新型城鎮化、農業產業集聚與農業綠色全要素生產率增長：影響機理與實證檢驗

王 亞 飛 楊 蕭

(重慶師范大學 經濟與管理學院，重慶 401331)

一、引 言

農業是立國之本，強國之基。改革開放至今，我國農業經濟實現了舉世矚目的增長績效，農業總產值由1978年的1 118.50億元快速躍升至2019年的66 066.45億元，增幅高達近60倍。但就可持續性而言，中國農業的增長模式仍主要表現為“高投入、高產出、高污染、低效率”特征，這不僅意味著農業資源的過度消耗，還引致日益凸顯的生態環境污染問題。當前乃至今后較長一段時期，中國農業發展的轉型方向，應更加強調以綠色全要素生產率(Green Total Factor Productivity，GTFP)增長為核心動力的農業高質量發展。換句話說，農業發展的驅動力更加凸顯為除勞動、土地等有形要素之外的農業技術進步及要素綜合配置效率的改善，以此促進農業期望產出的增長及環境污染這一非期望產出的降低。這對于新時期實現脫貧攻堅成果鞏固、相對貧困治理、鄉村振興以及城鄉二元經濟結構根本性轉化等具有重要的現實意義。

城鄉兩大經濟部門是國民經濟增長的兩大主體力量，城鄉經濟關系調整不僅是中國整體區域經濟關系調整的重要內容，也是厘清中國政府區域經濟發展戰略及制度變遷的重要線索。1949年中華人民共和國成立至1978年改革開放之初，在復雜國際國內形勢下，我國實施了重工業優先發展戰略，通過一系列制度安排提取“農業完全剩余”以保障這一戰略的有效實施，城鄉二元經濟結構得以固化。改革開放以后的較長一段時期，基于比較優勢考量，中國又實施了“城市偏向、工業優先”的非均衡發展戰略，農業土地、優質勞動力、資本等生產要素在市場機制和政府導向的共同作用下，源源不斷地“凈”流向城鎮非農產業部門，城鄉產業發展不平衡問題由此進一步凸顯。自黨的十六大以后，中國逐步調整城鄉經濟關系，從“城鄉統籌”到“城鄉協調”再到黨的十九大明確提出的“農業農村優先發展”及“鄉村振興”，中國農業發展的制度性環境得到明顯改善。由此，討論中國農業GTFP增長為主要表征或核心動力的農業高質量發展，特別是在當前中國更加強調“新型城鎮化”及城鄉產業互動的背景下，分析新型城鎮化對農業GTFP增長的影響及作用，必然應將城鎮化納入分析框架。但遺憾的是，對這一問題的討論目前并不多見，且研究結論仍存較大爭議。

此外，從產業集聚視角討論某一產業的生產率效應，也是區域經濟學、產業經濟學長期關注的熱點話題。長期以來，學者們把更多的關注指向了制造業或服務業集聚的生產率效應，而對農業產業集聚與農業GTFP的理論及實證關聯關注較少。事實上，美國、歐盟、日本等發達國家或地區農業發展的經驗表明，農業的集聚現象是農業空間布局調整的重要表征。就中國而言，伴隨著農村交通基礎設施及公共服務體系的不斷完善、農業土地流轉的逐步推進，農業生產的專業化、規模化、市場化取向日益凸顯，農業產業集聚趨勢日漸明顯。產業集聚的關聯理論表明，產業集聚可以通過規模經濟和范圍經濟的內在機制促進生產率增長。那么，這些理論能否解釋農業產業集聚的生產率效應，仍有待進一步的實證檢驗。

當前，促進以農業GTFP為內生增長動力的農業高質量發展是緩解城鄉發展不平衡、農村以及農業發展不充分等問題的有效途徑，而在新型城鎮化建設持續推進背景下，這一途徑的潛力是否得到足夠挖掘顯得尤為重要，且城鎮化的推進對農業發展的帶動作用是否得到發揮仍耐人尋味。其次，實現城鄉一體化，談及農業的高質量發展，若忽視了對農業產業這一重要因素的考量，則農業高質量發展的討論將略顯空洞，尤其是涉農產業在空間距離上的縮短和產業間關聯性的加強是否發揮出集聚效應，這種聯系網絡的形成帶給農業發展的是促進作用還是抑制作用？帶著以上疑問，本研究同時將新型城鎮化、農業產業集聚納入農業GTFP分析框架，在理論層面，闡述其間的作用機理以及邏輯關系，在實證檢驗層面，使用2004至2018年中國除西藏、港澳臺地區外的30個省級樣本面板數據，在把握其各自的發展特征以及演進態勢基礎上，實證檢驗新型城鎮化、農業產業集聚各自對農業GTFP增長的影響及效應，并進一步刻畫新型城鎮化與農業產業集聚的協同效應。這一研究取向無疑具有重要的理論價值及豐富的政策意涵。

