農機購置補貼、外資進入對我國農機行業技術效率的影響

徐慧+周應恒

摘要：基于1998—2013年《中國工業企業數據庫》的農機行業微觀企業數據，采用基于超越對數的隨機前沿模型，測算農機行業的技術效率并實證分析農機購置補貼和外資進入對農機行業技術效率的影響。結果表明：1998—2013年間我國農機行業的技術效率水平不高，享有與非享有農機購置補貼資格企業、不同所有制企業之間的技術效率存在顯著差異；農機購置補貼政策的實施和外資進入并未起到促進我國農機行業技術效率提高的作用，企業規模和利潤率的正向促進作用顯著。

關鍵詞：中國農機行業；技術效率；農機購置補貼；外資進入；超越對數；隨機前沿模型；政策建議

中圖分類號： F323.3文獻標志碼： A

文章編號：1002-1302（2017）10-0273-05

近年來，農村勞動力短缺和用工成本上升問題日益凸顯，使用農業機械替代勞動成為緩解農業生產“地板”困境的重要途徑，農機裝備市場需求的增長推動了我國農機行業的高速發展。據中國農機工業協會統計，2013年規模以上農機企業工業總產值達3 382億元，連續10年保持2位數的增長，農機行業銷售產值也突破3 000億元，同比增長18.96%，我國已經成為全球農機制造第一大國和最大的農機消費市場。然而，我國農機行業仍然走著一條以量增長為主的粗放式發展道路，農機行業大而不強[1]。農機行業的發展關系到我國農業機械化的廣度和深度，影響著我國農業現代化的進程。要實現農機行業的可持續發展，除了進一步增加要素投入外，更重要的是變量的增長為質的提高，提高農機行業的全要素生產率，而技術效率提升是全要素生產率提高的一個重要方面[2]。因此，探究我國農機行業的技術效率水平及其影響因素，對于促進我國農機行業轉型升級、提高農機行業市場競爭力具有重要意義。綜觀國內相關研究，數據包絡分析（DEA）和隨機前沿分析（SFA）是測算技術效率的2種常用方法。例如，葉振宇等采用DEA法對我國制造業的技術效率進行測算[3-4]；黃莉芳等采用SFA法對我國生產性服務業和戰略性新興產業的技術效率進行分析[5-6]；與柯布-道格拉斯生產函數相比，基于超越對數生產函數（Trans-log函數）的SFA分析放松了常替代彈性和中性技術進步的假設，得到更為廣泛的運用[7]；關于技術效率的影響因素，涂正革等認為企業的制度特征及其所處的市場環境共同決定了企業的技術效率水平[8]，相關研究也從企業規模、所有制、年齡、利潤率等內部因素和行業競爭程度等外部因素展開[9-11]。在農機行業高速發展的進程中，農機購置補貼和外資進入扮演了重要角色，本研究將兩者作為影響技術效率的外部因素納入研究框架。自2004年農機購置補貼政策實施以來，中央財政支出累計投入高達1 435億元，顧正祥研究發現，農機購置補貼額對農機行業銷售值的貢獻率達到84%[12]。部分學者認為，政府補貼降低了企業采用新技術的固定成本，有利于企業生產率的提高[13]；也有學者認為，補貼性競爭扭曲了企業的投資行為[14]，補貼資格和資金分配中的尋租行為會擠占企業研發和技術提升活動[15-16]。隨著我國農機市場規模的擴大，外資農機企業紛紛通過并購、合資、獨資等方式“扎根”我國農機市場，截至2013年，規模以上外資獨資、控股農機制造企業已有104家（含港澳臺），學者普遍認為外資企業進入引進了先進的技術和管理經驗，對我國工業企業發展具有正的直接溢出效應，推動整個行業技術效率的提高[17-18]，但也有學者指出外資企業通過技術轉讓、市場競爭和人員流動帶來的間接溢出效應不明顯[11]。因此，本研究選用1998—2013年中國工業企業數據庫農機行業企業微觀數據，基于超越對數隨機前沿模型，對農機行業的技術效率進行測度，著重探究農機購置補貼和外資農機企業的進入對農機行業技術效率的影響，以期為相關政策的制定提供建議。

