城乡收入差距对农业绿色全要素生产率的影响研究——基于全国省级面板数据的实证分析

【目的】缩小城乡收入差距与推动农业绿色发展是全面推进乡村振兴战略的应有之义,为探究缩小城乡收入差距对农业绿色发展的影响。【方法】本文通过SBM-GML模型对2011—2019年30个省份的农业绿色全要素生产率进行测度,而后计算了相应年份的城乡收入差距,构建固定效应模型论证了城乡收入差距对农业绿色全要素生产率的影响。【结果】1）在控制年份和省份固定效应并引入控制变量的过程中,核心解释变量Prop的系数符号分别在1%、5%的水平上显著为正,拟合优度从0.243提升到0.424。2）在验证区域异质性的过程中,加入控制变量前后的核心解释变量的系数符号始终在1%、5%的水平上显著为正,但对粮食主产地区的系数（2.667）要大于非粮食主产地区（2.355）。【结论】1）城乡收入差距与农业绿色全要素生产率之间呈负相关关系,城乡收入差距的扩大将抑制农业绿色全要素生产率的提升;2）无论对粮食主产地还是非粮食主产地而言,城乡收入差距与农业绿色全要素生产率之间的关系不变,但缩小城乡收入差距对粮食主产地区的农业绿色全要素生产率促进作用更强。     

我国农业机械化对种植业全要素生产率的影响——基于农村人口老龄化的面板门槛模型

基于种植业生产视角,探寻农村人口老龄化对农业机械使用影响,对当前我国农业长远可持续发展具有一定的现实意义。首先采用Malmquist指数法对2004-2018年全国30个省市的种植业全要素生产率进行测算,并进一步测算各地区的农业机械化综合发展水平。其次,运用面板门槛模型,以农村人口老龄化率为门槛变量,研究农业机械化对种植业全要素生产率的非线性关系。最后,通过引入工具变量地形,探究农业机械化与种植业全要素生产率之间的内生性问题。研究结果表明：农业机械化与种植业全要素生产率之间存在单门槛效应。农村较高的老龄化水平下,不利于农业机械对种植业全要素生产率的提高。当农村人口老龄化率低于13.45%时,农业机械化综合发展水平每提高1个单位,则种植业全要素生产率提高0.000 4,当老龄化率高于13.45%时,农业机械化综合发展水平每提高1个单位,则种植业全要素生产率下降0.002。地形会通过影响农业机械化水平,进而影响到种植业全要素生产率。     

农村人口老龄化对农业全要素生产率的影响研究

探究农村人口老龄化对农业全要素生产率的影响作用机理,对当前我国加快推进农业现代化以及积极有效应对人口老龄化具有一定的现实启发作用。基于我国2004—2019年的省级面板数据,借助Malmquist指数法对全国30个省市的农业全要素生产率进行测算,通过中介效应模型,从劳动力供给数量效应、劳动力供给质量效应、技术经验累积效应、技术更新效应以及资本投入效应五个方面,探究农村人口老龄化对农业全要素生产率的影响机理。最后,以东北和西南地区为例,进一步分析该作用机理的地区差异性。可以发现：现阶段,农村人口老龄化对农业全要素生产率的抑制作用要强于促进作用。从全国层面来看,农村人口老龄化通过劳动力供给数量、质量以及资本投入三个方面对农业全要素生产率产生抑制作用,通过技术经验累积以及技术更新对农业全要素生产率产生促进作用。但是根据分区域研究的结果可知,这一检验结果与东北、西南地区的并不完全一致,因此在制定相应的政策时,要因地制宜,通盘考虑各个地区之间的差异性。     

数字普惠金融对农户农业机械化水平的影响

农机价格的提高使中小农户难以负担购置或租用成本,资金成为农户农业机械化水平提升的关键制约。基于中国劳动力动态调查数据和北京大学数字普惠金融指数,运用Order Probit模型分析数字普惠金融对农户农业机械化水平的影响,并以农村家庭创业为切入点阐释其影响机制。研究发现,数字普惠金融能够显著提高农户机械化水平,且其提升作用约有30.8%是通过农村家庭创业这一中介实现的;数字普惠金融对农户农业机械化水平的提升作用在粮食主产区、产销平衡区和丘陵山区表现更显著,并受到传统金融发展程度的正向调节作用。为此,不同地形区域和粮食产销区应因地制宜鼓励农村地区开展数字普惠金融业务,并配套政策鼓励农村家庭创业。     

