(東北農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,黑龍江 哈爾濱 150030)

我國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率及其影響因素研究
——基于資源環(huán)境約束視角

張永強(qiáng),周 寧,張曉飛,蒲晨曦
(東北農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,黑龍江 哈爾濱 150030)

采用我國31個省份的面板數(shù)據(jù),運(yùn)用SBM方向性距離函數(shù)測度了2010—2014年我國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率值,通過建立回歸模型實(shí)證分析了影響我國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的因素。研究結(jié)果表明：我國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率總體呈增長趨勢,但東部、中部、西部三大地區(qū)間存在明顯差異，化肥施用量、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力、農(nóng)田水利設(shè)施對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率具有顯著正向影響,而人力資本、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)等傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的影響并不顯著。針對研究結(jié)果,提出完善農(nóng)業(yè)政策補(bǔ)貼、加強(qiáng)中西部地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)、推進(jìn)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新與應(yīng)用和加強(qiáng)人力資本投入等對策建議。

資源環(huán)境;農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率;期望產(chǎn)出;非期望產(chǎn)出

隨著我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,資源環(huán)境問題日益突出。2010年國家統(tǒng)計(jì)局與國家環(huán)保部等多部委聯(lián)合發(fā)布的《第一次全國污染源普查公報(bào)》顯示,農(nóng)業(yè)污染物中COD排放量為1324萬t,占COD總排放量的44%,農(nóng)業(yè)氮、磷排放量為271萬t和29萬t,分別占總排放量的57%和68%。2010年中國已超過美國成為全球第一大資源消耗國,資源消耗量占全球的1/5[1]。2011年和2012年，我國農(nóng)業(yè)COD排放量占總排放量的比重超過45%,農(nóng)業(yè)氮、磷排放量占總排放量的比重超過60%。中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的資源與環(huán)境約束日益嚴(yán)峻,繼續(xù)靠增加自然資源和要素投入來提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的余地已越來越小[2]。在資源環(huán)境約束下,科學(xué)測算出農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率(TFP),探尋到農(nóng)業(yè)發(fā)展與資源環(huán)境之間的均衡點(diǎn)，揭示出影響TFP的因素,已成為我國農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的必然要求。但在有關(guān)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率測度的文獻(xiàn)中,將資源環(huán)境作為約束條件進(jìn)行研究的文獻(xiàn)較少,測度出的TFP值差距較大。究竟是哪些因素影響了我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率,已有研究沒有得出統(tǒng)一的結(jié)果,甚至得出了相反的結(jié)論。基于以上分析,本文擬主要解決以下問題:①近年來我國農(nóng)業(yè)具體的TFP數(shù)值及其變化趨勢；②影響我國農(nóng)業(yè)TFP的因素；③各個變量對我國農(nóng)業(yè)TFP的影響方向和力度。

1 文獻(xiàn)綜述

一直以來,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的研究都備受關(guān)注。Chung等學(xué)者運(yùn)用方向性距離函數(shù)(DDF)將期望產(chǎn)出與非期望產(chǎn)出納入到同一分析框架中測算了瑞典紙漿廠的生產(chǎn)效率,此方法成為日后研究生產(chǎn)效率的基礎(chǔ)[3]。在此基礎(chǔ)上,有學(xué)者將DDF與Malmquist-Luenberger(ML)指數(shù)相結(jié)合,計(jì)算了經(jīng)濟(jì)體的全要素生產(chǎn)率,但DDF的基本假定為合意產(chǎn)出與非合意產(chǎn)出以相同比例變化,其本質(zhì)屬于徑向的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)模型,而現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)活動中存在非零松弛時,徑向DEA模型會高估決策單元的效率[4]。Kaoru Tone將松弛變量引入到SBM方向距離函數(shù)中并構(gòu)建非期望產(chǎn)出的SBM模型來處理非合意產(chǎn)出變量,提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率測度的準(zhǔn)確性[5]。另有學(xué)者利用隨機(jī)前沿分析(SFA)對某一品種或某一類別的作物進(jìn)行研究,取得了豐富成果。

