財政農業支出與農業經濟增長——基于超越對數函數的SFA模型

李普亮

（惠州學院經濟管理系，廣東 516007）

一、引言

農業作為國民經濟的一個基礎性產業，其發展受制度和技術兩方面因素的影響，但制度變遷并非常態，在制度相對穩定時期，農業經濟增長主要取決于各種要素投入以及農業技術效率的雙重增長（汪小琴和姜濤，2009）。農業發展所需的各類要素不僅包括勞動、種子、化肥、農業機械等常規投入，而且包括農田水利灌溉、農業信息服務以及農業技術推廣等公共投入。由于財政農業支出是滿足農業公共投入的重要來源，因而財政農業支出與農業經濟增長的關系受到了理論界廣泛關注。許多學者基于不同的數據和方法實證分析了財政農業支出對農業GDP、農民純收入以及糧食產量等的影響，并得出了見仁見智的結論。不過，這些文獻主要側重分析財政農業支出規模增加對相關農業經濟指標的影響，而且假定農業生產單元都是完全有效的，對于財政農業支出對農業技術效率的影響關注明顯不足。農業技術效率用來衡量農業在既定的投入約束和技術水平下，生產最大可能產出的能力，它反映了農業在現有技術條件下利用現有技術的有效程度。經濟資源的稀缺和生態環境的壓力決定了我國農業的持續增長不可能依賴于農業要素投入的無限擴張，而應主要取決于生產效率的不斷提高（宋春光和那娜，2010）。因此，探討財政農業支出對農業技術效率的影響對于優化財政支農安排具有重要意義。

在為數不多的相關文獻中，鮑學東和鄭循剛（2008）利用四川省21個地區2000年-2006年農業投入產出數據建立了隨機前沿生產函數，對各地區農業技術效率的影響因素進行了分析，結果發現，財政支農比重對農業技術效率的影響在統計上并不顯著。汪小勤和姜濤（2009）運用SFA方法和1994年-2007年中國省級面板數據，通過引入農田水利灌溉面積和農村電力消費作為農業公共投資的代理變量，驗證了農業公共投資對于農業技術效率具有促進作用。黃金波和周先波（2010）利用1978年-2008年我國30個省市區的面板數據，對改革開放以來糧食生產進行了隨機前沿分析，并以此為基礎對糧食生產技術效率的影響因素進行了實證分析，結果發現，農業基礎設施建設是影響糧食生產技術效率的關鍵因素之一。值得注意的是，財政農業支出對農業經濟增長的作用機理具有雙重性：一是財政農業支出作為一種要素投入可以直接影響農業經濟增長，二是財政農業支出通過改變農業技術效率而間接影響農業經濟增長。已有研究往往局限于其中一個方面的分析，而且選取的財政農業支出口徑過小，難以全面反映其對農業經濟的影響。因此，如何在同一個分析框架內實現財政農業支出對農業經濟增長效應的全面分析有待進一步探討。

二、理論分析、模型設定與數據來源

（一）財政農業支出對農業經濟增長的作用機理分析

由于財政農業支出的用途復雜多樣，因此，其對農業經濟增長的內在作用機制也呈現多元化特征。前面指出，財政農業支出對農業經濟增長的作用機理具有雙重性。在第一種情形下，財政農業支出可以通過多種渠道推動農業經濟增長：（1）由于部分財政農業資金直接用于農業固定資產投資，農業固定資產投資額的增加直接推動了農業GDP增長；（2）部分財政農業支出用于對農戶和集體的生產補助，有助于降低農業生產成本，從而促進農民增收，同時農民收入增加又可推動農村居民消費增長，從而進一步帶動GDP增長；（3）財政農業支出提供的農村公共產品和公共服務不僅有助于增加農業產量或減少農業損失，而且還可通過吸納農村富裕勞動力參與這些公共產品和服務的生產而促進農民增收，農民收入的增加又可進一步帶動農村居民消費和GDP的增長。在第二種情形下，一方面，由于提供農業公共產品是財政農業支出的基本職能，這些公共產品（如農田水利設施、病蟲害防治、農業技能培訓等）可以滿足農業生產的公共需要，與其他農業要素投入形成有效互補，而不同生產要素之間協同作用恰好有利于投入要素潛能的釋放，從而提高了既定數量投入要素的產出水平。另一方面，財政農業支出增加不僅可以推動農業技術推廣體系的建立和健全，促使現有的農業技術能夠得到更廣泛的應用，有利于農業生產者更好地掌握現有技術的操作技巧，進而提高利用現有技術的有效程度，而且有利于更充分地發揮財政資金的規模經濟效應，提高單位投入要素的產出水平。當然，以上為定性推測，財政農業支出對農業經濟的具體效應有待實證檢驗。

