绿色农业创业与农民增收——基于信息化的门槛效应

邱海洋1，齐泓深2

(1.信阳师范学院 法学与社会学学院，河南 信阳 464000；2.郑州大学 管理工程学院，河南 郑州 450001)

一、文献综述

2018年中央一号文件指出，乡村振兴，生活富裕是根本。要实现乡村生活富裕，农民增收是前提。《乡村振兴战略规划(2018—2022年)》提出要不断拓宽农民增收渠道。《关于完善支持政策促进农民增收的若干意见》提出，要确保到2020年实现农民人均收入比2010年翻一番的目标。由此可见，促进农民增收不仅是新时代“三农”工作的核心问题，而且是乡村振兴战略中的重要发力点。

现有研究从多角度探讨了农民增收的影响因素。一些研究分析了城镇化对农民收入增长的影响。钱潇克、莫蕙运用地级市农民人均收入数据实证分析了新型城镇化水平对农民增收的正向影响，同时还发现城镇化水平对农民增收效应受交通基础设施的影响[1]。李萍、王军采用四川省2003—2014年的相关数据，通过运用多种计量模型实证分析发现城镇化发展对高收入水平、中等收入水平和低收入水平农民收入增长的促进作用存在差异，其中城镇化发展对中等收入水平农民收入增长的促进作用最大[2]。一些研究分析了财政金融支持对农民收入增长的影响。黄寿峰基于我国1997-2013年的省级面板数据，实证分析发现财政支农、金融支农对农民收入增长不但具有直接促进效应，而且还具有协作效应[3]。陈鹏、李建贵基于我国31个省市(自治区)的面板数据，实证分析发现虽然财政各支农资金对农民增收尤其是贫困人口减贫具有促进作用，但存在区域差异，在发展水平落后的地区，社会性支农资金对农民增收的促进效果则更加明显[4]。一些研究探讨了农民收入增长中的人力资本作用。刘明辉、刘灿基于我国2005—2014年的省级面板数据，实证分析发现农村人力资本对农民收入增长具有正向影响但呈现一种非线性特征[5]。姚旭兵等研究表明，在不同的区域，由于经济发展水平存在差异，农村人力资本对农民收入增长呈现不同的影响特征[6]。刘新智、刘雨松认为农村人力资本积累与农民收入增长之间并没有呈现显著的正相关关系，产生这种状况的原因是留农主体人力资本提升的缺失[7]。总体而言，现有研究对农民增收中的城镇化因素、人力资本因素以及财政金融因素探讨较为充分。

除了城镇化、人力资本以及财政金融，创业也是影响农民增收的重要因素。创业与农民增收的关系是现阶段研究中的一个热点问题。一种观点认为创业是影响农民增收的重要解释变量。汪发元等通过实证分析发现创业是农民收入增长的重要影响因素，相对于工资收入，创业增收潜力巨大，但其受资源禀赋的影响[8]。高文敏认为返乡农民自主创业不但能扩大内需、拉动经济增长，而且能促进农民持续增收[9]。另一种观点认为创业是影响农民增收的中介变量。冯海红基于山东省17个地市小额贷款公司的相关数据，实证分析发现农民创业在小额信贷影响农民增收中存在中介效应[10]。虽然现有研究指出了创业对农民增收的重要影响，但却缺乏特色农业创业与农民增收关系的探讨，尤其缺乏绿色农业创业与农民增收关系的实证分析。基于此，本文采用我国 2003-2015年省际面板数据实证分析绿色农业创业对农民增收影响的信息化门槛效应。

二、模型设定和变量说明

1.模型设定

绿色农业创业与农民收入增长之间并不一定呈现线性关系，如果采用普通面板模型则容易忽视两者间非线性关系。绿色农业创业是在一定信息化水平下的创业活动，绿色农业创业与农民收入增长之间可能会随着信息化水平的变化呈现非线性关系，因而本文的实证模型选用Hansen(1996)的面板门槛模型。模型设定为：

lnYit=μi+γZit+β1lngreitI(qitδ)+

β2lngreitI(qit>δ)+εit

(1)

其中，i，t分别代表省份和年份；Y表示模型中的被解释变量，即农民收入状况；gre表示核心解释变量，即绿色农业创业；Z为控制变量；q为门槛变量，即信息化水平；δ为待检验的门槛值；I(·)表示指标函数；ε为随机误差项。

2.变量说明

本研究的被解释变量为农民收入状况，并以农村居民家庭人均纯收入来衡量[11]。在实证研究中，农民收入状况用far代表。

绿色农业创业是核心解释变量，其用gre代表。借鉴相关创业实证研究，本文用当年认证绿色食品企业数来衡量绿色农业创业水平。

控制变量包含农村固定资产投资状况、农业机械化水平、自然灾害状况、公共基础设施条件。在实证研究中，农村固定资产投资状况用inv代表，农业机械化水平用mec代表，自然灾害状况用nat代表，公共基础设施条件用roa代表。借鉴相关研究，本文分别以农林牧渔业固定资产投资占农林牧渔业增加值比重来衡量农村固定资产投资状况，以农业机械总动力与农作物播种面积比值来衡量农业机械化水平，以农作物受灾面积占播种面积比重来衡量自然灾害状况，以公路里程来衡量公共基础设施条件。

