删除或更新信息,请邮件至freekaoyan#163.com(#换成@)

开放条件下的闽台农业技术进步研究

本站小编 Free考研考试/2021-12-29

陈嘉1,, 韦素琼2,3,, 陈松林2,3
1. 闽江学院,福州 350108
2. 福建省亚热带资源与环境重点实验室,福州 350007
3. 福建师范大学地理科学学院,福州 350007

Agricultural development and technological changes in Fujian and Taiwan

CHENJia1,, WEISuqiong2,3,, CHENSonglin2,3
1. Minjiang University, Fuzhou 350108, China
2. Key Laboratory of Resources and Environment of Subtropical of Fujian, Fuzhou 350007, China
3. College of Geographical Sciences, Fujian Normal University, Fuzhou 350007, China
通讯作者:通讯作者:韦素琼,E-mail: suqiongwei@126.com
收稿日期:2017-10-31
修回日期:2018-07-25
网络出版日期:2018-10-25
版权声明:2018《资源科学》编辑部《资源科学》编辑部
基金资助:国家自然科学基金项目(41801116;41771136)福建省中青年教师教育科研项目(科技类)(JAT170444)闽江学院引进人才科研启动金(30904301)
作者简介:
-->作者简介:陈嘉,女,福建福安人,博士,讲师,主要研究方向为经济地理、城市总体规划。E-mail: chenjia_1028@163.com



展开

摘要
闽台间独特的“渐进”开放,对两地农业发展影响深远,因而在开放条件下进行闽台农业技术进步研究,具有显著的理论与现实意义。在对比1951—2015年闽台农业发展特征基础上,运用Malmquist指数测度两岸农业全要素生产率(TFP),建立VAR模型进一步研究对外开放、闽台渐进开放对闽台农业技术进步的影响。研究发现:在这65年间,福建农业产值总量大于台湾,而台湾农业产值增速总体上高于福建,但两地农业增长率水平趋近,二者差距逐渐缩小;闽台农业存在一定竞合关系,即农业生产部门结构的差异性及其变动的互补性,以及农业生产效率的赶超与竞争;在农业TFP增长推动因素方面,开放因子对闽台农业生产效率均有显著冲击作用,且渐进开放3个时期间,其冲击效应存在类似“迭代作用”的发展趋势,闽台渐进开放持续影响两地农业技术进步,而闽台农业开放的效应仍在持续显现中。最后,讨论了主要结果所赋予的政策涵义。

关键词:技术进步;全要素生产率;对外开放;闽台渐进开放;闽台农业
Abstract
By comparing agricultural development path between Fujian and Taiwan and extracting their characteristics, this study further implemented Malmquist index to estimate Agricultural Total Factor Productivity (TFP) of the two regions. A VAR model was built to analyze the driving factors of TFPs’ growth during 1951-2015 of Fujian and Taiwan. The main results illustrated that agriculture of Fujian and Taiwan was experiencing a rapid growth rate. The total agricultural output value in Fujian was larger than Taiwan, while agriculture of Taiwan did exhibit a higher growth rate than Fujian. However, the development gap between them is narrowing. Crop Farming is the major industry within agriculture in Fujian and Taiwan. The proportions of Animal Husbandry and Fishery in Taiwan and of Fishery in Fujian changed during 65 years. The industrial structure complementarily in agricultures and the competition and cooperation of agricultural TFP of Taiwan and Fujian indicated a cooperative potential in agriculture between the two regions. Agricultural TFP of the two regions increased during 1951-2015. This study identified that the agricultural TFP of Fujian and Taiwan swings back and forth, while the index of Fujian rises, but the index of Taiwan slightly falls. As for the driving factors, gradual opening-up does accelerate the technological changes, which persists and continues to affect the agricultural TFP in Taiwan and Fujian. The effects iterate with time. In other words, gradual opening-up has continuously affected the agricultural development of Fujian and Taiwan. However, the FDI, TDI (Taiwan Direct Investment) and trade have different impact on Taiwan and Fujian in different opening-up stages. Moreover, the influence of agricultural trade between Taiwan and Fujian will be continuously manifesting. The key findings of the paper have an important policy implication.

Keywords:technical change;TFP;opening up;gradual open;agricultural development in Fujian and Taiwan

-->0
PDF (5535KB)元数据多维度评价相关文章收藏文章
本文引用格式导出EndNoteRisBibtex收藏本文-->
陈嘉, 韦素琼, 陈松林. 开放条件下的闽台农业技术进步研究[J]. 资源科学, 2018, 40(10): 1980-1990 https://doi.org/10.18402/resci.2018.10.07
CHEN Jia, WEI Suqiong, CHEN Songlin. Agricultural development and technological changes in Fujian and Taiwan[J]. RESOURCES SCIENCE, 2018, 40(10): 1980-1990 https://doi.org/10.18402/resci.2018.10.07

