异质性农村人力资本对农业绿色生产率的影响——基于中国省级面板数据

张淑辉

(山西财经大学 国际贸易学院,山西 太原 030006)

异质性农村人力资本对农业绿色生产率的影响
——基于中国省级面板数据

张淑辉

(山西财经大学 国际贸易学院,山西 太原 030006)

基于1995-2014年中国30个省份面板数据,本文分析异质性农村人力资本对中国农业绿色生产率增长影响的总体效应、区域差异及其分解效应。研究表明，提升农村总量人力资本的积累水平能有效促进中国及东、中、西部地区的农业绿色生产率增长，存在明显的地区差异,对中部地区的农业绿色生产率增长的影响最大。异质性农村人力资本对中国及东、中、西部地区农业绿色生产率增长的影响差异较大,影响作用产生了较大的分化;初、中等人力资本对全国及中、西部地区农业绿色生产率增长有显著影响,其中中等人力资本发挥了显著的正向作用,而初等人力资本却表现出显著的负向作用,且都对中部区域的影响作用最大;高等人力资本除对东部区域农业绿色生产率增长产生正效应外,对其余区域的影响作用均未发挥出来。农村人力资本提升总体上有利于农业产出增加,减少农业生产污染，并通过人均耕地面积、农业种植结构变动影响农业经济产出与农业污染排放。

农村人力资本;农业绿色生产率;异质性;熵值法;DEA

一 引 言

改革开放以来,中国的农业生产尤其是粮食产量取得长足发展,粮食总产量从1995年的46 591.80万吨增加到2014年的60 604.64万吨,年均增长1.39%,用占世界7%的耕地养活了占世界20%以上的人口;农业总产值从11 220.36亿元增加到23 681.85亿元(按照1995年不变价格计算),年均增长4.01%。国内外研究经验表明,增加农业生产资源投入和提高农业生产率是农业经济持续增长的关键因素与源泉[1],但在中国人均农业资源有限、农业投入边际效益递减以及生态环境压力的条件下,不可能依赖于资本、劳动力等资源要素投入的无限扩张,而主要依靠农业全要素生产率的累积与提升,这是解决农业发展约束、促进农村经济长期稳定增长的基础,是传统农业向现代农业转变的有效途径和现实选择。

农村人力资本作为推动农业全要素生产率增长的关键因素之一[2,3],主要通过提升自身生产效率、收益递增特性、正的外部性以及技术进步对农业经济增长产生促进作用[4];不同的人力资本存量和流量不同,加快农业科技成果转化为现实生产力需具备相应的人力资本条件的支持;同时,通过农村教育形成的人力资本能够有效“黏合”农业技术选择与要素禀赋之间的动态匹配[5],提高农业技术效率,对农业经济增长产生影响。因此,研究农村人力资本对农业全要素生产率(TFP)增长的影响作用具有一定的理论研究价值和现实意义。然而,农业生产对自然资源和环境依赖性很强,环境污染对农业全要素生产率增长存在显著地影响[6]。从总体上看,中国农业经济增长仍以粗放型农业增长为主,直接导致资源浪费和环境污染的严重后果[7]。《第一次全国污染源普查公报》的结果表明,中国的污染源中农业源污染已达到非常严重的地步,甚至超过了工业和生活污染而居于首位。因此,近年来将环境因素纳入到生产效率分析框架研究中国农业经济增长受到学者们的关注[8]。如何在农业资源、环境污染与农业经济发展之间统筹协调,对于实现农业可持续发展具有重要意义。那么,现阶段中国农村人力资本对考虑环境污染因素的农业生产率增长的影响作用如何?有无区域差异?人力资本是否在增加农业产出的过程中,有效减少了农业源污染?不同受教育水平的农村人力资本对农业绿色生产率增长的影响又如何?这些问题值得深思。

二 文献综述

已有研究使用农业全要素生产率测算农业经济增长[9,10],关于中国农业全要素生产率增长变动趋势,从整体上看基本都得出比较一致的结论。农业生产率的影响因素实证方面,学者们尝试从不同角度展开研究,所涉及的影响因素有经济发展水平、种植业结构和农业产值结构的变动、农业基础水平、农业财政支出、人力资本、农业税、农业基础设施投资、工业化城市化进程、农业贸易条件、城乡收入差距等[3,6,7,11]。