薛建良等、楊俊等學(xué)者將環(huán)境因素作為約束條件考察了我國農(nóng)業(yè)TFP[6,7],這給測算TFP值增加了限制條件,但更符合現(xiàn)實(shí)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動。岳立等學(xué)者使用碳排放量作為環(huán)境污染的代理變量,運(yùn)用距離函數(shù)分析了環(huán)境規(guī)制下我國農(nóng)業(yè)的全要素生產(chǎn)率[8],但碳排放本身的測算有一定難度,它不能準(zhǔn)確反映農(nóng)業(yè)環(huán)境的污染程度。尹朝靜等學(xué)者從增長的分布形狀和內(nèi)部流動性兩個角度來評估中國農(nóng)業(yè)TFP增長省區(qū)分布的動態(tài)演進(jìn)機(jī)制,研究表明中國大多數(shù)省份中農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步呈不斷增長的趨勢[9]。TFP的測算結(jié)果方面也存在著較大的差異,顧海等學(xué)者測算的TFP值為3.0%[10],曾先鋒為2.3%[11]、李谷成為2.8%[12]、白林為4.1%[13],造成測量結(jié)果存在較大差異的原因主要是測量方法不同,各個學(xué)者選擇的投入指標(biāo)和代理變量也不盡相同。

在影響TFP諸多因素的研究中,基于不同的估計(jì)方法學(xué)者們得出了不同的結(jié)論。Songqing Jin等學(xué)者認(rèn)為農(nóng)業(yè)科研投入和資本投入對TFP有著更為深遠(yuǎn)的影響[14]。鄭循剛采用隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)分析方法研究了2000—2007年西部農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全要素生產(chǎn)率,結(jié)果表明對全要素生產(chǎn)率增長的影響主要是技術(shù)進(jìn)步、資源配置效率和規(guī)模效率,技術(shù)進(jìn)步是主要的推動力量,平均占104%[15]。王兵等學(xué)者利用SBM模型測度了我國31個省份1995—2008年的TFP值,同時對其影響因素進(jìn)行分析,研究結(jié)果表明1995—2008年的TFP增長率為5.6%，機(jī)械化水平是影響TFP的重要因素,并且東部地區(qū)的TFP值大于中西部地區(qū)[16]。潘丹等學(xué)者在環(huán)境約束下測算了我國1998—2009年的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率,結(jié)果表明農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對TFP具有顯著影響[17]。方福前、鄭云利用非參數(shù)ML指數(shù)法和2OLS分析了影響TFP的諸多因素,研究結(jié)果表明鄉(xiāng)村從業(yè)人員、政府對農(nóng)業(yè)和農(nóng)村的公共投資對TFP的影響最為顯著,區(qū)域間的TFP值差異明顯[18,19]。Whalley等學(xué)者指出農(nóng)產(chǎn)品價格的上升和農(nóng)民生產(chǎn)積極性的提高是影響TFP的主要因素[20]。Yao、王奇等學(xué)者認(rèn)為，在要素投入既定條件下，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率對TFP影響較大[21,22]。金懷玉等學(xué)者以實(shí)物量作為農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出的指標(biāo),采用DEA-ML模型測算了我國的TFP值并對其影響因素進(jìn)行了研究,結(jié)果表明氣候變化是影響TFP的主要因素[23]。杜江利用1978—2011年間的省際面板數(shù)據(jù)與Global Malmquist分析了我國種植業(yè)的TFP及其影響因素,研究結(jié)果表明技術(shù)進(jìn)步是推動農(nóng)業(yè)TFP增長的主要因素,東部地區(qū)的增速大于中西部地區(qū)[24]。

