薛慶根，朱瑾

(揚(yáng)州大學(xué)商學(xué)院，江蘇揚(yáng)州，225127)

0 引言

20世紀(jì)90年代，為應(yīng)對全球激烈的農(nóng)業(yè)產(chǎn)品競爭，我國在北京和上海建立了農(nóng)業(yè)示范區(qū)，引進(jìn)以色列、荷蘭在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方面的先進(jìn)設(shè)施。2001年，我國正式開始第一批國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)的試點(diǎn)工作，截至2020年12月，經(jīng)科技部、農(nóng)業(yè)農(nóng)村部等6部門批準(zhǔn)建設(shè)的九批國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)共304個(gè)，其中274個(gè)國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)已經(jīng)通過驗(yàn)收。作為以技術(shù)創(chuàng)新為核心的新型農(nóng)業(yè)發(fā)展模式，國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)逐漸發(fā)展成為技術(shù)組裝集成、科技成果轉(zhuǎn)化及現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的示范載體。歷經(jīng)多年實(shí)踐，園區(qū)在孵化培育、創(chuàng)新產(chǎn)出、集成示范方面的效益顯著，創(chuàng)新監(jiān)測報(bào)告顯示，前八批建立的278個(gè)國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)核心面積達(dá)92.58 hm2，園區(qū)入駐企業(yè)33 152家，引進(jìn)新技術(shù)、新品種和新設(shè)施18 108個(gè)[1]。

新經(jīng)濟(jì)發(fā)展格局下，在注重二三產(chǎn)業(yè)提質(zhì)增效的同時(shí)要進(jìn)一步加強(qiáng)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)體系建設(shè)，通過不斷優(yōu)化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率來提高農(nóng)業(yè)供給質(zhì)量。2020年中央一號文件指出，要強(qiáng)化科技在推進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設(shè)中的作用，加強(qiáng)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術(shù)體系建設(shè)，擴(kuò)大名特優(yōu)農(nóng)產(chǎn)品的覆蓋范圍，面向農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)配置科技資源，加強(qiáng)國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)等農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新平臺的建設(shè)?！秶肄r(nóng)業(yè)科技園區(qū)發(fā)展規(guī)劃(2018—2025)》同樣指出，在經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展時(shí)期，必須以實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略和鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略為引領(lǐng)，深入推進(jìn)農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，不斷提高農(nóng)業(yè)綜合效益和競爭力。

縱觀現(xiàn)有農(nóng)業(yè)科技園區(qū)相關(guān)研究，大致可分為3類。一是對農(nóng)業(yè)科技園區(qū)的發(fā)展績效進(jìn)行評價(jià)，艾洪娟等[2]基于企業(yè)帶動、產(chǎn)業(yè)帶動、技術(shù)引領(lǐng)、技術(shù)推廣、企業(yè)孵化5個(gè)功能分析園區(qū)發(fā)展成效；謝玲紅等[3]從農(nóng)業(yè)、農(nóng)村、農(nóng)民3個(gè)層面構(gòu)建指標(biāo)并計(jì)算權(quán)重，結(jié)果顯示國家農(nóng)業(yè)園區(qū)在推動農(nóng)業(yè)升級方面表現(xiàn)得更好。二是分析農(nóng)業(yè)科技園區(qū)的創(chuàng)新能力，王秀芳等[4]、錢政成等[5]、霍明等[6]將創(chuàng)新投入、創(chuàng)新支撐、創(chuàng)新產(chǎn)出、創(chuàng)新績效作為一級指標(biāo)構(gòu)建評價(jià)體系，分析農(nóng)業(yè)科技園區(qū)的創(chuàng)新能力；夏巖磊[7-8]研究發(fā)現(xiàn)，相較于傳統(tǒng)要素，創(chuàng)新要素對國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的影響更強(qiáng)，并且園區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出會受到地理差異的影響。三是分析農(nóng)業(yè)科技園區(qū)的經(jīng)濟(jì)效益，此類研究相對較少。趙黎明等[9]運(yùn)用CES模型研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)科技園區(qū)發(fā)揮著產(chǎn)業(yè)集聚作用；錢政成等[5]指出，國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)通過農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)升級、農(nóng)業(yè)科技人才培養(yǎng)等手段發(fā)揮了減貧作用；夏巖磊[10]指出，國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)可通過極化和擴(kuò)散效應(yīng)形成所在區(qū)域的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長極。以上關(guān)于國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)的研究大多局限于構(gòu)建評價(jià)體系分析園區(qū)自身的發(fā)展績效和創(chuàng)新能力，研究農(nóng)業(yè)科技園區(qū)經(jīng)濟(jì)效益的文獻(xiàn)較少，并且鮮有學(xué)者關(guān)注國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)對園區(qū)外農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響。鑒于此，本文將探究國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)與區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系，識別國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長中發(fā)揮的政策效應(yīng)，為進(jìn)一步加強(qiáng)國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)的建設(shè)提供可靠的定量證據(jù)。

