中国农业劳动生产率的时空演化、区域差异及收敛特征
原载《统计与决策》2022年第08期
RECOMMENDATIONS
摘 要：提高农业劳动生产率是实现农业现代化和农业高质量发展的重要途径。文章基于2000—2018年省际面板数据，综合运用计量分析工具，多视角对我国农业劳动生产率的时空演化、区域差异和收敛状况进行分析。研究发现：农业劳动生产率具有显著的空间集聚性和异质性，呈现逐年上升趋势，且梯度效应明显；地区间差异是农业劳动生产率总体区域差异的主要来源；全国和三大区域农业劳动生产率随着时间推移将达到各自的稳定水平。
关键词：农业劳动生产率；时空分异；区域差异；收敛性
中图分类号：F323.5
文献标识码：A
0 引 言
农业作为国民经济的基础产业，其稳定发展事关经济平稳运行和国家粮食安全。改革开放以来，我国相继进行了一系列综合改革，极大地调动了农业生产的积极性和主动性，农业生产力得到空前释放，农业劳动生产率水平不断提升，农业全面发展取得可喜成绩。然而，与国际市场对比，我国农业发展仍相对滞后，农业劳动生产率低等问题长期存在。统计数据显示，到2018年，我国乡村人口占比40.42%，第一产业从业人员占比26.11%，各地农业发展不平衡问题十分突出，这既体现了各地农业发展差距，也说明农业发展蕴含较大发展潜力。农业劳动生产率作为衡量农业效率的重要标准之一，是反映一个国家或地区农业经济发展水平和市场竞争力的重要标志。纵观我国农业发展历程，农业劳动生产率在不同发展阶段、不同省份和区域间往往呈现不同的时空分异特征。因此，深入研究我国农业劳动生产率状况，尤其是省际、区域间差异现状、分布状态及差异来源等问题具有重要实践价值，这不仅有助于增进对农业劳动生产率发展现状及时空分异特征的宏观认知，也有利于把握农业劳动生产率演变趋势，为解决农业发展不平衡问题提供现实参考依据。
从已有文献来看，主要存在两点不足：一是多数研究倾向选择全国、三大区域、四大区域或八大综合经济区开展研究，少有专门基于粮食功能分区的研究。二是多数文献侧重从静态层面分析农业劳动生产率的非均衡特征，对其内部动态演进的分析较为匮乏。鉴于此，本文从研究视角和研究方法两个层面进行扩展：一是研究视角，基于粮食功能分区视角开展研究，弥补了该领域研究不足。二是研究方法，首先，基于核密度估计和空间自相关检验，对农业劳动生产率的时空分异特征进行翔实分析；其次，运用Dagum基尼系数测度农业劳动生产率地区差异，并按子群分解的方法将其分解为区域间、区域内和超变密度三个部分以揭示其差异来源；最后，从 σ 收敛、空间 β 收敛视角对农业劳动生产率的收敛特征进行检验。
1 研究设计
1.1 研究方法
1.1.1 核密度估计
本文选择高斯核来估计农业劳动生产率的空间分布和动态演进情况，表达式如式（1）所示：
其中，K(x) 为Kernel密度函数，u 为相应指标的均值。
1.1.2 空间自相关检验
全局空间自相关可从整体上检验农业劳动生产率是否存在空间关联和集聚特征，表达式如式（2）所示：
局域空间自相关是检验局部每个空间单元的观测值与其相邻空间单元观测值之间的自相关模式，表达式如式（3）所示：
其中，ω 为权重矩阵，xi 和 xj 分别为第 i 和第 j 个省份的农业劳动生产率，xˉ 为农业劳动生产率的均值。
1.1.3 Dagum基尼系数
Dagum基尼系数分解方法，可分解为区域内差异、区域间差异和超变密度，具体测算方法参见Dagum（1997）[1]的研究。该方法已在诸多领域的区域差异分析研究中得到应用[2—5]。
1.1.4 收敛分析
（1）σ 收敛
σ 收敛反映的是不同区域农业劳动生产率偏离均值水平的离差随着时间的变化呈现不断降低的态势。本文采用变异系数来衡量 σ 收敛，表达式如式（4）所示：
其中，j 表示粮食主产区、主销区、平衡区（ j = 1，2，3）， i 表示区域内的省份（i = 1，2，3…），nj 为区域内省份的个数。Lij 为 j 区域 i 省份的农业劳动生产率。Lˉij 为 j 区域省份农业劳动生产率的均值。
（2）β 收敛
