中国农业生产函数的模型与分析

中国农业生产率测算及实证研究中国农业生产率一直是国家发展的重要指标之一，在追求农业现代化的过程中，必须不断提高农业生产率，从而实现粮食安全和农民增收。

本文旨在对中国农业生产率进行测算及实证研究，探究其发展趋势和影响因素，为提高我国农业生产率提供理论和实践支持。

一、中国农业生产率概述中国是一个农业大国，农业生产一直是国民经济的支柱之一。

随着经济的快速发展和农业现代化的推进，中国农业生产率也在不断提高。

农业生产率是指单位面积或单位劳动力投入下的产量，是衡量农业生产效率和发展水平的重要指标。

二、中国农业生产率测算方法1.总产值法总产值法是通过测算农业总产值与投入资源之比来评价农业生产率的方法。

通过统计数据和调查问卷，可以计算出不同地区和农场的农业生产率水平，从而了解农业生产的效益和贡献。

2.边际产量法边际产量法是通过测算单位投入资源所能增加的产量来评价农业生产率的方法。

通过建立生产函数和边际分析模型，可以分析不同农业生产要素的效率和配置，进而提高农业生产率。

3.全要素生产率法全要素生产率法是综合考虑各种生产要素的贡献来评价农业生产率的方法。

通过建立生产要素的投入产出关系，可以计算出全要素生产率的水平，并找出影响生产率提高的关键因素。

三、中国农业生产率实证研究1.农业技术进步对生产率的影响农业技术是提高农业生产率的关键因素之一，通过引入先进技术和设备，可以提高农作物的产量和质量。

实证研究表明，农业技术进步对农业生产率的提高有着显著的正向影响，是实现农业现代化的重要保障。

2.农业人力素质对生产率的影响农业人力素质是影响农业生产率的另一个重要因素，通过提高农民的教育水平和培训技能，可以提高农业生产的效率和质量。

实证研究表明，农业人力素质的提高对农业生产率的提升具有重要的作用，可以促进农民的增收和农业的可持续发展。

3.农业对生产率的影响农业是推动农业生产率提高的基础，通过制定和实施相关措施，可以促进农业生产的发展和优化。

我国农业经济增长影响因素分析摘要：农业经济高效、可持续的发展是促进我国经济增长重要途径。

本文通过1990年至2008年的农业领域的相关的数据，利用柯布-道格拉斯生产函数，分析我国农业中资本投入、劳动力及土地等因素的影响大小。

通过回归结果发现我国农业经济增长中的问题并提出一些解决方法，以供借鉴。

关键词：农业经济增长；柯布-道格拉斯生产函数我国是一个农业大国，农业养育着中国13亿人口。

有史以来，农业便被认为是安天下、稳民心的战略产业。

人们越来越关注农业的发展。

1956年农业哺育工业，进行大跃进、农村农民公社化运动；1978年我国农业以市场为导向的农村改革，突破了传统体制束缚，使得农业的发展也上了一个新的台阶；2001年中国加入wto，中国农业开始面向世界，农业的对外开放和国际贸易正式拉开了帷幕。

马上面临的中国”十二五”规划中，新农村建设和改革的工作势在必行，给无数的农民带来了可喜的成果。

在科技是第一生产力的今天，只有弄清楚农业经济增长的真正源泉，大力发展、努力协调农业增长的影响因素，确保粮、棉、油、肉、蛋、奶等农产品的充足和安全的供应，才能使我国的经济整体上进一步的发展，趋近于世界领先水平。

在经济日益发展的今天，农业经济也有了巨大的增长。

一、经济原理分析根据柯布-道格拉斯生产函数理论，产出的增长主要取决于资本和劳动力的投入，以及技术的进步。

其原型为y=ak?%zl ?%[，其中a为一定技术条件下的参数，?%z、?%[表示资本投入和劳动力投入的产出弹性，也表现了对产出的贡献率。

最早的柯布-道格拉斯生产函数认为生产规模报酬不变，即?%z+?%[=1，这表示没有技术进步的显著影响。

但是随着经济发展技术进步，生产规模报酬一般都会变化。

对于n个要素的投入，相应的柯布-道格拉斯生产函数变为多个要素的指数形式相乘。

本文中，我们为了研究因素对农业经济增长影响程度，选取了农业从业人口数，农业总耕地面积数，农业机械总动力。

2010.6中国区域农业生产要素的投入产出弹性测算*——基于空间计量经济模型的实证吴玉鸣内容提要：本文基于扩展了的新古典增长模型，运用空间计量经济学模型分析了中国省域农业生产的空间分布模式和空间依赖性，测算了农业生产要素的投入产出弹性及规模报酬情况。

