江西省農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率測算及預測

李詩文 胡凱

[摘要]農(nóng)業(yè)是我國立國之本，而農(nóng)業(yè)科技進步與創(chuàng)新則是推動我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的原始推動力。對江西省農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率進行有效的測算與估計，能夠有助于了解江西的農(nóng)業(yè)科技水平，并為今后制定農(nóng)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略提供參考。采用索洛余值法對江西省的農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率進行測算，選取了1978～2017年農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出、資本投入、勞動力投入、土地面積投入各項指標作為投入產(chǎn)出指標，最后計算得出2017年江西省的農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率為59%，并通過分析發(fā)現(xiàn)，科技進步和資本投入是促進江西省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的重要因素。

[關鍵詞]農(nóng)業(yè);索洛余值;科技進步貢獻率

[中圖分類號]F323.3[文獻標識碼]A

引言

農(nóng)業(yè)是我國立國之本，而農(nóng)業(yè)科技進步與創(chuàng)新則是推動我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的原始推動力?，F(xiàn)階段科學技術是第一生產(chǎn)力的觀念已經(jīng)深入滲透到我國生產(chǎn)生活的各個領域當中，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式也由傳統(tǒng)的依賴于資本、勞動力、土地等生產(chǎn)要素驅動而逐步轉向于依賴科技進步和更高效的生產(chǎn)及管理方式等其他因素的驅動。隨著科技進步在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長中發(fā)揮的作用越來越大，科技進步對農(nóng)業(yè)發(fā)展的貢獻程度已經(jīng)成為衡量一個國家或地區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的重要指標。

農(nóng)業(yè)科技進步通常有廣義與狹義之分，狹義的農(nóng)業(yè)科技進步主要單指科學技術上所帶來的進步與突破，即硬技術的進步，而廣義的農(nóng)業(yè)科技進步則不止包含科學技術上的進步，還包括管理方法的改善、生產(chǎn)流程的優(yōu)化、服務水平的提高等其他軟技術的進步。農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率是指在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中由科技進步所帶來的增長占總增長的比重。在如今眾多的農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率測算的相關文獻中，主要都是針對于廣義的農(nóng)業(yè)科技進步所做的測算。

自從80年代農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率引入我國之后，國內(nèi)關于貢獻率測算的文獻層出不窮，究其測算方法來看，比較主流的有索洛余值法、CES生產(chǎn)函數(shù)法、超越對數(shù)法、DEA數(shù)據(jù)包絡分析法、丹尼爾森因素分析法等。對于科技進步貢獻率的計算，不同的模型有其優(yōu)缺點，綜合現(xiàn)有的研究結果分析，索洛增長速度方程法應用最為普遍。尤其自1997年農(nóng)業(yè)部科技司將索洛余值法作為我國農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率測算的標準方法后，該方法更是被國內(nèi)學者廣泛運用。在初期階段，國內(nèi)學者只是對數(shù)據(jù)進行簡單測算，缺乏對結果的深入分析和橫向比較。隨著研究的逐步深入，眾多學者對測算方法進行進一步的細化與改進。

1 農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率的測算方法

索洛增長速度方程法，也稱為索洛余值法，以Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)為基礎，主要是計算在產(chǎn)出的增長中不是由投入要素增加所帶來的增長，即生產(chǎn)效率的增長，我們把它歸為廣義的農(nóng)業(yè)科技進步所帶來的增長。

該CD生產(chǎn)函數(shù)一般的表達式為：

上式中，Y為農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值，A為常數(shù)項，K、L、M為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中各投入要素，分別是資本投入、勞動力投入、土地面積投入。α、β、γ代表資本、勞動力、土地面積的投入產(chǎn)出彈性系數(shù)。δ則表示資本、勞動力、土地面積變化以外的其他因素導致的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的變化，也就是科技進步對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的貢獻。t則為時間變量。

將CD函數(shù)兩邊取對數(shù)后可轉化為以下形式：

方程兩邊對t求導，變換后可得下式：

令dt=1，將dY改寫為ΔY，可得如下公式：

其中為農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值年均增長率，為資本投入年均增長率，為勞動力投入年均增長率，為土地投入年均增長率，為科技進步率。

則農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率為：

上式中，為農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率，為資本投入貢獻率，為勞動力投入貢獻率，為土地面積投入貢獻率。

由上式可知，計算農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率，首先就要求出以及，其中，為各投入產(chǎn)出要素年均增長率，可根據(jù)統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)求得，而對于投入產(chǎn)出彈性系數(shù)的計算，目前較為主流的方法有回歸法和經(jīng)驗法。相較來說，經(jīng)驗法主觀性較強，缺乏充分的理論依據(jù)，而回歸法則是通過歷年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行回歸計算，求出各投入產(chǎn)出彈性系數(shù)，客觀性較強，可有效避免人為估計產(chǎn)生的判斷誤差。

