糧食生產率增長、技術進步、技術效率
——基于中國分省數據的經驗分析

魏 丹，閔 銳，王雅鵬

（華中農業大學經濟管理學院，湖北 武漢 430070）

糧食生產率增長、技術進步、技術效率
——基于中國分省數據的經驗分析

魏 丹，閔 銳，王雅鵬

（華中農業大學經濟管理學院，湖北 武漢 430070）

當今時代土地短缺，如何提高現有耕地的糧食生產效率已成為糧食安全的重中之重。在以1998-2007年的省級面板數據為樣本，采用基于非參數的Malmquist生產率指數來度量中國糧食全要素生產率、技術進步及技術效率變化的基礎上，研究了政府對農業財政支出、人力資本、自然災害以及城市化水平、產業結構變動等因素對中國糧食全要素生產率、技術進步及技術效率三者的影響。研究結果表明，農業財政支出、產業結構變動顯著地促進了中國糧食生產率的增長、自然災害對糧食生產率提高有顯著的負面影響，人力資本并不直接影響糧食全要素生產率，而是通過影響技術效率進而影響糧食全要素生產率的提高。

Malmquist指數;糧食生產率;技術進步;技術效率;人力資本

Abstract:This paper measures the technical efficiency,the technical progress and Malmquist grain productivity growth in 30 provinces in China from 1998 to 2007，investigates the impacts of government support agriculture,human capital and natural calamities,urbanization level,structure of agricultural industry on the grain productivity growth of China,technical progress and technical efficiency.The paper finds that natural calamities have significantly negative impact on the grain productivity growth of China,while the agricultural expenditure has positive impact.It is noted that human capital,through improving technical efficiency,has an indirect impact on grain productivity growth.Otherwise,industrial structure also affects the technical progress and technical efficiency.

Key words:panel data;Malmquist index;grain productivity growth;technical progress;technical efficiency;human capital

1 引言

長期以來糧食安全一直是政府和社會追求的目標，但我國糧食安全始終處于供求平衡的邊緣。隨著農業結構調整中的“壓糧擴經”，以及受能源危機和能源價格快速攀升而逐漸升溫的生物質柴油發展的影響，逐漸形成了汽車與人爭糧食、爭食用油，能源作物、經濟作物與糧食爭耕地的局面。耕地的低效利用、利用過度和利用不足以及耕地污染和退化都將對糧食安全形成危機［1］。在這種局面下，如何提高糧食生產資源的配置效率，高效利用農業生產要素，實現農業資源的集約利用，滿足日益增長的人口和國民經濟發展對糧食的需要，對于我國這樣一個資源相對短缺的發展中的人口大國來說具有特別重要的現實意義。

目前，眾多學者運用不同的方法以不同視角對中國糧食生產率進行了有價值的研究。本文在借鑒已有研究基礎上，運用DEA的Malmquist生產率指數方法，將以往局限于對糧食主產省、三大流域等的糧食生產率的研究推廣到中國大陸所有省區，并利用1998—2007年面板數據進行糧食全要素生產率、技術進步以及技術效率的研究。相對于以往的研究文獻，本文主要在以下幾方面有所創新：除了對糧食全要素生產率、技術進步以及技術效率進行測算外，還引入政府對農業的扶持、人力資本、自然災害等因素，運用面板數據逐步回歸的方法解釋糧食生產率、技術進步以及技術效率存在差異的原因；以往的文獻往往忽略勞動力質量的信息，而以農林牧漁總勞動力指標衡量農業勞動力數量的變化，或者采用教育變量對人力資本存量進行度量，本文在綜合比較研究的基礎上，沿用Hall和Jones（1999）的思路，將教育變量的度量反映在人力資本擴展型勞動力變量Hi概念的使用上。

2 中國糧食全要素生產率的估算及其分解

我們把中國每一個省級單位看作一個生產決策單元，運用由 Fare et al.（1994）改造的基于DEA的Malmquist指數方法來估算糧食全要素生產率（TFP）的變動情況。運用產出基礎上的Malmquist指數分析法，把每一個省的生產同最佳實踐前沿面進行比較，從而對效率變化和技術進步進行測度。

2.1 數據來源及處理

考慮到西藏特殊的經濟地位、資源稟賦條件和數據可得性，DEA方法對異常數據也非常敏感，實證框架中沒有包括西藏。鑒于改革開放以來我國糧食流通體制市場化改革的階段性，1997年以前的十幾年的時間里，我國的糧食購銷實行的是合同定購、國家定購和價格雙軌制，1998年開始實行 “四分開一完善”，即政企分開、中央與地方責任分開、儲備與經營分開、新老財務帳目分開，完善糧食價格機制［2］。1998年至今是市場化改革的深化階段。鑒于此，本文所使用的數據為中國30個省級行政單位（不包括港澳臺地區）1998-2007年的平衡面板數據。所有樣本均來自官方統計，主要包括歷年的 《中國統計年鑒》、《中國農業年鑒》、《中國農村統計年鑒》。

