重慶市農業全要素生產率影響因素研究

張建升　閆興運　程斌

摘 要 采用Malmquist生產率指數法測算了重慶市37個區縣的農業全要素生產率（TFP），并對其影響因素進行了研究。結果：2000—2014年，重慶市農業全要素生產率整體波動較大，農業全要素生產率年均增長幅度為2.38%。從面板數據回歸結果來看，人均純收入、第二產業占國內生產總值比重、政府財政支出比重、農林水支出占財政支出比重、商業化率5個變量均對農業全要素生產率的變動產生了顯著的正向影響；人均消費支出變量則對農業全要素生產率的變動產生了顯著的負向影響。

關鍵詞 農業；全要素生產率；重慶市

中圖分類號：F304.7 文獻標志碼：A DOI：10.19415/j.cnki.1673-890x.2018.25.017

“民以食為天”，農業的發展在國民經濟發展中起著舉足輕重的作用。自1978年我國改革開放以來，我國經濟保持了快速增長。與此同時，這場自農村開始的市場化導向的改革，以前所未有的沖擊力，激發了農村經濟的活力，推動了農業生產和農村經濟社會的全面發展。農產品產量穩步增加，農業生產條件大幅改善，農村基礎設施明顯加強。中國農業以占世界不足10%的耕地成功養活了超過20%的人口，并成功地滿足了國民經濟持續增長所產生的新需求。然而，糧食快速增長、第一產業產值不斷增加的背后，是資源的大量投入，尤其是農用化肥、地膜、農藥等的大量消耗。農業的快速增長是以犧牲環境為代價的。農業因為大量使用化學工業品而產生了嚴重的環境污染問題。第一次全國污染源普查表明，農業源污染已成為整個環境污染的主要來源，在工業污染已經得到初步控制的背景下，農業源污染成為環境保護的控制關鍵。農業的發展必須充分考慮資源的承載能力和環境保護問題。

根據經濟增長理論，經濟的增長有兩條途徑，一是生產要素的持續投入，二是全要素生產率（Total Factor Productivity，TFP）的提高。農業的增長也不例外，其增長也同樣有這兩條路徑。但是，有限的耕地資源與環境壓力的約束，決定了我國農業的可持續發展不可能依賴于資源要素的投入，因此，農業全要素生產率的提高成為了實現我國農業可持續健康發展的必然途徑。

重慶市由于受自然條件的制約，具有耕地少、人口多等特點，農業發展屬于典型的粗放型增長模式，長期以來，農業的增長主要依賴于資源的大量投入。重慶市三峽庫區位于長江上游的末端，是關系到長江流域生態安全的全國性生態屏障地區，也關系到長江中下游廣大地區的用水安全。然而，由于長期以來農藥、化肥等農業化學品的大量使用，使得農業面源污染不斷加重，成為三峽庫區水體水質的一大主要威脅，更進一步威脅到長江下游幾億人的飲水安全。實現重慶市農業可持續發展，必須轉變原有的增長方式，由依賴于資源要素的大量投入轉變為依賴于全要素生產率的提高。本文擬以重慶市農業全要素生產率為研究對象，測算重慶市主要區縣的農業全要素生產率，并分析其影響因素，以期為相關部門制定政策提供依據。

1 重慶市農業全要素生產率的測算

1.1 指標與數據說明

1.1.1 投入產出指標的選擇

對于全要素生產率的投入指標，一般采用資本和勞動力兩個指標。但由于農業生產中，資本要素難以估算，所以現有文獻中，對于農業全要素生產率的投入指標，多數采用其他變量進行替代。參考已有研究[1-5]對于農業全要素生產率的測算，本文選擇土地、機械動力、化肥、勞動等作為投入要素。

土地投入采用農作物總播種面積來表示；勞動力采用現有統計年鑒中所統計的“鄉村從業人員”指標數表示；化肥投入采用農用化肥施用折純量表示，包括氮肥、磷肥、鉀肥和復合肥；農業機械總動力指主要用于農、林、牧、漁業的各種動力機械的動力總和，包括耕作機械、排灌機械、收獲機械、農用運輸機械、植物保護機械、牧業機械、林業機械、漁業機械和其他農業機械，不包括專門用于鄉、鎮、村、組辦工業，基本建設、非農業運輸、科學試驗和教學等非農業生產方面用的動力機械與作業機械。

