三峽庫區農業轉型發展的時空分析及問題識別*
——基于全要素生產率視角

盧小麗

(重慶工商大學長江上游經濟研究中心，重慶 400067)

0 引言

全面建設小康社會重點在農村，農業轉型發展是促進農村經濟發展的關鍵。關于農業的發展，John W.Mellor將發展中國家的農業發展分為技術停滯、勞動密集型技術進步及資本密集型技術進步階段[1]。Timmer，C.Peter(1998)把農業分為傳統農業、農業促進經濟增長、農業生產要素流出以及工業反哺農業階段[2]。按此分類，目前中國的農業正進入勞動密集型技術進步、傳統農業向現代農業轉變的階段，改變中國傳統的高投入、高污染的粗放經營模式是實現農業現代化轉型的必然選擇。農村能源效率研究表明，農業經濟發展方式正在由粗放型逐步向集約型轉變[3]，深化農村改革、調整農業的經營規模、實行機械化生產，充分利用信息技術帶來的發展機遇等，均是促進農業轉型發展的有效路徑[4]。所有途徑的核心在于提高農業總產出與全部投入要素之比，即提高農業全要素生產率(Total Factor Productivity，TFP)，以促進農業轉型發展。

關于農業全要素生產率的研究內容主要集中于以下方面：第一，農業全要素生產率與產出的關系。Grilliches Z(1957)和Rosegrant&Evenson(1992)分別對美國和印度的農業進行研究，表明全要素生產率的提高大力推動了美國農業經濟增長，促進印度農業產出增長1/3[5]。國內研究也得出了全要素生產率提高對農業增長的積極作用，倡導提高農業全要素生產率[6]。第二，農業全要素生產率提高的路徑分析。國內關于農業全要素生產率提高的路徑始于科技進步[7]，隨后學者們從創新、擴大規模、合理配置資源等多個角度進行了分析[8-9]。第三，農業全要素生產率存在區域差異。中國省域尺度的農業全要素生產率測算表明，全要素生產率增長存在較大的地區差異，總體呈發散趨勢[10， 11]。在碳約束背景下分析也有類似結論，生態和傳統兩類全要素生產率的差值西部地區大于東部地區[12]。對于省域內部，已有研究中關于江蘇、河南、四川等地的農業全要素生產率的研究均得出，區域內部的農業全要素生產率存在區域差異，區域之間的相異程度大[13-15]，和全國范圍內的分析結論具有一致性，即農業全要素生產率在區域之間存在空間差異性。第四，研究方法的選擇。目前主要采用以隨機前沿法(SFA)和數據包絡法(DEA)為代表的參數法和非參數法對農業全要素生產率進行測算。這兩類方法中，DEA分析方法不需要對參數進行估計，運用范圍廣，使用更為普遍。

三峽庫區處于長江上游，生態脆弱，是長江經濟帶的關鍵區域。庫區內農村居民占比達50%以上，其中核心庫區占比達70%左右，農村居民面臨著地形起伏大、耕地少的困境，提高三峽庫區的農業全要素生產率，促進農業轉型發展，對三峽庫區的安穩致富發揮了重要作用。目前關于三峽庫區農業相關研究集中在農業污染方面以及發展生態農業方面[16-17]。農業生產效率研究少，鄧叔娟[18]對庫區的農業生產效率按照庫首、庫腹、庫尾對庫區的生產效率進行了空間對比分析。

綜上，已有研究肯定了農業全要素生產率對農業產出的積極作用并從不同角度提出了農業全要素生產率提高的路徑，表明了各個區域之間全要素生產率的差異。但在微觀上根據區域具體情況的研究偏少，在區域特征的識別上，過于依賴地理位置的相鄰性，對農業發展的相似性重視不夠，空間的關聯分析較少。在目前信息和交通逐漸改善的情況下，分析空間之間的聯系和打破地理界限的空間聯系顯得尤其重要。于此，文章針對三峽庫區農業轉型發展的現實需要且相關研究欠缺的現狀，借助DEA-Malmquist生產指數法，對2006—2014年三峽庫區各區縣的農業全要素生產率進行測算和分解，并結合地理學第一定律，采用空間自相關模型，進行空間分析和各區縣的空間關聯分析，識別各區縣的農業發展問題，并提出對策建議。

