鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略有助于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)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(qū)縣域面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用三階段動態(tài)DEA-malmquist模型對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率水平進(jìn)行測算，通過雙重差分模型分析鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實(shí)施給農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率帶來的政策效應(yīng)，進(jìn)一步分析其區(qū)域異質(zhì)性。研究發(fā)現(xiàn)：蘇浙皖地區(qū)的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率大部分處于有效率階段，并呈現(xiàn)逐年遞增趨勢;鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實(shí)施有助于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高;不同地區(qū)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響具有顯著差異。因此，應(yīng)推進(jìn)農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步效率的提高，加快蘇浙皖地區(qū)一體化進(jìn)程，精準(zhǔn)落實(shí)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，采取差異化政策等實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的有效提升。

關(guān)鍵詞：鄉(xiāng)村振興;農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率;蘇浙皖地區(qū)

中圖分類號：F063文獻(xiàn)標(biāo)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(xué)社會科學(xué)規(guī)劃項目：安徽鞏固拓展脫貧攻堅成果與鄉(xiāng)村振興有效銜接研究（AHSKQ2021D159）;安徽財經(jīng)大學(xué)校級科研重大項目：鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的經(jīng)濟(jì)福利效應(yīng)研究（ACKYA21002）;安徽財經(jīng)大學(xué)校級科研項目精準(zhǔn)扶貧與鄉(xiāng)村振興政策疊加的經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)評估（ACKYC20026）;安徽財經(jīng)大學(xué)研究生科研創(chuàng)新基金項目：鄉(xiāng)村振興視域下農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展研究——基于長三角地區(qū)的實(shí)證分析（ACYC2021353）

作者簡介：錢力（1981-），男，安徽定遠(yuǎn)人，教授，博士，碩士生導(dǎo)師，研究方向：區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)。

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(zhèn)化、工業(yè)化的持續(xù)推進(jìn)，大量農(nóng)村人口涌入城市，農(nóng)村地區(qū)呈現(xiàn)出人口空心化、生態(tài)污損化、生產(chǎn)無序化的衰敗情景[1]。面對“鄉(xiāng)村衰落”局面，鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實(shí)施對于優(yōu)化鄉(xiāng)村治理、構(gòu)建新型城鄉(xiāng)關(guān)系以及協(xié)調(diào)區(qū)域發(fā)展具有重要意義[2]。鄉(xiāng)村振興的基石是產(chǎn)業(yè)興旺[3]，作為國民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，農(nóng)業(yè)在鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實(shí)施過程中發(fā)揮著重要作用，農(nóng)業(yè)剩余是社會分工的基本前提[4]。農(nóng)業(yè)對自然環(huán)境依賴性較高，具有天然的脆弱性，農(nóng)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展顯得尤為重要。農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展是經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展目標(biāo)的具象化和深度化，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵在于發(fā)揮科技創(chuàng)新與技術(shù)進(jìn)步的核心驅(qū)動作用，具體表現(xiàn)為農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高[5]。由此引發(fā)思考，鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略對于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率是否存在影響？這種影響是否存在區(qū)域異質(zhì)性？蘇浙皖地區(qū)不僅是我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展、政策實(shí)驗的先行區(qū)，更擔(dān)負(fù)著糧食安全重任，研究蘇浙皖地區(qū)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響及影響機(jī)制，可以為鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略落實(shí)、農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供重要的理論和實(shí)踐依據(jù)。

