宏观干预与农业发展

孙中才

（中国人民大学农业经济系，北京100872）

宏观干预与农业发展

孙中才

（中国人民大学农业经济系，北京100872）

从G函数的结构出发，陈述了一个显示技术进步的两部门——古典主义经济的初始结构。继之，融入宏观干预变量，形成了一般干预可能性模型。通过推导和演算，定义了有关的测度，揭示了工业化经济中农业干预的经济意义，以及若干宏观管理措施的真实作用。结果表明，随着工业化经济的发展，农业的立法、指令和限定在范围上的加宽和度的加深，与其对整体的经济效应不断加强密切相关。当代经济理论的前沿范式——G函数可以成为分析和测度这些范围和深度的重要模型。

两部门分析；宏观干预；农业发展；效应

1.引言

考察近代以来经济发展的历史，人们不难发现，随着经济工业化的不断进步，社会宏观管理性措施也不断形成和发展着。很明显的现象是，政府和社会其他管理机构通过立法、指令和建议、示范等措施，对全社会或某些重要部门加以限制、激励、说服和引导的工作越来越广泛，越来越深入，其作用也越来越明显。［1］111－115从经济学的角度来看，这些措施可以归类为广义的“干预”。干预，对经济增长的作用是明显的。而且，更为重要的是，干预通常是与制度创新联系在一起的。“对经济增长的研究就是对制度创新的研究。这种制度创新能够减少交换活动的交易（即生产）成本，从而实现日益复杂的交换活动。”［2］

在工业化经济的宏观干预中，一个不小的成分，甚至相当大的成分是对于农业经济的干预。其中，最为明显的是有关立法、指令和政府有关规定的大量而频繁的出现。［1］27－41事实表明，这些干预是经济发展所必需的，其本身通常呈现为一个理性发展的过程，其作用通常是明显而持久的。［3］工业化经济的进展，导致农业小部门化和附属性的发展。然而却令农业日益成为技术传递和价格传递的焦点，成为经济协调发展的重要指示器，致使对农业经济的干预成了协调整体经济运动的关键性的切入点之一。［4，5］

对经济的干预，是人们早已发现了的事实。然而，在经济学科学性发展的初期，在形式化上还没有取得足够的进步时，对经济的干预与对市场的干预，还难以区分开来。因此，这不仅直接影响了有关概念的精确化，也通常间接地给已有的科学阐述的准确性带来困难，从而造成一定的理论混乱。［6］［7］263

G函数的确立，为我们提供了一个“经济干预不等于市场干预”的形式化手段，为我们可以全面地考察非市场干预创造了可能［7］184－185。这主要是因为，G函数可以把技术、市场和固定数量统一在一个模型里，从而使有关分析可以在综合的框架内进行。并且，能够在数学所给定的概念基础上，令经济学的有关定理和已经探明的规律可以得到更加明确和更加精确的表达，也更加便利于进一步的分析。

本文将以G函数为出发点，对宏观干预的情况进行陈述，然后对其效应进行分析，进而得出某些测度和概念，为后续的可能研究奠定一个数理分析的基础。

2.干预陈述与干预效应

以显示技术和固定投入数量的概念为基础，在G函数的框架下，可以具体地写出一个GNP模型：

这里，π（.）——可变利润；a1——农业部门技术；p1——农业产出的价格；a2——非农业部门的技术；p2——非农产出的价格；v——固定投入数量向量。在式中，把技术变量直接写为价格的系数形式，是因为具体产业的技术变化能够以同样方法化为具体产业的价格增长模型。［8］

依据亚当﹒斯密（A.Smith，1723—1790）所阐明的经济学原理“自由市场自行调节”，在保持市场自由的情况下，人们对经济所施加的干预，在上述的GNP模型里，总起来讲，可以呈现为：

式中，m1——对农业技术的干预；m2——对非农业技术的干预；v1（.）——土地数量，m3——对土地的干预；v2（.）——农业劳动力，m4——对农业劳动力的干预；v3（.）——农业资本，m5——对农业资本的干预；v4（.）——非农业劳动力，m6——对非农业劳动力的干预；v5（.）——非农业资本，m7——对非农业资本的干预。

显然，式（1.1）中关于技术、市场及其有关干预的独立变量共有5个，相应地，依据约束条件的数目不少于变量个数的要求，这里考虑了5个固定投入数量，即v1（.）……v5（.）。设所谓干预，就是给所对应的经济因子所施加的干预措施，在其他条件均不变的情况下，这种干预成了对这个因子的决定因素，即由它们分别决定着式（1.1）中可干预的诸项因子的变化。这样，干预m1……m5分别成了它们所对应的技术和固定投入数量的因变量。而市场仍然是自由的，市场因子p1和p2没有被施加干预。①由此，似乎也可以得出这样的认识，即“自由的市场”与“自由的经济”是两个不同的概念。“自由的市场”不等于“自由的经济”，相应的，“受约束的经济”也并不意味着一定存在着“受约束的市场”。由G函数来表明的这些概念，对于我们理解当今经济学的科学性，进而认识以往某些说法的不明确及其在形式上的不准确，实在是太重要了。

