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在我国农业转型升级与高质量发展背景下，农业科技投入成为推动农业全要素生产率（Total Factor Productivity, TFP）增长的关键动力。然而，科技投入是否持续产生正向作用，及其边际效应如何演变，尚缺乏系统实证评估。本文基于2000—2022年中国31个省（区、市）面板数据，构建农业科技投入与TFP增长关系模型，采用非参数DEA-Malmquist指数分解TFP，并结合面板门槛回归模型、动态面板System GMM方法，深入分析农业科技投入对TFP的边际效应与阶段性特征。研究发现：（1）农业科技投入对TFP增长总体呈显著正向影响，但存在边际效应递减特征；（2）在农业科技投入强度达到一定水平后，其对TFP增长的边际贡献明显放缓，东部地区表现出更早的“边际拐点”，中西部地区尚处于边际提升期；（3）财政科技支出效率、农业劳动力素质、技术吸收能力等是影响边际效应的调节变量；（4）中等收入农户受益于科技成果的程度显著高于低收入群体，科技扩散的均衡性有待加强。本文建议：优化农业科技资源配置结构，强化科技服务体系建设，提升科技成果转化效率，构建“区域差异化+阶段分层式”的农业科技支持政策体系，以实现农业TFP增长的长期稳健驱动。
关键词 农业科技投入；全要素生产率（TFP）；边际效应；门槛回归模型；GMM模型；区域异质性
Abstract
(英文摘要略)
目录框架
第1章 导论
1.1 研究背景与选题意义
1.1.1 农业科技投入的战略作用
1.1.2 边际效应理论视角下的研究价值
1.2 国内外研究综述
1.2.1 农业TFP增长影响因素研究
1.2.2 科技投入与效率关系研究进展
1.2.3 文献评价与研究创新点
1.3 研究内容与技术路线
1.4 研究方法与数据来源
1.5 论文结构安排与创新点
第2章 理论基础与分析框架
2.1 农业科技投入与TFP增长的经济学逻辑
2.2 边际效应理论与门槛模型分析基础
2.3 调节机制与作用路径假设
2.4 研究分析框架构建
2.5 本章小结
第3章 变量构建与数据说明
3.1 农业科技投入指标设计
3.1.1 农业科研支出
3.1.2 科技人员数量与结构
3.1.3 农业科技推广经费
3.2 TFP测度方法：DEA-Malmquist指数法
3.3 调节变量与控制变量说明
3.3.1 人力资本、土地集中度、财政支农效率等
3.4 数据来源与处理方式
3.5 本章小结
第4章 农业科技投入对TFP增长的回归分析
4.1 面板固定效应与System GMM模型设定
4.2 回归结果与边际弹性估计
4.3 农业科技对TFP各子项（技术进步、效率变动等）的影响
4.4 稳健性检验与内生性处理
4.5 本章小结
第5章 农业科技投入的边际效应与门槛效应分析
5.1 面板门槛回归模型设定
5.2 单门槛与双门槛估计结果分析
5.3 边际效应的阶段特征划分
5.4 东中西部区域的门槛异质性比较
5.5 农业科技投入的“最优区间”测算
5.6 本章小结
第6章 调节机制与结构性分组分析
6.1 财政效率与科技投入的交互作用
6.2 农业人力资本与科技吸收能力的调节效应
6.3 分群体（高收入/低收入农户）差异性分析
6.4 主产区与非主产区调节机制比较
6.5 本章小结
第7章 典型省份经验与案例分析
7.1 江苏省：科技高密度投入与TFP稳定增长机制
7.2 甘肃省：科技投入边际提升潜力分析
7.3 广西壮族自治区：财政科技支出效率瓶颈与制度建议
7.4 本章小结
第8章 政策建议与实施路径
8.1 优化农业科技投入结构与节奏
8.2 构建区域差异化科技支持体系
8.3 强化科技成果转化与推广机制
8.4 完善农业科技投入的绩效评价体系
8.5 推动科技与财政协同、农户精准受益机制建设
8.6 本章小结
第9章 研究结论与展望
9.1 主要研究结论
9.2 理论贡献与政策启示
9.3 研究局限与未来研究方向
参考文献
附录
A. Malmquist指数分解与计算公式
B. 门槛回归与GMM估计结果表
C. 各省农业科技投入与TFP指数对照表