1 引言

农业发展关乎国计民生与国家发展,也是国民经济发展的重要基础。然而,随经济发展、建设用地的扩张,农业发展受到的局限越发明显,农业技术的发展成为各国关注的重点[1]。在资源环境约束趋紧的背景下,科技进步成为加速农业发展最为有效的途径[2],而农业生产效率则被广泛用于研究农业技术进步[3]。早在1940年代,便有****开始关注农业生产率,以单要素生产率分析农业生产效率[4,5]。其后,全要素生产率(TFP)被更为广泛地用于研究农业生产变化[6,7],它体现农业生产过程中除农业投入要素增长外各因素的综合影响效应,也被认为是目前中国,乃至世界农业经济繁荣发展的重要依赖[8]。现有研究之中,国内外****研究的焦点主要包括选取不同方法、不同空间尺度、不同时间维度以及不同的影响因素,对农业全要素生产率及其增长率进行测算,并分析其变化因子。
在TFP的计算方法方面,选取CD(柯布道格拉斯)函数回归[9]、数据包络分析法(DEA)[10]及随机前沿分析法[11,12]等方法。其中,DEA主要有两类,即不变规模报酬DEA模型(如CRS模型或CCR模型)以及可变规模报酬DEA模型(如VRS模型或BCC模型),而Caves等[13]以CCR模型为基础改造的曼奎斯特(Malmquist)指数,则成为目前研究主要运用的方法之一。
在研究时空尺度方面,基本始于1978年,以5~30年的时间跨度为研究期[14,15],由全球尺度[16,17]、国家及地区尺度[7,14]、省市尺度[18,19],乃至微观的农户尺度[20,21]进行区域研究或区域间农业TFP及其增长率变化的对比研究。如Coelli等[16]研究认为,目前全球农业TFP增长率在2.1%左右,而中国农业TFP以6.0%的年均增长率居全球最高水平。在全国较高的TFP增长率之外,中国内部的农业TFP的空间分布及区域差异也十分显著[15,22]
在影响因素方面,多认为地区农业TFP变动,受到国家农业改革[23]、土地利用变化[1]、要素配置[9]、环境规制[24]等因子的影响。TFP与地区对外开放程度息息相关,而现有研究多集中于二三产业[25],认为发达地区通过FDI、贸易等渠道对发展中地区产生影响与扩散,进而影响地区TFP的提升[26]。地区农业发展及其生产效率的提升,亦与地区对外开放程度有关,但目前对开放条件(如对外开放、区际开 放等[27])下的地区农业生产效率研究较少,且鲜有闽台间特殊的“渐进式”开放[28]下农业生产效率的对比研究。
自二战以后,台湾农业迅速发展,农业现代化水平不断提升。至2015年,台湾农林牧渔业总产值已达151.78亿美元,1951—2015年年均增长率达7.85%,农产品出口总值达48.76亿美元,形成独具特色的“三生农业”(精致农业、休闲农业、生态农业)发展模式,农业技术与现代化水平在全球已有相当的影响力。福建与台湾一衣带水,相互发展都受到彼此的深刻影响。闽台气候相似,人文相通,具有相似的农业发展基础,在经济发展,尤其是农业发展方面,表现出明显的时序递差性与强烈的互补性[28,29]。因此,加强闽台经济合作,尤其是农业技术合作意义深远。闽台农业发展水平的差异及其合作,一直受到学界关注[30,31],对两岸间农业TFP的测算业已有之[32,33]。相关研究认为,台湾农业全要素生产率远高于福建,但福建的年均增长率高于台湾,且闽台农业TFP提高主要缘于技术进步与规模效率增长。闽台间独特的“渐进”开放,实际上与两地的对外开放进程密不可分,对两地农业发展之影响深远,对比两地对外开放、闽台开放及农业全面开放条件下的农业发展及其生产效率,也具有深刻的理论与现实意义。由此,本文关注的是,是什么推动了两者的技术变动?是什么因素使得台湾农业在增速上领先于福建,而福建农业技术增长超越台湾?对外开放及闽台渐进开放对闽台农业发展产生之影响何如?闽台农业发展的竞合关系如何进一步促进其合作?
总之,目前研究仍多以大尺度的国家或全球对比研究为主,对于中观尺度的省域研究虽已较为丰富,但对于区域间,尤其是具有相似的物候、资源等农业发展条件的闽台农业发展及TFP测算对比研究甚少,仅有的研究中也鲜见较长时间尺度的比较。同时,对于开放因素对制造业及其技术进步的影响研究颇多,却鲜见关注开放因素对农业生产效率影响的研究,而就闽台“渐进式”开放对两地农业生产效率影响的研究更为鲜见。本文立足于已有研究,以1951—2015年为时间尺度,研究65年间闽台农业发展特征。测算农业TFP增长率,并在此基础上,分析不同农业开放时期下闽台农业发展及其生产效率之影响因素,以期为两岸农业进一步合作及发展提供依据。

2 研究方法与数据来源

2.1 模型方法

2.1.1 农业生产效率计算
本文选用DEA中非参数Malmquist指数方法研究闽台农业生产效率及全要素生产率变动,该方法无需任何具体函数形式或分布假设。根据Caves等[13]定义的一个投入及一个产出生产率指数:
M0t=D0t(xt+1,yt+1)D0t(xt,yt)(1)
M0t+1=D0t+1(xt+!,yt+1)D0t+1(xt,yt)(2)
式中 D0t(xt,yt)D0t+1(xt,yt)是根据生产点在相同时段(tt+1)同前沿面技术相比所得的输出距离函数; D0t(xt+1,yt+1)D0t+1(xt+!,yt+1)则为根据生产点在混合期间同前沿面技术相较得到的输出距离函数。
Fare等[34]在此基础上,为避免随意选择一种参数技术,以上述两个指数的几何平均值计算Malmquist指数如下:
M0(xt,yt,xt+1,yt+1)=D0t(xt+1,yt+1)D0t(xt,yt)×D0t(xt+1,yt+1)D0t+1(xt+1,yt+1)×D0t(xt,yt)D0t+1(xt,yt)(3)
式中根号外第一项测算技术效率的面向产出指标在tt+1区段内的变化,而根号中项则作为技术变化指标,是前沿面在tt+1时段变化的几何平均值。
2.1.2 驱动因素回归分析
利用向量自回归模型(VAR)研究闽台农业技术进步的驱动因素及其作用力。定义VAR模型的数学表达式为:
yt=atyt-1++apyt-p+βxt+εt(t=1,2,,T)(4)
式中ytxt分别为内生变量与外生变量向量;p为滞后期数;T为样本个数;αβ为待估系数矩阵;εt为随机扰动向量。
各阶段模型的建立,均首先将数据进行自然对数转换并采用ADF单位根检验确定数据平稳性,若不平稳则进行一阶拆分,处理后所有数据均为平稳数据。而后以AIC及SC准则确定最优滞后期数,建立VAR模型,并检验其平稳性与显著性,进而建立脉冲响应函数。

