中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的時空演變差異及內(nèi)源構(gòu)成

李 婕 王玉斌,2* 程鵬飛

(1.中國農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京 100083； 2.中國農(nóng)業(yè)大學(xué) 國家農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展研究院，北京 100083)

改革開放以來，中國農(nóng)業(yè)發(fā)展取得長足進(jìn)步。2020年糧食產(chǎn)量為66 949.15萬t，相較1978年的30 476.5萬t增加了一倍有余(1)數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局。。然而，中國當(dāng)前所面臨的農(nóng)業(yè)資源制約、種植成本居高不下、農(nóng)村留守勞動力結(jié)構(gòu)性失衡、生態(tài)環(huán)境約束趨緊等問題相互交織，傳統(tǒng)生產(chǎn)要素對于農(nóng)業(yè)增長的貢獻(xiàn)近乎罄盡，農(nóng)業(yè)粗放式發(fā)展已難以為繼，農(nóng)業(yè)持續(xù)發(fā)展亟需尋求新動能。在經(jīng)濟(jì)新常態(tài)和農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型時期，依靠技術(shù)創(chuàng)新帶動農(nóng)業(yè)提質(zhì)增效是提升中國農(nóng)業(yè)競爭力的核心所在，提高全要素生產(chǎn)率(下面簡寫為TFP)是中國農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)現(xiàn)代化轉(zhuǎn)型和高質(zhì)量發(fā)展的根本出路[1]。實踐中，從2004年起連續(xù)多年“中央一號”文件數(shù)次強調(diào)要加快農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新，以提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能力，突破資源和市場對中國農(nóng)業(yè)的雙重制約。黨的十九大更是明確提出“推動經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量變革、效率變革、動力變革，提高全要素生產(chǎn)率”。在上述綜合背景下，科學(xué)觀測中國農(nóng)業(yè)TFP的發(fā)展規(guī)律，并深入探究其增長源，不僅能夠準(zhǔn)確判斷中國農(nóng)業(yè)發(fā)展當(dāng)前所處的狀態(tài)，同時亦能衡量技術(shù)進(jìn)步等核心因素在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長過程中的作用[1]，這對于破解中國三農(nóng)的持續(xù)發(fā)展困境、進(jìn)一步明確農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營方向具有重要意義。

農(nóng)業(yè)TFP的增長是國民財富增長的核心[2]，是農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究的熱點問題之一，目前已取得了豐碩的成果，現(xiàn)從樣本選擇、變量遴選、方法運用及研究內(nèi)容4方面予以述評。

首先，就樣本選擇而言。既有文獻(xiàn)對中國農(nóng)業(yè)TFP展開了豐富的探討，學(xué)者們往往以1978年作為研究起點[3-7]，研究省域涉及27個省份[8]、28個省份[3-4]、30個省份[9]或31個省份[7,10-11]，各文獻(xiàn)的研究時段與樣本區(qū)域選擇存在一定差異。中國自2004年正式推進(jìn)農(nóng)業(yè)機(jī)械購置補貼，同年國務(wù)院頒布農(nóng)民集體建設(shè)用地使用權(quán)可依法流轉(zhuǎn)的決定，隨之一系列重大農(nóng)業(yè)支持措施相繼實施，中國農(nóng)業(yè)進(jìn)入黃金發(fā)展期。故此，本研究選取2004年為研究起點，聚焦實施農(nóng)機(jī)購置補貼與農(nóng)地流轉(zhuǎn)后中國31個省份(統(tǒng)計數(shù)據(jù)未含港澳臺地區(qū)，下同)農(nóng)業(yè)TFP的時空演變特征展開研究。

