張 麗，李 容

(1.西南大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，重慶 北碚 400715；2.重慶財(cái)經(jīng)職業(yè)學(xué)院 工商管理學(xué)院，重慶 永川 402160)

2004-2016年中國(guó)糧食生產(chǎn)的“十三連增”現(xiàn)象舉世矚目，但是中國(guó)糧食生產(chǎn)成本高，尤其是人工成本高[1]，糧食生產(chǎn)比較收益偏低，糧食進(jìn)出口價(jià)格倒掛等問(wèn)題表現(xiàn)突出，由此引發(fā)“誰(shuí)來(lái)種糧，如何種糧”的思考。2019年《全球糧食危機(jī)報(bào)告》指出，受到氣候變化和自然災(zāi)害的影響，全球糧食危機(jī)正在變得日益嚴(yán)重和復(fù)雜。可見，中國(guó)的糧食安全依然必須受到高度重視。中國(guó)政府已經(jīng)嘗試了以土地流轉(zhuǎn)推動(dòng)土地集中規(guī)模經(jīng)營(yíng)的辦法，但是受到各種因素的制約，土地流轉(zhuǎn)的效果并不明顯。土地流轉(zhuǎn)推進(jìn)的規(guī)模經(jīng)營(yíng)路徑會(huì)帶來(lái)高地租引起的高成本[2]，農(nóng)地確權(quán)并不必然推動(dòng)土地流轉(zhuǎn)[3]。決策層和學(xué)術(shù)界重點(diǎn)關(guān)注由土地規(guī)模經(jīng)營(yíng)轉(zhuǎn)向農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)外包的服務(wù)規(guī)模經(jīng)營(yíng)[4-6]。農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)廣泛興起并發(fā)展，農(nóng)戶通過(guò)股份合作、托管、社會(huì)化服務(wù)等措施可以消除顯性化地租成本[7]。在勞動(dòng)力持續(xù)轉(zhuǎn)移的情況下，保持農(nóng)產(chǎn)品穩(wěn)定供給的關(guān)鍵在于提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率[8]。那么，農(nóng)機(jī)服務(wù)的發(fā)展是否影響糧食生產(chǎn)效率成為學(xué)術(shù)界非常關(guān)注的問(wèn)題。

糧食生產(chǎn)的種類主要包括谷物、豆類和薯類，以稻谷、小麥和玉米為主的谷物生產(chǎn)為糧食生產(chǎn)的核心，占糧食總產(chǎn)量的90%以上。2004年以來(lái)，中國(guó)糧食生產(chǎn)發(fā)生了農(nóng)業(yè)稅收政策、農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼政策、土地流轉(zhuǎn)政策等諸多方面的變化。同時(shí)，農(nóng)業(yè)機(jī)械化快速發(fā)展，農(nóng)機(jī)服務(wù)市場(chǎng)逐漸形成，糧食生產(chǎn)結(jié)構(gòu)不斷調(diào)整并優(yōu)化。糧食生產(chǎn)方式由跨區(qū)作業(yè)到生產(chǎn)環(huán)節(jié)外包再到全程托管，表現(xiàn)出服務(wù)規(guī)模經(jīng)營(yíng)的發(fā)展方向。本文采用“兩步法”研究農(nóng)機(jī)服務(wù)發(fā)展與中國(guó)糧食生產(chǎn)效率的關(guān)系。在第一步中，采用變系數(shù)模型和隨機(jī)前沿分析方法，借鑒Gong的估計(jì)時(shí)變生產(chǎn)函數(shù)和全要素生產(chǎn)率(TFP)的半?yún)?shù)方法[9]，對(duì)2004-2016年中國(guó)糧食生產(chǎn)效率進(jìn)行估算。在第二步中，將農(nóng)機(jī)服務(wù)市場(chǎng)發(fā)展劃分為初級(jí)和中級(jí)階段，分析兩階段糧食生產(chǎn)的產(chǎn)出彈性和生產(chǎn)前沿的變化，估計(jì)農(nóng)機(jī)服務(wù)發(fā)展階段對(duì)糧食生產(chǎn)效率及要素產(chǎn)出彈性的影響。

一、文獻(xiàn)綜述

已有研究指出農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)可以有效彌補(bǔ)家庭農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力數(shù)量短缺，質(zhì)量下降和技能不足；有利于促進(jìn)農(nóng)業(yè)分工和專業(yè)化，實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)；帶動(dòng)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，改造傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)[10-14]。由于生產(chǎn)環(huán)節(jié)上得到多種社會(huì)化服務(wù)的支持，中國(guó)農(nóng)村勞動(dòng)力老齡化對(duì)水稻生產(chǎn)效率尚不構(gòu)成負(fù)面影響[15-16]。大量文獻(xiàn)圍繞水稻、小麥、玉米、大豆等單個(gè)糧食品種展開了社會(huì)化服務(wù)與糧食生產(chǎn)效率、技術(shù)效率關(guān)系的研究。基于微觀數(shù)據(jù)的研究表明水稻生產(chǎn)環(huán)節(jié)外包對(duì)水稻生產(chǎn)率存在顯著的正向效應(yīng)，不同類型的環(huán)節(jié)外包對(duì)生產(chǎn)率的影響存在差異，以技術(shù)替代為主的生產(chǎn)環(huán)節(jié)外包能夠帶來(lái)更大的生產(chǎn)率效應(yīng)[17-19]。新型經(jīng)營(yíng)主體生產(chǎn)性服務(wù)能夠顯著提升水稻生產(chǎn)技術(shù)效率，農(nóng)機(jī)服務(wù)依靠科技引入效應(yīng)和勞動(dòng)替代效應(yīng)提高小麥生產(chǎn)的技術(shù)效率[20-21]。

