梁孝成，梁 靖

（山東理工大學經(jīng)濟學院，淄博 255000）

在由農(nóng)業(yè)大國向農(nóng)業(yè)強國的轉變過程中，需要不斷發(fā)展和完善我國農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)，從而實現(xiàn)現(xiàn)代化、產(chǎn)業(yè)化的農(nóng)業(yè)發(fā)展。對于當前不斷推進的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進程而言，完善農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)是對我國農(nóng)業(yè)內涵和外延的進一步深化與拓展[1]。完善的農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)體系將對進一步促進農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展具有至關重要的作用，不但可以實現(xiàn)將當前較為分散的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈進行整合，實現(xiàn)對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)前、中、后階段的有效了解和融合，從而打造特色農(nóng)業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈大格局，改變長期以來農(nóng)業(yè)發(fā)展所處的粗放型發(fā)展模式，有效提升農(nóng)產(chǎn)品的附加值，使我國的農(nóng)產(chǎn)品在出口貿易中具有更強的競爭力，為拓寬農(nóng)民增收渠道、縮小城鄉(xiāng)收入差距提供源源不斷的動力[2]。

近年來，我國不斷加強對農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)的政策扶持力度，通過一系列的扶持政策來解決農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)的資金、用地、運輸?shù)确矫娴睦щy。但我國農(nóng)業(yè)科技成果轉化率較低[3]，農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)發(fā)展還有諸多困境。農(nóng)業(yè)農(nóng)村部提出到2025 年，我國主要農(nóng)產(chǎn)品加工轉化率將達到80%，從而實現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)與農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值比值從2.3∶1 躍升至2.8∶1的發(fā)展目標。

因此，基于當前我國鄉(xiāng)村全面振興、打造現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)體系的背景下，測算農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)的TFP并研究其影響因素，具有積極的現(xiàn)實意義。文章使用2009—2017 年山東省農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)的行業(yè)面板數(shù)據(jù)和Malmquist 生產(chǎn)率指數(shù)方法對TFP 進行測度，并分解為技術進步和技術效率兩部分，繼而根據(jù)已有研究選取相關影響因素進行回歸，以期得到對農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)未來發(fā)展有所助益的建議與對策。

1 文獻綜述

首先是關于農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)全要素生產(chǎn)率測度方面的研究。相關研究對農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)TFP 測度方法的選擇以DEA 方法為主。從全國范圍的角度來看，趙燃等（2008）[4]、姚升（2014）[5]、龔新蜀（2019）[6]的研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)生產(chǎn)率整體處于不斷增長的趨勢，其上升的動力主要來自于技術進步。從省域層面來看，王艷華等（2010）[7]、 楊 興 龍 等 （2010）[8]、 戰(zhàn) 炤 磊 等（2012）[9]、陳銀娥（2014）[10]分別測算了湖北省、吉林省、江蘇省農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)TFP，結果顯示農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)全要素生產(chǎn)率處于不斷增長的趨勢，但各個子行業(yè)TFP 具有顯著差異，技術進步增長是TFP提高的主要原因。而在微觀企業(yè)層面的研究較少，高陽等（2017）[11]使用LP 法測算了A 股上市農(nóng)產(chǎn)品加工企業(yè)的全要素生產(chǎn)率，研究發(fā)現(xiàn)不同行業(yè)、地區(qū)和所有制類型企業(yè)間的全要素生產(chǎn)率存在顯著差異。以上研究通過對農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)TFP進行測度并分解，均得出TFP 增長來自于技術進步，技術效率變化、規(guī)模效率變化的作用不明顯的結論。

