农业生产性服务对农业绿色全要素生产率的影响——基于空间溢出效应和门槛效应

○李明亮 余国新 蒲娟 穆佳薇

(1新疆农业大学经济管理学院，新疆 乌鲁木齐 830052；2兵团第六师党委党校，新疆 五家渠831300)

一、引言

农业作为我国国民经济发展重要的基础产业，在维护社会稳定、保障人民生活水平等方面发挥着不可替代的作用。改革开放以来，我国农业综合生产能力不断提升[1]，粮食产量从1978年的3.04亿吨增长至2022 年的6.86 亿吨，2022 年农村人均可支配收入达到2.01万元。农业发展如此迅速的同时，也面临着水资源短缺、耕地质量下降等[2]资源趋紧以及化肥农药过度使用[3]所导致的环境趋紧问题。因此，如何合理利用农业资源，改善农业生产环境，促进农业绿色高效发展，一直是各界人士共同热议的话题[4]。党的二十大明确提出应贯彻绿水青山就是金山银山的理念，推动农业绿色发展，实现人与自然和谐共处。2023年中央一号文件再次强调将加强农业污染治理，保护生态环境，促进农业绿色发展转型作为重点。

作为贯穿于农业生产的链条，农业生产性服务在农业产前、产中以及产后均扮演着重要角色，已然成为推动我国传统农业向现代化农业转型，促进农业绿色发展的重要组织形式[5]。关于农业生产性服务与农业绿色发展问题已有学者展开探讨。相关学者普遍认为农业生产性服务能够优化农业产业结构[6]，提升农业生产效率[7]，促进农业增产[8]和农户增收[9]，并减少农用化学品的使用[10]。顾晟景等[11]研究发现，农业生产性服务对农业全要素生产率的影响存在倒“U”型关系，且农业生产性服务能够通过提高专业化分工水平和产生规模经济效应来提升农业生产效率。颜华等[12]基于省域视角，探究了农业生产性服务对粮食绿色全要素生产率的影响。研究发现，农业生产性服务能够通过扩大农业经营规模、推动分工深化、提高专业化水平以及创新农业技术等实现粮食绿色生产，并且其促进作用存在显著的区域异质性。张梦玲等[13]基于微观调查结果表明，农业社会化服务有利于提升农业绿色生产率，且效率水平随着服务采纳程度的提高而提高。

现有研究成果为本文研究的开展提供了重要的理论借鉴，但仍存在以下不足：一是对农业生产性服务或农业绿色全要素生产率的讨论较为丰富，但对二者之间关系的研究尚付阙如。二是在农业生产性服务与农业绿色全要素生产率的实证分析中，鲜有学者考虑到空间因素，忽略了溢出效应的存在。三是相关研究多从线性角度考察农业生产性服务对农业绿色全要素生产率的影响，忽视了二者的非线性关系。本文可能存在的边际贡献：首先，从理论和实证角度分别探析农业生产性服务对农业绿色全要素生产率的影响。其次，将空间因素纳入本文研究，以此探究农业生产性服务对农业绿色全要素生产率的空间溢出效应。最后，将人均土地规模作为门槛变量，检验农业生产性服务与农业绿色全要素生产率之间是否存在非线性关系。基于此，本文以2006—2020 年中国30 个省份为研究对象，利用SBM-GML测算农业绿色全要素生产率，并构建空间计量模型和门槛效应模型，实证分析农业生产性服务对农业绿色全要素生产率的影响。

二、理论分析与研究假说

（一）农业生产性服务对农业绿色全要素生产率的影响

农业生产性服务提升农业绿色全要素生产率可以从以下三个方面实现：首先，农业生产性服务能够通过推动农业分工深化和提高农业专业化水平[14]来提升农业绿色全要素生产率。农户可根据自身情况，将农业生产薄弱环节甚至全环节交托于农业生产性服务组织，通过专人专事，不断提升农业生产各环节的熟练度，从而提高农业生产要素利用率，减少对化肥、农药的使用，实现农业绿色全要素生产率稳步提升。其次，农业生产性服务能够降低信息不对称，不仅能减少交易成本[15]，也有助于提高农户绿色生态意识，从而提升农业绿色全要素生产率。由于农户对农业信息的接收渠道较为匮乏，且农村劳动力向非农领域不断转移，使得农业交易成本显著提高。农业生产性服务组织通过搭建互联互通的农业信息服务平台，显著提升各环节运行效率，有效降低了农业交易成本，同时，农户也能够通过信息服务平台了解到生态环保的重要性，从而提高农户环保意识，最终实现农业绿色发展。最后，农业生产性服务能够通过提高农户采纳绿色农业技术意愿[16]，实现资源的合理分配和充分利用，进而提升农业绿色全要素生产率。例如，农户通过农业生产性服务组织采纳测土配方施肥、病虫害统防统治以及农业废弃物利用等服务，从而能够降低化肥的使用，并提高资源利用率，进而实现经济与环境效益双提升。