一、文獻(xiàn)綜述

經(jīng)濟(jì)增長模型中將資本、勞動等要素投入所作的貢獻(xiàn)剔除之后的剩余部分稱為全要素生產(chǎn)率，通過指數(shù)分解可將其分為技術(shù)進(jìn)步的實(shí)現(xiàn)和技術(shù)效率的改善，技術(shù)進(jìn)步的實(shí)現(xiàn)是指提高技術(shù)以實(shí)現(xiàn)相同投入中更大的產(chǎn)出，技術(shù)效率的改善是指自身生產(chǎn)效率向生產(chǎn)前沿面靠近[6]，兩者均可實(shí)現(xiàn)全要素生產(chǎn)率的提高。農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率是農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的源泉，現(xiàn)有研究大致分為兩類：一類是針對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的測算和演變分析?；诤暧^數(shù)據(jù)，通過隨機(jī)前沿法（SFA）、DEA-Malmquist指數(shù)法[7]839和SBM-Global Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)法[8]等方法測算我國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，一般認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步是拉動我國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的主要動力，并且在空間上呈現(xiàn)集聚性，區(qū)域間存在差異性。另一類則是從不同視角切入分析與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率相關(guān)關(guān)系，發(fā)現(xiàn)農(nóng)村灌溉、道路、電力和醫(yī)療基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)[9]，農(nóng)村教育人力資本[10]以及農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移[11]對我國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率存在明顯的溢出效應(yīng)。此外也有研究從微觀層面出發(fā)進(jìn)行農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率精準(zhǔn)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(biāo)準(zhǔn)難以統(tǒng)一、時間跨度較短等問題[12]。

基于對過去農(nóng)村發(fā)展戰(zhàn)略的系統(tǒng)總結(jié)和升華，鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的提出旨在破解“三農(nóng)”問題，縮小城鄉(xiāng)差距。有研究認(rèn)為鄉(xiāng)村振興的戰(zhàn)略重點(diǎn)與任務(wù)既在鄉(xiāng)村，又在鄉(xiāng)村以外，既需重視鄉(xiāng)村內(nèi)部的建設(shè)發(fā)展和體制機(jī)制的創(chuàng)新，又需重視鄉(xiāng)村振興外部環(huán)境的改善[13]。鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實(shí)施路徑的關(guān)鍵在于以科學(xué)規(guī)劃為導(dǎo)向，暢通要素流動，充分發(fā)揮市場持續(xù)支撐作用，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展、城鄉(xiāng)融合發(fā)展[14-15]。目前，關(guān)于鄉(xiāng)村振興的文獻(xiàn)中，有部分文獻(xiàn)將鄉(xiāng)村振興指標(biāo)評價體系的綜合值作為研究變量，也有文獻(xiàn)將鄉(xiāng)村振興視為研究背景，探究鄉(xiāng)村振興背景下要素流動、經(jīng)濟(jì)增長、農(nóng)民福利、人力資本等問題。從城鄉(xiāng)統(tǒng)籌到新農(nóng)村建設(shè)，再到鄉(xiāng)村振興，體現(xiàn)了“三農(nóng)”戰(zhàn)略的不斷創(chuàng)新發(fā)展[16]。鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略以縣域為基點(diǎn)，從“五個振興”角度展開相關(guān)研究，在產(chǎn)業(yè)振興中，通過發(fā)揮六次產(chǎn)業(yè)的加法效應(yīng)和乘法效應(yīng)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)融合，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升[17]?；诓ㄌ丶僬f，生態(tài)振興刺激農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者主動提高農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)、降低成本并尋求主動創(chuàng)新，從而產(chǎn)生“收益補(bǔ)償”。在文化振興中，通過建立以文化創(chuàng)意為核心的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營模式，促使農(nóng)業(yè)與文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)有機(jī)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(jìn)農(nóng)業(yè)體制的改革。鄉(xiāng)村振興關(guān)鍵在于將現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步運(yùn)用到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)村建設(shè)中，執(zhí)行熊彼特式新組合，組織重構(gòu)優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)小農(nóng)戶與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的有效銜接，從而實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高。

從已有文獻(xiàn)來看，關(guān)于鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的內(nèi)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(cè)重農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的測算和區(qū)域差異，但未深入剖析差異背后的緣由，同時結(jié)合兩者進(jìn)行實(shí)證分析的研究相對薄弱，存在一定的擴(kuò)展空間。此文可能的邊際貢獻(xiàn)在于：第一，利用虛擬變量、差分模型研究鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實(shí)施對農(nóng)村農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的政策影響，有效避免指標(biāo)選取導(dǎo)致的主觀性;第二，聚焦蘇浙皖地區(qū)，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(xiāng)村振興相關(guān)研究。