二、文獻綜述

本文以農業GTFP來表征農業高質量發展。基于相關文獻的梳理，發現農業GTFP在測度方法[1][2][3]以及影響因素[4][5]方面的研究較多，其中，圍繞城鎮化與農業發展的討論卻形成了不同觀點。就城鎮化促進農業發展而言，李谷成(2014)以生產率增長背后的制度為出發點，運用方向性距離函數模型，發現城鎮化能促進農業綠色生產率增長[6]。余子鵬等(2015)以省級層面數據為依據，驗證了城鎮化在農業生產中，通過提升資源配置效率以提高農業生產率[7]。郭軍華等(2010)構建DEA模型研究得出城市化的加快對農業生產效率改良具有正向作用[8]，持類似觀點的還有李賓等(2016)[9]、謝攀(2020)[10]等。就城鎮化抑制農業發展來說，李士梅等(2017)在測算農業全要素生產率變動的基礎上，發現城市化所引致的農村勞動力非農就業轉移會抑制農業生產率的增長[11]。梁俊等(2015)認為城市化推動所帶來的農業貿易條件不利于農業綠色TFP增速的進步[12]。鄭垂勇等(2018)[13]、何悅等(2019)[14]通過研究，同樣發現城鎮化不利于農業生產率的提升。

關于農業產業集聚的研究，銀西陽(2022)[15]、(Galeetal，2001)[16]等主要著眼于其對經濟增長、勞動生產率提升以及農業產量上升等方面的影響。其中，Henry(1996)發現農業產業集聚有助于農村經濟的增長，其具體作用的形式是增加農民收入以及擴大居民就業[17]。黃海平等(2010)從專業化分工角度研究農業產業集群的優勢，得出產業集聚能夠提高勞動者生產率的結論[18]。秦建軍等(2010)運用擴展的C-D函數分析發現，農業產業集聚有利于農業的發展，尤其可以促進農產品加工業的發展[19]。

可見，現有文獻，尤其在模型運用、理論分析等層面有借鑒之處，但仍有邊際改良的地方。一是多數文獻仍采用較單一的指標來度量城鎮化水平，未能充分融入城鎮化由“一維”向“多維”轉型的內在要義，難免造成城鎮化水平的刻畫過于片面，而本文選取四個準則層21個指標層來度量新型城鎮化。二是大多數學者以農業生產率、農業資源配置效率和生產效率來替代農業高質量發展，而與可持續發展關聯的環境資源、污染排放等因素未能得到足夠關注，這一脫離可持續意義上的增長過程不可能是真正的高質量發展，本文則以農業GTFP作為表征農業高質量發展的依據。三是圍繞農業產業集聚與農業發展的研究以理論定性研究為主，實證檢驗的分析依據較少，因而農業產業集聚對農業高質量發展的影響究竟如何，仍眾說紛紜，本文在借鑒現有文獻的基礎上，結合獲取的數據，運用Stata計量軟件進行實證檢驗的定量分析。

三、理論分析

(一)新型城鎮化與農業綠色全要素生產率

就農業綠色全要素生產率增長的內涵而言，主要表征為除去勞動、資本、土地等傳統要素之外農業技術進步和要素配置效率的改善程度，在產出中表現為合意產出或期望產出的增加和環境污染等非合意產出或非期望產出的降低。由此，在理論分析中，本研究從技術進步、要素配置效率、產出類型三個方面，討論新型城鎮化對農業GTFP影響的理論機理。

1.技術進步促進效應

亞當·斯密在分工促進經濟增長理論中以技術進步內生化來解釋經濟增長,其指出勞動分工專業化、工序改進使技術進步成為可能(Smith,1776)[20]。城鎮化的推進促使農村剩余勞動力流入城鎮從事非農產業，這種轉移在一定程度上給農業規模化、專業化生產提供了條件，在農業生產投入更多物質資本對農業勞動力逐步形成替代的同時，其蘊藏的農業資本勞動比的提高也將引發農業技術進步，從而保證農業產量增長。農業可細分程度較低，但隨著育種技術、灌溉技術等新興農業技術的進步與擴散，農業產業呈現出的專業化、精細化趨勢越發明顯，新一輪技術的更新換代，可促進農業生產力的提高[21]。

