中国农村的教育发展与农业全要素生产率增长
陈刚 李树
（西南政法大学 经济学院，重庆.渝北 401120）
摘 要：本文测算了 1997－2005年中国 30个省份的农业Malmquist生产率指数，并运
用一阶差分 GMM方法检验了农村教育发展对农业全要素生产率增长的影响。我们的研究结
果显示，中国农村的小学教育对农业全要素生产率是具有显著的负效应，这主要是由于其不
利于技术效率的改善，其对技术进步的贡献却是有益的；初中教育对农业全要素生产率是有
显著的正效应，这主要表现在其改善了技术效率，但其却阻碍了技术进步；高中及以上教育
对农业全要素生产率及技术效率和技术进步均不具有显著的影响。我们对以上研究发现展开
的讨论认为，不适宜的制度环境是导致农村人力资本配置低效率的最主要原因。
关键词：教育发展；全要素生产率；技术效率；技术进步
The Development of Education and Agricultural Total Factor Productivity
Growth in Rural China
Chen Gang and Li Shu
(College of Economics, Southwest University of Political Science & Law, Chongqing 401120）
Abstract: In this paper, we calculate the agricultural Malmquist productivity index of thirty
Chinese provinces for the period for 1997 to 2005, and apply first difference GMM techniques to
test the effect of education exerting on agricultural total factor productivity (TFP) growth. We
show that, primary education has the unfavorable effect on TFP growth, and this is mainly because
of primary education worsening on technological efficiency change (TEC), but it advancing
technological progress (TP). The junior high education has favorable effect on TFP growth, and
this is mainly because of junior high education promoting TEC, but it cumbering TP. The senior
high education & higher level education has not significant effect on TFP growth. Furthermore,
we discuss those findings and assert that the negative institutional environment is the most main
cause for the allocative inefficiencies of human capital in rural China.
Key Words: Educational Development; Total Factor Productivity; Technological Efficiency
Change; Technological Progress
作者简介：
陈刚，男，1981 年生，四川内江人，经济学硕士，西南政法大学经济学院助教，主要研究
领域为发展经济学和货币金融学。
李树，男，1964 年生，重庆沙坪坝人，经济学博士，西南政法大学经济学院教授、院长、
硕士生导师，主要研究领域为经济理论与政策、国民经济学、法经济学。
联系方式：
重庆.渝北 西南政法大学经济学院，邮编：401120，Tel：13594083717，E-mail：cgcqu@。
1
中国农村的教育发展与农业全要素生产率增长
摘 要：本文测算了 1997－2005年中国 30个省份的农业Malmquist生产率指数，并运
