武建強(qiáng)，鄭 晶,王 鑫

(1.福建農(nóng)林大學(xué) 公共管理學(xué)院，福建 福州 350002；2.福建農(nóng)林大學(xué) 馬克思主義學(xué)院，福建 福州 350002)

中國人口數(shù)量龐大，耕地數(shù)量不足，糧食安全問題持續(xù)成為熱點(diǎn)。近年來農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)產(chǎn)能下降，我國大量依靠進(jìn)口解決供需不平衡的問題。因而解決國內(nèi)重要農(nóng)產(chǎn)品供給不足，需要兩方面：一方面是擴(kuò)大可種農(nóng)地面積，另一方面是提高重要農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)效率。2017年國務(wù)院出臺《國務(wù)院關(guān)于建立糧食生產(chǎn)功能區(qū)和重要農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)保護(hù)區(qū)的意見》提出，要聚焦優(yōu)勢品種和產(chǎn)區(qū)、實(shí)施精細(xì)化管理[1]。安徽地處黃淮海平原是全國大豆生產(chǎn)的補(bǔ)充區(qū)，地處黃河、長江流域是棉花的生產(chǎn)區(qū)，地處油菜籽的重點(diǎn)生產(chǎn)區(qū)長江流域，屬于典型的優(yōu)勢農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)區(qū)?！皟蓞^(qū)”建設(shè)已開展兩年，對于分區(qū)前的大豆、棉花、油菜籽安徽優(yōu)勢農(nóng)產(chǎn)品TFP變化及影響因素應(yīng)該受到學(xué)術(shù)界的重視。只有掌握足夠的信息才能為兩區(qū)快速推進(jìn)提供可靠、準(zhǔn)確的建議?；谝陨媳尘?，對現(xiàn)階段安徽三大農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)行TFP的時空變化分析，依據(jù)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展周期與我國五年規(guī)劃的宏觀調(diào)控規(guī)律，選擇2013—2017年的最新5年數(shù)據(jù)作分析，判定農(nóng)產(chǎn)品TFP現(xiàn)狀及各因素對TFP的影響力度，為精確界定重要農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)保護(hù)區(qū)產(chǎn)生一定參考價值。

一、文獻(xiàn)綜述

糧食生產(chǎn)的效率研究頗豐，近年來對大豆、棉花、油菜籽的研究有下降趨勢。以往學(xué)者在具體研究方法上部分偏好參數(shù)分析法，司偉等借用隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型測算大豆TFP，發(fā)現(xiàn)中國大豆技術(shù)進(jìn)步受放開國際市場的負(fù)面影響逐步顯著[2]。部分傾向非參數(shù)分析法，楊雪等用Malmquist-Luenberger研究碳排放下大豆TFP、夏佳佳等采用Hicks-Moorsteen 分析西部、黃淮海、東北等地區(qū)大豆TFP[3，4]。石晶等以DEA-Tobit兩階段模型分析棉花TFP[5]。朱德滿等用F?re-Primont研究水稻TFP[6]。部分學(xué)者如王力等以DEA-Malmquist模型與隨機(jī)前沿函數(shù)模型相結(jié)合，分析我國棉花TFP空間分布特征與時序增長[7]。李碧芳基于SBM-DEA模型研究中國大豆現(xiàn)狀[8]。以上是使用頻率較高的測量模型，實(shí)際測算應(yīng)用的方法不止于此。對于糧食TFP空間變化的研究近年有了初步的探索，如李輝尚等、張麗娜等使用ESDA分別研究小麥、玉米的TFP時空異質(zhì)性[9，10]。

