欽州市農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的測(cè)算研究

占金剛 蔣學(xué)海* 詹滿琳

〔1.北部灣大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，廣西 欽州 535011；2.北部灣海洋發(fā)展中心（北部灣大學(xué)），廣西 欽州 535011；3.北部灣大學(xué)機(jī)械與船舶海洋工程學(xué)院，廣西 欽州 535011〕

農(nóng)業(yè)的發(fā)展關(guān)乎國(guó)計(jì)民生，是國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)。從長(zhǎng)期看，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展必將面臨資源和環(huán)境的雙重制約，以往單純依靠要素投入來(lái)擴(kuò)大農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的模式存在局限性。經(jīng)濟(jì)理論表明，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不僅來(lái)源于要素投入的增加，還包括科技進(jìn)步所帶來(lái)的投入產(chǎn)出比的增加，前者強(qiáng)調(diào)的是增加要素投入，后者強(qiáng)調(diào)的是提高生產(chǎn)效率，因此學(xué)者普遍認(rèn)為農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步是農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)最佳來(lái)源途徑，而非要素投入。我國(guó)擁有全世界20%的人口，也是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)大國(guó)，我國(guó)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)薄弱，農(nóng)業(yè)科技發(fā)展起步晚，這導(dǎo)致我國(guó)農(nóng)業(yè)科技含量不高，發(fā)展方式依然以要素推動(dòng)型的粗放模式為主。因此，提高我國(guó)農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步是實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵因素。

農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步有廣義和狹義之分，狹義的農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步一般是指農(nóng)業(yè)技術(shù)的進(jìn)步，如生產(chǎn)機(jī)械升級(jí)、糧食種子改良等自然科學(xué)硬技術(shù)所帶來(lái)的科技進(jìn)步；而廣義的農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步不僅是指農(nóng)業(yè)技術(shù)的進(jìn)步，還包括生產(chǎn)管理水平、決策和服務(wù)水平等社會(huì)科學(xué)軟技術(shù)所帶來(lái)的科技進(jìn)步。本文用Solow余值法測(cè)算的農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步是指廣義的農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步，即農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中扣除要素投入貢獻(xiàn)的部分就是農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步所帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，稱之為農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率。

美國(guó)數(shù)學(xué)家Charles W. Cobb和經(jīng)濟(jì)學(xué)家Paul H. Douglas（1928）［1］結(jié)合美國(guó)1899—1922年相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)研究了生產(chǎn)要素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)作用，發(fā)現(xiàn)只有資本和勞動(dòng)才是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)鍵要素，而其他要素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)小到可忽略不計(jì)，這一發(fā)現(xiàn)衍生出Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)。Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)在引入耕地要素之后，就可以用于描述農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的成因。之后，美國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家Robert M. Solow（1957）［2］結(jié)合Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)，首次分解出技術(shù)進(jìn)步在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中的貢獻(xiàn)份額，并提出增長(zhǎng)速度方程法即Solow余值法可以精確測(cè)量技術(shù)進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率。除Solow余值法外，CES生產(chǎn)函數(shù)法、超越對(duì)數(shù)法［3，4］、DEA數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法［5］、丹尼爾森因素分析法等也常被用于測(cè)量農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率。

