中國農業新質生產力：水平測度與動態演變

朱 迪，葉林祥

（南京財經大學a.糧食和物資學院；b.經濟學院，南京 210023）

0 引言

2023年9月，習近平總書記在黑龍江考察期間首次提出了“新質生產力”。在2023年12月召開的中央經濟工作會議上，習近平總書記再次強調，以科技創新推動產業革新，以前沿技術催生新產業、新模式、新動能，以新質生產力作為構建現代經濟體系戰略基點的發展理念[1]。隨著我國經濟由高速增長階段轉向高質量發展階段，現有生產力發展水平與人民日益增長的美好生活需要之間的矛盾日漸突出。同時，保護主義盛行導致國際合作受阻，我國面臨的外部環境日趨復雜。發展新質生產力成為驅動我國經濟高質量發展，應對外部環境沖擊的必然選擇。新質生產力的提出為我國農業未來發展指明了方向。2024年中央一號文件強調我國要強化農業科技人才和農村高技能人才培養使用，優化農業科技創新戰略布局，完善農業基礎設施建設，構建現代農業經營體系，以新質生產力引領農業強國建設。在此背景下，厘清農業新質生產力的理論內涵，測定我國農業新質生產力的發展水平并分析其動態演變趨勢具有重要的理論和現實意義。

目前，學界對于新質生產力的研究尚處于探索階段，現有文獻主要從新質生產力的理論內涵[2]、形成邏輯[3]、實現路徑[4]及其與高質量發展之間的關系[5]展開討論。此外，還有部分學者針對新質生產力的測度[6]及其對產業發展戰略的影響[7]進行了開創性探索。但將新質生產力具體到農業領域的研究尚少且偏重理論分析。王琴梅和楊軍鴿（2023）[8]認為數字新質生產力的發展會使得傳統農業生產力三要素發生改變，進而產生數字農業新質生產力，推動農業高質量發展。劉長全（2023）[9]則指出以顛覆性農業技術為代表的農業新質生產力能夠通過增產、節約、協同、延展、精準化和生態化六條路徑推動農業現代化和農業強國建設。通過文獻梳理，本文認為現有研究仍存在以下可拓展的方面：一是目前針對新質生產力的討論主要圍繞工業領域展開，關于農業新質生產力的研究較少；二是目前關于新質生產力的理論分析較多而實證分析不足；三是目前關于農業新質生產力的測度尚未形成統一標準，缺少能夠綜合評價農業新質生產力發展水平的指標體系。

綜上所述，本文首先分析農業新質生產力的理論內涵，豐富了關于新質生產力的理論研究；其次，構建綜合評價指標體系，為科學測度我國農業新質生產力發展水平提供了可行方法；最后，運用多種方法實證分析我國農業新質生產力的區域差異和動態演變特征，以期為精準引導農業新質生產力形成提供相關對策。

1 農業新質生產力的理論內涵、指標體系及測度方法

1.1 農業新質生產力的理論內涵

農業新質生產力代表著一種由科技創新主導的農業生產力躍遷。馬克思主義認為生產力由勞動者、勞動對象和勞動資料構成。因此，理解農業新質生產力的理論內涵也應從此三要素切入。首先，新質勞動者是發展農業新質生產力的前提。只有具備更豐富的知識和技能儲備、更先進的認知和實踐能力以及更高創新素養的農業勞動者，才能匹配農業新質生產力的要求。因此，農業新質勞動者，應當具備受過良好教育、掌握先進技術、擁有更高生產率水平等特征。其次，新質勞動對象是發展農業新質生產力的基礎。傳統農業以土地、林木等作為主要勞動對象，以集約型經營為主要模式，其生產過程導致了嚴重的環境破壞和資源浪費。而農業新質生產力包含了深刻的生態意識和產業轉型思想，強調通過技術進步和科技創新降低資源成本，加速產業模式升級，實現農業生態和經濟的協調發展。最后，新質勞動資料是發展農業新質生產力的關鍵。勞動資料是劃分人類社會生產力發展不同階段的首要依據[10]，具體到農業勞動資料，其不僅應包括各類物質生產資料，還應包括能夠改變農業生產模式和實現農業產業創新的一系列無形生產資料。其中，基礎設施和能源供應是培育農業新質勞動資料的保障，科技創新是推動農業勞動資料發生質變的核心，農業產業數字化則是農業勞動資料變革的成果及外在表現。此外，對農業新質生產力理論內涵的理解既要包含對農業生產要素全面革新的深刻認知，也要考慮各要素間彼此結合的質量與水平，進而形成對農業新質生產力的全面認識。