关于人力资本与经济增长、生产率提升的关系国内外已经有很多系统性的研究。20世纪60年代初舒尔茨首次提出人力资本概念,从宏观层面论述人力资本质量提升是经济发展的关键因素之一,奠定了现代人力资本理论的基础;加里·贝克尔则从微观方面进行了人力资本研究的理论创新,弥补了人力资本宏观研究的不足。到80年代末,以罗默、卢卡斯为代表的新经济增长理论诠释了人力资本积累在促进经济增长中的内在作用机理,指出人力资本水平的提高具有高的外部性。爱德华·丹尼森认为1929-1982年间科技和教育的技术进步因素对美国经济增长发挥了23%的促进作用。国外研究经验表明,人力资本积累对于推进技术进步、推动经济增长、降低生产成本、提高农业技术效率、推动农业科技成果形成及转化都有显著效应[12-14]。20世纪90年代起,人力资本对农业经济增长的作用引起国内学者的关注,主要集中在人力资本与农业技术效率、农民收入增长、农业经济增长、农业全要素生产率增长等方面的关系研究。人力资本投入显著促进农民增收,对农业产出存在明显的积极影响,但由于其投资本身不足与净流出使得对农业经济增长的贡献不高[15];姚旭兵[16]从发达与不发达区域角度分析发现农村人力资本对农民收入增长的影响存在显著的区域异质性;刘晗[5]研究发现人力资本对于农业技术效率有显著的促进作用,且存在明显的区域影响差异;农业科技人力资本作为提高农业经济增长的关键因素,对其所做的贡献大于固定资产投资[4]。

虽然大多数研究认为人力资本推动经济增长、全要素生产率增长的作用显著,但也存在不同的观点认为这种推动作用不显著[17]。由此,异质性人力资本受到关注,并被应用到分析经验研究结论不一致的原因,成为经济理论研究中不可忽视的重要领域之一。异质性人力资本推动经济增长的作用大于同质性人力资本;韩海彬[3]研究发现总量人力资本抑制农业技术创新,指出初等、中等、高等人力资本促进农业环境全要素生产率增长的途径;孙一平[18]认为农村初等人力资本推动农业经济增长的作用最强。异质性农村人力资本对农业经济增长、产业结构变动发挥了关键作用,对全要素生产率的增长效应存在差异,且有明显的区域影响差异性[19]。

综上所述,已有研究在理论和实证方面均取得一定进展,但仍有改进之处。已有研究测算农业生产率增长时忽略资源与环境污染因素,在一定程度上会扭曲农业生产发展绩效;对农业绿色生产率的测算与分析方法的选择也存有争议,多数文献采用基于松弛变量的SBM模型[20]、非径向DEA-RAM模型[10]、BAM模型[21],尽管在某种程度上避免了诸如径向问题、角度问题、模型参数人为设定的主观随意性、可变规模收益、投入产出松弛的调整、不切实际的投入与产出调整等问题,但是在测算农业环境生产率时将农业面源污染作为一种非期望产出的科学性仍有待商榷[22];农业生产投入产出指标包含的范围前后不一致,农村非生产性行为造成的农业环境污染放入生产投入产出模型是不妥当的;已有研究大多是将人力资本作为影响变量纳入农业生产率分析,鲜有专门针对农村人力资本、异质性农村人力资本与农业绿色生产率增长的研究,尤其是异质性农村人力资本对不同区域农业绿色生产率增长的影响分析就更为少见;缺乏对研究问题的深入探讨。鉴于此,为了进一步揭示异质性农村人力资本对农业绿色生产率增长的影响作用,本文试图从以下几方面进行努力:一是采用清单分析法估算中国1995-2014年农业面源污染中COD、TN、TP的排放量,选取1995-2014年中国30个省份(西藏数据除外)有关农业生产投入产出的面板数据,基于熵值法与投入角度的BCC-DEA方法测度农业绿色生产率变动,更准确度量评估农业绿色经济增长;二是构建面板数据回归模型,采用逐步添加控制变量的方法,衡量异质性农村人力资本对中国农业绿色生产率增长影响的总体效应和区域差异。三是进一步考察农村人力资本投入对农业产出和农业面源污染的影响作用分解。为优化与完善中国及区域农村人力资本投入政策、挖掘农业绿色生产率水平提升途径提供进一步的经验依据。

三 农业绿色生产率的测算

(一)农业绿色产出的测度

1.农业生产环境污染综合指数测算

基于“差异驱动”原理的熵值赋权法是一种常用的确定指标权重的方法,能综合利用客观环境的原始信息,客观地为各指标赋权,减少主观偏误,在综合评价中得到广泛应用。本文运用熵值法进行赋权,采用归一化方法进行数据的无量纲化处理,为准确度量各地区农业经济发展过程中环境污染程度。环境污染指标观测值指的是农业生产过程中的面源污染排放量化学需氧量COD(万吨)、总氮TN(万吨)、总磷TP(万吨)。

熵权法进行综合评价的主要步骤:设xij(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m)为第i省份的第j个农业生产环境指标的观测值。首先,对各指标进行无量纲化处理和同度量化处理。计算第i个被评价对象中的第j个指标上的指标值比值。

(1)

其次,计算第j项指标的信息熵值ej,用来判断系统的无序程度。

其中,0≤ej≤1

(2)

