外商直接投资是促进还是抑制了中国农业的高质量发展？外文翻译资料

外商直接投资是促进还是抑制了中国农业的高质量发展？

原文作者 Yafei Wang , Li Xie , Yi Zhang , Chunyun Wang, and Ke Yu

单位 重庆师范大学经济与管理学院，中国社会发展与公共政策学院，北京师范大学

摘要：本文创新将农业碳排放的不良产出农业总要素生产率(TFP)会计框架的绿色总要素生产率(GTFP)和使用马姆奎斯特-卢恩伯格(SBM-ML)指数方法测量中国24省从2004年到2016年的农业GTFP。进一步，采用两步系统广义矩法(GMM)揭示了农业（外国直接投资）外国直接投资对农业GTFP和各种子项增长的影响。我们发现，农业GTFP的年平均增长率为3.1%，对农业增长的贡献率为52%；农业GTFP的增长表明，农业技术的进步伴随着农业技术水平的恶化；东部、中部和西部地区的农业GTFP逐步增长，年增长率为3.1%, 3.3%和4%。农业外商直接投资对农业GTFP和子项有显著的促进作用，但从长期来看，它呈倒u型特征。

关键词：农业外商直接投资； 绿色总要素生产率；麦姆奎斯特-伦伯格指数法；两步系统GMM

1.引言

中国共产党十九届全国代表大会报告指出，全要素生产率(TFP)的提高是中国经济高速发展的动力源泉。TFP表示除劳动力、资本、土地等有形生产因素以外的无形因素对经济增长的贡献。无形因素通常包括技术进步、各种因素的合理分配能力、组织的持续创新及其差异等，这解释了国家和地区之间经济增长质量的巨大差异。

传统的TFP会计不能系统地反映经济发展的质量水平，因为它忽略了环境的不良产出、碳排放和空气污染物。Oskam首先将环境污染纳入农业TFP估计，考虑到空气污染、地表和地下水污染、土壤污染和自然景观破坏造成的负面外部影响[1]，孟赋予了绿色因子生产力，并利用生态碳足迹法测量了自然资源生产力和TFP[2]，李和徐提出了绿色全要素生产力(GTFP)的概念，该概念不仅引入了反映环境变化的变量，而且可以作为衡量和评价经济发展的指标[3].农业，一个国民经济的基础部门，目前正面临着从“高产”农业向“优质”“绿色”农业转型的“时间窗”。这凸显了提高农业GTFP对促进我国农业供给侧结构改革、农业质量改善和福利变化、实现农村振兴和农民福利增长的重要性。

然而，自改革扩张以来，由于长期实施“城市优先和产业优先”的不平衡发展战略和市场化因素的改革，农业优质生产投入要素不断向工业部门净流动。尽管大力实施了一系列旨在“加强农业”和“造福农民”[4], 但这一地位仍然没有从根本上发生逆转。此外，我国农业发展结构中还存在着农业比较效益低、优质农产品供应不足、农产品结构性过剩、粮食安全等突出问题。

由于农业生产投入因素减少，转型升级面临巨大的压力，GTFP的提高将成为我国当前和未来农业高质量发展的必然选择和可行路径。我们需要回答的问题是：中国农业GTFP的时空特征是什么？各地区农业GTFP的异质性是什么，如技术变化(TC)和生态变化(EC)的差异？它背后的逻辑动机是什么？对上述问题的务实响应对我国农业GTFP的发展具有重要的理论和现实意义。

随着中国扩张进程的加快，农业逐渐融入全球分工合作体系。特别是在2001年加入世界贸易组织(WTO)后，中国政府按照其扩张的承诺和WTO的相关规则，逐步降低了农业市场的准入门槛。中国农业GTFP增长不仅要开发内部潜力，还要通过扩大增长和引进外资来寻求动力。

