尹朝靜,李欠男,馬小珂
(1.西南大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院,重慶400715;2.湖北文理學(xué)院經(jīng)濟管理學(xué)院,湖北襄陽441053)
“郡縣治則天下安,縣域強則國家富”。縣域(1)按照行政區(qū)劃劃分,縣域指的是縣、區(qū)和旗,為方便表述,本文統(tǒng)稱為縣域。是農(nóng)村與城市資源相互結(jié)合最為有利的地域空間,縣域經(jīng)濟是國民經(jīng)濟增長的重要支撐。而農(nóng)業(yè)作為縣域經(jīng)濟發(fā)展的基礎(chǔ),其增長對縣域經(jīng)濟繁榮起著根本作用[1]。實際上,農(nóng)業(yè)增長主要來自生產(chǎn)要素的增加和全要素生產(chǎn)率(total factor productivity,TFP)的提升[2-3]。然而,中國農(nóng)業(yè)面臨資源緊缺、環(huán)境污染加劇、勞動力素質(zhì)下降等多方約束,依靠傳統(tǒng)生產(chǎn)要素投入的數(shù)量型增長很難持續(xù),必須進一步擴大TFP 對農(nóng)業(yè)增長的貢獻,促進農(nóng)業(yè)增長動力轉(zhuǎn)換,實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。2018 年中央一號文件明確指出,提高農(nóng)業(yè)創(chuàng)新力、競爭力和全要素生產(chǎn)率。2019 年中央一號文件進一步強調(diào),推進農(nóng)業(yè)由增產(chǎn)導(dǎo)向轉(zhuǎn)向提質(zhì)導(dǎo)向。顯然,新形勢下著力提高全要素生產(chǎn)率已成為我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵??h域農(nóng)業(yè)是構(gòu)成國民經(jīng)濟發(fā)展的基礎(chǔ)單元和細胞,全面促進縣域農(nóng)業(yè)的持續(xù)發(fā)展,有助于農(nóng)民增收創(chuàng)收、社會穩(wěn)定發(fā)展和生態(tài)環(huán)境改善,從而有助于“三農(nóng)問題”的有效解決。鑒于此,科學(xué)測度和實證分析縣域農(nóng)業(yè)TFP 增長的地區(qū)差異及其動態(tài)演進特征,對于深入把握縣域農(nóng)業(yè)增長模式、促進縣域農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展、實現(xiàn)縣域農(nóng)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展具有重要意義。
學(xué)術(shù)界對農(nóng)業(yè)TFP的研究主要聚焦于增長核算、地區(qū)差異以及動態(tài)演進等方面。一是測度農(nóng)業(yè)TFP 增長水平。已有研究主要采用隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)(stochastic frontier analysis,SFA)和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(data envelopment analysis,DEA)對農(nóng)業(yè)TFP 增長進行測算,并將其分解為技術(shù)效率和前沿技術(shù)進步。例如,Li等[4]、張樂等[5]、Gong[6]、李翔等[7]采用SFA 方法對農(nóng)業(yè)TFP 增長進行核算,但該方法需要設(shè)定技術(shù)非效率項和生產(chǎn)函數(shù)的具體分布形式,這可能會與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實際有一定偏差。李谷成等[2]、高帆[8]、尹朝靜等[9]、秦升澤等[10]采用DEA 方法對農(nóng)業(yè)TFP 增長進行測算,該方法一方面規(guī)避了技術(shù)非效率項和生產(chǎn)函數(shù)的設(shè)定問題,另一方面發(fā)揮了生產(chǎn)論與集合論的優(yōu)勢,因而被廣泛應(yīng)用。