關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)；科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率；時(shí)空動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)；省中圖分類號(hào)：F323.3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：0439-8114（2025）05-0178-07DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2025.05.028

Spatiotemporal dynamic evaluation of the agricultural science and technology progress contribution rate in Jiangsu Province

XUMeng-jie1，HUYa-jun，ZHOUHong-ying3，JIAOLing-jia1，WANGLi-juan4 （1.Collegelii Changchun3oin；.hoolofogadlag，HaiinalUiversityHaio，agina;ite Rural Development，Zhejiang Academy of Agricultural Sciences，Hangzhou 31Oo21，China）

Abstract：TheCob-Douglas（C-D）productiofunctionasconstructedtoestimatetheelasicitycoefcientsof inputfactorsonagriculturaloutput，andthe Solowresidual methodwasthenapplied tocalculatetheagricultural scienceand technologyprogress rateandagriculturalscienceandtechnologyprogresscontributiorate.Theresultsshowedthatfromthe8thFive-YearPlantothe13th Five-YearPlanperiodinJiangsuprovince，oththetotalagricuturaloutputvaueandcapitalinvestmentdemonstratedgrowthtrend， but heiraverageanualgrowthratessloweddow.Exceptforthe9thive-YearPlanperiod，thelborforceshowedadecreasingtend inotherperiods，shiftingtosecondaryandtertiary industries.Theagriculturalscienceandtechnologyprogresscontributionratewas relativelylow during the 8th Five-Year Plan and 9th Five-YearPlan periods，but exceeded 50.00% from the 1Oth Five-YearPlan to the13th Five-YearPlanperiods.Exceptfor Wuxiand Suzhou，theagriculturalscieneandtechnology progressrateiJiangsuProvince ranged from 1.45% to 3.13% ，descending in the order of Nanjing，Xuzhou，Changzhou，Yancheng，Taizhou，Nantong，Yangzhou，Lianyungang，Zhenjiang，Huai’anandSuqian;teagriculturalscienceandtechnlogyprogesscontributionratecociis in Jiangsu Province ranged from 44.41% to 121.32% ，descending in the order of Changzhou，Yancheng，Nantong，Nanjing，Taizhou， Yangzhou，Xuzhou，Zhenjiang，Suqian，Lianyungang，ndHuaian.SystematicclusteringwasperformedusingSSS2.Osoftare， withthefirstclusterincluding Zhenjiang，Taizhou，Xuzhou，Lianyungang，Huai’an，andSuqian;thesecondcluster included Nanjing，Changzhou，and Nantong;thethirdclusterconsistedofYangzhouandYancheng.AstheconcentrationareaofagriculturalscienceandtechnologyinnovationresouresinJiangsuProvincesouthernJiangsuexhibitedasignificantlyhigheragriculturalscience and technology progress contribution rate than central and northern Jiangsu.

Keywords：agriculture；agriculturalscienceandtechologyprogresscontributionrate；spatiotemporaldynamicevaluation；Jiangsu Province

經(jīng)濟(jì)增長理論認(rèn)為經(jīng)濟(jì)增長的總量可分解為兩部分，一部分源于投入要素增長，另一部分源于科技進(jìn)步提升[1]。經(jīng)濟(jì)增長中科技進(jìn)步的貢獻(xiàn)程度或份額即是科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率。20世紀(jì)90年代，中共中央、國務(wù)院頒布了《關(guān)于加速科學(xué)技術(shù)進(jìn)步的決定》，明確提出要提高科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率，這標(biāo)志著科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率被正式納入政府目標(biāo)管理2，國內(nèi)學(xué)者開始關(guān)注科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率，其研究范圍逐漸涵蓋宏觀經(jīng)濟(jì)乃至各具體行業(yè)。

農(nóng)業(yè)是國家之本，農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步與創(chuàng)新是中國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的重要源泉。農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步有廣義和狹義之分。狹義的農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步是指單純由科技創(chuàng)新和技術(shù)進(jìn)步推動(dòng)的農(nóng)業(yè)發(fā)展，即“硬科技”；廣義的農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步是指除農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)要素投入之外的所有能促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的要素，即“軟科技”，如農(nóng)業(yè)管理創(chuàng)新、經(jīng)濟(jì)制度變革、市場對(duì)接精準(zhǔn)化、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力素質(zhì)提高等[3]。改革開放以來，由于農(nóng)村改革的成功與新技術(shù)的采用，中國的廣義科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率持續(xù)提升。2012年國家首次強(qiáng)調(diào)部署農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新，并將農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新作為\"三農(nóng)\"工作重點(diǎn)[4]。農(nóng)業(yè)農(nóng)村部公布的《“十三五\"中國農(nóng)業(yè)農(nóng)村科技發(fā)展報(bào)告》指出，中國的廣義農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率已突破 60% ，其貢獻(xiàn)份額已經(jīng)超越了物質(zhì)、耕地和勞動(dòng)力等投入要素的總和，成為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展的主要驅(qū)動(dòng)力。

