适度规模经营促进了农业新质生产力形成吗？

摘 要：形成农业新质生产力是提升农业效率、建设农业强国的重要举措。基于政治经济学基本原理，构建了“生产力—生产方式—劳动生产率”分析框架，建立联立方程模型并采用可处理内生性的控制函数（CF）法，利用2006—2022年省级面板数据，分别以科技创新、规模经营反映新质生产力和生产方式，并用劳动生产率测度新质生产力的形成，检验适度规模经营对科技创新和农业劳动生产率的影响。结果发现：规模经营对农业劳动生产率呈“倒U型”影响，即在达到最佳规模经营面积之前，农业劳动生产率会随劳均耕地面积增加而上升，且对于粮食主产区，适度规模经营的劳动生产率提升效应更为显著；农业适度规模经营与科技创新能够相互促进，生产力影响生产方式、生产方式反作用于生产力原理在农业领域得到验证；适度规模经营除可以促进科技创新间接提高劳动生产率外，还可以改善农机作业效率、减少化肥施用量进而提高农业劳动生产率。加快形成农业新质生产力，需推动农业适度规模经营。

关键词：适度规模经营；农业新质生产力；科技创新；农业劳动生产率

中图分类号：F323 文献标识码：A 文章编号：1003-7543（2024）10-0044-18

2023年9月，习近平总书记在黑龙江省考察时提出“新质生产力”［1］。在主持中共中央政治局第十一次集体学习时，习近平总书记强IeUoVc2xbdwNSq0MMTNZrA==调，“科技创新能够催生新产业、新模式、新动能，是发展新质生产力的核心要素”［2］。科技是覆盖全部生产要素并赋能全部生产要素的创造性力量［3］。邓小平同志指出，“科学技术是第一生产力”［4］274。没有科技创新的关键性突破，就难以产生新质生产力。农业科技创新和应用，包括农业科技成果的积累、科技人才的成长和科技服务的完善等，很大程度上意味着农业新质生产力的形成。农业生产方式的变革会对农业生产力的发展起到巨大的推动作用，而土地制度的变革是农业生产方式变革的前提和基础。习近平总书记指出，“土地流转和多种形式规模经营，是发展现代农业的必由之路”［5］。适度规模经营使劳动力与土地、资金的配置比例发生改变，而这一改变需要农业科技进步的配合和支持。劳动生产率是生产力的表现形式，生产力的高低和发展状况，可以用劳动生产率来衡量，提高生产力的因素与提高劳动生产率的因素是一致的［6］。农业自身创新发展水平和科技进步水平，也可以在农业劳动生产率这个指标上体现出来［7］。马克思指出，“资本积累的另一个重要的因素是社会劳动生产率的水平”［8］697。对于人均耕地面积较少的中国而言，推动现代农业发展，保障国家粮食安全，必须重点依靠农业劳动生产率的提高。在劳动生产率增长缓慢和水平很低的国家，农业现代化是不可能实现的［9］。在马克思看来，只有提高农业劳动生产率，不断将农村劳动力解放出来，才能为城镇工业的发展提供源源不断的剩余农产品和劳动力大军，城镇化才可能实现［10］。

改革开放以来，一系列农村改革极大调动了中国农民的积极性和主动性，农业生产力得到空前释放，农业劳动生产率水平不断提升，农业发展取得巨大成就。然而，与发达国家相比，中国农业仍相对落后，农业劳动生产率依然较低。从国内不同部门来看，中国农业劳动生产率仅为非农产业的25.3%［11］，提升空间较大。提高农业劳动生产率，既要加快科技创新、改善生产工具，又要不断优化农业劳动力与生产工具结合的方式，推动农业适度规模经营，把发展动能转换到依靠科学技术和现代要素上来，加快农业新质生产力的形成。

适度规模经营作为一种农业生产方式会影响农业新质生产力的形成，并且适度规模经营与科技创新存在十分密切的关系，二者都会影响农业劳动生产率。然而，现有研究主要是对适度规模经营、科技创新与农业劳动生产率两两关系的分别考察，尚未有文献将三者放在同一个框架内研究适度规模经营是否能够促进农业科技创新，并推动农业新质生产力的形成。基于此，本文的研究可能有两方面的边际贡献：一是采用政治经济学的“生产力—生产方式”范式，研究适度规模经营对农业科技创新和农业劳动生产率的影响，检验适度规模经营是否促进了农业新质生产力的形成；二是构建“生产力—生产方式—劳动生产率”分析框架，并借以研究适度规模经营与科技创新及农业劳动生产率的关系，可以推动马克思主义经典理论的中国化时代化。

