中國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的區(qū)域差異及動(dòng)態(tài)演進(jìn)

尹朝靜

(西南大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，重慶 400715)

一、引言

在農(nóng)業(yè)發(fā)展的過程中，粗放式發(fā)展模式的高投入、高消耗、高污染現(xiàn)象突出，現(xiàn)實(shí)的資源緊張和環(huán)境污染問題已成為阻礙農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的主要因素。2017年中央一號(hào)文件提出深入推進(jìn)農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，加快培育農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展新動(dòng)能。2018年中央一號(hào)文件再次強(qiáng)調(diào)，必須堅(jiān)持質(zhì)量興農(nóng)、綠色興農(nóng)，提高農(nóng)業(yè)創(chuàng)新力、競爭力和全要素生產(chǎn)率。由此可見，提高農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量，已成為新階段農(nóng)業(yè)發(fā)展的前進(jìn)方向，也是新時(shí)代推動(dòng)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的重要舉措。

當(dāng)前，關(guān)于經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的研究比較豐富，學(xué)者們從經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的內(nèi)涵[1-3]、度量指標(biāo)[4,5]、時(shí)空特征[6,7]及其影響因素[8]等多方面進(jìn)行了研究。其中，關(guān)于經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量內(nèi)涵和度量指標(biāo)的研究逐漸形成兩種觀點(diǎn)：一種認(rèn)為經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量內(nèi)涵是單一的，應(yīng)采用單一指標(biāo)進(jìn)行度量[9-10]；另一種則認(rèn)為經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量內(nèi)涵是多方面的、主觀的，度量指標(biāo)應(yīng)該是多維度的[3,11]。也正是由于學(xué)者們對(duì)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量內(nèi)涵的認(rèn)識(shí)并未達(dá)成一致，經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的測算呈現(xiàn)出明顯的差異。與此同時(shí)，在對(duì)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量進(jìn)行測算的基礎(chǔ)上，一些學(xué)者對(duì)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的時(shí)空特征展開了研究。例如，劉帥[7]發(fā)現(xiàn)中國經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量整體不高，處于上升趨勢，但區(qū)域差異明顯。還有學(xué)者探討了影響經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的因素。例如，周瑾等[8]發(fā)現(xiàn)社會(huì)資本對(duì)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量具有顯著的積極作用。

總體而言，我國宏觀層面的經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量文獻(xiàn)比較豐富，但關(guān)于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的討論仍不多見。早期的研究主要從農(nóng)業(yè)增長的穩(wěn)定性、持續(xù)性、科技進(jìn)步性、結(jié)構(gòu)性以及農(nóng)民生活質(zhì)量等方面對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)[12]。隨著研究不斷深入，國內(nèi)學(xué)者開始采用定量研究方法對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量展開研究。例如，何紅光等[13]構(gòu)建了農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量評(píng)價(jià)體系，發(fā)現(xiàn)我國省份間農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的變化程度和發(fā)展均衡性差異較大；韓海彬等[14]則從農(nóng)業(yè)增長的效率、結(jié)構(gòu)、穩(wěn)定性、福利與環(huán)境代價(jià)等5個(gè)維度，構(gòu)建農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量指標(biāo)體系，并對(duì)我國各省份農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià)。另外，逐漸有學(xué)者對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的影響因素展開探討，發(fā)現(xiàn)耕地利用轉(zhuǎn)型顯著提升了農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量，但存在邊際效用遞減性[15]。

已有文獻(xiàn)為本文研究奠定了良好的基礎(chǔ)，但仍有不足：一是多數(shù)文獻(xiàn)集中在宏觀層面或工業(yè)領(lǐng)域，關(guān)于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的研究十分匱乏；二是研究者對(duì)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的測算指標(biāo)體系未達(dá)成共識(shí)，需進(jìn)一步完善，從經(jīng)濟(jì)效率視角研究經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的文獻(xiàn)并不多見，專門針對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量展開實(shí)證研究的文獻(xiàn)則更少；三是已有文獻(xiàn)多關(guān)注農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的內(nèi)涵、度量指標(biāo)，對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量差異來源和動(dòng)態(tài)演進(jìn)特征的研究并不多；四是已有文獻(xiàn)測算經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量時(shí)多采用DEA模型或超效率模型，容易出現(xiàn)無可行解的情況，不能準(zhǔn)確核算經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量。鑒于此，本文基于DEA方法，通過構(gòu)建合理的農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出指標(biāo)體系，從經(jīng)濟(jì)效率視角，采用前沿替代點(diǎn)法(Frontier Proxy Approach, FPA)測算1993—2017年各省份農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量。在此基礎(chǔ)上，采用Dagum基尼系數(shù)及其分解方法進(jìn)一步探討我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的區(qū)域差距及其差異來源，并使用核密度估計(jì)系統(tǒng)考察我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的動(dòng)態(tài)演進(jìn)特征。

二、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的測算方法、變量和數(shù)據(jù)

