構(gòu)建R&D 人員流動引力模型。R&D 資本追求利潤最大化，總是流向邊際回報率高的地區(qū)，本文以各省金融發(fā)展水平表征各省對外省R&D 資本的吸引力，構(gòu)建R&D 資本流動引力模型。相關(guān)計算公式如下：

式（3）中，PFLij表示i省流向j省的R&D 人員數(shù)量；pi表示i省R&D 人員全時當(dāng)量；wagej表示j省城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員平均工資；CFLi j為i省流向j省的R&D 資本量；ci為i省R&D 資本存量，通過永續(xù)盤存法計算得出；finaj為j省金融發(fā)展水平，用金融機構(gòu)存貸款余額占GDP 的比重衡量；Rij表示兩省份間的地理距離，借助Matlab2020，通過兩省份經(jīng)緯度坐標(biāo)計算得出；式（4）中，PFLi和CFLi分別表示在統(tǒng)計年度內(nèi)，i省R&D 人員總流動量和R&D 資本總流動量。

3. 控制變量

借鑒已有研究，本文選取六個控制變量：地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平（ED），以人均GDP 表征；工業(yè)化水平（IND），以工業(yè)增加值占GDP 的比重來衡量；對外開放程度（OPE），以進出口總額占GDP 的比重來衡量；受教育水平（EU），以高校在校生人數(shù)表征；財政支農(nóng)水平（FIN），以地方財政農(nóng)林水務(wù)支出占地方財政總支出的比重來衡量；自然災(zāi)害水平（AD），以農(nóng)作物受災(zāi)面積表征。

4. 數(shù)據(jù)來源與處理

本文選取我國30 個省份（未含港澳臺和西藏）為研究對象，研究時間跨度為2006—2021 年，數(shù)據(jù)來源于《中國科技統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》和各省統(tǒng)計年鑒，部分缺失數(shù)據(jù)用插值法補全。此外，為保證數(shù)據(jù)的可比性，對所有涉及價格的變量均以2006 年為基期進行平減處理。同時，為緩解異方差問題，縮小數(shù)據(jù)的絕對差異，對ED、EU 和AD 進行對數(shù)化處理，記為lnED、lnEU 和lnAD。

（二） 模型設(shè)計

1. 空間自相關(guān)檢驗

檢驗被解釋變量和核心解釋變量的空間相關(guān)性是進行空間計量模型分析的前提。本文采用全局莫蘭指數(shù)檢驗農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展和創(chuàng)新要素流動的空間相關(guān)性，計算公式為：

式（5）中，i、j表示省份；K表示決策單元總數(shù)；W表示空間權(quán)重矩陣；Y表示農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率、R&D 人員流動量或R&D 資本流動量；為空間權(quán)重矩陣中所有元素之和。Moran’s I 為全局莫蘭指數(shù)，取值范圍為[-1,1]。當(dāng)Moran’s I 為0 時不存在空間相關(guān)性，反之則存在空間相關(guān)性。

2. 空間計量模型

考慮到各變量在地理空間上的相關(guān)性，將空間因素納入計量模型，以更加全面地揭示創(chuàng)新要素流動對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響。常見的空間計量模型有空間滯后模型（SAR）、空間誤差模型（SEM）和空間杜賓模型（SDM）等三種。其中，空間杜賓模型能同時考慮自變量和因變量的空間滯后性，并可簡化為空間滯后模型或空間誤差模型，能更全面地考慮各因素對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響。然而，具體采用哪種模型，還需要根據(jù)LM、LR 和Wald 檢驗結(jié)果來確定。本文構(gòu)建的一般空間計量模型為：

