安徽省农业技术进步贡献率的测算与分析

江激宇，张绮贤，丁童瑶

（安徽农业大学经济管理学院，安徽合肥，230036）

一、引言

要实现经济增长，可通过两种方法：一种方法是扩大生产规模，增加资本投入，这是一种外延式扩大再生产，即粗放型增长；另一种是提高全要素生产率，是内涵式扩大再生产，即集约型增长。区分经济增长是粗放型还是集约型的重要依据就是技术进步。当技术进步贡献率小于50%时，是粗放型增长模式，要素投入的增加是经济增长的主要原因；反之，大于50%时，技术进步对经济增长产生显著作用，则是集约型增长模式。［1］农业技术进步包括自然科学技术进步和社会科学技术进步，一般把自然科学进步即农业生产技术进步定义为狭义的技术进步，而广义的技术进步还包括经营管理技术和服务技术。［2］

我国对农业技术进步的研究主要分为两个方面：一是从全国层面出发，测算全国农业技术进步贡献率；二是区域层面，研究某一地区的农业技术进步水平。研究方法多为基于经典经济理论进行实证研究，或者从不同角度对模型进行修正的研究方法。国内最早对农业技术效率的测算始于1994年，顾焕章、王志培利用确定性生产函数对我国农业技术进步贡献率进行了测算。［3］朱希刚提出了运用索洛模型的测算方法，该方法将土地投入加入模型中，这一方法得到了农业部认可，并被确定我国官方测算方式。［2］刘思峰等结合灰色系统理论提出G-C-D模型，用于剔除测算中的非技术进步因素。［4］沈思等运用C-D生产函数和索洛模型测算出资本投入弹性系数和劳动投入弹性系数，并使用灰色系统理论预测了我国未来五年的技术贡献率。［5］王启现等运用C-D生产函数模型，测算“十五”期间的贡献率，并在此基础上进行预测。［6］王斌，孔翠翠采用山东省的数据进行地区的测算研究，并对提高贡献率提出了政策建议。［7］张社梅采用超越对数函数模型，把技术进步细化为中性的技术进步和偏要素技术进步，对浙江省11个地市的面板数据进行测算。［8］徐会奇、王克稳对传统广义技术进步概念进行了分解，引入人力资本的外部性、农业总投资的外部性和结构调成因素进行分析，得出狭义农业科技进步等于广义农业科技进步减去以上三个因素产生的影响。［9］张煜基于农业部的固定弹性测算方法，对各项投入要素的弹性系数进行调整，测算新疆农业贡献率，并与全国同期水平进行比较。［10］牛凯等运用C-D生产函数的一般形式，对我国粮食主产区的农业技术进步贡献率进行测算分析。［11］本文在理论研究的基础上，运用C-D生产函数和索洛增长模型对安徽省及皖北、皖中、皖南三大区域农业技术进步贡献率进行测算分析，并依据结论提出提高安徽省农业技术进步贡献率的对策建议。

二、技术进步贡献率计算的理论基础

三、建立模型及计量分析

（一）指标选取

1.农业总产值。即农林牧渔总产值，包括农业、林业、牧业和渔业的总产值。

2.农业物质费用。在阅读文献的基础上发现，资本投入的确定尚未达成共识。严格意义上说，资本包括固定资本和流动资金两部分。由于统计口径变更和各市统计数据缺失，所以本文使用中间物质消耗代替固定资本。［13］农业物质费用采用的农林牧渔总产值与农林牧渔增加值的差值计算。

3.农业劳动力。选取历年末的第一产业从业人员代替计算期内农业生产经营中实际投入的劳动力数量。

4.耕地面积。由于农村土地普遍存在抛荒、闲置的现象，所以使用农作物总播种面积进行代替。

5.时间变量。将时间变量t赋值为：t=1，2，......，15，16 分 别 代 替 年 份 2001，2002，......，2015，2016。

由于统计年鉴具有时效性，代表了当年的经济发展水平，为了消除价格因素的影响，以2001年为基期，将农林牧渔总产值、农业中间物质消耗折算为可比价格，换算公式如下：

折算后的当年农林牧渔总产值=上年农林牧渔总产值×可比价格指数（上年=100）。折算后的当年物质投入=当年物质费用×折算后的当年农业总产值、当年农业总产值。［14］

