如何评价乡镇企业对中国农业增长和农村发展的影响：基于20世纪90年代一个实地调查的分析，本文主要内容关键词为：乡镇企业论文,中国农业论文,年代论文,评价论文,农村论文，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、导言
乡镇企业无疑是影响中国农村经济从而整个中国经济的一个重要部分。自1978年以来，由于中国乡镇企业迅速发展，中国农村经济从一个停滞的、传统的农业经济转变为一个正在迅速工业化的经济。一般来说，经济增长过程中通常会出现农村人口占总人口比例的大幅度下降及农业经济所贡献的国民收入占全部国民收入比例的大幅度下降。然而，中国农村经济的发展过程不同于其他国家成功的增长经验。在中国，虽然工业增长相当迅速、工业部门资本形成的数额也非常大，但一直没有大量从农村转移出人口。这是因为自1978年以来乡镇企业为那些“离土不离乡”的农民创造了大量的就业机会。同时农村经济所贡献的国民收入的比例也增长迅速。
由于工业发展没有从农村转移出人口，因此中国农村中仍然存在着大量的剩余劳动力。根据多个政府机构和许多学者在不同规模上对不同地区所进行的调查，有大量证据证明在中国农村地区存在着剩余劳动力。一般估计，在20世纪80年代初30%～40%的农村劳动力（1.2亿～1.5亿）处于剩余状态（注：例如，由农业部和原商业部联合在中国29个省1400个县进行的一项调查，收集了31项农业劳动对劳动力要求方面的数据。中国科学院系统资源所(Systems Resource Institute of the Chinese Academy of Sciences)对此项调查所进行的分析估计，1982年中国农村地区劳动力的32.3%为剩余劳动力。在这些研究中度量剩余劳动力的方法主要是劳动力的统计，即由特定层次农业活动的劳动力需求量计算出对劳动力的累计总需求，然后根据人口统计学方面的因素和预期的参与率，将这一累计总需求从累计可供使用的劳动力总量中减去，用所计算出的为正或为负的量来说明存在劳动力剩余还是短缺。而劳动力剩余的比例由于以下原因可能被夸大：(1)精确度取决于不同农业活动所使用的劳动力方面的数据质量，而不同农业活动的差异可能是很大的；(2)这一数据没有考虑维护农业资本对劳动力的需求。对这一主题所进行的研究包括邓一明(1986)，王茂秀(1987)和Jeffery R.Taylor(1988)。）。在农业部门存在着剩余人口的情况下，正如刘易斯(1950)所指出的，“农业革命和工业革命由此相互促进，除非另一方的革命同时发生，否则没有任何一方可以走得很远。如果农业要提供更高的生活标准，那么工业就必须发展。不过同样的，如果工业发展了，那么农业也必须提供更高的生活标准，以形成对工业品的需求。”由于乡镇企业是在农村地区发展并很大程度上与农业生产结合在一起，因此，了解乡镇企业的快速扩张对农业增长产生的影响是非常重要的。
中国一直存在着这样的预期和预测，即乡镇企业的扩张会解决劳动力剩余问题并支持农业的进一步增长。在预期乡镇企业如何支持农业的进一步增长方面，依据了两个概念。第一个是“外在性贡献”(externality contribution)。几个经验性研究中的讨论（Shibai Liu,1986;Yingliang Zhou和Fayi Huang,1986;Huaifeng Zou和Fabao Zhao,1986;Yiben Fang和Zhengchang Yi,1985;Dwight Perkins等编,1977）指出，乡镇企业可以通过以下几个方面的有利因素来促进农业增长：①乡镇企业的扩张可以吸收大量的剩余劳动力，提高农村平均收入和农业价格，从而激励农业生产；②由于乡镇企业位于农村，可以由于较低的运输成本（在中国，运输成本通常是成本的主要部分）而以较低的价格为农业提供一系列产品和服务。③乡镇企业可以为农业提供有效的管理和新的生产技术，并为农村劳动力提供工业和商业方面的培训。