在有關(guān)生產(chǎn)效率的研究中，傳統(tǒng)生產(chǎn)函數(shù)法、隨機(jī)前沿分析和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析是三種應(yīng)用最廣泛的方法。早期研究更喜歡使用傳統(tǒng)的生產(chǎn)函數(shù)來(lái)估計(jì)生產(chǎn)力[22-24]。隨后的生產(chǎn)效率研究主要采用隨機(jī)前沿分析(SFA)[25-28]，以及數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)[29-31]，DEA可將全要素生產(chǎn)率分解為技術(shù)變化和效率變化。SFA和DEA方法都估計(jì)了一個(gè)生產(chǎn)前沿，它代表了給定投入的最高產(chǎn)出。隨著時(shí)間的推移，前沿面的變化顯示技術(shù)的變化，而單位產(chǎn)出與前沿之間的垂直距離則代表該單位的技術(shù)效率。SFA假設(shè)生產(chǎn)前沿遵循某種生產(chǎn)函數(shù)形式，例如Cobb-Douglas或Translog，并允許一個(gè)隨機(jī)項(xiàng)來(lái)估計(jì)誤差。DEA是一種確定性的模型，通過(guò)線線規(guī)劃的方法得出前沿面，無(wú)需構(gòu)建生產(chǎn)函數(shù)，因此是一種非參數(shù)方法。中國(guó)學(xué)者龔斌磊將變系數(shù)模型引入面板隨機(jī)前沿模型分析了中國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，一定程度上消除了傳統(tǒng)測(cè)算方法中的估計(jì)誤差和內(nèi)生性[9]。關(guān)于糧食生產(chǎn)效率的研究主要是從單要素生產(chǎn)率和全要素生產(chǎn)率來(lái)展開，大多采用的是隨機(jī)前沿分析和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法[32-36]。

已有文獻(xiàn)大多是基于單個(gè)糧食品種分析農(nóng)機(jī)服務(wù)對(duì)生產(chǎn)效率或者技術(shù)效率的影響，采用的數(shù)據(jù)多為微觀調(diào)查數(shù)據(jù)，一方面未能反映生產(chǎn)前沿面的動(dòng)態(tài)變化，另一方面也未能反映糧食生產(chǎn)結(jié)構(gòu)變化對(duì)生產(chǎn)效率的影響。大部分學(xué)者認(rèn)同農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)對(duì)勞動(dòng)力的替代作用，但是卻忽視了農(nóng)機(jī)服務(wù)對(duì)勞動(dòng)產(chǎn)出彈性的影響。關(guān)于農(nóng)機(jī)服務(wù)影響生產(chǎn)效率的研究大多關(guān)注的是技術(shù)效率，沒(méi)有注意到農(nóng)機(jī)服務(wù)對(duì)生產(chǎn)前沿面變化的影響，也沒(méi)有探討農(nóng)機(jī)服務(wù)對(duì)其他投入要素(土地、化肥、機(jī)械)產(chǎn)出彈性的影響。已有研究在糧食生產(chǎn)效率測(cè)算方法上存在一定局限性，比如SFA無(wú)法區(qū)分設(shè)定的偏誤對(duì)非效率性的影響，DEA沒(méi)有考慮隨機(jī)擾動(dòng)對(duì)非效率性的影響。因此，本文擬采用變系數(shù)隨機(jī)前沿模型，更加準(zhǔn)確全面地反映糧食生產(chǎn)效率的時(shí)間變化以及省際結(jié)構(gòu)差異，并在此基礎(chǔ)上探討農(nóng)機(jī)服務(wù)發(fā)展階段與糧食生產(chǎn)效率以及要素產(chǎn)出彈性之間的關(guān)系。

二、模型設(shè)定

首先，采用變系數(shù)隨機(jī)前沿模型估計(jì)糧食生產(chǎn)前沿變化并測(cè)算糧食全要素生產(chǎn)率。其次，以農(nóng)機(jī)服務(wù)發(fā)展階段的虛擬變量作為核心解釋變量的替代變量，構(gòu)建農(nóng)機(jī)服務(wù)發(fā)展對(duì)糧食生產(chǎn)率及生產(chǎn)前沿面影響的OLS回歸模型，驗(yàn)證農(nóng)機(jī)服務(wù)發(fā)展對(duì)糧食TFP增長(zhǎng)以及要素產(chǎn)出彈性變化的影響。