2.2 数据来源与处理

2.2.1 变量选取与数据来源
本文选用资本、劳动力及土地作为投入变量,以闽台两地农林牧渔业产值为产出变量。台湾省相关数据来源于各年《台湾统计年鉴》、《台湾农业年报》1)(1) 源自台湾地区行政管理机构“主计处”、台湾地区行政管理机构“农林厅”统计公布。)及《台湾农业统计年报》[35],福建省数据则源于各年《福建统计年鉴》[36]、《福建奋进的四十年(1949—1989)》[37]及《光辉的历程——福建五十年》[38]。其中,福建1951—2001年耕地面积数据源于各年《福建统计年鉴》[36],而2002年及以后的数据则源于福建省环境保护厅《福建省环境状况公报》[39]
2.2.2 数据处理
其中,资本存量(K)采用永续存盘法估算,计算公式为:
Kit=Kit-1(1-δ)+Iit(5)
式中Kit为第t期资本存量,δ为折旧率,借鉴Hall等之研究,将折旧率δ定为6%,Iit为第t期实际固定资产投资额,且以基年(1951年)固定资产投资额除以10%作为初始资本存量[40]。劳动力以农林牧渔业就业人员数表示,土地投入变量则以两地耕地面积表示。鉴于数据可得性与完整性,以农业出口依存度(EXP)、农业外资依存度(FDI)、闽台贸易总额(MTT)、台商对福建农业直接投资总额(TDI)及闽台农业贸易总额(MTN)分别表示两地不同时期的农业开放因子。由于研究时间跨度较长,仅使用各年GDP平减指数对资本、产值等进行平滑调整,并统一转化为以2011年2)(2) 由于台湾统计数据自2011年起以2011年为基期统计不变价数据,为便于对比,将闽台两地各项统计值均转为2011年为基期。)为基期的价格,而非其他研究中使用固定资本投资平减指数平减[32],同时均以当年平均汇率折算为美元以便比较[41,42]
对个别年份(多分布在1950—1960年)数据缺失进行估算补漏,具体方法为:如某变量1960年数据缺失,则以1959年与1961年均值代替;若数据连续三年缺失,则首先计算前3年及后3年的年均增长率,以此逆推估算这3年的数据,变量描述统计如表1所示。估算年份及数据如下:台湾1951年固投数据为增长率反推,1951年、1952年第一产业GDP指数为增长率反推;福建1951年人员数据为后三年反推。
Table 1
表1
表1变量描述性统计
Table 1The descriptive statistics of variables
变量/单位变量代码地区均值标准差样本数
农业产值/亿美元NC台湾84.78044.96165
福建204.793108.56765
固投存量/亿美元GT台湾6.6786.51265
福建1 292.2812 447.59365
耕地面积/万hm2GD台湾87.2213.31365
福建130.9877.60865
劳动力总量/万人LA台湾123.28545.74465
福建636.824139.93665
农业出口依存度(EXP) EXPTW台湾57.9518.27738
EXPFJ福建0.0160.00938
农业外资依存度(FDIFDITW台湾0.0110.02138
FDIFJ福建0.0010.00138
闽台贸易总额/亿美元MTT51.88242.19328
台商对福建农业直接投资总额/亿美元TDI0.6440.34328
闽台农业贸易总额/亿美元MTN5.1415.77716


新窗口打开

3 结果及分析

为便于比较,根据闽台农业发展及其生产效率的改进,结合农业对外开放,侧重于闽台渐进开放进程,统一将闽台农业开放分为四个阶段:
第一阶段:独立发展阶段(1951—1977年),这一阶段处于战后恢复时期,台海关系紧张,两岸之间基本没有交流,闽台农业发展相对独立、封闭,不受彼此影响(囿于数据,同时为便于对比,暂不考虑国外资源对台湾农业的影响)。
第二阶段:对外开放阶段(1978—1987年),该阶段福建与台湾,尤其是前者,处于对外开放阶段,农业发展逐渐受到其他地区的影响,同时部分台资经第三地转投大陆,出现非正式渠道的经济交流。
第三阶段:闽台开放阶段(1988—1999年),台湾地区解除戒严,同时开放台湾民众赴大陆交流与投资,1988年祖国大陆颁布《关于鼓励台湾同胞投资的规定》[43],两岸民众交流方始,台商对闽直接投资渐增,闽台间农业发展的相互作用突显。
第四阶段:全面开放阶段(2000—2015年),两岸先后加入WTO,农产品市场逐步开放,台湾方面逐步开放大陆对台直接投资,两岸交流进一步加深,闽台农业发展受到冲击的同时,相互作用也越发深刻。

3.1 农业产值及部门结构对比

对比闽台农业总产值及其年均增长率(图1),两岸农业发展趋势大体相近,福建农业产值总量大于台湾,但台湾农业产值增速总体上高于福建。由总产值看,自1951年起,福建的农业总产值几乎一直高于台湾,但两者的发展趋势则较为不同。福建农业发展经历了1951—1980年的波动增长后,经历了15年剧烈的波动下降,至1994年甚至低于台湾同年总量,其后方持续增长至2015年,产值达到292.32亿美元。而台湾农业总产值则经历两个发展阶段,即1951—1991年的稳步增长期及其后的波动上升时期,至2015年为68.07亿美元。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT
图11951—2015年闽台农业总产值和增长率对比
-->Figure 1Total output value and growth rate of agriculture in Fujian and Taiwan from1951 to 2015
-->