其中,Malmquist 生產(chǎn)率指數(shù)受到青睞。但是,經(jīng)典Malmquist 生產(chǎn)率指數(shù)以相鄰參比構(gòu)建生產(chǎn)前沿面,會帶來“技術(shù)退步”問題,這與長期內(nèi)農(nóng)業(yè)技術(shù)趨于進步的狀態(tài)相背離。此外,上述研究主要關(guān)注省級層面農(nóng)業(yè)TFP 增長的核算,僅有少數(shù)研究涉及縣域,如李周等[11]、揭懋汕等[12]。二是分析農(nóng)業(yè)TFP 增長的地區(qū)差異。在農(nóng)業(yè)TFP 增長核算的基礎(chǔ)上,現(xiàn)有研究對農(nóng)業(yè)TFP 增長的地區(qū)差異進行比較分析。大部分學(xué)者認為東部地區(qū)農(nóng)業(yè)TFP 增長較快,而對中部和西部農(nóng)業(yè)TFP 增長的變動趨勢存在認識分歧[8,13]。但是,這些研究并未進一步探討農(nóng)業(yè)TFP 增長地區(qū)差異的程度,也未剖析造成這種差異性的來源。三是考察農(nóng)業(yè)TFP 增長的動態(tài)演進特征。一些學(xué)者借助Mankiw 等[14]的MRW框架以及Barro 等[15]的Barro 回歸方程等經(jīng)典分析工具來檢驗農(nóng)業(yè)TFP 增長的收斂性,例如李谷成[16]、王軍等[17]、Gong[18]等,然而這些研究對于農(nóng)業(yè)TFP 增長趨于收斂或發(fā)散的結(jié)論并不一致。隨著研究深入,也有學(xué)者納入空間因素來探討農(nóng)業(yè)TFP 增長的收斂性,認為農(nóng)業(yè)TFP 增長存在空間關(guān)聯(lián)和溢出效應(yīng)[19-20]。還有學(xué)者采用Quah[21]提出的非參數(shù)核密度估計、馬爾科夫鏈等方法對農(nóng)業(yè)TFP 增長的動態(tài)演進趨勢展開研究,如尹朝靜等[22]、劉戰(zhàn)偉[23]、李欠男等[24]、郭海紅等[25]。總的來看,這些研究為本研究奠定了堅實基礎(chǔ),但從縣域視角對農(nóng)業(yè)TFP 進行系統(tǒng)考察的研究仍不多,特別是對縣域農(nóng)業(yè)TFP展開地區(qū)差異及動態(tài)演進特征的研究仍十分匱乏。
基于此,本文基于2000-2017 年中國大陸1173 個縣域的面板數(shù)據(jù),采用序列DEA 方法對縣域農(nóng)業(yè)TFP 增長進行測度,并使用Dagum 基尼系數(shù)和核密度估計系統(tǒng)考察縣域農(nóng)業(yè)TFP 增長的地區(qū)差異及動態(tài)演進。本文嘗試從以下三方面進行拓展:第一,采用序列DEA方法對縣域農(nóng)業(yè)TFP增長進行核算,避免了傳統(tǒng)Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)“技術(shù)退步”問題,使得技術(shù)進步的衡量更貼近農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實際。第二,綜合運用Dagum 基尼系數(shù)和核密度估計考察縣域農(nóng)業(yè)TFP 增長的地區(qū)差異及動態(tài)演進,尋找導(dǎo)致縣域農(nóng)業(yè)TFP 增長地區(qū)差異的來源,探討全國及三大地區(qū)縣域農(nóng)業(yè)TFP 增長的動態(tài)演進趨勢。第三,基于縣域數(shù)據(jù)對農(nóng)業(yè)TFP增長的地區(qū)差異及動態(tài)演進展開研究,研究尺度更為細化,能夠增強研究結(jié)果的可信度,也有利于促進縣域農(nóng)業(yè)發(fā)展的轉(zhuǎn)型升級。
在對農(nóng)業(yè)TFP增長進行核算時,如果采用相鄰參比Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)構(gòu)造生產(chǎn)前沿面,容易出現(xiàn)“技術(shù)退步”問題?;诖?,本文使用序列DEA 方法以當期及所有前期技術(shù)構(gòu)造生產(chǎn)前沿面,避免“技術(shù)不被遺忘”,保證農(nóng)業(yè)技術(shù)進步不會出現(xiàn)退步。首先,假設(shè)第k=1,2,…,K個DMU在第t=1,2…,T時期使用n=1,2,…,N種投入獲得m=1,2,…,M種產(chǎn)出,采用Shestalova[26]提出的序列DEA方法,考慮各期的參考集包含以前所有時期的參考集,定義參考技術(shù)為:
