市場一體化與農業綠色全要素生產率

關鍵詞：市場一體化；農業綠色全要素生產率；農村勞動力轉移；農業資本深化；土地經營規模中圖分類號：X322；F323.22；F123.9 文獻標識碼：A 文章編號：1007-5097（2025）07-0047-14

Market Integration and Agricultural Green Total Factor Productivity ： Empirical Evidencefromthe YangtzeRiverDelta

WANG Yuxinab，YAO Xumina （a.School of Economics;b.Industrial Information and Economic Research Center， Hefei Universityof Technology，Hefei 23O6O1，China）

Abstract：Asubstantial increaseinagricultural gren totalfactorproductivityisacore indicatorof newqualityproductive forcesinagriculture.Marketintegrationcanserveasakeydrivertoliberateagricultural greentotalfactorproductivityfromthe constraintsof the“small-scalefarming\".Basedonpaneldatafrom41cities intheYangtzeRiverDeltafrom20l3to202，this essayanalyzes theimpactofmarketintegrationonagricultural greentotalfactorproductivity.Thefindingsrevealthatmarket integrationpositivelypromotesagriculturalgrentotalfactorproductivityandindirectlyenhanesitbyfacilitatingrurallabor transferand agricultural capital depening.Moderationanalysis indicates that land operation scale exhibits a\"U\"shaped moderating efectontheinfluenceofmarketintegrationonagriculturalgrentotalfactorproductivity，urallabortransfer，nd agriculturalcapitaldeepening.Thresholdanalysisdemonstratesadual-thresholdeffectofcapital marketintegrationon agricultural greentotalfactorproductivity，whilecommoditymarket integrationandlabor marketintegrationbothpromote agriculturalgreentotalfactorproductivitywithoutthresholdefects.Accordingly，itisssentialtoeepenmarketintgation reforms，establishdiferentiatedpolicies，acceleraterural labortransferandagriculturalcapital deepening，improvethe marginalreturns ofcapital investment，andcomprehensivelyboostagricultural green total factor productivity.

KeyWords：market integration;agricultural gren totalfactorproductivity;rural labortransfer;agrculturalcapitaldeepening; land operation scale

一、引言

黨的十八大以來，中國糧食及重要農產品穩產保供，農民收人持續增長且結構優化，農業綠色發展與生態價值耦合提升[1]。然而，伴隨政府放寬農民工進城限制，農村勞動力轉移趨利于高收益產業，誰來種地與如何種地短板凸顯，造成了資源稀缺與資源閑置相互矛盾，深化了“小農經濟”弊端，掣肘了農業高質量發展。在“創新”取代“要素\"驅動經濟增長的政策變革下，為推動農業供給側結構性改革，提高農業綜合效益與競爭力，政府開始堅持以高質量發展為主題，加快培育形成農業新質生產力。

習近平總書記強調綠色發展是高質量發展的底色，新質生產力本身就是綠色生產力。培育形成農業新質生產力的核心標志是農業綠色全要素生產率的大幅提升。從現有文獻看，學者們從鄉村數字化、土地流轉3等角度研究農業綠色全要素生產率的增長效應。從現實情況看，“大國小農”的基本國情是長期制約農業綠色全要素生產率提升的核心因素之一，亦是培育形成農業新質生產力的痛點。誠然，市場機制在緩解“小農經濟\"弊端方面發揮舉足輕重作用。但遺憾的是，既有關于農業綠色全要素生產率的研究主要關注非市場化因素的影響，涉及市場化因素也僅是分析其對部分農業重點領域的影響。因此，學界尚需豐富市場化因素影響農業綠色全要素生產率的研究。

2022年，中共中央、國務院頒布的《關于加快建設全國統一大市場的意見》明確指出，建設全國統一大市場是構建新發展格局的基礎支撐和內在要求。經濟新常態下，市場一體化或許是研究市場化因素影響農業綠色全要素生產率的重要切入點。從農業要素投入視角看，市場一體化不僅加深社會資本在農業部門的參與程度，也為農村勞動力提供更多非農就業機會。然而，關于農村勞動力轉移與農業資本深化對農業綠色全要素生產率的影響，學界尚未達成共識。對于農村勞動力轉移，部分學者提出，老齡化視角下務農勞動力質量下降4與兼業化視角下效率目標主觀動因弱化5，均不利于農業綠色全要素生產率提升。與此同時，另一部分學者認為，農村勞動力轉移能夠增加農業經濟韌性與規模經濟收益。對于農業資本深化，不僅是農業產值增量的重要來源，亦是農業農村現代化不可缺少的關鍵因素；然而，也有部分學者提出，雖然“價值洼地”效應吸引資本參與農業生產[8]，但資本逐利的本質或許是其套取財政補貼從而與農業可持續發展矛盾頻發的重要原因[9。那么，市場一體化背景下，農村勞動力轉移與農業資本深化能否賦能農業綠色全要素生產率，有待深入研究。另外，農村勞動力轉移與農業資本深化也必然伴隨著土地經營規模擴大，但這并不意味農業生產效率提高[10]。剖析土地流轉發展歷程，土地流轉開始主要表現為宗族網絡的“人情往來”，后逐漸轉移至日趨成熟的正式市場。對此，部分學者指出，一定規模的宗族網絡弱化了土地流轉的資源配置效應[1]。那么，在土地經營規模逐漸擴大的過程中，市場一體化是否會對農業綠色全要素生產率產生非線性影響？

基于上述分析，從市場一體化視角切人分析如何提升農業綠色全要素生產率可能更具實際意義。本文以2013—2022年長三角41個地級市面板數據為研究樣本，探討市場一體化對農業綠色全要素生產率的影響效應。其邊際貢獻體現在：第一，鮮有文獻從市場一體化視角研究農業綠色全要素生產率，且既有文獻也多從單一商品維度衡量市場一體化[12-14]。本文選取市場一體化水平較高的長三角41個地級市作為研究樣本，從商品、勞動力、資本三個維度綜合衡量市場一體化，能夠為農業綠色全要素生產率的影響因素研究提供新視角。第二，基于農村勞動力轉移與農業資本深化視角，探討市場一體化促進農業綠色全要素生產率的影響機制，并考察土地經營規模對市場一體化提升農業綠色全要素生產率的調節效應，能夠豐富現有文獻。第三，利用面板門檻模型分析商品、勞動力、資本三類市場一體化分別對農業綠色全要素生產率的非線性影響，并討論市場一體化對農業綠色全要素生產率的異質性影響，有利于政府部門制定更具針對性和可操作性的提高農業綠色全要素生產率的政策。

