安徽省農業技術進步貢獻率的測算與分析

江激宇，張綺賢，丁童瑤

（安徽農業大學經濟管理學院，安徽合肥，230036）

一、引言

要實現經濟增長，可通過兩種方法：一種方法是擴大生產規模，增加資本投入，這是一種外延式擴大再生產，即粗放型增長；另一種是提高全要素生產率，是內涵式擴大再生產，即集約型增長。區分經濟增長是粗放型還是集約型的重要依據就是技術進步。當技術進步貢獻率小于50%時，是粗放型增長模式，要素投入的增加是經濟增長的主要原因；反之，大于50%時，技術進步對經濟增長產生顯著作用，則是集約型增長模式。［1］農業技術進步包括自然科學技術進步和社會科學技術進步，一般把自然科學進步即農業生產技術進步定義為狹義的技術進步，而廣義的技術進步還包括經營管理技術和服務技術。［2］

我國對農業技術進步的研究主要分為兩個方面：一是從全國層面出發，測算全國農業技術進步貢獻率；二是區域層面，研究某一地區的農業技術進步水平。研究方法多為基于經典經濟理論進行實證研究，或者從不同角度對模型進行修正的研究方法。國內最早對農業技術效率的測算始于1994年，顧煥章、王志培利用確定性生產函數對我國農業技術進步貢獻率進行了測算。［3］朱希剛提出了運用索洛模型的測算方法，該方法將土地投入加入模型中，這一方法得到了農業部認可，并被確定我國官方測算方式。［2］劉思峰等結合灰色系統理論提出G-C-D模型，用于剔除測算中的非技術進步因素。［4］沈思等運用C-D生產函數和索洛模型測算出資本投入彈性系數和勞動投入彈性系數，并使用灰色系統理論預測了我國未來五年的技術貢獻率。［5］王啟現等運用C-D生產函數模型，測算“十五”期間的貢獻率，并在此基礎上進行預測。［6］王斌，孔翠翠采用山東省的數據進行地區的測算研究，并對提高貢獻率提出了政策建議。［7］張社梅采用超越對數函數模型，把技術進步細化為中性的技術進步和偏要素技術進步，對浙江省11個地市的面板數據進行測算。［8］徐會奇、王克穩對傳統廣義技術進步概念進行了分解，引入人力資本的外部性、農業總投資的外部性和結構調成因素進行分析，得出狹義農業科技進步等于廣義農業科技進步減去以上三個因素產生的影響。［9］張煜基于農業部的固定彈性測算方法，對各項投入要素的彈性系數進行調整，測算新疆農業貢獻率，并與全國同期水平進行比較。［10］牛凱等運用C-D生產函數的一般形式，對我國糧食主產區的農業技術進步貢獻率進行測算分析。［11］本文在理論研究的基礎上，運用C-D生產函數和索洛增長模型對安徽省及皖北、皖中、皖南三大區域農業技術進步貢獻率進行測算分析，并依據結論提出提高安徽省農業技術進步貢獻率的對策建議。

二、技術進步貢獻率計算的理論基礎

三、建立模型及計量分析

（一）指標選取

1.農業總產值。即農林牧漁總產值，包括農業、林業、牧業和漁業的總產值。

2.農業物質費用。在閱讀文獻的基礎上發現，資本投入的確定尚未達成共識。嚴格意義上說，資本包括固定資本和流動資金兩部分。由于統計口徑變更和各市統計數據缺失，所以本文使用中間物質消耗代替固定資本。［13］農業物質費用采用的農林牧漁總產值與農林牧漁增加值的差值計算。

3.農業勞動力。選取歷年末的第一產業從業人員代替計算期內農業生產經營中實際投入的勞動力數量。

4.耕地面積。由于農村土地普遍存在拋荒、閑置的現象，所以使用農作物總播種面積進行代替。

5.時間變量。將時間變量t賦值為：t=1，2，......，15，16 分 別 代 替 年 份 2001，2002，......，2015，2016。

由于統計年鑒具有時效性，代表了當年的經濟發展水平，為了消除價格因素的影響，以2001年為基期，將農林牧漁總產值、農業中間物質消耗折算為可比價格，換算公式如下：

折算后的當年農林牧漁總產值=上年農林牧漁總產值×可比價格指數（上年=100）。折算后的當年物質投入=當年物質費用×折算后的當年農業總產值、當年農業總產值。［14］