對于產出指標，采用以2000年不變價格計算的農林牧漁業總產值表示。

1.1.2 數據說明

1）計算重慶市整體農業全要素生產率的演變情況，采用2000—2014年數據。

2）計算重慶市各區縣農業全要素生產率的演變，由于統計口徑的限制，采用2004—2014年數據。所有數據均來自2000年至2014年的《重慶統計年鑒》。同時，由于統計年鑒中缺乏各區縣關于農業機械總動力的統計數據，故計算各區縣農業全要素生產率時，投入指標僅包括農作物總播種面積、鄉村從業人員、農用化肥施用折純量三個。產出指標仍然以不變價格計算的農林牧漁業總產值表示。

1.2 測算結果分析

1.2.1 總體變動分析

根據前面的分析，以重慶市2000—2014年的農林牧漁業總產值表示產出，以土地播種面積、機械總動力、化肥施用量和勞動等作為投入要素，采用DEA-solver軟件計算重慶市農業全要素生產率。

從圖1來看，樣本觀察期內，重慶市農業全要素生產率整體波動較大。2000—2014年，重慶市農業全要素生產率年均增長幅度為2.38%。14個年份中，僅有2個年份出現衰退，分別為2001年和2006年，而這2個年份正好是重慶市14個年份中發生旱災最為嚴重的。2001年，重慶市遭遇了三十年來罕見的特大伏旱災害，35個區縣出現重旱，因干旱造成兩季農作物減產糧食243萬噸以上，直接經濟損失33億元以上；2006年，川渝兩地更是經受了自有氣象記錄以來最嚴重的一場干旱，重慶全市因旱受災人口達2 100萬人，820.4萬人發生臨時飲水困難，農作物受災面積132.7萬公頃，絕收37.5萬公頃，直接經濟損失達90.7億元。除去這2個年份，重慶市農業全要素生產率均出現了不同程度的增長。增長幅度最大的是2007年，為7.07%，增長幅度較小的是2004年、2008年，分別為0.25%、0.86%。可以看出，重慶市農業全要素生產率受災害天氣影響較大，一定程度上反映了農業水利基礎設施薄弱、“靠天吃飯”的情況。

1.2.2 各區縣農業全要素生產率比較

表1顯示了重慶市各區縣農業全要素生產率2004—2014年平均增長率。從各區縣的比較來看，增長率差異較大，最高的為大足區，最低的為璧山區。年均增長率排名前五位的區縣分別是：大足區（17.59%）、南岸區（17.43%）、江北區（14.51%）、萬州區（14.44%）、墊江縣（14.21%）；排名較末尾的區縣分別是：璧山區（5.84%）、彭水縣（8.21%）、巫溪縣（8.40%）、銅梁區（8.69%）、忠縣（8.86%）。

2 重慶市農業全要素生產率影響因素分析

參考現有文獻，本文從需求條件、產業結構、財政支出比重、對外開放水平、市場化水平等多個角度，選擇農村居民人均純收入、農村居民人均消費支出、第二產業增加值占GDP比重、政府財政支出占GDP的比重、農林水支出占財政支出的比重、對外開放水平、市場化水平變量，對重慶市農業全要素生產率增長影響因素進行探討。農村居民人均純收入指標以inc表示，農村居民人均消費支出以incd表示，第二產業增加值占GDP比重以str表示，政府財政支出占GDP的比重以gov表示，農林水支出占財政支出的比重以agr表示，對外開放水平以ope表示，市場化水平以mar表示。

由于不同解釋變量對全要素生產率的影響可能存在不同的時滯，同時考慮到全要素生產率是基于上一年份的增長值，因此，本部分采用累積的TFP作為被解釋變量，樣本期間為2010—2014年，對于解釋變量中缺失的極少數數據采用插值法或者平均值法進行補充。因缺失數據極少，故不影響最終的回歸結果。考慮到變量間可能存在異方差，為盡量予以消除，對所有變量采取對數形式。

