农业绿色发展先行区政策的效果评估

摘要： 创建农业绿色发展先行区是推进农业绿色生产转型的重要政策。本文利用浙江省2011—2022年60个县（市、区）的面板数据，采用双重机器学习方法，探究农业绿色发展先行区政策对农业绿色全要素生产率的影响机制。研究发现：设立农业绿色发展先行区对农业绿色全要素生产率具有显著的正向影响，并且可促进农业绿色技术进步和农业绿色技术效率提升。调节效应分析发现：生态环保资金能正向调节农业绿色发展先行区政策的绿色效应，而数字普惠金融的调节作用并不明显。机制检验表明：农业产业集聚、产业结构优化是农业绿色发展先行区政策效能发挥的两条作用路径。研究结论从新制度经济学视角，丰富了农业绿色转型的制度路径，也为县域农业绿色转型的实现路径提供理论借鉴。

关键词：农业绿色发展先行区；农业绿色全要素生产率；双重机器学习

中图分类号：F323.3 文献标识码：A

基金项目：国家社会科学基金项目“基于经济高质量发展的农业自然资源高效利用研究”（20AZD091）；浙江省社会科学规划项目“八八战略以来浙江省农业减污降碳协同增效的政策演进及其效果评估”（23LLXC025YB）；浙江农林大学科研发展基金“中国农业绿色低碳发展问题研究”（2023RF015）。

0 引言

推进农业绿色转型是实现农业可持续发展的关键举措。中国高投入、高消耗的传统“粗放型”农业发展方式虽然推动了以“粮食”为代表的农业快速增长，却也引发了农业资源过度消耗、农业面源污染等问题[1]，严重影响农业绿色转型发展进程。据统计，1978—2022年，中国粮食产量从30 476.5万吨增至68 653万吨，提高了1.25倍，而化肥施用量从884万吨增至5 079.2万吨，增加了4.7倍①。这种较高的农业化学品投入与较低的利用效率，造成了较大的农业面源污染，甚至已成为我国环境污染的关键来源[2]。可见，中国以要素高消耗、环境高污染为特征的农业增长模式，具有显著的外部不经济性[3]。因此，如何推进农业绿色发展已成为农业转型升级过程中亟待解决的现实问题。在此背景下，以绿色技术体系运用为核心的农业绿色发展先行区政策应运而生。2017年，中共中央办公厅、国务院办公厅联合印发了《关于创新体制机制推进农业绿色发展的意见》，并在同年启动了农业可持续发展试验示范区（农业绿色发展试点先行区）建设工作。2018年，浙江省农业厅积极响应中央政策，制定并颁布了《浙江省农业绿色发展试点先行区三年行动计划（2018—2020年）》（以下简称《行动计划》），强调以绿色技术创新与绿色制度体系建立来推进农业绿色发展的重要思想，并于2019年、2020年先后设立两批共51个农业绿色发展先行县（市、区）开展试点工作。那么，以科技创新和制度创新“双轮驱动”的农业绿色发展先行区能否有效推进农业绿色发展？其调节机制与作用机制又是什么？这些问题亟待回答。

