新型城镇化、农业产业集聚与农业绿色全要素生产率增长：影响机理与实证检验

本研究将新型城镇化、农业产业集聚同时纳入农业绿色全要素生产率分析框架,理论阐释及实证检验新型城镇化和农业产业集聚对农业绿色全要素生产率增长的影响机制。研究结果表明：总体上,新型城镇化显著抑制农业绿色全要素生产率增长,农业产业集聚显著促进农业绿色全要素生产率增长;构建中介效应模型进一步检验发现：新型城镇化能通过农业技术进步效应促进农业绿色全要素生产率增长,但通过农业要素配置制约效应和非期望产出增长效应抑制农业绿色全要素生产率增长;新型城镇化与农业产业集聚的交互效应或协同作用能有效促进农业绿色全要素生产率增长。     

农产品贸易提升了农业绿色全要素生产率吗？

基于2008—2017年中国省际面板数据,从农村金融发展的视角出发,实证检验了农产品贸易对农业绿色全要素生产率（Total Factor Productivity,TFP）的影响。研究发现:（1）农产品进口贸易和农产品出口贸易均有利于提升农业绿色全要素生产率,其中,农产品出口贸易的提升作用更大;（2）相比农业绿色技术效率渠道,农产品贸易通过促进农业绿色技术进步对农业绿色全要素生产率产生的提升作用更强;（3）农产品贸易可以通过推动农村金融发展对农业绿色全要素生产率提升产生积极作用,即存在农产品贸易→农村金融发展→农业绿色全要素生产率的传导机制;（4）农产品贸易对农业绿色全要素生产率的影响存在基于农村金融发展的双重门槛效应,在农村金融发展水平由低变高的动态过程中,农产品贸易对农业绿色生产率的促进作用逐步增强。因此,要促进农业绿色全要素生产率的有效提升,一方面离不开农产品贸易的持续健康发展,另一方面也需要充分结合各地区农村金融发展水平的实际状况,施行差异化的农产品贸易政策,以充分发挥农产品贸易的正向绿色全要素生产率溢出效应。     

数字乡村建设、资源要素错配与农业绿色全要素生产率

数字乡村建设与农业绿色发展深度融合是推动农业高质量发展的新动力引擎。本文选取2011—2021年中国31个省级面板数据,构建数字乡村建设和农业绿色全要素生产率的评价体系,多维度分析数字乡村建设对农业绿色全要素生产率的影响及作用机制。研究发现,数字乡村建设既可以直接促进农业绿色全要素生产率提升,也可以通过带动绿色技术进步而促进农业绿色全要素生产率提升,还可以通过降低土地资源错配、资本资源错配、劳动力资源错配程度而间接促进农业绿色全要素生产率。数字乡村建设对农业绿色全要素生产率的影响异质性明显,东部地区、南方、粮食主产区的数字乡村建设的正向推动作用较强。     

科研投入、人力资本与农业全要素生产率

采用中国1997—2012年的省际面板数据,在运用永续盘存法测算出农业科技存量,同时考虑农村劳动力流动对农村人力资本影响的基础上,采用固定效应模型实证检验了农业科研投入和农业人力资本对农业全要素生产率的影响。研究发现,农业科研投入能够显著促进农业全要素生产率的提高,而农业人力资本对农业全要素生产率的促进作用并不显著。另外,城市化进程和农业贸易条件对农业全要素生产率具有显著的促进作用,而农业外商直接投资、农业结构调整和受灾率显著降低了农业全要素生产率。     

农村人口老龄化与农业全要素生产率的区域异质性

基于2000—2018年中国省际层面的面板数据,采用DEA Malmquist模型测算农业全要素生产率,构建中介效应模型实证分析农村人口老龄化对农业全要素生产率的影响。研究结果表明：得益于技术进步,农业全要素生产率在样本期间实现了小幅增长;农村人口老龄化对农业全要素生产率的影响显著为正,农村人口老龄化会通过人力资本积累效应推动全要素生产率增长,同时也会通过劳动力供给效应和科研投入效应对全要素生产率增长产生显著的阻碍作用。此外,农村人口老龄化对农业全要素生产率的影响还存在显著的区域异质性,农村人口老龄化对中西部地区农业全要素生产率的影响并不显著,但会显著阻碍东部地区农业全要素生产率的提高。因此,应该通过加快农业机械化进程、大力推广现代农业种植技术以及鼓励大学生到农村地区就业和创业等途径推动农业全要素生产率增长。     

