摘要：【目的/意義】隨著農(nóng)業(yè)三項(xiàng)補(bǔ)貼的改革，財(cái)政結(jié)構(gòu)發(fā)生轉(zhuǎn)變，探索耕地地力保護(hù)補(bǔ)貼是如何影響農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的變化有助于完善補(bǔ)貼政策，為促進(jìn)福建省農(nóng)業(yè)發(fā)展提供參考和啟發(fā)。【方法/過程】采用DEAMalmquist模型，對泉州市、寧德市和漳州市的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測算，并通過Tobit模型對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行回歸分析。【結(jié)果/結(jié)論】結(jié)果表明：技術(shù)效率是引起農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的主要原因;從農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響因素來看，耕地地力保護(hù)補(bǔ)貼資金和年日照時(shí)數(shù)顯著正向影響農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，各縣市GDP、戶均耕地面積和年平均氣溫顯著負(fù)向影響農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，而年降雨量與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。

　　關(guān)鍵詞：DEAMalmquist模型;技術(shù)進(jìn)步;Tobit模型;耕地地力保護(hù)補(bǔ)貼

　　自改革開放以來，我國逐漸建立“十分珍惜、合理利用土地和切實(shí)保護(hù)耕地”的耕地保護(hù)制度與政策，為守住“谷物基本自給、口糧絕對安全”的國家糧食安全倡議底線做出了巨大的貢獻(xiàn)。2012年國務(wù)院批準(zhǔn)并下發(fā)《全國土地整治規(guī)劃(2011-2015)》，明確提出確保我國耕地保有量達(dá)到18.8億畝的要求。緊接著，2017年的相關(guān)文件提出要推行綠色生產(chǎn)方式，改進(jìn)耕地占補(bǔ)平衡方法，并深入推進(jìn)農(nóng)業(yè)“三項(xiàng)補(bǔ)貼”的改革。而后，2018-2020年的中央一號(hào)文件都強(qiáng)調(diào)了農(nóng)村突出問題的整治和生態(tài)環(huán)境保護(hù)等系列問題，提出要實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)清潔化等要求。2021年中央一號(hào)文件再次強(qiáng)調(diào)了要?jiǎng)?wù)必嚴(yán)守18億畝耕地紅線，將耕地保護(hù)制度嚴(yán)格落實(shí)到位，推動(dòng)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。在此基礎(chǔ)上，我國未來農(nóng)業(yè)發(fā)展必將朝著“綠色生態(tài)型”模式發(fā)展。當(dāng)前，我國農(nóng)業(yè)污染主要是由于生產(chǎn)配置和綠色發(fā)展之間的不協(xié)調(diào)所導(dǎo)致，發(fā)展綠色低碳農(nóng)業(yè)是實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的必由之路[1]。且依據(jù)經(jīng)濟(jì)增長理論，全要素生產(chǎn)率的提高可使得經(jīng)濟(jì)保持永續(xù)增長的狀態(tài)[2]，進(jìn)而間接實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展，因此必須系統(tǒng)地科學(xué)地對全要素生產(chǎn)率(TFP)展開研究。

