鄉村振興戰略有助于農業全要素生產率的提高嗎？

錢力 湯曉翠 宋俊秀

摘 要：基于2010—2019年蘇浙皖地區縣域面板數據，運用三階段動態DEA-malmquist模型對農業全要素生產率水平進行測算，通過雙重差分模型分析鄉村振興戰略的實施給農業全要素生產率帶來的政策效應，進一步分析其區域異質性。研究發現：蘇浙皖地區的農業全要素生產率大部分處于有效率階段，并呈現逐年遞增趨勢;鄉村振興戰略的實施有助于農業全要素生產率的提高;不同地區鄉村振興戰略對農業全要素生產率的影響具有顯著差異。因此，應推進農業技術進步效率的提高，加快蘇浙皖地區一體化進程，精準落實鄉村振興戰略，采取差異化政策等實現農業全要素生產率的有效提升。

關鍵詞：鄉村振興;農業全要素生產率;蘇浙皖地區

中圖分類號：F063文獻標識碼：A文章編號：

1672-1101（2022）04-0012-08

收稿日期：2022-01-04

基金項目：安徽省哲學社會科學規劃項目：安徽鞏固拓展脫貧攻堅成果與鄉村振興有效銜接研究（AHSKQ2021D159）;安徽財經大學校級科研重大項目：鄉村振興戰略的經濟福利效應研究（ACKYA21002）;安徽財經大學校級科研項目精準扶貧與鄉村振興政策疊加的經濟增長效應評估（ACKYC20026）;安徽財經大學研究生科研創新基金項目：鄉村振興視域下農業高質量發展研究——基于長三角地區的實證分析（ACYC2021353）

作者簡介：錢力（1981-），男，安徽定遠人，教授，博士，碩士生導師，研究方向：區域經濟學與農村經濟。

Research on Evaluation and Influencing Factors of Agricultural High-quality Development from the Perspective of Rural Revitalization

——Based on the Empirical Analysis ofJiangsu， Zhejiang and Anhui regions

QIAN Li1，TANG Xiaocui1，SONG Junxiu2

（1.School of Economics，Anhui University of Finance and Economics，Bengbu，Anhui233000，China; 2.School of Finance and Public Management， Anhui University of Finance and Economics， Bengbu，Anhui233030， China）

Abstract： Based on the county panel data in the Jiangsu， Zhejiang and Anhui regions from 2010 to 2019， the three-stage dynamic DEA-malmquist model is used to measure the growth rate of agricultural total factor productivity， and the double difference model is used to analyze the policies brought about by the implementation of the rural revitalization strategy to agricultural total factor productivity. Effect， further analyze its regional heterogeneity. The study found that most of the total factor productivity of agriculture in the Jiangsu， Zhejiang and Anhui regions is in the effective stage， showing an increasing trend year by year; the implementation of the rural revitalization strategy helps to increase the total factor productivity of agriculture; the rural revitalization strategy in different regions has an impact on the total factor productivity of agriculture. Significant heterogeneity. Therefore， it is necessary to promote the improvement of the efficiency of agricultural technology progress， accelerate the integration process of Jiangsu， Zhejiang and Anhui regions， accurately implement the rural revitalization strategy， adopt differentiated policies and other measures to achieve an effective increase in county-level agricultural total factor productivity.

Key words：rural revitalization; total factor productivity of agriculture; Jiangsu， Zhejiang and Anhui regions

隨著城鎮化、工業化的持續推進，大量農村人口涌入城市，農村地區呈現出人口空心化、生態污損化、生產無序化的衰敗情景[1]。面對“鄉村衰落”局面，鄉村振興戰略的實施對于優化鄉村治理、構建新型城鄉關系以及協調區域發展具有重要意義[2]。鄉村振興的基石是產業興旺[3]，作為國民經濟的基礎產業，農業在鄉村振興戰略實施過程中發揮著重要作用，農業剩余是社會分工的基本前提[4]。農業對自然環境依賴性較高，具有天然的脆弱性，農業的高質量發展顯得尤為重要。農業高質量發展是經濟高質量發展目標的具象化和深度化，實現農業高質量發展的關鍵在于發揮科技創新與技術進步的核心驅動作用，具體表現為農業全要素生產率的提高[5]。由此引發思考，鄉村振興戰略對于農業全要素生產率是否存在影響？這種影響是否存在區域異質性？蘇浙皖地區不僅是我國經濟發展、政策實驗的先行區，更擔負著糧食安全重任，研究蘇浙皖地區鄉村振興戰略對農業全要素生產率的影響及影響機制，可以為鄉村振興戰略落實、農業高質量發展提供重要的理論和實踐依據。