以糧食總產量作為一地區的產出指標；糧食全要素生產率投入指標包括糧食作物播種面積、農業機械總動力、有效灌溉面積、役畜投入、化肥施用量5個方面。其中，農業機械總動力主要是用于農、林、牧、漁業的各種動力機械的動力總和；役畜投入主要是指各省擁有的大牲畜數量中所包含的農用役畜數量；化肥施用量主要是指實際用于農業生產的化肥施用量（折純量）。

2.2 糧食全要素生產率分解及分類

本文采用Coelli（1996）給出的數據包絡分析專用程序DEAP計算1998-2007年除了西藏以外中國30個省級單位的糧食的技術效率變化effch、技術變化techch、純技術效率變化sechch、規模效率變化pech和糧食全要素生產率變化指數tfpch情況 （見圖 1）。

由圖1可知，糧食全要素生產率變化趨勢與技術變化趨勢基礎一致，技術效率的變化趨勢與純技術效率變化趨勢一致，這說明中國糧食的全要素生產率的增長主要是由于技術的進步引起的，糧食生產的技術效率變化主要是由純技術效率變化引起的。

為了比較不同地區糧食生產TFP變動的差異，本文在已有分析結果的基礎上，將地區按糧食生產TFP大小進行分類，主要包括以下三類：

圖1 1998—2007年中國30個省級地區的糧食全要素生產率指數及其分解

（1）糧食生產TFP負增長地區。主要包括北京、天津、內蒙古、吉林、上海、浙江、湖北、廣東、重慶、四川、貴州、云南、甘肅、青海等TFP小于1的14個地區，其中年均增長率最低的為內蒙古 （年均下降3.7%）。北京、浙江是由于規模不經濟，其余省份均因技術退步導致了糧食生產TFP的下降。可能原因是由于北京、浙江經濟發展水平高，擠占了大量的農業（尤其是糧食）生產資源，導致其糧食生產TFP下降。

（2）糧食生產TFP緩慢增長地區。主要包括陜西、寧夏、湖南、遼寧、福建、黑龍江、山西、新疆、廣西、海南、江西、山東、河北等13個TFP年均增長率介于0和2%之間的地區，除了黑龍江和山東是由于技術進步促進了糧食生產TFP增長，其余省份主要是由于純技術效率也就是生產技術和經營管理水平效率有所提高，使得糧食生產的技術效率提高，從而糧食全要素生產率提高。

（3）糧食生產TFP增長較快地區。主要包括安徽、河南、江蘇3個TFP年均增長率介于4%和6%之間的省，這些省份均因技術進步促進了糧食全要素生產率的增長。主要原因是這三個省份均是糧食主產省，其有適宜糧食作物生長的氣候、土壤等條件，糧食播種面積大，糧食育種和生產技術高于其他地區，具有很好的技術溢出效應。

綜上所述，56.7%的省份是因為技術變化影響糧食生產TFP增長，僅有陜西、寧夏、湖南、遼寧、福建、山西、新疆、廣西、海南、江西、河北等11個省級地區，其技術效率年均增長率超過了技術進步年均增長率，TFP增長的動力主要源于技術效率的提高。

2.3 分時間段糧食生產率的估算結果

由于2001—2003年是中國糧食產量的下降期，2004年國家開始實行糧食直補政策，該政策對糧食生產有一定的影響，2004—2007年是中國糧食產量的持續增長期。所以將研究時期分為三個時間段：1998—2000年、2001—2003年、2004—2007年。

（1）1998—2000 年技術效率（1.035）、純技術效率（1.037）均大于1，表明糧食生產技術效率、純技術效率呈現出改善趨勢，技術進步指數（0.921）表明技術呈現出退步。其中技術效率的提高主要是由于純技術效率上升，糧食全要素生產率降低主要是因為技術退步。

圖2 基于Malmquist指數的不同時期我國糧食生產效率的變化

（2）2001—2003年除技術變化 （0.996） 小于1外，技術效率變化（1.007）、規模效率變化（1.006）、純技術效率變化（1.001）和生產率變化（1.002）均大于1。說明這一時期技術效率、規模效率、存在較明顯上升的趨勢，雖然技術效率上升明顯，而生產率變化卻不太明顯，主要是因為技術退步所致。

