人力資本對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的影響分析 純技術(shù)效率

1、人力資本對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的影響 分析純技術(shù)效率 論文導(dǎo)讀:：本文應(yīng)用DEA分析方法，使用2001-2008年我國30 個(gè)省(直轄市)的農(nóng)業(yè)面板數(shù)據(jù)測度我國農(nóng)業(yè)TFP增長，同時(shí)考查了人 力資木存量的差異對各省份農(nóng)業(yè)TFP及其構(gòu)成的影響，并對影響的顯 箸性進(jìn)行了假設(shè)檢驗(yàn)。不考慮各省份之間農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力人力資本的差異 會(huì)導(dǎo)致低估規(guī)模效率、技術(shù)效率以及純技術(shù)效率的改善對農(nóng)業(yè)TFP增 長的貢獻(xiàn)，同時(shí)也會(huì)高估技術(shù)進(jìn)步對農(nóng)業(yè)TFP增長的貢獻(xiàn)。論文關(guān)鍵 詞：規(guī)模效率，技術(shù)效率，純技術(shù)效率 一、引言與文獻(xiàn)綜述 傳統(tǒng)的關(guān)于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率(TFP)的研究主要采取的是Solow (1957) 余值法，即從農(nóng)產(chǎn)出增

2、長中扣除資木和勞動(dòng)對產(chǎn)出增長的貢獻(xiàn)，從而 得到全要素生產(chǎn)率1。但這種方法卻存在三個(gè)方面的缺陷：一是沒有 考慮到技術(shù)無效率(Technicellnefficiency)的情形；二是設(shè)定了農(nóng)業(yè) 生產(chǎn)的具體函數(shù)形式;三是Solow余值法不能將TFP增長進(jìn)一步細(xì)化, 從而使得TFP成了一個(gè)龐雜的概念。 受 Debreu(1951)和 Koopmans(1951)啟發(fā)3, Farrell(1957)首次將農(nóng) 業(yè)生產(chǎn)效率分解為技術(shù)效率和配置效率兩部分純技術(shù)效率, Boles(1966) 5, Bressler(1966) 6, Seitz(1966)和 Sitorus(1966)將 Farrell 的現(xiàn)代

3、線性規(guī)劃方法應(yīng)用到農(nóng)業(yè)增長研究中8b最終啟發(fā)了以 Charmest Cooper和Rhodes(1978)為代表人物的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA) 的研究9。運(yùn)用DEA方法測量農(nóng)業(yè)TFP增長較之隨機(jī)前沿分析(SFA) 方法有兩方而的優(yōu)點(diǎn)：其一是不需要設(shè)定具體的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)；其二 是無需設(shè)定技術(shù)無效率項(xiàng)（Aigner, 1968）的分布函數(shù)10論文格式范文。 本文采用DEA方法，使用2001-2008年我國30個(gè)省（直轄市）的農(nóng)業(yè)而 板數(shù)據(jù)測度我國農(nóng)業(yè)TFP增長，同時(shí)考慮不同省份之間勞動(dòng)力異質(zhì)的 情形，筆者考查了人力資本存量的差異對各省份農(nóng)業(yè)TFP及其構(gòu)成的 影響，并對影響的顯著性進(jìn)行了假設(shè)檢驗(yàn)。 二

4、、理論框架與模型的建立 我們選用Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)法（Fere et ah 1994）來度量我國農(nóng)業(yè) TFP增長llo令X表示投入向量純技術(shù)效率，Y表示產(chǎn)出向量（可 以是單一產(chǎn)出，也可以是多元產(chǎn)出），則產(chǎn)出導(dǎo)向型Malmquist生產(chǎn) 率變化指數(shù)(Productivity Change Index)可表示為: (1) 其中 線性規(guī)劃（2）式中的距離函數(shù)和（3）式中的距離函數(shù)分別表示第t 期和第 t+1 期的技術(shù)效率 TE(Technical Efficiency),由 Farrell(1957)對 TE 的定義可知即線性規(guī)劃（2）和（3）式中；對于線性規(guī)劃（4）式 純技術(shù)效率，當(dāng)技術(shù)

5、進(jìn)步時(shí)（生產(chǎn)前沿而向外移動(dòng)），可能成立；同 理，對于線性規(guī)劃（5）式，當(dāng)技術(shù)退步時(shí)，可能成立。如果Melmquist 指數(shù)大于2,則表示第t+1期農(nóng)業(yè)生產(chǎn)較之第t期TFP增長，反之則 TFP增長為負(fù)值。 為了更詳細(xì)分析農(nóng)業(yè)TFP增長的原因，我們將Malmquist指數(shù)進(jìn)行分 解，得 其中TP表示技術(shù)進(jìn)步,TC表示技術(shù)效率變化純技術(shù)效率，根據(jù)Banker Charnes 和 Cooper(1984)提出的 VRS 模型(Variable Returns to ScaleModel） 12,我們將TC分解為純技術(shù)效率變化（PTC）和規(guī)模效率 變化（SC）,則Malmquist指數(shù)可進(jìn)一步分解為 (

6、6) （6）式表明農(nóng)業(yè)TFP增長來源于三個(gè)方而：純技術(shù)效率變化，規(guī)模 效率變化和技術(shù)進(jìn)步。在其他條件不變時(shí)，當(dāng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)向前沿而 （Frontier）靠近時(shí)，會(huì)有利于TFP增長；產(chǎn)出彈性份額比其成本份額大 的生產(chǎn)要素投入的增加也會(huì)帶來TFP的增長。市（6）式可知Malmquist 生產(chǎn)率指數(shù)法比Solow余值法測度的TFP更有利于解釋農(nóng)業(yè)增長的源 此外，值得注意的是本文中所討論的TP是狹義技術(shù)進(jìn)步，而非內(nèi)生 增長理論（Romer, 1990）中的廣義技術(shù)進(jìn)步23論文格式范文。 三、數(shù)據(jù)處理 本文選取2001-2008年我國30個(gè)省（直轄市）的農(nóng)業(yè)面板數(shù)據(jù)（其中重 慶并入四川計(jì)算）純技術(shù)效率，7種

7、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入要素分別是：農(nóng)業(yè) 機(jī)械總動(dòng)力、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力人口.農(nóng)業(yè)用電量、化肥施用量、耕地面積. 有效灌溉而積和人力資本存量。各個(gè)省份的農(nóng)業(yè)實(shí)際總產(chǎn)出計(jì)算方法 是，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(jià)指數(shù)進(jìn) 行平減求得實(shí)際產(chǎn)出。 對于農(nóng)業(yè)人力資木存量的度量大致有三種方法：經(jīng)費(fèi)投入法、產(chǎn)出法 和平均教育年限法（舒爾茨，1988） 14O本文采用教育年限法，用 H表示人力資木存量，即從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的勞動(dòng)力平均受教育年限，測 度H的公式（劉純陽,2005）是： 其中表示平均100個(gè)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力中文盲或半文盲人口數(shù)；.、和分別表 示平均每百個(gè)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力中小學(xué)文化程度的人口、初中文化程度人口、

8、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(gè)世紀(jì)八十年代之前我國農(nóng)村 小學(xué)實(shí)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(dòng)人口進(jìn)行細(xì)分純技術(shù)效率，此處簡化處理，假定小學(xué)文化程度的農(nóng) 業(yè)勞動(dòng)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(dòng)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(dòng)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(dòng)人口進(jìn)行細(xì)分，此處同樣采取簡化處 理）。 侮百個(gè)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力中各級文化程度人口數(shù)據(jù)來自丁 2002-2009年的