已有文献基于外部性理论剖析了农业绿色发展的困境[4]，提出激励和约束机制是推动农业绿色发展的重要动力[5]。大量学者基于中国实践评估了各类农业绿色发展政策的效能，如有机肥补贴、技术补贴、农业支持保护补贴等激励政策[6-8]以及秸秆还田、环境税规制、化肥零增长行动等约束政策[9-11]，且均肯定了政策的绿色效能。然而，也有学者发现激励与约束政策的效果并不理想，如张军伟等[12]发现农业金融支持政策中的农村信贷和农业保险对农业绿色发展的作用不明显，农业补贴反而负向影响农业绿色发展；马国群和谭砚文[13]认为约束政策的成本遵循效应将抑制农业绿色发展。部分学者将研究视角拓展至制度经济学，认为仅凭政策激励和约束机制等外部动力不足以支撑农业绿色发展，同时要综合纳入竞争、组织结构创新、绿色文化等内部动力[14]。新制度经济学关注经济理论与工具在制度分析中的应用，构建了运行制度向交易费用更低、更有效的制度安排过渡的理论逻辑。农业绿色发展先行区政策作为整建制全要素全链条推进的区域性政策，且兼具科技创新与制度创新特征，但鲜有研究从新制度经济学的视角对其效果进行评估，其调节机制与作用机制也有待进一步分析。特别是作为外部因素的资金保障能否放大农业绿色发展先行区政策的绿色效能，以及政策能否通过农业产业集聚、产业结构优化的中介机制间接影响农业绿色全要素生产率，这些问题有待验证。首先，新制度经济学认为制度行之有效的逻辑基础在于制度环境和制度安排。农业绿色发展先行区政策凭借引领科技创新的制度环境与强化激励约束的制度安排，通过“双轮驱动”的形式可能有助于农业绿色发展。其次，制度运行需与外部环境良性互动，尤其对于“长周期、高风险、低收益”的弱质性农业领域，技术创新、生态补偿和监管体系建立等措施均需要持续的资金保障。因此，在考察农业绿色发展先行区政策的绿色效能时，资金保障是一个不容忽视的外部因素。最后，根据制度创新经济学理论，双轮创新驱动能带来产业集聚与结构升级效应[15]。其中，产业集聚组织的关联发展能通过规模经济效应、知识溢出效应和分工深化效应有效降低农业绿色发展的内生与外生交易费用；产业结构优化升级能产生资源配置效应、技术扩散效应和技术诱导效应并形成农业产出的“优质优价”。因此，农业产业集聚、产业结构优化可能是农业绿色发展先行区政策绿色效能发挥的两条中介路径。

鉴于此，本文基于新制度经济学理论，利用浙江省县域面板数据，运用双重机器学习法系统评估了农业绿色发展先行区的政策效应。可能的贡献有：①从农业绿色全要素生产率的角度入手，考察了以“双轮驱动”为核心的农业绿色发展先行区政策的绿色效能，丰富了农业绿色转型发展的制度路径；②基于资金保障视角，检验了生态环保资金与数字普惠金融在政策效能中的调节效应，为放大农业绿色发展先行区政策的绿色效能提供理论参考；③将农业产业集聚与农业产业结构优化作为中介变量，揭示了农业绿色发展先行区政策效应的作用路径，为县域农业绿色转型提供理论借鉴。

1 政策背景与理论分析

1.1 政策背景

2018年，浙江省农业厅颁布《行动计划》，并于2019年、2020年先后设立两批共51个农业绿色发展先行县（市、区），期望通过先行先试，以点带面推动农业绿色转型。通过归纳浙江省颁布的政策文件可知，整体上，农业绿色发展先行区政策以绿水青山就是金山银山的理念为指引，以科技创新与制度创新的良性互动为主线，坚持顶层设计与基层实践、面上实施与点上创建相结合，加快推动农业绿色转型发展。具体建设内容包含“三调三治理”，即推进产业结构、生产方式、经营机制三大“调整”和养殖业污染、农业投入品、田园环境三大“治理”，其中与农业相关的具体措施如表1所示。

1.2 理论分析

1.2.1 直接效应 农业绿色全要素生产率是衡量农业绿色发展的重要指标[16]，通常可理解为加入环境要素后计算得到的农业全要素生产率，其中环境要素主要是面源污染和固体废弃物排放等非期望产出，并且该指标可分为农业绿色技术进步（AGTC）和农业绿色技术效率（AGEC）两部分。具体到采用农业绿色全要素生产率评估农业绿色发展先行区的政策效果，影响机理主要体现在以下方面。

