中国农业全要素生产率的实证研究

2012-03-12秦臻，倪艳

统计与决策 2012年15期

秦臻，倪艳

（1.华中农业大学经济管理学院，武汉430070；2.湖北省社会科学院经济所，武汉430077）

0 引言

自林毅夫对中国农业生产率的开拓性研究以来，在中国农业经济学领域，对中国农业生产率及农业增长进行了大量的研究。从研究方法的角度，这些研究可归纳为两类：第一，采用传统的计量方法对中国农业增长及生产率进行实证分析；第二，采用随机前沿的方法来研究中国农业全要素生产率的变化。目前还没有学者用传统的CD函数对中国农业全要素生产率进行分解的实证分析。

本文采用基于随机前沿模式的参数法，从历史演化和区域差异两个角度对农业及要素生产率（TEP）进行实证分析。

1 研究方法及数据来源

Aigner等人与Meeusen等人于1977年分别提出基于截面数据的随机前沿生产模型。经过Pitt and Lee（1981），Kumbhakar（1990）、Battese and Coelli（1992，1995）等人的不断努力，逐步建立了基于面板数据的随机前沿模型，并在不同的技术非效率项分布假设条件下，发展出多种具体形式的随机前沿模型。而采用面板数据在增强自由度、考察技术进步等方面比采用截面数据更具优势。

全要素生产率的测算及分解是定量研究产业投入产出效果的主要方法之一。前沿生产函数模型为了研究经济增长的根源并测度增长质量，将全要素生产率分解为前沿技术和技术效率两部分。在随机前沿模型中，假定同一行业中不同生产个体是异质的，某些个体技术效率高，能成为生产前沿，而另一些技术低效的生产个体会低于生产前沿。技术效率定量反映生产个体低于生产前沿的程度。若y为一个单元的实际产出，而y*为该生产单元在投入不变的情况下能够达到的最大产出，则这个生产单元的技术效率为

若η=1，则称该单元是技术有效的，否则为技术无效单元。

Yit代表个体i在时期t的产出，Xit是代表个体i在时期t的投入向量，β是待估参数向量，Vit是经典随机误差，服从N(0,σ2v)正态分布，Uit表示第i个个体在时期t技术无效率的非负随机变量，并被假定服从N+(μ,σ2v)的非负断尾正态分布。可用TE=e-uit来表示个体的技术效率，当Uit=0时，个体恰好处于生产前沿上，当Uit＞0时，个体处于生产前沿下方，即低技术效率状态。Uit越大表明技术效率越低，或技术无效率程度越高。

本研究沿用林毅夫采用过的生产函数，并将之转换为参数型随机前沿函数型式。

公式（3）的农业生产函数是一个有四种常规投入（土地、劳动、资本、化学肥料）的柯布—道格拉斯函数Yit代表第i个省级行政行在t时期的农业总产值，Tt反映技术变迁的趋势，Dit、Lit、Kit和Fit分别代表第i个省级行政区在t时期的土地投入、劳动投入、农机投入和化肥投入。再对公式（3）取对数，可得

公式（4）的误差项由两个独立的部分组成：vit是经典随机误差项，其服从正态分布N(0,σ2v)；uit是非负的表示第i个省份在t年生产非效率的随机变量，其被假设为服从：

这里，假设ui的分布服从非负断尾正态分布（Truncations at Zero），即：，η是待估参数，表示技术效率的变化率。

第i个省份在第t个年份的技术效率定义为：

年份t和年份s的效率变化可以按下式计算：

由于技术进步不是中性时，技术进步指数会随着投入向量的不同而不同。因此，相邻年份t和s应采用几何平均值（Coelli，Rao，and Battase，1998），即：

其中，E()

Q表示产出的期望值。本文的模型数据借鉴前人研究的思路，并充分考虑我国目前统计资料中较为可靠和全面的产出投资指标。产出指标选用农林牧渔总产值，并根据相应指数折算到基期。投入指标则选用农作物播种面积和第一产业就业总数分别作为农业生产函数中投资土地和劳动两类要素指标。同时，因为我国农业统计资料存在不足，本文采用大多数研究中常用的替代投入指标——农业机械和化学肥料分别作为存量资本和中间投入的要素指标。《新中国六十年统计资料汇编》和1978～2009年《中国统计年鉴》是本文使用的数据的主要来源。

