陳哲 李知洪 趙錦慧

摘要：利用2003—2015年長江經(jīng)濟(jì)帶分省面板數(shù)據(jù)和DEA-Malmquist指數(shù)對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行分解與分析，通過對整個長江經(jīng)濟(jì)帶、長江經(jīng)濟(jì)帶各?。ㄊ校?、長江經(jīng)濟(jì)帶各?。ㄊ校┧鶎俚貐^(qū)的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行分解與分析。結(jié)果表明，①長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率保持增長，各構(gòu)成要素貢獻(xiàn)率不同；②長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率省際差異和地區(qū)差異明顯；③長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)全要素分解過程中，各要素之間存在滯后性。技術(shù)進(jìn)步與資源配置效率提高并舉；改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境，發(fā)展適度規(guī)模經(jīng)營；省市、地區(qū)共同協(xié)作，資源互補(bǔ)，優(yōu)勢互換。

關(guān)鍵詞：長江經(jīng)濟(jì)帶；全要素生產(chǎn)率；Malmquist指數(shù)

中圖分類號：F326 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：0439-8114（2018）20-0158-06

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2018.20.036 開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）：

Abstract： This paper uses the panel data of 2003—2015 provinces of the Yangtze River Economic Zone and the DEA-Malmquist index to analyse the total factor productivity of agriculture， Through the whole Yangtze River Economic Zone， provinces and cities in the Yangtze River Economic Zone， sub-regional in the Yangtze River Economic Zone， the total factor productivity of agriculture in these areas were analyzed and decomposed. The main results showed that：①the total factor productivity of agriculture in the Yangtze River Economic Zone keeps growing， and the contribution rate of each component factor is different；②the provincial differences and regional differences of total factor productivity of agriculture in the Yangtze River Economic Zone are obvious；③in the process of total factor decomposition of agriculture in Yangtze River Economic Zone， there exists hysteresis among the factors. Effch and techch should be improved together； improve the agricultural production environment and develop moderate scale management； the provinces， cities and regions in the Yangtze River Economic Zone should work together to complement each other and exchange advantages.

Key words： Yangtze River Economic Zone；total factor productivity；malmquist index

農(nóng)業(yè)發(fā)展是全面建成小康社會的基礎(chǔ)，能夠?yàn)榻?jīng)濟(jì)發(fā)展提供基礎(chǔ)性動力，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化也是促進(jìn)社會發(fā)展的重要舉措。長期以來，中國的農(nóng)業(yè)發(fā)展處于效率低、結(jié)構(gòu)不合理階段，多種問題出現(xiàn)頻率高，大量農(nóng)田和農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施被破壞，農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的能力降低，脆弱性增強(qiáng)。隨著資源遭到破壞，導(dǎo)致資源緊縮，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)面臨的問題也層出不窮，水土流失現(xiàn)象嚴(yán)重，耕地破壞，農(nóng)業(yè)減產(chǎn)，影響了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的穩(wěn)定性。日益嚴(yán)峻的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)問題和資源緊縮壓力影響中國農(nóng)業(yè)發(fā)展的可持續(xù)性。當(dāng)前，沿著長江黃金水道軸線，構(gòu)建了中國未來經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要增長極，長江經(jīng)濟(jì)帶正成為中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新增長點(diǎn)，覆蓋了中國三大地區(qū)和6個糧食主產(chǎn)區(qū)，包含上海、江蘇、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重慶、四川、云南、貴州11個省（市），長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)發(fā)展成為中國東中西部農(nóng)業(yè)發(fā)展的新支撐、新標(biāo)桿。長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)發(fā)展所面臨的問題也是顯著的，區(qū)域跨度大，區(qū)域間農(nóng)業(yè)發(fā)展模式差異性大，無法形成規(guī)?；a(chǎn)，所以如何解決長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)發(fā)展，必須要形成戰(zhàn)略導(dǎo)向和推動建立整體規(guī)劃。

