基于面板數據模型的俄羅斯遠東地區糧食生產影響因素實證研究

李維剛，張曉東，孫 丹，宋繼華

(佳木斯大學經濟與管理學院，黑龍江佳木斯 154007)

進入21世紀，為了快速推動經濟的發展，俄羅斯聯邦政府十分重視對遠東地區的開發，這直接推動了遠東地區的開發。2002年，俄聯邦政府正式批準實施《1996—2005 年和2010年前遠東與外貝加爾社會經濟發展聯邦專項綱要》，為適應形勢的發展和情況的變化，俄羅斯于 2007年出臺了《2013 年前遠東與外貝加爾社會經濟發展聯邦專項綱要》，2009和2010年先后批準了《2025 年前遠東與貝加爾地區社會經濟發展戰略》與《2020 年前西伯利亞社會經濟發展戰略》，2012年，俄羅斯為東部地區開發專門成立了遠東發展部，2013 年，俄羅斯成立了遠東地區社會經濟發展問題政府委員會，推出“遠東一公頃”項目，2018 年，《中俄在俄羅斯遠東地區合作發展規劃(2018—2024年)》正式獲批，俄羅斯不斷加大對遠東地區的開發支持力度，出臺了一系列利農優惠政策，指明了遠東農業的現狀及優勢，同時也提出了俄羅斯為發展遠東而提出的一些務實做法。由此可以看出，俄羅斯政府十分重視并大力促進農業的發展。

1 文獻綜述

1.1 俄羅斯遠東地區農業合作方面研究對于俄羅斯遠東地區農業方面的研究以中國與遠東地區農業合作方面居多，例如王永春等[1]分析了中國對俄羅斯遠東地區農業投資現狀、發展趨勢、投資潛力，并在分析中國對該地區進行農業投資制約因素基礎上，提出了制定國家農業投資規劃、加強境外農業投資支持、強化對俄投資服務體系、完善中俄溝通協商機制、加強戰略互信合作等對策建議。丁寶根[2]以俄遠東地區為研究對象，分析了中國對俄遠東地區農業投資現狀、動力以及存在的風險，需從政府層面和企業層面提出應對策略。М.В.Александрова(2018)[3]分析俄羅斯遠東地區與中國農業生產要素稟賦的特征，回答了二者開展農業合作的“可能性”。彭亞駿[4]采用層次分析法，建立政府監管、人才科技、社會文化、經濟利益、合作主體5個層面的 15 個評價指標體系，分析其對農業合作的影響程度。張弛等[5]以 2010—2018 年為考察期，分析了中國與俄羅斯遠東地區農產品貿易的互補特征和發展潛力。

1.2 俄羅斯遠東地區農業生產方面研究而涉及俄羅斯遠東地區農業生產的文獻非常少。葛新蓉[6]從農業用地和耕地數量、種植業產量、化肥使用量、養殖業、畜產品產量等幾個方面闡述了俄羅斯遠東地區農業經濟發展的基本態勢，從農業改革、政策扶持前景、農業機械化方面分析了遠東農業現代化面臨困境。杜康等[7]從谷物、蔬菜、馬鈴薯、飼料作物、大豆等方面闡述了遠東農業種植業現狀，分析了遠東聯邦區農業的主要問題、農業生產的任務和優先發展方向、支持農業發展的措施、居民對農產品的需求。封安全等[8]從農業資源狀況、農業生產模式、糧食生產狀況方面闡述了遠東地區農業現狀，從自然地理、開發成本、農業勞動力數量、農業勞動力質量分析了遠東地區農業發展中的“瓶頸”問題，從開發潛力、政府扶持力度、吸引外資方面展望遠東農業發展趨勢。謝穎[9]以中俄遠東農業發展規劃正式獲批為契機，從俄羅斯遠東地區支持外國投資者的國家政策——“遠東一公頃”土地政策，結合中國與俄羅斯遠東地區農業合作的現狀，深入剖析新時期俄羅斯遠東農業政策的啟示。

