王留鑫，洪名勇

(1.西北大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，陜西 西安 710127；2.貴州大學(xué) 管理學(xué)院，貴州 貴陽(yáng) 550025)

基于隨機(jī)前沿分析的中國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的實(shí)證分析

王留鑫1，洪名勇2

(1.西北大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，陜西 西安 710127；2.貴州大學(xué) 管理學(xué)院，貴州 貴陽(yáng) 550025)

基于1997—2014年的省際面板數(shù)據(jù)，建立超越對(duì)數(shù)隨機(jī)前沿函數(shù)模型進(jìn)行農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的實(shí)證分析，根據(jù)對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的測(cè)算分解，得出如下結(jié)論：農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)存在波動(dòng)，其增長(zhǎng)年均值為8.59%；技術(shù)進(jìn)步變化率是其主要推動(dòng)因素，而要素配置效率變化率和規(guī)模效率變化率對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)仍較小。此外，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)存在明顯的地區(qū)差異，從變異系數(shù)來(lái)看，華南地區(qū)農(nóng)業(yè)TFP增長(zhǎng)率波動(dòng)對(duì)全國(guó)農(nóng)業(yè)TFP增長(zhǎng)率影響較大；分區(qū)域來(lái)看，華東地區(qū)的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)受規(guī)模效率變化率波動(dòng)影響最大，華南地區(qū)農(nóng)業(yè)TFP受配置效率變化率波動(dòng)影響最大，以上兩方面構(gòu)成農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)地區(qū)差異的主要原因。最后，筆者根據(jù)研究結(jié)論提出相應(yīng)的政策建議。

農(nóng)業(yè)；全要素生產(chǎn)率；隨機(jī)前沿分析；超越對(duì)數(shù)

近些年，我國(guó)農(nóng)業(yè)產(chǎn)量和產(chǎn)值均保持連續(xù)增長(zhǎng)，但為保持這種增長(zhǎng)付出了極大的財(cái)政成本和生態(tài)環(huán)境成本。從現(xiàn)實(shí)觀察看，依托要素投入促進(jìn)農(nóng)業(yè)發(fā)展的邊際效應(yīng)遞減，但傳統(tǒng)的要素驅(qū)動(dòng)對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)貢獻(xiàn)是不是已經(jīng)耗盡？我國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率動(dòng)態(tài)軌跡如何？農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)存在何種促進(jìn)和阻礙因素？從農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的分解來(lái)看我國(guó)農(nóng)業(yè)改革的方向又在何處？為此，帶著以上問(wèn)題開(kāi)啟本研究。

