1 引言
1.1 研究背景与意义
农业是国民经济的基础，中国农业的发展水平关乎近 14 亿人口的生活水平和质量。改革开放以来，中国农业结构不断调整优化，农业科技水平明显提高，农业发展取得了显著成就。但中国农业现代化水平不高，农业资源禀赋差，面临耕地面积持续减少、淡水资源短缺、农业环境污染日益严重等问题。以往实现农业增长主要依赖于投入的增长，而且这种农业增长很大程度上是以牺牲环境为代价。受生产要素增速放缓与资源环境的共同制约，中国农业要想实现可持续发展将不能一味地依赖增加投入。2018 年《中共中央国务院关于实施乡村振兴战略的意见》中特别强调要改善农业结构，提高全要素生产率（TFP）。而农业 TFP 的不断增长是判别农业现代化水平的重要标志之一。从经济学角度来讲，投资、劳动、资源等要素的大量投入属于农业经济增长的旧动能，而农业 TFP 属于新动能，农业 TFP 不断增长是突破资源环境约束、推动农业新旧动能转换的必然选择（孙国茂和孙同岩，2017），对实现农业可持续发展、提升农业现代化水平具有重要意义。
改革开放以来中国学者对中国农业 TFP 增长进行了大量研究，他们利用不同的数据、采用不同的方法研究农业 TFP 增长及其驱动因素，取得了丰硕的成果，并且他们一致认为中国农业 TFP 增长主要来自于技术进步的驱动，技术效率和规模效率在一定程度上促进或抑制了农业 TFP 增长。理论上在多产出情况下，除了技术进步、技术效率变化和规模效率变化外，混合效率变化也是驱动 TFP 增长的动力（Balk，2001）。所谓混合效率是指在投入一定和技术可行的条件下，由于产出结构的改变，使得总产出增加或降低，这一过程效率称为混合效率。农业结构调整即改变农业产出结构，使得农业总产出发生改变，从而改变混合效率，进而影响农业 TFP 增长。当前，中国农业结构性矛盾突出，面临品种结构不平衡，资源环境约束的压力日益增大，消费结构升级的要求日趋升高等问题，结构调整显得尤其重要。然而，现有研究就结构调整是促进还是抑制了农业 TFP 增长？其影响程度在时空上又是如何变化的？目前尚未给出明确回答。有鉴于此，本研究将重点放在 TFP 增长分解的混合效率变化上，从时空两个维度考察种植业、林业、畜牧业、渔业之间结构变化对农业 TFP 增长的影响，并分别考察种植业和畜牧业内部的结构调整对子产业 TFP 增长的影响。驱动农业 TFP增长的不同源泉，蕴含着不同的政策含义，正确识别混合效率变化对农业 TFP 增长的影响有利于通过准确施策提高农业 TFP，对合理调整产业结构、促进不同地区农业可持续发展具有重要的现实意义。
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1.2 文献综述
关于农业 TFP 增长领域的研究，主要是采用不同方法和数据，识别与测度农业TFP 增长的驱动因素——技术进步和效率，因为不同驱动因素的政策含义不同。加快技术进步意味着加大基础研究的投入，改善技术效率意味着要加强教育与培训，提高规模效率和混合效率可通过税收和补贴，进而改变投入产出的相对价格而实现。
1.2.1 测度与分解 TFP 增长的研究方法
测度与分解 TFP 增长的方法可以分为参数和非参数两种。其中，参数法以随机前沿分析法（SFA）为代表，非参数法以基于数据包络分析（DEA）的 MalmquistTFP 指数法（Caves et al，1982）为代表。本研究所利用的加总数量框架（aggregatequantity framework）属于非参数方法的一种。这几种方法本质上是基于生产前沿面的研究方法，可以实现效率变化分解。
（1）随机前沿分析法
该方法需事先给定生产函数和非效率项的分布形式，它的优点是可测度误差和其它噪声来源，被较早应用在中国农业 TFP 增长研究上（Fan，1991；Wu，1995；Kalirajanetal，1996）。Aigner et al（1977）和 Meeusen and Broeck（1977）最早提出了参数的 SFA法，Battese and Coelli（1995）则提出了基于面板数据的 SFA。Kumbhakar and Lovell（2000）将 TFP 增长分解为技术进步、技术效率变化、规模效率变化、投入要素配置效率变化，在测度与分解 TFP 增长方面主要采用此分解形式（石慧等，2008；赵芝俊和袁开智，2009；刘晗等，2016）。但该方法只适用于单产出的情况，不能测度与分解多产出情况下的 TFP 增长，无法评估结构调整对农业 TFP 增长的贡献。
（2）基于数据包络分析的 Malmquist TFP 指数法