一、文獻綜述

經濟增長模型中將資本、勞動等要素投入所作的貢獻剔除之后的剩余部分稱為全要素生產率，通過指數分解可將其分為技術進步的實現和技術效率的改善，技術進步的實現是指提高技術以實現相同投入中更大的產出，技術效率的改善是指自身生產效率向生產前沿面靠近[6]，兩者均可實現全要素生產率的提高。農業全要素生產率是農業經濟高質量發展的源泉，現有研究大致分為兩類：一類是針對農業全要素生產率的測算和演變分析?；诤暧^數據，通過隨機前沿法（SFA）、DEA-Malmquist指數法[7]839和SBM-Global Malmquist生產率指數法[8]等方法測算我國農業全要素生產率，一般認為技術進步是拉動我國農業全要素生產率增長的主要動力，并且在空間上呈現集聚性，區域間存在差異性。另一類則是從不同視角切入分析與農業全要素生產率相關關系，發現農村灌溉、道路、電力和醫療基礎設施建設[9]，農村教育人力資本[10]以及農村勞動力轉移[11]對我國農業全要素生產率存在明顯的溢出效應。此外也有研究從微觀層面出發進行農業全要素生產率精準測算以及要素配置等視角的研究，但微觀層面研究存在個體測算標準難以統一、時間跨度較短等問題[12]。

基于對過去農村發展戰略的系統總結和升華，鄉村振興戰略的提出旨在破解“三農”問題，縮小城鄉差距。有研究認為鄉村振興的戰略重點與任務既在鄉村，又在鄉村以外，既需重視鄉村內部的建設發展和體制機制的創新，又需重視鄉村振興外部環境的改善[13]。鄉村振興戰略實施路徑的關鍵在于以科學規劃為導向，暢通要素流動，充分發揮市場持續支撐作用，實現農業現代化發展、城鄉融合發展[14-15]。目前，關于鄉村振興的文獻中，有部分文獻將鄉村振興指標評價體系的綜合值作為研究變量，也有文獻將鄉村振興視為研究背景，探究鄉村振興背景下要素流動、經濟增長、農民福利、人力資本等問題。從城鄉統籌到新農村建設，再到鄉村振興，體現了“三農”戰略的不斷創新發展[16]。鄉村振興戰略以縣域為基點，從“五個振興”角度展開相關研究，在產業振興中，通過發揮六次產業的加法效應和乘法效應實現產業融合，進而實現農業全要素生產率的提升[17]?；诓ㄌ丶僬f，生態振興刺激農業生產者主動提高農產品品質、降低成本并尋求主動創新，從而產生“收益補償”。在文化振興中，通過建立以文化創意為核心的農業生產經營模式，促使農業與文化創意產業實現有機融合[18]。在人才振興中，通過對人力、資源、資金和科技的綜合管理來推進農業體制的改革。鄉村振興關鍵在于將現代農業技術進步運用到農業生產和農村建設中，執行熊彼特式新組合，組織重構優化，實現小農戶與農業現代化的有效銜接，從而實現農業全要素生產率的提高。

從已有文獻來看，關于鄉村振興戰略的內涵路徑等理論研究較為豐富，將其直接作為研究變量較為少見，已有研究側重農業全要素生產率的測算和區域差異，但未深入剖析差異背后的緣由，同時結合兩者進行實證分析的研究相對薄弱，存在一定的擴展空間。此文可能的邊際貢獻在于：第一，利用虛擬變量、差分模型研究鄉村振興戰略實施對農村農業全要素生產率的政策影響，有效避免指標選取導致的主觀性;第二，聚焦蘇浙皖地區，在宏觀到微觀過渡中折中選擇以縣域為研究樣本，豐富縣域鄉村振興相關研究。

二、研究方法與數據來源

（一）模型設定

探究蘇浙皖地區鄉村振興戰略實施對農業全要素生產率的政策效應，如果直接將政策實施前后的區縣指標進行比較，存在明顯的缺陷。一是沒有考慮到樣本區縣初始擁有的資源稟賦不同所帶來的異質性差異，二是樣本區縣可能會受其他政策影響導致研究結果出現偏差。因此，本文通過構建雙重差分模型，將樣本區縣中被評為鄉村振興示范縣的縣域歸為處理組，其余縣域歸為對照組，同時按照鄉村振興戰略實施年份將樣本劃分為政策實施前和政策實施后，通過對比處理組和對照組的被解釋變量在實施前后差值來探究鄉村振興戰略的實施對農業全要素生產率的影響。具體模型設定如下：