第二是“要素贡献”(factor contribution)。这一“要素贡献”集中表现在两个方面：①为了平衡乡镇企业和农业的收益，1979年7月中国政府制定了“以工补农”和“以工建农”的政策，将乡镇企业的部分利润或税收款重新配置给农业部门（注：关于这一政策的详细资料，请参见“关于加速发展公社和生产队企业的一些问题的规定”（试行草案）载《中国乡镇企业经营管理百科全书》（北京，农业出版社，1987）。在乡镇企业的利润运用方面，该规定要求乡镇企业将其利润的一部分用于支持企业。1985年底的一个新政策加强了这一要求(Robert F.Ash 1988)。“以工补农”将现金直接分配给了农民，拉近了农民的收入和乡镇企业工人的收入。“以工建农”则希望形成可用于农业投资的资金。这两个政策是同时实施的。）；②乡镇企业扩张和农业收入之间存在着正相关关系，较高的农业收入可导致更多的资金用于农业和其它农村基础设施投资。
1978～1984年中国农业产量以8.4%的年率增长，但1985～1990年这一比例仅为4.5%。1984年以后，中国粮食生产进入一个停滞期，直到1990年才又出现了一个丰收年。在1990年这一粮食产量创纪录的丰收年里，按人口平均的谷物产量也仅与1984年持平。在1990年以前的5年时间里土地生产力一直停留在1984年的水平上。由此可以看出，从1978年至1990年，乡镇企业部门和农业部门的增长趋势差别很大。
有许多研究试图说明中国1978～1990年的农业发展趋势。林毅夫(1992)指出，上述时期农业的增长很大程度上是由于农村机构改革所提供的农业生产自由、激励以及农业价格的提高。而1984年以后粮食产量增长率的下降则是因为国家收购价格的下降、大批劳动力迅速离开农业部门以及肥料使用增长率的降低。
另一项研究（林伯强，1994）则指出，农业内部的结构变化是影响农业增长的另一个重要原因。在农业生产中取消单一粮食生产模式，导致了这一期间的农业增长。1978～1990年，种植业在农业总产值中的比重从76.71%降低到58.49%，同期副业生产年均增长14.29%，而种植业年均增长只有4.63%，这说明了农业生产的多元化趋势以及所带来的农业增长。
本文集中讨论自1978年农村经济改革以来至1990年，中国乡镇企业迅速扩张对农业增长的影响。笔者通过将农村经济分为两个子部门：乡镇企业和农业部门，并假设这两个部门的边际要素生产力不同，基于Feder的两要素增长模型形成了—个分析框架，同时运用生产函数研究对这一分析做出进一步的补充。本研究中所用的数据是1980年至1990年间福建省10个县的横截面时间序列数据。本方法的好处在于Feder两部门增长模型可以解释资源在两个部门间的配置情况，并且可以确定政策变化所产生的经济影响。本研究的主要结论是：1978～1990年乡镇企业的扩张通过正的外在性影响支持了农业增长，“要素贡献”并不明显。相反，看来存在着一种不利于农业部门的“负激励效应”(negative incentive effect)。乡镇企业的迅速扩张“过多地”征用了农业的资源。在调查的这一段时期，“负激励效应”大于正外在性效应。因此，对农业的整体影响是负面的。对1978～1990年农业增长趋势可以作如下解释：1984年以前，机构改革所提供的生产激励超过其它影响；而1984年后农业部门的迟缓发展可以部分地由“负激励效应”来解释。中国当前的土地政策和现有的价格扭曲可能要对这一“负激励效应”负责。
二、模型和数据
这里所用的模型是Feder两部门增长模型(Feder,1982)的一个应用（注：在Feder的模型中，经济被分为出口和非出口两个部门。后来这个模型被Ram应用于研究出口－增长关系(export-growth linkage)。参见Gershon Feder(1982)和Rati Ram(1987)）。中国农村经济可以看作由两个不同的部门构成：乡镇企业部门(E)和农业部门(A)。每个部门的产出都是配置到这一部门的要素的函数。乡镇企业部门由小规模的集体企业和私人企业组成，其工人来自于农村人口。它遵循下面描述投入产出关系的生产技术：
