《表3 农村基础设施外部性的差分GMM估计结果》

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《农村基础设施对农业全要素生产率的影响研究》

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注:括号中的数值是标准误，*、**和***分别表示10%、5%和1%的显著性水平；模型（6）和（7）分别对道路和医疗基础设施进行了变量代换，由于模型和估计方法的原因，观测值相比描述性统计减少了2年的样本。

在控制变量方面，理论上人力资本存量（Ln Educ）越高，越有可能接受新技术，但模型中人力资本存量对农业全要素生产率具有明显的抑制作用，这一发现与Ma et al.（2013）的研究是一致的。这一反常现象源于农村人力资本没有转化为农业人力资本，随着受教育水平的提高，农民的非农就业机会增加，农村人力资本流向现代产业部门，未能促进农业全要素生产率的提高；机械化（Ln Mach）和种植规模（Ln Scal）能通过技术效率的路径影响农业全要素生产率，这与前文的假设一致，土地流转及新型农业经营主体的出现打破了我国传统小农经营的格局，适度的规模化生产伴随着机械化水平的提升对农业全要素生产率具有重要作用；农业种植结构（Ln Stru）的改善（1）有利于提升农业全要素生产率，说明在整体层面，粮食种植面积占农作物播种面积越大，越不利于资源配置的优化，种植业的结构调整能提升农业全要素生产率；人均生产总值（Ln GDP）对农业全要素生产率的影响表现为具有净替代效应，这与人力资本存量的流动方向是一致的，农业产值的增加虽然有利于追加再生产过程中的技术投入，有利于技术进步，但却未能同时优化要素投入；哑变量Dummy1996显著为负，与本文的预期一致，说明相比于其他年份，1996—2003年间我国工业化和城镇化快速推进过程中的制度变迁不利于农业全要素生产率的提升。