教育投資對農(nóng)業(yè)效率影響的分析

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一、引言與文獻綜述

自上個世紀50年代Koopmans和Debreu首次提出技術(shù)效率的概念以來[1][2]，技術(shù)效率分析范式引起了西方學(xué)者廣泛的關(guān)注。Aigner[3]、Afriat和Meeusen從隨機前沿分析(SFA)的視角建立了技術(shù)效率分析范式[4][5]；另一方面，Charmes、Cooper和Rhodes則從數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）的視角建立了技術(shù)效率分析范式[6]。隨著技術(shù)效率分析范式的不斷完善，將技術(shù)效率測度方法應(yīng)用于農(nóng)業(yè)的西方文獻開始涌現(xiàn)。Farrell首次用實證方法測度了美國農(nóng)業(yè)的技術(shù)效率[7]；BattesseandColli應(yīng)用SFA方法測度了印度農(nóng)業(yè)的技術(shù)效率[8]；Mochebelele用技術(shù)效率分析范式測度了非洲不同農(nóng)場的技術(shù)效率水平，并且作了勞動力轉(zhuǎn)移對農(nóng)場技術(shù)效率影響的顯著性檢驗[9]；Eswaran和Kotwal使用其他發(fā)展中國家的經(jīng)驗數(shù)據(jù)，檢驗了眾多影響農(nóng)場技術(shù)效率的因素，如教育水平、營養(yǎng)狀況、流動性約束和農(nóng)場規(guī)模[10]；Wu應(yīng)用DEA方法測度了美國愛達華州不同農(nóng)場的技術(shù)效率水平[11]。

隨著西方農(nóng)業(yè)技術(shù)效率分析文獻的逐年增多，國內(nèi)學(xué)者開始借鑒國外的理論和方法研究我國農(nóng)業(yè)的技術(shù)效率。亢霞使用隨機前沿超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)，利用我國1992至2002年分省的數(shù)據(jù)，測度了小麥、玉米、大豆和稻米生產(chǎn)的技術(shù)效率[12]；張雪梅應(yīng)用西方的技術(shù)效率分析范式，對影響我國玉米生產(chǎn)的技術(shù)效率水平的三大因素顯著性進行了檢驗[13]；Liu用SFA方法測度了江蘇和四川兩省的農(nóng)業(yè)技術(shù)效率[14]。應(yīng)用DEA方法測度我國農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的文獻較之用SFA方法更為普遍[15][16][17]，但是DEA方法卻存在一個致命的缺陷，它忽略了隨機誤差對于農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的影響，由此造成可能存在的隨機誤差的影響混同在農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的估計中。而農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中隨機誤差的影響確實存在，如氣候條件的影響等。

本文試圖應(yīng)用SFA分析范式，使用超越對數(shù)前沿生產(chǎn)函數(shù)和2001-2008年我國30個省(直轄市)的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)，測度各省(直轄市)的農(nóng)業(yè)技術(shù)效率水平，并檢驗教育投資對農(nóng)業(yè)技術(shù)效率影響的顯著性。本文在測度農(nóng)業(yè)技術(shù)效率并估計外生變量對農(nóng)業(yè)技術(shù)效率影響的過程中，使用“一步估計法”，從而克服“兩步法悖論”[18]。

二、理論框架與模型的建立

根據(jù)Koopmans提出的技術(shù)有效性的概念，我們可以將農(nóng)業(yè)技術(shù)效率定義為在農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出既定的情況下，縮小投入的能力，或者在投入既定的情況下，擴大農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的能力。三、計量模型的設(shè)定和數(shù)據(jù)處理根據(jù)上文的討論，我們將中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)前沿設(shè)定為超越對數(shù)函數(shù)形式，其計量模型如下：it01it2it3it4itP=β+βM+βR+βD+βF5itit6itit7itit8itit9itit10itit+βMR+βMD+βMF+βRD+βRF+βDF22221112131415itititititit+βM+βR+βD+βF+βT+vu，（5）（5）式中除時間變量T外，其他變量均以自然對數(shù)形式表示，其中i=1，2，，30個省或直轄市（其中重慶并入四川計算）；t=1，2，，8，表示2001-2008年；P表示平均每公頃耕地的實際農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出（將每年的名義農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出，以2001年為基期，按農(nóng)業(yè)物價指數(shù)進行平減，求得每年的實際農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出，然后再除以耕地面積）；M表示平均每公頃耕地的農(nóng)業(yè)機械總動力；R表示平均每公頃耕地的農(nóng)業(yè)勞動力；D表示平均每公頃耕地的農(nóng)業(yè)用電量；F表示平均每公頃耕地的化肥施用量（本文將原始數(shù)據(jù)按每公頃耕地面積進行平均處理，可以降低多重共線性的干擾）；