得到的结论有：中国省域农业产出存在明显的空间依赖性，空间分布表现为局域集聚的特征；劳动投入对农业产出的弹性为0.50，资本投入对农业产出的弹性为0.43，而土地的贡献不显著，劳动和资本是中国省域农业产出最为主要的决定因素，农业生产要素投入处于规模报酬递减阶段。

研究区域农业产出行为不应忽视空间效应，在制定农业政策时，需要考虑邻近省域之间的农业生产互动，引导各个区域合理地投入农业生产要素，提高要素的空间配置效率，促进区域农业综合生产能力的提高。

关键词：区域农业产出弹性空间计量经济模型一、引言改革开放以来，中国微观经济主体的生产效率和宏观经济的运行效率有了大幅度提高，农村家庭联产承包责任制的实行，极大地解放了农村生产力，调动了农民的生产积极性；农产品市场经济体系的建立，对调节各个区域的农产品供求及资源配置发挥了重要作用；农业基本建设的迅速发展，极大地改善了农业生产条件，提高了农业生产效率，促进了农业生产的全面发展。

而农业综合生产能力的提高主要决定于农业生产要素投入量的增长和农业要素生产率的提高。

因此，通过提高农业生产要素投入的贡献，实现农业产出的持续稳定增长，对中国整体经济的持续健康发展非常关键。

在中国农业持续增长的过程中，劳动、资本、土地等生产要素的投入对农业产出的贡献如何？农业生产要素投入处于规模报酬递增还是递减阶段？就这些问题展开定量研究，对实现中国农业的持续发展意义重大。

本文主要运用空间计量经济学模型，对中国农业生产要素的贡献进行实证研究。

本研究的特点主要表现在两个方面：①鉴于中国农业市场体系日趋完善，农业生产要素的空间流动性较大，农业产出的跨区域流动明显，本文利用空间计量经济（spatial econometrics）模型，充分考虑了农业生产的空间效应（spatial effects），对中国31个省域的农业生产要素产出弹性进行测算。

资产投 资 ， Ｐ为耕 地 ， ｓ为制度变化 ， Ｈ为人力资本 ， Ｔ为技术 进步 ， Ｒ为农业结 构调整 ， Ｇ为农业 投人 ， ～ ａ ａ１ ８为各要素
的产 出弹 性 ， 即各 要 素对 农 业 增 长 的 贡献 率 。 也 对 （ ） 两边 取 自然 对 数 得 到 回归 模 型 ： １式
一
、
引 言
二 、 于 时 间序 列数据 和截 面数 据 的实证 分 析 基
柯布一道格拉斯生产 数 的一般形式为 ： ＝ Ｌ Ｋ ＱＡ
式 中 Ｑ 代 表 产 出 ， 为技 术 进 步 系 数 ， 、 分 别 为 劳 动 Ａ １Ｋ 力 和 资本 投 入 ， 为 参 数 ， ａ 中 ０ ａ＜ １ ａ 分 别 表 示 劳 动 ＜ ， 力 和 资 本 在 生 产 过 程 巾 的相 酣 雨 要 ， ， 即增 长 贡献 率 。 本 文 把 中 国 农 业 生 产 函数 定 为 一 个 不 受 约 束 的 拓 展 的 ｃ Ｄ生 产 函 数拓 展 形 式 ，把 影 响 农 业 增 长 的 因 素 基 本 估 计 — 设 计 为 劳 动力 投 入 、 有 耕 地 面 积 、 术 进 步 、 本 投 入 ， 实 技 资 人
ｌ Ｙ＝ ｎ ｎ ｌＡ＋ａ ｌｎ ＋ａ２ ｎ ｌ Ｌ Ｉ Ｋ＋ａ３ ｎ ＋ａ４ Ｎ ＋ａ５ ｎ ＋ａ ６ｎ １Ｐ ＩＳ １ｉ ｌ １Ｔ
量实证分析 ｒ 基本上侧重 于时间序列数据 的分 析 ， 遍忽视 普 截面数据 的分析 ， 更没有把时 间序 列数据和截面数据 结合起
来 考 虑 。 一 般 而 言 ， 进 农 业 经 济 增 长 的 现 阶 段 冈素 和 历 史 促
因素有可能是 不一致 的。时间序列数据 的分析帮助我们 了解 长期 以来 促进农业 增长 的ｒ 素 ， 大 Ｉ 而截 面数据 的分析 ， 则更 能

