李航飛魏少彬

(1.韶關(guān)學(xué)院旅游與地理學(xué)院，廣東 韶關(guān) 512005；2.汕頭市潮南區(qū)規(guī)劃設(shè)計(jì)研究院，廣東 汕頭 515144)

引言

自2004年以來(lái)，中央一號(hào)文件都是以“三農(nóng)”問題為主題，充分凸顯了黨中央、國(guó)務(wù)院對(duì)我國(guó)“農(nóng)業(yè)、農(nóng)村、農(nóng)民”工作的重視。農(nóng)業(yè)是衣食之源、生存之本，是一切生產(chǎn)的首要條件，其基礎(chǔ)地位任何時(shí)候都不能忽視和削弱，“手中有糧、心中不慌”在任何時(shí)候都是真理。農(nóng)業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)之基礎(chǔ)，其發(fā)展?fàn)顩r直接決定著人民生活基本需求和國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。長(zhǎng)期以來(lái)，受工業(yè)化、城鎮(zhèn)化發(fā)展之影響，我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用地矛盾不斷加劇，加之資源環(huán)境約束日益強(qiáng)化，我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能力逐漸接近極限，農(nóng)業(yè)資源要素投入的“天花板”逐漸顯現(xiàn)，中國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展面臨資源稀缺和環(huán)境惡化的雙重約束。第二次全國(guó)污染普查公報(bào)顯示，農(nóng)業(yè)總化學(xué)需氧量(COD)、總氮(TN)和總磷(TP)排放量分別為1067.13萬(wàn)t、141.49萬(wàn)t和21.20萬(wàn)t，分別占總排放量的49.77%、46.52%和67.21%，農(nóng)業(yè)已經(jīng)成為我國(guó)COD、TN和TP排放的主要來(lái)源[1]。中國(guó)積極應(yīng)對(duì)全球氣候變化，在2020年第75屆聯(lián)合國(guó)大會(huì)上提出力爭(zhēng)在2030年CO2排放達(dá)到峰值，2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和的遠(yuǎn)景目標(biāo)和任務(wù)。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)是重要的碳排放過(guò)程，農(nóng)業(yè)碳減排是中國(guó)實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、碳中和目標(biāo)的重要方面。黨的二十大報(bào)告提出“加快發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型，倡導(dǎo)綠色消費(fèi)，推動(dòng)形成綠色低碳的生產(chǎn)方式和生活方式”。習(xí)近平總書記強(qiáng)調(diào)“強(qiáng)國(guó)必先強(qiáng)農(nóng)，農(nóng)強(qiáng)方能國(guó)強(qiáng)。沒有農(nóng)業(yè)強(qiáng)國(guó)就沒有整個(gè)現(xiàn)代化強(qiáng)國(guó)；沒有農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化，社會(huì)主義現(xiàn)代化就是不全面的”。在全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興、加快建設(shè)農(nóng)業(yè)強(qiáng)國(guó)的新時(shí)代背景下，農(nóng)業(yè)必須由原來(lái)依靠要素投入的粗放型生產(chǎn)方式向依靠?jī)?yōu)化資源配置的集約型生產(chǎn)方式進(jìn)行轉(zhuǎn)變，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，大力發(fā)展綠色低碳生態(tài)農(nóng)業(yè)。本文從研究方法與模型、研究主要內(nèi)容、研究對(duì)象及研究視角等方面對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的研究文獻(xiàn)進(jìn)行了梳理，提出了目前研究存在的不足及需要改進(jìn)和完善之處，并指出未來(lái)的研究展望。

