我国农业劳动生产率地区差异动态演进的决定因素*——基于随机前沿模型的分解研究，本文主要内容关键词为：劳动生产率论文,分解论文,我国农业论文,模型论文,差异论文，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
较低的农业劳动生产率，是制约我国农民农业收入提高的根本性经济原因。我国农业生产率具有明显的土地生产率较高而劳动生产率较低的特征。与发达国家相比，我国农业劳动生产率仅是加拿大的1/163、美国的1/161、法国的1/102、澳大利亚的1/96；而我国农业土地生产率相对较高，美国、法国、日本的土地生产率仅是我国的1.32倍、1.45倍、1.22倍（高帆，2008）。正是土地生产率的大幅度提高，我国用占世界7%的耕地，养活了占世界22%的人口。我国农业发展的目标是实现农民增收和农产品增产，在农产品持续增产的背景下，农民增收压力将使劳动生产率提高在农业发展目标中的地位日益凸显。
现有文献对我国农业劳动生产率及其地区差异的研究，主要包括农业劳动生产率的收敛检验、地区差异的结构性原因，以及农业劳动生产率地区差异的影响因素研究。辛翔飞和秦富(2007)的研究发现，我国农业劳动生产率的东中西三大地区内部差距对总体差距的贡献在减小，但地区间的差距在扩大。McErlean and Wu(2003)、陈来和杨文举(2005)以及刘金黄(2006)对我国农业劳动生产率的收敛性进行了实证分析，由于所使用的数据和方法上的不同，他们的研究结论并非完全一致，甚至截然相反。关于我国农业劳动生产率地区差异的原因，田维明(1987)的研究认为，主要原因是农业投入的集约度，其次是投入利用的技术效率。辛翔飞和刘晓昀(2007)的研究则表明，要素禀赋差异是重要影响因素，地区间其余部分的农业劳动生产率差异主要来源于投入要素的产出弹性系数。该研究的局限性是只能进行三大地区两两之间的差异比较。Xin and Qin(2011)基于增长分解框架的研究发现，要素积累是我国农业劳动生产率增长的主要因素，而全要素生产率（尤其是其中技术进步）是造成农业劳动生产率增长地区差距的重要因素。该研究的主要不足是将除生产率提高以外的劳均产出增长完全归结于要素积累贡献，而不能区别确定不同要素的贡献。虽然已有研究取得了较为丰富的成果，但对于以下问题：相关因素对我国农业劳动生产率地区差异的影响程度到底有多大？贡献大小的年度间变化如何？其重要性排序如何？尚没有给出回答。而回答上述问题正是本文的目的所在。本文的特色主要体现在，一是随机前沿模型与夏普理值不平等分解法的结合。二是测算出各因素对我国农业劳动生产率地区差异的贡献大小和重要性排序。三是测算出各因素贡献大小的年度间变化。这对于政府制定政策及今后政策实施的优先序有着重要意义。
本文以下的结构安排为，第二部分给出基于随机前沿模型的差异分解框架，第三部分为我国农业劳动生产率地区差异的分解结果及讨论，第四部分是稳健性检验，最后部分为结论与政策含义。
二、基于随机前沿模型的差异分解框架
本文之所以选择随机前沿模型作为差异分解的基础。一是考虑到农业生产特点以及农业生产者受各种因素的影响，使得并不是每一个生产者都处在生产函数的前沿(frontier of the production function)上，能够达到技术前沿(frontier technology)，即存在技术无效率(technical inefficiency)。二是前沿技术方法可将生产者的全要素生产率分解为前沿技术和技术效率两个部分，从而能够进一步考察两者对差异的影响。
（一）随机前沿生产函数模型
随机前沿生产函数模型由Aigner et al(1977)以及Meeusen and Broeck(1977)最早提出，Kumbhakar and Lovell(2000)和Battese and Coelli(1992,1995)等进行了不断拓展和完善，目前已经成为生产率分析的主要工具之一。本文利用Battese and Coelli(1992)提出的时变非效率模型(time-varying inefficiency model)，具体形式如下：