β 收敛又可分为绝对 β 收敛和条件 β 收敛两大类。考虑到农业发展中各省份之间存在空间关联，将空间因素纳入模型中，构建空间效应模型。空间绝对 β 收敛表达式如式（5）所示：
其中，ln(Li，t + T /Li，t) 表示第 i 个省份农业劳动生产率增长率，Li，t 和 Li，t + T 分别表示为初期和末期农业劳动生产率水平，ρ 是空间回归系数，εit 为空间误差项，ω 为地理距离权重矩阵。β 为收敛系数，若 β < 0 ，则存在收敛趋势，反之则发散。若存在收敛趋势，则收敛速度为 λ = -ln(1 + β)/T ，τ = ln(2) β 。
参考前人研究成果，在模型中，加入城镇化（urban，即城镇人口/总人口）、农业机械化水平（nyjxdl，用农业机械总动力衡量）、有效灌溉系数（yxgg，用有效灌溉面积/农作物播种面积来衡量）、城乡收入差距（cxsr，用城镇与农村居民人均可支配收入之差来衡量）等控制变量，构建空间条件 β 收敛公式，表达式如式（6）所示：
其中，β = -(1 - e-rT) T ，λ 为收敛速度，γ 为控制变量的回归系数，μi，t 为误差项，其他变量含义同上。若 β < 0且统计意义显著，则说明农业劳动生产率存在条件 β 收敛。
1.2 数据处理
农业劳动生产率是单位农业劳动者在单位时间内生产的产品价值[6，7]。本文参照李静和蒋长流（2014）[8]的做法，选择农业劳均产值作为刻画农业劳动生产率的指标，具体为各省份农林牧渔业产值与第一产业从业人员之比，并以2000年为基期对数据进行平减处理。同时，依据《国家粮食安全中长期规划纲要（2008—2020 年）》的划分标准，将我国31个省份（不含港澳台）划分为粮食主产区、主销区和平衡区。数据源于历年《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》和Wind数据库。
2 农业劳动生产率的时空分异特征
2.1 时间分异特征
本文选择等距离法以2000年、2006年、2012年和2018年4个时间节点进行核密度估计，观察不同时间农业劳动生产率的动态演进情况（见图1）。农业劳动生产率曲线逐渐向右移动，波峰呈现从高到低的演变特征，这说明研究期内我国农业劳动生产率得到稳步提升。研究期初多数省份的农业劳动生产率在低水平上集聚，随着对“三农”问题重视程度的不断提升，现代农业发展和农民市民化进程进一步加快，农业产出水平显著提升，加之农村剩余劳动力有序转移，各省份农业劳动生产率均出现不同程度的提高。从差异对比来看，由于经济基础、资源禀赋、区位条件等因素不同，各省份农业劳动生产率之间存在一定差距，这点在密度曲线上呈现为“双峰”分布，且在2003年之前表现得比较明显。从曲线波峰高度和宽度来看，分别出现不同程度的降低和变宽，“双峰”形态渐渐消退，说明农业劳动生产率存在一定的梯度特征，“两极化”现象得到有效缓解和控制。此外，曲线波峰之间的高度差距不断缩小，且延展性不断拓宽，也表明各省份农业劳动生产率之间的差距得到有效控制。
2.2 空间分异特征
2.2.1 整体空间分异特征
我国农业劳动生产率的空间分异特征较为明显（见图2），主销区和主产区农业劳动生产率水平明显高于同期平衡区，说明主销区集约型农业发展较好，农业劳动生产率较高。从变化趋势看，三大区域变化走势与全国总体保持一致，均呈现上升趋势，但存在一定差异。其中，主销区高于全国平均水平，平衡区低于全国平均水平，而主产区 2000—2014 年低于全国平均水平，2015—2018 年高于全国平均水平。从年均增长率看，主产区、平衡区和主销区农业劳动生产率分别为6.52%、6.00%和4.60%。主要原因可能是，主销区农业经济较为发达，农业集约化和现代化水平较高，因此农业劳动生产率位于全国前列；主产区尽管农业生产条件较好，但多为农业大省，涉农从业人员较多，生产效率及农业投入与产出水平相对较低；平衡区多为农业生产资源禀赋相对较差的省份，农业生产和发展方式较为粗放和单一，农业现代化和集约化水平较低，导致农业劳动生产效率长期在低位徘徊。
