農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率評價及其影響因素分析

李存林 龍珂良

黨的十九大報告明確提出，實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略。推進產(chǎn)業(yè)振興是實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的首要任務。鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)振興既是攻堅戰(zhàn)又是持久戰(zhàn)，應堅持問題導向、目標導向、發(fā)展導向，切實走出一條符合實際、科學有效的產(chǎn)業(yè)發(fā)展之路，為鄉(xiāng)村振興提供堅實支撐①。本文以廣西35個石漠化片區(qū)縣（包括縣、縣級市、市轄區(qū)，下同）為例，立足區(qū)域實際，圍繞鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)振興的總體目標、基本任務、關鍵因素，科學設定評價標準、選取相關數(shù)據(jù)，運用DEA模型和Malmquist指數(shù)，對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況進行評價分析，為提升農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率、實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興提供科學的參考。

一、文獻綜述

在如何實現(xiàn)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)振興方面，學術界研究成果很多。侯一蕾等指出，應實施政府引導、市場主導的產(chǎn)業(yè)政策聯(lián)動機制，加強公共服務供給、減少貧困地區(qū)對產(chǎn)業(yè)發(fā)展的排斥性，調(diào)整產(chǎn)業(yè)結構、推動鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)綠色轉型，培育新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體、建立多元化主體合作的產(chǎn)業(yè)發(fā)展模式②。李波等研究發(fā)現(xiàn)，扶貧政策的實施顯著促進了縣域經(jīng)濟發(fā)展，且經(jīng)濟基礎落后的縣（區(qū)）受政策沖擊的影響更大，區(qū)域內(nèi)少數(shù)民族自治縣扶貧政策對經(jīng)濟促進作用強于非自治縣，高海拔地區(qū)的政策效應要強于非高海拔地區(qū)和超高海拔地區(qū)③。向景等研究發(fā)現(xiàn)，近年來我國鄉(xiāng)村振興成效明顯，但呈現(xiàn)發(fā)展不平衡不充分特征，要安排更多面向“三農(nóng)”的財政資金和均等化項目，吸引公共資源向農(nóng)村覆蓋，支持促進更多農(nóng)村勞動力流向就業(yè)機會多和收入高的地區(qū)，加速農(nóng)民市民化④。東梅等研究發(fā)現(xiàn)：陜西、青海、寧夏三省農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧資源投入量逐年增加，總體精準扶貧效率較高；陜西大部分貧困縣扶貧效率已達到最優(yōu)，寧夏和青海效率則較低；除環(huán)境因素外，公共財政支出和耕地面積會顯著影響扶貧績效⑤。張佳寧、呂澤華指出，受個體小農(nóng)經(jīng)濟形態(tài)等因素的制約，脫貧摘帽村仍面臨著以緩解相對貧困為核心的多重困境，兼具市場法人與基層治理者二重身份的村級集體經(jīng)濟是解決貧困問題的長效機制。⑥衛(wèi)添天等認為，產(chǎn)業(yè)興旺是鄉(xiāng)村振興的根本之處，是鄉(xiāng)村經(jīng)濟和教育等各領域能夠可持續(xù)發(fā)展的基石，所以必須把發(fā)展鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)放在首要地位，促進鄉(xiāng)村經(jīng)濟繁榮⑦。郭俊華、王陽研究發(fā)現(xiàn)：農(nóng)村產(chǎn)業(yè)政策主體存在“局部聚集”現(xiàn)象；政策工具呈現(xiàn)“重環(huán)境型、輕需求型”；政策效力整體處于良好及以上，部分政策在政策受眾、政策作用方式等方面存在不足⑧。馬喜梅指出，從滇黔桂石漠化片區(qū)的發(fā)展實際來看，實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興與脫貧攻堅有效銜接仍面臨體制機制不通暢、長期輸血式扶貧、產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展問題突出和鄉(xiāng)村空心化等問題，需要從整體性、系統(tǒng)性和差異化思維出發(fā)，通過精神聚合、目標融合、要素整合和體系融合等手段進行統(tǒng)籌布局⑨。

