国际食物政策研究所(IFPRI)近日邀请到来自浙江大学公共管理学院、浙江大学-IFPRI国际发展研究中心的龚斌磊研究员，为我们介绍他的最新研究——《新增长核算法》。这篇论文发表于农业经济权威期刊《美国农业经济学杂志》(American Journal of Agriculture Economics)上。
农业在人类历史上发挥着基础性作用，一直是世界发展的重要组成部分。农业增长是整个经济增长的前提条件、必要条件。20世纪以前，农业增长的主要动力是投入的增长，特别是劳动力和耕地面积的扩大。然而到20世纪末，由于世界范围内农业劳动力的减少和耕地面积的有限，生产率的增长成为了农业增长的主要推手。我们如何知道是什么推动了农业增长呢?
增长核算法(Growth Accounting)是一种已被广泛用于回答上述问题的方法，它可以计算经济增长中投入要素变化的贡献和全要素生产率(Total Factor Productivity，即TFP，总产出与总投入的比率)的贡献。
进一步研究发现，研发投入和国际贸易等经济驱动因素通过提高TFP从而促进农业增长。许多学者利用TFP对研发投入和国际贸易的回归测算驱动因素的边际影响，进而将他们也引入增长核算法，计算驱动因素的贡献率。以研发投入对农业增长的影响为例，其传导机制到底是怎样的呢？要回答这个问题，必须首先研究，农业TFP到底是什么？
Egli(2008)指出，农业TFP的来源包括农业机械化、高效化肥、土壤改良、更易消化的饲料等。换句话说，农业TFP主要体现在各类投入要素的技术进步方面，而这些方面都依赖农业研发支出得以改善。因此，研发投资可以通过多种途径提高农业TFP，进而实现产出增长。
那么，为什么需要识别这种传导机制呢？假设一个国家的农业研发预算有限，则其必然面临一个问题，在不同领域如何分配预算才能最大化农业增长呢？应该加大改良化肥的力度还是促进机械设备的改进? 这是政策制定时一个重要而实际的问题，需要通过比较研发投入在不同渠道的边际影响予以解决。由此可见，识别传导机制是非常重要的。然而，标准的增长核算法只能测算总体影响，无法识别传导机制。
我最近的一篇论文构建了一种新增长核算方法来识别“驱动因素—生产率—经济增长”的传导机制，从而帮助政策制定者实现更好的决策。
注：图1说明了标准增长核算法和新增长核算法的区别，图表来自：Gong(2020)
我们使用新增长核算法实证研究了研发投入、国际贸易和农业结构转型这三种驱动因素在1962至2014年间对107个国家农业增长的影响。表1显示了标准增长核算和新增长核算方法估计出来农业增长的来源。用新增长核算法估计得出：世界农业年均增长2.13%，其中投入增长拉动了1.53%，生产率增长拉动了0.76%，剩下的-0.16% 归于随机扰动项。研发投入和国际贸易对全球农业增长的贡献巨大，各占15%。研发投入促进农业增长最有效的途径是改良化肥和改进机械；国际贸易则能通过土地和牲畜资本的途径有效促进农业增长。结构转型对全球农业增长的贡献是年均0.06%，贡献率为3%。
表2列出了过去五十年中每十年新增长核算的结果，以此研究全球农业增长模式的动态演化。20世纪60年代至70年代，投入增长是产出增长的主要来源。从80年代到90年代，生产率增长的贡献率达到40%，这表明世界范围内农业部门的重大技术进步和增长模式的转变。在21世纪的头十年，生产率增长的贡献超过投入增长，反映出农业现代化的作用不断扩大。随着时间的推移，全球农业已从粗放式增长转向集约式增长。
表3列出了在不同发展阶段国家的新增长核算结果。发达国家的农业增长更依赖于生产率增长，而欠发达国家则更依赖于投入增长。在其他两种分类方法下得出了类似的结论：高收入国家和城市化国家实现了集约型增长，而低收入国家和传统农业国家依赖粗放式增长。
研究发现，发达国家在样本期内的平均农业增速低于欠发达国家，前者的增长更多地通过研发投入和国际贸易提升生产率实现。对于欠发达国家，早期的增长严重依赖于投入要素驱动，当其积累一定数量的先进投入要素，投入要素组合趋近于发达国家后，可以更好地通过生产率驱动农业增长。这也为Basu 和Weil(1998)的适宜技术理论提供了证据。
研究结果表明，欠发达国家要促进农业增长，首先应增加农业投入，优化投入组合，然后通过鼓励研发投资和国际贸易来加速TFP增长。此外，研发投入促进农业增长最有效的途径是改良化肥和改进机械；国际贸易则能通过土地和牲畜资本的途径有效促进农业增长。
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本文作者龚斌磊是浙江大学公共管理学院长聘副教授、浙江大学CARD中国农村家庭调查与研究中心执行主任、浙江大学-国际食物政策研究所（IFPRI）国际发展研究中心研究员、浙江大学社会治理研究院研究员。
本研究是在国家自然科学基金、教育部人文社会科学研究项目、浙江省软科学研究项目和“钱江人才计划”的支持下进行的。
