摘要:農地流轉是發展適度規?，F代農業的重要舉措，對農業技術效率具有重要影響?；?005—2014年中國農業省級面板和全國農村經濟情況統計資料相關數據，運用隨機前沿分析SFA模型，測算出樣本期各省的農業技術效率值，從農地流轉的廣度和深度引入農地流轉的代理變量，建立非效率方程，分析了農地流轉對農業技術效率的影響。結果顯示：(1)樣本期我國農業技術效率平均值僅為0.57，且存在明顯地區差異。(2)農業技術效率保持了年均2.1%的增長，成為農業全要素增長率的主要動力。(3)農地流轉對農業技術效率有顯著影響，從流轉廣度來看，流轉農地占比越高，越能顯著提高農業技術效率；從流轉深度來看，流轉的規模農戶占比越大，反而會降低農業技術效率值，從而驗證了農地流轉中要堅持適度規模的原則。其隱含的政策含義是在農業現代化進程中要通過培養技術農民，以適度規模為原則因地制宜分類指導農地流轉等來提高農業技術效率。
關鍵詞：農地流轉；農業技術效率；隨機前沿分析SFA；流轉廣度；流轉深度；非效率方程
一、問題的提出與文獻回顧
改革開放40年來，我國農業取得了舉世矚目的成就，特別是近十多年來農業產值顯著提升。2001—2007年間，我國農業總產值增長率為8.7%，2008—2015為10.4%。學者們普遍認為中國農業經濟增長主要有兩個來源：一是要素投入的增加，二是全要素生產率（TFP）的提高。由于農業資源的稀缺性和資本投入帶來的社會成本增加，農業粗獷式增長難以為繼，從長期來看，農業的長足發展應該更多專注于后者。TFP的提高可通過農業技術進步和技術效率提升來實現。然而，長期以來我國科技成果推廣率較低，農業技術進步緩慢，家庭聯產承包責任制下細碎化、分散經營又約束了農業技術效率的提升。隨著城鄉一體化進程加快和農村人口向城市轉移，耕地面積減少和土地撂荒現象日趨嚴重，農業依然面臨很大挑戰。農地流轉作為一種資源優化配置的創新手段，近10年來受到政府的重視。從2007 年《中華人民共和國物權法》規定“農村土地承包經營權人有權將土地承包經營權采取轉包、互換、轉讓等方式流轉”，正式確立了土地承包經營權的用益物權，到 2013—2017年的中央一號文件持續強調，要堅持依法自愿有償原則，引導農村土地承包經營權有序流轉，發展多種形式的適度規模經營，加上土地登記和確權制度不斷完善，農地流轉得以在全國范圍內快速推動。截至 2014年底，全國農地流轉耕地面積約4.03 億畝，占家庭承包耕地面積的 30.4%。農地流轉是適應城鄉一體化，推動中國農業由傳統小農經濟逐漸向規?；①Y本增密的高效現代化農業邁進的重要舉措。
農地流轉對TFP增長率和農業技術效率影響的研究，學術界已積累了一定研究成果。文獻主要針對農地流轉帶來的土地或勞動生產率變化的單要素指標展開研究。在土地生產率方面，有學者研究得出傳統農地細碎化經營會帶來技術效率損失，農地流轉能有效提高土地生產率；也有一些學者得出完全相反的結論：耕地細碎化有利于農戶靈活調整作物結構和發揮精耕細作的優勢，提高土地生產率，農地流轉的規模化經營反而會降低這種效率；陳杰、蘇群則通過固定觀察點數據分析得出農地流轉規模與土地生產率之間存在倒“U”型關系。勞動生產率方面結論則基本一致，農地流轉通過規?；洜I和資本對勞動的替代，實現了農業勞動生產率的提高。
有學者對單要素指標考量提出質疑，認為用單要素生產率度量農業綜合生產效率不僅會產生偏差，且不能對農業生產效率作出合理的解釋。為更好地度量農地流轉的生產效率，有必要測度能夠觀測到的要素投入組合的產出效率，有學者提出使用TFP 增長率來綜合衡量，之后有學者對此展開了深入研究。Banerjee等研究了 West Bengal 實施的土地租賃制度改革對農業生產效率的影響，發現租賃改革能夠顯著提高農業TFP增長率；Goldstein and Udry研究了Ghana土地產權再分配對TFP 增長率的影響，發現清晰的產權有利于農業TFP增長率的提升。