第三,计算差异性系数gj,在此基础上定义信息效用值

gj=1-ej

(3)

gj的数值大小与其在评价体系中的重要程度呈正向关系。

第四,计算第j项指标在综合评价中的权重:

(4)

此wj即为各指标最终的权重系数。

2.农业绿色产出测算

(二)农业绿色生产率增长的测度

数据包络分析(DEA)作为一种非参数方法,主要针对具有可比性的决策单元(DMU)进行相对有效性评价,由Charnes和Cooper等人(1978)创建。农业生产过程是一种多投入多产出的系统,因此运用DEA模型测量农业绿色生产率变动是可行的。本文基于可变规模报酬的一般性假设,采用投入导向BCC-DEA模型方法对全国及东、中、西部各决策单元的农业绿色生产率增长进行测算。由于DEA模型理论比较成熟,这里不再赘述。

(三)变量与数据说明

农业面源污染源中化学需氧量COD、总氮TN、总磷TP的排放量数据估算选择基于产污单元调查的清单分析方法[24,25,11],测度的农业面源污染范围包含化学肥料施用、畜禽养殖、农田固体废弃物与农村生活四类(如表1所示)。

估算COD、TN、TP所涉及的产污系数、利用系数、流失系数等参数值,来自于赖斯芸[24]、梁流涛[6]、国家环境保护总局、第一次全国污染源普查农业排污系数手册等资料与文献。其中,TP的数量主要是由磷肥折纯量(P205)乘以系数0.4366获得(如表2所示)。

表1 农业面源污染产污单元清单

表2 农业面源污染单元产污强度影响系数

农业绿色生产率增长测算投入产出变量与数据。农业绿色产出变量,由农业总产值(亿元)与农业生产环境污染指数的比值来表示。农业投入变量主要选择以下6个方面:(1)劳动力要素,用种植业的从业人数(万人)代替,采用农业总产值增加值占农林牧渔增加值的比重对农林牧渔人员进行处理得到数据;(2)土地投入要素,以农作物总播种面积(千公顷)表示;(3)化肥投入要素,用农用化肥施用量折纯量(万吨)表示;(4)农业机械投入要素,以农业机械总动力(万千瓦)衡量;(5)灌溉面积要素,以农作物实际有效灌溉面积(千公顷)衡量;(6)役畜投入要素,以农村居民家庭平均每百户年底拥有役畜头数计算(役畜年末存栏数)。以上农业绿色生产投入产出各名义价值变量都以1995年各省份物价为基期做平减处理,样本范围涉及中国30个省份(西藏除外)20年数据,为保持前后统计的一致性,将1997年以后的重庆农业投入产出数据并入四川省。数据来源于《中国农业统计年鉴》、《中国农村统计年鉴》、《改革开放三十年农业统计资料汇编1978-2007》、各省统计年鉴(1996-2015)。各数据的描述性统计如表3所示。

表3 农业投入产出变量数据描述性统计

四 农村人力资本对农业绿色生产率增长影响的实证分析

(一)计量模型设定与变量说明

有关农村人力资本变量(HUM)的测算,学术界的意见并不统一,多数学者采用人均受教育程度衡量人力资本[26]。本文也遵循这种思路采用农村居民家庭劳动力人均累积受教育年限来表征人力资本,以各地区乡村6岁及6岁以上每百人口中未上过学、小学、初中、高中、中专和大专以上这六种受教育程度的抽样数据进行加权平均计算,即将各地区六种不同受教育程度的劳动力人口比重作为权重系数与相应的受教育年限相乘,权重的设定分别为0、6、9、12和16。数据来源于各年《中国农村统计年鉴》和《中国人口与就业统计年鉴》。农村总量人力资本和异质性农村人力资本测算表达式为:

上式中HUM、H1、H2、H3分别表示农村总量人力资本、初等、中等、高等人力资本,ni表示某个阶段农村劳动力受教育年限,αi表示某个阶段受教育劳动力比重。其中,未上过学与小学受教育程度的农村劳动力提供初等人力资本,受教育程度为大专的劳动力提供高等人力资本,除初、高等人力资本之外的其余受教育程度的农村劳动力提供中等人力资本。不同类别人力资本的变化趋势如图1所示,这种处理方法便于进行异质性农村人力资本对农业绿色生产率增长作用的实证分析。

由图1可知,除初等人力资本以外,农村总量人力资本和中、高等人力资本总体上呈上升趋势。农村总量人力资本和中等人力资本在2012年以前呈现出稳步上升趋势,由1995年的7.320年上升到2012年的8.477年,2012-2014年其人力资本水平略微下降;另外,异质性人力资本增减趋势差异性明显,中、高等人力资本水平均表现出上升趋势,而初等人力资本水平却出现下降趋势,其最低值仅为1.552;初、高等人力资本水平明显低于中等人力资本水平(H2),其中以高等人力资本水平(H3)最低,其最高值仅为0.538年。