一、理论分析

（一）马克思的“生产力—生产方式”原理及其再认识

马克思在1846年12月28日致安年科夫的信中写道：“随着新的生产力的获得，人们便改变自己的生产方式。”［12］17在1847年《哲学的贫困》中，马克思再次强调，生产力影响生产方式，进而改变生产关系①。根据上述原理，马克思在1867年出版的《资本论》中，把1859年出版的《政治经济学批判》序言中“同他们的物质生产力的一定发展阶段相适合的生产关系”修改成“一定的生产方式以及与它相适应的生产关系”。修改后的原理表明：不是人们所熟知的生产力直接决定生产关系，而是生产力影响生产方式，然后通过一定的生产方式决定与之相适应的生产关系［13］。根据马克思在《资本论》等一系列重要著作中的论述，吴易风［13］指出，马克思“生产力—生产关系”原理实则为“生产力—生产方式—生产关系”原理。修正后的原理为不少学者所采用［14］。除生产力影响生产方式外，生产方式也会反作用于生产力。马克思曾明确指出，“它必须变革劳动过程的技术条件和社会条件，从而变革生产方式本身，以提高劳动生产力”［8］366。可见，马克思主义政治经济学认为，生产力影响生产方式，而生产方式也可以反作用于生产力，二者可以相互促进。

一方面，生产力影响生产方式。生产力的变化引起生产方式的变化，新的生产力要求新的生产方式［13］。生产力的发展会突破原有的生产方式，发展新质生产力必然要求形成与之相适应的新型生产方式。没有机器和机器体系这样一种社会化的劳动资料，就不可能有近代和现代工厂的大机器生产的生产方式。马克思指出，“对资本主义生产方式的科学分析却证明：资本主义生产方式是一种特殊的、具有独特历史规定性的生产方式；它和任何其他一定的生产方式一样，把社会生产力及其发展形式的一个既定的阶段作为自己的历史条件，而这个条件又是一个先行过程的历史结果和产物，并且是新的生产方式由以产生的现成基础”［15］993。上述结论表明：一定历史阶段上的生产力及其发展形式，是一定的生产方式得以产生的历史条件和现实基础。如果社会上只有锄头、镰刀等简单手工工具，就不可能出现现代化大规模农业的生产方式。所以，马克思说：“手推磨产生的是封建主为首的社会，蒸汽磨产生的是工业资本家为首的社会”［16］222。

另一方面，生产方式会反作用于生产力。历史唯物主义在肯定生产力因素决定作用的同时也重视生产方式对生产力发展的反作用。在《资本论》第一卷中，马克思提出变革生产方式以提高生产力。在《资本论》第三卷中，他再次写道：“资本主义生产方式一方面促进社会劳动生产力的发展，另一方面也促进不变资本使用上的节约”［17］101。任何生产方式，都必然与一定生产力紧密结合。生产力是在生产方式中实现的，生产力的发展会改变生产方式，相反生产方式的改变也会促进生产力的发展［18］。小农生产方式是传统农业的基本生产方式，属于自给自足的自然经济［19］。马克思指出，“这种生产方式是以土地和其他生产资料的分散为前提的。它既排斥生产资料的积聚，也排斥协作，排斥同一生产过程内部的分工，排斥对自然的社会统治和社会调节，排斥社会生产力的自由发展”［8］872。因此，能否以新的生产方式代替传统小农生产方式以适应新科技的创新和应用，是决定能否形成新质生产力的关键。