1.2 指標體系構建與數據來源

基于對農業新質生產力理論內涵的分析，并結合現有文獻的研究成果，本文從農業勞動者、農業勞動對象和農業勞動資料三個方面選取指標構建農業新質生產力綜合評價指標體系，如表1 所示。其中，分別參考鐘曉華（2023）[11]、李強和劉冬梅（2011）[12]的方法確定各省份農業科技從業人員數、農業R&D 投入存量。其他數據均來源于國家統計局官網、《中國統計年鑒》《中國農村統計年鑒》《中國財政年鑒》《中國環境統計年鑒》《中國社會統計年鑒》《中國能源統計年鑒》《中國經營管理統計年報》《中國農村合作經濟統計年報》《中國農村政策與改革統計年報》、北京大學數字金融研究中心以及各省份統計年鑒，對缺失數據采用移動平均插值法補充。本文研究期間為2012—2021年，研究樣本覆蓋我國31個省份（不含港澳臺）。

1.3 測度方法

本文采用熵值法測度農業新質生產力發展水平。熵值法能夠克服主觀思維的干擾，客觀準確地反映評價指標對系統的貢獻度。其計算步驟如下：

首先，進行數據標準化處理：

其中，為第t年i省份的第j項指標。

其次，計算各指標熵值：

再次，確定各指標權重：

最后，計算各省份綜合得分：

2 農業新質生產力發展水平測度結果

2.1 總體發展水平

2012—2021 年我國農業新質生產力發展水平測度結果如圖1 所示。圖1（a）和圖1（b）分別為不同農業功能分區①糧食主產區包括河北、內蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、江蘇、安徽、江西、山東、河南、湖南、湖北和四川；糧食主銷區包括北京、天津、上海、浙江、福建、廣東和海南；糧食產銷平衡區包括山西、廣西、重慶、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆。、地理分區②根據國家統計局劃分方式，東部地區包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南；中部地區包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北和湖南；西部地區包括內蒙古、廣西、四川、重慶、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆。農業新質生產力的發展情況。在全國層面，農業新質生產力的中位數由2012 年的0.1540 上升至2021 年的0.2746，年均增長8.70%；平均值由2012 年的0.1603 上升至2021 年的0.2970，年均增長9.47%。這表明我國農業新質生產力發展迅速，但整體水平偏低。在研究期內，在全國平均值始終高于全國中位數，表明我國農業新質生產力存在右偏分布，即大部分省份發展較為落后，但少數省份發展水平較高。在區域層面，兩種分區下的發展趨勢與全國基本一致，但區域間發展水平差異明顯。按農業功能分區，發展水平由高到低依次為糧食主銷區、糧食主產區、糧食產銷平衡區，其均值分別為0.2964、0.2515、0.1631；增長速度由高到低依次為糧食主產區、糧食產銷平衡區、糧食主銷區，其年均增長率分別為9.92%、9.71%、8.57%。按地理分區，發展水平由高到低依次為東部、中部、西部地區，其均值分別為0.3072、0.2150、0.1698；增長速度由高到低依次為中部、西部、東部地區，其年均增長率分別為10.37%、10.27%、8.55%。造成上述差異的可能原因是糧食主銷省份均位于東部地區，這些省份科研創新能力強，農業經濟占比小，進行農業技術革新和生產模式轉型的難度較低。而糧食主產省份大多位于中部地區，農業資源稟賦好，規模化程度高，農業創新技術應用條件成熟，有利于培育農業新質生產力。西部地區集中了較多糧食產銷平衡省份，區域內農業經營分散，機械化水平低，以山地特色農業、休閑農業為主，發展農業新質生產力的內生動力不足。但近年來受“一帶一路”倡議、西部陸海新通道總體規劃等的積極影響，該地區創新驅動效能提升顯著，農業新質生產力發展增速較快，展現出一定的“追趕效應”。

