技術(shù)效率、配置效率與中國的糧食生產(chǎn)

摘要 在資源投入更大約束的前提下，我國糧食增產(chǎn)的途徑只能依靠全要素生產(chǎn)率（TFP）的提高。過往的研究都以宏觀數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，本文利用六省1079戶農(nóng)戶5年糧食生產(chǎn)的數(shù)據(jù)進行微觀視角研究。結(jié)果表明，技術(shù)效率和配置效率的波動不僅是引起農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率波動的主導(dǎo)因素，也是引起農(nóng)戶之間TFP差異及區(qū)域間農(nóng)業(yè)TFP差異的關(guān)鍵因素。其中，要素投入結(jié)構(gòu)不合理是導(dǎo)致配置效率下降的主要原因，家庭稟賦因素、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)特征以及外部經(jīng)濟環(huán)境從不同的方面影響技術(shù)效率。

關(guān)鍵詞 全要素生產(chǎn)率（TFP） 技術(shù)效率 配置效率 糧食生產(chǎn)

【作者簡介】

許慶，上海財經(jīng)大學(xué)財經(jīng)研究所教授、博導(dǎo)，國家社科基金重大項目“城鄉(xiāng)統(tǒng)籌背景下戶籍制度改革與城鎮(zhèn)化問題研究”首席專家。

研究方向：農(nóng)業(yè)經(jīng)濟學(xué)、能源經(jīng)濟學(xué)。

主要著作：《農(nóng)地制度、土地細碎化與農(nóng)民收入不平等》（論文）、《規(guī)模經(jīng)濟、規(guī)模效益與農(nóng)業(yè)適度規(guī)模經(jīng)營問題研究》（論文）等。

引言

農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的增長有兩個來源：一是要素投入的增加，二是要素生產(chǎn)率的提高。農(nóng)業(yè)要素生產(chǎn)率的提高是技術(shù)進步、制度變革、人力資本積累等因素綜合作用的結(jié)果。農(nóng)業(yè)增長的源泉是來源于要素投入的增加還是農(nóng)業(yè)TFP的增長，從不同的時段看可能得出不同的結(jié)論。無疑，農(nóng)業(yè)要素投入的增加對我國農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的增長作出了巨大的貢獻，但資源的有限性和稀缺性決定了農(nóng)業(yè)發(fā)展不可能依賴要素投入的無限擴張，農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的增加只能依賴要素生產(chǎn)率的不斷提高。近年來，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長已經(jīng)成為我國農(nóng)業(yè)產(chǎn)出增長的主要來源之一。在1978年～2005年的27年間，農(nóng)業(yè)TFP年均增長率為3.3%，而同期中國農(nóng)業(yè)產(chǎn)出年均增長率為6.44%，也就是說，農(nóng)業(yè)產(chǎn)出增長中超過一半（51.24%）是農(nóng)業(yè)TFP增長貢獻的（周端明，2009）。

正是基于對全要素生產(chǎn)率重要性的認識，很多文獻對我國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進行了研究，包括對我國農(nóng)業(yè)增長與效率的測算及農(nóng)業(yè)增長源泉的探析、農(nóng)業(yè)TFP來源的研究、農(nóng)業(yè)增長區(qū)域差異的比較及收斂性的研究、農(nóng)業(yè)增長及效率的影響因素的研究等方面。其中對于農(nóng)業(yè)TFP增長的來源是技術(shù)進步推進、效率驅(qū)動抑或兩者均有貢獻，而影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的因素又有哪些？大部分情況下，東部地區(qū)不僅TFP高于中西部地區(qū)，而且效率也高于中西部地區(qū)，影響各地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的原因何在？其結(jié)論尚存爭議。因此，對于如何有效地提高農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，也就不能提出針對性的政策建議。

從研究角度來看，已有研究大都以省級、市級等宏觀或中觀數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，從農(nóng)戶微觀角度進行研究的較少，但由于加總、平均化的問題，不能清晰地認識到作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)主體的農(nóng)戶的生產(chǎn)效率狀況，正如弗蘭克所言，平均農(nóng)戶之所以有效率，恰恰是因為農(nóng)戶實際上全都沒有效率（弗蘭克·艾利思，1992）。此外，利用宏觀數(shù)據(jù)研究面臨的另外一個問題是，對于同一個時間區(qū)間，其所得出的結(jié)論也不同。

