生态文明先行示范区的设立能否提高农业绿色效率？ ——基于湖南省的经验数据

(湖南工商大学经济与贸易学院，湖南长沙，410205)

一、引言

农业作为国民经济的基础，是与自然环境联系最为紧密的产业，是生态文明建设的重要领域[1]。21世纪以来，中央一号文件已经连续16年聚焦“三农”工作，且2019年2月发布的中央一号文件再一次强调要加强农业农村的污染防治和生态环境保护。但是近年来，农业现代化生产过程中对机械、化肥、农药和农膜等的依赖对生态环境产生了较大的压力。根据冉光和等[2]的研究，改革开放以来，我国农业生产碳排放量以年均5%的速度持续增长。此外，根据国务院公布的《第一次全国污染源普查公报》，中国的农业污染已经超过了工业和生活污染，成为面源污染的第一大来源。因此，促进农业农村的绿色发展已然成为全社会亟待解决的重要问题。在此背景下，国家陆续出台了一系列推动农业绿色发展和全社会生态文明建设的政策和要求。在2013年12月，国家发改委等六个部门联合下发了《关于印发国家生态文明先行示范区建设方案(试行)的通知》，陆续启动了两批生态文明先行示范区。生态文明先行示范区建设对农业方面的要求是促进绿色低碳循环发展和高效利用资源，协同推进农业现代化和绿色化。那么，生态文明先行示范区的设立真的能促进农业的绿色发展吗？其作用强度究竟如何？本文将对这些问题进行回答，这将进一步地为生态文明建设政策的制定和推广提供理论依据和参考价值。

农业绿色发展的有效性常用农业绿色效率来衡量。农业绿色效率考虑的是集经济、社会以及生态于一体的效益，在效率的测算中加入了与环境有关的变量。目前，针对农业绿色效率的研究主要集中在效率测算与评价[3−5]、影响因素[6]以及空间差异等方面[7]。其中，农业绿色效率的影响因素更是学术界研究的重点。在进行农业绿色效率的影响因素研究时，学者们发现不同的政府行为对农业绿色效率起着不同的影响。2008年《世界银行发展报告》指出公共部门管理的改革以及寻租行为的控制对于农业绿色效率的改善有着巨大的潜力。李兆亮等[8]通过设置农业政策虚拟变量，把2004年中央一号文件颁布的年份作为分界点，探究 了农业政策对于农业绿色生产效率的影响关系。结果发现农业政策显著推动了农业的绿色发展。王宝义[9]通过研究发现中国鼓励石油农业模式发展的财政支农方式会对农业绿色效率产生负向效应，抑制其增长。郑丽楠等[10]在进行农业绿色效率的影响因素研究中发现农地确权对农业绿色效率存在显著的正向影响关系。以上文献均表明政府政策对于农业绿色效率均存在一定的影响关系。那么2014年“设立生态文明先行示范区”这一政策对于农业绿色效率的影响如何呢？目前，学术界对于生态文明先行示范区的研究还相对较少，主要集中在对生态文明先行示范区的建设评估[11]、生态风险评价[12]、建设路径探索[13]等方面，鲜有学者评估生态文明先行示范区的设立对于农业绿色效率的政策效应。

湖南省一直以来都是著名的鱼米之乡，拥有作为全国九大商品粮生产基地之一的洞庭湖平原。在2019年，其农业增加值达到了2124亿元，在全国农业中占据着重要地位。此外，在首批生态文明先行示范区建设名单中，湖南省的武陵源片区和湘江源头区域均位列其中。农业大省以及省内政策覆盖范围较广，这两个特征使得湖南省作为研究生态文明先行示范区对农业绿色效率的政策效应的样本时具有一定的代表性。因此，本文将利用Undesirable Output模型测算湖南省2007—2016年①80个地区的农业绿色效率，继而将测算结果作为被解释变量，运用基于倾向得分匹配的双重差分法(PSM-DID)对“设立生态文明先行示范区”这一政策进行评估，考察该政策作用在短期内是否存在滞后性和持续性，并通过影响机制检验探究生态文明先行示范区政策提升农业绿色效率所依靠的具体路径。相对于已有的文献，本文对以下几个方面进行了拓展和延伸：一是从一个较新的视角研究农业绿色效率的影响因素，即分析生态文明先行示范区政策对于农业绿色效率的影响。二是采用PSM-DID方法科学地评估了生态文明先行示范区对于农业绿色效率的政策效应，为今后的研究提供了新的经验证据。三是根据研究结论提出了相应的政策建议，为地方推进农业的绿色生态发展提供了参考。

