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        農村產業(yè)融合對農業(yè)全要素生產率的效應檢驗與機制分析

        2021-12-08 09:29:23李曉龍
        江蘇農業(yè)科學 2021年22期

        摘要:當前,農村產業(yè)融合被視為促進農業(yè)增效、農民增收以及農村繁榮的關鍵舉措。利用2008—2017年中國30個省份的面板數(shù)據(jù),在測度農業(yè)全要素生產率以及農村產業(yè)融合水平的基礎上,采用可行廣義最小二乘法(feasible generalized least squares,F(xiàn)GLS)、兩階段最小二乘法(two stage least square,2SLS)以及系統(tǒng)GMM等方法,實證考察農村產業(yè)融合對農業(yè)全要素生產率的影響效應及其作用機制。結果表明,農村產業(yè)融合能夠有效提升農業(yè)全要素生產率;農村產業(yè)融合對農業(yè)全要素生產率的影響路徑包括技術效率和技術進步,相對于技術效率,農村產業(yè)融合通過促進農業(yè)技術進步對農業(yè)全要素生產率產生的提升作用更強。進一步采用分位數(shù)模型進行檢驗,發(fā)現(xiàn)農村產業(yè)融合對農業(yè)全要素生產率存在顯著的邊際遞增的非線性提升效應,在農業(yè)全要素生產率水平由低到高的動態(tài)變化過程中,農村產業(yè)融合對農業(yè)全要素生產率的邊際作用逐步增強。該結論不僅有助于理解農村產業(yè)融合與農業(yè)全要素生產率之間的關系,還能為推動當前農業(yè)高質量發(fā)展提供新的見解。

        關鍵詞:農村產業(yè)融合;農業(yè)全要素生產率;農業(yè)技術進步;農業(yè)高質量發(fā)展

        中圖分類號:F323?? 文獻標志碼: A

        文章編號:1002-1302(2021)22-0020-07

        收稿日期:2021-03-29

        基金項目:貴州省普通高等學校青年科技人才成長項目(編號:黔教合KY字[2021]124);貴州省大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析重點實驗室開放課題(編號:BDSA20200121)。

        作者簡介:李曉龍(1990—),男,四川開江人,博士,副教授,主要從事農村金融與農村經濟研究。E-mail:lixiaolong9005@163.com。

        黨的“十九大報告”明確指出,中國經濟已由高速增長階段轉向高質量發(fā)展階段,并提出提高全要素生產率的緊迫要求。作為國民經濟的基礎產業(yè),農業(yè)在改革開放以來取得了巨大發(fā)展,為“中國經濟增長奇跡”作出了卓越貢獻。然而,當前中國農業(yè)發(fā)展正面臨成本攀升、糧食安全、生態(tài)惡化、資源緊張以及國內外價格倒掛等一系列嚴峻挑戰(zhàn),過去以“高投入、高產出、高廢物”為典型特征的數(shù)量型農業(yè)發(fā)展模式越來越難以為繼,迫切需要轉換農業(yè)增長動能,從而實現(xiàn)農業(yè)高質量發(fā)展。農業(yè)全要素生產率(agricultural total factor productivity,ATFP)反映了農業(yè)生產過程中總產量與全部要素投入量之間的比率,是衡量農業(yè)發(fā)展質量的重要指標。2018年中央“一號文件”進一步指出,必須堅持質量興農和綠色興農,著力構建現(xiàn)代農業(yè)產業(yè)體系,努力提高農業(yè)全要素生產率,加快實現(xiàn)由農業(yè)大國向農業(yè)強國轉變。自此,農業(yè)全要素生產率開始受到中國政府層面的高度關注,其被視為實現(xiàn)農業(yè)高質量發(fā)展的關鍵所在。如何推動農業(yè)全要素生產率的有效提升已成為當前學界關注的焦點問題之一。已有文獻側重從農業(yè)經營主體、農業(yè)發(fā)展環(huán)境等視角分析農業(yè)全要素生產率的影響因素[1-4],但鮮有學者從農村一二三產業(yè)融合發(fā)展(簡稱“農村產業(yè)融合”)的角度出發(fā),探討其可能對農業(yè)全要素生產率產生的影響。近年來,作為一種新型的農村產業(yè)發(fā)展模式,農村產業(yè)融合加速推進,不僅有效地培育農業(yè)新興業(yè)態(tài)、拓展農業(yè)多重功能以及延伸農業(yè)產業(yè)鏈條,同時也極大地改變了農業(yè)生產的要素投入和累積,從而必將對農業(yè)技術選擇與生產效率產生較深遠的影響。那么,農村產業(yè)融合能否提升農業(yè)全要素生產率?如果能夠提升,其具體提升路徑又是什么?農村產業(yè)融合與農業(yè)全要素生產率之間是否存在非線性關系?關于上述問題的解答對于促進農業(yè)全要素生產率提升以及實現(xiàn)農業(yè)高質量發(fā)展具有重要的理論價值與現(xiàn)實意義。

