数字普惠金融能否提升农业全要素生产率?——基于跨国面板数据的经验证据

全球经济数字化转型时代,研究数字普惠金融对农业全要素生产率的影响能为推动农业转型升级提供来自数字普惠金融视角的新解读。数字普惠金融既能通过促进农业科技创新提升农业全要素生产率,也能推动农业资本深化,加快农业全要素生产率收敛。在高附加值农业比重大、粮食业产量占比高以及农村金融市场完善的国家中,数字普惠金融对农业全要素生产率的促进效应更为明显,提升互联网普及度在数字普惠金融影响农业全要素生产率的进程中发挥着正向调节作用。因此,应加快农村信息化设施建设,加大农业科技创新领域的普惠性融资支持,创新农业信贷支持投融资模式,推进数字普惠金融与现代农业融合发展。

数字化转型能提升农业企业全要素生产率吗?

基于2007—2020年我国A股上市农业企业的微观数据,实证分析数字化转型对农业企业全要素生产率的影响及其机制。研究表明,数字化转型有利于提升农业企业的全要素生产率。机制检验表明,数字化转型通过提高资金利用率、降低超额雇员率、增大研发投入来提高农业企业全要素生产率。调节效应检验表明,营商环境不确定性、行业竞争强度加剧将削减数字化转型对农业企业全要素生产率的提升效果。异质性检验表明,数字化转型对小规模农业企业、处于成长期和成熟期的农业企业、国有农业企业、两职分离的农业企业全要素生产率的提升作用更为显著。为此,政府等治理主体应完善数字基础设施,营造良好营商环境和市场竞争秩序,优化农业企业数字化转型的外部环境;同时农业企业也要根据自身发展实际,科学配置资金、技术、劳动力等资源,选择适宜的数字化转型路径。

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。

全要素生产率视角下数字经济对农业碳排放影响——来自中国农业的经验证据

数字经济在蓬勃发展的同时表现出碳减排效应。理论上,数字经济可以通过提升农业全要素生产率,从而赋能农业碳减排。实际操作中,利用熵值法测度了2014—2020年中国30个省份农业农村数字经济发展指标,利用中介模型分析农业全要素生产率在数字经济影响农业碳排放的过程中的中介效应。在此基础上进行计量分析结果表明:中国农业数字经济蓬勃发展的同时呈现出区域发展不均衡态势,东部的农村数字经济发展水平高于中西部。数字经济能够显著降低农业碳排放强度,但是这种减排效应具有明显的区域差异,西部地区减排效果明显优于东部和中部地区。数字经济在降低农业碳排放强度的过程中,农业全要素生产率发挥了部分中介效应,中介效应占比为31.1%。这一结论在进行一系列的稳健性检验后仍然成立。

农产品贸易促进了中国农业绿色发展吗?——基于农业绿色全要素生产率视角

农业绿色全要素生产率的提高有助于农业绿色化转型与可持续性发展。基于2006—2020年中国30个省份数据,选择SBM-ML指数法,利用MaxDEA软件测算农业绿色全要素生产率,使用系统GMM模型与动态面板门槛模型实证检验农产品贸易对农业绿色全要素生产率的影响。研究发现:农产品贸易能够有效提升农业绿色全要素生产率并且其影响效应存在区域异质性,在东部地区较为显著;农产品贸易对农业绿色全要素生产率的影响存在地区经济发展水平的门槛效应,地区经济发展水平越高,农产品贸易对农业绿色化发展的正向溢出作用越明显。因此,各省份要推动农产品贸易的持续健康发展,政府应当依照地区贸易发展状况与经济发展水平因地制宜地制定有关农产品贸易政策,充分发挥农产品贸易的正向溢出作用,促进农业绿色发展。

农地流转提升了农业绿色全要素生产率吗?

在2006-2021年中国30个省份的面板数据基础上,本文通过SBM-GML超效率模型测算中国各省份农业绿色全要素生产率。采用双向固定效应模型和工具变量模型等方法,实证分析农地流转和农业绿色TFP之间的内在联系,并分析其影响路径机制。研究发现,中国农业绿色全要素生产率能够持续增长的主要原因在于技术进步。而农地流转能够推动农业绿色全要素生产率增长则是得益于技术效率改进。从异质性分析来看,农地流转对农业绿色全要素生产率增长的促进作用最显著的是东部地区和非粮食主产区,但在西部地区却正好相反。因此,中国应当加快推进农地流转工作进展,促进农业生产和经营管理模式变革,加快研发、推广和应用农业绿色生产技术,构建区域协作互助机制促进地区交流,进而促进农业绿色全要素生产率的提高。