基于此，本文提出研究假设H1：农业生产性服务能够提升农业绿色全要素生产率。

（二）农业生产性服务对农业绿色全要素生产率的空间溢出效应

地理学第一定律[17]认为任何事物之间都存在一定的关联性，并且距离近的事物其关联性更加紧密。相邻地区在资源禀赋、气候环境等方面较为相似，生产要素能够以相对较低的成本在地区间移动，因此本地区农业绿色全要素生产率的变化很可能会对周边地区农业绿色全要素生产率产生影响[18]。此外，农业生产性服务能够对周边地区产生溢出效应[19]和示范效应[20]，促进农业生产技术、管理经验以及劳动力跨区流动，从而为周边地区的农业发展带来生机。例如，农机跨区作业服务能够改善周边地区农业机械化水平，从而提升农业绿色全要素生产率[21]。农业信息服务平台的建立，加强了区域间农业信息交流，从而有效缓解农业信息不对称难题。农业生产托管服务的出现，打破了周边地区农户技术和经验不足、劳动力紧缺的困境，使得各区域农业资源均能够得到合理配置。

基于此，本文提出研究假设H2：农业生产性服务对农业绿色全要素生产率存在空间溢出效应。

（三）农业生产性服务对农业绿色全要素生产率的非线性影响

基于理性经济人假定，农户对服务的需求以及服务组织的供给在很大程度上受土地、劳动力、资本等农业生产要素的影响[22]。人多地少是我国农业发展的硬性约束[23]，土地作为影响农业生产的重要因素,同样也是农业生产性服务发展的先决条件。一般而言，土地规模较小，农机作业成本将提高，农户在自身能够满足农业生产的情况下，将会减少对农业生产性服务的需求。并且传统农业的粗放式耕作将导致农业资源可能无法得到合理配置，从而不利于农业绿色发展。然而，当土地达到适度经营规模，家庭劳动力不足以支撑农业生产，对服务的需求也会逐渐增强，服务和土地达到规模化产生规模经济效应，能够有效降低农业生产成本，并显著提高其绿色生产效率，从而实现农业可持续发展。

基于此，本文提出研究假设H3：农业生产性服务对农业绿色全要素生产率存在以人均土地规模为门槛的非线性影响。

三、研究方法

（一）模型构建

1.农业绿色全要素生产率测算

基于SBM方向距离函数的GML指数测算农业绿色全要素生产率。假设农业生产有G 个决策单元，每个决策单元利用E种投入X={x1,x2,…,xE}，得到F种期望产出Y={y1,y2,…,yF}∈和H种非期望产出C={c1,c2,…cH}∈。则在T 时期农业生产可能性集为：

借鉴TONE[24]提出的含有非期望产出的非径向SBM 模型，向传统DEA 模型中加入松弛变量和非期望产出，构建如下函数模型：

当===0，表明投入产出完全有效，即不存在效率损失的情况。在此基础上构建农业绿色全要素生产率表达式：

式中，AGTFP表示农业绿色全要素生产率（被解释变量）。当AGTFP指数大于1 时，表示农业绿色全要素生产率提升；AGTFP指数小于1 时，表示农业绿色全要素生产率降低。

2.空间相关性检验

在建立空间计量模型前，首先利用全局莫兰指数检验农业生产性服务和农业绿色全要素生产率是否具有空间相关性，模型形式如下：

式中，Moran's I为全局莫兰指数，Xi为各地区农业生产性服务或农业绿色全要素生产率，Xˉ为各地区农业生产性服务或农业绿色全要素生产率均值，D2为农业生产性服务或农业绿色全要素生产率方差，Wij为空间权重矩阵。莫兰指数大于0时表示变量存在空间正自相关;指数小于0时表示存在空间负自相关；指数为0时表示空间呈随机性分布。

