省區(qū)財政支農(nóng)投入對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率及其構(gòu)成的影響

楊勇 李雪竹

摘 要： 通過構(gòu)建空間相關(guān)加權(quán)項估計多邊貿(mào)易重力模型，構(gòu)造了以地理因素表征農(nóng)產(chǎn)品特征的省區(qū)貿(mào)易開放度的工具變量，實證研究了中國省區(qū)財政支農(nóng)投入對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率及其構(gòu)成的影響彈性。研究結(jié)果表明：雖然財政支農(nóng)顯著偏低，但財政支農(nóng)投入確實顯著提升了農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率；通過進一步分解勞動生產(chǎn)率，發(fā)現(xiàn)財政支農(nóng)投入對資源配置效率和規(guī)模效率的影響彈性為正且顯著，而對技術(shù)進步的影響彈性顯著為負。表明財政支農(nóng)發(fā)揮促進農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率持續(xù)增長的作用面臨著農(nóng)村人力資本積累低和基礎(chǔ)設(shè)施欠完善的強約束，未來應(yīng)通過加強這兩方面的投資助推農(nóng)村經(jīng)濟組織創(chuàng)新來實現(xiàn)農(nóng)業(yè)技術(shù)進步，條件不成熟時向農(nóng)業(yè)新技術(shù)推廣應(yīng)用領(lǐng)域過度投資，極易陷入“拔苗助長”式的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的泥潭，降低了財政支農(nóng)資金的使用效率。

關(guān)鍵詞：國際貿(mào)易；多邊重力方程；農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率；技術(shù)進步

中圖分類號：F304.4 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-9107（2013）05-0098-11

一、綜 述

我國加入WTO不僅有效保障了主要農(nóng)產(chǎn)品的供給，也顯著促進了農(nóng)民增收，但農(nóng)業(yè)所受到的外部市場沖擊也不容忽視，主要表現(xiàn)在：其一，中國如今已經(jīng)成為世界第三大農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易國，但加入WTO過渡期之后的開局之年，即2004年首次出現(xiàn)逆差以來，逆差規(guī)模更是逐年擴大；其二，雖然總體上農(nóng)業(yè)利用外資的規(guī)模不大，但近年來外資加快了控制大豆等農(nóng)業(yè)上游關(guān)鍵產(chǎn)業(yè)的步伐，由此引發(fā)嚴重的產(chǎn)業(yè)安全問題不可小視；其三，農(nóng)業(yè)的基礎(chǔ)性戰(zhàn)略地位決定了各國必然對農(nóng)業(yè)實施程度不同的保護，但中國不僅農(nóng)業(yè)領(lǐng)域開放程度最高，國內(nèi)農(nóng)業(yè)支持總量及實施效果也亟待提升。如2009年中央財政用于“三農(nóng)”的各項支出雖然出比上年增長了21.8%，但占全國財政總支出的比重仍然不到10%。財政支農(nóng)占財政總支出比重在波動中一路下行是不爭的事實。基于農(nóng)業(yè)之于開放大國健康發(fā)展的特殊戰(zhàn)略地位，中國急需著力探索開放大國農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的系統(tǒng)解決方案。

李錄堂和薛繼亮將農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的標(biāo)準(zhǔn)區(qū)分為微觀的農(nóng)民收入標(biāo)準(zhǔn)和宏觀的生產(chǎn)力標(biāo)準(zhǔn)，并將生產(chǎn)力標(biāo)準(zhǔn)細化為產(chǎn)業(yè)鏈標(biāo)準(zhǔn)、投入標(biāo)準(zhǔn)、產(chǎn)出標(biāo)準(zhǔn)和環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)之后，進行了實證分析，結(jié)果表明：提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率是實現(xiàn)我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的關(guān)鍵^[1]。相關(guān)文獻還有王克林和符星海^[2]、鄧漢慧和鄧璇^[3]及黃佩民^[4]等。實際上，農(nóng)業(yè)可持續(xù)增長概括起來無外乎兩個源泉：一是依靠要素投入的持續(xù)增長，如不斷加大土地、勞動、能源和資本等要素的投入水平；二是農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率的持續(xù)增長，如農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率、產(chǎn)出資本比及農(nóng)業(yè)人力資本等不同方面諸多方面的不斷提高。現(xiàn)代經(jīng)濟增長理論以及各國的實踐也充分表明，技術(shù)進步和生產(chǎn)率的提高在長期經(jīng)濟增長中居于中心地位^[5]。開放大國的農(nóng)業(yè)增長無疑也同此道理。

改革開放以來中國農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率變化態(tài)勢及其影響因素的實證研究一直是農(nóng)業(yè)經(jīng)濟學(xué)的重要研究領(lǐng)域。測算方法包括參數(shù)和非參數(shù)兩種估計技術(shù)，其中，參數(shù)估計技術(shù)又可以分為增長會計法和生產(chǎn)函數(shù)法。許多使用參數(shù)技術(shù)的文獻的研究結(jié)果表明，始于20 世紀(jì)70 年代末的中國農(nóng)村家庭聯(lián)產(chǎn)承包制推動了農(nóng)業(yè)部門的快速增長，但制度創(chuàng)新效應(yīng)在上世紀(jì)80年代中后期已經(jīng)發(fā)揮殆盡，農(nóng)業(yè)增長效率也出現(xiàn)了顯著的下降趨勢^[6]。與此類似，McMillan、Wha-lley 和Zhu^[7]，黃少安等使用參數(shù)方法測算中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率及其影響因素后均認為，制度變量是提高中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的主要因素，貢獻率在40%～78%之間^[8]。值得注意的是，增長會計法需要以完美市場和利潤最大化等作為假設(shè)前提，顯然有違中國經(jīng)濟正處于轉(zhuǎn)軌的實際情況^[9]。而生產(chǎn)函數(shù)法不僅難以處理多變量情形，其規(guī)模收益不變、技術(shù)充分有效和?？怂怪行约夹g(shù)進步等假設(shè)前提也非常嚴格^[10]。顯然，參數(shù)估計技術(shù)由于其嚴格的假設(shè)前提不僅限制了它的應(yīng)用范圍，其測算結(jié)果的精度也很難提高。

