农业科技水平对甘肃省中药材产业的影响研究*

徐泽田 ， 尹 剑 ， 邱远宏

（贵州财经大学大数据应用与经济学院，贵州 贵阳 550025）

0 引言

甘肃省由于气候类型众多、山脉纵横交错等自然因素，形成了独特的地理环境，从而发展了适应当地条件的特色农业——中药材产业。其拥有陇南山地亚热带暖温带区、陇中陇东黄土高原温带半干旱区、青藏高原东部高寒阴湿区和河西走廊温带荒漠干旱区四大优势药区，当归、党参、黄芪、大黄、板蓝根、半夏等大宗中药材年产量占该品种全国总产量的50%以上。2016 年甘肃省的中药材种植面积为405 万亩，总产量达110 万吨，位列全国第一。因此，种植中药材已成为该省相当多地区农民收入的重要来源。以甘肃省定西市为例，素有“千年药乡”和“西北药都”美称的陇西县，2020 年其中药材产业对该县GDP 的贡献率高达28.6%，对该县财政收入的贡献率为五分之一，对全县农民人均可支配收入的贡献率近三分之一；而冠有“中国当归之乡”之称的岷县，全县有一半的耕地被用来种植中药材，中药材收入占岷县农民纯收入的60%。

在甘肃省的农业发展中，中药材既是颇具潜力的特色产业，也是助力其实现乡村振兴的支柱产业。为实现乡村振兴，我国不断提高农业技术水平，将农业科技创新作为推动农业经济发展的重要源动力。目前，甘肃中药材产业虽呈现出良好的发展势头，但仍处于大资源、小产业、弱品牌的现状。新冠肺炎疫情背景下，国外医药研究没有显著进展，越来越多的人开始将目光投向中医和中药，陇药产业正面临着机遇和挑战。基于上述现状，研究分析农业科技水平对甘肃省中药材产业的影响作用能够为推动陇药高质量可持续发展提供借鉴，具有一定的现实意义。

1 文献综述

Denison（1962）[1]利用美国四十年间的农业数据计算投入产出，分析得出农业科技创新对农业经济增长的贡献率超过30%。Lucas（1988）[2]研究得出了农业科技进步能够推动农业经济增长的有效性，证实科技水平提升可作为农业经济增长的关键因素。Akino等（1993）[3]对发达国家和发展中国家进行对比分析，发现农业科研创新投入回报率在发展中国家比在发达国家更高。王丽敏（2010）[4]研究发现政府在农业科技方面投入越多，地区的科技环境就会越好，本地区的农业经济增长就会越快。姚旭兵和宁瑞芳（2015）[5]利用VAR 模型研究1981—2010 年的数据，发现农业科技投入和农业经济增长之间存在长期的稳定效应。李潇潇（2017）[6]通过选取安徽省16 个地级市的农业数据，构造市级面板数据，计量分析得出，安徽省的农业机械总动力、农业从业人员数、有效灌溉面积等都对安徽省的农业经济增长存在显著的正向促进作用，但是农用化肥使用量却对安徽省的农业经济增长产生负向抑制作用。胡君一（2021）[7]通过建立“技术创新-经济增长”模型研究发现农业科技投入能够有效促进农业经济增长。

郭健等（2012）[8]通过包络分析法对山东省各个地区的农业生产效率进行了分析，并结合当地农业科技投入数据，发现当地农业科技投入规模无效率是造成山东整体科技投入效率低的原因。李啸浪和梁颖（2022）[9]利用DEA 静态效率模型分析了贵州省中药材的产业效率，研究发现黔药种植业的面积投入效率总体呈现略微增长态势，但仍处于较低水平，且中药材面积投入效率的纯技术效率呈递减趋势，而规模效率呈递增趋势。邴芳（2017）[10]通过纳入产出水平等四个因素建立起产业效率评价体系，对甘肃省13 个地级市的中药材产业进行研究分析，发现生产能力是影响中药材产业效率的重要因素，且甘肃省各市中药材产业生产能力均处于较低水平。刘心夷（2017）[11]通过分析甘肃省临夏州中药材产业发展状况，认为该地区在产业发展进程中亟待解决的问题有产业化水平较低、专业化的技术人才紧缺等。

2 变量选取与研究设计

2.1 面板数据模型

目前有多种方式衡量地区中药材产业的发展情况，考虑到代表性和数据可得性，故选取中药材产值作为被解释变量。在核心解释变量的选取上，由于较难统计各地级市中药材产业的科技投入数据，因此选取中药材单位面积产量作为间接指标代表技术水平。在控制变量的选取上，财政指标选取财政对农业支出情况，劳动力指标选取农业从业人数，交通指标选取公路里程数。使用甘肃省13 个地级市（不包含嘉峪关市）2011—2020 年十年间的面板数据进行研究分析（数据来源：甘肃省统计局和中国中药材价格指数网），构造如下的基准回归模型（1），其中i 代表地级市，t 代表年份。主要变量与描述性统计如表1 所示。