中國與俄羅斯遠東地區農業合作方面研究、俄羅斯遠東地區糧食生產方面研究以定性研究為主，極少采用定量分析。因此，筆者在眾多作者定性研究的基礎上采用面板數據模型定量分析俄羅斯遠東地區糧食的生產影響因素。實證分析俄羅斯遠東地區糧食的生產影響因素，不僅能夠拓展模型的適用范圍，還能夠彌補俄羅斯遠東地區農業生產研究的不足，探討中國與俄羅斯遠東地區農業生產合作著力點，從而推動中國與俄羅斯遠東地區之間糧食生產資源的互聯互通建設與合作共贏發展，達到維護中國及俄羅斯糧食安全的目的，也對中國對外農業生產合作具有參考和借鑒意義。

2 研究方法與數據來源

2.1 模型設定在以往的農業生產影響因素的研究文獻中[10-14]，采用的理論模型均為柯布-道格拉斯生產函數。柯布-道格拉斯生產函數最初是美國數學家柯布和經濟學家保羅·道格拉斯共同探討投入和產出的關系時創造的生產函數，主要用于測定生產過程中資本投入量和勞動投入量對產出量的影響，基本形式為：

Y=A(t)LαKβμ

式中，Y是產出值；A(t)是綜合技術水平；L是投入的勞動力數；K是投入的資本；α為勞動力產出的彈性系數;β為資本產出彈性系數;μ為隨機干擾項的影響。由于函數為非線性，對函數取對數，柯布-道格拉斯生產函數轉換成線性函數：

Y=lnA(t)+αlnL+βlnK+lnμ

數據采用面板數據，模型可轉換為面板數據模型，其一般表達式如下：

yit=α+xitβit+δi+γi+εit,i=1，2，…，N；t=1，2，…，T

式中，yit是個體i在時間t時期的觀測值;α表示模型的常數項;δi代表固定或者隨機的截面效應;γt代表固定或者隨機的時期效應;xit表示k階解釋變量觀測值向量;εit是獨立同分布的誤差項，即E(εit)=0。β表示解釋變量的系數向量。

自變量選擇參照文獻[7-8]，該研究把勞動力的投入(pop)和播種面積(garea)納入解釋變量中，在俄羅斯遠東地區農業生產采用的是歐洲標準，化肥施用量以及農藥用量有嚴格標準，使用量必須在標準之內，因此，化肥施用量以及農藥用量不納入解釋變量中，農業機械以及農用薄膜使用量沒有統計數據，因此，農業機械以及農用薄膜使用量也不納入解釋變量中。為了全面反映俄羅斯遠東地區的農業生產情況，引入人均固定資本投資(capinv)作為衡量資本投入指標，引入企業數量(entp)作為衡量農業生產規模化程度指標，引入農產品生產者價格指數(PPI)衡量農業生產成本投入指標，引入貨運價格指數(fpi)衡量交通運輸投入指標。

基于以上變量的選取，建立俄羅斯遠東地區糧食生產模型：

lngyield=α0+β1lnpop+β2lncapinv+β3lngarea+β4lnentp+β5lnppi+β6lnfpi+δi+γi+εit

2.2 數據來源與處理

2.2.1數據來源與說明。數據來源于《РЕГИОНЫ РОССИИ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ПОКАЗАТЕЛИ 2019》。俄羅斯遠東地區包括布里亞特共和國、薩哈共和國、外貝加爾邊疆區、堪察加邊疆區、濱海邊疆區、哈巴羅夫斯克邊疆區、阿穆爾州、馬加丹州、薩哈林州、猶太自治州、楚科奇自治區11個共和國。所選取時間跨度為2010—2018年，共9年。其中馬加丹州、薩哈林州、楚科奇自治區3個共和國部分指標沒有統計數據，因此，只包含8個地區9年數據，共72組數據。

