中国农业的发展动力：生物技术进步、市场化和土地租赁，本文主要内容关键词为：中国农业论文,技术进步论文,土地论文,生物论文,动力论文，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。
中图分类号 F301.2
文献标识码 A
文章编号 1000—2456（2006）01—0016—14
中国的农村经济面临着一些问题。农村地区地方政府的税收难以给农民提供充足的公共服务。农村金融系统的改革举步维艰，阻碍着农业的发展。政府在农村开展的脱贫计划，难以真正落实到老少边穷地区的大多数农民头上。农业部门要想成长为中国经济发展中更加平等的一员，必须对影响农村居民生活的这些制度进行根本性的变革。
农村的政治经济状况虽然面对严峻挑战，但改革时代的农业生产还是取得了十分可观的成绩。在1990年代，中国的人均粮食产量达到了与发达国家相似的水平；1983—2003年食品出口的增长表明，中国农民现在已经能在国际市场上展开竞争；农民的收入大为提高，自1990年以来平均每年增长4％[1]。这个时期有上亿农民摆脱了贫困。农村家庭收入的不平等在1980年代和1990年代初曾经快速扩大，但自1990年代末以来这种差距实际上已开始缩小。[2]
我们认为，对于决定着中国农业不断进步的三个关键因素，人们并没有给予足够的重视。这些因素是：资金充足而有效的农业研发系统，包括取得生物技术突破的能力，农产品市场的长足进步以及尽管仍不成熟但正在日益发挥作用的土地租赁市场。对于今天的中国农村来说，如果能通过良种培育、专业化和市场化来提高农民的生产力，保证他们能够更有效地利用耕地（中国农村最稀缺的商品），那么农业部门将会在未来取得更出色的成绩。因此，本文将讨论这三个关键因素会对农民的生活起到怎样的正面影响。
农业技术和生产力的提高
无论是发展中国家还是发达国家，科学家和决策者都承认农业技术对提高生产力的重要作用。对于技术在美国和日本农业部门发展中提升总要素生产力（total factor productivity）的重要性，研究者已有很多讨论①；在发展中国家，Rosegrant and Evenson说明了新植物良种的推广对印度总要素生产力的重要性；Pingale,Hussein and Gerpacio则评论了绿色革命在南亚和东南亚各地所做出的贡献。[3]
整体生产力在世界其他地方虽然受到重视，但人们对它在中国农业经济中的情况却所知甚少。人们更多地关注中国局部生产力指标的提升，如收成和产量。在中国的改革开放时期，主要粮食作物大幅度持续增长，被视为这个国家取得的伟大成就之一[4]。水稻、小麦和玉米的产量从1982到1995年大幅提高（图1，每张图中的上面那条线）。从1980年代到1990年代初，水稻产量提高了20％，小麦产量提高了80％，玉米产量提高了95％。1980年代初耕地和劳动力投入曾有所下降，1980年代后期和1990年代则趋于稳定，但是肥料和杀虫剂等物质投入却迅速增长，水稻的年均增长率为32％，小麦为26％，玉米为30％。[5]
最近的投入水平和价格趋势突显出技术的重要性（图1，下面那条线）。物质投入的提高是改革初年产出增长的基本因素，但在1990年代，肥料和杀虫剂使用量的年增长率开始下降。在本世纪初，中国许多地区已经在大量使用肥料和杀虫剂。另一些与发展有关的因素，如工业工资的上升（这提高了农业劳动的机会成本）、环境意识的提高和资源的限制，意味着农民将来必须减少投入。由于各国的农业投入都会进入一个停滞期，产出的扩大只能更多地依靠技术变革。
图1 中国水稻、小麦和玉米的主要种植省份，1979—1995
说明：作者据Divisia-Tornquist公式化计算。
资料来源：对数据和方法的全面说明，见Songqing Jin,Jikun Huang,Ruifa Hu and Scott Rozelle,“The Creation and Spread of Technology and Total Factor Productivity in China”,American Journal of Agricultural Economics,Vol.84,No.4(November 2002),pp.916—930.
技术对农业整体要素生产力的贡献
文献对中国谷物种植的总要素生产率的评估一直存在争议，得出的结论也大相径庭。数据不足和计算总投入方式的迥异，也许可以解释这些争论以及为什么改革前后生产力研究存在不确定性②。为了克服这个问题，我们利用国家物价局在过去20年里收集的信息，对生产成本进行了统计学分析③。统计局从20，000多个样本家庭采集农民对各主要粮食作物所投入的生产成本（包括土地、劳力、肥料、杀虫剂、种子、机械、雇工等各种成本），每个农民也要说明他们的全部主要投入数量以及每一种作物的全部收成和所得。
虽然在不同的时间和地区存在差别，但大体上说，在改革时代，中国的总要素生产力的年均增长率为2％（图2）④。这个2％的增长率高于人口增长率，而且从国际标准看也是很高的，与20世纪的美国和第二次世界大战后的日本相同。中国的增长率有时间上的波动。所有谷物的总要素生产力在1980年代迅速提高（年增长5％以上），但这种不同寻常的增长不可能维持下去。事实上，在1980年代的后5年里，总要素生产力的增长便陷于停滞——在我们的样本省份，1990所有作物的平均总要素生产力与1985年处在同一水平上。但在1990年代总要素生产力再次开始增长。
为了衡量生产力增长的不同因素的重要性，我们把总要素生产力的成长分解为两个时期：1981—1984和1984—1995⑤。制度变革肯定很重要（这是表1第6列中的第3、4行的余数），但是对水稻的分解结果显示，技术也是1980年代早期推动总要素生产力快速提高的关键因素之一，使总要素生产力的年增长率提高了6％（增长率的总数为63.6％）。考虑到1980年代初中国的农业推广和灌溉系统的恶化，技术对总要素生产力的这种正面贡献就更加令人瞩目。我们的分析表明，这些问题（大概与集体所有制的崩溃有关）对总要素生产力的负面影响是3％（第4列第2、5行）。
因此，从1984年到1995年（表1，第5—7列），技术是决定总要素生产力提高的惟一因素。如果不是另一些因素——如灌溉系统的维护问题——大大降低了总要素生产率的提高（第5行），技术改良本来可以使总要素生产力再提高2.2％（第1列），而不是实际的增长率1.1％（第7行）。对小麦和玉米的分析中得出的发现与水稻相似。在1980年代初和1990年代，农业生产力的增长动力一直是技术。
新良种
总要素生产力在过去的提升证明了中国农业技术的开发力量，而未来的增长有可能更加依赖农业研发计划，特别是中国能否提供新的良种。这一节首先讨论中国的农业研发部门已经提供的良种数量，以便找到总要素生产力的来源及其继续改进的潜力。接下来考察良种的质量，最后谈谈农民采用新良种的意愿。
