楊 杰

(安徽財經(jīng)大學(xué) 國際經(jīng)濟貿(mào)易學(xué)院，安徽 蚌埠 233030)

農(nóng)業(yè)全球價值鏈的嵌入位置與增值能力關(guān)系研究

楊 杰

(安徽財經(jīng)大學(xué) 國際經(jīng)濟貿(mào)易學(xué)院，安徽 蚌埠 233030)

借鑒Fally et al.(2013)的研究方法，以世界投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)庫相關(guān)數(shù)據(jù)為研究樣本，對2000—2014年間43個國家(地區(qū))農(nóng)業(yè)全球價值鏈長度進行測算與分解，并測算出相應(yīng)農(nóng)業(yè)上游度水平，同時實證檢驗了農(nóng)業(yè)嵌入全球價值鏈的位置與其增值能力的關(guān)系。結(jié)果表明，農(nóng)業(yè)增值能力與農(nóng)業(yè)上游度水平呈“倒U型”關(guān)系，農(nóng)業(yè)技能勞動投入比例上升，有利于提升農(nóng)業(yè)增值能力，而農(nóng)業(yè)價值鏈長度延伸則會制約農(nóng)業(yè)增值能力提升。

全球價值鏈；上游度水平；價值鏈長度；增值能力

一、引言及文獻綜述

農(nóng)業(yè)事關(guān)國計民生。伴隨著農(nóng)業(yè)國際垂直專業(yè)化的發(fā)展，農(nóng)產(chǎn)品全球價值鏈的加速分解與重構(gòu)，由跨國公司主導(dǎo)的農(nóng)業(yè)全球價值鏈與農(nóng)業(yè)全球生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)已基本形成。由于農(nóng)產(chǎn)品價值鏈的每一環(huán)節(jié)都體現(xiàn)不同的價值創(chuàng)造，企業(yè)在農(nóng)產(chǎn)品價值鏈中所處位置將直接決定其獲利能力。如美國政府通過扶持農(nóng)業(yè)企業(yè)巨頭占據(jù)農(nóng)業(yè)價值鏈的高端環(huán)節(jié)，主導(dǎo)了農(nóng)業(yè)全球價值鏈，增強了本國農(nóng)業(yè)獲利能力。通過吸納發(fā)展中國家融入農(nóng)業(yè)全球價值鏈分工體系，從而實現(xiàn)了發(fā)達國家所主導(dǎo)的農(nóng)業(yè)價值鏈跨境延伸與全球布局。

隨著全球價值鏈分工對世界經(jīng)濟影響日益深入，對農(nóng)業(yè)價值鏈的研究亦逐步深入，而現(xiàn)有對農(nóng)業(yè)價值鏈的研究多集中于融資領(lǐng)域。其中代表性文獻主要包括：Hanemann et al.(2008)、Kaplinsky(2000)、Miler et al.(2012)、洪銀興等(2009)、張慶亮(2014)、朱磊等(2012)等，這些文獻主要研究了農(nóng)業(yè)價值鏈融資類型、融資模式和融資案例等。雖然王嵐等(2015)探討了中國制造業(yè)嵌入全球價值鏈的位置與其增值能力的關(guān)系，但對農(nóng)業(yè)全球價值鏈嵌入位置與增值能力關(guān)系的研究卻鮮有文獻涉足。

本文試圖通過對43個國家(地區(qū))農(nóng)業(yè)全球價值鏈長度進行測算與分解，測算出2000—2014年間43個國家(地區(qū))農(nóng)業(yè)增值能力的動態(tài)變化趨勢，并對農(nóng)業(yè)增值能力的主要影響因素進行實證檢驗。

二、全球農(nóng)業(yè)全球價值鏈長度測算與對比

(一)測算方法

依據(jù)Fally et al.(2013)的研究，全球價值鏈長度可借助遞歸思想進行求解，具體思路是：一國特定部門產(chǎn)品在生產(chǎn)過程中所蘊含的生產(chǎn)階段數(shù)，取決于不同中間投入品的垂直生產(chǎn)階段數(shù)和該產(chǎn)品生產(chǎn)過程中對每種中間投入品的直接消耗系數(shù)。由此可知，當(dāng)某產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)品在生產(chǎn)過程中不涉及中間投入品時，其全球價值鏈長度最短為1，否則將大于1。具體表達式為：

(1)

式(1)中，Nim和Njn依次為m國i產(chǎn)品和n國j產(chǎn)品的價值鏈長度指數(shù)；μjnim表示m國單位價值i產(chǎn)品中所蘊含的n國j產(chǎn)品投入價值。通過矩陣運算便可以得出產(chǎn)業(yè)價值鏈長度的相關(guān)公式，具體如式(2)所示：

