本文關鍵詞：中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率測算及影響因素分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率測算及影響因素分析

發(fā)布日期： 2013-05-30 發(fā)布：  

  2013年第2期目錄       本期共收錄文章20篇

　　摘 要： 為了研究我國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的變動情況及影響因素，本文全部以實物量指標作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的投入產(chǎn)出，以避免價格因素對測算結果的影響，并采用非參數(shù)的DEA-malmquist指數(shù)方法，對我國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進行了測算和分析，結論為：我國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)出較大的波動性，但從長期來看呈增長趨勢；造成農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率波動的主要原因是氣候變化所造成的自然災害頻發(fā)；由于受自然災害影響，近年來我國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率指數(shù)普遍下降，從四大地區(qū)來看，只有中部地區(qū)生產(chǎn)率提高，其他地區(qū)均出現(xiàn)不同程度下降，其中西部地區(qū)下降幅度最大。
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　　關鍵詞：農(nóng)業(yè)經(jīng)濟；全要素生產(chǎn)率；Malmquist指數(shù)；數(shù)據(jù)包絡分析
　　中圖分類號：F302.5 文獻標識碼：A
　　文章編號：1009-9107（2013）02-0029-07
　　民以食為天，農(nóng)業(yè)的發(fā)展對于國家的穩(wěn)定和國家經(jīng)濟安全具有十分重要的影響，對于擁有13億多人口的中國來說更是如此。建國以來，我國的農(nóng)業(yè)得到了巨大的發(fā)展，解決了全世界近1/4人口的吃飯問題，創(chuàng)造了一個世界奇跡，但是近年來受氣候變化等因素的影響，我國糧食生產(chǎn)局部地區(qū)呈現(xiàn)出不穩(wěn)定的狀態(tài)，加之我國正處于城市化過程之中，城市規(guī)模的不斷擴大以及大量交通基礎設施的建設，占用了一定數(shù)量的耕地，農(nóng)村勞動力向城鎮(zhèn)流動，造成的土地拋荒現(xiàn)象也時有發(fā)生，這些狀況都會對我國農(nóng)業(yè)的發(fā)展造成不利的影響。如何穩(wěn)定和增加糧食產(chǎn)量，保證我國的糧食安全成了我們不得不面對的問題，而提高農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率（total factor productivity，簡稱TFP）對于促進農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的增長有著重要的意義[1]。近年來我國學者對農(nóng)業(yè)TFP的研究成果較為豐富，但是得出的結論差異較大。陳衛(wèi)平[2]和李錄堂[3]的研究均認為我國的農(nóng)業(yè)TFP總體來說提高了，這種提高主要得益于技術進步，并且都認為我國的農(nóng)業(yè)技術效率有所下降，陳衛(wèi)平認為1990～2003年間我國的農(nóng)業(yè)技術效率平均下降了2.78%，農(nóng)業(yè)TFP年平均增長了2.59%，而李錄堂則認為1980～2006年間我國的農(nóng)業(yè)TFP平均增長了33.4%，兩者的研究表現(xiàn)出了較大的差異。另外李磊[4]、郭軍華[5]、周端明[6]的研究也表明我國的農(nóng)業(yè)TFP呈增長趨勢，但測算的結果同樣存在著較大的差異。產(chǎn)生這種差異的原因很多，測算的方法不同可能會造成測算結果的細微差別，但主要原因可能歸咎于以下兩個方面：一是由于我國農(nóng)業(yè)基礎相對于發(fā)達國家來說比較薄弱，農(nóng)業(yè)基礎設施不夠完善，以家庭聯(lián)產(chǎn)承包責任制形式為主的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式對于自然災害的抗御能力和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料購買的議價能力都比較低，再加上國家農(nóng)業(yè)政策的變化，我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率可能呈現(xiàn)出較大的波動性，另外在測算我國農(nóng)業(yè)TFP時所選擇的時間段不同，測算的結果也可能有較大的差異，我們在對比分析了文獻[7～12