Yit=α0+α1Dit+β∑ni=1controlit+μi+ηi+εit

其中，i為地區，t為年份;Dit為核心解釋變量，代表的是是否實施鄉村振興戰略的虛擬變量，即交互項Dit=treatit*postit，如果樣本縣為鄉村振興示范縣，則賦值為1，反之為0，∑ni=1controlit表示一系列控制變量;εit表示隨機誤差項;α1為政策的邊際效應，若該系數顯著，說明鄉村振興戰略的實施對農業全要素生產率的提高存在政策效應，反之，則不存在。

（二）變量選取

1.被解釋變量。

被解釋變量為農業全要素生產率（TFP），全要素生產率是高質量發展的動力基礎。為了合理測算農業全要素生產率，將外部環境和隨機誤差因素產生的影響排除，本文選用三階段動態DEA-Malmquist 模型進行效率分析。第一階段，使用傳統的DEA-Malmquist（BBC導向）模型;第二階段，引入環境變量的 SFA 模型的應用，剔除決策單元不能主觀控制但又能對投入和產出造成影響的外部環境因素和隨機因素，使農業全要素生產率測算更加準確;第三階段，將剔除環境變量和隨機誤差后的調整數據帶回第一階段進行再測算。

三階段動態DEA農業全要素生產率的測算包括三類指標，即投入變量、產出變量以及環境變量。參考已有研究[7]840，選取的產出變量為農業生產總值，投入變量包括土地、勞動、機械、化肥等要素投入，土地投入采用農作物播種面積來衡量，勞動投入采用農業從業人員來衡量，機械采用農業機械總動力來衡量，化肥投入采用農用化肥施用量來衡量，環境變量選取財政支出以及公路里程來衡量。

2.核心解釋變量。

核心解釋變量是Dit，代表的是鄉村振興戰略實施與否的虛擬變量，即交互項Dit=treatitpostit。根據各樣本區縣是否入選2018年鄉村振興示范縣設置政策個體虛擬變量，若入選鄉村振興示范縣則賦值為1，否則為0;設置政策時間虛擬變量，若在政策實施前設置為0，在政策實施后設置為1。

3.控制變量。

控制變量為縣域人口密度，即年末戶籍總人口數與行政劃土地面積的比值;醫療衛生機構床位數;農村家庭人均可支配收入;固定資產投資額。

（三）數據來源及其描述性統計

鑒于數據的可得性，本文選取安徽省、江蘇省、浙江省2010—2019年總計155個縣域的相關指標數據。數據主要來源于《中國區域經濟統計年鑒》《安徽統計年鑒》《浙江統計年鑒》《江蘇統計年鑒》《中國農村統計年鑒》以及各市各縣統計年鑒。對于缺失數據，本文采取線性插值法對少數缺失值進行填充，對控制變量進行對數化處理，得到表1所示的描述性統計結果。

（四）農業全要素生產率測算初步分析

基于產出變量（農業生產總值）、投入變量（農業機械總動力、農作物播種面積、化肥使用量、農業從業人員數）和環境變量（財政支出、公路里程）原始數據，利用三階段DEA-malmquist生產率指數模型對農業全要素生產率進行測算，結果如表2所示。

觀察可得如下結論：2010—2019年期間，蘇浙皖地區農業全要素生產率總體大于1，表明農業生產效率大部分處于DEA有效，且平均保持著5.9%的年均增長速度。此外，樣本1—59為安徽省各區縣，60—100為江蘇省各區縣，101—155為浙江省各區縣，三省樣本區縣整體均處于DEA有效率階段，安徽省極少數區縣的農業全要素生產率小于1，呈遞減趨勢。

可以將農業全要素生產率結果進行指數分解為技術進步指數Techch、技術效率指數Effch，技術效率指數進一步分解為純技術效率指數Pech和規模效率指數Sech，結果見表3。

2010—2015年技術進步指數逐年下降，其余各項效率指數保持在1左右浮動。2015—2016年各項效率指標出現明顯的下降，僅有純技術效率PEC有微小幅度的提高。2017—2019年各項指標明顯上升，綜合技術效率始終與純技術效率指數同時同幅度發生變化，說明蘇浙皖地區農業技術效率主要通過純技術效率發揮作用，規模效率的影響較小。

三、實證分析與檢驗

（一）先前檢驗

1.數據平穩性檢驗。

為了避免非平穩的時間序列導致的偽回歸，對收集的面板數據進行單位根檢驗，以確保模型估計結果的有效性。所應用的方式是LLC、IPS檢驗，如果在兩種檢驗中指標序列均拒絕存在單位根的原假設，則認為該指標序列平穩的。通過stata進行檢驗，發現本文收集的指標序列皆通過檢驗，面板序列是平穩的。

