財政支農支出、農業科技進步與農業經濟增長

○王永靜 馬春曉

（石河子大學經濟與管理學院，新疆 石河子 832000）

一、引言

農業關乎國計民生，是支撐國民經濟發展的基礎產業[1]。農業經濟的可持續、高質量發展是中國經濟增長的重要保障。同時，農業作為弱質性產業，其發展離不開政府財政補貼的大力支持。2004年以來我國公共財政持續加大支農力度，至2021年末我國財政支農支出總額已達36.65 萬億元，同一時期農業產值連年增加，18 年間農業總產值達到80.88 億元。目前，農業經濟已經取得了有目共睹的巨大成就，總體上解決了我國農產品總量供給不足的問題[2]。然而，依靠要素驅動發展的傳統農業經濟模式阻礙了我國農業現代化進程，制約了我國農業高質量發展。隨著我國農業經濟發展步入“新常態”時期，農業科技進步成為推動我國農業經濟提質增效、提速換擋的關鍵力量。農業科技進步對于農業經濟的支撐作用已成為不爭的事實，我國農業科技進步貢獻率從2012 年的54.5%提高到2021 年的61.5%，增長了7 個百分點，農業科技創新成果取得重大突破，為保障糧食安全、促進農民增收發揮了重要作用[3]。由此可見，財政支農支出和農業科技進步對農業經濟發展發揮著重要的驅動作用。那么，其作用機制是什么？本文分別從理論和實證兩個層面對其進行系統分析，不僅可以為政府宏觀調控提供理論依據，而且可以為促進農業經濟增長提供政策啟示。

財政支農支出與農業經濟增長之間的關系一直是研究熱點，學者多關注財政支出規模、支出結構對農業經濟增長的影響。其中，大多數學者發現農業財政投入對農業經濟發展具有正向作用，劉佳和余國新[4]研究發現，相較于東部和中部地區，西部地區的財政農業支出對農業經濟增長的推動作用更為顯著。葉初升和惠利[5]從綠色農業視角出發，研究發現，長期來看財政支出有助于農業經濟增長，但是存在一定的時滯性。部分學者認為農業財政支出在短期內對農業經濟增長有負向影響，長期內則呈現正向作用[6]。也有學者發現不同的財政支出渠道對農業經濟增長的影響效應有所差異。呂誠倫[7]研究發現，農業救濟、農業其他支出對農業經濟增長有獨立直接效應，農業生產性支出、農業科技支出和農業基本建設支出對農業經濟增長有溢出直接效應。李俊杰[8]通過計量分析發現，農業綜合開發投資對農業經濟增長有促進作用，并且該作用在西部經濟落后地區和東部沿海經濟發達地區較為顯著，在東北和中部地區不顯著。另外有學者研究發現，財政支出可以通過良種補貼、農機具購置補貼、農資綜合補貼等資金投入降低農民生產成本[9]，農田水利、交通等基礎設施投資可以改善農業生產條件，提高農業產出[10-11]。

圍繞農業科技進步和經濟增長之間的關系，學者們主要聚焦于技術進步對經濟增長的影響作用和影響路徑兩方面的研究。大部分研究結果表明，農業科技進步是農業經濟發展的重要引擎，技術進步已經成為農業經濟增長的重要源泉[12-13]。技術進步可以提高糧食生產率，有利于糧食增產[14]，拉動農業經濟增長。關于技術進步對農業經濟增長的影響路徑研究，學者有不同的看法。李谷成等[15]認為機械化是一種技術進步，先進的農業生產設備與機械有效替代了勞動要素，進而降低了要素成本，提高了勞動生產率[16-17]。張志新等[18]研究發現，農民通過改良種子、化肥、農藥等流動性生產資料的開發，調整農業種植結構，在提高土地生產率的同時使得農產品質量更優。林建等[19]認為隨著農業科技進步的發展，我國農技推廣力度明顯加強，農業信息服務水平穩步提升，農資配送服務得到提高，農產品得以增產增收。