2 全要素生产率的实证分析

2.1 总体分析

使用随机前沿函数对我国29个省份1978～2008的数据进行总体分析的结果列于表1。表1表明，模型中的所有系数在1‰的置信水平上是显著的。技术进步参数表明在研究的时间段，技术有了一定程度的进步。由估计出的方差参数γ=σu2/σs2在1‰的置信水平是显著的，可以推断出技术无效率项（u）对产出具有显著的影响（Wadud and White，2000）。σs2=σv2+σu2在1‰的置信水平是显著的，可知本文所用的生产函数能充分代表研究数据。

土地、劳动、肥料三大投入要素的弹性分别为0.41944、0.19318、0.37155，弹性之和为0.98417，说明样本数据范围内存在轻微的规模报酬递减，而规模的不经济性对农业生产率具有不利影响。时间变量的系数为0.097101，表示每年中国农业技术进步的均值为0.064101。

表1 1978～2008年间全国总体随机前沿生产函数估计结果（极大似然法）

技术效率变动率和技术进步率（随机前沿面变动率）是导致全要素生产率变化的主要因素。表1给出了1978～ 2008年间全国农业技术效率变动率、技术进步率和TFP增长率。我们使用公式（7）减去1来计算效率变动率，使用公式（8）来计算技术进步率。

图1 中国农业TFP及其分解指数的变化趋势（1978～2008年）注：TEC表示农业技术效率变化指数，TC表示农业技术进步指数，TFP表示农业全要素生产率变化指数；GVOA表示农业总产值指数。（2008年的时间刻度未显示在时间轴上）

由图1可知，从1978～2008年，我国29个省级行政区相对前沿的技术效率下降导致生产率下降1.84个百分点。有16个年份的全国平均技术效率为负，分别是：1980～1985年，1988～1989年，1992～1993年，1996～1997年，2000年，2002～2003年，2006年。虽然在整个研究期间内全国农业技术效率呈现出负增长，历年全国变化率均值为-5.72%。但是，农业技术进步表现良好，年均增长率为6.41%。同时，全国农业全要素生产率的年均增长率为0.69%。我国29个省级行政区相对前沿的技术效率有16个年份为负，分别是：1980～1985年，1988～1989年，1992～1993年，1996～1997年，2000年，2002～2003年，2006年。由此可见，我国农业技术进步对全要素生产率的正面影响在相当程度上被农业技术效率降低的负面影响所抵消。而最终的农业全要素生产率的变化的总趋势仍是上升的。

自1978年改革开放以来，中国农业全要素生产率的增长缓慢，说明我国农业增长的效率不高，1978～2008年，中国农业TFP的年均增长率为0.7%。同时，我国农业总产值年均增长约6.3%，在此期间我国农业增长中约9.5%是TFP水平提高的结果，因此，我国的农业增长属于粗放型的增长。均增长约0.7%；技术进步变化率为正，年均增长率为6.4%；技术效率变化率为负，其年均增长率为-5.7%（见图1）。由此可知，农业TFP的增长得益于正的技术进步变化率，而下降的技术效率在相当程度上抵消了技术进步的效果。由此可知，从TFP的分解来，技术进步是我国农业TFP增长的主要源泉。由此可见，我国农业技术效率对全要素生产率的正面影响远小于农业技术进步，主要有两方面原因：第一，在研究期内，我国农业技术及相关技术标准推广措施没有落实。第二，我国以农户家庭为主体的小规模土地承包责任制的农业生产方式落后，农业生产者即使获得先进技术也很难通过规模经济发挥技术优势。

2.2 中国各地区农业生产率表现出失衡的特点

2.2.1 中国东、中及西部地区农业TFP的实证分析

为了考察农业生产率方便，本文根据国务院发展研究中心研究报告中的成果将全国划分东部、中部和西部三大经济区域。并且各地区指标以地区加权平均变化来衡量。以各省级行政区农业总产值在其所在地区农业总产值中所占份额作为权重。

由表2可知，模型中的所有系数在1%的置信水平上是显著的，东部地区的实证分析中所用的生产函数能充分的代表研究数据，技术无效率项对产出有显著的影响。技术进步参数表明在研究的时间段，技术有了一定程度的进步。土地、劳动、肥料三大投入要素的弹性分别为0.327924、0.124946、0.47119，弹性之和为0.92406，说明东部地区在样本数据范围内存在轻微的规模报酬递减。时间变量的系数为0.011616，表示每年东部地区农业技术进步的均值为0.011616。

