王麗明 孫小龍 賈 偉*

(1.中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院 農(nóng)業(yè)經(jīng)濟與發(fā)展研究所，北京 100081；2.江蘇省農(nóng)科院 農(nóng)業(yè)經(jīng)濟與發(fā)展研究所，南京 210014)

全要素生產(chǎn)率一直是中國經(jīng)濟增長的核心。從農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長來看，農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力的提高包含兩部分：一部分來自農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入量的增長；另一部分來自農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的提高[1]；現(xiàn)代農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的主要特征表現(xiàn)為農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的全面提高，即不斷擴大全要素生產(chǎn)率對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的貢獻。中國歷經(jīng)40 年的改革和發(fā)展，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展進入嶄新階段，主要表現(xiàn)為：農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總量基本平衡且豐年有余；農(nóng)業(yè)生產(chǎn)由資源約束變?yōu)橘Y源和市場雙重約束；農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的結(jié)構(gòu)性矛盾日益突出，農(nóng)產(chǎn)品市場競爭力不強等等。中國各地區(qū)由于地理環(huán)境、自然資源等因素的影響，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率地區(qū)差異相對明顯[2]，探究中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率地區(qū)差異的動態(tài)演變趨勢以及背后的原因，對于縮小地區(qū)差異，促進不同地區(qū)農(nóng)業(yè)和農(nóng)村經(jīng)濟的協(xié)調(diào)發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義。

針對中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的研究主要集中在以下3 個方面：一是測定中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長率，并判斷其變動趨勢，大多研究證實中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率一直在增長，但對于中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增幅存在爭議，例如有學(xué)者研究中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的年均增長率為0.7%[3]，也有學(xué)者認為中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率年均增長率為5.12%[4]，還有學(xué)者認為這一數(shù)字為3.17%[5]。二是就影響中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的構(gòu)成及影響因素進行分析；從中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的構(gòu)成來看，主要依賴于農(nóng)業(yè)技術(shù)進步，農(nóng)業(yè)技術(shù)效率并不是主要的因素[6-8]；趙文等[9]提出了不同觀點，認為農(nóng)業(yè)技術(shù)進步對中國農(nóng)業(yè)增長的影響并不大，更多的是依賴于要素投入。投入要素的貢獻率已經(jīng)減弱，其中，勞動力和土地的貢獻率低于化肥和農(nóng)機；生產(chǎn)率貢獻率在增強，其中，技術(shù)貢獻率日趨提高，特別是效率還有提升空間[10]。也有些學(xué)者則針對影響農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的因素進行分析，例如李士梅等[11]認為勞動力流動阻礙了農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高。高帆[12]認為人力資本含量、灌溉面積占比、工資性收入占比和農(nóng)業(yè)財政支出占比對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率有正面影響。卓樂等[13]強調(diào)基礎(chǔ)設(shè)施對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，農(nóng)田水利基礎(chǔ)設(shè)施對糧食全要素生產(chǎn)率有顯著的正向影響；農(nóng)村交通基礎(chǔ)設(shè)施當(dāng)期對糧食全要素生產(chǎn)率沒有顯著影響，其滯后項則對糧食全要素生產(chǎn)率存在顯著的正向影響。鄧曉蘭[14]認為農(nóng)村灌溉、道路、電力和醫(yī)療基礎(chǔ)設(shè)施投入對中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率有溢出效應(yīng),且灌溉基礎(chǔ)設(shè)施的作用最明顯。三是農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的空間比較分析。中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率地區(qū)差異的31%來自東部地區(qū)差異的貢獻，29%來自東、中、西部地區(qū)區(qū)際差異的貢獻[15]。也有學(xué)者單純從糧食產(chǎn)品進行分析，從空間來看，除四川以外的省份，糧食全要素生產(chǎn)率均增長[16]。楊剛等[17]研究認為中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率存在正向的空間相關(guān)性，部分區(qū)域存在集聚帶。尹朝靜等[18]研究認為中國各省份農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率存在明顯的空間地域差異，且該差異呈現(xiàn)擴大趨勢。石慧等[19]研究認為樣本期間內(nèi)，省份之間的農(nóng)業(yè)TFP沒有縮小趨勢，不存在絕對收斂，只有東部地區(qū)內(nèi)部省份間的差距會無條件逐漸縮小。張海霞[20]認為區(qū)域間TFP差異明顯，且技術(shù)進步是四川省農(nóng)業(yè)TFP其增長的單一驅(qū)動力。