其次是關于農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響因素方面的研究。從企業(yè)規(guī)模來看，企業(yè)規(guī)模對全要素生產(chǎn)率具有重要影響，但是關于企業(yè)規(guī)模能否促進全要素生產(chǎn)率提升存在兩種截然不同的觀點：趙燃等（2008）[4]、張艷（2018）[12]認為大規(guī)模企業(yè)具備良好的創(chuàng)新水平，因而企業(yè)規(guī)模能促進農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)TFP 的增長；而戰(zhàn)炤磊和王凱（2012）[9]認為規(guī)模較大企業(yè)的創(chuàng)新效率比較低，因而企業(yè)規(guī)模對農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)TFP 有顯著的負向作用。從研發(fā)投入來看，研發(fā)投入會促進企業(yè)創(chuàng)新水平提升、提高企業(yè)的創(chuàng)新能力，從而促進其生產(chǎn)率提升。但是姚升和王光宇（2014）[5]、龔新蜀和韓俊杰（2019）[6]的研究發(fā)現(xiàn)研發(fā)支出水平抑制了TFP 提升，其原因可能為農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)的研發(fā)投入資金并未得到充分利用以及市場環(huán)境不完善。從產(chǎn)業(yè)集聚來看，產(chǎn)業(yè)集聚具有重要的經(jīng)濟效應。戰(zhàn)炤磊和王凱（2012）[9]、張艷（2018）[12]的研究表明集聚所帶來的知識溢出和擴散，有利于企業(yè)技術進步和全要素生產(chǎn)率的提升。進一步，曾億武等（2015）[13]研究發(fā)現(xiàn)當產(chǎn)業(yè)過度集聚導致要素擁擠現(xiàn)象時，反而會降低農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)的生產(chǎn)效率。就外商直接投資而言，對全要素生產(chǎn)率的影響機理主要是通過技術溢出效應、競爭效應、學習效應等途徑。姚升和王光宇（2014）[5]、龔新蜀和韓俊杰 （2019）[6]的研究表明，F(xiàn)DI通過技術溢出效應能夠顯著促進農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)TFP的增長。

對于行業(yè)層面農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)全要素生產(chǎn)率的測度和影響因素的研究內容已經(jīng)十分豐富，但是目前尚未有研究對山東省農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)TFP 進行測算和對影響因素進行分析。因此該文在已有研究的基礎上，選用2009—2017 年山東省農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)行業(yè)面板數(shù)據(jù)測度TFP 并分解為技術進步和技術效率，選取產(chǎn)業(yè)集聚、企業(yè)規(guī)模、FDI、研發(fā)投入這幾個影響因素分析其對TFP、技術進步和技術效率的影響。

2 全要素生產(chǎn)率測算

2.1 測算方法

該文采用Malmquist 生產(chǎn)率指數(shù)對山東省農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)TFP 進行測算。測度TFP 變化的Malmquist指數(shù)，設置公式為：

公式 （1） 中，(xt，yt)，(xt+1，yt+1)分別代表t時、t+1 時的投入產(chǎn)出；分別代表t時和t+1 時的產(chǎn)出距離的函數(shù)。M0＞1，表明測算的TFP 是增長的；M0＜1 表明測算的TFP是減少的；M0= 1，表明測算的TFP 沒有產(chǎn)生變化。Malmquist指數(shù)進一步分解為Techch技術進步、Pech純技術效率變化和Sech規(guī)模效率變化3部分的乘積為：

若Techch＞1，代表技術為進步；若Techch＜1，代表技術為退步。如果Effch＞1 代表技術效率得到提升；如果Effch＜1，代表技術效率變差。Pech純技術效率和Sech規(guī)模效率的變化與上述定義相同。

2.2 指標選取

國家統(tǒng)計局一般將農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)劃分為12 個子行業(yè)，因此該文按照此類分法，選取《山東省統(tǒng)計年鑒》（2009—2017 年）中“農(nóng)副食品加工業(yè)”“食品制造業(yè)”“酒、飲料和精制茶制造業(yè)”等12 個子行業(yè)的數(shù)據(jù)作為研究樣本。同時根據(jù)已有文獻的做法為參照，選擇了相應的產(chǎn)出指標和投入指標，并對投入指標和產(chǎn)出指標做了平減處理，從而確保能夠精準測算出全要素生產(chǎn)率。

由于行業(yè)的總產(chǎn)值能夠反映出一個行業(yè)的產(chǎn)出水平。因此，該文將山東省農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)各子行業(yè)的總產(chǎn)值作為產(chǎn)出指標。投入指標為固定資產(chǎn)投入、流動資產(chǎn)投入、勞動力投入，分別采用農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)12 個子行業(yè)中的“固定資產(chǎn)合計”“流動資產(chǎn)合計”“從業(yè)人員年平均人數(shù)”來衡量。同時該文采用工業(yè)生產(chǎn)者出廠價格指數(shù)、固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)以及工業(yè)生產(chǎn)者購進價格指數(shù)分別做平減處理。