根据外部性理论可知，农业绿色发展具有典型的公共物品属性，虽无排他性但具有竞争性，对于投入更高、收益不确定性更强的农业绿色生产行为，其外部性往往更加显著[4]。虽然绿色农产品的经济价值更高，但在制度环境与制度安排不完善的背景下，农户绿色生产的收益难以弥补成本，同时受制于农产品“逆向选择”作用下的优质非优价，农业经营主体可能会主动选择低成本、高化肥的农业生产方式[17]。因此，农业绿色发展先行区通过一系列的制度调整以激活农业生产向绿色转型。①从制度环境来看，农业绿色发展先行区政策以绿色科技创新为核心，通过“三农六方”②引领、产学研结合、省市县联动的网络化科技创新推广体系，加强绿色技术推广落地，同步健全农业投入品标准体系、农业面源污染监测体系和农田污染控制标准，为农业生产者提供明确的指导和规范，确保农业绿色发展的质量和效益。②从制度安排来看，农业绿色发展先行区政策建立正向激励、反向约束的制度体系以优化农业资源配置效率。根据诱致性技术变迁理论，生产要素价格的变动会引致农业经营主体择优选取资源配置模式[18]。农业绿色发展先行区政策通过加大耕地保护、实施“千万吨秸秆资源化利用行动”以及全面推广“机器换人”以降低农机、有机肥、优质耕地等要素价格，同时以农药实名制购买、农业生态环境“黑名单制度”等措施提高污染成本，从而改善农业绿色生产的技术效率。基于此，提出如下假设。

H1 农业绿色发展先行区政策能提升农业绿色全要素生产率。

H2 农业绿色发展先行区政策能促进农业绿色技术进步。

H3 农业绿色发展先行区政策能提高农业绿色技术效率。

1.2.2 调节效应 农业绿色发展先行区政策的绿色效能依赖于内部与外部环境之间的良性互动，在农业“长周期、高风险、低收益”等相对“弱质”的产业特性下，生态环保资金投入和数字普惠金融发展作为重要的绿色资金来源能够在提升农业绿色全要素生产率过程中发挥重要协同作用。其中，生态环保资金围绕生态保护、污染防治、监管能力建设等目标，以专项投入的方式夯实制度根基。一方面，生态环保资金以“奖补结合、精准施策”为原则，采用因素法分配，重点攻克技术难点和提供生态补偿，有利于实现外部效应内部化，进一步强化政策的科技创新效应[19]。另一方面，生态环保资金同步提升监管能力，通过环境质量监控系统的建设与维护，加大农业污染成本，进一步优化政策的要素资源配置效能。数字普惠金融凭借成本低、覆盖广等优势，能有效缓解农业绿色增长的“金融约束”，以数字普惠形式弥补制度缺陷。一方面，数字普惠金融以大数据技术驱动的服务渠道，降低了小农户与新型农业经营主体等“长尾人群”获取金融资本的边际成本，有助于推进农业绿色技术的扩散。另一方面，数字普惠金融有助于外来“增量”资源与农业“存量”资源的良好互动，推动农业各要素的有效匹配及合理配置，从而改善农业生产要素禀赋条件[20]。基于此，提出如下假设。

H4 生态环保资金能正向调节农业绿色发展先行区政策对农业绿色全要素生产率的促进效应。

H5 数字普惠金融能正向调节农业绿色发展先行区政策对农业绿色全要素生产率的促进效应。

1.2.3 影响机制 根据集聚经济理论[21]，集聚产生的外部性和规模经济能调整农业经营机制，影响农业绿色转型成效。随着集聚程度的加深，规模经济效应、知识溢出效应和分工深化效应将深入变革农业经营体制，有效降低农业绿色生产成本。《行动计划》要求通过规模化经营、经营主体合作联合、产业融合发展的模式促进农业产业集聚，推动农业绿色转型发展。因此，本文认为农业产业集聚是农业绿色发展先行区政策绿色效能发挥的一条路径。①规模经济效应。政策通过健全土地流转机制、中介服务等措施，推动形成农业生产要素有序流转下的产业集聚，破除区域间要素和产品流动的障碍，降低农业生产要素、中间品投入和农产品贸易成本[22]，提高农业绿色转型效益。②知识溢出效应。政策鼓励农民专业合作社、家庭农场等经营主体合作联合，以主体带动的产业集聚有助于信息传播与技术共享，降低信息搜寻成本和技术推广成本，从而对农业绿色发展产生积极影响[23]。③分工深化效应。政策推行“保底+分红”收益分配方式，促进产业间横向经济协同发展，达到改善资源错配、推动劳动生产率提升、实现专业化生产的目的，最终助推农业绿色转型[24]。