為了更具體清晰地說明農地流轉帶來的TFP增長率的來源，學者們提出應該從TFP增長率分解的角度，細分出農地流轉帶來的效率。最為常見的是將TFP增長率分解為技術進步率和技術效率變化，也有學者認為應將規模效率變化和配置效率變化納入分解之列，并分別展開了相關研究。一是農地流轉的技術效率變化。Restuccia和Santaeulalia-Llopis研究了Malawi農地分配與生產效率的關系，得出農地的有效再分配能將農業生產效率提升至少 3倍的結論。黃祖輝等、高欣等基于農戶、地塊的投入產出數據，運用DEA-Tobit研究方法，研究了農地流轉前后轉入戶和轉出戶的農業生產效率變化，得出農地流轉能顯著提高農業技術效率。陳海磊等指出在完全競爭市場中，農地會從低效率農戶轉向高效率農戶，流轉后兩類農戶技術效率都會得到提升。二是農地流轉的技術進步率。Adamopoulos and Restuccia研究了1988年Philippines農戶規模存在巨大差異的原因及其對農業技術進步率的影響；匡遠配等認為農地流轉能推動資本增密型技術進步，從而帶動全要素生產率的提高。郭衛東等通過分析農業生產環境變化對農地流轉的影響機理，認為農地流轉與技術進步率之間存在雙向因果關系。三是農地流轉的規模效率變化。Philip Woodhouse、李谷成等證明了農地流轉能提高規模效率，規模的擴大改善了不同生產要素間的協調效率，使它們的組合生產力得到最大程度的發揮。四是農地流轉的配置結構效率變化。Hsieh等、姚洋認為農地流轉可產生邊際產出拉平效應與交易收益效應，提升要素的配置效率；賀振華等論證了農地流轉是當前工資價格持續上漲背景下市場調節資源配置的選擇；張丁等、曹建華等認為農地流轉是解決當前中國農地細碎化及撂荒問題的一種有效途徑，使農地和勞動力資源得到重新配置，增進了資源供需雙方的福利，提高了配置效率；朱喜等研究得出,若能有效消除資本和勞動配置的扭曲，農業 TFP 增長率仍具有較大增進空間。
上述文獻基于農地流轉的TFP增長率的細分層面，從理論上論述了農地流轉對TFP增長率各細分層面的影響。但是，對農地流轉的TFP增長率進行分解和綜合測算的文獻極少，筆者所檢索的文獻中，僅檢索到兩篇。陳訓波等、俞文博等基于微觀調查數據，采取不考慮隨機誤差的DEA非參數法，將TFP增長率分解為規模效率、技術效率和技術進步率，測算了TFP增長率。這類研究將農戶分為轉出、轉入、沒有流轉三種類型，通過對局部地區家庭農戶動態跟蹤調查，獲取三類農戶的投入產出數據，建立計量模型，測算出技術效率，僅對微觀范圍內農業生產率進行測量，無法對中國農業生產效率展開一個宏觀認識，也沒有考慮到地區之間的差異。
本文在上述研究的基礎上，使用2005—2014年中國農業省級面板和全國農村經濟情況統計資料相關數據，嘗試運用超越對數函數的參數隨機前沿函數SFA模型，創新性地引入流轉土地占比（用來描述農地流轉廣度）和50畝以上的規模農戶占比（用來描述農地流轉深度）作為農地流轉水平的代理變量，測算了樣本期各省農業技術效率值，并分析了農地流轉對農業技術效率的影響，研究考慮了中國農地流轉效率的地區差異，按東部、中部和西部三個區域分析了我國農業技術效率的時序與空間分布特征，分類指導農地流轉，因地制宜地提出合理的政策建議來提高農業技術效率。
二、模型設定與變量選擇
（一）模型選擇
農業技術效率是實際農業產出與理想農業產出之比，兩者比值為1，則為完全技術效率；兩者比值小于1，則存在技術非效率。研究方法上，目前主要采用假定不考慮隨機誤差的DEA非參數法，而運用參數的隨機前沿函數方法來測算技術效率的研究相對較少，研究認為，DEA是一種確定性前沿分析法，沒有考慮農業生產過程中氣候、天氣等隨機因素和統計噪聲的影響。傳統的非前沿方法因完全忽略技術非效率則更不符合農業實際。
研究選定的模型為隨機前沿分析(SFA)模型。該模型是用來測量決策單元 (DMU) 技術效率。Battese和Coelli在確定性隨機前沿函數模型的基礎上增加了技術非效率因素以測算技術與非技術雙重因素對產出的影響。Kumbhakar和Lovell將模型的一般形式概括為：
