【基于SFA方法的縣域農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的測(cè)算與分解探究12000字（論文）】

基于SFA方法的縣域農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的測(cè)算與分解研究目錄摘要 II一、引言 3二、基于SFA方法的模型設(shè)定與估算 3（一）全要素生產(chǎn)率的估算方法比較 3（二）全要素生產(chǎn)率的分解與測(cè)度方法 41.全要素生產(chǎn)率的四重分解模型 42.測(cè)度方法 6三、實(shí)證結(jié)果 7（一）投入產(chǎn)出指標(biāo)選取及處理 7（二）模型的檢驗(yàn) 8（三）全國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率估計(jì)結(jié)果 10四、結(jié)論與展望 12（一）結(jié)論 12（二）展望 12摘要：考慮到氣候、病蟲(chóng)害等不可抗力對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展的突發(fā)影響，采用隨機(jī)前沿模型（SFA），本文在分析比較了全要素生產(chǎn)率四種估算方法的基礎(chǔ)上估算出我國(guó)2000—2019年間的中國(guó)各縣域及東部、中部、西部地區(qū)的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)，并分析其時(shí)序增長(zhǎng)與空間分布特征。并對(duì)我國(guó)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)源泉做了簡(jiǎn)要分析。測(cè)算分析表明：（1）在十五規(guī)劃期間，我國(guó)的全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率總體呈現(xiàn)出漲跌互現(xiàn)的波動(dòng)情形且波動(dòng)較為劇烈頻繁，十一五規(guī)劃期間全要素生產(chǎn)率相比其他規(guī)劃期間最高，并從十一五規(guī)劃以來(lái)則呈現(xiàn)出逐年下降并趨于穩(wěn)定的趨勢(shì)（2）從區(qū)域角度來(lái)看，東部地區(qū)大多數(shù)省的技術(shù)效率值處于較低水平，如遼寧、福建、上海。而中部和西部省份的技術(shù)效率通常處于較高水平，如中部：內(nèi)蒙、吉林；西部：云南、四川；（3）技術(shù)進(jìn)步率低、產(chǎn)能利用率不足、技術(shù)效率低、資源分配不合理這些因素是導(dǎo)致我國(guó)總因素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率低的主要原因關(guān)鍵詞：全要素生產(chǎn)率；隨機(jī)前沿法；生產(chǎn)功能；技術(shù)效率；縣域一、引言全要素生產(chǎn)率（TFP）歸屬于宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)的范疇，通過(guò)分析全要素生產(chǎn)率可以進(jìn)一步分析經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)來(lái)源（尤其是政府）的重要工具，是制定政策的重要依據(jù)，反應(yīng)一國(guó)生產(chǎn)發(fā)展質(zhì)量。首先，估算全要素生產(chǎn)率是分析經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的來(lái)源的一種重要方法，即分析各種因素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)，并確定經(jīng)濟(jì)是基于投入的增長(zhǎng)還是有效增長(zhǎng)，從而確定經(jīng)濟(jì)發(fā)展動(dòng)力的可持續(xù)性。第二，在制定和評(píng)估長(zhǎng)期可持續(xù)增長(zhǎng)政策過(guò)程中估計(jì)全要素生產(chǎn)率是主要參考之一。通過(guò)估算，分析全要素生產(chǎn)率的總增長(zhǎng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和生產(chǎn)要素投入的貢獻(xiàn)，政府可以依此確定宏觀經(jīng)濟(jì)政策應(yīng)集中在刺激總需求上還是著眼于調(diào)整經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和支持技術(shù)進(jìn)步。來(lái)自世界各地的學(xué)者和專(zhuān)家對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的發(fā)展進(jìn)行了研究和概括。自20世紀(jì)60年代經(jīng)濟(jì)學(xué)家索洛（Solow，1957）首次建立全要素生產(chǎn)率核算框架以來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者圍繞全要素生產(chǎn)率展開(kāi)了大量的研究，取得了豐碩成果。國(guó)外文獻(xiàn)方面，索洛在一般生產(chǎn)函數(shù)的基礎(chǔ)上，建立了一個(gè)統(tǒng)一的、可操作的全要素生產(chǎn)率核算框架，即索羅殘差法（SR）。開(kāi)創(chuàng)性的在定量研究生產(chǎn)要素投入增長(zhǎng)與產(chǎn)出增長(zhǎng)時(shí)將技術(shù)進(jìn)步納入到經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型。日本學(xué)者速水佑次郎（1988）在研究本國(guó)要素投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)過(guò)程中，發(fā)現(xiàn)科學(xué)技術(shù)進(jìn)步對(duì)日本經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。魯坦（Ruttan，2002）討論了在生產(chǎn)投入資源和其他重要投入因素約束情況下，世界農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的增長(zhǎng)，并提出了發(fā)展中國(guó)家和發(fā)達(dá)國(guó)家提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的方法。