中国在1980年代和1990年代建立了发展中国家最强大的研发系统，农业科学家和农业推广体系在全国推动和普及农业技术。在改革年代，育种专家源源不断地提供水稻、小麦和玉米良种（表2）⑥。例如，每个水稻种植省份的育种专家，每年都能提供20个水稻新品种。虽然在小麦和玉米种植区良种数量较少，但也逐渐增多。
中国的育种工作也提高了种子库的质量。利用对每一个重要良种进行检验的实验田，品质得到一定程度的提高，我们把这一变量称为“前沿收成”（yield frontier）。前沿收成是通过任何一个良种在各省农田中某年的最高试验产量确定的。前沿收成的时间趋势被用来衡量目前农民采用的技术的最终潜在收成。⑦ 据我们测算，前沿收成每年平均提高2％。
图2 水稻、小麦和玉米的总要素生产率指数（播种区加权平均数）1979—1995
说明：对数据和方法的全面说明见Songqing Jin,Jikun Huang,Ruifa Hu and Scott Rozelle,“The Creation and Spread of Technology and Total Factor Productivity in China”,American Journal of Agricultural Economics,Vol.84,No.4（November 2002）,pp.916—930.
表1 水稻的总要素生产率增长的来源
1981-1984 1984-1995
总要素生产力
弹性[a]
年增长率[b]
增长原因年增长率
增长原因
增长率[c] %[d]
增长率 %
良种更新(VT2)
0.28
21.47 6.0163.61
7.81
2.19
197.01
农技推广
-0.02
2.03 -0.04
-0.43
3.96
-0.08
-7.14
水灾指数
-0.01
29.02 -0.18
-1.93
9.26
-0.06
-5.19
干旱指数
-0.02
-13.170.21-2.26
1.24
-0.02
-1.80
灌溉指数
-0.34
0.70 -0.24
-2.58
1.29
-0.44
-39.50
余数 1.2156.62
-0.30
-143.94
实际增长率 9.45100
1.11
100
a 与每个因素有关的总要素生产力的弹性，是据表5的水稻模型中的系数计算出来的。
b 总要素生产力增长率和要素增长率是按最低的公正估算值计算。
c 每个要素贡献的增长率，是用要素增长率（第2列）乘以弹性（第1列）计算出来的。
d 每一种要素所解释的总要素生产力增长的百分比，是第3列中的相应数字，除以总要素生产力的总增长率（1981—1990年为9.45％）。
对数据和技术的全面说明，见Songqing Jin,Jikun Huang,Ruifa Hu and Scott Rozelle,“The Creation and Spread of Technology and Total Factor Productivity in China”,American Journal of Agricultural Economics,Vol.84,No.4(November 2002),pp.916—930.
也许令人吃惊，农业技术推广系统在改革年代虽然已经瓦解，然而中国的研究者不但提供新良种，而且农民也接受它们。事实上，他们采用新技术的比例，一般只有在最发达国家的农业经济中才能看到。为了对此做出评估，我们采用了良种更新变量，即农民每年用来种植新良种的平均种植面积⑧。在1980年代和1990年代，中国农民每个耕作季都更新20％—25％的种子。换句话说，中国农民大约每4至5年就把他们的种子彻底更新一遍。其他国家这方面的信息报道不很全面，但对美国的农技推广人员的采访表明，一些最先进的国家更新技术通常也要花大约3—4年，这跟中国的农户差不多。与此相比，据对印度国家科研管理官员的采访，印度农民更新全部种子大约要花8—10年。中国农民的土地里良种的迅速更新，与从农户研究得到的数据是一致的。[6]
表2 中国水稻、小麦和玉米生产省份的农民种植的主要良种总数和平均数
水稻
小麦
玉米
总数 各省
总数 各省
总数
各省
平均数 平均数
平均数
1982 379
24
211
15
130
10
1983 333
21
274
20
130
10
1984 380
24
277
20
130
10
1985 424
27
313
22
156
12
1986 419
26
303
22
156
12
1987 373
23
313
22
156
12
1988 381
24
301
22
130
10
1989 365
23
337
24
143
11
1990 412
26
333
24
156
12
1991 395
25
350
25
156
12
1992 403
25
338
24
156
12
1993 392
25
341
24
182
14
1994 416
26
330
24
182
14
1995 391
24
311
22
208
16
说明：表中的数字是我们样本中的16个水稻种植省份、14个小麦种植省份和15个玉米种植省份的总数。16个水稻种植省份是黑龙江、吉林、辽宁、河北、江苏、安徽、湖北、湖南、江西、浙江、福建、广东、广西、云南、贵州和四川。这16个水稻种植省份占1995年中国水稻种植面积的90％。14个小麦种植省份是河北、山西、江苏、安徽、山东、河南、四川、甘肃、贵州、黑龙江、湖北、陕西、云南和新疆。这14个小麦种植省份占1995年中国小麦种植面积的92％和产量的95％。13个玉米种植省份是广西、河北、黑龙江、河南、江西、吉林、辽宁、山西、山东、陕西、四川、新疆和云南。这些玉米种植省份占1995年中国玉米播种面积的89％和产量的92％。
资料来源：作者从农业部收集的数据。
农作物的生物技术研究
全世界都在争论植物生物技术的前景和危险，人们在大量的技术突破带来的乐观态度与许多地方消费者的强烈反对之间摇摆不定，而植物生物技术发明的来源却出现在似乎最出人意料的地方——中国。已经取得的发明并非装饰门面的变化。中国的科研群体在认识水稻基因组的结构和功能、利用农杆菌（agrobacterium）改良棉花和水稻以及改良其他谷物新方法方面，投入了大量精力。[7]
中国在1980年代中期才开始实施国家级的植物生物技术规划，比大多数发达国家落后若干年，但它的规划进展迅速。世界其他国家的大多数生物技术研究都是由私人提供经费，与此不同，中国的几乎所有的研究都是由国家提供经费。据我们访问植物生物技术实验室时得到的信息，科技部对植物生物技术的资金投入，从1986年的1600万元增加到1999年的9300万元。据估计，按购买力平价计算，中国在1999年对植物生物技术的总投入是1.12亿美元。中国在1999年花的钱超过了所有发展中国家的总和。
