生態文明先行示范區的設立能否提高農業綠色效率？
——基于湖南省的經驗數據

(湖南工商大學經濟與貿易學院，湖南長沙，410205)

一、引言

農業作為國民經濟的基礎，是與自然環境聯系最為緊密的產業，是生態文明建設的重要領域[1]。21世紀以來，中央一號文件已經連續16年聚焦“三農”工作，且2019年2月發布的中央一號文件再一次強調要加強農業農村的污染防治和生態環境保護。但是近年來，農業現代化生產過程中對機械、化肥、農藥和農膜等的依賴對生態環境產生了較大的壓力。根據冉光和等[2]的研究，改革開放以來，我國農業生產碳排放量以年均5%的速度持續增長。此外，根據國務院公布的《第一次全國污染源普查公報》，中國的農業污染已經超過了工業和生活污染，成為面源污染的第一大來源。因此，促進農業農村的綠色發展已然成為全社會亟待解決的重要問題。在此背景下，國家陸續出臺了一系列推動農業綠色發展和全社會生態文明建設的政策和要求。在2013年12月，國家發改委等六個部門聯合下發了《關于印發國家生態文明先行示范區建設方案(試行)的通知》，陸續啟動了兩批生態文明先行示范區。生態文明先行示范區建設對農業方面的要求是促進綠色低碳循環發展和高效利用資源，協同推進農業現代化和綠色化。那么，生態文明先行示范區的設立真的能促進農業的綠色發展嗎？其作用強度究竟如何？本文將對這些問題進行回答，這將進一步地為生態文明建設政策的制定和推廣提供理論依據和參考價值。

農業綠色發展的有效性常用農業綠色效率來衡量。農業綠色效率考慮的是集經濟、社會以及生態于一體的效益，在效率的測算中加入了與環境有關的變量。目前，針對農業綠色效率的研究主要集中在效率測算與評價[3?5]、影響因素[6]以及空間差異等方面[7]。其中，農業綠色效率的影響因素更是學術界研究的重點。在進行農業綠色效率的影響因素研究時，學者們發現不同的政府行為對農業綠色效率起著不同的影響。2008年《世界銀行發展報告》指出公共部門管理的改革以及尋租行為的控制對于農業綠色效率的改善有著巨大的潛力。李兆亮等[8]通過設置農業政策虛擬變量，把2004年中央一號文件頒布的年份作為分界點，探究 了農業政策對于農業綠色生產效率的影響關系。結果發現農業政策顯著推動了農業的綠色發展。王寶義[9]通過研究發現中國鼓勵石油農業模式發展的財政支農方式會對農業綠色效率產生負向效應，抑制其增長。鄭麗楠等[10]在進行農業綠色效率的影響因素研究中發現農地確權對農業綠色效率存在顯著的正向影響關系。以上文獻均表明政府政策對于農業綠色效率均存在一定的影響關系。那么2014年“設立生態文明先行示范區”這一政策對于農業綠色效率的影響如何呢？目前，學術界對于生態文明先行示范區的研究還相對較少，主要集中在對生態文明先行示范區的建設評估[11]、生態風險評價[12]、建設路徑探索[13]等方面，鮮有學者評估生態文明先行示范區的設立對于農業綠色效率的政策效應。

湖南省一直以來都是著名的魚米之鄉，擁有作為全國九大商品糧生產基地之一的洞庭湖平原。在2019年，其農業增加值達到了2124億元，在全國農業中占據著重要地位。此外，在首批生態文明先行示范區建設名單中，湖南省的武陵源片區和湘江源頭區域均位列其中。農業大省以及省內政策覆蓋范圍較廣，這兩個特征使得湖南省作為研究生態文明先行示范區對農業綠色效率的政策效應的樣本時具有一定的代表性。因此，本文將利用Undesirable Output模型測算湖南省2007—2016年①80個地區的農業綠色效率，繼而將測算結果作為被解釋變量，運用基于傾向得分匹配的雙重差分法(PSM-DID)對“設立生態文明先行示范區”這一政策進行評估，考察該政策作用在短期內是否存在滯后性和持續性，并通過影響機制檢驗探究生態文明先行示范區政策提升農業綠色效率所依靠的具體路徑。相對于已有的文獻，本文對以下幾個方面進行了拓展和延伸：一是從一個較新的視角研究農業綠色效率的影響因素，即分析生態文明先行示范區政策對于農業綠色效率的影響。二是采用PSM-DID方法科學地評估了生態文明先行示范區對于農業綠色效率的政策效應，為今后的研究提供了新的經驗證據。三是根據研究結論提出了相應的政策建議，為地方推進農業的綠色生態發展提供了參考。