1.糧食生產(chǎn)效率估計(jì)模型

Aigner等最早提出了隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型(1)，模型(1)中Yi和Xi分別是單位i的投入產(chǎn)出向量[37-38]。vi為測(cè)量誤差，通常假定為正態(tài)分布。ui表示技術(shù)非效率項(xiàng)，它遵循多種分布，包括半正態(tài)分布[37]、截尾正態(tài)分布[39]和Gama分布[40]。Schmidt 等提出了面板隨機(jī)前沿模型(2)[41]，固定效應(yīng)、隨機(jī)效應(yīng)以及其他方法可用于估計(jì)不同條件下的αi[42-43]。方程(2)中β=(β1,…,βp)向量為參數(shù)向量，傳統(tǒng)的隨機(jī)前沿模型表示為單邊界方法。

(1)

(2)

土地確權(quán)、土地流轉(zhuǎn)，農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)體系以及新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)體系的建立使得我國(guó)糧食生產(chǎn)結(jié)構(gòu)不斷調(diào)整，這不僅影響糧食生產(chǎn)投入要素的結(jié)構(gòu)，而且還影響糧食產(chǎn)出效率。Hastie 等首次引入了變系數(shù)模型(VCM)，模型中的系數(shù)是一些閾值變量θ的非參數(shù)函數(shù)[44]。變系數(shù)模型的形式如式(3)：

y=x1h1(θ1)+…+xphp(θp)+ε

(3)

變系數(shù)模型(3)中的θ1,…,θp通過(guò)不確定函數(shù)h1(·),…,hp(·)改變x1,…xp的系數(shù)。這些系數(shù)并不是常數(shù)而是非參數(shù)函數(shù)，因此被命名為“變系數(shù)模型”。該方法在生存分析中關(guān)于截尾數(shù)據(jù)的時(shí)變系數(shù)函數(shù)建模中首次使用。Sun 等和Zhang 等使用變系數(shù)生產(chǎn)函數(shù)分別研究了挪威的林業(yè)和中國(guó)的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)[45-46]，然而他們采用的都是常規(guī)的生產(chǎn)函數(shù)而不是隨機(jī)前沿模型。Gong以農(nóng)林牧漁業(yè)的產(chǎn)值份額為權(quán)重指標(biāo)，將變系數(shù)模型引入面板隨機(jī)前沿模型計(jì)算中國(guó)農(nóng)業(yè)TFP，既反映出生產(chǎn)函數(shù)在不同時(shí)段的變化，又反映出各省份之間的異質(zhì)性農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)[9]。

本文采用Gong的方法，將稻谷、小麥、玉米的產(chǎn)量份額作為各省糧食生產(chǎn)的權(quán)重指標(biāo)，反映各省之間糧食生產(chǎn)的結(jié)構(gòu)差異。通過(guò)建立變系數(shù)隨機(jī)前沿模型來(lái)估計(jì)糧食生產(chǎn)函數(shù)，其中時(shí)間變量和三大主要糧食品種產(chǎn)量份額被視為閾值變量，采用Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)的形式構(gòu)建變系數(shù)面板隨機(jī)前沿模型如(4)式所示：

(4)

2.農(nóng)機(jī)服務(wù)發(fā)展影響糧食生產(chǎn)效率的模型

《中華人民共和國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械化促進(jìn)法》于2004年6月通過(guò)，并于當(dāng)年11月正式實(shí)施，由此我國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械化全速推進(jìn)。財(cái)政部、農(nóng)業(yè)部于2004年共同啟動(dòng)實(shí)施了農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼政策，當(dāng)年在66個(gè)縣實(shí)施并補(bǔ)貼資金0.7億元。此后，中央財(cái)政不斷加大投入力度，補(bǔ)貼資金規(guī)模連年大幅度增長(zhǎng)，實(shí)施范圍擴(kuò)大到全國(guó)所有農(nóng)牧縣和農(nóng)場(chǎng)。隨著大量農(nóng)村勞動(dòng)力的轉(zhuǎn)移，機(jī)械化作業(yè)需求使得農(nóng)機(jī)服務(wù)應(yīng)運(yùn)而生。以機(jī)械化耕地、收割為代表的生產(chǎn)環(huán)節(jié)服務(wù)外包發(fā)展最為明顯，跨區(qū)作業(yè)在很大程度上緩解了農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力短缺。2007年耕種收綜合機(jī)械化水平達(dá)到42.5%，標(biāo)志著我國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展由初級(jí)階段跨入中級(jí)階段(1)資料來(lái)源：中國(guó)機(jī)械工業(yè)年鑒編輯委員會(huì)、中國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械工業(yè)協(xié)會(huì)(編)，《中國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械工業(yè)年鑒 2008》，北京：機(jī)械工業(yè)出版社。。本文通過(guò)構(gòu)建計(jì)量回歸模型的方法來(lái)估計(jì)2004-2016年農(nóng)機(jī)服務(wù)發(fā)展對(duì)糧食生產(chǎn)效率的影響：