通過對現(xiàn)有文獻(xiàn)的回顧與整理,在TFP研究方面,學(xué)者們?nèi)〉昧素S富的成果,但仍存在不足:①估計(jì)方法受到的限制條件較多,導(dǎo)致TFP值測算結(jié)果存在較大偏誤。指數(shù)法將完全效率假設(shè)作為隱含的前提條件來測度TFP值,但在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中經(jīng)濟(jì)資源很難實(shí)現(xiàn)完全利用。此外,指數(shù)法往往需要價格信息,而農(nóng)產(chǎn)品價格受國家宏觀經(jīng)濟(jì)政策的影響較大,其價格波動幅度也較大,將價格納入到分析模型中進(jìn)行研究會降低測度結(jié)果的準(zhǔn)確性。SAF模型則需要設(shè)定具體的函數(shù)形式,而在實(shí)際研究中很難直接獲取或推導(dǎo)出函數(shù)表達(dá)式,投入產(chǎn)出變量間不存在嚴(yán)格的同比變化關(guān)系,生產(chǎn)單位也很難達(dá)到前沿面上的生產(chǎn),徑向模型難以準(zhǔn)確測度出TFP值。②忽略了資源環(huán)境作為約束變量對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出存在的負(fù)向影響。TFP的傳統(tǒng)測量方法僅考察基本的生產(chǎn)要素投入(土地、資本、勞動力的投入)對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的正向影響,卻忽略了在資源環(huán)境約束下農(nóng)業(yè)產(chǎn)出對生態(tài)環(huán)境造成的負(fù)面影響,將資源環(huán)境作為約束條件來考察我國農(nóng)業(yè)TFP的文獻(xiàn)甚少。③現(xiàn)有文獻(xiàn)多是對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)象的統(tǒng)計(jì)描述,缺乏相應(yīng)的實(shí)證分析。本文將資源環(huán)境作為約束條件納入到TFP體系中,運(yùn)用SBM模型測算了我國2010—2014年的TFP值,在此基礎(chǔ)上通過實(shí)證分析探索出影響TFP的主要因素及其變化趨勢,以期為提高我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率和保障國家糧食安全提供相應(yīng)的參考依據(jù)。

2 研究方法

為避免徑向函數(shù)產(chǎn)生的結(jié)果偏誤,本文采用SBM非徑向方向性距離函數(shù)來測度我國2010—2014年的TFP值。我們將每個省份作為一個獨(dú)立的決策單元(DMU)來構(gòu)建農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的最優(yōu)邊界點(diǎn)。假設(shè)每個DMU使用M種要素投入,能夠獲得I種期望產(chǎn)出y和J種非期望產(chǎn)出b,期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出的可行性集合即為環(huán)境生產(chǎn)技術(shù)(EPT),其表達(dá)式為:

EPT={(x,y,b),(y,b)為x的產(chǎn)出變量}

(1)

EPT滿足兩個基本假設(shè),一是期望產(chǎn)出y和非期望產(chǎn)出b相關(guān),若y=0或b=0,則EPT=0;二是期望產(chǎn)出y和非期望產(chǎn)出b具有弱處置性，即要素投入既定水平下,非期望產(chǎn)出b的減少必然占用既有資源,會降低期望產(chǎn)出y。數(shù)學(xué)形式表達(dá)為:(x,y,b)∈EPT且γ∈[0,1],則(x,γy,γb)∈EPT。在滿足上述假定條件下,EPT的具體表達(dá)式為:

(2)

其中,k=1,2,3,…,K;m=1,2,3,…,M;i=1,2,3,…,I;j=1,2,3,…,J。z-k≥0，表示EPT滿足規(guī)模報(bào)酬不變;zk=1，表示EPT滿足規(guī)模報(bào)酬可變。根據(jù)Charmbers等學(xué)者的研究[25],DDF的表達(dá)式為:

(3)

s.t.

zk≥0;k=1,2,3,…,K;β≥0

(4)

值得注意的是，DDF屬于徑向函數(shù),當(dāng)投入變量與產(chǎn)出變量之間存在非零松弛時,TFP值會存在較大偏差。為了縮小度量結(jié)果偏誤,Fukuyama、Barros等學(xué)者運(yùn)用非徑向距離函數(shù)并將非期望產(chǎn)出納入其中,對經(jīng)濟(jì)體的生產(chǎn)效率進(jìn)行了研究[26,27]。此后,Zhang等學(xué)者對非徑向距離函數(shù)做了進(jìn)一步分析[28]。本文將SBM非徑向方向性距離函數(shù)表達(dá)為：

(5)

(6)

s.t.