對于全要素生產(chǎn)率的測算現(xiàn)在已經(jīng)局域成熟，許多學(xué)者也逐步將其引入至農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域中。從不同的視角對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了測度，主要有潘丹等[1，2]、李谷成等[3]、張林等[4]從資源環(huán)境約束、環(huán)境污染、農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施、碳排放等視角對農(nóng)業(yè)全要素進(jìn)行了測度和分析。部分學(xué)者在通過使用Malmquist指數(shù)的基礎(chǔ)上，使用Kernel核密度估計方法[5]、GMM分析方法[6]、Meta回歸分析方法[7]對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率進(jìn)行了測度?，F(xiàn)有的關(guān)于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的研究大多數(shù)基于國家和省際層面，對長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)發(fā)展的研究大多基于理論研究和計量模型研究?；诖?，本研究采用DEA-Malmquist指數(shù)對長江經(jīng)濟(jì)帶的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測算和分析，通過分析其變化和空間分布狀況，分析長江經(jīng)濟(jì)帶整體農(nóng)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r和發(fā)展水平。

1 研究區(qū)域、研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)域

長江經(jīng)濟(jì)帶地跨中國三大版塊，橫貫中國三大地區(qū)，擁有密集的城市帶，也是人口集聚和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的最大流域帶，長江經(jīng)濟(jì)帶的確立，為中國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展注入新的動力，是發(fā)展的新增長極，為中國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和長江流域起著帶動作用。自2014年中國發(fā)布的《關(guān)于依托黃金水道推動長江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展的指導(dǎo)意見》以來，長江經(jīng)濟(jì)帶取得巨大的發(fā)展，依靠長江流域經(jīng)濟(jì)發(fā)展特有資源優(yōu)勢，便捷發(fā)達(dá)的水運(yùn)交通，高校涌動的科研人才，為長江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展帶來巨大動力。長江經(jīng)濟(jì)帶包含9個省和2個直轄市，其中擁有6個糧食主產(chǎn)區(qū)，涵蓋成都平原、洞庭湖平原、鄱陽湖平原、江漢平原、江淮地區(qū)和太湖平原等6個商品糧基地。

長江經(jīng)濟(jì)帶的人口總量約6億，其中GDP約33.3萬億元，占到全國的43%以上，其中農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值占全國的40%，糧食總產(chǎn)量為全國的37%以上。圍繞著長江黃金水道，長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)發(fā)展水平不斷邁上新臺階，農(nóng)業(yè)資源富裕，農(nóng)業(yè)水利設(shè)施完善，農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)優(yōu)勢顯著，為中國農(nóng)業(yè)的發(fā)展提供了重要的支撐。但是，當(dāng)前長江經(jīng)濟(jì)帶也面臨著巨大的環(huán)境問題，隨著資源開采與浪費(fèi)，長江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)整體性破碎，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)發(fā)展受限。因此，長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)發(fā)展的新動力來源于何處？長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)發(fā)展效率如何？長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)全要素的時空分布如何？這些問題都是值得我們?nèi)ソ鉀Q和探索，對長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)發(fā)展都會有重要意義。

1.2 研究方法

1.3 數(shù)據(jù)來源

利用2003—2015年間長江經(jīng)濟(jì)帶各?。ㄊ校┺r(nóng)業(yè)投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)來進(jìn)行分析長江經(jīng)濟(jì)帶的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。數(shù)據(jù)來源于歷年的《中國統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》以及各?。ㄊ校┑胤浇y(tǒng)計年鑒，為了防止數(shù)據(jù)缺失，保障數(shù)據(jù)的完整性，使用了EPS統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫，從而將得到的數(shù)據(jù)納入研究范圍。

對于投入和產(chǎn)出變量的指標(biāo)選擇，進(jìn)行綜合考慮，選取了以下投入產(chǎn)變量指標(biāo)進(jìn)行最終衡量：①產(chǎn)出變量：以2003年不變價表示的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值；②投入變量：農(nóng)業(yè)投入變量選取了勞動力投入，通過利用鄉(xiāng)村從業(yè)人員乘以農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值與農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值的比值來表示。土地要素投入選取農(nóng)業(yè)播種面積表示，衡量土地的使用率。動力投入選取了農(nóng)業(yè)機(jī)械動力總動力來表示?；释度胗没适褂谜奂兞縼磉M(jìn)行表示。農(nóng)業(yè)水資源投入用有效灌溉面積來表示。

選取長江經(jīng)濟(jì)帶11個?。ㄊ校┑霓r(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、勞動力投入、農(nóng)業(yè)播種面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力、化肥使用折純量、有效灌溉面積的投入產(chǎn)出變量，各變量的描述性統(tǒng)計如表1所示。