Ni=μ′(I-A)-1

(2)

式(2)中，N為產(chǎn)業(yè)價值鏈長度列向量；μ為單位列向量；A為投入產(chǎn)出直接消耗系數(shù)矩陣；(I-A)-1為里昂惕夫逆陣。

(二)農(nóng)業(yè)全球價值鏈長度測算與分解

1.農(nóng)業(yè)全球價值鏈長度測算

本文計算的43個國家(地區(qū))全球價值鏈長度的數(shù)據(jù)來自于世界投入產(chǎn)出表，世界投入產(chǎn)出表是由歐盟委員會資助編制，最新版為2016年發(fā)布的2000—2014年15年投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，而本文所使用的正是2016年發(fā)布的數(shù)據(jù)。借助2000—2014年世界投入產(chǎn)出表，可以測算出43個國家(地區(qū))三大產(chǎn)業(yè)全球價值鏈長度的變動趨勢。由表1可知：(1)樣本期間，總體上，工業(yè)全球價值鏈長度最長，農(nóng)業(yè)其次，服務(wù)業(yè)最短。2000—2014年，工業(yè)、農(nóng)業(yè)和服務(wù)業(yè)的全球價值鏈長度均值依次為2.396、2.156和1.847。(2)2000—2014年，43個國家(地區(qū))農(nóng)業(yè)全球價值鏈長度均值排名，加拿大高居榜首(2.541)，丹麥位列第二(2.536)，捷克排名第三(2.519)；排名較為靠后的國家依次為：印度尼西亞(1.414)、印度(1.506)和墨西哥(1.702)。(3)受2008年金融危機影響，幾乎所有國家(地區(qū))的全球價值鏈長度(工業(yè)、農(nóng)業(yè)、服務(wù)業(yè))均顯現(xiàn)出不同程度的收縮，但由于各國經(jīng)濟開放程度差異、參與國際分工深度有別及國際波動傳遞渠道不同，不同國家(地區(qū))全球價值鏈拐點出現(xiàn)的年份有所不同(分別為2008年當(dāng)期、滯后一期和滯后二期)，尤以2009—2010年間全球價值鏈長度縮水最為明顯，如愛爾蘭農(nóng)業(yè)全球價值鏈的長度由2009年的2.8509減至2010年的2.4044，縮水近15.66%；丹麥由2.8511減至2.6362，降幅為7.54%；法國由2.5121減至2.3671，縮短了約5.77%。通過測算農(nóng)業(yè)全球價值鏈長度，可以了解不同國家(地區(qū))農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中所歷經(jīng)的垂直生產(chǎn)階段數(shù)，但無法獲知各國農(nóng)業(yè)國內(nèi)分工的精細化程度及對國外中間投入品依賴性的強弱，下文將通過分解農(nóng)業(yè)全球價值鏈方式來探討不同國家(地區(qū))農(nóng)業(yè)在國際分工中的角色變遷。(4)考察期間，發(fā)達國家(地區(qū))*文中發(fā)達國家(地區(qū))與發(fā)展中國家(地區(qū))的劃分以聯(lián)合國開發(fā)計劃署2010年11月4日發(fā)布的《2010年人文發(fā)展報告》為依據(jù)，其中發(fā)達國家(地區(qū))包括：澳大利亞、奧地利、比利時、加拿大、瑞士、德國、丹麥、西班牙、芬蘭、法國、英國、希臘、愛爾蘭、意大利、日本、盧森堡、荷蘭、挪威、葡萄牙、瑞典和美國。農(nóng)業(yè)全球價值鏈長度均值要高于發(fā)展中國家(地區(qū))*文中所指的發(fā)達國家(地區(qū))僅包括經(jīng)合組織原有的24個國家，1994年之后加入經(jīng)合組織的墨西哥、捷克、匈牙利、波蘭、韓國等國仍被視為發(fā)展中國家。。這反映出發(fā)達國家(地區(qū))農(nóng)工貿(mào)一體化程度較高，三大產(chǎn)業(yè)間的互動融合性較強。

表1 2000—2014年43個國家(地區(qū))三大產(chǎn)業(yè)全球價值鏈長度測算

(續(xù)表1)