(5)

(6)

三、數(shù)據(jù)來(lái)源與變量選取

2004年以來(lái)糧食產(chǎn)量“十三連增”成效顯著，農(nóng)機(jī)服務(wù)市場(chǎng)自2004年逐漸興起并發(fā)展。本文采用2004-2016年中國(guó)31省份糧食生產(chǎn)的面板數(shù)據(jù)測(cè)算中國(guó)糧食生產(chǎn)效率，延用已有糧食生產(chǎn)函數(shù)相關(guān)研究的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)選擇方法。為了剔除價(jià)格因素的影響，產(chǎn)出變量選擇2004-2016年31省份糧食總產(chǎn)量作為代理變量。投入變量包括糧食生產(chǎn)的四大要素：勞動(dòng)、土地、化肥和機(jī)械。勞動(dòng)投入要素借鑒王躍梅等的測(cè)算方法，從事糧食生產(chǎn)的勞動(dòng)力數(shù)量(萬(wàn)人)=第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員×(農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值/農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值)×(糧食播種面積/農(nóng)作物播種面積)[49]。土地投入要素使用2004-2016年31省份的糧食播種面積(千公頃)。化肥投入要素以實(shí)際用于糧食生產(chǎn)的農(nóng)用化肥施用量(折純量，萬(wàn)噸)計(jì)算。機(jī)械投入要素以糧食生產(chǎn)的機(jī)械動(dòng)力作為指標(biāo)，以農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力(萬(wàn)千瓦)根據(jù)糧食播種面積與農(nóng)作物播種面積的比例調(diào)整后計(jì)算得出。

本文以稻谷、小麥、玉米的產(chǎn)量比重作為糧食品種產(chǎn)出份額的替代指標(biāo)。由于稻谷、小麥、玉米為糧食生產(chǎn)最主要的品種，三種糧食產(chǎn)量約占糧食總產(chǎn)量的90%以上，且這三種主要糧食品種的機(jī)械化程度最高，農(nóng)機(jī)服務(wù)發(fā)展較好，具有典型性。糧食品種產(chǎn)出份額由2004-2016年31省份糧食分品種產(chǎn)量占糧食總產(chǎn)量的比重計(jì)算得出。農(nóng)機(jī)服務(wù)發(fā)展是本文重點(diǎn)關(guān)注的解釋變量，2004-2016年農(nóng)機(jī)服務(wù)發(fā)展的初級(jí)和中級(jí)階段可能對(duì)糧食生產(chǎn)效率產(chǎn)生不同影響，以農(nóng)機(jī)服務(wù)發(fā)展階段的虛擬變量作為替代指標(biāo)。本文使用受災(zāi)面積作為自然災(zāi)害的代理變量，使用灌溉面積和用電量作為農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的代理變量，用來(lái)作為控制變量考察不確定因素對(duì)糧食生產(chǎn)效率的影響。本文研究數(shù)據(jù)來(lái)源于2005-2017年《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械工業(yè)年鑒》。

2004-2016中國(guó)31省份糧食生產(chǎn)的投入產(chǎn)出增長(zhǎng)率統(tǒng)計(jì)匯總?cè)绫?所示。投入要素包括勞動(dòng)力投入數(shù)量、糧食播種面積、化肥施用量以及機(jī)械動(dòng)力。2004年中國(guó)糧食總產(chǎn)量為4.69億噸，2016年增長(zhǎng)至6.16億噸，增長(zhǎng)31.31%。糧食生產(chǎn)的四種投入要素中，2004至2016年化肥和機(jī)械動(dòng)力的增長(zhǎng)幅度非常明顯，化肥投入增長(zhǎng)33.33%，機(jī)械動(dòng)力投入增長(zhǎng)58.44%；播種面積上漲17.35%，而勞動(dòng)力則減少8.65%。將糧食生產(chǎn)的投入產(chǎn)出在農(nóng)機(jī)服務(wù)發(fā)展的初級(jí)和中級(jí)階段的年均增長(zhǎng)率進(jìn)行匯總計(jì)算。糧食總產(chǎn)量在農(nóng)機(jī)服務(wù)發(fā)展的初級(jí)階段(2004-2007年)增長(zhǎng)6.84%；在中級(jí)階段(2008-2016年)增長(zhǎng)16.56%。糧食生產(chǎn)的勞動(dòng)力投入明顯減少，物質(zhì)投入明顯增加。2004-2007年，勞動(dòng)力減少3.24%，機(jī)械動(dòng)力增長(zhǎng)25.18%。2008-2016年勞動(dòng)力減少速度放緩，土地、化肥和機(jī)械動(dòng)力增長(zhǎng)速度在11%～18%。31省份糧食生產(chǎn)投入產(chǎn)出的年均增長(zhǎng)率反映出各省份糧食生產(chǎn)變化的差異性。北京、上海、浙江、福建、廣東和海南的糧食總產(chǎn)量在下降，其余省份均為增長(zhǎng)趨勢(shì)；絕大部分地區(qū)種糧勞動(dòng)力在減少，土地、化肥和機(jī)械動(dòng)力呈增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。

