技术效率、技术进步与中国农业全要素生产率的提高——基于国际比较的实证分析，本文主要内容关键词为：生产率论文,实证论文,中国农业论文,技术进步论文,要素论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
中国是世界人口大国，人地资源矛盾相当突出。新中国成立以来，尤其是改革开放以来，中国农业的显著增长为世人所瞩目。中国农业增长的效率如何？这一直为学术界所关注。本文拟以全要素生产率（toral factor productivity，以下简称TFP）的测算为基础，通过国际比较的方法对上述问题进行考察，以期为推进我国农业的持续增长提供政策上的启示。
农业生产的跨国比较研究始于速水佑次郎和弗农·拉坦。近年来由于农业投入产出数据的完善，农业TFP已成为跨国农业比较的基准工具。农业TFP的核心涵义是指农业生产中各种投入要素的综合生产率，它是反映农业技术进步和农业资源配置效率的重要指标。目前，国外有许多学者通过运用数据包络方法（Data Envelopment Analyses，简称DEA）核算各国农业TEP并进行农业国际比较，如Fulginiti和Perrin(1997,1998)、Nin,Arndt和Preckel(2003)、Coelli和Prasada Rao(2003)运用DEA方法在发达国家和发展中国家之间进行比较研究，其研究结果为发展中国家改进农业增长效率提供了依据。目前国内使用DEA方法研究农业TFP的文献多集中在省际的比较，①运用国际多边比较方法考察中国农业TFP变动的研究则较为少见。
本文选取了具有相同资源禀赋条件，即人均耕地面积都较小的国家作为分析对象，运用DEA-Malmquist指数方法来测算这些国家的农业TFP变动，试图总结中国农业TFP变动规律及背后的原因，对中国与发达国家在农业增长效率方面的差距进行较精确的分析。
二、研究方法与数据说明
（一）研究方法
Fare等(1994)首次将DEA-Malmquist生产率指数方法在宏观经济分析中运用，并且还证明了Malmquist生产率指数与传统的索洛“剩余”法在内涵上是一致的。构造Malmquist生产率指数，须把各国看作生产决策单元，通过求解线性规划构造出每一期的最佳技术前沿，将各国在该时期的产出与技术前沿进行比较，对各国的技术效率和技术进步进行测度。
（二）数据说明
1.比较的国家及时间。根据中国人均土地面积较小的情况，本文对20个人均土地面积小于10公顷的国际③（荷兰、西班牙、希腊、德国、意大利、葡萄牙、马来西亚、巴基斯坦、印度尼西亚、毛里求斯、中国、菲律宾、印度、泰国、斯里兰卡、日本、韩国、越南、埃及和孟加拉）和3个新大陆国家（美国、澳大利亚、新西兰）进行比较。计算人均土地面积所采用的土地指标为各国农地面积，包括永久性耕地和牧地；人口指标为各国从事农业经济活动的人口数。④本文拟使用1961年之后的数据来进行比较，原因是中国在1959-1961年的农业危机之后开始重视粮食产量的增长和农业增产技术的研发。
2.农业产出及投入。本文使用的FAO农业产出指数以1999-2001年为基期计算得出，计算方法为Greary-Khamis多边比较方法⑤。农业投入包括土地、机械、劳动、牲畜、化肥和灌溉。土地变量包括永久耕地和永久牧地，耕地还包括五年以下的休耕土地，复种的耕地只计算一次；拖拉机变量包括农业中使用的轮式和履带拖拉机，将拖拉机的台数作为投入变量；劳动变量使用从事农业经济活动的人口数⑥，从事农业经济活动的人口数是指从事或正在寻求从事农业生产的人口，包括农场雇主、农场雇员以及家庭农场中的家庭成员；将包括天然肥和人工肥之和作为化肥投入变量；本文使用的牲畜投入量为“标准牲畜”，这是一个虚拟变量（由速水佑次郎和弗农·拉坦于1970年首次提出），转换系数为：水牛和牛为8.0；山羊、绵羊和猪为1.0；以灌溉土地面积作为水利基础设施的替代变量。
以上各国农业数据来源于联合国粮农组织FAO的AGROSTAT数据库。
三、实证结果分析