（二）模型設定

本文試圖運用超越對數函數的隨機前沿模型探討財政農業支出對農業經濟的雙重影響。隨機前沿生產函數最初由Aigner，Lovell and Schmidt（1977）和 Meeusen and Van den Broeck（1977）分別提出，他們將“生產前沿”定義為“對于給定要素投入及其組合所能獲得的最大產出水平”。這種函數的最大優點是通過估計生產函數對個體的生產過程進行了描述，從而對技術效率的估計得到了控制，同時能較好地處理測度誤差。但隨機前沿生產函數的主要缺陷在于對模型的設定形式比較敏感。為了盡可能減小因模型設定偏誤對估計結果造成的不利影響，本文選取了超越對數函數的隨機前沿模型，原因在于超越對數生產函數模型是一種易估計和包容性很強的變彈性生產函數模型，可以較好研究生產函數中投入的相互影響、各種投入技術進步的差異及技術進步隨時間而發生的變化。當然，隨機前沿分析法具有不同的模型設定形式，結合研究需要，本文選取了Battese and Coelli（1995）的隨機前沿模型，模型形式可表達為：

其中，i=1，2，3，…，N；t=1，2，3，…，T，Yit代表第i個省區在t時期農業GDP的對數，Xit代表第i個省區在t時期各種投入要素的對數，Vit代表第i個省區在t時期生產過程的隨機誤差，并假定Vit～iidN（0，σv2），Uit代表第 i個省區在 t時期的技術非效率，為獨立分布的非負隨機變量，在0處服從截斷正太分布 N（mit，σu2），mit=zitδ（其中，zit為影響各省區農業技術效率的p×1階向量，δ為待估參數的1×p階向量，Vit獨立于Uit。復合誤差項的方差σ2=σu2+σv2，定義∈[0，1]，如果 γ=0，表明實際產出偏離前沿產出完全是由白噪聲引起的，技術無效率項為一個常數，此時可將Uit從模型中剔除，利用OLS即可得到一致估計，如果γ=1，表明實際產出偏離前沿產出完全是由技術無效率引起的，而和隨機誤差不相關。γ越趨近于1，說明誤差主要來源于技術非效率，采用隨機前沿模型就越合適。

隨機前沿模型的估計方法主要包括兩步回歸法和一步回歸法兩種。早期的實證研究多采用兩步回歸法，即首先估計出隨機前沿生產函數，然后對分解出來的無效率項與外生解釋變量建立回歸方程重新估計。但兩步回歸法存在一定的計量問題，①首先，要假定解釋無效率項的外生變量和投入要素之間不存在相關性，否則會造成第一步估計結果的有偏，這樣估計出的有偏無效率項會導致第二步回歸的效率方程結果也是有偏的；其次，第二步回歸中用來解釋技術效率的外生變量在第一步回歸時，往往被假定與技術效率無關，因而這種對技術效率的兩步回歸法就存在著內在的假設沖突，違背了無效率部分同分布的假定（周曉艷，韓朝華，2009）。由此不可能得出與一步估計法一樣有效的結果（Coelli，1996）。相比之下，一步回歸法可以直接得到生產函數和技術效率影響因素的參數估計結果，全面克服了兩步回歸方法的理論矛盾。Wang and Schmidt（2002）利用蒙特卡羅模擬方法證實了一步估計優于兩步估計法。Wang（2002）放松了生產無效率項隨時間單調變化的假定，同時對生產無效率的均值和方差分別建立回歸方程，可以考察那些影響生產效率的經濟變量的顯著性及其隱含的經濟意義。

基于上述分析原理，本文設定了如下形式的超越對數函數的隨機前沿模型：

技術無效率方程為：

其中，i和t分別代表省份和時期，Yit代表第i省第t年的農業GDP②農業GDP是度量農業產出的一個比較綜合性的指標，學界在研究農業全要素生產率時通常選取這一指標作為農業產出的代理變量。，Kit為農業資本存量為勞動投入，fexpit為財政農業支出，mit代表技術無效率項，其值越大意味著技術效率越低，east和middle均為地區虛擬變量：

t為時間變量，wit表示技術無效方程的隨機誤差項，服從在 -zitδ截尾的正態分布 N（0，σu2），這一假定與“Uit在 0 處服從截斷正態分布 N（mit，σu2）”是一致的。Battese and Coelli（1995）指出，只要非效率效應是隨機的，技術無效率方程中的解釋變量可能會包括隨機前沿函數中的一些解釋變量，由于本文旨在分析財政農業支出對農業經濟的雙重影響，因此回歸方程（2）和（3）中均包含了 lnfexpit。

