張 濤

一、引 言

各國(guó)發(fā)展經(jīng)驗(yàn)表明，農(nóng)業(yè)產(chǎn)出增長(zhǎng)和生產(chǎn)率提高是一國(guó)經(jīng)濟(jì)持續(xù)穩(wěn)定增長(zhǎng)的必要前提。在工業(yè)化初期，農(nóng)業(yè)部門除了滿足不斷增長(zhǎng)的基本生存需要，還要通過(guò)農(nóng)產(chǎn)品出口為技術(shù)和資本品進(jìn)口提供資金，為工業(yè)提供原材料，并釋放勞動(dòng)力以滿足工業(yè)化和城鎮(zhèn)化的需要(Johnston和 Mellor，1961)。中國(guó)的工業(yè)化進(jìn)程和改革實(shí)踐也符合這一經(jīng)驗(yàn)。改革前的重工業(yè)優(yōu)先發(fā)展戰(zhàn)略離不開(kāi)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的恢復(fù)和發(fā)展，努力提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的各種嘗試一直延續(xù)到改革之初，直到家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制的成功實(shí)施才使整體經(jīng)濟(jì)擺脫農(nóng)業(yè)的嚴(yán)重束縛。到目前為止，中國(guó)的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率仍舊落后，農(nóng)民收入依然偏低，農(nóng)業(yè)問(wèn)題仍是制約未來(lái)總體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的瓶頸之一。

本文主要關(guān)注1988年以來(lái)中國(guó)農(nóng)業(yè)干預(yù)政策的變化對(duì)農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)的影響。除了土地、資本、勞動(dòng)、化肥等傳統(tǒng)投入要素，許多學(xué)者已對(duì)家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制、土地產(chǎn)權(quán)制度等因素對(duì)農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)的影響進(jìn)行了研究。也有部分學(xué)者對(duì)政策干預(yù)導(dǎo)致的農(nóng)業(yè)激勵(lì)變化、農(nóng)村教育水平、天氣擾動(dòng)等其他因素的影響進(jìn)行了考查，但這些學(xué)者大都局限于研究其中的一種或兩種因素。本文則嘗試在分析中同時(shí)納入政策變量、教育和天氣指數(shù)，考查三者對(duì)各階段農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)，并探討各因素對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)未來(lái)增長(zhǎng)前景的含義。

本文的實(shí)證結(jié)果表明：(1)從上世紀(jì)80年代后期開(kāi)始，特別是90年代以來(lái)直到加入世貿(mào)組織，中國(guó)對(duì)農(nóng)業(yè)的激勵(lì)扭曲政策迅速減少，市場(chǎng)開(kāi)放度逐步提高，農(nóng)業(yè)的政策支持率大為上升，這解釋了1988—2001年農(nóng)業(yè)產(chǎn)出增長(zhǎng)的27%。教育在這一時(shí)期發(fā)揮了更為重要的作用，對(duì)產(chǎn)出增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)為 51%。傳統(tǒng)投入增加可以解釋產(chǎn)出增長(zhǎng)的四分之一。(2)2001年以后，中國(guó)對(duì)農(nóng)業(yè)部門干預(yù)的性質(zhì)已從抽取資源(征稅)向凈投資(補(bǔ)貼和價(jià)格支持)轉(zhuǎn)變，但農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本的上升抵消了支持政策的激勵(lì)效果，使其對(duì)2001—2013年產(chǎn)出增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)僅為 7%。由于教育水平改善有限，人力資本的貢獻(xiàn)也下降到 12%。因此，這一時(shí)期的農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)主要依靠傳統(tǒng)投入的增加，這解釋了產(chǎn)出增長(zhǎng)的42%。此外，2013年的天氣狀況明顯好于2001年，貢獻(xiàn)了產(chǎn)出增長(zhǎng)的14%。

政策激勵(lì)作用的下降和產(chǎn)出增長(zhǎng)對(duì)傳統(tǒng)投入依賴性的提高顯然不利于中國(guó)農(nóng)業(yè)的未來(lái)增長(zhǎng)。因?yàn)殡S著中國(guó)有限的耕地面積進(jìn)一步減少、城鎮(zhèn)化中農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力加速轉(zhuǎn)移、化肥過(guò)量施用造成環(huán)境問(wèn)題和食品安全問(wèn)題，依靠傳統(tǒng)投入的粗放式增長(zhǎng)方式不可持續(xù)?？紤]到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本的不斷上升，中國(guó)應(yīng)在繼續(xù)保持農(nóng)業(yè)支持力度的基礎(chǔ)上，不斷提高農(nóng)村教育水平并改善農(nóng)業(yè)研發(fā)推廣體制，以此提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率。

本文的結(jié)構(gòu)安排如下：第二部分介紹中國(guó)農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)的背景和相關(guān)文獻(xiàn)；第三部分為數(shù)據(jù)描述和變量設(shè)定；第四部分介紹估計(jì)方法和估計(jì)結(jié)果；第五部分對(duì)各階段農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)的原因進(jìn)行解釋；第六部分為結(jié)論和政策含義。

二、背景和相關(guān)文獻(xiàn)

（一）中國(guó)農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)面臨的挑戰(zhàn)

1979年以來(lái)，中國(guó)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值實(shí)現(xiàn)了年均5.8%的增長(zhǎng)率，但糧食產(chǎn)出年增長(zhǎng)率僅為1.9%①《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2015》，第6-7頁(yè)。但是我國(guó)糧食畝產(chǎn)水平并不低，例如，根據(jù)《新中國(guó)農(nóng)業(yè)60年統(tǒng)計(jì)資料》：2007年，我國(guó)稻谷單產(chǎn)為6433千克/公頃，居世界第8位，與日本、韓國(guó)相當(dāng)；小麥單產(chǎn)4608千克/公頃，也居世界第8位，超過(guò)了日本；玉米、大豆等單產(chǎn)同樣居世界前列(幾乎都在前20名內(nèi))。。生產(chǎn)率增長(zhǎng)放緩甚至停滯、依靠傳統(tǒng)投入不可持續(xù)以及自然災(zāi)害頻發(fā)使中國(guó)農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