农业机械化发展水平对种植业全要素生产率的门槛效应

基于Malmquist指数法对2000-2017年全国31个省(市、自治区)种植业全要素生产率进行了测算,进一步测算了农业机械化发展水平综合指数,并设计了面板门槛模型解释其间的关系。研究结果表明:农业机械化发展水平综合指数与种植业生产率之间存在以地形为门槛变量的单一门槛效应,跨过门槛值后这两者间有显著的负向影响。因此,提升种植业全要素生产率不能只靠提高农业机械化水平,地形因素也很重要,选用适应地形的农业机械才能真正提高种植业全要素生产率。     

贵州农村劳动力非农就业对农业生产效率的影响研究

【目的】农村劳动力非农就业促进了我国经济的持续发展,贵州作为西部欠发达省份,亟须寻求农业提质增效的有关路径。【方法】笔者选取2014—2018年贵州省75个县域面板数据,首先采用Malmquist指数法对贵州动态农业全要素生产率进行测定,然后选取双向固定效应模型探究贵州农村劳动力非农就业如何影响农业生产效率。【结果】贵州农业全要素生产率主要受技术进步的影响,非农就业为农业生产效率带来了显著的正向影响,在经过稳健性检验后结果依然成立。【结论】加强贵州省农业科技创新,助力科研成果转化;加强农村基础设施建设,防止农村劳动力不足;加强对劳动人员的从业引导,提升农村劳动力素质,有助于贵州省农业生产效率的提高,促进贵州省农业科学发展。     

广东省欠发达地区县域全要素生产率的变动趋势及空间差异研究

【目的】对广东省欠发达地区县域全要素生产率进行定量研究和评价,为该区域农业发展提供参考。【方法】课题组利用广东省欠发达地区的统计数据,采用DEA-Malmquist指数法测算2011—2021年粤东西北的县域全要素生产率,并从时空维度进行比较分析。【结果】粤东西北县域全要素生产率的增长源自技术效率,技术进步的贡献较低;在时间上呈阶段性波动上升趋势,且主要依赖技术效率带来的“水平效应”而非技术进步带来的“增长效应”;在空间上表现出东西高、中间低的阶梯式分布,且增长幅度自西向东递减。【结论】应该采取精准帮扶、科技创新、人才吸引等举措促进县域全要素生产率提升和实现县域高质量发展。     

数字普惠金融促进乡村振兴的影响效应研究

【目的】利用数字普惠金融,促使金融服务乡村,助力解决“三农”问题,全面推进乡村振兴。【方法】课题组运用中介模型和固定效应模型构建乡村振兴评价指标体系,运用皮尔逊相关系数来表示数据之间的相关关系,并构建莫兰指数模型,以此说明数字普惠金融对乡村振兴的影响。【结果】1)RG和UR与IGUR的相关性均在0.8以上,故被解释变量IGUR和解释变量RG、UR之间的关系是显著的。2）调研城市的莫兰检验的p值均小于0.05,z值均大于1.96,莫兰指数显著。3）地区生产总值对城乡收入差距有显著作用（p﹤2e-6）,城乡收入差距对数字普惠金融指数无显著影响（p﹤5.83e-10）。4)ACME的p值﹤0.05,说明间接效应显著,城乡收入差距在数字普惠金融对经济的影响中具有显著的中介作用。【结论】1）数字普惠金融发展水平存在空间相关性,且数字普惠金融发展水平越高的地区,其地区发达程度也越高。2）数字普惠金融的应用有助于缩小城乡收入差距,教育支出增加和对外开放程度变大会对城乡收入差距减小起到消极作用,而城镇化率增加和地区生产总值增加会对城乡收入差距减小起到积极作用。     

数字普惠金融发展对农民收入影响的时空分异与收敛性分析

金融体系的运作与农民生产生活息息相关，通过剖析数字普惠金融发展对农民收入的具体影响，为有针对性地制定助农增收策略提供更为准确、可靠的实证依据。基于我国2011—2020年30个省域的面板数据，分别构建面板时空地理加权回归模型与空间收敛模型分析数字普惠金融对农民收入影响的时空分异与收敛特征。研究表明：数字普惠金融发展对农民收入具有显著的积极影响，且影响表现出显著的时空分异特征，不同地区、不同时期的数字普惠金融增收效应存在差异，其系数估计最小值为0.268，最大值为0.633。以新疆为代表的西部偏远地区的数字普惠金融增收效应不断增强，各地区整体差异在快速缩小。空间收敛模型中β绝对收敛与β条件收敛系数估计值分别为-0.165、-0.158，且均为负数，表明数字普惠金融增收效应符合空间收敛特征。数字普惠金融可有效改善传统金融发展的非均衡性，同时可为西部偏远地区农民增收提供赶超渠道，进一步减少农民内部收入不平等现象。     

