城鎮化、工業化對農業全要素生產率增長的影響研究

摘要：文章基于2000—2016年重慶37個縣（區）面板數據，使用序列DEA方法測算了重慶農業全要素生產率變動，在此基礎上探討了重慶農業全要素生產率增長的時間演變，并從理論和實證層面系統考察了城鎮化和工業化對農業全要素生產率增長的影響。結果表明：首先， 2000—2016年間重慶市農業全要素生產率呈上升趨勢，2007年后重慶市農業全要素生產率增長更為明顯，并且重慶市各地區呈現出明顯的空間不平衡性。其次，動態面板模型的實證結果表明城鎮化對農業全要素生產率增長具有顯著正向影響，工業化對農業全要素生產率增長也具有顯著正向影響。最后，研究還發現基礎設施、教育水平以及金融發展程度對農業全要素生產率增長均具有顯著正向影響，而產業結構對農業全要素生產率增長具有顯著負向影響。

關鍵詞：農業全要素生產率;序列DEA;城鎮化;工業化;時間演變;空間不均衡性

中圖分類號：F299.27;F427;F327?文獻標志碼：A?文章編號：1008-5831（2020）06-0058-11

一、問題與文獻回顧

2017年十九大報告首次提到“全要素生產率”，2018年中央“一號文件”針對農業發展問題提出“提高農業創新力、競爭力和全要素生產率”的要求，全要素生產率（Total Factor Productivity， TFP）逐漸受到政府的密切關注。近年來，中國城鎮化和工業化步伐明顯加快，為城市經濟發展帶來“人口紅利”和“結構性加速”福利，成為實現我國經濟增長的兩大引擎。城鎮化和工業化帶動了大量農村剩余勞動力向城鎮和工業部門轉移，有效解決了農村剩余勞動力出路問題。不僅如此，這種趨勢改變了農業生產的要素投入和累積，也將對農業生產效率和技術選擇產生重要影響。農業全要素生產率是衡量農業增長質量、農業技術革新和管理效率水平的重要標志，也是判斷農業可持續發展能力的重要指標。因此，從理論和實證角度深入考察城鎮化和工業化對農業全要素生產率變化的影響及作用機制具有重要的理論價值和現實意義。

實際上，城鎮化與經濟增長的關系一直是學術研究的熱點，主要有兩種觀點。一種觀點認為城鎮化存在顯著的經濟增長效應[1-2]。多數學者的研究表明城鎮化與經濟增長之間存在顯著正相關[3-4]。城鎮化具有要素積累效應、規模經濟效應、分工和專業化效應以及創新中介效應，對經濟增長起著推動作用。另一種觀點認為城鎮化的經濟增長效應并不顯著，甚至產生抑制作用[5]。城鎮化引起的生產和生活成本上升、城市擁擠、農業生產風險加大、貧富分化等問題容易導致經濟的“負增長”[6-7]。相較而言，農業領域對城鎮化與經濟增長的研究仍較少。有學者認為城鎮化使得大量農村勞動力轉移到非農產業或城鎮，導致農民種糧積極性下降、農田水利等基礎設施投資下降、土地規模效應受限，對農業生產力造成不利影響[8-10]。然而，也有學者認為城鎮化有助于促進先進技術擴散到農村地區及農業，提高農業生產技術水平，從而有助于農業經濟發展[11-12]。另外，一些學者認為城鎮化對農業發展的影響存在顯著的區域差異[13-14]。然而，大多數研究僅進行單向回歸分析，忽視城鎮化與農業經濟增長的雙向因果關系，沒有得出較為一致的研究結論。此外，這些研究多從全國層面探討城鎮化對農業產出增長的影響，較少專門研究城鎮化對農業全要素生產率增長的影響。