生產(chǎn)率增長(zhǎng)放緩導(dǎo)致農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)乏力。改革前中國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率處于巨大波動(dòng)和幾近停滯之中，與1952年相比，1978年的全要素生產(chǎn)率只有最初的67～80%(Tang，1982；Wen，1993)。家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制的實(shí)施極大地促進(jìn)了生產(chǎn)率提高和農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)，但其一次性潛力很快耗盡，使中國(guó)農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)在1984—1987年出現(xiàn)短暫的停滯(Lin，1992)。1988年后，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率有所恢復(fù)(Jin等，2002)。Carter等(2003)發(fā)現(xiàn)，農(nóng)場(chǎng)層面數(shù)據(jù)顯示農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率增長(zhǎng)在 1988—1996年放緩，而總體數(shù)據(jù)顯示生產(chǎn)率增長(zhǎng)在持續(xù)，表明總體數(shù)據(jù)很可能高估了農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)。

中國(guó)的農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)一直面臨生產(chǎn)條件的嚴(yán)重限制。土地?zé)o疑是最大的約束因素，中國(guó)目前僅占有世界 7.6%的可耕地面積(FAO，2015)，但要養(yǎng)活 18.9%的世界人口①《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2015》，第961頁(yè)。。水平土地的缺乏迫使農(nóng)民盡可能使用山腰和湖邊斜坡；土地肥力在很多地方都很低，特別是長(zhǎng)江以南(Murphey，1982)。中國(guó)水資源的人均擁有量?jī)H為世界的四分之一，且地理分布與空間上的水資源需求極不匹配。1980年以來(lái)土地使用強(qiáng)度的加劇使華北地區(qū)的土壤濕度明顯下降，降低了未來(lái)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的潛力(Liu等，2015)。土地的平均分配雖然為農(nóng)民提供了基本保險(xiǎn)，但它減少了向農(nóng)業(yè)的投資，扭曲了資源配置，并阻礙生產(chǎn)率的提高(Adamopoulos和 Restuccia，2014)。

農(nóng)村勞動(dòng)力不斷減少是維持農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)的又一挑戰(zhàn)。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率提高和城鎮(zhèn)化促使農(nóng)村勞動(dòng)力加速向城鎮(zhèn)轉(zhuǎn)移：一方面，勞動(dòng)力遷移(至少在短期)會(huì)造成產(chǎn)量減少的顯著性勞動(dòng)力損失效應(yīng)(Rozelle等，1999)；另一方面，戶籍制度、土地所有權(quán)等問(wèn)題限制了勞動(dòng)力的有效流動(dòng)，農(nóng)村勞動(dòng)力無(wú)法真正實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)移，即使可以從事一些非農(nóng)業(yè)勞動(dòng)，也并不能從根本上改變其收入現(xiàn)狀(Johnson，2000)。隨著現(xiàn)代農(nóng)業(yè)機(jī)械的普及，役畜在資本中的比例大大下降。中國(guó)農(nóng)業(yè)面臨的困境是：通過(guò)快速的機(jī)械化來(lái)縮小農(nóng)業(yè)和工業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率差距將導(dǎo)致巨大的農(nóng)村失業(yè)(Wiens，1982)?，F(xiàn)代高質(zhì)量農(nóng)作物品種在改革初期已被廣泛采用，但通常需要大量的化肥(和殺蟲劑等農(nóng)藥)投入。政府對(duì)化肥的補(bǔ)貼和農(nóng)民對(duì)其最佳施用量信息的缺乏使農(nóng)業(yè)中存在明顯的化肥(和殺蟲劑等農(nóng)藥)過(guò)量施用，造成環(huán)境污染和食品安全問(wèn)題。

天氣是除土地之外中國(guó)農(nóng)業(yè)最大的約束因素。中國(guó)農(nóng)業(yè)面臨的主要問(wèn)題是水平衡和濕氣缺乏(Murphey，1982)。廣泛的季風(fēng)性氣候使干旱和洪澇災(zāi)害反復(fù)出現(xiàn)，基于連續(xù)年份的觀測(cè)值，中國(guó)只有不到四分之一的耕地能得到保證穩(wěn)定產(chǎn)量的降水量；在另一極，大約四分之一的土地容易受周期性洪澇災(zāi)害的影響。根據(jù)歷年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，中國(guó)農(nóng)業(yè)受災(zāi)面積比例和成災(zāi)面積比例的省平均值每年在 30%、16%左右，波動(dòng)范圍分別在16%～39%、8%～25%之間，對(duì)農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)和波動(dòng)的分析顯然應(yīng)將天氣因素考慮在內(nèi)(Tang，1982；Kueh，1995)。

（二）政策干預(yù)和農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)

改革前的中國(guó)對(duì)農(nóng)業(yè)進(jìn)行了廣泛干預(yù)。為了支持現(xiàn)代重工業(yè)部門的優(yōu)先發(fā)展，農(nóng)業(yè)的作用被降低為一種(實(shí)現(xiàn)工業(yè)化的)工具，而糧食生產(chǎn)的作用被降低為(實(shí)現(xiàn)工業(yè)化的)中間品，這種戰(zhàn)略被 Tang(1982)等稱為“經(jīng)濟(jì)緊縮下的選擇性增長(zhǎng)”戰(zhàn)略。除了強(qiáng)制性糧食征購(gòu)配額(農(nóng)業(yè)稅)和政府定價(jià)，政府干預(yù)范圍還涉及每種作物的種植面積、投入水平和產(chǎn)出目標(biāo)。糧食自給和糧食生產(chǎn)的優(yōu)先性往往導(dǎo)致盈利性和比較優(yōu)勢(shì)被忽視(Lin，1992)。對(duì)集體化生產(chǎn)監(jiān)督的困難嚴(yán)重削弱了農(nóng)民個(gè)體回報(bào)與其勞動(dòng)量的關(guān)系，大大降低了工作激勵(lì)程度(Lin，1990)。

