樊茂清, 包时鹏
(中央财经大学 经济学院, 北京 100081)
自1978年党的十一届三中全会提出“改革开放”决策以来,利用低廉劳动力优势,通过引进外资、扩张出口等方式,中国经济已获得了40余年的高速增长,且GDP年均增长率一直保持高位水平,取得了举世瞩目的成就。作为改革开放先行产业的农业也同样取得了巨大成功,尤其是农业部门的制度改革极大地解放了劳动生产力,使中国以占世界不到10%的耕地养活了超过20%的世界人口。基于这一事实,更为重要的问题是,如何解释农业部门的成功?中国农业经济增长的源泉是什么?现有研究主要关注农业部门制度创新的作用[1-3],如家庭联产承保责任制等;而经济增长理论表明,经济增长是要素投入与技术进步共同作用的结果[4]312-320,制度创新的贡献只能部分反映在全要素生产率(TFP)的改善上。有鉴于此,笔者认为,需要从生产要素角度对中国农业经济增长作出进一步解释。
此外,在人口红利逐渐消失,以往粗放型经济增长模式难以为继,经济增长由“高速增长”转入“中高速增长”的背景下,2017年,在党的十九报告中,习近平首次提出“高质量发展”理念[5];2020年,在第七十五届联合国大会上,习近平正式提出了“双碳目标”[6];2021年,在中央经济工作会议上,“高质量发展”与“双碳目标”的重要意义再次被强调[7]。可以预见,“高质量发展”势必将成为中国农业经济未来发展的主旋律。实现农业经济的“高质量发展”,一方面,要通过鼓励创新,改善生产模式以及推动技术进步来提高全要素生产率;另一方面,要通过提高要素投入效率来推动中国农业经济向集约型增长模式转型。因此,作为经济增长因素分析的前提,厘清现阶段中国农业部门要素投入对经济增长的贡献度也是亟待解决的问题。
笔者拟利用1981—2015年中国投入产出表以及各行业劳动与资本投入等数据来核算中国劳动投入、资本投入、中间投入以及全要素生产率对中国农业经济增长的贡献,并进一步考察要素投入质量改善的增长贡献。
全要素生产率作为分析经济增长源泉、确定经济增长可持续性的重要工具,其测算方法大体可以分为两类:
第一类是基于生产函数的全要素生产率测算方法,主要是Solow开创的增长核算方法[4]312-320以及在此基础上的一些拓展方法。Solow增长核算方法的主要思想是首先估算出总量生产函数,然后用产出的增长率减去加权的各投入要素的增长率所产生的余值或残差来测算全要素生产率。在具体测算全要素生产率时,主要有参数法和非参数法。参数法需要估计生产函数的参数,而非参数法则不需要。非参数法主要是数据包络(DEA)方法,其实质是一种确定性前沿方法,没有考虑随机因素对生产率的影响,主要缺点是无法提供像参数法那样的统计检验来评估样本的拟合度和统计性质,对样本的观测数也有一定的限制,因而会影响结果的稳健性。Solow 开创的增长核算方法经Jorgensen等发展后得到了广泛应用。从国内学者的实践来看,当前的研究思路主要是对传统资本和劳动两要素的生产函数进行拓展,使其包括能源[8]、信息通信技术(ICT)资本[9]、无形资产[10]以及研究与开发(R&D)资本[11]等其他生产要素,从而开展更为精细化的经济增长核算。但遗憾的是,这类研究多关注全国层面全要素生产率的测算,对中国农业部门经济增长核算的研究则略显不足。
第二类是基于生产前沿理论的全要素生产率测算方法。随着改革开放后中国农业经济的迅速增长,越来越多的学者开始关注农业部门全要素生产率的测算问题。例如,Gong和龚斌磊的研究基于1990—2015年中国31个省(自治区、直辖市)的农业投入与产出数据考察了投入要素与生产率对农业增长的贡献,发现投入要素贡献逐渐减小,生产率贡献逐渐增大[12][13]4-18。王璐等利用中国农业农村部1995—2017年固定观察点数据测算了农业全要素生产率,结果显示,中国农业生产率整体呈上升趋势,年均增速为1.87%~2.68%[14]。然而,上述研究多未考虑要素质量改善对实际要素投入的影响,进而导致要素投入或全要素生产率贡献的测算结果可能出现偏差[15]。事实上,自改革开放以来,中国农业部门人力资本和技术装备水平已经得到显著提高,但由要素质量改善引起的经济增长现象仍不可忽视[16]。因此,有必要在考虑要素质量改善的条件下,测算中国农业部门各类要素投入以及全要素生产率的增长贡献,从而为更全面地揭示和比较不同时期中国农业增长源泉及其动态变化。
