周鵬飛，沈 洋

（1.重慶師范大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，重慶 401331；2.華僑大學(xué) 數(shù)量經(jīng)濟(jì)研究院，福建 廈門 361021）

一、引言

在經(jīng)濟(jì)下行壓力加大、 國際國內(nèi)風(fēng)險(xiǎn)明顯上升， 特別是在新型冠狀病毒肺炎疫情持續(xù)系統(tǒng)性影響的復(fù)雜局面下，穩(wěn)住農(nóng)業(yè)基本盤、發(fā)揮 “三農(nóng)” 壓艙石作用至關(guān)重要。 解決好發(fā)展不平衡不充分問題，重點(diǎn)難點(diǎn)在 “三農(nóng)” ，迫切需要補(bǔ)齊農(nóng)業(yè)農(nóng)村短板弱項(xiàng)，推動(dòng)城鄉(xiāng)協(xié)調(diào)發(fā)展［1］。突破瓶頸約束一方面需要持續(xù)挖掘農(nóng)村轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力的潛力， 另一方面則需要依靠創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)，提高全要素生產(chǎn)率［2］。因此， 提高全要素生產(chǎn)率對(duì)我國全面建成小康社會(huì)以及建設(shè)社會(huì)主義現(xiàn)代化強(qiáng)國具有重要意義。

回顧我國農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的過程， 廣大地區(qū)仍然以 “小農(nóng)經(jīng)濟(jì)” 為主要生產(chǎn)方式，并未徹底脫離 “小農(nóng)經(jīng)濟(jì)” 的本質(zhì)［3］，從而導(dǎo)致農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)效率偏低。 若要從根本上打破 “小農(nóng)經(jīng)濟(jì)” 的生產(chǎn)經(jīng)營方式則必須緊抓農(nóng)業(yè)的規(guī)模化、機(jī)械化、現(xiàn)代化經(jīng)營方式，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的利用率，這也是我國農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的必然路徑和優(yōu)勢(shì)選擇。

重慶是我國西部地區(qū)一個(gè)重要的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)極，集大城市、大農(nóng)村、大山區(qū)、大庫區(qū)于一體，農(nóng)業(yè)是重慶經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要組成部分。 重慶地形單元以山地為主， 大城市與大農(nóng)村并構(gòu)的格局使得城鄉(xiāng)二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的矛盾日漸凸顯。農(nóng)村人口多、耕地少，農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)性矛盾突出，產(chǎn)業(yè)分布散、產(chǎn)業(yè)鏈條短，綜合效益和競(jìng)爭(zhēng)力不強(qiáng)［4］，加上發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的底子薄、基礎(chǔ)弱，使得重慶農(nóng)業(yè)的弱質(zhì)性更加明顯。 重慶振興農(nóng)業(yè)的關(guān)鍵落腳點(diǎn)要以農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革為主線，導(dǎo)向由增產(chǎn)轉(zhuǎn)向提質(zhì)，從過去的依靠增加要素投入轉(zhuǎn)向提高全要素生產(chǎn)率，依靠創(chuàng)新來精準(zhǔn)發(fā)力。 因此，測(cè)算和分析重慶這樣一個(gè)典型區(qū)域的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率及其影響因素，精準(zhǔn)識(shí)別農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展中存在的問題，對(duì)于推動(dòng)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，提高農(nóng)業(yè)創(chuàng)新力和競(jìng)爭(zhēng)力，推動(dòng)脫貧攻堅(jiān)和鄉(xiāng)村振興的有效銜接， 實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化具有重要的政策參考價(jià)值。

二、文獻(xiàn)回顧

生產(chǎn)效率是對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中各類要素配置能力、 資源使用效率和全要素生產(chǎn)率等生產(chǎn)能力的綜合考量。 自Farrell 提出用 “預(yù)估函數(shù)” 推斷生產(chǎn)效率值以來［5］，眾多學(xué)者圍繞著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，從不同角度展開了研究。 總結(jié)現(xiàn)有文獻(xiàn)， 與文章話題相關(guān)的研究?jī)?nèi)容大致可以歸納為以下兩個(gè)方面：

一是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的增長(zhǎng)核算、 空間分異及其收斂性分析等方面的研究。 從空間分布和區(qū)域異質(zhì)性來看，現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)我國新疆自治區(qū)［6］、湖南?。?］、東北三省［8］等地區(qū)以及世界上各經(jīng)濟(jì)體、流域范圍［9］等做了研究，并在省域范圍內(nèi)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的空間延展性與時(shí)間變動(dòng)趨勢(shì)作了闡釋。 從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的增長(zhǎng)潛力和空間延展性來看，王牧野認(rèn)為中國設(shè)施農(nóng)業(yè)面臨著收益率和勞動(dòng)生產(chǎn)率的雙重劣勢(shì)， 盡管設(shè)施農(nóng)業(yè)的全要素生產(chǎn)率穩(wěn)定增長(zhǎng)，呈現(xiàn)出 “技術(shù)進(jìn)步誘導(dǎo)+技術(shù)效率推動(dòng)” 的增長(zhǎng)模式，但仍是低水平增長(zhǎng)［10］。 徐維祥考察了中國省級(jí)層面農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率， 他認(rèn)為2004-2019 年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率呈現(xiàn)出持續(xù)上升趨勢(shì)，若將環(huán)境成本納入統(tǒng)計(jì)范疇內(nèi)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率要低于未考慮環(huán)境成本時(shí)的結(jié)果； 區(qū)域差異整體呈倒 “V” 型變化態(tài)勢(shì)，東西方向上是遞減的，南北方向上反映為倒U 型趨勢(shì)［11］。還有一部分學(xué)者對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的增長(zhǎng)源泉做了探究， 總結(jié)出農(nóng)業(yè)純技術(shù)效率［12］、工業(yè)化［13］和技術(shù)進(jìn)步［14］是推動(dòng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率提高的重要來源。

