新型城鎮化·新型工業化與農業綠色全要素生產率

王淼 孔令成

摘要? 基于2002—2021年長江經濟帶11省市的面板數據，分別利用 SBM-GML 指數法和熵值法測算了長江經濟帶的農業綠色全要素生產率水平和新型城鎮化、新型工業化水平，然后運用面板Tobit模型分析了新型城鎮化、新型工業化對農業綠色全要素生產率的影響。結果表明：2002—2006年間長江經濟帶各省市的農業綠色全要素生產率水平還不盡人意，但2007—2021年該經濟帶各省市的農業綠色全要素生產率水平均顯著提升，同時長江經濟帶的新型城鎮化、新型工業化水平也呈穩步上升趨勢；新型城鎮化、新型工業化對長江經濟帶農業綠色全要素生產率水平的提升具有顯著的正向影響，且新型工業化的影響更大。基于此，為了進一步挖掘長江經濟帶新型城鎮化、新型工業化對農業綠色全要素生產率提升的潛力，建議長江經濟帶各省市在穩步推動新型城鎮化發展的同時不斷為新型工業化注入新的“活力”，為提升當地的農業綠色全要素生產率水平助力，同時還要通過優化農業產業結構、改造農村電網等方式進一步減少非合意產出。

關鍵詞? 新型城鎮化；新型工業化；農業綠色全要素生產率；SBM-GML指數法；面板Tobit模型

中圖分類號? S-9? 文獻標識碼? A? 文章編號? 0517-6611（2024）09-0192-06

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2024.09.042

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

New Urbanization， New Industrialization and Agricultural Green Total Factor Productivity—An Analysis Based on Panel Data of the Yangtze River Economic Belt

WANG Miao1，2， KONG Ling-cheng1，2

（1.Hubei Rural Development Research Center， Jingzhou， Hubei 434023;2.College of Economic and Management， Yangtze University， Jingzhou， Hubei 434023）

Abstract? Based on the panel data of 11 provinces and cities in the Yangtze River Economic Belt from 2002 to 2021， this paper uses the SBM-GML index method and the entropy value method to measure the level of agricultural green total factor productivity and the level of new urbanization and new industrialization in the Yangtze River Economic Belt， and then uses the panel Tobit model to analyze the impact of new urbanization and new industrialization on agricultural green total factor productivity. The results show that the level of agricultural green total factor productivity of all provinces and cities in the Yangtze River Economic Belt from 2002 to 2006 is not satisfactory， but the level of agricultural green total factor productivity of all provinces and cities in the economic belt from 2007 to 2021 is significantly improved， and the level of new urbanization and industrialization in the Yangtze River Economic Belt also shows a steady upward trend. New-type urbanization and new-type industrialization have a significant positive impact on the improvement of agricultural green total factor productivity in the Yangtze River Economic Belt， and the impact of new-type industrialization is even greater. Based on this， in order to further tap the potential of new urbanization and new industrialization in the Yangtze River Economic Belt to improve the green total factor productivity of agriculture， it is suggested that all provinces and cities in the Yangtze River Economic Belt should steadily promote the development of new urbanization while continuously injecting new “vitality” into new industrialization， help improve the level of local agricultural green total factor productivity， and further reduce undesirable output by optimizing the agricultural industrial structure and transforming rural power grids.

Key words? New urbanization;New industrialization;Agricultural green total factor productivity;SBM-GML index method;Panel Tobit model

基金項目? 湖北省教育廳哲學社會科學研究項目（19Q045）；長江大學社科基金重點項目（2017csza02）。

作者簡介? 王淼（1998—），女，湖北恩施人，碩士研究生，研究方向：農村發展與規劃。*通信作者，講師，博士，碩士生導師，從事農業家庭經營與管理研究。

收稿日期? 2023-06-02

改革開放以來，我國的城鎮化水平由1978年的17.9%升至2020年的63.9%，與此同時我國工業化水平也在穩步提升。進入新時代以來，為了推動經濟社會朝著更高質量方向發展，迫切需要新型城鎮化、新型工業化與農業現代化同步發展。此外，長江經濟帶作為中華糧倉、黃金經濟大動脈，該區域的農業現代化水平對于保障國家糧食安全、增加農民收入、維護鄉村社會穩定意義重大，而農業綠色全要素生產率是衡量農業現代化水平的核心指標，且農業綠色全要素生產率的提高又與新型城鎮化、新型工業化頗有關聯。因此，深入探究長江經濟帶新型城鎮化、新型工業化與農業綠色全要素生產率之間的內在規律對于推動該區域經濟乃至全國經濟社會高質量發展具有重要的理論和現實意義。