为了考察农村人力资本对中国及区域农业绿色生产率增长的影响,将GTFP增长对数化作为被解释变量,模型形式设定如下:

lnGTFPit=β0+β1HUMit+∑βjCONTj,it+θi+εit

其中,GTFPit(i=1,2,…,30)表示第t年i地区考虑环境因素的农业绿色生产率变化率,HUMit表示i地区和t时期的人力资本,β1、βj是估计参数,θi表示省区固定效应,εit表示随机扰动项,β0是截距项,CONj,it表示控制变量。到目前为止,有关确切影响全要素生产率增长的因素还没有得到正式理论支撑,本文鉴于农业投入产出数据的可得性以及对现有研究成果的整理归纳,结合农业生产的特点来选取变量数据,主要从财政支农支出、农业资源禀赋、城市化水平、农业结构变动、地区经济发展水平等几个方面考虑我国农业绿色生产率增长的影响因素。(1)财政支农支出(Fina),采用财政支农支出占农业总产值的比重衡量;(2)农业资源禀赋(Land),反映一个区域农业资源的稀缺程度,用人均经营耕地面积数量来表示农业资源禀赋状况;(3)城市化进程(Urban),用城镇人口占总人口的比重来衡量;(4)农业结构变动(Agrs),包括农业各部门之间的相互关系和种植业内部结构,分别采用种植业与农业总产值之比和粮食作物播种面积与经济作物播种面积之比衡量;(5)区域经济发展水平(Agdp),按照研究的一般惯例,为避免内生性,用人均地区国内生产总值对数来衡量。为消除价格因素干扰,均采用1995年各地区价格指数为基期对价值型变量数据做平减调整。各变量数据如表4所示。

图1 异质性农村人力资本变化趋势

为避免出现回归结果的不稳定,本文采取逐步添加控制变量的方法,且须对模型设定参数有效性进行假设检验。针对面板数据中的个体效应通过F统计量检验与Hausman检验来确定选择固定效应、混合效应或随机效应,面板数据处理最终选择了混合效应模型,运用stata12.0软件进行估计。添加不同控制变量后的估计如表5所示,其中中部地区农村人力资本投入对农业绿色生产率增长的影响采用固定效应模型进行检验。

(二)农村总量人力资本对中国农业绿色生产率增长的影响

从表5的结果能够得出,提升农村总量人力资本(HUM)的积累水平对中国农业绿色生产率增长在1%的水平下产生显著的正向影响,影响系数为0.02378。农村人力资本积累的提升一方面对提高其在农业生产中合理配置资源的能力作用巨大,另一方面能节约劳动力在农业生产实践中学习掌握新生事物的时间,提高其应用新的农业技术成果与熟练使用农业技术装备的效率,并推动农业技术成果进一步扩散,促使农业技术进步在农业绿色生产率增长方面的优势得以发挥与体现。农村总人力资本投入(HUM)对东、中、西部地区的农业绿色TFP增长在10%的显著性水平下均具有正效应,表现出一定的区域差异,其中以对中部地区的农业绿色TFP增长的影响最大,影响系数为0.04246,表明农村人力资本积累每提升1个单位,相应的农业绿色生产率提升0.04246个单位;随后依次是对西部和东部地区的作用效果逐渐减弱,其影响系数分别为0.03174、0.02106。表明相对于经济发达的东部地区新型城镇化进程带来的农业发展潜能与实施“西部大开发”战略的西部地区对农业经济增长的政策支撑来说,处于农业主产区的中部地区劳动力资源充裕,人力资本积累相对较多,且自然条件优越,使得通过“内部挖潜”的人力资本与农业生产要素之间的合理匹配成为可能,农业绿色生产率得到较为明显提升。

表4 主要变量的统计描述

控制变量对推动农业绿色生产率增长存在影响的差异性。从全国范围来看,农业财政支出(Fina)、农业结构(Agrs)以及地区经济发展水平(Agdp)在1%与10%的显著性水平下通过检验,对促进农业绿色生产率增长有积极的正效应;农业资源禀赋(Land)与城市化进程(Urban)对农业绿色生产率增长有显著的负向影响。

表5 农村人力资本对中国农业绿色生产率增长的影响

注:***、**、*分别表示1%、5%和10%的显著性水平,括号内的数值为t统计量

农业财政支出(Fina)对促进农业绿色TFP增长有显著的作用,影响系数为0.00293。这种促进作用体现在财政支农支出是激励农业生产的重要工具,能够解决农业生产中的公共品外部性问题,提供农户获得物质资源的便利度,提高农业生产资源的利用率。一方面农业财政支出能加快农业基础设施建设,优化农业外部环境,对农业全要素生产率增长有正向影响;另一方面农业财政支出结构发挥促进作用,尤其是经济性支出对农业TFP增长率的影响作用更为明显[27]。农户对国家财政支农支出的预期,可能促进其适当扩大农业经营规模,并合理分配农、林、牧、渔的比例,分散风险,在相同的农业投入要素下产出更高,提高农业绿色生产率;也表明中国实行的财政惠农强农政策成效显著。

