长江经济带农业全要素生产率时空演变及影响因素研究

王世浩，王宝海，孙鲁家

（青岛农业大学经济管理学院，山东 青岛 266109）

农业是立国之本，农业的停滞不前必然会阻碍国家经济的进一步发展［1］。2021年中央一号文件指出，民族要复兴，乡村必振兴。要坚持把解决好“三农”问题作为全党工作重中之重，把全面推进乡村振兴作为实现中华民族伟大复兴的一项重大任务，举全党全社会之力加快农业农村现代化。有研究表明，增加农业生产要素的投入、提高农业的生产效率是促进农业发展的关键［2］。但是，中国农业现阶段面临着资源、环境等方面的巨大压力，并且由于边际报酬递减规律的存在，单纯依靠增加生产要素的投入来加快中国农业现代化发展已不是长久之计。因此，提高农业的全要素生产率，是进一步加快中国的农业现代化实现的必然选择。

长江经济带是指沿长江黄金水道为依托而形成的经济带，按照所处位置的不同可将其分为三大区域，分别是东部三省市、中部四省、西南四省市。东部三省市就是长三角地区的上海、江苏和浙江，中部四省为安徽、江西、湖北和湖南，西南四省市为重庆、四川、贵州和云南。11个省市横跨中国的东、中、西南三大区域，面积约205万km2，人口、GDP、耕地面积均占全国的40%以上。长江经济带是中国重要的农业产区，在国家农业发展的格局中占据着重要的地位，2003—2019年长江经济带整体农业发展状况较好，但地区差异比较明显。11个省市粮食产量近年来占全国比重的37.5%左右［3］，但第一产业生产总值却逐年下降，占全国比重的30%左右。自2016年长江经济带发展规划纲要的提出开始，长江经济带发展领导小组、农业农村部、习近平总书记先后多次召开工作会议、座谈会强调要扎实推进长江经济带农业现代化水平的发展，促进长江经济带农业的可持续发展。农业的全要素生产率是衡量农业现代化发展的重要指标。对长江经济带农业全要素生产率所处水平、地区差异特征以及影响因素的研究，有利于科学地判断长江经济带农业发展水平，识别农业发展中出现的问题，有利于促进长江经济带农业的可持续发展。

农业全要素生产率一直是学术界研究的焦点。农业领域的全要素生产率最先是由美国的经济学家Baonon等在1960年前后提出来的［4］，它是一个测算农业经济效率的理论和指标。关于农业全要素生产率的测算方法学术界目前主要有4种［5］：①生产函数法；②增长核算法；③DEA方法，也就是基于DEA模型的Malmquist生产率指数法；④SFA方法，即随机前沿法。

前2种测算方法是立足于生产者行为最优化的假设，即投入和产出指标必须在技术规模报酬不变的条件下，既表示技术有效，又表示配置有效的假设。但有研究表明，这一假设并不符合大部分国家的现实情况，尤其是发展中国家，这些国家由于市场体制机制等原因的局限，生产者只能在生产前沿面内部，很难实现生产前沿面上的生产［6］，同样，配置有效的假设也很难实现。因此，相比于后2种方法，使用前2种方法测度中国农业全要素生产率的学者较少。

后2种方法放弃了完全效率的假设，在进行农业生产要素的研究中应用较为广泛。Malmquist生产率指数法最早是由Malmquist在1953年分析消费变化时引入距离函数的基础上建立，1994年，Fare等［7］将其与数据包络分析法成功结合，从此DEAMalmquist法开始在生产率研究领域广为流行。国内研究中，李谷成［8］对改革开放以来中国农业TFP进行研究，发现中国农业TFP整体呈上升趋势，具有明显的阶段性变化特征。何泽军等［9］通过对中国农业TFP测度发现，中国农业TFP在时间序列与空间区域上变化显著，其增长的主要原因是技术进步。李绍亭等［10］对山东省农业全要素生产率研究发现，山东农业TFP整体呈上升趋势，鲁东、鲁中、鲁西三大区域间存在明显差异。使用SFA方法对中国农业全要素生产率进行测算最早可以追溯到2009年，全炯振［11］运用SFA方法对中国农业全要素生产率增长进行了实证分析，结果发现中国的农业全要素增长率增长主要来自于农业技术进步，且区域之间增长不平衡，并呈明显的阶段性特征。王留鑫等［12］运用SFA方法测算时发现，华南地区农业全要素增长率受配置效率变化率波动影响最大，华东地区的农业全要素生产率增长受规模效率变化率波动影响最大，且这2个因素构成了农业全要素生产率增长区域差异的主要原因。