外商直接投资(FDI)逐渐渗透到中国农业部门，农业对外资在中国的利用日益扩大。中国农业中的外国直接投资从2001年的898.73百万美元增加到2016年的1897.7百万美元，增加111美元平均年增长率为5%。根据国家统计局(NBS)发布的数据计算。农业外商直接投资已经扩展到后期发展中地区如湖北、湖南、广西、重庆、贵州、新疆在中西部经济发达地区如广东、江苏、浙江、福建和上海改革和扩张的边界。同时，随着我国从东部地区向中西部地区的逐步发展，中西部地区农业外国直接投资的增速明显快于东部地区。根据国家统计局的数据，东部地区样本省份的农业外国直接投资平均值增加。2004年为8800万美元到161亿美元。2016年为5300万美元，平均年增长率为11倍。21%，而中西部地区样本省份的农业外国直接投资平均值从41个急剧上升。3800万美元和90万美元。2004年为9400万美元到263亿美元。9800万美元和102亿美元。对于样本省份农业外国直接投资平均值的绝对值，中部地区的值为1。是东部地区的63倍。

虽然东部地区是农业外国直接投资的初始聚集地，但工业布局调整，即制造业和现代服务业，被优先列为主导部门，并对农业外国直接投资产生了显著的挤出影响。随着“华中地区崛起”、“一带一路”等区域发展战略的实施，中西部地区的交通基础设施和公共服务建设显著升级，区域条件劣势在缓解方面往往更有效，而投资环境也得到了显著的改善。此外，主要农业省份或粮食产区主要位于中西部地区，从而促进农业外国直接投资向中西部地区渗透和积累。

从具体投资领域或项目可知，东部地区农业外商直接投资主要投资于农业园艺种植、农副产品深加工、农产品销售、流通等领域；中部地区农业外商直接投资主要投资于农业用地开发和大型综合农业设施建设；西部地区农业外商直接投资主要涉及畜牧业、乳制品等领域。农业外国直接投资已成为农业生产物资的供应、生产、加工、物流配送和出口不可或缺的重要力量

在中国随着全面、多层次、广泛的农业扩张框架的逐步形成，农业外国直接投资正成为影响我国农业高质量发展的重要变量。那么，外国直接投资对中国农业的广泛“渗透”对农业GTFP有什么影响呢？是抑制作用还是促销作用？这一问题的答案在评价当前阶段我国农业外商直接投资水平、引导农业向外扩张、优化我国地区和产业间外商直接投资分配等方面具有丰富的政策意义

因此，为了解决上述问题，本文将农业碳排放的不良产出农业TFP会计框架，采用松弛测量和马姆奎斯特-卢恩伯格(SBM-ML)指数方法测量农业GTFP和24省样本从2004年到2016年，并分析其演变轨迹和区域差异。此外，本文还采用两步系统广义力矩法(GMM)，揭示了农业外国直接投资对GTFP和各子项的影响。

2.文献综述

外商直接投资的影响主要反映在TFP、TC和EC上。有学者认为，外国直接投资促进了国内的技术进步，外国直接投资具有显著的技术溢出效应[5–8].其他学者研究了外国直接投资对东道国TFP的影响，发现外国直接投资具有外部溢出效应，对TFP有显著的积极影响[9–16].Wang和Wang的研究表明，服务业的外商直接投资显著抑制了中国和中西部地区服务业GTFP的增长[17].有学者认为，外商直接投资可以有效地促进制造业中TFP和EC的改善[18,19].但也有学者认为外国直接投资对GTFP的影响不显著，具有显著的异质性[20,21].

以上关于外商直接投资与TFP关系的研究主要涉及制造业、服务业和环境等方面，但对农业的研究较少。近年来，农业外商直接投资能否迅速促进流入地区的农业TFP的增长一直备受广泛关注，并获得了丰富的理论或实证结果，形成了两种完全不同的观点或主张。

