人力資本、追趕效應(yīng)與農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步

王振華 張廣勝

(沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，遼寧 沈陽110866)

2012年中央“一號(hào)文件”指出實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展的根本出路是提高農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步水平。我國農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率在2011年達(dá)到了53.5%，但與發(fā)達(dá)國家相比差距仍很大。影響科技進(jìn)步的兩個(gè)主要因素是人力資本水平和技術(shù)追趕效應(yīng)[1]，對農(nóng)業(yè)領(lǐng)域也是如此。在分析人力資本對科技進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)增長影響的研究中，學(xué)者們主要以人力資本均值為量化指標(biāo)[2]，人力資本分布方差是一個(gè)新的考察視角，已有文獻(xiàn)存在較大爭議[3－4]。本文感興趣的是不同的人力資本分布方差、技術(shù)追趕效應(yīng)是否、以及如何影響農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步水平?現(xiàn)有研究一般假定人力資本水平與受教育年限呈線性關(guān)系，本文則放寬這一假定，證明了農(nóng)村勞動(dòng)力人力資本水平與受教育年限間為非線性關(guān)系。

1 文獻(xiàn)評(píng)述:分布方差的新視角

部分學(xué)者證明人力資本對經(jīng)濟(jì)增長有促進(jìn)作用，但也有研究表明人力資本對經(jīng)濟(jì)增長的影響不顯著甚至呈負(fù)相關(guān)關(guān)系[5－6]。經(jīng)驗(yàn)分析結(jié)論不一致的原因是人力資本量化指標(biāo)不同[7]，另外僅僅考慮人力資本的平均水平是不夠的，其方差分布對經(jīng)濟(jì)也有重要影響[4]。

學(xué)者們進(jìn)而檢驗(yàn)人力資本分布對經(jīng)濟(jì)增長的影響，但結(jié)論也存在分歧[8]。基尼系數(shù)等指標(biāo)雖然可以度量人力資本的不平等程度，但不能準(zhǔn)確測度人力資本的離散程度和分布結(jié)構(gòu)[9]，因此學(xué)者又將人力資本方差作為量化指標(biāo)[3－4，10]，發(fā)現(xiàn)其與經(jīng)濟(jì)增長間存在正相關(guān)關(guān)系。然而，人力資本對經(jīng)濟(jì)增長的影響主要是間接作用，已有研究都是在生產(chǎn)函數(shù)理論模型下進(jìn)行回歸分析，這在方法論上是有爭議的[2]。

可得的文獻(xiàn)中，未見直接驗(yàn)證人本資本分布對科技進(jìn)步影響的研究，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域也未見直接檢驗(yàn)追趕效應(yīng)對科技進(jìn)步影響的文獻(xiàn)。本文綜合考慮現(xiàn)有文獻(xiàn)在研究方法方面的爭論，在分析過程中考慮空間相關(guān)性，引入空間計(jì)量模型，嘗試對文獻(xiàn)做出補(bǔ)充。

2 實(shí)證分析框架

2.1 農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步的界定

廣義的農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步包括自然科學(xué)技術(shù)進(jìn)步和政策、經(jīng)營管理和服務(wù)等社會(huì)科學(xué)進(jìn)步，在測算過程中是指農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值增長扣除新增的投入要素量之后的余額，這與全要素生產(chǎn)率概念的本質(zhì)相同[11]，本文采用全要素生產(chǎn)率值反應(yīng)廣義的農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步。

2.2 理論模型

本文沿用文獻(xiàn)廣泛引用的Benhabib-Spiegel 理論框架，影響農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步水平的兩個(gè)主要因素是人力資本水平和技術(shù)追趕效應(yīng)[1]，表示為:

式(1)中，HCit代表省份i 在t時(shí)期的人力資本指標(biāo)，CEit代表省份i 在t時(shí)期技術(shù)追趕效應(yīng)，εit為隨機(jī)干擾項(xiàng)。i省份的人力資本總水平THCit是由每個(gè)勞動(dòng)力的人力資本水平PHCitj加總形成的，即其中，nit為省份i 在時(shí)期t的勞動(dòng)力人數(shù)。

