数字经济对农产品出口贸易的影响——基于省级面板数据的经验研究

马兆良 郭梦旭

(安徽大学 经济学院,安徽 合肥 230031)

0 引 言

随着新一轮科技革命的推进,数字经济已成为当前最活跃的领域,是国民经济的核心增长极。近年来,我国政府高度重视数字经济对农业的赋能作用,先后发布《数字乡村发展战略纲要》和《数字农村农业发展规划(2012—2025)》等指导性文件。2022年中央一号文件(1)中共中央国务院关于做好2022年全面推进乡村振兴重点工作的意见。指出要推进数字乡村建设,发展智慧农业,提升农民科技文化素质。但我国农业发展仍面临着生产效率不高、资源和环境约束趋紧等问题。我国农产品贸易额在2020年达2 468亿美元,出口额仅为706亿美元,且主要是附加值低和替代性高的劳动密集型产品,缺乏国际竞争力。黄继炜[1]135-137研究发现我国是世界上最大的农产品贸易逆差国,我国在非农产品中每赚100美元,就必须将其中16美元用于弥补农产品逆差。随着农产品出口贸易的发展,我国农产品出口结构得到了一定优化,但“低质低价”问题长期存在。李谷城、魏诗洁等[2]56-64认为我国农产品出口技术复杂度处于中等偏下水平,处在全球农业价值链“微笑曲线”的底部。随着我国劳动力成本的不断上升和外部贸易环境的复杂化,农产品出口贸易将面临更大的挑战。2020年,我国农业数字经济渗透率为8.9%(2)《中国数字经济发展白皮书2021》。,数字技术深入到农业生产和流通环节,给农产品出口贸易带来了新的发展机遇。数字经济与传统经济的融合是数字经济发展的特征,数字经济与传统农业经济的融合是否能够助力我国农产品出口贸易发展?农村人力资本在数字经济影响农产品出口的过程中发挥什么作用?分析和回答这些问题,对于增强我国农产品出口竞争力有重要意义。

1 文献综述

数字经济的快速发展给农业带来了新的发展机遇。何雷华、王凤等[3]1-18在构建乡村振兴指数的基础上,研究发现数字经济能够通过人力资本效应和技术创新效应促进乡村振兴;迟明园、石雅楠[4]122-128认为数字技术能够降低农业生产成本和提高农业要素生产率;陈毅辉、洪碧云[5]105-109通过构建农业高质量发展指数,证明了数字经济可以扩大农业发展规模、提高农业发展效率和发展效益,数字经济能够促进农业高质量发展;王晶、林如意[6]1-12研究发现,数字经济通过推动农业生产性服务业发展,可间接提升一国农业的全球价值链分工地位。

众多学者对数字经济促进我国出口贸易的发展进行了论证;范鑫[7]145-160基于异质性随机前沿模型,研究发现数字经济能够降低出口效率损失和出口贸易成本;姚占琪[8]110-119通过构建数字经济与人力资本的交互项模型,证明了数字经济能够提高我国出口贸易竞争力,人力资本能够强化数字经济对我国出口贸易的促进作用;夏杰长、徐紫嫣等[9]65-75在测算我国各省份整体出口技术复杂度的基础上,发现数字经济能够通过人力资本渠道提高我国出口技术复杂度。但目前关于数字经济与农产品贸易的研究文献较少,学者多从跨境电商等数字经济的早期形态对农产品出口贸易的影响进行分析。陈祖武、杨江帆[10]75-79认为跨境电商可以简化农产品出口流程和降低农产品出口物流成本;陈卫洪、王莹等[11]134-142基于时间序列数据,研究发现农产品电商发展能够扩大我国农产品进出口贸易规模;同样基于时间序列数据,王勤菊、王志芳[12]143-146证明了我国跨境电商对农产品出口贸易的长期促进作用显著。

梳理文献可以发现,人力资本在数字经济影响出口贸易和农业发展的过程中发挥着重要作用,具备数字素养的农村居民是实施数字乡村振兴战略的基础。本文可能的边际贡献在于:从省份层面测算了中国农产品出口技术复杂度,从农产品出口的“数量”和“质量”两个角度分析数字经济对农产品出口贸易的影响;结合已有研究文献,引入农村人力资本作为门限变量,探究农村人力资本处于不同水平时,数字经济对农产品出口的影响。进一步拓展已有研究成果,为提高我国农产品出口竞争力和推动数字乡村建设提供依据。

