产业集聚对农业生产技术效率的影响

夏雪轶，郭晓东

（南京财经大学 粮食经济研究院，江苏 南京 210003）

农业发展问题一直是中国经济建设发展的重点问题，2020年中央一号文件仍然聚焦农业农村问题，力图通过重点支持三农建设为实现全面小康打好基础。连续16年有关农业问题的中央一号文件无疑表明了农业发展在社会经济发展的过程中担任的重要角色。随着中国经济发展的转型，农业经济的发展也正处于向现代化农业转变的关键时期。

集聚经济是指地理集中多带来的收益增加或成本节约，进而带来生产率的改进[1]。当某个产业在一个地区形成产业集聚时，该产业的资本要素便会不断汇聚到一个空间，带动一个地区的经济发展。在现代化农业思想的带动下，中国开始出现数个农业产业集聚。目前中外皆有许多成功的农业产业集聚区，如山东寿光的蔬菜生产集聚区、新疆的棉花种植集聚区。集聚区往往具有鲜明的比较优势、明显的规模经济，相较于非集聚区，技术的集中应用可能会带来较高的生产率以及较强的产业竞争力。目前国内对产业集聚的研究大部分集中在服务业与制造业，如对生产性服务业聚集的研究[2-3]。而在农业产业集聚的研究上仍较少，主要集中在四个方面，包括对产业聚集的定义研究，对产业集聚形成机制的研究[4]，对产业集聚影响经济发展效益的研究[5]以及对农业产业集聚现状的分析和理论研究[6]。

产业集聚的出现对经济发展有着重要的意义。农业产业集聚能够集中农业生产的资本要素，一方面扩大对农业现有成熟技术的需求量，另一方面带动农业生产新技术的应用和推广。农业产业的集聚不仅能带动相关产业上下游企业的发展，同时也能大幅提高农产品在市场上的竞争力，提高农业市场的活力，从而提升农业经济效率。目前，现有研究通常是聚焦工业和服务业中产业集聚与技术效率的关系，鲜有聚焦产业集聚对农业技术效率影响的研究。因此，本文在已有学者研究的基础上，测算出产业集聚度与技术效率，重点研究产业集聚对农业技术效率的影响，对农业产业集聚的发展提出相应的建议，以期提高技术效率，实现农业现代化的顺利转型。

1 数据来源和模型设定

1.1 数据来源与变量设置

农业生产领域长时间存在是采用专业化大生产还是小而精生产方式的讨论，部分学者在对这两种生产方式的技术效率讨论中得出了相反的结论，但较少有学者从产业集聚的角度来分析差别的原因，因此本文选取2019年我国农业产值总排名前5的省份（河南、山东、四川、江苏、湖北）为研究对象，计算并分析了2009—2017年5个省市的农业技术效率和产业集聚度，共获得45个样本，由此对产业集聚度如何影响技术效率进行初步的研究。

表1对主要变量进行了描述性统计。其中农业总产值和播种面积、化肥投入、机械投入、劳动力投入分别作为计算技术效率的产出和投入要素。劳动力投入以种植业从业人数来代替，借鉴田伟等[7]所用方法，根据式（1）计算种植业从业人数。数据均来源于《中国农村统计年鉴》《中国渔业统计年鉴》《中国林业统计年鉴》和各省的统计年鉴。

表1 变量的描述性统计

式中：EPI为种植业从业人数，万人；FIP为第一产业从业人口，万人；FEP为林业单位年末在岗人数，万人；FP为渔业人数，万人。

1.2 产业集聚的衡量

目前，产业集聚的测算主要采用专业化差异指标、区位商以及空间基尼系数等[8]。其中，专业化差异主要是统计计算差异化指标来获得，通过一个地区相对于另一个地区的产出差异来计算出该地区的差异化指标，衡量的是某个地区某个产业的专业化水平。而空间基尼系数则主要考察一个产业在全国的分布程度。考虑到农业的实际情况以及数据的可获得性，本文采用区位商指标来衡量产业集聚的程度。

区位商可以用来反映某个特定产业的专业化程度，因此可以通过该指标的计算结果来分析产业的集聚化（专业化）程度。区位商的计算公式：

式中：LQab为b地区a行业的区位商；xab为b地区a行业的劳动力投入，万人；xb为b地区的劳动力总投入，万人；xa为a行业全部地区的劳动力投入，万人；x为全国劳动力的投入，万人。

区位商指标的测算一般以1为分界点，若某省的区位商测算结果大于1，则表明该省农业的比重高于全国的平均水平；若测算结果小于1，则表明该省的农业比重低于全国的平均水平；若测算结果等于1，则表明该省的农业比重等于全国的平均水平。由于此项指标数据较易获得，因此区位商指标的计算方法相较于其他指标的计算更为方便快捷（需要注意的是此指标衡量的是行业聚集的相对规模）。

1.3 技术效率及模型的构建

目前技术效率的测算主要有两种：一种是数据包络分析法（DEA），另一种是随机前沿分析法（SFA）。前者的好处在于不必制定生产函数的形式，相较于后者来说更加快捷且不受限制。而后者则考虑了模型的误差项和参数的可检验性[9]。本文采用考虑了随机误差因素的随机前沿分析以及简洁、易于分析的Cobb-Douglas生产函数来计算技术效率，函数形式如下：

