我国农业全要素生产率增长及要素贡献

段海啸

摘要：实现我国农业可持续发展的关键在于农业生产效率的提升。本文从省际层面出发，首先基于2001～2013年面板数据研究了我国农业静态效率情况，结果显示我国农业效率存在较大的省际差异，农业产出、劳动力投入、土地投入无效率是我国多数省份农业低效的主要原因。以此为契机，通过Luenberger生产率指数的构建动态测度了我国各省的农业全要素生产率增长，通过对指数的横向分解发现技术进步和效率改善是全要素生产率增长的主要推动因素，而纵向分解后的结果显示农业全要素生产率增长主要来自于产出效率增加、劳动力素质提升以及土地生产效率改善。

关键词：农业全要素生产率；技术进步；要素贡献

中图分类号：F304 文献标识号：A 文章编号：1001—4942（2016）03—0162—07

虽然第一产业在我国GDP中所占比重逐年降低，在2014年只有9.16%，但其仍然是关系到国计民生以及国家稳定的基础产业，担负着以不到世界10%的耕地面积供养全球22%人口的重任。也正因为如此，近十年来，“中央一号文件”内容均与“三农”问题有关，可见党中央和国务院对“三农”的重视程度以及农业（泛指包括农林牧渔在内的第一产业，下同）的重要地位。改革开放30多年来，虽然我国农村基础设施不断完善，农业机械化水平逐年提高，但不容忽视的是，我国农业基本的“小农经济”状况仍没有得到根本改变，我国距离“农业强国”的概念仍然相差甚远。在此大背景下，经济发展以及人口增长对农产品刚性需求的增加使得农业生产效率的提升成为了我国农业可持续发展的关键问题。正如John-son所言，对于像中国这样的发展中国家来说，农业生产率是国民财富增加的核心。

目前，学者们对我国农业生产率的研究主要集中于两个方面。一部分学者将农村土地效率作为对象研究土地的使用绩效，另外一些学者将研究范围锁定在我国农业全要素生产率的分析测算上。前者如申成磊等对分水镇农村土地利用效率进行的实证研究；林本喜等在农村人口老龄化的大背景下，从农村劳动力投入视角研究了农村土地的产出效率；梁流涛等选取2000～2009年全国355个行政村的调查数据，对农村土地利用效率情况进行了实证研究。后者包括全炯振、王兵、郑云、潘丹等采用省际面板数据对各省农业全要素生产率进行的实证研究。可以说，目前文献对农业生产效率研究已经较为充足，也为我国农业发展提供了相应的理论指导。但现有研究仍存在一些值得改进的地方。例如，如果单独对农村土地效率或者劳动力效率进行研究则属于单要素生产率范畴，而单要素投入及产出的研究必须建立在其他要素的影响可忽略不计的严格假设条件下，否则很容易使测算结果存在偏差。此外，以上对农业全要素生产率进行研究的文献虽然综合考虑了农业投入及产出等多种要素，但无论文章中生产率指数测算采用的是参数方法还是非参数方法，均没有区分各要素对全要素生产率增长的贡献度，也就是说以上研究都没有对农业发展中所存在的结构性问题进行分析。

鉴于此，本文在前人研究的基础上主要试图从以下两个方面进行拓展以及补充：一是将现有农业全要素生产率研究数据更新至201 3年；二是在全面考察进入21世纪以来我国农业技术进步、效率改善等全要素生产率增长来源的同时，对指标做进一步的分解，定量分析农业全要素生产率增长的要素来源，并提出一些具有现实意义的政策建议。

1研究方法及指标选取

本文将每一个省份作为一个决策单元，并以所有决策单元的观测数据构建统一的生产可能性集合，并以资本、土地和劳动投入为投入变量，以农业生产总值为产出变量构造基于松弛变量方法的方向性距离函数（SBM函数），用DEA的方法可以得出SBM函数的值，即静态农业效率的度量。SBM函数的值越大，表示静态农业效率越低。接着，用跨期SBM函数值构建Luenberger指数，将指数横向分解后即可以得出全要素生产率增长的纯效率变化、纯技术变化、纯技术效率变化和规模效率变化等因素。将指数纵向分解后可以求得各投入要素对农业全要素生产率增长的贡献情况。