其中,t為時期(t=1,2…,T);xt和yt分別表示所有DMU的投入、產(chǎn)出向量;zt為表示t時期各觀測值的權(quán)重。
由此,按照Caves等[27]的做法構(gòu)造序列Malmquist生產(chǎn)率指數(shù):
式(2)中,技術(shù)效率變動指數(shù)(technology efficiency change,TEC)指從t期到t+1期各縣域?qū)ψ罴焉a(chǎn)者的追趕程度;技術(shù)進步指數(shù)(technology change,TC)指技術(shù)前沿從t期到t+1期的移動。
衡量地區(qū)差異的方法較多,主要包括變異系數(shù)、Theil指數(shù)、傳統(tǒng)基尼系數(shù)等。相較于其他指數(shù),Dagum 基尼系數(shù)可以將總體地區(qū)差異進行分解,既能考察地區(qū)差距程度的來源,又能揭示地區(qū)間的交叉重疊問題,因而被廣泛應(yīng)用于分析地區(qū)差異問題。本文使用該方法對全國和三大地區(qū)(2)考慮數(shù)據(jù)可得性及研究意義等,本文未包括中國臺灣、香港和澳門地區(qū),這僅限于學(xué)術(shù)處理。另外,由于西藏、北京、天津和上海縣域農(nóng)業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)缺失較為嚴重,也未將其包括在內(nèi)。由此,按照一般經(jīng)濟意義的區(qū)劃將研究區(qū)域劃分為三大地區(qū),其中東部地區(qū)包括山東、廣東、江蘇、浙江、福建、河北、遼寧和海南8個省份,中部地區(qū)包括湖北、湖南、山西、吉林、黑龍江、安徽、江西和河南8個省份,西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、廣西、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆和重慶11個省份。農(nóng)業(yè)TFP增長的地區(qū)差異進行研究。借鑒Dagum[28]的做法,首先定義總體基尼系數(shù):
式(3)中,k表示地區(qū)個數(shù),n表示所有縣域個數(shù),分別為3 和1173。yji(yhr)表示地區(qū)j(h)內(nèi)縣域i(r)的農(nóng)業(yè)TFP增長水平,nj(nh)表示地區(qū)j(h)內(nèi)縣域的個數(shù)。
地區(qū)j的基尼系數(shù)Gjj表示為:
地區(qū)j和地區(qū)h基尼系數(shù)Gjh則為:
式(5)中,μj(μh)表示地區(qū)j(h)內(nèi)農(nóng)業(yè)TFP 增長的均值。為深入探討造成農(nóng)業(yè)TFP 增長的地區(qū)差異來源,本文將總體基尼系數(shù)G分解為地區(qū)內(nèi)部差異貢獻Gw、地區(qū)間差異貢獻Gnb和超變密度貢獻Gt。其中,地區(qū)內(nèi)部差異和地區(qū)間差異分別代表的是一個地區(qū)內(nèi)縣域之間農(nóng)業(yè)TFP增長的差異以及不同地區(qū)間農(nóng)業(yè)TFP 增長的差異,超變密度指的是不同地區(qū)間縣域農(nóng)業(yè)TFP 增長的交叉重疊,表示為:
式(7)中,pj=nj/n,sj=njμj/(nμ),式(8)中Djh表示地區(qū)j和h間農(nóng)業(yè)TFP 增長的互動影響。djh表示地區(qū)間農(nóng)業(yè)TFP增長的差值,指地區(qū)j和h中所有的yjh-yhr>0的數(shù)學(xué)期望。pjh指地區(qū)j和h之間yjh-yhr<0的數(shù)學(xué)期望。
本文采用核密度估計方法分析縣域農(nóng)業(yè)TFP 增長的動態(tài)演進特征,首先對縣域農(nóng)業(yè)TFP 增長的概率密度進行估計,進而借助連續(xù)的密度曲線對農(nóng)業(yè)TFP 增長的分布動態(tài)形狀進行可視化表達。假設(shè)連續(xù)型隨機變量在點x處的概率密度f(x)為:
