孫正正，張　葵

(武漢輕工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，武漢 430023)

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基于Malmqusit-DEA糧食主產(chǎn)區(qū)口糧生產(chǎn)效率研究

孫正正，張葵

(武漢輕工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，武漢 430023)

摘要：運(yùn)用全要素生產(chǎn)率方法建立距離函數(shù)的非參數(shù)Malmquist指數(shù)，對我國1998—2012年度糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)資投入和配置效率進(jìn)行分析，得出15年內(nèi)口糧全要素生產(chǎn)效率均值呈下降趨勢，且不同省份存在差異。全要素生產(chǎn)率變化主要受技術(shù)變化的拖累，加大農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，合理高效使用農(nóng)業(yè)物資，提高科研投入力度可有效保證我國口糧供給安全。

關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料；口糧產(chǎn)量；效率分析；Malmquist-DEA

1引言

糧食安全問題，尤其是口糧(稻谷、小麥)安全問題一直以來備受人們關(guān)注。自2004年以來，我國糧食產(chǎn)量已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了“十年增”，與此同時糧食進(jìn)口數(shù)量也在不斷增長，僅2014年1月至10月，進(jìn)口糧食已高達(dá)7250萬噸。一方面，伴隨著城鎮(zhèn)化步伐的推進(jìn)，農(nóng)村人口向城市轉(zhuǎn)移，種糧勞動力數(shù)量減少；另一方面，非農(nóng)用地不斷擴(kuò)大等多方原因，造成可耕地面積縮減，外加水資源匱乏，口糧安全問題仍然不能高枕無憂。

受到生產(chǎn)資料稀缺性制約，保證糧食安全以提高糧食單產(chǎn)為突破口，增加農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料投入是糧食單產(chǎn)增長的重要手段之一，政府和農(nóng)戶通過加大農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料投入，以“粗放型”增長方式保證我國口糧供給安全。然而目前我國農(nóng)資投入效率如何，投入結(jié)構(gòu)是否合理，各糧食主產(chǎn)區(qū)口糧生產(chǎn)效率是否存在差異等問題不得而知。鑒于此，本研究從全要素生產(chǎn)率入手，分析糧食主產(chǎn)區(qū)現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料投入效率。

2文獻(xiàn)綜述與概念界定

現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料主要包括農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中使用的化肥、農(nóng)藥、地膜及機(jī)械動力等，增加現(xiàn)代化農(nóng)資投入是消除糧食安全風(fēng)險的有效途徑。目前關(guān)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料效率的研究集中于化肥投入效率方面，對其它要素的研究較少?；适羌Z食的“糧食”，據(jù)聯(lián)合作糧農(nóng)組織估計，發(fā)展中國家糧食生產(chǎn)中近五成產(chǎn)量源自于化肥的投入?；释度氤蔀榧Z食增產(chǎn)最有效的手段，奚振邦(2002)認(rèn)為化肥貢獻(xiàn)率較高，在我國當(dāng)前生產(chǎn)狀況下，每增加1斤的化肥投入可以換取約7.5公斤的糧食增收。曾靖等(2010)指出化肥的作用不可否認(rèn)，但投入過量會有一定的負(fù)面作用，由于其邊際效用遞減外加農(nóng)資價格上漲，增加化肥投入量反而造成種植糧食利潤下降。他們認(rèn)為政府應(yīng)當(dāng)加大農(nóng)資補(bǔ)貼力度，從而彌補(bǔ)化肥價格上漲對種糧利潤的侵蝕。

相關(guān)研究計算了我國農(nóng)業(yè)物資投入的貢獻(xiàn)率并呼吁政府增加我國的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料補(bǔ)貼量，卻忽視了我國國情。一則，我國是發(fā)展中國家，政府和農(nóng)民的農(nóng)業(yè)經(jīng)費(fèi)投入有限；二則，我國糧食種植面積遼闊，農(nóng)資補(bǔ)貼增加，對單位面積投入影響微弱。因此研究應(yīng)傾向如何通過優(yōu)化資源配置，將有限的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料投入為糧食增產(chǎn)做出最大貢獻(xiàn)。口糧產(chǎn)量是保證糧食安全的關(guān)鍵，糧食主產(chǎn)區(qū)(包括13個省)的口食生產(chǎn)情況直接關(guān)系到全國糧食的供給。因此，分析我國現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料對糧食主產(chǎn)區(qū)口糧產(chǎn)量的影響，優(yōu)化農(nóng)業(yè)科技投入結(jié)構(gòu)，對提高資源配置效率保障我過糧食安全具有積極意義。