其中，K[,e]是指固定资本，L[,e]是指劳动力投入，X[,e]是指其经常性投入。
由大量农业生产者构成的农业部门主要由小规模的个体农户组成。农业部门的产出取决于其投入和乡镇企业的产出，可以用这一产出来估计乡镇企业对农业的外在性影响：
其中，L[,a]指农业劳动力，F[,a]指可变投入（肥料），M[,a]指农业机械，R[,a]指土地。
农村生产总值(GRP)用Y表示，即Y=A+E，因此：
为了对部门的边际生产率进行估计，假设两部门各自的劳动边际要素生产率以系数μ偏离于1，即：
上式中下标表示偏导数。在价格既定并没有外在性影响的情况下，μ=0，反映了使农村产出最大化的资源配置情况。假定由于以下原因农业部门的边际要素生产率较小（即μ＞0）：①农业部门存在剩余劳动力；②存在着不利于农业的价格扭曲；③存在各种对乡镇企业有利的规定和限制，如信贷、税收和外汇配给。通过假定G[,1]>H[,1]，现在的分析关注两个部门之间资源的非最优配置。
为了提供有关剩余劳动力状况的证据，进一步假设在一给定部门的劳动力边际生产率与农村部门每个劳动力的平均产出之间存在线性关系，即：（注：这个假设遵循了Michael Bruno(1968)的观点。Feder(1982)也使用过。尽管在模型的评估中这个假设并不是必须的，但它对于说明劳动力变量的系数以提供剩余劳动力的证据，却是有用的。）
H[,1]=τ(Y/L) (5)
用以上两个假设，把式(3)变化一下，并用Y去除等式，得到：（注：对等式(3)求微分，代入等式(4)和等式(5)，然后同时加上和减去
，然后再用Y去除上式得到等式(6)。）
是指部门劳动力变化的总和。F[,a]、M[,a]、R[,a]是农业肥料、土地和机械的变化。进一步令σ=G[,k]/(1+μ)，β=G[,x]/(1+μ)。H[,e]表示乡镇企业对农业生产产出的边际外在性影响。如果劳动力的边际生产率在各部门之间相等(μ=0)，而且不存在部门之间的外在性影响(H[,e]=0)，那么等式(6)就简化成了较为熟悉的新古典增长源泉模型(sources-of-growth model)的公式。不均衡的增长等式（等式(6)）可以被解释为：GRP的增长率由要素积累贡献（即资本和劳动力的增长）和将要素从低生产率部门（农业）向高生产率部门（乡镇企业）转移所带来的获益构成。
为了将H[,e]+μ/(1+μ)项分解，假定乡镇企业以不变的弹性影响农业生产，即：
其中，θ是一个参数。利用这个假设，重新排列等式(6)可以得到：
等式(8)将被用于县际间的回归分析（注：用等式(7)，笔者得到H[,e]=θ(A/E)=θ(1-E/Y)/(E/Y)=θ/(E/Y)-θ，用等式(6)中的θ/(E/Y)-θ代替H[,e]得到等式(8)。）。为了简单起见，时间和地点的下标被省略了。与此类分析相关的经济计量问题，如联立性、观察值范围内参数的一致性以及乡镇企业投入和产出的时滞影响等，已经由下列经济学家进行了研究：Everett E.Hagen和Oli Hawrylyshyn(1978),Hollis B.Chenery,Hazel Elkinton和Chritopher Sims(1970),Gershon Feder(1982)和Rati Ram(1987)。尽管在这里本文不予以讨论，但是“当解释参数的时候，头脑中就应该出现这些问题”(Gershon Feder,1982)。
本研究所用的数据主要来自于1992年笔者在福建省龙溪地区（今漳州市）10个县所做的调查，以及龙溪地区统计局和市（县）各级乡镇企业局的的官方统计报告。龙溪地区位于福建省南部，管辖10个县。它代表稍稍高于全国平均水平的农村工业化程度和乡镇企业发展状况。全国性的数据来自《中国统计年鉴》(1991)，《中国农村统计年鉴》(1985～1991)及《中国乡镇企业统计年报》(1991)。其他数据来源将在参考书目中注明。样本期间为1980～1990年，这个地区的所有10个县均被包括在内。单个县投入产出的时间序列横截面观察报告是一个(11×10)的矩阵。本研究没有考虑如何把各种不同的因素加总在一起这一问题。所使用的全部通货膨胀扣除率都是针对年份和构成的，而不是针对地点的。