1 理論分析與研究假說

增長極理論認(rèn)為，增長極在離心力的作用下，將增長的方向通過技術(shù)、組織、要素、信息等渠道向其周邊地區(qū)擴(kuò)散，從而使區(qū)域經(jīng)濟(jì)通過多層次的增長極在不同的點(diǎn)上帶動經(jīng)濟(jì)增長。國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)的建設(shè)初衷就是通過農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化促進(jìn)農(nóng)業(yè)增長、農(nóng)村發(fā)展、農(nóng)民進(jìn)步。在園區(qū)建設(shè)初期，地區(qū)政府會加大對園區(qū)的資金等要素的投入，隨著地區(qū)國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)經(jīng)濟(jì)實(shí)力不斷增強(qiáng)，擴(kuò)散和輻射效應(yīng)便會發(fā)揮作用，園區(qū)將集聚的生產(chǎn)要素進(jìn)一步投入到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，擴(kuò)大農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模，實(shí)現(xiàn)園區(qū)對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用。

高新技術(shù)改造傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)理論指出，要將高新技術(shù)滲透到生產(chǎn)的各個(gè)環(huán)節(jié)，從而使農(nóng)業(yè)資料不斷變革、農(nóng)業(yè)勞動對象不斷擴(kuò)大、農(nóng)業(yè)勞動者素質(zhì)不斷提高，形成全新的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力系統(tǒng)[11]。國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)是科技創(chuàng)新與成果轉(zhuǎn)化的核心平臺，園區(qū)通過自主研發(fā)新品種、新工藝和引進(jìn)新的農(nóng)業(yè)技術(shù)和生產(chǎn)方式兩種途徑不斷提升科技創(chuàng)新水平，將高新技術(shù)融合到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的各環(huán)節(jié)。一方面，新品種、新技術(shù)的應(yīng)用能夠提升農(nóng)產(chǎn)品的核心競爭力；另一方面，新的生產(chǎn)方式、新工藝也將不斷提升農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)效率。

基于上述理論，本文提出如下兩個(gè)假說。

假說1：國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)對區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長具有顯著的促進(jìn)作用。

假說2：國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)通過提升區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平來促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長，即技術(shù)創(chuàng)新是國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)促進(jìn)區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的路徑之一。

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 樣本選擇和數(shù)據(jù)來源

我國于20世紀(jì)末提出建立農(nóng)業(yè)科技園區(qū)的發(fā)展方案，并于2001年、2002年開始第一、二批國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)的試點(diǎn)，之后分別在2011年、2012年、2013年、2015年2月和12月、2018年、2019年批準(zhǔn)第三至第九批國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)的建設(shè)工作。雖然前兩批國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)早在20世紀(jì)初就已建立，但科技部直到2009年才對這些園區(qū)進(jìn)行驗(yàn)收，因此這一時(shí)期政府和地方對于國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)的建設(shè)仍處于探索階段。隨著政策的不斷完善，2010年以后國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)進(jìn)入良好發(fā)展階段，園區(qū)建立的數(shù)量和發(fā)展質(zhì)量都取得了巨大突破。因此，本文在進(jìn)行樣本篩選時(shí)剔除了前兩批建設(shè)的國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)，只保留第三至第七批建設(shè)并且已經(jīng)通過科技部驗(yàn)收的國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)。其次，實(shí)證分析部分的數(shù)據(jù)區(qū)間為2010—2019年，考慮到部分城市數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重，故只將全國22省的254個(gè)地級市納入研究范圍，刪除自治區(qū)和三沙市樣本。最后，對于擁有多家國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)的地級市，只保留最先建立的園區(qū)樣本，本文最終將114個(gè)地級市樣本歸入處理組。

實(shí)證分析部分選用的數(shù)據(jù)主要來源于各省、市的《統(tǒng)計(jì)年鑒》及《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》，部分缺失數(shù)據(jù)通過查找地級市統(tǒng)計(jì)公報(bào)補(bǔ)齊。其中衡量區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平的中介變量選取北京大學(xué)企業(yè)大數(shù)據(jù)研究中心公布的中國區(qū)域創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)指數(shù)。

