要素稟賦變化對農業生產要素投入與技術選擇的影響*

吳麗麗，連夢嬌，鄧靈璨

(武漢工程大學管理學院，武漢市，430205)

0 引言

在以農為本的傳統中國社會，土地束縛了人口和勞動力，依靠密集使用人工的精耕細作成為“人多地少”稟賦條件下農業生產的基本特征[1]。然而，21世紀以來，伴隨工業化和城鎮化的不斷推進，農業生產的要素稟賦條件發生了深刻變化：勞動力成本快速上升，農業機械化穩步推進，農業資本深化趨勢明顯[2]。數據顯示，反映農業勞動力機會成本的農民工名義工資從2000年的517.80元/月[3]上漲到2018年的3 721元/月[4]，增長了7.19倍；農業生產勞動日工價從2000年的10.0元/日上漲到2018年84.89元/日，增長了8.50倍。與此同時，農業機械化也進入飛速發展階段[5]，全國農業機械總動力由2000年的52 573.61萬kW增長至2018年的100 371.74萬kW，漲幅達90.92%；農作物耕種收綜合機械化率由2000年的30.59%增長到2018年的69%[6]。

根據要素稀缺誘致性技術創新理論，要素稟賦變化會率先引起要素相對價格變化，進而誘致要素投入調整及技術進步[7]。那么，要素稟賦變化帶來的價格效應如何引發誘致性技術創新？在短期內是否會引起要素投入的調整？在長期內又是否會誘致技術進步使得農業生產主體選擇適宜技術？在同一誘發機制下，不同類型農作物(如土地密集型糧食作物與勞動密集型經濟作物)是否會存在作物異質性？

1 文獻綜述

目前關于要素稟賦變化與要素替代、技術選擇的相關文獻主要集中在以下兩個方面：(1)運用生產函數或成本函數來測算要素之間的替代彈性，進而判斷要素替代關系[8]。伴隨著勞動力非農轉移和勞動力成本上升，學者們重點探討了農業機械與勞動力之間的替代關系[9-12]。研究發現：農業生產中機械對勞動的替代關系十分明顯[13]，這一點從農業機械化進程的快速推進[5]、農機裝備投入[14]、農機服務需求[15]以及農業資本構成[16]的快速增長上都得到了驗證。另一些學者則從要素替代視角考察了化肥與勞動之間的替代關系[17]。(2)結合資源稟賦結構判斷中國農業技術進步方向。考慮中國人多地少資源稟賦特征，長期以來，依靠生物化學技術，走“土地節約型”道路成為我國農業技術變革的主流方向[18]。但近年來，隨著要素稟賦的變化，農業技術變革模式是否發生變化？為回答這一問題，學者們分別運用二維相圖增長法[19-20]、要素稟賦結構系數[21]、勞-地生產率指數[22]等方法進行了檢驗，發現中國農業技術創新路徑是一個動態演進的過程，呈現明顯的要素“誘致性”傾向和階段性特征。農業生產已從增加生物化學投入為主轉變為節約勞動的機械技術進步為主[22]，經歷了從“過密化”到“機械化”的歷史性變革[5]；未來中國農業技術創新方向是用智能化、綜合化機械技術替代勞動，用效率更高、更安全的生物技術替代土地[16]。

以上研究為本文提供了扎實的理論指導和實證經驗，但仍存在進一步改進空間：一是未能將要素稟賦變化、要素投入調整及技術選擇三者納入統一分析框架中，進而無法刻畫要素稟賦變化對短期要素投入調整和長期技術選擇影響的動態演進過程，也就未能區分其短期效應和長期效應。二是多數文獻僅針對整體農業或某一種(類)作物在全國層面的生產情況進行分析，忽視了要素稟賦變化對作物影響的異質性。

鑒于此，本文利用2004—2018年小麥與棉花的投入產出數據，基于要素稀缺誘致性技術創新理論，將要素稟賦變化、要素替代與技術選擇納入統一分析框架，將要素相對價格作為度量要素稟賦條件的指標，構建包含價格信息的超越對數成本函數模型，實證檢驗要素稟賦變化誘致的短期要素替代與長期技術選擇效應及其作物差異。

