农业制度创新和技术效率

36
7
41
80000以上
131507
36
4
40
注：固定成本和流动成本都为1990年不变价。1997和其他年份（地下水灌溉成立初期）都呈现出类似的相关关系。
资料来源：见表1

我们选择了单位成本（固定成本、流动成本和劳动力）的产量来反映技术效率。若从生产的角度来分析企业技术效率，在企业生产成本一定的情况下，如果单位成本的产量越高，说明企业的技术效率可能就越高；反之亦然。表2数据显示，单位固定成本和劳动力的产出水量从总体趋势都表现出与产出水量之间较明显的正相关关系，但单位流动成本的产出水量和产出水量之间没有表现出明显的正相关关系。
（二）影响技术效率的相关因素
1．技术效率与产权制度和治理机制的关系
调研结果显示，非集体产权制度下的单位固定成本的产出水量是集体产权制度下的单位固定成本的产出水量的2倍，单位劳动力投入的产出水量的1.4倍；单位流动成本的产出水量的1.3倍（见表3）。这说明，非集体产权制度相对于集体产权制度而言，可能会提高地下水灌溉系统的技术效率，这与我们的理论预期是相同的。

表3 地下水灌溉系统的技术效率与产权制度和治理机制的关系
分组
单位固定成本的
产出水量(立方米/元)
单位流动成本的
产出水量(立方米/元)
单位劳动力投入的
产出水量(立方米/元)
按产权制度分组：

集体产权
11
7
25
非集体产权
22
9
34
按治理机制分组：

非规范治理机制
14
7
32
规范治理机制
32
12
28
注：集体产权的样本数为57个，非集体产权的样本数为132个，其中股份制产权的样本数为115个。规范治理机制的样本数为59个，非规范治理机制的样本数为130个。规范治理机制是指灌溉系统的管理机制较为严密，产权所有者之间有较为明确的责任分工，管理者报酬与产出挂钩；反之，则为非规范治理机制。
资料来源：见表1

表3的数据表明，规范治理机制下的单位固定成本的产出水量是非规范治理机制下的单位固定成本的产出水量的2.3倍，单位流动成本的产出水量的1.7倍；而规范治理机制下的单位劳动力投入的产出水量却为非规范治理机制下的劳动力投入的产出水量的88%。这说明规范治理机制的技术效率是否明显高于非规范治理机制的技术效率，还有待进一步研究。但总体趋势表明，规范治理机制相对于非规范治理机制可能会提高灌溉系统的技术效率。这与我们的理论预期基本符合，即治理机制可能是影响地下水灌溉系统技术效率的因素之一。
2．技术效率与规模的关系
表4 地下水灌溉系统的技术效率与规模的关系
技术效率指标
以灌溉系统的规模进行分类（公顷）

<3
3-4
4-5
5-6
6-7
7-10
10-11
11-17
17-35
>35
单位固定成本的产出水量（立方米/元）
11
9
17
25
19
38
24
17
32
35
单位流动成本的产出水量（立方米/元）
10
10
10
9
12
9
6
5
5
5
单位劳动力投入的产出水量
（立方米/小时）
29
24
33
30
33
28
33
33
31
44
注：灌溉系统的规模用每年一次性最大灌溉面积来代表；各组的样本分布分别为：37、21、29、20、21、22、3、14、13和19。
资料来源：见表1

总体趋势表明，灌溉系统的规模越大，单位固定成本和劳动力的产出水量也越多；反之亦然。若从单位流动成本的产出水量与灌溉系统的规模之间的相关关系来看，灌溉系统的规模越大，单位流动成本的产出水量不但没有提高，还有逐渐降低的趋势（见表4）。这说明，技术效率与灌溉系统的规模之间是否存在相关关系以及存在怎样的相关关系还有待进一步研究。

3．技术效率与其它因素之间的关系
我们对地下水灌溉系统的技术效率按管理者的经营能力（同教育年限表示）以及灌溉系统的成熟度（用灌溉系统的成立年限表示）也做了分组分析，分析结果表明，这种分组分析没有发现它们与技术效率之间存在着明显的一致性的相关关系。
三、技术效率和产出水量的决定因素模型
为了更准确地分析影响地下水灌溉系统的技术效率和产出水量的相关因素，我们除了以上进行的单因素分析以外，还建立了地下水灌溉系统的技术效率和产出水量决定因素模型。
（一）实证模型的建立
我们建立了如下的理论模型来研究地下水灌溉系统的技术效率和产出水量的决定因素:
（1）地下水灌溉系统产出水量 = F1（固定成本，流动成本，劳动力，水资源的充足程度，灌溉需求、技术效率，地区差异等）
（2）技术效率 = F2（产权制度，治理机制，管理者经营能力，系统规模，系统成熟度等）

我们选用了地下水灌溉系统的产出水量（W，立方米）来作为模型（1）的因变量；固定资产的年折旧总额（FC，元，1990年不变价）来表示固定成本；流动资金的总额（VC，元，1990年不变价）来表示流动成本；劳动力投入时间（labor，小时）来表示劳动力的投入。水资源的充足程度用年均地下水位（Wtable，米）来表示；灌溉需求同当年的作物种植面积和种植结构有关，但因为种植面积和种植结构是内生变量，为此我们用年份虚变量（D97， D98，相对于灌溉成立年）来表示；地区差异用地区虚变量（D1，肥乡县和D2，元氏县，相对于青龙县）来表示。

对产权制度变量设置了两种选择：一种是只设置了非集体产

权制度虚变量（Dp），另一种是设置了集体产权制度（Dc）和股份制产权制度(Ds)两个虚变量；由此产生了方案1和方案2。我们选用了规范治理机制(Dm)虚变量来表示治理机制变量。管理者的经营能力用管理者的受教育年限（Edu，年）来表示；灌溉系统规模用灌溉系统年一次性最大灌溉面积(Size，公顷)来表示；灌溉系统成熟度用灌溉系统成立年限(Age，年)来表示。

根据Battese和Coelli在1993年设定的用来测算技术效率的随机边界生产函数模型，模型（1）和（2）的数学模型的一般函数形式就变为模型3（方案1）或者模型4（方案2）：
（3）Wit= F1(FCit，VCit，laborit，Wtableit，D97，D98，Dfx，Dys)+ v - u(Dpit，Dmit，Eduit，Sizeit ，Ageit)，或
（4）Wit=F2(FCit，VCit，laborit，Wtableit，D97，D98，Dfx，Dys)+ v - u(Dcit，Dsit，Dmit，Eduit，Sizeit， Ageit)

上式中，i代表灌溉系统； t代表时期；v是随机变量，服从正态分布N(0，(V2)，并且独立于无效率变量；U是非负的随机变量，代表生产的无效率程度，服从截断正态分布N((，(U2)；另外，(2=(V2+(U2 和 (=(U2/((V2+(U2)，(在0和1之间变动。
（二）计量估计和结果
在计量模型的选择上，我们采用了对数形式的柯布-道格拉斯函数，所用的数据是30个样本村的87个地下水灌溉系统3个时期的资料，样本总数为190个（其中1998年87个样本，1997年60个样本，1983年到1996年的样本数为`42个）。模型模拟中我们运用了边界生产函数的极大似然估计法进行估计。

从各种模型的运行结果来看，不管采用哪种方案，模型的两个随机变量的误差平方和δ2，以及

《农业制度创新和技术效率(第2页)》