表2 1978～2008年间东部地区随机前沿生产函数估计结果

由表3可见，模型中的所有系数在1%的置信水平或以上是显著的。在中部地区的实证分析中所用的生产函数能充分的代表研究数据。土地、劳动、肥料、电力三大投入要素的弹性分别为0.357525、0.047231、0.381475、0.075728，弹性之和为0.861959，说明中部地区在样本数据范围内存在一定的规模报酬递减。时间变量的系数为0.009431，表示每年中部地区技术进步的均值为0.009431。

表3 1978～2008年间中部地区随机前沿生产函数估计结果

由表4可见，模型中的所有系数在1%的置信水平或以上是显著的。在西部地区的实证分析中所用的生产函数能充分的代表研究数据。土地、劳动、肥料、电力四大投入要素的弹性分别为0.314969、0.047941、0.359157、0.067916，弹性之和为0.789983，说明西部地区在样本数据范围内存在一定的规模报酬递减。时间变量的系数为0.0013924，表示每年西部地区技术进步的均值为0.0013924。

表4 1978～2008年间西地区随机前沿生产函数估计结果

从中国东、中、西部三大区的TFP分析中可得出三点结论。第一，从具有显著意义的要素种类来看，东部包括三种：土地、劳动、肥料；中部和西部均包括四种：土地、劳动、肥料、电力。说明电力在中、西部农村仍处于供不应求阶段，中、西部农村电力供应增长可显著推动其农业增长，提高农业TFP。第二，从投入弹性来看，三大区弹性最高的均为化肥，其次是土地，但从化肥弹性区际比较来看，从高到低依次为：东部、中部、西部。第三，从生产函数的规模报酬来看，虽然均为规模报酬递减，但是从高到低依次为：东部、中部和西部。说明中西部通过规模经济来推动农业增长，提升TFP的空间还很大。

2.2.2 中国东、中及西部地区分解成份的比较分析

图2与图3分别显示了自改革以来30年间四个不同时期中国东部地区、中部地区、西部地区及全国农业TFP及其分解成分的平均变化程度。

由图可知，东部地区农业TFP增长、技术进步程度、效率变化比例均高于中部、西部及全国均值，而且呈现出由东至中、从中到西顺序递减的特征。其中，东部地区农业TFP在整个研究期间内年均增长率约2.3%为最高，西部地区农业TFP为-1%，中部地区农业TFP为0.6%。与全国农业TFP分解结论相似，农业技术进步是我国东部、中部及西部的农业TFP增长的主要源泉，而分解出的技术效率变化指数均为负，说明技术效率在一定程度上抵消了技术进步对TFP的拉动作用。东部地区和中部地区农业技术进步增长率分别为7.6%和6.8%,西部农业技术进步增长率为4.8%，低于东、中部地区增长率。这说明在东、中部地区的农业新技术的推广及扩散要远强于西部地区。

特别应注意的是，无论是整个研究时期内，还是在四个不同阶段的时期内，西部地区的农业TFP仍为负增长，西部地区的农业发展必须引起有关政府部门的注意。若无相关措施能够成功推动西部农业加速发展、农业生产率有效提高,那么区域差距会进一步加距，我国农业增长的地区失衡状况会有害于我国农业长期的可持续发展。虽然西部地区效率改善程度及技术进步程度均不及东、中部，但从图中可知，西部地区与东、中部地区的技术进步变化指数的差距更大。这说明在东、中部地区的农业新技术的推广及扩散要远强于西部地区。虽然自20世纪90年代末西部大开发以来，中央及西部地方两级政府加大了对农业技术的投入，但其基础设施、资金使用效率、人才配备及技术推广实际效果等都与东、中部存在一定的差距，因此其技术进步指数较东、中部地区要低。

虽然中部与东部区域TFP增长率相差较大，但是两个地区的技术进步率差别并不大，从技术效率来看，东部地区远高于中部地区。其主要原因在于东部地区在农业资源利用效率及人力资本上都比中部地区强很多。无论是整个研究期间还是在四个不同阶段时期内，技术效率在东、中、西三大区域的表现为负增长，可归因于我国农业技术推广实施不力，今后应加大农业科技投入，加速农业技术推广，并着力提高农技推广的实际效果。

图2 我国各地区TFP及其分解成分的在各阶段的平均增长率（1979～1991）注：TFPCH表示全要素生产率指数，TECH表示技术进步指数，EFFCH表示效率改善指数。