2 研究方法

2.1 超越對數成本函數模型構建

超越對數生產函數和超越對數成本函數是測度要素替代關系及技術進步的主要模型，但對比超越對數生產函數，超越對數成本函數具備以下明顯優勢：一方面，它屬于平方響應面模型，無需設定特定的函數形式，也不需要對后續計算的替代彈性做出任何前定假設[23]，具備易估計、包容性強的優良性質；另一方面，它將要素價格作為內生解釋變量，從生產成本最小化的視角來刻畫農戶的生產經營決策，可以區分短期要素替代效應及長期技術進步效應。

鑒于此，參考Jorgenson等[24]、趙愛棟等[25]研究，構建包含農業產出(Y)、勞動投入(L)、機械投入(M)、化肥投入(F)、其他物質和服務投入(O)、要素價格(P)以及時間趨勢(t)的超越對數成本函數模型，其函數形式如式(1)。

lnC=α0+αYlnYt+∑iδitlnPtlnt+γYtlnYtlnt+

(1)

式中：C——農業生產總成本；

i、j——對應生產要素L、M、F、O；

Pi、Pj——第i、j種生產要素的價格；

α0、αY、δit、γYt、αt、δi——相關待估計參數;

δij、δiY、γYY、αtt——相關待估計參數。

進一步，為緩解模型中可能存在的多重共線性問題，利用謝潑德引理推導各要素成本份額方程

=δitlnt+δi+∑jδijlnPjt+δiYlnYt

(2)

式中：Sit——在t時期第i種要素的要素投入份額。

同時式(2)需滿足超越對數成本函數對稱性及同質性的約束條件

δij=δji, ∑iδi=1, ∑iδiY=∑iδit=0,

∑iδij=∑jδij=0

(3)

一般而言，短期內農業技術水平基本保持不變，若考慮要素價格長期變化的趨勢，那么農業研發部門會加大研發投入，推動節約稀缺要素的長期技術進步，可用滯后期來刻畫價格誘致效應的這一動態調整軌跡。參考趙愛棟等[25]的研究，采用柯依克(Koyck)方法，建立要素價格誘致的動態演進過程。此時這一誘致效應可以用要素長期價格μ的某種函數

μit=λPi,t-1+λ2Pi,t-2+…+λnPi,t-n-1

(4)

式(4)中，0<λ<1，且t期的要素價格誘致效應從t-1期開始隨著滯后期的增加而幾何衰減。將式(4)中要素價格的動態誘致效應引入到式(2)，可以得到動態的要素投入份額方程

=λSit-1+(1-λ)δi+∑jδijlnPjt+δitlnt+

δiYlnYt

(5)

2.2 要素替代彈性的測算

要素替代彈性是衡量要素投入變動對要素價格變動反應敏感程度的關鍵指標，因此準確測度要素替代彈性非常重要。基于超越對數成本函數的替代彈性測算方法主要包括Allen替代彈性(AES)、交叉價格替代彈性(CPE)和Morishima替代彈性(MES)[26]。其中，MES是一種相對替代率，能夠估算兩種投入要素比例變化對相對價格變動的反應程度，相對AES、CPE來說，具備非對稱性、可計算替代程度大小及提供更完整統計信息的優點[27]，更符合本文對要素替代彈性的衡量要求。因此，本文運用MES來測算不同生產要素組合的替代關系。計算公式如式(6)。

(6)

式(6)中，σij為要素i與要素j的Morishima替代彈性，表示在給定其他價格不變的情況下，僅由Pj變化對要素比率(xi/xj)變化的影響[28]。當σij>0時，要素i與j之間存在替代關系；當σij<0時，要素i與j之間存在互補關系。ηij為要素i與要素j的交叉價格彈性，ηjj為要素j的自價格彈性。此外，根據要素價格及要素份額公式可以推導出交叉價格彈性ηij及自價格彈性ηjj的計算公式

