欧盟共同农业政策制度转变、制度质量与农业土地利用技术效率：基于面板随机前沿的分析

《Land Use Policy》：CAP regime shifts, institutional quality, and technical efficiency in agricultural land use across the EU: A panel stochastic frontier analysis

　　

摘要

本研究考察了共同农业政策（CAP）支付强度与国家治理质量如何共同塑造农业土地利用的技术效率。样本涵盖2005至2022年间的27个欧盟成员国，共计486个平衡观测值。我们估计了一个每公顷面板随机前沿模型。每公顷标准化将最大方差膨胀因子从14.98降至3.25。CAP支付强度是利用农业面积（UAA）每公顷隐含补贴的反双曲正弦变换值。该度量与直接报告的产品补贴高度相关，r = 0.9994。治理交互项是核心发现。CAP × WGI 项在汇总、事件研究、Mundlak、控制函数及无虚拟变量五种规格中均显著为正（δ?在+0.008至+0.018之间，六种规格中有五种p < 0.001）。当补贴被移出被解释变量后，独立的CAP效应减弱，因此我们将其作为次要结果报告。潜在类别模型识别出两种生产技术。两个类别中资本弹性均为正，这解决了汇总资本系数为负的问题。效率排名在不同规格间发生变化（汇总估计与面板估计之间的Spearman ρ ≈ 0.4），因此我们将国家排名视为指示性结果。CAP对无效率的边际效应在治理z分数约0.87处改变符号。我们将所有结果解释为条件关联。这些结果支持的是在治理意识指导下精准投放CAP支付，而非对政策进行规范性的重新设计。

1. 引言

农业生产力增长推动农村收入、粮食安全和土地可持续利用（Coelli and Rao, 2005；Fuglie et al., 2012）。世界各国政府通过农业政策支持这一增长。美国实施逆周期和农作物保险计划。中国将最低收购价与投入品补贴相结合，近期研究将其多目标土地政策与可衡量的效率效应联系起来（Guo and Jin, 2025；Guo et al., 2024）。欧盟通过共同农业政策（CAP）提供支持。2022年，CAP向成员国农业部门拨款约550亿欧元，约占欧盟预算的31%（European Commission, 2023）。其覆盖超过1.57亿公顷土地。这一规模使CAP成为全球最大的土地利用政策工具之一，也使欧盟成为研究其他区域同样面临问题的有用案例。

CAP塑造了土地耕作方式。它影响边际土地是继续使用还是荒废，以及投入如何转化为产出。两次结构性改革落在我所研究的时间段内。2003年的费舍尔改革自2005年起实施，将大部分支付与生产脱钩。2013年的绿色改革自2015年起实施，将生态条件附加到直接支付上。两次改革都改变了支配土地利用的激励。

补贴与技术效率之间的关系并非符号固定。与生产挂钩的支付扭曲投入选择，可能降低效率（Hennessy, 1998；Serra et al., 2011）。脱钩支持消除了生产关联，可通过让农场遵循价格信号来提高效率（Mary, 2013；Rizov et al., 2013）。净效应取决于制度环境。在法治薄弱、土地市场不完善或行业游说力量强的地区，转移支付可能无法到达生产性用途（North, 1990；Swinnen, 2009）。这种政策与制度之间的条件关联尚未在欧盟农业效率的跨国研究中被直接建模。

我们解决三个缺口。第一，汇总研究通常在水平值上估计前沿，国家规模造成严重多重共线性。我们使用每公顷标准化，并通过方差膨胀诊断验证了这一改进。第二，治理一直作为加性控制变量使用，而非补贴—效率关联的调节变量（Bojnec and Fert?, 2014；Nowak et al., 2021）。我们直接对交互项建模。第三，很少有研究在单一框架内处理整个EU27的技术异质性。我们使用潜在类别前沿和面板估计量，将持久性异质性与无效率区分开来（Dakpo et al., 2021；Greene, 2005；Renner et al., 2021）。