维普资讯
２ ０ 年第 １ 期 ０８ ０ 总第 ２ ９期
经济研究导刊
ＥＣ ０Ｎ０ＭＩ ＲＥ Ｅ Ｃ Ｓ ＡＲＣ ＧＵＩ Ｈ ＤＥ
Ｎｏ １ ２ ．０， ００８
Ｓ ｒ ｌＮ ．９ ｅ ｉ ｏ２ ａ
基 于 Ｃ Ｄ生产 函数 的中国农 民工 — 对经济贡献 的实证 分析
外 的经济活动是不太可能 的。 第二阶段为 １ ７－ １９ ９ ８ ９ ５年 ， 改
革开放 后由于我 国 业化进程加快 以及 对“ 市场” 的肯定， 我 国农村剩余 劳动力 向城市第二三产业转 移的速度 也在加快 。
第 阶段 ， 随着 ２ Ｏ世纪 ９ Ｏ年代 中期以后改革 的深入 、 限制
刘 博 雅
（ 安徽财经 大学 金融学院 ， 安徽 合肥 ２０ ６ ） ３ ０ １
摘 要： 选取 中国农 民工为研 究对象， 阐述 了中国农村剩余 劳动 力转移 的概 况， 并基 于 ｃ Ｄ生产 函数的基本理 —
论， 运用最小二乘法（ Ｌ ）定量测算 了农民工对于经济增长的贡献。 ＯＳ， 结果表明 ，９ ５ ２０ １９ － ０ ５年 中国农 民工对经济 的 贡献 占第二三产业产值的 ５ ９ ８ ２ 农 民工对 于第二三产业的经济发展 贡献较 大。 ． ％一 ． ％， ５ ７ 对切 实维护农村剩余劳动 力 的合法权 益， 不断促进 中国经济稳步增长提 出了政 策建议 。
正。这些假设 主要有 ： １技术进步是中性 的 ；２ 技术进步独 （） （）
立于要素投入 量的变化 ；３ 要素 替代弹性 为 １ 即要 素之间 （） ， 存在着不变的且始终等于 １的替代 弹性 ；４ （ ）具 有一 次齐次
性， 即不变规模报酬。在利用时序资料对 Ｃ Ｄ生产 函数进行 — 估ｆ Ｈ ｌ ￣，由于 劳动力与资金 的高度相 关容 易产生多 重共线 －

前沿理论中国市场2020年第35期（总第1062期)中国区域农业绿色全要素生产率差异测度—基于SBM- ML指数模型崔静，马鹏(江苏大学，江苏镇江212013)[摘要]农业绿色全要素生产率（Green Total Factor Productivity,GTFP)的提升是农业乃至我国经济发展增效的关键。

文章运用SB M-M L指数模型，在规模报酬可变的条件下对各个地区的农业GTFP进行了测算。

在此基础上，进一步探究我 国农业7T FP的时间、度。

研究发现：一是我国农业7TFP在研究年份总体呈上升 ，但在2010—2011年全国农业7T F P出现了下降，也存在 业经济发展与环境不协调的情况；二是我国农业7TFP存在区域差异性，增长率按中东西部依次递减。

[关键词]绿色农业；7T F P区域差异；SBM- M L指数模型[DOI]10.13939/ki.zgsc.2020. 35.0061引言来，我国经济实现了迅速增长，但与此 ，随着城市化的发展，传统的生产发展模式严 了我国经济的持续发展，人消排放为 的工业生产模式在维持我国经济的稳定发展中发挥了重要作用，但是这 种经济发展模式 的消 了严重的环境污[1]。

和境问题为制约中国可持续发展的重要因素。

党的 提出，中国经济已经从高速增长 转变为高质量发展 ，在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期。

在新 ，促进经济发展质量变 革、效率改革、动力变革，提高全要素生产率（Total Factor Productivity，TFP)是实现经济高质量发展的关键。

中国作 为传统的农业大国，农业在国民经济 了基础性的地位，但是在农业发展的过程中，化、&等生产资放 来的环境 问题越来越严重，起了和国家的 ，国家明确指出在坚持“质量兴农、兴农”的前提下提高T FP水平。

随着中国经济的高质 量发展和 发展理念的实施，农业 要素（GTFP)生产率已成为未来经济增长的主导力量，的竞争将变为GTFP之间的竞争，经济发展 更多 现在7T FP的增长 [2]。

农产品产量影响因素分析和模型检验2019-08-09摘要：⽂章运⽤计量经济学的⽅法分析影响农产品产量（这⾥主要是种植业）的影响因素，即通过对农作物总播种⾯积、受灾⾯积、农⽤化肥施⽤量、乡村⼈⼝、有效灌溉⾯积、农产品⽣产价格指数、农业⽣产资料指数、农业机械总动⼒、乡村从业⼈员的实证分析，运⽤经济学原理，引⼊计量经济学模型，得出从改⾰开放到2011年我国农产品产量的影响因素，并作出分析，提出建议。