在横截面时间序列分析中，跨时相关性(intertemporal correlation)可能是一个问题。一项对跨时相关性的测试结果（George G.Judge等，1985）支持了无跨时相关性(no intertemporal correlation)的零假设(null hypothesis)。这可能部分是由于基于变化的模型设定(specification)而引起的。所估计的扰动项(R[,it,it-1])的intertemporal相关数为0.037。根据零假设，R[,it,it-1]的标准差N[-1/2]=0.1，其中N代表观察值的数目。表1报告了该回归等式三种模型设定的结果，该结果与用全国的数据进行估计得到的结果十分相近。第一种就是传统的新古典增长模型，该模型假设等式(8)中μ=0、θ=0，从而仅用资本和劳动力增长的结果来描述GRP。第二种设定遵循等式(6)。第三种设定遵循等式(8)。通过与可能是错误设定的传统新古典增长模型进行实质性的比较，等式(8)增强了该模型的解释力。当模型设定不仅考虑边际生产率间的差别［等式(6)］而且考虑到了外在性影响［等式(8)］时，调整后的决定系数也增大了。与劳动力增长相关的参数(T)与零没有显著区别。这意味着农业总劳动力的变化并不影响农业总产量的变化，而农业总产量又与许多研究所提供的有关剩余劳动力的证据一致（注：A.K.Sen(1966)认为零边际生产率这一假定既不是存在剩余劳动力的必要条件，也不是充分条件。相反，他和其他人将剩余劳动力定义为：即使在其它要素量不变时，也可以在不降低所生产的总产量的情况下被排除的农民经济体中的部分劳动力。）。
部门之间外在性影响的参数(θ=0.147)是正的，而且在统计上显著。当θ＞0时，部门之间的外在性影响H[,e]=θ(A/E)也就是正的，而且这一时期在没有利用农业资源的情况下，乡镇企业的发展会导致农业产量的增加。对一项横截面研究来说，H[,ei]=θ(A[,i]/E[,i])，在资源的很大份额已经被配置给了乡镇企业的县，部门间的外在性影响较小。存在这样一种假设，即因为(E/E)(E/Y)为正而且显著不为零，所以乡镇企业部门的边际要素生产率高于农业部门的边际要素生产率，而上述结论为这一假设提供了强有力的支持。在给定θ的估计值和与(E/E)(E/Y)相关的参数的情况下，生产力差异的组成部分就决定出来了(参数μ)。μ=1.632，也就是说，G[,1]大约比H1大2.6倍，这意味着除了外在性影响以外，两部门之间存在显著的生产力差异。这个结果与经验性观察结果非常接近，乡镇企业工人的工资在1990年大概是农业工人收入的两倍。这说明了为什么在样本时期生产要素从农业向乡镇企业转移。
用TMPLe表示由边际劳动力增长而引起的GRP总增长，可显示如下(Gershon Feder,1982)：
表1 两部门增长三种模型的回归结果（1979～1990年）
注释：括号中的数值是t值。*在10%的水平上显著；**在5%的水平上显著；***在1%的水平上显著。
因为H[,e]=θ(A/E)，参数θ=0.147、μ=1.632意味着H[,e]+μ/(1+μ)是正的且不为零。反过来，等式(9)中H[,e]+μ/(1+μ)＞0意味着TMPL[,e]＞H[,1]＞0，劳动力从农业向乡镇企业再配置会使GRP增加。因此，由乡镇企业吸收农村剩余劳动力不仅缓解了农村劳动力向城市转移的压力，而且有利于农业的发展。
三、“负激励效应”
表1中最有意思的结果是系数(σ)显著不为零，这说明乡镇企业资本量的变化并不影响农业总产量的变化。
