相對技術進步與我國農產品消費需求結構基于價格效應和共同富裕效應的視角

關鍵詞：相對技術進步農產品消費需求結構價格效應共同富裕效應

DOI：10.19592/j.cnki.scje.420261

JEL分類號：E21，E24，J24 中圖分類號：F061

文獻標識碼：A 文章編號：1000-6249（2025）03-080-17

一、引言

習近平總書記在《正確認識和把握我國發展重大理論和實踐問題》中強調確保初級產品供給保障的重要性，為正確認識和把握初級產品供給保障，我們應將提高農業綜合生產能力和農業部門技術進步放在突出的位置。糧食關乎國運民生，農業基礎地位任何時候都不能忽視和削弱。

改革開放40多年以來，我國社會對第一產業和第二、三產業產品的消費需求在結構上存在較大的差異。圖1顯示，社會對第二、三產業（非農業部門）產品的消費需求遠遠超出對第一產業（農業部門）產品的消費需求；在初級產品的需求端，農業部門產品的消費需求占總需求的比例在持續下降，盡管下降速率近年來具有放緩的態勢。

另外，這些年來我國技術進步率在顯著攀升。圖2呈現了我國40年來技術進步率和近20年來創新指數的變化趨勢。可見，在互聯網浪潮興起之后，我國農業技術進步率要明顯低于非農業技術進步率，且兩者之間的差距在逐漸拉大，而創新指數急劇上升。

對照圖2和圖1，一個自然的問題是：非農與農業部門巨大的技術進步差異是不是嚴重擠壓了社會對農業部門產品的消費需求呢？如果是，長此以往，初級產品的供給終將得不到充分保障，實現初級產品自主自強會成一句空話。受這一事實的驅動，本文從非農與農業相對技術進步率出發，基于價格效應和共同富裕效應的視角，從理論與實證兩方面分析相對技術進步對我國農業產品消費需求的影響，并探討其中的影響機制，提出政策建議。

在理論模型中，我們先考察我國相對技術進步率對農業部門相對于非農業部門產品的相對價格（價格因子）和相對工資（共同富裕因子）的影響，進而分別考察兩者對兩部門產品消費需求差異的影響。分析發現，非農業部門相對于農業部門的技術進步越快，非農業部門產品相對于農業部門產品的價格就越低，進而家庭對農業部門產品消費需求的比重就越小。同時，相對技術進步率提高時，農業部門的相對收人水平下降，從而惡化農業部門產品的消費需求比重。這說明，相對技術進步可以對我國農業部門產品消費需求占比下降給出一個充分的解釋。

在實證中，本文利用1978—2021年我國分省面板數據，采用固定效應回歸估計方法驗證上述理論結論，發現價格效應和共同富裕效應具有預期為負的方向性，并具有統計顯著性；同時，還估計了價格效應和共同富裕效應在相對技術進步擠壓農業產品消費需求的總效應中的貢獻度。

相較于已有研究，本文的創新之處在于：第一，從相對技術進步的視角探討農業產品消費需求下降的原因，這與傳統理論從恩格爾系數效應和線性支出系統的視角（如Banksetal.，，1997；田鳳平和周先波，2009）進行探討具有不同之處。第二，構建理論框架，分析相對技術進步影響農業消費需求結構的價格效應和共同富裕效應，并對此進行實證探究。已有文獻，如Kongsamut et al.（2001）、Storeslettenetal.（2019），多從宏觀層面探究一國的技術進步通過影響居民收人水平影響居民的消費水平。