二、研究方法與數(shù)據(jù)來源

（一）模型設(shè)定

探究蘇浙皖地區(qū)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實(shí)施對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的政策效應(yīng)，如果直接將政策實(shí)施前后的區(qū)縣指標(biāo)進(jìn)行比較，存在明顯的缺陷。一是沒有考慮到樣本區(qū)縣初始擁有的資源稟賦不同所帶來的異質(zhì)性差異，二是樣本區(qū)縣可能會受其他政策影響導(dǎo)致研究結(jié)果出現(xiàn)偏差。因此，本文通過構(gòu)建雙重差分模型，將樣本區(qū)縣中被評為鄉(xiāng)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(xiāng)村振興戰(zhàn)略實(shí)施年份將樣本劃分為政策實(shí)施前和政策實(shí)施后，通過對比處理組和對照組的被解釋變量在實(shí)施前后差值來探究鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實(shí)施對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。具體模型設(shè)定如下：

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

其中，i為地區(qū)，t為年份;Dit為核心解釋變量，代表的是是否實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的虛擬變量，即交互項Dit=treatit*postit，如果樣本縣為鄉(xiāng)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(jī)誤差項;α1為政策的邊際效應(yīng)，若該系數(shù)顯著，說明鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實(shí)施對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高存在政策效應(yīng)，反之，則不存在。

（二）變量選取

1.被解釋變量。

被解釋變量為農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率（TFP），全要素生產(chǎn)率是高質(zhì)量發(fā)展的動力基礎(chǔ)。為了合理測算農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，將外部環(huán)境和隨機(jī)誤差因素產(chǎn)生的影響排除，本文選用三階段動態(tài)DEA-Malmquist 模型進(jìn)行效率分析。第一階段，使用傳統(tǒng)的DEA-Malmquist（BBC導(dǎo)向）模型;第二階段，引入環(huán)境變量的 SFA 模型的應(yīng)用，剔除決策單元不能主觀控制但又能對投入和產(chǎn)出造成影響的外部環(huán)境因素和隨機(jī)因素，使農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率測算更加準(zhǔn)確;第三階段，將剔除環(huán)境變量和隨機(jī)誤差后的調(diào)整數(shù)據(jù)帶回第一階段進(jìn)行再測算。

三階段動態(tài)DEA農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的測算包括三類指標(biāo)，即投入變量、產(chǎn)出變量以及環(huán)境變量。參考已有研究[7]840，選取的產(chǎn)出變量為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值，投入變量包括土地、勞動、機(jī)械、化肥等要素投入，土地投入采用農(nóng)作物播種面積來衡量，勞動投入采用農(nóng)業(yè)從業(yè)人員來衡量，機(jī)械采用農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力來衡量，化肥投入采用農(nóng)用化肥施用量來衡量，環(huán)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(xiāng)村振興戰(zhàn)略實(shí)施與否的虛擬變量，即交互項Dit=treatitpostit。根據(jù)各樣本區(qū)縣是否入選2018年鄉(xiāng)村振興示范縣設(shè)置政策個體虛擬變量，若入選鄉(xiāng)村振興示范縣則賦值為1，否則為0;設(shè)置政策時間虛擬變量，若在政策實(shí)施前設(shè)置為0，在政策實(shí)施后設(shè)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?cè)丝跀?shù)與行政劃土地面積的比值;醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)床位數(shù);農(nóng)村家庭人均可支配收入;固定資產(chǎn)投資額。

（三）數(shù)據(jù)來源及其描述性統(tǒng)計

鑒于數(shù)據(jù)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(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)主要來源于《中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計年鑒》《安徽統(tǒng)計年鑒》《浙江統(tǒng)計年鑒》《江蘇統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》以及各市各縣統(tǒng)計年鑒。對于缺失數(shù)據(jù)，本文采取線性插值法對少數(shù)缺失值進(jìn)行填充，對控制變量進(jìn)行對數(shù)化處理，得到表1所示的描述性統(tǒng)計結(jié)果。