其中,n為觀察值個數(shù),h為帶寬,K(·)為核函數(shù)。本文利用高斯核密度對全國、東部、中部和西部地區(qū)農(nóng)業(yè)TFP 增長的動態(tài)演進特征進行分析,并從核密度圖的位置、形態(tài)和延展性等方面考察其分布形狀。
度量縣域農(nóng)業(yè)TFP增長水平是分析其地區(qū)差異及動態(tài)演進趨勢的基礎(chǔ)。由此,本文基于2000-2017年縣域農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出的面板數(shù)據(jù),采用序列DEA方法對縣域農(nóng)業(yè)TFP增長進行測度,并將其分解為技術(shù)效率變化和前沿技術(shù)進步。在此基礎(chǔ)上,分析縣域農(nóng)業(yè)TFP 增長的源泉變化、空間分布和時間趨勢,從而可以直觀把握縣域農(nóng)業(yè)TFP增長特征。
依據(jù)李谷成等[2]、龔斌磊[3]的研究,本文選取勞動、土地、機械和化肥作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的投入指標。其中,勞動投入使用鄉(xiāng)村從業(yè)人數(shù),土地投入使用農(nóng)作物播種面積,農(nóng)業(yè)機械投入使用農(nóng)機總動力,化肥投入使用農(nóng)用化肥施用量(折純量)。農(nóng)業(yè)產(chǎn)出指標為2000年不變價計算的縣域農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值。數(shù)據(jù)均來自《中國縣(市)社會經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》、EPS 縣域數(shù)據(jù)庫及相關(guān)省份和縣域統(tǒng)計年鑒,并對個別缺失值和異常值進行了修正。為了反映21 世紀以來縣域農(nóng)業(yè)TFP 增長的地區(qū)差異及動態(tài)演進特征,并結(jié)合數(shù)據(jù)可獲取性,本文選擇2000-2017年為研究區(qū)間。同時,本文刪除了農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出指標缺失較為嚴重的西藏、北京、天津和上海4個省份。由此,本文最終形成了2000-2017年中國大陸27 個省份1173 個縣域的平衡面板數(shù)據(jù),能夠充分代表全國縣域的整體情況。農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出變量的描述性統(tǒng)計見表1。
表1 變量描述性統(tǒng)計 N=2114
(1)農(nóng)業(yè)TFP 增長及源泉變化。表2 為中國縣域農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長及分解情況。由表2 可知,2000-2017 年縣域農(nóng)業(yè)TFP 年均增長率為3.02%,與揭懋汕等[12]采用SFA 方法對縣域農(nóng)業(yè)TFP的測算結(jié)果(3.18%)較為一致。從農(nóng)業(yè)TFP增長源泉來看,農(nóng)業(yè)技術(shù)效率增長率為-2.14%,前沿技術(shù)進步增長率為5.27%,這表明前沿技術(shù)進步是推動農(nóng)業(yè)TFP 增長的主要動力,而農(nóng)業(yè)技術(shù)效率對農(nóng)業(yè)TFP 增長的貢獻有限。這也反映出,我國農(nóng)業(yè)發(fā)展中對資源和技術(shù)潛力的挖掘還不夠充分,特別是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中投入要素的利用效率存在很大的提高空間。