本文使用DEAP2.1软件计算malmquist指数，一共有23个国家的45个年度投入产出数据，需要计算23×(3×45-2)个线性规划。关于这23个国家的农业TFP的分析将涉及农业技术效率（Technical efficiency，简称TE）、技术效率变化（Efficiency change，简称EFFCH）、技术进步（Technical change，简称TECH）以及malmquist生产率指数这四个指标。本文主要关注中国的农业增长绩效，因此，在分析的时间上划分为四个阶段：1961-1970年、1971-1980年、1981-1990年和1991-2005年。在空间上，将不同特征的国家进行分组来比较：中国和印度由于在人口总量及人均土地规模方面具有相似性，所以单独列出进行比较；第一组国家是人均土地面积大于2公顷的国家，包括西班牙、荷兰、希腊、德国、意大利、葡萄牙以及马来西亚；第二组国家是人均土地面积小于2公顷的国家，包括孟加拉、埃及、印度尼西亚、日本、韩国、毛里求斯、巴基斯坦、菲律宾、斯里兰卡、泰国和越南；最后一组则是包括澳大利亚、新西兰和美国的新大陆国家。
（一）各国农业技术效率值(TE)
Fare等(1994)指出，宏观领域技术效率值的高低可以反映一国生产能力是否得到充分利用及经济结构是高度管制的还是竞争性的。农业技术效率值可引申为判断一个国家在农业领域内是否有效配置农业生产资源的标准。如果该指标小于1，意味着一国农业生产位于最佳技术前沿之内，在当前的要素投入水平上该国没有实现最优的农业产出，农业生产资源没有得到有效的配置；如果该指标等于1，则意味着一国农业生产处于最佳技术前沿之上，农业领域的资源配置有效率。
本文的计算结果显示：第一，技术效率值仅反映农业生产资源的配置效率，与人均土地面积的大小关系不大。在人均土地资源丰裕的三个新大陆国家中，美国和新西兰的技术效率始终为1，而澳大利亚的技术效率值则在0.68至1之间波动；人均土地面积超过2公顷的国家中，西班牙和葡萄牙的技术效率值近年来一直小于1，并呈逐年递减的趋势，而荷兰、希腊、德国、意大利和马来西亚的技术效率值则始终保持为1；人均土地面积小于2公顷的国家中，日本、韩国、孟加拉、毛里求斯以及菲律宾的技术效率值为1，而中国、印度、印度尼西亚、巴基斯坦、斯里兰卡、泰国以及越南的技术效率值则小于1。第二，中国和印度不仅在大部分年份中技术效率都小于1，而且技术效率值距离1比较远。尽管中国在1980年之后技术效率有了明显提高，但技术效率值始终小于1，说明中国农业生产处在无效率的状态，农业资源没有得到良好的配置以及充分的利用。例如，2005年中国的技术效率值为0.774，这意味着在2005年的农业投入水平之下，中国农业产出至少还应再增加12.6%。作为同中国一样的人口大国，印度的农业生产效率表现最差，农业技术效率值在整个研究期间呈持续下降的趋势。
（二）农业malmquist生产率指数的变动及其分解
1.各国农业malmquist生产率指数的年均增长及其分解。根据malmquist生产率指数的计算方法，malmquist指数值大于1，说明农业增长的绩效改善；反之，则意味着农业增长绩效恶化。在规模报酬不变的条件下，malmquist指数可以分解为EFFCH和TECH，据此可以判断一国农业TFP的变动是源于效率改善还是技术进步。
表2显示了不同特征国家malmquist生产率指数及其分解的EFFCH和TECH。第一，从总体上看23个国家的malmquist指数和TECH指数随时间推移在不断提高。同样是人均土地资源较少的条件，发达国家的农业增长绩效好于发展中国家，主要原因是技术进步的速度较快，而效率损失相对较少。第二，中国在1990-2005年农业TFP年均增长达2.6%，但在整个考察期间，这23个国家中农业TFP平均增长率最高的国家是德国、荷兰和美国，其中荷兰的农业TFP年均增长1.9%，德国和美国均为1.8%。美国和荷兰农业绩效历来较好，值得注意的是德国，德国的农业绩效非常好，这一研究结果与Trueblood和Coggins(2001)所得出结论也是一致的，但目前国内学术界对德国的农业发展状况关注却不多。第三，研究中的大部分国家在20世纪60-70年代农业技术效率均出现恶化，而在80年代后又普遍呈现了技术效率改善和技术进步显著的特点，中国农业增长绩效的恶化与改善同世界其他国家的变动趋势具有一致性。中国和印度两个农业和人口大国，在60-70年代的EFFCH不断下降，这说明两国农业生产效率的恶化是导致两国TFP下降的主要原因。20世纪80年代，效率的改善是中国农业全要素生产率增长的主要原因，而在90年代，效率改善和技术进步则共同成为推动中国农业全要素生产率增长的因素；但印度农业效率的低下始终阻碍着印度农业TFP的提高。