经济增长核算理论是一种能在数量上确定不同投入因素对经济增长的贡献的理论模型,已成为近半个世纪以来学界进行经济增长研究的主流方法。对一国经济增长进行核算研究,定量分析各投入要素和技术进步对经济增长的贡献,尤其是对全要素生产率的测量并在此基础上进行国际比较,是近半个世纪 以来经济理论和实证研究学界所探讨的焦点所在。从经济增长核算中可以较为清楚地了解到影响一国经济增长的各种因素,明确各类投入和技术进步对经济增长的贡献,从而为相关决策者的政策实践提供重要的经验支撑。
根据KLEMS数据集①的核算框架,国民经济中农业部门的生产要素投入被细分为资本投入(K)、劳动投入(L)、能源投入(E)、材料投入(M)以及服务投入(S)五类。其中,能源投入、材料投入以及服务投入属于中间投入。相应地,即可核算农业部门的资本投入、劳动投入和中间投入的质量。
1. 劳动投入质量测算
在KLEMS数据集中的劳动核算中,劳动按照劳动者的职业、年龄、性别和受教育程度交叉分成不同的类别,每一组类别称为一个劳动分量l,这就意味着在劳动交叉分类中的每一组类别(即每一个劳动分量)内,所有劳动者的劳动都是同质的,具有相同的边际产出。而不同的劳动类别(即不同的劳动分量)体现的劳动是异质的,具有不同的质量。由于劳动具有异质性,因而不是用劳动时间的简单加总,而是用劳动时间(一般以小时为单位)和劳动质量相乘来测算。每小时的平均劳动质量即为劳动投入与劳动时间之比,用来测算劳动分量配置的效果,反映每小时劳动所提供的技能的水平,具体计算公式为
QL,t=Lt/Ht
(1)
(2)
式中:vl,t为农业部门中的第l个劳动分量的报酬在总劳动报酬中的占比;hl,t为农业部门中的劳动分量的劳动时长在总劳动时长中的占比。这个增长率就被称为劳动质量改善,是各种劳动分量的劳动时间增长率的加权和,权重为每种劳动分量的报酬在总劳动报酬中的占比减去每种劳动分量的劳动时长在总劳动时长中的占比。进一步地,离散时间的劳动质量改善的增长率可表达为
QL,t≡ΔlnLt-ΔlnHt
(3)
可见,农业部门劳动投入质量改善指数为劳动投入增长率超越对数指数与未加权的劳动时长增长率指数的差。劳动投入的质量改善是不同类别劳动投入配置变化的结果,如果具有较高劳动报酬的劳动分量的劳动时间比部门总劳动时间增长得更快,那么QL,t>0。
2. 资本投入质量测算
按照KLEMS数据集资本核算框架,部门资本投入被定义为部门资本存量所提供的资本服务流。资本存货和资本服务租赁价格的数据按资产类别和法律组织形式交叉分类。在资产类别的细分中,可将资本存货分为可折旧资产和不可折旧资产两类。可折旧资产如建筑、汽车和设备,采用永续盘存法,假设资产存货是过去投资的加权和,权数由不同年代资本品的相对效率决定;不可折旧资产主要是指土地。而在法律组织形式的细分中,最基本的为公司和非公司。为了估计建筑、汽车和设备的资本存货(可折旧资产),就需要各行业不同年代资本品的投资和相对效率的数据。假设存货和土地形式的资本品效率不随时间变化,那么不同时期资本存货的变化就等于投资。而对不同年代资本品相对效率的估计则以不同年代资产的购置价格为基础。
资本存货的质量定义为资本投入与资本存货之比,资本投入质量改善指数为资本投入增长率超越对数指数与未加权的资本存货增长率指数之差,公式为
QK,t=dlnKt-(lnKt-lnKt-1)
(4)
式中:QK,t为农业部门在t时期的资本投入质量指数;dlnKt为加权的资本投入增长率超越对数指数(权重为农业部门中每类资本存货分量报酬占部门总的财产报酬份额的平均值);lnKt-lnKt-1为未加权的资本存货增长率指数。同样,资本投入的质量改善是不同类别资本投入配置变化的结果,如果具有较高资本投入价格的资本投入分量比具有较低资本投入价格的资本投入分量增长得更快,那么QK,t>0。
3. 中间投入质量测算