二、理论分析与研究假设

新古典经济学认为生产者与消费者均面临着预算约束，为实现生产者的成本最小化或消费者的效用最大化，所有人都会根据收入和价格的变化来调整决策。假设农业生产者均是理性的“经济人”，则只要政府提供了适当的“支持”和“激励”，农业生产者都会根据政策调整生产行为，进而实现福利的最大化[14]。作为政府“支持”和“激励”农业绿色发展措施之一的“生态文明先行示范区”政策无疑会对农业绿色效率产生重要影响。

湖南省生态文明先行示范区建设方案提出要推动农村“三化”发展，而农村“三化”建设(城镇化、工业化和农业产业化)均能在一定程度上影响农业绿色效率。有学者指出城镇化及工业化对我国农业的发展存在着正向作用[15]。一方面，城镇化和工业化可以通过对资源进行合理配置来改善区域资源的利用效率。例如，工业化和城镇化的发展会促使劳动力生产要素从低生产率的农业部门流动到高生产率的非农部门。当这一现象发生在农村劳动力资源冗余的情况下时，较少的农民从事农业生产活动能带来耕地利用效率的上升[16]以及劳动边际产出的提高，进而推动农业绿色效率的提升。另一方面，工业化的发展能为农业的可持续发展提供强有力的物质保障和技术支持，有利于建成绿色高效高产的农业生产体系。除城镇化和工业化外，农业的产业化经营所形成的农业产业集群对农业绿色效率也存在着重要影响，其有助于把“小而散”的农业生产者引向专业化产业区，实行集约经营，促进农业产业结构升级[17−18]。而农业产业结构高级化正是农业绿色发展的本质要求。

此外，生态文明先行示范区政策还可通过政府财政等手段来影响农业绿色效率。首先，政府通过增加R&D投入推动农业技术的创新[19]。农业技术创新的显著外部性特点导致了“研发资源垄断”以及“市场失灵”等现象的存在。而政府R&D投入的增加在一定程度上可以纠正农业技术创新的外部性，并对创新效率产生“杠杆效应”[20]。其次，政府的财政政策能在农业绿色发展中起到补偿、导向和调控作用[21]。绿色农业的正外部性导致私人收益和社会收益不一致，从而制约了农户开展绿色生产活动的意愿。为解决因外部性导致的市场失灵问题，需要借助国家财政政策[22]，如补贴政策可降低农户从事绿色生产的私人成本，不仅避免了生产者中部分边际人群的退出而且提高了部分边际人群的生产积极性[23]。此外，农村公共产品的投入会影响农户的农业生产行为，进而影响农业绿色效率[24]。一方面，现代化的农业基础设施是实现农业绿色发展的基础支撑，以改善农业基础设施为目的的公共产品投入，有利于改善农业的生产条件、增加产出以及增强农业发展的动力。另一方面，以提高人力资本水平为目的的公共产品投入不仅可以提高农户获取和理解市场信息的能力，还可以培养生态文明意识[25]。同时，具有正外部性特征的人力资本还可以促进先进生产技术的进步和传播，且人力资本水平越高，其外部性越强。

根据以上分析，本文提出第一个假设：

H1：“生态文明先行示范区”政策对于农业绿色效率存在正向影响。

政策的传导过程存在时滞是一个无法避免的问题。政策的时滞现象是政策实施过程中的客观必然以及正常反应。从“设立生态文明先行示范区”这一政策的出台到有关部门改变发展战略，进行调整，到基层真正实施且发挥效应需要一段反应时间。并且当政策实施到基层时，随着政策的不断细化和完善，生态文明先行示范区的设立对于农业绿色效率的影响不会只存在于当期的，而应是持续的。为此，本文提出以下假设：