（二）农业适度规模经营、科技创新与农业新质生产力的形成

适度规模经营是一种农业生产方式，科技创新是新质生产力的直接体现，按照马克思“生产力—生产方式”的原理，农业生产方式会受农业生产力变化的影响，也会反作用于农业新质生产力的形成。也就是说，适度规模经营受科技创新的影响，也会反作用于科技创新，二者相互作用并能够影响新质生产力的形成。第一，适度规模经营有助于推动科技创新。适度规模经营可能更有利于新科技的采纳和推广［20］，适度规模经营具有边际拉平效应和交易收益效应，有利于科技创新，促进新质生产力的形成。例如，规模经营更容易采用改良品种和化学投入类的技术［21］，会促使农业科技工作者研发出抗倒伏、便于农机田间管理的作物种子。第二，科技创新要求适度规模经营的农业生产方式。智慧农业、生物技术等农业科技创新促进生产要素集聚和重组，有助于优化农地资源配置，提高土地的管理和利用水平。具有较高生产效率的农机装备在规模经营的条件下更容易发挥优势，例如，联合收割机、无人机植保的“飞防”等现代化的农业技术装备需要与规模化土地相匹配。第三，适度规模经营和科技创新协同作用会影响农业新质生产力发展。适度规模经营能有效促进农业科技进步与投资能力、生产规模相匹配；推动农业技术进步和技术效率改善［22］，进而提升劳动生产率。农业科技创新不仅可以直接降低生产单位成本、增加产出从而提升农业劳动生产率［23-24］，还可以通过“替代效应”释放更多的农业劳动力［25］，农业劳动力向城镇非农领域转移，从而推动农业规模化、集约化发展，并反过来促进节约劳动力、适合规模经营的农业设备研发和技术进步［20，26］。因此，没有适度规模经营，农业生产技术效率将大打折扣［27］；缺乏恰当的农业科技，盲目扩大经营规模，必将带来生产效率的损失［28］。适度规模经营与科技创新可能相互促进，二者的协同作用共同促进农业新质生产力的形成。

（三）农业“生产力—生产方式—劳动生产率”分析框架

马克思指出，“而劳动生产力是随着科学和技术的不断进步而不断发展的”［29］698。当产品种类或生产结构不变时，我们以劳动生产率来衡量生产力的发展程度。生产力与生产方式是农业劳动生产率的关键性决定因素，即农业科技创新与适度规模经营是提高农业劳动生产率的关键因素。

一方面，农业劳动生产率取决于生产力水平。马克思指出，“劳动生产率不仅取决于劳动者的技艺，而且也取决于他的工具的完善程度”［8］395。可见，通过科技改进的生产工具对农业劳动生产率有重要影响。经济社会以及农业自身发展使原有工具不再满足需要，须不断改进生产工具以适应新形势。科技创新为发明制造更先进的农业生产工具提供了动力。马克思强调，“使用的机器、役畜、矿物质肥料、排水管等等的量，则是劳动生产率增长的条件”［8］718，“资本是以生产力的一定的现有的历史发展为前提的——在这些生产力中也包括科学”［30］188。邓小平同志认为，“社会生产力有这样巨大的发展，劳动生产率有这样大幅度的提高，靠的是什么？最主要的是靠科学的力量、技术的力量”［31］87。科技创新实现了资本对不同技能水平劳动力的替代，缓解了劳动供给不足问题，进而提高了劳动生产率［25］。现代新科技应用于农业领域，将培育出更多产量更高、质量更优、适应性更强的新品种，使农业生产从依赖自然转变为依赖科技，农业的自然生产越来越多地受人类直接控制。正是各种农业机械的发明和改进，农药、化肥的制作和利用，家畜、作物品种的改良，种植养殖技术的改善等，使农业劳动生产率以及农业养活人口的能力得到了极大提高［32］19。

另一方面，农业劳动生产率受生产方式的影响。在政治经济学中，生产方式的含义有两重性，包括劳动的方式和生产的社会形式［33］。劳动的方式“指的是劳动者在劳动过程中相互结合的方式以及他们使用劳动资料的方式”［18］。如何实现劳动与土地等生产资料的有效匹配，包括让单个农业劳动力经营多大规模的土地，是农业生产方式的重要体现。“在其他条件不变时，商品的便宜取决于劳动生产率，而劳动生产率又取决于生产规模。”［8］722在适度范围内，农地经营规模的增加可以改善资本和劳动的配置效率［34-35］。生产的社会形式可以用社会经济结构或社会形态来描述［18］。作为生产的社会形式的一种具体体现，适度规模经营有利于提高农业劳动生产率。“把各小块土地结合起来并且在全部结合起来的土地上进行大规模经营的话，一部分过去使用的劳动力就会变为多余的；劳动的这种节省也就是大规模经营的主要优点之一。”［36］370在商品经济和市场竞争条件下，农业生产者想生存和获得利润，必须采用先进农技农机进行专业化生产，而这样做又必须使农场有较大的规模。农业专业化、集约化和大生产排挤小生产的结果是提高了农产品商品率和农业劳动生产率［37］18。改变农业生产方式，尤其是优化劳动力和土地的匹配度，适度提高农地经营规模，对农业劳动生产率有重要影响。

