農(nóng)業(yè)科技推廣、不確定性與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)有效性

吳石磊，趙 鑫，李英禹

（1.東北師范大學(xué) 商學(xué)院，吉林 長春 130117；2.東北林業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟管理學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150040）

一、引 言

改革開放以來，中國作為世界農(nóng)業(yè)大國，農(nóng)業(yè)發(fā)展取得了顯著成就，以不足世界10%的耕地養(yǎng)活了占世界22%以上的人口，大大提高了農(nóng)村小康建設(shè)水平、農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力及農(nóng)民的收入水平。但在取得豐碩成果的同時，中國農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展還面臨著農(nóng)產(chǎn)品的自給率持續(xù)下降、農(nóng)產(chǎn)品需求剛性增長、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)耕地、水等自然資源約束、能源危機、食物價格危機、國際農(nóng)產(chǎn)品市場日益激烈的競爭、新農(nóng)業(yè)貿(mào)易壁壘等挑戰(zhàn)。而農(nóng)業(yè)科技是確保國家糧食安全的基礎(chǔ)支撐，是突破資源環(huán)境約束的必然選擇，是加快現(xiàn)代農(nóng)業(yè)建設(shè)的決定力量。

在依靠科技來滿足日益增加的農(nóng)業(yè)發(fā)展整體需要的背景下，關(guān)鍵是提高農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化率，提高科技對農(nóng)業(yè)的貢獻度。我國農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化率只有40%左右，遠低于發(fā)達國家80%以上的水平。當(dāng)農(nóng)民接觸到新的農(nóng)業(yè)技術(shù)，但對新技術(shù)的相關(guān)信息了解不充分（特別是關(guān)于使用新技術(shù)所產(chǎn)生的成本和收益的信息），農(nóng)民就會對新技術(shù)產(chǎn)生不準確的認知。由于農(nóng)民的決策依賴于他們的感知，如果他們的感知與技術(shù)的正確屬性不一致，那么他們的資源分配和技術(shù)選擇將偏離社會最優(yōu)水平，這表明將先進知識和技術(shù)快速而有效的轉(zhuǎn)移給農(nóng)民、提高農(nóng)民對技術(shù)的理解以及增加農(nóng)民技術(shù)和管理技能至關(guān)重要。農(nóng)業(yè)科技推廣是農(nóng)民所需農(nóng)業(yè)信息和技術(shù)的重要來源，也是將農(nóng)民需求和反饋傳遞給研究者和政策制定者的重要渠道，是提高科技成果轉(zhuǎn)化率的關(guān)鍵。

關(guān)于農(nóng)業(yè)科技推廣對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出影響這一問題，多數(shù)學(xué)者從理論上進行分析，如夏英、王震［1］，王濟民、劉春芳、申秋紅、梁辛［2］，在實證研究方面，少數(shù)文章就農(nóng)業(yè)科技推廣對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的影響進行了定量分析，如熊娜、陳池波［3］，于鷙隆、劉玉銘［4］。我們這篇文章與以往研究的不同之處在于，前期文獻主要進行定性研究，關(guān)注的是影響方向，本文關(guān)注的是，對農(nóng)業(yè)推廣約束造成的產(chǎn)出效率損失進行定量估算，同時考察不確定性的影響。

不同于前期從C－D生產(chǎn)函數(shù)角度入手的實證研究，本文利用異質(zhì)性隨機前沿模型，從定性和定量兩個層面進行研究。實證結(jié)果表明，在2001—2010年樣本區(qū)間內(nèi)，農(nóng)業(yè)科技推廣約束造成中國農(nóng)業(yè)產(chǎn)出比最優(yōu)水平低了20%—40%，平均產(chǎn)出效率僅為60.3%。進一步分析表明，從業(yè)人員受教育水平越低面臨的科技推廣約束越嚴重。

