高質量發展下江蘇省農業全要素生產率收斂性分析

◆蔣艷芝 丁志超

一、前言

在高質量發展背景下，農業作為國民經濟體系中基礎性重要產業部門，承受著內外環境變化所帶來的巨大沖擊，深層次矛盾和問題不斷積累并日益突出。為適應總體發展環境，農業發展必須走高質量發展之路。在國民經濟發展的換擋期，深入推進農業供給側結構性改革，提高農業全要素生產率是實現農業高質量發展的重要實現路徑[1]。近年的農機社會化服務為江蘇糧食生產、農民增收、農村勞動力轉移提供了保障，農藥和化肥使用量明顯下降，在這樣的農業現代化提升中，江蘇農業全要素生產率又發生怎樣的變化，省內農業全要素生產率是否存在差異，這就需要對江蘇省農業全要素生產率進行測算，并據此分析內部收斂特征。

二、江蘇省內農業全要素生產率測算

全要素生產率（TFP）指多投入多產出情況下某行業、某一時期范圍內的產出與土地、勞動力、資本和其他物質資料等投入成本的比值，即全部要素投入的平均產出，農業全要素生產率（ATFP）度量了除勞動力和資本等要素投入以外因技術進步和組織創新等實現的農業增長。

（一）農業全要素生產率測算思路

為細化區分技術進步與技術效率，避免對非效率項嚴格假定造成的偏差，采用DEA 方法對ATFP 進行測算。為根據統計數據確定有效生產前沿面，從2001年至2019年《江蘇省統計年鑒》獲得江蘇省內各市如表1所示投入產出變量數據，其中農林牧漁業總產值均按江蘇省農林牧漁業總產值指數進行平減，平減至以2000年為基期的可比水平。

表1 DEA-Malmquist 投入產出變量統計描述

在基于以上數據獲得生產前沿面后，將非有效的決策單元影射到有效生產前沿面上，比較非有效的決策單元“偏離”有效生產前沿面的程度即可評價各決策單元的相對效率。Malmquist 生產率指數基于DEA 方法，無需投入產出的價格信息，非常適用于本研究無法獲得市級投入要素數量和價格信息的情形，也被證明在一定條件下優于Tornqvist 指數和Fisher 理想指數[2]。這里具體使用Malmquist-TFP 指數來衡量全要素生產率的變化，將ATFP分解為技術進步以及技術效率的變化。假定各市處于相同的技術水平，依據Malmquist 生產率指數定義有Malmquist生產率指數M0（xt+1，yt+1，xt，yt）=TFPt+1=TECt+1×TPt+1=SECt+1×PECt+1×TPt+1，TEC、TP、PEC 和SEC 分別指技術效率指數、技術進步指數、純技術效率指數和規模效率指數[3]。

（二）農業全要素生產率測算結果

使用DEAP 2.1 測算得到的江蘇省各地級市農業全要素生產率（ATFP）變化指數如表2所示（增幅等于ATFP2018年指數/ATFP2001年指數-1），平均的農業全要素生產率增長及其分解構成的變化如表3所示，其中Effch、Techch、Pech、Sech 和Tfpch 分別指技術效率變化指數、技術進步指數、純技術效率指數、規模效率指數和全要素生產率指數。

表2 江蘇省13 市ATFP 指數（2000—2018年）

表3 江蘇省區域農業Malmquist 指數及其構成

江蘇省各市自新世紀以來均在ATFP 方面獲得明顯提升、農業發展質量均有進步，常州市19年間進步程度最為明顯，而無錫市因各年總體情況均較好進步程度最低。若從蘇南、蘇中和蘇北區域間比較來看，蘇中地區ATFP 增幅最為明顯，蘇北地區次之，而蘇南地區增幅較低。從地域差異來看，2000—2018年的期間，江蘇省13個市的農業全要素生產率均呈現正增長，其中蘇南ATFP簡單平均的年增長為7.06%、蘇中地區為2.57%、蘇北地區為1.88%，呈自南向北遞減特征。

表3所示江蘇省內ATFP 增長的區域差異十分明顯，這種差異與經濟發展程度存在著較高正相關性[4]；各市均主要依靠技術進步來實現ATFP 的提升，但是技術效率的作用程度存在明顯差異，同時實現技術進步和技術效率促進ATFP 的兩個地市均位于蘇南，雖然南京和蘇州技術效率貢獻的幅度并不明顯，蘇北和蘇中地區技術效率下降程度明顯大于蘇南地區，并且蘇北技術效率拉低ATFP的程度大于蘇中；農業生產規模效率的不足似乎是江蘇省農業技術效率貢獻度低、甚至普遍拉低ATFP，且在蘇北地區尤為明顯的原因。

