《我国农业资金投入结构对农业技术效率的影响分析--基于2003-2009年间全国10个省区微观调研面板数据.pdf》由会员分享,可在线阅读,更多相关《我国农业资金投入结构对农业技术效率的影响分析--基于2003-2009年间全国10个省区微观调研面板数据.pdf(7页珍藏版)》请在taowenge.com淘文阁网|工程机械CAD图纸|机械工程制图|CAD装配图下载|SolidWorks_CaTia_CAD_UG_PROE_设计图分享下载上搜索。
1、 年第 期 科技管理研究 收稿日期: ,修回日期: 基金项目:国家自然科学基金重点项目“农村金融体系建设管理研究”( ) : 我国农业资金投入结构对农业技术效率的影响分析基于 年间全国 个省区微观调研面板数据李成友,李锐,张勇菊,李庆海( 山东大学经济研究院,山东济南 ; 北京航空航天大学经济管理学院,北京 ; 南京财经大学经济学院,江苏南京 )摘要:采用不考虑技术进步和考虑技术进步因素的 生产函数,运用随机前沿分析方法( ),使用 年间全国 个省区 个样本农户跟踪调研数据,考察农业技术效率以及农业资金投入结构对农业技术效率的影响程度。结果表明我国农业平均技术效率仅为 ,具有很大的提升空间,其
2、中各省区农业技术效率差别显著,辽宁最高( ),而甘肃最低( );整体上财政支农资金和农户自有资金对我国农业技术效率具有促进作用,而农业信贷资金和农村集体资金对我国农业技术效率的促进作用不明显,但是从各省区来看,农业资金投入结构对农业技术效率影响各不相同。关键词:随机前沿生产模型;农业资金投入结构;农业技术效率;影响分析中图分类号: ; 文献标志码:文章编号: ( ) , , , ( , , , ; , , , ; , , , ) : , ( ), , ; , ( ) ( ) ; , ; ; , : ; ; ; 国内外经验表明,农业产出的改变不仅依赖于劳动、资本等生产要素的投入,还依赖于农业技术
3、进步和农业技术效率水平的提升 。由于经济资源的稀缺性以及农业投入边际效益递减规律的存在使得我国农业发展不可能全依靠农业生产资料和资金的无限投入,这就告诉我们,在一定的技术水平下,要想提高我国农业全要素生产率( )必须重视农业技术效率的改进 。李成友等:我国农业资金投入结构对农业技术效率的影响分析从现有的研究文献看,国内外学者对我国农业技术效率以及农业技术效率影响因素进行了深入的理论和实证分析 ,但是在研究过程中往往忽略了这样一个重要事实:农业技术效率的提高离不开农业技术的推广,而这一过程往往需要大笔资金作为保障。就我国农村具体情况而言,农业发展资金主要来源于财政支农资金、农业信贷资金、农户自有
4、资金、农村集体资金以及外资等其它资金投入 。因此,农业发展资金及其投入结构对农业技术乃至农业技术效率提高都是至关重要的。目前,仅有少数文章考察农业信贷或农村金融对农业技术效率的影响。 和 基于 年对江苏和四川两省 户调研数据,分析得出信贷的可获得性对农业技术效率的影响是有效的。宋春光和那娜运用 年间数据研究了合作金融和政策性金融对农业技术效率的影响,认为合作金融对我国农业技术效率提高有明显的促进作用,而政策性金融对农业技术效率的促进作用不明显。然而以上研究并没有考虑到农业发展资金投入结构对农业技术效率的动态影响,此外,在分析模型中都假定技术无效率不存在,导致估计结果与现实存在偏差,而本文采用不
5、考虑技术进步和考虑技术进步因素的 生产函数,进行随机前沿最优分析( ),不仅可以允许技术无效率的存在,将全要素生产率的变化分解为生产可能性边界的移动和技术效率的改变,而且还可以对模型本身和参数进行检验,对于跨时间的面板数据而言,其研究结论比指数方法、 分析方法更接近于生产和经济增长的实际情况。 数据说明与统计描述 数据说明本文的研究数据主要来源于中国农业部固定观察点,时间跨度为 年。样本采用五阶段(区抽省,省抽县(市)、县抽镇(乡)、镇抽村,村抽农户)分级随机抽样方法,根据各区域社会经济发展水平和地形地貌特征的不同,选取辽宁、吉林、河南、山东、江苏、福建、湖北、四川、甘肃和新疆 个省(区)、