1理論分析與模型構建

本研究采用基于超越對數生產函數（Trans-log函數）的隨機前沿生產函數模型來估算我國農機行業的技術效率，其一般形式如下：

[JZ（]yit=f（t；xit；β）exp（vit-uit）。[JZ）][JY]（1）

式中：yit表示第i家企業在第t期的產出水平；xit表示投入要素向量；β表示xit向量估計的系數向量；vit表示跨企業的隨機項，如企業無法控制的隨機性等；uit表示企業技術無效率項，本研究假定uit服從N（zitδ，σ2u）；zit表示技術無效率項的解釋變量；δ為待估計參數。

本研究生產函數的投入要素是勞動（L）和資本（K），因此我國農機行業隨機前沿生產模型如下：

lnyit=β0+βtt+βKlnKit+βLlnLit+1/2βitt2+[JP3]1/2βKK（lnKit）2+1/2βLL（lnLit）2+βKLlnKitlnLit+βLt[（lnKit）t]+βKt[（lnLit）t]+vit-uit。[JY]（2）

技術效率則被定義為TE=exp（-uit ），表示由生產無效率造成的實際產出與最大可能產出之間的距離。

2技術效率影響因素模型設定

2.1農機購置補貼政策的實施

Aghion等認為，當政府產業政策的目標是鼓勵企業競爭時，會促進企業提高技術水平，加強企業管理，從而對該產業的技術效率提升起促進作用[19]。然而，補貼政策作為政府扮演“扶持之手”最直接的手段會扭曲政府和企業行為，帶來效率損失[20]。從政府角度來看，農機購置補貼政策并不是完全自由的市場準入制度，農機企業產品是否享有農機購置補貼資格，需要有關農機管理部門進行進入農業機械國家支持推廣目錄、進入國家補貼產品補錄、進入各省最終確定的補貼目錄3個過程的審批，這種非市場化的選擇機制會引發農機企業的尋租行為，從而擠占企業在提高技術水平和管理水平上的投入。從企業角度來看，農機購置補貼政策的持續實施推進農機行業市場規模的不斷擴大，農機企業對市場形成了良好的生產預期，農機企業之間的競爭加劇。就目前的競爭現狀而言，為了占據更高的市場份額，農機企業之間的競爭仍然集中在以價格競爭為主的中低端農機產品市場，忽視了企業技術和管理水平的提高。此外，農機購置補貼還對那些享有補貼資格的長期虧損、生產落后企業起到了政策性保護作用。由此可見，農機購置補貼政策的實施不利于農機行業技術效率的提高。

2.2外資企業的進入

目前學界認為，外資企業的進入對內資企業具有正面的溢出效應。一方面，與國內農機企業相比，外資農機企業本身就具有更加先進的技術和管理經驗，外資的進入對技術效率提高具有直接溢出效應。另一方面，通過技術轉讓、人員流動等方式，外資企業將先進的生產技術和管理經驗擴散到其他企業中去，降低這些企業的生產成本，提高企業競爭力，從而改善行業的整體技術水平，即存在間接溢出效應。近年來，隨著我國農機市場規模的擴大，外資農機企業憑借其技術、管理經驗、供應鏈管理和售后保障方面的優勢[21]，加大了布局我國農機市場的力度，尤其是在大馬力、智能化和精準化的高端農機產品上。基于以上分析，本研究認為外資農機企業的進入有助于提高農機行業的技術效率。