本文首先采用空间邻近矩阵来探究农业生产性服务与农业绿色全要素生产率的空间关系，即当省份i与省份j相邻时，取值为1，否则取值为0，矩阵设定如下：

3.空间计量模型

通过上述理论分析以及相关研究结果表明，应考虑存在空间因素的可能性，故将溢出效应纳入本文的研究范畴，构建相关空间计量模型，结果如下：

空间滞后模型：

空间误差模型：

空间杜宾模型：

式中，α0为常数项，i为省份，t为时间，APS为农业生产性服务（核心解释变量），X为控制变量，ρ为空间自相关系数，W为空间权重矩阵，W(·)为空间滞后项系数，h为省份个体效应，z为时间效应，λ为误差项的空间自相关系数，σ为误差项，ε为误差项。

4.面板门槛模型

借鉴HANSEN[25]提出的门槛效应模型，本文以人均土地规模水平为门槛变量建立以下模型：

式中，PLS为人均土地规模(门槛变量)，I(·)为示性函数，r为门槛值，β为回归系数。

（二）变量选取

1.被解释变量

借鉴葛鹏飞等[26]的方法，将水资源、农药、化肥、劳动力、农膜、能源、土地、机械等作为投入变量；农业总产值作为期望产出，为了消除价格因素影响，将2006 年作为基期，对农业总产值进行CPI处理；农业碳排放作为非期望产出，并借鉴李波等[27]的方法计算农业碳排放量。由于上文提到的绿色全要素生产率计算公式测算出的结果是增长率的形式，因此将2006 年作为基期设置为1，对农业绿色全要素生产率进行累乘处理后得到的结果作为被解释变量。详细测算指标见表1。

表1 农业绿色全要素生产率测算指标体系

2.核心解释变量

核心解释变量为农业生产性服务（APS）。本文借鉴张恒等[18]的做法，采用单位播种面积农业服务业产值来衡量农业生产性服务，并以2006 年为基期对农业服务业产值进行平减处理。

3.控制变量

（1）工业化水平（IND）。采用工业增加值占GDP 的比重表示。（2）财政支农水平（FSA）。采用农业财政支出额和农业从业人员之比表示。（3）农业种植结构（PLA）。采用粮食播种面积与农作物总播种面积之比表示。（4）农业受灾水平（ADL）。采用受灾面积与农作物播种面积之比表示。（5）城镇化水平（URB）。采用城镇人口占总人口比重表示。（6）对外开放程度（DOU）。采用各地区进出口贸易总额占生产总值的比重表示。

4.门槛变量

门槛变量为人均土地规模（PLS）。采用农作物播种面积占农业从业人员的比重来衡量。

（三）数据来源与描述性统计

由于西藏、香港、澳门以及台湾等地的数据存在缺失，因此本文的研究对象为2006—2020 年中国30 个省、市、自治区。数据主要来源于《中国农村统计年鉴》《中国统计年鉴》各省市统计局和EPS数据库等。描述性统计结果见表2。

表2 各变量描述性统计

四、实证结果分析

（一）空间溢出效应分析

1.空间相关性检验

利用Stata 16.0测算农业生产性服务和农业绿色全要素生产率的全局莫兰指数，检验其空间相关性，结果见表3。全局莫兰指数总体上显著为正，故农业生产性服务和农业绿色全要素生产率均存在空间正相关性。

2.估计结果分析

在进行农业生产性服务与农业绿色全要素生产率的实证分析前，首先对选用何种空间计量模型进行检验，结果见表4。LM 检验、LR 检验以及Wlad 检验均显著为正，表明空间杜宾模型更适用于本文的研究。Hausman 检验统计量为33.93（p=0.003），综合考虑，本文选用双固定效应空间杜宾模型进行回归分析，回归结果见表5。

表4 空间计量模型检验结果

表5 农业生产性服务与农业绿色全要素生产率的空间杜宾模型回归结果

农业生产性服务对农业绿色全要素生产率的直接影响系数和空间滞后项系数均显著为正，表明农业生产性服务能够提升本地区和周边地区的农业绿色全要素生产率。这是由于：一方面，农业生产性服务能够加快农业分工深化并提高专业化水平，从而促进农业生产效率水平的提高。并且农业生产性服务能够有效缓解劳动力、资本、土地等资源的约束，显著降低农业生产投入成本。此外，随着农业绿色生产服务和农业废弃物利用服务等绿色环保服务的不断推广和普及，有效降低了农业生产对农药化肥使用强度，并极大缓解了污染物的排放，最终实现农业绿色发展。另一方面，随着农业生产性服务的不断完善，突破了空间上的制约，能够以较低的成本为周边地区农业生产带来先进的生产技术和管理经验，从而提高周边地区的农业生产水平。例如，农机跨区作业服务的出现，不但有效缓解了周边地区劳动力不足的约束，而且显著提升了农业生产效率，从而为周边地区农业可持续发展创造有利条件。