本文做出三项贡献。第一，它按每公顷度量CAP强度，并将该度量与直接报告的产品补贴进行验证。第二，它估计了CAP对无效率的边际效应改变符号的治理水平。第三，它检验该交互项是否在异质性控制、内生性修正和替代度量下依然成立。治理交互项证明具有稳健性。独立的CAP效应则不然，因此我们将其作为次要结果报告。

我们将所有估计视为条件关联。国家层面面板数据和全欧盟改革时点限制了因果主张。第2节回顾文献。第3节描述数据。第4节阐述模型。第5节报告结果。第6节讨论之。第7节总结全文。

2. 背景与文献综述

2.1 CAP改革与农业效率

Coelli and Rao（2005）展示了93个国家间农业生产力的广泛差异，并将其与政策环境联系起来。在欧盟内部，Baráth and Fert?（2017）发现新成员国加入后出现追赶，驱动力来自效率提升而非前沿移动。费舍尔改革引起了密切关注。Mary（2013）报告法国农场在脱钩支付下投资和生产力更高。Rizov et al.（2013）发现脱钩通过减少产出扭曲提高了成员国的生产力。Gocht et al.（2017）模拟了绿色改革带来的适度短期产出成本。其他证据指向相反方向。Serra et al.（2011）发现补贴依赖度高时效率更低，尤其是当支付资本化到土地价值时。Martinez Cillero and Rea?os（2023）研究爱尔兰的补贴再分配，表明效率与公平效应取决于农场结构。Chatellier and Guyomard（2023）记录了直接援助如何支持收入但带来精准投放问题。这些混合发现指向制度环境作为条件因素。地租资本化是一条渠道：在土地市场运作良好的地方，脱钩支付转移给土地所有者，效率回报下降（Ciaian et al., 2010；Swinnen, 2009）。

2.2 治理质量与农业效率

制度塑造经济绩效（Acemoglu and Robinson, 2012；North, 1990）。在农业领域，Fuglie and Rada（2013）将治理列为最强的跨国生产力预测因子之一。Fulginiti et al.（2004）将弱产权与较慢的产出增长联系起来。在欧盟内部，Nowak et al.（2021）将监管质量和腐败控制方面的提升与加入后效率增长加快联系起来。Bojnec and Fert?（2014）报告了治理与生产力的正相关。两者均将治理作为加性控制变量。我们则让治理调节补贴—效率关联。在制度健全且游说力量有组织的地区，支付可能通过地租被攫取，而生产性用途未获相应提升（Ciaian et al., 2010；Swinnen, 2009）。该调节作用的方向是一个实证问题。

2.3 异质性、内生性与前沿方法

为EU27所有国家设定单一前沿，可能将结构性差异误判为无效率。地中海园艺、荷兰集约化畜牧业和波罗的海谷物种植并不共享同一技术。潜在类别前沿通过从数据中将经济单位分类到不同技术类别来解决这一问题（Ait Sidhoum et al., 2022；Dakpo et al., 2021；Renner et al., 2021）。面板估计量将持久性异质性与无效率区分开来（Greene, 2005；Kumbhakar et al., 2014）。内生性是另一关注点。投入和支付对预期生产力、价格和政策的回应。近期研究通过控制函数和工具变量方法处理这一问题（Amsler et al., 2016；Amsler et al., 2017；Bravo-Ureta et al., 2021；Russo et al., 2023）。我们应用这些工具并检验治理交互项是否能在其中存活。

2.4 旧成员国与新成员国的异质性与收敛

旧成员国与新成员国之间的效率差距已有充分记录。Gorton and Davidova（2004）将其归因于计划经济遗产、碎片化持有和薄弱市场。Mathijs and Vranken（2001）将人力资本、农场组织与市场准入确定为保加利亚和匈牙利农业的关键决定因素。加入后，新成员国获得分阶段引入的低于旧成员国水平的支付。这创造了一个与治理相互作用的补贴梯度。在新成员国，土地市场更为薄弱、荒废风险更高（Kuemmerle et al., 2016），支付既可能支持收入又可能维持土地利用。Latruffe et al.（2010）表明CAP支付缓解了立陶宛扩张型农场的信贷约束。在土地市场发达的旧成员国，额外支付的边际效率回报可能在资本化占主导的地区更低（Ciaian et al., 2010）。

