杜慧彬

（寧夏職業(yè)技術學院，寧夏 銀川 750021）

農業(yè)是國民經濟建設與發(fā)展的重要支柱產業(yè)。地區(qū)農業(yè)的良性發(fā)展對于經濟發(fā)展、社會穩(wěn)定和生態(tài)安全起到至關重要的作用。全要素生產率被認為是具有長期增長效應的經濟驅動力，提升農業(yè)全要素生產率是實現(xiàn)中國農業(yè)高質量發(fā)展的關鍵，是推動中國農業(yè)穩(wěn)定增長和促進農業(yè)提質增效的必然選擇和根本出路[1]。全要素生產率又稱為索洛余值，由美國經濟學家索洛首次提出，用于解釋經濟增長中剔除投入要素貢獻后的增長部分，是各種生產投入要素貢獻以外的，由技術進步、技術效率、管理創(chuàng)新、社會經濟制度等因素所導致的產出增加，具有長期增長效應[2]。

相較其他產業(yè)而言，對農業(yè)全要素生產率的考察更要考慮空間效應，因為農業(yè)對自然因素的依賴性更高。農業(yè)的自然屬性要求它的生產要有特定的區(qū)域生態(tài)環(huán)境，也就是適宜的水源、土壤和氣候等條件?？臻g計量經濟學通過考察區(qū)域的空間效應來分析空間不平等的不同屬性。通常情況下，不同空間結構之間存在2 種不同的特性，即空間異質性與空間相關性。前者也稱為空間結構差異，即不同的空間結構間存在非均衡性；后者主要取決于地理空間所處的相對位置，這些空間會產生交互作用，并彼此具有依賴性?？臻g結構的差異引起區(qū)域自然條件各不相同，其產出效率相應地也會存在差異性，因而研究農業(yè)全要素生產率卻不考慮空間效應是不科學、不全面的。寧夏的北部引黃灌溉區(qū)、中部干旱帶和南部地區(qū)的生態(tài)環(huán)境各不相同，北部地區(qū)位于銀川平原、衛(wèi)寧平原和賀蘭山自然保護區(qū)，擁有黃河自流灌溉和賀蘭山生態(tài)屏障的自然優(yōu)勢，農業(yè)生產環(huán)境優(yōu)越；中部地區(qū)干旱缺水，沙化嚴重，生態(tài)脆弱；南部地區(qū)位于干旱半干旱區(qū)。從自然生產條件的不同可以推斷寧夏各區(qū)域的農業(yè)生產有較大的差異。對寧夏農業(yè)全要素生產率的空間效應進行研究，有利于發(fā)揮各區(qū)域比較優(yōu)勢，促進各類要素合理流動和高效集聚，優(yōu)化區(qū)域間資源配置，強化農業(yè)技術對區(qū)域發(fā)展的輻射帶動作用，順應空間結構變化趨勢，推動農業(yè)生產向具有更強糧食生產功能區(qū)域進行轉移。

本文首先采用DEA-Malmquist指數(shù)法測算寧夏的農業(yè)全要素生產率；其次用Stata 13.1 軟件檢驗農業(yè)全要素生產率的空間異質性；再運用Geoda 一階Rook 相鄰建立權重矩陣，進一步分析農業(yè)全要素生產率與技術進步的空間相關性；最后根據(jù)上述研究對寧夏地區(qū)的農業(yè)增長給出結論與建議。

1 文獻綜述

根據(jù)經濟增長理論，在完全競爭市場，如果資源是可以自由流動的，那么資源會自發(fā)地從低生產率企業(yè)流入高生產率企業(yè)，因而市場上所有企業(yè)的生產率應該是相同的。農業(yè)生產的資源在空間（或區(qū)域）層面的配置如果不符合效率原則，就會存在空間配置扭曲。要素的配置既有區(qū)域內部各生產單元之間的配置，又有跨區(qū)域的流動和配置。要素的區(qū)域內配置效率以及跨區(qū)域配置效率，對于區(qū)域農業(yè)一體化發(fā)展、農民收入水平的變化、區(qū)域間農業(yè)生產差距都會產生重大影響。

