一、引言
在生产技术逐渐进步的情况下，土地与劳动力
对于农业生产效率的影响逐渐下降，农业产出的增长主要来自农业机械、化肥等新生产要素的增加，它们主要来自非农部门，随着农业生产技术逐步改进，现代生产要素使用量逐渐上升，农业全要素生产率得到进一步的提升，从而使全要素生产率成为 现代农业的一个基本判断依据。为此，党的十九大报
告提出乡村振兴的总要求，按照产业兴旺、生态宜居、乡风文明、生活富裕五个方面建设新型农村①，
并对农业高质量发展做出谋划。现代农业高质量发展包括了技术、制度、组织和管理的全要素生产率驱动，它不仅能剔除要素投入水平差异的影响，也能很好地体现这些因素的相互影响[1]。 甘肃省特殊的地理条件使得省内农业发展较
为艰难，要实现农业高质量发展只有转变农业发展方式，加快农业生产集约化，以规模经济发展现代农业才能使得农业生产得到有效增长。因而，深入研究甘肃省农业生产状况，探索各个时期全要素生产率的变动状况及影响因素，不仅有助于正确认识甘肃省农业发展模式、提高农村农业发展质量，而
且也能促进甘肃省农业发展动力转换、
增加农民收入和获得感，促进农业效率的提升。为此，本文以2010—2018年甘肃省及各地市（州）数据为依据，探
究全要素生产率在此期间的变化情况，以期得出甘肃省农业高质量发展的制约因素，探索甘肃农业高质量发展的途径与措施，加快甘肃省农业高质量新旧动能转换。
二、甘肃省农业发展现状
甘肃省地处西北干旱区、
青藏高寒区、东部季风以农业全要素生产效率提升
推动高质量发展研究
———以甘肃省为例万永坤，黄
晨
（兰州财经大学国际经济与贸易学院，甘肃兰州730020）
【摘要】由于自然资源禀赋、地理区位与经济发展水平等客观因素的制约，甘肃省农业发展一直较为缓慢。
文章基于2010—2018年甘肃农业产出和投入要素发展变化情况，利用DEA-Malmquist 指数对农业全要素生产率进行分解，并根据全要素生产效率的变动规律，对其影响因素进行深入分析，研究结果表明：在农业生产中投入要素转
型升级及数量增加等极大地促进了农业生产总值的增长；同时，各类惠农支农政策和区域金融发展为保障农业生产
要素投入提供了有力的保障，这都为农业高质量发展提供强有力的支撑。
【关键词】产出投入要素；全要素生产率；Malmquist 指数；因素分析【中图分类号】F327.42【文献标识码】A 【文章编号】1004-2768（2021）04-0064-04
【收稿日期】2020-09-21
【基金项目】科技部科技基础资源调查专项“中蒙俄经济走廊多学科联合考察”（2017FY101304-2）；甘肃省自然科学基金“基于振兴乡村
战略视角下的创新驱动与精准扶贫机理研究”
（18JR3RA213）①李周：《深入理解乡村振兴战略的总要求》，人民日报，2018年2月5日，第7版.