二是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的影響因素及其提升路徑方面的研究。 周鵬飛發(fā)現(xiàn)三峽庫區(qū)重慶段的農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率內(nèi)在動(dòng)能是綠色技術(shù)進(jìn)步指數(shù)的提高，外部因素則是依靠公路基礎(chǔ)設(shè)施、城鎮(zhèn)化水平和金融支持， 同時(shí)還發(fā)現(xiàn)了財(cái)政支農(nóng)和地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)農(nóng)業(yè) GTFP 有抑制作用［15］。 朱秋博從信息化的角度探究了農(nóng)業(yè)信息化發(fā)展如何影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率， 認(rèn)為信息化對(duì)農(nóng)業(yè)TFP 具有促進(jìn)作用，但是受制于農(nóng)村人力資本不高的原因使得統(tǒng)計(jì)結(jié)果并不顯著［16］。楊均運(yùn)用空間杜賓模型， 從農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施和人力資本投資的角度探討了其對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的影響效應(yīng)， 研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施和農(nóng)村人力資本對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率具有正向作用， 但只有技術(shù)設(shè)施的空間效應(yīng)是顯著的［17］。 此外，還有學(xué)者從農(nóng)地確權(quán)和農(nóng)地細(xì)碎化［18］、農(nóng)戶兼業(yè)行為［19］、農(nóng)機(jī)械跨區(qū)域作業(yè)［20］、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)［21］、數(shù)字普惠金融［22］和農(nóng)村宅基地退出［23］等角度探討了對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的影響效應(yīng)。

綜上所述， 已有文獻(xiàn)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率進(jìn)行了大量的探討， 為本文測(cè)算重慶市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和探尋外部改進(jìn)路徑提供了思路借鑒和方法啟示，但仍然有邊際改進(jìn)的空間。 一方面由于學(xué)者對(duì)于不同地區(qū)、 不同發(fā)展階段所使用的測(cè)度方法以及選取的投入與產(chǎn)出指標(biāo)存在著較大差異， 這使得我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率還未能完整地展現(xiàn)出一個(gè)客觀全貌。同時(shí)宏觀背景持續(xù)演變，產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略也在深度調(diào)整， 我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率呈現(xiàn)出多元化的表現(xiàn)形式。 盡管已有文獻(xiàn)從不同地域或角度對(duì)我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率進(jìn)行了測(cè)算并揭示了其增長(zhǎng)來源，也存在少部分文獻(xiàn)對(duì)重慶市的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)面貌做了探究， 但仍主要是從整個(gè)區(qū)域?qū)用婊蛘呓?jīng)濟(jì)功能區(qū)的角度出發(fā)， 其研究視角和數(shù)據(jù)樣本尺度還比較大［24］。 因此，文章將研究視角擴(kuò)展至縣域?qū)用妫仁沁\(yùn)用DEA 模型測(cè)算并刻畫重慶市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的整體面貌，然后是運(yùn)用面板隨機(jī)效應(yīng)Tobit模型對(duì)其影響因素進(jìn)行數(shù)理層面的驗(yàn)證， 深入剖析了影響重慶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的外部因素， 研究其驅(qū)動(dòng)機(jī)制并分析可行的轉(zhuǎn)型路徑， 這對(duì)于提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率具有很好的理論啟示意義和政策借鑒價(jià)值。

三、研究方法

（一）兩階段半?yún)?shù)DEA 模型

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）是一種不需要預(yù)先估計(jì)參數(shù)和生產(chǎn)函數(shù)形式而用來比較技術(shù)效率的分析方法， 其最大的優(yōu)點(diǎn)是僅依靠獨(dú)立決策單元的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)， 并通過數(shù)學(xué)線性規(guī)劃方法來做非參數(shù)估計(jì)， 現(xiàn)已被廣泛用于各領(lǐng)域生產(chǎn)效率的評(píng)價(jià)研究［25-26］。 然而，傳統(tǒng)的 DEA 兩階段法難以處理形式復(fù)雜且結(jié)構(gòu)未知的序列相關(guān)性、 利用有限樣本測(cè)算效率值可能產(chǎn)生的偏誤性和環(huán)境變量與效率值間內(nèi)生性的影響， 這會(huì)使得環(huán)境變量對(duì)效率值的統(tǒng)計(jì)推斷失效。 Simar［27］在 Hirschberg［28］的基礎(chǔ)上提出解決這些問題的自助法程序， 即兩階段半?yún)?shù)DEA 法。

