新常态下技术进步和要素投入对农业经济增长的影响

来源:用户上传      作者:沈童菲 王森培 范丹

　　[摘要] 农业是国民经济持续增长的重要基础，技术进步和要素投入对农业经济增长具有强大支撑。通过运用C-D函数和索洛余值法对西南地区唯一粮食主产区四川省“十五”到“十三五”前期农业科技贡献率进行测算，分析技术进步和要素投入在农业发展中的具体作用，并构建基于灰色系统理论的GM（1，1）模型，对“十三五”后期农业科技贡献率进行预测。结果显示：物质费用投入是四川省农业经济增长最主要来源，农业科技进步是第二大动力因素，劳动力变化是阻力致因，土地投入是潜在推动因素，未来四川省农业发展对科技的依赖性将会进一步增加。因此，需要强化科技支撑，促进农业生产集约化、现代化;完善农村公共服务体系，提升农业劳动力综合素质;保护现有耕地，积极治理农业面源污染。
　　[关键词] 新常态;高质量发展;索罗余值法;GM（1，1）模型
　　[中图分类号] F327 [文献标识码]A [文章编号]1008-0694（2019）06-0045-14
　　[作者] 沈童菲 硕士研究生 西南财经大学中国西部经济研究中心 成都 611 1 30
　　王森培硕士研究生 四川省社会科学院农村发展研究所 成都 610072
　　范 丹 副教授 西南财经大学中国西部经济研究中心 成都 611130
　　一、引言
　　所谓经济新常态，是指经济发展的特征和阶段的转变。[1]曾经很长一段时间，我国经济高增长实质上是非平衡的粗放式增长，具体表现为追求GDP最大化、以增加投资为主要方式、对技术进步重视不足等，这种增长模式不利于可持续发展，因此中国经济转入新常态是一种必然结果。新常态下，我国经济发生许多变化：经济增速换挡回落，产业、需求和收入结构等不断优化，经济增长驱动方式更强调质量效率型集约增长。处于全国宏观经济增速放缓的大环境中，经济下行、结构转变压力持续增加，各种潜在风险不断凸顯，农业这一传统产业也面临更多难题，因此更好地发挥技术进步对农业经济增长的促进作用，推动新旧动能转换显得尤为紧迫。四川省作为我国西南地区唯一的粮食主产区，在保障国家粮食安全中占据着重要地位。“十五”时期，四川省农业总产值增速为13.77%，但随着工业化、城镇化的不断推进，人地关系紧张、劳动生产率和土地产出率不高、劳动力外流、耕地非农占用等原因对农业发展带来的负效应愈发明显，“十三五”前期其农业总产值增速已降至3%以下，低于全国平均水平（详见图1）。可见，当前农业生产要素配置的不合理对四川农业经济增长表现出更强的不合理性，四川省亟需抓住经济发展进入新常态这一重要契机，加快转变经济增长方式，培育新的农业经济增长点，缓解农业发展压力，为全省经济稳定增长以及整个西南地区农业集约化、现代化方向发展做出贡献。[2]
　　科技进步是新常态下促进经济增长驱动方式由要素驱动、投资驱动转向创新驱动的重要途径，也是实现传统农业向现代农业转变的关键因素。[3]如今，四川省农业经济增长中技术进步和要素投入分别起了多大作用？最主要动力和阻力是什么？增长模式属于粗放型还是集约型？厘清这些问题有利于挖掘四川省农业未来发展突破点，为更好地适应经济新常态提供思路。
　　二、模型及方法
　　一般而言，经济增长主要依靠增加生产要素投入和技术进步两种途径来实现。由于存在边际报酬递减规律，在一定限度后，技术进步是经济增长的首要力量，实物投资及人力投资主要是作为技术进步的伴随物对经济增长发挥作用。[4]