阿維拉（Avila，2010）的研究結(jié)論同樣支持技術(shù)資本對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)發(fā)明和技術(shù)傳播在農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)中存在一定促進(jìn)，并進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，基礎(chǔ)教育投資在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的增長(zhǎng)中有著重要作用。此外庫(kù)姆巴卡爾和洛弗爾(KumbhakarandLovell，2000)構(gòu)建了具有時(shí)變（time-varying）技術(shù)無(wú)效率（Technicalinefficiency）指數(shù)的隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)的基本模型，進(jìn)一步豐富了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的核算方法。國(guó)內(nèi)學(xué)者有關(guān)農(nóng)業(yè)發(fā)展的科學(xué)研究也提出了很多思考和研究。通過(guò)閱讀有關(guān)文獻(xiàn)，從中國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率實(shí)證核算結(jié)果來(lái)看，所核算的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率結(jié)果存在差異。這些結(jié)果的主要原因是所使用的最終數(shù)據(jù)集和核算和分解方法的不同而導(dǎo)致的。在研究中國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的早期階段，多采用非邊界方法。自21世紀(jì)初以來(lái)，更多的采用邊界方法來(lái)研究全要素生產(chǎn)率的變化。在這種邊界分析方法中，主要有兩種分別是：數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）以及隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)方法（SFA）。其中，為了駁斥克魯格曼提出“東亞奇跡”并不存在的說(shuō)法，林逸夫和任若恩（2007）的研究結(jié)果認(rèn)為，在國(guó)家工業(yè)化的晚期階段，全要素生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)將會(huì)同經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)同方向逐漸增長(zhǎng)，資本份額在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中貢獻(xiàn)程度會(huì)先上升后下降。。綜上所述，全要素生產(chǎn)率（TFP）的研究需要以要素配置變化為基礎(chǔ)。本文的目的在于如何使用縣域數(shù)據(jù)通過(guò)隨機(jī)前沿模型（SFA）對(duì)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行核算，文中所使用的方法是基于庫(kù)姆巴卡爾和洛弗爾的隨機(jī)前沿分析方法，實(shí)證分析所用數(shù)據(jù)是采用2000-2019年中國(guó)縣域統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)，同時(shí)選用了2098個(gè)縣。在本文第三部分實(shí)證中進(jìn)行了數(shù)據(jù)處理與模型檢驗(yàn)，以保證計(jì)算結(jié)果的有效性，這也是本文可能的創(chuàng)新之處。二、基于SFA方法的模型設(shè)定與估算（一）全要素生產(chǎn)率的估算方法比較現(xiàn)階段，研究人員們主要在運(yùn)用增長(zhǎng)核算法、數(shù)據(jù)包絡(luò)法(DEA)和隨機(jī)前沿法(SFA的基礎(chǔ)上來(lái)估算我國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率、展開(kāi)相關(guān)分析。不同核算方法測(cè)算的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率存在一定差異。隨機(jī)生產(chǎn)函數(shù)邊界方法(SFA)需要確定生產(chǎn)函數(shù)的特定形式和技術(shù)無(wú)效項(xiàng)的分布形式，而數(shù)據(jù)包絡(luò)法(DEA)不需要提前設(shè)定生產(chǎn)模型函數(shù)和誤差項(xiàng)分布形式，因此在農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率測(cè)算領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。周端明（2009）基于數(shù)據(jù)邊界分析方法，計(jì)算并分析了1978年至2005年中國(guó)農(nóng)業(yè)總生產(chǎn)率。結(jié)果表明，在分析期內(nèi)，中國(guó)全要素生產(chǎn)率持續(xù)快速增長(zhǎng)，年均增長(zhǎng)3.3％，其中農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步和農(nóng)業(yè)技術(shù)效率分別提高了1.7％和1.6％，全炯振(2009)使用DEA和SFA方法計(jì)算并分配了1978年至2007年中國(guó)各縣以及東部，中部和西部地區(qū)的農(nóng)業(yè)總生產(chǎn)率，并比較了時(shí)間演變和空間分布分析的兩個(gè)方面。研究結(jié)論表明，技術(shù)進(jìn)步是中國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的主要驅(qū)動(dòng)力，并且中國(guó)農(nóng)業(yè)要素總生產(chǎn)率正在平均每年以0.7％的速度增長(zhǎng)。隨著利用前沿方法分析中國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率變化的研究逐漸增多。但是，所使用的方法主要集中在DEA-Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)法，而利用隨機(jī)前沿函數(shù)法來(lái)度量農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的變化并將其分解為技術(shù)變化和技術(shù)效率變化的研究相對(duì)較少，使用隨機(jī)前沿函數(shù)法時(shí)選擇的函數(shù)形式主要集中在生產(chǎn)函數(shù)形式上?