第一种观点认为，农业外国直接投资对流入国家或地区的农业TFP有积极影响，并得到了大量经验证据或经验的支持。考虑到粮食危机和东道国有限的自然资源，投资者越来越多地在国外租用或购买农田[22]，Adom利用1980年至2014年非洲28个国家的数据和固定效应模型，探讨了外国直接投资如何减轻公共（研究和发展）研发对农业生产的影响，发现外国直接投资对农业生产有直接的积极影响[23]，Jiang讨论了我国农业直接投资的实际影响，得出私营企业是中国农业直接投资的支柱，农业直接投资通过扩大农业市场保障国家粮食安全，带来了农业技术、管理经验和就业机会。

第二种观点是，农业外国直接投资对农业TFP生长没有显著的影响，甚至有抑制作用[24].Lin等人利用了2007-2012年中国农产品加工业10个部门的面板数据。表明，台湾的直接投资没有带来直接技术溢出效应在中国大陆的农产品加工业，

但它可以提高海外开放程度的农产品加工业在中国大陆和缩小技术差距双方的大陆[25].Alfaro利用经合组织国家的数据发现，农业外国直接投资对农业生产效率有负面影响[26].Owutuamor等。采用普通最小二乘法(OLS)和格兰杰因果关系检验，研究了外国直接投资对尼日利亚农业增长的影响，发现农业外国直接投资对农业增长有一定的抑制作用[27].孟和李采用数据包络分析(DEA)方法研究农业外国直接投资和农业TFP之间的关系在中国15个省份从2000年到2011年，发现农业外国直接投资对农业TFP有显著的负面影响，并没有明显的促进效果对技术进步[28].通过介绍1990年至2012年等人从108年2010个东道国和240个母国的双边外国直接投资流动数据，Demir等人。使用了各种估计技术和大量的稳健性测试，发现双边外国直接投资流动对两个东道国没有显著影响。最后，本文未能找到农业生产率增长或趋同的效果[29].

现有文献有重要的参考或灵感的研究，然而，仍有改进的空间：首先，环境因素，特别是碳排放的不良输出，不包括在计算农业TFP，只有农业外国直接投资对农业TFP理想输出的影响研究。其次，没有对农业TFP进行分解，以进一步描述农业外国直接投资在不同子项上可能存在的异质性。农业TFP可进一步分解为农业TC和EC。显然，在研究农业外商直接投资对农业TFP的总体影响的基础上，进一步研究农业外商直接投资对农业TFP各子项的影响可能具有更多的政策意义可能存在的异质性。

3.农业GTFP测量

3.1.SBM-ML方法

有两种方法主要用于测量TFP。一种是基于生产函数假设的参数化方法，如Cobb-Douglas(C-D)生产函数[30]和算术索引数(AIN)[31]，其具有快速识别随机因素的优点。但是，它需要更准确的模型设置，并且只适用于样本量较大的情况，否则很容易导致估计结果的偏差。另一种是基于被评估对象之间的相对比较的非参数技术效率方法，它由数据包络分析(DEA)下的指数分解表示[32和随机边界分析(SFA)33,34].DEA是一种确定性方法，通常假设相对于更少的输入资源产生更多的输出是一种有效的标准，可以有效地减少函数设置引起的模型偏差。为了避免ML指数法和修正指数(MI)指数法的缺陷，本文介绍了基于DEA指数法的SBM-ML模型。该方法解决了不良输出条件下输入输出松弛的测量问题，并进一步分解了TFP生长因子[35,36].该方法被用于测量中国24个省的农业GTFP。X = {x1, x2, . . ., xN} isin; R N ，生产单元的理想输出Y = n y1, y2, . . . yQ o isin; R Q , 以及不良输出的生产单元B = {b1, b2, . . ., bL} isin; R L 是可用的，假设对尺度的返回是可变的，SBM方向距离函数[37,38]的定义如下：

在式（1）中是效能评价指标，是i省的投入，是i省的理想产量，是i省的不良产出，是输入盈余，是短缺的理想产量，是过剩的不良输出，当且仅当= 1, i.e., = 0, =0, = = 0时，DMU在存在的，根据上述对t周期内SBM方向距离函数的定义，本文定义了t~t 1之间相邻参考的SBM-ML指数，并将SBM-ML指数进一步分解为TC指数和EC指数，可表示为：

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Does FDI Promote or Inhibit the High-Quality Development of Agriculture in China?

