中國農業(yè)生產效率的萃取與空間差異

郇紅艷

摘要：當前城市化發(fā)展影響農業(yè)資源利用與產出，特別是城市化發(fā)展的區(qū)域異質性會加劇農業(yè)生產效率區(qū)域差異狀況，并降低整體效率水平。人口城市化有利于降低農業(yè)生產資源投入冗余，經濟城市化與空間城市化可以減少勞動力與化肥的投入冗余，但也導致機械和灌溉的過度投入，并加劇產出不足問題;單純增加居民收入的社會城市化無益于降低投入冗余，配套全面福利保障的社會城市化才能產生積極效應。城市化發(fā)展的“空間近鄰效應”使得農業(yè)生產效率呈現(xiàn)出空間集聚特征，剝離城市化環(huán)境后低低集聚區(qū)域范圍顯著縮小并向南推移，農業(yè)生產效率的空間溢出效應變得不再顯著。要轉變過去城市優(yōu)先發(fā)展的思想，實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，建立健全城鄉(xiāng)融合發(fā)展的體制機制和政策體系，鞏固完善農村基本經營制度，深化農村土地制度改革，加快城鄉(xiāng)投資一體，進一步發(fā)揮金融對現(xiàn)代農業(yè)發(fā)展的帶動作用。

關鍵詞：城市化;農業(yè)生產效率;空間近鄰效應;鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略

中圖分類號：F304? ? 文獻標識碼：A? ? 文章編號：1003-854X（2019）01-0033-10

一、引言

改革開放以來，中國的農業(yè)發(fā)展取得了巨大成就，農林牧漁總產值從1978年的1397億元增長到2015年的1.103×104億元（按1978年不變價格），年均增長速度為5.7%，但是農業(yè)現(xiàn)代化依然落后于工業(yè)現(xiàn)代化進程，成為“四化”同步的短板①。加快補齊農業(yè)農村短板，必須堅持工業(yè)反哺農業(yè)、城市支持農村的政策取向。農業(yè)發(fā)展的根本來源是生產效率提升，然而對于我國城市化發(fā)展是否能夠提高農業(yè)生產效率水平，學者們有著不同的觀點。一種觀點認為，城市化發(fā)展帶來資本與人口的集聚，促進國民經濟發(fā)展，有助于實現(xiàn)農業(yè)經營規(guī)模化、產業(yè)結構優(yōu)化、農業(yè)生產模式和經營制度的現(xiàn)代化，從而促進農業(yè)生產效率提升;另一種觀點認為，城市化發(fā)展同時也會與農村爭奪耕地、勞動力與資金等要素資源，并向農村輸出環(huán)境污染，使得農業(yè)發(fā)展缺乏優(yōu)質資源保障，阻礙農業(yè)生產效率提升②。中國正處在快速城市化進程中，以城鎮(zhèn)常住人口比例衡量的城鎮(zhèn)化率由1978年的17.92%上升到2016年的57.35%，尤其是自1996年城鎮(zhèn)化率水平達到30%以后，城市化發(fā)展速度由1978—1995年期間的年均增長0.65個百分點，提高到1996—2016年期間的年均增長1.34個百分點。當然，城市化發(fā)展并不僅僅表現(xiàn)在人口方面，還綜合反映在經濟、社會、空間等方面，具有明顯的區(qū)域發(fā)展不平衡特征，東部地區(qū)持續(xù)領先于中西部地區(qū)，部分地區(qū)出現(xiàn)了超越經濟發(fā)展階段和客觀規(guī)律的冒進態(tài)勢，產生諸如土地城市化盲目擴張，遠超人口城市化等問題，在一定程度上對農業(yè)生產造成影響③。那么，中國當前的城市化發(fā)展真正起到了提升農業(yè)生產效率水平的作用，還是抑制了農業(yè)生產效率水平提高？城市化發(fā)展區(qū)域差異性的減弱是否有助于降低農業(yè)生產效率的空間差異性并提升其效率水平？不同的城市化內涵會以何種方式影響農業(yè)資源利用效率？這些問題研究對于改變農業(yè)和農村經濟在資源配置中的不利地位，加快農業(yè)現(xiàn)代化，促進“四化”同步與區(qū)域經濟協(xié)調發(fā)展具有重要意義。