综上所述，在全国层面或是某一个省域层面上对农业全要素的研究取得了丰硕的成果，但是在对某一个区域的具体情况以及区域内各地区间农业全要素生产率的差异和影响因素的研究仍需要进一步加强，基于此，本研究运用DEA-Malmquist指数模型分别从时间和空间2方面测度了2003—2019年长江经济带总体以及三大区域的农业全要素生产率，分析对比三大区域的差异，建立了面板数据模型，考察不同因素对长江经济带农业全要素生产力的影响，根据结论提出相关建议，以期提高长江经济带农业的全要素生产力，促进该地区农业的可持续发展。

1 数据来源及指标体系设计

1.1 数据来源

本研究数据来源于对应年份的《中国统计年鉴》《中国金融统计年鉴》《中国农村统计年鉴》、长江经济带各省份统计年鉴以及中国统计局数据。

1.2 指标选取

在采用DEA模型对长江经济带全要素生产率进行分析时必须要满足模型对指标的基本要求。采用DEA模型的基本要求为DMU（决策单元）个数至少是指标总数的2倍以上。本研究选取5个投入指标和1个产出指标，一共6个指标。因2003年以前，农林牧渔业总产值中不包括农林牧渔服务业产值，为使统计一致，本研究选取2003—2019年长江经济带各省区、全国共12个DMU决策单元作为研究对象，均符合模型要求。从传统的农业生产投入3要素——土地、资本、劳动力考虑，由于现代农业的发展使得许多传统要素的界限变得不明显，因此本研究在综合考虑多种因素的情况下，选择的投入产出指标如表1所示。

表1 投入产出指标

其中，在产出指标中为了剔除价格因素对各年份农林牧渔总产值的影响，采用农林牧渔总产值即第一产业总产值为可比价指标（以2003年为基年）。

2 基于DEA模型长江经济带农业全要素生产率测度及演变特征

2.1 长江经济带及全国农业全要素生产率时序演变特征

使用DEAP 2.1软件对长江经济带进行农业全要素生产率横向分析，DEA方法有投入导向和产出导向2种模型。本研究采用基于投入导向的VRS模型，从整体层面对长江经济带和全国农业投入产出效率进行测算并比较，即测算2003—2019年效率值及分解值，并用测得的11个省区各年份综合效率、纯技术效率、规模效率的平均值表征长江经济带整体各年份效率值，并同全国进行比较（表2）。平均值=（2019年长江经济带或全国的效率之和-2003年长江经济带或全国的效率之和）/17。

从表2可以看出，长江经济带农业的综合效率、纯技术效率和规模效率均值都低于全国平均水平。纯技术效率相差不大，这主要是因为长江经济带总体经济水平较发达，农业科技水平较高，机械化水平较高。但在综合效率和规模效率上相较于全国还是有一定的差距，表明长江经济带在整体资源整合和更新农业管理观念上落后于全国平均水平。

表2 2003—2019年长江经济带及全国农业生产效率及其分解

2.2 长江经济带农业全要素生产率空间差异特征与演变分析

长江经济带内部因所处地理位置、农业政策、科技发展水平、资源禀赋等方面的不同，在农业全要素生产率方面存在差异。因此，本研究以长江经济带三大区域每年各自投入、产出的平均值作为变量，使用DEAP 2.1软件对其内部三大区域空间上差异进行测度分析（表3）。

从表3可知，2003—2019年三大区域东、中、西南部农业综合效率存在明显差异，与全国农业TFP发展趋势相似，平均值自东、中、西依次递减。其中，东部综合效率均值最高，为0.952，中部、西南部综合效率比较接近，分别为0.931和0.923，主要是东部地区经济发展程度高，农业相对发展水平较高以及东部地区科技水平发达、机械化水平高等原因所致。