H2：“生态文明先行示范区”政策对农业绿色效率的提升作用存在滞后效应。

H3：在短期内，随着时间的推移，“生态文明先行示范区”的政策效应呈增强趋势。

三、研究方法与数据说明

(一)农业绿色效率的测算

1.农业绿色效率的测算方法

传统的DEA模型是以最小的投入来衡量尽可能多的产出，其输出的指标属于期望产出。但是，随着农药、化肥、塑料薄膜等在农业中的应用越来越广泛，农业生产的过程中不可避免地会产生坏的或非期望的产出。故本文采用将非期望产出纳入模型当中的规模报酬不变的Undesirable Output模型来测算农业绿色效率。

假设存在n个决策单元，且每个决策单元包含投入、期望产出、非期望产出三种要素，分别由三个向量x,yg,yb表示，其中，x∈Rm，yg∈Rs1，yb∈Rs2；对矩阵分别定义为：X=[x1,…,xn]∈Rm×n，假设X＞0，Yg＞0，Yb＞0。生产可能集定义为：

Undesirable Output模型表达为：

当决策单元ρ*=1时，即s−=0，sg=0，sb=0时，说明不存在投入及非期望产出的冗余，也不存在期望产出的不足，该决策单元是有效率的；当0≤ρ*＜1时，决策单元就需要改进，可通过降低过多的投入和减少过多的非期望产出，或增加期望产出来实现。

2.农业绿色效率投入产出指标

为测算农业绿色效率，首先需要定义投入产出指标。在综合考虑了数据的可获得性以及侯孟阳等[26]的相关研究后，本文主要选用农业机械总动力(万千瓦)、农作物播种面积(千公顷)、农用塑料薄膜使用量(吨)、农药使用量(吨)、农用柴油使用量(吨)、农用化肥使用量(吨)和农业从业人员(万人)作为投入指标，选用农业总产值(亿元)作为期望产出指标。

与传统农业生产效率不同的是，农业绿色效率还需要考虑环境约束。现有的研究一般将农业碳排放量(千吨)和面源污染(千吨)作为非期望产出。其中，农业碳排放的主要来源为：第一，使用农药、化肥、农用薄膜等产生的碳排放；第二，耕作机械产生的碳排放；第三，翻耕引发的土壤碳流失；第四，灌溉农田时使用机械而产生的碳排放。各生产物资具体的农业碳排放系数及其来源参考中国农业大学生物与技术学院以及李波等[27]的研究②。依据2006年IPCC提供的碳排放计算公式，将本文的农业碳排放的计算公式定义为：

其中，Ct为农业的碳排放总量；k为碳排放源种类；t为年份；ckt指各种碳排放源的碳排放量；δk为k农业碳排放源的碳排放系数；ωk为k碳排放源的使用量。而农业面源污染主要考虑农药、化肥以及农用薄膜的流失率或残留量。具体计算方式为：污染源污染量等于污染性投入与其污染系数的乘积，再加总各类污染源污染量。根据相关文献资料，农药的流失系数、化肥的残留系数以及农用薄膜的残留系数分别为50%、75%以及10%，据此，可以通过相应的数据计算出农业面源污染量。

(二)实证模型的构建

1.PSM-DID方法

生态文明先行示范区的设立是一项自然实验，一般可以直接采用双重差分法对其进行评估。但是因为各地区资源禀赋和发展水平的不同，导致了控制组和处理组之间存在较大差异，所以在全样本范围内使用双重差分法，估计结果可能会产生一定的误差。故本文采取倾向得分匹配法为处理组找到尽可能相近的控制组，用匹配后未被设立为生态文明先行示范区的控制组的农业绿色效率变化替代假如没有被设立为生态文明先行示范区的处理组的农业绿色效率变化。在消除异质性问题后再采用双重差分法来估计生态文明先行示范区的设立对于农业绿色效率的影响。本文构建的模型形式如下：