二、理論分析與研究假設

新古典經濟學認為生產者與消費者均面臨著預算約束，為實現生產者的成本最小化或消費者的效用最大化，所有人都會根據收入和價格的變化來調整決策。假設農業生產者均是理性的“經濟人”，則只要政府提供了適當的“支持”和“激勵”，農業生產者都會根據政策調整生產行為，進而實現福利的最大化[14]。作為政府“支持”和“激勵”農業綠色發展措施之一的“生態文明先行示范區”政策無疑會對農業綠色效率產生重要影響。

湖南省生態文明先行示范區建設方案提出要推動農村“三化”發展，而農村“三化”建設(城鎮化、工業化和農業產業化)均能在一定程度上影響農業綠色效率。有學者指出城鎮化及工業化對我國農業的發展存在著正向作用[15]。一方面，城鎮化和工業化可以通過對資源進行合理配置來改善區域資源的利用效率。例如，工業化和城鎮化的發展會促使勞動力生產要素從低生產率的農業部門流動到高生產率的非農部門。當這一現象發生在農村勞動力資源冗余的情況下時，較少的農民從事農業生產活動能帶來耕地利用效率的上升[16]以及勞動邊際產出的提高，進而推動農業綠色效率的提升。另一方面，工業化的發展能為農業的可持續發展提供強有力的物質保障和技術支持，有利于建成綠色高效高產的農業生產體系。除城鎮化和工業化外，農業的產業化經營所形成的農業產業集群對農業綠色效率也存在著重要影響，其有助于把“小而散”的農業生產者引向專業化產業區，實行集約經營，促進農業產業結構升級[17?18]。而農業產業結構高級化正是農業綠色發展的本質要求。

此外，生態文明先行示范區政策還可通過政府財政等手段來影響農業綠色效率。首先，政府通過增加R&D投入推動農業技術的創新[19]。農業技術創新的顯著外部性特點導致了“研發資源壟斷”以及“市場失靈”等現象的存在。而政府R&D投入的增加在一定程度上可以糾正農業技術創新的外部性，并對創新效率產生“杠桿效應”[20]。其次，政府的財政政策能在農業綠色發展中起到補償、導向和調控作用[21]。綠色農業的正外部性導致私人收益和社會收益不一致，從而制約了農戶開展綠色生產活動的意愿。為解決因外部性導致的市場失靈問題，需要借助國家財政政策[22]，如補貼政策可降低農戶從事綠色生產的私人成本，不僅避免了生產者中部分邊際人群的退出而且提高了部分邊際人群的生產積極性[23]。此外，農村公共產品的投入會影響農戶的農業生產行為，進而影響農業綠色效率[24]。一方面，現代化的農業基礎設施是實現農業綠色發展的基礎支撐，以改善農業基礎設施為目的的公共產品投入，有利于改善農業的生產條件、增加產出以及增強農業發展的動力。另一方面，以提高人力資本水平為目的的公共產品投入不僅可以提高農戶獲取和理解市場信息的能力，還可以培養生態文明意識[25]。同時，具有正外部性特征的人力資本還可以促進先進生產技術的進步和傳播，且人力資本水平越高，其外部性越強。

根據以上分析，本文提出第一個假設：

H1：“生態文明先行示范區”政策對于農業綠色效率存在正向影響。

政策的傳導過程存在時滯是一個無法避免的問題。政策的時滯現象是政策實施過程中的客觀必然以及正常反應。從“設立生態文明先行示范區”這一政策的出臺到有關部門改變發展戰略，進行調整，到基層真正實施且發揮效應需要一段反應時間。并且當政策實施到基層時，隨著政策的不斷細化和完善，生態文明先行示范區的設立對于農業綠色效率的影響不會只存在于當期的，而應是持續的。為此，本文提出以下假設：