查閱既有文獻(xiàn)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者為探究我國(guó)農(nóng)業(yè)的增長(zhǎng)“秘密”已經(jīng)進(jìn)行了卓有成效的研究。李谷成等[1,2]從微觀上利用湖北省農(nóng)戶的微觀面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，認(rèn)為全要素生產(chǎn)率的決定性因素是資源配置效率，直接動(dòng)力是技術(shù)進(jìn)步，阻礙因素是農(nóng)戶相對(duì)于生產(chǎn)前沿面的技術(shù)效率差距；從宏觀上對(duì)省際農(nóng)業(yè)面板數(shù)據(jù)的分析發(fā)現(xiàn)，雖然農(nóng)業(yè)各行業(yè)TFP增長(zhǎng)較大，但基本都是技術(shù)進(jìn)步或應(yīng)用效率單獨(dú)驅(qū)動(dòng)，尚未形成合力驅(qū)動(dòng)。杜文杰[3]測(cè)算出1979—2005年不同階段的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率地區(qū)差異表現(xiàn)出由不顯著到擴(kuò)大、繼而又縮小的變動(dòng)軌跡。全炯振[4]運(yùn)用SFA-Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)模型研究認(rèn)為我國(guó)農(nóng)業(yè)的全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)主要來(lái)自技術(shù)進(jìn)步，呈現(xiàn)出技術(shù)誘導(dǎo)為主、波動(dòng)明顯且地區(qū)間增長(zhǎng)不平衡的特征。鄭循剛[5]對(duì)東、中、西部地區(qū)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的分析表明區(qū)域間差異顯著。曹躍群等[6]采用隨機(jī)前沿分析發(fā)現(xiàn)我國(guó)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率在1997-2005年間有所下降。田偉等[7]對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的測(cè)度，發(fā)現(xiàn)我國(guó)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率水平較高，各個(gè)地區(qū)間技術(shù)效率作用顯著但差距不斷拉大。張樂(lè)等[8]發(fā)現(xiàn)我國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)速率呈遞減趨勢(shì)。劉建橋等[9]基于共同隨機(jī)前沿分析比較了長(zhǎng)三角地區(qū)和非長(zhǎng)三角地區(qū)技術(shù)水平上存在的差異。李后建等[10]利用CHNS的農(nóng)戶家庭數(shù)據(jù)建立超越對(duì)數(shù)隨機(jī)前沿模型，發(fā)現(xiàn)技術(shù)采納對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的拉升作用會(huì)隨農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的提高而被耗散。孫致陸等[11]以1994—2010年的省際面板數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)FDI對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率和農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步都有顯著正向影響。高帆[12]采用DEA-Malmquist非參數(shù)方法對(duì)我國(guó)整體及區(qū)域農(nóng)業(yè)TFP的分析，發(fā)現(xiàn)東中西部農(nóng)業(yè)TFP增長(zhǎng)率依次遞減，且并不存在收斂。尹朝靜等[13]對(duì)全國(guó)農(nóng)業(yè)TFP增長(zhǎng)率的實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)TFP非均衡特征明顯，且地區(qū)差距仍在擴(kuò)大。

國(guó)外對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率也有研究，Kalirajan等[14]對(duì)中國(guó)1970—1987年省際面板數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)前沿分析，發(fā)現(xiàn)改革開(kāi)放前農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)下滑，改革開(kāi)放后呈現(xiàn)先升后降的趨勢(shì)。Fan[15]認(rèn)為以往因使用當(dāng)期價(jià)格估計(jì)方法可能高估了農(nóng)村改革對(duì)產(chǎn)量和產(chǎn)出增長(zhǎng)的影響，建議采用更適用的方法以測(cè)算農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。Mao等[16]用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法對(duì)1984年—1993年中國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的測(cè)算分析，認(rèn)為農(nóng)村經(jīng)濟(jì)改革后技術(shù)進(jìn)步雖然促進(jìn)了農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)，但技術(shù)效率的作用還未充分發(fā)揮。Chen等[17]認(rèn)為中國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)主要來(lái)自技術(shù)進(jìn)步，但區(qū)域間全要素生產(chǎn)率的差異在擴(kuò)大。Alejandro等[18]從基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、政策改革以及工業(yè)化發(fā)展的帶動(dòng)作用等方面比較了中印兩國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。Zhang等[19]認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步促進(jìn)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)，而技術(shù)效應(yīng)和規(guī)模效應(yīng)抑制全要素生產(chǎn)率的提高。Jin等[20]認(rèn)為中國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)保持持續(xù)態(tài)勢(shì)，但農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者的效用已經(jīng)出現(xiàn)下降。Gautam等[21]從作物品種的差異以及技術(shù)水平比較了中印農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)及其驅(qū)動(dòng)因素。