与规模总量不同,研究期内,台湾的第一产业增长率一直高于福建,两者逐渐趋同,而福建的增长波动要大于台湾,尤其在1957—1961年间剧烈下降,其后稍有恢复,在1976年左右快速提升,自1980年又波动下降,至1994年后增速基本稳定于2%左右。与福建省的整体波动增长的变动趋势不同,台湾农业产值增速则经历了持续波动下降,至研究期末逐渐趋近于福建的增长率水平,维持在4%至5%左右。
由农业部门结构看(表2),两地产值结构变化具有相似的趋势,即由以种植业占绝对优势发展为以种植业为主导且农、牧、渔业并重的结构,至2015年闽台种植业比重仍分别达43.54%及48.80%。同时,对比闽台农业部门结构可知,目前台湾农业生产部门按比重高低依次为农、牧、渔、林,而福建则为农、渔、牧、林,两者在产业结构存在差异。就各生产部门变动趋势来看,闽台林、牧、渔业的比重变动具有互补性,呈现林业台降闽升、牧业台升闽稳及渔业台稳闽升的变动趋势。闽台间农业生产部门结构的差异性及其变动的互补性,表明两地间农业生产具备互补合作的潜力。
Table 2
表2
表21951—2015年闽台农林牧渔业产值结构对比
Table 2Gross output value of agriculture, forest, animal and fishery in Fujian and Taiwan from 1951 to 2015 (%)
年份台湾福建
195165.255.6618.510.5979.654.9112.173.27
196164.635.0421.438.8977.095.786.3810.75
197153.845.6825.5214.9672.926.8914.146.05
198146.231.9530.7121.1167.608.2315.598.57
199145.690.4028.0725.8352.6010.0221.4415.94
200145.580.1728.7025.5540.817.7620.3031.13
201144.170.0833.4822.2741.608.7017.5528.66
201548.800.0532.7318.4243.548.4515.3729.11

注:限于篇幅,仅列出8个主要年份。
新窗口打开

3.2 闽台农业全要素生产率变化及其动因分析

3.2.1 闽台农业全要素生产率动态变化
根据公式(1)、公式(2)计算闽台农业TFP的逐年变化情况(图2)。总体看,闽台两地农业TFP增长率显著波动,以1990年为界,此前福建TFP增长波动显著大于台湾,其后福建趋于平稳而台湾波动增大(前者年均增长率为0.37%,而后者为-1.45%)。两者在波动变化之间,又相互赶超,即1978年以前,福建农业TFP增长基本快于台湾,而在1978—2000年之间,两者大致呈交替上升趋势,而在2000年以后,台湾TFP增长波动下降,而福建则稳定小幅提升。总体而言,福建农业TFP平均增长率总体上有一定提升,65年来增长了0.89%,而台湾农业TFP平均微幅下降0.88%。虽然本文所采用的投入、产出指标与以往研究有所不同,但最终结论与以往研究所认为的福建TFP年均增长高于台湾的结果相似[33],而开放因素在其中的作用有待探索。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT
图21951—2015年闽台农业全要素生产率之增长率
-->Figure 2The growth rate of agricultural TFP in Fujian and Taiwan from 1951 to 2015
-->

3.2.2 动因分析
闽台农业存在一定的竞合关系,即农业生产结构趋同但仍具互补性,同时还存在农业生产效率的赶超与竞争。由此,以脉冲响应函数刻画开放条件对闽台农业TFP的冲击作用,剖析两地农业生产效率波动之动因。
(1)序列平稳性及协整检验。对各变量序列进行平稳性及协整检验,并选取最优滞后期以构建VAR模型,结果见表3。首先,平稳性检验结果表明,除对外开放阶段的LogEXPFJ、LogGFDIFJ,闽台开放阶段的LogMTT、LogTFPTW及全面开放阶段的LogMTN、LogTFPTW为二阶平稳外,其余序列均为一阶单整。其次,根据最优滞后期及协整检验结果,分别对闽台不同开放时期的序列组构建不同的VAR模型1)(1) 若原序列一阶平稳,则直接利用原序列构建VAR模型;若序列非一阶平稳,则进一步参考协整检验结果,若原序列非协整,则使用原序列构建VAR,若原序列协整,则使用差分序列构建VEC模型。)。其中,在对外开放阶段,利用闽台原序列分别构建VAR(4)与VAR(3)模型;在闽台开放阶段,利用原序列构建VAR(3) 模型;在全面开放阶段,对福建相关变量组利用原序列构建VAR(3)模型,对台湾则利用差分序列构建VEC(2)模型。在此基础上,进行脉冲响应函数分析,得到脉冲响应函数图2)(2) 在构建VAR模型后均对模型进行稳定性检验,结果表明各模型均稳定,限于篇幅,未将稳定性检验结果列入。)。
Table 3
表3
表3回归变量序列平稳性、协整及滞后性检验
Table 3Unit root, cointegration and hysteresis quality tests results of variable series
开放阶段检验类型ADF统计量临界值/%滞后性检验协整
检验
序列名截距时间趋势平稳性t-StatisticProb.1510滞后阶数AIC值
对外开放LogTFPFJ一阶-5.4470.000 1-3.621-2.943-2.61040.050 029非协整
D(LogGEXPFJ)二阶差分-5.1430.000 2-3.632-2.948-2.613
D(LogFDIFJ)二阶差分-6.8890.000 0-3.632-2.948-2.613
LogTFPTW一阶-1.8900.057 0-2.632-1.951-1.6113-2.952 239协整
LogEXPTW一阶-3.5930.010 7-3.621-2.943-2.610
LogFDITW一阶-5.9700.000 0-3.621-2.943-2.610
闽台开放D(LogMTT)二阶差分-3.2360.029 1-3.711-2.981-2.630非协整
LogTDI一阶-6.3720.000 1-4.374-3.603-3.238
LogTFPFJ一阶-5.7800.000 1-3.699-2.976-2.6273-1.900 018
D(LogTFPTW)二阶差分-8.9320.000 0-3.724-2.986-2.63330.313 575
全面开放D(LogMTN)二阶差分-6.8560.000 1-4.004-3.099-2.690
LogTFPFJ一阶-3.4360.026 3-3.959-3.081-2.6813-1.900 018非协整
D(LogTFPTW)二阶差分-8.3040.000 0-4.057-3.120-2.70120.313 575协整

