生产业对农业现代化效率的影响

摘要：本文基于垄断竞争模型分析生产业提升农业现代化效率的内在机理，采用2003-2012年中国31个省、市、自治区的面板数据，运用非导向的VRS SBM超效率模型测度农业现代化效率，实证检验不同地区间生产业与农业现代化效率的内生关系。研究表明生产业与农业现代化效率之间相互促进，东部地区两者相互推动效应较小，中西部地区短期内有所波动，而长期表现较为显著的相互推动关系。

关键词：生产业；农业现代化；效率

中图分类号：F0631 文献标识码：A

在经济全球化和农业市场化的背景下，生产业渗透于农业生产的整个链条之中，并将在传统农业转型升级为现代农业的过程中发挥实质性作用。

关于生产业对农业经济发展的作用，许多文献对此进行了广泛的研究和总结，主要有以下认识和结论。随着生产中服务内容的不断增加，农业内部必然分化出专业的服务部门，其中生产业逐步演化为农业产出过程中的直接投入作用于农业效率[1]。在不发达国家中农业对经济增长仍发挥着主导作用，而研发、推广以及信息等相关服务业是农业生产力增长的关键因素[2]。农业中间业务服务部门能深化农业分工，培育差异化优势，改变传统交易模式，从而推动形成本地化生产综合体[3]。生产业发挥着“黏合剂”的作用，促进农业生产实现专业化分工并高效整合产业链；其作为农业生产的中间投入要素，通过外溢效应提升农业获利能力和减少效率损失。生产业是人力资本以及知识资本的载体，培育了农业差异化和低成本的竞争优势。此外，生产业与农业之间存在着客户与供应商的关联，由此使得两者在空间分布上具有协同定位效应[4]。随着产业耦合的不断深入，生产业由最初的挤占农业资源开始进入反哺农业发展的阶段，推动农业系统形成高效、有序、稳定的结构，提升农业生产的现代化程度。生产业能为农业拓宽融资和物流渠道以及提供技术支持，深入渗透于农业产业链中，是农业效率提升的加速器和保持农业优势的关键所在[5]。此外，现代农业的发展对信息、资本、技术的要求越来越高，农户对生产业的需求意愿也随之增强，建立多层次、多元化的供给体系能加快农业发展方式的转变。生产业发展水平的提高能使农业效率稳步提升，从而推动农业发展、缩小城乡收入差距、实现农村的繁荣。比较利益偏低是我国农业发展的显著问题，发展乡镇生产业是解决这一难题的关键动力，从而实现农业规模化经营，加快农村城镇化的步伐[6]。我国农业对生产业的直接消耗系数处于较低水平且稳定性不足，与发达国家相比仍存在较大差距，充分重视生产业在农业生产体系中的协调作用，提高其服务能力将加快农业现代化的进程[7]。本文将在以上研究的基础上进一步讨论生产业对农业效率的作用机制，同时基于非导向VRS SBM超效率模型测度农业现代化效率，并实证检验生产业与农业现代化效率之间存在的内在联系。

一、模型构建

目前，我国农业现代化进程面临着难以突破的瓶颈，多方面矛盾凸显，主要表现在农民文化程度普遍偏低，难以满足建设现代化农业专业团队的要求；农业技术、管理制度创新性不强，难以提高农产品附加价值和市场竞争力；传统的小农分散式经营，难以适应庞大的市场需求、实现农业规模经济；过多地依赖于机械化、化肥化、水利化，对生态环境带来较大的负担，难以走上绿色现代化道路。

