TFP、要素投入、制度變遷與我國農業增長——基于1978－2013年面板數據的實證分析

盧 飛

（新疆財經大學經濟學院，新疆 烏魯木齊 830012）

一、引言

新型農業經營模式對農業經營提出了新的要求，粗放的外延式增長模式亟待向依靠全要素生產率增長的內涵式增長轉變。1982年家庭聯產承包責任制確立以來，我國農業產業生產力得到了空前的解放，農業產值得到了較快增長，年增長速度達到5.23%。2005年土地流轉政策出臺后，規模化、機械化的農業作業模式進一步釋放了農業產業增長潛力，農業年均增速為6.51%。尤其是“十二五”以來，農業產業更是獲得了前所未有的發展，年均增速高達10.47%。然而這些增長的背后是農業投入要素的增長，2013年與1982年相比，農作物播種面積擴大了1.137 倍，農業就業人員擴大了1.59 倍，同時，農業固定資產投資翻了逾三番，農業產值也增長了三倍多，農民收入增長了3.5 倍。隨著土地流轉政策的實施，職業農民不斷得到發展，種植專業化逐漸普及，農村生產力得到了解放，農民生活日益富足。

但是農業仍是我國國民經濟發展的脆弱一環，土地流轉規模小，農產品附加值低，農業產業鏈低端粗放。農業增長向TFP 驅動轉變仍然是實踐難題。因此，探究我國整體農業的發展態勢，一方面有利于認清農業大局，了解本省區與全國的增長關系，同時，研究農業增長的驅動要素，從而依據農業增長貢獻度制定有利于農業增長的政策建議。

二、文獻綜述

國內外關于農業增長的因素分析中，主要涉及農業要素投入、制度等領域相關政策等。

要素投入與農業增長的研究中，農業相關的資本、勞動力、土地、教育投入以及支農產業發展是學界的主要研究領域。黨超［1］、羅芳和黃燕［2］通過數據證實生產資料的投入對農業增長起著正向促進作用。其中農業資本是重要的生產資料，Hull 認為農業資本的增加有利于農業生產，Shahbaz，Muhammad 等從巴基斯坦的農業發展經驗中，得出該國金融發展和資本投入對農業產出有正向作用［3］［4］。我國姜濤也通過研究1990－2006年我國農業R＆D 與農業增長的因果關系，發現農業R＆D 對農業增長存在單向Granger 因果關系［5］。一般政府農業投資可以補貼農戶和興建農業基礎設施，郭唐兵等通過我國省級面板數據的實證，發現農田水利與農業增長的關系在全國不同地域存在差異［6］。農業資本的持續投入也促進了農業增長的科技含量增多，舒爾茨在《論人力資本投資》中指出，科教因素對美國戰后農業增長的貢獻度達到80%以上，吳鳳嬌等通過探討我國臺灣地區1963－2008年農業增長演進的規律，得出臺灣農業增長逐步由資本和技術驅動逐漸成為技術進步主導型進步［7］［8］。而與一般觀點相左，極少數經濟學者指出教育投資與農業增長具有反向關系［9］［10］。

制度是農業增長的重要制約因素。當前，我國農業改革日益明朗化，制度因素作為農業增長的重要外生力量，對我國農業生產力的再解放有著指導性作用，制度因素也成為學界有關農業增長要素研究的熱點。喬樵等通過計量和統計分析，認為制度變遷是改革開放后農業增長的決定性因素［11］。李谷成等通過考察發現農業政策在不同省份、不同時期作用差異性較大［12］。高彥彥從分稅制改革及財政政策角度研究了制約農業增長的主要因素［13］。

然而，我國農業增長長期面臨著剛性資源稟賦約束，要素驅動型增長從某種程度上來說是不可取的，我國農業增長需要向依靠全要素生產率（TFP）轉變。關于全要素生產率的計算，以隨機前沿生產函數分析（SFA）和數據包絡分析（DEA）為主。SFA 較貼近農業生產實際，如全炯振運用非參數Malmaquist 生產率指數說明改革開放以來的農業增長主要來自農業技術進步［14］。而后DEA 模型又經過了多次修正，如為解決技術后退提出的“序列DEA”以及解決“自我識別問題”的窗式DEA。

綜合上述研究，我國農業增長方式得到了學界的普遍關注，然而要素驅動向生產率驅動轉變的深度尚未有人探索，且我國農業增長是要素驅動還是全要素生產率驅動，學界沒有落成統一的認知。

三、研究方法、變量選取與數據采集

（一）研究方法

該文旨在研究我國農業增長方式，辨析要素貢獻度、技術貢獻度，主要采用Granger 因果檢驗和時間序列模型。Granger 因果檢驗通過定量的方法驗證投入與農業增長的因果關系，進而篩選變量，通過回歸分析要素的產出彈性，進而得出要素貢獻度，引導我國農業增長方式向全要素生產率驅動的轉變。