2000農(nóng)業(yè)工業(yè)服務(wù)業(yè)2007農(nóng)業(yè)工業(yè)服務(wù)業(yè)2014農(nóng)業(yè)工業(yè)服務(wù)業(yè)捷克2．3882．4902．0712．5352．6412．1372．5522．6832．165德國2．0632．2721．7562．2472．3851．8052．3952．4041．848丹麥2．2082．1701．8242．6372．3411．9502．5852．3511．939西班牙1．7982．3821．8061．9582．5971．9292．1952．6331．834愛沙尼亞2．2572．5322．0372．1992．5241．9672．3582．6182．012芬蘭2．3212．3291．8572．5532．4111．9392．6202．5081．969法國2．2322．3471．8232．3732．4861．8612．5022．5501．895英國2．0242．1581．7762．1472．2201．7992．3582．3591．843希臘1．6832．0471．6941．8192．1181．7132．0302．2191．686克羅地亞1．9682．2331．7772．0512．3841．8152．0822．3611．830匈牙利2．4322．5331．8962．3922．5481．8482．3902．6001．880印度尼西亞1．4302．1061．6531．4382．2021．6701．3622．2401．693印度1．5152．3241．4261．4892．4171．4221．4902．4281．376愛爾蘭2．1522．1961．9722．5482．3432．0592．5012．2811．759意大利1．7102．4411．8571．8792．5721．8942．0602．6801．948日本1．9182．2321．7232．0882．4611．8032．1132．4711．818韓國1．8392．4231．8172．0662．6961．9332．2542．8772．051立陶宛1．9822．1561．6112．2152．1571．6972．3622．1651．675盧森堡1．9662．2171．8702．2032．3892．0062．6222．4382．158拉脫維亞2．1882．4351．9522．3282．5031．9252．8092．5732．018墨西哥1．6542．1361．5801．6952．2181．5791．7662．2611．612馬耳他2．0372．3851．8032．2192．5782．0812．1152．7612．240荷蘭2．0362．2121．8292．0772．1881．7842．4842．5141．925挪威1．9542．1781．8612．0962．2571．8802．1352．2531．877波蘭2．4072．3201．9282．3102．4321．9302．4182．5451．918葡萄牙1．9322．4181．8972．1982．5251．8782．3632．5851．850羅馬尼亞1．9732．3461．7852．2882．3771．9282．1942．4241．944俄羅斯1．8331．7451．4061．9331．8831．4812．1241．9551．531斯洛伐克2．4542．5412．1412．0972．5501．9132．0702．6541．965斯洛文尼亞2．0482．4031．8732．1572．4481．8922．1562．5321．951瑞典2．2642．2701．8582．3702．3281．8772．6862．3651．871土耳其1．6762．3751．6251．6742．3531．6121．6902．3981．618臺灣2．1712．5051．7612．3272．8321．8582．2102．9361．929美國2．2922．2021．7602．3312．2531．7692．2612．2481．773

數(shù)據(jù)來源：由2016年發(fā)布的世界投入產(chǎn)出表數(shù)據(jù)計算得出。

2.農(nóng)業(yè)全球價值鏈長度分解

由于篇幅所限，表2中僅列出部分年份的數(shù)據(jù)。依據(jù)2000—2014年43個國家(地區(qū))農(nóng)業(yè)全球價值鏈的國內(nèi)段長度測算結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)：(1)考察期間內(nèi)，農(nóng)業(yè)全球價值鏈國內(nèi)段長度(均值)排名前5位國家依次為：加拿大(2.0892)、美國(2.0169)、澳大利亞(1.9720)、捷克(1.9605)和丹麥(1.9288)，反映出這些國家農(nóng)業(yè)垂直生產(chǎn)分割較為明顯，國內(nèi)分工更為精細，對其他產(chǎn)業(yè)的拉動效應(yīng)較強；排名相對靠后的國家分別為：印度尼西亞(1.2806)、盧森堡(1.3084)、印度(1.4235)、土耳其(1.4531)和馬耳他(1.4612)，這意味著此5國農(nóng)業(yè)垂直生產(chǎn)結(jié)構(gòu)不甚明顯，國內(nèi)分工較為粗獷，對其他產(chǎn)業(yè)帶動效應(yīng)相對較弱。(2)2000—2014年，43個國家(地區(qū))農(nóng)業(yè)全球價值鏈長度總體呈波動態(tài)勢。愛爾蘭(11.08%)、斯洛伐克(9.07%)、西班牙(6.88%)、丹麥(6.10%)和韓國(5.89%)等國農(nóng)業(yè)全球價值鏈的離散程度較強，墨西哥(1.19%)、挪威(1.25%)、克羅地亞(1.60%)、瑞士(1.75%)和馬耳他(1.78%)等國離散程度相對較弱。(3)就中國而言，2007—2014年農(nóng)業(yè)全球價值鏈國內(nèi)段長度總體呈延伸之勢(由1.8374升至1.9531)，這主要得益于中國改革開放進一步深化，國內(nèi)分工體系完善，農(nóng)業(yè)、工業(yè)和服務(wù)業(yè)互動融合加強。