农业机械化水平对中国粮食生产技术效率的空间溢出效应研究——基于农机跨区作业视角

提升农业机械化水平是落实国家“藏粮于技”战略中的重要一环，利用1998—2020年中国31个省(市、区)的面板数据，采用空间杜宾模型，研究农业机械化水平对粮食生产技术效率的直接影响和空间溢出效应。研究发现：第一，农业机械化水平对粮食生产技术效率具有显著的空间溢出效应，在其他影响因素不变的情况下，其他地区粮食生产技术效率加权值每提升1%，本地粮食生产技术效率提升约0.579%；第二，从不同农机类型来看，农业机械化水平对粮食生产技术效率的空间溢出效应主要通过大中型农机实现，影响系数为0.252；第三，农业机械化水平对粮食生产机械效率的空间溢出效应存在于不同经纬度之间，在水稻跨区作业省份中，农业机械化水平对粮食生产技术效率的空间溢出效应为0.027。因此，提出通过进一步优化农机跨区作业机型、改进粮食品种、提升田间管理技术等方式扩大不同地区粮食作物的种植、生长和收获时间差，为农机跨区作业创造条件，实现资源效益最大化。     

金融发展视角下人口流动对粮食安全的影响研究

探究人口流动对粮食安全的影响,为保障国家粮食安全、实现农业现代化指明方向。课题组基于2010—2020年中国省级面板数据,利用空间杜宾模型实证检验人口流动对粮食安全的影响及空间溢出效应,探究金融发展在其中的调节作用。研究结果表明：粮食安全具有明显的空间依赖性;本地的人口流动显著抑制粮食安全,而邻省的人口流动显著促进粮食安全;金融发展负向调节人口流动对粮食安全的影响,缓解了人口流动对粮食安全的负向影响。因此,课题组建议积极引导社会资金进入农业领域,加强金融基础设施建设并完善农民信贷体系,以提升金融发展对农业的支持力度,为乡村振兴赋能。     

吉林省数字普惠金融对农民收入的影响研究

【目的】基于数字化普惠金融的优越性,探索数字普惠金融发展程度与农户增收的关系,推动数字普惠金融更加有效地在农村地区深入发展,更好地服务于乡村居民。【方法】研究小组基于吉林省8个地级市（除延边朝鲜族自治州）2011—2020年的面板数据,实证分析数字普惠金融指数对农村居民人均可支配收入的影响情况。【结果】1）农村居民人均可支配收入最低为5 513元,最高为16 636元;数字普惠金融指数均值为4.972,标准差为0.52。2）被解释变量Ln Y与解释变量Ln DIFI之间的相关系数为0.825,为正向影响,且在0.01的显著性水平上显著。3）方差膨胀因子均小于5,各个解释变量之间并不会存在严重的多重共线性问题。【结论】数字普惠金融能够促进农民收入的增加,在1%的水平上显著。随着城镇常住人口占总人口比例的上升,农民收入也将随之提高;政府通过提高农林水事务的财政支出增强了对农村地区发展的帮扶力度,从而提高了农业相关人员的收入水平;较好的金融发展对提高农民收入有显著的影响,但经济水平的提高可能会对农民增收产生负影响效果。     

农机社会化服务绿色效率的时空动态演进及其影响因素研究

提升农机社会化服务绿色效率,是破除农业环境瓶颈的关键之要,是实现农业可持续发展的治本之道。基于2007—2021年全国30个省(市、自治区),运用超效率SBM模型测算农机社会化服务绿色效率,使用Dagum基尼系数、Kernel估计法、Markov链以及固定效应模型,分析我国农机社会化服务绿色效率的时空动态演化规律及其影响因素。结果表明：我国农机社会化服务绿色效率呈上升趋势,空间上呈现中东高西部低的状态;农机社会化服务绿色效率的总体差异呈缩小趋势,地区间差异是导致总体差异的主要原因;农机社会化服务绿色效率逐步提高,近年来呈集中趋势,地区绝对差异扩大;农机社会化服务绿色效率发生转移的过程中,存在空间溢出效应,效率锁定现象显著;城镇化和人口老龄化、种植结构、化肥、农药、劳动力价格对农机社会化服务绿色效率的影响较大,且地区异质性明显。     

