要素禀赋及农业劳动生产率的地区差异，本文主要内容关键词为：禀赋论文,劳动生产率论文,要素论文,差异论文,地区论文，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
1978年开始的中国农村和农业经济改革带来了1978—1984年间中国农业的快速增长，其中1984年中国农业GDP增长率达到了1978年以来的最高水平12.9％。中国农业经济的高速增长引发了国内外很多学者来探究中国农业经济增长的原因，其中相当一部分文献（McMillan et al.,1989; Fan,1991; Fan and Pardey,1992; Lin,1992; Zhang and Carter,1997; Yao and Liu,1998; Fan and Zhang,2002; Fan et al.,2004等）都试图分析改革期间制度变革对农业生产增长的作用。Lin（1992）根据生产函数估计这一阶段农作物总产值的增长近一半（46.89％）来自家庭承包责任制普遍实行带来的生产率的提高。
家庭承包责任制在1984年底全国范围内基本普及，而1984年之后农业增长速度放慢①。值得注意的是，从1985年开始，东中西部地区② 农业经济的差距也开始越来越大（图1），不同地区间农业劳均收入存在显著差异。McErlean and Wu（2003）的实证研究也表明，我国地区农业劳动生产率不存在绝对收敛，在1992—2000年存在条件收敛，即东中西部劳动生产率各自收敛于不同的稳定水平。
图1 1986—2005年人均农业GDP
数据来源：根据《中国农村统计年鉴》（历年）整理。
在研究地区差异的文献中，通过基尼系数、GE指数和变异系数的分解来研究地区差距问题是一种非常重要的方法，可以客观地找出造成差异的结构性原因。大多数中国地区差距研究，是针对改革开放之后的描述地区差距的不平等指数，按地区、城乡、产业和收入构成进行分解，得到地区间、城乡间、产业间、收入构成之间以及其各自内部的差距在总的差距中所占的比重。对地区差距按东中西三大地区分解，可以发现：地区之间的差距在总差距中占了主导地位，而且地区之间的差距在总的差距中所占的比重呈上升趋势（张吉鹏和吴桂英，2004）。上述分析方法在分析农业经济地区差异的现有文献中虽未见有所尝试，但本文的关注点不在于此：这一方法虽然能够找出差异的结构性原因，但是无法实证分析造成地区差异的具体因素以及造成差距的程度。本文试图借鉴多用以分析微观收入差异的Blinder-Oaxaca分解方法（由Blinder（1973）和Oaxaca（1973）首先提出，后经Cotton（1988）修正），在实证分析造成地区差异的具体因素以及造成差距的程度方面做一尝试。
要素禀赋是决定地区农业经济收入的基础因素，直接影响农业劳动生产率的地区差异。本文首先通过相关统计数据说明中国地区要素禀赋的差异及变化趋势，接着利用Cobb-Douglas生产函数估计投入要素的生产弹性系数，在此基础上通过地区差异分解，分析影响农业劳动生产率地区差异的因素。
二、地区要素禀赋差异
无论是由于自然地理的、历史的，还是制度的原因，中国地区之间在生产要素的禀赋结构上有着巨大的差异，资源禀赋反映的是该地区潜在的比较优势（蔡昉和王德文，2004）。与农业生产过程直接相关的经济资源或生产要素包括劳动、资本和自然资源。其中，劳动要素投入指人力资源投入，不仅是劳动力的数量，还有人力资本积累的反映。
劳动力集中指数是一个用来反映各省劳动力资源禀赋相对状况的指标（蔡昉和王德文，2004），它等于全国平均劳动生产率与各地区劳动生产率的比值。如果劳动力集中指数高，该省的劳动生产率相对于全国平均水平而言就低，意味着它具有较丰富的劳动力资源，具有劳动力成本较低的潜在比较优势；反之，则表明劳动力资源比较稀缺，不具有低劳动力成本的比较优势。图2显示了东中西三个地区劳动力资源禀赋变化状况。很显然西部地区的劳动力集中指数最高，中部地区次之，东部地区最低。从时间变化上看，三个地区的劳动力集中指数没有发生较为悬殊的变化。说明西部地区劳动力相对于东中部来说较为丰富，具有潜在优势；但是，另一方面不排除存在劳动力低效率甚至过剩的可能。
图2 东中西部地区劳动力集中指数（1986—2005）
数据来源：根据《中国农村统计年鉴》（历年）整理。
人力资本是附着在劳动者身上通过长期投资获得的素质和能力，是决定长期经济增长的一个重要变量。通常可以用教育作为人力资本积累的替代变量，教育程度用平均受教育年限来反映。劳动力平均受教育年限用劳动力受教育程度结构指标加权计算，赋值是：文盲半文盲0年，小学6年，初中9年，高中12年，中专14年，大专以上16年。从图3可以看出东部地区人力资本最高，其次是中部地区，西部地区最低。从时间变化上看，随着经济的增长，中西部地区与东部地区的人力资本存量差距存在着缩小的趋势。
图3 东中西部地区劳动力平均受教育年限（1986—2005）
数据来源：根据《中国农村统计年鉴》（历年）整理。
劳动力物质资本拥有量是反映地区间物质资本丰缺程度的重要指标。在新古典经济增长模型中，劳动和资本间的比例关系是决定人均收入水平和收入分配的关键性因素（Solow,1956）。一般而言如果劳动力拥有物质资本数量多，劳动生产率就高，经济增长绩效就好，人均收入水平也较高；反之，如果劳动力平均拥有的资本量少，经济增长绩效就会由于资金缺口或投入不足而较差，劳动生产率较低人均收入水平也较低。图4显示了东中西部地区1986—2005年间平均每个劳动力拥有资本量的变化趋势。东部地区平均每个劳动力的物质资本拥有量最高，增长最快，到2005年东部地区劳动力人均物质资本拥有量分别是中、西部地区的1.67和2.39倍。
图4 东中西部地区劳均物质资本拥有量（1986—2005）
数据来源：根据《中国农村统计年鉴》（历年）整理。