(7)

3 數(shù)據(jù)說明及指標(biāo)選取

3.1 數(shù)據(jù)說明

本文選取中國2010—2014年31個省份(因數(shù)據(jù)缺失，未統(tǒng)計(jì)香港與澳門特別行政區(qū)和臺灣地區(qū))的農(nóng)業(yè)投入—產(chǎn)出數(shù)據(jù)作為研究的樣本數(shù)據(jù),由于TFP值受投入產(chǎn)出變量的影響較大,DEA模型中DMU的數(shù)量至少是投入產(chǎn)出變量的兩倍,選取過多的指標(biāo)會增加DMU的數(shù)量,導(dǎo)致變量間區(qū)分度下降，因此選取的投入產(chǎn)出變量不宜過多。借鑒已有研究,考慮到數(shù)據(jù)的可靠性與準(zhǔn)確性,本研究主要選取資源稟賦指標(biāo)、行為主體指標(biāo)、誘致性指標(biāo)3大層次指標(biāo)中的8個變量作為投入變量,將糧食產(chǎn)量作為正向產(chǎn)出變量,將農(nóng)業(yè)污染物排放量作為負(fù)向產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行分析。各地區(qū)數(shù)據(jù)為相應(yīng)省份的加總數(shù)據(jù),缺失值的計(jì)算方法為:本年度變量數(shù)據(jù)=上一年度變量數(shù)據(jù)×(1+本年度農(nóng)業(yè)產(chǎn)出量的增長率)。選取的指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于歷年的《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》。

3.2 指標(biāo)選取

農(nóng)業(yè)部門中的土地生產(chǎn)要素屬不可再生要素,土地資源的絕對稀缺會限制農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平的提高,土地資源對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率有著直接影響。勞動力作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的基本投入要素,勞動力的數(shù)量與質(zhì)量對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動和農(nóng)業(yè)經(jīng)營管理方式有著重要作用,對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出具有直接影響。農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施是進(jìn)行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的重要保障,完備的農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施可為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供良好的外部環(huán)境,對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出具有正外部性；反之,則存在負(fù)外部性。在資源稟賦指標(biāo)中,本文選取該地區(qū)糧食種植總面積、人力資本(各省務(wù)農(nóng)人員數(shù)量×該省農(nóng)村居民平均每百個勞動力中初中及以上文化的比例)、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力、農(nóng)田水利設(shè)施建設(shè)(有效灌溉面積/糧食種植總面積)4個基本指標(biāo)作為解釋變量。在資源環(huán)境問題日益嚴(yán)峻的形勢下,政府作為環(huán)境規(guī)制的行為主體,在資源環(huán)境與農(nóng)業(yè)產(chǎn)出協(xié)調(diào)發(fā)展關(guān)系方面發(fā)揮著重要的調(diào)節(jié)作用。政府通過財(cái)政補(bǔ)貼方式進(jìn)行環(huán)境治理的同時,還通過頒布環(huán)保政策、檢驗(yàn)環(huán)保項(xiàng)目等環(huán)保行為實(shí)現(xiàn)自我約束。農(nóng)戶作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的經(jīng)營主體,在追求農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的同時必須考慮環(huán)境規(guī)制對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動的限制,環(huán)境規(guī)制對政府和農(nóng)戶的約束形成了一種倒逼機(jī)制,促使政府和農(nóng)戶更多地采取環(huán)保行為?；谝陨戏治?在以政府為行為主體的指標(biāo)中,選取環(huán)保強(qiáng)度(政府用于環(huán)境治理的財(cái)政支出額/本省GDP)作為解釋變量;在以農(nóng)戶為行為主體的指標(biāo)中,選取化肥施用量作為解釋變量。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)兩個變量對資源稟賦指標(biāo)和行為主體指標(biāo)產(chǎn)生影響的同時,通過直接與間接兩條路徑對TFP產(chǎn)生影響,但由于這兩個變量不是TFP的內(nèi)生影響因素,故稱之為外部誘致因素。在誘致性指標(biāo)中,本文借鑒李谷成等、王兵等的研究,選取經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(以本省人均GDP衡量)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)(研究與試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出額×該地區(qū)糧食總產(chǎn)值/該地區(qū)GDP)兩個基礎(chǔ)指標(biāo)作為解釋變量。在產(chǎn)出指標(biāo)中,選取農(nóng)業(yè)污染物排放量作為環(huán)境規(guī)制的代理變量來表示農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的負(fù)向指標(biāo)。為避免價格因素對TFP的影響,選取糧食總產(chǎn)量作為農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的正向指標(biāo)。