針對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的評價，現(xiàn)有文獻在研究方法上主要運用數(shù)據(jù)包絡法、主成分分析法和層次分析法等來研究。易軍、張春花在分析農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化內(nèi)涵的基礎上，吸取國外經(jīng)濟發(fā)展和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化理論與實證的研究經(jīng)驗，提出農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平評價的指標體系和測算方法⑩。趙紅巍、呂杰依據(jù)遼寧省2007—2010年14個地區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展現(xiàn)狀，通過主成分分析獲取能全面衡量農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的進展程度的新指標，并將其應用于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡，建立農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展現(xiàn)狀綜合評價體系，對遼寧各地區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展現(xiàn)狀進行綜合評價。李治等構建了一套包括產(chǎn)出高效化、業(yè)態(tài)多樣化、服務社會化、生態(tài)綠色化、城鄉(xiāng)一體化5個方面15項具體指標的農(nóng)村一、二、三產(chǎn)業(yè)融合水平評價指標體系，揭示北京農(nóng)村一、二、三產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的區(qū)域分異特征。陳池波等將熵值法與均值法結合，對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展水平進行統(tǒng)計評價。王國敏、周慶元采用多指標綜合測定法構建農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化測評體系，并以此對我國內(nèi)地農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平進行測算。張榮天以長江三角洲地區(qū)為例，利用熵值法測度1998—2013年區(qū)域農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平。李玲玲等利用DEA方法對我國31個省（自治區(qū)、直轄市）農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合效率進行了科學的分析與測算，李蕓等以北京市農(nóng)業(yè)發(fā)展為研究對象，依據(jù)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)融合的關鍵要素篩選指標，利用層次分析法嘗試性構建科學的評價指標體系，對北京市農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)融合水平進行評估。

學術界關于鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)振興的路徑以及評價指標體系的研究比較全面，為本文進一步的研究奠定了堅實基礎，但仍然存在以下不足：首先，從研究方法來看，目前應用的研究方法還比較單一，本文綜合運用DEA-Malmquist指數(shù)模型和Tobit模型進行農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率評價及影響因素分析。其次，從研究對象來看，現(xiàn)有的研究成果多是定性研究，本文以廣西35個石漠化片區(qū)縣為例，通過針對性設定相關評價標準、選取相關數(shù)據(jù)，進行定量研究，有助于豐富這方面的研究方法。

二、研究方法與模型

（一）DEA模型

數(shù)據(jù)包絡分析法中的眾多模型中，應用最為廣泛的是規(guī)模報酬不變（CCR）模型和規(guī)模報酬可變（BCC）模型，二者的區(qū)別在于CCR模型的假設前提為規(guī)模報酬不變，而BCC模型假設規(guī)模報酬可變。在出現(xiàn)變動規(guī)模報酬的情況下，使用CCR模型會導致在衡量技術效率時規(guī)模效率也混在其中，所以本文采用可變規(guī)模報酬BCC模型，該模型將純技術效率和規(guī)模效率從綜合效率分離出來，即綜合效率＝純技術效率×規(guī)模效率。假設共有n個DMU，θV表示決策單元的效率值；ε為非阿基米德無窮小量；xj、yj表示第j個決策單元的投入量和產(chǎn)出量；λj表示決策單元的權值；S+、S-表示松弛量。該線性規(guī)劃模型為min[θV-ε（eT1S-+eT2S+）]，約束條件分別為∑Kj=1λjxj+S-=θVX0、∑Kj=1λjyj-S-=Y0、∑Kj=1λ=1、λj≥0、θV≥0、S+≥0、S-≥0且j=1，2，…，k。通過模型的最優(yōu)解和松弛變量的取值來判斷DMU是否有效，若θV＜1，S+、S-不全為0，則表明DMU處于DEA無效率狀態(tài)；若θV=1，S+=0或S-=0表明該DMU處于DEA效率弱狀態(tài)；若θV＝1，S+=S-=0，則表明DMU處于DEA有效率狀態(tài)。

（二）Malmquist指數(shù)