农业保险对绿色经济发展的影响——基于农业技术进步的中介效应分析

基于2010—2021年我国31个省份(港澳台地区除外)的面板数据,构建农业保险、农业技术进步和绿色经济发展的模型与框架,实证分析农业保险对绿色经济发展的影响路径和作用机制。研究发现：农业保险能促进农业技术进步进而推动绿色经济发展;农业保险的政策性降低投保成本,产生福利效应;农业保险的保障性促进农业技术的使用,产生收入效应;农业保险对于农业技术水平较低的地区和东西部地区的绿色经济发展的影响作用更为显著。据此,提出完善农业保险的保障体系、强化农业保险的影响作用、创新农业保险产品和服务等对策,以推进绿色经济高质量发展。     

财政支出结构与农业绿色全要素生产率——基于扩大内需战略与供给侧结构性改革的再检验

以2010—2018年中国各省、自治区(直辖市)的经验数据为样本，关注财政支出结构的农业绿色全要素生产率效应，并进一步考虑扩大内需战略与供给侧结构性改革有机结合的制度背景因素影响。研究发现：第一，财政农业支出对农业绿色全要素生产率的提升具有显著的正向影响，而财政非农支出中生产性支出和服务性支出的农业绿色全要素生产率效应显著，职能性支出对农业绿色全要素生产率的提升并不显著；第二，财政农业支出与财政非农支出在提升农业绿色全要素生产率上都具有显著的空间正相关性与溢出效应；第三，无论是以本土市场规模衡量的扩大内需战略，还是以政策实施衡量的供给侧结构性改革，都显著促进了财政支出的农业绿色全要素生产率效应。未来应在保证稳定的财政农业支出规模前提下，更加注重财政农业支出的结构安排，适度降低生产性支出份额，增加教育和科技等服务性支出，促进绿色农业技术人才的不断积累；同时，提高财政支农资金使用效率；利用本土市场深化扩大内需战略，并充分发挥财政支农作用，提高绿色农业供给质量。     

互联网发展对农业全要素生产率增长的影响

伴随着“互联网+农业”的蓬勃兴起,互联网发展在提升农业全要素生产率方面发挥着重要作用。首先分析互联网发展对农业全要素生产率增长的作用机理,并基于EBM Super-Global-Malmquist（EBM-SGM）指数对2002—2016年中国大陆31个省份的农业全要素生产率进行核算,然后采用固定效应模型分析互联网发展对农业全要素生产率增长的影响。结果表明：（1）2002—2016年农业全要素生产率年均增长2.20%,主要依赖农业技术进步的贡献;（2）整体来看,互联网发展显著提升了农业全要素生产率;分地区来看,互联网发展对农业全要素生产率的促进作用在中部地区最为明显,其次为西部和东部地区;（3）互联网发展对农业技术进步具有显著的促进作用,对农业技术效率具有显著的抑制作用。     

农业保险发展对农村全要素生产率的影响研究——基于空间计量模型的实证分析

农业保险作为一种分散和转移农业风险的有效机制,是保障农业稳定生产和提升农村全要素生产率的重要驱动力。本文选取2010—2016年中国30个省（市、自治区）的面板数据,利用Malmquist指数测算了我国农村全要素生产率,并且运用空间计量模型实证分析了我国农业保险发展对农村全要素生产率的影响及其空间溢出效应。研究结果表明,我国农村全要素生产率并非随机分布,而是具有正向的空间相关性;我国各省（市、自治区）农业保险发展对农村全要素生产率具有显著的正向影响,且存在显著的空间溢出效应。在考察不同形式的空间计量模型和权重后,这一结果仍然具有稳健性。因此,提高农业保险的发展水平,加强区域间经济联系是提升农村全要素生产率的重要政策选择。     

农业绿色全要素生产率测度及收敛性分析——基于碳汇和碳排放双重视角CSSCI

对农业绿色全要素生产率进行科学合理的测度有助于精准把握农业碳减排潜力。本文基于2000—2019年我国省际面板数据,分别从碳汇和碳排放两个角度测度农业绿色全要素生产率,并进行了空间收敛性分析。结果表明:(1)考察期内农业绿色全要素生产率年均增速为1.1%,农业技术进步是其增长的主要动因;(2)农业绿色全要素生产率在时空演化过程中具有差异性和阶段化特征;(3)农业绿色全要素生产率呈现显著正向空间关联性,且逐渐强化,农业绿色全要素生产率较低地区发展速度要高于农业绿色全要素生产率较高地区,区域差异正在减小。研究结果对于精准评判农业碳减排潜力和碳吸收能力、实现“双碳”目标具有参考意义。     

绿色金融能否提高绿色全要素生产率?

