交通基础设施建设对农业技术效率影响的实证研究

李宗璋，李定安

（1.华南理工大学经济与贸易学院，广东 广州 510640；2.华南农业大学经济管理学院，广东 广州 510642）

交通基础设施建设对农业技术效率影响的实证研究

李宗璋1，2，李定安1

（1.华南理工大学经济与贸易学院，广东 广州 510640；2.华南农业大学经济管理学院，广东 广州 510642）

利用中国两次农业普查对农村主要基础设施的调查资料，运用随机前沿生产函数模型研究了公路、码头及铁路三类交通基础设施建设对农业生产技术效率的影响。研究结论表明：水路和公路的普及程度对中国各省区农业生产技术效率的提升有显著的推动作用，铁路运输网对农业生产技术效率的改进效果尚不明显。

交通基础设施；农业技术效率；农业普查；随机前沿生产函数

1 引言

农业是国民经济社会健康和谐发展的重要保障。农业的可持续增长一方面来源于要素投入的增加，另一方面源于农业生产效率的改进。工业化城镇化带来的农业用地流失、生态环境恶化、农业生产资料成本上升等问题，让农业发展面临着非常严峻的资源稀缺和约束的压力。我国农业的持续增长无法再依赖要素投入的无限扩张，粗放式的农业增长方式难以维系，我国农业的增长必须根植于农业生产效率的提升，即全要素生产率的改进。根据Fare et al.［1］的理论，全要素生产率可以分解成技术进步和技术效率，全要素生产率的改进受技术进步和技术效率的共同驱动。近年来有关农业生产效率的问题得到了学术界的广泛关注，已经形成了一些具有共识性的结论，如Jin等［2］，Chen等［3］，李谷成［4］，周端明［5］，全炯振［6］等的研究发现我国农业生产全要素生产率的改进主要是依靠技术进步推动，农业技术效率的改善并不明显。技术进步表现为新的生产技术推动生产前沿面的外移，而技术效率的改进则具体表现为生产单元向生产前沿面的逐步逼近。Monchuk［7］指出农业技术进步的推动依赖于增加农业研发支出、新的生产技术的推广运用，然而，对于如何改进技术效率学术界尚还未形成一致的看法。因此，对影响农业技术效率的因素进行研究，将具有更强的现实意义和指导意义。

国内外学者对交通基础设施对农业和农村发展的贡献进行了大量的研究，比较有代表性的有：Rebelo［8］利用100多个国家的跨国数据证明了交通和通讯投资与农村经济增长之间具有直接稳定的联系。Binswanger等［9］对印度13个省的研究发现基础设施投资降低了运输成本，增加了农户的市场参与程度，导致了农业生产的实质性扩张。Canning［10］的研究发现，基础设施尤其是电话及电力的投资对农村经济增长率具有重要的积极影响。Thorat和Sirohi［1 1］的研究表明交通基础设施的投资对于提升农业产量的效应最显著。Teruel和Kuroda［12］对1974—2000年菲律宾的研究发现农村基础设施是劳动和中间投入的“替代品”，农村基础设施投资有利于降低农业生产成本、提高农业产出。Teles和Mussolini［13］对巴西、阿根廷、智利和墨西哥的研究发现交通基础设施能显著提高农业生产率。Ulimwengu等［14］在针对刚果的研究中发现道路基础设施建设能显著改善农业生产条件。Ibrahim Bun［15］对非洲国家的研究发现道路基础设施投资对农户总收入有显著地提高作用。樊胜根［16］对中国农村的研究指出道路等基础设施投资有明显的农业增长、减贫和缩小地区差距的效应。董晓霞等［17］研究了交通基础设施对农村种植业结构的影响，指出农村交通基础设施的完善不仅促进了地区种植业结构调整，而且大大削弱了生产地与中心消费地之间的地理区位对农业生产空间选择的影响。

