生产率视角下的中国粮食经济增长要素分析

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生产率视角下的中国粮食经济增长要素分析

作者:高鸣宋洪远

中国人口科学 2015年05期

一、引言

粮食是国民经济正常运转的基本保障,也是其他产业发展的物质保障。中国粮食已经连续多年增产,但能否持续增长值得关注。目前,国内外学者对粮食经济增长问题进行过许多的研究。比如,San等(1998)使用印度尼西亚1969~1990年的数据,发现粮食经济增长的主要影响因素是农业投资政策和价格支持政策。姜长云(2005)提出中国的粮食经济增长与粮食安全需要从市场化和适度国际化中寻求突破。高鸣、宋洪远(2014)使用空间计量模型分析了粮食生产技术效率的空间收敛和功能区差异,认为推广农机跨区作业和构建粮食技术推广平台可以促进粮食经济增长。Zhong等(2001)使用成本系数法计算了中国粮食生产成本,认为当前中国粮食成本高于国际水平,应该降低成本促进粮食产量的持续增长。此外,还有学者针对粮食经济增长和粮食安全提出不同的思路及对策(朱晶,2003;Kumar等,2002;陈飞等,2010)。

粮食经济增长的测度方法主要集中在全要素生产率等方法上,现有文献主要关注粮食全要素生产率(TFP)的测度,鲜有对粮食生产率进行多重分解。曾福生和高鸣(2012)使用SBM-Tobit两步法模型分析了2009年中国31个省份的粮食生产效率,并分析了相关的影响因素。闵锐(2012)从全要素生产率的角度分析了湖北各县域粮食生产情况,并从技术效率、技术进步两方面分析了粮食全要素生产率对湖北粮食经济增长的贡献。郭庆旺、贾俊雪(2005)通过1979~2004年省级面板数据估算了中国全要素生产率,并认为导致全要素生产率低下的原因是技术进步率偏低,没有充分发挥生产能力。另外,部分文献关注全要素生产率的要素分解。例如,颜鹏飞、王兵(2004)分析了1978~2001年中国30个省份的全要素生产率,并将其分解为技术效率和规模效率,结果发现人力资本对全要素生产率有促进作用。本文将结合新经济增长理论与拓展的Solow模型将粮食经济增长进行多重分解,运用改进的DEA模型中的Malmquist-luenberger指数测度1978~2013年中国各省粮食全要素生产率。

二、研究理论与方法设计

(一)生产函数的模型构建

在分析粮食经济增长时,需要通过使用新经济增长模型具体分析各要素对粮食生产的贡献和作用,因此,本文设定生产函数为:

式(6)中,EC为技术变化,TC为技术进步,IC为要素驱动,JC为人力资本积累。而技术变化和技术进步是生产前沿面与全要素生产率的领域,为此引入全要素生产率的测度模型。

(三)基于Malmquist-luenberger指数的粮食全要素生产率测算方法

目前中国农业的发展处在转型时期,更应注重农业与资源、环境的协调发展。在粮食生产过程中则应该注重投入要素的节约,为此本文引入非径向的模型,且采用定向距离函数处理同时变化的投入与产出要素,即Malmquist-luenberger指数(简称ML指数):

式(7)中,X为投入要素,Y为产出要素,g为要素的松弛向量,表示在既定的技术水平下,从t到t+1期粮食生产率的变化情况。ML指数被分解为技术进步率(TC)和技术变化率(EC)。ML指数大于1,表示粮食生产率提高。

三、变量选取与处理

(一)指标与变量选取

本文采用效率指标来测度粮食全要素生产率水平。首先,建立测度粮食全要素生产率的指标体系(见表1)。其次,考虑到DEA方法对奇异值的敏感性和西藏数据的缺失,本文使用除西藏外的其他30个省份1978~2013年的面板数据。

(二)变量和指标处理

本文借鉴Hall等(1999)的方法量化粮食生产过程中的人力资本情况,使用计算受教育年限。其中,表示各学历不同的学制年限①,表示该学历的总人口数。本文结合Psacharopoulos(2004)计算的教育投资回报系数,设定受教育年限在0~6年的系数为0.18,6~12年的为0.134,12年以上的为0.151(Henderson等,2005;匡远凤,2012)。使用该系数和计算出来的结果,结合式(2)可以得出农业劳动力的素质差异。1978~2013年各省不同学历毕业人数来源于中经网统计数据库。

四、实证结果与分析

(一)粮食全要素生产率的ML指数值分析

本文在DEA方法中的ML指数模型下,针对30个省的1978~2013年的面板数据进行了ML指数值计算。为了进一步分析粮食全要素生产率的情况,本文结合了已有研究成果(钟甫宁、刘顺飞,2007;陆文聪、黄祖辉,2004)和近年来的粮食产销情况,将除西藏外的30个省分为粮食主产区、主销区和平衡区②(见表2)。从表2的结果可以看出以下特点。