等式(1)和(2)被估计为部门生产函数。在两部门柯布－道格拉斯生产函数的估计过程中，技术改变被假设为时间效应的主要构成成分。假设某一特定县的所有乡镇企业都受到了相同影响，并且在生产函数中包含一个特定时间虚拟变量(T)。每个乡镇企业的绩效取决于它的管理水平，这被Leibenstein称为X效率(X-efficiency)。然而，对于加总了单个县所有生产者的县级水平上的横截面分析而言，效率上的区别将有可能是自然环境和经济环境的不同引起的，比如运输系统、劳动力的教育水平、土壤和气候、当地政策等。这些影响太大了，以至于淹没了所有由于管理所产生的差异。由于反映环境因素的变量观察不到或者很难度量，因此解决的办法之一就是在生产函数中包含一个特定地区虚拟变量，该变量将以一个中性的生产率微分(neutral productivity differential)移动生产函数。为了得到一个资本边际生产率的无偏估计，还规定了另一个虚拟变量(D)以区分自然和经济环境的不同影响（注：时间虚拟变量(time dummies)：以1979年为基期，包括从1980年到1990年的10个虚拟变量，这样就把特定年份的特点充分反映出来了。可能有一些变量真实地决定着技术进步的步伐，如投资来源的获取、新技术的采纳比率以及随着时间的推移技术的有效利用程度等。使用这一数据不能单独评价这些因素。地区虚拟变量(location dummies)：包括9个地区虚拟变量，允许函数跨10个县移动。生产关系的位置（而不是斜率）是针对基准县移动的。如果基准县状况好，那么大多数虚拟变量的相关系数为负，反之亦然。关于使用时间序列横截面数据对生产函数的估计的具体细节，请参见Irving Hoch(1962)和Peter C.Timmer(1970)。）。此外，这个公式假定在一个特定的县里，随着时间的推移环境因素对个体农民和对乡镇企业生产者产生了同等的影响。其他可能影响产量的因素会通过一个偏差项随机地产生上述影响。把部门的生产函数取对数，得到：
当对部门生产函数进行协方差分析时，假设等式(10)和等式(11)中的弹性不因时间和地点而改变。如同Irving Hoch(1962)指出的一样，随着观察时间跨度的增长，这一假设很难站得住脚。尽管在跨部门5～10年的研究中这不算什么，但也要谨慎对待（注：他认为这个假设对于一个六年以内的样本来说是合理的。参见Irving Hoch(1962)。）。这里本文没有讨论异方差性和相关性，因为即使这些假设不成立，所估计的参数也仍然是无偏估计。
表2说明了使用两部门的合并截面时间序列数据所估计的生产函数结果。正如所预测的那样，农业部门生产函数的劳动力系数是不显著的，这与有关剩余劳动力的概念一致。两个生产函数中的其它因素都以所预期的符号显著。乡镇企业生产收益呈现出了按比例的下降，同时技术变化呈上升趋势，农业部门恰恰相反。表3显示了与两部门基本地区截距相比，截距项如何随着环境因素而中立地移动。在这两个生产函数中，芗城被当作基准县，其截距对乡镇企业来说是0.638，对农业部门来说是-2.03。这个县的农业部门排名第八，而乡镇企业排名第二。相对于9个县的乡镇企业状况而言，其余8个县的农业与基准县大不一样。就农业部门而言，最“好”县的截距是Antilog8.656，最“坏”县的截距是Antilog7.669。因此，在投入水平相同的情况下，最“好”县的产量是最“坏”县的2.68倍。就乡镇企业部门而言，上述数据分别为0.662和-0.043，最“好”县的产量是最“坏”县的2.02倍。总之，在存在时间和地区虚拟变量的具体函数中，投入和环境各自的影响可以得到比较准确的估计。
表2 乡镇企业和农业部门的柯布－道格拉斯生产函数估计
注：括号中的数值是t值，表3中列出了县虚拟变量。**在5%的水平上显著；***在1%的水平上显著。
按照表2的结果，可以用所估计的乡镇企业资本边际生产率来估计“负激励效应”(G[,k]=0.199)