農業(yè)生產依附于自然環(huán)境，對自然資源產生較強的依賴性，同時農業(yè)生產過程對自然環(huán)境產生較強的外部效應，且因自然資源稟賦的集聚效應存在，農業(yè)生產具有較高的地理集聚效應，即有較強的空間相關性。在技術條件落后的早期，人類無法解決因地理位置限制帶來的空間資源配置差異，隨著勞動力、技術、投入等要素的產生和快速流動，農業(yè)生產逐漸打破了空間帶來的局限性，進一步促進了農業(yè)生產要素在地區(qū)之間的流動和增值。楊剛等[3]對1998—2012年的中國農業(yè)全要素生產率值進行了檢驗，認為大多數(shù)年份具有顯著的空間相關性，全局不顯著的年份在局部存在區(qū)域聚集性。劉莉等[4]對我國農業(yè)全要素生產率的空間效應進行檢驗，發(fā)現(xiàn)其具有顯著的正向空間溢出效應，也就是說一個地區(qū)農業(yè)全要素生產率的提升對于鄰近地區(qū)農業(yè)全要素生產率的增長具有促進作用。李欠男等[5]測算了1978—2015 年中國?。▍^(qū)、市）的農業(yè)全要素生產率，用空間誤差模型檢驗了空間相關性，認為空間因素對農業(yè)全要素生產率有顯著的正向影響，并且存在空間條件收斂，但由于各區(qū)域資源稟賦的差異，各地區(qū)收斂速度迥異[5]。王紫露等[6]研究了長三角城市群的農業(yè)全要素生產率及其時空演變，發(fā)現(xiàn)26 個城市間農業(yè)生產效率、規(guī)模效率空間差異較大[6]。而另有一部分學者認為我國農業(yè)全要素生產率在空間上并不存在顯著的溢出關聯(lián)效應[7-8]。已有文獻缺少對寧夏農業(yè)全要素生產率的空間效應研究，故本文對寧夏地區(qū)的農業(yè)生產空間異質性與相關性展開較深入的研究。

2 研究設計

2.1 研究方法

2.1.1空間異質性研究方法 測算區(qū)域發(fā)展的不均等和差異性的研究通常采用極差、泰爾指數(shù)、標準差、變異系數(shù)、基尼系數(shù)等方法。本研究采用泰爾指數(shù)測算區(qū)域間與區(qū)域內農業(yè)全要素生產率的差距與變化趨勢。

2.1.2空間相關性研究方法 在進行空間相關性檢驗時，通常會采用Anselin 提出的莫蘭指數(shù)法（Moran’s I 法），通過借助空間權重矩陣判斷空間單元之間的影響強度。

1）空間權重矩陣W。在很多研究中，最常用的空間權重矩陣方式是地理鄰接權重。由于經濟主體與其所處的地理空間位置有著密切聯(lián)系，為了將空間位置信息引入統(tǒng)計分析，首先構造一個空間鄰接矩陣來定義空間區(qū)域的相互關系，簡化空間信息，以權重的方式突出區(qū)域的空間位置與經濟變量的關聯(lián)，即

式中：wmn表示區(qū)域m與n的鄰接關系，用1、0分別表示區(qū)域鄰接、不鄰接的關系。

在對農業(yè)生產的考量中，大多采用地理鄰接矩陣，比如楊剛等[3]對中國農業(yè)全要素生產率空間效應的考察，以及李兆亮等[9]對中國農業(yè)綠色經濟增長的空間相關性的考察，都優(yōu)先采用鄰接矩陣表達空間單元的關系。

2）全局莫蘭指數(shù)。全局Moran’s I 指數(shù)的表達式：

式中：wij是空間鄰接矩陣；xi是位置（區(qū)域）i的屬性值為所有空間權重之和。Moran’s I 指數(shù)I的取值一般在-1 到1 之間，大于0 表示正的自相關，即高值與高值相鄰、低值與低值相鄰；小于0表示負的自相關，即高值與低值相鄰。如果Moran’s I指數(shù)接近于0，則表明空間分布是隨機的，不存在空間自相關。

2.2 變量選取與數(shù)據(jù)來源

對于變量的選擇，本文參考大多數(shù)研究者選取指標的方式，比如全炯振[10]對產出要素、土地投入要素、資本投入要素、中間投入要素的選擇，以及史常亮等[11]對投入和產出變量的選擇。

2.2.1產出變量 農林牧漁業(yè)總產值（萬元），采用2006 年不變價的農林牧漁業(yè)總產值。2006—2017年的農林牧漁總產值與農林牧漁總產值指數(shù)均取自歷年的《寧夏統(tǒng)計年鑒》。