注:1)根据平稳性检验结果,若取对数后变量平稳,则其平稳性记为一阶,若序列不平稳,则差分序列再次检验,平稳则记为二阶差分(序列名首字母为D);2)滞后阶数为各变量组之最优滞后阶数,由于各阶段变量组不同,因而后期仅标注于各阶段福建与台湾全要素生产率序列后;3)协整检验仅针对原序列非平稳之变量,决定其构建VAR模型的方式。
新窗口打开
(2)VAR模型的脉冲响应分析。对外开放对闽台农业TFP一个标准差新息的冲击产生的脉冲响应函数图如图3。结果表明,外资流入显著影响闽台农业技术进步,且这一效应一直延续至闽台开放阶段仍显著。对于台湾而言,在整个响应期内,出口及外资对于当期农业TFP的一个单位冲击,其反应曲线均呈先剧烈下降后波动提升的相似的变动趋势,在第一期便出现了极为显著的响应,但至第三期便落至最低点,随后逐期波动微幅上升至25期以后方趋于平稳。呈现初期便显著高值正响应,或与研究所界定的开放时期有关,囿于数据及对比研究之要求,本文将闽台两地的对外开放时期均界定始于1978年,而台湾在1960年代初便施行了外向型的“面向出口”战略[44],“以贸易带动工农,以农工促进贸易”,因在本文所界定的开放初期,台湾农业TFP已受到先期外部资源的影响,而均显示出强烈的正向响应。这也正是台湾农业总体水平在早期具备显著优势的原因之一,较早的外资流入产生的资本深化与技术溢出效应,有效推动其农业发展[45]。对于福建而言,农业出口与外资,对其农业TFP的冲击则显示出不同的变化趋势。福建农业TFP对于当期外资的一单位冲击,呈现出先微幅提升后显著上升,在第四年达到极值后波动变缓的变动趋势,这一时期大陆地区实施对外开放,逐步开始吸收外资并对外投资(包括少量经由第三地的对台投资),这样的变动趋势同样表明外资的流入可补充农业发展资金需求,而其技术溢出在早期较为显著,但其后出现一定的“挤出效应”,一定程度上抑制农业技术创新。而在出口方面,福建农业TFP对出口依存度的冲击,在第一期便出现了负响应,在第五期出现最大值后,波动变缓直至末期逐渐平缓。这一时期,大陆地区进行的农业制度改革有力助推农业生产水平的提升[46],却似乎尚未有效地正面应对对外开放带来的环境改变。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT
图3闽台TFP对出口及外资因子的脉冲响应
-->Figure 3Response of agricultural TFP to export and FDI
-->

进入闽台开放时期(1988—1999年),台湾于1987年解除戒严,两岸民众交流方始,1988年祖国大陆颁布《关于鼓励台湾同胞投资的规定》[43],两岸交流渐密,伴随着两地间的贸易及农业直接投资的发展,闽台间的农业技术进步逐渐受到彼此影响。由闽台开放对两地农业TFP的冲击产生的脉冲响应函数可知(图4),闽台农业对来自闽台农业贸易及直接投资的冲击,均表现出显著的响应,且响应持续至全面开放时期初仍显著。就台湾而言,农业TFP对闽台贸易及TDI的冲击,均在第二期出现最大响应值,表明闽台开放在初期便对台湾农业TFP产生正向的促进作用,但台湾农业TFP对闽台贸易的冲击在第三期出现最小响应值,其后波动变化至约20期以后逐步稳定,而农业TDI对其农业TFP的冲击,则在第四期出现最小响应值,其后剧烈波动,直至研究期末仍未平稳。对于福建农业TFP而言,TFP对闽台贸易带来的冲击在第一期出现负响应后,其反应曲线在第二、三期分别剧烈波动至最大及最小响应值,而TFP对TDI的冲击响应曲线,则在第二期出现0.01个单位的负响应后,在第三、四期剧烈波动至最大及最小响应值。表明闽台开放初期,闽台贸易及TDI均对福建TFP产生“挤出效应”,随后显示出一定的正向作用,TDI流入加速福建农业资本深化,也随之引入先进技术产生技术溢出[32],这可能是后期福建农业技术增长优势显著,甚至超越台湾的原因之一。其后两条曲线的变动趋同,波动提升后波动至十五期后,逐渐平稳。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT
图4闽台TFP对闽台贸易及台湾农业直接投资因子的脉冲响应
-->Figure 4Response of agricultural TFP to trade between Fujian and Taiwan and TDI
-->

至闽台农业的全面开放时期(2000—2015年),两岸间逐步开放“大、小三通”,且先后加入WTO,农产品市场逐步开放,闽台间的农业贸易对两地农业技术进步均产生了一定影响(图5)。在闽台农业全面开放的初期,闽台农业TFP对闽台农业贸易的冲击,在第二期均表现出了显著的正向响应,表明农业的进一步开放,在初期便有助于两地农业生产效率的提升,但其后两地的响应曲线均明显降低,而福建在第四期以后呈现波动微升的趋势,表明先进技术伴随贸易、投资进入福建持续性地对其农业TFP产生推动作用,而台湾的响应曲线则一直位于负值区。显然,进入WTO后面临的农业全面开放,标志着农业竞争由区域走向全球尺度,对于闽台农业发展的冲击作用不容小觑[47]。在入世初期,扩大农业对外开放对两地农业生产均造成一定冲击,但大陆地区借助一定的强农惠农政策能够保障农业生产效率稳步提升[48]。在区域尺度,叠加闽台两地农产品的更深层次的开放,加深两岸农业依存程度,带来了更大的市场竞争,提升自身农业生产效率是关键出路[49],在这一进程中,台湾农业的优势并不明显。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT
图5闽台农业TFP对闽台农业贸易因子的脉冲响应
-->Figure 5Response of agricultural TFP to agricultural trade between Fujian and Taiwan
-->