近年来，中国加强了植物生物技术研究的力度。2000年中国的高层领导人决定，在2000—2005期间年把经费增加4倍。据中国农业政策中心最近的调查，中国在2003年用于植物生物技术的经费按平价计算大约是3.5亿美元，全部农业生物技术（植物、动物和微生物）的投入为5.70亿美元。
[8] 简言之，政府每年花了5亿多美元，这接近于美国政府对生物技术研究的支出。⑨
中国科学家利用这些资金，用先进的仪器设备合成、分离和克隆新的植物基因和转基因。在1997年启动一项水稻功能基因组研究计划后，水稻研究者利用AC／DS转座子⑩ 和T—DNA嵌入方式，建立了水稻基因突变池（mutagenesis pools）。生物技术专家还启动了拟南芥菜（Arabidopsis）的功能基因组研究。(11) 我们对中国植物生物技术实验室的调查表明，截止到2000年，至少有50多种植物和120多种功能基因被用于植物基因工程。中国在转基因植物方面，已经成了全球的领导者（虽然在研究方面确实落后于工业化国家）。
中国的科学家也提供了一系列令人印象深刻的新技术。从1996到2000年，中国的基因工程安全管理局批准了251种转基因植物、动物和微生物的种植实验、环境释放或商业化。近年来商业化的步伐有所放慢，但这只是部分地反映着一种谨慎态度，中国新的管理系统需要时间去适应实验室里的快速突破。
在世界其他地区，40％以上的试验与转基因玉米有关，而中国政府对粮食安全的关切却反映在其他国家很少关注的重要作物和问题的研究上。抗螟虫、蜡蝉（采用Bt和CpTI基因）和白叶枯病（Xa21）——这是中国的三种主要的水稻害虫——的转基因水稻，至少已经通过了两年的农田实验。中国生物安全管理委员会在2004年底批准了一部分水稻良种，认为它们已经完成了科学准备工作，可以进行商业化种植。研究人员还培育出了抗BYDV（BYDV：大麦矮黄病毒（Barley yellow dwarf virus）的转基因小麦，已经进入农田试验和环境释放阶段。科学家正在进行转基因马铃薯、花生和卷心菜这类蔬菜的良种试验，因为这些作物的商业价值有限，世界其他地区的私人公司很少对它们感兴趣。由国家的公共资金主导的研究体系为研究人员提供了强大的激励，研究能够提高产量和抵抗病虫害的转基因作物。在工业化国家，全部农田试验的45％是为了改进产品品质，只有19％是为了防止虫害。而在中国，90％以上的农田试验是以抵抗病虫害为目的。
虽然作物的商业化仍限于Bt棉花，但棉花试验表明，转基因作物能够大幅提高生产力。自1997年开始采用以来，中国有500万农民种植了转基因棉花。“绿色革命”组织的一些人批评说，大部分好处都落到了富裕农民手里，其实不然，几乎所有的农民都分享到了它带来的好处。例如，在种植Bt棉的土地中，有80％以上属于耕地不到一公顷的农民[9]。75％以上的家庭人均收入不到两美元。此外，不但农民的生产成本下降，产量提高，杀虫剂用量的减少也大大降低了棉农自述的发病率。(12) 在不久前对投产前的转基因水稻检验中，也有生产力和健康状况得到改进的类似报告。
商品市场的出现
价格和市场改革是中国从社会主义经济向市场经济转轨的关键因素。但政策是逐步实施的[10]。例如，1970年代末最初的改革仅仅是为了提高农产品的收购价格，允许少量的地方贸易。具体的改革政策包括逐步提高农产品收购价格，使其与市场价格持平，减少收购补贴，放宽各种农产品的剩余产量上市流通。
随着时间的推移，政府对市场化改革的态度也越来越开放。负责经济改革的干部更愿意把市场作为整个经济生活中资源配置的首选手段，因此也增强了开放农业市场的愿意。自1980年代以来，中国的改革家同意扩大农民的经营自由，逐步放开了国家的粮食系统，减少了禁止跨省贸易的规定，日益允许私人经营农产品。
然而，许多领导人把农业及其在国家粮食安全中的作用放在一个特殊的位置上，这使中国的粮食政策多变[11]。事实上，从1980年代中期到1990年末，至少有3次反复，官员先是放开商品市场，然后又收紧政策。中国的高层领导曾经鼓励发展省内粮食市场，但后来又禁止跨省贩运粮食。政策有时鼓励专业化和结构性改革，有时又鼓励自给自足。在1990年代，私人粮商已经成为城乡之间粮食贸易的纽带，但是直到1998年，法律是禁止他们从事这种贸易的。因此，中国的政策从总体上说虽然鼓励市场化，但是需要说明的是，这种忽上忽下的政策在今天阻碍着健全的市场的形成。这对我们的论题有重要影响，因为有效的市场——无论是典型的竞争性市场还是其他可行的市场类型——能够给贸易和粮食的专业化提供便利，从而也能增加农民的收入。
市场一体化
我们可以根据国家工商管理总局和吉林省粮油信息中心的价格数据，研究同一地区和相隔遥远的不同地区在不同时间的市场价格波动(13)，也可以利用我们所掌握的水稻、玉米和大豆的价格资料，来考察中国农村在1990年代初、1990年代末及2000年后商品市场一体化的程度以及市场间价格并轨的情况。(14) 从这些价格数据看，尽管市场化政策时断时续，中国的市场功能却在日益完善。
对照1980年代和1990年代初的市场一体化的分析与1990年代末的类似分析（表3），可以看出，改革时代的中期（1988—1995）是市场开始出现的时期，有20％—25％的市场表现出价格联动迹象。在1990年代末，我们看到这一比例与1990年代中期相比有了很大提高。以玉米为例，一个市场上的价格以89％的幅度与另一个市场的价格同时发生变化（表3第2列）。而在1990年代初只有28％。大豆、籼米及粳米的价格一体化程度也有类似的提高（第2—4行）。
表3 检验市场一体化的两地市场联动百分比（Dickey Fuller检验法）1989—2000
商品
1989-1995 1996-2000
(两个市场价格联动的%)
玉米
28% 89%
大豆
28% 68%
大米,黄河流域(以粳米为主) 25% 60%
大米,长江流域和华南(以籼米为
主)25% 47%
说明：两个时期的结果所采用的数据，来自国家工商行政管理总局和吉林粮油信息中心。对1995年后的数据全部介绍，见Jikun Huang,Scott Rozelle and Min Chang,“The Nature of Distortions to Agricultural Incentives in China and Implications of WTO Accession”,World
Bank Economic Review，此外，对1995年以前数据的介绍，见Albert Park,Hehui Jin,Scott Rozelle and Jikun Huang,“Market Emergence and Transition:Transition Costs,Arbitrage,and Autarky in China's Grain Market”,American Journal of Agricultural Economics,No.84
(February 2002),pp.67—82.