其余部分安排如下：第二部分為文獻綜述；第三部分闡述價格效應和共同富裕效應，提出理論機制相關命題；第四部分對理論結論進行實證；最后是結論。

二、文獻綜述

與本文研究相關的文獻主要有兩支。第一支文獻是有關技術進步與不平等關系的研究。早期的研究如Acemoglu（2002）發現，技術進步有利于技術型工人，同時會取代非技術型工人，從而加劇社會的不平等。IT部門快速增長使得美國勞動力大大縮減，人們悲觀地預期未來這種趨勢會持續，同時這會造成不平等現象的加劇。近些年來，有學者指出，技術進步（如人工智能）會替代掉一部分勞動力，大幅降低這些部門的成本，增加無法被替代的部門對勞動力的需求，使這種替代效應被生產力效應所抵消，故不僅不會增加社會不平等性，相反還會增加社會福利（Acemoglu and Restrepo，2018）。此外，Acemoglu and Guerieri（2008）分析指出，在替代掉一部分工人、減少了部分工資成本以后，技術進步會削弱廠商進一步引人自動化設備的意愿，同時會創造更多的非替代性工作崗位，隨著時間的推移，這樣的趨勢最終會達到穩態。除這些在微觀層面探究技術進步如何影響就業不平等、收入不平等的研究之外，也有一些文獻直接探討技術進步或經濟結構轉型對工資收人差距演化的影響。例如，Kruselletal.（2000）指出，由于技能的互補性和技術進步的方向性等生產特征，技術進步往往要求企業安排更高技能的勞動力與新技術相結合，提高了對高技能勞動力的相對需求，從而擴大了高技能工人和低技能工人的工資收人差距；類似結論也被其他學者所發現（徐舒，2010；董直慶等，2014；楊飛，2017；盧晶亮，2017；Acemoglu，1998；謝小平，2018）。此外，也有學者從國際視角看待技術進步對工資差異的影響，比如Burstein and Vogel（2017）和Cravino and Sotelo（2019）發現，國際貿易能夠使不同的國家在不同技術密集度的行業中進行生產，從而改變對不同技能勞動力的相對需求和工資收入差距。技術密集型產業比重上升會增加對高技能勞動力的相對需求，從而擴大工資收人差距（Buera and Kaboski 2012；Buera et al.2022）。上述文獻大多僅考慮技術進步對工資收入差距的影響，并未考察技術進步影響收入差距之后如何進一步影響消費需求結構。

第二支文獻是探究各類因素影響消費需求結構的研究。這一領域較早的權威文獻是Kongsamutet al.（2001），研究收人對需求結構的影響。他們指出，因消費偏好的特點，非農產品需求收入彈性較大（大于1），而農產品需求收入彈性較小（小于1），故隨著收入的增長，人們對非農產品的相對需求便上升，對農產品的相對需求卻下降。此外，也有研究指出，經濟體所經歷的對勞動力和資本的大規模再分配會導致農業部門和城市部門產品需求結構產生差異性變化（Cominetal.，2021；Matsuyama，1992）。針對這種消費結構轉型的解釋，目前文獻有兩類：一類是從供給側的角度，認為城市部門和農業部門技術進步率的差異會通過影響兩個部門的資本密集度和勞動力占比的差異來影響兩個部門的價格差異，從而最終影響兩個部門產品的消費需求。比如，Ngaiand Pissarides（2007）論證發現，兩個部門的最終品之間較低的替代彈性能夠促使勞動力從技術進步率較高的部門轉移到技術進步率較低的部門。類似的結論也已經被其他學者所證實（Laitner，2000；Caselli andColeman，2001； Gollin et al.，2002）。而Acemoglu and Guerrieri（2008）指出，資本深化能夠增加資本密集度更高的部門的產出，造成資本密集度不同的兩個部門之間的產出差異，進而影響兩個部門的消費差異。在這方面，國內學者也分別從鮑莫爾效應和恩格爾效應分析了消費產品需求的結構轉型。鮑莫爾效應指出，如果不同部門的產品之間存在一定程度上的互補性，那么技術進步越快的部門產品的價格往往相對較低，從而促使勞動力轉移到其他部門（郭凱明等，2017）；恩格爾效應指出，不同產品的需求收人彈性不同，非農產品的需求收人彈性要高于農產品的需求收人彈性，收人的提高將使人們對農產品的需求下降，從而促使勞動力從農業部門轉移到非農業部門（Foellmi andZweimuller，2008；Boppart，2014；李尚驁和龔六堂，2012；莫靖新和吳玉鳴，2023）。

另一類是從需求側的角度切入，認為需求結構的變化直接影響對不同產業產品的相對需求，導致生產活動集中于產品相對需求更高的產業，進而帶動結構轉型。Kongsamut et al.（2001）使用Stone-Geary型非位似偏好效用函數研究這一機制發現，隨著收入的增長，人們降低農業產品的相對需求，而增加城市部門產品的相對需求。這一結論也被其他學者通過不同形式的效用函數所證實（Comin et al.，2021； Boppart，2014）。除此之外，也有學者（如Matsuyama，2009）研究開放經濟體發現，國外需求的變化也會影響消費結構轉型，因為一個國家工業部門的技術進步會降低其工業產品的相對價格，形成比較優勢，擴大國際市場，從而促進該國工業品的需求上升（Swiecki，2017； Sposi，2019）。Uyetal.（2013）通過使用韓國的結構轉型數據也驗證了這一結論。

