沈童菲 王森培 范丹

[摘要] 農(nóng)業(yè)是國民經(jīng)濟持續(xù)增長的重要基礎，技術進步和要素投入對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長具有強大支撐。通過運用C-D函數(shù)和索洛余值法對西南地區(qū)唯一糧食主產(chǎn)區(qū)四川省“十五”到“十三五”前期農(nóng)業(yè)科技貢獻率進行測算，分析技術進步和要素投入在農(nóng)業(yè)發(fā)展中的具體作用，并構建基于灰色系統(tǒng)理論的GM（1，1）模型，對“十三五”后期農(nóng)業(yè)科技貢獻率進行預測。結果顯示：物質(zhì)費用投入是四川省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長最主要來源，農(nóng)業(yè)科技進步是第二大動力因素，勞動力變化是阻力致因，土地投入是潛在推動因素，未來四川省農(nóng)業(yè)發(fā)展對科技的依賴性將會進一步增加。因此，需要強化科技支撐，促進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)集約化、現(xiàn)代化;完善農(nóng)村公共服務體系，提升農(nóng)業(yè)勞動力綜合素質(zhì);保護現(xiàn)有耕地，積極治理農(nóng)業(yè)面源污染。

[關鍵詞] 新常態(tài);高質(zhì)量發(fā)展;索羅余值法;GM（1，1）模型

[中圖分類號] F327 [文獻標識碼]A [文章編號]1008-0694（2019）06-0045-14

[作者] 沈童菲 碩士研究生 西南財經(jīng)大學中國西部經(jīng)濟研究中心 成都 611 1 30

王森培碩士研究生 四川省社會科學院農(nóng)村發(fā)展研究所 成都 610072

范 丹 副教授 西南財經(jīng)大學中國西部經(jīng)濟研究中心 成都 611130

一、引言

所謂經(jīng)濟新常態(tài)，是指經(jīng)濟發(fā)展的特征和階段的轉(zhuǎn)變。[1]曾經(jīng)很長一段時間，我國經(jīng)濟高增長實質(zhì)上是非平衡的粗放式增長，具體表現(xiàn)為追求GDP最大化、以增加投資為主要方式、對技術進步重視不足等，這種增長模式不利于可持續(xù)發(fā)展，因此中國經(jīng)濟轉(zhuǎn)入新常態(tài)是一種必然結果。新常態(tài)下，我國經(jīng)濟發(fā)生許多變化：經(jīng)濟增速換擋回落，產(chǎn)業(yè)、需求和收入結構等不斷優(yōu)化，經(jīng)濟增長驅(qū)動方式更強調(diào)質(zhì)量效率型集約增長。處于全國宏觀經(jīng)濟增速放緩的大環(huán)境中，經(jīng)濟下行、結構轉(zhuǎn)變壓力持續(xù)增加，各種潛在風險不斷凸顯，農(nóng)業(yè)這一傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)也面臨更多難題，因此更好地發(fā)揮技術進步對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的促進作用，推動新舊動能轉(zhuǎn)換顯得尤為緊迫。四川省作為我國西南地區(qū)唯一的糧食主產(chǎn)區(qū)，在保障國家糧食安全中占據(jù)著重要地位。“十五”時期，四川省農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值增速為13.77%，但隨著工業(yè)化、城鎮(zhèn)化的不斷推進，人地關系緊張、勞動生產(chǎn)率和土地產(chǎn)出率不高、勞動力外流、耕地非農(nóng)占用等原因?qū)r(nóng)業(yè)發(fā)展帶來的負效應愈發(fā)明顯，“十三五”前期其農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值增速已降至3%以下，低于全國平均水平（詳見圖1）?？梢?，當前農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素配置的不合理對四川農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長表現(xiàn)出更強的不合理性，四川省亟需抓住經(jīng)濟發(fā)展進入新常態(tài)這一重要契機，加快轉(zhuǎn)變經(jīng)濟增長方式，培育新的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長點，緩解農(nóng)業(yè)發(fā)展壓力，為全省經(jīng)濟穩(wěn)定增長以及整個西南地區(qū)農(nóng)業(yè)集約化、現(xiàn)代化方向發(fā)展做出貢獻。[2]

