清华大学经济管理学院　李锐 　　［摘要］这篇论文对我国农业技术的变化进行了定量分析，集中估算了我国农业科研投资的效率，并检验了诱致性创新假说的有效性。研究所采用的是参数-非参数混合的分析方法。首先，在存在多种农产品的框架下，通过对生产集一般性的非参数描述，采用“净产出增量”的形式对技术的变化进行了剖析；然后，确定了净产出增量、农业科研投资和相对价格变化三者之间的动态参数关系。实证分析结果表明，我国农业科研投资对资本、中间投入要素、粮食和肉类产品产生了较大的作用；通过诱致性创新，市场机制也发挥了一定的影响，主要表现在产出方面。 　　［关键词］农业科研、投资效率、参数-非参数混合方法 　　一、引言 　　自从Grilches（1957，1958）、Binswanger和Ruttan（1978）、Ruttan（1982）、Hayami和Ruttan（1985）对农业科研投资的效率进行定量分析以来，这一研究领域引起了经济学家和科研管理者的广泛兴趣。过去的近五十年里，对农业科研投资效率所作的研究，尽管分析方法多达120种（Echeverria，1990），但基本的方法也就是两种，一种是经济剩余法，另一种是生产函数法，其余方法都是这两种方法的变体或衍生物。采用这些方法所作的大量研究表明，对种植业而言，科研投资的年收益率一般都在30~50%的幅度内；全球农业科研投资的回报率平均为49%左右（Evenson ，1997）；一些发展中国家农业科研投资的社会效益已超过了100%，绝大部分都在30%以上。按照这些研究的结果，很显然，农业科研投资的收益率要远远高于其它领域投资的期望收益率。既然农业科研投资的收益如此之高，为什么私人部门和政府公共部门不愿意多增加对农业科研的投资呢？除了政治经济学和风险等方面的原因外，另一个重要的原因很可能是农业科研投资的收益率被高估了，许多研究也都得出了类似的结论。农业科研投资收益率被高估的原因很多，最主要的很可能是：①运用经济剩余法进行计量时，武断地将供给曲线移动的不确定性合并（Lindner 和Jarret，1978；Norton和Davis ，1981；Wise，1984）；②假定农业科研诱致性技术推广所节约的资源可立即被重新使用，没有交易成本；③没有考虑来自要素市场和产品销售市场价格和税收等的影响（Fox ，1985）；④没有纳入私人部门的研究投入（Pray和Neumeyer，1990）、科研行政管理和科研失败所消耗的费用等（Hertford和Schmitz ，1977）；⑤假设人力资本的教育和转移是无成本的。所有这些原因再加上研究人员较高的主观因素（Arndt 和Ruttan，1977），农业科研投资效率被高估的概率也就非常大。为了解决高估问题，许多研究人员进行了大量的对比分析（Lindner 和Jarret，1978；Davis ，1981；Wise，1984，1986），一定程度上提高了估计结果的置信度，但是，基于原有方法的分析，依然存在高估的倾向。 　　这篇论文试图采用非参数计量方法（Chavas、Aliber和Cox ，1997）估计农业科研投资的效率。由于非参数计量方法在分析生产技术时，不仅回归函数的形式可以是任意的，没有任何约束，而且对解释变量和被解释变量分布的限制也很少，唯一的假设条件是利润最大化弱公理（），因此，这种方法具有很强的适应性，所得出的结论也就更具有一般性；不仅如此，采用这种估计方法还可以对投入要素和产出进行分解。显然，减少假设条件，无疑会提高估计结果的准确度，从而在一定程度上纠正农业科研投资效率高估的倾向。这篇论文的最终目的是要估计农业科研投资所引致的技术变化和经济效率，并且对诱致性创新假说进行检验。为了达到预期的目标，以下的研究内容是这样安排的：第二部分为理论框架和分析方法；第三部分为数据来源及其处理方法；第四部分为实证分析；第五部分为结论性评述。 　　中间部分略，请下载原文阅读 　　五、结论性评述 　　本项研究试图运用混合参数―非参数生产分析方法来研究我国农业科研投资的效率，这种方法最早是由Chavas于1997年提出来的。这种方法的主要优点是能够在更一般性的框架中，譬如，存在多种投入要素和多种农产品，来分析技术的变化问题，并且，对科研投资滞后影响效果的估算除了需要假定最大的滞后长度外，不需要其它的假设条件。 　　研究结果描述了农业科研投资对农产品和投入要素发生作用的效果。农业科研投资在投入后的一些年内会对生产发生作用，这点在产出方面尤其明显，并且，其发生影响的年限很可能要超过本研究所设定的最大滞后年限15年。经验分析的结果表明，诱致性创新假说在产出方面是有效的，而在投入要素方面，其有效性却要打折扣，其原因是两者市场的效率存在较大的差异。 　　这些结果意味着我国农业科研投资的分配长期以来主要遵循选择战略，绝大部分的研究资源只投入在有限的几种产品上，譬如，粮食作物占了研究经费的40%以上；而其它产品尽管很重要或有较高的市场价值，但是，其技术一直依赖于应用研究或来自于其它部门或其它国家的技术转移。然而，这种将研究经费集中用于几种特定的农产品生产所产生的效果并不令人满意。一方面，市场通过诱致性创新机制，发挥了显著的作用，意味着选择性科研投资的效果确实是拉动了需求；另一方面，选择性投资对产出的效果与其对投入要素的结构效应结合了起来，要求投入更多的资本和中间要素，而这种技术变化并不总是我们所期待的。 　　与常用的参数分析方法相比，非参数方法也存在一些缺陷，它不能够对研究结果履行统计检验，因此，要想确定统计上最显著和最可靠的结果非常困难。为了能够确定技术指数，还需要对涉及农业科研投资的增量假设和技术变化机制的参数的设定形式进行假设，非参数方法的一般特性也就由于要引入参数来确定这些指数而削弱了。