以 2000—2018 年农业劳动生产率均值作为划分依据，将31个省份划分为六个梯队（见表1）：第一梯队（5个）包括北京、上海、天津、海南、江苏（2.5以上）；第二梯队（4 个）包括辽宁、浙江、福建、吉林（2.0～2.5）；第三梯队（6 个）包括新疆、内蒙古、广东、河北、黑龙江、山东（1.5～ 2.0）；第四梯队（7个）包括江西、河南、湖北、安徽、湖南、重 庆、四川（1.0～1.5）；第五梯队（8 个）包括宁夏、陕西、广 西、西藏、云南、山西、青海、甘肃（0.5～1.0）；第六梯队（1 个）包括贵州（0.5及以下）；六个梯队的农业生态效率均值分别为 3.330、2.285、1.680、1.151、0.825 和 0.4963，可见各梯队差异较为明显。参考王宝义和张卫国（2018）[9]的做法，将第一、第二梯队，第三、第四梯队，第五、第六梯队依次分为高、中、低三个效率组别（见表1）。研究期内农业劳动生产率的地区间差异明显、非均衡特征显著，主销区和主产区农业劳动生产率高的省份较多，水平低的省份集中分布在平衡区，表明农业劳动生产率与各省份的经济发展基础、产业布局、农业集约化水平及生态治理能力等因素存在紧密关联。
2.2.2 空间演化特征
为确保检验结果的稳定性和可靠性，本文基于相邻和地理距离两个权重矩阵，对农业劳动生产率进行相关检验（见表2）。研究期内，所有年份的莫兰指数值均为正，且通过了显著性检验，这说明我国农业劳动生产率具有正相关性，存在空间溢出效应，这也表明农业劳动生产率在空间上是非随机分布的，存在显著的依赖性。从值的大小来看，总体呈现微降走势，表明农业劳动生产率的空间相关性有所减弱，但总体变化幅度较小。
为进一步识别不同区域农业劳动生产率空间分布规律，本文仍采用等距法选取 2000 年、2006 年、2012 年和2018 年 4 个节点数据，分析农业劳动生产率莫兰指数状况，从而更为直观地了解各个地区局部空间相关性的类型及其空间分布。
两种权重矩阵下，农业劳动生产率空间自相关类型随着时间推移仍比较稳定（见表3）。其中，在相邻矩阵下，HH型的数量和占比均保持不变，HL型、LH型和LL型上下波动，总体变化较小；在地理距离矩阵下，HH型、LL型的数量和占比小幅增加，LH 型的数量和占比有所下降，HL型保持不变。总的来看，研究期内，4个时期31个省份中大多数省份表现为显著的正向空间关联（HH 型和 LL型），其空间集聚较为稳定，再次说明我国农业劳动生产率存在空间溢出效应，同时也可能存在俱乐部收敛。
综上，我国各省份农业劳动生产率呈现由沿海向内陆、由主销区向主产区和平衡区递减的格局，农业劳动生产率差异呈现边缘化特征和“俱乐部趋同”现象。同时，以“高高”“低低”集聚为主的时空演变特征明显且相对较为稳定，其中，主产区农业生态效率较高的省份呈现一定的空间集聚特征，平衡区的省份呈现连片分布特征。
3 农业劳动生产率的区域差异及来源
3.1 总体差异
研究期内，我国农业劳动生产率非均衡特征明显，总体基尼系数介于0.256~0.346（见表4）。从均值情况来看，总体基尼系数的均值为0.310，逐年缩小趋势明显。其中，2000—2011年，省际农业劳动生产率总体差异高于均值， 而2012—2018年，其又低于均值水平。从演变过程来看，基尼系数总体在波动中呈现下降态势，年均下降率为1.27%。分阶段来看，2000—2003 年基尼系数从 0.322 上升到 0.346，2004—2018 年基尼系数从 0.334 降至 0.256。这说明2003年之前农业劳动生产率总体相对差异演变速度较快，之后不断趋于平缓，总体以缩小为主，可见研究期内我国农业劳动生产率的空间非均衡性在逐步缓解。
3.2 区域内差异
各区域农业劳动生产率的区域内差异所处水平不同，且波动形态各异（见表4）。横向比较看，全国总体水平高于同期三大区域的区域内基尼系数，而三大区域中，又以平衡区最大，主销区次之，主产区最小，这说明全国总体相对差异高于三大区域农业劳动生产率区域内差异，同时平衡区区域内相对差异要高于主产区和平衡区，而主产区则最低。从演进走势来看，主产区基尼系数微增，而主销区和平衡区基尼系数呈现波动下降态势，研究期内，除了2003 年和 2004 年主销区区域内差异短暂处于最高水平外，其他年份平衡区区域内差异一直高于同期的主产区和主销区。