（二）SFA的生產函數形式與變量
測算技術效率目前運用最多的是形式較為簡單的C-D生產函數，但在現實中，很難滿足其嚴格的假設；另一種是“超越對數生產函數”，它沒有C-D嚴格的假設條件，函數形式可以靈活根據研究實際進行調整，擬合結果較為準確。故本文將選擇超越對數生產函數，引進了解釋變量的二次項和交叉項，綜合考察解釋變量的交互影響及技術效率隨時間變化的狀況等，能有效提高估計的精度，模型的形式為：
（三）技術非效率函數形式與變量
影響農業技術效率有很多因素，如農地流轉、農地的自然條件、農民受教育水平、技術創新與推廣、政策制度制定與落實、機械化水平、政府公共投資、農業生產或經營形式等等。農地流轉是技術效率的重要影響因素這一點已得到國內外學者的論證。選取流轉土地占比Z1和規模農戶占比Z2為農地流轉水平的代理變量主要是基于以下考慮：第一，各個省份流轉農地占耕地面積比例能非常直觀地在空間范圍內反映出農地流轉的廣度；第二，規模農戶占比這個指標可以反映各個省份農地流轉的深度，體現出各地區農地流轉中農戶的流轉規模化程度。通過對數據的研究發現，農戶經營規模多集中在50畝以下，說明目前我國農地流轉的整體規?；讲桓?。將經營面積為50畝以上的農戶定義為規模農戶是根據錢克明等在測量我國農戶糧食生產適度規模研究中的成果并結合我國2005—2014年農地流轉規模數據得出。
為了防止非效率方程解釋變量遺漏，本文參考了李璐等學者在測算農業生產效率的研究成果，盡可能全面地考慮以下幾個解釋變量：勞均農機總動力Z3（農機總動力/第一產業就業人數），反映資本深化程度；復種指數Z4（播種面積/耕地面積），反映農業自然生產條件；有效灌溉率Z5（有效灌溉面積/耕地面積），反映農業基礎設施水平； 財政支農占比Z6（地方財政用于農林水事務支出/地方一般預算財政支出），反映政府財政支農力度；因無法獲取樣本期各省技術農民數據，這里用農村高中（含中專）及以上文化人數占比Z7（農村高中及以上文化勞動力人數/第一產業就業人數），一定程度上反映了農村勞動力素質和受教育水平；時間趨勢變量t，用來反映技術非效率受時間影響的趨勢性變化。結合公式uit=δZit+Wit，得到技術非效率方程：
三、數據來源與變量統計說明
（一）數據來源
為了測算農業技術效率，研究從2005—2014年《中國農業統計年鑒》中獲取全國30個省份10年農業投入產出面板數據（西藏數據不全），非效率方程所需數據則根據2005—2014年《中國農業統計年鑒》《全國農村經濟情況統計資料》和《中國統計年鑒》中相關數據整理并計算得出，構建出一個較大的面板，基本上能反映2005—2014年全國農業經濟增長情況。考慮通貨膨脹的影響，首先利用各地區農業總產值指數的環比數據，計算得到2004年為基期的定基指數，再參考2004年可比價格進行折算。
考慮地區間宏觀、微觀因素的差異，研究認為農業技術效率存在地區差異。本文按照傳統劃分方法將中國劃分為東部、中部和西部三大地區，運用STATA13.0對測算出的農業生產技術效率值分區、分階段處理，并進行差異比對。
（二）變量的統計性說明
根據研究慣例，選取農業總產值表示產出y，用耕地總面積表示土地x1，第一產業就業人數表示勞動力x2，分別用機械總動力和化肥施用量表示農業資本存量x3和資本品中間投入x4。
農業產出、投入和技術非效率指標的統計描述見表1。投入產出變量變異系數在0.7~1，屬于中度變異，耕地面積指標相對最穩定。技術非效率解釋變量中規模農戶占比Z2的變異系數最大且超過1，屬于強變異，流轉土地占比Z1其次，為0.89，說明Z2、Z1在時間和空間上離散程度較大，相對不穩定，其他技術非效率解釋變量均在中度變異范圍之內。
四、模型試驗、估計與結果分析
（一）模型設定檢驗