其中，rateit为测算出的农业绿色效率；treatmenti和postt为虚拟变量，如果i县市被设为生态文明先行示范区，则treatmenti=1，否则为0；当t≥2014时，postt=1，否则为0；didit为交互项，即didit=treatmenti×postt；controlit为一系列的控制变量；ηi为县市的固定效应，用来控制影响农业绿色效率但不随时间变动的个体因素；γt为时期效应，用来控制随时间变化的影响农业绿色效率的时间因素；εit为随机误差项；下标i和t分别代表县市和年。

由式(4)可知，对于处理组(treatment=1)来说，政策实施前后∆rate1=α2+α3的变化是受到生态文明先行示范区的设立和其他相关政策的影响，而对于控制组treatment=0来说，政策实施前后∆rate2=α2的变化仅仅只是受到了其他相关政策的影响。因而，∆rate1−∆rate2=α3为生态文明先行示范区政策对于农业绿色效率的净影响，故didit为本文的核心解释变量，若生态文明先行示范区的设立有助于提高农业绿色效率，则α3系数应显著为正。

2.PSM-DID模型指标的选取

(1)被解释变量。采用测算出来的农业绿色效率(rate)作为模型的被解释变量。

(2)解释变量。生态文明先行示范区的交互项didit(didit=treatmenti×postt)。第一批生态文明先行示范区的设立是在2014年，treatmenti和postt为政策组别的虚拟变量和时间的虚拟变量。属于生态文明先行示范区的地区，treatmenti=1，否则为0；当t≥2014时，postt=1，否则为0。

(3)控制变量。农业绿色效率的影响因素除了生态文明先行示范区的设立外还有很多。根据相关研究[28−29]，本文选取以下控制变量：选取城市化水平(urban，%)衡量城镇化发展程度；政府意愿采用地方财政支出(lngov，亿元)的对数来表示；地区经济的发展水平用人均地区生产总值(lnpgdp，元)的对数来衡量；用普通中学在校学生数占地区总人口的比重(human，%)衡量地区人力资本；工业化水平采用第二产业增加值占地区生产总值的比重(indus，%)来衡量。

(三)数据来源及描述性统计

为了更为精确地衡量2014年生态文明先行示范区设立对于农业绿色效率的影响，本文剔除了2015年湖南省入选第二批生态文明先行示范区名单的地区(宁乡市、衡阳全部县市)，最终使用2007—2016年湖南省80个县市的面板数据来估计生态文明先行示范区的设立对于农业绿色效率的政策影响。数据来源于《中国县(市)社会经济统计年鉴》、《湖南农村统计年鉴》、《湖南省统计年鉴》、EPS数据平台以及各地区的统计公报。对于部分缺失的数据采用移动平均法进行补齐。表1和表2分别为农业绿色效率的投入产出体系和实证模型指标的描述性统计。

四、测算结果与实证分析

(一)农业绿色效率的测算结果

本文利用湖南省2007—2016年80个县市的农业投入产出数据，选用考虑非期望产出的Undesirable Output模型，运用DEA-SOLVER Pro5软件对80个地区的农业绿色效率进行测算③，其中，对于期望产出和非期望产出的权重设定为1:1。2007—2016年，湖南省的农业绿色效率的均值为0.67，说明农业绿色发展的整体水平并不高，目前还没有完全实现农业生产和绿色生态的协调发展，还有一定的改善空间。由于篇幅限制，本文仅给出2016年的测算结果，如表3所示。

在表3中，可以得知望城区、长沙县、浏阳市、茶陵县、韶山市、邵东县、新邵县、隆回县、洞口县、武冈市、临澧县、桃源县、桂阳县、道县、蓝山县、会同县、麻阳苗族自治县、靖州苗族侗族自治县、古丈县、龙山县这20个地区的农业绿色效率值为1，说明相对而言，这些地区在农业发展过程中对于资源的利用和环境的保护均要优于其他效率水平相对较低的地区，以至于其投入产出达到最优。此外，在这20个地区中，有12个地区属于生态文明先行示范区的试点区域。那生态文明先行示范区的设立对于这12个地区的农业绿色效率是否存在贡献力度呢？这是本文下一步要探究的问题。

