胡雪萍 樂 冬
中國作為世界人口第一大國,糧食需求量較大,但耕地面積較少,僅占世界總耕地面積的10%,雖然依靠進(jìn)口貿(mào)易能夠緩解國內(nèi)糧食短缺問題,但長期依賴進(jìn)口則不利于國家糧食安全,因此,中國亟需提升自身的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。增加化肥、農(nóng)藥的使用量雖能提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率,但其帶來的污染問題愈加突出,同時(shí)地方政府對農(nóng)業(yè)環(huán)境保護(hù)問題的忽視也使得農(nóng)業(yè)企業(yè)存在排放超標(biāo)、能源利用效率低下等問題。2019 年《全國環(huán)境統(tǒng)計(jì)公報(bào)》顯示,全國廢水和廢氣排放物中,農(nóng)業(yè)化學(xué)需氧量排放量高達(dá)18.6 萬噸,而氨氮排放物高達(dá)4 千噸,農(nóng)業(yè)總氮排放量高達(dá)1.3 萬噸,這不僅反映出中國農(nóng)業(yè)污染較為嚴(yán)重,也反映出環(huán)境規(guī)制的強(qiáng)度整體較低。如何規(guī)制農(nóng)業(yè)發(fā)展中的環(huán)境污染,在加強(qiáng)環(huán)境保護(hù)的同時(shí)促進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率提升,已成為當(dāng)下我國農(nóng)業(yè)發(fā)展亟待解決的重要課題。
關(guān)于全要素生產(chǎn)率的測算,目前主要有DEA 和SFA 測算方法①。由于DEA 模型測算時(shí)不需要設(shè)置固定的函數(shù)形式,且可以產(chǎn)生多個(gè)期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出,減少了人為的主觀因素,更為重要的是DEA 在有多個(gè)決策單位時(shí)可以與最優(yōu)的決策單元進(jìn)行比較,得出每個(gè)決策單元對應(yīng)的效率值,因此DEA 成為測算農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率最為普遍的方法。Tone 在運(yùn)用DEA 測算效率時(shí),從非徑向角度(DEA-SBM) 對投入產(chǎn)出效率進(jìn)行測算,避免了徑向角度存在的測量誤差②。當(dāng)存在多個(gè)決策單元時(shí),SBM 測算會產(chǎn)生非負(fù)截?cái)嗵卣鳎藭r(shí)采用Tobit 模型處理被解釋變量會進(jìn)一步區(qū)分決策單元③。在指標(biāo)選取時(shí),也可將廢水廢氣、碳排放等污染排放物納入非期望產(chǎn)出④。因此,要從不同的角度選取衡量指標(biāo),從而使得測量結(jié)果更加全面。
環(huán)境規(guī)制是農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的重要影響因素之一,目前,就環(huán)境規(guī)制對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用而言,學(xué)術(shù)界暫未形成統(tǒng)一的定論?;诓ㄌ丶僬f,環(huán)境規(guī)制對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率具有雙重效應(yīng)。一方面,環(huán)境規(guī)制迫使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的排放標(biāo)準(zhǔn)提高,增加了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本,進(jìn)而抑制農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升⑤,被稱為環(huán)境規(guī)制的“遵循成本”效應(yīng)。另一方面,環(huán)境規(guī)制會促進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)更新升級生產(chǎn)設(shè)備,提高原材料的利用效率,降低生產(chǎn)中的非期望產(chǎn)出,進(jìn)而推動農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升⑥,稱為環(huán)境規(guī)制的“創(chuàng)新補(bǔ)償”效應(yīng)。有的研究表明,環(huán)境規(guī)制短期內(nèi)由于企業(yè)成本的增加會抑制農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升,但從長期角度來看,環(huán)境規(guī)制會倒逼農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)升級,提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率⑦。例如,Becker 和展進(jìn)濤、徐鈺嬌從不同類型的環(huán)境規(guī)制角度研究發(fā)現(xiàn),命令型、激勵型和自愿型環(huán)境規(guī)制都會促進(jìn)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升⑧。有的研究支持“遵循成本說”,認(rèn)為環(huán)境規(guī)制會增加農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)成本,從而阻礙農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升。例如,秦騰和章恒全通過研究長江流域的水環(huán)境和水資源發(fā)現(xiàn),環(huán)境規(guī)制對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率有顯著的抑制作用,環(huán)境規(guī)制的存在會增加農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本,從而產(chǎn)生擠占生產(chǎn)和營利性投資效應(yīng)⑨。有的研究認(rèn)為,環(huán)境規(guī)制對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升不存在明確的影響關(guān)系。例如,潘丹通過研究發(fā)現(xiàn)環(huán)境規(guī)制對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率不存在顯著的影響關(guān)系⑩;梁流濤等通過專家打分的特爾菲方法量化了農(nóng)業(yè)污染管理制度,發(fā)現(xiàn)環(huán)境規(guī)制未能顯著促進(jìn)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升?。
通過梳理相關(guān)文獻(xiàn),可以發(fā)現(xiàn)多數(shù)研究僅考慮到環(huán)境規(guī)制對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的線性影響,并未考慮到兩者之間的非線性影響關(guān)系,鮮有文獻(xiàn)對環(huán)境規(guī)制的空間效應(yīng)進(jìn)行探討。鑒于以上不足,本文在測算農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的基礎(chǔ)上,運(yùn)用動態(tài)面板模型考察環(huán)境規(guī)制對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響,從科技創(chuàng)新角度闡釋其作用機(jī)制,并以地方政府競爭為門檻變量來分析環(huán)境規(guī)制對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的非線性影響。此外,通過空間杜賓模型檢驗(yàn)環(huán)境規(guī)制對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的空間效應(yīng),以期為政府制定環(huán)境政策促進(jìn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供參考。