Malmquist指數(shù)由瑞典經(jīng)濟學家Malmquist于1953年提出，最早是用來分析不同時期消費變化的一個指數(shù)，后來與Charnes等建立的DEA方法相結合，經(jīng)學者們不斷調(diào)整改進，加以完善，使其成為對效率進行動態(tài)分析的一種重要方法。Malmquist指數(shù)以t時刻的生產(chǎn)技術水平為參照并利用距離函數(shù)的比率計算投入產(chǎn)出的效率。通過分解Malmquist指數(shù)為技術效率變化指數(shù)和技術進步指數(shù)，可以觀察全要素生產(chǎn)率變動的來源。與此同時，技術效率變化又可以進一步分解為純技術效率變化和規(guī)模效率變化。其表達式為M（xt+1，yt+1，xt，yt）={[Dt（xt+1，yt+1）/Dt（xt，yt）]×[Dt+1（xt+1，yt+1）/Dt+1（xt，yt）]}1/2

（xt+1，yt+1）表示t+1時期投入產(chǎn)出向量，（xt，yt）表示t時期投入產(chǎn)出向量，Dt（xt，yt）、Dt+1（xt+1，yt+1）則表示的是在t時期技術條件下DMU在t時期和t+1時期的距離函數(shù)。在規(guī)模報酬可變的情況下，技術效率指數(shù)又可以分解為純技術效率指數(shù)和規(guī)模效率指數(shù)，易于得出全要素生產(chǎn)率指數(shù)（TFPCH）=技術效率指數(shù)×技術進步指數(shù)=（純技術效率變化指數(shù)×規(guī)模效率指數(shù)）×技術進步指數(shù)，表達式為TTF－PCH=EEFFCH×TTECHCH=（PPECH×SSECH）×TTECHCH。設定從t時期到t+1時期，若M指數(shù)＞1，說明生產(chǎn)率呈現(xiàn)上升的趨勢；M指數(shù)=1，說明生產(chǎn)率沒有發(fā)生變化；M指數(shù)＜1，則表明生產(chǎn)率出現(xiàn)下降。

（三）Tobit模型

Tobit模型由托賓（Tobin）于1958年首次提出，由于Tobit模型的因變量受限制，能很好地用于處理因變量不連續(xù)帶來的計算困難，Tobit回歸采用最大似然法。

因為農(nóng)村產(chǎn)業(yè)效率評價中計算得出的值大多數(shù)都在0～1之間（存在個別值大于1的情況），具有非負截斷性特征。若采用最小二乘法（OLS），會導致結果出現(xiàn)誤差，因而使用Tobit回歸模型。該模型可以左右截尾不會出現(xiàn)超域值，能通過一個連接函數(shù)轉化成線性處理，可當作廣義線性模型，具體為Yi=β0+βTXi+μi。其中，i=1，2，3，…，m；Xi為DEA方法得出的綜合效率值，Xi是解釋變量，βT是未知函數(shù)，μi~N（0，σ2）。當采用極大似然估計法對Tobit回歸模型進行估計時，得到的βT和σ2是一致估計量。

三、指標選取和數(shù)據(jù)來源

本文立足于廣西農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，確保數(shù)據(jù)的有效性和可得性，選取2011—2019年廣西35個石漠化片區(qū)縣的相關數(shù)據(jù)，對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展進行分析評價。產(chǎn)業(yè)興旺是鄉(xiāng)村持續(xù)高質量發(fā)展的經(jīng)濟基礎，產(chǎn)業(yè)發(fā)展和要素流動是鄉(xiāng)村振興的關鍵。本文選取了5個投入指標：第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)，表示人力資源的投入；農(nóng)作物播種面積，表示土地要素的投入；農(nóng)業(yè)機械總動力，表示農(nóng)業(yè)機械化程度；農(nóng)村用電量，表示農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的能源消耗；因為缺少縣域農(nóng)業(yè)貸款的數(shù)據(jù)，所以使用年末金融機構貸款余額替代，一定程度上體現(xiàn)金融支持農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的力度。選取了3個產(chǎn)出指標：第一產(chǎn)業(yè)增加值，反映農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平；農(nóng)村居民人均可支配收入，直接體現(xiàn)農(nóng)村居民的經(jīng)濟狀況；人均地區(qū)生產(chǎn)總值，衡量農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展后對當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展的影響。