用一阶差分 GMM方法检验了农村教育发展对农业全要素生产率增长的影响。我们的研究结
果显示，中国农村的小学教育对农业全要素生产率是具有显著的负效应，这主要是在于其不
利于技术效率的改善，其对技术进步的贡献却是有益的；初中教育对农业全要素生产率是有
显著的正效应，这主要表现在其改善了技术效率，但其却阻碍了技术进步；高中及以上教育
对农业全要素生产率及技术效率和技术进步均不具有显著的影响。我们对以上研究发现展开
的讨论认为，不适宜的制度环境是导致农村人力资本配置低效率的最主要原因。
关键词：教育发展；全要素生产率；技术效率；技术进步
一、引言
改革开放近 30 年来，中国取得了惊人的经济增长绩效，其成就令世界瞩目。但同时，
高速的经济增长并不能掩盖中国经济发展中的一些非均衡问题，其中最令人头痛的就是不断
扩大的城乡收入差距。当然，这并不能否认我国农村经济增长所取得的成就，但相对于城市
经济而言，农村经济的增长显然是滞后了。在经济增长模型中，经济增长可被分解为投入要
素量的增加和全要素生产率的提高，而可持续的经济增长只能是由后者所驱动。因而，加速
农村经济增长的关键是提高农业全要素生产率。在理论上，教育被认为是显然能够提高要素
生产率：教育能够提高劳动者掌握新技术以及适应不断变化的生产环境的能力（Schultz，
1975；Nelson and Phelps，1977），提升劳动者的技术创新和技术模仿能力（Lucas1988；Barro，
1991），以及提高劳动者合理配置资源的能力。教育对生产率还具有正的外部性（Sarquis and
Arbache，2002）。
正是认识到教育在经济发展中的重要作用，中国政府在上世纪 80 年代中期做出了普及
9 年制义务教育的决定，使得国民受教育水平得到了很大发展，农村居民受教育水平也得到
了长足进步。农村劳动力文盲率从 1985 年的 ％下降到 2005 年的 ％1。但中国农村
教育的发展是否真的提高了农业生产率？以及，不同教育水平是对农业生产率的影响是否存
在差异？等等，这些都是需要验证的问题。因为，虽然在理论上教育对生产率增长具有正效
应，但许多已有的跨国经验研究却并没有发现二者之间存在显著的相关性（Pritchett，1996；
Temple，2001），这可能是由于教育存量的度量误差（Krueger and Lindahl，2001），也可能
是由于教育对生产率的影响依赖于一国的制度环境（Pritchett，1996），还有可能是因为不同
教育水平对生产率的影响并不一致（Iranzo and Peri, 2006）等因素所致。
本文的目的在于检验中国农村的教育发展对农业全要素生产率增长的影响。正确把握二
者之间的关系将有助于提高我国有限的农村教育资源的配置效率，促进农业全要素生产率的
增长。同时，这也是深化对教育与生产率关系认识的一个有益补充。本文采用的样本为 1997
－2005 年中国 30 个省份截面组成的面板数据，这在一定程度上避免了跨国研究中普遍存在
的教育存量的度量误差，以及因各国制度环境差异对研究结论的不利影响。本文余下的结构
安排为：第二部分从理论上分析了教育发展对农业全要素生产率增长可能具有的效应；第三
部分是测度了中国农业 Malmquist 生产率指数，这些数据将被用于后文的计量检验；第四部
分是计量检验了中国农村教育发展对全要素生产率增长的影响，并对结果展开讨论；最后，
是全文的总结。
二、教育与农业生产率：可选择的理论
在理论上，教育是显然对农业生产率具有正向效应。教育对农业生产率的影响包括可被
1数据来源 2006年《中国农村统计年鉴》。
2
感知的部分，也包括不可被感知的部分（Weir，1999）。可被感知的部分包括我们已经非常
熟知的教育能够提高农户获取和理解市场信息的能力（Schulz，1975），提高农户合理配置
生产要素的能力（Welch，1970），以及提高农户技术模仿和技术创新的能力，等等。另外，
教育还将改变农户对待生产的态度和习惯等，从而影响农业生产率。受过更多教育的农户往
往更愿意承担进行技术创新和采用新技术的风险，更愿意将生产剩余储蓄起来以作将来的投
资，更加信任具有效率的生产实践，等等（Cotlear，1990；Appleton and Balihuha，1996），
这些往往是人们所忽视的。
教育对农业生产率的正效应主要表现为其可改善技术效率和促进了技术进步。
教育与技术效率