從改革伊始直到 20世紀(jì) 90年代初期，國(guó)內(nèi)農(nóng)業(yè)定價(jià)政策、銷售政策以及對(duì)外貿(mào)易政策仍然造成國(guó)內(nèi)生產(chǎn)者、消費(fèi)者與世界市場(chǎng)的隔離，導(dǎo)致即使是水稻等出口品也無(wú)法獲得應(yīng)有的利潤(rùn)。同樣，小麥和大豆等進(jìn)口品的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)者也未獲得應(yīng)有的保護(hù)(Huang等，2008)。改革初期家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制的實(shí)施顯著提高了生產(chǎn)激勵(lì)程度，促進(jìn)了農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高(McMillan等，1989；Lin，1992)。農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格在這一時(shí)期也有大幅提高，促進(jìn)了農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的增長(zhǎng)。政府對(duì)農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易的限制在逐步減少，糧食貿(mào)易商業(yè)化程度在逐漸提高，特別是 1984年以后。例如，國(guó)家糧食征購(gòu)配額比例從1984年的29%下降至1990年的13%，而按市場(chǎng)價(jià)格協(xié)商比例從1984年的3%上升至1990年的12%(Huang等，2008)。

在20世紀(jì)90年代以后，市場(chǎng)機(jī)制逐步替代政府收購(gòu)機(jī)制成為資源配置的主要形式，市場(chǎng)價(jià)格成為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者和消費(fèi)者決策的基礎(chǔ)。同時(shí)，隨著中國(guó)加入世貿(mào)組織(特別是加入世貿(mào)前準(zhǔn)備階段)，中國(guó)的對(duì)外貿(mào)易變得更加開(kāi)放，國(guó)內(nèi)價(jià)格更直接地受到國(guó)際市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)的影響。由市場(chǎng)定價(jià)的農(nóng)產(chǎn)品比例由1978年的6%增加到1991年的58%，1999年又增至83%(蔣庭松，2004)；農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)口關(guān)稅稅率簡(jiǎn)單平均值由1992年的42%下降至2001年的21%(Huang等，2008)。

進(jìn)入 21世紀(jì)后，為了進(jìn)一步推進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程和繼續(xù)保障糧食自給和食品安全，為了縮小不斷惡化的城鄉(xiāng)收入差距、減少農(nóng)村貧困和消除由此導(dǎo)致的社會(huì)不安定因素，一方面，中國(guó)進(jìn)一步消除造成農(nóng)業(yè)激勵(lì)扭曲的政策；另一方面，借鑒北美、歐洲和日本的經(jīng)驗(yàn)，中國(guó)對(duì)農(nóng)業(yè)干預(yù)的性質(zhì)開(kāi)始由征稅向補(bǔ)貼和價(jià)格支持轉(zhuǎn)變。

第一，廢除農(nóng)業(yè)稅。歷史上，農(nóng)業(yè)稅以實(shí)物形式(糧食)向政府繳納。到上世紀(jì) 90年代，農(nóng)業(yè)稅常?；谵r(nóng)戶生產(chǎn)糧食的能力以現(xiàn)金形式支付(折征代金)。這些征收方式實(shí)際上使稅基轉(zhuǎn)而由農(nóng)民擁有的土地決定，因此農(nóng)業(yè)稅實(shí)際上是對(duì)農(nóng)業(yè)土地的征稅(Gale，2013)。在2000年以來(lái)的減征和免征試點(diǎn)基礎(chǔ)上，中國(guó)在2006年廢除了農(nóng)業(yè)稅。

第二，對(duì)農(nóng)業(yè)進(jìn)行補(bǔ)貼和價(jià)格支持。在逐步廢除農(nóng)業(yè)稅的同時(shí)，為了抵消生產(chǎn)成本的上升以穩(wěn)定糧食生產(chǎn)者的凈收入，中國(guó)從2002年起逐步推行了良種補(bǔ)貼、種糧直接補(bǔ)貼、農(nóng)業(yè)機(jī)械購(gòu)置補(bǔ)貼和農(nóng)資綜合補(bǔ)貼。其中，2006年開(kāi)始實(shí)施的農(nóng)資綜合補(bǔ)貼是最重要的補(bǔ)貼形式，主要目的是為了抵消化肥、柴油燃料等成本的上升。從 2006年到2011年，農(nóng)資綜合補(bǔ)貼增長(zhǎng)了近10倍，達(dá)到866億元；良種補(bǔ)貼和農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼的增長(zhǎng)也十分迅速，分別達(dá)到220億元、174億元(Gale，2013)①對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼制度的更多了解可參見(jiàn) 黃 季 焜 等(2011)、程國(guó)強(qiáng)和朱滿德(2012)、Gale(2013)、OECD(2015)及其中引用的文獻(xiàn)。。

農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼雖然快速增加，但生產(chǎn)成本的上升幅度更大。其中，家庭勞動(dòng)隱性成本是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本的最主要部分。根據(jù) Gale(2013)的估算，每公頃土地的家庭勞動(dòng)成本從2003年的1923元上升至2011年的3895元，主要反映了工資的上漲和農(nóng)業(yè)勞動(dòng)機(jī)會(huì)成本的增加?；?、機(jī)械、種子等作為補(bǔ)貼對(duì)象的投入品成本也迅速上漲。隨著生產(chǎn)成本上升超過(guò)補(bǔ)貼增長(zhǎng)，政府開(kāi)始把提高價(jià)格支持作為增加農(nóng)民收入和刺激生產(chǎn)的重要手段。從2008到2013年，油菜籽的價(jià)格支持提高了30%，小麥的價(jià)格支持提高了63%，玉米的價(jià)格支持提高了66%～69%，不同品種的水稻的價(jià)格支持提高了92%～105%(Gale，2013)。

