安徽省農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率：靜態(tài)效率、動(dòng)態(tài)效率和空間效應(yīng)*

張維剛

(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 財(cái)政與公共管理學(xué)院，安徽 蚌埠 233030)

一、引言

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的提升是抵御“馬爾薩斯危機(jī)”的首要保障[1]，也是我國(guó)現(xiàn)階段鄉(xiāng)村全面振興的基礎(chǔ)和關(guān)鍵，對(duì)于超大人口規(guī)模的社會(huì)主義中國(guó)具有重要的意義。隨著非洲蝗災(zāi)、新冠病毒肺炎等公共事件的暴發(fā)，糧食安全問(wèn)題再次引起全世界的關(guān)注，在耕地面積下降、環(huán)保意識(shí)增強(qiáng)、耕地非糧化以及國(guó)際單邊主義抬頭等條件的約束下，如何提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率成為保障糧食安全的重中之重。十九大報(bào)告首次提出要提高全要素生產(chǎn)率，全要素生產(chǎn)率的提升是國(guó)民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的核心源泉[2]。對(duì)農(nóng)業(yè)而言，同樣需要依靠農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升來(lái)推動(dòng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。作為農(nóng)業(yè)大省的安徽，耕地面積8 800多萬(wàn)畝，地區(qū)農(nóng)業(yè)差異較為明顯，其中皖北地區(qū)以小麥、玉米、大豆等糧食作物為主，皖中以水稻、油菜等糧食和經(jīng)濟(jì)作物為主，皖南以油菜、蔬菜、茶葉等經(jīng)濟(jì)作物為主，具體可以分為淮北平原農(nóng)業(yè)區(qū)、江淮丘陵農(nóng)業(yè)區(qū)、皖西大別山地林茶區(qū)、沿江平原農(nóng)業(yè)區(qū)和皖南山地林茶糧區(qū)[3]。2021年，安徽省糧食產(chǎn)量達(dá)到4 807.6萬(wàn)噸，穩(wěn)居全國(guó)第四位，對(duì)我國(guó)糧食安全保障做出了巨大的貢獻(xiàn)[4]。隨著工業(yè)化和城鎮(zhèn)化的快速發(fā)展，城鄉(xiāng)差距的拉大，農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)收入對(duì)農(nóng)村家庭生活的保障功能逐漸減弱，農(nóng)業(yè)大省如何確保農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展、推動(dòng)鄉(xiāng)村全面振興任重道遠(yuǎn)。如圖1所示，安徽省2015年之前單位面積耕地化肥施用量和糧食產(chǎn)量保持相同的增長(zhǎng)趨勢(shì)。化肥施用是農(nóng)業(yè)穩(wěn)產(chǎn)高產(chǎn)的重要保障，2015年為深入貫徹供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的總體戰(zhàn)略部署，改變單純追求產(chǎn)量增長(zhǎng)的生產(chǎn)方式，通過(guò)調(diào)整種植結(jié)構(gòu)、降低農(nóng)藥和化肥施用量、多生產(chǎn)綠色有機(jī)食品滿足消費(fèi)者的需求來(lái)提升農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效益[5]，化肥施用量呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，但單位耕地面積糧食產(chǎn)量仍然保持上升趨勢(shì)?？梢?jiàn)，在農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革背景下，安徽省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入的規(guī)模和結(jié)構(gòu)需要根據(jù)市場(chǎng)供求狀況以及農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)調(diào)整進(jìn)行針對(duì)性的調(diào)整優(yōu)化。

圖1 2006-2020安徽省單位面積耕地糧食產(chǎn)量和化肥施用量

當(dāng)前關(guān)于我國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的研究以省域?qū)用鏋橹?，多從整體層面、地區(qū)差異(東中西部、糧食主產(chǎn)區(qū)和非主產(chǎn)區(qū)之間等)、時(shí)間差異等方面進(jìn)行研究，主要區(qū)別在于研究對(duì)象數(shù)量、研究時(shí)間段、測(cè)算方法的選擇等方面。從農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率分解來(lái)看，大多數(shù)研究表明，技術(shù)進(jìn)步是推動(dòng)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的核心因素，綜合效率略顯不足[6-10]，地區(qū)間存在一定的差異[11-13],如經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率好于經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)[12]；有些研究表明技術(shù)進(jìn)步對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升作用不明顯，而綜合效率的改善較為明顯[14]；還有些研究表明農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升來(lái)源于技術(shù)進(jìn)步和綜合效率雙重推動(dòng)[15-17]。針對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響因素，地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平[18]、城市化水平的推進(jìn)[19]、農(nóng)業(yè)稅減免[20]、互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展[21]、農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)出口貿(mào)易[22]、灌溉設(shè)施和農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施[23]對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率有顯著促進(jìn)作用，而新型城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率存在顯著的負(fù)向空間溢出效應(yīng)[24]。