表1 2004-2016年中國(guó)31省份糧食生產(chǎn)投入產(chǎn)出增長(zhǎng)率 %

注：根據(jù)2005-2017年《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械工業(yè)年鑒》整理計(jì)算。

四、估計(jì)結(jié)果與討論

本文采用2004-2016年中國(guó)31省份糧食生產(chǎn)的面板數(shù)據(jù)估計(jì)上述模型。利用變系數(shù)C-D生產(chǎn)函數(shù)隨機(jī)前沿分析方法對(duì)模型(4)進(jìn)行估算，得出生產(chǎn)前沿、技術(shù)變化、省級(jí)技術(shù)效率和全要素生產(chǎn)率。在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用OLS回歸估計(jì)模型(5)和(6)，驗(yàn)證不同農(nóng)機(jī)服務(wù)發(fā)展階段對(duì)糧食生產(chǎn)率增長(zhǎng)和生產(chǎn)前沿面變化的差異影響。

1.要素產(chǎn)出彈性

首先計(jì)算31省份要素產(chǎn)出彈性，31省份四種投入要素在2004-2016年的平均產(chǎn)出彈性如圖1所示。上面部分的十個(gè)省份為中國(guó)西部地區(qū)，中間部分的九個(gè)省份為中部地區(qū)，下面部分的十二省份為東部地區(qū)。圖1反映出31省糧食生產(chǎn)的四種要素產(chǎn)出彈性存在差異，說(shuō)明有必要采用變系數(shù)模型來(lái)進(jìn)行隨機(jī)前沿估計(jì)。區(qū)域之間的對(duì)比說(shuō)明：西部地區(qū)中青海、西藏、四川、重慶與其他省份的四種要素產(chǎn)出彈性明顯不同；中部地區(qū)前5個(gè)省份具有相似的產(chǎn)出彈性，而黑龍江、吉林、內(nèi)蒙古、山西4省份的產(chǎn)出彈性略有不同；東部地區(qū)前5個(gè)省份產(chǎn)出彈性差異較小，而遼寧、山東、天津、江蘇、廣西、河北、北京差異明顯。在四種要素產(chǎn)出彈性值的地區(qū)對(duì)比中，勞動(dòng)產(chǎn)出彈性差異較小，土地、化肥和機(jī)械產(chǎn)出彈性的差異較大。

圖1 31省份糧食生產(chǎn)投入要素彈性

2.糧食生產(chǎn)技術(shù)變化

圖2 2004-2016年中國(guó)糧食生產(chǎn)技術(shù)變化

受到技術(shù)、市場(chǎng)、制度的影響，生產(chǎn)前沿也會(huì)隨著時(shí)間發(fā)生改變。生產(chǎn)函數(shù)中更大的截距項(xiàng)表明當(dāng)保持不變的投入要素時(shí)能夠達(dá)到更大的生產(chǎn)能力，截距的變化衡量技術(shù)變化。2004-2016年糧食生產(chǎn)的技術(shù)變化如圖2所示，與2004年的最高產(chǎn)出相比較，技術(shù)變化衡量每年可以達(dá)到的最高產(chǎn)出?？梢钥闯?，2004-2016年能夠達(dá)到的糧食最高產(chǎn)出增長(zhǎng)近14%，表明技術(shù)變化總體呈快速增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。然而，技術(shù)變化速度在各年度表現(xiàn)出明顯差異。2008年以前糧食生產(chǎn)的技術(shù)變化趨勢(shì)較為平緩，2004-2007年技術(shù)變化速度在2%以內(nèi)，2008年糧食生產(chǎn)技術(shù)大幅增長(zhǎng)5%。本文認(rèn)為主要是受到政策影響的結(jié)果，2004年我國(guó)啟動(dòng)取消農(nóng)業(yè)稅政策，至2006年我國(guó)全面取消農(nóng)業(yè)稅；2004年起我國(guó)開始加大對(duì)農(nóng)業(yè)的投入力度，啟動(dòng)糧食補(bǔ)貼和農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼政策。2008-2016年糧食生產(chǎn)技術(shù)變化總體呈上升趨勢(shì)，但在2009-2011年有一個(gè)低谷期，2013年存在下降的小幅波動(dòng)。

