外商直接投资对农业绿色全要素生产率的影响：作用机理与经验证据.pdf

【摘要】农业 FDI 是实现中国农业绿色化的重要途径之一，对推进农业绿色转型和发展至关重要。本文基于20002020 年中国省域面板数据，通过构建动态面板模型分析 FDI 对农业绿色全要素生产率的影响及其作用路径。结果表明：FDI 通过作用于绿色技术进步和绿色技术效率进而对农业绿色全要素生产率产生先抑制后促进的“U”型影响；相较于北方地区和经济发达地区，FDI 通过两条路径对农业绿色全要素生产率产生影响，南方地区仅通过绿色技术进步这一路径发挥作用；完善的农村道路设施和发达的金融市场有利于强化 FDI 对农业绿色全要素生产率的促进作用。因此，建议提高农业引资质量；制定有针对性的招商引资政策；加大基础设施建设和完善农业金融政策。【关键词】技术溢出效应；地区异质性；引资质量【中图分类号】F323.3【文献标识码】A【文章编号】1674-2362（2023）04-0012-07外商直接投资对农业绿色全要素生产率的影响：作用机理与经验证据陈芳a，b，张雨婷a（安徽大学 a.经济学院；b.创新发展战略研究院，合肥 230601）收稿日期：2022-12-13基金项目：国家社会科学基金一般项目“长江经济带跨界污染协同治理及政策研究”（20BJL101）；2021 年度安徽省高校优秀拔尖人才培育资助项目（gxyqZD2021001）作者简介：陈芳（1982），女，河南永城人，副教授，中国能建安徽省电力设计院有限公司博士后科研工作站理论经济学在站博士后，主要从事区域绿色发展与低碳经济研究；张雨婷（2000），女，安徽蚌埠人，硕士研究生，主要从事区域绿色发展与低碳经济研究。伴随着农业科技的创新和生产规模的扩大，我国农业经济发展迅速，达到较高水平。2021 年我国粮食总产 13 657 亿公斤，同比增长 2.00%，粮食产量创历史新高。与此同时，随着农业的发展，农药和农副产品的不当利用也不可避免地带来粮食安全和面源污染等问题。研究表明，农业面源污染已成为阻碍我国农业绿色发展的重要因素1。“十四五”全国农业绿色发展规划 指出加快推进农业绿色发展是全面推进乡村振兴的必然选择，但目前我国农业绿色发展仍处于起步阶段，还面临着绿色理念不够深入、生产方式相对粗放等问题。因此，在保证我国农村经济持续健康发展的条件下，应加强对农村生态环境的保护，并把握机遇，实现可持续发展。党的二十大报告中提出，要加快发展方式绿色转型，发展绿色低碳产业，加快建设农业强国，全方位夯实粮食安全根基。在此背景下，农业发展的关键是提高绿色全要素生产率。另外，2001 年入世后，中国逐步放开农产品市场准入原则，FDI 得以进入我国农业领域并占据一定地位。根据联合国贸发会议（UNCTAD）公布的数据可知，20162020 年我国农业 FDI 的平均规模达到 24.56 亿美元，远高于其他发展中国家。在相关政策扶持下，FDI 在农业领域的作用日渐突出，已成为一个不容忽视的因素，对促进中国农业经济发展和绿色转型具有重大影响2。因此研究 FDI 进入农业领域后对我国农业 GTFP影响机制，对促进农业绿色发展和高质量实现乡村振兴具有重要意义。1文献综述全要素生产率（TFP）是指在一定投入水平下所获得的额外生产效率。农业绿色全要素生产率（GTFP）则是在测算 TFP 时加入环境污染作为非期望产出，从而有利于更全面、客观地评估农业经济发展质量3。对已有文献的整理大致分为两条研究路径：一是关于农业 GTFP 的测度。现有研究对农业GTFP 中期望产出包含的变量有不同的观点，大多数文献从经济利益出发，仅关注农业生产总产值4-5；较少有文献将农业生产碳汇量纳入期望产出，考虑天津商业大学学报Journal of Tianjin University of Commerce第 43 卷第 4 期圆园23 年 7 月Vol.43 No.4Jul.2023第 4 期到农业生态福利6。二是从不同角度阐述影响农业GTFP 的因素。环境规制与农产品贸易是影响农业GTFP 的直接因素。