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摘要：工业化和城市化进程的推进，土地、水资源日益短缺，农业发展越来越多依赖于科技，发达国家科技进步在农业部门的贡献率都在75%以上，如德国、英国等发达国家达到90%，而我国由于农业科技成效转为生产力的比率不高，结果还偏低。农业科技进步贡献率作为各级政府及农业管理部门考核的一个关键性指标，是农经界不断探索的一项研究课题。而且，目前我国还存在测算方法不统一、指标不一致、结果不够精确的问题，本文通过比较各测算的方法的优劣，引入DEA-Malmquist法估算我国历年来农业科技进步的贡献率，判断其现阶段的状况及其变动趋势，从中寻找影响的关键性因素，最终找到符合我国农业生产效率的提升途径，进而推动农业生产发展。

关键词：中国；农业科技；进步贡献率

一、农业科技进步贡献率的测算方法

20世纪30年代美国的数学家Cobb和经济学家Doughs提出了体现产出与投入关系的数学函数，即C-D生产函数。不少学者对各省市的农业科技进步贡献进行了估算，李俊和贾世民（2002）较早地运用C-D生产函数模型测定了农业科技进步对经济增长的贡献份额，并进行了预测。蒋和平和苏基才（2001）提到最直接的测算办法就是运用该模型，同时适用于足够大的数据量的情况。

Y=cKaLfiMYe6t

其中，Y表示为农业总产值，投入要素之一的K为物质费用、L为劳动力、M为耕地面积，c为常数项，t为时间变量。a是物质费用的弹性系数、e是劳动力的弹性系数、y为耕地面积的弹性系数，6即科技进步变化率。面积的年增长率。上式表明即产出变量的年增长量减去物质费用、劳动力和耕地面积这三个要素的增长总量后的余值。也就是说，5就是我们所讲的科技进步率。所以，科技进步贡献率（TFP贡献率）即为科技进步率与产出年之比。

二、农业科技进步发展现状（一般不称为“我国”而是“中国”）

现阶段农业科技进步的贡献率仅仅只有56%，大大低于发达国家平均80%左右的水平。从相关的源头数据，可以分析大致的原因。资金投入主要来源于国家拨款，来自其它机构和企业的资金极少数，无法有效地支援先进科技的创新。农业从业人员整体技术水平较差，中专以上文化程度的仅占3.43%；在研究对象上，只有粮油、棉、麻等大宗作物被纳入研究，从事该项研究的人员占90%以上，从事经济作物、畜牧水产等研究的专业人员不到10%；在农业技术推广领域，相应人员只有0.05%，推广程度仅为25%，推广经费不足农业GDP的0.2%，而发达国家是我国的5倍左右。综合分析，我国农业科技进步的贡献率低于发达国家的原因是农业专业人才不足，农业技术环节联系不够紧密，致产、加、销难以实现一体化。加上我国国土辽阔，同时地区资源条件的先天不良，即使引进新技术成果，农民仍有后顾之忧，大大增加了农业科技进步的难度。

从农业科技部发布的数据来看，2021年农林渔牧业R&D人员占全国的12.67%，但其同期的R&D经费内部支出仅支出6.67%，人均R&D经费、R&D从业人员都比其他产业低得多。农林渔牧业研究与发展机构的R&D经费内部支岀占农业GDP的比重为0.19%，也明显低于除农业研究外的其它产业内部经费支出占非农业GDP的0.29%。虽然农林渔牧业科研资金渗透的范围和力度越来越大，但以市场为导向，通过技术承包、入股等方式的企业极少，形成农业基层经济共同体，改善农业转型和升级的方式和路径。由于从收入法的角度看，将劳动者报酬、生产税净额、固定资产折旧、营业盈余求和可以得到国内生产总值。其中，固定资产折旧和营业盈余代表了资本的收入，劳动者的收入由劳动者的报酬表示，而劳动和资本共同取得的收入用生产税净额表示。所以，据此通过以上这些有关数据可以得出生产的弹性系数。假定资本和劳动对产出的贡献大小分别为a和&。随机前沿分析（StochasticFrontierAnalysis，SFA）也可被称作成本、收入或利润前沿，最早应用于生产是否最优化的分析，判断标准为：生产效率等于1的情况下，即生产者是在边界线上的，说明技术是有效的；而生产效率小于I时，即生产者低于生产边界线，对应的生产者是技术无效的。