其次，就變量遴選而言。部分文獻(xiàn)未能明晰研究范疇，將狹義的農(nóng)業(yè)種植業(yè)和廣義的農(nóng)林牧漁業(yè)等量齊觀，因而通常將農(nóng)林牧漁業(yè)產(chǎn)值和農(nóng)林牧漁業(yè)就業(yè)人數(shù)作為農(nóng)業(yè)種植業(yè)TFP測算的產(chǎn)出指標(biāo)及勞動力投入指標(biāo)。本研究主體為農(nóng)業(yè)種植業(yè)，借鑒薛超等[11]的研究將農(nóng)業(yè)產(chǎn)值作為農(nóng)業(yè)產(chǎn)出指標(biāo)，并借助農(nóng)業(yè)產(chǎn)值在農(nóng)林牧漁業(yè)產(chǎn)值中的占比進(jìn)一步從農(nóng)林牧漁業(yè)就業(yè)人數(shù)中分離出較為合理的農(nóng)業(yè)種植業(yè)勞動力投入數(shù)量。另外，2004年起農(nóng)業(yè)機(jī)械化進(jìn)程的迅速發(fā)展導(dǎo)致“役畜”逐漸退出農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，因此，本研究相較于以往文獻(xiàn)不予考慮大牲畜投入變量，而將柴油投入作為機(jī)械化投入的附屬產(chǎn)品一并納入。

再次，就方法運用而言。既有研究主要采用隨機(jī)前沿分析法(SFA)[5,8-9]和Malmquist指數(shù)法[3,7,10-12]測算中國農(nóng)業(yè)TFP。SFA需嚴(yán)格遵守預(yù)先設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)的形式及非效率項的統(tǒng)計分布，且生產(chǎn)函數(shù)不同得到的結(jié)果亦不同[3]。而Malmquist指數(shù)法在可變規(guī)模報酬下不能精確測度TFP的變化[13]，也不能同時分解規(guī)模效率和范圍效率的增長率[14]。為此，O’Donnell[15]提出了Hicks-Moorsteen指數(shù)，該方法在任何規(guī)模報酬下都能準(zhǔn)確測算TFP值并將其完全分解，能有效克服上述兩種方法的限制。因而，本研究擬借助Hicks-Moorsteen指數(shù)法對中國農(nóng)業(yè)TFP進(jìn)行測度與分析。

最后，就研究內(nèi)容而言。目前有關(guān)農(nóng)業(yè)TFP測算的既有研究主要集中于以下3方面：一是農(nóng)業(yè)TFP的時序演進(jìn)。大多學(xué)者發(fā)現(xiàn)在其研究期內(nèi)中國農(nóng)業(yè)TFP呈增長趨勢[3-10,16]，但也有學(xué)者得出中國農(nóng)業(yè)TFP在其研究期內(nèi)衰減[12]，而Wang等[17]卻發(fā)現(xiàn)中國農(nóng)業(yè)TFP在一定時期內(nèi)停滯。研究結(jié)論之所以存在分歧可能是由于既有研究在研究時段、省域樣本選擇、變量遴選、測算方法等方面各有千秋；二是農(nóng)業(yè)TFP的區(qū)域差異。基于農(nóng)業(yè)TFP的測算，現(xiàn)有文獻(xiàn)將研究省域劃分為東、中、西3個區(qū)域[3,5,8,10,12]來進(jìn)一步分析中國農(nóng)業(yè)TFP的空間分布差異，以上學(xué)者普遍證明了各區(qū)域農(nóng)業(yè)TFP具有顯著差異，也一致認(rèn)為東部農(nóng)業(yè)TFP增長最快，而對中部和西部的農(nóng)業(yè)TFP增長的變動趨勢卻存有分歧。亦有學(xué)者將中國31個省份分為東、中、西和東北4個區(qū)域來探究農(nóng)業(yè)TFP的空間差異[7]。本研究認(rèn)為，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)除與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)水平、技術(shù)水平密切相關(guān)以外，氣候、地形、水資源等自然稟賦的影響亦不容忽視。因此，本研究綜合考量經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平及地理因素，將中國31個省份劃分為華北、東北、華東、華中、華南、西南和西北7個區(qū)域深度探究中國農(nóng)業(yè)TFP的空間差異特征。此外，已有研究甚少進(jìn)一步探究空間差異背后的緣由，本研究將借助Dagum基尼系數(shù)及其分解方法嘗試探究區(qū)域差異存在的原因；三是農(nóng)業(yè)TFP的收斂性分析，即判斷區(qū)域農(nóng)業(yè)TFP的變動態(tài)勢是趨同亦或發(fā)散，但研究結(jié)果也存在分歧。高帆[10]研究發(fā)現(xiàn)各省份的農(nóng)業(yè)TFP不存在σ收斂，TFP累積增長率甚至呈現(xiàn)顯著的發(fā)散態(tài)勢。而王軍等[7]的研究結(jié)果卻得出在全國整體及東、中、西及東北地區(qū)4個區(qū)域內(nèi)農(nóng)業(yè)TFP均存在明顯的σ收斂和β收斂。