根據(jù)描述性統(tǒng)計可以發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值最大值為3 722.10億元，而最小值為98.20億元，農(nóng)業(yè)發(fā)展差距比較大，而且2個直轄市的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值低于平均水平。其中農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值比較高的是江蘇省，排在前三位的是湖南省、四川省、江蘇省，而倒數(shù)三位是江西省、上海市、重慶市。長江經(jīng)濟(jì)帶各?。ㄊ校┩度氘a(chǎn)出變量的平均量和增長率如表2所示。

2 實(shí)證分析

通過采用DEAP 2.1分析軟件對長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測度與分析，通過計算2003—2015年長江經(jīng)濟(jì)帶11個?。ㄊ校┑娜厣a(chǎn)率，并進(jìn)行了逐步分解，分解為技術(shù)變化率、資源配置效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率指數(shù)，計算了長江經(jīng)濟(jì)帶中所屬東西部地區(qū)的全要素生產(chǎn)率Malmquist指數(shù)，并進(jìn)行分解。

2.1 長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率變化及分解

從表3可以看出，長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的整體狀況是在一個波動狀態(tài)，而且各年份的波動情況不一致。從2003—2015年間，長江經(jīng)濟(jì)帶的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)波動幅度比較平穩(wěn)，波動范圍在1.053～1.194，整體波動的幅度為0.141。長江經(jīng)濟(jì)帶的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)（TC）年均增長為10.0%，資源配置指數(shù)（EC）年均增長為1.1%，其中純技術(shù)效率年均降低0.2%，整體的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率年均增長為11.2%，可以發(fā)現(xiàn)長江經(jīng)濟(jì)帶的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長得益于技術(shù)進(jìn)步的推動作用，純技術(shù)效率與資源配置效率之間存在一定的滯后和波動性，并不存在統(tǒng)一性。

1）技術(shù)進(jìn)步波動比較小，年均增長率高。從2003—2015年，技術(shù)進(jìn)步指數(shù)出現(xiàn)了波動，其中最高出現(xiàn)在2003—2004年期間1.194，最低出現(xiàn)在2004—2005年的1.053，最大波動幅度為0.141。而且長江經(jīng)濟(jì)帶技術(shù)進(jìn)步的整體都是增長的趨勢，說明長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)近年來的技術(shù)進(jìn)步有了改善，農(nóng)業(yè)發(fā)展態(tài)勢良好。近10年來，長江經(jīng)濟(jì)帶的農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步年均增長為10%，這說明長江經(jīng)濟(jì)帶概念在未被提出以前，流域內(nèi)的農(nóng)業(yè)技術(shù)投入也在逐年增加，為長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)發(fā)展提供了良好的基礎(chǔ)。從圖1可以看出，技術(shù)進(jìn)步與全要素生產(chǎn)率之間存在一定的滯后性，當(dāng)技術(shù)進(jìn)步指數(shù)上升時，Malmquist指數(shù)往往會滯后，但是從2003—2005年和2011—2015年，技術(shù)進(jìn)步與Malmquist指數(shù)之間出現(xiàn)了同步。

2）資源配置效率波動比較大，年均增長率為負(fù)。從2003—2015年，資源配置效率指數(shù)（EC）波動幅度較大，期間內(nèi)出現(xiàn)兩次大幅度下降，但資源配置效率指數(shù)與Malmquist指數(shù)之間的同向變動，二者之間的相關(guān)性十分高。在2008—2009年、2011—2015年，這兩者之間的變化趨勢保持一致，其中，資源配置效率指數(shù)在區(qū)間內(nèi)4次出現(xiàn)倒退，在2005—2006年期間，資源配置指數(shù)下降了5.2%，而技術(shù)進(jìn)步指數(shù)上升了18.8%，Malmquist指數(shù)上升了12.6%，這表明主要是依靠技術(shù)進(jìn)步來彌補(bǔ)了資源配資效率低下。在整個時間區(qū)間內(nèi)，資源配置效率指數(shù)多數(shù)是保持大于1的情況，表明資源配置效率還是在增加的，但是總體上保持比較低的趨勢，這種趨勢并沒有得到較大的改觀。