1 研究現(xiàn)狀

1.1 研究方法與模型

科學(xué)評(píng)價(jià)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率一直是農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域?qū)＜覍W(xué)者研究的熱點(diǎn)問題。目前，關(guān)于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率(Total Factor Productivity，TFP)的研究方法，主要以參數(shù)法和非參數(shù)法為主。參數(shù)法主要包括索洛余值法、C-D生產(chǎn)函數(shù)法、隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)法(Stochastic Frontier Approach，SFA)和超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)法等，其中隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)法(SFA)應(yīng)用最為普遍，蔡文聰?shù)萚2]采用SFA、分位數(shù)回歸和中介效應(yīng)方法對(duì)農(nóng)戶兼業(yè)是否導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)低效率問題進(jìn)行了研究；劉霞婷等[3]基于SFA模型和log(t)回歸方法對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率動(dòng)態(tài)變化情況進(jìn)行了測(cè)算與分析。代數(shù)指數(shù)法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(Data Envelopment Analysis，DEA)等在運(yùn)用時(shí)不涉及參數(shù)方程的計(jì)量經(jīng)濟(jì)估計(jì)，通常被稱為非參數(shù)方法，其不需要設(shè)定具體的生產(chǎn)函數(shù)，能有效避免參數(shù)法帶來(lái)的弊端，受到學(xué)者的廣泛應(yīng)用。DEA模型作為一種非參數(shù)前沿效率分析法，在模擬多投入、多產(chǎn)出時(shí)具有明顯優(yōu)勢(shì)，已成為目前學(xué)界測(cè)度農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的主流方法。在利用DEA測(cè)算農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率時(shí)多會(huì)使用Malmqusit指數(shù)，如胡衛(wèi)衛(wèi)等[4]利用DEA-Malmquist模型分析了江蘇省農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的時(shí)空差異；李航飛[5]基于DEA-BCC和DEA-Malmquist模型對(duì)包括臺(tái)灣省在內(nèi)的中國(guó)省級(jí)行政區(qū)的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了測(cè)算與分析?？紤]到DEA方法的徑向及松弛性等問題，越來(lái)越多的研究將SBM、FP、EBM等指數(shù)與DEA相結(jié)合對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)算，力求測(cè)算結(jié)果更加符合實(shí)際情況，其中以SBM指數(shù)為多[6]，許燕琳等[7]基于DEA和STIRPAT模型，對(duì)山東省農(nóng)業(yè)生態(tài)效率進(jìn)行了研究；趙吉等[8]基于SBM-Tobit模型，對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率時(shí)空差異及影響因素進(jìn)行了分析。SBM模型由于會(huì)損失有效前沿面上“投入-產(chǎn)出”的目標(biāo)值與實(shí)際值之間的原始比例，導(dǎo)致效率測(cè)度偏誤的問題[9]。相比之下，EBM(Epsilon-Based Measure)模型作為一種混合距離測(cè)算方法，同時(shí)兼顧了“投入-產(chǎn)出”的目標(biāo)值與實(shí)際值的徑向比及各個(gè)“投入-產(chǎn)出”的非徑向松弛變量，能夠有效克服DEA-SBM模型的缺陷[10]，楊騫等[1]考慮糧食生產(chǎn)過(guò)程中的凈碳匯和面源污染排放，構(gòu)建全局EBM模型對(duì)2001—2018年我國(guó)30個(gè)省份及3大功能區(qū)的糧食生產(chǎn)效率動(dòng)態(tài)演進(jìn)趨勢(shì)進(jìn)行了考察。

從以上文獻(xiàn)可知，對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)算的研究方法和模型眾多且已日趨成熟，但文獻(xiàn)基本上是用單一方法和模型對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)算和分析，鮮有使用多種方法相結(jié)合進(jìn)行對(duì)比分析的文獻(xiàn)。

