陳秋菲，譚曉東

中國糧食作物全要素生產(chǎn)率評價研究

陳秋菲1，譚曉東2

（1.遼寧省農(nóng)業(yè)技術(shù)學(xué)校/遼寧農(nóng)業(yè)博物館，遼寧 沈陽 110161； 2.沈陽藥科大學(xué)，遼寧 沈陽 110016）

運用DEA-Malmquist指數(shù)模型，構(gòu)建“四投入、一產(chǎn)出”的評價指標(biāo)體系，對2007～2015年中國13個糧食作物主產(chǎn)區(qū)全要素生產(chǎn)率進行評價，包括技術(shù)效率、技術(shù)進步效率。結(jié)果表明，由于技術(shù)效率（0.990）和技術(shù)進步效率（1.201）的雙重作用，中國糧食全要素生產(chǎn)效率實現(xiàn)以年均1.1倍的速度增長。技術(shù)進步是促進全要素生產(chǎn)率增長的主要動力，技術(shù)效率的衰退是影響全要素生產(chǎn)率增長的重要阻力。

糧食主產(chǎn)區(qū)；全要素生產(chǎn)率；DEA-Malmquist指數(shù)

隨著人民生活水平提升和人口持續(xù)增加，我國糧食需求呈剛性增長，糧食品種和區(qū)域結(jié)構(gòu)性矛盾加劇。伴隨國際市場糧源持續(xù)緊張，市場運行不確定因素凸顯，彌補國內(nèi)糧食缺口的空間實屬有限。因此，我國必須立足國內(nèi)，實現(xiàn)糧食基本自給［1］。

本文運用Malmquist指數(shù)模型，對中國13個糧食主產(chǎn)區(qū)的糧食作物生產(chǎn)效率進行評價，以期為改善農(nóng)業(yè)設(shè)施條件，促進糧食增產(chǎn)、加快農(nóng)民增收提供科學(xué)依據(jù)和理論支撐。

1 理論模型

1.1 全要素生產(chǎn)率

1957年，美國經(jīng)濟學(xué)家 Solow首次提出全要素生產(chǎn)率，又稱“索羅余值”。全要素生產(chǎn)率是指“生產(chǎn)活動在一定時間內(nèi)的效率”，即總產(chǎn)量與全部要素投入量之比，是用來衡量單位生產(chǎn)的效率指標(biāo)［2］。其評價方法分別是以DEA-Malmquist指數(shù)模型為代表的非參數(shù)法和以SFA模型為代表的參數(shù)法。

1.2 M alm quist指數(shù)

瑞典經(jīng)濟學(xué)家Malmquist于1953年首次提出Malmquist指數(shù)［3］。1957年，F(xiàn)arrell等人在 Malmquist的基礎(chǔ)上，建立不同時期的生產(chǎn)率變化 Malmquist指數(shù)［4］。1970年，Shephard將距離函數(shù)引入 Malmquist指數(shù)。1982年，Caves等人首次將 Malmquist指數(shù)作為生產(chǎn)效率指數(shù)引入生產(chǎn)分析等重要領(lǐng)域［5］。1994年，F(xiàn)are等人在 Shephard的理論基礎(chǔ)上，建立非參數(shù)的 Malmquist指數(shù)［6］。其表達式為：

公式（1）指出，D0t（xt，yt）表示 t時期的技術(shù)效率；D0t（xt＋1，yt＋1）表示 t時期為基礎(chǔ)的 t＋1時期技術(shù)效率；D0t＋1（xt＋1，yt＋1）表示 t＋1時期的技術(shù)效率；D0t＋1（xt，yt）表示 t＋1時期為基礎(chǔ)上的t時期技術(shù)效率。

公式（2）指出，Malmquist指數(shù)（M0）分解為技術(shù)效率指數(shù)（EC）和技術(shù)進步指數(shù)（TC）。當(dāng)EC＞1時，表示技術(shù)效率增長；當(dāng)EC＜1時，表示技術(shù)效率降低；當(dāng)TC＞1時，表示技術(shù)進步效率增長，當(dāng)TC＜1時，表示技術(shù)進步效率降低［7］。

DEA-Malmquist指數(shù)模型適用于各種條件下的效率評價，且不需要預(yù)先設(shè)定具體函數(shù)。

因此，本文基于Malmquist指數(shù)對中國糧食作物全要素生產(chǎn)率進行評價［8］。

2 研究方法

2.1 指標(biāo)體系

結(jié)合《中國統(tǒng)計年鑒》數(shù)據(jù)，從投入和產(chǎn)出兩方面對中國糧食主產(chǎn)區(qū)全要素生產(chǎn)率建立“四投入、一產(chǎn)出”的評價指標(biāo)體系。投入指標(biāo)反映糧食作物生產(chǎn)活動中人力、物力、財力的投入，分別為農(nóng)業(yè)機械總動力、有效灌溉面積、化肥施用量和糧食作物播種面積四項指標(biāo)；產(chǎn)出指標(biāo)反映糧食作物生產(chǎn)活動的效益，即糧食產(chǎn)量（表1）［9］。