（四）農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率測算初步分析

基于產(chǎn)出變量（農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值）、投入變量（農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力、農(nóng)作物播種面積、化肥使用量、農(nóng)業(yè)從業(yè)人員數(shù)）和環(huán)境變量（財政支出、公路里程）原始數(shù)據(jù)，利用三階段DEA-malmquist生產(chǎn)率指數(shù)模型對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測算，結(jié)果如表2所示。

觀察可得如下結(jié)論：2010—2019年期間，蘇浙皖地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率總體大于1，表明農(nóng)業(yè)生產(chǎn)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(qū)縣，60—100為江蘇省各區(qū)縣，101—155為浙江省各區(qū)縣，三省樣本區(qū)縣整體均處于DEA有效率階段，安徽省極少數(shù)區(qū)縣的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率小于1，呈遞減趨勢。

可以將農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率結(jié)果進(jìn)行指數(shù)分解為技術(shù)進(jìn)步指數(shù)Techch、技術(shù)效率指數(shù)Effch，技術(shù)效率指數(shù)進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率指數(shù)Pech和規(guī)模效率指數(shù)Sech，結(jié)果見表3。

2010—2015年技術(shù)進(jìn)步指數(shù)逐年下降，其余各項效率指數(shù)保持在1左右浮動。2015—2016年各項效率指標(biāo)出現(xiàn)明顯的下降，僅有純技術(shù)效率PEC有微小幅度的提高。2017—2019年各項指標(biāo)明顯上升，綜合技術(shù)效率始終與純技術(shù)效率指數(shù)同時同幅度發(fā)生變化，說明蘇浙皖地區(qū)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率主要通過純技術(shù)效率發(fā)揮作用，規(guī)模效率的影響較小。

三、實(shí)證分析與檢驗

（一）先前檢驗

1.數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗。

為了避免非平穩(wěn)的時間序列導(dǎo)致的偽回歸，對收集的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗，以確保模型估計結(jié)果的有效性。所應(yīng)用的方式是LLC、IPS檢驗，如果在兩種檢驗中指標(biāo)序列均拒絕存在單位根的原假設(shè)，則認(rèn)為該指標(biāo)序列平穩(wěn)的。通過stata進(jìn)行檢驗，發(fā)現(xiàn)本文收集的指標(biāo)序列皆通過檢驗，面板序列是平穩(wěn)的。

2.Hausman檢驗。

在面板數(shù)據(jù)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(jìn)行隨機(jī)效應(yīng)模型或固定效應(yīng)模型的選擇判斷，分析發(fā)現(xiàn)本文收集的面板數(shù)據(jù)可采取雙固定效應(yīng)模型。

（二）基準(zhǔn)回歸結(jié)果

作為基準(zhǔn)和參照，首先利用簡單回歸和固定效應(yīng)模型（FE）實(shí)證檢驗鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實(shí)施對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響[19]，回歸結(jié)果如表4所示。

通過簡單回歸結(jié)果分析發(fā)現(xiàn)，交互項系數(shù)在1%水平上通過顯著性檢驗，鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率之間存在顯著的正向因果關(guān)系，意味著鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實(shí)施對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展存在正向的政策效應(yīng)，鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實(shí)施有助于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提高0.279。固定效應(yīng)模型可以有效避免內(nèi)生性問題，在控制時間地區(qū)后，交互項系數(shù)在5%水平上通過檢驗，鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實(shí)施有助于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提高0.154。由此可以得出結(jié)論：鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實(shí)施能夠促進(jìn)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高。

（三）穩(wěn)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(shí)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(dǎo)致的內(nèi)生性問題，進(jìn)行平行趨勢檢驗，結(jié)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(xiàn)差異，2018年之后再次出現(xiàn)差異。在2013年我國正式實(shí)施精準(zhǔn)扶貧戰(zhàn)略，對農(nóng)村農(nóng)業(yè)農(nóng)民的影響較大，從產(chǎn)業(yè)扶貧到人才扶貧等一系列扶貧政策，精準(zhǔn)扶貧在一定程度上可以視作鄉(xiāng)村振興前沿政策。此外，在2018年這個節(jié)點(diǎn)上，也能看出鄉(xiāng)村振興的政策沖擊，所以本文認(rèn)為該平行趨勢假設(shè)是成立的。