從既有研究可知，關(guān)于中國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的研究方法有數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法和隨機(jī)前沿分析方法，研究方法不同，所選數(shù)據(jù)變量不同，結(jié)論也有差異，且分區(qū)域考察農(nóng)業(yè)TFP的區(qū)域差異也多是從東、中、西部三大區(qū)域進(jìn)行，很少有從七大經(jīng)濟(jì)區(qū)域的地理分布考察其區(qū)域差異?？紤]到隨機(jī)前沿分析的相對(duì)優(yōu)勢(shì)，本研究采用隨機(jī)前沿分析，并延長(zhǎng)數(shù)據(jù)時(shí)間段，以研究中國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率各組成部分的變化情況，并運(yùn)用變異系數(shù)分析方法尋找農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的波動(dòng)原因，以期找出其促進(jìn)和阻礙因素，這對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的探索有現(xiàn)實(shí)意義和參考價(jià)值。

一、方法和模型

(一)全要素生產(chǎn)率的分解及方法

基于Kumbhakar被廣泛接受的研究，本研究參考其分析，把隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)定義為：

yit=f(xit,t)exp(vit-uit)

(1)

由上，得到全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的分解如下：

(2)

(1)技術(shù)進(jìn)步(TP,?lnf(x,t)/?t)，表示當(dāng)要素投入保持不變時(shí)，產(chǎn)出隨時(shí)間的變化率，反映生產(chǎn)可能性邊界的移動(dòng)；

(二)超對(duì)數(shù)隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型

本研究采用超對(duì)數(shù)隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型，是考慮到其有更大的包容性和靈活性，而且超越對(duì)數(shù)形式采用任何生產(chǎn)技術(shù)的二階近似，可以克服C-D生產(chǎn)函數(shù)希克斯中性技術(shù)進(jìn)步假定的缺陷。為考察不可觀察、非時(shí)變因素的影響，在模型中加入變量的交互形式。由此，本研究的超對(duì)數(shù)隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型為：

lnYit=β0+β1lnLit+β2lnMit+β3lnFit+β4lnAit+

β18TlnMit+β19TlnFit+β20TlnAit+Vit-Uit

其中，Yit表示某省i在時(shí)期t的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值(以1997年為基期進(jìn)行價(jià)格折算)，Lit表示某省i在時(shí)期t的農(nóng)業(yè)從業(yè)人數(shù)，Mit表示某省i在時(shí)期t的機(jī)械動(dòng)力數(shù)，F(xiàn)it表示某省i在時(shí)期t的化肥使用量，Ait表示某省i在時(shí)期t的農(nóng)作物播種面積。T為時(shí)間變量，平方項(xiàng)表示要素投入隨時(shí)間變化對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的影響，交叉項(xiàng)表示要素之間的交互影響。V表示服從正態(tài)分布的隨機(jī)誤差項(xiàng)，U表示服從截?cái)嗾龖B(tài)分布的技術(shù)無(wú)效率的非負(fù)隨機(jī)變量，V與U相互獨(dú)立。

二、數(shù)據(jù)來(lái)源與變量界定

(一)數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究選取31省(區(qū)、市)1997—2014年數(shù)據(jù)，以1997年作為起始年是考慮到重慶市在當(dāng)年被列為直轄市，可保證數(shù)據(jù)的連續(xù)性。鑒于數(shù)據(jù)的可得性，本研究考察的截止年份為2014年。所選數(shù)據(jù)指標(biāo)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值(億元)、農(nóng)業(yè)從業(yè)人員(萬(wàn)人)、機(jī)械總動(dòng)力(萬(wàn)千瓦時(shí))、農(nóng)作物播種面積(千公頃)、農(nóng)業(yè)化肥施用量(萬(wàn)噸)等指標(biāo)1997—2008年的數(shù)據(jù)來(lái)自《新中國(guó)60年統(tǒng)計(jì)資料匯編》，2009—2014年的數(shù)據(jù)選取自對(duì)應(yīng)年份《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》及各省統(tǒng)計(jì)年鑒。

(二)變量說(shuō)明

1.農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值(億元)。本研究所指農(nóng)業(yè)為廣義上的農(nóng)業(yè)，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值選取農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值。因?yàn)榭紤]到我國(guó)農(nóng)業(yè)家庭生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的實(shí)際，農(nóng)戶的種養(yǎng)殖多樣性較為普遍，采用廣義的農(nóng)業(yè)更能反映我國(guó)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的水平和規(guī)模。為保證數(shù)據(jù)的可比性，對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的折算，以1997年的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)為基數(shù)進(jìn)行折算。