另外，內生增長理論將技術進步作為研究核心,認為人力資本和“干中學”是技術進步的首要來源(Lucas，1988)[22]。經濟發展水平較好的城鎮部門為知識生產提供了條件，農村勞動力流入城鎮，享受城市技術進步的成果，通過“干中學”積累知識和經驗，提高自身人力資本后回流農村，反饋整個傳統農業部門，一定程度上推動技術進步。最后，技術進步也源于城鄉企業的研發活動，城鎮部門通過研發創新活動，孕育新的技術以及研發資本，這些新資本品在引導下將“反哺”傳統農業部門，策動農村原有資本品的更新升級。此過程中，鄉鎮企業積極參與到創新研發活動中去，進一步深化農村或農業部門的技術分工，直接提高了農村或農業部門的技術水平。因此，通過研發與創新，城鄉部門聯合提高了整個經濟系統的技術水平，形成內生技術進步機制，進而促進農業經濟增長。

2.要素配置效率的制約性

Yotopoulos and Lau(1973)認為要素配置效率是一種要素組合狀態,要求投入要素的邊際產出等于其邊際成本[23]。但劉易斯二元經濟結構理論闡述了傳統農業部門受限于各項要素的影響，在實際農業生產中，產量很容易達到上限，而城市工業體系中的生產要素普遍有可再生性，這樣城鎮部門的邊際生產率會高于農業部門的邊際生產率。因而，在市場調節和“城市偏向”政策的雙重導向下，各類生產要素的流向均按照低效率到高效率部門的規律流動，城鎮部門因極化效應不斷積累有利因素，農業部門各要素被其迅速吸納，尤其是各種優質資源、先進生產要素向城鎮集聚和配置，致使農業部門“失血”過多，留存低端要素，這在很大程度上會帶來農業綠色生產率的變化。

勞動、土地作為農業生產中最重要的兩大要素，在進一步推動以城帶鄉過程中，文化及教育資源通過“擴散效應”從城鎮向農村輻射，能夠緩解農村文化貧困、提高農業工作者素質并培育新型職業農民，甚至涌現出農業經理人，這為農業高質量發展提供了人才支持。但涌入城市的農民以及不以種地謀生的“離土不離鄉”農民放棄了農耕，直接導致部分耕地出現棄置和荒廢，以及大量的農業耕地在城鎮化建設中被占用開發都會影響農業生產。雖然國家相繼采取“以城帶鄉”“工業反哺農業”以及鄉村振興等發展戰略，在政策驅使下，二三產業資本以及城鎮資源向農村逐步流轉，能有效促進技術和資金等要素在農業生產中的使用，持續加速農業要素配置的優化，但政策功效的全面突顯有時滯效應。

3.不同產出類型的正反效應

就合意產出而言，城鎮化促進人們生活水平提升的同時，城鎮居民對鄉村旅游、生態休閑度假的需求也會應運而生，而這必將引致農業與旅游的進一步融合，促使農業產業發展多樣化，如休閑農業、觀光農業等。而非農產業隨著三產融合的深入推進，也必將其生產經營活動拓展至與農相關領域，農業價值鏈、產業鏈也將得到不同程度的延展。經營主體會在農業原材料生產這一產業鏈的前端以及最終農產品的生產或銷售環節這一后端構建聯系，并衍生出新商業模式和新業態，如農產品電商[24]。

就非合意產出來說，自環境庫茲涅茨曲線假說提出以來，部分學者認為環境污染會影響決策者的抉擇，進而影響經濟發展[25][26]。當存在環境管制時,污染排放的增多會增加企業的生產成本, 降低企業效益, 進而不利于經濟增長。城鎮化伴隨的人口遷移帶來的生產與生活活動改變，會引起污染排放的變化，而生態文明建設時代的到來，政府定會出臺相應的政策措施對企業生產活動加以管控，進而影響企業的決策，放緩經濟增長的腳步。另外，農業生產中，不僅水稻等作物生產過程中會產生溫室氣體，以化肥農藥為代表的投入增產方式，以及勞動力轉移帶來的對農業機械高度依賴，也會導致化石能源消耗與農業碳排放量的增加，使農業綠色生產率處于惡化的境地[27]。

由此看來，新型城鎮化通過技術進步、要素配置、產出類型對農業綠色全要素生產率產生影響，且既有正效應也有負效應。因此，新型城鎮化到底是促進還是抑制農業綠色全要素生產率？關鍵取決于正效應和負效應之間的力量對比或強弱。由此，本研究提出假設一：新型城鎮化對農業綠色全要素生產率增長的影響具有不確定性。

