粮食生产率增长、技术进步、技术效率——基于中国分省数据的经验分析

魏 丹，闵 锐，王雅鹏

（华中农业大学经济管理学院，湖北 武汉 430070）

粮食生产率增长、技术进步、技术效率
——基于中国分省数据的经验分析

魏 丹，闵 锐，王雅鹏

（华中农业大学经济管理学院，湖北 武汉 430070）

当今时代土地短缺，如何提高现有耕地的粮食生产效率已成为粮食安全的重中之重。在以1998-2007年的省级面板数据为样本，采用基于非参数的Malmquist生产率指数来度量中国粮食全要素生产率、技术进步及技术效率变化的基础上，研究了政府对农业财政支出、人力资本、自然灾害以及城市化水平、产业结构变动等因素对中国粮食全要素生产率、技术进步及技术效率三者的影响。研究结果表明，农业财政支出、产业结构变动显著地促进了中国粮食生产率的增长、自然灾害对粮食生产率提高有显著的负面影响，人力资本并不直接影响粮食全要素生产率，而是通过影响技术效率进而影响粮食全要素生产率的提高。

Malmquist指数;粮食生产率;技术进步;技术效率;人力资本

Abstract:This paper measures the technical efficiency,the technical progress and Malmquist grain productivity growth in 30 provinces in China from 1998 to 2007，investigates the impacts of government support agriculture,human capital and natural calamities,urbanization level,structure of agricultural industry on the grain productivity growth of China,technical progress and technical efficiency.The paper finds that natural calamities have significantly negative impact on the grain productivity growth of China,while the agricultural expenditure has positive impact.It is noted that human capital,through improving technical efficiency,has an indirect impact on grain productivity growth.Otherwise,industrial structure also affects the technical progress and technical efficiency.

Key words:panel data;Malmquist index;grain productivity growth;technical progress;technical efficiency;human capital

1 引言

长期以来粮食安全一直是政府和社会追求的目标，但我国粮食安全始终处于供求平衡的边缘。随着农业结构调整中的“压粮扩经”，以及受能源危机和能源价格快速攀升而逐渐升温的生物质柴油发展的影响，逐渐形成了汽车与人争粮食、争食用油，能源作物、经济作物与粮食争耕地的局面。耕地的低效利用、利用过度和利用不足以及耕地污染和退化都将对粮食安全形成危机［1］。在这种局面下，如何提高粮食生产资源的配置效率，高效利用农业生产要素，实现农业资源的集约利用，满足日益增长的人口和国民经济发展对粮食的需要，对于我国这样一个资源相对短缺的发展中的人口大国来说具有特别重要的现实意义。

目前，众多学者运用不同的方法以不同视角对中国粮食生产率进行了有价值的研究。本文在借鉴已有研究基础上，运用DEA的Malmquist生产率指数方法，将以往局限于对粮食主产省、三大流域等的粮食生产率的研究推广到中国大陆所有省区，并利用1998—2007年面板数据进行粮食全要素生产率、技术进步以及技术效率的研究。相对于以往的研究文献，本文主要在以下几方面有所创新：除了对粮食全要素生产率、技术进步以及技术效率进行测算外，还引入政府对农业的扶持、人力资本、自然灾害等因素，运用面板数据逐步回归的方法解释粮食生产率、技术进步以及技术效率存在差异的原因；以往的文献往往忽略劳动力质量的信息，而以农林牧渔总劳动力指标衡量农业劳动力数量的变化，或者采用教育变量对人力资本存量进行度量，本文在综合比较研究的基础上，沿用Hall和Jones（1999）的思路，将教育变量的度量反映在人力资本扩展型劳动力变量Hi概念的使用上。

2 中国粮食全要素生产率的估算及其分解

我们把中国每一个省级单位看作一个生产决策单元，运用由 Fare et al.（1994）改造的基于DEA的Malmquist指数方法来估算粮食全要素生产率（TFP）的变动情况。运用产出基础上的Malmquist指数分析法，把每一个省的生产同最佳实践前沿面进行比较，从而对效率变化和技术进步进行测度。

2.1 数据来源及处理

考虑到西藏特殊的经济地位、资源禀赋条件和数据可得性，DEA方法对异常数据也非常敏感，实证框架中没有包括西藏。鉴于改革开放以来我国粮食流通体制市场化改革的阶段性，1997年以前的十几年的时间里，我国的粮食购销实行的是合同定购、国家定购和价格双轨制，1998年开始实行 “四分开一完善”，即政企分开、中央与地方责任分开、储备与经营分开、新老财务帐目分开，完善粮食价格机制［2］。1998年至今是市场化改革的深化阶段。鉴于此，本文所使用的数据为中国30个省级行政单位（不包括港澳台地区）1998-2007年的平衡面板数据。所有样本均来自官方统计，主要包括历年的 《中国统计年鉴》、《中国农业年鉴》、《中国农村统计年鉴》。