关键词：农产品（种植业）总产量影响因素实证分析1、问题的提出1978年，我国的改⾰开放从农业开始，以家庭联产承包责任制拉开了改⾰的序幕。

农业在我国经济中有着举⾜轻重的地位，只有在农业的基础上才有⼯业的发展，只有在农业和⼯业发展的基础上，才有第三产业的繁荣兴盛。

可见，农业是“母亲产业”，是国民经济的基础。

改⾰开放以来，国家⼤⼒出台政策⽀持农村的改⾰――从家庭联产承包责任制到调整农村的产业结构和流通体制，然后到农村市场经济的改⾰，然后到取消农业税，在各个阶段都取得了良好的效果，农业总产值⼀直持续增加。

其中种植业作为农业的基础和农业最重要的⼀个组成部分，并且包含着⼈民群众最重要的⽣产资料――粮⾷，所以对影响种植业农产品产量的因素分析是⼗分有必要和有意义的。

本⽂将通过计量经济学的⽅法对改⾰开放以来影响农产品产量的因素进⾏分析，来揭⽰我国农业中种植业现存的⼀些问题，⼒求针对问题，找到解决的办法。

2、理论综述中国是农业⼤国，⾃古以来，⽆论阶级关系如何变化，农民始终是我国的主要⽣产动⼒，农业始终是我国国民经济的基础，其总产值直接影响到我国粮⾷安全。

学术界历来⼗分重视对三农问题的研究，并取得了⼀定的成果。

如：林毅夫（1994）、黄少安（2005）等，从制度经济学⾓度研究了我国农业问题，认为农村的经济体制改⾰对我国农业总⽀出的增加起到了⾄关重要的作⽤。

郝利等运⽤柯布道格拉斯⽣产函数，建⽴了农业科技进步贡献率测算模型，对北京市1990-2007年农业科技进步贡献率进⾏测算，得出的结论是1999-2007年北京科技农业贡献率为78.32%。

表 4.3.3 中国粮食生产与相关投入资料
农业化肥施 粮食播种面 受灾面积 农业机械总
用量 X 1
（万公斤）
积X 2
（千公顷）
X3
（公顷）
动力X 4
（万千瓦）
1659.8
114047 16209.3
18022
1739.8
112884 15264.0
19497
1775.8
108845 22705.3
20913
Yˆ 28259.19 2.240X5
(-1.04) (2.66) R2=0.3064 F=7.07 DW=0.36
• 可见，应选第1个式子为初始的回归模型。
4、逐步回归
将其他解释变量分别导入上述初始回归模型，寻 找最佳回归方程。
C
X1 X2 X3
X4
X5
R2
DW
Y=f(X1)
30868 4.23
0.8852 1.56
t值
25.58 11.49
Y=f(X1,X2)
-43871 4.65 0.67
0.9558 2.01
t值
-3.02 18.47 5.16
Y=f(X1,X2,X3)
-11978 5.26 0.41 -0.19
0.9752 1.53
t值
0.85
19.6 3.35 -3.57
Y=f(X1,X2,X3,X4) -13056 6.17 0.42 -0.17 -0.09
1930.6
110933 23656.0
22950
1999.3
111268 20392.7
24836
2141.5
110123 23944.7

Std. Error 0.210287 3.696458
t-Statistic 1.277964 -1.912320
Prob. 0.2236 0.0781 -1.518653 0.352556 2.881662 2.976069 2.880656
Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter.
表 1. 年份 指标 技术贡献率
工业企业技术进步对产出增长的贡献率（%）
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
36.91
17.19
22.57
22.64
12.62
10.71 10.85 10.97
9.50
11.21
52.32
图 1.
技术贡献率和产出增长率
Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter.
因此选取模型 2. 故 1998-2009 年间，中国规模以上工业企业的生产函数为：
Y e0.020t K 0.85 L0.15
农业的增长 不符合规模报酬不变的假定，为此，重新修正回归模型如 下：
1． 带截距项的
ln Y ln A0 t ln K ln L t ln Y t ln K ln L t ln Y ln A0 ln K ln L t