从环境规制的角度出发，在短期内，环境规制将会提高农业的环境管理费用，挤占农业其他支出，从而抑制农业 GTFP7。但是，从长远看，环境规制通过推进新技术的应用，优化资源配置，提高产品附加值，从而获得额外的收益，进而弥补环境管理费用带来的消极影响，最终提高农业GTFP8。从农产品贸易的角度出发，相关学者在农产品进出口贸易水平对农业 GTFP 产生积极影响这一观点上达成共识9。除此之外，城镇化发展水平、科技进步、财政支出等对我国农业 GTFP 均带来影响。针对 FDI 与农业 GTFP 相结合的研究较少，与本文相关的研究文献主要聚焦 FDI 对东道国农业的技术效应方面。1991 年，Chang10较早应用计量方法对 FDI 的技术溢出效应进行探讨，为后续研究提供借鉴。目前研究形成两种截然不同的观点：一是FDI 对东道国农业技术发展具有正面影响。马春艳等11和孙致陆等12利用省级面板数据实证发现，FDI有利于促进区域农业技术创新，进而带动农业发展。二是 FDI 对东道国农业技术发展具有负面影响。文雁兵13和马述忠等14利用省级面板数据分析发现，FDI 进入东道国农业研发领域，将会造成负面效应，使得外资企业与东道国企业的技术差距不断拉大，造成垄断，进而阻碍当地农业发展。虽然已有文献表明 FDI 能够通过提高区域能源利用效率促进当地绿色发展15，然而，上述研究未能直接证明 FDI 对农业 GTFP 的作用机制和具体路径。综上，已有文献为本文提供了借鉴和参考，但仍存在如下研究空间。在测算农业 GTFP 方面，以往的文献对广义的农业研究较少，多集中于狭义农业，因此农业 GTFP 的测算存在局限性。在评估指标方面，只考虑了作为非期望产出的农业碳排放，忽略了农业生产包含碳源和碳汇二重特性，从而可能导致结果被高估的风险。鉴于此，本文将利用SBM-GML 指数法从农业生产碳源和碳汇的二重视角对农业 GTFP 进行测量分析，并试图回答：我国农业 GTFP 的发展现状如何?FDI 对我国农业GTFP 及其分解项有何影响，且在不同时间、空间和经济发展水平下是否存在差异?FDI 作用于农业GTFP 的制约因素有哪些?等问题，以期为政府从FDI 的视角制定促进农业绿色发展的政策提供理论参考和经验借鉴。2机理分析FDI 进入初期，为提高农业领域引进 FDI 的能力，发展中国家会主动降低对环境的管制，从而给某些高能耗高污染的企业可乘之机，使得地区农业污染加重。此时，FDI 流入主要是为了获取廉价资源、信贷与税收等方面的优惠，这种粗放型的进入方式不仅难以实现技术溢出，而且会造成资源浪费，对环境产生难以逆转的危害，最终对农业 GTFP产生负面影响16；另一方面，FDI 流入必然会占据一定的市场份额，我国企业将面临更为激烈的竞争压力。有鉴于此，基于优胜劣汰的原理，国内的农业企业要想不被市场机制所淘汰，就必须通过加大科技投入依靠自主创新提升生产效率。随着世界经济一体化不断深入，FDI 为我国农业经济发展提供良好的管理经验、高效的产业链和强大的资金支持，有利于促进农业绿色发展。同时，FDI 可以显著降低引进绿色技术的成本，并且对技术流通与应用起促进作用，进而形成技术外溢。而且不同企业之间的人员流动，也有利于企业间传播先进的技术和理念，提升企业生产效率，从而提升农业 GTFP。此时，FDI 与农业 GTFP 的关系由负向正转变。因此，提出假说 H1：FDI 与农业 GTFP 存在非线性关系。农业 GTFP 可以分解为绿色技术进步和绿色技术效率。FDI 基于绿色技术进步这一路径对农业GTFP 产生影响的作用机理可概括为：随着 FDI 不断深入，不同国家之间关于农业技术的交流机会也相应增多，包括清洁生产技术和环境治理技术，这些技术将直接影响农业环境，进而作用于农业GTFP。基于绿色技术效率这一路径的作用机理可概括为：农产品可以简单分为“高污染”农产品和“低污染”农产品两类17，FDI 会选择流入区域内农业具有比较优势的领域，扩大其生产规模。若一个地区的比较优势在于生产“高污染”农产品，此时FDI 流入会恶化当地农业环境质量，进而对农业GTFP 产生不利影响；反之则改善当地农业环境，提升农业 GTFP。