（3）2004—2007 年，生產率變化、技術變化、技術效率變化、純技術效率變化、規模效率變化均大于1，其中生產率變化最為明顯。表明這一時期生產率的提高主要是由技術進步引起的。

由以上分析可知，1998—2007年中國糧食生產率增長呈不斷上升趨勢，其中1998—2000年間全要素生產率增長的均值為-5%，2001—2003年間為0.2%，2004—2007年間為2.9%，明顯快于其他兩個階段。1998—2000年以及2001—2003年出現了糧食生產技術的退步顯然難以從經濟學上給出合理的解釋。因此，我們按照林毅夫和劉培林［3］建立的模型，引入“過去掌握的技術不會被遺忘”這一假定，以避免技術邊界內陷的結果［4］。對于技術退步筆者給出如下解釋：由于農業科技推廣體制不順，線斷、網破、人散等現象阻礙農業科技轉化為生產力的進程，導致農業科技創新能力不強；農戶作為理性經濟人，其目的是追求糧食生產的收益最大化。因此，即使農戶采用了糧食優質新品種，可能由于某些生產資料成本的上升而導致不能按照最佳配置投入各種生產資料，從而增產效果不明顯；一些對全要素生產率和技術評價的指標有影響而未被發現的因素導致計算結果不準確，尤其是像天氣、光照等自然因素。1998—2000年以及2001—2003年糧食生產出現了很大的波動。1998年全國糧食總產量達到51229萬噸，跨上了5億糧食生產總量的臺階。1999年中國糧食播種面積比上年下降62萬公頃，2000年糧食播種面積再降近470萬公頃。2001、2002兩年退耕還林、還湖過程中，糧食播種面積繼續分別下降238.3萬公頃、218.9萬公頃。中國糧食生產在1999年出現轉折，糧食產量連年下降，2001年糧食產量已降至45264萬噸。

3 計量模型和數據說明

依據已有學者的建模思想，本文將采用如下模型分析人力資本、農業財政支出、成災面積以及城市化水平、農業產業結構等因素對糧食全要素生產率增長的影響。

其中下標i和t分別代表第i個省份和第t年，μ為殘差項。其中，TFP-ch代表技術變動；disaster、finance、humancapital分別表示自然災害、農業財政支出、人力資本；urban、structure分別表示控制變量城市化水平和農業產業結構。

農業財政支出用各省區財政支出中用于農業的部分來表示；自然災害用各省區每年的成災面積來表示。

人力資本投資。本文參照李谷成［5］的對人力資本的測算方法，將教育變量的度量反映在人力資本擴展型（Human Capital-Augmented）勞動力變量Hi概念的使用上。假定一個省區內部農業勞動力平均受到Ei年的教育，則人力資本擴展型勞動力Hi就表示為:

φ（Ei）表示一個接受了E年正規教育勞動力的生產效率，通常用分段函數表示。φ′（Ei）為一般明瑟工資方程（Mincer Function）中的教育收益率，指的是多接受一年正規教育使勞動者生產效率提高的比例。根據以往研究，中國的教育收益率為接受正規學校教育在0~6年之間系數確定為0.18，6~12年之間為0.134，12年以上確定為0.151。按照目前統計口徑，農村平均受教育程度可以劃分為文盲及半文盲、小學、初中、高中、中專、大專及以上六類，根據中國實際各級學制，我們把平均接受正規教育年數對應分別設定為0年、6年、9年、12年、12年和15.5年，從而可以計算出各省區農業勞動力平均接受教育年數。農業簡單勞動力Li的度量則以農林牧漁總勞動力來計算。

控制變量。城市化水平用各省區非農人口占總人口的比重來表示；農業產業結構用各省區農業GDP占總GDP的比重來表示。本部分所有樣本均來自官方統計，需要進一步說明的是，本文采用了1998—2007年各地區消費者物價指數進行了消脹處理。

4 計量分析及結果說明

使用Eviews6軟件采用變截距模型，并根據Hausman檢驗來判斷采用固定效應還是隨機效應形式的變截距模型。另外，本文是基于中國大陸30個省區1998—2007年數據，屬于截面成員較多而時期較少的“寬而短”的數據，對這類數據進行處理和建模時需要利用面板結構的工作文件 （Panel Workfile）。面板結構的工作文件主要側重進行截面或者異方差的變化，因此本文采用截面加權估計法，對模型進行廣義最小二乘估計，以消除截面的異方差問題。