以粮食总产量作为一地区的产出指标；粮食全要素生产率投入指标包括粮食作物播种面积、农业机械总动力、有效灌溉面积、役畜投入、化肥施用量5个方面。其中，农业机械总动力主要是用于农、林、牧、渔业的各种动力机械的动力总和；役畜投入主要是指各省拥有的大牲畜数量中所包含的农用役畜数量；化肥施用量主要是指实际用于农业生产的化肥施用量（折纯量）。

2.2 粮食全要素生产率分解及分类

本文采用Coelli（1996）给出的数据包络分析专用程序DEAP计算1998-2007年除了西藏以外中国30个省级单位的粮食的技术效率变化effch、技术变化techch、纯技术效率变化sechch、规模效率变化pech和粮食全要素生产率变化指数tfpch情况 （见图 1）。

由图1可知，粮食全要素生产率变化趋势与技术变化趋势基础一致，技术效率的变化趋势与纯技术效率变化趋势一致，这说明中国粮食的全要素生产率的增长主要是由于技术的进步引起的，粮食生产的技术效率变化主要是由纯技术效率变化引起的。

为了比较不同地区粮食生产TFP变动的差异，本文在已有分析结果的基础上，将地区按粮食生产TFP大小进行分类，主要包括以下三类：

图1 1998—2007年中国30个省级地区的粮食全要素生产率指数及其分解

（1）粮食生产TFP负增长地区。主要包括北京、天津、内蒙古、吉林、上海、浙江、湖北、广东、重庆、四川、贵州、云南、甘肃、青海等TFP小于1的14个地区，其中年均增长率最低的为内蒙古 （年均下降3.7%）。北京、浙江是由于规模不经济，其余省份均因技术退步导致了粮食生产TFP的下降。可能原因是由于北京、浙江经济发展水平高，挤占了大量的农业（尤其是粮食）生产资源，导致其粮食生产TFP下降。

（2）粮食生产TFP缓慢增长地区。主要包括陕西、宁夏、湖南、辽宁、福建、黑龙江、山西、新疆、广西、海南、江西、山东、河北等13个TFP年均增长率介于0和2%之间的地区，除了黑龙江和山东是由于技术进步促进了粮食生产TFP增长，其余省份主要是由于纯技术效率也就是生产技术和经营管理水平效率有所提高，使得粮食生产的技术效率提高，从而粮食全要素生产率提高。

（3）粮食生产TFP增长较快地区。主要包括安徽、河南、江苏3个TFP年均增长率介于4%和6%之间的省，这些省份均因技术进步促进了粮食全要素生产率的增长。主要原因是这三个省份均是粮食主产省，其有适宜粮食作物生长的气候、土壤等条件，粮食播种面积大，粮食育种和生产技术高于其他地区，具有很好的技术溢出效应。

综上所述，56.7%的省份是因为技术变化影响粮食生产TFP增长，仅有陕西、宁夏、湖南、辽宁、福建、山西、新疆、广西、海南、江西、河北等11个省级地区，其技术效率年均增长率超过了技术进步年均增长率，TFP增长的动力主要源于技术效率的提高。

2.3 分时间段粮食生产率的估算结果

由于2001—2003年是中国粮食产量的下降期，2004年国家开始实行粮食直补政策，该政策对粮食生产有一定的影响，2004—2007年是中国粮食产量的持续增长期。所以将研究时期分为三个时间段：1998—2000年、2001—2003年、2004—2007年。

（1）1998—2000 年技术效率（1.035）、纯技术效率（1.037）均大于1，表明粮食生产技术效率、纯技术效率呈现出改善趋势，技术进步指数（0.921）表明技术呈现出退步。其中技术效率的提高主要是由于纯技术效率上升，粮食全要素生产率降低主要是因为技术退步。

图2 基于Malmquist指数的不同时期我国粮食生产效率的变化

（2）2001—2003年除技术变化 （0.996） 小于1外，技术效率变化（1.007）、规模效率变化（1.006）、纯技术效率变化（1.001）和生产率变化（1.002）均大于1。说明这一时期技术效率、规模效率、存在较明显上升的趋势，虽然技术效率上升明显，而生产率变化却不太明显，主要是因为技术退步所致。