另外，為避免多重共線性，消除耕地面積大幅變化帶來的影響，將農(nóng)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)公式兩邊同除M，在規(guī)模報酬不變的條件下，有α+β+γ=1，則農(nóng)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)模型可改寫為：

用整理后數(shù)據(jù)進行多元回歸分析，就可得出的估計值。

2 江西省農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率的測算

2.1 數(shù)據(jù)的選取與處理

由于農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率的測算對數(shù)據(jù)的敏感度較高，不同的數(shù)據(jù)選取、處理方式、起止年限等都會對測算結果產(chǎn)生較大的差異。通過參考國內(nèi)外的研究以及對相關已有文獻的梳理，并考慮數(shù)據(jù)的可獲得性，以及進行相關數(shù)據(jù)的試算，最終本文確定以下投入產(chǎn)出指標。

農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出：以“農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值”表示農(nóng)業(yè)產(chǎn)出指標。另外，由于產(chǎn)值通常是以當年價格計算，存在價格因素的影響，為消除這種影響，我們需要選取指數(shù)對其進行縮減，通過計算發(fā)現(xiàn)，不同的指數(shù)選取對計算結果會產(chǎn)生一定差異，最終本文選取農(nóng)村商品零售價格指數(shù)進行計算，即農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值=農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值當年價格/農(nóng)村商品零售價格指數(shù)x100。

資本投入：以“農(nóng)林牧漁業(yè)中間消耗”表示資本投入。由于1978年至1983年期間數(shù)據(jù)缺失，本文根據(jù)1983～2016年農(nóng)林牧漁業(yè)中間消耗年均增長率向前推算1978～1983年數(shù)據(jù)，即Kt-1=Kt/（1+年均增長率）。為消除價格因素的影響，選用農(nóng)村商品零售價格指數(shù)對當年價格進行縮減，以1978年為基期，即農(nóng)林牧漁業(yè)中間消耗=農(nóng)林牧漁業(yè)中間消耗當年價格/農(nóng)村商品零售價格指數(shù)x100。

勞動力投入：以“第一產(chǎn)業(yè)社會就業(yè)人數(shù)”表示勞動力投入。

土地面積投入：以“農(nóng)作物播種面積”表示土地面積投入?？紤]到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)受自然災害的影響較大，需要剔除自然災害的影響，而自然災害對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響主要體現(xiàn)在農(nóng)業(yè)用地上，因此選取受災面積與成災面積對農(nóng)作物播種面積進行修正，受災面積通常指農(nóng)作物較正常年景產(chǎn)量減產(chǎn)一成以上的農(nóng)作物播種面積，成災面積則是減產(chǎn)三成至顆粒無收的播種面積，取受災程度一至三成的土地面積折算系數(shù)為0.2、受災程度三成及以上的土地面積折算系數(shù)為0.65，即耕地面積投入=農(nóng)作物播種面積-0.2x受災面積-0.65x成災面積。

為保證數(shù)據(jù)統(tǒng)計口徑的一致性，文本所有數(shù)據(jù)均來自江西省統(tǒng)計年鑒。其次，由于起止年限對農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率測算的影響較大，經(jīng)過比較，本文選取1978年作為起始年份，通過對1978～2017年間的數(shù)據(jù)進行搜集整理，匯總如表1所示。

2.2 回歸方程的模擬

本文對表1 江西省1978～2017年間各投入產(chǎn)出要素數(shù)據(jù)進行處理后，利用SPSS Statistics 25軟件進行回歸分析，結果如表2所示。

從表2可以看出，R2和調整后的R2分別為0.995和0.994，說明該方程擬合度較高，各投入要素的變化很好地解釋了總產(chǎn)出的變化情況。另外，K和T均通過了5%的顯著性檢驗，L的T檢驗值較前兩者較小，但在10%的顯著性水平下依舊顯著，說明各投入要素對總產(chǎn)值的影響都是顯著的。

根據(jù)以上結果，可構建如下方程：

將Y、K、L替換Y、K、L后可得：

2.3 農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率的計算

計算農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率，需求出各投入產(chǎn)出要素的年均增長率，計算公式如下：

為農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值年均增長率，為起止年份跨度，、分別為1978年和2017年農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值數(shù)據(jù)。用同樣方法，可求出資本投入、勞動力投入、土地面積投入年均增長率，結果如表3所示。

由此，可求出2017年江西省農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率、資本投入貢獻率、勞動力投入貢獻率、土地面積投入貢獻率如下：

農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率=0.0409/0.0693x100%=59.019%