教育能够提高农业生产的技术效率（Ali and Byerlee，1991）。受教育水平的增加将提高
农户获取和理解生产信息的能力。掌握了更为完全的生产信息将有助于农户在合适的生产时
间内采用更为合理的生产技术，从而提高农业生产的技术效率；掌握了更为完全的生产信息
也有利于农户在生产中签订更优的生产合约、采用成本最小的生产投入组合，以及降低农户
生产中的风险厌恶程度等，这些都是有利于农业生产技术效率的改善。缺乏必要的生产信息
往往将导致农业生产的非技术效率。
当生产中包含固定生产投入要素和存在规模经济时，农户受教育水平的匮乏也往往会导
致生产的非技术效率。受教育水平较低的农户往往面临更为严重的信贷约束和具有更高的风
险厌恶程度。信贷约束使得农户无法克服像土地等固定投入要素对其生产规模的制约，而较
高的风险厌恶程度也使得农户不会主动扩张其生产规模来实现规模经济。受教育水平的提高
将有助于缓解农户的信贷约束和降低其风险厌恶程度（Weir，1999），因而，“教育在短期内
将影响投入要素的数量，长期内将影响生产的最优规模”（Wu，1977），从而实现农业生产
的规模经济，提高技术效率。
Ali and Byerlee（1991）认为，农业生产的非技术效率需要在一个动态框架下讨论。一
项新的生产技术或生产要素一开始投入农业生产时往往处于非技术效率状态，但随着农户使
用新技术和生产要素的生产经验的积累，非技术效率就会降低。而受教育水平的提高将能提
高农户适应新技术和生产要素的能力（Huffman，1974），降低新技术和生产要素使用的非
技术效率。
教育与技术进步
技术进步源于生产中产生或引入了新的技术创新，以及引入了全新的生产要素。农户受
教育水平的提高不但能提高农村地区引进、吸收和应用新技术的能力，而且将提高了农村内
部的技术创新能力。
同时，教育还决定了农户是否会更早的采用新技术，以及将新技术运用于生产实践的范
围（Weir，1999）。受教育水平较高的农户与现代生产部门的接触和联系往往更为频繁，因
而，其能更早的接触和采用新的生产技术；受教育水平较高的农户也更容易获取和捕捉潜在
的技术创新信息，更为合理的评估采用新技术、新方法和新生产要素的风险等，这些都有利
于农业生产中新技术和新要素的引入。
Schultz假说
Schultz（1975）认为，教育在生产中的作用受到生产环境的制约，在现代化的生产条件
下，教育将最能发挥其对产品生产的正效应。教育对农业生产的作用则取决于特定的农业生
产环境，“在技术停滞的农业生产环境中，教育对产出是没有影响；在存在技术进步的农业
生产环境中，教育将能显然的促进产出的增长”（Schultz，1975）。Lockheed et al.（1980）
对 Schultz（1975）的假说进行了检验，其结果是支持了该假说。他们的研究发现：在缺乏
现代化生产条件的农业社会中，教育对农业生产的促进作用是有限的，其对生产率的影响是
为负；而在现代化的农业社会里，教育对产出和生产率的影响则为正。
3
Schultz（1975）的理论解释了为什么教育对生产率增长的效应在某些经济体中为正，而
在其它经济体中则没有影响。同时，该假说还说明了即使在同一经济体中，不同教育水平对
生产率的影响也有可能是不一致的。在新的生产技术和生产要素被使用有限的社会中，农户
只需具备小学文化程度就能够适应生产环境的变化，而中学及以上教育对生产率增长的影响
则极其有限；在广泛采用新生产技术和生产要素的社会中，农户就需要具备更高的受教育水
平才能应对生产环境的变化，此时，较高的受教育水平对生产率增长就具有正向效应，而较
低的受教育水平对生产率增长的影响就很有限。
制度环境约束论
教育的私人回报率和社会回报率的不一致有可能导致教育发展与经济增长之间的负相
关关系（Pritchett，1996）。如果受教育水平较高的人从事寻租或其它非生产性活动，虽然这
对其私人是有利的，但却会对全社会的生产造成不利影响，此时，教育发展将不利于生产率
增长。许多发展中国家的政府往往迫于潜在失业者的政治压力而维持了一系列直接或间接的
对工作安排的行政性指令，扭曲了劳动力的供求。这将诱发劳动者的寻租行为，以及导致劳
动力配置的低效率，进而有可能导致教育发展与生产率之间的负相关关系。
该理论对中国农村的现实也许具有较强的解释力。中国农村的乡镇企业和集体企业往往
成为政府官员安排其亲朋好友就业的理想去处，而城乡分割的劳动力市场也使得农村劳动力