環(huán)境規(guī)制會直接影響甚至改變企業(yè)的生產(chǎn)和排污模式,從而倒逼企業(yè)引進(jìn)綠色生產(chǎn)和排污技術(shù)。在以產(chǎn)出為唯一衡量指標(biāo)的前提下,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率依靠傳統(tǒng)的生產(chǎn)方式,不僅產(chǎn)品的競爭力與附加值相對較低,且高污染、高排放的生產(chǎn)模式使得生態(tài)環(huán)境遭受不可逆轉(zhuǎn)的破壞。
西方主流經(jīng)濟(jì)學(xué)家認(rèn)為,環(huán)境惡化的根源是產(chǎn)權(quán)混亂和市場缺失,并寄希望于環(huán)境稅、碳交易市場化等環(huán)境規(guī)制舉措來解決問題?,此時(shí)環(huán)境規(guī)制成為協(xié)調(diào)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和環(huán)境保護(hù)的重要舉措。一方面,政府對企業(yè)的排放要求提高會增加企業(yè)的生產(chǎn)成本和排污成本,企業(yè)會根據(jù)環(huán)境規(guī)制政策改變傳統(tǒng)生產(chǎn)模式、引進(jìn)綠色生產(chǎn)技術(shù),而綠色技術(shù)是實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品生命周期總成本和生態(tài)負(fù)效應(yīng)最小化的技術(shù)創(chuàng)新,因而新型綠色技術(shù)會使得企業(yè)獲得超額利潤以抵消企業(yè)“遵循成本”效應(yīng)?,促進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)和生產(chǎn)效率的提升。另一方面,企業(yè)會迫于環(huán)境規(guī)制壓力對生產(chǎn)和排污技術(shù)進(jìn)行創(chuàng)新升級以達(dá)到排放標(biāo)準(zhǔn),而農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新具有公共物品屬性,政府出于社會福利最大化的政策目標(biāo),會通過稅收補(bǔ)貼和技術(shù)支持等方式推動企業(yè)積極引進(jìn)綠色生產(chǎn)和排污技術(shù),解決企業(yè)污染排放超標(biāo)、能源利用效率低下、資源錯配率偏高等問題。同時(shí),企業(yè)產(chǎn)品的綠色化使得企業(yè)能夠占領(lǐng)更多的市場份額,從而獲得更多的資金與綠色技術(shù)的支持來推動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的提升。
因此,本文提出假設(shè)1:環(huán)境規(guī)制通過促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新,推動農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。
地方政府為了追求經(jīng)濟(jì)增長目標(biāo),政府間會產(chǎn)生相互競爭,當(dāng)競爭程度較低且僅以經(jīng)濟(jì)增長為目標(biāo)時(shí),由于短期內(nèi)較強(qiáng)的環(huán)境規(guī)制會增加農(nóng)業(yè)企業(yè)生產(chǎn)成本、技術(shù)更新升級成本和廢水廢氣排放成本?,各地政府會降低企業(yè)生產(chǎn)中的環(huán)保要求以促進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率提升。當(dāng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)以產(chǎn)出為唯一導(dǎo)向時(shí),廢水廢氣等污染物大量排放,對環(huán)境產(chǎn)生較為嚴(yán)重的污染,此時(shí)環(huán)境規(guī)制對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率有較強(qiáng)的影響作用。環(huán)境規(guī)制倒逼農(nóng)業(yè)生產(chǎn)企業(yè)提升技術(shù)水平、增加產(chǎn)品競爭力,從而會優(yōu)化資源配置、降低非期望產(chǎn)出,促進(jìn)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。當(dāng)各地政府競爭較為激烈時(shí),此時(shí)經(jīng)濟(jì)增長不再是地方政府政績考核的唯一指標(biāo),環(huán)境保護(hù)、綠色技術(shù)創(chuàng)新等指標(biāo)也會被納入地方政府政績考核體系,地方政府會積極引進(jìn)綠色生產(chǎn)技術(shù)和先進(jìn)管理經(jīng)驗(yàn),使得生產(chǎn)資源錯配得以矯正,促使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)綠色高效,由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)變得綠色節(jié)能高效,環(huán)境規(guī)制對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響力也會有所下降。同時(shí),由于環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度增大,環(huán)境規(guī)制對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的邊際效用也會有所下降。
因此,本文提出假設(shè)2:環(huán)境規(guī)制對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響效用因地方政府競爭程度不同而存在非線性關(guān)系。
當(dāng)鄰近地區(qū)環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度變化時(shí),其對本地區(qū)的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率也會產(chǎn)生影響,這被稱為環(huán)境規(guī)制的空間溢出效應(yīng)。當(dāng)鄰近地區(qū)環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度提升時(shí),會倒逼企業(yè)積極研發(fā)先進(jìn)技術(shù)、引入先進(jìn)管理模式,企業(yè)依靠綠色生產(chǎn)技術(shù)和先進(jìn)管理模式達(dá)到新的環(huán)保標(biāo)準(zhǔn),由于先進(jìn)的管理經(jīng)驗(yàn)、研發(fā)型人才都具有外溢性,且綠色生產(chǎn)技術(shù)具有非排他性特征,使得鄰近地區(qū)先進(jìn)科技、人才、管理經(jīng)驗(yàn)等通過勞動力和生產(chǎn)技術(shù)的跨區(qū)域流動而外溢到本地區(qū),促進(jìn)了本地區(qū)企業(yè)生產(chǎn)技術(shù)提升和先進(jìn)管理經(jīng)驗(yàn)普及,減少了本地區(qū)資源錯配率并提升產(chǎn)品質(zhì)量和附加值,從而推動本地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。
因此,本文提出假設(shè)3:鄰近地區(qū)的環(huán)境規(guī)制促進(jìn)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升時(shí),對本地區(qū)的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率也具有正向的空間溢出效應(yīng)。
農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升是一個(gè)循序漸進(jìn)的過程,不可能一蹴而就,因此在模型中引入農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的滯后一期作為解釋變量??紤]到農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的動態(tài)發(fā)展與環(huán)境規(guī)制的內(nèi)生性問題,采用系統(tǒng)動態(tài)面板模型進(jìn)行實(shí)證分析,具體模型如下:
其中i 表示省份,t 表示年份,TFPit表示各省不同年份的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率水平,TFPit-1表示滯后一期的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率,ER 表示環(huán)境規(guī)制的強(qiáng)度,Xi表示控制變量,主要包括衛(wèi)生水平(HE)、城鎮(zhèn)化率(Urban)、外貿(mào)依存度(EXG) 和人均GDP (AGDP),Uit表示隨機(jī)擾動項(xiàng)。模型 (1) 表示基準(zhǔn)回歸,主要是檢驗(yàn)環(huán)境規(guī)制對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。
1. Malmquist 指數(shù)法。本文采用Malmquist 指數(shù)法測算農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。Malmquist 指數(shù)最初由曼奎斯特于 1953 年提出?,Caves 等在 DEA 的基礎(chǔ)上將Malmquist 測算出來并進(jìn)行相應(yīng)的指數(shù)分解,測算出從t 期到t+1 期的指數(shù),具體公式如下:
其中,(xt,yt)、(xt+1,yt+1) 代表不同期的投入產(chǎn)出,Dt(xt,yt) 和Dt+1(xt+1,yt+1) 分別表示第t期時(shí)待評估單元與第t 期和第t+1 期的前沿距離。Fare 最早使用DEA 對Malmquist 指數(shù)進(jìn)行分解,分為技術(shù)效率變化和生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)步。當(dāng)技術(shù)效率變化(Technological Efficiency,TE) TE>1 時(shí),表示在該時(shí)期內(nèi)組織管理水平提高導(dǎo)致組織效率提高,出現(xiàn)追趕效應(yīng),反之則下降;生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)步(Technological Change,TC) 在投入不變時(shí),潛在產(chǎn)出量得到提高,實(shí)際上是出現(xiàn)了技術(shù)創(chuàng)新,即創(chuàng)新效應(yīng)?。通過對Malmquist 的指數(shù)進(jìn)行細(xì)分,可以進(jìn)一步明確效率指數(shù)的變化來源,準(zhǔn)確掌握效率變化的具體原因。
采用Malmquist 指數(shù)法測算農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率,避免了DEA 效率測算結(jié)果最大值為1 的缺陷,具體測算公式如下。其中,M 是Malmquist 指數(shù),表示全要素生產(chǎn)率,tech 表示技術(shù)進(jìn)步,衡量技術(shù)進(jìn)步情況,sech 表示規(guī)模效率,衡量規(guī)模變化帶來的改變情況(見表2)。以上所有指標(biāo)數(shù)值大于1 表示在原有基礎(chǔ)上得以改進(jìn),小于1 表示在原有基礎(chǔ)上有所衰退,等于1 表示沒有發(fā)生變化。
2. 農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率測算。產(chǎn)出指標(biāo)選取第一產(chǎn)業(yè)增加值,用以反映地區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的變化狀況;投入指標(biāo)為土地、資本與勞動,土地投入選擇耕地總面積和有效灌溉面積表示,勞動投入選取第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員來表示,資本投入選取復(fù)合肥使用量、地膜使用量來衡量。
3. 環(huán)境規(guī)制。關(guān)于環(huán)境規(guī)制的衡量暫未形成統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),現(xiàn)有文獻(xiàn)多使用環(huán)保設(shè)施投入、環(huán)境治理投入、環(huán)保從業(yè)人數(shù)等指標(biāo)來衡量?。環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度與政府對環(huán)境治理的投入具有很強(qiáng)的相關(guān)性,較大的環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度要求政府投入更多的資金用于環(huán)境治理,投入越多則環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度越大。因此本文在參考李小平等研究基礎(chǔ)上選用各地區(qū)環(huán)境污染治理投資占GDP 的比重衡量環(huán)境規(guī)制的強(qiáng)度,占比越大表示環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度越大?,用ER 表示。
4. 地方政府競爭和技術(shù)創(chuàng)新。地方政府競爭是指各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的相互追趕和超越,地方政府通過優(yōu)惠政策吸引資本的流入以促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,而外商直接投資具有顯著的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)和溢出效益,成為政府間互相競爭的對象??紤]到吸引外商投資成為地方政府間的主要競爭方式,所以采用外商投資額與GDP 之比來衡量地方政府競爭?,用GC 表示。技術(shù)創(chuàng)新主要是衡量地區(qū)技術(shù)創(chuàng)造和知識獲取能力,地區(qū)利用新型外部知識進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新以達(dá)到技術(shù)升級的目的,地區(qū)的新型知識獲取能力越強(qiáng),技術(shù)創(chuàng)新能力也越強(qiáng),所以選擇《中國區(qū)域創(chuàng)新能力評價(jià)報(bào)告》中各地區(qū)的知識獲取能力來衡量區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新能力。其數(shù)據(jù)來源為中國科技發(fā)展戰(zhàn)略研究院每年公布的《中國區(qū)域創(chuàng)新能力評價(jià)報(bào)告》。為緩解異方差性對其取對數(shù),用lnIN 表示。
5. 控制變量。關(guān)于控制變量的選取,在參考羅知和齊博成研究的基礎(chǔ)上選取以下變量?:衛(wèi)生水平(HE)、外貿(mào)依存度(EXG)、城鎮(zhèn)化率(Urban)和人均GDP(AGDP)。衛(wèi)生水平用衛(wèi)生支出占比地方財(cái)政支出表示;外貿(mào)依存度用進(jìn)出口總額除以GDP 表示;城鎮(zhèn)化率用城鎮(zhèn)人口占比總?cè)丝诒硎?;人均GDP 用地區(qū)總GDP 除以總?cè)丝?。具體變量的指標(biāo)和描述性統(tǒng)計(jì)如表1 所示。觀察表1,可知農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率最小值為0.810,最大值為1.503,說明地區(qū)間農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率存在較大的差異,而地區(qū)間的環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度也存在較大差異,最小值為0.300%,而最大值高達(dá)4.240%。
表1 變量指標(biāo)及描述性統(tǒng)計(jì)
考慮到數(shù)據(jù)的可得性,本文選取2007—2018年中國30 個(gè)省(自治區(qū)、直轄市) (西藏自治區(qū)和港澳臺地區(qū)缺乏相關(guān)數(shù)據(jù)) 的數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)來源主要是《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》 《中國環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》,各省市統(tǒng)計(jì)局、國研網(wǎng)、EPS 系統(tǒng)、《中國區(qū)域創(chuàng)新能力報(bào)告》等,缺失值用均值替代。