關于工業化與經濟增長的研究，國外的文獻以理論探討為主。Murphy等最早將工業化引入經濟增長對“大推進”展開研究[15]。Matsuyama借助理論模型探討了工農業技術進步差別對經濟增長和資源配置的影響[16]。之后，越來越多的學者采用多部門增長模型深入分析工業化對要素配置帶來的影響[17-19]。與國外文獻相比，國內研究以實證分析為主。張軍認為過度的工業化是中國經濟增長在過去十余年呈現下降趨勢的主要因素[20]。楊智峰利用結構向量自回歸展開工業化對經濟增長的影響研究，結果表明無論長期還是短期工業化與經濟增長都是相互促進的[21]。趙昌文等認為我國經濟進入了工業化后期，并從多個角度探討工業化后期各種增長動力的發展趨勢及其增長源泉[22]。逐漸有學者開始探討工業化對農業生產的影響。盛科榮和高越較早研究工業化對耕地資源、農業水資源和農業勞動力資源帶來的影響[23]。汪川探究工業化的起因，提出農業部門的技術進步對工業化具有重要支撐作用[24]。李士梅和尹希文探討工業化對農業全要素生產率增長的影響機制，認為工業化促進了農業全要素生產率提高[25]。

學者們比較全面地分析了城鎮化和工業化對經濟增長的影響，為展開深入研究奠定了豐富的理論和實踐基礎。但是，這些研究大多關注城鎮化、工業化對城市的影響，忽視了其對農業生產的影響，鮮有文獻專門針對城鎮化、工業化與農業全要素生產率的關系進行考察。此外，已有研究主要集中在國家、區域等宏觀層面展開，從縣域尺度展開深入研究的文獻十分匱乏。縣城是中國未來城鎮化的發展方向和重點，其連接著城市和農村的多種資源，是技術、資金和人才的中繼站與集散地[26]。只有發展好縣域經濟才能吸收農村剩余勞動力，帶動農民實現“縣域城鎮化”，而農村和農業經濟作為縣域經濟的根本，深入探討縣域城鎮化、工業化對農業增長的影響顯得必要且意義重大[27]。

重慶市是大城市與大農村、大工業與大農業并存的直轄市，城鄉二元經濟結構矛盾突出。2009年，國務院出臺《意見》強調重慶要加快統籌城鄉改革和發展，為全國統籌城鄉改革提供示范。近年來，重慶市高度重視“三農”問題，加大以工促農、以城帶鄉力度，推進城鄉經濟社會協調發展。2016年，重慶市城鎮化率62.60%，人均地區生產總值5 7904.00元，均高于全國平均水平。同年，重慶市農村居民人均純收入1 1548.79元，達到西部地區高水平數據來自《重慶市統計年鑒》（2017）。。由此可見，重慶市在統籌城鄉發展的研究和實踐中具有典型性，其社會經濟條件在全國具有代表性，以重慶市為例展開城鎮化和工業化對農業全要素生產率變化的影響研究，具有典型意義和政策價值。

二、理論、方法和指標度量

（一）城鎮化、工業化對農業全要素生產率增長影響的理論分析

探討城鎮化和工業化對農業全要素生產率增長的影響機制，需要厘清農業全要素生產率的概念。農業全要素生產率是衡量農業生產中單位總投入的總產量的生產率指標，是一般意義上的水平值概念。但在經驗研究中，廣泛使用的是其增量概念，即農業全要素生產率變化。由于其能全面反映經濟增長過程，彌補單要素生產率的缺陷，因而被廣泛使用[28]。實際上，系統考察城鎮化和工業化對農業全要素生產率變化的影響對于解決農業發展約束、促進農村經濟發展意義重大。

具體而言，城鎮化對農業全要素生產率的影響主要表現在四個方面：第一，城鎮化進程能夠促進農村勞動力向非農產業轉移，過剩勞動力流向城市，能提高土地與勞動的比率，從而有效提高農業勞動生產率。第二，隨著城鎮人口的增加，有效拉動了城鎮對農產品的需求，有助于提高農民收入水平。第三，外出務工勞動力獲得非農收入，可能會增置農機具等農業生產資料，有助于農戶資本的積累[29]。第四，城鎮化有助于將先進的技術、產品、知識擴散到農村地區及農業生產，有利于農村人力資本的形成，進而提高農業生產技術水平。由此，城鎮化進程不僅對勞動生產率、農業資本積累產生影響，還能影響農業技術進步，進而影響農業全要素生產率變動。同時，城鎮化過程也在不斷侵占農業領域的勞動力、資本及土地資源，導致農業陷入嚴重的“失血”困境，進而抑制農業全要素生產率增長。由此，城鎮化對農業全要素生產率增長的影響不明確。