表2 2000—2014年43個國家(地區(qū))農(nóng)業(yè)全球價值鏈國內(nèi)段長度

數(shù)據(jù)來源：由2016年發(fā)布的世界投入產(chǎn)出表數(shù)據(jù)計算得出。

由于篇幅所限，表3中同樣僅列出部分年份的數(shù)據(jù)。由2000—2014年43個國家(或地區(qū))農(nóng)業(yè)全球價值鏈國外段長度的測算結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)：(1)考察期間內(nèi)，農(nóng)業(yè)全球價值鏈國外段長度排名前5的國家依次為：盧森堡(1.0081)、愛爾蘭(0.8135)、拉脫維亞(0.8033)、比利時(0.7373)和立陶宛(0.6971)，反映了這些國家的農(nóng)業(yè)對國外中間投入品的需求較強，易受國際經(jīng)濟波動的影響；印度(0.0829)、印度尼西亞(0.1331)、中國(0.1554)、俄羅斯(0.2101)和日本(0.2136)等國農(nóng)業(yè)全球價值鏈的國外段長度相對較短，此類國家農(nóng)業(yè)自主性相對較強，農(nóng)業(yè)的關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)多來自國內(nèi)，對國外中間投入品的需求相對較弱，對國際經(jīng)濟波動的免疫性較強。(2)與2000年相比，除斯洛伐克外，2014年幾乎所有國家(地區(qū))農(nóng)業(yè)全球價值鏈長度均有不同程度的延伸。其中尤以日本農(nóng)業(yè)全球價值鏈長度延伸最為明顯，增幅高達1.5955；其次是立陶宛，增幅為1.2926；保加利亞排名第三，增幅約1.1220。(3)受2008年金融危機影響，2009年多數(shù)國家(地區(qū))農(nóng)業(yè)全球價值鏈的國外段長度收縮明顯，這主要緣于全球經(jīng)濟低迷，國外中間產(chǎn)品供給能力和效率有所下降，多數(shù)國家(地區(qū))通過壓縮農(nóng)業(yè)全球價值鏈的國外段長度來有效規(guī)避供應(yīng)鏈斷裂的風(fēng)險。

表3 2000—2014年43個國家(地區(qū))農(nóng)業(yè)全球價值鏈國外段長度

三、全球農(nóng)業(yè)上游度水平測算與分析

(一)測算方法

經(jīng)濟全球化與生產(chǎn)片段化使得跨國公司在全球范圍內(nèi)組織生產(chǎn)，各國農(nóng)業(yè)企業(yè)通過參與不同工序生產(chǎn)過程，從而嵌入到跨國公司主導(dǎo)的農(nóng)業(yè)全球價值鏈。因而，本文通過測算農(nóng)業(yè)上游度水平來確定各國農(nóng)業(yè)在現(xiàn)有國際分工格局中的位置，以判斷各個國家(地區(qū))農(nóng)業(yè)究竟是處于全球價值鏈的上游階段，還是更加接近終端消費者。關(guān)于農(nóng)業(yè)上游度水平的測算，借鑒Fally(2011)所用方法，即將上游度定義為“某產(chǎn)業(yè)向上游產(chǎn)業(yè)銷售越多的產(chǎn)出份額，則該產(chǎn)業(yè)越位于上游”。因此，產(chǎn)業(yè)i的上游度水平Ui計算公式如式(3)所示：

(3)

式(3)中，dij為j部門生產(chǎn)單位價值產(chǎn)品需投入i部門產(chǎn)品價值；Yi與Yj依次表示i部門和j部門的總產(chǎn)值；dijYj

Yi表示j部門采購的i部門中間投入品占i部門總產(chǎn)出的比例；Ui≥1。

運用矩陣代數(shù)可以將該測算法表述為：U=[1-Δ]-11，其中Δ是第(i,j)項元素為dijYj

Yi的矩陣，1為元素均為1的列向量。具體數(shù)據(jù)來源于世界投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)庫中2000—2014年世界投入產(chǎn)出表數(shù)據(jù)。