基于此，提出假说 H2：FDI 通过作用于绿色技术进步或绿色技术效率影响农业 GTFP。FDI 的进入有利于促进地区道路建设，完善的道路基础设施可以降低农业生产成本和运输成本，为人口流动以及城镇现代经营管理理念、技术向农业领域的扩散提供了便利，提升农业总产值18，进而对提升农业 GTFP 产生积极影响。另外，FDI 弥补了农村金融业资金的缺口，促进农村金融业发陈芳，等：外商直接投资对农业绿色全要素生产率的影响13天津商业大学学报2023 年展，农村金融市场越完善，越有利于带动国内企业对绿色农业发展的投资，进而推动当地农业 GTFP的提高19。道路基础设施建设和农村金融市场发展的完善程度反过来又会影响 FDI 规模。即道路基础设施和农村金融市场发展越完善，越有利于引进FDI。因此，提出假说 H3：FDI 与农业 GTFP 的关系受农村道路基础设施和农村金融规模的影响。3研究方法与数据来源3.1模型设定为检验 FDI 与农业 GTFP 的关系，故构建如下模型：GTFPi，t=茁0+茁1FDIi，t+茁2FDIi，t2+Zi，t+滋i+着i，t（1）其中，i 和t 分别表示第 i 个省份第 t 时期，滋i表示变量的个体效应，着i，t代表随机扰动项，GTFPi，t为被解释变量，FDIi，t为核心解释变量，Zi，t为控制变量集。为检验 FDI 对农业 GTFP 影响的制约因素，分别加入调节变量农村公路密度、农村金融市场规模之后，农业 GTFP 与 FDI 的关系可能发生变化，构建调节效应模型，见式（2）。GTFPi，t=茁0+茁1FDIi，t+茁2FDIi，t2+茁3FDIi，t*ADi，+Zi，t+滋i+着i，t（2）其中，ADi，t为调节变量，分别为农村公路密度、农村金融市场规模两个调节变量。ADi，t*FDIi，t是一次交互项，当 茁3不显著时，则调节变量的调节作用不显著；反之，当 茁3显著时，则表示调节变量的调节作用是显著的。3.2变量选取3.2.1被解释变量农业绿色全要素生产率。考虑到数据的可得性及连续性，本文采取 SBM 模型结合 GML 指数法对20002020 年中国 18 个省（自治区、直辖市）淤广义农业的绿色全要素生产率进行测量，参照郭海红等20的研究，构建集“资源经济环境”为一体的综合评价指标体系（表 1）。借鉴胡建辉等21的方法，令 2000 年的农业GTFP 为 1，用 20002001 年的 GML 指数乘以 2000年农业 GTFP 可得 2001 年的农业 GTFP，以此类推得到 20022020 年的农业 GTFP，进而得出农业GTFP 分解项：绿色技术效率指数（tech）和绿色技术进步指数（tecch）（图 1）。从时间维度上看，在 20002020 年间，农业GTFP 和绿色技术进步指数呈逐渐上升趋势，绿色技术效率指数基本处于平缓状态。2013 年后农业GTFP 和绿色技术进步指数上升趋势加快。可能原因是，“十三五”期间，农业绿色发展五大行动、建立促进农业绿色发展的补贴政策体系等举措对农业GTFP 及绿色技术进步增速的提高起着重要作用。本文分别测算了各省农业 GTFP 及其分解项指数于，结果表明，在 20002020 年间，大多数地区的农业 GTFP 值超过 1，效率值处于较高水平，但仍有部分地区的农业 GTFP 效率值较低，如江西、贵州、云南等。这些省份在农业生产中造成的污染有待改善，资源利用效率有待提高。另外，农业 GTFP 增长主要依赖于绿色技术进步这一路径，而农业绿色技术效率对农业 GTFP 的增长暂无显著促进作用。3.2.2核心解释变量本文选择农业 FDI 的数量规模作为核心解释变量，利用各省历年第一产业实际利用外商投资额表征农业 FDI 规模。3.2.3控制变量城市化水平（urb），以城镇人口占其总人口的比重表示；农村富裕程度（inc），以农民人均可支配收入表示；财政支农水平（gov），以财政支农占财政总支出比重表示；受灾率（dis），以当年农作物受灾面积除以总播种面积得到；工业化水平（ind），以第二产业增加值占地区生产总值的比重表示。