结果与讨论
通过实证分析，得出以下结论：
1、全要素生产率（TFP）在过去几十年中呈现出增长趋势，但近年来增长速 度有所减缓。这可能是由于资源环境压力增大和经济结构调整等因素的影响。
2、资本、劳动力和土地等投入要素对农业产值的贡献较大。其中，资本的 贡献率最高，其次是劳动力，土地的贡献率最低。这表明在农业生产中，资本的 投入对农业产值增加的作用最为显著。
3、配置效率总体上呈现出波动下降的趋势。这可能是由于农业生产中资源 配置不够优化，导致资源配置效率下降。另外，农业政策的调整也会对配置效率 产生影响。例如，近年来国家对农业的支持力度不断加大，可能促进了农业资源 配置的优化，从而提高了配置效率。
参考内容
一、引言
全要素生产率（TFP）的增长是现代经济增长的核心。在中国农业中，TFP的 增长也是决定经济发展的关键因素。然而，对于TFP增长的来源，学界存在着不 同的看法。一些学者强调技术进步的重要性，认为技术进步是中国农业TFP增长 的主要驱动力。另一些学者则强调效率提升的作用，认为效率提升是中国农业 TFP增长的主要推动力。本次演示试图通过基于随机前沿生产函数的行业比较研 究，对这一问题进行深入探讨。
四、结论与启示
我们的研究结果表明，技术推进和效率驱动在中国农业各主要行业的TFP增 长中都起着重要的作用。然而，不同行业的主要推动力存在着差异。对于种植业 和渔业，技术进步是主要的推动力，而对于林业和畜牧业，效率提升则更为重要。 因此，提高中国农业的全要素生产率，需要同时注重技术进步和效率提升，并根 据不同行业的特性，采取针对性的政策措施。
本次演示的研究只是一个初步的尝试，我们期待未来有更多的学者能继续深 入研究中国农业全要素生产率增长的问题，以期为推动中国农业的发展提供更多 的理论支持和实践指导。

1.2 生育阶段以蒸发蒸腾量为变量的水分生产函 数模型 作物产量不仅与全生育期的供水量或蒸发蒸腾
量有关, 更取决于供水量在全生育期内的分配。人 们最早于 1953 年发现玉米在吐丝或抽雄期水分亏 缺对产量的影响最大[16]。
1.2.1 相加模型
∑ Blank 模型:
Y Ym
=
i
n =1
λi
⎛ ⎜ ⎝
中国生态农业学报 2009 年 9 月 第 17 卷 第 5 期 Chinese Journal of Eco-Agriculture, Sept. 2009, 17(5): 997−1001
DOI: 10. 3724/SP.J.1011.2009.00997
几种大田作物水分−产量模型及其应用*
张恒嘉
ET ETm
⎞ ⎟ ⎠i
(6)
∑ Stewart 模型:
Y Ym
=1−
n
λi
⎛ ⎜1
−
i=1 ⎝
ET ETm
⎞ ⎟ ⎠i
(7)
∑ Singh 模型:
Y Ym
n
= 1− λi
i =1
⎡ ⎢1 − ⎢⎣
⎛ ⎜1 ⎝
−
ET ETm
⎞b0 ⎟ ⎠i
⎤ ⎥ ⎥⎦
(8)
式中, λi为生育阶段 i 作物对水分亏缺的敏感因子; b0
现出明显的非线性增加关系, 开始增加幅度较大,
以后逐渐减少, 直至 Y 达到最大值, 然后 Y 随 ET 增
加而逐渐减少, 与模型(4)的变化趋势较为相似, 但
模型(3)中 Y 随 ET 减少的速率很慢, 不符合抛物线模
型。然而作物产量与蒸发蒸腾量的关系若用相对产
量与相对蒸发蒸腾量的关系表示则具有较好的稳定

——中国粮食产量影响因素分析影响粮食总产量的因素有很多，有的影响因素可能会对粮食产量的预测产生直接的影响，而有些因素的影响可以忽略。

对粮食产量影响显著的因素是必须要考虑的，影响不是很显著的可以忽略。

下面主要选取农业机械总动力、有效灌溉面积、化肥施用量、农村用电量、粮食作物播种面积、受灾面积这六个因素来探讨他们对粮食总产量的影响。

这些变量分别用下面的字母表示。

y：粮食总产量（万吨）x1：农业机械总动力（万千瓦）x2：有效灌溉面积（千公顷）x3：化肥施用量（万吨）x4：农村用电量（亿千瓦小时）x5：粮食作物播种面积（千公顷）x6：成灾面积（千公顷）通过查阅各年的中国统计年鉴，搜集整理了从1991年到2010年的粮食总产量、农业机械总动力、有效灌溉面积、化肥施用量、农村用电量、农作物播种面积、成灾面积的数据。

见下表（表一）表一：各年的粮食总产量及相关指标数据数据来源：中国统计年鉴要想知道哪些因素对粮食总产量的影响显著，下面用一些模型方法和Eviews软件对数据进行分析。

1.多元线性回归：1.1 最小二乘法对数据进行回归用最小二乘法对数据进行回归，编写程序及相关结果如下。

编写程序：LS y c x1 x2 x3 x4 x5 x6Eviews运行结果：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 04/18/12 Time: 13:29Sample: 1991 2010Included observations: 20Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -59476.77 17101.57 -3.477854 0.0041X1 -0.474401 0.194104 -2.444054 0.0295X2 0.999522 0.549567 1.818744 0.0921X3 5.260176 0.777593 6.764690 0.0000X4 2.566848 1.123099 2.285504 0.0397X5 0.495208 0.053717 9.218897 0.0000X6 -0.134343 0.031293 -4.293066 0.0009R-squared 0.984131 Mean dependent var 48136.30Adjusted R-squared 0.976806 S.D. dependent var 3424.003S.E. of regression 521.4577 Akaike info criterion 15.62035Sum squared resid 3534935. Schwarz criterion 15.96886Log likelihood -149.2035 Hannan-Quinn criter. 15.68838F-statistic 134.3647 Durbin-Watson stat 2.566516Prob(F-statistic) 0.000000结果分析：从上面的运行结果可以看出方程的拟合优度R2=0.984，调整后的拟合优度为0.9768，说明模型拟合效果很好。