2.農(nóng)業(yè)從業(yè)人員(萬(wàn)人)。本研究農(nóng)業(yè)從業(yè)人員以第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)來(lái)表示，以便更精準(zhǔn)分析農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中勞動(dòng)力的投入。

3.機(jī)械總動(dòng)力(萬(wàn)千瓦時(shí))。本研究所指機(jī)械總動(dòng)力采用統(tǒng)計(jì)年鑒中以蓄力和機(jī)械動(dòng)力折合成標(biāo)準(zhǔn)動(dòng)力后所形成的總量數(shù)據(jù)。

4.農(nóng)作物播種面積(千公頃)?？紤]到我國(guó)農(nóng)作物的復(fù)種指數(shù)較高，用農(nóng)作物播種面積能更好地體現(xiàn)土地在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的投入。

5.化肥施用量(萬(wàn)噸)?；适┯昧堪唇y(tǒng)計(jì)年鑒中已經(jīng)折算出的總量數(shù)據(jù)。

6.時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)t∶t=1,…18,對(duì)應(yīng)1997—2014年，反映技術(shù)變化。

三、實(shí)證結(jié)果和分析

通過(guò)stata12對(duì)以上數(shù)據(jù)進(jìn)行超越對(duì)數(shù)的隨機(jī)前沿分析，計(jì)量分析結(jié)果如表1所示。

表1 數(shù)據(jù)計(jì)量結(jié)果表

注：“*”“**”“***”分別代表在10%、5%、1%水平下顯著；括號(hào)內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)差。

(一)全國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)及其分解

從表1分析結(jié)果可見(jiàn)，要素投入中農(nóng)作物播種面積和機(jī)械動(dòng)力的投入作用較為顯著，而農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力和化肥投入的作用不顯著。從各要素的平方項(xiàng)來(lái)看，化肥、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力和農(nóng)作物播種面積的平方項(xiàng)顯著，而機(jī)械動(dòng)力的平方項(xiàng)不顯著，這說(shuō)明農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的投入對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的影響并不是簡(jiǎn)單的線性關(guān)系，這考慮到要素投入的作用并不是立竿見(jiàn)影，而是存有一定的時(shí)滯，要素的平方項(xiàng)較為顯著，也可以理解。農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力、化肥、農(nóng)作物播種面積的平方項(xiàng)系數(shù)符號(hào)與對(duì)應(yīng)要素投入系數(shù)符號(hào)都相反，這說(shuō)明以上三種要素的投入對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出呈現(xiàn)倒“U”型關(guān)系，即要素投入并不是越多越好，都存有一個(gè)合適的程度。為考慮要素投入對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的時(shí)變效應(yīng)，也加入了時(shí)間及時(shí)間的平方項(xiàng)，前者不顯著而后者顯著，這也證明了要素投入對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的影響存在一定的時(shí)間作用機(jī)制，表明在充分長(zhǎng)的時(shí)間內(nèi)，技術(shù)進(jìn)步的溢出效應(yīng)較為明顯。從各要素的交互項(xiàng)來(lái)看，除了勞動(dòng)力與農(nóng)業(yè)機(jī)械動(dòng)力、農(nóng)作物播種面積的交互項(xiàng)顯著外，其它變量間的交互項(xiàng)都不顯著。耕地和化肥的作用不明顯，一種可能的解釋是戶均耕地面積小，不具有規(guī)模性。農(nóng)業(yè)機(jī)械、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力與化肥的交互項(xiàng)也不顯著，說(shuō)明以上要素的配置比例不恰當(dāng)。從各要素與時(shí)間的交互項(xiàng)來(lái)看，除化肥與時(shí)間的交互項(xiàng)較為顯著外，其它要素與時(shí)間的交互項(xiàng)皆不顯著，說(shuō)明農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力、農(nóng)業(yè)機(jī)械、農(nóng)作物播種面積等要素隨著時(shí)間的推進(jìn)對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的推動(dòng)作用發(fā)展較為緩慢。

