環(huán)境規(guī)制促進(jìn)了農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升嗎？

胡雪萍 樂 冬

一、引言與相關(guān)文獻(xiàn)綜述

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)計公報》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，在加強環(huán)境保護(hù)的同時促進(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 模型測算時不需要設(shè)置固定的函數(shù)形式，且可以產(chǎn)生多個期望產(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 在有多個決策單位時可以與最優(yōu)的決策單元進(jìn)行比較，得出每個決策單元對應(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 在運用DEA 測算效率時，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)存在多個決策單元時，SBM 測算會產(chǎn)生非負(fù)截斷特征，此時采用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，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。基于波特假說，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。

二、理論機(jī)制分析與假設(shè)

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，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，由于短期內(nèi)較強的環(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，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，此時環(huán)境規(guī)制對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率有較強的影響作用。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，此時經(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，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，由于環(huán)境規(guī)制強度增大，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)制強度變化時，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)制強度提升時，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、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，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)。

三、研究設(shè)計

（一） 模型構(gòu)建

農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升是一個循序漸進(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。考慮到農(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。模型 （1） 表示基準(zhǔn)回歸，主要是檢驗環(huán)境規(guī)制對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。

（二） 指標(biāo)選取

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，表示在該時期內(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，潛在產(chǎn)出量得到提高，實際上是出現(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)制強度與政府對環(huán)境治理的投入具有很強的相關(guān)性，較大的環(huán)境規(guī)制強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)制的強度，占比越大表示環(huán)境規(guī)制強度越大?，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。考慮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，技術(shù)創(chuàng)新能力也越強，所以選擇《中國區(qū)域創(chuàng)新能力評價報告》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)新能力評價報告》。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)丝诒硎荆蝗司鵊DP 用地區(qū)總GDP 除以總?cè)丝凇＞唧w變量的指標(biāo)和描述性統(tǒng)計如表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

考慮到數(shù)據(jù)的可得性，本文選取2007—2018年中國30 個省（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)計年鑒》 《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》，各省市統(tǒng)計局、國研網(wǎng)、EPS 系統(tǒng)、《中國區(qū)域創(chuàng)新能力報告》等，缺失值用均值替代。

（三） 典型化事實分析

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，本文運用高斯核密度估計分析農(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 為觀測值的個數(shù)，x 是觀測值均值，h 為最優(yōu)帶寬，帶寬越小，估計的精確度較高。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。

四、實證結(jié)果分析

（一） 農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率測算結(jié)果分析

運用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，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)模化生產(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，即實現(xiàn)了技術(shù)的創(chuàng)新升級，使得農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實現(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。

（二） 動態(tài)面板結(jié)果與分析

運用系統(tǒng)動態(tài)面板模型來檢驗環(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。可知Sargen 檢驗對應(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，同時也驗證了農(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)驗的結(jié)果，引進(jìn)先進(jìn)技術(shù)和管理經(jīng)驗的成效存在時間上的滯后性，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 實證檢驗結(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，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。

（三） 中介效應(yīng)分析

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，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。基于以上分析，假設(shè)1 得到驗證。

表4 中介機(jī)制檢驗

（四） 異質(zhì)性分析

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)一步增強農(nóng)村發(fā)展活力的若干意見》指出，強化農(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 年為時間分?jǐn)帱c，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 年兩個時段環(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)制強度進(jìn)一步提升，通過加大農(nóng)業(yè)投入、強化和落實環(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 分時段環(huán)境規(guī)制對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響

（五） 穩(wěn)健性檢驗

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。方法一，更換模型實證方法。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，兩種方法都驗證了本文的研究結(jié)論穩(wěn)健可靠。

表6 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

五、進(jìn)一步分析

前文運用動態(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)。

（一） 門檻效應(yīng)分析

地方政府作為環(huán)境規(guī)制政策的制定者和實施者，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

根據(jù)表8 的門檻回歸結(jié)果可知，當(dāng)GC＜0.717時，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，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，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，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，由于環(huán)境規(guī)制強度增大，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。基于以上分析，假設(shè)2 得到驗證。

表8 門檻回歸結(jié)果

（二） 空間效應(yīng)檢驗

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)，所以建立空間計量模型以驗證空間效應(yīng)的大小。不同的空間計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，同時還受到其他地區(qū)環(huán)境規(guī)制的影響?。本文運用空間杜賓模型SDM 進(jìn)行實證分析，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是服從獨立同分布的擾動項，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。這是因為環(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)。總效應(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。基于以上分析，假設(shè)3 得到驗證。

六、研究結(jié)論與政策建議

本文基于DEA-Malmquist 測算農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，并運用核密度函數(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)制強度較低時，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)制強度增大時，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，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，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)制強度增強，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，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)制的工具和強度，通過排污交易權(quán)、環(huán)境補貼等舉措，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)，同時強化地方政府官員、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，落實對地方政府的環(huán)保問責(zé)制度。

（3） 各省協(xié)同實施區(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)，在實施環(huán)境規(guī)制時，需要各個區(qū)域形成聯(lián)防聯(lián)控機(jī)制，加強區(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——以長江流域為例》，《南京農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報》 （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》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.