龍少波 張夢(mèng)雪

摘 要：中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展階段，傳統(tǒng)依靠要素驅(qū)動(dòng)農(nóng)業(yè)發(fā)展的方式已無法完全滿足新時(shí)代人們對(duì)農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量的需求。本文根據(jù)黨的十九大報(bào)告提出的“綠色興農(nóng)”“質(zhì)量興農(nóng)”要求，利用清單分析法核算農(nóng)業(yè)排污量，將環(huán)境污染看做非合意產(chǎn)出并納入農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率核算框架中。同時(shí)，考慮農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量提升對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，將非徑向非角度方向性距離函數(shù)引入DEA模型，采用Malmquist-Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)對(duì)高質(zhì)量發(fā)展下農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長率進(jìn)行再測(cè)算，并進(jìn)一步分析其主要影響因素。結(jié)果表明，與傳統(tǒng)情景相比，高質(zhì)量發(fā)展下農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增速有所下降;技術(shù)進(jìn)步是驅(qū)動(dòng)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的源泉，技術(shù)效率對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率有抑制作用。城市化水平的推進(jìn)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化、農(nóng)業(yè)稅負(fù)的減免、農(nóng)業(yè)受災(zāi)狀況的緩解和農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平的提升對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率有顯著促進(jìn)作用，但人力資本對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響尚不顯著。

關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率;高質(zhì)量發(fā)展;環(huán)境污染;綠色興農(nóng);質(zhì)量興農(nóng)

中圖分類號(hào)：F302.5? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1000-176X（2021）08-0040-12

一、引 言

農(nóng)業(yè)作為基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，為第二三產(chǎn)業(yè)的持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展提供基本的生產(chǎn)原料和動(dòng)力。近年來，中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方面取得了顯著成就，糧食生產(chǎn)更是實(shí)現(xiàn)了十七連豐。然而，當(dāng)前中國農(nóng)業(yè)發(fā)展仍面臨著一些較為突出的問題，一方面，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入要素過量使用、農(nóng)業(yè)面源污染、土地資源過度利用等問題日益突出，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率偏低;另一方面，農(nóng)產(chǎn)品的品種多而不優(yōu)、品牌雜而不亮、體量大而不強(qiáng)等問題日益制約著人們對(duì)綠色有機(jī)、高端優(yōu)質(zhì)農(nóng)產(chǎn)品的需求。

黨的十九大報(bào)告首次提出中國經(jīng)濟(jì)已邁向高質(zhì)量發(fā)展階段，通過“綠色興農(nóng)”“質(zhì)量興農(nóng)”推動(dòng)農(nóng)業(yè)供給體系效率提升是促進(jìn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展和全面實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的重要路徑?？梢姡磥碇袊霓r(nóng)業(yè)生產(chǎn)不能再依靠增加要素投入的傳統(tǒng)模式，而需要更加重視提升農(nóng)產(chǎn)品的供給質(zhì)量。堅(jiān)持“綠色興農(nóng)”“質(zhì)量興農(nóng)”，大力提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率成為新時(shí)代中國實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的必然選擇。農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率（Total Factor Productivity，TFP）是衡量農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入產(chǎn)出和資源利用效率的一項(xiàng)綜合指標(biāo)，可以用于衡量農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。一般而言，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升意味著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)更多地從要素投入型向效率增進(jìn)型轉(zhuǎn)變，代表著農(nóng)業(yè)投入—產(chǎn)出比的提升。然而，傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率測(cè)算并沒有考慮到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)污染物的投入和產(chǎn)生，也沒有考慮農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量提升對(duì)生產(chǎn)效率的影響。而在高質(zhì)量發(fā)展下，農(nóng)業(yè)全要素的測(cè)算必須同時(shí)考慮“綠色”和“質(zhì)量”的影響，這就需要構(gòu)建一個(gè)適合高質(zhì)量發(fā)展下測(cè)算農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的指標(biāo)。為此，本文從“綠色興農(nóng)”“質(zhì)量興農(nóng)”視角出發(fā)，在考慮代表環(huán)境污染的非合意產(chǎn)出以及質(zhì)量改善對(duì)產(chǎn)出的影響后，再次測(cè)算高質(zhì)量發(fā)展下農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長率，并進(jìn)一步探究影響其變動(dòng)的主要因素。

二、文獻(xiàn)綜述

（一）農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率測(cè)算方法研究

根據(jù)測(cè)算方法的不同，已有研究中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的文獻(xiàn)大致可以分為使用非前沿法和前沿法兩類。20世紀(jì)90年代中期前，國內(nèi)外學(xué)者大多都使用非前沿法測(cè)算中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。McMillan等[1]與Lin[2]考察了中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長率并指出，受計(jì)劃經(jīng)濟(jì)體制的影響，中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率基本處于停滯狀態(tài)。Wen[3]研究發(fā)現(xiàn)，1958—1960年中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率大幅下降，但隨著農(nóng)村家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制的全面實(shí)施，中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增速明顯加快。Carter等[4]的研究表明，1978—1987年中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長率約為5.8%。但由于方法的原因，這些早期的研究都將中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長變化等同于技術(shù)進(jìn)步，忽視了技術(shù)無效率等問題，容易造成對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率測(cè)算的偏差。20世紀(jì)90年代中期以來，隨著前沿法的引入和廣泛運(yùn)用，技術(shù)無效率這一問題逐漸被考慮。與非前沿法相比，更具優(yōu)勢(shì)的前沿法成為測(cè)算農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的主流方法。李靜和孟令杰[5]、李谷成等[6]以及陳衛(wèi)平[7]采用非參數(shù)前沿法，利用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（Data Envelopment Analysis，DEA）進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長速度相對(duì)較快。全炯振[8]利用隨機(jī)前沿分析（Stochastic Frontier Analysis，SFA）模型進(jìn)行了考察，結(jié)果顯示，中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率年均增長率約為0.7%。石慧等[9]運(yùn)用參數(shù)前沿法計(jì)算中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，并將其更細(xì)致地分解為技術(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步、規(guī)模效率和配置效率四個(gè)層次。

上述學(xué)者的研究將技術(shù)無效率問題納入考慮，使中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的測(cè)算得到進(jìn)一步發(fā)展。但是，鮮有研究考慮到環(huán)境污染對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。這忽視了經(jīng)濟(jì)增長過程中環(huán)境污染產(chǎn)生的負(fù)外部效應(yīng)所導(dǎo)致的社會(huì)總福利的減少，容易造成估算偏差。為此，環(huán)境污染被視為一項(xiàng)非合意產(chǎn)出納入全要素生產(chǎn)率框架。Chung等[10]在研究紙漿廠的全要素生產(chǎn)率時(shí)，在傳統(tǒng)Shephard距離函數(shù)的基礎(chǔ)上引入方向性距離函數(shù)，創(chuàng)造性地發(fā)展為Malmquist-Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)。該方法將環(huán)境污染和全要素生產(chǎn)率納入統(tǒng)一框架，更合理地測(cè)算污染條件下的全要素生產(chǎn)率。隨著中國對(duì)環(huán)境保護(hù)和可持續(xù)發(fā)展問題的日益重視，關(guān)于環(huán)境約束條件下的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的相關(guān)文獻(xiàn)也不斷涌現(xiàn)。李谷成等[6]、潘丹和應(yīng)瑞瑤[11]以及楊騫等[12]指出，環(huán)境污染因素對(duì)中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的測(cè)算具有顯著影響，若忽視環(huán)境污染的負(fù)面產(chǎn)出影響，極有可能導(dǎo)致相關(guān)政策的誤判。