3. 数据

面板覆盖2005至2022年的27个欧盟成员国，共计486个平衡观测值。我们从2005年开始，原因有三。农场结构调查是我们获取利用农业面积（UAA）的数据来源，其可靠覆盖始于2005年。费舍尔改革自2005年起实施，使面板处于改革边界。此外，2005年之前新成员国的观测值发生在CAP适用之前，纳入它们会混淆不同制度。英国在脱欧后被排除在外，因此旧成员国组包含14个国家，新成员国组包含13个国家。

产出、中间消耗、资本和劳动数据来自Eurostat农业经济核算体系（aact_eaa01、aact_ali01）。产出为按基础价格计价的总农业产出。我们使用由年度价格变动序列构建的链式农业产出价格指数将其折算为2015年不变价欧元。UAA数据来自农场结构调查（ef_lus_main），并在调查波次之间线性插值。一个标记变量标注插值数据用于第5节的稳健性检验。治理数据为世界银行全球治理指标的四个分项：政府效能、监管质量、法治和腐败控制。我们从当前世界银行治理数据库获取。人均GDP、贸易开放度和农业增加值来自世界银行世界发展指标。

CAP支付强度为每公顷的隐含产品补贴。我们的计算方式为：按基础价格计价的产出减去按生产者价格计价的产出，再除以UAA，然后进行价格调整。该差额等于每公顷与产品挂钩的支持价值。我们在同一核算体系中将其与直接报告的产品补贴序列（indic_agr = SUB）进行验证。两个序列的相关系数r = 0.9994。这种近乎恒等的关系确认了该差额衡量的是产品补贴而非会计伪影。我们对差额施加反双曲正弦（IHS）变换，因为在某些国家年份该值可能为零或极小，而IHS变换可容纳这些值同时保持类对数行为（Bellemare and Wichman, 2020）。

表1报告了描述性统计。旧成员国在每公顷产出、资本和劳动以及治理得分上均高于新成员国。贸易开放度差异较大，因为小型开放经济体可达到很高的比率。

表1. 描述性统计，EU27，2005–2022年（N = 486）

| 变量 | 均值 | 标准差 | 最小值 | 最大值 | 旧成员国 | 新成员国 |
|------|------|--------|--------|--------|----------|----------|
| ln(产出/公顷) | 7.651 | 0.771 | 5.827 | 9.827 | 7.941 | 7.339 |
| ln(劳动/公顷) | ?2.843 | 0.782 | ?4.059 | ?0.406 | ?3.178 | ?2.482 |
| ln(资本/公顷) | 5.606 | 0.847 | 3.561 | 7.929 | 6.105 | 5.068 |
| ln(中间消耗/公顷) | 7.256 | 0.751 | 5.624 | 9.620 | 7.537 | 6.954 |
| IHS(CAP强度) | 3.099 | 2.421 | ?4.998 | 7.931 | 2.836 | 3.384 |
| WGI综合（z值） | 0.000 | 1.000 | ?2.125 | 1.805 | 0.609 | ?0.656 |
| ln(人均GDP) | 10.696 | 0.381 | 9.780 | 11.840 | 10.947 | 10.425 |
| 贸易开放度（%GDP） | 124.06 | 60.874 | 5.144 | 121.811 | 15.341 | 33.460 |

每公顷UAA的货币变量，2015年不变价欧元。IHS = 反双曲正弦。WGI综合 = 四个全球治理指标的等权平均值，在样本内标准化。旧成员国（OMS）= 14个旧成员国；新成员国（NMS）= 13个新成员国。数据来源：Eurostat EAA和FSS；世界银行WGI和WDI。