（3）2004—2007 年，生产率变化、技术变化、技术效率变化、纯技术效率变化、规模效率变化均大于1，其中生产率变化最为明显。表明这一时期生产率的提高主要是由技术进步引起的。

由以上分析可知，1998—2007年中国粮食生产率增长呈不断上升趋势，其中1998—2000年间全要素生产率增长的均值为-5%，2001—2003年间为0.2%，2004—2007年间为2.9%，明显快于其他两个阶段。1998—2000年以及2001—2003年出现了粮食生产技术的退步显然难以从经济学上给出合理的解释。因此，我们按照林毅夫和刘培林［3］建立的模型，引入“过去掌握的技术不会被遗忘”这一假定，以避免技术边界内陷的结果［4］。对于技术退步笔者给出如下解释：由于农业科技推广体制不顺，线断、网破、人散等现象阻碍农业科技转化为生产力的进程，导致农业科技创新能力不强；农户作为理性经济人，其目的是追求粮食生产的收益最大化。因此，即使农户采用了粮食优质新品种，可能由于某些生产资料成本的上升而导致不能按照最佳配置投入各种生产资料，从而增产效果不明显；一些对全要素生产率和技术评价的指标有影响而未被发现的因素导致计算结果不准确，尤其是像天气、光照等自然因素。1998—2000年以及2001—2003年粮食生产出现了很大的波动。1998年全国粮食总产量达到51229万吨，跨上了5亿粮食生产总量的台阶。1999年中国粮食播种面积比上年下降62万公顷，2000年粮食播种面积再降近470万公顷。2001、2002两年退耕还林、还湖过程中，粮食播种面积继续分别下降238.3万公顷、218.9万公顷。中国粮食生产在1999年出现转折，粮食产量连年下降，2001年粮食产量已降至45264万吨。

3 计量模型和数据说明

依据已有学者的建模思想，本文将采用如下模型分析人力资本、农业财政支出、成灾面积以及城市化水平、农业产业结构等因素对粮食全要素生产率增长的影响。

其中下标i和t分别代表第i个省份和第t年，μ为残差项。其中，TFP-ch代表技术变动；disaster、finance、humancapital分别表示自然灾害、农业财政支出、人力资本；urban、structure分别表示控制变量城市化水平和农业产业结构。

农业财政支出用各省区财政支出中用于农业的部分来表示；自然灾害用各省区每年的成灾面积来表示。

人力资本投资。本文参照李谷成［5］的对人力资本的测算方法，将教育变量的度量反映在人力资本扩展型（Human Capital-Augmented）劳动力变量Hi概念的使用上。假定一个省区内部农业劳动力平均受到Ei年的教育，则人力资本扩展型劳动力Hi就表示为:

φ（Ei）表示一个接受了E年正规教育劳动力的生产效率，通常用分段函数表示。φ′（Ei）为一般明瑟工资方程（Mincer Function）中的教育收益率，指的是多接受一年正规教育使劳动者生产效率提高的比例。根据以往研究，中国的教育收益率为接受正规学校教育在0~6年之间系数确定为0.18，6~12年之间为0.134，12年以上确定为0.151。按照目前统计口径，农村平均受教育程度可以划分为文盲及半文盲、小学、初中、高中、中专、大专及以上六类，根据中国实际各级学制，我们把平均接受正规教育年数对应分别设定为0年、6年、9年、12年、12年和15.5年，从而可以计算出各省区农业劳动力平均接受教育年数。农业简单劳动力Li的度量则以农林牧渔总劳动力来计算。

控制变量。城市化水平用各省区非农人口占总人口的比重来表示；农业产业结构用各省区农业GDP占总GDP的比重来表示。本部分所有样本均来自官方统计，需要进一步说明的是，本文采用了1998—2007年各地区消费者物价指数进行了消胀处理。

4 计量分析及结果说明

使用Eviews6软件采用变截距模型，并根据Hausman检验来判断采用固定效应还是随机效应形式的变截距模型。另外，本文是基于中国大陆30个省区1998—2007年数据，属于截面成员较多而时期较少的“宽而短”的数据，对这类数据进行处理和建模时需要利用面板结构的工作文件 （Panel Workfile）。面板结构的工作文件主要侧重进行截面或者异方差的变化，因此本文采用截面加权估计法，对模型进行广义最小二乘估计，以消除截面的异方差问题。