自20世紀(jì)80年代我國(guó)引入農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率之后，國(guó)內(nèi)相關(guān)研究眾多，其中Solow余值法因其科學(xué)、便捷等特點(diǎn)，應(yīng)用最為普遍。國(guó)家計(jì)委和國(guó)家統(tǒng)計(jì)局在1992年、農(nóng)業(yè)部科技司在1997年曾分別下發(fā)通知，推薦采用Solow余值法作為測(cè)算農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的基本方法。這之后，Solow余值法更是被國(guó)內(nèi)學(xué)者廣泛運(yùn)用。全國(guó)層面，朱希剛等［6］指出Solow余值法適合測(cè)算我國(guó)農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率，并對(duì)“八五”期間全國(guó)及各省農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率進(jìn)行了實(shí)際測(cè)算，結(jié)果顯示“八五”期間我國(guó)農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率僅為34.3%。胡凱［7］利用Solow余值法測(cè)算了我國(guó)1978—2010年間各要素對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出的貢獻(xiàn)作用，研究發(fā)現(xiàn)我國(guó)1978—2010年農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率為51.9%，并指出資本投入和科技進(jìn)步是影響我國(guó)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出的兩個(gè)關(guān)鍵因素。更進(jìn)一步，段婷婷［8］利用Solow余值法測(cè)算出我國(guó)農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率由1995—2000年的24.7974%上升到2011—2013年的55.2833%。區(qū)域比較層面，牛凱等［9］基于C-D生產(chǎn)函數(shù)建立了固定效應(yīng)變參數(shù)面板模型，對(duì)我國(guó)糧食主產(chǎn)區(qū)的農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率進(jìn)行測(cè)算。結(jié)果表明，我國(guó)糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率區(qū)域差異比較明顯，并指出我國(guó)農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出的貢獻(xiàn)作用仍然較小。馬松林［10］基于Solow余值法比較了我國(guó)農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的區(qū)域差異，指出空間滯后模型（SEM）更適用于區(qū)域差異研究，結(jié)果表明，北京、上海、廣東、浙江等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率較高，而作為糧食主產(chǎn)區(qū)的河南農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率較低，并提出了一些建議。省級(jí)層面的研究文獻(xiàn)更加豐富，如對(duì)江西?。?1］、海南省［12］、云南?。?3］、內(nèi)蒙古［14］的相關(guān)研究，這里不再描述。

綜上所述，國(guó)內(nèi)對(duì)農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的研究較多集中于國(guó)家和省級(jí)層面，對(duì)各市的研究相對(duì)較少，不少城市尚屬空白。本文立足廣西欽州市，基于Solow余值法對(duì)欽州市1996—2019年的農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率進(jìn)行測(cè)算分析，同時(shí)比較各要素對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出的貢獻(xiàn)作用，針對(duì)性提出欽州市未來(lái)農(nóng)業(yè)發(fā)展的對(duì)策。

1 農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的測(cè)算方法

1928年，美國(guó)數(shù)學(xué)家Charles W.Cobb和經(jīng)濟(jì)學(xué)家Paul H Douglas在研究美國(guó)1899—1922年生產(chǎn)要素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系時(shí)，提出了著名的Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)Y=AKαLβ。此后，C-D生產(chǎn)函數(shù)被廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)驅(qū)動(dòng)要素研究中。由于耕地要素在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中占有重要地位，因此在研究農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)時(shí)需將其考慮進(jìn)來(lái)。1957年，美國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家Robert M. Solow在C-D生產(chǎn)函數(shù)的基礎(chǔ)上提出了綜合要素生產(chǎn)論概念，并首創(chuàng)了增長(zhǎng)速度方程法，即Solow余值法。這時(shí)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)模型為：

式中，Yt、Kt、Lt和Mt分別表示欽州市第t年農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出、資本投入、勞動(dòng)力投入和耕地面積投入。α、β和γ分別表示資本投入產(chǎn)出彈性系數(shù)、勞動(dòng)力投入產(chǎn)出彈性系數(shù)和耕地面積投入產(chǎn)出彈性系數(shù)，經(jīng)濟(jì)含義是指一單位Kt、Lt、Mt的增加將分別引起α單位、β單位、γ單位的Yt增加。A為常數(shù)，δ為農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步率，是指因農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步所產(chǎn)生的總產(chǎn)值增長(zhǎng)率。

（1）式兩邊取對(duì)數(shù)，得下式：

（2）式兩邊同時(shí)對(duì)t求導(dǎo)，可得

由于Yt、Kt、Lt和Mt都是年度數(shù)據(jù)，因此可令dt=1，這時(shí)ΔYt=dYt、ΔKt=dKt、ΔLt=dLt、 ΔMt=dMt，（3）式化簡(jiǎn)可得