（二）數據處理及參數模型估算

1.單位根檢驗

該數據為時間序列，在進行模型回歸前，用ADF方法對變量進行檢驗，結果如表1。

表1 單位根結果檢驗

在5%的置信水平下，當ADF值大于臨界值時，序列不平穩。從表1可以看出，變量Y′、K′、M′的ADF統計量小于5%的臨界水平，拒絕原假設，時間序列相對平穩。

2.協整檢驗

為避免變量間存在偽回歸，對所選變量進行協整檢驗，檢驗結果如表2。

表2 殘差的單位根檢驗

從檢驗結果看，殘差序列的ADF統計值小于5%水平的臨界水平，p值小于0.05，說明變量間協整關系顯著，回歸的結果真實可信。

3.模型估計

基于上述檢驗，利用Eviews6.0軟件，采用普通最小二乘（OLS）對（*）式進行多元線性回歸得到的參數及統計結果如表3。

（1）模型變量檢驗。由模型數據可知，解釋變量K′、M′和T的估計值在顯著水平α=0.05的情況下通過檢驗。

（2）模型線性檢驗。在顯著水平α=0.05時，通過F檢驗，-R2達到99.98%，模型擬合優度較好。

（3）異方差檢驗。對回歸模型進行White異方差檢驗，在α=0.05的顯著區間內，不存在異方差，檢驗結果如表4。

（4）自相關檢驗。D.W.值在dU〈D.W.〈4-dU間，這表明無自相關。

還原得到2001～2016年安徽省的動態C-D生產函數為：

4.貢獻率測算

根據索洛增長模型，得到安徽省索洛增長速度方程為：y=1.1788k-0.0265l-0.1522m+ε。計算2002～2016年安徽省技術進步、資本、勞動和土地要素投入對農業經濟增長的貢獻率，結果如表5。

如表5所示，2001～2016年間安徽省農業總產值平均增長率為9.00%，資本投入的年均增長率為9.26%，資本投入貢獻率達121.28%；勞動投入的年均增長率為-2.38%，勞動投入貢獻率為0.70%；土地投入的年均增長率為0.52%，土地投入貢獻率為-0.87%；同期技術進步貢獻率為-16.76%，低于全國技術進步貢獻率平均水平。在測算期間內，資本投入始終保持正增長，近年來增長趨勢逐漸減弱；農業勞動從業人員除2010年，2011年外，皆為負增長，這說明安徽省農業勞動從業人員不斷減少，2016年較2001年減少了600余萬人；土地投入呈現倒U型趨勢，總體波動趨勢不明顯。通過對安徽省2001～2016年農業技術進步貢獻率的測算，安徽省農業技術進步率低于全國水平，資本投入貢獻率明顯高于勞動投入貢獻率和土地投入貢獻率，可見，測算期內資本投入仍然是安徽省經濟增長的主要推動因素。

表3 Eviews6.0軟件測算結果

表4 White異方差檢驗結果

表5 安徽省農業資本投入、勞動投入、土地投入和技術進步增長率及貢獻率（單位：%）

圖1 2002～2016年安徽省技術進步及要素投入貢獻率

（三）安徽省地區間農業技術進步貢獻率

安徽省從地理位置上可以把安徽省分為三個地區，皖北、皖中和皖南，皖北皖中以淮河為分界線，皖中皖南以長江為分界線。其中淮北、亳州、宿州、蚌埠、阜陽、淮南六市為皖北地區，合肥、六安、滁州、安慶四市為皖中地區，馬鞍山、蕪湖、宣城、銅陵、池州、黃山六市為皖南地區。根據2001～2016年《安徽統計年鑒》，對各地區數據進行回歸，得到皖北、皖中、皖南的動態C-D生產函數，以此為基礎測算各地區要素投入及技術進步貢獻率。