省持續(xù)深化科技創(chuàng)新機(jī)制改革，科技創(chuàng)新綜合實(shí)力位居全國前列。省“三農(nóng)\"工作和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程也在有序推進(jìn)[5]。2021年省有效灌溉面積達(dá)423萬 hm² ，作物耕種收綜合機(jī)械化率達(dá)83% ，率先在全國實(shí)現(xiàn)了糧食機(jī)械化生產(chǎn)。在此背景下，研究農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步對(duì)省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)，對(duì)省布局農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新目標(biāo)、深入推動(dòng)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化戰(zhàn)略目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)以及促進(jìn)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展具有重大意義[。本研究通過構(gòu)建農(nóng)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)模型，對(duì)省1990—2021年農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長總量加以分解，得出研究期省域尺度的農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率；在此基礎(chǔ)上，測(cè)算省各市的農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率，并據(jù)此判定各市農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步的類型與特征，揭示農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步的區(qū)域分異，以期為管理部門制定農(nóng)業(yè)科技發(fā)展戰(zhàn)略提供參考。

1 文獻(xiàn)綜述

農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率是衡量農(nóng)業(yè)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要指標(biāo)。相關(guān)研究能夠充分反映不同區(qū)域的農(nóng)業(yè)科技發(fā)展水平，并有助于識(shí)別各區(qū)域在農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步中的不足和差距[7。已有研究的尺度涵蓋國家8、省域、地市等多個(gè)層面，其中以國家和省域?qū)用娴难芯繛橹鳌Ｑ芯繉?duì)象包括農(nóng)林牧漁等各類產(chǎn)業(yè)，以大農(nóng)業(yè)為主，林業(yè)]次之，種植業(yè)[]、牧業(yè)和漁業(yè)[4的研究較少。隨著農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程的推進(jìn)，科技進(jìn)步逐步取代資本要素成為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的第一要素[2]。

農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的測(cè)算方法很多，主要有生產(chǎn)函數(shù)法、增長因素分析法、全要素生產(chǎn)率指數(shù)法（TFP）數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）、隨機(jī)前沿模型及指標(biāo)法等。生產(chǎn)函數(shù)法最早用于測(cè)算技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)率，包括柯布-道格拉斯（C-D）生產(chǎn)函數(shù)法、增長速度方程法（索洛余值法）、固定替代彈性生產(chǎn)函數(shù)法（CES）及邊界生產(chǎn)函數(shù)模型等[。C-D生產(chǎn)函數(shù)是經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的經(jīng)典方法[15]，此后丁伯根對(duì)其加以改進(jìn)，將技術(shù)水平視為與時(shí)間相關(guān)的變量；索洛余值法以生產(chǎn)函數(shù)為基礎(chǔ)，但是它不需對(duì)生產(chǎn)函數(shù)的具體形式有所假設(shè)，C-D生產(chǎn)函數(shù)和索洛余值法也因此成為科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率測(cè)算中常用的方法。其他生產(chǎn)函數(shù)法如CES由于參數(shù)估計(jì)較復(fù)雜，在實(shí)際研究中應(yīng)用有限。增長因素分析法中最具有代表性的是丹尼森增長因素分析法和喬根森增長因素分析法，因其模型的變量較多，在實(shí)踐中難以推廣[17]。全要素生產(chǎn)率是指特定生產(chǎn)單元（國家、地區(qū)或企業(yè)）在一定時(shí)間內(nèi)總產(chǎn)出和總投入之比，通過投入產(chǎn)出的比例考察技術(shù)進(jìn)步的程度和性質(zhì)[18]，包括幾何指數(shù)法、算術(shù)指數(shù)法和超越對(duì)數(shù)指數(shù)法。其他方法（如DEA[19]、SFA[20]指標(biāo)法[5]）在實(shí)際研究中的應(yīng)用較少。為規(guī)范農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的測(cè)算方法，朱希剛等8提出的可調(diào)彈性系數(shù)增長速度方程法被作為標(biāo)準(zhǔn)方法在全國范圍內(nèi)推廣應(yīng)用。