(二)測算結(jié)果與分析

表4為2000—2014年43個國家(或地區(qū))農(nóng)業(yè)上游度變動趨勢測算結(jié)果。由表4可知：(1)2000—2014年，43個國家(地區(qū))三大產(chǎn)業(yè)上游度均值排名依次為：工業(yè)(2.4444)、農(nóng)業(yè)(2.2296)、服務(wù)業(yè)(2.0454)。具體到中國來看，考察期間中國三大產(chǎn)業(yè)上游度水平均值要顯著高于世界平均水平，具體分別為工業(yè)(3.0675)、農(nóng)業(yè)(2.5440)和服務(wù)業(yè)(2.0789)，反映了中國的三大產(chǎn)業(yè)均對世界經(jīng)濟具有較強的支撐性，三大產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)品更多作為中間投入品為本國或其他國家所使用。(2)就農(nóng)業(yè)上游度水平而言，排名前5的國家依次為：瑞士(2.8679)、芬蘭(2.8528)、瑞典(2.6872)、澳大利亞(2.6807)、丹麥(2.6366)。其中，瑞士農(nóng)業(yè)上游度水平較高得益于其畜牧業(yè)發(fā)達，農(nóng)業(yè)與其他產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)緊密，具體表現(xiàn)在兩個方面：一方面農(nóng)業(yè)為工業(yè)(如食品加工業(yè))提供原料，另一方面農(nóng)業(yè)為服務(wù)業(yè)(如旅游業(yè)、科學(xué)研究與技術(shù)服務(wù)業(yè))提供了支撐。排名較為靠后的國家(地區(qū))依次為：馬耳他(1.6531)、斯洛文尼亞(1.6732)、希臘(1.7252)、印度(1.7648)、塞浦路斯(1.7767)。其中，印度農(nóng)業(yè)上游度水平較低主要由于農(nóng)業(yè)與工業(yè)、農(nóng)業(yè)與服務(wù)業(yè)融合度不高，具體表現(xiàn)在：一是印度農(nóng)業(yè)以小農(nóng)經(jīng)營為主，農(nóng)業(yè)機械化水平和化肥施用水平較低；二是印度農(nóng)業(yè)雖與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)廣泛融合，但缺乏金融服務(wù)業(yè)和農(nóng)業(yè)技術(shù)服務(wù)業(yè)的有力支撐。(3)具體到中國而言，2001—2009年中國農(nóng)業(yè)上游度水平持續(xù)攀升，由2.0224提高到2.8421，說明農(nóng)產(chǎn)品作為工業(yè)生產(chǎn)中間投入品的角色得以強化。2009—2010年中國農(nóng)業(yè)上游度水平有所回落，由2.8421降至2.8066，主要由于美國次貸危機的滯后效應(yīng)。具體來看，美國次貸危機導(dǎo)致世界經(jīng)濟增長疲軟，貿(mào)易保護主義抬頭，各國紛紛壓縮國外產(chǎn)品需求，從而導(dǎo)致中國制造業(yè)增速減緩，其他產(chǎn)業(yè)對農(nóng)業(yè)的有效需求減弱。

表4 2000—2014年43個國家(或地區(qū))三大產(chǎn)業(yè)上游度變動趨勢

(續(xù)表4)

2000農(nóng)業(yè)工業(yè)服務(wù)業(yè)2007農(nóng)業(yè)工業(yè)服務(wù)業(yè)2014農(nóng)業(yè)工業(yè)服務(wù)業(yè)中國2．0902．9112．0622．5933．1352．0983．0333．3022．181塞浦路斯1．7342．2011．9191．7502．0941．9961．8462．1982．073捷克2．5362．5802．2512．5892．6202．3752．5272．6732．373德國2．0452．2852．0652．1172．4232．1692．3922．5062．144丹麥2．4552．3012．0752．6762．4002．1812．5942．4652．201西班牙1．8462．4182．0081．9902．6792．1902．3502．6302．020愛沙尼亞1．9022．6182．1142．1002．5282．1862．1322．6092．282芬蘭2．8862．6852．1792．8792．6712．2012．8372．7092．196法國2．3772．3522．0282．3962．3872．0782．4882．5042．036英國1．8812．3092．0291．9012．3382．0562．3382．5792．074希臘1．7611．9711．8141．6671．9801．8791．8342．1501．929克羅地亞1．8482．1272．1141．8062．2102．1161．9112．2942．184匈牙利2．4112．3802．0482．4622．4302．0982．6662．5292．096印度尼西亞2．0572．1071．6942．0972．2501．6942．1482．2391．751印度1．6622．0811．6171．8122．0811．7131．7112．0731．604愛爾蘭2．3342．2842．3282．5242．4302．4742．2752．5542．154意大利1．7962．3692．1081．8422．4562．1782．3782．5782．117日本2．2112．5071．9972．2762．6532．0482．3172．6792．010韓國2．2102．6022．0792．3322．8692．1772．7003．0972．324立陶宛1．8602．4561．8461．8902．4121．9132．2172．6371．994盧森堡2．2032．5382．2752．3172．6262．3062．6942．6252．377拉脫維亞1．9272．6682．1142．0742．3252．1572．3602．9662．290墨西哥2．0132．0791．5611．8862．1011．5331．8772．1891．559馬耳他1．4772．0241．8641．7182．3402．0051．8052．6022．055荷蘭2．0502．3842．1421．7552．3892．1262．4612．7552．313挪威2．6662．7802．0882．5982．7462．1352．5682．8182．125波蘭1．9822．2832．0172．0292．4152．1322．3212．5522．107葡萄牙1．9682．3061．9422．0312．5142．0342．1212．5642．055羅馬尼亞2．1872．2952．0982．1332．3002．0522．0942．3782．277俄羅斯1．9642．1491．6391．8132．0871．5791．8372．1491．640斯洛伐克2．0402．4882．0712．0842．3972．0672．1402．4592．099斯洛文尼亞2．4442．6322．1302．2322．3862．1282．1552．3382．039瑞典2．6132．5122．1282．6782．5752．1852．7802．6982．160土耳其1．9632．4561．8381．9262．2041．8061．8672．2981．825臺灣2．1292．6601．9552．0642．9402．0682．2483．1042．033美國2．4662．3391．9022．5242．3561．8872．6472．3321．905