　　对四川省的农业经济增长来源进行分解，可以通过测量农业科技进步贡献率来达到目的。Solow （1957）提出了余值法，即利用增长速度方程测算技术进步作用，[5]该方法的缺陷在于影响产出的因素考虑不全。随后，国内外学者对农业技术进步贡献率的测算方法进行了不断完善和创新。在全国层面上，Battese，G.E（1992）运用前沿生产函数研究印度农户稻田生产中的技术效率问题;[6]朱希刚（1997）将索罗余值法与C-D生产函数相结合，测算我国“一五”至“九五”时期的广义农业科技进步贡献率，[7]该方法后被农业部科技司认定为我国农业科技进步贡献率统一测算方法;樊胜根（1998）认为常规测评方法存在高估现象，提出采用更适宜的拟超越对数法来测定中国农业的产出、投入和总要素生产率的增长情况;[8]赵芝俊（2006）将要素弹性视为一个随时间变化的动态值，建立投入要素弹性变化的动态生产函数，分析1985～2003年间中国农业技术进步贡献率的变动趋势;[9]孟令杰（2000）采用非参数的全要素生产率指数和DEA方法，对1980年至1995年期间我国农业广义技术进步贡献率进行测量与分解。[10]在省级和市级层面上，徐会奇（2011）通过从广义技术进步中分离出人力资本积累、农业总投资的外部性和结构效应，更精确测算了狭义技术进步贡献率。Ⅲ程名望（2019）基于增长核算法和空间计量模型，测算1978～2015年间中国经济增长中资本、市场潜能、全要素生产率和劳动力的贡献份额，结论表明“灵感”在经济增长中已占据主导地位。[12]此外，学者们对农业科技进步贡献率的测算还涉及北京、吉林、广东、甘肃等省市。[13-16]
　　相较于其他学者更注重科技进步贡献率测算而言，本文对要素投入贡献率给予同等关注，并对未来时期四川省农业生产要素贡献率进行预测。为使研究结果更具可比性，采用计算相对便捷的农业农村部官方计算方法，即索洛余值法来进行测算。该模型假设农业科技进步引起的投入产出比提高和要素投入（资本、劳动力和土地）增加是构成农业总产值增长的两大部分。生产函数表示为：Y=AeεtKaLβMγ（0<α，β，γ<1）。其中Y，K，L，M分别代表农业总产值、资本、劳动力和土地投入，α，β，γ表示相应的产出弹性系数，e是农业科技进步率。对方程的两边取对数后同时对t求导后，令农业总产值增长率为y=△Y/Y，资本投入增长率为k=△K/K，劳动力投入增长率为1=△L/L，土地投入增长率为m=△M/M，得出：技术进步增长率ε= y- （αk+βl+γm），技术进步贡献率E （A）=（y- αk -β1-γm）/y=ε/y，资本贡献率E（K） =ak/y，劳动力贡献率E（L） =βl/y，土地贡献率E（M）=γm/y。 　　三、指标选取与数据处理
　　本文研究时期为2001～2017年，选取的指标数据均来源于2002～2018年的《中国農村统计年鉴》和《四川省统计年鉴》。本文所指的农业为广义上的农业，包括农业、林业、畜牧业、渔业以及农林牧渔业服务业。农业总产值（Y）选用农林牧渔业总产值来评价，即以货币形式表现的农业、林业、畜牧业、渔业以及农林牧渔业服务业产品总量。由于统计年鉴上并不存在物质费用的官方统计数据，本文按照大多数学者采用的方法，以农林牧渔业中间物质消耗总额作为资本投入量，[17]即农林牧渔业生产经营中所消耗的货物和服务的价值量，公式表达为：中间物质消耗一农林牧渔业总产值一农林牧渔业增加值。考虑到劳动力流动现象，以四川省农、林、牧、渔四业的年末从业人员数作为农业劳动力（L）指标。本文采取年末实有耕地面积作为土地投入指标。