3.糧食生產(chǎn)技術(shù)效率

生產(chǎn)前沿代表著能夠達(dá)到的最高產(chǎn)量，但這是大多數(shù)省份無(wú)法實(shí)現(xiàn)的，技術(shù)效率衡量每個(gè)省份與生產(chǎn)前沿的距離。2004-2016年31省份糧食生產(chǎn)的平均技術(shù)效率如圖3所示，根據(jù)技術(shù)效率從高往低進(jìn)行排序。江蘇省的糧食生產(chǎn)技術(shù)效率最高，河南、黑龍江、安徽的糧食生產(chǎn)技術(shù)效率也均超過(guò)90%，湖南、江西、湖北、四川的糧食生產(chǎn)技術(shù)效率均在80%～90%之間。大部分技術(shù)效率排在前列的為糧食主產(chǎn)區(qū)，但是新疆、重慶、北京三個(gè)糧食非主產(chǎn)區(qū)的技術(shù)效率排在了吉林、遼寧兩個(gè)糧食主產(chǎn)區(qū)之上。貴州、山西、上海、海南、西藏及青海都屬于糧食非主產(chǎn)區(qū)，技術(shù)效率排在最后。糧食生產(chǎn)技術(shù)效率較高的省份主要位于東部和中部地區(qū)，西部地區(qū)技術(shù)效率總體偏低。技術(shù)效率較高的主要省份在農(nóng)機(jī)服務(wù)發(fā)展方面較好。

圖3 2004-2016年31省份糧食生產(chǎn)技術(shù)效率

4.糧食全要素生產(chǎn)率及其增長(zhǎng)率

本文將糧食全要素生產(chǎn)率定義為糧食總產(chǎn)量與全部要素投入量之比，糧食總產(chǎn)出量增長(zhǎng)率扣減加權(quán)要素投入增長(zhǎng)率的部分為糧食全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)率。糧食全要素生產(chǎn)率是衡量生產(chǎn)效率的綜合性指標(biāo)，糧食TFP增長(zhǎng)率也是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要源泉。2004-2016年31省份糧食全要素生產(chǎn)率及其增長(zhǎng)率測(cè)算結(jié)果如圖4、圖5所示。2004-2016年糧食全要素生產(chǎn)率總體上呈現(xiàn)出增長(zhǎng)趨勢(shì)，但是波動(dòng)較為明顯。2004-2007年糧食TFP在2.8以下徘徊，2008年糧食TFP大幅度增長(zhǎng)；2008-2016年總體呈增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，但糧食TFP增長(zhǎng)率波動(dòng)明顯，其中糧食TFP在2010、2013和2016年較上年有明顯下滑。2004-2016年糧食TFP增長(zhǎng)率的明顯波動(dòng)與多方面因素有關(guān)，可能與制度、政策、糧食生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)結(jié)構(gòu)、生產(chǎn)方式、自然條件等都有關(guān)系。糧食TFP在2008年出現(xiàn)急劇增長(zhǎng)恰好與我國(guó)農(nóng)機(jī)服務(wù)發(fā)展由初級(jí)階段向中級(jí)階段轉(zhuǎn)型相吻合。本文認(rèn)為，以農(nóng)機(jī)作業(yè)服務(wù)為代表的糧食生產(chǎn)方式變化可能是影響糧食生產(chǎn)效率的一個(gè)重要原因。

圖4 2004-2016年31省份糧食TFP

圖5 2004-2016年31省份糧食TFP

5.農(nóng)機(jī)服務(wù)發(fā)展對(duì)糧食TFP及要素產(chǎn)出彈性的影響

本文試圖回答的重要問(wèn)題是農(nóng)機(jī)服務(wù)發(fā)展對(duì)糧食生產(chǎn)的前沿變化和生產(chǎn)率增長(zhǎng)的影響。表2報(bào)告了模型(5)、(6)的OLS回歸估計(jì)結(jié)果，表2中的第一列給出了模型(5)的估計(jì)結(jié)果，后面四列分別給出了模型(6)的估計(jì)結(jié)果。以農(nóng)機(jī)服務(wù)發(fā)展初級(jí)階段為參照組，表2第(1)欄顯示農(nóng)機(jī)服務(wù)發(fā)展中級(jí)階段對(duì)糧食TFP增長(zhǎng)率具有顯著的促進(jìn)作用。盡管2004年起國(guó)家已出臺(tái)相關(guān)政策刺激農(nóng)機(jī)服務(wù)市場(chǎng)的形成，但是農(nóng)機(jī)服務(wù)發(fā)展在2008年以后才發(fā)揮出促進(jìn)生產(chǎn)效率提升的作用，說(shuō)明農(nóng)機(jī)服務(wù)對(duì)TFP的作用存在一定的滯后效應(yīng)。農(nóng)機(jī)服務(wù)市場(chǎng)的形成和穩(wěn)定需要一定磨合期才能發(fā)揮出對(duì)生產(chǎn)率的正面作用，這與服務(wù)經(jīng)濟(jì)學(xué)文獻(xiàn)關(guān)于服務(wù)外包的研究結(jié)論一致[50]。

