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      商貿(mào)流通業(yè)對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率影響的實(shí)證研究

      2017-05-11 19:32:46蘇俊華吳丹潔彭海陽(yáng)
      商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究 2017年7期
      關(guān)鍵詞:商貿(mào)流通業(yè)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析

      蘇俊華+吳丹潔+彭海陽(yáng)

      基金項(xiàng)目:國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(71273209)“創(chuàng)新環(huán)境評(píng)價(jià)及區(qū)域差異研究”;福建省中國(guó)特色社會(huì)主義理論體系研究中心年度重點(diǎn)項(xiàng)目(FJ2016B039)“陸海生態(tài)環(huán)境視域下海綿城市與自貿(mào)區(qū)統(tǒng)籌發(fā)展研究”;福建省中國(guó)特色社會(huì)主義理論體系研究中心年度重點(diǎn)項(xiàng)目(FJ2015B034)“自貿(mào)港區(qū)統(tǒng)籌發(fā)展研究”

      中圖分類號(hào):F713.3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

      內(nèi)容摘要:本文基于2005-2014年省級(jí)面板數(shù)據(jù),采用考慮非期望產(chǎn)出的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)法測(cè)度農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率,構(gòu)建動(dòng)態(tài)面板計(jì)量模型,實(shí)證分析商貿(mào)流通業(yè)對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響效應(yīng)。結(jié)果發(fā)現(xiàn),商貿(mào)流通業(yè)的發(fā)展有利于促進(jìn)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升,但其影響程度在區(qū)域?qū)用娉尸F(xiàn)差異性,由大到小依次是西部地區(qū)、中部地區(qū)和東部地區(qū)。另外,本文還發(fā)現(xiàn)政府農(nóng)業(yè)財(cái)政支出和金融發(fā)展均有利于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升,但存在顯著的區(qū)域差異。最后,根據(jù)研究結(jié)論提出相關(guān)政策建議。

      關(guān)鍵詞:商貿(mào)流通業(yè) 農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析

      引言與文獻(xiàn)綜述

      農(nóng)業(yè)發(fā)展是我國(guó)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展的保障,是發(fā)展第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的前提和基礎(chǔ),而提升農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵在于提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率主要體現(xiàn)在既定的投入水平下獲得產(chǎn)出的邊際生產(chǎn)率,這種投入和產(chǎn)出可以是多投入或者多產(chǎn)出,產(chǎn)出包含期望產(chǎn)出和非合意產(chǎn)出。在當(dāng)前農(nóng)業(yè)育種技術(shù)、農(nóng)業(yè)種植硬件基礎(chǔ)、農(nóng)民種植積極性等不斷提升的情況下,農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率會(huì)得到一定程度的提升,但是農(nóng)民增收環(huán)節(jié)包括生產(chǎn)和銷售兩個(gè)環(huán)節(jié),兩者相互作用。生產(chǎn)環(huán)節(jié)主要取決于農(nóng)業(yè)育種技術(shù)、農(nóng)業(yè)種植條件和農(nóng)民種植積極性,銷售環(huán)節(jié)主要體現(xiàn)在市場(chǎng)需求和政府政策兩個(gè)層面。而農(nóng)村商貿(mào)流通業(yè)作為連接農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和銷售的中間環(huán)節(jié),對(duì)于提升農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平、實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有重要作用。基于此,本文將商貿(mào)流通業(yè)和農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率兩個(gè)變量納入同一計(jì)量框架,以探究商貿(mào)流通業(yè)對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響效應(yīng)。