　　为防止通货膨胀等物价因素对计算结果造成的影响，需要将四川省农林牧渔业现价总产值与物质费用以1990年为不变价格来折算成可比价格。折算方法为：第n年的农业总产值一（第n年的农业总产值指数/1990年农业总产值）×1990年的农业总产值指数;第n年的农业物质费一（第n年的实际农业物质费/以第n年价格计算的农业总产值）×第n年以1990年不变价格计算的农业总产值。受天气、自然灾害等不可控因素影响，农业生产在年际间易出现较大波动，通常对选取的数据进行平滑处理以获得更为理想的测算结果。[18]取同一指标相邻3年数值的算术平均值作为中间年份的该指标数值，2017年数据取最后两年的算数平均值，以提高所选指标的稳定性，得出处理后的数据（详见表1）。
　　四、计算与结果分析
　　1.弹性系数测算
　　要计算科技进步贡献率，资本产出弹性系数α、劳动力产出弹性系数β、土地产出弹性系数γ是必须要明确的指标。本文采用变动弹性法来测算农业科技进步率，更符合四川省的实际情况。假设规模报酬不变，即α+β+γ=1，考虑到多重共线性对
　　从所得到的序列的ADF平稳性检验结果可知，所有序列的检验值均大于在10%显著性水平下的临界值，表明各原序列都非平稳。再对原序列一阶差分进行单位根检验，发现所有序列的ADF检验值均小于10%显著性水平下的临界值，说明各序列一阶差分都是平稳的，据此可判断该序列为一阶单整时间序列，结果如表3所示：
　　（2）协整检验。为进一步确定变量之间是否存在协整关系，避免存在伪回归现象，采用约翰森协整检验法进行协整检验，结果如表4所示：
　　由检验结果可知，在5%的置信水平上，迹检验和最大特征根检验均拒绝存在O个协整关系和至多存在1个协整关系的原假设，接受至多存在2个协整关系的原假设，即农业生产总值与选定变量之间长期存在显著的协整关系，由此对原方程进行回归，可获得较精确的回归结果。
　　（3）回归分析。采用上述表1的数据对（2）式进行最小二乘法分析（详见表5）：
　　从回归结果看，四川省的K'、L'均都通过检验。可决系数R2=0.99765，参数估计的t检验值均较大，通过检验，F统计量为1981. 363，显著性较好，表明此回归模型整体拟合程度较高，具有较强的模型解释力。从K'前的估计参数来看，四川省农业总产值关于资本投入的产出弹性为0. 56，表明在其他因素不变的情况下，资本投入每增加1%，农业总产值将增加0.56%;L'前的参数估计为0. 28，表明在其他因素不变情况下，劳动力投入每增加1%，将会拉动总产值增加0. 28%。可见两者间资本投入的增加对农业经济增长起到了更大作用。由回归结果可得，四川省资本产出弹性α=0.562，劳动力产出弹性β=0.284，因此土地产出弹性γ=O. 154。
　　2.要素增长率和贡献率测算与分析
　　将所得弹性系数带人（2）式，以几何平均值计算期间内的相关变量年均增长率，最后计算得出表6所示结果。
　　由表6计算可知，“十五”期间四川省农业实际GDP增长率为4.36%，物质费用增长率为6. 03%，其对农业经济增长的贡献率为77. 75%，说明资本投入是四川省农业经济增长的最主要来源，全省农业经济增长是依靠要素投入的粗放型增长。此期间，四川省农业技术进步率为2.64%，对农业经济增长的贡献率为60. 48%，科技进步是拉动农业发展的第二动力。农业劳动力数量呈现负增长，年均减少4. 81%，其对农业经济增长贡献率为-31. 32%。四川省耕地面积累计减少32. 11万公顷，年均增长率为-1. 95%，导致土地投入贡献率为-6. 92%，成为四川省农业发展的阻力因素之一。
　　“十一五”期间四川省农业总产值增速降至4. 07%，农业技术进步和物质费用贡献率虽有下降，但仍是经济增长主要来源。四川省农业技术进步率为2. 26%，对农业总产值增长的贡献率为55. 57%，高于物质费用8个百分点，成为农业发展的第一推动力量，表明对资本的依赖性逐渐减弱。采用“二调”数据后，四川省耕地面积呈现小幅度上升趋势，对全省农业经济增长起到促进作用;受到2008年国际金融危机的影响，大量农民工失业返乡，全省农业劳动力外流速度减缓，对农业经济发展的负效应降低。
