基于区域差异视角的中国农业供给效率优化路径

渠鲲飞

（晋中学院创新创业中心，山西晋中030619）

党的十九大报告指出，新时代中国社会发展不平衡不充分的问题已经成为引发各种矛盾的关键所在。不同区域间的农业发展不平衡是中国社会不平衡的一个突出表现，这种不平衡强化了东部和中西部农业的错位区域格局，造成农业资源使用的低效率和农业生态环境恶化，迫切需要从整体的角度思考中国的农业发展，从各区域的农业供给侧着力实现全国农业供给侧的优化布局。

农业供给侧中，农业供给效率是关键。农业供给效率是衡量农业投入和产出的重要指标，高质量的供给效率不仅意味着产出的增加，也意味着农产品质量安全、农业资源的有效利用和农民农业收入的稳步增长。制约农业供给效率的因素包括资源不合理配置，劳动力、资本各要素价格扭曲，技术水平的落后等。内陆地区中部、西部和东部地区在非农就业机会、融资约束、土地规模等方面存在着巨大的差异，不同区域之间供给效率的影响因素表现形式不同，同样的要素在不同区域发挥作用的程度也不一致。有鉴于此，笔者利用实证模型分别估计了东部、中部、西部三个区域的供给效率影响因素模型，测算了各区域影响因素的贡献度和回报率。贡献度能衡量各要素对供给效率的重要程度，回报率能够刻画各要素对供给效率影响的数量关系。在此基础上，笔者提出从关键因素方向着力优化区域间要素配置改善各区域农业供给效率的政策建议。

一、东、中、西部三大区域农业供给效率比较

作为衡量供给质量的重要指标，学者们对供给效率的影响因素作出了多角度的剖析。Congrestuccia et al．（2008）认为中间投入品的不合理配置及农业和非农间的劳动力市场的扭曲，不利于农业生产效率提高［1］。Hsieh＆Klenow通过构建一个允许差异存在的垄断竞争模型，证明了资源配置扭曲会降低总量TFP［2］。P eter（2013）认为资源配置不当会改变企业的研发行为和决策，从而影响经济增长，并基于微观数据的实证分析认为资源配置不当所造成的动态效率损失是静态时的4倍之多［3］。渠鲲飞等（2018）通过研究发现，农户在农产品供给过程中存在着供给效率悖论现象［4］。龚关、胡关亮（2013）和邵宜航等（2013）延续了Hsieh＆Klenow（2009）的思路，针对中国的情况对其进行改进并评价了要素市场扭曲对中国工业企业全要素生产率的影响［5］［6］。盖庆恩等（2013）则研究了由于二元户籍制度而造成的城乡劳动力市场扭曲对中国劳动生产率的影响［7］。Adamopoulos＆Restuccia（2015）研究了菲律宾1988年土地改革对其农业生产的影响，研究发现由于农业改革后政府对农户所拥有的土地规模设置了上限，并严格限制了土地转让，由此导致农户土地资源配置不当。此次改革使得菲律宾的农户规模下降了34%，而农业生产效率则下降了17%［8］。

在供给效率测度中，目前多采用效率测度中的DEA方法。DEA是一种确定性的非参数效率评估技术，主要运用于各类生产单位的效率评估中。最初测算的是综合效率，是对决策单元的生产效率等多方面能力的综合衡量与评价。1984年Banker、Charnes和Cooper提出BC2模型，将综合效率T E分解为纯技术效率（P E）与规模效率（S E）。如果把农民看作是生产农产品和农业服务的决策主体，同时只考虑农户在既定投入的条件下收入最大化的问题，那么在效率评估中广为采用的DEA方法便可以应用于农业部门中农民的供给效率研究。