（二）農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響因素研究

20世紀(jì)80年代以來，有關(guān)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率影響因素的研究逐漸增多。McMillan等[1]與Wen[3]的研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長歸根結(jié)底在于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)制度的變革。但Lambert和Parker[13]指出，制度對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的作用會(huì)隨著經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展而逐漸失效。張?jiān)t[14]指出，制度創(chuàng)新和技術(shù)進(jìn)步是促進(jìn)中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的源泉。部分文獻(xiàn)從內(nèi)在因素角度分析了提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的內(nèi)在因素，即技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率。Wu等[15]發(fā)現(xiàn)，1980—1995年，技術(shù)進(jìn)步驅(qū)動(dòng)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升的作用不斷增強(qiáng)，但技術(shù)效率的作用卻不斷減弱。Lambert和Parker[13]指出，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的主要驅(qū)動(dòng)力是技術(shù)進(jìn)步，而技術(shù)效率的作用是有限的。李靜和孟令杰[5]與全炯振[8]研究發(fā)現(xiàn)，中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長主要源于技術(shù)進(jìn)步，技術(shù)效率的作用在退化。另一部分文獻(xiàn)則從內(nèi)外兩個(gè)角度對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行研究。王玨等[16]發(fā)現(xiàn)，地理因素、工業(yè)化進(jìn)程、土地利用能力、對(duì)外開放和技術(shù)水平對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長影響顯著，而用電水平、自然環(huán)境和需求因素的影響不顯著。李谷成[17]指出，人力資本是提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的重要因素。李谷成等[18]研究發(fā)現(xiàn)，公路設(shè)施對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響是正向的，而灌溉設(shè)施的影響卻是負(fù)面的。余航等[19]則考察了土地配置效率改進(jìn)、留守農(nóng)戶平均生產(chǎn)率、城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)、農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼政策等誘致性變遷因素與強(qiáng)制性變遷因素對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。

綜上，已有文獻(xiàn)對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了大量研究，但仍然存在有待改進(jìn)之處：一方面，現(xiàn)有研究沒有考慮到環(huán)境污染帶來的非合意產(chǎn)出對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，這將導(dǎo)致對(duì)中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的高估，不能反映出新時(shí)代“綠色興農(nóng)”的發(fā)展思想;另一方面，現(xiàn)有對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的測(cè)算只考慮到農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值，而忽視了農(nóng)產(chǎn)品供給質(zhì)量改善所帶來的提升，從而可能低估中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，并且無法體現(xiàn)黨中央有關(guān)“質(zhì)量興農(nóng)”的重要發(fā)展思想。為了彌補(bǔ)已有文獻(xiàn)的不足，筆者結(jié)合黨的十九大以來農(nóng)村工作精神，在高質(zhì)量發(fā)展下對(duì)體現(xiàn)中國“綠色興農(nóng)”“質(zhì)量興農(nóng)”思想的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行再測(cè)算，并著重分析影響高質(zhì)量發(fā)展下農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的主要因素。與以往的文獻(xiàn)相比，本文的創(chuàng)新之處和可能的學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)在于：一方面，從“綠色興農(nóng)”角度出發(fā)，考慮環(huán)境污染帶來的非合意產(chǎn)出對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響;另一方面，從“質(zhì)量興農(nóng)”角度出發(fā)，考慮反映供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革帶來的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出質(zhì)量提升對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，并利用DEA模型引入非徑向非角度方向性距離函數(shù)以測(cè)算高質(zhì)量發(fā)展下農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。在此基礎(chǔ)上，利用面板數(shù)據(jù)回歸模型捕捉影響中國高質(zhì)量發(fā)展下的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率變動(dòng)的主要因素，并提出相關(guān)的政策建議。

三、高質(zhì)量發(fā)展下農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率測(cè)算方法

在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中，除了正常的好產(chǎn)出之外，也伴隨著環(huán)境污染等壞產(chǎn)出，從而產(chǎn)生負(fù)外部性?，F(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)壞產(chǎn)出的處理方法主要有以下兩種方式：一是將污染治理等同于要素投入;二是將污染物納入全要素生產(chǎn)率統(tǒng)一框架，作為非合意產(chǎn)出引入生產(chǎn)過程。前者由于相關(guān)指標(biāo)難以測(cè)算和分配，往往不能真實(shí)反映生產(chǎn)情況，從而導(dǎo)致全要素生產(chǎn)率被高估。而后者則可以克服這方面問題，因而我們將環(huán)境污染作為壞產(chǎn)出引入高質(zhì)量發(fā)展下農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的測(cè)算中。關(guān)于具體的測(cè)算方法，Chung等[10]在測(cè)算全要素生產(chǎn)率時(shí)開創(chuàng)性地提出了基于方向性距離函數(shù)的Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)，隨后這一方法被廣泛應(yīng)用。Zhou等[20]在此基礎(chǔ)上對(duì)全要素生產(chǎn)率的測(cè)算方法進(jìn)一步拓展，提出了一種具有明顯優(yōu)勢(shì)的非徑向非角度方向性距離函數(shù)方法。因此，本文借鑒非徑向非角度方向性距離函數(shù)方法并考慮環(huán)境污染這一壞產(chǎn)出的影響，對(duì)中國高質(zhì)量發(fā)展下的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)算。

（一）環(huán)境生產(chǎn)技術(shù)

我們將環(huán)境污染納入全要素生產(chǎn)率統(tǒng)一框架，作為非合意產(chǎn)出引入生產(chǎn)過程。假設(shè)中國31個(gè)省份（中國香港、中國澳門和中國臺(tái)灣地區(qū)除外）農(nóng)業(yè)要素投入向量為X，合意產(chǎn)出向量為Y，非合意產(chǎn)出向量為B，λj≥0（j=1，2，…，N）表示N個(gè)生產(chǎn)單位各自的權(quán)重。根據(jù)Sueyoshi和Goto[21]，現(xiàn)定義以下環(huán)境生產(chǎn)技術(shù)。若一個(gè)生產(chǎn)單位為降低非合意產(chǎn)出從而降低生產(chǎn)要素投入，而在降低非合意產(chǎn)出和要素投入的同時(shí)，盡可能增加合意產(chǎn)出的比例，則稱其為傳統(tǒng)技術(shù)。若一個(gè)生產(chǎn)單位通過增加要素投入來增加合意產(chǎn)出比例，同時(shí)添加適當(dāng)?shù)沫h(huán)境管制以減少非合意產(chǎn)出，則稱其為波特技術(shù)[22] 。兩種情形的生產(chǎn)集分別如下：

P1（X）=（Y，B）：Y≤∑Nj=1Yjλj，B≥∑Nj=1Bjλj，X≥∑Nj=1Xjλj（1）

P2（X）=（Y，B）：Y≤∑Nj=1Yjλj，B≥∑Nj=1Bjλj，X≤∑Nj=1Xjλj（2）

其中，P1（X）和P2（X）的區(qū)別在于生產(chǎn)要素投入X的約束條件不一樣。傳統(tǒng)技術(shù)條件下，要素投入X不小于其加權(quán)平均;而波特技術(shù)條件下，要素投入X不大于其加權(quán)平均。P（X1）和P（X2）的并集P（X）允許生產(chǎn)單位在上述兩種技術(shù)中進(jìn)行選擇，故稱其為可選技術(shù)[22]。