4. 计量经济模型

4.1 随机前沿设定

我们估计了一个含无效率效应的面板数据随机生产前沿模型（Battese and Coelli, 1988；Battese and Coelli, 1995）。所有前沿变量均以每公顷UAA为单位。前沿为柯布-道格拉斯形式：

(1) lnY_it = β? + β_L lnL_it + β_K lnK_it + β_M lnM_it + β_t t + β_tt t2 + v_it ? u_it

其中Y为每公顷产出，L为每公顷劳动，K为每公顷资本，M为每公顷中间消耗，i为国家，t为年份。t项为时间趋势。噪声项v_it服从正态分布。无效率项u_it非负，服从均值为μ_it的截断正态分布。

无效率均值取决于政策、治理及其交互：

(2) μ_it = δ? + δ? IHS(CAP)_it + δ? WGI_it + δ? (CAP·WGI)_it + δ? D2015 + δ? (NMS·D)2015 + δ? lnGDP_it + δ? TRADE_it

系数δ?衡量CAP对无效率的平均效应。系数δ?衡量治理如何调节该效应。δ?为负意味着CAP强度越高，无效率越低。δ?为正意味着该效应随治理提升而减弱。CAP的边际效应为：

(3) ?μ_it/?IHS(CAP)_it = δ? + δ? WGI_it

该效应在治理水平WGI* = ?δ?/δ?处改变符号。补贴差额的反双曲正弦变换为：

(4) IHS(x) = ln(x + √(x2 + 1))

每个观测值的技术效率为TE_it = exp(?u_it)。我们使用Jondrow et al.（1982）的条件期望来估计它。方差参数γ = σ_u2 / (σ_u2 + σ_v2)给出无效率占总方差的比例。估计方法为极大似然法。

4.2 异质性、面板与内生性扩展

汇总前沿假设只有一种技术。我们通过三种方式放松这一假设。第一，我们估计一个潜在类别前沿，从数据中将国家分类到两种技术类别。第二，我们为区域体系估计分组前沿，并通过似然比检验检验共同技术假设。

第三，我们估计了面板模型，将国家持久异质性与低效率分离开来，其中包括时间变化模型和 Mundlak 设定，后者加入了协变量的国家内均值（Battese and Coelli, 1992, Greene, 2005, Kumbhakar, 2000, Mundlak, 1978）。我们采用控制函数法解决共同农业政策（CAP）内生性问题，针对低效率决定因素进行回归（Amsler et al., 2016, Amsler et al., 2017）。第一阶段将 IHS(CAP) 对预定工具变量进行回归：其自身的滞后项和一个入盟分阶段变量。第二阶段将第一阶段残差加入低效率方程。显著的残差表明存在内生性。我们还将 2005 年后的虚拟变量替换为以 2015 年绿色化改革为中心的事件研究设计，使用相对于 2014 年的领先和滞后项。

# 5. 结果

## 5.1. 生产前沿估计

表 2 报告了前沿估计结果。中间消耗的弹性最大（0.966, p < 0.001）。劳动力为正且显著（0.136, p < 0.001）。以固定资本消耗为代理的资本在汇总模型中较小且不显著（?0.013, p = 0.38）。我们将在第 5.4 节重新讨论资本问题，那里潜在类别模型返回了正弹性。每公顷标准化将最大方差膨胀因子（VIF）从 14.98 降低到 3.25。方差比 γ 为 0.24，似然比检验拒绝了不存在低效率的原假设（χ2 = 211.9, p < 0.001）。平均技术效率为 0.67。