學術界對財政支農支出和農業科技進步的研究主要集中于影響作用和農業科技進步測度等方面。學者多認為財政支農支出是影響農業生產效率的重要因素[20-21]，財政支農支出有助于農業科技進步。王丹亞和高齊圣[22]利用固定效應模型進行實證研究發現，財政支農每提高1%，農業技術效率提高5.64%。學者對于農業科技進步有不同的測度方法。劉賽紅等[20]采用1977 年原農業部提出的索洛余值法測度農業科技進步，李自強等[23]以DEA法測算了糧食全要素生產率來衡量農業技術進步。考慮到農業機械化水平是農業部門勞動節約型技術進步的體現，是農業邁向農業現代化的重要表現，高康和何蒲明[24]、張寬等[25]以農業機械化水平作為農業技術進步的代理變量。

綜上，關于財政支農支出、農業科技進步和農業經濟增長之間兩兩作用關系的研究較為豐富，為本文提供了有效參考，但鮮有學者將三者放置于同一研究框架，探究其傳導機制。基于此，本文選取中國大陸30個省域（西藏自治區數據缺失）2008—2020 年的面板數據，通過實證檢驗分析財政支農支出、農業科技進步與農業經濟增長的關系，并進一步將農業科技進步作為門檻變量，分析財政支農支出對農業經濟增長的非線性影響。

二、理論分析及研究假說

（一）財政支農支出促進農業經濟增長的直接效應

財政支農是國家進行宏觀調控的一種政策工具，是促進農業經濟增長的有效手段。瓦格納法則認為市場失靈和外部性的存在使得政府活動需要增加。隨著工業經濟的發展，為達到財政支出的目的，政府需要對資源進行再配置。燈塔理論也強調了政府的職能，認為政府可以通過管理公共事業提升資源配置效率[26]。國家通過財政政策助力農業經濟增長，財政支農支出總量變動已經成為引起農業經濟變化的主要原因[27]。財政支農支出主要通過兩方面促進農業經濟增長：一是農業補貼可以影響農戶的理性行為，促進糧食增產[23]。農業生產資料補貼和價格支持可以有效降低農戶的生產成本，影響農戶的投資策略，進而改變農業生產要素的投入數量和結構、調整農作物種植結構，戰略性推進農業經濟發展。二是財政支農支出可以加強農村水利、交通等公共基礎設施建設[18]，改善農業生產環境，為農業物資運輸和農業機械化作業提供便利，助力農產品產銷一體化，促進農業經濟增長。

基于上述理論分析，本文提出假設H1：財政支農支出對于農業經濟增長具有直接促進作用。

（二）財政支農支出通過農業科技進步對農業經濟增長的間接效應

科技進步是現代農業的根本出路[28]，提高科技進步率是高質量農業發展的題中之意。農業科技是公共物品，回報周期長，投資風險大，因此由政府投資推動農業科技進步顯得尤為重要。財政支農支出通過農業科技進步促進農業經濟增長主要表現為兩個階段：第一階段為科技成果研發階段。一方面政府為農業科研院校、科研機構等農業科技人才孵化基地提供了資金支持，財政支農支出助力農業科技人才隊伍建設。另一方面財政支農支出吸引了科技領域的金融和社會資本，激勵科技人員研發科技產品，引導了農業科技資源配置優化和創新效率提升。第二階段為農業科技成果應用階段。一是政府組織的技能培訓給農戶提供繼續教育和專業培訓的機會，使農民學習到新的勞動技能和知識，提高了農民的投資能力和技術水平。二是在以戶為單位的農業作業中，財政支出通過各種補貼降低了農機具、農藥化肥等產品的實際價格，大大提高了機械化作業規模以及農業化學用品的使用率，提高了單產率。三是在以“企業”為組織形式的農業作業中，財政支農支出對農民合作社、農業生產托管等經濟組織提供補貼和資助，壯大了專業化種植隊伍，有效促進了農業規模化經營，推動了農業經濟增長。據此，本文認為財政支農支出可以通過提高農業科技進步促進農業經濟增長。