舒爾茨（1987）在他的《改造傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)》中提出了一個著名的假說：發(fā)展中國家的家庭農(nóng)業(yè)是“有效率但貧窮”的。在尚未形成有效的規(guī)模經(jīng)營之前，我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的主體依然為千千萬萬以家庭為單位的農(nóng)戶，農(nóng)業(yè)整體的要素生產(chǎn)率最終體現(xiàn)為農(nóng)戶家庭生產(chǎn)的要素生產(chǎn)率。20世紀(jì)70年代末、80年代初的家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制改革也展示了家庭生產(chǎn)效率的提升對于農(nóng)業(yè)發(fā)展的重要意義（Wang et al.，1996）。因此，對于全要素生產(chǎn)率及其構(gòu)成的研究，從農(nóng)戶的微觀角度來研究更有意義。有部分文獻從農(nóng)戶的微觀角度進行研究，但也存在以下幾個問題：一是數(shù)據(jù)較權(quán)威、樣本數(shù)較多的僅覆蓋一個省，具有較強的地域色彩；二是有些數(shù)據(jù)甚至只覆蓋到一個縣或者幾個縣，而且樣本數(shù)很少；三是覆蓋面相對較廣的，研究對象卻僅是油菜或奶牛生產(chǎn)戶，等等。

本文期望在農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的研究方面有一些新進展：一是在大樣本農(nóng)戶糧食生產(chǎn)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)主體——農(nóng)戶的微觀視角來考察和分析農(nóng)業(yè)TFP及其構(gòu)成的變動；二是對于現(xiàn)有研究中存有爭議的問題能提供一些新證據(jù)。結(jié)構(gòu)安排如下：第一部分將討論全要素生產(chǎn)率、經(jīng)濟效率與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系以及闡述本文研究的假設(shè)條件；第二部分是計量模型和數(shù)據(jù)；第三部分是計量結(jié)果；最后是根據(jù)計量結(jié)果得出的結(jié)論和政策建議。

經(jīng)濟增長、全要素生產(chǎn)率、經(jīng)濟效率及假設(shè)條件

度量農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率有很多指標(biāo)，包括單要素生產(chǎn)率和技術(shù)效率、全要素生產(chǎn)率等。其中，土地生產(chǎn)率、勞動生產(chǎn)率等單要素生產(chǎn)率是通過對單個要素的生產(chǎn)率的衡量來考察農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，某種要素生產(chǎn)率的提高，可以通過其他要素投入的增加來獲得。而全要素生產(chǎn)率衡量的是產(chǎn)出增長中扣除要素投入增加的部分，一個經(jīng)濟單元的經(jīng)濟增長率可以被分解為兩部分：要素投入量的增長率和全要素增長率（吳方衛(wèi)等，2000）。全要素生產(chǎn)率是指一個企業(yè)、行業(yè)或地區(qū)，在一定時期內(nèi)的總投入和總產(chǎn)出之比（顧海、孟令杰，2002）。全要素生產(chǎn)率包含效率改善、規(guī)模效應(yīng)、要素質(zhì)量提高、專業(yè)化分工、組織創(chuàng)新和制度變遷等方面的內(nèi)容（李谷成，2009）。在實際的研究中，全要素生產(chǎn)率的增長可分解為技術(shù)進步率、規(guī)模報酬收益、技術(shù)效率改善和配置效率改善。

其中，配置效率和技術(shù)效率同時實現(xiàn)的狀態(tài)稱為經(jīng)濟效率（弗蘭克·艾利思，1992）。全要素生產(chǎn)率的提高是經(jīng)濟增長中除了要素投入增加之外的技術(shù)進步、要素投入增加所帶來的規(guī)模效率和經(jīng)濟效率的改善。舒爾茨關(guān)于農(nóng)民家庭農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的效率僅僅關(guān)注了配置效率，忽視了技術(shù)效率。而目前對我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的研究幾乎所有的重點均在技術(shù)效率，對于配置效率的研究或者是一筆帶過，或者是干脆不涉及。

技術(shù)效率指人們掌握和利用某一技術(shù)的程度（萬廣華、朱希剛，1994），實際產(chǎn)出與邊界生產(chǎn)函數(shù)產(chǎn)出的比即為技術(shù)效率。配置效率指生產(chǎn)技術(shù)選定之后，投入和產(chǎn)出相應(yīng)于相對價格的調(diào)整。農(nóng)戶進行生產(chǎn)決策時，不僅僅是在對各種投入要素進行選擇，同時也是對產(chǎn)出結(jié)構(gòu)進行選擇，這兩方面共同構(gòu)成了農(nóng)戶的配置效率，但在我國，糧食生產(chǎn)具有區(qū)域性，例如江西、廣東等地以種植水稻為主；河南、山東等地以種植小麥、玉米為主，而且通過輪作制度，玉米和小麥的種植不存在時間沖突。因此，本文中的配置效率，更多的是考察生產(chǎn)要素投入量相對于價格的調(diào)整。

