中国农业生产技术效率及其影响因素分析

划 ”为 政 策 变 动 标 志 ，2000 年 取 值 为 0，2001~2005 年 （即 “十
五 计 划 ”）取 值 为 1，2006 和 2007 年 取 值 为 2；⑨时 间 趋 势 变
量(T)，用 来 反 映 未 包 括 因 素 造 成 的 技 术 效 率 的 趋 势 性 变 化 ，
T=1,2,……,8，表示 2000～2007 年的 8 年。
产函数和技术效率影响因素的方法。 模型表达如下：
Yit=f(Xit)exp(Vit-Uit) i=1,2,…，n;t=1,2,…，T
（1）
式 中 Yit 为 生 产 单 位 i 在 t 年 的 产 出 数 量 ，Xit 是 生 产 单
位 i 在 第 t 年 的 投 入 数 量 。 随 机 变 量 Vit 服 从 均 值为零，方差
102 统计与决策 2009 年第 23 期（总第 299 期）
经济纵横
力的总和。
影响农业生产技术效率的因素很多，主要包括自然地理
条件、劳动者素质、政策、社会经济条件等。 根据数据的可获
得 性 ，结 合 农 业 生 产 的 特 点 ，本 文 主 要 考 察 以 下 几 个 因 素 ：①
劳 均 播 种 面 积(PA)，即 农 作 物 播 种 面 积/农 林 牧 渔 从 业 人 员 ；
计量效率的方法主要有非参数规划法－数据包络分析 （DEA） 和参数回归方法—随机前沿分析 （SFA）。 Battese ＆ Coelli(1995)通 过 SFA 方 法 利 用 面 板 数 据 分 析 了 农 业 生 产 中 的技术效率。Fan（1991）使用 SFA 方法估算了投入要素增加、 技术进步及制度变迁对中国农业生产力增长的贡献； 亢霞， 刘 秀 梅 （2005）采 用 超 越 对 数 形 式 的 前 沿 生 产 函 数 分 析 了 中 国 粮 食 生 产 的 技 术 效 率 及 其 决 定 因 素 ； 陈 卫 平 （2006） 利 用 非 参 数 的 Malmqusit 指 数 法 分 析 了 中 国 农 业 全 要 素 生 产 率 、技 术进步和效率变化，等等。 大多数文献是对农业中某一产业 的技术效率及其影响因素进行评价或者是对整个农业生产 效率进行评价， 但没有分析影响农业生产技术效率的因素， 而且对近年来中国农业生产技术效率变化的研究很少。 本文 利用随机前沿分析方法，依据 2000～2007 年中国农业投入和 产出的分省面板数据，估计中国农业生产技术效率变化并进 行地区之间的比较，并在此基础上分析影响中国农业生产技 术效率的主要因素。
δ8P+δ9T
(5)
3 模型估计结果
运 用 Colli 编 写 的 Ftontier4.1 软 件 对 模 型 （4）和 模 型 （5） 进行极大似然估计，结果如表 1。 表 1 中 LR 为极大似然统计 量 ，假 设 ：H0:γ=0，即 该 生 产 单 元 技 术 有 效 ；H1:γ>0，即 该 生 产 单 元 存 在 技 术 无 效 。 LR=2(L((H1)-L(H0))，由 于 L(H1)≥L(H0)， LR 通常严格为正。 LR 在 H0 下服从渐进 x2 分布。 当 LR 大于
+β131nLit1nEit +β141nLit1nFit +β231nAit1nEit +β241nAit1nFit +
β341nEit1nFit+β11(1nLit)2+β22(1nAit)2+β33(1nEit)2+β44(1nFit)2+β05N +
β06T+(Vit-Uit)
(4)
式 中 ，i 表 示 省 市 ，t 表 示 年 份 ，Y 表 示 农 业 总 产 值 （ 亿
术效率的影响， 负值表明该变量对技术效率有正的影响，正
值表明该变量对技术效率有负的影响。
由于回归方程的误差项不同于最小二乘法的古典假定
条 件 ， 因 而 不 能 用 这 一 方 法 来 估 计 有 关 参 数 。 根 据 Battese
and Corra(1977) 的建议，令
2
σ2=σV2
2
+σU
