5.2 模型设计及估计方法 ........................... 35
5.3 变量描述性统计 ................................. 35
第 5 章 农业综合开发投资与农业全要素生产率增长的实证分析
5.1 指标选取与数据来源
本文参照（邓晓兰，2018；周鹏飞，2019；尹朝静等，2019；杨钧等，2019）等学者的研究，这里的变量主要选取为：
（1）被解释变量：农业全要素生产率累积变化指数（TFP）、技术进步累积变化指数（TP）和技术效率累积变化指数（TEC）。由第二章的影响机制分析我们认为土地治理项目投资和产业化经营项目投资对农业 TFP 的作用路径为技术效率的改善和技术进步的提高，所以我们这里除了选取农业 TFP 变化指数外、同时选取技术进步变化指数和技术效率变化指数共三个主要指标作为被解释变量。这里需要注意的是在第四章中使用 DEA-Malmquist 测算的这三个指数是以上年为 100 的环比变动指数，为了便于开展实证研究，这里将其转化为 2003 年为 100 的累积增长指数。计算方法：以全要素生产率指数为例，令 2003 年农业全要素生产率为 1，然后将各年之前的农业全要素生产率指数相乘，即得到当年累积形式的全要素生产率指数，其构成部分计算方式与此相同。
（2）核心解释变量：农业综合开发投资资金（Invest）、财政资金（Central）、自筹资金（Funds）、银行贷款（Loan）、土地治理项目资金（Land）、产业化经营项目资金（Manage）。相关文献表明财政投资通过物质资本、人力资本、研发资本和提升农户积极性等方面对农业全要素生产率增长产生显著影响，农业综合开发投资作为财政投资中的重要一项，其对农业全要素生产率增长影响大小如何值得研究，同时也不容忽视。因为需要从农业综合开发资金来源结构和投入项目结构两方面具体探究农业综合开发投资资金作用于农业全要素生产率的方式和途径，所以保持其他变量不变，下面会分别将农业综合开发资金来源结构中的（财政资金、自筹资金）和农业综合开发资金投入项目结构中的（土地治理项目资金、产业化经营项目资金）作为核心解释变量。
第6章 研究结论、讨论及建议
6.1 结论及讨论
本文根据 2003-2017 年中国 31 个省、市（自治区）的农业投入产出面板数据，对农业综合开发投资进行了定量和定性分析，接着利用 DEA-Malmquist 指数法对我国各省、市（自治区）的农业全要素生产率（TFP）、农业技术效率（TEC）和农业技术进步（TP）增长进行测算，最后采用一阶差分 GMM 估计方法从农业综合开发的投资规模、资金来源结构、资金投入项目结构三个方面实证检验农业综合开发投资与农业全要素生产率增长间的关系，结论如下：
（1）2003-2017 年间，我国农业 TFP 年均增长率为 8.6%，是农业技术效率改善和农业技术进步共同提升的结果，呈现双轮驱动的良性格局；农业全要素生产率的区域差异逐渐缩小，这是由于西部地区和中部地区向生产前沿边界的“追赶”即技术效率提升较快导致，农业全要素生产率增长率呈现“西部略高，中东部稍低”的分布特点。
（2）农业综合开发投资能够显著促进农业 TFP 增长，其影响效果主要来源于财政资金强有力的支持和土地治理项目的有效实施。具体来看，农业综合开发投资规模对农业 TFP 增长产生正向显著影响；在农业综合开发资金来源结构中，财政资金能够显著作用于农业技术效率改善进而促进农业全要素生产率提高，而自筹资金和银行贷款的影响不显著；在农业综合开发资金投入项目结构中，土地治理项目和产业化经营项目对农业 TFP 增长影响差异大，土地治理项目投资可以通过正向影响农业技术进步进而显著促进农业全要素生产率提高。产业化经营项目投入资金与农业全要素生产率、农业技术效率和农业技术进步增长的相关系数为正，但仅有农业技术效率影响通过显著性检验。
（3）在控制变量中，农村用电量、对外开放程度和人力资本的发展显著地促进了农业全要素生产率提升，而城镇化则在一定程度上抑制了农业全要素生产率增长，农业结构调整系数和工业化进程对农业全要素生产率增长的影响不显著。
参考文献（略）