，F(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的研究是深入有效的，總的來(lái)看，應(yīng)用隨機(jī)前沿方法(SFA)來(lái)衡量農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的變化，最終分解為技術(shù)和效率的變化，這方面的研究還很少。而且隨機(jī)前沿函數(shù)法主要使用省級(jí)面板數(shù)據(jù)，在函數(shù)樣式的選擇上選擇生產(chǎn)函數(shù)等。選擇數(shù)據(jù)包絡(luò)法（DEA）的一個(gè)缺點(diǎn)是：不能考慮統(tǒng)計(jì)噪聲和測(cè)量誤差、自然氣候、運(yùn)氣等隨機(jī)因素對(duì)估計(jì)結(jié)果的影響，對(duì)奇異值也相當(dāng)敏感(Thiam，2001)。農(nóng)業(yè)無(wú)疑是一個(gè)嘈雜的行業(yè)，奇異值必然不會(huì)出現(xiàn)，所以應(yīng)該用SFA代替DEA科埃利(Coelhi等人，2008)。雖然，在所有全要素生產(chǎn)率的核算，與使用中的SFA相比，使用DEA方法仍處于一定的主導(dǎo)地位。從現(xiàn)代專(zhuān)家、學(xué)者使用的模型的角度來(lái)看，例如郭慶旺（2005），張樂(lè)（2013），鮑學(xué)東（2008），匡遠(yuǎn)風(fēng)（2012），付野（2012），王陽(yáng)（2017），揭懋汕（2017）和施騰（2020）都使用SFA方法，而陳衛(wèi)平（2006）、周端明（2009）等則是利用DEA對(duì)于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的其他的問(wèn)題進(jìn)行了相關(guān)探索。本文沒(méi)有使用的DEA方法，而是使用了以前較少被重視的SFA方法；借鑒庫(kù)姆巴卡爾和洛弗爾(2000)和巴茨和科埃利(1992)的研究成果，時(shí)變、技術(shù)無(wú)效率的隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)的基本模型，該模型可用于構(gòu)建中國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的生產(chǎn)率核算模型。在這些研究的基礎(chǔ)上，使用2000-2019年的中國(guó)縣級(jí)非平衡面板數(shù)據(jù)，從縣域角度研究中國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率應(yīng)該是更好的選擇。首先，我國(guó)行政體制以縣為基本單位，縣級(jí)單位是我國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展的主要載體。從縣域角度研究中國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率問(wèn)題應(yīng)該更為合適；其次，我國(guó)縣域受不同自然環(huán)境和文化傳統(tǒng)的影響，區(qū)域間發(fā)展不平衡的問(wèn)題貫穿于縣域發(fā)展的不同階段。這種天然的差異，考慮到氣候、病蟲(chóng)害等不不可抗力對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展的突發(fā)影響，采用隨機(jī)前沿模型（SFA）更加適合；最后，縣級(jí)可以提供更多的樣本數(shù)據(jù)，使得估計(jì)結(jié)果更加穩(wěn)健，結(jié)論更加可靠。本文嘗試運(yùn)用參數(shù)分析方法：隨機(jī)前沿模型（SFA）測(cè)算中國(guó)各縣域及東部、中部、西部地區(qū)的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)，并分析其時(shí)序增長(zhǎng)與空間分布特征。表1度量全要素生產(chǎn)率（TFP）變化的不同方法比較增長(zhǎng)核算法前沿方法增長(zhǎng)會(huì)計(jì)法經(jīng)濟(jì)計(jì)量法參數(shù)方法非參數(shù)方法不考慮技術(shù)非效率（technicalinefficiency）的存在在CRS假設(shè)下，TFP變化=技術(shù)變化考慮技術(shù)非效率（technicalinefficiency）的存在CRS假設(shè)下，TFP變化=技術(shù)變化×技術(shù)效率變化代數(shù)指數(shù)法（AIN）索洛殘差法（SR）隱性變量法（LV）隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)法（SFA）確定性前沿函數(shù)方法（DFA）DEA-Malmquist指數(shù)法SFA-Malmquist指數(shù)法（二）全要素生產(chǎn)率的分解與測(cè)度方法1.全要素生產(chǎn)率的四重分解模型索洛殘值法簡(jiǎn)單直觀，自提出以來(lái)，在學(xué)術(shù)界得到了廣泛的應(yīng)用。但是，隨著人們對(duì)全要素生產(chǎn)率認(rèn)識(shí)的深入，除了技術(shù)進(jìn)步，全要素生產(chǎn)率實(shí)際上還包含著效率提高、要素質(zhì)量提高、規(guī)模效應(yīng)等豐富的內(nèi)容。索洛的增長(zhǎng)核算框架已不能滿足學(xué)術(shù)界對(duì)全要素生產(chǎn)率的進(jìn)一步探索。在這一背景下，Nishinizu和Page(1982)首次提出了全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的分解框架，而Kumbhakar和Lovell(2000)則在隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)的框架下進(jìn)一步更詳細(xì)地分解了全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)。本文以一個(gè)具有時(shí)變技術(shù)無(wú)效率指數(shù)的隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)作為本文的基本模型，其一般形式如下:y （3-1）u （3-2）公式（3-1）為隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)的一般形式。其中，yit為i縣域在t時(shí)期的產(chǎn)出；f(·)是隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)中確定性前沿產(chǎn)出部分；xit(t)為i縣域在t時(shí)期關(guān)于要素X的投入；β公式（3-2）是根據(jù)BatteseandCoelli（1992）的研究采納的一個(gè)時(shí)變技術(shù)無(wú)效率指數(shù)模型。