新型城鎮(zhèn)化·新型工業(yè)化與農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率

王淼 孔令成

摘要? 基于2002—2021年長江經(jīng)濟(jì)帶11省市的面板數(shù)據(jù)，分別利用 SBM-GML 指數(shù)法和熵值法測算了長江經(jīng)濟(jì)帶的農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率水平和新型城鎮(zhèn)化、新型工業(yè)化水平，然后運用面板Tobit模型分析了新型城鎮(zhèn)化、新型工業(yè)化對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響。結(jié)果表明：2002—2006年間長江經(jīng)濟(jì)帶各省市的農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率水平還不盡人意，但2007—2021年該經(jīng)濟(jì)帶各省市的農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率水平均顯著提升，同時長江經(jīng)濟(jì)帶的新型城鎮(zhèn)化、新型工業(yè)化水平也呈穩(wěn)步上升趨勢；新型城鎮(zhèn)化、新型工業(yè)化對長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率水平的提升具有顯著的正向影響，且新型工業(yè)化的影響更大。基于此，為了進(jìn)一步挖掘長江經(jīng)濟(jì)帶新型城鎮(zhèn)化、新型工業(yè)化對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率提升的潛力，建議長江經(jīng)濟(jì)帶各省市在穩(wěn)步推動新型城鎮(zhèn)化發(fā)展的同時不斷為新型工業(yè)化注入新的“活力”，為提升當(dāng)?shù)氐霓r(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率水平助力，同時還要通過優(yōu)化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、改造農(nóng)村電網(wǎng)等方式進(jìn)一步減少非合意產(chǎn)出。

關(guān)鍵詞? 新型城鎮(zhèn)化；新型工業(yè)化；農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率；SBM-GML指數(shù)法；面板Tobit模型

中圖分類號? S-9? 文獻(xiàn)標(biāo)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(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)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(xué)社會科學(xué)研究項目（19Q045）；長江大學(xué)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(nóng)村發(fā)展與規(guī)劃。*通信作者，講師，博士，碩士生導(dǎo)師，從事農(nóng)業(yè)家庭經(jīng)營與管理研究。

收稿日期? 2023-06-02

改革開放以來，我國的城鎮(zhèn)化水平由1978年的17.9%升至2020年的63.9%，與此同時我國工業(yè)化水平也在穩(wěn)步提升。進(jìn)入新時代以來，為了推動經(jīng)濟(jì)社會朝著更高質(zhì)量方向發(fā)展，迫切需要新型城鎮(zhèn)化、新型工業(yè)化與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化同步發(fā)展。此外，長江經(jīng)濟(jì)帶作為中華糧倉、黃金經(jīng)濟(jì)大動脈，該區(qū)域的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平對于保障國家糧食安全、增加農(nóng)民收入、維護(hù)鄉(xiāng)村社會穩(wěn)定意義重大，而農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率是衡量農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平的核心指標(biāo)，且農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的提高又與新型城鎮(zhèn)化、新型工業(yè)化頗有關(guān)聯(lián)。因此，深入探究長江經(jīng)濟(jì)帶新型城鎮(zhèn)化、新型工業(yè)化與農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率之間的內(nèi)在規(guī)律對于推動該區(qū)域經(jīng)濟(jì)乃至全國經(jīng)濟(jì)社會高質(zhì)量發(fā)展具有重要的理論和現(xiàn)實意義。

1? 文獻(xiàn)綜述

當(dāng)前，關(guān)于新型城鎮(zhèn)化和新型工業(yè)化對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響研究已有諸多成果，多以實證分析進(jìn)行呈現(xiàn)。