（二）数据处理及参数模型估算

1.单位根检验

该数据为时间序列，在进行模型回归前，用ADF方法对变量进行检验，结果如表1。

表1 单位根结果检验

在5%的置信水平下，当ADF值大于临界值时，序列不平稳。从表1可以看出，变量Y′、K′、M′的ADF统计量小于5%的临界水平，拒绝原假设，时间序列相对平稳。

2.协整检验

为避免变量间存在伪回归，对所选变量进行协整检验，检验结果如表2。

表2 残差的单位根检验

从检验结果看，残差序列的ADF统计值小于5%水平的临界水平，p值小于0.05，说明变量间协整关系显著，回归的结果真实可信。

3.模型估计

基于上述检验，利用Eviews6.0软件，采用普通最小二乘（OLS）对（*）式进行多元线性回归得到的参数及统计结果如表3。

（1）模型变量检验。由模型数据可知，解释变量K′、M′和T的估计值在显著水平α=0.05的情况下通过检验。

（2）模型线性检验。在显著水平α=0.05时，通过F检验，-R2达到99.98%，模型拟合优度较好。

（3）异方差检验。对回归模型进行White异方差检验，在α=0.05的显著区间内，不存在异方差，检验结果如表4。

（4）自相关检验。D.W.值在dU〈D.W.〈4-dU间，这表明无自相关。

还原得到2001～2016年安徽省的动态C-D生产函数为：

4.贡献率测算

根据索洛增长模型，得到安徽省索洛增长速度方程为：y=1.1788k-0.0265l-0.1522m+ε。计算2002～2016年安徽省技术进步、资本、劳动和土地要素投入对农业经济增长的贡献率，结果如表5。

如表5所示，2001～2016年间安徽省农业总产值平均增长率为9.00%，资本投入的年均增长率为9.26%，资本投入贡献率达121.28%；劳动投入的年均增长率为-2.38%，劳动投入贡献率为0.70%；土地投入的年均增长率为0.52%，土地投入贡献率为-0.87%；同期技术进步贡献率为-16.76%，低于全国技术进步贡献率平均水平。在测算期间内，资本投入始终保持正增长，近年来增长趋势逐渐减弱；农业劳动从业人员除2010年，2011年外，皆为负增长，这说明安徽省农业劳动从业人员不断减少，2016年较2001年减少了600余万人；土地投入呈现倒U型趋势，总体波动趋势不明显。通过对安徽省2001～2016年农业技术进步贡献率的测算，安徽省农业技术进步率低于全国水平，资本投入贡献率明显高于劳动投入贡献率和土地投入贡献率，可见，测算期内资本投入仍然是安徽省经济增长的主要推动因素。

表3 Eviews6.0软件测算结果

表4 White异方差检验结果

表5 安徽省农业资本投入、劳动投入、土地投入和技术进步增长率及贡献率（单位：%）

图1 2002～2016年安徽省技术进步及要素投入贡献率

（三）安徽省地区间农业技术进步贡献率

安徽省从地理位置上可以把安徽省分为三个地区，皖北、皖中和皖南，皖北皖中以淮河为分界线，皖中皖南以长江为分界线。其中淮北、亳州、宿州、蚌埠、阜阳、淮南六市为皖北地区，合肥、六安、滁州、安庆四市为皖中地区，马鞍山、芜湖、宣城、铜陵、池州、黄山六市为皖南地区。根据2001～2016年《安徽统计年鉴》，对各地区数据进行回归，得到皖北、皖中、皖南的动态C-D生产函数，以此为基础测算各地区要素投入及技术进步贡献率。