新古典經(jīng)濟學(xué)有關(guān)效率的概念需要嚴(yán)格的假設(shè)條件，但在實踐當(dāng)中，這些假設(shè)條件不一定具備。本文借鑒弗蘭克·艾利思（1992）的“追求利潤型農(nóng)民”假說，把利潤最大化的生產(chǎn)動機加到農(nóng)民身上，但這里的利潤最大化是有條件的利潤最大化：（1）在與其他家庭目標(biāo)的權(quán)衡之下的利潤最大化；（2）使用相同的生產(chǎn)技術(shù)，但可能會面臨資源約束；（3）雖不是完全競爭市場，但市場運行狀況良好。我國自1978年改革開放以來，農(nóng)民在資源配置方面的自主性大大提高。但我國的糧食價格制度相比其他農(nóng)產(chǎn)品和商品更具特殊性，雖然在2004年我國才全面放開糧食收購和銷售市場，但在1993年～2000年之間，農(nóng)民對于糧食價格的自主性已較改革開放之前大大提高。特別是到了1995年，隨著400億公斤議購糧食任務(wù)的取消，開始實行最低保護價收購制度，當(dāng)年糧食定購價與市場價非常接近（陳錫文等，2009），我國農(nóng)民糧食生產(chǎn)已較具自主性。因此，總體來說，市場運行狀況良好的假設(shè)也是成立的。

計量模型、數(shù)據(jù)來源及處理

計量模型的選擇和指標(biāo)的設(shè)定。目前，主要有參數(shù)和非參數(shù)兩種方法進行農(nóng)業(yè)TFP及其構(gòu)成的核算。非參數(shù)方法雖然不需要對投入產(chǎn)出的函數(shù)形式進行假定，排除了生產(chǎn)函數(shù)形式假設(shè)錯誤的可能性，但其假設(shè)資源配置達到最優(yōu)，并不能對農(nóng)戶的配置效率進行考察，因此本文選擇參數(shù)方法進行研究。參數(shù)方法需要對函數(shù)形式進行選擇，本文選用對規(guī)模經(jīng)濟和要素替代彈性不施加任何限制條件（許慶等，2011）的超越對數(shù)（Translog）生產(chǎn)函數(shù)。

第一，TFP分解模型。利用隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)測定技術(shù)效率，將誤差項分為不可控因素（v）和技術(shù)效率因素（u）兩部分，函數(shù)形式為：

（1）

，符合經(jīng)典白噪聲過程，主要包括測度誤差及各種不可控的隨機因素。ukt則測度技術(shù)效率，vkt與ukt相互獨立。如果ukt=0，則TEkt=1，即該農(nóng)戶處于完全技術(shù)效率狀態(tài)；如ukt>0，則TEkt<1，這種狀態(tài)為技術(shù)非效率。按照Battese & Coelli（1992）的設(shè)定，假設(shè)ukt服從非負的獨立同分布的斷尾正態(tài)分布，①即：，η是待估參數(shù)，表示技術(shù)效率變化率。ukt被定義為：

（2）

由（1）式和（2）式確定的隨機前沿模型中的參數(shù)可用Coelli寫的FRONTIER計算機程序進行極大似然估計。即第k個農(nóng)戶的總誤差項為，

總誤差項Ekt的方差，用反映技術(shù)非效率項所占的比例，也就是反映模型設(shè)定是否合適的指標(biāo)。γ趨近于0，說明實際產(chǎn)出與前沿面最大可能產(chǎn)出的誤差主要來自于不可控的隨機因素，沒有必要設(shè)定隨機前沿模型，用OLS估計即可；γ趨近于1，則說明實際產(chǎn)出與前沿面最大可能產(chǎn)出的誤差主要來自于技術(shù)非效率項，隨機前沿模型合適。

具體的農(nóng)戶家庭經(jīng)營投入產(chǎn)出模型為：

借鑒趙芝俊、袁開智（2009）的方法，將TFP增長率進行分解：

TP是狹義技術(shù)進步率，；TE是技術(shù)效率變化率；第二項表示規(guī)模報酬收益率；第三項是資源配置效率變化率。其中，εi是Xi的產(chǎn)出彈性，，ε是產(chǎn)出彈性之和； 是i要素的投入份額，ωi是第i種要素的價格。其中，土地的價格用單位土地地租來衡量，具體包括農(nóng)戶向國家支付的農(nóng)業(yè)稅、教育費附加、農(nóng)業(yè)特產(chǎn)稅，向村、組集體支付的土地承包費等費用（李谷成等，2007）。