**表 2. 随机生产前沿估计，EU27，2005–2022。**

| 参数 | 每公顷 CD | 水平值 CD（诊断） |
| :--- | :--- | :--- |
| 截距 | 0.687*** (0.082) | 1.263*** (0.075) |
| ln(劳动力/公顷) | 0.136*** (0.013) | — |
| ln(资本/公顷) | ?0.013 (0.014) | — |
| ln(中间消耗/公顷) | 0.966*** (0.017) | — |
| ln(劳动力) | — | 0.126*** (0.011) |
| ln(UAA) | — | ?0.081*** (0.008) |
| ln(资本) | — | ?0.045*** (0.011) |
| ln(中间消耗) | — | 1.001*** (0.011) |
| 时间趋势 | ?0.017*** (0.005) | ?0.016*** (0.005) |
| 时间平方 | 0.000** (0.000) | 0.000** (0.000) |
| γ = σ2u/(σ2u+σ2v) | 0.236 | 0.235 |
| 对数似然值 | 556.6 | 556.7 |
| 平均 TE | 0.674 | 0.666 |
| 最大 VIF | 3.25 | 14.98 |
| N | 486 | 486 |

括号内为标准误。仅包含水平值 CD 以记录每公顷标准化带来的 VIF 增益；未用于推断。*** p < 0.01, ** p < 0.05。

## 5.2. 低效率决定因素

表 3 报告了低效率方程结果。独立的 CAP 系数 δ? 为 ?0.009 (p = 0.003)。治理交互项 δ? 为 +0.010 (p < 0.001)。负的 δ? 意味着较高的 CAP 强度平均与较低的低效率相关。正的 δ? 意味着随着治理水平提高，这种效应减弱。边际效应符号在治理 z 分数约为 0.87 时改变。丹麦、芬兰、瑞典和荷兰位于此水平之上。

**表 3. 技术低效率决定因素，Battese–Coelli (1995) 低效率效应。**

| 低效率决定因素 | 系数 | 标准误 |
| :--- | :--- | :--- |
| IHS(CAP 强度) [δ?] | ?0.009*** | 0.003 |
| WGI 综合指标 [δ?] | 0.059*** | 0.018 |
| CAP × WGI [δ?] | 0.010*** | 0.003 |
| 绿色化 2015 [δ?] | ?0.142*** | 0.028 |
| NMS × 绿色化 [δ?] | 0.041 | 0.033 |
| ln(人均 GDP) [δ?] | ?0.121*** | 0.021 |
| 贸易开放度 [δ?] | 0.001 | 0.001 |

被解释构造为低效率均值 μ。负系数表示较低的低效率。符号变化阈值 WGI* = ?δ?/δ? ≈ 0.87。*** p < 0.01。

图 1 绘制了不同治理水平下 CAP 强度的边际效应及其 95% 置信带。地毯图标记了每个国家的平均治理分数。在低治理水平下，该效应为负且显著。在分布的上端附近，它趋近于零。在少数国家所在的区域，置信带变宽，因此在高治理水平下，符号变化的估计精度较低。

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**图 1. CAP 强度在不同治理水平下的边际效应。**
注：阴影区域代表 95% 置信带。地毯图标记了每个国家的平均治理分数。来源：作者基于 Eurostat 农业经济账户（EAA）和农场结构调查（FSS）数据，以及世界银行全球治理指标（WGI）和世界发展指标（WDI）的计算结果。

## 5.3. 效率趋势与改革时期

图 2 显示了两个国家组的平均效率。老成员国在整个期间始终高于新成员国。两组在 2012–2013 年均下降，随后恢复，这与金融危机及其后续影响相符。该趋势使用了不含改革虚拟变量的设定，因此显示的是潜在路径，而非虚拟变量施加的阶跃。

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**图 2. 技术效率趋势：老成员国 (OMS) vs 新成员国 (NMS) (2005–2022)。**
注：OMS = 14 个老成员国；NMS = 13 个新成员国。来源：作者基于 Eurostat 农业经济账户（EAA）和农场结构调查（FSS）数据，以及世界银行全球治理指标（WGI）和世界发展指标（WDI）的计算结果。