重 ，反 映 农 业 生 产 的 基 础 设 施 条 件 ；⑥财 政 支 农 占 地 方 财 政
预算支出的比重(FUN)，反映政府对农业生产的 支 持 力 度 ；⑦
人 均 GDP(PGDP)，反 映 当 地 经 济 发 展 水 平 ；⑧政 策 虚 拟 变 量
(P)，表 示 各 个 时 期 政 府 对 农 业 生 产 的 干 预 ，以 每 个 “五 年 计
经济纵横
中国农业生产技术效率及其影响因素分析
郑循刚 1,2
（1.西南交通大学 经济管理学院，成都 610031；2.四川农业大学 经济管理学院，四川 雅安 625014）
摘 要：文章采用随机前沿生产函数分析方法研究了 2000～2007 年中国农业生产技术效率及其
影响因素。 结果表明：中国农业生产存在明显的效率损失，平均技术效率水平偏低，区域差异明显，全
种投入要素）：
1nY=β0+βk1nK+βL1nL+βkL1nK1nL+βkk(1nK)2+βLL(1nL) (3) 所谓包容性，是指它可以被认为是任何形式的生产函数
的近似。 例如，当 βkL=βkk=βLL=0 时，上式变为 C－D 生产函数。
具体的超越对数随机前沿生产函数模型为：
1nYit=β00+β011nLit+β021nAit+β031nEit+β041nFit+β121nLit1nAit
2
临界值 x2α 时拒绝 H0:γ=0，接受 H1:γ>0。
表 1 的估计结果显示，γ 在 1％的显著水平下不为 0，说 明中国农业生产存在显著的技术效率损失， 农业实际产出 与可能的最大产出之间的差距主要来自于技术的非有效 性 ，γ 值 为 0.9102，说 明 影 响 农 业 随 机 前 沿 生 产 函 数 中 复 合 误 差 项 的 变 异 主 要 来 自 技 术 效 率 损 失 U， 占 91.02% ， 随 机 误差 V 的 变 异 作 用 不 到 9％。 从 随 机 前 沿 函 数 估 计 结 果 中 的 时 间 趋 势 系 数 看 ， 时 间 趋 势 T 的 系 数 0.0676 在 1％的 显 著水平下不为零， 说明中国农业生产技术进步随着时间的 推移，缓慢上升。
1 技术效率测定的理论模型
前沿生产函数方法自问世以来一直被广泛应用于分析 技术效率问题。 在确定的生产条件下，生产要素投入与可能 的最大产出量之间的数量关系， 反映的就是前沿生产函数， 通过该函数确定的前沿面可以对生产单位的技术效率进行 测算。 Battese 和 Coelli（1993）提出一种同时估计随机前沿生
本 文 采 用 全 国 31 个 省 市 2000～2007 年 的 面 板 数 据 ，农
业总产值、农作物播种面积、农业劳动力、化肥施用量、农业
机械动力、人均 GDP 等数据均来自 2001～2008 年 《中 国 统 计
年 鉴 》，劳 均 播 种 面 积 、劳 均 机 械 总 动 力 、财 政 支 农 占 地 方 财
LnE
0.6736 0.9034
PF
-0.3019*** -3.1310
LnF
1.0469 0.6945
MIR
-0.2117*** -17.6693
LnL*lnA -1.3584*** -6.3261
IRR
-0.1378*** -6.5471
LnL*lnE 0.5025*** 3.2295
FUN
0.2618 0.6732
LnL*lnF -0.3975*** -2.1799
PGDP
-0.0001*** -10.7082
LnA*lnE -0.5933*** -2.577
P
-0.0096* -1.5000
ຫໍສະໝຸດ Baidu
LnA*lnF 0.1538 0.5742
表1
随机前沿生产函数及效率损失函数估计结果
随机前沿生产函数
效率损失函数
变量
系数
t值
变量
系数
t值
常数项 6.6599*** 2.2963
常数项
0.9688*** 20.5804
LnL 1.2007** 1.4279
PA
-0.0831* -1.5211
LnA -2.3914*** -2.2197
PE
0.0545*** 6.1155
2
2