通过对现有文献进行梳理可以发现,研究者对交通基础设施投资对农业生产的增长效应进行了广泛的研究，但主要集中在交通基础设施对农业产出和农户行为的影响方面，从农业技术效率的角度研究交通基础设施对农业生产的贡献的文献还比较缺乏。本文重点选取了农村公路、铁路、码头三类交通基础设施，以两次全国农业普查的调查资料为实证研究的基础，分析这三类交通基础设施对农业技术效率的作用，比较不同类型的交通基础设施对农业经济增长效应的差别，从而加深对农业增长推动因素的理解。

2 交通基础设施建设对农业技术效率的作用机制

交通基础设施建设对农业技术效率的作用机制主要体现在以下几方面：

（1）交通基础设施建设通过降低生产要素流动成本促进农业技术效率。通达便捷的交通基础设施能降低农业生产要素的流动成本。农业生产中从种子、化肥、农业机械的购置，到农产品的收割，仓储到交易，都离不开交通运输。世界银行［18］的研究报告指出在全世界由于道路和仓储设施的缺乏，农作物从农户流通到消费者的过程中损耗了15%，如果有较好的农村公路，化肥成本会降低14%。近年来，我国农产品运输条件虽得到不断改善，但农产品现代物流体系建设还比较落后，农产品运输成本高，效率低，损耗大的问题还比较突出。我国粮食从产区到销区的物流成本占粮食销售价格的比重达20%～30%，比发达国家高出1倍左右。东北地区的粮食运往南方销区一般需要20～30天。由于运输装卸方式落后，每年损失粮食800万吨左右［19］。

（2）交通基础设施通过加快技术扩散促进农业技术效率。技术扩散是一项技术从首次得到商业化应用，经过大力推广、普遍采用，直至最后因落后而被淘汰的过程。技术扩散能促使新技术和创新在更大范围内产生经济效益和社会效益，推进产业技术进步和产业结构的优化。技术扩散是一个涉及科技与经济活动的复杂过程，不仅需要物质资本和人力资本的配合，还依赖于社会环境如市场环境、制度环境以及基础设施环境。发达的交通网络使得新技术能得到更快普及，使农业生产者能有更多运用新的种植养殖技术的机会，扩大了新技术的运用范围，能让农业生产者分享科技进步带来的经济效益。随着交通设施的完善，农业产业化规模化经营也将迅速发展，在农业龙头企业的带动下，农户将更乐于接受新的生产技术，抵御生产风险能力增强，从而加快农业科技投入向生产力的转换，促进农业技术效率的提高。

（3）交通基础设施通过优化生产要素配置促进农业技术效率。优化生产要素配置是指将劳动、资本、土地等生产要素的配置组合达到帕累托最优，是提高农业生产效率的重要环节。生产要素的优化配置可以通过引进稀缺的生产要素，发挥比较优势，输出冗余的生产要素，以及制度创新来实现。通达便捷的交通基础设施有利于农业生产要素的有效配置，能够加快农村劳动力、生产资料、农产品、信息及服务在区域间的流动，促进生产要素流向具有比较优势的行业和地区。长期以来，我国农村经济商业化程度不高，区域比较优势不明显，这在很大程度上都是由于交通基础设施建设的滞后制约了生产要素的市场化流动。

3 研究方法和模型

为了研究交通基础设施对农业生产技术效率的影响，首先需要对技术效率进行科学测度。技术效率的测度方法可以分为两类：一类是非参数方法，以数据包络分析（Data Envelope Analysis，简称DEA）为代表，该方法借助线性规划的思想构造生产前沿面，其优点是无需对生产函数的形式进行任何假定，能够讨论多种投入多种产出的问题，但该方法构造的随机前沿面是确定的，将随机误差也归入到了技术非效率中，并且对分析结果无法进行统计检验。将DEA方法估计出的技术效率作为被解释变量，再建立一个回归模型来反映交通基础设施对技术效率的影响程度。

