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会员注册摘 要：在城市化快速发展的过程中，强化农业部门的基础地位，不断提高农业现代化水平，是目前经济转型发展中的关键问题。通过提高农业现代化水平可以扩大农业部门的产出规模，增加就业，提高农村居民的收入和消费水平，同时，可以避免快速城市化所带来的经济和社会问题，以促进城乡统筹发展。文章基于长三角地区面板数据，利用Malmquist指数法测度了衡量农业现代化科技进步的TFP增长率，进一步分析TFP时序、农业现代化投入要素以及其他影响因素对城市化率的影响程度。实证结果表明农业现代化会显著促进城市化发展，但农业现代化还需要从多方面加强，并以此提出促进农业现代化发展的政策建议。
关键词：农业现代化，城市化，农业全要素生产率，长三角地区
基金项目：上海市教育委员会科研创新一般项目“后工业化时期上海就业结构的动态研究”(12YS012)
一、研究背景与问题
农业现代化是经济社会实现现代化的重要组成部分，它不仅仅是农业部门内部的现代化问题，而且与整个社会结构及经济结构的变动都密切相关。长期以来，我国农村和农业的发展始终滞后于城市和其他工业部门的发展，虽然二元城乡结构取得了显著的进步，在农业现代化的过程中所出现的问题以及农业现代化对城市化及工业化所产生的影响还有待进一步研究和探讨。
由于农业现代化会释放出来大量农业人口，不仅为城市发展和工业发展提供了充足的劳动力，也对城市发展水平和规模提出了要求。发展经济学中，拉尼斯一费景汉(Ranisand Fei，1961)和托达罗(Todaro，1969)模型都强调提高农业部门生产效率及保持农业部门自身的发展，而不能盲目地强调农村劳动力向城市的转移[1-2]。农村劳动力转移须与推进工业化、城市化、农业现代化同步进行。国内的部分学者从理论层面描述分析了我国农业现代化与城市化进程的相互关系，如马恩成(1995)认为乡村工业化、城市化必须带动农业现代化，避免农业萎缩、农村萧条和农民贫困[3]。郭剑雄(2003)认为技术进步、结构转变和制度变迁是农业现代化的基本决定因素，而这些因素很大程度上依赖于城市化[4]。刘成璧(2008)认为城市化是中国“三农”问题的物质基础，工业化、城市化和农村现代化需要协同发展[5]。他们认为农业现代化水平依赖于城市化，是城市化发展的结果，却没有考虑到农业现代化对城市化的积极作用。沈凌、田国强(2009)认为推进城市化以减少农村人口比单纯增加农民收入更有利于经济的发展，将城市化作为解决“三农”问题的突破口，却忽略了作为工业化、城市化基础的农业现代化不同发展路径所产生的影响[6]。随着农业现代化涵义的不断变化，学者们也开始从量化的角度来考察农业现代化问题。梅芳权(1999)、蒋和平等(2005)、曾利彬(2008)等学者将农业现代化编制为多层次群体指标表，利用相应指标加权得到的指数对农业现代化进行评价[7-9]。朱娅等(2011)通过对江苏省农户的调查，从农民素质提高的角度分析了农民的现代性对农业全要素生产率提高的影响和作用[10]。付晓丹(2012)分析了农村投资对农民收入和经济增长的影响，得到了农村人力资本投资对于经济增长的总效应较强，而固定资产投资具有滞后效应的结论[11]。但不同学者在编制评价体系时，各级评价指标设计标准不同，在计算和确定各级指标的权重时，所使用的方法不同，因而得到的评价指数存在着很大差异，将农业现代化评价体系的结果应用到规范经济学实证分析当中就难免存在着偏差和困难。