圖1 環(huán)境生產(chǎn)技術(shù)示意圖

環(huán)境生產(chǎn)技術(shù)示意圖如圖1所示。為便于分析，本文僅考慮如下情況：即一種投入（X），一種合意產(chǎn)出（Y）和一種非合意產(chǎn)出（B）。其中，（XK，YK，BK）表示第K個(gè)生產(chǎn)單位的坐標(biāo)。圖1中上方的曲線刻畫合意產(chǎn)出前沿，下方曲線刻畫非合意產(chǎn)出前沿。兩條生產(chǎn)前沿均包括傳統(tǒng)技術(shù)部分（K點(diǎn)以左）和波特技術(shù)部分（K點(diǎn)以右）。在傳統(tǒng)技術(shù)中，K單元可沿gx-、gy和gb方向改變投入、合意及非合意產(chǎn)出，兩個(gè)可能的映射分別為KB和KE;在波特技術(shù)中，K單元?jiǎng)t可以沿gx+、gy和gb的方向改變投入、合意及非合意產(chǎn)出，兩個(gè)可能的映射分別為KD和KH?？蛇x技術(shù)涵蓋了上述兩種技術(shù)的對(duì)應(yīng)部分，K單元可沿兩個(gè)方向，即gy、gb改變合意和非合意產(chǎn)出，gx+、gx-改變投入，生產(chǎn)前沿上的所有點(diǎn)都是其可能的映射點(diǎn)，即A-C-D和E-G-I[22]。

（二）非徑向非角度方向性距離函數(shù)

基于方向性距離函數(shù)的DEA模型是目前測(cè)算全要素生產(chǎn)率的主流方法之一，該模型假設(shè)投入、產(chǎn)出按照相同比例向增減相反方向變動(dòng)，這顯然與現(xiàn)實(shí)情況不相符合。而Zhou等[20]的非徑向非角度方向性距離函數(shù)則允許投入、產(chǎn)出按照不同的比例向增減相反方向變動(dòng)，這比傳統(tǒng)的方向性距離函數(shù)更符合實(shí)際，但未考慮存在要素投入不足的情形。參考Sueyoshi和Goto[21]，本文在Zhou等[20]的距離函數(shù)模型中引入波特技術(shù)，采用跨期數(shù)據(jù)分析法，拓展并構(gòu)造了基于可選技術(shù)的DEA模型[22]。

假設(shè)中國31個(gè)省份在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的生產(chǎn)要素投入向量X有n種，X=（x1，x2，…，xn）∈Rn+，最終生產(chǎn)出的合意產(chǎn)出向量Y有m種，Y=（y1，y2，…，ym）∈Rm+，非合意產(chǎn)出向量B有k種，B=（b1，b2，…，bk）∈Rk+。在每個(gè)時(shí)期t（t=1，2，…，P），每個(gè)省份i（i=1，2，…，N）的要素投入和產(chǎn)出向量表示為（xt，i，yt，i，bt，i），距離函數(shù)it可通過如下非線性規(guī)劃進(jìn)行求解，則投入和產(chǎn)出無效率程度之和為：

it（Xit，Yit，Bit;gx+t，gx-t，gyt，gbt）=maxωx（βx+it+βx-it）T+ωyβyTit+ωbβbTit

s.t∑tτ=1∑Nj=1Xjτλjτ=Xit+gx+t·diag（βx+it）+gx-t·diga（βx-it），

∑tτ=1∑Nj=1Yjτλjτ=Yit+gyt·diag（βyit），（3）

∑tτ=1∑Nj=1Bjτλjτ=Bit+gbt·diag（βbit），

∑tτ=1∑Nj=1λjτ=1，

βxh+itβxh-it=0

其中，h=1，2，…，n，βx+it≥0，βx-it≥0，βyit≥0，βbit≥0且λjτ≥0（j=1，2，…，N;τ=1，2，…，P）。ωx，ωy，ωb分別表示投入、合意和非合意產(chǎn)出的權(quán)重向量;βjit（j=x+，x-，y，b）表示投入或產(chǎn)出增減比例向量;gjit（j=x+，x-，y，b）表示投入或產(chǎn)出增減方向性向量;gjt·diag（βjit）（j=x+，x-，y，b）表示投入或產(chǎn)出松弛;兩個(gè)松弛項(xiàng)（投入約束等式右側(cè)）使得模型對(duì)投入不足和過量均能產(chǎn)生約束;T表示對(duì)相應(yīng)向量進(jìn)行轉(zhuǎn)置?！苩t=1∑Nj=1λjt=1表示可變規(guī)模報(bào)酬;βxh+itβxh-it=0這一非線性條件用以確保不會(huì)同時(shí)發(fā)生投入增加和減少。設(shè)定方向性向量如下：

gxh+t=maxxhjtj=1，2，…，N-minxhjtj=1，2，…，N（4）

gxh-t=-maxxhjtj=1，2，…，N+minxhjtj=1，2，…，N（5）

gyrt=-maxyrjtj=1，2，…，N-minyrjtj=1，2，…，N（6）

gbst=-maxbsjtj=1，2，…，N+minbsjtj=1，2，…，N（7）

其中，h=1，2，…，n;r=1，2，…，m;s=1，2，…，k。

（三）Malmquist-Luenberger生產(chǎn)率指標(biāo)

在各類文獻(xiàn)中，基于傳統(tǒng)Shephard距離函數(shù)計(jì)算得到的Malmquist-Luenberger指數(shù)，通常被分解為乘積形式。而基于非徑向非角度方向性距離函數(shù)求解得到的Luenberger生產(chǎn)率指標(biāo)，一般分解為加法形式。借鑒Chambers等[23]，t到t+1期的Luenberger生產(chǎn)率指標(biāo)如下：

LPI=12×t（Xit，Yit，Bit;gx+t，gx-t，gyt，gbt）-t（Xit+1，Yit+1，Bit+1;gx+t+1，gx-t+1，gyt+1，gbt+1）+

t+1（Xit，Yit，Bit;gx+t，gx-t，gyt，gbt）-t+1（Xit+1，Yit+1，Bit+1;gx+t+1，gx-t+1，gyt+1，gbt+1） （8）

LPI表示從t期到t+1期的全要素生產(chǎn)率變化率，進(jìn)一步將其分解為技術(shù)進(jìn)步（TECH）變化和技術(shù)效率（EFF）變化之和，具體公式如下：

TECH=12×t+1（Xit+1，Yit+1，Bit+1;gx+t+1，gx-t+1，gyt+1，gbt+1）-t（Xit+1，Yit+1，Bit+1;gx+t+1，gx-t+1，gyt+1，gbt+1+

t+1（Xit，Yit，Bit;gx+t，gx-t，gyt，gbt）-t（Xit，Yit，Bit;gx+t，gx-t，gyt，gbt）（9）

EFF=t（Xit，Yit，Bit;gx+t，gx-t，gyt，gbt）-t+1（Xit+1，Yit+1，Bit+1;gx+t+1，gx-t+1，gyt+1，gbt+1）（10）

四、高質(zhì)量發(fā)展下農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的測(cè)算結(jié)果分析

（一）變量選取與數(shù)據(jù)說明

考慮到經(jīng)濟(jì)狀況和數(shù)據(jù)的可得性，本文選取了2001—2016年中國31個(gè)省份的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，所有數(shù)據(jù)均來源于歷年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各省份統(tǒng)計(jì)年鑒。