1.2 研究?jī)?nèi)容

現(xiàn)有文獻(xiàn)在對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行研究時(shí)，主要基于隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)方法(SFA)、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)，結(jié)合Malmquist模型、SBM模型、GWR模型、空間自相關(guān)模型、灰色關(guān)聯(lián)分析模型、Tobit模型等，通過(guò)構(gòu)建農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率“投入-產(chǎn)出”評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，在農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的水平測(cè)度[11，12]、時(shí)空演化特征[13]、影響因素[14]等方面進(jìn)行了大量研究，取得了豐碩成果。由于“投入-產(chǎn)出”指標(biāo)、研究方法和模型、研究區(qū)域及研究時(shí)段的差異，不同學(xué)者的研究結(jié)果雖有相似性，但差異同樣較大。

在農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率時(shí)空演化特征方面，以全國(guó)作為研究尺度的較多，侯孟陽(yáng)等[15]研究發(fā)現(xiàn)，我國(guó)東北、西部、中部、東部4大地區(qū)間農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的空間差異隨時(shí)間推移呈現(xiàn)出進(jìn)一步縮小的態(tài)勢(shì)；王麗娜[16]的研究則表明，中國(guó)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率具有明顯的地區(qū)差異，東部和東北地區(qū)省份農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率領(lǐng)先于中西部地區(qū)，整體呈“中部塌陷”分布格局；馮亞娟等[17]研究表明，中國(guó)全要素農(nóng)業(yè)生態(tài)效率值增長(zhǎng)穩(wěn)定，空間分布具有全局自相關(guān)性，河南、山東等省份表現(xiàn)出“低-低”集聚特征；趙吉等[8]認(rèn)為，中國(guó)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率水平較低，空間發(fā)展不平衡，整體呈現(xiàn)“東高西低”的格局。

除以全國(guó)作為研究空間范圍外，較多學(xué)者開始關(guān)注區(qū)域、省域、市域、縣域空間范圍的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。肖琴等[18]對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率進(jìn)行了研究，結(jié)果表明，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率水平較高且呈不斷增長(zhǎng)趨勢(shì)，下游地區(qū)的農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率高于中、上游且差距不斷拉大；梁耀文等[19]研究發(fā)現(xiàn)，環(huán)渤海地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率整體水平較低，呈現(xiàn)逐漸上升態(tài)勢(shì)，地區(qū)間差異較大，空間上整體呈東北-西南格局并逐漸向西南方向轉(zhuǎn)移，存在明顯的空間相關(guān)性和聚集特征。

為對(duì)農(nóng)業(yè)健康持續(xù)向好發(fā)展提供實(shí)證依據(jù)和決策參考，學(xué)界從不同視角選取不同指標(biāo)來(lái)探討我國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響因素，但由于不同區(qū)域的自然條件、社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件、人文條件等差異巨大，影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的因素也因區(qū)域不同而不同，得出的結(jié)論亦不盡相同。綜合目前文獻(xiàn)可知，影響中國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的因素主要有自然條件、農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)條件、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政策支持、科技投入、農(nóng)戶本身等方面。關(guān)于自然條件和科技投入2類指標(biāo)對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，學(xué)界研究結(jié)果較為一致。自然條件類主要涉及農(nóng)業(yè)受災(zāi)情況，其對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升產(chǎn)生負(fù)向影響，而科技投入則能顯著提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率；對(duì)于農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)條件，差異比較大的是農(nóng)業(yè)機(jī)械投入情況和灌溉情況，研究結(jié)論有正有負(fù)；對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平而言，在農(nóng)業(yè)規(guī)?；健⒊擎?zhèn)化水平及農(nóng)民可支配收入方面的研究結(jié)論不一致，對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響有正有負(fù)；大部分政策條件有利于我國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升，但在財(cái)政支農(nóng)方面存在一定的差異；相對(duì)來(lái)說(shuō)，學(xué)界在關(guān)于農(nóng)戶本身?xiàng)l件對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響方面的研究較少。

需要說(shuō)明的是，由于研究不同區(qū)域自然、人文條件的差異，加之研究時(shí)段和研究方法的差異等因素的影響，不同學(xué)者所選研究指標(biāo)雖然一樣，但結(jié)論卻不盡相同。