（1）式中：i和t表示樣本區縣和年份，i=1，2，……37；t=2010，2011，……2014；α為截距項，βi為各解釋變量的回歸系數，εit為隨機誤差項。

由于本研究具有樣本區縣較多而時期較短的數據特點，因此選擇固定效應模型檢驗較合適；同時，Hausman檢驗也表明，選擇固定效應模型較優。表2為對重慶市農業全要素生產率及其相關影響因素之間的回歸分析結果。

可以看出，adR2=0.861，方程擬合效果較好。而從各變量的回歸系數看，除對外開放水平在10%顯著水平上未通過檢驗外，其他所有變量均在10%顯著水平上通過檢驗。其中，人均純收入、第二產業占國內生產總值比重、政府財政支出比重、農林水支出占財政支出比重、商業化率5個變量均對農業全要素生產率的變動產生了顯著的正向影響，與我們的預期是一致的。而人均消費支出變量則對農業全要素生產率的變動產生了顯著的負向影響。分析認為，這可能與重慶市農村居民消費水平整體偏低相關。在工業化不斷推進的過程中，雖然農村居民收入不斷增長，但相對于城市居民收入而言，城鄉收入差距不斷擴大，農村需求潛力受到約束。而且，由于農村居民社會保障水平較低，看病貴、教育支出高等諸多問題也抑制了農村居民的消費需求。因而，農村居民消費水平對農業全要素生產率產生了負向影響。

3 結論與啟示

以重慶市為例，針對農業經濟發展中的全要素生產率進行研究，研究結果便于正確認識其農業經濟發展模式，也利于正確評估重慶市農業經濟增長狀況，從而制定合理的政策推動重慶市農業現代化進程健康、持續發展。本研究采用Malmquist生產率指數法對重慶市37個區縣測算了農業全要素生產率，并對其影響因素進行了研究，結果表明：2000—2014年，重慶市農業全要素生產率整體波動較大，農業全要素生產率年均增長幅度為2.38%。從各區縣的比較來看，增長率差異較大，最高的為大足區，年均增長率達17.59%，最低的為璧山區，年均增長率僅為5.84%。區縣農業全要素生產率變異系數經歷了先變大再變小的過程。而對三大區域比較結果表明，三大區域農業全要素生產率波動趨勢大體是一致的：“一小時經濟圈”所屬區縣年均增長幅度最大（10.56%），其次為渝東北翼（10.03%），最小的是渝東南翼（8.90%）。從面板數據回歸結果來看，人均純收入、第二產業占國內生產總值比重、政府財政支出比重、農林水支出占財政支出比重、商業化率5個變量均對農業全要素生產率的變動產生了顯著的正向影響。人均消費支出變量則對農業全要素生產率的變動產生了顯著的負向影響。

全要素生產率的提高通常有兩種途徑，一是通過技術進步來實現生產效率的提高，二是打破原有生產要素配置狀態，通過生產要素的重新組合、優化配置實現生產效率的提高，主要表現為在生產要素投入之外，通過研發投入、技術創新、制度改善與管理水平的提高等無形要素推動經濟增長的作用（蔡昉，2015）[6]。對于農業全要素生產率的提高，其途徑也主要是技術的進步與資源配置效率的改善，提高農業全要素生產率是重慶市農業可持續發展的必由之路。根據本文研究結論，重慶市政府可以通過不斷提高農村居民收入、促進產業結構演進、加快對外開放提升出口質量和加強市場化建設提高農產品商品化率，以及通過財政支持實現農業全要素生產率的不斷提升。

參考文獻：

[1] 方福前，張艷麗.中國農業全要素生產率的變化及其影響因素分析[J].經濟理論與經濟管理，2010（9）：5-12.

[2] 鄭云.中國農業全要素生產率變動、區域差異及其影響因素分析[J].經濟經緯，2011（2）：55-59.

[3] 金懷玉，菅利榮.中國農業全要素生產率測算及影響因素分析[J].西北農林科技大學學報（社會科學版），2013，13（2）：29-36.

[4] 王玨，宋文飛，韓先鋒.中國地區農業全要素生產率及其影響因素的空間計量分析[J].中國農村經濟，2010（8）：24-35.

[5] 薛建良，李秉龍.基于環境修正的中國農業全要素生產率度量[J].中國人口資源與環境，2011（5）：113-118.

[6] 蔡昉.全要素生產率是新常態經濟增長動力[N].北京日報，2015-11-23（017）.

（責任編輯：丁志祥）