本文假設(shè)人力資本水平主要受教育水平的影響，工作經(jīng)驗(yàn)的積累本文不予研究[4]。PHC是受教育年限U的函數(shù)，令PHCitj=g(Sitj)，其中，Sitj為i省份中j 人在時(shí)期t的受教育年限，g(.)為人力資本水平和受教育年限的函數(shù)關(guān)系，將函數(shù)g(.)在平均受教育年限處進(jìn)行二階泰勒展開[10]，兩邊除以勞動(dòng)力人數(shù)nit則得到式(2):

本文放寬人力資本水平與受教育年限呈線性關(guān)系的假設(shè)，即g″(uit)不為0，將方差納入考察范圍。采用平均受教育年限作為人力資本水平均值的替代變量，以受教育年限方差作為人力資本分布方差的替代變量。式(2)證明人力資本水平受均值和方差的共同作用，將式(2)帶入式(1)得到式(3)，證明各省份的人力資本分布方差對農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步有重要影響。

2.3 空間計(jì)量模型的建立

本文引入空間計(jì)量模型的原因是省份間農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步可能存在空間相關(guān)性?？臻g計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的空間效應(yīng)主要包括空間自相關(guān)和空間差異性，本文分別建立空間滯后模型和空間誤差模型。

技術(shù)追趕效應(yīng)選擇文獻(xiàn)中的量化方法[1]:

式(4)中，Ait－1為省份i 在t－1時(shí)期的農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步水平為t－1時(shí)期全國的農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步水平。

本文加入的控制變量為:一是醫(yī)療條件指標(biāo)(YL)，量化指標(biāo)為每千農(nóng)業(yè)人口鄉(xiāng)村醫(yī)生和衛(wèi)生員人數(shù)。二是財(cái)政支農(nóng)指標(biāo)(CZ)，量化指標(biāo)為農(nóng)業(yè)財(cái)政支出占全社會(huì)固定資產(chǎn)總投資比例。三是農(nóng)業(yè)科研投入(KY)，量化指標(biāo)為農(nóng)業(yè)科研機(jī)構(gòu)農(nóng)業(yè)科研總支出。四是科技環(huán)境(KJ)，本文的量化指標(biāo)為技術(shù)市場成交額。五是自然災(zāi)害(ZH)，量化指標(biāo)為各地區(qū)成災(zāi)面積占農(nóng)作物播種面積比重。參照學(xué)者們的研究經(jīng)驗(yàn)，對各指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行對數(shù)化處理，并對各控制變量進(jìn)行一階差分以保證數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性。

最終，本文擬建立的空間計(jì)量回歸模型為:

式(5)為空間滯后模型，式(6)為空間誤差模型，ρ 和λ為空間回歸系數(shù)，υit為隨機(jī)誤差項(xiàng)，μi反應(yīng)空間效應(yīng)，可以是固定效應(yīng)也可是隨機(jī)效應(yīng)。本文中T取11，IT為11維單位矩陣，N取31，WN為31 階0－1 空間權(quán)重矩陣，ε為誤差項(xiàng)。

2.4 估計(jì)方法

本文的估計(jì)方法采用最大似然法[12]，使用Matlab7.1版軟件的空間計(jì)量工具箱對模型進(jìn)行估計(jì)。

3 農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步值的測算及相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)描述

本文選擇數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法測算農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步值，將全要素生產(chǎn)率增長率Malmquist指數(shù)轉(zhuǎn)化為TFP指數(shù):首先測算各省份基期的技術(shù)效率值，同時(shí)假設(shè)基期技術(shù)進(jìn)步值為1，根據(jù)技術(shù)效率值變化指數(shù)和技術(shù)進(jìn)步值變化指數(shù)依次測算隨后每年各省份的技術(shù)效率值和技術(shù)進(jìn)步值，二者相乘得到 TFP指數(shù)。在計(jì)算過程中，本文借助DEAP2.1 軟件，采用產(chǎn)出導(dǎo)向模型。本文建立的投入產(chǎn)出指標(biāo)體系為:投入要素選擇土地、勞動(dòng)力、資本，產(chǎn)出要素選擇農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值。其中，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值為各地區(qū)農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值數(shù)據(jù)，采用農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值指數(shù)進(jìn)行平減，土地要素的量化指標(biāo)為農(nóng)作物播種面積，勞動(dòng)力要素為鄉(xiāng)村從業(yè)人員中農(nóng)林牧漁業(yè)從業(yè)人員數(shù)，資本要素選擇農(nóng)林牧漁業(yè)物質(zhì)消耗值(包含固定資產(chǎn)折舊)，采用農(nóng)村生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)進(jìn)行平減。數(shù)據(jù)來源于1999－2011年的《中國農(nóng)業(yè)年鑒》、《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。限于篇幅，本文不給出農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步值的詳細(xì)數(shù)據(jù)。