部门中间投入的度量与劳动投入、资本投入稍有不同,因为劳动投入和资本投入指数的权重取决于各分量的工资和租赁价格数据,且该数据必须单独获得,而部门产出和中间投入的数据直接来源于国民经济核算中的投入产出时间序列表。在KLEMS数据集项目中,各国投入产出表的行业分类应具有国际可比性,各国的投入产出表必须统一为定义、范围和口径一致的33个产业部门分类。
中间投入质量改善指数为中间投入增长率超越对数指数与未加权的中间投入增长率指数之差,公式为
QX,t=dlnXt-(lnXt-lnXt-1)
(5)
式中:QX,t为农业部门在t时期的中间投入质量指数;dlnXt为加权的中间投入增长率超越对数指数(权重为农业部门中每一类中间投入分量值占部门总中间投入值的平均值);lnXt-lnXt-1为未加权的中间投入增长率指数。中间投入的质量改善是不同类别中间投入配置变化的结果,如果具有较高价格的中间投入分量比具有较低价格的中间投入分量增长得更快,那么QX,t>0。
中国农业部门生产率度量的方法论是基于一个生产者行为的模型,其出发点是一个产业部门生产函数,即把产业部门产出表示为资本投入、劳动投入、中间投入和时间的函数,用数学形式表示为
Y=f(K,L,X,T)
(6)
式中:Y为中国农业部门的产出;f(·)为生产函数;K,L,X和T分别为中国农业部门的资本投入、劳动投入、中间投入和技术水平。
农业部门生产率的增长率vT被定义为在保持中间投入、资本投入、和劳动投入不变时,产出对时间的增长率,公式为
(7)
在规模报酬不变、生产者均衡的假定下,可将全要素生产率的超越对数指数定义为
(8)
笔者研究所用的KLEMS数据集中,1981—2000年中国33个产业部门投入产出表序列以及相应年份各部门的产出和产品价格数据来自Ren[17]的研究,其余年份数据为笔者根据已有研究整理所得。具体而言,笔者所采用的劳动价格数据来自岳希明和任若恩的研究,该数据的特点是将劳动按照劳动者的性别、年龄和受教育程度进行交叉分类[18]23-24。资本服务价格对应资本租赁价格的概念,相关数据来自孙琳琳和任若恩的两个研究[19]8-10[20]830-835以及Sun和Ren的研究[21],其特点都是各部门资本按建筑、设备和汽车分类。在此基础上,笔者首先将所有要素的价格进行标准化(将基年设定为2000年),并将相应数据更新至2015年。此外,对各类劳动和资本租赁价格进行Divisia加总得到各部门产品的价格。而对于投入产出表,笔者借鉴了Dietzenbacher等在构建世界投入产出数据库(WIOD)时所采用的SUT-RAS方法[22]。此外,笔者基于孙琳琳和任若恩的两个研究拓展构建了各年的资本投入[19]8-10[20]830-835,基于岳希明和任若恩的做法拓展构建了各年的劳动投入[18]23-24。1982—2015年主要变量的年平均值,如表1所示。
表1 1982—2015年主要变量年平均值
基于上文奠定的测算框架,农业经济增长可分解为要素投入和全要素生产率贡献两方面,其中要素投入又可进一步细分为劳动投入、资本投入和中间投入的贡献,相应的增长贡献分解结果如图1所示。根据要素投入或全要素生产率贡献在农业总产出增长率中的占比可进一步计算贡献率,测算结果如表2所示。
由图1可知,整体而言,1982—2015年,中国农业部门总产出增长率大致呈倒“M”型走向,具有较为显著的周期性特点。由表2可知,各时期中国农业部门总产出增长率分别为7.07%,5.08%,6.40%,10.11%,4.17%,3.53%和5.25%;在“九五”期间(1996—2000年),该增长率达到最高值,为10.11%;“十一五”期间(2006—2010年)该增长率降至最低值,为3.53%。上述结论与龚斌磊的研究结果[13]4-18相一致。从全要素生产率来看,由图1可知,全要素生产率贡献与中国农业部门总产出增长率具有几乎一致的变动趋势,表明全要素生产率贡献对农业经济增长起着决定性作用。