大豆的種植集中在北方，近年種植玉米收益更高，種植比重大進(jìn)而壓縮了大豆的種植面積。王懷明等對大豆和其競爭性作物玉米橫向?qū)Ρ龋业酱蠖巩a(chǎn)業(yè)競爭力下降的根源[11]。關(guān)建波等從良種補(bǔ)貼入手分析棉花TFP[12]。棉花的種植以新疆為代表，黃淮海平原種植面積有限。陳靜等從受災(zāi)率入手分析油料作物包括油菜籽TFP[13]。油料作物還包括花生等替代品較多。朱晶等基于農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施對主糧TFP的影響[14]。對于數(shù)據(jù)獲取，有些基于面板數(shù)據(jù),王亞君等對大豆主產(chǎn)省的大豆TFP分析[15]。部分基于田野調(diào)研，李柯逾等基于黑龍江不同經(jīng)營主體，發(fā)現(xiàn)家庭農(nóng)場綜合效率高，合作社生產(chǎn)成本低[16]。

綜上所述，國內(nèi)對重要農(nóng)產(chǎn)品的全要素生產(chǎn)率研究多數(shù)參照面板數(shù)據(jù)，部分基于實(shí)地調(diào)研。測算TFP的研究方法一般分為3類：第一類是參數(shù)法即隨機(jī)前沿函數(shù)分析法，第二類是非參數(shù)法即數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法。第三類是多種方法混合加成。對空間特征分析主要用描述分析與GIS分布圖結(jié)合的方式。具體在運(yùn)用過程中，方法隨研究角度不同而差異。除了大量糧食方面的研究，農(nóng)產(chǎn)品的研究對象集中在大豆和棉花，對油菜籽的研究很少；研究區(qū)域集中在大豆主產(chǎn)區(qū)東北和黃淮海，以及棉花主產(chǎn)區(qū)以新疆和黃淮海為主。本研究是基于2013—2017年的安徽省大豆、棉花、油菜籽三大重要農(nóng)產(chǎn)品保護(hù)區(qū)的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行TFP的時空變化趨勢分析，確定影響現(xiàn)階段TFP的重要因素。

二、研究方法

Malmquist指數(shù)用于TFP計算，是在多投入多產(chǎn)出條件下，基于投入視角的全要素生產(chǎn)率指數(shù).而DEA模型無需在建模前對其指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理,把DEA非參數(shù)的概念引入Malmquist指數(shù)計算，為農(nóng)產(chǎn)品TFP分析提供便利。具體從t到t+1期計算公式如下：

M(Xt+1,Yt+1,Xt,Y1)=TEP=TE×TEC=TE×SE×PE

(公式1)

公式1中，把t時期技術(shù)水平作為起步點(diǎn)，t到t+1時期技術(shù)的效率變動值，即為Malmquist指數(shù)。上式中TFP表示全要素生產(chǎn)效率；TE表示技術(shù)變動；TEC表示技術(shù)效率變動；SE表示規(guī)模效率變動；PE表示純技術(shù)效率變動。當(dāng)前，技術(shù)效率主要是指農(nóng)機(jī)的機(jī)械化水平，規(guī)模效率主要參考指土地、勞動力投入水準(zhǔn)；事實(shí)上，技術(shù)變動也受到了資本、水資源等多種要素的交叉影響。因而，研究該時期哪些要素分別對技術(shù)變動、技術(shù)效率、規(guī)模效率產(chǎn)生具體影響，也直接關(guān)系到農(nóng)產(chǎn)品的TFP的變化趨勢。

三、指標(biāo)選取

本研究是依據(jù)安徽省16個地級市的數(shù)據(jù)來測算重要農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)保護(hù)區(qū)的TFP及其分解。指標(biāo)的選取是在參照以往多數(shù)學(xué)者對TFP研究的基礎(chǔ)上確定的。投入指標(biāo)除了土地要素以外均為全農(nóng)業(yè)口徑，但從安徽省的農(nóng)產(chǎn)品類型來看不僅包括大豆、棉花、油菜籽，還包括糖料作物等，同時在具體測算時加入“總計”與生產(chǎn)保護(hù)區(qū)以外的安徽省其他地市，共17個決策單元，側(cè)重生產(chǎn)保護(hù)區(qū)數(shù)據(jù)分析。以往研究少有考慮到巢湖2011年拆分后對安徽數(shù)據(jù)的影響，為避免此影響，數(shù)據(jù)選取年份為2013—2017年，數(shù)據(jù)來源《安徽統(tǒng)計年鑒》(2014—2018)。投入產(chǎn)出指標(biāo)詳見下表1。

