近20年中国农业技术进步贡献率的变动趋势，本文主要内容关键词为：年中论文,技术进步论文,变动论文,贡献率论文,趋势论文，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。
对技术进步发展趋势的讨论，一直是经济增长研究领域中的一个重要课题（孙中才，1994）。随着人们对农业基础地位认识的深化以及整个经济体中农业技术进步作用的日益显著，农业技术进步发展趋势问题受到越来越多的关注。
然而目前，理论界关于农业技术进步方面的研究和探讨基本上还是集中在一个阶段或者一个时期内技术进步对农业生产增长贡献份额的测定，或者是对某一地区农业技术进步贡献率的研究上。这些研究的一个共同特点就是假设在一定时期内投入要素的弹性是固定不变的，即技术进步贡献率的大小主要取决于产出和投入要素的增长率。然而，客观地讲，在现实经济生活中这些因素都是处在不断变化之中的，尤其是随着中国以市场化为取向的改革进程的不断推进，农业领域的开放程度和市场化程度不断提高，农业生产资料、农业劳动力等要素在一系列的制度安排中变动也很大，因此，投入要素对产出增长的贡献实际上呈一种动态变化的趋势。一些学者对技术进步中投入要素弹性的趋势也做了粗略的经验估计，然而，情况到底是怎样的，目前还没有见到具体、详细的定量研究。为此，本研究试图从建立投入要素弹性变化的动态生产函数出发，分析农业技术进步贡献率随投入要素弹性的变化而变化的具体情况，分析变动背后的深层次原因，深化对农业发展规律的认识，为政府制定农业发展战略和长期调控措施提供参考。
一、模型及方法
（一）农业技术进步与农业技术进步贡献率
农业技术进步是一个经过技术发明、技术创新、技术扩散等环节，把新知识、新技术转化为生产力，从而实现增加社会物质财富、提高经济效益、改善生态环境、不断提高整个农业生产力水平的过程。农业技术进步反映了整个农业生产过程中科学技术的突破及其应用程度。农业技术进步的内容既包括农业生产技术进步（或者叫自然科学技术进步），也包括农业经营管理技术和服务技术进步（或者叫社会科学技术进步）。通常，我们把只包括前者的技术进步称为狭义的农业技术进步，二者都包括在内的技术进步称为广义的农业技术进步（朱希刚，1997）。本文研究中提到的技术进步指广义的技术进步。
定量估计农业技术进步的研究已经很多了，采用的主要模型是柯布—道格拉斯生产函数（CD生产函数）和索洛余值法，将技术进步设定为剔除物质投入、劳动力、土地（或者还有其他变量）等要素对经济增长贡献之后所剩余的部分。计算步骤有两步：一是通过CD生产函数求得各投入要素的弹性值；二是利用索洛余值法求得技术进步率，再用技术进步率与农业总产值增长率的百分比最终求得农业技术进步贡献率。具体的计算公式为：
所以，测算技术进步贡献率首先要设定适当的生产函数形式，以测算投入要素的弹性值。已有的许多研究是以要素弹性固定为假设设立函数形式。本研究试图以投入要素弹性可变为假设条件设立函数形式，从而测算一个时期内农业技术进步贡献率的变动趋势。
（二）模型的初步设定
如何选择一个适当的方程形式来估计投入要素弹性的变动情况，以便在此基础上进一步分析和判断农业技术进步的变动情况，这似乎是一个较为复杂的事情，因为影响投入要素弹性变化的因素较多，而且在这些因素影响下的投入要素弹性的代数表达式也是多样的。为了使问题的研究简单化，在充分考虑主要影响因素及其可能存在的情况下，这里假设投入要素的弹性值在一定的时间段内符合下列某一种情况：
假设条件(1)：投入要素的弹性值随着时间t的变化而变化，且是t的一次函数；
假设条件(2)：投入要素的弹性值随着时间t的变化而变化，且是t的二次函数；
假设条件(3)：投入要素的弹性值随着人均资本占有量的变化而变化，且是人均资本占有量的函数。
在具体测算和建立模型时，仍然以CD函数和索洛余值法为指导思想，模型的基本形式和在三种假设条件下的函数形式初步设立为：
（三）模型的检验