3模型解析及指標(biāo)構(gòu)建

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料投入與口糧產(chǎn)量關(guān)系分析可以歸結(jié)為農(nóng)資投入與產(chǎn)出研究，問題實(shí)質(zhì)探討如何提高資源配置效率，即以最小投入獲得最大產(chǎn)出。本文運(yùn)用全要素生產(chǎn)率方法，建立距離函數(shù)的非參數(shù)Malmquist指數(shù)，對我國1998—2012年度糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)資投入和配置效率進(jìn)行分析，得出口糧增產(chǎn)中存在的問題和有效的解決途徑。

Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)是基于DEA模型的方法提出，采用距離函數(shù)代表生產(chǎn)決策單元(DMU)與生產(chǎn)前沿面之間的距離從而得出投入的產(chǎn)出效率。該方法經(jīng)過多次修正，目前已經(jīng)較為完善。Fare et al(1994)定義了一個基于產(chǎn)出的Malmquist生產(chǎn)力指數(shù)如下：

(1)

Tfpch=Effch×Techch

(2)

在考慮規(guī)模效應(yīng)的基礎(chǔ)上，可將Effch進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率變動(Pech)和規(guī)模報酬變動(Sech)兩個部分。

Effch=Pech×Sech

(3)

因此，再加入規(guī)模效效應(yīng)的變動后可重新計算Tfpch和距離函數(shù)，分別如(4)、(5)式所示：

Tfpch=Pech×Sech×Techch.

(4)

(5)

本文分析農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料投入與口糧產(chǎn)量的效率問題，投入指標(biāo)與產(chǎn)出指標(biāo)的選取對模型運(yùn)算結(jié)果的好壞影響較大。首先，在輸入指標(biāo)方面，根據(jù)楊君等(2009)、陳建梅(2009)等學(xué)者對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料投入的界定，用現(xiàn)代化科技性生產(chǎn)要素的投入作為解釋指標(biāo)，包括農(nóng)用地膜投入量(噸/千公頃)、化肥投入量(百萬噸/千公頃)、農(nóng)藥投入量(噸/千公頃)、農(nóng)業(yè)用電消耗量(百萬千瓦/千公頃)以及農(nóng)用柴油使用量(百噸/千公頃)。其次，輸出指標(biāo)選取時，考慮到口糧主要包括稻谷和小麥，因此本文將我國糧食主產(chǎn)區(qū)的稻谷和小麥產(chǎn)量(千公斤/公頃)作為兩個產(chǎn)出指標(biāo)，主產(chǎn)區(qū)13個省份分別為河北、內(nèi)蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、江蘇、安徽、江西、山東、河南、湖北、湖南、四川。

4實(shí)證分析

本研究輸入指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于1999-2013年的《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》，輸出變量數(shù)據(jù)直接摘自國研網(wǎng)數(shù)據(jù)庫。其中吉林省2012年小麥種植面積及單產(chǎn)數(shù)據(jù)缺失，分析時采用指數(shù)平滑法(Single Exponential Smoothing)進(jìn)行補(bǔ)充，另外考慮到DEA對量綱沒有特殊要求，本文未對數(shù)據(jù)單位進(jìn)行處理。對13個糧食主產(chǎn)區(qū)的5項(xiàng)投入指標(biāo)和2項(xiàng)產(chǎn)出指標(biāo)的數(shù)據(jù)的最大值、最小值、平均值及標(biāo)準(zhǔn)差等統(tǒng)計學(xué)特征進(jìn)行描述，結(jié)果如表1—表3所示。