兩階段半?yún)?shù)DEA 方法的關(guān)鍵是在第一階段中使用投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)集測(cè)算效率值。 假設(shè)有k個(gè)獨(dú)立決策單元，各獨(dú)立決策單元使用N 種生產(chǎn)要素 x（xk=(xk1，xk2…xkn）∈RN）進(jìn)行生產(chǎn)，獲得 M種合意產(chǎn)出 y（yk=(xk1，xk2…xkm）∈RM）。那么在技術(shù)條件 T 下，生產(chǎn)可能集表示為 P（x）={y∶（x，y）∈T}，投入的需求集表示為（y）={x∶（x，y）∈T}。 以生產(chǎn)可能集為例， 技術(shù)效率就表示為某個(gè)給定數(shù)據(jù)點(diǎn)與生產(chǎn)可能集邊界的距離。 一般而言， 當(dāng)存在非零松弛時(shí)， 徑向測(cè)度方法要求投入產(chǎn)出同比例變動(dòng)， 這會(huì)高估獨(dú)立決策單元的效率。 因此文章主要使用Russell 非徑向技術(shù)效率測(cè)算重慶市的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。 對(duì)于特定的點(diǎn)（xi，yi），以產(chǎn)出為導(dǎo)向的CRS 模型為：

式（1）和式（2）中，y是一個(gè)K×M的產(chǎn)出矩陣，x是一個(gè)K×N的投入矩陣；P（x）是生產(chǎn)前沿面的最小包圍面；θ（θ ≥1）衡量了數(shù)據(jù)點(diǎn)（xi，yi）與效率前沿值之間的距離；示當(dāng)投入變量不變時(shí)第k個(gè)獨(dú)立決策單元的產(chǎn)出可以按非比例增加的量， 將其取到數(shù)即可得到文章需要求解的生產(chǎn)效率值。在獲取效率值之后的第二階段，對(duì)s 個(gè) 樣 本 點(diǎn) ， 建 立 截 斷 （Truncated Regression）回歸方程式：

式（3）中，z表示所有環(huán)境變量的信息集，α表示待估系數(shù)，ξ為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。 然后是對(duì)于每一個(gè)i = 1，2，…，s，從在點(diǎn)（1-azi）處左截尾的N（0，σ2）分布隨機(jī)抽取εi； 再是二次計(jì)算每一個(gè)i = 1，2，…，s的 ρ*值，計(jì)算過程為 ρ*= αzi+ ε1；最后是使用最大似然估計(jì)法計(jì)算環(huán)境變量zi的系數(shù)α和標(biāo)準(zhǔn)誤σ。 根據(jù) Simar和Wilson［27］的研究，這種計(jì)算過程和抽取次數(shù)一般設(shè)定為100次。

（二）DEA-Malmquist指數(shù)法

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有典型的周期長(zhǎng)、 動(dòng)態(tài)性和連續(xù)性特征，在長(zhǎng)期生產(chǎn)過程中，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)總是不斷變動(dòng)的， 例如土地流轉(zhuǎn)帶來的規(guī)模效應(yīng)和使用現(xiàn)代農(nóng)業(yè)機(jī)械帶來的先進(jìn)生產(chǎn)力， 而靜態(tài)DEA方法無法刻畫農(nóng)業(yè)生產(chǎn)這些特征。 為更加真實(shí)地反映農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的動(dòng)態(tài)演進(jìn)趨勢(shì)， 結(jié)合Malmquist指數(shù)和DEA模型構(gòu)造t到t+1期的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率變動(dòng)幅度， 引入基于投入產(chǎn)出的方向距離函數(shù)：

式（4）中，δ 為定向輸出效率變量。從時(shí)期 t 到時(shí)期t+1 的Malmquist 生產(chǎn)率指數(shù)可以定義為：

式（5）中，x 為投入向量，y 為產(chǎn)出向量，D 為方向距離函數(shù)。 M 為農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率， 即在時(shí)期t 的技術(shù)T 參照下，從時(shí)期t 到時(shí)期t+1 的生產(chǎn)點(diǎn)距離函數(shù)。 若t 到t+1 時(shí)期的生產(chǎn)效率處于增長(zhǎng)狀態(tài)，那么測(cè)算的M 指數(shù)大于1，反之則指數(shù)小于1。 為避免因時(shí)期選擇的隨機(jī)性造成的測(cè)算結(jié)果不同， 一般是采用多時(shí)期的幾何平均值表征生產(chǎn)效率，即：