(7)

(8)

2.3 技術進步偏向性的測算

短期內，可以用要素替代彈性來刻畫要素價格變動對要素投入變化的調整幅度，在長期，參考Esposti等[29]與趙愛棟等[25]的研究，要素價格變化誘致的偏向性技術進步可以定義為長期價格變動所引起的要素投入份額的減少幅度，公式如式(9)。

(9)

式(9)中，若φji>0，表明要素i價格的上漲會導致要素j的投入份額增加，即農業技術進步會偏向于節約i要素、使用j要素；若φji<0，表明要素i價格的上漲會導致要素j的投入份額減少，此時技術進步則偏向于使用i要素。

3 變量選擇與數據來源

本文以小麥和棉花分別作為土地密集型糧食作物與勞動密集型經濟作物的典型代表，運用超越對數成本函數分析2004—2018年農業要素稟賦變化對要素投入調整及技術選擇的影響。根據超越對數成本函數的設定，需確定產出變量、投入變量及相應價格變量，主要研究變量選擇如下。

1) 農業產出(Q)。使用各農作物(小麥、棉花)的單位面積產量(kg/hm2)作為產出變量。未選擇產值的原因在于產值易受外生的產品市場價格變動影響，難以準確反映不同作物的生產差異。

2) 勞動力投入(L)和勞動力價格(PL)。使用每公頃用工數量作為勞動力投入(日/hm2)的代理變量，測算勞動者的有效勞動時間。使用每公頃人工成本除以每公頃用工數量，得到勞動力價格(元/日)，可兼顧家庭用工及雇工價格。

3) 機械投入(M)和機械價格(PM)。選取每公頃機械作業費作為機械投入(元/hm2)的代理變量，包括租賃機械及購買自用機械的費用。參考多數文獻的普遍做法，以機械化農具生產資料價格指數衡量機械價格。

4) 化肥投入(F)和化肥價格(PF)。選取每公頃化肥折純量作為化肥投入(kg/hm2)的代理變量。選取每公頃化肥費用除以每公頃化肥投入作為化肥價格(元/kg)的代理變量。

5) 其他資本投入(O)和其他資本投入價格(PO)。選取各農作物每公頃物質與服務費去除機械費和化肥費后的數值(元/hm2)作為代理變量。選取其他農業生產資料價格指數來衡量其他資本投入價格。

在上述指標中，小麥和棉花的產量數據來源于國家統計局，成本、收益類數據來源于《全國農產品成本收益資料匯編》(2005—2019年)。其中，小麥主產地區包括山東、山西、內蒙古、云南、四川、甘肅、寧夏、陜西、江蘇、安徽、河北、河南、湖北、黑龍江及新疆，棉花主產地區包括河北、山東、江蘇、安徽、河南、湖北、陜西、甘肅及新疆。各價值變量均使用2004年為基期的相關價格指數進行平減，以保證數據的一致性及可比性。

4 實證結果與分析

4.1 成本份額方程回歸結果

運用2004—2018年小麥和棉花的相關生產投入與價格數據，將式(1)和式(5)結合起來進行實證估計。由于成本份額方程存在齊次性、對稱性等約束，且勞動力、機械、化肥及其他資本投入的成本份額之和為1，因此，只需對其中3個成本方程進行估計即可。考慮到其他資本投入難以確認其具體數量及政策含義，最終舍棄其他資本要素份額方程。此外，為消除各要素份額方程之間可能存在的異方差、同期相關等問題，采用似不相關回歸(SUR)進行估計，以提高估算精度。

表1給出了2004—2018年小麥和棉花的成本份額方程估計結果。從表中可以看出，小麥和棉花的Breusch-Pagan檢驗統計量均在1%的統計水平上顯著，說明采用似不相關回歸(SUR)估計方法確實有效提高了估算精度。此外，經Koyck轉換的動態效應參數λ均在1%水平上顯著，說明幾何分布滯后模型能夠較好地刻畫要素稟賦變化誘致的長期動態效應。回歸結果中，大部分待估參數都通過了顯著性檢驗，各份額方程的R2均高于0.82，說明各份額方程的擬合度較好，回歸結果較為穩健，模型的設立能夠較好地滿足研究需要。

