农地产权制度对农业经济增长的贡献

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1、农地产权制度对农业经济增长的贡献—、弓I言在SoloizuJohnM.PageJr.(1982)的分解方法对农业经济增长进行分解解其具体分解方法如下：其中，/为总产出的增长率，f(Xi,t；P)为生产函数，P为待估参数，xi为非负的要素投入，i=(1，2…，n),t为表示技术进步的时间，y为总产出，xfi为投入要素的增长率，TEC为技术效率变化的贡献，TC为技术变化的贡献。由于效率损失的存在，经济不可能都恰好以边界生产函数进行生产，因此技术效率就反映了在既定生产技术水平下，实际产出对其生产边界的接近程度。由此可见，技术效率反映了在要素投入和技术水平既定的前提下，实际产出水平与潜在产

2、出水平之间的差距，而这种差距正是由各种非效率行为所造成的。而引起非效率的行为正是由不同的制度安排所造成的，因此制度也是一种生产力，不同制度安排下的效率是不一样的。同样的投入，同样的技术，但由于制度的不同，产出可能会有很大的差异。就农业经济而言，导致农业经济非效率行为的最重要、最核心的因素就是农地产权制度。不同的农地产权制度安排会有不同的技术效率，最终导致了不同的农业产出。因此在农业经济增长中，扣除土地、劳动和技术的贡献之后就是农地产权制度对农业经济增长的贡献。由此可见，在农业经济增长中，技术效率的变化反映了农地产权制度对于农业经济增长的贡献，因此可以通过测量技术效率变化对农业经济增

3、长的贡献，达到测量农地产权制度对农业经济增长贡献的目的。而随机边界分析为分解农业经济增长源泉、研究各要素贡献提供了一个很好的工具。本文将利用这一工具对农业经济增长源泉进行分解解从而定量地计算农地产权制度对于农业经济增长的贡献。二、随机边界生产函数计量模型1.随机边界分析。随机边界分析（StochasticFrontierAnalysisSFA)最早出现在MeeusenandenBroeck(1977)以及Aigner，LoveilSchmidt(1977)中，其后BatteseCorra(1977)发表了第三篇关于随机边界分析的学术论文。BatteseCoelli(1992)提出了

4、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。BatteseCoelli(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BatteseCoelli(1992)的时间趋势模型和BatteseCoelli(1

5、995)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：中，e-t=vit—uit,yit是第i个省区第t年的农业总产出，Li是第i个省区第t年的劳动力投入，Kt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Y

6、ear和要素规模变量Scale。其中第一个Z变量为时间变量Year1952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：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。本文所采用的数据是全

7、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)，全部于国家统计局所编制的《新中国五十五年统计资料汇编》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