國內外學者對中國農業(yè)經濟發(fā)展和農業(yè)生產率增長進行了廣泛的研究，相關文獻主要集中在三個領域：一是農業(yè)經濟增長的源泉與影響因素研究。農業(yè)經濟增長的動力源泉來自于兩個方面，即農業(yè)要素投入增加與農業(yè)生產率提升。在經濟發(fā)展的初級階段，中國農業(yè)增長的一半以上是靠要素投入驅動，然而經濟資源的稀缺性決定了主要依靠要素投入的模式是不可持續(xù)的，中國農業(yè)發(fā)展根本出路在于農業(yè)全要素生產率增長④;從中國農業(yè)經濟增長影響因素來看，農村經濟體制改革，技術進步、農產品價格體制改革、農村工業(yè)化與城市化進程、稅費改革及農業(yè)公共支出變遷等都是重要變量，不同時期各制度變量作用不盡相同⑤。二是農業(yè)生產效率的測度。伴隨研究視角和研究方法的創(chuàng)新，農業(yè)生產效率的研究更為精細化和貼近實際。有的將資源環(huán)境因素納入農業(yè)生產效率研究框架中，以農業(yè)面源污染、碳排放等作為非期望產出，測算資源環(huán)境約束下的農業(yè)生產率，希望通過中國農業(yè)綠色生產率革命來推動農業(yè)環(huán)境友好發(fā)展，取得了許多研究成果⑥;有的剔除外部環(huán)境和隨機誤差對農業(yè)生產效率的影響，國家宏觀經濟環(huán)境、政府對農業(yè)發(fā)展的相關政策、人力資源因素及自然災害等因素都會對農業(yè)生產效率產生影響⑦，卻又不受決策單元的主觀控制，需要運用三階段DEA方法剝離外部環(huán)境影響才能真實反映效率水平。三是城市化與農業(yè)生產效率關系及其空間效應研究。中國具有典型的城鄉(xiāng)二元經濟結構，城市化對農業(yè)效率既有促進效果又有抑制作用⑧，使得農業(yè)發(fā)展面臨諸多挑戰(zhàn)，可能導致效率降低，由于地域遼闊，農業(yè)生產效率存在明顯的區(qū)域不均衡現(xiàn)象⑨，農業(yè)生產率、農業(yè)勞動效率、土地效率等具有空間溢出效應，與此同時，不同地區(qū)的城市化水平也存在較大差異，但是從空間角度對二者之間的聯(lián)系卻鮮有研究⑩。

既有成果為研究城市化環(huán)境下的農業(yè)生產效率提供了重要的方法論和研究思路，但是仍存在一些問題值得進一步研究。其一，多數文獻在研究農業(yè)生產效率時，假設外部環(huán)境是無差異的，然而不同地區(qū)城市化環(huán)境各異，如果忽略了它的影響，很可能導致結論失真，難以反映中國農業(yè)生產效率的真實狀況及優(yōu)化空間;其二，在衡量城市化環(huán)境因素時，多采用單一指標法，該方法計算簡單，數據易得。但是由于城市化的內容非常豐富，包含該地區(qū)的人口城市化、經濟城市化、社會城市化和空間城市化等多個方面，選擇綜合指標法會有助于全面界定城市化內涵，客觀反映其對農業(yè)效率的影響;其三，在剝離外部環(huán)境影響時，主要采用傳統(tǒng)三階段DEA模型，但是該模型基于徑向改進的BCC模型，主觀選擇投入最小化導向，也無法對多個處于生產前沿面的決策單元進行有效排序;第四，較少關注城市化環(huán)境與農業(yè)資源利用和投入產出的關系，分析城市化發(fā)展對農業(yè)生產效率的影響路徑，以及對農業(yè)生產效率區(qū)域非均衡特征的解釋。

本文通過分析城市化發(fā)展對中國農業(yè)生產效率的影響路徑，在人口、經濟、空間與社會等角度全面衡量城市化的基礎上，基于改進的三階段超效率SBM-DEA（Three-Stage Super-SBM-DEA）模型分別測度剝離城市化環(huán)境前后的農業(yè)生產效率，該方法既考慮投入與產出兩個角度的非徑向改進，又解決了處于效率前沿面決策單元的有效排序問題，以期為政府決策提供可靠的依據。