这些趋势一直延续至今。例如，东北地区的玉米价格现在有着更密切的联动关系（图3，A和B）。在小图A中，我们绘制出了大连港的当地价格与黑龙江三个市场的价格，选择这三个市场是因为它们是东北地区距大连最远的市场。不同市场的价格水平因时而异，但是从2001年12月到2003年2月，大连每公吨价格始终高出黑龙江127美元左右。据我们的采访，从黑龙江到大连的总运费是每公吨在126—128美元之间。在同一时期，三个黑龙江市场的价格几乎完全同步变化。在辽宁省西部和中部的两个市场与大连港之间，也可以发现类似的价格变动模式（小图B）。实际上，辽宁省两个粮食主产区的价格的同步变化甚至超过黑龙江省的市场。对这一发现不必惊奇，因为辽宁是一个面积较小、交通和通讯条件更优越的省份。
距离更大的市场之间的价格变动模式，也显示出类似的联动现象（表4，A和B）。自1990年代中期开始，北方的大连和华南的广东及福建的价格即出现联动现象。近年来这些市场的同步关系甚至变得更加密切。广东和福建的几乎每一次价格变化，也都可以在大连看到。把图4的A和B中的数据与图3的数据放在一起，强烈显示出北方的黑龙江的价格取决于华南的广东和福建的粮食需要及玉米存量。大豆和其他作物也有类似的情形。[12]
交易成本和运输斜率
在考察中国的空间价格关系时，可以绘制一张运输斜率图。这个斜率图按每个市场与主要港口之间的距离标明价格。例如，图5A显示东北港口城市大连和东三省——辽宁、吉林和黑龙江——在加入世界贸易组织后的2001年12月—2003年2月期间的玉米价格。下斜线（港口的价格高，离港口越远的市场价格越低）表示的价格趋势，说明了存在着一个功能正常的市场。例如，在距大连港1000公里的市场（如吉林的市场）上，每公吨的平均价格要比大连的价格低70元左右（低6％），黑龙江的价格更低。在考察华南的大米价格时也出现了同样的情况（见图5A）。其实，类似的模式适用于任何时间的所有谷物。[13]
利用这张运输斜率图，我们可以提供另外两个证据，它们说明中国正在形成更加有效的市场和运输网络。首先，假如我们按年份列出1998—2000年的价格数据，运输斜率线的斜率会随着时间而减少（表4第1—3行）。其次，结果表明中国的运输斜率图与美国的情况相似（表4第1—3行对第4行）。在列出密西西比河流域谷物的类似数据并进行类似的回归计算时，我们也发现了与中国相似的空间价格模式。换言之，如果我们的发现代表着中国和美国的平均运输斜率，则这些结果表明中国内地的粮食因运输和基础设施的薄弱而流通不畅的时代已经结束，中国不断加大道路等基础设施的投入已经见到成效。
私人粮商的出现也对市场效率做出了重要贡献。在计划经济时代，营销受计划的控制。大多数商品是通过国有商业渠道进入城市。批发零售都要经过国家批准，而且存在着地区分割。但是近年来，私人贩运活动出现了真正的爆炸性增长。虽然对私人贸易的规模难以估算，特别是没有官方的统计数字，但作者在2001年对批发商、进口商、零售商和粮食官员所做的调查，推算出了在一些沿海主要城市从事粮食贸易的批发商的大体数量。这一数字是巨大的。根据这项调查，广州做大米生意的商人在5，000人以上，上海从事小麦生意的商人超过3，000人，北京做玉米生意的也超过3，
000人(15)。我们从访谈中得知，由于激烈竞争，大宗批发价和零售价之间的差距是以分计，比运输成本还少。
从这些发现可知，中国的状况与John MacMillan的观察是一致的：中国逐步实行的市场化改革是一种引入竞争的改革[14]。换言之，随着越来越多的商人进入市场，市场也变得更加富有竞争力，而官员的对策是进一步放松对原国有企业的管制。这种放松管制的做法，既表现为国营粮食部门的商业化，也表现为私营商业部门的出现。在这一过程中，中国出现了数万个做粮食生意的个人。同时它也导致了市场一体化程度的提高和交易成本的下降，减少了国家用传统的指令性管制方式控制市场的能力（如制定价格，或只允许一个政府部门或一部分私商经营一个地区的商品）。我们的发现表明，如果国家领导人将来想控制市场，他们就只能用某种新的干预方式了（如美国人采用的最低价格管制），即以间接的方式，而不是强迫商人。
图3 黑龙江、辽宁和大连（元／吨），2001.10—2003.2
资料来源：吉林粮油信息中心
表4 根据市场与港口的距离（单位：千公里）
美国和中国的玉米、大豆和大米的价格变化（1998—2000）
玉米
大豆
稻米
1998
-4%
-10%
-10%
1999
-4%
-11%
-9%
2000
-3%
-8%
-7%
2000
-5%
-3.5% -8%
资料来源：吉林粮油信息中心。对数据的全面介绍见Jikun Huang,Scott Rozelle and Min Chang,“The Nature of Distortions to Agricultural Incentives in China and Implications of WTO Accession”,World Bank Economic Review,Vol.18,No.1(2004),pp.59—84.