一些学者注意到了农业现代化对城市化的重要作用，如牛若峰(2001)认为农业现代化是传统的生产部门转变为现代产业的演进过程，是实现实施农村综合发展计划和城乡一体化发展战略，从而改变城乡二元经济结构的途径[12]。夏小林、王小鲁(2000)认为我国城市化滞后的原因是多方面的，如发展战略、制度和各种物质条件等。其中农业现代化水平低和农业劳动生产率增长率小，大大限制了中国城市化进程[13]。但是他们的分析仅限于理论层面的讨论，并没有进一步利用实证来检验。夏春萍、刘文清(2012)利用VAR模型研究了农业现代化、城镇化和工业化三者之间的相互关系，并发现农业现代化对城镇化有正效应[14]。但是，他们所使用的人均机械总动力并不足以衡量农业现代化发展程度。只有全面地衡量农业现代化发展状况，才能更好地分析出其对城市化发展的影响。
目前我国的城市化发展并没能有效的缩小城乡之间发展的差距，大规模的农村人口迁移更多的是人口流动，而非农村人口的市民化，农村人口难以切断与土地的经济联系，这势必会导致土地边际生产效率难以得到显著提高，同时也不能促进城市工业及服务业的大发展。因此，应当强调农业的基础作用，通过实现农业现代化发展，扩大农业生产规模，从而扩大农业部门自身的有效就业，提高农村居民收入，缓解城市的就业压力。本文以长三角地区①农业发展情况为依据，运用TFP测算和面板计量模型对选择变量的检验，在分析农业现代化发展程度的基础之上，进一步阐述农业现代化对城市化所产生的作用和影响，并提出相应的政策建议。
二、模型及变量选择
长三角地区是中国经济最发达的地区，同时也是城市化率较高、农业现代化水平较高的地区。关注和研究长三角地区农业现代化的发展及其对城市化的作用，可以为其他地区的城乡统筹发展提供经验依据和政策借鉴。从图1中可以看出长三角地区以非农人口比重衡量的平均城市化率和平均农业增加值曲线总体呈现同步逐渐提高的趋势，1993-2010年长三角地区平均城市化率增长率为3.24%，其中1999-2005年增长最快，为4.41%，这一时期也是中国城市化进程最快的阶段。1993-2010年长三角地区农业增加值增长稍有起伏，平均增长率也达到9.43%。面临着家庭联产承包制的激励效用基本释放完，农业增长遇到瓶颈，农业生产率也大幅下降的局面。1992年之后，随着市场机制的引入、农业基础设施的大量建设，在家庭经营基础上推进农业现代化成为了农业继续增长的动力。可见，长三角农业的快速增长与农业现代化是密不可分的，城市化与农业增长的统一步调也显示出农业现代化与城市化有着紧密的联系。
图1 长三角地区平均城市化率和平均农业增加值趋势
(一)基于Malmquist指数法的农业TFP测算
农业科技水平进步包括一系列基础农业科研成果，如培育高产、抗病虫害、耐旱的农作物新品种；研制新型化肥和农药；提高牲畜免疫能力等。因此，农业的技术进步将极大地影响农业生产效率。而度量农业技术进步最好的方法就是测度全要素生产率(Total Factor Productivity)，Lin (1992)较早地对中国农业TFP增长进行了测算，并研究了影响因素尤其是制度因素[15]。韩晓燕等(2005)对中国农业TFP增长的收敛性做了进一步检验[16]。李静等(2006)、全炯振(2009)、李谷成(2009)在中国农业TFP分段时期的增长路径研究结论一致[17-19]。1978-1984年农业TFP增长来自于家庭联产承包制和农产品政策性提价。1985-1991年农业生产结构的调整以及农村工业化转变带来的农业资源外流导致了这一阶段TFP的下降。1992-1996年市场机制的引入、农业基础设施的建设把TFP拉升到历史高位。1997年至研究结点，农业TFP呈现出波动趋势。TFP作为技术进步的衡量指标被认为是经济增长的源泉，因此也是衡量农业现代化的重要标杆。