為進(jìn)一步了解農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的動態(tài)變化趨勢,本文運(yùn)用高斯核密度估計(jì)分析農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的分布趨勢和延展性。如公式4 所示,f(x) 是農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的密度函數(shù)。
K (·) 是 k 維核函數(shù),即權(quán)重函數(shù)。K (·) 是一維核函數(shù)的乘積,N 為觀測值的個(gè)數(shù),x 是觀測值均值,h 為最優(yōu)帶寬,帶寬越小,估計(jì)的精確度較高。圖1 展示了2007—2018 年農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的動態(tài)變化情況。
從圖(1) 來看,農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)的是“左—右—左”的變化趨勢,表明農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)先下降再上升再下降的發(fā)展趨勢。主峰形態(tài)從“尖而窄”變?yōu)椤氨舛健保詈笤俚健凹舛鴮挕钡陌l(fā)展?fàn)顟B(tài),這說明2007 年左右各地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率相對接近,到了2009—2015 年期間農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率則相對分散,地區(qū)間農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率存在差異,而2017—2018 年期間農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率相對集中,區(qū)域發(fā)展差異縮小。
運(yùn)用DEA-Malmquist 對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測算,測算結(jié)果如表2 所示。表2 中ML 指數(shù)代表農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率大小,用TFP 表示。從表2 可以看出所有省份ML 指數(shù)都大于1,表明中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率整體處于較高水平(ML 指數(shù)=生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)步×技術(shù)效率)。技術(shù)效率(技術(shù)效率=純技術(shù)效率×規(guī)模效率) 是對資源配置能力和資源使用效率的一種綜合評價(jià),從表2 可知安徽、湖北、江蘇等省份技術(shù)效率都超過1,表明這些省份的農(nóng)業(yè)技術(shù)效率提升迅速,源自農(nóng)業(yè)機(jī)械化生產(chǎn)在一定程度上得到推廣,使得農(nóng)業(yè)資源配置效率與使用效率提升;而新疆、云南等省份技術(shù)效率都小于1,表明這些地區(qū)需要優(yōu)化農(nóng)業(yè)資源配置,落實(shí)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)推廣和升級措施,促進(jìn)地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的提升。
表2 中國省域農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率ML 指數(shù)及其分解指標(biāo)
純技術(shù)效率反映的是因農(nóng)業(yè)管理制度的完善和管理者水平進(jìn)步而帶來的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的提升。除廣西、貴州、黑龍江、湖北、陜西和山西的純技術(shù)效率超過1,其他省份均未超過1,表明各省份需要完善農(nóng)業(yè)管理制度,提升農(nóng)業(yè)管理者的水平,促進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的提升。規(guī)模效率反映的是企業(yè)規(guī)模增減帶來的效率變化情況,規(guī)模效率大于1,表明企業(yè)擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模,將會使得企業(yè)的規(guī)模效益遞增。四川、青海和廣西等省份規(guī)模效率較低,表明這些省份的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式依舊以小農(nóng)生產(chǎn)為主,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的提升需要引入現(xiàn)代化耕種設(shè)備和外來資本,帶動農(nóng)業(yè)規(guī)?;a(chǎn),進(jìn)而促進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的提升。
生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)步反映的是投入不變的情況下產(chǎn)出增加,即實(shí)現(xiàn)了技術(shù)的創(chuàng)新升級,使得農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新效應(yīng)。由表2 可知各省份的生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)步都超過1,表明農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)相較于過去有所改進(jìn),農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率提升需要強(qiáng)化科技的引進(jìn)和創(chuàng)新力度,著力提升農(nóng)產(chǎn)品的科技含量和附加值。
運(yùn)用系統(tǒng)動態(tài)面板模型來檢驗(yàn)環(huán)境規(guī)制對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響,回歸結(jié)果如表3 所示??芍猄argen 檢驗(yàn)對應(yīng)的P 值大于0.1,表明工具變量選擇有效,且AR(2) 值大于0.1,表明干擾項(xiàng)與工具變量不相關(guān)。被解釋變量農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率滯后一期均顯著為正,說明動態(tài)面板模型設(shè)定是準(zhǔn)確有效的,同時(shí)也驗(yàn)證了農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的動態(tài)發(fā)展屬性。
從表3 發(fā)現(xiàn),農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率滯后一期L·TFP 回歸結(jié)果顯著為正,表明滯后一期的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率對本期的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率有顯著的正向作用。農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升是企業(yè)引進(jìn)先進(jìn)生產(chǎn)技術(shù)、科學(xué)管理經(jīng)驗(yàn)的結(jié)果,引進(jìn)先進(jìn)技術(shù)和管理經(jīng)驗(yàn)的成效存在時(shí)間上的滯后性,前期的投入在本期的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中得以體現(xiàn),進(jìn)而促進(jìn)本期農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升。
