曹俊勇 張樂柱 韓利

摘 要：農業(yè)現(xiàn)代化是我國保障糧食安全建設農業(yè)強國的頭等大事，財政支農支出與農業(yè)現(xiàn)代化建設有著天然的契合性。為研究財政支農支出對農業(yè)現(xiàn)代化的作用與影響，文章首先從理論方面探討了財政支農支出影響農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的作用機理。隨后，基于農業(yè)現(xiàn)代化內涵從農業(yè)機械化、產業(yè)化等五個維度構建了農業(yè)現(xiàn)代化測評指標體系，并采用熵值法測度2011—2021年中國大陸31省域的農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展指數(shù)。在此基礎上，選取系統(tǒng)GMM方法和門檻效應模型進一步驗證財政支農支出作用農業(yè)現(xiàn)代化的動態(tài)影響及門檻特征。研究結果表明：我國農業(yè)現(xiàn)代化總體水平提升較慢，各省農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展趨勢較好，但存在地區(qū)差異，發(fā)展不夠均衡；財政支農支出對我國農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平具有顯著正向促進作用；財政支農支出與農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平之間并不是簡單的線性關系，財政支農支出對農業(yè)現(xiàn)代化的影響作用具有單一門檻特征。財政支農支出水平位于第一門檻值（10.872）水平時，財政支農支出對農業(yè)現(xiàn)代化的作用最為明顯。最后，基于研究結果，分別從加強對各地區(qū)間的協(xié)調發(fā)展、進一步加大財政支農支出力度和優(yōu)化財政支農支出結構等方面提出對策建議。研究結論為農業(yè)現(xiàn)代化的財政支農路徑優(yōu)化提供了科學決策依據(jù)。

關鍵詞：財政支農；農業(yè)現(xiàn)代化；動態(tài)影響；系統(tǒng)GMM模型；門檻效應

中圖分類號：F830；F323

文獻標識碼：A

文章編號：1008-2697（2024）02-0004-11

一、引言

習近平總書記多次強調，農業(yè)農村現(xiàn)代化是實現(xiàn)農業(yè)強國和社會主義現(xiàn)代化強國的關鍵。黨中央在改革開放以來一直致力于探索中國特色農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展之路，并將加快推進農業(yè)農村現(xiàn)代化作為三農發(fā)展的重要任務。2023年中央一號文件全面部署了鄉(xiāng)村振興工作，并提出了加快建設農業(yè)強國的總體要求，農業(yè)現(xiàn)代化成為我國未來的主攻方向和戰(zhàn)略重點。然而，我國農業(yè)作為弱質產業(yè)，面臨著基礎設施薄弱、質量效益不高和市場競爭力弱等問題，這導致社會資本對農業(yè)投資不足，財政支持農業(yè)發(fā)展至關重要。2022年，財政部在《2022年上半年中國財政政策執(zhí)行情況報告》中明確表示，要發(fā)揮財政職能作用，落實國家對三農的區(qū)域戰(zhàn)略，推動實現(xiàn)更高水平的農業(yè)現(xiàn)代化建設。在國家眾多政策的支持下，我國農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平如何？財政支農對我國農業(yè)現(xiàn)代化是否存在動態(tài)影響？因此，研究分析財政支農與農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平兩者之間的影響關系具有重要的現(xiàn)實意義和應用價值。

關于財政支農支出與農業(yè)現(xiàn)代化關系的研究也受到國內外廣大學者的廣泛關注，主要集中在以下幾個方面：第一，財政支農支出可以改善農業(yè)基礎設施和生產環(huán)境，推動農業(yè)現(xiàn)代化。財政對農業(yè)基礎設施的投資可以影響農業(yè)經濟增長（曹萬鵬等，2017），加大財政對農業(yè)生產與農村救濟費的投入可以改善農業(yè)生產環(huán)境，提高農村居民的生活水平（Chen et al.，2008）。此外，財政對農業(yè)數(shù)字化的支持可以引導生產要素向農業(yè)聚集（張?zhí)?、王燕紅，2021），提高糧食產量，推動傳統(tǒng)農業(yè)向現(xiàn)代農業(yè)轉型升級（蔣團標、羅琳，2021）；第二，財政支農支出的增加可以促進農民收入的提升。Fan ＆ Pardey（1997）研究指出財政涉農支出可以顯著提高農業(yè)經濟增長和改善農民收入。王亞芬等（2015）分析得出中國財政支農力度在不斷增大、財政支農總量在不斷上升，支出形式與支援目標也比較多元，并通過實證分析驗證了財政支農支出可以提高農業(yè)產出與農民收入。隨后李倩、杜江（2020）以重慶地區(qū)為樣本數(shù)據(jù)，將金融發(fā)展與財政支農相結合研究了其與農村居民收入的影響，結果再次驗證了財政支農與農村居民收入之間的正向作用關系；第三，財政支農支出有利于農業(yè)技術進步。高康、何蒲明（2021）采用固定效應與門限模型進一步驗證了財政支農與農業(yè)技術進步之間的影響，結果發(fā)現(xiàn)兩者之間存在倒“U”型關系，財政支農資金的投入并不能持續(xù)提高農業(yè)技術進步，社會資本的參與很有必要，可以推遲“U”型拐點的到來。隨后，喬翠霞等（2023）引入外國直接投資變量，探討了在財政支農作用下外國直接投資與農業(yè)技術創(chuàng)新的關系，結果發(fā)現(xiàn)外國直接投資對農業(yè)技術創(chuàng)新有著顯著的正向作用關系，并具有單一門檻效應，當財政支農越過門檻值時，外國直接投資對農業(yè)技術創(chuàng)新的促進作用更為明顯；第四，財政支農支出與農業(yè)現(xiàn)代化協(xié)調發(fā)展關系方面。楊守德、吳娟（2022）研究發(fā)現(xiàn)大多數(shù)縣域經濟的發(fā)展與現(xiàn)代農業(yè)存在高度耦合協(xié)調，其中人均公共預算對兩者耦合度有顯著正向影響。財政補貼可以通過提高農村居民人均可支配收入、農業(yè)機械化水平以及促進農業(yè)生產發(fā)展等促進農業(yè)現(xiàn)代化（崔惠玉等，2021）。然而，我國多省農業(yè)與農村現(xiàn)代化協(xié)調度不佳，財政等資金投入的有機協(xié)同至關重要（國務院發(fā)展研究中心農村經濟研究部課題組，2023）；第五，財政支農資金使用效率方面。李夢涵（2019）研究指出隨著各項財政支農政策的推出，我國農業(yè)現(xiàn)代化水平有了一定提升，但我國財政支農資金投入總量不足、投入結構不夠合理，總體使用效率不高等問題阻礙了農業(yè)現(xiàn)代化的發(fā)展（曹俊勇、張樂柱，2017）。