2.2 模型設(shè)定

本文將國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)視為一項(xiàng)準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，借鑒甘天琦[12]、王佳楠[13]在政策評價(jià)中使用的雙重差分法，分析國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)對區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的影響效應(yīng)。雙重差分法不僅能在很大程度上避免內(nèi)生性問題，而且模型設(shè)置科學(xué)，能更加準(zhǔn)確地估計(jì)政策效應(yīng)，因此備受學(xué)者們青睞。本文的研究對象為國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)，考慮到各地區(qū)的農(nóng)業(yè)科技園區(qū)建設(shè)批次并不一致，因此借鑒Autor[14]的研究，構(gòu)建多期雙重差分模型，模型設(shè)定如下

yit=α0+α1didit+∑xit+γi+γt+εit

(1)

式中：i——城市；

t——年份；

yit——城市i在t年的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長情況；

didit——虛擬變量，如果城市i的農(nóng)業(yè)科技園區(qū)在t年被批準(zhǔn)為國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)，則該年及以后賦值為1，反之為0；

xit——一組可能影響區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的控制變量；

γi、γt——城市、時(shí)間固定效應(yīng)；

εit——隨機(jī)擾動項(xiàng)。

本文重點(diǎn)關(guān)注式(1)中α1是否顯著，若顯著為正，則表明國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)的建立對區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長發(fā)揮了促進(jìn)作用。

理論分析部分的假設(shè)2指出技術(shù)創(chuàng)新可能會在國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)影響農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長中發(fā)揮中介作用，因此在基準(zhǔn)回歸模型的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步檢驗(yàn)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)揮的中介效應(yīng)，本文基于逐步回歸系數(shù)檢驗(yàn)方法[15]，在式(1)的基礎(chǔ)上構(gòu)建遞歸模型

innovationit=λ0+λ1didit+∑xit+γi+γt+εit

(2)

yit=β0+β1didit+β2innovationit+∑xit+γi+γt+εit

(3)

式中：innovationit——城市i在t年的技術(shù)創(chuàng)新水平；

λ1——國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)對地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新水平的影響程度；

β1——加入中介變量后國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)對區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的影響水平。

若回歸模型中系數(shù)λ1、β2顯著，且系數(shù)β1小于α1，則說明技術(shù)創(chuàng)新發(fā)揮了部分中介效應(yīng)。

2.3 變量說明

2.3.1 被解釋變量

已有研究中，部分學(xué)者選擇農(nóng)林牧漁業(yè)增加值或農(nóng)民人均純收入衡量農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長水平，為消除價(jià)格變動帶來的影響，本文借鑒王佳楠[13]、黃龍俊江[16]、鄧翔[17]的研究，選取地級市農(nóng)林牧漁年度總產(chǎn)值作為區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長水平的代理變量，并取對數(shù)處理。

2.3.2 核心解釋變量

本文的核心解釋變量是國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)，若該城市擁有國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)并已經(jīng)通過驗(yàn)收則進(jìn)入處理組，組間虛擬變量為1，反之為0；該城市建立農(nóng)業(yè)科技園區(qū)的當(dāng)年及之后的時(shí)間虛擬變量均取值為1，其余為0；將組間虛擬變量和城市虛擬變量交乘后得到核心解釋變量didit，本文重點(diǎn)關(guān)注系數(shù)α1。

2.3.3 控制變量

在控制變量的選擇上借鑒龐金波[18]、李兆亮[19]的研究，選取主要農(nóng)作物播種面積作為土地要素的代理變量，農(nóng)作物播種面積的擴(kuò)大能直接提升農(nóng)業(yè)種植規(guī)模，從而促進(jìn)區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長。采用農(nóng)林牧漁城鎮(zhèn)從業(yè)人員衡量地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展中的勞動力投入水平，隨著農(nóng)村勞動力的不斷外溢，勞動力要素對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的影響逐漸減弱。使用農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力、農(nóng)用化肥施用折純量衡量地區(qū)農(nóng)機(jī)和化肥投入對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的影響，農(nóng)業(yè)機(jī)械和化肥的廣泛使用能夠提高農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)效率和產(chǎn)出水平，推動農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長。最后將糧食總產(chǎn)值也納入控制變量，糧食產(chǎn)值能夠直接體現(xiàn)區(qū)域農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平，進(jìn)而影響區(qū)域的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長。以上變量除農(nóng)林牧漁城鎮(zhèn)從業(yè)人員外均進(jìn)行對數(shù)處理。