2.Hausman檢驗。

在面板數據模型形式的選擇方法上，不同的截面或者不同的時間序列，模型的截距可能是不同的。因此本文通過Hausman檢驗來進行隨機效應模型或固定效應模型的選擇判斷，分析發現本文收集的面板數據可采取雙固定效應模型。

（二）基準回歸結果

作為基準和參照，首先利用簡單回歸和固定效應模型（FE）實證檢驗鄉村振興戰略實施對農業全要素生產率的影響[19]，回歸結果如表4所示。

通過簡單回歸結果分析發現，交互項系數在1%水平上通過顯著性檢驗，鄉村振興戰略與農業全要素生產率之間存在顯著的正向因果關系，意味著鄉村振興戰略的實施對農業高質量發展存在正向的政策效應，鄉村振興戰略實施有助于農業全要素生產率提高0.279。固定效應模型可以有效避免內生性問題，在控制時間地區后，交互項系數在5%水平上通過檢驗，鄉村振興戰略的實施有助于農業全要素生產率提高0.154。由此可以得出結論：鄉村振興戰略的實施能夠促進農業全要素生產率的提高。

（三）穩健性檢驗

1.平行趨勢檢驗。

雙重差分模型的前提要求是在政策實施之前，樣本具有相同的變化趨勢，因此為避免樣本選擇偏誤導致的內生性問題，進行平行趨勢檢驗，結果如圖1所示。

圖中處理組和控制組在2012年之前沒有顯著差異，2013—2018年出現差異，2018年之后再次出現差異。在2013年我國正式實施精準扶貧戰略，對農村農業農民的影響較大，從產業扶貧到人才扶貧等一系列扶貧政策，精準扶貧在一定程度上可以視作鄉村振興前沿政策。此外，在2018年這個節點上，也能看出鄉村振興的政策沖擊，所以本文認為該平行趨勢假設是成立的。

2.傾向匹配得分。

為增強結論的可靠性以及說服力，使用傾向得分匹配法（psm-did）驗證上述回歸結果的穩健性。借鑒王賢彬，謝倩文等人做法[20]，分別采用近鄰匹配、半徑匹配以及核匹配方法為處理組匹配新的對照組進而重新進行DID分析，回歸結果如表5所示。由表5可知，模型（1）—（3）列是近鄰匹配、半徑匹配以及核匹配的回歸結果，DID回歸系數值皆在5%水平上顯著為正，分別為0.144、0.146、0.144，與基準回歸結果保持一致，因此可知上述鄉村振興戰略的實施能夠促進農業全要素生產率的提高的結論是穩健的。

3.縮短樣本期。通過改變樣本期再次檢驗結論是否穩健，原模型的樣本期是2010—2019年，本文縮短樣本期，將時期控制在2014—2019年進行回歸分析，回歸結果如表5模型4所示?；貧w結果顯示，鄉村振興戰略實施有助于農業全要素生產率提高0.120，且通過了1%的顯著性水平檢驗，與上述模型基準回歸結果一致，說明鄉村振興戰略對農業全要素生產率的影響是穩健的。

4.更換實驗樣本。為進一步排除鄉村振興戰略實施對農業全要素生產率的政策效應受其他非觀測變量干擾，本文借鑒高長春等人的設計，通過構造虛擬 DID 樣本形成反事實樣本組

[21]，對鄉村振興戰略政策進行穩健性檢驗。具體而言，剔除原有的鄉村振興示范縣，并采取隨機抽樣法從樣本數據中抽取虛擬樣本，構造反事實實驗組進行回歸，回歸結果如表5第5列所示。

由表中可以看出，虛擬DID測度的回歸結果不顯著，未能通過顯著性水平檢驗，表明隨機抽取的虛擬鄉村振興示范縣樣本對農業全要素生產率沒有顯著影響，意味著不存在其他因素影響鄉村振興戰略對農業全要素生產率的政策效應，即真實的鄉村振興示范縣建設對農業全要素生產率的政策效果是穩健可信的。

5.控制變量滯后一期。

考慮到政策發揮效應的時滯性，故將控制變量滯后一期，再納入模型回歸檢驗，回歸結果如表5模型6所示?；貧w結果顯示，鄉村振興戰略實施有助于農業全要素生產率提高0.165，且通過了1%的顯著性水平檢驗，與上述模型回歸基準回歸結果高度一致，再次說明鄉村振興戰略對農業全要素生產率的影響是穩健的。