從局部來看，國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于新型城鎮(zhèn)化對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響的研究較多。盡管學(xué)者們在研究方法上有著不同的見解，但統(tǒng)一思路為：首先采用SBM-GML指數(shù)法［1］、DDF-GML指數(shù)法［2］等測算農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率水平，再利用熵值法［1-3］評估新型城鎮(zhèn)化水平，最后分析新型城鎮(zhèn)化對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響。此外，由于新型城鎮(zhèn)化的內(nèi)涵豐富，因此學(xué)者們對新型城鎮(zhèn)化的理解大有不同，所構(gòu)建的指標(biāo)體系也各有千秋，例如李蘇等［4］從城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入等6個具體指標(biāo)來構(gòu)建新型城鎮(zhèn)化的指標(biāo)體系；而蔡紹洪等［5］通過創(chuàng)建一、二、三級指標(biāo)來衡量新型城鎮(zhèn)化水平，4個二級指標(biāo)分別為社會發(fā)展、公共服務(wù)、基礎(chǔ)設(shè)施和資源環(huán)境，同時每個二級指標(biāo)下又設(shè)4～5個三級具體指標(biāo)，建立了全面的評價指標(biāo)體系。王巧玲［6］在蔡紹洪的基礎(chǔ)上再次進(jìn)行了擴(kuò)充，將城鄉(xiāng)統(tǒng)籌也加入到新型城鎮(zhèn)化的表征體系，對新型城鎮(zhèn)化的表征更加詳細(xì)。

從整體來看，關(guān)于新型城鎮(zhèn)化、新型工業(yè)化共同對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率影響的研究較少，但有相關(guān)研究可參考。丁翠翠等［7］對新型城鎮(zhèn)化、新型工業(yè)化與鄉(xiāng)村振興水平的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展進(jìn)行研究，最終認(rèn)為新型工業(yè)化、新型城鎮(zhèn)化與鄉(xiāng)村振興水平之間協(xié)調(diào)程度逐年提升，從勉強(qiáng)協(xié)調(diào)到初級協(xié)調(diào)再到中級協(xié)調(diào)，最后逐漸演化為良好協(xié)調(diào)，三者之間的耦合協(xié)調(diào)程度距優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào)尚有一段距離，有待進(jìn)一步提升。由此可見新型城鎮(zhèn)化、新型工業(yè)化的發(fā)展對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)有著重要的影響。

此外，還有部分學(xué)者分析了信息化對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)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(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率和鄉(xiāng)村數(shù)字化水平，研究發(fā)現(xiàn)鄉(xiāng)村數(shù)字化水平對我國農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)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(yīng)模型等考察了數(shù)字鄉(xiāng)村對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響及其作用機(jī)制，最終得出數(shù)字鄉(xiāng)村促進(jìn)了農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率水平的提高。

從上述研究結(jié)果可以看出，學(xué)者們對新型城鎮(zhèn)化、新型工業(yè)化以及信息化對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)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(xiàn)側(cè)重于從經(jīng)濟(jì)、人口、社會、環(huán)境等幾個方面建立新型城鎮(zhèn)化、工業(yè)化水平的綜合評價指標(biāo)體系，忽略了新型城鎮(zhèn)化中的城鄉(xiāng)統(tǒng)籌、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以及新型工業(yè)化中知識信息化等相關(guān)指標(biāo)的選取；其次，關(guān)于新型城鎮(zhèn)化對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率影響的研究遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于新型工業(yè)化，新型工業(yè)化對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率影響的研究還有待擴(kuò)充。基于此，筆者創(chuàng)建了新型城鎮(zhèn)化、新型工業(yè)化以及農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率水平的綜合評價指標(biāo)體系，以2002—2021年長江經(jīng)濟(jì)帶11省市為研究對象，進(jìn)一步對新型城鎮(zhèn)化、新型工業(yè)化與農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的內(nèi)在規(guī)律進(jìn)行探索，以期為著力挖掘長江經(jīng)濟(jì)帶新型城鎮(zhèn)化、新型工業(yè)化對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)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(zhèn)化是在傳統(tǒng)的城鎮(zhèn)化的基礎(chǔ)上注入了產(chǎn)城互動、節(jié)約集約、和諧發(fā)展等新的內(nèi)涵后的城鎮(zhèn)化。新型工業(yè)化以科技引領(lǐng)發(fā)展，同時包含生態(tài)發(fā)展、可持續(xù)發(fā)展，新科技滲透、融合到各產(chǎn)業(yè)、各領(lǐng)域。當(dāng)前我國以新型城鎮(zhèn)化作為引領(lǐng)以達(dá)到“四化”協(xié)調(diào)發(fā)展的目的，但同時也承認(rèn)新型工業(yè)化的主導(dǎo)地位，二者相互依存。