文章結(jié)構(gòu)安排如下：第二部分介紹實證檢驗方法和數(shù)據(jù)說明，第三部分是實證結(jié)果分析，最后提出相關(guān)政策建議。

二、實證檢驗方法和數(shù)據(jù)說明

（一）檢驗策略與產(chǎn)出效率的度量

異質(zhì)性隨機前沿模型采用最大似然估計，對數(shù)似然函數(shù)如下：

分析科技推廣約束對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的影響，我們從兩個方面展開。第一，利用似然比考察檢驗是否存在非效率部分，具體做法是用各種形式的隨機前沿模型同簡單線性模型進行比較。原假設(shè)是H0：uit＝0，即不存在非效率項，備擇假設(shè)為H1：uit≠0。構(gòu)造的似然比統(tǒng)計量為LR＝－2［L（H0）－L（H1）］，其中L（H0）代表原假設(shè)下得到的似然函數(shù)值，L（H1）為備擇假設(shè)下得到的似然函數(shù)值。LR服從卡方分布，自由度是設(shè)定的約束的個數(shù)。另外，根據(jù)似然比檢驗來確定異質(zhì)性模型的具體形式。第二，測算產(chǎn)出效率指數(shù)（TEit），它衡量農(nóng)業(yè)實際產(chǎn)出與理論上最優(yōu)產(chǎn)出的偏離程度，公式如下：

0≤TEit≤1。TEit＝0，表示產(chǎn)出效率最低，農(nóng)業(yè)面臨的科技推廣約束最嚴重；TEit＝1表示產(chǎn)出效率最高，農(nóng)業(yè)實際產(chǎn)出最接近最優(yōu)產(chǎn)出水平，科技推廣約束幾乎不存在。在利用最大似然法估計得到模型的參數(shù)后，得到進一步的估計式（Battese and Coelli，1988）［5］如下：

根據(jù)前期文獻通常做法，被解釋變量通常取對數(shù)。為此，（3）式測算出的TEit指數(shù)表示農(nóng)業(yè)實際產(chǎn)出與理論上最優(yōu)的產(chǎn)出水平偏離的程度，以百分比衡量。

（二）變量說明和數(shù)據(jù)來源

根據(jù)異質(zhì)性隨機前沿模型，實證分析需要的數(shù)據(jù)變量有農(nóng)業(yè)產(chǎn)出、農(nóng)業(yè)資本投入、勞動力投入以及衡量農(nóng)業(yè)科技推廣約束的變量。另外，將農(nóng)業(yè)人力資本變量作為控制變量引入模型。本文各變量的指標(biāo)的選擇主要考慮到數(shù)據(jù)的可得性和準確度。數(shù)據(jù)主要來自《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒匯編1949—2004年》和歷年的《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國農(nóng)業(yè)年鑒》、《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》。由于西藏部分數(shù)據(jù)缺失，所以本文所選樣本截面為不包括西藏的中國30個省份（不考慮臺灣省）。樣本區(qū)間為2001—2010年。

（1）農(nóng)業(yè)產(chǎn)出指標(biāo)：筆者選用農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值，為剔除價格因素的影響，對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出指標(biāo)進行了以2000年為基期的平減，獲得實際農(nóng)業(yè)產(chǎn)出值。

（2）農(nóng)業(yè)從業(yè)人員指標(biāo)：采用農(nóng)林牧漁業(yè)的鄉(xiāng)村從業(yè)人員，這和前期王群勇［6］的研究一致。

（3）農(nóng)業(yè)資本存量指標(biāo)：中國各省國內(nèi)農(nóng)業(yè)資本存量的度量利用Goldsmith［7］的永續(xù)存盤法，即Kit＝（1－δ）Kit－1＋Iit，其中i表示省份；t表示年份；t－1代表前期；Iit為經(jīng)固定資產(chǎn)價格指數(shù)折算后的第i省第t年的農(nóng)村居民家庭生產(chǎn)性固定資產(chǎn)原值；δ表示第t年資本折舊率，現(xiàn)有文獻通常用一個不變的折舊率估算資本存量，本文將其設(shè)定為14%。基年農(nóng)業(yè)資本存量的估算公式為K2000＝I2000／（g＋δ）。其中，g表示中國各地區(qū)歷年農(nóng)業(yè)資本存量的幾何平均數(shù)。

（4）農(nóng)業(yè)人力資本變量capitalit：本文選用中國各地區(qū)農(nóng)村居民家庭平均每百個勞動力中大專及大專以上人口數(shù)作為替代指標(biāo)。

（5）農(nóng)業(yè)科技推廣變量extentionit：由于科技推廣相關(guān)數(shù)據(jù)較難獲得，本文采用中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒中各地區(qū)農(nóng)村固定資產(chǎn)投向科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)的資金作為替代指標(biāo)，這主要參考郝愛民［8］的做法。

