FDI对我国农业全要素生产率的影响研究
发布时间：2021-06-11 15:59
在经济全球化的背景下,各国之间的经济活动变得更加频繁,除了货物的进出口贸易外,资金的流动也是各国经济往来的主要活动,外商直接投资是资金全球化流动的主要方式之一,它备受各国欢迎,尤其是发展中国家。因为他们认为外商投资项目不仅能为本国经济发展补充资金,而且它的溢出效应还能为东道国带来先进的技术和管理经验,从而带动本国经济的发展。为了吸引更多的外资流入,发展中国家对内改善投资环境,完善基础设施建设,对外出台各种引资的优惠政策。在发展中国家里,我国是利用外资最多的国家,2017年,我国吸引外资量已位居全球第二,农业流入的外商投资额也从2016年的814亿美元增长到2017年的9136亿美元,增速达到了1022.674%,2018年FDI[1]再创新高,达到了9549亿美元。这是我国“引进来”和“走出去”战略取得的显著成果,也表明了我国具有强大的吸引力。农业外商直接投资的猛增反映了我国农业基础设施在不断完善和我国农业具有巨大的发展潜力。但我国农业还处于现代化初期,技术水平较低,机械化使用率不高。并且随着我国工业、服务业和城镇化的快速发展,越来越少的劳动力、资金、耕地等基本生产要素分配在农业生产上...
【文章来源】：山东师范大学山东省
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
000-2017年我国利用外商直接投资额的结构分布
山东师范大学硕士学位论文14已大大提高，对外资的依赖程度也在不断减校数据来源：2006年-2017年各省统计年鉴。图3-22000-2017年我国农业FDI合同数和农业实际利用FDI总的来看，我国农业外商投资减少并不一定是件坏事，这说明我国改革开放的格局正在改变，外商直接投资同比下降正是这一改变的前兆，并可能发展为一种趋势。在此形势下，中国经济更可能走向自主创新，自主增长的轨道，从而减少对外资的依赖。过去我国的外资政策一直都是宽进严出，但在现在国际形势复杂的情况下，进出都应该受到严格监管，外商直接投资的放缓可能是一个好消息。这一方面可以促进中国内地资本的成长，另一方面也可以缓解人民币升值的压力。目前我国已经不再是一个资金短缺的国家，中国内地资金尚缺乏良好的投资机会，这也给了我国国内资金流向农业产品提供了更好的机会，长期外资流入的减少有利于我国经济结构的调整。另外我国部分地区的招商引资已经陷入误区，盲目的通过土地和税收吸引外资，对于目前走向扩张的中国经济意义不大，农业GDP的增长不能一味的依赖外资，因此现在外资流入的减少不会带来太大的影响，总比萧条来临时期资金外选要令人放心的多了。（二）我国农业利用FDI的地区分布分析根据上述分析，我们知道2000年、2005年、2011年是三个重要的节点。但2000年2005年只有很少省份才有利用外商直接投资的数据，省份数据越多，对农业利用外商直接投资的地区分布的分析更准确。所以综合考虑，我们选取2006、2011和2017这三个年份的数据来分析我国农业利用FDI地区分布情况。
山东师范大学硕士学位论文20（三）测算及结果分析我们用DEAP2.11计算出来了Malmquist指数及其分解指数。但是由于12年23个省份的结果太多，不易看出其中的规律，所以我们从2006到2017年每年23各省数据的平均数和23个省12年的平均数来分析我国农业全要素生产率的变化趋势和促进因素。数据来源：由DEAP2.11软件计算出的结果整理得来。图3-32006-2017年我国农业各指数的均值通过对数据的整理，我们绘制了图3-3，即23个省份在2006-2017的数据用DEAP2.11计算出来的Malmquist指数及其分解指数的每年平均指数的趋势图。从该图中，我们发现农业技术进步指数的趋势和农业全要素生产率指数的变化趋势基本保持一致，基本上都大于1，而农业技术效率指数的变化趋势线除了在2009年外都位于其他两条指数变化趋势线的下方。这说明我国农业全要素生产率基本上每年都在进步，并且技术进步起主要作用。表3-4是23个省12年各指数的均值。通过观察这23个省的农业全要素生产率以及分解出的两个指数，我们发现农业技术进步指数仍然是农业全要素生产率提高的主要原因。有些省份的技术效率还小于1，这表明农业技术效率在相对下降。可能是有些省份技术进步太快，但机器设备等硬件设施不能快速配齐，农民未能通过现有的资源充分利用先进技术，从而农业技术效率变动指数减校整体上看，东部地区的全要素生产率高于中西部的全要素生产率。但有些中西部省份全要素生产率的均值较突出，如贵州的全要素生产率均值为1.119，这可能和我国最近对西部地区引资引才的政策有关，技术上有了突飞猛进的进步，相对之前该地区发展资金匮乏、技术落后之间的情况差距过大，所以全要素生产率的增长的速度也相对快速。
