高瑞宏，陳 耀，楊小娟

（甘肅農業(yè)大學 財經學院，甘肅 蘭州 730070）

自2004 年以來，中國糧食生產實現連產連豐的佳績。但受資源約束、環(huán)保意識增強、勞動力價格提升等影響，農民逐步削減農業(yè)資本投入[1]，要保證農業(yè)綠色高效發(fā)展，科學技術在農業(yè)生產中的作用日益凸現，這就決定了現階段農業(yè)發(fā)展必須走依靠科學技術驅動生產的現代化發(fā)展道路。全要素生產率是衡量產業(yè)發(fā)展過程中科技進步對增長貢獻份額的重要指標[2]。

學者對農業(yè)全要素生產率測算方面有較詳實的研究，全炯振（2009）[3]運用SFA-Malmquist 模型測算中國各省份及東中西部的農業(yè)全要素生產率變化并分析其時序增長和空間分布特征，發(fā)現中國農業(yè)全要素生產率呈緩慢波動增長狀態(tài)。張樂和曹靜（2013）[4]用SFA 測算分解中國農業(yè)全要素生產率，得出中國農業(yè)全要素生產率年均增速率呈整體遞減趨勢，并分析阻礙和促進其變化的因素。鄧蒙芝（2015）[5]運用超越對數隨機前沿生產函數模型，對河南省縣域農業(yè)技術進步率和技術效率進行測算，得出技術進步是推動河南縣域農業(yè)發(fā)展的主要動力。陸泉志等（2018）[6]用DEA-Malmquist 模型和經典收斂回歸方法，測算了廣西糧食全要素生產率，并分析其收斂情況，表明研究期內廣西糧食全要素生產率呈下降趨勢，技術進步損失是主要誘因。李翔和楊柳（2018）[2]基于隨機前沿模型，結合華東六省的數據，分解測算了華東地區(qū)的農業(yè)全要素生產率，得出華東地區(qū)農業(yè)全要素生產率呈波動增長，技術進步是其增長的主要動力。

隨機前沿方法，適用于單產出的生產，引入了誤差項和技術非效率項，克服了數據包絡分析法的缺陷，更準確地反映生產過程的有效狀態(tài)。該方法可對結果進行假設檢驗，適用于大規(guī)模觀測樣本，當數據噪聲較大時，估計結果比數據包絡分析法更準確[7]。綜上，運用隨機前沿方法對甘肅省2005—2017 年的農業(yè)生產數據進行測算，研究農業(yè)全要素生產率時序變化。充分實現農業(yè)在地區(qū)發(fā)展中穩(wěn)定器的作用，對生態(tài)脆弱地區(qū)農業(yè)發(fā)展做出有益探索。

一、模型設定

Kumbhakar and Lovell 運用隨機前沿方法將全要素生產率分解為技術進步、技術效率、規(guī)模效率和要素配置效率四部分[8]，相較Malmquist 指數法和C-D 生產函數更全面地分解了全要素生產率。但由于農業(yè)生產中大部分勞動力和土地都是自家持有，價格指標較難獲得，加之要素市場發(fā)育不健全，要素實際配置與最優(yōu)化狀態(tài)差距較大[6]，故本文去掉了要素配置效率測算。Kumbhakar（2000）[9]認為，隨機前沿生產模型的一般形式為：

其中，Y 表示農業(yè)總產值，i 表示14 個市州，t 表示時期，f 為生產函數，X 為投入要素，β 是待估參數，vit-uit為復合誤差項，vit與uit相互獨立，vit是隨機擾動項，，uit是技術無效率項，。η 為衰減系數，η＞0 表示uit隨時間推移遞減，η=0表示不變，η＜0 表示遞增。TE 為技術效率，當uit=0時，TEit=1，表示技術有效；當uit＞0 時，TEit＜1，表示技術無效。分別表示隨機干擾和技術效率的方差。γ 表示無效因素對個體效率差異的解釋程度，若γ 越趨于1，表明誤差主要來源于生產技術的非效率；若γ 趨于0，表明實際產出與前沿面產出之間的差距主要來源于統(tǒng)計誤差。

TC 為技術變化，當TC＞0 時，表示技術進步，TC＜0 時，表示技術退步。TE 為技術效率。（RTSit-1）為規(guī)模效率（SE），SE＞0，表明隨時間變化，規(guī)模效率所引起的全要素投入增加能促進農業(yè)全要素生產率增長，反之則反。若SE＞0，表明要素投入能促進全要素生產率增長。

隨機前沿生產模型，較之一般生產函數模型，更能揭示農業(yè)生產中的技術及其變化。各要素對產出的貢獻會隨時間和地區(qū)的不同而變化，且能表示偏性技術進步，加之函數形式簡單，易于估算，因而選擇超越對數生產函數，形式下：