表3 2003—2019年长江经济带农业全要素生产率分解

3 基于Malmquist指数长江经济带农业全要素生产率演变特征

基于Malmquist指数对2003—2019年长江经济带11个省市的面板数据进行测算和纵向比较，使其效率评价体系更加完整。

3.1 长江经济带农业全要素生产率时序演变分析

本研究采用基于投入导向的Malmquist指数方法，更符合长江经济带整体的实际情况，力求更准确地计算出长江经济带整体的农业全要素生产率。使用DEAP 2.1软件对区域内Malmquist指数进行测度及分解，结果见表4。

由表4可知，从时序变化上看，长江经济带2003—2019年农业全要素生产率变动指数16年间的平均值为1.032，这表明农业全要素生产率年均增长幅度为3.2%，意味着长江经济带农业的发展对各种投入生产要素利用程度较好，利用效率总体呈增涨趋势。结合图1对农业TFP指数进一步分解可看出，规模效率变动在总体上较为平缓，折线图波动趋于平稳，年均增长仅为0.6%。技术进步变动指数大多为正且波动比较明显，2009—2011年增长率达10%以上，技术变动16年平均增长5.1%。技术效率变动和纯技术效率在2005—2013年内变动率几乎相同且均处于下降状态，总体每年平均分别下降了1.8%和2.3%。远低于技术变动每年5.1%的平均增长率，表明长江经济带2003—2019年技术效率和纯技术效率水平总体呈衰退趋势且农业全要素生产率的增长主要来自于技术进步。长江经济带位于长江黄金水道旁，地理位置优越，农业生产条件充足，想要进一步提高农业的全要素生产率还需要在提高技术利用效率方面下功夫。

表4 2003—2019年长江经济带全要素生产率Malmquist指数及分解

图1 长江经济带各年份全要素生产率折线

3.2 长江经济带农业全要素生产率空间差异演变分析

长江经济带的整体发展对区域经济增长有明显带动作用，但在其区域内部因所处地理位置不同、资源禀赋、组织管理等方面发展进度不一，进而存在相互间的差异。测算出长江经济带总体的农业全要素生产率之后，对其内部各省及三大区域的测算分析比较亦是本研究的重点，运用DEAP 2.1软件分别对2003—2019年长江经济带各省及三大区域农业全要素生产率进行分解分析（表5）。

表5 2003—2019年长江经济带各省及三大区域农业TFP指数

从长江经济带三大区域农业全要素生产率增长平均值来看，东、中、西南三大区域相差不大，西南地区TFP年均增长率整体上要高于东部和中部地区，达4%，TFP增长率最高的是位于西南地区的云南省，为5.2%。其次是中部地区，增长率为3.5%。东部地区TFP年均增长速度最低，为3%，TFP增长率最低的省份也是位于东部地区的上海市，年均增长仅有0.1%，这与上海市的实际发展情况相符合。但其农业总体上并没有出现停滞不前或倒退的现象，仍取得了一定的进步。而东部地区的江苏省和浙江省作为中国农业大省，农业TFP增长率分别为4.3%和4.5%，仅次于增速最高的云南省。

从图2来看，东部和西南部地区农业TFP增长率在2017年达到最高点，而中部TFP增长率则走势较平缓，在2015年达到最高点。中部地区和西南地区农业TFP增长率全为正，东部地区也仅在2004年降低，其他年份增长率都为正增长。这表明长江经济带2003—2019年农业发展良好，农业TFP总体呈增长态势，这与中国自2003年开始减免农业税收、实施农业补贴政策有关。

图2 2003—2019年长江经济带三大区域农业TFP指数折线

4 长江经济带农业全要素生产率影响因素分析

4.1 变量设定与模型构建

农业全要素生产率受诸多因素的影响，秦升泽等［13］认为农业结构系数、城市化进程、受灾率、农村人力资本和物流关系嵌入对农业全要素生产率具有直接影响。叶初升等［14］认为农业财政支出对农业全要素生产率具有影响作用，主要通过农业生产结构影响农业经济增长。此外，农业全要素生产率还受到农业基础设施［15］、外商投资水平［16］、对外开放程度［17］等多种因素的影响。在参考相关研究和考虑到数据可得性的条件下，本研究选取对外开放水平、环境受灾程度、城镇化率、政策支农程度、农村金融发展水平和农村经济发展水平共6个变量为本研究的解释变量。被解释变量即农业的全要素生产率TFP，具体为①对外开放水平：进出口总额与地区生产总值的比值；②环境受灾程度：受灾面积与农作物总播种面积的比值；③城镇化率：城镇人口与总人口的比值；④政策支农程度：政府的农林水务支出与年度总支出的比值；⑤农村金融发展水平：各地区农业贷款与第一产业总产值的比值；⑥农村经济发展水平：各地区农村居民人均纯收入来表示。

