李青松,凌 瑩,馬 鳳,游文宇
(安徽農業大學經濟管理學院,安徽 合肥 230036)
在農業供給側結構性改革的背景下,農業發展要在不斷擴大需求的同時注重提高農業供給體系的效率和質量.黨的十九大報告提出,為實現我國農業農村現代化發展,要大力實施鄉村振興戰略.2018年,中央一號文件明確指出,實現鄉村振興,產業興旺是重點,要以農業供給側結構性改革為主線.
農業經濟的增長、農民收入的增加、糧食安全等級的提高和農業產業結構的調整與優化等一直是學術界探討的熱點話題.萬將軍、沈茂英等采用貢獻度和DEA模型等計量方法,證明了重慶市牧業、種植業對農業經濟增長貢獻較大,但農業生產的規模效率較低[1].楊忠娜、唐繼軍采用灰色關聯度和內部結構變動趨勢測算等方法,得出南疆地區的種植業、牧業與農業經濟發展的關聯度較強[2].劉凌霄[3]基于灰色關聯度分析法,構建了農業產業結構調整績效評價模型,分析出金融、財政和農業現代化等因素與農業產業結構調整的績效是正相關的.劉麗輝、辛煥平[4]采用協整分析及Granger因果關系檢驗方法,分析了廣東省糧食產量與農業產業結構之間的協調關系,并提出緩解糧食供求市場結構性矛盾的建議.董承良、呂丹等[5]采用基尼系數、區位熵指數分析法等分析湖北、湖南和江西的農業產業結構的差異及優勢,提出相對應的農業產業優化的對策.學者們在各自研究領域中運用不同的計量方法,得出農業產業結構調整能夠影響農業經濟發展的結論.因此,優化農業內部結構,解決農業供給側結構性矛盾,有助于農業經濟發展.
安徽省作為農業大省,在農業經濟規模增長、農業產業效益取得較大發展的同時,結構上仍有待優化.本文旨在分析安徽省農業產業發展變化過程和結果,以及農業結構的調整和農業經濟增長之間的關系,為安徽省農業結構的進一步優化、農業經濟的高效增長提供理論指導和實證依據.
各產業經濟總量增長速度的差異直接導致了產業結構的轉換.在某一區域內,各產業的增長速度差異越大,產業結構轉換的速度就越快,反之越慢;同理,同一產業各時期的增長速度差異越大,其結構轉換的速度就越快,反之越慢[6].對此,參考趙悅[7]等學者的研究成果,構建農業內部的轉換系數,其計算公式如下:
(1)
式(1)中,δi為農業產業i(部門)結構轉換系數,xi為農業產業i(部門)的年均增長速度,xp為農業產業(部門)生產總值的年平均增長率,Ri為農業產業i(部門)的產值在農業總產值中的比重.
利用公式(2)[8],進一步測算安徽省農業產業結構轉換方向:
(2)
式(2)中,θi為第i產業(部門)結構轉換方向系數,若θi>1,表明第i產業(部門)增長的速度快于農業生產總值的增長速度;反之,表明該產業(部門)的增長速度慢于農業生產總值的增長速度.
借鑒萬將軍等[1]的研究成果,采用有關計量回歸模型分析安徽省農業內部各類產業(部門)對農業經濟增長的影響.構建生產函數模型如下:
Y=f(X1,X2,...,Xn,T)
(3)
式(3)中,Y代表農業總產出,以指數形式表示,Xi指代第i(i=1,2,3,...,n)個產業(部門)的產出,T主要指技術、政策和制度等因素.對式(3)進行全微分可得:
(4)
對式(4)兩邊同時除以Y,可得
(5)
(6)
為測算農業產業結構對農業經濟增長的貢獻度,將式(6)經過Ln轉換后得出式(7):
(7)
DEA是運籌學中對投入和產出的效率研究的一種方法[9].本文基于DEA模型,結合安徽省農業生產的特點,構建相關的投入與產出的指標體系,測算研究期內安徽省農業生產效率.
一定區域內,農業產業內部各部門產值的增長率同內部各部門產值占農業總產值的比重決定農業生產總值的增長率.本文采用產值比率變動對經濟增長貢獻的方法[1]來測算安徽省農業產業結構及其變動對農業經濟增長的影響,公式為:
(8)
式(8)中,M表示安徽省的農業總產值增長率,Ci為i產業(部門)占安徽省農業生產總值的比重,Mi為i產業(部門)的增長率.
本文數據來源于1999—2018年的《中國統計年鑒》《安徽省統計年鑒》和安徽省統計局門戶網站.
安徽省是我國農業大省,農業產業主要是由林業、種植業、牧業、漁業四大產業構成.從圖1可以看出,安徽省農業總產值呈現上升的趨勢,由1998年的1 228.33億元增長到2017年的4 597.94億元,農業產值增加明顯.其中1998—2017年安徽省種植業產值由679.61億元增長到2 241.42億元,林業產值由58.52億元增長到319.08億元,牧業產值由361.76億元增長到1 321.60億元,漁業產值由128.44億元增長到476.21億元,但是農業產業內部結構仍缺乏一定的協調性.
如圖2所示,1998—2017年安徽省農業內部結構變動不大,變化幅度較小,呈現平穩的發展態勢.種植業比重由1998年55.33%下降至2017年48.75%,呈現小幅度下降;牧業所占比重多年來僅次于種植業,1998—2017年牧業比重一直維持在29%左右;林業占農業產值的比重最小,但林業產值比重從1998年的4.6%上升到2017年的6.94%,呈現小幅度上升趨勢;漁業產值比重始終維持在10%左右.
選取1998—2017年安徽省統計數據,利用上述公式(1)和公式(2)對安徽省農業內部結構的轉換系數和轉換方向系數進行測算得到表1.從農業內部轉換系數來看,4個產業結構的轉換速度都偏快.種植業、牧業和漁業的轉換系數分別為2.302 44、2.255 09、1.833 41,而林業的轉換系數為1.121 32,轉換速度相對平緩.從農業內部轉換方向系數來看,轉換方向系數大于1的是林業,為1.018 9;轉換方向系數小于1的是種植業、牧業、漁業,分別為0.993 7、0.998 8、0.999 5.這表明安徽省農業內部結構轉換較快,四大部門之間轉化速度相對穩定;向林業轉化的速度略快于種植業、牧業和漁業;林業產值的增長速度略快于安徽省農業總產值的增長速度.