2.3 測量結果分析

根據(jù)在上一部分選取的農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)的投入指標、產(chǎn)出指標，通過使用DEAP2.1 軟件，測算出結果見表1。

表1 2009—2017年山東省農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)各子行業(yè)平均Malmquist指數(shù)及其分解

從表 1 可知，12 個子行業(yè) 2009—2017 年均Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)大部分大于1，表示TFP在提升，“紡織服裝、服飾業(yè)”“皮革毛皮羽毛及其制品業(yè)”Malmquist 生產(chǎn)率指數(shù)為負，表示TFP 為負增長，其中“印刷和記錄媒介復制業(yè)”的TFP 增速最快。從技術進步方面來看，“紡織業(yè)”“家具制造業(yè)”“印刷和記錄媒介復制業(yè)”增長較快，“紡織服裝、服飾業(yè)”“皮革毛皮羽毛及其制品業(yè)”為負增長。從技術效率方面來看，“印刷和記錄媒介復制業(yè)”相對較好，“農(nóng)副食品加工業(yè)”“酒、飲料和精制茶制造業(yè)”“紡織服裝、服飾業(yè)”“皮革毛皮羽毛及其制品業(yè)”“家具制造業(yè)”為負增長。總體來說，10 個行業(yè)TFP 在增長、2 個行業(yè)TFP 為負增長，主要提升動力來自于技術進步，“紡織服裝、服飾業(yè)”“皮革毛皮羽毛及其制品業(yè)”應該加大研發(fā)投入。各個行業(yè)的技術效率和純技術效率增長幅度慢和負增長較多，應該提升企業(yè)間和行業(yè)間的資源配置效率，從而促進農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)全要素生產(chǎn)率提升。

為了更清楚觀察山東省農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)TFP 的變化，該文測算了2009—2017 年12 個子行業(yè)平均的Malmquist 指數(shù)，測算結果見表2。從表2 可看出，2009—2017 年山東省農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)TFP 年均提升3.7%，技術進步率年均提升3.5%，技術效率年均提升0.1%，增長幅度過低，其中純技術效率年均降低0.1%，規(guī)模效率平均增長0.2%。大部分年份的Malmquist 指數(shù)大于1，代表TFP 為增長趨勢。

表2 2009—2017年山東省農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)平均Malmquist指數(shù)及其分解

從圖1可看出，山東省農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)的技術進步促進了TFP 的增長和下降，2013—2014 和2016—2017 年山東省農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)TFP 處于下降趨勢。從2014 年開始全國經(jīng)濟增速放緩，制造業(yè)面臨產(chǎn)能過剩問題；山東省農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)同樣也面臨市場消耗力不足，企業(yè)研發(fā)投入不足、難以滿足市場消費需求升級等問題，導致大量生產(chǎn)設備閑置，從而導致TFP 下降。2017 年是中美貿易摩擦的開端，出口量下降，農(nóng)產(chǎn)品的加工產(chǎn)品的出口量也大幅減少；另一方面，農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)的原材料進口成本增加，因此導致了農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)的TFP降低。

圖1 2009—2017年山東省農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)平均Malmquist指數(shù)及其分解

3 影響因素研究

3.1 變量選取

根據(jù)該文的文獻綜述部分的分析，選擇了產(chǎn)業(yè)集聚、企業(yè)規(guī)模、外商直接投資、研發(fā)投入等4個因素來分析對農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，因此該文將這4個變量作為自變量。該文以測算的2009—2017 年各子行業(yè)的Malmquist 生產(chǎn)率指數(shù)作為農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)的全要素生產(chǎn)率，同時將分解的技術進步，技術效率也作為因變量。在自變量的衡量上，該文借鑒了江激宇等（2018）[14]的做法，數(shù)據(jù)來源于山東省統(tǒng)計年鑒。

3.1.1 產(chǎn)業(yè)集聚

該文選用山東省農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)各個子行業(yè)的區(qū)位熵表示產(chǎn)業(yè)集聚的程度，使用公式測算為:

式3 中，ei為山東省農(nóng)產(chǎn)品加工i行業(yè)的企業(yè)數(shù)量；e為山東省農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)企業(yè)總數(shù)；Ei為全國農(nóng)產(chǎn)品加工i行業(yè)的企業(yè)數(shù)量，E為全國農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)企業(yè)總數(shù)。該文也將產(chǎn)業(yè)集聚水平的衡量指標與前一期相比進行了環(huán)比處理。

3.1.2 企業(yè)規(guī)模

對于企業(yè)規(guī)模的衡量，該文使用山東省農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)各個行業(yè)的資產(chǎn)合計除以企業(yè)個數(shù)來衡量，同時做了平減處理和環(huán)比處理。

3.1.3 外商直接投資

對于外商直接投資的衡量，該文選用山東省農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)各個子行業(yè)的外商直接投資企業(yè)個數(shù)，除以山東省農(nóng)產(chǎn)品加工各子行業(yè)企業(yè)個數(shù)，同時做了環(huán)比處理。

3.1.4 R&D研發(fā)投入

對于研發(fā)投入的衡量，該文使用山東省農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)各個子行業(yè)的R&D經(jīng)費內部支出來衡量，同時做了平減處理，以及環(huán)比處理。

3.2 模型構建

假定行業(yè)C-D生產(chǎn)函數(shù)模型為：

式4 中，下標i和t分別表示行業(yè)和時間，Y、A、K、L分別代表產(chǎn)出、全要素生產(chǎn)率、資本存量和勞動力。

根據(jù)分析，A可設置為：

式5 中，LQ代表產(chǎn)業(yè)集聚程度；SIZE代表企業(yè)規(guī)模；FDI代表外商直接投資；RD代表研發(fā)投入；U代表其他不可觀測因素；下標i、t分別表示行業(yè)和時間；上標β1、β2、β3、β4分別表示LQ、SIZE、FDI、RD的彈性。

將式（5）取對數(shù)為：

a、lq、size、fdi、rd為 分 別 對 應A、LQ、SIZE、FDI、RD的對數(shù)形式。同時加入ζi為行業(yè)固定效應，νt表示年份固定效應。由于全要素生產(chǎn)率可以分解為技術進步和技術效率變化，因此將全要素生產(chǎn)率、技術進步、技術效率當作被解釋變量，構建下面3個方程為：

3.3 實證檢驗

為了解決變量數(shù)值較小的問題，對所有變量加1后取對數(shù)。描述性統(tǒng)計見表3。

表3 描述性統(tǒng)計

表4 相關性檢驗

表5 VIF檢驗

通過相關性檢驗結果可知，各變量之間的相關系數(shù)最大值為0.406 6，表明各變量之間的相關性不會導致嚴重的多重共線性問題。同時，通過VIF 檢驗可知，各變量的VIF 值均小于5，由此可知各變量之間不存在多重共線性問題。

根據(jù)已經(jīng)構建的模型，經(jīng)過豪斯曼檢驗后，使用固定效應模型來研究相關影響因素對農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)TFP 的影響。表6顯示了產(chǎn)業(yè)集聚、企業(yè)規(guī)模、外商直接投資、研發(fā)投入對山東省農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)生產(chǎn)率的影響。其中，企業(yè)規(guī)模的估計系數(shù)為0.280，且通過5%顯著性水平檢驗，說明企業(yè)規(guī)模能夠顯著促進山東省農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)TFP 的提高。外商直接投資對全要素生產(chǎn)率的估計系數(shù)為0.548，且通過1%顯著性水平檢驗，結果表明外商直接投資能夠顯著促進山東省農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)TFP的提高。研發(fā)投入對全要素生產(chǎn)率的估計系數(shù)為-0.067，且通過5%顯著性水平檢驗，結果說明研發(fā)投入對山東省農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)TFP 具有抑制作用，其原因可能為研發(fā)資金都投入到了資本密集型、技術密集型企業(yè)，而農(nóng)產(chǎn)品加工企業(yè)多為對勞動密集型、資源密集型企業(yè)。另一方面，企業(yè)沒有充分利用研發(fā)投入資金，也會造成研發(fā)投入沒有發(fā)揮出應有的效果。產(chǎn)業(yè)集聚對全要素生產(chǎn)率的估計系數(shù)為0.189，說明產(chǎn)業(yè)集聚對山東省農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)TFP 具有提升作用，但是并沒有通過顯著性水平檢驗。從技術進步方面來看，企業(yè)規(guī)模和研發(fā)投入的估計系數(shù)分別為0.212和-0.056，企業(yè)規(guī)模促進了技術進步、研發(fā)投入抑制了技術進步，且均通過了10%顯著性水平檢驗。從技術效率方面來看，F(xiàn)DI 的估計系數(shù)為0.256，通過了10%顯著性水平檢驗，說明FDI 對技術效率有促進作用。總的來看，以上自變量對技術進步和技術效率提升作用不明顯。