H2：“生態文明先行示范區”政策對農業綠色效率的提升作用存在滯后效應。

H3：在短期內，隨著時間的推移，“生態文明先行示范區”的政策效應呈增強趨勢。

三、研究方法與數據說明

(一)農業綠色效率的測算

1.農業綠色效率的測算方法

傳統的DEA模型是以最小的投入來衡量盡可能多的產出，其輸出的指標屬于期望產出。但是，隨著農藥、化肥、塑料薄膜等在農業中的應用越來越廣泛，農業生產的過程中不可避免地會產生壞的或非期望的產出。故本文采用將非期望產出納入模型當中的規模報酬不變的Undesirable Output模型來測算農業綠色效率。

假設存在n個決策單元，且每個決策單元包含投入、期望產出、非期望產出三種要素，分別由三個向量x,yg,yb表示，其中，x∈Rm，yg∈Rs1，yb∈Rs2；對矩陣分別定義為：X=[x1,…,xn]∈Rm×n，假設X＞0，Yg＞0，Yb＞0。生產可能集定義為：

Undesirable Output模型表達為：

當決策單元ρ*=1時，即s?=0，sg=0，sb=0時，說明不存在投入及非期望產出的冗余，也不存在期望產出的不足，該決策單元是有效率的；當0≤ρ*＜1時，決策單元就需要改進，可通過降低過多的投入和減少過多的非期望產出，或增加期望產出來實現。

2.農業綠色效率投入產出指標

為測算農業綠色效率，首先需要定義投入產出指標。在綜合考慮了數據的可獲得性以及侯孟陽等[26]的相關研究后，本文主要選用農業機械總動力(萬千瓦)、農作物播種面積(千公頃)、農用塑料薄膜使用量(噸)、農藥使用量(噸)、農用柴油使用量(噸)、農用化肥使用量(噸)和農業從業人員(萬人)作為投入指標，選用農業總產值(億元)作為期望產出指標。

與傳統農業生產效率不同的是，農業綠色效率還需要考慮環境約束。現有的研究一般將農業碳排放量(千噸)和面源污染(千噸)作為非期望產出。其中，農業碳排放的主要來源為：第一，使用農藥、化肥、農用薄膜等產生的碳排放；第二，耕作機械產生的碳排放；第三，翻耕引發的土壤碳流失；第四，灌溉農田時使用機械而產生的碳排放。各生產物資具體的農業碳排放系數及其來源參考中國農業大學生物與技術學院以及李波等[27]的研究②。依據2006年IPCC提供的碳排放計算公式，將本文的農業碳排放的計算公式定義為：

其中，Ct為農業的碳排放總量；k為碳排放源種類；t為年份；ckt指各種碳排放源的碳排放量；δk為k農業碳排放源的碳排放系數；ωk為k碳排放源的使用量。而農業面源污染主要考慮農藥、化肥以及農用薄膜的流失率或殘留量。具體計算方式為：污染源污染量等于污染性投入與其污染系數的乘積，再加總各類污染源污染量。根據相關文獻資料，農藥的流失系數、化肥的殘留系數以及農用薄膜的殘留系數分別為50%、75%以及10%，據此，可以通過相應的數據計算出農業面源污染量。

(二)實證模型的構建

1.PSM-DID方法

生態文明先行示范區的設立是一項自然實驗，一般可以直接采用雙重差分法對其進行評估。但是因為各地區資源稟賦和發展水平的不同，導致了控制組和處理組之間存在較大差異，所以在全樣本范圍內使用雙重差分法，估計結果可能會產生一定的誤差。故本文采取傾向得分匹配法為處理組找到盡可能相近的控制組，用匹配后未被設立為生態文明先行示范區的控制組的農業綠色效率變化替代假如沒有被設立為生態文明先行示范區的處理組的農業綠色效率變化。在消除異質性問題后再采用雙重差分法來估計生態文明先行示范區的設立對于農業綠色效率的影響。本文構建的模型形式如下：