有鑒于此，本研究嘗試從以下3方面進(jìn)行拓展：首先運用Hicks-Moorsteen指數(shù)法對中國實施農(nóng)機(jī)購置補貼與農(nóng)地流轉(zhuǎn)以來31個省份的農(nóng)業(yè)TFP增長率進(jìn)行全新測算及分解，歸納中國2004—2020年間農(nóng)業(yè)TFP的時序演進(jìn)趨勢；然后，綜合考量區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平及自然地理要素，將中國細(xì)分為7個區(qū)域以探究中國農(nóng)業(yè)TFP的空間分布特征，進(jìn)而全面認(rèn)識中國農(nóng)業(yè)發(fā)展的區(qū)域均衡狀況；最后，通過Dagum基尼系數(shù)及其分解法測度各個地區(qū)農(nóng)業(yè)TFP的差異并挖掘區(qū)域差異的來源，以期為中國農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供參考依據(jù)。

1 研究設(shè)計

1.1 研究方法

1.1.1農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的測度方法

O’Donnell[15]將某一產(chǎn)業(yè)的TFP定義為總產(chǎn)出與總投入的比率。假定第i個農(nóng)業(yè)區(qū)域(Ai)t期的總產(chǎn)出和總投入分別為Qit和Xit，則Ai在t期的TFP為：

(1)

農(nóng)業(yè)TFP增長率指所有農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的投入保持不變時，其農(nóng)業(yè)產(chǎn)出量仍能增加的部分。某一生產(chǎn)單元的TFP增長率表示為跨時期過程中產(chǎn)出增長與投入增長的比值。Ai在t期的TFP相對于Ah在s期的TFP增長率為：

(2)

用Shephard距離函數(shù)表示輸出量和輸入量指數(shù)，則計算的TFP為Hicks-Moorsteen TFP指數(shù)(簡寫為TFPHM)：

(3)

TFPHM是乘積完備指數(shù)，TFP增長率指數(shù)可分解為技術(shù)進(jìn)步和效率變化之積：

(4)

式中：右側(cè)括號中的第一項測量了最大TFP隨時間的變化，為技術(shù)進(jìn)步的度量，第二項衡量總體效率的變化。TFP增長率指數(shù)可分解為以下更精細(xì)的內(nèi)容：

(5)

(6)

(7)

1.1.2農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率區(qū)域不平衡成因

本研究采用Dagum基尼系數(shù)及其分解方法揭示中國7個區(qū)域農(nóng)業(yè)TFPHM指數(shù)空間差異及其存在的內(nèi)在原因，Dagum基尼系數(shù)表示為：

(8)

Dagum基尼系數(shù)及其分解方法用于測度地區(qū)發(fā)展差異[18]，G可以分解為區(qū)域內(nèi)差異GW、區(qū)域間差異Gnb和超變密度(2)超變密度是指由于區(qū)域間的重疊引起的區(qū)域不平衡。Gt三者之和。Dagum基尼系數(shù)越大(小)，則區(qū)域之間的差異性越大(小)、區(qū)域協(xié)同性越弱(強)。j區(qū)域的基尼系數(shù)Gjj、區(qū)域內(nèi)差異的貢獻(xiàn)GW、j和h區(qū)域間的基尼系數(shù)Gjh、區(qū)域間差異的貢獻(xiàn)Gnb及超變密度的貢獻(xiàn)Gt分別如下：

(9)

(10)

(11)

(12)

(13)

Djh=(djh-pjh)/(djh+pjh)

(14)

(15)

(16)