二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)理論認(rèn)為發(fā)展中國家同時存在著落后的農(nóng)業(yè)部門和現(xiàn)代化的工業(yè)部門。1964年，拉尼斯和費景漢在二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)理論基礎(chǔ)上發(fā)展出劉易斯-費景漢-拉尼斯模型，其認(rèn)為二元經(jīng)濟(jì)是介于傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)階段和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段之間的一個過渡時期。在城市工業(yè)工業(yè)化快速發(fā)展的同時，農(nóng)村地區(qū)也存在著大量的剩余勞動力，從而導(dǎo)致較低的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率，從這一角度來說，二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)理論對于促進(jìn)農(nóng)村剩余勞動力有效的向城市工業(yè)轉(zhuǎn)移，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率有著重要的啟示作用。

新古典增長理論認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步是經(jīng)濟(jì)增長的引擎。1990年，羅默在此基礎(chǔ)上發(fā)展出新經(jīng)濟(jì)增長理論，其認(rèn)為一個國家或地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長主要取決于知識積累、技術(shù)進(jìn)步和人力資本水平。新型工業(yè)化正是知識經(jīng)濟(jì)形態(tài)下的工業(yè)化，是科技飛速發(fā)展、知識高度積累的產(chǎn)物。在城鄉(xiāng)統(tǒng)籌、產(chǎn)城互動的背景下，大力發(fā)展新型工業(yè)化可以有效促進(jìn)高新技術(shù)向農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域轉(zhuǎn)移，推動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式轉(zhuǎn)變，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力，從而有助于糧食綠色全要素生產(chǎn)效率的提高。

基于以上分析，提出以下假設(shè)：

H1：新型城鎮(zhèn)化與農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率呈正相關(guān)關(guān)系。

H2：新型工業(yè)化與農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率呈正相關(guān)關(guān)系。

2.2? 模型選擇

2.2.1? 超效率SBM-GML指數(shù)模型。

依據(jù)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(chǎn)出的 SBM-GML 指數(shù)模型測量長江經(jīng)濟(jì)帶的農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)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(chǎn)出變量的松弛變量；λj代表權(quán)重系數(shù)；ρ代表被評價決策單元的效率值。

（2）GML指數(shù)。

GML（Global-Malmquist-Luenberger）指數(shù)是由GM（Global-Malmquist）指數(shù)拓展而來。其兼具了GM模型和ML指數(shù)兩者的優(yōu)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(chǎn)出的綠色全要素生產(chǎn)率。

GML指數(shù)的公式如下：

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

GML指數(shù)可以分解技術(shù)效率變化（PEC）、規(guī)模效率變化（SEC）和技術(shù)進(jìn)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(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率進(jìn)行有效測度的基礎(chǔ)上，參考薛選登等［13］、袁方等［14］、杜江等［15］眾多學(xué)者的研究成果，擬建立面板Tobit模型對長江經(jīng)濟(jì)帶新型城鎮(zhèn)化、新型工業(yè)化與農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率之間的關(guān)系進(jìn)行實證分析。具體所構(gòu)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(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率；urbanit表示i省（市）在t時期的新型城鎮(zhèn)化發(fā)展水平指數(shù)；intit表示i省（市）在時期的新型工業(yè)化發(fā)展水平指數(shù)；zit表示一系列控制變量；εit表示隨機(jī)擾動項。

3? 實證分析

3.1? 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源

立足長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色發(fā)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(shù)據(jù)的可得性，擬構(gòu)建合理的指標(biāo)體系來評價長江經(jīng)濟(jì)帶新型城鎮(zhèn)化、新型工業(yè)化的發(fā)展水平，且精選合適的投入、產(chǎn)出指標(biāo)來有效測度該區(qū)域經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的水平。

