李天嬌 荊林波

內(nèi)容摘要：本文基于1995-2011年中國、美國、德國、日本、韓國、印度、澳大利亞、俄羅斯、土耳其、巴西10個(gè)國家的面板數(shù)據(jù)，按照發(fā)達(dá)國家、發(fā)展中國家分為兩組，分別研究各國投入產(chǎn)出表中零售住宿和餐飲業(yè)、通信運(yùn)輸和計(jì)算機(jī)業(yè)、金融業(yè)、房地產(chǎn)和商務(wù)服務(wù)業(yè)等服務(wù)業(yè)對(duì)農(nóng)業(yè)投入的效率影響，從而對(duì)我國農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)發(fā)展提出相關(guān)對(duì)策建議。

關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)服務(wù) 投入產(chǎn)出 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率

引言與文獻(xiàn)綜述

中國農(nóng)業(yè)進(jìn)入轉(zhuǎn)型加速時(shí)期，其實(shí)質(zhì)是農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設(shè)的全面加速，縱觀發(fā)達(dá)國家發(fā)展歷史，各國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程都經(jīng)歷了三個(gè)階段：一是以農(nóng)養(yǎng)工階段，農(nóng)業(yè)部門將農(nóng)業(yè)剩余提供給工業(yè)部門進(jìn)行資本積累。此階段農(nóng)產(chǎn)品商品化率不斷上升，農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模不斷擴(kuò)大，農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移至工業(yè)部門；二是農(nóng)工自養(yǎng)階段，此階段處于工業(yè)化進(jìn)程中期，農(nóng)業(yè)剩余用于本部門發(fā)展；三是以工補(bǔ)農(nóng)階段，此階段工業(yè)化、城市化水平發(fā)展到一定程度，工業(yè)剩余流入農(nóng)業(yè)，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化需要的化肥、農(nóng)藥、農(nóng)用機(jī)械、良種等工業(yè)品不斷進(jìn)入農(nóng)業(yè)，農(nóng)業(yè)進(jìn)入現(xiàn)代化轉(zhuǎn)型加速時(shí)期。隨著農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程的推進(jìn)，農(nóng)戶規(guī)模呈現(xiàn)不斷擴(kuò)大態(tài)勢(shì)，農(nóng)產(chǎn)品消費(fèi)不斷升級(jí)，農(nóng)戶需求不再是價(jià)格、賒銷、客情的需求，而是更多對(duì)于產(chǎn)品、品牌、服務(wù)、技術(shù)（如何高效種田、如何高產(chǎn)高質(zhì)、如何財(cái)務(wù)管理等）的需求。截至2016年底，全國家庭承包耕地流轉(zhuǎn)面積達(dá)到4.47億畝，占家庭承包經(jīng)營耕地總面積的比重達(dá)34%（見圖1）。根據(jù)我國1990-2015年統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)分析，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)投入水平不斷提高（見圖2）。

本文著重分析農(nóng)業(yè)服務(wù)投入水平對(duì)農(nóng)業(yè)效率的影響，農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)是指為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈生產(chǎn)過程提供服務(wù)的產(chǎn)業(yè)（黃慧芬，2011）。近年來，我國大力發(fā)展農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)，成為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)、推進(jìn)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變的重要引擎。國內(nèi)外學(xué)者從不同角度對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率進(jìn)行探討。通過對(duì)2003-2011年我國各省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的影響因素分析，農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)對(duì)農(nóng)業(yè)帶動(dòng)作用僅次于工業(yè)，發(fā)展農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)有利于促進(jìn)中西部地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展（魏修建、李思霖，2015），科技水平、技術(shù)培訓(xùn)（Phu Nguyen-Van，2016）對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率影響顯著，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展需要投入大量科技要素、服務(wù)要素（肖小虹，2012），P.Toma（2017）通過對(duì)1993-2013年歐盟國家勞動(dòng)力、土地、資本、化肥和灌溉面積五種投入數(shù)據(jù)與農(nóng)業(yè)產(chǎn)出經(jīng)濟(jì)價(jià)值關(guān)系分析得出，隨著投入增多，出現(xiàn)規(guī)模報(bào)酬遞增到遞減的過程，用于提出更合理的途徑，利用投入提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。國內(nèi)一些學(xué)者利用投入產(chǎn)出表對(duì)我國農(nóng)業(yè)中間投入率的測(cè)算表明，這一指標(biāo)呈現(xiàn)顯著上升趨勢(shì)，表明我國農(nóng)業(yè)技術(shù)水平不斷提高（童偉偉，2006）。