總體來(lái)說(shuō)，中國(guó)對(duì)農(nóng)業(yè)部門干預(yù)的性質(zhì)已從抽取資源(征稅)向凈投資(補(bǔ)貼或價(jià)格支持)轉(zhuǎn)變(OECD，2015)。喬榛等(2006)、陳飛等(2010)、 焜黃季 等(2011)、朱滿德等(2015)證實(shí)，農(nóng)業(yè)支持政策的推廣對(duì)農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)起到顯著促進(jìn)作用。焜黃季 等(2008)、程國(guó)強(qiáng)(2012)的研究表明，對(duì)外貿(mào)易開(kāi)放使中國(guó)成為世界上對(duì)農(nóng)業(yè)干預(yù)最少的國(guó)家之一。

三、數(shù)據(jù)和變量設(shè)定

利用《新中國(guó)農(nóng)業(yè) 60年統(tǒng)計(jì)資料》、《中國(guó)農(nóng)業(yè)年鑒》和《中國(guó)農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)資料》，本文構(gòu)造了 1988—2013年的省級(jí)面板數(shù)據(jù)①由于缺乏教育數(shù)據(jù)，本文沒(méi)有使用1988年之前的數(shù)據(jù)。。具體而言，本文的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出是指農(nóng)作物總產(chǎn)出值。其中，農(nóng)作物包括主要的糧食作物和經(jīng)濟(jì)作物，占每年總播種面積的80%左右。除了勞動(dòng)、土地、資本和化肥(代表經(jīng)常性投入)等傳統(tǒng)投入要素，本文還將政府對(duì)農(nóng)業(yè)的相對(duì)支持率(Relative Rate of Assistance，RRA)、成災(zāi)面積比例和受災(zāi)但非成災(zāi)(以下簡(jiǎn)稱非成災(zāi))面積比例、教育等指標(biāo)納入生產(chǎn)函數(shù)，以分別反映政策干預(yù)對(duì)農(nóng)業(yè)的激勵(lì)程度以及天氣擾動(dòng)、人力資本等因素對(duì)農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)的影響。此外，本文也將灌溉面積比例、農(nóng)作物中非糧食作物比例等影響因素考慮在內(nèi)。表1報(bào)告了這些變量在1988年至2013年間的省平均值變化情況。以下對(duì)各解釋變量的設(shè)定作簡(jiǎn)要描述。

農(nóng)作物產(chǎn)出。每一省的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出(Y)是通過(guò)對(duì) 6種糧食作物(小麥、稻谷、玉米、高粱、谷子、大豆)和 12種經(jīng)濟(jì)作物(花生、油菜籽、棉花、烤煙、黃紅麻、苧麻、甘蔗、甜菜、紅毛茶、綠毛茶、蘋果、柑橘)的產(chǎn)量進(jìn)行加權(quán)得到，所使用的權(quán)重為《全國(guó)農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編2002》中的2001年價(jià)格數(shù)據(jù)。表1第一列報(bào)告了各年農(nóng)作物總產(chǎn)值的省平均值變化情況。

傳統(tǒng)投入。本文中的土地(A)投入是指農(nóng)作物播種面積，由統(tǒng)計(jì)年鑒中每種作物的播種面積直接相加得出。由于耕地面積統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)存在較大的前后不一致，本文沒(méi)有使用這一度量指標(biāo)。勞動(dòng)力(L)、資本(K)和化肥(F)在統(tǒng)計(jì)資料中均為農(nóng)、林、牧、漁業(yè)的總投入量，其中勞動(dòng)力是指農(nóng)、林、牧、漁從業(yè)人員數(shù)，資本包括農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力和役畜②機(jī)械總動(dòng)力和役畜折合總資本量(K)的計(jì)算公式為：K(百萬(wàn)千瓦)=機(jī)械總動(dòng)力(百萬(wàn)千瓦)+ 0.7457(千瓦/馬力)× 0.7(馬力/頭)×役畜(百萬(wàn)頭)。，化肥為各地區(qū)化肥施用折純量。為獲得與本文所包含農(nóng)作物總產(chǎn)值相對(duì)應(yīng)的實(shí)際有效要素投入量，下文將采用適當(dāng)?shù)姆椒▽?duì)總投入量進(jìn)行調(diào)整。

政策干預(yù)指數(shù)。根據(jù)Huang等(2008)的研究，本文選用相對(duì)支持率(RRA)作為政策干預(yù)的量化指標(biāo)①關(guān)于這一指標(biāo)和另一相近指標(biāo)名義支持率(Nominal Rate of Assistance，NRA)的具體介紹可參見(jiàn) Huang等(2008)的文獻(xiàn)。本文選用 RRA的主要原因有兩個(gè)：第一，NRA僅考慮了農(nóng)業(yè)部門的(直接)激勵(lì)扭曲程度，RRA還考慮了非農(nóng)業(yè)部門的間接影響；第二，RRA和OECD(2016)構(gòu)建的生產(chǎn)者支持率估計(jì)(Percentage Producer Support Estimate，PSEP)指數(shù)相關(guān)程度更高。。RRA主要反映政府對(duì)農(nóng)業(yè)直接干預(yù)和間接干預(yù)所造成的激勵(lì)扭曲程度，這一扭曲導(dǎo)致國(guó)內(nèi)價(jià)格(特別是農(nóng)民接受價(jià)格)與國(guó)際市場(chǎng)價(jià)格的差別②需要指出的是，RRA反映了對(duì)所有農(nóng)產(chǎn)品(包括畜牧業(yè)等)的激勵(lì)扭曲程度，因此作為本文(農(nóng)作物部門)政策干預(yù)指數(shù)存在一定的誤差。。RRA的構(gòu)造可分為四步：第一，考慮農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量、品種等差異后的邊境處國(guó)內(nèi)價(jià)格與國(guó)際價(jià)格差別，度量關(guān)稅、匯率和其他非關(guān)稅壁壘的影響；第二，考慮對(duì)農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)地(farmgate)價(jià)格造成扭曲并影響農(nóng)民所獲回報(bào)的政策，反映稅收、補(bǔ)貼、運(yùn)輸成本等的影響；第三，考慮政府對(duì)農(nóng)業(yè)投入品市場(chǎng)的激勵(lì)扭曲；最后，還應(yīng)考慮非農(nóng)業(yè)部門的政策支持對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來(lái)的激勵(lì)扭曲，因?yàn)楦鶕?jù) Lerner對(duì)稱定理，非農(nóng)業(yè)部門和農(nóng)業(yè)部門存在生產(chǎn)性資源使用的競(jìng)爭(zhēng)。