（1）被解釋變量。被解釋變量為長江經(jīng)濟(jì)帶的農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)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(jī)械動力、化肥、農(nóng)膜、農(nóng)藥和農(nóng)業(yè)用水作為投入變量，由于當(dāng)前使用役畜的程度大幅度下降，且農(nóng)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(nóng)業(yè)總產(chǎn)值作為產(chǎn)出變量。為了減少價格對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響，該研究以2002年的居民消費價格指數(shù)為基期對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值進(jìn)行了折算。對于非基準(zhǔn)產(chǎn)出指標(biāo)的選取，立足李波等［22］的研究成果，并基于長江經(jīng)濟(jì)帶的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的實際，主要選擇農(nóng)業(yè)碳排放量以及化學(xué)需氧量、總氮、總磷的排放量等指標(biāo)進(jìn)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(zhèn)化水平和新型工業(yè)化水平，參考丁翠翠等［7］、郭海紅等［23］的研究成果，結(jié)合數(shù)據(jù)的可得性，分別從經(jīng)濟(jì)發(fā)展、公共基礎(chǔ)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城鄉(xiāng)統(tǒng)籌4個維度來衡量長江經(jīng)濟(jì)帶新型城鎮(zhèn)化水平，再以人力資源、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、生態(tài)環(huán)境、知識信息4個維度來衡量當(dāng)?shù)氐男滦凸I(yè)化水平。

（3）控制變量。參照劉戰(zhàn)偉［1］、許素瓊［24］的研究及實際，用糧食播種面積占農(nóng)作物播種總面積的比重代表農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，用受災(zāi)面積占農(nóng)作物總播種面積的比重代表農(nóng)業(yè)生產(chǎn)受災(zāi)率，選取農(nóng)村用電量衡量農(nóng)村電力發(fā)展水平，選取有效灌溉面積代表農(nóng)村水利發(fā)展?fàn)顩r，用農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力表示農(nóng)村農(nóng)用機(jī)械使用狀況。

該研究以2002—2021年長江經(jīng)濟(jì)帶9省2市的數(shù)據(jù)作為樣本，研究數(shù)據(jù)均由長江經(jīng)濟(jì)帶各省（市）統(tǒng)計年鑒、農(nóng)村統(tǒng)計年鑒（2003—2022年）、《中國統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》整理得來。

3.2? 長江經(jīng)濟(jì)帶的農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率及其分解

基于超效率SBM-GML指數(shù)模型，利用MaxDEA7.0軟件對長江經(jīng)濟(jì)帶的農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測算。限于篇幅該研究將所測算出的2002—2021年的農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率指數(shù)以每5年求平均值的方法進(jìn)行整理，結(jié)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(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率指數(shù)大于1，但從2007—2021年只有江蘇、安徽、貴州3省的年均農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率指數(shù)未達(dá)到1，說明自2006年中央一號文件提出建設(shè)社會主義新農(nóng)村以及2007年提出發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)、2008年提出發(fā)展農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)建設(shè)以來，長江經(jīng)濟(jì)帶的農(nóng)業(yè)科技得到大力發(fā)展，農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施得到明顯改善，農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率水平也隨之提高；上海市和安徽省的農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率水平變化較小，上海市的農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率在中途出現(xiàn)惡化，其原因可能是上海市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式和城市定位不利于當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率水平的提升。但隨著《上海市推進(jìn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展行動方案（2021—2025年）》等政策的頒布，上海市農(nóng)業(yè)未來發(fā)展的方向越發(fā)明確，因此近幾年上海市的年均農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率指數(shù)逐漸回升。與此同時，其他省市的農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率水平也有著非常明顯的提升，說明近年來長江經(jīng)濟(jì)帶的農(nóng)業(yè)發(fā)展取得了一定成就，既促進(jìn)了農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長，也保護(hù)了農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境。

3.3? 長江經(jīng)濟(jì)帶新型城鎮(zhèn)化、新型工業(yè)化水平分析

基于表1的評價指標(biāo)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(jīng)濟(jì)帶2002—2021年的新型城鎮(zhèn)化、新型工業(yè)化水平進(jìn)行測算，為方便比較，以折線圖形式呈現(xiàn)結(jié)果，如圖1、2所示。