本文參考全炯振[8]、李谷成等[6]、潘丹和應(yīng)瑞瑤[11]以及梁俊和龍少波[22]的研究，選取相關(guān)投入變量包括，勞動(dòng)投入、土地投入、化肥投入、機(jī)械投入、役畜投入和農(nóng)業(yè)水資源投入。上述變量分別采用農(nóng)林牧漁從業(yè)人員（萬人）為基礎(chǔ)乘以平均受教育年限、農(nóng)作物播種面積與水產(chǎn)養(yǎng)殖面積（千公頃）、農(nóng)用化肥施用量（萬噸）、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力（萬千瓦）、農(nóng)用役畜年末存欄數(shù)（萬頭）和農(nóng)業(yè)用水總量（億立方米）進(jìn)行衡量。

對(duì)于產(chǎn)出變量，合意產(chǎn)出以農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值（億元）表示?？紤]到各種農(nóng)產(chǎn)品種類不一致、單位不統(tǒng)一而不易加總，本文利用價(jià)值量而非產(chǎn)量來表示。為了剔除價(jià)格因素的影響，本文將農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值轉(zhuǎn)換為以2000年的不變價(jià)格來表示。為對(duì)比分析供給質(zhì)量因素，以農(nóng)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)指標(biāo)、綠色農(nóng)業(yè)產(chǎn)品、有機(jī)農(nóng)產(chǎn)品占農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值比重指標(biāo)對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出進(jìn)行加權(quán)，得到考慮質(zhì)量因素的供給指標(biāo)，以體現(xiàn)“質(zhì)量興農(nóng)”的要求。非合意產(chǎn)出（即環(huán)境污染排放量）以農(nóng)業(yè)面源污染指標(biāo)表示。農(nóng)業(yè)面源污染具有分散性、不確定性和不易檢測(cè)性等特征，這使面源污染指標(biāo)難以量化。陳敏鵬等[24]利用清單分析方法計(jì)算農(nóng)業(yè)污染排放量，現(xiàn)被大多學(xué)者采納和拓展。本文借鑒梁流濤[25]的清單分析方法對(duì)中國31個(gè)省份的農(nóng)業(yè)面源污染排放量進(jìn)行估算。其中，農(nóng)業(yè)面源污染主要指標(biāo)包括氮（N）、磷（P）和化學(xué)需氧量（COD）的排放量。農(nóng)業(yè)面源污染產(chǎn)污來源主要包括農(nóng)田化肥、畜禽養(yǎng)殖、農(nóng)田固體廢棄物和農(nóng)村生活。農(nóng)業(yè)面源產(chǎn)污核算單元清單如表1所示。

根據(jù)梁流濤[25]關(guān)于污染物的核算方法，各類農(nóng)業(yè)面源污染的排放量公式如下：

E=∑iEUiρi（1-ηi）Ci（EUi，S）（11）

其中，E表示某種污染物的排放量;EUi表示單元i的統(tǒng)計(jì)數(shù);ρi表示單元i的污染物產(chǎn)污強(qiáng)度系數(shù);ηi表示相關(guān)資源利用效率系數(shù);由單元i和空間特征S決定的Ci表示單元i的污染物排放系數(shù)，用以衡量各種管理措施、區(qū)域環(huán)境、水文和降雨對(duì)農(nóng)業(yè)及農(nóng)村污染的綜合影響[22]。計(jì)算所需的污染物排放量系數(shù)參考梁流濤[25]的研究，而氮肥利用率、磷肥利用率、復(fù)合肥氮含量、復(fù)合肥磷含量等系數(shù)參考陳同斌等[26]的研究。

本文將分別計(jì)算傳統(tǒng)情景和高質(zhì)量發(fā)展下農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長率。傳統(tǒng)情景與高質(zhì)量發(fā)展下農(nóng)業(yè)投入—產(chǎn)出變量選擇如表2所示。其中，合意產(chǎn)出變量使用農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值+標(biāo)準(zhǔn)化的農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)總產(chǎn)值來表示。由于農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)的發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展有重要的支撐作用，因而該指標(biāo)能較好地衡量農(nóng)業(yè)發(fā)展質(zhì)量和潛力，是“高質(zhì)量”指標(biāo)的合理候選。本文假定追求農(nóng)業(yè)絕對(duì)產(chǎn)值和提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)質(zhì)量同樣重要。為此，本文將農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)總產(chǎn)值的量擴(kuò)大了10倍，以將其標(biāo)準(zhǔn)化為與數(shù)量指標(biāo)一個(gè)量級(jí)。由于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析計(jì)算的是變量的相對(duì)大小，因而選擇更大或更小的倍數(shù)對(duì)定性結(jié)果并無影響。

（二）高質(zhì)量發(fā)展下農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率測(cè)算結(jié)果分析

1. 農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長率時(shí)間變動(dòng)趨勢(shì)分析

利用上述方法測(cè)算得到了2001—2016年傳統(tǒng)情景和高質(zhì)量發(fā)展下農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長率，并將二者進(jìn)一步分解為技術(shù)進(jìn)步增長率和技術(shù)效率增長率，具體結(jié)果如表3所示。

通過對(duì)中國31個(gè)省份農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長率簡(jiǎn)單加權(quán)平均，得到傳統(tǒng)情景下與高質(zhì)量發(fā)展下農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的年均增長率分別為2%和0.84%?？梢?，在考慮“綠色”和“質(zhì)量”的情景下，中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長率有明顯的下降。這是因?yàn)椋绻紤]綠色發(fā)展的要求，環(huán)境污染的負(fù)向產(chǎn)出會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出產(chǎn)生明顯影響;而前期的農(nóng)產(chǎn)品供給質(zhì)量的提升幅度不夠大，對(duì)高質(zhì)量的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響效應(yīng)不夠。因而與傳統(tǒng)情景相比，高質(zhì)量發(fā)展下農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長率偏低。

以2000年為基期，根據(jù)累乘法則可以獲得兩種情景下各年的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率變動(dòng)趨勢(shì)，如圖2所示。從圖2可以發(fā)現(xiàn)，一方面，傳統(tǒng)情景和高質(zhì)量發(fā)展下農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的變動(dòng)趨勢(shì)大體一致，均呈現(xiàn)穩(wěn)定增長態(tài)勢(shì)，這與21世紀(jì)以來中國農(nóng)業(yè)產(chǎn)量、產(chǎn)值快速增長相符。另一方面，傳統(tǒng)情景下農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增速顯著高于高質(zhì)量發(fā)展下農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增速。但一旦考慮農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)要求和高質(zhì)量發(fā)展要求，中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長速度明顯放緩。2001—2016年傳統(tǒng)情景下農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率累積增長了37%，而高質(zhì)量發(fā)展下農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率累積增長率僅為15%，相差22個(gè)百分點(diǎn)，且自2003年開始，這一差距明顯加大。原因在于，高質(zhì)量發(fā)展下農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)的測(cè)算考慮了標(biāo)準(zhǔn)化的農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)總產(chǎn)值和環(huán)境非合意產(chǎn)出的影響。一方面，考慮標(biāo)準(zhǔn)化農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)的產(chǎn)值會(huì)增加農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。另一方面，環(huán)境污染帶來的非合意產(chǎn)出亦會(huì)降低農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增速。由于中國高質(zhì)量的農(nóng)業(yè)發(fā)展尚處于起步當(dāng)中，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)污染較為嚴(yán)重，標(biāo)準(zhǔn)化農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)總產(chǎn)值對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長率的正向影響低于環(huán)境非合意產(chǎn)出對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的負(fù)向影響。因此，如不考慮“質(zhì)量”和“綠色”的約束，中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長速度將被顯著高估。