1.皖北地区

对数据进行多元线性回归，并检验修正，得到皖北地区参数模型如下：

还原得到2001～2016年皖北地区的动态C-D生产函数为：Y1=2.7197e-0.0076tK1.0489L-0.1630M0.1141，索洛增长速度方程为：y=1.0489k-0.1630l-0.1141m+ε。计算2002～2016年皖北地区技术进步及要素投入对农业经济增长的贡献率，结果如表6。

2.皖中地区

对数据进行多元线性回归，并检验修正，得到皖中地区参数模型如下：

还原得到2001～2016年皖中地区的动态C-D生产函数为：Y2=2.2168e-0.0073tK1.1726L0.1147M-0.2873，索洛增长速度方程为：y=1.1726k+0.1147l-0.2873m+ε。计算2002～2016年皖中地区技术进步及要素投入对农业经济增长的贡献率，结果如表6。

3.皖南地区

对数据进行多元线性回归，并检验修正，得到皖南地区参数模型如下：

还原得到2001～2016年皖北地区的动态C-D生产函数为：Y3=2.4499e-0.0055tK1.0157L0.0705M-0.0862，索洛增长速度方程为：y=1.0157k+0.0705l-0.0862m+ε。计算2002～2016年皖南地区技术进步及要素投入对农业经济增长的贡献率，结果如表6。

如表6所示，2001～2016年间皖北地区资本投入贡献率达100.76%，劳动投入贡献率为1.99%，土地投入贡献率为2.38%，同期技术进步贡献率为-5.13%，高于安徽省技术进步贡献率水平。皖中地区资本投入贡献率达110.92%，劳动投入贡献率为-5.74%，土地投入贡献率为-0.01%，同期技术进步贡献率为-5.17%，高于安徽省技术进步贡献率水平。皖南地区资本投入贡献率达112.97%，劳动投入贡献率为-4.51%，土地投入贡献率为-1.86%，同期技术进步贡献率为-6.60%，高于安徽省技术进步贡献率水平。

表6 皖北、皖中、皖南地区农业资本投入、劳动投入、土地投入及贡献率（单位：%）

在测算期间内，皖北地区资本投入始终保持增长，近年来增长趋势逐渐减弱；农业劳动从业人员负增长趋势明显，2016年较2001年减少了200余万人。皖中地区资本投入呈现倒U型趋势；农业劳动从业人员数量逐年递减，在2015年更是达到了两位数的负增长率；土地投入总体呈现增长趋势，但同样是在2015年出现一个骤减趋势。皖南地区资本投入始终保持较高的正增长；农业劳动从业人员持续负增长，在2008年达到了-58.82%的增长率；土地投入总体出现增加趋势，2011年达到了两位数的增长率。

分地区来看，皖北地区的农业技术进步贡献率、劳动投入贡献率及土地投入贡献率都是最高的，皖南地区的资本投入贡献率最高，这是因为皖北地区土地资源禀赋且农业劳动力占安徽省农业劳动力50%以上，由此看出区域间农业技术进步贡献率水平存在明显差异。测算得出安徽省及区域间部分贡献率为负值，这并不能说明农业科技进步阻碍了农业经济发展，对农业经济起了负作用，从经济意义上说，这段时期内部分要素投入没有或者较少地产生效益，表现出来就是增长的质量不高。而产生这种情况的原因主要是由于安徽省农业劳动力转移，以及退耕还林政策促使土地投入减少，这两个因素共同作用使技术进步贡献率呈现负值状态。

四、结论

C-D生产函数和索洛经济增长模型揭示了经济增长的原理，但是在实证研究过程中可能会遇到数据干扰等不确定因素带来的影响，因而测算得到的技术进步贡献率会出现偏差。通过对安徽省及皖北、皖中、皖南16年的实证研究表明，近年来安徽省技术进步贡献率水平偏低，区域间的技术进步贡献率存在着明显的差异，目前经济增长方式仍处于粗放型增长阶段，我省应加快从粗放型增长模式向集约型增长模式转变的步伐，但由于安徽省耕地面积有限，劳动力迅速转移，资本投入产量边际递减等现象，需要依靠科学技术来转变农业经济增长模式。