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生产率视角下的中国粮食经济增长要素分析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