綜上所述，已有的研究成果主要從財政支農支出與農業(yè)生產條件、農民收入、農業(yè)技術水平等方面展開研究，在研究方法與文獻積累方面為文本的撰寫奠定了良好基礎。但是，目前大多數(shù)學者的研究僅聚焦于財政支農支出對農業(yè)現(xiàn)代化中的單個或部分指標的影響，而關于財政支農支出作用農業(yè)現(xiàn)代化的影響的成果較為稀缺?；诖耍疚目赡艿膶W術邊際貢獻在于：第一，探討財政支農支出對農業(yè)現(xiàn)代化的影響機理，為財政支農支出作用農業(yè)現(xiàn)代化提供理論依據(jù)，對當前文獻進行補充。第二，基于2011—2021年度數(shù)據(jù)，構建農業(yè)現(xiàn)代化測算指標體系，并采用熵值法測度了中國31省域農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展指數(shù)，為衡量農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平提供參考依據(jù)。第三，通過系統(tǒng)GMM及門檻效應的檢驗，驗證了財政支農支出與農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展之間的作用關系，以及財政支農支出對農業(yè)現(xiàn)代化是否存在門檻效應，為財政支農相關職能部門政策制定提供參考依據(jù)。

二、財政支農對農業(yè)現(xiàn)代化的作用機理

農業(yè)現(xiàn)代化是指從傳統(tǒng)農業(yè)向現(xiàn)代農業(yè)轉化的過程。至“農業(yè)現(xiàn)代化”在1954年首次被周恩來總理提出以來，中國農業(yè)現(xiàn)代化道路歷經初步探索、曲折前進、全面推進等多個階段（楊少壘，2015），不同歷史階段也賦予了中國農業(yè)現(xiàn)代化不同內涵。隨著中國特色社會主義新時代的到來，科技化、信息化等在農業(yè)發(fā)展中的使用越發(fā)普及，也賦予了農業(yè)現(xiàn)代化新的內涵，主要包括農業(yè)機械化、生產技術科學化、農業(yè)產業(yè)化、農業(yè)信息化、農業(yè)發(fā)展可持續(xù)化等內容。基于新時代視角下農業(yè)現(xiàn)代化內涵，文章也將分別從農業(yè)機械化等維度探討財政支農支出作用農業(yè)現(xiàn)代化的作用機理，主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

一是財政支農支出影響農業(yè)機械化水平。農業(yè)機械化是農業(yè)現(xiàn)代化的基礎，也是農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平重要標志之一（李淑一、李政，2022）。財政支農支出作用農業(yè)機械化一方面表現(xiàn)為對農機裝備等的直接影響，如財政支農支出力度越大，用于農業(yè)產生的拖拉機、收割機等機械設備的購買力度就越強，農業(yè)機械總動力也會隨之上升，直接影響到農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展。另一方面，財政支農支出對農業(yè)機械化中農業(yè)結構存有間接影響，如農業(yè)勞動力轉移效應與農作物產出效應等。隨著農業(yè)機械化水平的提升，農業(yè)生產效率會大幅提升，農業(yè)勞動力使用數(shù)量會減少，有利于農村剩余勞動力的轉移。同時，農業(yè)機械化水平的提升也會提高農作物播種面積，其總產量也會不斷提升，從而推動農業(yè)現(xiàn)代化建設。

二是財政支農支出影響農業(yè)技術科學化。生產技術科學化是農業(yè)現(xiàn)代化的原動力，是將先進的科學技術廣泛用在農業(yè)領域，推動農業(yè)產出增長的一種表現(xiàn)，而財政支農支出是影響農業(yè)科技進步的關鍵因素（魯釗陽，2016）。財政支農作用農業(yè)技術科學化主要通過對農業(yè)科學研究的支持與支援農村生產發(fā)展兩個方面進行傳遞。財政對農業(yè)科學研究經費的增加可以增強農業(yè)自身積累能力，提高農作物產量，強化農產品競爭力，推動傳統(tǒng)農業(yè)向現(xiàn)代農業(yè)轉型升級。之外，財政在農村發(fā)展中的資金投入也會促進農業(yè)科技進步的產生，如加大對新型職業(yè)農民教育培訓的資助力度有利于促進農業(yè)科學技術實際使用者的綜合素養(yǎng)的提升，間接推動了農業(yè)科技進步的發(fā)展（廖楚暉、侯芳，2017）。

