“互聯網+農業”對農業全要素生產率的影響研究

王軍 呂泳宏

[摘要]文章利用2010-2017年中國31個省（自治區、直轄市）的面板數據，運用Malmquist指數法測度農業全要素生產率（TFP），分析“互聯網+農業”對農業全要素生產率的影響。研究發現：（1）“互聯網+農業”對農業TFP有顯著的促進作用，即“互聯網+農業”每上升1個百分點，農業全要素生產率將提高0.014%。（2）“互聯網+農業”對中國不同地區農業TFP的影響有明顯差異性，對東部地區、中部地區的作用顯著，但對西部地區卻沒有實質性影響。（3）“互聯網+農業”對技術效率變化具有顯著的促進作用，對技術進步變化的作用不明顯，說明樣本期內，中國農業生產力的提升主要來源于農業生產內部技術效率的提升。據此提出加快建設普惠互聯網，加強互聯網技術在農業產業上的應用等對策建議。

[關鍵詞]全要素生產率;互聯網+;Malmquist指數法;技術效率

[中圖分類號]F323

[文獻標識碼]A

[文章編號]1008-0694（2020）05-0083-12

一、引言

2015年，《國務院關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見>（國發[2015]40號）發布，“互聯網+”概念首次出現在公眾的視野中。同年，十二屆全國人大三次會議上，李克強總理提出“互聯網+”行動計劃。2016年，中央一號文件強調要“大力推進‘互聯網+現代農業，應用物聯網、云計算、大數據、移動互聯等現代信息技術，推動農業全產業鏈改造升級”，“互聯網+”農業正式以國家層面戰略形式出現。國務院及相關部委也密集出臺了《農業部關于推進農業農村大數據發展的實施意見》（農市發[2015]6號）、《關于推進農村一二三產業融合發展的指導意見》（國辦發[2015]93號）、《“互聯網+”現代農業三年行動實施方案》、《關于進一步促進農產品加工業發展的意見》（國辦發[2016]93號）等“互聯網+農業”相關政策。2019年中央一號文件再次強調，“實施數字鄉村戰略，深入推進互聯網+農業，推進重要農產品全產業鏈大數據建設，實施互聯網+農產品出村進城工程”。

在強有力的政策推動下，“互聯網+農業”引起了明顯的市場共鳴，以農產品電子商務為例，阿里零售平臺2019年的農產品銷售完成額度大約為2000億元，同比增長超過了30%（數據來源于《2020阿里農產品電商報告》）。然而，盡管在“互聯網+”推力下，中國農業產值增速卻仍然逐年趨緩，反映出中國農業發展仍然面臨著諸多問題，如較低的流通效率、低水平的標準化和品牌化等問題。因此，研究“互聯網+農業”對農業全要素生產率的影響及其作用機制，具有較強的現實意義和必要性。基于以上分析，本文立足2010-2017年中國農業全要素生產率的基本情況，對“互聯網+農業”水平進行量化，探究“互聯網+農業”對中國農業全要素生產率的影響。具體來看，一方面，通過全要素生產率的指數分解來討論作用機制，分析“互聯網+農業”如何通過影響農業技術水平、農業技術效率來作用于農業全要素生產率，又如何通過影響農業純技術效率和規模效率來影響農業技術效率;另一方面，從不同地區的角度討論“互聯網+農業”對中國農業全要素生產率的影響水平，結合不同地區農業生產特點分析“互聯網+農業”的影響異質性。

二、文獻回顧

根據“互聯網+”的定義引申可知，“互聯網+農業”是指互聯網信息技術與農業的有機結合。國內關于“互聯網+農業”對經濟的影響主要集中在對理論機制的研究上，相關實證研究較少。現有研究顯示，“互聯網+農業”是信息生產力直接作用于農業產業鏈全過程的產物，農資電商、農村互聯網金融以及農業信息化三大領域是其發展的主要方向。直接研究“互聯網+農業”對農業經濟影響的相關文獻主要從路徑分析的角度展開，第一，關于信息化對生產率影響方面的文獻頗為豐富，一方面，在“索洛悖論”現象下，部分研究認為信息化對生產率沒有顯著聯系。另一方面，農業信息化將農業傳感器技術、精細農作技術、機器人技術等先進科技引入到農業的生產和監控中，促進獲取農業信息流通。除了對技術水平的促進作用，互聯網和農業的結合還有利于人力資本積累，促進農產品銷售能力提高，對農業全要素生產率具有促進作用。農業信息化對農業全要素生產率的非線性作用方面，認為只有農村人力資本水平提高到一定程度，農業信息化對農業全要素生產率的增長效應才能夠被有效釋放。第二，農業電子商務方面，已有文獻主要關注其發展形勢、發展模式與案例、消費者意愿及偏好等。認為農資電商擴大了傳統流通渠道，增加農村創業、就業的機會，推動傳統產業進行轉型升級，促進農村地區實現就地城鎮化。第三，農村互聯網金融方面，認為農村互聯網金融對農業生產的促進作用，主要是因為農村金融發展水平的提高能夠更好地開展新型農業經營主體貸款等一系列惠農支付業務，有利于完善農村基礎設施，為農業經濟發展提供良好的外部環境，即對市場流通和農村基礎設施建設有正面促進作用。