另外，由v1（.）……v5（.）所定义的基本内容可以看出，这是重点考虑了土地、劳动力和资本三个要素的经济分析出发点，再加上考察式（1.1）的其他成分，因而可以认为，式（1.1）是一个两部门的显示技术的古典主义经济分析模型。

为便于阐述和分析，设没有任何干预的情况是：

由式(1.1)，可以得出它的Jacobi向量为：

同理，由式（1.2）得出的Jacobi向量为：

于是，由式（1.3）与式（1.4）的差得出以下各式，并根据Hotelling定理给出它们各自的定义：

式中，x1m1——干预m1的效果。即在m1干预下所得出的农产品供给数量与没有这种干预时

农产品供给数量的差；

3.讨论与结论

上文开始时，在显示技术的两部门利润函数中，通过引进干预变量，构造出一个初始模型，试图用它来对这些干预的效果进行分析。为此，我们根据古典主义经济的结构，在约束条件中确定土地、劳动力和资本为固定投入数量。确切地讲，这里所说的古典主义经济结构，主要是对农业来考虑的，而对非农业则仍旧考虑为是新古典主义的，即只考虑了劳动力和资本这两个要素，而没有考虑土地这个要素。由此得出了一个古典主义经济的G函数模型。继之，根据亚当·斯密所阐明的“自由市场自由调节”的经济学原理，对这个G函数模型的变量和约束条件，除价格变量外，均引进了宏观的干预变量，并将这些被引进干预变量的技术和固定数量（土地等）分别写成了其所对应的干预变量的函数。于是，我们得到了一个可以用来解释和分析干预效应的初始结构，见式（1.1）。为便于阐述和理解，我们设定了一个比对基础，即把未引进干预变量的模型定义为没有宏观干预的情况，见式（1.2）。这样，实际上是为宏观干预给定了一个基准，即式（1.2），暗中把干预效果看作对这个基准的偏离。确切地讲，是对这个基准内涵结构的对应性偏离。

为了表明这些对应性偏离，首先得出了干预效果的一阶导数，即它的Jacobi向量，并依据Hotelling定理，对其各个分量的经济学意义作出了解释。同时，也得出了基准模型的相应Jacobi向量。进而，对照基准，将宏观干预的效果定义为是对没有这种干预情况的差，并使内涵结构里相对的偏离得到了精确的表示，从而，给出了关于这些干预效果的定义和测度。

对于这些干预变量m1……m7，似乎可以做出这样的分析：首先，就实际观测值而言，它们可能涉及两类数据：（1）定性的逻辑数据，如立法、指令等；（2）定量的数值数据，如财政支持、政府拨款和民间融资等。其次，可以预先分析出它们基本作用的特点和对象所在。如关于土地的立法和政府指令等，似乎会主要构成m3，其主要作用于土地固定数量；而其余的则可以主要由数值数据来反映，如政府宏观控制的技术的开发和推广—R&D的投入数量，明显是对农业与非农业这两个部门的技术所实施的干预；政府直接或间接的对有关劳动力和资本数量的调节，也可以用类似的投入数量来反映，并且，其作用对象是明显的。［9］不过，这些干预可能是各具特点的，致使其作用对象的特征不同，导致分析结果的精确性也不同。为此，对这些干预的特点应该予以注意。例如，因为技术的开发和推广—R&D，可能会呈现为长期的事先的投入，因而，m1和m2在模型中可能应被处理为滞后变量。其余4个描述干预的变量，即对农业劳动力的干预m4和对农业资本的干预m5等，似乎皆可以处理为即时变量，如对农户的收入补贴，便可以视作是对农业劳动力的即时干预，而农业生产中的其他成本补贴或税收减免等即可以视作是关于农业资本的即时干预。

在一般情况下，宏观干预的效果，对于农业经济来说，都应该是正向的，即可以假设干预的目的都是保证和促进农业增长的。对此，在现实经济实践中是很容易理解的，而在理论方面，这也是很容易证明的。能够看出，在上述各项干预中，无疑其中对技术的干预通常不会很简单，结果也不会很直观。不失一般性，我们以农业技术的情况来作如下分析。

能够知道，如同一切生产函数一样，m1为一个符合经济定义的凸集，a1是定义于其上的拟凹函数。那么，a1必定具有如下性质：（i）非负的；（ii）连续的二次可微的；（iii）在m1上，是非减的；（iv）在vi（i=1，2，…，5）上，是非增的［10］。

