現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的投資悖論：投資力度與發(fā)展速度

熊 娜，陳池波

（中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué) 工商管理學(xué)院，武漢 430000）

0 引言

中國經(jīng)濟(jì)經(jīng)過幾代人的努力為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)創(chuàng)造了當(dāng)前的物質(zhì)條件，學(xué)者們借此機(jī)遇結(jié)合國情，紛紛探索現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展之路。如王巨祿、梁榮欣（2007）和蔣金梁(2007)對農(nóng)業(yè)示范區(qū)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)輻射作用的研究；如羅富民和段豫川(2010)采用誘導(dǎo)創(chuàng)新理論和產(chǎn)業(yè)理論對農(nóng)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)進(jìn)行的研究；如孫致陸，周加來(2010)對現(xiàn)代農(nóng)業(yè)、工業(yè)化、進(jìn)出口貿(mào)易和經(jīng)濟(jì)增長四者的動態(tài)研究；再如高樂華(2010)和孫致陸、周加來(2010)對中國現(xiàn)代農(nóng)業(yè)進(jìn)程的研究。歸納國內(nèi)學(xué)者的研究成果有：第一類：農(nóng)業(yè)示范區(qū)應(yīng)發(fā)揮產(chǎn)業(yè)的輻射作用，扮演農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集群中的“龍頭”角色；第二類：現(xiàn)代農(nóng)業(yè)受資源、市場和制度制約，現(xiàn)代農(nóng)業(yè)過程的實(shí)質(zhì)是突破制約、創(chuàng)新和內(nèi)外結(jié)構(gòu)不斷調(diào)整、優(yōu)化的過程；第三類：通過采用主成分分析方法、綜合評價(jià)指標(biāo)等現(xiàn)代分析方法評價(jià)地方現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的進(jìn)程。中國學(xué)者研究主要集中在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)建設(shè)的內(nèi)外生態(tài)環(huán)境領(lǐng)域，認(rèn)為只有不斷增加投資、給予政策支持，最終結(jié)果必然是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的高速發(fā)展。理論與實(shí)踐相反。中國東部地區(qū)受財(cái)力支撐，現(xiàn)代農(nóng)業(yè)投資總額逐年成兩位數(shù)增長，但其發(fā)展速度并不理想，困惑于財(cái)政投資的“投資悖論”?；诖耍P者以生產(chǎn)函數(shù)模型為基礎(chǔ)，通過測算中國東部地區(qū)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)中的資本與勞動力的替代彈性來進(jìn)一步研究投資力度與發(fā)展速度協(xié)同關(guān)系及影響因素。

1 模型選擇與分析思路

從上世紀(jì)20年代末，美國數(shù)學(xué)家Charles Cobb和經(jīng)濟(jì)學(xué)家Paul Dauglas提出了生產(chǎn)函數(shù)這一名詞，并用1899～1922年的數(shù)據(jù)資料，導(dǎo)出了著名的Cobb-Dauglas生產(chǎn)函數(shù)。隨后，Arrow、Hoffman Christensen和Jorgenson分別于1961年、1968年和1973年以此為基礎(chǔ)建立了CES、VES和超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)模型等多種形式模型，目前廣泛用于的研究主要形式如表1。

表1 C-D、CES和VES模型

目前國內(nèi)研究主要限于資本、勞動力、科技以及其他因素對現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的影響，而目前以測算科技對現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展貢獻(xiàn)率的文獻(xiàn)居多。將科技與資本和勞動力剝離開來研究其貢獻(xiàn)率有失偏頗?？萍嫉淖饔迷谟诮M合資源，體現(xiàn)在資源的組合方式。筆者基于VES模型的假設(shè),將其分解以研究資本和勞動力在技術(shù)替代率發(fā)生相對變化下的貢獻(xiàn)率，分析框架如下。

VES生產(chǎn)函數(shù)模型線性化過程

Y；對數(shù)處理結(jié)果，如下：

依據(jù)α0、β0、?0的表達(dá)式，計(jì)算，將其b值導(dǎo)入分解式(1)和(2)：

2 變量界定、統(tǒng)計(jì)描述

根據(jù)模型，筆者從《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》截取東部省份1999-2010年的種植業(yè)產(chǎn)值、農(nóng)業(yè)財(cái)政投資、農(nóng)業(yè)從業(yè)人員數(shù)據(jù)等面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，變量設(shè)置與具體描述如下：