關于“互聯網+”與全要素生產率的相關研究，許多學者已經進行了一定程度的探討。如有學者就從互聯網的技術、平臺、思維和網絡效應4個維度出發，在全國層面上，發現互聯網對中國的技術進步的作用是正向的，而對中國的技術效率作用是反向的。沈悅和郭品（2015）認為在技術溢出效應作用下，互聯網金融提高了我國商業銀行的全要素生產率，且對不同類型商業銀行的影響程度也不同。肖利平（2018）發現“互聯網+”在技術效率驅動機制下，有助于提高我國裝備制造業全要素生產率。從信息平臺角度，施炳展（2016）認為互聯網的優勢在于它降低了交易成本、擴大了交易規模、優化了資源配置水平。

綜上，目前關于“互聯網+”的相關研究已經取得了豐富的研究成果，但缺乏“互聯網+農業”與農業經濟發展的實證研究，缺乏將“互聯網+”與農業全要素生產率聯系在一起的研究。本文探討了“互聯網+農業”對我國農業全要素生產率的影響及其作用機制，并試圖根據區域的劃分對該問題做出更具有普適性的討論。進一步看，本文主要有以下兩點創新：一是首次將“互聯網+農業”進行量化，考慮到互聯網資源的跨時空性和非排他性，加之與農業的結合，用法人單位平均網站占有量來衡量“互聯網+農業”水平，為“互聯網+農業”的影響及影響機制實證研究提供一種新的衡量方法。二是已有對“互聯網+農業”與農業產業的直接研究文獻，通常只涉及理論研究，本文在這些理論分析的基礎上，對兩者的關系進行了實證分析，在豐富相關實證研究的基礎上，以期為相關政策制定提供參考。

三、數據與變量

1.數據來源

本文使用中國31個省（自治區、直轄市）2010-2017年分區域面板數據來進行實證分析。若無特殊說明，各變量數據均來自相關年份的《中國農業統計年鑒》《中國統計年鑒》。

2.估計方法與變量選擇

（1）被解釋變量為農業全要素生產率（TFP），同時對該變量采取對數形式，以此來衡量農業TFP及其構成的變化程度。根據研究的需要，采取非參數法的Malmquist指數法對其進行測度，首先將農業TFP分解為技術進步變化指數（TP）和技術效率變化指數（TE），進而將技術效率變化指數分解為純技術效率變化指數（PE）和規模效率變化指數（SE）。其后，運用DEP2.0軟件對數據進行計算，產出變量為農、林、牧、漁業總產值;投入變量包括勞動投入、土地投入以及資本投入。沿用已有文獻中的常見做法，勞動投入用農、林、牧、漁業城鎮單位就業人員和農村人口數量的加總進行衡量，土地投入用農作物總播種面積衡量，資本投入用農業機械總動力、農用化肥使用量（折純量）進行度量。

運用上述方法，得到2010-2017年中國農業全要素生產率及其構成（詳見表1），在樣本期內，中國農業全要素生產率總體呈現增長趨勢，年均增速約8.3個百分點，這說明中國農業生產力得到了較大水平的提升。但是，在不同時間階段呈現出明顯的波動性特征。在2010-2011年增長較快，是研究樣本期內的最高水平;在2012年后，增長速度開始逐步放緩，雖然在2016年又出現了增長速度加快的現象，但在2017年又回歸了增長放緩的趨勢，且在該年中國農業全要素生產率僅有1.2%。從增長源泉看，技術進步指數、技術效率變化指數年均增速分別為0.1%、8.2%;純技術效率變化指數和規模效率變化指數年均增速分別為0.5%和-0.4%。這說明總體上來看，中國農業全要素生產率的增長主要依靠技術效率的改善而非技術進步。