表1 小麥和棉花的成本份額方程估計結果Tab. 1 Cost share equation estimation results for wheat and cotton

4.2 農業要素稟賦變化的短期替代效應

根據表1成本份額方程回歸結果中的估計系數，結合式(6)～式(8)，可以測算出2004—2018年小麥和棉花各生產要素的自價格彈性、交叉價格彈性及MES替代彈性。其中，ηLL表示勞動力自價格彈性，σML表示機械—勞動力替代彈性，σFL表示化肥—勞動力替代彈性。

4.2.1 勞動力自價格彈性

從表2可知，小麥和棉花的勞動力自價格彈性ηLL均為負值，說明隨著勞動用工成本的上升，小麥和棉花生產中對勞動力的需求會下降，這一結果符合經濟含義，與林善浪等[23]的結論一致。但無論是小麥還是棉花，其勞動力自價格彈性的絕對值都小于1，說明勞動力是一種相對缺乏彈性的生產要素，勞動力需求的減少幅度明顯滯后于用工成本的上升幅度，即便未來勞動用工成本繼續上升，勞動力投入會有所減少，但空間有限，勞動力仍然是農業生產的最基本投入要素。小麥和棉花比較發現，小麥生產的勞動力自價格彈性的絕對值遠高于棉花，說明與棉花相比，小麥生產中勞動力投入量對用工價格變化更為敏感，這可能是因為小麥生產環節相對簡單，且較早實現全程機械化作業，當勞動用工成本上升時能夠迅速做出反應，用機械替代勞動，大幅減少勞動投入。而棉花屬于勞動密集型農作物，且成熟期長，在打頂、采摘等關鍵環節農機技術尚未取得實質性突破，仍高度依賴人工完成，因此當勞動用工成本上升時，棉花勞動用工投入會有所減少，但減少幅度較小，未來仍有較大減少空間。

表2 2004—2018年農業要素替代彈性值Tab. 2 Substitution elasticity values of agricultural factors from 2004 to 2018

4.2.2 機械對勞動替代彈性

整體來看，2004—2018年小麥和棉花生產的σML均大于0，表明機械與勞動力之間存在明顯的替代關系。2004年以來，伴隨著城鎮化進程的加快和勞動力的非農轉移，農業生產要素的相對價格變化明顯，以小麥為例，小麥的勞動用工工價從2004年的14.01元/日增長到2018年的60.90元/日，上漲了4.35倍，遠高于同期機械價格的增長速度(1.28倍)。為應對勞動用工成本上升的挑戰、節本增效，理性農戶會減少勞動投入，增加機械投入，用更為廉價的機械替代勞動，農業正在經歷以人力畜力為主時代向以機械化、信息化為主時代的轉變。數據顯示，小麥的用工量由2004年的122.10日/hm2減少到2018年的66.78日/hm2，降幅達45.31%；而同期小麥的機械投入由2004年的572.62元/hm2增長至2018年的1 468.91元/hm2，大幅增長了2.57倍。

從變化趨勢看，小麥和棉花的機械—勞動力替代彈性值總體穩定但有小幅下降趨勢，其中，小麥的替代彈性值由2004年的1.133下降至2018年的1.115，棉花由2004年的0.296減少到2018年的0.187。出現這一現象的原因可能是：隨著農業用工成本上升以及機械替代勞動的不斷深入，中國農業機械擁有量和農業機械化水平快速推進，主要農作物耕種收綜合機械化率從2004年的34%提高到2018年的69%[6]，在經歷一輪快速推進之后，農業機械化水平已占據較高的起點，農業機械化進程也迎來了新的發展瓶頸，在當前技術水平下，機械進一步替代勞動的難度加劇、空間縮小，因此表現為替代彈性趨于穩定并略有下降趨勢，這在一定程度上與當前中國農業機械化進程放緩的事實相吻合[11]。