技术效率在经济学中被定义为在固定的投入下，可能增加的产出潜力，或在既定的产出下投入可减少的能力oAigner等（1977）分别通过将随机的干扰项加入确定性的前沿模型上。Meeusen&Broeck（1977）也在同年得出该法。该方法通常先估计出一个包含无效率项和随机干扰项的生产函数，正是由于构成了这种复合结构，不仅考虑到引起个体效率的变化的因素，而且保证了得出有效且一直的被估计的效率值。基于该模型的主要特性，大多学者以复合残差项为核心展开一系列方法的改进。随机前沿生产函数通常表示为：

V”=f（X”）exp（v〃-u.，）

方法的一般模型基本如此，随着生产形式及外界经济的变化，随机前沿模型也在不断发展。Coelli和Battese（1998）、FCrsund和Hjalmarsson（1979）>Kumbhakar和McGuckin（1999）都考虑了在多种要素投入的情况下，较可能产生多重共线性的问题，尝试Zellner生产函数随机模型，其不足主要在于产出不断增加时，要素产岀弹性会发生变化，使得对于数据和估计方法的要求都更高。之后Kumbhakar于2004年提出利润函数对应的随机前沿模型，表明在随机前沿的生产体系中，生产和利润技术效率构成了利润最大效应。在此基础上，考虑到生产者有多项产出的行为，而且成本核算数据的易获取优势，成本函数随机前沿模型逐步替代了生产函数模型的有效替代方法。从随机前沿模型的发展进程可以看岀，随着投入要素的不断变化，也被学者们考虑加入模型中，甚至是制度、外界自然条件对TE的影响。这些突破性的研究都将使得模型能够更加精确化，同时具备现实意义。

数据包络分析（DataEnvelopmentAnalysis）简称DEA，由运筹学家Charnes和Cooper在1978年首次提出的，主要用于去考核各部门的相对有效性。最早的一个DEA模型被称作CCR模型，这一模型是满足规模与技术的有效条件，适用于具有多个投入、特别是具有多个产出的生产部门的方法。之后发现CCR模型受到理论条件的一些限制，所以1984年Banker，Charnes和Cooper给出了BCC模型，它的优势在于不需要从形式和分布的层面去假设生产函数，可以直接利用线性优化后的边界生产与距离函数，推动TFP相关研究迈入新的台阶。基于先人打下的扎实基础，一些改进的DEA方法也陆续为数据包络分析的发展贡献了新思路。

三、中国农业科技进步贡献率的影响因素

教育可以促进技术进步以及提髙技术效率进而提高农业TFP。Schultz（1964）研究指岀，发展传统农业的关键途径是加大对农业人力资本的投资。之后Lucas等从内生增长理论方面以及Mankiw等从理论结合实证方面论证了人力资本促进现代经济增长的重要作用。MilIer（2000）、Temple（2001）的研究进一步论证了农业TFP増长中人力资本的重要性。在农业TFP影响因素方面，国外学者己经做了大量的尝试。因此，要想促进农业的健康快速发展，提高农业TFP具有重大的现实意义，而研究分析影响因素的作用机理并充分发挥其正向的促进作用是提高农业TFP增长的有效途径。近年来国内学者对影响农业TFP贡献率的众多因素进行了相关分析，随着社会经济环境的不断变迁，研究因素的改进效果日益凸显。