（四）區域異質性分析

由于不同省份在經濟發展水平、政策實施環境、地理區位以及資源稟賦等方面存在差異，可能會導致鄉村振興戰略實施對農業全要素生產率的影響效果和力度不同，故將上述樣本按照省份進行劃分，形成安徽省、江蘇省、浙江省3個子樣本，分別進行回歸分析，從而得到回歸結果如表6所示。

從表中回歸結果可知，浙江省與江蘇省鄉村振興的實施對農業全要素生產率具有正向的促進作用，浙江省地區鄉村振興戰略的帶動作用更加顯著，鄉村振興示范縣建設能夠實現農業全要素生產率提高0.201，江蘇省次之，鄉村振興示范縣建設能夠實現農業全要素生產率提高0.195，安徽省回歸結果并不顯著，說明安徽省鄉村振興戰略的實施對農業發展的影響并不明顯。

四、結論與政策建議

基于蘇浙皖155個區縣2010—2019年原始數據，測算得出各區縣農業全要素生產率水平，通過雙重差分模型，對鄉村振興戰略實施對農業全要素生產率的影響進行分析，進一步分析影響的區域異質性，得出以下結論：

第一，蘇浙皖各區縣農業全要素生產率呈現持續增長趨勢，且保持在5.9%的增長速度，安徽省極少數區縣呈現減緩趨勢。進一步將農業全要素生產率進行分解發現，農業技術效率的提高主要依靠于農業純技術效率的提高，規模效率的作用較小，說明蘇浙皖地區農業全要素生產率的提高缺乏區域協調，集聚效應較小。

第二，鄉村振興戰略能夠促進農業全要素生產率的提高。鄉村振興戰略的實施通過促進產業興旺為直接手段提高農村農業全要素生產率水平，實現農民增收。通過促進生態環境優化、鄉風文明建設、農民生活水平提高以及鄉村治理改善等間接手段提高農民幸福感、滿足感和安全感，進而提高農業全要素生產率水平。

第三，鄉村振興戰略的實施對農業全要素生產率的影響具有區域異質性。將樣本依照省份劃分3個子樣本進一步分析得出，相比于江蘇省，浙江省不僅經濟繁榮，同時也是入選最具幸福感城市最多的省份，符合“民富”的概念，農民的幸福感、成就感越強越有利于農業的發展。

根據以上結論，從以下方面對提高農業全要素生產率提出建議，以促進農業高質量發展。

第一，推進農業技術進步效率的提高。技術進步是提高全要素生產率的強大引擎，在當今以創新為核心引擎的經濟發展模式下，農業技術的發明創造能夠帶來農業的質的飛躍[22]，實現農業的高質量發展。首先要加強對農業科技研究和基礎設施建設投入和支持，深入挖掘農業技術潛能。其次要加強人才的培養和引入，加強人才在城鄉之間的流動，進一步提高人力資本在科技創新成本的比重，通過提供與市場等同的報酬待遇，搭建農業領域高質量科研平臺，吸引人才留在鄉村，留在農業領域。

第二，促進長三角一體化進程。長三角地區作為中國經濟發展的核心區域，占據國家1/4的經濟總量。從經濟基礎、資源環境以及政策傾斜等多角度來看，長三角地區實現區域一體化、高質量發展具有極大的優勢。浙江省作為共同富裕示范省，要充分發揮先富帶動后富的經濟帶動作用;江蘇省要借助地理位置優勢，銜接浙江，將安徽省進一步納入長三角一體化進程中來;安徽省則要加強自身建設，揚長避短，積極抓住開放、一體化機遇，實現經濟社會的高質量發展。

第三，精準落實鄉村振興戰略。一是要優化產業結構，對于縣域產業發展而言，關鍵不在于實現三次產業的均衡，而是合理利用縣域自然資源，著重打造發展特色產業。二是要加強農村治理，改善農民生活環境使農民在日常生活中“看到”生活日益美好，通過增加農民對勞作的成就感來增強對美好生活的信念感。三是要加快建設新型基礎設施以實現農業現代化，將互聯網、大數據與農業生產、儲存、運輸以及銷售各個方面結合起來，打破時間與空間壁壘。

第四，采取差異化政策實現縣域農業生產效率的有效提升。各省各區縣農業全要素生產率的發展水平不同，鄉村振興對農業全要素生產率的影響側重以及影響程度也不同。有的地區規模效率偏低，需注重資源稟賦的合理利用;有的地區技術進步效率偏低，需加強技術研發投入。因此，應注重因地制宜實現鄉村振興戰略在縣域的落實，將文化差異、資源環境差異以及行政差異納入考慮范圍，高效地發揮鄉村振興戰略對農業高質量發展的促進作用。

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[責任編輯：范 君，李 麗]