對(duì)比2007年中美農(nóng)業(yè)的中間投入、完全投入、中間需求、感應(yīng)度以及影響力等指標(biāo)，中美農(nóng)業(yè)發(fā)展階段不同，產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)效應(yīng)存在明顯差異，我國應(yīng)該增加農(nóng)業(yè)投入，大力發(fā)展涉農(nóng)服務(wù)業(yè)，促進(jìn)涉農(nóng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)（劉合光、潘啟龍、謝思娜，2012）。陳凱、劉煜寒（2014）利用投入產(chǎn)出表，對(duì)比分析了中國與美國、加拿大、法國、荷蘭、日本、澳大利亞、巴西7個(gè)農(nóng)業(yè)傳統(tǒng)強(qiáng)國的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)業(yè)發(fā)展水平差異，分析得出中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)業(yè)發(fā)展水平明顯較低，主要原因在于我國批發(fā)零售貿(mào)易業(yè)、金融保險(xiǎn)業(yè)對(duì)農(nóng)業(yè)的投入水平嚴(yán)重偏低。

薛繼亮、李錄堂（2011）從宏觀視角，利用投入產(chǎn)出表（I/O表）衡量農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)一體化在國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的程度，表明農(nóng)業(yè)在食品制造業(yè)和紡織、縫紉及皮革產(chǎn)品制造業(yè)中的前向一體化程度最高，在食品制造業(yè)、化學(xué)工業(yè)和郵電運(yùn)輸業(yè)的后向一體化程度最高。不少學(xué)者針對(duì)我國農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)發(fā)展情況進(jìn)行研究，王建忠、王斌（2015）總結(jié)了發(fā)達(dá)國家農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)發(fā)展特點(diǎn)，現(xiàn)代農(nóng)業(yè)呈現(xiàn)出專業(yè)化、市場化程度強(qiáng)、高投入、高產(chǎn)出的特點(diǎn)。何衛(wèi)中（2014）提出當(dāng)前我國農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)在均衡發(fā)展、競爭力、人才、服務(wù)創(chuàng)新等方面尚存在許多問題，未來應(yīng)健全體制機(jī)制、壯大新型經(jīng)營主體、培育專業(yè)人才、拓寬服務(wù)領(lǐng)域。王振（2011）對(duì)美國、日本等發(fā)達(dá)國家農(nóng)業(yè)信息化發(fā)展模式進(jìn)行研究，總結(jié)了政府引導(dǎo)模式、技術(shù)推動(dòng)模式、市場帶動(dòng)模式和產(chǎn)業(yè)引領(lǐng)模式等，指出我國農(nóng)業(yè)信息化效率有待提高，東部發(fā)展較快，信息服務(wù)能力、人才素質(zhì)、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等方面還有待加強(qiáng)。黃小莉（2013）研究得出金融支持農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的相關(guān)建議，指出金融對(duì)于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化有正面促進(jìn)作用，金融對(duì)財(cái)政支農(nóng)有替代作用。

在已有研究中，關(guān)于農(nóng)業(yè)服務(wù)投入水平與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率之間關(guān)系的研究還比較匱乏，特別是基于全球視角，研究不同階段國家農(nóng)業(yè)服務(wù)投入水平影響的文獻(xiàn)更少。本文運(yùn)用中國、美國、德國、日本、韓國、印度、澳大利亞、俄羅斯、土耳其、巴西10個(gè)國家2000-2011年投入產(chǎn)出表測(cè)算各類農(nóng)業(yè)服務(wù)投入率，進(jìn)而衡量不同類型的農(nóng)業(yè)服務(wù)投入帶來的效率影響。

變量選取與數(shù)據(jù)描述

（一）變量選取

本文以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率為因變量，選取指標(biāo)是農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率（農(nóng)業(yè)增加值/農(nóng)業(yè)就業(yè)人員數(shù)量）的增長率。