根据以上设定，从理论上至少可以得到评价自变量的三种可能的方程。那么，究竟哪一种函数形式更接近实际，哪一个方程最优呢？笔者认为，存在这样一些理论和实践的原则条件来检验模型的科学性和拟合的优劣性：①综列数据的F检验①。用它可以判断方程(2)的常数项及其斜率项是不变还是可变（李子奈、叶阿忠，2000）。②投入要素弹性变动趋势与投入要素份额变动趋势的一致性①。可以从理论上证明：在完全市场竞争的假定下，生产者按照利润最大化进行决策，投入要素弹性等于该投入要素份额，即投入要素弹性等于该要素的费用与总产值的比值（蒙德拉克，2004）。目前，中国经济还不是完全的市场经济，农产品价格还不能完全由市场决定，但是，自从1978年改革开放和1994年社会主义市场经济制度确立后，中国就进入了由消费品市场开放到要素市场开放，再到加入世界贸易组织后市场化程度不断提升的一个典型的过渡阶段。非市场因素可能会影响农业投入要素份额的直接计算，但是，可以肯定，投入要素份额的变动趋势和通过生产函数回归所得出的投入要素弹性的变动趋势应该是基本一致的。③模型本身的统计量检验。这些统计量包括针对模型模拟样本的整体效果的F检验、针对每个回归系数的t检验、样本决定系数R、修正的R[2]、DW检验值等。对于一个拟合较好的模型，这些统计检验值应该都可以达到较为理想的水平（易丹辉，2002）。④参数估计的一致性。所得参数的估计值的符号或者范围应当与其应有的意义相符，如果不相符，说明模型的设定存在问题。⑤投入要素弹性与已有的研究成果之间的比较。
根据以上设定的条件，在随后的具体测算中，将逐步排除明显不合理的模型，最终选择适当的模型形式。
二、数据收集与精制
为了进行准确的测算，一个较大的样本数量是十分必要的。然而，1980年以前的可获得的样本数据不多，尤其是时间序列时期较短。为了弥补这一不足，本文选用全国30个省份的截面数据作样本（将1997～2003年重庆市的农林牧渔业总产值、要素投入数据归入四川省计算，这样就保证了截面数据的前后一致），使得原来的样本数量可以增加30倍，从而近似地估算全国的数据。
（一）数据的收集
选定的产出变量为农林牧渔业总产值，投入要素包括：农业生产过程中的物质投入、农业劳动力投入和土地投入。另外，由于农业生产受自然因素影响较大，还选择了气候自变量。
农林牧渔业总产值及投入要素数据主要来源于1986～2004年的《中国农业年鉴》和《中国统计年鉴》③，各省份农业总产值用各省份农林牧渔业产值加总得到，其计算方法是所有农林牧渔业产品及其副产品的产量乘以各自的单价。全国及各省份农业总产值可比价格指数数据可以从年鉴中直接获得，作为剔除价格影响的重要参数。物质投入包括生产过程中实际消耗的各种劳动对象（包括化肥、电、机械、种子、农药等费用）、固定资产折旧（农机具、设备、仓库、畜圈等的磨损）以及劳务费用（例如设备维修费用、产品运输费用等），从统计年鉴中也可以直接收集。农业劳动力投入量采用一定时期内生产过程中实际投入的劳动力数量，没有考虑劳动力的质量差异，这是由于受到资料来源的限制，以及从较长时期看，劳动力质量提高与劳动时间和劳动强度降低并存，且前者与后两者之间存在一定程度的抵消作用。因此，这里选用全国和各省份农业劳动力人数作为劳动力投入量的基础数据。土地投入应包括农林牧渔业所有土地的投入。鉴于林业中经济林的土地投入数据无法收集，且投入不大，以及草原面积对牧业产值增长的影响较小，其面积也可忽略不计，具体测算时采用了当年农作物的播种面积与当年渔业用地面积（淡水养殖＋海水养殖）之和近似替代土地投入。气候自变量以当年的旱涝成灾面积与总播种面积的比值表示。
这里需要说明的一点是，1990年以前的农林牧渔业总产值、物质投入及农业劳动力的统计口径中实际上包括了副业。当时的副业主要是指采集野生植物果实、纤维、树胶、树脂、油料以及材草、野生药材、菌类等，捕猎和饲养野生动物以及农民家庭兼营商品性工业这三部分。但是，本文并没有在1990年以前的产值及投入中剔除副业这一项，这是因为1990年以后统计年鉴中副业虽然被取消了，但副业中的采集野生植物果实等、农民家庭兼营商品性工业这两部分被归入小农业，而捕猎和饲养野生动物则被归入牧业，这只是统计内容的重新安排，实质上并未影响总产值及相关投入的一致计量。