基于改进明瑟工资方程的河南省农业全要素生产率测算

【目的】探究河南省农业人力资本存量和物质资本存量的变化趋势,并以此为基础测算农业全要素生产率,分析促进河南省农业经济增长的主要因素。【方法】考虑到年龄对人力资本的影响,把年龄因素纳入到明瑟工资方程中,提出并利用改进明瑟工资方程估算了农业人力资本存量,结合永续盘存法估算了农业物质资本存量。在此基础上采用C-D生产函数模型测算出河南省农业全要素生产率。【结果】由于每年农业固定投资总额增幅较大,物质资本存量也在逐年增加。而由于农业从业人员转出较快,农业人力资本存量逐渐降低。在弹性系数作用下,物质资本存量与人力资本存量的乘积虽然在增长,但其增速低于农业产值的增速,进而农业全要素生产率呈现出上升趋势。【结论】继续强化农业物质资本的投入,提升农业从业人员的素质,以人力资本与物质资本组合的优化促进农业全要素生产率的提升,进而加快河南省农业强省战略的推进。

长江经济带农业绿色全要素生产率动态演变研究——基于SBM-GML指数测算的结果

推动农业碳减排是实现“双碳”目标的重要途径。本文基于2010—2020年长江经济带省域面板数据,通过构建指标体系和SBM-GML模型,运用DEA法测算并探讨了长江经济带农业绿色全要素生产率的空间特征与时序特征。研究结果表明:长江经济带农业全要素生产率呈上升趋势,且绿色技术进步贡献最大。长江经济带农业全要素生产率的时空演化具有差异性和阶段性特征,且其变化具有明显政策导向性。本文研究结论对于精准评估长江经济带农业碳减排,实现农业绿色发展和“双碳”目标具有借鉴意义。

规模经营与农业绿色发展——基于农业绿色全要素生产率的观察

规模化经营与绿色化发展是实现农业高质量发展的题中之义。明晰规模经营与农业绿色发展的关系具有重要的理论与现实意义。运用SBM-GML指数测算并刻画出我国农业绿色全要素生产率的时空演变趋势,基于2008-2021年中国省级面板数据,使用固定效应模型实证研究了土地规模经营与服务规模经营对农业绿色全要素生产率的影响及作用路径。研究发现:我国省域农业绿色全要素生产率与规模经营在研究期内整体均呈上升趋势;土地规模经营与服务规模经营对农业绿色全要素生产率影响存在先扩大后缩小的倒“U”型非线性关系,两种规模经营和农业绿色全要素生产率之间均存在适度规模效应;农业机械化水平在规模经营对农业绿色全要素生产率的影响中发挥作用。两种规模经营对不同地区农业绿色全要素生产率的影响具有异质性。因此,应促进农业适度规模经营、提高农业机械化水平、因地制宜发展规模经营。

农村数字化能提高农业全要素生产率吗?

近年来,数字技术广泛渗透到农村生产和生活的各个领域,农村数字化趋势日益明显。应用数字技术提升农业全要素生产率被视为转变我国农业增长方式、实现农业高质量发展的重要途径。然而,农村数字化能否提高我国农业全要素生产率?农村数字化如何影响农业全要素生产率?基于对2013-2019年我国30个省份农村数字化水平和农业全要素生产率的测算,实证检验了农村数字化对农业全要素生产率、农业技术进步、农业技术效率的影响。研究表明,农村数字化对我国农业全要素生产率存在显著正向影响,这种影响在粮食产销平衡区、粮食主产区、粮食主销区依次减弱。农村数字化促进了农业技术效率的提升,但对农业技术进步的影响不显著。为了充分发挥数字技术在农业高质量发展中的作用,我国应多方面加快农村数字基础设施建设,尤其是加强农业设施和农机装备的数字化改造,促进区域农村数字化的平衡发展。

生产性服务数智化对农业绿色全要素生产率的影响——兼论政府环境规制的调节作用

为推进农业农村现代化,亟需以生产性服务业数智化为契机,对传统农业生产方式进行全方位改造,提高农业综合生产能力。在理论阐述农业生产性服务数智化影响农业绿色全要素生产率(AGTFP)的内在机制基础上,构建包含金融服务、科技信息服务和商贸流通服务三部分的农业生产性服务数智化综合评价指标体系,并通过回归模型对2014—2020年我国29个省(区、市)的面板数据进行实证检验。结果表明:生产性服务数智化改造对AGTFP水平的提升具有显著的促进作用。具体来讲,金融服务和商贸流通服务的数智化改造对AGTFP的影响呈现当期有效的特征,而科技信息服务数智化改造在较长的时间内仍可以保持对AGTFP的显著促进效应;农业生产性服务数智化促进作用存在明显的区域异质性,从强到弱依次为粮食主产区、粮食产销平衡区、粮食主销区;政府环境治理能够强化农业生产性服务数智化对AGTFP的影响。基于此,应大力推进现代信息技术对传统农业生产方式的改造,构建以科技信息服务为基础,金融服务、商贸流通服务为引领,拉动农业绿色全要素生产率提升的长效增长机制。