鑒于參數(shù)技術(shù)的上述缺陷，不需要對前提條件進行嚴格假設(shè)的非參數(shù)估計技術(shù)得以被大量采用。其中應(yīng)用最為廣泛的是數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（Data Envelopment Analysis，簡稱DEA）。曾先鋒等使用DEA方法研究中國農(nóng)業(yè)增長效率后得出以下結(jié)論：（1）以不變價格衡量的中國農(nóng)業(yè)產(chǎn)值平均增長率從1981～1984 年的91.4%下降到1985～1989 年的31.97%，其后雖有所恢復(fù)，但1996 年以后一直在低位徘徊^[11]；（2）農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率在1980～2005 年間年均增長速度為2.2%，其中技術(shù)進步率為4.2%，技術(shù)效率以1.9% 的速度惡化；（3）1980～1989 年的農(nóng)業(yè)波動主要源自于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的變化，而1990 年以后的波動則主要受其他因素影響；（4）東部省區(qū)生產(chǎn)率增長率與技術(shù)進步率要快于中、西部省區(qū)；（5）農(nóng)業(yè)技術(shù)進步是我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率增長的主要源泉。周端明測算了1978～2005年中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的時序演進和空間分布特征，得到了類似結(jié)論。此期間農(nóng)業(yè)TFP年均增長3.3%，農(nóng)業(yè)技術(shù)進步年均增長1.7%，技術(shù)效率年均增長1.6%，因此，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率是推動中國農(nóng)業(yè)增長的主要動力^[12]。

李燕凌等研究了財政支農(nóng)的效率及決定因素，以2005年的數(shù)據(jù)，基于DEA-Tobit模型實證分析了財政支農(nóng)效率，認為當(dāng)前中國財政支農(nóng)支出生產(chǎn)性特征明顯，農(nóng)村公共品供給和城市化水平嚴重抑制了財政支農(nóng)效率的擴散^[13，14]。具體到中國財政支農(nóng)支出對農(nóng)業(yè)增長的促進效應(yīng)，劉涵利用多元協(xié)整方程實證分析了1980～2006年我國財政支農(nóng)支出總量及構(gòu)成與農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的關(guān)系。發(fā)現(xiàn)財政支農(nóng)支出有效促進了農(nóng)業(yè)產(chǎn)出，但存在支出總量不足、支出結(jié)構(gòu)欠優(yōu)等問題^[15]。相關(guān)的研究還有吳婷^[16]、王文普和陳偉^[17]、孫紅霞^[18]及楊林娟和戴亨釗^[19]等。

上述文獻分別從不同角度探討了與農(nóng)業(yè)及財政支農(nóng)支出有關(guān)的重要問題，結(jié)論和研究方法對本文的研究都具有實質(zhì)性的借鑒作用。鑒于農(nóng)業(yè)持續(xù)增長的關(guān)鍵在于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的持續(xù)增長，本文將從財政支農(nóng)投入影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率變化的內(nèi)在機制入手進一步拓展財政支農(nóng)與農(nóng)業(yè)可持續(xù)增長的研究領(lǐng)域。首先，使用DEA非參數(shù)方法測度1978～2008年中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率及構(gòu)成的時序變化；其次，實證檢驗省區(qū)財政支農(nóng)投入對農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率的影響彈性；最后，將勞動生產(chǎn)率分解為全要素生產(chǎn)率、資本產(chǎn)出比貢獻和人力資本貢獻的基礎(chǔ)上，單獨檢驗省區(qū)財政支農(nóng)投入對全要素生產(chǎn)率及構(gòu)成的影響彈性，據(jù)此進一步探究財政支農(nóng)投入影響農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率的渠道，為財政支農(nóng)政策的調(diào)整提供更為精準(zhǔn)的實證基礎(chǔ)。估計影響彈性的好處在于可以明確獲取財政支農(nóng)投入對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的邊際作用，從而得到財政支農(nóng)投入對生產(chǎn)率及其構(gòu)成影響現(xiàn)狀的信息。如果彈性顯著為正，則說明還可以加大對此方面的投資力度，否則，說明有投入過度現(xiàn)象。