门槛变量为信息化水平。在实证研究中，信息化水平用inf代表。本文运用3个指标来综合体现区域信息化水平。第一个指标为长途光缆线路长度，其反映了信息传输的硬件保障状况。第二个指标为移动电话普及率，其反映了信息通信状况。第三个指标为互联网普及率，其反映了信息网络参与状况。本文采用基于客观赋权的熵值法对上述3个指标确定权重，并在指标无量纲化的基础上加权求和得到信息化水平综合指数值。

绿色农业创业数据来源于中国绿色食品发展中心数据库，其余变量原始数据来源于历年《中国统计年鉴》和《中国农村统计年鉴》。样本为我国2003—2015年西藏以外30个省市单元。在实证研究中，除门槛变量信息化水平以外，本文对解释变量、被解释变量均取对数处理。

三、实证分析

本文首先进行门槛效应检验。表1结果显示，在全国样本中，信息化水平的单一门槛和双重门槛效应F检验值分别为126.01和30.82，且均通过了显著性检验，但信息化水平的三重门槛效应不显著。因此，全国样本应选择双重门槛模型进行回归。为了更加深入地分析绿色农业创业对农民收入影响的区域门槛效应差异，本文进一步分东、中、西部区域进行探讨。在东部地区，信息化水平的单一门槛效应F检验值为22.66，且在10%的置信水平下显著，但信息化水平的双重门槛效应不显著。因此，东部地区样本应选择单一门槛模型进行回归。在中部地区，信息化水平的单一门槛和双重门槛效应F检验值分别为48.15和27.15，且均在1%的置信水平下显著，但信息化水平的三重门槛效应不显著。因此，中部地区样本应选择双重门槛模型进行回归。在西部地区，信息化水平的单一门槛和双重门槛效应F检验值分别为68.38和23.81，且均通过了显著性检验，但信息化水平的三重门槛效应不显著。因此，西部地区样本应选择双重门槛模型进行回归。

在门槛效应检验之后，进而可以进行面板门槛回归，具体结果如表2所示。

在全国层面，当信息化水平综合指数小于0.2856时，绿色农业创业对农民增收影响的估计系数为0.0152，但并不显著。当信息化水平综合指数处于0.2856与第2个门槛值0.3771之间时，绿色农业创业对农民增收影响的估计系数为0.0417，且在1%的置信水平下显著。当信息化水平综合指数超越门槛值0.3771之后，绿色农业创业对农民增收同样具有显著的促进作用，且估计系数明显增大。这说明随着信息化水平的提升，绿色农业创业对农民收入增长的促进效应呈现边际效率递增的特征。

表1门槛效应检验结果

地区门槛变量门槛数F值P值10%5%1%全国信息化水平单一126.01∗∗∗0.000026.125733.182146.3306双重30.82∗∗0.040025.661329.868044.5988三重14.840.433327.274533.828042.9079东部信息化水平单一22.66∗0.080021.751023.422041.3190双重10.430.460019.477128.347658.4430中部信息化水平单一48.15∗∗∗0.006721.365126.380334.4423双重27.15∗∗∗0.000016.380419.017822.2523三重19.700.500034.764339.484348.0464西部信息化水平单一68.38∗∗∗0.000021.658028.358138.8565双重23.81∗∗0.050019.434123.708929.6673三重21.480.660049.902359.630570.4891

注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%水平显著，下同

农村固定资产投资的回归系数为0.1184，且在1%的置信水平下显著，这说明农村固定资产投资显著促进农民增收。农业机械化水平的回归系数为0.4924，同样在1%的置信水平下显著，这表明农业机械化水平对农民收入增长具有较强促进作用。自然灾害的回归系数为-0.0363，且在1%的置信水平下显著，这说明自然灾害抑制农民增收。公共基础设施的回归系数为0.1484，且在1%的置信水平下显著，这说明良好的公共基础设施同样有利于促进农民增收。

在东部地区，当信息化水平综合指数小于0.4149时，绿色农业创业对农民增收影响的估计系数为0.0390，但并不显著。当信息化水平综合指数超越门槛值0.4149之后，绿色农业创业对农民增收产生显著的促进作用。农村固定资产投资的回归系数为0.1161，且在1%的置信水平下显著，这说明在东部地区农村固定资产投资同样显著促进农民增收。农业机械化水平的回归系数为0.6193，且在1%的置信水平下显著，这说明在东部地区农业机械化水平对农民收入增长的促进作用最强。自然灾害的回归系数为-0.0215，但对抑制农民增收并不显著。公共基础设施的回归系数为0.2134，且在1%的置信水平下显著，这说明在东部地区公共基础设施同样是农民增收的重要促进力量。