二、文獻回顧、理論分析與研究假說

（一）文獻回顧

從已掌握文獻看，既有研究聚焦農業綠色全要素生產率的測算、影響因素以及衡量農業高質量發展等方面。一是關于農業綠色全要素生產率的測算。大多學者采用隨機前沿函數模型[15]數據包絡分析法[16]等測算農業綠色全要素生產率，其中，數據包絡分析法無須設定具體生產函數形式且對小樣本容量的多投入、多產出問題具有明顯優勢。二是關于農業綠色全要素生產率的影響因素探討。學界主要從數字技術、土地流轉、社會化服務等視角展開分析。從數字技術視角看，部分文獻指出數字技術能夠智能管控農業生產，輔助農業經營決策[17]，提高農產品產銷匹配效率，助推農業綠色全要素生產率提升[2]。從土地流轉視角看，普遍認為去“農業內卷化”能夠緩解土地在小農戶間低效流轉的\"小農復制\"現象[10]。換言之，出租、入股等市場化流轉形式意味著土地流轉至家庭農場、企業等新型經營主體，能夠有效實現土地專業化生產與規模化經營[3]。從社會化服務視角看，在農村勞動力“空心化\"背景下，人口老齡化易對社會化服務產生“剛需”[18]，社會化服務也逐漸成為提升農業綠色全要素生產率的“新農具”。例如，李玉超和張立杰發現隨著農戶兼業傾向上升，農業社會化服務對農業綠色全要素生產率的提升效應越來越強[19]。三是部分文獻以農業綠色全要素生產率衡量農業高質量發展。從合理性角度看，農業綠色全要素生產率是實現農業經濟從高速增長轉軌至高質量發展的關鍵樞紐，雖無法完全反映高質量發展，但兩者具有方向上的高度一致性[]。

與此同時，部分學者證明了市場一體化對政府環境規制[20]、企業數字創新[12]、居民消費升級[13]等經濟要點均具有正向促進作用，表明市場一體化在強化污染減排、技術進步、資源配置等方面具有獨特優勢。但市場一體化如何影響農業綠色全要素生產率還未引起學界充分重視。理論上，市場一體化給予區域內不同地區主體面臨同類市場關系時公平合理的市場準入條件和機會[14]。在該制度下，資源與要素持有者會對農業增值產生個性化預期。當其進入農業時，城市勞動力轉化為創業新農人，促進社會資本下鄉，有效匯聚農業發展關鍵要素[21]，強化小農戶與新型農業經營主體的利益聯結，減少農村人口“離土又離鄉”土地畧荒等現象，有助于提升農業綠色全要素生產率。已有研究也發現，商品市場一體化通過擴大農業經營規模、提高經濟作物種植面積和交易價格實現農民增收效應[4]；城鄉土地市場一體化通過有效對接農村與城市土地市場讓農民獲得足額市場補償[22]。綜上，已有關于農業綠色全要素生產率的研究主要關注非市場化因素，涉及市場一體化也僅是分析其對部分農業領域的影響，從更宏觀角度針對農業綠色全要素生產率影響因素的研究還未注意到市場一體化。因此，市場一體化如何影響農業綠色全要素生產率有待深人探究。

（二）理論分析與研究假說

1.市場一體化與農業綠色全要素生產率

改革開放以來，行政集權與財政分權并行體制模式推動了地方財政與經濟利益綁定，意味著財政收入越高，地方留存越多，在這種情況下，地方保護主義的短視行為推動了地區間產生制度邊界。在此背景下，市場一體化可概括為打破地方保護主義與市場分割，實現商品與要素自由流動，促進區域內地區分工[14]。那么，從農業綠色全要素生產率角度出發審視市場一體化，其主要關注從農業產業、生產、經營等方面對農業綠色全要素生產率發揮正向促進作用。

馬歇爾在產業區位論中提出，市場需求與自然資源條件是形成產業區的關鍵因素。從產業角度看，市場需求與自然資源條件亦是農業產業體系振興的重要導向，意味著農產品供給要因地制宜與市場需求接軌。同時，市場一體化能夠提供及時有效市場信息，拓展農產品交易渠道與半徑。所以，當需求引導、利益驅動農業經營主體轉農為商時，借助數字技術，農業經營主體能夠以相對穩定價格解決農產品積壓的困境，減少因農產品易腐等造成的“低賣高買”現象，緩解“谷賤傷農”問題，推動農業生產從家庭分工向社會分工過渡，激發特色農產品的市場長尾需求，發揮市場一體化的資源配置效應。

內生增長理論認為，技術進步是提升全要素生產率的重要來源。從生產角度看，市場一體化能夠提升農業科技貢獻率，而農業科技貢獻率不斷提高，亦促進技術效率提升。相應地，現有文獻普遍認為農業經營主體采納技術可提高農業經濟效益，但技術采納行為關鍵在農業經營主體對成本收益的權衡[23]。技術推廣也長期存在\"精英俘獲\"與偏離農業個性需求等問題24，市場一體化可加強知識技術在地區間高效交互，減少農業技術推廣內容碎片化等現象，降低技術采納成本，促進農業經營主體采納技術，提升農業科技貢獻率，發揮其技術進步效應。

Scitovsky在大市場論中指出，消除政企利益共同體，將孤立市場統一成大市場，市場主體若能在嚴峻競爭中擴大市場規模，則可獲得規模經濟[25]。從經營角度看，市場一體化構建形成龐大“社會網絡”，不僅強化市場競爭對農業經營主體的篩選功能[26]，減少因趨利造成的\"產業同質陷阱”，也利于消除因地方保護程度不同所造成的競爭差距，激勵農業經營主體從拓展產銷渠道中獲益。農業經營主體的提升，勢必加強農業社會化服務或策略性投資參與農業生產經營，促進土地從小農戶向種植大戶、農業企業流動，增加生產利潤，發揮市場一體化的規模經濟效應。

市場一體化賦能農業產業集聚，當農業規模化與集約化程度提高時，農業凈碳“增匯減排\"作用也不斷凸顯。以種植業為例，提升種植業水平能夠提升農業碳匯量，提升農用物資利用效率又可減少碳排放[27]。隨著市場一體化加強農業社會化服務參與農業生產經營、加速土地流轉擴大土地經營規模，智能機械將代替人工勞作，提升化肥施用的精準度，減少施用不當造成的污染；同時土地規模化經營可降低農業綠色技術的單位面積使用成本，意味著在較大規模土地上綠色技術將代替化肥等生化技術[3]，緩解土壤酸化板結問題。基于上述分析，本文提出假說1。