图4 广东、福建和大连的玉米价格（元／吨）1996.1—2003.2
资料来源：吉林粮油信息中心
土地租赁市场
农村经济要想从更完善的商品市场和外出务工机会中充分获益，功能健全的土地租赁市场是不可缺少的。(16) 外出务工的家庭需要能把自己的土地租出去，无法派劳动力外出务工的家庭，也需要有办法得到更多的土地。然而，并非总是存在着开放、活跃和高效的土地租赁市场。在很多国家存在着重重障碍，使有效的土地租赁市场难以出现，这些障碍来自高昂的交易成本和政府的限制。[15] 从国际范围看，许多发展中国家尚未形成耕地交易的有效的土地租赁市场，它们对减少贫困几乎不起作用。
在改革开放的头15年里，中国的农田租赁市场也十分可怜，农户很难获得更多的耕地。(17) 对全国200个村庄的调查显示，租种或出租土地的农户寥寥无几。(18) 在1988年，只有0.5％的家庭租种土地。甚至在1990年代中期，出租的农田也不到3％。关于农户为何没有出租更多的土地存在着争论，但事实依然是，在有过剩耕地的人把土地转移给需要的人过程中，市场的作用很小。
自1995年以来，耕地租赁市场的形成速度开始加快。从1995年到2000年，租赁的耕地数量翻了一番，达到7％(19)。2000年以来增速依旧。据国家统计局的一项全国性调查，2002年有9.5％的家庭租种土地(20)。2003年租种土地的家庭超过了10％(21)。事实上，有些省份土地租赁的比例更高。比如据我们调查，浙江有25％以上土地被出租(22)。
图5 中国东北各地市场按同大连港的距离的玉米价格变化，2000—2003年
资料来源：吉林粮油信息中心。对数据的全面介绍见Jikun Huang,Scott Rozelle and Min Chang,“The Nature of Distortions to Agricultural Incentives in China and Implications of WTO Accession”，World Bank Economic Review,Vol.18,No.1(2004),pp.59—84.
耕地租赁市场的发展是相当快的，虽然仍不能满足全部需求[16](23)。事实上，尽管直到1990年代末还几乎不存在租赁活动，但中国已经接近于达到正常水平。全国的耕地租赁水平（10％）仅仅落后于亚洲（16％）6个百分点。[17] 此外，在一些繁荣地区，例如浙江省，许多家庭都离开土地从事其他挣钱活动，耕地租赁水平已经接近于1920—1930年代的比例（30％—40％）。因此，耕地租赁市场在15年前虽然还处在微不足道的水平上，但它们已经变得更加普遍，正在为一些地方的农民提供更多他们所需要的土地。
促进效率与平等的作用
除了规模的扩大外，也有迹象表明，耕地市场提高了效率，正在发挥着促进经济发展的作用，而且没有对平等造成负面影响[18](24)。我们尤其希望搞清楚，那些外出务工或在当地从事非农劳动的人（即干农活很少的人）是否更乐于把土地租给别人。我们还想搞清楚， 以务农为主的家庭是否愿意租种更多的土地。
表5 中国主要地区劳动和土地市场的主要数据（据2002年国家统计局数据库）
全国
华北
沿海
华中
西南
和西北
农户样本数量 54,590 12,390 14,680 14,860 12,660
人均收入的平均值(元) 2,681
2,646
3,894
2,392
1,794
农业生产(%) 37%
38%
28%
41%
41%
工资收入(%) 25%
28%
31%
21%
19%
汇款(%)
9%
6%
10%
13%
8%
个体非农经营(%)
29%
28%
31%
25%
32%
100%
100%
100%
100%
100%
有非农产业的农户(%) 10.7%
7.3%
14.4%
11.1%
9.2%
外出打工的农户(%)
37%
25%
35%
47%
37%
非农劳动月数 10.0
8.3
13.7
9.2
7.6
外出打工月数 4.1
2.3
4.5
5.4
3.6
土地(亩)
1.62
2.14
1.00
1.31
1.37
农户租种土地比例(%) 9.5%
7.1%
9.4%
10.4%
7.5%
出租土地的比例0.51
0.48
0.59
0.50
0.44
资料来源：据国家统计局2001年在社区一级进行的全国家庭调查计算，见Klaus Deininger,Songqing Jin and Scott Rozelle,“Rural Land and Labor Markets in the Process of Economic Development:Evidence from China”,Working Paper,Washington,DC:World Bank
Research Department,2004.