(一)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量測算方法

提高農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量和效益離不開農(nóng)業(yè)質(zhì)量變革、效率變革和動(dòng)力變革，其中效率變革能夠識(shí)別并彌補(bǔ)以往高速增長階段被掩蓋的低效率洼地，為農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供根本保障。因此，狹義地理解，經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量可等同于經(jīng)濟(jì)效率，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的核心就是農(nóng)業(yè)效率[16]。實(shí)際上，宏觀研究中一些學(xué)者從效率視角探討經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量，認(rèn)為經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量指生產(chǎn)中所消耗的要素投入與產(chǎn)出的比較，就是資源要素投入比例、經(jīng)濟(jì)增長效果[17-18]。從廣義理解，多數(shù)研究評(píng)價(jià)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量，也將經(jīng)濟(jì)效率作為一個(gè)重要指標(biāo)[3]。另外，逐漸有學(xué)者采用TFP衡量經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量，全要素生產(chǎn)率是總產(chǎn)出與全部要素投入的比值，實(shí)質(zhì)也是要素投入產(chǎn)出的生產(chǎn)效率[19]。據(jù)此，本文從要素投入產(chǎn)出的效率視角理解農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量，并對(duì)其進(jìn)行測算。

本文采用DEA方法測度中國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量，并以產(chǎn)出導(dǎo)向的一個(gè)投入(x)和兩個(gè)產(chǎn)出(y)的DEA模型為例對(duì)其基本原理進(jìn)行介紹，如圖1所示。圖1 中橫軸為單位投入所生產(chǎn)的產(chǎn)出y1的數(shù)量，縱軸為單位投入所生產(chǎn)的產(chǎn)出y2的數(shù)量，O為原點(diǎn)。決策單元A、B、C、D連接構(gòu)成的曲線及其延長線成為效率前沿，位于前沿的4個(gè)點(diǎn)其效率為1；決策單元E、F、G在包絡(luò)線內(nèi)，其效率值在0到1。以G為例，延長射線OG與效率前沿面在G′相交，則G的效率為OG/OG′。G點(diǎn)的效率部分體現(xiàn)為OG′，無效率部分體現(xiàn)為GG′。換言之，OG指實(shí)際產(chǎn)出，OG′指G點(diǎn)達(dá)到效率前沿的產(chǎn)出目標(biāo)值。

圖1 DEA方法原理

利用DEA方法，可算出每個(gè)省區(qū)達(dá)到效率前沿應(yīng)獲得的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出目標(biāo)值，用實(shí)際農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出除以農(nóng)業(yè)產(chǎn)出目標(biāo)值便得到農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出效率，以此衡量農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量：

(1)

但是，基礎(chǔ)DEA模型存在缺陷：第一，無法比較多個(gè)決策單元同時(shí)處在效率前沿的情形；第二，徑向DEA模型對(duì)無效率程度的測算只考慮所有投入(產(chǎn)出)等比例縮減(增加)的比例，而無效決策單元當(dāng)前狀態(tài)與強(qiáng)有效目標(biāo)值之間的差距，既有等比例改進(jìn)部分，也有松弛改進(jìn)部分?；诖耍疚牟捎贸蔛BM模型，克服多個(gè)DMU被評(píng)價(jià)為有效和投入(產(chǎn)出)同比例變化的問題，更為準(zhǔn)確地測算農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量[20-21]。另外，參考劉帥[7]的研究，考慮到研究需要產(chǎn)出目標(biāo)值以及實(shí)際生產(chǎn)更符合規(guī)模報(bào)酬可變的情況，本文最終采用產(chǎn)出導(dǎo)向規(guī)模報(bào)酬可變的超效率SBM模型，其表示為：

(2)

式中ρ為效率值；λ指生產(chǎn)決策單元的線性組合系數(shù)；x指投入，共m種；y指產(chǎn)出，共q種；j指第j個(gè)DMU，共n個(gè)；k指當(dāng)前測量的DMU；s-和s+分別指投入和產(chǎn)出的松弛變量。

然而，該模型仍會(huì)出現(xiàn)無可行解的情況，對(duì)測算結(jié)果造成影響。Seiford等[22]深入探討了其產(chǎn)生原因，而Cook等[23]針對(duì)徑向VRS超效率模型無可行解問題提出了解決方案，并得到了合理的投影值，但其超效率值的技術(shù)公式仍存在缺陷。為此，本文采用成剛[24]提出的前沿替代點(diǎn)法(FPA)解決VRS超效率模型無可行解的問題。