(二)農業產業集聚與農業綠色全要素生產率

農業產業集聚是農業產業空間布局調整并伴隨農業產業或關聯企業在特定地理范圍內相對集中的空間組織形式。集聚引發的多領域、多層次、多維度聯系可以帶來學習效應、共享效應，這利于產生規模經濟、技術擴散以及穩定整體市場。從此內涵出發，本文從規模經濟效應、知識技術溢出效應以及競爭強化效應三個維度來闡釋農業產業集聚對農業綠色全要素生產率的影響。

1.規模經濟的促進效應

馬歇爾最早開始系統研究規模經濟理論，其認為合理的分工合作、區位布局會形成外部規模經濟，并促進經濟發展。高鴻業等將規模經濟帶來收益遞增的原因歸納為專業化程度、資源的集約化利用以及資金的節約[28]。產業集聚所引發的向心力會吸引外來生產要素及關聯行業、企業在空間上聚集，而集聚區內關聯行業、企業的分工合作深化、充分利用資源聚集優勢能夠產生規模經濟效應。規模經濟效益可以降低企業的整體生產經營成本，且專業化分工深化也促進了熟練勞動力增長及專門技術發明，進而促進要素配置效率、流通效率改善及產業技術進步。集聚可推動土地經營權的流轉集中，擴大農戶土地經營規模，增加資本投資，促進技術進步與擴散[29]，土地流轉也能改善我國農村土地長期存在的細碎化、分散化以及小規模經營狀況。此外，土地經營規模的擴大也會使專業大戶和家庭農場等農業經營主體批量購買生產資料和廣泛使用農機器械，經營主體在做到“開源”即提高農業產量的同時，也能做到“節流”即降低生產過程中的成本，進而提高農業GTFP。

2.知識技術溢出的提升效應

新古典理論研究知識的空間擴散時，認為技術擴散可使地區間的技術水平趨同, 技術差距得以消除。隨著產業在空間上的集聚，鄰近企業的生產活動聯系日漸緊密，各種要素的跨區作業日益頻繁，各個企業可共享集聚區內的基本設施、公共服務、勞動力蓄水池，進行面對面的經驗分享、知識交流而形成溢出效應，使各企業的技術水平趨于一致，這種共享聚集經濟的溢出，能夠提高各自的生產效率。另外，索洛模型將技術進步看作經濟增長的外部因素,新技術可被無成本地即刻擴散[30]，集聚區域內的求職人員在不同經濟主體間的轉換，均加大了關聯企業間顯性知識技術和隱性知識技術的“低成本”或“零成本”溢出，這有助于推動產業集聚區內及所在區域的產業技術進步，并通過先進技術采用及產業技術升級降低環境污染產出，進而提升農業GTFP。

3.競爭強化的帶動效應

“物競天擇，適者生存”，是達爾文進化論的核心思想，其認為環境時刻變化，事物間存在著相互競爭，適應環境的會生存下來，不適應的則面臨滅亡和淘汰，即“優勝劣汰”[31]85。同理，產業集聚在促進產業內及產業間企業分工協作的同時，也加劇了關聯企業間的相互競爭，其主要表現為高端稀缺要素和熟練勞動力的競爭、產業鏈上下游市場交易的討價還價、相對有限市場范圍的競爭優勢獲取等。在有效的市場機制下，產業集聚帶來的競爭強化效應將迫使相關企業研發新的技術、優化業務流程、提高管理效率來適應市場環境的變化，競爭引發的兼并、重組也引致生產要素從低效產業或企業向高效產業或企業流動，這有助于提升農業產業內或產業間要素配置效率，進而促進農業產業結構的合理化、高級化，最終帶動農業生產效率的整體提升。

這里作出假設二：農業產業集聚促進農業綠色全要素生產率的增長。

四、模型構建、變量說明與數據來源

(一)模型

依據上述理論分析，本研究同時將新型城鎮化、農業產業集聚納入農業GTFP分析框架，構建如下(1)式回歸模型一，另外構建(2)式模型二，探討新型城鎮化和農業產業集聚兩者對農業GTFP是否存在交互效應或共同影響機制。

GTFPit=α+β1NU+β2LQ+β3Xit+εit

(1)

GTFPit=α+β1NULQ+β2NU+β3LQ+β4Xit+εit

(2)