2.3.4 中介變量

表1是主要變量的詳細(xì)說明及描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

表1 主要變量說明Tab. 1 Description of main variables

考慮到地級市層面缺乏衡量農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平的數(shù)據(jù)，因此本文選取北京大學(xué)企業(yè)大數(shù)據(jù)研究中心公布的中國區(qū)域創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)指數(shù)作為區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平的代理變量，該數(shù)據(jù)能客觀反映地級市層面的技術(shù)創(chuàng)新水平。

3 實(shí)證結(jié)果

3.1 基準(zhǔn)回歸

本文通過雙向固定效應(yīng)檢驗(yàn)國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)對區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的凈效應(yīng)，表2模型(1)僅將農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值對數(shù)值作為被解釋變量進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果在1%的水平上顯著，表明國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)對區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長具有明顯的提升作用，具體而言，建立國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)的區(qū)域，其農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值會有4.7%的提升。在模型(2)～(5)中依次加入控制變量后回歸結(jié)果依然十分顯著，但是影響系數(shù)從0.047降至0.039。從控制變量的回歸結(jié)果來看，農(nóng)作物播種面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力、糧食總產(chǎn)值的回歸結(jié)果均在1%的水平上顯著為正，而農(nóng)林牧漁城鎮(zhèn)從業(yè)人員與農(nóng)用化肥施用折純量的回歸結(jié)果并不顯著。科布道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)認(rèn)為增加土地要素的投入能直接增加產(chǎn)出，相較于傳統(tǒng)的以人為主的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動，機(jī)械化種植、收割、加工的生產(chǎn)方式具備規(guī)模效應(yīng)，在提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的同時(shí)降低了單位農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)成本，從而提高商品的剩余價(jià)值。糧食產(chǎn)值能直接體現(xiàn)地區(qū)農(nóng)業(yè)的產(chǎn)出水平和農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)，農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平越高，地區(qū)的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長水平越高。

表2 基準(zhǔn)回歸結(jié)果Tab. 2 Baseline regression results

3.2 平行趨勢檢驗(yàn)

從回歸結(jié)果可知，國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)對區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長起到了顯著的促進(jìn)作用。但雙重差分法的適用前提是滿足平行趨勢，即在建立國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)前，實(shí)驗(yàn)組和對照組具有相同的變化趨勢。國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)從批準(zhǔn)建設(shè)到完成驗(yàn)收通常要經(jīng)歷最低3年的建設(shè)周期，受政策制度、設(shè)施要素等的影響，處于不同時(shí)期的國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展發(fā)揮的效用水平可能具有差異。平行動態(tài)趨勢檢驗(yàn)圖如圖1所示。

圖1 平行趨勢檢驗(yàn)

基于上述原因，本文借鑒Beck等[20]的做法，對國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)建立的平行趨勢進(jìn)行檢驗(yàn)，并給出動態(tài)趨勢檢驗(yàn)圖。從圖1中可以看出，在政策實(shí)施之前，國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長影響的回歸系數(shù)并沒有通過顯著性檢驗(yàn)，說明在建立國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)之前，建立國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)與尚未建立國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)的城市之間不存在顯著性差異，因此滿足平行趨勢檢驗(yàn)。

3.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

3.3.1 替換被解釋變量

考慮到中國各省份產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平存在差異，運(yùn)用農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長進(jìn)行衡量可能存在偏誤，因此在表3的模型(3)、(4)中替換被解釋變量為農(nóng)林牧漁業(yè)增加值對數(shù)值(lnadd)，進(jìn)一步分析國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)對區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的影響?；貧w結(jié)果顯示，無論是否考慮控制變量，國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)均對農(nóng)林牧漁增加值發(fā)揮了顯著促進(jìn)作用，但是回歸系數(shù)較模型(1)、(2)稍有下降，具體地，國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)的建設(shè)能夠帶動區(qū)域農(nóng)林牧漁增加值提升3.5%。

表3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)Tab. 3 Robustness test

3.3.2 考慮國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)建設(shè)“強(qiáng)度”的影響