（二）数据的精制
数据的精制是指数据在放入模型之前必须经过处理，使数据具有一致性并代表可比序列，以便研究特殊现象（因特里格特，2004）。数据的精制主要包括数据时间上的统一、奇异数据的剔除、数据的补全等工作。本研究中对数据的精制工作包括：①利用各省份农业总产值可比价格指数将农业总产值统一折算到基准年，本研究以1985年为基准年。折算后的当年农业总产值＝上年农业总产值×可比价格指数（上年＝100）。②物质费用的折算是根据各年农业物质费用同农业总产值的比重与当年农业总产值的折算值的乘积求得。折算后的当年物质投入＝当年物质费用×折算后的当年农业总产值／当年农业总产值。
三、模型的估计
（一）综列数据的F检验
根据所列出的判断原则①，如果截距项和斜率项都相等，即α[,i]=α[,j]，B[,i]=B[,j]，那么，截面个体之间差异不大，不必用设定二者变化的模型形式；如果截距项不同，斜率项相同，即α[,i]≠α[,j]，B[,i]=B[,j]，那么，截面个体差异较大，要设定变截距模型；如果截距项和斜率项都变，即α[,i]≠α[,j]，B[,i]≠B[,j]，说明除了个体影响外，截面上还存在变化的经济结构，设定变系数模型较为合适。在三种情况下，可以得到模型的参差平方和，分别为S[,1]、S[,2]、S[,3]。构造F统计量（李子奈、叶阿忠，2000），其中，n表示截面样本数量，K表示解释变量个数，T表示年份。
当F[，2]小于临界值时，就接受截距和斜率在不同的截面样本点和时间上都相同的假设；当F[,2]大于临界值时，就拒绝上述假设，这时再验证F[,1]。当F[,1]小于临界值时，就接受截距变化、斜率不变的假设；当F[,1]大于临界值时，就接受截距、斜率均变化的假设。
利用30个省份19年的数据，应用EViews软件，本文对三种情况下的模型进行了回归，得出S[,1]、S[,2]、S[,3]的值分别为0.278、5.35、11.07。F[,1]、F[,2]的计算结果分别为49.04、86.9，查表得它们的临界值分别为1.37、1.32。从计算结果可以看出，F[,1]和F[,2]的统计值都远远大于其临界值。因此，本文选择了斜率和截距项都变化的模型。
（二）对投入要素份额变动趋势的判定
利用收集到的数据，首先对物质、农业劳动力、土地三种投入要素的份额分别做了计算。物质费用的份额用经过折算后的物质费用与总产值的比值表示；由于缺乏农业劳动力工资数据，农业劳动力要素份额就用当年农民人均纯收入乘以农业劳动力总量，再除以农业总产值表示；众所周知，中国农业用地一直没有可以衡量的价格，不能像计算劳动力要素份额那样来计算土地要素份额。但是，在知道物质费用和农业劳动力要素份额之后，土地要素份额大致可以归为从总份额中减去二者之后的余值。表1是计算得出的三种投入要素的份额。
表1 物质费用、农业劳动力、土地三种投入要素的份额
年份物质费用份额 农业劳动力要素份额 土地要素份额
1985
0.3120.3330.355
1986
0.3220.3220.356
1987
0.3250.3050.369
1988
0.3490.2920.359
1989
0.3560.2990.345
1990
0.3470.2990.354
1991
0.3540.2970.349
1992
0.3620.2940.344
1993
0.3740.2790.347
1994
0.4000.2530.347
1995
0.4100.2510.339
1996
0.4080.2650.327
1997
0.4120.2760.313
1998
0.4070.2880.305
1999
0.4100.2970.293
2000
0.4130.2970.290
2001