1.2 數(shù)據(jù)來源及說明

本研究樣本考察期為2004—2020年，研究區(qū)域為中國內(nèi)地31個省(直轄市、自治區(qū))(統(tǒng)計數(shù)據(jù)未含港澳臺地區(qū)，下同)，將其劃分為華北地區(qū)(包括北京、天津、河北、山西、內(nèi)蒙)、東北地區(qū)(包括遼寧、吉林、黑龍江)、華東地區(qū)(包括上海、江蘇、浙江、安徽、福建、江西、山東)、華中地區(qū)(河南、湖北、湖南)、華南地區(qū)(包括廣東、廣西、海南)、西南地區(qū)(包括重慶、四川、貴州、云南、西藏)和西北地區(qū)(包括陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆)。結(jié)合已有文獻(xiàn)，本研究建立了農(nóng)業(yè) Hicks-Moorsteen TFP指數(shù)測算指標(biāo)體系(如表1)，數(shù)據(jù)來源于2005—2021年《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》[19]。同時，為了剔除價格波動的影響，本研究的農(nóng)業(yè)產(chǎn)值以2004年為基期進(jìn)行價格平減處理。此外，統(tǒng)計年鑒中第一產(chǎn)業(yè)勞動力數(shù)據(jù)在部分年份缺失，故采用均值插補法對其補充。

表1 農(nóng)業(yè)Hicks-Moorsteen TFP指數(shù)測算的指標(biāo)體系Table 1 Index system for measuring agricultural Hicks-Moorsteen TFP index

2 實證結(jié)果分析

2.1 中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的時空演變特征

2.1.1中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率時間序列演化分析

將中國農(nóng)業(yè)TFP指數(shù)及其分解值進(jìn)行時間序列整理(表2)。樣本期間中國農(nóng)業(yè)TFP增長率歷年均值為1.060 3，表明中國農(nóng)業(yè)TFP在樣本期間以年均6.03%的速度上升，其主要原因在于農(nóng)業(yè)技術(shù)水平以年均6.29%的速度進(jìn)步。相比而言，農(nóng)業(yè)效率年均下降0.25%，阻礙了TFP的增長。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)效率的下降主要由技術(shù)效率0.46% 的下降和規(guī)模效率0.13%的下降導(dǎo)致，而殘余組合效率呈0.35%的遞增趨勢。農(nóng)業(yè)機(jī)械補貼政策的實施為中國農(nóng)業(yè)發(fā)展注入了現(xiàn)代化設(shè)備，加速了中國農(nóng)業(yè)機(jī)械化進(jìn)程，促進(jìn)農(nóng)業(yè)技術(shù)快速進(jìn)步，進(jìn)而推動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)逐步產(chǎn)業(yè)化、高效化。根據(jù)公開數(shù)據(jù)，2020年中國農(nóng)機(jī)總動力達(dá)到10.56億萬瓦(3)數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局。，2019年中國農(nóng)作物耕、種、收機(jī)械化率分別為74.81%、57.30%和61.40%(4)數(shù)據(jù)由2020年《中國農(nóng)業(yè)機(jī)械工業(yè)年鑒》中相關(guān)數(shù)據(jù)計算所得。，中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式已實現(xiàn)從依靠人力、畜力到依靠機(jī)械化動力的巨大轉(zhuǎn)變，這也是以上結(jié)論的實踐依據(jù)。農(nóng)業(yè)效率的下降反映了中國農(nóng)業(yè)在機(jī)械化發(fā)展的背后，其基層農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣體系仍不夠成熟，以致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的技術(shù)推廣受阻。另外，農(nóng)民集體所有建設(shè)用地使用權(quán)可依法流轉(zhuǎn)并未產(chǎn)生顯著的規(guī)模效應(yīng)。

具體而言，樣本期內(nèi)除2007—2008年及2016—2017年外，中國農(nóng)業(yè)TFP均呈增長狀態(tài)，其中增長最高點出現(xiàn)在2019—2020年(19.35%)，其次為2006—2007年(14.89%)，這主要得益于2006年中國全面取消農(nóng)業(yè)稅，農(nóng)民的生產(chǎn)積極性、主動性和創(chuàng)造性在家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制之后于2006—2007年達(dá)到了又一新高；而中國農(nóng)業(yè)TFP增長的最低點則出現(xiàn)在2007—2008年(-7.3%)，這是由于2008年中國南方遭受了雪災(zāi)、北方遭受了旱災(zāi)。另外，2008年金融危機(jī)下中國農(nóng)產(chǎn)品價格全面下行、優(yōu)勢農(nóng)產(chǎn)品出口受阻，多方因素引致當(dāng)年農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的不良發(fā)展態(tài)勢；除2004—2005年以外，農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步的變動趨勢與農(nóng)業(yè)TFP的增減完全一致。該軌跡表明，技術(shù)進(jìn)步是中國農(nóng)業(yè)TFP增長的重要源泉，研究期內(nèi)中國農(nóng)業(yè)發(fā)展呈現(xiàn)技術(shù)誘導(dǎo)型增長。農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步在2004—2005年出現(xiàn)下降可能是由于2004年11月生效《中華人民共和國農(nóng)業(yè)機(jī)械化促進(jìn)法》，農(nóng)戶理解相關(guān)條例到實際購買農(nóng)機(jī)存在一定的時間間隔，因而該政策對于農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步的促進(jìn)作用具有滯后性。