DEA 是一种线性规划方法，不需要对前沿生产函数和随机误差项做出任何的设定，不需要对参数进行估计检验，并且能实现多投入多产出的情况下的效率分解。相较于 SFA，基于 DEA 的 Malmquist TFP 指数法应用更为广泛（Mao and Koo，1997；Lambert and Parker，1998；Wu et al，2001；顾海和孟令杰，2002；Hsu et al，2002；江激宇等，2005；陈卫平，2006；Chenetal，2008；周端明，2009；李谷成等，2013；Khan，2015；尹朝静等，2016；章德宾，2018）。Malmquist TFP 指数之所以应用如此广泛，主要是由于 MalmquistTFP 指数很容易分解（O'Donnell，2010）。
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2 农业结构调整的时空演变分析
2.1 大农业结构调整的时空演变
2.1.1 诱因
（1）1978 年之后，家庭联产承包责任制的建立推动了农业结构调整。由于改革确立了农民独立的商品生产者地位，拓展了农民生产行为选择空间，农民在一定程度上可以根据资源禀赋和市场需求安排农业生产，从而为结构调整提供了可能。
（2）收入水平的提高和饮食结构的改变促进了农业结构调整。改革开放以前，人们主要想“吃得饱”，所以农业生产以种植业为主，种植业以粮食为主，肉禽蛋奶受传统农业发展水平的制约，在较长时间一直处在供应量较少的水平，且其相对高昂的价格也抑制了消费。改革开放后，随着收入水平的提高，人民的饮食结构发生了很大变化，不仅要“吃得饱”，更要“吃得好”。尤其是进入新世纪以来，人们对粮食的需要量持续下降，对肉禽蛋奶等高营养的食物需求量显著增加，这是因为随着收入水平提高，人们对碳水化合物的需求逐渐减少，而对脂肪、蛋白质、维生素、矿物质需求量增加，吃得营养、吃得健康的消费理念使得饮食结构不断发生改变，从而在一定程度上推动了农业结构调整，农业结构调整要更多地满足人们的饮食需求。
2.1.2 结果
从图 2.1 可以看出，无论是时间维度还是空间维度上，农业结构都发生了很大变化。从全国看，1979-2016 年，种植业产值占农林牧渔总产值的比重由 72%下降到 52%，下降了 20%；林业比重由 6%下降到 5%，变化不大；畜牧业比重由 20%上升到 33%，上升了 13%；渔业比重由 3%上升到 10%，上升了 7%。这期间发生最大变化的是种植业和畜牧业，种植业下降最快，而畜牧业上升最快。这是由于改革开放以来，随着经济水平的提高，人们对膳食的要求更高，从原来吃不饱、吃不起向吃得好转变。从过去对粮食作物的过度依赖向肉食转变，从而使得种植业的地位下降，畜牧业的地位上升。但尽管如此，种植业产值占比超过一半，种植业仍然是农业的重要基础。林业由于本身的资源禀赋、自然条件、生态功能的限制，在这期间并未发生太大变化。渔业比重变化虽然没有种植业和畜牧业那么大，但也在结构变化上发挥了一定的作用。
图 2.1 农、林、牧、渔业产值的时空变化
2.2 种植业结构调整的时空演变
2.2.1 诱因
改革开放之前，实行的是计划经济体制，这种体制排斥了市场机制的作用，切断了地区之间以及生产者和消费者之间的有机联系，使得农业生产无法按市场需求形成的价格信号配置资源。而改革开放之后，尤其是市场机制的建立使得城乡之间以及生产者和消费者之间的联系更加密切，使得农民可以根据市场需求决定种什么、不种什么，这为种植业结构调整创造了条件。随着收入水平和知识水平的提高，人们的饮食结构发生了变化，除了满足人体对碳水化合物的基本需求，更多地要追求膳食均衡，例如蔬菜可提供人体所必需的多种维生素和矿物质等营养物质，水果含有丰富的维生素营养及人体所需的各种微量元素，这使得人们从对粮食作物的单一追求到多种营养均衡的转变，因此诱发了种植业结构调整。这在一定程度上使得粮食作物在种植业中的比重有所下降，而蔬菜、水果等园艺作物比重上升。
2.2.2 结果
图 2.2 反映的是全国、各地区 1987 年和 2016 年粮食作物、经济作物及其他作物产值占农林牧渔总产值比重情况。从图 2.2 可以看出，1987-2016 年种植业产出结构发生了较大变化。从全国来看，粮食作物比重由 1987 年的 60%下降到 25%，经济作物由 19%下降到 11%，其他作物由 21%上升到 63%，这在很大程度上改变了过去“以粮为纲”的生产方式，种植业结构也随之改变。从地区上看，六大区的粮食作物和经济作物比重均为下降，其他作物比重上升。其中，粮食作物比重下降最快的地区是西北地区，由 1984 年的 60%下降到 2016 年的 18%，下降了 42%。经济作物比重下降最快的是黄淮海地区，由 1984 年的 24%下降到 2016 年的 10%。其他作物比重上升最快的是黄淮海地区，由 1984 年的 19%上升到 2016 年的 66%。从时空两个维度观察种植业产出情况，可以看出种植业产出结构自 1987 年以来发生了较大变化。