图 120002020 年中国 18 个省市 GML 指数及分解的变化趋势gtfptechtecch1.41.31.21.11.00.90.8表 1农业 GTFP 测算指标指标类别变量指标评价体系土地投入土地投入农林牧渔生产中利用的全部土地/千公顷劳动投入劳动力投入第一产业从业人数/万人水资源农业用水有效灌溉面积/千公顷资本投入化肥施用量农药化肥折纯施用量/万吨农药使用量农药使用量/万吨农膜使用量农膜使用量/万吨机械动力农业机械总动力/万千瓦期望产出农林牧渔总产值第一产业总产值/亿元农业生态福利农业生产碳汇量/万吨非期望产出农业碳排放农业碳排放量/万吨农业面源污染农业面源污染等排放指标/万立方米投入指标产出指标14第 4 期表 2基准检验结果变量（1）（2）（3）（4）OlsFgls两步 gmmlfdi-0.081*-0.005*-0.098*-0.040*（0.052）（0.002）（0.042）（0.066）lfdi2-0.004*-0.000 4*-0.006*-0.002*（0.004）（0.0001）（0.002）（0.004）L.gtfp-0.748*-0.805*（0.076）（0.098）linc-0.151*-0.031 2*-0.014*-0.038（0.067）（0.0034）（0.069）（0.054）lurb-0.056-0.206*-0.084*-0.006*（0.113）（0.014）（0.148）（0.091）gov-0.163-0.000 5-0.130-0.101（0.157）（0.006）（0.056）（0.056）dis-0.443*-0.118*-0.635*-0.172（0.116）（0.005）（0.359）（0.124）ind-0.013-0.000 7*-0.077*-0.125（0.042）（0.003）（0.040）（0.371）AR（2）-0.533-0.362Hansen-0.761-0.624N-378.000-378.000-360.000-360.000R2-0.546-0.624注：*、*、*分别表示在 10%、5%和 1%的统计水平下显著，下同。3.2.4调节变量农村公路密度（road），以各省份等级公路里程加上等外公路里程减去高速公里里程和一二级公路里程占各省份地理面积的比重表示；农村金融市场规模（eco），选择农村贷款占农林牧渔总产值衡量金融市场的规模。3.3数据来源与处理上述各个指标和数据均来源于 20002021 年中国统计年鉴 中国农村统计年鉴 中国农业年鉴 以及各省统计公报等，部分缺失数据利用插值法进行补齐。为了消除异方差对回归结果的影响，本文采取对变量数据取自然对数的方法进行处理。另外，在实证检验过程中还采用聚类稳健标准误（CRVE）的方法来进一步降低异方差的影响。4实证结果分析4.1基准回归分析运用最小二乘法（OLS）、可行广义最小二乘法（FGLS）对模型进行参数估计，估计结果分别为表 2的（1）（2）列。随后对公式（1）采用两步系统 GMM法进行估计。表 2 中第（3）列 AR（2）的 P 值为0.533，大于 0.1，满足扰动项不存在 2阶序列相关。将 GTFP 的滞后一期作为工具变量进行过度识别约束检验，Hansen 统计量的 P 值为 0.761，说明工具变量有效，有助于消除模型设定产生的内生性问题。因此选择第（3）列作为后续检验的估计方法。如第（3）列所示，FDI 一次项在 1%的水平下显著，且估计结果为负，其二次项的系数为正，且通过5%显著性水平，表明 FDI 与农业 GTFP 的关系由负向正转变，呈 U 型。FDI 进入初期，资本出于逐利性会率先流向资源和劳动密集型产业，技术效应难以实现22，提升农业 GTFP 的作用不明显甚至起到抑制作用。随着 FDI 在农业领域的不断深入，技术溢出效应、竞争效应等均得以发挥，在给我国农业企业带来绿色技术的同时也有利于促进资源合理配置，实现绿色生产。城市化水平整体上使农业GTFP 有所下降。