H1：市場一體化對農業綠色全要素生產率具有正向促進作用。

2.農村勞動力轉移與農業資本深化的中介效應

市場一體化加強基礎設施互聯互通與地區間政策協同，實現要素在更廣地域范圍自由流動。基于要素追求高報酬的逐利性，市場一體化為農村勞動力轉移降低門檻，表面上擴大農村空心化、土地拋荒等問題。部分學者也認為農村勞動力轉移對農業生產效率具有抑制作用[28]。但是，不容忽視農村勞動力轉移影響農業全要素生產率具有區域異質性。我國中部地區農村勞動力轉移其實對農業全要素生產率具有顯著促進作用而西部地區則相反。究其原因，相對其他地區，西部地區屬于王地密集型區域，農業生產對農村勞動力的依存度更高[29]。同時，誘致性變遷理論指出技術進步可促進豐裕要素替代稀缺要素。孔祥智等通過測算1978年以來農業資本有機構成及要素間技術替代彈性，也證明了改革開放以來中國農業技術變遷路線符合誘致性變遷理論[。那么在市場一體化趨勢下，雖然農村勞動力因以農為業的機會成本低而發生轉移，造成農業生產過程中勞動力投入不足，但是農村勞動力轉移也增強機械等資本要素對農村勞動力的替代效應，擴大農業生產規模化與集約化[30]。對于轉移的農村勞動力，一方面，若其選擇留存土地，則其從非農工作中所獲工資、技術和管理經驗可在一定程度上反哺農業[31]；另一方面，若其選擇流轉土地，當土地流向新型農業經營主體時，更高生產力水平將輻射更廣農地。可見，兩者均能提升農業綠色全要素生產率。

市場一體化提升政府監管效能，統一監管標準，促進資本在區域間規范自由流動。此時，“價值洼地\"效應為農業部門吸引更多社會資本支持，推動農業資本深化程度。其中，農業機械化不僅能夠為農業資本深化創造條件[32]，也是農業資本深化的重要表征[33]，更是要素投入角度農業產值增量貢獻率的首位來源[7]。市場一體化推動農業資本深化也著重表現為在適度經營的土地規模下以較高的農機投入彌補較低的勞動力投入。從農業經營主體視角看，不管是需求規模較小時傾向以工資性收入購買農業社會化服務，還是需求規模較大時新參與農業生產的資本對農機的策略性投資行為[34]，均能加深農機對農業的滲透，以更高生產力水平彌補農村勞動力轉移對農業生產造成的損失[35]，有利于提升農業綠色全要素生產率。基于上述分析，本文提出假說2。

H2：市場一體化能夠通過推動農村勞動力轉移與農業資本深化，提高農業綠色全要素生產率。

圖1市場一體化對農業綠色全要素生產率的直接與間接影響

3.土地經營規模的調節效應

中國土地流轉市場正逐漸從“關系型人情市場\"轉變為純粹要素市場，尤其在長三角、珠三角等地已趨于成熟[36]。21世紀初土地流轉市場發展緩慢，雖然戶籍約束緩解后，部分農村勞動力逐漸向城鎮轉移，增強了土地流轉速率。但在流轉方向上，面對當時土地交易主體不足、流轉平臺發育滯后等現實困境[10]，土地在農村內部自發流轉成為向城鎮轉移的農村勞動力變現財產的次優選擇。此時，雖然農戶數量減少，但在經營結構中普通農戶仍占據主體地位。基于農業回報周期長的特點，在土地交易發生早期，土地受讓方需要同時面對土地管理、資金瓶頸、自然災害等多方面挑戰。這種發生在農戶間的非正式“小農復制”現象不僅固化分散式小農經營格局，也未改變普通農戶原有生產經營模式，更不利于培養土地受讓方長期投資土地的積極性，易陷入規模擴大與效率遞減并存的發展困境[3]。隨著市場一體化效果輻射至農村地區和互聯網普及，“優勝劣汰”的競爭法則適應于更廣地域，市場機制過濾農業經營主體，推動土地經營規模進一步擴大。此時，土地流轉市場已日趨成熟，普通農戶更有可能通過村集體和高效率經營主體形成長期、穩定流轉契約關系。因此，土地流轉經歷先流向普通農戶后轉變為流向新型農業經營主體的過程。在土地經營規模不斷擴大過程中，流轉對象的變化可能會導致市場一體化對農業綠色全要素生產率的促進效果呈現“先減弱、后增強”的“U\"型變化趨勢。基于上述分析，本文提出假說3。

H3：土地經營規模對市場一體化提升農業綠色全要素生產率具有“U\"型調節效應。

三、實證研究設計

（一）基準回歸模型

為控制不可觀測因素對農業綠色全要素生產率的影響，選擇雙向固定效應模型研究市場一體化對農業綠色全要素生產率的影響。基準回歸模型為：

AGTFP_it=α₀+α₁MI_it+α_cControl_it+δ_ι+φ_i+ε_iι

其中：被解釋變量 AGTFP_it 為城市i第 Φ_t 年的農業綠色全要素生產率；核心解釋變量 為城市 i 第 Φ_t 年的市場一體化水平； Control_it 為控制變量；δ_ι 為時間固定效應； φ_i 為城市固定效應； ε_?i 為隨機誤差項。需要指出的是，為避免模型中可能存在的異方差問題，本文不僅使用穩健標準誤，也對被解釋變量農業綠色全要素生產率和核心解釋變量市場一體化均采取加1取對數處理。

（二）數據來源與變量說明

本文采用2013—2022年長三角41個地級市的平衡面板數據研究市場一體化對農業綠色全要素生產率的影響。數據主要來源于EPS數據平臺、各地市統計年鑒等，對于部分缺失數據，采用插值法補齊。

1.被解釋變量

被解釋變量為農業綠色全要素生產率。方法上，采用超效率SBM-GML模型，以GML指數累乘可得農業綠色全要素生產率。指標上，將農用機械總動力、農作物總播種面積、農用化肥施用折純量、有效灌溉面積、農業就業人數作為投入指標，將農業產值作為期望產出指標，將農業碳排放總量作為非期望產出指標[2]。

2.核心解釋變量

核心解釋變量為市場一體化。參考周五七（2024）[37]、胡增璽和馬述忠（2023）[12]等的研究，先采用相對價格法分別測算商品市場一體化（CMI）、勞動力市場一體化（LMI）與資本市場一體化（KMI），再對其賦予相同權重綜合評價市場一體化。

（1）商品市場一體化。選取食品煙酒、衣著、居住、生活用品及服務、交通通信、教育文化娛樂、醫療保健、其他用品及服務等八類居民消費價格指數，利用相對價格法測算商品市場一體化。