]以及及陳衛(wèi)平等人的研究后做出了上述推斷；二是目前的研究多將農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值或農(nóng)業(yè)增加值這些價值指標作為農(nóng)業(yè)產(chǎn)出指標，大部分學者在使用這些指標時都利用農(nóng)業(yè)生產(chǎn)價格指數(shù)進行了平減，但投入指標中的農(nóng)業(yè)機械總動力、化肥使用量等指標使用的是實物量指標，實際上這些指標均暗含了價格變動因素在里面，隨著時間的變化相同的實物量指標所需要投入的價值總量實際上是大大增加了，因此使用實物量指標作為投入指標并將按可比價格計算的價值指標作為產(chǎn)出指標將會低估投入的規(guī)模，進而可能會造成農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的高估。
　　與其他研究相比，本文試圖解決以下兩個問題：（1）全部以實物量指標作為投入產(chǎn)出指標，盡量消除價格因素對測算結果的影響，完全從物質(zhì)生產(chǎn)的角度來研究生產(chǎn)率的變動，來驗證我國農(nóng)業(yè)TFP指數(shù)波動性變化的推斷，并進一步尋找影響我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率波動的原因；（2）分析我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的變動情況及地區(qū)差異，并結合影響農(nóng)業(yè)TFP的主要因素，為我國提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率、促進農(nóng)業(yè)健康發(fā)展、保障農(nóng)業(yè)安全提供有價值的政策建議。
　　一、研究方法與數(shù)據(jù)來源
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　　全要素生產(chǎn)率是用來表示在利用多投入多產(chǎn)出情況下的生產(chǎn)率變化的一個綜合指標。目前國內(nèi)外對全要素生產(chǎn)率的測算主要有兩種方法：參數(shù)方法和非參數(shù)方法。參數(shù)方法實質(zhì)上是要構建一個計量模型，用來表示生產(chǎn)前沿函數(shù)，在分析過程中一般先估計出一個生產(chǎn)函數(shù)，確定該生產(chǎn)函數(shù)中的自變量對產(chǎn)出變量的影響后，將自變量不能解釋的部分定義為全要素生產(chǎn)率。但是采用參數(shù)方法測算TFP往往需要事先設定生產(chǎn)函數(shù)的形式，并在數(shù)學上施加一定的約束條件，這種生產(chǎn)函數(shù)形式的設定具有一定的主觀性，并且在實際情況中，對于生產(chǎn)函數(shù)所施加的約束條件往往很難滿足。20世紀90年代后，以Malmquist指數(shù)為代表的非參數(shù)方法成為TFP測算的主要方法，非參數(shù)方法的好處是不需要對生產(chǎn)函數(shù)的形式進行假定，也不需要滿足參數(shù)方法中那些嚴格的約束條件，因此在實際應用中迅速得到發(fā)展。本文采用了目前最常用的基于數(shù)據(jù)包絡分析（data envelopment analysis，簡稱DEA）的非參數(shù)Malmquist指數(shù)方法[13]對我國農(nóng)業(yè)TFP進行測算和分解。
　　Malmquist TFP指數(shù)是Caves[14，15]根據(jù)投入產(chǎn)出距離函數(shù)進行定義的，依據(jù)對比的時期不同，Malmquist指數(shù)可以計算兩個，這兩個指數(shù)在規(guī)模收益不變的條件下是相同的，但是在規(guī)模收益可變的條件下，這兩個指數(shù)就出現(xiàn)了不一致，為了避免這種情況，F(xiàn)re等人根據(jù)這兩個指數(shù)的幾何平均數(shù)推導出產(chǎn)出導向的Malmquist TFP指數(shù)：
　　Malmquist-TFP=dso（qt，xt）dso（qs，xs）×dto（qt，xt）dto（qs，xs）1/2
　　=dto（qt，xt）dso（qs，xs）×dso（qt，xt）dto（qt，xt）×dso（qs，xs）dto（qs，xs）1/2
　�。�1）
　　式（1）中等式右邊第一項衡量了從時期s到時期t的技術效率指數(shù)，其中，技術效率指數(shù)又可進一步分解為純技術效率指數(shù)和規(guī)模效率指數(shù)；等式右邊括號內(nèi)的部分衡量了兩個時期之間技術變化。即： 　　技術效率指數(shù)，TE=dto（qt，xt）dso（qs，xs）=PE×SE
　�。�2）
　　純技術效率指數(shù)，PE=dtov（qt，xt）dsov（qs，xs）
　　（3）
　　規(guī)模效率指數(shù)，dtov（qt，xt）/dtoc（qt，xt）dtov（qs，xs）/dtoc（qs，xs）
　　×dtov（qt，xt）/dtoc（qt，xt）dtov（qs，xs）/dtoc（qs，xs）1/2
　�。�4）
　　技術變化指數(shù)，