為準(zhǔn)確度量中國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量，本文構(gòu)建了投入和產(chǎn)出指標(biāo)。勞動(dòng)和資本被認(rèn)為是影響經(jīng)濟(jì)增長最重要的資源要素。而土地作為財(cái)富之母，相比工業(yè)和服務(wù)業(yè)而言，農(nóng)業(yè)對(duì)土地的依賴似乎更為嚴(yán)重。另外，化肥是農(nóng)業(yè)最重要的中間投入要素，對(duì)農(nóng)業(yè)增產(chǎn)增收作出了重要貢獻(xiàn)[25]。由此，確定農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長投入要素，包括農(nóng)業(yè)資本、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力、土地、化肥投入。產(chǎn)出指標(biāo)包括期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出。期望產(chǎn)出為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值。對(duì)于非期望產(chǎn)出，越來越多的學(xué)者認(rèn)為用農(nóng)田化肥、畜禽養(yǎng)殖、農(nóng)田有機(jī)固體廢棄物和農(nóng)村生活等產(chǎn)生的化學(xué)需氧量、總氮量和總磷量衡量農(nóng)業(yè)污染存在很多問題。例如，農(nóng)戶長期將養(yǎng)殖畜禽產(chǎn)生的糞便作為有機(jī)肥料在田地里進(jìn)行施用，將畜禽糞便作為污染物處理顯然不合理。同時(shí)，不論在城市還是在農(nóng)村生活均會(huì)產(chǎn)生污染物，將生活產(chǎn)生的污染物視為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的污染物也值得商榷。而農(nóng)業(yè)碳排放屬于“真正的污染物”，不包括氮、磷等營養(yǎng)物質(zhì)。不僅如此，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的各種污染也能夠使用碳排放量有效代理[26-28]。由此，本文采用農(nóng)業(yè)碳排放作為非期望產(chǎn)出指標(biāo)。然而，若將期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出均作為產(chǎn)出指標(biāo)，將可能導(dǎo)致農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值目標(biāo)值是對(duì)非期望產(chǎn)出進(jìn)行調(diào)整后的數(shù)值，致使目標(biāo)值有偏差。此外，在處理不同時(shí)期要素投入對(duì)產(chǎn)出的影響時(shí)，存在大量的跨期DEA分析，若將農(nóng)業(yè)碳排放作為非期望產(chǎn)出，容易出現(xiàn)無可行解的問題。因此，論文借鑒劉帥、楊樹旺等的做法[7,29]，將農(nóng)業(yè)碳排放作為投入要素納入DEA模型，從而有效規(guī)避這些問題。

(二)Dagum基尼系數(shù)及其分解

Dagum基尼系數(shù)被廣泛應(yīng)用于衡量地區(qū)發(fā)展差異，這種方法能夠?qū)⒌貐^(qū)間的不平衡分解為地區(qū)內(nèi)部的不平衡、地區(qū)之間的不平衡和超變密度，從而有效探討地區(qū)發(fā)展差異的根源。本文借鑒Dagum的做法[30]，并結(jié)合研究內(nèi)容，將基尼系數(shù)定義為：

(3)

根據(jù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，本文將中國大陸28個(gè)省(市、區(qū))劃分為東部、中部和西部三大區(qū)域(1)考慮數(shù)據(jù)可得性及研究意義等，本研究沒有包括中國臺(tái)灣、香港和澳門地區(qū)，這僅限于學(xué)術(shù)處理。另外，由于西藏統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)缺失較為嚴(yán)重，故研究也未將其包括在內(nèi)。按照一般經(jīng)濟(jì)意義的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行劃分，東部地區(qū)包括北京、天津、山東、廣東、上海、江蘇、浙江、福建、河北和遼寧10個(gè)省區(qū)，中部地區(qū)包括湖北、湖南、山西、吉林、黑龍江、安徽、江西和河南8個(gè)省區(qū)，西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、廣西、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆10個(gè)省區(qū)。為保持統(tǒng)計(jì)口徑一致性，本文將海南和重慶分別納入廣東和四川省。。k表示區(qū)域個(gè)數(shù)，n表示省區(qū)個(gè)數(shù)，分別取值為3和28。yji(yhr)表示區(qū)域j(h)內(nèi)省區(qū)i(r)的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量。μ為全國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的均值。G值越大意味著農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量越不平衡。

區(qū)域j的基尼系數(shù)Gjj表示為：

(4)

區(qū)域j和區(qū)域h基尼系數(shù)Gjh則為：

(5)

現(xiàn)定義如下變量：

qj=nj/n

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

djh指的是區(qū)域之間農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的差值，即區(qū)域j和h中所有的yjh-yhr>0的數(shù)學(xué)期望；qjh指區(qū)域j和h中所有的yjh-yhr<0的數(shù)學(xué)期望；Djh指區(qū)域j和h間農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的相互作用；函數(shù)F為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量累積密度函數(shù)。

區(qū)域內(nèi)部的不平衡Gw、區(qū)域之間的不平衡Gb和超變密度Gt可分別表示為：

(11)

(12)

(13)

(三)核密度估計(jì)

Kernel是一種非參數(shù)估計(jì)方法，通過對(duì)隨機(jī)變量的概率密度進(jìn)行估計(jì)，能夠準(zhǔn)確描述變量的分布形態(tài)，從而有效彌補(bǔ)傳統(tǒng)直方圖非連續(xù)的缺點(diǎn)。設(shè)一組連續(xù)型隨機(jī)變量在點(diǎn)x處的概率密度f(x)表示為：