將高質(zhì)量發(fā)展下的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長率分解為技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率兩部分，并進(jìn)一步考察中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率及其分解部分的變動(dòng)趨勢(shì)，結(jié)果如圖3所示。從圖3可以發(fā)現(xiàn)，2001—2016年高質(zhì)量發(fā)展下中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率始終以相對(duì)穩(wěn)定的速度緩慢增長。但在2008年和2011年出現(xiàn)了負(fù)增長，這可能源于當(dāng)時(shí)的經(jīng)濟(jì)和自然環(huán)境等因素的沖擊。如2008年出現(xiàn)的全球經(jīng)濟(jì)危機(jī)導(dǎo)致的全球農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格大幅下調(diào);2011年長江中下游發(fā)生的近50年來最嚴(yán)重的旱災(zāi)導(dǎo)致的農(nóng)產(chǎn)品減產(chǎn)等。 就高質(zhì)量發(fā)展下農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的分解部分而言，農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步增長率與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長率大致呈現(xiàn)出相同的變動(dòng)趨勢(shì)。但2001—2016年農(nóng)業(yè)技術(shù)效率增長率的均值約為-0.0009，大部分年份均保持負(fù)增長，且2007年的下降趨勢(shì)十分明顯，技術(shù)效率對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)作用在降低甚至趨向惡化?？梢?，高質(zhì)量發(fā)展下中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升主要來源于技術(shù)進(jìn)步的推動(dòng)，而技術(shù)效率改進(jìn)的作用相對(duì)有限，甚至還呈現(xiàn)出輕微的抑制作用。由于技術(shù)進(jìn)步的促進(jìn)作用顯著高于技術(shù)效率的抑制作用，中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率仍呈現(xiàn)出增長態(tài)勢(shì)。

2.高質(zhì)量發(fā)展下農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間變動(dòng)趨勢(shì)分析

進(jìn)一步地，將中國分為東部地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)和東北地區(qū)四大經(jīng)濟(jì)區(qū)域，分析高質(zhì)量發(fā)展下農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率及其分解部分的空間變動(dòng)趨勢(shì)特征。各區(qū)域的相關(guān)指標(biāo)用2001—2016年的算數(shù)平均數(shù)替代，結(jié)果如表4所示。相比其他三大地區(qū)，中部地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展下農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率年均增長率最高，約為1.22%;東北地區(qū)和東部地區(qū)次之，分別約為0.95%和0.74%;西部地區(qū)最低，約為0.70%。此外，中部地區(qū)和東北地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展下農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長率均高于全國平均水平（0.84%），而東部地區(qū)和西部地區(qū)卻在全國平均水平之下?？赡艿脑蛟谟冢胁康貐^(qū)位于長江、黃河流域流經(jīng)區(qū)域，豐富的水系資源為農(nóng)業(yè)發(fā)展提供了優(yōu)質(zhì)的自然地理環(huán)境，且湖南、湖北等是中部的產(chǎn)糧大省，對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)水平的提高一向重視，先天優(yōu)勢(shì)比較明顯，因此，外部技術(shù)革新能促進(jìn)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率較快增長。東北地區(qū)是中國糧食主產(chǎn)區(qū)，糧食產(chǎn)量在全國的占比約為1/5。由于其地廣人稀，黑土肥沃且地勢(shì)平緩，能夠大面積推廣農(nóng)業(yè)機(jī)械，因而該地區(qū)的農(nóng)業(yè)機(jī)械化程度較高。且中國的東北地區(qū)分布著全國最大的國有農(nóng)場(chǎng)，農(nóng)業(yè)規(guī)?；潭雀摺⑺俣容^快，使農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長速度較快。而在東部地區(qū)和西部地區(qū)，高質(zhì)量發(fā)展下農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長率低于全國平均水平。上述兩個(gè)地區(qū)處于中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的兩個(gè)極端，這對(duì)其農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的變化產(chǎn)生了重要影響。就東部地區(qū)而言，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、城市化和工業(yè)化水平高，因而發(fā)展重心在于附加值較高的第二三產(chǎn)業(yè)，而農(nóng)業(yè)的發(fā)展規(guī)模相對(duì)較小，致使其農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長較慢。而就經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)的西部地區(qū)而言，相對(duì)惡劣的自然地理?xiàng)l件、相對(duì)落后的技術(shù)水平和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式，使該地區(qū)的農(nóng)業(yè)資源利用效率低下，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率較低，因而農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長速度滯后于全國平均水平。

進(jìn)一步探究高質(zhì)量發(fā)展下農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的內(nèi)部構(gòu)成，可以發(fā)現(xiàn)，除東北地區(qū)之外，全國其他三大經(jīng)濟(jì)區(qū)域均依靠技術(shù)進(jìn)步帶動(dòng)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長，技術(shù)效率卻對(duì)其產(chǎn)生了負(fù)向影響。而就東北地區(qū)而言，技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率共同驅(qū)動(dòng)該地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升，這主要得益于其得天獨(dú)厚的三江平原自然條件及規(guī)模化的國有農(nóng)場(chǎng)經(jīng)營體系，其在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)步加快的同時(shí)，先進(jìn)技術(shù)的利用效率也相對(duì)較高，二者共同促進(jìn)了東北地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。而在東部地區(qū)和中部地區(qū)，即使技術(shù)效率對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長具有抑制作用，依靠較為發(fā)達(dá)的經(jīng)濟(jì)體系和較快的技術(shù)進(jìn)步也能為農(nóng)業(yè)提供強(qiáng)勁的全要素生產(chǎn)率，從而帶動(dòng)本地區(qū)的農(nóng)業(yè)發(fā)展。西部地區(qū)由于涵蓋省份眾多，平均來看，技術(shù)效率對(duì)該地區(qū)的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升的抑制作用相對(duì)較小，因而技術(shù)進(jìn)步仍是該地區(qū)的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的主要?jiǎng)恿?。綜上，從區(qū)域?qū)用鎭砜?，技術(shù)進(jìn)步仍然是促進(jìn)高質(zhì)量發(fā)展下農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的主要源泉。

五、高質(zhì)量發(fā)展下農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的影響因素分析

本文以2000年為基期，將前文計(jì)算出的31個(gè)省份高質(zhì)量發(fā)展下的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率（TFP）、技術(shù)進(jìn)步（TECH）和技術(shù)效率（EFF）作為被解釋變量，選取可能對(duì)其有影響的因素做深入分析。

（一）影響因素

城市化水平（CSH）。城市化水平對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率可能會(huì)產(chǎn)生雙向影響。一方面，隨著城市化進(jìn)程的不斷發(fā)展，城鎮(zhèn)不斷向農(nóng)村擴(kuò)張，加速農(nóng)村人口轉(zhuǎn)移速度，農(nóng)用耕地被少數(shù)人擁有，加速規(guī)?；M(jìn)程，因而城市化水平的提升可能會(huì)促進(jìn)農(nóng)業(yè)發(fā)展;另一方面，若城市化無序擴(kuò)張，侵占、污染農(nóng)業(yè)用地和其他農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件，則會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率造成負(fù)面影響。因而本文選取城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋戎睾饬砍鞘谢健?/p>