式（6）中， ρ為空間自回歸系數(shù)， α為回歸系數(shù)， θ為空間滯后項系數(shù)， λ為空間自相關(guān)系數(shù)，ui為空間固定效應(yīng)， γt為時間固定效應(yīng)， εit為隨機誤差項， υit為特質(zhì)成分。Control 為控制變量地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平、工業(yè)化水平、對外開放程度、受教育水平、財政支農(nóng)水平、自然災(zāi)害水平的集合。若ρ ≠0、θ=0且λ=0，式（6）為空間滯后模型；若ρ=0、θ=0且λ ≠0，式（6）為空間誤差模型；若ρ ≠0、θ ≠0且λ=0，式（6）為空間杜賓模型。

3. 空間權(quán)重矩陣

在已有研究中，鄰接權(quán)重矩陣和地理距離權(quán)重矩陣的應(yīng)用最為常見。為便于計算和獲取數(shù)據(jù)，本文構(gòu)建地理距離權(quán)重矩陣進行后續(xù)估計與檢驗，公式如下：

式（7）中，di j表示兩省份間的歐式距離，其可以基于各省份經(jīng)緯度坐標(biāo)，利用Matlab2020 計算得出。

四、結(jié)果分析

（一） 農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平測度結(jié)果分析

本文利用Matlab2020 軟件，通過SBM-GML 指數(shù)測算2006—2021 年中國農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平，得到其時序演變趨勢，如圖1 所示?？傮w而言，2006—2021 年，中國農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平呈波動上升態(tài)勢。具體可分為三個階段：第一階段為2006—2009 年，中國農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平略有下降，到2009 年達到最低值0.9974；第二階段為2010—2015 年，中國農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平基本保持不變，SBM-GML 指數(shù)約為1.0036；第三階段為2016—2021 年，中國農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平快速上升，SBM-GML 指數(shù)年均增長率約為1.55%。農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的階段性變化特征與中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的外部環(huán)境密切相關(guān)。中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)粗放經(jīng)營方式一直未得到根本改變，2006 年實施的農(nóng)資補貼政策增加了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對化肥、農(nóng)藥等化學(xué)物質(zhì)的使用，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平不增反降；2008 年爆發(fā)的金融危機進一步降低了人們的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)積極性，這也是導(dǎo)致2009 年中國農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平跌至谷底的一個重要原因；2010 年以后中國愈加重視生態(tài)文明建設(shè)，各地區(qū)積極推進農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)的推廣與應(yīng)用、改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營方式，極大地降低了化肥、農(nóng)藥等化學(xué)物質(zhì)對農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境的負面影響；2016 年中央一號文件正式提出要推動農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展，此后，推動農(nóng)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型成為各地區(qū)農(nóng)業(yè)改革的重點方向，農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展成效顯著。

圖 1 2006—2021 年中國農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平變化趨勢

（二） 空間自相關(guān)檢驗結(jié)果分析

農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平、R&D 人員流動量和R&D 資本流動量的空間自相關(guān)檢驗結(jié)果如表2 所示。不難看出，除2006 年和2021 年外，其余年份農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的全局莫蘭指數(shù)至少在10%水平下顯著為正，這說明考察期內(nèi)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展在空間上存在顯著的正相關(guān)性，H1 得到初步驗證。R&D 人員流動量和R&D 資本流動量的全局莫蘭指數(shù)在各個年份均通過1% 水平的顯著性檢驗，R&D 人員流動量的全局莫蘭指數(shù)在0.453～0.476 之間波動，R&D 資本流動量的全局莫蘭指數(shù)在0.529～0.567 之間波動。由此可見，創(chuàng)新要素流動在空間上存在較強的正相關(guān)關(guān)系，即存在“高高集聚”或“低低集聚”的特征，H2 得到初步驗證。

表 2 農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展和創(chuàng)新要素流動的全局莫蘭指數(shù)

（三） 空間計量模型選擇與實證結(jié)果分析

空間自相關(guān)檢驗結(jié)果表明農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展和創(chuàng)新要素流動均存在顯著的空間關(guān)聯(lián)特征。因此，為避免忽視空間因素導(dǎo)致的估計結(jié)果偏差，本文采用空間計量模型深入分析創(chuàng)新要素流動對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響。