在俄羅斯遠東地區糧食的主產區是阿穆爾州、濱海邊疆區、外貝加爾邊疆區和布里亞特共和國。阿穆爾州糧食產量最多，2010—2018年平均產量為323.83萬t，其次是濱海邊疆區，平均產量為267.09萬t，排在第三位的是外貝加爾邊疆區，平均產量為141.82萬t，排在第四位的是布里亞特共和國，平均產量為72.90萬t，在4個糧食主產區中糧食的產量差距非常大，阿穆爾州基本是布里亞特共和國產量的五倍；薩哈共和國、哈巴羅夫斯克邊疆區、猶太自治州和堪察加邊疆區產量非常小，分別為9.34萬t、13.32萬t、12.81萬t、0.18萬t。從最大值和最小值來看，除外貝加爾邊疆區外，其他地區產量最多時是最少時的2倍多，堪察加邊疆區糧食產量基本可以忽略不計，見表1。

表1 俄羅斯遠東地區糧食產量基本情況Table 1 Basic situation of grain output in the Far East of Russia

2.2.2模型類型檢驗。在對面板數據進行估計時，使用的樣本包含了個體、時間2個方向上的信息。如果模型設定不正確，估計結果將與所要模擬的經濟現實偏離很遠。因此，建立面板數據模型之前要檢驗模型是固定效應模型還是隨機效應模型，以確定模型的形式。檢驗過程分為4個步驟：步驟1原假設為POOL模型，備擇假設為個體時點雙固定效應模型；步驟2原假設為POOL模型，備擇假設為個體固定效應模型；步驟3原假設為POOL模型，備擇假設為時點固定效應模型；步驟4為Hausman檢驗，原假設為隨機效應模型，備擇假設為固定效應模型。根據檢驗結果模型確定為個體固定效應模型。

3 結果與分析

3.1 回歸結果

(1)糧食種植面積(lngarea)在0.011顯著性水平下是顯著且是正向的，說明糧食種植面積的擴大是其增產的重要原因，俄羅斯遠東地區糧食單位產量有非常大提升空間，其彈性系數為2.917。

(2)糧食生產中勞動力投入(lntpop)在0.01顯著性水平下是顯著的，其中糧食生產勞動力投入是正向的，其彈性系數為10.75，說明勞動力投入增加是糧食增產的重要原因，遠東地區糧食種植對勞動力的投入依賴程度非常高。

(3)糧食生產中企業數量(lnentp)在0.10顯著性水平下仍是不顯著的，其影響是負向的，其彈性系數為-0.31，說明糧食生產還不具備規模化。

(4)糧食生產中人均固定資本投入(lncapinv)在0.10顯著性水平下仍是不顯著的，其影響是正向的，其彈性系數為0.096，人均規定資本投入的增加不會使糧食產量顯著增加，說明糧食生產是非資本驅動型生產。

(5)糧食生產生產中物流運輸價格指數(lnfpind)在0.01顯著性水平下是顯著的，其影響是負向的，其彈性系數為-4.080，糧食生產非常依賴交通運輸情況，這說明遠東地區的糧食是外貿型產品。

(6)糧食生產中生產者價格指數(lnppind)在0.10顯著性水平下仍是不顯著的，其影響是正向的，其彈性系數為0.72，糧食生產對生產成本的變動不敏感，意味著糧食生產相對來說比較穩定。

表2 俄羅斯遠東地區糧食生產模型回歸結果Table 2 Regression results of grain production model in Russian Far East

