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1、。0 0 D7 7 5 5 我国粮食生产的技术效率与全要素生产率 增长分解：1 9 7 8 2 0 0 7 T e c h n i c a lE f f i c i e n c ya n dD e c o m p o s i t i o n o fT o t a l F a c t o rP r o d u c t i v i t yC h a n g e i nC h i n a ，sF o o d P r u d u c t i o n ：1 9 7 8 2 0 0 7 专业名称：数量经济学 申请人姓名：黄金波 导师姓名：周先波副教授 答辩委员会( 签名 主席：厂3 芝 甄乡苏 。爹 、s
2、 瓜t ( ) 式中8 n i 。= 。c 表示投入第1 “ 1 种要素的成本占总成本的份额，伽为要素 价格，C 为总生产成本。把( 3 ) 式带入( 4 ) 式可以得到 畹= 学+ 。罐辫如一百O U i t 一 赢埘 ( 5 ) = 掣+ 。百O U i t 一 赢t 其中= 攒，表示投入要素的产出弹性，记= 。i 贝! I 度生产 前沿函数的规模报酬。上式进一步可以变形为： 痢。= 掣+ ( n _ 1 ) 。 t 一百O U i t + 。( 詈飞。卜 ( 6 ) 这就是K u m b h a k a r ( 2 0 0 0 ) 的分解结果，上式等号右边第一项表示技术进步，记为 T A
3、 ，第二项表示规模效率，记为S E ，第三项表示技术效率变化，记为T E A ，第 四项表示配置效率，记为A E 。 1 2 如果生产函数和技术效率是时间不变的，即T A = T E A = 0 ，则全要素生产 率增长主要依靠规模效率和配置效率，当规模报酬递增( 即 1 ) 且生产投入要 素扩张( 即。等品棚 o ) ，规模效应是正的；当规模报酬递增( 即i t 1 ) 且生 产投入要素减少( 即F 堑；。妊 0 ) ，规模效应是是负的。规模报酬递减( 即 一”E n 1 ) 的情况可类似讨论。当生产函数表现出常规模报酬时( 即= 1 ) ，全要 素生产率增长中的规模效率为零，既不存在规模效率
4、。配置效率的影响要依赖要 素价格和生产成本信息，通常在没有价格信息的情况下，都假设生产者是在成本 最小化约束下进行生产。这时候可以由成本最小化的一阶条件导出，对于任意n ， 一e n i t = s 丽；，此时配置效率等于零，T F P 增长分解公式( 6 ) 可以写为： 痢。= 掣盹。叫。笔m - - - L x 一鲁 ( 7 ) 当技术效率没有时间效应且生产函数表现出常规模报酬时，上式退化到最初的 S o l o w 分解，即全要素生产率增长全部由技术进步来解释。 本章较详细地阐述了本文将要用到的基本概念和理论基础，这里界定的基本 概念将贯穿本文的各个章节，在接下来的第3 章中将运用生产前
5、沿面研究的参数 方法来建立本文的基本模型；在第6 章中将运用K u m b h a k a r ( 2 0 0 0 ) 分解对我国粮食 生产的竹甲增长进行分解。 第3 章模型设定及变量选择 在前一章理论基础的回顾与总结的基础上，结合本文所要研究的对象，本章 将建立起我国粮食生产的超越对数生产函数形式的随机前沿模型，并参考国内外 学者对这一领域的研究，对变量的选择作较详细说明。 3 1 模型的设定 如前所述，相对于确定性前沿分析，随机前沿分析方法更符合实际情况、能 够得出更好的估计结果，是目前生产前沿面和技术效率研究的主要参数方法。随 机前沿分析方法近年来致力于寻找更为合适的生产函数形式，以求比