工業化對農業全要素生產率的影響主要表現在三個方面：第一，工業化的發展為農業提供了更先進的生產機械和工具，隨著勞動力成本不斷上漲，用農業機械不斷替代勞動力已經成為農業生產的重要方式。農業機械的使用能有效節約勞動力成本，從而提高農業生產效率。第二，工業化的生產理論與方式對農業生產產生了重要影響。工業化具有生產組織化、專業化和規模化的特征，其效率遠遠高于農業產業。亞當·斯密在分工理論中指出農業分工的有限性導致農業生產效率低于制造業。然而，農業生產服務“外包”“機械化”和集群式跨區作業等現象在中國農業中大量出現，說明農業生產也能夠實現有效分工。新的分工形式和專業化模式的出現，將會對農業生產效率產生重要影響。第三，工業化帶動了農業資本體現式技術進步。工業化進程能夠為農村和農業生產提供農業機械、工具，農業機械設備實際上是技術進步的有效載體，是一種農業資本體現式技術進步，而農業機械對勞動力的替代，能節約農業生產成本，提高農業效率。由此，工業化能夠從技術進步和技術效率改善兩方面提高農業全要素生產率。

（二）基于序列DEA方法的農業全要素生產率測算

本文采用2000—2016年重慶市37個縣（區）渝中區位于重慶市主城區，經濟以第三產業為主，基本沒有農業和工業，因而未包括在內。為了保持統計口徑的一致性，論文將2011年以前的萬盛區和2011年以前的雙橋區分別納入綦江區和大足區。由此，得到重慶37個縣（區）數據。的農業投入產出數據，使用數據包絡分析（Data Envelopment Analysis， DEA）方法測算重慶市農業全要素生產率變化。將每一個區縣作為獨立的生產決策單位（Decision Making Unit，DMU）。然后，構造每個時期重慶農業生產的最佳生產前沿面。最后，將每一個區縣的生產與最佳實踐邊界相比較，得到技術進步和效率變化。

假設第k=1，2，…，K個DMU在第t=1，2，…，T期使用n=1，2，…，N種農業投入xtk，n，并生產m=1，2，…，M種農業產出ytk，m，在規模不變和要素投入強可處置性條件下，從產出角度展開農業TFP變化的研究。借鑒Shestalova[30]的做法，使各期的參考集涵蓋以往所有時期的參考集，定義參考技術：

Lt（xt|C，S）={（yt1，…，ytM）：yt≤zYt，zXt≤xt，z≥0}（1）

式中，z為密度變量，表示每一個橫截面觀測值的權重;Xt=（Xt1，Xt2，…，Xt），Yt=（Yt1，Yt2，…，Yt）。由此，每個地區產出導向的距離函數為：

Dt0（xt，yt|C，S）=inf{θ：（x′，y′/θ）∈Lt}（2）

求解線性規劃問題，得到距離函數：

infθθ，z≥0?s.t.（Yt1，Yt2，…，Yt）·z≥yt/θ

（Xt1，Xt2，…，Xt）·z≤xt（3）

借鑒Caves等[31]的做法將兩個Malmquist指數的幾何平均值構造成序列Malmquist生產率指數：

MO（xt+1，yt+1，xt，yt）=DtO（xt+1，yt+1）DtO（xt，yt）×

Dt+1O（xt+1，yt+1）Dt+1O（xt，yt）1/2=

Dt+1O（xt+1，yt+1）DtO（xt，yt）×

DtO（xt+1，yt+1）Dt+1O（xt+1，yt+1）×

DtO（xt，yt）Dt+1O（xt，yt）1/2=TEC×TC

（4）

式中，技術效率變動指數（Technology Efficiency Change，TEC）刻畫從t期到t+1期各地區對最佳生產前沿的追趕程度;技術進步指數（Technology Change，TC）刻畫技術前沿從t期到t+1期的變動。

本文借助MaxDEA6.0軟件使用序列DEA方法測算重慶市農業全要素生產率及其分解部分，將其轉化成以2000年為100的累積增長指數作為計量模型分析中的被解釋變量。所使用數據為2000—2016年重慶市37個區縣形成的面板數據。考慮到數據一致性和可獲取性，結合已有研究成果及重慶市農業發展的實際情況，選擇的產出指標為農林牧漁業總產值，將其換算成2000年可比價。投入指標包括農作物播種面積、第一產業人員、化肥投入、農業機械投入和農藥投入。另外，論文修正了個別缺失值和異常值。