表1 农业绿色效率的投入产出体系描述性统计

表2 实证模型指标的描述性统计

表3 2016年农业绿色效率测算值

(二)实证回归分析

本文进行倾向得分匹配的处理组为湖南省2014年被设为生态文明先行示范区的县市，控制组为湖南省的非生态文明先行示范县市(剔除2015年新设立为生态文明先行示范区的县市)，并采用有放回的一对一最近邻匹配对实验组和对照组进行一对一匹配，最终得到560个样本。

1.Logit回归估计

在进行PSM之前(样本量为800)，为探讨生态文明先行示范区的设立是否随机，本文将treatment作为被解释变量，前文所选取的控制变量作为解释变量，对其进行Logit估计，结果如表4所示。

表4 Logit倾向得分估计

从表4中可知，地区的政府财政支出规模、经济发展水平与入选生态文明先行示范区呈显著的负向关系；人力资本与工业化水平与入选生态文明先行示范区呈显著的正向关系。因而本文处理组和对照组的初始划分并不是随机的，存在较大差异。因而采用倾向得分匹配方法解决样本选择的系统性差异是有必要的。

2.识别条件检验

只有满足了两个识别条件，即平衡性假设检验和共同支撑假设检验，才能准确使用倾向得分匹配方法。下面本文将进行这两种检验：

(1)平衡性假设检验。倾向得分匹配方法的有效性体现在平衡性假设，即处理组和控制组经匹配后在特征变量上不存在显著差异。表5给出了平衡性假设检验结果。结果显示经过匹配后控制组的urban均值由匹配前的0.406降到了0.351，更接近于处理组的urban均值0.341。此外，除lngov变量外，匹配后处理组和控制组中的lnpgdp、human、indus均值差异也都较匹配前有所减少，控制在0.1以内，且相对应的T值和P值都表示处理组和控制组在匹配后不存在显著性差异，说明匹配结果较好，整体样本符合平衡性检验。

表5 倾向得分匹配前后处理组和控制组的差异

(2)共同支撑假设检验。图1显示了匹配前后处理组和控制组倾向得分的核密度分布图，从图中可知，在匹配前两组样本具有较大差异，而经过匹配后的处理组和控制组的倾向得分基本保持一致，共同支撑域得到了明显的提高，说明满足共同支撑假设。

3.平均处理效应检验

在证明匹配结果满足以上两个检验后，利用匹配后的样本进行双重差分估计。在表6中，模型1和模型3为传统DID回归估计；模型2和模型4为PSM后的DID回归估计。其中，模型1和模型2的解释变量只包括did交互项、treatment和post；模型3和模型4在模型1和模型2的基础上加入了控制变量。

在表6中，通过对比(1)(3)或(2)(4)列可以知道，加入控制变量后模型的拟合优度有所提升，表明本文控制变量的选取是合理的。此外，通过对比模型3和模型4可知传统DID回归估计得到的did估计系数为0.068，大于PSM后的DID估计结果，说明若直接采用双重差分法进行回归会高估政策效应，结果存在偏差。但是从表6中不难发现，不管是否加入控制变量，传统DID以及PSM后的DID回归估计结果中的did交互项估计系数均通过了5%的显著性水平，且为正数，这说明生态文明先行示范区的设立对于农业绿色效率的政策影响是存在的，其能够显著推动农业绿色效率的增长，即H1假设成立。

4.动态效应检验

图1 倾向得分匹配前后处理组和控制组的核密度分布图

表6 生态文明先行示范区对农业绿色效率的平均处理效应

表6的回归结果为生态文明示范区政策对于农业绿色效率的平均处理效应，而基于前文的分析，生态文明先行示范区政策对于农业绿色效率可能存在滞后性和持续性，为了进一步探究生态文明先行示范区的设立对于农业绿色效率是否存在时滞性以及该政策对于农业绿色效率是否存在持续的提升作用，本文将对式(4)进行扩展，构建以下模型进一步分析动态效应：