表1 安徽省重要農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)保護(hù)區(qū)TFP評價體系

四、結(jié)果分析

基于DEA-Malmquist模型，借助DEAP2.1軟件，測算出2013—2017年安徽省大豆、棉花、油菜籽農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)保護(hù)區(qū)的TFP、TE、TEC、PE、SE及各項(xiàng)分解指數(shù)均值，并繪出時期變化趨勢圖。具體數(shù)據(jù)分析結(jié)果詳見表2與圖1。

表2 安徽省2013—2017年間大豆TFP及其分解

圖1 安徽省大豆全要素生產(chǎn)率及其分解變化趨勢

(一)大豆

1.大豆的TFP分析。表2的TFP值及分解做整體觀察，2013—2017年間，安徽大豆TFP平均增長率低于歷史水平，為2.4%。大豆的技術(shù)進(jìn)步微弱，上升2.9%，大豆的技術(shù)效率呈小幅下降，下降0.5%。大豆的純技術(shù)效率增長0.2%，上升微小，不過好于同期的規(guī)模效率，小幅度下降，下降0.7%。因而，大豆的TFP小幅增長受純技術(shù)效率與技術(shù)變動的共同作用，其中技術(shù)效率與規(guī)模效率下降，對大豆的TFP產(chǎn)生負(fù)面影響 。非生產(chǎn)保護(hù)區(qū)，大豆TFP全部小幅增長，主要受到技術(shù)變動與純技術(shù)效率變動的正向影響。生產(chǎn)保護(hù)區(qū)淮北、宿州、阜陽TFP出現(xiàn)小幅度下降,主要受技術(shù)變動的負(fù)向影響。六安市大豆TFP增長率最高，為13.3%，主要受到技術(shù)變動的正向作用。

安徽省在2017年劃定大豆生產(chǎn)保護(hù)區(qū)約73萬公頃，種植面積在省內(nèi)重要農(nóng)產(chǎn)品中占比最大。從空間布局看，大豆的4個重點(diǎn)生產(chǎn)保護(hù)區(qū)均分布在淮河以北，4個補(bǔ)充區(qū)布局在淮河以南長江以北，均地處淮河平原區(qū)，地形平坦開闊，水源充足，有利于規(guī)?；?、機(jī)械化種植。地處最北端皖北片區(qū)的淮北、亳州、阜陽TFP都出現(xiàn)下降，下降幅度分別為4.7%、4.8%、3.8%。其他5地TFP上升的中位數(shù)為2.7%。

2.大豆的TFP年際變動。從圖1整體看，安徽TFP、技術(shù)變動效率和技術(shù)變動的年際變化較小，波幅小。2013—2017年間，大豆的技術(shù)變動與TFP變化趨于一致，大豆的技術(shù)效率卻與TFP呈反向變動。大豆TFP在2013—2016年間呈遞增趨勢，2016年以后出現(xiàn)拐點(diǎn)，與技術(shù)進(jìn)步同步下降，說明TFP主要受到技術(shù)變動的影響，同時受到效率的約束，應(yīng)發(fā)揮技術(shù)進(jìn)步對大豆TFP正向拉動作用。

具體分時段看，2013—2017年大豆TFP持續(xù)增加，年均上升2.4%。其中，2015—2016年上升最多，上升3.7%，2016—2017年上升趨勢回落，回到上升僅0.3%。技術(shù)變動呈“凸峰狀”變化。其中2014—2016年呈快速上升，上升分別為6.8%、8.4%，之后急速下降，同比下降11.5%，實(shí)際下降3.1%。與之相反，技術(shù)效率變動呈“凹谷狀”變化。其中，2014—2016年呈小幅下滑，下降分別為3.1%、4.3%，后續(xù)則拉回到平穩(wěn)的上升趨勢，上升3.6%。