本文與現(xiàn)有文獻的不同之處表現(xiàn)在以下幾個方面：（1）現(xiàn)有文獻中的農(nóng)業(yè)GDP實際上指的是農(nóng)林牧副漁的增加值。林業(yè)、漁業(yè)、牧業(yè)及其他副業(yè)產(chǎn)品不僅要比農(nóng)產(chǎn)品的經(jīng)濟價值更高和更容易實現(xiàn)，而且便于在更加廣闊的網(wǎng)絡(luò)中配置資源和要素，假如不剔除這些部門，顯然會高估農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率。本文將研究對象限定在狹義的農(nóng)業(yè)部門。（2）任何部門的勞動生產(chǎn)率從根本上要受到貿(mào)易開放度和經(jīng)濟規(guī)模的影響，其他因素均通過它們起作用^[22]?，F(xiàn)有文獻沒有控制這兩個因素，有可能高估財政支農(nóng)投入的效果，本文將修補這一缺陷。（3）農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率與農(nóng)產(chǎn)品國際貿(mào)易之間存有客觀的內(nèi)生性，構(gòu)造有效的工具變量是計量分析的前提?，F(xiàn)有文獻沒有考慮國際貿(mào)易因素，也很少采用工具變量，更沒用考慮國際貿(mào)易的第三方效應(yīng)。本文將應(yīng)用多邊貿(mào)易重力方程，構(gòu)造以地理因素表征農(nóng)產(chǎn)品特征的貿(mào)易開放度的工具變量，修正既有的估計結(jié)果。

二、省區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率測算及分解

本文以Fare等（1994）的模型為背景測算中國各省區(qū)1978～2008年的全要素生產(chǎn)率、技術(shù)進步率、技術(shù)效率和規(guī)模效率。Fare將以產(chǎn)出為基礎(chǔ)的曼奎斯特指數(shù)定義為相鄰時期的曼奎斯特指數(shù)的幾何平均值。以xti表示決策單元i在時間t的投入集，yti表示決策單元i在時間t的產(chǎn)出集。則曼奎斯特指數(shù)為：

是決策單元從時間t到t+1的Malmquist指數(shù)，Dt0 （xt，yt）是決策單元與最佳實踐前沿的距離函數(shù)，式（1）中的第一項比值說明的是從時期t到t+1的技術(shù)效率的相對變化，捕獲的是決策單元追趕生產(chǎn)前沿的信息；方括號中的兩個比值表示投入分別是xti和xt+1i時的經(jīng)濟效率變化，它們的幾何平均自然可以表示技術(shù)進步率，捕獲的是自主創(chuàng)新程度的信息。比值大于1，表示效率提升，小于1表示下降。

距離函數(shù)使用線性規(guī)劃方法來計算。對于本文樣本中的k=1，…，27個省區(qū)，在每一個樣本時期t=1978，…，2008，使用n=1，…，5五種投入品（農(nóng)業(yè)機械總動力、有效灌溉面積、化肥施用量、用電量和播種面積）xk，nt得到產(chǎn)出yk，nt，假定規(guī)模報酬不變和要素強處置下，時期t的生產(chǎn)技術(shù)可以定義為：

本文使用的投入包括農(nóng)業(yè)機械總動力、有效灌溉面積、化肥施用量、用電量和播種面積，產(chǎn)出是不包括林業(yè)、牧業(yè)、漁業(yè)和其他副業(yè)的農(nóng)業(yè)增加值，避免了以往研究產(chǎn)出和投入數(shù)據(jù)不對稱的問題。所有數(shù)據(jù)均來源于《新中國六十年統(tǒng)計資料匯編》、相關(guān)年份的《中國農(nóng)業(yè)統(tǒng)計年鑒》及部分省區(qū)的相關(guān)年份的《統(tǒng)計年鑒》。由于部分省區(qū)數(shù)據(jù)某些重要年份出現(xiàn)缺失，在具體計算時選擇了27個省區(qū)作為研究樣本（去除了西藏、重慶、北京、新疆）。表1報告的是1978～2008年中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率及其構(gòu)成部分的變化情況。

使用幾何平均值方法處理全國27個省份的年度全要素生產(chǎn)率、技術(shù)效率、技術(shù)進步率、純效率和規(guī)模效率的變化。從表1中可以看到，1978～2008年31年間，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率僅僅只上升了0.1%，而農(nóng)業(yè)GDP年均增長率為9.7%，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率對農(nóng)業(yè)增長的貢獻率僅1%強。農(nóng)業(yè)技術(shù)進步率對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的貢獻率為0.4%，技術(shù)效率則以年均0.3%的比例弱化了全要素生產(chǎn)率。顯然，技術(shù)效率之所以在這31年中不斷下降，分別是由于農(nóng)業(yè)規(guī)模效率年均下降了0.1%，純效率年均下降了0.2%所致。由此可見，中國農(nóng)業(yè)在改革開放過程中，雖然外資外貿(mào)活動有限促進了其技術(shù)進步，但是，中國農(nóng)業(yè)領(lǐng)域并沒有因此能夠在更加廣闊的市場范圍中贏得資源配置的優(yōu)勢，也沒有因為省區(qū)內(nèi)部經(jīng)濟貿(mào)易活動不斷增強而贏得規(guī)模優(yōu)勢，農(nóng)業(yè)技術(shù)進步對農(nóng)業(yè)增長的貢獻率也處于極低的水平。本文的結(jié)果得到了與其他學(xué)者相同的結(jié)論，即中國農(nóng)業(yè)已經(jīng)轉(zhuǎn)向主要依靠農(nóng)業(yè)技術(shù)進步的增長路徑之上，但結(jié)果明顯小于偏低，可能的原因是本文的研究對象沒有將“林業(yè)、牧業(yè)、漁業(yè)和其他副業(yè)包括在研究的范圍之內(nèi)。