6、个县(市)、 个镇(乡)、 个村, 个农户进行抽样跟踪调查,形成了一个涵盖家庭人员构成、就业、固定资产、农业生产经营、家庭收支、信贷活动等方面比较完整的村庄调查问卷,为本文提供了丰富的数据和经验事实。根据本文研究的目的,排除 个农户部分年份调查数据不完整和 个农户没有农地样本数据。最后,本文采用剩下 个农户进行实证分析。 统计描述鉴于数据可获得性的难易程度不同和参考有关文献, ,我们选择农业总产值()作为农业产出;选择农作物总播种面积()、农业机械总投入()、乡村农业从业人员总投工量()、化肥及农药总投入()和水电及灌溉总投入()个生产要素作为农业生产函数的投入变量;选择财政支农资金()、农业
7、信贷资金()、农户自有资金()、农村集体资金()分别占农业产值的比重作为测量变量进行研究。 年间我国 个省区 个样本农户的跟踪调研数据共组成 个样本点,构成了用于本文模型回归的面板数据,其变量及描述性统计如下表所示。表 变量及其统计性描述变量名称及单位样本点平均值中位数最大值最小值标准差农业总产值(元) 农作物总播种面积(亩) 农业机械总投入(元) 乡村农业从业人员总投工量(日) 化肥及农药总投入(元) 水电及灌溉总投入(元) 财政支农资金占农业总产值比重() 农业信贷资金占农业总产值比重() 农户自有资金占农业总产值比重() 农村集体资金占农业总产值比重() 注:()农业总产值是指种植业总产
8、值,等于粮食作物经济作物园地作物;()农作物总播种面积主要是指种植业实际总播种面积;()农业机械总投入等于畜力费用机械作业费用固定资产折旧及修理费用小农具购置费用;()乡村农业从业人员投工量中包括雇工投工量;()化肥及农药总投入等于农家肥折价化肥费用农膜费用农药费用;()水电及灌溉总投入等于水电费用灌溉费用;()财政支农资金等于粮食直接补贴良种补贴购买生产资料综合补贴购买和更新大型农机具补贴各种农业救济、救灾补贴退耕还林、还草款;()农业信贷资金等于农户用于农林牧副渔生产借款;()农户自有资金等于农户农业生产经营性费用购置农业生产性固定资产支出;( )农村集体资金等于农户从集体得到的收入从农户
9、专业合作社得到的收入。李成友等:我国农业资金投入结构对农业技术效率的影响分析 计量经济分析方法与模型构建随机前沿生产函数最早是由 和 同时提出的。该模型的基本形式为: () ( )()其中代表产出,代表一组投入变量,() ()代表随机前沿生产函数。 ( )为复合误差项,代表影响生产活动的随机因素,一般假设它是独立同分布( )的正态随机变量,具有均值和不变方差。(非负)代表着生产效率或管理效率,一般假设它是独立同分布的半正态随机变量或指数随机变量独立于。技术效率( )用 ( )来表示,当 时, ,生产单元处于技术有效状态,即位于生产前沿( )上;若 , 介于 之间,生产单元处于技术非效率状态,即
10、位于生产前沿下方。 和 在前人研究基础上,通过引入时间变量和其他变量并使用一次回归直接得到技术效率及其影响因素的参数估计结果,克服了以前两阶方法的假设冲突和理论矛盾,从而使该方法在面板数据分析中得到广泛的应用 。随后许多学者 , , 借助随机前沿生产函数来测定农业技术效率及影响因素问题。本文研究借鉴 和 的模型原理,假定生产函数为 ( )生产函数,那么随机前沿生产函数可以写为()式: ()由于技术进步经常会导致经济关系尤其是生产函数的变化,如果研究一定时期内的生产效率问题,那么就可以在模型中加入时间因素来解释技术进步对生产效率的影响,这样考虑技术进步因素的 生产函数就可以写为()式: ()为了