DEA是美国著名运筹学家Charnes和Cooper等提出的。其主要优势在于，无须事先设定决策主体的生产函数形式，直接利用决策主体的投入和产出数据便可计算出决策主体的相对效率。它主要采用数学规划方法，将所有决策单元（DMU）的投入和产出项投影到几何空间中，以寻找最低投入或最高产出作为边界。当某个DMU落在边界上时，则视该DMU为有效单位，它的相对效率值为1，表示在其他条件不变的情况下无法减少投入或增加产出；若DMU落在边界内，则该DMU为无效率的单位，给予一个介于0和1之间的绩效指标，表示在产出不变的情况下可以降低投入或是在投入不变的情况下可以增加产出［9］。DEA方法提出后，国内外学者以此为工具进行了大量的研究。郭军华等基于三阶段DEA模型，测算了我国的农业生产效率［10］；谢迪、吴春梅利用DEA分析了村庄治理对公共服务效率的影响［11］；王自锋等（2014）采用DEA方法测算基础设施利用效率，进而说明中国基础设施利用效率具有直接“资本效应”以及间接的“溢出效应”［12］；乐为等通过DEA重点关注了农民负担率与农村公共物品供给效率失衡问题［13］。国外S later R achel等（2015）运用DEA方法研究认为引入第三方组织确实能提高整体供给效率［14］。Mallikarjun Sreekanth等（2014）运用网络DEA方法研究发现政府补助与公共轨道交通运行效率呈反向关系［15］。

本文尝试以DEA方法测度农业相对供给效率。考虑到农民是中国农业供给侧中实际生产主体，模型在投入与产出指标的选择上，投入指标有三项，即人均农业生产性投资、人均土地面积和农民人均人力资本投资；产出以人均农业经营收入为依据。选取了中国东部、中部、西部三大区域，时间跨度为2002～2017年，利用D eap2.1软件测算了各区域在不同年份的农业供给效率。

从结果来看，三大区域中东部区域的农业供给效率在大多数年份都处于领先水平。东部区域农业基础设施比较完善，生产技术比较先进，特别在价格实现阶段由于市场体系较为完善，对供给效率提高发挥了积极的作用。而西部区域高于中部，是值得关注的现象。西部区域中农业还没有完全从传统农业模式中摆脱出来，在投入和生产阶段中较多保留了传统农业中的一些合理因素，有利于供给效率的改善。中部区域农业供给效率最低，与西部、东部相比在投入、生产、价格实现三个阶段都没有明显优势，处于传统流失而现代性还没有实现的尴尬处境。

二、东、中、西部三大区域农业供给效率影响因素分析

本节笔者主要通过建立供给效率影响因素数据实证模型，来分析各因素对供给效率的影响。

Y表示农业供给效率，利用第一部分介绍的方法得到。X表示各影响因素，由于影响因素与农业供给侧的投入、产出、价格实现三个阶段密切相关，在确定模型自变量时也从这三个阶段中寻找。首先，这三个阶段都受到区域经济发展的影响。基于这样的考虑，选择X2表示区域经济发展质量，作为影响供给效率的首要因素，用区域GDP利润率表示。

在投入阶段中，影响农业供给效率的主要因素是生产结构。只有与市场需求相匹配的生产结构，才有可能获得较高的农业经营收入。选择变量X3作为这一因素的变量，用粮食播种面积在总农作物播种面积占比表示。

在生产阶段，影响供给效率的因素主要与生产条件有关，包括人力资本X4（用人均受教育年限表示）、农业基础设施X5（用有效灌溉比例表示）。

在价格实现阶段，主要考虑市场和政府调控对供给效率的影响。选取变量X6表示市场对此作用，用农业生产资料价格变化率表示。政府调控，选取国家财政补贴X7为变量。此外选择变量X8表示交通对供给效率的影响，用人均铁路、公路里程数表示。