其中，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出年均增長(zhǎng)率y= ΔYt / Yt、資本投入年均增長(zhǎng)率k= ΔKt / Kt、勞動(dòng)力投入年均增長(zhǎng)率l= ΔLt / Lt、耕地面積投入年均增長(zhǎng)率m= ΔMt / Mt。

農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率是指農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出增長(zhǎng)量的貢獻(xiàn)份額，即科技進(jìn)步率與總產(chǎn)值增長(zhǎng)率之比，

由此可見(jiàn)，要計(jì)算欽州市1996—2019年的農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率，首先要獲取這期間欽州市農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出、資本投入、勞動(dòng)力投入和耕地面積投入各個(gè)數(shù)據(jù)，這在官方統(tǒng)計(jì)年鑒上可獲得。其次要采用合理的年均增長(zhǎng)率計(jì)算方法，從而得到y(tǒng)、k、l和m的值。除此之外，我們還需知道投入產(chǎn)出彈性系數(shù)α、β和γ的值，目前計(jì)算這些值的方法主要有經(jīng)驗(yàn)參數(shù)法和回歸法。經(jīng)驗(yàn)參數(shù)法是指農(nóng)業(yè)部綜合全國(guó)情況，建議采用固定彈性系數(shù)α= 0.55、β= 0.20和γ= 0.25以計(jì)算我國(guó)農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率，并根據(jù)各省差異，給出了投入產(chǎn)出彈性系數(shù)的調(diào)整公式。相對(duì)來(lái)說(shuō)，經(jīng)驗(yàn)參數(shù)法主觀性較強(qiáng)，且欽州市相比全國(guó)、各省的統(tǒng)計(jì)范圍較小，數(shù)據(jù)誤差會(huì)很大，因此本研究不適合采用經(jīng)驗(yàn)參數(shù)法。

回歸法是指根據(jù)欽州市歷年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸，可以直接得到欽州市1996—2019年各要素投入產(chǎn)出系數(shù)的值，客觀性較強(qiáng)，因此適用于本研究。此外，假設(shè)欽州市1996—2019年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模報(bào)酬不變，農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步模式是希克斯中性型，即有α+β+γ= 1。因此，為避免多重共線性，不妨在（2）式中代入γ= 1 -α-β，從而消去lnMt項(xiàng)，得到 下式：

于是，根據(jù)相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，結(jié)合（6）式做回歸分析，即可得到欽州市1996—2019年期間的α、β和δ值，再根據(jù)α+β+γ= 1可得γ的值。需要指出的是，在測(cè)算欽州市1996—2019年的科技進(jìn)步率時(shí)不采用回歸得到的δ值，而是通過(guò)（4）式計(jì)算得到，這是為了保證要素貢獻(xiàn)率和科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率之和為1。此外，在分析短周期時(shí)，本文仍舊采用1996—2019年的α、β和γ值，并通過(guò)（4）式計(jì)算得到這期間的δ值，這是因?yàn)榛貧w法需要多個(gè)樣本數(shù)據(jù)以增加可信度，在短周期采用回歸法測(cè)算α、β、γ將存在較大誤差。

2 欽州市農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的測(cè)算

2.1 指標(biāo)選擇與數(shù)據(jù)處理

指標(biāo)的選擇既要考慮到科學(xué)性，要能真實(shí)反映農(nóng)業(yè)的投入產(chǎn)出情況，又要考慮數(shù)據(jù)的可獲得性，因此作以下考慮。