在文獻(xiàn)梳理的基礎(chǔ)上，以安徽省及16個(gè)地市為研究對(duì)象，深入分析安徽省農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的靜態(tài)效率、動(dòng)態(tài)效率和空間效應(yīng)，力圖對(duì)安徽省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入結(jié)構(gòu)優(yōu)化、農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升及鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實(shí)施有所裨益。

二、安徽省農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率測(cè)度模型與指標(biāo)選擇

(一)模型選擇

1.BCC-DEA模型

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法主要從投入—產(chǎn)出視角構(gòu)建相關(guān)模型，主要模型包括CCR和BCC兩種。其中，規(guī)模報(bào)酬不變的CCR模型由于其假設(shè)較為嚴(yán)格，與實(shí)際差距大，很多情況下評(píng)估對(duì)象都難以滿足。因此，在綜合考慮各種因素的情況下，選擇BCC模型(規(guī)模報(bào)酬可變)對(duì)安徽省及16個(gè)地市農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行靜態(tài)分析，公式如下：

(1)

式(1)中，θ(取值范圍為0～1)為決策單元的效率值，θ=1則表明綜合效率處于最優(yōu)狀態(tài)(最優(yōu)狀態(tài)只是一個(gè)相對(duì)效率，只是為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入結(jié)構(gòu)調(diào)整提供參考，仍然存在效率提升的空間)，λ為權(quán)重向量，Xj為投入向量，Yj為產(chǎn)出向量。在BCC模型中，綜合效率(EFFCH)=純技術(shù)效率(PECH)×規(guī)模效率(SECH)，其中，綜合效率為不考慮規(guī)模收益時(shí)的技術(shù)效率，純技術(shù)效率為考慮規(guī)模收益時(shí)的技術(shù)效率[25]。

2.DEA—Malmquist模型

為了對(duì)安徽省各地市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率進(jìn)行動(dòng)態(tài)效率分析，采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法中的DEA—Malmquist模型對(duì)安徽省及16個(gè)地市的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)度。該模型可測(cè)量量綱不同的相關(guān)指標(biāo)，須設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)具體形式且假設(shè)條件相對(duì)較為寬松，在全要素生產(chǎn)率的測(cè)算中有較為廣泛的應(yīng)用[26]。該模型指數(shù)是由Malmquist在1953年提出的，隨后學(xué)者將該模型進(jìn)行了改進(jìn)并與DEA理論進(jìn)行結(jié)合,逐步應(yīng)用于生產(chǎn)率變化的測(cè)算[27]。從現(xiàn)有文獻(xiàn)來(lái)看，學(xué)術(shù)界多采用Fare等在1994年構(gòu)建的模型指數(shù)，具體公式推導(dǎo)如下：以t時(shí)期技術(shù)Tt為參照，可以得到Malmquist指數(shù)為：

(2)

同理，得到t+1時(shí)期的Malmquist指數(shù)為：

(3)

模型采用兩者的幾何均值進(jìn)行衡量以避免隨意性時(shí)期選擇可能造成的測(cè)算結(jié)果差異，從而得到從t時(shí)期到t+1時(shí)期農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率變化的Malmquist指數(shù)為：

(4)

在規(guī)模報(bào)酬恒定的條件下，上式可以分為綜合效率指數(shù)(EFFCH) 和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)(TECH)，推導(dǎo)過(guò)程如下：

(5)

由于，綜合效率指數(shù)(EFFCH)=規(guī)模效率指數(shù)(SECH)×純技術(shù)效率指數(shù)(PECH)，上式可轉(zhuǎn)換為：

(6)

式(6)中，TFP即 Malmquist 分解指數(shù)，用其來(lái)表示農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)率的變化情況，各指標(biāo)數(shù)值統(tǒng)計(jì)結(jié)果大于 1，說(shuō)明效率提升，反之效率則倒退。

(二)指標(biāo)選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

根據(jù)現(xiàn)有研究，投入指標(biāo)基于農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力、農(nóng)業(yè)科技、播種面積等方面進(jìn)行選取，具體包括農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、農(nóng)作物播種面積、種植業(yè)勞動(dòng)力人數(shù)、化肥施用量和耕地有效灌溉面積，產(chǎn)出指標(biāo)為種植業(yè)總產(chǎn)值。其中，種植業(yè)勞動(dòng)力人數(shù)較難分離，用種植業(yè)總產(chǎn)值在農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值中的占比和第一產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)力數(shù)量的乘積表示；產(chǎn)出變量采用種植業(yè)總產(chǎn)值，并利用消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)(CPI)統(tǒng)一化為以2000年為基期的實(shí)際值來(lái)表示。由于2000年以前安徽省各地市統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)有缺失，選擇安徽省及16個(gè)地市2000—2018年相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)算。原始數(shù)據(jù)來(lái)源于各年《安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒》以及ESP統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表1。