1.3 研究對(duì)象

梳理并比較目前的研究文獻(xiàn)和研究成果，可以發(fā)現(xiàn)對(duì)廣義農(nóng)業(yè)范疇即農(nóng)林牧漁業(yè)全要素生產(chǎn)率的研究是學(xué)界研究的重點(diǎn)[20，21]，其優(yōu)點(diǎn)是測(cè)度面廣，可為我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的提高提供宏觀決策依據(jù)，但其“投入-產(chǎn)出”的對(duì)應(yīng)關(guān)系不夠精準(zhǔn)，對(duì)測(cè)算結(jié)果的精確性會(huì)產(chǎn)生一定影響。

為彌補(bǔ)廣義農(nóng)業(yè)范疇全要素生產(chǎn)率研究的不足，專家學(xué)者開始基于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)細(xì)分視角，對(duì)某一具體農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的演變趨勢(shì)和驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行研究和探討。在糧食作物方面，唐小平等[22]基于Malmquist指數(shù)法對(duì)2004—2018年全國(guó)30個(gè)省份的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了測(cè)算；郭焱等[23]運(yùn)用Hicks-Moorsteen生產(chǎn)率指數(shù)測(cè)算了1979—2018年我國(guó)19個(gè)主產(chǎn)省份玉米全要素生產(chǎn)率(TFP)的增長(zhǎng)情況。在經(jīng)濟(jì)作物方面，岳會(huì)等[24]運(yùn)用DEA-Malmquist指數(shù)法，對(duì)2004—2018年我國(guó)棉花全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了研究。

1.4 研究視角

農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的高低實(shí)質(zhì)上是農(nóng)業(yè)投入與產(chǎn)出間的相關(guān)關(guān)系。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的投入要素主要有勞動(dòng)力、土地、資本(農(nóng)藥、化肥、機(jī)械、能源等)，產(chǎn)出則主要是農(nóng)業(yè)GDP、農(nóng)業(yè)產(chǎn)量等期望產(chǎn)出，亦稱之為合意產(chǎn)出；在“碳達(dá)峰、碳中和”及“綠色生態(tài)”等背景下，農(nóng)業(yè)產(chǎn)出變量需要重新審視。農(nóng)業(yè)作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，具有碳源和碳匯的雙重屬性，碳源屬性主要指農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中因使用農(nóng)藥、化肥、農(nóng)膜等農(nóng)用物資所產(chǎn)生的溫室氣體排放，同時(shí)還包括水稻種植以及畜禽養(yǎng)殖過(guò)程排放的溫室氣體及土壤氧化亞氮(N2O)排放、秸稈燃燒產(chǎn)生的碳排放等。碳匯屬性反映的是農(nóng)作物在生長(zhǎng)過(guò)程中能利用光合作用吸收大量的CO2，即農(nóng)作物的固碳效應(yīng)。提升農(nóng)業(yè)系統(tǒng)碳匯能力，對(duì)實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、碳中和目標(biāo)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。同時(shí)，農(nóng)業(yè)污染已成為我國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展面臨的一個(gè)嚴(yán)峻問題[1]。因此，學(xué)界對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的研究視角開始轉(zhuǎn)向綠色、低碳、環(huán)保等方面，將農(nóng)業(yè)碳匯、碳源和面源污染等合意及非合意產(chǎn)出納入農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率測(cè)算的指標(biāo)框架中。

比較當(dāng)前的研究成果發(fā)現(xiàn)，專家學(xué)者在測(cè)算農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，選取相關(guān)“投入-產(chǎn)出”測(cè)算指標(biāo)時(shí)，主要基于2個(gè)方面：傳統(tǒng)研究視角(非綠色生態(tài)視角)和綠色生態(tài)視角，其差異主要表現(xiàn)在測(cè)量農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率時(shí)產(chǎn)出指標(biāo)的選擇方面。非綠色生態(tài)視角在構(gòu)建“投入-產(chǎn)出”指標(biāo)時(shí)，沒有將農(nóng)業(yè)碳排放、碳吸收、面源污染等農(nóng)業(yè)產(chǎn)出納入分析的指標(biāo)體系中。2種視角下主要的“投入-產(chǎn)出”指標(biāo)如表1、表2所示。