（三）變量界定與數據處理

本文將農業全要素生產率影響因素分為核心解釋變量和控制變量兩類。其中，核心解釋變量為城鎮化和工業化。借鑒已有研究及考慮數據的可獲取性[32]，本文選取產業結構、基礎設施、教育水平和金融發展程度等控制變量。具體地，用城鎮人口占人口總數的比值代表城鎮化，用工業增加值占GDP比重代表工業化。此外，產業結構、基礎設施、教育水平和金融發展程度分別用二三產業增加值占GDP比重、單位面積公路通車里程、教育經費支出占一般公共預算支出比重和存貸款余額與GDP之比來衡量。本文所使用的數據均來自《重慶統計年鑒》（2001—2017）和地方統計年鑒。

三、城鎮化、工業化與農業全要素生產率增長關系的基本判斷

（一）重慶市農業全要素生產率時序演變

從農業TFP的測算結果可知，2007年是一個重要的分界線，這可能與2007年重慶市被確認為城鄉綜合配套改革試驗區，政府加大對農業的支持力度有關。因此，本文把考察周期分為2000—2006和2007—2016年兩個階段，進而考察兩個階段重慶市農業全要素生產率增長差異。表1為2000—2006和2007—2016年Malmquist生產率指數增長的情況。由表1可知，2000—2006年間，除城口縣、墊江縣、巫溪縣、武隆區和彭水縣外，其余區縣的農業全要素生產率維持正增長。而2007—2016年間，重慶市所有區縣的農業全要素生產率均為正增長。另外，2000—2006和2007—2016年重慶市37個區縣農業全要素生產率年均增長率分別為4.0%和7.1%，2007年后重慶市農業全要素生產率增長更為明顯。

（二）描述性統計分析

表2為農業全要素生產率及其主要影響因素的統計特征。通過對各變量的標準差、最小值和最大值進行分析可以發現，重慶市各區縣之間各個解釋變量存在較大差距，表現出比較明顯的地區差異性。由表2可知，重慶市農業全要素生產率指數均值為1.063，說明2000—2016年間重慶市農業全要素生產率年平均增長率為6.3%。同時，重慶市農業全要素生產率指數最大值達到2.121，但最小值卻僅為0.713，說明重慶市區縣之間農業全要素生產率增長率存在顯著差異。

圖1刻畫了城鎮化、工業化與農業全要素生產率之間關系的二維散點圖及其回歸擬合趨勢線。由圖1可知，隨著城鎮化率的提高，農業全要素生產率不斷上升，并且工業化率的提高也帶動了農業全要素生產率增長。由此，可初步推測城鎮化、工業化和農業全要素生產率之間存在較為明顯的正相關關系，更為嚴謹的結論需要計量模型的實證檢驗得出。

四、城鎮化、工業化對農業全要素生產率增長的影響

（一）計量模型

農業全要素生產率對實現農業可持續發展意義重大，其增長受到城鎮化、工業化、產業結構、基礎設施等諸多因素作用。城鎮化和工業化進程對農業生產產生了重要影響，本研究將重點考察城鎮化和工業化對農業全要素生產率增長的影響。另外，農業全要素生產率增長是一個長期積累過程，上一期農業全要素生產率會對當期產生重要影響。因此，本文借鑒李谷成等[33]的做法，引入農業全要素生產率滯后一期作為解釋變量，構建如下計量模型：

LnTFPit=β0+β1×LnTFPit-1+

β2×LnUrbanit+

β3×LnIndustryit-1+

β4×LnStructureit+

β5×LnRoadit+

β6×LnEduit+

β7×LnFinanceit+μi+εit

（5）

式（5）中，i表示區縣，t表示年份;TFP表示農業全要素生產率，Urban表示城鎮化，Industry表示工業化，Structure表示產業結構，Road表示公路密度， Edu表示教育水平，Finance表示金融發展程度，用μi表示地區效應，εit為經典隨機擾動項。