表3 實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果
環(huán)境規(guī)制對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響顯著為正,意味著環(huán)境規(guī)制對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有明顯的促進(jìn)作用。環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度加大,會倒逼農(nóng)業(yè)生產(chǎn)企業(yè)提升科技水平,降低對環(huán)境的污染和資源的依賴,矯正農(nóng)業(yè)資源的錯配,促進(jìn)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。
控制變量中的衛(wèi)生水平(HE) 系數(shù)顯著為正,表示加大居民的衛(wèi)生水平投入,提升居民身體健康水平,使得勞動力質(zhì)量得以保障,農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率得以提升。外貿(mào)依存度(EXG) 對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響系數(shù)顯著為負(fù),說明過度依賴國外廉價(jià)農(nóng)產(chǎn)品,在一定程度上會抑制本國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。城鎮(zhèn)化率(Urban) 和人均GDP 在模型中沒有通過顯著性檢驗(yàn),可能的原因是兩者對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升的促進(jìn)作用不明顯。
環(huán)境規(guī)制不僅對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生影響,同時(shí)會通過技術(shù)創(chuàng)新促進(jìn)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。本文通過中介效應(yīng)檢驗(yàn)技術(shù)創(chuàng)新對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響,主要設(shè)置以下模型:
其中,lnIN 表示技術(shù)創(chuàng)新,具體回歸結(jié)果如表4 所示。第 (3) 列為公式 (1) 的回歸結(jié)果;第(2) 列為公式(6) 的回歸結(jié)果,可知環(huán)境規(guī)制顯著促進(jìn)了科技創(chuàng)新水平提升;第(1) 列為公式(5) 的回歸結(jié)果,可知環(huán)境規(guī)制與科技創(chuàng)新對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響都顯著為正。由第(1) 列科技創(chuàng)新系數(shù)為正,環(huán)境規(guī)制系數(shù)為正且較第(3)列中有所下降,可知存在科技創(chuàng)新的中介效應(yīng),即環(huán)境規(guī)制通過促進(jìn)科技創(chuàng)新來提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。環(huán)境規(guī)制倒逼農(nóng)業(yè)生產(chǎn)企業(yè)增加綠色科技投入,提高資源的利用效率,降低化肥、農(nóng)藥等污染性產(chǎn)品的使用,促使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)企業(yè)走綠色高效的發(fā)展道路。同時(shí),通過第(1) 列可知環(huán)境規(guī)制和科技創(chuàng)新對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率都有顯著的促進(jìn)作用,表明科技創(chuàng)新的中介效應(yīng)是非完全中介效應(yīng),即環(huán)境規(guī)制不但自身促進(jìn)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升,還通過提高地區(qū)科技創(chuàng)新能力來促進(jìn)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升?;谝陨戏治?,假設(shè)1 得到驗(yàn)證。
表4 中介機(jī)制檢驗(yàn)
2013 年中央一號文件《中共中央國務(wù)院關(guān)于加快發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)進(jìn)一步增強(qiáng)農(nóng)村發(fā)展活力的若干意見》指出,強(qiáng)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程環(huán)境監(jiān)測,嚴(yán)格農(nóng)業(yè)投入品生產(chǎn)經(jīng)營管理,積極開展農(nóng)業(yè)面源污染和畜禽養(yǎng)殖污染防治。本文以2013 年為時(shí)間分?jǐn)帱c(diǎn),研究2013 年前后環(huán)境規(guī)制對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響,具體結(jié)果如表5 所示。
由表5 可知環(huán)境規(guī)制對滯后一期的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率具有積極的推動作用,且在2007—2013 年和2013—2018 年兩個(gè)時(shí)段環(huán)境規(guī)制對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率都有顯著的促進(jìn)作用。此外,2013—2018 年環(huán)境規(guī)制的影響系數(shù)明顯高于2007—2013 年,表明中央一號文件出臺后各地區(qū)環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度進(jìn)一步提升,通過加大農(nóng)業(yè)投入、強(qiáng)化和落實(shí)環(huán)境規(guī)制等相關(guān)舉措,使得環(huán)境規(guī)制對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用更為明顯。
表5 分時(shí)段環(huán)境規(guī)制對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響
本文使用改變回歸方法和更換解釋變量兩種方法對研究結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。方法一,更換模型實(shí)證方法。采用差分GMM 回歸代替系統(tǒng)GMM 回歸,研究結(jié)果顯示除環(huán)境規(guī)制的系數(shù)大小略微有所改變外,方向和顯著性均未發(fā)生改變。方法二,替換解釋變量。本文使用工業(yè)污染治理投資額除以工業(yè)增加值來衡量環(huán)境規(guī)制(ER2),研究發(fā)現(xiàn)環(huán)境規(guī)制回歸系數(shù)依然顯著為正。具體結(jié)果如表6 所示,兩種方法都驗(yàn)證了本文的研究結(jié)論穩(wěn)健可靠。
表6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果
前文運(yùn)用動態(tài)面板模型探究環(huán)境規(guī)制對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響,并從科技創(chuàng)新角度闡釋其作用機(jī)制。由于環(huán)境規(guī)制對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響會因地方政府競爭程度不同而有差異,同時(shí)環(huán)境規(guī)制對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率也具有顯著的空間溢出效應(yīng),所以有必要進(jìn)一步考察環(huán)境規(guī)制對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的非線性關(guān)系和空間溢出效應(yīng)。