式（6）存在兩個(gè)分解指數(shù)，即：

其中，effch 為技術(shù)效率指數(shù)， 反映的是各獨(dú)立決策單元向著生產(chǎn)前沿面靠近的變動(dòng)度， 是一種 “追趕效應(yīng)” ；tech 反映的是t 到t+1 期技術(shù)邊界的移動(dòng)狀況，是一種技術(shù)變動(dòng)的 “增長(zhǎng)效應(yīng)” 。 兩個(gè)指數(shù)結(jié)果的判定標(biāo)準(zhǔn)與M 指數(shù)保持一致。 在實(shí)際計(jì)算過程中，為避免線性規(guī)劃無解和實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)前沿技術(shù)集的一致性， 文章使用的是全局參比可能性集合的M 指數(shù)，其具體表現(xiàn)形式為：PG（x）=P1（x1）∪P2（x2）∪…∪PT（xT）。

四、效率測(cè)度與分析

（一）農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率評(píng)價(jià)體系

評(píng)價(jià)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率需要建立科學(xué)合理的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系， 高效率的經(jīng)濟(jì)體往往能夠通過使用較少的資源投入來獲得較高的產(chǎn)出回報(bào)。 在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的評(píng)價(jià)過程中， 基于農(nóng)業(yè)五要素理論并參考沈洋［29］、金紹榮［30］和楊佳利［31］的做法，選取以下投入產(chǎn)出指標(biāo)構(gòu)建評(píng)價(jià)體系：

1.農(nóng)業(yè)期望產(chǎn)出。 選擇農(nóng)林牧副漁總產(chǎn)值表示農(nóng)業(yè)產(chǎn)出，為了消除價(jià)格影響，文章利用農(nóng)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)以2007 年為基期做了平滑處理。

2.農(nóng)業(yè)要素投入。一是土地投入。從實(shí)際情況來看，土地要素可以分為耕地面積和播種面積，考慮到可能存在耕地廢棄和多季生產(chǎn)的情況， 為了有效反映土地的實(shí)際利用情況， 選取農(nóng)作物播種面積代表土地投入；二是化肥投入?；瘜W(xué)肥料代表了在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中氮肥、鉀肥、鉀肥，以及復(fù)合肥的實(shí)際使用量，選取化肥施用量（折純量）來表示化肥投入； 三是農(nóng)村用電量。 用電量是衡量一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)活躍的重要指標(biāo)， 其主要包含了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)以及農(nóng)民生活行為兩個(gè)指標(biāo)。 隨著農(nóng)業(yè)規(guī)?；蜋C(jī)械化地推進(jìn)，農(nóng)作物播種、灌溉、收割、處理等活動(dòng)大量使用機(jī)械， 現(xiàn)階段大量的農(nóng)用機(jī)械也主要以電能為動(dòng)力能源；四是農(nóng)藥投入。農(nóng)藥反映出農(nóng)民為消除病蟲害帶來的影響而使用的投入。五是勞動(dòng)力投入；為有效反映一定時(shí)期內(nèi)農(nóng)業(yè)的實(shí)際勞動(dòng)力投入數(shù)量， 文章選取所有從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的人作為勞動(dòng)力投入。

（二）效率值實(shí)證分析

1.靜態(tài)生產(chǎn)效率

基于上文對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率投入產(chǎn)出評(píng)價(jià)體系的設(shè)定， 在規(guī)模報(bào)酬不變和產(chǎn)出導(dǎo)向的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率測(cè)度結(jié)果見表1。

表1 2007-2020 年重慶市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率測(cè)度結(jié)果

由表 1 可知，2007—2020 年重慶市 37 個(gè)區(qū)縣的Russell 非徑向效率值的均值為0.591， 表明考察期內(nèi)重慶市農(nóng)業(yè)效率還有較大的改進(jìn)空間。從整個(gè)考察期全局角度來看， 重慶市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的變動(dòng)呈現(xiàn)先下降后上升的U 型趨勢(shì)。 再從各區(qū)縣具體來看， 其分布格局朝著兩頭小中間大的 “橄欖型” 狀態(tài)推進(jìn)，區(qū)域間效率差異持續(xù)縮小。最后從各區(qū)縣生產(chǎn)效率的均值來看， 只有江北區(qū)效率值為1，永川、南川和潼南等9 個(gè)地區(qū)生產(chǎn)效率低于0.5，這暗含著以往生產(chǎn)效率較低的地區(qū)不斷模仿學(xué)習(xí)高效率地區(qū)， 在固定生產(chǎn)前沿面條件下大部分地區(qū)的技術(shù)效率得以提高。

2.動(dòng)態(tài)全要素生產(chǎn)率

囿于DEA 模型測(cè)算的是靜態(tài)效率，無法反映農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的動(dòng)態(tài)性和連續(xù)性等特征。對(duì)此，此部分從動(dòng)態(tài)角度出發(fā)，運(yùn)用全局M 指數(shù)解析重慶市農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的動(dòng)態(tài)變動(dòng)情況。