（三）數據來源及說明

本文關注的財政農業支出主要包括支援農村生產支出和農林水利氣象等部門事業費、農業基本建設支出、農業綜合開發支出以及農業科技三項費用。其中，支援農村生產支出、農林水利氣象等部門事業費、農業綜合開發支出來源于相關年度《中國統計年鑒》，各省農業基本建設支出和農業科技三項費用來源于相關年度《地方財政統計資料匯編》。其余變量的原始數據來源如下：各省農業GDP、農業從業人數、各省農業固定資產投資來源于相關年度《中國固定資產投資統計年鑒》，各省農村居民受教育年限來源于相關年度《中國農村統計年鑒》。各個變量數據所屬期間為1996年-2006年③自2007年起，我國政府收支科目分類進行了大幅度調整，按照新的收支分類標準，農業財政支出轉變為“農林水事務支出”，這一支出口徑與2006年及以前的農業財政支出口徑不具有直接可比性，考慮到實證分析的嚴謹性，本文在對模型進行估計時沒有考慮2007年及以后的數據。，涉及全國31個?。ㄊ校?。其中，由于重慶自1997年變為直轄市，為保持數據可比性，對重慶和四川的相關數據進行了歸并處理。為了消除物價變動的影響，本文運用以1996年為基期的價格指數對相關變量進行了調整，其中各省財政農業支出利用農村商品零售價格指數進行了調整，農業固定資產投資額利用固定資產投資價格指數進行了調整。各變量的描述性統計需要說明的是，農業資本存量的測算采用了學界廣泛使用的永續盤存法，其基本公式為：

根據公式（4）估計各省農業資本存量需要解決兩個關鍵問題：一是確定δ的數值，二是確定基期的農業資本存量。對于δ的數值，本文采用了王小魯和樊綱（2000）的估計結果，將其確定為5%，對于基期的農業資本存量測算，本文采用了與Hall and Jones（1999）類似的估計方法，即：

其中，δ即為選取的經濟折舊率5%，gi為各省1996年-2006年實際農業增加值的幾何平均增長速度。根據上述分析思路，結合各省每年農業固定資產投資額可以估算出各省相應的農業資本存量。

各個變量的數值特征如表1所示。

?

三、估計結果

運用Frontier4.1軟件通過一步估計法①由于本文既要考慮農業財政資金作為一種要素投入對農業產出的影響，同時還要考察其對農業技術效率的影響，也即財政農業投入會同時出現在生產函數和技術無效率方程中，顯然會違背兩步估計法的基本假定，因此，必須采用一步回歸法才能解決這一問題。對前沿生產函數和技術無效率方程進行聯合估計，估計結果見表2。

表2的回歸結果顯示，γ的值為0.816，并在統計上高度顯著，這表明模型確實存在復合誤差結構，技術非效率因素占復合擾動項方差變動的比重達81.6%，采用隨機前沿模型比較合適。

從前沿生產函數的估計結果看，lnfexpit的系數為0.667，并且在統計上顯著，也即財政農業支出增長1%會推動農業GDP增長0.667%，表明財政農業支出顯著推動了農業經濟增長，符合理論預期。在技術無效率方程中，由于因變量代表技術無效率，其值越大表示技術效率越低，如果某個解釋變量的符號為負，表明這一變量有利于提高技術效率。從表2不難看出，lnfexpit、east×lnfexpit以及 middle×lnfexpit的符號均顯著為負，并且east×lnfexpit系數的絕對值明顯大于 middle×lnfexpit，這表明：（1）財政農業支出顯著增進了農業技術效率，這與理論預期吻合；（2）財政農業支出對農業技術效率的影響存在區域性差異，其中東部地區的財政農業支出對農業技術效率的促進效應最大，中部地區次之，西部地區最小。由于中國疆域廣闊，不同地區的經濟社會環境存有較大差異，等量的財政農業支出往往會獲得不同數量和質量的農業公共產品，農業公共產品數量和質量的差異進一步導致了農業技術效率的不同。與東部地區省份相比，我國中西部地區多數省份經濟社會發展相對落后，農村市場化程度和信息化水平較低，生態環境比較脆弱，農村居民人力資本水平偏低，地方政府在落實財政支農政策以及農業財政資金的分配、使用和管理方面問題更加突出，農業公共產品（如農田水利設施、防汛抗旱監測預警系統、農村飲水安全、農業技術服務等）供給短缺，致使生產要素之間的協同效應難以得到充分發揮，現有的農業技術難以得到更廣泛的推廣和應用，所有這些都不利于提高現有技術的有效利用程度，這也就不難理解為什么中西部地區財政農業投入對農業技術效率的積極效應明顯低于東部地區了。此外，t的系數顯著為負，說明農業技術效率呈現出隨時間下降的趨勢，這與全炯振（2009）的估計結果一致。

?