表1　1998—2012年輸入指標(biāo)特征描述

注：本組數(shù)據(jù)來源于1999-2013年《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》，表中X1地膜投入量(噸/千公頃)，X2表示化肥投入量(百萬噸/千公頃)，X3表示農(nóng)藥投入量(噸/千公頃)，X4表示耗電量(百萬千瓦/千公頃)，X5表示農(nóng)業(yè)柴油使用量(百噸/千公頃)。

表2　1998—2012年輸出指標(biāo)特征描述

注：本組數(shù)據(jù)來源于國研網(wǎng)數(shù)據(jù)庫，表中Y1表示稻谷單量(公斤/公頃)，Y2表示小麥單量(公斤/公頃)。

表3　1998—2012年輸入和輸出指標(biāo)特征描述

注：數(shù)據(jù)來源及各參數(shù)含義同表1，表2。

運(yùn)用Deap2.1軟件計算所得到的1998—2012年13個糧食主產(chǎn)區(qū)的全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)，及其相應(yīng)的分解指數(shù)—Effch，Techch，Pech，Sech，繪出折線圖如圖1所示。

表4　1998—2012年平均Malmquist指數(shù)變化及其分解

圖1　1998—2012年平均Malmquist指數(shù)變化及其分解變化趨勢圖

根據(jù)表4和圖1中我國糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料投入Malmquist指數(shù)及分解情況來看，我國農(nóng)資投入效率不容樂觀，1998—2012年整體呈下降趨勢，Tfpch>1的年份僅有3個，年均下降幅度為2.9%。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，分解后的15年效率指數(shù)中Effch，Pech,Sech均大于或等于1，只有Techch值為0.969<1，平均每年下降3.1%。從變化程度來看，標(biāo)準(zhǔn)差小于0.1的有Effch，Pech，Sech三項(xiàng)，而Tfpch和Techch的標(biāo)準(zhǔn)差均大于0.1，波動范圍較大。1999—2001年變化最為明顯，Tfpch三年內(nèi)下降了50.8%，Techch下降了55.2%，在接下來的2002—2004年中下降程度逐漸減緩。

由此可見，全要素生產(chǎn)率的增長很大程度上受到技術(shù)變化的拖累主要是外部環(huán)境變化的影響。旱災(zāi)和洪澇災(zāi)的自然災(zāi)害危機(jī)口糧供給，尤其是旱災(zāi)對稻谷和小麥產(chǎn)量的影響十分明顯。根據(jù)Techch值較小的年份，對應(yīng)查閱《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》發(fā)現(xiàn)，2000—2001年我國收到旱災(zāi)影響最為嚴(yán)重，全國成災(zāi)面積分別為34 374千公頃，其中旱災(zāi)面積26 784千公頃，較1999年上升28.6%；2006—2007年災(zāi)害影響較為嚴(yán)重，全國成面積24 632千公頃，旱災(zāi)面積13 411千公頃，同年增長23.4%；另外，2009年成災(zāi)面積為21 234千公頃，旱災(zāi)面積13 197千公頃，與Techch值的變化情況恰好吻合。

從省際角度來看，對Malmquist-DEA運(yùn)行結(jié)果進(jìn)行處理，得出全要素生產(chǎn)率指數(shù)及其分解如表5所示，相應(yīng)繪制折線圖如圖2所示。

表5　1998—2012年各省份Malmquist指數(shù)變化及其分解

圖2　1998—2012年各省份Malmquist指數(shù)變化及其分解圖

我國13個口糧主產(chǎn)省中，15年的平均全要素生產(chǎn)效率均不大于1，說明各省份生產(chǎn)效率都呈現(xiàn)遞減狀態(tài)。河南省在我國糧食主產(chǎn)區(qū)口糧生產(chǎn)中科技投入效率的全要素分解排名第一，為0.993，與該省綜合技術(shù)效率有很重要的關(guān)系，其Effch值占明顯優(yōu)勢。然而，盡管山東省綜合技術(shù)效率排名最高，但受到技術(shù)效率的拖累，其效率值排在第四位。