1 模型選取與指標數據

1.1 模型選取

1.1.1 農業全要素生產率的演變測算模型——DEA-Malmquist指數法

全要素生產率的測算，根據前沿生產函數中參數的估計與否，分為參數法和非參數法。參數法需要根據具體的生產函數形式估算生產率，結果常因為現實和假設情況的差異產生較大的誤差。非參數法不需要設定具體的函數，利用線性規劃，對生產率進行估算，減少了因函數設定不當帶來的誤差，以指數法和數據包絡分析方法(DEA)較流行，其中Malmquist指數法不以投入產出完備的價格信息為基礎。RolfFare(1994)得出的DEA-Malmquist指數法來測定生產率，既能分析多投入、多產出的效率問題，也不需要考慮價格和通脹等因素，模型使用簡便快捷，且可以進行指數分解，具有較強的解釋能力，特別適合對小樣本進行研究。假設st表示t時生產技術可能集合，xt為投入要素，yt為產出值，模型如下：

t時刻產出距離函數：

Dt(xt，yt)=inf{θ：(θxt，yt)∈st}=(sup{θ：(xt，θyt)∈st})-1

(1)

當Dt(xt，yt)=1時，給定投入獲得了最大產出，技術效率最大。

t+1時刻產出距離函數：

Dt(xt+1，yt+1)=inf{θ：(θxt+1，yt+1)∈st+1}=(sup{θ：(xt+1，θyt+1)∈st+1})-1

(2)

在t、t+1時刻的技術水平下，Malmquist指數如下：

Mt=Dt(xt+1，yt+1)/Dt(xt，yt)；Mt+1=Dt+1(xt+1，yt+1)/Dt+1(xt，yt)

(3)

根據t、t+1時刻的Malmquist指數的幾何平均值，可知全要素生產率(TFP)的表達式如下：

TFP=M(xt+1，yt+1，xt，yt)=MtMt+11/2

(4)

(5)

(6)

1.1.2 全要素生產率的空間識別——空間自相關模型

為便于進一步了解全要素生產率的空間特征以及空間相互關系，明確各區縣農業發展中存在的問題，根據全局空間自相關分析來反映三峽庫區空間關聯及空間聚集情況。

全局Moran′s I是最早用于檢驗空間關聯性和集聚問題的探索性空間分析指標，能夠有效地反映整個研究區域內，各個地域單元與鄰近地域單元之間的相似性，分為單變量全局Moran′s I和雙變量全局Moran′s Ixy，實踐研究中通常采用單變量Moran′s I，其計算公式如下：

(7)

wij為空間權重矩陣，x為區域的全要素生產率。I的取值范圍為-1～1之間，大于0時，表示正相關，越接近1表示具有相似的屬性聚集在一起； 小于0表示負相關，值接近-1表明具有相異的屬性聚集在一起； 接近于0，則表示屬性是隨機分布。對于Moran指數I，一般用標準化統計量Z值進行驗證，計算式為：

(8)

1.2 指標數據

關于農業投入的指標，主要從土地資源、人力投入、資本投入等角度，選取了耕地面積、農業勞動力的投入、化肥施用量以及機械總動力等指標。考慮到農業投入中農藥作為提高農業產值的有效手段，目前的使用情況不可忽視和能源在農業發展中的重要作用，在已有傳統的指標上，增加兩個指標，即農藥的使用和農村能源的投入。在產出指標上，已有文獻主要選取廣義農業的產值、糧食作物產量以及農民的收入進行計算，這些指標能夠從不同角度反映農業的產出效益。對于三峽庫區來說，由于庫區農村的生態比較脆弱，三峽工程的蓄水淹沒了大量的耕地面積，糧食作物的產量不能很好地反映庫區的情況； 此外，由于庫區農民的收入主要來自于外出打工的工資性收入，因此糧食作物產量和農民收入對農業產出的解釋能力不強。基于此，該文立足于廣義的農業，選取農業投入的6個指標，即農作物播種面積、第一產業的從業人員、農業機械總動力、化肥的施用量、農藥的使用量以及農村用電量等6個指標； 產出指標，則選取農林牧副漁總產值指標。

具體數據來源于2006—2015年《重慶市統計年鑒》《湖北省統計年鑒》以及《中國縣域統計年鑒》的各區縣數據。其中由于重慶主城九區的地理空間位置集中，城鎮化率高，空間聯系廣泛密切，因此將主城九區合并為重慶主城區一個區域，數據為主城九區之和。基于此三峽庫區的研究對象是18個區縣。

2 三峽庫區農業全要素生產率的時空特征分析

按照DEA-Malmquist的求解思路，運用DEAP軟件，對三峽庫區各區縣的農業全要素生產率情況進行逐年計算。在參數設置中，考慮了規模報酬遞減規律； 同時基于資源節約型背景以給定的投入產出最優為主要目的，采用產出導向進行計算。

(1)分析整個三峽庫區農業全要素生產率的逐年情況。通過計算結果判斷每年農業全要素生產率的值相對前一年的變化情況。2006—2014年的全要素生產率及分解情況(表1)。