图 2.2 粮、经、其他作物产值的时空变化
3 结构调整对 TFP 增长的影响机制 ........................................ 14
3.1 结构调整对 TFP 增长的影响路径................................ 14
3.2 结构调整与混合效率 .............................. 14
4 结构调整对农业 TFP 增长的影响效应 ........................ 17
4.1 测度方法、变量与数据来源 .............................. 17
4.2 测度结果 .................................. 18
5 结构调整对农业子产业 TFP 增长的影响效应 ......................... 23
5.1 结构调整对种植业 TFP 增长的影响.................................... 23
5.2 结构调整对畜牧业 TFP 增长的影响........................... 29
5 结构调整对农业子产业 TFP 增长的影响效应
5.1 结构调整对种植业 TFP 增长的影响
5.1.1 投入产出变量与数据来源
（1）投入产出变量
3个产出变量分别为粮食作物产值、经济作物产值和其他作物产值。粮食作物包括谷类、薯类、豆类；经济作物包括棉花、油料、糖类、烟叶、中药材；其他作物包括蔬菜园艺、瓜类作物、茶桑果。并将以上三个产值用各自农产品生产者价格指数（2000 年前为农副产品收购价格指数）平减为 1990 年不变价格。
（2）数据来源
由于缺少 1997-2000 年所有省份粮食作物、经济作物及其他作物产值的数据，故数据为 1987-1996 年和 2001-2016 年中国 29 个省级地区（不包括港澳台地区）种植业投入与产出面板数据，将重庆并入四川，不包含西藏。所有基础数据均来自历年《中国农村统计年鉴》。
采用 DPIN3.0S 软件，分解与测度了中国种植业 TFP 增长。表 5.1 分别从时间和空间两个维度报告了测度与分解结果。
表 5.1 中国种植业 TFP 增长的测度与分解
6 结论与政策建议
6.1 结论
（1）结构调整对中国农业 TFP 增长的影响。结构调整对农业 TFP 增长的贡献在时空维度上存在较大差异：从时间上看，仅 1992-1997 年的混合效率变化使农业 TFP得到提升，即该阶段结构调整推动了农业 TFP 增长，而 1979-1991 年、1998-2003 年和 2004-2016 年的混合效率变化在一定程度上降低了农业 TFP 增长，意味着这四个时期的结构调整并没有推动农业 TFP 增长。从地区上看，结构调整对农业 TFP 增长的影响效应呈东、中、东北、西依次递减，仅东部地区混合效率变化给其农业 TFP 增长贡献了动力，即东部地区结构调整推动了东部地区农业 TFP 增长，中部、东北和西部地区的混合效率变化均在一定程度上阻碍了区域农业 TFP 增长，表明这三个地区的结构调整未带来农业 TFP 增长。
（2）结构调整对中国种植业 TFP 增长的影响。结构调整对种植业 TFP 增长的贡献在时空存在较大差异：从时间上看，1987-1996 年的混合效率变化为正增长，即该时间内的结构调整对种植业 TFP 增长起到了促进作用，2001-2016 年的混合效率变化为负增长，意味着此间的结构调整对种植业 TFP 增长起到了抑制作用。从地区上看，仅长江中下游地区在两个时段的结构调整推动了种植业 TFP 增长。东北地区和黄淮海地区 1987-1996 年的结构调整促进了种植业 TFP 增长，而 2001-2016 年的结构调整抑制了种植业 TFP 增长。华南、西南、西北地区的结构调整均未带来种植业 TFP 增长。
（3）结构调整对中国畜牧业 TFP 增长的影响。结构调整对畜牧业 TFP 增长的影响在时空上也表现出较大差异：从时间上看，1984-1995 年和 2007-2016 年的混合效率变化促进了畜牧业 TFP 增长，即这两个时段的结构调整推动了畜牧业 TFP 增长，而 1996-2006 年的畜牧业结构调整没有带来畜牧业 TFP 增长。从空间上看，1984-2016年间仅有青藏蒙新高原区的混合效率变化使畜牧业 TFP 提升，也就意味着只有青藏蒙新高原区的结构调整推动了畜牧业 TFP 增长，其他五个地区的结构调整均未提升畜牧业 TFP。
参考文献（略）