基于上述分析，本文提出“生产力—生产方式—劳动生产率”分析框架（见图1），并提出以下研究假说：

H1：在达到一定规模之前，规模经营对农业新质生产力的形成有正向促进作用。

H2：适度规模经营可以反作用于科技创新，进而影响农业新质生产力的形成。

H3：适度规模经营通过改善农机作业效率、减少化肥施用量促进农业新质生产力的形成。

二、模型、变量和数据

（一）联立方程模型与CF法估计

理论分析表明，适度规模经营和科技创新会相互作用，且都能影响采用农业劳动生产率衡量的新质生产力。而且，适度规模经营和科技创新都受粮农作物种植结构、政府农林水支出水平等因素的影响，具有较强的内生性。变量之间的上述关系，可以建立如下联立方程模型：

LaborPit=β0+β1scaleit+β2scale+β3technologyit+∂X+ϑi+γt+εitscaleit=θ0+θ1technologyit+φY+ϑi+γt+vittechnologyit=δ0+δ1scaleit+σZ+ϑi+γt+ωit（1）

在式（1）中，第一个方程的因变量LaborPit表示省份i在年份t的农业劳动生产率，它同时受规模经营（scaleit）、科技创新（technologyit）和控制变量的影响。X是控制变量集。考虑到规模经营与农业劳动生产率可能存在的“反向关系”［38］，在第一个方程中加入规模经营的平方项（scale）。在第二个方程中，因变量为农地规模经营scaleit，它受农业科技创新technologyit和控制变量集Y的影响。在第三个方程中，因变量technologyit表示省份i在年份t的农业科技创新水平，它受农地规模经营（scaleit）情况和控制变量集Z的影响。β0、θ0和δ0是常数项，各变量前的参数为待估计系数。εit、vit和ωit为常规设置，表示服从独立同分布的随机扰动项。ϑi和γt分别为省份虚拟变量、年份虚拟变量，用于控制地区固定效应和时间固定效应。

由于式（1）所示的模型存在内生变量，直接使用普通最小二乘法（OLS）对其估计将导致联立性偏差（simultaneity bias），得不到一致估计。针对这一问题，Wooldridge［39］提出了一个可直接测试内生性的两步控制函数（control functions，CF）法。其基本思路是，先估计得到式（_{Kj2JxHcPT3fU7ZU6t9ejJqyIu1Zr5Lw61LoXPUh0qc8=}1）中第二个方程和第三个方程的残差项，再将得到的残差项带入第一个方程中进行联合准极大似然估计（quasi-maximum likelihood estimation，QMLE），从而控制内生性。在解决内生性问题的同时，CF法可以非常方便和简洁地用于非线性模型。除CF法外，还可以利用三阶段最小二乘法（3SLS）对式（1）进行估计。不过，使用3SLS进行估计，如果三个方程中有一个估计得不准确，则其他方程的估计结果很可能也有问题。而且，3SLS估计通常只报告标准误而不报告稳健标准误，当数据存在较严重的异方差问题时，估计结果的可信度较差。因此，本文主要使用CF法进行估计，并将3SLS估计结果作为对照，以检验CF法估计结果的稳健性。

（二）变量设置与描述性统计

1.被解释变量

为检验适度规模经营能否促进农业新质生产力的形成，同时考虑适度规模经营和科技创新的相互影响关系，以及二者对农业劳动生产率的影响及其作用机制，本文的被解释变量分为两类：结果被解释变量和中间被解释变量。结果被解释变量用农业劳动生产率这一具体指标来衡量农业新质生产力。农业劳动生产率是指农业劳动者在一定时间内生产的产品价值与相应的劳动消耗量之比［40-41］。产品价值的实质是劳动成果，本文用农业增加值或农业产值来反映；劳动消耗量用第一产业就业人数来衡量。因此，农业劳动生产率可以用农业增加值或农业总产值除以第一产业就业人数，即劳均农业增加值（Y1）或劳均农业产值（Y2）来反映。由于农业劳动生产率的提高主要通过农业机械替代劳动来实现，且农业科技创新（比如优质种子、水肥一体技术等）可以减少化肥、农药等农资的使用，而规模经营情况可能制约部分农机的使用，因而本文将单位播种面积上的农机总动力和化肥施用量（折纯），分别作为中间被解释变量，检验适度规模经营和科技创新是否通过影响二者来影响农业劳动生产率。

2.解释变量

规模经营（x1）和科技创新（x2）是本文的两个解释变量。规模经营可以用耕地面积除以第一产业就业人数，即劳均农地经营面积来反映。专利是反映科技创新水平的重要指标。获得新专利，表明企业开展科技创新活动并形成新成果。一般而言，专利数量越多，科技创新越活跃。不过，农业专利从授权到转化为现实生产力、影响规模经营和农业劳动生产率需要一个过程，因而本文采用滞后一期的第一产业就业人数劳均农业发明专利和实用新型专利的授权数量作为衡量农业科技创新水平的指标。