由表2及相關(guān)文獻(xiàn)可知，低碳生態(tài)視角下，根據(jù)“投入-產(chǎn)出”指標(biāo)的選擇，目前的研究主要可分為4類：第1類為期望產(chǎn)出未考慮農(nóng)業(yè)碳匯作用，非期望產(chǎn)出僅考慮農(nóng)業(yè)碳排放；第2類為期望產(chǎn)出未考慮農(nóng)業(yè)碳匯作用，非期望產(chǎn)出考慮農(nóng)業(yè)碳排放、農(nóng)業(yè)面源污染；第3類為期望產(chǎn)出考慮農(nóng)業(yè)碳匯作用，非期望產(chǎn)出考慮農(nóng)業(yè)碳排放；第4類為期望產(chǎn)出考慮農(nóng)業(yè)碳匯作用，非期望產(chǎn)出考慮農(nóng)業(yè)碳排放、農(nóng)業(yè)面源污染。通過(guò)對(duì)4類文獻(xiàn)進(jìn)行比較分析，可發(fā)現(xiàn)在低碳生態(tài)視角下，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的研究還存在以下方面需進(jìn)一步完善。

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)不僅是碳排放的過(guò)程，同時(shí)也是碳吸過(guò)程。已有研究表明，農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)是一個(gè)巨大的碳匯。目前多數(shù)文獻(xiàn)僅將農(nóng)業(yè)生產(chǎn)看作是碳源，而忽視了其碳匯的功能。同時(shí)，已有研究在考慮農(nóng)業(yè)碳源時(shí)，主要考慮的是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中農(nóng)用物資如化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜、柴油、灌溉、翻耕等投入產(chǎn)生的碳排放，鮮有文獻(xiàn)將秸稈燃燒、農(nóng)作物種植破壞土壤表層、水稻生長(zhǎng)發(fā)育過(guò)程、動(dòng)物尤其是反芻動(dòng)物養(yǎng)殖等帶來(lái)的溫室氣體排放納入碳源的計(jì)算范疇。

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對(duì)環(huán)境所造成的影響不容忽視，其已經(jīng)成為我國(guó)COD、TN和TP排放的主要來(lái)源[1]，已取代工業(yè)污染成為頭號(hào)污染源，治理農(nóng)業(yè)面源污染，迫在眉睫；已有文獻(xiàn)在考慮農(nóng)業(yè)面源污染方面還有所欠缺。同時(shí)，已有文獻(xiàn)在農(nóng)業(yè)面源污染的測(cè)算方法與途徑方面還未形成統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)[1]。

表2 綠色生態(tài)視角下投入-產(chǎn)出指標(biāo)體系

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中的生態(tài)效應(yīng)是一個(gè)完整系統(tǒng)，碳排放、碳吸收、面源污染只是其中的子系統(tǒng)。目前的研究將農(nóng)業(yè)碳排放、碳吸收、面源污染納入到農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率測(cè)算的“投入-產(chǎn)出”指標(biāo)體系的文獻(xiàn)很少。全面系統(tǒng)考察農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程的碳排放、碳吸收、面源污染，方能體現(xiàn)農(nóng)業(yè)發(fā)展的綠色化、生態(tài)化、低碳化。如忽視農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的碳效應(yīng)、污染影響，勢(shì)必會(huì)扭曲我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的效率，導(dǎo)致測(cè)算結(jié)果不夠精準(zhǔn)，不能很好地為我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的宏觀決策提供參考依據(jù)。