綜合上述兩支文獻，不難看出，目前學術界對技術進步和農業與非農業產品消費需求結構差異之間關系的研究還是相對孤立的，即便有學者考慮了技術進步率對城鄉消費結構差異的影響，也是局限于單一的需求側或供給側角度，沒將兩者結合起來。本文構建理論模型，將需求側和供給側的影響放在一個統一的框架內進行考慮，研究農業與非農業相對技術進步率對農業產品消費需求結構的影響，并探討其中的價格效應和共同富裕效應機制，因而一定程度上彌補了已有研究的不足。

三、理論模型

為研究農產品與非農產品的消費需求結構差異，我們假設在勞動和服務市場中僅存在兩個生產部門：農業部門和非農業部門，產出分別為 和 。參考郭凱明和黃靜萍（2020）的做法，假設只有勞動作為生產要素①，兩個部門的勞動分別為 和 ，兩部門的生產函數分別是其勞動 的線性函數，即

其中，Aj是部門j的技術進步率， 是兩部門總的勞動投入。假設企業處于完全競爭的市場之中；同時假定農業部門的工資為 ，非農業部門的工資為 。因而，兩部門的優化問題分別為：

假設消費方是家庭部門，它具有如下形式的CES型效用函數：

其中， 分別為家庭對農業部門和非農業部門產品的消費需求量，且假定 ，而 代表最低消費量②； 和 分別是家庭對兩部門產品的消費在家庭消費效用中的權重，滿足

家庭部門選擇消費 ，以使其消費效用最大化，其優化問題為：

在完全競爭的市場中，對家庭而言， 是外生給定的，同時假定L也為外生給定的。求解上述優化問題可知，家庭對農業和非農業兩部門產品的最優消費 滿足以下條件（證明見附錄1）：

我們用家庭對農業（非農業）部門產品的消費占家庭對這兩部門產品總消費的比重來刻畫家庭

對農產品和非農產品的消費需求，分別記為：

由式（5），并結合家庭預算約束 ，可得

為對模型進行理論分析，我們作以下記號：

記非農業相對于農業的相對技術進步率為 。

記農產品相對于非農產品的相對價格為 ，稱之為價格因子。

記農業部門和非農業部門工資之比為 ，亦稱之為工資因子，反映了農業與非農業的工資差異；其值增加意味著非農業與農業收入差距在縮小，即意味著共同富裕程度在提高。為反映這種動態性，本文稱之為共同富裕因子。

由生產部門的最優化目標函數（2）和條件（3） 可知，價格因子δ和共同富裕因子滿足如下關系：

δ=ξ A

由此可知，在ξ保持不變的情況下，相對技術進步率 越大，農產品相對于非農產品的相對價格就越高。由此可以假設，價格因子是相對技術進步率的函數：

同樣，在農產品相對于非農產品的相對價格8保持不變的情況下，相對技術進步率 越大，農業與非農業工資之比ε就越低。由此假設，共同富裕因子也是相對技術進步率的函數：

從而，（7）式可寫為 d（A）=ξ（A）A 。

由（5）式，結合產品市場的出清條件 、生產函數 ，以及生產部門的最優化條件（3）式、價格因子和共同富裕因子滿足的關系式（7），可以證明（見附錄2），農業部門產品的消費需求占兩部門總消費需求的比例為①

所以，農業部門產品消費需求占比 是相對價格8、共同富裕因子 ξ 的函數，且與市場總勞動量L、農業部門的技術進步絕對水平 家庭對兩類產品消費的替代彈性∈、家庭對兩部門產品的消費在家庭消費效用中的權重比 、農業產品最低消費量- 等有關。

上述結果表明，當家庭對兩部門產品的消費效用權重和替代彈性不變、對農產品最低消費量不變時，價格因子δ和共同富裕因子 ξ 對農產品消費需求結構起著關鍵的作用。因 和 ξ= （A），故 主要取決于供給側的相對技術進步率A。

以下我們從價格效應和共同富裕效應兩個方面，考察相對技術進步率對 的影響。

（-） 價格效應

由（8）式的 知，相對技術進步率 越大，農產品相對價格因子就越高。非農業部門相比農業部門較快的技術進步將帶來農業部門產品相對價格 的上升，這是相對技術進步率對農產品相對價格的影響。

另一方面，由（10）式可計算價格因子對農業部門產品消費需求占比的邊際影響為：

在我國，由于農業部門和非農業部門產品的替代彈性 ？ 超過1（具體結果參見后文表1的參數校準），故 。從而，農產品相對價格8的上升進一步導致對農產品的消費需求比重 的下降。