2.傾向匹配得分。

為增強(qiáng)結(jié)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(jié)果的穩(wěn)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(jìn)而重新進(jìn)行DID分析，回歸結(jié)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(jié)果，DID回歸系數(shù)值皆在5%水平上顯著為正，分別為0.144、0.146、0.144，與基準(zhǔn)回歸結(jié)果保持一致，因此可知上述鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實(shí)施能夠促進(jìn)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高的結(jié)論是穩(wěn)健的。

3.縮短樣本期。通過改變樣本期再次檢驗結(jié)論是否穩(wěn)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(jìn)行回歸分析，回歸結(jié)果如表5模型4所示?；貧w結(jié)果顯示，鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實(shí)施有助于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)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(zhǔn)回歸結(jié)果一致，說明鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響是穩(wěn)健的。

4.更換實(shí)驗樣本。為進(jìn)一步排除鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實(shí)施對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的政策效應(yīng)受其他非觀測變量干擾，本文借鑒高長春等人的設(shè)計，通過構(gòu)造虛擬 DID 樣本形成反事實(shí)樣本組

[21]，對鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略政策進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。具體而言，剔除原有的鄉(xiāng)村振興示范縣，并采取隨機(jī)抽樣法從樣本數(shù)據(jù)中抽取虛擬樣本，構(gòu)造反事實(shí)實(shí)驗組進(jìn)行回歸，回歸結(jié)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(jié)果不顯著，未能通過顯著性水平檢驗，表明隨機(jī)抽取的虛擬鄉(xiāng)村振興示范縣樣本對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率沒有顯著影響，意味著不存在其他因素影響鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的政策效應(yīng)，即真實(shí)的鄉(xiāng)村振興示范縣建設(shè)對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的政策效果是穩(wěn)健可信的。

5.控制變量滯后一期。

考慮到政策發(fā)揮效應(yīng)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(jié)果如表5模型6所示?；貧w結(jié)果顯示，鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實(shí)施有助于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)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(zhǔn)回歸結(jié)果高度一致，再次說明鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響是穩(wěn)健的。

（四）區(qū)域異質(zhì)性分析

由于不同省份在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政策實(shí)施環(huán)境、地理區(qū)位以及資源稟賦等方面存在差異，可能會導(dǎo)致鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實(shí)施對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響效果和力度不同，故將上述樣本按照省份進(jìn)行劃分，形成安徽省、江蘇省、浙江省3個子樣本，分別進(jìn)行回歸分析，從而得到回歸結(jié)果如表6所示。

從表中回歸結(jié)果可知，浙江省與江蘇省鄉(xiāng)村振興的實(shí)施對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率具有正向的促進(jìn)作用，浙江省地區(qū)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的帶動作用更加顯著，鄉(xiāng)村振興示范縣建設(shè)能夠?qū)崿F(xiàn)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提高0.201，江蘇省次之，鄉(xiāng)村振興示范縣建設(shè)能夠?qū)崿F(xiàn)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提高0.195，安徽省回歸結(jié)果并不顯著，說明安徽省鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實(shí)施對農(nóng)業(yè)發(fā)展的影響并不明顯。

四、結(jié)論與政策建議

基于蘇浙皖155個區(qū)縣2010—2019年原始數(shù)據(jù)，測算得出各區(qū)縣農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率水平，通過雙重差分模型，對鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實(shí)施對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響進(jìn)行分析，進(jìn)一步分析影響的區(qū)域異質(zhì)性，得出以下結(jié)論：

第一，蘇浙皖各區(qū)縣農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)持續(xù)增長趨勢，且保持在5.9%的增長速度，安徽省極少數(shù)區(qū)縣呈現(xiàn)減緩趨勢。進(jìn)一步將農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行分解發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的提高主要依靠于農(nóng)業(yè)純技術(shù)效率的提高，規(guī)模效率的作用較小，說明蘇浙皖地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高缺乏區(qū)域協(xié)調(diào)，集聚效應(yīng)較小。