在分解后的四項(xiàng)指標(biāo)中，所有省份Techch值均小于1，其中安徽省最高為0.982，內(nèi)蒙古最低為0.944，反映出安徽省口糧生產(chǎn)受環(huán)境影響略小于其他省份，得益于安徽省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性設(shè)施較為完善，相反內(nèi)蒙古受影響最為明顯。Effch方面，除河北、黑龍江、湖南外，其它省份效率值均大于1，河北最低為0.985。把綜合技術(shù)效率分解為Pech和Sech來看，唯有黑龍江省Pech小于1，為0.994，但各省份變化幅度微弱。而河北、黑龍江和湖南規(guī)模效率均小于1，說明農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料投入對口糧產(chǎn)量影響的邊際作用遞減。

5結(jié)論與討論

綜合1998—2012年我國糧食主產(chǎn)區(qū)口糧生產(chǎn)的Malmquist-DEA分析結(jié)果，并比較13個主產(chǎn)區(qū)全要素生產(chǎn)率及其分解指數(shù)，得出影響我國糧食口糧產(chǎn)量的內(nèi)在因素。(1)從總體上看，在15年的樣本中僅1999年、2004年、2008年現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料效率出現(xiàn)增長，其它年份均表現(xiàn)為不同層次的下降。在12個全要素分解生產(chǎn)率變化值小于1的年份中，2001年下降程度最大為27.5%，2011年下降程度最小為0.4%。(2)從全要素分解值來看，效率變化在1附近波動幅度不大，均值為1.002，方差為0.053。再次分解綜合效率變化，得到純技術(shù)效率和規(guī)模效率同樣變化不明顯。然而由圖1不難看出全要素生產(chǎn)率變化趨勢與技術(shù)變化趨于一致，技術(shù)變化是引起全要素生產(chǎn)率變化的關(guān)鍵。(3)從地區(qū)來看，各省份15年平均全要素生產(chǎn)效率均出現(xiàn)下降，但個體間仍存在一定差異，河南省下降最少為0.7%，內(nèi)蒙古下降最顯著為6.4%。說明1998-2012年期間，口糧生產(chǎn)中河南省生產(chǎn)資料投入貢獻(xiàn)率要高于其它省份，而內(nèi)蒙古則低于其它省份。

因此建議：第一，改善基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提高洪澇等自然災(zāi)害抵御能力。無論是從時間角度還是地區(qū)角度分析，全要素生產(chǎn)率很大程度上受技術(shù)變化拖累，因此學(xué)習(xí)技術(shù)變化改善的地區(qū)經(jīng)驗(yàn)，做好農(nóng)田水利等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)工作對保證口糧增產(chǎn)意義深遠(yuǎn)。第二，控制化肥、農(nóng)藥、地膜等污染性生產(chǎn)資料的投入，加大環(huán)保力度。因過量或不合理使用化肥農(nóng)藥等難降解生產(chǎn)資料會造成土地和水質(zhì)遭到破壞，嚴(yán)重時甚至引起自然災(zāi)害，因此只有科學(xué)使用現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料，保護(hù)耕地才能保證糧食持續(xù)增長。第三，加大農(nóng)業(yè)科技投入，夯實(shí)糧食增產(chǎn)“資金保障。在糧食中生產(chǎn)將更多的科研成果轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力，提高科技創(chuàng)新水平將是糧食安全的有效保證。

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Research on the efficiency of modern production inputs in grain producing areas in China

SUNZheng-zheng，ZHANGKui

(School of Economty and Management,Wuhan Polytechnic University, Wuhan 430023, China)

Abstract：This paper uses Malmquist-DEA model to analysiz the contribution rate of production of domestic grain producing areas. The result shows the means of TPF have downward trend，varly in different provinces. The TPF is dragged down by techch , so improving agricultural infrastructure, using agricultural inputs rational and efficient, increasing agrcultural research investment may effectively ensure security of supply of rations．

Key words：Agricultural Production；Rations Yield；Efficiency Analysis；Malmquist-DEA

中圖分類號：F 323.11;F 326.11

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A