0.4110.2930.295
2002
0.4120.2890.299
2003
0.4100.2760.314
根据所测算的要素份额值，给出了要素变动趋势曲线图（如图1所示）。
图1 物质费用、农业劳动力、土地三种投入要素份额图
从以上计算结果和投入要素份额的变动趋势不难看出，物质费用与农业总产值中的比值总体上呈递增的趋势。这说明，长期以来中国农业产出增长对物质投入的依赖很大。2000年以后，该指标基本平稳且有些许下降，这表明，中国农业发展的阶段转换已经反映在物质投入和生产方式变化方面。农业劳动力所占份额大致呈现先减后增的趋势，这与上个世纪90年代后期农业劳动力不断流向城市以及农村人口素质不断提高是紧密相关的。与物质费用份额的变动趋势相反，土地份额总体呈现递减趋势，2000年以后有所增加。
根据初步判定，三种要素份额的变动呈抛物线趋势，这就可以排除模型设定中关于投入要素弹性是时间的一次函数以及是人均资本占有量的函数的设定，因为这两种方程设定所得出的投入要素弹性的变动呈一致递减或者递增的趋势（投入要素弹性是时间的一次函数时，弹性值的变动趋势为一条直线；投入要素弹性是人均资本占有量的函数时，其变动趋势也为一致递减或者递增的趋势），这不能反映出抛物线的趋势。因此，下面只考虑投入要素弹性是时间的二次函数的形式。
（三）生产函数的确定
根据以上的判断，模型的形式最终确定为：
另外，为了消除截面数据作样本时出现的异方差问题和时间序列中的自相关问题，分别采用加权最小二乘法(WLS)和cochrane-orcutt迭代法加以处理；还考虑到模型仅就中国各省份数据资料进行研究，所以，选择了固定效应(FEM)方法。利用收集到的1985～2003年30个省份共570组数据，对存在时空差异情况下的农业技术进步模型进行估计，回归结果如表2所示。
表2 生产函数的回归结果
变量 回归系数
标准差 t值
概率
b[,0] 0.44360.025017.77420.0000
b[,1] 0.01420.0022 6.49090.0000
b[,2] -0.00030.0001-3.10310.0020
c[,0] 0.13840.0279 4.96830.0000
c[,1] -0.02000.0028-7.07100.0000
c[,2] 0.00080.0001 6.22150.0000
d[,0] 0.25900.0331 7.82500.0000
d[,1] 0.00570.0018 3.07290.0022
d[,2] -0.00050.0001-5.70150.0000
e -0.08780.0164-5.34400.0000
s 0.04280.0043 9.99760.0000
R[2] 0.999894
调整后的R[2] 0.999886
F值
494594.1
DW值 0.965369
注：这里省去了30个省级虚变量的回归值。
从回归结果来看，11个变量系数在1%的显著性水平上全部通过t检验，R[2]和调整后的R[2]均大于0.99，DW值为0.9653。从模型本身的统计检验值来看，模型的拟合程度较好。再根据所测定的投入要素弹性代数式的具体形式，计算1985～2003年物质费用、农业劳动力、土地的弹性值，详见表3。
表31985～2003年物质费用、农业劳动力、土地的弹性值
年份物质费用弹性 农业劳动力弹性 土地弹性
19850.4580.119 0.264
19860.4710.102 0.268
19870.4840.086 0.271
19880.4960.072 0.273
19890.5080.060 0.274
19900.5200.049 0.274
19910.5310.040 0.273
19920.5410.033 0.270
19930.5510.027 0.267
19940.5600.023 0.262
19950.5690.021 0.257
19960.5770.020 0.250