2.2.2投入變量 投入變量主要有以下幾種。①土地投入：農作物總播種面積（hm2）；②勞動力投入：農林牧漁業(yè)從業(yè)人員（人）；③資本投入：機械總動力（104kW）；④中間投入：化肥施用量（t）。其中農作物總播種面積、農林牧漁業(yè)從業(yè)人員、化肥施用量取自2007—2018年的《寧夏統(tǒng)計年鑒》，機械總動力取自2007—2018年的《中國縣（市）社會經濟統(tǒng)計年鑒》以及寧夏各市（縣、區(qū)）2006—2017 年的國民經濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報。

2.2.3不規(guī)范數(shù)據(jù)的調整與缺失數(shù)據(jù)的處理 由于2015年以后農業(yè)運輸動力不再計入農機總動力，統(tǒng)計年鑒上的農機總動力比往年下降25%左右，為了保證數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性以及準確性，依據(jù)國家統(tǒng)計局公布的寧夏機械總動力的數(shù)據(jù)，對2016 年、2017 年各縣域的農機總動力做了平穩(wěn)性調整。

2.3 研究區(qū)域界定

2.3.1研究區(qū)域界定 綜合考慮各種變量以及數(shù)據(jù)的可得性，本文選取寧夏22 個市（縣、區(qū)）為研究對象，并按照寧夏統(tǒng)計局網站對寧夏數(shù)據(jù)市（縣、區(qū)）的年度歸類方式，將興慶區(qū)、金鳳區(qū)和西夏區(qū)歸為銀川市區(qū)，將大武口和惠農區(qū)歸為石嘴山市區(qū)，最終形成19 個市（縣、區(qū)），并對2006—2017 年的面板數(shù)據(jù)進行分析。

2.3.2數(shù)據(jù)來源 本文采用的數(shù)據(jù)均來源于國家統(tǒng)計局網站公布的2006—2017 年全國和寧夏的數(shù)據(jù)、寧夏統(tǒng)計局網站公布的2006—2017年寧夏的數(shù)據(jù)，以及2006—2018 年的《中國縣（市）社會經濟統(tǒng)計年鑒》。

2.3.3數(shù)據(jù)指數(shù) 總產值、GDP、收入的處理均采用環(huán)比指數(shù)連乘法進行換算得出[12]。

3 寧夏農業(yè)全要素生產率空間相關性分析

運用Deap 2.1 軟件將2006—2017 年間寧夏19個市（縣、區(qū)）的農業(yè)投入產出數(shù)據(jù)作為樣本，測算農業(yè)全要素生產率、技術進步指數(shù)和技術效率變化指數(shù)。

3.1 寧夏農業(yè)全要素生產率及其分解項

通過對全要素生產率測算方法進行分解，發(fā)現(xiàn)全要素生產率是由技術進步與技術效率的共同作用決定的，因而在研究農業(yè)全要素生產率變化特點的過程中要對技術進步與技術效率進行分析，見表1。

表1 寧夏農業(yè)全要素生產率和分解項變化指數(shù)（2007—2017年）

寧夏農業(yè)全要素生產率具有以下特點：第一，在2007—2017年間，寧夏農業(yè)全要素生產率平均指數(shù)為1.040，表示年均增長率為4%，累積增長率（2006年=1）為1.516，較2006年增長0.516倍；第二，農業(yè)技術效率指數(shù)為1.001，技術進步指數(shù)為1.039，雖然都有所增長，但是農業(yè)技術效率增長不明顯，基本保持不變；第三，2006 年以來，寧夏農業(yè)全要素生產率的改善得益于技術進步的增進，但這種進步并不穩(wěn)定，表現(xiàn)出明顯的波動性，特別是在2008 年到2010年。

3.2 空間效應分析

3.2.1空間異質性分析 運用Stata 13.1 軟件對寧夏農業(yè)全要素生產率進行泰爾指數(shù)測算。這里將寧夏22 個市（縣、區(qū)）從北到南依次分為北部、中部和南部3個區(qū)域①北部：銀川市、永寧縣、賀蘭縣、靈武市、平羅縣、石嘴山市；中部：利通區(qū)、紅寺堡區(qū)、鹽池縣、同心縣、青銅峽市、沙坡頭區(qū)、中寧縣；南部：原州區(qū)、西吉縣、隆德縣、涇源縣、彭陽縣、海原縣。（杜慧彬. 生態(tài)文明建設背景下寧夏農業(yè)全要素生產率研究[D]. 銀川：寧夏大學，2021：47.）。