3.大豆的TFP變動原因。大豆的集中生產(chǎn)區(qū)淮北地區(qū)出現(xiàn)TFP下降的主要原因大豆的種植成本連續(xù)上升，種植收益下降，導(dǎo)致種植規(guī)模減少，農(nóng)戶考慮生計改種效益更高的替代品玉米和小麥，大豆種植的技術(shù)投入也相應(yīng)減少。2015年大豆由“收儲”政策改為“直補(bǔ)”政策后，由于缺少臨時收購政策，大豆市場價格大幅下跌，也使得大豆的生產(chǎn)積極性下降。

(二)棉花

1.棉花的TFP分析。據(jù)表3的TFP值及其分解做整體觀察，2013—2017年間，安徽棉花TFP均值有小幅下降，下降幅度為1.4%。棉花的技術(shù)出現(xiàn)明顯退步，退步幅度達(dá)27.4%；棉花技術(shù)效率呈大幅度提高，提高35.8%。棉花的純技術(shù)效率增長12.8%，同期的規(guī)模效率增長20.3%，呈雙高增長。因此，棉花的TFP出現(xiàn)小幅度的下降主要是受到技術(shù)退步的負(fù)向影響。非生產(chǎn)保護(hù)區(qū)棉花的技術(shù)均出現(xiàn)大幅退步。生產(chǎn)保護(hù)區(qū)僅有池州市技術(shù)呈現(xiàn)小幅度進(jìn)步，其余3市技術(shù)退步幅度較小。蕪湖受到技術(shù)退步負(fù)向影響小幅下降，宣城受到技術(shù)效率正向作用影響TFP大幅提升。

表3 安徽省2013—2017年間棉花TFP及其分解

安徽省在2017年劃定棉花生產(chǎn)保護(hù)區(qū)不足7萬公頃，種植面積相對有限。從空間布局看，棉花的4個重點(diǎn)生產(chǎn)保護(hù)區(qū)分布在長江沿岸的皖西南、東南的沿江丘陵棉區(qū)，從灌溉、光照條件及河道運(yùn)輸條件都比皖北更有利。蕪湖TFP下降幅度5.3%，池州、宣城分別上升幅度6.7%、29.6%。

2.棉花的TFP年際變動。從圖2整體看，安徽棉花技術(shù)進(jìn)步與進(jìn)步效率的年際變化大、波幅大，而TFP年際變化小，趨勢平穩(wěn)。2015—2016年，TFP值出現(xiàn)反彈，增長近30%，主要是受到技術(shù)巨大進(jìn)步推動。技術(shù)效率變動在2016—2017年大幅提升，主要是受到純技術(shù)效率與規(guī)模效率提升的正向影響。棉花的生產(chǎn)規(guī)模也出現(xiàn)飽和，規(guī)模效率提升對TFP的作用已不顯著，應(yīng)在推動技術(shù)進(jìn)步的同時注重純技術(shù)效率的提升。

圖2 安徽省棉花全要素生產(chǎn)率及其分解變化趨勢

具體分時段看，除2015—2016年，2013—2017年棉花TFP呈持續(xù)下降，年均下降近似10%。2015—2016年則出現(xiàn)高速上升，上升近似30%。技術(shù)效率的變動呈“V型”變化。其中2015—2016年，出現(xiàn)斷崖式下降，跌幅達(dá)到78.3%；而2013—2014和2016—2017又出現(xiàn)暴風(fēng)上升，上升幅度分別為220.7%、400.1%。而技術(shù)變動正相反呈“倒V型”變化。同樣在2015—2016年，出現(xiàn)迅猛上升，上升幅度達(dá)到493%。

3.棉花的TFP變動原因。棉花的TFP變動起伏大，下降部分主要受到2014年以來取消了內(nèi)地的收儲政策所致的市場競爭壓力與土地流轉(zhuǎn)政策所趨規(guī)模生產(chǎn)雙重壓力，棉農(nóng)和棉企面對棉糧比價拉大，短期內(nèi)放棄了棉花的生產(chǎn)。上升部分是受到2016年以來新疆棉花受災(zāi)減產(chǎn)影響，短期市場價格上升引起的供給側(cè)的市場反應(yīng)。