自變量中最為重要的變量，是利用10個(gè)國家2000-2011年投入產(chǎn)出表，分別計(jì)算各國農(nóng)業(yè)投入水平（國際投入產(chǎn)出表包含35個(gè)部門，國內(nèi)投入產(chǎn)出表包含17個(gè)部門，包含農(nóng)林牧漁部門、煤炭采礦業(yè)部門、食品飲料部門等，為了做好各個(gè)國家對(duì)比，將投入產(chǎn)出表中部分經(jīng)濟(jì)部門合并，選擇投入較大的經(jīng)濟(jì)部門進(jìn)行比對(duì)），重點(diǎn)計(jì)算批發(fā)零售、住宿和餐飲業(yè)投入占總投入比率；運(yùn)輸倉儲(chǔ)、信息傳輸、計(jì)算機(jī)和軟件業(yè)投入占總投入比率；金融業(yè)投入占總投入比率；房地產(chǎn)、租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)投入占總投入比率。

控制變量主要借鑒了蔡俊煌等（2010）的研究以及其他文獻(xiàn)，選取每100平方公里耕地的拖拉機(jī)數(shù)（unit）、每公頃耕地化肥消費(fèi)量（千克/年）、用于谷物生產(chǎn)面積占耕地面積比重（%）、農(nóng)村人口占總?cè)丝诒戎兀?）、農(nóng)業(yè)就業(yè)人員占總就業(yè)人員比重（%）、糧食產(chǎn)量（千克/公頃）、航空和鐵路貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量（百萬噸公里/年）等指標(biāo)。

表1中各變量數(shù)據(jù)主要來自：世界銀行數(shù)據(jù)庫，主要涵蓋中國、美國、德國、日本、韓國、印度、澳大利亞、俄羅斯、土耳其、巴西1995-2011年GDP、農(nóng)業(yè)增加值占GDP比重、勞動(dòng)力、農(nóng)業(yè)就業(yè)人口占總就業(yè)人口比重、每100平方公里耕地的拖拉機(jī)數(shù)、每公頃耕地化肥消費(fèi)量、人均耕地面積、用于谷物生產(chǎn)的土地面積、耕地面積、農(nóng)村人口占總?cè)丝诒戎?、糧食產(chǎn)量、航空和鐵路貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量等指標(biāo)；WIOD世界投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)庫，主要涵蓋10國1995-2011年投入產(chǎn)出表；中國統(tǒng)計(jì)年鑒，主要涵蓋中國1997、2002、2007、2011年投入產(chǎn)出表。

（二）描述性統(tǒng)計(jì)

在實(shí)證研究之前，本文對(duì)樣本進(jìn)行簡單的統(tǒng)計(jì)分析。首先，將根據(jù)各國2011年投入產(chǎn)出表計(jì)算出的批發(fā)零售、住宿和餐飲業(yè)投入率，運(yùn)輸倉儲(chǔ)、信息傳輸、計(jì)算機(jī)和軟件業(yè)投入率，金融業(yè)投入率，房地產(chǎn)、租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)投入率加和，得到各國2011年農(nóng)業(yè)服務(wù)總投入率。根據(jù)總投入水平與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率水平，形成各個(gè)國家的分布示意圖。從圖3中可以看到，澳大利亞、美國、德國等發(fā)達(dá)國家農(nóng)業(yè)服務(wù)投入和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率“雙高”，而中國、印度等國“雙低”，農(nóng)業(yè)服務(wù)投入和生產(chǎn)效率之間可能存在一定的正向關(guān)系。

計(jì)量模型與實(shí)證結(jié)果

本文基于1995-2011年中國、美國、德國、日本、韓國、印度、澳大利亞、俄羅斯、土耳其、巴西10個(gè)國家的面板數(shù)據(jù)，重點(diǎn)研究農(nóng)業(yè)服務(wù)投入水平對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的影響，實(shí)證模型如下：

g=α+β1SELL+β2INFORMATION+β3FINANCE+

β4BUSINESS+β5TRACTOR+β6FERTILIZER+β7GRAIN+β8RURAL+β9EMPLOY+β10YIELD+β11TRANSPORT+ε

實(shí)證研究分為三組，第一組是10國全樣本，第二組是美國、日本、韓國、澳大利亞、德國5個(gè)發(fā)達(dá)國家樣本，第三組是中國、印度、俄羅斯、土耳其、巴西5個(gè)發(fā)展中國家樣本。經(jīng)Hausman檢驗(yàn)結(jié)果表明，本文采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行估計(jì)，得到實(shí)證結(jié)果如表2所示。

