技术进步、技术效率与农业生产率增长*——基于甘肃省的实证分析

谈存峰

(甘肃农业大学经济管理学院，兰州 730070)

随着资源约束与生态环境压力持续加大，单纯依靠生产要素投入的不断增加实现农业经济增长方式转变已难以为继，“依靠科技进步提高农业生产效率是实现农业经济可持续发展的关键”这一论断不仅为理论界所崇尚，在农业生产活动中也被越来越多的实践所证明。农业生产效率常用劳动生产率、土地生产率等单要素生产率指标衡量，在生产实际中，投入生产系统的往往是两种或两种以上要素，单要素生产率指标不能全面反映综合投入要素生产率的变动，因此，“未来农业政策应集中于提高综合生产率而非强调劳动生产率”［1］。另外，研究者不仅要阐明投入要素与产出之间的对比关系，还要揭示以下问题:农业宏观管理体制与资源配置效率对农业生产效率影响程度如何?技术因素与农业生产规模是如何影响农业生产效率的?基于以上问题，该文尝试对甘肃省1991～2012年农业生产效率进行评价分析。

1 文献回顾

作为评价投入要素综合产出效率的代表性指标，全要素生产率 (Total Factor Productivity，TFP)已成为评估经济单位经济运行效率高低与质量优劣的主要变量。围绕农业全要素生产率问题，国内外学者运用不同方法从不同角度开展了许多研究。

非前沿方法 (non-frontier approach)是估算全要素生产率的传统方法。McMillan等［2］(1989)运用非参数非前沿方法分析发现，1978～1984年中国农业生产率增长的22%是由农产品价格上升所致，其余78%要归功实行于家庭联产承包责任制的。Fan［3］(1991)林毅夫［4］(1994)也进行了类似研究。Fan(1991)认为改革开放后农村制度变迁解释了中国农业生产率增长的63%，而林毅夫 (1994)认为中国农业产出增长的48．64%可由制度变迁解释。Rozelle与黄季焜［5］(2005)使用Divisia Index测算发现，中国主要粮食全要素生产率以每年2%速度增长，并指出未来中国农业发展的出路在于提高农业全要素生产率。

随着生产前沿模型 (Production frontier model)的提出与应用，前沿方法 (frontier approach)成为国内研究全要素生产率的主要方法。周端明［6］(2009)应用Malmquist指数方法测算了中国1978～2005年间农业全要素生产率的时序演进与空间分布的基本特征。认为中国农业增长与发展的动力已经由投入为主转变为全要素生产率的进步为主;陈训波等［7］(2011)运用DEA方法测算了北京、上海及广东三省份农地流转对农户生产率的影响，发现农地流转会降低农业的技术效率，但是会提高农业的规模效率，且规模效率的正效应大于技术效率的负效应;马述忠、冯晗［8］(2012)应用基于Malmquist指数的 DEA与效率回归方法测度了中国农业生产技术效率演化趋势，发现有高达21个省区1994—2008年的累积技术效率变化率为负;殷方升［9］(2012)等采用超越对数随机前沿生产函数模型，对辽宁省粮食生产技术效率变化与影响因素进行分析，指出单纯依靠增加物质投入来促进粮食增产的方法已经不能适应粮食生产需求，必须提高粮食生产技术效率。

2 研究方法

2.1 技术效率

从Farrell(1957)提出的技术效率概念角度［10］观察，农业全要素生产率是一个相对的概念，是指在给定一组投入要素不变情况下，一个企业的实际产出与假设同样投入情况下的最大产出之比。Farrell指出了假设情况下最大产出的两种可能:“一种是精通企业每台机器性能、熟悉每个员工能力及企业运作方式的工程师所给出的企业理论生产函数;另一种情况是在实际的观察样本中选取生产效率最高的企业作为技术效率的理想最大产出”。考虑到企业生产过程的复杂性，Farrell认为把第二种情况作为假设的最大产出是比较好的方法。这样，农业全要素生产率的测算就体现在如何找出理想最大产出，即如何用效率最高的决策单位去估计前沿面。纵观生产率相关研究成果，农业全要素生产率的测算 (估计前沿面)方法主要有参数型生产前沿面法、非参数型生产前沿面法及指数法。参数型生产前沿面法通常是先估计一个生产函数，在考虑到生产函数中误差项目的结构及其分布形式基础上，根据误差项的分布假设不同，采用一定方法来估计生产函数中的参数。包括确定性前沿生产函数法与随机前沿生产函数法［11］。非参数型生产前沿面法则根据样本中所有决策单元的投入与产出构造一个生产能可能性集合 (有效前沿面)，通过比较每个决策单元偏离生产可能性集合程度来衡量它们的相对有效性。该方法无需估计生产函数，避免了因错误的生产与函数形式带来的测算偏差。数据包络分析 (Data Envelopment Analysis，DEA)即是一种非参数型生产前沿面估计方法。为避免模型参数估计上的困难，技术效率还可用指数估计法来估算。常用的指数主要有Fisher指数、Tornqvist指数及Malmquist指数。