四、全球農(nóng)業(yè)增值能力影響因素分析

鑒于全球價值鏈任意鏈節(jié)都體現(xiàn)出價值創(chuàng)造，企業(yè)嵌入全球價值鏈的位置不同，產(chǎn)品垂直生產(chǎn)結(jié)構(gòu)有別，行業(yè)勞動生產(chǎn)率水平各異，因而各國農(nóng)業(yè)單位產(chǎn)出增值率出現(xiàn)明顯差異。為了理清1995—2011年各國農(nóng)業(yè)在全球價值鏈中所處地位與其增值能力的關(guān)系，本文構(gòu)建涵蓋農(nóng)業(yè)增值能力及其影響因素的面板數(shù)據(jù)模型，以此進行驗證，并采用兩階段最小二乘法(Two Stage Least Square，TSLS)來控制農(nóng)業(yè)增值能力與農(nóng)業(yè)上游度水平間的內(nèi)生性。具體回歸的基礎(chǔ)模型為：

(4)

式(4)中，農(nóng)業(yè)增值能力(AVA)為被解釋變量，具體數(shù)據(jù)來源于1995—2011年世界投入產(chǎn)出表*世界投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)庫(World Input-Output Database ，WIOD)只更新了投入產(chǎn)出表，配套的經(jīng)濟社會表尚未更新，因此本文的分析基于2013年發(fā)布的世界投入產(chǎn)出表(1995—2011年)數(shù)據(jù)及其配套的經(jīng)濟社會表數(shù)據(jù)展開。鑒于2013年發(fā)布的世界投入產(chǎn)出表包含40個國家(地區(qū))數(shù)據(jù)，所以文中面板數(shù)據(jù)回歸模型僅以40個國家(地區(qū))為樣本。。主要解釋變量設(shè)置如下：農(nóng)業(yè)上游度水平(AUPST)、農(nóng)業(yè)全球價值鏈的國內(nèi)段長度(ADGVCLEN)、農(nóng)業(yè)全球價值鏈的國外段長度(AFGVCLEN)作為反映40個國家(地區(qū))在全球價值鏈分工中地位變化的指標(biāo)，可以用于驗證40個國家(地區(qū))農(nóng)業(yè)在全球價值鏈分工中的角色變遷與其增值能力的關(guān)系。農(nóng)業(yè)上游度水平用來測算農(nóng)產(chǎn)品在全球價值鏈分工中所處地位，同時結(jié)合拉姆齊(Ramsey)RESET(Regression Specification Error Test)的檢驗結(jié)果與微笑曲線相關(guān)理論，并將測算農(nóng)業(yè)上游度水平的一次項與二次項引入模型。而全球價值鏈的國內(nèi)段長度與國外段長度則是基于垂直生產(chǎn)結(jié)構(gòu)視角，可以用于衡量特定行業(yè)參與全球價值鏈分工的深度。農(nóng)業(yè)上游度水平和農(nóng)業(yè)全球價值鏈的國內(nèi)段長度與國外段長度由上文測算得出，同時上述變量均無單位。為了控制模型的內(nèi)生性問題，將測算農(nóng)業(yè)上游度的一階滯后項作為工具變量引入模型。本文借助農(nóng)業(yè)人均產(chǎn)出(AGDPPC)來衡量農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率水平，同時為了減少異方差影響，將其以對數(shù)形式引人模型。