從實(shí)證結(jié)果看，可以得出以下結(jié)論：

第一，服務(wù)投入對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的影響具有階段性特征。從10國總體樣本來看，只有BUSINESS（房地產(chǎn)、租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)投入率）對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的增長率有顯著影響，主要是受到樣本中發(fā)達(dá)國家的影響。本文單獨(dú)分析了發(fā)達(dá)國家的服務(wù)投入影響，發(fā)現(xiàn)對(duì)于發(fā)達(dá)國家來說，SELL、INFORMATION、FINANCE、BUSINESS這4種農(nóng)業(yè)服務(wù)投入對(duì)于農(nóng)業(yè)效率增長率的影響都不顯著，主要由于發(fā)達(dá)國家農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化達(dá)到一定水平后，農(nóng)業(yè)服務(wù)投入邊際效應(yīng)遞減所致。相反，剔除了發(fā)達(dá)國家樣本之后，對(duì)于發(fā)展中國家的分析結(jié)果顯示，SELL（批發(fā)零售、住宿和餐飲業(yè)投入率）、INFORMATION（運(yùn)輸倉儲(chǔ)、信息傳輸、計(jì)算機(jī)和軟件業(yè)投入率）對(duì)于提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率都非常顯著。說明在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)相對(duì)落后階段，通過發(fā)展農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)將對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的改善具有顯著作用，但隨著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的進(jìn)一步提升，這種效果逐漸減弱。

第二，對(duì)于發(fā)展中國家而言，銷售渠道方面的服務(wù)投入效果最明顯。從發(fā)展中國家實(shí)證結(jié)果來看，在SELL、INFORMATION、FINANCE、BUSINESS這4種農(nóng)業(yè)服務(wù)投入中，與生產(chǎn)要素相關(guān)的FINANCE（金融業(yè)投入率）、BUSINESS（房地產(chǎn)、租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)投入率）都不顯著。而與農(nóng)業(yè)產(chǎn)品銷售相關(guān)的SELL（批發(fā)零售、住宿和餐飲業(yè)投入率）、INFORMATION（運(yùn)輸倉儲(chǔ)、信息傳輸、計(jì)算機(jī)和軟件業(yè)投入率）非常顯著，并且，TRANSPORT（航空和鐵路貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量）變量在發(fā)展中國家和總體樣本中也都很顯著。這表明，對(duì)于發(fā)展中國家來說，目前提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的關(guān)鍵在于銷售端而不是生產(chǎn)端，通過零售、電商、冷鏈物流、現(xiàn)代倉儲(chǔ)技術(shù)等改變傳統(tǒng)農(nóng)產(chǎn)品流通渠道，是當(dāng)下發(fā)展農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)的重中之重。

第三，農(nóng)業(yè)硬投入對(duì)于各類國家農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的影響都很顯著。TRACTOR（農(nóng)業(yè)機(jī)械的投入率）、FERTILIZER（化肥的投入率）是我們?cè)O(shè)定的硬投入指標(biāo)。從實(shí)證結(jié)果看，對(duì)于發(fā)達(dá)國家而言，上述兩個(gè)指標(biāo)都是顯著的。對(duì)于發(fā)展中國家而言，農(nóng)業(yè)機(jī)械投入效果非常明顯，但化肥投入對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的增長率提升作用不明顯，這可能與發(fā)展中國家過度使用肥料有關(guān)。蔡俊煌等（2010）研究得出化肥施用量冗余投入較嚴(yán)重，化肥長期過量投入且缺乏高效技術(shù)方法，土壤結(jié)構(gòu)遭到破壞，農(nóng)業(yè)逐漸呈現(xiàn)高投入低產(chǎn)出的發(fā)展趨勢(shì)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2014年全球平均每公頃化肥消費(fèi)量138.04千克，美國每公頃化肥消費(fèi)量137.06千克，我國則為565.25千克，是全球平均水平的4.1倍，而2014年美國糧食單產(chǎn)為7638.1千克/公頃，我國則為5886.4千克/公頃，化肥投入呈現(xiàn)出高投入低產(chǎn)出狀況。