2 理论分析与研究假设

2.1 数字经济对农产品出口的影响

在农业生产环节,数字经济能够提高农业生产效率。数字经济的一个重要特征是数字技术与传统产业的高度融合,在这个过程中,数字化信息替代了简单低端生产要素,使得传统农业生产模式得到转变。殷浩栋、霍鹏等[13]48-56认为数字经济带来了农业生产新方式与农业生产效率的提升。农业生产被数字技术改造以后,走向了数字农业阶段。如在收割机等农业机械上安装定位系统和化肥农药施用装置,实现农业生产精准作业;利用遥感技术对农作物长势和病虫害进行检测,实现农业生产的全过程监管;智能算法能够实现全国范围内农业生产和产品存量等数据的汇总,预测未来市场需求,缓解农业周期性问题;数字普惠金融能够突破中小农户资金不足的约束,实现农业生产的规模经济。农业数字化的发展改变了传统农业生产、农机、产业、农资体系,以数字化信息低成本配置农业资源,使得农业生产智能化、精准化和规模化,提高了农业生产效率。

在农产品出口流通环节,数字经济能够提高农产品贸易效率。数字经济的发展创造了普惠性的电商平台,使中小农户可以通过跨境电商平台向全世界销售产品,降低了农产品出口贸易的准入门槛。数字贸易背景下,农产品出口供应链被重塑,国内农产品出口企业可以直接与国外消费者接触,简化农产品出口环节。数字经济的聚集效应能够提高农产品供需双方信息匹配效率,满足消费者对农产品的个性化需求。在数字技术加持下,贸易谈判、合同订立、出口报关、检验检疫等农产品贸易流程可以实现数字化,降低各项贸易成本。智能化物流的出现,缩短了农产品配送时间,减少了农产品出口过程中的腐败变质等损耗,保证出口农产品质量。基于以上分析,提出假设H1。

H1:数字经济可以促进我国农产品出口贸易发展

2.2 农村人力资本的门限效应

上述论断是基于“同质性”假设下的分析,并没有考虑作为农村数字技术传播与应用主体的农村居民的人力资本存在差异。殷浩栋、霍鹏等[13]48-56研究指出农民数字技能的匮乏是制约我国农业分享数字经济红利的核心因素。数字农业的发展离不开农村人力资本的支撑,具有数字素养的农村居民是数字经济与传统农业经济融合发展的基础。由于中国幅员辽阔,农村人力资本水平差异极大,数字经济对农产品出口贸易的影响效果可能会因此存在一定差异。

数字农业的出现颠覆了传统农业生产和流通环节,要求农村居民能够使用数字化机械进行农业生产和利用跨境电商等平台进行农产品销售。王定祥、冉希美[14]1-15研究发现农村人力资本水平越高,数字经济对农村产业融合的促进作用越强。在农村人力资本水平较低的省份,当地农村居民缺乏应用数字化农业机械和跨境电商的能力,数字经济对农产品出口贸易发展所起的作用可能非常有限。而在农村人力资本水平较高的省份,当地农村居民可以更加有效地应用数字化技术和整合数字资源,从而能够发挥数字经济对农产品出口贸易的促进作用。因此,在农村人力资本处于不同阶段时,其对数字经济促进农产品出口的影响存在门限性或异质性。基于以上分析,提出假设H2。

H2:在农村人力资本水平越高的地区,数字经济越有利于促进农产品出口

3 研究设计

3.1 模型构建

为验证假说H1,构建如下面板双重固定效应模型,见(1)、(2)式:

lnExpit=α0+α1DIGit+α2Xit+μi+σt+εit

(1)

lnProdyit=β0+β1DIGit+β2Xit+μi+σt+εit

(2)

其中,i和t分别代表省份和年份,Expit为被解释变量,以地区农产品出口总额来衡量各省市农产品出口规模;Prodyit代表t年i省份农产品出口技术复杂度,为本文农产品出口质量的代理变量;DIGit为数字经济发展指标,是本文的核心解释变量;Xit为一系列控制变量,μi、σt代表省份固定效应和时间固定效应,εit为随机扰动项。

