長江經濟帶農業全要素生產率時空演變及影響因素研究

王世浩，王寶海，孫魯家

（青島農業大學經濟管理學院，山東 青島 266109）

農業是立國之本，農業的停滯不前必然會阻礙國家經濟的進一步發展［1］。2021年中央一號文件指出，民族要復興，鄉村必振興。要堅持把解決好“三農”問題作為全黨工作重中之重，把全面推進鄉村振興作為實現中華民族偉大復興的一項重大任務，舉全黨全社會之力加快農業農村現代化。有研究表明，增加農業生產要素的投入、提高農業的生產效率是促進農業發展的關鍵［2］。但是，中國農業現階段面臨著資源、環境等方面的巨大壓力，并且由于邊際報酬遞減規律的存在，單純依靠增加生產要素的投入來加快中國農業現代化發展已不是長久之計。因此，提高農業的全要素生產率，是進一步加快中國的農業現代化實現的必然選擇。

長江經濟帶是指沿長江黃金水道為依托而形成的經濟帶，按照所處位置的不同可將其分為三大區域，分別是東部三省市、中部四省、西南四省市。東部三省市就是長三角地區的上海、江蘇和浙江，中部四省為安徽、江西、湖北和湖南，西南四省市為重慶、四川、貴州和云南。11個省市橫跨中國的東、中、西南三大區域，面積約205萬km2，人口、GDP、耕地面積均占全國的40%以上。長江經濟帶是中國重要的農業產區，在國家農業發展的格局中占據著重要的地位，2003—2019年長江經濟帶整體農業發展狀況較好，但地區差異比較明顯。11個省市糧食產量近年來占全國比重的37.5%左右［3］，但第一產業生產總值卻逐年下降，占全國比重的30%左右。自2016年長江經濟帶發展規劃綱要的提出開始，長江經濟帶發展領導小組、農業農村部、習近平總書記先后多次召開工作會議、座談會強調要扎實推進長江經濟帶農業現代化水平的發展，促進長江經濟帶農業的可持續發展。農業的全要素生產率是衡量農業現代化發展的重要指標。對長江經濟帶農業全要素生產率所處水平、地區差異特征以及影響因素的研究，有利于科學地判斷長江經濟帶農業發展水平，識別農業發展中出現的問題，有利于促進長江經濟帶農業的可持續發展。

農業全要素生產率一直是學術界研究的焦點。農業領域的全要素生產率最先是由美國的經濟學家Baonon等在1960年前后提出來的［4］，它是一個測算農業經濟效率的理論和指標。關于農業全要素生產率的測算方法學術界目前主要有4種［5］：①生產函數法；②增長核算法；③DEA方法，也就是基于DEA模型的Malmquist生產率指數法；④SFA方法，即隨機前沿法。

前2種測算方法是立足于生產者行為最優化的假設，即投入和產出指標必須在技術規模報酬不變的條件下，既表示技術有效，又表示配置有效的假設。但有研究表明，這一假設并不符合大部分國家的現實情況，尤其是發展中國家，這些國家由于市場體制機制等原因的局限，生產者只能在生產前沿面內部，很難實現生產前沿面上的生產［6］，同樣，配置有效的假設也很難實現。因此，相比于后2種方法，使用前2種方法測度中國農業全要素生產率的學者較少。

后2種方法放棄了完全效率的假設，在進行農業生產要素的研究中應用較為廣泛。Malmquist生產率指數法最早是由Malmquist在1953年分析消費變化時引入距離函數的基礎上建立，1994年，Fare等［7］將其與數據包絡分析法成功結合，從此DEAMalmquist法開始在生產率研究領域廣為流行。國內研究中，李谷成［8］對改革開放以來中國農業TFP進行研究，發現中國農業TFP整體呈上升趨勢，具有明顯的階段性變化特征。何澤軍等［9］通過對中國農業TFP測度發現，中國農業TFP在時間序列與空間區域上變化顯著，其增長的主要原因是技術進步。李紹亭等［10］對山東省農業全要素生產率研究發現，山東農業TFP整體呈上升趨勢，魯東、魯中、魯西三大區域間存在明顯差異。使用SFA方法對中國農業全要素生產率進行測算最早可以追溯到2009年，全炯振［11］運用SFA方法對中國農業全要素生產率增長進行了實證分析，結果發現中國的農業全要素增長率增長主要來自于農業技術進步，且區域之間增長不平衡，并呈明顯的階段性特征。王留鑫等［12］運用SFA方法測算時發現，華南地區農業全要素增長率受配置效率變化率波動影響最大，華東地區的農業全要素生產率增長受規模效率變化率波動影響最大，且這2個因素構成了農業全要素生產率增長區域差異的主要原因。