        1 文獻綜述

        農村產業(yè)融合是具有鮮明“中國特色”的農村發(fā)展戰(zhàn)略,國外少有文獻提及。國外學者涉及農村產業(yè)融合的研究,主要聚焦于探討“農業(yè)一體化”和“六次產業(yè)化”。在農業(yè)一體化方面,Trelogan等最早提出農業(yè)一體化概念[5],其被界定為農業(yè)產業(yè)鏈條上生產、供應、銷售的一體化。在此基礎上,Knutson等詳細論述了農業(yè)一體化的內涵、特征以及典型模式[6-7]。在六次產業(yè)化方面,今村奈良臣首次提出六次產業(yè)化的發(fā)展思路,其核心內涵在于三次產業(yè)的深度融合[8]。隨后,這一思想在日、韓2國引起學者們的廣泛探討[9-10]。國內學者針對農村產業(yè)融合的研究起步較晚。其中,馬曉河關于農村產業(yè)融合的概念闡述最具代表性,認為農村產業(yè)融合是通過有機整合農業(yè)生產、加工、銷售、餐飲、休閑以及其他服務業(yè),促使農村一二三產業(yè)之間的緊密聯(lián)系與協(xié)同發(fā)展,從而不斷拓展農業(yè)產業(yè)范圍、延伸農業(yè)產業(yè)鏈條以及增加農民收入[11]。此后,國內學者主要圍繞融合模式或類型[12-13]、制約因素[14-15]、融合對策[16-18]等對農村產業(yè)融合展開積極研究,并形成諸多頗有價值的文獻。

        現(xiàn)有涉及農村產業(yè)融合與農業(yè)全要素生產率關系的研究并不多見,大致集中于以下2個方面:第一,農業(yè)結構調整與農業(yè)生產率。高帆認為,三次產業(yè)之間和農業(yè)內部的結構轉化提升了上海市的農業(yè)勞動生產率[19]。成德寧等認為,農業(yè)結構調整對農業(yè)勞動生產率有顯著影響,種植業(yè)比重與勞動生產率負相關,而林業(yè)比重、牧業(yè)比重和漁業(yè)比重與勞動生產率正相關[20]。金芳等認為,農業(yè)產業(yè)結構合理化與高級化是影響農業(yè)綠色生產率增長的重要因素[21]。第二,非農產業(yè)發(fā)展與農業(yè)生產率。傅前瞻認為,非農產業(yè)發(fā)展對農業(yè)生產具有拉動作用及溢出效應[22]。錢龍等基于CFPS2012數(shù)據(jù)進行實證研究,發(fā)現(xiàn)農戶家庭非農就業(yè)不利于其農業(yè)勞動生產率和土地產出率的提高[23]。與此相反,江鑫等認為農戶兼業(yè)仍然有利于提升家庭農業(yè)勞動生產率,且外出農戶兼業(yè)收入越高,或兼業(yè)地區(qū)離其農村家庭越近,越有利于提高家庭農業(yè)勞動生產率[24]。另外,秦天等從不同角度實證分析生產性服務業(yè)發(fā)展對農業(yè)全要素生產率增長的影響效果與內在機制[25-27]。