(14)

式中，n為觀察值個(gè)數(shù)，h為帶寬，K(·)為核函數(shù)。核密度函數(shù)對(duì)帶寬的選擇十分敏感，帶寬決定密度估計(jì)的平滑程度，帶寬越大，估計(jì)越平滑，但估計(jì)偏差也越大。本文采用高斯核密度對(duì)我國以及東部、中部及西部地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的動(dòng)態(tài)演進(jìn)進(jìn)行估計(jì)分析。核密度估計(jì)沒有確定的函數(shù)表達(dá)式，可從核密度圖的位置、形態(tài)和延展性等方面對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量進(jìn)行分析。

(四)變量界定及數(shù)據(jù)處理

本文的樣本考察期為1993—2017年，數(shù)據(jù)來源于《中國國內(nèi)生產(chǎn)總值核算歷史資料：1952—2004》《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》(1979—2018)及各省份統(tǒng)計(jì)年鑒。

(1)農(nóng)業(yè)資本存量。使用永續(xù)盤存法核算農(nóng)業(yè)資本存量，估計(jì)式為：

Ct=Ct-1(1-δt)+It

(15)

Ct和Ct-1分別表示當(dāng)期和前期的指標(biāo)存量，It表示前期投資，δt為折舊率。估算農(nóng)業(yè)資本存量的關(guān)鍵是初期農(nóng)業(yè)資本存量和折舊率。本文借鑒Hall & Jones[31]和李谷成[32]的做法，以1978年為基期計(jì)算歷年各省農(nóng)業(yè)資本存量，δt設(shè)為5.42%。當(dāng)年投資It采用農(nóng)業(yè)固定資本形成總額，缺失數(shù)據(jù)用全社會(huì)固定資本形成總額補(bǔ)齊。當(dāng)年農(nóng)業(yè)投資品價(jià)格指數(shù)用農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)替代。

(2)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力。采用第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)衡量。

(3)土地。采用農(nóng)作物播種面積衡量，原因是耕地面積一直缺乏權(quán)威統(tǒng)計(jì)，而播種面積能考慮復(fù)種因素，更能反映出真實(shí)的土地利用效果。

(4)化肥。采用農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中實(shí)際施用的折純量衡量。

(5)農(nóng)業(yè)碳排放。在借鑒現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放量的測度基礎(chǔ)上，結(jié)合田云等[33]對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放的研究，本文從三方面衡量農(nóng)業(yè)碳排放量：一是農(nóng)地利用活動(dòng)，包括化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜、農(nóng)用柴油使用所產(chǎn)生的碳排放以及農(nóng)業(yè)翻耕和農(nóng)業(yè)灌溉等生產(chǎn)活動(dòng)所導(dǎo)致的碳排放；二是水稻生長過程中產(chǎn)生的甲烷等溫室氣體排放；三是畜禽養(yǎng)殖過程中產(chǎn)生的碳排放。

(6)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出。本文采用以1978年不變價(jià)計(jì)算的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值衡量農(nóng)業(yè)產(chǎn)出。

變量描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。

表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)

三、中國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的發(fā)展水平

本文使用MaxDEA軟件測算了1993—2017年間中國28個(gè)省(市、區(qū))農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量，具體結(jié)果如表2所示。

從全國整體層面來看，1993—2017年農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量平均水平為0.832，表示在現(xiàn)有農(nóng)業(yè)要素投入下，農(nóng)業(yè)實(shí)際經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出達(dá)到了農(nóng)業(yè)目標(biāo)產(chǎn)出的83.2%，意味著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中對(duì)農(nóng)業(yè)要素投入的使用效率仍需提升。從整體趨勢看，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量呈“W”型變化趨勢。1993年農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量最高，達(dá)到0.960，1994—1995年略有下降。這段時(shí)期農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量水平較高，可能與政府廢除農(nóng)產(chǎn)品統(tǒng)銷制度、提高農(nóng)產(chǎn)品收購價(jià)格有關(guān)。由于受到亞洲金融危機(jī)、通貨緊縮等影響，致使農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易條件惡化，1996—2007年農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量持續(xù)下降。直至2008年，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量呈現(xiàn)小幅上升。這可能緣于中央政府逐步重視“三農(nóng)”問題，強(qiáng)化了財(cái)政對(duì)農(nóng)業(yè)的支持。之后，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量繼續(xù)波動(dòng)，由2015年的低點(diǎn)最后又提升到2017年的0.801。這種變動(dòng)可能與國際金融危機(jī)所導(dǎo)致的外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境惡化有關(guān)。由此可見，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的波動(dòng)變化與農(nóng)業(yè)政策及宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境存在很強(qiáng)的相關(guān)性。