【作者简介】万永坤（1973-），男，甘肃庆阳人，博士，兰州财经大学国际经济与贸易学院教授，研究方向：经济增长与可持续发展；黄晨（1995-），男，安徽六安人，兰州财经大学国际经济与贸易学院硕士研究生，研究方向：产业经济。黄晨为通讯作者。
农业经济《生产力研究》No.4.2021
6
4
区的交汇处，全省干旱少雨，年降水量一般在300毫米~860毫米，降水量分布不均匀且多集中在6~8月份，高原土地占全省土地总面积的78.2%。由于自然条件、地理条件以及经济条件等因素的限制，全省农业发展缓慢，省内农业发展差异较大，2019年全省粮食播种面积为258.1万公顷，比上年减少6.4万公顷；油料种植面积29.0万公顷，减少3.6万公顷；蔬菜种植面积38.1万公顷，增加2.9万公顷。中药材种植面积27.1万公顷，增加3.7万公顷。虽然近年来，甘肃省农业生产总值在地区生产总值中占比不断下降，但对于农业这一关乎国计民生的基础产业来说，依旧需要不遗余力的支持发展。
（一）甘肃省农业生产要素投入与产出变动状况基于数据的可获得性及可比性，选取2010—2018年甘
肃省产出和生产要素投入作为研究对象，相关
整理数据如图1所示：
图1甘肃省农业产出及生产要素变动
从图1可见，从2010—2018年农业总产值将近翻一番，农业生产总值年均增长率9.3%，生产总值呈现良好的上升趋势，但农业总播种面积及从业人数没有显著改变。这种情况可能是由于甘肃省土地多为山地和丘陵，无法增加新的土地用于农业生产；同时，由于较为落后的经济情况使得大多数农业从
业人员外出务工，限制农业从业人员数量的增加。
但是，由于现代生产要素投入不断增加，如机械投入在除去由于2016年的统计口径的改变发生变化之
外，同样也呈逐年递增的状态；有效灌溉面积由2010年的1098.88千公顷增加至2018年的1214.09千
公顷，年均增长率为1.1%；从而使得农业生产总值不断上升。但值得注意的是化肥使用量并未发生显著变化，可能的原因在于播种面积和农作物承受能力的限制使得化肥使用量已经达到了极致。
（二）甘肃省要素生产率变动情况
劳动生产率指的是，单位时间内某一地区农业
生产总值与劳动力投入之比，公式表示为：劳动生产率=农业总产值/农业就业人员；土地产出率是
指单位时间内土地总产出与投入土地的比值，公式
表示为：土地产出率的公式为：土地产出率=农林牧渔总产值/总播种面积。
图2甘肃省农业生产率变动情况
从图2可见，甘肃省总播种面积在3770~3780千公顷间小幅波动，农业就业人员呈下降趋势，但劳动生产率和土地产出率呈现出上升的趋势，其中土地产出率由2010年24311.19元/公顷，增加至2018年43973.44元/公顷；劳动生产率由2010年12488.89元/人，增加至2018年25440.16元/人，年平均增长8.9%、11.5%。比较绝对量可以发现，甘肃省土地产出率与劳动生产率均呈现较快的增长。但2010—2018年间土地播种面积与农业从业人员并未明显的增长，显然单纯依靠土地和劳动投入增加驱动的传统增长方式逐步在转变，农业产出效率提高更多地来源于现代生产要素的投入。
三、研究方法、指标选择及数据来源
为进一步探索甘肃农业产出效率的变化因素，
本文采用DEA-Malmquist 指数法[2-3]，对甘肃省农业全要素生产效率进行测算并分解，所有基础数据来
源于《甘肃发展年鉴》《甘肃水利统计年鉴》
《甘肃国民经济与社会发展统计公报》
，结合甘肃省农业生产实际，并考虑数据的可获得性来选择评价指标。在投入指标上，选取各县区第一产业就业人员数（单位：万人），农作物播种面积（单位：千公顷），农
用化肥折纯量（单位：吨），机械总动力
（单位：千瓦时），有效灌溉面积（千公顷）作为投入变量。在产出指标的选取上，使用农林牧渔总产值作为产出指
标，并对农业总产值进行价格平减处理。
四、Malmquist 指数分析结果
依据上述模型运用DEAP 2.1软件计算出甘肃
150002000025000300003500040000450004500050000
5000
100002010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
土地产出率
劳动生产率
6
5
省农业全要素生产率指数及技术进步和技术效率。
表1甘肃省全要素生产率及其构成
通过表1计算出的甘肃省2010—2018年农业全要素生产率（TFP）及其构成变化可知：除2012年农业全要素生产率出现了小幅下降，2017年农业全要素生产率大于1.1，其余年份农业全要素生产率只有小幅提升。将甘肃省农业全要素生产率分解，以观测技术效率（TE）与技术进步（TP）在此期间的变动情况，其中，技术效率（TE）在各个年份中均有增有减，技术进步（TP）仅在2012年出现小于1的情况，其余年份均大于1。由此可见，技术进步是农业全要素生产效率增长与变化的主要原因，即技术进步是甘肃农业全要素生产效率提升的主要来源。因此，今后甘肃要实现农业高质量发展，就应加强吸收引进先进生产技术的力度，重视本地产学研结合的技术创新以适应当地生产环境，同时要大力提高农业技术效率，加强农业集约化发展能力。