表3 報告了空間計量模型選擇檢驗結(jié)果。從檢驗結(jié)果看，非空間計量模型LM 檢驗中的LM-lag、Robust LM-lag 和Robust LM-error 均顯著拒絕原假設(shè)，說明考慮空間效應(yīng)的空間計量模型更適合本研究。Hausman 檢驗結(jié)果在1%水平下顯著拒絕原假設(shè)，進一步說明采用個體固定效應(yīng)對模型進行估計的效果最優(yōu)。最后，在空間計量模型的選擇上，空間滯后模型的LR 和Wald 檢驗結(jié)果分別為86.640 和92.530，空間誤差模型的LR 和Wald 檢驗結(jié)果分別為81.240 和65.010，且均通過1%水平的顯著性檢驗，表明SDM 模型不能退化為SAR 模型或SEM 模型。因此，本文最終采用個體固定效應(yīng)的空間杜賓模型檢驗創(chuàng)新要素流動對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響及空間溢出效應(yīng)。

表 3 空間計量模型選擇檢驗結(jié)果

為更好地檢驗空間杜賓模型估計結(jié)果的穩(wěn)健性，本文同時給出了空間滯后模型和空間誤差模型的回歸結(jié)果，見表4。表4 顯示，SAR 模型、SEM 模型和SDM 模型中農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的空間自回歸系數(shù)均顯著為正，且至少通過5%顯著性水平檢驗，這表明區(qū)域農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展存在正向空間溢出效應(yīng)，農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的提升會受鄰近省份農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的加權(quán)影響，H1 得到驗證。同時，在三種基本模型下，核心解釋變量和控制變量回歸系數(shù)的方向和顯著性變化不大，說明空間杜賓模型的回歸結(jié)果具有一定的穩(wěn)健性。

表 4 三種基本空間計量模型回歸結(jié)果

進一步由SDM 模型的回歸結(jié)果可知，R&D 人員流動的回歸系數(shù)為0.041，且在1%顯著性水平下顯著，R&D資本流動的回歸系數(shù)為0.089，且在5%顯著性水平下顯著，說明創(chuàng)新要素流動能顯著提升地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平，且R&D 資本流動的提升作用更大。創(chuàng)新要素流動的空間滯后項系數(shù)中，R&D 人員流動的空間滯后項系數(shù)為正但不顯著，R&D 資本流動的空間滯后項系數(shù)在1%顯著性水平下顯著為負，說明R&D 資本流動可以通過負向空間溢出效應(yīng)阻礙鄰近省份農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。值得注意的是，Lesage 等[17]認為在模型中引入被解釋變量的空間滯后項后得到的結(jié)果是有偏的，不能準(zhǔn)確反映客觀事實，需要采用偏微分法進行進一步驗證。

（四） 空間效應(yīng)分解結(jié)果分析

本文借鑒Lesage 等[17]的研究，采用偏微分法對SDM 模型的估計結(jié)果進行無偏處理，并將其分解為直接效應(yīng)、空間溢出效應(yīng)和總效應(yīng)。其中，直接效應(yīng)由兩部分構(gòu)成：一是地區(qū)創(chuàng)新要素流動對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響；二是反饋效應(yīng)對地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的作用，即一個地區(qū)創(chuàng)新要素流動會對其他地區(qū)產(chǎn)生影響，然后其他地區(qū)創(chuàng)新要素流動也會反作用于該地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。空間溢出效應(yīng)指鄰近省份創(chuàng)新要素流動對本省農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響?？傂?yīng)為直接效應(yīng)和空間溢出效應(yīng)之和。