表1 2000—2018年安徽省及16個(gè)地市相關(guān)數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)

三、安徽省農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率區(qū)域差異分析

(一)靜態(tài)效率分析

從安徽省總體來(lái)看，基于BCC—DEA模型基本原理，如式(1)所示，利用Deap2.1軟件，測(cè)算出2000—2018年安徽省農(nóng)業(yè)綜合效率、規(guī)模效率及純技術(shù)效率(見(jiàn)圖2)。從統(tǒng)計(jì)期間來(lái)看，安徽省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)綜合效率在統(tǒng)計(jì)期內(nèi)呈現(xiàn)先下降后上升趨勢(shì)，2003年最低，為0.714，之后呈現(xiàn)波動(dòng)上升趨勢(shì)，其中，2010年、2012年、2014年、2016年、2017年、2018年六年安徽省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)綜合效率處于最優(yōu)狀態(tài)。整體趨勢(shì)與支農(nóng)政策的調(diào)整具有較高的吻合度。2003年之前農(nóng)業(yè)稅的存在以及國(guó)家“重工輕農(nóng)”的偏向式發(fā)展致使從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)收益甚微，城鄉(xiāng)收入差距逐年拉大，大量農(nóng)村青壯年勞動(dòng)力進(jìn)城務(wù)工，產(chǎn)生較為嚴(yán)重的耕地拋荒棄耕現(xiàn)象，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)綜合效率逐年下降。為提高糧食產(chǎn)量，2003年安徽省率先進(jìn)行農(nóng)業(yè)稅減免試點(diǎn)，隨后糧食直補(bǔ)、糧種補(bǔ)貼、農(nóng)機(jī)補(bǔ)貼等一系列惠農(nóng)政策密集出臺(tái)，2004年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)綜合效率呈現(xiàn)較大的改善。從2004年開(kāi)始，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)綜合效率呈現(xiàn)逐年提升的態(tài)勢(shì)[20]。

圖2 2000—2018年安徽省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)綜合效率

從安徽省各地市來(lái)看，如圖3所示，安徽省各地市的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)綜合效率處于最優(yōu)狀態(tài)的地區(qū)數(shù)量，除2004年外，都不超過(guò)50%，處于最優(yōu)效率數(shù)量最多的是2004年，有9個(gè)地市，占安徽省地市總數(shù)的56.25%。從總體趨勢(shì)來(lái)看，2003年之前在逐年減少，隨著支農(nóng)政策變化，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率有較大幅度的提升，之后又呈現(xiàn)波動(dòng)下降?？梢?jiàn)，雖然安徽省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)綜合效率有較大的改善，但各地市的農(nóng)業(yè)綜合效率到達(dá)最優(yōu)的個(gè)數(shù)卻呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，各地市的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)綜合效率還有很大的提升空間。造成這種現(xiàn)象的原因主要有以下兩點(diǎn)：一是地區(qū)間農(nóng)業(yè)要素投入有差異。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高的地區(qū)，城鎮(zhèn)化、工業(yè)化的發(fā)展帶來(lái)的耕地非農(nóng)化較為普遍，農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力投入少，農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)規(guī)模較小，而科技水平相對(duì)較好，農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)收入在家庭收入中的比重較小，對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升有抑制效應(yīng)[21]；與之相對(duì)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的地區(qū)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入量相對(duì)較多，農(nóng)業(yè)科技水平不高，粗放式種植模式下農(nóng)業(yè)生產(chǎn)綜合效率也不高。因此，經(jīng)濟(jì)發(fā)展高、低水平區(qū)域之間農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入有互補(bǔ)關(guān)系，進(jìn)而在安徽省整體的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)綜合效率上表現(xiàn)出改善的狀況。二是地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展相對(duì)封閉。農(nóng)業(yè)發(fā)展的區(qū)域融合度不高，差異化不明顯，未能充分有效利用農(nóng)業(yè)公共生產(chǎn)資源的溢出效應(yīng)、發(fā)揮各自?xún)?yōu)勢(shì)，導(dǎo)致地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)綜合效率不高。綜合分析中沒(méi)有考慮區(qū)域融合問(wèn)題，在實(shí)際測(cè)算過(guò)程中將安徽省作為一個(gè)整體，從而產(chǎn)生地區(qū)農(nóng)業(yè)綜合效率下降而全省農(nóng)業(yè)綜合效率上升的現(xiàn)象。

圖3 2000—2018年安徽省各地市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)綜合效率處于最優(yōu)情況