不同的自然条件对经济结构的形成和演变具有重要的潜在影响。劳动力的耕地拥有量可以用来表示地区间所具有的自然资源禀赋上的差别。由于统计年鉴中1996年之后的耕地面积数据再未发生变化（均按采用1996年统计结果报告），为了能够较好地反映人均自然资源的变化，这里采用主要农作物播种面积指标。图5显示了东中部地区的自然资源禀赋状况。从时间变化上看，随着人口增长、工业化和城市化发展，东部地区较中部和西部地区表现出明显的下降趋势。
图5 东中西部地区劳均农作物播种面积（1986—2005）
数据来源：根据《中国农村统计年鉴》（历年）整理。
三、农业劳动生产率地区差异实证分析
本文试图借鉴多用以分析微观收入差异的Blinder-Oaxaca分解方法，在实证分析造成地区差异的具体因素以及造成差距的程度方面做一尝试。劳动生产率=农业总产出/劳动力人数。
得到相应的农业生产函数是进行Cotton分解的基础。通过估计农业生产函数，我们可以通过相应的等式变换得到劳动生产率取自然对数后的线性表达式，在此基础上进行农业劳动生产率地区差异的分解。
（一）农业生产函数
由技术进步对经济增长的影响而引发的技术进步中性与非中性的争论，使得生产函数分为中性生产函数和非中性生产函数。由于衡量一个经济系统的技术进步和进行宏观分析时，做出中性技术进步的简化具有很大的优越性，因此中性生产函数在实际应用中较多。在现有的经验研究中，也多用Cobb-Douglas中性生产函数衡量投入和产出、边际产出以及生产弹性系数（Dillon and Hardaker,1993），主要是由于其计算和解释上的简易性（Hayami and Ruttan,1985）。Block（1995）利用1963—1988年时间序列数据测算了农业产业要素投入与人均产出的关系，Bhattacherjee（1955）首先建立跨地域农业部门总量生产函数，Nelson（1968）提出由于技术的原因，不同地域的生产状况存在差异性，不同地域应具有不同的生产函数。但Cobb-Douglas中性生产函数其不变的弹性也受到很多学者的质疑，认为这对长期生产来讲是不现实的（Hayami and Ruttan,1985）。Hayami and Ruttan（1985）利用长期的变化的Cobb-Douglas生产函数推导比较了不同国家之间农业生产率的差异。
国内也有很多学者在研究中提供了我国农业生产函数，但是应当注意，以往研究中很多文献因分歧涉及数据的可靠性和对生产要素的生产弹性的估计范围的差异，往往不是去估计生产函数，而是根据经验来确定一个产出弹性的取值范围。并且在探讨1978年以来农业经济增长过程中，很多文献忽略了1984年之后增长速率明显放缓这一事实，或者说忽略了家庭承包责任制对农业生产的推动作用。
在以往的研究中，总量生产函数通常被假定为：Y（t）=A（t）F（L（t），K（t），N（t））。其中，劳动（L（t）），资本（K（t）），自然资源（N（t））为t时期对总产出的要素投入，A（t）反映技术进步。Y（t）通常使用产出的增加值，K（t）指固定资本存量。然而，在估计我国农业经济增长的模型中，较为可靠的固定资产存量的数据是难以获取的，原因有如下几个方面：1）1978年开始家庭联产承包责任制改革，相当一部分集体或政府所有的固定资产设施被闲置；2）存在投资行为不以市场价格反映的情况，部分小农户的固定资产投资难以准确衡量，例如，农户可以通过自身的劳动投入和自制材料建立小型的灌溉设施。为了解决这一问题，本文假定固定资本存量是一不变的恒量，折旧部分由新的投资加以补充，在进行计量回归的过程中固定资产存量可暂时不予考虑，回归方程中因变量选用农业总产出，资本存量只考虑中间物质消耗。
本文函数形式采用经典的Cobb-Douglas生产函数：Y=A（t）L[β1]K[β2]N[β3]。
农业产出（Y）用农业总产值计算，这里的农业是广义农业的概念，包括农林牧渔业。农业总产值以1990年不变价格计算，剔除物价因素对估计结果的影响。资本（K）指中间物质消耗。为剔除物价因素的影响，同时考虑到农业总产值和农业物质费用投入价格增长的同比性，按农业总产值的价格指数对农业物质费用投入进行调整，即：按当年价格计算的物质费用÷（按当年价格计算的农业总产值÷按1990年不变价格计算的农业总产值）。
本文借鉴Denison（1985）的方法，考虑了劳动投入（Lab）数量和质量两方面的构成因素，把教育作为构成劳动质量方面的一个因素，教育程度用平均受教育年限来反映，劳动力人数作为劳动的数量方面的因素；用一种劳动力质量的指数给就业人数加权，即用劳动力平均受教育年限增长率（E）给劳动力人数（L）加权，将L×E作为反映劳动要素投入（Lab）的指标。
土地（N）采用主要农作物播种面积指标。
在实际估计的模型中，中性技术进步Cobb-Douglas生产函数表示为以下形式：（方程1）
Ln（Y）-α[，0]+α[，1]（Ln（Lab））+α[，2]Ln（K）+α[，3]Ln（N）+α[，4]t+α[，5]t[2]+U[，t]（1）
此外，考虑有偏技术进步的Cobb-Douglas生产函数：（方程2）
Ln（Y）=β[，0]+β[，1]Ln（Lab）+β[，2]Ln（K）+β[，3]Ln（N）+β[，4]t·Ln（Lab）+β[，5]t·Ln（K）
+β[，6]·Ln（N）+β[，7]t+β[，8]t[2]+U[，t]（2）
这里α[，i]，β[，i]（i=0—8）是待估计参数，t为时间趋势变量，1986—2005年t分别取值1—20，U[，t]是残差项。
由于拟得到家庭承包责任制及其引发的农产品市场和农村生产要素市场改革等较为集中的制度环境变化之后的农业生产函数，本文利用30个省1986—2005年的分省的时间序列数据（Panel Data）。1997年重庆从四川省划分出去单设为直辖市，本文仍将四川和重庆作为一个省来考虑。1986年海南从广东省划分出去单独设省，所以根据数据的可得性，海南省和广东省的数据从1987年开始。数据来源为历年《中国农村统计年鉴》。表1列出了主要数据的统计特征。