其中，t_2014、t_2015、t_2016为年份虚拟变量，t_2014表示将处于2014年的样本取1，其他年份取0；t_2014×treatmenti、t_2015×treatmenti、t_2016×treatmenti为生态文明先行示范区虚拟变量和年份虚拟变量的交互项。

动态效应回归结果如表7所示，加入了控制变量的模型6较之未加入控制变量的模型5具有更高的拟合优度，并且模型5和模型6的系数估计值差异较小，说明这两个模型的设立是科学的、可靠的。从交互项的系数上来看，表示2014年政策效应的交互项t_2014×treatment的估计系数在两个模型中均不显著，而2015年的交互项系数通过了5%的显著性水平检验，说明生态文明先行示范区的设立对于提升农业绿色效率存在明显的滞后效应，且滞后期为1年，H2假设成立。图2直观地反映了政策实施后的效果，可以看出生态文明先行示范区对于农业绿色效率的动态影响除了存在最初的1年滞后期外，在2015—2016年内作用强度呈现增强趋势，且通过了10%的显著性水平检验，即生态文明先行示范区的设立不仅能显著促进农业绿色效率的增长，而且示范区设立时间越长，政策效果越好，促进作用越大，H3假设成立。

表7 生态文明先行示范区对农业绿色效率的动态效应

图2 政策动态效应图

5.稳健性检验

(1)安慰剂检验：随机抽取处理组

为了验证处理组的农业绿色效率变化确实是由生态文明先行示范区的设立引起的，而不是受到其他非观测因素的影响，本文参考Li等、张国建等[30−31]的做法，通过在80个样本中随机抽取40个地区作为处理组来进行检验，将表6中模型4的回归结果作为基准结果。根据式4，didit的系数估计值的表达式为：

其中，w包括本文选取的所有控制变量、政策虚拟变量和时间虚拟变量，η表示其他非观测变量对于农业绿色效率的影响。如果η等于0，那么α3的估计是无偏的，但是这一点很难直接验证。因此，本文采用计算机模拟的方式，通过随机抽取对照组的方式产生一个错误的虚拟变量替代didit，由于随机产生，α3等于0，在此前提下，如果还能估计出等于0，那么可以反推出η也为0。为了提高安慰剂检验的效果，本文将计算机随机抽取的过程重复了500次，得到了500个估计系数，均值为−0.002，与基准回归的结果(0.067)存在显著性差异。图2为估计系数的概率密度分布图，垂直的实线为基准回归系数估计值。从图2中可知安慰剂检验得到的系数估计值集中分布在零附近，因此，可以反推出η为0，即随机设立的生态文明先行示范区对于农业绿色效率没有政策效应。反过来说，也就是2014年设立的生态文明先行示范区对于处理组的农业绿色效率的显著促进作用是真实存在的。

图3 安慰剂检验

(2)更换倾向得分匹配方式的稳健性检验 PSM具有多种匹配方式，本文通过采用不同的匹配方式互相检验结果，如果所得结果的系数和显著性变化不大，说明是稳健的。前文使用的是有放回的一对一最近邻匹配，下面将采用核匹配、半径匹配、样条匹配和局部线性回归等匹配方法进行检验。从表8中可知，这四种匹配方式的估计结果与一对一近邻匹配的结果在显著性水平上差异较小，系数大小的变动在0.016以内，与一对一最近邻匹配的结果相近，说明本文的估计结果具有较强的稳健性。

表8 更换匹配方式的稳健性检验

五、影响机制检验

通过平均处理效应检验和动态效应检验可知，生态文明先行示范区的设立对于农业绿色效率的提升具有显著的正向影响，并且在经过1年的滞后期后，政策效应随时间的推后而不断增强，那么该政策是通过何种路径影响农业绿色效率的呢？基于前文的分析，可以知道基准回归中的控制变量(城市化水平、政府财政支出、地方经济发展水平、人力资本以及工业化水平)亦能作为生态文明先行示范区政策影响农业绿色效率的途径。基于该思路，本文在式(4)的基础上引入控制变量与did的交互项，即构建式(7)来探究生态文明先行示范区政策对于农业绿色效率的影响机制，回归结果如表9所示。