綜上所述，在全國層面或是某一個省域層面上對農業全要素的研究取得了豐碩的成果，但是在對某一個區域的具體情況以及區域內各地區間農業全要素生產率的差異和影響因素的研究仍需要進一步加強，基于此，本研究運用DEA-Malmquist指數模型分別從時間和空間2方面測度了2003—2019年長江經濟帶總體以及三大區域的農業全要素生產率，分析對比三大區域的差異，建立了面板數據模型，考察不同因素對長江經濟帶農業全要素生產力的影響，根據結論提出相關建議，以期提高長江經濟帶農業的全要素生產力，促進該地區農業的可持續發展。

1 數據來源及指標體系設計

1.1 數據來源

本研究數據來源于對應年份的《中國統計年鑒》《中國金融統計年鑒》《中國農村統計年鑒》、長江經濟帶各省份統計年鑒以及中國統計局數據。

1.2 指標選取

在采用DEA模型對長江經濟帶全要素生產率進行分析時必須要滿足模型對指標的基本要求。采用DEA模型的基本要求為DMU（決策單元）個數至少是指標總數的2倍以上。本研究選取5個投入指標和1個產出指標，一共6個指標。因2003年以前，農林牧漁業總產值中不包括農林牧漁服務業產值，為使統計一致，本研究選取2003—2019年長江經濟帶各省區、全國共12個DMU決策單元作為研究對象，均符合模型要求。從傳統的農業生產投入3要素——土地、資本、勞動力考慮，由于現代農業的發展使得許多傳統要素的界限變得不明顯，因此本研究在綜合考慮多種因素的情況下，選擇的投入產出指標如表1所示。

表1 投入產出指標

其中，在產出指標中為了剔除價格因素對各年份農林牧漁總產值的影響，采用農林牧漁總產值即第一產業總產值為可比價指標（以2003年為基年）。

2 基于DEA模型長江經濟帶農業全要素生產率測度及演變特征

2.1 長江經濟帶及全國農業全要素生產率時序演變特征

使用DEAP 2.1軟件對長江經濟帶進行農業全要素生產率橫向分析，DEA方法有投入導向和產出導向2種模型。本研究采用基于投入導向的VRS模型，從整體層面對長江經濟帶和全國農業投入產出效率進行測算并比較，即測算2003—2019年效率值及分解值，并用測得的11個省區各年份綜合效率、純技術效率、規模效率的平均值表征長江經濟帶整體各年份效率值，并同全國進行比較（表2）。平均值=（2019年長江經濟帶或全國的效率之和-2003年長江經濟帶或全國的效率之和）/17。

從表2可以看出，長江經濟帶農業的綜合效率、純技術效率和規模效率均值都低于全國平均水平。純技術效率相差不大，這主要是因為長江經濟帶總體經濟水平較發達，農業科技水平較高，機械化水平較高。但在綜合效率和規模效率上相較于全國還是有一定的差距，表明長江經濟帶在整體資源整合和更新農業管理觀念上落后于全國平均水平。

表2 2003—2019年長江經濟帶及全國農業生產效率及其分解

2.2 長江經濟帶農業全要素生產率空間差異特征與演變分析

長江經濟帶內部因所處地理位置、農業政策、科技發展水平、資源稟賦等方面的不同，在農業全要素生產率方面存在差異。因此，本研究以長江經濟帶三大區域每年各自投入、產出的平均值作為變量，使用DEAP 2.1軟件對其內部三大區域空間上差異進行測度分析（表3）。

從表3可知，2003—2019年三大區域東、中、西南部農業綜合效率存在明顯差異，與全國農業TFP發展趨勢相似，平均值自東、中、西依次遞減。其中，東部綜合效率均值最高，為0.952，中部、西南部綜合效率比較接近，分別為0.931和0.923，主要是東部地區經濟發展程度高，農業相對發展水平較高以及東部地區科技水平發達、機械化水平高等原因所致。