三是財政支農支出影響農業(yè)產業(yè)化。農業(yè)產業(yè)化是根據(jù)農業(yè)生產單位自然條件依托龍頭企業(yè)或經濟組織實現(xiàn)農業(yè)再生產的過程，可以有效促進地區(qū)經濟快速發(fā)展，是農業(yè)現(xiàn)代化的重要內容。財政支農對農業(yè)科研的投入可以提高農業(yè)企業(yè)產品研發(fā)能力，推動農業(yè)企業(yè)產業(yè)鏈的構建與延伸，增強區(qū)域農業(yè)產業(yè)化與輻射能力，促進農產品深加工，提高農產品加工轉化率，加快農業(yè)產業(yè)化的形成，進而有利于農業(yè)現(xiàn)代化的實現(xiàn)。

四是財政支農支出影響農業(yè)信息化。農業(yè)信息化是指充分利用現(xiàn)代信息技術為農業(yè)生產提供更為高效的管理和服務，加快傳統(tǒng)農業(yè)改造升級，提高農業(yè)生產效率與生產力水平，助推農業(yè)現(xiàn)代化的實現(xiàn)。財政支農支出一方面可以完善農業(yè)信息化基礎設施建設，提高網絡傳輸能力，疏通農業(yè)信息傳遞。另一方面，財政支農有利于提高農業(yè)信息技術成果轉化率（楊藝等，2019）。財政可以幫助農產品電商平臺的建設，實現(xiàn)農村小農戶與市場的有機銜接，可以縮短農產品存儲留滯風險，促進農產品的順利銷售。同時，農產品電商平臺還可以帶動與大型農產品電商采購等企業(yè)的銜接，為農產品的銷售打開更大的市場，提高農戶收入。

五是財政支農支出影響農業(yè)發(fā)展的可持續(xù)性。農業(yè)發(fā)展可持續(xù)化是農業(yè)現(xiàn)代化的必由之路，也是人類自然改造和自然征服能力的表現(xiàn)，標志著人與自然和諧發(fā)展的程度。然而，農業(yè)通常面臨的自然與市場的雙重風險有著鮮明的公共屬性，這種屬性與財政有著天然的契合特征，也決定了在農業(yè)現(xiàn)代化進程中，要提高農業(yè)發(fā)展可持續(xù)性，必然需要財政的大力支持。財政的投入是保障農業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重要手段，也是農業(yè)現(xiàn)代化的重要支撐。

綜上所述，財政支農支出是推動中國農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的重要手段之一。通過對農業(yè)機械化、農業(yè)生產技術科學化、農業(yè)產業(yè)化、農業(yè)信息化和農業(yè)發(fā)展可持續(xù)化等各個方面的支持和投入，財政支農支出有力地推動了農業(yè)現(xiàn)代化的進程。在未來，隨著中國經濟社會的不斷發(fā)展和社會主要矛盾的變化，財政支農支出仍將是推動中國農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的重要手段之一。

三、我國農業(yè)現(xiàn)代化水平測度

（一）方法選擇與數(shù)據(jù)來源

1.熵值法

“熵”原本是物理中熱力學概念，后來發(fā)展為信息論的熵值法理論，在指標賦權方面的應用比較廣泛，它通過計算指標的信息熵，根據(jù)指標的相對變化程度對系統(tǒng)整體的影響來決定指標的權重，相對變化程度大的指標具有較大的權重，根據(jù)熵的特性，學術界經常用熵值來判斷某個指標的離散程度，指標熵值越小，離散程度越大，也即該指標對綜合評價的影響也就越大，此方法現(xiàn)廣泛應用在統(tǒng)計學等各個領域。由于該方法可以有效規(guī)避主觀因素造成的影響，并鑒于劉璐等（2022）、田璞玉等（2023）等眾多學者的經驗，本文采用該方法對農業(yè)現(xiàn)代化水平進行測度。具體計算過程如下：

首先，數(shù)據(jù)標準化處理。通過標準化處理數(shù)據(jù)，解決數(shù)據(jù)指標量綱問題。計算過程中，為了避免數(shù)據(jù)“0”對計算結果造成的偏差，本文將標準化值進行了一定平移，具體計算公式為：

Tij=Xij-min（Xij）max（Xij）-min（Xij）+0.00001（正向指標）

max（Xij）-XijmaxXij-min（Xij）+0.00001（負向指標）

（1）

Tit與Xij表示某個省份第i年第j項指標的標準化值與初始值。

其次，計算每個指標的信息熵值ej：

ej=K∑ni=1pijln（pij）（2）

其中，K為常數(shù)，K=－1lnn，pij為第j項指標下第i年份指標值的比重，pij=xij/∑ni=1xij，0≤pij≤1。通過pij可建立數(shù)據(jù)的比重矩陣。

第三，計算評價指標的權重wj。

wj=（1－ej）/∑mj=1（1－ej）（3）

最后，計算農業(yè)現(xiàn)代化綜合評價指數(shù)。

Iij=∑mj=1wj*Tij

（4）

Iij的取值為（0，1），Iij數(shù)值越大，表示該地區(qū)該年的農業(yè)現(xiàn)代化總體水平就越高，Iij數(shù)值越小，表示該地區(qū)該年的農業(yè)現(xiàn)代化總體水平越低。

