中国农业劳动生产率省际间差异实证分析

1、研究领域：农业经济学中国农业劳动生产率省际间差异实证分析辛翔飞（中国农业科学院农业经济与发展研究所 北京 100081）摘要： 本文通过收敛检验的方法对中国农业劳动生产率的演变趋势进行实证分析，检验结果表明：中国农业劳动生产率省际间没有绝对收敛，只有条件收敛。通过借鉴Shorrocks（ 1982）的研究方法对中国农业劳动生产率省际间差距进行分解，分解结果表明：在农业劳动生产率地区差距的构成部分中， 生产要素的贡献占主要比重， 而同时农业全要素生产率也 是农业劳动生产率地区差距的重要组成部分。 生产要素中物质要素投入是拉大地区差距的主 要因素， 而农业全要素生产率也是造成地区差距的重要原因。土

2、地对农业劳动生产率省际间差距的扩大起了减缓作用，而农业全要素生产率反之起了加速作用。关键词： 中国农业劳动生产率 省际 差异 实证分析一、引言虽然随着中国整体经济的快速增长， 农业在国民经济中的比重呈逐步下降的趋势， 但是 作为国民经济的基础产业， 农业经济对中国经济的发展具有极为重要的意义。 在中国整体经 济地区差距逐步扩大的背景下（林毅夫和刘培林，2003；许召元和李善同， 2006；等），中国农业经济的地区差距也越来越大， 中国农业劳动生产率的地区差距也越来越受到学者们的 关注。 农业劳动生产率地区差距的扩大，不仅会导致农业发展地区差距的扩大，也会加深国民经济整体发展的区域不平衡。较早地

3、对中国农业劳动生产率地区差距问题进行实证研究的是田维明（1994），研究了农业劳动生产率及其两个主要构成因素 农业生产投入的集约度和投入利用的技术效率 在不同地区的相对水平和不同时期间的变动趋势，结论认为： 1981-1984 年中国不同地 区之间的农业劳动生产率水平存在着较大的差异，影响农业劳动生产率地区差异的主要因素 是农业投入的集约度，其次才是投入利用的技术效率。近几年， McErlean 和 Wu （2003）， 以及陈来和杨文举 （2005 ）对我国地区农业劳动生产率收敛情况进行了实证分析，但由于所 选用的数据和方法上的不同，二者的研究结论并非完全一致。陈来和杨文举（2005）对我国

4、1990-2002 年间的农业劳动生产率的趋同测试表明，农业劳动生产率不仅发生了显著的条件 趋同和显著的b趋同。而 McErlean和Wu （2003）的研究表明1985-1992年间我国农业劳 动生产率呈发散态势，从 1992年开始区域收敛。此外，辛翔飞和秦富（2007）通过计算不平等指数， 分析了中国农业劳动生产率地区内部和地区之间的差距程度，研究结论表明， 我国地区农业劳动劳动生产率地区差距在不断扩大，三大地区内部的差距对总体差距的贡献在减小，但地区间的差距在扩大。本文将首先通过收敛检验的方法对 1986-2005年中国农业劳动生产率的演变趋势进行 实证研究， 然后借鉴Shorrocks

5、 (1982)的研究方法对中国农业劳动生产率省际间差距进行 分解，分析中国农业劳动生产率省际间差异的影响因素。二、中国农业劳动生产率地区差异的现状和演变趋势中国农业劳动生产率地区差距有多大？中国农业劳动生产率差距的变动趋势如何？这是论文本部分拟回答的问题。本文首先对中国农业劳动生产率进行描述性统计分析，其次，为了能够更准确地把握中国农业劳动生产率地区差距的状况，本文将通过收敛检验的方法对中国农业劳动生产率的演变趋势进行实证分析。2.1中国农业劳动生产率的描述性统计分析运用相关数据，计算得到各地区农业劳动生产率的极值、标准差等统计指标，见表1，以此反映地区农业生产率水平差距的状况以及地区之间差距