综上所述，我们构建如下计量模型，使用的数据是2002年至2017年国家统计局所公布的农户数据。样本观察内容包含了农户的投资、生产、价格实现等各方面的详细信息。

Y表示农业供给效率，利用第一部分介绍的方法得到。

利用这个模型对各个区域农业供给效率的影响因素进行分析，数据采用省际面板数据，使其兼具时间序列和截面数据，那些不可观测的效应则通过样本容量的增加引致的自由度提升得以控制，同时也有效地减少了各解释变量之间的共线性问题，使得估计结果的偏误更小。模型的选择方面，鉴于省级面板数据的特征不符合随机效应模型的设定要求，同时模型中个体效应与随机误差项间存在着一定的相关性，因此在模型估计中固定效应的假设更为合适，采用固定效应模型的组内估计量。

（一）各要素对农业供给效率贡献度分析

贡献度是指解释变量对被解释变量影响程度，以此衡量各要素在模型中的重要性，常用弹性系数表示。在模型的选择方面，采用固定效应模型的组内估计量。检验得到的检验统计量均小于0.05，拒绝了使用随机效应模型的原假设。对模型（1）两边取自然对数后，估计出结果进行排序，各区域各解释变量对供给效率贡献度排序如下：

东部排序：人力资本＞经济发展质量＞市场＞交通＞生产结构＞政策影响＞农业基础设施。中部排序：农业基础设施＞生产结构＞交通＞市场＞经济发展质量＞人力资本＞政策影响。西部排序：经济发展质量＞政策影响＞农业基础设施＞交通＞市场＞人力资本＞生产结构

各因素贡献度即是该因素占总供给效率影响因素的份额，结果显示不同地区的贡献度大小排序呈现出很大的差异。东部地区人力资本对农业供给效率影响最大，提高效率的重点应该将政策放在鼓励高素质经营人才向农业流动，发挥人才对提高供给效率的功能。中部区域影响比较重要的是农业的生产条件和生产结构，这一区域重点应放在改善农业生产条件，调整生产结构以适应不断提升的农业消费结构。而西部影响供给效率的主要因素是经济发展质量和政府扶持，因此这一区域提高农业供给效率，应重点考虑加大政府扶持的力度，加快经济发展速度。

（二）供给效率各影响因素的回报率分析

回报率是用来分析各解释变量对被解释变量影响的数量关系的指标，常用边际系数表示。对模型（2）进行估计，结果如表1所示：

中国地域广大，各区域发展程度和自然条件显著不同，各解释变量对供给效率的影响大小不同。如果把边际产出较低的因素流动到边际产出较高的区域，那么整体的农业供给效率都会提高。首先通过各区域要素的边际产出比较可以发现农业基础设施在东部影响开始减弱，边际产出只有0.001 5，在中部最高，边际产出是0.072 5，西部也比较显著，达到0.007，说明农业基础设施在东部区域发挥的作用要小于中部和西部，未来应该鼓励东部向中部输送先进的生产技术和设备。另外人力资本要素在东部的边际产出最高，达到0.019 26，中部是0.001 2，西部甚至出现负值。一方面可能是模型的问题，另一方面也在某种程度上反映了目前阶段受制于生产条件，高素质农业人力资本所发挥的功能在中部和西部没有在东部区域明显，所以应建立中西部高素质农业人才向东部流动绿色通道。

表1 不同区域农业供给效率影响因素回报率估计结果

进一步分析各区域影响因素，发现东部地区种植结构没有通过统计检验，交通条件不能合理解释实际问题，说明模型有进一步改进的可能，但是大多数变量通过了各种检验，足以以此为依据进行分析。经济发展质量对该区域的农业资源组合产生了积极的作用，GDP利润率每提高一个单位，农业供给效率就提高0.24个单位。这符合经济发展的实际情况，随着整体经济水平的改善，人们的饮食结构调整促进了农业资源组合的升级。另一方面，二、三产业发展质量的改善，也解决了农民落户城镇的后顾之忧，有利于土地流转。市场的波动对供给效率的影响也显著，生产资料价格变化率每增加一个单位，供给效率就降低0.11个单位，说明稳定市场对供给效率中价格实现的重要性。人力资本的改善也促进了东部区域农业供给效率，受教育年限每增加一个单位，农业供给效率就增加0.01个单位。政策扶持作用也比较明显，财政支农比例每增加一个单位，供给效率就增加0.24个单位。