政策环境因素。“三农”问题一向是国家相关部门热切关注的重要问题，在市场交易中，会面临农产品价格时刻波动的风险，如果遇到天灾更是使农业生产者损失惨重，这些都是无法及时恢复的影响。依托市场调节来保证农业健康持续地发展是不可行的，需要国家政府的贷款补贴，而政策既有刖性也有弹性，能以不变应万变，有了这个坚强的后盾，实现农民经济来源大幅提高的标将不是纸上谈兵。随着不同时期农村经济政策的被制定，如早期国家颁布的土地产权制度，改革开放这段关键时期的价格制度、财税制度，建立示范基地，为与当地特色农业对接提供--个平台。多项制度产生交互作用，并作为农业经济发展的助推器发挥了很强的作用，农业的财政投入是国家对于农业扶持的重要体现，众多学者在引入该指标分析时，意见基本统一，本文认为符合我国国情，而且初步可判定对农业科技进步有着重要的影响要素质量因素。农业TFP测度过程中，多数学者将扣除投入要素的余值表示作为技术进步项，因此它的大小包含了要素的数量和要素的质量。一定数量的投入要素条件下，提高要素的质量比数量影响配置效率的效果更明显，从而影响农业TFP的增长。随着工业革命的发展提高了现代化水平，先进的自动化农具逐步解放农民的双手，化作为农业生产系统的重要手段。农业劳动生产率、农作物产出率与资源的利用率的快速提高有目共睹，不仅能改善农产品的质量，还大大地降低生产中的人力成本；此外，更有助于农民不再束缚于几亩田地，因无后顾之忧他们纷纷转移到城镇，其子女也能享受到更好的教育资源和社会公共福利。如果还能进一步加大农业基础设施，农村公共投资的力度，综合改善农业生产条件和投入成分的质量环境，从而提高农业TFP，最终总结出农业公共投资与农业机械化程度都将有效地影响到TFP对于农民增产的作用效果。

四、中国农业科技进步贡献率的测算

（一）指标选取及数据来源

在现有的代表性理论文献和资料中，对于运用DEA-Malmquist指数法测算农业科技进步贡献率选取的投入和产出指标也是见仁见智。本文基于相关的文献研究及数据的可获取性，归纳岀适用于DEA-Malmquist法的指标体系。

当年投资序列的确定对于投资数据来说，以往研究中该指标的选取有以下三种方法：一是为达到规避固定资产的扣除和折旧问题，根据MPS体系下的积累指标获取，但是在我国2001年后就不再公布，相应价格指数无从获取。其中，具代表性的有张军扩（1999）、贺菊煌（2000）、邹至庄（2001）。后来张军（2003）等人虽然也采用该指标，但使用永续盘存法时并不适合来估算K：二是固定资产投资，一直以来都是官方数据指标，谢千里（2000）、王小鲁（2000）、王益馆（2003）在研究就用到它，但是它包括购买不动产，由于不能增加再生资本的支出，所以不能很好地测量资本存量的变动情况；三是固定资产形成总额来表示，如何枫等（2003）、张军（2004）、徐现祥（2007）参照国际《OCEC资本度量手册（2001）》的建议，使用了此指标。从现有数据的可获得性和对上述指标综合判断后，本文釆用固定资产投本投资形成额作为当年投资的指标。

早期的价格指数需要推算，直到1999年，我国统计年鉴才公布此类数据。确定投资价格指数的方法主要有三类：一是选取替代指数或者通过推算得出的价格指数。如沈坤荣（1999）直接用GDP的平减指数来代替它；谢千里等用工业出产价格指数来缩减投资：二是釆用合成和推算的价格指数。如徐现祥（2007）在估算时，综合了不同产业的GDP平减指数，并纳入了固定资本形成总额指数；Jefferson等（2000）算出的固定资产投资价格指数，是将建筑安装和设备购置的平减指数进行加权平均。其他的方法也岀现在相关文献中，在此不一一列出。三是利用年鉴上的积累指数和固定资本形成指数。如贺菊煌（2000）使用国家统计局公布的积累指数，邹至庄（2001）同样釆纳该做法；何枫等（2003）根据《GDP核算历史资料》公布的固定资本形成总额指数计算此指标，张军（2004）亦是如此。

对于己有研究中这些指数的选择，不管是单个的价格指数还是合成的价格指数，都会存在一系列的问题。为了尽量缩小这个误差，本文釆用的是单豪杰（2008）的方法，1998-2003年的数据利用国家统计局公布的固定资产形成总额及其指数计算得出隐含的固定资本形成价格指数，将其处理成以1998年不变价的平减指数°2004年以后的数据，采用统计局公布的固定资产投资价格指数进行代替。

（二）基于DEA-Malmquist法测算的实证分析

1998-2022年我国农业资本存量呈逐渐递增的趋势，1998-2007年间增长速度比农林牧渔业的增长速度缓慢，平均增速为10.9%，自2007年以后，农业资本存量的增长速度加快，2022年已和农林牧渔业持平，表明我国农业生产活动物质手段数量明显提高，支持农业的积极举措有所成效，利用生产方式转变及优化。