綜上所述，財政農業支出不僅可以直接推動農業經濟增長，而且還可以通過提升農業技術效率間接推動農業經濟增長，有利于實現農業經濟的集約式發展。因此，加大財政對農業投入力度是加快農業經濟發展的客觀要求。但長期以來，我國財政對農業的投入力度不僅低于多數發達國家，而且低于許多發展中國家，與農業在國民經濟中的重要地位很不相稱。圖1顯示了1978年以來國家財政用于農業支出份額以及農業GDP份額的變動趨勢①在計算國家財政用于農業支出的份額時，2006年及以前的農業財政支出包括支援農村生產支出和農林水利氣象等部門事業費、農業基本建設支出、農業科技三項費用和農村救濟費，2007年及以后的農業財政支出是指農林水事務支出。，總體來看，國家財政用于農業支出的份額明顯低于農業GDP份額，前者歷年最高水平為13.6%，最低水平為6.84%，平均水平為9.02%，后者歷年最高水平為33.9%，最低水平為10.35%，平均水平為21.33%。這表明，即便相對于農業對國家的經濟貢獻而言，國家財政對農業的投入力度明顯不足，況且農業對國家的貢獻并不局限于經濟層面。不僅如此，財政農業支出的績效也亟待提升，近幾年國家審計署發布的財政支農資金審計報告顯示，財政農業支出結構不合理、農業財政資金流失浪費以及使用效率偏低等頑疾一直未能得到根治。因此，盡快打破財政農業支出規模不足與績效偏低并存的格局是今后做好“三農”工作的內在要求。

四、結論性評述

農業發展受制于多重因素，其中財政農業支出對農業經濟增長的影響不容忽視。本文基于超越對數函數的隨機前沿模型實證分析了財政農業支出對農業經濟的雙重影響，結果發現，財政農業支出一方面作為一種要素投入直接促進了農業經濟增長，另一方面，它還通過提升農業技術效率間接促進農業經濟增長，不過，財政農業支出對農業技術效率的促進作用存在一定的區域性差異，呈現出“東部>中部>西部”的特點。這表明，適當調整財政支出結構，強化各級政府對農業的投入是推動農業持續穩定發展的重要動力。但在增加財政農業支出規模的同時，應進一步提升財政農業支出的績效，根據各地農業發展的實際需要優化財政農業支出結構，堅持農業公共產品的數量和質量并重，尤其是要健全農業技術的研發體系與推廣體系，注重發揮財政農業支出與其他農業投入要素的協同效應，推動農業經濟的內涵式增長，這對于廣大中西部地區而言顯得尤為迫切。

〔1〕 汪小勤，姜濤.基于農業公共投資視角的中國農業技術效率分析.中國農村經濟，2009（5）：79-86.

〔2〕 李普亮，賈衛麗.中國財政對農業投入績效研究綜述.經濟縱橫，2009（4）：122-125.

〔3〕 宋春光.農村金融支持對農業技術效率影響的實證研究.學術交流，2010，2：92-98.

〔4〕 鮑學東，鄭循剛.基于SFA的四川農業生產技術效率分析.科技管理研究，2008，9：80-82.

〔5〕 周先波，黃金波.中國糧食生產的技術效率與全要素生產率增長：1978-2008，2010，9：40-52.

〔6〕王小魯，樊綱，等.《中國經濟增長的可持續性——跨世紀的回顧與展望》，經濟科學出版社，2000.

〔7〕 李普亮.財政農業投入與農村居民消費：理論與實證分析.廣東商學院學報，2010，5：55-63.

〔8〕 全炯振.中國農業全要素生產率增長的實證分析：1978～2007年——基于隨機前沿分析（SFA）方法.中國農村經濟，2009，9：36-47.

〔9〕 李普亮，賈衛麗，陳銳.中國財政農業投入“悖論”探析，南方經濟，2010，10：17-34.

〔10〕 COELLI，T.J..A Guide to Frontier Version 4.1：A Computer Program for Stochastic Frontier Production and Cost Function Estimation”CEPA working papers，No 7/96，Department of Econometrics，University of New England，Armidale，1994.

〔11〕WANG，HUNG-JEN.Nominal Data and the Production Smoothing Hypothesis，Economics Letters，2002，76（2）：245-250.