中国农业全要素生产率测算及动态分解研究——以2000-2008年我国30个行政区域数据为样本

杨杰，叶小榕

（1.安徽财经大学，安徽 蚌埠 233041；2.海军蚌埠士官学校，安徽 蚌埠 233012）

中国农业全要素生产率测算及动态分解研究
——以2000-2008年我国30个行政区域数据为样本

杨杰1，叶小榕2

（1.安徽财经大学，安徽 蚌埠 233041；2.海军蚌埠士官学校，安徽 蚌埠 233012）

农业关系到国家的稳定和人民的生活，是国民经济发展的基础，农业发展的关键在于提高农业效率。本文利用数据包络分析法（DEA）对中国30个行政区域2000-2008年农业全要素生产率进行了实证研究，通过对Malmquist生产率指数的测算与分解，分析了中国农业全要素生产率（TFP）增长源泉、区域差异原因与跨期生产率动态变化趋势。研究表明:考察期内中国平均农业全要素生产率有所上升，技术进步为其增长的主要驱动力，而技术效率则在一定程度制约农业全要素生产率的提升。

农业；效率；数据包络分析；面板数据

一、引言

与发达国家相比，我国农业生产效率尚处于较低水平，研究我国农业生产效率变动规律及影响因素，寻求提高农业生产效率的有效途径有着重要现实意义。国内外学者对农业效率进行了比较全面的研究：日本学者川越智子和杉山逸未对跨地区的农业效率进行研究认为，一个地区的农业生产效率高低与劳动力生产率高低关系不大，这里的劳动力生产效率高低比较指的是处于相同经济发展水平的地区比较［1］；波尔等对包括美国在内的10个国家，从1973-1993年农业生产效率进行了研究，研究结果显示资本积累与农业生产效率增长相互促进［2］；顾海、孟令杰借助非参数Malmquist指数法对中国1981-1985年农业生产率增长进行实证研究表明，中国农业全要素生产率增长呈现出“U—形”分布，技术进步构成是推进全要素生产率增长的主要因素，而效率下滑却减缓了农业TFP的增长［3］；赵蕾、王怀明运用基于非参数Malmquist指数法重新估计了中国农业生产率的增长状况，并对中国农业生产率的收敛性进行了检验，分析表明中国农业生产率不存在σ收敛，但存在绝对β收敛和条件β收敛［4］；李谷成认为是否考虑人力资本要素对农业增长的作用，对农业TFP估计产生较大影响，我国各省区农业TFP差异性较为明显［5］；方福前、张艳丽对投入产出指标进行KS和T检验，利用非参数Malmquist指数测算了中国农业全要素生产率，得出乡村从业人数对农业全要素生产率促进较为明显，技术进步是农业全要素生产率提升的主要原因［6］；车维汉、杨荣运用DEA模型对中国、美国和新西兰等国的农业全要素生产率进行测算，研究结果显示发达国家农业全要素生产率增长快于发展中国家［7］；王珏、宋文飞等研究表明地理因素、土地利用能力、工业化进程等对中国农业全要素生产率增长影响显著［8］。

二、中国农业效率测算

（一）变量选取和数据来源

根据数据的有效性和可得性，本文选择为2000-2008年我国区域截面数据为样本，包括中国大陆30个省（直辖市、自治区）的相关数据，为了保持统计口径的一致，将重庆市的数据并入四川省，原始数据来源于各自对应年份的《中国统计年鉴》。本文采用多投入、单产出的模型，把农业总产值作为DEA方法设定的产出，投入则包括农业播种面积（土地要素）、农业固定资产投资（资本要素）、农业化肥施用量（其他中间投入要素）和农业从业人数（劳动要素）。实证分析数据的选择和处理如下：