整體來看，現(xiàn)有文獻具有以下3 個特點；首先，從研究視角來看，不少文獻集中在測定中國各省份農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長率，以反映生產(chǎn)率對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的貢獻，對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率(絕對值)的測度較少；其次，從使用的數(shù)據(jù)來看，對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的測度，較多使用統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)，尤其是中國和各省份統(tǒng)計年份數(shù)據(jù)，且測算結(jié)果差異較大；最后，從研究方法來看，多使用DEA模型、Malmquist指數(shù)、隨機前沿函數(shù)等研究方法及演化的相關(guān)研究方法；工業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率測度中，大多使用，例如魯曉東等[21]，楊汝岱[22]使用OP方法測度中國工業(yè)企業(yè)(制造業(yè)企業(yè))全要素生產(chǎn)率(1)Olley and Pakes 在1996年構(gòu)造不同于以往研究的全要素生產(chǎn)率測度方法，國內(nèi)學(xué)者在引用該方法測度全要素生產(chǎn)率，稱為“OP方法”。，并進行相關(guān)分析。當(dāng)然，現(xiàn)有文獻為筆者進一步研究中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提供了借鑒，但也存在不足之處，主要體現(xiàn)在所使用數(shù)據(jù)較為單一，研究方法較為常見，另外缺乏農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的空間比較。

本研究對中國農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的研究，相比較以前研究，可能做出以下改進，第一，從研究對象來看，選擇農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化國家重點龍頭企業(yè)(以下簡稱“國家重點龍頭企業(yè))作為研究對象，國家級農(nóng)業(yè)企業(yè)作為新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體的中間力量，成為構(gòu)建現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)體系、生產(chǎn)體系和經(jīng)營體系的重要參與者、貢獻者和引領(lǐng)者。第二，從研究方法來看，采用OP方法測定農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率，比較和分析不同地區(qū)和不同行業(yè)的全要素生產(chǎn)率。本研究利用2013—2015年的國家重點龍頭企業(yè)數(shù)據(jù)，就中國農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率進行測度，從空間角度比較中國各地市農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率差異，著重分析影響中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的主要因素，以期為企業(yè)決策提出適當(dāng)?shù)恼呓ㄗh。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究方法

對全要素生產(chǎn)率(Total factor productivity，TFP)的測度，過去很長時間內(nèi)，均使用OLS方法，OLS方法產(chǎn)生同時性偏差和樣本選擇性偏差等技術(shù)問題，使用誤差項代表TFP，其殘差項和回歸項相關(guān)，導(dǎo)致估計結(jié)果產(chǎn)生偏誤；后來學(xué)者逐步使用固定效應(yīng)模型克服同時性偏差，但樣本選擇性偏差仍然無法解決，為了更好地解決這一問題，不少學(xué)者采用OP方法就全要素生產(chǎn)率進行測度，具體過程如下：

Yit=AitKitLit

(1)

式中：Yit、Kit、Lit分別表示i企業(yè)t時期的產(chǎn)出、資產(chǎn)總額和勞動力總額；Ait表示i企業(yè)t時期的全要素生產(chǎn)率；針對式(1)取對數(shù)，轉(zhuǎn)化為

lnYit=βklnKit+βllnLit+uit

(2)

式中的殘差項uit包含Ait的相關(guān)信息；對式(2)進行OLS方法估計，獲得全要素生產(chǎn)率的相關(guān)數(shù)值exp(uit)，但殘差項uit和回歸項相關(guān)，導(dǎo)致全要素生產(chǎn)率Ait產(chǎn)生偏誤。將uit分別為?it和εit，?it可以被觀測到，且可能影響到當(dāng)期因素(Kit和Lit)，εit是真正的殘差項；Olley等[23]假定企業(yè)當(dāng)前投資為不可觀測生產(chǎn)率的代理變量，iit為?it的函數(shù)形式；筆者認為，iit不僅取決于殘差項(?it)和資本存量有關(guān)(kit)，而且與企業(yè)年齡(ageit)、企業(yè)性質(zhì)(XZit)有關(guān)系，即iit=f(?it，kit,ageit,XZit)；求反函數(shù)，得

?it=hit(iit,kit,ageit,XZit)

(3)

式中：ii和kit分別為當(dāng)期投資(Iit)和當(dāng)期資本的對數(shù)形式；將式(3)帶入式(2)，得到式(4)，

yit=βaageit+βxXZit+βkkit+βllit+
hit(iit,kit,ageit,XZit)+εit

(4)