产业结构理论认为产业结构调整会带来“结构红利”[25]，从而推动农业产业向绿色化方向发展。随着产业结构的持续优化，资源配置效应、技术扩散效应和技术诱导效应将带来农业“优质优价”的市场回报，从而引导农业产业体系的绿色变革。《行动计划》强调要通过优化农业生产空间布局、加快培育农业新产业新业态、大力开发绿色农产品三大措施升级农业产业结构以推进农业绿色发展。因此，本文认为产业结构优化是农业绿色发展先行区政策绿色效能发挥的另一路径。①资源配置效应。政策通过优化农业生产力布局、推进规模化农产品基地和优势产业带建设，改善产业间的要素配置，实现生产要素的“量质齐增”，促进农业绿色化高质量发展。②技术扩散效应。政策支持农业新产业新业态发展壮大及绿色导向的集成技术全面覆盖，推动附加值高且技术密集的部门占据农业生产的主导地位，形成地区间的技术追赶，进而减少农业非期望产出[26]。③技术诱导效应。政策以绿色生产为导向，激活“优质优价”的市场运行机制[27]，从而诱导农业产业绿色转型，推动农业绿色期望产出的增加。基于此，提出如下假设。

H6 农业绿色发展先行区政策通过推动农业产业集聚来提升农业绿色全要素生产率。

H7 农业绿色发展先行区政策通过优化农业产业结构来提升农业绿色全要素生产率。

综上所述，本文研究框架如图1所示。

2 研究设计

2.1 样本选择与数据来源

本文选取2011—2022年浙江省县域数据，在剔除农业生产投入指标及控制变量缺失较多的样本后，最终获得60个县（市、区）的面板数据，其中40个县（市、区）被设立为农业绿色发展先行区③。农业总产值、化肥施用折纯量、有效灌溉面积等数据来源于《浙江省统计年鉴》（2011—2023年）、部分缺失数据通过查询地级市统计年鉴以及采用插值法予以补充。

2.2 变量选取及描述性统计

2.2.2 核心解释变量 浙江省在2019年和2020年先后颁布两批农业绿色发展先行区，以此构建核心解释变量D，表示“农业绿色发展先行区”的设立。具体而言，如果样本县（市、区）在2019年或2020年被设为农业绿色发展先行区，则作为处理组，未设立的县（市、区）作为对照组。其中，处理组县（市、区）在农业绿色发展先行区设立当年及之后年份，D取值为1，反之取值为0；对照组县（市、区）D全部取值为0。

2.2.3 调节变量 生态环保资金（EEF）与数字普惠金融（DIF）。其中，生态环保资金采用浙江省各县（市、区）环境保护专项资金投入衡量，该数据目前统计区间仅为2017—2022年，样本期间包含农业绿色发展先行区政策的实施年份；数字普惠金融采用北京大学测算的各县（市、区）数字普惠金融发展指数衡量，样本时间跨度为2014—2022年，样本期间包含农业绿色发展先行区政策的实施年份④。

2.2.4 中介变量 农业产业集聚（AIA）和农业产业结构优化（AISO）。参考韩海彬和杨冬燕[1]的做法，通过区位熵的方法，对于各个县（市、区），先计算其农业总产值占全省农业总产值的比例，然后除以该县（市、区）的生产总值占全省生产总值的比例，以此衡量农业产业集聚程度。借鉴蒋辉等[29]的研究，以农业总产值×（农林牧渔专业及辅助性活动产值/农林牧渔业总产值）计算出农业服务业总产值，并作为农业产业结构优化的代理变量。农业专业及辅助性活动主要包含种子种苗培育活动、农产品初加工活动等，能较好地表示农业产业结构的革新。

2.2.5 控制变量 参考已有研究，控制变量包括宏观经济指标和农业生产情况[30]。宏观经济指标分为如下2个方面。①财政自给率：采用一般公共预算收入与一般公共预算支出的比值来衡量；②经济发展水平：利用各县（市、区）农村居民可支配收入取对数来表示。农业生产情况分为如下3个方面。①机械化水平：使用农业机械总动力除以农作物播种面积衡量；②有效灌溉比例：使用有效灌溉面积除以农作物播种面积衡量；③农业种植结构：使用粮食作物播种面积除以农作物播种面积衡量。