6、变化的态势。结果表明，近20年来我国农业生产率水平有了显著提高，2005年省区农业劳动生产率均值相当于1986年的5倍；但同时，地区差距却在进一步扩大，衡量各年地区农业劳动生产率绝对差距的指标一一标准差总体上呈上升趋势；反映地区间相对差距变动最大幅度的统计指标极值差率(即：最大值/最小值)也从 1986年的5.05上升到2005年的12.25。表1： 1986-2005年地区农业劳动生产率的描述性统计分析年份最小值最大值均值标准差极值差率19861252.776326.492700.121350.955.0519871226.457182.592881.091484.075.861988119

7、0.858387.303051.501747.447.0419891190.058885.483070.851822.637.4719901160.799544.003294.412032.478.2219911272.2910797.123411.462289.388.4919921254.5312009.083700.952596.269.5719931290.4612047.623994.372682.639.3419941349.3013292.584400.133026.209.8519951386.4613931.404828.093234.0410.0519961433.9714

8、992.425209.773337.3810.4619971460.3314376.895193.363245.749.8419981458.8014024.905427.023297.989.6119991469.8114008.445542.283213.699.5320001586.6216154.955839.963554.6110.1820011610.0317820.326205.893902.3411.0720021667.7820982.846660.674356.8712.5820031828.1524806.727277.505063.2613.5720041924.602

9、5594.207839.425205.7413.3020052071.5225369.358305.935244.0212.252.2 c -收敛和绝对B -收敛d -收敛和绝对B -收敛都属于绝对收敛的概念。B-收敛是针对产出增量而言, C -收敛则是针对产出存量水平而言。标准差和变异系数是测度c-收敛的指标，其中标准差主要考虑某一时期各省份劳动生产率水平与平均水平之间差异的变化速度，而变异系数相对于标准差来讲，还同时考虑了劳动生产率平均水平的变化速度。图1是中国农业劳动生产率加权变异系数和农业劳动生产率对数标准差的趋势图，虽然二者所反映的中国农业劳动生产率的地区差距的程度存在一定的差异，但

10、是二者所反映的差距的变动趋势是一致的，即中国农业劳动生产率总体上呈现发散的趋势。0.60.50.40.30.20.15on04AW03nM02un21HW0 ocm99900996S959093S92S9OS990Q988970Q96890.03#数据来源：根据中国农村统计年鉴(历年)整理，1990年不变价格。图11986-2005年中国农业劳动生产率加权变异系数和对数(InLP )标准差下面以OLS回归的方法检验中国农业劳动生产率的绝对B-收敛。为了消除经济周期波动对数值的影响，估计面板数据时一般把整个样本时间段细分为几个较短的时间段，用每个时间段的平均值作为变量值。时间段的划分没有固定的标

11、准，如Islam (1995)等划分为5年一段，Rivera和Currais (2004)等划分为4年一段。考虑到不至于使划分后时间段过少， 本文将样本平均划分为 5个时间段，即每一时间段长度为 4年。具体是1986-1989,1990-1993， 1994-1997，1998-2001，2002-2005。lnLPit 变量值是相应时间段的平均值，i=1，2，3，30, t=1 , 2, 3，-, 5，例如lnLPi1和lnLPi5的取值分别是i省农业劳动生产率的对数值在1986-1989和2001-2005的平均值。仿照Mankiw， Romer andWeil (1992)的办法，检验农

12、业劳动生产率绝对B-收敛的回归方程可以写成：(1)(ln LP5 - ln LR)/ t= a + Bln LR + &16换算成每年的平均增长T =16，为两个时间段的中间相隔年数；用对数值的差除以速度。收敛速度入可以用3 = -(1- e- /t计算。(In LP5 - In LR)/16 = -0.0436 + 0.01251n LR (2)式(2)报告了式(1)的OLS回归结果，()内为t值，*表示在0.05的水平上显著。 此外，调整的R 2=0.111,入=-0.0008从回归系数的符号和显著性水平来看，中国各省(市、 区)农业劳动生产率水平总体上是显著发散的，说明省际农业劳