二、研究方法、變量選取與數據來源

1. 研究方法

一是剝離城市化環(huán)境前后農業(yè)生產效率的測度。為了研究城市化發(fā)展對中國農業(yè)生產效率的影響，需要分別測算剝離城市化環(huán)境前后農業(yè)生產效率值，并進行比較分析。本文利用改進的三階段Super-SBM-DEA模型，在第一階段測算城市化環(huán)境下農業(yè)生產效率，第三階段測算剝離城市化環(huán)境后農業(yè)生產效率。

（1）三階段非角度SBM-DEA模型。對傳統(tǒng)三階段DEA模型進行改進{11}，構建過程仍然分為三個階段，在第一三階段測度效率時，將傳統(tǒng)的BCC-DEA模型改進為SBM-DEA模型，在第二階段SFA分析中，從只關注投入松弛變量擴展為同時考慮投入產出松弛變量。

第一階段：測度投入產出松弛變量的初始SBM-DEA分析。建立非角度非徑向的SBM-DEA模型，假設一個投入產出系統(tǒng)中共有K個決策單元，每個決策單元有N種投入和M種產出。根據Tone的研究結論{12}，在假設規(guī)模報酬不變條件下，測度第k個決策單元效率的SBM-DEA模型如下：

為了實現(xiàn)式（4）、式（5）所作的調整，首先需要從SFA回歸模型的誤差中將管理無效率和隨機因素分離出來，采用Jondrow等{13}提出的JLMS方法先得到μij的條件估計量，根據Kumbhakar{14}、羅登躍{15}的研究可計算投入模型μij的條件估計量，進而可以得到統(tǒng)計噪聲νij與νrj的條件估計，計算出調整以后的投入產出變量。

第三階段：基于調整后投入產出數據的最終SBM-DEA分析。將經過第二階段調整以后的投入產出數據重新帶入式（1）的SBM-DEA模型進行效率測算。此階段得到的測算結果反映了消除運營環(huán)境和統(tǒng)計噪聲影響后的管理效率，能夠更為客觀地體現(xiàn)決策單元的技術效率狀況。

（2）超效率SBM-DEA模型。在SBM-DEA模型計算時，如果出現(xiàn)多個決策單元效率值均為1的情況，則無法對這些決策單元進行有效的評價與排序。針對此問題，Tone提出了超效率SBM-DEA模型（Super-SBM-DEA）{16}，利用該模型可以對相對有效率的決策單元進行評價和排序，也就是說，Super-SBM-DEA模型的效率值可以出現(xiàn)大于1的情況，Super-SBM-DEA模型如式（6）所示：

二是農業(yè)生產效率區(qū)域差異的測度。泰爾指數是信息理論中廣義熵指數（Generalized Entropy Index）的特殊形式，可以測度區(qū)域發(fā)展、收入分配等不公平程度，因其具有可多層級分解等優(yōu)良性質，能將區(qū)域總體差異分解為區(qū)域間差異和區(qū)域內差異，進而考察各部分對研究總體差異的影響和貢獻，所以可利用該指數衡量農業(yè)生產效率的區(qū)域差異狀況。泰爾指數有T指數和L指數兩種形式，其中L指數又稱為平均對數偏差指數，不僅形式更為簡潔，而且能夠更好地滿足評價社會不平等的公理化要求，因此采用泰爾L指數測度剝離城市化環(huán)境前后農業(yè)生產效率的區(qū)域差異，并分析區(qū)域間差異（Lb）與區(qū)域內差異（Lw）的構成情況，泰爾L指數公式及其分解如下：

式中，n為樣本觀測值個數（所有省市數），k為分組個數（劃分的區(qū)域數），各區(qū)域的省市數量分別為n1，n2，k，…nk，y為所有省市農業(yè)生產效率均值，yi為第i區(qū)域農業(yè)生產效率均值，yij為第i區(qū)域第j省市農業(yè)生產效率，j=1，2，k，…ni。泰爾L指數值越高，說明區(qū)域或省市間農業(yè)生產效率的差異越大。

三是農業(yè)生產效率空間自相關性的測度。為了考察農業(yè)生產效率在空間上是否具有依賴關系，比較剝離城市化環(huán)境前后農業(yè)生產效率的空間分布特征是否發(fā)生變化，可以利用空間自相關系數定量地描述變量在空間上的相關關系及其程度。本文采用Global Morans I統(tǒng)計量來測度農業(yè)生產效率全局空間關聯(lián)度，進而利用Local Morans I統(tǒng)計量和Moran LISA圖來厘清局部空間集聚特征。