在中国农业部门总产出增长率较高的3个时期,即1982—1985年(7.07%)、1996—2000年(10.11%)和2011—2015年(5.25%),全要素生产率对中国农业部门总产出增长率的贡献分别为4.08%,5.16%和4.72%,相应的贡献率分别为57.71%,51.06%和89.95%,且该贡献率在2011—2015年接近90.00%。由此可以预见,中国农业未来持续性增长将愈发依赖全要素生产率的提高。从要素投入整体情况来看,通过 加总表2中各要素投入贡献可以得到,1982—2015年 各个时期各要素投入对中国农业部门总产出增长率的贡献分别为2.99%,4.27%,3.59%,4.95%,3.53%,2.19%和0.53%,相应的贡献率分别为42.28%,84.07%,56.02%,48.95%,84.50%,61.79%和10.05%。由此可以发现,要素投入对中国农业总产出增长率的贡献率整体呈“M”型走向,贡献率最高的2个时期分别为1986—1990年和2001—2005年,且贡献率均超过80.00%。进一步地,从图1中各要素投入贡献来看,资本投入和中间投入的贡献基本保持稳定。资本投入对中国农业部门总产出增长率的贡献较低,2001—2005年最高也仅为2.35%;中间投入对中国农业部门总产出增长率的贡献则相对较高,2001—2005年最低也有1.34%。值得注意的是,劳动投入对中国农业部门总产出增长率的贡献具有较为明显的逐步下降趋势,2001—2015年该贡献甚至为负数。1986—2015年,劳动投入对中国农业部门总产出增长率的贡献从1.19%持续下降至-2.58%,相应的贡献率也从23.40%锐减至-49.16%,可见,农业部门劳动投入萎缩明显制约了中国农业部门经济的增长。
表2 1982—2015年中国农业部门总产出增长率和贡献率以及各要素贡献和贡献率核算结果/%
图1 1982—2015年中国农业部门总产出增长率及各要素贡献
综合来看,过去30年(1986—2015年),中国农业部门经济增长主要呈现三大特点:第一,要素投入贡献由强变弱,而全要素生产率对中国农业部门经济增长的重要性正逐步凸显。1986—1995年,全要素生产率与要素投入对中国农业部门总产出增长率的贡献率之比大致为3∶7(即“三七”结构),而2006—2015年该比率已接近7∶3(即“七三”结构),全要素生产率将成为推动中国农业经济持续增长的主要动力。第二,资本投入和中间投入对中国农业部门经济增长的贡献和贡献率整体保持稳定。第三,劳动投入萎缩是要素投入贡献减弱的主要原因,2001—2015年,劳动投入对中国农业部门经济增长产生了抑制作用,并且存在进一步恶化的趋势。
整体而言,1982—2000年,要素投入质量改善整体贡献呈现先升后降的倒“V”型态势,如图2所示。这一时期要素投入质量改善对中国农业部门的整体贡献分别为-1.79%,5.48%,3.39%和2.04%,其中2001—2015年,该整体贡献稳定在3.00%左右,如表3所示。另外,2006—2015年这十年间,要素投入质量改善对中国农业部门的整体贡献率高达70.50%,而上文已述及全要素生产率对中国农业部门总产出增长率的贡献率为67.51%,说明如果不考虑要素质量改善效应,会大大低估中国农业部门要素投入的贡献,同时高估中国农业部门全要素生产率的贡献。对要素投入质量改善贡献来源进一步分解发现,资本投入质量改善贡献同要素投入质量改善的整体贡献具有较为相似的变动趋势,这也表明劳动投入与中间投入质量改善的贡献之和较为稳定。就中间投入而言,2006—2015年,要素投入质量改善贡献几乎完全源于中间投入,劳动投入与资本投入质量改善贡献总额接近0。就劳动投入而言,上文已指出,2001—2015年,劳动投入对中国农业部门经济增长产生了抑制作用,与之相对应的是,同时期,劳动投入质量改善对中国农业部门经济增长的贡献基本稳定在0.10%~0.80%,说明中国农业部门劳动力萎缩主要由就业人数大幅减少导致,尽管中国农业部门的人力资本水平略有提升,但依然难以抵消劳动投入质量下降所带来的负面影响。
图2 1982—2015年中国农业部门要素投入质量改善整体贡献及各要素投入质量改善贡献
表3 1982—2015年中国农业部门要素投入质量改善及各要素投入质量改善贡献和贡献率核算结果/%