１ ２ ． ９ ２６ ３ １ ． ６ ９５ ６ ３ ． ５ ４７ ７ ６ ． ６ ２１ ８ ５ ． １ ７０
１ ９ ９ ６ １ ９ ９７ １ ９ ９８ １９ ９９ ２０ ００
１ １３ １ ．０ １ ３８ ５ ．８ ２ ９． ９ ０１ ２ ５．８ ２ ３ ２ ９． ９ Ｏ１
模 参数 ， ｂ分别 表示资本 和劳 动投入 的产 出弹 ａ 、
（ 据 来 源 于 ２０ 数 ０ ５年 《 国统 计 年 鉴 》 ） 中 。
性 ， ｃ— 且 Ｄ函数容 易转换成线性函数 ：ｎ ｅＹ＝ｆＡ＋ ＆Ｋ＋ ｅＬ ｎ ａ ｂｎ 。
然对 数得 ： ＆Ｙ＝ ＆Ａ＋ｔ ｎ ＋ 卜 （ ￣ Ｌ 两边同时减去 Ｌ整理 ｃ Ｋ （ ｘｑ 。 ｈ ）ｌ 得 ：ｎ Ｌ ｅＡ＋ｘｎ ／ 。设 ｙ＝ Ｙ Ｌ ｘ＝ ｅＹ／ ＝ ｎ ￣ Ｋ Ｌ ｅ １ ／ ，１ ＆Ｋ／ ，＝ Ｌ ｃ Ａ， 整 理得 ：ｌ ＋ ｔ１ ｙ＝ｃ ｏ 。 ｘ 三、 参数估计与检验
３ ２ ０４ ２ ６ ． ３ ４ ４９ ２ ３ ． ３ ６ ６４ ２ ２ ． ３ ９ １８ ２ １ ． ３ ７ ７． ２ ９ ５
２ ３ ３７ ２ ５ ． ２ ７ ８９ ４ ８ ． ２ ５ １９ ４ ４ ． ２ ５ ９１ ４ １ ． ２ ９ ５８ ４ １ ．
、
模型设立的经济学原理
【 关键词 】 ｃ Ｄ 函数 生产 函数 模 型 —
一
１ ８ ９ ０ １ ８ ９ ５ １ ８ ９９ １ ９ ９０ １ ９ ９ １
２ ．６ ４９ １ ．９ ７８ ２ ２ ０．０ ２ ．７ ６５ ３ ．６ ３４
２ ８ ８４ ９ ０ ． ３ ３ ． ０ ５１５ ３ ４ ０５ ２ ４ ． ３ ３ ６４ ３ ３ ． ３ ８ － ４１ ６ ３

保 障和改善 民生 的大 事 之 一 ， 充 分体 现 了农 业 的重
１ 引 言及 研 究 综述
农 业作 为 第 一产 业 的 主导 产业 ， 同 时又 是 国家 整个产 业体 系的基 础． 把“ 加大 强农 惠农 富农政策 力
要 战略地位 及 国家对农 业科技 进步 的重视 ． 在知识 经济 时代 ， 科 学技 术是第 一生产 力 ， 因此 重 视农业 科技 ， 加大农 业科研 投入 和技术 推广 力度 ， 将科 技转 化 为生产 力 ， 不仅 是 农 业 内涵 式 扩 大再 生
第 ３ Ｏ卷
第 ３期
经
济
数
学
Ｖｏ １ ． ３ ０， ＮＯ ．３ Ｓｅ ｐ ．２ ０ ｌ ３
２ ０ １ ３年 ９ 月
Ｊ ＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＱＵＡＮＴＩ ＴＡＴＩ ＶＥ ＥＣＯＮＯＭ Ｉ Ｃ Ｓ
中国农 业科 技进 步贡 献 率 的测 度 及原 因分 析
速 转 向现 代 农 业 ．
关 键 词 农 业 科 技 进 步 ； 农业科技进步贡献率 ； Ｃ — Ｄ 生产 函数
中图 分 类 号 Ｆ ３ ２ ｏ ． １ 文献标识码 Ａ
Ｍｅ ａ ｓ ｕ ｒ ｅ ｍｅ ｎｔ ａ ｎ ｄ Ａｎａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ｏ ｆ Ｃｏ ｎｔ ｒ ｉ ｂ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｒａ ｔ ｅ ｏ ｆ Ａｇ ｒ ｉ ｃ ｕ ｌ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔｅ ｃ ｈ ｎｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ｉ ｎ Ｃｈ ｉ ｎ ａ
ａ ｇ ｒ ｉ ｃ ｕ ｌ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ Ｓ ＆ Ｔ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｉ ｂ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ｒ ａ ｔ ｅ ，ｔ ｈ ｅ ｎ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｚ ｅ ｄ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ａ ｓ ｏ ｎ ｓ ｗｈ ｙ ｉ ｔ ｗａ ｓ ｌ ａ ｇ ｇ ｉ ｎ ｇ ｂ ｅ ｈ ｉ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｍａ ｊ ｏ ｒ ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐ ｅ ｄ ｃ ｏ ｕ ｎ ｔ ｒ ｉ ｅ ｓ ，ａ ｎ ｄ

