（华中科技大学经济学院）

【摘要】本文运用随机前沿方法，将1988~2009年间中国省份的农业劳动生产率变化分解为农业技术效率变化、技术进步、物质性要素投入变化和人力资本积累四个来源，分析了它们对中国农业经济增长的影响。结果表明，自1988年以来，技术进步、物质性要素投入变化和人力资本积累在总体上都促进了中国省份农业劳动生产率的增长，而技术效率变化却阻碍了大部分省份的增长，但总的来说，技术进步和技术效率变化的共同作用（全要素生产率变化）对增长的贡献还是最大；同时 -收敛检验表明中国农业劳动生产率在此期间经历了“发散—收敛—发散”的过程，而各来源对它的作用呈现较大差异。

关键词  SFA方法  农业劳动生产率  四重分解  -收敛

中图分类号  F304.7         文献标识码  A

Technology Efficiency, Technology Progress, Factor Accumulation and China’s Agricultural Economic Growth

Abstract：This paper decomposes the changes of China’s provincial agricultural labor productivity between 1988 and 2009 into four sources with Stochastic Frontier Analysis, namely, the changes caused by technology efficiency change, technology progress, change of material factor inputs and human capital accumulation, and analyze their impact on China's agricultural economic growth. The results show that, since 1988, technology progress, change of material factor inputs and human capital accumulation, in general, have contributed to the growth of agricultural labor productivity in Chinese provinces, but technology efficiency change has hindered the growth of most provinces, nevertheless, the contribution of total factor productivity change, which comes from interactions of technology progress and technology efficiency change, is the greatest, At the same time, -convergence test shows that China's agricultural labor productivity experienced a "divergence - convergence - divergence" process during this period, and their roles in various sources showed a larger difference.

Key words：SFA Approach, Agricultural Labor Productivity, Four-fold Decomposition, -convergence

引   言

农业是国民经济的基础，俗话说：“民以食为天”、“猪粮安天下”，农业的发展不但在中国而且在世界范围内都是经济赖以平稳和健康运行的先决条件。基于农业在各国国民经济发展中的基础地位，国内外很多学者专家都先后对农业生产发展问题进行了较多的研究和探讨。Farrell ( 1957) 最早对农业生产效率进行分析，他在对英国农业生产力进行分析时首先提出了对生产效率进行前沿衡量的方法。Ruttan ( 2002) 对资源和环境约束下世界农业生产率的增长问题进行了论述, 并分别给出了发达国家及发展中国家农业生产率增长的路径。而Dias Avila和Robert（2010）考察了用于农业技术发明和技术传播的技术资本对于农业全要素生产率（TFP）增长的重要作用，同时也论证了教育、营养等人力资本投资是农业生产率增长的重要来源。国内学者对我国农业的生产问题也做了很多研究。从使用的方法角度分，除了大量使用的传统的非前沿方法外，新世纪以来出现了较多的用生产前沿模型方法进行的研究，而在前沿分析方法中主要有数据包络分析法（DEA）和随机前沿生产函数法（SFA）两种。其中DEA分析文献相对较多，典型的如陈卫平（2006）、李静等（2006）、曾先峰等（2008）、周端明（2009）、郭军华等（2010）等分别先后利用DEA方法对我国省份农业总投入—产出的生产情况进行了考察和分解分析；而Xu(1998)、杜文杰（2009）、全炯振（2009）等则利用SFA对其应用于农业领域进行了一定的探索，但相比DEA、SFA在我国农业领域中的应用尚显得很有限。

已有文献对我国农业生产的研究是深入和有效的，对本文研究的展开具有重要的借鉴意义。但是，以上生产前沿研究方法中大多采用的是DEA而非SFA方法，而DEA方法是一种确定性前沿分析法，因而其不能考虑像测量误差、自然气候及运气等统计噪声和随机因素对估计结果的影响，其表现得对奇异值也相当敏感（Thiam，2001；科埃利等，2008）。而农业无疑是一个充满噪声的行业，奇异值也难免不会出现，所以应该倾向于使用SFA而不是DEA（科埃利等，2008）。而传统的非前沿方法不考虑技术非效率因素应该是其很大的缺陷。还有，在上述对我国农业生产进行研究的文献中，大多是考察技术进步、技术效率变化等农业全要素生产率的变动对我国农业生产增长的影响，但经济增长的源泉除了全要素生产率的增长外，还有要素积累的贡献。事实上，近年来，以Kumar和Russsll(2002)、Los和Timmer(2005)、Henderson和Russell (2005)、杨文举（2006、2011）等为代表的一组研究，将经济增长的源泉分解为技术追赶（技术效率变化）、技术进步和要素积累（资本深化）三大部分，其中Henderson和Russell(2005)等还将人力资本积累从要素积累中分离出来。因而在我国农业经济增长的过程中，同样面临着一些需要回答的问题，即我国农业经济所发生的增长能否分解为以上几个部分？各部分在其中的作用又是怎样的？我国农业中人力资本的作用有多大？等等，对于以上问题的回答无疑对于认清我国农业发展的路径和形势是相当重要的，对我国今后农业政策的制订也不无启迪或警示作用。

综上所述，为了更为准确和全面地把握过去几十年中中国农业发展的路径及各驱动因素在其中的作用，本文试图从以下方面对现有文献进行拓展：第一，将人力资本要素纳入到研究视野，以区分各省份农业劳动力素质上所存在的异质性，并考察其在农业增长中所起的作用；第二，利用SFA而非传统及DEA方法；第三，从劳均产出而非总量视角，借鉴Henderson和Russell(2005)的劳动生产率四重分解框架，来构建我国农业劳动生产率变化的四重分解模型。以它们为分析工具来对我国农业经济增长的历程进行探讨和论证，分析其发展特征及规律，为我国农业今后的进步积累经验和提供政策依据。