表2 中國農(nóng)業(yè)TFP指數(shù)演化趨勢Table 2 Evolution trend of China’s agricultural TFP index

2.1.2中國7個區(qū)域農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的演化分析

如表3所示，樣本期內(nèi)，7個區(qū)域的農(nóng)業(yè)TFP均呈現(xiàn)不同程度的增長態(tài)勢，東北地區(qū)(6.69%)、華北地區(qū)(6.23%)、西南地區(qū)(6.23%)、華南地區(qū)(6.05%)的增長程度相對較高且均高于全國平均水平，而華中地區(qū)(5.91%)、西北地區(qū)(5.89%)、華東地區(qū)(5.79%)的增長程度相對較低且均低于全國平均水平。對分解值進(jìn)行測度發(fā)現(xiàn)，7個區(qū)域的農(nóng)業(yè)技術(shù)水平均取得進(jìn)步，技術(shù)進(jìn)步年均速度由高到低依次為西南地區(qū)(8.05%)、西北地區(qū)(7.58%)、華北地區(qū)(6.48%)、華中地區(qū)(6.07%)、華東地區(qū)(5.32%)、東北地區(qū)(5.11%)、華南地區(qū)(4.80%)；另外，東北地區(qū)、華南地區(qū)和華東地區(qū)的農(nóng)業(yè)效率分別以年均1.51%、1.19%和0.45%的速率增長，其他4個區(qū)域的農(nóng)業(yè)效率卻呈下降趨勢，下滑態(tài)勢最明顯的是西南地區(qū)(-1.69%)。如此表明，東北地區(qū)、華南地區(qū)和華東地區(qū)的農(nóng)業(yè)TFP增長來源于技術(shù)進(jìn)步和效率增長，而西南地區(qū)、西北地區(qū)、華北地區(qū)和華中地區(qū)的農(nóng)業(yè)TFP增長來源于技術(shù)進(jìn)步而非效率增長。

表3 中國7個區(qū)域農(nóng)業(yè)TFP增長率及其分解值Table 3 Agricultural TFP growth rate and its decomposition value in seven regions of China

2.1.3各省份農(nóng)業(yè)生產(chǎn)潛力分析

TFP演變的驅(qū)動因素包括技術(shù)水平變動和效率變動。基于此，本研究以農(nóng)業(yè)技術(shù)水平增長率和效率增長率作為橫縱坐標(biāo)，將各省份列入四個象限來分析其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)潛力(圖2)。象限III內(nèi)無任何省份，表明中國各省份農(nóng)業(yè)發(fā)展在技術(shù)進(jìn)步和效率增長二者中至少具有一個驅(qū)動優(yōu)勢；象限I與象限III完全相反，該象限內(nèi)可能達(dá)到的最優(yōu)產(chǎn)出與投入要素的利用程度均大于1，因而該象限內(nèi)各省份(華北地區(qū)的北京、河北、山西，東北地區(qū)的黑龍江、遼寧，華東地區(qū)的山東，華中地區(qū)的河南，華南地區(qū)的廣東、海南以及西北地區(qū)的陜西)的農(nóng)業(yè)發(fā)展?jié)摿軓?，其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)競爭力會不斷凸顯。西南地區(qū)沒有省份落入象限I，可能的原因為作為中國典型的生態(tài)脆弱區(qū)，該區(qū)域易受到農(nóng)業(yè)水利設(shè)施和極端氣候自然災(zāi)害的影響，因而現(xiàn)階段農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平普遍較低，農(nóng)民增盈也相對緩慢；象限II內(nèi)僅包含上海，雖然其要素利用程度在上升，但其可能達(dá)到的最優(yōu)產(chǎn)出在下降。這是因為上海發(fā)展精致農(nóng)業(yè)，而非粗放型農(nóng)業(yè)。對于上海這一技術(shù)水平基數(shù)很高的區(qū)域而言，雖然每年從國外引進(jìn)最新的農(nóng)業(yè)技術(shù)及優(yōu)良品種，但卻難以實現(xiàn)技術(shù)水平的持續(xù)上升，因此其技術(shù)進(jìn)步整體呈下降趨勢；除上述省份以外，其余省份均處于象限IV。在農(nóng)業(yè)機(jī)械化、現(xiàn)代化發(fā)展的大背景下，這些省份的技術(shù)水平提升很快，但現(xiàn)階段的投入要素尚未得到充分利用，因而在后續(xù)發(fā)展中應(yīng)著重提升各種投入資源的利用程度和要素的有效配置。