3.3 区域间差异
从均值对比来看，主产区、主销区和平衡区区域间差异的均值为0.286。具体来看，主销区-平衡区高于同期总体区域间差异均值，而主产区-主销区和主产区-平衡区的区域间差异较小，且低于同期总体区域间差异均值。其中，主销区-平衡区均值最高（0.371），其次是主产区-主销区均值（0.249），主产区-平衡区均值最低（0.237）。此外，从演变过程来看，主产区、主销区和平衡区区域间差异均波动下降。
3.4 差异来源及贡献率
从贡献率对比来看，区域内、区域间和超变密度贡献率变化较为平稳（见表 5）。区域间贡献率均值（77.17%）始终高于同期区域内贡献率（18.89%）和超变密度贡献率（3.94%）。这说明农业劳动生产率总体区域差异的主要来源是区域间差异。从差异来源大小来看，区域间差异始终最大，区域内差异次之，超变密度最小。从贡献率增速来看，区域间和超变密度年均下降率分别为0.11%和0.48%，区域内则是年均增长0.58%，这意味着区域间和超变密度问题对农业劳动生产率的影响在降低，区域内发展问题的影响正逐步提升。
4 农业劳动生产率的收敛性分析
4.1 σ 收敛
根据式（4）计算可知，农业劳动生产率变异系数波动区间介于 0.457~0.710，由 2000 年的 0.630 下降到 2018 年 的0.457（见图3）。
从演变走势来看（见图3），全国及三大区域演变情况较为同步，其中，以2003年为界，全国变异系数大致呈现“先上升后下降”的变化特征，2003 年区域差异最大（0.710），2018 年区域差异最小（0.457），且从 2003 年以来总体呈现下降趋势。这说明省际农业劳动生产率差距先逐渐扩大，呈现发散趋势，然后区域差距逐渐缩小，呈现逐渐收敛趋势。总的来看，2000—2018 年农业劳动生产率变异系数呈现波动下降趋势，且与农业劳动生产率大致呈相反方向变动，说明随着农业劳动生产率的提高，各省份之间的差异呈收敛趋势，区域差异会越来越小。主要原因是，2000—2003 年，我国农业发展方式较为粗放，投入产出效率低，国内粮食产量有所下降，加之各省份在资源配置、农业生态保护及环境治理等方面意识较为淡薄，使得区域差异扩大。2004—2018 年，随着中央一号文件连续聚焦“三农”问题，各地农业生产更加注重经济效益与生态效益的统一，农业资源消耗与环境污染治理之间的矛盾有所缓解，农业可持续发展能力不断提升，区域差异正逐步缩小，同时也说明了我国农业劳动生产率正处在向稳步增长路径转型的阶段。
4.2 β 收敛
对比绝对 β 收敛结果可知（见表 6），空间滞后模型（SLM）收敛分析结果整体优于普通面板模型（FE）。全国及分区域 β 收敛系数均为负值，空间滞后模型也通过显著性检验，说明农业劳动生产率存在 β 收敛，即农业劳动生产率的区域差异趋于减小。从空间回归结果看，空间滞后系数 ρ 也均通过显著性检验，说明农业劳动生产率存在明显的空间滞后效应，即各地农业劳动生产率之间存在关联效应，空间效应不应忽略。从收敛系数的绝对值大小可判断，各地区收敛速度存在显著差异，主销区收敛速度最快，主产区收敛速度最慢。
进一步分析农业生产率条件 β 收敛结果（见表7），发现空间滞后模型回归结果比普通面板模型回归结果好。空间滞后模型在全国及三大区域的收敛系数均显著为负值，这表明将一系列的控制变量纳入模型后，全国农业劳动生产率依旧存在条件 β 收敛。空间滞后系数 ρ 也均通过显著性检验，再次佐证了农业劳动生产率空间效应的存在。对比分析可知，研究期内主产区、主销区和平衡区农业 劳 动 生 产 率 β 收 敛 值 分 别 为 -0.0781、-0.0363和-0.1111。三大区域呈现明显的收敛特征，其中平衡区收敛系数的绝对值最大，其次是主产区，最后是主销区，表明我国各区域农业劳动生产率收敛速度呈现“平衡区＞主产区＞主销区”的格局，平衡区的农业劳动生产率将最先收敛到稳定水平。主要原因是，为了促进各地农业劳动生产率协同提升，国家不断加大对平衡区和主产区的涉农投资和政策倾斜力度，农业基础设施和生产条件不断改善，产业结构持续优化升级，农业发展活力和内生动力持续增强，区域间农业劳动生产率差距日趋缩小。此外，就控制变量而言，全国及三大区域层面中各控制变量的系数和显著性水平具有一定的异质性，考虑到控制变量不是本文研究重点，故不再赘述。