農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出：在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，“農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值”能夠反映一定時(shí)期農(nóng)業(yè)的產(chǎn)出情況，作為農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出的具體指標(biāo)。為抵消物價(jià)變動(dòng)的影響，本文選擇1995年為基期，將欽州市1996—2019年農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值折算為1995年同期價(jià)格，折算系數(shù)選擇廣西農(nóng)村商品零售價(jià)格指數(shù)，即“基期價(jià)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值= 當(dāng)年價(jià)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值/當(dāng)年農(nóng)村商品零售價(jià)格指數(shù)×基期農(nóng)村商品零售價(jià)格指數(shù)”。

資本投入：農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的物質(zhì)費(fèi)用投入可用“農(nóng)林牧漁業(yè)中間消耗”指標(biāo)表示，由于統(tǒng)計(jì)年鑒上無(wú)法直接獲取該數(shù)據(jù)，結(jié)合相關(guān)定義，本文使用“農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值-農(nóng)業(yè)GDP”表示農(nóng)林牧漁業(yè)中間消耗。再者，為抵消物價(jià)變動(dòng)的影響，本文采用上述做法，故而有“基期價(jià)農(nóng)林牧漁業(yè)中間消耗=（當(dāng)年價(jià)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值-當(dāng)年價(jià)農(nóng)業(yè)GDP）/當(dāng)年農(nóng)村商品零售價(jià)格指數(shù)×基期農(nóng)村商品零售價(jià)格指數(shù)”。

勞動(dòng)力投入：本文選擇欽州市“第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)”，以年末人數(shù)來(lái)表示當(dāng)年的勞動(dòng)力投入。

耕地面積投入：考慮到部分年份的耕地面積數(shù)據(jù)缺失，且近年來(lái)耕地撂荒嚴(yán)重，故本文使用“農(nóng)作物播種面積”來(lái)替代耕地面積投入。

以上所選擇的數(shù)據(jù)主要來(lái)源于1996—2019年的《廣西統(tǒng)計(jì)年鑒》，因統(tǒng)計(jì)指標(biāo)改變，導(dǎo)致部分年限的相關(guān)數(shù)據(jù)缺失，這部分?jǐn)?shù)據(jù)參考《欽州統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》可得。1995—2019年欽州市投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)見(jiàn)表1，價(jià)格已折算為基期價(jià)。

表1 1995—2019年欽州市投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)（基期價(jià)）

時(shí)間變量：本文以1995年作為基期，1996—2019 年為研究期，因此1995年?t= 0、1996年?t= 1、…、2019年?t= 24。

2.2 各要素投入產(chǎn)出彈性系數(shù)的確定（WLS回歸）

為了消除異方差的影響，本文選擇做加權(quán)最小二乘回歸（WLS）。1995—2019年欽州市投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)（基期價(jià)）見(jiàn)表1，將表1相關(guān)數(shù)據(jù)代入（6）式，結(jié)合Eviews 10軟件做WLS回歸，方程（6）式的回歸結(jié)果如圖1所示。

圖1 方程（6）式的回歸結(jié)果

回歸方程R2=0.999705，修正的R2=0.999661，回歸方程F=22621.56，通過(guò)1%的顯著性檢驗(yàn)（0.0000），說(shuō)明回歸模型的擬合程度較高，且回歸模型總體顯著，整體解釋能力較強(qiáng)。此外，各參數(shù)均通過(guò)1%的顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明各投入要素對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響也都是顯著的，證明本文的回歸結(jié)果較為良好。

因此，方程（6）式的回歸結(jié)果為

上式又可寫成

由此可知?dú)J州市1996—2019年的各要素投入產(chǎn)出彈性系數(shù)和科技進(jìn)步率分別為α= 0.7739、β= 0.1110、γ= 0.1151和δ= 0.0123。

2.3 年均增長(zhǎng)率的計(jì)算

一般來(lái)說(shuō)，科技進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響具有一定的持續(xù)性，短期內(nèi)并不會(huì)被輕易替代，而且新技術(shù)的研發(fā)通常需要較長(zhǎng)的時(shí)間，體現(xiàn)出科技進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響存在的周期性。科技進(jìn)步對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響亦是如此，因此本文參考國(guó)家五年規(guī)劃，將研究期劃分為五個(gè)階段，分別是1996—2000年（“九五”時(shí)期）、2001—2005年（“十五”時(shí)期）、2006—2010年（“十一五”時(shí)期）、2011—2015年（“十二五”時(shí)期）、2016—2019年（“十三五”前中期）。