13、动生产率水平差距在逐渐拉大，发散速度为每年 0.08%。2.3条件3 -收敛检验条件收敛，本文采用面板数据的固定效应模型估计方法。检验条件收敛的回归方程 设定为农业劳动生产率的增长速度对上一年的农业劳动生产率水平对数的检验形式，即：d In LFt = ln LFt - ln LFt-1 = a + 3 In LFt-1 + & ,其中，t=1 , 2 , 3，5 , InPt分别对应五个时间段的平均值。收敛速度入用3 = - (1- e-计算。其中，t =4为每个时间段包含的年数。In LFt - In LR-1 =4.1815- 0.54171 n LR-1 ( 3)(-6.38)

14、*式(3)报告了使用面板数据固定效应模型对我国农业劳动生产率收敛的检验结果，()内为t值，*表示在0.01的水平上显著。此外，调整的R2=0.34 ,入=-0.1951在控制了截面和时间双向固定效应后，中国农业劳动生产率的回归系数在1%的显著性水平上通过检验，说明中国农业劳动生产率存在条件收敛。从收敛速度上看，省际农业劳动生产率的收敛速度年均达到了 19.51%。但是，即便农业劳动生产率呈现条件收敛趋势，也并不意味着绝对收 敛的存在，条件收敛只是各地区向自身的稳态收敛，农业劳动生产率省际间的差距不会因此而减弱。三、中国农业劳动生产率省际差异分解3.1分解方法构建农业生产函数是本文基于回归方程对

15、中国农业劳动生产率省际差距分解的基础。在已有的研究中，总量生产函数通常被假定为： Y(t) = A(t)F(L(t),K(t), N(t)。其中，劳动(L(t)、 资本(K(t)、自然资源(N(t)为t时期对总产出的要素投入， A(t)反映技术进步。Y(t)通常 使用产出的增加值，K(t)指固定资本存量。然而，在估计我国农业生产函数的模型中，较为1虽然方程中的R2较低，但是正如J.M.伍德里奇所强调的，一个显著低的R2值并不意味着OLS回归方程是没有用的，要意识到，把 R2作为评价计量经济分析成功与否的主要准则会带来许多麻烦。回归方程中的 R2过低是很正常的，在多元回归分子中更要一般性地讨论这

16、个问题。尽管R2较低，但OLS估计值仍可能成为每个解释变量在其他条件不变情况下对被解释变量的影响的可靠估计。一般来说，较低的R2表明，很难准确地预计被解释变量的个别结果。(计量经济学导论：现代观点，中国人民大学出版社，费剑平和林相森在已有的研究中，总量生产函数通常被假定为：Y(t) = A(t)F(L(t),K(t), N(t)。其中，劳动(L(t)八资本(K(t)、自然资源(N(t)为t时期对总产出的要素投入，A(t)反映技术进步。Y(t)通常使用产出的增加值，K(t)指固定资本存量。译，2003年版，pp.37 & pp.77)可靠的固定资产存量的数据是难以获取的，原因有如下几个方

17、面：1978年开始家庭联产承包责任制改革，相当一部分集体或政府所有的固定资产设施被闲置；存在投资行为不以市场价格反映的情况， 部分小农户的固定资产投资难以准确衡量，例如，农户可以通过自身的劳动投入和自制材料建立小型的灌溉设施。为了解决这一问题，本文假定固定资本存量是一不变的恒量，折旧部分由新的投资加以补充，在进行计量回归的过程中固定资产存量可暂时不予考虑，回归方程中因变量选用农业总产出，资本存量只考虑中间物质消耗。本文函数形式采用经典的Cobb-Douglas生产函数：Y = A(t)L”K %2N %3E %4。其中，Y为农业产出，A(t)表示技术水平，L为劳动投入，K为物质资本投入，N为土

