科技创新异质性对河南农业高质量发展的影响研究

苏喜军, 张青青

(华北水利水电大学 管理与经济学院，河南 郑州 450046)

农业高质量发展是指农业提质增效、变革发展动力、提高竞争优势的可持续发展过程，农业在经济高质量发展中处于基础性与战略性地位。河南省是农业大省又是重要粮食主产区，担负重要农产品供给的主体功能和扛稳国家粮食安全的重任，在中国农业发展格局中占据重要战略地位。长期以来，河南省农业发展处于种地卖粮的“重量不重质”、低效益低竞争力的传统“原料农业”阶段，面临生产资源约束趋紧、生态环境压力大和农业科技普及率低等一系列现实瓶颈，严重阻碍河南省农业高质量发展进程[1]。河南省农业要想实现可持续的高质量发展不能再简单依靠劳动和土地等初始资源禀赋，必须发挥科技创新的驱动作用。

科技创新是农业转变发展方式、增强产业竞争优势和转换发展动能的关键因素和主要动力。理论层面上，科技创新能够在减少环境污染的基础上提高农业投入产出效率；现实层面上，科技创新又能凭借较强的正外部性带动区域农业协同发展[2]。在劳动力和土地等生产要素制约农业发展的情况下，实施农业科技支撑行动成为推动河南省农业发展的重要举措。农业绿色全要素生产率能够从投入产出角度兼顾经济增长与环境保护，是农业高质量发展的内生动力。因此，基于农业绿色全要素生产率合理测度河南省农业高质量发展水平，进一步探究科技创新对农业的驱动影响，对提升河南省农业发展的科技创新路径，推动河南省农业高质量发展具有重要的理论和现实意义。

一、文献综述

目前，诸多研究对农业高质量发展内涵的阐述体现“五大发展理念”“人民美好生活需要”和“高质量高效益”的多重特征。刘涛和杜思梦认为，实现农业高质量发展就是落实新发展理念[3]；张发明等则认为，高质量的农产品、农业发展模式和农业社会才是农业高质量发展的主要特征[4]；王静将农业高质量的特征归结为高品质、高效益、高效率和高素质[5]；董艳敏和严奉宪进一步将高绿色化、高收入考虑进农业高质量发展的内涵中，注重人民生活质量和环境质量[6]。

在农业高质量发展影响因素研究方面，以往学者多考虑资源禀赋、制度性因素、经济因素、城镇化水平、人力资本水平和农业经营等因素。张维刚和欧阳建勇认为，财政支农支出和农民受教育水平对农业高质量发展具有正向效应，而工业化水平对其具有一定的抑制作用[7]。高维龙在研究1999—2018年我国农业服务化对粮食产业高质量发展的影响效应时发现，城镇化率、农民人均收入和土地经营规模均能异质性地调节农业服务化对粮食产业的质量升级效应[8]。黄修杰等认为，2016年我国农业高质量发展与经济发展水平和城镇化发展保持正相关，同时人力资本和农业投资的增加也有利于促进农业高质量发展，农业资源禀赋对其并无显著影响[9]。

针对农业高质量水平的测度，大部分学者建立多层次的评价指标体系，通过主客观赋权得出农业高质量发展综合得分来衡量农业高质量发展水平。张鸿等运用AHP-熵权法,从环境、信息基础、人才资源、技术支持、绿色发展和产业效益六大方面综合评价2015—2019年中国31个省份的数字农业高质量发展情况[10]。张发明等基于五大发展理念，通过熵权TOPSIS法,在评价的基础上进一步对2000—2018年13个粮产区的农业高质量发展水平进行排序[4]。由于农业绿色全要素生产率将环境要素考虑到产出要素中，体现了当前农业高质量发展的核心要义，更多学者将农业绿色全要素生产率作为农业高质量发展的代理变量。Cui等则从农业投入产出视角，利用数据包络分析方法测算农业全要素生产率[11-12]。

