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？
——基于蘇浙皖地區(qū)縣域面板數(shù)據(jù)

錢 力，湯曉翠，宋俊秀

(1.安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，安徽 蚌埠 233030；2.安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 財(cái)政與公共管理學(xué)院，安徽 蚌埠 233030)

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(duì)“鄉(xiāng)村衰落”局面，鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實(shí)施對(duì)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(guó)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(huì)分工的基本前提[4]。農(nóng)業(yè)對(duì)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(dòng)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(duì)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(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、政策實(shí)驗(yàn)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(duì)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(zhǎng)模型中將資本、勞動(dòng)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(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的測(cè)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(cè)算我國(guó)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(dòng)我國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的主要?jiǎng)恿?，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(dòng)力轉(zhuǎn)移[11]對(duì)我國(guó)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(cè)算以及要素配置等視角的研究，但微觀層面研究存在個(gè)體測(cè)算標(biāo)準(zhǔn)難以統(tǒng)一、時(shí)間跨度較短等問題[12]。

基于對(duì)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(dòng)，充分發(fā)揮市場(chǎng)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(píng)價(jià)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(dòng)、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、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?yàn)榛c(diǎn)，從“五個(gè)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(dòng)提高農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)、降低成本并尋求主動(dòng)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(yíng)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(duì)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(cè)算和區(qū)域差異，但未深入剖析差異背后的緣由，同時(shí)結(jié)合兩者進(jìn)行實(shí)證分析的研究相對(duì)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(duì)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?yàn)檠芯繕颖?，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(duì)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(huì)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(píng)為鄉(xiāng)村振興示范縣的縣域歸為處理組，其余縣域歸為對(duì)照組，同時(shí)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(duì)比處理組和對(duì)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(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。具體模型設(shè)定如下：

(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(dòng)力基礎(chǔ)。為了合理測(cè)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(dòng)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(duì)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(cè)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(cè)算。

三階段動(dòng)態(tài)DEA農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的測(cè)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(dòng)、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(dòng)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(dòng)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(cái)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(xiàng)Dit=treatit*postit。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(gè)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(shí)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?？刂谱兞繛榭h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(jì)

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(jì)155個(gè)縣域的相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)主要來源于《中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》《安徽統(tǒng)計(jì)年鑒》《浙江統(tǒng)計(jì)年鑒》《江蘇統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各市各縣統(tǒng)計(jì)年鑒。對(duì)于缺失數(shù)據(jù)，本文采取線性插值法對(duì)少數(shù)缺失值進(jìn)行填充，對(duì)控制變量進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理，得到表1所示的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

表1 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

(四)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率測(cè)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(dòng)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(cái)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(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)算，結(jié)果如表2所示。

表2 蘇浙皖地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率水平

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(zhǎng)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(shì)。

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(xiàng)效率指數(shù)保持在1左右浮動(dòng)。2015—2016年各項(xiàng)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(xiàng)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(shí)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。

表3 2010—2019年TFP增長(zhǎng)率分解指標(biāo)值

三、實(shí)證分析與檢驗(yàn)

(一)先前檢驗(yàn)

1.數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)。為了避免非平穩(wěn)的時(shí)間序列導(dǎo)致的偽回歸，對(duì)收集的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，以確保模型估計(jì)結(jié)果的有效性。所應(yīng)用的方式是LLC、IPS檢驗(yàn)，如果在兩種檢驗(yàn)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(yàn)，發(fā)現(xiàn)本文收集的指標(biāo)序列皆通過檢驗(yàn)，面板序列是平穩(wěn)的。

2.Hausman檢驗(yàn)。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(shí)間序列，模型的截距可能是不同的。因此本文通過Hausman檢驗(yàn)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(jiǎn)單回歸和固定效應(yīng)模型(FE)實(shí)證檢驗(yàn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實(shí)施對(duì)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(jiǎn)單回歸結(jié)果分析發(fā)現(xiàn)，交互項(xiàng)系數(shù)在1%水平上通過顯著性檢驗(yàn)，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(duì)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(shí)間地區(qū)后，交互項(xiàng)系數(shù)在5%水平上通過檢驗(yàn)，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。

表4 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

(三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.平行趨勢(shì)檢驗(yàn)。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(shì)，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(shì)檢驗(yàn)，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(guó)正式實(shí)施精準(zhǔn)扶貧戰(zhàn)略，對(duì)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(gè)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(shì)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(yàn)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(duì)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(yàn)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(shí)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(yàn)，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(duì)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(yàn)樣本。為進(jìn)一步排除鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實(shí)施對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的政策效應(yīng)受其他非觀測(cè)變量干擾，本文借鑒高長(zhǎng)春等人的設(shè)計(jì)，通過構(gòu)造虛擬 DID 樣本形成反事實(shí)樣本組[21]，對(duì)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略政策進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。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(yàn)組進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果如表5第5列所示。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

由表中可以看出，虛擬DID測(cè)度的回歸結(jié)果不顯著，未能通過顯著性水平檢驗(yàn)，表明隨機(jī)抽取的虛擬鄉(xiāng)村振興示范縣樣本對(duì)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(duì)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(duì)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?？紤]到政策發(fā)揮效應(yīng)的時(shí)滯性，故將控制變量滯后一期，再納入模型回歸檢驗(yàn)，回歸結(jié)果如表5模型6所示。回歸結(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(yàn)，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(duì)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(huì)導(dǎo)致鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實(shí)施對(duì)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(gè)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。

表6 分區(qū)域回歸結(jié)果

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(duì)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(dòng)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(duì)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(gè)區(qū)縣2010—2019年原始數(shù)據(jù)，測(cè)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(duì)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實(shí)施對(duì)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(zhǎng)趨勢(shì)，且保持在5.9%的增長(zhǎng)速度，安徽省極少數(shù)區(qū)縣呈現(xiàn)減緩趨勢(shì)。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(duì)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(gè)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(shí)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(duì)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(duì)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(dòng)，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(chǎng)等同的報(bào)酬待遇，搭建農(nóng)業(yè)領(lǐng)域高質(zhì)量科研平臺(tái)，吸引人才留在鄉(xiāng)村，留在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域。

第二，促進(jìn)長(zhǎng)三角一體化進(jìn)程。長(zhǎng)三角地區(qū)作為中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心區(qū)域，占據(jù)國(guó)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(zhǎng)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(shì)。浙江省作為共同富裕示范省，要充分發(fā)揮先富帶動(dòng)后富的經(jīng)濟(jì)帶動(dòng)作用；江蘇省要借助地理位置優(yōu)勢(shì)，銜接浙江，將安徽省進(jìn)一步納入長(zhǎng)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(zhǎng)避短，積極抓住開放、一體化機(jī)遇，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)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(duì)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(duì)勞作的成就感來增強(qiáng)對(duì)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(chǔ)存、運(yùn)輸以及銷售各個(gè)方面結(jié)合起來，打破時(shí)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(duì)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(duì)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的促進(jìn)作用。