從圖1、圖2可以看出，2002—2021年長江經(jīng)濟(jì)帶新型城鎮(zhèn)化、新型工業(yè)化均呈穩(wěn)步上升的趨勢，但新型工業(yè)化的波動較大，相對而言新型城鎮(zhèn)化的發(fā)展更加穩(wěn)定，其原因可能在于新型工業(yè)化的發(fā)展易受原材料、地理區(qū)位、技術(shù)創(chuàng)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(zhèn)化水平和新型工業(yè)化水平最高，四川、云南、貴州3省的新型城鎮(zhèn)化水平最低，重慶、云南、貴州的新型工業(yè)化水平最低，說明新型城鎮(zhèn)化水平和新型工業(yè)化水平均在空間分布上呈現(xiàn)出東部沿海較高而西部地區(qū)較低的集聚特征；水平最高的地區(qū)和水平最低的地區(qū)差距明顯，例如上海的新型城鎮(zhèn)化水平在2021年達(dá)到0.94，與此同時貴州的新型城鎮(zhèn)化水平僅為0.39。同年江蘇省的新型工業(yè)化水平為0.85，而貴州省的新型工業(yè)化水平為0.22，說明長江經(jīng)濟(jì)帶的新型城鎮(zhèn)化、工業(yè)化的發(fā)展具有明顯的地區(qū)差異特征。

3.4? 長江經(jīng)濟(jì)帶面板Tobit回歸結(jié)果分析

長江經(jīng)濟(jì)帶2002—2021年的新型城鎮(zhèn)化、新型工業(yè)化與農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的面板Tobit分析結(jié)果見表4。

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

長江經(jīng)濟(jì)帶新型城鎮(zhèn)化對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響在0.05水平下顯著，說明新型城鎮(zhèn)化顯著提升了長江經(jīng)濟(jì)帶的農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率水平，原因可能在于以下兩方面：一方面，隨著經(jīng)濟(jì)水平的逐步提升，傳統(tǒng)的城鎮(zhèn)化轉(zhuǎn)型為新型城鎮(zhèn)化，強(qiáng)調(diào)城鄉(xiāng)統(tǒng)籌、城鄉(xiāng)一體，倡導(dǎo)城市支持農(nóng)村、工業(yè)服務(wù)業(yè)反哺農(nóng)業(yè)，使得新型城鎮(zhèn)化進(jìn)一步促進(jìn)了農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率水平的提升；另一方面，新型城鎮(zhèn)化的發(fā)展為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供更加先進(jìn)的技術(shù)、充足的資金、專業(yè)技術(shù)人才、更廣闊的市場和先進(jìn)的管理方法等支持，使得農(nóng)業(yè)資源得到最大化的利用，從而提升了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。

長江經(jīng)濟(jì)帶新型工業(yè)化對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)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(jīng)濟(jì)帶新型工業(yè)化水平每上升1%，農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率會提升2.75%，說明新型工業(yè)化顯著促進(jìn)了農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的增長，且對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響大于新型城鎮(zhèn)化對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響。其原因可能在于農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化是新型工業(yè)化的基礎(chǔ)，但農(nóng)業(yè)在支持工業(yè)發(fā)展的同時，工業(yè)也在反哺農(nóng)業(yè)。第一，現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)離不開新型農(nóng)業(yè)機(jī)械，新型工業(yè)化的發(fā)展為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供了新技術(shù)、新工藝、新設(shè)備等，從而有效提升了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率。與此同時，新型工業(yè)化的發(fā)展使得大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等入駐農(nóng)業(yè)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)日益智能化、精準(zhǔn)化、高效化，進(jìn)而使得該經(jīng)濟(jì)帶的農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率日益提升。第二，新型工業(yè)化水平的提升帶動著農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的延伸。一方面，工業(yè)為農(nóng)業(yè)提供強(qiáng)大的倉儲設(shè)備，使得農(nóng)業(yè)克服季節(jié)、產(chǎn)量、質(zhì)量等方面問題的能力增強(qiáng)；另一方面，卡車、公路等也是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的“隱形農(nóng)業(yè)機(jī)械”，“隱形農(nóng)業(yè)機(jī)械”的增多幫助農(nóng)業(yè)在不同時空實現(xiàn)利益最大化和風(fēng)險最小化，農(nóng)業(yè)規(guī)模進(jìn)一步擴(kuò)大。