我們先采用豪斯曼檢驗（Hausman Test）判斷模型是固定效應還是隨機效應，當豪斯曼檢驗結果至少在15%的水平上顯著時，則拒絕模型是隨機效應的而肯定模型是固定效應的，反之則接受原假設認為此模型是隨機效應的。如果是固定效應模型，我們還需要用F值檢驗作個體固定效應模型和混合估計模型的選擇。表1給出了Malmquist生產率指數對各解釋變量的回歸模型估計結果。由表1知Hausman檢驗結果拒絕了隨機效應模型，用F值判斷每個模型均應該選用個體固定效應模型，因此采用最小二乘虛擬變量（LSDV）估計。

由表1知，自然災害在每個模型中都顯著為負，自然災害對我國糧食生產要素配置的負面影響非常顯著。自然災害發生率每增加1%，糧食生產率將降低5%。由于農業是弱質性產業，其受自然條件影響較大。糧食穩產豐產離不開良好的農田基本條件、水利設施、防護林等基礎設施［6］。近年來，農田水利設施老化，防護屏障損壞，抵抗自然災害能力差，嚴重影響糧食生產率的增長。如果水利投資和建設能夠增加有效灌溉面積、增加旱澇保收面積和機電排灌面積，那么可以提高農業抵御自然災害的能力，從而提高糧食綜合生產能力。

由模型2和模型3可以看出，農業財政支出對糧食全要素生產率的提高作用也非常明顯。農業財政支出每增加1%，糧食生產率將提高2%。魏朗［7］利用C-D生產函數框架對1999—2003年我國各省農業經濟增長的數據進行實證分析，研究發現，地方財政支農支出確實有利于農業經濟增長，與其他要素相比，財政支農支出的平均貢獻率占重要地位。國家的財政支農政策支持了很多農田基本建設和水利氣象等事業的發展，這些都對我國農業抵御自然災害提供了良好的基礎和條件。

表1 Malmquist生產率指數對各解釋變量的回歸模型估計結果

人力資本對糧食生產率的提高并無顯著影響。這似乎和我們平時理解的不一樣，人們普遍認為，隨著我國人力資本的普遍提高，將有助于提高我國的農業生產力，從而可以提高糧食生產率。這一點可以從以下三個方面來理解：①人力資本可能不是直接對糧食生產率產生作用，而是通過其他途徑間接產生作用；②雖然我國農村大部分地區的人力資本平均水平在提高，但是隨著農村產業結構的調整以及由于糧食生產收益低，導致了農村勞動力向大中城市的大量轉移，實際上真正配置于糧食生產的勞動力都是一些無能力在農外就業的老、弱、病、殘、婦女、兒童等低質勞動力，他們構成了現在農業生產的主要勞動力，以致于人力資本的普遍提高對糧食生產率的提高作用不明顯；③農業經濟增長更多地依靠物質和土地投入，而人力資本投資對其貢獻相對較小，說明中國目前還處于傳統農業階段，這一點同孫敬水［8］以及杜江［9］的研究結果也是相符的。

進一步將Malmquist生產率指數分解為技術進步指數（TECH-ch）和技術效率指數（TE-ch），然后對各個解釋變量進行了回歸估計，估計結果見表2和表3。

由表2知，農業財政支出對提高糧食生產率的效果明顯，主要是通過農業財政支出對技術進步的貢獻來實現的。其中農業財政支出每增加1%，技術進步指數將增加2.5%；無論是農業教育、科技發展水平或產業結構調整離開了財政支出的支持都幾乎舉步維艱。農業科技研究人員、農業科技經費、農業財政支出對農業技術進步制度的傾斜，將有助于改良糧食作物育種、施肥、復種等技術，有助于優化配置資源、降低糧食生產成本、提高糧食作物產量等。

控制變量中的農業產業結構對農業技術進步有負面影響。主要是因為該指標是以農業GDP占總GDP的比重來度量。工業比重增加、農業比重減少的產業結構調整，有利于技術進步。說明技術進步更多地依賴于工業發展。

由表3知人力資本對技術效率提高具有明顯的效果，這也驗證了上面所說的人力資本對糧食生產率的提高作用是間接的，主要是通過影響技術效率來實現。技術效率是表示實際生產面距離前沿面的距離。人力資本可以推動農業技術推廣與科技成果轉化，從而產生農業技術的外溢。人力資本是技術創新的主體和源泉，也是技術擴散的必要條件。人力資本存量、結構和配置會影響該地區的創新能力，在技術創新中起著至關重要的作用。