中部区域只有生产资料价格变化率和人均受教育年限的显著性没有通过检验，其余均显著地影响该区域的农业供给效率。显著性强的因素有种植结构。粮食种植面积比例每增加一个单位，效率就下降0.03个单位，说明目前该区域适应市场的种植结构还没有形成，影响了农业经营收入的提高。因此中部区域通过改善种植比例提高农业供给效率还有较大空间。而财政支农比例每上升一个单位，效率就下降0.18个单位，这一方面可能是模型的问题，另一方面也与政府扶持效率有关。农业基础设施的改善有利于供给效率的提高，有效灌溉面积比例每增加一个单位，效率提高0.07个单位。说明水利设施改进使农民有可能种植一些附加值更高的经济作物，从而改善了价格实现。而经济发展质量和交通条件对效率的影响是弱显著，可能的解释是作为整体经济发展滞后于东部区域的中部，自身二、三产业的发展对农业的带动作用有限，因此农业供给效率的提高首先要依靠对农业内部的调整来实现。

西部区域显著性强的因素有市场、政策、人力资本。目前该区域财政支农比例每增加一个单位，农业供给效率提高0.18个单位。而农业生产资料价格变动比例每增加一个单位，农业供给效率下降0.01个单位。因此该区域提高效率的着力点应该放在稳定市场和找准政策扶持的关键点方面。而人力资本的改善却限制了农业供给效率的提高，一种可能是由于目前西部的农业生产条件还比较落后，提高人力资本的劳动力难以在农业内部实现收入水平的提高，因此选择从事非农产业。值得注意的是人力资本越高，从事农业的劳动力整体素质就越低，这部分人群接受现代生产方式慢，信息利用水平低，观念陈旧，限制了农业供给效率的改善。其余的变量都没有通过检验，模型有待进一步改善。

三、政策启示

2021年国家一号文件提出，到2025年实现农业生产结构和区域布局明显优化，农业质量效益和竞争力明显提升，现代乡村产业体系基本形成，有条件的地区率先基本实现农业现代化［17］。因此各区域应从农业供给侧着力通过区域间的优化，实现全国农业供给侧的整体改善，这是未来中国农业现代化的必然选择。

我国幅员辽阔，各地的农业资源禀赋不同，制约各区域农业供给效率的因素各不相同。东部区域技术先进，资源的配置合理，但是人才的作用还没有充分发挥出来。而中部存在的主要问题是农业产业结构与市场需求不匹配，资源配置不合理严重制约着农业供给效率改善。西部农业生产技术落后，信息化薄弱，农业现代化短板是制约西部供给效率的主要因素。需要针对不同区域的特点，采取针对性的措施。

具体来说：东部地区应该进一步发挥区位优势，采取多种措施鼓励和引进掌握国际先进农业技术的人才投身农业，提升农业现代化质量，走可持续发展之路，实现农民增收和环境美化协同并进，发挥好对全国农业发展的辐射带动作用。中部地区应调整生产结构，大力发展农产品深加工和农林牧渔业服务业延伸农业产业链，增加农业获取附加收入的机会。西部地区应充分利用国家的扶持政策，积极吸纳东部地区先进的农业技术与管理理念，结合地区自然禀赋，积极发展现代化特色农业产业。此外，相同的要素在不同的区域发挥作用的程度也不同。人力资本要素对供给效率的边际产出要东部高于中西部，而农业基础设施的边际产出东部会低于中部和西部。未来的一段时间内，应该鼓励东部向中部、西部输送先进的生产技术和设备，拓宽中西部高素质农业人才向东部流动绿色通道，实现各个区域农业供给效率同步改善的目标。