itv表示農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的噪音誤差項，如機械的運行狀況、天氣變化等，itv服從2.(0,)viidNδ的分布；itu獨立于itv，表示農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的技術(shù)非效率項，itu服從2.(,)ituiidNmδ+的分布,其中it01itm=θ+θEDU，（6）θ為待估計參數(shù)，EDU是農(nóng)戶教育投資資本存量的變量，表示從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的勞動力平均受教育年限[20]，測度EDU的公式是：01234EDU=(H+5.5H+8.5H+11.5H+15.5H)/100，（7）其中0H表示平均100個農(nóng)業(yè)勞動力中文盲或半文盲人口數(shù)；1H、2H、3H和4H分別表示平均每百個農(nóng)業(yè)勞動力中小學(xué)文化程度的人口、初中文化程度人口、高中及中專文化程度人口、大專及大專以上文化程度人口。此處我們假定文盲或半文盲人口的平均受教育年限為1年；假定小學(xué)文化程度人口的平均受教育年限為5.5年(在上個世紀八十年代之前我國農(nóng)村小學(xué)實行的是五年制小學(xué)義務(wù)教育，自1986年我國頒布《中華人民共和國義務(wù)教育法》之后，農(nóng)村開始推行九年制義務(wù)教育，即小學(xué)學(xué)制為六年，由于原始數(shù)據(jù)沒有將這兩種接受不同學(xué)制的小學(xué)教育的勞動人口進行細分，此處簡化處理，假定小學(xué)文化程度的農(nóng)業(yè)勞動力平均受教育年限為5.5年)；假定初中文化程度的農(nóng)業(yè)勞動力平均受教育年限為8.5年；假定高中及中專文化程度的農(nóng)業(yè)勞動力平均受教育年限11.5年；假定大專及大專以上文化程度人口平均受教育年限15.5年(由于原始數(shù)據(jù)沒有將大專、本科生、碩士研究生和博士研究生文化程度的農(nóng)業(yè)勞動人口進行細分，此處同樣采取簡化處理)。

每百個農(nóng)業(yè)勞動力中各級文化程度人口數(shù)據(jù)來自于2002-2009年的《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》；各省(直轄市)的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出、農(nóng)業(yè)物價指數(shù)、農(nóng)業(yè)機械總動力、農(nóng)業(yè)勞動力人口、農(nóng)業(yè)用電量（根據(jù)農(nóng)村用電量按比例折算成農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用電量）、化肥施用量和耕地面積來自于2002-2009年的《中國統(tǒng)計年鑒》（對于西藏不全的數(shù)據(jù)，須使用到軟件Frontier4.1中非平衡縱列數(shù)據(jù)處理技術(shù)）。

四、模型的估計結(jié)果

本文采用極大似然估計法，使用隨機前沿計量軟件Frontier4.1，對模型（5）和（6）使用“一步估計法”。

五、結(jié)語

本文在應(yīng)用西方的技術(shù)效率分析范式時，選取超越對數(shù)生產(chǎn)模型，較之柯布-道格拉斯對數(shù)線性函數(shù)有更大的靈活性；單側(cè)似然比檢驗結(jié)果表明，組合誤差的設(shè)定較之傳統(tǒng)的單一誤差模型更為符合我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的實際情況；在測度農(nóng)業(yè)技術(shù)效率并估計外生變量對農(nóng)業(yè)技術(shù)效率影響的過程中，“一步估計法”較之傳統(tǒng)的“兩步估計法”（先單獨測度技術(shù)效率，然后將技術(shù)效率作為被解釋變量對外生變量做回歸）更優(yōu)，因為“一步估計法”拋棄了“兩步估計法”中一個關(guān)鍵的假定：假定技術(shù)非效率效應(yīng)（TechnicalInefficiencyEffects）在前后兩步估計中相互獨立。

由于數(shù)據(jù)的可獲得性問題，除教育投資之外，筆者沒有將其他的經(jīng)濟文化環(huán)境變量放入解釋技術(shù)效率的變量向量中，因而有所欠缺。上海和北京較低的農(nóng)業(yè)技術(shù)效率水平，表面上似乎只能當作異常值處理，但問題的背后卻凸顯了上海和北京的農(nóng)業(yè)耕地被非法占用現(xiàn)象的嚴重性。