圖1 農業新質生產力發展水平

2.2 各維度發展水平

通過對農業勞動者、農業勞動對象和農業勞動資料三個維度發展水平及增長速度的測算，能夠識別我國農業新質生產力發展的優勢和不足，測算結果如表2所示。

表2 農業新質生產力各維度發展水平及增長速度

在農業勞動者維度下，糧食主銷區的發展水平和增速均位列第一，主產區次之，產銷平衡區最末。對應地理分區，糧食主銷省份均位于東部地區，具有經濟發展水平高、科研創新環境好的特點，在人才培養方面擁有明顯優勢。糧食主產省份大多位于中部地區，少數位于東西部地區。結合地理分區下中部地區在本維度排名最末的情況，說明東部地區糧食主產省份新質農業勞動者的發展水平明顯領先于其他地區的糧食主產省份。糧食產銷平衡省份主要位于西部地區，其對人才吸引力不足，省內農業勞動者人力資本投入意識不強，發展均值和增速均比較落后。

在農業勞動對象維度下，糧食主產區的發展水平及增速均居于首位，糧食主銷區次之，糧食產銷平衡區最末，這與地理分區下的測算結果匹配。糧食主產省份集聚的中部地區農業基礎設施相對完善，政策扶持力度強，有利于農業技術和農業社會化服務的推廣及新型農業經營主體的培育。東部地區主要由糧食主銷省份組成，良好的經濟基礎和創新環境使其在農業技術革新方面具備優勢。但較小的農業經營規模和經濟貢獻占比在一定程度上限制了該地區對農業的投入，使其發展水平及增速略落后于中部地區。而主要由糧食產銷平衡省份組成的西部地區受山地農業及分散經營的影響，在農業技術推廣及新型農業經營主體培育方面處于劣勢，發展水平和增速均表現不佳。

在農業勞動資料維度下，糧食主銷區發展最好，糧食主產區次之，糧食產銷平衡區相對落后，這一排名也符合地理分區下的測算結果。但糧食產銷平衡區的增速明顯高于另外兩個地區，對應地理分區下西部地區的增速也顯著高于東中部地區。這可能是得益于近年來我國“一帶一路”倡議、“東數西算”等工程的實施，使得西部地區基礎設施建設獲得了極大的提升，客觀上助推了區域內農業勞動資料的革新。

總體來看，在研究期內，農業新質勞動對象的發展水平最高，新質勞動者次之，最后是新質勞動資料，但新質勞動資料的增速顯著高于另外兩個維度。未來需進一步加強各類農業基礎設施尤其是數字化農業設施的建設，持續深化對農業勞動者人力資本的投入，著力培育新型農業經營主體，提升農業社會化服務水平，促使農業傳統生產力向新質生產力轉化。

3 農業新質生產力區域差異及來源分析

本文采用Dagum 基尼系數分析各區域農業新質生產力發展的相對差異，其具體表達式如下：

其中，n為省份數，k為組群數，j和h為組群劃分數，i和r為組群內省份數，yji(yhr)為j(h)任一組群農業新質生產力發展水平，為所有省份農業新質生產力的平均值。同時，參考謝晶和李迪（2024）[13]的方法，將總體差異分解為組內差異（Gw）、組間差異（Gb）和超變密度（Gt），用以判斷差異的來源，結果見表3和表4。

表3 農業功能分區下Dagum基尼系數及分解

表4 地理分區下Dagum基尼系數及分解

首先，我國農業新質生產力的總體基尼系數由2012年的0.1881下降至2021年的0.1859，表明省際相對差距在縮小。其次，不同農業功能分區的組內差異變化趨勢存在差異，組間差異波動下降；不同地理分區的組內差異變化趨勢也存在差異，組間差異則明顯下降，表明各省份農業新質生產力發展具備一定的同步性。按農業功能分區，糧食主產區內各省份間差異最小，糧食產銷平衡區次之，糧食主銷區內各省份間差異最大。糧食主產區與糧食主銷區的區域間差異最小，糧食主銷區與糧食產銷平衡區次之，糧食主產區與糧食產銷平衡區的區域間差異最大。按地理分區，中部地區內部差異最小，東部地區次之，西部地區內部差異最大。中部與西部地區的區域間差異最小，其次是東部與中部地區，東部與西部地區的區域間差異較大。最后，在研究期內，在兩種分區方式下超變密度均有所上升，這表明各區域內都存在部分省份農業新質生產力發展水平相對上升的同時另有部分省份發展水平相對下降的情況，從而導致不同區域間出現交叉重疊現象。并且，這種交叉重疊現象對總體差異的影響在增強。