表1 数据统计特征
变量名称
均值 标准差最小值 最大值观察值
农业总产出（亿元）[*] Y总体
597.37611.88 9.923741.80 N=598
截面 453.99 33.931644.13 n=30
时序 418.52
-685.572695.05 T-bar=19.93
劳动力数量（万人）L总体 1074.63917.40 57.904333.00 N=598
截面 924.18 71.433802.64 n=30
时序 116.42365.541643.21 T-bar=19.93
平均受教育年限（年）AEdu
总体 6.92 1.46 1.46 10.23 N=598
截面
1.27 2.31
9.09 n=30
时序
0.76 5.17
9.12 T-bar=19.93
中间物质投入（亿元）* K总体
156.57158.34 0.931421.40 N=598
截面 125.72 5.45 522.56 n=30
时序 98.88
-170.151055.41 T-bar=19.93
农作物播种面积（千公顷） N总体 4834.45
3592.95 32.53
14330.00 N=598
截面3460.56212.36
12795.30 n=30
时序1141.03 -5681.246846.69 T-bar=19.93
（东部地区）
农业总产出（亿元）*
Y总体
726.96711.99 26.923741.80 N=218
截面 538.92116.66
1644.13 n=11
时序 491.75
-555.99
2824.63 T-bar=19.8182
劳动力数量（万人）L总体
915.87773.62 57.902647.20 N=218
变量名称均值 标准差最小值最大值观察值
截面
802.71 71.432433.13n=11
时序94.29461.451143.17T-bar=19.8182
平均受教育年限（年） AEdu总体 7.70
0.98 5.13 10.23N=218
截面 0.64 6.88
9.09n=11
时序 0.76 5.95
9.17T-bar=19.8182
中间物质投入（亿元）[*]
K 总体203.55 199.29 13.031421.40N=218
截面
160.95 38.17 522.56n=11
时序
126.56
-123.181102.39T-bar=19.8182
农作物播种面积（千公顷） N 总体
4007.513544.08120.64
11266.10N=218
截面 3542.27495.88
10505.81n=11
时序 1023.69 -4661.644816.65T-bar=19.8182
（中部地区）
农业总产出（亿元）[*] Y 总体708.51 543.84 58.823309.70N=160
截面
330.73240.931306.29n=8
时序
446.60
-338.282711.93T=20
劳动力数量（万人）L 总体
1381.88 838.42414.103558.60N=160
截面
882.13515.742990.02n=8
时序
133.33953.161950.46T=20
平均受教育年限（年）AEdu 总体 7.32
0.82 5.00
8.53N=160
截面 0.41 6.59
7.77n=8
时序 0.72 5.74
8.42T=20
中间物质投入（亿元）[*]
K 总体183.24 132.88 38.181013.20N=160
截面81.24 69.68 339.98n=8
时序
108.84-25.26 856.47T=20
农作物播种面积（千公顷） N 总体
7041.682962.81242.12
13922.70N=160
截面 2670.11
3748.04
11910.46n=8
时序 1581.36 -3474.019053.92T=20
（西部地区）
农业总产出（亿元）[*] Y 总体388.13 483.59 9.923119.70N=220
截面
392.65 33.931432.99n=11
时序
305.07
-705.882074.84T=20
劳动力数量（万人）L 总体
1008.481045.21 84.304333.00N=220
截面 1086.08 87.133802.64n=11
时序
123.42299.391538.84T=20
平均受教育年限（年）AEdu 总体 5.85
1.58 1.46
9.33N=220
截面 1.44 2.31
7.28n=11
时序 0.78 4.39
8.04T=20
中间物质投入（亿元）[*]
K 总体 90.62 95.30 0.93 482.70N=220
截面86.92 5.45 313.43n=11
时序46.72-17.91 380.71T=20
农作物播种面积（千公顷） N 总体
4048.623392.89 32.53
14330.00N=220
截面 3441.53212.36
12795.30n=11
时序
833.78
-640.975583.32T=20
注：*1990年不变价格。
由于相应统计年鉴中没有报告1986—1987年份省农业劳动力受教育结构数据，只报告了全国的整体水平；根据相关数据分析发现，在1986—1988年阶段我国农业劳动力整体受教育水平提高极为缓慢，平均受教育年限变化幅度非常小，所以本文利用全国农业劳动力平均受教育年限的增长率作为各省1986—1987年的增长率。并且在具体的数据处理过程中本文对此进行了进一步的检验，结果表明这一替代在统计上是可以被接受的。