科技進步是新常態(tài)下促進經(jīng)濟增長驅(qū)動方式由要素驅(qū)動、投資驅(qū)動轉(zhuǎn)向創(chuàng)新驅(qū)動的重要途徑，也是實現(xiàn)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)變的關鍵因素。[3]如今，四川省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長中技術進步和要素投入分別起了多大作用？最主要動力和阻力是什么？增長模式屬于粗放型還是集約型？厘清這些問題有利于挖掘四川省農(nóng)業(yè)未來發(fā)展突破點，為更好地適應經(jīng)濟新常態(tài)提供思路。

二、模型及方法

一般而言，經(jīng)濟增長主要依靠增加生產(chǎn)要素投入和技術進步兩種途徑來實現(xiàn)。由于存在邊際報酬遞減規(guī)律，在一定限度后，技術進步是經(jīng)濟增長的首要力量，實物投資及人力投資主要是作為技術進步的伴隨物對經(jīng)濟增長發(fā)揮作用。[4]

對四川省的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長來源進行分解，可以通過測量農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率來達到目的。Solow （1957）提出了余值法，即利用增長速度方程測算技術進步作用，[5]該方法的缺陷在于影響產(chǎn)出的因素考慮不全。隨后，國內(nèi)外學者對農(nóng)業(yè)技術進步貢獻率的測算方法進行了不斷完善和創(chuàng)新。在全國層面上，Battese，G.E（1992）運用前沿生產(chǎn)函數(shù)研究印度農(nóng)戶稻田生產(chǎn)中的技術效率問題;[6]朱希剛（1997）將索羅余值法與C-D生產(chǎn)函數(shù)相結合，測算我國“一五”至“九五”時期的廣義農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率，[7]該方法后被農(nóng)業(yè)部科技司認定為我國農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率統(tǒng)一測算方法;樊勝根（1998）認為常規(guī)測評方法存在高估現(xiàn)象，提出采用更適宜的擬超越對數(shù)法來測定中國農(nóng)業(yè)的產(chǎn)出、投入和總要素生產(chǎn)率的增長情況;[8]趙芝?。?006）將要素彈性視為一個隨時間變化的動態(tài)值，建立投入要素彈性變化的動態(tài)生產(chǎn)函數(shù)，分析1985～2003年間中國農(nóng)業(yè)技術進步貢獻率的變動趨勢;[9]孟令杰（2000）采用非參數(shù)的全要素生產(chǎn)率指數(shù)和DEA方法，對1980年至1995年期間我國農(nóng)業(yè)廣義技術進步貢獻率進行測量與分解。[10]在省級和市級層面上，徐會奇（2011）通過從廣義技術進步中分離出人力資本積累、農(nóng)業(yè)總投資的外部性和結構效應，更精確測算了狹義技術進步貢獻率。Ⅲ程名望（2019）基于增長核算法和空間計量模型，測算1978～2015年間中國經(jīng)濟增長中資本、市場潛能、全要素生產(chǎn)率和勞動力的貢獻份額，結論表明“靈感”在經(jīng)濟增長中已占據(jù)主導地位。[12]此外，學者們對農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率的測算還涉及北京、吉林、廣東、甘肅等省市。[13-16]

相較于其他學者更注重科技進步貢獻率測算而言，本文對要素投入貢獻率給予同等關注，并對未來時期四川省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素貢獻率進行預測。為使研究結果更具可比性，采用計算相對便捷的農(nóng)業(yè)農(nóng)村部官方計算方法，即索洛余值法來進行測算。該模型假設農(nóng)業(yè)科技進步引起的投入產(chǎn)出比提高和要素投入（資本、勞動力和土地）增加是構成農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值增長的兩大部分。生產(chǎn)函數(shù)表示為：Y=AeεtKaLβMγ（0<α，β，γ<1）。其中Y，K，L，M分別代表農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、資本、勞動力和土地投入，α，β，γ表示相應的產(chǎn)出彈性系數(shù)，e是農(nóng)業(yè)科技進步率。對方程的兩邊取對數(shù)后同時對t求導后，令農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值增長率為y=△Y/Y，資本投入增長率為k=△K/K，勞動力投入增長率為1=△L/L，土地投入增長率為m=△M/M，得出：技術進步增長率ε= y- （αk+βl+γm），技術進步貢獻率E （A）=（y- αk -β1-γm）/y=ε/y，資本貢獻率E（K） =ak/y，勞動力貢獻率E（L） =βl/y，土地貢獻率E（M）=γm/y。