(三)油菜籽

1.油菜籽的TFP分析。據(jù)表4的TFP值及其分解做整體觀察，2013—2017年，安徽油菜籽TFP均值有微幅下降，下降2.3%。油菜籽的技術(shù)變動不明顯，增幅僅為0.2%，而油菜籽的技術(shù)效率出現(xiàn)小幅度下降，下降2.5%。純技術(shù)效率和規(guī)模技術(shù)效率出現(xiàn)小幅雙下降，分別為0.5%、2%。因而，油菜籽TFP的小幅下降受到出技術(shù)效率和規(guī)模效率的雙重負(fù)向影響。非生產(chǎn)保護(hù)區(qū)TFP值等各項(xiàng)指標(biāo)表現(xiàn)穩(wěn)定；生產(chǎn)保護(hù)區(qū)淮南市的TFP值等各項(xiàng)指標(biāo)存在掉隊現(xiàn)象，下降幅度明顯，其余各市數(shù)據(jù)正常。

表4 安徽省2013—2017年間油菜籽TFP及其分解

安徽省在2017年劃定油菜籽生產(chǎn)保護(hù)區(qū)將近67萬公頃，由于地處長江中下游平原，在全國范圍比較屬于較大板塊。從空間布局看，油菜籽的11個重要生產(chǎn)保護(hù)區(qū)分布在皖中、皖南，處于淮河零攝氏度等溫線以南，符合冬油菜的種植溫度條件，油菜對土壤條件要求較低，進(jìn)而種植范圍比較廣。油菜的TFP僅有皖東、皖西的滁州、六安、宣城、安慶出現(xiàn)微幅上升，其余7市均出現(xiàn)下降，下降幅度的極端值出現(xiàn)在淮南，下降幅度34.7%。

2.油菜籽的TFP年際變動。從圖3整體看，油菜籽的TFP與技術(shù)變動效率的變化趨勢分為兩個階段，2016年前，波幅巨大，且兩者保持同向變動，2016年后趨于平緩。油菜籽與棉花相似也表現(xiàn)出技術(shù)變動效率對TFP的正向作用顯著。而技術(shù)變動的波動幅度較小，且2014—2015年在技術(shù)變動效率和TFP均實(shí)現(xiàn)高增長的時候出現(xiàn)技術(shù)短暫退步的現(xiàn)象。與棉花的生產(chǎn)規(guī)模飽和不同，油菜籽的生產(chǎn)規(guī)模效率對TFP的作用顯著，因而在提升技術(shù)變動效率的同時也要兼顧規(guī)模效率。

圖3 安徽省油菜籽全要素生產(chǎn)率及其分解變化趨勢

具體分時段看，除2014—2015年，油菜籽TFP持續(xù)下降，年均下降32.8%。其中2014—2015年出現(xiàn)急劇上升，上升達(dá)到561.8%。技術(shù)效率在2013—2016年呈“倒三角”型下降。其中，2014—2015年也出現(xiàn)了爆升，升幅達(dá)到1 220.5%，2016年后變動才回落到正常區(qū)間。技術(shù)變動則出現(xiàn)“高開低走”現(xiàn)象。其中，2013—2014年短暫上升109.5%，2014—2015同比下降157.7%，之后就出現(xiàn)連續(xù)3年的下降，降幅分別為48.2%、4.3%、2.7%。

3.油菜籽的TFP變動原因。油菜籽的TFP下降主要收到漬害、病害及收割期大雨等災(zāi)害的影響導(dǎo)致的單產(chǎn)下降、種植虧損的原因所致，2016年的價格略升高，但受到單產(chǎn)下降和成本升高影響，油菜種植面積仍持續(xù)小幅下降。