從三大區(qū)域來看，1993—2017年，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量最高的區(qū)域是東部地區(qū)(1.032)，中部地區(qū)次之(0.769)，最低為西部地區(qū)(0.681)?？梢?，我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量表現(xiàn)出明顯的空間不平衡性，呈現(xiàn)“東高西低”的格局，這與韓海彬等[14]的研究結(jié)果較為一致。東部地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量始終高于中部和西部地區(qū)，且各區(qū)域間的差距不斷擴(kuò)大。具體地，東部和中部地區(qū)的差值從1993年的0.227擴(kuò)大到2017年的0.337，東部地區(qū)與西部地區(qū)的差值從1993年的0.247擴(kuò)大到2017年的0.476，中部地區(qū)與西部地區(qū)的差值從1993年的0.020擴(kuò)大到2017年的0.139。從波動(dòng)的幅度來看，東部地區(qū)波動(dòng)幅度最小，中部地區(qū)波動(dòng)幅度居中，而西部地區(qū)波動(dòng)幅度最大，這意味著東部地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量最穩(wěn)定，而西部地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長惡化趨勢較為嚴(yán)重?？赡艿脑蚴?，相較于西部地區(qū)和中部地區(qū)，東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)實(shí)力雄厚，農(nóng)戶所處的外部環(huán)境更好，特別是在農(nóng)業(yè)資本、技術(shù)、信息等生產(chǎn)要素的獲取上具有明顯優(yōu)勢[34]。

從省區(qū)來看，地區(qū)間農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量存在巨大差異。以2017年為例，廣東農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量達(dá)到1.147，意味著廣東對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入的利用效率不僅處在效率前沿面上，還超出農(nóng)業(yè)產(chǎn)出目標(biāo)值14.7%，而同年寧夏只有0.375，僅為廣東的32.7%。同一區(qū)域內(nèi)的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量也有一定差異。以2017年中部地區(qū)為例，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量最高的河南為0.958，而同為中部地區(qū)的山西僅為0.563。農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量長期位于前列的地區(qū)主要是廣東、江蘇、北京和山東等省份，而寧夏、云南、貴州和廣西等省區(qū)的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量在絕大多數(shù)年份均較低。

表2 代表性年份全國和不同地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量

四、中國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的區(qū)域差異

本文核算出中國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量，在此基礎(chǔ)上采用Dagum基尼系數(shù)及其分解測度農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的區(qū)域差異，并進(jìn)一步探討區(qū)域差距的來源。

(一)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的基尼系數(shù)

本文利用Matlab軟件計(jì)算了農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量整體和各區(qū)域的基尼系數(shù)，并根據(jù)計(jì)算結(jié)果描繪了全國整體及各區(qū)域的變化趨勢，如圖2所示。

圖2 全國及東中西部地區(qū)基尼系數(shù)變化趨勢

從全國整體層面來看，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的基尼系數(shù)在1993—1995年小幅降低， 1996—2003年一直處于上升趨勢，而2004—2008年略有降低，2008年后呈明顯上升態(tài)勢，這意味著農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量不平衡問題加重，地區(qū)差距不斷擴(kuò)大。從區(qū)域內(nèi)部來看，相比中部和西部地區(qū)，1993—2017年東部地區(qū)基尼系數(shù)一直最小且相對(duì)平穩(wěn)，意味著東部地區(qū)是三大區(qū)域中內(nèi)部不平衡性最小的區(qū)域。中部地區(qū)的基尼系數(shù)在1993—2008年間呈現(xiàn)出明顯的周期性波動(dòng)，大體形成3年或4年一個(gè)小周期，2008年后一直比較平緩，但整體的不平衡仍有所增大。西部地區(qū)基尼系數(shù)經(jīng)歷了先升后降的過程，從1993年的0.0995增加到2003年的0.1932再下降到2017年的0.1430，表現(xiàn)出明顯的倒“U”趨勢?？傮w而言，全國層面農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的不平衡問題呈現(xiàn)加大趨勢，而三大區(qū)域基尼系數(shù)在不同年份均有增有減，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的不平衡問題有待深入研究。