如果NIP＜0，意味着“负激励效应”大于部门之间的外在性影响，这样，乡镇企业产出的增加会导致农业部门产出的下降。来自于表3的结论表明，1979～1990年，NIP的平均值为-0.054，这说明，乡镇企业的产出每上升10%，就会引起农业部门的产出下降0.54%。在1984年以前，NIPs的值是大于零的，也就是说这一时期乡镇企业的发展支持了农业的发展，而1984年以后，鼓励乡镇企业迅速发展的政策使农业生产者在乡镇企业部门“过度”投资，从而偏离了生产可能性边界。这时农业增长率和NIPs(0.58)之间的相关系数表明这个影响是相当显著的。
表3 NIP与TVE及农业产出的平均增长率（1979～1990年）（注：以1980年价格水平计年增长率，并以上一年为100。）
年份
TVE(%) 农业(%) NIP
1979～1990 0.368
0.100 -0.054
19800.327
0.326
0.575
19810.107
0.178
0.643
19820.175
0.101
0.586
19830.297
0.014
0.356
19840.809
0.126-0.086
19850.578
-0.060
-0.388
19860.209
0.021 -0.446
19870.323
0.093 -0.470
19880.501
0.092 -0.531
19890.167
0.084 -0.374
19900.187
0.025 -0.408
表4 县模型中两部门的（效率）排名比较
注：这个表报告了所估计的表2中生产函数的县虚拟变量。括号中的数值是t值。**在5%的水平上显著；***在1%的水平上显著。
人们预期两部门可以在一段时期以协调的方式发展，而为了说明这一预期难以实现，就要对农村地区的下列增长特征进行调查：
第一，因为乡镇企业部门对农业部门有正的外在性影响，那么，在一段时期内，乡镇企业效率排名比较好的县农业效率可能也较好。然而，表4中乡镇企业和农业部门效率排名的相关系数是-0.115。第二，如果在农村发展过程中，外在性贡献和要素贡献起主导作用，那么可以预期在这两个部门的增长率中存在正的相关关系。然而，表3中乡镇企业和农业部门增长率间的相关系数是负的(-0.095)。随着时间的推移，一个乡镇企业发展好的年份并不意味着在这一年农业部门的发展也是不错。而且，10个县的地址被标出用来说明对农业来说，客观条件如灌溉系统、气候和土壤质量并不是影响农业排名的唯一因素。例如，芗城县和东山县的农业自然条件都不错，但是在农业效率排名中却分别位居第八名和第十名。这个结论恰恰支持了在这段时期“负激励效应”的存在。
“负激励效应”
可以被解释为乡镇企业在近年来的扩张中争到了“过多的”农村地区可用资本量。在这里，“过多的”不仅仅表现在量上，而且表现在投资模式上。从数量上讲，表5说明的“过度”投资模式与表3的结果一致。自1984年以来，乡镇企业的投资一直比其利润多20～50%。另一方面，农民对农业部门的投资在1985年达到最高峰，此后，则显著地下降了（从表5的第三栏可以看出）。用第五栏中的估计值可以计算出，1985年至1990年，农户对农业的投资平均只是对乡镇企业投资的16.5%。孙新占(1989)所进行的估计表明：在固定资产方面，那些年份对农业投资不到农民个人和集体所进行的农村总投资的10%，而且有进一步下降的趋势。1990年，农户对农业生产的投资仅为1984年的64.3%（参见表5的第三栏）。
表5 乡镇企业部门和农业部门的资本投资（1981～1990年） 单位：亿
年份
乡镇企业
估计所得的农民(3)/[(3)+(1)]=(4) NIP[,S]
的投资b(1)对农业的投资c(3)
1980 - --
0.575
1981
47.6 --
0.643
1982
52.1 14.50
21.770.586
1983
44.6 29.30
39.660.356
1984
93.1 53.15
36.33
-0.086
1985
156.757.30
26.78
-0.388