2.3其他控制因素

結合以往研究，本研究將企業規模、所有權結構、企業年齡、利潤率、市場集中度作為控制變量納入分析框架。大企業在規模經濟、風險分擔和融資渠道等方面具有的比較優勢使得其創新能力更強，且大企業的人員素質、管理水平也較高，這些都有利于提高企業的技術效率。由于預算軟約束的存在以及激勵、監督機制的缺乏，國有產權過高的行業缺乏改善生產經營、提高技術水平的動力，從而會對行業技術效率的提升產生負面影響。企業年齡反映了企業的經營年限，隨著企業年齡的增加，企業可在生產過程中積累技術和管理經驗，從而逐漸提高技術效率，即存在“干中學”效應。利潤率是企業盈利能力的直接體現，利潤率越高，代表企業擁有更多的資金用于提高技術效率。市場集中度越高，意味著該產業的壟斷程度也就越高。根據新古典微觀經濟學，壟斷會帶來效率的損失，因此高集中度可能會帶來行業技術效率的損失。

為了避免以往“兩步法”在技術非效率的假設分布不同而導致估計的偏誤，本研究采用Battese等開發的“一步法”[22]，以檢驗農機購置補貼、外資進入等因素對我國農機行業技術效率的影響。具體模型設定如下：

uijt=zitδ+wit=δ0+δ1subsidyit+δ2foreignit+δ3sizeit+δ4govit+δ5ageit+δ6profitit+δ7HHIjt+wit。[JY]（3）

式中：uijt為j行業中企業i的技術非效率項；subsidyit為農機購置補貼政策變量；foreignit為外資進入變量；sizeit表示企業規模；govit衡量國有產權；ageit表示企業年齡；profitit表示企業利潤率；HHIjt為市場集中度；wit為隨機擾動項，服從均值為0的截斷正態分布。

3數據說明及變量選擇

3.1 數據來源

本研究數據來源于《中國工業企業數據庫》，選取的時間節點為1998—2013年共16年。該數據庫涵蓋了全部國有企業以及規模以上（銷售收入在500萬元以上，2011年之后改為2 000萬元以上）的非國有企業。為了更加準確地進行實證分析，本研究對該數據進行以下處理：一是剔除包含企業從業人數、固定資產原值合計、工業增加值等指標缺失，從業人數小于8人，工業增加值、工業總產值、工業銷售產值、固定資產原值、固定資產凈值及各項投入為負，固定資產原值小于固定資產凈值，工業增加值、中間投入大于工業總產值的5種情況異常樣本觀測值；二是行業代碼匹配，2002年統計局采用新的產業分類標準GB/T 4754—2002《國民經濟行業分類》，為了前后保持一致，本研究對4位數行業進行重新編碼匹配，最終得到拖拉機制造、機械化農業及園藝機具制造等7個子行業。

3.2變量選擇

測算企業技術效率涉及到產出和投入2個方面，考慮到數據的可獲得性，本研究選用工業總產值作為企業產出的衡量指標，并以1998年為基期的《中國統計年鑒》分省份的工業品出廠價格指數對工業總產值進行平減；資本投入采用固定資產凈值，并對其以1998年為基期的《中國統計年鑒》分省份固定資產投資價格指數進行平減；企業勞動投入以年末從業人數表示。投入產出變量描述性統計如表1所示。

農機購置補貼并不是直接補貼給企業，而是對農機農戶進行補貼，無法得到補貼強度，因此本研究將其設置為虛擬變量，2004年及之前取0，2004以后年份根據農業部農業機械化管理司每年發布的《農業機械購置補貼目錄》，將數據庫里的企業名稱與補貼目錄里的企業名稱一一對應，從而新建補貼虛擬變量。對于外資企業的進入，本研究借鑒程磊的做法，以微觀數據庫中報告的外商資本（含港澳臺）占實收資本的比重來衡量[23]。資產總額從資源占用和生產要素的層面上反映企業的規模，更加符合本試驗的研究要求，因此本試驗選用資產總額這一指標并進行對數化處理，而國有產權以國有資本占實收資本的比例來衡量；企業年齡的衡量以企業出現在數據庫中的年份減去成立年份再加上1年；利潤率通常采用資本利潤率和銷售利潤率衡量；銷售利潤率更能反映該企業的經營狀況，本研究也采用該指標表示為利潤總額除主營業務收入。市場集中度用赫芬達爾-赫希曼指數（以下簡稱“HHI指數”）來衡量，具體計算公式為：[FK（W2。7]HHI=∑[DD（]Ni=1[DD）]（xi/T）2，其中，xit是用銷售額衡量的第i家企業的市場規模，N表示農機行業內企業總數，T表示市場總規模。