式中：Yi为i省份的农业总产值，亿元；xij为i省份的j投入要素（具体指标如表1所示）；α为待估参数；Vit为随机误差项；Uit为技术非效率项。

随后，将计算出的技术效率作为被解释变量，考察产业集聚对技术效率的影响。构建的回归模型如下：

式中：abo为产业的集聚度；z为其他可能影响技术效率的因素（具体指标及其含义如表2所示）；β为待估参数。

表2 指标的具体选择以及含义

为了保证回归方程的稳健性，对回归中所有的变量都取对数值来进行分析。

2 实证结果与分析

2.1 产业集聚度的计算

借助于式（2）可以计算出5个省份每年的区位商，如表3所示。2009—2017年5个省份的农业聚集度总体呈上升趋势，但上升幅度均不大，个别年份存在下降的现象。农业聚集度的上升主要得益于近年来规模化生产的扩大以及生产专业化思想的推广，在各地政府的主导下，形成了若干个农业生产的集聚区（以山东寿光蔬菜生产集聚区为代表），在一定程度上提高了农业生产的专业化。

表3 不同年份的农业聚集度（区位商）

河南、湖北、江苏、山东、四川5个省份2009—2017年的平均区位商分别为1.408、1.327、0.607、1.020、1.329。其中：河南省的平均区位商在五省之中排名第一，江苏省的最低。由上述对区位商的分析可知，除江苏之外，其他4个省份的平均区位商都高于全国的平均水平。江苏省作为经济发展的大省，其农业产值也排名前列，但是产业集聚度却低于全国的平均水平。这可能是因为本文选择农业劳动力人数来计算区位商指标，而作为有着天然经济发展优势的大省，江苏省农业生产先进技术的应用程度可能高于其他省份，因而导致对其区位商的低估。

2.2 技术效率

本研究使用Stata 15软件，利用随机前沿方法计算出了不同省份的技术效率，表4展示了生产函数的估计结果。播种面积、化肥投入、机械投入、劳动力投入均在1%的水平上显著，这也说明农业总产出会随着这些要素投入的增加而提高。同时表中P值为0也反映出回归方程的拟合程度较好，因此结果较为可信。

表4 随机前沿生产函数估计结果

如表5所示，五省2009—2017年的技术效率值呈上升趋势。自2014年开始所有省份的生产技术效率均达到90%以上。技术效率的快速提高一方面是依赖于前些年高投入高产出的“粗放式”发展；另一方面，由于生产环境恶化的限制，各省也在积极尝试通过专业化的管理以及先进技术的应用来提高效率。

表5 2009—2017年各省份技术效率值

2.3 产业集聚对技术效率的影响分析

在对总体样本的回归分析中，若变量的系数为正，则表示该变量对农业技术效率存在正向的影响；若变量的系数为负，则表示该变量对农业技术效率存在负向的影响。回归结果如表6所示。实证结果显示，产业集聚、财政助农支出和城镇化水平对农业技术效率皆存在正向的影响，且都在1%水平下显著。产业集聚度每增加1%，农业生产技术效率增加0.279%。产业集聚能够通过提高生产专业化和集中化的方式，降低技术应用在“分散式”农业中的成本和风险，加快各项先进技术在现实农业生产中的落地，从而达到提高技术效率的目的。财政助农支出通过对建设农业基础设施的大力投资以及专项农业技术的大力扶持，为农业生产集聚区的出现打下了良好的基础，同时通过助农补贴提高了农户生产的积极性。在当年国家大力发展现代化农业的背景下，新型数字农村建设的推进势必会吸引大批高技术型的城市人才反哺农业，城镇化水平的提高在未来将有效提高农业技术型人才的比例，为发展新型现代化农业打下坚实的基础。有效灌溉面积及人均机械动力对技术效率的影响均不显著，且人均机械动力对技术效率存在负面的影响，这与田伟等[7]的研究结果一致，表明我国的机械化水平在提高技术效率方面还未发挥出真正的作用和效用，需要更加合理的安排机械化的使用。

表6 线性回归结果

3 结 论

本文建立了Cobb-Douglas生产函数，利用随机前沿生产法探究产业集聚对农业技术效率的影响。研究发现，河南、湖北、山东、四川2009—2017年的平均区位商均高于全国平均水平，同时研究的5个省份的平均技术效率均达到85%以上，处于一个比较高的水平。此外，本文的核心解释变量产业集聚对农业技术效率有着正向的影响，且财政助农支出、城镇化水平也对农业技术效率有显著的正向影响。

农业产业化发展使得农业企业可以通过扩大自身规模扩大经济效益，但是这样便无法获得产业集聚带来的外部效应。中国的农业产业集聚仍处于初级阶段，有较大的发展空间。与国外相比，中国的农业产业存在集聚特征不明显，分工化合作不到位等现象，所以在国际上的竞争力仍然偏弱。因此，为了大力推动农业产业集聚的发展，首先，政府应加大对农业产业集聚区的政策扶持力度，提高农户的参与度；其次鼓励农业龙头企业建立与生产农户的良好合作关系，促进良性竞争；最后政府需要加大农业科技研发投入，培养更多的新型复合型农业人才，从而增强中国农业产业在国际市场的竞争力。