通过梳理相关文献发现，针对科技创新驱动的影响因素研究较少；针对农业高质量发展水平的测度多依赖评价指标体系的构建，未能有效反映经济发展的现实需求，即从依赖要素投入和不可持续的旧动能向依靠全要素生产率的可持续动能转变。基于此，利用SBM-ML(Slack Based Measure-Malmquist Luenberger)模型测算河南省农业绿色全要素生产率及分解指数，进一步从结构和区域异质性角度探究科技创新对河南省农业高质量发展的影响路径。

二、研究方法与数据

(一)测度模型和指标选择

1.SBM模型和ML指数

纳入非期望产出要素的SBM模型可以合理测算在有环境污染这种非期望产出时的生产效率，同时模型对投入产出变量进行松弛处理和其超效率特征一定程度上可以增强评价的有效性。

λ,s-,sg+,sb-≥0;1≤i≤m;1≤r≤s1；
1≤t≤s2;1≤j≤n

(1)

为与采用的模型相适应，使用包含非期望产出的ML指数，分析以农业绿色全要素生产率为代理变量的农业高质量发展水平的动态变动情况。各生产单元相邻两期的ML指数公式及分解为：

(2)

2.指标选取与说明

第一，农业投入指标。仅考虑狭义的农业即种植业生产过程中占用和消耗的投入要素，包括劳动力投入、土地投入、农业用水量、机械投入、化肥、农药和农膜使用量(如表1所示)。

表1 农业投入和产出指标选取

第二，农业产出指标。以农业总产值来表征农业期望产出，以2010年为基期利用农业总产值指数对农业总产值进行平减。借鉴以往研究将农业碳排放作为非期望产出，碳排放计算公式为:

(3)

其中C为农业的碳排放总量，Ci为各种碳源的碳排放量，Pi为农业碳排放源,即会产生污染的农业投入，δi为碳排放系数。G为秸秆焚烧碳排放量，Qn为农作物经济产量，γn为农作物秸秆焚烧系数。本文测算化肥、农药、农膜、柴油、翻耕、灌溉和秸秆焚烧的碳排放，碳排放系数分别为0.8956 kg/kg、4.9341 kg/kg、5.18 kg/kg、0.5927 kg/kg、312.6 kg/km2、25 kg/hm2和1.247t/t[14-16]。为准确衡量农业灌溉间接消耗化石燃料造成的碳排放，通过火力发电占比对农业灌溉的碳排放系数进行处理。

(二)机理探究与模型构建

1.科技创新驱动农业高质量发展机理

农业绿色全要素生产率不仅显示了农业生产过程中劳动、资本和资源等有形要素和技术进步、管理和资源配置效率提升等无形要素的增长程度，还将碳排放等环境污染要素作为非期望产出，从而有效衡量农业高质量发展水平。推动农业绿色全要素生产率驱动发展，通过集约式增长和可持续发展推动农业实现高质量发展，进一步体现农业高质量发展内涵。农业全要素生产率是科技创新驱动农业高质量发展的直接作用点。农业科技投入是农业科技发展的前提和基础，随着科技创新对农业投入产出效率提高的作用日渐凸显，农业发展对科技创新投入的需求也日益增强，农业的经济和生态效益的实现都需要着力促进科技创新[17]。农业创新成果产出是农业高质量发展的重要引擎，农业技术创新能突破农业集约边际，打破技术水平对投入的约束，提高农业产出；农业知识创新有利于转变农业经济增长方式和农业发展理念，使农业投入和产出方式逐步转变为更加注重生态效益的新方式，减少农业污染；农业管理创新能够有效引领农业管理变革，合理配置投入产出资源，发挥农业资源最大经济效用[18]。农业创新成果一般通过人力中介作用、市场中介作用和技术推广作用转化成为现实生产力。创新成果转化是农业高质量发展的必要环节，农业创新成果转化成功与否，能够衡量前期农业科技投入的有效性和后期农业科技成果产出的科学性。迎合农业市场需求，发挥农业从业人员积极性，因地制宜地进行知识技术推广，能够将农业现实需求与农业科技成果相匹配，提高农业科技成果的使用效率和经济效益[19]。