为 σV 的正态分布，即 Vit~N（0，σV ），并且独立于 Uit。Uit 是反映
生产单位 i 在 t 年技术效率损失的非负随机变量， 假定服从
2
2
均值为 mit，方差为 σu 的半正态分布，即 U~N(mit,σu )。
模 型 中 ，mit=Zitd 为 效 率 损 失 函 数 ，Zit 是 影 响 生 产 单 位 技 术效率水平的变量；d 为对应的待估参数， 反映变量 Zit 对技
,γ=
σU
22
(2)
σV +σU
其中参数 γ 的取值在 0 与 1 之间。 估计模型时可以采用
在该区间内搜寻的方式得到一个 γ 的初始值，然后利用非线
性估计技术得到所有参数的最大似然估计量。 对 γ 估计值的
统计检验可以反映出生产单位间技术的变动是否具有统计
显著性。
2 变量选择和计量模型设定
2.1 变量选择和数据说明 本文采用农业投入和产出变量构建生产函数，主要变量
定义如下：（1）农业产出变量。 农业产出用 2000 年不变价格 的农林牧副渔总产值表示。 （2）农业投入变量。 农业投入变量 包括土地、劳动、化肥、机械动力等。 土地投入用农作物总播 种面积来表示，而不用耕地，这样更能说明实际的土地投入 情况； 劳动投入用乡村年底农林牧渔业从业人员数表示，不 包括乡村工业、服务业的从业人员；化肥投入用本年内化肥 总施用量，包括氮肥、磷肥、钾肥和复合肥等；机械动力投入 用农业机械总动力来表示，包括用于农林牧渔的各种机械动
②劳 均 农 机 总 动 力 (PE),即 农 机 总 动 力 /农 林 牧 渔 从 业 人 员 ；③
劳 均 化 肥 施 用 量(PF)，即 化 肥 施 用 量/农 林 牧 渔 从 业 人 员 ；④
复种指数(MIR)，即播种 面 积 与 耕 地 面 积 之 比 ，反 映 农 业 自 然
生 产 条 件 ；⑤灌 溉 率(IRR)，即 有 效 灌 溉 面 积 占 耕 地 面 积 的 比
元），L 表示劳动投入 （万人），A 表示农作物播种面积 （千公
顷），E 表示农业机械总动力（万千瓦），F 表示肥料投入量（万
吨），N 为省份虚拟变量，表示省际间的条件差异，T 表示时间
趋势变量，用以说明农业生产前沿面的变动，反映技术进步
对农业生产的作用。
效率损失函数为：
mit=δ0+δ1PA +δ2PE +δ3PF +δ4MIR +δ5IRR +δ6RUN +δ7PGDP +
政预算支出的比重等数据根据《中国统计年鉴》有关数据计
算得到。
2.2 计量模型设定
在建立具体的随机前沿生产函数计量模型时，首先要考
虑生产函数形式的设定，本文采用超越对数函数这一包容性
较强的 生 产 函 数 ， 超 越 对 数 生 产 函 数 是 由 L.Christensen, D.
Jorgenson 和 Lau（1973）提 出 ，其 形 式 为 （假 设 只 有 K 和 L 两
国 31 个省市 农 业 生 产 技 术 效 率 主 要 集 中 在 0.5～0.9 之 间 ，东 部 地 区 农 业 生 产 技 术 效 率 高 于 中 、西 部
地区；复种指数、劳均化肥施用量、灌溉率、区域经济发展水平、劳均播种面积、农业政策等对农业生
产技术效率的提高有明显的改善作用，而劳均农机总动力对农业生产技术效率水平的提高有较小的
阻碍作用。
关键词：农业生产；技术效率；随机前沿生产函数
中 图 分 类 号 ：F323
文 献 标 识 码 ：A
文 章 编 号 ：1002－6487（2009）23－0102-03
0 引言
法 瑞 尔 （Farrell·M·J）在 1957 年 发 表 的 《生 产 效 率 度 量 》 一文中对技术效率给出了比较有代表性的定义：“所谓技术 效率，就是在生产技术和市场价格不变的条件下，按照既定 的要素投入比例，生产一定量产品所需的最小成本占实际成 本 的 百 分 比 。 ”莱 宾 斯 坦 （Leibenstein,1966）则 从 产 出 的 角 度 给出了技术效率的定义：“技术效率是实际产出水平占相同 的投入规模、投入结构及市场价格条件下，所能达到的最大 产出量的百分比。 ”