（二）變量測度

1.要素投入。關于農業投入要素的選取，一般主要選擇化肥量、機械動力、資本、勞動力、土地，其他還包括用電量、有效灌溉面積［15］［16］。綜合以上學者所用指標，其中農業用電更多地用于農業灌溉，因此文章將要素投入確定為資本（K）、勞動力（L）、土地（LAN）、化肥（FER）、機械動力（MAC）、用水量（WAT）以及有效灌溉面積（IRR），以下分別以首字母代替。其中，關于農業資本，Young、張 軍 等討論了投資變量的選擇，并都認為固定資本形成總額是合理指標［17］［18］，而王小魯等等采用全社會固定資本投資作為投資變量［19］。因此，本文選取農業固定資產投資作為農業資本投入的衡量標準（其他見表1）。

2.制度因素。林毅夫以及麥克米蘭等較早地分析了中國農村改革對農業增長的影響，二者均認為制度的變革對農業增長起著至關重要的作用［20］［21］。關于制度的量化，多數學者將制度作為虛擬變量引入［22］。1978－2013 研究時段，1982年家庭聯產承包責任制正式確立，2005年土地流轉制度的出臺是兩個重要的節點，因此該文借鑒曲洪建的觀點，在此設立兩個政策變量POL1、POL2，前者以家庭聯產承包責任制的出臺為分界點，1982年之前為0 后為1；后者則為土地流轉制度的出臺為節點，2005年之前為0，之后為1。

3.數據來源。文章基于構建農業增長模型，選取全要素生產率（TFP）、要素投入、制度變遷三個層面來分析我國農業增長方式，并擬通過選取我國各省份1978－2013年相關數據計算相關要素對農業增長的貢獻額度。相關數據主要來自《中國統計年鑒》、《中國農村統計年鑒》及統計局官網等。

表1 我國農業發展指標體系

（三）計量方法與模型設立

文章基于C－D 函數構建數學模型。古典經濟學的研究中，Solow（1956）在希克斯中性的假定下，通過選取技術差異（A）、勞動力（L）、資本（K）以及K、L 的生產彈性分析了經濟穩態的分析框架。Cobb 和Douglas 依據美國23年制造業的生產數據，估計出美國的勞動力生產彈性和資本要素的生產彈性分別為0.25 和0.75。農業產品作為一種特殊的產品，馬克思在分析極差地租時，將土地隨投入要素的增加表現為土地生產率的遞減定義為級差地租Ⅱ。我們在此同樣假定，土地的生產力取決于物質投入和技術投入，同時引入制度因素和時間變量。從而以我國農業產值（Y）為因變量，以資本（K）、勞動力（L）、土地（LAN）、化肥（FER）、機械動力（MAC）以及有效灌溉面積（IRR）為農業增長的解釋變量，POL1、POL2 兩個虛擬變量為解釋變量，從而得到農業生產的C－D函數：

其中，X 表示不同的投入要素，包括資本（K）、勞動力（L）、土地（LAN）、化肥（FER）、機械動力（MAC）以及有效灌溉面積（IRR）。A 為要素貢獻之外的貢獻，則農業增長在此主要分為要素投入增長和全要素生產率增長兩部分。各個變量均會隨著時間的變動而變化，Yt表示不同時期農業產出，At與Xt表示不同時間下的技術水平和要素投入，α 為要素投入彈性，由于規模報酬不變，則α1＋α2＋…＋α8＝1，對式（1）兩邊取對數可以得到式（2）。

對（2）式兩邊關于時間變量（t）求微分，整理得到式（3）。

由式（3）可以看出，一個地區農業生產的增長率取決于地區技術水平和要素投入及物質要素的產出彈性。因此，技術與要素的貢獻率如公式（4）。

公式4 中，A1，A2分別為技術要素貢獻率和物質要素的貢獻率。

四、實證結果分析

文章依據公式（2）建立相關模型，首先基于中國統計局官網進行數據的搜集，并結合《中國2014年統計年鑒》對相關數據進行修正（見表2），進而進行實證結果分析。

（一）ADF 單位根檢驗

面板數據分析的可靠性依賴于變量的平穩性，如果變量為平穩的序列，則可以直接進行計量分析；如果變量不平穩，則需對相關變量進行協整關系檢驗，若存在協整關系，則需要使用向量的誤差修正模型，如果非平穩也不存在協整關系，就需要對變量進行差分使其變為平穩變量。利用表2 數據，通過Eviews6.0 軟件進行ADF 檢驗，結果如表3 所示。

從表3 可以看出，在5%的置信水平下，7 個變量序列都是零階單整序列，即服從I（0），因此變量之間平穩且協整，且變量間存在一定的長期均衡關系，因此協整檢驗及Granger 因果檢驗均沒有必要。但是為了尋找關鍵變量，即可解釋變量，同時，為分清投入與農業增長之間的相互關系，文章在此進行Granger 因果檢驗，如表4。