表2 1999～2010年東部地區(qū)種植業(yè)及其所占農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值比重

2.1 因變量——農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值占東部地區(qū)GDP的比重(Y)。

如表2，除了2002年、2003年、2005年外，種植業(yè)產(chǎn)值環(huán)比發(fā)展速度高于農(nóng)林牧漁，結(jié)合種植業(yè)與農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值環(huán)比增長速度看，結(jié)構(gòu)調(diào)整作用初見成效。到2010年末，東部地區(qū)共實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值18465.91億元，年均增長速度4.9%；建設(shè)完善了210個(gè)現(xiàn)代畜牧業(yè)示范基地，全市規(guī)模化養(yǎng)殖比重達(dá)65%以上、生態(tài)養(yǎng)殖普及率達(dá)54%以上。但從表2看，種植業(yè)產(chǎn)值占農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值比重均高于70%，且兩者發(fā)展態(tài)勢趨于協(xié)同，可見當(dāng)前衡量現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展質(zhì)量的重要指標(biāo)要數(shù)種植業(yè)之一。

2.2 自變量——農(nóng)業(yè)財(cái)政投入占財(cái)政支出總額比重（K）。

農(nóng)業(yè)財(cái)政投入由支援農(nóng)業(yè)生產(chǎn)支出、農(nóng)業(yè)綜合開發(fā)和農(nóng)林水氣象等部門事業(yè)費(fèi)三項(xiàng)構(gòu)成，表3綜合展現(xiàn)了三項(xiàng)構(gòu)成與增長速度。

(1)農(nóng)業(yè)財(cái)政投的內(nèi)部結(jié)構(gòu)。根據(jù)表3，支援農(nóng)村生產(chǎn)支出和農(nóng)林水氣象等部門費(fèi)用支出在2002年出現(xiàn)階段性調(diào)整，即2002年后支援農(nóng)村生產(chǎn)支出比重高于農(nóng)林水氣象等部門；但總體上看，二者比重仍占據(jù)主導(dǎo)地位，近幾年的比重均分別高于50.17%和45.4%。支援農(nóng)村生產(chǎn)支出以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)基礎(chǔ)設(shè)施和農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣為主，涵蓋24項(xiàng)之多，且修葺和重建項(xiàng)目周期長、投資力度大；農(nóng)林水氣象等部門費(fèi)用支出也涉及項(xiàng)目16項(xiàng)；而農(nóng)業(yè)綜合開發(fā)僅包括4項(xiàng)。

(2)農(nóng)業(yè)財(cái)政投資的增長速度和波動幅度。為傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)奉獻(xiàn)幾十年的基礎(chǔ)設(shè)施逐漸老化，這是傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)變普遍規(guī)律，建設(shè)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)首要任務(wù)是建設(shè)與農(nóng)業(yè)息息相關(guān)的基礎(chǔ)設(shè)施。此外，農(nóng)林水氣象等部門的支出受自然風(fēng)險(xiǎn)影響，費(fèi)用支出呈現(xiàn)一定程度的波動，如自然災(zāi)害較為嚴(yán)重之年，支出較多，反之亦反。

農(nóng)業(yè)綜合開發(fā)涉及4大項(xiàng)目，分別是農(nóng)地整理、高新科技示范項(xiàng)目、農(nóng)業(yè)貸款貼息、多種經(jīng)營及龍頭企業(yè)開發(fā)項(xiàng)目。市級耕地有限，土地整理提高農(nóng)地質(zhì)量；現(xiàn)代農(nóng)業(yè)需要科技支撐，提高高新科技示范項(xiàng)目投入水平，間接加大農(nóng)業(yè)科技扶持力度，提高農(nóng)業(yè)科技推廣效率。現(xiàn)代農(nóng)業(yè)建設(shè)是一項(xiàng)系統(tǒng)工程，產(chǎn)業(yè)化發(fā)展是必經(jīng)之路，依賴于龍頭企業(yè)與農(nóng)戶合作模式創(chuàng)新，但農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化具有脆弱性，受市場風(fēng)險(xiǎn)和自然風(fēng)險(xiǎn)雙重考驗(yàn)，因而表3顯示農(nóng)業(yè)綜合開發(fā)項(xiàng)目資金投入特征：增長速度高，波動幅度較大。