表 4 报告了按年份划分的平均技术效率和技术效率变化（TEC）。平均效率从 2005 年的 0.591 上升到 2022 年的 0.662。TEC 每年均为正，介于 0.3 和 1.0% 之间。技术变化通过表 2 中的时间趋势进入前沿。时间衰减参数为正且显著（η = 0.014, p < 0.001）。

**表 4. 按年份划分的平均技术效率，时间变化面板模型。**

| 年份 | 平均 TE | 年份 | 平均 TE |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| 2005 | 0.591 | 2014 | 0.636 |
| 2006 | 0.597 | 2015 | 0.641 |
| 2007 | 0.603 | 2016 | 0.645 |
| 2008 | 0.609 | 2017 | 0.648 |
| 2009 | 0.612 | 2018 | 0.651 |
| 2010 | 0.618 | 2019 | 0.654 |
| 2011 | 0.623 | 2020 | 0.657 |
| 2012 | 0.627 | 2021 | 0.659 |
| 2013 | 0.631 | 2022 | 0.662 |

估计值来自 Battese–Coelli (1992) 时间变化模型。时间衰减参数 η = 0.014 (p < 0.001)，表明效率逐渐提升。

事件研究用以 2015 年绿色化改革为中心的领先和滞后项替换了改革虚拟变量，以 2014 年为参考年。图 3 绘制了系数。低效率从 2013 年起单调下降，并在 2015 年后继续。2011–2013 年的改革前系数显著。这意味着下降始于改革之前。因此，我们将改革时期结果解读为更广泛收敛趋势的一部分，而非改革的因果效应。在此设定下，治理交互项保持不变（δ? = +0.010, p < 0.001）。

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**图 3. 事件研究：绿色化条件性与低效率。**
注：事件研究系数以 2014 年为基准年表示。绿色化改革从 2015 年开始实施。来源：作者基于 Eurostat 农业经济账户（EAA）和农场结构调查（FSS）数据，以及世界银行全球治理指标（WGI）和世界发展指标（WDI）的计算结果。

## 5.4. 技术异质性

表 5 报告了潜在类别前沿。模型识别出两种技术。第 1 类约占先验权重的 37%，属于资本密集型且前沿上升。第 2 类约占 63%，属于中间消耗密集型且前沿下降。两个类别中的资本弹性均为正且显著（0.104 和 0.050）。这解决了负的汇总资本系数问题：它反映了未建模的技术混合，而非设定错误。

**表 5. 潜在类别随机前沿，两个技术类别。**

| 参数 | 第 1 类（密集型） | 第 2 类（粗放型） |
| :--- | :--- | :--- |
| ln(劳动力/公顷) | 0.148*** | 0.130*** |
| ln(资本/公顷) | 0.104*** | 0.050*** |
| ln(中间消耗/公顷) | 0.815*** | 0.923*** |
| 时间趋势 | 0.014 | ?0.017*** |
| 类别先验概率 | 0.37 | 0.63 |

两个类别中的资本弹性均为正且显著。西班牙、希腊、意大利和法国属于第 1 类。似然比检验拒绝了老/新成员国具有共同技术的假设（LR = 165, p < 0.001）。*** p < 0.01。

图 4 显示了各国家的类别分配。西班牙、希腊、意大利和法国属于密集型类别。所有其他国家属于粗放型类别。这种划分跨越了老 - 新成员国界限，因此反映的是生产强度，而非入盟地位。在两个类别内部，治理交互项保持正符号。似然比检验拒绝了老成员国和新成员国具有共同技术的假设（LR = 165, p < 0.001）。

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**图 4. 各国的潜在技术类别分配。**
注：第 1 类代表密集型技术类别，第 2 类代表粗放型技术类别。来源：作者基于 Eurostat 农业经济账户（EAA）和农场结构调查（FSS）数据的计算结果。