三、指標選取與數(shù)據(jù)處理

本文研究時期為2001～2017年，選取的指標數(shù)據(jù)均來源于2002～2018年的《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》和《四川省統(tǒng)計年鑒》。本文所指的農(nóng)業(yè)為廣義上的農(nóng)業(yè)，包括農(nóng)業(yè)、林業(yè)、畜牧業(yè)、漁業(yè)以及農(nóng)林牧漁業(yè)服務業(yè)。農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值（Y）選用農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值來評價，即以貨幣形式表現(xiàn)的農(nóng)業(yè)、林業(yè)、畜牧業(yè)、漁業(yè)以及農(nóng)林牧漁業(yè)服務業(yè)產(chǎn)品總量。由于統(tǒng)計年鑒上并不存在物質(zhì)費用的官方統(tǒng)計數(shù)據(jù)，本文按照大多數(shù)學者采用的方法，以農(nóng)林牧漁業(yè)中間物質(zhì)消耗總額作為資本投入量，[17]即農(nóng)林牧漁業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營中所消耗的貨物和服務的價值量，公式表達為：中間物質(zhì)消耗一農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值一農(nóng)林牧漁業(yè)增加值?？紤]到勞動力流動現(xiàn)象，以四川省農(nóng)、林、牧、漁四業(yè)的年末從業(yè)人員數(shù)作為農(nóng)業(yè)勞動力（L）指標。本文采取年末實有耕地面積作為土地投入指標。

為防止通貨膨脹等物價因素對計算結果造成的影響，需要將四川省農(nóng)林牧漁業(yè)現(xiàn)價總產(chǎn)值與物質(zhì)費用以1990年為不變價格來折算成可比價格。折算方法為：第n年的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值一（第n年的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值指數(shù)/1990年農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值）×1990年的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值指數(shù);第n年的農(nóng)業(yè)物質(zhì)費一（第n年的實際農(nóng)業(yè)物質(zhì)費/以第n年價格計算的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值）×第n年以1990年不變價格計算的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值。受天氣、自然災害等不可控因素影響，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)在年際間易出現(xiàn)較大波動，通常對選取的數(shù)據(jù)進行平滑處理以獲得更為理想的測算結果。[18]取同一指標相鄰3年數(shù)值的算術平均值作為中間年份的該指標數(shù)值，2017年數(shù)據(jù)取最后兩年的算數(shù)平均值，以提高所選指標的穩(wěn)定性，得出處理后的數(shù)據(jù)（詳見表1）。

四、計算與結果分析

1.彈性系數(shù)測算

要計算科技進步貢獻率，資本產(chǎn)出彈性系數(shù)α、勞動力產(chǎn)出彈性系數(shù)β、土地產(chǎn)出彈性系數(shù)γ是必須要明確的指標。本文采用變動彈性法來測算農(nóng)業(yè)科技進步率，更符合四川省的實際情況。假設規(guī)模報酬不變，即α+β+γ=1，考慮到多重共線性對

從所得到的序列的ADF平穩(wěn)性檢驗結果可知，所有序列的檢驗值均大于在10%顯著性水平下的臨界值，表明各原序列都非平穩(wěn)。再對原序列一階差分進行單位根檢驗，發(fā)現(xiàn)所有序列的ADF檢驗值均小于10%顯著性水平下的臨界值，說明各序列一階差分都是平穩(wěn)的，據(jù)此可判斷該序列為一階單整時間序列，結果如表3所示：

（2）協(xié)整檢驗。為進一步確定變量之間是否存在協(xié)整關系，避免存在偽回歸現(xiàn)象，采用約翰森協(xié)整檢驗法進行協(xié)整檢驗，結果如表4所示：

由檢驗結果可知，在5%的置信水平上，跡檢驗和最大特征根檢驗均拒絕存在O個協(xié)整關系和至多存在1個協(xié)整關系的原假設，接受至多存在2個協(xié)整關系的原假設，即農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值與選定變量之間長期存在顯著的協(xié)整關系，由此對原方程進行回歸，可獲得較精確的回歸結果。

（3）回歸分析。采用上述表1的數(shù)據(jù)對（2）式進行最小二乘法分析（詳見表5）：

從回歸結果看，四川省的K'、L'均都通過檢驗?？蓻Q系數(shù)R2=0.99765，參數(shù)估計的t檢驗值均較大，通過檢驗，F(xiàn)統(tǒng)計量為1981. 363，顯著性較好，表明此回歸模型整體擬合程度較高，具有較強的模型解釋力。從K'前的估計參數(shù)來看，四川省農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值關于資本投入的產(chǎn)出彈性為0. 56，表明在其他因素不變的情況下，資本投入每增加1%，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值將增加0.56%;L'前的參數(shù)估計為0. 28，表明在其他因素不變情況下，勞動力投入每增加1%，將會拉動總產(chǎn)值增加0. 28%?？梢妰烧唛g資本投入的增加對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長起到了更大作用。由回歸結果可得，四川省資本產(chǎn)出彈性α=0.562，勞動力產(chǎn)出彈性β=0.284，因此土地產(chǎn)出彈性γ=O. 154。