被解釋變量和各解釋變量的含義如下：

糧食產(chǎn)出變量（Ykt）：為了便于不同作物間產(chǎn)出的加總，把所有糧食作物產(chǎn)量折合成收入，②糧食作物的種類包括了春小麥、冬小麥、早秈稻、中晚秈稻、粳稻、玉米、大豆、高粱、谷子、薯類、其他糧食等11類。資本投入（X1kt）：主要包括化肥、農(nóng)藥費、種子費、機耕機播費、自用或租用役畜費、收割和運輸費等；由于絕大部分農(nóng)戶沒有農(nóng)用車、收割機、農(nóng)用水泵等固定資產(chǎn)，因此相應(yīng)的折舊支出部分可忽略不計（許慶等，2011）。勞動投入（X2kt）：由家庭自有勞動投入、親友換工及雇工投入三部分組成，用自有及親友換工的勞動投入乘以當(dāng)年該省的農(nóng)村工價、親友換工費用、雇工費用之和。同時，勞動量按照實際記錄的天數(shù)，對男整勞、女整勞和半勞分別采用1.0、0.75、0.5的權(quán)數(shù)加以測算加總。③根據(jù)農(nóng)產(chǎn)品成本核算辦法規(guī)定：某年家庭勞動日工價=本地上年農(nóng)村居民人均純收入×本地上年每個鄉(xiāng)村從業(yè)人口負擔(dān)人口數(shù)÷全年勞動天數(shù)（365天），表1為依此計算出來的六省勞動日工價。④土地投入（X3kt）：用該年農(nóng)戶的各糧食作物的實際收獲面積加總表示（畝）。地區(qū)虛擬變量：選取每年都有調(diào)查數(shù)據(jù)的吉林省為參照省，D1=1表示廣東省；D2=1表示江西省；D3=1表示四川省；D4=1表示山東省；D5=1表示河南省。

第二，效率影響因素模型。技術(shù)非效率項ukt可以被具體化為（Battese & Coelli，1995）： 。Zkt是影響技術(shù)效率的因素，δ是待估參數(shù)，表示Zkt對技術(shù)效率的影響程度。FRONTIER 4.1可以同時提供TFP拆分的隨機前沿模型和技術(shù)效率影響因素模型的參數(shù)估計（Battese & Coelli，1995）。本文選取以下變量：

家庭稟賦因素：主要包括戶主年齡（Zkt）、戶主性別（Z2kt）、戶主受教育程度（Z3kt）、家庭人口規(guī)模（Z4kt）、家庭成員中是否有人外出務(wù)工（Z5kt）等。生產(chǎn)特征：Z6kt表示耕地規(guī)模（畝）以及表示耕地規(guī)模的平方項，耕地規(guī)模用實際收獲面積表示；Z7kt是地塊數(shù)；Z8kt表示平均地塊大小（畝）；Z9kt表示糧食產(chǎn)出折合為金額后占農(nóng)戶家庭總收入的比例；Z10kt是農(nóng)戶農(nóng)業(yè)總收入（以種植業(yè)為主的狹義農(nóng)業(yè)收入、林業(yè)收入、畜牧業(yè)收入和漁業(yè)收入的總和）占農(nóng)戶家庭總收入的比重。外部環(huán)境：Z11kt表示生產(chǎn)技術(shù)的可獲得性，用獲得生產(chǎn)技術(shù)表示信息的渠道數(shù)量表示；Z12kt表示經(jīng)濟環(huán)境，用獲得市場價格信息來源渠道的多少表示。此外，Battese & Coelli（1995）在其模型中還加入了時間變量，用以說明技術(shù)非效率項隨著時間的變化趨勢，因此，本文的具體模型如下：

數(shù)據(jù)來源與說明。本文采用的數(shù)據(jù)來自中國農(nóng)業(yè)部政策法規(guī)司和澳大利亞阿德萊德大學(xué)的中國經(jīng)濟研究中心（CERC）通過共同實施中國農(nóng)村居民生產(chǎn)的兩期五年（即1993、1994、1995、1999和2000年）跨區(qū)域大樣本農(nóng)戶問卷調(diào)查建立起來的《CERC/MoA中國農(nóng)村居民問卷調(diào)查數(shù)據(jù)庫》，涵蓋吉林、山東、河南、江西、四川、廣東等六個省份，用以分別代表中國的東北、華東、華中、西南和東南五個地區(qū)，除廣東外，均屬于我國糧食主產(chǎn)區(qū)。總共形成了每年20個樣本縣（市）、100個樣本村莊、1000戶左右的農(nóng)戶樣本數(shù)據(jù)。雖然不同年份的調(diào)查范圍有所調(diào)整，⑤但數(shù)據(jù)的主體為面板數(shù)據(jù)，記錄了每個被調(diào)查農(nóng)戶的特征和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動的詳細信息。為了保持樣本農(nóng)戶數(shù)據(jù)的連續(xù)性，本文把有數(shù)據(jù)缺失的樣本剔除掉，因此保留下來的樣本農(nóng)戶每年都有調(diào)查數(shù)據(jù)。對計量模型進行估計之后，需要根據(jù)土地、勞動、資本的要素份額計算配置效率，由于部分農(nóng)戶當(dāng)年的承包費或繳納的農(nóng)業(yè)稅數(shù)據(jù)缺失，本文對樣本數(shù)進行了第二次篩選，表2為各省的樣本數(shù)，表3和表4分別是TFP分解模型和技術(shù)效率影響因素模型中各變量的統(tǒng)計特征。