2.农业技术创新国与追赶国。按照Fare等(1994)的定义，技术创新国应满足三个条件：第一，TECH指数始终大于1，这表明该国的农业技术在不断进步；第二，如果以t时期技术为参考技术，该国农业t+1期产出与t期最大可行产出(Maximum feasible production)的距离函数值大于1，这表明该国在t+1时期由于技术进步，所以使得产出突破了前期的最大可行产出；第三，如果以t+1期技术为参考技术，该国农业t+1期产出与t+1期最大可行产出的距离函数值等于1，这表明在t+1时期，该国仍然处在技术前沿之上。在各个时期满足以上三个条件的国家因为其不断推动技术前沿的进步被称为技术创新国。同时，技术追赶国的特征是EFFCH大于1，这说明追赶者的技术效率出现改善。
本文研究结果显示：荷兰、德国、美国始终处在技术创新国的位置；中国在20世纪80年代之后是农业技术的追赶国。改革开放以来中国水稻、小麦和玉米等农作物的栽培技术不断突破，但在技术进步年增长率方面，相比荷兰、美国和德国这样的农业技术前沿国来说，差距仍然不小（见图1）；人均土地面积较小的发展中国家，如孟加拉、印度尼西亚、菲律宾、泰国、越南等国，在60-80年代农业技术进步不显著，这与Fulginiti和Perrin(1997)对包括几个重要的东南亚国家在内的18个发展中国家的农业TFP的研究结果一致。但90年代以来，这些国家技术进步非常迅速，原因可能是90年代以来上述发展中国家经济增长较快，农业技术在研发投入上得到了较好的支持。
图1 中国、德国、荷兰、美国技术进步增长率
四、中国农业增长的绩效分析
（一）中国农业TFP的变动特征
如果将上述计算结果中的中国农业的TECH、EFFCH与农业TFP的年度变动均以1961年作为基期，令1961年的值为100进行指数化，⑧并分别定义为农业TFP指数、技术进步指数以及技术效率指数，则结果如图2显示：中国农业TFP指数和农业技术进步指数的变动趋势在1963年之后出现了明显的背离，而农业TFP指数和农业技术效率指数则存在基本重合的变动趋势。可以认为中国农业TFP指数变动的主要影响因素是农业技术效率，农业资源配置的效率是中国农业TFP变动的主要影响因素。
中国农业改革的实践证实了上述推断。中国农业TFP的变动同中国农业的制度变革在时间节点上具有重合性。1961-1980年中国农业TFP持续下降的原因已被经济学家所认同，即农业生产的集体制对农业资源配置的扭曲；1980年之后，中国农业生产的集体制转变为家庭联产承包责任制，到1983年底，超过90%的农户参与家庭联产承包责任制，中国农业TFP出现显著的提高；1984年农业生产制度变革对农业生产的刺激作用释放完毕之后，中国农业技术效率呈现逐年下降的趋势，直到1992年，价格的市场化改革使农业资源实现优化配置，促进了农业TFP增加；从2000年至2005年，中国的技术效率没有延续1991年之后持续增长的趋势，这除与价格激励作用释放完毕的因素有关外，还与涉及农业生产要素进一步优化的制度的僵化有关。农业资源配置对中国农业TFP的影响作用很大。
（二）中国农业资源的配置
运用DEA计算各国的技术效率值的过程中，我们也核算出各时期农业各投入的松弛变量(Slack)。按照Cooper-Gallegos定理，在每一期内必须有一个投入要素是零松弛的。本文的实证结果中，化肥投入是零松弛的，即中国农业充分使用了化肥投入，与林毅夫(1992)得出的中国农业增长主要依赖化肥投入增长的论断相似。重要的是，实证结果并没有如一般人们所设想的，土地是零松弛投入变量。相反地，中国土地投入、劳动投入以及灌溉投入均存在松弛，即土地、劳动及农业灌溉投入均存在过度投入的情况。
图2 中国农业TFP、农业技术进步与农业效率改善指数变动情况