地方政府作為環(huán)境規(guī)制政策的制定者和實(shí)施者,在一定程度上影響著環(huán)境規(guī)制對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率影響作用的大小,地方政府競爭程度不同,環(huán)境規(guī)制對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響作用也會發(fā)生變化。本文將地方政府競爭作為門檻變量,環(huán)境規(guī)制作為核心解釋變量,農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率作為被解釋變量設(shè)定以下模型:
其中,TFP 為農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率,ER 為環(huán)境規(guī)制,GC 表示地方政府競爭,Xit為控制變量,I 為地方政府競爭的示性函數(shù),取值規(guī)則為檢驗(yàn)結(jié)果如表7 所示,可知一重門檻值在1%的水平上顯著,而二重門檻不顯著,故認(rèn)為地方政府競爭存在單一門檻效應(yīng)。
表7 門檻效應(yīng)檢驗(yàn)
根據(jù)表8 的門檻回歸結(jié)果可知,當(dāng)GC<0.717時(shí),環(huán)境規(guī)制對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響系數(shù)為0.089,當(dāng)?shù)胤秸偁幊潭容^低,僅以GDP 增長為目標(biāo)時(shí),各地政府大力發(fā)展工業(yè)等經(jīng)濟(jì)效益明顯、污染性較大的產(chǎn)業(yè),對環(huán)境、生態(tài)破壞性較嚴(yán)重,加之地方農(nóng)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)薄弱,農(nóng)產(chǎn)品科技含量較低,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)受環(huán)境污染影響較大,此時(shí)環(huán)境規(guī)制政策對提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率有較大推動作用。當(dāng)GC≥0.717 時(shí),地方政府競爭較為激烈,環(huán)境保護(hù)、綠色技術(shù)創(chuàng)新等指標(biāo)也被納入政府官員政績考核體系,地方政府會積極引進(jìn)綠色高效的生產(chǎn)技術(shù)和大批科技創(chuàng)新人才,同時(shí)矯正生產(chǎn)資源錯配,促使農(nóng)業(yè)節(jié)能高效發(fā)展,當(dāng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)變得綠色節(jié)能高效時(shí),環(huán)境規(guī)制對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響也會有所降低。同時(shí),由于環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度增大,環(huán)境規(guī)制對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的邊際效用也會有所下降?;谝陨戏治?,假設(shè)2 得到驗(yàn)證。
表8 門檻回歸結(jié)果
由于環(huán)境規(guī)制對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的影響還存在空間溢出效應(yīng),所以建立空間計(jì)量模型以驗(yàn)證空間效應(yīng)的大小。不同的空間計(jì)量模型表示不一樣的影響機(jī)制,SEM 模型假定環(huán)境規(guī)制產(chǎn)生空間效應(yīng)主要是通過誤差項(xiàng)來傳導(dǎo),SAR 模型假設(shè)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率主要是通過空間的相互作用影響其他地區(qū)的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率,而SAC 模型和SDM 模型則考慮了誤差項(xiàng)和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的空間溢出效應(yīng)。此外,SDM 模型還考慮了空間交互的影響,即本區(qū)域農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升不僅受到本區(qū)域環(huán)境規(guī)制的影響,同時(shí)還受到其他地區(qū)環(huán)境規(guī)制的影響?。本文運(yùn)用空間杜賓模型SDM 進(jìn)行實(shí)證分析,具體模型設(shè)置如下:
其中,δW×TFP 和 β2W×ER 分別表示 TFP 和ER 受到的空間影響,μit是服從獨(dú)立同分布的擾動項(xiàng),W 表示空間權(quán)重矩陣。由于相鄰區(qū)域的環(huán)境規(guī)制對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率影響較大,而區(qū)域相鄰又不是影響農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的唯一因素,地區(qū)間的經(jīng)濟(jì)差距也會對空間效應(yīng)產(chǎn)生影響,因此,本文使用鄰近權(quán)重矩陣和經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣進(jìn)行空間回歸分析,鄰近矩陣兩地區(qū)相鄰即為1,不相鄰即為0。經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣由不同省份的人均GDP 差值倒數(shù)來構(gòu)造?,具體公式如下:
表9 空間模型回歸結(jié)果
從表9 發(fā)現(xiàn),經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣和鄰近權(quán)重矩陣下,SDM 模型的空間項(xiàng)系數(shù)均顯著,表明本區(qū)域的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率受到空間效應(yīng)的影響。由于g顯著不為零,則W×TFP、W×ER 和ER 三者的回歸系數(shù)與傳統(tǒng)的回歸系數(shù)的解釋力存在很大差異。Lesage 和Pace 通過研究發(fā)現(xiàn)偏微分方法之效應(yīng)分解可以有效地解決這一偏差?。故本文對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的空間影響效應(yīng)進(jìn)行分解,分別是直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng),具體效應(yīng)大小如表10 所示。
(1) 直接效應(yīng)。由表10 可知,環(huán)境規(guī)制對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的直接效應(yīng)顯著為正,表明本地區(qū)環(huán)境規(guī)制可顯著促進(jìn)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升。這是因?yàn)榄h(huán)境規(guī)制倒逼農(nóng)業(yè)生產(chǎn)企業(yè)提高原材料利用效率,優(yōu)化升級生產(chǎn)設(shè)備,降低非期望產(chǎn)出,從而推動了農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。