表2與表3的模型(1)～(4)中，一直將國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)視為二元變量。在整理數(shù)據(jù)時(shí)發(fā)現(xiàn)，部分地級市擁有2個(gè)及以上的國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)。因此在穩(wěn)健性檢驗(yàn)部分，用地級市擁有國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)的數(shù)量(number)作為核心解釋變量進(jìn)行回歸，觀察國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)的建設(shè)強(qiáng)度是否會對地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有不同的影響。從表3模型(5)的回歸結(jié)果可以看出，國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)的建設(shè)強(qiáng)度越大，越能提升當(dāng)?shù)氐霓r(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長水平，并且提升水平達(dá)到了19.1%。

3.4 中介效應(yīng)分析

基于技術(shù)創(chuàng)新的中介效應(yīng)分析，如表4所示。

表4 基于技術(shù)創(chuàng)新的中介效應(yīng)分析Tab. 4 Analysis of mediating effect based on technological innovation

表4中的模型(1)～(3)的回歸結(jié)果均在1%的統(tǒng)計(jì)意義上顯著，表明國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)通過提升區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平進(jìn)而促進(jìn)區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長。技術(shù)創(chuàng)新在國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)影響區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)中發(fā)揮著部分中介效應(yīng)。為穩(wěn)健中介效應(yīng)效果，本文在逐步回歸系數(shù)方法的基礎(chǔ)上又進(jìn)行了Bootstrap檢驗(yàn)，表5的Bootstrap檢驗(yàn)結(jié)果顯示偏誤校正BC后的置信區(qū)間均不包含0，說明中介效應(yīng)成立，國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的總效應(yīng)等于間接效應(yīng)0.026加上直接效應(yīng)之0.151，總效應(yīng)為0.177，中介效應(yīng)占比14.69%。

表5 Bootstrap檢驗(yàn)結(jié)果Tab. 5 Bootstrap test results

3.5 異質(zhì)性分析

3.5.1 按地理位置劃分

中國長期存在區(qū)域發(fā)展不平衡的問題，相較于東部地區(qū)而言，中西部地區(qū)更加注重農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，因此在異質(zhì)性分析中，進(jìn)一步探究國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)對東部地區(qū)、中西地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的不同影響。按照國家統(tǒng)計(jì)局的劃分方式對東、中西部城市進(jìn)行分組，分別構(gòu)建東部城市虛擬變量(eastcity)、中西部城市虛擬變量(middleweastcity)，并與didit交乘后納入回歸模型，結(jié)果如表6所示。從表6模型(1)、(2)可見，東部城市虛擬變量與didit交互后進(jìn)行回歸的結(jié)果并不顯著，并且系數(shù)為負(fù)，可見國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)對東部城市的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長可能存在抑制作用；中西部城市虛擬變量與didit的交互項(xiàng)的系數(shù)在1%的水平上顯著為正，中西部地區(qū)的國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)能夠促使當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長提升7%。一方面，我國東部地區(qū)二三產(chǎn)業(yè)在經(jīng)濟(jì)中的占比大，而第一產(chǎn)業(yè)占比小，因此國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)的作用效果不強(qiáng)；另一方面，東部地區(qū)制造業(yè)發(fā)達(dá)，農(nóng)業(yè)科技園區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新成果可能更多地外溢到二三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展中，從而對地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生排擠效應(yīng)。

表6 異質(zhì)性分析Tab. 6 Heterogeneity analysis

3.5.2 按行政層級劃分

城市發(fā)展中，行政等級高的城市往往在資源集聚、技術(shù)創(chuàng)新更具備優(yōu)勢，經(jīng)濟(jì)發(fā)展的水平也更高。因此，不同行政層級的城市在建設(shè)國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)的過程中可能會存在差異，本文借鑒劉哲[21]、朱金鶴[22]的研究，將254個(gè)地級市按照省會城市、一般城市分組，其中省會城市22個(gè)，一般城市232個(gè)，分別構(gòu)造省會城市虛擬變量(scity)、一般城市虛擬變量(gcity)，與核心解釋變量didit交互后進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果與按地理位置分組的結(jié)果一致。相較于省會城市，一般等級城市的國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)能夠使得區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長水平提高4.3個(gè)百分點(diǎn)，這是因?yàn)橄噍^于省會城市，一般的城市在第一產(chǎn)業(yè)發(fā)展上的資源投入更多，國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)通過孵化培育農(nóng)業(yè)高新技術(shù)企業(yè)，集聚農(nóng)業(yè)發(fā)展要素，調(diào)整農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，提升農(nóng)業(yè)綜合發(fā)展效益。

4 主要結(jié)論與政策啟示

4.1 主要結(jié)論

通過構(gòu)建多期雙重差分模型，對國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)在區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長中的政策效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)。