在中部地区，当信息化水平综合指数小于0.3191时，绿色农业创业对农民增收影响的估计系数为0.0256，但并不显著。当信息化水平综合指数处于0.3191与第2个门槛值0.4069之间时，绿色农业创业对农民增收影响的估计系数为0.0580，且在1%的置信水平下显著。当信息化水平综合指数超越门槛值0.4069之后，绿色农业创业对农民增收影响的估计系数为0.0872，且在1%的置信水平下显著。农村固定资产投资的回归系数为0.1965，且在1%的置信水平下显著，这说明在中部地区农村固定资产投资对农民收入增长的促进作用最强。农业机械化水平的回归系数为0.1626，同样在1%的置信水平下显著，这表明在中部地区农业机械化水平对农民收入增长同样具有促进作用。自然灾害的回归系数为-0.0631，且在1%的置信水平下显著，这说明在中部地区自然灾害同样抑制农民增收。公共基础设施的回归系数为0.1103，且在1%的置信水平下显著，这说明在中部地区公共基础设施促进了农民增收但促进力量相对较弱。

在西部地区，当信息化水平综合指数小于0.2856时，绿色农业创业对农民增收影响的估计系数为0.0072，但并不显著。当信息化水平综合指数处于0.2856与第2个门槛值0.3843之间时，绿色农业创业对农民增收影响的估计系数为0.0491，且在10%的置信水平下显著。当信息化水平综合指数超越门槛值0.3843之后，绿色农业创业对农民增收影响的估计系数为0.1055，且在1%的置信水平下显著。农村固定资产投资的回归系数为0.1097，且在1%的置信水平下显著，这说明在西部地区农村固定资产投资有利于农民增收。农业机械化水平的回归系数为0.4711，且在1%的置信水平下显著，这表明在西部地区农业机械化水平对农民收入增长同样具有较强促进作用。自然灾害的回归系数为-0.0252，但对抑制农民增收并不显著。公共基础设施的回归系数为0.1634，且在1%的置信水平下显著，这说明在西部地区公共基础设施同样能够促进农民增收。

通过以上实证分析，可以发现，随着信息化水平的提升，绿色农业创业对农民收入增长的促进效应呈现边际效率递增的特征。通过对比东、中、西部地区的信息化门槛值，可以发现东部地区的信息化门槛值明显大于中、西部地区的信息化门槛值，这说明在东部地区，只有达到较高的信息化水平，绿色农业创业对农民增收才具有明显的促进效应。通过对比东、中、西部地区绿色农业创业的回归系数，可以发现当信息化水平发展到较高阶段，西部地区绿色农业创业对农民增收的促进效应更加明显。

表2 回归结果

注：回归系数下括号内数值为t值

四、研究结果与启示

本文基于我国 2003-2015年省际面板数据，采用面板门槛回归模型，实证分析了绿色农业创业与农民增收之间的非线性关系。研究发现：第一，总体而言，随着信息化水平的提升，绿色农业创业对农民收入增长的促进效应呈现边际效率递增的特征。但在信息化水平较低的阶段，绿色农业创业对农民收入增长的促进效应不显著。第二，东、中、西部地区的信息化门槛值存在差异，东部地区的信息化门槛值明显大于中、西部地区的信息化门槛值。只有达到较高的信息化水平，东部地区绿色农业创业对农民增收才具有明显的促进效应。当信息化水平发展到较高阶段，西部地区绿色农业创业对农民增收的促进效应更加明显。第三，农村固定资产投资、农业机械化水平和公共基础设施均对农民收入增长具有促进作用，而自然灾害对农民增收存在抑制作用。

本研究得到以下启示：第一，要重视绿色农业创业对农民增收影响的积极促进作用。首先，政府部门要加大宣传引导力度，采取多种方式切实提升农民的绿色农业创业积极性。其次，绿色农业创业成功的企业要起到引领示范作用，通过典型带动不断提升绿色农业创业绩效。第二，加强乡村信息化基础设施建设，尤其要注重提升绿色农业创业人员网络销售技能。良好的信息化水平是绿色农业创业产生经济效益的必要条件。然而，乡村信息化水平与城镇地区存在较大差距。在互联网发展状况方面，城镇地区与乡村地区差异十分显著，中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的第41次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，农村地区互联网普及率只达到城镇地区互联网普及率的一半，我国非网民人口中的大部分为农村人口。因此，应加大政策扶持力度，努力提升农村人员对互联网尤其是移动互联网技术的认知程度和使用意愿。第三，应实行区域差异化的绿色农业创业促进机制。2015年《绿色食品统计年报》数据显示，当年认证绿色食品企业数前三甲的省市分别是山东、江苏和浙江，其占全国的比重分别为11.5%、8.5%和7.3%。但是，大部分西部地区当年认证绿色食品企业数却远低于东部地区。这表明我国绿色农业创业区域差异明显，因此应采取区域差异化的绿色农业创业促进机制。在东部区域，应努力提升绿色农业创业质量，而在中、西部地区，更应注重绿色农业创业规模的提升。