人力資本水平（RLZB）。人力資本提升是全要素生產(chǎn)率提升的重要途徑。人力資本存量會(huì)提升農(nóng)業(yè)人員的投入量和技術(shù)知識(shí)水平，預(yù)期人力資本對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率具有促進(jìn)作用。本文選取鄉(xiāng)村從業(yè)人口與平均受教育年限的乘積衡量人力資本水平，通過加權(quán)平均獲得該區(qū)域人均受教育年限。受教育年限劃分為未上過學(xué)、小學(xué)、初中、高中、大專及以上，并分別賦值0、6、9、12和16。

受災(zāi)狀況（SZL）。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和發(fā)展對(duì)自然環(huán)境具有很強(qiáng)的依賴性，自然災(zāi)害的發(fā)生不利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。若自然災(zāi)害頻發(fā)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)也會(huì)受到嚴(yán)重影響，從而導(dǎo)致農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率下降。本文選擇受災(zāi)面積占農(nóng)作物播種面積的比例衡量受災(zāi)狀況。預(yù)計(jì)其對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率具有抑制作用。

農(nóng)業(yè)稅負(fù)（NYSF）。對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)征收稅會(huì)導(dǎo)致農(nóng)民負(fù)擔(dān)加重，使其生產(chǎn)積極性受挫，從而影響農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。中國于2006年起正式廢止征收農(nóng)業(yè)稅，2006年之后則無農(nóng)業(yè)稅相關(guān)數(shù)據(jù)?，F(xiàn)與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)相關(guān)的稅種主要包含耕地占用稅、契稅和煙葉稅。本文用此三大稅種衡量農(nóng)業(yè)稅負(fù)，選擇農(nóng)業(yè)稅占農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值的比重衡量農(nóng)業(yè)稅負(fù)。預(yù)計(jì)其對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率具有抑制作用。

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)（NYJXZDL）。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)衡量農(nóng)業(yè)各生產(chǎn)部門組成的比例關(guān)系。合理的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)能夠充分利用區(qū)域資源優(yōu)勢(shì)，合理優(yōu)化配置生產(chǎn)資源，提高資源利用效率，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的增加。本文以糧食作物播種面積占農(nóng)作物播種面積的比重衡量農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)。

農(nóng)業(yè)機(jī)械化程度（NYJX）。農(nóng)用機(jī)械已成為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中不可或缺的一部分，農(nóng)業(yè)機(jī)械化有助于解放勞動(dòng)生產(chǎn)力，提高單位土地面積的產(chǎn)出效率，從而提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。本文選擇農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力衡量農(nóng)業(yè)機(jī)械化程度。預(yù)計(jì)其對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率具有促進(jìn)作用。

虛擬變量（D）。自2013年起，中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率保持相對(duì)穩(wěn)定的速度增長，2013年前變化較明顯。為此，文本引入虛擬變量，2013年之前取0，2013年及之后取1。

本文用高質(zhì)量發(fā)展下農(nóng)業(yè)全要素產(chǎn)率變動(dòng)指標(biāo)反映從t期到t+1期的生產(chǎn)率增長變動(dòng)情況。以2000年作為基期，經(jīng)過環(huán)比增長換算成絕對(duì)值農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率也做同樣處理。數(shù)據(jù)主要來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》和各省份統(tǒng)計(jì)年鑒等。

（二）模型設(shè)定

本文設(shè)定如下面板數(shù)據(jù)回歸模型以開展分析：

lnYi，t=αi+β1lnCSHi，t+β2lnRLZBi，t+β3lnNYJGi，t+β4lnSZLi，t+β5lnNYSFi，t+β6lnNYJXZDLi，t+φiDi+ui，t（12）

等式兩邊都取對(duì)數(shù)，其參數(shù)經(jīng)濟(jì)意義表示彈性，即自變量變動(dòng)率引起因變量變動(dòng)率的變化情況。其中，Y表示被解釋變量，TFP、TECH、EFF、CSH、RLZB、NYJG、SZL、NYSF、NYJXZDL、D的含義與上文一致;αi表示常數(shù)項(xiàng);β1—β6和φi為待估參數(shù);μi，t為隨機(jī)誤差項(xiàng);i=1，2，…，31表示中國31個(gè)省份;t表示年份。農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率的設(shè)定與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率一致。

在進(jìn)行面板數(shù)據(jù)回歸前，需要就固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)模型的選擇進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)。當(dāng)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率、技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率分別作為被解釋變量時(shí)，Hausman檢驗(yàn)結(jié)果均在5%的顯著性水平下均拒絕原假設(shè)，故選擇個(gè)體固定效應(yīng)模型。

（三）結(jié)果分析

高質(zhì)量發(fā)展下農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率影響因素回歸結(jié)果如表5所示。F檢驗(yàn)表明，回歸方程整體是顯著的，回歸結(jié)果擬合優(yōu)度較好。具體來看，各因素對(duì)高質(zhì)量發(fā)展下農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響如下：

城市化水平對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率具有促進(jìn)作用，且在1%的水平下顯著。城市化水平對(duì)技術(shù)進(jìn)步有顯著的正向影響，而對(duì)技術(shù)效率存在顯著負(fù)向影響，這種反向作用抵消了部分由技術(shù)進(jìn)步引起的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長?？梢?，城市化水平主要通過技術(shù)進(jìn)步提升高質(zhì)量發(fā)展下農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。雖然中國城市化進(jìn)程起步較晚，但城市化速度非?？?，過剩的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力人口迅速向城市轉(zhuǎn)移，從而有利于形成規(guī)?；C(jī)械化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，帶動(dòng)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長。同時(shí)，城市化與工業(yè)化的快速發(fā)展能夠?yàn)檗r(nóng)業(yè)發(fā)展提供機(jī)械設(shè)備和種子化肥，并提供現(xiàn)代化技術(shù)服務(wù)，從而為反哺農(nóng)業(yè)提供物質(zhì)和技術(shù)支持。因此，總體來看，中國城市化水平的提升對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長具有促進(jìn)作用。

人力資本對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響系數(shù)為正但不顯著，表明人力資本提升并沒有顯著帶來農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長;但人力資本對(duì)技術(shù)效率的正向影響及其對(duì)技術(shù)進(jìn)步的負(fù)向影響均顯著。人力資本對(duì)技術(shù)效率的正向影響抵消了技術(shù)進(jìn)步的負(fù)向影響，從而使人力資本對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響并不顯著。人力資本對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響作用主要表現(xiàn)在勞動(dòng)力增加和知識(shí)技能提升兩方面。在本文中，人力資本目前所發(fā)揮的作用仍然體現(xiàn)在勞動(dòng)力增加對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用上。

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率和技術(shù)進(jìn)步有顯著促進(jìn)作用，但對(duì)技術(shù)效率的促進(jìn)作用卻并不顯著。中國的水稻、小麥等糧食作物的技術(shù)進(jìn)步相對(duì)于其他農(nóng)產(chǎn)品增長飛速，糧食作物增產(chǎn)促進(jìn)了農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。且隨著農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的推進(jìn)，國家政策引導(dǎo)更多的土地用于生產(chǎn)優(yōu)質(zhì)、高產(chǎn)的糧食作物。因此，糧食作物播種面積占比的適當(dāng)提高對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率具有促進(jìn)作用。