的配置处于低效率或无效率状态，这都可能会导致教育发展同农业生产率之间的负相关。
三、中国农业全要素生产率的测度
方法
本文把中国每一个省级单位看作一个生产决策单元，运用由Fare et al.（1994）改造的基
于DEA的Malmquist指数方法来估算农业全要素生产率的变动情况。把每一个省的生产同最
佳实践前沿面进行比较，从而对效率变化和技术进步进行测度。根据Fare et al.（1994），一
个参考技术或者最佳实践前沿面可以由三种等价的方式表述：投入要求集、产出可能性集和
曲线图。在本文从产出的角度计算中国农业全要素生产率变化。
从 t 期到 期，度量全要素生产率变化的Malmquist指数可表示为： 1+t
21
1
0
11
1
0
0
110
110 ),(
),(
),(
),(
),,,( ⎥⎥⎦
⎤
⎢⎢⎣
⎡ ×= + ++
+
++
++ Cyxd
Cyxd
Cyxd
Cyxd
yxyxM
tt
t
tt
t
tt
t
tt
t
tttt
（1）
在（1）式中， 和 分别为),( 11 ++ tt yx ),( tt yx 1+t 和 t 期的投入产出向量； 和 分
别表示以 期技术
td0
1
0
+td
t tT 为参照的 期和t 1+t 期的距离函数。
以 t 期技术 tT 为参照，基于产出角度的Malmquist生产率指数为：
[ ] [ ]),(),(),,,( 0110110 CyxdCyxdyxyxM ttttttttttt ++++ = （2）
类似的，以 期技术1+t 1+tT 为参照，基于产出角度的Malmquist生产率指数为：
[ ] [ ]),(),(),,,( 1011101110 CyxdCyxdyxyxM ttttttttttt +++++++ = （3）
为了避免时期选择的随意性可能导致的差异，Caves et al.（1982）以（2）式和（3）式
的几何平均值作为衡量从 t 期和 期生产率变化的Malmquist生产率指数。 1+t
4
21
1
0
11
1
0
0
110
11
1
0 ),(
),(
),(
),(
),,,( ⎥⎥⎦
⎤
⎢⎢⎣
⎡ ×= + ++
+
++
++
+
Cyxd
Cyxd
Cyxd
Cyxd
yxyxM
tt
t
tt
t
tt
t
tt
t
tttt
t
（4）
若该值大于1，则表明从 t 期和 1+t 期全要素生产率是增长；小于1，则表明全要素生产
率是下降。Malmquist生产率指数还可以分解为技术效率变化效应和技术进步效应。其分解
过程如下：
21
1
0
0
11
1
0
110
0
11
1
0
110 ),(
),(
),(
),(
),(
),(
),,,( ⎥⎥⎦
⎤
⎢⎢⎣
⎡ ××= +
++
+
++++
+
++ Cyxd
Cyxd
Cyxd
Cyxd
Cyxd
Cyxd
yxyxM
tt
t
tt
t
tt
t
tt
t
tt
t
tt
t
tttt （5）
其中第一项和第二项分别代表了 到t 1+t 期技术效率和技术进步的变化。
数据和结果
本文选取的度量农业产出的变量为农林牧渔业总产值，并以 GDP 平减指数调整为 1996
年不变价格衡量；投入变量是选取了乡村从业人员、农作物播种面积、灌溉面积、化肥施用
量、农业机械总动力和大牲畜年底头数等 5 个变量。相关的基础数据均来源于 1997－2006
年《中国统计年鉴》。由于西藏的数据缺失较为严重，本文是删除了该样本。
本文使用软件计算出了 1997－2005年中国 30个省级单位的农业Malmquist
生产率指数的变动情况。根据本文的估计结果，1997－2005 年中国有 3 个省份的年均农业
全要素生产率是下降，下降幅度最大的是贵州省的；农业全要素增长幅度最高的是上
海，为 （见图 1）。
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29
图 1：1997－2005 年中国 30 个省份农业 Malmquist 生产率指数年均变化幅度
上海市和贵州省的农业全要素生产率的变动与其余省份的差异太大，我们担心这有可能
是原始数据统计上的失真所导致，为了避免其对研究结论的不利影响，本文是将这两个样本
看作是异常值而剔除掉。图 2绘制的是剔除该两个样本后，1997－2005年中国农业Malmquist
生产率指数及其两个组成部分的变动情况。图 2 显示，在此期间内，中国农业全要素生产率