在分析绿色金融影响绿色全要素生产率理论机理的基础上,结合中国2005—2017年30个省级行政区的面板数据,运用SBM(Slack-based Measure)方向性距离函数和GML(Global Malmquist-Luenberger)指数估算出绿色全要素生产率,构建绿色金融指标体系,并运用熵值法测算出绿色金融的发展水平.然后,采用静态IV-GMM回归模型和中介效应模型系统考察绿色金融对绿色全要素生产率的影响及作用机制.估算结果显示:中国绿色金融整体仍处于较低的发展水平,绿色全要素生产率整体呈现增长态势,两者都表现出很大省际和区域差异.回归结果表明:绿色金融能够显著促进全国、沿海以及内陆地区的绿色全要素生产率增长,但对沿海区域的促进作用更大.中介效应检验结果表明:对全国而言,产业结构优化、节能减排和绿色技术创新的中介效应均显著;对沿海地区和内陆地区而言,只有节能减排和绿色技术创新的中介效应显著.     

农产品国际贸易对中国农业绿色全要素生产率的影响

基于2003—2018年中国26个省份的面板数据,采用超效率SBM模型测算广义农业绿色全要素生产率,探究农产品国际贸易水平对农业绿色全要素生产率的影响。研究结果表明,农产品国际贸易水平对农业绿色全要素生产率存在促进作用,同时滞后性明显,估计结果稳健;农产品出口贸易水平和农产品进口贸易水平对农业绿色全要生产率均呈正向显著影响,且出口的影响系数小于进口的影响系数;南方和北方省份农产品国际贸易水平对农业绿色全要素生产率均存在正向影响,且北方省份农产品国际贸易水平回归系数高于南方省份;为考察不同层次的农产品国际贸易水平的影响进行分位数回归,随着农产品国际贸易水平的增加,农产品国际贸易水平的促进作用逐渐不显著。     

要素市场扭曲对农业全要素生产率的影响研究

基于2011—2021年30个省份的面板数据,探究要素市场扭曲对农业全要素生产率的影响。将要素市场扭曲分为资本、劳动力和土地三个市场,采用固定效应模型和门槛回归模型分析要素市场扭曲、农业产业集聚和农业全要素生产率之间的关系。结果表明：要素市场扭曲抑制农业全要素生产率,而农业产业集聚能显著促进农业全要素生产率的提升;同时,门槛效应表明,在农业产业集聚程度较高的情况下,要素市场扭曲对农业全要素生产率的抑制作用会被扭转,且具有显著的区域异质性。基于此,建议引导资本、劳动和土地要素市场有序流动,加强技术创新力度和提升优化农业产业结构,推动农业产业一体化发展,推进农业全要素生产率的提升。     

中国区域农业绿色全要素生产率分解及收敛性分析

选取1999—2015年全国31个省域农业投入、产出面板数据,运用Global Malmquist Luenberger生产率指数方法测算中国农业绿色全要素生产率增长与分解情况,并针对收敛性问题进行检验。结果表明：（1）中国农业绿色全要素生产率增长源于技术进步,规模效率降低了绿色全要素生产率的提高,纯技术效率无明显影响;（2）未考虑农业碳排放会高估全要素生产率水平,导致评价偏误;（3）考虑农业碳排放情况下,全要素生产率水平呈现东、中、西、东北部依次递减趋势;（4）全国及各区域无明显σ收敛特征,全国层面及东北地区存在绝对β收敛现象,全国及东、中、西、东北地区均存在显著条件β收敛,表明各省域朝着自身稳定状态发展,而省域间“追赶效应”不明显。据此认为农业要走绿色技术创新及区域协调发展道路。     

乡村振兴战略有助于农业全要素生产率的提高吗?——基于苏浙皖地区县域面板数据

基于2010—2019年苏浙皖地区县域面板数据,运用三阶段动态DEA-malmquist模型对农业全要素生产率水平进行测算,通过双重差分模型分析乡村振兴战略的实施给农业全要素生产率带来的政策效应,进一步分析其区域异质性。研究发现:苏浙皖地区的农业全要素生产率大部分处于有效率阶段,并呈现逐年递增趋势;乡村振兴战略的实施有助于农业全要素生产率的提高;不同地区乡村振兴战略对农业全要素生产率的影响具有显著差异。因此,应推进农业技术进步效率的提高,加快苏浙皖地区一体化进程,精准落实乡村振兴战略,采取差异化政策等实现农业全要素生产率的有效提升。     