表3 2003—2019年長江經濟帶農業全要素生產率分解

3 基于Malmquist指數長江經濟帶農業全要素生產率演變特征

基于Malmquist指數對2003—2019年長江經濟帶11個省市的面板數據進行測算和縱向比較，使其效率評價體系更加完整。

3.1 長江經濟帶農業全要素生產率時序演變分析

本研究采用基于投入導向的Malmquist指數方法，更符合長江經濟帶整體的實際情況，力求更準確地計算出長江經濟帶整體的農業全要素生產率。使用DEAP 2.1軟件對區域內Malmquist指數進行測度及分解，結果見表4。

由表4可知，從時序變化上看，長江經濟帶2003—2019年農業全要素生產率變動指數16年間的平均值為1.032，這表明農業全要素生產率年均增長幅度為3.2%，意味著長江經濟帶農業的發展對各種投入生產要素利用程度較好，利用效率總體呈增漲趨勢。結合圖1對農業TFP指數進一步分解可看出，規模效率變動在總體上較為平緩，折線圖波動趨于平穩，年均增長僅為0.6%。技術進步變動指數大多為正且波動比較明顯，2009—2011年增長率達10%以上，技術變動16年平均增長5.1%。技術效率變動和純技術效率在2005—2013年內變動率幾乎相同且均處于下降狀態，總體每年平均分別下降了1.8%和2.3%。遠低于技術變動每年5.1%的平均增長率，表明長江經濟帶2003—2019年技術效率和純技術效率水平總體呈衰退趨勢且農業全要素生產率的增長主要來自于技術進步。長江經濟帶位于長江黃金水道旁，地理位置優越，農業生產條件充足，想要進一步提高農業的全要素生產率還需要在提高技術利用效率方面下功夫。

表4 2003—2019年長江經濟帶全要素生產率Malmquist指數及分解

圖1 長江經濟帶各年份全要素生產率折線

3.2 長江經濟帶農業全要素生產率空間差異演變分析

長江經濟帶的整體發展對區域經濟增長有明顯帶動作用，但在其區域內部因所處地理位置不同、資源稟賦、組織管理等方面發展進度不一，進而存在相互間的差異。測算出長江經濟帶總體的農業全要素生產率之后，對其內部各省及三大區域的測算分析比較亦是本研究的重點，運用DEAP 2.1軟件分別對2003—2019年長江經濟帶各省及三大區域農業全要素生產率進行分解分析（表5）。

表5 2003—2019年長江經濟帶各省及三大區域農業TFP指數

從長江經濟帶三大區域農業全要素生產率增長平均值來看，東、中、西南三大區域相差不大，西南地區TFP年均增長率整體上要高于東部和中部地區，達4%，TFP增長率最高的是位于西南地區的云南省，為5.2%。其次是中部地區，增長率為3.5%。東部地區TFP年均增長速度最低，為3%，TFP增長率最低的省份也是位于東部地區的上海市，年均增長僅有0.1%，這與上海市的實際發展情況相符合。但其農業總體上并沒有出現停滯不前或倒退的現象，仍取得了一定的進步。而東部地區的江蘇省和浙江省作為中國農業大省，農業TFP增長率分別為4.3%和4.5%，僅次于增速最高的云南省。

從圖2來看，東部和西南部地區農業TFP增長率在2017年達到最高點，而中部TFP增長率則走勢較平緩，在2015年達到最高點。中部地區和西南地區農業TFP增長率全為正，東部地區也僅在2004年降低，其他年份增長率都為正增長。這表明長江經濟帶2003—2019年農業發展良好，農業TFP總體呈增長態勢，這與中國自2003年開始減免農業稅收、實施農業補貼政策有關。

圖2 2003—2019年長江經濟帶三大區域農業TFP指數折線

4 長江經濟帶農業全要素生產率影響因素分析

4.1 變量設定與模型構建

農業全要素生產率受諸多因素的影響，秦升澤等［13］認為農業結構系數、城市化進程、受災率、農村人力資本和物流關系嵌入對農業全要素生產率具有直接影響。葉初升等［14］認為農業財政支出對農業全要素生產率具有影響作用，主要通過農業生產結構影響農業經濟增長。此外，農業全要素生產率還受到農業基礎設施［15］、外商投資水平［16］、對外開放程度［17］等多種因素的影響。在參考相關研究和考慮到數據可得性的條件下，本研究選取對外開放水平、環境受災程度、城鎮化率、政策支農程度、農村金融發展水平和農村經濟發展水平共6個變量為本研究的解釋變量。被解釋變量即農業的全要素生產率TFP，具體為①對外開放水平：進出口總額與地區生產總值的比值；②環境受災程度：受災面積與農作物總播種面積的比值；③城鎮化率：城鎮人口與總人口的比值；④政策支農程度：政府的農林水務支出與年度總支出的比值；⑤農村金融發展水平：各地區農業貸款與第一產業總產值的比值；⑥農村經濟發展水平：各地區農村居民人均純收入來表示。