2.要素增長率和貢獻率測算與分析

將所得彈性系數(shù)帶人（2）式，以幾何平均值計算期間內(nèi)的相關變量年均增長率，最后計算得出表6所示結果。

由表6計算可知，“十五”期間四川省農(nóng)業(yè)實際GDP增長率為4.36%，物質(zhì)費用增長率為6. 03%，其對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的貢獻率為77. 75%，說明資本投入是四川省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的最主要來源，全省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長是依靠要素投入的粗放型增長。此期間，四川省農(nóng)業(yè)技術進步率為2.64%，對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的貢獻率為60. 48%，科技進步是拉動農(nóng)業(yè)發(fā)展的第二動力。農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量呈現(xiàn)負增長，年均減少4. 81%，其對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長貢獻率為-31. 32%。四川省耕地面積累計減少32. 11萬公頃，年均增長率為-1. 95%，導致土地投入貢獻率為-6. 92%，成為四川省農(nóng)業(yè)發(fā)展的阻力因素之一。

“十一五”期間四川省農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值增速降至4. 07%，農(nóng)業(yè)技術進步和物質(zhì)費用貢獻率雖有下降，但仍是經(jīng)濟增長主要來源。四川省農(nóng)業(yè)技術進步率為2. 26%，對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值增長的貢獻率為55. 57%，高于物質(zhì)費用8個百分點，成為農(nóng)業(yè)發(fā)展的第一推動力量，表明對資本的依賴性逐漸減弱。采用“二調(diào)”數(shù)據(jù)后，四川省耕地面積呈現(xiàn)小幅度上升趨勢，對全省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長起到促進作用;受到2008年國際金融危機的影響，大量農(nóng)民工失業(yè)返鄉(xiāng)，全省農(nóng)業(yè)勞動力外流速度減緩，對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的負效應降低。

進入“十二五”后，四川農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展速度持續(xù)放緩，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值增長率降至3. 97%，經(jīng)濟增長方式亟需轉(zhuǎn)變。物質(zhì)費用貢獻率較“十一五”增加了19. 44%，是全省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的主導力量。四川省耕地面積緩慢增加，年均增長率為0. 63%，貢獻率維持正向增長，達到2. 43%。金融危機過后，各地經(jīng)濟開始復蘇，工農(nóng)收入差距的存在使農(nóng)業(yè)勞動力外流成為必然，“十二五”期間務農(nóng)人員比值下降迅速，拉動農(nóng)業(yè)發(fā)展負增長，貢獻率為-25. 52%。①

“十三五前期時間區(qū)間較短，雖然不能準確反應整個5年的情況，但從目前可得的2016～2017年數(shù)據(jù)可看出，科技進步，物質(zhì)費用和土地投入仍對四川省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長起到積極推動作用，農(nóng)業(yè)勞動人員的持續(xù)下降會繼續(xù)阻礙農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展。

3.當前四川省農(nóng)業(yè)發(fā)展的特征

通常認為，當技術進步貢獻率小于50%時，是粗放型增長模式，反之為集約型增長模式。[19]四川省農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率均大于50%，但考慮到本文測量的是技術進步貢獻率，存在一定的高估，因而全省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展并未完全實現(xiàn)集約型增長模式，而是處于由粗放型向集約型轉(zhuǎn)變的過渡期。同時，技術進步貢獻率呈現(xiàn)波動上升趨勢，物質(zhì)費用貢獻率呈現(xiàn)波動下降趨勢，也同樣說明四川省農(nóng)業(yè)正逐漸擺脫依賴資金投入增長的瓶頸。當前四川省農(nóng)業(yè)發(fā)展具有以下特點：