1.皖北地區

對數據進行多元線性回歸，并檢驗修正，得到皖北地區參數模型如下：

還原得到2001～2016年皖北地區的動態C-D生產函數為：Y1=2.7197e-0.0076tK1.0489L-0.1630M0.1141，索洛增長速度方程為：y=1.0489k-0.1630l-0.1141m+ε。計算2002～2016年皖北地區技術進步及要素投入對農業經濟增長的貢獻率，結果如表6。

2.皖中地區

對數據進行多元線性回歸，并檢驗修正，得到皖中地區參數模型如下：

還原得到2001～2016年皖中地區的動態C-D生產函數為：Y2=2.2168e-0.0073tK1.1726L0.1147M-0.2873，索洛增長速度方程為：y=1.1726k+0.1147l-0.2873m+ε。計算2002～2016年皖中地區技術進步及要素投入對農業經濟增長的貢獻率，結果如表6。

3.皖南地區

對數據進行多元線性回歸，并檢驗修正，得到皖南地區參數模型如下：

還原得到2001～2016年皖北地區的動態C-D生產函數為：Y3=2.4499e-0.0055tK1.0157L0.0705M-0.0862，索洛增長速度方程為：y=1.0157k+0.0705l-0.0862m+ε。計算2002～2016年皖南地區技術進步及要素投入對農業經濟增長的貢獻率，結果如表6。

如表6所示，2001～2016年間皖北地區資本投入貢獻率達100.76%，勞動投入貢獻率為1.99%，土地投入貢獻率為2.38%，同期技術進步貢獻率為-5.13%，高于安徽省技術進步貢獻率水平。皖中地區資本投入貢獻率達110.92%，勞動投入貢獻率為-5.74%，土地投入貢獻率為-0.01%，同期技術進步貢獻率為-5.17%，高于安徽省技術進步貢獻率水平。皖南地區資本投入貢獻率達112.97%，勞動投入貢獻率為-4.51%，土地投入貢獻率為-1.86%，同期技術進步貢獻率為-6.60%，高于安徽省技術進步貢獻率水平。

表6 皖北、皖中、皖南地區農業資本投入、勞動投入、土地投入及貢獻率（單位：%）

在測算期間內，皖北地區資本投入始終保持增長，近年來增長趨勢逐漸減弱；農業勞動從業人員負增長趨勢明顯，2016年較2001年減少了200余萬人。皖中地區資本投入呈現倒U型趨勢；農業勞動從業人員數量逐年遞減，在2015年更是達到了兩位數的負增長率；土地投入總體呈現增長趨勢，但同樣是在2015年出現一個驟減趨勢。皖南地區資本投入始終保持較高的正增長；農業勞動從業人員持續負增長，在2008年達到了-58.82%的增長率；土地投入總體出現增加趨勢，2011年達到了兩位數的增長率。

分地區來看，皖北地區的農業技術進步貢獻率、勞動投入貢獻率及土地投入貢獻率都是最高的，皖南地區的資本投入貢獻率最高，這是因為皖北地區土地資源稟賦且農業勞動力占安徽省農業勞動力50%以上，由此看出區域間農業技術進步貢獻率水平存在明顯差異。測算得出安徽省及區域間部分貢獻率為負值，這并不能說明農業科技進步阻礙了農業經濟發展，對農業經濟起了負作用，從經濟意義上說，這段時期內部分要素投入沒有或者較少地產生效益，表現出來就是增長的質量不高。而產生這種情況的原因主要是由于安徽省農業勞動力轉移，以及退耕還林政策促使土地投入減少，這兩個因素共同作用使技術進步貢獻率呈現負值狀態。

四、結論

C-D生產函數和索洛經濟增長模型揭示了經濟增長的原理，但是在實證研究過程中可能會遇到數據干擾等不確定因素帶來的影響，因而測算得到的技術進步貢獻率會出現偏差。通過對安徽省及皖北、皖中、皖南16年的實證研究表明，近年來安徽省技術進步貢獻率水平偏低，區域間的技術進步貢獻率存在著明顯的差異，目前經濟增長方式仍處于粗放型增長階段，我省應加快從粗放型增長模式向集約型增長模式轉變的步伐，但由于安徽省耕地面積有限，勞動力迅速轉移，資本投入產量邊際遞減等現象，需要依靠科學技術來轉變農業經濟增長模式。