可以看到，實際收獲平均面積最大的是吉林省，平均每戶收獲19.7畝，其次分別是廣東、江西、河南、山東、四川；但糧食平均產(chǎn)出最高的是廣東省，其次分別是吉林、江西、山東、河南、四川。

限于篇幅，技術(shù)效率影響因素的統(tǒng)計特征沒有按省分別陳列。

實證研究結(jié)果

計量模型回歸結(jié)果。用FRONTIER 4.1進行極大似然估計的結(jié)果見表5。γ=0.9385，且在1%的水平上顯著，說明誤差主要來源于技術(shù)非效率項，采用隨機前沿模型較為合理。此外，模型的參數(shù)估計絕大多數(shù)均在非常高的水平上顯著。

TFP的分解及其變動的主導(dǎo)因素分析。如前文所述，可以將TFP的變化率分解為技術(shù)進步率（TPC）、技術(shù)效率變化率（TEC）、規(guī)模報酬變化率（SEC）以及配置效率變化率（AEC）。表6為每年各省農(nóng)戶TFP及其構(gòu)成的變化率大于零的農(nóng)戶所占的比例，表7則為每年各省農(nóng)戶TFP及其構(gòu)成變動的平均情況。

首先，從TFP變動的趨勢來看，在1993年～2000年，六省樣本農(nóng)戶的TFP呈下降趨勢。除1994年之外，1995、1999、2000年農(nóng)戶的TFP增長情況都非常糟糕，如表6所示，1995、1999、2000年，絕大部分農(nóng)戶糧食產(chǎn)出效率均在下降，這與1991年～2000年我國農(nóng)業(yè)的整體走勢高度一致，20世紀(jì)90年代的后半期我國糧食產(chǎn)量和農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的增長均停滯不前。

其次，從如表7所示的TFP構(gòu)成來看，第一，技術(shù)進步率一直在惡化，1994年和1995年所有農(nóng)戶均有農(nóng)業(yè)技術(shù)進步，平均技術(shù)進步率分別為24.68%、4.2%；1999年和2000年則所有農(nóng)戶農(nóng)業(yè)技術(shù)進步率均小于0，分別為-14.78%和-33.45%。也就是說，在20世紀(jì)末期，我國糧食生產(chǎn)的技術(shù)進步發(fā)生了倒退。第二，規(guī)模報酬收益率則很小，其變動率在1%上下浮動，規(guī)模報酬收益較小與許慶等（2011）研究認為我國農(nóng)戶糧食生產(chǎn)不存在顯著的規(guī)模收益遞增的結(jié)論一致。第三，1994年～2000年，配置效率一直在下降，對TFP的增長一直有很大且為負的貢獻。雖然配置效率一直在下降，但是這種下降的程度在減少，四年當(dāng)中配置效率有改善的農(nóng)戶的比例分別為15%、17.5%、23.5%和41.2%。表明我國20世紀(jì)末期部分農(nóng)戶配置效率有所改善，但遠未達到如舒爾茨所發(fā)現(xiàn)的農(nóng)民在資源配置上是有效率的狀態(tài)。第四，從技術(shù)效率的絕對值來看，1993年～2000年所有農(nóng)戶的平均技術(shù)效率分別為0.845、0.854、0.863、0.783和0.831，也就是說，所有省份樣本農(nóng)戶的平均技術(shù)效率1994年～1995年都有提高，而1999年～2000年的平均技術(shù)效率水平較1993年～1995年有所下降，但2000年較1999年又略有提升。技術(shù)效率情況最差的1999年，最低的吉林省只有0.73；情況最好的年份是1995年，當(dāng)年最高的山東省農(nóng)戶的平均技術(shù)效率為0.87。因此，總的來看，1993年～2000年六省農(nóng)戶平均技術(shù)效率有13%～27%的提升空間。平均來看，除1999年之外，各省農(nóng)戶技術(shù)效率的變化均對TFP有正的貢獻。