從表4 可以看出，LNK、LNL、LNIRR、LNLAN、POL2 與LNY 之間存在雙向因果關系，LNFER、LNMAC、POL1 與LNY 之間存在單向因果關系。

（二）回歸分析

綜合以上驗證和論斷，我們以LnY 為被解釋變量，各要素為解釋變量進行回歸分析，所得結果如式（5）及表5。

表2 我國農業增長的要素投入表

表3 ADF 檢驗結果

表4 Granger 因果檢驗

公式（5）及表5 說明，POL1、POL2、LNMAC、LNIRR、LNFER 均與農業增長（LNY）成正相關，而LNLAN、LANL、LNK 三個解釋變量與農業增長負相關，其中，LNK、LNLAN、LNIRR、LNMAC 與POL2 要素的P 值遠大于0.1，表明其與農業增長在該樣本中顯著，對總體的推斷性較低，LNL、LNFER、POL1 具有充分的估計整體能力。政策方面，家庭聯產承包責任制對農業增長的產出彈性最大，土地流轉制度與規模化、機械化經營的增長效應還不十分明顯，因此適應生產力發展的制度到成熟階段的產出效率明顯升高。要素投入方面，我國農業增長出現邊際要素遞減及“級差地租Ⅱ”現象，勞動力、土地和資本均與農業增長呈現負相關，只有傳統的灌溉和化肥投入帶動了農業的增長。

（三）全要素生產率（TFP）增長率估算

基于上述對要素產出彈性的估算，結合公式（4）通過計算得出我國農業增長的全要素貢獻率增長率，如表6 所示。

表6 我國農業TFP 增長率

五、結論及政策建議

（一）結論

本文綜合了學者關于農業增長中的要素投入的討論，定量分析了農業增長的要素投入與技術貢獻份額。實證分析表明，政策因素對農業的增長產出彈性最大，尤其是家庭聯產承包責任制，這也證實了一些學者關于制度在改革開放以來農業增長中的重要作用。家庭聯產承包責任制正式制定于1982年，發展至今，已經較為成熟，成功地解決了農業低產低效，農民食不果腹的粗放農業時代。土地流轉政策的適時開展，為我國農業的增長帶來了新篇章，然而由于政策執行的時間性，土地流轉制度尚需完善，主要表現在土地流轉手續不規范、流轉規模小，地區政策解讀能力較弱，所以土地流轉制度產出彈性較為弱小。農業勞動力的增加整體上給農業增長帶來微弱的效應，因為勞動力的增加勢必會帶來農業的小規模化，造成農業增長的累贅，因此農村剩余勞動力的就業再就業問題也是減輕農業負擔的重要途徑。資本與土地要素雖不能很好地解釋農業整體，但就樣本而言，二者對農業增長的產出彈性較小，一方面由于資本的邊際效率遞減規律作用，另一方面表明土地開發殆盡，未開發土地則肥力較弱或多屬于生態保護區。同時，灌溉仍是農業增長的主要因素，水資源的豐裕度對農業產出影響較大，其他還有農業機械化是現代農業發展的重要手段和工具。就全要素生產率增長率而言，全要素生產率在農業增長中貢獻較大，要素的增加貢獻較小，這也較符合Krugman 兩部門中農業部門規模報酬不變的假定。這一結論對我國農業增長政策安排有重要意義［23］。

（二）政策建議

1.科技興農，實現農業增長向全要素生產率驅動的徹底轉變。農業增長受資本、土地等要素邊際效率遞減規律影響，同時農業一般為規模報酬不變產業，因此農業產業增長需要向依靠全要素生產率驅動轉變，加大農業技術的研發與應用是我國糧食安全的必要舉措，同時，技術引進與自主研發并舉，普及“產—學—研”的農業技術升級路徑，著實鞏固農業的基礎地位。

2.守住“耕地”紅線。在實證分析中，耕地對農業的產出彈性較小，一方面緣于土地要素的級差地租，同時我國大多數地區適宜耕作的土地開發殆盡，新開發土地肥力較差，培育困難，多屬于生態環保區，不宜耕作。因此，處理好經濟發展與耕地保護的工作十分重要。

3.加大投資農業基礎設施。有效灌溉及機械化對農業產業的產出彈性較大，而資金的直接投入則較小，從這一方面來講，應加大資金向農業基礎設施的轉移，如興修水利，農機補貼、育種等。

4.抓好農村剩余勞動力的就業再就業工作。勞動力的增加與農業增長之間存在一定的負相關，農業就業人員素質低、農業載荷負擔沉重是導致這一結果的重要原因，加強對農村富裕勞動力的培訓，引導剩余勞動力入城再就業是農業規模化、集約化的重要一環，同時對農業就業人員進行培訓也十分必要。

5.政策制度對農業的增長起著日漸重要的作用。政府應從大政方針上給予農業階段性發展規劃，包括長期規劃和短期規劃，同時實施好相關政策，要讓農民知曉政策，規范執行政策，增強政策的執行力。

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