本研究使用2001～2013年农业生产的投入以及产出面板数据。研究中所有数据均来源于《中国统计年鉴》、《中国农业年鉴》、《中国农村统计年鉴》等。具体投入及产出变量选取如下。

1.1资本投入

由于我国对农村地区用于农业生产的存量资本统计数据的缺失，本文只能选取相关指标对资本投入做近似替代。目前，多数学者选择了农业机械投入和化肥投入作为农业资本投入的替代指标，这两项指标对我国农业生产至关重要，其中农业机械总动力包括用于农林牧渔业生产的各种机械的动力总和，化肥投入包括当年实际用于农业生产的钾肥、氮肥、磷肥和复合肥的折纯量。除以上两种投入外，根据联合国粮食与农业组织的历年统计数据可知，农药的使用也与农产品产量的增加密切相关，对提高农产品的品质、保障农产品市场供给等方面发挥了非常重要的作用。因此，本文也将农药使用量选人作为农业投入要素之一。

1.2土地投入

传统的用农业耕种面积作为土地投入要素的做法在测算一年可多次轮耕地区的全要素生产率时会出现偏差。因此，本文采用农作物种植面积作为土地投入要素。农作物总播种面积是指一年内某地区实际种植有农作物的面积，包括播种季后重新改种或补种的农作物面积，可全面反应土地利用的实际情况。另外，有些文献在研究中还选取了有效灌溉面积作为投入指标，本研究认为将其作为农业用水量的近似替代似乎欠妥。首先，有效灌溉面积和农作物播种面积有很大一部分是重合的，如果将两个指标同时选人会造成重复计算。其次，如果使用有效灌溉面积会忽视面积相同地块的节水效率，有违问题研究的初衷。综上，本文认为选用有效灌溉面积作为投入指标意义不大。

1.3劳动投入

最合理的劳动投入指标应该为劳动工时投入，但是因其统计难度较大，国家也并没有公布农业劳动工时数据。因此，本文选取第一产业从业人员数来对劳动投入做近似替代，其中不包含农村中从事非农生产的人员。

1.4产出

本研究采用第一产业生产总值作为农业全要素生产率（TFP）测度的产出要素，该指标能够较好地反映出各省农业的综合产出情况。本文生产总值具体数据是以2001年作为基期采用可比指数计算得出。

2数据处理与实证分析

本文采用Matlab2012软件对中国31个省级行政单位（以下统称省份）观测数据进行测算。考虑到不可行解以及结果的可比性问题以及“技术不被遗忘”假设（Henderson；林毅夫），在解SBM函数时采用了序列DEA以及跨期DEA的方法。

2.1静态农业效率

表1显示了2001～2013年间我国农业生产效率以及其分解情况。从总体而言，我国农业主要存在的问题是产出无效率、土地投入无效率以及劳动投入无效率，无效率值分别占总无效率的48.4%、15.8%和14.9%，农业机械和农药使用的非效率值较低，只占总无效率比重的7.5%和5.2%。通过数据也不难得知，如果要达到农业生产完全有效，则需要农业机械减少1.9%，农业劳动力减少3.8%，播种面积减少4%，化肥施用量减少2.1%，农药使用量减少1.3%以及农业产出增加12.3%。结果很好地反映出了我国农业产出水平不足、农业劳动力剩余、土地利用效率不高以及过度使用化肥等粗放型农业发展特征。