2.數(shù)據(jù)來源

本文選取2011—2021年中國31省市區(qū)域作為樣本數(shù)據(jù)，農業(yè)現(xiàn)代化指數(shù)通過熵值法計算得出，具體指標體系數(shù)據(jù)來源于中國國家糧食和物資儲備局、國家統(tǒng)計局歷年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國農林數(shù)據(jù)庫》《中國農村統(tǒng)計年鑒》《中國農產品加工業(yè)年鑒》《中國農村經營管理統(tǒng)計年報》《中國農墾統(tǒng)計年鑒》《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國第三產業(yè)年鑒》以及EPS數(shù)據(jù)等，針對個別省市區(qū)域個別年份數(shù)據(jù)缺失的情況，文章采用線性插值法進行填補，以保障數(shù)據(jù)的完整性。

（二）農業(yè)現(xiàn)代化指標體系篩選與構建

目前，學術界尚未形成一套較為統(tǒng)一的農業(yè)現(xiàn)代化評價指標體系，不同學者根據(jù)自己所研究的目標及方法從不同維度嘗試構建測算體系，謝會強等（2023）在參考全國政協(xié)農業(yè)與農村委員會調研結果的基礎上，從農業(yè)產業(yè)體系、農業(yè)生產體系以及農業(yè)經營體系三個維度構建了農業(yè)現(xiàn)代化的評價體系。朱劍峰、朱媛媛（2013）認為農業(yè)生產具有較強的區(qū)域性，并根據(jù)安徽省62個縣的實際情況分別從農業(yè)生產力、農業(yè)產出、農業(yè)科技、農業(yè)商品化、農業(yè)經濟發(fā)展以及農業(yè)可持續(xù)性等維度進行了研究。楊奇峰等（2022）從農業(yè)產業(yè)體系、生產體系以及經營體系等維度分析了東北地區(qū)農業(yè)現(xiàn)代化指標體系構建的合理性。錢佰慧等（2022）從農業(yè)生產過程現(xiàn)代化與農業(yè)生產結果現(xiàn)代化兩個維度進行了分析。以往眾多學者的研究為本文奠定了良好的研究基礎，筆者在借鑒以往學者研究成果的基礎上，依據(jù)國務院印發(fā)“十四五”推進農業(yè)農村現(xiàn)代化規(guī)劃中對農業(yè)現(xiàn)代化所提及的農業(yè)機械化、生產技術科學化、農業(yè)產業(yè)化、農業(yè)信息化以及農業(yè)發(fā)展可持續(xù)化等內容，嘗試從中國31省市區(qū)域出發(fā)構建全面、綜合、科學以及可操作性的農業(yè)現(xiàn)代化評價指標體系，具體如表1所示。

（三）農業(yè)現(xiàn)代化水平測度結果及分析

根據(jù)農業(yè)現(xiàn)代化評價指標體系，我們使用熵值法計算了2011年至2021年各省份的農業(yè)現(xiàn)代化水平，見圖1所示。從測度結果可以看出，全國整體的農業(yè)現(xiàn)代化水平在這段時間內呈現(xiàn)出上升趨勢，表明我國整體農業(yè)現(xiàn)代化水平的發(fā)展趨勢是良好的。然而，各省份的增長趨勢有所不同，表現(xiàn)出明顯的差異化。從發(fā)展速度來看，2011年至2017年間的農業(yè)現(xiàn)代化指數(shù)增長較為緩慢，整體發(fā)展水平偏低。2011年，我國31個省域的農業(yè)現(xiàn)代化均值為0.2378，而到了2017年，這個數(shù)值上升至0.3399。在2011年至2021年間的增長率達到了180.15%，平均年增長率約為16.38%。然而，2017年至2021年間，農業(yè)現(xiàn)代化指數(shù)的增長速度加快，增長了96%，年均增長率為19.2%，這比2011年至2017期間高出近3個百分點。這可能與近幾年農業(yè)科技進步、農業(yè)結構調整及農村改革政策有較大關系，近年來，我國在農業(yè)科技領域取得了顯著的成就。通過技術創(chuàng)新和研發(fā)投入，農業(yè)生產方式得到了改善，農業(yè)機械化水平提高，農業(yè)生產效率得到了提升。新技術的應用也有較大改善，如精準農業(yè)、遙感監(jiān)測等，為農業(yè)現(xiàn)代化提供了強大支持。同時，我國積極推進農業(yè)結構調整，加大了對農業(yè)產業(yè)化、農村產業(yè)發(fā)展的支持力度。通過加強農業(yè)產業(yè)鏈的建設，提高農產品附加值，推動農業(yè)現(xiàn)代化的發(fā)展。之外，我國實施了一系列農村改革政策，如農村土地制度改革、農村金融改革等，為農業(yè)現(xiàn)代化提供了制度保障和政策支持。這些改革政策的推動使得農村經濟發(fā)展更加活躍，為農業(yè)現(xiàn)代化創(chuàng)造了良好的環(huán)境。這些因素的相互作用使得我國農業(yè)現(xiàn)代化水平得到了顯著提升，為農業(yè)可持續(xù)發(fā)展奠定了堅實基礎。

從不同省份來看，北京和上海在2011年至2014年間，農業(yè)現(xiàn)代化水平遙遙領先于其他地區(qū)。在這段時間里，北京和上海的農業(yè)現(xiàn)代化指數(shù)達到了0.45左右，而其他省份的指數(shù)還停留在0.2左右，這表明北京和上海的農業(yè)現(xiàn)代化水平是其他地區(qū)的兩倍多。這種領先的地位，無疑為其他地區(qū)的農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展樹立了一個優(yōu)秀的榜樣。然而，隨著時間的推移，到2017年，北京與上海兩地的農業(yè)現(xiàn)代化指數(shù)有所下滑，并隨后保持在最初的水平。這種變化可能源于一些內外部因素，如政策調整、農業(yè)資源的變化等。但盡管如此，它們依然保持著一流的農業(yè)現(xiàn)代化水平。除了北京和上海之外的其他省份，在2011年的農業(yè)現(xiàn)代化處于較低水平。但令人欣喜的是，這些省份的農業(yè)現(xiàn)代化增長趨勢非常明顯。這表明，盡管起步較晚，但這些省份的農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展速度正在加快。這也為這些地區(qū)的農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展提供了一個廣闊的空間和機會。