農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的波動性也非常明顯。1978～1984年家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制在中國農(nóng)村從萌芽到全面推開，有效促進了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的提高。即使在1979年相對1978年下降10.6%的情況下，1980年開始還是開始出現(xiàn)顯著增長，隨后幾年的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率以年均4.42%的速度持續(xù)提高；但1985～1989年國家改革重點從農(nóng)村轉(zhuǎn)向城市，包括大宗農(nóng)產(chǎn)品收購價格在內(nèi)的許多惠農(nóng)政策減少，以年均1.7%的速度持續(xù)弱化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率；隨后，中央以進一步提高糧食產(chǎn)品的收購價格，并允許各省區(qū)依據(jù)實際情況，采取因地適宜的農(nóng)產(chǎn)品價格補貼政策等惠農(nóng)措施，一定程度減緩了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的下降速度，1989～1995年7年間年均下降速度為0.7%；系列惠農(nóng)政策在此后的1995～2000年間進一步扭轉(zhuǎn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率持續(xù)下滑的局面，達到了年均1.9%的增長速度；加上農(nóng)業(yè)市場進一步開放，在隨后的十多年雖然農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率時有波動，但一般都在0.8%到2.0%增長區(qū)間波動。

引致農(nóng)業(yè)全要素增長率波動的原因在不同時期也有所差異。1978～1984年表現(xiàn)為技術(shù)進步率以年均0.9%的速度下降，但技術(shù)效率卻以年均0.3%的速度上升。其中，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模對技術(shù)效率的貢獻率為66.6%，純效率的貢獻率為33.4%。這說明了家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制有效促進了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的規(guī)模，并優(yōu)化了農(nóng)業(yè)資源的配置，但農(nóng)業(yè)新技術(shù)的推廣及體系建設(shè)還沒有發(fā)揮應(yīng)有的作用；但在隨后的1985～1989年期間，政府關(guān)注重心向城市轉(zhuǎn)移，農(nóng)村有效勞動力和其它生產(chǎn)要素開始向城市流動，弱化了農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，出現(xiàn)了技術(shù)效率和技術(shù)進步同時退化的現(xiàn)象。表明中國當(dāng)時的農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣體系和擴散渠道還不暢通^[21]，中國農(nóng)業(yè)技術(shù)效率在此后的大多數(shù)年份一直處于退化狀態(tài)。但是，中國農(nóng)業(yè)技術(shù)進步率在中國開放農(nóng)業(yè)市場以來，一直在年均0.6%～2.5%之間波動，且從未出現(xiàn)過負增長。另外，中國技術(shù)效率負增長的現(xiàn)象幾乎同等的源自于規(guī)模效率和配置效率的弱化，只不過在WTO過渡期內(nèi)，中國農(nóng)業(yè)的規(guī)模效率有過短暫的正向增長，但過渡期之后又出現(xiàn)了退化現(xiàn)象。

總之，在1978年之后的改革開放時期，雖然農(nóng)業(yè)開放促進了農(nóng)業(yè)技術(shù)進步（年均增長率為0.4%），但因為規(guī)模效率和配置效率不斷弱化，使得全要素生產(chǎn)率年均增長有僅0.1%，極大抵消了農(nóng)業(yè)技術(shù)進步的作用。

表2給出了1978～2008年中國各省區(qū)及其按照東、中、西劃分的次經(jīng)濟區(qū)域的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率及構(gòu)成的變化。在此期間，僅有東部省區(qū)的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率出現(xiàn)了年均增長的趨勢，西部和中部省區(qū)均為負增長，分別為-0.1%和-0.2%。分三個時間區(qū)段來看（1978～2001年、2001～2004年、2004～2008年），東中西三個經(jīng)濟區(qū)域的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率均出現(xiàn)逐年上升的趨勢。在加入WTO之后的過渡期內(nèi)，東部省區(qū)的全要素生產(chǎn)率沒有變化，而中部及西部省區(qū)則分別上升了1.8%和0.6%。而在過渡期之后，東部省區(qū)全要素生產(chǎn)率年均提高了1.8%，中部省區(qū)則上升了0.9%，西部省區(qū)為1.1%。由此可見，在農(nóng)業(yè)市場開放度逐年提高的期間，均有利于三大經(jīng)濟區(qū)域全要素生產(chǎn)率的提高，但東部省區(qū)的獲益最大。與其他學(xué)者測算的結(jié)果答題相似。

從全要素生產(chǎn)率的構(gòu)成變化來看，技術(shù)進步在整個考察期內(nèi)是推進全要素生產(chǎn)率不斷提高的唯一力量。與此同時，規(guī)模效率和純效率（相當(dāng)于資源配置效率）均有不同程度的退化。從時間區(qū)段來看，農(nóng)業(yè)開放有效促進了不同經(jīng)濟區(qū)域的農(nóng)業(yè)技術(shù)進步。其中，東部省區(qū)的技術(shù)進步增長速度最快，其次是中部和西部省區(qū)。這可能也是由于沒有區(qū)分內(nèi)外資農(nóng)業(yè)企業(yè)所導(dǎo)致的結(jié)果。值得注意的是，農(nóng)業(yè)開放同時弱化了規(guī)模效率和配置效率，而且后者的弱化程度要高于前者。由于三大次經(jīng)濟區(qū)域的制度差異，中部省區(qū)所受到的損害最大。