## 5.5. 稳健性

表 6 汇总了不同设定下的治理交互项。在六个设定中有五个为正且显著：汇总 (+0.010)、事件研究 (+0.010)、Mundlak (+0.018)、控制函数 (+0.013) 和无虚拟变量 (+0.011)，均在 p < 0.001 水平上显著。在仅 FSS 子样本中，它保持了符号和大小 (+0.008)，但失去了显著性 (p = 0.11)，这是由于样本量较小（161 个观测值）所致。独立的 CAP 效应 δ? 在六个设定中有五个为负，但在 Mundlak 校正下变为不显著。符号变化阈值在主要设定中保持在 0.77 到 0.93 之间。

**表 6. 不同设定下的治理交互项。**

| 设定 | δ? (CAP) | δ? (CAP×WGI) | 阈值 |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| 基准 (汇总 CD) | ?0.009*** | 0.010*** | 0.87 |
| 事件研究 | ?0.009*** | 0.010*** | 0.87 |
| Mundlak (真效应) | 0.003 | 0.018*** | — |
| 控制函数 (IV) | ?0.010*** | 0.013*** | 0.77 |
| 无改革虚拟变量 | ?0.011*** | 0.011*** | 0.93 |
| 仅 FSS (无插值) | ?0.011** | 0.008 | 1.38 |

δ? 在六个设定中的五个为正且显著。在仅 FSS 子样本中 (N = 161)，它保持了符号和大小但失去了显著性。*** p < 0.01, ** p < 0.05。

进一步检查证实了这一模式。使用生产者价格计算产出，这从被解释变量中剔除了补贴，δ? 保持为正且显著，而 δ? 变为不显著。使用直接报告的补贴代替楔子得到了相同的结果。来自两个被解释变量的效率得分相关性为 0.978。治理的四个子维度均得出正且显著的 δ?，阈值在 1.48 到 1.67 之间。治理与人均 GDP 的相关性为 0.79，但在控制人均 GDP 后，治理对低效率保留了 0.14 的偏 R 平方，且两者之间的方差膨胀因子为 2.67。以 UAA 为权重的平均效率 (0.73) 高于未加权平均 (0.67)，且老 - 新差距在 UAA、产出和就业权重下均成立。对贸易开放度进行缩尾处理并排除卢森堡、马耳他和塞浦路斯后，δ? 保持不变。控制函数残差不显著 (p = 0.90)，这表明没有证据表明 CAP 内生性偏误了估计结果。

效率排名不如交互项稳定。汇总与面板效率得分之间的斯皮尔曼相关系数约为 0.4。因此，国家排名取决于对持久异质性的处理方式。我们将它们报告为指示性的，并基于低效率决定因素得出结论，后者是稳健的。

# 6. 讨论

## 6.1. 治理 -CAP 交互作用

正的治理交互作用是本研究的核心结果。它在汇总、事件研究、Mundlak、控制函数和无虚拟变量设定中均成立。有三个机制与此一致。第一，在拥有有组织的农场游说集团的强制度国家，支付可能被攫取，而没有相应的生产用途收益（Swinnen, 2009）。第二，在土地市场功能完善的地方，支付会资本化为土地价值并转让给土地所有者而非经营者（Ciaian et al., 2010）。这降低了支付带来的边际效率回报，尤其是在土地市场最深的地方。第三，高治理国家通常运行独特的体系，如集约型园艺或精准畜牧业，单一前沿可能无法完全捕捉。潜在类别结果支持了这第三个渠道，因为密集型类别汇集了地中海体系和法国。

我们并不声称这些机制是单独识别的。数据是国家和年度层面的，且治理交互作用主要是从跨国差异中估计的。该结果确立了 CAP 边际效应随着治理提高而下降的事实。它没有分离出是哪个机制驱动了这一结果。因此，我们将该发现框架化读作对支付边际回报的治理意识解读，而非对特定政治经济渠道的检验。

## 6.2. 改革时期与结构变化

事件研究显示低效率从 2013 年起下降。由于下降始于 2015 年绿色化改革之前，因此我们不将其解读为改革的因果效应。这种模式与更广泛的收敛趋势一致。这种解读与面板分解相符，后者显示效率稳步提升，而非离散跳跃。对于新成员国，结构调整能力较低，同样的趋势出现滞后。这有利于逐步的支付改革而非突然变化，尽管证据是描述性的。