政策建議

我國進(jìn)入工業(yè)化中后期階段，工業(yè)反哺農(nóng)業(yè)，農(nóng)業(yè)將迎來現(xiàn)代化的加速轉(zhuǎn)型時(shí)期，現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)的標(biāo)志是規(guī)模農(nóng)業(yè)、品牌農(nóng)業(yè)、服務(wù)農(nóng)業(yè)，從美國、日本等發(fā)達(dá)國家農(nóng)業(yè)發(fā)展歷程看我國農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)未來轉(zhuǎn)型趨勢(shì)：一是規(guī)模化農(nóng)業(yè)，核心原因在于工業(yè)化吸納農(nóng)村剩余勞動(dòng)力到達(dá)臨界點(diǎn)后，農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力成本上升，小農(nóng)經(jīng)濟(jì)加速退出農(nóng)業(yè)；二是品牌農(nóng)業(yè)，人多地少的資源硬約束和糧食安全的政治硬約束，必將促進(jìn)農(nóng)企提高農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)和安全保障，升級(jí)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，若想獲得高質(zhì)量、高收益，打造品牌農(nóng)業(yè)將成為趨勢(shì)；三是服務(wù)農(nóng)業(yè)，未來信息技術(shù)、物流技術(shù)、運(yùn)輸能力等要素將進(jìn)一步涌入農(nóng)業(yè)，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)必將向資本密集型、技術(shù)密集型、服務(wù)密集型產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型。因此，形成如下幾點(diǎn)建議：

第一，加大農(nóng)業(yè)服務(wù)投入。我國農(nóng)業(yè)服務(wù)整體投入水平相較于發(fā)達(dá)國家和國內(nèi)其他產(chǎn)業(yè)還處于較低水平，在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型初級(jí)階段，農(nóng)業(yè)服務(wù)投入對(duì)提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率具有顯著促進(jìn)作用。2015年我國出臺(tái)了《國務(wù)院辦公廳關(guān)于推進(jìn)農(nóng)村一二三產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的指導(dǎo)意見》，未來應(yīng)更大力度鼓勵(lì)農(nóng)業(yè)服務(wù)投入，促進(jìn)技術(shù)、資本、人才更多向農(nóng)業(yè)領(lǐng)域流入，推動(dòng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)全面轉(zhuǎn)型。

第二，打通農(nóng)產(chǎn)品流通渠道。在我國農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)階段，產(chǎn)業(yè)鏈末端-銷售端對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率提高具有顯著促進(jìn)作用，因此應(yīng)率先做大做強(qiáng)銷售端，通過進(jìn)一步發(fā)展冷鏈物流、倉儲(chǔ)技術(shù)、生鮮電商、網(wǎng)絡(luò)批發(fā)市場等新模式、新業(yè)態(tài)，打通農(nóng)產(chǎn)品縱向產(chǎn)供銷環(huán)節(jié)。借鑒孟山都、杜邦先鋒、先正達(dá)等國際農(nóng)業(yè)企業(yè)巨頭發(fā)展路徑以及發(fā)達(dá)國家農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化變革經(jīng)驗(yàn)分析，未來全球農(nóng)業(yè)將呈現(xiàn)產(chǎn)品多元化、服務(wù)一體化趨勢(shì)，孟山都構(gòu)建一體化的農(nóng)資產(chǎn)業(yè)鏈：橫向上提供種子、農(nóng)藥多元化產(chǎn)品，縱向上產(chǎn)供銷全環(huán)節(jié)控制。

第三，完善農(nóng)業(yè)組織模式。美國等發(fā)達(dá)國家憑借信息技術(shù)優(yōu)勢(shì)、農(nóng)場規(guī)模等農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)，發(fā)展智慧農(nóng)業(yè)、規(guī)模農(nóng)業(yè)?；谖覈r(nóng)業(yè)起步于分散的小農(nóng)經(jīng)濟(jì)、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)人口向城市加速轉(zhuǎn)移的現(xiàn)狀條件，未來我國現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展模式將是“企業(yè)+農(nóng)戶”的模式，未來農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)發(fā)展的大趨勢(shì)是提供個(gè)性化、綜合化、專業(yè)化的服務(wù)，農(nóng)業(yè)企業(yè)提供“農(nóng)資+生產(chǎn)+收購代銷+金融支持”的閉環(huán)服務(wù)。