1? 文獻綜述

當前，關于新型城鎮化和新型工業化對農業綠色全要素生產率的影響研究已有諸多成果，多以實證分析進行呈現。

從局部來看，國內外學者關于新型城鎮化對農業綠色全要素生產率的影響的研究較多。盡管學者們在研究方法上有著不同的見解，但統一思路為：首先采用SBM-GML指數法［1］、DDF-GML指數法［2］等測算農業綠色全要素生產率水平，再利用熵值法［1-3］評估新型城鎮化水平，最后分析新型城鎮化對農業綠色全要素生產率的影響。此外，由于新型城鎮化的內涵豐富，因此學者們對新型城鎮化的理解大有不同，所構建的指標體系也各有千秋，例如李蘇等［4］從城鎮居民家庭人均可支配收入等6個具體指標來構建新型城鎮化的指標體系；而蔡紹洪等［5］通過創建一、二、三級指標來衡量新型城鎮化水平，4個二級指標分別為社會發展、公共服務、基礎設施和資源環境，同時每個二級指標下又設4～5個三級具體指標，建立了全面的評價指標體系。王巧玲［6］在蔡紹洪的基礎上再次進行了擴充，將城鄉統籌也加入到新型城鎮化的表征體系，對新型城鎮化的表征更加詳細。

從整體來看，關于新型城鎮化、新型工業化共同對農業綠色全要素生產率影響的研究較少，但有相關研究可參考。丁翠翠等［7］對新型城鎮化、新型工業化與鄉村振興水平的耦合協調發展進行研究，最終認為新型工業化、新型城鎮化與鄉村振興水平之間協調程度逐年提升，從勉強協調到初級協調再到中級協調，最后逐漸演化為良好協調，三者之間的耦合協調程度距優質協調尚有一段距離，有待進一步提升。由此可見新型城鎮化、新型工業化的發展對農業生產有著重要的影響。

此外，還有部分學者分析了信息化對農業綠色全要素生產率的影響。金紹榮等［8］分別利用EBM模型和熵值法測算了我國26省份2011—2020年的農業綠色全要素生產率和鄉村數字化水平，研究發現鄉村數字化水平對我國農業綠色全要素生產率水平的提升有顯著的正向影響。杜建軍等［9］運用 2019 年 1 740個縣級行政單位樣本，采用工具變量模型和中介效應模型等考察了數字鄉村對農業綠色全要素生產率的影響及其作用機制，最終得出數字鄉村促進了農業綠色全要素生產率水平的提高。

從上述研究結果可以看出，學者們對新型城鎮化、新型工業化以及信息化對農業綠色全要素生產率影響的研究已頗有建樹，但仍存在一定的完善空間。首先，大部分文獻側重于從經濟、人口、社會、環境等幾個方面建立新型城鎮化、工業化水平的綜合評價指標體系，忽略了新型城鎮化中的城鄉統籌、產業結構以及新型工業化中知識信息化等相關指標的選取；其次，關于新型城鎮化對農業綠色全要素生產率影響的研究遠遠多于新型工業化，新型工業化對農業綠色全要素生產率影響的研究還有待擴充。基于此，筆者創建了新型城鎮化、新型工業化以及農業綠色全要素生產率水平的綜合評價指標體系，以2002—2021年長江經濟帶11省市為研究對象，進一步對新型城鎮化、新型工業化與農業綠色全要素生產率的內在規律進行探索，以期為著力挖掘長江經濟帶新型城鎮化、新型工業化對農業綠色全要素生產率提升的潛力提供參考。