其他控制變量的影響結(jié)果如下：農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響為顯著負(fù)向影響，表明糧食播種面積占農(nóng)作物播種總面積的比重提高會導(dǎo)致農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的水平降低，可能是因為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化會導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素結(jié)構(gòu)變動和企業(yè)產(chǎn)出模式轉(zhuǎn)換，進(jìn)而打破原有的平衡導(dǎo)致非合意產(chǎn)出增加；農(nóng)村用電量也對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響，即農(nóng)村用電量增加，農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率降低，原因在于當(dāng)前發(fā)電燃料用得最多的是煙煤，煙煤燃燒不充分所產(chǎn)生的一氧化碳會嚴(yán)重污染空氣，且燃燒生成的氧化物溶于水形成酸雨會導(dǎo)致農(nóng)田被污染，發(fā)電所產(chǎn)生的一系列污染都不利于農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的提升；此外，有效灌溉面積對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率有不顯著的負(fù)向影響。

3.5? 內(nèi)生性處理

內(nèi)生性的出現(xiàn)可能會導(dǎo)致參數(shù)估計結(jié)果不一樣，使回歸結(jié)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(nèi)生性問題，選取新型城鎮(zhèn)化和新型工業(yè)化變量的滯后項為工具變量分別進(jìn)行檢驗，由于滯后變量與當(dāng)期值高度相關(guān)，且與當(dāng)期誤差項不相關(guān)，符合工具變量的基本要求。工具變量法回歸結(jié)果見表5。結(jié)果表明，新型城鎮(zhèn)化和新型工業(yè)化水平的提升，農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率水平也會隨之上升。

4? 結(jié)論與建議

4.1? 結(jié)論

首先利用超效率SBM-GML指數(shù)模型對長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了測度，然后利用熵值法測算了該區(qū)域經(jīng)濟(jì)帶的新型城鎮(zhèn)化、新型工業(yè)化水平，最后運用面板Tobit模型對長江經(jīng)濟(jì)帶新型城鎮(zhèn)化、新型工業(yè)化與農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率之間的內(nèi)在規(guī)律進(jìn)行了實證探析，得出以下結(jié)論：

第一，樣本期間內(nèi)長江經(jīng)濟(jì)帶的農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率水平有波動但整體在穩(wěn)步上升，新型城鎮(zhèn)化、工業(yè)化水平也呈穩(wěn)步上升狀態(tài)，但新型城鎮(zhèn)化水平高于新型工業(yè)化水平。

第二，新型城鎮(zhèn)化對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率有顯著的正向影響。

第三，新型工業(yè)化對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率同樣有著顯著的正向影響，且影響效果較新型城鎮(zhèn)化更大。

第四，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、農(nóng)村用電量對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率有顯著負(fù)向影響。

4.2? 建議

基于以上結(jié)論，為了進(jìn)一步推動長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)朝著更高質(zhì)量方向發(fā)展，提出以下政策建議：

第一，努力挖掘新型城鎮(zhèn)化發(fā)展新空間，持續(xù)推動城鄉(xiāng)一體化進(jìn)程。中國的新型城鎮(zhèn)化發(fā)展還有上升空間，因此要集中力量補(bǔ)短板，優(yōu)化城市功能，改善城市環(huán)境，推進(jìn)縣城開發(fā)。一方面，要發(fā)展以縣城為載體的城鎮(zhèn)化建設(shè)，將縣城納入新型城鎮(zhèn)化發(fā)展范圍后可以容納更多的農(nóng)村轉(zhuǎn)移人口，真正實現(xiàn)以“人”為核心的城鎮(zhèn)化；另一方面，要繼續(xù)分類領(lǐng)導(dǎo)大型安置區(qū)融入新型城鎮(zhèn)化，進(jìn)行安置區(qū)與城鎮(zhèn)一體化建設(shè)，進(jìn)一步擴(kuò)大新型城鎮(zhèn)化的范圍，不僅要留住農(nóng)村轉(zhuǎn)移人口，還要讓他們過得好，真正做到城鄉(xiāng)融合，互促共進(jìn)。