測(cè)算農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的方法不同，會(huì)導(dǎo)致同一研究區(qū)域的測(cè)算結(jié)果存在差異；即便方法一致，由于選取的投入產(chǎn)出指標(biāo)不同、建模過程中對(duì)數(shù)據(jù)的處理不同以及研究時(shí)段不完全一致等原因，也會(huì)導(dǎo)致測(cè)算結(jié)果的顯著差異。王啟現(xiàn)等2選擇2000—2004年中國31個(gè)省（自治區(qū)、直轄市）的農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值和物質(zhì)費(fèi)用、年末耕地面積以及年末農(nóng)林牧漁業(yè)勞動(dòng)力等面板數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行3年滑動(dòng)平均處理，再構(gòu)建生產(chǎn)函數(shù)，測(cè)算出“十五\"期間中國農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率為 45.68% ；孫秋霞等[22使用1999一2006年的面板數(shù)據(jù)和相同的方法，但并未對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理，土地投人要素采用農(nóng)作物播種面積作為表征，采用的價(jià)格平減指數(shù)也不同，得到的農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率為 51.58% 。

湖南省各地區(qū)農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率測(cè)算結(jié)果呈波動(dòng)性[9。張彥紅等7分析中國\"十五\"至\"十三五”期間各?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率，發(fā)現(xiàn)僅有廣西、貴州、云南、西藏、陜西和寧夏的農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率逐期遞增；河北、上海、江西和新疆的農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率逐期遞減；其他省（自治區(qū)、直轄市）農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的變化缺乏規(guī)律。測(cè)算結(jié)果的波動(dòng)性首先是因?yàn)檗r(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有較強(qiáng)的周期性，生產(chǎn)過程中的不可控因素如自然災(zāi)害較多，常導(dǎo)致農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的波動(dòng)2。其次，在農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步的宏觀研究中，學(xué)者主要基于農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出的總量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，但這種方法難以準(zhǔn)確測(cè)算閑置資本和剩余勞動(dòng)力等關(guān)鍵指標(biāo)[23]。中國農(nóng)村剩余勞動(dòng)力的問題長期受到關(guān)注，而研究重點(diǎn)就是農(nóng)村剩余勞動(dòng)力數(shù)量的估算[24]。但在農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的研究中，很少有研究人員注意到這個(gè)問題并加以處理。

省是中國的農(nóng)業(yè)大省，一向重視農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步。1994年在全國率先建立科技進(jìn)步統(tǒng)計(jì)監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并多次修訂，對(duì)定期監(jiān)測(cè)全省科技進(jìn)步情況、宏觀管理全省科技創(chuàng)新工作、促進(jìn)全社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到重要作用[25]。學(xué)者對(duì)省經(jīng)濟(jì)發(fā)展與科技進(jìn)步的互動(dòng)關(guān)系研究日益深入，徐盈之等26利用省1999一2007年的面板數(shù)據(jù)，分析蘇南、蘇中和蘇北科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的差異，并分析其影響因素。也有學(xué)者以更為具體的行業(yè)為切人點(diǎn)，研究科技進(jìn)步的貢獻(xiàn)份額，如機(jī)械工業(yè)[27]、制造業(yè)[28]和水利經(jīng)濟(jì)[29]等。劉華周等[30]較早對(duì)省的農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率展開研究，其研究范圍為淮北地區(qū)（徐州、宿遷、淮陰、鹽城和連云港），測(cè)算徐州市睢寧縣、淮陰市淮陰縣和鹽城市濱?？h“八五\"期間的農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率。包宗順等3以戴莊村為案例，定性探討農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步對(duì)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的貢獻(xiàn)。周小龍[23為了避免估算冗余投入要素，從單個(gè)農(nóng)產(chǎn)品的角度，采用擴(kuò)展C-D生產(chǎn)函數(shù)建模，以確保農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步作用的實(shí)證分析結(jié)果更為精確。個(gè)別研究則以細(xì)分產(chǎn)業(yè)為研究對(duì)象，如海洋漁業(yè)[32]。

總體而言，省農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的研究雖然數(shù)量不多，但研究視角較多元化；基于宏觀農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)層面的研究年代較早[33]，并且基本未考慮宏觀層面農(nóng)業(yè)投入要素指標(biāo)的冗余如農(nóng)業(yè)剩余勞動(dòng)力。因此，有必要從宏觀層面對(duì)省農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率展開研究，剔除投入要素的冗余，從而更準(zhǔn)確地揭示農(nóng)業(yè)投人要素和農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步對(duì)于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)份額，以期為農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展和現(xiàn)代化進(jìn)程提供必要的參考。