按照已有文獻(xiàn)的普遍做法，投入產(chǎn)出在某段時(shí)期的年均增長(zhǎng)率可用這段時(shí)期的幾何增長(zhǎng)率表示，如農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值在t1—t2年間的年均增長(zhǎng)率為

其中，Yt1、Yt2分別是欽州市t1、t2年的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值。其他要素投入的年均增長(zhǎng)率計(jì)算式同上，不再列出。

2.4 科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的計(jì)算

為了計(jì)算出欽州市各段時(shí)期的科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率，首先需要得到各投入產(chǎn)出指標(biāo)在各個(gè)時(shí)期的年均增長(zhǎng)率。根據(jù)表1數(shù)據(jù)，結(jié)合（7）式，我們可以得到各指標(biāo)的年均增長(zhǎng)率。再者，根據(jù)欽州市1996—2019年各要素的投入產(chǎn)出彈性系數(shù)，結(jié)合（4）式又能得到欽州市在各個(gè)時(shí)期的科技進(jìn)步率。具體如表2所示。

表2 各個(gè)時(shí)期欽州市投入產(chǎn)出指標(biāo)的年均增長(zhǎng)率及科技進(jìn)步率

接下來(lái)，我們根據(jù)（5）式就可得到欽州市在各個(gè)時(shí)期的農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率。其中，αk/y、βl/y、γm/y分別是指欽州市農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的資本投入貢獻(xiàn)率、勞動(dòng)力投入貢獻(xiàn)率、耕地面積投入貢獻(xiàn)率。匯總得表3。

表3 各個(gè)時(shí)期欽州市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的投入貢獻(xiàn)率、科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率

3 測(cè)算結(jié)果分析

3.1 投入產(chǎn)出彈性系數(shù)

根據(jù)前文回歸結(jié)果，欽州市1996—2019年間資本、勞動(dòng)力、耕地面積的投入產(chǎn)出彈性系數(shù)分別為α=0.7739、β= 0.1110、γ= 0.1151，經(jīng)濟(jì)含義是指每增加一單位資本、勞動(dòng)力、耕地面積的投入，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出將分別增加0.7739單位、0.1110單位、0.1151單位。不難發(fā)現(xiàn)，資本投入產(chǎn)出彈性系數(shù)最大，而勞動(dòng)力和耕地面積投入產(chǎn)出彈性系數(shù)相當(dāng)，說(shuō)明欽州市在1996—2019年間資本投入對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出的影響最為有效，而勞動(dòng)力和耕地面積投入對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出的影響作用相當(dāng)，但都不及資本投入的影響，作用約只有其七分之一。

根據(jù)朱希剛的測(cè)算，我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域里資本、勞動(dòng)力、耕地面積的投入產(chǎn)出彈性系數(shù)分別是0.55、0.20、0.25，這一水平得到了農(nóng)業(yè)部的認(rèn)可并在全國(guó)范圍推廣采用，不少學(xué)者在研究時(shí)也大多采用這一標(biāo)準(zhǔn)，這就是經(jīng)驗(yàn)參數(shù)法的應(yīng)用前提。與全國(guó)平均水平相比，欽州市1996—2019年間的資本投入產(chǎn)出彈性系數(shù)較高，而勞動(dòng)力和耕地面積投入產(chǎn)出彈性系數(shù)較低。根據(jù)經(jīng)濟(jì)學(xué)的邊際貢獻(xiàn)遞減規(guī)律，如果某要素的投入產(chǎn)出彈性系數(shù)較高，則說(shuō)明該要素的投入不足，應(yīng)進(jìn)一步增加投入，反之如果較低，則說(shuō)明該要素的投入過(guò)多，應(yīng)減少該投入。這就說(shuō)明，欽州市1996—2019年間的資本投入不足，今后追加農(nóng)業(yè)資本投入能夠獲得較大的邊際貢獻(xiàn)，而勞動(dòng)力和耕地面積投入過(guò)多，邊際貢獻(xiàn)過(guò)低，應(yīng)適當(dāng)引導(dǎo)這些要素向其他產(chǎn)業(yè)進(jìn)行轉(zhuǎn)移，以提高生產(chǎn)要素的配置效率。