首先，利用不同類別居民消費價格指數計算地區間相對價格絕對值：

|ΔQ_ijt^k|=|ln（p_ij^k/p_i，t-1^k）-ln（p_ji^k/p_j，t-1^k）|

其中： i 和代表不同城市； Ξ_t 代表某一年； k 代表某類居民消費價格指數； p_it^k 表示城市 i 第 χ_t 年 k 類商品價格指數； ΔQ_ijt^k 為城市 i 與城市 j 第 Φ_t 年 k 類商品相對價格。在此，不僅計算地理相鄰城市間商品相對價格，也考慮不相鄰城市間商品相對價格。

其次，鑒于市場壁壘部分源于產品異質性，采用去均值法消除商品自身差異所導致的相對價格變動部分，對 ΔQ_ijt^k∣ 去均值處理：

其中： 為 Φ_t 年商品 k 相對價格均值； a^k 為產品差異性引起相對價格變動部分； ε_ijt^k 為市場環境決定的部分； q_ijt^k 為商品k由市場環境變化產生的相對價格。

再次，計算八類商品相對價格的方差，對城市 i 第 Φ_t 年與其所有配對城市的相對價格的方差求和，并取均值：

其中： cms_it 為城市i第 Φ_t 年市場分割指數；var（q_ijt） 表示城市 i 與城市j第 Φ_t 年對八類商品相對價格求方差。 N 等于40，表示長三角41個地級市中某一地市與其他40個地市配對。

最后，參考盛斌和毛其淋（2021）[38]的研究，對市場分割指數取倒數并開平方根：

其中， CMI_it 表示城市 i 第 Φ_t 年商品市場一體化指數。

（2）勞動力市場一體化。參考周五七（2024）[37]的做法，選取2012—2022年職工平均工資，以2012年為基期，利用居民消費相對價格總指數平減處理后得到職工實際平均工資，計算可得職工平均工資指數。參考前文采用相對價格法，計算勞動力市場一體化指數。

（3）資本市場一體化。參考張超等（2016）[39]以資本邊際產出相對方差波動分析資本市場一體化演變規律，通過計算資本邊際產出，再結合相對價格法計算資本市場一體化指數。資本邊際產出MPK_it 計算如下：

MPK_it=β_it×Y_it/K_it

其中： 為城市 i 第 Φ_t 年的資本產出彈性； Y_?it 是以2012年為基期的實際GDP； 代表各城市固定資本存量。 計算公式為：

參考張軍等 （2024）^[40] 的處理方法，式（7）中：I_it 為名義固定資本形成額； 為以2012年為基期的固定資產投資價格指數； δ 為折舊率，取值9.6%;K_i，t-1 為上一期固定資本存量。其中，基期固定資本存量等于基期名義固定資本形成額除以10% 。

接下來，構建超越對數生產函數：

u_it-μ_it

其中： 和 K_it 與式（6）中含義相同； Φ_t 為時間趨勢項； L_it 為勞動投人量；以就業人員數衡量； u_?it 為隨機誤差項 σ;μ_it 為技術無效率項。

根據式（8），資本的邊際產出可由式（6）改寫為：

基于式（9）中計算所得資本邊際產出，采用相對價格法，可得資本市場一體化指數。

3.中介變量

為驗證市場一體化影響農業綠色全要素生產率的機制，參考唐建軍等（2022）[32]的做法，構建農村勞動力轉移（MIf）、農業資本深化（Acd）這兩個中介變量檢驗H2。其中，農村勞動力轉移以第二產業從業人員數占第一、二產業從業人員數之和的比重衡量，該變量數值越大說明工業部門勞動力數量相對于農業部門越多；農業資本深化以農用機械總動力與第一產業從業人員數比值取對數衡量。農業機械化是農業資本深化的重要表征，人均機械化程度越高對農業綠色全要素生產率的促進作用越強。

4.調節變量

為驗證土地經營規模的調節效應，構建調節變量土地經營規模（Ld）檢驗H3。參考方芳等（2024）[41]的研究，土地經營規模采用農作物播種面積與第一產業從業人員數的比值取對數衡量，能夠較好反映土地經營規模不斷擴大趨勢。

5.控制變量

本文控制變量包括： ① 城鎮化水平（Urb），采用各城市城鎮常住人口占總人口比重衡量； ② 農村人力資本（Edu），采用農村居民人均文教娛樂支出占農村居民人均生活消費支出比重衡量； ③ 環境規制強度（Er），采用政府工作報告中與環境規制相關的關鍵詞詞頻占比衡量； ④ 農業種植結構（ Stru） ，采用糧食作物播種面積占農作物播種面積比重衡量；⑤ 經濟發展水平 [Gdp] ，采用地區生產總值取對數衡量； ⑥ 科技創新水平（Inno），采用人均財政科技支出取對數衡量。表1結果顯示，農業綠色全要素生產率的樣本均值為0.7852、樣本標準差為0.1404，市場一體化的樣本均值為0.4192、樣本標準差為0.0593，表明長三角各城市的農業綠色全要素生產率與市場一體化均存在一定程度上的差異。此外，方差膨脹因子（VIF）為2.01，最大值為3.85，小于經驗臨界值5，說明本文各變量之間不存在多重共線性問題。

表1主要變量描述性統計

四、實證結果分析

（一）基準回歸

表2列（1）至列（7）均控制城市和年份固定效應。其中，列（1）未加入控制變量，列（2）至列（7）逐步加入城鎮化、農村人力資本、環境規制、種植結構、地區經濟發展、科技創新水平等控制變量。從表2回歸結果可以看出，核心解釋變量估計系數比較穩健，市場一體化發展顯著增強了農業綠色全要素生產率，且估計系數均在 5% 的置信水平下顯著。說明市場一體化能夠擴大農產品交易渠道與半徑，促進農業技術推廣與經營結構優化，對農業綠色全要素生產率具有正向促進作用。因此，H1得到驗證。

表2 基準回歸結果

注：括號內為穩健標準誤；***、**和*分別表示在 1%5% 和 10% 的水平上顯著。下同。

在控制變量方面，根據表2列（7），本文發現調整農業種植結構、提升農村人力資本和增強環境規制均能夠顯著提高農業綠色全要素生產率，且估計系數至少在 10% 的置信水平下顯著。其中，對于調整農業種植結構而言，糧食作物不僅對農業化學品的依賴程度較低，也會因對水資源依賴性較高的特點，增強節水灌溉技術的實施效果，從而提高農業經濟韌性與農民收人穩定性。隨著農民收入增加，農民對精神文明需求消費能力增強，不僅提高了自身受教育水平，也對專業知識和勞動技能具有促進作用。另外，經濟增長不應以破壞環境為代價，環境規制不僅通過政府政策有效減少了農業生產中的環境污染現象，也因地制宜開展了環境治理與修復工程，從而提升了農業綠色全要素生產率。