为验证假设H2,参照Hansen[15]345-368的研究方法,以农村人力资本为门限变量构建面板门限效应模型。在面板双重固定效应基础上,单一面板门限模型表达式见(3)式:

Yit=β11+β12DIGit*

(HUMit≤γ)+β13DIGit*

(HUMit>γ)+β14Xit+μi+σt+εit

(3)

其中,HUMit是门限变量,代表农村地区人力资本;HUMit为门限值;I为示性函数,如果满足门限条件则取1,否则取0;β11、β12、β13、β14为待估参数。

3.2 变量测度

3.2.1 被解释变量

出口额的变化情况能在某种程度上反映出我国农产品贸易的规模特征,但贸易的发展不能仅靠“数量”,贸易的“质量”状况也应该得到重视。传统的显性比较优势指数、国际市场占有率和显性竞争力指数等,能在一定程度上反映农产品的出口竞争力,但这种指数无法准确反映我国农产品出口由低附加值产品向高附加值的转变过程。近年来,众多学者开始关注中国农产品出口的技术含量,把出口技术复杂度指数引入了农产品贸易领域。农产品出口技术复杂度指数能够反映出口农产品的技术水平和我国农业在国际分工中的地位,更加符合当前农业高质量发展的要求,因此众多学者把该指数作为农产品出口质量的代理变量。本文引入出口规模和出口技术复杂度作为被解释变量,从“量”和“质”两个方面反映我国农产品出口的总体状况。

出口规模(EXP)。参照中国商务部统计标准对农产品进行界定。农产品范围为,WTO《农业协定》口径+水海产品,具体商品为海关HS编码第1至24章。运用农产品出口总额(美元)取对数衡量出口规模,原始数据来源自国研网。

出口技术复杂度(PRODY)。Hausmann和Rodrik[16]603-633认为越是高收入的国家,出口技术水平越高,首次提出以产品的显性比较优势为权重,用人均GDP进行加权平均,计算产品的出口技术复杂度。Bin,Jiangyong[17]425-439在Hausmann研究的基础上,把国家层面的出口和收入替换为省份层面的相关数据,对出口技术复杂度指数进行修正。本文借鉴卫平和冯春晓[18]24-31的方法计算我国各省级单位农产品出口技术复杂度。假设地区收入水平越高,技术水平越高。具体计算过程见(4)式:

(4)

(5)

(5)式中,Prodyi为省份i的农产品出口技术复杂度。

3.2.2 核心解释变量

数字经济(DIG)为本文的核心解释变量,综合考虑数据的可获得性,结合现有研究文献,参考陈毅辉[5]105-109的研究,选取每百人移动电话用户、每百人互联网宽带接入用户、人均电信业务总量(元)、计算机服务和软件业从业人数占城镇单位从业人员比重,反映农村数字经济普及情况。移动电话、互联网宽带和计算机等通信设备是农村数字化的物质载体,可以反映出当地农村数字基建水平和对数字资源的利用程度。经济发展与金融的参与密不可分,洪正、王万峰等[19]189-206认为中国“三农”的发展长期以来受到农村金融供给不足的制约。数字经济的发展催生出金融新业态,数字普惠金融的出现,对于引导金融资源向农村地区转移具有重要意义。因此,本文参考赵涛、张智等[20]65-76的研究将数字普惠金融纳入到数字经济指标体系中。数字普惠金融指数(3)《北京大学数字普惠金融指数》。由北京大学和蚂蚁金服共同编制,采用熵值法,将以上5个指标的数据标准化后降维处理,得到数字经济综合指数,记为DIG。

3.2.3 门限变量

农村人力资本(HUM)为本文的门限变量,借鉴王定祥和冉希美[14]1-15的做法,使用经过CPI调整过的农村人均人力资本(万元)来衡量,并取对数处理。农村人均人力资本数据来自中央财经大学人力资本与劳动经济研究中心测算的中国人力资本指数(4)《中国人力资本报告2021》。,该指数采用改进的Johnson-Fraumeni收入计算法,综合考虑了教育、健康等多种人力资本要素,可以更加全面综合地反映农村人力资本的状况。