农业资源禀赋(Land)显著阻碍农业绿色生产率增长,影响系数为-0.00709。可能的原因是中国耕地资源禀赋较少,人均耕地面积少于1.35亩,约占世界人均耕地面积平均水平的40%;耕地分布不均,耕地的质量安全受到威胁;同时,土地的分散经营以及地力的差异,使得采用现代生产技术的能力和条件还没有完全具备,全面推进耕地适度规模经营还有一定距离,难以发挥土地的规模效应,不能有效减少农业生产面源污染,加大了农业生产的环境压力,不利于农业绿色生产率增长。

城市化进程(Urban)对农业绿色TFP增长具有显著的负向影响,其对全国的影响系数为-0.00246。之所以产生阻碍作用,可能是因为一方面城市化进程中所产生的城市废水、废气、废渣等污染物使农业灌溉用水、耕地及农田大气不同程度受到污染,对农作物绿色生产带来隐患,不利于农业绿色TFP增长;另一方面,优质高产农田在城市化进程中被征用,导致农田平均单产水平降低,对农业绿色生产率产生消极影响;此外,城市化进程中,具有较高受教育水平的青壮年劳动力向城镇转移,农业劳动力多以受教育水平不高的老龄人口与妇女为主,农村人力资本的显性流失和隐性流失更是降低了农业产业内劳动力的整体文化素质,进一步阻碍农业绿色生产率提升。

农业结构变动(Agrs)能显著促进农业绿色TFP增长。在逐步添加农业结构变量过程中,由于农业各部门相互关系的影响作用不显著,故没有列出。回归结果说明粮食作物在种植业中相对于经济作物的比重越高,农业绿色TFP增长幅度越大,这符合中国农业生产的实际情况。相对于粮食作物,经济作物生产中化肥等环境污染投入量普遍高于粮食作物,是化肥消费的主体;农业结构调整表现为种植业结构中粮食播种面积的比重呈下降趋势,而具有较高附加值的经济作物种植面积却在不断扩大,成为化肥消费量升高的直接推动力,农田固体废弃物排放数量增加[28],其带来的副效应是改变了农业面源污染物排放的强度。

地区经济发展水平(Agdp)对农业绿色生产率增长产生了显著的正向影响,回归系数为0.0886。地区经济发展水平较高不仅决定了农业信息、农业技术、大型机械等现代生产要素的可获取性,而且影响到农户采用优良农业技术的抗风险能力和支付能力。较高的经济发展水平为环境友好型农业技术的应用与推广提供了便利,如实施测土配方施肥技术等;同时也激发社会对高品质农产品及农业环境服务品质的需求,诱使农村人力资本更加关注农业生产环境,改变施肥观念,并积极采用环境友好型农业生产技术和方式,这些都有利于减少农业面源污染,提升农业绿色生产率。

控制变量分区域来看,东、中、西部地区的城镇化人口的比重增加、人均耕地面积的集中程度、地区GDP的增长都对农业绿色生产率增长有显著的影响。其中,城市化进程(Urban)对东、中、西部地区农业绿色TFP增长均具有一定的抑制作用,以对中部地区的阻碍作用最大,影响系数为-0.00420。东部、西部地区经济发展水平在一定程度上能促进农业绿色TFP增长,影响系数分别为0.18492和0.08421,但其人均耕地面积成为抑制农业绿色TFP增长的因素,影响系数分别为-0.00917和-0.01175;中部地区GDP的增长阻碍农业绿色TFP的增长,影响系数为-0.17468,但其人均耕地面积在1%的显著性水平下促进农业绿色TFP增长。西部地区农业财政支出显著促进农业绿色TFP增长,影响系数为0.00278,而在东部、中部地区的影响作用不明显;中部地区农业结构的合理化未能有效促进农业绿色TFP的增长,表明粮食等农作物商品在东部区域自然禀赋条件下不具有比较优势,农业结构调整对东部、西部地区的农业绿色TFP增长的影响不显著。

(三)异质性农村人力资本对区域农业绿色生产率增长的影响

农村总量人力资本对农业绿色TFP增长的作用是异质性人力资本对其综合影响的结果。由于中国区域自然生产条件、经济收入、文化教育、社会发展等资源禀赋存在较大差异,有必要进一步分析异质性农村人力资本对不同区域农业绿色生产率增长的影响。按照上述同样的方法对面板数据进行回归,得到如表6所示的结果。