　　进入“十二五”后，四川农业经济发展速度持续放缓，农业总产值增长率降至3. 97%，经济增长方式亟需转变。物质费用贡献率较“十一五”增加了19. 44%，是全省农业经济增长的主导力量。四川省耕地面积缓慢增加，年均增长率为0. 63%，贡献率维持正向增长，达到2. 43%。金融危机过后，各地经济开始复苏，工农收入差距的存在使农业劳动力外流成为必然，“十二五”期间务农人员比值下降迅速，拉动农业发展负增长，贡献率为-25. 52%。①
　　“十三五’’前期时间区间较短，虽然不能准确反应整个5年的情况，但从目前可得的2016～2017年数据可看出，科技进步，物质费用和土地投入仍对四川省农业经济增长起到积极推动作用，农业劳动人员的持续下降会继续阻碍农业经济发展。 　　3.当前四川省农业发展的特征
　　通常认为，当技术进步贡献率小于50%时，是粗放型增长模式，反之为集约型增长模式。[19]四川省農业科技进步贡献率均大于50%，但考虑到本文测量的是技术进步贡献率，存在一定的高估，因而全省农业经济发展并未完全实现集约型增长模式，而是处于由粗放型向集约型转变的过渡期。同时，技术进步贡献率呈现波动上升趋势，物质费用贡献率呈现波动下降趋势，也同样说明四川省农业正逐渐摆脱依赖资金投入增长的瓶颈。当前四川省农业发展具有以下特点：
　　（1）物质费用投入是四川省农业经济增长最主要来源，但农业投资水平仍需提高。2001～2017年四川省物质费用年均增速为5%，高于农业总产值年均增速4. 42%，物质费用对农业经济增长贡献率一直处于较高水平，总体贡献率为63. 55%，是推动四川省农业发展的决定性力量。农业中间消耗占总产值的比重可以用来判断一个地区农业投资是否充足。[20]通过进一步计算发现，2001年以来，四川省农业投资总额虽然不断上升，但中间消耗占总产值的比重处于一个波动状态，上升趋势十分缓慢，表明农业资本投入不稳定且力度不够。除2008年外，四川省农业中间消耗占总产值的比重均不高于全国水平（详见图2），这对于一个粮食主产区而言明显是不合理的。此外，2017年四川省全社会固定资产投资总额中，农林牧渔业投资仅占4.88%;财政支出总额中，农林水支出仅占10.92%，以上情况均说明四川省农业资本投入偏低，迫切需要加大农业投资力度。
　　（2）农业科技进步是第二大动力因素，四川省农业机械化发展相对缓慢。2001～2017年四川省农业技术进步率维持在2.5%左右，对农业经济增长的总体贡献率为55. 89%，“十一五”期间甚至高于农业物质费用的贡献率，表明农业生产对现代技术的依赖性不断提高。从农业机械化情况来看，2017年末四川省农业机械总动力为4420. 30万千瓦，为2001年的2.5倍，年均增速6.02%，总体增速仍然比较缓慢。其中，大中型拖拉机和农用排灌动力机械数量增长较为可观，小型拖拉机数量处于缓慢下降趋势。虽然这与城镇化进程中土地流转速度加快有关，但对于部分山丘地区而言，使用小型农机具更合适，不应忽视对小型农用机械的研发。同时，四川省单位播种面积农机总动力缓慢增长，2017年虽达到近20年来的最高值4. 62千瓦/公顷，却仅为全国水平的77. 77%（详见图3），单位面积上的农机动力较低是制约四川省农业生产发展的重要因素之一。