　　TP=dso（qt，xt）dto（qt，xt）×dso（qs，xs）dto（qs，xs）1/2
　�。�5）
　　以上各式中下標o表示Malmquist TFP指數(shù)是根據(jù)產(chǎn)出導向計算的，q表示產(chǎn)出向量，x表示投入向量，s和t表示時期，d（q，x）表示距離函數(shù)，例如dso（qt，xt）表示從t期觀測值到s期技術值的距離，其他3個距離函數(shù)的含義可以以此類推，另外在式（3）、（4）中的距離函數(shù)下標中多出來的v和c分別表示規(guī)模收益可變技術和規(guī)模收益不變技術下的距離函數(shù)。
　　從式（1）可以看出，要想計算Malmquist TFP指數(shù)，只需要計算出4個距離函數(shù)值即可，根據(jù)Fre等人的做法，利用DEA方法進行測算，解出以下4個線性規(guī)劃問題即可[16]：
　　dto（qt，xt）-1=max，λ
　　st -qit+Qtλ≥0
　　xit-Xtλ≥0
　　λ≥0
　�。�6）
　　dso（qs，xs）-1=max，λ
　　st -qis+Qsλ≥0
　　xis-Xsλ≥0
　　λ≥0
　　（7）
　　dto（qs，xt）-1=max，λ
　　st -qis+Qtλ≥0
　　xis-Xtλ≥0
　　λ≥0
　�。�8）
　　dso（qt，xs）-1=max，λ
　　st -qit+Qsλ≥0
　　xit-Xsλ≥0
　　λ≥0
　�。�9）
　　其中Q表示產(chǎn)出向量，X表示投入向量；xis，yis和xit，yit分別表示第i地區(qū)s、t時期的投入和產(chǎn)出向量，s和t分別表示2個不同的時期，i=1，2…n表示各個地區(qū)；是一個待估計的參數(shù)標量，表示規(guī)模收益不變條件下的i個地區(qū)的技術效率，并且滿足0≤≤1；λ為常數(shù)向量。
　�。ǘ┲笜诉x擇與數(shù)據(jù)來源
　　從國家糧食安全的角度出發(fā)，我們更應該重視糧食的絕對產(chǎn)量，而不是農(nóng)業(yè)的總產(chǎn)值，并且如果產(chǎn)出指標使用價值指標，投入指標使用實物量指標，則不可避免地會受到價格因素的影響，即使對農(nóng)業(yè)產(chǎn)值指標進行平減換算成可比價格，但是由于投入指標總量中實際上包含了價格因素在里面，則有可能高估農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，因此本文選擇的所有指標都是絕對量指標。其中產(chǎn)出指標我們選擇糧食總產(chǎn)量，主要反映狹義農(nóng)業(yè)的絕對產(chǎn)出，并從側面反映糧食總產(chǎn)量對于我國糧食安全的重要性。投入指標我們選擇了與狹義農(nóng)業(yè)生產(chǎn)緊密相關的農(nóng)業(yè)機械總動力、化肥施用量（折純量）、農(nóng)作物播種面積和第一產(chǎn)業(yè)年末從業(yè)人員數(shù)4個指標�？紤]到能夠?qū)ξ覈?1個省份做全面分析，而截至目前最新的1個省級直轄市重慶市于1997年建市，又為了保證“九五”的完整性，我們采用了1996～2009年的農(nóng)業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，其中1996～2007年數(shù)據(jù)來源于《改革開放三十年農(nóng)業(yè)統(tǒng)計資料匯編》，2008年和2009年的數(shù)據(jù)資料分別由2009年和2010年的《中國統(tǒng)計年鑒》整理所得，由于統(tǒng)計資料中沒有1996年重慶市的數(shù)據(jù)，我們采用1997年重慶市與四川省各項指標的比較相對數(shù)，對1996年四川省的相關數(shù)據(jù)進行分解，分別作為1996年四川省和重慶市的有關指標的測算用數(shù)據(jù)。由于數(shù)據(jù)資料較多，無法一一列出，僅列出所有指標的描述統(tǒng)計量二、實證結果與分析
　�。ㄒ唬┤珖r(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的測算與分析
　　為了從總體上分析我國農(nóng)業(yè)TFP的變動情況，我們首先測算了1997～2009年全國每年的農(nóng)業(yè)TFP指數(shù)及其構成，并列于表2中。由表2可以看出，13年間我國農(nóng)業(yè)TFP平均下降了1.9%，這主要是由于我國各年份的TFP有著較大的波動引起的，但是從“九五”到“十一五”來看，將時間跨度拉長以后，弱化了TFP指數(shù)的波動性，則可以看出我國的TFP指數(shù)呈增長趨勢，TFP指數(shù)由“九五”期間的0.951上升到“十一五”的1.002，全要素生產(chǎn)率累計增長了5.1%。從TFP的累計變化來看，與1997年相比只有2000年和2003年的農(nóng)業(yè)TFP出現(xiàn)了下滑，其他年份的農(nóng)業(yè)TFP指數(shù)都得到了提高，但波動性較大。2004年甚至比1997年提高了9.6%，但隨后幾年TFP指數(shù)環(huán)比下滑，到2009年只累計提高了4%。從各年度指數(shù)變動來看，對TFP影響最大的主要是技術效率和技術變化，“九五”期間和“十一五”期間呈現(xiàn)效率改進但技術退步，均對TFP造成了一定點影響，而“十五”期間卻又出現(xiàn)了效率降低但技術進步的情況。從各個時期來看，2000年的農(nóng)業(yè)技術效率提高了21.2%，但技術退步了26.3%， 1998年的技術進步了23.8%，但農(nóng)業(yè)技術效率下降了19%，呈現(xiàn)出了較大的波動性。不過，從長遠來看，我國農(nóng)業(yè)技術效率有所下降，2009年相對于2007年累計下降了1.6%，但技術進步幅度較大，2009年相對于2007年累計進步4.6%，這一結論與陳衛(wèi)平等人的研究基本相似。