基于(8)式运用最近几年才发展起来的夏普理值分解法(Wan，2004)，测算各因素对农业劳动生产率地区差异的影响。这一基于回归方程的分解法，能够克服简单回归分析和常规指数（如基尼系数和泰尔指数）分解的局限，得到一种理论上可能的影响因子对于农业劳动生产率地区差异的具体贡献大小和位置排序。
三、我国农业劳动生产率地区差异的分解
根据以上分解框架对我国农业劳动生产率地区差异进行分解，关键是估计随机前沿生产函数。下面首先讨论生产函数形式设定和指标数据处理问题，然后报告估计结果及我国农业劳动生产率地区差异分解结果，最后讨论分解结果。
（一）生产函数设定
随机前沿分析中较为常用的生产函数主要有科布—道格拉斯(Cobb-Douglas)和超越对数(translog)两种，前者形式简单便于估计和分解，但假定技术中性和产出弹性固定，后者放宽了这些假设，可以作为一般生产函数的二阶近似，但是容易产生多重共线性等估计问题且不方便进行产出分解。从以往经验研究结果来看，Fan(1991)、Lin(1992)、Kalirajan et al(1996)、Mead(2003)、乔榛等(2006)、辛翔飞和刘晓昀(2007)等的研究都表明科布-道格拉斯生产函数能够较好地描述我国农业经济增长。因此，考虑到本文的研究目的，我们选择了科布-道格拉斯生产函数，但放宽了传统科布-道格拉斯生产函数对人力资本外部性、规模报酬和技术进步等三个方面的假定，以便更好地描述我国的农业增长现实。在科布-道格拉斯生产函数形式设定上，借鉴傅晓霞和吴学利(2009)做法，根据人力资本作用的不同情况，将生产函数设定为以下三种形式。
模型1：不考虑人力资本影响
模型3：考虑人力资本外部性
其中
为人力资本产出弹性。
（二）指标和数据说明
样本为1988-2008年29个省级地区（起始年份的确定主要是因为1988年才开始有分省农村劳动力受教育情况统计）。由于数据原因未包括西藏，重庆被合并在四川内，其中北京、天津、上海、河北、辽宁、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南11个省市为东部地区。山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南8个省为中部地区，广西、内蒙古、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆10个省自治区为西部地区。
产出变量采用农林牧渔生产总值指标，并利用农林牧渔生产总值平减指数调整为1990年可比价格。考虑农业生产存在复种的特点，土地变量采用农作物播种面积指标加上水产养殖面积指标。农业劳动力变量采用农林牧渔业从业人员指标。农村劳动力变量采用乡村就业人员指标。
物质资本变量采用农业物质消耗指标，并利用农业生产资料价格指数平减调整为1990年可比价格。个别省市农业生产资料价格指数数据缺失的处理：天津缺失的1988-2008年数据，用北京同期数据近似替代；内蒙古缺失的1988年、1990-1993年数据，用山西同期数据近似替代；上海缺失的1988-2008年数据，用江苏同期数据近似替代；广西缺失的1988年、1989年数据，用广东同期数据近似替代；陕西缺失的1988-1993年数据，用甘肃同期数据近似替代；新疆缺失的1988-1994年数据，用宁夏同期数据近似替代。
人力资本变量采用农村居民家庭劳动力平均受教育年限指标，假定文盲半文盲、小学、初中、高中、大专以上教育程度的平均受教育年数分别为0、6、9、12和16年。
以上原始数据均来自《新中国六十年统计资料汇编》、《改革开放三十年农业统计资料汇编》、1989-2009年《中国农村统计年鉴》。表1提供了数据的统计描述。
（三）估计与分解结果