第二，鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略能夠促進(jìn)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高。鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實(shí)施通過促進(jìn)產(chǎn)業(yè)興旺為直接手段提高農(nóng)村農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率水平，實(shí)現(xiàn)農(nóng)民增收。通過促進(jìn)生態(tài)環(huán)境優(yōu)化、鄉(xiāng)風(fēng)文明建設(shè)、農(nóng)民生活水平提高以及鄉(xiāng)村治理改善等間接手段提高農(nóng)民幸福感、滿足感和安全感，進(jìn)而提高農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率水平。

第三，鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實(shí)施對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響具有區(qū)域異質(zhì)性。將樣本依照省份劃分3個子樣本進(jìn)一步分析得出，相比于江蘇省，浙江省不僅經(jīng)濟(jì)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(nóng)民的幸福感、成就感越強(qiáng)越有利于農(nóng)業(yè)的發(fā)展。

根據(jù)以上結(jié)論，從以下方面對提高農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提出建議，以促進(jìn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

第一，推進(jìn)農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步效率的提高。技術(shù)進(jìn)步是提高全要素生產(chǎn)率的強(qiáng)大引擎，在當(dāng)今以創(chuàng)新為核心引擎的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式下，農(nóng)業(yè)技術(shù)的發(fā)明創(chuàng)造能夠帶來農(nóng)業(yè)的質(zhì)的飛躍[22]，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。首先要加強(qiáng)對農(nóng)業(yè)科技研究和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投入和支持，深入挖掘農(nóng)業(yè)技術(shù)潛能。其次要加強(qiáng)人才的培養(yǎng)和引入，加強(qiáng)人才在城鄉(xiāng)之間的流動，進(jìn)一步提高人力資本在科技創(chuàng)新成本的比重，通過提供與市場等同的報酬待遇，搭建農(nóng)業(yè)領(lǐng)域高質(zhì)量科研平臺，吸引人才留在鄉(xiāng)村，留在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域。

第二，促進(jìn)長三角一體化進(jìn)程。長三角地區(qū)作為中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心區(qū)域，占據(jù)國家1/4的經(jīng)濟(jì)總量。從經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、資源環(huán)境以及政策傾斜等多角度來看，長三角地區(qū)實(shí)現(xiàn)區(qū)域一體化、高質(zhì)量發(fā)展具有極大的優(yōu)勢。浙江省作為共同富裕示范省，要充分發(fā)揮先富帶動后富的經(jīng)濟(jì)帶動作用;江蘇省要借助地理位置優(yōu)勢，銜接浙江，將安徽省進(jìn)一步納入長三角一體化進(jìn)程中來;安徽省則要加強(qiáng)自身建設(shè)，揚(yáng)長避短，積極抓住開放、一體化機(jī)遇，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)社會的高質(zhì)量發(fā)展。

第三，精準(zhǔn)落實(shí)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略。一是要優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，對于縣域產(chǎn)業(yè)發(fā)展而言，關(guān)鍵不在于實(shí)現(xiàn)三次產(chǎn)業(yè)的均衡，而是合理利用縣域自然資源，著重打造發(fā)展特色產(chǎn)業(yè)。二是要加強(qiáng)農(nóng)村治理，改善農(nóng)民生活環(huán)境使農(nóng)民在日常生活中“看到”生活日益美好，通過增加農(nóng)民對勞作的成就感來增強(qiáng)對美好生活的信念感。三是要加快建設(shè)新型基礎(chǔ)設(shè)施以實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化，將互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、儲存、運(yùn)輸以及銷售各個方面結(jié)合起來，打破時間與空間壁壘。

第四，采取差異化政策實(shí)現(xiàn)縣域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的有效提升。各省各區(qū)縣農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的發(fā)展水平不同，鄉(xiāng)村振興對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響側(cè)重以及影響程度也不同。有的地區(qū)規(guī)模效率偏低，需注重資源稟賦的合理利用;有的地區(qū)技術(shù)進(jìn)步效率偏低，需加強(qiáng)技術(shù)研發(fā)投入。因此，應(yīng)注重因地制宜實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略在縣域的落實(shí)，將文化差異、資源環(huán)境差異以及行政差異納入考慮范圍，高效地發(fā)揮鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的促進(jìn)作用。

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