（二）內生性檢驗

市場一體化與農業綠色全要素生產率之間可能存在內生性問題。為解決內生性問題，部分學者采用工具變量法，將城市海拔、坡度與市場一體化的交互項作為工具變量，以排除內生性影響[1]。但是，農業綠色全要素生產率作為被解釋變量時，城市海拔、坡度不再滿足工具變量排他性約束。對此，基于Lewbel采用不借助外部因素構建有效內部工具變量的思路[42]，采用市場一體化離差三次方構建內部有效工具變量：

其中 為采用離差三次方構建的工具變量； 為第 Φ_t 年41個地級市市場一體化均值。此外，本文也采用滯后一期核心解釋變量以控制潛在的內生性問題，L.MI表示滯后一期市場一體化。

表3列（1）、（2）為兩階段最小二乘法估計結果。在弱工具變量檢驗中，Kleibergen-PaaprkWald F statistic結果為99.30，大于臨界值16.38，表明拒絕弱工具變量假設。在不可識別檢驗中，Kleibergen-PaaprkLMstatistic結果為 23.25，P 值為0.00，表明拒絕工具變量識別不足假設。表3列（3）為核心解釋變量滯后一期的回歸結果。從回歸結果看，市場一體化的影響系數均顯著為正，說明在緩解內生性問題后，市場一體化的增長依舊能夠正向促進農業綠色全要素生產率，與基準回歸結果保持一致。

表3內生性檢驗

（三）穩健性檢驗

基于提升基準回歸結果的穩健性，穩健性檢驗采用如下方法：

（1）剔除部分樣本數據。首先，在樣本數據中剔除受疫情影響最為嚴重的2020年數據后重新回歸；其次，在樣本數據中剔除直轄市和副省級城市數據后重新回歸。結果表明，表4列（1）（2）與表2列（7的估計系數未見明顯區別。

（2）縮尾處理。為排除極端值的影響，雙邊縮尾 1% 處理基準回歸模型中所有變量。表4列（3）結果表明，市場一體化對農業綠色全要素生產率的影響仍顯著為正。

（3）替換被解釋變量和核心解釋變量。 ① 替換被解釋變量。參考周銳波等（2024）43]的做法，采用包含非期望產出的DDF-GML模型重新測算農業綠色全要素生產率。 ② 采用兩種方式重新測度核心解釋變量市場一體化。第一種，基于前文測算的商品、勞動力、資本市場一體化，采用熵權TOPSIS法重新賦權評價市場一體化；第二種，重新測算商品、勞動力與資本市場一體化。首先，以城市間距離倒數為權重加權計算各城市的商品市場分割指數，其余步驟不變。其次，參考秦蒙等（2025）44]的研究，將測算勞動力市場分割的公式替換為 lms_it= 其中， P_1，it 和 分別為經過推算的城鎮與農村的職工平均工資[45]；之后，勞動力市場分割 lms_u 經公式（5）正向化處理后可得勞動力市場一體化 LMI_it 。再次，在測算資本市場一體化時，將公式（8）超越對數替換為柯布-道格拉斯生產函數，其余步驟不變。最后，賦予三類市場一體化相同權重，重新測算各城市的市場一體化水平。從表4列（4）（5）、（6）的回歸結果看，市場一體化系數均顯著為正，表明市場一體化對農業綠色全要素生產率的促進作用具有良好的穩健性。

表4穩健性檢驗

（四）中介效應檢驗

參考張陸和張澤野（2025）[46]的做法，采用如下模型檢驗中介效應：

M_it=β₀+β₁MI_it+β_cControl_it+δ_?+φ_i+ε_it （11）

其中， M_it 表示中介變量，包括農村勞動力轉移（ 和農業資本深化（ Acd_it. ），其余變量含義同前式。表5列（1）將農村勞動力轉移作為被解釋變量，市場一體化的回歸系數在 5% 的置信水平下顯著為正，表明市場一體化不僅能夠通過擴大農產品交易渠道與半徑緩解“谷賤傷農”問題，也能夠通過降低農村勞動力轉移門檻促進農村勞動力轉移至城鎮地區參與非農就業，增加其工資性收入和土地生產效率對農業綠色全要素生產率的貢獻。表5列（2）將農業資本深化作為被解釋變量，市場一體化仍然在 5% 的置信水平下顯著為正，表明市場一體化能夠規范促進社會資本下鄉，有效匯聚農業發展關鍵要素，增加新型農業經營主體對農機的策略性投資行為，從而有利于提升農業綠色全要素生產率。上述中介效應檢驗結果證明，市場一體化能夠通過推動農村勞動力轉移與農業資本深化提高農業綠色全要素生產率。因此，H2得到驗證。

表5中介效應檢驗

（五）調節效應檢驗

在式（1）中引入市場一體化（MI）與調節變量（Ld）及其平方項（Ldsq）的交互項，以識別前文所述調節效應;進一步以農村勞動力轉移（MIf）和農業資本深化（Acd）作為被解釋變量，檢驗市場一體化對中介變量的影響是否會因土地經營規模差異而有所不同。

表6中，第（1）、（2）、（3）（4）列分別以基準回歸的市場一體化及其細分類型作為核心解釋變量。結果顯示，市場一體化及其細分類型與土地經營規模的交互項系數均顯著為負，但與土地經營規模平方的交互項系數均顯著為正。表明市場一體化及其細分類型對農業綠色全要素生產率的促進效果均會隨著土地經營規模的擴大呈現出“先減弱、后增強”的“U\"型變化趨勢。這種現象反映了土地流轉經歷了先以宗族網絡的“人情往來”為主，后逐漸轉移至日趨成熟正式市場的過程。在早期“沒有發展的增長\"環境下，雖然土地經營規模不斷擴大，但是在農機化程度不高的條件下，攤薄的單位土地勞動投入導致了土地產出率下降[10]。在這種狀況下，即使市場一體化擴大農產品交易渠道與半徑，也無法生產足量特色農產品滿足市場長尾需求。但在成熟的正式土地流轉市場上，長期、穩定的流轉契約關系不僅解決了轉移農村勞動力的后顧之憂，也增加了參與農業生產的社會資本的規模經濟收益，讓更多具備較高生產力水平的專業經營主體能夠在更廣土地上經營，從而有利于增加高附加值特色農產品產量。因此，H3得到驗證。