2.2 數(shù)據(jù)來源

選取中國13個糧食主產(chǎn)區(qū)作為決策單元，運用Malmquist指數(shù)模型，結(jié)合糧食作物全要素生產(chǎn)率指標(biāo)體系，利用Deap2.1軟件，計算出2007～2015年糧食作物全要素生產(chǎn)率，包括：技術(shù)效率、技術(shù)進步效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率。

3 評價結(jié)果與分析

3.1 評價結(jié)果

2007～2015年中國糧食全要素生產(chǎn)率以年均1.1倍的速度增長。其中，技術(shù)進步效率提升2.1%，而技術(shù)效率下降0.1%。

由此可見，技術(shù)進步效率促進糧食作物全要素生產(chǎn)率的提升，但在技術(shù)效率的影響下，中國糧食作物全要素生產(chǎn)率增長速度非常緩慢（表2、表3）。

3.1.1 時間序列的全要素生產(chǎn)率變化

2007～2008年技術(shù)效率指數(shù)下降5.4%，但技術(shù)進步效率提升約10.5倍，促進全要素生產(chǎn)率提高約4.5倍，為8年以來最高值；2008～2009年技術(shù)效率提升6.1倍，而技術(shù)進步效率下降10%，導(dǎo)致全要素生產(chǎn)率下降4.5倍，達到近年最低點；2009～2010年全要素生產(chǎn)率提升2倍，其中技術(shù)效率做出4.7%的消極貢獻，技術(shù)進步效率做出7.1%的積極貢獻；2010～2011年全要素生產(chǎn)率穩(wěn)步提升4.2倍，其中技術(shù)效率做出4.2%的消極貢獻，技術(shù)進步效率做出8.8%的積極貢獻；2011～2012年技術(shù)效率下降1.4%，而技術(shù)進步效率提升2.5%，導(dǎo)致全要素生產(chǎn)率提升1.1倍；2012～2013年技術(shù)效率繼續(xù)下降0.06%，而技術(shù)進步效率提升2.9%，促進全要素生產(chǎn)率提升2.3%；2013～2014年全要素生產(chǎn)率下降2%，其中技術(shù)效率提升2.2倍，而技術(shù)進步效率下降4.1%。

2014～2015年技術(shù)效率和技術(shù)進步效率分別提升0.8%和1%，促進全要素生產(chǎn)率提升1.8倍（表2）。

3.1.2 中國13個糧食主產(chǎn)區(qū)全要素生產(chǎn)率變化

2007～2015年，全國13個糧食主產(chǎn)區(qū)全要素生產(chǎn)率指數(shù)全部大于1，說明13個產(chǎn)區(qū)全要素生產(chǎn)率全部呈現(xiàn)正增長，各產(chǎn)區(qū)增長幅度較為平穩(wěn)且差距不大。

黑龍江、安徽兩省全要素生產(chǎn)率增幅高達2.1倍，同時位列排行榜第一位。河北緊隨其后，全要素生產(chǎn)率提升1.7倍，位列排行榜第三位。13個產(chǎn)區(qū)技術(shù)進步效率全部大于1，說明其對全要素生產(chǎn)率提升做出積極貢獻。除黑龍江、吉林外，其余11個產(chǎn)區(qū)技術(shù)效率全部小于1，說明其對全要素生產(chǎn)率的提升起抑制作用（表3）。

表1 糧食作物全要素生產(chǎn)率指標(biāo)體系

表2 2007～2015年糧食作物全要素生產(chǎn)率

表3 糧食主產(chǎn)區(qū)全要素生產(chǎn)率

3.2 建議

3.2.1 加快糧食產(chǎn)出能力建設(shè)

中國糧食作物全要素生產(chǎn)率值為1.011，在技術(shù)進步（1.021）的推動下，以年均約1倍的速度穩(wěn)步增長。而技術(shù)效率值為0.990，下降1%，抑制了全要素生產(chǎn)率的快速增長。因此，應(yīng)加大優(yōu)質(zhì)糧食產(chǎn)業(yè)工程、大型商品糧基地、農(nóng)業(yè)綜合開發(fā)、大中型灌區(qū)田間灌排配套等重點項目的實施力度。重點強化農(nóng)田基礎(chǔ)設(shè)施，改善灌溉條件，改造中低產(chǎn)田，因地制宜地開展農(nóng)田整治、機耕道路等設(shè)施建設(shè)，努力擴大穩(wěn)產(chǎn)高產(chǎn)農(nóng)田比重［10］。