其中，rateit為測算出的農業綠色效率；treatmenti和postt為虛擬變量，如果i縣市被設為生態文明先行示范區，則treatmenti=1，否則為0；當t≥2014時，postt=1，否則為0；didit為交互項，即didit=treatmenti×postt；controlit為一系列的控制變量；ηi為縣市的固定效應，用來控制影響農業綠色效率但不隨時間變動的個體因素；γt為時期效應，用來控制隨時間變化的影響農業綠色效率的時間因素；εit為隨機誤差項；下標i和t分別代表縣市和年。

由式(4)可知，對于處理組(treatment=1)來說，政策實施前后?rate1=α2+α3的變化是受到生態文明先行示范區的設立和其他相關政策的影響，而對于控制組treatment=0來說，政策實施前后?rate2=α2的變化僅僅只是受到了其他相關政策的影響。因而，?rate1??rate2=α3為生態文明先行示范區政策對于農業綠色效率的凈影響，故didit為本文的核心解釋變量，若生態文明先行示范區的設立有助于提高農業綠色效率，則α3系數應顯著為正。

2.PSM-DID模型指標的選取

(1)被解釋變量。采用測算出來的農業綠色效率(rate)作為模型的被解釋變量。

(2)解釋變量。生態文明先行示范區的交互項didit(didit=treatmenti×postt)。第一批生態文明先行示范區的設立是在2014年，treatmenti和postt為政策組別的虛擬變量和時間的虛擬變量。屬于生態文明先行示范區的地區，treatmenti=1，否則為0；當t≥2014時，postt=1，否則為0。

(3)控制變量。農業綠色效率的影響因素除了生態文明先行示范區的設立外還有很多。根據相關研究[28?29]，本文選取以下控制變量：選取城市化水平(urban，%)衡量城鎮化發展程度；政府意愿采用地方財政支出(lngov，億元)的對數來表示；地區經濟的發展水平用人均地區生產總值(lnpgdp，元)的對數來衡量；用普通中學在校學生數占地區總人口的比重(human，%)衡量地區人力資本；工業化水平采用第二產業增加值占地區生產總值的比重(indus，%)來衡量。

(三)數據來源及描述性統計

為了更為精確地衡量2014年生態文明先行示范區設立對于農業綠色效率的影響，本文剔除了2015年湖南省入選第二批生態文明先行示范區名單的地區(寧鄉市、衡陽全部縣市)，最終使用2007—2016年湖南省80個縣市的面板數據來估計生態文明先行示范區的設立對于農業綠色效率的政策影響。數據來源于《中國縣(市)社會經濟統計年鑒》、《湖南農村統計年鑒》、《湖南省統計年鑒》、EPS數據平臺以及各地區的統計公報。對于部分缺失的數據采用移動平均法進行補齊。表1和表2分別為農業綠色效率的投入產出體系和實證模型指標的描述性統計。

四、測算結果與實證分析

(一)農業綠色效率的測算結果

本文利用湖南省2007—2016年80個縣市的農業投入產出數據，選用考慮非期望產出的Undesirable Output模型，運用DEA-SOLVER Pro5軟件對80個地區的農業綠色效率進行測算③，其中，對于期望產出和非期望產出的權重設定為1:1。2007—2016年，湖南省的農業綠色效率的均值為0.67，說明農業綠色發展的整體水平并不高，目前還沒有完全實現農業生產和綠色生態的協調發展，還有一定的改善空間。由于篇幅限制，本文僅給出2016年的測算結果，如表3所示。

在表3中，可以得知望城區、長沙縣、瀏陽市、茶陵縣、韶山市、邵東縣、新邵縣、隆回縣、洞口縣、武岡市、臨澧縣、桃源縣、桂陽縣、道縣、藍山縣、會同縣、麻陽苗族自治縣、靖州苗族侗族自治縣、古丈縣、龍山縣這20個地區的農業綠色效率值為1，說明相對而言，這些地區在農業發展過程中對于資源的利用和環境的保護均要優于其他效率水平相對較低的地區，以至于其投入產出達到最優。此外，在這20個地區中，有12個地區屬于生態文明先行示范區的試點區域。那生態文明先行示范區的設立對于這12個地區的農業綠色效率是否存在貢獻力度呢？這是本文下一步要探究的問題。