面板数据可以通过固定效果模型（Fixed Effects）和随机效果模型（Random Effects）控制各地区不随时间变化的因素。对于固定效果模型和随机效果模型的选择，本文经过Hausman检验选择随机效果模型。利用Stata软件，校正了一阶序列相关，回归方程得到如下估计结果（见表2和表3）。
表2 我国农业Cobb-Douglas生产函数估计结果（中性技术进步）
全国东部地区 中部地区西部地区
解释变量
系数 Z
系数 Z系数 Z 系数Z
劳动0.371 （12.68）[**]
0.265
（8.30）[**]
0.139
（3.12）[**]
0.335（6.94）[**]
物质投入0.213 （13.63）[**]
0.446 （16.13）[**]
0.611 （13.98）[**]
0.080（4.87）[**]
土地0.068 （10.76）[**]
0.187 （14.10）[**]
0.170 （12.05）[**]
0.027（3.89）[**]
时间趋势0.023
（5.05）[**]
0.016
（3.17）[**]
0.003
（0.64）
0.023（3.07）[**]
时间平方0.001
（2.80）[**]
0.001
（3.26）[**]
0.000（2.32）[*]
0.001 （2.24）[*]
常数项 9.442 （31.37）[**]
5.950 （17.96）[**]
4.528
（6.23）[**]
11.786 （25.98）[**]
AR（1） 0.848 0.771 0.476 0.900
Overall R[2]0.899 0.991 0.957 0.848
Wald chi[2]（N） 2054
3984
2669544
Prob＞chi[2] 0
0 0 0
样本 598218160220
注：*，**分别表示0.05和0.01的置信水平。
表3 我国农业Cobb-Douglas生产函数估计结果（有偏技术进步）
A：有偏技术进步初始估计结果
解释变量全国 东部
中部西部
系数 Z系数 Z 系数 Z系数Z
劳动 0.271 （4.87）[***]
0.139
（2.12）[***]
0.133 （2.73）[***] 0.412（4.69）[***]
物质投入 0.318 （6.31）[***]
0.685 （12.79）[***]
0.632 （5.78）[***] 0.263（2.21）[***]
土地 0.108 （1.53）[***]
0.141（1.60）[**]
0.229
（1.86）[**] -0.123（-1.00）
劳动[*]时间
0.007 （2.24）[***]
0.012
（3.46）[***]
0.001
（0.21） 0.004（0.83）
物质投入[*]时间 -0.006 （-2.25）[***] -0.018 （-5.12）[***]
0.000
（0.02） -0.009 （-1.37）[*]
土地[*]时间 -0.002 （-0.65）
0.000（0.01） -0.003 （-0.43） 0.008 （1.27）[*]
时间趋势 0.077 （3.17）[***]
0.173
（5.72）[***]
0.018
（0.36） 0.048 （1.04）
时间平方 0.001 （3.08）[***]
0.002
（5.70）[***]
0.000
（1.18） 0.001（2.75）[***]
常数项8.385 （17.04）[***]
3.681
（7.23）[***]
3.746 （3.75）[***] 9.578
（10.50）[***]
AR（1）
0.856 0.673
0.434 0.861
Overall R[2] 0.910 0.993
0.958 0.890
Wald chi[2]（N）
1956
63762634647.76
Prob＞chi[2] 0 0
0 0
样本598218 160
220
B：剔除不显著变量估计结果
解释变量
全国
东部 中部 西部
系数 Z系数 Z
系数 Z 系数Z
劳动
0.296 （6.86）[***] 0.137
（3.71）[***] 0.139
（3.12）[***]0.337（3.97）[***]
物质投入
0.336 （7.83）[***] 0.684 （14.74）[***] 0.611 （13.98）[***]0.176（2.12）[***]
土地
0.063 （9.68）[***] 0.143
（9.31）[***] 0.170 （12.05）[***]
劳动[*]时间0.005 （2.43）[***] 0.012
（5.44）[***]
0.005 （1.65）[**]
物质投入[*]时间
-0.007 （-3.03）[***] -0.018 （-5.74）[***] -0.005（-1.94）[**]
土地[*]时间 0.002（3.95）[***]
时间趋势
0.081 （3.58）[***] 0.172
（6.01）[***] 0.003
（0.64） 0.030 （0.82）
时间平方
0.001 （3.92）[***] 0.002
（6.94）[***] 0.000
（2.32）[***]0.001（2.53）[***]
常数项 8.248 （17.59）[***] 3.694
（7.78）[***] 4.528
（6.23）[***]
10.554
（13.58）[***]
AR（1）0.864 0.670 0.4760.886
Overall R[2]
0.911 0.993 0.9570.884
Wald chi[2]（N）1977 6078
2669 578
Prob＞chi[2] 0 0 00
样本 598
218160 220
注：*，**，***分别表示0.2，0.1，0.05的置信水平。