由上述兩方面結果知， ，即相對技術進步率 A 通過提升農業部門產品相對價格δ，進一步降低農業部門產品的消費需求比重 ，最終擴大兩部門產品相對需求比例的差異 。這是相對技術進步影響兩部門產品需求差異的價格效應。

命題1（相對技術進步的價格效應 ）：非農業部門相對于農業部門的技術進步率（A）越大，農業部門相對于非農業部門產品的相對價格（8）就越高，進而家庭對農業部門產品消費需求比重 就越小，最終拉大了兩個部門產品消費需求差異 。

（二）共同富裕效應

一般來說，非農業部門的平均工資要高于農業部門的平均工資，即農業和非農業平均工資之比小于1，因此這一比值的增加意味著共同富裕程度在提高。對應于上述價格效應的討論，我們考察相對技術進步通過共同富裕因子對農產品消費需求占比 的影響，記之為共同富裕效應。

由（9）式的 可知，相對技術進步率A越大，共同富裕因子 ξ 就越低；非農業部門相比農業部門較快的技術進步將帶來相對工資 （即共同富裕因子）的下降。這是相對技術進步率對共同富裕因子的影響。

由（10）式可計算，共同富裕因子對農業部門產品消費需求占比的邊際影響為

其中， 。不難看出，共同富裕因子 ξ 對農業部門產品消費需求占比的影響方向取決于 ：當 時， ξ 上升會帶來農產品消費需求占比的上升（ 上升）；而當 時，情況正好相反。在我國，由于 （具體結果參見后文表1的參數校準），故 。這表明，共同富裕因子的上升將促使農產品消費需求比重 的增加。

由上述兩方面結果知， ）xlt;0，即相對技術進步通過降低共同富裕因子ε，進一步降低農產品的消費需求比重xi。這是相對技術進步影響兩部門產品需求差異的共同富裕效應。

命題2（相對技術進步的共同富裕效應 ）：相對技術進步率（A）越大，農業部門相對于非農業部門的相對工資就越低，進而家庭對農業部門產品的消費需求占比 就越小，最終拉大了非農業與農業部門產品消費需求差異 。

（三）分解：相對技術進步影響農村部門產品消費需求占比的總效應

相對技術進步率A影響農產品消費需求比重 的總效應可以分解為：

其中 為相對技術進步率對 的直接影響（或邊際影響）， 愛和樂 分別為相對技術進步率通過價格因子和共同富裕因子影響 的兩個間接效應，即價格效應和共同富裕效應，且結合命題1和2可知這兩種效應皆為負。此分解可更直觀地由圖3來刻畫。

因 以及 ，故相對技術進步率A、價格因子δ和共同富裕因子 ξ 對 和 的邊際影響分別均是同方向的。根據圖3，因為 故有以下結論：

命題3：相對技術進步率A越大，則農業相對于非農業的產品價格（8）就越高，而相對工資 （ξ） 就越低；這兩方面變化均使得農業部門產品的消費需求占比 越小，最終均拉大了兩部門產品消費需求差異 。

在下文實證中，我們只使用 作為被解釋變量，用線性投影方法研究相對技術進步率對農業部門和非農部門產品消費需求結構的影響效應，并估算總效應的上述三種分解。

（四）參數校準

上述理論結論假定在中國情境下有 ？gt;1 和 。為說明其合理性，我們利用國家層面1978年至2021年的時序數據，由參數校準方法對外生參數∈， 進行校準。因為 ，我們需要校準的參數實際上為∈， 。在理論模型中， ，故我們將校準目標函數定為農業部門名

義產出比重 即理論部分的（6）式：

為此，我們收集我國1978年至2021年的數據

按傳統習慣記法，本文將第一產業作為農業部門；相應地，將第二和第三產業近似看作非農業部門。由此，由中國統計年鑒三次產業各年的名義增加值可計算得 ，繼而得到 ，進而可得到價格增長因子

將1978年的價格標準化為1，則可得到各期的價格Pj，。

應用上述數據，根據非線性最小二乘方法，估計模型（14）中的參數∈， ，校準結果如表1所示。可見，盡管在一些經典文獻如Herrendorf etal.（2013）中，校準的結果大多 ？lt;1 ，但是表1結果表明，在中國情境下，非農業與農業的產品替代彈性大于1。此外，我們估計出 ，這三個參數的估計結果保證了前文理論分析滿足其所需要的條件。