三、財政支農(nóng)投入對省區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率影響彈性的實證檢驗

從全國層面來看，雖然不是很樂觀，但全要素生產(chǎn)率還是正向推動著中國農(nóng)業(yè)增長，而且，技術(shù)進步是推動其提升的唯一動力。值得進一步思考的是，為什么農(nóng)業(yè)開放并沒有首先促進中國農(nóng)業(yè)的規(guī)模效率和配置效率？而出現(xiàn)的微弱技術(shù)進步極有可能是沒有區(qū)分內(nèi)外資的原因。理論上講，農(nóng)業(yè)開放不僅會帶來更大的資源配置的機會網(wǎng)絡(luò)，從而提高資源配置效率，也會因為擴大了與其他經(jīng)濟體的聯(lián)系而提升其規(guī)模效率。事與愿違的背后顯然有極其復(fù)雜的原因。本文將通過實證分析，回答財政支農(nóng)投入對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率及其構(gòu)成的影響彈性，以此探究中國財政支農(nóng)投入促進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的結(jié)構(gòu)性績效。

（一）模型和方法

Frankel and Romer認為，勞動生產(chǎn)率要受到國際貿(mào)易和區(qū)域經(jīng)濟規(guī)模兩個因素的影響^[22]。實際上，前者衡量的是一個省區(qū)與其他國家或地區(qū)的經(jīng)濟聯(lián)系程度，后者衡量的是省區(qū)經(jīng)濟貿(mào)易的活躍程度。由于本文關(guān)注的是財政支農(nóng)投入對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的影響彈性，因此，在設(shè)計計量模型時將遵循以下原則：（1）控制住經(jīng)濟規(guī)模和國際貿(mào)易對省區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的影響；（2）為了測算影響彈性，將使用所有變量的增長率進入計量方程。據(jù)此，構(gòu)建如下面板數(shù)據(jù)模型：

表示省區(qū)i的勞均農(nóng)業(yè)GDP較上年的增長率，GopeN_it表示t年省區(qū)i進出口總額占當(dāng)年名義GDP比值較上年的增長率，Gretailit表示t年省區(qū)i的零售商品銷售總額較上年的增長率，且是獨立于勞動生產(chǎn)率的外生變量，彭國華發(fā)現(xiàn)即使放松勞動力外生性假設(shè)，結(jié)果也不會受到影響^[23]。Gbudgetaryit表示省區(qū)i在t年的財政支農(nóng)投入相對上年的增長率。dumseai和dumborderi均為虛擬變量，分別表示是否沿海和沿邊，是沿?；蜓剡吺^(qū)記為1，否則，記為0。εit為隨機擾動項。

由于GopeN_it是一個內(nèi)生變量，使用簡單的OLS估計（5）則是有偏的，需要使用工具變量法來估計。沿用Frankel and Romer的做法，本文建立多邊貿(mào)易引力方程來構(gòu)建GopeN_it的工具變量。

首先，構(gòu)造空間加權(quán)項。設(shè)Wijt為利用地理特征構(gòu)建的空間加權(quán)矩陣，刻畫了國際貿(mào)易的第三方效應(yīng)。τijt為t年省區(qū)i與其他國家或地區(qū)j的雙邊貿(mào)易額。依據(jù)區(qū)域經(jīng)濟學(xué)的跑道模型，本文借助相對距離表征商品特征。對于第j個進口國，將與之對應(yīng)的加權(quán)矩陣W記為Wj，那么，Wj第i行第k列元素則為：

其中，dij表示國家或地區(qū)i與j之間的距離。式（3）的加權(quán)矩陣W=diag（W1，…，Wn）。Wijtτijt的系數(shù)為正時，表示對于進口省區(qū)i而言，地理位置越相似的出口國或地區(qū)之間存有擠入效應(yīng)。按照錢金寶等的結(jié)論，擠入效應(yīng)隨著時間推移，整體上表現(xiàn)為增加趨勢，這種自我促進效應(yīng)即使在國際貿(mào)易為負的1998年和2001年仍然顯著為正^[24]。使用不考慮第三方效應(yīng)的雙邊國際貿(mào)易重力方程所估計的參數(shù)與實際情況具有很大的偏差。

其次，使用OLS方法估計（7）式：

其中，下標(biāo)j表示與中國各省區(qū)有國際貿(mào)易聯(lián)系的其他國家，τijt表示省區(qū)i與國家或地區(qū)j在t年雙邊貿(mào)易量，Yit為省區(qū)i在t年的GDP。Dij表示省區(qū)i與國家或地區(qū)j地理距離，采用GCD表示。GCD=R×arccos（cosαcosβcos|c|+sinαsinβ），其中，R=6 371.004千米，是地球半徑，α和β分別是各省區(qū)與其它國家或地區(qū)的地理緯度，c表示兩點的經(jīng)度之差。dumj為虛擬變量，與我國接壤記為1，否則記為0。

（二）省區(qū)財政支農(nóng)投入對農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率的影響彈性

首先檢驗工具變量的強弱性。工具變量與內(nèi)生變量之間相關(guān)關(guān)系的強弱直接關(guān)系到估計和推斷的一致性，但一般文獻都沒有報告檢驗結(jié)果。本文將檢驗的第一階段回歸結(jié)果報告在表3中。按照規(guī)則，第一階段的F統(tǒng)計值檢驗了工具變量不進入第一階段回歸時的狀態(tài)，其值通常應(yīng)該大于10。從含沿海、沿邊和不含沿海沿邊等三個重力方程的估計結(jié)果來看，工具變量Gopenf與Gopen都在1%的水平上顯著。F統(tǒng)計值均大于10。因此，Gopenf可以作為Gopen的有效工具變量。