3）農(nóng)業(yè)全要素波動幅度小，整體保持上升趨勢。在2004—2005年和2008—2009年期間，長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率出現(xiàn)大幅度下降，對比上一年度的Malmquist指數(shù)分別降低0.172和0.052，2010—2015年間出現(xiàn)小范圍幅度的下降，從1.153下降至1.065，下降幅度為0.088。從2011年開始，長江經(jīng)濟(jì)帶規(guī)模效率指數(shù)出現(xiàn)震蕩，規(guī)模效率指數(shù)出現(xiàn)小于1的情形，這表明出現(xiàn)了規(guī)模不經(jīng)濟(jì)。在這個階段Malmquist指數(shù)也是下降的趨勢，表明農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率不高也可能是由于長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)出現(xiàn)規(guī)模不經(jīng)濟(jì)，更應(yīng)該發(fā)展適度規(guī)模經(jīng)營。由于長江經(jīng)濟(jì)帶近幾年經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，對農(nóng)業(yè)發(fā)展提供了一定的基礎(chǔ)，導(dǎo)致大量的農(nóng)業(yè)資源被耗用，造成資源未被合理利用，最終沒有達(dá)到應(yīng)有效果。

2.2 長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率變化及分解

2.2.1 技術(shù)進(jìn)步波動小，整體高于均值 從表4中可以看出，長江經(jīng)濟(jì)帶各省市的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)穩(wěn)定在1.09～1.11，最高的是貴州省，其技術(shù)進(jìn)步指數(shù)為1.12，比長江經(jīng)濟(jì)帶年均技術(shù)進(jìn)步指數(shù)高了0.02。其中技術(shù)進(jìn)步指數(shù)最低的為上海市，當(dāng)然這與上海市自身發(fā)展有關(guān)，其技術(shù)發(fā)展水平一直比較高，波動范圍就比較小。其中，浙江省和江西省低于長江經(jīng)濟(jì)帶年均技術(shù)進(jìn)步指數(shù)，大約低于0.01。對于整體而言，長江經(jīng)濟(jì)帶11個?。ㄊ校┑募夹g(shù)進(jìn)步指數(shù)均大于1，共有5個省（市）高于平均水平，3個省（市）與年均持平，這反映出長江經(jīng)濟(jì)帶各?。ㄊ校┘夹g(shù)進(jìn)步發(fā)展水平在提高，但不顯著。

2.2.2 資源配置效率波動小，整體平穩(wěn) 長江經(jīng)濟(jì)帶各省（市）資源配置效率指數(shù)的波動小，其中，共有6個省（市）的資源配置效率指數(shù)等于1，最高出現(xiàn)在江蘇省，其資源配置效率指數(shù)也僅僅為1.04，比整個長江經(jīng)濟(jì)帶資源配置效率指數(shù)高了2.8%。資源配置效率指數(shù)各省（市）全部低于該省的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)，也全部低于該省的Malmquist指數(shù)，這表明各省（市）的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的增長，主要得益于該地區(qū)技術(shù)進(jìn)步的增長。根據(jù)資源配置效率指數(shù)的分解，安徽省和江西省的純技術(shù)效率指數(shù)低于1，而這兩個省的規(guī)模報酬效率指數(shù)均大于1，說明這兩個省決策單元的生產(chǎn)技術(shù)和管理水平的實(shí)際效率降低，但是擴(kuò)大農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模，促進(jìn)兩個省的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的提高。

2.2.3 農(nóng)業(yè)全要素Malmquist指數(shù)整體增長 在整個長江經(jīng)濟(jì)帶的各?。ㄊ校┲?，Malmquist指數(shù)全部都大于1，說明各?。ㄊ校┑霓r(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的增長都是有效增長的，增長都是正向增長（圖3）。其中，增長率最高的是江蘇省，最低的是上海市，江蘇省的增長率是上海市增長率的2.5倍左右。其中，長江經(jīng)濟(jì)帶中6個糧食主產(chǎn)區(qū)的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長率同整個長江經(jīng)濟(jì)帶的平均水平持平，說明農(nóng)業(yè)生產(chǎn)增長并不明顯。在整個長江經(jīng)濟(jì)帶中，有兩個?。ㄊ校┑陀谡w平均水平，有4個?。ㄊ校┩骄匠制剑?個?。ㄊ校└哂谄骄?，這表明長江經(jīng)濟(jì)帶各省市農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率總體不高，急需改變。

2.3 長江經(jīng)濟(jì)帶各地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率及分解

為了深入探究長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)效率，對長江經(jīng)濟(jì)帶按照地區(qū)進(jìn)行分類，從而進(jìn)行深入探究與分析。