三、江蘇省農業全要素生產率收斂特征

依次進行σ 收斂分析和絕對β 收斂分析，可對是否存在地區間ATFP 收斂進行判斷。其中σ 收斂利用水平指標的變異系數或標準差來反映地區間差距的變化趨勢；絕對β 收斂采用收斂性回歸模型γit=α+βlnTFPi0+εit，γit=[Ln（ATFPi,t）-Ln（ATFPi,0）]/T，為0 期到t 期間各地區的ATFP 增長率，lnTEi0 為0 期的ATFP 指數，εit為隨機擾動項，如擬合得到的β 為負則存在收斂性，如為正則存在發散性，收斂速度λ=-ln（1+β）/T。絕對β 收斂是σ 收斂的充分條件，即當絕對β 收斂不存在時，σ 收斂不會發生；另以TFP 滯后一期項作為解釋變量的收斂方程進行絕對收斂分析，即LnATFPi,t-LnATFPi,t-1=α+βLn（ATFPi,t-1）+εi,t，常數項反映穩態條件、β為回歸系數，若β 顯著為負則存在條件β 收斂[5-6]，意味著城市間ATFP 差距的逐漸縮小。

（一）收斂分析結果

圖1-圖5 表明2000－2018年江蘇省內ATFP 及其構成指數的增長率標準差存在明顯波動，且波動并未呈現縮小趨勢或穩定趨勢，這意味著江蘇省內ATFP 在十三個地市間的差異并不收斂，從而江蘇省內ATFP 可能存在長期的差異，這種差異的持續存在源于技術效率和技術進步兩方面，從而意味著江蘇省內將長期存在地區間的農業科技研發和應用的差異，但尤以技術效率存在差異最為關鍵。同時也需要注意：2012年至2017年，即十八大之后的五年間，ATFP 出現一定σ 收斂特征，且主要源自技術效率的σ 收斂。蘇南、蘇中和蘇北三大區域ATFP 的技術進步指數總體的標準差小于技術效率變化指數和ATFP 指數，但是各項變化指數并未呈現明顯的收斂特征，蘇中地區的各項變化指數差異明顯低于蘇南和蘇北地區，意味著蘇中三市的ATFP 集中度高于江蘇省其他地區。

圖1 技術效率變化指數標準差

圖2 技術進步指數標準差

圖3 純技術效率指數標準差

圖4 規模效率指數標準差

圖5 全要素生產率標準差

利用OLS 回歸和控制地區固定效應的面板數據回歸，得到如表4 和表5所示的江蘇省內ATFP 絕對收斂分析結果。表4 中江蘇省β 在1%顯著性水平取負值，存在省內絕對β 收斂，農業全要素生產率較低的市對較高的市存在“追趕效應”，隨著時間的推移，江蘇省內所有市的農業全要素生產率將收斂于統一穩態均衡值；除蘇中三市外，蘇南和蘇北兩區域內部亦有絕對β收斂現象，存在低農業全要素生產率市向高農業全要素生產率市的“追趕效應”，且蘇北地區的收斂速度明顯高于蘇南地區。

表4 江蘇ATFPβ 收斂檢驗結果I

從表5 的分析結果可以發現，江蘇省、蘇南和蘇北ATFP 滯后一期的系數在1%顯著性水平下顯著為負，說明依據兩種收斂模型獲得的數據分析均表明江蘇省內、蘇南和蘇北地區內ATFP 存在“追趕效應”。定性來看，江蘇省新世紀以來存在明顯的農業全要素生產率的收斂特征，但使用基期ATFP 作為解釋變量的收斂模型顯示蘇北地區內部的收斂速度更快，而使用滯后一期ATFP 作為解釋變量的收斂模型分析結果表明蘇南地區的收斂速度更快，這意味著較新世紀初期，蘇北地區內部的ATFP 差異明顯縮小，但是從年度間的動態變化而言，蘇南地區內部的收斂速度更快一些，這也直接導致了江蘇省內ATFP 難以出現收斂。因此江蘇省為保證所有地區農業高質量發展，需要關注于蘇南和蘇北地區ATFP 的俱樂部收斂，并關注兩地區的收斂穩態值之間的差異，通過技術支持和技術轉移等手段平衡蘇南和蘇北地區之間的ATFP 發展。

表5 江蘇ATFPβ 收斂檢驗結果II

四、結論和政策啟示

以DEA－Malmquist 指數法對江蘇省13 個地級市農業全要素生產率的測算結果顯示：各市農業全要素生產率在2000—2018年間經歷了較快速的增長，增長主要源于農業技術進步，而技術效率存在下降，表明農業前沿技術適應性仍顯不足；地域農業全要素生產率差異明顯，省內農業全要素生產率收斂呈現整體“追趕效應”和俱樂部收斂，在一定時期內出現相對差異的縮小，但并未呈現明顯的農業全要素生產率絕對差異縮小的特征。

基于以上研究結論，江蘇省為實現農業健康可持續的高質量發展、保持農業全要素生產率提升，需推進江蘇省農業經濟增長方式的轉變，在鼓勵江蘇省內不同地區繼續進行適應自身農業生產條件和環境的農業技術創新的同時，強化技術創新成果的轉化和落地，全面提升農業生產經營各微觀主體的生產技術效率。同時，必須借助要素市場化改革和農業社會化服務發展，全面提升土地和服務的適度規模經營，提升規模效率，以規模經營降低技術應用的交易成本。在此基礎上，鼓勵形成技術進步和技術效率雙重驅動實現高質量發展的先進經驗和模式，對此進行推廣，進而努力降低江蘇省內農業全要素生產率的差異化程度，在保證江蘇省作為農業大省生產效率的同時，縮小內部地區間生產效率差異，保證高質量發展也包含共享共贏的內涵。