除了 2000 年出现下降外，其余年份均是提高的。农业全要素生产率的提高主要是源于技术
进步，而技术效率的改善并不显著，其在大部分年份中均表现为下降的趋势。
5
1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005
全要素生产率 技术效率 技术进步
图 2：1997－2005 年中国农业全要素生产率及技术效率和技术进步的变化
四、农村教育发展与农业全要素生产率增长的计量检验
计量模型
本文将把受教育水平划分为小学、初中、高中和大学（及以上）四个层次，因此，生产
函数设定为如下形式：
∑= −− βαββββα 14321 LHHHHAKY hsjp （6）
其中，Y 是产出，A 是全要素生产率，K 是实物资本（包括土地）， 、 、 和
分别代表小学、初中、高中和大学教育的存量，
pH jH sH
hH L 为劳动力人数，上标是份额参数。
借鉴 Temple（2001）的做法，我们假定 、 、 和 分别用小学、初中、高
中和大学教育的总年限来代理。令 、 、 和 分别代表四种教育的人均受教育年限，
即
pH jH sH hH
ph jh sh hh
LHh pp = ，其余变量类同，则生产函数可改写为：
αββββα −= 14321 LhhhhAKY hsjp （7）
此时产出是资本存量、劳动力人数和由四种教育水平代表的劳动力质量的函数。为了使
不同教育水平对生产率的影响不同，我们借鉴 Hall and Jones（1999）的做法，假定 、 、
和 分别为如下形式： ， ， ， ，且有
ph jh
sh hh
)( ph
p eh
φ= )( jhj eh φ= )( shs eh φ= )( hhh eh φ= 0)0( =φ ，
函数 )( phφ 、 )( jhφ 、 )( shφ 和 )( hhφ 表示的是对应于小学、初中、高中和大学教育的不同
的生产率。
再对（7）式两边求时间的偏导，则可以得到如下增长率的函数：
LhhhhKAY hsjp ���� )1()()()()( 4321 αφβφβφβφβα −++++++= （8）
根据上面的分析，本文设定对农业全要素生产率增长的计量模型为如下动态回归的形
式：
6
itittititit
ittiithitsitjitptiit
YearbRoadaFISCAaTradea
FDIagdpLnahahahahaPFTaPFT
εα
α
++++++
+++++++=
∑
−−
1098
71,654321,10
.
)(��
(9）
其中，下标 i 和 分别表示 个省份的第 t 年，Year为时间虚拟变量，t i iα 为地区效应，ε
为随机扰动项。 PFT � 为农业全要素生产率的增长率； 、 、 和 代表四种教育的人
均受教育年限；gdp 为农业劳均产值，Ln 表示取其自然对数，我们引入该变量是为了检验
农业全要素生产率的收敛性；外商直接投资和国际贸易的展开在理论上是显然能够提高生产
率的，因此我们引入了度量外商直接投资和国际贸易规模的两个变量 FDI 和 Trade，分别以
外商直接投资占固定资产投资比重和进出口商品总额占 GDP 比重来代理；政府财政对农业
的投入是显然能促进农业全要素生产率，我们以政府财政支农支出占财政支出的比例
来代理财政对农业的支持力度；基础设施的改善也将影响到农业全要素生产率，我
们是以公路密度 Road 这一变量来代理地区基础设施的发展状况。
ph jh sh hh
我们在第二部分分析了教育对全要素生产率两个组成部分：技术效率和技术进步的影
响，且教育对技术效率改善和技术进步的影响有可能是不同的（华萍，2003），因此，我们
还将分别检验教育对技术效率和技术进步的影响。
我们将对农业技术效率和技术进步的动态计量模型分别设定为：
itittititit
ittiithitsitjitptiit
YearbRoadaFISCAaTradea
FDIagdpLnahahahahaTEaTE
εα
α
++++++
+++++++=
∑
−−
⋅⋅
1098
71,654321,10
.
)( （10）
itittititit
ittiithitsitjitptiit
YearbRoadaFISCAaTradea
FDIagdpLnahahahahaTPaTP
εα
α
++++++
+++++++=
∑
−−
⋅⋅
1098
71,654321,10
.