本文用中国各省（直辖市、自治区）农业总产值作为衡量产出指标，并将其折算成1978年不变价格，各省当年GDP和GDP平减指数来自于相应年份的《中国统计年鉴》。用中国各省（直辖市、自治区）农作物播种总面积（指实际播种或移植有农作物的面积，主要包括粮食、棉花、油料、糖料、麻类、烟草、蔬菜、瓜类、药材和其他农作物九大类）作为衡量土地投入的指标，单位为千公顷，数据来源于2001-2009年《中国统计年鉴》。本文中国各省（直辖市、自治构）农业资本存量在参考王金田、王学真等［9］的相关数据的基础上通过GM（1，1）模型①预测等级的划分为：小误差概率p值＞0.95，方差比c值＜0.35，预测精度为很好；0.80＜p≤0.95，0.35≤c＜0.50，预测精度为好；0.70＜p≤0.80，0.50≤c＜0.65，为合格，以1992-2002年间的数据为样本，预测得出：北京、天津、上海、安徽预测等级为好，海南和贵州预测等级为一般，其余省份均为很好。预测得出，其中农业资本存量以1978年不变价格衡量。用农业化肥施用量（指本年内实际用于农业生产的化肥数量，包括氮肥、磷肥、钾肥和复合肥）和农业从业人数（年底从业职工人数）作为衡量其他中间投入的指标，其单位依次为万吨和万人，其中农业化肥施用量按折纯量计算，数据来源同上。

表1 2000-2008年我国大陆各地区农业资本存量

续表1

（二）中国农业全要素生产率测算

在上述分析的基础上，本文借助DEAP软件测算得出2000-2008年我国各省区市农业全要素生产率数值，结果见表2。从各省市区看，它们的效率值变化趋势并不相同，大部分省市2000年以来的效率值总体呈现上下波动，表现为同期的扩张或收缩，这类现象符合经济周期理论［12］。

表2 2000-2008年我国大陆各省市农业全要素生产率水平

三、农业全要素生产率的Malmquist指数及其分解

由于本文使用的是省级面板数据，因此，在分析中国农业全要素生产率的变动时，我们计算了2000-2008年间中国大陆各省农业TFP逐年的Malmquist生产率指数，并进行了分解。然后，将各省的计算结果进行汇总平均后得到中国农业TFP的总体变动状况。

根据全要素生产率的Malmquist指数及其分解结果相关理论，笔者考察了中国各地区农业全要素生产率的变动。为了比较不同地区农业TFP变动的差异，我们在已有分析结果的基础上，依然按照中国东部、东北、中部和西部四大区域划分，具体结果如表3所示。为了节省篇幅，这里只列出了2000-2008年中国大陆各省农业Malmquist生产率指数及其分解的平均值。

2000-2008年，中国东部、东北、中部和西部地区农业全要素生产率指数及其分解结果见表4。

续表2

表3 各地区农业平均Ma lmquist生产率指数及其分解（2000-2008）

从全国看，2000-2008年间我国农业平均全要素生产率指数和技术进步指数均有所提升，技术进步是考察期内农业全要素生产率提升的源泉，而技术效率成为农业全要素生产率提升的桎梏。从区域看，2000-2008年间平均农业全要素生产率指数东部最高，中部其次，西部第三，而东北最低。为了深层了解2000-2008年间中国农业全要素生产率变化的原因及动态趋势，本文通过图1描述了2000-2008年累积的中国农业全要素生产率指数及其分解（假定2000作为基期，所有指数值在2000年均为1），由分析结果可知，2000-2008年间中国农业全要素生产率指数和农业技术进步指数分别提高了26.50%和58.60%，而技术效率指数降低了20.30%，具体情况见图1。由图1可知，考察期内农业累计全要素生产率呈“先降后升再降再升”的波动趋势，2003年后农业累计全要素生产率总体呈现平稳上升趋势。在此期间，累计农业技术进步指数呈现逐年攀升态势，2000-2008年间农业技术效率总体呈现恶化趋势（2007年除外），成为制约我国农业累计全要素生产率提升的主要原因。

续表3

表4 中国农业平均Malmquist生产率指数及其分解（2000-2008）

图1 2000-2008年中国农业全要素生产率及其分解

四、结论与启示

通过对2000-2008年我国农业效率全要素生产率的测算及农业Malmquist生产率指数跨期动态分解，研究了考察期内中国农业TFP增长源泉与区域差异的原因，得出以下结论与启示：