图3 我国各地区TFP及其分解成分的在各阶段的平均增长率（1992～2008）注：TFPCH表示全要素生产率指数，TECH表示技术进步指数，EFFCH表示效率改善指数。

2.2.3 中国各省级行政区农业TFP及其分解

从全国1978～2008年间各个省级行政区的农业全要素生产率的分解来看，技术效率变化与技术进步变化对生产率的贡献具有明显差异。由表5（各个省份和区域的年均技术进步列在表5中。相邻时间段的技术进步指数是用估计出的随机前沿生产函数对时间求偏导得出的，具体使用公式（5）计算）。可见，全国29个省级行政区1979、1994、2008的农业TFP增长率，及其分解效率变化、技术进步。1978～ 1979年间，有6个地区由于效率下降导致生产率下降，这6个地区分别是广西、河南、黑龙江、吉林、宁夏和云南。而另7个地区虽然效率出现下降，但技术进步的作用使得其生产率仍然上升，这7个地区分别是安徽、福建、甘肃、贵州、河北、上海、四川。余下16个地区技术进步的同时效率也出现提升。1993～1994年间，仅黑龙江因为效率下降导致生产率下降，而另15个地区的虽然效率出现下降，但技术进步的作用使得其生产率仍然上升，余下7个地区技术进步的同时效率也出现提升，这7个地区分别是上海、陕西、天津、西藏、新疆、云南、浙江。历年平均值间所有研究地区的生产率都是上升的，但是，其中22个地区的技术效率是下降的，技术进步的作用使得其生产率仍然上升。余下7个地区技术进步的同时效率也出现提高，这7个地区分别是北京、广东、江苏、陕西、天津、浙江、山东。

3 结论及对策建议

通过采纳林毅夫曾用过的生产函数及参数型随机前沿研究方法，使用面板数据的随机前沿研究方法对中国29个省级行政区自1978～2008年间的农业TFP进行了测算及分解。

第一，在我国农业增长，中土地、肥料、劳动三大投入要素的弹性分别为0.41944、0.37155、0.19318，弹性之和为0.98417，说明我国农业TFP增长中存在规模不经济性，而规模的不经济性对农业增长具有一定的不利影响。各地区农业生产的规模报酬是递减的，东部地区的规模效率高于中西部地区。从弹性分析可知，电力在中、西部农村仍处于供不应求阶段，中、西部农村电力供应增长可显著推动其农业增长，提高农业TFP。说明中西部通过规模经济和化肥利用效率来推动农业增长，提升TFP的空间还很大。

第二，我国农业TFP的增长主要归因于技术进步，而技术效率的恶化不但没有促进TFP增长，反而在一定程度上抵消了技术进步对TFP的推动作用。从TFP的分解来看，技术进步是我国农业TFP增长的主要动力。自改革以来的30年间，我国农业TFP的增长得益于正的技术进步变化率，而下降的技术效率在相当程度上抵消了技术进步的效果。从TFP的分解来，技术进步是我国农业TFP增长的主要源泉。也就是说，不是依靠技术效率改善，而是依托技术进步才使得是研究期内我国年间农业TFP不断增长。

第三，我国农业TFP增长缓慢，且表现出较大的波动性。说明外部因素对增长机制的不稳定是导致我国农业TFP出现剧烈波动的主要原因。事实上，我国农业TFP表现出的阶段波动性特征与当时的政策和经济环境具有紧密联系，我国政府相关制度及政策对农业发展具有较强的主导性，我国农业发展的快慢直接受到政府相关制度及政策的影响。对农业生产率影响最大的“三农”经济制度及政策主要包括：农地制度及政策、农业生产资料及农产品价格制度政策、“三农”财税体制、农业开放政策等。

第四，东部地区农业TFP增长、技术进步程度、效率变化比例均中部、西部及全国均值，而且呈现出由东至中、从中到西顺序递减的特征。虽然中部与东部区域TFP增长率相差较大，但是两个地区的技术进步率差别并不大，从技术效率来看，东部地区远高于中部地区。其主要原因在于东部地区在农业资源利用效率及人力资本上都比中部地区强很多。无论是整个研究期间还是在四个不同阶段时期内，技术效率在东、中、西三大区域的表现为负增长，可归因于我国农业技术推广实施不力，今后应加大农业科技投入，加速农业技术推广，并着力提高农技推广的实际效果。