生产业为农业现代化发展提供了新的思路和发展路径。生产业作为农业生产的中间投入要素，其输送的资本及专业劳动力能为农业现代化生产提供知识、技术、信息密集型服务，加强农业生产的协调分工。随着生产业规模的不断扩大，农业生产者更多地倾向于将生产之外的环节外包，这样可以克服信息不完全的难题从而大大降低交易成本，并能更加有效地应对国内外市场变化冲击。此外，生产业的渗透能加快农业部门的技术革新和产业机构升级，进一步深化专业分工，增加生产迂回度，提高农业劳动生产率。生产业能为农业现代化提供科学技术、管理技术及现代信息，有助于打破农业现代化发展的固有模式，转变以牺牲环境为代价的传统路径，提高农业现代化效率，引导农业现代化走上绿色、高产、低能耗的道路。

根据以上的分析，本文借鉴Ciccone、Hall[8]以及江静等[9]的研究，构建了如下理论模型来进一步探讨生产业对农业现代化效率的影响：

假设生产业属于垄断竞争行业，其产品之间具有差别连续性和对称性，根据迪克西特-斯蒂格利茨（D-S）垄断竞争模型，采用不变替代弹性函数（CES）表示生产业供给量S，则：

由（9）式我们可以得到的结论为：农业部门的劳动生产率随着生产业规模水平的提高而提高，则生产业正向作用于农业现代化效率。

二、指标构建及分析

（一）农业现代化效率的构建及数据说明

农业效率的测度方法较多且发展较快，最初采用的是农业劳动生产率或农业产出率等直接指标，之后慢慢演变为基于前沿计量理论的效率测算，如随机前沿分析、数据包络分析等。本文引入非导向SBM超效率模型来构建并测算我国31个省、市、自治区的农业现代化效率。

Charnes等[10]人共同创立数据包络理论方法，并构建了基于规模收益不变的CCR模型；Bankers等[11]提出了估计规模效率的BBC模型。但CCR以及BBC模型为径向模型，无法解决对无效率的测量没有包含松弛变量的问题，Tone[12]提出SBM模型，有效地规避了上述问题，SBM模型也存在明显的不足之处，即从距离函数的角度去考虑，被评价的DMU的投影点是前沿距离被评价DMU最远的点，但从被评价者的角度来看，希望以最短的路径达到前沿，SBM模型提供的目标值显然与之相背。Anderson和Petersen[13]提出超效率模型，解决了有效DMU效率值最大为1的限制，从而可以对有效DMU进行进一步区分。Tone[14]提出SBM超效率模型，由于其得到的是被评价DMU由其他DMU构成的前沿的最小距离，所以弥补了SBM模型的固有缺陷。综上，非导向SBM超效率模型可以同时兼顾投入和产出、松弛变量、区分有效DMU等方面。

（二）农业现代化效率测度结果及分析

基于非导向VRS SBM超效率模型估算的2003-2012年我国31个省、市、自治区的农业现代化效率结果如表1所示：各地区农业现代化效率随着经济周期的变化整体上呈现上下波动的趋势，上海、黑龙江、广东、海南、天津、江苏、北京、福建的平均效率值大于1，表明这八个地区已达到农业现代化发展前沿，农业部门的竞争优势明显。从全国范围来看，各地区2003-2012年的平均效率值为0772，其中，东部地区①农业现代化效率最高，中部地区次之，西部地区最末，平均值分别为1063、0736、0530。这说明东部地区已基本实现了农业现代化，机械化、电气化水平较高，而中西部地区农业生产水平相对较低，未形成完整联动的农业体系。

三、实证结果与分析

（一）变量选取、数据说明

生产业脱胎于农业生产，为农业企业及其他经济机构提供辅助服务行业涉及的领域主要有物流供应、金融支持、技术研发、咨询管理、批发零售、仓储流通等。本文将批发和零售业、金融业、租赁与商务服务业、科研及技术研发和地质勘查业、交通运输、仓储和邮政业、住宿和餐饮业、信息传输、计算机服务和软件业、水利、环境和公共设施管理业等八个行业归类为农业领域的生产业。