五、农业全要素生产效率的制约因素分解
以方福前和张艳丽（2010）[4]、郑云（2011）[5]、陈煦（2019）[6]、刘战伟（2018）[7]的研究方法为借鉴，并结合数据的可获得性，选取农业产业结构、工业化程度、财政支农比、劳动投入、有效灌溉率、地区金融发展作为影响因素反映全要素生产率的变动。其中，以工业增加值的增长率反映工业化对农业生产效率的影响；以粮食种植面积占总耕地面积的比例反映产业结构状况；以各地市农林水务支出占财政支出的比重反映财政支农比；以各地市农业就业人员占全部就业人员的比重反映劳动投入变化；以有效灌溉面积占总播种面积的比值反映有效灌溉率；当年存款占GDP的比重反映地区金融发展水平。考虑到可能存在的内生性，参考方福前和张艳丽（2010）[4]的做法设置农业产业结构为内
生性变量，以农业产业结构与地区金融发展的滞后一期作为工具变量，建立如下模型，使用STATA两阶段最小二乘法进行回归分析，结果如下：
TE（技术效率）=α+∑βi x i+ε（1）TP（技术进步）=α+∑βi x i+ε（2）TEP（技术效率）=α+∑βi x i+ε（3）式中α为常数项，βi为各待估参数，z i为影响TE/TP/TFP的农业产业结构、工业化程度、财政支农比、劳动投入、有效灌溉率、地区金融发展等因素，ε为误差项。为了避免伪回归和提高回归可信度，借鉴刘瑛（2014）[8]对农业全要素生产率的处理方法，即设定以甘肃省2000年的全要素生产率为基期并记为1，而后每年农业全要素生产率都以基期与报告期每年的乘积表示，即用全要素生产率累计增长率表示。同理，对TP和TE也做相应的处理。经Hausman 检验结果拒绝接受原假设，故该回归均使用固定效应模型，回归结果如表2所示：
表2甘肃省全要素生产率影响因素回归结果
注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平下显著，括号中为t值及p值。
表2中回归结果（1）列、（2）列、（3）列为基准回归结果，（4）列、（5）列、（6）三列为两阶段最小二乘法各参数的估计结果。为检验工具变量是否有效，进行了弱工具变量与过度识别检验，最终结果表明所选工具变量是有效而且显著的，方程回归结果真实可信。
从表2可见，基准回归显示农业产业结构和地区金融发展并未显著影响技术效率、技术进步、全要素生产率；劳动力投入在5%水平下显著促进了变量
农业产业结构（x1）
工业化程度（x2）
财政支农比（x3）
劳动力投入（x4）
有效灌溉率（x5）
地区金融发展（x6）
Constant
Observations
R-squared
Number of id
Region FE
LM statistic
Cragg-Donald Wald F statistic
Sargan statistic
（1）
Y1
0.217
（0.146）
0.072
（0.089）
0.083
（0.247）
0.67**
（0.278）
-0.063
（0.143）
-0.018
（0.030）
0.435*
（0.253）
126
0.178
14
YES
柳州一中王静
（2）
Y2
-0.020
（0.382）
-1.140***
（0.234）
3.005***
（0.647）寄生嗜育
-0.354
（0.730）
0.840**
（0.375）
0.019
（0.078）
0.674
（0.664）
126
0.499
14
YES
（3）
Y3
0.215
主题词表（0.374）
-0.999***
（0.229）
3.046***
（0.633）
0.429
（0.715）
0.627*
（0.367）
-0.009
（0.076）
0.089
（0.650）
126
0.409
14
YES
（4）
2sls-Y1
0.439*
（0.223）
0.140
（0.139）
0.104
（0.345）
0.977*
（0.493）
0.022
（0.149）
0.048
（0.088）
112
0.143
14
YES
12.95
（0.001）
6.926
0.383
（0.536）
（5）
2sls-Y2
1.625*
（0.882）
0.125
（0.553）
5.886***
（1.369）
2.686
（1.953）
1.133*
（0.590）
0.926***
（0.349）
112
-0.093
14
YES
12.95
（0.001）
6.926
0.0529
2009年12月四级真题（0.818）
（6）
2sls-Y3
1.929**
（0.847）
0.190
（0.530）
5.597***
（1.313）
3.324*
（1.873）
0.962*