6、较合理地刻 画具体经济问题。超越对数生产函数因具以下优点被广泛引用：( 1 ) 允许要素间 替代弹性可变；( 2 ) 允许存在非中性的技术进步；( 3 ) 可以退化到一些特殊的生 产函数形式如C D 生产函数；( 4 ) 可以很方便的利用L RT E S T 对其内嵌模型进行 检验；( 5 ) 可以方便地将T F P 增长率分解为技术进步、生产效率变化、规模效 率及配置效率。 本文采用C h r i s t e n s e n ( 1 9 7 1 ) 超越对数生产函数的时变形式，把我国粮食的 生产函数设定为： l l l 纨= 风+ 玩I n 厶+ 凤l n K 。+ 艮l n 必。+ 岛l
7、n 皿t + 院工O n i , 。) 2 + 屏饼( 1 n K 。) 2 + 删( 1 n 必。) 2 + 侈明( 1 n - , 。) 2 + 艮1 n 厶tl I l + 阮j I fh l 厶。l n M 。+ 玩日l n 厶tI n 巩 + 鼬l I l K 。h 1 必t + 肠l I l K 。l n 巩+ l n 必。l n 皿t ( a ) + 氏z h a 厶+ 艮亡l I l K f + f l T M t h i 必t + 鼬t i n 风 6 十岛+ 屏r t 2 + & 皿帆一 i = 1 其中Y 为粮食生产产量( 单位：万吨) ；L 为从事粮食生产的劳动力( 单
8、位： 万人) ，由于数据不可得，本文使用我国从事农林牧渔产业劳动力人数作为代理 变量；K 为农业机械总动力( 单位：万千瓦) ；M 为粮食作物播种面积( 单位：千 公顷) ；H 为化肥使用纯量( 单位：万吨) ；D 为表述我国七大经济协作区的虚拟变 量，我们把华北五省区( 北京、天津、河北、山西、内蒙古) 作为基准，分别定义 1 4 了6 个地区虚拟变量。D l 为东北地区，包括黑龙江、吉林、辽宁；D 2 为华东地区， 包括上海、江苏、浙江、安徽、福建、江西、山东；D 3 为华中地区，包括河南、 湖北、湖南；D 4 为华南地区，包括广东、广西、海南；D 5 为西南地区，包括四川、 贵州、云南、
9、西藏；D 6 为西北地区，包括陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆。如果 某省市区属于该协作区，则D 取1 ，否则，D 取0 ；t 为时间变量，对1 9 7 8 - 2 0 0 7 年分 别取1 - 3 0 ，i 为各省、直辖市、自治区的序号。 s i t = 一札n 是复合误差项，通常假设一i i d N ( O ，0 - 。2 ) ，表示设定误差、测 量误差和随机因素对前沿面的影响；牡吐用来表示技术非效率，跟相互独立且 服从独立、非负的随机分布，国内外学者对分布的假设很多，为了研究影响 技术效率的因素，本文采用B a t t e s e 和C o e l l i ( 1 9 9 5 ) 的模型假设
10、： = 互。6 + e i 。 ( b ) 其中随机扰动项e i 。服从正态分布N ( 0 ，o r 2 ) 的截断分布，使e n 一互。6 ，以保t I F _ u i 。 服从正态分布( 互。6 ，盯2 ) 的非负截断分布，而 互。6 = 6 0 + 瓯忽。+ 屯仇乱+ 瓯死+ 乞吼+ I J I t + 瓦毗t + 瓦t + k 砚。+ 6 玑t h , 。+ 6 t g t g , 。+ 峙须。+ 氏t 毗。+ 氏B i = 1 式中i = 1 ，3 0 ，t = 1 ，3 0 分别代表观察时间和3 0 个省市区序号，Z 是技 术非效率的解释变量；6 为待估参数，表示Z 对技术非效率的
11、边际影响，正值表 示Z 对技术效率有负面影响，负值表示Z 对技术效率有正的影响。k 为人均农业 机械总动力( 农业机械总动力农林牧渔从业人员数单位：万千瓦万人) ；1 1 1 为 人均面积( 粮食播种面积农林牧渔从业人员数，单位：千公顷万人) ；h 为亩 均化肥( 化肥施用纯量粮食播种面积，单位：万吨千公顷) ；g 为有效灌溉面 积比率( 有效灌溉面积农作物总播种面积) ；f 为成灾面积比率( 成灾面积粮 食播种面积) ；w 为农村用电量( 单位：亿千瓦时) ；D 的含义同等式( a ) 。 上面两个式子( a ) ( b ) 就是超越对数生产函数形式的随机前沿模型4 。 如前所述，本文在无效