2. 變量選取與數據來源

農業(yè)生產效率的測度需要選取農業(yè)投入產出變量（見表1），本文收集1996—2013年中國大陸31個省份的面板數據，研究城市化進程中農業(yè)生產效率問題。以1996年作為研究初始年份主要基于兩點考慮：一是根據美國地理學家諾瑟姆提出的城市化發(fā)展理論，當城市化水平在30—70%時，將進入快速發(fā)展階段;二是從中國城市化發(fā)展實際來看，1996年城市化水平達到30%以后，城市化發(fā)展速度明顯加快，由1978—1995年期間的年均增長0.65個百分點，提高到1996—2015年期間的年均增長1.34個百分點，可見1996年是中國城市化進程的一個轉折點，由此進入飛速發(fā)展時期，對農業(yè)生產的影響也更為顯著{17}。農業(yè)投入產出變量與城市化變量數據來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國農村統(tǒng)計年鑒》、《中國農業(yè)年鑒》，以及《新中國五十年統(tǒng)計資料匯編》、《新中國五十五年統(tǒng)計資料匯編》和《新中國六十年統(tǒng)計資料匯編》等，少量缺失數據由地方統(tǒng)計年鑒和插值法計算補齊。

三、實證分析

以第一階段SBM-DEA模型得到的各項投入產出松弛變量分別作為因變量，以反映城市化環(huán)境因素水平的城鎮(zhèn)化率、二三產業(yè)增加值比重、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、每萬人擁有醫(yī)生數和建成區(qū)面積作為解釋變量，建立SFA回歸模型，運用Frontier4.1軟件，得到回歸估計結果見表2。可以看出，回歸系數大多能通過顯著性檢驗，說明城市化環(huán)境因素對中國農業(yè)生產的投入冗余和產出不足的確存在顯著影響。

第一，人口城市化有利于降低農業(yè)生產資源投入冗余，提高農業(yè)生產效率。除了土地投入松弛變量外，城鎮(zhèn)化率對其它投入產出松弛變量的回歸系數均為負值，說明農業(yè)人口向城鎮(zhèn)轉移有利于農業(yè)投入冗余和產出不足的下降，能夠實現(xiàn)資源的有效配置，這種作用主要是對勞動力投入、機械投入和化肥投入冗余的減少產生顯著影響。

第二，經濟城市化會減少農業(yè)勞動力投入和化肥投入冗余，但同時會導致機械和灌溉的過度投入。城市經濟的發(fā)展對用工需求增加，吸引大量農村剩余勞動力進城務工，有利于降低農業(yè)勞動力投入冗余。1980年代以來，中國糧食連年增產，化肥起到了重要的作用，但是在傳統(tǒng)粗放型生產模式下也出現(xiàn)了過量施用、盲目施用化肥的問題，1979—2013年間，中國化肥使用量由1086萬噸增加到5912萬噸，農作物畝均化肥使用量高達21.9公斤，遠高于世界平均水平。城市經濟發(fā)展到一定階段會帶來人們對食品安全和環(huán)境保護的關注上升，2015年農業(yè)部制訂《到2020年化肥使用量零增長行動方案》，2017年中國水稻、玉米、小麥三大糧食作物化肥利用率比2015年提高2.6個百分點，達到37.8%，實現(xiàn)化肥零增長目標，在一定程度上減少了化肥過量施用狀況。城市經濟發(fā)展會加大對農業(yè)機械化、水利設施等的投資力度，使得農業(yè)生產中出現(xiàn)冗余狀況。

第三，社會城市化對農業(yè)生產效率的影響分為兩個方面，單純增加城市居民收入不利于降低投入冗余現(xiàn)象，配合以福利保障政策的跟進有助于降低投入冗余，提高農業(yè)生產效率。城市居民收入提高，特別是城鄉(xiāng)居民收入差距的擴大，促使農村優(yōu)質勞動力向城市流動，農業(yè)生產仍然保持粗放經營模式，農民外出務工收入的增加，又促使他們繼續(xù)加大對農業(yè)其它生產資料的投入力度，導致機械、化肥和灌溉條件等投入過度，降低農業(yè)生產效率。