18、地，E为教育。在总量函数两边同除以劳动力数量L,得到人均生产函数:Y-L8-L2K -LL -LB3?N?匚卩4 ? ? E , ? L ?3其中， 沪 匸。显然，只有当假定生产函数规模报酬不变，即3 = 1的时候，方程右i =1边的劳动力变量才不会存在。按照已有相关文献的通常做法，本文也假定中国农业生产函数具有不变规模报酬。在实际估计的模型中，Cobb-Douglas生产函数两边取对数表示为以下形式:2y =伍 + 俭k+ 伦n+ B4$(AEdu)+ 阳 + 伍t + & .(4)其中，y、k、n分别为劳均产出、劳均物质投入、劳均土地的对数形式。误差项&用来反映对产出的随机

19、扰动项，并假定是其他解释变量不相关。借鉴Shorrocks (1982)的方法，劳均产出对数(y)的方差可以被分解为:2 2d (y)=cov(y, k)+cov(y,酗) + COV(y,讹(AEdu) + cov(y, % + 伍t + 球)+ cov(y,£)22=血 cov(y, k)+ %3 cov(y,n) + % cov(y, ©(AEdu) + 伍 cov(y,t)+ 伍Cov(y,t )+ d ( e)其中，d2(y)是y的方差，cov(y,代表 y与其他变量的协方差。由于方程右边的解释变量与误差项不相关，y与e的协方差即等于 e的方差。因为y已经是对数形

20、式，那么d2(y)即是一个衡量不平等的指标对数方差( Cowell , 1995)。对数方差具有不受所用变量的单位影响的特点。根据 Shorrocks (1982)，方程右边的协方差项可以被认为是各解释变量 对差距的贡献。方程(4)和(5)是本文对中国农业劳动生产率地区差距进行分解，分析中国农业劳 动生产率地区差距的影响因素的基础。本文首先将对中国农业生产函数进行估计，然后根据方程b将中国农业劳动生产率的差距分解成各个生产要素的贡献。3.2数据说明农业产出(Y)采用农业总产值 1990年不变价格计算。劳动（L）采用农业劳动力就业人数。资本（K）采用中间物质消耗。为剔除物价因素的影响，同时考虑到

21、农业总产值和农业 物质费用投入价格增长的同比性，按农业总产值的价格指数对农业物质费用投入进行调整， 即：按当年价格计算的物质费用十（按当年价格计算的农业总产值我1990年不变价格计算的农业总产值）。土地（N ）采用主要农作物播种面积指标。教育（E）,借鉴彭国华（2005）的方法，把表示成平均受教育年限（ AEdu ）的函数 E=e"AEdu）, &AEdu）为分段性函数，教育年书 0-6年之间的系数为0.18, 6-12年为0.134 , 12年以上为0.151。劳动力平均受教育年限用劳动力受教育程度结构指标加权计算，赋值是：文盲半文盲0年，小学6年，初中9年，高中12年，中

22、专14年，大专以上16年。时间趋势变量（t）, t分别取值1-20。本文采用30个省的面板数据，时间段为 1986-2005年。1997年重庆从四川省划分出去 单设为直辖市，本文仍将四川和重庆作为一个省来考虑。1986年海南从广东省划分出去单独设省，所以根据数据的可得性，海南省和广东省的数据从1987年开始。数据来源为历年中国农村统计年鉴。表1列出了主要数据的统计特征。由于相应统计年鉴中没有报告1986-1987年分省农业劳动力受教育结构数据，只报告了全国的整体水平，而且，根据相关数据分析发现，在1986-1988年阶段我国农业劳动力整体受教育水平提高极为缓慢，平均受教育年限变化幅度非常小，所