由表 2 可知，M 指數(shù)的均值為 0.994， 表明2007—2020 年重慶市農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。從其分解項(xiàng)來看，重慶市農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率維持在一個(gè)較高水平值的驅(qū)動(dòng)力來源于規(guī)模效率的改善， 而農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步指數(shù)持續(xù)惡化是抑制生產(chǎn)效率的重要障礙因子， 因而推動(dòng)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的內(nèi)在動(dòng)力是各區(qū)縣相互模仿學(xué)習(xí)的追趕效應(yīng)，農(nóng)業(yè)技術(shù)產(chǎn)生的 “增長(zhǎng)效應(yīng)” 不明顯。從具體區(qū)域來看， 重慶市大部分地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率主要呈現(xiàn)惡化趨勢(shì)。同時(shí)，各地區(qū)分解的指數(shù)也印證了農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的驅(qū)動(dòng)力是規(guī)模效率而不是技術(shù)進(jìn)步。這個(gè)結(jié)論與上文DEA 靜態(tài)效率值的結(jié)果有所不同，甚至出現(xiàn)了截然不同的結(jié)論，產(chǎn)生這種相悖結(jié)論的原因是不同模型的技術(shù)參考集和生產(chǎn)前沿面不同。 Russell 非徑向效率主要是基于當(dāng)期生產(chǎn)技術(shù)測(cè)算出來的結(jié)果，而全局M 指數(shù)測(cè)算的結(jié)果則是將所有時(shí)期的生產(chǎn)技術(shù)集作為參考標(biāo)準(zhǔn)，因而技術(shù)集和生產(chǎn)前沿是截然不同的。

表2 2007-2020 年重慶市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率M 指數(shù)

五、影響因素實(shí)證考察

（一）影響因素

為厘清影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的外部因素， 本部分以重慶市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率為被解釋變量， 在此基礎(chǔ)上構(gòu)建面板Tobit 模型， 以進(jìn)一步明晰影響重慶市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的因素。 相關(guān)文獻(xiàn)主要從宏觀經(jīng)濟(jì)的角度來分析其影響， 因而文章主要從以下六個(gè)方面來探討：

1.城鎮(zhèn)化（Urban）。 在典型的二元制經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)中， 城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率既有推動(dòng)作用也有抑制作用［32］。 一方面，大量的青壯年勞動(dòng)力涌入城市，使得農(nóng)村主要?jiǎng)趧?dòng)力大量流失；另一方面，城鎮(zhèn)化大量占用農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料，例如土地、水等，使得農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展更加艱難。與此同時(shí)，城鎮(zhèn)化水平的提高使得大量的人口涌入都市， 這就為農(nóng)業(yè)規(guī)?；?jīng)營、機(jī)械化操作提供可能。文章選取城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋戎刈鳛槌擎?zhèn)化的代理變量。

2.金融信貸（Fin）。 金融作為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)正常運(yùn)行的 “血液” ，在金融扶貧和鄉(xiāng)村振興過程中發(fā)揮著重要作用。同時(shí)服務(wù)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)，助力農(nóng)業(yè)健康發(fā)展正是金融天然使命所在［22］。 農(nóng)業(yè)作為人類有史以來唯一長(zhǎng)盛不衰的產(chǎn)業(yè)， 提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率所需要的農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施、 農(nóng)業(yè)技能、 先進(jìn)裝備、農(nóng)業(yè)種子和勞動(dòng)力都離不開資金支持。一般而言， 金融信貸可以破解農(nóng)業(yè)企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新和組織變革中遇到的資金短缺問題， 這能推動(dòng)農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步和提升管理效率［33］。 金融信貸能解決農(nóng)戶信貸約束和提高資金可得性， 通過信貸支持為農(nóng)業(yè)發(fā)展 “輸血” ，從而解決農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中資金供需矛盾難題。因此，金融信貸能破解農(nóng)業(yè)技術(shù)的資金短缺問題， 從而有助于農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新和優(yōu)化農(nóng)業(yè)要素投入組合，有助于提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。文章選取人均貸款余額作為金融信貸的代理變量。

3.道路通達(dá)度（Road）。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中，交通運(yùn)輸便利了城鄉(xiāng)之間的交流， 進(jìn)而促使區(qū)域內(nèi)人員交流、 農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易增加， 促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。 夏明學(xué)［34］指出鄉(xiāng)道公路對(duì)農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟(jì)起顯著作用，而縣道則起著極其重要的作用。但由于各地區(qū)農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)不同，各種公路所起的作用不同。文章選取各類型的公路總里程作為道路通達(dá)度的代理變量。

4.城鄉(xiāng)收入差距（Gap）。由于城市和鄉(xiāng)村間的要素稟賦有所差異， 生產(chǎn)要素會(huì)從稟賦較差的地區(qū)流向稟賦較好的地區(qū)， 具體反映為擁有高技能水平的勞動(dòng)力或產(chǎn)出效率較高的企業(yè)會(huì)集聚在資本回報(bào)率更高的地區(qū)， 而能力較低的主體則會(huì)選擇那些市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)不大但資本回報(bào)率較低的地區(qū)或產(chǎn)業(yè)。由于城市內(nèi)部的要素流動(dòng)屬于要素再配置，不會(huì)涉及資源總量的增減， 此時(shí)在空間分類和空間選擇機(jī)制影響下， 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)主體會(huì)從流向那些收入較高的產(chǎn)業(yè)， 由此城市收入分化引致的城鄉(xiāng)收入差距對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)最直接的影響就是扭轉(zhuǎn)了以往農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的勞動(dòng)力配置格局， 過大的收入差距會(huì)使得鄉(xiāng)村要素 “失血” 和資本 “外逃” ，因此對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率產(chǎn)生影響。 文章選取農(nóng)村居民可支配收入與城鎮(zhèn)居民可支配收入的比值來衡量城鄉(xiāng)居民收入差。