1）寧夏農業(yè)全要素生產率的總泰爾指數(shù)。從圖1 可以看出，寧夏農業(yè)全要素生產率的泰爾指數(shù)呈現(xiàn)下降趨勢，從2007 年的0.004 4 降低到2017 年的0.001 0。雖然在2007—2009年呈現(xiàn)上升趨勢，從0.004 4上漲到0.006 8，說明這幾年農業(yè)全要素生產率有比較明顯的發(fā)散趨勢，但在之后幾年又迅速下跌，從0.006 8 下降到0.001 0?？梢?，寧夏區(qū)域內農業(yè)全要素生產率的差距在逐漸縮小。

圖1 2007—2017年寧夏農業(yè)全要素生產率的泰爾指數(shù)

2）組間差異與組內差異的貢獻率。泰爾指數(shù)可以分為組內貢獻和組間貢獻。圖2 表明，組內差異始終是整體不均等的重要組成部分，2007 年組內差異貢獻率高達96.8%，盡管逐漸有所下降，最低值為2011 年的0.555，但在整個觀察期內，其貢獻率都高于組間差異貢獻率，并且在2017年的貢獻率高達100%。與此同時，組間差異貢獻率從初始的0.032震蕩上升，最高點為2011 年的0.445，隨后逐漸回落，到2017年組間差異貢獻率下降為0?？梢?，降低組內差異可以有效減小寧夏區(qū)域內部農業(yè)全要素生產率的差距。

圖2 2007—2017年寧夏農業(yè)全要素生產率泰爾指數(shù)組內差異與組間差異貢獻率

3）北部、中部和南部地區(qū)農業(yè)全要素生產率差異的泰爾指數(shù)值。為了進一步了解不同地區(qū)農業(yè)全要素生產率水平差異，把寧夏地區(qū)農業(yè)全要素生產率的泰爾指數(shù)趨勢劃分為北部、中部和南部3 個區(qū)域進行分析（圖3）。3 個區(qū)域農業(yè)全要素生產率的泰爾指數(shù)在2011 年以后的走勢基本趨同，而在2007—2011 年間呈現(xiàn)不同程度以及不同時段的起伏，具體表現(xiàn)為南部地區(qū)從2007 年的0.001 9 上漲到2008 年的0.006 7，2009 年又回落到0.000 8，之后幾年有小幅度波動；北部地區(qū)是在2009年出現(xiàn)峰值，從2007年的0.003 3上升到0.007 7，在2010年回落到0.001 3，直到2017 年同樣呈現(xiàn)小幅度波動；中部地區(qū)較為不同的是在2007—2010 年表現(xiàn)出先下降后上升的趨勢，從2007 年的0.007 1 下降到2008 年的0.004 9，隨后回升至2010 年的0.008 0，在2011 年驟減到0.000 9，同樣在之后幾年只有輕微波動。3個區(qū)域在2007—2017年的農業(yè)全要素生產率的泰爾指數(shù)均值大小依次為中部（0.002 8）、北部（0.002 0）、南部（0.001 6），說明寧夏農業(yè)全要素生產率的地區(qū)差異主要集中在中部。

圖3 2007—2017年寧夏3個區(qū)域的泰爾指數(shù)走勢

3.2.2空間相關性分析 運用Stata 13.1 軟件對寧夏19個縣（市）建立空間權重矩陣，再對2007—2017年寧夏農業(yè)全要素生產率進行全局Moran’s I檢驗，計算結果見表2。

表2 寧夏農業(yè)全要素生產率的Moran’s I檢驗

由表2 可知，農業(yè)全要素生產率的空間自相關指標在2017年具有顯著性。

再利用Geoda 軟件一階Rook 相鄰建立權重矩陣，對2017年的農業(yè)全要素生產率進行局部莫蘭指數(shù)檢驗，結果表明：①北部的石嘴山市轄區(qū)、平羅縣、銀川市轄區(qū)、永寧縣、靈武市和利通區(qū)均屬于農業(yè)全要素生產率具有正的聚集效應區(qū)域；②中部地區(qū)的沙坡頭、中寧縣、紅寺堡區(qū)、同心縣、海原縣和鹽池縣的農業(yè)全要素生產率較低，具有負的空間相關性；③賀蘭縣本地區(qū)的農業(yè)全要素生產率很高，但相鄰地區(qū)的農業(yè)全要素生產率較低；④青銅峽市、原州區(qū)和隆德縣與相鄰地區(qū)相比是低水平地區(qū)。