23、以，本文利用全国农业劳动力平均受教育年限的增长率作为各省1986-1987年的增长率。表2农业生产函数主要变量的数据统计特征变量名称均值标准差最小值最大值观察值农业总产岀（亿元）*Y总体597.37611.889.923741.80N =598截面453.9933.931644.13n =30时序418.52-685.572695.05T-bar=19.93劳动力数量（万人）L总体1074.63917.4057.904333.00N =598截面924.1871.433802.64n =30时序116.42365.541643.21T-bar=19.93平均受教育年限（年）AEdu总体6.92

24、1.461.4610.23N =598截面1.272.319.09n =30时序0.765.179.12T-bar=19.93中间物质投入（亿元）*K总体156.57158.340.931421.40N =598截面125.725.45522.56n =30时序98.88-170.151055.41T-bar=19.93农作物播种面积（千公顷）N总体4834.453592.9532.5314330.00N =598截面3460.56212.3612795.30n =30时序1141.03-5681.246846.69T-bar=19.93*1990年不变价格3.3实证结果及讨论在上述概念框架下

25、，利用面板数据估计方法对农业生产函数进行估计，估计结果见表3。调整后的R2为0.96，说明方程对中国 1986-2005年的农业产出具有较好的解释能力。估计 系数的t值均达到大部分达到 5%的显著性水平。表3农业生产函数函数估计结果变量物质投入土地教育时间趋势kn机AEdu)tt2系数0.51380.26210.22560.00450.0008t值27.33*7.1*1.99*1.186.62*注：* , *分别表示在0.05和0.01的水平上显著。调整后的R2= 0.96年份地区差距物质投入土地教育其他19860.1980.115(58.11)0.035(17.75)0.009(4.35)0

26、.039(19.79)19870.2140.123(57.67)0.034(15.77)0.009(4.23)0.048(22.33)19880.2470.141(56.92)0.039(15.61)0.010(4.06)0.058(23.42)19890.2430.146(60.26)0.036(15.03)0.010(4.25)0.050(20.46)19900.2750.163(59.53)0.041(15.05)0.011(4.17)0.058(21.26)19910.3030.178(58.87)0.042(13.87)0.011(3.78)0.071(23.47)19920.326

27、0.198(60.88)0.045(13.79)0.012(3.74)0.070(21.59)19930.3220.195(60.53)0.043(13.27)0.012(3.77)0.072(22.43)19940.3520.214(60.92)0.043(12.27)0.014(3.93)0.080(22.87)19950.3640.218(59.91)0.042(11.54)0.015(4.09)0.089(24.45)19960.3540.209(59.00)0.042(11.86)0.014(4.06)0.089(25.08)19970.3370.199(58.95)0.038(11

28、.19)0.014(4.20)0.086(25.66)19980.3310.196(59.08)0.034(10.28)0.014(4.31)0.087(26.34)19990.3320.195(58.78)0.030(9.10)0.014(4.23)0.093(27.89)20000.3410.203(59.41)0.028(8.07)0.014(4.01)0.097(28.51)20010.3570.213(59.73)0.027(7.49)0.013(3.50)0.105(29.28)20020.3670.219(59.56)0.025(6.88)0.015(4.00)0.109(29.

29、55)20030.3850.247(64.12)0.026(6.82)0.015(3.92)0.097(25.14)20040.3750.223(59.47)0.027(7.15)0.015(3.96)0.110(29.42)20050.3680.218(59.22)0.028(7.48)0.015(4.17)0.107(29.14)差距变动86.42%52.28%-3.81%3.41%34.54%I-"- P 、贝献100.00%60.49%-4.41%3.95%39.97%注：（）内是各生产要素对不等的贡献份额。差距的变动可以表示成：基于方程（4）的估计结果，利用方程（5）介绍的