表6 樣本回歸

4 結論及啟示

4.1 研究結論

該文首先對山東省農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)12 個子行業(yè)2009—2017 年的TFP 進行測算，各子行業(yè)年均Malmquist 生產(chǎn)率指數(shù)大部分為正，表示TFP 在增長。同時測算了12 個子行業(yè)平均的Malmquist 指數(shù)，山東省農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)TFP 年均增長3.7%，技術進步率平均每年提高3.5%，技術效率年均增長0.1%。通過分析可知，技術進步帶動了TFP 的增長。進一步對影響因素研究的結果表明，產(chǎn)業(yè)集聚水平、企業(yè)規(guī)模、外商投資能夠促進農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升，而研發(fā)投入水平對TFP有抑制作用，但是產(chǎn)業(yè)集聚水平對TFP 的影響結果不顯著?？偟膩砜?，產(chǎn)業(yè)集聚水平、企業(yè)規(guī)模、研發(fā)投入水平、外商投資對技術進步和技術效率提升作用不明顯。

4.2 研究啟示

結合以上實證分析的結果，同時根據(jù)目前山東省農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀，提出以下的對策和建議。

（1）充分利用農(nóng)業(yè)優(yōu)勢特色產(chǎn)業(yè)，促進農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)的集群化發(fā)展，建立更多的綠色產(chǎn)業(yè)園，形成產(chǎn)業(yè)聚集工作，促進地區(qū)之間的配套技術共享和資源合理配置。通過一定程度的推廣與拓展，形成更加完善的加工產(chǎn)業(yè)鏈，讓農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)能夠不再受到時間空間的限制，滿足多樣化需求，通過相關的政策規(guī)范營造更加良好的農(nóng)產(chǎn)品加工環(huán)境，充分發(fā)揮集聚效應對農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)TFP 的促進作用。

（2）調整農(nóng)產(chǎn)品加工產(chǎn)業(yè)結構，適當擴大企業(yè)規(guī)模，提升企業(yè)創(chuàng)新能力。大力扶持農(nóng)產(chǎn)品加工上市企業(yè)，形成規(guī)?；l(fā)展，促進技術進步，繼而提升農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)TFP。關閉、并購高消耗低產(chǎn)出的企業(yè)，避免不必要的浪費，實現(xiàn)資源合理配置。

（3）合理招商引資，合理使用外商直接投資，使國外先進技術能夠流入我國，帶動我國農(nóng)產(chǎn)品加工企業(yè)的技術水平提升，提高全要素生產(chǎn)率。學會識別高質量的外資，在實踐中自主創(chuàng)新，從而實現(xiàn)技術創(chuàng)新能力的飛躍。

（4）進一步提升農(nóng)產(chǎn)品加工企業(yè)科技研發(fā)強度、調整投入結構和提高使用效率。農(nóng)產(chǎn)品加工企業(yè)必須要脫離自身對國家科技投資以及政策導向等方面的依賴，加強自身的資金鏈，做到企業(yè)健康穩(wěn)定發(fā)展，以此來實現(xiàn)良性的投入以及產(chǎn)出比。同時將研發(fā)資金投入合理分配至資本密集型、技術密集型、勞動密集型和資源密集型產(chǎn)業(yè)，提高使用效率，提升農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)的技術水平，促進全要素生產(chǎn)率的提升。