4 實(shí)證分析

4.1 描述性統(tǒng)計(jì)分析

為了分析資源環(huán)境約束下TFP的區(qū)域差異,本文根據(jù)經(jīng)濟(jì)學(xué)研究中空間區(qū)域的劃分方法,將我國劃分為東部、中部、西部三大地區(qū)。其中,東部地區(qū)包括北京、天津、上海、山東、江蘇、浙江、黑龍江、吉林、遼寧、河北、海南、廣西、廣東、福建、安徽；中部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、山西、湖南、河南、湖北、江西、重慶、四川、貴州、云南；西部地區(qū)包括陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、西藏。為保證數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法的一致性,本文省略了我國香港與澳門特別行政和臺灣地區(qū)的相關(guān)數(shù)據(jù)。全國及三大地區(qū)的相關(guān)統(tǒng)計(jì)量見表1。

表1 全國及三大地區(qū)的相關(guān)統(tǒng)計(jì)量

注:Y1為農(nóng)業(yè)產(chǎn)出增量；Y2為農(nóng)業(yè)污染物排放量；X1為糧食種植總面積；X2為人力資本；X3為農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力；X4為農(nóng)田水利設(shè)施；X5為環(huán)保強(qiáng)度；X6為化肥施用量；X7為地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平；X8為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)水平。各地區(qū)變量值等于所在省份對應(yīng)變量值的加總。

根據(jù)表1,農(nóng)業(yè)產(chǎn)出量(Y1)和農(nóng)業(yè)污染物排放量(Y2)由高到低依次為東部地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)。就其均值而言,中西部地區(qū)產(chǎn)異化程度較低,Y1、Y2僅分別相差62.192萬t和86.622萬t，但在投入變量中,三大地區(qū)間存在顯著差異。如東部地區(qū)化肥施用量(X6)是西部地區(qū)的5.087倍;農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力(X3)東部與西部地區(qū)相差5.349倍;在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)(X8)方面,東部與西部差距達(dá)到了6.872倍。

4.2 TFP值的測度及分析

為了從整體上分析全國及三大地區(qū)在2010—2014年TFP存在的空間差異,根據(jù)本文分析的SBM方向性距離函數(shù)模型,將每一地區(qū)的農(nóng)業(yè)投入—產(chǎn)出數(shù)據(jù)作為方向向量,結(jié)合SBM非徑向方向性距離函數(shù)的表達(dá)式,在CRS假設(shè)下測算出各地區(qū)的TFP值,結(jié)果見表2。與傳統(tǒng)徑向函數(shù)不同的是,直接測度的SBM效率值反映的是松弛變量的無效率水平,無效率值越大,與生產(chǎn)前沿面的距離越遠(yuǎn),對應(yīng)的TFP值越小。

表2 全國及三大地區(qū)2010—2014年TFP值

從表2可見,全國及三大地區(qū)的TFP值總體呈上升趨勢,東部地區(qū)最高,中部地區(qū)次之,西部地區(qū)最低,測度結(jié)果與我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的現(xiàn)狀相吻合。東部地區(qū)地形平坦、機(jī)械化水平高、具有規(guī)模經(jīng)濟(jì)的優(yōu)勢,良好的農(nóng)業(yè)資源稟賦條件使東部地區(qū)的農(nóng)業(yè)發(fā)展方式更趨于綠色環(huán)保型。而中西部地區(qū)在自然條件和資源稟賦方面均沒有比較優(yōu)勢,農(nóng)業(yè)發(fā)展方式簡單粗放,TFP值提高受到限制。從近兩年的TFP值看,三大地區(qū)間的差異化更加明顯。東部地區(qū)的增長速度大于中西部地區(qū)，原因可能是東部地區(qū)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)比較完備、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)先進(jìn)、從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的經(jīng)營主體具有先進(jìn)的生產(chǎn)理念,這為TFP的提升創(chuàng)造了有利的外部環(huán)境。相比東部地區(qū),中西部地區(qū)近年來水土流失加劇，土地鹽堿化與沙漠化嚴(yán)重,資源環(huán)境對農(nóng)業(yè)發(fā)展的制約力量突出,因此TFP值增長相對緩慢。