(二)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的區(qū)域差異

圖3描繪了東部與中部地區(qū)、東部與西部地區(qū)及中部與西部地區(qū)之間的基尼系數(shù)的變化趨勢。由圖3 可知，各區(qū)域之間的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量存在明顯的差異。從整體趨勢來看，東部—中部和東部—西部的基尼系數(shù)變化趨勢較為一致，而中部—西部的基尼系數(shù)與前兩者差異較為明顯。分區(qū)域來看，第一，東部—中部的基尼系數(shù)呈現(xiàn)明顯的階段性特征，按照其增長趨勢大致可劃分為1993—1997年、1998—2008年、2009—2017年三個(gè)階段。第一階段，東部—中部的基尼系數(shù)在0.12上下輕微波動(dòng)；第二階段基尼系數(shù)明顯增大，約為0.15左右；第三階段基尼系數(shù)繼續(xù)變大，穩(wěn)定在0.17左右，這意味著東部和中部地區(qū)之間的差距逐漸拉大，區(qū)域不平衡問題加劇。第二，東部—西部的基尼系數(shù)呈上升趨勢，按照其增長趨勢也可劃分為三個(gè)階段：1993—2000年、2001—2011年、2012—2017年。具體來看，1993—2000年其基尼系數(shù)呈明顯的上升趨勢，2001—2011年上升趨勢略有減弱，2012—2017年則表現(xiàn)出波動(dòng)中上升態(tài)勢?？傮w而言，東部和西部地區(qū)的差距呈現(xiàn)出增大趨勢。第三，中部—西部的基尼系數(shù)大致呈“Ω”型變化，整體上仍呈上升趨勢。1993—2002年其基尼系數(shù)表現(xiàn)為波動(dòng)上升，到2002年達(dá)到最大值，隨后2003—2009年間逐漸下降，2009年后又呈緩慢上升的趨勢。東部與西部地區(qū)、東部與中部地區(qū)和中部與西部地區(qū)的基尼系數(shù)均呈現(xiàn)上升趨勢，這意味著三大區(qū)域之間不平衡問題不斷加重，區(qū)域差距不斷增大。另外，考察期內(nèi)東部—西部的基尼系數(shù)一直大于東部—中部和中部—西部的基尼系數(shù)，并表現(xiàn)出明顯的上升趨勢，這意味著東部地區(qū)和西部地區(qū)之間的差距是區(qū)域差距中最大的，而且東西部地區(qū)之間不平衡問題仍在加重。

圖3 東部、中部和西部地區(qū)間基尼系數(shù)變化趨勢

(三)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量差異來源及貢獻(xiàn)

本文進(jìn)一步對(duì)基尼系數(shù)進(jìn)行分解，從而探討區(qū)域間差距的來源。Dagum基尼系數(shù)能夠衡量出區(qū)域差距的三種來源，包括區(qū)域內(nèi)部的不平衡、區(qū)域之間的不平衡以及超變密度。表3為1993—2017年Dagum基尼系數(shù)的分解，圖4描繪了區(qū)域差距三種來源貢獻(xiàn)率的變化趨勢。

表3 1993—2017年基尼系數(shù)分解

圖4 區(qū)域差距來源貢獻(xiàn)率變化趨勢

結(jié)合表3和圖4基尼系數(shù)分解及區(qū)域差距來源貢獻(xiàn)率變化來看，1993—2017年間中國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量區(qū)域間差異產(chǎn)生的內(nèi)在機(jī)制發(fā)生了明顯的變化。由圖4可知，2003年是區(qū)域差距來源貢獻(xiàn)率變化的分水嶺。2003年之前，三種來源的貢獻(xiàn)率在不同年份均有增有減，雖然具有明顯的波動(dòng)，但整體變化趨勢并不顯著。2003年后，三種來源的貢獻(xiàn)率開始出現(xiàn)分化，呈現(xiàn)出明顯的變化趨勢。區(qū)域之間差距的貢獻(xiàn)率不斷上升，從2003年的54.92%增加到2017年的79%，這意味著區(qū)域之間差距對(duì)全國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量整體不平衡的貢獻(xiàn)已接近80%。超變密度的變化趨勢與區(qū)域間貢獻(xiàn)率變化趨勢相反，一直呈下降趨勢，從2003年的21.07%下降到2017年4.54%，下降超過15個(gè)百分點(diǎn)。超變密度能夠識(shí)別區(qū)域間交叉重疊情況，超變密度不斷下降，意味著這種交叉重疊情況正逐漸減少，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量區(qū)域間的差距更為明顯。另外，區(qū)域內(nèi)部差距貢獻(xiàn)率整體上呈下降趨勢，從2003年的24.04%下降到2017年的16.47%，表明區(qū)域內(nèi)部差距對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量整體不平衡的貢獻(xiàn)在減小，這也意味著單個(gè)區(qū)域內(nèi)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量兩極分化現(xiàn)象可能逐漸消失。

五、中國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的動(dòng)態(tài)演進(jìn)

在使用超效率SBM模型核算出農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的基礎(chǔ)上，本文采用核密度估計(jì)對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的動(dòng)態(tài)演進(jìn)特征進(jìn)行分析。

(一)全國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的動(dòng)態(tài)演進(jìn)