5.財(cái)政支農(nóng)（Gov）。多數(shù)學(xué)者認(rèn)為財(cái)政支農(nóng)補(bǔ)貼能夠調(diào)動(dòng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)主體的生產(chǎn)積極性， 對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率有積極作用。一方面，農(nóng)業(yè)財(cái)政補(bǔ)貼通過增加農(nóng)戶轉(zhuǎn)移收入、 提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者繼續(xù)教育和接受專業(yè)培訓(xùn)的機(jī)會(huì)， 從而提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者的投資能力和經(jīng)營能力； 另一方面財(cái)政支農(nóng)補(bǔ)貼中的信貸補(bǔ)貼能夠?yàn)檗r(nóng)作物流通過程中的收購、運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和加工等環(huán)節(jié)提供財(cái)政貼息， 在為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者提供及時(shí)有效的融資渠道的同時(shí)還能降低融資成本，從而提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率［35］。 文章選取財(cái)政用于農(nóng)林水務(wù)支出額作為財(cái)政支農(nóng)的代理變量。

6.工業(yè)化（Ind）。 工業(yè)化的生產(chǎn)理論與方式對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)有著較為明顯的影響， 工業(yè)化進(jìn)程中伴隨的生產(chǎn)組織化、 專業(yè)化和規(guī)?；卣魇沟霉I(yè)生產(chǎn)效率顯著高于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)［13］。 亞當(dāng)·斯密在分工理論中指出因農(nóng)業(yè)分工的有限性使得農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率要低于制造業(yè)。 在工業(yè)化初期， 農(nóng)業(yè)自身并不具備馬爾薩斯陷阱和實(shí)現(xiàn) “起飛” 的條件，其發(fā)展必須借力于 “工業(yè)化” 等外部性力量的驅(qū)動(dòng)，或者說該階段農(nóng)業(yè)發(fā)展的突出特征是外部性和被動(dòng)性［36］。 勞動(dòng)力的工業(yè)化配置扭轉(zhuǎn)了傳統(tǒng)勞動(dòng)力過密化的要素組合結(jié)構(gòu)，農(nóng)業(yè)資本—?jiǎng)趧?dòng)比提高，相應(yīng)地， 勞動(dòng)密集型傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)體系逐步轉(zhuǎn)向以資本廣化和資本深化的資本密集型［37］。 從經(jīng)濟(jì)實(shí)踐來看， 隨著工業(yè)化進(jìn)程朝著農(nóng)村腹地深入推進(jìn)， 其攜帶的資本深化能帶動(dòng)農(nóng)業(yè)向著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)外包化、機(jī)械化和集群式跨區(qū)域協(xié)作轉(zhuǎn)變。作為技術(shù)進(jìn)步在勞動(dòng)工具層面的具體反映， 工業(yè)化能為鄉(xiāng)村和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供農(nóng)業(yè)機(jī)械和現(xiàn)代工具，這能節(jié)約勞動(dòng)力成本和優(yōu)化資源配置效率， 由此帶來生產(chǎn)效率和管理效率兩方面的提高。 文章選取第二產(chǎn)業(yè)增加值占區(qū)域生產(chǎn)總值的比重作為工業(yè)化的代理變量。

（二）計(jì)量模型

在做回歸時(shí)， 連續(xù)型的被解釋變量有的時(shí)候因?yàn)榻財(cái)嗷蚪囟露荒苓x取一定范圍的值， 因傳統(tǒng)線性O(shè)LS 模型忽略了因變量的約束條件，當(dāng)非線性擾動(dòng)項(xiàng)被納入擾動(dòng)項(xiàng)中， 這會(huì)導(dǎo)致估計(jì)量不一致。 Tobit 認(rèn)為用MLE 對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)的結(jié)果更為穩(wěn)健。 一般而言，面板固定效應(yīng)Tobit 模型無法得到一致和無偏的估計(jì)量， 所以選用隨機(jī)效應(yīng)Tobit 模型作為基準(zhǔn)回歸模型?？傻玫揭韵路蔷€性Tobit 估計(jì)模型：

式（9）中，y 表示農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率值，此處使用的是Russell 非徑向效率值；a 為各解釋變量的相關(guān)系數(shù)；a0為常數(shù)項(xiàng)； 下標(biāo)i 和t 分別為地區(qū)和年份；ε 為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，獨(dú)立且服從正態(tài)分布。 在實(shí)際擬合計(jì)算過程中， 為降低異方差干擾和縮小各變量的數(shù)量級(jí)， 文章對(duì)所有解釋變量作了對(duì)數(shù)化處理。