基于现有的文献及有关研究，本文确定影响农业现代化效率的内生变量为生产业的规模水平，外生变量包括农业产业化程度、农业政策环境及城镇化率。本文选取2003-2012年全国31个省、市、自治区的面板数据为分析对象，各个变量的解释及数据说明如下：（1）农业现代化效率（AE）：该指标基于非导向VRS SBM超效率模型测算得出。（2）生产业的规模水平（AS）：本文从人的专业化的角度分析，专业化的人力资本能够促进形成农业竞争优势，推动生产方式的变革从而提升效率，本文采用生产业从业人数与农业从业人数的比例为衡量指标。（3）农业产业化程度（AI）：本文以农产品加工业总产值与农业总产值的比例来反映农业产业化程度，根据我国对行业的区分，农产品加工业包括食品加工业、食品制造业、饮料制造业、烟草加工业、纺织业、服装及其他纤维制品制造业、皮革毛皮羽绒及其制品业、木材加工及竹藤棕草制品业、家具制造业、造纸机纸制品业、印刷业记录媒介的复制以及橡胶制品业这12个行业，数据均来源于各省统计年鉴，为了保证数据的可比性，在1978年农业、农产加工业GDP指数的基础上换算出2003年价的第一产业GDP指数，并以2003年为基期进行平减。（4）农业政策环境（AP）。农业政策反映了国家对农业的重视程度，本文选取《中国统计年鉴》中分地区财政支出中对“农林水事务”的资金为替代变量。（5）城镇化率（URB）：城镇化主要是通过政府的规划，如划拨农业用地、实行户籍改制制度、扩大基础设施建设等渠道来实现的，必然会对农村和农业产生影响。本文以城镇人口占总人口的比例来反映城镇化率。

（二）模型构建及平稳性检验

为深入探讨各地区农业现代化效率与生产业之间的内生关系，本文将通过构建面板VAR模型度量生产业对农业现代化效率的冲击，面板VAR模型中的系统变量之间可以通过形成脉冲响应函数来度量内生变量之间相互的冲击影响，面板VAR模型是一种结构式的经济模型，引入了变量之间的作用和反馈作用，并能解决个体之间异质性和截面相关性等问题。本文将构建的面板VAR模型形式如下：

（三）协整检验

在变量之间存在平稳关系的基础上，下一步为检验AE、AS之间的协整关系，以验证两者在长期是否存在均衡关系。首先要估计协整方程，并据此分析残差序列的平稳性，根据Hausman检验，要构建固定效应模型来分析内生变量及外生变量之间的相互作用，结果见表3。从回归结果可知，各变量的系数在不同的显著性水平下均通过检验，且拟合优度都较为理想，说明该模型显著有效。其中AS、AI、URB的系数大于0，即说明生产业规模水平、农业产业化程度以及城镇化率对农业现代化效率的提升有正向影响的作用，而东部及中部地区AP的系数小于0，表明农业政策环境对这两个地区的农业现代化效率的提升有抑制作用。

各地区AS的系数分别为0106、0064、0134，即生产业的规模水平每提高一个单位，中部、东部、西部地区的农业现代化效率分别提高0106、0064、0134个单位，该结果与理论分析结果一致。人的专业性促进行业的专业性，生产业作为农业生产过程中的中间投入要素，其专业化分工的提高将作用于农业现代化效率、规模经济以及其他要素的生产率等。生产业所提供的物流供应、金融支持、技术研发、咨询管理、批发零售、仓储流通等服务渗透于整个农业产业链中，能帮助农业企业降低生产成本及提高市场竞争力，进一步促进农业生产模式及组织结构的转变，推动农业的现代化进程。但AS的系数较小，说明生产业对农业现代化效率的提升作用并不明显，这可能是我国分散的农户生产模式作用的结果，目前，我国农业土地规模经营比重较小，尚未形成完善的、分工明确的农业产业链，多以农户自行生产、自行销售的方式开展，难以形成规模经济和产业集群，这些都抑制了农业现代化效率的提升。