19970.5850.021 0.242
19980.5930.024 0.234
19990.5990.028 0.224
20000.6060.034 0.213
20010.6110.042 0.201
20020.6170.051 0.188
20030.6210.062 0.174
根据测算的弹性的变动结果，给出了其变动趋势图，如图2所示。
图2 1985～2003年物质费用、农业劳动力、土地的弹性变动趋势图
观察图2，并与前面所得出的完全市场条件下的要素份额的变动趋势相比较，三种投入要素弹性的变动趋势与其十分接近：物质要素弹性呈递增的态势，农业劳动力弹性先减后增，土地弹性基本呈现递减趋势。
从参数估计的一致性来看，测定的各要素投入弹性的取值范围以及符号与其应有的意义也是相符合的，物质要素弹性的取值范围在0.458～0.621之间，农业劳动力弹性值在0.062～0.119之间，土地弹性值的变动范围在0.174～0.274之间，都是弹性取值的正常区间。天气变量的符号为负，说明气候灾害对农业增长有负作用，这也是符合现实情况的。
（四）农业技术进步贡献率的测算
根据测定的弹性值，利用索洛余值法，计算出技术进步率，再用技术进步率比上当年的农业总产值增长率，就是农业技术进步贡献率。
用经过平滑处理后的产值、物质投入、农业劳动力投入、土地投入计算其年际增长率。天气对农业技术进步贡献率的影响，是根据每年的成灾率比上年的增减情况再乘以回归结果(-0.0878)而得。最终测算的1985～2003年各年中国农业技术进步贡献率具体见表4。
表41986～2003年技术进步贡献率测算结果单位：%
年份产值物质费用
劳动力 土地 天气 技术技术进步
增长率增长率增长率增长率变化率进步率贡献率
19864.23 7.08 -0.88 0.32
0.54 0.90 20.51
19874.37 8.51 1.20 0.34 -0.60 0.05
0.69
19884.22 7.74 2.13 0.57
0.07 0.07
2.36
19894.91 7.02 2.60 0.78
0.44 0.97 19.73
19904.79 5.29 2.81 1.06 -1.40 1.61 33.21
19915.87 6.57 1.60 0.59
0.97 2.15 38.14
19926.03 8.75 -0.08 -0.01
0.18 1.31 20.68
19937.65 12.29 -1.47 -0.14 -0.61 0.96 12.32
19949.18 13.79 -1.70 0.39
0.61 1.39 15.78
19959.65 12.51 -1.02 1.21
0.09 2.24 22.61
19968.87 9.89 -0.26 1.42 -0.53 2.81 31.56
19977.28 7.01 0.30 1.38
0.44 2.83 39.45
19985.76 6.00 0.67 0.95 -0.18 1.97 33.75
19994.72 4.85 0.37 0.64 -0.53 1.66 35.36
20004.16 4.50 -0.18 0.12
0.18 1.41 34.51
20014.25 4.34 -0.94 -0.25
0.35 1.68 39.42
20024.33 4.11 -1.58 -0.70 -0.35 2.00 45.97
20034.15 3.95 -1.61 -0.71 -0.02 1.92 46.55
根据计算结果，做出农业技术进步贡献率的趋势变动图（见图3）。
图3 1986～2003年农业技术进步贡献率的趋势变动图
从上述计算结果可以明显看出，近20年中国的农业技术进步贡献率总体上不断上升，但存在阶段性、周期性波动。将计算结果和朱希刚(2002)、顾焕章(1994)等一批学者测算的中国每个“五年计划”时期的农业平均技术进步贡献率相比较，本文的计算结果略低。