圖1 各省份農(nóng)業(yè)生產(chǎn)潛力分析Fig.1 Analysis of agricultural production potential of each province

2.2 中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率區(qū)域差異的成因分析

2.2.1中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長率的總體差異

表4展示了7個區(qū)域農(nóng)業(yè)TFP指數(shù)的總體差異及演變趨勢。能夠發(fā)現(xiàn)：2005—2020年間，7個區(qū)域農(nóng)業(yè)TFP指數(shù)總體基尼系數(shù)的均值為 0.038，且整體由2005年的0.037增長至2020年的0.048，表明7個區(qū)域農(nóng)業(yè)TFP指數(shù)的總體差異呈不斷擴(kuò)大的趨勢。觀察其演變過程，發(fā)現(xiàn)7個區(qū)域農(nóng)業(yè)TFP指數(shù)的總體差異呈現(xiàn)“上升—下降—上升—下降”的演變特征，先由2005年的0.037 上升至2009年的0.049，然后下降至2014年的0.024，并達(dá)到考察期內(nèi)的最小值，而后再次上升，并于2017年達(dá)到最大值0.057，隨后又逐漸降至2020年的0.048。

2.2.2中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長率的區(qū)域內(nèi)差異

表4揭示了中國7個區(qū)域農(nóng)業(yè)TFP變動的區(qū)域內(nèi)差異及演變趨勢?？梢缘贸觯旱谝?，7個區(qū)域農(nóng)業(yè)TFP增長率的區(qū)域內(nèi)差異處于不同水平。在考察期內(nèi)，西南地區(qū)區(qū)域內(nèi)差異最大，其均值為0.042 3，其次為西北地區(qū)、華北地區(qū)、東北地區(qū)、華東地區(qū)、華中地區(qū)，而華南地區(qū)的區(qū)域內(nèi)差異最小，僅為0.017 5。第二，在考察期內(nèi)，華北地區(qū)、華南地區(qū)和西北地區(qū)的農(nóng)業(yè)TFP變動的區(qū)域內(nèi)差異呈波動下降的態(tài)勢，其中華南地區(qū)(-41.33%)的下降趨勢最為顯著，其次為西北地區(qū)(-21.94%)、華北地區(qū)(-14.06%)；華東地區(qū)、華中地區(qū)和西南地區(qū)的農(nóng)業(yè)TFP變動的區(qū)域內(nèi)差異則總體呈波動上升態(tài)勢，華中地區(qū)(483.91%)的擴(kuò)大幅度最高，其次為西南地區(qū)(37.10%)和華東地區(qū)(30.59%)；而東北地區(qū)農(nóng)業(yè)TFP變動的區(qū)域內(nèi)差異在研究期內(nèi)幾乎維持不變。

2.2.3中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長率的區(qū)域間差異

表4展現(xiàn)了7個區(qū)域農(nóng)業(yè)TFP變動的區(qū)域間差異及其演變趨勢，能夠看出：第一，農(nóng)業(yè)TFP變動的區(qū)域間差異呈明顯的波動態(tài)勢，樣本考察期內(nèi)，7個區(qū)域農(nóng)業(yè)TFP增長率區(qū)域間差異均值為0.039 1。具體來看，華北與東北、西南、西北地區(qū)，東北與西南、西北地區(qū)以及西南與華東、華中、華南、西北地區(qū)間的農(nóng)業(yè)TFP增長率區(qū)域間差異的均值均高于7個區(qū)域農(nóng)業(yè)TFP增長率區(qū)域間差異的平均值，而其他區(qū)域農(nóng)業(yè)TFP增長率之間的區(qū)域差異均值都低于7個區(qū)域間總體區(qū)域差異的平均水平。其中華北與西南地區(qū)之間差異的均值最高(0.051)，華東和華中地區(qū)之間差異的均值最低(0.029)。第二，就演變過程而言，華南與華北、華東地區(qū)，西北與華北、華東、華南地區(qū)農(nóng)業(yè)TFP變動的區(qū)域間差異總體呈波動下降的趨勢，西南與東北、華南地區(qū)農(nóng)業(yè)TFP變動的區(qū)域間差異則幾乎持平，而其他地區(qū)之間的區(qū)域間差異均呈現(xiàn)出波動上升的趨勢。