由表5 可知，R&D 人員流動的直接效應(yīng)系數(shù)為0.043，且在1%顯著性水平下顯著，比無偏處理前增加了0.002，說明反饋效應(yīng)的存在強化了R&D 人員流動的積極影響。R&D 資本流動的直接效應(yīng)系數(shù)為0.083，且在5%顯著性水平下顯著，比無偏處理前減少了0.006，說明反饋效應(yīng)的存在弱化了R&D 資本流動的積極影響。R&D 人員流動的空間溢出效應(yīng)系數(shù)在5%顯著性水平下顯著為正，說明R&D 人員流動能通過正向空間溢出效應(yīng)促進鄰近省份農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。R&D 資本流動的空間溢出效應(yīng)系數(shù)在1%顯著性水平下顯著為負，說明R&D 資本流動會通過負向空間溢出效應(yīng)阻礙鄰近省份農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。至此，H2 和H3 得到驗證。

表 5 空間杜賓模型效應(yīng)分解結(jié)果

（五） 穩(wěn)健性檢驗

為保證上述回歸結(jié)果的可靠性，本文采用以下兩種方式進行穩(wěn)健性檢驗：（1）空間面板數(shù)據(jù)模型估計結(jié)果對權(quán)重矩陣的選擇較為敏感，考慮到地區(qū)經(jīng)濟活動對創(chuàng)新要素流動的影響，參照羅軍等[18]的研究，構(gòu)建經(jīng)濟地理嵌套矩陣檢驗回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。（2）本文時間跨度為2006—2021 年，采用剔除2006 年和2021 年的樣本數(shù)據(jù)，減少樣本數(shù)量，縮小樣本時間跨度的方式進行回歸，檢驗回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。表6 給出了采用上述兩種方法的檢驗結(jié)果。與表5 相比，表6 的R&D 人員流動和R&D 資本流動影響農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的直接效應(yīng)系數(shù)、空間溢出效應(yīng)系數(shù)及總效應(yīng)系數(shù)的方向和顯著性水平均未發(fā)生根本性變化，表明本文的研究結(jié)果是穩(wěn)健可靠的。

表 6 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

五、進一步討論

中國幅員遼闊，各省份農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的要素稟賦差異較大，農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新活動投入也不平衡，有可能導(dǎo)致不同省份創(chuàng)新要素流動對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響存在異質(zhì)性。為檢驗R&D 人員和R&D 資本兩種類型的創(chuàng)新要素流動在不同區(qū)域?qū)r(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響及溢出效應(yīng)，本文參照前人的研究[1][19]，將30 個省份劃分為糧食主產(chǎn)區(qū)、糧食主銷區(qū)和產(chǎn)銷平衡區(qū)，采用固定效應(yīng)的空間杜賓模型分別進行回歸，結(jié)果見表7。檢驗結(jié)果表明，不同類型創(chuàng)新要素流動在不同區(qū)域?qū)r(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響存在差異，且R&D 資本流動的作用效果優(yōu)于R&D 人員流動的作用效果。具體來看，R&D 人員流動的直接效應(yīng)和空間溢出效應(yīng)在三大區(qū)域均不顯著，可能的原因是R&D 人員傾向于在發(fā)展好、回報率高的產(chǎn)業(yè)就業(yè)，農(nóng)業(yè)作為基礎(chǔ)性產(chǎn)業(yè)，與其他產(chǎn)業(yè)相比，在創(chuàng)新方面的投入相對不足，導(dǎo)致R&D 人員流動對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響不顯著。R&D 資本流動的直接效應(yīng)在產(chǎn)銷平衡區(qū)不顯著，其系數(shù)在糧食主產(chǎn)區(qū)和糧食主銷區(qū)分別為0.308、0.076，且至少通過5%顯著性水平檢驗。R&D 資本流動的空間溢出效應(yīng)系數(shù)在糧食主產(chǎn)區(qū)、糧食主銷區(qū)和產(chǎn)銷平衡區(qū)分別為-0.319、-0.099 和-0.089，且至少通過5%顯著性水平檢驗。R&D 資本流動在各區(qū)域?qū)r(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的作用效果從大到小依次為糧食主產(chǎn)區(qū)、糧食主銷區(qū)、產(chǎn)銷平衡區(qū)?？赡艿脑蚴羌Z食主產(chǎn)區(qū)肩負保障糧食安全的重任，集中分布于東中部地區(qū)，這些地區(qū)R&D 資本流入較為充足，對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響較強；糧食主銷區(qū)主要位于東部發(fā)達地區(qū)，地區(qū)技術(shù)水平和經(jīng)濟發(fā)展程度較高，對R&D 資本的吸引力較大，這些地區(qū)R&D 資本流動對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的作用相對較強；產(chǎn)銷平衡區(qū)多位于西部地區(qū)，這些地區(qū)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的動力相對較弱，導(dǎo)致R&D 資本流入不足，對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的作用效果相對較弱。