华北和西北地区包括河北、山西、辽宁和河南；沿海地区包括江苏、浙江、福建、山东和广东；华中地区包括安徽、江西、湖北、湖南和广西；西南地区包括四川、贵州、云南、陕西和甘肃。
表5提供了全国和各地区的村社一级的资料，列出农村的平均家庭收入构成、参与不同类型经济活动的人数以及他们的自有土地和土地租赁状况。(25)
首先，在中国的所有主要区域，外出打工人员最多的地方（中部和沿海地区），出租土地的水平也最高（第8行对第10行）(26)。外出打工最普遍的地区，土地出租市场往往也更为活跃（如江西、河南、湖北、湖南和安徽）。外出打工的家庭成员的比例和耕地出租的比例之间的相关度为0.80，如果把其他类型的非农劳动也包括进来，这一数字超过0.90。这意味着在有大量外出打工人员和非农劳动的村子里，也存在着出租土地的更大意愿。
对租种土地的家庭（表6第2列）与出租土地的家庭（第3列）或既不出租也不租种土地的家庭（自给自足的家庭，第4列）之间的差别进行考察，证明土地市场的出现对土地较少的家庭是有帮助的。租种土地的家庭可以使种植面积大大超过平均值（第3行），虽然他们原有的承包土地大大低于平均值（第2行）。T—测试法的结果也表明，出租土地的家庭用于外出打工的时间，大大多于租种土地的家庭（第12—15行）(27)，并且不出所料，出租土地的家庭的非农劳动的收入比重也更高（第9、10行）(28)。可见，土地租赁为更加专心于种田、有更多劳动力以及最需要土地的家庭提供土地，正在使农业部门变得更有效率。
表6 2001年租种土地和出租土地家庭的财产和经济活动
租种土地 出租土地 自给自足
家庭总数 的家庭
的家庭
的家庭
家庭数量 15,873 3,332
2,590
9,951
人均家庭占有土地(亩)
1.44
1.35
1.65
1.43
人均耕地(亩)
1.50
1.98
1.09
1.43
农业资产价值(元) 775
812
740
772
非农业资产价值(元)419
237
557
450
拥有draft
animal的农户(%) 31%
38%
26%
31%
人均收入(元)
2,686 2,582
3,024
2,636
农业收入(%)
38%
52%
31%
40%
当地工资收入(%) 33%
27%
35%
31%
自我经营的非农收入(%)
17%
12%
21%
18%
汇款收入(%)
11%
9%13%
11%
外出打工月数
3.7
3.6
4.7
4.0
务农月数 10.0
8.7
12.2
9.9
资料来源：（据2003国家统计局数据库）对这些数据的全面说明见Klaus Deininger,Songqing Jin,Xude Xuan and Scott Rozelle,“Implementing China's New Land Law:Evidence and Policy Lessons”,Working Paper,Washington,DC:World Bank Research Department,2004.
有些因素表明了这样一个事实：耕地租赁市场不仅提高效率，而且促进平等。例如，出租土地的农户和租种土地的农户之间存在着资产的差别（表6）。非农资产较少的农户（租种土地的家庭为人均237元，而出租土地的家庭为人均557元）租种较多的耕地（第5行）。租种土地较多的家庭的承包土地（人均1.35亩）少于出租土地的家庭（人均1.65亩）。如果看看收入，平等的作用甚至更加明显。租种土地的家庭人均收入（2，582元）低于出租土地的家庭（3，024元）。其实，由中国收入分配的性质所定，租赁交易至少在较小的程度上提高了租种土地家庭的农业收入，因此耕地租赁市场会导致不平等的减少。
结语
我们在考察中国的农业部门时，主要讨论了中国目前的生物技术是否能够提高生产率；它是否提供了一个有利专业化和合理配置资源的市场环境；以及是否给外出打工家庭和没有转向非农活动的家庭建立一个进行土地交易的耕地租赁市场。
通过对农业部门这三个方面的考察，我们认为中国能够维持长期稳定的发展。中国的农业研发体系已经变得更有能力提供新的传统技术和生物技术，技术推动的增长已经成为提高农业回报的主要手段。对商品市场的分析证明，它们正在变得更加一体化：在沿海和内地之间，在县级市场和村庄之间，甚至在边远地区，都是如此。最后，虽然土地租赁市场出现较晚，但在过去10年里它们也开始相当快速地发展，在分配效率和促进平等方面发挥着有益的作用。中国的土地开始从外出打工的人手里转移给以务农为主的家庭。总之，从三个指标——农业生产力、商品市场的形成和耕地市场的形成——来看，中国正在取得巨大进步。
当然，发展经济也需要向较贫困的农业地区转移资本，它基本上不会通过市场渠道流入这些地方。政府的作用即在于此。日本、韩国和台湾在其发展的类似阶段，为了提高农村地区的生活水平，都实施过宏大的农村发展计划。通过政府主导的投资计划投入的资金以数十亿元计。为了使这些资金得到更合理的利用，投资通常是由村庄自己管理，这就需要透明而负责的财政系统。这些国家以及亚洲其他地区还探索出了一些建立农村银行等更符合农民需要的金融市场的做法。换言之，虽然技术改进和市场的兴起对于发展不可缺少，但并非充足条件。
研究文献相当清楚地表明，在中国农村，提供公共物品和服务所必不可少的许多最基本的制度都十分薄弱，甚至根本就不存在。因此，中国的研发系统虽然力量强大，商品市场也得到了完善，但这对于农业的健康发展仍是不够的。中国要想在促进农村发展方面继续取得进步，领导人不能仅仅依靠提供稳定的技术或商品和耕地市场，还要进行更多的改革，以及政府向村庄一级的基础设施进行投资。
收稿日期 2005—08—26
基金项目 国家自然科学基金会（70021001）和中国科学院（KZCX3-SW-419）
注释：
① 在经济学文献中，总要素生产力是对生产力最普遍的衡量标准。它计算的是所有投入水平受到控制后的产出的增加。不同的要素可以引起总要素生产率的变化，这包括效率的变化、投入质量的提升以及提高产出的新技术。Julian Alston,Science Under Scarcity:Principles and Practice for Agricultural Research Evaluation and Priority Setting (London:CABI Publishing,1998);Zvi Griliches,“Hybrid Corn:An Exploration of the Economics of Technological Change”,Econometrica,Vol,25,No.4(1957),pp.501—522;Yujiro Hayami and Vernon
Ruttan,“Factor Prices and Technical Change in Agricultural Development:The United States and Japan,1880 to 1960”,Journal of Political Economy,Vol.78,No.5(September-October 1970),pp.1115—1141。这些文献认为，从长远看总要素生产力的最基本动力是技术革新。正是由于这个原因，我们才特别关注技术的作用。
② 对改革时代以前总要素生产力最出色的讨论，见Anthony Tang and Bruce Stone,FoodProduction in the People's Republic of China(Washington:International Food Policy Research Institute[IFPRI] Report,May 1980).以往的研究从各种不同的来源收集数据， 因此读者需要
保持警惕，许多投入产出分析的品质是很差的。
③ 我们在计算中国农业总要素生产力时采用的是标准方法。我们的方法类似于Mark Rosegrant and Robert E.Evenson,“Agricultural Productivity and Sources of Growth”中的方法，即用标准Divisia指数（standard Divisiaindex）方法计算总要素生产力。从本质上说，总要素生产力衡量的是总产出和总投入的差。可以把它视为不能用投入来解释的产出的提高，因此是从所有的要素（或总要素）来衡量生产力。