實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興需要加強對鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)的財政投入，創(chuàng)造城鄉(xiāng)要素雙向流動、相互融通的新格局。因此，在農(nóng)村產(chǎn)業(yè)綜合效率的影響因素指標方面，本文選取了四個指標：城鎮(zhèn)化率，是地區(qū)發(fā)展的重要標志，其對農(nóng)業(yè)結構、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和技術水平等具有重要影響；地區(qū)公共財政收入，體現(xiàn)當?shù)亟?jīng)濟基礎對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響；農(nóng)村人均儲蓄，反映農(nóng)戶在農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中的潛在投資能力；農(nóng)業(yè)技術人員數(shù)，體現(xiàn)科學技術對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響。

表1 農(nóng)村產(chǎn)業(yè)投入產(chǎn)出指標與影響因素體系

四、農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率分析

（一）基于DEA模型的靜態(tài)分析

因為篇幅原因，列出數(shù)據(jù)的年份為2011年、2016年、2019年，便于直觀表現(xiàn)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的變化趨勢。利用DEAP2.1軟件對2011年、2016年、2019年廣西35個石漠化片區(qū)縣的投入產(chǎn)出指標數(shù)據(jù)進行農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率分析，得到農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的綜合效率值、純技術效率值、規(guī)模效率值和規(guī)模報酬，結果如表2所示。

1.從綜合效率的角度分析。當綜合效率等于1時即為DEA效率有效，通過表2可知35個縣農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的綜合效率均值在2011年、2016年和2019年分別為0.894、0.852、0.848，這三年的平均綜合效率沒有達到DEA有效，呈現(xiàn)下降的趨勢且數(shù)值處在一個較低的水平，各個縣之間的農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展程度不一。2011年達到DEA有效的縣為16個，2016年達到DEA有效的縣為13個，2019年達到DEA有效的縣為14個，在三個年份都達到DEA有效的縣有三江縣、龍勝縣、資源縣、龍州縣、右江區(qū)、凌云縣、西林縣、天峨縣，占比為22.86%，說明這些縣用于農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的資源配置合理，投入產(chǎn)出得到了最佳效果。

表2 廣西35個石漠化片區(qū)縣2011年、2016年和2019年農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率

2.從純技術效率的角度分析。上述縣純技術效率均值在2011年、2016年、2019年分別為0.929、0.916、0.924，表明整體農(nóng)村產(chǎn)業(yè)的純技術效率處在波動變化的狀態(tài)。從2019年的數(shù)據(jù)來看，純技術效率值沒有達到1，對于純技術效率有效相差0.076，反映出管理水平和相關產(chǎn)業(yè)技術仍有改進的空間。

3.從規(guī)模效率的角度分析。2011年規(guī)模有效的縣為16個，2016年規(guī)模有效的縣為16個，2019年規(guī)模有效的縣為14個，總體農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的規(guī)模效率均值從2011年的0.959下降到2019年的0.909，總體規(guī)模效率呈略微下降的趨勢，沒有達到規(guī)模有效。2019年，融水縣、大新縣、天等縣、平果市、德?？h、靖西市、都安縣和大化縣的規(guī)模效率都較低，應該根據(jù)實際情況，合理調(diào)整對產(chǎn)業(yè)規(guī)模的投入，以求實現(xiàn)規(guī)模效率有效。針對樂業(yè)縣和鳳山縣呈現(xiàn)出規(guī)模報酬遞增的情況，可以適當增加農(nóng)村產(chǎn)業(yè)的規(guī)模投入；規(guī)模報酬遞減的縣應該注意農(nóng)村產(chǎn)業(yè)規(guī)模投入的管理，減少不必要的效率損失；處于規(guī)模報酬有效狀態(tài)的縣，可以保持在規(guī)模投入方面的已有優(yōu)勢。

（二）基于Malmquist指數(shù)的動態(tài)分析

Malmquist指數(shù)能動態(tài)反映農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率變化趨勢，運用DEAP2.1對35個石漠化片區(qū)縣的2011—2019年的數(shù)據(jù)進行Malmquist指數(shù)分析，得到分解項，如表3、表4所示。