從區(qū)域分布來(lái)看，皖南、皖中、皖北地區(qū)最優(yōu)占比①分別為38.6%、25%、24.56%，皖南地區(qū)略好于皖中和皖北地區(qū)。從各市的具體情況來(lái)看，合肥、蚌埠、蕪湖和黃山農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率處于最優(yōu)狀態(tài)超過(guò)10期，具體見(jiàn)表2和圖4。第一，從數(shù)據(jù)分析可知，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響較為明顯。合肥、蕪湖和蚌埠作為皖中、皖南和皖北的中心城市，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)綜合效率相對(duì)較好，工業(yè)化和城市化的發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)有利有弊。弊端在于短期會(huì)導(dǎo)致農(nóng)業(yè)青壯年勞動(dòng)力的流出，好處在于長(zhǎng)期工業(yè)化的成果在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用和推廣可以極大地提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。第二，地方特色經(jīng)濟(jì)作物種植對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率也有較大的影響。比如，黃山市的茶葉產(chǎn)業(yè)和亳州市的藥材產(chǎn)業(yè)。黃山市在統(tǒng)計(jì)期內(nèi)一直處于最優(yōu)狀態(tài)。通過(guò)數(shù)據(jù)分析可知，黃山市農(nóng)業(yè)畝均產(chǎn)值在統(tǒng)計(jì)期內(nèi)一直領(lǐng)先省內(nèi)其他地區(qū)，這主要得益于該地區(qū)以油菜、蔬菜、茶葉等為主的經(jīng)濟(jì)作物的種植面積占比接近50%，大大提高了農(nóng)業(yè)單位面積產(chǎn)值。第三，地方地理、資源、環(huán)境對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率也有較大的影響。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)最優(yōu)年份較少的地區(qū)包括阜陽(yáng)、淮南、淮北、安慶、六安、池州和宣城，地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不高，以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)為主，人均收入在安徽省地市中排名靠后，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)基礎(chǔ)設(shè)施和自然條件較差。

圖4 2000—2018年各市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)綜合效率最優(yōu)年份數(shù)量

表2 2000—2018年安徽省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)綜合效率最優(yōu)地市分布

從統(tǒng)計(jì)期內(nèi)各投入要素的冗余狀況來(lái)看，農(nóng)業(yè)從業(yè)人員和農(nóng)機(jī)總動(dòng)力冗余保持上升趨勢(shì)，其中農(nóng)業(yè)從業(yè)人員冗余增長(zhǎng)速度放緩，而農(nóng)機(jī)總動(dòng)力增速還在加快；農(nóng)作物播種面積和化肥施用量呈現(xiàn)先下降后上升的趨勢(shì)，近年來(lái)呈現(xiàn)加速增長(zhǎng)趨勢(shì)(見(jiàn)圖5)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入各要素配置仍未達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)。隨著農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平的提升，農(nóng)村勞動(dòng)力剩余狀況更加嚴(yán)峻。特別是年齡偏大的農(nóng)民，亟待通過(guò)工業(yè)化和城鎮(zhèn)化的發(fā)展吸收農(nóng)業(yè)閑置勞動(dòng)力。同時(shí)，農(nóng)村閑置勞動(dòng)力也會(huì)阻礙農(nóng)業(yè)機(jī)械化的推進(jìn)速度，土地的條塊分割不利于農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)規(guī)?；教嵘约皺C(jī)械化推廣，從而導(dǎo)致耕地拋荒棄耕現(xiàn)象，或者耕地粗放經(jīng)營(yíng)，嚴(yán)重影響農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。從安徽省D縣F鄉(xiāng)的調(diào)研來(lái)看，由于土地流轉(zhuǎn)不規(guī)范，種植業(yè)大戶(hù)未能與耕地流轉(zhuǎn)農(nóng)戶(hù)簽訂有效合同，導(dǎo)致經(jīng)營(yíng)時(shí)期的不穩(wěn)定，耕地依然保持條塊分割的耕地種植模式，農(nóng)地生產(chǎn)管理粗放，農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施嚴(yán)重不足，比如當(dāng)下常用的深井灌溉，嚴(yán)重影響農(nóng)業(yè)穩(wěn)產(chǎn)高產(chǎn)。同時(shí)，由于土地經(jīng)營(yíng)期限不穩(wěn)定，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)者對(duì)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施投資較為有限，主要依賴(lài)化肥和農(nóng)藥投入，耕地面源污染和土壤板結(jié)化嚴(yán)重，不利于農(nóng)田保護(hù)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率遠(yuǎn)低于傳統(tǒng)小農(nóng)戶(hù)。安徽省2003年率先進(jìn)行農(nóng)業(yè)稅減免試點(diǎn)，2005年全面取消農(nóng)業(yè)稅，農(nóng)業(yè)產(chǎn)量得到極大提升，但在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入方面還有很大的優(yōu)化空間。因此，需要提升農(nóng)業(yè)科技水平和農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模，如實(shí)施測(cè)土配方施肥、農(nóng)地休耕輪作，深化農(nóng)業(yè)“三產(chǎn)”融合，發(fā)展綠色生態(tài)農(nóng)業(yè)，促使農(nóng)業(yè)要素投入結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化。