2 數(shù)據(jù)與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源與處理

選取省1990—2021年的農(nóng)業(yè)投人產(chǎn)出數(shù)據(jù)用于建模，數(shù)據(jù)來源為歷年省統(tǒng)計(jì)年鑒和省各市統(tǒng)計(jì)年鑒。農(nóng)業(yè)產(chǎn)出數(shù)據(jù)選取可比價(jià)農(nóng)業(yè)（含農(nóng)、林、牧、漁業(yè)）總產(chǎn)值，以1990年為基期對(duì)各年農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值進(jìn)行平減，以消除價(jià)格因素的影響。土地面積選取農(nóng)作物播種面積，一般認(rèn)為農(nóng)作物播種面積相對(duì)于耕地面積更能表征土地要素的實(shí)際投入狀況[22]。勞動(dòng)力選取第一產(chǎn)業(yè)實(shí)際從業(yè)人數(shù)[34]。由于統(tǒng)計(jì)年鑒中沒有農(nóng)業(yè)物質(zhì)費(fèi)用，投入資本選取可比價(jià)農(nóng)業(yè)中間消耗，計(jì)算式如下。

可比價(jià)農(nóng)業(yè)中間消耗 可比價(jià)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值-可比價(jià)農(nóng)業(yè)增加值 （1）

可比價(jià)農(nóng)業(yè)增加值 Σ=Σ 當(dāng)年農(nóng)業(yè)增加值 ×

2.2農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步率和科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率

首先采用丁伯根改進(jìn)的C-D生產(chǎn)函數(shù)法估算投入要素對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的彈性系數(shù)，再根據(jù)索洛余值法測(cè)算農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步率和科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率。

δ=y-αk-βl-γm

式中，δ為科技進(jìn)步率； y 是總產(chǎn)值年均增長率；k 是資本年均增長率；1是勞動(dòng)力年均增長率； m 是土地面積年均增長率; α?β 和 γ 分別是資本、勞動(dòng)力和土地面積的彈性系數(shù)，均大于0，且通常假定規(guī)模報(bào)酬不變， α+β+γ=1 ，也即技術(shù)進(jìn)步中性。省農(nóng)業(yè)投入要素的彈性系數(shù) αβ 和 γ 分別為 0.650，0.120 和0.230。

式中， ε 為科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率； 和 分別是資本、勞動(dòng)力和土地面積對(duì)總產(chǎn)值的貢獻(xiàn)率。

3 結(jié)果與分析

3.1省農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率

基于省農(nóng)業(yè)投入要素的彈性系數(shù)，測(cè)算1991一2021年的農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步率和農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率（表1）。省在“八五\"至“十三五\"期間，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、資本投入均呈增長趨勢(shì)，但其年均增長速度變緩；除“九五\"外，其他時(shí)期勞動(dòng)力投入數(shù)量均呈減少趨勢(shì)，向二三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移；農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率在“八五\"和“九五\"時(shí)期較低，“十五\"至“十三五\"時(shí)期農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率均超過 50.00% ；“十三五\"時(shí)期由于勞動(dòng)力和土地面積的投入降低，科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率甚至超過 100.00% ，即資本投入的增長對(duì)總產(chǎn)出的貢獻(xiàn)率無法抵消因勞動(dòng)力和土地面積減少對(duì)總產(chǎn)出的負(fù)面影響，如果缺乏農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步的推動(dòng)，省農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值將會(huì)停滯或減少。

3.2農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的區(qū)域差異

3.2.1彈性系數(shù)調(diào)整省各市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模與特征存在差異，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)勞動(dòng)力的彈性系數(shù)通常會(huì)高于經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)或次發(fā)達(dá)地區(qū)，因此需要對(duì)各市農(nóng)業(yè)投入要素的彈性系數(shù)進(jìn)行調(diào)整。省土地面積彈性系數(shù)與朱希剛等8的結(jié)果（0.25）相近。1991—2021年，資本、勞動(dòng)力和土地面積的年均增長率分別為 4.73%.-2.24% 和 -0.30% ，其中土地面積的年均變化較小。對(duì)省各市農(nóng)業(yè)投人要素的彈性系數(shù)進(jìn)行調(diào)整，將土地面積的彈性系數(shù)固定為0.230，只調(diào)整資本和勞動(dòng)力的彈性系數(shù)，如表2所示。

3.2.2各市農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步率與科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率由表3可知，徐州的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值年均增長率最高，為4.64% ，其次是連云港。在農(nóng)業(yè)投入要素方面，各市勞動(dòng)力均呈遞減趨勢(shì)；各市資本均呈遞增趨勢(shì)。蘇南城市（南京、常州和鎮(zhèn)江）蘇中城市（南通和泰州）的土地面積呈下降趨勢(shì)；蘇北城市（徐州、連云港、淮安、鹽城和宿遷）的土地面積呈增長趨勢(shì)。