估计方程较高的R[2]值和Wald-chi[2]（N）值说明回归的总体状况较好。估计结果表2中的各投入要素弹性系数均达到0.01的置信水平，显示劳动、资本、自然资源对农业收入和增长具有重要的作用。有偏技术进步生产函数回归结果表明，就全国总体而言，劳动和物质投入的弹性系数存在随时间变化的趋势，而土地的弹性系数基本保持不变。东部地区的要素弹性系数变化情况与全国总体相似；中部地区要素弹性系数并未表现出随时间变化的趋势；而西部地区与中部地区相反，其投入要素的产出弹性系数均表现出显著的随时间变化趋势。
如果我们对回归方程做进一步的假定，假定农业生产函数对全部要素投入而言具有不变规模报酬，进而可以得到固定资产存量的产出弹性系数，即为（1-β[，1]-β[，2]-β[，3]）。虽然这是一强假定，但仍可为观察比较各地区固定资产存量的产出弹性系数的差异性提供参考。利用中性技术进步和有偏技术进步生产函数的回归参数可以计算得到固定资产存量的弹性系数以及其他各投入要素在1986—2005年的产出弹性，计算结果在表4中予以报告。
表4 生产要素产出弹性
劳动力资源中间物质投入播种面积
固定资本积累
（全国）模型年
（1） （2） （3）（4）=1-（1）-（2）-（3）
中性技术进步
0.371 0.213 0.0680.348
有偏技术进步1986
0.302 0.329 0.0630.307
1988
0.312 0.314 0.0630.310
1990
0.323 0.300 0.0630.314
1992
0.334 0.285 0.0630.318
1993
0.339 0.278 0.0630.320
1994
0.345 0.271 0.0630.322
1995
0.350 0.264 0.0630.324
1996
0.355 0.256 0.0630.325
1997
0.361 0.249 0.0630.327
1998
0.366 0.242 0.0630.329
1999
0.371 0.235 0.0630.331
2000
0.377 0.227 0.0630.333
2001
0.382 0.220 0.0630.335
2002
0.388 0.213 0.0630.337
2003
0.393 0.206 0.0630.339
2004
0.398 0.198 0.0630.340
2005
0.404 0.191 0.0630.342
（东部）模型年 （1） （2） （3） （4）=1-（1）-（2）-（3）
中性技术进步
0.265 0.446 0.1870.102
有偏技术进步1986
0.149 0.666 0.1430.042
1988
0.174 0.631 0.1430.053
1990
0.199 0.595 0.1430.064
1992
0.223 0.559 0.1430.075
劳动力资源中间物质投入播种面积固定资本积累
（东部）模型年
（1）
（2）（3）（4）=1-（1）-（2）-（3）
1993 0.235
0.5420.143 0.080
1994 0.248
0.5240.143 0.086
1995 0.260
0.5060.143 0.091
1996 0.272
0.4880.143 0.097
1997 0.285
0.4700.143 0.102
1998 0.297
0.4530.143 0.108
1999 0.309
0.4350.143 0.113
2000 0.322
0.4170.143 0.119
2001 0.334
0.3990.143 0.124
2002 0.346
0.3810.143 0.130
2003 0.359
0.3640.143 0.135
2004 0.371
0.3460.143 0.141
2005 0.383
0.3280.143 0.146
劳动力资源 中间物质投入 播种面积固定资本积累
（中部）模型年
（1）
（2） （3） （4）=1-（1）-（2）-（3）
中性技术进步
0.139
0.611 0.170 0.080
有偏技术进步 （系数为0的联合检验结果显示：支持中性技术进步的原假设）
（西部）模型年 （1）
（2） （3） （4）=1-（1）-（2）-（3）
中性技术进步
0.335
0.080 0.027 0.559
有偏技术进步
19860.343
0.171 0.002 0.485
19880.353
0.162 0.005 0.481
19900.364
0.152 0.008 0.477
19920.374
0.142 0.011 0.473
19930.380
0.137 0.012 0.470
19940.385
0.133 0.014 0.468
19950.390
0.128 0.015 0.466
19960.396
0.123 0.017 0.464
19970.401
0.118 0.019 0.462
19980.406
0.113 0.020 0.460
19990.412
0.109 0.022 0.458
20000.417
0.104 0.023 0.456
20010.422
0.099 0.025 0.454
20020.428
0.094 0.026 0.452
20030.433
0.089 0.028 0.450
20040.438
0.085 0.029 0.448
20050.444
0.080 0.031 0.446
从表4中可以看到，固定资产存量的弹性系数，东部和中部地区较小，且东部呈上升趋势，中部不变；西部地区的弹性系数较大，但呈微弱的递减趋势，说明影响程度在逐渐下降。估计结果显示，东西部地区劳动投入的弹性系数在上升，中间物质投入的弹性系数递减，即东西部地区劳动对农业收入的贡献呈现增加的趋势，而中间物质投入对农业收入的影响在减小。西部地区农作物播种面积的弹性系数递增，其对农业收入的影响在增加。
（二）劳动生产率差异的Blinder-Oaxaca分解