三、實證結(jié)果分析

（一）異質(zhì)性隨機前沿模型估計結(jié)果

表1是多種假設(shè)條件下的估計結(jié)果。模型1是完全異質(zhì)性隨機前沿模型，衡量的是存在農(nóng)業(yè)科技推廣約束下實際農(nóng)業(yè)產(chǎn)出與理論上最優(yōu)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的偏離程度以及不確定性，它沒有對參數(shù)施加任何約束。在模型1的基礎(chǔ)上，通過施加約束條件，得到模型2。模型2假設(shè)農(nóng)業(yè)科技推廣變量對推廣的不確定性沒有影響。模型3估計的假設(shè)條件是實際產(chǎn)出等于理論產(chǎn)出。

總體上來說，在各種假設(shè)條件下，農(nóng)業(yè)資本存量和農(nóng)業(yè)勞動力投入、農(nóng)業(yè)人力資本變量都通過了至少在5%的顯著性水平檢驗，且個體效應(yīng)和時間效應(yīng)也比較顯著。可見，中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)一方面取決于通常意義上的資本和勞動力投入以及人力資本的增加，同時也受到農(nóng)業(yè)科技推廣的影響。根據(jù)表1后四行的似然比檢驗統(tǒng)計量結(jié)果可知，對于LR1檢驗的是否存在科技推廣約束以及LR2檢驗的存在異質(zhì)性科技推廣約束，結(jié)果均表現(xiàn)出拒絕原假設(shè)，即模型1、2與模型3相比，模型1、2擬合程度較好，表明隨機前沿模型的適用性，特別是模型1與模型3相較而言，模型1顯著優(yōu)于模型3，表明科技推廣約束及其不確定性對中國農(nóng)業(yè)產(chǎn)出具有顯著影響；模型1與模型2、3相比，模型1擬合程度最優(yōu)，表明異質(zhì)性隨機前沿模型最優(yōu)。

表1 異質(zhì)性隨機邊界模型估計結(jié)果

從表1的模型1所示結(jié)果來看，各地區(qū)農(nóng)村固定資產(chǎn)投向科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)的資金在推廣缺口方程中為負，表明增加農(nóng)村固定資產(chǎn)投向科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地址勘查業(yè)的資金投入能夠緩解農(nóng)業(yè)科技推廣缺口，帶來效率增加，但模型中該變量的系數(shù)沒有通過顯著性水平檢驗，這可能是由于我們選取的農(nóng)業(yè)科技推廣代理指標(biāo)是農(nóng)村中農(nóng)村固定資產(chǎn)投向科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地址勘查業(yè)的資金投入。現(xiàn)階段，我國基層農(nóng)業(yè)推廣服務(wù)還存在很大弊端，很多地區(qū)農(nóng)業(yè)推廣服務(wù)僅限于縣里，鄉(xiāng)鎮(zhèn)地區(qū)的農(nóng)業(yè)推廣幾乎不存在或形同虛設(shè)，農(nóng)村中農(nóng)村固定資產(chǎn)投向科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)的資金投入太低，不能有效推動農(nóng)業(yè)科技推廣作用的發(fā)揮。可見，加大基層農(nóng)業(yè)科技推廣力度勢在必行。相反，各地區(qū)農(nóng)村固定資產(chǎn)投向科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地址勘查業(yè)的資金在推廣不確定性方程中顯著為正，其增加了推廣的不確定性，其未來發(fā)揮作用的效果帶有不穩(wěn)定性，這進一步暴露出我國基層農(nóng)業(yè)科技推廣投入存在巨大漏洞，不能有效地促進推廣作用的充分發(fā)揮。這是由于農(nóng)村中農(nóng)村固定資產(chǎn)投向科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)的資金投入較低，加上其對農(nóng)業(yè)科技推廣的推動作用需要一定的時間才能發(fā)揮作用，這樣，反而降低了農(nóng)村中農(nóng)村固定資產(chǎn)投向科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)的資金投入的積極性，增加了科技推廣的不確定性。