        上述文獻為本研究提供了重要參考與有益借鑒,不過這些研究始終未能直接考察農村產業(yè)融合對農業(yè)全要素生產率的影響效應及其作用機制,更加忽略了農村產業(yè)融合影響農業(yè)全要素生產率的非線性特征。與現(xiàn)有研究相比,本研究主要拓展之處在于以下3點。第一,采用2008—2017年中國省域面板數(shù)據(jù),在測算農業(yè)全要素生產率水平和構建農村產業(yè)融合水平綜合評價指標體系的基礎上,借助固定效應模型(fixed effects model,F(xiàn)E)和可行廣義最小二乘法(FGLS)2種方法,實證檢驗農村產業(yè)融合對農業(yè)全要素生產率的影響,是對已有研究成果的有益補充。第二,將農業(yè)全要素生產率分解為農業(yè)技術效率和農業(yè)前沿技術進步水平,并考察農村產業(yè)融合對兩者的影響,以進一步探究農村產業(yè)融合影響農業(yè)全要素生產率的具體路徑。第三,考慮到普通線性回歸模型對模型設定和樣本分布的假設要求較嚴格,這些假設在現(xiàn)實中可能較難滿足。因此,運用面板分位數(shù)回歸模型(PQR)討論農村產業(yè)融合與農業(yè)全要素生產率之間存在的非線性關系,以期得到一些嶄新的研究成果,進而為中國各級政府制定科學合理的農村產業(yè)融合政策提供有益參考。

        2 模型、變量與數(shù)據(jù)

        2.1 計量模型設定

        為了檢驗農村產業(yè)融合對農業(yè)全要素生產率的影響,本研究借鑒卓樂等在研究農業(yè)生產率影響因素時的思路[28-29],構建如下計量模型。

        ATFPit=α+βRICit+ρCTLit+μit。(1)

        式中:i、t分別表示省份和年份;ATFP表示農業(yè)全要素生產率;α表示常數(shù)項;RIC表示農村產業(yè)融合;β表示其回歸系數(shù);CTL表示控制變量集合;ρ表示回歸系數(shù);μ表示誤差項。

        為了檢驗農村產業(yè)融合影響農業(yè)全要素生產率的內在機制,本研究將農業(yè)技術效率和農業(yè)前沿技術進步(農業(yè)全要素生產率的分解項)作為被解釋變量,進一步將計量模型設定如下。

        AEFFit=α+βRICit+ρCTLit+μit;(2)

        ATECit=α+βRICit+ρCTLit+μit。(3)

        式中:AEFF表示農業(yè)技術效率;ATEC表示農業(yè)前沿技術進步。如果RIC的回歸系數(shù)顯著為正,說明農村產業(yè)融合能夠提升農業(yè)技術效率(或促進農業(yè)前沿技術進步)。進而可證實農村產業(yè)融合會通過提升農業(yè)技術效率(或促進農業(yè)前沿技術進步)提高農業(yè)全要素生產率。

        2.2 變量選取

        2.2.1 被解釋變量 本研究的被解釋變量為農業(yè)全要素生產率(ATFP)及其分解項(AEFF、ATEC)。參考國內學者的普遍做法,本研究采用基于數(shù)據(jù)包絡分析(data envelopment analysis,DEA)的Malmquist指數(shù),以農業(yè)增加值為產出,以勞動力、土地、機械動力、化肥、農藥、農膜、灌溉為投入,來測算中國農業(yè)全要素生產率。在利用DEAP軟件獲得2008—2017年Malmquist指數(shù)的基礎上,進一步借鑒程惠芳的做法[30],將農業(yè)全要素生產率的環(huán)比改進指數(shù)(Malmquist指數(shù))換算成以2008年為基期的定基改進指數(shù),即采用2008—2009年的Malmquist指數(shù)乘以2008年的農業(yè)全要素生產率(令其為1),可得2009年的農業(yè)全要素生產率,以此類推得到2009—2017年農業(yè)全要素生產率。同理,可獲得2009—2017年農業(yè)技術效率與農業(yè)前沿技術進步。