3.2.4 控制变量

参考已有研究文献,本文选取如下5个控制变量。(1)地区经济发展(PGDP),用人均GDP(万元)表示。(2)外商投资(FDI),以实际利用外资总额(亿美元)的对数衡量。(3)政府干预(GOV),采用政府财政支出占GDP的比重表示。(4)对外开放水平(OPEN),选择进出口贸易总额占GDP的比重来衡量。(5)交通设施(ROAD),用高速公路里程数(千公里)来代指各省市交通设施发展状况。

3.3 数据说明

研究数据涉及中国大陆31省2011—2020年间的样本数据。农产品出口数据来自国研网,计算机服务和软件业从业人数来自国泰安数据库,控制变量数据均来自中国统计年鉴。中国人力资本指数项目最新一期数据更新到2019年,故使用2011—2019年数据进行门限回归。数据显示,2014年以前西藏地区并未开通高速公路,高速公路里程数最小值为0。变量描述性统计见表1。

表1 变量描述性统计

4 实证结果分析

4.1 基准回归

首先进行基准回归,根据Hausman检验结果选择固定效应模型,并控制时间固定效应和省份个体固定效应。基准回归结果见表2。

表2 基准回归结果

由表2可知,无论是否加入控制变量,数字经济(DIG)对农产品出口规模(EXP)和出口技术复杂度(PRODY)的回归系数均显著为正,并通过1%的显著性检验。核心解释变量参数估计结果稳健,表明数字经济能够扩大农产品出口规模和提升农产品出口技术复杂度,假设H1成立。数字经济改变了传统农业经济体系,能够提高农业生产效率和农产品贸易效率,促进了我国农产品出口贸易发展。对比模型回归系数可以看出,数字经济对农产品出口规模的影响较大,对农产品出口技术复杂度的影响较小,该变化的原因可能是地区农产品出口规模和出口技术复杂度处在不同的数量级。控制变量中,地区经济发展水平、外商直接投资、政府干预程度、对外开放水平和交通设施状况均能促进我国农产品出口贸易发展,回归结果符合预期理论假设。

4.2 地区异质性分析

考虑到我国不同区域之间资源禀赋存在明显差异,本文把我国分为东部、中部和西部三个地区,进一步探究数字经济对农产品出口影响的地区异质性。区域子样本回归结果见表3。

表3 区域子样本回归结果

由表3可以看出,在东部地区和中部地区,数字经济能显著扩大农产品的出口规模,提高农产品的出口技术复杂度。对比东部地区和中部地区的回归系数可以发现,数字经济对中部地区农产品出口的影响大于东部地区。中部地区自然资源和农业要素禀赋较好,是中国重要的农业生产区,在农业生产上具有比较优势,但农村经济条件较差。数字基础设施铺设成本较低,在农村的扩散速度更快,数字技术的规模使用缓解了中部农村地区基础设施建设不足的约束。数字普惠金融、数字化农业机械、云计算和跨境电商等的出现,优化了中部地区农业生产要素,促进了农业生产潜力的发挥。我国东部地区不仅具备资金优势,而且还拥有沿海区位优势,是我国农产品出口的重点区域,对外开放水平和农业技术发展水平高,农产品出口对数字经济的依赖程度较低。

在我国西部地区,数字经济对农产品出口规模和出口技术复杂度的影响均不显著。西部地区适宜耕种面积仅占当地面积的7.3%。西南地区多丘陵,农业机械化和规模化面临诸多困难,青藏高原气候恶劣,可播种农作物类型有限。西北地区气候干旱,降雨量不足及土壤贫瘠,农作物生长周期长,地理环境和气候条件制约了西部地区的农业发展,且西部地区地处内陆,港口城市较少及对外开放水平不高,数字基础设施及相关技术发展滞后,因此数字经济对农产品出口贸易所起的作用有限。

4.3 门限效应分析

4.3.1 门限效应检验

参考Hansen[15]345-368的研究做法,使用门限效应自抽样(Bootstrap)对面板门限效应的存在性进行检验,门限效应检验结果见表4。以数字经济为解释变量、农村人力资本为门限变量的门限效应检验结果显示,农村人力资本通过了单一门限效应检验,P值为0.003和0.007均通过了1%的显著性水平检验,表明应该构建单一门限计量模型。数字经济对农产品出口的促进作用受到农村人力资本的影响,存在单门限效应,门限值的点估计值11.985落在95%的置信区间,置信区间长度小,门限值统计意义上等于真值。