模型一、二中，農業綠色全要素生產率(GTFP)為被解釋變量，模型一將新型城鎮化(NU)、農業產業集聚(LQ)同時作為核心解釋變量，模型二則主要關注新型城鎮化和農業產業集聚的交互項(NULQ)。式中i、t分別表示省份、年份，Xit代表控制變量，εit為隨機擾動項。系統GMM估計方法由于可以糾正潛在內生性等問題，因而被廣泛使用，但為了避免其產生大量工具變量而削弱模型設定檢驗，本研究主要使用兩步系統GMM方法進行模型估計。

(二)變量界定

1.被解釋變量：農業綠色全要素生產率

(3)

(4)

計算t至t+1時期的SBM-ML指數如下：

(5)

結果中，若SBM-ML>1,則表明GTFP增長；若SBM-ML<1，則代表GTFP降低。具體投入產出指標的選取以及各碳排放源的排放系數參考龔銳等(2020)[32]。

為更好把握農業GTFP的演進態勢，本文從全國層面和東部、中部、西部三個地區層面運用核密度估計對其進行分析，對本研究涉及的起始與截止年份進行圖示，如圖1。

圖1 GTFP核密度估計

2.核心解釋變量：新型城鎮化、農業產業集聚

參考相關文獻[33]，本研究構建如下表1指標體系來刻量新型城鎮化程度，指標權重使用熵權法計算。采用(6)式、(7)式分別對正向指標、負向指標進行標準化處置，(6)式中xij越大則意味其對系統的貢獻越大，(7)式中xij越小則意味其對系統貢獻越大。

(6)

(7)

表1 新型城鎮化發展水平評價指標體系

基于測算結果，圖2繪制了樣本省份2004年和2018年新型城鎮化水平，以便更為直觀地認識各省份的新型城鎮化水平。就2004年與2018年來看，北京、上海、天津與浙江的新型城鎮化水平位居前列，除開上海，其余省份的新型城鎮化水平從2004年到2018年都有提升。比較而言，西部地區省份新型城鎮化水平總體上低于東部地區省份，究其原因，可能和東西部地區區域經濟發展、產業結構、對外開放程度等的不同密不可分。

圖2 30個省份2004年和2018年新型城鎮化水平比較

關于產業集聚，少數學者采用面積占比進行測度(Fu，2007)[34]，本文農業產業集聚水平借鑒大多數學者的做法，用區位商指數表示。區位商指一個地區某種產業在全國( 全省) 的產業中所占的比重與該地區某項指標占全國( 全省)該項指標比重之比(王艷榮等2011)[35]。其計算公式為:

(8)

(9)

3.控制變量

除了本文重點關注的新型城鎮化以及農業產業集聚之外，影響農業GTFP的因素還較多，參考相應文獻，本文選擇控制如下變量：

表2 控制變量說明

(三)數據來源

本文以30個省份為研究對象，在保證年份跨度以及各變量測度口徑統一性的基礎上，將樣本區間設置為2004—2018年。分析的數據來自各年《中國統計年鑒》《中國人口和就業統計年鑒》、國家統計局以及各省份統計年鑒。其中，個別控制變量2018年數據缺失，本文采取線性回歸預測分析法進行插值。變量的描述性統計如表3。

筆者提出了一種樁土界面土和孔隙水壓力測試裝置及方法，該測試技術專門用于現場試驗測試樁土界面土壓力和孔隙水壓力[34].筆者在前期室內模型樁沉樁試驗中，首次嘗試在模型樁樁身表面植入光纖光柵傳感器，并在樁身表面安裝微型硅壓阻式土壓力和孔隙水壓力傳感器的測試方法，成功測試了樁身軸力、樁土界面處的土壓力和孔隙水壓力[35-36].

表3 變量描述性統計

五、回歸結果與分析

(一)基準回歸

本文主要采用兩步系統GMM方法對模型進行估計，但在進行估計之前，要求有效的工具變量需滿足兩個條件：

相關性：即Cov(xt,pt)≠0;外生性：即Cov(xt,ut)=0。

因此，本研究進行Hansen或Sargan工具變量有效性以及Arellano-Bond序列相關檢驗。檢驗結果顯示，AR(1)的P值小于0.1，AR(2)的P值大于0.1，Hansen檢驗的P值大于0.1，不能拒絕工具變量有效的原假設。