圖5 2000—2018年安徽省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入冗余情況

(二)動(dòng)態(tài)效率分析

以安徽省16個(gè)地市2000—2018年的面板數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，采用DEAP2.1軟件，基于式2—式6的原理，計(jì)算樣本中各地市統(tǒng)計(jì)期間逐年的Malmquist指數(shù)及其分解，從而得出農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率整體Malmquist指數(shù)及其分解，測(cè)算結(jié)果見(jiàn)表3、表4。

表3 2000—2018年安徽省農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率及其分解

表4 2000—2018年安徽省各市農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率及其分解

1.安徽省農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率分析

從總體來(lái)看，安徽農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率始終保持上升的態(tài)勢(shì)，但增長(zhǎng)速度有所下降。受2003年農(nóng)業(yè)稅減免試點(diǎn)政策的影響，安徽省2004年農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增幅較大，農(nóng)業(yè)綜合效率增幅達(dá)到12.8%，技術(shù)進(jìn)步效率達(dá)到28%，TFP增長(zhǎng)率高達(dá)44.4%(見(jiàn)圖6)。從2004年的具體數(shù)據(jù)來(lái)看(見(jiàn)表5)，安徽省各市農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值相較于2003年都呈現(xiàn)出較快的上漲趨勢(shì)，增幅都高于20%，其中，蚌埠、淮南、阜陽(yáng)、滁州、六安等市增幅超過(guò)60%，足可見(jiàn)以農(nóng)業(yè)稅減免為主的惠農(nóng)政策所帶來(lái)的巨大效應(yīng)。自2003年以來(lái)，國(guó)家財(cái)政支農(nóng)資金的增加和支出結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，有效地調(diào)動(dòng)了廣大農(nóng)民的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)積極性，與此同時(shí)，為應(yīng)對(duì)國(guó)際農(nóng)產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)者不斷學(xué)習(xí)和采用先進(jìn)的農(nóng)業(yè)技術(shù)及設(shè)備，加大了農(nóng)藥和化肥的施用量，耕地單產(chǎn)逐年增加，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率得到極大提升。2001—2018年，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率年均值大于1，以年均4.9%的速度增長(zhǎng)，其中，農(nóng)業(yè)綜合效率指數(shù)以1.1%的速度下降，技術(shù)進(jìn)步效率以6.1%的速度增長(zhǎng)?？梢?jiàn)，技術(shù)進(jìn)步是統(tǒng)計(jì)期內(nèi)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的唯一原因。對(duì)農(nóng)業(yè)綜合效率進(jìn)一步分解可知，農(nóng)業(yè)綜合效率下降的原因在于農(nóng)業(yè)純技術(shù)效率和規(guī)模效率都有所下降，對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生抑制作用，耕地規(guī)?；娃r(nóng)業(yè)生產(chǎn)組織化方面還有很大的提升空間。

表5 2004年安徽省各市農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值及增長(zhǎng)率

圖6 2001—2018年安徽省農(nóng)業(yè)TFP增幅變化

2.安徽省各市農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率分析

從各市的數(shù)據(jù)來(lái)看(見(jiàn)表4)，16個(gè)地市農(nóng)業(yè)TFP 增長(zhǎng)率均大于 1，技術(shù)進(jìn)步效率都以較快的速度增長(zhǎng)，農(nóng)業(yè)綜合效率指數(shù)除合肥、蕪湖和黃山在統(tǒng)計(jì)期內(nèi)均值有微弱增長(zhǎng)外，其他地市都呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。進(jìn)一步分析可知，純技術(shù)效率呈現(xiàn)上升趨勢(shì)的有9個(gè)地市，規(guī)模效率呈現(xiàn)下降趨勢(shì)的有12個(gè)地市，其中，都上升的為合肥、蕪湖和黃山，其他地市由于純技術(shù)效率提高的拉升作用小于因規(guī)模效率下降帶來(lái)的拉低作用，致使各地市綜合效率都小于 1，對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)有所抑制。

3.安徽省農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率區(qū)域差異分析

從2001年到2018年安徽省區(qū)域發(fā)展情況來(lái)看(見(jiàn)表4)，各地市農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率總體差距較小，皖南地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率高于安徽省平均值，皖中和皖北低于安徽省平均值。皖北地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率小于皖南地區(qū)，大于皖中地區(qū)。具體來(lái)看，皖南地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步效率較為突出，皖北地區(qū)的規(guī)模效率占優(yōu)，皖中地區(qū)的純技術(shù)效率略好。原因主要在于，皖南多為丘陵，而皖北多平原，皖南的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平要好于皖北。統(tǒng)計(jì)期內(nèi)，皖南的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率為5.2%，皖中和皖北為4.7%和4.8%，其中綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率皖中和皖北都好于皖南，而技術(shù)進(jìn)步效率皖南好于皖北和皖中，技術(shù)進(jìn)步效率對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率積極效應(yīng)好于綜合效率的抑制效應(yīng)，致使皖南農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增速略快于皖北和皖中。