表1 農業綠色效率的投入產出體系描述性統計

表2 實證模型指標的描述性統計

表3 2016年農業綠色效率測算值

(二)實證回歸分析

本文進行傾向得分匹配的處理組為湖南省2014年被設為生態文明先行示范區的縣市，控制組為湖南省的非生態文明先行示范縣市(剔除2015年新設立為生態文明先行示范區的縣市)，并采用有放回的一對一最近鄰匹配對實驗組和對照組進行一對一匹配，最終得到560個樣本。

1.Logit回歸估計

在進行PSM之前(樣本量為800)，為探討生態文明先行示范區的設立是否隨機，本文將treatment作為被解釋變量，前文所選取的控制變量作為解釋變量，對其進行Logit估計，結果如表4所示。

表4 Logit傾向得分估計

從表4中可知，地區的政府財政支出規模、經濟發展水平與入選生態文明先行示范區呈顯著的負向關系；人力資本與工業化水平與入選生態文明先行示范區呈顯著的正向關系。因而本文處理組和對照組的初始劃分并不是隨機的，存在較大差異。因而采用傾向得分匹配方法解決樣本選擇的系統性差異是有必要的。

2.識別條件檢驗

只有滿足了兩個識別條件，即平衡性假設檢驗和共同支撐假設檢驗，才能準確使用傾向得分匹配方法。下面本文將進行這兩種檢驗：

(1)平衡性假設檢驗。傾向得分匹配方法的有效性體現在平衡性假設，即處理組和控制組經匹配后在特征變量上不存在顯著差異。表5給出了平衡性假設檢驗結果。結果顯示經過匹配后控制組的urban均值由匹配前的0.406降到了0.351，更接近于處理組的urban均值0.341。此外，除lngov變量外，匹配后處理組和控制組中的lnpgdp、human、indus均值差異也都較匹配前有所減少，控制在0.1以內，且相對應的T值和P值都表示處理組和控制組在匹配后不存在顯著性差異，說明匹配結果較好，整體樣本符合平衡性檢驗。

表5 傾向得分匹配前后處理組和控制組的差異

(2)共同支撐假設檢驗。圖1顯示了匹配前后處理組和控制組傾向得分的核密度分布圖，從圖中可知，在匹配前兩組樣本具有較大差異，而經過匹配后的處理組和控制組的傾向得分基本保持一致，共同支撐域得到了明顯的提高，說明滿足共同支撐假設。

3.平均處理效應檢驗

在證明匹配結果滿足以上兩個檢驗后，利用匹配后的樣本進行雙重差分估計。在表6中，模型1和模型3為傳統DID回歸估計；模型2和模型4為PSM后的DID回歸估計。其中，模型1和模型2的解釋變量只包括did交互項、treatment和post；模型3和模型4在模型1和模型2的基礎上加入了控制變量。

在表6中，通過對比(1)(3)或(2)(4)列可以知道，加入控制變量后模型的擬合優度有所提升，表明本文控制變量的選取是合理的。此外，通過對比模型3和模型4可知傳統DID回歸估計得到的did估計系數為0.068，大于PSM后的DID估計結果，說明若直接采用雙重差分法進行回歸會高估政策效應，結果存在偏差。但是從表6中不難發現，不管是否加入控制變量，傳統DID以及PSM后的DID回歸估計結果中的did交互項估計系數均通過了5%的顯著性水平，且為正數，這說明生態文明先行示范區的設立對于農業綠色效率的政策影響是存在的，其能夠顯著推動農業綠色效率的增長，即H1假設成立。

4.動態效應檢驗

圖1 傾向得分匹配前后處理組和控制組的核密度分布圖

表6 生態文明先行示范區對農業綠色效率的平均處理效應

表6的回歸結果為生態文明示范區政策對于農業綠色效率的平均處理效應，而基于前文的分析，生態文明先行示范區政策對于農業綠色效率可能存在滯后性和持續性，為了進一步探究生態文明先行示范區的設立對于農業綠色效率是否存在時滯性以及該政策對于農業綠色效率是否存在持續的提升作用，本文將對式(4)進行擴展，構建以下模型進一步分析動態效應：

其中，t_2014、t_2015、t_2016為年份虛擬變量，t_2014表示將處于2014年的樣本取1，其他年份取0；t_2014×treatmenti、t_2015×treatmenti、t_2016×treatmenti為生態文明先行示范區虛擬變量和年份虛擬變量的交互項。