11、能更好地测定全国以及 个省区农业技术效率和农业资金投入结构对农业技术效率的影响程度,本文分别采用不考虑技术进步和考虑技术进步因素的 生产函数进行随机前沿生产模型分析和比较,进而选择最优的测算方法。采用不考虑技术进步因素的 生产函数,基于()式,可以构建如下模型: ( ) ( )()( ) ,; ,同样,采用考虑技术进步因素的 生产函数时,基于()式,可以构建如下模型: ( ) ( )()( ) ,; ,( )式和( )式为基于随机前沿分析的农业生产函数模型,式中 , , , , 和 分别表示第个农户在年的农业总产值、农作物总播种面积、农业机械总投入、乡村农业从业人员总投工量、化肥及农药总投入和
12、水电及灌溉总投入;为常数项;,和分别表示各投入变量的产出弹性;此外,( )式中为反应技术进步的时间变量;为技术进步的产出弹性。 为随机误差项, (,); 代表技术无效率项, ( ,);。通过( )式和( )式可以分别测算不考虑技术进步和考虑技术进步因素下的农业技术效率水平 。为进一步分析农业资金投入结构对农业技术效率的影响程度,我们引入无效率生产函数( )式和( )式,式中 , , 和 分别表示个农户在年财政支农资金、农业信贷资金、农户自有资金和农村集体资金占农业总产值的比重。,和分别表示待估参数,反应了农业资金投入结构对农业技术效率的影响程度。若待估参数为负值,说明无效率模型中选择的影响因子
13、对农业技术效率有促进作用;若待估参数为正值,则说明模型中影响因子对农业技术效率没有促进作用。( )式和( )式中也是待估参数,表示随机扰动项中技术无效所占的比重。当接近时,说明模型中的误差主要来源于 ,即说明生产单元的实际产出和前沿产出的差距主要来源于技术无效所引起的损失;当接近于时,则说明实际产出与前沿产出的差距主要来源于统计误差等外部影响因素;如果 成立,表明直接运用普通最小二乘法就能够对该组面板数据进行研究,无需使用随机前沿生产函数( )来分析。 模型估计结果与分析 模型设定检验本文使用 软件对不考虑技术进步和考虑技术进步因素的 生产函数分别进行参数估计和假设检验。在分析全国及 个省区农
14、业技术效率和农业资金投入结构对农业技术效率的影响时,首先,选用考虑技术进步因素的 生产函数进行随机前沿分析,模型统计结果显示,全国、辽宁、吉林、河南、山东、江苏、福建、四川的值分别为 、 、 、 、 、 、 和 ,表明全国及这个省区农业生产存在技术效率损失的问题,可以采用考虑技术进步因素的 函数来分析农业资金投入结构对农业技术效率的影响;而在分析湖北、甘肃和新疆个省区时,李成友等:我国农业资金投入结构对农业技术效率的影响分析我们也首先选择了考虑进步进步因素的 生产函数,但是模型估计结果显示,值为,这表明农业生产中不存在技术效率损失,这与现实农业生产条件不相符;此外,若不存在技术效率损失的问题,
15、那就无从探究农业资金投入结构对农业技术效率损失的影响,为此,在分析这个省区时,我们放弃使用考虑技术进步因素的 生产函数,选用不考虑技术进步因素的 生产函数进行随机前沿分析,模型估计结果显示,湖北、甘肃、新疆的值分别为 、 和 ,说明农业技术效率损失显著,进而说明采用不考虑技术进步因素的 生产函数来分析湖北、甘肃、新疆农业资金投入结构对农业技术效率较优。 生产要素的投入弹性首先,从全国农业生产要素的投入弹性来看,技术进步()为正值,说明农业技术进步在我国农业生产中得到有效的转化,能有效的提升农业生产效率;农作物总播种面积()、农业机械总投入()、农村农业从业人员总投工量()、化肥及农药总投入()
16、和水电及灌溉总投入()也为正值,说明这些生产投入要素的增加亦能提高我国的农业生产效率,其中化肥及农药总投入的增加对我国农业生产效率的提升效果最显著。详见下表。表 全国及 个省区的模型参数估计结果和假设检验变量全国辽宁吉林河南山东江苏福建四川湖北甘肃新疆系数 值 系数 值 系数 值 系数 值 系数 值 系数 值 系数 值 注:全国、辽宁、吉林、河南、山东、江苏、福建、四川选用考虑技术进步因素的 生产函数估计;湖北、甘肃、新疆选择不考虑技术进步因素的 生产函数估计。、分表代表在 、 和 显著性水平下通过检验。其次,从 个省区农业生产投入要素的产出弹性来看,各省区农业投入要素的产出弹性差别性显著,说