4 结论与讨论

4.1 结论

闽台两地一衣带水,经济与地区发展都渗透着彼此的影响,在农业发展方面更是如此。利用1951—2015年数据,在对比闽台农业发展趋势及特征的基础之上,使用Malmquist指数法对闽台农业全要素生产率的动态演进进行实证分析,而后建立VAR模型分析对外开放及闽台渐进开放对闽台两地农业技术进步的影响,获得以下结论:
(1)由于闽台具有相似的物候、资源条件,两者农业发展趋势相近,福建农业产值总量大于台湾,但台湾农业产值增速总体上高于福建。两者在总产值的变动呈现较为不同的趋势,但两地在农业产值增长率的变动则呈现趋同的趋势。目前,两岸农林牧渔业部门结构仍以种植业为主,但台湾的牧、渔业及福建的渔业比重均不断提升,生产部门结构变动具有互补性。
(2)对比闽台农业全要素生产率发现,闽台农业存在一定的竞合关系,即农业生产部门结构的差异性及其变动的互补性,同时还存在农业生产效率的赶超与竞争。在60多年的发展中,福建农业TFP有所提升,而台湾农业TFP则微幅下降。
(3)通过脉冲响应函数计算结果可知,开放因子对闽台农业生产效率均有显著冲击作用,且渐进开放三个时期间,其推动效应存在类似“迭代作用”的发展趋势,即对外开放对闽台农业TFP的冲击效应延续至闽台开放初期,而闽台开放的冲击效应则延续至全面开放阶段,也表征出闽台渐进开放持续地对两地农业技术进步产生推动作用。同时,在不同开放阶段,闽台农业生产效率对开放因子冲击的响应,基本体现出前期波动,至中后期稳定正向反馈的趋势,其中闽台农业全面开放由于时期较短,其响应曲线仍未平稳,其冲击作用将仍持续发展。闽台渐进开放为两地引入重要的农业发展资金与先进技术,技术溢出效应所带来的技术提升或部分挤出效应,随开放时期的演进而有所变化。

4.2 讨论

由此,闽台的渐进开放对两地农业技术进步,都存在持续的冲击作用,且两者在不同开放进程中具备各自的发展优势,要推动闽台农业生产效率与全要素生产率的提高,加快两岸农业发展,就需要进一步加强农业对外开放、推进闽台农业合作:相较而言,台湾农业具有资金技术方面的比较优势,而福建则拥有较为充裕的劳动力和土地要素,但福建的农业总体仍为粗放式增长,故应整合两地农业发展比较优势,加强引进台湾农业先进技术,以福建为发展腹地,促进共同发展。当然,囿于数据及两岸统计数据口径的差异,且长时间尺度的数据容易存在缺漏,在研究中不得不使用一定方法补充数据,造成少数年份的结果不甚精确,且所使用的闽台农业投资及贸易等方面数据,多以大陆统计数字为主,也可能存在一定偏差。同时,闽台间的农业交流不仅止于台对闽的直接投资,还应当包括新时期下闽对台的农业投资,尤其是“一带一路”倡议影响下,闽台农业技术进步的相互作用,也是下一步研究有待探索之处。
The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献 原文顺序
文献年度倒序
文中引用次数倒序
被引期刊影响因子

[22][ Wang J, Deng Z B.The changing trend and regional differences of china agricultural total factor productivity: based on 1978-2008 Malmquist Index analysis
[J]. Ecological Economy, 2012, (7): 129-134. ]
[本文引用: 1]
[23]Kalirajan K P, Obwona M B, Zhao S.A decomposition of total factor productivity growth: the case of Chinese agricultural growth before and after reforms
[J]. American Journal of Agricultural Economics, 1996, 78(2): 331-338.
[本文引用: 1]
[24]李谷成, 陈宁陆, 闵锐. 环境规制条件下中国农业全要素生产率增长与分解
[J]. 中国人口·资源与环境, 2011, 21(11): 153-160.
[本文引用: 1]

[ Li G C, Chen N L, Min R.Growth and sources of agricultural total factor productivity in China under environmental regulations
[J]. China Population Resources and Environment, 2011, 21(11): 153-160. ]
[本文引用: 1]
[25]Hejazi W, Safarian A E.Trade, foreign direct investment, and R&D spillovers
[J]. Journal of International Business Studies, 1999, 30(3): 491-511.
[本文引用: 1]
[26]Eaton J, Kortum S.Trade in ideas patenting and productivity in the OECD
[J]. Journal of International Economics, 1996, 40(3): 251-278.
[本文引用: 1]
[27]韦素琼, 陈松林, 陈进栋, . 三重开放、交通设施完善与制造业集聚-基于福建省的分析[M]. 北京: 科学出版社, 2014. [本文引用: 1]

[Wei S Q, Chen S L, Chen J D, et al.The Impact of Triple Opening-up and Improvement in Transportation Facilities on the Agglomeration of Manufacturing Industry: Based on the Analysis of Fujian Province[M]. Beijing: Science Press, 2014. ] [本文引用: 1]
[28]韦素琼, 陈健飞. 土地利用变化区域对比研究: 以闽台为例[M]. 北京: 科学出版社, 2006. [本文引用: 2]

[ Wei S Q, Chen J F.A Comparative Study on Land Use Change: A Case Study in Fujian and Taiwan Province[M]. Beijing: Science Press, 2006. ] [本文引用: 2]
[29]严小燕, 韦素琼, 陈嘉, . “刘易斯第一拐点”后闽台农业生产效率对比
[J]. 台湾研究集刊, 2015, (2): 76-85.
[本文引用: 1]

[Yan X Y, Wei S Q, Chen J, et al. The comparison between Fujian and Taiwan agricultural production efficiency after the “Lewis' First Inflection Point”
[J]. Taiwan Research Journal, 2015, (2): 76-85. ]
[本文引用: 1]
[30]陈伟, 林翊, 郑百龙. 闽台农业合作与福建农业发展-基于资本形成、资本深化角度分析
[J]. 台湾农业探索, 2007, (4): 49-53.
[本文引用: 1]

[ Chen W, Lin Y, Zheng B L.Agricultural cooperation between Fujian and Taiwan and agricultural development in Fujian
[J]. Taiwan Agricultural Research, 2007, (4): 49-53. ]
[本文引用: 1]
[31]翁伯琦. 新时期深化闽台农业合作的战略思考
[J]. 亚太经济, 2009, (6): 110-113.
[本文引用: 1]