可能是由于随着城市化进程的不断推进，农业劳动力尤其是高素质农业劳动力将流入非农产业，与此同时，城市化发展也会占用土地等生态资本，从而降低农业 GTFP23。第（4）列使用SBM-ML 法测算农业 GTFP，其中主要解释变量和大多数控制变量系数显著性、大小、正负号没有发生显著变化，说明模型设定稳健。4.2分位数回归分析中国是世界上最大的发展中国家，各地区农业资源禀赋条件和技术水平存在显著差异，而农业GTFP 增长情况在不同省份也表现出明显的异质性24。这可能会导致 FDI 对不同水平的农业 GTFP的作用存在差异。为了考察 FDI 对农业 GTFP 的影响在不同分位点上的异质性，本文分别列出在 0.250、0.500 和 0.750 三个分位点下的回归结果，如表 3所示。结果显示：当分位点位于 0.250 和 0.750 时，FDI 与农业 GTFP 的 U 型关系不显著；当分位点位于 0.500 时，FDI 对农业 GTFP 的作用显著。4.3异质性分析将农业 GTFP 细分为绿色技术效率指数（tech）和绿色技术进步指数（tecch），进一步研究 FDI 对绿色技术效率和绿色技术进步的异质性影响，或许更能带来政策启示。4.3.1区域异质性将总体样本按照地域分布分为南方地区和北陈芳，等：外商直接投资对农业绿色全要素生产率的影响变量0.2500.5000.750lfdi-0.053-0.095*-0.136（0.040）（0.051）（0.105）lfdi2-0.003-0.007*-0.010（0.003）（0.003）（0.006）控制变量YesYesYes时间效应控制控制控制地区效应控制控制控制表 3分位数回归结果15天津商业大学学报2023 年方地区。表 4 的回归结果显示，南方地区 FDI 在10%的水平下与绿色技术进步呈 U 型关系，与绿色技术效率的 U 型关系不显著。而北方地区 FDI 与绿色技术进步和绿色技术效率的 U 型关系均在5%的水平下显著。究其原因，中国南方地区依靠政策倾斜，加上先天的地理优势，FDI 流入必然会进一步挤占农业生产所需的土地和人力资源，导致农户经营规模缩小。已有研究表明农地规模影响农业生产效益和资源利用效率，进而对农业绿色发展产生影响25。借鉴已有研究的普遍做法，以种植业面积与农业就业人员的比值表示农户经营规模。结果显示：20002020 年间，北方地区的农户经营规模年均为 1.355，南方地区为 0.874。综上可得，相较于北方地区，南方地区的农业生产更倾向于小规模、分散化，不利于提升农业机械的利用率和劳动效率，阻碍了当地绿色技术效率的提升。4.3.2经济发展水平异质性将样本按照经济发展水平高低不同划分为经济发达地区和经济欠发达地区盂。表 5 回归结果显示，经济发达地区的 FDI 对农业 GTFP 及其分解项的作用均显著，但经济欠发达地区的 FDI 与农业GTFP 和绿色技术进步的关系不显著。其原因可能是：经济发达地区的工业基础较好，产业结构也相对合理，因此有利于吸引大批高水平的 FDI。FDI通过溢出效应、竞争效应和人力资本效应等影响当地绿色技术进步和绿色技术效率，进而影响整个地区的农业 GTFP。相较于经济发达地区，经济欠发达地区也是 FDI 技术转移的承接方，通过技术转移与扩散，可能会对当地的农业 GTFP 发挥作用。但由于经济欠发达地区的基础设施条件相对较差，在一定程度上限制了 FDI 作用的发挥。4.3.3拓展性讨论现有研究表明，农村道路基础设施和农村金融市场规模是推动农业 GTFP 发展的重要因素。为进一步考察 FDI 对农业 GTFP 的作用机制，本文将核心解释变量分别与农村道路基础设施和农村金融市场规模做交互项，引入到计量模型的框架中，并运用两步系统 GMM 法对其进行全样本回归分析。表 6 第（1）列的回归结果显示，农村道路基础设施和农村金融市场规模对农业 GTFP 的影响系数分别在 5%和 1%的水平下显著为正，说明农村道路基础设施的完善和农村金融市场规模的扩张均有利于提高农业 GTFP。第（2）（3）列的估计结果显示，在控制其他解释变量的条件下，交互项的系数均显著为正，说明通过完善农村道路基础设施和扩大金融市场规模能够强化 FDI 对农业 GTFP 的促进作用。