受災(zāi)狀況對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率、技術(shù)進(jìn)步均具有明顯的抑制作用，且在1%或5%的水平下顯著，但對(duì)技術(shù)效率的抑制作用卻不顯著。這表明自然災(zāi)害通過影響技術(shù)進(jìn)步從而阻礙農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)有賴于良好的自然條件，而自然災(zāi)害的發(fā)生則會(huì)直接導(dǎo)致農(nóng)業(yè)損失，并影響先進(jìn)農(nóng)業(yè)技術(shù)的應(yīng)用，進(jìn)而使農(nóng)業(yè)產(chǎn)出下降。因此，受災(zāi)狀況會(huì)抑制農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長。

農(nóng)業(yè)稅負(fù)對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率、技術(shù)進(jìn)步具有顯著負(fù)向影響，但對(duì)技術(shù)效率的負(fù)向影響不顯著。這表明，農(nóng)業(yè)稅負(fù)仍然通過抑制技術(shù)進(jìn)步對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生負(fù)向影響。稅負(fù)的增加卻會(huì)使單位土地面積產(chǎn)出收益減少。企業(yè)和個(gè)體為獲取收益最大化，將土地利用面積調(diào)整到邊際收益與邊際產(chǎn)出相等的水平，這在一定程度上會(huì)減小農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)?；蛘咦璧K農(nóng)業(yè)技術(shù)在該片土地的使用。因此，農(nóng)業(yè)稅負(fù)的增加對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升產(chǎn)生抑制作用。

農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率具有顯著的促進(jìn)作用，對(duì)技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率雖表現(xiàn)為正向作用，但均不顯著。引入農(nóng)用機(jī)械代表農(nóng)業(yè)生產(chǎn)器械和方式的革新，農(nóng)業(yè)機(jī)械化程度越高，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的速度越快，單位土地面積的產(chǎn)出效率越高。

虛擬變量對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)中的影響系數(shù)并不顯著，說明相對(duì)于2001—2012年，2013—2016年的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率并未顯著提升。但對(duì)于技術(shù)進(jìn)步而言，虛擬變量的系數(shù)是顯著的，這說明2013年以來，中國農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步速度相對(duì)于2001—2012年有明顯提升;但對(duì)于技術(shù)效率而言，虛擬變量的系數(shù)仍不顯著，說明近一段時(shí)期內(nèi)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的改善幅度與速度相較于之前沒有明顯變化。

考慮到本文使用的是2001—2016年的面板數(shù)據(jù)，模型可能存在時(shí)間趨勢(shì)效應(yīng)。為了保證估計(jì)結(jié)果的有效性及可靠性，本文采用雙固定效應(yīng)模型再次進(jìn)行了估計(jì)，得到的結(jié)果與個(gè)體固定效應(yīng)模型的結(jié)果基本一致，表明上述結(jié)果是穩(wěn)健且有效的，如表5所示。

六、結(jié)論與政策建議

黨的十九大提出中國已經(jīng)邁向高質(zhì)量發(fā)展階段，大力推進(jìn)“綠色興農(nóng)”“質(zhì)量興農(nóng)”是加快實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要舉措。本文在DEA模型的基礎(chǔ)上引入非徑向非角度方向性距離函數(shù)，測(cè)算了高質(zhì)量發(fā)展下農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，并與傳統(tǒng)情景下農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了對(duì)比分析，并討論了城市化水平、人力資本、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)、受災(zāi)狀況、農(nóng)業(yè)稅負(fù)和農(nóng)業(yè)機(jī)械化程度等因素對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。研究發(fā)現(xiàn)：一是相較于傳統(tǒng)情景，高質(zhì)量發(fā)展下農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增速明顯下降，其中，技術(shù)進(jìn)步是高質(zhì)量發(fā)展下農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升的主要?jiǎng)恿υ慈?，而技術(shù)效率的改進(jìn)卻呈現(xiàn)出輕微的抑制作用;二是對(duì)高質(zhì)量發(fā)展下農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率及其分解部分的影響因素分析表明，城市化進(jìn)程的推進(jìn)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化、農(nóng)業(yè)稅負(fù)的減免、農(nóng)業(yè)受災(zāi)狀況的緩解和農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平的提高能夠提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，但人力資本的增加對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響并不顯著?；谝陨辖Y(jié)論，本文提出如下政策建議：

第一，加快推進(jìn)農(nóng)業(yè)綠色高質(zhì)量發(fā)展。一方面，積極發(fā)揮財(cái)稅補(bǔ)貼政策的引導(dǎo)作用，鼓勵(lì)農(nóng)業(yè)從業(yè)者優(yōu)先使用綠色環(huán)保的生物農(nóng)藥、生物化肥等，減少農(nóng)業(yè)面源污染，從而降低非合意產(chǎn)出對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的負(fù)面影響。另一方面，依據(jù)區(qū)域特色，因地制宜發(fā)展綠色、有機(jī)農(nóng)業(yè)，加快推進(jìn)農(nóng)業(yè)與第二、三產(chǎn)業(yè)融合，延長農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈并提升農(nóng)產(chǎn)品附加值，從而促進(jìn)農(nóng)業(yè)合意產(chǎn)出增加并帶動(dòng)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升。

第二，強(qiáng)化農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力。一方面，加強(qiáng)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新投入力度，通過設(shè)立專項(xiàng)基金、開展國家及省部級(jí)科研項(xiàng)目、稅收減免、財(cái)政補(bǔ)貼等方式，鼓勵(lì)高校、科研機(jī)構(gòu)、企業(yè)積極開展農(nóng)業(yè)科技基礎(chǔ)前沿技術(shù)以及關(guān)鍵核心技術(shù)創(chuàng)新。另一方面，完善農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新人才培育機(jī)制，繼續(xù)實(shí)施農(nóng)業(yè)科研杰出人才培養(yǎng)計(jì)劃，選拔一批創(chuàng)新能力突出的高素質(zhì)農(nóng)業(yè)科技人才隊(duì)伍;同時(shí)，加快完善農(nóng)業(yè)科技人員薪酬制度，落實(shí)科技成果轉(zhuǎn)化收益，強(qiáng)化相關(guān)人才開展農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的動(dòng)力，形成農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的根本力量。

第三，加快城市化進(jìn)程，強(qiáng)化災(zāi)害防御及處理能力。在推進(jìn)城市化進(jìn)程方面，加快破解城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)體制，通過促進(jìn)城鄉(xiāng)融合實(shí)現(xiàn)農(nóng)村和城市要素雙向自由流動(dòng)，包括建立完善的戶籍管理制度，減少因戶籍障礙造成的信息溝通不順暢和社會(huì)福利損失;統(tǒng)籌城鄉(xiāng)收入分配，改善城鄉(xiāng)收入分配結(jié)構(gòu);統(tǒng)籌城鄉(xiāng)社會(huì)保障制度，縮小城鄉(xiāng)養(yǎng)老、醫(yī)療、工傷、生育和失業(yè)等社會(huì)保障的待遇差距;統(tǒng)籌城鄉(xiāng)就業(yè)，建立完善的城鄉(xiāng)人才雙向流動(dòng)就業(yè)機(jī)制。在災(zāi)害防御及處理方面，做好預(yù)警預(yù)案以及應(yīng)急處置工作，包括通過報(bào)刊、電視、網(wǎng)絡(luò)等各種渠道宣傳和加強(qiáng)全民環(huán)保和防災(zāi)減災(zāi)意識(shí);加強(qiáng)農(nóng)業(yè)灌溉設(shè)施、蓄水節(jié)水等農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)防護(hù)設(shè)施工程設(shè)施的建設(shè)，強(qiáng)化水利設(shè)施防洪抗旱的能力;建設(shè)一批具有快速應(yīng)急響應(yīng)能力的農(nóng)業(yè)救災(zāi)隊(duì)伍，降低農(nóng)業(yè)受災(zāi)經(jīng)濟(jì)損失。