1.中国粮食生产率水平有了较大提升。1978~2013年,全国粮食ML生产率指数值大于1的情况出现了20次,占57.14%,而全国及各功能区的ML指数平均水平也分别大于1。说明粮食生产率总体上有了很大提高。主要原因为:(1)农业劳动力素质的提高。1990年,农业劳动力中未受过教育的比例为20.73%,随着教育的普及,该指标降到2010年的5.47%,此外,具有高中(或中专)以上文化程度的农业劳动力由1990年的7.57%增长到2010年的15.05%,受教育程度的提升使农业劳动生产率得到提高。据估算,1978年每个农业劳动力创造的农业增加值仅为362.84元,2013年达到29761.09元。粮食产量由1978年的31736.44万吨增长到2013年的60194万吨,年均增长率在5%左右。(2)农业机械化的普及。1978~2013年全国农业机械总动力年均增长率为6%左右,2013年农业机械总动力达到103906.8万千瓦。(3)粮食政策的变化与引导。1978年以后,中国进行了一系列粮食流通体制的改革,将原有的粮食统购价格提高20%,超购价格按新统购价格加价50%,这在一定程度上提高了粮食生产积极性(武拉平,2001)。然而,1985年粮食市场化改革失败,导致1984~1985年的粮食全要素生产率的ML指数低于1。21世纪以后,中央政府颁布了多个一号文件并实行农业补贴政策,有利于提高粮食生产的积极性。(4)粮食价格的影响。1996年,中国将粮食价格提高了40%,促进了产粮积极性,伴随着连续4年的粮食大丰收,为促进粮食全要素生产率的提高提供了有利条件(宋洪远等,2003)。(5)粮食需求的扩大。中国粮食消费量由1978年的3.12亿吨上涨到2013年的近5.2亿吨,增长率为1.54%。从需求结构看,虽然口粮的增长率为-0.4%,但饲料粮的增长率为5.8%,其他粮食需求增长率达到2.3%(国家统计局,2014)。此外,粮食功能化增强使需求增长。例如,乙醇产量由2007年的635.98万千升上升到2012年近1007万千升。玉米乙醇产量占全国乙醇总产量的73%。工业和能源业对粮食需求的加大,使总需求增多。

2.粮食功能区的ML指数值差异较大。从表2中可知,在ML指数值大于1的年份中,主产区出现了23次,主销区16次,平衡区14次。其主要原因:一是主产区和主销区对粮食生产的依赖性和重视程度较高。2013年,粮食主产区的产量达到45763万吨,占全国总产量的76.03%,意味着粮食主产区的粮食产量关系着整个中国的粮食安全问题,为此,粮食主产区的13个省份建立了相关制度保障。另外,粮食主销区主要分布在东部沿海和经济较发达地区,这些地区城镇化率较高(如北京、天津和上海的城市化率已超过80%),粮食播种面积持续减少,粮食安全问题尤为突出,当地政府采取相关措施以保障粮食生产的有效性和粮食供给的持续性。二是平衡区以自给自足为主。粮食产销平衡区主要是生产以供当地销售和储存的粮食,近年来,随着市场上粮食价格的波动和世界粮食价格的冲击,产销平衡区的粮食供求关系受到影响,存在“一个平衡、三个不平衡”③的现象,造成产粮农民的生产积极性较低,粮食结构单一,导致平衡区ML指数值在3个功能区中表现较弱。三是粮食生产的资源禀赋条件约束。3个功能区之间的差异除了外在因素,更多的是由于粮食生产系统内部的资源禀赋差异导致的。

3.21世纪以来粮食主产区的ML指数值大幅度提高。自2004年中国粮食产量持续增长,其原因主要是:(1)农业科技推广平台与体系的构建。当前,除政府外,企业和科研机构分别对农业技术进行研发及推广使用,提高了粮食的单产。(2)农业生产的基础设施建设不断完善。为改善农业生产环境,各地政府对农业基础设施建设进行投资,改善了农业生产环境,有利于粮食产量的提高。