综合来看,中国农业部门要素投入质量改善贡献主要有三个特点:第一,1982—2000年,要素投入质量改善整体贡献呈倒“V”型态势,2000—2015年趋于稳定;第二,2006—2015年,要素投入质量改善贡献几乎完全源自中间投入,劳动投入与资本投入质量改善贡献总额接近0;第三,2006—2015年,要素投入质量改善整体贡献率与全要素生产率贡献率均在70.00%左右,说明中国农业部门要素流失严重,尤其体现在劳动力数量上。
笔者采用1981—2015年中国投入产出表中的数据,核算了中国农业部门要素投入和全要素生产率对农业经济增长的贡献,并进一步考察了要素投入质量改善对中国农业部门经济增长的贡献。笔者研究可能的边际贡献主要体现在如下两点:第一,测算了不同时期各要素投入和全要素生产率对中国农业部门经济增长的贡献,从而较为全面地揭示和比较了中国农业部门经济增长的源泉及其动态变化。第二,笔者研究数据来自任若恩团队和Jorgenson团队以及国家统计局近20年合作构建的KLEMS数据集及其后续更新,该数据集有助于保证测算结果的准确性,同时使笔者能够更为清晰地考察要素投入质量改善的增长贡献。
通过分析测算结果,主要得到如下结论:第一,全要素生产率将成为中国农业经济持续增长的主要源泉。第二,中国农业部门劳动力数量流失严重,导致劳动投入萎缩,使2001—2015年劳动投入对中国农业部门经济增长产生了抑制作用。第三,1982—2000年,要素投入质量改善整体贡献大致呈倒“V”型态势,2001—2015年趋于稳定;2006—2015年,要素投入质量改善贡献几乎完全源自中间投入,劳动投入和资本投入质量改善贡献总额接近0。笔者研究的核心政策含义在于,从农业经济增长核算的角度为中国农业部门提高要素投入效率、改进生产模式、推动技术进步以及实现农业经济“高质量发展”提供经验支持。
要素投入和技术进步是经济增长的重要方面,因此,在推动中国农业经济转型,实现未来农业部门经济“高质量发展”的过程中,提高要素投入效率,推动技术进步是一大关键。具体而言:第一,积极推动农业生产向现代农业模式转型,充分激发劳动投入与资本投入质量以及全要素生产率在推动农业部门经济增长中的作用。从上文的研究结论来看,进一步提高中国农业部门全要素生产率,同时提高劳动投入和资本投入质量是未来中国农业经济增长的主要方向。短期而言,有关部门应大力推广农业机械化生产作业,对相关生产机械、设备等购买给予一定的补贴,激励农户加大资本投入,推动传统农业结构向高质量资本密集型转变。国际经验表明,以资本为代表的现代要素投入是现代农业增长的重要源泉,加大农业资金投入是改良传统农业的必经之路。长期而言,政府要加大对优质良种等研发的资金投入以及推广普及研发成果的支持力度。推动制度创新,促进技术进步,提高全要素生产率是中国传统农业向现代农业转型,保持持续增长潜力的重要保障。第二,重视中国农业部门人力资本积累,培育“新型职业农户”。中国农业部门存在严重的劳动力数量流失问题,可见,随着中国产业结构转型,劳动力向非农业部门的转移趋势几乎不可逆转,因此,要维持农业部门的劳动力投入增长,有关部门应注重提高中国农业部门人力资本水平,加强农户技能培训,提高从业者职业素养,同时加强农户教育培训体系建设,为其提供接受再教育的平台等。第三,推动农业生产经营集中化、产业化,提高农业生产效率。研究结论表明,目前中国农业部门中间投入的质量提升空间较小,而中间投入的数量增长很大程度上取决于农业生产规模,因此,推动农业集中化、产业化,扩大平均农户生产经营规模,形成农业集聚效应等,才能进一步激发中间投入对农业增长的推动作用。此外,实现农业产业化还需要建立符合市场规律的农业生产要素流转机制,提高要素流动效率,降低要素组织成本等,唯有如此,才有助于对分散的农户进行有组织的分工,提高农业生产规模与效率。
注释:
① 数据集(1981—2000)来源于2010年哈佛大学主办的the First World KLEMS Conference,网址为https://www.worldklems.net/conferences/worldklems2010/program.pdf。