中国农业全要素生产率变动：1995～2005

利用Malmquist生产率指数方法,对中国30个省份1995~2005年间的全要素生产率的变化作了测算,实证分析了中国农业增长过程中全要素生产率的变动情况,并将其进一步分解为技术效率和技术进步。结果显示,中国全要素生产率表现出阶段性的增长变化,而且东部、中部和西部地区之间存在差异。技术进步成为推动中国农业近年来全要素生产率增长的主要原因,主要得益于农业生物技术的发展以及农机设备大量的投入使用。     

农村金融理财的发展现状与可行路径研究

随着十九大的召开,我国主要矛盾的转变,"三农问题"也逐渐得到改善,农村理财成为农民的现实需求。笔者分析了我国农村金融理财的现状及问题,从而提出可行路径,促进农村地区金融服务平台建设与发展,推动金融理财知识和观念的普及,并针对农民设计独特的理财产品,创新农村金融理财服务模式,发展农村普惠金融。     

农机金融、保险、信贷将获全面支持

<正>本刊讯:近日,国务院办公厅发布《关于金融服务"三农"发展的若干意见》(以下简称《意见》),以"组合拳"的方式采取系列措施力促金融服务"三农"。其中,农机在金融产品、保险和信贷等方面将获得全面支持。《意见》共三十五条,分别从深化农村金融体制机制改革、大力发展农村普惠金融、引导加大涉农资金投放、创新农村金融产品和服务方式、加大对重点领域的金融支持、拓展农业保险的广度和深度、稳步培育发展农村资本市场、完善农村金融基     

数字普惠金融与农村产业融合发展的灰色关联分析——以陕西省为例

在文献梳理的基础上选取可以反映陕西省农村产业融合发展水平的6个指标作为参考数列,以数字普惠金融的覆盖广度、使用深度、数字化程度3个维度为比较数列,通过灰色关联分析法构建模型,对陕西省数字普惠金融和农村产业融合发展水平之间的关联程度进行量化分析。研究发现,陕西省数字普惠金融的发展与农村产业融合水平有着密切联系,不同维度的数字普惠金融对农村产业融合发展的贡献值也不尽相同。根据实证分析的结论,提出相关建议,以期为解决陕西省农村产业融合发展过程中面临的金融困境提供参考。     

机械化对农业的影响

<正>未来的农业机械将集成大量传感监控系统。为了满足到2050年人类对粮棉油的需要,农业生产力水平提升面临着巨大挑战,受到有限的资源和可开垦耕地以及缺乏足够的劳动力等一系列严格约束。国际通行做法是,用单位资源的产出,即全要素生产率来衡量生产力水平的高低。根据预测,到2050年,农业产出需要在2011年的基础上翻一番。这就要求全要素生产率从目前的1.4提高到1.75或者更高。为了达到这一目标,在影响全要素生产率的所有方面都要取得较大进展。     

农业农村数字经济赋能农业生产性服务业机理研究

农业生产性服务业是农业现代化转型的基础,农业农村数字经济的发展能为农业生产性服务业提供新的动能,有利于农业现代化的实现。在测度农业农村数字经济的基础上,利用中国31个省(自治区、直辖市)的面板数据,通过固定效应模型与中介效应模型实证研究农业农村数字经济对农业生产性服务业的影响机制。结果表明：固定效应模型下农业农村数字经济系数为0.013 4且显著,说明农业农村数字经济的发展能够促进农业生产性服务业的发展;农业科技创新,农业产业合理化与农业产业高级化在中介检验检验中系数分别为0.033 2、0.035 4、0.018 2且显著为正;异质性条件下,农业农村数字经济对于农业生产性服务业的影响为中部>东部>西部;农业发达省份影响较为显著,而对农业不发达地区无显著性影响。     

农村金融数字化助推贵州乡村振兴的实践研究

农村金融作为农村经济的核心体系,是实现乡村振兴战略中最关键的资源配置力量。农村金融数字化发展可通过融合科技力量、调整组织方式、优化业务流程等方式纾解传统金融存在的成本高、风控难等痛点,因此研究农村金融数字化发展具有重要的现实意义。课题组从产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效、生活富裕五方面分析了农村金融数字化支持贵州省乡村振兴的实践状况,从农村普惠金融与科技融合度、农村金融科技应用、农村金融数字化人才、数据资源价值等方面探讨了农村金融数字化服务存在的问题,并针对这些问题提出了对应的建议。通过促进农村普惠金融与科技的融合创新,突破农村金融科技应用的局限性,加强农村金融数字化人才队伍建设,夯实农村金融数字化服务乡村振兴的数据基础,可以促进农村金融更好地服务于贵州省农业农村现代化建设。推动金融服务方式不断创新,提高农村金融数字化服务水平,可以满足乡村振兴战略实施中多元主体的新型金融需求,更好地助推乡村振兴。