表3 農(nóng)業(yè)財(cái)政投資與內(nèi)部結(jié)構(gòu)的增長速度及各自結(jié)構(gòu)

2.3 自變量——農(nóng)業(yè)從業(yè)人員占常住人口總額比重（L）。

1999～2010 年從業(yè)人員最多和最少的年份分別是2002年和2007年，1892.87萬人和2131.61萬人，相差238.74萬人?？偭可现v，農(nóng)業(yè)從業(yè)人員較為穩(wěn)定。但其結(jié)構(gòu)、技術(shù)要求、學(xué)歷層次偏低；具有大專以上學(xué)歷的農(nóng)戶所占比重僅僅1.7%左右，雖然高于全國農(nóng)業(yè)從業(yè)人員的平均學(xué)歷程度比重1.3%，但滯后于現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展對人力資本的要求，如北京的8.5%、上海的8.2%。在人口結(jié)構(gòu)中，農(nóng)業(yè)從業(yè)人員占常住人口總數(shù)的60%；而喪失勞動力、不足勞動年齡以及超過勞動力年齡仍繼續(xù)勞動的占22.22%，且從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與經(jīng)營的具有技術(shù)的農(nóng)民僅僅只占0.76%。

3 模型回歸的測算及分析

根據(jù)變量界定，比較農(nóng)業(yè)科技變動前后資本和勞動力雙要素對農(nóng)業(yè)發(fā)展速度的影響以及現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的規(guī)模效應(yīng)，筆者擬采用C-D、CES和VES模型同時(shí)回歸，如表4。

C-D模型以技術(shù)不變?yōu)榧僭O(shè)，在此假設(shè)下K比L對種植業(yè)的貢獻(xiàn)大，K和L變動1%，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的變動分別為85.12%和55.79%。資本和人力資源的拉動效應(yīng)高于廣東和全國現(xiàn)代農(nóng)業(yè)水平；且人力資本改變了過去學(xué)者認(rèn)為為負(fù)的觀點(diǎn)，即當(dāng)現(xiàn)

代農(nóng)業(yè)的勞動力。α0+β0=1.41＞1，即存在規(guī)模效應(yīng)。傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)不同之處在于前者屬勞動密集型產(chǎn)業(yè)而后者屬資本密集型產(chǎn)業(yè)，對勞動者的學(xué)歷和素質(zhì)要求有所不同?，F(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展初級階段，土地集中經(jīng)營、農(nóng)業(yè)大型機(jī)械推廣、農(nóng)業(yè)多元化發(fā)展等除了需要現(xiàn)代化的高素質(zhì)高學(xué)歷的勞動力外，更重要的是農(nóng)業(yè)科技對生產(chǎn)要素的重組而提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，規(guī)?；?jīng)營降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本提升利潤空間，進(jìn)一步促進(jìn)農(nóng)民增收。

表4 模型回歸系數(shù)與檢驗(yàn)

與C-D函數(shù)模型回歸相比，CES函數(shù)模型的α0(CES)＜α0(C-D)，β0(CES)＜β0(C-D)，K和L對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響降低了6.78%和2.55%，α0+β0=1.31＞1，且α0(CES)+β0(CES)＜α0(C-D)+β0(C-D)，K、L、對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響順序調(diào)整為：K、、L。CES函數(shù)模型以σ=+1為固定替代彈性，與C-D函數(shù)模型的區(qū)別在于σ隨資本和勞動力變動而變，因此，CES函數(shù)模型的要素敏感性比C-D高，由此可知以成為影響現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展又一重要影響因子。的結(jié)構(gòu)改變依托于政府政策。近年，東部各地方政府先后出臺了新農(nóng)村建設(shè)指導(dǎo)意見、農(nóng)村改革發(fā)展、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化等文件，扶植力度和政策支持使得從1999年的46.1%提高到了2009年的60%。