資本投入貢獻率=0.3531x0.0768/0.0693x100%=39.131%

勞動力投入貢獻率=0.2293x-0.0064/0.0693x100%=-2.118%

耕地面積投入貢獻率=（1-0.3531-0.2293）x0.0037/0.0693x 100%=2.230%

運用相同方法，可計算出歷年農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率、資本投入貢獻率、勞動力投入貢獻率、土地面積投入貢獻率，其中，2010～2017年計算結果如表4所示。

2.4 測算結果分析

首先，從各投入要素彈性系數(shù)來看，1978～2017年間資本、勞動力、土地面積的投入產(chǎn)出彈性系數(shù)分別為0.3531、0.2293、0.4176，表明資本、勞動力、土地面積每增加1%的投入，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出分別增加0.3531%、0.2293%、0.4176%。依彈性大小排序，江西省土地面積的彈性系數(shù)最大，其次為資本投入，勞動力投入則最小，表明江西省的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出增長對土地和資本的投入依賴性較強，對勞動力投入的依賴相對較弱。

其次，從農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率來看，2017年江西省農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率為59.02%，與江西省人民政府在江西省第十三屆人大常委會第九次會議報告上所公布的58.8%基本接近，說明本文的計算方法較為合理可信。相較于全國農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率57.5%，江西省農(nóng)業(yè)技術進步貢獻率略高于全國平均水平。另外，資本投入貢獻率為39.13%，僅為農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率的66.3%，這表明科技支撐農(nóng)業(yè)發(fā)展效果顯著，尤其近年來江西省農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率不斷上升，由2010年的53.35%上升至2017年的59.02%，而資本投入貢獻率則由2010年的42.35%降為2017年的39.13%，進一步說明江西省農(nóng)業(yè)已由資本推動的粗放式發(fā)展逐步向科技推動的集約式發(fā)展轉變。而勞動力投入貢獻率和土地面積投入貢獻率分別為-2.12%和2.23%，較農(nóng)業(yè)科技進步和資本投入來說，對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出增長貢獻十分有限，尤其是勞動力投入，其貢獻率為負值，一方面表明江西省的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中出現(xiàn)了勞動力過剩的情況，應該進一步加強勞動力向其他產(chǎn)業(yè)轉移，另一方面也可能是從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的勞動力整體素質偏低，勞動力效率不高，應加大開展農(nóng)業(yè)勞動力的科技文化素質教育，提高勞動生產(chǎn)效率。

3 江西省農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率的預測

由上文可知，農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率取決于兩個方面，一是各投入產(chǎn)出要素的年均增長率，二是各投入要素的生產(chǎn)彈性系數(shù)。因此，要對農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率進行預測，首先就要對各投入產(chǎn)出要素的年均增長率及投入要素的生產(chǎn)彈性系數(shù)進行初步估計。

首先，參照1978～2017年各投入產(chǎn)出要素的年均增長率，本文假定未來五年農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值預計年均增長率分別為5%、5.5%、6%、6.5%、7%、7.5%，資本投入預計年均增長率分別為5%、6%、7%、8%。另外，隨著我國城鎮(zhèn)化的不斷發(fā)展，農(nóng)村勞動力不斷向城市轉移，在鄉(xiāng)務農(nóng)人員持續(xù)減少，第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)出現(xiàn)負增長現(xiàn)象，在此我們假定未來五年農(nóng)業(yè)勞動力投入預計年均增長率為-1%。在土地投入方面，近年來我國土地投入面積變化不大，其次，國家也相繼出臺了嚴格的耕地保護政策，預計未來五年內(nèi)我國的土地面積投入不會出現(xiàn)較大波動，年均增長率預計維持在0.2%左右。

其次，對于生產(chǎn)彈性系數(shù)的預計，通常有兩種方法，一是固定彈性法，二是變動彈性法。固定彈性法即事先估計出各投入要素的生產(chǎn)彈性系數(shù)，假定1978～2022年間的資本、勞動力、土地面積的投入產(chǎn)出彈性系數(shù)與1978～2017年間的彈性系數(shù)保持一致，不會產(chǎn)生變動。變動彈性法則事先不設定各投入要素的生產(chǎn)彈性系數(shù)，而是根據(jù)預估的各投入產(chǎn)出指標的年均增長率，計算出未來幾年的預測值，然后通過回歸分析得出α、β、γ的值，進而再求出農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率。

本文設定了農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值預計年均增長率為5%、5.5%、6%、6.5%、7%、7.5%和資本投入預計年均增率為5%、6%、7%、8%等不同組合的24種方案，分別運用固定彈性法和變動彈性法計算農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率，具體結果如表5所示。

表5中各方案投入產(chǎn)出要素的年均增長率為2017～2022年增長率預估值，方法一為固定彈性法，假定1978～2022年間的資本、勞動力、土地面積的投入產(chǎn)出彈性系數(shù)與1978～2017年間的彈性系數(shù)保持一致，即α、β、γ分別為0.3531、0.2293、0.4176。方法二為變動彈性法，彈性系數(shù)不事先設定，而是根據(jù)回歸得出，結果如表5的α、β、γ值。另外，方法一中的δ由上文公式計算所得，方法二則是通過回歸所得。