基于以上分析，本文提出假設H2：財政支農支出可以通過推動農業科技進步促進農業經濟增長。

根據以上理論分析及假設，構建財政支農支出與農業經濟增長作用機制圖（見圖1）。

圖1 中介作用機制

三、研究設計與數據說明

（一）模型設定及構建

1.基準回歸模型。為了檢驗財政支農支出對農業經濟增長的促進效應，本文構建固定效應模型作為基準回歸模型：

其中，Yit表示農業經濟增長，Xit為財政支農支出，Controlit為一系列控制變量，c為常數，β0、θi分別為財政支農支出和控制變量的待估系數，μi為地區固定效應，ωt為時間固定效應，εit是隨機干擾項，i為省份，t為時間。

2.中介傳導機制模型。基于前文的理論機制分析，為考察農業科技進步在財政支農支出促進農業經濟增長中發揮的中介作用，本文借鑒溫忠麟等[29]提出的逐步檢驗法構建中介效應模型：

其中，Mit表示農業科技進步，β0衡量財政支農支出對農業經濟增長的總效應，β2反映直接效應，β1π代表中介效應，β1π/(β1π+β2)代表中介效應占總效應的比重。

3.面板門檻模型。為進一步探究財政支農支出與農業經濟增長之間是否存在非線性關系，本文構建面板門檻模型：

其中，γ為未知門檻值，β為待估系數。

（二）變量定義

1.被解釋變量：農業經濟增長。總產值是經濟增長的外在表現，本文以農業產值衡量各省市的農業經濟增長水平。

2.核心解釋變量：財政支農支出。各省市財政對農業的轉移支付一般統計在農林水事務支出中，因此本文以農林水事務支出作為財政支農支出指標，同時考慮到支農支出的滯后性，采用滯后一期數據表征。

3.中介變量：農業科技進步。根據前文理論梳理，選取農業科技進步率作為中介變量，本文采用農業農村部規定的索洛余值法測度，公式如下：

其中，Y為地區農業產值；K為農業物質消耗，采用農業中間消耗作為農業物質費用投入指標；L為農業勞動力投入，用第一產業從業人數表示；M為農業土地投入，用農作物播種面積表示；t為時間變量，以2008年為基期進行賦值；λ為農業科技進步率；α、β和γ分別指物質消耗、勞動力產出和播種面積彈性，假設規模報酬恒定，即αi+βi+γi=1。同時需要對各省市的勞動力和物質費用投入彈性進行調整。其中，在要素投入中，由于耕地面積變化不大，因此播種面積彈性采用農業農村部統一規定數值0.25，其他生產要素的彈性按公式進行調整。對于物質費用投入彈性值，若計算結果αi＞0.65，仍按0.65取值；若αi＜0.40時，仍按0.40取值。另外，e取值為2.7183，公式中涉及價格指標均已平減。

4.控制變量：參考以往學者的研究成果[30-31]，從農業經濟增長的影響因素視角出發，本文選擇了農村固定資產投資、產業結構、交通便捷水平、城鎮化水平、農業化肥投入和農業用水6個控制變量。其中，農村固定資產投資可以完善基礎設施建設，提高農業生產效率，采用第一產業固定資產投資額與全社會固定資產投資額的比值度量。產業結構用第二三產業總產值與第一產業總產值的比值衡量。交通便捷水平用農村公路里程衡量，由公路總里程減去高速公路和一級公路里程計算得到。城鎮化水平用當年年末城鎮人口數量與年末常住人口的比值衡量。農業化肥投入由化肥施用量反映。農業用水由農業用水量反映。