第四，空間城市化增加機械、土地和灌溉的過度投入，雖然可以減少勞動力投入和化肥投入的冗余，但效果并不顯著。由表2可見，建成區(qū)面積變量對機械投入松弛變量、土地投入松弛變量和灌溉投入松弛變量的系數均為正值，而且都通過顯著性水平1%的檢驗，盲目圈占農村土地，“攤大餅”式發(fā)展與城市空間的無節(jié)制擴張都是粗放式發(fā)展的體現(xiàn)，衍生到農業(yè)領域表現(xiàn)為資源的過度投入，因此要適度控制城市規(guī)模，提高用地效率。

第五，經濟城市化和空間城市化會在一定程度上加劇農業(yè)產出不足，降低農業(yè)生產效率。城市二三產業(yè)的快速發(fā)展，吸引優(yōu)質勞動力、資本等生產要素向非農產業(yè)部門流動，創(chuàng)造出更高的價值，進一步提高生產率水平;而農業(yè)是弱質產業(yè)，受自然環(huán)境、氣候條件影響較大，生產率水平較低，難以吸引資金、科技資源的自發(fā)投入，如此產生循環(huán)累積作用，形成“馬太效應”，導致農業(yè)產出不足持續(xù)擴大。城市空間的過度擴張，擠占農村土地資源，也會抑制農業(yè)產出增加。

綜上，城市化發(fā)展對農業(yè)生產效率的影響機理可參見下圖1。

四、農業(yè)生產效率的萃取與空間差異

為了萃取不含城市化環(huán)境影響的農業(yè)生產效率，對農業(yè)生產投入產出變量進行調整，消除城市化環(huán)境和統(tǒng)計噪聲的作用，為了對生產前沿面的省份進行有效排序，采用超效率SBM-DEA模型測算效率值，所得結果見表3和表4。表3報告了剝離城市化環(huán)境因素前后樣本期間各年中國農業(yè)生產效率的均值，表4報告了剝離城市化環(huán)境因素前后，樣本期間分省份農業(yè)生產效率的均值。

1. 剝離城市化環(huán)境前后中國農業(yè)生產效率的時序變化

在消除城市化環(huán)境和統(tǒng)計噪聲的影響后，中國農業(yè)生產效率發(fā)生四點變化，第一，農業(yè)生產效率水平有顯著提高。根據表3，1996—2013年農業(yè)生產效率均值由0.492上升至0.784。利用配對t檢驗考察消除城市化環(huán)境影響前后農業(yè)生產效率的差異情況。結果顯示，檢驗t統(tǒng)計量的值為26.94，在1%顯著性水平下認為剝離城市化環(huán)境因素后農業(yè)生產效率有顯著增加。第二，農業(yè)生產處于前沿面的省市數量更多。消除城市化環(huán)境后，每年處于前沿面省份的中位數由3個增加為6個。第三，各年農業(yè)生產效率的差異程度更小。農業(yè)生產效率的標準差和變異系數在第一階段為0.283和0.574，第三階段下降為0.155和0.198，效率值的離散程度明顯降低。第四，各年農業(yè)生產效率均值的變化波動振幅減弱，變動趨勢更為平穩(wěn)。在城市化環(huán)境下，1996—2013年農業(yè)生產效率值呈現(xiàn)先下降、后上升的“U型”變化趨勢，2003年農業(yè)生產效率值降到最低。自2004年以來，黨和政府高度重視“三農”工作，與時俱進審視城鄉(xiāng)、工農關系，并作出了新的判斷，制定了取消農業(yè)稅、增加農業(yè)補貼、興建基礎設施等一系列促進農業(yè)發(fā)展的政策措施，提出了城鄉(xiāng)一體化發(fā)展方向，在此環(huán)境之下農業(yè)生產效率得以提高。

2. 剝離城市化環(huán)境前后中國農業(yè)生產效率的區(qū)域差別

第一，剝離城市化環(huán)境前后，各地區(qū)農業(yè)生產效率的離散程度顯著縮小，由表4可知，變異系數由0.574下降到0.198，說明各個省市之間的差異變小了。四大區(qū)域的差異程度也發(fā)生了變化，在城市化環(huán)境下，四大地區(qū)農業(yè)生產效率差異程度由高到低排序為東部地區(qū)>西部地區(qū)>中部地區(qū)>東北地區(qū);剝離城市化環(huán)境后，四大區(qū)域差異程度高低排序變?yōu)闁|部地區(qū)>東北地區(qū)>西部地區(qū)>中部地區(qū)，反映出東部地區(qū)農業(yè)生產效率差異較大，而中西部地區(qū)農業(yè)生產效率差異較小。