　　可以清楚地看到，我國的農(nóng)業(yè)TFP在波動中呈緩慢的增長趨勢，而影響TFP指數(shù)的兩個主要因素技術效率指數(shù)和技術變化指數(shù)呈反方向波動變化，這主要是由于我國的農(nóng)業(yè)TFP指數(shù)13年來增長的趨勢比較平緩，根據(jù)Malmquist TFP指數(shù)的測算公式即式（1），技術效率指數(shù)和技術變化指數(shù)中的任一個指數(shù)只要發(fā)生波動，則必然會引起另一個指數(shù)的波動，這是由測算公式的數(shù)學特性引起的，另外從圖1中還可以看出TFP指數(shù)的波動方向與技術變化指數(shù)的波動方向是一致的，因此可以判斷影響我國TFP指數(shù)變動的主要因素應該就是技術變化以及隱含在技術變化下面的一些信息，從理論上來看技術效率只是一個衡量投入產(chǎn)出效果的一個指標，即相對于一定的投入，產(chǎn)出越高則技術效率越高，反之則技術效率越低。而技術變化反映的是時間變化對產(chǎn)出的影響，一般來說隨著時間的推移技術往往會進步，相同投入會創(chuàng)造出更多的產(chǎn)出，因此時間變化對產(chǎn)出的影響我們稱其為技術變化，但是這里的技術變化不僅僅是指農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術，它也包括由于時間變化所造成的環(huán)境變遷對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響，因為生產(chǎn)技術不具有可逆性，即生產(chǎn)技術一般是不會倒退的，因此技術變化的波動則只能是生產(chǎn)環(huán)境發(fā)生變化所引起的，而引起生產(chǎn)環(huán)境變化只有兩個因素，，一個是農(nóng)業(yè)政策，另一個是自然災害。我們可以看出1998年的技術進步是最大的，但是由于1998年我國主產(chǎn)水稻的南方地區(qū)爆發(fā)長江全流域的大洪水，對我國的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成了很大的破壞，受其滯后影響，技術變化指數(shù)連跌兩年，到2000年下跌了26.3%，隨后幾年技術變化指數(shù)不斷提升后穩(wěn)定在一定的水平上。2006年我國取消農(nóng)業(yè)稅，中央的各項惠農(nóng)政策相繼推出，但2007年農(nóng)業(yè)技術變化指數(shù)卻出現(xiàn)下跌，原因可能是2006年素有“天府之國”的四川發(fā)生干旱，2007年長江中下游地區(qū)水稻產(chǎn)區(qū)發(fā)生干旱，并且四川同時發(fā)生特大洪災造成。2009年我國出現(xiàn)大范圍的干旱，造成2009年技術變化指數(shù)出現(xiàn)較大幅度的下跌。因此我們認為，影響我國農(nóng)業(yè)TFP指數(shù)變化的主要因素可能是自然災害，一系列惠農(nóng)政策的實施對于提高農(nóng)民收入、促進社會公平有著很大的貢獻，但是對于農(nóng)業(yè)TFP的影響并不明顯。 　�。ǘ┺r(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率與自然災害之間的相關性分析
　　為了驗證上文中對于自然災害是影響我國農(nóng)業(yè)TFP波動的主要因素的推斷，我們用農(nóng)業(yè)成災面積表征自然災害情況，并進一步利用1997～2009年的農(nóng)業(yè)成災面積指標和上文中測算的相應年份的農(nóng)業(yè)TFP指數(shù)進行相關與回歸分析。其中各年農(nóng)業(yè)成災面積指標數(shù)據(jù)全部來源于相應年份的《中國統(tǒng)計年鑒》，為了便于繪制相關圖對數(shù)據(jù)進行了無量綱標準化處理。
　　是1997～2009年我國農(nóng)業(yè)TFP指數(shù)與成災面積的相關圖，從圖上很容易看出兩者存在的高度的負相關關系，即我國的農(nóng)業(yè)TFP指數(shù)隨著成災面積的增加有所下降，為了更加清楚地了解兩者的相關關系，我們計算了皮爾遜相關系數(shù)R=-0.842 8，并對其進行檢驗，結果是兩者確實存在著高度的負相關關系，因而還可以利用農(nóng)業(yè)成災面積原始數(shù)據(jù)和農(nóng)業(yè)TFP數(shù)據(jù)進一步做簡單的線性回歸分析。