動態效應回歸結果如表7所示，加入了控制變量的模型6較之未加入控制變量的模型5具有更高的擬合優度，并且模型5和模型6的系數估計值差異較小，說明這兩個模型的設立是科學的、可靠的。從交互項的系數上來看，表示2014年政策效應的交互項t_2014×treatment的估計系數在兩個模型中均不顯著，而2015年的交互項系數通過了5%的顯著性水平檢驗，說明生態文明先行示范區的設立對于提升農業綠色效率存在明顯的滯后效應，且滯后期為1年，H2假設成立。圖2直觀地反映了政策實施后的效果，可以看出生態文明先行示范區對于農業綠色效率的動態影響除了存在最初的1年滯后期外，在2015—2016年內作用強度呈現增強趨勢，且通過了10%的顯著性水平檢驗，即生態文明先行示范區的設立不僅能顯著促進農業綠色效率的增長，而且示范區設立時間越長，政策效果越好，促進作用越大，H3假設成立。

表7 生態文明先行示范區對農業綠色效率的動態效應

圖2 政策動態效應圖

5.穩健性檢驗

(1)安慰劑檢驗：隨機抽取處理組

為了驗證處理組的農業綠色效率變化確實是由生態文明先行示范區的設立引起的，而不是受到其他非觀測因素的影響，本文參考Li等、張國建等[30?31]的做法，通過在80個樣本中隨機抽取40個地區作為處理組來進行檢驗，將表6中模型4的回歸結果作為基準結果。根據式4，didit的系數估計值的表達式為：

其中，w包括本文選取的所有控制變量、政策虛擬變量和時間虛擬變量，η表示其他非觀測變量對于農業綠色效率的影響。如果η等于0，那么α3的估計是無偏的，但是這一點很難直接驗證。因此，本文采用計算機模擬的方式，通過隨機抽取對照組的方式產生一個錯誤的虛擬變量替代didit，由于隨機產生，α3等于0，在此前提下，如果還能估計出等于0，那么可以反推出η也為0。為了提高安慰劑檢驗的效果，本文將計算機隨機抽取的過程重復了500次，得到了500個估計系數，均值為?0.002，與基準回歸的結果(0.067)存在顯著性差異。圖2為估計系數的概率密度分布圖，垂直的實線為基準回歸系數估計值。從圖2中可知安慰劑檢驗得到的系數估計值集中分布在零附近，因此，可以反推出η為0，即隨機設立的生態文明先行示范區對于農業綠色效率沒有政策效應。反過來說，也就是2014年設立的生態文明先行示范區對于處理組的農業綠色效率的顯著促進作用是真實存在的。

圖3 安慰劑檢驗

(2)更換傾向得分匹配方式的穩健性檢驗 PSM具有多種匹配方式，本文通過采用不同的匹配方式互相檢驗結果，如果所得結果的系數和顯著性變化不大，說明是穩健的。前文使用的是有放回的一對一最近鄰匹配，下面將采用核匹配、半徑匹配、樣條匹配和局部線性回歸等匹配方法進行檢驗。從表8中可知，這四種匹配方式的估計結果與一對一近鄰匹配的結果在顯著性水平上差異較小，系數大小的變動在0.016以內，與一對一最近鄰匹配的結果相近，說明本文的估計結果具有較強的穩健性。

表8 更換匹配方式的穩健性檢驗

五、影響機制檢驗

通過平均處理效應檢驗和動態效應檢驗可知，生態文明先行示范區的設立對于農業綠色效率的提升具有顯著的正向影響，并且在經過1年的滯后期后，政策效應隨時間的推后而不斷增強，那么該政策是通過何種路徑影響農業綠色效率的呢？基于前文的分析，可以知道基準回歸中的控制變量(城市化水平、政府財政支出、地方經濟發展水平、人力資本以及工業化水平)亦能作為生態文明先行示范區政策影響農業綠色效率的途徑。基于該思路，本文在式(4)的基礎上引入控制變量與did的交互項，即構建式(7)來探究生態文明先行示范區政策對于農業綠色效率的影響機制，回歸結果如表9所示。

