普惠金融对黄河流域中上游农业绿色生产效率的影响研究

摘要 采用包含非期望产出的SBM模型对黄河流域中上游2011—2020年的农业绿色生产效率进行测算和分析，之后采用Tobit模型分析普惠金融对该区域农业绿色生产效率的影响。结果表明：①黄河流域中上游农业绿色生产效率值处于中等水平，且表现出上升趋势。分区域分析，上游地区整体呈线性增长趋势，其增长较快，中游地区虽整体表现出上升趋势，但整体发展趋势弱于上游。各省（市）中，从各省来看，内蒙古自治区农业绿色生产效率值要明显高于其余省（自治区），陕西省的效率值最低。②普惠金融总指数对黄河中上游整体及上游均有显著的正向作用，对中游有显著的负向作用。普惠金融覆盖广度指数对黄河中上游整体及上游和中游均有显著的促进作用。普惠金融使用深度指数分别对黄河流域中上游整体及上游和中游农业绿色生产效率均有有显著的正向作用。

关键词 黄河中上游；普惠金融；农业绿色生产效率；非期望SBM模型；Tobit模型

中图分类号 S-9；F 326.1  文献标识码 A

文章编号 0517-6611（2023）12-0229-05

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2023.12.051

Research on the Impact of Inclusive Finance on Agricultural Green Production Efficiency in the Middle and Upper Reaches of the Yellow River Basin

WU Xiao-tong

（School of Economics and Management， Yangtze University， Jingzhou， Hubei 434023）

Abstract This paper uses the SBM model including unexpected output to measure and analyze the agricultural green production efficiency in the middle and upper reaches of the Yellow River basin from 2011 to 2020， and then uses the Tobit model to analyze the impact of inclusive finance on the agricultural green production efficiency in the region.The results show that：①The agricultural green production efficiency in the middle and upper reaches of the Yellow River basin is at a medium level and shows an upward trend.According to the regional analysis， the upstream region shows a linear growth trend as a whole， and its growth is fast.Although the midstream region shows an overall upward trend， the overall development trend is weaker than the upstream region.Among the provinces （municipalities）， from the perspective of each province， the agricultural green production efficiency value of Inner Mongolia Autonomous Region is significantly higher than that of other provinces （autonomous regions）， while the efficiency value of Shaanxi Province is the lowest.②The general index of inclusive finance has a significant positive effect on the middle and upper reaches of the Yellow River as a whole and the upper reaches， and a significant negative effect on the middle and upper reaches.The inclusive financial coverage index plays a significant role in promoting the middle and upper reaches of the Yellow River as a whole， as well as the upper and middle reaches.The use depth index of inclusive finance has a significant positive effect on the overall agricultural green production efficiency in the middle and upper reaches of the Yellow River basin， as well as in the upper and middle reaches.

Key words The middle and upper reaches of the Yellow River;Inclusive finance;Agricultural green production efficiency;Unexpected SBM model;Tobit model

作者简介 吴晓通（1989—），男，广东中山人，硕士研究生，研究方向：农业管理。

收稿日期 2022-11-14

改革开放40多年以来，我国农业经济发展屡创新高，但我国农业经济多以粗放式发展为主，农业发展质量并不高。随着农业经济的持续发展，粗放式发展带来的不良后果也在逐渐显现，土壤板结、土地肥力下降、农田污染等为我国农业发展蒙上了阴影，阻碍了我国农业现代化进程。为保障粮食安全，促进我国农业高质量发展，刘连馥先生2003年提出了绿色农业的发展概念，为我国农业绿色发展奠定了理论基础。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》提出要“推进农业绿色转型”，“完善绿色农业标准体系”，2022年中央一号文件也提出要“推进农业农村绿色发展”，农业绿色发展势在必行。