表4報告了式（5）的回歸結(jié)果。財政支農(nóng)投入增長率Gbudgetary的系數(shù)在四個方程中均為0.018，且均在5%的水平上顯著。當(dāng)僅考慮Dumsea虛擬變量時，計量結(jié)果表明沿海省區(qū)財政支農(nóng)投入對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的影響彈性要強于其他省區(qū)類型。當(dāng)僅考慮Dumborder，或者同時考慮Dumsea和Dumborder兩個虛擬變量時，虛擬變量的影響彈性均不顯著，說明財政支農(nóng)投入對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的影響彈性不隨省區(qū)是否沿邊而變化。因此，中國省區(qū)財政支農(nóng)投入有效促進了農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率的邊際增長，且財政支農(nóng)投入在沿海省區(qū)要比其他省區(qū)起到的促進作用更強。但值得注意的是，影響彈性在所有類型的省區(qū)都偏低，充分說明省區(qū)財政支農(nóng)支出在促進農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率進一步提高方面的積極作用在逐漸消失殆盡，面臨著某些瓶頸因素的強約束。

（三）省區(qū)財政支農(nóng)投入對全要素生產(chǎn)率及其構(gòu)成的影響彈性

為進一步結(jié)構(gòu)省區(qū)財政支農(nóng)支出作用于農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率的渠道，根據(jù)Kumar和Russell，在規(guī)模報酬不變的條件下，可以將某生產(chǎn)單元從時期t到t+1的勞動生產(chǎn)率分解為技術(shù)效率變化、技術(shù)進步和資本積累三部分的幾何平均^[25]。設(shè)KCH為資本積累，即=EFFCH×TECH×KCH。與此類似的，Hall和Jones也將勞動生產(chǎn)率分解為全要素生產(chǎn)率、資本產(chǎn)出比與平均人力資本的乘積^[26]。為簡化問題，本文通過檢驗財政支農(nóng)投入對全要生產(chǎn)率及構(gòu)成的影響彈性，反推出對農(nóng)村資本和人力資本積累的影響彈性。

將前文計算的全要素生產(chǎn)率及其構(gòu)成分別作為因變量，采取TSLS估計方法，分析省區(qū)財政支農(nóng)投入增長對勞動生產(chǎn)率組成部分之一的全要素生產(chǎn)率及其構(gòu)成的影響彈性有何差異。表5報告了含有沿海和沿邊虛擬變量的回歸結(jié)果。省區(qū)財政支農(nóng)投入對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響彈性為負，顯著性為10%。而且，沿海省區(qū)的這種弱化效應(yīng)要明顯小于其他類型的省區(qū)。結(jié)合表4分析，說明財政支農(nóng)投入促進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率增長的主渠道在不同類型的省區(qū)有所偏倚，如沿海省區(qū)以全要素生產(chǎn)率為主渠道，沿邊省區(qū)則以全要素生產(chǎn)率以外的其他渠道為主，如物質(zhì)資本積累、人力資本積累等。

進一步，財政支農(nóng)投入對省區(qū)農(nóng)業(yè)技術(shù)進步率的影響彈性也為負值（-0.040），但不顯著。同時，沿海沿邊省區(qū)虛擬變量在統(tǒng)計學(xué)上也表現(xiàn)為不顯著。這說明了財政支農(nóng)投入對省區(qū)農(nóng)業(yè)技術(shù)進步的影響彈性不隨地理位置的變化而變化。但是，省區(qū)財政支農(nóng)投入對農(nóng)業(yè)資源配置效率和規(guī)模效率都有著顯著正向的影響彈性，分別為0.027和0.019。

由此可見，財政支農(nóng)投入對省區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響彈性主要表現(xiàn)為以下三個特征：

一是財政支農(nóng)投入提升農(nóng)業(yè)配置效率和規(guī)模效率的作用空間巨大。財政支農(nóng)對配置效率和規(guī)模效率的影響彈性顯著為正說明1978年改革開放以來省區(qū)在促進農(nóng)業(yè)規(guī)模經(jīng)營、拓展產(chǎn)品市場和資源市場網(wǎng)絡(luò)方面投入過少，已經(jīng)成為了制約省區(qū)農(nóng)業(yè)持續(xù)增長的瓶頸。從一般的經(jīng)驗來看，約束規(guī)模效率和配置效率的基礎(chǔ)因素主要是農(nóng)業(yè)人力資本積累率過低、農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施不完善等。

二是雖然不顯著，財政支農(nóng)投入對農(nóng)業(yè)技術(shù)進步影響彈性為負還是暗含了過去財政支農(nóng)在促進農(nóng)業(yè)技術(shù)進步方面存有過度投資現(xiàn)象，并因此扭曲了農(nóng)民和農(nóng)業(yè)企業(yè)對新技術(shù)推廣、應(yīng)用和選擇行為。這其中的機制在微觀經(jīng)濟學(xué)、行為經(jīng)濟學(xué)均有經(jīng)典論述，針對農(nóng)業(yè)技術(shù)選擇行為的約束機制還值得進一步研究。