[BT1#][STHZ]4實證結果與分析

4.1我國農機行業技術效率的測度及分析

基于上文的分析，本研究采用Stata 12.0軟件對我國農

機行業的技術效率進行測度。為了檢驗超越對數生產函數的適用性，本研究對模型設定（2）式中所有的二次項系數進行聯合顯著性檢驗（χ2=16 463.035，P=0.000 0），結果顯著拒絕了隨機前沿生產函數所有二次項系數為0的原假設，說明簡單的C-D函數并不適合描述我國農機行業的生產技術結構，采用基于超越對數的生產函數是合適的。基于隨機前沿生產函數的估計結果，可以得到1998—2013年間我國農機行業的技術效率，具體如表3所示。由表3可知，樣本期間內我國農機行業技術效率均值僅為0.587，農機生產活動的實際產出水平與最大可能產出水平之間相差41.3%，技術效率存在較大的提升空間。1998—2004年間，我國農機行業的技術效率從0.586下降到0.577，2004年后技術效率開始有小幅度的提高，在2009年達到最高，此后技術效率又從2009年的0.641下降到2013年的0.588。近年來我國農機行業技術效率水平較低，說明我國農機行業的確是走一條粗放式的發展之路，這也是行業大而不強的重要原因所在。分子行業來看，技術效率在各子行業之間存在差異，有4個行業的技術效率均值高于整個行業的技術效率均值，其中技術效率均值最高的是拖拉機制造業，達到0.611，其次是農林牧漁機械配件制造業，達到0.6，而最低的是機械化農業及園藝機具制造業，只有0.566，其他4個子行業的平均技術效率在0.58～059之間波動。

由表4可知，2005—2006年間享有農機購置補貼農機企業的技術效率明顯高于非補貼企業，而從2007年開始，非補貼企業的技術效率均值均略高于補貼企業的技術效率均值。

根據聶輝華的標準，將農機企業分為國有、外資（含港澳臺）和民營3種[24]。從圖1可以看出，不同所有制農機企業之間的技術效率差異明顯。平均技術效率最高的是外資農機企業，除了2010、2013年外，外資農機企業其余年份的技術效率均值均維持在0.6以上；其次是民營農機企業，平均技術效率在0.555～0.699之間波動，平均技術效率為0.625；技術效率最低的是國有農機企業，雖然從1998年的0.488波折提高到2013年的0.532，但仍然顯著低于外資和民營農機企業，且低于行業整體水平。

4.2我國農機行業技術效率的影響因素分析

需要說明的是，“一步法”中的因變量是技術無效率項，因此，若變量估計系數負號為正，則表明該變量對農機行業技術效率的提升起促進作用，反之則產生負的影響（表5）。

農機購置補貼虛擬變量對技術效率的影響為負，且在1%的水平下顯著，符合前文推論。這說明農機購置補貼政策

的實施不利于提高農機行業的技術效率。一直以來，我國農機行業的低端重復制造現象明顯，企業之間以價格競爭為主要競爭手段，農機購置補貼實施帶來的市場規模擴大更加劇了這種同質化競爭，企業缺乏進行技術升級改造的動力。此外，農機購置補貼實施過程中存在的企業尋租行為以及形成的政策性保護也扭曲了市場的有序競爭，從而抑制了行業技術效率水平的提高。