以上是從農(nóng)戶的整體情況來分析，從農(nóng)戶與農(nóng)戶之間情況來看，農(nóng)戶之間的農(nóng)業(yè)TFP增長率相差很大，因此，如果只是從農(nóng)業(yè)整體來分析全要素生產(chǎn)率的增長情況，不能發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)主體——農(nóng)戶之間生產(chǎn)能力與生產(chǎn)水平的巨大差異。但每年樣本農(nóng)戶之間的技術(shù)進步率的差異性卻不大，在圖上表現(xiàn)為幾乎呈一直線分布狀態(tài)，且無論技術(shù)進步率為正或為負以及其大小。由于技術(shù)進步率由不與農(nóng)戶相關(guān)的隨著時間推移的中性技術(shù)進步率和與微觀農(nóng)戶相關(guān)的技術(shù)進步率構(gòu)成，而農(nóng)戶微觀層面的技術(shù)進步率相差不大，⑨因而總體的技術(shù)進步率相差不大。與技術(shù)進步率在農(nóng)戶之間的差異較小不同，技術(shù)效率和配置效率在不同農(nóng)戶之間的波動很大，且由技術(shù)效率和配置效率構(gòu)成的經(jīng)濟效率的變動主導(dǎo)了TFP的變動，石慧等（2008）、李谷成等（2007）也認為資源配置效率貢獻最大。但李谷成等（2007）認為配置效率的變動與TFP變動的方向一致，而本文發(fā)現(xiàn)，雖然技術(shù)效率和配置效率的變動主導(dǎo)了TFP的變動，但在技術(shù)進步率較大時，技術(shù)效率和配置效率的變動方向與TFP的變動方向不一定相同。

最后，從區(qū)域之間的比較來看，如表6所示，每年各省農(nóng)戶TFP增長情況比較類似，有增長的農(nóng)戶所占的比例都相差不大。綜合1993年～2000年這個時間段來看，各省的TFP都有所下降，5年都有數(shù)據(jù)的吉林、江西、四川、山東四省中，情況最好的是山東省，其次分別為吉林省和四川省，最差的是江西省，其TFP分別下降21.4%、24.1%、26.5%和35.4%。TFP增長率的各構(gòu)成部分中，各省有技術(shù)進步的農(nóng)戶所占的比例及其變動的平均值均相差不大，期間，吉林、江西、四川、山東的技術(shù)進步率分別為-4.7%、-5.8%、-4.5%和-4.9%。每年規(guī)模報酬收益率為正的農(nóng)戶所占的比例在省與省之間差異不大，且規(guī)模報酬收益率本身很小。技術(shù)效率和配置效率所構(gòu)成的經(jīng)濟效率的變化則在各省之間有所不同。首先從技術(shù)效率變動情況來看，每年各省技術(shù)效率有改善的農(nóng)戶所占的比例不同，但沒有什么規(guī)律。從技術(shù)效率的平均值來看，1993年～1995年三年各省的平均效率值相差不大，1999年、2000年各省份的平均技術(shù)效率值出現(xiàn)分化，從5年的平均值來看，可比較的省份中，吉林省的平均技術(shù)效率最低，江西省的平均技術(shù)效率最高。其次是從各省農(nóng)戶配置效率的變動來看，江西省的配置效率下降最多，正是由于各省農(nóng)戶配置效率變動的差異才導(dǎo)致了省與省之間的TFP變動的差異。

經(jīng)濟效率影響因素分析。第一，配置效率的變化分析。本文對于配置效率的考察著重從其投入是否合理的角度著手。可以通過對投入要素的標(biāo)準(zhǔn)彈性與其投入份額的差和投入要素的變化率加權(quán)平均來分析配置效率的變化。在資源配置達到最優(yōu)的狀態(tài)下，要素的標(biāo)準(zhǔn)彈性應(yīng)與其投入份額相等，否則，可通過增加彈性大的要素投入以及減少彈性小的要素投入以提高配置效率。

資本、勞動、土地的投入產(chǎn)出彈性平均分別為0.16、-0.02、0.79，通過計算三種要素的標(biāo)準(zhǔn)彈性與其投入份額的差可以發(fā)現(xiàn)，每年各省的資本、勞動差額均為負數(shù)，土地的差額為較大的正數(shù)，其值平均分別為-0.16、-0.38、0.54。也就是說，資本和勞動的投入都過量，土地的投入過少。具體來看，2000年相比1993年，吉林、江西、四川、山東四省⑩資本投入分別增加了33.8%、87.5%、143.4%和119.1%。勞動投入方面，除了外出務(wù)工比例最高的四川省勞動增加33.8%之外，其余省份的勞動投入均增加100%以上。但是產(chǎn)出彈性最大的土地，除了山東省的土地投入略有增加外，其余三省的土地投入均有下降，吉林和江西分別下降16.1%、17.4%，人均耕地最少的四川省的土地投入則下降了30.9%。正是由于這種不合理的要素投入結(jié)構(gòu)導(dǎo)致資源配置遠未達到最優(yōu)狀態(tài)，因而配置效率逐年下降。1999年和2000年資本和勞動投入的增加幅度明顯小于1994和1995年的增加幅度，要素的投入結(jié)構(gòu)更為合理，這也正是1999和2000年配置效率有改善的農(nóng)戶所占比例大為增加的原因。