图 1 粮食直接补贴政策 实施时的均衡状态
P id j = P is j - tij 表示实施补贴之后地区 i 产业 j 的产品生产者价格的下降率 :
( 1)
P is j 表示地区 i 产业 j 的产品生产者价格 , P id j 表示地区 i 产业 j 的产品消费者价格 , tij
樊明太等 ( 2005) 运用中国农业 CGE 模型 ( PR CGE M 模型 ) 分析了贸易自由化对我国粮食安全等方面的影响。
引
言
对一项政策进行实施前论证和实施后评价, 是世界各国所关注的重要课题。在国外 , 关 于基础设施投资、环境政策、农业政策等的研究一直备受重视。在我国从 2003 年出台了一 系列新的支农惠农政策以来, 农业补贴政策又一次成为各界注目的热点问题。 国际上通常采用的一个衡量农业支持量的指标 , 即 PSE ( P roducer Support Est imat e) , 指标可分为两大部分 : 农产品市场价格支持和财政的直接补贴支持。从国外农业补贴政策的 演变过程看, 前者比重在减少 , 后者比重在增加, 从 1986~ 1988 年 ( WT O 农业协定中削 减农业保护的基准年 ) 到 2003 年 , 美国农产品市场价格支持部分的比重从 46% 降为 38% , 欧盟从 85% 降为 57% ( 山下一仁 , 2005) 。日本近年来也开始从价格支持政策向直接补贴政 策转变。此外, 日本多年来偏重于农产品价格支持 ( 在 P SE 中所占比重达 90% ) , 其政策效 果适得其反, 表现为农业不断衰退 , 食品自给率持续下降 ( 山下一仁, 2005) 。国外经验表 明: 适宜的农业补贴政策对一国的农业发展影响重大 , 随着农业发展应不断调整农业补贴政 策。我国正进入经济和社会快速发展时期, 各方面都需要资源投入 , 我国农业补贴是在国家 财力有限的情况下实施的 , 因此, 选择合理、有效的农业补贴形式 , 健全农业补贴制度尤为 重要。 关于农业补贴政策, 目前的研究主要集中于以下几个方面 : 一是关于农业补贴政策的理 论、实践及效果分析 ( 何忠伟 , 2005) ; 二是根据 WT O 有关规则对我国农业补贴政策进行 分析 ( 苏科五, 2004) ; 三是对国外农业补贴政策的评析 ( 苏科五, 2004) 。此外, 农业补贴 政策的定量分析引起了我国学术界的重视。何忠伟 ( 2005) 运用供给反应函数和生产函数分 别分析了农业补贴政策对农业生产行为以及农业生产效率的影响; 王姣等 ( 2007) 运用实证 数学规划模型分析了农业补贴政策对粮食产量和农民收入的影响; 叶慧等 ( 2006) 运用数据 包络分析法对农业补贴政策的效率进行分析。由于我国农业补贴政策的实施时间较短, 运用 生产函数等方法分析极易受到样本容量的限制, 并且生产函数只能同时考虑单一输出; 数据 包络分析法虽然能够同时考虑多种输出 , 但这一方法多被用于分析农业政策时的生产经营效 率性而表现出一定的局限性。 对一项农业政策进行分析评价 , 不应只看短期效果, 而忽视长期效果 ; 也不能仅考虑对 农业生产的影响 , 而不考虑对农民收益的影响; 不仅要考虑对生产部门的影响 , 而且要考虑 对消费的影响; 不能只考虑对农产品市场的影响 , 而不考虑对生产要素市场的影响 ; 更不能 只考虑对农业的影响 , 还要考虑对非农业的影响。 此外 , 由于不同农业支持政策所产生的影响其作用机理不同, 有必要采用一种能够根据 不同农业政策的作用机理将其分别引入模型中用对应的关系式来表达的方法。 CGE ( Com putable General Equilibr ium) 就是这样一种数量经济分析方法。 基于上 述 考 虑, 本 文 将 在 构 建 空 间 性 应 用 一 般 均 衡 ( SCGE, Spatial Com put able General Equil ibrium) 模型的基础上, 从农业与其他产业关联的角度、农业生产与农产品消 费相结合的角度、地区之 间相互影响角 度, 对我国农业 补贴政策所产 生的影响 进行模拟 分析。 CGE 模型被世界性组织及许多国家用于政策评价等方面的研究。以 CGE 模型原理为基 础开发出了诸如 GT AP 等模型。但由于模型构造的复杂性, 使得对这些既有模型的掌握和 应用成为一大问题, 即难以将其运用到特定政策变化的研究中。近年来, 我国学者对中国经