(2)農(nóng)業(yè)TFP 增長的空間分布。表3 為各地區(qū)農(nóng)業(yè)TFP 指數(shù)及增速情況。2001-2017 年間,中國農(nóng)業(yè)TFP 增長具有空間不平衡性,呈現(xiàn)出“東高西低”的特征。從三大地區(qū)來看,東部地區(qū)的農(nóng)業(yè)TFP增長速度最高,中部地區(qū)次之,西部地區(qū)最低,增長率分別為3.97%、2.84%和2.59%。這反映出經(jīng)濟發(fā)展程度低的地區(qū)農(nóng)業(yè)TFP 增長未表現(xiàn)出“后發(fā)優(yōu)勢”,可見我國農(nóng)業(yè)TFP 增長的收斂趨勢并不明顯。從縣域來看,農(nóng)業(yè)TFP增長最高的三個縣域是陜西長武縣、永壽縣和宜川縣,其增長率分別為14.66%、14.41%和13.40%,而增長最慢的三個縣域是湖北巴東縣、廣東乳源瑤族自治縣和廣西鐘山縣,均為負增長??偟膩砜?,縣域之間農(nóng)業(yè)TFP增長存在明顯的地區(qū)差異。
表2 中國縣域農(nóng)業(yè)TFP增長及其分解
表3 各地區(qū)農(nóng)業(yè)TFP指數(shù)及其增速
(3)農(nóng)業(yè)TFP 增長的時間趨勢。從時間趨勢看,2001-2017 年中國縣域農(nóng)業(yè)TFP 增長呈明顯的階段性波動,大致可分為2001-2008 年、2008-2011 年、2011-2015 年、2015-2017 年四個階段(圖1),不同階段農(nóng)業(yè)TFP 增長速度差異明顯。第一階段,21 世紀初,縣域農(nóng)業(yè)TFP 增長緩慢,年均增長1.50%,表現(xiàn)為前沿技術(shù)進步緩慢(2.62%)與農(nóng)業(yè)技術(shù)效率惡化(-1.09%)。特別是2008年,縣域農(nóng)業(yè)TFP 出現(xiàn)負增長(-6.68%),這可能與金融危機致使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境嚴重惡化有關(guān)。第二階段,縣域農(nóng)業(yè)TFP 增長較快,年均增長6.42%,主要原因是前沿技術(shù)進步(5.92%)與農(nóng)業(yè)技術(shù)效率改善(0.47%)并存。第三階段,縣域農(nóng)業(yè)TFP 增長放緩,年均增長4.36%,主要原因是農(nóng)業(yè)技術(shù)效率惡化(-3.77%),前沿技術(shù)進步保持較快增長(8.44%)。第四階段,農(nóng)業(yè)發(fā)展陷入困境,縣域農(nóng)業(yè)TFP增速陷入停滯,年均增長僅1.43%,表現(xiàn)為農(nóng)業(yè)技術(shù)效率持續(xù)惡化(-6.82%)。
圖1 中國縣域農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率累積指數(shù)及其源泉變化(2001-2017 年)
本文采用Dagum 基尼系數(shù)及分解方法對2001-2017年中國縣域農(nóng)業(yè)TFP增長的總體差異及來源進行測算,結(jié)果見表4。圖2為全國及三大地區(qū)農(nóng)業(yè)TFP增長的基尼系數(shù)變化情況。根據(jù)表4和圖2,2001-2017 年縣域農(nóng)業(yè)TFP 增長的總體基尼系數(shù)從2001 年的0.07 增長到2017 年的0.27,表明我國縣域農(nóng)業(yè)TFP 增長的地區(qū)差異總體呈明顯上升趨勢。從三大地區(qū)來看,中部地區(qū)農(nóng)業(yè)TFP 增長的地區(qū)差異最大,其次為西部地區(qū),最后為東部地區(qū)。另外,2010 年是一個明顯的分界點,2010 年前中部地區(qū)農(nóng)業(yè)TFP 增長的基尼系數(shù)最高,2010 年后被西部地區(qū)“趕超”。主要原因可能是2009 年國家出臺了《促進中部地區(qū)崛起規(guī)劃》,加大了對產(chǎn)糧大縣的獎勵補助和財政支農(nóng)力度,推動了縣域農(nóng)村金融改革、農(nóng)田水利設(shè)施及農(nóng)技服務(wù)體系建設(shè),從而加快了中部糧食主產(chǎn)區(qū)發(fā)展。從變動趨勢來看,中部和西部地區(qū)基尼系數(shù)一直呈明顯的上升態(tài)勢,而東部地區(qū)基尼系數(shù)上升趨勢逐漸趨緩,甚至2017年出現(xiàn)下降情況。這表明我國縣域農(nóng)業(yè)TFP增長的地區(qū)差異表現(xiàn)出上升趨勢,且存在明顯的空間分異特征,其中東部地區(qū)內(nèi)部差異有逐漸縮小態(tài)勢,而中部和西部地區(qū)內(nèi)部差異呈現(xiàn)出擴大趨勢。