3.控制变量

大量研究表明，农作物种植结构、政府农林水支出水平、耕地可灌溉情况等都会影响农业科技创新、规模经营和农业劳动生产率［42］。参照现有文献，本文将三种主粮播种面积占农作物总播种面积的比重、政府农林水支出额、有效灌溉面积占农作物播种面积的比重、水土流失治理面积与耕地面积之比、牧渔业产值占农林牧渔业总产值的比重、农村人均用电量、进出口总额占GDP比重、农林牧渔固定资产投资等加以控制。反映政府农业投入强度的单位农作物播种面积上的政府农林水支出额、农林牧渔固定资产投资以及反映对外开放程度的进出口总额占GDP比重，通常当年情况会影响下一年的农业生产，因而采用滞后一期的数据。

从理论上看，一个地方乡村人口每万人拥有的农民专业合作社数量，会影响规模经营，但不会对农业科技创新和劳动生产率产生直接影响（否则，就可以通过人为增加农民专业合作社数量来加快农业科技创新，这显然不现实）；一个地方乡村人口每万人拥有的农业加工企业数量，会影响农业科技创新活跃度，但不会直接影响规模经营和农业劳动生产率。因此，为缓解遗漏不可观测因素对农业劳动生产率的影响，更好地解决规模经营与科技创新互为因果引发的内生性问题，本文在计量时，分别将乡村人口每万人拥有的农民专业合作社数量和农业加工企业数量，作为规模经营与科技创新的工具变量。

上述各变量的界定、数据来源说明与描述性统计特征见表 1（下页）。

（三）数据来源

本文的数据主要来源于历年《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国固定资产投资统计年鉴》、EPS数据库、浙大卡特—企研中国涉农研究数据库、国泰安数据库、国家知识产权局。各个变量数据的具体来源见表1，对个别有缺失的数据，进行了插值处理。研究期间是2006—2022年，研究对象是除北京、上海和西藏之外的全国28个省（区、市），数据为面板数据①。其中，每万人第一产业就业人数的农业发明专利和实用新型专利授权数量、单位农作物播种面积的政府农林水支出额、农林牧渔固定资产投资、进出口总额占GDP比重等变量，使用的是滞后一期的数据，即2006—2021年数据。为了消除通货膨胀的影响，本文将农林牧渔业增加值和总产值、农林牧渔业固定资产投资、政府农林水支出额等涉及价格的变量，分别根据农林牧渔业总产值指数、固定资产投资价格指数进行平减，将名义值转化为实际值。

三、实证结果分析

（一）基本回归

表2中的 CF 法估计结果显示，无论是以劳均农业增加值反映的农业劳动生产率，还是以较粗略的劳均农业产值反映的农业劳动生产率，在控制年份固定效应和地区固定效应后，方程中规模经营的平方项、科技创新及其工具变量，估计系数均在1%的统计性水平上显著，绝大部分控制变量也在给定统计性水平上显著。而且，检验模型是否成立的方程残差相关系数lns1、lns2、lns3和判断方程联立是否合适的g12、g13，均通过了显著性检验。这说明，采用CF法对式（1）进行整体估计是合适的，数据拟合良好，模型很好地反映了规模经营和科技创新的相互关系及其对农业劳动生产率的影响。

从以劳均农业增加值反映的农业劳动生产率回归结果看①，规模经营平方项（x1s）的系数为负，也通过了1%的统计性水平检验，表明人均占有的耕地面积，对于农业劳动生产率提高有先升后降的aD1ipr1BmBPKKaFAcuBVJA==“倒U型”影响。科技创新（x2）的系数为正（0.144），且通过了1%的统计性水平检验，表明以农业发明专利和实用新型专利反映的农业科技创新有助于提高农业劳动生产率，这与Bambio et al.［43］发现农业技术进步能够提升农业生产效率的结论一致。具体而言，在达到劳均耕地面积峰值（0.511公顷，即7.665亩）之前，第一产业就业者劳均耕地面积越大，越有助于提高农业劳动生产率。适度规模经营会改变农业生产中的人地配置，从而提升农业劳动力的平均产出水平［40］，研究假说H1得到初步验证。在其他条件不变时，上一年农业发明专利和实用新型专利数量每增加一个单位，会推动当年劳均农业增加值提高0.144万元/人。同时，表2的估计结果还显示，规模经营与科技创新可以相互促进，且都在1%的统计性水平上显著。具体而言，劳均耕地面积每增加1公顷，会推动每万人拥有的农业发明专利和实用新型专利增加2.186件；反之，每万人拥有的农业发明专利和实用新型专利增加1件，会推动第一产业就业者劳均耕地面积增加0.013公顷（0.195亩）。结合二者对农业劳动生产率的影响可知，土地面积在达到人均7.665亩之前，规模经营不仅能够直接促进农业劳动生产率提高，还会通过促进农业科技创新间接提高农业劳动生产率。研究假说H2也得到验证。农业适度规模经营不仅摊薄了使用现代大型机械的成本，促使农民在农业生产中以机器替代劳动［44］，还让农业新技术的推广应用更加迅速、农业生产和管理更加高效［45］。科技的推广应用也需要以适度规模经营为前提条件。