(二)粮食全要素生产率的要素分解

本文通过对中国粮食全要素生产率进行分解(见表3、表4)发现以下特点。

1.中国各省粮食全要素生产率明显,粮食经济分解的要素呈增加状态。一是各省粮食全要素生产率的4个分解要素的累积变化值都分别为正值。从表4中的累积变化值来看,要素的投入呈增长状态,粮食产量呈增长趋势,反映各要素投入量的增长对粮食产量增长起到了正向作用。1978~1979年,要素驱动变化、人力资本变化的均值分别为1.003和1.035,并且粮食产量有了增长,说明在粮食全要素生产率变化过程中,投入要素和人力资本对当年的粮食产量增长起到了正向推动作用。二是内生的技术效率变化和技术进步对粮食增长起到的作用不同。1978~1979年技术变化均值仅为0.991,在粮食经济的过程中呈负向作用。从表3可以看出,技术变化值小于1的地区主要集中在中西部,同时部分位于粮食主产区和平衡区,技术变化的波动对粮食产量有一定的影响。三是要素的投入与组合对粮食全要素生产率有积极作用。从表3中的ML指数看,1978~1979年、2012~2013年的ML指数均值都大于1,说明粮食全要素生产率相比前一年有所改善。

2.人力资本在粮食全要素生产率过程中起到重要作用。表3和表4显示各省人力资本变化值和累积值均呈正增长态势,粮食产量、粮食生产的ML指数也呈增长和改进的状态,说明粮食经济的增长中人力资本的贡献度较大。例如,甘肃粮食经济变化累积值达到3.83左右,其中人力资本因素的贡献率达到了6.78,其他分解因素仅约2.7,推动当地粮食经济发展的主要因素是人力资本因素。另外,值得注意的是上海市的人力资本累积变化值仅为1.82,而要素驱动累积变化值为4.15,说明推动上海粮食经济发展的主要贡献因素为生产的投入要素。上海吸引了大量人力资本到第三产业,具有较高素质或技术人员也会选择非农产业就业。据统计,2000年上海市农业技术人员仅占全国农业技术人员的0.5%左右,2012年依然维持在这一水平。但由于上海市提出构建“郊区农业”和“都市现代农业”,使生产要素向农业偏移,最终要素驱动成为最重要的贡献因素。

3.随着经济的发展,技术进步逐步成为促进粮食经济增长的重要因素。从表3可知,1978~1979年的要素驱动均值为1.003,2012~2013年为0.976,1978~1979年的技术进步变化均值为0.991,而2012~2013年为1.061,说明1978~1979年要素驱动是粮食经济发展的主要因素。随着经济发展和转型,生产要素的投入逐渐被技术进步替代,为建立资源节约型社会做出了贡献。此外,1978~1979年大部分省份的技术进步(TC)变化值在0.9左右,而2012~2013年却均大于1。说明技术进步在经济发展过程中不仅可以替代生产要素,还可以改进农业劳动生产率。

(三)粮食功能区阶段性的比较分析

为了进一步分析粮食经济增长过程中各要素的不同表现,本文结合中国经济发展的政策周期性,对1978~2013年各省的粮食全要素生产率及其分解要素进行分阶段、分区域的比较分析,结果如表5所示。从表5可以看出以下特征。

1.粮食经济的增长呈“斜N”形态波动。“六五”到“七五”时期全国粮食经济增长平均变化率呈上升趋势,由1.023上升到1.044,之后又呈降低趋势,“九五”时期降到最低,仅为0.994,之后又上涨到“十二五”时期的1.021,表现出了“斜N”形态波动。从粮食主产区看,同样呈现出“斜N”形态波动,证明了当前粮食主产区产量的波动直接影响全国粮食产量的总供给。形成这种波动的主要原因是:(1)自然灾害。20世纪90年代,粮食主产区受洪水的威胁,不仅造成主产区粮食产量大幅度下降,还破坏了当地粮食生产的基础设施。(2)对粮食安全问题的重视程度。改革开放初期,粮食安全得到重视,但随着经济快速发展,重心放在了其他产业上,直到进入21世纪,政府连续颁布多个“中央一号文件”,把粮食安全放在首要位置。(3)粮食价格波动的影响。自改革开放以来,中国粮食价格波动大体可以分为6个阶段,每个阶段对粮食产量和粮食经济增长均产生重大影响。1978~1984年,粮食价格在波动中上涨,市场作用推动粮食增产效应;1985~1990年,粮食价格的波动变化幅度加大;1992~1996年,粮食价格持续上涨;1997~2002年,粮食价格维持下降态势;2003~2007年,粮食价格出现恢复性的上升;2008~2013年,粮食价格受国际市场的影响发生波动。(4)粮食需求多功能性的影响。如今粮食不仅作为口粮,还被运用于生物燃料、畜禽养殖和国际市场投机等方面,这就容易打破世界粮食的供求均衡,造成国际粮价飞涨,影响中国粮食生产率。