云南省农业科技进步贡献率测算和分析作者：李若冰龙蔚来源：《农业灾害研究》2021年第04期摘要農业科技进步贡献率的高低反映了科学技术进步对农业生产的影响。

云南省是一个高原多山的大省，而农业的快速发展是云南省经济发展的基础。

通过索罗余值法对云南省的科学技术进步率进行测算，了解和分析云南省科学技术对经济发展水平的影响。

结果表明，首先云南省的科技进步贡献率呈现N字型上升趋势;其次对科技进步贡献率影响最大的是中间物质费用，对科技进步贡献率影响最小的是劳动力的投入;最后云南省基层农技部门存在问题，使科技难以推广从而拉低了科技进步率。

关键词云南省;农业科技进步率;农业科技进步贡献率;索罗余值法中图分类号：S-1 文献标识码：B 文章编号：2095–3305（2021）04–0183–03科学技术的发展是推动我国经济建设和现代化建设取得令人瞩目的成就的重大原因，农业在现代化进程飞速发展的背景下，有了明显的发展，其中科学技术发挥了十分重要的作用。

但是，随着城市化和工业化进程的不断深入，导致农业生产要素越来越缺乏，资源分配越发困难，使得农业的现代化发展越发依赖于科学技术的进步。

国外关于科技进步贡献率的研究最早是英国古典经济学家亚当·斯密，提出了科技进步对经济发展具有促进作用，为以后的科技进步贡献率开创了先河。

后经过熊彼特、柯布和保罗·道格拉斯等数学家与经济学家的研究确立了对研究科技贡献率测算的主要方法为柯布—道格拉斯生产函数和索洛余值法等。

在20世纪80年代，我国学者开启了对农业科技进步贡献率测算方法的探索征程，以朱希刚为首的我国著名经济学家们提出了以索洛模型为基础的测算方法，该方法得到农业部的采纳，在1997年农业部科技司确立了我国统一的对科技进步贡献率指导测算以索洛余值法为基础，以下测算也是依据索洛余值法[1]。

1 云南省农业科技进步率的测算1.1 测算方法在农业科技进步贡献率的相关概念以及经济增长理论的整体框架下，选定索罗余值法为测算模型，测算云南省农业科技进步率。

加总性 (adding up) :
Σiai = 1
(5a)
Σiais = Σibis = 0 , s = 1 , . . . , m
(5b)
Σibi = 0
(5c)
Σirij = 0
(5d)
齐次约束 (homogeneity) :
Σjrij = 0
(6)
交叉方程对称约束 (symmetry) 条件 :
Z 包括 8 个要素的结构变动向量 : 3 个虚拟变量 (城镇 、城市和职业) 以及 5 个人口
统计变量 (家庭大小和各阶段年龄构成变量) 。由于因变量是预算 (支出) 份额 , 误差协
方差矩阵是奇异的 , 系统估计必须去掉一个方程 。
该模型的消费弹性 (eiy) , 非补偿价格弹性 (eij) 和补偿价格弹性 (ceij) 表示如下 :
41 透明度 模型及其分析结果能够详细分解出各种影响因素对农产品供给 、需求及 贸易所产生的影响大小 。
51 理论基础 模型中的各种参数符合理论要求 。如需求弹性矩阵和供给弹性矩阵等 符合理论上所要求的齐次性 ( Homogeneity) 和对称性 (Symmetry) 。
61 实证基础 模型中的各种弹性大多数是来自作者及其合作者的研究结果 , 这些研 究是根据实际数据 , 用计量模型估计中国农产品供给和需求系统模型得到的结果 。同时各 种弹性随预测时期的不同而改变 , 而这种变化也是依据实证的研究结果而定 。
rij = rji , i ≠j
(7)
方程 (1) ～ (4) 的随机结构形式可在以上模型中加入代表家庭特征的下标 (h) , 同
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