2.3.1 技術(shù)進(jìn)步地區(qū)差異明顯，整體較好 根據(jù)地區(qū)劃分可以發(fā)現(xiàn)，長江經(jīng)濟(jì)帶中所屬東中西部地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步差異比較明顯，其中西部地區(qū)技術(shù)進(jìn)步低于平均水平，中部地區(qū)進(jìn)步指數(shù)最高，東部地區(qū)其次，西部地區(qū)最差。其中，東部地區(qū)和中部地區(qū)之間的差異比較小，這與東部地區(qū)和中部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的水平相關(guān)，東中部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度快，農(nóng)業(yè)投資較大，農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步速度也快，水平也更高。從整體而言，長江經(jīng)濟(jì)帶東中西部地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)均大于1，都有了較好的發(fā)展，整體水平比較高。

2.3.2 資源配置效率地區(qū)波動小，整體較差 從資源配置效率指數(shù)上來看，發(fā)現(xiàn)除了中部地區(qū)小于1，其他兩個地區(qū)均等于1，表明資源配置效率方面，中部地區(qū)處于下降趨勢。通過對資源配置效率指數(shù)的分解，長江經(jīng)濟(jì)帶各地區(qū)純技術(shù)效率指數(shù)均為1，但是規(guī)模效率指數(shù)除了中部地區(qū)為0.995，其他地區(qū)均為1。表明中部地區(qū)出現(xiàn)了規(guī)模不經(jīng)濟(jì)，從而導(dǎo)致中部地區(qū)資源配置效率低下。

2.3.3 農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)效率地區(qū)差異明顯，變動比較小 從整個農(nóng)業(yè)Malmquist指數(shù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)這3個地區(qū)都是處于農(nóng)業(yè)有效增長的階段，這些地區(qū)的Malmquist指數(shù)均大于1。這3個地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率差異明顯，東部地區(qū)最高，中部地區(qū)次之，西部地區(qū)最低，表明在整個農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率方面，東部地區(qū)發(fā)揮了帶動和引領(lǐng)作用，而西部地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)基礎(chǔ)薄弱，技術(shù)落后，需要得到提高，從而促進(jìn)整個長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)的發(fā)展與進(jìn)步（表5）。

3 主要結(jié)論與政策建議

通過采用DEAP 2.1軟件對長江經(jīng)濟(jì)帶2003—2015年的農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，通過對區(qū)域整體、各?。ㄊ校⒏鞯貐^(qū)的Malmquist指數(shù)的變化情況進(jìn)行分解，主要得出以下結(jié)論和啟示。

3.1 結(jié)論

1）長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率保持增長，各構(gòu)成要素貢獻(xiàn)率不同。通過對長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)效率進(jìn)行分析，無論是從區(qū)域整體性，還是從省市與地區(qū)，Malmquist指數(shù)均大于1。這表明長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率整體上保持有效增長，雖然某些地區(qū)增長有些乏力，但從實(shí)際情況而言是可以進(jìn)行改善的。根據(jù)對長江經(jīng)濟(jì)帶全要素生產(chǎn)率的分解，研究發(fā)現(xiàn)長江經(jīng)濟(jì)帶中技術(shù)進(jìn)步對全要素生產(chǎn)率的增長的貢獻(xiàn)率顯著，資源配置效率具有一定的滯后性，并且在某些地區(qū)，資源配置效率對全要素生產(chǎn)率的增長具有反向作用，最終通過技術(shù)進(jìn)步予以彌補(bǔ)。

2）長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率省際差異和地區(qū)差異明顯。在對整個長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的分解中，其中，省際差異性和地區(qū)差異性十分顯著。在?。ㄊ校┑姆纸膺^程中，江蘇省的Malmquist指數(shù)最高，上海市的最低，各?。ㄊ校┑腗almquist指數(shù)基本都不一致，不同程度上保持了一定的增長，某些?。ㄊ校┏霈F(xiàn)增長動力不足，但是大多數(shù)?。ㄊ校┰鲩L動力十分強(qiáng)勁。在地區(qū)之間，中部地區(qū)技術(shù)進(jìn)步動力最強(qiáng)勁，資源配置效率卻制約了農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長，東中西部地區(qū)的農(nóng)業(yè)全要素率呈現(xiàn)階梯狀分布，由東部地區(qū)到西部地區(qū)，依次降低。