(三)空間效應(yīng)分析

為進(jìn)一步分析區(qū)域發(fā)展差異性，通過(guò)計(jì)算全局空間自相關(guān)指數(shù)(Global Moran’s I)的方法來(lái)具體分析各地市農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的空間關(guān)聯(lián)性[28]，公式如下：

(7)

式(7)中，研究單元個(gè)數(shù)為16個(gè)地市，用n來(lái)表示；i地市和j地市的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率用Xi、Xj來(lái)表示；構(gòu)建的空間權(quán)重矩陣為Wij，不相鄰地市間權(quán)重為0，反之權(quán)重為1。通常情況下，I值大于0，則農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的分布為空間正相關(guān)，小于0為空間負(fù)相關(guān)，等于0為隨機(jī)分布，具體結(jié)果見(jiàn)表6。

表6 農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率全局相關(guān)指數(shù)

2000年至2008年，安徽省各市農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率表現(xiàn)出空間正自相關(guān)關(guān)系。Moran’s I的取值為0.115～0.399，并且都通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，表現(xiàn)出較好的空間正自相關(guān)關(guān)系，相關(guān)程度先上升后下降，2005年達(dá)到統(tǒng)計(jì)期內(nèi)相關(guān)度的峰值，之后一路下滑。2009年至2018年，安徽省各市農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率未表現(xiàn)出空間自相關(guān)關(guān)系，除2010年Moran’s I為0.088外，其他年份取值為-0.01～-0.214，從數(shù)值來(lái)看表現(xiàn)出空間負(fù)自相關(guān)關(guān)系，但都未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，不能拒絕“無(wú)空間自相關(guān)”的原假設(shè)，表明空間布局是隨機(jī)的，空間自相關(guān)情況不顯著。

從Moran 散點(diǎn)圖(見(jiàn)圖7)來(lái)看，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的空間分布在不同年份中顯示出明顯的差異性。2006年各地市多處于低低集聚區(qū)與高高集聚區(qū)，高低集聚區(qū)有2個(gè)，低高集聚區(qū)只有1個(gè)；皖南地區(qū)呈現(xiàn)低低聚集分布，而皖北地區(qū)呈現(xiàn)高高聚集分布。2018年各地市農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率沒(méi)有表現(xiàn)出明顯的聚集，趨勢(shì)線基本與橫軸平行，沒(méi)有表現(xiàn)出明顯的聚集效應(yīng)。從具體分布來(lái)看，皖南的黃山、宣城和池州從2006年的低低聚集區(qū)進(jìn)入2018年的高高聚集區(qū)?？梢?jiàn)，2008年以前安徽省各地市農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)一定的聚集效應(yīng)，但隨著時(shí)間的推移，這種效應(yīng)逐漸減弱。當(dāng)前，安徽省各地市間的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率并沒(méi)有表現(xiàn)出相應(yīng)的區(qū)域聚集效應(yīng)，農(nóng)業(yè)區(qū)域化發(fā)展趨勢(shì)不明顯，沒(méi)有形成很好的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)。原因主要在于，早期的農(nóng)業(yè)主要受自然因素影響明顯，自然風(fēng)貌、耕地狀況決定著農(nóng)業(yè)的發(fā)展水平，地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展呈現(xiàn)一定的聚集效應(yīng)，但隨著地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和科技成果的轉(zhuǎn)化導(dǎo)致地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的分異，農(nóng)業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相關(guān)度越來(lái)越大，地區(qū)間發(fā)展的聚集效應(yīng)變?nèi)?。與此同時(shí)，農(nóng)業(yè)組織化、農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)、職業(yè)農(nóng)民等方面發(fā)展較為滯后，各地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展未能有效交流和溝通，農(nóng)業(yè)發(fā)展的差距也越加明顯，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高的地區(qū)，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率也相對(duì)較高，從而導(dǎo)致聚集效應(yīng)減弱。

圖7 Moran 散點(diǎn)圖

四、結(jié)論及建議

(一)結(jié)論

基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法探討安徽省 16個(gè)地市2000—2018 年農(nóng)業(yè)靜態(tài)生產(chǎn)效率、動(dòng)態(tài)生產(chǎn)效率，同時(shí)利用空間自相關(guān)方法對(duì)變動(dòng)情況的空間集聚特征進(jìn)行深入分析。