在表9中，城市化、工业化以及政府财政支出的交互项系数均为负值，并且城镇化的交互项系数在5%的显著性水平下显著，说明生态文明先行示范区政策不仅不能借助城市化、工业化以及政府财政支出对农业绿色效率产生正向影响，反而阻碍了其增长。可能原因有：一是目前城乡二元关系转型不彻底，未达到城乡一体化发展[32]，整体上还处于“农业支持工业，农村支持城市”的旧制度路径依赖中。尽管国家增加了对于农业农村的投入，但是由于旧制度路径依赖的存在，地方政府还是更加重视工业和城市的发展。并且由于城市“虹吸”效应的存在，先进生产技术等资源很难流向农村，这使得城市化和工业化发展反而阻碍了农业的绿色发展[33]。二是目前农业补贴政策存在缺陷。农业的补贴政策大多还停留在对于购机补贴、粮食直补及良种补贴等方面，仅仅以通过提高农业期望产出(如农业总产值等)的方式提高生产效率，未涉及农业环境保护的因素，从而导致政府财政支出对于农业绿色效率的提升作用未得到体现。此外，我国在2007年才开始启动现代农业产业技术体系，对于农业绿色生产技术的关注较晚且研发资金不足。

表9 生态文明先行示范区设立对于农业绿色效率的影响机制

人力资本交互项与地方经济发展水平交互项的估计系数为正值，说明生态文明先行示范区能够通过人力资本以及地区经济发展水平来提高农业绿色效率。但值得注意的是仅人力资本交互项系数在10%的水平下显著，说明生态文明先行示范区设立后，主要是依靠地区人力资本水平来提升农业绿色效率。

六、结论与政策建议

本文基于湖南省2007—2016年80个县市的面板数据，采用考虑非期望产出的Undesirable Output模型测算了各地区的农业绿色效率，并将测算出来的效率值作为被解释变量，通过构建PSM-DID模型探讨了“设立生态文明先行示范区”这一政策对于农业绿色效率的影响，主要结论如下：①生态文明先行示范区的设立能够显著促进县域农业绿色效率的增长，使处理组比控制组提高约6.7%。在经过多种稳健性检验后，该结论仍然成立。②生态文明先行示范区的设立对农业绿色效率的提升具有1年的滞后期，且在短期内，政策效应随着时间的推移呈增强趋势。③生态文明先行示范区主要通过人力资本来提升农业绿色效率，地区人力资本水平每提高1%，可以使农业绿色效率提升2.805%。地方经济发展水平尽管对农业绿色效率产生了正向影响，但提升作用还不明显。此外，城市化水平会显著抑制生态文明先行示范区农业绿色效率的增长。

根据本文的主要结论，可以得出以下政策启示：

(1)扩大人力资本投资，提高劳动力素质。农业生产过程中的主体是农民，而广大农民的生态文明意识和生态文明素养决定着农业农村生态文明建设的成果。湖南作为一个多民族的省份，少数民族人口占比达到了10.1%。在此背景下以教育为主的人力资本投资就必须解决少数民族地区以及非少数民族地区教育资源配置不公的问题。少数民族地区经济发展水平的落后以及地区人民的封建观念和保守思想导致了教师流动性大以及入学率低。因此，地方政府应提高少数民族地区教师的待遇水平并增加具有激励性的奖励措施来加强教师队伍的稳定性；还需加大对教育事业的投资，并在教育落后地区开展专题讲座，扭转当地人民不重视教育的观念。此外，应培养学生的职业技能，如鼓励相关高校、职业学校开设有关现代化农业的课程，建立现代化农业人才培养体系，让先进农业技术被普遍认识和利用。