[Weng B Q.Development strategy on deepening agriculture cooperation between Fujian and Taiwan
[J]. Asia-pacific Economic Review, 2009, (6): 110-113. ]
[本文引用: 1]
[32]吴凤娇, 陈银忠. 海峡两岸农业生产率比较研究-基于DEA的Malmquist指数方法
[J]. 台湾研究集刊, 2012, (6): 57-65.
[本文引用: 3]

[ Wu F J, Chen Y Z.Comparative study on agricultural productivity between Mainland and Taiwan-based on the DEA-Malmquist index approach
[J]. Taiwan Research Journal, 2012, (6): 57-65. ]
[本文引用: 3]
[33]陈立. 基于DEA 方法的闽台农业生产效率评价与对策
[J]. 台湾农业探索, 2013, (2): 23-27.
[本文引用: 2]

[Chen L.Evaluation and countermeasure of agricultural production efficiency in Fujian and Taiwan base on DEA method
[J]. Taiwan Agricultural Research, 2013, (2): 23-27. ]
[本文引用: 2]
[34]Färe R, Grosskopf S, Norris M, et al. Productivity growth, technical progress, and efficiency change in industrialized countries
[J]. The American Economic Review, 1994, 84(1): 66-83.
[本文引用: 1]
[35]台湾地区行政管理机构农业委员会. 农业统计年报
[M]. 台北: 台湾统计学社, 2012-2015.
[本文引用: 1]

[ Council of Agriculture of the Taiwan Regional Administrative Authority. Annual Report on Agricultural Statistics
[M]. Taipei: Chief executive of the Executive Academy, 2012-2015. ]
[本文引用: 1]
[36]福建省统计局. 福建统计年鉴[M]. 北京: 中国统计出版社, 1984-2015. [本文引用: 2]
[1]Yan H, Liu J, Huang H, et al. Assessing the consequence of land use change on agricultural productivity in China
[J]. Global and Planetary Change, 2009, 67(1): 13-19.
[本文引用: 2]
[2]邵彦敏. 美日农业技术进步的经验与我国农业技术进步模式的选择
[J]. 东北亚论坛, 2003, (3): 33-36.
[本文引用: 1]
[36][ Bureau of Statistics of Fujian Province. Fujian Statistical Yearbook [M]. Beijing: China Statistics Press, 1984-2015. ] [本文引用: 2]
[37]福建省统计局. 福建奋进的四十年(1949-1989)[M]. 北京: 中国统计出版社, 1989. [本文引用: 1]
[2][Shao Y M.The experience of agricultural technology progress in America and Japan and the choice of agricultural technology progress model in China
[J]. Northeast Asia Forum, 2003, (3): 33-36. ]
[本文引用: 1]
[3]Fan S, Zhang X.Production and productivity growth in Chinese agriculture: new national and regional measures
[J]. Economic Development and Cultural Change, 2002, 50(4): 819-838.
[本文引用: 1]
[37][ Bureau of statistics of Fujian Province. The Forty Years of Fujian's Endeavour (1949-1989)[M]. Beijing: China Statistics Press, 1989. ] [本文引用: 1]
[38]《光辉的历程-福建五十年》编委会. 光辉的历程-福建五十年[M]. 北京: 中国统计出版社, 1999. [本文引用: 1]
[4]Clark C.The Condition of Economic Progress
[M]. London: MacMillan & Co. , 1940.
[本文引用: 1]
[5]Kawagoe T, Hayami Y.The production structure of world agriculture: an intercountry cross- section analysis
[J]. The Developing Economies, 1983, 21(3): 189-206.
[本文引用: 1]
[38][ Editorial Board.A Glorious Course of Fifty Years in Fujian[M]. Beijing: China Statistics Press, 1999. ] [本文引用: 1]
[39]福建省环境保护厅. 环境状况公报
[EB/OL]. (2018-05-30)[2018-07-25]. .
URL [本文引用: 1]
[6]Gollin D, Lagakos D, Waugh M E.Agricultural productivity differences across countries
[J]. American Economic Review, 2014, 104(5): 165-170.
[本文引用: 1]
[7]Coelli T J.Measurement of total factor productivity growth and biases in technological change in Western Australian agriculture
[J]. Journal of Applied Econometrics, 1996, 11(1): 77-91.
[本文引用: 2]
[39][ Fujian Environmental Protection Department. Environmental Bulletin
[EB/OL]. (2018-05-30)[2018-07-25]. ]
URL [本文引用: 1]
[40]Hall R E, Jones C I.Why do some countries produce so much more output per worker than others?
[J]. The Quarterly Journal of Economics, 1999, 114(1): 83-116.
[本文引用: 1]
[8]Jin S, Ma H, Huang J, et al. Productivity, efficiency and technical change: measuring the performance of China’s transforming agriculture
[J]. Journal of Productivity Analysis, 2010, 33(3): 191-207.
[本文引用: 1]
[9]朱喜, 史清华, 盖庆恩. 要素配置扭曲与农业全要素生产率
[J]. 经济研究, 2011, (5): 86-98.
[本文引用: 2]
[41]世界银行. WDI数据库
[EB/OL]. (2016-01-01)[2015-12-30].
URL [本文引用: 1]

[World bank. WDI Database
[EB/OL]. (2016-01-01)[2015-12-30].
URL [本文引用: 1]
[9][Zhu X, Shi Q H, Gai Q E.Misallocation and TFP in rural China
[J]. Economic Research Journal, 2011, (5): 86-98. ]
[本文引用: 2]
[10]李周, 于法稳. 西部地区农业生产效率的DEA分析
[J]. 中国农村观察, 2006, (6): 2-10.
[本文引用: 1]
[42]中国国家统计局. 中国统计年鉴[M]. 北京: 中国统计出版社, 1984-2015. [本文引用: 1]