3.2 農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率

各個(gè)時(shí)期欽州市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的投入貢獻(xiàn)率、科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率見(jiàn)表3。由表3可知，欽州市1996—2019年間農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率為27.66 %，而資本投入貢獻(xiàn)率為69.60%，這表明欽州市整體上在1996—2019年期間屬于要素推動(dòng)型的粗放發(fā)展模式，農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步的貢獻(xiàn)作用并不突出。其他要素方面，勞動(dòng)力、耕地面積投入貢獻(xiàn)率微乎其微，分別只有2.12%、0.61%，遠(yuǎn)不及資本要素和農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出的增長(zhǎng)貢獻(xiàn)。欽州市農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力和耕地面積不論是對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出的邊際貢獻(xiàn)，還是對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出的實(shí)際貢獻(xiàn)都普遍較低，一方面表明欽州市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中出現(xiàn)比較嚴(yán)重的勞動(dòng)力過(guò)?，F(xiàn)象，應(yīng)及時(shí)引導(dǎo)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力向其他產(chǎn)業(yè)進(jìn)行轉(zhuǎn)移，以提高勞動(dòng)力資源配置的效率，另一方面也表明欽州市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率較低，表現(xiàn)出單位耕地面積的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出值較低，耕地面積沒(méi)有得到高效利用，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理方式較為落后。

欽州市各個(gè)時(shí)期的農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率見(jiàn)圖2。由圖2可知，欽州市農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率整體呈現(xiàn)“W”形變化。盡管欽州市1996—2019年間農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率為27.66%，從表3中可知?dú)J州市2016—2019年的農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率為52.20%，遠(yuǎn)高于1996—2019年間的27.66%，同時(shí)與2020年我國(guó)平均水平60%較為接近，這說(shuō)明欽州市近幾年農(nóng)業(yè)發(fā)展正從要素推動(dòng)型的粗放發(fā)展階段逐步走向科技推動(dòng)型的集約發(fā)展階段，農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步在推動(dòng)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中逐步扮演重要角色。值得注意的是，欽州市在“九五”時(shí)期的科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率就已超過(guò)50%，但在“十五”時(shí)期卻驟降至10%，說(shuō)明欽州市農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出影響的穩(wěn)定性差。整體而言，欽州市各時(shí)期的農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率呈現(xiàn)30%±20%上下波動(dòng)，推動(dòng)農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的持續(xù)穩(wěn)定增長(zhǎng)成為當(dāng)下亟須解決的一個(gè)問(wèn)題。

圖2 欽州市各個(gè)時(shí)期的農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率

4 對(duì)策建議

根據(jù)本文的測(cè)算結(jié)果，欽州市1996—2019年間的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)主要依靠農(nóng)業(yè)資本要素的推動(dòng)。但在近幾年，欽州市農(nóng)業(yè)資本投入的年均增長(zhǎng)率和其對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率逐漸下降，而農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率逐漸增加，這表明欽州市已開(kāi)始由要素推動(dòng)型的傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)逐步向科技推動(dòng)型的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)變。然而，根據(jù)對(duì)測(cè)算結(jié)果的相關(guān)分析，欽州市當(dāng)下農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展還存在一些問(wèn)題。為推動(dòng)欽州市農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)和農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的持續(xù)穩(wěn)定增長(zhǎng)，本文提出以下建議。