在表9中，城市化、工業化以及政府財政支出的交互項系數均為負值，并且城鎮化的交互項系數在5%的顯著性水平下顯著，說明生態文明先行示范區政策不僅不能借助城市化、工業化以及政府財政支出對農業綠色效率產生正向影響，反而阻礙了其增長。可能原因有：一是目前城鄉二元關系轉型不徹底，未達到城鄉一體化發展[32]，整體上還處于“農業支持工業，農村支持城市”的舊制度路徑依賴中。盡管國家增加了對于農業農村的投入，但是由于舊制度路徑依賴的存在，地方政府還是更加重視工業和城市的發展。并且由于城市“虹吸”效應的存在，先進生產技術等資源很難流向農村，這使得城市化和工業化發展反而阻礙了農業的綠色發展[33]。二是目前農業補貼政策存在缺陷。農業的補貼政策大多還停留在對于購機補貼、糧食直補及良種補貼等方面，僅僅以通過提高農業期望產出(如農業總產值等)的方式提高生產效率，未涉及農業環境保護的因素，從而導致政府財政支出對于農業綠色效率的提升作用未得到體現。此外，我國在2007年才開始啟動現代農業產業技術體系，對于農業綠色生產技術的關注較晚且研發資金不足。

表9 生態文明先行示范區設立對于農業綠色效率的影響機制

人力資本交互項與地方經濟發展水平交互項的估計系數為正值，說明生態文明先行示范區能夠通過人力資本以及地區經濟發展水平來提高農業綠色效率。但值得注意的是僅人力資本交互項系數在10%的水平下顯著，說明生態文明先行示范區設立后，主要是依靠地區人力資本水平來提升農業綠色效率。

六、結論與政策建議

本文基于湖南省2007—2016年80個縣市的面板數據，采用考慮非期望產出的Undesirable Output模型測算了各地區的農業綠色效率，并將測算出來的效率值作為被解釋變量，通過構建PSM-DID模型探討了“設立生態文明先行示范區”這一政策對于農業綠色效率的影響，主要結論如下：①生態文明先行示范區的設立能夠顯著促進縣域農業綠色效率的增長，使處理組比控制組提高約6.7%。在經過多種穩健性檢驗后，該結論仍然成立。②生態文明先行示范區的設立對農業綠色效率的提升具有1年的滯后期，且在短期內，政策效應隨著時間的推移呈增強趨勢。③生態文明先行示范區主要通過人力資本來提升農業綠色效率，地區人力資本水平每提高1%，可以使農業綠色效率提升2.805%。地方經濟發展水平盡管對農業綠色效率產生了正向影響，但提升作用還不明顯。此外，城市化水平會顯著抑制生態文明先行示范區農業綠色效率的增長。

根據本文的主要結論，可以得出以下政策啟示：

(1)擴大人力資本投資，提高勞動力素質。農業生產過程中的主體是農民，而廣大農民的生態文明意識和生態文明素養決定著農業農村生態文明建設的成果。湖南作為一個多民族的省份，少數民族人口占比達到了10.1%。在此背景下以教育為主的人力資本投資就必須解決少數民族地區以及非少數民族地區教育資源配置不公的問題。少數民族地區經濟發展水平的落后以及地區人民的封建觀念和保守思想導致了教師流動性大以及入學率低。因此，地方政府應提高少數民族地區教師的待遇水平并增加具有激勵性的獎勵措施來加強教師隊伍的穩定性；還需加大對教育事業的投資，并在教育落后地區開展專題講座，扭轉當地人民不重視教育的觀念。此外，應培養學生的職業技能，如鼓勵相關高校、職業學校開設有關現代化農業的課程，建立現代化農業人才培養體系，讓先進農業技術被普遍認識和利用。

(2)推動地區經濟增長，強調農業的協同發展。盡管生態文明先行示范區政策可通過地區經濟推動農業的綠色發展，但是目前該推動作用還不明顯。因此，地區經濟在發展的過程中，一方面，要調整優化農業產業結構，打造生態農業產業體系，走集經濟效益、社會效益和環境效益于一體的“兩型”農業發展道路，如在張家界等自然條件優美地區打造農業生態園，大力發展生態旅游業；通過農業產業化龍頭企業帶動農業生產的綠色化等。另一方面，應該加強對于農業的重視程度，擴大對于農業技術研發的資金支持力度，促進農業生產技術的綠色化改革。