四、實證分析

（一）關鍵變量構建

我們從中經網統計數據庫中下載了1978—2021年間我國31個省三次產業的增加值以及城鎮和農村居民人均可支配收人數據。同時我們將第一產業增加值占三個產業增加值的比例定義為家庭對農產品的消費需求占比（即理論部分的 ），稱為農業產品相對消費需求。

將農村和城鎮消費價格指數（以1978年為基年進行調整）CPI之比近似作為價格因子變量，同理論部分，也記為 $＼updelta_{＼mathrm{it}}$ 。將省份i于時期t農村和城鎮居民人均可支配收入之比近似作為共同富裕因子變量，仍記為 。對于分省的相對技術進步率，由于理論模型只假設了一種生產要素一勞動，故實證中我們也只將勞動力作為唯一的投人要素，使用三次產業如上核算所得的增加值作為產出，根據 AL，以1978年的就業人員數為基準調整后，利用增長核算法計算分省的農業技術進步率 和第二、三產業（非農業）技術進步率 ，然后計算兩者的比值 ，記之為相對技術進步率。

圖4繪出我國分省平均的相對技術進步率、價格因子、共同富裕因子的時序圖。從總趨勢看，相對技術進步率與價格因子具有正相關關系，而與共同富裕因子有明顯的負相關關系。從統計上看，此趨勢與前文理論分析結果一致。

那么，相對技術進步率對價格因子和共同富裕因子的影響是否如理論部分所示分別為正和負呢？相對技術進步率對農產品相對消費需求結構的總影響是否為負呢？前述的價格效應和共同富裕效應是否均為負呢？下文在控制一些變量的基礎上，由回歸方法對此進行檢驗。

（二）基準回歸：線性投影方法

首先，考察相對技術進步率對價格因子和共同富裕因子的影響。將相對技術進步率（A）向價格因子（8）和共同富裕因子（g）以及控制變量所在的超平面上進行線性投影，并控制省份和時間固定效應，即設定如下面板數據回歸模型：

其中， 和 分別是省份i于t年的價格因子和共同富裕因子變量， 為省份i于t年城鄉相對技術進步率， 代表控制變量， 和 為省份固定效應， 和1代表時間固定效應， 和 為隨機擾動項。

參考萬廣華等（2022），控制變量的選取主要基于宏觀經濟發展指標，包括各省的實際人均GDP（對數形式）、宏觀經濟開放程度、城鎮化率等，其中，宏觀經濟開放程度使用進出口總額占GDP的比重來測度，城鎮化率為第二和第三產業的就業人員數之和占三個產業總就業人員數的比重①。這里，控制經濟開放程度和城鎮化率是因為：消費者可以向國外借貸，同時本國利率水平又會受國外經濟狀況的影響，從而價格、收人和消費會受到經濟開放程度的影響（Edwards，1996）；另外，Wei and Zhang（2011）和Schmidt-Hebbeland Serven（2000）均發現，城鎮部門往往可以提供較好的工作待遇和社會保障，從而城鎮化率對消費結構有著較為重要的影響。

表2報告上述兩模型的估計結果。可見，相對技術進步率的提高在 1% 的水平上顯著促進價格因子（8）的上升，而顯著降低共同富裕因子（s），即相對技術進步率對價格因子具有正向影響，對共同富裕因子具有負向影響，這驗證了命題1和命題2前一部分結論。

其次，估計相對技術進步率對農產品消費需求結構的總影響。將農產品消費需求占比變量 線性投影至變量 組成的超平面，并控制省份和時間固定效應，即設定如下雙向固定效應回歸模型：

其中， 為省份i于t年家庭對農產品的消費需求占比，其他變量同前

表3的列（1）報告上述模型回歸結果。可見，相對技術進步率對農產品消費需求具有顯著的負向總影響。

最后，估計相對技術進步率A通過價格因子8和共同富裕因子ξ影響農產品消費需求占比 的價格效應和共同富裕效應。為此，將農產品消費需求占比變量 線性投影至變量 組成的超平面，并控制省份和時間固定效應，即設定以下線性模型：

其中 是前述的控制變量。

此模型的估計結果見表3的列（2）。可見，相對于表3的列（1），當加入價格因子和共同富裕因子之后，相對技術進步率的提高帶來的負向抑制效應減弱了約一半。這表明，非農業部門技術進步率的提高會通過影響價格因子和共同富裕因子來影響農業產品的消費需求。在給定其他因素不變的條件下，城鄉收入差距的縮小（ε的增加）顯著增加了農產品消費需求占比，而相對價格之比的上升（8的增加）會顯著降低農業產品消費需求占比，這與命題1和2后一部分結論一致。由此，農村居民可支配收人的提高和農村居民消費價格的下降都有利于增加農產品在總產品中占比份額，減弱農業與非農業產品消費需求結構差異。但是，它們的影響明顯不同，共同富裕因子的邊際影響更大。