青海的農業(yè)現(xiàn)代化水平變化在全國范圍內最為顯著。從2011年的倒數(shù)第二位置，青海的農業(yè)現(xiàn)代化水平經歷了大幅度的提升，到2021年其指數(shù)達到了0.8071，位居全國之首。這一顯著變化表明了青海在農業(yè)現(xiàn)代化方面取得了長足的進步，成為全國農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的領頭羊。同時，還有其他一些地區(qū)的農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展速度也相對較快。其中包括天津、安徽、江西、廣西、重慶、四川、貴州、西藏和甘肅等地。這些地區(qū)的農業(yè)現(xiàn)代化指數(shù)在2021年均超過了0.7，表明它們在農業(yè)現(xiàn)代化方面也取得了不俗的成果。這些地區(qū)的農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展勢頭強勁，未來有望在全國范圍內引領農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的新潮流。通過這些數(shù)據(jù)，我們可以看到全國各地在農業(yè)現(xiàn)代化方面都取得了一定的進展。這得益于政府對農業(yè)現(xiàn)代化的高度重視和大力支持，以及各地農民和農業(yè)科技工作者的辛勤努力。隨著科技的不斷進步和農業(yè)現(xiàn)代化的深入推進，我們有理由相信，未來的農業(yè)生產將更加高效、環(huán)保、可持續(xù)，為人民群眾提供更加豐富、優(yōu)質的農產品。

從區(qū)域層面來看，2017年以前，東部地區(qū)在農業(yè)現(xiàn)代化方面的歷年均值均表現(xiàn)優(yōu)越，位居所有地區(qū)之首。值得注意的是，東部地區(qū)的農業(yè)現(xiàn)代化均值顯著高于中部和西部地區(qū)，表現(xiàn)出較大的領先優(yōu)勢。與此同時，中部和西部地區(qū)的農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平相近，沒有明顯的差距。然而，在2017年及其之后的時間里，中部和西部地區(qū)的農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展速度出現(xiàn)了明顯的提升，并且成功超越了東部地區(qū)。這些地區(qū)的農業(yè)現(xiàn)代化均值開始逐漸接近，而東部地區(qū)則失去了其領先地位。這一變化趨勢表明，中、西部地區(qū)的農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展開始迎頭趕上，甚至在某些方面已經超越了東部地區(qū)。這一現(xiàn)象可能源于政策支持、技術引進、農業(yè)創(chuàng)新等多方面的因素，進一步地研究可以深入探討這些因素對農業(yè)現(xiàn)代化的具體影響。

由此可見，盡管不同區(qū)域的農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展情況存在差異，但通過進一步地分析和比較可以看出，政策導向、經濟狀況等因素對于農業(yè)現(xiàn)代化的發(fā)展具有重要影響。因此，在推動農業(yè)現(xiàn)代化的過程中，需要綜合考慮各種因素的作用，因地制宜地制定相關政策和措施，以促進農業(yè)現(xiàn)代化水平的全面提升。

四、財政支農對農業(yè)現(xiàn)代化作用實證分析

（一）模型設定與方法估計

為了研究財政支農支出與各省域農業(yè)現(xiàn)代化水平之間的關系，考慮到上一期農業(yè)現(xiàn)代化水平可能會影響到當期農業(yè)現(xiàn)代化水平，本文構建了動態(tài)面板模型，將被解釋變量的滯后項加入解釋變量，具體模型如下：

LNAGMit=α0+α1LNAGMit－1+α1LNFEAit+ρ∑θCVit+εit

上式中，AGMit是被解釋變量，代表農業(yè)現(xiàn)代化指數(shù)；FEAit是核心解釋變量，代表財政涉農支出；CVit表示一組控制變量構成的向量；變量下表中i代表樣本區(qū)域，t代表樣本數(shù)據(jù)的年份；ρ與θ代表估計參數(shù)；εit表示隨機擾動項。

本文數(shù)據(jù)年限選擇從2011年至2021年共計11年為短面板數(shù)據(jù)，廣義矩估計在該方面具有明顯優(yōu)勢，廣義矩估計主要包括差分矩估計和系統(tǒng)矩估計兩種，差分矩估計會產生一些問題，對于不隨時間變化的變量可能會被消掉等情況，綜合本文變量選擇等綜合因素，擬采用系統(tǒng)GMM估計法對模型進行深入研究。

（二）變量篩選與數(shù)據(jù)來源

被解釋變量農業(yè)現(xiàn)代化指數(shù)（LNAGM）是一個綜合性的指標，通過熵值法進行計算，可以反映農業(yè)現(xiàn)代化的整體水平。這個指數(shù)的構建涵蓋了多個方面，例如農業(yè)生產效率、農業(yè)技術創(chuàng)新、農業(yè)生態(tài)環(huán)境等，能夠全面地反映農業(yè)現(xiàn)代化的程度。

核心解釋變量財政支農支出（LNFEA）則采用了農村居民人均財政涉農支出（元）數(shù)據(jù)來代替。這一數(shù)據(jù)可以反映政府對農業(yè)的支持力度，也是影響農業(yè)現(xiàn)代化進程的重要因素。財政支農支出不僅包括直接的財政資金投入，還包括一系列政策措施的支持，如農業(yè)保險、農業(yè)科技研發(fā)等。