        2.2.2 核心解釋變量 本研究的核心解釋變量為農村產業(yè)融合(RIC)。從農村產業(yè)融合的指標測度來看,現(xiàn)有研究主要采用綜合指數(shù)法和協(xié)調發(fā)展系數(shù)法2種方法。如李曉龍等基于中國省域數(shù)據(jù),從農業(yè)新興業(yè)態(tài)培育、農業(yè)多重功能拓展、農業(yè)產業(yè)鏈條延伸等出發(fā),系統(tǒng)構建能夠反映農村產業(yè)融合水平的綜合評價指標體系[31-32]。譚明交基于農村產業(yè)化理想值與實際值的計算結果,采用協(xié)調發(fā)展系數(shù)方法測算中國各地區(qū)農村產業(yè)融合發(fā)展系數(shù)[33]。與協(xié)調發(fā)展系數(shù)法相比,采用綜合指數(shù)法的測算結果能夠更加準確地反映各地區(qū)農村產業(yè)融合的整體水平。因此,本研究參考李曉龍等的做法,借助綜合指數(shù)法計算并獲得農村產業(yè)融合水平[31-32]。

        2.2.3 其他變量 除上述變量外,本研究還進一步控制以下變量:(1)農村金融發(fā)展(RFD),利用全部涉農貸款余額與第一產業(yè)總產值的比值來衡量。(2)政府財政支農(GFS),以政府財政支出中農業(yè)領域支出所占比例來表示。(3)農村人力資本(RHC),以農村居民人均受教育年限來衡量。其中,農村居民人均受教育年限=大學文化人口比例×16+高中文化人口比例×12+初中文化人口比例×9+小學文化人口比例×6+文盲和半文盲人口比例×0。(4)農業(yè)受災率(ADS),用農業(yè)受災面積占耕地面積的比重來表示。

        2.3 數(shù)據(jù)說明

        本研究樣本涉及2008—2017年中國30個省級行政區(qū)(不含存在統(tǒng)計數(shù)據(jù)缺失的香港特別行政區(qū)、澳門特別行政區(qū)、臺灣以及西藏自治區(qū))。其中,測算被解釋變量和核心解釋變量的原始數(shù)據(jù)主要來源于《中國農村統(tǒng)計年鑒》《中國休閑農業(yè)年鑒》《中國農產品加工業(yè)年鑒》、各地區(qū)政府新聞報告、全國溫室數(shù)據(jù)系統(tǒng)以及EPS數(shù)據(jù)庫;測算控制變量的原始數(shù)據(jù)主要來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國農村金融服務報告》《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》。由表1可知,最后一列為農業(yè)全要素生產率與各個變量的皮爾遜相關系數(shù),可見本研究所選取的全部變量與農業(yè)全要素生產率均在5%以上置信水平下顯著相關。其中,農村產業(yè)融合與農業(yè)全要素生產率的皮爾遜相關系數(shù)為正,表明兩者之間具有正相關關系。

        3 實證檢驗與結果分析

        3.1 農村產業(yè)融合對農業(yè)全要素生產率的基準影響

        為了實證檢驗農村產業(yè)融合對農業(yè)全要素生產率的基準影響,本研究借助FE方法和FGLS方法對計量模型(1)進行回歸(表2)。根據(jù)采用FE方法的回歸結果可知,模型(1)和模型(2)的擬合優(yōu)度(R2)分別為0.666 0和0.693 8,說明模型整體的擬合程度較高,所得到的估計結果較可靠。從FGLS方法的估計結果來看,模型(3)和模型(4)的Wald值通過1%顯著性水平檢驗,表明本研究構建的計量模型較科學合理,模型估計獲得的結果較可信。結合核心解釋變量農村產業(yè)融合(RIC)的估計結果來看,無論是否控制其他因素,在不同估計方法下,其對農業(yè)全要素生產率的影響系數(shù)均在1%水平上顯著為正,說明農業(yè)全要素生產率的確受到來自農村產業(yè)融合的正向作用,即農村產業(yè)融合有助于提升農業(yè)全要素生產率。