另外，表6第（5）、（6列分別將農村勞動力轉移和農業資本深化作為被解釋變量。結果顯示，土地經營規模的\"U\"型調節效應在市場一體化推動農村勞動力轉移和農業資本深化的過程中同樣存在。這說明即使市場一體化不斷降低農村勞動力轉移門檻，但早期由于認知偏差和對土地的依賴，加之當時對戶籍歧視造成的“同工不同酬”現象的擔憂，部分農村勞動力承擔了土地受讓方的角色，反而限制了其外出就業。此時，不僅社會資本未發現農業部門的“價值洼地”，作為土地受讓方的農村勞動力也無力承擔更大規模的農機投入，部分只有短暫使用權的土地也無法引起其長期投資的積極性。所以，當土地受讓方“內卷”于對土地的勞動力投入時，這種勞動密集化投人不僅壓縮了農機“大展拳腳”的空間，更不利于農業資本深化。但隨著互聯網普及與戶籍歧視逐漸減弱，非農就業的較高收入逐漸消弭了農村勞動力對土地“不想轉、不敢轉\"的擔憂；社會資本也在政策支持下開始理解農業生產的多元化，認識到農業“大有可為”。此時，市場一體化對農村勞動力轉移和農業資本深化的促進作用不斷增強。

表6調節效應檢驗

（六）異質性分析

1.環境規制與政府干預

地方政府環境規制強度將會對農業綠色全要素生產率產生重要影響。以環境規制強度均值作為樣本分類依據，表7列（1）（2）分別表示環境規制強度較弱組和較強組樣本回歸。結果顯示，環境規制較強組樣本的市場一體化系數為0.8361，并在 1% 的置信水平下顯著，這可能的原因是環境規制較強地區流動性風險較小。以資本下鄉為例，農業發展雖然需要資本參與，但環境規制較強地區對懸浮在“三農\"利益之上謀利的招商項目寧缺毋濫，其并不局限于短期利潤最大化，更看重長效收益。另外，在較強環境規制條件下，農業經營主體面臨更大環保壓力，在一定程度上會改變其行為模式，使其更加注重綠色生產。那么，綠色技術的推廣、應用在市場一體化趨勢下會擁有更廣闊平臺。所以，在環境規制較強地區，市場一體化能真正長期有效提升農業綠色全要素生產率。

表7環境規制與政府干預異質性分析

經濟運行中僅依賴市場機制“獨木難支”，地方政府對市場適度干預將會對市場一體化進程產生重要影響。參考林伯強和譚睿鵬（2019）[47]的做法，本文以地方財政支出與地區GDP的比值衡量政府干預程度，該比值越大，表示政府干預程度越高。將政府干預程度均值作為樣本分類依據，表7列（3）、（4）、（5分別表示干預程度較低組、適度組和較高組樣本回歸。結果顯示，干預程度適度組樣本的市場一體化系數為1.0147，并在 1% 的置信水平下顯著。這可能的原因是，當政府對市場干預程度過高時，不利于市場秩序穩定運行，無法發揮調節市場失靈的作用，更會引起資源配置的無效率[47]。另外，由于市場一體化需要地方政府提升政策協同程度，加強區域內城市間基礎設施、產業布局等方面合作，但當政府對市場干預程度過低時，會導致公共品投入不足，市場一體化產生的資源配置優化效應就難以充分發揮。當政府對市場干預程度適度時，會通過合理增加財政支出促進綠色技術研發、基礎設施建設以及環保政策執行等適度干預市場經濟，為市場一體化提供必要的制度保障和物質基礎。在此基礎上，市場一體化通過優化資源配置、促進技術擴散和規模經濟，與政府適度干預形成協同效應，能夠共同推動農業綠色全要素生產率增長。

2.都市圈與人口規模

樣本是否屬于都市圈將在市場一體化影響農業綠色全要素生產率的過程中表現出異質性。表8列（1）（2）分別表示非都市圈與都市圈樣本回歸。結果顯示，非都市圈樣本的市場一體化系數為0.8978，并在 5% 的置信水平下顯著。這可能的原因是，盡管農業并不是都市圈內城市主導產業，但其農業發展質量已處于較高水平。以上海市為例，憑借國際都市的資金、人才、市場優勢，崇明區以全市1/5陸域面積貢獻了1/3地產農產品，但上海市第一產業增加值占比在2012—2022年期間卻從 0.6% 降至 0.2% 。對此，部分學者48]指出，農業現代化過程中，農業勞動生產率提高與農業產值份額下降并存。換言之，都市圈內市場已形成較大規模，為較大市場拓展相對較小市場范圍并不能對都市圈內城市農業效益產生明顯作用。相對而言，非都市圈內城市具有后發優勢，當其農業生產方式較為傳統，推廣、應用綠色技術的空間較大時，市場一體化能夠顯著改善資源配置效率，推動綠色技術的應用，從而提升其農業綠色全要素生產率。

非都市圈樣本較少，可能會導致估計偏誤。鑒于都市圈人口集聚特點，本文將城市常住人口均值作為樣本分類依據，表8列（3）、（4）分別表示人口規模較小組和較大組樣本回歸。結果顯示，人口規模較小組樣本的市場一體化系數為1.1026，并在1% 的置信水平下顯著。這可能的原因是，相對于人口規模較大的城市，農業產值在人口規模較小的城市仍占據較大份額。市場一體化不僅加強了區域內城市間基礎設施、產業布局等方面的合作，激發了各地區市場活力，也降低了人口規模較小城市向人口規模較大城市學習先進技術、管理經驗的溝通成本，推動其將更多政府注意力優先分配、聚焦農業高質量發展，使得人口規模較小城市農業綠色全要素生產率的增長效果更加明顯。

表8都市圈與人口規模異質性分析

（七）門檻效應分析

市場一體化對農業綠色全要素生產率可能存在非線性影響，參考周正柱和馮加浩（2023）49的研究，分別將三類市場一體化作為核心解釋變量與門檻變量，通過Bootstrap自抽樣法抽樣300次后，結果見表9所列。從表9可知，當商品、勞動力市場一體化作為門檻變量時，門檻效應均未通過顯著性檢驗;當資本市場一體化作為門檻變量時，單一門檻和雙重門檻效應均顯著，門檻值分別為0.9869（Th1）、1.0925（Th2） 95% 置信區間分別為（0.9621，1.1122）、（0.9353，1.0980）。