④ 据Songqing Jin et al.,“The Creation and Spread of Technology”,从1981—1995年，中国的水稻（表1）、小麦和玉米（为节省篇幅未列出）的总要素生产力的年增长率大约为2.0％。
⑤ 为了对总要素生产力进行分解，我们首先必须用计量学方法评估总要素生产力同它的决定性因素（包括技术、推广和灌溉水平，以及旱涝灾害两个指数）之间的关系。然后利用得出的系数（它们反映着各种要素与总要素生产力之间的关系），用所分析的时期的要素变化与它们相乘，由此测算出在所分析的时期内，一种要素的变化所导致的总要素生产力的变化。我们在对模型中的所有要素这样做时，会把它们放在百分比的基础上，从而完成分解。
⑥ 在我们的样本中，“主要”良种是指一个省的种植面积至少有1万亩（或667公顷）的任何良种。由于我们的数据库是以这一观点为基础，因此我们没有进行全面的介绍。然而，这种介绍已经接近于完整。在水稻、小麦和大多数玉米种植的样本省份，被“主要”良种所覆盖的面积比例，每个省都超过90％。
⑦ 这些数据是作者通过研究一些资料收集到的。这项研究对良种的选择是根据农业部的良种数据库。每个良种的特点，由各省农业局在各地进行的良种种植试验中记录下来。假如一个良种通过了试验，在产量、抗病虫害等特性上表现出优势，良种就会获得批准并允许其商业化。我们收集的这些数据有若干来源：有时是培育良种的研究所，有时是中国农业科学院图书馆，有时是农业部和中国农科院保存的内部文件。某个良种的最高产量数据是良种批准程序记录中的一部分。
⑧ 本文对良种全面更新（VT）的定义是：VT[,t]＝1，因t＝1，且VT[,t]＝VT[,t－1]＋∑[,k]［V[,kt]＝W[,kt]－W[,kt－1] if W[,kt]－W[,kt－1]＞0，不然则为V[,kt]＝0 ］for t＞1，式中V[,k]是表现出正面特征的良种的面积比重变量，W[,k]是K[th]良种在VT[,1]的总播种面积中的面积比重。这一公式对良种更新率的定义是：新引入的良种取代现在良种的比率。用来计算良种更新率的数据与表2采取的数据相同，都是来自农业部的良种数据库。Songqing Jin et al.,“The Creation and Spread of Technology”，把良种更新率作为新技术的衡量标准，他做出的假设是，农民只有新良种的“品质”高于原来的品种时，他才会采取这种良种，品质可以指降低成本、提高收成或某种新的味道。
⑨ 虽然中国政府和美国政府花在植物生物技术上的钱大体一样多，但美国用于植物生物技术的全部经费要高得多。美国私营部门对生物技术的投资几乎是政府投资的四倍，见Julian Alston,Phil Pardey and J.Roseboom,“Financing Agricultural Research:International
Investment Patterns and Policy Perspectives”,World Development,Vol.26,No.6(1998),pp.1057—1072.
⑩ “转座子”是“DNA的一个片段，能与染色体的许多不同部位（尤其能够转化为一个整体的细菌性DNA的片断）结合在一起”。见http://hyperdictionary.com/dictionary/transposon.
(11) 拟南芥菜是一种一年生野草，芸苔属植物，分布于所有温带地区。“它没有经济或农艺学价值，但对基因和生物学研究十分有用”。见http:/arabidopsis.info/AboutASCA/Arabidopsis.html.
(12) 随着产量和播种面积的扩大，棉花价格也在下降，但生产率的提高速度远大于价格的下降。Jikun Huang,Ruifa Hu,Carl Pray and Scott Rozelle,“Five Years of Bt Cotton in China:The Benefits Continue”,The Plant Journal,Vol.31,No.4(September 2002),pp.423—430.
此文证明获益最大的是农民，其次是消费者，再次是公司。
(13) 这两种资料的价格数据是由两个单位的人员收集的，他们在中国的众多市场建立了常设的价格报道站点，按事先确定的周期（例如每周一到两次，或每十天一次），以传真或电话方式报告他们在市场上看到的价格。一些研究者曾利用过这些数据，如 Laping Wu,“Food Price Differences and Market Integration in China”,in Chunlai Chen and Christopher Findlay (eds),China's Domestic Grain Marketing Reform and Integration(Canberra:Asia Pacific Press,ANU,2004),pp.194—211;Albert Park,Hehui Jin,Scott Rozelle and Jikun Huang,“Market Emergence and Transition:Transition Costs,Arbitrage,and Autarky in China's Grain Market”,American Journal of Agricultrural Economics,Vol.84,No.1(2002),pp.67—82;and Yuping Xie,“WTO and China's Agricultural Trade and Impact on Domestic Markets”
,Unpublished Masters Thesis (Beijing:Center for Chinese Agricultural Policy,Chinese Academy of Sciences,2002).一般说来1995年以后的数据比以前的年份更完整。
(14) 我们从1995年后的年份得出的结果，可以同以下文献的结果做比较：Albert Park et al.,“Market Emergence and Transition”，该文考察了1990年代初的市场一体化。我们采用了相同的方法和相同类型的数据。
(15) 这些数字——均超过1000——可以同美国的数字进行比较，在后者的整个谷物经济中大公司不足10家。
(16) 从中国加入世贸组织这个角度看更需要土地市场。在另一些东亚国家，采取贸易保护政策能够提高土地回报。这种政策也能增加农村的收入，即使农户无法获得更多的耕地。可是中国领导人却不能抬高贸易壁垒。租种土地将使依靠租地规模的农户获益。无论如何，在一个土地稀缺、就业机会有限的经济中，以合理租金获得更多的土地——这正是中国今天的情况——对承租人是有利的。
(17) 农民也可通过政府对土地定期重新分配获得土地。详细讨论这一问题的文献见Loren Brandt,Jikun Huang,Guo Li and Scott Rozelle,“Land Rights in China:Facts,Fictions and Issues”,The China Journal,No.47(January 2002),pp.67—97; Dwayne Benjamin and Loren Brandt,“Property Rights,Labor Markets and Efficiency in a Transition Economy:The Case of Rural China”,Working Paper,University of Toronto,2000.以行政手段重新分配土地虽然有利于提高效率，但还是不如市场交易更有效率。此外，按照法律，这种重新分配30年才进行一次。
(18) 评估1988年和1995年租赁状况的主要数据来自一项对7省（辽宁、河北、陕西、湖北、浙江和云南）227个村庄的全国性调查（“中国村庄调查”）。我们在这次调查中请村领导提供本村1995年（调查前的一年）和1988年（谷物的实际价格同样很高的一年）的土地交易状况。有关这次调查的情况以及对1980年代后期和1990年代中期土地权利和耕地租赁更全面的讨论，见Loren Brandt et al.,“Land Rights in China:Facts,Fictions and Issues”.