圖2 為基尼系數各分解部分的貢獻率。在兩種分區下，組內差異貢獻率均略有上升，但整體變化幅度不大；超變密度貢獻率逐年增長；組間差異貢獻率則逐年下降。在研究期內，組間差異始終是導致總體差異的最主要因素，組內差異次之，超變密度貢獻最小。這是因為不同地區在人力資源積累、自然資源稟賦、基礎設施建設和科技創新能力上存在差異，進而使得其農業新質生產力的發展程度和速度有所不同。

圖2 農業新質生產力區域差異來源

4 農業新質生產力動態演變特征

4.1 時間演變特征

4.1.1 Kernel密度估計

本文采用Kernel 密度估計考察全國及不同分區農業新質生產力發展的時間演變特征，其基本函數形式如下：

其中，N為樣本數量，K(·)為高斯核密度函數，Xi為樣本觀測值，-X為樣本觀測值的平均值，h為最優帶寬。

選取代表性年份分析全國及不同分區農業新質生產力發展的時間演變特征，結果如下頁圖3和圖4所示。在全國層面上，圖3（a）中曲線中心位置持續右移，主峰高度下降，寬度增加，右拖尾現象明顯，表明我國農業新質生產力整體發展水平逐年提升，但省際絕對差距有所增加，領先省份與全國平均水平的差距在擴大。在代表性年份中，全國層面的曲線始終呈雙峰分布，但側峰明顯弱于主峰且逐漸向單峰轉變，這表明存在極化現象，但其影響在減弱。在區域層面上，圖3（b）至圖3（d）和圖4（b）至圖4（d）分別展示了農業功能分區及地理分區農業新質生產力發展的時間演變趨勢。在兩種分區下，區域層面曲線的變化情況與全國層面基本一致。圖3（b）中曲線存在右拖尾現象，表明糧食主產區內部分省份發展水平明顯領先于其他省份，而曲線由多峰向單峰的轉變意味著極化現象的減弱。糧食主產省份主要位于東中部地區，對比圖4（b）和圖4（c）可以發現，東中部地區曲線寬度更窄，右拖尾程度更弱，說明位于同一地理分區內的糧食主產省份之間的差距要小于位于不同地理分區的糧食主產省份。圖3（c）中曲線無明顯拖尾現象且單峰形態穩定，表明糧食主銷區內各省份基本能夠實現同步發展。對比圖4（b），兩者在曲線形態及變化趨勢上基本相同，但東部地區曲線寬度略大。考慮到東部地區除糧食主銷省份外還包含部分糧食主產省份，這一差別在一定程度上說明糧食主銷區農業新質生產力在發展水平及協同性上均優于糧食主產區。圖3（d）顯示糧食產銷平衡區曲線無明顯拖尾現象，但在研究期內經歷了“單峰—多峰—單峰—多峰”的變化形態，這意味著區域內存在極化現象，但其影響并不穩定。結合圖4（d），西部地區曲線的變化形態與糧食產銷平衡區相似，區別在于西部地區的曲線在研究期間表現出由雙峰向單峰的轉化且其分布寬度更廣，這表明所屬地理區位的差異導致了糧食產銷平衡省份農業新質生產力發展水平的差異。

圖3 農業功能分區核密度分布圖

圖4 地理分區核密度分布圖

4.1.2 Markov鏈

在核密度估計的基礎上，通過引入Markov 鏈進一步對我國農業新質生產力的時間演變特征進行分析。參考Fan 等（2022）[14]的研究，利用傳統Markov 鏈構建一個N×N的轉移概率矩陣，樣本省份農業新質生產力從t年的水平Ei轉移至t+1年的水平Ej的概率為：