但 FDI 与农村金融市场规模的交互项系数大于FDI 与农村道路基础设施的交互项系数，说明扩大农村金融市场规模对 FDI 促进农业 GTFP 增长的调节作用比完善道路建设更为显著。变量南方地区北方地区（1）（2）（3）（4）（5）（6）gtfptechtecchgtfptechtecchL.gtfp-1.012*-0.473*（0.111）（0.153）L.tech-0.721*-5.465*（0.213）（2.615）L.tecch-0.888*-0.593*（0.106）（0.182）lfdi-0.139*-0.028-0.280*-0.094*-0.196*-0.188*（0.073）（0.068）（0.126）（0.051）（0.098）（0.168）lfdi2-0.009*-0.001-0.019*-0.009*-0.018*-0.017*（0.005）（0.004）（0.008）（0.004）（0.009）（0.014）_cons-0.113-0.477-0.699-1.814-0.054-2.445（0.579）（0.346）（0.600）（1.528）（0.449）（2.093）控制变量YesYesYesYesYesYesN-210.000-210.000-210.000-150.000-150.000-150.000AR（2）-0.685-0.191-0.379-0.924-0.531-0.240Hansen-0.995-0.978-0.964-1.000-1.000-0.561表 4区域异质性回归结果变量经济发达地区经济欠发达地区（1）（2）（3）（4）（5）（6）gtfptechtecchgtfptechtecchL.gtfp-0.642 6*-1.025 3*（0.2649）（0.101 7）L.tech-0.725 1*-0.899 3*（0.856 7）（0.096 7）L.tecch-0.2911*-1.2158*（0.510 2）（0.145 7）lfdi-0.853 6*-0.045 3*-0.523 9*-0.240 9-0.440 2*-0.307 7（0.369 0）（0.155 0）（0.212 5）（0.258 7）（0.206 6）（0.181 8）lfdi2-0.068 6*-0.002 8*-0.036 5*-0.020 7-0.016 4*-0.021 4（0.033 0）（0.013 6）（0.019 5）（0.017 6）（0.009 7）（0.011 6）_cons-10.845 9*1.246 15.571 81.076 7-2.872 1*-4.015 7*（6.189 7）（1.625 7）（5.819 2）（1.349 3）（1.339 4）（2.118 0）控制变量YesYesYesYesYesYesN-180-180-180-180-180-180AR（2）-0.413-0.714-0.615-0.526-0.201-0.496Hansen-0.866-1.000-0.728-1.000-0.653-0.744表 5经济发展水平异质性回归结果16第 4 期5结论与政策启示本文以 20002020 年中国 18 个省（自治区、直辖市）为样本，对 FDI 与农业 GTFP 的关系进行推导，并利用两步系统 GMM 的方法对二者的关系及作用机制进行检验证明，然后分析农村道路基础设施和农村金融市场规模对二者关系的调节效应。研究发现：（1）FDI 对农业 GTFP 具有显著的阻碍作用，但长期呈现 U 型特征。且农业 GTFP 处于较高或较低水平时，FDI 对农业 GTFP 的作用不明显，仅当农业 GTFP 处于中等水平时，二者的关系显著。（2）异质性分析表明，南方地区 FDI 通过绿色技术进步对农业 GTFP 发挥作用，而北方地区和经济发达地区，FDI 则通过双重路径对农业 GTFP 产生影响。值得注意的是，经济欠发达地区 FDI 对农业GTFP 的作用不显著。