圖2 全國及三大地區(qū)基尼系數(shù)變化趨勢
圖3 刻畫了不同地區(qū)間農(nóng)業(yè)TFP 增長的基尼系數(shù)變化情況。由圖3 可知,2001-2017 年東部-中部、東部-西部以及中部-西部的基尼系數(shù)變化趨勢較為一致,均呈現(xiàn)明顯的上升趨勢。具體來看,地區(qū)間農(nóng)業(yè)TFP增長的基尼系數(shù)表現(xiàn)出階段性波動上升特征。2001-2011年地區(qū)間基尼系數(shù)呈快速上升趨勢,2012-2015 年地區(qū)間基尼系數(shù)增長趨于減緩,出現(xiàn)下降的情況。2016-2017 年地區(qū)間基尼系數(shù)又表現(xiàn)出上升趨勢,地區(qū)間差異進一步拉大。這意味著不同階段地區(qū)間農(nóng)業(yè)TFP增長的基尼系數(shù)各有差異,呈現(xiàn)“上升-下降-上升”態(tài)勢??傮w而言,地區(qū)間農(nóng)業(yè)TFP 增長的基尼系數(shù)呈上升趨勢,地區(qū)間不平衡狀況在加劇。
圖3 地區(qū)間基尼系數(shù)變化趨勢
為進一步探討農(nóng)業(yè)TFP 增長的地區(qū)差異來源,本文通過Dagum 基尼系數(shù)將地區(qū)差異分解為地區(qū)內(nèi)部差異、地區(qū)間差異和超變密度。表4 展示了2001-2017 年Dagum 基尼系數(shù)的分解,圖4 描繪了地區(qū)差異來源貢獻率的變化情況。由表4 和圖4 可知,考察期內(nèi)超變密度對農(nóng)業(yè)TFP 增長地區(qū)差異的貢獻率最大,且表現(xiàn)出先降后升的特點。這說明不同地區(qū)間的交叉重疊對于農(nóng)業(yè)TFP增長的地區(qū)差異影響較大,也就是說東部地區(qū)縣域農(nóng)業(yè)TFP 增長總體優(yōu)于中部和西部地區(qū),但是也有可能中部和西部地區(qū)的部分縣域農(nóng)業(yè)TFP增長速度高于東部地區(qū)發(fā)展較為落后的縣域,從而產(chǎn)生了不同地區(qū)間的交叉重疊。地區(qū)內(nèi)部差異的貢獻率居中,在34%上下輕微波動。地區(qū)間差異對總體差異的貢獻率最小,呈先升后降的趨勢??梢姡兠芏仁强h域農(nóng)業(yè)TFP 增長地區(qū)差異的主要來源,即農(nóng)業(yè)TFP 增長在不同縣域之間的交叉重疊程度較高,而地區(qū)內(nèi)部差異和地區(qū)間差異對縣域農(nóng)業(yè)TFP 增長地區(qū)差異的貢獻相對較低。
表4 2001-2017年縣域農(nóng)業(yè)TFP增長的基尼系數(shù)及貢獻率
圖4 地區(qū)差異來源貢獻率的變化趨勢
在衡量縣域農(nóng)業(yè)TFP增長的地區(qū)差異及來源的基礎(chǔ)上,本文進一步采用核密度估計方法考察全國及三大地區(qū)縣域農(nóng)業(yè)TFP增長的動態(tài)演進特征。
圖5為全國地區(qū)縣域農(nóng)業(yè)TFP增長的核密度曲線,據(jù)此分析我國縣域農(nóng)業(yè)TFP增長的動態(tài)演進特征。整體而言,密度函數(shù)中心向右移動,波峰高度有所上升,變化區(qū)間明顯增大,意味著考察期內(nèi)大多數(shù)縣域農(nóng)業(yè)TFP 增長態(tài)勢良好,但地區(qū)間農(nóng)業(yè)TFP 增長的差異呈擴大趨勢;波峰方面,表現(xiàn)出明顯的“雙峰”分布,表明縣域農(nóng)業(yè)TFP 增長呈現(xiàn)出“兩極分化”現(xiàn)象。從演變進程來看,與2001年相比,2009 年峰值有所上升,變化區(qū)間略有增大,并且“雙峰”分布特征更加突出,表明縣域農(nóng)業(yè)TFP 增長的地區(qū)差異不斷擴大;2017 年與2009 年相比,密度函數(shù)中心向右移動,波峰高度增加,變化區(qū)間繼續(xù)擴大,波峰逐漸形成“一大一小”的分布形狀,表明該階段縣域農(nóng)業(yè)TFP 增長的地區(qū)差異仍呈擴大趨勢,各地區(qū)農(nóng)業(yè)TFP增長的不平衡問題仍舊突出。