省各市的農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步率為 1.45%～

3.13% ，由高到低依次為南京、徐州、常州、鹽城、泰州、南通、揚(yáng)州、連云港、鎮(zhèn)江、淮安、宿遷。省各市的農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率為 44.41%～121.32% ，由高到低依次為常州、鹽城、南通、南京、泰州、揚(yáng)州、徐州、鎮(zhèn)江、宿遷、連云港、淮安。農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率低于 50.00% ，并且資本貢獻(xiàn)率大于農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的城市有連云港、淮安和宿遷；農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率高于 50.00% ，并且資本貢獻(xiàn)率大于農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的城市僅有鎮(zhèn)江；其他城市的農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率均高于 50.00% ，且大于資本貢獻(xiàn)率。

3.2.3農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步模式劃分為了進(jìn)一步揭示省農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的區(qū)域差異，選取勞均農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值 （Y^′） 、勞均資本 （K^′） 、勞均土地面積 （M^′） 資本貢獻(xiàn)率、土地面積貢獻(xiàn)率和農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率6項(xiàng)指標(biāo)，使用SPSS20.0軟件對(duì)11個(gè)市進(jìn)行系統(tǒng)聚類，將其農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步模式歸納為3種類型（表4）。

第一類包括鎮(zhèn)江、泰州、徐州、連云港、淮安、宿遷6個(gè)城市，分布于蘇北、蘇中和蘇南，特點(diǎn)是勞均農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、勞均資本、農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率均屬于較低水平。第二類包括南京、常州和南通3個(gè)城市，分別位于蘇南和蘇中，特點(diǎn)是勞均農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、勞均資本、農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率均屬于較高水平，其土地面積貢獻(xiàn)率均小于0。第三類城市包括揚(yáng)州和鹽城，分布于蘇中和蘇北，特點(diǎn)是勞均農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、勞均資本、勞均土地面積均屬于高水平，資本貢獻(xiàn)率和土地面積貢獻(xiàn)率均大于0。

4 討論

4.1投入要素的彈性系數(shù)估算

本研究采用索洛余值法測(cè)算了省農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的時(shí)空動(dòng)態(tài)，而索洛余值法的關(guān)鍵參數(shù)是基于C-D生產(chǎn)函數(shù)法估算的投入要素彈性系數(shù)。如果直接使用統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)構(gòu)建生產(chǎn)函數(shù)，由于農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力持續(xù)快速下降而農(nóng)業(yè)產(chǎn)出穩(wěn)步增長，得到的投人要素彈性系數(shù)不盡合理，農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力的彈性系數(shù)小于 ，無法通過檢驗(yàn)。從比較勞動(dòng)生產(chǎn)率水平（就業(yè)偏離度）來看，省第一產(chǎn)業(yè)的就業(yè)偏離度一直較低，意味著該產(chǎn)業(yè)始終存在勞動(dòng)力遷出的巨大壓力[35]，也即隱性失業(yè)。通過剔除隱性失業(yè)勞動(dòng)力，估算出資本、勞動(dòng)力和土地面積的彈性系數(shù)分別為 0.650，0.120 和0.230，系數(shù)趨向合理。因此，在測(cè)算科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率時(shí)，必須認(rèn)識(shí)到農(nóng)業(yè)剩余勞動(dòng)力對(duì)投人要素彈性系數(shù)估算的影響，對(duì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力投人數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的處理，提高估算結(jié)果的可信度。

1992一1995年中國農(nóng)業(yè)資本、勞動(dòng)力和土地面積的彈性系數(shù)分別為0.550、0.200和 0.250^[8] ，本研究得到的土地面積彈性系數(shù)與之相近，但資本和勞動(dòng)力的彈性系數(shù)存在較大差異。其差異可能是研究時(shí)段和研究尺度的不同所致，但也說明勞動(dòng)力投入數(shù)據(jù)需要更為精準(zhǔn)的校正。首先，基于縣域?qū)用娴难芯勘砻?，省農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移配置效應(yīng)的邊際值逐漸下降[36]。其次，基于隱性失業(yè)現(xiàn)象對(duì)勞動(dòng)力數(shù)量加以處理的同時(shí)，勞動(dòng)力的素質(zhì)差異卻難以定量揭示。羅兵前[37對(duì)省農(nóng)業(yè)科技需求展開研究，問卷調(diào)查顯示農(nóng)業(yè)實(shí)際從業(yè)者以中老年為主，46歲以上的農(nóng)戶占比高達(dá) 89% 。第三，長期以來，農(nóng)戶兼業(yè)在省是普遍行為。1996年省的兼業(yè)農(nóng)戶占比達(dá) 61.40%^[38] ，其原因包括農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力的絕對(duì)剩余、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的季節(jié)性特征等。農(nóng)戶兼業(yè)成為一種常態(tài)化現(xiàn)象，且在經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)的地區(qū)，其兼業(yè)占比往往越高[39]。綜上，在估算省農(nóng)業(yè)要素的彈性系數(shù)時(shí)，應(yīng)注意勞動(dòng)力素質(zhì)差異和兼業(yè)現(xiàn)象對(duì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力投入的影響，這無疑增加了勞動(dòng)力投入數(shù)據(jù)的修正難度。