消除城市化環(huán)境因素后，盡管四大區(qū)域農業(yè)生產效率水平的位序關系沒有發(fā)生變化，但是對各省份農業(yè)生產效率的水平產生影響，其位次也發(fā)生了不同程度的改變。由表4數據可以看出，1996—2013年各省份農業(yè)生產效率均值普遍提高，但是增加幅度并不相同，導致各省份效率值的位次順序發(fā)生變化。位次上升的省市有13個，東部地區(qū)4個，中部地區(qū)1個，西部地區(qū)6個，東北地區(qū)2個，位次上升幅度超過5位的有山西、甘肅、青海、寧夏4個省份，都是來自于中西部地區(qū)。位次下降的省市有15個，位次下降幅度超過5位的省份有海南、安徽、河南、廣西、貴州和云南6個省份，除海南省處在東部地區(qū)外，其它省份均來自于中西部地區(qū)，表明這些省份之前較高的農業(yè)生產效率與它們所處的較為有利的城市化環(huán)境和較好的境遇有關，而管理水平并非很高。位次保持不變的省份有3個，分別是北京、山東和湖南3個省市，這些省市在全國的相對效率水平沒有發(fā)生變化。

第二，觀察由泰爾L指數計算的結果（見表5），農業(yè)生產效率的區(qū)域總體差異、區(qū)域間差異和區(qū)域內差異都明顯減小。剝離城市化環(huán)境前后，農業(yè)生產效率區(qū)域總體差異的泰爾L指數由0.121下降為0.017，下降了85.92%，區(qū)域間差異和區(qū)域內差異的泰爾L指數也分別由城市化環(huán)境下的0.075和0.046，下降為0.008和0.009。剝離城市化環(huán)境之前，農業(yè)生產效率的區(qū)域間差異占主導地位，區(qū)域間差異對總體差異的貢獻率為61.85%;剝離城市化環(huán)境之后，區(qū)域間差異與區(qū)域內差異的作用變得平分秋色，區(qū)域間差異對總體差異的貢獻率降為48.37%。

上述分析可以看出，城市化環(huán)境因素整體上會擴大各省市之間農業(yè)生產效率的差異，特別是放大四個區(qū)域間的差異。城市化環(huán)境對東部地區(qū)和東北地區(qū)的農業(yè)生產效率的影響較為穩(wěn)定，這些地區(qū)城市化環(huán)境和管理因素較為匹配，而中西部地區(qū)處在快速城市化進程中，城市化水平差異較大，對農業(yè)生產效率產生較大的影響。

3. 剝離城市化環(huán)境前后中國農業(yè)生產效率的空間特征

為了考察城市化環(huán)境對中國農業(yè)生產效率空間分布特征的影響，分別測度剝離城市化環(huán)境前后中國農業(yè)生產效率的空間分布自相關特征。以消除城市化環(huán)境因素前后典型年份各省份農業(yè)生產效率，以及1996—2013年各省份的農業(yè)生產效率均值數據，計算各期的全域自相關Morans I指數并做出檢驗，結果見表6。

由表6數據可以看出，城市化環(huán)境對農業(yè)生產效率的空間相關性具有重要影響。在城市化環(huán)境影響下，各期農業(yè)生產效率的Global Morans I指數均在0.24以上，都通過了顯著性水平5%的檢驗，表現(xiàn)出正向空間自相關關系;而消除城市化環(huán)境因素后，Morans I指數明顯下降，無法再通過5%水平的顯著性檢驗，農業(yè)生產效率的全局空間集聚效果不明顯。進一步計算剝離城市化環(huán)境前后各地區(qū)農業(yè)生產效率的Local Morans I指數并繪制LISA聚類地圖，結果見圖2。觀察圖2發(fā)現(xiàn)，在城市化環(huán)境下，農業(yè)生產效率的空間分布呈現(xiàn)明顯的低低集聚，位于中北部地區(qū)的甘肅、內蒙古、寧夏、山西、陜西、河南、四川和湖北8省連片形成效率“洼地”;剝離城市化環(huán)境后，低低集聚區(qū)域的面積顯著縮小并沿中線向南推移，主要包括陜西、山西、湖北、重慶和貴州5省市，上海與福建臨近區(qū)域農業(yè)生產效率水平較高，形成高高集聚中心。