表6 异质性农村人力资本对区域农业绿色生产率增长的影响

注:***、**、*分别表示1%、5%和10%的显著性水平,括号内的数值为t统计量

表6的结果显示,异质性农村人力资本(H1、H2、H3)对中国及东、中、西部地区农业绿色生产率增长的影响差异较大,存在明显的地区差异,影响作用产生了较大的分化。初等人力资本(H1)与中等人力资本(H2)对全国及中、西部地区农业绿色TFP增长有显著影响,其中中等人力资本起到了显著的正向作用,而初等人力资本却发挥了显著的负向作用,且都对中部区域农业绿色TFP增长的影响作用最大;高等人力资本除对东部区域农业绿色TFP增长产生正效应外,对其余区域的影响均不显著。

异质性人力资本从全国来看,初等人力资本(H1)和中等人力资本(H2)在1%的显著性水平下对农业绿色生产率产生影响,回归系数分别为-0.02858和0.01518,表明初等人力资本不能有效促进农业绿色生产率的增长,且在三种人力资本中的阻碍作用最大,这在一定程度上表明中国农村劳动力平均受教育水平整体偏低,低的受教育水平限制了农户对农业绿色生产所需技能和知识的熟练掌握,所学知识脱离农村实际,对从事农业绿色生产的帮助作用不大,因此产生严重的负效应。高等人力资本(H3)的影响系数为0.02573,但未通过显著性检验,说明高等人力资本对农业绿色生产率增长的促进作用没能发挥出来。比较三种人力资本发现,中等人力资本(H2)是促进农业绿色生产率增长的主要因素,但对农业绿色TFP增长的促进作用并不大,可能是由于中学教育培养目标与农业生产需求知识和技能之间存在脱节现象,未能有效提升农户学习应用现代耕作技术的能力以及农户田间管理效率,导致其对农业绿色TFP增长的促进作用不强。从控制变量看,财政支农支出、城市化水平、农业资源禀赋、区域经济发展水平变量都通过了5%的显著性水平检验,对农业绿色生产率增长产生显著影响。农业结构变量仅在中等人力资本模型中通过了10%的显著性检验,促进农业绿色生产率增长;在另外两个模型中,虽然人力资本回归系数均为正数,但都不显著。

异质性人力资本从东、中、西部分区域来看。在东部区域,高等人力资本(H3)对农业绿色生产率增长具有显著的正效应,影响系数为0.02673,东部地区经济较为发达,农村劳动力平均受教育年限普遍较长,这有助于东部地区农村高等人力资本的形成和有效积累,对农业生产中的农业技术及其成果的应用更为合理,减少农业面源污染,对农业绿色生产率增长的贡献较高。初等人力资本(H1)与中等人力资本(H2)的影响系数都未能通过显著性检验,促进农业绿色TFP增长的作用没有发挥出来。在中部区域,初等人力资本(H1)和中等人力资本(H2)分别在10%与5%的显著性水平下对农业绿色TFP增长产生影响,回归系数分别为-0.07653和0.04018,前者的负效应大于后者的正效应。在西部地区,初等人力资本和中等人力资本投入均在5%的显著性水平下对农业绿色TFP增长产生影响,且前者的负向影响大于后者的正向作用,回归系数分别为-0.04648和0.02176;可能是由于西部地区农村劳动力整体教育水平不高,制约农户合理采用农业技术成果,未能科学使用化肥等致污性投入,加大了农业环境污染排放,不利于农业绿色TFP增长;在西部地区,高等人力资本(H3)投入对农业绿色TFP增长的影响最大,但未能通过显著性统计检验,表明高等人力资本对农业绿色TFP增长正向效应未能发挥出来。可能是因为农村人力资本积累途径多样,仅以受教育水平衡量的人力资本不能反映其全部信息;另外,高等人力资本更为偏向于从事高收益的非农产业,导致大量较高受教育水平农村劳动力的非农转移。

(四)农村人力资本对农业绿色生产率增长的影响分解

人力资本投入是经济持续增长的决定性因素,能够通过自身生产率提升促进农业经济增长;人力资本积累具有外溢性,是技术扩散的载体,通过技术进步促进农业经济增长;人力资本积累对农业经济增长呈现出收益递增规律,使农业生产可能性边界逐渐向外扩展,从而促进农业经济增长。同时,农村人力资本原始存量、增量与结构间接影响受污染的生态环境,农村人力资本的提升可能会促使农业生产所需化肥、农药、新技术等化学要素进行合理地投入和使用,从而提高农田有机肥施用量,减少COD、TN、TP等农业污染排放,促进农业可持续发展。因此,在接下来的模型中,加入农村人力资本与人均耕地面积、农业结构变动的交互项,进一步分解农村人力资本投入对农业绿色生产率增长的影响。鉴于地区农业总产值(GDP)与农业面源污染数值差异较大,对其作取对数处理。表7反映了农村人力资本投入对农业经济产出(GDP)与农业污染的影响。