1) 國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)對區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長發(fā)揮了顯著的促進(jìn)作用，建設(shè)國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)的區(qū)域，其農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長水平比尚未建設(shè)國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)區(qū)域的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)經(jīng)濟(jì)增長水平高3.9%，結(jié)果的顯著性在更換被解釋變量為農(nóng)林牧漁增加值和考慮到國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)建設(shè)強(qiáng)度的情況下依然穩(wěn)健，就控制變量的回歸結(jié)果來看，農(nóng)作物播種面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力、糧食總產(chǎn)值分別能促使區(qū)域農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值提升28.9%、16.8%、10.4%，但農(nóng)林牧漁城鎮(zhèn)從業(yè)人員與農(nóng)用化肥施用折純量對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長不存在顯著影響。

2) 中介效應(yīng)的回歸結(jié)果顯示，技術(shù)創(chuàng)新在國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)促進(jìn)區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長中發(fā)揮著部分中介效應(yīng)，中介效應(yīng)占比為14.69%，即國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)能夠通過提升所在區(qū)域的技術(shù)創(chuàng)新水平，進(jìn)而影響區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長。

3) 異質(zhì)性分析中，將區(qū)域虛擬變量和城市等級虛擬變量與didit交互后進(jìn)行回歸，其中中西部及一般等級城市的回歸結(jié)果顯著為正，東部及省會城市回歸結(jié)果不顯著且系數(shù)為負(fù)。其中，中西部地區(qū)及一般等級城市的國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)分別能夠促使區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長提升7%和4.3%，但是東部地區(qū)以及省會城市的國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長可能存在抑制作用。

4.2 政策啟示

首先，要繼續(xù)貫徹鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略和創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略，堅(jiān)持走科技興農(nóng)、富農(nóng)的道路。我國從20世紀(jì)末開始建立國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)至今，園區(qū)建設(shè)在質(zhì)量和數(shù)量上都取得了豐碩的成果，并且農(nóng)業(yè)科技園區(qū)的建設(shè)逐漸形成國家級、省級、市級的三級建設(shè)體系。園區(qū)在示范帶動、產(chǎn)業(yè)集聚、創(chuàng)新孵化等方面取得了卓越成效，有力地帶動了地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展融合。經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展時(shí)期，要繼續(xù)嚴(yán)格執(zhí)行國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)的申報(bào)、建設(shè)和驗(yàn)收工作，切實(shí)發(fā)揮好科技園區(qū)對三農(nóng)的積極作用。

其次，各地要繼續(xù)加強(qiáng)區(qū)域內(nèi)的國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)建設(shè)。從第一批試點(diǎn)發(fā)展至今，國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)已經(jīng)基本實(shí)現(xiàn)地級市的全覆蓋，在新型工業(yè)、服務(wù)業(yè)快速發(fā)展的時(shí)代，應(yīng)該充分利用好農(nóng)業(yè)科技園區(qū)這一平臺，提高園區(qū)自身的技術(shù)創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化率、新品種技術(shù)的引進(jìn)率，通過高技術(shù)投入和高效率產(chǎn)出提升農(nóng)產(chǎn)品的經(jīng)濟(jì)附加值。更要因地制宜，在不斷完善地區(qū)的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的同時(shí)加快農(nóng)業(yè)工業(yè)化建設(shè)，依靠國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)形成新的產(chǎn)業(yè)增長極，加快三產(chǎn)融合發(fā)展。

最后，根據(jù)國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)對各類人才的現(xiàn)實(shí)需求，建立對企業(yè)經(jīng)營管理者和市場開拓人才及農(nóng)業(yè)勞動者的分類培養(yǎng)機(jī)制。在互聯(lián)網(wǎng)、人工智能快速發(fā)展的時(shí)期，傳統(tǒng)的農(nóng)民就業(yè)主體已經(jīng)無法適應(yīng)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)作為技術(shù)創(chuàng)新型農(nóng)業(yè)組織形式，擁有豐富的科研技術(shù)人才，因此必須要發(fā)揮園區(qū)的教育培訓(xùn)功能，園區(qū)要定期開展對園區(qū)內(nèi)外的農(nóng)民的教學(xué)工作，通過實(shí)地參觀、視頻教學(xué)的方式，為農(nóng)民普及先進(jìn)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)，培育一批職業(yè)農(nóng)民投入到地區(qū)的農(nóng)業(yè)發(fā)展中，提高地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展中的人力資本水平。