通過(guò)計(jì)算，1998—2014年全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)及各分解部分的相應(yīng)數(shù)據(jù)如圖1所示。

從全國(guó)TFP的增長(zhǎng)率來(lái)看，1998—2014年農(nóng)業(yè)TFP年均增長(zhǎng)8.59%，由圖1可見(jiàn)，1998—2000年農(nóng)業(yè)TFP增長(zhǎng)率下降，而后至2002年回升，經(jīng)過(guò)2003年的微幅下降，升至2004年的最高點(diǎn)，后又進(jìn)入下行區(qū)間，2009年農(nóng)業(yè)TFP增長(zhǎng)率跌至最低點(diǎn)，后又開(kāi)始了震蕩回升。從農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率的演進(jìn)軌跡來(lái)看，其與規(guī)模效率變化率的變動(dòng)趨勢(shì)保持同步，說(shuō)明規(guī)模效率變化率對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率影響很大。

再看TFP的各項(xiàng)分解，技術(shù)進(jìn)步變化率、技術(shù)效率變化率、規(guī)模效率變化率與要素配置效率變化率對(duì)農(nóng)業(yè)TFP變化率的影響分別為：4.61%、0.75%、2.4%、0.83%，說(shuō)明它們對(duì)TFP的增長(zhǎng)呈現(xiàn)促進(jìn)作用，其中，技術(shù)進(jìn)步變化率對(duì)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的影響最大，年均值為0.0461，表明技術(shù)進(jìn)步變化率增長(zhǎng)1.00%，將引起農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)4.61%；其次為規(guī)模效率變化率，當(dāng)規(guī)模效率變化率增長(zhǎng)1.00%，將引起農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)2.4%；要素配置效率變化率和技術(shù)效率變化率對(duì)農(nóng)業(yè)TFP增長(zhǎng)的作用較小，當(dāng)它們分別增長(zhǎng)1.00%，將引起農(nóng)業(yè)TFP增長(zhǎng)0.83%和0.75%。

圖1 1998—2014年中國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)及各分解部分變遷圖

(二)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的地區(qū)差距

受自然地理環(huán)境和種植傳統(tǒng)影響，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有地域差異性，這使農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)地區(qū)差距也存在一定影響，按地理位置及經(jīng)濟(jì)區(qū)劃把全國(guó)分為七個(gè)地區(qū)進(jìn)行分析比較。全國(guó)七大經(jīng)濟(jì)地理區(qū)域的全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)及其分解如表2所示。

表2 全國(guó)七大經(jīng)濟(jì)地理區(qū)域全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)及其分解

由表2可見(jiàn)，東北地區(qū)TFP增長(zhǎng)率最高，西南、華中和西北地區(qū)次之，而華南、華北和華東地區(qū)的農(nóng)業(yè)TFP增長(zhǎng)率低于全國(guó)平均水平。從整體來(lái)看，對(duì)各經(jīng)濟(jì)區(qū)域農(nóng)業(yè)TFP貢獻(xiàn)程度最大的是技術(shù)進(jìn)步變化率。從各經(jīng)濟(jì)區(qū)域的其它分項(xiàng)來(lái)看，東北、華中、西南、西北、華南、華北等地區(qū)的農(nóng)業(yè)TFP增長(zhǎng)率較高還得益于其較高的規(guī)模效率變化率。技術(shù)效率變化率對(duì)各經(jīng)濟(jì)區(qū)域農(nóng)業(yè)TFP的貢獻(xiàn)程度差不多。除西南地區(qū)的要素配置效率較高外，其它區(qū)域的要素配置效率變化率對(duì)農(nóng)業(yè)TFP的貢獻(xiàn)率普遍不高。