從農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率的預測結果來看，24個方案中方法一所得出的結果大致分布在60%～63%之間，方法二所得出的結果大致分布在55%～62%之間，固定彈性法預估值較變動彈性法預估值更高。其次，兩種方法中農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率預估值排名前五的方案均為方案21、17、22、13、18，兩種方法排名一致，說明計算結果較為可信。此外，該五種方案的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值預計年均增長率分別為7.5%、7%、6.5%，資本投入預計年均增長率分別為5%、6%，由此可知，若要保持較高的農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率，則應保證農(nóng)業(yè)快速穩(wěn)定的生產(chǎn)，維持農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出的年均增長率在較高水平。另一方面，資本投入的年均增長率也不宜過高，從數(shù)據(jù)上可以看出，隨著資本投入的年均增長率的升高，會在一定程度上抑制農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率的增長。另外，在所有方案當中，只有方案21、17、22三種方案的農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率在兩種方法計算下均保持60%以上，說明江西省若要在2022年農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率超過60%，則未來五年農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出的年均增長率不得低于7%，且資本投入年均增長率也應控制其不超過6%。

4 對策與建議

本文利用索洛余值法對1978～2017年間江西省農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率進行測算，最后得出2017年江西省農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率為59.02%，表明科技進步是推動江西省農(nóng)業(yè)發(fā)展的主要推動力。其次，在對2022年農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率的預測中，若江西省農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率要達到60%以上，則未來五年農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出的年均增長率不得低于7%，同時資本投入年均增長率也應控制其不超過6%。

此外，江西省在推進農(nóng)業(yè)科技進步的過程中，還需注意以下幾點：首先，進一步加大對農(nóng)業(yè)勞動人員的科技素質培養(yǎng)，有效提高勞動人員的工作效率。近年來，江西省農(nóng)業(yè)勞動力彈性系數(shù)較低，勞動力投入貢獻率也一直出現(xiàn)負值，表明勞動力投入對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的貢獻較為有限。目前，農(nóng)業(yè)從業(yè)人員文化程度普遍偏低，且老齡化趨勢越來越明顯，由于從業(yè)人員缺乏一定的文化素養(yǎng)，因此農(nóng)業(yè)技術推廣存在較大阻力，大部分農(nóng)民因循守舊，思想保守，難以主動進行技術創(chuàng)新與積極引進先進工藝，難以掌握現(xiàn)代科學生產(chǎn)技能，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化生產(chǎn)存在阻礙，因此，大力開展農(nóng)民素質教育，加強農(nóng)民職業(yè)培訓是十分有必要的。

其次，維持農(nóng)業(yè)高效穩(wěn)定生產(chǎn)。根據(jù)對未來五年的農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率的預測，若江西省要達到在2022年農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率超過60%，則農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出的年均增長需穩(wěn)定維持在一個較高水平。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)是立國之基、強國之本，是維持國家安樂的重要保障，我國應進一步強化農(nóng)業(yè)的基礎地位，把農(nóng)業(yè)發(fā)展放在經(jīng)濟發(fā)展的首要地位，深刻認識農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的重要性，加快農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化改革速度，推動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)基礎設施建設，促進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結構調整，保證農(nóng)業(yè)生產(chǎn)在未來維持良好的發(fā)展態(tài)勢。

最后，進一步加強資源的有效配置。通過對農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率的預測，可以發(fā)現(xiàn)資本投入和科技增長呈現(xiàn)負相關關系，資本投入增長在一定程度上會抑制農(nóng)業(yè)科技貢獻的增長。因此，要進一步加強資源的有效配置，著重加大對農(nóng)業(yè)科技的投入，而不是一般性的資本投入。同其他發(fā)達地區(qū)相比，江西省農(nóng)業(yè)科研投入存在較大的差距，這在很大程度上制約了農(nóng)業(yè)科技的發(fā)展，限制了農(nóng)業(yè)科技對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的貢獻程度。因此，江西省需進一步加強農(nóng)業(yè)科技研發(fā)投入強度，培養(yǎng)農(nóng)業(yè)科研人員，積極發(fā)展產(chǎn)學研合作創(chuàng)新，加快科研成果更新時間。進一步加強政府部門的主導地位與統(tǒng)籌管理能力，完善科技創(chuàng)新體制，出臺有效的創(chuàng)新政策以鼓勵企業(yè)自主研發(fā)創(chuàng)新，激發(fā)企業(yè)的創(chuàng)新活力，建立高效的農(nóng)業(yè)推廣體系，縮短技術傳播時間，提高技術傳播效率。

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