以上現(xiàn)象說明，城市化的發(fā)展促進了城鄉(xiāng)之間各種資源、要素的空間流動，在“空間近鄰效應”的作用下，促使農業(yè)經濟活動、技術傳播擴散就近擴張，使得農業(yè)生產效率呈現(xiàn)出空間集聚特征，農業(yè)生產效率較高地區(qū)表現(xiàn)出與同樣高效率地區(qū)臨近，而農業(yè)生產低效率地區(qū)也相互毗鄰。而剝離城市化環(huán)境后，農業(yè)生產效率的空間溢出效應變得不再顯著，農業(yè)生產效率的空間依賴特征也不明顯。

五、主要結論與政策建議

本文討論了城市化發(fā)展對農業(yè)生產效率的影響路徑，基于改進的三階段Super-SBM-DEA模型，研究剝離城市化環(huán)境因素前后中國農業(yè)生產效率的演變趨勢與空間差異，以及城市化環(huán)境對農業(yè)生產效率的影響方式，得出以下結論：（1）中國城市化發(fā)展的區(qū)域差異性越高，整體農業(yè)生產效率水平降低，各年之間的波動越大。置于相同的城市化環(huán)境下，中國農業(yè)生產效率水平有明顯提高，1996—2013年農業(yè)生產效率均值由0.493上升至0.784，處于生產前沿面的省市數量增加，各年農業(yè)生產效率均值的波動幅度減弱。（2）當城市化發(fā)展滯后地區(qū)水平不斷提升，隨著城市化發(fā)展差異縮小，有助于弱化農業(yè)生產效率的區(qū)域差異，提升整體效率水平。置于相同的城市化環(huán)境下，中國農業(yè)生產效率的區(qū)域差異顯著縮小，來自區(qū)域間差異的主導作用下降。農業(yè)生產效率區(qū)域總體差異的泰爾L指數由0.120下降為0.017，變異系數由0.574下降到0.198，區(qū)域間差異對總體差異的貢獻率由61.85%下降為48.37%。在城市化“空間近鄰效應”的作用下，農業(yè)生產效率呈現(xiàn)出空間集聚特征，位于中北部地區(qū)的甘肅、內蒙古、寧夏、山西、陜西、河南、四川和湖北8省連片形成效率“洼地”;而剝離城市化環(huán)境后，低低集聚區(qū)域的面積顯著縮小并沿中線向南推移，主要包括陜西、山西、湖北、重慶和貴州5省市，農業(yè)生產效率的空間溢出效應變得不再顯著，農業(yè)生產效率的空間依賴特征也不明顯。（3）城市化環(huán)境因素對中國農業(yè)生產效率的影響方式較為復雜。人口城市化有利于降低農業(yè)生產資料投入冗余;經濟城市化與空間城市化雖然可以減少勞動力投入與化肥投入的冗余，但也會導致機械和灌溉的過度投入，并進一步加劇產出不足現(xiàn)象;單純增加居民收入的社會城市化不利于降低投入冗余，只有配合以全面福利保障的新型社會城市化才有助于抑制投入冗余增加。