圖5為我國28個(gè)省區(qū)6個(gè)代表年份的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量核密度曲線，據(jù)此可考察我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的動(dòng)態(tài)演進(jìn)特征。從整體來看，密度函數(shù)中心向左移動(dòng)，波峰高度略有上升，變化區(qū)間逐漸增大，表明考察期內(nèi)大多數(shù)省區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量降低，并且地區(qū)間農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的差距不斷擴(kuò)大；波峰方面，“雙峰”分布逐漸凸顯，意味著我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量出現(xiàn)兩極分化現(xiàn)象。從演變進(jìn)程來看，與1993年相比，1999年峰值輕微上升，變化區(qū)間輕微加大，說明該階段全國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的地區(qū)差異有所增大；2002年與1999年相比，峰值略有下降，變化區(qū)間變化不明顯；2005年與2002年相比，密度函數(shù)中心向右移動(dòng)，波峰高度增加，變化區(qū)間略微縮小，表明該階段農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量提高，地區(qū)差距有所縮?。?008年與2005年相比，峰值進(jìn)一步上升，變化區(qū)間輕微加大，且“雙峰”分布更加明顯，表明該階段農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量地區(qū)差距呈擴(kuò)大趨勢；2008年后，在峰值和變化區(qū)間上均沒有明顯差異，“雙峰”分布形態(tài)明顯，表明該階段農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量區(qū)域差距的不平衡問題仍舊突出。

(二)東部地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的動(dòng)態(tài)演進(jìn)

圖6為東部地區(qū)代表年份的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量核密度曲線，據(jù)此可探討我國東部地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的動(dòng)態(tài)演進(jìn)特征。從整體來看，密度函數(shù)中心向左移動(dòng)，波峰高度持續(xù)增加，變化區(qū)間有所縮小，波峰經(jīng)歷了由“雙峰”到“單峰”再向“雙峰”分布的轉(zhuǎn)變過程，雙峰分布時(shí)表現(xiàn)為“一主一小”的形狀特征，這意味著在考察期內(nèi)東部地區(qū)內(nèi)部農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的差距呈擴(kuò)大趨勢。具體到演變進(jìn)程，與1993年相比，1999年峰值大幅上升，變化區(qū)間明顯減小，“雙峰”分布轉(zhuǎn)變?yōu)椤皢畏濉狈植迹砻髟撾A段東部地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量有所提高，內(nèi)部地區(qū)差距呈縮小趨勢；1999—2014年間，波峰高度略有上升，呈“單峰”分布特征，變化區(qū)間和分布形態(tài)并無明顯改變，表明該階段東部地區(qū)內(nèi)部兩極分化現(xiàn)象逐漸消失；到2017年，波峰高度持續(xù)增加，變化區(qū)間有所擴(kuò)大，波峰由“單峰”分布轉(zhuǎn)變?yōu)椤半p峰”分布，說明該階段東部地區(qū)表現(xiàn)出兩極分化跡象。

(三)中部地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的動(dòng)態(tài)演進(jìn)

圖7為中部地區(qū)代表年份的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量核密度曲線。從整體來看，密度函數(shù)中心向左移動(dòng)，波峰高度持續(xù)增加，變化區(qū)間有所縮小，并且“雙峰”分布逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)椤皢畏濉狈植迹@表明在考察期內(nèi)中部地區(qū)內(nèi)部農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量兩極分化現(xiàn)象逐漸消失。從演變進(jìn)程來看，與1993年相比，1999年峰值大幅上升，變化區(qū)間輕微增大，但“雙峰”分布仍舊存在，表明該階段中部地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的地區(qū)差距并未減小；2002年與1999年相比，峰值略微下降，變化區(qū)間減小，波峰形狀由“雙峰”逐漸消失，表明該階段農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的地區(qū)差距不斷縮?。?002年后，波峰高度持續(xù)增加，變化區(qū)間明顯減小，波峰形狀由“雙峰”分布轉(zhuǎn)變?yōu)椤皢畏濉狈植迹砻髟撾A段農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的地區(qū)差距縮小，兩極分化現(xiàn)象逐漸消失。

(四)西部地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的動(dòng)態(tài)演進(jìn)

圖8為西部地區(qū)代表年份的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量核密度曲線。從整體來看，密度函數(shù)中心向左移動(dòng)，波峰高度逐漸增加，變化區(qū)間略有縮小，而波峰分布由“雙峰”分布逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)椤皢畏濉狈植?，這表明在考察期內(nèi)西部地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的地區(qū)差距呈縮小趨勢。從演變進(jìn)程來看，與1993年相比，2002年峰值有所增高，變化區(qū)間輕微增大，波峰分布呈現(xiàn)更為明顯的“雙峰”分布，表明該階段西部地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的地區(qū)差距有所擴(kuò)大；2005年與2002年相比，峰值略微下降，變化區(qū)間有所減小，“雙峰”分布逐漸減弱，表明該階段西部地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的地區(qū)差距縮??；2005年后，波峰高度持續(xù)提高，變化區(qū)間逐漸縮小，“單峰”分布特征逐漸加強(qiáng)，表明這段考察期內(nèi)西部地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量提高，地區(qū)差距不斷縮小，兩極分化現(xiàn)象逐漸消失。

圖5 全國28個(gè)省區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量動(dòng)態(tài)演進(jìn)

圖6 東部地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量動(dòng)態(tài)演進(jìn)

圖7 中部地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量動(dòng)態(tài)演進(jìn)

圖8 西部地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量動(dòng)態(tài)演進(jìn)