4.2 模型的设定

由于农业TFP被解释变量代表变化情况，为便于分析，需将其指数化并进行环比处理，参考大部分学者的方法，将2003年长江经济带各省市的农业TFP被解释变量设为1，每一期的指数为从基期到报告期的所有增长率的乘积。本研究建立面板数据模型来分析解释变量对农业全要素生产率指数的影响，公式如下。

式中，TFP代表被解释变量农业全要素生产率指数，i代表长江经济带各省区，t代表年份，a代表截距，b、c、d、e、f、g分别代表各解释变量的系数，θiDi和φtDt分别代表长江经济带无法观测到的异质性和时间效应，εit代表随机误差项。

4.3 参数估计及结果分析

4.3.1 Hausman检验采用Stata16软件，对上述面板数据模型进行计量分析（表6）。从表6可以看出，P为0.075 0，因此影响农业全要素生产率的面板数据模型在5%的水平下不显著，即不应该拒绝原假设，应选用随机效应模型进行计量分析。

表6 面板数据的Hausman检验

4.3.2 计量分析由Hausman检验结果可知，长江经济带农业全要素生产率面板数据模型应采用随机效应模型分析，实证结果如表7所示。

表7 长江经济带农业全要素生产率影响因素回归分析结果

1）对外开放水平对长江经济带农业全要素生产率有负向影响，且结果非常显著。这是由于对外开放水平是通过进出口总额的比重来反映的，而长江经济带进出口贸易中第二、第三产业占绝对的比重，第一产业农业的进出口占比很低，因此会对农业造成挤压，造成低端农产品的挤出，且长江经济带农业发展本身应对国际市场风险的能力就比较弱，所以对外开放水平会对长江经济带农业全要素生产率有负向影响。但是从长期来看，随着开放水平的提高会促使农业生产者进行技术革新，促进农业生产结构向优势产业调整，有利于实现资源的最优配置，提升资源配置效率。因此长江经济带当前的农业对外开放还有较大的发展空间。

2）财政支农支出对长江经济带农业全要素生产率有非常显著的负向影响。财政支农支出是指政府财政部门为扶持、发展“三农”所做的财政支持。目前，国内学者对于财政支农支出对农业全要素生产率的影响研究结论不一，部分认为财政支农支出对于农业生产效率的提高具有积极作用，另一部分学者认为中国目前部分地区存在农业财政资金的统筹管理方面不规范等问题，财政支农支出对于农业发展并没有积极作用。本研究通过对长江经济带的财政支农支出研究中发现，长江经济带大部分省份存在财政支农投资投入总量不足、占总的财政支出的比重低下、投资结构不合理、资金使用效率低下，甚至会出现农业投资资金被其他他支出项目挪用等问题，这才导致了财政支农支出对长江经济带农业全要素生产率出现了负向影响。

3）城镇化率对长江经济带农业全要素生产率的影响系数为正，且在10%的水平下显著。城镇化率的提高会使大量农村劳动力转移到城市，农村人力资本投入冗余减少，人均耕地面积增大，土地的规模化经营效应也大大增强。另外，城镇化率较高的地区对农产品数量、质量的需求也会较高，有利于农业生产结构的进一步完善和生产效率的进一步提高。最后，“工业反哺农业，城市支持农村”等支农政策的提出也会提高农业的全要素生产率。

4）环境受灾程度对长江经济带农业全要素生产率有非常显著的负向影响。长江经济带由于特殊的地理与气候等因素，使该地区长期面临渍涝灾害的威胁，虽然政府每年都会采取积极措施防洪抗灾，但由于自然灾害的不可预测性，一旦发生灾害，便会对农业生产活动产生阻碍作用。

