江西省农业科技进步贡献率测算及预测
2019-02-12李诗文胡凯
李诗文 胡凯
[摘要]农业是我国立国之本,而农业科技进步与创新则是推动我国农业经济发展的原始推动力。对江西省农业科技进步贡献率进行有效的测算与估计,能够有助于了解江西的农业科技水平,并为今后制定农业发展战略提供参考。采用索洛余值法对江西省的农业科技进步贡献率进行测算,选取了1978~2017年农业总产出、资本投入、劳动力投入、土地面积投入各项指标作为投入产出指标,最后计算得出2017年江西省的农业科技进步贡献率为59%,并通过分析发现,科技进步和资本投入是促进江西省农业经济发展的重要因素。
[关键词]农业;索洛余值;科技进步贡献率
[中图分类号]F323.3[文献标识码]A
引言
农业是我国立国之本,而农业科技进步与创新则是推动我国农业经济发展的原始推动力。现阶段科学技术是第一生产力的观念已经深入渗透到我国生产生活的各个领域当中,农业生产方式也由传统的依赖于资本、劳动力、土地等生产要素驱动而逐步转向于依赖科技进步和更高效的生产及管理方式等其他因素的驱动。随着科技进步在农业经济增长中发挥的作用越来越大,科技进步对农业发展的贡献程度已经成为衡量一个国家或地区农业现代化的重要指标。
农业科技进步通常有广义与狭义之分,狭义的农业科技进步主要单指科学技术上所带来的进步与突破,即硬技术的进步,而广义的农业科技进步则不止包含科学技术上的进步,还包括管理方法的改善、生产流程的优化、服务水平的提高等其他软技术的进步。农业科技进步贡献率是指在农业生产中由科技进步所带来的增长占总增长的比重。在如今众多的农业科技进步贡献率测算的相关文献中,主要都是针对于广义的农业科技进步所做的测算。
自从80年代农业科技进步贡献率引入我国之后,国内关于贡献率测算的文献层出不穷,究其测算方法来看,比较主流的有索洛余值法、CES生产函数法、超越对数法、DEA数据包络分析法、丹尼尔森因素分析法等。对于科技进步贡献率的计算,不同的模型有其优缺点,综合现有的研究结果分析,索洛增长速度方程法应用最为普遍。尤其自1997年农业部科技司将索洛余值法作为我国农业科技进步贡献率测算的标准方法后,该方法更是被国内学者广泛运用。在初期阶段,国内学者只是对数据进行简单测算,缺乏对结果的深入分析和横向比较。随着研究的逐步深入,众多学者对测算方法进行进一步的细化与改进。
1 农业科技进步贡献率的测算方法
索洛增长速度方程法,也称为索洛余值法,以Cobb-Douglas生产函数为基础,主要是计算在产出的增长中不是由投入要素增加所带来的增长,即生产效率的增长,我们把它归为广义的农业科技进步所带来的增长。
该CD生产函数一般的表达式为:
上式中,Y为农业总产值,A为常数项,K、L、M为农业生产中各投入要素,分别是资本投入、劳动力投入、土地面积投入。α、β、γ代表资本、劳动力、土地面积的投入产出弹性系数。δ则表示资本、劳动力、土地面积变化以外的其他因素导致的农业总产值的变化,也就是科技进步对农业总产值的贡献。t则为时间变量。
将CD函数两边取对数后可转化为以下形式:
方程两边对t求导,变换后可得下式:
令dt=1,将dY改写为ΔY,可得如下公式:
其中为农业总产值年均增长率,为资本投入年均增长率,为劳动力投入年均增长率,为土地投入年均增长率,为科技进步率。
则农业科技进步贡献率为:
上式中,为农业科技进步贡献率,为资本投入贡献率,为劳动力投入贡献率,为土地面积投入贡献率。
由上式可知,计算农业科技进步贡献率,首先就要求出以及,其中,为各投入产出要素年均增长率,可根据统计年鉴数据求得,而对于投入产出弹性系数的计算,目前较为主流的方法有回归法和经验法。相较来说,经验法主观性较强,缺乏充分的理论依据,而回归法则是通过历年的统计数据进行回归计算,求出各投入产出弹性系数,客观性较强,可有效避免人为估计产生的判断误差。
另外,为避免多重共线性,消除耕地面积大幅变化带来的影响,将农业生产函数公式两边同除M,在规模报酬不变的条件下,有α+β+γ=1,则农业生产函数模型可改写为:
用整理后数据进行多元回归分析,就可得出的估计值。
2 江西省农业科技进步贡献率的测算
2.1 数据的选取与处理