1986
166.430.45
15.46
-0.446
1987
230.838.00
14.14
-0.470
1988
269.146.65
14.78
-0.531
1989
237.834.60
12.70
-0.374
1990
193.434.15
15.00
-0.408
资料来源：《中国统计年鉴1991》。
注：a.表中的数据是依1978年的价格计算的。b.第二栏中乡镇企业的投资仅包括村镇一级的乡镇企业（参见《中国统计年鉴1991》，379页）。c.农民对生产性固定资产的投次包括在两个部门的投资（参见《中国统计年鉴1991》，第200页）。根据我对中国福建省龙西地区的调查，可估计到农民至少把资本投资的50%用在了乡镇企业上。而且，一些农用机械，如拖拉机，更多地是用于了运输而不是用于了农业生产。在假设农民生产用固定投资的50%是用在农业这一前提下计算出了第三栏。
Baker认为，在有剩余劳动力的经济中，提高农业产量所进行的资本投资的主要形式就是土地基础设施建设（Theodore W.Schultz，1978版）。在政府投资政策的制定中，继续发展农业的承诺和为农村剩余劳动力提供工作机会的承诺可能会发生冲突。国家对农业的投资占全国总投资额的百分比已经从1963～1965年间的17.6%这一顶点下降到1985～1990年间的3.3%（参见表6），国家对与农业相关的产业投资占全国总投资额的百分比从1952～1980年间的4.2%下降为1986～1990年间的1.3%(Kunrong Xu,1990)。由于农业投资见效慢、回报率低，地方政府也不愿意把有限的资金投到农业上去。比如，在龙海县的政府预算中，与1984年相比，1990年农业投资所占的百分比下降了8.9个百分点。同一时期，东山县这一数值下降了几乎14个百分点。尽管近年来乡镇企业已把它们大量利润用于支持农业，比如，1990年村镇一级的乡镇企业将77.8亿元的资金（占其净利润的33.4%，占当年农民对生产性固定资产投资的78.3%）用于了“以工补农”和“以工建农”，然而，“要素贡献”对农业投资的影响并不大。据陈吉宁(1989)的观察，大部分资金直接到了农民手中，而农民并没有动力去投资于农业生产。表6表明，农民对于生产性固定资产的投资占其储蓄额的百分比已从1984年25.9%这一顶峰下降到1990年5.4%。一份1984年国家下发的资料显示，农民今后将不得不为几乎所有的小型农业基础设施建设和土地改良提供资本(Kenneth Lieberthal 1986)。然而，事实上1984年以来，由于市场的力量，农村可用资源已大部分流向乡镇企业部门。在1985～1990年间，平均来讲，国家和农民个人对农业的资本投资加在一起仅占乡镇企业投资的31.3%（见表6第四栏）。到1990年，25%的水库由于侵蚀而趋于干涸，三分之一有被损的可能。长江黄河缺少关键的水量控制工程，灌溉耕地面积仍在1979年4800万公顷的水平上（注：这个数字是回良玉在中国人民政治协商会议第17次常务会议上的报告中说的。参见Foreign Broadcast Information Service（1990年12月11日））。农业投资不足、基础设施薄弱阻碍了粮食产量的稳定增长。
表6 1981～1990年国家和农民对农业的投资a单位：亿
年份 国家对 国家农业投资 农民的生产性 总的农业资本投
农业的投资
占国家总投资 投资占农民储 资占乡镇企业投
投资b(1) 的百分比(2) 蓄的百分比c(3)
资的百分比d(4)
198128.3 6.6-
-
198233.0 6.1 13.2 71.3
198333.8 6.0 19.1 85.3
198434.8 5.0 25.9 60.1
198532.1 3.3 22.7 41.8
198629.7 3.0 9.3 30.6
198734.7 3.1 9.2 27.1
198835.8 3.0 10.9 26.1