從靜態(tài)效率來(lái)看，安徽省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)綜合效率在統(tǒng)計(jì)期內(nèi)呈現(xiàn)先下降后上升趨勢(shì)，但各地市的農(nóng)業(yè)綜合效率到達(dá)最優(yōu)的個(gè)數(shù)卻呈現(xiàn)下降趨勢(shì)；農(nóng)業(yè)從業(yè)人員和農(nóng)機(jī)總動(dòng)力冗余保持上升趨勢(shì)，農(nóng)作物播種面積和化肥施用量呈現(xiàn)先下降后上升的趨勢(shì)，相較于2017年，2018年各要素投入冗余值都有一個(gè)明顯的下降。從動(dòng)態(tài)效率來(lái)看，安徽省各地市農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)幅度總體呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，技術(shù)進(jìn)步是農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升的核心因素，綜合效率明顯不足。從區(qū)域來(lái)看，皖北、皖南和皖中地區(qū)差距微弱，區(qū)域集中分布不明顯。從各地農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的抑制因素來(lái)看，大致可以分為三種類(lèi)型，即綜合效率和技術(shù)進(jìn)步效率雙滯后地區(qū)、綜合效率滯后地區(qū)和技術(shù)進(jìn)步效率滯后地區(qū)。從空間效應(yīng)來(lái)看，2008年以前安徽省各地市農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)一定的聚集效應(yīng)，但隨著時(shí)間的推移，這種效應(yīng)逐漸減弱，當(dāng)前安徽省各地市間的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率并沒(méi)有表現(xiàn)出相應(yīng)的區(qū)域聚集效應(yīng)。

(二)建議

首先，優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入結(jié)構(gòu)，在提升安徽省農(nóng)業(yè)綜合效率的同時(shí)，爭(zhēng)取各地市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入達(dá)到最優(yōu)水平。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，需要農(nóng)業(yè)科技、人才和政策的支持，科技是關(guān)鍵，人才和政策是保障。一要加大農(nóng)業(yè)科技支持，比如測(cè)土配方施肥、休耕輪作、節(jié)水灌溉、生態(tài)防蟲(chóng)等技術(shù)的推廣應(yīng)用，可以有效保護(hù)耕地、節(jié)約農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的投入，確保農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展；二要加大新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)服務(wù)主體的培養(yǎng)和建設(shè)力度，逐步構(gòu)建以農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)、農(nóng)民專(zhuān)業(yè)合作社、家庭農(nóng)場(chǎng)、農(nóng)技服務(wù)站為主體的新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)服務(wù)組織，通過(guò)有效措施吸引在外務(wù)工的青壯年勞動(dòng)力回流，并引進(jìn)意識(shí)觀念先進(jìn)的基層管理人才、指導(dǎo)農(nóng)民科學(xué)生產(chǎn)的農(nóng)業(yè)技術(shù)服務(wù)人才、帶動(dòng)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新型建設(shè)人才，提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的組織化水平，為合理配置農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入要素提供人才保障；三要加大政策支持力度，形成“財(cái)政—金融、政府—市場(chǎng)、城市—鄉(xiāng)村、工業(yè)—農(nóng)業(yè)”等多層次的支持政策體系，使農(nóng)業(yè)獲得更多的支持，縮小城鄉(xiāng)差距，為合理配置農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入要素提供政策保障。

其次，精準(zhǔn)施策，彌補(bǔ)地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)短板，有效提升農(nóng)業(yè)綜合效率。從動(dòng)態(tài)效率視角，可以將問(wèn)題地區(qū)分為三類(lèi)，即綜合效率和技術(shù)進(jìn)步效率雙滯后地區(qū)、技術(shù)進(jìn)步效率滯后地區(qū)和綜合效率滯后地區(qū)。其一，綜合效率和技術(shù)進(jìn)步效率雙滯后地區(qū)，主要涉及宿州、阜陽(yáng)和銅陵等3個(gè)地市。對(duì)于銅陵來(lái)說(shuō)，可以利用地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)優(yōu)勢(shì)，加快工業(yè)化技術(shù)成果在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域轉(zhuǎn)化和推廣速度，提升農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步效率，同時(shí)以鄉(xiāng)村振興為抓手，提升農(nóng)業(yè)組織化程度；對(duì)于宿州、阜陽(yáng)來(lái)說(shuō)，可適度加快城鎮(zhèn)化步伐，加快農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移，加大力度培育農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)和農(nóng)民專(zhuān)業(yè)合作社，提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)組織化水平和耕地適度規(guī)模經(jīng)營(yíng)，構(gòu)建多層次的農(nóng)技推廣、農(nóng)技服務(wù)保障體系，具體包括政府、科研機(jī)構(gòu)、農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)、農(nóng)民專(zhuān)業(yè)合作社等，加速實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)綜合效率和技術(shù)進(jìn)步效率的提升。其二，技術(shù)進(jìn)步效率滯后地區(qū)，主要包括合肥、馬鞍山、蕪湖、安慶和黃山。對(duì)于合肥、馬鞍山和蕪湖來(lái)說(shuō)，可以考慮在工業(yè)化發(fā)展的過(guò)程中，把更多科學(xué)技術(shù)成果向農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)化，鼓勵(lì)資本、技術(shù)、人才下鄉(xiāng)，進(jìn)一步提升技術(shù)進(jìn)步效率，同時(shí)推動(dòng)城鄉(xiāng)協(xié)調(diào)發(fā)展，大力發(fā)展城郊體驗(yàn)式休閑旅游農(nóng)業(yè)，充分體現(xiàn)并踐行農(nóng)業(yè)的多功能性；針對(duì)安慶和黃山來(lái)說(shuō)，應(yīng)結(jié)合地區(qū)旅游資源優(yōu)勢(shì)，突出發(fā)展特色農(nóng)業(yè)，打造核心農(nóng)產(chǎn)品品牌，積極推進(jìn)“農(nóng)旅”結(jié)合，完善農(nóng)業(yè)基本公共服務(wù)體系，確保農(nóng)業(yè)綠色健康發(fā)展。其三，綜合效率滯后地區(qū)，主要包括淮南、淮北、滁州和池州。當(dāng)前農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不能適應(yīng)農(nóng)業(yè)發(fā)展需要，應(yīng)根據(jù)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展需要，對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展模式進(jìn)行創(chuàng)新，推動(dòng)農(nóng)業(yè)適度規(guī)模經(jīng)營(yíng)，同時(shí)有效發(fā)揮農(nóng)業(yè)合作社和農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)的引導(dǎo)作用，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)組織化水平，注入現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)管理理念，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)供求的有效對(duì)接，不斷提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