由于农业科技进步贡献率的测算对数据的敏感度较高,不同的数据选取、处理方式、起止年限等都会对测算结果产生较大的差异。通过参考国内外的研究以及对相关已有文献的梳理,并考虑数据的可获得性,以及进行相关数据的试算,最终本文确定以下投入产出指标。
农业总产出:以“农林牧渔业总产值”表示农业产出指标。另外,由于产值通常是以当年价格计算,存在价格因素的影响,为消除这种影响,我们需要选取指数对其进行缩减,通过计算发现,不同的指数选取对计算结果会产生一定差异,最终本文选取农村商品零售价格指數进行计算,即农林牧渔业总产值=农林牧渔业总产值当年价格/农村商品零售价格指数x100。
资本投入:以“农林牧渔业中间消耗”表示资本投入。由于1978年至1983年期间数据缺失,本文根据1983~2016年农林牧渔业中间消耗年均增长率向前推算1978~1983年数据,即Kt-1=Kt/(1+年均增长率)。为消除价格因素的影响,选用农村商品零售价格指数对当年价格进行缩减,以1978年为基期,即农林牧渔业中间消耗=农林牧渔业中间消耗当年价格/农村商品零售价格指数x100。
劳动力投入:以“第一产业社会就业人数”表示劳动力投入。
土地面积投入:以“农作物播种面积”表示土地面积投入。考虑到农业生产受自然灾害的影响较大,需要剔除自然灾害的影响,而自然灾害对农业生产的影响主要体现在农业用地上,因此选取受灾面积与成灾面积对农作物播种面积进行修正,受灾面积通常指农作物较正常年景产量减产一成以上的农作物播种面积,成灾面积则是减产三成至颗粒无收的播种面积,取受灾程度一至三成的土地面积折算系数为0.2、受灾程度三成及以上的土地面积折算系数为0.65,即耕地面积投入=农作物播种面积-0.2x受灾面积-0.65x成灾面积。
为保证数据统计口径的一致性,文本所有数据均来自江西省统计年鉴。其次,由于起止年限对农业科技进步贡献率测算的影响较大,经过比较,本文选取1978年作为起始年份,通过对1978~2017年间的数据进行搜集整理,汇总如表1所示。
2.2 回归方程的模拟
本文对表1 江西省1978~2017年间各投入产出要素数据进行处理后,利用SPSS Statistics 25软件进行回归分析,结果如表2所示。
从表2可以看出,R2和调整后的R2分别为0.995和0.994,说明该方程拟合度较高,各投入要素的变化很好地解释了总产出的变化情况。另外,K和T均通过了5%的显著性检验,L的T检验值较前两者较小,但在10%的显著性水平下依旧显著,说明各投入要素对总产值的影响都是显著的。
根据以上结果,可构建如下方程:
将Y、K、L替换Y、K、L后可得:
2.3 农业科技进步贡献率的计算
计算农业科技进步贡献率,需求出各投入产出要素的年均增长率,计算公式如下:
为农业总产值年均增长率,为起止年份跨度,、分别为1978年和2017年农业总产值数据。用同样方法,可求出资本投入、劳动力投入、土地面积投入年均增长率,结果如表3所示。
由此,可求出2017年江西省农业科技进步贡献率、资本投入贡献率、劳动力投入贡献率、土地面积投入贡献率如下:
农业科技进步贡献率=0.0409/0.0693x100%=59.019%
资本投入贡献率=0.3531x0.0768/0.0693x100%=39.131%
劳动力投入贡献率=0.2293x-0.0064/0.0693x100%=-2.118%
耕地面积投入贡献率=(1-0.3531-0.2293)x0.0037/0.0693x 100%=2.230%
运用相同方法,可计算出历年农业科技进步贡献率、资本投入贡献率、劳动力投入贡献率、土地面积投入贡献率,其中,2010~2017年计算结果如表4所示。
2.4 测算结果分析
首先,从各投入要素弹性系数来看,1978~2017年间资本、劳动力、土地面积的投入产出弹性系数分别为0.3531、0.2293、0.4176,表明资本、劳动力、土地面积每增加1%的投入,农业总产出分别增加0.3531%、0.2293%、0.4176%。依弹性大小排序,江西省土地面积的弹性系数最大,其次为资本投入,劳动力投入则最小,表明江西省的农业产出增长对土地和资本的投入依赖性较强,对劳动力投入的依赖相对较弱。