為了確保模型的客觀有效性和穩定性，需要對模型設定進行兩方面的檢驗：一是SFA生產函數檢驗，技術非效率μit的存在性檢驗；二是技術非效率方程解釋變量存在性檢驗，研究利用似然比檢驗方法在原假設H0和備擇假設H1兩種情況下，計算出兩組對數似然函數值，1nRR表示在H0下的對數似然函數值，1nRU表示在H1下的對數似然函數值。根據統計量的計算公式：LR= -2［1nRR-1nRU］。在原假設成立的條件下，LR統計量服從自由度為約束個數的漸進卡方分布或混合卡方分布，即 LR~χ2（k），若 LR＜χ2α（k），則接受原假設；否則，拒絕原假設，模型設定檢驗結果見表2。
模型設定的似然比檢驗結果顯示，合成誤差項中存在非零的技術非效率因素對農業產出有顯著影響（檢驗1拒絕μit=0的原假設）；7個技術非效率影響因素中至少有一個對技術非效率有顯著影響（檢驗2拒絕δ1=δ2...=δ7=0的原假設）。檢驗結果說明SFA模型和非效率方程設定是合理有效的。
（二）估計結果分析
通過對數據整理，運用FRONTIER4.1對(4)和(5)兩式進行極大似然估計，得出SFA參數結果，如表3所示：
1. 總體分析
由表2可以看出，模型中32個待估參數中有17個在1%的水平下顯著，4個在5%水平下顯著，3個在10%水平下顯著。γ=σ2μ/σ2=0.972，且在1%顯著水平下通過了T檢驗，γ值非常接近１，表明技術非效率是合成擾動項的主要構成部分，運用SFA模型分析效率是有意義的。合成擾動項vit－μit中，隨機誤差項對非效率的影響所占比例僅為2.8%。實際產出與前沿產出存在差距，說明2005—2014研究期內農業投入要素使用存在生產技術損失。σ2為0.029且在1%的水平上具有統計顯著性，可知傳統的生產函數并不能充分地擬合研究數據。對數似然函數對數值和單邊偏誤似然比都較大，表明SFA模型設定是穩定可靠的。
2. SFA生產函數參數估計值解釋
四類投入要素參數都在1%的水平上通過了T檢驗，耕地、勞動力的產出彈性為負。
（1）耕地投入參數β1為負。較合理的解釋有三個原因：第一，政府從1998 年開始實施“退耕還林”，直接導致耕地面積的減少。第二，城鄉一體化和土地非農化。近些年來由于城市化、工業化用地經濟收益遠遠大于農地，農地非農化和非糧化步伐加快，耕地大量減少。第三，農村各項制度完善，政府對農業公共投資的增加，農業機械化推動的技術進步，農藥化肥等投入要素的增加，良種的使用，糧食作物播種面積的增加，農作物單改雙加上農地流轉進程加快帶來的配置效率、規模效率的提升等這些因素在一定程度上彌補了耕地面積的減少，極大地促進了農業產生近十年依然快速攀升。但要注意的是，任何投入要素不能無限制地減少，否則，由于某一投入要素嚴重缺失，農業產出也會出現大幅下降的局面。
（2）勞動力投入參數β2為負。yoshin R M、周燕等的研究對此問題給予了解釋。中國農村勞動力在從農業向工業轉移的過程中，局部存在勞動力需求大于供給的現象，即“民工荒”，這類勞動力供需失衡本質上屬于短期摩擦性勞動力供給不足，從整體和長遠來看，農村剩余勞動力仍然大量存在，城市工業化對農村剩余勞動力的吸收仍然存在較大的空間，劉易斯拐點尚未到來。引導邊際產出為零的農村剩余勞動力向第二、第三產業轉移將有利于農業技術效率的提高。此外，農業機械化水平的提高帶來的機械對勞動力替代一定程度上弱化了農業勞動力投入減少帶來的影響。
（3）機械和化肥投入參數β3和β4為正。表明化肥和農業機械投入對于農業產出具有正效應。隨著近幾年勞動力與資本價格比不斷上升，農村要素配給不斷由傳統勞動力向資本增密的機械化替代，一方面，農業機械使用的增加能夠促進農業的規?；洜I，產生規模經濟效益，提高農業產出；另一方面，農業機械減輕了勞動力的工作強度，有效提高了勞動者生產率。β4遠遠大于β3，樣本期內化肥施用量逐年增加，提高了土壤肥力，說明化肥是農業產出增加的強心針，這個結論與杜鑫研究中提出中國農業增長很大部分歸因于化肥投入增加的結論是基本一致的。
