农地产权制度对农业经济增长的贡献

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5经济学动态62010年第8期

vandenBroeck(1977)以及Aigner,Lovell&Schmidt(1977)中,其后Battese&Corra(1977)发表了第三篇关于随机边界分析的学术论文。

Battese&Coelli(1992)提出了针对非平衡面板数据的随机边界生产函数。非平衡面板数据存在决策单元效应(即与各决策单元自身状况有关),同时假定其服从截断的正态随机变量分布,且允许随时间系统变化,突破了之前技术非效率不随时间变化而变化的假定。

Battese&Coelli(1995)之后又提出了将非效率项表示为厂商个体等特征的面板数据随机边界生产函数模型。利用这个模型假设非效率效应是随机的,并且服从已知分布,同时去掉了利润最大化一阶条件,因而可以估计技术进步和随时间变化的技术非效率。

2.模型的设定。本文在对农业经济增长的分解时,将分别使用Battese&Coelli(1992)的时间趋势模型和Battese&Coelli(1995)的带Z变量的时间趋势模型进行估计,最终通过检验比选出最佳模型用于对中国农业经济增长的分解。在研究过程中,所使用的生产函数为超越对数生产函数,即:

lnyit=B0+BLlnLit+BKlnKit+Btt+

+

BKK(lnKit)2+2

BLL(lnLit)22

TEC=dlnTE/dt=(TEt+1-TEt)/TEt=uiCexp[-C(t-T)]

(3)

TC=9lnf(xi,t,B)/9t=Bt+BLtlnLit+BKtlnKit+BtttLe=9lnf(xi,t,B)/9Lit=BL+BLLlnLit+BKLlnKit+BLtt

(5)

Ke=9lnf(xi,t,B)/9Kit=BK+BKLlnLit+BKKlnKit+BKtt

(6)(4)

其中,Le为劳动的弹性,Ke为土地的弹性。在得出技术效率变化、技术变化及各要素的弹性后,可得出各要素对农业经济增长的贡献。本文将使用FRONTIER4.1、SHAZAM软件对所建立的模型进行参数估计。

三、实证分析

1.数据来源。本文所采用的数据是全国31个省市区1952~2007年的第一产业总值、第一产业就业人数、农作物总播种面积以及第一产业生产总值指数(1952年=100),全部来源于国家统计局所编

制的5新中国五十五年统计资料汇编6以及2006~2008年中国统计年鉴。过去类似的研究往往由于数据的缺失,或只针对建国以来的某个特定时期进行研究,或是略去西藏、青海等统计资料缺失较为严重的省、市、自治区,因此基于上述数据的研究不足以充分而全面地反映全国农业发展情况。随着我国统计核算体系的完善与健全,有必要将建国以来全国各省、市、自治区的数据纳入研究范围,只有这样才能充分而全面地反映问题,从而揭示事实的真相。

表1 带Z变量的时间趋势模型随机边界生产函数参

数的极大似然估计结果

ttt2+BKLlnKitlnLit2

(2)

+BLttlnLit+BKttlnKit+Eit

其中,Eit=vit-uit,yit是第i个省区第t年的农业总产出,Lit是第i个省区第t年的劳动力投入,Kit是第i个省区第t年的土地投入,时间t用以测算技术进步和技术效率的变化。在回归方程中,不再假设希克斯技术中性,而是需要通过假设检验来确定。这里采用超越对数生产函数的原因在于:超越对数生产函数是任何形式生产函数的二阶台劳近似,具有良好的易估计性和包容性。

在使用带Z变量时间趋势的模型中,选取的影响农业经济技术效率的Z变量为:时间变量Year和要素规模变量Scale。其中第一个Z变量为时间变量Year,1952年取值1,1953年取值2,以此类推,2007年取值56,以此研究农业经济技术效率是否随时间变化而变化;第二个Z变量为要素规模变量Scale,它是土地与劳动的对数和,用以研究要素规模对农业经济技术效率的影响。

在得出估计参数后就可以分解出技术效率变化、技术变化以及各要素的弹性:

2.计量结果。我们首先使用时间趋势模型,利用1952~2007年中国31个省市区的农业投入产出数据,对随机边界生产函数的参数进行极大似然估计,但估计结果表明,所有系数在0.1的显著水平下并不显著。模型估计结果不理想,说明该模型不适用于描述中国的农业经济增长。然后,我们使用带Z变量的时间趋势模型进行分析,得出的随机边界生产函数参数的极大似然估计结果如表1所示。

在该模型中除了BKt外,所有系数在0.1的水平

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