下面运用由Blinder（1973）和Oaxaca（1973）首先提出的，后经Cotton（1988）修正的分解方法对造成中国地区间农业劳动生产率差异的因素进行分解。Blinder-Oaxaca分解方法主要用于研究劳动市场上的（性别、种族等）工资歧视问题，本文借鉴其分解方法，依据Cobb-Douglas生产函数，将农业经济收入差异分解为：
其中，α[，i]代表估计参数值，A，B分别代表两个不同的地区，
分别代表因变量和自变量观察值的均值。
为AB间用自然对数表示的产出差异；
为特征值可以解释的差异部分；
（α[，i][A]-α[，i][B]）是特征值不能解释的部分，由回归参数的差异造成。
由于Blinder-Oaxaca收入差异分解存在“指数”（index number）问题，即在分别选择两个比较对象的收入结构为权数时，得到的两者收入的差异分解结果可能是不唯一的，甚至对选用何种权数非常敏感。为此，Cotton（1988）提出用两个比较对象回归参数的平均值作为权数，解决这一问题。定义α[，i][*]=f[A]α[，i][A]+f[B]α[，i][B]，则差异可以分解为：
其中，
是特征值可以解释的部分，由于自然禀赋造成。
分别是A，B的优势和劣势，（α[，0][A]-α[，0][B]）是无法解释的部分。
通过Blinder-Oaxaca和Cotton分解，可以得到相关的影响因素对地区差异的影响所占的比重。由于Blinder-Oaxaca和Cotton分解需要两个对比对象的回归方程解释变量设置完全一致，而有偏技术进步的分地区农业生产函数估计在剔除不显著变量后无法满足这一条件，所以在用于分解地区差异的函数中我们选择中性技术进步的估计结果。通过农业生产函数，我们希望得到劳动生产率的差异分解，即剔除劳动力数量对地区农业产出的影响，这样也能够真实反映地区差异的程度。通过如下等式变换（5）：
得到劳动生产率的差异分解：
其中，α[，i][*]=f[A]α[，i][A]+f[B]α[，i][B]，f[A]和f[，B]分别是两个地区A和地区B的劳动力数占A、B两个地区劳动力总数的比例。
由于Cotton（1988）分解过程中采用的函数形式为Ln（Y）=∑α[，i]X[，i]的对数线性方程，解释变量X[，i]单位数量级的变化带来的估计结果的变化表现在估计参数的数量级的变化上，对地区优劣势
大小和比重的计算不会产生影响。但是由于本文采用的双对数模型Ln（Y）=∑α[，i]Ln（X[，i]），解释变量X[，i]单位数量级的变化带来的估计结果的变化表现在常数项值的大小的变化上，会直接影响到地区优劣势
大小和比重的计算；而且当时X[，i]≤1，Ln（X[，i]）≤0，会出现地区优劣势
、
在计算中表现为反向符号的情况，即实际的“优势”反而会计算得到“劣势”的情况，实际“劣势”的反而会计算得到“优势”。考虑到分解方法的适用性，本文在具体分解过程借鉴了Cotton（1988）对Blinder-Oaxaca分解中存在的“指数”问题的解决办法，没有采用Cotton（1988）对特征值不能解释的那部分差异进一步分解为组别在“待遇”上的优势和劣势的方法。
利用表2的估计结果以及598个有效样本的相关变量分地区均值得到的Blinder-Oaxaca分解结果分别在表5中予以报告。
表5 地区差异分解结果
东中部地区比较东西部地区比较 中西部地区比较
Ln（Y/L）差异 0.570 0.8690.298
特征值造成的差异 0.408（71.56）0.332（38.26） -0.121 （-40.69）
劳动 0.081（14.16）0.032 （3.70） -0.268 （-89.84）
中间物质投入 0.350（61.39）0.286（32.95）
0.125
（42.05）
土地 -0.024（-4.29）0.011 （1.31）
0.021（7.10）
时间趋势 0.001 （0.16）0.002 （0.19）
时间趋势平方 0.001 （0.14）0.001 （0.10）
系数和常数项等造成的差异 0.592（28.44）0.668（61.74）
1.121
（140.69）
注：（ ）内表示份额，单位：％。
Ln（Y/L）差异=特征值造成的差异+系数和常数项等造成的差异。
图6描述的农业劳动生产率的统计数据显著表明了东中西部地区农业劳动生产率差异的存在，西部地区明显落后于东中部地区。表5反映出东西部地区之间的差距最大，中西部次之，东中部最小。农业生产函数的估计结果显示劳动、资本、自然资源是影响农业收入和增长的显著因素。通过劳动生产率的表达式（7），我们可以推论劳动、资本、自然资源也均是影响劳动生产率的显著因素。
图6 东中西部地区农业劳动生产率（1986—2005）
数据来源：根据《中国农村统计年鉴》（历年）整理，1990年不变价格。
Ln（Y/L）=Ln（Y）-Ln（L）
=α[，0]+α[，1]Ln（L×E）-Ln（L）+α[，2]Ln（K）+α[，3]Ln（N）+α[，4]t+α[，5]t[2]+U[，t]
Ln（Y/L）=α[，0]+（α[，1]+α[，2]+α[，3]-1）Ln（L）+α[，1]Ln（E）+α[，2]Ln（K/L）+
α[，3]Ln（N/L）+α[，4]t+α[，5]t[2]（7）
Blinder-Oaxaca分解的结果表明，东西部地区农业劳动生产率取自然对数后的差异，有38.26％是特征值可以解释的部分，即地区资源禀赋造成东西部地区差异的38.26％；东中部和中西部分别有71.56％、-40.69％由地区资源禀赋造成；其余是特征值不能够解释的部分，主要来源于技术进步、产业结构等影响投入要素产出弹性系数等。相对于东中部之间的差异，东西部差异更多比例是特征值不可解释的部分。在中西部地区差异分解过程中，虽然在自然资源禀赋土地和物质投入两方面西部地区表现出较大劣势，但是西部地区劳动力资源禀赋较中部地区表现出非常突出的优势，使得中西部地区的特征值差异所带来的地区总体差异表现为负值，即西部地区的总体资源禀赋优于中部地区。综合三个地区的投入要素贡献资源禀赋情况，东部地区最具优势，其次分别是西部和中部地区。