表 7 區(qū)域異質(zhì)性分析結(jié)果

六、結(jié)論及建議

本文采用空間計量模型實證考察了R&D 人員和R&D 資本兩種類型創(chuàng)新要素流動對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響及作用機制，得出以下主要結(jié)論：（1）中國農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平整體呈波動上升態(tài)勢，且存在空間正相關(guān)關(guān)系，農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的提升能夠通過正向空間溢出效應(yīng)帶動鄰近省份農(nóng)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型。（2）創(chuàng)新要素流動存在顯著的正向空間關(guān)聯(lián)特征，且能直接提升地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平。R&D 人員流動和R&D 資本流動的直接效應(yīng)系數(shù)分別為0.043 和0.083，至少通過5%水平的顯著性檢驗，且均能直接帶動地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平提升。（3）創(chuàng)新要素流動能通過空間溢出效應(yīng)對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展產(chǎn)生影響，且不同類型創(chuàng)新要素流動的影響方向和作用程度存在差異。R&D 人員流動能通過正向空間溢出效應(yīng)提升鄰近省份農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平，R&D 資本流動則會通過負向空間溢出效應(yīng)阻礙鄰近省份農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。

基于上述研究結(jié)論，本文提出以下對策建議：（1）構(gòu)建農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)平臺，引導(dǎo)創(chuàng)新要素及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素合理流動。農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展和創(chuàng)新要素流動的空間關(guān)聯(lián)特征及溢出效應(yīng)表明，各省份在推動農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展時要加強農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)平臺建設(shè)。這不僅有利于創(chuàng)新知識和創(chuàng)新技術(shù)的交流與共享，而且有利于勞動力、資本等關(guān)鍵農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素合理流動。（2）針對R&D 人員的流動，地方政府應(yīng)持續(xù)深化戶籍制度改革，同時應(yīng)改善R&D 人員的薪酬福利待遇和工作環(huán)境，降低R&D 人員流動壁壘，加速創(chuàng)新知識和創(chuàng)新技術(shù)在區(qū)域空間上的交流與傳播。R&D 人員在區(qū)域空間的流動不僅有利于提升流入地農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平，而且能通過知識、技術(shù)的正向溢出效應(yīng)促進鄰近地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型，進而提升整體農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平。此外，為避免R&D 人員過度流入產(chǎn)生“擁擠”效應(yīng)，各地區(qū)應(yīng)適度加強農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新研發(fā)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，加大研發(fā)資源投入。（3）積極完善金融體系和資本市場建設(shè)。R&D 資本在空間的流動能直接提升流入地農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平，同時也會通過負向空間溢出效應(yīng)阻礙其他地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型。應(yīng)當(dāng)積極完善金融體系，充分發(fā)揮資本市場和金融機構(gòu)的作用，保障R&D 資本在區(qū)域間的自由流動，有效發(fā)揮市場對R&D 資本的配置作用，促進農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平提升。此外，農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新活動具有高風(fēng)險性及不確定性特征，R&D 資本的不合理流動可能會加劇此類風(fēng)險。因此，地方政府及企業(yè)應(yīng)當(dāng)采取相應(yīng)措施，指導(dǎo)金融機構(gòu)防范化解金融風(fēng)險，促進R&D 資本合理、適度流動。