表2的第(2)至(5)欄顯示的是農(nóng)機(jī)服務(wù)發(fā)展、糧食品種份額、灌溉條件、自然災(zāi)害、用電量對(duì)糧食生產(chǎn)要素產(chǎn)出彈性的影響。本文還關(guān)注農(nóng)機(jī)服務(wù)發(fā)展對(duì)要素產(chǎn)出彈性的作用。表2中農(nóng)機(jī)服務(wù)發(fā)展階段的虛擬變量PD2對(duì)勞動(dòng)產(chǎn)出彈性具有顯著的正向影響，說(shuō)明增加農(nóng)機(jī)服務(wù)可以替代勞動(dòng)力，與已有研究結(jié)論一致[9]。農(nóng)機(jī)服務(wù)發(fā)展階段的虛擬變量PD2對(duì)化肥和機(jī)械的產(chǎn)出彈性具有顯著負(fù)向影響，說(shuō)明農(nóng)機(jī)服務(wù)與化肥產(chǎn)出彈性、機(jī)械產(chǎn)出彈性具有互補(bǔ)關(guān)系。其原因是，農(nóng)機(jī)服務(wù)一般由專業(yè)農(nóng)機(jī)手、職業(yè)農(nóng)民等新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體提供，他們一般熟悉農(nóng)業(yè)新技術(shù)，在化肥施用、機(jī)械化操作等方面應(yīng)用更加?jì)故?，專業(yè)化程度更高，因而增加農(nóng)機(jī)服務(wù)投入反而會(huì)降低化肥和機(jī)械要素的產(chǎn)出彈性。農(nóng)機(jī)服務(wù)發(fā)展階段的虛擬變量PD2對(duì)土地產(chǎn)出彈性的影響在統(tǒng)計(jì)上顯著，但是系數(shù)很小，不足以說(shuō)明農(nóng)機(jī)服務(wù)與土地產(chǎn)出彈性的具體關(guān)系。

表2 農(nóng)機(jī)服務(wù)發(fā)展對(duì)糧食生產(chǎn)率及生產(chǎn)前沿面影響的OLS回歸結(jié)果

注：作者利用R 3.5.3軟件計(jì)算得出。***、**、*分別代表1%、5%和10%的顯著性水平，括號(hào)內(nèi)是標(biāo)準(zhǔn)差。下同。

以糧食三大品種產(chǎn)量份額為權(quán)重表示的各省份糧食生產(chǎn)結(jié)構(gòu)對(duì)四種要素產(chǎn)出彈性也有影響。表2第(1)欄顯示以稻谷產(chǎn)量份額為參照組，調(diào)整小麥或者玉米的占比都會(huì)顯著影響糧食全要素生產(chǎn)率的變化。表2第(2)至(5)欄反映糧食生產(chǎn)結(jié)構(gòu)的變化對(duì)糧食生產(chǎn)前沿面的變化產(chǎn)生影響。與稻谷相比，小麥產(chǎn)量份額對(duì)勞動(dòng)產(chǎn)出彈性不產(chǎn)生影響，而玉米產(chǎn)量份額卻對(duì)勞動(dòng)產(chǎn)出彈性產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響。這與當(dāng)前我國(guó)小麥生產(chǎn)基本實(shí)現(xiàn)了全程機(jī)械化有關(guān)，玉米的人工投入相對(duì)較多，因此增加玉米產(chǎn)量份額則會(huì)降低勞動(dòng)力的邊際收益。與稻谷相比，小麥產(chǎn)量份額與化肥、機(jī)械的產(chǎn)出彈性均沒(méi)有影響，但玉米產(chǎn)量份額與化肥和機(jī)械產(chǎn)出彈性產(chǎn)生顯著的正向影響，說(shuō)明依靠化肥提高玉米產(chǎn)量和玉米機(jī)械化水平還有待提高。小麥和玉米的產(chǎn)量份額均與土地產(chǎn)出彈性之間產(chǎn)生顯著正向影響，說(shuō)明土地投入對(duì)三種糧食作物而言都比較重要，因此，糧食生產(chǎn)要確保土地要素的投入。

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

首先對(duì)變系數(shù)面板隨機(jī)前沿分析的估計(jì)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。通過(guò)分階段比較傳統(tǒng)隨機(jī)前沿估計(jì)結(jié)果說(shuō)明加入變系數(shù)模型的必要性。表3顯示在控制年份和省份效應(yīng)以后，農(nóng)機(jī)服務(wù)發(fā)展在初級(jí)階段和中級(jí)階段的隨機(jī)前沿估計(jì)系數(shù)有明顯不同，這說(shuō)明糧食生產(chǎn)的前沿面在不同階段發(fā)生改變，四種要素估計(jì)系數(shù)的變化說(shuō)明有必要采用變系數(shù)模型對(duì)傳統(tǒng)隨機(jī)前沿估計(jì)方法加以改進(jìn)。將全國(guó)31個(gè)省份劃分為東部、中部、西部地區(qū)，以中部地區(qū)為參照組，通過(guò)不同地區(qū)的對(duì)比說(shuō)明加入糧食品種份額作為閾值變量的必要性。表4的回歸結(jié)果表明不同地區(qū)生產(chǎn)前沿面存在明顯差異，說(shuō)明有必要通過(guò)各省份糧食生產(chǎn)結(jié)構(gòu)差異反映對(duì)生產(chǎn)前沿面的影響。然后，本文通過(guò)更換解釋變量的代理變量對(duì)OLS回歸模型(5)(6)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。由于無(wú)法獲取各省份每年的耕種收機(jī)械化率，本文以歷年全國(guó)農(nóng)作物耕種收機(jī)械化率作為農(nóng)機(jī)服務(wù)發(fā)展的替代指標(biāo)，表5回歸結(jié)果顯示耕種收機(jī)械化率對(duì)糧食TFP的增長(zhǎng)有顯著正向影響，耕種收機(jī)械化率對(duì)勞動(dòng)產(chǎn)出彈性具有顯著正向影響，對(duì)化肥和機(jī)械產(chǎn)出彈性具有顯著負(fù)向影響，說(shuō)明本文實(shí)證結(jié)果具有一定穩(wěn)健性。