3.2.2 推進糧食重大技術(shù)改革

2007～2015年，中國糧食作物技術(shù)效率普遍偏低，僅在 2008～2009年（1.061），2013～2014年（1.022）和 2014～2015年（1.088）有所提升。因此，應(yīng)強化種植技術(shù)指導(dǎo)，引導(dǎo)農(nóng)民進行規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化種植，提高技術(shù)到位率。全國糧食生產(chǎn)發(fā)展規(guī)劃（2006年～2020年）指出，玉米重點推廣增密技術(shù)、全膜雙壟溝播、催芽坐水種等技術(shù)；水稻重點推廣大棚育秧、集中育秧、使用壯秧劑和拋秧、機插秧、水稻精確定量播種等栽培技術(shù)；小麥重點推廣精量半精量播種、“雙晚”等技術(shù)；大豆重點推廣窄行密植、行間覆膜、種子包衣等技術(shù)［11］。

3.2.3 打造糧食示范基地建設(shè)

中國13個糧食主產(chǎn)區(qū)中，僅有黑龍江、吉林技術(shù)效率和技術(shù)進步值大于1。因此，應(yīng)在大力推進黑龍江和吉林地區(qū)糧食生產(chǎn)機械化進程的基礎(chǔ)上，加強遼寧地區(qū)糧食作物基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，努力推進東北地區(qū)科技創(chuàng)新效率，打造東北產(chǎn)區(qū)糧食作物示范基地，健全生產(chǎn)投入機制，以最大的農(nóng)業(yè)投入獲取最優(yōu)的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出，從而全面推進中國糧食作物全要素生產(chǎn)率迅速提升，為保障國家糧食安全，國家經(jīng)濟快速發(fā)展奠定基礎(chǔ)［12］。

［1］ 國務(wù)院辦公廳.全國新增1000億斤糧食生產(chǎn)能力規(guī)劃（2009～2020年）［Z］.2009.11.3.

［2］ SolowR M.Technological Change and the Aggregate Production Function［J］.Review of Economies and Statistics，1957，39（3）：312～320.

［3］ Malmquist S.Index Number and Indifference Surfaces［J］.Trabajosde Estadisticay de InvestigacionOperativa，1953，4（2）：209～242.

［4］ Farrell M J.The Measurement of Productive Efficiency［J］.Journal of the Royal Statistical Society.Series A：General，1957，120（3）：253～290.

［5］ Caves D W，Christensen L R，Diewert W E.The Economic Theory of Index Numbers and the Measurement of Input，Output，and Productivity［J］.Econometrica，1982，50（6）：1393～1414.

［6］ Fare R，Groeskopf S，Lovell C A K.ProductionFrontiers［M］.London：Cambridge University Press，2008.

［7］ Fare R，Grosskopf S，Norris M，et al.Productivity growth technical progress and efficiency change in industrialized countries［J］.The American Economic Review，1994，84（1）：66～83.

［8］ 譚曉東，陳玉文.基于 DEA方法的我國31個省 （直轄市 ）醫(yī)藥制造業(yè)研發(fā)投入產(chǎn)出效率靜態(tài)評價［J］.中國醫(yī)藥工業(yè)雜志.2015，（46）3：324～327.

［9］ 國家統(tǒng)計局.中國統(tǒng)計年鑒［M］.北京：中國統(tǒng)計出版社，2007～2015.

［10］ 農(nóng)業(yè)部，國家發(fā)展改革委，財政部.全國農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展規(guī)劃（2015-2030）［Z］.2015-5-20.

［11］ 農(nóng)業(yè)部.全國糧食生產(chǎn)發(fā)展規(guī)劃（2006年 ～2020年）［Z］.2006-10-12.

［12］ 陳秋菲，譚曉東.中國糧食作物生產(chǎn)效率靜態(tài)評價［J］.農(nóng)業(yè)經(jīng)濟.2017（7）：21～23.

Evaluation Studies on Total Factor Productivity of Food Crops in China

CHENG Qiu-fei，TAN Xiao-dong
（1．Liaoning agricultural technical school，Liaoning agriculturalmuseum，Liaoning，Shenyang 110161； 2．Shenyang Pharmaceutical University，Liaoning，Shenyang 110161）

Making use of DEA-Malmquistmodel，this paperbuildevaluation index system with four input and one output.It made evaluation on total factor productivityof thirty main production with food crops in China from 2009 to 2015 including technical efficiency and technical progress efficiency.Results shown that due to the dual role of technical efficiency（0.990）and technological progress efficiency（1.201），Chinesetotal factor productivity grown at an annual rate of1.1 times.Technological progresswas themain driving force for total factor productivity growth.The decline of technical efficiency was an important resistance to total factor productivity growth.

Main grain production area；Total factor productivity；DEA-Malmquist index

F326.11

B

1002-1728（2017）05-0029-03

10.3969/j.issn.1002-1728.2017.05.007

2017-09-21

陳秋菲（1984-），女，碩士研究生，農(nóng)藝師，講師，主要從事農(nóng)業(yè)經(jīng)濟和園林技術(shù)研究。

譚曉東（1982-），男，博士研究生，主要從事產(chǎn)業(yè)研發(fā)能力和風(fēng)險研究。