使用FRONTIER4.1软件(Coelli，1996)对模型1、模型2和模型3用最大似然法进行估计，表2报告了估计结果。计量检验显示三个模型的参数估计都具有较好的统计性质，一方面，各解释变量的估计系数除模型3的人力资本外都比较符合理论预期，而且具有较高的统计显著性值。人力资本与预期不符，可能是由于农业劳动力的人力资本估测的问题，农业劳动力的人力资本我们采用了农村劳动力的人力资本近似替代，在农村劳动力大规模流动和转移下，50%的农业劳动力为40岁以上的劳动力（蔡昉，2007），农业劳动力文化水平明显低于农村转移劳动力（宋洪远，2009）；另一方面，似然比检验(likelihood ratio tests)均拒绝不存在技术效率的
∶γ=μ=η=0，表明技术效率对地区农业增长影响十分显著。＜0表明技术效率随时间不断恶化，Maoand Koo(1997)、Wuetal(2001)、顾海和孟令杰(2002)、陈卫平(2006)、李静和孟令杰(2006)、曾先峰和李国平(2008)以及Chenetal(2008)等的研究均得出了同样的结论。说明模型估计结果是可靠的，我们选择随机前沿模型是合理的。
为了确定以哪个模型作为差异分解的基础，本文使用了似然比检验，其统计量的计算公式为： 
分别是受约束与无约束下的似然函数对数值，在下检验统计量LR渐进服从自由度为约束条件个数的混合
分布(Coelli 1995)①。根据似然比检验结果（表2），最终确定以模型1估计结果为基础，运用基于回归的夏普理值不平等分解法对我国农业劳动生产率地区差异进行分解。表3、表4报告了我国农业劳动生产率地区差异（基尼系数）的分解结果②。
（四）分解结果讨论
从表3、表4的分解结果上看，劳均物质资本是导致我国农业劳动生产率地区差异的第一大因素。我们发现除1988-1993年劳均物质资本对我国农业劳动生产率地区差异的贡献率有小幅上升外，之后劳均物质资本对我国农业劳动生产率地区差异的贡献率逐年下降。与1988年相比，2008年劳均物质资本对我国农业劳动生产率地区差异的贡献率下降了6个百分点，但其贡献率仍然达到了28.11%，这期间劳均物质资本平均贡献率为33.81%。辛翔飞和刘晓昀(2007)的研究也发现，地区资源禀赋中物质投入对农业劳动生产率地区差异的影响最大。另外，据乔榛等(2006)的研究，机械和化肥共计对中国农业增长的贡献：1989-1995年为34.03%，1996-2002年为33.92%，2003-2004年为34.86%。近年来随着政府一系列支农、惠农政策的实施，农民的农业投入不断增加，地区间劳均投入差距逐渐缩小，1988年东、中、西部劳均物质资本的比值为2.19∶1.40∶1，2008年缩小到1.19∶1.20∶1，正是劳均物质资本地区间差距的不断缩小，以及物质资本产出弹性随时间递减（赵芝俊和袁开智，2009），使得劳均物质资本对我国农业劳动生产率地区差异的贡献率逐年下降。
全要素生产率是导致我国农业劳动生产率地区差异的第二大因素。全要素生产率的贡献率为技术效率与技术进步贡献率之和，1988-2008年技术进步与技术效率对我国农业劳动生产率地区差异的贡献率不断增大，导致全要素生产率的贡献率不断增大，其平均贡献率为33.76%。值得注意的是，1999年后全要素生产率超过劳均物质资本成为导致我国农业劳动生产率地区差异的第一大因素。以往研究也间接印证了这一事实，据朱希刚测算：1986-1990年全要素生产率对我国农业增长的贡献率为27%，而到2001-2005年上升为56%（赵芝俊和袁开智，2009），表明全要素生产率对我国农业增长的贡献逐渐增大。与此同时，地区间农业全要素生产率增长率差距却在不断扩大（Mao and Koo,1997; Wu et al,2001；顾海和孟令杰，2002；陈卫平，2006; Chen et al,2008）。另外，我们发现技术效率的贡献率平均占到全要素生产率贡献率的81%，说明技术效率比技术进步对我国农业劳动生产率地区差异的影响更大。由于农业技术效率受自然条件约束很大，而我国地区间的耕地土壤质量、平整程度、水分等差别很大，这可能是技术效率对我国农业劳动生产率地区差异贡献较大的重要原因之一。此外，Chen et al(2008)、汪小勤和姜涛(2009)等的实证研究表明，有效灌溉面积、机械动力、农村用电量与人力资本对技术效率有显著影响。从表5可以看到东部地区的这些因素都具有明显优势，而且优势在不断扩大。正是这些原因使得地区间技术效率差异不断扩大，进而其对我国农业劳动生产率地区差异贡献逐渐增大。