表9門檻效應檢驗

本文采用式（1）檢驗商品、勞動力市場一體化對農業綠色全要素生產率的影響。根據表10列（1）、（2）可知，商品、勞動力市場一體化均能顯著促進農業綠色全要素生產率提升。這可能是因為在一體化過程中，商品市場拓展了農產品交易渠道與半徑，勞動力市場降低了轉移的農村勞動力交通費用等流動成本，其所獲工資報酬能夠更大程度反哺農業，從而有利于提升農業綠色全要素生產率。表10列（3）為資本市場一體化雙重門檻效應回歸結果。當資本市場一體化小于第一門檻值或第二門檻值時，資本市場一體化回歸系數均顯著為正，且隨著水平提升，其影響效果逐漸增強；但當資本市場一體化大于第二門檻值時，回歸系數為0.1001，且僅在 10% 的置信水平下顯著，說明其影響效果開始減弱。究其原因，在資本市場一體化水平較低時，整合資本市場能夠明顯改善農業部門融資環境和技術水平。當資本市場一體化水平超過第二門檻值后，一方面，資本流動性增強，更容易流向周期短、回報率高的非農產業;另一方面，土地制度等政策約束不利于在農業部門更大規模地推廣和應用綠色技術，從而削弱了資本市場一體化的助農效果。

表10門檻效應回歸結果

續表10

五、研究結論與政策建議

本文基于2013—2022年長三角41個地級市的面板數據，采用固定效應模型、中介效應模型、調節效應模型和門檻效應模型探析市場一體化對農業綠色全要素生產率的影響。研究發現：第一，市場一體化對長三角41個地級市農業綠色全要素生產率具有正向促進效果，在環境規制強度較高、政府干預適度、非都市圈、人口規模較小的城市，該促進效果會更明顯。第二，市場一體化能夠通過推動農村勞動力轉移與農業資本深化，提升農業綠色全要素生產率。其中，土地經營規模對市場一體化影響農業綠色全要素生產率、農村勞動力轉移及農業資本深化均具有“U\"型調節效應。第三，商品、勞動力市場一體化均能顯著促進農業綠色全要素生產率，且并不存在門檻效應。資本市場一體化對農業綠色全要素生產率的提升作用具有雙重門檻效應，但當資本市場一體化水平過高時，其對農業綠色全要素生產率的助推效果開始逐漸減弱。基于上述分析，本文提出以下政策建議：

（1）繼續深化市場一體化改革，持續推動農業高質量發展。應消除地方保護主義，合作賦能降低地區間市場分割，推動農產品有方向、有方案更快實現跨區域自由流動。通過大數據分析和市場調研，引導農業生產結構調整，降低供需失衡問題；鼓勵農業企業參與市場一體化建設，推動農業產業鏈的縱向整合與橫向擴展，提升農業整體競爭力。完善農產品冷鏈物流體系，減少農產品在流通過程中損耗，提高農產品附加值；利用數字技術建立農產品溯源系統，提升消費者對綠色農產品信任度，推動綠色農產品市場滲透。

（2）因地制宜建立差異化政策，針對性加強市場一體化的助農效果。應增強節水灌溉、有機肥料使用等綠色技術推廣，鼓勵金融機構開發綠色農業貸款；建立市場信息共享平臺，減少對市場的直接干預，優化政府服務職能，并加快形成區域協同發展體系，疏通農產品流通、技術共享與勞動力流動的堵點；加強農田水利、農村道路等農業農村基礎設施投資，因地制宜加快農產品品牌建設，發展特色富民產業，并設立專項助農資金幫扶農戶生產綠色轉型，逐漸減弱農業技術擴散中的“淘汰效應”。

（3）加快農村勞動力轉移與農業資本深化，完善土地流轉各環節制度建設。應鼓勵外出務工人員將部分收入投資于農業農村現代化，形成“以工促農”良性循環；完善外出農村勞動力的社會保障體系，提供跨區域的社會保障服務。要鼓勵社會資本通過PPP模式參與農業項目投資，緩解政府財政壓力，激發農村市場活力，完善多方共贏的合作模式，并嚴格把關招商項目契合綠色經濟與可持續發展。要完善農戶通過村集體將土地出租、人股至家庭農場、農業合作社等規模化經營主體的土地流轉模式，增加農戶穩定收益，降低流轉風險，并對一定規模經營主體給予財政補貼、技術支持等政策傾斜。

（4）提高資本投入邊際收益，加強基層政府帶動引領作用。應通過科技創新提高資本使用效率，推動農業企業與科研機構合作，加速農業科技成果的推廣應用，建立“產學研用”一體化的綠色創新體系；雙管齊下培育“田秀才”、吸引“農創客”，因地制宜建立滿足發展需要的人才培養模式，為農業科技創新提供智力支持。協調下鄉資本與農民關系，推動資本逐利與農業可持續共生，錨定雙方互補空間，深入挖掘農業農村內生動力，建立多元主體利益聯結模式，強化基層政府帶動引領作用，構建農民與企業溝通“橋梁”，為農業高質量發展保駕護航。

參考文獻：

[1]杜志雄，胡凌嘯.黨的十八大以來中國農業高質量發展的成就與解釋[J].中國農村經濟，2023（1）：2-17.

[2]金紹榮，任贊杰.鄉村數字化對農業綠色全要素生產率的影響[J].改革，2022（12）：102-118.

[3]史常亮.土地流轉對農業高質量發展的影響——基于綠色全要素生產率視角[J].自然資源學報，2024，39（6）：1418-1433.

[4]田紅宇，付瑋瓊.農戶務農勞動力質量與水稻生產技術效率——基于土地流轉和農業社會化服務調節視角[J].商業研究，2021（2）：88-98.

[5]蘇昕，劉昊龍.農村勞動力轉移背景下農業合作經營對農業生產效率的影響[J].中國農村經濟，2017（5）：58-72.

[6]趙雯歆，羅小鋒，唐林.勞動力轉移對農戶糧食綠色生產效率的影響——兼論技術推廣的作用[J].資源科學，2023，45（7）：1440-1454.

[7]孔祥智，張琛，張效榕.要素稟賦變化與農業資本有機構成提高——對1978年以來中國農業發展路徑的解釋[J].管理世界，2018，34（10）：147-160.

[8]焦長權，周飛舟“資本下鄉\"與村莊的再造[J].中國社會科學，2016（1）：100-116，205-206.

[9]公茂剛，張云.資本逐利性與農業發展可持續性：從沖突到共生[J].農林經濟管理學報，2023，22（5）：574-581.

[10]匡遠配，陸鈺鳳.我國農地流轉\"內卷化”陷阱及其出路[J].農業經濟問題，2018（9）：33-43.

