新冠疫情和新的国际局势冲击下，全球农产品生产与贸易均衡格局被打破，新形势下我国农业发展和粮食安全面临新的挑战，过去依靠要素投入的数量型增长越来越不可持续。要实现增长动能转换和创新驱动发展，核心在于提升农业全要素生产力，而这一目标的实现以农业全要素生产力的精确测度为前提。

北京大学新农村发展研究院副院长、中国农业政策研究中心副主任、现代农学院副教授盛誉

2021年4月22日，北京大学新农村发展研究院副院长、中国农业政策研究中心副主任、现代农学院副教授盛誉受邀作客我院“乡村振兴大讲堂”第二期活动，为我院师生带来题为“农业全要素生产力的理论与测度：方法与数据”的讲座，介绍了农业全要素生产率系统测度和国际比较的理论、方法基础，并探讨了中国农业全要素生产率的决定因素及其测度。

盛誉在讲座伊始介绍了农业生产力研究的全球背景。目前全球面临着人口与经济增长推动的农产品需求增加，和有限的资源供给之间的矛盾。而农业全要素生产率（TFP）提升是缓解这一矛盾的有效措施。具体到亚洲，他指出，未来全球约80%人口增长在亚洲，但亚洲也是全球收入分配最不平均的地方，较大收入差距带来的粮食需求多样化也受到生产率的影响。在此背景下，农业全要素生产率（TFP）提升成为各国政策制定的目标。但TFP提升的前提是了解其背后的影响因素。

一、农业全要素生产率的概念与测度

盛誉首先梳理了农业全要素生产率的相关概念。农业生产率本质是衡量生产单位将农业投入转化为产出的能力，狭义的投入指土地、资本、劳动等纯经济因素，广义上的农业投入包括环境、社会等非经济因素。从经济学角度，以三大经济学假设为前提，TFP增长是总产出增长与总投入增长的差额，即不包含在要素投入中的增长，或者说TFP测度的是无形的技术进步。此外，农业全要素生产力的影响因素主要包括投入结构、产出结构、新技术采纳，以及国内外经济条件、气候变化等外部因素，但也涉及规模经济、经济周期、产能利用率、技术效率变化、资源配置等其他因素。

盛誉对农业生产力水平与生产力增长进行区分，他认为重要的不仅是TFP本身的增长，更重要的是其对产出增长的贡献。他以中美数据为例指出，1950-2018美国年均农业全要素生产率约为1.43%-1.5%，中国1978年之后年均农业全要素生产率远高于美国，为2%-3%。但美国农业总产出增长的约93%来自技术进步，而中国产出增长更多来自投入增加，农业全要素生产率增长对农业产出的贡献仅在50%左右。在这种大量产出增加来自增加投入的背景下，研究环境发展对可持续发展的重要性更为关键。 

紧接着他简要介绍了国际通行的TFP测度的几类方法，其中Growth accounting是全世界运用最多的TFP测度方法，但需要全部投入与产出品的货币价值，因此数据和技术要求较高。国内运用较多的则是DEA、SFA等方法，不同方法中，投入产出的加总方程、加总过程中的权重等因素对测度结果有较大影响。各类测度方法的优缺点如下图。

二、全要素生产率测度方法国际比较

盛誉用一张图表引入，展示了全世界1961-2015年农业生产力增长的地区差异，发现除发达国家和发展中国家的差异外，发达国家内部、发展中国家内部也存在较大差异。部分研究从资源禀赋、制度差异、生产方式选择等角度进行了解释。但解释差异的前提是测度和分解TFP的增长。

比较来看，测度TFP的现有方法可分为两类：基于产量、价格的最高级指标和仅基于产量的指标，两类方法的加总方程类似，区别在于权重的使用。在Shadow price与market price相等的特定条件下，两类方法具有一致性，但现实中前一种方法的农业TFP估计值优于后一种方法。此外，他指出，跨国一致的数据构造与测量方法的选择都存在挑战，价格数据收集工作对于各国间的农业生产率比较至关重要。

紧接着，他以澳大利亚、美国、加拿大等国为例，简单介绍了国际上用于分析农业全要素生产率的数据类型、来源及数据概况，包括农业生产账户数据、投入产出数据、国民账户统计数据与农场人口普查/调查数据等。

三、中国农业TFP和其决定因素

在中国情况部分，盛誉首先简单介绍了中国的农业发展背景及政策制定者对农业生产率的高度关注，并介绍了讨论改革开放以来中国TFP增长及其决定因素的相关研究。其次，以现有文献的大量实证结果为依据，他介绍了技术进步、制度转变、公共政策等影响中国TFP变化趋势的因素，以及我国的TFP增长模式。从时间趋势看我国年均TFP增长率在较大区间内波动（如1981-1995年间在-1.48%与6.11%间变化），且存在很大的地区差异。但他也指出，基于不同方法和不同数据（如FAO与ERS），我国现有的TFP增长率估算值有明显差异。