其中，nij表示i級至j級省份的總數，ni表示水平Ei處于i級的省份數。

將樣本數據代入并按四分位數劃分標準將研究期間各省份農業新質生產力發展水平劃分為4 類：低水平[0.0656，0.1634]、較低水平（0.1634，0.2115]、較高水平（0.2115，0.2764]和高水平（0.2764，0.5795]，用1、2、3、4 分別代表這4 種發展水平[15]，形成如表5 所示的概率矩陣。第一，對角線上4種發展水平的概率均明顯高于非對角線上的概率，其最小值為0.7027，說明未來各省份的發展水平至少有70%的概率維持原狀。第二，農業新質生產力趨向于集聚到高（低）水平，存在“俱樂部收斂”現象。第三，非對角線上的最大概率（0.2973）顯著低于對角線上的最小概率（0.7027），說明農業新質生產力在短期內難以實現跨階段轉移。第四，水平2向水平1轉移的概率（0）小于水平2向水平3轉移的概率（0.2973），同時水平3向水平2轉移的概率（0.0299）也小于水平3 向水平4 轉移的概率（0.2090），這說明我國農業新質生產力向低水平轉移的概率很小。

表5 農業新質生產力傳統Markov轉移概率矩陣

4.2 空間演變特征

本文選用空間Markov鏈對我國農業新質生產力的空間演變特征進行分析。參考侯孟陽和姚順波（2018）[15]的方法，引入基于地理鄰接空間權重的矩陣構建空間Markov轉移概率矩陣，結果如下頁表6 所示。首先，空間分布格局會影響農業新質生產力的動態發展過程。在傳統Markov轉移概率矩陣中，本省由水平3向水平4轉移的概率為0.2090，而在空間Markov轉移概率矩陣中，若與處于水平2的省份相鄰，則本省由水平3 向水平4 轉移的概率為0.1579，低于傳統Markov 鏈的結果；反之，若與處于水平3的省份相鄰，則本省由水平3 向水平4 轉移的概率為0.2400，高于傳統Markov 鏈的結果。其次，空間分布格局會影響農業新質生產力的動態轉移過程。當與水平高的省份相鄰時，本省向更高水平轉移的概率會增加，而與水平低的省份相鄰時，情況則相反。最后，各省份農業新質生產力發展水平與相鄰區域之間存在協同關系。當本省與處于水平1的省份相鄰時，其在初始年份農業新質生產力處于水平1的概率高于處于其他水平的概率。

表6 農業新質生產力空間Markov轉移概率矩陣

通過上述分析可以認為空間溢出效應對我國農業新質生產力發展產生了重要影響。為進一步驗證該影響是否具備統計學上的意義，本文參考王少劍等（2020）[16]的檢驗方法，假設各省份農業新質生產力發展水平的轉移在空間上相互獨立且與相鄰省份所處水平無關，采用以下公式進行檢驗：

其中，Qb服從自由度為k(k-1)2的卡方分布。k為發展水平數量。Mij、mij(l)和nij(l)(l=1，2，…，k)分別為傳統Markov 轉移概率、相鄰區域發展水平為l時的空間Markov 轉移概率和相鄰區域發展水平為l時所包含的空間Markov 省份數量。在自由度為36，α=0.005 的顯著性水平上，計算所得Qb=156.30，P=0.000，拒絕了原假設。由此，在統計學意義上驗證了空間溢出效應對農業新質生產力發展的驅動作用。

5 結論

本文通過分析我國農業新質生產力的發展狀況及演變特征，得出以下主要結論：第一，在區域層面，東部地區糧食主銷省份農業新質生產力發展水平最高，其次是主要位于東中部地區的糧食主產省份，最后是主要位于西部地區的糧食產銷平衡省份；在維度層面，農業新質勞動對象的發展水平最高，新質勞動者次之，最后是新質勞動資料，但新質勞動資料的增速顯著高于另外兩個維度。第二，我國農業新質生產力發展進步明顯，但整體水平仍然偏低。Kernel 密度估計的結果顯示了極化現象的存在。傳統Markov鏈的結果說明我國農業新質生產力存在“俱樂部收斂”現象，且在短期內難以實現跨界轉移。第三，空間分布格局在農業新質生產力的動態演變過程中發揮了重要作用。當與高水平省份相鄰時，本省向高水平轉移的概率會增加，反之則會降低。此外，空間Markov 鏈的結果也為“俱樂部收斂”現象提供了空間維度上的支持。第四，我國農業新質生產力發展存在顯著的區域差異。組間差異是導致總體差異的主要原因，其次是組內差異，最后是超變密度。