3）長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)全要素分解過程中，各要素之間存在滯后性。在不同的分解過程中，各要素除了對全要素生產(chǎn)率之間存在一定的滯后性，各要素之間也存在一定的滯后性。各要素之間并不是保持同步增長，中部地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)最高，但是資源配置效率卻是最低，各省（市）技術(shù)進(jìn)步保持增長同時，資源配置效率卻在一定程度上低于技術(shù)進(jìn)步指數(shù)。從時間序列上來看，在2003—2008年期間，技術(shù)進(jìn)步指數(shù)同資源配置效率指數(shù)就保持一定的滯后性，在2010—2015年期間，兩者依舊存在一定的滯后性和不同一性。

3.2 政策建議

1）技術(shù)進(jìn)步與資源配置效率提高共舉。21世紀(jì)以來，農(nóng)業(yè)科學(xué)技術(shù)進(jìn)步帶來的農(nóng)業(yè)發(fā)展是顯而易見的，農(nóng)業(yè)院校培養(yǎng)了大批技術(shù)性人才，農(nóng)業(yè)機(jī)械和農(nóng)業(yè)生物技術(shù)也得到大幅度提高，但是這距離發(fā)達(dá)國家水平還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足。必須加快對農(nóng)業(yè)技術(shù)的資金扶持，利用長江經(jīng)濟(jì)帶優(yōu)質(zhì)的教育資源，建設(shè)一批高質(zhì)量的農(nóng)業(yè)院校，提升農(nóng)業(yè)科學(xué)技術(shù)進(jìn)步水平，當(dāng)然，也要加快科學(xué)技術(shù)成果轉(zhuǎn)化效率的提升，建立一批農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)站，培養(yǎng)大量農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣人才，促進(jìn)資源效率合理的利用，達(dá)到技術(shù)進(jìn)步和資源效率共舉，同步協(xié)調(diào)發(fā)展，最終促進(jìn)整個長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)的發(fā)展。

2）改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境，發(fā)展適度規(guī)模經(jīng)營。長江經(jīng)濟(jì)帶擁有6個糧食主產(chǎn)區(qū)，地跨6個商品糧基地，農(nóng)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)較好。長江經(jīng)濟(jì)帶由于處于長江流域，洪澇災(zāi)害頻發(fā)，水土流失現(xiàn)象嚴(yán)重。因此，長江經(jīng)濟(jì)帶更應(yīng)該考慮整個經(jīng)濟(jì)帶的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境，通過建立和培養(yǎng)農(nóng)業(yè)示范區(qū)，推動農(nóng)業(yè)新發(fā)展。長江經(jīng)濟(jì)帶橫跨中國三大地區(qū)，維度廣，必須因地制宜結(jié)合各?。ㄊ校┑木唧w實(shí)際，發(fā)展各?。ㄊ校┳陨韮?yōu)勢農(nóng)業(yè)進(jìn)行生產(chǎn)，通過保護(hù)水土，退耕還林，將閑置土地資源合理利用，發(fā)展適度規(guī)模經(jīng)營。大規(guī)模經(jīng)營并不能為長江經(jīng)濟(jì)帶帶來規(guī)模經(jīng)濟(jì)，因此，必須提高土地單產(chǎn)，加快土地流轉(zhuǎn)，促進(jìn)資源合理利用與開發(fā)，提高整個長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)民收入。

3）?。ㄊ校⒌貐^(qū)共同協(xié)作，資源互補(bǔ)，優(yōu)勢互換。長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域面積大，涵蓋省份多，各省之間農(nóng)業(yè)發(fā)展的差距大。必須提升東部農(nóng)業(yè)發(fā)展的增長極作用，加快資源優(yōu)勢的互補(bǔ)，中東部優(yōu)秀和科學(xué)的農(nóng)業(yè)技術(shù)向西部地區(qū)轉(zhuǎn)移，西部地區(qū)特色農(nóng)產(chǎn)品向中東部地區(qū)輸送，通過?。ㄊ校┲g和地區(qū)之間的互通，減少省際之間的壁壘，打通長江經(jīng)濟(jì)帶的交通障礙，從而形成整個區(qū)域內(nèi)農(nóng)業(yè)發(fā)展新動態(tài)。各?。ㄊ校┑貐^(qū)之間也要加快農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，形成資金、人才、技術(shù)三維互動，完善農(nóng)產(chǎn)品物流和農(nóng)產(chǎn)品市場，活躍整個經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易，建立長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)聯(lián)盟和農(nóng)業(yè)協(xié)會，打造區(qū)域一體化發(fā)展。

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