An Agricultural GTFP Perspective

Yafei Wang 1, Li Xie 1, Yi Zhang 1, Chunyun Wang2,* and Ke Yu1,*

Received: 17 July 2019; Accepted: 21 August 2019; Published: 25 August 2019

Abstract: This paper innovatively brings the undesirable output of agricultural carbon emission into the agricultural Total Factor Productivity (TFP) accounting framework as a measure of Green Total Factor Productivity (GTFP) and uses the Slack-based Measure and Malmquist-Luenberger (SBM-ML) index method to measure the agricultural GTFP of 24 provinces in China from 2004 to 2016. Further, the two-step system generalized moment method (GMM) is adopted to reveal the efect of agricultural (Foreign Direct Investment) FDI on the growth of agricultural GTFP and various subitems. We find that the average annual growth rate of agricultural GTFP is 3.1%, and its contribution rate to agricultural growth is 52%; the growth of agricultural GTFP shows that the progress of agricultural technology is accompanied by the deterioration of agricultural technical efciency; the agricultural GTFP in the Eastern region, the Central region and the Western region increases in a stepped-up form, with an annual growth rate of 3.1%, 3.3% and 3.4%, respectively. Agricultural FDI has a significant promoting efect on agricultural GTFP and subitems, however, it has an inverted U-shaped feature in the long term.

Keywords: agricultural FDI; green total factor productivity; Malmquist-Luenberger index method; two-step system GMM

1. Introduction

The improvement of Total Factor Productivity (TFP) should be regarded as the source of driving force for the high-quality economic development in China, which was pointed out in the report of the 19th National Congress of the Communist Party of China. TFP denotes the contribution of intangible factors other than tangible production factors such as labor, capital and land, to economic growth. Intangible factors usually include technological progress, rational allocation efciency of factors, continuous innovation of organizations, and the diferences thereof, explain the tremendous diferences in the quality of economic growth among countries and regions.

The traditional TFP accounting cannot systematically reflect the quality level of economic development, because it ignores the undesirable output of environment, e.g., carbon emissions and air pollutants. Oskam first incorporated environmental pollution into the agricultural TFP estimation, by taking the negative external efects caused by air pollution, surface and groundwater pollution, soil pollution and the destruction of natural landscape into consideration [1]. Meng endowed the green factor productivity and measured natural resource productivity and TFP by using the Ecological Carbon Footprint method [2]. Li and Xu proposed the concept of Green Total Factor Productivity (GTFP), which not only introduced variables reflecting environmental changes but also served as indicators to measure and evaluate economic development [3]. Agriculture, a basic sector of the

Sustainability 2019, 11, 4620; doi:10.3390/su11174620

Sustainability 2019, 11, 4620

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national economy, is currently facing the “time window” for the transformation from “high-yield” agriculture to “high-quality” and “green” agriculture. This highlights the importance of improvement of agricultural GTFP in promoting the agricultural supply-side structural reform, agricultural quality improvement and efciency change in China, as well as realizing rural revitalization and farmer welfare growth.

However, since the reform and expansion, a continuous net flow of the agricultural high-quality production input factors into industrial sectors is witnessed, resulting from the long-standing implementation of the unbalanced development strategy of “city preference and industry priority” and market-oriented reform of factors. This status is still not fundamentally reversed despite the vigorous implementation of a series of national policies with aims to “enhance agriculture” and “benefit the farmers” [4]. Moreover, there are prominent problems in Chinarsquo;s agricultural development structure, such as low comparative benefits of agriculture, insufcient supply of high-quality agricultural products, structural surplus of agricultural products and food safety.

Since agricultural production input factors are reduced, and transformation and upgrading are faced with great pressure, it is obvious that the improvement of GTFP will become an inevitable choice and feasible path for the high-quality development of Chinarsquo;s agriculture at present and in the future. The questions that we need to answer are: what are the temporal and spatial characteristics of agricul

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