（3）农村道路基础设施和金融市场规模对 FDI 与农业 GTFP 的关系起着积极的调节作用，且农村金融市场规模的调节作用更为显著。本文政策启示如下：（1）提高引资质量，充分发挥 FDI 对农业 GTFP 提升的正向效应。在经济高质量发展背景下，政府应加强对 FDI 的引导和规范，促进优质要素流向农业科学技术和绿色发展领域，进而提升经济效益和生态效益，实现绿色低碳发展。（2）结合区域经济发展程度和资源禀赋特点，制定具有针对性的引资策略。对于南方地区而言，地方政府应有选择地引入高水平技术型和服务型FDI，使得企业更好地吸收 FDI 的技术、创新和知识溢出效应。经济欠发达地区则需要采取鼓励性的优惠政策，进一步加大农业领域的对外开放。（3）基于可持续发展原则，制定合理的农村投资和金融政策。一方面，政府应继续加强对农业交通基础设施的投资。加强对乡村道路规划、建设、管理和养护，完善农村交通基础设施，为 FDI 流向农村地区提供基础保障。另一方面，政府应积极完善农业金融政策。积极推动涉农普惠金融的发展，为增加农业投资提供融资便利；加大对农村地区财政支持，协助农民发展副业，降低农民对传统高污染、高耗能农业生产模式的依赖程度。注释：淤样本包括北京、内蒙古、辽宁、黑龙江、山东、河南、甘肃、上海、江苏、安徽、江西、湖北、湖南、广东、广西、云南、重庆、贵州。于限于篇幅，农业 GTFP 及其分解项的测度结果备索。盂以 20002020 年全部样本经济发展水平的均值为界，各省均值高于总体均值则为经济发达地区，反之则为经济欠发达地区。经济发达地区：内蒙古、辽宁、上海、江苏、山东、北京、湖北、广东、重庆；经济欠发达地区：黑龙江、安徽、江西、河南、湖南、广西、贵州、云南、甘肃。参考文献：1 饶静，许翔宇，纪晓婷.我国农业面源污染现状、发生机制和对策研究 J.农业经济问题，2011（8）：81-87.2 刘乃郗，韩一军，王萍萍.FDI 是否提高了中国农业企业全要素生产率?来自 99801 家农业企业面板数据的证据 J.中国农村经济，2018（4）：90-105.3 陈燕翎，庄佩芬，彭建平.吸收能力视角下贸易开放对农业绿色全要素生产率的影响 J.东南学术，2021（1）：181-191.4 肖琴，周振亚，罗其友.长江经济带农业绿色生产效率及其时空分异特征研究 J.中国农业资源与区划，2020（10）：15-24.5 李敏杰，王健.外商直接投资质量与中国绿色全要素生产率增长 J.软科学，2019（9）：13-20.6 沈洋，周鹏飞.农业绿色全要素生产率测度及收敛性分析基于碳汇和碳排放双重视角 J.调研世界，2022（4）：58-68.7 梁流涛，曲福田，冯淑怡.基于环境污染约束视角的农业技术效率测度 J.自然资源学报，2012（9）：1580-1589.8 马国群，谭砚文.环境规制对农业绿色全要素生产率的影响研究基于面板门槛模型的分析 J.农业技术经济，2021（5）：77-92.9 陈芳，杨梅君.农产品国际贸易对中国农业绿色全要素生产率的影响 J.华南农业大学学报（社会科学版），2021（5）：94-104.陈芳，等：外商直接投资对农业绿色全要素生产率的影响变量（1）（2）（3）lfdi-0.033*-0.135*-0.096*（0.041）（0.178）（0.049）lfdi2-0.002*-0.021*-0.0007*（0.002）（0.011）（0.001）L.gtfp-0.983*-0.922*-0.971*（0.047）（0.089）（0.088）lroad-0.168*-0.107-0.119*（0.066）（0.071）（0.098）fin-0.323*-0.169*-0.236*（0.093）（0.084）（0.068）lfdi伊lroad-0.084*（0.040）lfdi伊fin-0.127*（0.007）_cons-0.237-2.328*-1.101*（0.397）（1.299）（0.512）控制变量YesYesYesN-360.000-360.000-360.000AR（2）-0.535-0.834-0.856Hansen-0.692-0.956-0.978表 6交乘项回归结果17天津商业大学学报2023 年10KOGUT B，CHANG S J.Technological capabilities and Japaneseforeign direct investment in the United States J.The Review ofEconomics and Statistics，1991，73（3）：401-413.11马春艳，龚政，李谷成.