從小麥和棉花的比較來看，小麥作為土地密集型糧食作物的代表，其機械對勞動的替代彈性在2004—2018年間穩定在1.11以上，屬強替代關系；而棉花的機械勞動替代彈性值不及0.30。二者產生差異的原因在于小麥和棉花生產工藝和機械化進程的不同：小麥生產環節相對簡單，且以規模化種植為主，有利于機械化作業開展，基本實現全程機械化生產，因此小麥生產中機械對勞動力的替代彈性更高；而棉花生產環節較為復雜，成熟期長，在打頂、采摘等關鍵環節農機技術尚未大規模推廣[30]，仍高度依賴密集勞動投入，且除新疆外，多數地區種植分散，因此，棉花生產機械化進程較為滯后、機械替代勞動難度較大。這一結果與張在一等[31]的研究結論相似，即在勞動力相對價格上漲時，高勞動密集型作物無法快速通過要素替代來達到節約勞動力的目的。這也反映出不同作物之間存在機械化發展不平衡問題，未來農業機械化發展要注意調結構，在持續推進小麥等糧食作物生產全程機械化的同時，更要努力突破棉花等經濟作物的作業瓶頸，促進糧食作物與經濟作物的全面機械化[32]。

4.2.3 化肥對勞動替代彈性

從表2可知，2004—2018年間小麥和棉花的σFL均大于0，說明化肥與勞動力之間也存在明顯的替代關系，與胡浩等[17]的研究結論一致。這說明當勞動力成本上升時，理性農戶會選擇省工省力的施肥方式，用化肥替代勞動，以達到節本增效的目的。從小麥和棉花的比較來看，2004—2018年間，小麥σFL替代彈性值均在1以上，屬于強替代關系；而棉花的替代彈性值不及0.5，且有逐年下降趨勢，說明化肥對勞動的替代關系存在作物差異性。產生這一差異的原因可能在于兩類作物在生產中對勞動力投入強度和需求程度不同[33]：小麥屬于土地密集型糧食作物，種植規模化和標準化程度高，對勞動力的投入強度和依賴程度較低，當勞動力成本上升時可以通過機械、化肥(如化肥深施、機械施肥等技術)的替代來保證預期產量的實現；而棉花屬于勞動密集型經濟作物，生產周期長、生產環節較為復雜，當勞動力投入減少時，難以通過機械、化肥要素的替代來彌補對產出的影響，因此棉花生產中化肥對勞動呈弱替代關系。

4.3 農業要素稟賦變化的長期技術選擇效應

表3顯示了2004—2018年農業生產的長期技術進步偏向。從表中可以看出，小麥和棉花的勞動投入偏向為負，說明隨著勞動力成本的上升，小麥和棉花生產的勞動力成本份額不斷降低，表現為勞動力節約型技術進步。但小麥和棉花在機械投入偏向和化肥投入偏向上表現出明顯的分化特征。

表3 2004—2018年農業生產的長期技術進步偏向Tab. 3 Long-term technological progress bias of agricultural production from 2004 to 2018

小麥的機械投入偏向和化肥投入偏向均為正值，說明當勞動力成本上升時，小麥生產的機械成本份額和化肥成本份額逐漸增加，也就是說，勞動力成本上升在誘致小麥勞動節約型技術進步的同時，也推動了機械使用型技術和化肥使用型技術的快速發展。這一結論與小麥生產的現實情況高度一致：為應對勞動力非農轉移和勞動力成本上升帶來的沖擊，政府陸續出臺了一系列強農惠農政策，如小麥最低收購價、農機具購置補貼、良種補貼等政策，有效調動了農戶種麥的積極性，促進了機收機耕機播等機械技術和化肥施用等生化型技術在小麥生產中的快速推廣及應用，從而達到節約勞動投入、節本增效的目的[34]。值得注意的是，考察期內小麥的σML與σFL均始終大于1，屬于強替代關系，這也意味著在小麥生產中的長期技術進步偏向進一步加深了短期要素替代效應。