表1 農(nóng)作物產(chǎn)出和主要解釋變量的省平均值：1988—2013年

圖1 農(nóng)業(yè)相對(duì)支持率(RRA)和生產(chǎn)者支持率估計(jì)(PSEP)：1988—2013年

利用中國(guó)農(nóng)業(yè)政策研究中心的 CAPSiM 數(shù)據(jù)庫(kù)、《全國(guó)農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》以及其它一些數(shù)據(jù)，可以計(jì)算全國(guó)的 RRA指數(shù)①由于缺乏計(jì)算 RRA所需的省級(jí)基本數(shù)據(jù)，目前僅可獲得全國(guó)性政策指標(biāo)，這是本文的局限之一。本文嘗試了利用全國(guó)性分指標(biāo)(每種農(nóng)作物的支持率)對(duì)各省農(nóng)作物進(jìn)行加權(quán)，獲得各省總體相對(duì)支持率，但由此得到的指數(shù)本身和回歸結(jié)果都不理想。所以本文認(rèn)為目前使用(相對(duì)準(zhǔn)確的)全國(guó)性指數(shù)相比使用(相對(duì)不準(zhǔn)確甚至錯(cuò)誤的)分省指數(shù)是一個(gè)更好的選擇。。表1第七列報(bào)告了該指標(biāo)在1988—2013年的變化情況(也參見(jiàn)圖 1)。根據(jù)表1中數(shù)據(jù)和圖 1，從 1988年到 2000年，政策干預(yù)對(duì)農(nóng)業(yè)部門的扭曲程度在迅速下降，2000年后雖有不斷的劇烈波動(dòng)，但政策支持幅度總體上在緩慢上升，這種變動(dòng)趨勢(shì)與前文描述的改革以來(lái)農(nóng)業(yè)干預(yù)政策的演進(jìn)過(guò)程非常吻合。此外，圖1中OECD(2016)生產(chǎn)者支持率估計(jì)(PSEP)指數(shù)的變動(dòng)趨勢(shì)表明了非常類似的結(jié)論。

教育②有關(guān)教育(人力資本)對(duì)農(nóng)業(yè)影響的更多討論可參見(jiàn)Huffman(2001)、杜江和劉渝(2010)及其中引用的文獻(xiàn)。。許多經(jīng)濟(jì)學(xué)家提出了教育促進(jìn)農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)的理論(Griliches，1963；Welch，1970；舒爾茨，2010)。Griliches(1963、1964)最早利用實(shí)證證實(shí)教育對(duì)美國(guó)農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)的顯著促進(jìn)作用，并得出教育的系數(shù)與勞動(dòng)力的系數(shù)無(wú)顯著差別的結(jié)論；Hayami和Ruttan(1970)、Akino和 Hayami(1975)同樣證實(shí)了教育的顯著作用。本文使用農(nóng)村勞動(dòng)力平均受教育年限(E)作為人力資本指標(biāo)。

天氣指數(shù)。Tang(1982)、Li和 Yang(2005)在相關(guān)研究中使用了分類天氣變量，但這一指標(biāo)過(guò)于粗糙①Tang(1982)將天氣狀況分為好、一般、差三種；Li和 Yang(2005)將天氣分為非常好、好、一般、差、非常差五種。。Kueh(1995)使用受災(zāi)面積和成災(zāi)面積構(gòu)造了天氣指數(shù)并分析了天氣擾動(dòng)對(duì)產(chǎn)出穩(wěn)定性的影響，但 Kueh對(duì)受災(zāi)地區(qū)和成災(zāi)地區(qū)各自損失比例的假設(shè)缺乏實(shí)證支持。本文直接使用成災(zāi)面積和非成災(zāi)面積占總播種面積的比例(CR和FCR)作為天氣指數(shù)，這種設(shè)定具有更直觀的經(jīng)濟(jì)學(xué)解釋，而且下文的穩(wěn)健性檢驗(yàn)表明，這種簡(jiǎn)單設(shè)定并不影響分析結(jié)論。

此外，根據(jù)Lin(1992)、Li和Yang(2005)的研究，本文也在模型中加入非糧食作物播種面積比例(NGR)、灌溉面積比例(IR)以分別反映各省農(nóng)作物組合、農(nóng)業(yè)灌溉條件的影響。

四、估計(jì)方法和實(shí)證結(jié)果

（一）農(nóng)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)的設(shè)定

本文的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)采用 Cobb-Douglas形式。除了勞動(dòng)力(L)、資本(K)、化肥(F)和土地(A)等傳統(tǒng)投入要素，政策相對(duì)支持率(RRA)、基礎(chǔ)教育(E)、天氣擾動(dòng)(成災(zāi)比例 CR和非成災(zāi)比例FCR)、灌溉面積比例(IR)、非糧食作物比例(NGR)也影響農(nóng)作物總產(chǎn)出。因此，省份i在年份t的產(chǎn)出可以表示為：

將式(2)代入式(1)并重組可以得到：

（二）農(nóng)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)的估計(jì)