表1 主要变量与描述性统计

2.2 DEA模型

由面板模型可以得到农业技术水平对中药材产值的总体影响，但很难衡量其动态变化。因此，在面板回归分析的基础上，本文将利用数据包络分析法（DEA）进行静态效率测算。DEA（Data Envelopment Analysis）是通过输入一个或多个投入指标和产出指标，选取具有可比性的同类型单位，利用线性规划方式判断决策单位是否具有相对有效性的分析方法。其结构方程式为综合效率＝技术效率×规模效率，可以很好地测算产业技术效率的有效程度。DEA 基本模型有DEA-CCR（规模效率不变）和DEA-BCC（规模效率可变）两种。由于中药材产业属于规模报酬可变，故采用DEA-BCC 模型测算甘肃省中药材产业的静态效率值。本文选取甘肃省地级市每年的中药材种植面积作为投入变量，年产量和年产值作为产出指标，以每年的地级市平均数据为决策单元（DMU），xj和yj分别代表第j 个投入和产出变量，minθ为目标函数，s.t.为限制条件，构建模型（2）如下：

3 实证结果

3.1 面板回归分析

通过Stata12.0 软件得到固定效应面板模型的回归结果如表2 所示。从表中知，技术水平在1%的显著性水平下与甘肃省中药材产值呈正相关，即技术水平每提升1%，甘肃省中药材产值就会增加1.482%，印证了近年来随着甘肃省农业技术的提升，中药材种植效率提高，中药材亩产量逐年提升，进而增加了产值。财政支农支出在1%的显著性水平下与甘肃省中药材产值呈正相关，即甘肃省财政支农支出每增加1%，本省中药材产值就会增加0.297%，这也与预期相符。甘肃省中药材产业作为该省农业发展的重点产业，有相当一部分财政支农支出是投入其中的，说明财政给予的补贴扶助能够直接推动产业发展，提升产业效益。劳动力水平与中药材产值没有显著的相关性，可能的原因是甘肃省中药材机械化种植的规模不断提升，逐渐降低了对人工作业的需求量。交通发达程度在10%的显著性水平下与甘肃省中药材产值呈正相关，即交通发达程度每增加10%，甘肃省中药材产值就会增加0.264%，说明运输业的发展对陇药仓储物流环节具有改善作用，亦能促进中药材产业价值提升。

表2 面板数据模型回归结果

3.2 静态效率分析

产业效率本身是个相对的概念，当前还未形成一个公认的产业效率评价体系，因此本文参考已有的研究，将测算结果分为四个等级。效率值低于0.4表示产业效率很低，介于0.4 到0.6 之间表示产业效率较低，介于0.6 到0.8 之间表示产业效率较高，高于0.8 表示产业效率很高。通过Deap2.1 软件测算得到甘肃省2011—2020 年的中药材产业效率如表3 所示。甘肃省中药材产业的综合效率最低值为2014 年的0.376，最高值为2019 年的0.500，陇药十年间的产业效率不高，且增速缓慢；规模效率最低值为2020 年的0.565，最高值为2013 年的0.741，规模效率从2014 年开始下降，反映出甘肃省中药材产业规模体系趋于稳定，产业规模报酬开始递减；技术效率最低值为2013年的0.554，最高值为2019 年的0.771，技术效率总体呈现上升趋势，说明技术效率对提高陇药整体产业水平的贡献率在不断增加，作用亦愈加明显。从总体上来看，甘肃省2011—2020 年十年间的中药材产业综合效率处于较低水平，仍有很大的提升空间；技术效率自2015 年开始就进入较高水平且一直处于上升趋势；规模效率在这十年间没有明显的变化趋势。根据综合效率＝技术效率×规模效率的计算公式，可以推断得出甘肃省近十年中药材产业效率的提升主要是由于技术效率提升所带来的。

表3 DEA 模型测算结果

4 结论与建议

根据实证结果得出，甘肃省的农业技术水平提升对本省的中药材产值具有显著的正向效应。同时，甘肃省的中药材产业技术效率呈现逐年上升的趋势，表明甘肃省2011—2020 年中药材产业总效率受技术水平提升的影响越来越大。基于上述结论，课题组从甘肃省整体农业技术水平的角度提出以下建议，以助力甘肃省的中药材产业持续健康高效发展。

4.1 提高农业机械化程度

随着中药材需求量逐年增加，传统的人工种植模式已经很难满足现阶段的需求。按照“品种全程机械化，主要药材产前、产中和产后的主要环节有机械”的思路，采取科学的管理方案，进行管理强化。利用相对科学的新技术方式，进行机械化种植。在大面积种植区域可使用一些大型机械进行深松旋耕整地联合作业，引进具有施肥、秧苗移栽、覆膜、覆土功能的中药材移栽机耕种，定期用无人机或全自动打药机等机械进行除草、喷药等工作。

4.2 吸引和培养专业人才

以甘肃农业大学和甘肃中医药大学为首的省内各高校要充分发挥作用，积极努力培养农学和医学领域的高水平专业人才，推动中药种植、中药医理等方面的创新性研究。甘肃省政府也应当实施人才引进的优惠政策，同时提升省内中医药产业的品牌效应，吸引人才流入，稳定人才集聚。通过强化本省相关领域的人才资源禀赋并将其进一步转化为产业优势，产业效率也会随之提高。

4.3 加大农业科研投入

政府应积极地给本省的中医药实验机构和中药材生产机构提供政策支持和资金支持，努力改善机构研究条件，提升技术研发水平，增加其创新动力。推动中药材初加工模式向深加工模式的转变，将中药及中成药的品种创新和二次开发作为主要的研究方向，提升产品附加值和竞争力。在各个单位、各类学科、不同领域之间建立合作框架，打造本省高水平中药材科研团队并充分发挥团队优势，提升产业竞争力。