      學(xué)者針對(duì)商貿(mào)流通業(yè)與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率相關(guān)關(guān)系進(jìn)行直接研究的較少,主要是探究商貿(mào)流通業(yè)對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響,基于不同的研究方法和研究對(duì)象得出不同的研究結(jié)論。龐紅學(xué)(2013)研究發(fā)現(xiàn),浙江省現(xiàn)代商貿(mào)流通發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值具有正向促進(jìn)效應(yīng),且促進(jìn)效應(yīng)隨著商貿(mào)流通業(yè)的增強(qiáng)而提升。費(fèi)清等(2015)研究認(rèn)為,商貿(mào)流通業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)效應(yīng)體現(xiàn)在直接效應(yīng)和間接效應(yīng)兩個(gè)方面,并探究當(dāng)前商貿(mào)流通業(yè)所存在的基本問題,提出對(duì)應(yīng)的宏、微觀政策。徐永鋒等(2015)運(yùn)用2004-2012年相關(guān)數(shù)據(jù),從經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與結(jié)構(gòu)優(yōu)化方面分析我國(guó)八大經(jīng)濟(jì)區(qū)商貿(mào)流通業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)度,結(jié)果表明經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)的地區(qū),商貿(mào)流通業(yè)對(duì)地區(qū)GDP的貢獻(xiàn)率和絕對(duì)就業(yè)率就越高,且增長(zhǎng)穩(wěn)定。李萍(2015)認(rèn)為長(zhǎng)期以來“重生產(chǎn)、輕流通”的觀念已無法跟上經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的節(jié)奏,商貿(mào)流通效率對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有單向促進(jìn)作用。趙武(2016)基于柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù),構(gòu)建計(jì)量模型探究商貿(mào)流通發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生的影響,結(jié)果發(fā)現(xiàn)商貿(mào)流通業(yè)對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有顯著促進(jìn)效應(yīng)。

      既有研究對(duì)于探究商貿(mào)流通業(yè)與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率之間的相關(guān)關(guān)系具有一定的借鑒意義,但有如下改進(jìn)空間:多數(shù)學(xué)者采用單一指標(biāo)測(cè)度商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展水平,無法準(zhǔn)確涵蓋其內(nèi)涵中包括的所有行業(yè)。就農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率而言,多數(shù)學(xué)者采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析測(cè)度時(shí),忽略了不合意產(chǎn)出,高估了農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率水平;農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率可能存在一定的惰性。本文將構(gòu)建動(dòng)態(tài)計(jì)量模型,采用廣義矩估計(jì)(GMM)進(jìn)行參數(shù)估計(jì),以期從商貿(mào)流通業(yè)的視角,提出提高農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的相關(guān)政策建議。

      商貿(mào)流通業(yè)與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率測(cè)度分析

      (一)商貿(mào)流通業(yè)測(cè)度分析

      商貿(mào)流通業(yè)主要指國(guó)家經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)中涉及商品流通的行業(yè)及服務(wù)于上述行業(yè)的行業(yè),具體包括批發(fā)、零售、交通運(yùn)輸、餐飲、住宿等行業(yè),具有較強(qiáng)的綜合性,無法采用單一的各行業(yè)的經(jīng)濟(jì)總量來表明商貿(mào)流通業(yè)的發(fā)展水平。本文選擇了3個(gè)準(zhǔn)則層、10個(gè)指標(biāo)層測(cè)度構(gòu)造綜合指標(biāo)評(píng)價(jià)體系,具體分別為基本發(fā)展規(guī)模、發(fā)展基礎(chǔ)和服務(wù)基礎(chǔ)、市場(chǎng)需求潛力三個(gè)準(zhǔn)則指標(biāo)?;景l(fā)展規(guī)模主要體現(xiàn)商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀,從社會(huì)消費(fèi)品零售總額、從業(yè)人員數(shù)量、企業(yè)注冊(cè)數(shù)量和超級(jí)市場(chǎng)個(gè)數(shù)來測(cè)度,分別體現(xiàn)的是商貿(mào)流通業(yè)的產(chǎn)值、吸納的就業(yè)人數(shù)、行業(yè)規(guī)模和產(chǎn)品銷售平臺(tái)。發(fā)展基礎(chǔ)和服務(wù)基礎(chǔ)體現(xiàn)的是商貿(mào)流通業(yè)硬件承載力,體現(xiàn)在運(yùn)輸里程、貨運(yùn)量和運(yùn)輸業(yè)吸納的勞動(dòng)力。市場(chǎng)需求潛力主要從個(gè)人需求角度(人均消費(fèi)支出)、個(gè)人需求的年度變化(居民消費(fèi)支出增長(zhǎng)率)和市場(chǎng)總體的需求度(城鎮(zhèn)化水平)三個(gè)方面進(jìn)行測(cè)度。受限于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的可得性,本文采用2005-2014年的省級(jí)面板數(shù)據(jù)(除西藏),數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》,居民消費(fèi)支出增長(zhǎng)率采用居民年度消費(fèi)支出測(cè)度而得,城鎮(zhèn)化水平采用城鎮(zhèn)人口數(shù)與地區(qū)人口總數(shù)的比值表示。表1同時(shí)給出了樣本區(qū)間內(nèi)各基本指標(biāo)的平均權(quán)重。