4.3 TFP影響因素分析

采用時間序列數(shù)據(jù)建立的計(jì)量模型,可能存在多重共線的問題,本文采用的數(shù)據(jù)類型屬于面板數(shù)據(jù),但各變量之間也可能存在相關(guān)的共同趨勢。因此,采用Pearson相關(guān)系數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果見表3。

表3 各個統(tǒng)計(jì)量的Pearson相關(guān)系數(shù)

注:***、**、*分別表示在1%、5%、10%的顯著性水平下相關(guān)。

從表3中可見,除Y2外,其他變量之間在10%的顯著性水平下均存在正相關(guān)關(guān)系。在解釋變量中,X1和X6之間、X1和X7之間、X4和X6之間的相關(guān)系數(shù)較高,其中X1和X6之間的相關(guān)系數(shù)最高為0.781,對應(yīng)的方差膨脹因子(Variance Inflation Factor,VIF)為2.564lt;10。經(jīng)計(jì)算,所有解釋變量之間的VIF均小于10,可認(rèn)為解釋變量之間不存在多重共線性,各參數(shù)估計(jì)值的經(jīng)濟(jì)意義較為合理,適合回歸分析。

為了分析出各個基礎(chǔ)變量對TFP的影響方向及影響力度,本研究根據(jù)面板數(shù)據(jù)建立了相應(yīng)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型。其中,Yit為采用SBM模型而測算的TFP值；α為常數(shù)項(xiàng)；β為各變量的回歸系數(shù)；i為各個省份；t為時間。模型的具體形式為：Yit=αit+βXit+μit，其回歸結(jié)果見表4。

表4 計(jì)量模型的回歸結(jié)果

根據(jù)表4的回歸結(jié)果,從解釋變量是否顯著影響TFP的角度看,農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力(X3)、農(nóng)田水利設(shè)施(X4)對TFP的影響較為顯著,回歸系數(shù)分別為0.181和0.117,表明農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的完善對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的提高具有顯著的正向推動作用。糧食種植總面積(X1)、化肥施用量(X6)在所有解釋變量中對TFP的影響最為顯著,回歸系數(shù)分別為0.431和0.337,表明我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的提高主要源于種植面積增加和化肥投入。為了獲得更高的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出,經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)的逐利性會驅(qū)使農(nóng)民開墾更多的荒地、增加化肥投入量,但生產(chǎn)成本也隨之提高,化肥的邊際生產(chǎn)率逐年下降。農(nóng)民為追求產(chǎn)出最大化,又會開墾荒地和增加化肥投入量,如此循環(huán)往復(fù),最終形成惡性循環(huán),這也是導(dǎo)致我國荒地面積不斷減少和農(nóng)業(yè)面源污染加劇的主要原因。從生態(tài)效益與經(jīng)濟(jì)效益協(xié)調(diào)發(fā)展的角度看,這并不利于我國農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

理論上,人力資本(X2)作為基本的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率具有重要影響,但回歸結(jié)果顯示,人力資本對TFP的影響并不顯著,回歸系數(shù)僅為0.096,經(jīng)濟(jì)理論與實(shí)際生產(chǎn)相“違背”。出現(xiàn)“違背”現(xiàn)象的主要原因是:①本文衡量人力資本水平高低的標(biāo)準(zhǔn)為受教育程度,而實(shí)際生產(chǎn)中受教育程度與務(wù)農(nóng)水平之間不存在嚴(yán)格的相關(guān)關(guān)系,一定程度上務(wù)農(nóng)經(jīng)驗(yàn)比正規(guī)教育對TFP更具影響力。②工業(yè)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展在很大程度上爭奪了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資源,素質(zhì)較高的勞動力轉(zhuǎn)向工業(yè)部門,農(nóng)業(yè)剩余勞動力在勞動素質(zhì)方面普遍較低且同質(zhì)化程度較高,素質(zhì)趨同的人力資本掩蓋了本身對TFP的影響。③農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中,機(jī)械生產(chǎn)部分取代了人工生產(chǎn),機(jī)械對勞動力形成了替代關(guān)系,從而削弱了人力資本對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響,這是農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力這一變量回歸系數(shù)較大的一個原因。