30、差距分解方法把中国农业劳动生产率 的差距分解成各个生产要素的贡献，分解结果见表4。表4生产要素对地区差距的贡献是生产要素i在t-1年对地区差距的贡献份额。从表4可以看出，近20年来中国农业劳动生产率差距变化比较明显，衡量地区差距的 对数方差指标从1986年的0.198上升到2005年的0.368,说明在此期间中国农业劳动生产 率地区差距在变大。1985-2006年，中国农业劳动生产率对数方差增长了86.42%，其中，物质投入的贡献份额是 60.49%，全要素生产率是 39.97%，教育是3.95%，土地是-4.41%。图2反映了中国农业劳动生产率差距及各生产要素对差距的贡献及相应的变化趋势。可

31、以看到，在农业劳动生产率地区差距的构成部分中，生产要素的贡献占主要比重。其中，物质要素投入的差距的贡献一直占主要份额，历年均在50%以上，物质要素投入是拉大地区差距的主要因素。其次，分别是土地和教育。而对于现有生产要素不能解释的部分，按照索 洛余值的定义，把这一部分称为全要素生产率的贡献，那么可以认为，中国农业全要素生产率在农业劳动生产率地区差距的构成中占较大比重，2005年接近30%，也是农业劳动生产率地区差距的重要组成部分。1.00.90.80.70.60.50.40.30.20.15on02un01AH0O0n099n98yn96yn95yn94yn93yn92yn9O9n9900090

32、0000970009600090.0数据来源：本文分解结果。图1 中国农业劳动生产率差距及各生产要素对差距的贡献从各生产要素对地区差距的贡献份额的变化趋势来看，物质要素投入和教育的贡献变化不大。土地的贡献由 1986年的17.75%下降到2005年的7.48%，说明，土地对农业劳动生 产率省际间差距的扩大起到了减缓的作用。而农业全要素生产率的贡献由1986年的19.79%上升到2005年的29.14% ,说明农业全要素生产率对农业劳动生产率省际间差距的扩大起到 了加速的作用，农业全要素生产率省际间差距的增长速度明显高于农业劳动生产率省际间差 距的增长速度。此外，虽然物质投入的贡献份额变化不大，

33、但由于其占主要比重，因此增加 物质投入和提高农业全要素生产率应该是提高落后地区农业劳动生产率、缩小农业劳动生产率地区差距的重要途径。9四、结论本文通过收敛检验的方法对中国农业劳动生产率的演变趋势进行实证分析,检验结果表明：中国农业劳动生产率省际间没有绝对收敛，只有条件收敛。通过借鉴Shorrocks （1982）的研究方法对中国农业劳动生产率省际间差距进行分解， 分解结果表明： 在农业劳动生产率 地区差距的构成部分中， 生产要素的贡献占主要比重， 而同时农业全要素生产率也是农业劳 动生产率地区差距的重要组成部分。 生产要素中物质要素投入物质要素投入是拉大地区差距 的主要因素， 而农业全要素生产

34、率也是造成地区差距的重要原因。 土地对农业劳动生产率省 际间差距的扩大起到了减缓的作用， 而农业全要素生产率反之起到了加速的作用。 增加物质 投入和提高农业全要素生产率应该是提高落后地区农业劳动生产率、 缩小农业劳动生产率地 区差距的重要途径。 同时， 对造成农业全要素生产率地区差距的原因分析也本文继续研究的 方向。参考文献：1 Cowell, Frank (1995), Measuring Inequality, Second Edition, London/New York: Prentice Hall/Harvester Wheatsheaf.2 Islam, N. (1995), Gr

35、owth Empirics: A Panel Data Approach, Quarterly Journal of Economics, Vol.110 (4), pp. 1127-1170.3 Mankiw, G., D. Romer, and D. Weil (1992), A Contribution to the Empirics of Economic Growth, Quarterly Journal of Economics, Vol.107 (2), pp. 407-438.4 Rivera, B. and L. Currais (2004), Public Health Capital and Productivity in the Spanish Regions: A Dynamic Pa