三是財政支農(nóng)投入對農(nóng)業(yè)全要生產(chǎn)率影響彈性顯著為負，且區(qū)域差異表現(xiàn)為負面效應(yīng)從沿邊向沿海省區(qū)不斷弱化。顯然，省區(qū)財政支農(nóng)未能有效促進農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的根本原因在于財政資金誤配所導(dǎo)致的。也就是說，省區(qū)財政支農(nóng)支出過于重視推進農(nóng)業(yè)技術(shù)進步領(lǐng)域，但忽視了其他能夠?qū)嵸|(zhì)性制約農(nóng)業(yè)技術(shù)進步的硬件和制度條件建設(shè)，透射出的這種急功近利的做法極易陷入“拔苗助長式”的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的泥潭，由此也會極大降低財政支農(nóng)投入的效率。

最后，結(jié)合表4和表5，貿(mào)易開放度對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率及勞動生產(chǎn)率的影響彈性雖然為正，但都處于統(tǒng)計學(xué)上不顯著的狀態(tài)。其中的機制在筆者以前的研究中都有詳細的討論和實證分析^[27]。

四、結(jié)論及政策建議

本文對1978～2008年中國省區(qū)財政支農(nóng)投入對農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率的影響彈性進行了實證研究，還通過DEA非參數(shù)方法測算了中國省區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率及其構(gòu)成在此期間的變化，以此為基礎(chǔ)，利用多邊國際貿(mào)易重力方程構(gòu)造了由地理因素決定的各省區(qū)貿(mào)易開放度的工具變量，實證研究了省區(qū)財政支農(nóng)投入對農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率組成部分之一的全要素生產(chǎn)率及其構(gòu)成的影響彈性?！糎J65x〗

（一）結(jié)論

研究結(jié)果表明，省區(qū)財政支農(nóng)投入對農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率雖有顯著促進作用，但存有普遍偏低（影響彈性為0.018）、區(qū)域差異明顯（沿海省區(qū)要高于比其他省區(qū)）等特征；省區(qū)財政支農(nóng)投入對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響彈性顯著為負，且沿邊省區(qū)的負面效應(yīng)要遠高于沿海省區(qū)；就全要素生產(chǎn)率構(gòu)成來看，財政支農(nóng)投入對農(nóng)業(yè)技術(shù)進步的影響彈性雖然不顯著，但為負的事實說明財政支農(nóng)作用于農(nóng)業(yè)技術(shù)進步的空間已經(jīng)沒有了，或正面臨著約束瓶頸約束使其而不能有效發(fā)揮其促進作用；進一步挖掘發(fā)現(xiàn)，省區(qū)財政支農(nóng)投入對要素配置效率和規(guī)模效率的影響彈性顯著為正，說明了省區(qū)對能夠拓展農(nóng)業(yè)資源配置范圍和經(jīng)營規(guī)模的內(nèi)外市場網(wǎng)絡(luò)和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資過少，只要增加這方面的投資，可以起到立竿見影的效果。另外，從一般意義上講，制約配置效率和規(guī)模效率提升的主要是農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施條件和人力資本積累率，而過低的農(nóng)村物質(zhì)資本和人力資本積累率均直接構(gòu)成了新技術(shù)推廣、應(yīng)用和改良的瓶頸，進而不斷弱化農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。急功近利的財政支農(nóng)支出結(jié)構(gòu)是農(nóng)業(yè)政策不能有效促進農(nóng)業(yè)持續(xù)增長的關(guān)鍵原因。

（二）政策建議

1.今后一段時期的財政支農(nóng)投入必須堅持以“農(nóng)村經(jīng)濟基礎(chǔ)設(shè)施投資促農(nóng)業(yè)技術(shù)進步”的指導(dǎo)思想。也就是說，財政支農(nóng)投入不僅要堅持“農(nóng)業(yè)促發(fā)展”戰(zhàn)略^[28]，更要加強農(nóng)村經(jīng)濟和社會基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)。無視農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件的農(nóng)業(yè)技術(shù)進步的財政支持不僅農(nóng)民不能受益，反而會受到更大的傷害^[29]。

2.要提高財政支農(nóng)的技術(shù)進步效應(yīng)，必須遵循“基礎(chǔ)設(shè)施與人力資本積累→農(nóng)村新型經(jīng)濟組織→技術(shù)進步→農(nóng)業(yè)持續(xù)增長”這樣的內(nèi)在規(guī)律，竭力避免農(nóng)業(yè)技術(shù)進步促進計劃中的拔苗助長心態(tài)。

3.建立區(qū)域差異的財政支農(nóng)投入模式。農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施是農(nóng)業(yè)新技術(shù)應(yīng)用、推廣和采用的前提，也是農(nóng)村經(jīng)濟組織得以發(fā)展的基礎(chǔ)。中國上個世紀(jì)90年代以前形成的“農(nóng)閑冬修”及其他支持農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的財政制度和組織制度為中國農(nóng)業(yè)發(fā)展打下的良好基礎(chǔ)逐漸消失，之后的財政支農(nóng)占財政總支出比重也是在波動中一路下行。今后不僅要強化農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的投資，更要主要建立區(qū)域差異的財政支農(nóng)模式，以利于農(nóng)業(yè)要素的區(qū)際流動和協(xié)調(diào)發(fā)展。

參考文獻：

[1] 李錄堂，薛繼明.我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的關(guān)系研究[J].東南大學(xué)學(xué)報：社會科學(xué)版，2009，11（6）：15-19.

[2] 王克林，符星海.我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進程與政策取向思考農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究[J].1999（5）：262-265.