表4 模型一回歸結果

針對模型一，對時間效應以及地區效應分別加以控制，發現其均顯示新型城鎮化與農業GTFP互為負相關關系，當同時控制時間、地區效應時，新型城鎮化增加1個百分點，農業GTFP將降低0.096個百分點，且在5%的水平上顯著，表明新型城鎮化對農業GTFP有抑制作用。對此可能的解釋是，城鎮化進程中，大量農業人口向城鎮遷移，生產和生活空間的壓縮會帶來集聚負外部性，環境污染加劇，化石能源消耗的增加以及由農用物質(化肥、農藥等)所引發的農業碳排放等污染物的增加也是必然的，這種非期望產出的增加使得農業綠色生產率不斷惡化。此外，許素瓊(2019)認為，城鎮的擴張伴隨農用耕地被建設用地擠占的現象，可能造成農業無法實現規模化生產，人口從農村涌入城市，勢必會使農業生產力因素中的勞動者數量銳減，且客觀上引起原有勞動素質、技術技能等優秀的農業人口優先轉移[37]，這也契合前文理論分析中農業要素配置效率對農業GTFP所帶來的影響。

而農業產業集聚與農業GTFP之間呈現正相關關系，意味著農業產業集聚有利于農業GTFP的提高。可能的原因是，農業產業的集聚加強了企業的聯系，進一步促使集聚區內企業勞動力隊伍專業化、生產流程標準規范化以及分工的精細化，集聚區內的經營者通過各種渠道進行交流形成知識溢出，在成本控制、節能減排和污染治理問題上進行合作與經驗共享，這給各自的生產效率均帶來正向作用，進而推動農業綠色生產效率的提升。農業生產傾向于向優勢區域集中，借助基礎設施共享、中間投入品與社會化服務共享、“勞動力池”與技術溢出，發揮外部規模經濟效應，提高生產效率(張哲晰等，2018)[38]。另外，產業集群的發展促使市場、農戶、農業企業和政府部門有機聯系起來，農戶和農業企業“縱向”共享產業鏈，擁有不同資源稟賦的農戶通過勞動分工鑲嵌進農業產業集群的某一環節，提高了農戶農業生產決策的科學性，并降低了農戶的生產成本(劉學華等，2018)[39]。

(二)分位數回歸分析

為探討農業綠色全要素生產率進行概率分布時其在不同范圍是否受到不同程度影響，本文引用分位數進行再次回歸。本文估計三個分位數點，分別為1/10、5/10、9/10，表5、圖3分別報告了回歸系數、分位數回歸系數的變化。

表5 分位數回歸

表5中，當逐步擴大分位點時(1/10→5/10→9/10)，新型城鎮化的分位數回歸系數逐漸降低(-0.047→-0.050→-0.074)，表明在農業GTFP逐漸提高的過程中，新型城鎮化對其抑制能力也逐步加強，也就是說，若農業綠色全要素生產率水平較低，則其受新型城鎮化的抑制較為微弱。圖3中，新型城鎮化分位數回歸系數曲線隨著分位數的增加而整體上表現為下降形態，同樣證實了新型城鎮化對農業GTFP的抑制作用在隨著GTFP的增長而增強的結論。圖3的基本形狀印證了前面表格中所報告內容。而對于農業產業集聚，其分位數回歸系數的變化未出現規律性變化趨勢。

圖3 分位數回歸系數的變化

(三)作用機制分析

1.中介效應模型

上文計量檢驗表明，農業產業集聚促進農業綠色全要素生產率增長，而新型城鎮化對其具有抑制作用。相比于正效應或者促進效應，非期望的負效應或者抑制效應往往更能引致我們進行更深的思考。因此，我們將進一步嘗試對新型城鎮化抑制農業綠色全要素生產率增長的作用機制進行檢驗，構建中介效應模型如(10)—(14)式。

GTFPit=α+β1NU+β2LQ+β3Xit+εit

(10)

TPit=α+β1NU+β2LQ+β3Xit+εit

(11)

FAEit=α+β1NU+β2LQ+β3Xit+εit

(12)

OTit=α+β1NU+β2LQ+β3Xit+εit

(13)

GTFPit=α+β1NU+β2TP+β3FAE+β4OT+β5LQ+β6Xit+εit

(14)

(10)式與(1)式相同。中介效應方程(11)的被解釋變量TPit表示省份i在t時期的技術進步，社會的發展和技術的進步促使農業生產向精細化和生產設備專業化方向演進，農業生產也將更多地投入農用機械等物質資本，因此本文采用勞均農業機械總動力度量技術進步。中介效應方程(12)中，被解釋變量為要素配置效率(FAE),基于耕地作為農業最重要的生產要素，本文采用勞均有效灌溉面積進行刻畫。中介效應方程(13)的被解釋變量為產出類型(OT)，本文主要從非合意產出進行討論，使用氨氮排放量、廢水排放量和二氧化硫排放量三者加總取對數表示。