表2為分地區2010-2017年農業全要素生產率及其分解構成，可以看出2010年到2017年8年間，中國農業全要素生產率及其分解構成的增長速度在不同地區中存在明顯差異。總體來看，中國各省（自治區、直轄市）的農業TFP都呈現增長趨勢，忽略各地區差異得到的農業全要素生產率、技術規模變化指數、技術水平變化指數等與全國層面的回歸結果大體一致，可以進一步佐證全國層面的研究結論。（2）解釋變量是“互聯網+農業”水平。“互聯網+農業”的本質在于將互聯網資源應用到農業的生產、銷售各個領域，實現產業的結合，以及行業的數據化、數字化。因此，本文選取法人單位平均網站占有量來度量“互聯網+農業”水平，反映地區農業互聯網資源豐富水平，在缺乏統一估算體系的背景下作為其替代指標。（3）控制變量。由于影響中國農業全要素生產率的因素有很多，在實證分析中如果不控制這些因素可能會造成遺漏變量偏誤，從而損害回歸結果的一致性。因此，本文根據現有的對農業全要素生產率影響因素研究，將市場化水平（MK）、勞動力資源（WO）、地區農業產值占比（OT）作為控制變量。究其原因，勞動力資源即農村人力資本可以通過影響技術效率直接影響TFP，由于農業生產中過多的勞動力投入可能對農業生產技術水平提升和技術效率改善產生反向的效果，因此有必要控制勞動力資源（WO）。地區農業經濟相對地位對其農業全要素生產率具有重要影響，而農業市場化程度對該地區農業全要素生產率也有明顯影響，因此有必要控制地區農業產值占比（OT）、市場化水平（MK）。沿用已有文獻中的常見做法，本文用地方財政營業稅占地方財政稅收總收入比重來衡量市場化水平（MK），用農林牧漁業城鎮單位就業人員占年末常住人口比重來衡量勞動力資源（WO），用農、林、牧、漁業增加值占地區生產總值比重來度量地區農業產值占比（OT），表3給出了相關變量的描述性統計結果。

此外，由于本文所采用的數據是經濟社會發展數據，具有一定的趨勢性，在對其進行ADF單位根檢驗后，發現各變量都是一階單整數列，故而本文回歸分析中的數據都是差分處理后的數據。

四、實證分析

1.固定效應模型基準回歸結果

本文借鑒Jeanneney和Hua（2006）、張軍和金煜（2005）等學者對全要素生產率的相關實證研究文獻，構建面板數據固定效應模型，具體回歸方程如下：

其中，i代表各省（自治區、直轄市），t代表不同的年份，α₀表示常數項，InTFP和InINT分別表示被解釋變量和解釋變量。InX表示一系列控制變量，包括市場化水平（MK）、人力資源（WO）、地區農業產值占比（OT）。u為隨機誤差項，服從正態分布。prince表示省際固定效應，用于剔除短時間內不隨時間變化的因素的影響。

基準回歸結果如表4所示，“互聯網+農業”（INT）每上升1個百分點，農業全要素生產率將提高0.014%，且在1%的水平上顯著。這個說明“互聯網+農業”的推廣能夠顯著提升農業全要素生產率（TFP）。同時，市場化水平（MK）每提升1個百分點，農業全要素生產率下降0.031%，但未通過顯著性檢驗。地區農業產值占比（OT）每提高1個百分點，農業全要素生產率提高0.122%，且在5%的水平上顯著。以上兩個控制變量可以顯示農業的地區特征，說明地區農村勞動力資源的增多、農業產值占比提高，對農業全要素生產率有正面促進效果。勞動力資源（WO）每提高1個百分點，農業全要素生產率提高0.51%，且在1%的水平上顯著，因而人力資本是實現農業高質量發展的一個重要內在推動力。

2.影響機制分析

為了進一步探究“互聯網+農業”對農業全要素生產率促進作用的影響機制，本文還分別用技術進步變化指數（TP）、技術效率變化指數（TE）作為因變量對固定效應模型重新進行回歸，得到的結果為表5第（1）、（2）列。進而用純技術效率變化指數（PE）和規模效率變化指數（SE）作為因變量對固定效應模型重新進行回歸，得到的結果為表5第（3）、（4）列。