      (二)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率測(cè)度分析

      測(cè)度方法介紹??紤]到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程是一種以資源環(huán)境要素投入,農(nóng)業(yè)產(chǎn)品和影響環(huán)境的不合理產(chǎn)出的過程,本文采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)多投入多產(chǎn)出的方法進(jìn)行測(cè)度。這里將污染環(huán)境的不合意產(chǎn)出定義為“壞”產(chǎn)出,農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)作物產(chǎn)出定義為“好”產(chǎn)出。在度量方法上,首先構(gòu)建一個(gè)包含“壞”產(chǎn)出和“好”產(chǎn)出的生產(chǎn)可能性集合,定義為環(huán)境技術(shù)。確切地講,環(huán)境技術(shù)表述的是在一定的農(nóng)業(yè)資源環(huán)境投入下,達(dá)到一種產(chǎn)出組合,在這種組合下“好”產(chǎn)出的數(shù)值達(dá)到最大,而“壞”產(chǎn)出的數(shù)值同時(shí)最小。此時(shí),涉及兩種產(chǎn)出在比例變換上的同比例或者不同比例,適用于同比例變動(dòng)的Shephard方向距離函數(shù)顯然不符合現(xiàn)實(shí),需要采用不同比例變動(dòng)的非徑向方向距離函數(shù)計(jì)算每個(gè)決策單元(DMU)的效率水平。最后構(gòu)造一個(gè)多變量、多數(shù)據(jù)的拉格朗日函數(shù)式,該函數(shù)的目標(biāo)函數(shù)是“好”產(chǎn)出增加,“壞”產(chǎn)出減少,約束函數(shù)是既定的資源環(huán)境要素投入量的變化。

      投入產(chǎn)出變量選擇。考慮到數(shù)據(jù)可得性,本文選擇除西藏外的2005-2014年省級(jí)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。農(nóng)業(yè)范圍較廣,涉及農(nóng)林牧漁四個(gè)方面,本文選擇農(nóng)業(yè)土地資源、農(nóng)業(yè)從業(yè)人數(shù)、農(nóng)業(yè)農(nóng)機(jī)使用動(dòng)力、農(nóng)業(yè)水資源投入作為投入變量。就產(chǎn)出而言,選擇農(nóng)業(yè)總產(chǎn)量作為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“好”產(chǎn)出,而農(nóng)業(yè)面源污染量作為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“壞”產(chǎn)出。就“壞”產(chǎn)出的測(cè)度而言,本文采用清單分析法對(duì)各省、自治區(qū)和直轄市的農(nóng)業(yè)面源污染量進(jìn)行測(cè)度。參考潘丹等(2013)的做法,本文將農(nóng)田化肥、農(nóng)田固體廢物、水產(chǎn)養(yǎng)殖和畜禽養(yǎng)殖確定為污染單元,其中需要測(cè)度的污染物主要有化學(xué)需氧量(COD)、總氮(TN)和總磷(TP)三類。各單元農(nóng)業(yè)面源污染排放公式為:E=∑Aiαi(1-βi)Bi,C=E/S,E為各單元農(nóng)業(yè)面源污染排放量,A為單元統(tǒng)計(jì)數(shù),α為污染物的強(qiáng)度系數(shù),β為污染物的利用系數(shù),B為污染物排放系數(shù),C為農(nóng)業(yè)面源污染排放量,S為基本排放標(biāo)準(zhǔn),本文采用GB3838-2002中規(guī)定的污染物排放標(biāo)準(zhǔn)。