【参考文献】：
期刊论文
[1]改革开放以来中国农业全要素生产率的动态演进及收敛性分析[J]. 王军,杨秀云. 统计与信息论坛. 2019(11)
[2]农业全要素生产率增长的地区差距及空间收敛性分析[J]. 李欠男,李谷成,高雪,尹朝静. 中国农业资源与区划. 2019(07)
[3]FDI技术溢出对制造业创新能力的影响——基于吸收能力的中介作用[J]. 赵莉,胡逸群. 科技管理研究. 2018(18)
[4]长江经济带农业绿色全要素生产率测度及影响因素研究[J]. 吴传清,宋子逸. 科技进步与对策. 2018(17)
[5]FDI是否提高了中国农业企业全要素生产率?——来自99801家农业企业面板数据的证据[J]. 刘乃郗,韩一军,王萍萍. 中国农村经济. 2018(04)
[6]农业FDI进入速度对全要素生产率的影响研究[J]. 仇婷,熊德平. 中国发展. 2017(06)
[7]四川省县域农业全要素生产率增长:技术进步、效率驱动抑或规模改善——基于超越对数随机前沿生产函数法的实证[J]. 王阳. 四川行政学院学报. 2017(02)
[8]FDI对中国农业全要素生产率的空间溢出效应[J]. 汪辉平,王增涛,王美霞. 西北农林科技大学学报(社会科学版). 2017(01)
[9]农业FDI对农业全要素生产率的异质门槛效应分析[J]. 马巍,王春平,李旭. 统计与决策. 2016(21)
[10]农业FDI的技术溢出效应——基于27省面板门槛模型实证分析[J]. 马巍,王春平,李旭. 经济地理. 2016(07)
博士论文
[1]中国农产品加工业FDI技术溢出及其门槛效应研究[D]. 马巍.沈阳农业大学 2018
[2]中国农业利用FDI的生产率效应研究[D]. 周志专.武汉大学 2014
[3]农业利用外商直接投资对中国农业的影响[D]. 徐玉波.中国农业科学院 2012
硕士论文
[1]外商直接投资对农产品加工业的技术溢出效应研究[D]. 陆林玲.南京农业大学 2014
[2]中国农业利用外资现状和发展对策研究[D]. 宁亮亮.河北师范大学 2013
[3]中国农业部门FDI对TFP波动的贡献度评估[D]. 陈小亮.山东大学 2012
[4]农业FDI流入对我国农业发展的影响[D]. 金富聪.浙江工商大学 2012
本文编号：3224840
【文章来源】：山东师范大学山东省
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
000-2017年我国利用外商直接投资额的结构分布
山东师范大学硕士学位论文14已大大提高，对外资的依赖程度也在不断减校数据来源：2006年-2017年各省统计年鉴。图3-22000-2017年我国农业FDI合同数和农业实际利用FDI总的来看，我国农业外商投资减少并不一定是件坏事，这说明我国改革开放的格局正在改变，外商直接投资同比下降正是这一改变的前兆，并可能发展为一种趋势。在此形势下，中国经济更可能走向自主创新，自主增长的轨道，从而减少对外资的依赖。过去我国的外资政策一直都是宽进严出，但在现在国际形势复杂的情况下，进出都应该受到严格监管，外商直接投资的放缓可能是一个好消息。这一方面可以促进中国内地资本的成长，另一方面也可以缓解人民币升值的压力。目前我国已经不再是一个资金短缺的国家，中国内地资金尚缺乏良好的投资机会，这也给了我国国内资金流向农业产品提供了更好的机会，长期外资流入的减少有利于我国经济结构的调整。另外我国部分地区的招商引资已经陷入误区，盲目的通过土地和税收吸引外资，对于目前走向扩张的中国经济意义不大，农业GDP的增长不能一味的依赖外资，因此现在外资流入的减少不会带来太大的影响，总比萧条来临时期资金外选要令人放心的多了。（二）我国农业利用FDI的地区分布分析根据上述分析，我们知道2000年、2005年、2011年是三个重要的节点。但2000年2005年只有很少省份才有利用外商直接投资的数据，省份数据越多，对农业利用外商直接投资的地区分布的分析更准确。所以综合考虑，我们选取2006、2011和2017这三个年份的数据来分析我国农业利用FDI地区分布情况。