        根據(jù)控制變量的估計結果可知,農村金融發(fā)展(RFD)對農業(yè)全要素生產率的影響系數(shù)在模型(4)中為正,且通過1%顯著性水平檢驗,表明農村金融發(fā)展水平的提升,可以使農戶享受到更多的金融服務,進而有助于其開展農業(yè)生產活動并提高農業(yè)生產效率。政府財政支農(GFS)與農業(yè)全要素生產率正相關,且系數(shù)在模型(4)中通過1%的顯著性水平檢驗,說明政府財政對“三農”發(fā)展的支持力度越大,越能夠提升農業(yè)全要素生產率。農村人力資本(RHC)的回歸系數(shù)在模型(2)和模型(4)中均顯著為正,表明提高農村人力資本水平有助于提升農業(yè)生產經營能力與管理水平,從而實現(xiàn)農業(yè)生產效率的有效提升。農業(yè)受災率(ADS)與農業(yè)全要素生產率明顯負相關,且均通過1%顯著性水平檢驗,說明農業(yè)受災情況越嚴重,其生產效率越低。

        3.2 農村產業(yè)融合對農業(yè)全要素生產率的影響路徑

        本研究進一步考察農村產業(yè)融合影響農業(yè)全要素生產率的具體路徑,即檢驗農村產業(yè)融合是否通過提升農業(yè)技術效率和促進農業(yè)前沿技術進步來提高農業(yè)全要素生產率。利用FE方法和FGLS方法分別對計量模型(2)~(3)進行回歸(表3)。由表3可知,模型(5)和模型(7)的擬合優(yōu)度(R2)整體較高,分別為0.187 4和0.779 7,模型(6)和模型(8)的Wald值在1%水平上顯著,說明本研究設定的計量模型是合理的,且估計結果也是可靠的。

        從以農業(yè)技術效率(AEFF)作為被解釋變量的估計結果來看,不管是采用FE方法還是FGLS方法,農村產業(yè)融合(RIC)的回歸系數(shù)均顯著為正,且都通過1%的顯著性水平檢驗,說明農村產業(yè)融合可以提升農業(yè)技術效率。從以農業(yè)前沿技術進步(ATEC)作為被解釋變量的估計結果來看,在不同估計方法下,農村產業(yè)融合(RIC)對農業(yè)前沿技術進步的影響系數(shù)始終在1%水平上顯著為正,說明農村產業(yè)融合可以促進農業(yè)前沿技術進步。農業(yè)技術效率與農業(yè)前沿技術進步構成了農業(yè)全要素生產率,農業(yè)技術效率越高、農業(yè)前沿技術進步越快,農業(yè)全要素生產率越高。綜上可知,農村產業(yè)融合的確可以通過提高農業(yè)技術效率和促進農業(yè)前沿技術進步對農業(yè)全要素生產率產生提升作用。

        3.3 穩(wěn)健性檢驗

        3.3.1 分樣本檢驗 考慮到中國不同地區(qū)農村的自然條件、產業(yè)結構、經濟發(fā)展水平等各不相同,農村產業(yè)融合水平和農業(yè)全要素生產率也因此呈現(xiàn)出明顯的地區(qū)差異。因此,有必要區(qū)分不同地區(qū)樣本進行檢驗,以驗證“農村產業(yè)融合有利于提升農業(yè)全要素生產率”的研究結論是否具有普遍性。 本