公式（3-2）將i縣域在t時(shí)期的技術(shù)無(wú)效率指數(shù)（uit）定義為i縣域平均技術(shù)無(wú)效率指數(shù)與一個(gè)指數(shù)函數(shù)的乘積，這個(gè)指數(shù)是以T至t時(shí)期技術(shù)無(wú)效率指數(shù)的變化率為指數(shù)。其中，η為技術(shù)效率指數(shù)的變化率。當(dāng)η<0時(shí)，技術(shù)效率指數(shù)變化率為負(fù)，即技術(shù)效率處于以遞增的速率遞減當(dāng)中；當(dāng)η>0時(shí)，技術(shù)效率指數(shù)變化率為正，即技術(shù)效率處于以遞減的速率遞增當(dāng)中。ui在上述假設(shè)條件下，本文通過(guò)定義得到技術(shù)變化、技術(shù)效率變化、全要素生產(chǎn)率變化的表達(dá)式，再通過(guò)相應(yīng)計(jì)算可以得到規(guī)模效率變化以及要素配置效率變化的表達(dá)式。1）技術(shù)變化（ΔT）。定義技術(shù)變化為確定性前沿生產(chǎn)函數(shù)的變化率，即：ΔT （3-3）2）技術(shù)效率變化（ΔTE）。定義技術(shù)效率變化為在確定技術(shù)水平下某一組要素投入得到的實(shí)際產(chǎn)出與這組要素投入得到的前沿產(chǎn)出之間比例的變化率，即：ΔTE （3-4）3）全要素生產(chǎn)率變化（ΔTFP）。定義全要素生產(chǎn)率為實(shí)際產(chǎn)出與要素投入的比值，即：TFP （3-5）假設(shè)InputXΔTFP （3-6）公式（3-6）中，y為產(chǎn)出增長(zhǎng)率；sj為要素j4）規(guī)模效率變化（ΔSE）及配置效率變化（ΔAE）。在公式（3-6）中，產(chǎn)出增長(zhǎng)率y應(yīng)等于確定性前沿產(chǎn)出對(duì)時(shí)期ty（3-7）公式（3-7）中，εj為要素j的產(chǎn)出彈性，其余變量與上述一致。將公式（3-7）帶入公式（3-6ΔTFP（3-8）公式（3-8）中，ε=jεj。公式（3-82.測(cè)度方法公式（3-8）給出了TFP變化的分解式。從公式（3-3）、公式（3-4）、公式（3-8）可以看出，要求解每個(gè)分解式的具體值。必須先確定前沿生產(chǎn)函數(shù)f[Xitt;β]的具體形式，再通過(guò)對(duì)公式（3-1）和公式（3假設(shè)經(jīng)檢驗(yàn)后的前沿生產(chǎn)函數(shù)的形式為f[Xitt;β]，公式（3-1）y（3-9）u（3-10）根據(jù)公式（3-3）（3-4）（3-8）可得：Δ（3-11）ΔTE=?（3-12）ΔSE=(（3-13）ΔAE=（3-14）在這個(gè)分解框架下，全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)不僅包括技術(shù)進(jìn)步，還包括技術(shù)效率，很好地解決了全要素生產(chǎn)率直接簡(jiǎn)單地等同于技術(shù)進(jìn)步的誤區(qū)。作為分析工具，探討和論證中國(guó)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的歷程，分析其發(fā)展特征和規(guī)律，為中國(guó)未來(lái)農(nóng)業(yè)進(jìn)步積累經(jīng)驗(yàn)，提供政策依據(jù)。在對(duì)全要素生產(chǎn)率四種測(cè)算方法進(jìn)行分析比較的基礎(chǔ)上，測(cè)算了2000-2019年中國(guó)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)率，并根據(jù)測(cè)算結(jié)果對(duì)中國(guó)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)和中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)來(lái)源進(jìn)行了簡(jiǎn)要分析。三、實(shí)證結(jié)果（一）投入產(chǎn)出指標(biāo)選取及處理由于研究目的的不同，選取不同的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)作為衡量標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行計(jì)算。對(duì)于產(chǎn)出指標(biāo)，一般使用第一產(chǎn)業(yè)增加值或農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值。通過(guò)選取農(nóng)、林、牧、漁業(yè)的總和產(chǎn)值作為外生變量，能很好的代表計(jì)算農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。潘丹和應(yīng)瑞瑤在2013年的論文中把中國(guó)大批縣市的農(nóng)、林、牧、漁業(yè)的總和產(chǎn)值設(shè)定為優(yōu)先級(jí)變量，并且根據(jù)相應(yīng)的研究目標(biāo)進(jìn)行變量調(diào)整。李靜和孟令杰將我國(guó)便于統(tǒng)計(jì)縣市的第一產(chǎn)業(yè)GDP進(jìn)行歸類(lèi)，最終生成不變價(jià)格。方福前、張艷麗認(rèn)為，對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的測(cè)算存在一些變化。因此，對(duì)于投入和產(chǎn)出指標(biāo)的選取，根據(jù)研究目的的不同，不能進(jìn)行橫向的比較。一般采用KS檢驗(yàn)或T檢驗(yàn)進(jìn)行取舍，最終選取農(nóng)業(yè)GDP和糧食總產(chǎn)量代表產(chǎn)出變量。對(duì)于投入指標(biāo)，其可選擇的空間則大得多。王軍、楊秀云挑選了四個(gè)變量：勞動(dòng)、土地、化肥、機(jī)械。李谷成選取農(nóng)、林、畜牧、漁業(yè)的勞動(dòng)、土地、農(nóng)機(jī)功率、農(nóng)業(yè)肥料、牲畜數(shù)量和灌溉面積。張樂(lè)和曹靜把投入的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)進(jìn)行整理，將勞動(dòng)力投入用農(nóng)、林、畜、漁業(yè)的正規(guī)雇員代替，并且還用農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的現(xiàn)金支出代表勞動(dòng)力價(jià)格；針對(duì)農(nóng)業(yè)資金的測(cè)算，將肥料用量換成標(biāo)量，將資本價(jià)格用固定資產(chǎn)的人均支出代替。高帆為了避免播種面積與灌溉面積之間的高相關(guān)性，選擇播種面積來(lái)代表土地投入；第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)代表勞動(dòng)力；化肥的量代表化肥輸入。