圖5分別將相對技術進步率A對價格因子δ和共同富裕因子ε的影響，以及價格因子δ和共同富裕因子 ξ 對消費需求占比 的偏影響關系作了可視化呈現，其中遵循的原理為多元回歸中有關偏回歸的FWL定理，采用的回歸結果為表2和表3（2）。可見，在保持共同富裕因子和其他控制變量不變（包括控制省份固定效應）的條件下，相對技術進步率的提高會顯著提高價格因子（左上圖），價格因子的上升進一步降低農產品的消費需求占比（右上圖）；而在保持價格因子和其他控制變量不變的條件下，相對技術進步率的提高會顯著降低共同富裕因子（左下圖），共同富裕因子的降低會進一步顯著降低農產品的消費需求占比（右下圖）。

進一步，我們估計價格效應和共同富裕效應以及它們對總效應的貢獻，并利用Bootstrap重抽樣方法對它們進行顯著性檢驗，結果見表4。在“相對技術進步率 價格因子 δ→ 農業產品消費需求占比x\"和\"相對技術進步率 A→ 共同富裕因子 ξ→ 農業產品消費需求占比 兩條路徑上，價格效應和共同富裕效應①分別為-0.001和-0.002，在統計上都顯著小于零。這與命題3的結論一致。兩種效應在相對技術進步率影響 的總效應中的占比分別為0.182和0.363，共同富裕效應更強。兩者匯總時，間接效應在總效應中的占比超過 54% 。

（三）穩健性檢驗

雖然我們應用投影方法對前述各模型的估計不涉及解釋變量與擾動項相關的問題，但在現有文獻中研究者常關心此相關問題可能對結論的影響。為排除這方面的顧慮，本文將前文回歸模型中的解釋變量均滯后一階作為解釋變量，分別進行投影估計，結果見表5。

由表5前兩列可見，相對技術進步率對價格因子和共同富裕因子的影響分別顯著為正和負，與表2結果一致，數值上也接近；由表5列（3）知，相對技術進步率對農產品消費需求占比的總影響顯著為負，與表3的列（1）一致；由表5列（4）知，在增加價格因子和共同富裕因子作為解釋變量后，相對技術進步率對農產品消費需求占比的直接影響變小，但仍顯著為負，且價格因子和共同富裕因子的邊際影響分別顯著為負和正，均與表3列（2）一致。可見，前述結論在采用滯后一階解釋變量作為解釋變量的估計中仍是穩健的。

在解釋變量滯后一階的情形下，采用Bootstrap重抽樣的方法對價格效應、共同富裕效應和總效應，以及價格效應、共同富裕效應對總效應的平均貢獻度進行檢驗，結果見表6。與表4比較可知，雖然前述結論中價格效應對總效應的貢獻度稍被低估，共同富裕效應的貢獻度稍被高估，但兩者效應的方向和顯著性均不變，總體上前述結論是穩健的。

五、結論

保障初級產品的供給，特別解決好農產品的供給安全問題，是一個重大戰略性問題，中國人的飯碗在任何時候都要牢牢端在自己手中。如果任由農產品的消費占比逐漸下降，那么我國農產品供給安全很有可能無法得到保證。為保障農業初級產品的供給，本文的最終結論是，在數字經濟的背景下，應同時將提高農業綜合生產能力和農業技術進步放在突出位置。

本文以相對技術進步差異為視角，聚焦于農業與非農業產品消費需求差異，在一定程度上解釋了我國農業產品的消費需求占比逐漸下降的事實。通過建立理論模型，我們發現，相對技術進步率的提高可以通過價格效應和共同富裕效應兩種渠道降低農業產品的消費需求占比，亦即非農業部門技術進步越大，農業與非農業產品需求的差距也越大。這其中的機制有兩種，一是兩部門技術進步差距通過提升價格因子（即農業產品價格與非農業產品價格之比），形成負向價格效應，降低農業部門產品需求占比，促使農業部門與非農業部門產品需求結構差距擴大；二是兩部門技術進步差距通過降低共同富裕因子，形成負向價格效應，同樣降低農業部門產品需求占比，促使農業與非農業產品需求差距擴大。相對技術進步率的提高如能促成非農部門與農業部門的產品價格差距和工人收入差距縮小，則價格效應和共同富裕效應就可以提高農產品的消費需求占比，從而有助于縮小農業與非農業產品的消費需求結構差距。