表2还报告了以粮食播种面积占农作物总播种面积的比重反映的农作物种植结构、以单位农作物播种面积上的政府农林水支出额反映的政府农林水支出水平等控制变量对适度规模经营、科技创新、农业劳动生产率的影响。结果表明，农村人均用电量对于规模经营有显著的促进作用，而滞后一期的单位农作物播种面积上的政府农林水支出额和滞后一期的单位农作物播种面积的农林牧渔固定资产投资，则对农业规模经营有显著的抑制作用；粮食播种面积占农作物总播种面积的比重、滞后一期的单位农作物播种面积上的政府农林水支出额和滞后一期的单位农作物播种面积的农林牧渔固定资产投资，对于农业科技创新有显著的促进作用，而农村人均用电量、滞后一期的进出口总额占地区GDP比重，对于农业科技创新有显著的抑制作用。此外，农村人均用电量、有效灌溉面积占农作物播种面积的比重、水土流失治理面积与耕地面积之比都有助于促进农业劳动生产率提升，而滞后一期的单位农作物播种面积上的政府农林水支出额、牧渔业产值占农林牧渔业总产值的比重和滞后一期单位农作物播种面积的农林牧渔固定资产投资都会对农业劳动生产率提升产生负向作用。因控制变量不是本文关注的重点，以下不再展开讨论。

（二）稳健性检验

1.以劳均农业产值反映农业劳动生产率

除增加值外，产值也是衡量一定时间内生产的产品数量的主要指标。因此，用农林牧渔产值除以第一产业就业人数得到的劳均农业产值，作为农业劳动生产率的衡量指标也有合理性。一些学者用劳均农业产值反映农业劳动生产率［9］。作为一种稳健性检验，表2右侧报告了将劳均农业产值作为被解释变量的估计结果。除两个核心解释变量外，包括工具变量、控制变量和检验CF法适用性的变量估计结果都与被解释变量为劳均农业增加值时非常接近，表明即便以较为粗糙的劳均农业产值衡量农业劳动生产率，采用CF法估计式（1）仍然比较合适。而且，规模经营、科技创新两个核心变量的系数及其显著性都与以劳均农业增加值作为被解释变量时非常相似，表明计量结果具有较好的稳定性和可信性。不过以劳均农业产值衡量农业劳动生产率时，规模经营的最优值会从7.665亩增加为14.608亩，而科技创新的估计系数也从0.144增加为0.221。

2.基于三阶段最小二乘法（3SLS）的估计

为进一步检验适度规模经营与科技创新的相互作用及其对农业劳动生产率影响的稳健性，这里采用三阶段最小二乘法（3SLS）进行了估计，结果如表3（下页）所示。从整体来看，采用3SLS法估计时，控制变量的显著性水平更好，但无论是以劳均农业增加值还是以劳均农业产值衡量农业劳动生产率，农业科技创新的工具变量都不再显著。这表明，与CF法相比，3SLS对数据的拟合程度较差。不过，当以劳均农业产值反映农业劳动生产率时，规模经营的一次项和二次项都在10%统计性水平上对农业劳动生产率产生显著影响，且在1%的统计性水平上，与农业科技创新依然有显著的相互促进作用，这意味着式（1）建立的模型能够较好地捕捉到三个变量间的关系，对数据进行整体估计能够得到的计量结果具有较好的稳健性。此外，3SLS法估计得到的规模经营最优值增加至36.667亩，科技创新系数增加至0.438，可能会高估适度规模经营与科技创新对于提高农业劳动生产率的促进作用。由于3SLS法估计存在缺陷，估计结果不如CF法准确，接下来仅报告CF法估计结果并对其加以分析。