（4）βt的估計值為正。βt表示的是生產率水平與時間變化的關系，βt為正數，表明農業生產中的存在技術進步。投入要素的二次項均為正（β22、β33統計意義不顯著，β11、β44分別在10%和1%上顯著），說明隨著時間推移，要素投入具有遞增的邊際效應；全部投入要素交叉項都在1%的水平上高度顯著，除了β23這一組參數為正，其他交叉組合皆為負，說明單獨增加投入要素有可能促進農業的發展，但投入要素的兩兩結合帶來的產出的間接效應是負向的，一方面可以說明，我國農業投入要素組合沒有達到較優的搭配，依然存在提升的空間；另一方面說明交叉項存在著可變替代彈性，投入要素之間可能存在一定的替代效應。
3. 技術非效率效應函數參數估計值解釋
根據公式（5）的估計結果，非效率截距項、流轉土地占比和規模農戶占比的估計參數在統計上顯著。流轉土地占比Z1參數為負，說明流轉的農地越多，能顯著提高農業技術效率。農地流轉作為農業技術效率的決定因素，在耕地面積減少和農業勞動力轉移等約束下，我國農業在近十年依然實現突飛猛進的發展，跟農地流轉帶來的效率增加是分不開的。然而，值得注意的是，規模農戶占比對非效率的影響δ2為0.022（10%顯著），即農地流轉過程中，50畝以上規模農戶占比越多，反而會降低農業技術效率。這一點可以通過經濟學得到解釋：農地細碎化經營狀態下農戶通過流轉土地來擴大規模，會產生規模報酬遞增的現象；農戶經營規模繼續擴大到一定水平，會產生規模報酬不變的現象；如果繼續通過流轉擴大經營規模，則會導致規模報酬遞減。這一方面說明了既要鼓勵農地有序流轉，增加農地流轉的廣度，但也要控制單個農戶流轉的規模（流轉的深度），另一方面驗證了政府在推動農地流轉過中強調的發展適度規模農業的原則。
其他非效率影響因素中，除了勞均機械動力Z3的估計參數δ3為正之外，其他均為負數（δ5和δ7不顯著）。δ3為正，說明農村中存在低效率的資本增密和資本深化，阻礙了農業經濟發展，這可能是由生產要素擁擠效應、誘致性的農業結構調整等因素造成的。復種指數Z4、有效灌溉耕地面積占比Z5、財政支農占比Z6、高中（中專）以上文化占比Z7對技術非效率有負效應，表明農業自然條件、農田水利基礎設施的改善、政府的財政支持和農民文化素質的提高，都能有效促進農業生產技術效率的提高；時間趨勢變量t的估計參數δ8為負，反映了技術效率有上升的趨勢。
4. 農業技術效率分析
通過FRONTIER4.1計算得到的2005—2014年我國各?。ㄎ鞑爻猓┑霓r業技術效率值，整理出我國各地區農業平均技術效率分布頻數圖（圖1）。
（1）技術效率值分析
總體上看，平均農業技術效率值只有0.57，說明實際農業產出距離生產最優前沿面還有較遠的距離和較大的增長空間。根據圖1可以看出，樣本期各地區農業技術效率值主要分布在0.47~0.62之間。
從空間上看，北京平均技術效率水平最高，為0.8409；安徽平均技術效率水平最低，為0.4306。2005—2014年平均技術效率水平大于0.7 的只有北京、遼寧、上海、浙江。效率值低于0.5的卻有11個地區，且集中在中部地區，呈現出較明顯的地理分布特征。
從時序上看，2005—2014年期間農業技術效率總體水平是緩慢上升的（圖2），樣本期農業技術效率保持了年均2.1%的增長，這跟全炯振、陳衛平等研究學者測量出改革開放后農業技術效率增長為負的結論不一致，造成這種偏差的可能原因有：一是研究方法不同。大部分使用確定性前沿DEA方法，即使有學者使用隨機前沿分析，在考慮非效率方程時，變量選取不同，都會對效率值產生影響。二是數據來源不同。本研究著眼于宏觀數據，目前很多學者的成果多數基于微觀農戶數據，得出的結論是農戶規模效率的正效應大于技術效率的負效應。三是樣本期不同。已有研究成果主要集中在技術效率水平相對偏低的十幾年前。近10年來，農業技術的開發、應用和擴散進程加快，促進了技術效率水平的提高。
（2）分區域效率值分析