　　是我國農(nóng)業(yè)TFP指數(shù)與成災面積之間回歸分析的結果。從表3中可以看出，回歸方程擬合的較好，在 等于0.01的情況下，回歸參數(shù)均通過檢驗，修正的擬合優(yōu)度約為0.684，說明成災面積可以解釋我國農(nóng)業(yè)TFP指數(shù)變化的約68.4%，從回歸方程上來看，成災面積每增加一個標準單位，農(nóng)業(yè)TFP指數(shù)平均要下降3.1%，自然災害的發(fā)生對我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的影響非常明顯，因此我們可以認為造成我國農(nóng)業(yè)TFP波動的主要原因就是由于氣候變化所造成的自然災害頻發(fā)所引起的，并且也說明了我國農(nóng)業(yè)基礎設施還不夠完善，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)“靠天收”的情況仍然存在，農(nóng)業(yè)抗自然災害的能力較弱，如果要提高我國農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)率，政府需要增加農(nóng)業(yè)基礎設施建設的投入。
　　注：***表示估計值在顯著性水平0.01下通過檢驗
　�。ㄈ┲袊∮蜣r(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率測算結果及區(qū)域差異分析
　　我國是一個農(nóng)業(yè)大國，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟對國民經(jīng)濟的健康發(fā)展有著十分重要的意義，但是由于我國地域遼闊，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件差異較大，因此我們對我國省域及四大地區(qū)（本文借用了《改革開放三十年農(nóng)業(yè)資料匯編》中的劃分）農(nóng)業(yè)TFP進行了測算和比較。
　　表4給出了利用1997～2009年農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)測算的我國31個省、市、自治區(qū)，以及按東部、中部、西部和東北劃分的四大區(qū)域的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率及其構成指數(shù)的結果。從省域的農(nóng)業(yè)TFP來看，只有河北、山東、安徽、河南這四個傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)大省生產(chǎn)率得到了提高，其他各省、市、自治區(qū)的都出現(xiàn)了輕微的下降，但下降的幅度不大，其中下降最大的主要是位于“天府之國”的四川和重慶，這與這幾年這一地區(qū)的自然災害頻繁有關。但值得注意的是，素有“湖廣熟，天下足”的兩湖和兩廣地區(qū)，以及以江蘇為代表的江南水稻產(chǎn)區(qū)，華北平原、東北平原這些我國的農(nóng)業(yè)主產(chǎn)區(qū)均出現(xiàn)了不同程度的生產(chǎn)率下降，當然這種大范圍的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率下降與近年來氣候異常、自然災害頻繁有關，但也反映了我國的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)“靠天收”的狀況依然存在，農(nóng)業(yè)抗自然災害能力不強。從四大地區(qū)來看，作為農(nóng)業(yè)主產(chǎn)區(qū)之一的中部地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率有所提高，而其他三大地區(qū)均出現(xiàn)生產(chǎn)率下滑現(xiàn)象，其中西部地區(qū)下滑3%，是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率下滑最大的區(qū)域，這也與西部地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件相對較差，抗自然災害的能力相對較弱有著很大的關系，但是作為糧食主產(chǎn)區(qū)的東北地區(qū)的農(nóng)業(yè)TFP下降2.3%是需要引起重視的。從我國農(nóng)業(yè)TFP指數(shù)的分解來看，我國的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術效率有所提高，全國31個省、市、自治區(qū)中，只有浙江、內(nèi)蒙古、貴州和青海4個�。ㄗ灾螀^(qū)）技術效率下降，并且這四�。ㄗ灾螀^(qū)）中有3個都是屬于西部經(jīng)濟不發(fā)達地區(qū)，而這些地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件較為惡劣。其他27個省、市、自治區(qū)的農(nóng)業(yè)技術效率均保持有效或有所提高，其中河南省的技術效率提高了2.8%，為全國最高。從技術變化來看，全國各省份都出現(xiàn)了不同程度的技術退步，但幅度并不大，其中受自然災害影響最為嚴重的四川、重慶等地區(qū)技術退步最大。當然這種技術退步并不是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術的退步，主要是受自然災害的影響。