4.2農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的動(dòng)態(tài)變化

農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的測(cè)算結(jié)果會(huì)因測(cè)算方法、指標(biāo)、研究時(shí)段以及對(duì)數(shù)據(jù)的處理等不同而存在差異。儲(chǔ)成祥等[33測(cè)算了省“八五\"至“十二五”期間的農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率，分別為 55.3% 、53.8% 、 50.3% 、 66.4% 和 61.2% 。本研究測(cè)算的“十五\"至“十二五\"結(jié)果與之相近，但“八五\"和“九五\"的結(jié)果差異較大。張彥紅等測(cè)算了“十五\"至\"十三五”全國各省（直轄市、自治區(qū)）的農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率，省的貢獻(xiàn)率分別為 107.88% 、 68.80% 、70.00% 和 852.07% ，均高于本研究同期測(cè)算結(jié)果。究其原因，其一是他們并未建模求取彈性系數(shù)，而是直接采用彈性系數(shù)調(diào)整法[8]；其二可能與他們對(duì)原始數(shù)據(jù)序列進(jìn)行滑動(dòng)平均處理有關(guān)，這在一定程度上也會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)失真；其三是他們未關(guān)注勞動(dòng)力的隱性失業(yè)，再加上較高的勞動(dòng)力彈性系數(shù)，必然會(huì)令結(jié)果偏高。

4.3科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的區(qū)域差異

徐盈之等26根據(jù)省各市GDP總量加權(quán)計(jì)算，得出2000—2007年蘇南、蘇中和蘇北的農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率分別為 54.07%.43.27% 和 28.61% ，其比例關(guān)系與本研究結(jié)果較為接近。對(duì)“十三五\"以來省農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新布局的研究4也表明，蘇南作為省農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源的集聚區(qū)域，農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力遠(yuǎn)超蘇中和蘇北。徐盈之等[26指出鹽城市的農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率（ 45.39% ）不僅高于其他蘇北城市，甚至與蘇南的常州 45.74% ）接近。李彬等[40]認(rèn)為南京、揚(yáng)州和鹽城分別是3個(gè)區(qū)域中農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力最強(qiáng)的城市。勞均農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、勞均資本均表現(xiàn)為蘇南 gt; 蘇中 gt; 蘇北，勞均土地面積表現(xiàn)為蘇中g(shù)t;蘇北 gt; 蘇南。與蘇中和蘇北相比，蘇南的資本貢獻(xiàn)率較低。胡浩等[38認(rèn)為農(nóng)戶的兼業(yè)經(jīng)營對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響是雙重的，其一是體現(xiàn)在資源（勞動(dòng)力和資本等）的競爭方面，屬于負(fù)面影響，其二是兼業(yè)收入的增長可能會(huì)帶來對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入的增加，屬于積極影響。農(nóng)戶兼業(yè)行為對(duì)資本投入的影響以負(fù)面為主，而在蘇南地區(qū)尤為明顯。

5 建議

本研究分析省1991—2021年農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的時(shí)空動(dòng)態(tài)，在其中的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)模型構(gòu)建環(huán)節(jié)，從隱性失業(yè)的角度對(duì)勞動(dòng)力數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，使得模型的參數(shù)趨向合理。這為農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的相關(guān)研究提供了有益的思路，尤其是在更精準(zhǔn)地估算農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力投入方面。農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率在蘇南、蘇中和蘇北地區(qū)存在明顯差異，蘇南地區(qū)的科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率居全省前列?；诜治鼋Y(jié)果，提出促進(jìn)農(nóng)業(yè)持續(xù)增長的建議。

首先，省在“八五\"至“十三五\"期間，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、資本投入均呈增長趨勢(shì)，但其年均增長率變緩；除“九五”外，其他時(shí)期勞動(dòng)力數(shù)量均呈減少趨勢(shì)，向二三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移。即便考慮到隱性失業(yè)，仍可預(yù)見未來一段時(shí)期內(nèi)，土地面積增長可能性較小，勞動(dòng)力投入也將繼續(xù)下降。為了確保農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的增長，省應(yīng)當(dāng)注重資本要素的投入，使之維持在較高水平，才能達(dá)成農(nóng)業(yè)持續(xù)發(fā)展的目標(biāo)。