黄河流域是我国重要的农业生产基地，也是我国环境治理的重点和难点，为更好地治理黄河流域，我国政府将黄河流域生态保护和高质量发展上升为国家战略。相较于长江流域，黄河流域所处的纬度更高，水流量更小，流域面积也更小，环境也更加干燥，这使得黄河流域，尤其是中上游地区降水量较少，土地干旱，生态脆弱，农业发展严重受限。因此，黄河流域农业想要发展，就必须走生态友好型发展之路，提高水资源利用率，实现农业绿色发展。但在农业绿色发展初期，农业从业者收入势必会受到影响而降低，使得农民实行农业绿色发展的意愿下降，进而降低农业绿色发展速度。普惠金融的出现能够很好地弥补农民这一部分的损失，提高农民实行农业绿色发展的意愿。农业绿色生产效率是衡量该地区农业绿色发展的重要指标，一直以来都是国内外学者研究的热点。有关农业绿色生产效率的研究主要集中在概念和理论研究、测算方法、时空演化和影响因素等4个方面。第一，概念和理论研究。随着经济的快速发展和人们生活节奏的加快，人们越来越重视对效率的追求，在农业领域表现得尤为明显。为了追求农业发展效率，农业生产者不断使用各种手段来提高农业生产效率，如加大化肥、农药使用力度，这些方法虽然能够提高农业生产效率，但也带来了土壤板结、土地肥力下降、农田污染等问题，影响了农业发展的可持续性［1］。基于此种现象，农业绿色生产效率逐渐成为研究热点。绿色生产效率这一概念最早是由Schaltegger等［2］在1990年提出的，后引申到各个领域［3］。第二，研究方法上。目前主流的研究方法主要有随机前沿法［4］、数据包络法［5］，在实际研究中主要以数据包络法为主。具体到实际研究中主要有生产效率和全要素生产率2种，农业绿色生产效率测算方法主要是基于非期望产出的SBM模型［6］，而绿色全要素生产率的研究主要有ML［7］和GML［8］两种，二者各有优势。第三，时空演化。时空演化主要是指在时间和空间上的演化，时间上的演化顾名思义是指一个地区农业绿色生产效率会随着时间的变化而产生相应变化［9］，空间演化则主要是指不同地区之间农业绿色生产效率会存在差异，且这种差异会随着空间的变化而产生相应改变［10］。第四，影响因素。有关影响因素的研究主要有宏观和微观两个方面，宏观层面主要集中在农业生态补贴政策等方面［11］，微观方面主要主要有农村人均收入、农业结构、农业受灾率、农村人力资本、农业财政支持、农村金融支持、工业化程度、城镇化程度等［9，12-13］。

从上述分析可以看出，有关农业绿色生产效率的概念和理论研究、测算方法、时空演化和影响因素4个方面的研究已经较为完善，但有关普惠金融对农业绿色生产效率影响的研究较为吸收，尤其是以黄河中上游为主要研究对象的更是鲜见。基于此，根据黄河流域中上游2011—2020年面板数据，实证分析普惠金融对该区域农业生产效率的影响，为更好地发挥数字普惠金融在农业、农村中的绿色增长效应提供稳健的实证依据和决策参考。

1 模型及指标体系构建

1.1 模型构建

1.1.1 包含非期望产出的SBM模型。

数据包络分析（DEA）是一种非参数前沿方法，长期以来一直被用作评估经济、能源、环境和生态效率的方法。传统的DEA模型对于松弛变量的考虑存在不足，造成效率值存在偏差。Tone等［14］通过对Anderson超效率模型进行深入研究，结合前期的SBM模型构建出了超效率SBM模型，后加入了非期望产出，进一步提高了模型结果的准确性。因此，该研究采用非期望产出SBM模型来测算黄河中上游农业绿色生产效率，具体公式如下：

minρ=1-1mmi=1sixxik1+1p1+p2（p1r=1sryyrk+p2t=1sbtbtk）（1）

s.t.nj=1，j≠kxijλj+sxj=xik，i=1，2，…，m

nj=1，j≠kxrjλj-syt=yrk，i=1，2，…，p1

nj=1，j≠kbtjλj+sbt=btk，t=i=1，2，…，p2

λj，sxi，syr，sbt≥0，j=1，2，…，n（2）

式中，n表示DMU数，j代表第j个DMU，xik代表第k个DMU第i个投入变量，yrk代表k个DMU第r个期望产出，btk代表k个DMU第t个非期望产出，sxi，syr，sbt分别表示投入、期望、非期望产出的松弛变量，p1和p2分别表示期望和非期望产出数量;ρ表示农业生态效率，ρ越大则代表农业生态效率值越大，λj表示约束条件。

1.1.2 Tobit模型。

由于非期望SBM模型所得数据为截断离散数据，为更准确地反映黄河中、上游普惠金融对该区域农业绿色生产效率的影响，该研究选用Tobit模型来分析二者之间的关系，具体公式如下：