（1）物質(zhì)費用投入是四川省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長最主要來源，但農(nóng)業(yè)投資水平仍需提高。2001～2017年四川省物質(zhì)費用年均增速為5%，高于農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值年均增速4. 42%，物質(zhì)費用對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長貢獻率一直處于較高水平，總體貢獻率為63. 55%，是推動四川省農(nóng)業(yè)發(fā)展的決定性力量。農(nóng)業(yè)中間消耗占總產(chǎn)值的比重可以用來判斷一個地區(qū)農(nóng)業(yè)投資是否充足。[20]通過進一步計算發(fā)現(xiàn)，2001年以來，四川省農(nóng)業(yè)投資總額雖然不斷上升，但中間消耗占總產(chǎn)值的比重處于一個波動狀態(tài)，上升趨勢十分緩慢，表明農(nóng)業(yè)資本投入不穩(wěn)定且力度不夠。除2008年外，四川省農(nóng)業(yè)中間消耗占總產(chǎn)值的比重均不高于全國水平（詳見圖2），這對于一個糧食主產(chǎn)區(qū)而言明顯是不合理的。此外，2017年四川省全社會固定資產(chǎn)投資總額中，農(nóng)林牧漁業(yè)投資僅占4.88%;財政支出總額中，農(nóng)林水支出僅占10.92%，以上情況均說明四川省農(nóng)業(yè)資本投入偏低，迫切需要加大農(nóng)業(yè)投資力度。

（2）農(nóng)業(yè)科技進步是第二大動力因素，四川省農(nóng)業(yè)機械化發(fā)展相對緩慢。2001～2017年四川省農(nóng)業(yè)技術進步率維持在2.5%左右，對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的總體貢獻率為55. 89%，“十一五”期間甚至高于農(nóng)業(yè)物質(zhì)費用的貢獻率，表明農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對現(xiàn)代技術的依賴性不斷提高。從農(nóng)業(yè)機械化情況來看，2017年末四川省農(nóng)業(yè)機械總動力為4420. 30萬千瓦，為2001年的2.5倍，年均增速6.02%，總體增速仍然比較緩慢。其中，大中型拖拉機和農(nóng)用排灌動力機械數(shù)量增長較為可觀，小型拖拉機數(shù)量處于緩慢下降趨勢。雖然這與城鎮(zhèn)化進程中土地流轉(zhuǎn)速度加快有關，但對于部分山丘地區(qū)而言，使用小型農(nóng)機具更合適，不應忽視對小型農(nóng)用機械的研發(fā)。同時，四川省單位播種面積農(nóng)機總動力緩慢增長，2017年雖達到近20年來的最高值4. 62千瓦/公頃，卻僅為全國水平的77. 77%（詳見圖3），單位面積上的農(nóng)機動力較低是制約四川省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展的重要因素之一。

（3）勞動力變化是阻力致因，第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員外流過快的負效應明顯。四川省是勞動力輸出大省，其第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)量每年下降幅度明顯，2001～2017年期間，四川省農(nóng)業(yè)勞動力占比由55. 6%降至36. 8%，年均降幅為18. 89%，對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的貢獻率常年為負值，最高達到-31. 32%。比較不同時期內(nèi)勞動力、物質(zhì)費用和技術進步的貢獻率，可以發(fā)現(xiàn)三種要素之間存在一種替代關系：從“十五”時期到“十一五”時期，農(nóng)業(yè)勞動力年均外流速度由4. 81%降至0.59%，物質(zhì)資本和技術進步貢獻率分別由77. 75%、60. 48%降至46. 96%、55. 57%;到了“十二五”時期，勞動力年均外流速度升至3.57%，物質(zhì)資本和技術進步對經(jīng)濟增長的貢獻率也相應地提升至66. 40%和56. 69%。這是由于農(nóng)業(yè)勞動力短缺使人工成本增加，農(nóng)戶將增加其他要素的投入來代替勞動力投入，例如增加機械、化肥、農(nóng)藥的使用和采用勞動節(jié)約型技術等。21]城鎮(zhèn)化過程中剩余勞動力的轉(zhuǎn)移誠然可以提高農(nóng)民收入水平，并誘致節(jié)約勞動型技術的創(chuàng)新與使用，但對于經(jīng)濟欠發(fā)達的四川省而言，其農(nóng)業(yè)具有明顯的勞動密集型特征，當前包含有效勞動力在內(nèi)的務農(nóng)人員外流速度過快，資本和技術在短時間內(nèi)難以完成要素替代，[22]導致四川省土地棄耕撂荒現(xiàn)象大量存在，“誰來種地”的問題難以解決，最終影響糧食生產(chǎn)和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化。