綜合來(lái)看，農(nóng)業(yè)產(chǎn)出不僅要考慮農(nóng)業(yè)產(chǎn)值、產(chǎn)量等因素，還要考慮碳排放、碳吸收(碳匯)、農(nóng)業(yè)污染等因素，這樣測(cè)算出的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率才更加符合實(shí)際情況，更能體現(xiàn)真正的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。

2 研究展望

2.1 研究方法與模型方面

目前關(guān)于我國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的研究方法與模型已趨于成熟，但不同的方法和模型由于算法及限制因素的影響，測(cè)算出的結(jié)果雖然總體上能說(shuō)明我國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的時(shí)空變化情況，但還是存在一定的差異，有些文獻(xiàn)得出的結(jié)論甚至是相反的。在后續(xù)的研究中，一定要考慮所研究區(qū)域的實(shí)際情況，選擇恰當(dāng)?shù)臏y(cè)算方法、模型及指標(biāo)體系；同時(shí)，可采用2種甚至多種方法和模型進(jìn)行校驗(yàn)，以使得出的研究結(jié)果更加符合區(qū)域?qū)嶋H情況。

2.2 研究?jī)?nèi)容方面

國(guó)內(nèi)學(xué)者根據(jù)不同的方法與模型，針對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的時(shí)空演化特征及影響因素，做了大量實(shí)證研究，取得了豐碩成果，對(duì)指導(dǎo)我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有積極意義。然而實(shí)證背后隱含的理論機(jī)理是什么，在農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率理論研究方面，我國(guó)學(xué)者鮮有涉及。新中國(guó)成立后，我國(guó)農(nóng)業(yè)取得了舉世矚目的發(fā)展成就，以世界7%的耕地養(yǎng)活了世界22%的人口，當(dāng)前正走向高質(zhì)量發(fā)展道路。農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率作為反映農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的重要指標(biāo)，我國(guó)學(xué)者應(yīng)根據(jù)我國(guó)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的實(shí)際情況構(gòu)建和完善技術(shù)經(jīng)濟(jì)理論體系，以此來(lái)解釋中國(guó)現(xiàn)象、中國(guó)成就，來(lái)剖析中國(guó)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的機(jī)理。

農(nóng)戶是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)的直接參與者，也是農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)效率提高的直接受益者。建立以農(nóng)戶為基本研究對(duì)象，通過(guò)問卷、訪談等形式獲取其不同時(shí)期農(nóng)業(yè)“投入-產(chǎn)出”的指標(biāo)數(shù)據(jù)，從而對(duì)其進(jìn)行全要素生產(chǎn)率分析，所得出的結(jié)論應(yīng)該更具有針對(duì)性。在全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興背景下，對(duì)農(nóng)戶農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的研究應(yīng)該成為未來(lái)專家學(xué)者研究的主流。

2.3 研究視角方面

在“雙碳”“綠色生態(tài)”背景下，農(nóng)業(yè)的發(fā)展無(wú)疑要走低碳化、綠色化、生態(tài)化的高質(zhì)量發(fā)展道路。對(duì)農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率、農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的研究受到了越來(lái)越多專家學(xué)者的青睞。但在農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)“投入-產(chǎn)出”指標(biāo)選取方面還有待進(jìn)一步完善。未來(lái)的研究除考慮傳統(tǒng)的“投入-產(chǎn)出”指標(biāo)外，還應(yīng)將農(nóng)業(yè)碳源、碳匯及污染等納入全要素生產(chǎn)率分析框架之中；農(nóng)業(yè)碳源、碳匯及污染的選取指標(biāo)與測(cè)算方法目前學(xué)界還未形成統(tǒng)一認(rèn)識(shí)，如何根據(jù)我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的實(shí)際情況，科學(xué)、準(zhǔn)確地選擇農(nóng)業(yè)碳源、碳匯及污染的指標(biāo)項(xiàng)及測(cè)算方法將是未來(lái)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率研究的熱點(diǎn)。