2.模型构建

结合以往研究观点，科技创新能够通过投入、产出和创新成果转化对农业高质量发展产生影响。农业R&D经费内部支出(T1)越高，说明农业科技创新投入力度越大，越有利于农业经济增长[17]。农业专利技术的创新能够打破农业生产边际，促进农业转型发展，考虑将农业专利授权数(T2)引入模型[2]。农业创新成果转化对农业发展有重要影响，主要表现在技术市场成交额的规模上，因此将技术市场成交额(T3)引入模型[20]。变量指标选取及记号表示如表2所示。

表2 变量指标选取及记号表示

为保证数据的平稳性，消除模型的异方差性和保证模型经济意义，建立如下面板回归模型：

(4)

公式(4)中，i和t分别代表城市和年份，Y为被解释变量，表示各城市的农业高质量发展水平，T为核心解释变量，代表各城市的农业科技创新水平，X为控制变量，μ为随机扰动项。

3.数据说明与来源

第一，被解释变量。累积的农业绿色全要素生产率为被解释变量，作为农业高质量发展的代理变量。

第二，核心解释变量。科技创新是核心解释变量，通过农业总产值占总产值的比例将农业R&D经费内部支出、农业专利授权量和农业技术市场成交额分离。

第三，控制变量。对涉及价格因素的指标，以2010年为基期进行平减处理。

数据来源于2010—2019年河南省18个市级单位的农业数据，包括《河南统计年鉴》《河南水资源统计公报》以及各市的统计年鉴和统计公报。

三、实证结果与分析

(一)河南农业高质量发展的时空特征

从整体来看，2010—2019年河南农业绿色全要素生产率指数呈现“W”形波动增长态势，年均增长7.8%，农业技术效率指数年均负增长4.7%，农业技术进步指数年均增长13.2%(如表3所示)。河南农业绿色全要素生产率增长源于农业技术进步指数的同步拉动，说明河南省农业高质量发展未来应在继续保持技术进步增长态势的基础上，更加注重挖掘技术效率改善的潜力。

表3 2010—2019年河南省农业绿色全要素生产率指数及分解

从三大分区来看，各分区的农业绿色全要素生产率增长及分解差异明显，呈现明显的“中部塌陷”特征(如表3所示)。豫北地区农业绿色全要素生产率增长幅度最大，年均增长8.8%，其次是豫南地区，年均增长8.0%，最后是豫中地区，年均增长仅6.6%，低于全省平均水平。豫北地区由于农业技术进步，资源管理和政策制度等诱导的技术效率增长，农业绿色全要素生产率年均增长高于其他地区。豫南地区凭借优越的农业发展条件、规模化经营和现代化生产促使其农业绿色全要素生产率增长。豫中地区主要表现为城市群，注重发展第二、三产业，科技进步对农业贡献率不高，再加上产业结构变动带来的农业规模和管理制度上的波动，从而使得豫中地区农业绿色全要素生产率不高。

(二)科技创新对河南农业高质量发展的影响分析

在数据平稳性检验的基础上分别对以科技创新投入、科技创新产出和创新成果转化作为核心解释变量的模型进行固定效应检验和Hausman随机效应检验，结果显示拒绝随机效应模型应建立固定效应模型。为保证回归结果的有效性，在稳健标准误差的基础上，使用个体固定效应加权模型进行回归估计。