4.2 模型的設定

由于農業TFP被解釋變量代表變化情況，為便于分析，需將其指數化并進行環比處理，參考大部分學者的方法，將2003年長江經濟帶各省市的農業TFP被解釋變量設為1，每一期的指數為從基期到報告期的所有增長率的乘積。本研究建立面板數據模型來分析解釋變量對農業全要素生產率指數的影響，公式如下。

式中，TFP代表被解釋變量農業全要素生產率指數，i代表長江經濟帶各省區，t代表年份，a代表截距，b、c、d、e、f、g分別代表各解釋變量的系數，θiDi和φtDt分別代表長江經濟帶無法觀測到的異質性和時間效應，εit代表隨機誤差項。

4.3 參數估計及結果分析

4.3.1 Hausman檢驗采用Stata16軟件，對上述面板數據模型進行計量分析（表6）。從表6可以看出，P為0.075 0，因此影響農業全要素生產率的面板數據模型在5%的水平下不顯著，即不應該拒絕原假設，應選用隨機效應模型進行計量分析。

表6 面板數據的Hausman檢驗

4.3.2 計量分析由Hausman檢驗結果可知，長江經濟帶農業全要素生產率面板數據模型應采用隨機效應模型分析，實證結果如表7所示。

表7 長江經濟帶農業全要素生產率影響因素回歸分析結果

1）對外開放水平對長江經濟帶農業全要素生產率有負向影響，且結果非常顯著。這是由于對外開放水平是通過進出口總額的比重來反映的，而長江經濟帶進出口貿易中第二、第三產業占絕對的比重，第一產業農業的進出口占比很低，因此會對農業造成擠壓，造成低端農產品的擠出，且長江經濟帶農業發展本身應對國際市場風險的能力就比較弱，所以對外開放水平會對長江經濟帶農業全要素生產率有負向影響。但是從長期來看，隨著開放水平的提高會促使農業生產者進行技術革新，促進農業生產結構向優勢產業調整，有利于實現資源的最優配置，提升資源配置效率。因此長江經濟帶當前的農業對外開放還有較大的發展空間。

2）財政支農支出對長江經濟帶農業全要素生產率有非常顯著的負向影響。財政支農支出是指政府財政部門為扶持、發展“三農”所做的財政支持。目前，國內學者對于財政支農支出對農業全要素生產率的影響研究結論不一，部分認為財政支農支出對于農業生產效率的提高具有積極作用，另一部分學者認為中國目前部分地區存在農業財政資金的統籌管理方面不規范等問題，財政支農支出對于農業發展并沒有積極作用。本研究通過對長江經濟帶的財政支農支出研究中發現，長江經濟帶大部分省份存在財政支農投資投入總量不足、占總的財政支出的比重低下、投資結構不合理、資金使用效率低下，甚至會出現農業投資資金被其他他支出項目挪用等問題，這才導致了財政支農支出對長江經濟帶農業全要素生產率出現了負向影響。

3）城鎮化率對長江經濟帶農業全要素生產率的影響系數為正，且在10%的水平下顯著。城鎮化率的提高會使大量農村勞動力轉移到城市，農村人力資本投入冗余減少，人均耕地面積增大，土地的規模化經營效應也大大增強。另外，城鎮化率較高的地區對農產品數量、質量的需求也會較高，有利于農業生產結構的進一步完善和生產效率的進一步提高。最后，“工業反哺農業，城市支持農村”等支農政策的提出也會提高農業的全要素生產率。

4）環境受災程度對長江經濟帶農業全要素生產率有非常顯著的負向影響。長江經濟帶由于特殊的地理與氣候等因素，使該地區長期面臨漬澇災害的威脅，雖然政府每年都會采取積極措施防洪抗災，但由于自然災害的不可預測性，一旦發生災害，便會對農業生產活動產生阻礙作用。