本文選取《中國(guó)縣域統(tǒng)計(jì)年鑒》中的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理分析，通過(guò)比較縣所在的省級(jí)統(tǒng)計(jì)年鑒，將缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)補(bǔ)充；對(duì)缺少的個(gè)別數(shù)據(jù)，使用線性插值法進(jìn)行修繕。最終形成的不平衡面板數(shù)據(jù)涵蓋了來(lái)自我國(guó)16個(gè)省市的2,098個(gè)縣，基本代表全國(guó)縣的總體情況。借鑒施滕和張樂(lè)在2013年的分析結(jié)構(gòu)，結(jié)合知網(wǎng)的部分研究成果，擬定農(nóng)業(yè)總生產(chǎn)率增長(zhǎng)輸入產(chǎn)出指標(biāo)：產(chǎn)出變量：各縣域農(nóng)、林、牧、漁總產(chǎn)值。投入變量包括：1）勞動(dòng)投入：各縣域鄉(xiāng)村從業(yè)人員作為勞動(dòng)投入。2）土地投入：各縣域內(nèi)的常用耕地面積（農(nóng)作物總播種面積）作為土地投入。3）機(jī)械動(dòng)力投入：各縣域內(nèi)包括農(nóng)、林、牧、漁等各子行業(yè)的動(dòng)力機(jī)械的農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力作為機(jī)械動(dòng)力投入4）化肥投入：各縣域本年度使用的化肥施用量（折純）作為化肥投入表2：1992-2019年全國(guó)縣域主要投入/產(chǎn)出指標(biāo)統(tǒng)計(jì)表統(tǒng)計(jì)指標(biāo)單位NMeanStd.Dev.minmax農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值萬(wàn)元44323153885.43154961.153466763978鄉(xiāng)村從業(yè)人員人31814129244.5299688.34781474000農(nóng)作物總播種面積公頃34271114530.18156644.93608804673農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力千瓦424883882.446159.8730841369化肥施用量（折純）噸4164831.532.861169（二）模型的檢驗(yàn)根據(jù)前文模型介紹，先設(shè)定隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)f[XittLnf（4-1）公式（4-1）說(shuō)明，隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)的對(duì)數(shù)形式可以是具有t的超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)，或者是不帶t的簡(jiǎn)單對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)，或者都不是。之前的研究直接設(shè)置了前沿生產(chǎn)函數(shù)的特定形式，而沒(méi)有執(zhí)行嚴(yán)格的模型測(cè)試。根據(jù)公式（3-2）與公式（3-15）式下面介紹具體的檢查過(guò)程。模型測(cè)試通過(guò)最大似然比檢驗(yàn)（LR-TEST）應(yīng)包括兩部分：一方面，測(cè)試確定性前沿生產(chǎn)函數(shù)的參數(shù)；另一方面，測(cè)試無(wú)效函數(shù)的參數(shù)。（1）確定性邊際生產(chǎn)函數(shù)的參數(shù)檢驗(yàn)。本文將確定性前沿生產(chǎn)函數(shù)的參數(shù)檢驗(yàn)分為三個(gè)步驟：第一步是檢驗(yàn)變量之間是否存在相互作用，即交叉項(xiàng)的系數(shù)是否為0；第二步，檢驗(yàn)是否有技術(shù)進(jìn)步，即檢驗(yàn)變量t的多項(xiàng)式系數(shù)是否為0。第三步，檢查是否存在冗余變量，即無(wú)意義變量項(xiàng)的系數(shù)是否為0。（2）無(wú)效率函數(shù)的參數(shù)檢驗(yàn)。通過(guò)檢驗(yàn)μ、η、γ是否為零，進(jìn)行無(wú)效率函數(shù)的參數(shù)檢驗(yàn)的三個(gè)部分：若μ=0，則技術(shù)無(wú)效率分布服從半正態(tài)分布（halfnormal）；若η=0，則技術(shù)效率無(wú)時(shí)間效應(yīng)；μ利用軟件Stata16.0進(jìn)行隨機(jī)前沿分析，首先對(duì)模型的有效性進(jìn)行極大似然比檢驗(yàn)。假設(shè)檢驗(yàn)顯示了H1至H3表3隨機(jī)前沿分析模型假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果Hd.f.LR前沿生產(chǎn)函數(shù)H161911.41***拒絕H41634.54***拒絕H51348.39***拒絕無(wú)效率函數(shù)H1141.61***拒絕H110.71***拒絕H1710.07***拒絕Standarderrorsareinparentheses***p<.01,**p<.05,*p<.1同理，使用Stata中Xtfrontier命令對(duì)自變量進(jìn)行交互項(xiàng)、平方項(xiàng)處理并引入模型中，依次得出三個(gè)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型的參數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果，見(jiàn)表4。表4隨機(jī)前沿分析模型變量影響系數(shù)估計(jì)結(jié)果HHHμ=0η=0γ=0勞動(dòng).74*.38***(.43)(.02)土地-.16.07***.34***.36***.34***.33***(.28)(.01)(.1)(.1)(.1)(.1)機(jī)械.52*.29***1.21***1.32***1.21***1.17***(.28)(.02)(.2)(.21)(.2)(.2)化肥-1.24***.24***-1.61***-1.6***-1.61***-1.56***(.25)(.02)(.18)(.18)(.18)(.19)時(shí)間-.19-.23*-.13-.12-.13-.16(.12)(.13)(.12)(.12)(.12)(.13)勞動(dòng)×土地-.07***--.07***-.07***-.07***-.06***(.02)-(.01)(.01)(.01)(.01)勞動(dòng)×機(jī)械.02--.11***-.12***-.11***-.12***(.03)-(.02)(.02)(.02)(.02)