　　1文獻(xiàn)綜述

　　隨著歷年中央一號(hào)文件以及2016年11月1日財(cái)政部、農(nóng)業(yè)部《建立以綠色生態(tài)為導(dǎo)向的農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼制度改革方案》等相關(guān)文件相繼出臺(tái)，學(xué)者們對農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼等財(cái)政政策是如何影響全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了相關(guān)研究，并產(chǎn)生了兩種相反觀點(diǎn)。持正向論觀點(diǎn)的學(xué)者普遍認(rèn)為，農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼可提高農(nóng)戶財(cái)富水平，進(jìn)而正向影響全要素生產(chǎn)率。如：朱滿德等[3]通過DEATobit兩階段法揭示了綜合性收入補(bǔ)貼是如何影響全要素生產(chǎn)率的變化，研究發(fā)現(xiàn)收入補(bǔ)貼對全要素生產(chǎn)率起積極作用;薛信陽等[4]對2011-2016年浦東新區(qū)的農(nóng)民增收補(bǔ)貼政策效率進(jìn)行測算，發(fā)現(xiàn)全要素生產(chǎn)率呈上升趨勢，這說明農(nóng)民增收補(bǔ)貼政策對于TFP的上升有一定的作用;胡春陽等[5]通過構(gòu)建產(chǎn)出—財(cái)政補(bǔ)貼模型，從企業(yè)視角切入展開分析，結(jié)果表明財(cái)政補(bǔ)貼主要是通過提高技術(shù)效率來促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的增長。持反向論觀點(diǎn)的學(xué)者則認(rèn)為農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼對于全要素生產(chǎn)率的影響作用不大甚至呈負(fù)向影響：關(guān)建波等[6]對實(shí)施棉花良種補(bǔ)貼前后的生產(chǎn)效率進(jìn)行了比較分析，發(fā)現(xiàn)良種補(bǔ)貼政策實(shí)施之后的TFP比實(shí)施之前有所下降;焦晉鵬等[7]通過構(gòu)建個(gè)體固定效應(yīng)模型進(jìn)行分析，結(jié)果表明糧食直補(bǔ)補(bǔ)貼不僅抑制糧食TFP的上升，還抑制農(nóng)戶對技術(shù)使用效率的提升;張宗毅等[8]認(rèn)為農(nóng)機(jī)購置補(bǔ)貼對TFP起顯著負(fù)向影響。

　　上述研究表明，全要素生產(chǎn)率的研究已取得較大的進(jìn)展，但其中針對農(nóng)業(yè)支持保護(hù)補(bǔ)貼政策所展開的影響因素研究相對較缺乏。2016年我國將農(nóng)業(yè)“三項(xiàng)補(bǔ)貼”合成“農(nóng)業(yè)支持保護(hù)補(bǔ)貼”，并將目標(biāo)分為“耕地地力保護(hù)”和“糧食適度規(guī)模經(jīng)營”，此項(xiàng)改革本質(zhì)上實(shí)現(xiàn)了我國農(nóng)業(yè)政策從“黃箱”向“綠箱”的轉(zhuǎn)變。經(jīng)歷這次改革，農(nóng)業(yè)支持保護(hù)補(bǔ)貼政策中的耕地地力保護(hù)補(bǔ)貼對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率造成哪些影響?其背后的影響機(jī)制又是什么樣的?回答這些問題，關(guān)系到我國未來農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼政策的方向選擇——如果耕地地力保護(hù)補(bǔ)貼無法提高農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，那么今后是否還需實(shí)施此項(xiàng)補(bǔ)貼政策?

　　鑒于此，研究根據(jù)福建省財(cái)政廳公布的歷年耕地地力保護(hù)補(bǔ)貼資金安排表和《福建統(tǒng)計(jì)年鑒》的相關(guān)數(shù)據(jù)，對耕地面積以及耕地地力保護(hù)補(bǔ)貼資金進(jìn)行綜合排名，即將各地市耕地面積占全省比重和補(bǔ)貼資金占全省比重進(jìn)行均值運(yùn)算，再進(jìn)行排名;根據(jù)其綜合排名的結(jié)果進(jìn)行分層抽樣，共分為3層，每層各抽取一個(gè)地級市作為樣本，即漳州市、寧德市和泉州市，該樣本在一定程度上可以說明福建省的情況。因此，本文即以福建省寧德市、泉州市和漳州市為研究區(qū)域，采用DEAMalmquis模型和Tobit模型相結(jié)合的研究方法，對農(nóng)業(yè)支持保護(hù)補(bǔ)貼政策中的耕地地力保護(hù)補(bǔ)貼進(jìn)行農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的測算，并分析了其背后的影響因素，以期研究結(jié)果在一定程度上可促進(jìn)福建省農(nóng)業(yè)支持保護(hù)補(bǔ)貼政策的制定與發(fā)展。

　　2理論依據(jù)