為了使數(shù)據(jù)具有可比性，本文以1995年為基期，對各年產(chǎn)出均作平減處理。為了統(tǒng)一計量單位，依據(jù)當(dāng)年外匯牌價，將其折合成美元，匯率數(shù)據(jù)來自于世界銀行發(fā)展指標(biāo)(World Bank Institute，WBI)數(shù)據(jù)庫，單位為：美元/人。為了盡可能規(guī)避遺漏變量所帶來的內(nèi)生性問題，本文將農(nóng)業(yè)勞動構(gòu)成和農(nóng)業(yè)資本密集度作為控制變量引入模型。其中，農(nóng)業(yè)勞動構(gòu)成(AHLIR、AMLIR)由農(nóng)業(yè)高技能勞動和中技能勞動的占比來體現(xiàn)，具體數(shù)據(jù)來源于世界投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)庫。農(nóng)業(yè)人均資本的對數(shù)(Ln AFCPC)作為衡量農(nóng)業(yè)資本密集度的替代變量，由農(nóng)業(yè)實際固定資本形成總額除以農(nóng)業(yè)的就業(yè)總?cè)藬?shù)表示，具體基期為1995年，以此對各年農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)形成總額進行平減處理。與上文類似，為了統(tǒng)一計量單位，依據(jù)當(dāng)年外匯牌價，將相關(guān)數(shù)據(jù)折合成美元，單位為：美元/人。

如上文所述，為了規(guī)避內(nèi)生性問題，本文主要采用兩階段最小二乘法(TSLS)進行數(shù)據(jù)分析，在回歸中依次剔除最不顯著的解釋變量，分別得到模型4、模型5和模型6。關(guān)于模型內(nèi)生性的識別，通常做法是進行Hausman檢驗或Davidson-Mackinnon檢驗，而本文借助后者來檢驗。由Davidson-Mackinnon檢驗的結(jié)果可知，由于其拒絕原假設(shè)，因此需要對兩階段最小二乘法(TSLS)的回歸結(jié)果進行分析。作為參考，表5中還列出面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)模型的回歸結(jié)果(固定效應(yīng)回歸中依次剔除最不顯著的解釋變量，分別得到模型1、模型2和模型3)。其中固定效應(yīng)和隨機效應(yīng)的選擇主要借助Hausman檢驗來判定。具體情況見表5。

表5 基于兩階段最小二乘法(TSLS)的農(nóng)業(yè)增值能力影響因素檢驗

(續(xù)表5)

FE模型1模型2模型3TSLS模型4模型5模型6LnAGDPPC0．002??(0．001)0．003???(0．001)0．003???(0．001)0．002?(0．001)0．002?(0．001)LnAFCPC0．001(0．003)0．002(0．003)CONS1．075???(0．037)1．084???(0．026)1．094???(0．026)0．982???(0．062)1．005???(0．049)1．022???(0．048)樣本數(shù)680680680640640640F值88．880111．180129．91082．860103．320105．880Hausman檢驗Chi2值37．68044．55055．02036．92043．39033．280Hausman檢驗p值0．0000．0000．0000．0000．0000．000Davidson-MacKinnon檢驗p值0．0000．0000．000聯(lián)合顯著p值0．0000．0000．0000．0000．0000．000WithinR-sq0．9300．9300．9290．9250．9260．924

注：小括號內(nèi)數(shù)值為標(biāo)準(zhǔn)誤；*、**、***依次表示在10%、5%、1%水平上顯著。

回歸結(jié)果顯示：(1)考察期間內(nèi)，農(nóng)業(yè)增值能力與農(nóng)業(yè)上游度水平的一次項、農(nóng)業(yè)中技能勞動投入比率呈正相關(guān)，且均通過5%的顯著性水平檢驗；(2)農(nóng)業(yè)增值能力與農(nóng)業(yè)上游度水平的二次項、農(nóng)業(yè)全球價值鏈的國內(nèi)段長度、農(nóng)業(yè)全球價值鏈的國外段長度、農(nóng)業(yè)高技能勞動投入比率呈負相關(guān)，且均通過5%的顯著性水平檢驗；(3)農(nóng)業(yè)增值能力與農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率、農(nóng)業(yè)資本密集度關(guān)聯(lián)度并不顯著，均未通過5%的顯著性水平檢驗。由此可知：一是農(nóng)業(yè)增值能力與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中不同技能勞動投入比例關(guān)聯(lián)顯著，中技能勞動投入比例增加有利于農(nóng)業(yè)增值能力提升，而高技能勞動投入比例增加的結(jié)果卻適得其反；二是農(nóng)業(yè)增值能力與農(nóng)業(yè)上游度呈“倒U型”關(guān)系；三是伴隨農(nóng)業(yè)全球價值國內(nèi)段長度與國外段長度延展，農(nóng)業(yè)增值能力卻有所削弱。