第二，技術(shù)效率的影響因素分析。由于技術(shù)非效率項u為正值，因此，如果其系數(shù)為正值，說明該影響因素對技術(shù)效率有負影響；反之則有正影響。如表5所示，本文的影響項回歸系數(shù)均在1%的水平上高度顯著。

實證研究結(jié)果表明，本文所考察的家庭稟賦因素均對農(nóng)戶技術(shù)效率有正向影響。戶主年齡越大，經(jīng)驗越豐富，因而對技術(shù)效率有正的影響（曹慧、秦富，2006），戶主為男性的農(nóng)戶技術(shù)效率也更高。一般認為，受教育程度越高，對技術(shù)的采納能力越強，因而技術(shù)效率ZbkWyKOO1+VFccVsGRLL2IP2CgJ25rs+1cFwvl5rueg=會越高（如Wang & Wails，1996；Liu & Zhuang，2000；屈小博，2009；李樺等，2011）。家庭規(guī)模越大，農(nóng)戶技術(shù)效率越高，這與曹慧等（2006）的研究結(jié)果一致。曹慧等對此的解釋是，雖然勞動力投入可能過剩，但家庭人口越多意味著土地越多，家庭規(guī)模小的農(nóng)戶一般土地較少，為了增加產(chǎn)出會加大對土地的利用，長此以往造成土地肥力下降從而造成技術(shù)效率低下。家庭成員中有人外出務(wù)工的農(nóng)戶的技術(shù)效率水平較高，與Mochebelele & Winter-Nelson（2000）、梁義成等（2011）的結(jié)論一致，家庭成員中有人外出務(wù)工可能會帶來獲取信息的新渠道、留守人員可以將更多的精力投入到糧食生產(chǎn)中都可能是其技術(shù)效率水平較高的原因。

生產(chǎn)特征方面，農(nóng)戶收獲面積越大，農(nóng)戶技術(shù)效率越低，而且技術(shù)效率下降的速度快于實際收獲面積增加的速度。由于本文中的實際收獲面積并不等于農(nóng)戶的耕地面積，實際收獲面積的系數(shù)為負不僅僅說明耕地面積大的農(nóng)戶技術(shù)效率更低，還說明，有復(fù)種的農(nóng)戶的技術(shù)效率水平要低于沒有復(fù)種農(nóng)戶。地塊數(shù)量越多表示耕地細碎化越嚴(yán)重，而平均地塊大小的增加卻表明了耕地細碎化程度的降低，但兩者均對農(nóng)戶技術(shù)效率有負的影響，本文得出的似乎是兩個互相矛盾的結(jié)論，但地塊數(shù)量多意味著農(nóng)戶要在不同的地塊之間勞作，轉(zhuǎn)化成本、交通成本等更高，因而造成技術(shù)效率會越低。同時，平均地塊越大，技術(shù)效率也越低的原因則在于，我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)在于精耕細作，地塊面積較大則不利于精耕細作，因而技術(shù)效率較低。另外，以糧食生產(chǎn)為家庭生活主要來源的農(nóng)戶和農(nóng)業(yè)總收入占家庭總收入的比例較高的農(nóng)戶技術(shù)效率均更高。以糧食生產(chǎn)為主的農(nóng)戶把更多的精力投入到糧食生產(chǎn)當(dāng)中，后者則說明農(nóng)業(yè)專業(yè)戶要比農(nóng)業(yè)兼業(yè)戶的技術(shù)效率水平高。

外部環(huán)境因素中，獲得生產(chǎn)技術(shù)的渠道越多，農(nóng)戶技術(shù)效率水平越高，農(nóng)戶獲得生產(chǎn)技術(shù)的渠道越多，則可以更好地學(xué)習(xí)新的生產(chǎn)技術(shù)，實現(xiàn)對技術(shù)前沿面的追趕，減少技術(shù)效率的損失。獲得市場價格信息來源的渠道越多，技術(shù)效率越低，這似乎與常識相悖。可能的解釋是市場價格信息來源渠道比較多的農(nóng)戶可能把更多的精力放在非農(nóng)經(jīng)營上，因而其糧食生產(chǎn)的技術(shù)效率較低。獲取價格信息的渠道僅僅可以從一個方面反映經(jīng)濟環(huán)境，這并不等于說經(jīng)濟環(huán)境改善會導(dǎo)致農(nóng)戶技術(shù)效率的下降。而且，隨著經(jīng)濟環(huán)境的改善，配置效率能得到改善。