2.作用機制檢驗與討論

當前，學界差異系數檢驗法、Bootstrap法、系數乘積檢驗法和逐步回歸法四種方法在檢驗中介效應時使用較頻繁，本文模仿溫忠麟等(2014)[40]的做法，使用逐步回歸法進行檢驗，主要包括四個步驟。

步驟一：檢驗未加中介變量的總效應方程中新型城鎮化對農業GTFP的顯著性；步驟二：檢驗中介效應方程中新型城鎮化對中介變量的影響，以及加入中介變量后的總效應方程中中介變量對農業GTFP的影響，若都顯著，則表明間接效應顯著；步驟三：檢驗加入中介變量后的總效應方程中新型城鎮化對農業GTFP的顯著性，若顯著，表明直接效應顯著；步驟四：檢驗系數乘積符號以及計算中介效應占總效應的比例。

通過檢驗發現，三個中介變量的間接效應以及直接效應都顯著，但技術進步的步驟四檢驗發現系數0.237×0.093與系數-0.042符號不同，因此技術進步不是抑制農業GTFP增長的中介效應，不過通過以上檢驗，在一定程度上說明新型城鎮化能夠通過技術進步效應促進農業GTFP的增長。農業要素配置效率的系數乘積-0.053×0.098與系數-0.042的符號相同，即要素配置效率屬于部分中介效應，計算中介效應占總效應的比例：-0.053×0.098÷(-0.096)=0.054，即中介效應占總效應的比例為5.4%，可見農業要素配置效率的提升可促進農業GTFP的增長，但城鎮化不利于農業要素配置效率的提升，進而抑制了農業GTFP的增長。產出類型(非合意)系數乘積符號與系數-0.042也相同，計算其中介效應占總效應的比例為10.35%，即新型城鎮化通過非合意產出增長效應，能夠對農業GTFP產生10.35%的抑制影響。

表6 作用機制檢驗結果

(四)穩健性檢驗

本文利用下列方法進行穩健性檢驗，以增強前文結果的可靠性。

方法一：更換估計方法。采用Tobit模型做再次估計，其一般形式如下：

(15)

方法二：選取子樣本。參考史常亮等(2020)的做法，由于北京、天津、上海的農業功能不同于其他省份，以現代都市農業為特色，且這3市的土地流轉率遙遙領先于其他省區，將其納入分析可能會影響到回歸結果的準確性[41]。另外，圖4所示，將30個省份2004年和2018年農業產業集聚水平加以對比可以發現，北京、天津、上海相比其他省份落后趨勢明顯，因此，在北京、天津、上海3個樣本不納入研究的情況下再次進行估計。圖4的產業集聚水平還反映出東部地區呈現下降趨勢，西部普遍有所增加。

圖4 30個省份2004年和2018年農業產業集聚水平對比

方法三：修改變量測度方法。對于新型城鎮化，本文是通過一系列指標來度量其水平，眾多學者常用總人口中城鎮常住人口的占比(城鎮化率)來表示其水平，因此，本研究也嘗試用此種做法測算城鎮化水平，以其表示新型城鎮化水平。針對農業產業集聚，因考慮到農業屬于第一產業范疇，且第一產業產值中農業產值占比較高，其中在產業集聚過程中，林業、牧業、漁業等產業也會有集聚效應，所以本文試將前文農業產業集聚測度公式中的地區農業總產值替換為地區第一產業總產值、國內農業總產值替換為國內第一產業總產值，用所得的第一產業集聚水平來表征農業產業集聚水平，再次進行估計。估計結果如表7。

表7 穩健性檢驗結果

表7列(1)、列(2)、列(3)分別是采用tobit模型，剔除北京、天津、上海的子樣本(樣本數變為405)，更換新型城鎮化和農業產業集聚數據三種穩健性檢驗方法。結果表明，新型城鎮化依然抑制農業GTFP的增長。值得注意的是，采取方法三估計，新型城鎮化系數大小有明顯變化，但其符號依然為負，且在5%的水平顯著。結合新測得的新型城鎮化數據，究其原因，本文猜測采用傳統城鎮化率來單維角度表征新型城鎮化水平，會導致新型城鎮化水平被過度拔高，進而高估其對農業GTFP產生的作用。這也是前文闡述的選擇通過多個指標體系來多維度地刻畫新型城鎮化會更加客觀實際的緣由。農業產業集聚促進農業GTFP的提高在此依舊得到體現，整體而言，前文基準回歸結果在穩健性檢驗中仍然成立。