各變量的描述性統計見表1。

表1 變量描述性統計結果

（三）數據來源

囿于數據的可得性，本文選取了中國大陸30個省域（西藏自治區數據缺失）2008—2020 年的面板數據。數據主要來源于EPS數據庫、中國國家統計局、全國科技經費投入統計公報以及各省市自治區統計年鑒、統計公報。文中涉及價格的指標均以2008年為基期進行了平減處理，農業中間消耗和農業產值均采用農業產值指數進行平減，其他涉及價格的指標用GDP價格指數進行平減。部分缺失數據采用相鄰兩年的數據均值進行替代。為減弱異方差和多重共線性問題，對文中數據進行對數化處理，另外由于技術進步指數的計算值包含負數，為保證形式統一，在進行歸一化處理后以對數形式表示。

四、實證結果分析

（一）基準回歸結果

表2中列（1）是式（3）的估計結果，報告了財政支農支出對農業經濟增長的影響。為了保證回歸結果的穩健性，本文使用雙向固定效應模型進行估計。由回歸結果可知，財政支農支出對農業經濟增長具有顯著的促進作用且在1%統計水平上顯著，財政支農支出每提高1%，農業經濟增長提高0.446%，假設H1得到驗證。從控制變量結果來看，產業結構、交通便捷水平、城鎮化水平、農業化肥投入、農業用水對農業經濟增長均具有顯著性影響。

表2 影響機制檢驗結果

（二）影響機制檢驗

根據前文理論梳理及模型構建，通過逐步法考察農業科技進步的中介效應，結果見表2。

表2 列（1）至列（3）報告了農業科技進步中介效應模型的回歸結果。在列（1）的基礎上，列（2）為式（3）的回歸結果，是財政支農支出對中介變量的影響效應檢驗，結果表明財政支農支出對農業科技進步具有促進作用，并通過了1%統計水平檢驗；列（3）為式（4）的回歸結果，結果表明財政支農支出和農業科技進步對農業經濟增長具有顯著的正向作用，且均通過了1%的統計水平檢驗。中介效應在總效應中占比為15.362%，說明財政支農支出為科學技術研究提供了良好環境，促進科技研發成果轉化，提高了科技進步率，最終促進了農業經濟增長，因此本文認為財政支農支出通過推動農業科技進步促進了農業經濟增長，假設H2 得到驗證。在控制變量中，農村固定資產投資與農業科技進步之間是正向相關關系，通過了5%統計水平檢驗，可能是由于農村交通、農業機械設備等固定資產投入促進了農業科技進步提高。產業結構與農業經濟增長之間存在負向相關關系，這可能是由于要素流動、資源配置和三產融合還在初級階段，反哺作用還未顯現。農村基礎設施、農業生產條件的改善利于農業經濟增長，城鎮化水平的提高可以縮小城鄉差距、促進農村農業全面發展。

（三）異質性分析

基于各地區財政支農支出水平、農業科技進步和經濟發展水平等可能存在差異，使得不同區域農業經濟發展呈現較大差異。為進一步考察不同地區之間財政支農支出、農業科技進步和農業經濟增長之間的關聯，將面板數據分為東部和中西部分別進行中介效應檢驗，檢驗結果見表3。

表3 東部和中西部的中介效應檢驗結果

財政支農支出對農業經濟增長的總效應均通過了1%水平的顯著性檢驗，農業科技進步在東部和中西部均具有顯著的中介效應。東部地區財政支農支出對于農業經濟增長的總效應是中西部地區總效應的2.525 倍，可能是由于東部地區和中西部地區財政支農支出規模差異和經濟發展水平不同導致的。東部發達地區基于國家的財政支持，依靠自己的經濟實力加大對農業的投入，對于財政支農資金的管理方法和管理體制也存在優勢。基于以上原因，認為東部地區的財政支農支出對農業經濟增長影響較大。

在東部地區，農業科技進步的中介效應占總效應的9.057%，中西部農業科技進步的中介效應占總效應的12.47%。相較于東部地區，中西部地區農業科技進步對農業經濟增長的貢獻更大，這可能是由于東部和中西部的發展基礎不同，中西部經濟發展較為落后，而經濟較為發達的東部對于技術進步的依賴性更早，其農業條件在初期就已優于中西部地區，技術進步的福利效應相對有限，這導致了中西部農業科技進步對于農業經濟增長的中介效應更為突出。