(2) 間接效應(yīng)。由表10 可知,環(huán)境規(guī)制的間接效應(yīng)顯著為正,表明鄰近地區(qū)的環(huán)境規(guī)制對本地區(qū)的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率具有顯著的促進(jìn)作用。合理的解釋是,鄰近地區(qū)環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度提升,倒逼其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)升級,研發(fā)投入增加,人力資本存量提升。先進(jìn)技術(shù)和管理經(jīng)驗(yàn)由于區(qū)域間的貿(mào)易往來、人才流動等發(fā)生溢出效應(yīng),從而帶動了本地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)提升和科學(xué)管理經(jīng)驗(yàn)普及,促進(jìn)了本地區(qū)的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。
表10 SDM 模型的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)
(3) 總效應(yīng)??傂?yīng)為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)之和。由表10 可知總效應(yīng)顯著為正,表明環(huán)境規(guī)制對本地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率有顯著的促進(jìn)作用,同時(shí)鄰近地區(qū)環(huán)境規(guī)制的促進(jìn)作用同樣如此,在直接效應(yīng)和間接效應(yīng)的綜合影響下,環(huán)境規(guī)制促進(jìn)了所有地區(qū)的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升?;谝陨戏治觯僭O(shè)3 得到驗(yàn)證。
本文基于DEA-Malmquist 測算農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率,并運(yùn)用核密度函數(shù)分析了農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的動態(tài)變化趨勢。在此基礎(chǔ)上,首先運(yùn)用動態(tài)面板模型探究環(huán)境規(guī)制對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響,并從科技創(chuàng)新角度闡釋其作用機(jī)制;其次以地方政府競爭為門檻變量,探索環(huán)境規(guī)制對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的非線性影響關(guān)系;最后通過空間杜賓模型檢驗(yàn)環(huán)境規(guī)制對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的空間溢出效應(yīng)。得出的主要結(jié)論如下:
第一,環(huán)境規(guī)制對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率具有顯著的促進(jìn)作用,且環(huán)境規(guī)制通過提高地區(qū)科技創(chuàng)新能力來推動農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。
第二,環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度不同,其對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用亦會產(chǎn)生差異。當(dāng)環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度較低時(shí),其對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升的促進(jìn)作用較小,當(dāng)環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度增大時(shí),其對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升的促進(jìn)作用更為明顯。
第三,由于地方政府競爭力度不同,環(huán)境規(guī)制對地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率存在著不同的影響關(guān)系。當(dāng)?shù)胤秸偁幊潭容^小時(shí),環(huán)境規(guī)制對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響作用較大;當(dāng)?shù)胤秸偁幊潭容^大時(shí),環(huán)境規(guī)制對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響作用相對降低。
第四,環(huán)境規(guī)制對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響存在著顯著的空間溢出效應(yīng),即鄰近地區(qū)的環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度增強(qiáng),對本地區(qū)的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升也存在著顯著的促進(jìn)作用。
基于上述分析,本文提出以下政策建議:
(1) 政府應(yīng)動態(tài)調(diào)整環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度,借助環(huán)境規(guī)制助推企業(yè)提升綠色生產(chǎn)和排放技術(shù)。政府應(yīng)通過制定適宜的環(huán)境規(guī)制政策,刺激和鼓勵農(nóng)業(yè)企業(yè)開發(fā)和引進(jìn)綠色環(huán)保的生產(chǎn)科技,使得綠色高效的生產(chǎn)科技成為農(nóng)業(yè)發(fā)展的新動力;加強(qiáng)對農(nóng)業(yè)企業(yè)從業(yè)人員和普通農(nóng)民的培訓(xùn),培養(yǎng)一批新型農(nóng)業(yè)創(chuàng)新人才,激發(fā)企業(yè)的自主創(chuàng)新能力。同時(shí),地方政府應(yīng)根據(jù)農(nóng)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀制定差異化環(huán)境規(guī)制政策,并動態(tài)調(diào)整環(huán)境規(guī)制的工具和強(qiáng)度,通過排污交易權(quán)、環(huán)境補(bǔ)貼等舉措,持續(xù)不斷地促進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的提升。
(2) 優(yōu)化地方政府官員的政績考核標(biāo)準(zhǔn),防止地方政府惡性競爭。對地方政府官員政績的考核要把地區(qū)的環(huán)境保護(hù)、綠色創(chuàng)新、資源利用效率等納入考核指標(biāo)體系,構(gòu)建多層次多指標(biāo)的考核體系,協(xié)調(diào)分配中央和地方的環(huán)境自主權(quán),同時(shí)強(qiáng)化地方政府官員、企業(yè)和民眾的環(huán)保意識,完善現(xiàn)有環(huán)保監(jiān)管體制,落實(shí)對地方政府的環(huán)保問責(zé)制度。
(3) 各省協(xié)同實(shí)施區(qū)域聯(lián)防聯(lián)控政策。鑒于環(huán)境規(guī)制存在明顯的空間環(huán)境規(guī)制溢出效應(yīng),在實(shí)施環(huán)境規(guī)制時(shí),需要各個(gè)區(qū)域形成聯(lián)防聯(lián)控機(jī)制,加強(qiáng)區(qū)域間相互監(jiān)督的力度,借助污染監(jiān)管信息共享平臺,最終提高各區(qū)域環(huán)境治理的協(xié)同防治力度和效率。
注釋:
① 全炯振:《中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的實(shí)證分析:1978—2007 年——基于隨機(jī)前沿分析(SFA) 方法》,《中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)》2009 年第9 期。
②K. Tone, Dealing with Undesirable Outputs in DEA:A Slacks-Based Measure (SBM) Approach, North American Productivity Workshop, 2004, 23-25, pp.44-45.