      實(shí)證分析

      (一)計(jì)量模型設(shè)定與變量說明

      考慮到樣本區(qū)間內(nèi)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)生不同的變化,構(gòu)建計(jì)量模型時(shí)采用簡(jiǎn)約型模型,以農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率(TFP)為被解釋變量,以商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展水平(SL)為核心解釋變量,同時(shí)將商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展水平(SL)的二次方納入模型中,以探究其對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率影響的邊際效應(yīng)。在控制變量選擇上,政府有關(guān)農(nóng)業(yè)發(fā)展的財(cái)政支出(TRE)對(duì)于農(nóng)機(jī)使用、農(nóng)業(yè)肥料使用、農(nóng)民積極性等均具有一定作用,故將其作為控制變量之一。金融市場(chǎng)發(fā)展(FIN)對(duì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力和農(nóng)業(yè)資源具有調(diào)動(dòng)配置的效用,同樣將其作為控制變量納入其中。國(guó)家產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(STR)對(duì)于第一產(chǎn)業(yè)宏觀經(jīng)濟(jì)政策的制定和農(nóng)產(chǎn)品供求變動(dòng)會(huì)產(chǎn)生作用,故將其作為控制變量之一。

      另外,需要將農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的滯后項(xiàng)作為解釋變量納入其中,考慮到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)前后樣本年份的相關(guān)性較大,因此本文只將農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的一階滯后項(xiàng)(TFPit-1)納入到模型中?;镜挠?jì)量模型如下:

      TFPit=β0+β1SLit+β2SL2it+β3TREit+

      β4FINit+β5STRit+β6TFPit-1+μit

      本文采用廣義矩估計(jì)(GMM)方法對(duì)模型中的參數(shù)進(jìn)行估計(jì),但GMM方法又可以分為系統(tǒng)GMM、差分GMM、一步GMM和二步GMM,而一步系統(tǒng)GMM可以采用更多信息和構(gòu)造合理的工具變量。因此本文將采用一步系統(tǒng)GMM方法對(duì)模型中的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。

      模型中變量的測(cè)度而言,農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率(TFP)采用包含不合意產(chǎn)出的非徑向的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)法進(jìn)行估計(jì);商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展水平(SL)采用綜合指標(biāo)評(píng)價(jià)體系進(jìn)行測(cè)度;政府農(nóng)業(yè)財(cái)政支出(TRE)數(shù)據(jù)直接來源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》中的相關(guān)數(shù)據(jù)加總所得;金融市場(chǎng)發(fā)展(FIN)采用農(nóng)村居民年末存款與農(nóng)業(yè)發(fā)展年末貸款金額之和表示;產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(STR)采用第二產(chǎn)業(yè)與第三產(chǎn)的比重表示,主要是考慮第二產(chǎn)業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)重心的把握作用。所有變量測(cè)算均采用相關(guān)價(jià)格指數(shù)進(jìn)行平減,以消除價(jià)格影響。

      (二)全國(guó)層面基準(zhǔn)分析

      表2給出了全國(guó)層面的參數(shù)回歸結(jié)果,具體包括最小二乘法(OLS)、面板固定效應(yīng)模型(FE)和一步系統(tǒng)GMM三種方法的結(jié)果。結(jié)果發(fā)現(xiàn),三種模型參數(shù)的回歸系數(shù)在影響程度和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的顯著性檢驗(yàn)上存在顯著差異,但在變量對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率影響的正負(fù)性上保持較高一致性。在對(duì)一步系統(tǒng)GMM方法回歸結(jié)果的檢驗(yàn)上,AR(2)的回歸結(jié)果表示模型回歸殘差不存在二階序列相關(guān)性,Sargan檢驗(yàn)表明工具變量的設(shè)定和運(yùn)用合理有效,間接表征模型設(shè)定和模型運(yùn)用是科學(xué)的。