以上固定效應(yīng)模型估計(jì)假定了誤差項(xiàng)εit服從球面擾動(dòng)，當(dāng)存在異方差性和序列相關(guān)時(shí)，上述估計(jì)仍是無(wú)偏的和一致的，但檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量不再有效。使用修正的 Wald檢驗(yàn)和 Wooldridge序列相關(guān)檢驗(yàn)表明，上述估計(jì)同時(shí)存在這兩種問(wèn)題。為此，本文首先根據(jù)Beck 和Katz(1995)的建議使用xtpcse命令嘗試對(duì)二者同時(shí)進(jìn)行修正，表2第四列報(bào)告了相關(guān)結(jié)果①使用Breusch-Pagan LM 檢驗(yàn)表明，本文數(shù)據(jù)還存在一定的橫截面相關(guān)性。但xtpcse命令本身假定了面板數(shù)據(jù)中同時(shí)存在橫截面相關(guān)和序列相關(guān)，因此使用這一命令對(duì)橫截面相關(guān)做出了一定修正。下文的固定效應(yīng)GLS也對(duì)此做出一定修正。。與第二列固定效應(yīng)估計(jì)結(jié)果相比，雖然多個(gè)解釋變量的系數(shù)估計(jì)值變化不大，但資本、RRA的系數(shù)變?yōu)樨?fù)值且不顯著異于零。有鑒于此，本文根據(jù)Lin(1992)、Arellano(2003)和Wooldridge(2010)的建議，使用最早由Kiefer(1980)提出的固定效應(yīng)廣義最小二乘法(FEGLS)對(duì)異方差和序列相關(guān)進(jìn)行修正。表2第五列的對(duì)應(yīng)估計(jì)結(jié)果表明，各系數(shù)估計(jì)值大小與第二列相比在相同范圍內(nèi)，RRA的系數(shù)略有增大，教育的系數(shù)略有減小，而非糧食作物比例的系數(shù)變?yōu)轭A(yù)期中的正號(hào)。

根據(jù) FEGLS的估計(jì)結(jié)果，教育的彈性系數(shù)為 0.419，遠(yuǎn)大于勞動(dòng)的彈性系數(shù)0.076，不同于 Griliches(1963，1964)、Hayami和 Ruttan(1970)得出的二者彈性系數(shù)基本相同的結(jié)論①使用面板數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn)中的 Levin-Lin-Chu檢驗(yàn)、Fisher-type檢驗(yàn)等對(duì)產(chǎn)出、教育數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)表明，除個(gè)別設(shè)定下產(chǎn)出存在微弱的非平穩(wěn)性，其他情形下教育和產(chǎn)出均不存在單位根問(wèn)題，即數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的，因而文中的實(shí)證不存在虛假回歸。。這可能與本文的被解釋變量?jī)H包含農(nóng)作物產(chǎn)出值或者解釋變量的設(shè)定有關(guān)。政策干預(yù)導(dǎo)致的激勵(lì)扭曲變化顯著影響農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)，RRA每增加 10%，總產(chǎn)出大約上升 1.1%。與第二列估計(jì)結(jié)果相比，非成災(zāi)面積比例對(duì)產(chǎn)出的影響變得顯著，成災(zāi)面積比例的影響變得更加顯著。非成災(zāi)面積比例每上升 10%將使總產(chǎn)出減少 0.25%，成災(zāi)面積比例每上升10%將使總產(chǎn)出下降3.4%，小于統(tǒng)計(jì)定義和學(xué)者估計(jì)的損失比例②根據(jù)統(tǒng)計(jì)定義和一些學(xué)者的估計(jì)(例如Kueh，1995)，非成災(zāi)面積(成災(zāi)面積)比例每上升10% 將使產(chǎn)出降低1.5%～2.0%(5.5%～6.5%)。。這可能是由于：(1)水利設(shè)施和其它防旱防澇措施對(duì)天氣擾動(dòng)的抵消作用；(2)本文總產(chǎn)值計(jì)算中包含了對(duì)天氣影響不敏感的農(nóng)作物；(3)本文數(shù)據(jù)的粗糙性或統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的不準(zhǔn)確。

表2 中國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)的估計(jì)：1988—2013年

（三）估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性

在對(duì)農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)的決定因素進(jìn)行分析之前，有必要使用一些可供選擇的樣本、政策激勵(lì)(支持)指數(shù)、天氣度量指標(biāo)對(duì)上述估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性進(jìn)行檢驗(yàn)，表3報(bào)告了以下四種設(shè)定下相應(yīng)的FEGLS估計(jì)結(jié)果。

首先，本文考查工業(yè)化程度較高省份和傳統(tǒng)上非農(nóng)業(yè)省份是否對(duì)估計(jì)結(jié)果造成了影響。除了西藏，本文也將北京、天津、上海和新疆排除在樣本外，并重新估計(jì)式(3)。表3第一列報(bào)告了對(duì)剩余25個(gè)省份觀測(cè)值的估計(jì)結(jié)果。與表2第五列估計(jì)值相比，各估計(jì)系數(shù)的符號(hào)仍與預(yù)期一致。教育的系數(shù)明顯變小，政策干預(yù)的效果有所減弱，說(shuō)明教育水平和政策干預(yù)對(duì)最為落后地區(qū)和最發(fā)達(dá)城市的影響要大于其他省份。

表3 估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性分析

其次，本文檢驗(yàn)上述估計(jì)結(jié)果是否受面板數(shù)據(jù)時(shí)間長(zhǎng)度的影響。由于世界銀行的相對(duì)支持率(RRA)數(shù)據(jù)僅有 2010年以前的數(shù)據(jù)，之后數(shù)據(jù)為本文的擬合值，所以本文選擇2010年為截點(diǎn)并對(duì)1988—2010年的樣本進(jìn)行重新估計(jì)。表3第二列的估計(jì)結(jié)果表明，各解釋變量的系數(shù)估計(jì)值在合理范圍內(nèi)變化。非成災(zāi)面積比例的估計(jì)系數(shù)雖為正值但并不顯著異于零。RRA的影響變小，表明2010年以后農(nóng)業(yè)政策支持的增加對(duì)產(chǎn)出增長(zhǎng)有顯著促進(jìn)作用。