2? 理論分析與模型選擇

2.1? 理論分析

新型城鎮化是在傳統的城鎮化的基礎上注入了產城互動、節約集約、和諧發展等新的內涵后的城鎮化。新型工業化以科技引領發展，同時包含生態發展、可持續發展，新科技滲透、融合到各產業、各領域。當前我國以新型城鎮化作為引領以達到“四化”協調發展的目的，但同時也承認新型工業化的主導地位，二者相互依存。

二元經濟結構理論認為發展中國家同時存在著落后的農業部門和現代化的工業部門。1964年，拉尼斯和費景漢在二元經濟結構理論基礎上發展出劉易斯-費景漢-拉尼斯模型，其認為二元經濟是介于傳統農業經濟階段和現代農業經濟發展階段之間的一個過渡時期。在城市工業工業化快速發展的同時，農村地區也存在著大量的剩余勞動力，從而導致較低的農業生產率，從這一角度來說，二元經濟結構理論對于促進農村剩余勞動力有效的向城市工業轉移，提高農業生產效率有著重要的啟示作用。

新古典增長理論認為技術進步是經濟增長的引擎。1990年，羅默在此基礎上發展出新經濟增長理論，其認為一個國家或地區的經濟增長主要取決于知識積累、技術進步和人力資本水平。新型工業化正是知識經濟形態下的工業化，是科技飛速發展、知識高度積累的產物。在城鄉統籌、產城互動的背景下，大力發展新型工業化可以有效促進高新技術向農業生產領域轉移，推動農業生產方式轉變，提高農業生產力，從而有助于糧食綠色全要素生產效率的提高。

基于以上分析，提出以下假設：

H1：新型城鎮化與農業綠色全要素生產率呈正相關關系。

H2：新型工業化與農業綠色全要素生產率呈正相關關系。

2.2? 模型選擇

2.2.1? 超效率SBM-GML指數模型。

依據楊錦琦等［10］、馬國群等［11］、張啟文等［12］的研究方法，該研究采用非期望產出的 SBM-GML 指數模型測量長江經濟帶的農業綠色全要素生產率。

（1）超效率SBM模型。

minρ=1-1mmi=1S-i/xik

1+1qqr=qS+r/yrk（1）

s.tXλ+S-=xk

Yλ-S+=yk

λ，S-，S+≥0

式中：S表示投入和產出變量的松弛變量；λj代表權重系數；ρ代表被評價決策單元的效率值。

（2）GML指數。

GML（Global-Malmquist-Luenberger）指數是由GM（Global-Malmquist）指數拓展而來。其兼具了GM模型和ML指數兩者的優點，使其具備了可傳遞性，不存在VRS模型無可行解問題，因而使其能夠有效測度決策單元包含非期望產出的綠色全要素生產率。

GML指數的公式如下：

MGc（Xt，Yt，Xt+1，Yt+1）=DGc（Xt+1，Yt+1）DGc（Xt，Yt）（2）

GML指數可以分解技術效率變化（PEC）、規模效率變化（SEC）和技術進步（TC），分解后公式如下：

MGc（Xt，Yt，Xt+1，Yt+1）=Dt+1e（Xt+1，Yt+1）Dte（Xt，Yt）×

DGc（Xt+1，Yt+1）D-t+1（Xt+1，Yt+1）×

Dtc（Xt，Yt）DGc（Xt，Y）

=TEt+1c（Xt+1，Yt+1）TEtc（Xt，Yt）×

DGe（Xt+1，Yt+1）/Dt+1c（Xt+1，Yt+1）

DGc（Xt，Yt）/Dtc（Xt，Yt）

=ECc×BPCc（3）

2.2.2? 面板Tobit模型。

在對長江經濟帶農業綠色全要素生產率進行有效測度的基礎上，參考薛選登等［13］、袁方等［14］、杜江等［15］眾多學者的研究成果，擬建立面板Tobit模型對長江經濟帶新型城鎮化、新型工業化與農業綠色全要素生產率之間的關系進行實證分析。具體所構建的模型如下：

GTFPit=a0+a1urbanit+a2intit+a3zit+εit（4）

式中：GTFPit為i省（市）在時期的農業綠色全要素生產率；urbanit表示i省（市）在t時期的新型城鎮化發展水平指數；intit表示i省（市）在時期的新型工業化發展水平指數；zit表示一系列控制變量；εit表示隨機擾動項。