(2)推动地区经济增长，强调农业的协同发展。尽管生态文明先行示范区政策可通过地区经济推动农业的绿色发展，但是目前该推动作用还不明显。因此，地区经济在发展的过程中，一方面，要调整优化农业产业结构，打造生态农业产业体系，走集经济效益、社会效益和环境效益于一体的“两型”农业发展道路，如在张家界等自然条件优美地区打造农业生态园，大力发展生态旅游业；通过农业产业化龙头企业带动农业生产的绿色化等。另一方面，应该加强对于农业的重视程度，扩大对于农业技术研发的资金支持力度，促进农业生产技术的绿色化改革。

(3)推动新型城镇化，注重城乡融合发展。宋元梁等[34]指出尽管城镇化在短期内抑制了农业的生产效率，但是从长期来看，城镇化和工业化还是可以带来技术支持以及高质量的农业生产要素，如先进的农用机械、高质量的农用化学品，等等。因此，在城镇化的发展过程中，要促进其与农业农村的良性互动。加强城市对农村的涉农技术传播，将农业传统生产方式转化为现代农业生产方式，扩大生产规模以获得规模效益。此外，设立法律法规严格控制城镇污染向农村转移，尤其是控制工业污染排放严重的产业向农村转移，保护农业用地免受污染。

生态文明先行示范区是一项全国性的政策。本文由于受各地区数据难以获取以及指标不统一的限制，研究样本仅包含作为农业大省的湖南省，但所得研究结论也可以普及到全国层面，能够对以后生态文明先行示范区的设立和推进提供一定的启示和借鉴意义。不过，需要注意的是，如果是基于全国层面来分析的话，由于各地区对于该政策的实施力度以及实施措施的不同，会导致高估或低估该政策的净效应。此外，本文对于政策实施后的研究时间较短，仅有三年，只能得知政策在短期内的作用效果。那么在长期该政策的作用效果如何以及该政策在实施多久后会失效呢？在今后数据获取无障碍的情况下，这一问题值得进一步研究。

注释：

① 由于2017年的数据中部分指标(如农业机械总动力等)缺失较为严重，且在进行论文创作时，《湖南省农村统计年鉴——2019》尚未出版，故本文选取的研究区间为2007—2016年。

② 农药的碳排放系数为4.9341 kg/kg(美国橡树岭国家实验室)，化肥的碳排放系数为0.8956 kg/kg(美国橡树岭国家实验室)；柴油的碳排放系数为0.5927 kg/kg(IPCC)；农用薄膜的碳排放系数为5.18 kg/kg(南京农业大学农业资源中国农业大学生物与技术学院生态环境研究所)；机械翻耕的碳排放系数为312.6 kg/km2(中国农业大学生物与技术学院)；灌溉的碳排放系数为20.476 kg/km2(李波等)。

③ 地区代码：1.望城区(2011年撤县改区)；2.长沙县；3.浏阳市；4.株洲县；5.攸县；6.茶陵县；7.炎陵县；8.醴陵市；9.湘潭县；10.湘乡市；11.韶山市；12.邵东县；13.新邵县；14.邵阳县；15.隆回县；16.洞口县；17.绥宁县；18.新宁县；19.城步苗族自治县；20.武冈市；21.岳阳县；22.华容县；23.湘阴县；24.平江县；25.汨罗市；26.临湘市；27.安乡县；28.汉寿县；29.澧县；30.临澧县；31.桃源县；32.石门县；33.津市市；34.慈利县；35.桑植县；36.南县；37.桃江县；38.安化县；39.沅江市；40.桂阳县；41.宜章县；42.永兴县；43.嘉禾县；44.临武县；45.汝城县；46.桂东县；47.安仁县；48.资兴县；48.祁阳县；50.东安县；51.双牌县；52.道县；53.江永县；54.宁远县；55.蓝山县；56.新田县；57.华瑶族自治县；58.中方县；59.沅陵县；60.辰溪县；61.溆浦县；62.会同县；63.麻阳苗族自治县；64.新晃侗族自治县；65.芷江侗族自治县；66.靖州苗族侗族自治县；67.通道侗族自治县；68.洪江市；69.双峰县；70.新化县；71.冷水江市；72.涟源市；73.吉首市；74.泸溪县；75.凤凰县；76.花垣县；77.保靖县；78.古丈县；79.永顺县；80.龙山县。