技术效率的另一类估计方法是参数方法，以随机前沿（Stochastic Frontier Approach，简称SFA）方法为代表。SFA方法构造的生产前沿面是随机的，能够区分随机扰动项和技术非效率的影响，并可以通过一个非效率方程进一步分析技术非效率的影响因素。然而，随机前沿方法也存在着不可回避的缺陷如需要对生产函数形式、技术非效率的分布做出假定，并且只适用于分析单产出多投入的问题。由于在本研究中将以我国省级层面的宏观数据为样本，考虑到地区之间的随机性差异的影响显著，随机前沿生产函数方法更适合本文的研究需要。

Aigner,Lovell和 Schmidt［20］和 Meeusen和Van Den Broeck［21］分别独立提出了随机前沿生产函数模型的基本框架，在该模型中将传统的生产函数模型中的误差项分解成了两部分，一部分代表随机因素的影响，另一部分则代表了技术非效率（technical inefficiency）。为了研究技术效率的影响因素，Battese和Coelli［22］对最初的随机前沿生产函数模型进行了改进，将技术非效率表示为一组外生性变量的函数和一个纯随机扰动项，本文就将以Battese和Coelli模型为基础，来考察交通基础设施与技术效率的关系，该模型的形式如下：

Yit是第t期第i个决策单元的产出，Xit是第t期第i个决策单元的k×1维投入向量，βit是1×k维的未知参数向量，Vit是经典白噪声，服从N（0，）分布，Uit代表技术非效率，独立于Vit，Uit服从在零点截尾的N(mit，)。技术非效率模型是：

TE等于1代表生产单元处于生产前沿面上，实际产出等于前沿产出，TE介于0到1之间，代表生产单元位于生产前沿下方，反映了生产单元的实际产出和利用该投入组合能够实现的最大产出之间的比值。

在生产函数形式的选择上，本文沿用在中国农业生产实证研究中（如Zhang和Carter［23］；Yao et al.［24］; Chen和Song［25］等）广泛采用的Cobb-Douglas函数形式。以农业总产值为产出变量，土地投入、劳动力投入、机械动力投入、化肥投入和灌溉投入为要素投入变量，反映公路、铁路及水路交通基础设施存量的变量作为技术效率影响因素的随机前沿生产函数模型，具体形式如下：

技术非效率模型为：

4 数据和计量结果分析

为了能客观地反映农村地区交通基础设施建设的发展状况，本研究将利用全国农业普查中对乡镇及村一级的交通基础设施的调查资料。虽然在我国官方出版的《中国统计年鉴》、《中国交通年鉴》中公布了公路、铁路和水路的里程以及货运量的数据，在《固定资产投资统计年鉴》中公布了历年交通运输业固定资产投资的数据，但上述数据都是基于行政区域统计的，缺乏专门针对农村交通基础建设的数据。如果利用这类数据进行研究，不能对农村及农业生产密切联系的交通基础设施进行客观真实的反应。随着我国农业普查制度的建立，两次全国农业普查对乡镇、村一级的基础设施进行了全面深入的调查。因此，本研究将利用1996年和2006年农业普查调查的乡镇、村级的公路、铁路、码头的普及程度来度量交通基础设施存量。

本研究选取的样本是31个省、直辖市和自治区，在1996年和2006年两个年份的截面资料，将分别估计在这两个年份的模型待估参数。这样处理的原因有以下三点：一是迄今为止我国农业普查只开展了两次；二是，由于1996年和2006年之间间隔长达10年，在这两个年份的投入产出模式不是同质的，因此不宜将这两个年份的数据作为合并数据来处理；三是，这样处理能比较不同类型的交通基础设施对农业技术效率的作用在两个年份的差异。模型（4）和模型（5）中变量的定义见表1。运用极大似然法得出随机前沿生产函数的待估参数的估计值以及各省区市在1996年和2006年的技术效率，估计结果列在表2和表3中。