對比第（1）、（2）列，本文認為“互聯網+農業”對農業全要素生產率的促進作用主要由對技術效率變化的影響導致。具體來說，“互聯網+農業”（INT）每上升1個百分點，技術進步變化指數（TP）下降0.007%，但未通過顯著性檢驗。“互聯網+農業”（INT）每上升1個百分點，技術效率變化指數（TE）增加0.014%，且在1%的顯著性水平下通過了顯著性檢驗，說明“互聯網+農業”對農業全要素生產率的提升屬于技術效率驅動型。結合市場化水平（MK）、勞動力資源（WO）、地區農業產值占比（OT）來說，技術進步變化指數（TP）對市場化水平（MK）、勞動力資源（WO）的估計參數值分別是0.018、-0.032，但均未通過顯著性檢驗;技術進步變化指數（TP）對地區農業產值占比（OT）的估計參數值是0.122，且在5%的顯著性水平下通過顯著性檢驗。技術效率變化指數（TE）對市場化水平（MK）、勞動力資源（WO）的參數估計值分別是-0.062、0.591，且在1%的顯著水平下通過顯著性檢驗。技術效率變化指數（TE）對地區農業產值占比（OT）的參數估計值是0.093，在5%顯著水平下通過顯著性檢驗。

可以看出，勞動力資源（WO）、農業市場化水平（MK）對農業全要素生產率的影響均屬于技術效率驅動型，而非技術進步驅動型;而地區農業產值占比（OT）對農業全要素生產率的促進作用屬于技術進步驅動型。

對比第（3）、（4）列，本文認為“互聯網+農業”對農業技術效率變化的影響主要由對純技術效率的促進作用導致。具體來說，“互聯網+農業”（INT）每上升1個百分點，純技術效率變化指數（PE）增加0.005%，且在5%的顯著性水平下通過顯著性檢驗。“互聯網+農業”（INT）每上升1個百分點，規模效率變化指數（SE）降低0.012%，且在1%的顯著性水平下通過了顯著性檢驗。也就是說，“互聯網+農業”對純技術效率有正面促進作用，而對規模效率變化卻具有負面抑制作用。因此，本文認為“互聯網+農業”對農業全要素生產率的提升屬于技術效率驅動型。結合市場化水平（MK）、勞動力資源（WO）、地區農業產值占比（OT）來說，市場化水平（MK）對規模效率變化指數（SE）和純技術效率變化指數（PE）分別具有促進和抑制作用，地區農業產值占比（OT）對純技術效率變化指數（PE）具有顯著的正面促進作用，而勞動力資源（WO）對純技術效率變化和規模效率變化的影響都不顯著。本文對“互聯網+農業”對農業純技術效率具有正向影響的解釋是：“互聯網+農業”下的信息生產力在農業產業鏈全過程中發揮作用，互聯網切入農資市場，可以改善農產品的消費市場。同時，“互聯網+農業”有利于提高決策效率、減少交易成本，進而優化農業資源配置。而“互聯網+農業”對規模效率變化的負面抑制作用的一種解釋是：基于互聯網平臺的交叉網絡外部性，平臺另一端用戶數量的多少很大程度影響了用戶對該平臺的評價，這種用戶集聚效應，同時使平臺壟斷的可能性提高。

五、穩健性檢驗和異質性分析

1.穩健性檢驗

本文分別對測量誤差、遺漏變量、逆向因果引起的內生性問題進行穩健性檢驗。第一，針對測量誤差，本文采用Malmquist指數法測量被解釋變量，數據全部來自國家統計局的權威數據，在一定程度上可以弱化測量誤差。第二，針對遺漏變量，本文在固定效應模型中加入了市場化水平、勞動力資源、地區農業產值占比作為控制變量，在一定程度上弱化了遺漏變量帶來的內生性問題。第三，針對逆向因果，逆向因果所導致的內生性問題是本文所要解決的一個重要問題，主要通過滯后項作為關鍵解釋變量進行回歸和應用工具變量法考察由逆向因果引起的內生性問題。

本文用InINT的滯后項（LlnINT）作為自變量，在固定效應模型下重新進行回歸。表6為回歸結果，可以看出以滯后項作為自變量，仍然存在與基準回歸時相似的結論，即關鍵解釋變量對農業全要素生產率有正面促進作用，這個作用主要由關鍵解釋變量對技術效率變化指數的正面促進作用導致。

本文還采取了工具變量法對由逆向因果引起的內生性問題進行考察。參考已有較為通用的研究成果，本文選取互聯網+水平對數形式（lnINT）的滯后項作為工具變量，為了檢驗工具變量是否具有弱工具變量問題，本文用兩階段最小二乘法，表7報告了回歸結果。第一階段即對以下方程進行回歸：