勞動(dòng)×化肥.01-.13***.13***.13***.13***(.03)-(.01)(.01)(.01)(.01)土地×機(jī)械-.01(.02)土地×化肥.06***-.05***.05***.05***.05***(.01)-(.01)(.01)(.01)(.01)機(jī)械×化肥-.07***-.03***.03**.03***.04***(.02)-(.01)(.01)(.01)(.01)勞動(dòng)平方項(xiàng)0(.02)土地平方項(xiàng).03**(.01)機(jī)械平方項(xiàng).01(.02)化肥平方項(xiàng).07***(.01)常數(shù)項(xiàng)9.31***4.81***12.24***11.95***12.24***11.71***(2.62)(.92)(1.18)(1.14)(1.18)(1.25)σ-1.92***-1.72***-1.87***-1.81***-1.87***(.09)(.08)(.09)(.06)(.09)σ-1.33***-1.34***-1.32***-2.43***-1.32***(.14)(.16)(.15)(.14)(.15)N183118331833183318331833R-squared.z.z.z.z.z.75Standarderrorsareinparentheses***p<.01,**p<.05,*p<.1前沿生產(chǎn)函數(shù)模型的三個(gè)模型系數(shù)檢驗(yàn)的估計(jì)結(jié)果在表4中拒絕了H0,H1,H2假設(shè)，無(wú)效率函數(shù)的檢驗(yàn)結(jié)果在表3（三）全國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率估計(jì)結(jié)果根據(jù)模型3，本文計(jì)算了各年中國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中勞動(dòng)力和資本要素的產(chǎn)出彈性，在此基礎(chǔ)上，對(duì)2000年-2019年的技術(shù)效率進(jìn)行分析。1991～2010年，勞動(dòng)力要素產(chǎn)出彈性的均值為-0.30，表明農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中每增加1%的勞動(dòng)力要素投入，產(chǎn)出將減少0.3%；資本要素產(chǎn)出彈性的均值為0.61，表明農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中每增加1%的資本要素投入，產(chǎn)出將增加0.61%。因此，對(duì)目前中國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)來(lái)講，勞動(dòng)力要素是相對(duì)豐裕的，資本要素是相對(duì)稀缺的。將全國(guó)看作一個(gè)假想的省份，這個(gè)省份以全國(guó)的平均投入量生產(chǎn)了全國(guó)的平均產(chǎn)出，如此可以表52000—2019年中國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)核算省份（年份）十五規(guī)劃十一五規(guī)劃十二五規(guī)劃十三五規(guī)劃Total西部0.5710.7010.6420.4050.587云南0.6830.8260.7840.4390.688四川0.1920.9810.9030.6250.665寧夏0.6750.6040.6740.4460.607新疆0.6340.6560.6160.4210.597甘肅0.5150.8020.5760.3950.575西藏0.7250.6110.6220.2320.574貴州0.6110.60.5610.3010.52重慶0.4960.590.4680.4380.505陜西0.4880.3430.5240.4340.448青海0.5830.4580.4230.2160.442中部0.5820.5820.4650.2360.476內(nèi)蒙古0.6760.6370.5630.3470.575吉林0.6250.6670.5770.3020.571安徽0.6050.7090.6170.4160.555山西0.5830.5920.5220.3920.537江西0.6240.5590.5720.3390.527河南0.7790.8950.0260.3520.481湖北0.6180.5790.6070.3640.542湖南0.3970.410.4250.3410.371黑龍江0.4050.390.3650.2390.357東部0.4160.4620.4230.2230.394上海0.7340.7630.6780.4480.667北京0.5550.5820.6240.3090.53天津0.7270.5730.4590.2010.518山東0.4410.5310.4780.2520.437廣東0.4930.4790.3750.3120.401廣西0.3610.4580.4010.1690.378江蘇0.4450.410.3880.0460.35河北0.4310.4320.340.1610.349浙江0.2150.170.3950.3180.291海南0.0680.2530.3890.370.28福建0.1860.3620.2480.2540.26遼寧0.1890.3720.0910.1150.2Total0.5270.5880.5150.3220.49從表2和圖2可以得出以下結(jié)論：（1）在整個(gè)分析期間，中國(guó)各省的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率都有所提高，但各省之間差異較大?？梢钥闯觯魇〉霓r(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率已大幅提高，勞動(dòng)生產(chǎn)率變化的累計(jì)標(biāo)準(zhǔn)偏差為1.0537。增長(zhǎng)最快、增長(zhǎng)最慢的省份是上海和海南，農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率分別增長(zhǎng)了5.50倍和0.75倍。前者的增長(zhǎng)率相當(dāng)于7%這是后者的三倍，這顯示了一個(gè)很大的差異。就具體年份而言，表3（1989-1990、2008-2009）所述兩年，全國(guó)各省農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率平均增長(zhǎng)4.43%，各省勞動(dòng)生產(chǎn)率變化指數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差0.1057，其中增長(zhǎng)最快、最慢的省份是西藏西部和江蘇，分別增長(zhǎng)33.23%和-22.19%從表中可以看出，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)有技術(shù)進(jìn)步，但技術(shù)效率隨著時(shí)間的推移而下降。