式中：yit、lit為當(dāng)期企業(yè)產(chǎn)出對數(shù)(lnYit)、企業(yè)勞動力人數(shù)對數(shù)(lnLit)；假定σit=β0+βaageit+βxXZit+βkkit+hit(iit,kit,ageit,XZit)，式(4)轉(zhuǎn)變成式(5)

yit=βllit+σit+εit

(5)

yit-βllit=βaageit+βxXZit+βkkit+
g(Pt,σit-1-γkit-1-βaageit-1-βxXZit-1)+εit

(6)

式中：g(Pt,σit-1-γkit-1-βaageit-1-βxXZit-1)包含σit和kit的滯后期的函數(shù)，在此情況下，想獲得一致性估計，必須采用非線性最小二乘法完成；之后進一步估計資本項、企業(yè)年齡、企業(yè)性質(zhì)的系數(shù)。

結(jié)合魯曉東等[21](2)OP方法使用的具體推導(dǎo)過程，在此不做闡述，具體參照文獻[21]和[23]。，Olley等[23]估計方程的設(shè)定形式如式(7)所示：

lnYit=β0+βeEXITit+βklnKit+βllnLit+
βmlnmit+βilnIit+βaageit+βxXZit+εit

(7)

式中：EXITit表示企業(yè)的進入或者退出；ageit表示企業(yè)年齡；lnmit表示企業(yè)原材料投入額對數(shù)，XZit表示企業(yè)性質(zhì)。

1.2 數(shù)據(jù)來源

本研究數(shù)據(jù)來源于2013—2015年國家重點龍頭企業(yè)監(jiān)測數(shù)據(jù)。農(nóng)業(yè)部產(chǎn)業(yè)化辦公室每隔2年對國家重點龍頭企業(yè)進行監(jiān)測，2014和2016年分別開展第6和第7批國家重點龍頭企業(yè)監(jiān)測；數(shù)據(jù)采集過程如下：首先由農(nóng)業(yè)部產(chǎn)業(yè)化辦公室發(fā)布監(jiān)測通知，各監(jiān)測企業(yè)人員根據(jù)監(jiān)測要求填寫相關(guān)表格，上報企業(yè)數(shù)據(jù)；然后由農(nóng)業(yè)部產(chǎn)業(yè)化辦公室組織專家對數(shù)據(jù)進行審核，將前后不一致、或者出現(xiàn)邏輯結(jié)構(gòu)問題的企業(yè)數(shù)據(jù)返回被監(jiān)測企業(yè)，進行重新填寫或者說明理由；最后經(jīng)專家審核，完成國家重點龍頭企業(yè)數(shù)據(jù)采集。式(7)中的農(nóng)業(yè)企業(yè)產(chǎn)出、勞動力和資產(chǎn)總額、原材料投入等數(shù)據(jù)來源于國家重點龍頭企業(yè)監(jiān)測，這些數(shù)據(jù)均來自于企業(yè)報表；然而，企業(yè)投資額指標并未在監(jiān)測數(shù)據(jù)中直接體現(xiàn)，本研究借鑒資產(chǎn)總額和固定資產(chǎn)折舊數(shù)據(jù)，獲得企業(yè)投資額指標數(shù)據(jù)，參見式(4)；企業(yè)年齡在國家重點龍頭企業(yè)監(jiān)測中并未體現(xiàn)，課題組成員查詢企業(yè)官方網(wǎng)站、電話咨詢等方式逐一核實，獲得企業(yè)成立時間。本研究所涉及國家重點龍頭企業(yè)共1 245家，剔除存在數(shù)據(jù)異常、數(shù)據(jù)缺失等企業(yè)，共有1 126家企業(yè)，共形成企業(yè)樣本3 378個。

企業(yè)產(chǎn)出、企業(yè)資本、企業(yè)原材料投入分別采用企業(yè)銷售收入、資產(chǎn)總額和原材料投入額表示；企業(yè)勞動力投入采用農(nóng)業(yè)企業(yè)就業(yè)人數(shù)表示；企業(yè)投資額(Iit)采用如式(8)表示，企業(yè)固定資產(chǎn)折舊率設(shè)定為5%。

Iit=Kit-Kit-1+Dt

(8)