（1）随机前沿生产函数模型估计结果分析。从1996年和2006年的前沿随机生产函数的估计结果可以看出，两个年份的值都超过了0.8，且在0.05的水平上显著，这表明采用随机前沿生产函数的方法来描述1996年和2006年我国31个省区的农业生产比采用确定性的生产函数模型要合适，地区间技术效率的差异是解释各省区农业产出差异的重要因素。

表1 随机前沿生产函数模型中的变量定义

对比1996年和2006年两个年份的参数估计结果可以发现，1996年农业产出对劳动力投入的弹性是0.179，而2006年该弹性为0.536，表明劳动力投入对产出的贡献得到明显改善。而土地投入变量的系数在1996年和2006年都不显著，说明土地投入对产出的影响不显著。机械动力投入的系数在1996年是0.178在5%的水平上显著，而在2006年机械动力投入对农业产出的影响不明显。化肥投入在1996年和2006年对农业产出的影响都显著，比较两个年份估计的系数值可以发现，2006年农业产出对化肥投入的弹性0.527明显小于1996年该弹性值0.814，表明随着化肥投入的增多，土壤环境恶化，化肥投入对农业产出的贡献下降。灌溉投入在1996年和2006年对农业产出都有显著贡献。

表3 区域技术效率和物流基础设施普及程度比较

（2）技术非效率模型估计结果分析。在所考察的三类交通基础设施中，1996年和2006年的估计结果表明，公路和码头普及程度对技术效率有显著影响，而铁路的普及程度对技术效率的作用不明显。由于在技术非效率模型中，变量的系数反映的是该变量对技术非效率的影响，估计的系数若为负，表明该变量的增加导致了技术非效率的减少，即该变量对技术效率有积极作用。公路和码头的普及率对技术非效率有显著地负面影响，实质上反映了码头和公路的普及率程度越高，效率损失就越低，技术效率就越高，这和预期相一致，这表明有码头的乡镇比重越高的省区、通公路的村比重越高的省区展现出更高的农业技术效率。这体现出我国农业生产更加依赖于公路和水路的这两种运输方式，这和我国农业生产小规模分散经营的特点是相一致的。公路运输和水路运输具有灵活方便的特点，适合小规模货物的运输，因此在公路网水路网发达的地区农业生产潜力发挥得更好。铁路运输则更适合于大宗货物，货物运输周期长，对我国现阶段农业生产的技术效率的影响尚不明显。

对比1996年和2006年的非效率模型中公路和水路变量的系数估计结果，可以进一步发现这两类基础设施的普及程度带来的技术效率的改善效应是不同的。在非效率模型中，1996年公路的系数估计值为-0.016，2006年公路的系数的估计值为-0.024，这表明农村公路普及程度对农业技术效率的作用效应得到提高，说明农业生产从公路建设中的受惠效应增加了。码头的系数的估计值在1996年为-0.055，在2006年为-0.031，这表明码头的普及程度对农业技术效率的效应下降了，这说明农业生产从水运基础设施建设中的受惠效应2006年反而不及1996年。虽然在乡镇，码头基础设施的普及程度有显著提高，但是其边际效应却在下降，这可能是由于自然资源恶化，水资源紧缺，很多过去能使用的天然航道不再具备原有的通航能力，因此，即便是码头的普及程度得以改善，也无法提高其对农业技术效率的促进效果。

（3）技术效率估计结果分析。通过随机前沿生产函数模型，利用（3）式可以估计出各省区的技术效率。从全国层面来看，1996年平均农业技术效率为0.772，2006年为0.809，表明农业技术效率整体有显著提高。从我国的三大区域来看，在所考察的两个年份中农业技术效率都呈现出东部最高，中部其次，西部最低的现象，但区域之间的差距却发生了变化。从表4中可以看出，东部和中部地区农业技术效率的差距从1996年的0.129缩小到2006年的0.034，而东部和西部地区之间的该差距从1996年的0.203扩大到2006年0.236，并且这种差距在中部和西部地区之间也有增加的趋势。比较这两个时期交通基础设施的普及程度可以发现，在2006年西部地区公路、铁路、码头的普及程度比起1996年有了显著提高，但是比起中东部地区这类基础设施的普及程度仍有较大差距，这种差距加剧了区域间农业技术效率的不平衡。