[11]洪名勇，楊雪嬌，徐琰超.宗族網絡與土地流轉資源配置效應——錦上添花還是雪上加霜？[J].經濟評論，2021（3）：145-164.

[12]胡增璽，馬述忠.市場一體化對企業數字創新的影響—兼論數字創新衡量方法[J].經濟研究，2023，58（6）：155-172.

[13]黃賾琳，秦淑悅.市場一體化對消費升級的影響———基于“量”與“質\"的雙重考察[J].中國人口科學，2021（5）：18-31，126.

[14]鄒寶玲，曹壹帆，肖亞成.共同富裕視域下市場一體化的農民增收效應研究[J].財經問題研究，2023（11）：115-129.

[15]HOANG V，COELLI T. Measurement of Agricultural To-talFactor Productivity Growth Incorporating Environmen-tal Factors：A Nutrients Balance Approach[J].Journal ofEnvironmental Economicsamp;Management， 2011，62（3）：462-474.

[16]郭海紅，劉新民.中國農業綠色全要素生產率的時空分異及收斂性[J].數量經濟技術經濟研究，2021，38（10）：65-84.

[17]夏顯力，陳哲，張慧利，等.農業高質量發展：數字賦能與實現路徑[J].中國農村經濟，2019（12）：2-15.

[18]孫中義，王力，李興鋒.人口老齡化、農業社會化服務與農業高質量發展[J].貴州財經大學學報，2022（3）：37-47.

[19]李玉超，張立杰.農業社會化服務對農業綠色全要素生產率的影響研究——基于農戶分化的視角［J].農村經汶2m4（3）.101-111

[20孫博文，陳路，李浩民.市場分割的綠色增長效率損失評估———非線性機制驗證[J].中國人口·資源與環境，2018，28（7） ：148-158.

[21]賀雪峰.關于實施鄉村振興戰略的幾個問題[J].南京農業大學學報（社會科學版），2018，18（3）：19-26，152.

[22]王克強，趙露，劉紅梅.城鄉一體化的土地市場運行特征及利益保障制度[J].中國土地科學，2010，24（12）：52-57.

[23]胡雯，黃季焜，陳富橋，等.基于區塊鏈技術的農產品質量安全追溯體系：實踐、挑戰與建議[J].農業經濟問題，2024（5）：33-47.

[24]邱佳雄，高峰，李琳玉，等.數字經濟下中國農業技術推廣的現實約束與國際啟示[J].世界農業，2024（6）：51-62.

[25]SCITOVSKY T. Economic Theory and Western EuropeanIntegration[M].London：George Allenamp;Unwin，1958.

[26]周鴻衛，丁浩洋.農業信貸擔保政策實施對農業全要素生產率的影響[J].中國農村觀察，2024（2）：24-45.

[27]田云，尹怒昊.產業集聚對中國農業凈碳效應的影響研究[J].華中農業大學學報（社會科學版），2021（3）：107-117，188.

[28]田夢君，熊濤，張鵬靜.勞動力轉移對耕地拋荒的影響研究——基于農業機械化的調節效應分析[J].世界農業，2023（11）：103-114.

[29]李士梅，尹希文.中國農村勞動力轉移對農業全要素生產率的影響分析[J].農業技術經濟，2017（9）：4-13.

[30]STARK O，BLOOM D. The New Economics of LaborMigration[J].American EconomicReview，1985，75：173-178.

[31]覃朝暉，范振楠，余思明.數字經濟與農業農村現代化—基于地級市層面的研究[J].中南財經政法大學學報，2024（4）：108-119.

[32]唐建軍，龔教偉，宋清華.數字普惠金融與農業全要素生產率—基于要素流動與技術擴散的視角［J].中國農村經濟，2022（7）：81-102.

[33]羅浩軒.現代化進程中的農業轉型：東亞主要經濟體的共同特征及政策啟示[J].世界農業，2023（4）：24-35.

[34]鐘真，張碩，周佐源.人口老齡化、土地規模與農業社會化服務——基于5省18縣的抽樣調查[J].農村經濟，2025（1） ：174-183.

[35]李谷成，李燁陽，周曉時.農業機械化、勞動力轉移與農民收入增長—敦因孰果？[J].中國農村經濟，2018（11）：112-127.

[36]張翼.中國式現代化與75年減貧成就[J].中國特色社會主義研究，2024（6）：5-18.

[37]周五七.長三角統一大市場發展進程評估與影響因素研究[J/OL].重慶大學學報（社會科學版），1-18（2024-07-12）[2025-01-13].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/50.1023.c.20240709.1615.002.html.

[38]盛斌，毛其淋.貿易開放、國內市場一體化與中國省際經濟增長：1985—2008年［J].世界經濟，2011（11）：44-66.

[39]張超，郭海霞，沈體雁.中國空間市場一體化演化特征：基于“一價定律”與空間杜賓模型[J].財經科學，2016（1）：67-77.

[40]張軍，吳桂英，張吉鵬.中國省際物質資本存量估算：1952——2000[J].經濟研究，2004（10）：35-44.

[41]方芳，張立杰，趙軍.制度組態視角下提升農業綠色全要素生產率的多元路徑探析——基于動態QCA的面板數據分析[J].中國農村經濟，2024（2）：44-66.

[42]LEWBEL A. Constructing Instruments for RegressionswithMeasurementErrorWhen No Additional Data AreAvailable，with an Application to Patentsand Ramp;D[J].Econometrica，1997，65（5）：1201-1213.

[43]周銳波，吳云峰，王志帆.智慧城市建設對經濟綠色轉型的影響效應——基于雙重機器學習的因果推斷[J].華東經濟管理，2024，38（12）：65-75.

[44秦蒙，劉修巖，胡瀟男.區域中心城市規模、市場一體化與城鄉收入差距[J].財貿經濟，2025，46（2）：159-176.

[45]孫天陽，陸毅，成麗紅.資源枯竭型城市扶助政策實施效果、長效機制與產業升級[J].中國工業經濟，2020（7）：98-116.

[46]張陸，張澤野.營商環境評價對城市經濟高質量發展的影響——基于\"中國營商環境試評價\"的準自然實驗[J].華東經濟管理，2025，39（3）：1-10.

[47]林伯強，譚睿鵬.中國經濟集聚與綠色經濟效率[J].經濟研究，2019，54（2）：119-132.

[48]蔡昉.以勞動生產率為抓手推進農業農村現代化[J].中國農村經濟，2024（7）：2-15.

[49]周正柱，馮加浩.長三角城市群市場一體化對技術創新影響的門檻效應研究[J].重慶大學學報（社會科學版），2023，29（5）：18-36.

[責任編輯：楊文靜，夏 麗］