除1998年、2004年外的其余年份，我国每年的农业TFP基本都大于1，表明农业科技投入产出比是提高的，及经济效益是提高的。1998-2022年我国农业TFP年平均增长率为3.1%，而农业技术水平的提高对其的作用最为显著，平均提高了4.1%，而农业技术效率降低了0.8%，将构成要素分解后比较，发现规模技术变化不大，纯技术效率降低了0.9%，表现并不理想，表明在我国农业发展中生产技术和管理水平还没有达到理想的效果。由此可见，我国农业TFP增长主要是靠技术进步推动的，而技术效率改善并没有为我国农业TFP增长贡献显著的效应，在今后农业生产中，逐步消除落后的制度和管理因素，依托技术创新使农业生产方式转型的任务重中之重。从纵向来看，农业TFP在部分年份出现短暂波动，总体保持在大于1的增长趋势。

TFP曲线的波动情况与TECH曲线基本保持一致。2002年以前，技术水平曲线的波动对TFP增长的影响比较显著。这主要是因为政府相继岀台并实施了一系列有利于促进农业发展的政策和措施，如进一步减轻农民负担、拓宽支农惠农的财政政策、实行农业经济结构战略性调整等等。“三农”建设的整体推进，充分调动了农民生产的主动性，提高了农业产业的专业分工程度，加速了农产品市场化进展和结构调整，促进了农业现代化发展和一体化进展。技术的创新与引进，管理制度的改革，使TECH与EFFCH的贡献力度提升，才能凸显农业TFP的优势，进一步顺应产业经济的稳步发展。

（三）农业科技进步贡献率测算结果分析

总体而言，我国农业科技进步贡献率平均为52%，从每年的结果来看波动性较大，表现的特征为“低水平、不稳定”，绝大部分年份为正值，指标大于1时，说明TFP增长率高于农业生产的增长率，这与国家当年的一些积极的农业改革政策的实施密不可分。有的年份出现负值，直接认为农业TFP阻碍了农业发展的观点是错误的，只能理解为这期间资本、劳动的投入不是促进农业的增收的主要因素。考虑到会偶然非科技的偶然因素的影响，会对得出准确的分析结果造成干扰。从每年得出的结果来看，波动比较大，是因为国家政策实施效果存在滞后性，很难迅速见效，从数据之间分析问题显得太片面。为消除这类影响，通过求平均数，一定程度上减弱偶然因素的干扰，通常以每个五年计划为时间段，求得农业科技进步页献率平均值，结合政治经济的发展历程，反映了该时期农科技发展情况的一般水平和总体趋势。可以看出，我国农业科技进步贡献率正朝着增长的态势稳步发展，逐渐向世界平均水平靠拢。基于对农业科技进步贡献率的产生影响的因素归纳并进行实证分析，有以下三个重要因素将对其产生影响：

受灾率对农业科技进步贡献率有负作用。通过受灾率来考察自然环境因素对农业科技进步贡献率的影响，符合了农业这一特殊生产行业，自然条件越恶劣，越不利于农业生产。为极大程度地避免自然灾害对农业生产的威胁，农业前沿技术的研发与创新工作大范围开展，带动了农业技术相关指数的增长，促进传统农业的生产方式向现代化农业转型。.财政支农力度的正向影响较大，通过发放创业贷款、减免农民的税负负担，消除农民投身科技工作的后顾之忧，同时汲取农村示范点的有效经验，这些支农、扶农政策改善了农民生产条件，较大程度地提高了农民生产的活跃度，农业技术得到推广与创新，从而提高了农业生产率。由于地势原因与基础设施条件与东部差距较大，特别是欠发达的西部地区仍需要得到国家财政对农业生产的支持。

结论

运用DEA-Malmquist指数法测算我国1998-2022年30个省份的农业科技进步贡献率，研究发现我国绝大部分年份为正值，基本呈逐年递增的趋势，平均达到52%其中“九五”时期的增长幅度最大，比“八五”时期高了10个百分点，我国现代化建设和经济发展促进了农业经济及技术水平的发展。之后每个时期平均增幅保持在6个百分点左右，说明我国农业科技进步贡献率仍在稳步增长，具有很大的上升空间，正逐步缩小与发达国家的差距。

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作者简介：林沛远（2007.4-），男，汉，山东青岛，青岛九中， 研究方向：农业经济管理

通讯作者：王桂玲，1971-），女，汉族，山东管理学院，学历：博士，职称：教授，研究方向：农业经济管理。