（三）實(shí)證分析

文章參照馮宗憲［38］的做法，采用截面數(shù)據(jù)與時(shí)間序列混合的樣本集重新估算非徑向效率值，這也相當(dāng)于是得出一個(gè)跨年度的共同農(nóng)業(yè)生產(chǎn)前沿面， 使各地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)主體在同一標(biāo)準(zhǔn)下作相對(duì)比較分析。 李新春［39］也認(rèn)為，若對(duì)不同地區(qū)或不同產(chǎn)業(yè)的效率值進(jìn)行估算時(shí)若采用不同的生產(chǎn)前沿面， 不僅會(huì)使得不同地區(qū)的生產(chǎn)效率無法跨年度比較， 還會(huì)使得環(huán)境變量對(duì)其的統(tǒng)計(jì)推斷難以反映真實(shí)情況。 為揭示影響重慶市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的宏觀外部因素，結(jié)合式（9）設(shè)定的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型， 使用STATA 17.0 軟件對(duì)重慶市2007—2020 年37 個(gè)區(qū)縣的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合計(jì)算。 考慮到單一模型的擬合結(jié)果不能不穩(wěn)健， 文章效仿Badunenko［40］的思路，同時(shí)給出了基于混合截面數(shù)據(jù)的 Tobit、Truncreg 和 Simarwilson 三種模型的估計(jì)結(jié)果作為對(duì)照。

由表3 可知， 從環(huán)境變量對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的影響方向來看，財(cái)政支農(nóng)、金融支持、收入差距和道路通達(dá)度對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的影響顯著為正，符合預(yù)期。 但城鎮(zhèn)化和工業(yè)化對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的影響顯著為負(fù)，不符合預(yù)期。 其可能的原因是，在城鎮(zhèn)化發(fā)展初期， 城鎮(zhèn)非農(nóng)部門利用優(yōu)于鄉(xiāng)村或農(nóng)業(yè)部門的初始條件，并在市場(chǎng)機(jī)制和 “城市偏向” 政策的激勵(lì)下， 工業(yè)部門和服務(wù)部門通過產(chǎn)業(yè)集聚和人口集聚所伴隨的 “極化效應(yīng)” 和 “虹吸效應(yīng)” 對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)部門的資源要素具有很強(qiáng)的吸力，大量的優(yōu)勢(shì)資源和先進(jìn)生產(chǎn)力逐步 “逃離” 鄉(xiāng)村，這就產(chǎn)生了城鎮(zhèn)化快速發(fā)展與農(nóng)業(yè)農(nóng)村部門 “失血” 過度并存的失衡狀態(tài)。長(zhǎng)此以往，農(nóng)業(yè)部門會(huì)嚴(yán)重滯后于城市化進(jìn)程， 城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)的弊端進(jìn)一步凸顯， 即城鎮(zhèn)化的發(fā)展是不利于提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的［41］。 重慶是集 “大城市、大山區(qū)、大農(nóng)村、大庫區(qū)” 于一體的綜合立體化城市，同時(shí) “三山夾兩谷” 的地形地貌限制了城市資源流向鄉(xiāng)村腹地， 這就造就了重慶市在推進(jìn)城鎮(zhèn)化的進(jìn)程中需要從更多方面統(tǒng)籌城鄉(xiāng)協(xié)調(diào)發(fā)展， 同時(shí)囿于現(xiàn)階段重慶市城鎮(zhèn)化水平仍處于較低層次， 中心城區(qū)對(duì)周邊縣城的吸附效應(yīng)較大， 縣域核心城區(qū)對(duì)鄉(xiāng)村勞動(dòng)力和優(yōu)質(zhì)資源的吸引力較強(qiáng)。因此，重慶市的城鎮(zhèn)化整體上是不利于提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的。 從工業(yè)化角度來看， 由于農(nóng)業(yè)比較收益和勞動(dòng)邊際生產(chǎn)力還不夠高，在工業(yè)對(duì)農(nóng)業(yè)的 “反哺” 機(jī)制和資源回流渠道還未完全暢通的情況下， 將會(huì)導(dǎo)致人力資本、 資金資本和技術(shù)資本等在內(nèi)的優(yōu)質(zhì)資源外流，農(nóng)村老齡化、空心化現(xiàn)象進(jìn)一步固化，這種工業(yè)與農(nóng)業(yè)部協(xié)調(diào)的現(xiàn)象抑制了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率［42］。

表3 實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果

六、研究結(jié)論與政策建議

研究表明，2007-2020 年重慶市的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率均值為0.591， 先后經(jīng)歷了下降再上升的U型演化過程， 且重慶市各區(qū)縣的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率差距正在縮小，兩端小中間大的 “橄欖型” 分異格局進(jìn)一步凸顯。 考察期內(nèi)重慶市農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率年均下降0.6%，產(chǎn)生效率損失的根源是技術(shù)效率指數(shù)持續(xù)惡化。盡管規(guī)模效率呈現(xiàn)增長(zhǎng)之勢(shì)，但還不足以彌補(bǔ)技術(shù)效率損失造成的全要素生產(chǎn)率下降。 第二階段隨機(jī)效應(yīng)Tobit 模型顯示， 財(cái)政支農(nóng)、 金融信貸和道路通達(dá)度對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的影響顯著為正，而工業(yè)化、城鎮(zhèn)化和收入差距對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的影響卻是顯著為負(fù)的， 這一結(jié)論在經(jīng)過一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)后依然成立。 為進(jìn)一步提高重慶市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，助力打造中國 “經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)第四極” ，結(jié)合研究結(jié)論，文章提出以下政策建議：