本文具体变量及描述性统计如表2所示。

2.3 模型设定

3 实证结果与分析

3.1 基准回归

表3汇报了使用双重机器学习方法的基准回归结果。其中，部分线性模型采用随机森林算法进行预测求解，样本分割比例为1∶4。表3列（1）结果显示，农业绿色发展先行区政策对农业绿色全要素生产率的影响系数为0.046，在1%水平下正向显著，这表明设立农业绿色发展先行区能促进农业绿色全要素生产率的提升，H1得到验证。从农业绿色全要素生产率的分解效应看，农业绿色发展先行区政策对农业绿色技术进步、农业绿色技术效率的影响系数分别为0.023、0.025，且均在5%水平下正向显著，这说明科技创新与制度创新“双轮驱动”下的农业绿色发展先行区政策，对农业绿色技术进步与农业绿色技术效率提升发挥了重要的促进作用，从而在农业绿色转型方面形成了重要影响，H2、H3得证。

调节效应分析结果如表3列（4）～列（5）所示。列（4）为生态环保资金与农业绿色发展先行区政策的交互效应，交互项系数为0.613，在1%水平下正向显著，说明生态环保资金投入对农业绿色发展先行区政策的绿色效应发挥具有正向调节作用，H4得证。列（5）是数字普惠金融与农业绿色发展先行区政策的交互效应，交互项系数为0.060，但不显著。可能的解释是，农业贷款的“精英俘获”、农业人力资本与数字普惠金融不匹配等问题，加大了农户对数字普惠金融的排斥，导致数字普惠金融无法有效弥补农业绿色发展先行区的制度缺陷，从而难以放大政策的绿色效能。

3.2 稳健性检验

3.2.1 调整研究样本 为了避免时间跨度过大的样本对研究结果产生影响，本文将分析时间窗口限定在政策实施前后两年，确保样本时区的对称性。结果如表4所示，将研究区间调整为2017—2022年后，农业绿色发展先行区政策对农业绿色全要素生产率仍呈现正向显著影响，证明了前文结论的稳健性。

3.2.2 缩尾处理 考虑到回归样本中的异常值可能影响估计结果的无偏性，本文将基准回归中除核心解释变量外的所有变量进行前后1%、3%、5%的缩尾处理，替换了超出上分位点和低于下分位点的数值并进行回归分析。表4的结果显示，在剔除异常值后，回归结果仍然显著为正。

3.2.3 考虑地级市—年份交互固定效应 由于浙江省各地级市间的政策实施考核可能存在差异，而同地级市内各县（市、区）在资源禀赋、政策背景、经济文化等方面存在相似性，所以本文采取控制地级市—年份交互固定效应的方法进行稳健性检验。表4列（3）的结果显示，控制地级市—年份交互固定效应后，系数依旧显著为正。

3.2.4 剔除并行政策影响 在评估农业绿色发展先行区的政策效果时，难免受到同期相关政策的影响。因此，本文对同时期的其他类似政策进行了控制，以提高研究结论的稳健性。在《行动计划》颁布后，与其相关的政策包括2017年创建“国家生态文明示范县”、2016年建设“国家全程机械化示范县”以及2017年设立“浙江省农业‘机器换人’示范县”。回归结果如表4所示，在剔除三类并行政策的影响后，农业绿色发展先行区的政策效果不变，证明结论是可靠的。

3.2.5 重设双重机器学习模型 为避免模型设定偏误对结论产生影响，本文通过改变样本分割比例、更换机器学习方法进行稳健性检验。由表5（1）和（2）的检验结果可知，改变双重机器学习模型的设定条件并不影响农业绿色发展先行区政策促进农业绿色全要素生产率提升的结论，只改变了系数大小，说明原结论是稳健的。

3.2.6 更换估计模型 ①将基准回归的部分线性模型变更为交互式模型进行稳健性检验。②选取传统的多时点双重差分法（staggered DID）以及针对stagger DID的两种改进方法进行稳健性检验。表5（3）～（6）为检验结果，4类模型得到的估计系数均显著为正，证明了结论的稳健性。