式中：Kit、Kit-1分別為i企業(yè)t時期、t-1時期的資產(chǎn)總額，Dit為i企業(yè)t時期的固定資產(chǎn)折舊額。企業(yè)年齡(ageit)等于企業(yè)當(dāng)年年份減去企業(yè)成立時間加1獲得；企業(yè)性質(zhì)包含民營、國有、外資等，其中民營企業(yè)賦值為1，其他賦值為0；企業(yè)退出指企業(yè)未達到國家重點龍頭企業(yè)的監(jiān)測標準，企業(yè)在某一年份退出，且在以后年份中不再進入，賦值為1，其他賦值為0。農(nóng)業(yè)企業(yè)樣本的統(tǒng)計性描述如表1所示。

本研究所使用的企業(yè)樣本具有廣泛的代表性，從樣本企業(yè)的平均銷售收入、平均資產(chǎn)總額和勞動力投入量來看，分別為8.12億元、7.05億元、1 001人左右；從樣本企業(yè)的年齡來看，國家農(nóng)業(yè)企業(yè)年齡的平均年齡為17歲；從樣本企業(yè)的性質(zhì)來看，79%左右的國家重點龍頭企業(yè)為民營企業(yè)，其他類型的農(nóng)業(yè)企業(yè)比重不高，例如外資企業(yè)僅有56家；從樣本企業(yè)退出來看，兩次監(jiān)測過程中，約有12.3%的國家重點龍頭企業(yè)退出。從地區(qū)來看，東部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)分別有國家重點龍頭企業(yè)471家、316家、339家；1 126個樣本企業(yè)分布在281個地級市，其中有糧食類企業(yè)、畜牧類企業(yè)、果蔬類企業(yè)和其他類型的企業(yè)的地市分別為135、136、92和192個(一個地市可以擁有多個不同類型的龍頭企業(yè))；從選擇的1 126樣本企業(yè)來看，2015年1 126家樣本企業(yè)銷售收入占國家重點龍頭企業(yè)銷售總額的95.5%。1 126家樣本企業(yè)中有690家企業(yè)出口，占國家重點龍頭企業(yè)總數(shù)的91%；企業(yè)出口額占國家重點龍頭企業(yè)出口總額92.63%。

表1 1 126家樣本企業(yè)的描述性分析Table 1 Descriptive analysis of 1 126 sample enterprises

2 結(jié)果分析與討論

2.1 中國農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率分布狀況

2.1.1中國農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率變動

采用OP方法，測度2013—2015年1 126家農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率，在此基礎(chǔ)上計算各地區(qū)農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率(3)各地市農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率由該地市農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率簡單平均而得，這種處理方法可能稍顯武斷；筆者也曾嘗試采用楊汝岱[22]的研究方法，采用企業(yè)銷售收入確定加權(quán)比重，求得全要素生產(chǎn)率平均值，但所得結(jié)論基本相似，在此研究中未體現(xiàn)。不同行業(yè)的企業(yè)在各地市僅有一家或者兩家，因而對個地區(qū)不同行業(yè)的全要素生產(chǎn)率的差異影響不大。，并根據(jù)每類農(nóng)業(yè)企業(yè)狀況，將農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率進行五等分，分別為低水平、中低水平、中等水平、中高水平和高水平，分別采用不同的顏色表示。從時間趨勢上來看，中國農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率變動趨勢并不明顯，數(shù)據(jù)顯示，2013、2014和2015年中國農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率均值分別為3.251、3.242和3.232(4)筆者嘗試采用DEA等方法就全要素生產(chǎn)率增長率進行求解，與此處結(jié)論基本一致，但數(shù)據(jù)存在差異。；整體而言，2013—2015年，東部地區(qū)農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率高于中部地區(qū)和西部地區(qū)；從這3年農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的變動趨勢來看，持續(xù)增長的省份較少，僅有湖南、遼寧和浙江?。凰拇?、湖北省農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)下降趨勢，其他省份農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)波動趨勢。

從空間布局來看，中國各地市農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的空間差異大，但是各地區(qū)農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率大小排名相對來說穩(wěn)定，2013—2015年，中國農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率排名前十位的地市比較固定，例如江蘇省常州市、湖南省株洲市、河南省商丘市、湖北省襄樊市、四川瀘州市、湖北省荊州市、湖南省郴州市、湖北省宜昌市和湖北省黃石市等均排在前十位。從中國各地市來看，大部分農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率相對較低，全要素生產(chǎn)率處于中高水平的地市并不多；以2015年為例，1 126家國家重點龍頭企業(yè)分布在280個地市，農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率處于中高水平以上的僅有14個地市，農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率處于中低水平以下的有157個地市。2013和2014年農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率大多處于中低及以下水平。