表1 2006—2014年三峽庫區農業全要素生產率及分解

表2 2006—2014年三峽庫區各時段全要素生產率的Moran′s I及檢驗

根據表1，可以得出三峽庫區的農業生產效率的變化趨勢：整體上看，三峽庫區的農業全要素生產率呈增長趨勢，年均增長率為10.5%； 具體到各年份，除2006年低于1，處于下降情況外，其他年份均大于1，說明這些年份資源配置的效率比較高。從分解指數可以看出技術效率和技術進步都推動了全要素生產率的提高，其中技術進步和全要素效率幾乎保持相同的增長幅度，貢獻程度大； 而技術效率處于相對穩定的狀況，未展現出明顯的增長狀況，對全要素生產率的提高貢獻度小。進一步分析可以看出，農業技術進步除2006年外，其他年份的值均大于1，說明農業技術處于進步狀態； 與之對應的技術效率，有3個年份的技術效率變化指數都是小于1的，技術效率處于下降狀態，分析技術效率的分解值可以看出，規模效率平均值大于純技術效率的平均值，規模效率的貢獻度較高。

(2)分析三峽庫區各區縣9年的農業全要素生產率的空間自相關性。借助GEODA軟件檢驗各區縣之間的空間關聯性及空間的集聚情況。首先考察各區縣9年來空間結構的整體情況，采用各區縣9年的全要素生產率的均值進行空間自相關計算，得出Moran指數為0.202 9，該值不能通過檢驗； 由于2006年整個庫區的農業全要素生產率小于1，考慮刪掉2006年的數據，取2007—2014年8年的均值進行空間自相關計算，得出Moran指數為0.397 6，Z檢驗值為2.9080，P值為0.01，通過檢驗，說明三峽庫區農業全要素生成率具有空間關聯性，具有空間集聚結構。最后，為分析空間關聯的變化情況，以每3年為一個時段，借助GEODA軟件得出庫區2006—2008年、2009—2011年、2012—2014年全要素生產率均值的全局Moran指數I值及檢驗值(表2)。

由表2的結果可知， 3個時段的Moran指數均為正值，均通過了0.05的顯著性水平檢驗，即3個時段各區縣農業全要素生產率存在正的空間自相關，表現出相似值高值或低值趨于空間集聚。其空間的聯系為，農業全要素生產率較高的區縣趨向于和農業全要素生產率較高的區縣相鄰，反之，較低的區域趨向于和較低的區域相鄰。

(3)分析三峽庫區農業全要素生產率的空間結構變化情況。同樣以3年為一個時段，根據各區縣的空間集聚情況，繪制3個時段各區縣的農業全要素生產率的空間集聚情況圖(圖1)。由圖1可以看出，在3個時段，各區縣農業的發展不具備同步性，全要素生產率的提高情況存在空間差異，空間的分布情況隨著時間的推移發生了變化。湖北庫首的4個區縣，在空間相互關聯作用下，高值區域擴大，出現了高值集聚區； 而渝東北的庫腹大多數區域，農業全要素生產率提高緩慢，低值集聚的現象突出，并且具有區域擴大趨勢。

圖1 各縣區分時段農業全要素生產率的空間集聚圖

表3 2006—2014年三峽庫區各區縣農業全要素生產率及分解

3 區縣農業轉型發展的問題識別

因庫區內部各區縣在農業發展中具有差異性，從各區縣全農業全要素生產率及其分解的角度對其發展問題進行分析與識別。首先，根據18個區縣進行全要素生產率的測算和分解并得出18個區縣9年的平均值和整個庫區平均值(表3)。表3可以看出， 18個區域TFP均值大于1，說明TFP均趨于增長狀態； 但區域之間存在差異，這些差異主要受綜合技術效率、純技術效率以及規模效率等影響。對各區縣的TFP值及分解值EFCH、TECH進行離散情況分析，發現變異系數分別為4.86%、1.53%、4.40%，各區縣農業全要素生產率的變異系數和技術進步的變異系數差距小，結合表1得出的技術進步對農業全要素生產率的貢獻大，可以看出各區縣間技術進步對農業全要素生產率的影響較大。

其次，對于18個區域在農業轉型發展中存在問題，以庫區總體平均水平作為參照對象，利于找出區域整體轉型發展過程中相對滯后的區域。根據表3，在區縣和庫區整體平均水平的對比下，得出各區縣農業全要素生產率的特征，并繪制出特征識別圖。在區位相對優越的長壽區和以農業發展為主巫溪縣、秭歸縣技術效率和技術進步的協同較好，共同促進了全要素生產率的提高，為農業的轉型發展奠定了較好的基礎。這些區縣的協同度較高，前者受到交通條件好，市場需求大的影響； 后者則是對農業發展的重視度高，注重管理效率的提高。相比較而言，其他區縣在農業轉型發展中，還存在一些問題，具體如下。