表3 分階段隨機(jī)前沿估計(jì)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

表4 不同地區(qū)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

表5 耕種收機(jī)械化率對(duì)糧食生產(chǎn)率和要素產(chǎn)出彈性的影響

六、結(jié)論與啟示

糧食生產(chǎn)的“十三連增”與農(nóng)機(jī)服務(wù)的發(fā)展密不可分。本文通過(guò)變系數(shù)隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型，更好地反映出中國(guó)糧食生產(chǎn)在2004-2016年之間的省際生產(chǎn)結(jié)構(gòu)變化以及時(shí)間變化。通過(guò)前沿面的動(dòng)態(tài)估計(jì)，本文發(fā)現(xiàn)：31省份糧食生產(chǎn)的要素產(chǎn)出彈性存在明顯差異；糧食生產(chǎn)技術(shù)在不斷改進(jìn)，但在2008年技術(shù)變化最為明顯；31省份之間糧食生產(chǎn)技術(shù)效率存在明顯差異，技術(shù)效率較高的省份為江蘇、河南、黑龍江和安徽；2004-2016年糧食全要素生產(chǎn)率總體上呈現(xiàn)出增長(zhǎng)趨勢(shì)，但是波動(dòng)較為明顯，2008年糧食全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)率最高，達(dá)到5%。將農(nóng)機(jī)服務(wù)發(fā)展階段的虛擬變量以及糧食三大主要品種的閾值變量引入模型，分析農(nóng)機(jī)服務(wù)和糧食生產(chǎn)結(jié)構(gòu)對(duì)糧食TFP以及生產(chǎn)前沿的影響，得到的主要結(jié)論是：(1)農(nóng)機(jī)服務(wù)發(fā)展在2008年以后顯示出對(duì)糧食全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)具有顯著的促進(jìn)作用，說(shuō)明農(nóng)機(jī)服務(wù)對(duì)糧食TFP的作用存在一定的滯后效應(yīng)；(2)農(nóng)機(jī)服務(wù)與勞動(dòng)產(chǎn)出彈性具有替代關(guān)系，與化肥和機(jī)械產(chǎn)出彈性具有互補(bǔ)關(guān)系；(3)三大糧食作物中，小麥機(jī)械化程度最高，水稻和玉米的機(jī)械化程度還有待提升。當(dāng)前我國(guó)農(nóng)機(jī)服務(wù)在替代勞動(dòng)力方面發(fā)展較快，尤其是小麥的生產(chǎn)已經(jīng)基本實(shí)現(xiàn)全程機(jī)械化作業(yè)。受到作物種植特性和生產(chǎn)窗口期的影響，稻谷和玉米的機(jī)械服務(wù)發(fā)展相對(duì)滯后。當(dāng)前的農(nóng)機(jī)服務(wù)發(fā)展更加側(cè)重于勞動(dòng)節(jié)約型，技術(shù)密集型環(huán)節(jié)的農(nóng)機(jī)服務(wù)發(fā)展相對(duì)落后，因此今后還需要大力提升技術(shù)密集型農(nóng)機(jī)服務(wù)的能力，突破技術(shù)瓶頸。本文的政策啟示在于：在農(nóng)村勞動(dòng)力大量轉(zhuǎn)移不可逆轉(zhuǎn)的情況下，持續(xù)發(fā)展農(nóng)機(jī)服務(wù)對(duì)穩(wěn)定糧食生產(chǎn)、保障糧食安全、提升糧食生產(chǎn)效率具有重要意義。在政策引導(dǎo)方面，要注意政策作用的時(shí)效性，提前進(jìn)行頂層設(shè)計(jì)。要促進(jìn)區(qū)域農(nóng)機(jī)服務(wù)市場(chǎng)的平衡發(fā)展，優(yōu)化區(qū)域間糧食生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)結(jié)構(gòu)，促進(jìn)糧食生產(chǎn)進(jìn)一步向?qū)I(yè)化、集約化、現(xiàn)代化方向轉(zhuǎn)型。