4.1 組織農(nóng)業(yè)勞動(dòng)者生產(chǎn)管理技能的教育培訓(xùn)，提高耕地面積的生產(chǎn)使用效率，適量引導(dǎo)農(nóng)業(yè)過(guò)剩勞動(dòng)力向其他產(chǎn)業(yè)進(jìn)行轉(zhuǎn)移

勞動(dòng)者生產(chǎn)管理技能的高低直接影響著生產(chǎn)要素能否合理配置、生產(chǎn)效率能否充分發(fā)揮，也是發(fā)展科技推動(dòng)型現(xiàn)代農(nóng)業(yè)、落實(shí)國(guó)家科技興農(nóng)戰(zhàn)略的關(guān)鍵。當(dāng)前，欽州市農(nóng)業(yè)勞動(dòng)者的生產(chǎn)管理技能普遍較低，導(dǎo)致耕地面積的生產(chǎn)效率較低、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力過(guò)剩等問(wèn)題。對(duì)此，政府一方面應(yīng)加強(qiáng)勞動(dòng)者技能教育，積極深入基層開(kāi)展生產(chǎn)管理技能培訓(xùn)和推廣農(nóng)業(yè)科學(xué)技術(shù)，切實(shí)提高耕地面積的生產(chǎn)效率；另一方面應(yīng)適當(dāng)引導(dǎo)農(nóng)業(yè)過(guò)剩勞動(dòng)力向其他新興行業(yè)轉(zhuǎn)移，切實(shí)提高全行業(yè)勞動(dòng)力要素的配置效率。

4.2 現(xiàn)階段應(yīng)適當(dāng)加大農(nóng)業(yè)資本的投入力度，發(fā)揮其對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出高邊際貢獻(xiàn)的優(yōu)勢(shì)

從測(cè)算結(jié)果來(lái)看，欽州市1996—2019年間資本投入產(chǎn)出彈性系數(shù)為0.7739，表明一單位資本投入將增加0.7739單位的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出，遠(yuǎn)高于全國(guó)平均水平，說(shuō)明欽州市進(jìn)一步擴(kuò)大農(nóng)業(yè)資本投入，對(duì)推動(dòng)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出的增長(zhǎng)將更有效率，能夠充分發(fā)揮其對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出高邊際貢獻(xiàn)的優(yōu)勢(shì)。

4.3 未來(lái)應(yīng)持續(xù)加大農(nóng)業(yè)科技的研發(fā)投入力度，積極探索政產(chǎn)學(xué)研的農(nóng)業(yè)發(fā)展模式

欽州市各個(gè)時(shí)期的農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率波動(dòng)較大，表明各個(gè)時(shí)期的農(nóng)業(yè)科技發(fā)展缺乏穩(wěn)定性，由于科技發(fā)展存在一個(gè)明顯的儲(chǔ)備周期，因此政府未來(lái)應(yīng)持續(xù)加大對(duì)農(nóng)業(yè)科技的研發(fā)投入，從而實(shí)現(xiàn)其對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的持續(xù)穩(wěn)步貢獻(xiàn)。此外，政府應(yīng)積極探索政產(chǎn)學(xué)研的農(nóng)業(yè)發(fā)展模式，即由政府、農(nóng)業(yè)企業(yè)、農(nóng)戶和高?？蒲袉挝凰M建的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新聯(lián)合體。其中，政府扮演領(lǐng)導(dǎo)角色，為產(chǎn)學(xué)研提供一個(gè)良好的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新平臺(tái)，同時(shí)也為農(nóng)業(yè)科技研發(fā)注入資金。而企業(yè)和農(nóng)戶則將市場(chǎng)需求反映給政府部門，或直接委托給高?？蒲袉挝唬善湄?fù)責(zé)研發(fā)工作，發(fā)揮各自優(yōu)勢(shì)，促進(jìn)農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步。