表1 安徽省農業內部轉換系數及轉換方向系數
根據公式(7)(8),本文選取了1998—2017年安徽省農業總產值及其各部門產值的數據,計算出1998—2017年安徽省農業產業結構調整對農業經濟增長的貢獻率,如表2.

表2 1998—2017年安徽省農業產業結構調整對農業經濟增長貢獻的百分比
由表2可以看出,1998—2017年安徽省農業產業結構調整對農業經濟增長的貢獻率呈現波動上升趨勢,從1998年的-0.38增長到2017年的2.65,其中2004年、2007年、2008年、2010年和2011年的增長幅度較大.這表明,1998年以來,安徽省農業產業結構及其調整對農業經濟增長的貢獻度有所提高,農業產業結構的優化對安徽省農業經濟發展有促進作用.
為進一步分析安徽省農業結構調整和農業經濟增長之間的關系,本文利用Stata12.0軟件,選取解釋變量X1、X2、X3和X4,分別代表安徽省種植業、林業、牧業和漁業的產值,選取被解釋變量Y代表安徽省農業總產值,計算貢獻度回歸模型中的公式,測算結果如表3所示.結果表明,安徽省種植業、林業、牧業和漁業的系數均為正,P值為0.000,在5%的顯著性水平下通過檢驗.某一產業部門的彈性系數值表示該產業部門的總產出,若每增加1個單位,則會促進該產業的總產值增加多少個單位.通過對產出彈性系數對比分析可以看出,安徽省種植業、林業、牧業和漁業的產值分別是0.072、0.395、0.064、0.942.這表明安徽省種植業、林業、牧業和漁業這4個產業部門的各自產出若每增加1個單位,則分別促進安徽省農業總產值增加0.072個單位、0.395個單位、0.064個單位、0.942個單位.由此可見,林業和漁業在安徽省的農業經濟發展中的促進效果顯著,而種植業和牧業對安徽省農業經濟發展和增長的推動作用趨于穩定.這進一步說明安徽省農業經濟增長與農業產業結構的調整存在著密切聯系.長期以來,種植業和牧業始終占據農業產業的主導地位,所占比重最大.但受安徽省特殊的地理區位和自然、人文環境的影響,林業和漁業發展勢頭良好,尤其是長江、淮河橫穿安徽,導致漁業對安徽省農業經濟增長的影響最顯著.現階段,加大對林業和漁業的投資會有效促進安徽省農業總產值的增長.