数字经济对农业绿色全要素生产率的影响研究

数字经济赋能农业生产发展,已成为推动绿色农业发展的重要方式。为探究数字经济对农业绿色全要素生产率的影响,助力我国农业绿色转型,基于2011—2020年中国31个行政区面板数据构建指标体系,采用熵值法和SBM模型分别测度数字经济水平和农业绿色全要素生产率,并引入固定效应模型和门槛模型实证分析数字经济对农业绿色全要素生产率的影响。结果表明,我国数字经济发展存在较大差距,有较大发展空间;数字经济水平对农业绿色全要素生产率产生正向推动作用;数字经济的推动作用存在单一门槛效应。因此,建议重视地区间绿色农业经验交流协作,提升农民对于新型数字技术的了解、认可和应用;发挥东部地区绿色农业人才优势,加大技术输出,帮助中西部地区吸引高质量人才;加强绿色农业基础设施普及,解决中西部地区基本网络、道路交通问题,缩小地区发展差异,推动绿色农业产地和消费市场的联系畅通。

农业产业园区建设提升农业全要素生产率了吗?——基于“国家现代农业示范区”的准自然实验

农业全要素生产率提升是农业高质量发展的核心,农业政策落地将直接影响农业全要素生产率的变动。以“国家现代农业示范区”政策为例,采用2005—2020年中国263个地市的面板数据,建立多时点双重差分(DID)模型,考察农业产业园区建设对农业全要素生产率的影响。结果显示:(1)国家现代农业示范区的设立,对农业全要素生产率提升具有显著的促进作用,经过一系列稳健性检验后,该结论仍然成立。政策效应具有持久性,随着设立时间的推移,国家现代农业示范区对农业全要素提升的推动作用越来越大。(2)国家现代农业示范区设立主要通过改善电力、农田水利基础设施的方式促进农业全要素生产率的发展,但借助农业种植结构调整的路径不显著。(3)发达地区、非粮食主产区及高粮食产量和化肥施用强度地市的国家现代农业示范区,对农业全要素生产率提升具有更强的政策效果。优化农业产业园区政策,有助于农业由传统的“要素驱动型”向“效率驱动型”发展模式转变。

我国农业全要素生产率研究回顾与展望

强国必先强农,农强方能国强。农业全要素生产率的变化直接反映了我国农业生产水平的变化。在“碳排放、碳中和”及“绿色生态发展”背景下,本文从研究方法与模型、研究内容、研究对象及研究视角等方面梳理了我国农业全要素生产率的研究现状,同时指出了目前研究需要进一步改进和完善之处,提出我国农业全要素生产率研究未来需关注的几个重点。

农业PPP对农业绿色全要素生产率的影响研究——基于长江经济带的实证分析

提升农业绿色全要素生产率是农业高质量发展的关键体现,而政府与社会资本合作模式(PPP模式)是一种有效的农业投融资模式。运用非径向SBM模型方向性距离函数的ML指数法分别测算了2016-2020年长江经济带农业绿色全要素生产率水平及分解项(技术效率和技术进步),结合面板固定回归模型实证研究了农业农村领域的PPP模式对长江经济带农业绿色全要素生产率的影响及内在机制。结果表明:农业PPP在5%的水平上显著提高长江经济带农业绿色全要素生产率,且上下游地区的影响存在区域异质性,下游地区效应更大,通过稳健性检验后该结论仍然成立。此外,产业结构、城镇化、技术水平、土地规模化与农业绿色全要素生产率呈现显著正相关。最后提出了相应建议,以期提高长江经济带农业绿色全要素生产率,进而实现农业高质量发展的战略目标。