3? 實證分析

3.1? 指標選取與數據來源

立足長江經濟帶農業綠色發展的實際情況，借鑒丁翠翠等［7］、葛鵬飛等［16］、李欠男等［17］的研究成果，并考慮到數據的可得性，擬構建合理的指標體系來評價長江經濟帶新型城鎮化、新型工業化的發展水平，且精選合適的投入、產出指標來有效測度該區域經濟帶農業綠色全要素生產率的水平。

（1）被解釋變量。被解釋變量為長江經濟帶的農業綠色全要素生產率，借鑒葛鵬飛等［16］、梁勁銳等［18］、銀西陽等［19］的研究成果分別選取勞動、土地、機械動力、化肥、農膜、農藥和農業用水作為投入變量，由于當前使用役畜的程度大幅度下降，且農村普遍存在役畜與可食用牲畜不分的情況，該研究剔除了役畜要素。參照李欠男等［17］、尹朝靜等［20］、吳傳清等［21］的研究，選取農業總產值作為產出變量。為了減少價格對農業總產值的影響，該研究以2002年的居民消費價格指數為基期對農業總產值進行了折算。對于非基準產出指標的選取，立足李波等［22］的研究成果，并基于長江經濟帶的農業綠色發展的實際，主要選擇農業碳排放量以及化學需氧量、總氮、總磷的排放量等指標進行表征。

（2）核心解釋變量。該研究的核心解釋變量分別為新型城鎮化水平和新型工業化水平，參考丁翠翠等［7］、郭海紅等［23］的研究成果，結合數據的可得性，分別從經濟發展、公共基礎、產業結構、城鄉統籌4個維度來衡量長江經濟帶新型城鎮化水平，再以人力資源、經濟發展、生態環境、知識信息4個維度來衡量當地的新型工業化水平。

（3）控制變量。參照劉戰偉［1］、許素瓊［24］的研究及實際，用糧食播種面積占農作物播種總面積的比重代表農業產業結構，用受災面積占農作物總播種面積的比重代表農業生產受災率，選取農村用電量衡量農村電力發展水平，選取有效灌溉面積代表農村水利發展狀況，用農業機械總動力表示農村農用機械使用狀況。

該研究以2002—2021年長江經濟帶9省2市的數據作為樣本，研究數據均由長江經濟帶各省（市）統計年鑒、農村統計年鑒（2003—2022年）、《中國統計年鑒》《中國農村統計年鑒》整理得來。

3.2? 長江經濟帶的農業綠色全要素生產率及其分解

基于超效率SBM-GML指數模型，利用MaxDEA7.0軟件對長江經濟帶的農業綠色全要素生產率進行測算。限于篇幅該研究將所測算出的2002—2021年的農業綠色全要素生產率指數以每5年求平均值的方法進行整理，結果如表3所示。

從表3可以看出，在2002—2006年只有上海市和貴州省的年均農業綠色全要素生產率指數大于1，但從2007—2021年只有江蘇、安徽、貴州3省的年均農業綠色全要素生產率指數未達到1，說明自2006年中央一號文件提出建設社會主義新農村以及2007年提出發展現代農業、2008年提出發展農業基礎建設以來，長江經濟帶的農業科技得到大力發展，農業基礎設施得到明顯改善，農業綠色全要素生產率水平也隨之提高；上海市和安徽省的農業綠色全要素生產率水平變化較小，上海市的農業綠色全要素生產率在中途出現惡化，其原因可能是上海市的經濟發展模式和城市定位不利于當地農業綠色全要素生產率水平的提升。但隨著《上海市推進農業高質量發展行動方案（2021—2025年）》等政策的頒布，上海市農業未來發展的方向越發明確，因此近幾年上海市的年均農業綠色全要素生產率指數逐漸回升。與此同時，其他省市的農業綠色全要素生產率水平也有著非常明顯的提升，說明近年來長江經濟帶的農業發展取得了一定成就，既促進了農業經濟增長，也保護了農業生態環境。