1.科技创新结构异质性分析

从科技创新结构异质性检验结果来看(如表4所示)，科技创新投入(T1)符号为正，通过1%显著性水平检验，表明以农业R&D经费内部支出增加为核心的地区农业科技创新支持倾向增大将有利于农业高质量发展。科技创新产出(T2)在1%的显著性水平通过检验，且表现出正向效应，表明专利授权量的增加有利于农业高质量发展。但是与科技创新投入(T1)的系数对比来看，科技创新产出(T2)的推动力度不足。创新成果转化(T3)并未通过显著性检验，不能说明样本期内技术市场成交额对农业绿色全要素生产率增长存在影响，表明河南省农业创新成果转化能力还需加强。

表4 科技创新对河南农业高质量发展的回归分析

2.科技创新区域异质性分析

为分析科技创新对河南农业高质量发展水平的影响是否因区域差异而表现不同，本文进行区域异质性检验(如表5所示)。豫南和豫中地区科技创新投入(T1)和科技创新产出(T2)通过显著性检验，均表现出正向影响，但豫中地区的影响程度更强，两大区域的创新成果转化(T3)并未通过显著性检验。这主要源于豫南地区农业是其发展的重要支柱产业，农业科技投入和科技创新产出多运用于农业生产；豫中城市群依靠优越的区位优势和丰富的科研资源，其在科技投入和产出上的表现要优于其他地区。豫北地区科技创新产出(T2)和创新成果转化(T3)通过显著性检验，但科技创新投入(T1)不显著，这与豫北地区工业发达，加快促进科技创新技术产出和科技成果转化有关。

表5 科技创新对河南省各分区农业高质量发展的回归分析

四、结论与启示

(一)主要结论

本文以河南省18个市级单位为研究对象，运用SBM-ML模型测算2010—2019年河南省农业绿色全要素生产率及分解指数，据此分析河南省农业高质量发展水平的时空特征，进一步利用面板数据模型进行回归分析，探究科技创新对河南省农业高质量发展的驱动影响。主要结论如下。

第一，从河南省农业高质量发展的时空特征来看，近十年河南省农业高质量发展水平呈现“W”形波动上升趋势，空间上呈现“中部塌陷”的区域特征。

第二，从科技创新的结构异质性来看，科技创新投入和科技创新产出对农业高质量发展均有显著正向影响，科技创新投入的驱动力更大，而创新成果转化则是河南农业高质量发展最薄弱的环节。

第三，从科技创新的区域异质性来看，豫南和豫中地区表现与总体表现一致，但是豫中地区的科技创新投入和产出影响程度更高，豫北地区则在创新成果转化环节的表现显著优于其他区域。

(二)政策启示

第一，着力促进豫中地区优势特色农业的发展，以农业规模化、现代化和绿色化发展增强产业优势。豫中地区应利用优越的地理区位和资源禀赋，创新农业发展思路，发展优势特色农业，应着力促进农业科研优势转换，提高农业技术、理论和制度创新对农业高质量发展的贡献度。

第二，继续保持农业科技创新投入优势，挖掘创新成果产出和转化潜力。强化政府资金的主体作用，发挥非政府资金的市场导向作用，根据农业科技活动的资金需求合理配比，为农业科技创新产出提供资金支持；积极推动农业技术颠覆性创新，加大农业知识和新理念的宣传与推广，为农业高质量发展强化“硬骨架”和疏通“软脉络”；通过注重农业人力资本积累，提高科研供需市场联动能力和增强农业科技中介服务，加速推动农业科技成果转化，推进现代农业提质增效。

第三，不断加强农业科技协同创新，合力促进农业共同发展。政府要积极进行政策引导和资金支持，合理配置和调度科研资源，促进农业科技协同创新机制形成和平台建设。各级政府应通过健全农业科技创新资源共享机制和协同创新利益驱动机制，以更高的资源配置效率和合理的权钱划分标准，促进农业科技协同创新；建立以点带面，以面促点的协同创新平台、协同创新集群网和联合创新战略联盟，加强跨区域和跨部门的学科联系、技术关联和产业关联，以激发创新主体合作动力。