      就商貿(mào)流通業(yè)(SL)而言,其回歸系數(shù)為正,在模型3中達(dá)到0.370,表示商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展水平每提升1%,農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率將會(huì)提升0.37%。主要是因?yàn)樯藤Q(mào)流通業(yè)的發(fā)展可以有效降低農(nóng)產(chǎn)品在生產(chǎn)后銷售的交易成本,且在時(shí)間維度上提升了交易效率。主要體現(xiàn)在,農(nóng)產(chǎn)品交易信息不對(duì)稱程度的降低,商貿(mào)市場(chǎng)的完善優(yōu)化了交易價(jià)格達(dá)成的時(shí)間,農(nóng)民針對(duì)市場(chǎng)信息的把握和農(nóng)業(yè)技術(shù)水平的提升四個(gè)方面。另外,本文還發(fā)現(xiàn)商貿(mào)流通業(yè)的二次方(SL2)的回歸系數(shù)同樣為正,但數(shù)值相對(duì)較小,僅為0.016,表明商貿(mào)流通業(yè)對(duì)農(nóng)業(yè)全要素促進(jìn)效用的邊際效應(yīng)是遞增的。就農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的一階滯后項(xiàng)(TFPit-1)而言,其回歸系數(shù)在三個(gè)模型中均為正,分別為0.014、0.021、0.015,均通過了顯著性水平為5%的假設(shè)檢驗(yàn),表征前期的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升有利于為農(nóng)民和政府提供較好預(yù)期,并在心理層面提升農(nóng)民的耕種積極性。啟示政府應(yīng)加大農(nóng)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和維修力度,保證居民不會(huì)因?yàn)檗r(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施落后而引致糧食減產(chǎn)、運(yùn)輸困難、耕種收割效率偏低現(xiàn)象的發(fā)生。

      就控制變量而言,政府農(nóng)業(yè)財(cái)政支出(TRE)的回歸系數(shù)均為正,分別為0.007、0.029、0.078,但模型1并未通過一定顯著性水平的假設(shè)檢驗(yàn),模型2和模型3的回歸參數(shù)均通過了顯著性水平為10%的假設(shè)檢驗(yàn)。就模型3而言,表示政府農(nóng)業(yè)財(cái)政支出每提升1%,農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率將提升0.078%。主要是因?yàn)槲覈?guó)政府比較重視三農(nóng)問題,自2003年取消農(nóng)業(yè)稅之后,還根據(jù)農(nóng)村家庭持田情況發(fā)放農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼。在農(nóng)技使用上,發(fā)放農(nóng)機(jī)購(gòu)買補(bǔ)貼、農(nóng)業(yè)養(yǎng)殖補(bǔ)貼、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)作物種植補(bǔ)貼,主要是種子補(bǔ)貼、動(dòng)物幼崽補(bǔ)貼。在農(nóng)業(yè)資金供給上,特別成立了農(nóng)業(yè)發(fā)展政策性銀行,針對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展所需貸款給予利息、期限等優(yōu)惠。金融發(fā)展(FIN)的回歸系數(shù)為正,且均通過顯著性水平為5%的假設(shè)檢驗(yàn),表征金融發(fā)展規(guī)模的擴(kuò)大有利于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升,主要表現(xiàn)在金融機(jī)構(gòu)對(duì)農(nóng)業(yè)資本要素的有效調(diào)控和配置上。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(STR)的回歸系數(shù)為負(fù),且均通過顯著性水平為10%的假設(shè)檢驗(yàn),表征第二產(chǎn)業(yè)比重加大不利于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。

      (三)分區(qū)域?qū)嵶C結(jié)果分析

      表3給出了分區(qū)域?qū)用嫦履P蛥?shù)的回歸結(jié)果,根據(jù)傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)帶的劃分將樣本區(qū)域劃分為東部區(qū)域、中部區(qū)域和西部區(qū)域。表中給出的AR(2)和Sargan檢驗(yàn)表明模型殘差不存在二階序列相關(guān),且工具變量的選擇和使用是合理有效的。商貿(mào)流通業(yè)一次方(SL)及其二次方(SL2)的回歸系數(shù)為正,均通過了顯著性水平為10%的假設(shè)檢驗(yàn),表明商貿(mào)流通業(yè)本身對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)效應(yīng)及其邊際效應(yīng)均為正。但商貿(mào)流通業(yè)一次方對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響效應(yīng)由大到小依次是中部地區(qū)、東部地區(qū)和西部地區(qū)。主要是因?yàn)榈匦蔚孛?、氣候、土壤存在顯著的地域差異,中部地區(qū)地勢(shì)相對(duì)平緩,氣候四季分明,土壤環(huán)境相對(duì)比較適合耕種。而東部和西部地區(qū)地貌相對(duì)不平緩,尤其是西部地區(qū)。就農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率一階滯后項(xiàng)(TFPit-1)而言,其參數(shù)均為正,且通過了顯著性水平為5%的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn),結(jié)果和全國(guó)層面一致。就控制變量而言,政府農(nóng)業(yè)財(cái)政支出(TRE)對(duì)地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升效應(yīng)最大的是西部地區(qū),其次是中部地區(qū),最后是東部地區(qū),且前兩者均通過了顯著性水平為10%的假設(shè)檢驗(yàn),這主要受限于地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的差異。金融發(fā)展(FIN)對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的正向促進(jìn)效應(yīng)和全國(guó)層面的影響一致,系數(shù)為正,但影響程度存在地區(qū)差異,由大到小依次是東部、中部和西部。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(STR)對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響效應(yīng)為負(fù),但均未通過一定顯著性水平下的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。