由上表的分析中只能得到各區(qū)域中各分項(xiàng)對(duì)農(nóng)業(yè)TFP的貢獻(xiàn)程度，并不能充分揭示各區(qū)域農(nóng)業(yè)TFP的差異所在，為此，通過(guò)計(jì)算全國(guó)及各地區(qū)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)及分解項(xiàng)的變異系數(shù)分析各地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的地區(qū)差距，變異系數(shù)計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表3。

表3 全國(guó)各區(qū)域1998—2014年各區(qū)域全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)及其分解項(xiàng)變異系數(shù)

由表3結(jié)果可知，全國(guó)農(nóng)業(yè)TFP增長(zhǎng)率波動(dòng)主要受華南地區(qū)農(nóng)業(yè)TFP增長(zhǎng)率影響，全國(guó)要素配置效率變動(dòng)受華南地區(qū)要素配置效率變化影響，規(guī)模效率變化率主要受華東地區(qū)要素配置效率變化率波動(dòng)影響，技術(shù)進(jìn)步變化率和技術(shù)效率變化率的波動(dòng)并不大。從各區(qū)域來(lái)看，華北、東北、西南、西北地區(qū)的農(nóng)業(yè)TFP增長(zhǎng)率主要受要素配置效率變化率和規(guī)模效率變化率波動(dòng)影響，華東地區(qū)農(nóng)業(yè)TFP增長(zhǎng)率的波動(dòng)受規(guī)模效率變化率的波動(dòng)影響最大，華中地區(qū)農(nóng)業(yè)TFP增長(zhǎng)率波動(dòng)受要素配置效率變化率波動(dòng)影響最大，華南地區(qū)農(nóng)業(yè)TFP增長(zhǎng)率波動(dòng)受要素配置效率變化率波動(dòng)影響最大。

四、結(jié)論與對(duì)策

本研究利用超越對(duì)數(shù)隨機(jī)前沿分析方法對(duì)1998—2014年中國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率進(jìn)行測(cè)算，得出：(1)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率年均值為8.59%，整體上，其呈增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，增長(zhǎng)速率震蕩波動(dòng)。(2)從對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的分解可見(jiàn)，中國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)主要?dú)w因于技術(shù)進(jìn)步，技術(shù)進(jìn)步對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的年均貢獻(xiàn)為4.61%。(3)要素配置效率變化率和技術(shù)效率變化率對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率的貢獻(xiàn)力度仍很有效，有待進(jìn)一步提高。原因可能在于農(nóng)業(yè)要素市場(chǎng)(勞動(dòng)力、土地等)不健全，出現(xiàn)的要素價(jià)格扭曲導(dǎo)致配置的低效率。農(nóng)業(yè)技術(shù)的適用性和經(jīng)濟(jì)性是否適應(yīng)各地農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件，進(jìn)而影響農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的提高仍有待進(jìn)一步研究。(4)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率存在地區(qū)差異。整體上，華南地區(qū)農(nóng)業(yè)TFP增長(zhǎng)率波動(dòng)最大；從各分項(xiàng)來(lái)看，各區(qū)域農(nóng)業(yè)TFP的增長(zhǎng)率的波動(dòng)主要受規(guī)模效率變化率和要素配置效率變化率影響。綜上，提出以下對(duì)策：

(1)應(yīng)加大農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新力度和新農(nóng)技的推廣力度。農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高，一靠要素投入，二靠技術(shù)進(jìn)步，在當(dāng)前資源環(huán)境要素趨緊，要素邊際收益遞減的情況下，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高應(yīng)主要靠技術(shù)進(jìn)步，提高技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率變化率，具體來(lái)說(shuō)，應(yīng)依托農(nóng)業(yè)科研院校，研發(fā)經(jīng)濟(jì)、適用的新型農(nóng)業(yè)技術(shù)，加大其推廣力度，提高農(nóng)業(yè)科技的轉(zhuǎn)化利用率。與此同時(shí)，技術(shù)的使用主體是農(nóng)民，所以還應(yīng)加大對(duì)農(nóng)民的農(nóng)業(yè)技能培訓(xùn)，培養(yǎng)新型職業(yè)農(nóng)民。