从各省份来看，农业效率最高的省份依次为上海、海南、辽宁、广东和福建，平均效率最低的省份分别是青海、山西、甘肃、安徽和黑龙江（图1）。不难发现，农业效率较高的省份普遍位于东部地区，而排名靠后的多为中西部省份。经过对无效率值的分解，发现导致农业非效率值较高省份低效的原因主要是劳动力投入、总播种面积和农业生产总值无效率值偏高。目前我国虽然人均耕地面积只有0.08公顷，远低于美国（0.53公顷），巴西（0.32公顷），俄罗斯（0.86公顷）等国（http：∥www.fao.org/home/en/），但是实证结果却显示农业土地不但没有得到高效利用，反而出现了较严重的投入无效率情况。本文认为这和我国农业土地自然条件的地域差异以及耕地零碎化有密切关系。我国国土面积较大，东中西部气候、自然资源禀赋等差异显著，将所有省份放人统一生产可能性集合中进行测算时，则会使得气候条件较为恶劣省份的土地效率值偏低，与实际情况相符。此外，我国农业发展中对农地的浪费现象也较为严重，集中表现为耕地零碎化。小农户间为明晰地块界限而堆筑起的田埂等对耕地的浪费甚至达到5%～10%，土地的浪费与人均土地面积的不足构成了我国农业发展中一对较为严重的矛盾。在劳动力效率方面，劳动力投入效率最低的省份分别为贵州、云南、甘肃、四川和重庆，最高的省份为天津、北京、上海、河北和海南，可以看出，劳动力效率最低的省份全部都是西部省份。我国西部地区经济较为落后，经济结构缺乏合理性，转型进程较慢，农业及其周边产业作为经济重心仍然吸纳着大量的农村劳动力，而天津、北京、上海等地非农产业较发达，经济多元化程度高，为农村劳动力提供了多种不同的就业岗位，有利于吸纳本地及周边农村人口就业。再加上当地政府对农业从资金以及技术等方面的大力支持，从而有利于农地流转的顺利实施，为农业规模化、集约化发展提供便利。

2.2农业全要素生产率

2.2.1农业TFP增长的时间分布为研究农业生产效率增长率的动态变动趋势，本文采用Luen-berger生产率指数的方法测算农业全要素生产率增长。此处的Luenberger生产率指数经济学意义为从t期到t+1期农业全要素生产率的增长率。

从全国平均情况看，我国农业全要素生产率2001～2013年的年均增长率为2.45%，这和顾海等测算出的1981～1995年的2.97%、陈卫平测算出的1991～2003年的2.59%以及李谷成等测算出的1978～2005年的2.8%均比较接近，因此2.45%的年均增长率是具有可比性和可靠性的。2001～2013年间，我国农业生产总值年均增长率为4.97%，可见，我国农业全要素生产率增长只解释了49.3%的农业产出增加，此数字略高于Fan采用参数方法以1965～1985年为样本期测算出的农业生产率提升对农业产出42.3%的贡献率，相比美国的82%仍有不小差距，表明目前我国农业增长仍主要依靠要素投入的增加而不是全要素生产率的提升。

从变化趋势来看，全国农业全要素生产率增长率可以分为两个阶段，第一个阶段为2001～2007年，农业全要素生产率增长率持续下滑，从2001年的7.8%下降到了2007年的0.3%；第二阶段为2007～2013年，增长率处于波动上升的过程中（图2）。此趋势与全炯振、杜文杰以及方福前等得出的趋势相似。21世纪伊始，虽然国家加大了工业对农业的反补力度，提出了“三农”的概念以提升全民对农业的重视。但是随着农民卖粮难、农产品价格较低、农民负担相对较重以及我国加入WTO后农产品面临的激烈国际竞争等因素，导致农业TFP在2001～2007年间虽然实现了增长，但增长率持续下降。2006年我国全面废除了存在上千年之久的农业税，极大鼓舞了农民的积极性，使TFP增速出现较大上涨。紧随其后的全球金融危机，使得我国农产品价格出现一定幅度下降，粮食需求一度降低，农业TFP增长率又出现略微下降。2010年后经济转暖，我国进一步大幅增加了对农产品的补贴力度，使得农业TFP增长率又开始上升。