政府支持、FDI 与农业技术创新基于产出与效率的双重视角 J.农林经济管理学报，2020（1）：24-33.12孙致陆，李先德.农业 FDI 提升了中国农业全要素生产率吗基于面板数据随机前沿函数模型的分析 J.国际商务（对外经济贸易大学学报），2014（3）：54-62.13文雁兵.我国农业科技自主创新能力研究基于产业关联效应和 FDI 技术溢出视角 J.科学学研究，2015（7）：1017-1025.14马述忠，陈颖，王笑笑.农业 FDI 对中国粮食安全的动态影响研究基于种业研发能力视角 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the important ways to develop the green agriculture in China,which is very importantto promote the green transformation and development of agriculture.Based on China忆s provincial panel data from 2000 to2020,this paper analyzes the effect of FDI on agricultural green total factor productivity and its path by building adynamic panel model.The results show that FDI has a U-shaped effect on agricultural green total factor productivity byaffecting the progress and efficiency of green technology.In the northern regions and economically developed regions,FDIhas an effect on agricultural green total factor productivity through two paths while FDI plays a role only through the pathof green technology progress in the southern regions.Perfect rural road facilities and well-developed financial markets areconducive to strengthening the role of FDI in improving agricultural green total factor productivity.Therefore,it suggestsenhancing agricultural investment quality,formulating targeted investment promotion policies,strengthening infrastructureconstruction and improving agricultural financial policies.Key words：technology spillover effect;regional heterogeneity;quality of investment attraction（责任编辑丁平）18