)( （11）
其中
⋅
TE 和
⋅
TP分别表示技术效率的改善和技术进步，其余变量的定义与回归方程（9）
中一致。
数据说明
在我们的计量检验中，用来衡量农业全要素生产率变化的基础数据是本文第三部分估算
出来的农业 Malmquist 生产率指数，技术效率和技术进步同样来源于第三部分的估算结果，
需要提到的是，由于这三个变量值均是接近于 1，大于或小于 1 就表明存在上升或下降，因
此，在计量检验时我们是取其自然对数来近似代理农业全要素生产率，以及农业技术效率和
技术进步的变化情况。
农村人口受教育水平的抽样调查统计数据我们是摘自相应年份的《中国农村统计年鉴》，
在估算受教育年限时，我们是设定小学受教育 6 年，初中 3 年，高中 3 年，大专及以上为
年。1997－2005 年中国农村人均受教育年限的统计性描述见表 1，其中人均受小学教育
年限最高的是吉林省的 ，最低的是青海省的 ；人均受初中教育年限最高的是北京市
的 ，最低的是青海的 ；人均受高中教育年限最高的是北京市的 ，最低的是云南
省的 ；人均受大学教育年限最高的是北京市的 ，最低的是重庆市的 。
表 1：1997－2005 年中国农村人均受教育年限的描述性统计
人均受教育年限 小学教育 初中教育 高中教育 大专及以上教育
最大值
7
最小值
平均值
标准差
注：该表的统计不包括西藏、贵州和上海三个省市。
其它未作特别说明的数据均来源于相应年份的《中国统计年鉴》和《中国农村统计年鉴》。
另外需要提到的是，外商直接投资、进出口商品总额以及公路密度并没有农村地区的单独统
计数据，因此，这三个变量的度量我们是以一地区的总体水平来代理，这样的处理是有其合
理性的，因为，经济开放水平较高的地区往往其农村地区也具有更高的开放度，基础设施的
发展状况同样如此。
计量检验结果及讨论
在对动态面板回归的计量模型进行估计时，我们需要注意如下两个问题。一是由于解释
变量中含有因变量得滞后值和不可观测的地区效应。如果在动态面板数据模型中删除个体效
应将会导致最小二乘法（OLS）的估计结果是有偏和非一致的（Hisao,1986）。二是解释变量
的内生性。为了解决以上问题，Arellano and Bond（1991）提出了一阶差分广义矩阵法
（GMM），这一方法是先对估计方程进行一阶差分变换以消除地区效应，并用解释变量的滞
后变量作为差分变量的工具变量。该方法不仅可以避免因忽略一些必要解释变量而产生的偏
差，而且在某种程度上控制了双向因果关系引起的内生性。本文遵循 Arellano and Bond
（1991）的建议，采用一阶差分 GMM 方法估计模型，并以 Sargan 检验来判别工具变量的
选择是否满足过渡识别的约束条件，同时，对残差的二阶序列相关也进行了检验，以考察工
具变量的选择是否合理。表 2 汇报了估计的结果，各个模型的 Sargan 检验 P 值均没有拒绝
工具变量的选择满足过渡识别约束条件，残差的二阶自相关检验 P 值也表明残差并不存在
显著的二阶序列相关。
表 2：中国农业全要素生产率、技术效率和技术进步影响因素的估计结果
全要素生产率 技术效率 技术进步
Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ Ⅵ
小学教育 *** * ***
() () ()
初中教育 *** *** ***
() () ()
高中教育
() () ()
大专及以上教育
() () ()
人均受教育年限
() () ()
滞后一期因变量 ** *** *** ***
() () () () () (
滞后一期劳均产值对数值 *** *** *** *** *
() () () () () ()
外商直接投资/固定资产投资 *** * ** ** *
() () () () () ()
进出口总额/GDP ** *** ** ***
() () () () () ()
财政支农支出/财政支出总额 * *** * ***
8
() () () () () ()
公路密度
() () () () () ()
时间虚拟变量 是 是 是 是 是 是
Sargan 检验 P 值
AR(2)检验 P 值
截面数 28 28 28 28 28 28
观测样本数 168 168 168 168 168 168
注：***、**、*分别表示在 1％、5％和 10％的显著性水平上显著；（）中的数值为估计系数的标准差；本
表略去了常数项的估计结果。
我们先对控制变量展开讨论。滞后一期劳均产值的估计系数在各个模型中均为负，且大
部高度显著，表明中国农村地区的全要素生产率以及技术效率和技术进步均存在有条件的收
敛趋势，这主要应归结为区域间的技术扩散和技术模仿效应。外商直接投资、国际贸易的展
开以及财政支农支出对农业全要素生产率均具有显著的正效应，这与我们的预期一致，其中，
外商直接投资对全要素生产率的正效应主要是源于其提高了技术效率，国际贸易则促进了技
术进步，而财政支农支出的作用主要表现在其改善了农业技术效率。
我们重点关注的是农村教育发展对农业全要素生产率，及技术效率和技术进步的影响。
Ⅰ中的结果显示，小学教育对全要素生产率是具有显著的负效应，初中教育对全要素生产率
是有显著的正效应，小学和初中教育对全要素生产率的效应不一致使得Ⅱ中人均受教育年限
对全要素生产率并不具有显著的影响。
Ⅲ和Ⅴ的估计结果表明，小学教育对全要素生产率的负效应主要表现在其阻碍了技术效
率的改善，其对技术进步是具有正效应，而初中教育对全要素生产率的影响则是源于其提高