长江经济带农业绿色全要素生产率的测评研究

绿色发展是实现农业高质量发展的重要措施。采用SBM-GML模型测算长江经济带11个省市2011—2020年的农业绿色全要素生产率及其分解项,研究结果显示:长江经济带农业绿色全要素生产率总体上呈上升趋势,年均增长率为15%,技术进步是主要驱动力。同时,各省(直辖市)之间的农业绿色全要素生产率的增长态势差异化明显,且不同年份之间波动较大,其中湖北省2018年增长率最大,达到135%以上,2019年湖北省最小,为-50%左右。为了在保护生态的条件下推进农业进一步发展,应加大研发投入,加速技术创新。

多因素提升黑龙江垦区农业绿色全要素生产率的路径研究

为推动农业绿色低碳转型,实现“双碳”战略目标,以黑龙江垦区下辖9个管理局为案例样本,运用模糊集定性比较分析方法,对黑龙江垦区农业绿色全要素生产率的影响因素组态与提升路径进行研究。结果表明:单个条件变量均不构成影响黑龙江垦区农业绿色全要素生产率的必要条件,其提升是由多个条件变量协同作用的结果;黑龙江垦区通过产业融合与农业基础设施双元主导驱动型等6种路径实现农业绿色全要素生产率的提升;通过横向对比6条路径发现,产业融合正逐渐成为提升农业绿色全要素生产率的重要抓手。因此,在提升农业绿色全要素生产率的过程中要注重多重条件之间的联动匹配,并深入推动垦区产业融合发展。

劳动力成本上升、要素替代与农业全要素生产率

随着中国城市化和工业化的推进,农业劳动力大量转移,为经济持续增长提供了重要动力。然而,劳动力成本上升对农业全要素生产率可能造成负面影响,尤其是对于机械难以替代劳动力的地区和作物,其负面影响更大。本文基于1993-2015年中国2463个县的非平衡面板数据进行实证研究,结果表明:劳动力成本上升对中国农业全要素生产率有显著的负面影响。为了刻画要素替代,特别是机械替代劳动力的作用,本文探究不同坡度和不同作物的影响。研究发现,一方面,耕地中坡耕地比例高的地区,机械更难替代劳动力,劳动力成本上升对农业全要素生产率的负面影响更大。另一方面,与粮食作物相比,经济作物生产中机械更难替代劳动力,因此劳动力成本上升将导致种植结构的趋粮化,考虑到经济作物相对高效,这会导致总体农业全要素生产率的下降。

农业生产性服务对农业绿色全要素生产率的影响——基于空间溢出效应和门槛效应

探究农业生产性服务对农业绿色全要素生产率的影响,有利于实现农业可持续发展。文章基于SBM-GML指数法测算中国30个省、市、自治区2006—2020年农业绿色全要素生产率,并构建空间计量模型和门槛效应模型,实证检验农业生产性服务对农业绿色全要素生产率的空间溢出效应和门槛特征。研究发现:农业生产性服务对农业绿色全要素生产率能够产生显著正向空间溢出效应,即农业生产性服务能够提升本地区和周边地区的农业绿色全要素生产率,该结论经内生性讨论和稳健性检验后依然成立;不同地区农业生产性服务对农业绿色全要素生产率的影响存在差异;以人均土地规模为门槛变量,农业生产性服务能够对农业绿色全要素生产率产生单一门槛效应,跨越门槛值后农业生产性服务对农业绿色全要素生产率的促进效果将进一步得到提升。因此,应加大对农业生产性服务的财政支持力度,不断完善农业生产性服务体系,加强各地区间的农业交流并引导土地适度规模经营,充分发挥农业生产性服务对农业绿色转型的促进作用。

农机购置补贴对农业绿色全要素生产率的影响研究

农业机械化会产生经济增长效应和环境污染效应,进而导致农机购置补贴带来的农业绿色全要素生产率(GTFP)增长慢于农业全要素生产率(TFP)增长。采用2008—2021年31个省份数据的分析发现:农机购置补贴提高了农业总产值和碳排放量并降低了碳排放强度(经济增长效应大于环境污染效应),从而显著促进了农业GTFP提升,但该正向影响小于农机购置补贴对农业TFP的正向影响;农机购置补贴主要通过技术进步渠道促进农业GTFP和农业TFP提升(技术效率改善渠道的作用不显著),且对农业绿色技术进步的促进作用小于对农业技术进步的促进作用;在农村人力资本水平较高地区、平原面积占比较高地区和环境规制较强地区,农机购置补贴对农业GTFP和农业TFP的提升作用更为显著,且在环境规制较强地区对农业GTFP的提升作用大于对农业TFP的提升作用。因此,应增强支农政策的绿色偏向,提高农村人力资本水平和环境规制强度,并通过完善配套政策和加强基础设施建设有效提高农业技术效率,进而实现更快的农业GTFP增长。