其次,从农业科技进步贡献率来看,2017年江西省农业科技进步贡献率为59.02%,与江西省人民政府在江西省第十三届人大常委会第九次会议报告上所公布的58.8%基本接近,说明本文的计算方法较为合理可信。相较于全国农业科技进步贡献率57.5%,江西省农业技术进步贡献率略高于全国平均水平。另外,资本投入贡献率为39.13%,仅为农业科技进步贡献率的66.3%,这表明科技支撑农业发展效果显著,尤其近年来江西省农业科技进步贡献率不断上升,由2010年的53.35%上升至2017年的59.02%,而资本投入贡献率则由2010年的42.35%降为2017年的39.13%,进一步说明江西省农业已由资本推动的粗放式发展逐步向科技推动的集约式发展转变。而劳动力投入贡献率和土地面积投入贡献率分别为-2.12%和2.23%,较农业科技进步和资本投入来说,对农业产出增长贡献十分有限,尤其是劳动力投入,其贡献率为负值,一方面表明江西省的农业生产中出现了劳动力过剩的情况,应该进一步加强劳动力向其他产业转移,另一方面也可能是从事农业生产的劳动力整体素质偏低,劳动力效率不高,应加大开展农业劳动力的科技文化素质教育,提高劳动生产效率。
3 江西省农业科技进步贡献率的预测
由上文可知,农业科技进步贡献率取决于两个方面,一是各投入产出要素的年均增长率,二是各投入要素的生产弹性系数。因此,要对农业科技进步贡献率进行预测,首先就要对各投入产出要素的年均增长率及投入要素的生产弹性系数进行初步估计。
首先,参照1978~2017年各投入产出要素的年均增长率,本文假定未来五年农业总产值预计年均增长率分别为5%、5.5%、6%、6.5%、7%、7.5%,资本投入预计年均增长率分别为5%、6%、7%、8%。另外,随着我国城镇化的不断发展,农村劳动力不断向城市转移,在乡务农人员持续减少,第一产业就业人数出现负增长现象,在此我们假定未来五年农业劳动力投入预计年均增长率为-1%。在土地投入方面,近年来我国土地投入面积变化不大,其次,国家也相继出台了严格的耕地保护政策,预计未来五年内我国的土地面积投入不会出现较大波动,年均增长率预计维持在0.2%左右。
其次,对于生产弹性系数的预计,通常有两种方法,一是固定弹性法,二是变动弹性法。固定弹性法即事先估计出各投入要素的生产弹性系数,假定1978~2022年间的资本、劳动力、土地面积的投入产出弹性系数与1978~2017年间的弹性系数保持一致,不会产生变动。变动弹性法则事先不设定各投入要素的生产弹性系数,而是根据预估的各投入产出指标的年均增长率,计算出未来几年的预测值,然后通过回归分析得出α、β、γ的值,进而再求出农业科技进步贡献率。
本文设定了农业总产值预计年均增长率为5%、5.5%、6%、6.5%、7%、7.5%和资本投入预计年均增率为5%、6%、7%、8%等不同组合的24种方案,分别运用固定弹性法和变动弹性法计算农业科技进步贡献率,具体结果如表5所示。
表5中各方案投入产出要素的年均增长率为2017~2022年增长率预估值,方法一为固定弹性法,假定1978~2022年间的资本、劳动力、土地面积的投入产出弹性系数与1978~2017年间的弹性系数保持一致,即α、β、γ分别为0.3531、0.2293、0.4176。方法二為变动弹性法,弹性系数不事先设定,而是根据回归得出,结果如表5的α、β、γ值。另外,方法一中的δ由上文公式计算所得,方法二则是通过回归所得。
从农业科技进步贡献率的预测结果来看,24个方案中方法一所得出的结果大致分布在60%~63%之间,方法二所得出的结果大致分布在55%~62%之间,固定弹性法预估值较变动弹性法预估值更高。其次,两种方法中农业科技进步贡献率预估值排名前五的方案均为方案21、17、22、13、18,两种方法排名一致,说明计算结果较为可信。此外,该五种方案的农业总产值预计年均增长率分别为7.5%、7%、6.5%,资本投入预计年均增长率分别为5%、6%,由此可知,若要保持较高的农业科技进步贡献率,则应保证农业快速稳定的生产,维持农业总产出的年均增长率在较高水平。另一方面,资本投入的年均增长率也不宜过高,从数据上可以看出,随着资本投入的年均增长率的升高,会在一定程度上抑制农业科技进步贡献率的增长。另外,在所有方案当中,只有方案21、17、22三种方案的农业科技进步贡献率在两种方法计算下均保持60%以上,说明江西省若要在2022年农业科技进步贡献率超过60%,则未来五年农业总产出的年均增长率不得低于7%,且资本投入年均增长率也应控制其不超过6%。