4.3 稳健性检验
本文基于相邻权重矩阵再次考察农业劳动生产率的收敛情况，从结果对比来看，β 和 ρ 的符号与前文分析均保持一致，且大小比较接近，表明收敛分析具有一定的稳定性。此外，为了反映经济周期和重大外部事件对收敛结果的潜在影响，分别以农业税废除（2006 年）和经济新常态（2014年）两个时点为界，将研究样本划分为2000—2006年、2007—2014年和2015—2018年三个时间段，分别进行相关检验分析，结果显示，β 和 ρ 的符号均显著为负，再次说明收敛检验结果的稳健性。
5 结论与启示
本文结论如下：（1）劳动生产率呈现时空分异性和非均衡性两种特征。全国及三大区域（主产区、主销区和平衡区）农业劳动生产率随着时间推移呈现逐年上升趋势，但均存在显著的差异性和非均衡特征。农业劳动生产率曲线逐渐向右移动，波峰呈现从高到低的演变特征，这说明研究期内农业劳动生产率得到稳步提升。（2）三大区域农业劳动生产率差异较大，总体差异呈现波动下降趋势；从区域内差异看，各区域农业劳动生产率的区域内差异分别处在不同水平，波动形态也不尽相同；从区域间差异看，各区域间差异均为波动式下降走势；从差异来源和分解看，区域间差异是农业劳动生产率总体区域差异的主要来源。（3）全国与三大区域劳动生产率增速趋同，存在空间溢出效应；从收敛情况来看，全国及三大区域农业劳动生产率的收敛系数 β均为负值，且通过了显著性检验，说明存在 β 收敛，农业劳动生产率增速逐渐趋同。空间滞后系数 ρ 通过了显著性检验，表明农业劳动生产率存在空间溢出效应。
本文得到启示如下：（1）协调推进农业劳动生产率的提升。以破除省际和区际行政壁垒为切入口，促进各省份之间的良性互动，进一步优化农业资源配置，释放要素投入对农业劳动生产率的正外部性，逐步缓解发展不均衡不充分的问题，推动区域间和区域内农业劳动生产率的协同提升，共促农业高质量发展。（2）因地制宜，实施差异化的提升策略。主销区充分发挥技术和资本优势，持续深化农业供给侧结构性改革，通过优化农业市场、组织和保障体系，更多关注“质”的提升和产品结构优化，服务于农业高质量发展。同时发挥其“示范效应”和“溢出效应”，辐射带动主产区和平衡区农业劳动生产率的提高。而主产区和平衡区要主动适应农业高质量发展的要求，积极探索农业供给侧结构性改革，承接主销区农业资源，学习其先进发展经验，夯实本地农业发展根基，逐步缩小发展差距，力争后发赶超。（3）进一步释放农业发展潜力，提高投入产出水平。从增加产出角度来看，一方面各省份要基于自身实际情况出发，寻找制约农业劳动生产率提高的深层次原因，从人力、财力和物力等要素着手，出台有针对性的政策和措施，改善农业生产经营环境和条件，释放农业发展潜力和产出水平；另一方面加大对主产区和平衡区倾斜力度，在农机购置补贴、农业技术应用推广、农业新型经营主体培育等方面给予必要财税优惠和政策帮扶，以提高当地投入产出水平，逐步缩小与主销区农业劳动生产率的差距。从减少农业从业人员角度来看，一方面按照乡村振兴战略要求，积极推进城乡融合发展，鼓励农村富余劳动力有序向城镇转移就业，释放更多农业从业人员；另一方面稳步推进新型城镇化建设，加快农民市民化步伐，鼓励有条件的农民在城市落户就业。
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胡青江（1987—），男，河南周口人，博士研究生，讲师，研究方向：农林经济管理。
（通讯作者）陈 彤（1962—），男，陕西咸阳人，教授，博士生导师，研究方向：农林经济管理。
邓羽佳（1988—），女，安徽亳州人，博士，副教授，研究方向：农林经济管理。
END
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