（三）比较分析

粮食作物与非粮作物的种植具有明显区别，种植粮食的收益较低，更需要较大的经营规模和农业机械作业面积。在粮食主产区，适度规模经营与科技创新的相互作用及其对农业劳动生产率的影响可能不同于全国的一般情况。鉴于粮食生产效率对于保障国家粮食安全的重要性，表4报告了基于全国13个粮食主产区①适度规模经营与科技创新的相互作用及二者对农业劳动生产率影响的CF法估计结果。

表4的估计结果表明，首先，对于粮食主产区，适度规模经营的农业劳动生产率提升效应可以在更大范围内发挥作用——最优劳均耕地面积从全国时的7.665亩增加至42.579亩，而且与全国情况不同，此时规模经营的一次项在1%的统计性水平上显著，且科技创新的农业劳动生产率提升效应比全国要大（系数从0.144增加为0.155）。其次，不同于全国情况，对于粮食主产区，适度规模经营的扩大并不能显著促进农业科技创新。最后，农业科技创新对于粮食主产区适度规模经营的促进作用，比全国要大。每万人拥有的农业发明专利和实用新型专利每增加1件，会推动劳均耕地面积增加0.055公顷（0.825亩）。另外，与全国情况一样，当被解释变量从劳均农业增加值替换为劳均农业产值后，无论是规模经营的最优值，还是科技创新系数反映的农业劳动生产率提升效应，都会明显变大。由此，研究假说H1再次得到验证。

大量研究发现，粮食主产区达到“适度”规模经营的面积，明显高于非粮食主产区［38］，并且粮食主产区对可以替代劳动力的农机研发运用、良种培育推广的需求也更为强烈［46］。其原因可能是：非粮食作物种植保留了较好的传统品种，且需要消耗较多的劳动力（如云南的茶叶、四川的柑橘等），粮食生产需要较大的经营规模才能取得规模效益，并且农业劳动力向外转移需要更多的良种良法、良机良技等科技创新支撑。

四、作用机制分析

农业机械和化肥施用在很大程度上决定着农业劳动生产率，即影响着农业新质生产力的形成。作为农业科技创新的集中体现，农业机械化有助于缓解劳动力瓶颈，使农民从繁重的体力劳动中解放出来，降低作物生产的单位成本，提高劳动生产率［47］。而化肥作为一种能够大幅影响农业产出的投入，其施用方式（如是否精准施肥）和施用量往往与农户的经营规模高度相关［48］。因此，可以将单位播种面积上的农机总动力和化肥施用量（折纯）作为中间被解释变量①，检验适度规模经营与科技创新是否通过影响农机作业和化肥施用量来影响农业劳动生产率。

由表5（下页）所示的CF法估计结果可知，当被解释变量为单位播种面积上的农机总动力或化肥施用量时，适度规模经营与科技创新仍存在显著的相互促进关系，表明农业生产力和生产方式之间具有稳定的双向关系。具体来看，在给定的显著性水平上，规模经营对单位播种面积上的农机总动力和化肥施用量都呈“U型”影响——在劳均耕地面积达到2.436公顷（36.54亩）之前，单位播种面积上的农机总动力随着劳均耕地面积的增加而减少；在劳均耕地面积达到1.815公顷（27.225亩）之前，单位播种面积上的化肥施用量随着劳均耕地面积的扩大而减少，研究假说H3得到验证。另外，科技创新对单位播种面积上的农机总动力和化肥施用量都呈负向影响，且都通过了显著性检验。在其他条件一定时，上一年每万人的农业发明专利和实用新型专利数量每增加1件，可以让每公顷播种面积上的农机总动力下降0.078千瓦，让每公顷播种面积上的化肥施用量减少1.920千克。科技创新之所以能够提升农机作业和化肥利用效率，主要是因为它能够推动良机良技、良种良法的形a362f808904d256570cb2f8422c71d96成和推广应用，促进农业生产方式创新和种植模式改进。例如，基于农业科技创新的免耕播种技术可以减少农机作业，而测土配方施肥可以避免化肥的不合理使用。

结合表2的估计结果可知，在劳均耕地面积达到27.225亩之前，规模经营和科技创新会通过提升农机作业效率、降低化肥施用强度来提高农业劳动生产率。这是适度规模经营和科技创新何以影响农业新质生产力形成的一个机理性解释。