其次，自“十五\"起省的農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率均超過 50.00% ，科技進(jìn)步逐漸替代資本成為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的首要貢獻(xiàn)因素。雖然省已初步建成了較為完備的社會(huì)化服務(wù)體系，但是農(nóng)業(yè)科技成果的轉(zhuǎn)化應(yīng)用率仍然較低，農(nóng)科教產(chǎn)學(xué)研合作往往流于形式。應(yīng)當(dāng)優(yōu)化農(nóng)技供需關(guān)系，進(jìn)一步提高社會(huì)化服務(wù)的專業(yè)化、信息化、市場化水平，尤其要加強(qiáng)社會(huì)服務(wù)體系薄弱環(huán)節(jié)的服務(wù)供給[41]。

第三，農(nóng)戶是農(nóng)業(yè)科技推廣的受眾和農(nóng)業(yè)科技應(yīng)用的主體，鑒于省農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力持續(xù)減少，且勞動(dòng)力老齡化趨勢(shì)顯著等因素，提高農(nóng)業(yè)從業(yè)人員素質(zhì)，培養(yǎng)農(nóng)業(yè)從業(yè)人員的科技意識(shí)和水平，提高他們對(duì)農(nóng)業(yè)科技的敏感度、接受度和應(yīng)用程度，是迫切需要解決的問題。政府在加快農(nóng)村剩余勞動(dòng)力向其他產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的同時(shí)，還應(yīng)鼓勵(lì)高質(zhì)量農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力向第一產(chǎn)業(yè)回流，提升農(nóng)民綜合素質(zhì)。

第四，蘇北作為省農(nóng)業(yè)主產(chǎn)區(qū)，其農(nóng)業(yè)人口占比和耕地保有量占比均居全省3個(gè)區(qū)域之首，但由于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的高校院所、科技人才等科技創(chuàng)新要素資源分布不均衡，蘇北的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力明顯落后于蘇南[40]。建議進(jìn)一步優(yōu)化政策引導(dǎo)機(jī)制，加強(qiáng)對(duì)蘇北地區(qū)科技創(chuàng)新的支持力度，促進(jìn)蘇南與蘇北、蘇中的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新合作，推動(dòng)3個(gè)區(qū)域的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，構(gòu)建省農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力均衡發(fā)展的格局。

參考文獻(xiàn)：

[1]熊彼特.經(jīng)濟(jì)發(fā)展理論[M].北京：商務(wù)印書館，2000.

[2]寧攸涼，趙榮，韓鋒，等.農(nóng)林領(lǐng)域科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率研究進(jìn)展[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)，2020（1）：21-23.

[3]謝金坪.軟科技在科教興農(nóng)中大有可為[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，1992（3）：27-29.

[4]王潔，夏維力.陜西省農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率測(cè)算分析——基于索羅余值法[J].科技管理研究，2017，37（19）：98-102.

[5]陳家洲，王蕾，馮天易.科技進(jìn)步對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的影響研究—以省為例[J].江西農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)，2023，35（5）：214-222，231.

[6]王瓊.基于Solow余值的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)研究——以湖北省為例[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)，2013（6）：6-9.

[7]張彥紅，唐海春，田曉琴.“十五\"以來我國各地區(qū)農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率差異性研究及啟示[J].科學(xué)管理研究，2020，38（5）：125-130.

[8］朱希剛，劉延風(fēng).我國農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率測(cè)算方法的意見[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，1997（1）：17-23.

[9]張珉，何李花，陳明皋，等.湖南省林業(yè)三次產(chǎn)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率測(cè)算與分析——基于2005—2018年度數(shù)據(jù)的實(shí)證研究[J].中國林業(yè)經(jīng)濟(jì)，2022（4）：38-43.

[10」湯瑛芳，張正英，白賀蘭，等.甘肅14市州“十二五\"農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步水平綜合評(píng)價(jià)[J].中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃，2018，39（10）：115-121.

[11]廖冰.科技對(duì)江西省生態(tài)文明的貢獻(xiàn)率測(cè)度研究[J].生態(tài)科學(xué)，2023，42（1）：67-75.

[12]周鳳蓮，李雙元.青海省農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率測(cè)算研究[J].開發(fā)研究，2015（4）：146-149.

[13]錢政成，烏日汗，趙曉園，等.草牧業(yè)高質(zhì)量發(fā)展背景下的內(nèi)蒙古草業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率測(cè)算[J].草地學(xué)報(bào)，2023，31（3）：641-648.

[14]周睿，吳敬東，鐘文武，等.漁業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的測(cè)算與分析——基于2005—2019年云南省市級(jí)面板數(shù)據(jù)模型[J].湖北農(nóng)業(yè)科學(xué)，2023，62（9）：220-225.

[15]蔡正平，樊豪.經(jīng)濟(jì)增長中生產(chǎn)要素貢獻(xiàn)的實(shí)證研究——基于C-D生產(chǎn)函數(shù)和CES模型的比較分析[J].技術(shù)與市場，2012（7）：169-170，173.

[16]蔣和平，蘇基才.1995—1999年全國農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的測(cè)定與分析[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2001（5）：12-17.