3.3? 長江經濟帶新型城鎮化、新型工業化水平分析

基于表1的評價指標體系，此處參考尹朝靜［25］、管輝等［26］的研究采用熵值法對長江經濟帶2002—2021年的新型城鎮化、新型工業化水平進行測算，為方便比較，以折線圖形式呈現結果，如圖1、2所示。

從圖1、圖2可以看出，2002—2021年長江經濟帶新型城鎮化、新型工業化均呈穩步上升的趨勢，但新型工業化的波動較大，相對而言新型城鎮化的發展更加穩定，其原因可能在于新型工業化的發展易受原材料、地理區位、技術創新等多方面因素的影響。

分開來看，上海、江蘇、浙江3省（市）的新型城鎮化水平和新型工業化水平最高，四川、云南、貴州3省的新型城鎮化水平最低，重慶、云南、貴州的新型工業化水平最低，說明新型城鎮化水平和新型工業化水平均在空間分布上呈現出東部沿海較高而西部地區較低的集聚特征；水平最高的地區和水平最低的地區差距明顯，例如上海的新型城鎮化水平在2021年達到0.94，與此同時貴州的新型城鎮化水平僅為0.39。同年江蘇省的新型工業化水平為0.85，而貴州省的新型工業化水平為0.22，說明長江經濟帶的新型城鎮化、工業化的發展具有明顯的地區差異特征。

3.4? 長江經濟帶面板Tobit回歸結果分析

長江經濟帶2002—2021年的新型城鎮化、新型工業化與農業綠色全要素生產率的面板Tobit分析結果見表4。

從表4的結果可以看出，回歸方程卡方值的P值為0.000，遠小于0.05，表明回歸方程的總體線性顯著性較好，回歸結果是有效的。

長江經濟帶新型城鎮化對農業綠色全要素生產率的影響在0.05水平下顯著，說明新型城鎮化顯著提升了長江經濟帶的農業綠色全要素生產率水平，原因可能在于以下兩方面：一方面，隨著經濟水平的逐步提升，傳統的城鎮化轉型為新型城鎮化，強調城鄉統籌、城鄉一體，倡導城市支持農村、工業服務業反哺農業，使得新型城鎮化進一步促進了農業綠色全要素生產率水平的提升；另一方面，新型城鎮化的發展為農業生產提供更加先進的技術、充足的資金、專業技術人才、更廣闊的市場和先進的管理方法等支持，使得農業資源得到最大化的利用，從而提升了農業生產效率。

長江經濟帶新型工業化對農業綠色全要素生產率的影響同樣在0.05水平下顯著，在其他變量保持不變的條件下，長江經濟帶新型工業化水平每上升1%，農業綠色全要素生產率會提升2.75%，說明新型工業化顯著促進了農業綠色全要素生產率的增長，且對農業綠色全要素生產率的影響大于新型城鎮化對農業綠色全要素生產率的影響。其原因可能在于農業現代化是新型工業化的基礎，但農業在支持工業發展的同時，工業也在反哺農業。第一，現代農業生產離不開新型農業機械，新型工業化的發展為農業生產提供了新技術、新工藝、新設備等，從而有效提升了農業生產率。與此同時，新型工業化的發展使得大數據、云計算、人工智能等入駐農業，農業生產日益智能化、精準化、高效化，進而使得該經濟帶的農業綠色全要素生產率日益提升。第二，新型工業化水平的提升帶動著農業產業鏈的延伸。一方面，工業為農業提供強大的倉儲設備，使得農業克服季節、產量、質量等方面問題的能力增強；另一方面，卡車、公路等也是農業生產中的“隱形農業機械”，“隱形農業機械”的增多幫助農業在不同時空實現利益最大化和風險最小化，農業規模進一步擴大。

其他控制變量的影響結果如下：農業產業結構對農業綠色全要素生產率的影響為顯著負向影響，表明糧食播種面積占農作物播種總面積的比重提高會導致農業綠色全要素生產率的水平降低，可能是因為農業產業結構的變化會導致農業生產要素結構變動和企業產出模式轉換，進而打破原有的平衡導致非合意產出增加；農村用電量也對農業綠色全要素生產率產生顯著的負向影響，即農村用電量增加，農業綠色全要素生產率降低，原因在于當前發電燃料用得最多的是煙煤，煙煤燃燒不充分所產生的一氧化碳會嚴重污染空氣，且燃燒生成的氧化物溶于水形成酸雨會導致農田被污染，發電所產生的一系列污染都不利于農業綠色全要素生產率的提升；此外，有效灌溉面積對農業綠色全要素生產率有不顯著的負向影響。