造成這種現(xiàn)象的原因有很多。本文認(rèn)為農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣效率低。四川農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣體系較為完善，但缺乏農(nóng)民技術(shù)培訓(xùn)，導(dǎo)致新技術(shù)應(yīng)用的偏差，其次，技術(shù)創(chuàng)新活躍，新技術(shù)不斷出現(xiàn)，由于資本等因素，生產(chǎn)者無(wú)法在短時(shí)間內(nèi)迅速采用效率高效的新技術(shù)；第三，四川許多山區(qū)、丘陵地區(qū)機(jī)械運(yùn)行有限，傳統(tǒng)的集約化栽培觀念在一定程度上阻礙了高效新型生產(chǎn)工具的推廣應(yīng)用。基于三個(gè)因素的綜合效應(yīng)，同時(shí)使用了許多不同層次的技術(shù)，每層的利用效率不同，最終導(dǎo)致宏觀層面的技術(shù)效率低。圖12000—2019年中國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率變動(dòng)趨勢(shì)分解表列出了各省農(nóng)業(yè)TFP增長(zhǎng)的變化以及各因素分解的具體數(shù)值。表4顯示，2000-2013年期間，四川縣域農(nóng)業(yè)TFP年均增長(zhǎng)6.66%，從時(shí)間趨勢(shì)看，TFP的增長(zhǎng)比較穩(wěn)定，期間有小幅波動(dòng)。技術(shù)進(jìn)步是促進(jìn)縣域農(nóng)業(yè)TFP增長(zhǎng)的主要因素，年均值為7.37%，表明技術(shù)變化對(duì)縣域農(nóng)業(yè)TFP增長(zhǎng)的年均貢獻(xiàn)達(dá)到7.37個(gè)百分點(diǎn)。農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步隨時(shí)間不斷增加，說(shuō)明技術(shù)進(jìn)步對(duì)TFP增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)在不斷提高。四、結(jié)論與展望（一）結(jié)論本文從縣域視角出發(fā)，運(yùn)用參數(shù)分析方法隨機(jī)前沿模型（SFA）對(duì)我國(guó)縣域農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)算，并將其進(jìn)一步分解成技術(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步，從時(shí)間演變和與空間分布特征兩個(gè)維度對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率現(xiàn)狀水平進(jìn)行深入剖析，并測(cè)算中國(guó)各縣域及東部、中部、西部地區(qū)的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率變化。在此基礎(chǔ)上，通過(guò)梳理已有文獻(xiàn)，構(gòu)建農(nóng)村勞動(dòng)投入（L）、農(nóng)村常用耕地面積（A）、農(nóng)業(yè)機(jī)械動(dòng)力投入（E）、農(nóng)村化肥施用量（F）等四個(gè)指標(biāo)作為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)投入因素，依據(jù)《中國(guó)縣域統(tǒng)計(jì)年鑒》數(shù)據(jù)，實(shí)證研究了我國(guó)整體以及分區(qū)域2000-2019年間促進(jìn)縣域農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的影響因素，結(jié)合回歸結(jié)果，本文得出的主要結(jié)論如下：（1）在十五規(guī)劃期間，我國(guó)的全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率總體呈現(xiàn)出漲跌互現(xiàn)的波動(dòng)情形且波動(dòng)較為劇烈頻繁，十一五規(guī)劃期間全要素生產(chǎn)率相比其他規(guī)劃期間最高，并從十一五規(guī)劃以來(lái)則呈現(xiàn)出逐年下降并趨于穩(wěn)定的趨勢(shì)（2）從區(qū)域角度來(lái)看，東部地區(qū)大多數(shù)省的技術(shù)效率值處于較低水平，如遼寧、福建、上海。而中部和西部省份的技術(shù)效率通常處于較高水平，如中部：內(nèi)蒙、吉林；西部：云南、四川；（3）技術(shù)進(jìn)步率低、產(chǎn)能利用率不足、技術(shù)效率低、資源分配不合理這些因素是導(dǎo)致我國(guó)總因素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率低的主要原因（二）展望基于以上結(jié)論，本文認(rèn)為縮小中國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的區(qū)域差異的關(guān)鍵是減少中西部地區(qū)與整個(gè)國(guó)家（尤其是東部地區(qū)）之間農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的差異。該政策應(yīng)集中于改善農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣。效率。一方面，有必要加強(qiáng)對(duì)農(nóng)民的科技文化教育和培訓(xùn)，普及新技術(shù)知識(shí)，提高農(nóng)民素質(zhì)，增強(qiáng)農(nóng)民的接受新技術(shù)意識(shí)和主觀能動(dòng)性。主動(dòng)使用新結(jié)果；另一方面，需要改革和改進(jìn)。當(dāng)前的農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣服務(wù)網(wǎng)絡(luò)改變了當(dāng)前“咨詢(xún)與管理相結(jié)合”的農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣體系，嚴(yán)格將農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣與商業(yè)活動(dòng)區(qū)分開(kāi)來(lái)，引起了農(nóng)業(yè)技術(shù)人員對(duì)“推廣”方面的關(guān)注，真正做到充分發(fā)揮鄉(xiāng)鎮(zhèn)農(nóng)業(yè)技術(shù)人員在農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣中的作用。