　　（3）劳动力变化是阻力致因，第一产业从业人员外流过快的负效应明显。四川省是劳动力输出大省，其第一产业从业人员数量每年下降幅度明显，2001～2017年期间，四川省农业劳动力占比由55. 6%降至36. 8%，年均降幅为18. 89%，对农业经济增长的贡献率常年为负值，最高达到-31. 32%。比较不同时期内劳动力、物质费用和技术进步的贡献率，可以发现三种要素之间存在一种替代关系：从“十五”时期到“十一五”时期，农业劳动力年均外流速度由4. 81%降至0.59%，物质资本和技术进步贡献率分别由77. 75%、60. 48%降至46. 96%、55. 57%;到了“十二五”时期，劳动力年均外流速度升至3.57%，物质资本和技术进步对经济增长的贡献率也相应地提升至66. 40%和56. 69%。这是由于农业劳动力短缺使人工成本增加，农户将增加其他要素的投入来代替劳动力投入，例如增加机械、化肥、农药的使用和采用劳动节约型技术等。21]城镇化过程中剩余劳动力的转移诚然可以提高农民收入水平，并诱致节约劳动型技术的创新与使用，但对于经济欠发达的四川省而言，其农业具有明显的劳动密集型特征，当前包含有效劳动力在内的务农人员外流速度过快，资本和技术在短时间内难以完成要素替代，[22]导致四川省土地弃耕撂荒现象大量存在，“谁来种地”的问题难以解决，最终影响粮食生产和农业现代化。
　　（4）土地投入是潜在的推动因素，耕地面源污染治理刻不容缓。2001年以来，四川省土地投入贡献率整体为-0. 16%，不同时期内耕地面积小幅增加，土地投入贡献率由负转正，虽然最高仅为3. 27%，仍给农业发展带来正面效应。当前，社会各界对耕地面源污染关注度很高，化肥和农药使用过量是导致耕地污染的重要原因之一。本文通过计算发现，四川省2001年以来单位面积化肥施用量处于上升趋势，数值和增速均明显低于全国水平;单位面积农药使用量在波动中下降，2018年为5. 82公斤/公顷，仅为该年全国使用水平的58. 49%。尽管如此，四川省仍需进一步减少土壤污染，提升耕地质量，实现农业绿色生产。
　　五、未来四川省农业技术进步贡献率的预测
　　1.模型构建
　　根据对2001～2017年四川省农业技术进步贡献率的分析，可知科技进步在未来农业发展中将占据更重要地位。那么四川省在2018～2020年农业技术水平将会达到怎样高度？本文以灰色系统理论为基础构建GM（1，1）模型，对2020年四川省农业生产指标进行预测。灰色系统理论是一种研究小样本、贫信息的新方法，以此构建的灰色预测GM（1，1）模型主要通过对原始数据的累加生成新序列建立模型来进行数据预测，预测过程中使用连续的灰色微分模型，克服了系统信息不完全、不准确的问题，从而保证较高的精确度。步骤如下：
　　（5）精确性检验。检验灰色GM（1，1）模型误差，以此来保证模型的可靠性，一般通过残差检验评定，模型预测精度通过平均相对误差值Q的大小据此判定，Q值越小，模型精度越大，所得结论越具解释力（详见表7）。相对误差Q计算公式为：
　　2.四川省农业生产指标预测的实证分析
　　通过GM（1，1）预测模型对2000～2017年四川省农业生产指标进行拟合分析。计算得到各个农业生产指标的灰色预测模型的系数，并对其做误差检验，结果如下表8所示： 　　由结果可知，四个农业生产指标的平均相对误差值均小于0. 05，属于二级指标，说明模型预测精度较高，具有较强预测能力。因此，基于灰色GM（1，1）拟合模型，对2018～2020年四川农业生产指标进行预测，结果如下表9所示：
　　利用上述预测值可以计算出2016～2020年的农业各项指标贡献率，结果如下表10所示：
　　结合上述表6和表10可知，未来四川省农业总产值将保持逐年递增趋势，但增速趋缓。四川省农业技术水平不断发展，对农业总产值增长的贡献份额由2010～2015年期间56. 69%增至2016～2020年期间的60. 21%，达到预期目标水平;资金对农业总产值增长的贡献率由2010～2015年期间的65. 06%缩减至2016～2020年期间的57. 88%。由此可见，四川省农业生产对资本投入的依赖性不断削弱，在边际报酬递减规律的影响下，未来资本投入贡献率会进一步降低。耕地贡献率依然保持正值，农业从业人员数量继续保持减少趋势。