(3)推動新型城鎮化，注重城鄉融合發展。宋元梁等[34]指出盡管城鎮化在短期內抑制了農業的生產效率，但是從長期來看，城鎮化和工業化還是可以帶來技術支持以及高質量的農業生產要素，如先進的農用機械、高質量的農用化學品，等等。因此，在城鎮化的發展過程中，要促進其與農業農村的良性互動。加強城市對農村的涉農技術傳播，將農業傳統生產方式轉化為現代農業生產方式，擴大生產規模以獲得規模效益。此外，設立法律法規嚴格控制城鎮污染向農村轉移，尤其是控制工業污染排放嚴重的產業向農村轉移，保護農業用地免受污染。

生態文明先行示范區是一項全國性的政策。本文由于受各地區數據難以獲取以及指標不統一的限制，研究樣本僅包含作為農業大省的湖南省，但所得研究結論也可以普及到全國層面，能夠對以后生態文明先行示范區的設立和推進提供一定的啟示和借鑒意義。不過，需要注意的是，如果是基于全國層面來分析的話，由于各地區對于該政策的實施力度以及實施措施的不同，會導致高估或低估該政策的凈效應。此外，本文對于政策實施后的研究時間較短，僅有三年，只能得知政策在短期內的作用效果。那么在長期該政策的作用效果如何以及該政策在實施多久后會失效呢？在今后數據獲取無障礙的情況下，這一問題值得進一步研究。

注釋：

① 由于2017年的數據中部分指標(如農業機械總動力等)缺失較為嚴重，且在進行論文創作時，《湖南省農村統計年鑒——2019》尚未出版，故本文選取的研究區間為2007—2016年。

② 農藥的碳排放系數為4.9341 kg/kg(美國橡樹嶺國家實驗室)，化肥的碳排放系數為0.8956 kg/kg(美國橡樹嶺國家實驗室)；柴油的碳排放系數為0.5927 kg/kg(IPCC)；農用薄膜的碳排放系數為5.18 kg/kg(南京農業大學農業資源中國農業大學生物與技術學院生態環境研究所)；機械翻耕的碳排放系數為312.6 kg/km2(中國農業大學生物與技術學院)；灌溉的碳排放系數為20.476 kg/km2(李波等)。

③ 地區代碼：1.望城區(2011年撤縣改區)；2.長沙縣；3.瀏陽市；4.株洲縣；5.攸縣；6.茶陵縣；7.炎陵縣；8.醴陵市；9.湘潭縣；10.湘鄉市；11.韶山市；12.邵東縣；13.新邵縣；14.邵陽縣；15.隆回縣；16.洞口縣；17.綏寧縣；18.新寧縣；19.城步苗族自治縣；20.武岡市；21.岳陽縣；22.華容縣；23.湘陰縣；24.平江縣；25.汨羅市；26.臨湘市；27.安鄉縣；28.漢壽縣；29.澧縣；30.臨澧縣；31.桃源縣；32.石門縣；33.津市市；34.慈利縣；35.桑植縣；36.南縣；37.桃江縣；38.安化縣；39.沅江市；40.桂陽縣；41.宜章縣；42.永興縣；43.嘉禾縣；44.臨武縣；45.汝城縣；46.桂東縣；47.安仁縣；48.資興縣；48.祁陽縣；50.東安縣；51.雙牌縣；52.道縣；53.江永縣；54.寧遠縣；55.藍山縣；56.新田縣；57.華瑤族自治縣；58.中方縣；59.沅陵縣；60.辰溪縣；61.溆浦縣；62.會同縣；63.麻陽苗族自治縣；64.新晃侗族自治縣；65.芷江侗族自治縣；66.靖州苗族侗族自治縣；67.通道侗族自治縣；68.洪江市；69.雙峰縣；70.新化縣；71.冷水江市；72.漣源市；73.吉首市；74.瀘溪縣；75.鳳凰縣；76.花垣縣；77.保靖縣；78.古丈縣；79.永順縣；80.龍山縣。