各地区AI的系数分别为0236、0150、0045，农产品加工业是农业的前向关联行业，吸收农产品作为其生产的直接投入，能有效促进农业部门的专业化分工，并能引导资本向与之相关的农业行业集聚，从而推动农业的技术进步和管理创新，而各地区农业产业化对农业现代化效率的影响程度不同，这是因为中东部地区已形成较为完善的工业体系，能与农业系统充分互动。URB的影响系数均为正，农村人口向城镇的转移使得对农产品的需求增加，扩大的市场需求促使农业部门效率的提高，而不断减少的农业用地使得提高农业现代化效率成为适应需求的重要途径，此外，随着城镇化水平的不断提高，与之配套的基础设施的建设也能增加农业部门的产出。

东部、中部地区AP的回归系数为负，对农业现代化效率的提升有负向的影响，但作用较小，究其原因，可能在于农业财政支出的不规范化管理使得资金无法发挥预期的合力效应，并造成大量的重复投资，超出农业的实际承受能力，从而产生坏的“外部性”。西部地区AP的系数为0522，对于西部地区，农业仍发挥着支柱作用，对农业的重视程度较高，使得公共资源的分配较为合理，从而促进农业现代化效率的提高。

然后检验内生变量之间的格兰杰因果关系，结果显示从长期来看，东部和中部地区农业现代化效率与生产业之间互为格兰杰因果关系，这是因为农业现代化效率的提高意味着农业体系的进一步完善，对专业化服务的需求扩大，反过来，生产业渗透于农业将提高专业分工，从而对农业现代化效率有着正反馈作用。而西部地区农业现代化效率却不是生产业的格兰杰原因，可能在于西部地区目前的经济条件使得农业现代化效率的提高更多的是推动农业的进一步发展，而对其他产业发展的促进作用尚不乐观，协整检验结果见表4。

（四）脉冲响应分析及方差分解

基于内生变量平稳且协整的关系，构建面板VAR模型，从脉冲响应函数的收敛性出发，以滞后一阶为最优滞后阶数，同时，采用“Helmert转换”对内生变量及其滞后变量进行正交处理，消除变量间的个体效应。本文在考虑外生变量的情况下，将农业现代化效率与生产业规模水平分别作为依赖变量，选取面板矩估计方法对面板VAR进行处理，估计结果如表5。在滞后一期的情况下，AE、AS互为解释与被解释变量，从东部地区来看，估计系数均为正而数值较小，这是由于该地区已形成了成熟的产业体系，但农业所占比重较小，所以使得两者的互动并不明显；对于中部地区，生产业规模水平滞后一期对农业现代化效率有负向影响，而农业现代化效率滞后一期对生产业的拉动作用较强，说明生产业与农业部门的生产、销售等环节未实现较为优化的衔接，反而抑制了农业的发展，而农业现代化效率的提高使得农业部门对生产业的需求更加旺盛，因而加快了生产业的发展；西部地区与中部地区有着相同的系数正负性，但相对较小，究其原因可能在于两地区间不同的经济发达程度，所以西部地区农业现代化效率与生产业之间的反馈作用较中部地区弱。

本文通过构建脉冲响应函数来更加具体地分析各内生变量之间冲击与响应的动态关系，选择的响应期数为6， 并通过500次蒙特卡洛模拟，在5%-95%的置信区间内得到脉冲响应函数的图像。结果如图1所示，其中（a）、（b）、（c）、（d）、（e）、（f）分别对应代表东部、中部和西部地区AE对AS的冲击响应、AS对AE的冲击响应。可以看出，第一，无论是AS还是AE冲击，AE、AS所响应的程度都较小，并都在第一期达到最大值，但数值较小，随后期数开始缓慢下降，并最终趋于零的正向响应值，说明农业生产业对东部地区农业现代化效率的作用较小，难以形成明显的双向反馈效应；第二，对中部地区来说，AS对AE、AE对AS的冲击在前四期均未引起较为明显的相应，之后两期的波动较大，但总体上呈现上升的趋势，且具有长期性，说明生产业与农业现代化效率在一段时间的“磨合”后开始相互作用，并加快彼此的增长；第三，西部地区的脉冲响应波动较为明显，说明生产业与农业现代化效率之前能相互产生较大影响，且从长期来看趋势为正，说明在西部地区服务业发展不足、农业支撑经济的情况下，生产业能较显著地影响西部地区农业部门的发展，反之亦然。