5）农村金融发展水平对长江经济带农业全要素生产率具有负向影响，但影响并不显著。说明长江经济带农业贷款的增加并不会提高农业的全要素生产率。这可能是由于金融资本本身的成本较高，农民只愿意将贷来的资金投入到农业生产的部分环节，加之长江经济带更倾向于将金融贷款投放到第二、第三产业，对农业、农村的支持力度不够，农村金融服务体系不够完善，金融投资不足，使得农村金融促进农业生产效率作用尚未发挥。

6）农村经济发展水平对长江经济带农业全要素生产率具有非常显著的促进作用。说明农村经济发展水平越高越会促进农业的全要素生产率。农村经济发展水平越高说明农村居民人均纯收入越高，意味着农民拥有更多的资金来提高农业的生产技术、生产规模和生产效率，进行扩大再生产。同时，农民生活质量的提高会使农民有更多的时间和精力去进行农业生产、改进生产工具、学习先进的生产技能。这些都会促进农业全要素生产率的提高。

5 结论与建议

运用DEA-Malmquist指数模型从2方面对长江经济带11个省份2003—2019年的农业全要素生产率进行了测度评价，最后建立回归模型对其影响因素进行了分析。结果表明，长江经济带农业全要素生产率与全国相比仍有一定的差距，存在着土地投入、农业机械化投入和化肥投入冗余的现象。农业TFP自东部、中部和西北部依次递减。农业TFP总体呈增长趋势，年均增长幅度为3.2%。且主要由技术进步推动，分区域看，东、中、西南三大区域相差不大，西南地区增速整体上要高于东部和中部地区。长江经济带农业TFP受多种因素的影响，其中，农村经济发展水平、城镇化率对长江经济带农业TFP具有显著的正向影响，对外开放水平、财政支农支出、环境受灾程度对长江经济带农业TFP具有显著的负向影响。根据本研究结论，提出如下相关对策建议。

5.1 统筹区域协调发展，缩小区域间的差距

从长江经济带三大区域间农业TFP和三大区域农业TFP增长率之间的差距可以看到，区域之间的农业TFP仍有一定的差距，对于农业总体TFP偏低的中部和西南部地区，不仅要进一步推动农业技术的发展，更重要的是要提高农业技术的利用效率。长江经济带发展领导小组等政府部门应该根据区域间的差异，制定不同的发展规划战略，实现将先进的农业科技由东部向中部和西南部推广，改善农业基础设施的建设，缩小区域间的差距。从而推动长江经济带整体农业全要素生产率的提高。

5.2 进一步提高对外开放水平，保护农业的弱质性

从长期来看，高度的对外开放水平对长江经济带农业TFP的提高是有利的，因此，长江经济带各省应该依托地理位置优势，提高对外开放水平，提高外资利用效率，积极引进学习国外先进生产技术，并注意自身农业技术的革新，促进农业生产结构向优势产业调整。同时也应该实施农业保护政策，避免国外优质农产品或者是第二、第三产业对农业的挤压。

5.3 完善农业财政支出政策，加强农村金融服务体系建设

利用高效的农业财政资金会对农业发展具有积极作用，因此，长江经济带在进一步增加农业财政资金总量规模，提高财政支出比重的同时，还应该加强农业财政资金的管理，完善相应的资金使用制度，健全监管机制，使支农资金使用透明化，进而提高农业财政资金的使用效率。同时，政府部门应该出台政策引导民间机构、农村金融机构，将更多的资本投入到农业农村的建设中去，加强农村金融服务体系建设，支持农村金融机构服务乡村振兴，充分发挥农村金融促进农业生产效率的作用。

5.4 加强农业技术革新，合理利用各种资源

实证分析显示，2003—2019年长江经济带农业TFP增长主要由技术进步推动，因此，未来一段时间推动农业TFP高效增长的方式仍是技术进步。所以长江经济带应该继续增加科技投入，加强农业技术的进步与革新，解决当前科技成果转化利用率低、科研机制不完善等问题。着重加强光伏农业、无土栽培、温室大棚技术、节水灌溉、地膜回收技术、水肥一体化等先进农业技术的创新，加强新型职业农民的培训力度，合理利用化肥、地膜等会对环境造成污染的资源。