3.2.7 安慰剂检验和内生性检验 参考武力超等[34]的研究，为进一步排除估计中随机因素的干扰，通过改变政策实施时间来构造反事实检验。假设政策实施时间分别提前1年、2年和3年进行检验，表6展示了安慰剂检验的结果。在多次改变政策时点后农业绿色发展先行区政策的影响系数均不再显著，说明结论是可靠的。为了消除控制变量内生性对回归结果产生的影响，本文对样本中全部的控制变量采取滞后一期处理。表6列（4）为内生性检验结果，处置变量的系数呈现正向显著，仍然支持本文的研究结论。

3.3 机制检验

参考FARBMACHER等[35]的做法，本文采用双重机器学习的因果中介效应分析方法，检验农业绿色发展先行区政策绿色效能发挥的路径机制。结果如表7所示，两种作用路径下的总效应均呈现正向显著，并没有改变农业绿色发展先行区政策正向促进农业绿色全要素生产率提升的结论，说明农业绿色发展先行区政策可以通过农业产业集聚与农业产业结构优化推动农业绿色转型，H6、H7得证。其中，农业产业集聚的间接效应之和显著为正，在剥离农业产业集聚路径后，处置组的直接效应也表现出正向显著，说明政策推动的规模化经营、经营主体合作联合、产业融合发展等措施能够促进农业产业集聚，从而提高农业绿色全要素生产率；农业产业结构优化的处置组间接效应和处置组直接效应均呈现正向显著，说明凭借优化农业生产空间布局、培育新产业新业态、开发绿色农产品等政策措施可以有效引导农业产业体系绿色变革，从而加快农业绿色发展步伐。

4 结论与启示

4.1 研究结论

本文基于浙江省2011—2022年60个县（市、区）的面板数据，利用SBM-GML模型测算各县（市、区）的农业绿色全要素生产率，并使用双重机器学习方法评估了农业绿色发展先行区的政策效果，得出以下结论。①农业绿色发展先行区政策实施后，农业绿色全要素生产率取得了显著提升效果，该结论经过稳健性检验、安慰剂检验和内生性检验后仍然成立。从分解效应看，农业绿色发展先行区政策对农业绿色技术进步和农业绿色技术效率提升也具有促进作用。②调节效应分析结果表明，生态环保资金对农业绿色发展先行区政策存在正向调节效应，数字普惠金融的调节作用并不明显。③机制检验发现，农业绿色发展先行区政策通过推动农业产业集聚、产业结构优化两条传导路径来提升农业绿色全要素生产率。

4.2 理论贡献

本文的理论贡献如下。①丰富了农业绿色发展政策研究的理论体系。现有研究主要从激励、约束等方面，考察了农业绿色政策与农业绿色全要素生产率的作用关系[6-13]，但鲜有学者聚焦农业绿色发展先行区政策展开研究。本文从农业绿色全要素生产率的角度入手，基于新制度经济学理论，考察了以“双轮驱动”为核心的农业绿色发展先行区政策的绿色效能，丰富了农业绿色转型的制度路径，为农业绿色发展先行区政策的推广实施提供了理论借鉴。②拓展了资金保障与农业绿色发展先行区政策效果关系的研究边界。以往的研究已经从地理区位、规模与环境规制等方面考察了农业绿色政策对农业绿色全要素生产率的影响[9，12-13]，但尚未有学者探究生态环保资金与数字普惠金融对农业绿色发展先行区政策绿色效能发挥的潜在影响。本文基于资金保障视角，揭示了生态环保投入与数字普惠金融对农业绿色发展先行区政策效能发挥的调节效应，进一步丰富了农业绿色发展先行区政策影响农业绿色全要素生产率的边界条件。③深化了农业绿色发展先行区政策效能发挥的中介机制。现有关于农业绿色发展的文献仅从理论层面对其内部驱动因素展开讨论[14]，忽略了对内部中介机制的深入分析与实证检验。本文通过对政策内容的深入分析与提炼，揭示了农业绿色发展先行区政策绿色效能发挥所依赖的产业集聚与结构优化两条作用路径，并采用双重机器学习的因果中介效应分析方法对其进行实证检验，补充了这方面研究的不足。