其他方面，醫(yī)療條件原始數(shù)據(jù)來源于2000－2011年《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》，財(cái)政支農(nóng)指標(biāo)、成災(zāi)面積比例和技術(shù)環(huán)境指標(biāo)等原始數(shù)據(jù)和修正指數(shù)來源于2000－2011年的《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。文獻(xiàn)認(rèn)為中國農(nóng)業(yè)科研投資滯后期為3－5年，本文選擇為4年，數(shù)據(jù)來源于《全國農(nóng)業(yè)科研統(tǒng)計(jì)資料匯編》，涵蓋市級(jí)以上農(nóng)業(yè)研究和開發(fā)機(jī)構(gòu)的相關(guān)數(shù)據(jù)。

4 實(shí)證分析結(jié)果及討論

本文采用文獻(xiàn)中出現(xiàn)較多的Moran's I指數(shù)進(jìn)行區(qū)域變量的自相關(guān)檢驗(yàn)，將2000－2010年拆分成2000－2003年、2004－2007年、2008－2010年3個(gè)時(shí)間段，分別測算Moran's I指數(shù)。

從Moran's I指數(shù)檢驗(yàn)看，2000年后，我國各省份農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步值有顯著的空間相關(guān)關(guān)系，證明了本文采用空間計(jì)量模型的必要性。對農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步空間分布格局的形成原因，本文認(rèn)為主要是地理位置較近的省份間農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件相同，農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)相似，因此先進(jìn)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)在相鄰省份間的適用性更強(qiáng)，而對于地理位置較遠(yuǎn)、種植業(yè)結(jié)構(gòu)不同的區(qū)域，農(nóng)業(yè)科技的進(jìn)步可能會(huì)受限于自然生產(chǎn)條件，無法得到推廣和應(yīng)用。

表1 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)描述Tab.1 Statistical description of data

表2 農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步值的Moran's I指數(shù)Tab.2 Moran's I index of TFP

Moran's I指數(shù)為正且呈遞增趨勢說明隨著時(shí)間的推移，省份間的正相關(guān)關(guān)系越來越突出，原因可能是隨著農(nóng)業(yè)科技的推廣及通信技術(shù)的逐步發(fā)展，地區(qū)間的農(nóng)業(yè)科技交流情況越來越頻繁和有效，影響日漸突出，空間相關(guān)性增強(qiáng)。

在模型選擇方面，本文進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)作為參照，Chi-Sq統(tǒng)計(jì)值為29.472 9，P值小于0.05(為0.000 3)，因此本文選擇含有固定效應(yīng)的空間面板數(shù)據(jù)模型。

本文通過測算方差膨脹因子排除了變量間存在多重共線性的可能。從表3看，在考慮了空間效應(yīng)后，回歸結(jié)果發(fā)生了變化，人力資本方差變量對農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步的影響變?yōu)轱@著，各省份變量間及誤差項(xiàng)間存在顯著的正相關(guān)。在實(shí)證分析中由于很難同時(shí)滿足Anselin 提出的選擇SEM或SLM模型準(zhǔn)則的兩個(gè)條件，學(xué)者都是對模型效果進(jìn)行比較選擇理想的模型[12]。本文中空間誤差模型的R2值和最大似然值都優(yōu)于空間滯后模型，由此下文的分析主要針對空間誤差模型的估計(jì)結(jié)果。