198935.8 3.3 6.9 25.9
199046.2 3.9 5.4 35.3
资料来源：《中国统计年鉴》(1991)。
注释：a.表中的数据是以1978年价格计算的。b.国家对农业部门的投资是指基本建设投资，不包括技术的更新、改造投资和其他形式的农业投资，但是它作表了国家对农业投资的主要部分（参见《中国统计年鉴1991》，第156页）。c.栏(3)=表(5)中栏(3)／农户在农村信用合作社中的储蓄（参见《中国统计年鉴》(1991)，第645页）。d.栏(4)=（表6中栏(1)＋表5中栏(4)）／（表5中栏(1)＋表5中栏(4)）。
近年来，乡镇企业投资模式正迅速向资本密集型转变。如果说以上所揭示的大量剩余劳动力的存在意味着农村劳动力市场存在着廉价劳动力的话，那么可以预期乡镇企业的生产要素组合更趋向于劳动密集型。但是以不变价格计算，村镇两级乡镇企业的资本／劳动比率以每年12.59%的比例上升，从1978年的639.1元／人到1990年的2498.8元／人。另一模式是乡镇企业的投资从以农业投入为导向的生产项目转向以利润为导向的生产项目。1978～1990年，主要用于出口的丝绸产品上升了961%。在这一时期，只有两种乡镇企业的主要产品呈下降趋势，而这两种产品都是农用物资：氮肥下降了27%，农用机械平均下降了50%。由于运输业的落后和商业体制的僵化，农业生产严重依赖于乡镇企业为满足其直接需求而对农业所进行的低成本投入。乡镇企业投资模式的这两个变化其结果是农民不得不进城去找农业生产所需的投入，由于运输系统的落后，这是一个加重成本的选择。生产的转移增加了生产成本，减少了农业收入，从而也降低了投资于农业的积极性。
上述结果表明，在这一时期，由于对乡镇企业的“过度”投资使得乡镇企业的发展对农业生产产生了负面影响。中国农业的低生产率并不是由于缺少资本，而是因为农业缺少生产性的投资机会。造成这一短缺有多种原因，比如制度结构、市场的不完善及政策制定者的偏好等（注：在讨论有效的农业资本投资的障碍时，Barker认为资本偏差要归因于市场不完善和来自于社会组织制度结构的限制。参见Theodore W.Schultz.ed.(1978)。）。导致不利于中国农业发展的“负激励效应”的最主要原因，一是存在着歧视农业的价格结构，造成价格扭曲；二是不让农民拥有永久土地所有权，从而阻碍农民对土地长期投资的现行土地政策。
四、结论
1.乡镇企业部门劳动力的边际生产率是农业部门的2.6倍，因此，劳动力从农业向乡镇企业流动不仅有助于缓解过度拥挤的城市的移民压力，而且也会促进农业的增长。
2.乡镇企业部门对农业有正外在性影响。乡镇企业1978～1990年的迅速扩张吸收了“过度的”资本投资，留给农业的投资非常少。由于“过度”投资是农业激励扭曲的结果，它又被称为不利于农业的“负激励效应”。平均而言，在这一段时期内，这种“负激励效应”大于正外在性影响；乡镇企业产出增长10%会使得农业产出下降0.54%。
3.1984年以后农业发展放慢至少要部分归因于对乡镇企业的“过度”投资。价格扭曲、土地所有权的暂时性和鼓励乡镇企业迅速发展的信贷政策等恶化了资源配置的有效性，导致农业生产者远离其生产可能性边界。尽管存在乡镇企业对农业的外在性贡献和要素贡献，但是在这一时期，那些在发展乡镇企业上有着较高效率从而乡镇企业增长速度较快的县，其农业生产效率排名和增长速度似乎并不高。
4.农村中存在大量剩余劳动力、城市中存在失业和人口拥挤，在这种情况下，中国不得不发展乡镇企业和小城镇以提供就业机会，减少城市失业和人口压力。乡镇企业的扩张对于农村经济增长来说是必要的条件，但却不是充分的条件。因为如果存在着对于农业激励的扭曲，就不能保证“负激励效应”小于正外在性影响。如果价格扭曲和源于临时性土地所有权的激励扭曲被减小或是被消除的话，那么，乡镇企业的发展将会是农业增长的源泉。
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