具体而言，各地区资源禀赋中，土地对地区农业劳动生产率差异的贡献份额最小，原因大致有两方面：一是，由于农作物播种面积的产出弹性系数相对于其他投入要素较小；另一方面，是由于人均播种面积的地区间差异相对于其他投入要素的地区间差异较小。
地区资源禀赋中物质投入对农业劳动生产率地区差异的贡献份额最大，对东中部地区农业劳动生产率差异的贡献份额占到一半以上，为61.39％，此外，东西部为32.95％，中西部为42.25％。根据文章第二部分对东中西部地区劳动物质资本拥有量的分析比较，各地区之间劳均物质资本拥有量存在很大差距。2005年，中部地区为东部地区物质投入的60％，西部地区仅为东部的40％。增加物质投入是提高中西部地区农业产出水平，减少地区间差异的重要方面。
由于我们用劳动力质量的指数给就业人数加权作为劳动要素投入的指标，因此在Blinder-Oaxaca和Cotton的分解结果中需要将劳动力数量和教育两方面综合之后进行比较。如果将两者割离，由于Edu是平均受教育年限的增长率，这种方法将教育带来的人力资本的提高通过劳动力人数加权反映；而Edu本身并非反映人力资本的积累，分解得到的Edu带来的差异并不能有效反映地区人力资本差异带来的劳动率差异。
劳动投入对地区农业劳动生产率差异的贡献在中西部地区的比较中显著地表现出来，虽然中部地区的劳动力平均受教育水平高于西部地区，但由于中部地区劳动力数量高于西部地区，对于既定量的土地，劳动投入与农业劳动生产率表现出反向关系，使得西部地区劳动力资源禀赋较中部地区表现出非常突出的优势。
依据前文所述，我们不能通过Cotton方法对资源禀赋差异无法解释的剩余部分进一步再分解得到稳定可靠的分解结果，无法具体得到由于弹性系数差异造成的劳动生产率差异的份额；但是我们仍可通过比较各地区的生产要素产出弹性，对弹性系数差异产生的地区农业劳动生产率的差异进行初步的研究。
西部地区土地的产出弹性小于东部和中部地区，说明增加同等数量的农作物播种面积，西部地区农业产出增加的最小。并且，无论全国，还是从东中西部地区的回归结果来看，播种面积的产出弹性系数相对于其他投入要素较小，说明其对农业产出的影响相对较小。结合前面特征值造成差异的分解结果，在各地区资源禀赋中土地对地区农业劳动生产率差异的贡献份额最小；且限于目前我国土地资源有限，且农作物播种面积的提高空间有限的情况，土地这一自然资源对农业增长的贡献和减少地区间差异的贡献基本不会有太大改变。
西部地区的物质投入弹性仅为0.008，远远小于东部地区的0.446和西部地区的0.611，表面上认为物质投入并非影响西部地区农业产出的重要因素。但作为农业生产的重要投入要素，物质投入的弹性系数非常小，大致可以归纳为两种原因：一是，物质投入已足够多，其投入的再增加对产出的增长已经发挥不了太大的作用；二是，投入过少，还没有足够发挥出物质投入的重要作用。根据我国物质投入的现状，西部地区人均物质投入远远小于东部和中部地区，和结合前面特征值造成差异的分解结果分析，进一步说明西部地区增加物质投入的必要性。
从全国以及各地区的劳动产出弹性来看，劳动投入仍是我国农业产出的重要影响因素。西部地区劳动的弹性系数大于东中部地区，说明西部地区劳动投入对农业产出的影响大于东中部地区；且西部地区劳动的弹性系数大于其他两种投入要素的弹性系数，说明劳动对西部地区农业经济增长的贡献最大。农业劳动生产率的直接表达式为：农业经济收入/劳动力数量。表6可以看到，全国以及东中西部各地区劳动力数量在1986—2005年总变动量甚微，因此地区农业收入的增加主要是农业劳动生产率提高的表现。劳动力数量在1986—2005年变动量甚微，说明劳动力数量的变化基本上不可能给农业带来显著的收入增加；同时根据已有学者的相关研究结论“劳动力流动有利于缩小地区差距，甚至拉平地区差距”（姚枝仲，2004），减少劳动力数量可以提高劳均资源禀赋的占有量，从而提高劳动生产率；无论就全国总生产函数还是各地区生产函数估计结果均显示农业劳动力资源的弹性系数显著，而且弹性系数呈递增的趋势，劳动力资源对农业经济收入还具有重要影响作用，并且影响在增大；以上综合说明提高劳动者质量（受教育水平），尤其对于劳动力资源相对丰裕、劳动者平均受教育年限较低的西部地区，是提高农业劳动生产率的作用的重要途径。
表6 全国及东中西部地区农业劳动力人数单位：万人
年 1986 1989 1992 1995 1998 2001 2004
2005
全国30467.9 32440.534037 32334.5 32626.4 324513059629975.54
东部 8473.5 10477.9 10883.4
9966.7 10068.39924.59069.9
8746.482
中部10044.6 10894.1 11439.2 10943.4 11219.9
11542.5
10915.4
10735.49
西部10222.4 11068.5 11714.4 11397.4 11338.3
10984.2
10610.7
10493.57
同时表4数据表明西部地区的固定资产存量的弹性系数较大，较东中部地区固定资产存量的对农业收入的贡献而言，其对农业收入发挥着更重要的作用。因此，增加西部地区的农业基础设施投入应该成为西部地区提高劳动生产率的重要有效途径。
（三）稳健性检验
表7对利用全国农业劳动力平均受教育年限的增长率作为各省1986—1987年的增长率做了进一步的检验，结果表明这一替代对估计结果的影响也是微弱的，在统计上是可以被接受的。
表7 检验1986—1987年平均受教育年限各省采用替代数据对估计结果的影响