與小麥不同，棉花的機械投入偏向和化肥投入偏向均為負值，但數值接近于0，說明伴隨著勞動力成本的上升，棉花生產的機械成本份額和化肥成本份額有所減少、但不明顯，這意味著勞動力成本上升在誘致棉花勞動節約型技術進步的同時，機械和化肥節約型技術也有一定的發展。這可能是因為棉花生產環節的核心機械技術未能充分實現，尤其是打頂、采摘收獲等環節缺乏核心機械技術支撐，仍需較多人工完成。同時，除新疆外，在內陸地區棉花多為分散化種植，機械化推廣不暢。如多數地區在推廣機采棉的過程中，受到棉花品種繁雜、種棉行距與株距誤差及噴施脫葉劑量等約束，難以保證采棉機作業的準確性，進而導致棉花采凈率低、含雜率高，在一定程度上阻礙了機采棉的推廣[30]。正因為如此，為應對勞動力成本上升帶來的挑戰，棉花生產的勞動投入有所減少，勞動力成本份額也明顯降低，表現為勞動節約型技術進步；在勞動投入減少的同時，機械投入也有所增加，但受限于機械技術難題，增幅有限，出現機械成本份額不增反而微幅下降的反常現象。此外，由于測土配方、緩控施肥等技術在棉花種植過程中廣泛推廣應用，棉花生產化肥減量化趨勢明顯，化肥成本份額有所減少，表現為化肥節約型技術的進步。

5 研究結論與政策建議

5.1 研究結論

運用2004—2018年小麥和棉花的相關投入產出數據，構建包含要素價格信息的超越對數成本函數模型，實證檢驗要素稟賦變化對要素替代與技術選擇的影響及其作物差異。

1) 要素稟賦變化存在明顯的短期要素替代效應。無論小麥還是棉花，機械與勞動力之間均存在明顯的替代關系。這說明，為應對勞動用工成本上升的挑戰、節本增效，理性農戶會減少勞動投入，增加機械投入，用更為廉價的機械替代勞動，農業正在經歷以人力畜力為主時代向以機械化、信息化為主時代的轉變。作物比較發現，小麥生產機械對勞動力屬強替代關系；而棉花生產機械對勞動呈弱替代關系，小麥的機械-勞動力替代強度明顯高于棉花；二者產生差異的原因在于小麥和棉花生產工藝和機械化進程的不同。這也反映出不同作物間機械化發展存在不平衡問題，未來農業機械化發展要注意調結構，攻克技術難題，促進農業生產的全面機械化。此外，化肥與勞動力也存在一定替代關系。

2) 要素稟賦變化會影響長期技術選擇。隨著勞動力成本的上升，小麥和棉花生產的勞動力成本份額不斷降低，表現為勞動力節約型技術進步。但小麥和棉花在機械投入偏向和化肥投入偏向上表現出明顯的分化特征。勞動力成本上升在誘致小麥勞動節約型技術進步的同時，也推動了機械使用型技術和化肥使用型技術的快速發展；但棉花生產的機械使用偏向和化肥使用偏向不明顯。

5.2 政策建議

基于上述研究結論，本文提出以下政策建議：(1)持續推進要素價格市場化改革進程，建立健全能夠刻畫資源稀缺程度的要素價格形成機制，利用價格信號來調節要素需求與要素投入，促進資源的優化配置與農業生產的提質增效。(2)明確農業要素稟賦條件的變化趨勢，順應農業向機械化、信息化時代轉變的歷史潮流，選擇與要素稟賦結構相適應的技術類型，“大力推進農業機械化、智能化，給農業現代化插上科技的翅膀”。(3)充分重視不同農作物間機械化發展存在的不平衡問題，未來農業機械化發展要注意調結構，在持續推進小麥等土地密集型農作物生產全程機械化的同時，更要努力突破棉花等勞動密集型農作物的作業瓶頸，促進農業生產的全面機械化。