　　三、結論及政策建議
　　本文利用1996～2009年我國農(nóng)業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，采用非參數(shù)的DEA-Malmquist指數(shù)的方法測算了我國農(nóng)業(yè)TFP，并對其進行了分解，通過分析我們得出以下結論：我國的農(nóng)業(yè)TFP呈現(xiàn)出較大的波動性，但從長期來看得到了較大的提高，“十一五”期間相對于“九五”期間提高了5.1%；農(nóng)業(yè)技術效率和技術變化也有著較大的波動，長期以來技術效率有所下降，技術進步幅度明顯；影響我國農(nóng)業(yè)TFP的主要因素是技術變化，造成技術退步進而影響我國農(nóng)業(yè)TFP呈現(xiàn)出較大波動性的主要原因是氣候變化導致的自然災害頻發(fā)，對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成了很大的負面影響；從區(qū)域差異來看，作為農(nóng)業(yè)主產(chǎn)區(qū)的中部地區(qū)TFP有所提高，西部地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)抗自然災害的能力較小， TFP下降幅度較大，不過從全國來看，雖然中部地區(qū)與西部地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率有一定的差距，但東北、東部和中部地區(qū)并沒有太明顯的差異。根據(jù)我們的分析結果，為了提高我國的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率，促進農(nóng)業(yè)健康快速發(fā)展，建議如下：
　　1.政府應該加大對農(nóng)業(yè)的投入，一方面增加農(nóng)業(yè)基礎設施建設的投入，提高農(nóng)業(yè)抗自然災害的能力；另一方面還應該加強對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件變化監(jiān)測與預警系統(tǒng)的建設，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)防范自然災害的能力，以保證將自然災害對農(nóng)業(yè)的破壞程度盡量降到最低。
　　2.政府應該增加農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術推廣和研發(fā)的投入。一方面加強對于高產(chǎn)、穩(wěn)產(chǎn)、抗旱澇農(nóng)產(chǎn)品品種的研發(fā)與推廣。另一方面大力推廣循環(huán)農(nóng)業(yè)的發(fā)展，通過減少農(nóng)業(yè)外部投入來提高生產(chǎn)率。尤其應該加強對傳統(tǒng)綠色“農(nóng)家肥”的生產(chǎn)、保存等技術的研究與推廣，以減少化肥施用量，這樣既可以提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率，又能夠改善土壤結構，有利于促進“綠色”農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。
　　3.制定鼓勵農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的相關政策，讓農(nóng)民從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中獲得足夠的收入，充分調(diào)動農(nóng)民的生產(chǎn)積極性。并大力促進小城鎮(zhèn)建設，在農(nóng)村及小城鎮(zhèn)優(yōu)先發(fā)展涉農(nóng)工業(yè)，使農(nóng)村剩余勞動力可以在“種好田”的前提下“有工做”，同時還可以解決農(nóng)產(chǎn)品的銷售問題。 　　4.在有條件的地區(qū)，例如適合發(fā)展大農(nóng)業(yè)的東北平原、華北平原地區(qū)，利用農(nóng)村土地流轉政策，鼓勵農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)業(yè)化發(fā)展，可考慮允許采用農(nóng)民入股的方式成立農(nóng)場式股份制公司，農(nóng)民從土地中解放出來，成為產(chǎn)業(yè)工人，農(nóng)場采用機械化規(guī)模生產(chǎn)，這樣既可以提高農(nóng)民收入，又可以提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率。
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  本文關鍵詞：中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率測算及影響因素分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。