TFP测算的数据来源：①农业产出变量，采用农业增加值避免了总产值中所包含的中间投入价值。②土地投入，考虑到我国农业复种、休耕或弃耕等情况的存在，本文以农作物播种总面积作为土地投入度量指标，比使用可耕地面积指标更能体现实际的土地使用率。③劳动力投入，指的是粮食和经济作物等种植业中的劳动者人数，此数据无法直接获得，本文使用农业产值占农林牧副渔总产值的比重进行加权。④农业中间消耗，是指农业生产经营过程中所消耗的货物和服务的价值，包括物质产品消耗和非物质性服务消耗。较大多数文献选用的化肥、农药、塑料薄膜、电力、役畜、灌溉面积等更加全面，而且这些投入无法细分至农林牧副渔具体使用量，造成狭义农业投入的高估。⑤农业生产性固定资产原值，用农村家庭拥有农业生产性固定资产原值乘以农村家庭户数得到。
(二)建立回归模型及变量选择
农业现代化是通过引入先进科学技术，投入现代生产要素，建立农产品、农业生产资料市场机制和服务系统等手段将传统农业逐步改造成为具有更高生产效率、可持续发展的现代农业的过程。根据农业现代化的内涵将农业现代化定义为农业投入要素现代化与农业技术进步之和。投入要素的现代化是农业现代化的基础，包括机械设备的使用、农村电气化、农用物质的使用和农田水利情况，这些要素的使用能够极大地提高农业生产率。农业的科技水平进步将由实证第一部分得到的农业TFP来衡量。根据以往农业现代化指标评价体系设定以及本文的研究目标，将回归模型设定如下：
Urit=αi+βttfpit+βmmachit+βeeleit+βfeferit+βiirrit+βfifinit+βinincomeit+βllandit+βppgdpit+εit
其中，i和t分别代表省市个体和时期，解释变量Ur代表城市化率，与大多数研究一样本文采用非农业人口比重衡量。没有选择城镇人口比重的原因，一方面是因为农业人口和非农业人口数据来自于公安户籍统计数，乡村人口和城镇人口数据则来自人口普查或人口抽样调查，大多年份数据由推算得出，因此，使用非农业人口比重数据更加真实、准确。另一方面是户籍因素，在城镇生活的一部分居民并没有城市户籍，使用城镇人口比重会高估城市化率。解释变量有：tfp表示农业科技水平，使用实证第一部分得到的农业TFP时序衡量；mach表示农业机械化，包括从播种到收割过程的机械设备的使用情况，以机械总动力指标衡量；ele表示农村电气化情况，以使用农业用电量衡量；fer表示农用物资使用情况，用化肥使用量衡量；irr表示农田水利情况，以有效灌溉面积衡量。其他影响因素有：fin表示对农业的财政投入，衡量政府对农民生活、医疗保证投入以及对农业生产建设等的支持；income表示农村居民人均纯收入，衡量农民生活水平；land表示农村人均经营耕地面积，衡量城市发展的支撑能力；pgdp表示4个省市各自人均GDP，代表社会经济发展的整体水平。
三、实证检验结果
(一)农业TFP实证分析
表1为利用DEA数据包络分析得到的4个省市的Malmquist指数，可以看出1993-2010年共18年间，浙江农业TFP年均增长率最高为5.3%，其次是江苏为4.2%，第三是上海为3%，最后是安徽为-1.6%。除了安徽TFP平均增速为负之外，其他3个省市农业生产率保持了一定的增长速度。安徽作为传统农业大省，在4个省市中第一产业增加值占GDP比重最高，2010年安徽为14.1%，上海0.7%，江苏6.2%，浙江5%。可以看出，长三角地区农业产出的占比较小，产业结构的升级程度较高。安徽省农业TFP增速较低，农业增加值比例较高，一方面，由于安徽省发展相对落后，农村地区仍存在大量的劳动力，庞大的农业基数造成配套基础设施建设的相对缓慢；另一方面，随着大量农业人口转移到长三角其他地区，造成的耕地抛荒、田地疏于管理以及农业抗自然灾害的能力减弱。此外，安徽农业产业结构调整不如其他3个省市，大部分地区依然以传统农业为主，农民没有从农业生产中获得足够的收入，因此难以调动起生产积极性。