表3 2011—2019年農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展Malmquist指數(shù)變動及其分解

表4 各縣農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展Malmquist指數(shù)變化及其分解

1.總體的全要素生產(chǎn)率分析。由表3、表4可知2011—2019年35個石漠化片區(qū)縣農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的全要素生產(chǎn)率指數(shù)均值為1.033，除了2012—2013年全要素生產(chǎn)率指數(shù)為0.920之外，其他年份全要素生產(chǎn)率指數(shù)都大于1，說明總體的農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率是上升的。技術效率平均值為0.991，技術進步平均值為1.042，反映技術進步對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率提高起到主要作用，而技術效率沒有發(fā)揮應有的驅動效應。從年份來看，2015—2016年的技術效率值和技術進步值分別為1.091與1.013，兩者都處于有效狀態(tài)，體現(xiàn)出當年農(nóng)村產(chǎn)業(yè)管理水平良好和有效利用投入產(chǎn)業(yè)的資源，同時產(chǎn)業(yè)技術改進帶來了效率的提升；2012—2013年的技術效率指數(shù)大于技術進步指數(shù)，表明技術效率是這一期間全要素生產(chǎn)率提高的主要因素。剩余年份都為技術進步指數(shù)大于技術效率指數(shù)，表明技術進步指數(shù)對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的全要素生產(chǎn)率影響比較持久。

2.各個縣之間的效率變化對比。從表4可知從2011—2019年，全要素生產(chǎn)率指數(shù)小于1的縣有9個，其他縣的全要素生產(chǎn)率指數(shù)都大于1，說明縣的農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率是上升的，處在有效狀態(tài)。26個全要素生產(chǎn)率指數(shù)大于1的縣中，有隆安縣、融安縣、三江縣、龍勝縣、資源縣、右江區(qū)、田陽縣、田東縣、凌云縣、田林縣、西林縣、金城江區(qū)、羅城縣、巴馬縣14個縣技術效率指數(shù)和技術進步指數(shù)均大于1，共同作用于農(nóng)村產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，促進了效率提高；而馬山縣、融水縣、平果市、德?？h、樂業(yè)縣、隆林縣、靖西市、南丹縣、鳳山縣、東蘭縣、環(huán)江縣、大化縣這12個縣技術進步指數(shù)大于1，技術效率指數(shù)小于1，說明這些地方的農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率的提升得益于技術進步。

五、農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率的影響因素分析

對2011—2019年廣西35個石漠化片區(qū)縣的農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率的影響因素進行分析，使用了Tobit回歸模型，并對相應指標數(shù)據(jù)進行對數(shù)化處理，模型為Y=a+b1URB+b2FIS+b3SIV+b4NAT+ε。其中，Y為上文使用DEA方法計算出的綜合效率，a為常數(shù)項，b1、b2、b3為公式中變量的系數(shù)，ε為隨機擾動項，URB表示城鎮(zhèn)化率，F(xiàn)IS表示當?shù)毓藏斦杖耄琒IV表示農(nóng)村人均儲蓄，NAT表示農(nóng)業(yè)技術人員數(shù)，結果如表5所示。

表5 農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率影響因素

回歸結果顯示：城鎮(zhèn)化率與農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率在1%的水平上呈顯著正相關關系，城鎮(zhèn)化率的增加會引起農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率的提高；公共財政收入與農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展在1%的水平上為顯著負相關關系，公共財政收入的提高會降低農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的效率；農(nóng)村人均儲蓄和農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率在1%的水平上呈顯著正相關關系，農(nóng)村人均儲蓄的增加有利于農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率的提高；農(nóng)業(yè)技術人員數(shù)量對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率在1%的水平上有顯著負向影響。