(五)進一步討論

城鎮化的持續推進在引致農業產業結構優化調整、土地加速流轉的同時，也必將伴隨著農業產業集聚現象，前面我們主要將新型城鎮化和農業產業集聚分別作為兩個解釋變量進行討論，在這里，我們設定一個新型城鎮化和農業產業集聚的交互項(nulq)，進一步揭示兩者對農業GTFP的共同影響機制。

作為一個參考系，采用傳統的最小二乘法(OLS)進行估計，如表8所示，二者的交互效應對農業GTFP的提高有一定促進作用。采用系統GMM法進行估計，在同時控制時間和地區效應下，其交互項系數同樣顯著為正，說明二者的協同或者交互效應對農業GTFP的提高有一定促進效應。不難想象，從區域布局合理規劃來看，城鎮化為農業產業集聚提供了空間載體，延伸農業產業鏈的同時，也建立了更為合理的農業空間布局模式，并進一步為產業集群或者產業集聚區帶來市場原動力，促進提升農業集聚效率。另外，農業產業集聚也能夠較好地利用資源優勢，形成農業特色產業，進而優化市場結構以及改變就業結構，提高城鎮化水平。由此，兩者可謂是協調共進，這種協同對農業高質量發展的促進效應也在逐步顯現。

表8 新型城鎮化與農業產業集聚的交互效應

六、結論與啟示

本研究在測度2004—2018年30個省份的新型城鎮化水平、農業產業集聚水平以及農業GTFP水平的基礎上，理論闡述并實證檢驗前兩者對農業GTFP的影響。研究發現：(1)自2004到2018年，我國各省份新型城鎮化水平總體上上升，東部地區相較于中西部地區水平更高；西部地區農業產業集聚水平顯著增長，東部則下降；農業綠色全要素生產率水平從全國來看，有所提高，但是區域間仍然存在差距。(2)新型城鎮化抑制農業GTFP增長，其主要通過要素配置制約效應和非期望產出增長效應抑制農業GTFP增長，而技術進步所帶來的促進效應尚不足以扭轉這種抑制局面。(3)農業產業集聚促進農業GTFP增長，結合理論分析，其主要通過規模經濟的促進效應、知識技術溢出的提升效應、競爭強化的帶動效應三個途徑。(4)新型城鎮化和農業產業集聚兩者的交互效應或共同影響機制對農業GTFP的增長起到了促進作用。

本文啟示如下：(1)我國城鎮化進程持續加快的同時，應當有序推進城鎮化的發展，由快速成長階段向質量提升階段進行轉變，促進城鄉一體化，逐步扭轉農業優質要素“凈流向”城鎮部門的局面，使城鄉兩部門資源要素能夠自由流動并得到合理配置。在改善農業或農村部門要素條件的同時，為農業技術水平的提高奠定要素基礎，并進一步發揮出城鎮化對農業高質量發展的帶動作用。此外，在“雙碳”目標的大背景下，城鎮化發展更應重視環境保護，政府層面需要進一步完善綠色低碳政策體系、健全碳市場交易體系，企業層面應當明確自身責任義務，實施節能減排新技術開發，加快能源和經濟結構調整，嚴控高能耗高污染項目建設，減少非期望產出，在實際生產中更多納入綠色這一要義。(2)各地區充分認識當地資源環境承載能力，立足本地資源要素優勢，加快出臺支持農業特色產業集群發展壯大的扶持政策和相關實施細則，大力提升農業特色產業集群基礎設施建設和服務水平，在財稅、金融等方面給予更多支持，引導資金、信息、人才、技術等生產要素向農業特色產業集群流動，有效提升產業集中度。通過政策引導外來行業、企業與當地產業有效銜接，加快土地流轉，有序推進農業產業集聚發展，做大做強做優特色產業集群，進而形成農業產業高水平集聚經濟。(3)堅持市場主導、政府扶持的原則，因地制宜提供精準化的政策支持，在城鎮化進程中，大力推進農業信息化、產業化和適度規模化，調整傳統農業空間布局結構，形成面向需求、具有優勢、主導產業和特色產業兼顧的農業綜合體，進一步挖掘新型城鎮化與農業產業集聚的良性交互或協同效應，以有效釋放出對農業綠色全要素生產率增長的促進作用，并以此帶動我國農業進一步向農業綠色高質量發展。