        3.3.2 逆向因果關系檢驗 為了解決模型可能存在的逆向因果關系問題(農村產業(yè)融合可以促進農業(yè)全要素生產率提升,而農業(yè)全要素生產率提升反過來也可能帶動農村產業(yè)融合),本研究參考毛艷華等的做法,以內生解釋變量(農村產業(yè)融合)的滯后項作為工具變量,采用兩階段最小二乘法(2SLS)對模型進行估計[35],結果見表4中模型(11)和模型(12)。其中,2個模型中的LM統(tǒng)計值和F值分別拒絕“工具變量不可識別”和“工具變量弱識別”的原假設,表明工具變量的選取是合理的。同時,農村產業(yè)融合(RIC)的回歸系數(shù)符號與上述估計結果基本一致,可見農村產業(yè)融合與農業(yè)全要素生產率之間不存在統(tǒng)計意義上的逆向因果問題。

        3.3.3 動態(tài)關系檢驗 為了盡可能減少因遺漏變量給模型估計帶來的偏誤,本研究借鑒戴魁早等的做法,通過加入農業(yè)全要素生產率的一階滯后項,將計量模型(1)修正為動態(tài)面板模型來進行穩(wěn)健性檢驗[36]。本研究采用廣義矩估計(GMM)對動態(tài)面板模型進行估計,結果見表4中模型(13)和模型(14)。由表4中AR(2)檢驗和Hansen檢驗結果可知,兩者的P值均明顯大于0.10,表明動態(tài)模型的設定較合理,且工具變量的選取也非常有效。同時,農村產業(yè)融合(RIC)的回歸系數(shù)同樣顯著為正,可以證明上述研究結論具有較好的穩(wěn)健性。

        4 農村產業(yè)融合對農業(yè)全要素生產率的非線性影響

        4.1 研究方法與模型設定

        為了檢驗在農業(yè)全要素生產率不同水平條件下,農村產業(yè)融合對農業(yè)全要素生產率產生的邊際影響效果,本研究在上述設定計量模型(1)的基礎之上,進一步構建面板分位數(shù)回歸模型進行回歸。

        QATFPit(τ|Xit)=σi+φ(τ)Xit

        t=1,…,mi;i=1,…,n。(4)

        式中:X表示解釋變量集合,包括農村產業(yè)融合(RIC)和其他控制變量;QATFPit(τ|Xit)表示X給定條件下農業(yè)全要素生產率(ATFP)的τ條件分位數(shù);φ(τ)表示分位數(shù)對應的回歸系數(shù),利用以下目標函數(shù)進行求解。

        min(σ,φ)∑qk=1∑ni=1∑mii=1ωkρτk[ATFPit-σi-φ(τ)Xit]。(5)

        式中:ωk表示不同分位數(shù)所對應的權重。本研究共選擇5個具有代表性的分位數(shù)(90%、75%、50%、25%、10%)進行回歸估計,分別對應農業(yè)全要素生產率的最高水平組、中高水平組、中等水平組、中低水平組、最低水平組。

        4.2 分位數(shù)回歸結果分析

        為了確保面板分位數(shù)回歸結果的有效性,本研究借鑒Koenker的研究思路[37],利用自助法重復抽樣技術(bootstrap)在對選取的5個代表性分位數(shù)進行回歸時都進行重復抽樣(1 000)(表5)。由表5可知,所有模型的擬合優(yōu)度(Pseudo R2)除了10%分位點對應的模型(1)之外,其數(shù)值在另外4個分位點(25%、50%、75%、90%)所對應的模型中處于0.15~0.30,說明本研究面板分位數(shù)模型的構建較合理,模型估計結果的可信度較高。