了技术效率，但其对技术进步却具有负效应。小学教育对技术效率具有负向影响的原因我们
不能以中国农村较低的教育质量来搪塞，因为，教育的低质量可能解释小学教育与技术效率
之间的负相关性，但却与小学教育与技术进步之间的正相关性相抵触。初中教育与技术进步
之间负相关关系也同样如此。因此，小学教育同技术效率，以及初中教育与技术进步之间的
负相关更可能是如 Pritchett（1996）认为的是由于发展中国家普遍存在的不适宜的制度环境
所致。其实，虽然经历了 20 余年的市场化导向的经济改革，但政府为了维护城镇从业人员
和国有企业职工的福利不受外来劳动力的冲击，其仍然维系着城乡分割的劳动力市场格局，
“地方性就业政策仍然给予城市人口以高度的优先地位，制定种种政策和规制排斥外地劳动
力”（蔡昉，等 2001），这导致了农村劳动力需求和供给的非均衡和农村劳动力（或者可以
说是农村人力资本）配置的低效率。
以上猜想可以用城镇从业人员所占比例和国有企业职工比例对农村教育水平进行回归
而得到间接的验证。同样采用一阶差分 GMM 估计技术，样本区间仍然为 1997－2005 年，
表 3 汇报的估计结果显示，农村小学教育和初中教育对城镇从业人员比例具有负效应，高中
及以上教育的估计系数虽然系数为正，但并不显著，这表明小学和初中教育的发展并不利于
农村劳动力进入城镇部门就业，而更高水平的教育也无助于农村劳动力进入城镇部门就业。
大量受小学和中学教育，甚至是更高水平教育的劳动力滞留在农业部门中将不利于农业生产
实现有效率的生产规模，同时，这也不利于农村创新和引进劳动替代型的新生产技术和生产
要素，进而将阻碍农业技术效率的改善和技术进步。虽然，四种教育水平对国有企业职工比
例并不具有显著效应，但这并不妨碍已有的经验证据对以上猜想的支持。另外，农村劳动力
配置的扭曲也许不仅仅限于城乡分割的劳动力市场，中国农村普遍存在的政府部门对农村乡
镇企业和集体企业人事安排上的行政性指令和干预也将导致农村人力资本配置的低效率。
表 2 的估计结果还显示，高中教育和大专及以上教育对农业全要素生产率，及技术效率
9
和技术进步均不具有显著的影响，这不排除上文所阐述的不适宜的制度环境所导致的农村受
高中和大专及以上教育劳动力配置的低效率的原因。另一方面，Schultz（1975）假说对其同
样具有很强的解释力，表明现阶段与中国农业生产技术水平相契合的仅限于初中教育，而高
中及以上教育则超出了农业技术水平所必需的教育水平。当然，这里的根源仍然是制度环境
的约束，正如前文所指出，农村劳动力的大量滞留阻碍了农业生产技术水平的提高，如果农
村冗余劳动力能实现向城镇部门的转移，这一方面会改善包括高中及以上教育在内的农村劳
动力的配置效率，另一方面，由此诱发农村地区创新和引入劳动节约型新技术和新生产要素
也需要更高的教育水平来与之契合，此时，高中及以上教育对农业全要素生产率的正效应将
开始显现。
表 3：城镇从业人员和国有企业职工比例对农村教育水平回归的估计结果
城镇从业人员比例 国有企业职工比例
Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ
小学教育 **
（） （）
初中教育 **
（） （）
高中教育
（） （）
大专及以上教育
（） （）
人均受教育年限 ***
（） （）
因变量一期滞后值 *** *** *** ***
（） （） （） （）
时间虚拟变量 是 是 是 是
Sargan 检验 P 值
AR(2)检验 P 值
观测样本数 168 168 168 168
注：***、**、*分别表示在 1％、5％和 10％的显著性水平上显著；（）中
的数值为估计系数的标准差；城镇从业人员和国有企业职工比例数据来源
于相应年份的《中国统计年鉴》；本表略去了常数项的估计结果。
五、简短的结论
中国的城乡经济差距始终令人担忧，缩小城乡经济差距的根本是加速农村经济自身的发
展，而这关键又在于提高农业生产的全要素生产率。虽然，在理论上教育的发展是有利于生
产率的提高，但许多的跨国经验研究却并未给予支持。本文采用 1997－2005 年中国 30 个省
份组成的面板数据为样本，分析了中国农村的教育发展对农业全要素生产率增长的影响，这
对促进农业全要素生产率增长，缩小城乡经济差距是具有很显然的政策含义，同时，这也是
对深化教育与生产率关系认识的一个有益补充。本文的研究发现，中国农村的小学教育对农
业全要素生产率是具有显著的负效应，这主要是由于其不利于技术效率的改善，其对技术进
步的贡献却是有益的；初中教育对农业全要素生产率是有显著的正效应，这主要表现在其改
善了技术效率，但其却阻碍了技术进步；高中及以上教育对农业全要素生产率及技术效率和
技术进步都没有显著的影响。我们对以上的研究发现展开了讨论，认为不适宜的制度环境是
导致农村人力资本配置效率低下的最主要原因。
10
参考文献：
［1］ Iranzo,S and , 2006, “Schooling externalities, technology and productivity: theory and evidence
from . states”, NBER Working Paper .
［2］ Temple, 2001, “Generalizations that aren’t? evidence on education and growth”, European Economic