為了便于觀察中國三大地區的農業技術效率的整體動態變化和地區差異，將2005—2014年我國各?。ㄎ鞑爻猓┑霓r業技術效率值進行了分階段、分區域處理。樣本按時間分割為三個時間段，空間上分為東、中、西三個區域，運用STATA13.0對技術效率值進行了整理，得到表4。三個時間段中，農業技術效率具有領先優勢的是東部，其次是西部，最低的是中部。該結論與彭代彥、吳翔測量出來的東部最高、西部最低順序存在差異，這主要是由研究視角不同造成的。本文重點考察了農地流轉對農業技術效率的影響。樣本期內，西部地區不論在農地流轉廣度還是深度上，都保持較快的增長水平。東部地區效率值最高，是因為農地流轉的實現本身需要具備一定的外部條件：技術農民、政策制度制定與落實、機械化水平、資本和農地自身條件等，東部地區在這些方面占有得天獨厚的先天優勢，技術效率最高，跟這些因素是分不開的。三個地區效率值變異系數則沒有表現出明顯的規律性。各區技術效率值雖然逐階段提高，但是結合圖3來看，東部與中部、東部與西部之間的平均技術效率值之差有上升的趨勢，中部與西部之間的平均技術效率值之差有縮小的趨勢。
五、結論與政策建議
本文運用2005—2014年中國省級農業面板數據和SFA模型，引入流轉土地占比（廣度）和規模農戶占比（深度）作為農地流轉水平的代理變量，分析了農地流轉對農業技術效率的影響，通過Frontier4.1測算出各省樣本期的農業技術效率值，分析了其時序與空間分布特征，得出以下結論： 第一，2005—2014年間，農業技術效率年增長率為2.1%，農業技術進步在一定時間保持穩定的條件下，農業技術效率增長成為推動我國近幾年農業發展和全要素增長的主要動力。第二，農業技術效率平均為0.57，水平偏低，農戶土地資源配置不當，存在較大的改進空間，技術效率提升具有很大的潛力。第三，實證檢驗證明，農地流轉對提升農業生產效率有重要影響，流轉農地占比越高，能顯著提高農業技術效率。流轉規模農戶占比越大，反而會降低農業技術效率值，驗證了農地流轉中要堅持適度規模的原則。第四，農業技術效率具有階段性特征，按時間段遞增。第五，農業技術效率地區之間不平衡，主要表現為東部地區的效率高于西部、中部地區和全國平均水平，且地區之間的平均效率值之差有明顯拉大的趨勢。
基于上述研究成果，本文提出以下政策建議：第一，因地制宜，完善流轉機制，健全農地流轉市場。首先，流轉中應考慮到地區資源環境、農業技術運用程度、勞動力稟賦、資本和機械化水平等因素的差異，因地制宜分類指導農地流轉，針對不同地區制定不同的農地流轉原則和方式，動態監測與調整農地流轉的效率與模式，從而完善政府監督農地流轉的制度體系。其次，要考慮到農地流轉效率的地區差異性，完善農村土地管理體系，形成規范、高效的農地交易市場，探索“三權分置”實現的有效途徑；最后，還應強化政府在土地利用、農地流轉、耕地保護、土地儲備及用途管制等方面的制度功能，充分發揮政府政策的導向作用。第二，堅持農地流轉適度規模的原則。目前小農戶依然是農地經營主體，大部分農戶處在規模報酬遞增階段，通過擴大農地流轉廣度和小農戶流轉規模，利用現代農業技術提升農業生產率，同時要對經營大戶進行引導，防止規模過大導致的效率下降。第三，既要推動農村剩余勞動力轉移，又要培養技術農民。農村中依然存在過剩的勞動力，積極推動三產融合，延伸農業產業鏈和增加農業附加值，促進剩余勞動力向第二第三產業轉移；將技術農民培養納入國民教育體系，全面提升農民的綜合技能。第四，保護耕地和優化要素的配置。土地投入不能無限制減少，防止因為土地投入不足導致的農業產值大幅下降。農業投入要素之間存在交互和替代效應，通過技術革新和方法改進，推動農業要素配給交互效應由負向向正向的轉變；第五，繼續加大對第一產業的財政支持力度并指導農村合理使用資本，防止資本投入過多導致的生產要素擁擠效應，進一步完善技術效率水平較低地區的農田水利設施建設。
作者簡介：匡遠配，男，湖南農業大學經濟學院院長，教授，博士生導師。楊佳利，女，湖南農業大學經濟學院博士研究生。
中國鄉村發現網轉自：南京農業大學學報（社會科學版）2018年第2期
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