結果顯示工具變量與內生變量存在顯著的相關性，不存在弱相關性問題。進而在第二階段本文對以下方程進行回歸：

第二階段回歸結果與基準回歸的結果相符，“互聯網+農業”水平對農業全要素生產率具有顯著的正面促進作用，該相關系數在絕對值上小于基準回歸估計結果，說明潛在的內生性問題傾向于高估“互聯網+農業”的作用。具體而言，“互聯網+農業”水平每上升1個百分點，農業全要素生產率會提高0.009%。而在作用機制方面，第二階段回歸結果表明“互聯網+農業”水平對農業技術效率變化指數具有顯著正面促進作用，對技術水平變化指數具有負面抑制作用，這也與基準回歸結果相符，農業技術效率變化指數作為因變量的相關系數在絕對值上減小，說明潛在的內生性問題傾向于高估“互聯網+農業”對農業技術效率變化的作用。具體而言，“互聯網+農業”水平每上升1個百分點，農業技術效率變化指數會提高0.005%，農業技術水平變化指數會降低0.005%，“互聯網+農業”對技術效率的提高作用彌補了對技術水平的降低作用，進而在總體上表現為對農業全要素生產率有正面促進作用。

2.異質性分析

在異質性分析方面，為了驗證“互聯網+農業”對農業全要素生產率的影響是否具有地區差異，本文首先將中國31個省（自治區、直轄市）中浙江等11個地區作為東部地區，四川等12個地區作為西部地區，山西等8個地區作為中部地區，對“互聯網+農業”對農業的全要素生產率影響的地區性差異做進一步研究。

表8、表9分別為三個分區域采用固定效應模型進行基準回歸和機制分析的回歸結果。東部地區“互聯網+農業”對農業全要素生產率的作用在5%顯著性水平下顯著，彈性為0.02;中部地區“互聯網+農業”對農業全要素生產率的作用彈性系數為0.018，且在10%置信區間內顯著，而西部地區這一彈性為0.007，但不顯著。因此在機制分析中，僅對作用顯著的東部地區和中部地區樣本進行分析，結果顯示東部地區“互聯網+農業”對農業技術效率和農業純技術效率變化都存在顯著促進作用，“互聯網+農業”水平每上升1個百分點，二者分別會提高0.027%和0.007%。與上述結果相符，說明在東部地區“互聯網+農業”對農業全要素生產率的促進作用屬于技術效率驅動型。而中部地區的影響機制結果顯示“互聯網+農業”對全要素生產率的分指數的作用不顯著。因此，本文不對中部地區的“互聯網+農業”作用機制進行詳細分析。綜上，“互聯網+農業”對農業全要素生產率的影響具有明顯的地區差異，其作用效果在東部地區最為明顯，其次是在中部地區，而在西部地區“互聯網+農業”對農業全要素生產率沒有實質性的影響。

六、結論

本文利用2010-2017年中國31個省（自治區、直轄市）的面板數據，運用Malmquist指數法，測度2010-2017年中國農業全要素生產率，從不同的角度分析了“互聯網+農業”對農業全要素生產率的影響，具體得到如下研究結論：第一，在樣本期間內，“互聯網+農業”能夠顯著提高中國農業全要素生產率，即“互聯網+農業”每上升1個百分點，農業全要素生產率將提高0.014%。第二，“互聯網+農業”對農業全要素生產率的影響在中國各個地區有明顯的地區異質性，對東部地區、中部地區的作用顯著，對西部地區沒有實質性影響，但從長期來看這種正面促進作用在不同區域之間具有趨同性。第三，“互聯網+農業”對農業全要素生產率的驅動力主要來自對技術效率變化的促進作用，規模效應對技術規模具有抑制作用，純技術效應對技術規模具有明顯的正面驅動作用。本文的結論在一定程度上可以說明，農業是“信息技術投資發揮巨大作用”的行業。

本文的發現較具有政策含義：“互聯網+農業”對中國各地區農業全要素生產率的促進作用主要體現在技術效率上，其中對東部地區的促進作用最為明顯。因此有必要加快建設普惠互聯網，尤其是要加快西部地區的互聯網基礎設施建設，在全國各地區普及“互聯網+農業”，運用互聯網技術對農產品產業鏈環節進行改造和整合，進一步減少交易中間環節，提高農業產業鏈效率;同時，為緩解和逆轉“互聯網+農業”對技術水平變化、規模效率的負面作用，應該加強互聯網技術在農業產業上的應用，持續推動農業的規模化經營。

（責任編輯 肖華堂）