我们先采用豪斯曼检验（Hausman Test）判断模型是固定效应还是随机效应，当豪斯曼检验结果至少在15%的水平上显著时，则拒绝模型是随机效应的而肯定模型是固定效应的，反之则接受原假设认为此模型是随机效应的。如果是固定效应模型，我们还需要用F值检验作个体固定效应模型和混合估计模型的选择。表1给出了Malmquist生产率指数对各解释变量的回归模型估计结果。由表1知Hausman检验结果拒绝了随机效应模型，用F值判断每个模型均应该选用个体固定效应模型，因此采用最小二乘虚拟变量（LSDV）估计。

由表1知，自然灾害在每个模型中都显著为负，自然灾害对我国粮食生产要素配置的负面影响非常显著。自然灾害发生率每增加1%，粮食生产率将降低5%。由于农业是弱质性产业，其受自然条件影响较大。粮食稳产丰产离不开良好的农田基本条件、水利设施、防护林等基础设施［6］。近年来，农田水利设施老化，防护屏障损坏，抵抗自然灾害能力差，严重影响粮食生产率的增长。如果水利投资和建设能够增加有效灌溉面积、增加旱涝保收面积和机电排灌面积，那么可以提高农业抵御自然灾害的能力，从而提高粮食综合生产能力。

由模型2和模型3可以看出，农业财政支出对粮食全要素生产率的提高作用也非常明显。农业财政支出每增加1%，粮食生产率将提高2%。魏朗［7］利用C-D生产函数框架对1999—2003年我国各省农业经济增长的数据进行实证分析，研究发现，地方财政支农支出确实有利于农业经济增长，与其他要素相比，财政支农支出的平均贡献率占重要地位。国家的财政支农政策支持了很多农田基本建设和水利气象等事业的发展，这些都对我国农业抵御自然灾害提供了良好的基础和条件。

表1 Malmquist生产率指数对各解释变量的回归模型估计结果

人力资本对粮食生产率的提高并无显著影响。这似乎和我们平时理解的不一样，人们普遍认为，随着我国人力资本的普遍提高，将有助于提高我国的农业生产力，从而可以提高粮食生产率。这一点可以从以下三个方面来理解：①人力资本可能不是直接对粮食生产率产生作用，而是通过其他途径间接产生作用；②虽然我国农村大部分地区的人力资本平均水平在提高，但是随着农村产业结构的调整以及由于粮食生产收益低，导致了农村劳动力向大中城市的大量转移，实际上真正配置于粮食生产的劳动力都是一些无能力在农外就业的老、弱、病、残、妇女、儿童等低质劳动力，他们构成了现在农业生产的主要劳动力，以致于人力资本的普遍提高对粮食生产率的提高作用不明显；③农业经济增长更多地依靠物质和土地投入，而人力资本投资对其贡献相对较小，说明中国目前还处于传统农业阶段，这一点同孙敬水［8］以及杜江［9］的研究结果也是相符的。

进一步将Malmquist生产率指数分解为技术进步指数（TECH-ch）和技术效率指数（TE-ch），然后对各个解释变量进行了回归估计，估计结果见表2和表3。

由表2知，农业财政支出对提高粮食生产率的效果明显，主要是通过农业财政支出对技术进步的贡献来实现的。其中农业财政支出每增加1%，技术进步指数将增加2.5%；无论是农业教育、科技发展水平或产业结构调整离开了财政支出的支持都几乎举步维艰。农业科技研究人员、农业科技经费、农业财政支出对农业技术进步制度的倾斜，将有助于改良粮食作物育种、施肥、复种等技术，有助于优化配置资源、降低粮食生产成本、提高粮食作物产量等。

控制变量中的农业产业结构对农业技术进步有负面影响。主要是因为该指标是以农业GDP占总GDP的比重来度量。工业比重增加、农业比重减少的产业结构调整，有利于技术进步。说明技术进步更多地依赖于工业发展。

由表3知人力资本对技术效率提高具有明显的效果，这也验证了上面所说的人力资本对粮食生产率的提高作用是间接的，主要是通过影响技术效率来实现。技术效率是表示实际生产面距离前沿面的距离。人力资本可以推动农业技术推广与科技成果转化，从而产生农业技术的外溢。人力资本是技术创新的主体和源泉，也是技术扩散的必要条件。人力资本存量、结构和配置会影响该地区的创新能力，在技术创新中起着至关重要的作用。