③楊芷晴:《教育如何影響農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率——基于我國農(nóng)村不同教育形式的實(shí)證分析》,《中國軟科學(xué)》2019 年第 8 期。
④ 杜江、王銳、王新華:《環(huán)境全要素生產(chǎn)率與農(nóng)業(yè)增長:基于DEA-GML 指數(shù)與面板Tobit 模型的兩階段分析》,《中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)》2016 年第3 期;葛鵬飛、王頌吉、黃秀路:《中國農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率測算》,《中國人口·資源與環(huán)境》2018 年第5 期。
⑤Anthory Heyes, Is Environmental Regulation Bad for Competition? A Survey, Journal of Regulatory Economics,2009, 36(1), pp.1-28.
⑥ M. E. Porter, C. V. D. Linde, Green and Competitive: Ending the Statement, Harvard Business Review,1995, 28(6), pp.128-129.
⑦ 陶群山、胡浩:《環(huán)境規(guī)制和農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步的關(guān)系分析——基于波特假說的研究》,《中國人口·資源與環(huán)境》 2011 年第 12 期。
⑧R. A. Becker, Local Environmental Regulation and Plant-Level Productivity, Ecological Economics, 2011, 70(12),pp.2516-2522;展進(jìn)濤、徐鈺嬌:《環(huán)境規(guī)制、農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率與糧食安全》,《中國人口·資源與環(huán)境》2019 年第3 期。
⑨ 秦騰、章恒全:《農(nóng)業(yè)發(fā)展進(jìn)程中的水環(huán)境約束效應(yīng)及影響因素研究——以長江流域?yàn)槔?,《南京農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)》 (社會科學(xué)版) 2017 年第2 期。
⑩ 潘丹:《考慮資源環(huán)境因素的中國農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率評價(jià)及其影響因素分析》,《中國科技論壇》2014 年第11 期。
? 梁流濤、曲福田、馮淑怡:《基于環(huán)境污染約束視角的農(nóng)業(yè)技術(shù)效率測度》,《自然資源學(xué)報(bào)》2012 年第9 期。
?B. Clark, J. B. Foster, Ecological Imperialism and the Global Metabolic Rift: Unequal Exchange and the Guano Nitrates Trade, International Journal of Comparative Sociology, 2009, 50(3-4), pp.311-334.
?M. L. Jorge et al., Competitiveness and Environmental Performance in Spanish Small and Medium Enterprises: Is There a Direct Link, Journal of Cleaner Production, 2015,101(8), pp.26-37.
? A. J. Barbera, V. D. McConnell, The Impact of Environmental Regulations on Industry Productivity: Direct and Indirect Effects, Journal of Environmental Economics and Management, 1990, 18(1), pp.50-65.
? Sten Malmquist, Index Numbers and Indifference Surfaces, Traba Jos de Estadistica, 1953, 4 (2), pp.209-242.
?R. Fare, S. Grosskorf, Malmquist Productivity Indexes and Fisher Ideal Indexes, The Economic Journal,1992, 102(401), pp.158-160.
? W. Keller and A. Levinson, Pollution Abatement Costs and Foreign Direct Investment Inflows to US States,Review of Economics and Statistics, 2002, 84 (4), pp.691-703.
? 李小平、盧現(xiàn)祥、陶小琴:《環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度是否影響了中國工業(yè)行業(yè)的貿(mào)易比較優(yōu)勢》,《世界經(jīng)濟(jì)》2012年第4 期。
? 秦琳貴、沈體雁:《地方政府競爭、環(huán)境規(guī)制與全要素生產(chǎn)率》,《經(jīng)濟(jì)經(jīng)緯》2020 年第5 期。
? 羅知、齊博成:《環(huán)境規(guī)制的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移升級效應(yīng)與銀行協(xié)同發(fā)展效應(yīng)——來自長江流域水污染治理的證據(jù)》,《經(jīng)濟(jì)研究》2021 年第2 期。
?L. Matyas, P. Sevestve, The Econometrics of Panel Data: Fundamentals and Recent Developments in Theory and Practice, Springer Verlag Press, 2008.
? 邵帥、李欣、曹建華、楊莉莉:《中國霧霾污染治理的經(jīng)濟(jì)政策選擇——基于空間溢出效應(yīng)的視角》,《經(jīng)濟(jì)研究》2016 年第9 期。
? J. P. LeSage and R. K. Pace, Introduction to Spatial Econometrics, Chapman & Hall/CRC Press, 2009.