再者，本文使用 OECD(2016)的生產(chǎn)者支持率估計(jì)(PSEP)作為政策干預(yù)指數(shù)，并檢驗(yàn)上述估計(jì)中使用世界銀行相對(duì)支持率(RRA)數(shù)據(jù)的穩(wěn)健性。表3第三列的估計(jì)結(jié)果與表2第五列相比并無(wú)顯著變化，PSEP的符號(hào)與預(yù)期一致，政府對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者的支持率每提高10%將使總產(chǎn)出上升1.4%。

最后，鑒于一些學(xué)者對(duì)受災(zāi)面積和成災(zāi)面積官方數(shù)據(jù)可靠性的質(zhì)疑①Li和 Yang(2005)認(rèn)為政府可能將一些人為因素造成的農(nóng)業(yè)損失歸因于天氣。Kueh(1995)對(duì)官方數(shù)據(jù)的可靠性進(jìn)行了論證：在強(qiáng)制性糧食征購(gòu)機(jī)制下，對(duì)受災(zāi)地區(qū)的救濟(jì)糧分配決定性地取決于對(duì)自然災(zāi)害嚴(yán)重程度的評(píng)估。通常，只有成災(zāi)區(qū)有獲得救濟(jì)糧的權(quán)利，因此受災(zāi)地區(qū)有夸大成災(zāi)面積數(shù)字的利益沖動(dòng)。鑒于可供分配救濟(jì)糧的匱乏狀況，政府當(dāng)局反“高報(bào)”的激勵(lì)更強(qiáng)。，本文按Kueh(1995)的方式構(gòu)造可供選擇的天氣指數(shù)②關(guān)于這一指數(shù)的構(gòu)建方法參見(jiàn)Kueh(1995)的文獻(xiàn)。：假定成災(zāi)面積平均損失比例為 60%，受災(zāi)但非成災(zāi)面積的平均損失比例為 20%③Kueh(1995)假定受災(zāi)但非成災(zāi)面積的損失比例為 15%?？紤]到官方統(tǒng)計(jì)對(duì)受災(zāi)面積和成災(zāi)面積的定義，即損失分別在 10%、30%以上，取二者的平均值(20%)似乎更合理。事實(shí)上，本文的實(shí)證表明這兩種構(gòu)造方式的估計(jì)結(jié)果無(wú)實(shí)質(zhì)性差別。。表3第四列報(bào)告了使用這一指數(shù)的 FEGLS估計(jì)結(jié)果。與表2第五列估計(jì)結(jié)果相比，其他解釋變量的系數(shù)估計(jì)值幾乎不受影響，這表明了本文選用成災(zāi)面積比例和非成災(zāi)面積比例指數(shù)的可靠性。

五、對(duì)農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)的解釋

根據(jù)表2第五列的估計(jì)結(jié)果，本文接下來(lái)對(duì) 1988年以來(lái)各要素對(duì)農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)的影響進(jìn)行量化分析。首先，根據(jù)解釋變量的階段性變化特點(diǎn)以及模型設(shè)定，本文將1988—2013年分為兩個(gè)階段：第一階段，1988—2001年的加入世貿(mào)前準(zhǔn)備時(shí)期，這一時(shí)期政策激勵(lì)扭曲的減少最為迅速；第二階段，2001—2013年的加入世貿(mào)后時(shí)期，這一時(shí)期由于生產(chǎn)成本的上升，政府對(duì)農(nóng)業(yè)的補(bǔ)貼和價(jià)格支持大大上升。再者，根據(jù)本文模型的設(shè)定，我們可以將解釋變量分為如下五組：(1)傳統(tǒng)投入，包括勞動(dòng)力、土地、資本、化肥等傳統(tǒng)投入要素，以及農(nóng)作物播種面積比例和農(nóng)作物產(chǎn)值比重等調(diào)整項(xiàng)；(2)政策干預(yù)，即相對(duì)支持率(RRA)；(3)人力資本，即平均受教育年限；(4)天氣因素，包括成災(zāi)面積比例和受災(zāi)但非成災(zāi)面積比例；(5)其他項(xiàng)，包括灌溉面積比例和非糧食作物播種面積比例。表4報(bào)告了上述解釋變量(組)對(duì)各階段農(nóng)業(yè)產(chǎn)出變化的影響情況。

表4的計(jì)算結(jié)果表明，本文模型較好地?cái)M合了數(shù)據(jù)，產(chǎn)出變化的模型估計(jì)值分別解釋了兩個(gè)時(shí)期實(shí)際產(chǎn)出增長(zhǎng)的 99.7%、77.3%。在第一階段(1988—2001年)，隨著國(guó)內(nèi)市場(chǎng)化改革的推進(jìn)以及加入世貿(mào)組織帶來(lái)的對(duì)外貿(mào)易開(kāi)放，農(nóng)業(yè)政策干預(yù)導(dǎo)致的激勵(lì)扭曲大大減少，RRA指數(shù)由－57%上升為－1%，解釋了這一時(shí)期產(chǎn)出增長(zhǎng)的 26.6%?；A(chǔ)教育發(fā)揮了更為重要的作用，貢獻(xiàn)產(chǎn)出增長(zhǎng)的一半以上。天氣和灌溉等因素發(fā)揮了次要作用，剩下四分之一的產(chǎn)出增長(zhǎng)由傳統(tǒng)投入的增加解釋，特別是化肥，這與化肥可獲得性的提高和政府鼓勵(lì)化肥投入有很大關(guān)系。在加入世貿(mào)組織后(2001—2013年)，隨著農(nóng)業(yè)稅費(fèi)的進(jìn)一步消除，政府開(kāi)始通過(guò)補(bǔ)貼和價(jià)格支持等形式加大對(duì)農(nóng)業(yè)的支持，但這一時(shí)期生產(chǎn)成本上升更快，削弱了政策支持的激勵(lì)作用，RRA指數(shù)到 2013年僅上升為17%，對(duì)產(chǎn)出增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)下降至6.8%。這一時(shí)期農(nóng)村基礎(chǔ)教育水平的改善也十分有限，對(duì)農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)下降為11.8%。由于政策支持和人力資本作用的下降，2001年后農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的增長(zhǎng)主要依靠傳統(tǒng)投入的增加，貢獻(xiàn)了產(chǎn)出增長(zhǎng)的 42.2%。此外，2013年天氣狀況明顯好于2001年，貢獻(xiàn)了產(chǎn)出增長(zhǎng)的14%。