圖1 2013—2015年中國各地市農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率(5)圖1～5基于國家測繪地理信息局標準地圖服務(wù)網(wǎng)站下載的審圖號為GS(2019)1617號的標準地圖制作，底圖無修改。Fig.1 TFP of agricultural enterprises in cities of China from 2013 to 2015

2.1.2基于不同地市不同類型的企業(yè)全要素生產(chǎn)率比較

本研究根據(jù)行業(yè)分類，將中國農(nóng)業(yè)企業(yè)分為糧食類企業(yè)、畜牧類企業(yè)、果蔬類企業(yè)和其他類型；本部分僅展示2015年全國各地市糧食類、畜牧類、果蔬類和其他類農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率狀況，具體如圖2～5所示。

糧食類企業(yè)共分布在中國130個地市。從糧食主產(chǎn)區(qū)來看，2015年中國糧食產(chǎn)量主要排前五位的省份分別為黑龍江、河南、山東、吉林和河北省。山東和河南省國家重點龍頭企業(yè)全要素生產(chǎn)率分別排到第6和第7位，黑龍江和吉林省國家重點龍頭企業(yè)全要素生產(chǎn)率排名相對較低，黑龍江省排名第19位，吉林省排名則在第30位；而從中國各地市糧食類企業(yè)全要素生產(chǎn)率來看，除河南省商丘市和山東省泰安市處于中高水平以外，排名前五位省份各地市農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率均處于中等水平、中低水平和低水平之中。

圖2 2015年中國各地市糧食類企業(yè)全要素生產(chǎn)率Fig.2 TFP of grain enterprises in cities of China in 2015

圖3 2015年中國各地市畜牧類企業(yè)全要素生產(chǎn)率Fig.3 TFP of Livestock enterprises in cities of China in 2015

圖4 2015年中國各地市果蔬類企業(yè)全要素生產(chǎn)率Fig.4 TFP of fruits and vegetables enterprises in cities of China in 2015

圖5 2015年中國各地市其他類企業(yè)全要素生產(chǎn)率Fig.5 TFP of fruits and vegetables enterprises in cities of China in 2015

畜牧類企業(yè)共分布在中國134個地市。從畜牧類企業(yè)來看，2015年中國畜牧產(chǎn)量主要排前五位的省份分別為山東、河南、四川、湖南和河北省。山東省國家重點龍頭企業(yè)全要素生產(chǎn)率排名第1位，其他省份農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的排名并不高，例如河南、河北省國家重點龍頭企業(yè)全要素生產(chǎn)率分別排名第14和第15位，四川省國家重點龍頭企業(yè)全要素生產(chǎn)率最低，為2.944；從中國各地市畜牧類企業(yè)全要素生產(chǎn)率來看，處于高水平或者中高水平且畜牧產(chǎn)量位于前五位省份的地市并不多，僅有河南省南陽市、四川省襄樊市、河北省邯鄲市、湖南省長沙市和山東省威海市，其他地市畜牧類企業(yè)全要素生產(chǎn)率仍處于中等水平以下。

果蔬類企業(yè)共分布在中國90個地市。從果蔬類企業(yè)來看，2015年中國果蔬產(chǎn)量主要排前五位的省份分別為山東、河南、河北、陜西省和廣西壯族自治區(qū)等。河北、陜西省果蔬類企業(yè)全要素生產(chǎn)率分別位于前兩位，其數(shù)值分別為4.184和4.165；河南、山東省和廣西壯族自治區(qū)果蔬類企業(yè)全要素生產(chǎn)率并不高，分別為3.187、3.115和3.014；從各地市果蔬類企業(yè)全要素生產(chǎn)率來看，僅有河南省鄭州市、河北省唐山市果蔬類企業(yè)全要素生產(chǎn)率處于中高水平，其他則處于中等水平以下，而天津市果蔬類產(chǎn)量較低，但果蔬類企業(yè)全要素生產(chǎn)率為4.831，處于高水平。

其他類企業(yè)分布在中國191個地市；從其他類企業(yè)來看，江蘇省常州市、湖南省株洲市、遼寧省丹東市、四川省瀘州市、湖北省襄樊市和河南省焦作市其他類農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率處于中高水平，且處于其他類農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率處于中等水平的地市僅有35個，有27地市位于中部地區(qū)省份。