（4）土地投入是潛在的推動因素，耕地面源污染治理刻不容緩。2001年以來，四川省土地投入貢獻率整體為-0. 16%，不同時期內(nèi)耕地面積小幅增加，土地投入貢獻率由負轉(zhuǎn)正，雖然最高僅為3. 27%，仍給農(nóng)業(yè)發(fā)展帶來正面效應。當前，社會各界對耕地面源污染關注度很高，化肥和農(nóng)藥使用過量是導致耕地污染的重要原因之一。本文通過計算發(fā)現(xiàn)，四川省2001年以來單位面積化肥施用量處于上升趨勢，數(shù)值和增速均明顯低于全國水平;單位面積農(nóng)藥使用量在波動中下降，2018年為5. 82公斤/公頃，僅為該年全國使用水平的58. 49%。盡管如此，四川省仍需進一步減少土壤污染，提升耕地質(zhì)量，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)。

五、未來四川省農(nóng)業(yè)技術進步貢獻率的預測

1.模型構建

根據(jù)對2001～2017年四川省農(nóng)業(yè)技術進步貢獻率的分析，可知科技進步在未來農(nóng)業(yè)發(fā)展中將占據(jù)更重要地位。那么四川省在2018～2020年農(nóng)業(yè)技術水平將會達到怎樣高度？本文以灰色系統(tǒng)理論為基礎構建GM（1，1）模型，對2020年四川省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)指標進行預測?；疑到y(tǒng)理論是一種研究小樣本、貧信息的新方法，以此構建的灰色預測GM（1，1）模型主要通過對原始數(shù)據(jù)的累加生成新序列建立模型來進行數(shù)據(jù)預測，預測過程中使用連續(xù)的灰色微分模型，克服了系統(tǒng)信息不完全、不準確的問題，從而保證較高的精確度。步驟如下：

（5）精確性檢驗。檢驗灰色GM（1，1）模型誤差，以此來保證模型的可靠性，一般通過殘差檢驗評定，模型預測精度通過平均相對誤差值Q的大小據(jù)此判定，Q值越小，模型精度越大，所得結論越具解釋力（詳見表7）。相對誤差Q計算公式為：

2.四川省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)指標預測的實證分析

通過GM（1，1）預測模型對2000～2017年四川省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)指標進行擬合分析。計算得到各個農(nóng)業(yè)生產(chǎn)指標的灰色預測模型的系數(shù)，并對其做誤差檢驗，結果如下表8所示：

由結果可知，四個農(nóng)業(yè)生產(chǎn)指標的平均相對誤差值均小于0. 05，屬于二級指標，說明模型預測精度較高，具有較強預測能力。因此，基于灰色GM（1，1）擬合模型，對2018～2020年四川農(nóng)業(yè)生產(chǎn)指標進行預測，結果如下表9所示：

利用上述預測值可以計算出2016～2020年的農(nóng)業(yè)各項指標貢獻率，結果如下表10所示：

結合上述表6和表10可知，未來四川省農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值將保持逐年遞增趨勢，但增速趨緩。四川省農(nóng)業(yè)技術水平不斷發(fā)展，對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值增長的貢獻份額由2010～2015年期間56. 69%增至2016～2020年期間的60. 21%，達到預期目標水平;資金對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值增長的貢獻率由2010～2015年期間的65. 06%縮減至2016～2020年期間的57. 88%。由此可見，四川省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對資本投入的依賴性不斷削弱，在邊際報酬遞減規(guī)律的影響下，未來資本投入貢獻率會進一步降低。耕地貢獻率依然保持正值，農(nóng)業(yè)從業(yè)人員數(shù)量繼續(xù)保持減少趨勢。

六、新常態(tài)下促進四川省農(nóng)業(yè)進一步發(fā)展的對策建議

通過分析明確影響農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的因素后，結合四川省實際情況，提出如下對策建議：