2.2.2农业TFP增长的空间分布 从各省情况来看，农业全要素生产率增长体现出了较大的地区差异。2001～2013年全国农业TFP增长率最高的省份依次为山东、河北、北京、青海和河南，而增长率最低的省份为内蒙古、贵州、江西、甘肃、西藏。最高的山东与最低的内蒙古相差达4.5%。山东、河北和河南等省份虽然农业效率不高，但是体现出了较强的追赶势头。尤其是山东，其多数年份TFP增长率均位居全国前列。

将生产率指数做横向分解后可以发现，大多数省份的TFP增长主要驱动因素为技术进步以及效率改善，且根据地域不同有一定差异，如图3所示。西部省份如青海、陕西、西藏、宁夏、贵州、新疆等，大部分技术进步率较低，个别省份甚至等于零，其TFP增长主要依靠效率改善，而经济较发达省份，如上海、北京、江苏、浙江、广东、山东等地的TFP增长则为效率改善和技术进步双重驱动，这和我国目前的农业生产实际情况相吻合。经济发达的东部省份由于拥有较充足的资金以及较高水平的农业科研机构，使得农业技术进步速度较快，成为了支撑农业TFP增长的重要一极，而西部地区经济较落后，投入农业技术改进的资金不足，导致了技术进步速度缓慢。各省农业普遍出现的纯效率改善情况则说明近年来各地政府越来越注重农业资源配置以及农民专业素质提升等问题，如何更高效地利用农村土地以及施用化肥和农药等问题也在我国农业生产实践中慢慢寻找到了答案。

2.2.3农业TFP增长的要素来源 通过对Lu-enberger指数进行纵向分解寻找农业全要素生产率增长的要素来源。

由表2可知，2001～2013年产出效率增加对TFP增长的贡献为65.0%，高于投入诸要素的贡献。在投入的五个要素中，对TFP增长贡献最大的为劳动力和土地，贡献率分别为13.7%和10.5%，农业机械、化肥和农药等要素投入对TFP贡献相对较小，分别只有2.8%、4.8%、3.1%。可见，实证结果基本与我国农业实际情况相符。

我国是人口大国，也是农业大国，农业作为基础产业，其首要任务是满足国内人口的“吃饭”问题，而随着我国人口的增长，对农产品的刚性需求也必然会相应增加，在投入要素增长有限的情况下，必然要求综合产出效率增加以满足快速增长的农产品需求，因此我国农业重心常年都是放在有限的资源投入条件下如何增产的问题上，也使产出效率的增加成为了农业TFP增长的最主要驱动因素。

在投入方面，贡献最大的为劳动力投入，反映出了我国近年来提升农村人口素质的努力已经有了成效。随着农村基础教育设施日渐完善，农民文化水平有了相对程度的提升，再加上政府组织农民培训的力度不断加大，大学生“村官”下基层等政策的持续实施，使得我国农村劳动力综合素质有了很大提高，逐年上升的农村劳动力素质为我国农业TFP增长做出了巨大贡献。

在土地方面，从2001～2013年，我国农业总产值增加了78.7%，而同时期总播种面积只增加了4.6%，2013年的单位播种面积农业产值是2001年的1.71倍，这与我国不断进行的农产品品种改良、繁育以及推广紧密相关，也直接导致土地效率改善的贡献成为了TFP增长的重要推动因素之一。

相比之下，农业机械投入对农业全要素生产率增长的贡献却是最低的。从数据来看，2001年到2013年，我国农业机械总动力累积增长了95%，高于农业产值59.6%的增幅，很大程度上说明农业机械投入对农业产值的增加仅仅来源于数量增加，农业机械综合效率的提升对农业TFP增长的贡献非常小。本研究认为，农业机械综合效率增长缓慢的原因主要为：第一，农机工业发展水平较低，创新不足。因为农机终端用户是农户，产品定价一般不会很高，因此各机械厂为确保利润都会从成本人手，最大可能降低成本，从而导致农业机械从产品设计到加工装配工艺等方面都处于相对较低的水平。因此，我国农业机械质量有待提高。第二，农机发展结构不合理。我国农业机械配置集中体现出的问题为中小型农机居多，大型农机较少，且大型农机配套机具较缺乏，一定程度制约了大型农机效率发挥。第三，农机作业水平偏低。我国农业生产形式目前仍然是以家庭为单位的联产承包制的小农户生产，组织程度较低，再加上普遍的耕地零碎化问题，成为了我国实现高度农业机械化的桎梏。因此，虽然农业机械对我国农业静态生产效率提升起到了相当重要的作用，但是由于其自身效率进步缓慢，对我国农业全要素生产率增长没有起到与其地位相称的作用，如果不给于适当重视，农业机械投入可能会成为我国农业TFP增长的瓶颈。