　　六、新常态下促进四川省农业进一步发展的对策建议
　　通过分析明确影响农业转型发展的因素后，结合四川省实际情况，提出如下对策建议：
　　1.强化科技支撑，促进农业生产集约化、现代化
　　当前，四川省农业经济增长正处于粗放型向集约型转变的过渡期，在资源短缺且促进经济增长潜力有限的情况下，应依托政府对农业科技创新与应用的政策支持，聚焦于提高资源利用效率，强化科技对农业生产的支撑作用。一是大力培育并推广农作物优良品种，兼顾粮食作物产量与质量，促进农业增产与农民增收。二是注重新型农业机械的研发与配置，例如研发并推广适合山丘地区使用的小型农机具和喷灌、滴灌节水设备等，提高四川省资源利用率和农业机械化水平。三是提升粮食储运能力，注重产后的加工运输环节，促进保鲜保质技术升级，如采用冷链物流等技术手段，减少粮食在运输过程中的损耗。四是加大对农业科研的投资力度，以投资撬动科技加快发展，以科技推动四川省实现农业集约化、现代化，全面建立符合四川省情的农业科技创新体系。
　　2.完善农村公共服务体系，提升农业劳动力综合素质
　　四川省农业劳动力尤其是青壮年劳动力大量外流后，农村社会老龄化和空心化现象越发突出，弃耕抛荒现象频发，未来粮食安全受到严重威胁。为稳定农业劳动力数量，使其与农村经济发展水平相适应，一方面应从农村建设和农业政策出发，采取相应措施使高素质人才留在农村;另一方面注重提升现有农民综合素质，为未来农业发展积累高质量的人力资本。具体而言有如下建议：一是加大投资力度，强化农业农村基础设施建设。提高四川省农业投资总额，改造现有农田水利工程等，改善农业生产生活条件和环境，加强农村道路交通建设，保证农村水、电、天然气等能源供给。二是落实相关利农政策，缩小工农收入差距。制定涉农利农惠农的相关制度，落实对种粮户的补贴政策和各种优惠措施，激发种粮积极性。注意挖掘农业内部增收潜力，促进农业与二、三产业的深度融合，延伸农业产业链，推进乡村振兴和城乡融合发展，大力发展乡村旅游、艺术农业、绿色农业等现代农业，建立生产、加工、销售等“一条龙’’农业发展产业链，使农民从各个环节获益，不断增加农民收入。三是完善农村社会保障体系，切实保障农民主体利益。让农民享受与城镇居民相同的医疗保障、养老保险和就业制度，提升四川农民的生活安全感、幸福感、获得感。四是加快农村教育事业发展，大力培育新型职业农民。在农村全面普及义务教育的基础上，加强对农村劳动力进行职业技能培训，特别是要加强对现代农业技术的普及培训和职业教育，提高其运用现代科技开展农业生产的综合能力。
　　3.保护现有耕地，积极治理农业面源污染
　　四川省存在过度开垦现象，水土流失较为严重，山体滑坡、泥石流等自然灾害的频繁发生以及城镇化过程中对耕地的非农占用，导致耕地面积不断减少，人均耕地生态赤字持续扩大，[23]包括耕地污染在内的农业面源污染导致农村生态环境不断恶化。近年来四川省政府已经出台了一系列耕地保护的相关政策，应继续完善各项法律法规，严格进行耕地审批，加强监督，对非法占用和破坏耕地的行为进行严厉惩罚。同时，应严格控制秸秆焚烧和养殖业随意排污等行为，坚持有机肥对化肥的替代，继续推广“鸭稻共育”“稻虾共养”等绿色防控手段，实现四川省化肥、农药使用量“零增长”甚至“负增长”，从而达到控制农业面源污染的目的，走绿色循环生态农业之路。
　　参考文献：
　　[1]齐建国，中国经济“新常态”的语境解析[Jl.西部论坛，201 5，（01）.