第四，實(shí)施農(nóng)業(yè)稅收減免，提升農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平。在農(nóng)業(yè)稅負(fù)方面，實(shí)施科學(xué)的減免補(bǔ)貼政策，包括對(duì)從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)所得報(bào)酬不計(jì)征個(gè)稅和其他相關(guān)稅種，并且給予一定直接補(bǔ)貼;對(duì)因非人為因素造成的農(nóng)業(yè)損失，產(chǎn)出收益未達(dá)到最低生活保障的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者實(shí)行補(bǔ)貼;對(duì)綠色、生態(tài)、高質(zhì)量農(nóng)產(chǎn)品的種植實(shí)行較高的補(bǔ)貼力度。在農(nóng)業(yè)機(jī)械投入方面，對(duì)農(nóng)用設(shè)備購置實(shí)行補(bǔ)貼政策，提高農(nóng)業(yè)從業(yè)者購買農(nóng)業(yè)機(jī)械的能力，擴(kuò)大農(nóng)業(yè)生產(chǎn)機(jī)械的投入量;同時(shí)注重淘汰高污染、高耗能、技術(shù)落后的機(jī)械設(shè)備，引進(jìn)符合國家綠色發(fā)展方向的先進(jìn)設(shè)備，提升機(jī)械設(shè)備在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的使用率。

參考文獻(xiàn)：

[1]McMillan， J.， Whalley， J.， Zhu， L. J. The Impact of Chinas Economic Reforms on Agricultural Productivity Growth[J]. Journal of Political Economy， 1989， 97（4）：781-807.

[2]Lin， J. Y. Rural Reforms and Agriculture Growth in China [J]. The American Economic Review， 1992， 82（1）：34-51.

[3]Wen， G. J. Total Factor Productivity Change in Chinas Farming Sector：1952-1989[J]. Economic Development and Cultural Change， 1993， 42（1）：1-41.

[4]Carter， C. A.， Chen， J.， Chu， B. Agricultural Productivity Growth in China： Farm Level Versus Aggregate Measurement[J]. China Economic Review， 2003， 14（1）：53-71.

[5]李靜，孟令杰.中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的變動(dòng)與分解分析：1978—2004年——基于非參數(shù)的HMB生產(chǎn)率指數(shù)的實(shí)證研究[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2006，（5）：11-19.

[6]李谷成，陳寧陸，閔銳.環(huán)境規(guī)制條件下中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長與分解[J].中國人口·資源與環(huán)境，2011，（11）：153-160.

[7]陳衛(wèi)平.中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率增長、技術(shù)進(jìn)步與效率變化：1990—2003年[J].中國農(nóng)村觀察，2006，（1）：18-23.

[8]全炯振.中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的實(shí)證分析：1978—2007年——基于隨機(jī)前沿分析（SFA）方法[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2009，（9）：36-47.

[9]石慧，孟令杰，王懷明.中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的地區(qū)差距及波動(dòng)性研究——基于隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)的分析[J].經(jīng)濟(jì)科學(xué)，2008，（3）：20-33.

[10]Chung，Y.H.， Fre，R.， Grosskopf，S. Productivity and Undesirable Outputs： A Directional Distance Function Approach[J]. Journal of Environmental Management， 1997， 51（3）： 229-240.

[11]潘丹，應(yīng)瑞瑤.資源環(huán)境約束下的中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長研究[J].資源科學(xué)，2013，（7）：1329-1338.

[12]楊騫，王玨，李超，等.中國農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的空間分異及其驅(qū)動(dòng)因素[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2019，（10）：21-37.

[13]Lambert， D. K.， Parker， E. Productivity in Chinese Provincial Agriculture[J]. Journal of Agricultural Economics，1998， 49（3）：378-392.

[14]張?jiān)t.改革以來中國農(nóng)業(yè)的增長與要素貢獻(xiàn)[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，1996，（5）：7-13.

[15]Wu， S.，Walker， D.， Devadoss， S.， et al. Productivity Growth and Its Components in Chinese Agriculture After Reforms[J]. Review of Development Economics， 2001， 5（3）：375-391.

[16]王玨，宋文飛，韓先鋒.中國地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率及其影響因素的空間計(jì)量分析——基于1992—2007年省域空間面板數(shù)據(jù)[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2010，（8）：24-35.

[17]李谷成.人力資本與中國區(qū)域農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長——基于DEA視角的實(shí)證分析[J].財(cái)經(jīng)研究，2009，（8）：115-128.

[18]李谷成，尹朝靜，吳清華.農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率[J].中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)學(xué)報(bào)，2015，（1）：141-147.

[19]余航，周澤宇，吳比.城鄉(xiāng)差距、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率演進(jìn)與農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼——基于新結(jié)構(gòu)經(jīng)濟(jì)學(xué)視角的分析[J]. 中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2019，（10）：40-59.

[20]Zhou， P.， Ang， B. W.， Wang， H. Energy and CO2 Emission Performance in Electricity Generation： A Non-Radial Directional Distance Function Approach[J]. European Journal of Operational Research， 2012， 221（3）：625-635.

[21]Sueyoshi， T.， Goto， M. DEA Radial and Non-Radial Models for Unified Efficiency Under Natural and Managerial Disposability： Theoretical Extension by Strong Complementary Slackness Conditions[J]. Energy Economics， 2012， 34（3）：700-713.

[22]梁俊，龍少波.農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率增長及其影響因素[J].華南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2015，（3）：1-12.

[23]Chambers， R. G.， Fāure， R.， Grosskopf， S. Productivity Growth in APEC Countries[J]. Pacific Economic Review， 1996， 1（3）：181-190.

[24]陳敏鵬，陳吉寧，賴斯蕓.中國農(nóng)業(yè)和農(nóng)村污染的清單分析與空間特征識(shí)別[J].中國環(huán)境科學(xué)，2006， （6）：751-755.

[25]梁流濤.農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境時(shí)空特征及其演變規(guī)律研究[D].南京：南京農(nóng)業(yè)大學(xué)博士學(xué)位論文，2009.72-80.

[26]陳同斌，陳世慶，徐鴻濤，等.中國農(nóng)用化肥氮磷鉀需求比例的研究[J].地理學(xué)報(bào)，1998，（1）：33-42.

（責(zé)任編輯：徐雅雯）

[DOI]10.19654/j.cnki.cjwtyj.2021.08.005

[引用格式]龍少波，張夢(mèng)雪. 中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的再測(cè)算及影響因素——從傳統(tǒng)邁向高質(zhì)量發(fā)展[J].財(cái)經(jīng)問題研究，2021，（8）：40-51.

收稿日期：2021-06-19

基金項(xiàng)目：國家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目“多重機(jī)制非對(duì)稱作用下的結(jié)構(gòu)性通縮及調(diào)控體系研究”（16CJL007）;農(nóng)業(yè)農(nóng)村部軟科學(xué)項(xiàng)目“提高農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率研究”（2018007）;中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)項(xiàng)目“建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系的政府治理和公共政策研究”（2019CDSKXYGG0042）

作者簡(jiǎn)介：龍少波（1984-），男，湖南邵陽人，副教授，博士，主要從事宏觀經(jīng)濟(jì)、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)等方面的研究。E-mail：longshbcqu@126.com