4 結論與建議

以寧夏22個市（縣、區(qū)）2006—2017年有關數(shù)據(jù)為研究對象，采用Malmquist指數(shù)測算農業(yè)全要素生產率，并對其空間異質性與相關性進行檢驗，得出以下結論。

1）2007—2017 年寧夏農業(yè)全要素生產率年均增長率為4%，累計增長率為1.516。農業(yè)技術效率指數(shù)為1.001，技術進步指數(shù)為1.039，表明技術進步仍然是推動全要素生產率增長的主要因素。

2）總體而言，寧夏農業(yè)全要素生產率增長的泰爾指數(shù)呈現(xiàn)下降趨勢，從2007 年的0.004 4 降到2017年的0.001 0，表明寧夏區(qū)域內全要素生產率增長的差距在逐漸縮小。根據(jù)組間差異與組內差異的不同貢獻率，組內差異貢獻率遠高于組間差異貢獻率。不同區(qū)域泰爾指數(shù)均值的排序表明，寧夏農業(yè)全要素生產率的地區(qū)差異主要集中在中部。

3）2017 年的寧夏農業(yè)全要素生產率存在空間相關關系，即北部的大多數(shù)縣（市）都屬于具有正聚集效應的區(qū)域，中部地區(qū)的大多數(shù)縣（市、區(qū)）都具有負的空間相關性，南部地區(qū)的彭陽縣、涇源縣具有正的空間相關性。

為了推動寧夏全區(qū)域農業(yè)高質量發(fā)展，縮小區(qū)域生產效率差異，提高農業(yè)系統(tǒng)韌性，提出如下建議。

1）充分發(fā)揮北部地區(qū)的聚集效應與輻射作用。地理環(huán)境因素對寧夏地區(qū)農業(yè)技術進步的影響很顯著，具有相同生產條件和地理環(huán)境的地區(qū)有利于相互間農業(yè)生產技術水平的擴散和傳播，表現(xiàn)出相鄰地區(qū)農業(yè)技術趨同的現(xiàn)象。因此，應當加強強強地區(qū)的合作，增進農業(yè)生產的地區(qū)集聚水平，加快提升研發(fā)強度和技能人才、管理人才水平，推動區(qū)域技術創(chuàng)新能力；通過政策與資金傾斜、加強區(qū)域間的交流與合作等途徑，充分發(fā)揮農業(yè)技術引領輻射作用，提高產業(yè)間的高質量融合，帶動中部和南部地區(qū)農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展。

2）推動中部、南部地區(qū)的生態(tài)建設。寧夏中部和南部地區(qū)的農作物總播種面積占寧夏農作物總播種面積的80%以上，但農業(yè)全要素生產率長期低于北部地區(qū)，這個結果大體可歸因于不同地區(qū)特定的生態(tài)結構。北部土壤肥沃，耕種條件優(yōu)越；中部屬于干旱帶，土壤貧瘠；南部屬于山區(qū)，丘陵溝壑延綿不絕。而土壤質量、灌溉條件、溫度等因素對土地生產率均有重要影響，因而加強地區(qū)生態(tài)建設能夠強化地區(qū)水源涵養(yǎng)能力，提升土壤質量，穩(wěn)定生態(tài)系統(tǒng)，進而維護農業(yè)系統(tǒng)的韌性。

3）推動農業(yè)數(shù)字化轉型。數(shù)字經濟具有便捷性、外部經濟性和邊際收益遞增性等特點，在降低各行業(yè)的交易成本、促進要素流動與供需精準匹配等方面發(fā)揮出重要作用。在農業(yè)主產區(qū)進行農業(yè)數(shù)字化轉型有利于機械化、信息化優(yōu)勢的充分發(fā)揮，通過構建農業(yè)物聯(lián)網測控體系可以為政府的宏觀預測和精確統(tǒng)計提供一手數(shù)據(jù)；通過對各個影響因素進行實時監(jiān)控有助于總結成功經驗，形成示范效應。在生態(tài)環(huán)境敏感區(qū)域實施數(shù)字化轉型，借助數(shù)字技術進行土壤調查以獲取土壤屬性特征和時空演變信息，能夠精準評價土壤肥力質量，是實現(xiàn)對土壤資源與生態(tài)系統(tǒng)科學管理的重要前提[13]。通過完善追溯體系建設，實現(xiàn)生產、流通、經營等環(huán)節(jié)的信息透明化，能夠加強上下游各經濟主體間、經營主體與消費者間的信息對接，實現(xiàn)從“農田到餐桌”真正意義上的全過程可追溯，提高食品安全保障水平[14]。