在模型構建過程中，基于經濟發(fā)展水平等因素對農業(yè)現(xiàn)代化的影響，并借鑒王偉新等（2023）相關文獻，為了準確評估財政支農支出對農業(yè)現(xiàn)代化指數(shù)的影響，文章確定了對應的控制變量?？刂谱兞拷M則包括經濟發(fā)展水平（LNGDP）、涉農貸款（LNARL）和固定資產投資水平（LNFAI）三個因素。經濟發(fā)展水平采用農村居民人均GDP（元）代替，可以反映農村經濟的整體發(fā)展狀況，也是影響農業(yè)現(xiàn)代化的重要因素之一。涉農貸款采用農村居民人均涉農信貸余額（元）代替，可以反映金融資本對農業(yè)的支持力度，對農業(yè)現(xiàn)代化也有著重要的影響。固定資產投資水平采用農村第一產業(yè)固定資產投資額（億元）代替，可以反映農村基礎設施建設和固定資產投資的狀況，對農業(yè)現(xiàn)代化的推進也有著重要的作用。數(shù)據(jù)來源EPS數(shù)據(jù)平臺，國家以及各省統(tǒng)計年鑒等，部分數(shù)據(jù)通過計算得出。以上各變量描述性統(tǒng)計結果見表2。

（三）實證分析結果

為了驗證系統(tǒng)GMM的估計結果是否有效，本文采用Stata17.0對財政支農支出與農業(yè)現(xiàn)代化之間的作用關系進行了測度，并采用AR自相關檢驗與Hansen檢驗對實證結果進行驗證，結果顯示：AR自相關檢驗存在一階顯著，二階自相關檢驗值0.854大于0.1，通過檢驗。隨后對模型進行了Hansen檢驗，結果顯示其P值為0.986大于0.1，表示工具變量是有效的。AR自相關檢驗與過渡識別約束檢驗的有效性保證了系統(tǒng)GMM估計結果的一致性，由此可以證實整個模型的設定具有合理性，工具變量具有有效性，模型具體回歸結果見表3所示。

根據(jù)表3的實證結果，我們可以清晰地看到農業(yè)現(xiàn)代化的滯后一階在1%的顯著水平下通過了檢驗。這意味著農業(yè)現(xiàn)代化的前一期發(fā)展水平對未來的發(fā)展程度有著顯著的影響，從而驗證了選擇動態(tài)面板模型的合理性。此外，實證結果還顯示財政支農支出與農業(yè)現(xiàn)代化之間存在著顯著的正相關關系?；貧w方程中財政支農支出（LNFEA）的系數(shù)為0.138，并且在5%的置信水平上顯著為正。這進一步驗證了財政支農支出對提升農業(yè)現(xiàn)代化水平具有顯著的正向促進作用。這個發(fā)現(xiàn)具有非常重要的現(xiàn)實意義，因為增加財政涉農支出對于提升農業(yè)現(xiàn)代化水平具有重要的實際意義。同時，農村固定資產投資水平（LNFAI）也在1%的顯著水平上通過了檢驗，說明在農業(yè)現(xiàn)代化進程中，農村固定資產投資起著關鍵的作用。這一發(fā)現(xiàn)為政策制定者提供了有力的證據(jù)，以支持他們繼續(xù)增加對農業(yè)和農村發(fā)展的投入，從而推動農業(yè)現(xiàn)代化水平的持續(xù)提升。總之，這些實證結果為我們提供了重要的信息，表明農業(yè)現(xiàn)代化的發(fā)展受到前一期發(fā)展水平、財政支農支出和農村固定資產投資的顯著影響。這些結果對于指導政策制定和推動農業(yè)現(xiàn)代化具有重要的指導意義。

（四）穩(wěn)健性檢驗

為了驗證財政支農對農業(yè)現(xiàn)代化作用的穩(wěn)健性，本文進行了深入的研究。我們將農業(yè)現(xiàn)代化的五個維度即農業(yè)機械化（AMO）、生產技術科學化（SPT）、農業(yè)產業(yè)化（AGI）、農業(yè)信息化（AIN）和農業(yè)可持續(xù)化（AGS）分別作為被解釋變量，通過將這五個維度分別進行回歸分析，我們得出了財政支農對農業(yè)現(xiàn)代化的影響效果。表4中第1列至第5列分別報告了五個維度的回歸結果。從這些結果中我們可以看到，五個維度的滯后一期均在1%的水平下通過了顯著性檢驗，表明前一期的農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平對未來的發(fā)展具有重要影響。這一發(fā)現(xiàn)表明，農業(yè)現(xiàn)代化的發(fā)展是一個持續(xù)的過程，前一期的成果會對后一期的進步產生積極的影響。此外，財政支農對農業(yè)現(xiàn)代化的五個維度的作用均在1%的顯著水平通過檢驗，這表明財政支農對農業(yè)現(xiàn)代化的五個維度具有顯著的作用關系。從回歸系數(shù)上來看，財政支農對農業(yè)信息化的作用效果最優(yōu)，其次是農業(yè)產業(yè)化和農業(yè)可持續(xù)化。這一結果表明，財政支農政策在促進農業(yè)信息化發(fā)展方面具有積極的效果，這也驗證了財政支農對農業(yè)現(xiàn)代化作用的穩(wěn)健性。這為政策制定者和研究者提供了一個有力的證據(jù)，證明財政支農政策對于推動我國農業(yè)現(xiàn)代化進程具有積極的影響。同時，研究結果也表明，在制定未來的農業(yè)政策時，應更加重視農業(yè)信息化的推動和深化，以實現(xiàn)我國農業(yè)現(xiàn)代化建設的全面發(fā)展。