[17]馬書珍.基于索洛余值模型的蘇、皖技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)率比較研究[D].合肥：安徽大學(xué)，2017.

[18」梁俊芬.農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)研究綜述[J].安徽農(nóng)學(xué)通報(bào)，2005（4）：17-18，21.

[19]楊雪姣，王春瑞，孫福田.基于DEA方法對(duì)黑龍江省農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的測(cè)算及分析[J].開發(fā)研究，2014（2）：109-112.

[20]毛曉紅，傅琳琳，張柳，等.浙江省農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率測(cè)算：基于隨機(jī)前沿函數(shù)的分析[J].浙江農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)，2022，34（8）：1784-1795.

[21]王啟現(xiàn)，李志強(qiáng)，劉振虎，等.“十五\"全國農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率測(cè)算與2020年預(yù)測(cè)[J].農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究，2006（6）：416-419.

[22]孫秋霞，高齊圣.科技進(jìn)步對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)率的政策差異[J].商業(yè)研究，2010（10）：145-149.

[23]周小龍.省農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步作用研究[D].南京：南京農(nóng)業(yè)大學(xué)，2003.

[24]鄭曉云，徐衛(wèi)彬.關(guān)于我國農(nóng)村剩余勞動(dòng)力數(shù)量測(cè)算方法的研究述評(píng)[J].西北人口，2010，31（6）：70-75，81.

[25]田晶，馬永浩.省科技進(jìn)步監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的迭代研究[J].科技和產(chǎn)業(yè)，2021，21（10）：96-99.

[26」徐盈之，韓顏超.科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的區(qū)域差異與影響因素—應(yīng)用省面板數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)分析[J].華東經(jīng)濟(jì)管理，2009，23（11）：1-5.

[27]曹志超，蘇澤民，金閭，等.省機(jī)械工業(yè)科技進(jìn)步與經(jīng)濟(jì)增長研究[J].機(jī)械科學(xué)與技術(shù)，1991（2）：2-12.

[28]史安娜，胡方卉.基于科技進(jìn)步的省制造業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整影響因素研究[J].社會(huì)科學(xué)，2016（1）：261-266.

[29]袁汝華，孔德財(cái)，吳鳳平，等.水利科技進(jìn)步投入產(chǎn)出作用機(jī)理及貢獻(xiàn)率測(cè)算——來自省的實(shí)證分析[J].河海大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版），2013，15（4）：50-53，68，91.

[30]劉華周，牛宜生，馬康貧.省淮北地區(qū)農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步分析與評(píng)價(jià)[J].農(nóng)業(yè)科技管理，1998（9）：25-28.

[31］包宗順，周春芳，曹明霞.論科技進(jìn)步對(duì)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的貢獻(xiàn)——對(duì)戴莊村的案例研究[J].現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)探討，2014（10）：53-56.

[32]劉春楊.省連云港市海洋漁業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率研究[D].長沙：中南林業(yè)科技大學(xué)，2019.

[33]儲(chǔ)成祥，毛慧琴.借助農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的對(duì)策探析——以省為例[J].科技大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2012，12（4）：79-84.

[34]王春枝，趙國杰.一種新的農(nóng)業(yè)剩余勞動(dòng)力測(cè)算方法[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2016（22）：4.

[35]王敏琴.省三次產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)力吸納的區(qū)域比較[J].商業(yè)時(shí)代，2014（11）：133-135.

[36]楊寅，余西亞.基于生產(chǎn)函數(shù)分解的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移配置效應(yīng)趨勢(shì)研究——以省縣域發(fā)展為例[J].赤峰學(xué)院學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2016，32（4）：116-117.

[37]羅兵前.基于農(nóng)戶視角的農(nóng)業(yè)科技需求研究[D].南京：南京農(nóng)業(yè)大學(xué)，2017.

[38]胡浩，王圖展.農(nóng)戶兼業(yè)化進(jìn)程及其對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)影響的分析———以省北部農(nóng)村為例[J].江海學(xué)刊，2003（6）：53-58.

[39]吳煜昊.農(nóng)戶兼業(yè)對(duì)土地利用行為的影響——基于對(duì)南通市、蘇州市、宿遷市的對(duì)比分析[J].湖南農(nóng)業(yè)科學(xué)，2017（4）：115-118.

[40]李彬，李旭紅“十三五\"以來省農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新布局研究[J].農(nóng)業(yè)科學(xué)，2023，51（19）：252-258.

[41]雷穎，宋俊峰，陳巍.省新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體社會(huì)化服務(wù)供需匹配研究[J].農(nóng)村經(jīng)濟(jì)與科技，2023，34（18）：75-79.

（責(zé)任編輯雷霄飛）