表7回归结果(1)表明,农村人力资本积累能够在1%的显著性水平下增加农业经济产出,回归系数为0.3792,表明劳动力平均受教育年限越多,农业产出也越高;地区经济发展水平对农业产出有显著促进作用;财政支农支出与城镇化水平则不利于农业经济增长。从回归结果(2)、(3)来看,农村人力资本与农业资源禀赋、农业结构变动交互项在5%的显著性水平下促进农业产出,影响系数为0.1865;人力资本变量的系数虽然为正值,但影响系数值变小且未能通过显著性检验,说明人力资本投入主要通过人均耕地面积、种植业结构变动影响农业经济产出;在相同农村人力资本投入的前提下,人均耕地面积、粮食作物面积每提高1个百分点,农业产出分别增加0.18650与0.00638个百分点。

回归结果(4)表明,农村人力资本对农业污染物排放的影响系数为正,但并不显著;农业财政支出、农业结构变动都有助于减少农业污染排放量。从回归结果(5)、(6)来看,农村人力资本、农业资源禀赋与农业结构变动的系数均为负值,除农村人力资本的影响系数不显著外,其余两个因素显著影响农业生产污染物排放;农村人力资本与农业资源禀赋、农业结构变动的交互项符号为正,通过5%的显著性水平检验,这表明农村人力资本总体上有助于减少农业污染,同时又通过人均耕地面积、农业种植结构变动影响农业污染排放,即相同的人力资本投入前提下,人均耕地面积、粮食作物占比每增加1个单位,农业污染排放量分别增长0.17581与0.00301个单位。其中,人均耕地面积对农业污染排放的影响较大,可能的原因在于分散的小农经济条件下推进农业现代化造成“负外部性最大化”;表明中国农村土地仍主要是分散经营,粮食生产对化肥等致污性生产要素的过度依赖,秸秆处置方式非科学,这些都加剧了农业污染的快速上升。

表7 农村人力资本对农业经济产出与农业污染的影响

注:***、**、*分别表示1%、5%和10%的显著性水平,括号内的数值为t统计量

五 结论与建议

(一)简要结论

本文基于1995-2014年全国30个省份面板数据,综合运用清单分析法、熵值法和投入角度的BCC-DEA模型测算中国绿色农业产出和农业绿色生产率增长,从异质性角度衡量人力资本对中国农业绿色全要素生产率增长影响的总体效应、区域差异,分析人力资本对农业绿色生产率增长的影响分解。得出结论:(1)提升农村总量人力资本(HUM)的积累水平能够有效促进中国农业绿色生产率增长,其影响系数为0.02378。农村总量人力资本投入(HUM)对东、中、西部地区的农业绿色TFP增长在10%的显著性水平下均具有正效应,并且表现出一定的区域差异,其中以对中部地区的农业绿色TFP增长的影响最大。(2)异质性农村人力资本(H1、H2、H3)对中国及东、中、西部地区农业绿色生产率增长的影响差异较大,存在明显的地区差异,影响作用产生了较大的分化。初等人力资本(H1)与中等人力资本(H2)对全国及中、西部地区农业绿色TFP增长有显著影响,其中中等人力资本起到了显著的正向作用,而初等人力资本却发挥了显著的负向作用,且都对中部区域农业绿色TFP增长的影响作用最大;高等人力资本除对东部区域农业绿色TFP增长产生正效应外,对其余区域的影响作用均未发挥出来。(3)农村人力资本提升总体上有利于农业产出增加,有助于减少农业生产污染,同时又通过人均耕地面积、农业种植结构变动影响农业经济产出与农业污染排放。(4)控制变量对推动农业绿色生产率增长存在影响的差异性。从全国范围来看,农业财政支出、农业结构以及地区经济发展水平在1%与10%的显著性水平下通过检验,对促进农业绿色生产率增长有积极的正效应;农业资源禀赋与城市化进程对农业绿色生产率增长有显著的负向影响。分区域来看,东、中、西部地区的城镇化人口的比重增加、人均耕地面积的集中程度、地区GDP的增长都对农业绿色生产率增长有显著的影响。

(二)建议

针对人力资本对农业绿色生产率增长的影响效应,未来制定政策的导向应是重视提升农村人力资本积累水平,增加农业绿色产出,减少农业源污染,促进农业绿色生产率增长,实现农业生产和农村发展的良性循环。具体而言:

第一,加大农村教育和培训投入力度,提升农村总量人力资本水平与质量。要提高农村人口的平均受教育程度,提高农民受教育质量,合理配置农业人力资源;提高农村教育财政补贴,逐步完善基础设施,改变部分地区教育投资支持重城市、轻农村的倾向,为农村居民提供良好的教育环境和氛围,鼓励高素质水平教师深入农村,推进教育均等化发展,为农村人力资本向农业绿色生产率的转化提供原动力。现阶段中国31个省份户籍制度改革正在进行,要建立与统一城乡户口登记制度相适应的教育等统计制度,相关部门要在协同治理中逐步解决与户籍改革相伴随的城乡居民公共服务和社会福利待遇均等化等难题,农民权利能够得到保障。

第二,改善农村教育体制,优化农村教育投资结构。通过教学实训基地和新型职业农民培训平台,大力发展农业职业教育,加快新型农业经营主体的培育,使传统农民升级为现代职业农民,实现应试教育和职业教育并进。加大现代农业生产技术培训力度,重点培养专业农业技术人才与推广人员,促使“年轻户”农业耕作技术水平与“老年户”的耕作经验相融合;对滞留农村的劳动力进行文化素质教育和劳动技能培训,提升其农业资源配置效率。合理设置农村中学教育结构,适当提高职业教育和中等专业技术教育比重,构建农村成人教育体系,培养农业生产实用型人才并将其转化为有效的农业生产力。

第三,重视地区间差异与农村人力资本差异,有针对性地实施地区差异化农村人力资本积累策略。结合各地的农业生产条件,完善农村人力资本支出资金导向,提升初等人力资本水平向中、高等人力资本水平迈进,重视中等人力资本的作用,挖掘高等人力资本的潜力。对于东部区域,高等教育较初、中等教育对农业绿色生产率增长的影响作用要大,因此,要充分发挥高等人力资本的作用;对于中、西部地区,今后相当数量的农民仍要靠种养业增加收入,要从普及初等教育开始,缩小与东部区域农村教育的差距,发挥中等人力资本对农业绿色TFP增长的正向效应。

第四,建立与农业污染物减排挂钩的支持政策。加大农业技术创新力度,将农业生产补贴和环境保护相结合;提高国家农业科技推广强度,大力开发环境友好型与资源节约型农业技术,改变农村居民农业绿色生产观念,提高农民科学营养配方施肥知识与习惯,克服仅依靠追施化肥提高产量的思想误区;加强对农户生态环境知识的教育宣传,对高施用肥料的进行相应约束,激励农民使用环境保护型技术,减少秸秆焚烧,加强农业环境保护型技术的使用,推进形成农业产出增加、农业污染减少的长效机制。

最后,突破农业和非农产业发展的人力资本困境,打破城乡二元格局,提升地区经济发展水平,建立工业反哺农业的长效机制,以工业的部分剩余支持农业[29];转变粗放型城镇化发展方式,健全农村环境保护法律与环境污染监管体系;引导土地合理有序流转,针对“年轻户”以及专业大户、家庭农场、农民合作社等新型农业经营主体流转,给予其适当政策倾斜;集中生产要素资源,改变农业生产方式,提高农户集约化经营水平,鼓励和支持多种形式的适度规模经营;合理调整种植业结构中粮食作物播种面积的比重,完善东、中、西部农业生产结构规模,发展循环经济型农业。

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TheInfluenceofHeterogeneousRuralHumanCapitalonAgriculturalGreenTotalFactorProductivity:BasedonProvincialPanelDatainChina

ZHANG Shu-hui
(FacultyofInternationalTrade,ShanxiUniversityofFinance&Economics,Taiyuan030006,China)

By using the panel data of 30 provinces in China from 1995 to 2014, this paper studies the overall influence, regional differences and decomposition effect of heterogeneous rural human capital on the influence of the agricultural green TFP growth. It indicates that there is significant regional heterogeneity on enhancing the accumulation level of rural total human capital to promote the agricultural green TFP growth effectively in the three regions of China, which has the biggest influence on central region. The impact of heterogeneous rural human capital on the agricultural green TFP growth have large differences in eastern, central and western regions of China, and the effect generates differentiation, primary and Medium human capital impact greatly on the agricultural green TFP growth in central and western regions of China, the medium human capital plays significant positive effect, while the primary human capital is negative，which have the greatest impact on the central region. Higher human capital on the influence of the agricultural green TFP growth has no effect in other regions of China besides positive influence on eastern region. The promotion of rural human capital in general is beneficial to increase agricultural output, reduce agricultural production pollution, and affects the agricultural GDP and agricultural pollution emissions through the per capita arable land area and changes in agricultural planting structure.

Rural Human Capital；Agricultural Green Total Factor Productivity；Heterogeneity；Entropy Method；DEA

2017-04-20

山西省软科学研究计划项目(2016041024-4)

张淑辉(1978-),男,山西临汾人,博士,山西财经大学国际贸易学院讲师,主要从事农业经济管理研究。

10.13451/j.cnki.shanxi.univ(phil.soc.).2017.05.018

F32

A

1000-5935(2017)05-0127-12

(责任编辑 耿晔强)