五、結(jié)論與政策建議

本文通過對2000—2014年43個國家(地區(qū))農(nóng)業(yè)全球價值鏈長度的測算與分解，同時借助上游度指數(shù)測算，明確了農(nóng)業(yè)對其他產(chǎn)業(yè)的支撐性作用，接下來借助面板數(shù)據(jù)二階段最小二乘法檢驗了農(nóng)業(yè)增值能力的主要影響因素。研究結(jié)果顯示：農(nóng)業(yè)增值能力與農(nóng)業(yè)中技能勞動投入比例呈正相關(guān)；農(nóng)業(yè)增值能力與農(nóng)業(yè)上游度水平總體呈“倒U型”關(guān)系，在最初階段，農(nóng)業(yè)上游度水平增加有助于農(nóng)業(yè)增值能力提升；而當(dāng)農(nóng)業(yè)上游度水平超出一定程度，農(nóng)業(yè)的增值能力將被工業(yè)和服務(wù)業(yè)所代替，從而導(dǎo)致兩者出現(xiàn)負相關(guān)；農(nóng)業(yè)增值能力與農(nóng)業(yè)全球價值鏈的國內(nèi)段長度、農(nóng)業(yè)全球價值鏈的國外段長度負相關(guān)；農(nóng)業(yè)增值能力與農(nóng)業(yè)高技能勞動投入比率負相關(guān)；農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率提高與農(nóng)業(yè)資本積累的增加未必能帶來農(nóng)業(yè)增值能力提升。

基于以上研究結(jié)果，為了進一步提升中國農(nóng)業(yè)增值能力，本文提出以下三點政策建議：

(1)加強基層農(nóng)業(yè)技術(shù)指導(dǎo)員的培訓(xùn)與管理，提升農(nóng)技指導(dǎo)員技能水平，強化服務(wù)意識，進一步提升中技能勞動人員占比與農(nóng)業(yè)增值能力。同時，要積極調(diào)動農(nóng)業(yè)高技能勞動者的主觀能動性，強化其在農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與農(nóng)業(yè)增值能力提升中的功效。

(2)中國政府應(yīng)積極構(gòu)建跨境農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈，加強農(nóng)業(yè)國際合作，要采取“歸核化戰(zhàn)略”，注重對農(nóng)業(yè)戰(zhàn)略核心鏈節(jié)的掌控，促進農(nóng)業(yè)研發(fā)、成果示范與應(yīng)用有效銜接。

(3)提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率與創(chuàng)新農(nóng)業(yè)金融服務(wù)，農(nóng)業(yè)企業(yè)應(yīng)樹立農(nóng)業(yè)品牌意識和創(chuàng)新意識，促進農(nóng)業(yè)與信息技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)全面融合，實現(xiàn)由傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的轉(zhuǎn)型。

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(責(zé)任編輯 張 坤)

ResearchontheRelationshipbetweenEmbeddingPositionofAgricultureinGVCsandValue-addingCapacity

YANG Jie

(School of International Economics and Trade, Anhui University of Finance and Economics, Bengbu 233030)

Firstly, through calculation of the length of agricultural GVCs and its decomposition, the paper discusses agricultural production stages of 43 countries from vertical perspective. Secondly, the paper calculates agricultural upstreamness in order to make clear it′s supporting to other industries and variation of embedded position in global value chain. Finally, the relationship between embedding position of agriculture in GVCs and value-adding capacity is tested based on TSLS method. The results show that there is an inverted U shaped relationship between value added capability and upstreamness of agriculture. The rise of mid-skilled labor can increase value added capability of agriculture, while the extension of agricultural value chain shows restriction to it.

global value chain; upstreamness; length of global value chains; value-adding capacity

2017-07-12

楊 杰(1977--)，男，安徽懷遠人，博士，安徽財經(jīng)大學(xué)國際經(jīng)濟貿(mào)易學(xué)院講師。

國家自然科學(xué)基金應(yīng)急項目“新常態(tài)下中國對外投資理論的創(chuàng)新與發(fā)展研究”(71541003)。

F31；F113

A

1001-6260(2017)09-0039-09

10.19337/j.cnki.34-1093/f.2017.09.004