1.強化科技支撐，促進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)集約化、現(xiàn)代化

當前，四川省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長正處于粗放型向集約型轉(zhuǎn)變的過渡期，在資源短缺且促進經(jīng)濟增長潛力有限的情況下，應依托政府對農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新與應用的政策支持，聚焦于提高資源利用效率，強化科技對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的支撐作用。一是大力培育并推廣農(nóng)作物優(yōu)良品種，兼顧糧食作物產(chǎn)量與質(zhì)量，促進農(nóng)業(yè)增產(chǎn)與農(nóng)民增收。二是注重新型農(nóng)業(yè)機械的研發(fā)與配置，例如研發(fā)并推廣適合山丘地區(qū)使用的小型農(nóng)機具和噴灌、滴灌節(jié)水設備等，提高四川省資源利用率和農(nóng)業(yè)機械化水平。三是提升糧食儲運能力，注重產(chǎn)后的加工運輸環(huán)節(jié)，促進保鮮保質(zhì)技術升級，如采用冷鏈物流等技術手段，減少糧食在運輸過程中的損耗。四是加大對農(nóng)業(yè)科研的投資力度，以投資撬動科技加快發(fā)展，以科技推動四川省實現(xiàn)農(nóng)業(yè)集約化、現(xiàn)代化，全面建立符合四川省情的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新體系。

2.完善農(nóng)村公共服務體系，提升農(nóng)業(yè)勞動力綜合素質(zhì)

四川省農(nóng)業(yè)勞動力尤其是青壯年勞動力大量外流后，農(nóng)村社會老齡化和空心化現(xiàn)象越發(fā)突出，棄耕拋荒現(xiàn)象頻發(fā)，未來糧食安全受到嚴重威脅。為穩(wěn)定農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量，使其與農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展水平相適應，一方面應從農(nóng)村建設和農(nóng)業(yè)政策出發(fā)，采取相應措施使高素質(zhì)人才留在農(nóng)村;另一方面注重提升現(xiàn)有農(nóng)民綜合素質(zhì)，為未來農(nóng)業(yè)發(fā)展積累高質(zhì)量的人力資本。具體而言有如下建議：一是加大投資力度，強化農(nóng)業(yè)農(nóng)村基礎設施建設。提高四川省農(nóng)業(yè)投資總額，改造現(xiàn)有農(nóng)田水利工程等，改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)生活條件和環(huán)境，加強農(nóng)村道路交通建設，保證農(nóng)村水、電、天然氣等能源供給。二是落實相關利農(nóng)政策，縮小工農(nóng)收入差距。制定涉農(nóng)利農(nóng)惠農(nóng)的相關制度，落實對種糧戶的補貼政策和各種優(yōu)惠措施，激發(fā)種糧積極性。注意挖掘農(nóng)業(yè)內(nèi)部增收潛力，促進農(nóng)業(yè)與二、三產(chǎn)業(yè)的深度融合，延伸農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈，推進鄉(xiāng)村振興和城鄉(xiāng)融合發(fā)展，大力發(fā)展鄉(xiāng)村旅游、藝術農(nóng)業(yè)、綠色農(nóng)業(yè)等現(xiàn)代農(nóng)業(yè)，建立生產(chǎn)、加工、銷售等“一條龍農(nóng)業(yè)發(fā)展產(chǎn)業(yè)鏈，使農(nóng)民從各個環(huán)節(jié)獲益，不斷增加農(nóng)民收入。三是完善農(nóng)村社會保障體系，切實保障農(nóng)民主體利益。讓農(nóng)民享受與城鎮(zhèn)居民相同的醫(yī)療保障、養(yǎng)老保險和就業(yè)制度，提升四川農(nóng)民的生活安全感、幸福感、獲得感。四是加快農(nóng)村教育事業(yè)發(fā)展，大力培育新型職業(yè)農(nóng)民。在農(nóng)村全面普及義務教育的基礎上，加強對農(nóng)村勞動力進行職業(yè)技能培訓，特別是要加強對現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術的普及培訓和職業(yè)教育，提高其運用現(xiàn)代科技開展農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的綜合能力。

3.保護現(xiàn)有耕地，積極治理農(nóng)業(yè)面源污染

四川省存在過度開墾現(xiàn)象，水土流失較為嚴重，山體滑坡、泥石流等自然災害的頻繁發(fā)生以及城鎮(zhèn)化過程中對耕地的非農(nóng)占用，導致耕地面積不斷減少，人均耕地生態(tài)赤字持續(xù)擴大，[23]包括耕地污染在內(nèi)的農(nóng)業(yè)面源污染導致農(nóng)村生態(tài)環(huán)境不斷惡化。近年來四川省政府已經(jīng)出臺了一系列耕地保護的相關政策，應繼續(xù)完善各項法律法規(guī)，嚴格進行耕地審批，加強監(jiān)督，對非法占用和破壞耕地的行為進行嚴厲懲罰。同時，應嚴格控制秸稈焚燒和養(yǎng)殖業(yè)隨意排污等行為，堅持有機肥對化肥的替代，繼續(xù)推廣“鴨稻共育”“稻蝦共養(yǎng)”等綠色防控手段，實現(xiàn)四川省化肥、農(nóng)藥使用量“零增長”甚至“負增長”，從而達到控制農(nóng)業(yè)面源污染的目的，走綠色循環(huán)生態(tài)農(nóng)業(yè)之路。

參考文獻：

[1]齊建國，中國經(jīng)濟“新常態(tài)”的語境解析[Jl.西部論壇，201 5，（01）.