3.5? 內生性處理

內生性的出現可能會導致參數估計結果不一樣，使回歸結果有偏。該研究參考譚昶等［27］、暢倩等［28］的研究成果，運用工具變量解決內生性問題，選取新型城鎮化和新型工業化變量的滯后項為工具變量分別進行檢驗，由于滯后變量與當期值高度相關，且與當期誤差項不相關，符合工具變量的基本要求。工具變量法回歸結果見表5。結果表明，新型城鎮化和新型工業化水平的提升，農業綠色全要素生產率水平也會隨之上升。

4? 結論與建議

4.1? 結論

首先利用超效率SBM-GML指數模型對長江經濟帶農業綠色全要素生產率進行了測度，然后利用熵值法測算了該區域經濟帶的新型城鎮化、新型工業化水平，最后運用面板Tobit模型對長江經濟帶新型城鎮化、新型工業化與農業綠色全要素生產率之間的內在規律進行了實證探析，得出以下結論：

第一，樣本期間內長江經濟帶的農業綠色全要素生產率水平有波動但整體在穩步上升，新型城鎮化、工業化水平也呈穩步上升狀態，但新型城鎮化水平高于新型工業化水平。

第二，新型城鎮化對農業綠色全要素生產率有顯著的正向影響。

第三，新型工業化對農業綠色全要素生產率同樣有著顯著的正向影響，且影響效果較新型城鎮化更大。

第四，農業產業結構、農村用電量對農業綠色全要素生產率有顯著負向影響。

4.2? 建議

基于以上結論，為了進一步推動長江經濟帶農業朝著更高質量方向發展，提出以下政策建議：

第一，努力挖掘新型城鎮化發展新空間，持續推動城鄉一體化進程。中國的新型城鎮化發展還有上升空間，因此要集中力量補短板，優化城市功能，改善城市環境，推進縣城開發。一方面，要發展以縣城為載體的城鎮化建設，將縣城納入新型城鎮化發展范圍后可以容納更多的農村轉移人口，真正實現以“人”為核心的城鎮化；另一方面，要繼續分類領導大型安置區融入新型城鎮化，進行安置區與城鎮一體化建設，進一步擴大新型城鎮化的范圍，不僅要留住農村轉移人口，還要讓他們過得好，真正做到城鄉融合，互促共進。

第二，著力推進工業朝著更高質量方向發展，加大工業反哺農業力度。夯實工業基礎，加速推動新型工業化的發展，促進農業機械化水平的提升。一方面，新型工業化依然要關心人民群眾的切身利益，堅持以“人”為本的發展理念。既要讓“人”走進來，也要讓“人”走出去，即中小型工業企業要大力創造更多的就業崗位，吸納農村人口參與到發展過程中來，同時也要鼓勵出國學習或工作，促進跨地區的勞務協作。另一方面，發展新型工業化要堅持以科技創新為基礎，鍛造長板，補齊短板，統籌長板與短板，打造優勢產業，攻克工業產業薄弱技術環節，不斷提升新型工業化水平。同時要以新型技術武裝農業，改造傳統農業，以工業反哺農業。

第三，調整農業產業結構，以農促工促城。調整農業產業結構要以保障糧食安全為前提，唯有“吃飽飯”才能進行下一步工作。因此，各省市要穩住糧食生產面積，爭取多增產，提升土地利用率；同時創建食品多樣化供銷體系是借助經濟這一杠桿來調整農業產業結構。創建食品多樣化供銷體系要結合農林牧漁統籌發展糧食作物、經濟作物、飼料作物，做到科學種植、養殖，實現農業產業的多樣化。

第四，改造農村電網，實現發電方式多樣化。打通農村用電“最后一公里”，助力鄉村振興。利用當地優勢資源，風力、光伏、水利、火力等發電方式并存，既要節約資源實現綠色發電用電，也要提高配電水平，提升利用率。

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