中國城市化發(fā)展促進農業(yè)生產效率提升，必須重塑城鄉(xiāng)關系，走城鄉(xiāng)融合發(fā)展之路：（1）加快體制機制創(chuàng)新，促進城鄉(xiāng)要素雙向流動。通過公共財政與價格杠桿等手段，構筑對農業(yè)現(xiàn)代化的拉動機制，推動資金、技術、人才、土地等要素向農業(yè)流動，鼓勵外出農民和城鎮(zhèn)居民返鄉(xiāng)進行創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活動。（2）推進農業(yè)與新型城鎮(zhèn)化有機結合，利用城市化的集聚效應帶動農產品市場需求和農業(yè)結構轉型，加快傳統(tǒng)產業(yè)結構升級;利用農村現(xiàn)有資源優(yōu)勢條件，培育開發(fā)特色產品，形成“一村一品”“一村一特”，鼓勵其集聚發(fā)展，打造優(yōu)勢產業(yè)集群，與鄉(xiāng)村旅游相結合，借助電商平臺等手段發(fā)展壯大農村優(yōu)勢產業(yè);引入大型龍頭企業(yè)，對農產品進行深度開發(fā)和綜合利用，并通過品牌塑造和市場營銷策劃，獲得更多的產品溢出價值。（3）加快科技創(chuàng)新推廣，提升農業(yè)生產效率水平。整合各方科技創(chuàng)新資源，加大公共財政農業(yè)科技資金投入，促進私人資本增加對農業(yè)科技開發(fā)、推廣和應用的投入。（4）重視人才培養(yǎng)。加強農民的職業(yè)培訓，培育一批種養(yǎng)業(yè)能手、農機作業(yè)能手和農產品經紀人等;加強新型農業(yè)經營主體培訓，提高農民專業(yè)合作組織負責人、龍頭企業(yè)經營人才的能力素質;促進農村融入信息化浪潮，利用現(xiàn)代科學成果改造傳統(tǒng)農業(yè)，發(fā)展現(xiàn)代農業(yè);激勵更多的城市優(yōu)秀人才下鄉(xiāng)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)，支持和鼓勵外出農民返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)就業(yè)，制定傾向性政策，促進農村發(fā)展。

注釋：

① 洪銀興：《以三農現(xiàn)代化補“四化”同步的短板》，《經濟學動態(tài)》2015年第2期。

② 袁平、朱立志：《中國農業(yè)污染防控：環(huán)境規(guī)制缺陷與利益相關者的逆向選擇》，《農業(yè)經濟問題》2015年第11期。

③ 王桂新：《城市化基本理論與中國城市化的問題及對策》，《人口研究》2013年第6期。

④ Scott Rozelle、黃季焜：《中國的農村經濟與通向現(xiàn)代工業(yè)國之路》，《經濟學（季刊）》2005年第4期。

⑤ J. Y. Lin， Rural Reforms and Agricultural Growth in China， The American Economic Review， 1992， 82（1）， pp.34-51.

⑥ 張立新、朱道林、謝保鵬等：《中國糧食主產區(qū)耕地利用效率時空格局演變及影響因素——基于180個地級市的實證研究》，《資源科學》2017年第4期。

⑦ 郭軍華、倪明、李幫義：《基于三階段DEA模型的農業(yè)生產效率研究》，《數量經濟技術經濟研究》2010年第12期。

⑧ D. Berry， Effects of Urbanization on Agricultural Activities， Growth & Change， 1978， 9（3）， pp.2-8.

⑨ P. C. Chen， M. M. Yu， C. C. Chang et. al.， Total Factor Productivity Growth in Chinas Agricultural Sector， China Economic Reviews， 2008， 19（4）， pp.580-593.

⑩ 顧朝林、龐海峰：《建國以來國家城市化空間過程研究》，《地理科學》2009年第1期。

{11} H. O. Fried， C. A. K. Lovell， S. S. Schmidt et al.， Accounting for Environmental Effects and Statistical Noise in Data Envelopment Analysis， Journal of Productivity Analysis， 2002， 17（1）， pp.157-174.

{12} K. Tone， A Slacks-Based Measure of Efficiency in Data Envelopment Analysis， European Journal of Operational Research， 2001， 130（3）， pp.498-509.

{13} J. Jondrow， C. A. K. Lovell， I. S. Matewov， et al.， On the Estimation of Technical Inefficiency in the Stochastic Frontier Production Function Model， Journal of Econometrics， 1982， 19（2-3）， pp.233-238.

{14} S. C. Kumbhakar， C. A. K. Lovell， Stochastic Frontier Analysis， Cambridge University Press， 2000.

{15} 羅登躍：《三階段DEA模型管理無效率估計注記》，《統(tǒng)計研究》2012年第4期。

{16} K. Tone， A Slacks-Based Measure of Super-Efficiency in Data Envelopment Analysis， European Journal of Oper-ational Research， 2002， 143（1）， pp.32-41.

{17} 陳明星、陸大道、劉慧：《中國城市化與經濟發(fā)展水平關系的省際格局》，《地理學報》2010年第12期。