結(jié)合C-D、CES和VES模型，從 Δα0、Δβ0及?0看，Δα0(C-D→CES)＞ Δα0(CES→VES)，Δβ0(C-D→VES)＜Δβ0(CES→VES)，且?0(CES)＞?0(VES)。K、L及的結(jié)構(gòu)優(yōu)化使對現(xiàn)代農(nóng)業(yè)敏感性降低。如農(nóng)業(yè)從業(yè)人員的培訓(xùn)，2006～2009年，中央、省、市共投入農(nóng)村勞動力培訓(xùn)工作經(jīng)費(fèi)1887.41萬元，共完成農(nóng)村勞動力培訓(xùn)18.28萬人，其中，第一產(chǎn)業(yè)15.72萬人，第二產(chǎn)業(yè)1.65萬人，第三產(chǎn)業(yè)0.91萬人。而對農(nóng)業(yè)從業(yè)人員培訓(xùn)實(shí)施綠色證書培訓(xùn)工程和新型農(nóng)民培訓(xùn)工程，到2009年為止，全市共完成綠色證書培訓(xùn)54738人，完成新型農(nóng)民培訓(xùn)4600人。財(cái)政投資轉(zhuǎn)向農(nóng)業(yè)高薪技術(shù)領(lǐng)域，2008年科技對現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的貢獻(xiàn)率為51.3%，到2009年科技貢獻(xiàn)率提高到53%。

根據(jù)b的表達(dá)式，計(jì)算b=1.62，所以農(nóng)業(yè)財(cái)政投資和農(nóng)業(yè)從業(yè)人員的邊際替代彈性為σ=1+1.62。總體看，σ呈階段變動，1999～2003年為第一階段，2004～2009年為第二階段。是σ的解釋變量，邊際技術(shù)替代率的相對變動引起的變動可分解K和L兩要素變動。K的變動階段分為：1999-2003年（除2002）↓、2003-2006年↑、2006-2008年↓、2008-2009年↑，波動幅度為：4.6%、2.53%、0.96%、1.41%；L的變動階段分為：1999-2007年（除2002年）↓、2007-2008年 ↑、2008-2009年 ↓，波動幅度為：9.44%、0.63%、0.18%。比較三者的波動幅度，邊際技術(shù)替代率的相對變動對K的影響大于L。但投資力度≠發(fā)展速度。近11年，財(cái)政投資平均增長速度為17.95%，而農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值增長速度僅僅為8.23%。從σ對的依存關(guān)系看，邊際技術(shù)替代率的變化對比對的影響相當(dāng)，?σ變化1%，?K和?L變化為7%左右。但與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)及現(xiàn)代農(nóng)業(yè)階段相比，?σ對?L的依存度明顯提高。

4 結(jié)論

表5 的測算值

表5 的測算值

K（%）12.42 10.93 8.33 9.77 7.83 8.00 8.77 10.26 9.46 9.30 10.71 L（%）26.96 24.97 24.90 27.18 24.29 23.32 23.27 22.56 17.52 18.15 17.97

總結(jié)上述分析，結(jié)論有：東部地區(qū)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展已進(jìn)入縱深發(fā)展階段，資本仍然是支持發(fā)展的主導(dǎo)要素，但受農(nóng)業(yè)人力資源的約束，投資力度≠發(fā)展速度，使現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展陷入“建設(shè)悖論”；提高農(nóng)業(yè)科技投入比重，加大農(nóng)業(yè)科技推廣力度，提升農(nóng)業(yè)從業(yè)人員的素質(zhì)和學(xué)歷水平成為當(dāng)前農(nóng)業(yè)發(fā)展的核心問題。鑒于此，筆者從政策著手，對此進(jìn)行了思考。

（1）利用政策扶助農(nóng)業(yè)市場機(jī)制完善，引導(dǎo)農(nóng)業(yè)資源“雙向有序”流動，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)資源結(jié)構(gòu)優(yōu)化和帕累托次優(yōu);

（2）結(jié)合現(xiàn)有科學(xué)技術(shù)推廣模式，拓寬農(nóng)業(yè)技術(shù)來源渠道，延伸農(nóng)業(yè)技術(shù)產(chǎn)業(yè)鏈，實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力的“幾何”效應(yīng);

（3）創(chuàng)新人力資本流動渠道，流轉(zhuǎn)農(nóng)民傳統(tǒng)的階級觀念，引導(dǎo)人力資本專業(yè)分流，回歸農(nóng)業(yè)；

（4）瞄準(zhǔn)農(nóng)業(yè)科技和人才，把握農(nóng)業(yè)財(cái)政投入和從業(yè)從業(yè)人員協(xié)調(diào)關(guān)系。

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