外資進入變量系數為正，在10%的水平下顯著，未達到前文預期。在前文的描述中，外資農機企業的技術效率明顯高于民營和國有農機企業，這說明外資農機企業擁有更加先進的技術和管理經驗，然而代表更高技術效率的外資農機企業并沒有促進農機行業技術效率的提高。路江涌認為，外資企業對內資企業的溢出效應的發揮很大程度上取決于內資企業的技術吸收能力[18]。從我國農機行業發展來看，外資農機企業已經在一定程度上壟斷了我國的大型、高端農機市場，國內農機企業的市場份額不斷被擠占，國有和民營農機企業的市場競爭力較弱，不具備足夠的能力去吸取外資農機企業的技術溢出效應，從而產生了抑制作用。

企業資產規模的系數為-0.030 9，且在1%的水平上顯著，這與一般的研究相一致。一直以來，我國農機行業企業規模偏小，鼓勵農機企業擴大規模，有利于提高農機行業技術效率。國有資本對技術效率的影響為負，表明國有農機企業阻礙了行業技術效率的提高，與民營、外資農機企業相比，國有農機企業效率較低，受到來自政府的保護較多，市場公平競爭環境的缺失不利于促進企業提高技術效率。企業年齡對技術效率的影響為正但不顯著，這說明“干中學”效應在農機行業

沒有得到體現，企業并未隨著經營年限的增加而及時進行技術升級、工藝改造和管理水平提升，導致企業的技術效率水平有所下降。利潤率對技術效率的影響顯著為正，企業利潤率的提高使得企業有更多的資金用于提高企業技術水平。市場集中度對技術效率的影響顯著為負。近年來，我國農機行業的市場集中度不斷提高，尤其在一些高端農機市場形成了市場勢力，從而造成效率損失，阻礙企業技術效率提高。

5結論與啟示

根據上述研究可知，1998—2013年間我國農機行業的技術效率雖然有波折中提升的趨勢，但總體水平仍然不高。與非補貼企業相比，享有農機購置補貼企業的技術效率水平偏低，外資農機企業的技術效率水平明顯高于民營和國有農機企業，且高于行業平均水平。農機購置補貼政策的實施帶來了競爭扭曲效應，對農機行業的技術效率有著顯著的負面影響，外商資本的引入也未起到促進技術效率提升的作用，內資企業的技術吸收能力影響了外商技術溢出效應的發揮。企業規模的擴大、利潤率的提高有助于提高農機行業的技術效率，但國有資本和個別行業較高的市場集中度也阻礙了行業整體技術效率的提高。

上述研究具有以下啟示：第一，加強對農機購置補貼政策的優化，加快農機購置補貼政策的市場化改革步伐，逐漸使補貼機具產品資質與支持推廣目錄脫鉤，從源頭上遏止企業尋租帶來的效率損失；取消不具備競爭優勢企業的農機購置補貼資格，收回“有形之手”，從而削弱農機購置補貼政策對低效率企業的保護作用；發揮農機購置補貼政策導向作用，對外資農機企業產品申請農機購置補貼增設限制性條款，加大對內資企業自主研發可替代進口高端產品的補貼力度，進一步抑制國外農機巨頭的壟斷地位，打破技術壁壘，引領本土企業進行產業升級。第二，積極發揮外資的技術和管理經驗溢出效應，加強內資農機企業與這些農機企業的學習和合作，鼓勵外資農機企業員工到內資企業就業，共建技術研發平臺，以人員流動和技術共享來促進外資企業的溢出效應的發揮，從而改善技術效率水平。此外，政府也應鼓勵國內企業開展國際化經營，通過稅收優惠、信貸支持等方式加快國內農機企業走出去的步伐，在多層次的國際合作中實現我國農機行業做大做強。第三，引導農機行業結構調整，進一步推動國有農機企業市場化進程。逐漸取消對國有企業的政策性保護，加快農機行業內缺乏競爭力的國有企業通過股權轉讓、整改體制等方式退出農機行業，鼓勵民間資本參與到國有企業的改組中來，為農機行業企業創造公平有序的競爭環境。

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