5 结论

本文利用两次全国农业普查的调查资料，通过建立随机前沿生产函数模型对农村公路、铁路及码头的普及程度对农业技术效率的影响进行了定量研究。结合实证分析的结果，有以下几点结论：

（1）公路建设对农业技术效率的改进有显著作用。加强农村地区公路网建设对提高农业技术效率有着重要的意义。建议政府部门要加强县乡道改造、连通工程、乡镇客运站场建设，拓宽公路建设资金来源，鼓励农民群众积极投工投劳，加强农村公路养护管理，构建责任明确、运转高效的农村公路管理体制和运行机制。

（2）水路基础设施普及程度对农业技术效率有积极作用，但其边际贡献却有所下降。农业生产不可忽视水路运输成本低、灵活方便的优势。要利用地理区位优势，重视对资源和环境的保护，加强对航道及码头的建设和维护，充分发挥公路、水路、铁路、航空等多种运输方式的互补作用。

（3）铁路建设对农业技术效率的作用尚不明显。当前我国正进入轨道交通建设的高峰期，农业生产要加快向集约化产业化规模化经营的转型，才能抓住我国铁路高速建设带来的发展契机。此外，要加强对农村地区道路和火车站场的交通衔接工程建设，火车站周边农产品物流综合枢纽的建设，提升铁路站场货物装卸效率，降低大宗农产品的铁路运输成本，使农民能分享铁路基础设施快速发展带来的成果。

（4）中东西部地区交通基础设施建设的差距是区域间农业技术效率存在差异的一个重要原因。我国东部地区具有优越的水路运输地理条件，中部地区较发达的铁路运输网络，再加上地区间经济发展的不平衡导致的交通运输投资力度在区域间的显著差异，这些导致了东西部区域间，中西部区域间的农业技术效率差距的加大，加剧了地区间农业生产发展的不平衡。因此，基础设施建设投资要适当地向落后地区倾斜，国家要加强对落后地区特别是偏远山区交通基础设施建设的扶持。

［1］Färe R..Efficiency and the production function［J］.Journal of Economics，1975，35（3）:317-324.

［2］Jin S.,Ma H.,Huang J.,Hu R.,Rozelle S..Productivity,efficiency and technical change:measuring the performance of China’s transforming agriculture［J］.Journal of Productivity Analysis，2010，33（3）:191-207.

［3］Chen P.C.,Yu M.M.,Chang C.C.,Hsu S.H..Total factor productivity growth in China’s agricultural sector［J］.China Economic Review，2008，19（4）:580-593.

［4］李谷成.中国农业生产率增长的地区差距与收敛性分析［J］.产业经济研究，2009，39（2）:41-48.

［5］周端明.技术进步、技术效率与中国农业生产率增长——基于dea的实证分析 ［J］.数量经济技术经济研究，2009，（12）: 70-82.

［6］全炯振.中国农业全要素生产率增长的实证分析:1978—2007年——基于随机前沿分析 （Sfa）方法 ［J］.中国农村经济，2009，（9）:36-47.

［7］Monchuk D.C.,Zhuo C..Explaining Production Inefficiency in China’s Agriculture Using Data Envelope Analysis and Semi-Parametric Bootstrapping［A］.American Agricultural Economics Association Annual Meeting,July 27-29,2008,Orlando,Florida,2008.

［8］Rebelo S..Fiscal policy and econmic growth:an empirical investigation［J］.Journal of Monetary Economics.1993.