        從農村產業(yè)融合(RIC)的回歸結果來看,除10%分位點外,其回歸系數(shù)在另外4個分位點(25%、50%、75%、90%)均通過顯著性水平檢驗,且數(shù)值顯著為正,表明農村產業(yè)融合有利于提升農業(yè)全要素生產率。同時,根據(jù)農村產業(yè)融合的回歸系數(shù)在不同分位點的變動趨勢可知,伴隨農業(yè)全要素生產率分位數(shù)由低到高逐漸變化(10%→25%→50%→75%→90%),農村產業(yè)融合回歸系數(shù)的數(shù)值由負轉正并不斷擴大(-0.002 9→0.029 3→0.069 5→0.100 6→0.154 2),表明農村產業(yè)融合在提升農業(yè)全要素生產率的作用方面持續(xù)增強,即農村產業(yè)融合對農業(yè)全要素生產率的提升效應存在邊際遞增的非線性特征。換言之,與農業(yè)全要素生產率較低的地區(qū)相比,農業(yè)全要素生產率較高的地區(qū)受農村產業(yè)融合的積極影響更加明顯。

        5 結論與政策啟示

        作為實現(xiàn)農業(yè)高質量發(fā)展的關鍵途徑,農業(yè)全要素生產率的提升離不開農村產業(yè)融合的推動。本研究借助2008—2017年中國省域尺度數(shù)據(jù),實證考察農村產業(yè)融合對農業(yè)全要素生產率的影響效應,并深入檢驗其作用機制與非線性特征。結果表明,(1)農村產業(yè)融合對農業(yè)全要素生產率具有顯著的正向影響,即農村產業(yè)融合能夠有效提升農業(yè)全要素生產率;(2)農村產業(yè)融合可以通過2種路徑影響農業(yè)全要素生產率,與農業(yè)技術效率途徑相比,農村產業(yè)融合通過農業(yè)前沿技術進步對農業(yè)全要素生產率產生的提升作用更強;(3)分樣本檢驗、逆向因果關系檢驗以及動態(tài)關系檢驗結果均證實基準檢驗結果的穩(wěn)健性;(4)農村產業(yè)融合對農業(yè)全要素生產率的促進作用,會隨著農業(yè)全要素生產率條件分位數(shù)的不斷提高而持續(xù)提升,即農村產業(yè)融合對農業(yè)全要素生產率存在顯著邊際遞增的非線性提升效應;(5)農村金融發(fā)展、政府財政支農、農村人力資本均有助于提升農業(yè)全要素生產率。

        本研究的政策啟示主要有以下幾點:首先,要充分發(fā)揮農村產業(yè)融合對提升農業(yè)全要素生產率的積極效應。通過縱向延伸農業(yè)產業(yè)鏈,不斷完善現(xiàn)代農業(yè)產業(yè)體系,推動農業(yè)資金、技術、管理等生產要素優(yōu)化配置;通過推動農業(yè)價值鏈提升,從各個環(huán)節(jié)(產前、產中、產后)著力提升農業(yè)價值,持續(xù)提高農業(yè)生產的資源利用率、土地產出率與勞動生產率。其次,提升農村產業(yè)融合的科技含量,促進農業(yè)前沿技術進步與農業(yè)技術效率提升。在推動農村產業(yè)融合的過程中,應以創(chuàng)新驅動發(fā)展為動力,激發(fā)農業(yè)經營主體的創(chuàng)新活力和創(chuàng)造潛能,強化科技與農業(yè)對接、創(chuàng)新成果與產業(yè)發(fā)展對接、創(chuàng)意設計與生產經營對接,提高技術進步和創(chuàng)新創(chuàng)意對農村產業(yè)融合的貢獻度,推動農業(yè)前沿技術進步與農業(yè)技術效率提升。再次,高度重視優(yōu)化農村產業(yè)融合的空間結構。尤其對于農業(yè)全要素生產率水平相對較低的地區(qū)而言,應加快促進農村產業(yè)融合,以更好地發(fā)揮農村產業(yè)融合對農業(yè)全要素生產率的提升作用。最后,各地區(qū)還需要加快發(fā)展農村金融,滿足農業(yè)生產的金融服務需求;加大財政支農力度,增強農業(yè)抗風險能力;增加農村地區(qū)的教育投入,強化農村人力資本積累,最終促進農業(yè)全要素生產率的有效提升。

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