绿色金融提高企业全要素生产率了吗？——基于绿色金融改革创新试验区的准自然实验

发展绿色金融既是实现“双碳”目标的战略举措,也是赋能企业绿色转型和促进经济高质量发展的重要途径。基于绿色金融改革创新试验区政策构建多期DID和DDD模型,利用2010—2021年中国沪深A股上市公司数据,分析绿色金融对企业全要素生产率的影响效果及其作用机制。研究发现：绿色金融能够显著提升企业全要素生产率。绿色金融通过促进技术创新与缓解融资约束两个中间机制影响企业全要素生产率,且这种影响在不同融资需求、产权性质、发展规模的企业之间和“两高一剩”与非“两高一剩”的行业之间存在显著异质性。为此,进一步推进绿色金融改革创新,持续增加绿色金融产品供给,加大对中小型民营企业技术创新的支持,帮助企业有效缓解融资约束,对于全面提升企业全要素生产率有着重要作用。     

“双碳”目标下农业机械化与农业绿色发展——基于绿色全要素生产率的视角

采用2004-2020年我国30个省的省际面板数据和随机前沿生产函数法，实证分析农业机械化对农业绿色全要素生产率的影响，并从技术和能源消耗类型两个角度探究农业绿色发展的提升路径。研究表明：多年来我国农业机械化发展对推进农业现代化做出了巨大贡献，但传统的农业机械化增长方式并未促进农业绿色技术进步，且因燃油消耗造成温室气体排放等加剧环境污染，最终无助于农业绿色全要素生产率的提高。因此，应对农业机械进行绿色转型升级，通过农业绿色机械化技术及绿色农机的使用提高农业绿色全要素生产率，促进农业绿色发展；加强农机科技创新，促进绿色清洁农机研发和量化生产；优化农机购置补贴、作业补贴等扶持政策，向绿色农机倾斜，促进机械化秸秆还田、节水灌溉、深施化肥等绿色机械化技术的推广应用。     

农业效率增进、技术进步区域差异及TFP分解

基于随机前沿模型(SFA),文章对1985-2008年中国29个省级地区农业生产效率进行测算和全要素生产率分解。研究表明,中国农业生产效率总体水平不高,尚有较大的提升空间;存在较为显著的时际差异和区际差异;农业全要素生产率与技术进步率均有提高,但增幅较缓;全要素生产率增长的根本动因在于技术进步率而非技术效率,农业生产仍不具有规模经济性。     

绿色金融能否提高中国城市绿色全要素生产率——基于中国285个城市的证据

金融是现代经济的核心，绿色金融在推动经济绿色增长的过程中发挥着重要作用。本文基于2003—2019年中国285个地级及以上城市的空间面板数据，构建了三种空间权重矩阵并使用空间计量模型，实证检验绿色金融对城市绿色全要素生产率的空间影响及其作用机制。研究结论如下。(1)绿色金融和城市绿色全要素生产率均表现出显著的空间自相关性。(2)绿色金融不仅能提升本地区城市绿色全要素生产率，还能提升邻近地区城市绿色全要素生产率，具有显著的正向空间溢出效应。(3)环境规制加强了绿色金融对本地城市绿色全要素生产率的促进作用，减缓了对邻近城市绿色全要素生产率的促进作用。(4)绿色金融对东部地区城市绿色全要素生产率的空间溢出效应最大，中部地区次之，西部地区最小；绿色金融对Ⅰ型及以上大城市的绿色全要素生产率的空间溢出效应最大，Ⅱ型大城市次之，中等城市最小，对小城市未产生显著的空间溢出效应。     

环境同治下京津冀地区绿色全要素生产率时空演化及影响因素分析

绿色协同发展是推进京津冀协同发展的题中之义.基于京津冀地区2005—2018年面板数据,采用DDF-GML指数测算了京津冀地区绿色全要素生产率,并对京津冀地区绿色全要素生产率时空演变特征和影响因素进行深入分析.研究发现:第一,京津冀地区绿色全要素生产率整体呈现出增长的趋势,但增幅不大,其中,绿色技术进步是京津冀地区绿色全要素生产率增长的动力源泉;第二,从时间趋势看,"十一五"和"十二五"时期,京津冀地区绿色全要素生产率出现下降,但自生态环境同治政策实施以来,绿色全要素生产率实现大幅度提升;第三,从空间分布特征看,京津冀三地尤其是河北内部绿色全要素生产率存在显著差异;第四,从影响因素看,研发投入与区域生态环境协同治理政策对京津冀地区绿色全要素生产率具有显著的促进作用,而经济发展水平和政府干预对绿色全要素生产率具有显著的抑制作用.