六、研究結論與政策建議

在廣西35個石漠化縣區(qū)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的過程中，各個縣存在明顯差異，其中2019年綜合效率值最高的縣和綜合效率值最低的縣之間差值達到0.577；在基于DEA模型的靜態(tài)分析中，總體的綜合效率、規(guī)模效率出現(xiàn)下降的趨勢，技術效率變動較為穩(wěn)定，三者都有提升空間。把2011年、2016年、2019年的總體農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況進行對比，它們綜合效率均值都小于1，且農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率處在無效狀態(tài)的縣要多于發(fā)展效率處在有效狀態(tài)的縣，總體農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率沒有達到DEA有效；在基于Malmquist指數(shù)模型的動態(tài)分析中，2011—2019年廣西35個石漠化片區(qū)縣農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的全要素生產(chǎn)率指數(shù)平均值為1.033，說明總體農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率處于上升的趨勢；35個縣的城鎮(zhèn)化率、公共財政收入、農(nóng)村人均儲蓄與農(nóng)業(yè)技術人員的數(shù)量都對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率有著顯著影響。

基于本文的研究結論，提出以下政策建議：第一，加快農(nóng)村產(chǎn)業(yè)政策迭代，促進鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)振興。要想實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興，促進農(nóng)村產(chǎn)業(yè)高效發(fā)展，當?shù)卣畱鶕?jù)本地農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展實際情況，加快調(diào)整農(nóng)村產(chǎn)業(yè)政策。當前世界處于百年未有之大變局，地緣政治和貿(mào)易保護主義大行其道，全球產(chǎn)業(yè)鏈、供應鏈受到極大干擾，即使是不發(fā)達地區(qū)的農(nóng)村產(chǎn)業(yè)也會受到很大影響。在這種情況下，如何因應國內(nèi)外環(huán)境的巨大變化，適時調(diào)整農(nóng)村產(chǎn)業(yè)政策是各級地方政府需要重點考慮的事項。第二，重視縣之間農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展狀況存在明顯差異的現(xiàn)實情況。堅持因地制宜選擇產(chǎn)業(yè)，彰顯產(chǎn)業(yè)的比較優(yōu)勢和地域特色，著力在“優(yōu)、綠、特、強、新、實”六個字上做文章，形成產(chǎn)業(yè)競爭力。第三，提高財政支農(nóng)資金的使用效益。毋庸置疑，財政資金的投入對完成脫貧攻堅任務起到了很大的作用。即使近年來各級財政收支處于緊平衡的狀態(tài)，在以產(chǎn)業(yè)振興助推鄉(xiāng)村振興的過程中，各級財政依然會投入巨額的預算資金來支持農(nóng)村產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。充分發(fā)揮財政支農(nóng)資金的引導作用，吸引社會資本助力鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)振興是當前經(jīng)濟形勢下必然的政策選擇。

注釋：

②侯一蕾等：《“微產(chǎn)業(yè)、多循環(huán)”：產(chǎn)業(yè)扶貧與產(chǎn)業(yè)興旺有效銜接的創(chuàng)新機制探索》，《改革與戰(zhàn)略》2021年第3期。

③李波等：《“三區(qū)三州”深度貧困地區(qū)扶貧政策效應與作用機制研究》，《中央民族大學學報》（哲學社會科學版）2021年第2期。

④向景等：《鄉(xiāng)村振興評價指標體系構建及測度：基于財政支出視角》，《廣東經(jīng)濟》2020年第6期。

⑤東梅等：《陜青寧六盤山集中連片特困地區(qū)精準扶貧績效評價及其影響因素研究——基于三階段DEA和TOBIT模型》，《軟科學》2020年第9期。

⑥張佳寧、呂澤華：《試論村級集體經(jīng)濟的實踐經(jīng)驗與功能定位——從脫貧攻堅到鄉(xiāng)村振興》，《中國集體經(jīng)濟》2021年第12期。

⑦衛(wèi)添天等：《鄉(xiāng)村振興背景下的鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)振興》，《現(xiàn)代農(nóng)業(yè)研究》2021年第4期。

⑧郭俊華、王陽：《鄉(xiāng)村振興背景下農(nóng)村產(chǎn)業(yè)政策優(yōu)化調(diào)整研究》，《經(jīng)濟問題》2022年第1期。

⑨馬喜梅：《鄉(xiāng)村振興與脫貧攻堅有效銜接路徑研究——以滇黔桂石漠化片區(qū)為例》，《云南師范大學學報》（哲學社會科學版）2020年第3期。

⑩易軍、張春花：《北方沿海地區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進程的定量評價》，《中國軟科學》2005年第1期。