表4 门限效应检验结果

4.3.2 门限参数估计

门限模型参数估计结果见表5。从表5可知,当农村人均人力资本(HUM)小于门限值11.985时,数字经济对农产品出口的影响未通过显著性水平检验;当农村人均人力资本(HUM)大于门限值11.985时,数字经济对农产品出口规模和出口技术复杂度的回归系数分别为1.949、0.108,均通过了5%的显著性水平检验。估计结果说明,数字经济对农产品出口的促进作用受到农村人力资本的影响,因此假设H2成立。提高我国农村人力资本水平是农业分享数字经济红利的关键,在农村人力资本水平较高的省份, 当地农村居民应用数字技术和整合数字资源的能力更强,数字经济对农产品出口贸易的促进作用更强。

表5 门限模型参数估计结果

4.4 内生性检验

数字经济与农产品出口之间可能存在双向因果关系,即数字经济会促进农产品出口,同时农产品出口带来的收入可能会用来发展数字经济。此外,影响农产品出口的因素较多,目前模型所用控制变量无法避免遗漏变量的问题。本文使用工具变量来缓解模型内生性问题,识别数字经济对农产品出口的净效应。借鉴赵涛、张智等[20]65-76的方法,采用各省份1984年的邮电历史数据作为数字经济的工具变量。互联网发展是从电话线拨号接入(PSTN)开始的,因此历史上固定电话普及率的高低会影响后续互联网以及数字技术的应用,满足相关性要求;另一方面,固定电话对经济的影响在逐步降低,满足排他性要求。1984年的邮电数据为截面数据,不能用于面板模型的计量分析。借鉴Nunn,Qian[21]1630-1666的方法,引入一个随时间变化的变量来构造面板工具变量。具体而言,采用1984年各省份每百人固定电话数分别于上一年全国互联网用户数构造交互项,作为数字经济的工具变量。工具变量回归结果见表6。

表6 工具变量回归结果

表6结果显示,在考虑了内生性后,数字经济依然能够扩大农产品出口规模,提高农产品出口技术复杂度,回归结果均在1%的水平上显著。虽然回归系数存在差异,但显著性水平与前文一致,实证结果保持稳健。此外,AndersoncanonLM统计量P值为0.00,显著拒绝工具变量识别不足的原假设;Cragg-DonaldWaldF统计量大于Stock-Yogo的弱识别检验10%水平上的临界值,拒绝弱工具变量的假设。上述检验说明本文使用工具变量的合理性。

5 结论与政策建议

本文从生产和出口两个环节揭示了数字经济促进农产品出口贸易发展的机制,并利用2011—2020年的省级面板数据对数字经济促进农产品出口的总体作用、异质性、人力资本的门限效应进行了实证检验。主要结论如下:(1)我国省级单位农产品出口与数字经济发展水平高度相关,数字经济可以显著促进农产品出口,提高农产品出口技术复杂度,在考虑了内生性后结论依然成立。(2)数字经济对农产品出口的影响具有区域异质性,对中部地区的促进作用最强,东部地区次之。由于地理环境的限制,数字经济对西部地区农产品出口的影响并不显著。(3)数字经济、农村人力资本与农产品出口之间存在非线性门限关系,在农村人力资本水平越高的地区,数字经济越有利于我国农产品出口贸易发展。

基于以上结论,提出政策建议:第一,应推进数字乡村建设,持续巩固数字经济为农产品出口贸易带来的红利优势。增加农村地区数字基础设施投资,完善农村地区数字化网络。加快推动农村电商和农产品跨境电商的发展,依托互联网平台企业和农业企业的技术优势,加速农产品的线上化。第二,提升农机装备研发应用水平,加强丘陵山区小型农业机械设备研发制造,缓解地理环境和气候条件对西部地区农业发展的制约。促进数字技术与农机农艺融合,强化数字技术在农业生产中的应用,充分发挥数字经济对农产品出口的赋能作用。第三,加强农民数字素养与技能培训,提升农村居民人力资本水平。各地区应加快培养数字经济驱动下的新型职业农民,提升农村居民应用数字技术的能力,加快农村人力资本积累。第四,政府应加大农村公共服务投资,缩短城乡基本公共服务供给差距,吸引有志青年返乡。推进在线课堂、远程教育和“互联网+”的发展,让农村居民同步享受城市优质公共资源。