圖6為東部地區(qū)縣域農(nóng)業(yè)TFP增長的核密度曲線,據(jù)此分析我國東部地區(qū)縣域農(nóng)業(yè)TFP增長的動態(tài)演進特征。整體而言,密度函數(shù)中心向右移動,波峰高度持續(xù)增加,變化區(qū)間有所縮小,波峰經(jīng)歷了由“雙峰”到“單峰”的轉(zhuǎn)變過程,雙峰分布呈現(xiàn)出“一大一小”的形狀特點,意味著考察期內(nèi)東部地區(qū)縣域農(nóng)業(yè)TFP增長的差異呈縮小趨勢。具體到演變進程來看,與2001年相比,2009年峰值上升明顯,變化區(qū)間略有增加,波峰仍為“雙峰”分布,表明該階段東部地區(qū)農(nóng)業(yè)TFP 增長比較明顯,但地區(qū)內(nèi)部的差異仍在增加;密度函數(shù)“雙峰”分布的形狀特點一直維持到2013 年,之后波峰呈現(xiàn)“單峰”分布,峰值持續(xù)上升,變化區(qū)間逐漸減小,表明2013 年后東部地區(qū)縣域農(nóng)業(yè)TFP 增長的差異開始縮小,兩極分化的跡象逐步消失。
圖5 全國地區(qū)縣域農(nóng)業(yè)TFP 增長的動態(tài)演進
圖6 東部地區(qū)縣域農(nóng)業(yè)TFP 增長的動態(tài)演進
圖7為中部地區(qū)縣域農(nóng)業(yè)TFP增長的核密度曲線,據(jù)此分析我國中部地區(qū)縣域農(nóng)業(yè)TFP增長的動態(tài)演進特征。由圖7可知,密度函數(shù)中心向右移動,波峰高度逐漸增大,變化區(qū)間有所擴大,波峰呈現(xiàn)出“雙峰”分布,意味著考察期內(nèi)中部地區(qū)縣域農(nóng)業(yè)TFP 增長的地區(qū)差異在擴大,出現(xiàn)“兩極”分化現(xiàn)象。通過對比2001 年和2009 年發(fā)現(xiàn),2009 年峰值有所提高,變化區(qū)間輕微增大,“雙峰”分布仍然存在,表明該階段中部地區(qū)縣域農(nóng)業(yè)TFP增長的地區(qū)差異有所擴大。2017年與2009年相比,峰值仍有所增加,變化區(qū)間繼續(xù)變大,波峰形狀從“雙峰”轉(zhuǎn)變?yōu)椤皢畏濉狈植?,意味著該階段縣域農(nóng)業(yè)TFP增長的地區(qū)差異呈擴大趨勢,但極化現(xiàn)象逐漸消失。
圖8為西部地區(qū)縣域農(nóng)業(yè)TFP增長的核密度曲線,據(jù)此分析我國西部地區(qū)縣域農(nóng)業(yè)TFP增長的動態(tài)演進特征。由圖8可知,密度函數(shù)中心向左移動,波峰高度逐漸增大,變化區(qū)間輕微擴張,波峰主要呈現(xiàn)為“雙峰”分布,意味著考察期內(nèi)西部地區(qū)縣域農(nóng)業(yè)TFP增長的地區(qū)差異呈擴大趨勢。通過對比2001 年和2009 年發(fā)現(xiàn),2009 年峰值和變化區(qū)間明顯增大,且“雙峰”分布的特征明顯,表明該階段西部地區(qū)縣域農(nóng)業(yè)TFP 增長的地區(qū)差異在增大;2011 年與2009 年相比,峰值略微下降,變化區(qū)間略微擴大,“雙峰”分布依舊明顯,表明該階段西部地區(qū)縣域農(nóng)業(yè)TFP增長的地區(qū)差異仍在擴大;2015年后,波峰高度持續(xù)增加,變化區(qū)間呈縮小趨勢,“雙峰”分布逐漸弱化,表明該階段西部地區(qū)縣域農(nóng)業(yè)TFP增長明顯,地區(qū)差異呈縮小趨勢,“兩極”分化不斷弱化。
圖7 中部地區(qū)縣域農(nóng)業(yè)TFP 增長的動態(tài)演進
圖8 西部地區(qū)縣域農(nóng)業(yè)TFP 增長的動態(tài)演進
本文基于2000-2017 年縣域農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出數(shù)據(jù),采用序列DEA 方法對中國縣域農(nóng)業(yè)TFP 增長進行測度,通過Dagum 基尼系數(shù)分解方法對縣域農(nóng)業(yè)TFP 增長的地區(qū)差異及其來源展開考察。最后,使用核密度估計方法對全國及三大地區(qū)縣域農(nóng)業(yè)TFP增長的動態(tài)演進特征展開分析。研究結(jié)論如下:
第一,縣域農(nóng)業(yè)TFP 年均增長率為3.02%,其中農(nóng)業(yè)技術(shù)效率和前沿技術(shù)進步增長率分別為-2.14%和5.27%,這表明前沿技術(shù)進步是推動農(nóng)業(yè)TFP 增長的主要動力,而農(nóng)業(yè)技術(shù)效率對農(nóng)業(yè)TFP 增長的貢獻有限??h域農(nóng)業(yè)TFP 增長具有空間不平衡性,呈“東高西低”的特征。從時間趨勢看,縣域農(nóng)業(yè)TFP 增長表現(xiàn)出階段性波動,根據(jù)其增長速度可大致分為四個階段,分別年均增長1.50%、6.42%、4.36%和1.43%。
第二,東部地區(qū)縣域農(nóng)業(yè)TFP增長的地區(qū)差異有逐漸縮小態(tài)勢,但全國、中部和西部地區(qū)呈現(xiàn)出擴大趨勢。地區(qū)間縣域農(nóng)業(yè)TFP增長的地區(qū)差異也表現(xiàn)出明顯的上升趨勢,地區(qū)間不平衡問題在加劇。超變密度是造成縣域農(nóng)業(yè)TFP增長地區(qū)差異的主要來源,而地區(qū)內(nèi)部差異和地區(qū)間差異的貢獻相對較低。
第三,全國地區(qū)縣域農(nóng)業(yè)TFP 增長的地區(qū)差異不斷擴大,主要表現(xiàn)為“雙峰”分布。從三大地區(qū)來看,東部地區(qū)農(nóng)業(yè)TFP增長的地區(qū)差異不斷縮小,波峰分布經(jīng)歷由“雙峰”到“單峰”的轉(zhuǎn)變過程;中部和西部地區(qū)農(nóng)業(yè)TFP增長的地區(qū)差異呈擴大態(tài)勢,波峰均主要表現(xiàn)為“雙峰”分布。
根據(jù)以上研究結(jié)論,本文提出如下政策建議:第一,從依靠“單驅(qū)動”提高縣域農(nóng)業(yè)TFP 增長向“雙驅(qū)動”轉(zhuǎn)變。前沿技術(shù)進步對于提升縣域農(nóng)業(yè)TFP增長有著重要貢獻,但是這種“單驅(qū)動”模式并不持續(xù),各級政府應(yīng)通過強化農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣力度、農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、農(nóng)業(yè)人才培訓(xùn)等舉措,優(yōu)化基層縣域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件,全面促進縣域農(nóng)業(yè)技術(shù)效率改善,從而實現(xiàn)依靠“雙驅(qū)動”來促進縣域農(nóng)業(yè)TFP 增長。第二,促進不同縣域間資本、人才、農(nóng)業(yè)技術(shù)等要素資源的流動。農(nóng)業(yè)TFP 增長水平高的縣域應(yīng)發(fā)揮其引領(lǐng)帶動作用,加強對農(nóng)業(yè)發(fā)展較為落后縣域的指導(dǎo)和推動。而農(nóng)業(yè)TFP增長水平低的縣域,應(yīng)結(jié)合自身農(nóng)業(yè)發(fā)展的實際情況,不斷吸收并創(chuàng)新農(nóng)業(yè)技術(shù),創(chuàng)造條件引進農(nóng)業(yè)人才,著力提升縣域農(nóng)業(yè)TFP,推動農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。第三,加強財政支農(nóng)力度,逐漸縮小農(nóng)業(yè)TFP 增長的地區(qū)差異。依據(jù)不同地區(qū)間農(nóng)業(yè)TFP 增長差異,合理調(diào)整財政支農(nóng)力度和比例,重點加強對落后地區(qū)農(nóng)業(yè)的扶持力度,落實對產(chǎn)糧大縣種糧補貼、農(nóng)機購置補貼、獎勵等相關(guān)優(yōu)惠政策,強化基層農(nóng)田水利設(shè)施、農(nóng)技服務(wù)體系建設(shè),推動縣域農(nóng)村金融改革與創(chuàng)新,激發(fā)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活力,逐漸縮小縣域農(nóng)業(yè)TFP增長的地區(qū)差異。