17、明我国农业生产受自然条件、要素结构及区位因素等条件影响,存在明显的地域差别,并非同质结构体。具体来讲,()辽宁、吉林、河南等个省区农业技术进步的投入弹性均为正值,说明农业技术进步在农业生产中得到了有效的转化,对提升该地区农业生产效率有着积极的作用;而湖北、甘肃、新疆由于考虑技术进步因素的生产函数没有通过假设检验,说明农业技术进步在农业生产中没有得到有效的转化,对该地区农业生产效率的贡献不明显。()辽宁、吉林、河南等个省区农作物总播种面积的产出弹性为正值,说明农作物总播种面积的增加对农业生产效率有着很好的促进作用,但是由于耕地资源的有限性和稀缺性,农作物播种面积不可能持续增长,这就需要通过其他方
18、式来提高该地区农业生产效率;而山东、江苏、福建等个省区为负值,说明农作物总播种面积的增加对农业生产效率产生负的影响,中央和地方政府应该限制该地区农作物播种面积,优化农作物种植结构和质量。()河南、江苏、福建等个省区农业机械总投入的产出弹性为正值,说明增加农业机械总投入对提高农业生产效率有很大的促进作用,政府和农户应该在该地区增加农业投入,提升农业机械化生产水平;而辽宁和吉林个省区为负值,这可能是由于该地区农业生产机械的拥有量存在过剩,导致其不能充分发挥出生产效率。()辽宁、吉林、山东等个省区农村农业从业人员总投工量的产出弹性为正值,说明增加农村农业从业人员总投工量能进一步提升该地区农业生产效率
19、;而河南、四川、湖北等个省区为负值,说明增加农村农业从业人员总投工量会导致农业生产效率的下降,这可能是由该地区农村存在剩余劳动力过剩的问题引起。()河南、江苏、福建等个省区化肥及农药总投李成友等:我国农业资金投入结构对农业技术效率的影响分析入的产出弹性为正值,说明增加化肥及农药总投入对该地区农业生产效率提升有正向的促进作用,可以提升农业产出水平;而辽宁、吉林、山东等个省区为负值,说明在农业生产中该地区化肥及农药的总投入过多,已超出了土地的承载能力,因此,在日后的农业生产中应该控制化肥及农药总投入的增长。()除了辽宁、吉林、江苏等个省区水电及灌溉总投入的产出弹性为负值外,河南、山东、福建等其他个
20、省区为正值,说明增加水电及灌溉总投入会带来该地区农业生产效率的提升。 农业技术效率通过表我们不难发现, 年间全国农业平均技术效率为 ,说明我国农业技术效率水平并不高,仍有很大的上升空间。具体来讲,辽宁、吉林、河南、山东、江苏和福建农业技术效率高于全国平均水平;四川、湖北、甘肃和新疆农业技术效率低于全国平均水平。而从农业技术效率变动的趋势来看,除了四川农业技术效率呈现下降的趋势外,全国及其他个省区农业技术效率均呈现上升趋势,其中河南增幅最快,由 年的 上升到 年的 。表 年间全国及 个省区农业技术效率及其变动趋势区域 平均全国 辽宁 吉林 河南 山东 江苏 福建 四川 湖北 甘肃 新疆 注:以上
21、数据通过 软件估计得出。 农业资金投入结构对农业技术效率的影响首先,基于全国层面的模型测算得出, 年间我国财政支农资金和农户自有资金对农业技术效率损失的参数值分别为 、 ,说明我国财政支农资金和农户自有资金对农业技术效率具有促进作用;而农业信贷资金和农村集体资金对农业技术效率损失的参数值分别为 、 ,说明农业信贷资金和农村集体资金对农业技术效率的促进作用不显著。表 年间全国及 个省区农业资金投入结构对农业技术效率损失的参数值变量全国辽宁吉林河南山东江苏福建四川湖北甘肃新疆系数 值 系数 值 系数 值 系数 值 系数 值 注:以上数据通过 软件估计得出;、分表代表在 、 和 显著性水平下通过检验。其次,从 个省区农业资金投入结构对农业技术效率影响看,各省区农业资金投入结构对农业技术效率影响各不相同。具体来讲,()辽宁和吉林个省区财政支农资金对农业技术效率损失的参数值为正值,说明在该地区政府财政支农资金