［9］Binswanger H.,Khandker Mark,R.and Shahidur,R..How infrastructure and financial institutions affect agricultural output and investment in India［J］.Journal of Development Economics.1993，41（2）:337-366.

［10］Canning D..International Differences in Growth Rates［M］.New York.St.Martin’s Press,1994.92-117.

［11］Thorat S.,Sirohi S..Rural Infrastructure:State of Indian Farmers,a Millennium Study［R］.Ministry of Agriculture,Government of India,New Delhi,2002.

［12］Teruel R.G.,Kuroda Y..Public infrastructure and productivity growth in Philippine agriculture (1974-2000)［J］.Journal of Asian Economics.2005，16（3）:555-576.

［13］Teles V.K.,Mussolini C.C..Infrastructure and Productivity in Latin America:Is There a Relationship in the Long Run?［R］. 2010,TEXTO PARA DISCUSSÃO 246.

［14］Ulimwengu J.,Funes J.,Headey D.,You L.,Jain R.,Arora A.,Raju S.S..Paving the Way for Development:The Impact of Road Infrastructure on Agricultural Production and Household Wealth in the Democratic Republic of Congo［R］.2009.

［15］Ibrahim Bun,K.The Direct Productivity Impact of Infrastructure Investment:Dynamic Panel Data Evidence from Sub Saharan Africa［R］.2007.

［16］樊胜根.经济增长、地区差距与贫困——中国农村公共投资研究 ［M］.北京.中国农业出版社,2002.

［17］董晓霞,黄季焜,Rozelle,S.and王红林.地理区位、交通基础设施与种植业结构调整研究［J］.管理世界，2006，（9）:59-64.

［18］World Bank.World Development Report 1994:Infrastructure for Development［M］.New York.Oxford University Press,1994.

［19］国家发展改革委.农村基础设施建设发展报告（2009）［R］.2009.

［20］Aigner D.J.,Lovell C.A.K.,Schmidt P..Formulation and estimation of Stochastic frontier production models［J］.Journal of E-conometrics,1977,(6):21-37.

［21］Meeusen W.,van den Broeck J..Efficiency estimation from Cobb-Douglas productiion functions with composed error［J］.International Economic Review,1977,(18):435-444.

［22］Battese G.E.,Coelli T.J..A model for technical inefficiency effects in a Stochastic frontier production for panel data［J］.Empirical Economics,1995，（20）:325-332.

［23］Zhang B.,Carter C.A..Reforms,the weather and the productivity growth in China’s grain sector［J］.American Journal of A-gricultural Economics,1997,79（Nov.）:45-61.

［24］Yao S.,Liu Z.,Zhang Z..Spatial differences of grain production efficiency in China(1987—1992)［J］.Economics of Planning. 2001，34（1）:139-157.

［25］Chen Z.,Song S..Efficiency and technology gap in China’s agriculture:a regional Meta-Frontier analysis［J］.China Economic Review,2008，19（2）:287-296.

Empirical Research on the Effect of Transportation Infrastructure Construction on Agricultural Technical Efficiency

Li Zongzhang1，2，Li Dingan1
（1.School of Economics and Commerce,South China University of Technology，Guangzhou 510640，China；2.College of Economics and Management,South China Agricultural University,Guangzhou 510642，China）

Technical efficiency is an important index of agricultural composite production ability,and it is the core of the growth of agricultural economics.Using data of China’s agricultural census,this study applies a stochastic frontier production model to examine the effects of roads,docks,and railways on agricultural technical efficiency.The results illustrate that the popularity of docks and roads have significant positive effect on efficiency improvement of agricultural production,and the contributions of railways construction on agricultural technical efficiency are not obvious.

Transportation infrastructure;Technical efficiency;Stochastic frontier production function

2011-08-03

李宗璋（1978-），女，湖北宜昌人，华南理工大学经济与贸易学院博士生，华南农业大学经济管理学院讲师；研究方向:农村公共投资与农业增长。

U13

A

（责任编辑 刘传忠）