在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)(X8)方面,已有研究表明農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)是影響TFP的顯著因素,但回歸結(jié)果顯示,它對TFP的影響并不顯著,回歸系數(shù)僅為0.061。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)作為傳統(tǒng)的投入要素,對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率產(chǎn)生的影響在理論上同樣應(yīng)該顯著,但理論分析與回歸結(jié)果并不吻合。出現(xiàn)這一結(jié)果的主要原因是：農(nóng)業(yè)技術(shù)本身發(fā)展迅速,但相對于技術(shù)進(jìn)步而言,當(dāng)前農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣最后一公里沒有落實(shí)到位,延長了生產(chǎn)技術(shù)應(yīng)用的滯后期,導(dǎo)致技術(shù)應(yīng)用與實(shí)際生產(chǎn)在時間上相脫節(jié)。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(X7)的回歸系數(shù)為0.087,對TFP具有不顯著的正向影響,表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠?yàn)檗r(nóng)業(yè)產(chǎn)出創(chuàng)造良好的外部環(huán)境,是促進(jìn)農(nóng)業(yè)發(fā)展的驅(qū)動因素。值得注意的是,環(huán)保強(qiáng)度(X5)這一解釋變量的回歸系數(shù)為0.105,說明農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境的改善對我國農(nóng)業(yè)產(chǎn)出具有較強(qiáng)的正向促進(jìn)作用,這也預(yù)示著綠色農(nóng)業(yè)具有廣闊的發(fā)展空間。

5 結(jié)論及對策建議

農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境問題已成為制約我國農(nóng)業(yè)發(fā)展的重要瓶頸,研究資源環(huán)境約束下我國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的具體水平及其影響因素,對實(shí)現(xiàn)我國經(jīng)濟(jì)效益和生態(tài)效益協(xié)調(diào)發(fā)展意義重大。2010—2014年我國TFP值逐年增長,就地區(qū)而言,三大地區(qū)的TFP值由東向西依次遞減,地區(qū)差異化明顯。中西部地區(qū)近年來水土流失加劇、土地沙漠化與鹽堿化嚴(yán)重,資源環(huán)境對本地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展的制約力量更為突出,使中西部地區(qū)的TFP值與生產(chǎn)前沿面相距較遠(yuǎn),農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率較低且增長緩慢,但未來會有更大的提升空間。在諸多影響因素中,糧食種植面積、農(nóng)用化肥施用量、農(nóng)用機(jī)械總動力、農(nóng)田水利設(shè)施對提升TFP具有顯著的促進(jìn)作用,而人力資本、農(nóng)業(yè)技術(shù)等傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的影響并不顯著。農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的改善對提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率具有正向推動作用，但長期看,提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率主要依靠增加化肥投入量并不符合生態(tài)農(nóng)業(yè)的發(fā)展理念,創(chuàng)新農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)、完善農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、改善農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境是提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的突破點(diǎn)。