（二）投資效率分析

隨機前沿分析的一個典型優(yōu)點是可以估算出各地區(qū)各年份的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出效率，它也從一定程度上間接反映中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)面臨的推廣約束程度。圖1即為根據(jù)回歸結(jié)果繪制的產(chǎn)出效率指數(shù)的頻數(shù)分布圖，說明中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)多數(shù)地區(qū)面臨比較嚴重的推廣約束問題。農(nóng)業(yè)產(chǎn)出效率指數(shù)的樣本均值為0.603，標(biāo)準差為0.178，從圖1可知，多數(shù)地區(qū)的產(chǎn)出效率指數(shù)值在0.6－0.8之間分布較多，這說明由于存在推廣約束，導(dǎo)致中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)出低于理論上最優(yōu)產(chǎn)出約20%－40%。

進一步地，文章根據(jù)各地區(qū)農(nóng)村人力資本水平高低劃分產(chǎn)出效率，如圖2所示，我們發(fā)現(xiàn)受教育水平相對最高地區(qū)的產(chǎn)出效率最高，整體上呈現(xiàn)上升趨勢；受教育水平相對最低的地區(qū)產(chǎn)出效率最低，整體上呈現(xiàn)上升趨勢；中等受教育水平地區(qū)的產(chǎn)出效率位于高受教育水平和低受教育水平地區(qū)兩者之間。可見，從農(nóng)業(yè)推廣中獲益最大的是有較高受教育水平地區(qū)，這主要是因為農(nóng)業(yè)科技推廣作用能否有效發(fā)揮也取決于當(dāng)?shù)剞r(nóng)民的素質(zhì)，這和前期許多學(xué)者的研究一致，如羅小鋒［9］。

圖1 產(chǎn)出效率指數(shù)的頻數(shù)分布

圖2 不同文化水平地區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出效率指數(shù)

四、結(jié) 論

農(nóng)業(yè)科技推廣對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出效率有重要影響。在產(chǎn)出效率完美假設(shè)下，農(nóng)業(yè)的產(chǎn)出能夠達到最優(yōu)水平，但農(nóng)業(yè)科技推廣缺口的存在使農(nóng)業(yè)實際產(chǎn)出低于理論上的最優(yōu)產(chǎn)出水平。本文根據(jù)這一性質(zhì)，利用異質(zhì)性隨機前沿模型分析中國農(nóng)業(yè)的產(chǎn)出效率。根據(jù)這一模型我們定量地分析出農(nóng)業(yè)科技推廣對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出效率的影響。

研究結(jié)果表明：（1）農(nóng)業(yè)科技推廣約束造成中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)低于理論上最優(yōu)水平的20%—40%，平均生產(chǎn)效率為60.3% 。（2）農(nóng)業(yè)科技推廣投入增加有助于緩解農(nóng)業(yè)科技推廣約束，進而提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，但不能降低后續(xù)農(nóng)業(yè)科技推廣的不確定性。（3）農(nóng)業(yè)從業(yè)人員受教育程度相對高的地區(qū)面臨的科技推廣約束和科技推廣不確定性較低。

［1］夏英，王震.農(nóng)村科技特派員推廣服務(wù)體系與傳播機制分析［J］.農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題，2011（3）：31－34.

［2］王濟民，劉春芳，申秋紅，梁辛.我國農(nóng)業(yè)科技推廣體系主要模式評價［J］.農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題，2012（2）：48－53.

［3］熊娜，陳池波.現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的投資悖論：投資力度與發(fā)展速度［J］.統(tǒng)計與決策，2012（5）：155－158.

［4］于鷙隆，劉玉銘.科技特派員制度效率檢驗——以寧夏回族自治區(qū)數(shù)據(jù)為例［J］.中國軟科學(xué)，2011（11）：92－99.

［5］Battese a e，T J Coelli.Prediction of firm－level technical efficiencies with a generalized frontier production function and panel data［J］.Journal of Econometrics，1988，1386：387－399.

［6］王群勇.我國各地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的技術(shù)有效性——基于隨機邊界分析方法的實證研究［J］.中國經(jīng)濟問題，2005（6）：55－60.

［7］Goldsmith R W.A Perpetual Inventory of National Wealth［R］.NBER Working Paper，1951，14：5－74.

［8］郝愛民.農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對農(nóng)業(yè)的影響——基于省級面板數(shù)據(jù)的研究［J］.財貿(mào)經(jīng)濟，2011（7）：97－102.

［9］羅小鋒.農(nóng)戶對生產(chǎn)中科技作用的認知及影響因素分析——基于9省1 311戶農(nóng)戶的調(diào)查［J］.農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟，2010（8）：80－86.