表3 安徽省農業產業結構調整對農業經濟增長的影響
結合李學林等人的研究[10],在遵循數據的科學性、可得性和完整性的基礎上,選取投入指標和產出指標,利用Deap2.1軟件測算1998—2017年安徽省農業生產效率,結果如表4所示.其中,投入指標主要為鄉村就業人數(十萬人)、農村用電量(萬千瓦時)、農用機械總動力(萬千瓦)、有效灌溉面積(萬公頃)、農用化肥施用量(萬噸)、農膜施用量(萬噸),產出指標為農林牧漁總產值(十億元).

表4 1998—2017年安徽省農業生產效率
根據表4顯示,1998—2017年安徽省農業生產效率的綜合技術效率均值為0.923,純技術效率均值為0.996,規模效率均值為0.926.綜合技術效率最低的年份是2003年,僅為0.767,這說明規模效率較低在一定程度上拉低了農業生產的總體效率.1998—2017年,規模效率不變的是1998年、2011年、2012年、2016年和2017年,占總年份的25%.根據DEA規模報酬的規律,規模報酬不變表明這5年農業生產過程中資源的投入與產出配比均衡,而另外15年的規模效率呈現遞增趨勢,占總年份的75%.其中規模效率最低的是2003年,其次是2006年、2007年、2002年.從整個研究期內來看,這些年份的規模效率偏低,可能是投入要素、管理和技術方面存在問題.
在參考相關學者對農業Malmquist指數[11-12]研究的基礎上,利用Deap2.1軟件測算1998—2017年安徽省農業Malmquist指數(見表5).
由表5可以看出,在研究期內,安徽省農業全要素生產效率處于波動上升的狀態,最低值為0.956,最大值為1.236,平均值為1.040.這說明安徽省農業全要素生產效率的提高主要是依靠技術進步.

表5 1998—2017年安徽省農業Malmquist指數變化
在1998—2017年安徽省農業產業結構中,種植業所占比重一直最大,其次是牧業,而林業和漁業所占的比重較穩定,并出現了種植業所占比重上升(下降),則牧業所占比重相對應下降(上升)的狀況.種植業和牧業產值的增加提高了安徽省農業總產值,而林業和漁業產值增加幅度較小.
同時,在1998—2017年安徽省農業產業結構中,4個產業結構的轉換速度都偏快,其中,種植業、牧業和漁業轉換系數顯著高于林業的轉換系數;而轉換方向系數只有林業是大于1的,為1.018 9,種植業、牧業和漁業的轉換方向系數分別為0.993 7、0.998 8、0.999 5.這表明安徽省農業內部結構轉換較快,4個部門之間的轉化速度相對穩定,向林業轉化的速度略快于種植業、牧業和漁業,林業產值的增長速度略快于安徽省農業總產值的增長速度.
1998—2017年安徽省農業產業結構調整對農業經濟增長的貢獻率呈現波動上升的趨勢,農業產業結構更加合理.從產出彈性系數對比分析可以看出,林業和漁業對安徽省農業經濟發展的促進效果顯著.在對研究期內的安徽省農業生產效率的測算中,有15年的規模效率是遞增的,占總年份的75%;規模效率不變的是1998年、2011年、2012年、2016年和2017年,占總年份的25%.可見,安徽省農業生產規模效率有所增加.在對安徽省農業Malmquist指數的研究分析中,發現安徽省農業全要素生產效率的提高主要是依靠技術進步.
首先,深化供給側結構性改革,合理調整農業產業結構.以供給側改革為主線,結合安徽自身的資源優勢和市場需要,因地制宜地對安徽省農業產業結構進行調整,發揮產業結構調整對農業經濟發展的推動作用;加大農業基礎設施建設的投資力度,增強農業抵御自然災害的能力,統籌各類農業用地類型的開發利用.
其次,加大對農業產業的技術投入,提高農業產出水平.隨著農業技術的不斷發展,農業機械化程度不斷提高,應該結合先進的科學技術不斷改善種植業、牧業、林業和漁業的生產條件,提高安徽省農業全要素生產效率,提高產出水平.
最后,合理規劃農業區域,優化農業區域布局.安徽省的種植業和牧業對農業經濟的增長有著較大的拉動作用,林業、漁業的發展是穩增長的關鍵.在省域范圍內進行農業區劃的基礎上,因地制宜地發展各地區農業,發揮產業特色和資源優勢,促進社會經濟發展.