五、結(jié)論與對策

(一)結(jié)論

1.從2013—2017年綜合數(shù)據(jù)分析，大豆生產(chǎn)保護(hù)區(qū)的TFP均值最高，年際變化最小。而油菜籽生產(chǎn)保護(hù)區(qū)的TFP年際變化幅度最大。棉花生產(chǎn)與非生產(chǎn)保護(hù)區(qū)的TFP差別較小。從空間分布比較TFP均值，大豆生產(chǎn)區(qū)>棉花生產(chǎn)區(qū)>油菜籽生產(chǎn)區(qū)，大豆TFP的總體TFP高于棉花、油菜籽主要受到種植規(guī)模大的影響，油菜籽的TFP低于棉花的TFP則主要由油菜的生產(chǎn)種植條件復(fù)雜、更易受自然災(zāi)害影響。三種作物TFP年際變化的總體趨勢相同，有時間先后的差異是主要受到政策實(shí)施節(jié)點(diǎn)所導(dǎo)致的市場價格變化的影響。

2.從空間分析，安徽大豆、棉花、油菜籽的生產(chǎn)保護(hù)區(qū)TFP均出現(xiàn)不同程度的損失。大致呈淮北種大豆、淮南沿江種棉花、淮南大部種油菜籽，同時出現(xiàn)一定空間交叉，具體如蕪湖、宣城、池州、安慶兼種棉花、油菜籽，淮南、滁州、六安兼種大豆、油菜籽，大豆與棉花由于種植條件差異不存在兼種現(xiàn)象。從時間分析，大豆與棉花的TFP近期年際變化較小，而油菜籽受供需影響TFP波動明顯，2016年為分水嶺，后期TFP值趨于平穩(wěn)。

3.從要素分析，大豆TFP主要受到技術(shù)變動的影響，主要表現(xiàn)在機(jī)械化水平不足制約大豆的TFP和產(chǎn)量。棉花的TFP提升同樣依賴技術(shù)提升，規(guī)模效率已接近帕累托最優(yōu)，主要表現(xiàn)為種植規(guī)模趨于飽和、勞動力儲備已經(jīng)過剩。油菜籽的TFP受到技術(shù)變動和規(guī)模效率的雙重影響，主要表現(xiàn)在種植規(guī)模有限、技術(shù)更新慢。

(二)對策

1.推進(jìn)農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)經(jīng)營模式改革。一是加快土地確權(quán)，推進(jìn)農(nóng)地有序流轉(zhuǎn)，打破土地細(xì)碎化現(xiàn)狀，實(shí)現(xiàn)土地規(guī)模經(jīng)濟(jì)。二是鼓勵專業(yè)種植合作社、家庭農(nóng)場的發(fā)展，農(nóng)民通過合作社分利來增加經(jīng)濟(jì)收益，通過從事家庭農(nóng)場雇工來解決一部分剩余勞動力就業(yè)。

2.推動農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新。大豆方面進(jìn)行改良育種、栽培技術(shù)培訓(xùn)，棉花方面推廣“機(jī)采棉”配套生產(chǎn)體系，油菜籽方面可開展油菜高產(chǎn)栽培技術(shù)、測土配方施肥技術(shù)、病蟲害綜合防治技術(shù)培訓(xùn)，引導(dǎo)農(nóng)民向產(chǎn)業(yè)化、標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)，發(fā)揮技術(shù)擴(kuò)散效應(yīng)。

3.加力政府宏觀調(diào)控。一方面是補(bǔ)貼政策，價格補(bǔ)貼與規(guī)模補(bǔ)貼并行，確保不同經(jīng)營主體的種植收入，在保證規(guī)模的同時補(bǔ)貼政策應(yīng)向高質(zhì)量的生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)傾斜；另一方面是資金投入，保障國家財政資金的有效利用，為“龍頭”種植戶提供安全便捷的融資、信貸渠道。

六、討論

安徽的重要農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)保護(hù)區(qū)建成前的TFP時空變化能夠?yàn)榭茖W(xué)劃定保護(hù)區(qū)提供數(shù)據(jù)現(xiàn)實(shí)支撐，但未來仍需要通過生產(chǎn)保護(hù)區(qū)建成后的統(tǒng)計數(shù)據(jù)進(jìn)行縱向比較，才會準(zhǔn)確判定農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)保護(hù)區(qū)的建立對于三大農(nóng)產(chǎn)品TFP變化的真實(shí)影響。