12、率方程中加入了时间与解释变量的交互项，以反映技 4 在不至于引起混淆的情况下，下文也将其称为随机前沿模型、超越对数生产函数模型、基本模型等 1 5 术效率的时间效应。在后面的检验中可以发现，技术效率的时间效应是显著的。 B a t t e s e 和C o e l l i ( 1 9 9 3 ) 构建了，y 统计量对超越对数生产函数形式的随机 前沿模型( a ) 一( b ) 设定是否合适进行检验，即，y = 盯2 ( 0 2 + 瓯2 ) 。该统计量说明 复合扰动项的变化有多大比率来自于技术非效率，当7 趋于1 时，前沿生产函数 的误差主要来源于无效率项，这说明，生产单位的实际产出与可能的最
13、大产出之 间的差距主要来自于技术无效率，考虑到技术非效率的随机前沿数模型( a ) 一( b ) 的设定时可靠的；当吖趋于0 时，实际产出与可能的最大产出之间的差距主要来 自于随机误差项，此时不存在显著的技术无效率。本文将在第5 章利用该统计量对 本章所设定的随机前沿模型( a ) 一( b ) 进行检验。 3 2 变量选择的说明 3 2 1 关于影响粮食产量的变量的选择 影响粮食生产的因素很多，有劳动力人数、物质投入量、土地面积、生产方 式、产业结构，技术进步、制度因素等，要想建立一个模型能够囊括所有这些方 面是困难的。实际上生产方式、产业结构、技术进步、制度因素等是很难进行量 化的，所以大
14、部分学者的研究思路是先选择较好量化的投入要素来解释产出，而 把不能为这些投入要素所解释的部分归结为S o l o w 剩余，利用其他因素来对S o l o w 剩余进行解释。在粮食生产中较好量化的投入要素主要有从事粮食生产的劳动力 人数、农业机械总动力、粮食播种面积、化肥施用量等5 。本文也采用这种方法 来研究粮食生产。另外，也有学者试图利用虚拟变量来解释制度因素对粮食产量 的影响6 ，我国的制度变迁是随时间推进的，本文采取加入时间变量的方法来反 映我国粮食生产的时间效应。 3 2 2 关于影响技术效率的变量的选择 效率方程中的解释变量当前没有定论，各学者都有自己的看法，本文参考乔 世君( 2
15、 0 0 4 ) 、范群芳等( 2 0 0 8 ) 等文章，选取了为多数人所接受的变量作为解释变 量。 5 这方面文献可参考范群芳等( 2 0 0 8 年) 、赵靖等( 2 0 0 7 年) 、乔世君( 2 0 0 4 年) 中国粮食生产技术效率的实 证研究等。 6 参见谢杰( 2 0 0 7 年)中国粮食生产影响因素研究 1 6 第4 章数据说明及描述性统计 第3 章已经说明了本文所要选择的变量，本章将对所选变量的样本数据的收 集、处理进行说明，并对这些变量的样本数据进行描述性统计分析。 4 1 数据说明 本文一共收集了1 9 7 8 2 0 0 7 年间我国3 0 个省、直辖市、自治区的数
16、据7 ，所 收集的数据字段分别有：我国各省的粮食产量及我国逐年的粮食总产量( 单位： 万吨) ，我国各省农林牧渔从业人员数( 单位：万人) 8 ，我国各省的农业机械总 动力( 年末值) ( 单位：万千瓦) ，我国各省粮食作物播种面积( 单位：千公顷) ， 我国各省化肥使用纯量( 单位：万吨) ，我国各省有效灌溉面积( 单位：千公顷) ， 我国各省成灾面积( 单位：千公顷) ，我国各省农村用电量( 单位：亿千瓦时) ， 我国各省农作物播种面积( 单位：千公顷) 。这些数据主要来自以下资料：中国 统计年鉴1 9 8 1 - 2 0 0 8 、中国农村统计年鉴1 9 8 5 - 2 0 0 8 、中国农业年鉴、中 经网统计数据库、中国农业统计资料汇编1 9 4 9 - 2 0 0 4 、新中国五十年统计资 料汇编( 1 9 4 9 - 1 9 9 9 ) 以及国家统计局网络数据库等。 4 2 数据的描述性统计分