　　農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼政策分為2類，一類是與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)相掛鉤，另外一類是與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)不掛鉤，但無論是哪一種都會(huì)在一定程度上影響到農(nóng)戶和新型經(jīng)營主體的生產(chǎn)決策和經(jīng)營行為[7]。索洛經(jīng)濟(jì)增長理論認(rèn)為在完全競爭市場的假設(shè)下，農(nóng)戶的存儲(chǔ)將全部用于投資，由于個(gè)體之間存在差異性，且在政策約束等條件不變時(shí)農(nóng)戶對生產(chǎn)要素的不同配置會(huì)形成2條差異明顯的TFP曲線[9]，如圖1所示。當(dāng)資產(chǎn)較少時(shí)，農(nóng)戶進(jìn)行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的條件較為有限，就形成相對水平較低的曲線TFP1，但經(jīng)過一定的財(cái)富積累之后，農(nóng)戶的投資能力將有所變化，進(jìn)而帶動(dòng)TFP的變化，出現(xiàn)曲線TFP2。這時(shí)，2條差異明顯的TFP曲線形成一個(gè)均衡點(diǎn)E，此時(shí)農(nóng)戶資產(chǎn)為K0。當(dāng)資產(chǎn)超過K0時(shí)農(nóng)戶會(huì)選擇曲線TFP2進(jìn)行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)等活動(dòng);當(dāng)資產(chǎn)低于K0時(shí)，農(nóng)戶則只能選擇相對水平較低的曲線TFP1進(jìn)行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。因此，耕地地力保護(hù)補(bǔ)貼作為一種農(nóng)業(yè)直接補(bǔ)貼政策，將直接提高擁有耕地承包經(jīng)營權(quán)的生產(chǎn)者的財(cái)富水平，降低其生產(chǎn)成本，進(jìn)而影響到農(nóng)戶在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的決策等，最終造成農(nóng)業(yè)投入結(jié)構(gòu)及生產(chǎn)結(jié)構(gòu)、農(nóng)業(yè)產(chǎn)量產(chǎn)值水平等發(fā)生變化。其中，農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步可能是源于農(nóng)業(yè)投入結(jié)構(gòu)的變化，而農(nóng)業(yè)規(guī)模效率的變化可能是源于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)的變化，進(jìn)而影響全要素生產(chǎn)率的變化，即耕地地力補(bǔ)貼資金使得農(nóng)戶的資產(chǎn)大于K0時(shí)，農(nóng)戶會(huì)選擇相對水平較高的曲線TFP2進(jìn)行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，此時(shí)全要素生產(chǎn)率將得到提高。

　　3研究方法與數(shù)據(jù)來源

　　3.1DEAMalmquist模型

　　全要素生產(chǎn)率測算方法主要分為參數(shù)法和非參數(shù)法兩類。一是參數(shù)法，主要包括索洛余值法等;二是非參數(shù)法，最常用的有非參數(shù)莫氏指數(shù)法或數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)等，其中DEAMalmquist模型是直接通過投入—產(chǎn)出數(shù)據(jù)計(jì)算其生產(chǎn)率，在其應(yīng)用中可避免主觀因素對結(jié)果的影響，故應(yīng)用較為廣泛。如賽云秀、張優(yōu)智、周一凡、王菲等學(xué)者[10-13]都通過DEAMalmquist模型對全要素生產(chǎn)率展開測算研究。因此，本文也采用DEAMalmquist模型來測算福建省寧德市、泉州市和漳州市3地市的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。DEAMalmquist模型是以距離函數(shù)為基礎(chǔ)的，并經(jīng)Fare R.等學(xué)者證明，可將全要素生產(chǎn)率(tfpch)分解為技術(shù)效率(effch)和技術(shù)進(jìn)步(techch);而在規(guī)模報(bào)酬可變時(shí)，技術(shù)效率(effch)又可進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率(pech)和規(guī)模效率(sech)。DEAMalmquist模型表達(dá)式如下：M0(yn+1，xn+1，xn，yn)=dn0(xn，yn+1)dn0(xn，yn)×dn+10(xn+1，yn+1)dn+10(xn，yn)=effch×tech (1)

　　其中，dn0(xn，yn)，dn0(xn+1，yn+1) 分別是以n時(shí)期技術(shù)為參照的n時(shí)期和n+1時(shí)期的距離函數(shù)，而dn+10(xn，yn)，dn+10(xn+1，yn+1)分別是以n+1時(shí)期技術(shù)為參照的n時(shí)期和n+1時(shí)期的距離函數(shù)。M0>1則說明從n時(shí)期到n+1時(shí)期的決策單元的TFP得到了增長;M0<1則表示從n時(shí)期到n+1時(shí)期的決策單元的TFP出現(xiàn)下降;x為投入向量，y為產(chǎn)出向量。

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