表2 技術進步指數（TECH-ch）對各解釋變量的回歸估計結果

表3 技術效率變化（TE-ch）對各解釋變量的回歸估計結果

5 結論與政策建議

本文運用Malmquist指數分析了1998—2007年中國各省糧食全要素生產率、技術進步、技術效率、純技術效率和規模效率指數。研究發現，1998—2007年中國糧食平均TFP以年均0.23%的速度增長，技術進步是促進糧食TFP增長的主要原因；技術效率的變化主要是由純技術效率引起的，而規模效率對技術效率的變化并不明顯。運用面板數據對糧食生產率、技術進步、技術效率逐步回歸得出農業財政支出、自然災害對糧食全要素生產率有直接影響；農業財政支出的增長有利于糧食生產技術的進步；工業比重增加、農業比重減少的產業結構有利于技術進步；人力資本是通過影響技術效率進而影響糧食全要素生產率增長的。

根據以上研究結論，筆者提出如下政策建議：

糧食生產TFP負增長的地區，應調整和優化農業財政支出結構。糧食生產TFP負增長的地區主要由技術退步引起的，而調整和優化農業財政支出可以促進農業技術進步。因此農業財政支出應該加大對糧食生產技術進步的投入：實施優糧工程和對糧食主產區實行財政補貼政策；省財政應安排專項經費，著力支持糧食優質高產良種、省工節本高產高效栽培技術、安全保健生產技術、測土配方施肥技術、肥藥雙控技術、病蟲草害綜合防治技術和機械化播種等技術的集成推廣應用；實施農業科技入戶工程，完善糧食生產科技服務體系等。

糧食生產TFP增長緩慢的地區，應逐步提高農村人力資本水平。這類地區的技術效率提高促進了糧食生產TFP的增長，而農村人力資本水平對技術效率影響顯著。因此，這類地區應該加大農村基礎教育投入，提高農村教育資源配置及教學環境，提高糧食生產者文化程度；健全與規范農民培訓市場，加大對農村人力資本存量的調整和投資力度，改變傳統的糧食生產勞作方式，提高糧食生產的技術效率；提高農業科技人員素質，完善農業科技推廣體系。

糧食生產TFP增長較快的糧食主產區，應提高糧食作物抗御自然災害的能力。糧食主產區的優勢在糧食生產，但由于糧食生產的周期長及弱質性，其劣勢也在糧食生產，因此應提高糧食主產區糧食作物抗御自然災害的能力。可以通過鼓勵糧食主產區中低產田鹽堿和漬害治理；加強農田水利建設力度，完善排灌體系，提高農業系統承災能力；完善農業減災保險工作等途徑提高糧食作物抗御自然災害的能力。

［1］ 王雅鵬，鄧玲．生物質液態燃料開發利用對糧食安全的影響分析［J］．農業技術經濟，2008，（4）：6-9．

［2］龐英，李樹超等．中國糧食生產資源配置效率及其區域差異——基于動態Malmquist指數的經驗［J］．經濟地理，2008，（1）：113-117．

［3］林毅夫，劉培林．經濟發展戰略對勞均資本積累和技術進步的影響——基于中國經驗的實證研究［J］．中國社會科學，2003，（4）:18-32．

［4］ 郝睿．經濟效率與地區平等:中國省際經濟增長與差距的實證分析（1978—2003）［J］．世界經濟文匯，2006，（2）：11-29．

［5］李谷成．人力資本與中國區域農業全要素生產率增長——基于DEA視角的實證分析［J］．財經研究，2009，（8）：120-127．

［6］馬九杰，崔衛杰等．農業自然災害風險對糧食綜合生產能力的影響分析［J］．農業經濟問題，2005，（4）：14-17．

［7］魏朗．財政支農支出對我國農業經濟增長影響的研究——對1999—2003年農業生產貢獻率的實證分析［J］．中央財經大學學報，2007，（9）：11-16．

［8］ 孫敬水，董亞娟．人力資本與農業經濟增長:基于中國農村的 Panel data 模型分析［J］．農業經濟問題，2006，（12）：12-15．

［9］ 杜江，劉渝．人力資本投資與農業經濟增長:基于中國分省數據的經驗分析［J］．經濟評論，2008，（3）：22-27．

（責任編輯 遲鳳玲）

Technical Efficiency,Technical Progress and Grain Productivity Growth——an Empirical Analysis based on Provincal Panel Data in China

Wei Dan,Min Rui,Wang Ya Peng
（School of Economics and Management,Central China Agricultural University,Wuhan 430070， China）

F323.3

A

國家自然科學基金“我國糧食安全目標下的糧食生產、流通與儲備協調機制研究”（70673027）

2010-05-19

魏丹（1984-），女，河南泌陽人，華中農業大學經濟管理學院博士研究生；研究方向：糧食生產資源要素管理。