第二，著力推進(jìn)工業(yè)朝著更高質(zhì)量方向發(fā)展，加大工業(yè)反哺農(nóng)業(yè)力度。夯實工業(yè)基礎(chǔ)，加速推動新型工業(yè)化的發(fā)展，促進(jìn)農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平的提升。一方面，新型工業(yè)化依然要關(guān)心人民群眾的切身利益，堅持以“人”為本的發(fā)展理念。既要讓“人”走進(jìn)來，也要讓“人”走出去，即中小型工業(yè)企業(yè)要大力創(chuàng)造更多的就業(yè)崗位，吸納農(nóng)村人口參與到發(fā)展過程中來，同時也要鼓勵出國學(xué)習(xí)或工作，促進(jìn)跨地區(qū)的勞務(wù)協(xié)作。另一方面，發(fā)展新型工業(yè)化要堅持以科技創(chuàng)新為基礎(chǔ)，鍛造長板，補(bǔ)齊短板，統(tǒng)籌長板與短板，打造優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)，攻克工業(yè)產(chǎn)業(yè)薄弱技術(shù)環(huán)節(jié)，不斷提升新型工業(yè)化水平。同時要以新型技術(shù)武裝農(nóng)業(yè)，改造傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)，以工業(yè)反哺農(nóng)業(yè)。

第三，調(diào)整農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，以農(nóng)促工促城。調(diào)整農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)要以保障糧食安全為前提，唯有“吃飽飯”才能進(jìn)行下一步工作。因此，各省市要穩(wěn)住糧食生產(chǎn)面積，爭取多增產(chǎn)，提升土地利用率；同時創(chuàng)建食品多樣化供銷體系是借助經(jīng)濟(jì)這一杠桿來調(diào)整農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。創(chuàng)建食品多樣化供銷體系要結(jié)合農(nóng)林牧漁統(tǒng)籌發(fā)展糧食作物、經(jīng)濟(jì)作物、飼料作物，做到科學(xué)種植、養(yǎng)殖，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的多樣化。

第四，改造農(nóng)村電網(wǎng)，實現(xiàn)發(fā)電方式多樣化。打通農(nóng)村用電“最后一公里”，助力鄉(xiāng)村振興。利用當(dāng)?shù)貎?yōu)勢資源，風(fēng)力、光伏、水利、火力等發(fā)電方式并存，既要節(jié)約資源實現(xiàn)綠色發(fā)電用電，也要提高配電水平，提升利用率。

參考文獻(xiàn)

［1］ 劉戰(zhàn)偉.新型城鎮(zhèn)化提升了中國農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率嗎？——基于空間溢出效應(yīng)及門檻特征［J］.科技管理研究，2021，41（12）：201-208.

［2］ 尚娟，廖珍珍.新型城鎮(zhèn)化對綠色全要素生產(chǎn)率的影響［J］.統(tǒng)計與決策，2021，37（5）：116-119.

［3］ 沈洋，朱可蒙，張珍.新型城鎮(zhèn)化對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響：基于省級面板數(shù)據(jù)的實證檢驗［J］.重慶文理學(xué)院學(xué)報（社會科學(xué)版），2021，40（5）：23-34.

［4］ 李蘇，董國玲.新型工業(yè)化與新型城鎮(zhèn)化發(fā)展的互動關(guān)系研究：基于寧夏2005—2019年數(shù)據(jù)的實證分析［J］.價格理論與實踐，2021（4）：157-160.

［5］ 蔡紹洪，谷城，張再杰.西部新型城鎮(zhèn)化與鄉(xiāng)村振興協(xié)調(diào)的時空特征及影響機(jī)制［J］.中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃，2022，43（12）：202-213.