2.2 Malmquist指数法

Malmquist指数最初由Malmquist于1953年在分析消费的过程中首次提出，Caves et al(1982)［12］首次开始将这一指数应用于生产效率变化的测算。计算Malmquist指数需要估计距离函数，而数据包络分析法(Data Envelopment Analysis，DEA)可同时处理多元投入与多元产出不必事先设定函数关系，利用线形规划确定距离函数。鉴于DEA方法所具有的优势，该文采用基于DEA的Malmquist指数测算甘肃农业全要素生产率。为便于下文测算分析，这里先对Malmquist指数作简单描述。

依据文献，基于投入型的Malmquist生产率指数可表示为:

(1)式表示以t时期的技术条件为参照，从t时期到t+1时期的技术效率变化。类似从t时期到t+1时期，以t+1时期技术条件为参照的Malmquist生产率指数为:

用 (1)(2)两式的几何平均值，可构造从t期到t+1期的Malmquist生产率变化指数公式:

式中，t表示时期;xt为投入向量;yt为产出向量;(xt，yt)代表第t期技术水平为参照的当期技术效率水平;(xt+1，yt+1)代表第t期技术水平为参照的第t+1期技术效率水平;(xt，yt)代表第t+1期技术水平为参照的第t期技术效率水平;(xt+1，yt+1)代表第t+1期技术水平为参照的当期技术效率水平;如果从t期到t+1期的Malmquist生产率变化指数大于1，说明从t期到t+1期的TFP增长了;反之则说明TFP下降了。

(3)式中，Malmquist生产率指数被分成两部分，其中，EFFCH(xt，yt;xt+1，yt+1)测度在规模报酬不变 (C)与投入要素可处置 (S)条件下技术效率增进指数，即衡量在t期到t+1期每个 (DMU)对生产前沿面 (最佳实践边界)的追赶程度。TECHCH(xt，yt;xt+1，yt+1)表示技术进步指数，即衡量生产前沿面从t期到t+1期的移动。

根据Fare et al．(1994)在可变规模报酬假设下，技术效率增进指数 (EFFCH)还可以进一步分解:

3 指标选取及数据说明

该研究对甘肃省14市 (州)农业全要素生产率的测算采用的投入与产出变量定义如下所述。

3.1 农业产出变量 (Y)

考虑到农、林、牧、渔业总产值中包含农业投入价值，本研究以第一产业GDP(万元)作为农业产出变量指标，并用GDP平减指数将其折算成以1978年不变价表示的实际值。

3.2 农业投入变量 (X)

该研究纳入测算的农业投入包括土地、劳动力、机械动力、化肥及薄膜五种投入。①土地投入:鉴于撂荒现象与复种影响，本研究没有使用可耕地面积指标而是采用各地区播种面积x1(hm2)计算。②劳动投入:劳动投入既包含数量也包含劳动力质量，考虑到劳动力质量数据不可得，本研究采用农村农、林、牧、渔业从业人数x2(人)表示劳动投入。③农业机械动力投入:指主要用于农、林、牧、渔业的各种动力机械总和x3(kW)。包括耕作机械、排灌机械、收获机械、农用运输机械、植物保护机械、牧业机械、林业机械、渔业机械及其它农业机械，不包括专门用于乡村工业、基本建设等非农业生产用的动力机械与作业机械。④化肥投入:本年内实际用于农业生产的化肥数量，包括氮肥、磷肥、钾肥及复合肥。本研究采用农用化肥施用量实用量x4(t)。⑤薄膜投入:本年内实际用于农业生产的薄膜量x5(t)。

2012年市、州农用薄膜数据缺失，用2011年数据代替。其它投入产出数据来源于历年《甘肃统计年鉴》、《甘肃发展年鉴》《甘肃农村统计年鉴》。

4 估算结果分析

基于上述投入产出变量，采用基于投入导向的Malmquist指数法，使用DEAP2．1软件，测算出甘肃全省14个市 (州)1991～2012年农业技术进步指数、技术效率增进指数、纯效率增进指数、规模效率增进指数及Malmquist生产率指数，运用几何平均数分别得到甘肃全省各年度相应指数及此时期全身平均指数，见表1。

表1 甘肃农业全要素生产率指数及其构成变化(1991～2012年)