表2 技术进步指数（TECH-ch）对各解释变量的回归估计结果

表3 技术效率变化（TE-ch）对各解释变量的回归估计结果

5 结论与政策建议

本文运用Malmquist指数分析了1998—2007年中国各省粮食全要素生产率、技术进步、技术效率、纯技术效率和规模效率指数。研究发现，1998—2007年中国粮食平均TFP以年均0.23%的速度增长，技术进步是促进粮食TFP增长的主要原因；技术效率的变化主要是由纯技术效率引起的，而规模效率对技术效率的变化并不明显。运用面板数据对粮食生产率、技术进步、技术效率逐步回归得出农业财政支出、自然灾害对粮食全要素生产率有直接影响；农业财政支出的增长有利于粮食生产技术的进步；工业比重增加、农业比重减少的产业结构有利于技术进步；人力资本是通过影响技术效率进而影响粮食全要素生产率增长的。

根据以上研究结论，笔者提出如下政策建议：

粮食生产TFP负增长的地区，应调整和优化农业财政支出结构。粮食生产TFP负增长的地区主要由技术退步引起的，而调整和优化农业财政支出可以促进农业技术进步。因此农业财政支出应该加大对粮食生产技术进步的投入：实施优粮工程和对粮食主产区实行财政补贴政策；省财政应安排专项经费，着力支持粮食优质高产良种、省工节本高产高效栽培技术、安全保健生产技术、测土配方施肥技术、肥药双控技术、病虫草害综合防治技术和机械化播种等技术的集成推广应用；实施农业科技入户工程，完善粮食生产科技服务体系等。

粮食生产TFP增长缓慢的地区，应逐步提高农村人力资本水平。这类地区的技术效率提高促进了粮食生产TFP的增长，而农村人力资本水平对技术效率影响显著。因此，这类地区应该加大农村基础教育投入，提高农村教育资源配置及教学环境，提高粮食生产者文化程度；健全与规范农民培训市场，加大对农村人力资本存量的调整和投资力度，改变传统的粮食生产劳作方式，提高粮食生产的技术效率；提高农业科技人员素质，完善农业科技推广体系。

粮食生产TFP增长较快的粮食主产区，应提高粮食作物抗御自然灾害的能力。粮食主产区的优势在粮食生产，但由于粮食生产的周期长及弱质性，其劣势也在粮食生产，因此应提高粮食主产区粮食作物抗御自然灾害的能力。可以通过鼓励粮食主产区中低产田盐碱和渍害治理；加强农田水利建设力度，完善排灌体系，提高农业系统承灾能力；完善农业减灾保险工作等途径提高粮食作物抗御自然灾害的能力。

［1］ 王雅鹏，邓玲．生物质液态燃料开发利用对粮食安全的影响分析［J］．农业技术经济，2008，（4）：6-9．

［2］庞英，李树超等．中国粮食生产资源配置效率及其区域差异——基于动态Malmquist指数的经验［J］．经济地理，2008，（1）：113-117．

［3］林毅夫，刘培林．经济发展战略对劳均资本积累和技术进步的影响——基于中国经验的实证研究［J］．中国社会科学，2003，（4）:18-32．

［4］ 郝睿．经济效率与地区平等:中国省际经济增长与差距的实证分析（1978—2003）［J］．世界经济文汇，2006，（2）：11-29．

［5］李谷成．人力资本与中国区域农业全要素生产率增长——基于DEA视角的实证分析［J］．财经研究，2009，（8）：120-127．

［6］马九杰，崔卫杰等．农业自然灾害风险对粮食综合生产能力的影响分析［J］．农业经济问题，2005，（4）：14-17．

［7］魏朗．财政支农支出对我国农业经济增长影响的研究——对1999—2003年农业生产贡献率的实证分析［J］．中央财经大学学报，2007，（9）：11-16．

［8］ 孙敬水，董亚娟．人力资本与农业经济增长:基于中国农村的 Panel data 模型分析［J］．农业经济问题，2006，（12）：12-15．

［9］ 杜江，刘渝．人力资本投资与农业经济增长:基于中国分省数据的经验分析［J］．经济评论，2008，（3）：22-27．

（责任编辑 迟凤玲）

Technical Efficiency,Technical Progress and Grain Productivity Growth——an Empirical Analysis based on Provincal Panel Data in China

Wei Dan,Min Rui,Wang Ya Peng
（School of Economics and Management,Central China Agricultural University,Wuhan 430070， China）

F323.3

A

国家自然科学基金“我国粮食安全目标下的粮食生产、流通与储备协调机制研究”（70673027）

2010-05-19

魏丹（1984-），女，河南泌阳人，华中农业大学经济管理学院博士研究生；研究方向：粮食生产资源要素管理。