五、財政支農對農業(yè)現(xiàn)代化水平提升的門檻效應分析

（一）模型構建

從上述構建的系統(tǒng)GMM模型可知財政支農支出與農業(yè)現(xiàn)代化之間存在顯著關系，而農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平有賴于財政支農支出程度。Matsuyama（1991）研究發(fā)現(xiàn)財政涉農支出效果存在一個最優(yōu)規(guī)模，并且財政支農總量與使用效率間存在明顯的區(qū)域異質性（蔣團標、羅琳，2022）。財政支農水平與財政支農規(guī)模、財政資金使用效率以及財政支農資金分配結構等存在顯著關系（韓占兵，2016）。農業(yè)現(xiàn)代化內涵豐富，涉及的領域也較為寬泛，財政支農資金的支出規(guī)模、結構、領域等的差異會直接影響財政支農支出對農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的作用效果。那么，財政支農支出與農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展之間的影響關系是純線性關系還是具有一定門檻效應需要進一步驗證。基于此，文章借鑒Wang（2015）關于門檻模型的研究，建立了財政支農支出作用農業(yè)現(xiàn)代化面板門檻模型，探討農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平受財政支農支出的影響是否具有門檻特征。由于不知道是否具有門檻值以及不知道門檻值數(shù)量，文章先假定其具有單一門檻值設定模型，具體如下：

LNAGMit=α0+α1LNFEAit（qi≤γ）+α2LNFEAit（qi>γ）+β1LNGDPit+β2LNARLit+β3LNFAIit+εit（5）

其中，LNAGMit為被解釋變量，表示農業(yè)現(xiàn)代化指數(shù)，LNFEAit為解釋變量，代表財政支農支出，其余變量為控制變量。qi為門檻變量，γ為門檻值，εit代表隨機誤差項，α0為常數(shù)，α1、2為財政支農支出的系數(shù)，βi為控制變量系數(shù)（i=1，2，……，9）。

（二）門檻回歸結果與分析

1.門檻效應檢驗與分析

根據(jù)上述門檻模型，筆者采用了Stata17.0軟件，對財政支農支出與農業(yè)現(xiàn)代化之間的關系進行了深入的門檻特征驗證。為了更精準地了解這兩者在不同核心解釋變量下的門檻特征以及控制變量在具體門限中與被解釋變量的顯著關系，文章借鑒了Hansen（2000）提出的門限回歸法，對核心解釋變量進行了逐一檢驗。在操作過程中，我們首先進行了單一門檻的驗證。通過設定單一門檻，我們可以觀察到財政支農支出對農業(yè)現(xiàn)代化的影響在某個特定門檻值處存在明顯的變化。這種變化可能意味著，財政支農支出的增加在達到某個門檻值之前，對農業(yè)現(xiàn)代化的推動作用是有限的，一旦超過這個門檻值，其推動作用可能會顯著增強。隨后，我們進行了雙重門檻和三重門檻的驗證。雙重門檻和三重門檻的驗證可以幫助我們更全面地了解財政支農支出對農業(yè)現(xiàn)代化的影響在不同門檻值處的變化情況。通過這些驗證，我們可以更準確地判斷財政支農支出在不同階段對農業(yè)現(xiàn)代化的影響，以及控制變量在具體門限中與被解釋變量的顯著關系，其對應結果見表5。

表5展示的結果表明，財政支農支出與農業(yè)現(xiàn)代化之間存在對應的門檻效應，單一門檻效應在5%的置信水平上顯著，雙重門檻效應不顯著。其具體門檻估計值與對應的置信區(qū)間見表6所示。

2.門檻回歸結果與分析

通過將財政支農支出與農業(yè)現(xiàn)代化指數(shù)進行單一門檻固定效應回歸分析，其回歸結果見表7所示。由表7結果可以看出，財政支農支出對農業(yè)現(xiàn)代化的作用表現(xiàn)出明顯的階段性特征。當財政支農支出數(shù)額在不同區(qū)間時，其影響方式和程度有所不同。具體而言：第一，當財政支農支出（LNFEA）低于第一門檻值10.872時，也就是財政支農支出位于較低水平時，其系數(shù)估計值是0.488，在1%的置信水平上正相關。這表明在這個階段，財政支農支出力度的加大會推動農業(yè)現(xiàn)代化水平的發(fā)展；第二，當財政支農支出數(shù)額（LNFEA）高于第一門檻值10.872時，其系數(shù)估計值由0.488上升到0.514，并在1%的顯著水平上正相關。這表明在這個階段，財政支農支出對農業(yè)現(xiàn)代化的發(fā)展具備更為顯著的正向作用。由此可見，財政支農支出與農業(yè)現(xiàn)代化建設之間存在門檻特征。當財政支農支出位于第一門檻值以上時，財政支農支出對農業(yè)現(xiàn)代化的作用最為明顯，對農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展更為顯著。這可能是因為在這個階段，財政支農支出的增加對農業(yè)現(xiàn)代化建設的支持力度更大，能夠更好地滿足農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的需求。