[ Bureau of statistics of China. China Statistical Yearbook[M]. Beijing: China Statistics Press, 1984-2015. ] [本文引用: 1]
[10][Li Z, Yu F W.DEA analysis of agricultural production efficiency in Western China
[J]. China Rural Survey, 2006, (6): 2-10. ]
[本文引用: 1]
[11]Chen Z, Huffman W E, Rozelle S.Farm technology and technical efficiency: evidence from four regions in China
[J]. China Economic Review, 2009, 20(2): 153-161.
[本文引用: 1]
[43]中华人民共和国商务部. 国务院关于鼓励台湾同胞投资的规定
[EB/OL]. (1988-07-03)[ 2018-07-25]. .
URL [本文引用: 2]

[Ministry of Commerce of the People’s Republic of China. Rules of the State Council on Encouraging Investment by Taiwan Compatriots
[EB/OL]. (1988-07-03)[ 2018-07-25]. ]
URL [本文引用: 2]
[12]Battese, George E, Coelli T J. Frontier Production Functions, Technical Efficiency and Panel Data: With Application to Paddy Farmers in India
[M]. Netherlands: Springer, 1992.
[本文引用: 1]
[13]Caves D W, Christensen L R, Diewert W E.The economic theory of index numbers and the measurement of input, output, and productivity
[J]. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 1982, 50(6): 1393-1414.
[本文引用: 2]
[44]孔琛琛. 对外开放对台湾地区收入分配差距的影响
[D]. 南京: 南京大学, 2013.
[本文引用: 1]

[ Kong C C.The Effect of the Opening to the Inequity of Distribution in Taiwan
[D]. Nanjing: Nanjing University, 2013. ]
[本文引用: 1]
[14]Hou L, Zhang Y, Zhan J, et al. Marginal revenue of land and total factor productivity in Chinese agriculture: evidence from spatial analysis
[J]. Journal of Geographical Sciences, 2012, 22(1): 167-178.
[本文引用: 2]
[15]刘燕妮, 任保平, 高鹏. 中国农业发展方式的区域差异评价
[J]. 中国软科学(增刊), 2011, (1): 144-151.
[本文引用: 2]
[45]张彩霞. 中国农业外商直接投资贸易效应研究
[D]. 武汉: 华中农业大学, 2010.
[本文引用: 1]

[Zhang C X.The Study on Trade Effects of China’s Agricultural FDI
[D]. Wuhan: Huazhong Agricultural University, 2010. ]
[本文引用: 1]
[15][ Liu Y N, Ren B P, Gao P.China’s regional differences in agricultural development evaluation
[J]. China Soft Science(S), 2011, (1): 144-151. ]
[本文引用: 2]
[16]Coelli T J, Rao D S.Total factor productivity growth in agriculture: a Malmquist index analysis of 93 countries, 1980-2000
[J]. Agricultural Economics, 2005, 32(S1): 115-134.
[本文引用: 2]
[46]Lin J Y.Rural reforms and agricultural growth in China
[J]. American Economic Review, 1992, 82(1): 34-51.
[本文引用: 1]
[47]高颖, 田维明, 张宁宁. 扩大农产品市场开放对中国农业生产和粮食安全的影响
[J]. 中国农村经济, 2013, (9): 4-17.
[本文引用: 1]
[17]Baldos U L C, Hertel T W. Global food security in 2050: the role of agricultural productivity and climate change
[J]. Australian Journal of Agricultural and Resource Economics, 2014, 58(4): 554-570.
[本文引用: 1]
[18]李尽法, 吴育华. 河南省农业全要素生产率变动实证分析-基于Malmquist指数方法
[J]. 农业技术经济, 2008, (2): 96-102.
[本文引用: 1]
[47][Gao Y, Tian W M, Zhang N N.The influence of expanding the opening of agricultural products market on China's agricultural production and food security
[J]. Chinese Rural Economy, 2013, (9): 4-17. ]
[本文引用: 1]
[48]张姝. 调整压力视角下的农业贸易开放与保护研究
[D]. 南京: 南京农业大学, 2012.
[本文引用: 1]
[18][Li J F, Wu Y H.Empirical analysis of agricultural total factor productivity change in Henan Province: based on Malmquist index method
[J]. Journal of Agrotechnical Economics, 2008, (2): 96-102. ]
[本文引用: 1]
[19]覃武, 谭砚文. 深圳经济增长因素分析: 1979-2007-基于全要素生产率视角
[J]. 城市发展研究, 2010, 17(3): 97-102.
[本文引用: 1]
[48][Zhang S.Trade-Induced Adjustment Cost and China’s Agricultural Trade Policy
[D]. Nanjing: Nanjing Agricultural University, 2012. ]
[本文引用: 1]
[49]冯晗. 开放环境下中国农业产业链演进研究
[D]. 杭州: 浙江大学, 2013.
[本文引用: 1]
[19][Qin W, Tan Y W.An analysis of economic growth factors in Shenzhen: 1979-2017-based on the perspective of total factor productivity
[J]. Urban Development Studies, 2010, 17(3): 97-102. ]
[本文引用: 1]
[20]Liu Z, Zhuang J.Determinants of technical efficiency in post-collective Chinese agriculture: evidence from farm-level data
[J]. Journal of Comparative Economics, 2000, 28(3): 545-564.
[本文引用: 1]
[21]李谷成, 冯中朝, 范丽霞. 农户家庭经营技术效率与全要素生产率增长分解 (1999-2003年)-基于随机前沿生产函数与来自湖北省农户的微观证据
[J]. 数量经济技术经济研究, 2007, 24(8): 25-34.
[本文引用: 1]

[ Li G C, Feng Z C, Fan L X.An empirical analysis on the technical efficiencies and the decomposition of TFP of farmer’s household management
[J]. The Journal of Quantitative & Technical Economics, 2007, 24(8): 25-34. ]
[本文引用: 1]
[22]王炯, 邓宗兵. 中国农业全要素生产率的变动趋势及区域差异-基于1978-2008年曼奎斯特指数分析
[J]. 生态经济, 2012, (7): 129-134.
[本文引用: 1]
[49][ Feng H.A Study on the Evolution of China’s of Agricultural Value Chain-Based on the Angle Efficiency Improvement
[D]. Hangzhou: Zhejiang University, 2013. ]
[本文引用: 1]
相关话题/农业 台湾 福建 数据 序列