參考文獻(xiàn)：

1.高強(qiáng)，劉同山，孔祥智.家庭農(nóng)場的制度解析：特征、發(fā)生機(jī)制與效應(yīng)[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)家，2013

2.楊長福，張黎.我國農(nóng)業(yè)人口老齡化對(duì)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的影響及對(duì)策[J].農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究，2013，34（5）

3.劉合光，潘啟龍，謝思娜.基于投入產(chǎn)出模型的中美農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)效應(yīng)比較分析[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2012

4.彭克強(qiáng)，易新福，邱雁.改革以來中國農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出關(guān)系的協(xié)整分析[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2013，4（5）

5.陳凱，劉煜寒.中外農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r的比較分析—基于投入產(chǎn)出表的實(shí)證研究[J].經(jīng)濟(jì)問題，2014，5（7）

6.廖文敏.投入產(chǎn)出法視角下農(nóng)業(yè)對(duì)國民經(jīng)濟(jì)的影響[J].貴州商業(yè)高等專科學(xué)校學(xué)報(bào)，2014，27（3）

7.劉青，張慧銘，李波.中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)估計(jì)及農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出研究[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2015，15（7）

8.李麗純.基于灰色優(yōu)勢(shì)分析的中國農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出水平研究[J].中國農(nóng)學(xué)通報(bào)，2014，30（17）

9.柳坤，申玉銘，張旺.1992 年以來我國農(nóng)業(yè)的投入產(chǎn)出變化研究[J].廣東農(nóng)業(yè)科學(xué)，2012，6（25）

10.汪建豐，劉俊威.中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展差距研究—基于投入產(chǎn)出表的實(shí)證分析[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)家，2011，6（9）

11.王建忠，王斌.發(fā)達(dá)國家現(xiàn)代農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)的發(fā)展特點(diǎn)及趨勢(shì)[J].世界農(nóng)業(yè)，2015，1（7）

12.王振.不同區(qū)域農(nóng)業(yè)信息化推進(jìn)模式研究[D].中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院博士后流動(dòng)站，2011

13.何衛(wèi)中.加快現(xiàn)代農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)發(fā)展對(duì)策研究[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)，2012，25（3）

14.黃小莉.金融支持農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的關(guān)系研究—以德陽市為例[D].四川農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，2013

15.蔡俊煌，黃文彪，楊建洲，江化開.農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入效率的DEA實(shí)證分析—基于我國1978-2008年數(shù)據(jù)[J].經(jīng)濟(jì)管理，2010（12）

16.方鴻.中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率研究：基于省級(jí)層面的測(cè)度、發(fā)現(xiàn)與解釋[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)， 2010，1（6）

17.肖小虹.科技水平與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率關(guān)系的實(shí)證研究[J].財(cái)經(jīng)問題研究，2012（12）

18.邢小軍，孫利娟，周德群.基于Malmquist-DEA模型的中外農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率比較研究[J].商業(yè)經(jīng)濟(jì)與管理，2010（9）

19.郝愛民.農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對(duì)農(nóng)業(yè)的影響—基于省級(jí)面板數(shù)據(jù)的研究[J].財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)，2011（7）

20.賀志亮，劉成玉.我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率及效率影響因素研究—基于三階段DEA模型的實(shí)證分析[J].農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2015（6）

21.黃慧芬.我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)，2011（10）

22.魏修建，李思霖.我國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率提升的關(guān)系研究—基于DEA和面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J].經(jīng)濟(jì)經(jīng)緯，2015（3）

23.方福前，張艷麗.中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的變化及其影響因素分析—基于1991-2008年Malmquist指數(shù)方法[J].經(jīng)濟(jì)理論與經(jīng)濟(jì)管理，2010（9）

24.Pierluigi T.，Pier P. M.，Giovanni Z.，Donatella V.，Irene P.A non-parametric Bootstrap-Data Envelopment Analysis approach for environmental policy planning and management of agricultural efficiency in EU countries[J].Ecological Indicators，2017，10（6）

25.Siahpoosh M.R.，Dehghanian E.Water use efficiency，transpiration efficiency，and uptake efficiency of wheat during drought[J].Agronomy Journal，2012，104（5）