六、主要結(jié)論與政策啟示

本文基于SBM超效率模型對(duì)1993—2017年間中國28個(gè)省(市、區(qū))農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量進(jìn)行測算，使用Dagum基尼系數(shù)及其分解探討了中國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的不平衡和區(qū)域差距，并分析了差異來源。在此基礎(chǔ)上，使用核密度估計(jì)系統(tǒng)考察了中國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的動(dòng)態(tài)演進(jìn)特征。本文得出以下主要結(jié)論：

第一，中國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量不高，且呈現(xiàn)出明顯的空間不平衡性。從全國整體層面來看，1993—2017年農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量平均為0.832，有較大提升空間，大致呈“W”型變化趨勢。從三大區(qū)域來看，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量最高為東部地區(qū)，其次為中部地區(qū)，西部地區(qū)最低，分別為1.032、0.769和0.681。從省區(qū)來看，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量差異明顯，廣東、江蘇、北京和山東等省區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量常年比較高，而寧夏、云南、貴州和廣西等省區(qū)則絕大多數(shù)年份的增長質(zhì)量較低。

第二，Dagum基尼系數(shù)表明，我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的不平衡問題呈現(xiàn)加大趨勢。東部地區(qū)和西部地區(qū)之間的差距是區(qū)域差距中最大的，而且東西部地區(qū)之間不平衡問題仍在加重。根據(jù)基尼系數(shù)分解可知，區(qū)域差異來源主要由區(qū)域間的不平衡造成，其次為區(qū)域內(nèi)部的不平衡，超變密度對(duì)區(qū)域差異的貢獻(xiàn)最低。區(qū)域間不平衡對(duì)區(qū)域差異不平衡的貢獻(xiàn)不斷增加，而內(nèi)部不平衡和超變密度的貢獻(xiàn)逐漸降低。

第三，1993—2017年中國大多數(shù)省區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量降低，并且區(qū)域差距不斷擴(kuò)大，表現(xiàn)出明顯的“雙峰”分布特征。從三大區(qū)域來看，東部地區(qū)內(nèi)部農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的差距擴(kuò)大，波峰分布經(jīng)歷由“雙峰”向“單峰”再到“雙峰”分布的轉(zhuǎn)變；中部地區(qū)內(nèi)部農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的差距呈縮小趨勢，經(jīng)歷了由“雙峰”分布到“單峰”分布的轉(zhuǎn)變；西部地區(qū)也經(jīng)歷了由“雙峰”分布到“單峰”分布的轉(zhuǎn)變，兩極分化逐漸消失。

提高農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量，轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)發(fā)展方式，是實(shí)現(xiàn)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換和農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵舉措。根據(jù)本文對(duì)中國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量研究得到的實(shí)證結(jié)論，本文提出如下兩點(diǎn)政策建議：第一，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素使用效率，提升農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量。對(duì)于農(nóng)業(yè)資本方面，通過政策、體制機(jī)制的安排積極引導(dǎo)社會(huì)資本進(jìn)入到農(nóng)業(yè)農(nóng)村領(lǐng)域，著重提高農(nóng)業(yè)資本投資的質(zhì)量，重視對(duì)科技的投入以及科技在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用，提高農(nóng)業(yè)資本效率和投資回報(bào)率。農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力方面，加大農(nóng)村人力資本投資，努力提升農(nóng)村教育、醫(yī)療衛(wèi)生、文化體育等公共服務(wù)水平，加大對(duì)農(nóng)業(yè)教育的投入，開展農(nóng)村技能培訓(xùn)，促進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者向知識(shí)化和專業(yè)化轉(zhuǎn)變。土地方面，深化農(nóng)村土地制度改革，發(fā)展多種形式農(nóng)業(yè)適度規(guī)模經(jīng)營，提高土地生產(chǎn)率。第二，促進(jìn)農(nóng)村區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展，逐漸縮小區(qū)域發(fā)展差距。一方面，著力解決區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡問題。結(jié)合各區(qū)域自然條件和社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件的實(shí)際情況，發(fā)揮區(qū)域比較優(yōu)勢，促進(jìn)生產(chǎn)要素合理流動(dòng)，繼續(xù)推進(jìn)好新一輪西部大開發(fā)、東北全面振興、中部崛起等戰(zhàn)略，促進(jìn)我國整體上的農(nóng)業(yè)和農(nóng)村協(xié)調(diào)發(fā)展。另一方面，解決好區(qū)域內(nèi)部農(nóng)業(yè)和農(nóng)村發(fā)展不平衡問題。當(dāng)前，區(qū)域內(nèi)部發(fā)展不平衡問題仍需進(jìn)一步解決，各地區(qū)在制定農(nóng)業(yè)發(fā)展政策時(shí)，應(yīng)重視農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的差異性，有針對(duì)性的對(duì)貧困落后地區(qū)加大扶持力度，加強(qiáng)農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提高公共服務(wù)水平，切實(shí)改善這些地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)生活條件，扎實(shí)推進(jìn)農(nóng)村區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。