　　[2]四川省社会科学院课题组郭晓鸣，新常态下四川“三农”发展形势研判及应对[J].农村经济，2015，（08）.
　　[3]（美）西奥多·威廉·舒尔茨.改造传统农业[M].梁小民，译.北京：商务印书馆，1999：04-07;99-109.
　　[4]（美）理查德.R.纳尔森，经济增长的源泉[Ml.汤光华等，译，北京：中国经济出版社，2001.
　　[5] Solow R. M. Technical Change and the Aggregate Pro-duction Function[Jl. TheReview of Economics and Statistics， 1957， （03）.
　　[6] Battese G. E.，Coelli T.J—Frontier Production Functions， Technical Efficiency andPanel Data： With Application to Paddy Farmers in India[Jl. Journal of Productivity Analysis，1992， （03）.
　　[7]朱希剛，刘延风.我国农业科技进步贡献率测算方法的意见[Jl.农业技术经济，1997，（01）. 　　[8]樊胜根.中国农业生产与生产率的增长：新的测算方法及结论[Jl.农业技术经济，1998，（04）.
　　[9]赵芝俊，张社梅，近20年中国农业技术进步贡献率的变动趋势[J].中国农村经济，2006，（03）.
　　[10]孟令杰，中国农业产出技术效率动态研究[J].农业技术经济，2000，（05）.
　　[11]徐会奇，王克稳，李 辉.基于省际面板数据的中国农业技术进步贡献率的测算分解[Jl.经济科学，2011，（01）.
　　[12]程名望，贾晓佳，仇焕广.中国经济增长（1978-2015）：灵感还是汗水？[J].经济研究，2019，（07）.
　　[13]潘 鸿，刘 刚.吉林省农业科技进步与经济增长实证分析[Jl.东北亚论坛，2009，（06）.
　　[14]秦朝钧，张朝华.广东省农业科技进步贡献率和要素贡献率的测算与经济增长分析[Jl.农业现代化研究，2011，（05）.
　　[15]郝 利，韩孟华，周连第.1990-2007年北京市农业科技进步贡献率的测算[Jl.农业技术经济，2010，（03）.
　　[16]汤瑛芳，张正英，白贺兰，高 军，张绪成，甘肃14市州“十二五”农业科技进步水平综合评价[Jl.中国农业资源与区划，2018，（10）.
　　[17]刁书琴，夏厚俊.山东省农业生产要素投入与技术进步对农业经济增长的贡献率[Jl.贵州农业科学，2016，（05）.
　　[18]张 煜，孙 慧.新疆农业科技进步贡献率的测算与分析[Jl.新疆农业科学，201 5，（03）.
　　[19]池仁勇，杨 潇.我国区域技术进步贡献率的测算及其影响因素研究——基于指数平滑和向量自回归模型的实证分析[Jl.科技进步与对策，2011，（11）.
　　[20]周凤莲，青海省农业科技进步贡献率研究[Dl.青海大学，2016.
　　[21]卞智勇.农民非农就业与对农业生产技术的采用——来自扬州的实证[Jl.华东经济管理，2007，（08）.
　　[22]程名望，黄甜甜，刘雅娟.農村劳动力外流对粮食生产的影响：来自中国的证据[J].中国农村观察，201 5，（06）.
　　[23]王 琦，易桂花，张廷斌，别小娟，刘 栋，何 冬.基于生态足迹模型的四川省耕地资源评价[Jl.长江流域资源与环境，2018，（01）.
　　（责任编辑 张 筠）
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