（0.566）
0.852**
（0.335）
112
-0.204
14
YES
12.95
（0.154）
6.926
0.00709
（0.933）
时间2010—2011 2011—2012 2012—2013 2013—2014 2014—2015 2015—2016 2016—2017 2017—2018 mean 技术效率
1.049
0.881
0.991
1.011
0.991
0.994
1.031
0.969
0.989
技术进步
1.032
0.975
1.024
1.037
1.080
1.066
1.100
1.130
1.055
纯技术效率
1.030
0.893
0.992
1.000
0.999
0.996
1.017
1.001
0.990
规模效率
1.018
0.987
0.999
1.011
0.993
0.999
女头人
1.014
0.968
0.998
全要素生产率
1.082
0.859
1.016
1.049
1.071
1.060
1.135
1.095
1.043
66
技术效率的提升；工业化程度对技术进步和全要素生产率产生负向影响且在1%水平下显著；进技术进步和全要素生产率在1%水平下，受有效灌溉面积与财政支农比的影响显著提升。由以上分析可得出以下结论：
（一）农业的产业结构仍制约农业全要素生产率的发展，这是由于当前甘肃省地势地貌的限制，大部
分地区以农业为主，而农业区又大多以粮食生产为主导，因此要实现甘肃省农业的高质量发展，就必须合理引导农业粮食种植既要注重产量增长，更要关注粮食品质的提升，才能全面有效的提升农业全要素生产率。
郑筱萸
（二）工业化程度的提升并未有效改进农业全要素生产率，这说明当前情况下，甘肃省工业化发展并未反哺农业，因而需要合理引导工业化与农业相互促进，在现代农业中加快智能化技术，提高信息技术对农业发展反哺作用。
（三）农业作为基础产业其技术进步仍需要财政支出的支持。
（四）劳动力投入能够改善技术效率与全要素生产率，应妥善引导农村农业部门的劳动力回流。
（五）甘肃省常年干旱少雨，有效灌溉率的增长能有效促进规模效率的提升并改善全要素生产率。
（六）地区金融发展能有效提升规模效率和全要素生产率，因此大力支持农村金融业发展，以普惠金融、农业保险等深化改革促进农业发展。
六、甘肃提升农业发展质量的对策
由于甘肃地形地貌的限制，再加之干旱少雨，大多数地区农业依然囿于传统耕作方式，农业全要素生
产率不高、转型发展困难重重，为实现农业高质量发展，首先要提高全要素生产率，才能充分培育农业发展新动能。
（一）稳定农业增长，建立合理有效的土地流转机制，促进土地有序流转，大力推进农业集约化、专业化生产以及规模化发展，彻底改变农业发展中面临的生产手段落后、经营规模小和质量效益不高等诸多问题。
（二）建立健全工业对农业的反哺机制，加强农业科技创新，借助物联网、大智慧等先进、适用技术，推广设施农业、智能农业，合理引导工业资源回流以种植结构优化加快产业结构调整，大力发展有机、绿等地理标志与品牌认证，提高农产品附加值。
（三）提高各地州市机械化水平，各地州市政府应制定符合实际条件的机械购买补贴，推广农业劳动者使用适合本地地形地貌的农业机械，普及机械化生产并以机械替代原始手工作业，全面发展提高甘肃省农业全要素生产率。
（四）培育新型职业农民，积极引导人才回流，依托高校构建新型职业农民培训平台，制定形成完善的人才保障机制，大力培育新型农民。鼓励农民工返乡创业、引导科技人员加快涉农科技成果转化，以支教、大学生村、科技下乡等多种形式鼓励优秀人才致力于农业、农村发展。
（五）在促进各地州市经济、金融发展的同时加强金融行业对农业的政策支持、建立健全农村金融功能配置，积极适应农业发展新模式、新业态对金融产品需求，改善农村金融中借贷不平衡的情况，并有效防范农村金融风险，各地政府要制定更加具体、细致的差异化政策措施，从而使农村金融市场焕发勃勃生机，发挥地区经济和金融对农业TFP的促进作用。
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[4]方福前，张艳丽.中国农业全要素生产率的变化及其影响因素
分析——
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[5]郑云.中国农业全要素生产率变动、区域差异及其影响因素分
析[J].经济经纬，2011（2）：55-59.
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[8]刘瑛.湖北省农业全要素生产率及其影响因素研究[D].华中农
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（责任编辑：MY校对：ZMG）
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