2.2 中國農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響因素分析

2.2.1回歸模型

本研究構(gòu)建計量回歸模型針對影響農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的相關(guān)要素進行分析，各變量選擇參照相關(guān)文獻；所構(gòu)建模型如下：

TFPit=β0+β1cmit+β2ckit+β3yfit+
β4zbit+β5gmit+β6XZit+β7rrit+εit

(9)

式中：TFPit為i企業(yè)t時期的全要素生產(chǎn)率；cmit、ckit、yfit、zbit、gmit、XZit、rrit分別表示i企業(yè)t時期的出口密集度、企業(yè)是否出口、研發(fā)投入、要素密集度、企業(yè)規(guī)模和企業(yè)性質(zhì)、企業(yè)科技人員；β0表示常數(shù)項，β1、β2、β3、β4、β5、β6、β7為相應(yīng)自變量的系數(shù)，εit表示殘差項。表2展示影響中國農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的各變量統(tǒng)計性分析狀況。

表2 樣本的統(tǒng)計性描述分析Table 2 Statistical description of the sample analysis

2.2.2回歸結(jié)果分析

本研究使用Stata13.0軟件就影響中國農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的相關(guān)因素進行回歸分析，整體來看，回歸結(jié)果相對較好，具體結(jié)果如表3所示。

出口密集度對中國農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響為負；其中對其他類企業(yè)全要素生產(chǎn)率影響較為明顯，對糧食類、畜牧類和其他類企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響并不顯著。出口密集度反映企業(yè)出口渠道是否成熟，企業(yè)出口能力等，企業(yè)通過出口能夠獲取相當(dāng)?shù)睦麧櫍鄬碚f，出口密集度高的企業(yè)對提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的重視不夠，因而，出口密集度高的農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率較低。

企業(yè)是否出口對中國農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響為負；其中對糧食類和畜牧類企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響顯著為負，對果蔬類和其他類農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響并不顯著。這反映了農(nóng)業(yè)出口企業(yè)的全要素生產(chǎn)率低于農(nóng)業(yè)非出口企業(yè)，這與中國農(nóng)業(yè)企業(yè)存在“出口-生產(chǎn)率悖論”的研究結(jié)果一致。也就是說農(nóng)業(yè)企業(yè)出口更多地表現(xiàn)為“自我選擇效應(yīng)”，而非“自我學(xué)習(xí)效應(yīng)”；糧食類和畜牧類農(nóng)業(yè)出口企業(yè)同樣表現(xiàn)出這樣的趨勢，這可能和糧食與畜牧出口貿(mào)易競爭力不足有關(guān)。

表3 2013—2015年中國農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率影響因素回歸結(jié)果Table 3 TFP regression results of China’s agricultural enterprises from 2013 to 2015

研發(fā)投入對中國農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響為正，也就是說增加研發(fā)投入，將促使中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進一步增加。結(jié)果顯示，研發(fā)投入增長1%，中國農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率增加2.3%；研發(fā)投入對果蔬類企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響更大，研發(fā)投入增加1%，中國果蔬類企業(yè)全要素生產(chǎn)率將增加10.9%；對于農(nóng)業(yè)企業(yè)而言，增加研發(fā)投入對提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響明顯，尤其是對果蔬類農(nóng)業(yè)企業(yè)。

企業(yè)規(guī)模對中國農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響為正；擴大農(nóng)業(yè)企業(yè)規(guī)模，利于中國農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的增加，企業(yè)規(guī)模每增長1%，中國農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率將增長4.2%；就具體類型的企業(yè)來看，對糧食類和畜牧類企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響將大于其他類型的農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率。

就企業(yè)性質(zhì)來看，民營農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率小于非民營農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率；這可能和民營農(nóng)業(yè)企業(yè)規(guī)模和研發(fā)投入相對較小有關(guān)，集中表現(xiàn)在果蔬類企業(yè)；企業(yè)性質(zhì)對糧食類、畜牧類和其他類農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響并不顯著。