农业受灾水平的直接影响系数和空间滞后系数为负，但均不显著。表明灾害并非是影响农业绿色全要素生产率的主要因素，可能是由于我国对农业生产给予了较为完善的政策保护以及充足的资金支持，从而使灾害得到了良好的控制。城镇化水平的直接影响系数显著为正，表明城镇化的不断推进，提升了本地区农业绿色全要生产率。可能是由于城镇化水平的提高，促进了一、二、三产业深度融合，农业产业得到了先进的技术、经验以及充足的资金支持，从而有效改善农业生产环境，实现农业绿色发展。农业种植结构的直接影响系数和空间滞后系数均显著为正，表明种植结构的优化有利于提升本地区和周边地区的农业绿色全要素生产率。可能是由于随着农业种植结构的优化与升级，农作物对碳排放的吸收能力以及农业资源合理配置能力得到显著提高，从而提高了农户收益并减少了环境污染，实现农业绿色全要素生产率水平稳步提升。财政支农的直接影响系数和空间滞后系数均显著为正，表明财政支农力度的加大有利于提升本地区和周边地区的农业绿色全要素生产率。可能是由于财政支农力度加大，能够为农户提供充足的资金支持，从而改善了农业生产条件，同时也激发了农户从事农业的积极性，通过采用先进的生产技术与管理方式，推进农业绿色发展。并且，财政支农水平提高有助于技术、资本等生产要素跨区域流动，进而改善周边地区农业生产条件。对外开放的空间滞后系数显著为正，表明周边地区对外开放水平的提高，能够提升本地区农业绿色全要素生产率。可能是由于周边地区对外开放程度提高，增大了对本地区农产品的需求，因此推动了本地区农业的发展，从而提升农业绿色全要素生产率。工业化水平的直接影响系数显著为负，表明工业化水平的提高，能够显著降低本地区农业绿色全要素生产率。可能是由于本地区工业的快速发展，在一定程度上侵占了农业资源，从而阻碍了农业绿色可持续发展。

3.空间效应分解

为进一步探究农业生产性服务对农业绿色全要素生产率的空间溢出效应，采用偏微分方程将空间效应细分为直接效应和间接效应，结果见表6。由表6可知，农业生产性服务对农业绿色全要素生产率的直接影响和间接影响均显著为正，影响系数分别为0.036和0.069，表明农业生产性服务每提升1%，农业绿色全要素生产率的直接效应提升0.036%，间接效应提升0.069%，由此可以看出农业生产性服务能够提升本地区和周边地区的农业绿色全要素生产率，且间接效应优于直接效应。此外，相关控制变量分解结果与前文一致。因此，应继续加大对农业生产性服务发展的支持力度，不断创新服务形式，推动农业生产性服务优化升级，促使传统小农户与现代农业有效衔接，实现农业农村绿色发展。

表6 空间杜宾模型各变量空间效应分解

（二）内生性讨论与稳健性检验

1.内生性讨论

考虑到农业生产性服务与农业绿色全要素生产率之间可能会存在相互作用的关系，从而产生内生性问题。因此，将农业生产性服务滞后一期作为本文的工具变量，并采用两阶段最小二乘进行实证检验，结果见表7列（1）。相关检验结果表明，选用农业生产性服务滞后一期作为工具变量较为合理，且农业生产性服务的系数为0.037，在1%水平下显著为正，表明农业生产性服务对农业绿色全要素生产率的促进作用是稳健的。

表7 内生性讨论与稳健性检验

2.稳健性检验

选用地理距离矩阵和空间距离矩阵平方倒数对农业生产性服务与农业绿色全要素生产率进行空间计量回归，结果如表7 列（2）和列（3）所示。不同权重矩阵下农业生产性服务对农业绿色全要素生产率的直接影响、间接影响以及总影响均显著为正，表明农业生产性服务能够提升本地区和周边地区的农业绿色全要素生产率这一结论是稳健的。