这样，在式（1.5）中，一般有a1≥1，根据技术的定义；和∂a1→0，根据拟凹函数的性质（ii）。于是，如果有:∂m1

那么，式（1.13）中必定存在着a1（m1）〉a1≥1，且a1（m1）必定大到足够水平。这意味着，即使要保持供给水平不变，对技术的干预也必须是积极的，并要保证这种干预的结果达到一定的水平。反过来讲，若对技术的干预是积极的，但如果不能达到一定水平，其结果仍会使供给水平下降。干预是积极的，技术没有恶化，甚至仍在进步，但若程度不足，供给水平也会衰退。干预要奏效，就应该是积极而努力的。当然，旨在使产出衰退，或令技术恶化的干预也是很容易被发现的。

科学推动下的技术，其自身的基本特征就是不断进步，因为，哪怕在其他方面倒退的时候，科学却总是进步着，即使是缓慢而艰难的进步。［11］正是由此决定了农业技术的特征。将式（1.12）和（1.13）综合起来考虑，似乎可以看出，对于技术而言，消极保守性干预，只可能一时地增加一些艰难，减缓其应有的进步。而从长远的观点来看，倒是应该顺应其发展规律，努力积极干预，促进其不断进步。技术进步的特性决定着有关干预的实质，也就是决定着有关干预存在的意义。

类似地，从式（1.7）、（1.8）和（1.9）的结构可以看出，一般对土地的干预m3，其直接效果应该有0；对农业劳动力的干预m4，其直接效果对农业资本的干预m5，其直接效果即它们的直接作用应该是保证相应固定数量的较充足供给，以便达到有力支持农业发展的目的。另外，从式（1.5）的结构还可以看出，对农业技术的直接干预导致有效技术的提高，带来产出提升，同时，多少也会使价格出现波动。

同理，从式（1.6）中应该能够分析出对非农业技术干预的效果，并且，通过a2（m2）与a1（m1）与之间的数值比较，可以发现二者间的差异，即在非农业与农业这两部门之间，发现在技术干预上实际存在的效果差异，从而识别有关宏观干预在这两部门之间的不同后果。特别是对那些在两部门中同期实施的、目标相类似的有关干预，其效果到底有何不同，具体差异何在，在此应能得到清楚的指示。

与此完全相类似，从式（1.10）和（1.11）中得出对非农业劳动力和资本的干预的效果，然后，将它们与相应的对农业劳动力和资本的干预效果式（1.8）和（1.9）进行数值比较，便可以得出人们通常会关注的有关信息。

这些，对于鉴定有关立法、指令和政策的实际效果，以至于对后来再采取什么决策，都是很重要的。

从以上关于宏观干预效果的定义及其分析结果可以看出，因为所定义的干预结果是相对于一定基准的偏离，因此，似乎指数函数形式更便于这样的分析。即如果把模型的初始结构处理成超越对数函数，而后再进行上述分析，应该是很便利的。［11，12］当然，如果初始结构采用了这样的全指数形式，那么，上述有关宏观干预效果的定义和表示也应随之有所变化，会变成偏离的程度（增长率的差），而不再是偏离的数量。这样的定义和表示，或许对于某些解释来说，会更清楚，也更便利。例如，依此来对宏观干预在两部门之间的实际效果进行比较时，可能就会体会到这一点。

［1］何黎清.主要发达国家工业化进程中农业立法比较与经济学分析［D］.财政部财政科学研究所，2009：111-115.

［2］柯武刚，等.制度经济学［M］.韩朝华，译.北京：商务印书馆，2000：22.

［3］徐更生.美国农业政策［M］.北京：经济科学出版社，2007：7-8.

［4］孙中才.农业经济数理分析［M］.北京：中国农业出版社，2006：30-32.

［5］孙中才.农业经济学讲义（硕士研究生试用）［M］.北京：中国人民大学农业经济系，2006：40-50.

［6］李西林.G函数与现代经济学派分析［J］.汕头大学学报：人文社会科学版，2008（1）：10-14.

［7］孙中才.科学与农业经济学［M］.北京：中国农业出版社，2009.

［8］Harrigan，J..Technology，Factor Supplies，and International Specialization：Estimating the Neoclassical Model［J］.The American Economic Review，1997（9）：475-94

［9］孙中才.农业增长与科学技术投入［J］.农业技术经济，1995（2）：17-24.

［10］Diewert，W.E..Functional Forms for Profit and Transformation Functions［J］.Journal of Economic Theory，1973（6）：284-316.

［11］弗朗西斯·克里克.《第一推动》丛书编委会：总序［M］//汪云九，等，译.惊人的假说—灵魂的科学探索.长沙：湖南科学技术出版社，1999：1.

［12］Solow，R..Technical Change and the Aggregate Production Function，Review of Economics and Statistics，August 1957，39（3）：312-320.

（责任编辑：佟群英）

book=213,ebook=213

F 30

A

1001－4225（2010）05－0075-05

2010-04-08

孙中才（1950-），男，辽宁辽阳人，经济学博士，中国人民大学农业经济系教授，博士生导师，农村发展研究所副所长，美国纽约科学院(New York Academy of Sciences)院士。