3结论与政策建议

本文基于2001～2013年中国31个省份面板数据对我国农业效率以及全要素生产率进行了测度。首先，从农业非效率值及其分解情况来看，产出、土地投入和劳动力投入的低效是我国农业无效率的主要原因，揭示出我国农业产出水平仍然不足、农村劳动力过剩以及土地利用效率低下等问题，并且我国农业效率存在一定地域差异，东部地区省份农业效率普遍高于中部及西部地区。西部地区在劳动力投入方面的无效率情况最为严重，多数西部省份的农业低效集中表现为农业劳动力过剩。本文认为这与西部地区经济发展滞后、产业结构不合理等因素相关。

其次，从Luenberger指数及其横向分解来看，我国农业全要素生产率各年变动较大且易受政策影响，甘肃、宁夏、西藏、云南以及广西等省份出现了农业效率低下且全要素生产率增长缓慢的现象，即所谓的“双重恶化”。通过对指数的横向分解，可以看出大多数西部省份，如青海、陕西、西藏、宁夏和贵州等农业全要素生产率增长主要依靠纯效率的改善，纯技术进步较低，甚至为零，而上海、北京、江苏、浙江以及广东等省份农业全要素生产率增长则为技术进步和效率改善双重驱动。

再次，从Luenberger指数的纵向分解来看，虽然产出、土地投入和劳动力投入是造成我国农业静态效率低下的主要原因，但也是农业全要素生产率增长的主要推动因素，体现出了较强的“追赶”态势。值得关注的是，由于我国农机工业较落后、农机发展结构不合理以及农机作业水平偏低等原因，在所有投入产出要素中，农机综合效率改善对农业全要素生产率增长的贡献最低。

针对以上存在的问题，本研究认为我国如果要实现农业可持续发展，走高效化、集约化的发展路线，需要继续从以下几个方面加大对农业的支持。

（1）加大对经济落后的中西部省份的农业补贴及技术支持。经济较落后、自然资源禀赋较差的一些中西部省份，农业效率较低，农业机械保有量以及农产品产出水平均较低，导致这些地区依靠农业维生的人口收入水平大大低于东部沿海地区。为此，应进一步加强对农业效率较低省份的补贴支持力度，提高当地农机作业率和农民收入水平，另外也要对气候条件恶劣的省份，如甘肃、青海以及宁夏等进行生态修复，改善生态环境，努力提高其农业生产率，缩小东中西部差距。

（2）继续引导农村剩余劳动力向其他相关或非相关产业转移，提升劳动力素质。由本研究结论可知，近年来，我国农民的非农化转移已经取得了初步成效，城镇化率逐步提升，在大学生“村官”、农民培训等政策的持续实施下，我国农业劳动力素质提升较快。但是不容忽视的是我国农业的劳动力非效率值仍然较大，表明我国农业的劳动力冗余现象仍然比较严重。因此，继续提高农民教育水平以及专业水平，持续引导农民向非农产业部门转移，加快农地流转，是我国农业实现集约化、规模化的关键。

（3）加大对农业机械的补贴力度，促进其工艺及设计水平的提升。除了耕地零碎化等对我国农机效率的影响外，我国农机产业本身在发展中也存在工艺水平不高、产品结构不合理等问题。我国目前农业机械保有量居世界前列，但是我国最多只能称为“农机大国”，离“农机强国”的距离还很遥远。因此，加大对农机产业的支持力度，促进农机产品的多样化、全面化是我国成为“农机强国”的必经之路。