這些影響因素對技術(shù)效率的影響方向可以解釋吉林省農(nóng)戶平均技術(shù)效率最低、1999年～2000年相比1993年～1995年技術(shù)效率出現(xiàn)了較大下滑的原因。此外，年份的系數(shù)為正，說明技術(shù)效率隨著時間的推移在下降，通過計算1993年～2000年各年農(nóng)戶的技術(shù)效率的標(biāo)準(zhǔn)差可以發(fā)現(xiàn)，1999年、2000年農(nóng)戶之間的技術(shù)效率差距在擴大，也就是說農(nóng)戶之間利用技術(shù)的能力的差距的擴大也是導(dǎo)致平均技術(shù)效率下降的原因。

主要結(jié)論與政策建議

從2004年開始，我國結(jié)束了從20世紀(jì)末期延續(xù)的糧食減產(chǎn)，并且在2012年實現(xiàn)了糧食產(chǎn)量“九連增”。要使糧食產(chǎn)量繼續(xù)保持增長，在資源約束面臨更大壓力的前提下，提高糧食生產(chǎn)的全要素生產(chǎn)率是解決途徑。而本文的研究發(fā)現(xiàn)，由技術(shù)效率和配置效率構(gòu)成的經(jīng)濟效率是引起全要素生產(chǎn)率變動的主要因素，同時，技術(shù)效率和配置效率的變動才是造成區(qū)域之間全要素生產(chǎn)率差異和農(nóng)戶與農(nóng)戶之間全要素生產(chǎn)率差異的最主要因素。

造成配置效率下降的主要原因是要素投入結(jié)構(gòu)的不合理，資本與勞動投入均過量，土地的投入不足，這種非最優(yōu)化的資源配置結(jié)構(gòu)有其客觀原因，并非完全由于農(nóng)戶的非理性決策。在城鎮(zhèn)化的大背景下，減少勞動投入與增加土地投入成為可能，通過加快土地流轉(zhuǎn)、促進土地規(guī)模經(jīng)營等土地整合的措施能夠增加土地投入，提高農(nóng)戶的配置效率。而同時，需要與之配套的通過加強農(nóng)民工就業(yè)技能培訓(xùn)、戶籍制度改革等措施將農(nóng)村剩余勞動力轉(zhuǎn)移出去。

技術(shù)效率的影響因素眾多，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)的可得性、對技術(shù)的接受能力無疑是技術(shù)效率提高最關(guān)鍵的影響因素。加大技術(shù)推廣力度和通過正規(guī)及非正規(guī)教育加強農(nóng)民尤其是女性農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)的吸納能力，兩方面雙管齊下是提高農(nóng)戶技術(shù)效率的根本途徑。針對糧食產(chǎn)出占比、農(nóng)業(yè)收入占比下降等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的必然趨勢，開展適度規(guī)模經(jīng)營、促進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)專業(yè)化等符合農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化生產(chǎn)的措施是解決問題的關(guān)鍵。

（本文系國家社科基金重大項目“城鄉(xiāng)統(tǒng)籌背景下戶籍制度改革與城鎮(zhèn)化問題研究”成果，項目編號：11&ZD037）

注釋

Independent and identically distributed non-negetive truncations

調(diào)查問卷中有此設(shè)計。

Feder et al.（1992）、Battese & Coelli（1992）在處理勞動力折算標(biāo)準(zhǔn)時都采用此系數(shù)。

2002年以后的《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》中對勞動力日工價的定義是：某年農(nóng)業(yè)勞動日工價=（當(dāng)年農(nóng)民人均生活消費支出×每個農(nóng)業(yè)勞動人口負擔(dān)人口數(shù)）÷全年勞動日天數(shù)（254天）。由于1993年～2000年的農(nóng)民人均生活消費支出數(shù)據(jù)獲取比較困難，故本文采用前一種核算方法。

河南省只包括1999年和2000年兩年的調(diào)查數(shù)據(jù)，廣東省只有1993、1994和1995年三年調(diào)查數(shù)據(jù)。

本文是按省份來分析各變量的統(tǒng)計特征，各省的變量統(tǒng)計特征應(yīng)該是按年份來描述的，但因篇幅所限，不能每年一一列舉。

1代表男性，2代表女性。

1代表有家庭成員外出務(wù)工，0代表沒有家庭成員外出務(wù)工。

1994、1995、1999、2000年四年，農(nóng)戶層面技術(shù)進步率的標(biāo)準(zhǔn)差分別為2.73%、2.20%、2.25%和2.36%。

廣東沒有1999年～2000年數(shù)據(jù)，河南沒有1993年～1995年數(shù)據(jù)，因此只分析此四省。

責(zé) 編/肖 潔