我們利用1978—2021年我國分省面板數據，實證驗證了上述理論機制，在中國情境下，非農業相對于農業的技術進步差距確實通過價格效應和共同富裕效應影響中國農產品與非農產品消費需求差距。我們還估計了價格效應和共同富裕效應在相對技術進步影響兩種產品需求差異的總效應中的貢獻程度。

本文研究對提振農產品消費需求和正確把握農業初級產品供給保障，具有現實啟示。具體地，本文提出如下的政策建議：

第一，在我國逐步實現共同富裕的大背景之下，可通過調整農業部門與非農業部門技術進步差距，比如擴大農村地區和特殊地區的技術投入，增強農業綜合生產能力，加速農業部門技術進步，縮小城鄉技術進步差距，從而在價格效應和共同富裕效應的作用下，可以縮小農產品和非農產品消費需求的差異。

第二，為提高農產品的消費需求占比，根據本文結論，一個根本性的舉措是提高農業技術進步率。不過，這在短期內很難逆轉，農業和非農業部門生產活動的差異性決定了農業部門的技術進步率很難超過非農業部門的技術進步率，故提高農業部門技術進步率應是一個長期目標。在短期，央行和財政部門可有意釋放積極信號，增大公眾的積極預期，吸引資本加大對第一產業（特別是農村地區）的技術投資。只要農業部門相對于非農業部門的技術進步率有所提高，即便農業部門的技術進步水平還不高，那也是一個不錯的起步。如果可以提高農業部門的技術進步率，那么根據本文的發現可以預期共同富裕效應和價格效應的作用均將有助于提升農產品消費需求比重，最終促進初級產品的供給。

參考文獻

董直慶、蔡嘯、王林輝，2014，“技能溢價：基于技術進步方向的解釋”，《中國社會科學》，第10期，第22-40+205-206頁。

郭凱明、黃靜萍，2020，“勞動生產率提高、產業融合深化與生產性服務業發展”，《財貿經濟》，第11期，第112-125頁。

郭凱明、杭靜、顏色，2017，“中國改革開放以來產業結構轉型的影響因素”，《經濟研究》，第3期，第32-46頁。

李尚驁、龔六堂，2012，“非一致性偏好、內生偏好結構與經濟結構變遷”，《經濟研究》，第7期，第35-47頁。

盧晶亮，2017，“資本積累與技能工資差距——來自中國的經驗證據”，《經濟學（季刊）》，第2期，第577-598頁。

莫靖新、吳玉鳴，2023，“要素稟賦、有偏技術進步與區域創新空間收斂”，《南方經濟》，第4期，第1-22頁。

田鳳平、周先波，2009，“幾乎理想需求系統面板數據模型的非參數估計分析”，《南方經濟》，第7期，第36-49頁。

萬廣華、羅知、張勛、汪晨，2022，“城鄉分割視角下中國收人不均等與消費關系研究”，《經濟研究》，第5期，第87-105頁。

謝小平，2018，“消費結構升級與技術進步”，《南方經濟》，第7期，第19-38頁。

徐舒，2010，“技術進步、教育收益與收入不平等”，《經濟研究》，第9期，第 79-92+108 頁

楊飛，2017，“市場化、技能偏向性技術進步與技能溢價”，《世界經濟》，第2期，第78-100頁。

Acemoglu，D.1998，“WhydoNewTehnologiesComplementSkils？DirectedTechnicalChangeandWage Inequality\"，eQuartelyJournal of Economics，113（4）： 1055-1089.

Acemoglu，D.，oo2，“Technical Change，Inequality，andtheLaborMarket，JournalofEconomic Literature，40（1）： 7-72.

Acemoglu，D.ndGueiri.V，“CapitaleepengndalaedEonicGrowth\"，JoualofliticalEcoo6（3）：467-498.

Acemoglu，D.andRestrepo，P.，2O18，“Artificial Intellgence，Automationand Work”，NBER Working Paper，No.w24196.

Banks，J.Bueldbel，99Qadaticgedn，viod9（4）： 527-539.

Boppart，T.，2014，“StructuralChangeandtheKaldorFactsinaGrowthModelwithRelativePriceEfectsandNon-GormanPreferences\"，Econometrica，82（6）： 2167-2196.

Buera，F.J.andKaboski，JP.2012，“TheRiseof theService Economy\"，AmericanEconomicReview，02（6）：2540-2569.