本文通过进行方差分解来考察更长期的农业现代化效率与生产业之间的相互影响程度，结果如表6示。表6分别列出了第10个以及第20个预测期的方差分解结果，可以发现，第一，农业现代化效率与生产业的波动主要来源于本身，均在75%以上；第二，生产业对农业现代化效率的影响效应逐渐显著，其中东部地区在第10、20期所受的影响分别为83%和87%，中部地区分别为128%和135%，西部地区分别为13%和36%，均在期间有所增长，但生产业对农业现代化效率的影响有待进一步加强；第三，东部地区农业现代化效率对生产业的影响最大，中部次之，西部最末，这主要在于各地区之间农业发展模式的差异性。

四、结论与政策建议

本文的理论分析表明生产业是农业生产的中间投入要素，对全国31个省、市、自治区2003-2012年的面板数据分东部、中部、西部进行实证分析，结果显示生产业规模水平与农业现代化效率两者相互影响，虽然地区间存在强弱差异，但两者相互内生推动。此外，农业产业化程度、城镇化率作为农业现代化效率的外生变量对其有不同程度的促进作用，而东部及中部地区的农业政策环境对农业现代化效率的提升表现为抑制作用。

基于以上结论，本文将从以下几个方面提出建议：

第一，促进生产业与农业的紧密衔接。要加快生产业渗透于农业的步伐，积极引入生产业，优化农业服务环节外包，推动农业的进一步专业化分工，实现两产业的良性互动；打破生产业进入壁垒，加强市场竞争，发挥生产业专业化优势，引导生产业领域的创新带动农业技术变革，提高农产品附加价值。

第二，重视生产业专业人才培养。生产业具有知识密集的特性，人才是决定其进步的关键因素，只有具备高技能、高素质的人才系统，才能提高服务质量及效率，应建立针对农业的服务技能培训体制，学习先进服务管理经验，深入农业生产各个环节，以此提高农业部门的整体竞争力。

第三，优化农业产业结构。应鼓励农产品加工业的发展，并更多地建立直接为其供应原料的农产品生产基地，通过减少中间环节的发生提高效率并使农民增加收入；第四，落实农业政策。要认真研究农业政策，根据国家的要求发展农业，同时，要对农业政策资金严格把关，使其真正的在农业生产中发挥效用；第五，创新城镇化道路。城镇化为农业及生产业的发展提供更为广阔的商业机会，应从土地、户籍、医疗、养老、教育等方面更多地为农民谋福祉，提高农民从事农业生产的积极性及从业技能，进一步推动农业现代化的实现。

注释：

① 根据国家区划，东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南；中部地区包括安徽、江西、湖北、湖南、山西、河南、吉林、黑龙江；西部地区包括重庆、四川、贵州、云南、、陕西、青海、宁夏、新疆、内蒙古、广西、甘肃。

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Abstract：Based on Dixit-Stiglitz model，the paper analyzes the internal mechanism that producer services enhance the agricultural modernization efficiency， uses non-oriented VRS SBM super-efficiency model to measure agricultural modernization efficiency， and empirically estimates the endogenous relationship of producer services and agricultural modernization efficiency between different regions according to the panel data of 31 provinces， municipalities and autonomous regions. The results show that producer services and agricultural modernization efficiency promote mutually， mutual promotion effect appears smaller in eastern region， while in central and western regions， it fluctuates in the short term but performs more significantly in the long term.

Key words：producer services； agricultural modernization； efficiency