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的技術(shù)效率水平仍然不高，實(shí)際產(chǎn)值與前沿面產(chǎn)值之間仍存在一定差距。各地要積極創(chuàng)造條件，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率，促進(jìn)農(nóng)業(yè)健康快速發(fā)展。（1）進(jìn)一步加強(qiáng)農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣，特別注意農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣與技術(shù)使用者之間的聯(lián)系，改變技術(shù)推廣方式，根據(jù)當(dāng)?shù)厍闆r推廣合理高效的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)，加強(qiáng)對(duì)農(nóng)民的技術(shù)培訓(xùn)，并提高技術(shù)應(yīng)用效率。（2）目前，流域內(nèi)技術(shù)高效的流域和丘陵地區(qū)應(yīng)著力于農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，推廣新的生產(chǎn)工具，促進(jìn)農(nóng)業(yè)信息化建設(shè)，發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟(jì)和現(xiàn)代??農(nóng)業(yè)，并通過(guò)改變管理方式來(lái)創(chuàng)新發(fā)展農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)作為專(zhuān)業(yè)合作組織;繼續(xù)加強(qiáng)對(duì)少數(shù)民族地區(qū)的農(nóng)業(yè)支持，改善基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力。當(dāng)前，低效率地區(qū)應(yīng)避免盲目增加投資，進(jìn)一步改善現(xiàn)有生產(chǎn)設(shè)施，加強(qiáng)對(duì)農(nóng)民的技術(shù)指導(dǎo)，促進(jìn)現(xiàn)有技術(shù)的使用。（3）進(jìn)一步加快農(nóng)村剩余勞動(dòng)力的轉(zhuǎn)移，建立有利于當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)民生活的良性勞動(dòng)力出口模式，引導(dǎo)農(nóng)村剩余勞動(dòng)力外出務(wù)工，或擴(kuò)大農(nóng)村勞動(dòng)力的吸收，發(fā)展當(dāng)?shù)氐牡诙a(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)或當(dāng)場(chǎng)創(chuàng)業(yè)。同時(shí)，它促進(jìn)了有機(jī)農(nóng)業(yè)，減少了化學(xué)肥料的用量，并發(fā)展了環(huán)境友好型的循環(huán)農(nóng)業(yè)。創(chuàng)新效率已成為我國(guó)所有地區(qū)面臨的普遍問(wèn)題。根據(jù)本文的相關(guān)研究結(jié)論，我們得出了提高中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新效率的政策含義：首先，提高區(qū)域創(chuàng)新效率的重點(diǎn)不是增加資源，而是改善現(xiàn)有資源的合理配置和利用資源;第二，要提高區(qū)域創(chuàng)新效率，以“密集利用資源”為核心，提高區(qū)域創(chuàng)新主體的經(jīng)營(yíng)管理能力，注重合理利用科技創(chuàng)新投資資源，努力提高質(zhì)量。配備科研人員，合理分配科研經(jīng)費(fèi)和設(shè)備，避免擁擠和投資浪費(fèi)；第三，充分發(fā)揮政府的協(xié)調(diào)和監(jiān)督作用，營(yíng)造有利于創(chuàng)新活動(dòng)的區(qū)域環(huán)境，在人才供給，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和資金供給方面建立區(qū)域創(chuàng)新支持體系。通過(guò)有效的政策體系和靈活的機(jī)制，政府，科研機(jī)構(gòu)，企業(yè)等相關(guān)部門(mén)和機(jī)構(gòu)可以形成良好的分工合作網(wǎng)絡(luò)，形成有效的區(qū)域創(chuàng)新體系，促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)的產(chǎn)生和發(fā)展;四是關(guān)注當(dāng)?shù)赝馍掏顿Y企業(yè)的技術(shù)溢出效應(yīng)引進(jìn)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，促進(jìn)了區(qū)域科技創(chuàng)新活動(dòng)的興起；第五，完善技術(shù)轉(zhuǎn)讓市場(chǎng)，完善科技創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化和轉(zhuǎn)移體系，促進(jìn)產(chǎn)學(xué)研緊密結(jié)合，提高科技成果轉(zhuǎn)化效率，激發(fā)區(qū)域創(chuàng)新力創(chuàng)新科目。另外，從創(chuàng)新效率的區(qū)域差異分析來(lái)看，中西部地區(qū)與東部地區(qū)之間的差距明顯，這可能會(huì)加劇東部，中部、西部地區(qū)之間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距。因此，對(duì)于中西部地區(qū)而言加速提升區(qū)域創(chuàng)新差距可能是縮小與東部地區(qū)之間發(fā)展差異的有效途徑之一。參考文獻(xiàn)中國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)_配置效_省略_基于隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)法的實(shí)證分析_張樂(lè)[J].[2]四川省縣域農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)__省略_超越對(duì)數(shù)隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)法的實(shí)證_王陽(yáng)[J].[3]Estimationanddecompositionofproductivity