江西省农业科技进步贡献率测算及预测

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摘要：[摘要]农业是我国立国之本，而农业科技进步与创新则是推动我国农业经济发展的原始推动力。对江西省农业科技进步贡献率进行有效的测算与估计，能够有助于了解江西的农业科技水平，并为今后制定农业发展战略提供参考。采用索洛余值法对江西省的农业科技进步贡

　　[摘要]农业是我国立国之本，而农业科技进步与创新则是推动我国农业经济发展的原始推动力。对江西省农业科技进步贡献率进行有效的测算与估计，能够有助于了解江西的农业科技水平，并为今后制定农业发展战略提供参考。采用索洛余值法对江西省的农业科技进步贡献率进行测算，选取了1978～2017年农业总产出、资本投入、劳动力投入、土地面积投入各项指标作为投入产出指标，最后计算得出2017年江西省的农业科技进步贡献率为59%，并通过分析发现，科技进步和资本投入是促进江西省农业经济发展的重要因素。

　　[关键词]农业;索洛余值;科技进步贡献率

　　《华中农业大学学报》(社会科学版)(双月刊)创刊于1981年，是由教育部主管、华中农业大学主办的社会科学综合性学术双月刊。读者对象主要是从事与农业、农村、农民有关的科研、管理及教学人员。

　　引言

　　农业是我国立国之本，而农业科技进步与创新则是推动我国农业经济发展的原始推动力。现阶段科学技术是第一生产力的观念已经深入渗透到我国生产生活的各个领域当中，农业生产方式也由传统的依赖于资本、劳动力、土地等生产要素驱动而逐步转向于依赖科技进步和更高效的生产及管理方式等其他因素的驱动。随着科技进步在农业经济增长中发挥的作用越来越大，科技进步对农业发展的贡献程度已经成为衡量一个国家或地区农业现代化的重要指标。

　　农业科技进步通常有广义与狭义之分，狭义的农业科技进步主要单指科学技术上所带来的进步与突破，即硬技术的进步，而广义的农业科技进步则不止包含科学技术上的进步，还包括管理方法的改善、生产流程的优化、服务水平的提高等其他软技术的进步。农业科技进步贡献率是指在农业生产中由科技进步所带来的增长占总增长的比重。在如今众多的农业科技进步贡献率测算的相关文献中，主要都是针对于广义的农业科技进步所做的测算。

　　自从80年代农业科技进步贡献率引入我国之后，国内关于贡献率测算的文献层出不穷，究其测算方法来看，比较主流的有索洛余值法、CES生产函数法、超越对数法、DEA数据包络分析法、丹尼尔森因素分析法等。对于科技进步贡献率的计算，不同的模型有其优缺点，综合现有的研究结果分析，索洛增长速度方程法应用最为普遍。尤其自1997年农业部科技司将索洛余值法作为我国农业科技进步贡献率测算的标准方法后，该方法更是被国内学者广泛运用。在初期阶段，国内学者只是对数据进行简单测算，缺乏对结果的深入分析和横向比较。随着研究的逐步深入，众多学者对测算方法进行进一步的细化与改进。

　　1 农业科技进步贡献率的测算方法

　　索洛增长速度方程法，也称为索洛余值法，以Cobb-Douglas生产函数为基础，主要是计算在产出的增长中不是由投入要素增加所带来的增长，即生产效率的增长，我们把它归为广义的农业科技进步所带来的增长。

　　该CD生产函数一般的表达式为：

　　上式中，Y为农业总产值，A为常数项，K、L、M为农业生产中各投入要素，分别是资本投入、劳动力投入、土地面积投入。α、β、γ代表资本、劳动力、土地面积的投入产出弹性系数。δ则表示资本、劳动力、土地面积变化以外的其他因素导致的农业总产值的变化，也就是科技进步对农业总产值的贡献。t则为时间变量。

　　将CD函数两边取对数后可转化为以下形式：

　　方程两边对t求导，变换后可得下式：

　　令dt=1，将dY改写为ΔY，可得如下公式：

　　其中为农业总产值年均增长率，为资本投入年均增长率，为劳动力投入年均增长率，为土地投入年均增长率，为科技进步率。

　　则农业科技进步贡献率为：

　　上式中，为农业科技进步贡献率，为资本投入贡献率，为劳动力投入贡献率，为土地面积投入贡献率。

　　由上式可知，计算农业科技进步贡献率，首先就要求出以及，其中，为各投入产出要素年均增长率，可根据统计年鉴数据求得，而对于投入产出弹性系数的计算，目前较为主流的方法有回归法和经验法。相较来说，经验法主观性较强，缺乏充分的理论依据，而回归法则是通过历年的统计数据进行回归计算，求出各投入产出弹性系数，客观性较强，可有效避免人为估计产生的判断误差。

　　另外，为避免多重共线性，消除耕地面积大幅变化带来的影响，将农业生产函数公式两边同除M，在规模报酬不变的条件下，有α+β+γ=1，则农业生产函数模型可改写为：

　　用整理后数据进行多元回归分析，就可得出的估计值。

　　2 江西省农业科技进步贡献率的测算

　　2.1 数据的选取与处理

　　由于农业科技进步贡献率的测算对数据的敏感度较高，不同的数据选取、处理方式、起止年限等都会对测算结果产生较大的差异。通过参考国内外的研究以及对相关已有文献的梳理，并考虑数据的可获得性，以及进行相关数据的试算，最终本文确定以下投入产出指标。

　　农业总产出：以“农林牧渔业总产值”表示农业产出指标。另外，由于产值通常是以当年价格计算，存在价格因素的影响，为消除这种影响，我们需要选取指数对其进行缩减，通过计算发现，不同的指数选取对计算结果会产生一定差异，最终本文选取农村商品零售价格指數进行计算，即农林牧渔业总产值=农林牧渔业总产值当年价格/农村商品零售价格指数x100。

　　资本投入：以“农林牧渔业中间消耗”表示资本投入。由于1978年至1983年期间数据缺失，本文根据1983～2016年农林牧渔业中间消耗年均增长率向前推算1978～1983年数据，即Kt-1=Kt/(1+年均增长率)。为消除价格因素的影响，选用农村商品零售价格指数对当年价格进行缩减，以1978年为基期，即农林牧渔业中间消耗=农林牧渔业中间消耗当年价格/农村商品零售价格指数x100。

　　劳动力投入：以“第一产业社会就业人数”表示劳动力投入。

　　土地面积投入：以“农作物播种面积”表示土地面积投入。考虑到农业生产受自然灾害的影响较大，需要剔除自然灾害的影响，而自然灾害对农业生产的影响主要体现在农业用地上，因此选取受灾面积与成灾面积对农作物播种面积进行修正，受灾面积通常指农作物较正常年景产量减产一成以上的农作物播种面积，成灾面积则是减产三成至颗粒无收的播种面积，取受灾程度一至三成的土地面积折算系数为0.2、受灾程度三成及以上的土地面积折算系数为0.65，即耕地面积投入=农作物播种面积-0.2x受灾面积-0.65x成灾面积。

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