2.不同时期粮食功能区的主要贡献因素各不相同。一是粮食主产区的主要贡献因素是技术进步。粮食主产区中,人力资本和技术效率的贡献作用在逐渐减弱,分别由1.0347、1.0126降到1.009、0.974,但技术进步的贡献作用却越来越明显,由0.989上升到1.054。二是粮食主销区的主要贡献因素是技术进步和技术效率。粮食主销区的产量不稳定,增长的趋势不长久,在“十二五”期间又开始回落。由于粮食主销区的粮食依赖于其他地区和进口,导致主销区的各要素呈现较大的波动,但总体来看,粮食经济的增长主要依赖于技术进步和技术效率,这与主销区主要分布在经济发达和中国沿海地带有关。三是粮食产销平衡区的主要贡献因素是技术进步和技术效率。平衡区的粮食经济增长也主要是依靠技术效率和技术进步。例如,平衡区的技术进步值(TC)由“六五”时期的0.9868上升到“十二五”时期的1.0551。

3.总体来看,技术进步正在替代人力资本对粮食经济增长做主要贡献。从各功能区和全国的均值可以看出人力资本的变化值呈“M”形波动。这是由于改革开放初期,中国建立了家庭联产承包责任制,并颁布了多项惠农政策,吸引了大量人力资本来建设农业产业,使人力资本因素在初期具有显著的正向作用。随着其他产业的迅速发展,农业生产领域的人力资本流向了其他产业,导致贡献率略有降低。2000年以后,农业技术在逐渐提高,使人力资本呈“先升后降”的趋势。“十五”时期,粮食主产区的贡献因素主要是实物要素驱动和技术进步,贡献率分别为1.027和1.0167,而“十二五”时期,要素驱动仅为0.992,技术进步的贡献率达到1.054,意味着技术进步正在逐渐替代人力资本和投入要素。

五、结语

传统观点认为,人力资本和要素投入是推动粮食经济增长的主要因素,而本研究认为,当前技术进步正在替代人力资本和要素投入发挥主要作用。1978~2000年,粮食经济增长主要依赖于农村人力资本的提高和要素的大量投入,21世纪以后,技术进步在粮食经济增长过程中的促进作用越来越明显,它替代人力资本要素和实物要素的投入以实现粮食经济发展的有效性,为促进粮食生产集约化起到至关重要的作用,同时表明要实现中国粮食经济的可持续增长需要技术进步的推动。另外,本研究发现,农业劳动力的受教育水平在很大程度上决定了农业劳动生产率水平。9年义务教育与公共服务城乡均等化促进了农村地区人力资本的提升,从而提高了农业劳动生产率水平,为农业科技成果在粮食生产过程中的运用起到关键作用。

中国粮食全要素生产率持续稳定增长,但粮食主产区、主销区和平衡区的差异较大。粮食主销区在人力资本和技术进步等要素中拥有相对优势,但受限于当地的农业资源禀赋条件和生产规模,粮食产量供给不稳定,这要求粮食主销区充分利用农业技术和人力资本条件促进粮食经济的稳定增长。

基于上述研究结论得到以下启示:(1)鼓励农业技术创新和研发粮食生产技术,促进粮食生产技术的转型升级,优化粮食经济增长的要素投入,提高粮食生产效率;(2)加大对农村劳动力的教育和技术培育,培养职业农民,在提高农业劳动生产率的同时,提高农业人力资本的存量水平;(3)加大粮食产销平衡区和主产区的农业基础设施建设,提高其对粮食生产的辅助作用,构建粮食主销区的粮食供给平台,保障各功能区粮食供给安全,注意粮食生产功能区的平衡发展,减少各功能区之间的差异;(4)优化粮食生产的投入要素结构,转变粮食经济增长方式,向资源节约型和技术推动型转变。

注释:

①本文将文盲及半文盲、小学、初中、高中、中专、大专及以上的受教育年限分别设定为1年、6年、9年、12年、12年和15.5年。

②主产区:黑龙江、吉林、辽宁、内蒙古、河北、河南、山东、江苏、安徽、江西、湖北、湖南和四川(13个);主销区:北京、天津、上海、浙江、福建、广东和海南(7个);平衡区:山西、广西、重庆、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、宁夏、青海和新疆(11个)。

③“一个平衡、三个不平衡”是指粮食生产与消费基本平衡,但年度之间不平衡,丰年有余、歉年不足;区域之间不平衡,产区自给有余、销区自给不足,缺口较大;品种结构之间不平衡的现象(《产销平衡区粮食安全隐忧显现》,《经济参考报》,新浪财经网,http://finance.sina.com.cr/roll/20051209/0751439687.shtml)。

作者介绍:高鸣,中国农业大学中国农村政策研究中心,博士研究生; 宋洪远,农业部农村经济研究中心主任、研究员。

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