首先，農(nóng)村勞動(dòng)力人力資本方差對農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步的影響顯著(1%的置信水平)為正，即:在人力資本平均水平等其他條件相同的前提下，人力資本的分布方差對農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步值有正向影響。人力資本水平與受教育年限并不是簡單的線性關(guān)系，在本文的研究范圍內(nèi)，隨著受教育年限的增長，人力資本水平是加速增長的。已有的實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)論也表明教育獲得方差對經(jīng)濟(jì)增長有促進(jìn)作用[4，9]。

本文的解釋是:在人力水平均值不變的前提下，方差越大，意味著人力資本的分布越發(fā)散。目前各省份文盲及半文盲人數(shù)、受教育程度為小學(xué)人數(shù)占比不斷下降，從全國平均看，1999年，我國的農(nóng)村勞動(dòng)力文盲及半文盲人數(shù)占比為8.96%，受教育程度為小學(xué)人數(shù)占比為33.65%，到2010年，上述兩個(gè)指標(biāo)降低至5.70%和24.40%。在這個(gè)前提下，方差越大則意味著高受教育程度人數(shù)占比越大，而這些高受教育程度的農(nóng)村勞動(dòng)力善于接受并采用先進(jìn)的生產(chǎn)技術(shù)，他們對身邊勞動(dòng)力的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有很強(qiáng)的示范和帶動(dòng)效應(yīng)。

其次，追趕效應(yīng)系數(shù)顯著(1%的置信水平)為正，說明在我國的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，位于生產(chǎn)前沿面上的科技進(jìn)步水平較高的省份對其他省份有較強(qiáng)的示范和帶動(dòng)效應(yīng)。農(nóng)村勞動(dòng)力人力資本均值對農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步的影響顯著(1%的置信水平)為正，這與常識(shí)判斷相符。同時(shí)空間誤差系數(shù)顯著為正，臨近省份的自然條件較為接近，農(nóng)業(yè)科技在臨近省份間的流動(dòng)性較強(qiáng)，也更為有效。

表3 三種模型估計(jì)結(jié)果對比Tab.3 Comparison of results of three models

在其他控制變量中，第一，農(nóng)業(yè)科研投入對農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步有促進(jìn)作用，但這種促進(jìn)作用并不顯著，可能的原因是農(nóng)業(yè)科研投資與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)仍可能存在脫節(jié)現(xiàn)象。第二，自然災(zāi)害對農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步有顯著的負(fù)向影響，醫(yī)療條件指標(biāo)和財(cái)政支農(nóng)指標(biāo)對農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步有顯著的正向影響，而科技環(huán)境指標(biāo)對農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步的影響不顯著。

5 結(jié)論和政策含義

本文建立空間計(jì)量模型，從方差分布的視角檢驗(yàn)農(nóng)村勞動(dòng)力人力資本及追趕效應(yīng)對農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步的影響，研究表明:第一，我國各省份農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步水平存在顯著的空間相關(guān)關(guān)系，這種空間相關(guān)性在逐年增大，選擇空間計(jì)量模型是合理且必要的;第二，人力資本分布方差是影響農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步的顯著因素，二者呈正相關(guān)關(guān)系;第三，追趕效應(yīng)對農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步有顯著的正向影響;第四，人力資本均值、財(cái)政支農(nóng)等也顯著影響了農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步水平。

上述研究結(jié)論的政策含義是明顯且重要的。學(xué)者們一直強(qiáng)調(diào)在農(nóng)村普及義務(wù)教育、提高人力資本均值的重要性，本文認(rèn)為，在此基礎(chǔ)上政府要逐步培育一批具有較高人力資本水平的農(nóng)村勞動(dòng)力，培養(yǎng)他們成為先進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)的優(yōu)先采用者，充分發(fā)揮他們的示范帶動(dòng)效應(yīng)。具體措施包括:加強(qiáng)對農(nóng)村學(xué)生接受高中及以上教育的財(cái)政支持力度;支持涉農(nóng)職業(yè)教育的發(fā)展;對農(nóng)民合作經(jīng)濟(jì)組織的發(fā)起人或生產(chǎn)大戶等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的帶頭人進(jìn)行培訓(xùn)等。

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