山东师范大学硕士学位论文20（三）测算及结果分析我们用DEAP2.11计算出来了Malmquist指数及其分解指数。但是由于12年23个省份的结果太多，不易看出其中的规律，所以我们从2006到2017年每年23各省数据的平均数和23个省12年的平均数来分析我国农业全要素生产率的变化趋势和促进因素。数据来源：由DEAP2.11软件计算出的结果整理得来。图3-32006-2017年我国农业各指数的均值通过对数据的整理，我们绘制了图3-3，即23个省份在2006-2017的数据用DEAP2.11计算出来的Malmquist指数及其分解指数的每年平均指数的趋势图。从该图中，我们发现农业技术进步指数的趋势和农业全要素生产率指数的变化趋势基本保持一致，基本上都大于1，而农业技术效率指数的变化趋势线除了在2009年外都位于其他两条指数变化趋势线的下方。这说明我国农业全要素生产率基本上每年都在进步，并且技术进步起主要作用。表3-4是23个省12年各指数的均值。通过观察这23个省的农业全要素生产率以及分解出的两个指数，我们发现农业技术进步指数仍然是农业全要素生产率提高的主要原因。有些省份的技术效率还小于1，这表明农业技术效率在相对下降。可能是有些省份技术进步太快，但机器设备等硬件设施不能快速配齐，农民未能通过现有的资源充分利用先进技术，从而农业技术效率变动指数减校整体上看，东部地区的全要素生产率高于中西部的全要素生产率。但有些中西部省份全要素生产率的均值较突出，如贵州的全要素生产率均值为1.119，这可能和我国最近对西部地区引资引才的政策有关，技术上有了突飞猛进的进步，相对之前该地区发展资金匮乏、技术落后之间的情况差距过大，所以全要素生产率的增长的速度也相对快速。
【参考文献】：
期刊论文
[1]改革开放以来中国农业全要素生产率的动态演进及收敛性分析[J]. 王军,杨秀云. 统计与信息论坛. 2019(11)
[2]农业全要素生产率增长的地区差距及空间收敛性分析[J]. 李欠男,李谷成,高雪,尹朝静. 中国农业资源与区划. 2019(07)
[3]FDI技术溢出对制造业创新能力的影响——基于吸收能力的中介作用[J]. 赵莉,胡逸群. 科技管理研究. 2018(18)
[4]长江经济带农业绿色全要素生产率测度及影响因素研究[J]. 吴传清,宋子逸. 科技进步与对策. 2018(17)
[5]FDI是否提高了中国农业企业全要素生产率?——来自99801家农业企业面板数据的证据[J]. 刘乃郗,韩一军,王萍萍. 中国农村经济. 2018(04)
[6]农业FDI进入速度对全要素生产率的影响研究[J]. 仇婷,熊德平. 中国发展. 2017(06)
[7]四川省县域农业全要素生产率增长:技术进步、效率驱动抑或规模改善——基于超越对数随机前沿生产函数法的实证[J]. 王阳. 四川行政学院学报. 2017(02)
[8]FDI对中国农业全要素生产率的空间溢出效应[J]. 汪辉平,王增涛,王美霞. 西北农林科技大学学报(社会科学版). 2017(01)
[9]农业FDI对农业全要素生产率的异质门槛效应分析[J]. 马巍,王春平,李旭. 统计与决策. 2016(21)
[10]农业FDI的技术溢出效应——基于27省面板门槛模型实证分析[J]. 马巍,王春平,李旭. 经济地理. 2016(07)
博士论文
[1]中国农产品加工业FDI技术溢出及其门槛效应研究[D]. 马巍.沈阳农业大学 2018
[2]中国农业利用FDI的生产率效应研究[D]. 周志专.武汉大学 2014
[3]农业利用外商直接投资对中国农业的影响[D]. 徐玉波.中国农业科学院 2012
硕士论文
[1]外商直接投资对农产品加工业的技术溢出效应研究[D]. 陆林玲.南京农业大学 2014
[2]中国农业利用外资现状和发展对策研究[D]. 宁亮亮.河北师范大学 2013
[3]中国农业部门FDI对TFP波动的贡献度评估[D]. 陈小亮.山东大学 2012
[4]农业FDI流入对我国农业发展的影响[D]. 金富聪.浙江工商大学 2012
本文编号：3224840
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