4 对策与建议
本文利用索洛余值法对1978~2017年间江西省农业科技进步贡献率进行测算,最后得出2017年江西省农业科技进步贡献率为59.02%,表明科技进步是推动江西省农业发展的主要推动力。其次,在对2022年农业科技进步贡献率的预测中,若江西省农业科技进步贡献率要达到60%以上,则未来五年农业总产出的年均增长率不得低于7%,同时资本投入年均增长率也应控制其不超过6%。
此外,江西省在推进农业科技进步的过程中,还需注意以下几点:首先,进一步加大对农业劳动人员的科技素质培养,有效提高劳动人员的工作效率。近年来,江西省农业劳动力弹性系数较低,劳动力投入贡献率也一直出现负值,表明劳动力投入对农业生产的贡献较为有限。目前,农业从业人员文化程度普遍偏低,且老龄化趋势越来越明显,由于从业人员缺乏一定的文化素养,因此农业技术推广存在较大阻力,大部分农民因循守旧,思想保守,难以主动进行技术创新与积极引进先进工艺,难以掌握现代科学生产技能,农业现代化生产存在阻碍,因此,大力开展农民素质教育,加强农民职业培训是十分有必要的。
其次,维持农业高效稳定生产。根据对未来五年的农业科技进步贡献率的预测,若江西省要达到在2022年农业科技进步贡献率超过60%,则农业总产出的年均增长需稳定维持在一个较高水平。农业生产是立国之基、强国之本,是维持国家安乐的重要保障,我国应进一步强化农业的基础地位,把农业发展放在经济发展的首要地位,深刻认识农业生产的重要性,加快农业现代化改革速度,推动农业生产基础设施建设,促进农业生产结构调整,保证农业生产在未来维持良好的发展态势。
最后,进一步加强资源的有效配置。通过对农业科技进步贡献率的预测,可以发现资本投入和科技增长呈现负相关关系,资本投入增长在一定程度上会抑制农业科技贡献的增长。因此,要进一步加强资源的有效配置,着重加大对农业科技的投入,而不是一般性的资本投入。同其他发达地区相比,江西省农业科研投入存在较大的差距,这在很大程度上制约了农业科技的发展,限制了农业科技对农业产出的贡献程度。因此,江西省需进一步加强农业科技研发投入强度,培养农业科研人员,积极发展产学研合作创新,加快科研成果更新时间。进一步加强政府部门的主导地位与统筹管理能力,完善科技创新体制,出台有效的创新政策以鼓励企业自主研发创新,激发企业的创新活力,建立高效的农业推广体系,缩短技术传播时间,提高技术传播效率。
[参考文献]
[1] 金国胜,蔡端午,陈文辉,等.湖北省2016年农业科技进步贡献率测算研究[J].湖北农业科学,2018,57(S2):225-228.
[2] 王洁,夏维力.陕西省农业科技进步贡献率测算分析——基于索罗余值法[J].科技管理研究,2017,37(19):98-102.
[3] 周凤莲,李双元.农业科技进步贡献率研究综述[J].农村经济与科技,2015,26(09):237-239+242.
[4] 胡凯.我国农业科技进步贡献率测算与分析:1978-2010年[J].商业研究,2013(06):169-175.
[5] 孙宏伟,于峰.辽宁省农业科技进步贡献率测算与分析[J].合作经济与科技,2017(16):16-18.
[6] 杨少文.广东农业科技进步贡献率和要素贡献率测算分析[J].南方农业,2017,11(04):37-41.
[7] 朱希刚.我国“九五”时期农业科技进步贡献率的测算[J].农业经济问题,2002(05):12-13.
[8] 汤进华,刘成武.湖北省农业经济增长的科技贡献率分析[J].资源开发与市场,2011,27(10):877-880.
[9] 孙秋霞,高齐圣.科技进步对农业经济增长贡献率的政策差异[J].商业研究,2010(10):145-149.
[10] 高博.内蒙古自治区农业科技贡献率研究[J].科学管理研究,2015,33(05):71-73+81.
[11] 李林杰,王红涛.加快农业科技进步 推进现代农业发展——基于我国“十五”时期农业科技进步贡献率的实证分析[J].农业现代化研究,2008(02):163-167.
[12] 丁晨芳,高明杰.農业科技进步研究综述[J].科技进步与对策,2007(11):213-216.