六、研究結論與對策建議

本文基于農業(yè)現(xiàn)代化內涵從不同維度探討了財政支農支出對農業(yè)現(xiàn)代化作用機理，并基于農業(yè)現(xiàn)代化內涵從農業(yè)機械化、產業(yè)化等五個維度選取了27個評價指標構建了農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平評價體系，采用熵值法綜合測算了2011—2021年中國31省域的農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平，結果顯示：目前，我國農業(yè)現(xiàn)代化總體水平提升較慢，各省農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展趨勢較好，但存在地區(qū)差異，發(fā)展不夠均衡。隨后，本文以省級面板數(shù)據(jù)為依托，選用系統(tǒng)GMM方法構建模型探討財政支農支出對農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平的影響，研究表明：財政支農支出對我國農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平具有顯著的正向促進作用，其中對農業(yè)信息化的作用最為顯著。為了進一步驗證財政支農支出與農業(yè)現(xiàn)代化之間存在何種關系，文章引入面板門檻模型對其進行檢驗，研究結果顯示：財政支農支出與農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平之間并不是簡單的線性關系，財政支農支出對農業(yè)現(xiàn)代化的影響作用具有單一門檻特征。財政支農支出水平達到門檻值（10.872）水平時，財政支農支出對農業(yè)現(xiàn)代化的作用最為明顯。

通過上述研究結論可得出以下幾點政策啟示：

首先，需要加強對各地區(qū)間的協(xié)調發(fā)展，確保農業(yè)現(xiàn)代化進程中的平衡和公正性。由于不同地區(qū)的農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平存在顯著的差異，因此需要采取措施來縮小這些差距。具體來說，應該增加對欠發(fā)達地區(qū)的財政支農支持力度，幫助他們提高農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平，從而推動全國范圍內的農業(yè)現(xiàn)代化均衡發(fā)展。

其次，需要進一步加大財政支農支出力度，充分發(fā)揮其在農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展中的重要作用。大量的研究表明，財政支農支出對農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平有著顯著的正向促進作用。因此，應該通過增加對農業(yè)科技創(chuàng)新、農業(yè)人才培養(yǎng)、農業(yè)基礎設施建設等領域的投入，提高農業(yè)的綜合生產能力和可持續(xù)發(fā)展水平，進而推動農業(yè)現(xiàn)代化的發(fā)展進程。

最后，還需要優(yōu)化財政支農支出結構，提高其對農業(yè)現(xiàn)代化的綜合支持力度。在保證財政支農支出對農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展作用的基礎上，應該進一步優(yōu)化財政支農支出結構。具體來說，應該加大對農業(yè)信息化、農業(yè)社會化服務體系等領域的投入，提高農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的綜合支持力度。這樣可以使得財政支農支出更加精準、高效，為農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展提供更加有力的保障。

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（責任編輯：李韻婷）

A Study on the Dynamic Impact of Financial Support for Agriculture on

Agricultural Modernization

——Testing Based on System GMM and Threshold Effect

CAO Jun-yong1，ZHANG Le-zhu2，HAN Li3

（1.School of General Education，Wuyi University，Jiangmen 529000;

2.School of Economics and Management，South China Agricultural University，Guangzhou 510642;

3.School of Marxism，Jiangmen Vocational and Technical College，Jiangmen 529000

）

Abstract： Agricultural modernization is a top priority for China to ensure food security and build a strong agricultural country.There is a natural fit between fiscal expenditure on supporting agriculture and the construction of agricultural modernization.To study the role and impact of fiscal support for agriculture expenditure on agricultural modernization，this article first explores the mechanism by which fiscal support for agriculture expenditure affects the development of agricultural modernization from a theoretical perspective.Then，based on the connotation of agricultural modernization，the evaluation index system of agricultural modernization was constructed from five dimensions of agricultural mechanization and industrialization，and the entropy method was used to measure the agricultural modernization development index of 31 provinces in Chinese Mainland from 2011 to 2021.On this basis，the system GMM method and threshold effect model were selected to further verify the dynamic impact and threshold characteristics of fiscal expenditure on agricultural modernization.The research results indicate that the overall level of agricultural modernization in China has improved relatively slowly，and the development trend of agricultural modernization in each province is good，but there are regional differences and uneven development;The fiscal expenditure on supporting agriculture has a significant positive promoting effect on the level of agricultural modernization development in China;The relationship between fiscal support for agriculture expenditure and the level of agricultural modernization development is not simple linear，and the impact of fiscal support for agriculture expenditure on agricultural modernization has a single threshold characteristic.When the level of fiscal support for agriculture is at the first threshold level （10.872），the effect of fiscal support for agriculture on modernization is most significant.Finally，based on the research results，countermeasures and suggestions are proposed from the aspects of strengthening coordinated development among different regions，further increasing fiscal expenditure on agriculture，and optimizing the structure of fiscal expenditure on agriculture.The research conclusion provides a scientific decision-making basis for optimizing the fiscal support path for agricultural modernization．

Key words： Financial support for agriculture;Agricultural modernization;Dynamic impact;System GMM model;Threshold effect

收稿日期：2023-12-20

基金項目：教育部社科司2023年度規(guī)劃基金項目“人口老齡化對農村家庭金融脆弱性的影響及金融需求側的應對路徑研究”（23YJA790101）；廣東省教育廳科技服務鄉(xiāng)村振興重點領域專項“數(shù)字普惠金融與鄉(xiāng)村振興：內在機理、動態(tài)影響與模式創(chuàng)新”（2022ZDZX4055）；2022年度江門市基礎與理論科學研究類科技計劃項目“廣東農村家庭金融能力與相對貧困治理研究”（2022JC01016）。

作者簡介：曹俊勇，男，博士，副教授，研究方向：農村金融；張樂柱（通訊作者），男，教授、博士生導師，研究方向：農村金融；韓利，女，講師，研究方向：馬克思主義。