BueraF.J.，bki，JgodcJ“ilsdrualg\"，evi）592-625.

Burstein，A.dVgel，J7teaaldeogdhil\"，Jualficaloo1412.

Caseli，F.IJ“Uae，lcal Economy，109（3）： 584-616.

Comin，D.Laindirucualgihdricetsoeica94.

Cravino，J.dotelo，S19，“deducedStructuralangedeillre”，mecanonicJoual：c11（3）： 289-326.

Edwards，S.996“WheLatimeca'svingatesoLteatoalCopatiealis”，ualvelotnomics，51（1）： 5-44.

Foelmi，.andZeiler，o“SructualCange，Engel'ssutionylsndKador'sFctsofooicrowh\"，JalfMonetary Economics，55（7）： 1317-1328.

Golin，D.，Parete，S.ndRogerson，R“TheRoleofAgriculureinDevelopnt”，AmericanEoomicReview，9（2）：6164.

Herendorf，Bogerso，dValetii，.l，“ToerspectionreerecesndructualTrasfoatio\"，canEcnomic Review，103（7）： 2752-2789.

Kongsamut，P.，Rebelo，S.and Xie，D.，20o1，\"BeyondBalanced Growth\"，The ReviewofEconomic Studies，68（4）：869-882.

Kruel，.ilsis\"，Econometrica，68（5）： 1029-1053.

Laitner，J.，2Ooo，“Structural Change and Economic Growth\"，The Review of Economic Studies，67（3）： 545-561.

Matsuyama，K.9“Agiculuralroductiviomparativedvatage，ndcooicGowth”，Joualfonomic（2）：317-334.

Matsuyama，K.9，“StructuralCangeianIterdependentWorld：AGobalViewofanfacturingDcline”，JoualofteuroeaEconomic Association，7（2-3）： 478-486.

Ngai，L.R.andisades，C.Ao“StrucralCangeinaultiseordelofGrowth\"，mecanEonoicRevi，97）：49-443.

Schmidt-Hbel，K.de，L“oceqaitisegegatvg，Julfvelontoocs）417-446.

Sposi，.Ol9Eoigaaigoalisdctuag，uala

Storesletten，K.ZaoB.andZboti，F.O19“BusinessCyleurigStructuralChange：AturLews'horyfroalaicalspective\"，NBERWorkingPpaer，No.w26181.

Swiecki，T.，2017，“Determinants of Structural Change\"，Review of Economic Dynamics，24： 95-131.

Uy，T.，Yi，K.andZang，J，l3，“StructuralChangeinanOpenEonoy”，JoualofonetaryEconoics，6O（6）：6682.

Wei，S.J.andZhang，X.，011，“TeCompeitiveSavingMotive：EvidenefromRisingSexRatiosandSvingsRatesinCina，JualfPolitical Economy，119（3）： 511-564.

Relative Technological Progress and Consumption Demand Structure ofAgricultural Products in China： Basedon Price Effectand CommonProsperity Effect

Chen Zhuoran Zhou Xianbo Wu Yingming

Abstract：The proportionofconsumptiondemandforagricultural products inChina has beencontinuouslydeclining for more than4O yearsafterthereformandopening-upwhilethegapintechnologicalprogressbetweenurbanandruralareas isconstantlyexpanding，whichmaysqueeze theconsumptiondemandofagriculturalproducts.Withthisfactas thebackgroundand research motivation，thispaperanalyzes the indirect efectsof non-agriculturalandagriculturalrelative technological progressonthediferenceinconsumptiondemand throughthepriceeffctandthecommonprosperityeffct.Theresultsindicate thattherelativetechnologicalprogressreducestheproportionofconsumptiondemandforagriculturalproductsviaincreasing thepricesofproductsinruralareasrelativetocitiesandreducingthewagelevelsinruralareasrelativetocities，andultimatelyexpands thediferencesintheproductconsumptiondemandbetweennon-agriculturalandagricultural products.Using provincialpaneldatafrom1978to2O21，weempiricallyverifytheabovetheoreticalmechanism，andestimatethecontributionof thepriceeffecttotheeffectandthecommonprosperityefectofrelativetechnologicalprogressontheconsumption demand stuctureof agriculturalproducts.Thisstudyshows thatweshould give prominence to improvingagricultural technology progress， which has policy implications for ensuring the supply of agricultural primary products in China.

Keywords： Relative TechnologicalProgres；Consumption Demand StructureofAgriculturalProducts；Price Effect； Common Prosperity Effect

（責任編輯：謝淑娟）