(19) 对2000年的这个全国性数字的估算，来自一项针对1199个农户和60个村庄的全国性调查（“中国农村土地调查”）。调查的村庄不同于“中国村庄调查”，但选择的农户来自相同的六个省份（辽宁、河北、陕西、四川、湖北和浙江）。在调查期间，对村庄和农户进行面对面的问卷采访，尤其注重土地转移的进展，包括耕地租赁情况。关于2000年耕地租赁的结果，详情见CCICED,China's Agricultural and Rural Development in the New Era.
(20) 在2002年以前，中国国家统计局的家庭收入和支出调查中不包括耕地租赁交易问题。在同作者和世界银行的合作中，国家统计局增加了一组尝试性的问题，使作者得以利用一部分农村家庭的数据。2002年中国国家统计局的附加调查采用了两阶段取样法。在第一个阶段，对调查的样本村庄进行随机取样。在2001年，这些村庄坐落在26个省份。在第二阶段，用等距离抽样法从每个样本行政村中抽取10户家庭（按国家统计局的要求，抽样误差不得超过3％，可信度为95％）。这项调查纳入了有关家庭土地租赁活动的问题。具体说来， 对家庭提出了这样的问题：他们是否出租或租种土地？如果有这种情况，租赁的面积为何？我们也得到了2001年社区一级的数据。我们在分析中采用混合板块数据和截面数据的做法。关于2002年国家统计局调查的细节、它的覆盖面和内容，见Klaus Deininger,Songqing Jin and Scott Rozelle,“Rural Land and Labor
Markets in the Process of Economic Development:Evidence from China”,Working Paper,Washington,DC:World Bank Research Department,2004.
(21) 对这些调查数据的说明见上注。在2003年也增加了同样的问题，使作者得以利用类似的数据（“2003年国家统计局附加调查”）。这些数据包括2002年的材料，作者得到了家庭一级的数据。关于2003年调查的具体结果，见Klaus Deininger,Songqing Jin,Xude Xuan and Scott Rozelle,“Implementing China's New Land Law:Evidence and Policy Lessons”,Working Paper,Washington,DC:World Bank Research Department,2004.
(22) 浙江的数字是以“中国村庄调查”为据。详情见CCICED,China's Agricultural and Rural Development in the New Era.
(23) 耕地租赁市场并不完善。Klaus Deininger and Songqing Jin在不久的文章中利用了有关湖南、贵州和云南家庭的5年块板数据，证明（虽然租赁活动在增加）一些农户对耕地的需求仍无法得到满足。
(24) 在世界许多地方，要么不存在土地租赁市场，要么它没有加强和促进平等的作用。在许多情况下交易成本太高（由于政策和经济原因），有多余土地的人和需要土地的人之间无法完成耕地的租赁交易。在另一些情况下，富裕家庭能够通过租赁市场租到更多的土地。因此，我们事先就知道中国的土地租赁是否会存在，或它是否会有相对贫困的家庭的参与。
(25) 重要的是，表5的统计数字有助于证实我们数据的代表性。中国农村的人均收入（2，681元——第1行）几乎与2002年的统计年鉴相同，农业生产的国民收入（37％）和人均土地占有量（1.62亩）也是如此，已出版的统计资料定期报道这两个变量（《中国统计年鉴》2000—2004）。我们的数据也显示2001年中国农村收入的数据有多大偏差。虽然农业仍是农户全部收入的最大来源（37％），但接下来的收入来源是当地工资劳动和外出务工（25％和9％）以及当地个体经营（29％）。
(26) 地区一级的证据也得到了省级数据（为节省篇幅未列出）的佐证，外出务工和土地租赁之间的总相关系数为0.54。
(27) 具体说来，出租土地的家庭成员累积外出务工和个体经营时间的平均数分别为4.7个月和12.2个月，而没有出租土地的家庭，这两个数字分别为3.6个月和8.7个月。用于外出务工的月数或非农劳动的月数能够超过12个月，是因为可能有不止一个家庭成员从事非农劳动。
(28) 在租种土地者的收入中，最大份额来自农业（52％），非农劳动的收入只占39％（27＋12），汇款只有不到10％（第2列8—11行）。与此相比，在出租土地者的收入中，56％来自当地的非农劳动（35＋21），13％来自汇款，只有31％来自农业（第3列8—11行）。重要的是，在Klaus Deininger,Songqing Jin and Scott Rozelle,“Rural Land and Labor Markets in the Process of Economic Development”一文中，他们利用相同数据进行多层回归分析，设计了一个衡量务农家庭效率的变量（它来自可以认为，这些结果证明，在多变量分析中，耕地租赁市场也会以提高效率的方式进行土地转移）。
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