老 - 新成员国差距在整个样本中持续存在。新成员国农业在控制支付和治理后，每公顷效率仍然较低。差距随时间缩小。这种收敛与入盟和支付吸收支持现代化相符。随着效率提高，将边际土地投入集约使用的压力可能会减轻，从而可能带来环境协同效益。我们将此作为可能性提出，因为我们没有直接测量环境结果。

## 6.3. 效率与可持续性

技术效率不等于环境可持续性。每公顷前沿奖励高产出强度。更高的强度可能会增加养分负荷、用水量或对生物多样性的压力。我们的效率得分衡量的是投入转化为产出的效率，而非该产出的环境质量。拥有粗放型草地或环境土地管理的国家在此指标上得分可能较低，同时交付环境价值。因此，我们将主张限制在生产效率方面。评估特定生态计划是否交付环境收益需要农场级或土地覆盖数据，而汇总前沿分析无法提供（Ait Sidhoum et al., 2022）。

## 6.4. 局限性

仍有四个局限性。第一，治理交互作用主要是从跨国差异中识别的，因为国家内治理变化缓慢。与治理和 CAP-效率联系都相关的未观测到的不变因素可能会产生偏误，尽管 Mundlak 结果减轻了这一担忧。第二，改革时间在各国家间是共同的，因此改革时期系数是相关性，而非处理效应。第三，效率排名取决于如何处理持久异质性，因此我们将其报告为指示性的。第四，控制函数工具变量是预定滞后项和入盟分阶段，而非外部移动变量，因此内生性检查是信息性的，但不具有决定性。

# 7. 结论

本文估计了 2005–2022 年欧盟 27 个成员国农业土地利用的每公顷面板随机前沿。它衡量了每公顷 CAP 支付强度，并对照报告的补贴进行验证，同时将治理建模为补贴 - 效率联系的调节变量。有三个主要发现。

第一，治理交互作用为正且稳健。CAP 对低效率的边际效应随着治理提高而下降，并在治理 z 分数约为 0.87 附近改变符号。这在异质性控制、内生性校正和替代测量中均成立。

独立共同农业政策效应受补贴的会计处理方式影响，属次要结论。其次，技术具有异质性。潜在类别前沿面识别出两种系统，并在两种系统中均返回正的资本弹性。负的聚合资本系数反映的是技术混合，而非前沿面的问题。效率排名取决于对异质性的处理方式，因此我们将其作为指示性结果报告。第三，改革期效应为描述性。低效率自2013年起下降，早于2015年改革，因此这一下降反映的是更广泛的趋同趋势，而非改革的因果效应。这些结果有助于共同农业政策的精准投放。补贴支付的边际效率回报在治理最薄弱、土地市场最薄弱的地区最大。这表明应根据治理状况有针对性地投放补贴，并通过共同农业政策战略计划的绩效框架加以实施。我们将此定位为由条件性关联所支持的方向，而非规定性的重新设计。未来研究应将这些聚合模式与农场层面及土地覆盖数据相结合，并通过能够识别因果效应的设计检验其机制。贡献者声明丹尼尔·佩特罗夫：验证、方法论、概念设计。安东·米托夫：撰写——审阅与编辑、监督、资源支持。生成式AI及AI辅助技术在撰写过程中的使用声明在撰写本文过程中，作者主要使用Claude（Anthropic）改善手稿的语言和可读性，并协助编写用于数据整理和估计的R代码。使用该工具后，作者根据需要审阅和编辑了内容，并对发表内容的准确性承担全部责任。资助声明本研究未获得公共、商业或非营利部门任何资助机构的专项资助。丹尼尔·佩特罗夫 | 安东·米托夫索菲亚农业经济学院，索菲亚农业科学院，察里格拉茨基街125号1号楼，索菲亚1113，保加利亚