［6］ 王巧玲.河南新型城鎮(zhèn)化與新型工業(yè)化協(xié)調(diào)關(guān)系測度［J］.北方經(jīng)貿(mào)，2020（9）：131-134.

［7］ 丁翠翠，楊鳳娟，郭慶然，等.新型工業(yè)化、新型城鎮(zhèn)化與鄉(xiāng)村振興水平耦合協(xié)調(diào)發(fā)展研究［J］.統(tǒng)計與決策，2020，36（2）：71-75.

［8］ 金紹榮，任贊杰.鄉(xiāng)村數(shù)字化對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響［J］.改革，2022（12）：102-118.

［9］ 杜建軍，章友德，劉博敏，等.數(shù)字鄉(xiāng)村對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響及其作用機(jī)制［J］.中國人口·資源與環(huán)境，2023，33（2）：165-175.

［10］ 楊錦琦，左騰達(dá).長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率評價及時空演化分析［J］.企業(yè)經(jīng)濟(jì)，2022，41（11）：152-160.

［11］ 馬國群，譚硯文.環(huán)境規(guī)制對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響研究：基于面板門檻模型的分析［J］.農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2021（5）：77-92.

［12］ 張啟文，田靜.數(shù)字普惠金融能否提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率？——基于異質(zhì)性與空間溢出效應(yīng)視角［J］.農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與管理，2023（1）：45-56.

［13］ 薛選登，溫圓月.黃河流域農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響：基于PCA-DEA和面板Tobit模型的實證研究［J］.中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃，2023，44（7）：150-160.

［14］ 袁方，史清華.創(chuàng)業(yè)能減少農(nóng)村返貧嗎？——基于全國農(nóng)村固定觀察點數(shù)據(jù)的實證［J］.農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2019（10）：62-69.

［15］ 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［J］.中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2016（3）：65-81.

［16］ 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［J］.中國人口·資源與環(huán)境，2018，28（5）：66-74.

［17］ 李欠男，李谷成，尹朝靜.農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率增長的分布動態(tài)演進(jìn)［J］.統(tǒng)計與信息論壇，2020，35（10）：119-128.

［18］ 梁勁銳，席小瑾.山東省農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率測度及影響因素分析［J］.農(nóng)村經(jīng)濟(jì)與科技，2022，33（5）：1-5，15.

［19］ 銀西陽，賈小娟，李冬梅.農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響：基于空間溢出效應(yīng)視角［J］.中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃，2022，43（10）：110-119.

［20］ 尹朝靜，李欠男，馬小珂.中國縣域農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的地區(qū)差異及動態(tài)演進(jìn)［J］.華中農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2022（3）：108-118.

［21］ 吳傳清，宋子逸.長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率測度及影響因素研究［J］.科技進(jìn)步與對策，2018，35（17）：35-41.

［22］ 李波，張俊飚，李海鵬.中國農(nóng)業(yè)碳排放時空特征及影響因素分解［J］.中國人口·資源與環(huán)境，2011，21（8）：80-86.

［23］ 郭海紅，劉新民.中國農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的時空分異及收斂性［J］.數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2021，38（10）：65-84.

［24］ 許素瓊.新型城鎮(zhèn)化對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的低門檻效用實證分析［J］.江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué)，2019，47（17）：324-329.

［25］ 尹朝靜.城鎮(zhèn)化、工業(yè)化對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的影響研究：來自重慶37個縣（區(qū)）面板數(shù)據(jù)的證據(jù)［J］.重慶大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2020，26（6）：58-68.

［26］ 管輝，雷娟利.新型城鎮(zhèn)化與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展策略探究［J］.農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)，2022（6）：47-49.

［27］ 譚昶，吳海濤，黃大湖.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、空間溢出與農(nóng)村減貧［J］.華中農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2019（2）：8-17，163.

［28］ 暢倩，張聰穎，王林蔚，等.非農(nóng)就業(yè)對黃河流域中上游地區(qū)農(nóng)戶種植結(jié)構(gòu)的影響［J］.中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2021（11）：89-106.