[2]四川省社會科學院課題組郭曉鳴，新常態(tài)下四川“三農(nóng)”發(fā)展形勢研判及應對[J].農(nóng)村經(jīng)濟，2015，（08）.

[3]（美）西奧多·威廉·舒爾茨.改造傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)[M].梁小民，譯.北京：商務印書館，1999：04-07;99-109.

[4]（美）理查德.R.納爾森，經(jīng)濟增長的源泉[Ml.湯光華等，譯，北京：中國經(jīng)濟出版社，2001.

[5] Solow R. M. Technical Change and the Aggregate Pro-duction Function[Jl. TheReview of Economics and Statistics， 1957， （03）.

[6] Battese G. E.，Coelli T.J—Frontier Production Functions， Technical Efficiency andPanel Data： With Application to Paddy Farmers in India[Jl. Journal of Productivity Analysis，1992， （03）.

[7]朱希剛，劉延風.我國農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率測算方法的意見[Jl.農(nóng)業(yè)技術經(jīng)濟，1997，（01）.

[8]樊勝根.中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與生產(chǎn)率的增長：新的測算方法及結論[Jl.農(nóng)業(yè)技術經(jīng)濟，1998，（04）.

[9]趙芝俊，張社梅，近20年中國農(nóng)業(yè)技術進步貢獻率的變動趨勢[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟，2006，（03）.

[10]孟令杰，中國農(nóng)業(yè)產(chǎn)出技術效率動態(tài)研究[J].農(nóng)業(yè)技術經(jīng)濟，2000，（05）.

[11]徐會奇，王克穩(wěn)，李 輝.基于省際面板數(shù)據(jù)的中國農(nóng)業(yè)技術進步貢獻率的測算分解[Jl.經(jīng)濟科學，2011，（01）.

[12]程名望，賈曉佳，仇煥廣.中國經(jīng)濟增長（1978-2015）：靈感還是汗水？[J].經(jīng)濟研究，2019，（07）.

[13]潘 鴻，劉 剛.吉林省農(nóng)業(yè)科技進步與經(jīng)濟增長實證分析[Jl.東北亞論壇，2009，（06）.

[14]秦朝鈞，張朝華.廣東省農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率和要素貢獻率的測算與經(jīng)濟增長分析[Jl.農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究，2011，（05）.

[15]郝 利，韓孟華，周連第.1990-2007年北京市農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率的測算[Jl.農(nóng)業(yè)技術經(jīng)濟，2010，（03）.

[16]湯瑛芳，張正英，白賀蘭，高 軍，張緒成，甘肅14市州“十二五”農(nóng)業(yè)科技進步水平綜合評價[Jl.中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃，2018，（10）.

[17]刁書琴，夏厚俊.山東省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入與技術進步對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的貢獻率[Jl.貴州農(nóng)業(yè)科學，2016，（05）.

[18]張 煜，孫 慧.新疆農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率的測算與分析[Jl.新疆農(nóng)業(yè)科學，201 5，（03）.

[19]池仁勇，楊 瀟.我國區(qū)域技術進步貢獻率的測算及其影響因素研究——基于指數(shù)平滑和向量自回歸模型的實證分析[Jl.科技進步與對策，2011，（11）.

[20]周鳳蓮，青海省農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率研究[Dl.青海大學，2016.

[21]卞智勇.農(nóng)民非農(nóng)就業(yè)與對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術的采用——來自揚州的實證[Jl.華東經(jīng)濟管理，2007，（08）.

[22]程名望，黃甜甜，劉雅娟.農(nóng)村勞動力外流對糧食生產(chǎn)的影響：來自中國的證據(jù)[J].中國農(nóng)村觀察，201 5，（06）.

[23]王 琦，易桂花，張廷斌，別小娟，劉 棟，何 冬.基于生態(tài)足跡模型的四川省耕地資源評價[Jl.長江流域資源與環(huán)境，2018，（01）.

（責任編輯 張 筠）