第一，以農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新為切入點(diǎn)，健全農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新機(jī)制。農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新離不開國家、企業(yè)和科研院所對(duì)農(nóng)業(yè)科技的投入， 應(yīng)鼓勵(lì)農(nóng)業(yè)科研院所與新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體的協(xié)同合作， 鼓勵(lì)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新要素逐步向其轉(zhuǎn)移，全面提升農(nóng)業(yè)技術(shù)開發(fā)、產(chǎn)品熟化與產(chǎn)業(yè)化發(fā)展的能力。與此同時(shí)，完善利益分配機(jī)制， 倡導(dǎo)和推進(jìn)農(nóng)業(yè)專利技術(shù)產(chǎn)業(yè)化和市場(chǎng)化進(jìn)程，加快建設(shè)農(nóng)業(yè)科研技術(shù)隊(duì)伍，推動(dòng)成熟適用的農(nóng)業(yè)科技應(yīng)用規(guī)模， 促進(jìn)產(chǎn)學(xué)研深度融合。

第二， 加快構(gòu)建全域鄉(xiāng)村振興規(guī)劃金融管理機(jī)制，完善拓展涉農(nóng)金融服務(wù)鏈條。各地區(qū)應(yīng)堅(jiān)持兼顧當(dāng)前和謀劃長(zhǎng)遠(yuǎn)相結(jié)合的原則， 因地制宜地結(jié)合鄉(xiāng)村振興重點(diǎn)、難點(diǎn)和支點(diǎn)，打通金融服務(wù)供給 “最后一公里” ，推進(jìn)金融資金在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、基礎(chǔ)設(shè)施完善和基層鄉(xiāng)風(fēng)文明建設(shè)等方面投入和支持。同時(shí)應(yīng)多矩陣構(gòu)建農(nóng)村金融供給主體，搭建商業(yè)型為主和政策性為輔的金融供給體系， 強(qiáng)化商業(yè)銀行、 政策性銀行等金融中介在完善農(nóng)村金融服務(wù)中的責(zé)任意識(shí)，鼓勵(lì)政府、合作社和銀行合作推出惠農(nóng)金融產(chǎn)品， 發(fā)展以農(nóng)村產(chǎn)權(quán)抵押為主的多種融資渠道。 用好財(cái)政補(bǔ)息、貼息的政策扶持，拓寬金融服務(wù)方式、功能和范圍，持續(xù)完善數(shù)字普惠金融產(chǎn)品供給。 針對(duì)農(nóng)戶和涉農(nóng)小微企業(yè)個(gè)性化和差異化金融服務(wù)需求，可以在經(jīng)營授權(quán)、客戶準(zhǔn)入、 業(yè)務(wù)流程和產(chǎn)品創(chuàng)新等方面出臺(tái)差異化政策。

第三，加強(qiáng)涉農(nóng)資金監(jiān)督管理，優(yōu)化財(cái)政支出結(jié)構(gòu)。按照全過程預(yù)算管理相關(guān)要求，系統(tǒng)且全面地梳理各項(xiàng)涉農(nóng)資金項(xiàng)目名錄， 圍繞補(bǔ)齊財(cái)政支持鄉(xiāng)村振興的短板， 極力促進(jìn)形成多元化投入目標(biāo)格局，充分利用好財(cái)政 “四兩撥千斤” 的作用。強(qiáng)化針對(duì)農(nóng)村要素一般公共預(yù)算支出的財(cái)政補(bǔ)貼績(jī)效，提高對(duì)農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)保障、農(nóng)業(yè)科技、農(nóng)產(chǎn)品技術(shù)研發(fā)等方面的補(bǔ)貼力度， 堅(jiān)持并完善最低收購價(jià)政策，推動(dòng)建立良種補(bǔ)貼、種糧補(bǔ)貼和農(nóng)資補(bǔ)貼等 “多合一” 調(diào)控體系。通過 “以獎(jiǎng)代補(bǔ)” 的方式，探索開拓新的補(bǔ)貼系類科目， 發(fā)揮好財(cái)政政策對(duì)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的引導(dǎo)作用。 實(shí)施好農(nóng)林水支出預(yù)算執(zhí)行情況的統(tǒng)計(jì)監(jiān)測(cè)工作， 嚴(yán)格把控財(cái)政涉農(nóng)資金的監(jiān)督檢查和績(jī)效考核環(huán)節(jié)，規(guī)范完善 “大專項(xiàng)+任務(wù)清單” 的管理模式，及時(shí)修訂財(cái)政支農(nóng)資金管理辦法和目標(biāo)， 提高財(cái)政支農(nóng)資金的均衡性和安全性。