(2)推進(jìn)農(nóng)業(yè)組織及制度創(chuàng)新，改革農(nóng)業(yè)要素市場(chǎng)的二元分割體制，更好地發(fā)揮市場(chǎng)機(jī)制在農(nóng)業(yè)要素配置上的決定性作用，同時(shí)，以要素的合理配置提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素綜合利用效率，如根據(jù)各地農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境，進(jìn)行農(nóng)業(yè)的測(cè)土配方施肥技術(shù)推廣，以指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的要素投入，減輕農(nóng)藥、化肥等的過(guò)度投入對(duì)土壤的污染。改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)方式，建立現(xiàn)代新型農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)組織體系，發(fā)展適度規(guī)模經(jīng)營(yíng)。

(3)完善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的社會(huì)化服務(wù)體系。重組農(nóng)村基層的農(nóng)技站、農(nóng)業(yè)推廣中心等，地方政府應(yīng)發(fā)揮引領(lǐng)作用，以滿足農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的準(zhǔn)公共品特征，號(hào)召社會(huì)資本進(jìn)入農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的前后環(huán)節(jié)，提高相關(guān)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)公共性和經(jīng)營(yíng)性相結(jié)合的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)社會(huì)化服務(wù)體系。

(4)針對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率存在的地區(qū)差異，應(yīng)根據(jù)各地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件、經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度等，發(fā)揮當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)生產(chǎn)比較優(yōu)勢(shì)，發(fā)展適合本地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)各地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的專業(yè)化分工。利用好國(guó)內(nèi)、國(guó)際兩個(gè)市場(chǎng)，盤(pán)活資源，以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)專業(yè)化分工的細(xì)化、深化，推動(dòng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)向縱深發(fā)展。

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Empiricalstudyontheproductivitygrowthofagriculturaltotalfactorbasedonstochasticfrontieranalysis

WangLiuxin1,HongMingyong2

(1.SchoolofEconomyandManagement,NorthwesternUniversity,Xi’an710127,China; 2.SchoolofManagement,GuizhouUniversity，Guiyang550025,China)

Based on the provincial panel data from 1997 to 2014, the paper builds transcendental logarithmic stochastic frontier function model and make an empirical analysis of the agricultural total factor productivity. According to the calculation of the total factor productivity conclusions are drawn as follows: total factor productivity growth is in wave with annual increase of 8.59%;the change rate of technological progress is the main driving factor, while the rate of change of factor allocation efficiency and scale efficiency are still small. Besides, it has obvious regional differences: the fluctuation of agricultural TFP in Southern China has a great impact on the growth rate of the national agriculture TFP; , the total factor productivity growth in East China is affected by the change of scale efficiency, while Southern China agricultural TFP is largely affected by the change rateof the configuration efficiency. Finally, the corresponding policy recommendations are put forward based on the conclusions of the study.

Agriculture; Total factor productivity; Stochastic frontier analysis; Translog

F321

A

1671-816X(2018)01-0030-06

2017-09-29

王留鑫(1989-)，男(漢)，河南南陽(yáng)人，博士研究生，主要從事農(nóng)業(yè)專業(yè)化分工、農(nóng)民經(jīng)濟(jì)組織方面的研究。

洪名勇，教授，博士,主要從事“三農(nóng)”問(wèn)題方面的研究。Email：hongmingyong@163.com

教育部人文社會(huì)科學(xué)重點(diǎn)研究基地重大項(xiàng)目(13JJD790022)

(編輯：武云俠)