(1)技術效率和技術進步均落后導致全要素生產率偏低的區域，主要有江津、忠縣、云陽縣、巫山縣，這些區縣綜合技術效率均為1，說明綜合技術效率未對全要素生產率做出明顯貢獻，這些區縣在對農業技術的管理效率和技術使用效率上，總的來說還有較大的提升空間。綜合技術效率的進一步分析可知，純技術效率和規模變化效率都相對偏低，需著力提高管理水平和管理效率，根據實際情況，優化規模生產，提高規模效率。

(2)技術進步偏低導致全要素生產率偏低，主要有萬州區、豐都縣、開州區、奉節縣和興山縣，這些區縣的全要素生產率偏低，主要是因為技術進步比較緩慢引起的，技術進步在全要素的提高中產生了負面的影響，需進一步引進先進技術，加強對人力資源的培養以及新技術的使用，充分利用空間聯系，積極推進新技術的轉移和應用。

(3)技術效率偏低引起的全要素生產率偏低，武隆縣最為明顯。因武隆縣處于武陵山和大婁山的結合部，是喀斯特高原丘陵地區，絕大部分為坡地梯土，耕地的質量低，導致農業技術的使用受阻，發展受限，全要素生產率偏低，可以充分借助其獨特的地形地貌和自然景觀，發展旅游業。

(4)技術效率滯后于技術進步的區域，重慶主城區、涪陵區、石柱縣、巴東縣和夷陵區，重慶主城區、涪陵區以及夷陵區地理位置優越，有利于先進技術的傳播和推廣，技術進步對全要素生產率的貢獻度大，由于城市化水平高，對農業的部署和規劃產生了影響，導致技術效率偏低。城市化率相對低的石柱縣和巴東縣則應立足規劃打造的農產品基地，加強技術管理與配置。

4 結論與建議

根據分析可知，整個三峽庫區的農業全要素生產率呈現出增長趨勢，但存在空間差異。整體上看，庫區的農業全要素生產率具有空間正相關性，呈現出明顯的空間集聚狀況； 分時段來看，各區縣的農業全要素生產率也存在顯著的空間正相關性，具有較強的空間溢出效應。在庫區的發展中，既要根據庫區內部各區縣農業發展效率中存在的問題采取有針對性的政策，同時也應充分考慮各區縣的空間關聯性，發揮空間的溢出帶動作用，促進庫區農業的全面轉型發展。

(1)政府統一協調部署，結合區域特征促進農業現代化轉型發展。各區縣政府實行合作謀發展的戰略，借助已有農業發展基礎和空間聯系，推進各區域整體規劃，形成都市農業、特色農業、生態農業等相結合的空間格局。湖北庫首地區具有“小優特”農業的基礎，柑橘、特色蔬菜、畜牧、藥材、茶葉、煙葉等作為優勢產業發展。渝東北庫腹地區面積大，根據已有的糧食、特殊水果、蔬菜、肉類的生產情況進行分區發展，降低農業生產的重復率。重慶主城區及其近郊等庫尾區域，重點發展蔬菜、水果、花卉苗木、休閑漁業等鮮活農產品，形成體驗型、觀光型和綜合型“三型”都市休閑農業。在整體規劃上，采用互補的方式協同發展，立足擴大市場、延伸農業產業鏈，加強區域之間的統籌和協作。

(2)采取差異化政策，促進整個區域農業現代化轉型發展。針對庫區農業轉型問題的空間差異，對不同區域采取不同措施，對庫首部分區縣技術效率偏低，農業轉型慢的區域，打破區縣間的行政限制，借助空間溢出效應，聯合發展，形成具有一定規模的特色農業； 對于渝東北農業全要素生產率整體都較低的情況，結合農業規劃分區狀態，設立新的農業轉型發展示范區域，通過示范區域帶動整個區域的發展，逐步減少淘汰不具優勢的農業生產種類，提高生產效率； 對于主城周邊的區域，農業科技可達性較高，進一步增強管理實效，提高技術效率，帶動周邊相對落后的區域共同發展。

(3)繼續推進農業科技，分階段、分步驟促進農業現代化轉型發展。加大農業科技的宣傳力度，鼓勵三峽庫區采用農業技術，創新農業的生產方式，促進農業轉型發展。首先通過有計劃地引進國內外先進的農業科技，采用等級式傳播方式，加大農業科技傳播的可行性，先在示范區域進行試點，通過示范區域的擴散作用，再對整個區域進行推廣； 其次，增強對庫區農業發展的技術的研發力度，提高農業科技的針對性，結合三峽庫區地形起伏大，土壤相對貧瘠，農民多的情況，有計劃地培育適合種植的品種和適合坡地的機械，促進農業科技在整個庫區得到廣泛的傳播和使用，加快整個庫區農業向現代化轉型的步伐。