本文構建動態面板模型對農業全要素生產率增長展開分析，傳統面板數據估計方法并不適用。另外，考慮城鎮化、工業化與農業全要素生產率增長之間的雙向因果關系，本文采用廣義矩估計（GMM）方法進行實證估計。由此，本文采用差分GMM和系統GMM兩步法估計城鎮化、工業化等因素對農業全要素生產率增長的影響。

（二）模型估計結果分析

為保證GMM估計量的一致性，廣義矩估計方法通過AR（1）和AR（2）檢驗對擾動項進行自相關檢驗，利用Sargan檢驗對工具變量有效性進行過度識別檢驗。表3為不同模型設定下式（5）的一階差分GMM估計和系統GMM估計的結果。由表3可知，各模型中檢驗AR（1）檢驗值的伴隨概率均小于0.01，而AR（2）檢驗值的伴隨概率均大于0.1，說明擾動項的差分存在一階自相關，但不存在二階自相關，由此接受原假設“擾動項無自相關”，均可采用差分GMM估計和系統GMM估計方法。另外，通過診斷結果還可知，Sargan檢驗值的伴隨概率均大于0.1，在10%的顯著性水平上，無法拒絕“所有工具變量均有效”的原假設，因此差分GMM估計和系統GMM估計通過了工具變量的有效性檢驗，模型設定合理。模型1和模型4分別采用差分GMM估計和系統GMM估計展開城鎮化、工業化對農業全要素生產率增長的影響研究。通過回歸估計結果可知，重慶市城鎮化對農業全要素生產率增長具有顯著正向影響，工業化對農業全要素生產率增長也具有顯著正向影響。除此之外，基礎設施、教育水平以及金融發展程度對農業全要素生產率增長均具有顯著正向影響，而產業結構對農業全要素生產率增長具有顯著負向影響。

由表3知，城鎮化對農業全要素生產率增長具有正向影響，并且通過1%水平上的顯著性檢驗。城鎮化對農業全要素生產率增長具有顯著正向作用，這與楊志海和王雅鵬[12]的研究結果比較一致。重慶市城鎮化進程有助于農業經濟和農村社會發展，可能的原因是，重慶市城鎮化一方面有助于“大農村”剩余勞動力的轉移，改善了農業規模效率。另一方面，城市人口的增加拉動了對農產品的有效需求，提高了農民收入水平。此外，城鎮化會將先進的技術擴散到農村地區及農業生產，進而提高農業生產技術水平，帶動農業全要素生產率增長。

工業化對農業全要素生產率增長具有正向影響，同樣通過1%水平上的顯著性檢驗。工業化進程顯著促進了農業全要素生產率增長，這與李士梅和尹希文[25]的研究結論一致。主要原因是，近年來重慶市抓住統籌城鄉發展的契機，持續加大以工促農力度，大力推進生產資料供應、農業機械化等農業生產社會化服務，充分發揮工業化對農業經濟增長的輻射帶動作用。實際上，工業能夠為農業生產提供必要的生產資料和技術支撐，特別是農業機械工業體系和物質技術裝備體系的完善能夠有效替代勞動，節約農業生產成本，優化農業生產要素配置，提高農業生產效率。同時，農業機械裝備實質是技術進步的有效載體，是一種資本體現式技術進步。由此，工業化進程能夠為農村和農業生產提供機械動力，從技術進步和技術效率改善兩方面提高農業全要素生產率。

值得注意的是，除城鎮化和工業化外，其他控制變量對農業全要素生產率增長也具有顯著影響。由差分GMM和系統GMM估計結果可知，農業全要素生產率滯后一期的系數為正，且通過了1%水平上的顯著性檢驗，說明前一期農業全要素生產率對當期農業全要素生產率具有顯著的促進作用，農業全要素生產率增長是一個長期累積過程。產業結構對農業全要素生產率增長具有顯著負向影響。重慶市工業和服務業的發展，尤其是服務業的發展給農業產業的發展造成了比較大的威脅，導致農業增加值占GDP的比重不斷下降。農村基礎設施顯著提高了農業全要素生產率。近年來重慶市各區縣政府加強農村道路、公共服務配套等建設，促進農村基礎設施的不斷完善，有效降低了農業生產成本，帶動了農業全要素生產率增長。教育水平對農業全要素生產率增長具有顯著正向影響。教育能夠促進人力資本累積，提高科技創新能力，推動新技術、新產品的研發，通過農業生產技術革新以及農民科技素質和科技應用能力的提高，促進了農業全要素生產率的增長。金融發展對農業全要素生產率增長具有促進作用，這一結論與尹雷和沈毅[34]以及井深和肖龍鐸[35]的研究結果較為一致。金融發展有助于推動農業技術創新、提升農業投資效率，進而帶動農業全要素生產率增長。