(1)整体上看，1991～2012年间，甘肃农业全要素生产率平均增长1．3%，其中，技术效率年均增长率0．7%，技术进步年均增长率0．6%。在技术效率的增长中，纯技术效率增长 1．2%，规模效率增长-0．4%。显然，这一时期，甘肃农业全要素生产率增长较慢，技术效率与技术进步对农业全要素生产率增长的贡献相当，农业生产经营中体现出规模无效率。

(2)1991～2012年，甘肃农业年均增长率为5．75%(不变价格计算)，与其他投入要素相比，农业全要素生产率增长对农业产出增长的贡献为22．61%。农业全要素生产率1．3个百分点的增长中技术效率增长贡献了0．7个百分点，对甘肃农业年均增长率的贡献是12．17%;技术进步贡献了0．6个百分点，对甘肃农业年均增长率的贡献是10．44%。其他要素投入增长对甘肃农业年均增长率的贡献占到了77．39%。

(3)甘肃农业全要素生产率波动幅度表现出较强的阶段性。1991～2012年间，有13年份农业全要素生产率实现了正增长，其中有8个年份技术效率增进指数实现了正增长;8个年份农业全要素生产率出现了负增长，其中有5个年份技术进步指数出现负增长。1993～1994年甘肃农业全要素生产率达到最高，增长29%，1995～1996年跌至最低值，负增长31%。1991～1998年，农业全要素生产率波动幅度较大，1998～2000年趋于平缓，2001～2003年又出现较大波动，其后几年变动较小，2010年出现较明显下跌，2011年后又恢复性上升。

表2 甘肃市、州农业全要素生产率指数及其构成变化(1991～2012年)

(4)从区域增长来看，1991～2012年，平凉、定西及甘南3市、州农业全要素生产率出现了负增长，其他11个市、州均实现了正增长，其中，酒泉增长最快，年均增长6．9%，甘南增长最慢，年均增长 -4．7%。

5 结论与讨论

该文运用Malmquist指数法测算了1991～2012年甘肃省农业全要素生产率时序变化与空间分布的基本特征，分析得出如下主要结论。

(1)1991～2012年甘肃省农业全要素生产率增长速度较慢，年均增长1．3%，贡献了甘肃农业年均增长率的22．61%。表明甘肃农业增长的主要动力仍然是各类要素的投入，全要素生产率远未成为推动农业发展的源动力。甘肃农业增长仍具有明显的粗放型特点，要实现农业增长模式由粗放型向集约型转变还有很长的路要走。

(2)从农业全要素生产率增长构成看，农业技术进步与技术效率增进对农业全要素生产率增长均有正向促进作用，分别对甘肃农业年均增长率贡献了0．7%、0．6%。综合技术效率的增长主要是由纯技术效率导致的，而不是来自于规模效率的改善。可以看出，甘肃农业技术效率与技术进步还有很大的潜力可以提高。如何提高甘肃农业全要素生产率、转变农业增长方式，应在加强农业科技创新、加大科技推广力度、不断提高农业部门管理效率与资源配置效率的同时，通过积极培育新型农业经营主体、推进农业适当规模经营来逐步改善农业生产规模效率。

(3)从区域状况看，甘肃农业全要素生产率的增长存在区域不均衡现象。河西5市均实现正增长，其他4个正增长市 (州)中，中部地区占了3个，东南地区1个。出现负增长地区中，东部地区1个，西南1个，中部1个。河西、中部地区仍然是甘肃农业生产条件较优越、农业经济基础较雄厚的区域。全省农业全要素生产率的持续提高离不开区域农业协调均衡发展，从区域整体看，继续加强政府扶持与引导，发挥地区特色与优势仍是发展地区农业、推进区域协调发展的有效途径。

(4)技术效率与技术进步体现了影响农业生产效率的2个重要层面:管理层面与技术层面。管理层面反映的是农业管理体制及其引起的资源配置效率对农业生产效率的影响;技术层面反映科技进步与人才资源对农业生产活动成果的影响。两者相互作用，相互促进。健全、完善的农业宏观管理体制为农业生产活动搭建了良好的制度框架，促进了资金、技术等资源的优化配置，使科技成果向现实生产力的转化更加顺畅。同时，科技进步对推进农业产业结构调整与经济增长方式转变影响深远，是提高技术效率的重要条件。该文测算出了技术效率与技术进步对甘肃农业全要素生产率增长的贡献程度，要回答技术效率与技术进步中那些因素影响农业全要素生产率的变化、甘肃区域农业全要素生产率是否有收敛趋势等问题，需要在收集相关数据基础上作更深入的研究。

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