[3] 鄧漢慧，鄧璇.發(fā)達國家農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化經(jīng)驗對我國農(nóng)業(yè)發(fā)展的啟示[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題，2007（9）：106-109.

[4] 黃佩民.中國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的歷程和發(fā)展創(chuàng)新[J].農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究，2007（3）：129-134.

[5] 納爾森.經(jīng)濟增長的源泉[M].北京：中國經(jīng)濟出版社，2001.

[6] 黃季焜.中國農(nóng)業(yè)的過去和未來[J]. 管理世界，2004（3）：96-111.

[7] Mc Millan J，Whalley J and Zhu Li.The Impact of Chinas Economic reforms on Agricultural Productivity Growth[J].Journal of Political Economy，1989，97：781-807.

[8] 黃少安，孫圣民，宮明波.中國土地產(chǎn)權(quán)制度對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響[J].中國社會科學(xué)：英文版，2005（4）：120-131.

[9] 岳書敬，劉朝明.人力資本與區(qū)域全要素生產(chǎn)率分析[J].經(jīng)濟研究，2006（4）：90-127.

[10] Arcelus and Arocena.Convergence and Productive Efficiency in Fourteen OECD Countries：A non-parametric Frontier Approach [J].Int.J.Production Economics，2000，66：105-1171.

[11] 曾先鋒，李國平.我國各地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率與收斂：1980-2005[J].數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究研究，2008（5）：81-92.

[12] 周端明.技術(shù)進步、技術(shù)效率與中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率增長——基于DEA 的實證分析[J].數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究，2009（12）：70-82.

[13] 李燕凌.基于DEA-Tobit模型的財政支農(nóng)效率分析——以湖南省為例[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟，2008（9）：52-62.

[14] 李燕凌，歐陽萬福.縣鄉(xiāng)政府財政支農(nóng)支出效率的實證分析[J].經(jīng)濟研究，2011（10）：110-122.

[15] 劉涵，財政支農(nóng)支出對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長影響的實證分析[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題，2008（10）：30-35.

[16] 吳婷.論財政支農(nóng)資金支出結(jié)構(gòu)及其優(yōu)化[J].經(jīng)濟研究參考，2007（5）： 46-48.

[17] 王文普，陳偉.財政農(nóng)業(yè)支出結(jié)構(gòu)對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的增長效應(yīng)[J].華東經(jīng)濟管理，2008（3）：45-49.

[18] 孫紅霞.財政支農(nóng)支出總量與最優(yōu)支出規(guī)模的實證分析[J].農(nóng)村財政與財務(wù)，2008（5）：16-19.

[19] 楊林娟，戴亨釗.甘肅省財政支農(nóng)支出與農(nóng)民收入增長關(guān)系研究[J]，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題，2008（3）：99-102.

[20] 楊勇.西部在全球化逆轉(zhuǎn)期的轉(zhuǎn)型優(yōu)勢分析[J].財經(jīng)問題研究，2010，321（8）：22-28.

[21] 陳衛(wèi)平.中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率增長、技術(shù)進步與效率變化：1990～ 2003 年[J].中國農(nóng)村觀察，2006（1）：34-45.

[22] Frankel，Romer.Does Trade Cause Growth？[J].American Economic Review，1999，89（3）：379-399.

[23] 彭國華.雙邊國際貿(mào)易引力模型中地區(qū)生產(chǎn)率的檢驗研究[J].經(jīng)濟研究，2007（8）：123-132.

[24] 錢金寶，才國偉.多邊重力方程的理論基礎(chǔ)和經(jīng)驗證據(jù)[J].世界經(jīng)濟，2010（5）：65-81.

[25] Kumar S，Russell R.Technological Change，Technological Catch-up and Capital Deepening：Relative Contributions to Growth and Convergence [J].American Economic Review，2002，92（3）： 527-548.

[26] Hall，Jones.Why Do Some Countries Produce So Much Output per Worker Than Others？ [J].Quarterly Journal of Economics，1999，114（1）：83-116.

[27] 楊勇.我國“黃箱”政策增收效果檢驗及分析[J].軟科學(xué)，2012，26（3）：24-28.

[28] 張錦洪，胡華.農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)地位的國際證據(jù)[J].重慶大學(xué)學(xué)報：社會科學(xué)版，2009（5）：32-36.

[29] 朱啟臻.農(nóng)民為什么離開土地？[M].北京：人民出版社，2011.

Empirical Research on Effects of Provinces Fiscal Expenditure on the Agricultural Productivity Using Multilateral Gravity Model of Trade

YANG Yong1，LI Xue-zhu2

（1. Research Center of Sustainable Development in Three Gorges， Chongqing Three Gorges University， Chongqing 404100；

2. College of New Energy Science and Engineering， Xinyu University， Xinyu，Jiangxi 338004，China）

）

Abstract：Using gravity model of multilateral trade which includes a space related weighted item， the paper constructs instruments variables to deal with the endogenous factors of international trade. The empirical results show that although there is a large regional variation， the provincial fiscal expenditure on agriculture has too large effect space on labor productivity， and the channels are human capital and infrastructure other than TFP； based on the same cause， fiscal expenditure on agriculture has too large space on TFP through the channels of allocative efficiency and scale efficiency. Increasing fiscal investment to promote technology progress could decrease the TFP through distorting peasant's decision behavior.

Key words：international trade； multilateral gravity model； agricultural productivity； technology progress