另外，以1987年、1991年、1993年和1997年为四个拐点，可以把农业技术进步贡献率的变动分为五个阶段。再根据赵芝俊和张社梅(2005)在《我国农业技术进步源泉及其定量测定分析》一文中对农业技术进步贡献率影响因素的分析，可以把形成这五个阶段的原因汇总如下表所示。
表5农业技术进步贡献率阶段性波动原因汇总
政策因素
技术因素农业服务
第一阶段政策作用下降，财新技术少，结构调村组解体，公共
（1985～1988年） 政投入减少，农资整技术少服务减少
价格上涨
第二阶段实施“菜篮子”工推广力度大，新技市场化运行，公
(1988～1991) 程、86“星火计划” 术采用多共服务开始出现
以及87“丰收计划”
第三阶段 农民负担重，农业技术采用少，投入农业技术推广改
（1991～1994年） 无利可图下降革导致线断、网
破、人散
第四阶段搞粮棉大县，实施好政策激励下大批产业化、市场化、
(1994～1998) 农资流通改革和粮新技术被采用社会化服务起作用
食提价政策
第五阶段政策手段缺少，供有效技术少，推广社会化服务、产业
(1998～2003) 求形势差，农民积效率低 化经营逐步发展
极性缺乏
四、结论及简要分析
本研究是利用1985～2003年中国30个省份的综列数据，建立投入要素弹性变动情况下的农业生产函数，以测定中国农业技术进步贡献率的变动趋势。模型与设定的五个检验条件相比较，都得到了比较满意的结果。另外，就整个研究而言，通过分析和判断，还得出了以下一些结论：
（一）物质投入对农业产出的贡献已经进入平稳增长时期
按照一般的理解，在一定的技术水下，当农业物质投入超过最佳临界点时，就会出现投入报酬递减的现象。一些学者推测，物质要素份额可能已经开始递减。但是，根据本文测算的结果，物质投入的弹性值一直呈递增的趋势，也就是说，17年来物质投入对中国农业产出增长的贡献呈递增的趋势，但是，近几年来增长速度减缓，进入了平稳增长时期。出现这种变化，再结合中国农业发展阶段的转换，基本可以得出如下结论：从总体上看，在过去很长一段时间内，中国农业产出增长总体上还属于物质投入推动型的增长，即粗放型的经济增长；随着农业发展新阶段的到来以及农业结构的调整和资源配置效率的提高，物质投入在经济增长中的作用出现了平稳发展且增速减缓的可喜局面。另外，农业技术进步水平的不断提高，不断抬高农业生产函数的前沿面（李京文、钟学义，1998），抑制不利于农业增长因素的影响，从而延缓报酬递减规律发生作用。要持续、稳定地推进这种效应，国家就必须不断加大、加快农业科学技术的研究和推广应用。
（二）现阶段，农业技术进步贡献率是一个与政策导向密切相关的指标
纵观近20年农业技术进步贡献率的变化情况及其背后原因，可以发现：在过去的20年中，它与农业政策关系密切。主要原因可能是：在中国目前的情况下，农业作为弱质产业（与生产规模小、农民低素质、服务跟不上、市场不稳定相联系），农民是否采用新技术在很大程度上取决于农业从整体上是否有利可图，也取决于在政府主导下的农业技术推广服务组织是否获得政府支持，并愿意和能够为农业生产提供技术服务。
（三）农业技术进步贡献率的测算可以与国家每一个“五年计划”不同步
从农业技术进步贡献率变动趋势所反映出来的周期性来看，技术进步对农业产出增长的贡献并不是与国家的每一个“五年计划”同步，这一点对政策的制定意义重大。也就是说，如果仅以每一个“五年计划”时段来测算中国的农业技术进步贡献率，可能会掩盖农业技术进步中出现的问题，进而不能有的放矢地制定切实有效的农业技术进步政策。因此，测算农业技术进步贡献率首先必须了解其主要影响因素和变化规律。
注释：
①证明过程略。
②证明过程略。
③1985年以前的各省数据很难得到，且统计口径不一，人为外推到1980年后得出的结果差强人意，因此，本文仅利用现有的实际投入数据进行测算，力求测量的精确。
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