2.2.4中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長率區(qū)域差異的來源及其貢獻(xiàn)

表4和圖2描述了7個區(qū)域農(nóng)業(yè)TFP增長率區(qū)域差異來源及其貢獻(xiàn)率，不難發(fā)現(xiàn)：第一，就差異貢獻(xiàn)率來看，考察期內(nèi)7個區(qū)域之間農(nóng)業(yè)TFP變動的差異主要來源于區(qū)域間差異，其次是超變密度和區(qū)域內(nèi)差異。在樣本考察期內(nèi)三者的平均貢獻(xiàn)率分別為50.39%、37.35%、12.25%。第二，就貢獻(xiàn)率的演變趨勢來看，區(qū)域內(nèi)差異的貢獻(xiàn)基本穩(wěn)定，區(qū)域間差異和超變密度的波動較為明顯，且在此消彼長間呈現(xiàn)出周期性特征。具體而言，二者間的變動周期可劃分2005—2007年、2007—2011年、2011—2016年、2016—2020年。2007—2011年和2011—2016年兩個階段內(nèi)區(qū)域間差異和超變密度的貢獻(xiàn)率均分別呈現(xiàn)“類M形”和“類W形”趨勢，而在2005—2007年和2016—2020年兩個階段內(nèi)區(qū)域間差異和超變密度的貢獻(xiàn)率均則分別呈現(xiàn)“類倒V形”和“類V形”趨勢。特別的，2011、2014和2016年是重要的拐點，這3年超變密度的貢獻(xiàn)率高于區(qū)域間差異和區(qū)域內(nèi)差異，成為7個區(qū)域之間農(nóng)業(yè)TFP變動差異的主要來源。

圖2 中國7個區(qū)域農(nóng)業(yè)TFP增長率區(qū)域差異來源及其貢獻(xiàn)率趨勢圖Fig.2 Regional differences in agricultural TFP growth rate in seven regions and their contribution trend chart

3 研究結(jié)論與政策建議

3.1 研究結(jié)論

本研究基于中國31個省份2004—2020年的面板數(shù)據(jù)，借助Hicks-Moorsteen指數(shù)對中國農(nóng)業(yè)TFP進(jìn)行重新測算及分解，進(jìn)而通過Dagum基尼系數(shù)測度各地區(qū)農(nóng)業(yè)TFP的差異大小及形成根源。主要結(jié)論如下：

第一，研究期內(nèi)，中國農(nóng)業(yè)呈現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步增強而農(nóng)業(yè)效率惡化的態(tài)勢，技術(shù)進(jìn)步是農(nóng)業(yè)TFP增長的重要源泉。即我國農(nóng)業(yè)TFP的增長主要源于生產(chǎn)前沿面的外移，而不是向生產(chǎn)前沿面追趕；各區(qū)域農(nóng)業(yè)TFP的增長程度及增長源具有顯著差異，東北地區(qū)、華南地區(qū)和華東地區(qū)的農(nóng)業(yè)TFP增長來源于技術(shù)進(jìn)步和效率增長，而其余四個區(qū)域的農(nóng)業(yè)TFP增長則主要依賴于技術(shù)進(jìn)步。

第二，各省份在農(nóng)業(yè)發(fā)展進(jìn)程中至少仰賴于技術(shù)進(jìn)步和農(nóng)業(yè)效率這兩大核心驅(qū)動要素的其中之一。華北地區(qū)的北京、河北、山西，東北地區(qū)的黑龍江、遼寧，華東地區(qū)的山東，華中地區(qū)的河南，華南地區(qū)的廣東、海南以及西北地區(qū)的陜西均在技術(shù)進(jìn)步和農(nóng)業(yè)效率兩方面同步增長。同其他省份相比，上述省份的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有強大的發(fā)展?jié)摿?，農(nóng)業(yè)競爭力也會盡顯優(yōu)勢。