农村劳动力规模是导致我国农业劳动生产率地区差异的第三个重要因素。农村劳动力规模越大从事农业的劳动力相应越多，越不利于农业劳动生产率的提高。农村劳动力规模的贡献率呈逐渐减小趋势，由1988年的18.47%减小到2008年的14.86%，平均为17.06%。劳均土地对我国农业劳动生产率地区差异的贡献率仅次于农村劳动力规模因素，平均为11.05%。1988年东、中、西部劳均土地比为1.19∶1.41∶1，而到2008年该比例缩小到1.07∶1.31∶1。由于1988-2008年地区间劳均土地差异的缩小，使得劳均土地对我国农业劳动生产率地区差异的贡献率逐渐下降，由1988年的15.86%减小到2008年的9.03%。农村劳动力就业结构对我国农业劳动生产率地区差异的贡献率较小，平均为4.32%，农村劳动力就业结构在很大程度上也反映了农村产业结构的区域差异。改革开放之初，各区域从事农业的劳动力在农村劳动力中所占比重都在90%以上，此后随着非农产业的发展，大批农业富余劳动力转移到非农领域就业，这一比重在各区域都呈现不断下降的趋势，促进了各区域农业劳动生产率的提高。但东部地区的下降速度明显快于中部地区，中部地区又快于西部地区（宋洪远，2009）。这一变化使得农村劳动力就业结构对我国农业劳动生产率地区差异的贡献率有增大的趋势。虽然农村劳动力就业结构本身对我国农业劳动生产率地区差异的贡献率较小，但农村劳动力就业结构会通过农村劳动力规模与劳均土地因素影响我国农业劳动生产率地区差异。
四、稳健性检验
由于不同差异度量指标往往给出不同的度量结果，而这又可能被带到差异的分解结果中。因此分解结果可能取决于采用的差异度量指标(Wan,2004)。为了检验分解结果的稳健性，本文考虑了四个常用的差异度量指标，它们是基尼系数、泰尔-T、泰尔-L与变异系数平方／2。正如上述预期那样，不同指标导致了不同的分解结果（图1）。然而，各因素的贡献率在年度间的变化，以及贡献率大小排序基本是一致的。说明就贡献率而言，不同差异度量指标提供了大致相同的信息，表明我们的差异分解结论是稳健的，选择何种差异度量指标讨论分解结果并很不重要。
图1 我国农业劳动生产率地区差异分解(%)
数据来源：根据世界发展经济学研究院(UNU-WIDER)开发的分解软件测算整理。
五、结论与政策含义
本文利用1988-2008年29个省级地区的面板数据，基于随机前沿生产函数模型，运用夏普理值不平等分解法，对我国农业劳动生产率地区差异动态演进的决定因素进行了实证分析。结果发现，我国农业劳动生产率地区差异决定因素的重要性排序依次为，劳均物质资本、全要素生产率、农村劳动力规模、劳均土地与农村劳动力就业结构，1999年后全要素生产率上升到首位。而各因素对我国农业劳动生产率地区差异贡献大小的年度间变化显示，全要素生产率的贡献逐渐增大，其中最主要是技术效率的贡献逐渐增大。农村劳动力就业结构的贡献有增大趋势，但不明显。其它因素的贡献在逐渐减小。本研究结论的政策含义是，政府在进行农业技术推广体制改革的同时应增加农业推广投入，加大农业基础设施及农民职业教育投入，尤其是在中、西部地区，以提高这些地区的技术效率，缩小其与东部地区差异，这对于缩小农业劳动生产率地区差异是尤为重要的。
注释：
①混合卡方分布的临界值可参考Koddeand Palm(1986)第1246页的表1。
②我们对差异度量指标泰尔-T、泰尔-L与变异系数平方／2也进行了分解。
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