1988—20051986—20051988—2005 1986—2005
解释变量系数 系数 系数
系数
劳动
0.385 0.371 0.259 0.271
（12.98） （12.68） （4.32）
（4.87）
0.220 0.213 0.318 0.318
物质费用 （13.44） （13.63） （5.75）
（6.31）
0.070 0.068 0.126 0.108
土地 （10.64） （10.76） （1.56）
（1.53）
0.008 0.007
劳动*时间趋势 （2.58）
（2.24）
-0.006 -0.006
物质费用*时间趋势（-1.97） （-2.25）
-0.003 -0.002
土地*时间趋势（-0.77） （-0.65）
0.023 0.023 0.065 0.077
时间趋势 （3.77） （5.05） （2.45）
（3.17）
0.001 0.001 0.001 0.001
时间平方 （2.28） （2.80） （2.40）
（3.08）
9.213 9.442 8.337 8.385
常数项
（30.66） （31.37） （15.79） （17.04）
AR（1）0.831 0.848 0.850 0.856
Overall R[2]
0.896 0.899 0.906 0.910
Wold chi[2]（N） 1856.51 2054 1782
1956
Prob＞chi[2] 0 0 0 0
样本 540
598
568598
注：（ ）内表示Z值。
四、简短的结论和评述
在家庭承包责任制实施后，中国农业经济增长的同时伴随着区域差异的扩大。作为农业经济增长的直接源泉，要素投入与要素生产率地区之间的差异即成为影响区域差异的直接原因，劳动生产率也是衡量地区差距的重要指标。
本文运用Blinder-Oaxaca方法分解地区间农业劳动生产率的差异及其影响因素。分解结果表明：东西部地区之间的差距最大，中西部次之，东中部最小；东西部地区农业劳动生产率取自然对数后的差异，有38.26％是特征值可以解释的部分，即地区资源禀赋造成东西部地区差异的38.26％，东中部以及中西部分别有71.56％和-40.69％由地区资源禀赋造成，其余特征值不能够解释的部分。综合三个地区的投入要素贡献资源禀赋情况，东部地区最具优势，其次分别是西部和中部地区。具体而言，各地区资源禀赋中，土地对地区农业劳动生产率差异的贡献份额最小，物质投入对农业劳动生产率地区差异的贡献份额最大，劳动投入对地区农业劳动生产率差异的贡献在中西部地区的比较中表现显著。
鉴于方法上的适用性，我们不能通过Cotton方法对资源禀赋差异无法解释的剩余部分进一步再分解得到稳定可靠的分解结果，无法具体得到由于弹性系数差异造成的劳动生产率差异的份额；我们通过比较各地区的生产要素产出弹性，结合对特征值造成差异的分解结果进行分析认为：增加物质投入是提高中西部地区农业产出水平，减少地区间差异的重要方面；自然资源土地对农业增长的贡献和减少地区间差异的贡献基本不会有太大改变；提高劳动者质量（受教育水平），尤其对于西部地区较低的劳动者平均受教育年限，是提高劳动对农业劳动生产率贡献的重要途径；此外，增加西部地区的农业基础设施投入应该成为西部地区提高劳动生产率的重要有效途径。减少劳动力数量可以提高劳均资源禀赋的占有量，从而提高劳动生产率。
由于数据方面的原因，如劳动力兼业问题对农业劳动力数据可靠性的影响，会对本文估计结果产生一定的影响；但是正如有学者指出虽然由于缺乏数据，大多数估计只能是非常粗略的，采用的不同方法也会得出不尽相同的数量结果，但总的结论是相对一致的（蔡昉和林毅夫，2003）。
此外，资源配置是影响劳动生产率，进而影响农业经济增长的又一重要因素。在我国东中西部地区之间，改革开放程度、市场化水平存在差异，这不可避免地导致西部开放水平较低，资源配置有更多传统体制的特征，从而经济效益较低（张焕明，2004）。由要素配置带来的产业结构的变化等结构因素由于现有数据可得性的限制，在本文未作深入的探讨，但并不能因此忽视生产要素配置对农业劳动生产率以及农业经济增长的促进作用，产业结构也是影响投入要素产出弹性系数的因素之一。同时对于技术进步带来的农业劳动生产率差异的进一步分析，即系统讨论其影响因素有哪些，以及这些影响产生的影响的方向和大小也是本文继续研究的方向。
注释：
①对于1985年以来中国农业增长速度明显放慢的解释，学术界存在争议，这些争议基本上可以概括为两种观点。第一种观点认为，家庭责任制是一次性的制度变迁效果，这一制度变迁效果结束之后农业增长速度方面是必然的（McMillan et al.,1989; Fan,1991; Lin,1992）；另一种观点认为，市场自由化较之于家庭经营的自由化对农业增长具有更重要的意义，20世纪80年代中期农业增长速度的放缓是由于1985年底政府对粮食市场化政策的改变，对粮食购销又重新施以政府强制（Sicular,1993; Huang,1998）。当然，当时评论中也有诸多研究人员认为1985年的农业发展几近停滞是由于1985年初实施的粮食订购合同制市场化导致，于是1985年底政府重新对合同制政策赋予了“国家任务”的性质。
②东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南。
中部地区包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南。
西部地区包括内蒙古、四川、重庆、贵州、云南、广西、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆。
标签：劳动生产率论文; 生产函数论文; 弹性系数论文; 中国农村统计年鉴论文; 农业论文; 资源禀赋论文; 国内宏观论文; 农业发展论文; 截面数据论文; 三农论文; 投入资本论文; 截面系数论文; ln论文;