第三，7個區(qū)域農(nóng)業(yè)TFP變動的總體差異有擴(kuò)大的演變趨勢。其中，西南地區(qū)區(qū)域內(nèi)差異最大，緊接著依次是西北地區(qū)、華北地區(qū)、東北地區(qū)、華東地區(qū)、華中地區(qū)、華南地區(qū)。此外，華南與華北、華東地區(qū)，西北與華北、華東、華南地區(qū)農(nóng)業(yè)TFP變動的區(qū)域間差異總體呈波動下降的趨勢，其他區(qū)域之間則呈不變或上升趨勢；7個區(qū)域之間農(nóng)業(yè)TFP變動差異的最主要來源是區(qū)域間差異。

3.2 政策建議

基于以上研究，本研究得到如下政策啟示：

第一，持續(xù)強化農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力。首先，國家應(yīng)設(shè)立專項資金，培養(yǎng)和積聚現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展所需的農(nóng)業(yè)科研人才，圍繞生物技術(shù)、數(shù)字技術(shù)、裝備技術(shù)等農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的核心領(lǐng)域，持續(xù)加強現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術(shù)體系的創(chuàng)新與研發(fā)；其次，要強化培育新型職業(yè)農(nóng)民，結(jié)合農(nóng)民生產(chǎn)發(fā)展的現(xiàn)實難題，定期委托高校、科研機(jī)構(gòu)開展技術(shù)培訓(xùn)與指導(dǎo)，不斷提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者的基本素質(zhì)和專業(yè)技能，為農(nóng)業(yè)發(fā)展創(chuàng)造優(yōu)質(zhì)的人力儲備；最后，不斷完善農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化及農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣的激勵與利益分配機(jī)制，實現(xiàn)產(chǎn)學(xué)研深度融合，強化農(nóng)業(yè)科研人才開展農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的積極性。

第二，推進(jìn)農(nóng)業(yè)規(guī)模化經(jīng)營。一方面，在農(nóng)地三權(quán)分置改革持續(xù)完善后，持續(xù)深化農(nóng)村土地制度改革，積極推進(jìn)土地流轉(zhuǎn)，鼓勵培育新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體發(fā)展多種形式農(nóng)業(yè)適度規(guī)模經(jīng)營；另一方面，要加快構(gòu)建并不斷完善農(nóng)業(yè)社會化服務(wù)體系，持續(xù)發(fā)揮農(nóng)業(yè)社會化服務(wù)對于現(xiàn)代農(nóng)業(yè)和規(guī)模經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)與融合。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)不僅能夠?qū)⑾冗M(jìn)的技術(shù)裝備及現(xiàn)代生產(chǎn)技術(shù)惠及分散的小農(nóng)日常生產(chǎn)之中，亦能通過橫向規(guī)模連片服務(wù)獲得規(guī)模效益，進(jìn)而促使受限、傳統(tǒng)的小農(nóng)戶與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)有機(jī)銜接。

第三，促進(jìn)區(qū)域間資源要素調(diào)配，因地制宜制定農(nóng)業(yè)發(fā)展規(guī)劃。一方面，促進(jìn)各個區(qū)域間技術(shù)、資本、人才等要素流動，通過區(qū)域間的有效聯(lián)動優(yōu)化資源配置，實現(xiàn)優(yōu)質(zhì)資源共享，提升要素利用率，促進(jìn)不同區(qū)域農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)共同升級；另一方面，各地區(qū)結(jié)合自身資源稟賦及發(fā)展短板，因地制宜地制定農(nóng)業(yè)發(fā)展規(guī)劃。其中，能夠兼顧農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步及技術(shù)效率同步增長的區(qū)域在做好自身農(nóng)業(yè)發(fā)展的同時，也應(yīng)利用自身優(yōu)勢打造并發(fā)揮先行示范區(qū)的溢出效應(yīng)，從而建立健全各區(qū)域間農(nóng)業(yè)發(fā)展的協(xié)調(diào)機(jī)制。對于農(nóng)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)相對薄弱的區(qū)域，國家應(yīng)出臺惠農(nóng)強農(nóng)等優(yōu)惠政策，加大農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的扶持力度及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的投資補貼力度等。