中国农业劳动过度投入的原因是比较直观的，中国农业人口在建国之后始终增长较快，但城镇化水平没有得到相应提高，农村中的剩余人口较多。劳动投入在45年中有42年存在过度投入的状况，但农业劳动过度投入比例呈现先增加后减少的变动趋势，1964年至1984年间，过度劳动投入比例逐年增加，1985年后逐年下降，1985年农业劳动过度投入比例达109.7%，农业中存在一半的过剩人口，到2005年这个比例已经下降为41.5%，上述变动基本反映了中国农业人口数量的变动趋势以及20世纪80年代政府部分开放人口流动的政策效果。过度灌溉投入比例在1975年至1987年一直在20%以上，90年代农业灌溉市场化改革之后，过度灌溉投入比例持续下降直到2002年以后灌溉投入出现了零松弛的情况。如果观察土地投入情况，则可以发现中国在1961-2005年的45年中有36年的土地存在过度投入，由于本文土地投入的数据并没有计算农业复种情况，因此可能土地过量投入情况更为严重。过度土地投入比例从20世纪70年代后半期出现显著增加，此后一直在42.4%左右波动，没有显著的下降趋势。2000年之后由于城镇化的迅速推进，过度土地投入比例出现了少许下降，但也一直维持在30%以上。根据姚洋(2004)的研究结果，更自由的土地转让权对农业产出的增加有正面的影响，本文的实证研究结果进一步证明，固定的土地制度对中国农业TFP的提高具有负面的影响。而且与土地制度相伴随的人口流动制度以及滞后的城市化进程也阻碍了农业TFP的提高。土地和劳动的低流动性导致中国农业的技术效率无法快速提高，从而使得中国农业尽管技术进步显著但农业TFP的增长幅度却不大。因此，本文认为提高土地和劳动的流动性应成为今后改善中国农业增长效率的主要途径。
五、结论
本文使用联合国粮农组织(FAO)各国农业投入产出的数据库，运用DEA方法测算包括中国在内的20个人均土地资源较少的国家，以及美国、澳大利亚和新西兰3个新大陆国家的农业全要素生产率malmquist指数，对1961-2005年上述23个国家的农业TFP的增长进行研究。我们发现：第一，同样是人均土地资源较少的条件，发达国家的农业增长绩效好于发展中国家，除美国和荷兰外，德国的农业增长绩效比较突出，这值得我们进一步研究。第二，研究中的大部分国家在20世纪60-70年代农业技术效率出现恶化，而在80年代后又普遍呈现了技术效率改善和技术进步显著的特点，中国农业增长绩效的恶化与改善同世界其他国家的变动趋势具有一致性。第三，中国农业TFP变动特征说明，农业TFP的提高同农业领域内的资源配置效率有显著的关系，这和理论界普遍认为的技术进步是促进农业TFP增长的主要因素的观点不完全一致；中国农业中土地和劳动的低流动性导致了中国农业生产资源的配置效率较低，影响了中国农业增长绩效的改善。上述结论表明中国农业领域需要新的制度供给以促进土地和劳动的进一步流动，当然这有待于学术界进一步深入研究。
注释：
①主要文献有：顾海、孟令杰(2002)，江激宇、李静、孟令杰(2005)，陈卫平(2006)，李录堂、薛继亮(2008)。
②此处的最大可行产出集的边界即为技术前沿。由于仅从投入和产出数量角度定义技术，因此只要决策单元在既定投入数量下达到最大产出，该决策单元就可以称作技术领先者，而不管决策单元以何种形式进行生产。
③速水佑次郎和弗农·拉坦曾选取了44个不同人均土地规模的国家来进行农业劳动生产率和土地生产率的比较，本文在此基础上选取20个人均土地面积小于10公顷的国家进行比较。
④限于篇幅，此处难于一一列出计算结果。
⑤Greary-Khamis多边比较方法是Greary于1958年建立，后经Khamis不断完善，现在成为联合国、欧盟以及OECD等国际组织广泛使用的国际比较项目中的总产出计算方法。该方法主要依赖参考价格和购买平价两个工具，具体推导过程由D.S.Prasada Rao(1993)给出。联合国粮农组织使用Greary-Khamis方法计算国际农产品的可比较价格涉及全世界103个国家185种农产品，其研究水平较高。
⑥此处本应使用农业劳动投入的流量数据，但由于目前没有对此数据有好的统计方法，所以本文以各国从事农业经济活动的人口数据作为替代变量，使用农业人口数可能会过高估计农业劳动投入量，过高估计的程度依赖于一国经济发展水平。
⑦中国在1981-2005年是较好的技术追赶者，技术效率(EFFCH)大于1且技术进步(TECH)大于1，技术进步的增幅也较大。
⑧这实际上是计算出了malmquist指数的累计变化。
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