表4 各解釋因素對(duì)農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)：1988—2001年和2001—2013年

政策干預(yù)、天氣擾動(dòng)、教育等因素在各時(shí)期發(fā)揮了不同作用，除此之外，各階段還有模型未解釋的殘差部分，傳統(tǒng)上這一部分被歸于技術(shù)進(jìn)步。在本文中，未解釋殘差部分代表了高產(chǎn)抗病農(nóng)作物品種的推廣、機(jī)械等服務(wù)質(zhì)量的改善以及研發(fā)推廣等因素的貢獻(xiàn)。其中，本文模型幾乎解釋了第一階段所有的產(chǎn)出變化，殘差僅為 0.3%，但第二階殘差達(dá)到22.7%，這種順序變化與Akino和Hayami(1975)所證實(shí)的明治維新以后日本農(nóng)業(yè)技術(shù)積累、耗盡以及再積累的順序相吻合。在1978年改革之前，現(xiàn)代技術(shù)在強(qiáng)制儲(chǔ)蓄機(jī)制和有現(xiàn)代化沖動(dòng)的公社體制下被熱切地采用并廣泛地積累，但激勵(lì)的缺失導(dǎo)致現(xiàn)代技術(shù)沒(méi)有獲得展示其價(jià)值的機(jī)會(huì)(Wen，1993)；改革之后，家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制的實(shí)施使改革前積累的技術(shù)潛力(特別是高產(chǎn)、抗病品種農(nóng)作物的普及和化肥可獲得性的提高等)得到釋放；但隨著農(nóng)業(yè)技術(shù)潛力的耗盡和研發(fā)推廣體制的惡化(訓(xùn)練不佳的員工體系，不斷下降的研發(fā)投入和研發(fā)效率(Huang等，2008)，以及幾近崩潰的推廣制度(Jin等，2010))，技術(shù)進(jìn)步乏力，致使 1988—2001年農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)歸于技術(shù)進(jìn)步的部分幾乎為零。1995年后特別是 2000年以來(lái)，政府重新加大了對(duì)農(nóng)業(yè)研發(fā)的投入(Jin等，2010)，這些積累的技術(shù)在2001年以后對(duì)農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)發(fā)揮了巨大的推動(dòng)作用。

六、結(jié)論和政策含義

利用省級(jí)面板數(shù)據(jù)，本文估計(jì)了中國(guó)農(nóng)業(yè)的總生產(chǎn)函數(shù)，并對(duì)加入世貿(mào)組織前后中國(guó)農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)的原因進(jìn)行了解釋。除了土地、勞動(dòng)、資本、化肥等傳統(tǒng)投入要素，本文也對(duì)政策干預(yù)導(dǎo)致的農(nóng)業(yè)激勵(lì)變化、天氣擾動(dòng)、教育等因素的影響進(jìn)行了實(shí)證分析。實(shí)證結(jié)果表明，這些因素對(duì)農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)有顯著影響，較好地解釋了1988年以來(lái)中國(guó)農(nóng)業(yè)各階段的增長(zhǎng)。

隨著農(nóng)村改革的完成，家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制的潛力在改革初期很快耗盡，但政策激勵(lì)增加和人力資本提高為農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)帶來(lái)新的推動(dòng)力。在加入世貿(mào)組織前的 1988—2001年，貿(mào)易開(kāi)放和市場(chǎng)化改革促使中國(guó)對(duì)農(nóng)業(yè)的政策干預(yù)大大減少，由此帶來(lái)的激勵(lì)扭曲減少可以解釋這一時(shí)期產(chǎn)出增長(zhǎng)的 27%。教育也發(fā)揮了巨大作用，可以解釋農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)的51%。傳統(tǒng)投入貢獻(xiàn)了四分之一。

加入世貿(mào)組織后，中國(guó)對(duì)農(nóng)業(yè)的補(bǔ)貼和價(jià)格支持不斷增大，但生產(chǎn)成本也有巨大上升，大大抵消了支持政策對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的激勵(lì)作用，導(dǎo)致 RRA的貢獻(xiàn)下降到 7%。教育水平的提高也差強(qiáng)人意，僅解釋了 2001—2013年農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)的 12%。傳統(tǒng)投入是這一時(shí)期農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)的最主要源泉，貢獻(xiàn)了產(chǎn)出增長(zhǎng)的 42%。此外，天氣好轉(zhuǎn)在一定程度上緩和了這一時(shí)期制度改革和教育改善遲緩的不利影響。

數(shù)據(jù)的限制使本文研究存在一定局限，但本文對(duì) 1988年以來(lái)各階段的農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)進(jìn)行了較好解釋，表明本文的研究結(jié)論對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)未來(lái)改革和發(fā)展具有一定參考意義。(1)政策干預(yù)對(duì)農(nóng)業(yè)的激勵(lì)效果雖然減小，但考慮到生產(chǎn)成本的不斷上升，中國(guó)應(yīng)繼續(xù)保持或增大對(duì)農(nóng)業(yè)的支持力度。(2)農(nóng)村教育除了對(duì)促進(jìn)農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)發(fā)揮重要作用，也是促進(jìn)農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移和實(shí)現(xiàn)城鎮(zhèn)化的關(guān)鍵，中國(guó)應(yīng)重視對(duì)農(nóng)村的人力資本投資。(3)天氣雖具有不可抗性，但其對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)顯著而重大的影響值得進(jìn)一步深入研究，特別是提高天氣預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度并進(jìn)一步增強(qiáng)防旱防澇的能力。(4)政府近來(lái)研發(fā)投入的增加帶來(lái)顯著的技術(shù)進(jìn)步，進(jìn)一步改善研發(fā)推廣體制是推動(dòng)農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)的有效手段。