Review, 45, 905-918.
［3］ Weir,S ,1999, “The effect of education on farmer productivity in rural Ethiopia”, Centre for the Study of
African Economies, University of Oxford, Working Paper -7.
［4］ Krueger, and Lindahl, M, 2001, “Education for growth: why and for whom?”, Journal of Economic
Literature, , -1136.
［5］ Pritchett,L, 1996, “Where has all the education gone?”, World Bank Policy Research Paper .
［6］ Lockheed,M, , and , 1980, “Farmer Education and Farm Efficiency: A Survey”,
Economic Development and Cultural Change, 29, -76.
［7］ Ali,M and , 1991, “Economic efficiency of small farmers in a changing world: a survey of
recent evidence”, Journal of International Development, 3, -27.
［8］ Wu,, 1977, “Education in farm production: the case of Taiwan”, American Journal of Agricultural
Economics, 59, -709.
［9］ Huffman,, 1974, “Decision making: the role of education”, American Journal of Agricultural
Economics, 56, -97.
［10］ Shultz,, 1975, “The value of ability to deal with disequilibria”, Journal of Economic Literature, 13,
-996.
［11］ Hall,, and ,1999, “Why do some countries produce so much more output per worker than
Others”, Quarterly Journal of Economics, 114, -116.
［12］ Arellano,M., and , 1991, “Some tests of specification for panel data: Monte Carlo evidence and
application to employment equations”. Review of Economic Studies, , , -297.
［13］ Nelson,, and , 1966, “Investment in humans, technological diffusion and economic
growth”, American Economic Review, , , -75.
［14］ Welch,F, 1970, “Education in production”, Journal of Political Economy, 78, -39.
［15］ Appleton,S and , 1996, “Education and agricultural productivity: evidence from Uganda”,
Journal of International Development, 8, -444.
［16］ Barro,, 1991, “Economic growth in a cross section of countries”, Quarterly Journal of Economics,
, , -443.
［17］ Färe,R, , and , 1994, “Productivity growth, technical Progress, and
efficiency change in industrialized countries”, American Economic Review, , , -83.
［18］ Lucas,, 1988, “On the mechanics of economic development”, Journal of Monetary Economics,
, , -42.
［19］ Sarquis,. and , 2002, “Human capital，external effect and technical change”, London
School of Economics, Working Paper.
［20］ 蔡昉、都阳、王美艳，2001，《户籍制度与劳动力市场保护》，《经济研究》第 12 期，41－49
页。
［21］ 华萍，2005，《不同受教育水平对全要素生产率增长的影响》，《经济学（季刊）》第 5 卷第 1
期，147－166 页。
11