3.2 原因分析首先，在俄羅斯遠東農業生產中種植面積的增加是農業增產的重要影響因素，遠東地區農業生產種植面積潛力還沒有得到充分發揮，與2010年相比，2018年糧食的種植面積增加了37.43%，但糧食種植面積比例不到農業用地總量的30%，主要由于俄羅斯遠東地區的產業結構不合理，一直以來，俄羅斯都注重在東部地區發展工業，忽視農業的發展，導致該地區農業發展水平相對落后。其次，勞動力是影響遠東農業生產重要因素，但俄羅斯遠東地區的勞動力在持續減少，2010年遠東地區人口為836.3萬，2018年減少到818.9萬，減少了2.08%，農村人口比例也在持續減少，2010年農村人口占比28.3%，2018年占比降到27.1%，俄羅斯遠東地區的勞動力資源面臨短缺問題。除了受到人口自然增長率較低的影響外，俄羅斯東部地區的年輕人，特別是知識分子和技術人員大多離開家鄉遷往經濟更發達、就業崗位更多、薪資更高、發展前景更廣闊的西部地區，導致遠東地區的勞動力十分匱乏。第三，俄羅斯遠東地區農業企業生產還沒有形成規模化生產，主要是由于俄羅斯企業的創新積極性不高，俄羅斯遠東地區的企業研發強度整體上呈下降趨勢，2011—2012 年遠東企業的研發強度高于全俄平均水平，但2013—2018 年則一直低于全俄平均水平，主要原因在于科技研發需要大量資金投入，企業需要注入大量資金才能完成研發工作，但目前許多企業不具備投資能力或者不敢承擔投資風險。第四，俄羅斯遠東地區的固定資本投資量則持續減少，主要原因是2014 年烏克蘭危機后，俄羅斯國家經濟陷入困境，國家財政困難，大幅削減對遠東地區的投資，俄羅斯惡化的經濟形勢也嚴重影響遠東地區吸引外資。 最后，俄羅斯遠東地區的交通基礎設施不健全，俄羅斯西伯利亞和遠東僅南部地區分布著鐵路和公路運輸通道，北部地區基本上沒有運輸設施，交通網密度較低，主要原因為該地區自然環境惡劣，大多數屬于多年凍土帶，修建鐵路、公路等交通基礎設施的成本要遠遠高于其他地區，同時俄羅斯遠東地區修建交通基礎設施需要的技術更復雜，工程建成后的運行成本也較高，此外，由于俄羅斯遠東地區人口稀少，交通設施使用率較低，阻礙了遠東地區交通設施的建設。

4 啟示

對于俄羅斯遠東地區方面。首先在發揮遠東地區比較優勢、實現區域經濟協調發展的同時，必須改變傳統的耕作模式，提高科學技術水平，實現傳統產業的升級和新興產業的同步發展；其次，在提高遠東地區人口自然增長率的同時，通過吸引外來移民，放寬對移民的限制，吸引內部移民，應當制定更加優惠的措施繼續實施移民政策提高該地區對中西部地區居民的吸引力；三是加強在基礎設施建設領域的對外合作，大力吸引外資、引進先進的技術；最后應當繼續完善外國投資的法律法規，簡化程序、提高辦事效率，提高遠東地區的投資吸引力。

對于中國與俄羅斯遠東地區農業合作方面。第一，俄羅斯遠東地區農業勞動力資源短缺阻礙了該地區農業的發展，而中國的農業勞動力人口眾多，能為俄羅斯遠東地區提供豐富的農業勞動力資源，中俄可以開展農業勞務合作，對俄羅斯遠東地區來說可解決勞動力不足的問題，對中國來說可緩解國內的就業壓力，實現中俄農業合作互利共贏。第二，中國東北地區和俄羅斯遠東地區之間有地理相鄰的優勢，為兩個地區的農業合作提供了基礎，中國東北地區的農業產業化和機械化發展可以為俄羅斯遠東地區農業發展提供可借鑒的經驗，可以在農業基礎性、關鍵領域及前沿技術等方面開展聯合研究，圍繞兩地農業優先方向共同規劃并實施一批重點項目，積極推動研究成果產業化，改善俄羅斯遠東地區的農業生產投資條件。第三，中俄兩國在俄羅斯的《中俄在俄羅斯遠東地區合作發展規劃(2018—2024年)》、中國的“絲綢之路經濟帶”等方面開展務實的合作，利用亞洲投資銀行的資金不斷完善俄羅斯遠東地區基礎設施建設，優化基礎設施選址和完善建設方案，實現內外聯通，加大內外部運輸物流網絡的建設，有效解決區域基礎設施建設的瓶頸。