二、變量選取與數據來源

本研究使用2005—2017 年甘肅省農業(yè)數據，數據源于《甘肅發(fā)展年鑒》。指標設定中，借鑒全炯振的研究，選取農業(yè)總產值為產出指標。為剔除價格變動的影響，統(tǒng)一折算成2000 年的不變價格。勞動力投入以農林牧漁業(yè)從業(yè)人員作為勞動力投入；為降低農用耕地撂荒、休耕情況對測算的影響，土地投入以農作物實際播種面積作為土地投入的替代變量；農業(yè)資本投入包括農業(yè)機械總動力和化肥施用折純量作為要素投入指標。

三、結果分析

通過Frontier4.1 對函數估計，結果如表1 所示。其中，技術非效率值μ 為0.173 5，表明甘肅省農業(yè)生產中存在技術非效率。技術效率時變性η 為0.059 3，表明技術效率時變趨勢并不明顯。時間項t 為0.128 1，說明生產中存在技術進步。γ 值為0.990 2，表明技術非效率中人為可控制的技術非效率所占比重為99.02%，說明甘肅省2005—2017 年間農業(yè)技術非效率主要源于生產技術非效率，統(tǒng)計誤差等僅占0.98%，回歸結果較好[10]。投入要素的交叉項系數都通過了顯著性水平為5%的檢驗，說明存在偏性技術進步，但效果不顯著，仍以中性技術進步為主[11]。

表1 函數估計結果

（一）甘肅省農業(yè)全要素生產率呈現緩慢波動增長的特征

2005—2017 年間，甘肅省農業(yè)全要素生產率年均增長率為0.13%。如圖1 所示，研究期內甘肅省農業(yè)全要素生產率呈緩慢波動增長趨勢，期間共經歷了四次波動變化，這與農業(yè)易受外部環(huán)境影響的弱質特性有關。甘肅省農業(yè)全要素生產率總體呈現正向變化，表明甘肅省農業(yè)發(fā)展仍存在潛力。

圖1 甘肅省2005—2017 年農業(yè)全要素生產率變化及其分解

（二）農業(yè)技術效率的穩(wěn)定增長為農業(yè)全要素生產率增長提供堅實保障

技術效率的年均增長率為0.56%，農業(yè)技術效率有力地推動了甘肅省農業(yè)全要素生產率的增長。甘肅省農業(yè)技術效率自2015 年之后，經歷了較快速的增長，且農業(yè)技術效率與農業(yè)全要素生產率的變化趨勢大體一致，表明甘肅省農業(yè)全要素生產率的增長顯著依賴于農業(yè)技術效率，甘肅省農業(yè)全要素生產率的增長主要依靠生產要素的投入。原因在于，一方面甘肅省農業(yè)生產仍處于由傳統(tǒng)農業(yè)向現代農業(yè)過渡的階段，部分地區(qū)精耕細作的生產狀態(tài)仍然延續(xù)；另一方面部分產業(yè)無法實現機械化生產，需要勞動力的投入，從側面說明農業(yè)技術吸收較好。

（三）農業(yè)技術進步是推動甘肅省農業(yè)全要素生產率增長的潛在動力

2005—2017 年間，甘肅省農業(yè)技術進步的年均增長率為-2.81%，農業(yè)技術進步呈負向增長，出現技術退步現象，其負向變化對農業(yè)技術效率有抵消作用，進而對農業(yè)全要素生產率變化產生影響。負向變化主要歸因于基層農業(yè)技術推廣體系作用微弱，新技術推廣較緩慢，農戶技術吸收能力較弱。農業(yè)技術進步也成為農業(yè)全要素生產率提高的潛在增長點。

（四）農業(yè)規(guī)模效率的變化對農業(yè)全要素生產率的增長作用不明顯

農業(yè)規(guī)模效率的年均增長率為-0.13%，對農業(yè)經濟增長沒有貢獻，結構紅利在甘肅省農業(yè)發(fā)展中并不存在[12]。研究期內，勞動力、化肥等生產要素的大量投入對農業(yè)經濟的增長產生阻礙作用，但這種勢頭有扭轉的趨勢。究其原因，是科技在農業(yè)生產中的作用逐漸顯現。

四、結論和建議

研究期內，甘肅省農業(yè)全要素生產率總體呈緩慢上升趨勢，其中技術效率對農業(yè)全要素生產率的貢獻份額最大。農業(yè)技術進步率較低，說明甘肅省農業(yè)新技術擴散速度較慢，擴散周期較長；農業(yè)規(guī)模效率作用不明顯。甘肅省農業(yè)生產中，依靠要素驅動生產的局面未發(fā)生根本性變化。為提高生產中科學技術的作用，改善粗放經營狀況，應繼續(xù)加大農技推廣體系建設，提高農業(yè)科技吸收率，實現新技術有效傳播；加大農業(yè)人才培養(yǎng)力度，推進新型職業(yè)農民培訓。