      政策建議

      (一)優(yōu)化城鄉(xiāng)商貿(mào)流通體系,拓展商貿(mào)流通業(yè)鏈接范圍

      研究表明,商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展有利于提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率,且其提升的邊際效應(yīng)也為正。啟示政府應(yīng)從統(tǒng)籌城鄉(xiāng)發(fā)展的視角,弱化城鄉(xiāng)商貿(mào)二元體系的影響,優(yōu)化既有的城鄉(xiāng)商貿(mào)流通體系。其一,推進(jìn)農(nóng)村、城鎮(zhèn)農(nóng)貿(mào)市場(chǎng)的建設(shè)、修繕,推動(dòng)連接農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)基地與農(nóng)貿(mào)市場(chǎng)之間的道路建設(shè),比如當(dāng)前推動(dòng)的公路“村村通”工程等。其二,基于管理理論和地方傳統(tǒng)文化特色,制定差異化的商貿(mào)市場(chǎng)管理、農(nóng)貿(mào)產(chǎn)品質(zhì)量檢驗(yàn)、農(nóng)貿(mào)產(chǎn)品運(yùn)輸與保鮮等相關(guān)制度。其三,對(duì)農(nóng)貿(mào)產(chǎn)品生產(chǎn)基地及農(nóng)民個(gè)人進(jìn)行集中培訓(xùn),其培訓(xùn)內(nèi)容包括農(nóng)貿(mào)市場(chǎng)農(nóng)產(chǎn)品供需的判斷、農(nóng)產(chǎn)品的種植技術(shù)、農(nóng)業(yè)機(jī)械的有效使用技術(shù)等。另外,在優(yōu)化城鄉(xiāng)商貿(mào)流通體系的基礎(chǔ)上,根據(jù)我國(guó)地區(qū)之間的文化特點(diǎn)和地域特點(diǎn),增強(qiáng)不同區(qū)域的農(nóng)貿(mào)產(chǎn)品交流,拓寬農(nóng)貿(mào)產(chǎn)品銷售渠道。

      (二)加大政府農(nóng)業(yè)財(cái)政投入,增強(qiáng)金融機(jī)構(gòu)資本配置功能

      研究表明,政府農(nóng)業(yè)財(cái)政投入有利于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升,啟示政府應(yīng)繼續(xù)保持并適度增大農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼相關(guān)的投入額度,但應(yīng)根據(jù)地區(qū)差異制定梯度投入準(zhǔn)則。政策和資金投入應(yīng)適度按照西部、中部和東部的區(qū)域特點(diǎn),采取依次降低的模式。且西部地區(qū)地貌地勢(shì)均不利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn),可增強(qiáng)該地區(qū)經(jīng)濟(jì)作物的種植,比如中藥材、特色水果等。另外,本文研究還表明,地區(qū)間金融發(fā)展水平的提升同樣有利于地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升,啟示政府應(yīng)堅(jiān)持金融市場(chǎng)改革的步伐,鼓勵(lì)民間資本進(jìn)入政府項(xiàng)目、私人項(xiàng)目。政府金融機(jī)構(gòu)應(yīng)成立專門小組,對(duì)居民進(jìn)行金融知識(shí)普及教育和推廣宣傳。

      參考文獻(xiàn):

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