（四）穩健性檢驗

以上實證研究結果已證實財政支農支出對農業經濟增長的顯著促進作用，為了提高結果的可信度，本文采用以下兩種方式進行穩健性檢驗：一是替換核心解釋變量，借鑒呂屹云等[32]的研究，采用農業科技投入的滯后一期作為財政支農滯后一期的替換變量，回歸結果見表4中列（1）至列（3）。二是剔除直轄市數據，將北京、上海、天津和重慶四個直轄市的面板數據剔除，重新進行檢驗，結果見表4中列（4）至列（6）。從穩健性檢驗結果來看，核心解釋變量和中介變量的系數、顯著性水平未發生根本性變化，前文結論依然成立。

表4 穩健性檢驗結果

（五）門檻效應檢驗

為進一步探究在不同農業科技進步條件下，財政支農支出對農業經濟增長的影響，本小節選擇門檻模型進行回歸分析。根據門檻原理首先進行門檻效應存在與否及門檻數量的檢驗，經過300次自檢抽樣結果表明，以農業科技進步為門檻變量顯著通過了單門檻檢驗，但未通過雙門檻檢驗，則本文選擇單門檻模型。門檻數量檢驗結果見表5。

表5 門檻數量檢驗結果

在門檻數量確定的基礎上，對門檻效應及大小進行檢驗。檢驗結果見表6，結果表明隨著農業科技進步的變化，財政支農支出對農業經濟增長的促進作用呈非線性關系。當農業科技進步小于門檻值0.0195時，財政支農支出對農業經濟增長的估計系數是0.287，且通過1%水平的顯著性檢驗；當農業科技進步跨過門檻值時，財政支農支出對農業經濟增長的估計系數提升至0.294，且通過1%水平的顯著性檢驗。據此可知，相較于低水平的農業科技進步，高水平的農業科技進步使得財政支農支出對農業經濟增長的推動效果更強。

表6 單一門檻模型檢驗結果

五、結論與建議

（一）主要結論

本文從理論上梳理了財政支農支出、農業科技進步與農業經濟增長之間的作用機制，并以中國30個省域2008—2020年的面板數據為樣本進行實證分析。結果表明：（1）財政支農支出對農業經濟增長具有顯著的促進作用，財政支農支出在東部的作用高于中西部地區的作用。（2）財政支農支出可以通過推動農業科技進步正向影響農業經濟增長，其中農業科技進步在中西部地區的中介效應高于東部地區的中介效應。（3）財政支農支出對農業經濟增長的促進作用存在單門檻效應。隨著農業科技進步跨過門檻值，財政支農支出對農業經濟增長的促進作用會增強。

（二）政策建議

基于以上結論，為了提高農業科技進步，促進農業經濟增長，提出以下幾點建議：

1.加大財政支農支出力度，優化財政支農支出農業經濟增長，提出以下幾點建議：

1.加大財政支農支出力度，優化財政支農支出結構。地方政府應加大財政支農總量的投入，根據區域資源稟賦和競爭力差異，合理配置財政支農支出結構。加大農村固定資產投資，加強農村公路、水利等項目建設，改善農業生產環境。中西部地區政府應特別注意財政支農投入總量和支出結構，以縮小區域發展差異。

2.積極推動農業科研成果的研發和應用。農業科技作為農業經濟增長的重要引擎，需要財政支農支出的支持。在科研成果研發階段，地方政府可以提高財政支農支出中的農業科技支出，引導資金流向以此吸引私人投資，進而吸引科技人才，助力科技產品的創新研發。在科研產品的應用推廣階段，政府可以搭建教育平臺、推廣平臺并完善農業科技社會化服務體系建設，促進農民職業化、農業現代化。

3.重視財政支農支出和農業科技進步的協調發展，充分發揮財政支農支出對農業經濟增長的促進作用。地方政府制定精準化的協同發展策略，為財政支農和農業技術進步協調發展提供制度保障，并做好財政支農支出和農業技術進步體制改革的動態調整。