企業(yè)科技人員對中國農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響并不顯著；其中對果蔬類企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響為負。這也說明農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升，與農(nóng)業(yè)企業(yè)科技人員數(shù)量的關(guān)系不大，可能的原因可能在于兩個方面，第一，農(nóng)業(yè)企業(yè)在統(tǒng)計科技人員數(shù)量的過程中，把企業(yè)推廣人員計算在內(nèi)，這樣擴大了企業(yè)科技人員數(shù)量，也降低了科技人員數(shù)量對農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響；第二，大多企業(yè)產(chǎn)品僅為農(nóng)產(chǎn)品初加工品，深加工品較少，尤其是果蔬類產(chǎn)品而言(僅限于簡單包裝等)，農(nóng)業(yè)科技人員的作用并沒有得到充分發(fā)揮。

企業(yè)要素密集度對中國農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響為正；對四類企業(yè)全要素的影響均通過顯著性水平檢驗，但從系數(shù)數(shù)值來看，影響相對較小。中國農(nóng)產(chǎn)品大多以勞動力密集型產(chǎn)品為主，國內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品與其他國家農(nóng)產(chǎn)品具有比較競爭優(yōu)勢，相對來說容易進入國際市場；農(nóng)產(chǎn)品相似程度較高，農(nóng)業(yè)企業(yè)在國內(nèi)市場面臨更多的內(nèi)部競爭，農(nóng)業(yè)企業(yè)進入國內(nèi)市場的競爭強度高于國際市場，能夠進入國內(nèi)市場的農(nóng)業(yè)企業(yè)可能需要更高的生產(chǎn)率。

3 研究結(jié)果與政策建議

3.1 研究結(jié)論

本研究使用2013—2015年國家重點龍頭企業(yè)數(shù)據(jù)，使用OP方法測度中國各地級市農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率，并進行空間比較，在此基礎(chǔ)上，并就影響中國農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的相關(guān)因素進行分析；研究結(jié)果顯示：1)整體來看，2013—2015年中國各地市農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率變動幅度不大；2)從各省份來看，農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率差異較為明顯，但僅有個別省份全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)遞增趨勢，整體而言，東部地區(qū)農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率高于中部地區(qū)和西部地區(qū)；各地市農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率空間差異大，農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率排名變化不大，全要素生產(chǎn)率處于中高水平以上的農(nóng)業(yè)企業(yè)不多；3)從影響中國農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的因素來看，研發(fā)投入、要素密集度和企業(yè)規(guī)模對中國農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響為正，企業(yè)出口并未對農(nóng)業(yè)企業(yè)生產(chǎn)率起到推進作用。

3.2 政策建議

首先，企業(yè)應(yīng)增加研發(fā)投入。國家重點龍頭企業(yè)研發(fā)投入額占企業(yè)銷售收入總額比重不到1%，其他農(nóng)業(yè)企業(yè)研發(fā)投入更少，與發(fā)達國家農(nóng)業(yè)企業(yè)相比，仍然存在很大差距，2010年孟山都研發(fā)投入為12.05億美元，占總收入的比例為11.47%。企業(yè)應(yīng)加大研發(fā)投入，加強與高校、科研機構(gòu)合作，研發(fā)適合自身企業(yè)的產(chǎn)品。其次，繼續(xù)擴大企業(yè)規(guī)模。研究顯示，企業(yè)規(guī)模與企業(yè)全要素生產(chǎn)率兩者呈現(xiàn)出正向的關(guān)系；整體來看，農(nóng)業(yè)企業(yè)規(guī)模整體偏小，銷售額在百億以上的國家重點龍頭企業(yè)數(shù)目依然偏少。再次，鼓勵企業(yè)出口。盡管中國農(nóng)業(yè)企業(yè)存在“出口—生產(chǎn)率悖論”[24]，應(yīng)該重視和鼓勵農(nóng)業(yè)企業(yè)出口，減少企業(yè)出口成本，優(yōu)化企業(yè)出口的外部環(huán)境，為企業(yè)出口創(chuàng)造更為便利的措施；充分發(fā)揮“出口中學(xué)習(xí)效應(yīng)”，尤其是促進農(nóng)業(yè)企業(yè)生產(chǎn)加工流程、組織管理方式等。最后，制定相關(guān)優(yōu)惠政策，傾向于主產(chǎn)區(qū)；農(nóng)業(yè)產(chǎn)品主產(chǎn)區(qū)與農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率并不匹配，研究顯示，非主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率反而高于主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率，國家應(yīng)對農(nóng)產(chǎn)品主產(chǎn)區(qū)給予相關(guān)的財政、稅收等優(yōu)勢政策，扶持農(nóng)業(yè)企業(yè)發(fā)展。