再次，加強(qiáng)區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)互通互聯(lián)，增強(qiáng)農(nóng)業(yè)TFP的溢出效應(yīng)。一是加強(qiáng)地區(qū)間合作交流。省內(nèi)各地市之間需要加強(qiáng)交流與合作，互通有無(wú)，取長(zhǎng)補(bǔ)短，各地區(qū)在積極探索提高農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的政策和措施的同時(shí)，要共建安徽省新型農(nóng)業(yè)服務(wù)主體對(duì)各地市農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展有針對(duì)性地提供技術(shù)支持，提升農(nóng)技服務(wù)、農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施區(qū)域間的溢出效應(yīng)，積極吸引人才、技術(shù)、資本進(jìn)入農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)，加快區(qū)域農(nóng)業(yè)技術(shù)發(fā)展，逐漸形成區(qū)域一體化發(fā)展趨勢(shì)。二是調(diào)整優(yōu)化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)布局。從整體出發(fā)，加強(qiáng)區(qū)域間合作，統(tǒng)籌農(nóng)業(yè)發(fā)展，優(yōu)化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)布局，既形成地方農(nóng)業(yè)發(fā)展特色，又統(tǒng)籌兼顧安徽省整體農(nóng)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略。三是逐步打造優(yōu)質(zhì)區(qū)域農(nóng)產(chǎn)品品牌。加大農(nóng)產(chǎn)品品牌建設(shè)力度，提升市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，并以?xún)?yōu)質(zhì)品牌為抓手，推動(dòng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)，不斷提高農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)收入，逐步打造相互補(bǔ)充又相互支撐的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)體系，既要保障糧食產(chǎn)量總量安全，又要兼顧地區(qū)農(nóng)業(yè)品牌建設(shè)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

總之，為改變安徽省農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增速放緩、技術(shù)進(jìn)步效率有所下降而綜合效率改善也不明顯等現(xiàn)象，提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率推動(dòng)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村全面振興，需要進(jìn)一步優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料投入結(jié)構(gòu)，提升資源配置效率，發(fā)揮農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)、農(nóng)業(yè)合作社等新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體的帶動(dòng)作用，適度擴(kuò)大耕地經(jīng)營(yíng)規(guī)模，提高農(nóng)民的職業(yè)技能，加強(qiáng)地區(qū)間合作交流，優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料投入配置，突破農(nóng)業(yè)綜合效率瓶頸，促進(jìn)農(nóng)業(yè)綜合效率的提升，并積極推動(dòng)工業(yè)化科技成果向農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)化，實(shí)現(xiàn)安徽省農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)由“技術(shù)進(jìn)步”的單向推動(dòng)向“綜合效率+技術(shù)進(jìn)步”的雙向推動(dòng)轉(zhuǎn)化，有效推動(dòng)農(nóng)業(yè)一二三產(chǎn)融合發(fā)展。

注釋?zhuān)?/p>

①最優(yōu)占比為地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率最優(yōu)個(gè)數(shù)與地區(qū)所包括地市個(gè)數(shù)的比值。皖南地區(qū)包括馬鞍山、蕪湖、宣城、銅陵、池州、黃山；皖中地區(qū)包括合肥、滁州、六安、安慶；皖北地區(qū)包括淮北、阜陽(yáng)、亳州、宿州、蚌埠、淮南。