4.3 政策启示

基于研究结论，本文提出了如下政策建议。①推广设立以科技创新和制度创新“双轮驱动”的农业绿色发展先行区。在科技创新方面，通过多方合作积极完善农业绿色技术创新体系，推动绿色技术的集成应用和落地推广。在制度创新方面，通过调整制度安排与体制机制创新，强化正向激励与反向约束，引导农业经营主体开展绿色生产。②加大对农业绿色发展的生态环保资金投入，增强资金保障与政策的协同效应，夯实农业绿色发展的制度根基；积极宣传和推广数字普惠金融知识，缓解农业人力资本与金融普惠的不对称性，要避免农业贷款中“精英俘获”的现象，从而弥补农业绿色发展的制度缺陷。③围绕农业绿色发展目标任务，推进农业产业集聚、优化农业产业结构。在农业产业集聚方面，引导土地资源流转整合以形成规模效益，通过主体联合、产业融合的方式提升资源利用效率并激活创新活力；在农业产业结构优化方面，要立足资源环境承载力，优化农业生产空间布局，积极培育农业绿色新产业新业态，引领农业绿色转型。

4.4 研究展望

后续研究的拓展方向如下。①地理区位、资源禀赋差异会对地区的农业绿色发展政策效能产生显著影响，未来研究可以结合区域特征以及政策实际，采用QCA模型考察政策的生效逻辑。②未来的研究可以拓展至全国县域层面考察政策效能，放大政策的普适性和功能性。③未来研究可以考虑农业绿色发展先行区政策对农业发展的其他方面影响，如农业新质生产力、农业数字化等。

参 考 文 献

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Evaluation of the Effectiveness of the Agricultural Green Development Pioneer Zone Policy

—An Empirical Study Based on County Samples in Zhejiang Province

LU Hong-gang1，2， DING Yong-peng2， WU Wei-guang1，2

（1. Rural Revitalization of Zhejiang Province， Zhejiang AF University， Hangzhou 311300， China；2. School of Economics and Management， Zhejiang AF University， Hangzhou 311300， China）

Abstract： The creation of agricultural green development pioneer zones is an important policy to promote the transformation of agricultural green production. Based on the panel data of 60 counties （cities and districts） in Zhejiang Province from 2011 to 2022， it adopted a double machine learning method to explore the impact mechanism of agricultural green development pioneer zone policy on agricultural green total factor productivity（AGTFP）. The result shows that the establishment of agricultural green development pioneer zones has a significant positive effect on AGTFP， and promote agricultural green technology progress and technology efficiency. The analysis of the moderating effect finds that Eco-friendly funding can positively moderate the green effects of agricultural green development pioneer zone policy， the moderating effect of digital inclusive finance is not obvious. The mechanism test shows that agricultural industry agglomeration and industry structure optimization are the two pathways for achieving policy effectiveness. The research conclusions enrich the institutional path of agricultural green transformation from the perspective of new institutional economics. Furthermore， it provides theoretical reference for the realization path of agricultural green transformation in counties.

Keywords： agricultural green development pioneer zone； agricultural green total factor productivity； double machine learning

①数据来源：https：//www.stats.gov.cn/sj/。

②根据《浙江省人民政府办公厅关于政府向社会力量购买服务的实施意见》（浙政办发〔2014〕72号）：“三农六方”指的是强化省农业厅、省农科院、浙江大学、中国水稻所、中国茶科所、浙江农林大学（简称省“三农六方”）之间协作，推动农科教、产学研联合开展技术攻关，促进成果转化和产业提升发展。

③限于数据的可得性，本文所收集的农业绿色发展先行区样本分布为2019年15个县（市、区）、2020年25个县（市、区）。

④因为数字普惠金融的数据涵盖的县（市、区）与现有的研究的样本存在差异，即部分年份缺失数字普惠金融的数据，本文采用插值法对数字普惠金融数据进行补齐。