（三）穩健性檢驗

為保證實證估計結果可靠，本文使用差分GMM和系統GMM兩種方法展開城鎮化、工業化對農業全要素生產率增長影響的實證估計。此外，論文采用刪減核心變量以及刪除異常樣本點等方法對回歸模型進行實證估計，最終這些回歸方程中城鎮化和工業化兩個核心變量的系數、符號及顯著性水平并未發生明顯變化，因此模型回歸結果是比較穩健的。

五、結論與啟示

城鎮化和工業化是推動地區經濟增長的重要因素，但其對農業全要素生產率增長的影響仍存在不確定性。本文基于重慶37個縣（區）面板數據，在測算重慶農業全要素生產率的基礎上，從理論和實證層面考察了城鎮化和工業化對農業全要素生產率增長的影響。研究發現：（1）重慶市城鎮化對農業全要素生產率增長具有顯著正向影響，工業化對農業全要素生產率增長也具有顯著正向影響。（2）基礎設施、教育水平以及金融發展程度對農業全要素生產率增長均具有顯著正向影響，而產業結構對農業全要素生產率增長具有顯著負向影響。

根據研究結論，本文認為提高農業全要素生產率、實現農業現代化，可從城鎮化和工業化兩方面著手。第一，強調城市對農村的支持，加大以城帶鄉力度。在地區經濟增長過程中應高度重視“三農”問題。一方面，加大對進城務工人員的人力資本投資，提高進城勞動力的技能和知識，完善醫療、教育、保險等社會保障體系，推進農村剩余勞動力順利轉移，充分發揮城鎮化對農業發展的積極作用;另一方面，推動大、中、小城市和小城鎮協調發展，重視小城鎮建設，充分利用城鎮對資本、人才及技術等要素的吸納和創造能力，強化城鎮對農業和農村地區發展的輻射帶動作用。第二，強調工業反哺農業，加大以工促農力度，用工業化理念推進農業現代化。充分發揮工業化對現代農業的促進作用，加快農村電網、農田水利等基礎設施建設，繼續加大對農業生產的資本要素投入，特別是完善農業機械工業體系和物質技術裝備體系。同時，要注意從地方實際出發，因地制宜，將地方農業生產特點與工業化緊密結合，將工業化的技術、資本優勢擴散到農業和農村地區，實現農業現代化。參考文獻：

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Research on the impact of urbanization and industrialization on the growth of

agricultural total factor productivity： Evidence based on panel data of 37 counties in Chongqing

YIN Chaojinga，b

（a. Research Centre of Rural Economics and Management; b. College of

Economics & Management， Southwest University， Chongqing 400715， P. R. China）

Abstract：

Based on the panel data of 37 counties in Chongqing from 2000 to 2016， this paper uses the sequential DEA method to measure the change of total factor productivity in Chongqing. Based on this， this paper discusses the time evolution of Chongqings agricultural total factor productivity growth and examines the impact of urbanization and industrialization on the growth of agricultural total factor productivity systematically from both theoretical and empirical level. Firstly， the results suggest that the total factor productivity of Chongqing has increased from 2000 to 2016. After 2007， the growth of agricultural total factor productivity in Chongqing is more obvious， and different regions in Chongqing show obvious spatial imbalance. Secondly， the empirical results of the dynamic panel model show that urbanization has a significant positive impact on agricultural total factor productivity growth， and so does industrialization. Finally， the research also finds out that infrastructure， education and financial development all have a significant positive impact on agricultural total factor productivity growth while industrial structure has a significant negative impact on it.

Key words：agricultural total factor productivity; sequential DEA; urbanization; industrialization; time evolution; spatial imbalance

（責任編輯?傅旭東）