（三）异质性分析

为探究农业生产性服务对农业绿色全要素生产率的影响是否存在异质性，基于空间计量模型，按东部地区、中部地区以及西部地区进行分组回归，结果如表8所示。

表8 异质性分析

不同地区农业生产性服务对农业绿色全要素生产率的影响存在显著差异。其中，农业生产性服务对东部地区农业绿色全要素生产率的直接效应影响系数为0.062，在10%水平下显著为正；对中部地区农业绿色全要素生产率的直接效应和总效应影响系数分别为0.038 和0.05，均在1%水平下显著为正；对西部地区农业绿色全要素生产率的直接效应、间接效应和总效应影响系数分别为0.035、0.033 和0.068，在1%和5%水平下显著为正。产生这种差异的原因可能是东部地区相较于中西部地区在城镇化、工业化方面更为发达，该地区农户以非农收入为主要收入来源，且该地区农业生产成本较高，故农业生产性服务对提升农业绿色全要素生产率的效果并不强烈。中部地区是我国重要的农业产区，农业资源禀赋较为丰富，农业产业较为成熟，农户具有较高的生态环保意识，故农业生产性服务能够改善该地区农业绿色生态环境。西部地区近些年经济发展较为迅速，且十分重视农业绿色发展，党和政府出台一系列西部开发政策，为农业发展提供了先进的技术与资金支持，从而使农业生产性服务显著提升该地区农业绿色全要素生产率。

（四）门槛效应分析

1.门槛效应检验

选取人均土地规模作为门槛变量，构建农业生产性服务对农业绿色全要素生产率影响的门槛效应模型。在进行面板门槛回归前，首先检验门槛效应是否存在并确定门槛数量，结果如表9 所示。单一门槛在5%水平下显著，而双重门槛不显著，表明农业生产性服务对农业绿色全要素生产率的影响仅存在一个门槛值，门槛估计值以及置信区间见表10。

表9 农业生产性服务对农业绿色全要素生产率影响的门槛效应检验

表10 农业生产性服务对农业绿色全要素生产率影响的门槛估计值和置信区间

2.估计结果分析

利用Stata16.0进行面板门槛模型估计，回归结果见表11。当人均土地规模低于门槛值1.0087时，农业生产性服务对农业绿色全要素生产率的影响在1%水平下显著，影响系数为0.017，即农业生产性服务水平每提高1%，农业绿色全要素生产率提高0.017%；当人均土地规模水平超过门槛值1.0087时，农业生产性服务对农业绿色全要素生产率的影响系数为0.038，并且在1%水平下显著，此时农业生产性服务水平每提高1%，农业绿色全要素生产率则提高0.038%。表明农业生产性服务和农业绿色全要素生产率之间存在边际效用递增规律，因此促进土地规模化经营，仍是当前以及未来需要重点关注的问题。

五、结论与政策建议

(一)主要结论

本文以2006—2020年中国30个省份为研究对象，通过构建空间计量模型和门槛效应模型，探究农业生产性服务对农业绿色全要素生产率的空间溢出效应和门槛效应，得出如下结论：（1）农业生产性服务能够显著提升农业绿色全要素生产率，但存在区域差异。（2）农业生产性服务对农业绿色全要素生产率存在显著的正向空间溢出效应，即农业生产性服务对周边地区农业绿色全要素生产率的提升具有促进作用，经内生性讨论和稳健性检验后该结论依旧成立。（3）农业生产性服务和农业绿色全要素生产率之间存在单门槛效应，随着人均土地规模的扩大，农业生产性服务对农业绿色全要素生产率的促进作用将得到进一步提升。

（二）政策建议

根据上述结论，为提升农业绿色全要素生产率，实现农业可持续发展，本文提出如下建议:

首先，政府应加大财政支农力度并不断完善农业政策，支持农民合作社、龙头企业等各类服务组织的发展，并加强它们之间的交流与协作，以期提高服务品质与效率，降低服务成本，充分发挥农业生产性服务对农业生产的促进作用。

其次，由于各地区在气候环境、农业资源等方面不同，导致农业生产性服务和农业绿色全要素生产率发展水平存在差异。因此，可以通过构建农业信息交流平台，通过网络拉近各地区的距离，实现农业信息和农业资源共享，为农业水平落后的地区带来先进的农业生产技术与管理，从而实现各地区农业协调发展。

最后，不断完善土地流转政策并拓展新型服务模式，积极引导农户参与土地流转、农业生产托管等，实现土地和服务规模化经营，使农业资源得到合理配置，产生规模经济效应，最终实现农业绿色可持续发展。