五、研究结论与政策启示

适度规模经营作为一种农业生产方式会影响农业新质生产力的形成，并且可以与科技创新相互作用，二者都会影响农业劳动生产率。然而，很少有文献研究适度规模经营对农业新质生产力的影响，并同时考虑与科技创新的相互关系。本文构建了“生产力—生产方式—劳动生产率”分析框架，指出作为农业生产方式的适度规模经营会受到科技创新的影响，并反作用于科技创新，二者共同影响用来衡量农业新质生产力的农业劳动生产率。然后，本文建立联立方程模型，基于2006—2022年的省级面板数据，采用可处理内生性问题的CF法和3SLS法，对适度规模经营能否促进农业新质生产力的形成，同时考虑适度规模经营和科技创新的相互作用，以及二者对农业劳动生产率的影响及其作用机制进行整体估计，得到如下结论：

第一，规模经营对农业劳动生产率呈显著的“倒U型”影响。当第一产业就业人数劳均耕地面积小于7.665亩时，农业劳动生产率会随着劳均耕地面积的增加而上升，即适度规模经营能够促进农业新质生产力的形成；当超过这一最优值时，农业劳动生产率会随着劳均耕地面积的增加而下降。对粮食主产区而言，“倒U型”顶点对应的劳均耕地面积大幅增加至42.579亩。第二，适度规模经营与科技创新相互促进，且二者的协同作用共同促进农业新质生产力的形成。政治经济学的“生产力影响生产方式、生产方式反作用于生产力”基本原理在农业领域得到验证。第三，适度规模经营（在劳均耕地面积达到27.225亩前）能够减少单位播种面积上的农机总动力和化肥施用量，进而提高农业劳动生产率。农业规模化经营步伐放缓，不仅直接影响农业劳动生产率，还会限制农业科技创新，从而间接损害农业劳动生产率。这为近年我国农业劳动生产率呈下降趋势提供了一个合理解释。

基于上述结论，得到如下政策启示：首先，形成和发展农业新质生产力，要加快推动适度规模经营，让生产方式和生产力更好地匹配和互促发展。其次，形成和发展农业新质生产力，推动农业科技创新，必须增加第一产业就业者劳均经营的耕地面积，有序减少农民数量，切实提高农业规模化经营水平。再次，重视粮食主产区的适度规模经营，培育经营耕地面积在200亩左右的粮食种植类家庭农场或专业农户。最后，支持适合适度规模经营且能够较好替代劳动力的农业机械和良种良技研发，加快面向适度规模经营主体的农技推广应用、测土配方施肥培训等，让适度规模经营在促进农业新质生产力形成和发展方面发挥更大作用。 [Reform]

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Does Appropriate Scale Management Promote the Formation of New Quality Productive Forces in Agriculture？ Empirical Analysis Based on the Framework of "Productive Forces - Production mode - Labor Productivity"

LIU Tong-shan LIU Jie

Abstract： The formation of new quality productive forces in agriculture is an important measure to improve agricultural efficiency and construct an agricultural powerhouse. Drawing upon the fundamental principles of political economy， this lRQBGChFpwKEWnvsKrpIvZ0c5OvMlxx6Ox0DeG35QWs=study establishes an analytical framework of "productive forces-production mode-labor productivity". Subsequently， a simultaneous equation model is developed， employing the control function（CF） approach to address endogeneity， utilizing panel data of provinces in China from 2006 to 2022. The new quality productive forces and production mode are reflected by science and technology innovation and scale management respectively， and the formation of new quality productive forces is measured by labor productivity， the empirical analysis examines the impact of appropriate scale management on science and technology innovation and agricultural labor productivity. The findings reveal that the impact of scale management on agricultural labor productivity exhibits an inverted U-shaped pattern， before achieving optimal scale， labor productivity increases with an augmentation in per capita arable land， furthermore， the impact of appropriate scale management on agricultural labor productivity with a more pronounced effect observed in major grain-producing regions. Appropriate scale management and technological innovation mutually reinforce each other， thereby validating the principle that productive forces influence the mode of production， and conversely， the mode of production affects productive forces， particularly in the agricultural domain. In addition to indirectly improving agricultural labor productivity by promoting science and technology innovation， appropriate scale management can also improve agricultural labor productivity by improving the efficiency of agricultural machinery and reducing the amount of fertilizer application. Therefore， to bolster the formation of new quality productive forces in agriculture， it is necessary to promote agricultural appropriate scale management.

Key words： appropriate scale management; new quality productive forces in agriculture; science and technology innovation; agricultural labor productivity

（责任编辑：罗重谱）

基金项目：国家社会科学基金项目“农业土地规模化与服务规模化路径比较及其优化协调研究”（23BJY154）。

作者简介：刘同山，云南农业大学新农村发展研究院专职副院长、经济管理学院教授、博士生导师；刘婕（通信作者），云南农业大学经济管理学院副教授。