基于以上分析,提出如下政策建議:①完善農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼政策,加強(qiáng)中西部地區(qū)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。將農(nóng)業(yè)環(huán)保補(bǔ)貼納入到財(cái)政支農(nóng)體系中,改變單一的種糧補(bǔ)貼政策,實(shí)施農(nóng)業(yè)環(huán)保補(bǔ)貼與種糧補(bǔ)貼相結(jié)合的政策。建立環(huán)保激勵機(jī)制,對發(fā)展綠色農(nóng)業(yè)的地區(qū)或農(nóng)戶進(jìn)行獎勵,鼓勵農(nóng)民綠色生產(chǎn)。改善中西部地區(qū)的農(nóng)業(yè)灌溉條件,積極發(fā)展節(jié)水農(nóng)業(yè),提高植被覆蓋率,積極防治土地鹽堿化、沙漠化,保護(hù)水土,提高水資源和土地資源的生產(chǎn)效率。當(dāng)?shù)卣畱?yīng)在加大對本地區(qū)農(nóng)業(yè)的環(huán)保投入同時成立專業(yè)化的農(nóng)業(yè)生態(tài)發(fā)展監(jiān)督體系,加強(qiáng)對農(nóng)業(yè)環(huán)境的規(guī)制,最大程度地減少對農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境造成的負(fù)面影響,為提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率創(chuàng)造良好的外部環(huán)境。②使用高效環(huán)保型農(nóng)業(yè)投入品,大力發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)。實(shí)際生產(chǎn)中,用生物肥、有機(jī)肥、農(nóng)家肥代替化肥,減少化肥使用量，減輕農(nóng)業(yè)面源污染。通過深耕、翻耕的耕作方式把傳統(tǒng)的撒肥變?yōu)槁穹?提高化肥利用率。在追求農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的同時,注重對農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境的保護(hù),實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益與生態(tài)效益的協(xié)調(diào)發(fā)展。③積極推進(jìn)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新與應(yīng)用,加強(qiáng)人力資本投資。在注重科技研發(fā)的同時,應(yīng)著重提高農(nóng)業(yè)技術(shù)的推廣率和應(yīng)用率,縮短技術(shù)研發(fā)與實(shí)際應(yīng)用的滯后時間。在基層農(nóng)業(yè)生產(chǎn)組織中設(shè)立農(nóng)技推廣站,由專業(yè)人員定期向農(nóng)民進(jìn)行技術(shù)培訓(xùn),春種、秋收時集中到田間地頭指導(dǎo)農(nóng)民應(yīng)用新技術(shù)進(jìn)行農(nóng)業(yè)生產(chǎn),打通農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣最后一公里的路徑。以農(nóng)業(yè)科技代替?zhèn)鹘y(tǒng)投入要素,提高生產(chǎn)要素的收益率。就農(nóng)戶而言,應(yīng)加大人力資本的投入力度,主動學(xué)習(xí)新型農(nóng)業(yè)技術(shù),提高人力資本的質(zhì)量,積極配合農(nóng)技推廣人員的農(nóng)技傳播工作,并將自身具有的先進(jìn)務(wù)農(nóng)經(jīng)驗(yàn)傳播給其他農(nóng)民,以提高整體的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。

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StudyonTotalFactorProductivityandItsInfluencingFactorsofAgricultureinChina——UndertheRestrictionofResourcesandEnvironment

ZHANG Yong-qiang,ZHOU Ning,ZHANG Xiao-fei,GAO Guo-qing
(College of Economics and Management,Northeast Agricultural University,Harbin 150030,China)

This paper used the panel data and SBM directional distance function of 31 provinces in China,to measure the agricultural total factor productivity value in 2010-2014,through the establishment of regression model to analysis factors of total factor productivity.The results showed that the total factor productivity of agriculture in China was increasing,but there were obvious differences among the three regions.Fertilizer application,total power of agricultural machinery,farmland water conservancy facilities had a significant positive impact on total factor productivity of agriculture,while the impact of traditional production factors such as human capital and agricultural production technology was not significant.Aiming at the research results,to improve the subsidy of agricultural policy,strengthen the infrastructure construction of midwest,develop the eco-agriculture,promote the innovation and application of agricultural science and technology,and strengthen the investment of manpower capital and so on.

resources and environment;total factor productivity of agriculture;expected output;non-expected output

10.3969/j.issn.1005-8141.2017.06.006

F32；X322

A

1005-8141(2017)06-0672-06

2017-04-20；

2017-05-18

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(編號:71173035);國家軟科學(xué)項(xiàng)目(編號:2014GXS2D017);中國博士后基金項(xiàng)目(編號:20100480973);黑龍江省社科基金項(xiàng)目(編號:14B066)。

及通訊作者簡介：張永強(qiáng)(1971-),男,內(nèi)蒙古自治區(qū)包頭人,博士,東北農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院副院長,教授,碩士生導(dǎo)師,主要研究方向?yàn)檗r(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)管理。