第一，考察期内，我国农业效率区域发展不平衡，但区域间差距正在逐步缩小。我国东部地区农业效率较为稳定，且保持在较高的水平。为了促进我国农业区域和谐发展，应进一步加强区域间经济合作，互相学习先进经验，充分发挥东部地区的示范效应，加速我国农业经济区域协调发展。

第二，由2000-2008我国农业平均全要素生产率指数及其分解可以得出，我国农业全要素生产率指数和技术进步指数为东部最高，中部其次，西部第三，而东北最低；技术效率指数中部最高，东北次之，东部第三，西部最低。技术效率成为农业全要素生产率提升的桎梏，我国在加快农业新设备、新技术、新产品的推广和扩大农业经营规模的同时，应进一步强化农业技术效率的提升和规模效率的改善重要性，使我国农业全要素生产率逐步由单因素依赖转为全面发展。

第三，加大对农业支持力度，促进农业关联产业发展。由边际技术替代率递减规律可知，在技术水平不变的条件下，如果农业资本投入保持不变，单纯增加劳动，连续增加每一单位劳动投入所带来产量的增加是递减的。因此，我国应进一步加大对农业扶持力度，同时注重农业关联产业的协调发展，大力发展涉农生产性服务业，加快农业现代化进程。

［1］Kawagoe T，Hayami Y.An Intercountry Comparison ofAgricultural Production Efficiency［J］.American，Journal ofAgricultural Economics，1985（67）：87-92.

［2］Ball V，Bureau J，Butault J，et al.Levels of Farm Sector Productivity:An International Comparison［J］.Journal of Productivity Analysis，2001（15）：5-29.

［3］顾海，孟令杰.中国农业TFP的增长及其构成［J］.数量经济技术经济研究，2002（10）：15-18.

［4］赵蕾，王怀明.中国农业生产率的增长及其收敛性分析［J］.农业技术经济，2007（2）：93-98.

［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）：115-127．

［6］方福前，张艳丽.中国农业全要素生产率的变化及其影响因素分析——基于1991-2008年Malmquist指数方法［J］.经济理论与经济管理，2010（9）：5-12．

［7］车维汉，杨荣.技术效率、技术进步与中国农业全要素生产率的提升——基于国际比较的实证分析［J］.财经科学，2010（3）：113-123．

［8］王珏，宋文飞，韩先锋.中国地区农业全要素生产率及其影响因素的空间计量分析［J］.中国农村经济，2010（8）：24-35．

［9］王金田，王学真，高峰.全国及分省份农业资本存量K的估算［J］.农业技术经济，2007（4）：64-70.

YANG Jie1,YE Xiao-rong2

(1.AnhuiUniversity of Finance and Economics,Bengbu 233041;2.Naval Academy Bengbu,Bengbu 233012,China）

Research on TFP of China’s Agricultural and Dynam ic Decom position: Based on the data of 30 Regions in China from 2000 to 2008

Agriculture is related to country’s stability and people’s lives and it is the basis for national economic development.The key of agricultural development is to improve agricultural efficiency.The paper evaluates total factor productivity(TFP)of China’s agriculture based on provincial data during 2000-2008.In addition,it analyzes the reason for total factor productivity(TFP)changes and regional disparity of China’s agricultural industry through calculating the Malmquist index and its decomposition.The main conclusions are as follows:TFP of agricultural industry is increasing during the sample period,the main driving force to TFP growth of agriculture is technical progress,while technical efficiency is the constraintby it.

Agricultural industry;Efficiency;Data envelopmentanalysis;Panel Data

F320

A

1008-2794（2011）07-0038-06

（责任编辑：曹阳）

2011-04-08

中华全国供销合作总社2008年度合作经济及相关领域研究项目“供销合作社发展涉农生产性服务业的实证研究”（GXZSO821ZC）

杨杰（1977—），男，安徽怀远人，安徽财经大学讲师，主要研究方向为国际服务贸易；

叶小榕（1984—），女，安徽淮北人，海军蚌埠士官学校教员，主要研究方向为财务管理、企业会计。