5）農村金融發展水平對長江經濟帶農業全要素生產率具有負向影響，但影響并不顯著。說明長江經濟帶農業貸款的增加并不會提高農業的全要素生產率。這可能是由于金融資本本身的成本較高，農民只愿意將貸來的資金投入到農業生產的部分環節，加之長江經濟帶更傾向于將金融貸款投放到第二、第三產業，對農業、農村的支持力度不夠，農村金融服務體系不夠完善，金融投資不足，使得農村金融促進農業生產效率作用尚未發揮。

6）農村經濟發展水平對長江經濟帶農業全要素生產率具有非常顯著的促進作用。說明農村經濟發展水平越高越會促進農業的全要素生產率。農村經濟發展水平越高說明農村居民人均純收入越高，意味著農民擁有更多的資金來提高農業的生產技術、生產規模和生產效率，進行擴大再生產。同時，農民生活質量的提高會使農民有更多的時間和精力去進行農業生產、改進生產工具、學習先進的生產技能。這些都會促進農業全要素生產率的提高。

5 結論與建議

運用DEA-Malmquist指數模型從2方面對長江經濟帶11個省份2003—2019年的農業全要素生產率進行了測度評價，最后建立回歸模型對其影響因素進行了分析。結果表明，長江經濟帶農業全要素生產率與全國相比仍有一定的差距，存在著土地投入、農業機械化投入和化肥投入冗余的現象。農業TFP自東部、中部和西北部依次遞減。農業TFP總體呈增長趨勢，年均增長幅度為3.2%。且主要由技術進步推動，分區域看，東、中、西南三大區域相差不大，西南地區增速整體上要高于東部和中部地區。長江經濟帶農業TFP受多種因素的影響，其中，農村經濟發展水平、城鎮化率對長江經濟帶農業TFP具有顯著的正向影響，對外開放水平、財政支農支出、環境受災程度對長江經濟帶農業TFP具有顯著的負向影響。根據本研究結論，提出如下相關對策建議。

5.1 統籌區域協調發展，縮小區域間的差距

從長江經濟帶三大區域間農業TFP和三大區域農業TFP增長率之間的差距可以看到，區域之間的農業TFP仍有一定的差距，對于農業總體TFP偏低的中部和西南部地區，不僅要進一步推動農業技術的發展，更重要的是要提高農業技術的利用效率。長江經濟帶發展領導小組等政府部門應該根據區域間的差異，制定不同的發展規劃戰略，實現將先進的農業科技由東部向中部和西南部推廣，改善農業基礎設施的建設，縮小區域間的差距。從而推動長江經濟帶整體農業全要素生產率的提高。

5.2 進一步提高對外開放水平，保護農業的弱質性

從長期來看，高度的對外開放水平對長江經濟帶農業TFP的提高是有利的，因此，長江經濟帶各省應該依托地理位置優勢，提高對外開放水平，提高外資利用效率，積極引進學習國外先進生產技術，并注意自身農業技術的革新，促進農業生產結構向優勢產業調整。同時也應該實施農業保護政策，避免國外優質農產品或者是第二、第三產業對農業的擠壓。

5.3 完善農業財政支出政策，加強農村金融服務體系建設

利用高效的農業財政資金會對農業發展具有積極作用，因此，長江經濟帶在進一步增加農業財政資金總量規模，提高財政支出比重的同時，還應該加強農業財政資金的管理，完善相應的資金使用制度，健全監管機制，使支農資金使用透明化，進而提高農業財政資金的使用效率。同時，政府部門應該出臺政策引導民間機構、農村金融機構，將更多的資本投入到農業農村的建設中去，加強農村金融服務體系建設，支持農村金融機構服務鄉村振興，充分發揮農村金融促進農業生產效率的作用。

5.4 加強農業技術革新，合理利用各種資源

實證分析顯示，2003—2019年長江經濟帶農業TFP增長主要由技術進步推動，因此，未來一段時間推動農業TFP高效增長的方式仍是技術進步。所以長江經濟帶應該繼續增加科技投入，加強農業技術的進步與革新，解決當前科技成果轉化利用率低、科研機制不完善等問題。著重加強光伏農業、無土栽培、溫室大棚技術、節水灌溉、地膜回收技術、水肥一體化等先進農業技術的創新，加強新型職業農民的培訓力度，合理利用化肥、地膜等會對環境造成污染的資源。