陳云飛 馮中朝 杜為公

(1.華中農業(yè)大學 經濟管理學院，武漢 430070； 2.武漢輕工大學 經濟與管理學院，武漢 430048)

2019年12月中央農村工作會議進一步明確，保障重要農產品有效供給始終是“三農”工作的頭等大事。目前全國油料作物及其食用植物油自給率均不足40.0%[1]，因此，作為我國種植規(guī)模最大的油料作物，油菜生產非常重要。然而，我國油菜生產當前卻處于徘徊狀態(tài)。據統計，2005—2019年，全國油菜總產量一直處于1.1×107～1.5×107t。其中2006年最低，約1.1×107t，2014年最高，約1.5×107t[2]。技術效率作為影響油菜生產增長的重要因素之一，在我國油菜生產技術效率問題主要體現為地區(qū)不平衡[3]以及總產量的90.0%以上為冬油菜的背景下，研究我國冬油菜生產技術效率的地區(qū)差異及其影響因素并給出相應政策啟示具有十分重要的現實意義。

已有研究對農業(yè)生產技術效率提出了2種測算方法：1)非參數法。如基于數據包絡的分析(DEA)(含一般DEA模型[4-6]、三階段DEA模型[7]等)方法。2)參數法。主要有隨機邊界分析(SFA)(含一般SFA模型[8-9]、Translog-SFA模型[10]等)方法，自由分布分析(DFA)方法和厚邊界函數分析(TFA)方法等。其中，以一般SFA模型方法應用較為廣泛。同時，已有研究還采用線性回歸[9]、相關分析[6]、技術效率損失函數[8]等模型對我國農業(yè)技術效率的地區(qū)差異及其原因進行了探究，認為：1)我國農業(yè)技術效率存在區(qū)域差異，主要影響因素包括地理位置、科技投入、高科技產業(yè)規(guī)模、人口素質、經濟外向度和地方保護等；2)集約經營、資源節(jié)約、農村居民家庭人均純收入、財政支農支出、農業(yè)現代化水平及政府支持力度與農業(yè)技術效率正相關，鄉(xiāng)村人口平均受教育年限及自然災害與農業(yè)技術效率負相關[9]。此外，已有研究還對我國不同規(guī)模冬油菜生產技術效率及其影響因素進行了研究，認為冬油菜種植規(guī)模影響技術效率并呈“U”型趨勢，且中小規(guī)模下家庭成員是否擔任村或村以上干部、是否外出務工及冬油菜種植面積對冬油菜生產技術效率影響較小[8]。

已有研究存在如下不足：1)缺乏具有針對性的冬油菜生產技術效率區(qū)域差異研究。油菜由于適應性廣，在全國各地均有種植。其中，根據油菜的生物學特性及春化階段對溫度的要求，可將油菜分為冬油菜和春油菜兩種類型。冬油菜系秋季或初冬播種，次年春末夏初收獲的越年生油菜，分布于冬季較溫暖、油菜能安全越冬的地方；春油菜系春季播種、秋季收獲的一年生油菜，主要分布于油菜不能安全越冬的高寒地區(qū)，或前作物收獲過遲冬前來不及種植油菜的地方。顯然，冬油菜與春油菜生產技術效率存在區(qū)域差異；2)缺乏冬油菜生產技術效率地區(qū)差異的影響因素研究；3)缺乏考慮不同規(guī)模影響開展的我國油菜生產技術效率地區(qū)差異研究。其中，中小規(guī)模農戶(0.067～0.33 hm2)所占比例超過69.8%[10]。

本研究選取我國總產量最大的冬油菜類型，從比例最高的中小規(guī)模農戶視角，以四川、湖北等11省市為例，通過技術效率地區(qū)差異及其影響因素研究，旨在豐富油菜生產技術效率的地區(qū)不平衡問題研究，以期為我國冬油菜生產地區(qū)尤其是技術效率較低地區(qū)在制訂促進本地區(qū)冬油菜生產措施時提供政策性建議。

1 理論分析

在經濟學理論中，技術效率(TE)一般指利用當前技術的最理想投入與實際投入比率。達到最理想狀態(tài)的稱之為有效率，反之亦然。

技術效率可以是規(guī)模報酬不變(CRTS)的，也可以是規(guī)模報酬可變(VRTS)的。其中，在CRTS及現有技術水平下，技術效率可表示為最理想的投入與實際投入的比率。若TE=1，表示生產有技術效率；若TE<1，則表示生產無技術效率。

如果規(guī)模報酬可變(VRTS)，則可把技術效率分解為規(guī)模效率(SE)與純技術效率(PTE)，TE=SE×PTE。目前，一般將規(guī)模效率定義為當前的生產點與規(guī)模報酬變化的生產前沿之間技術水平運用的差距，可體現適度經營規(guī)模；一般將純技術效率定義為生產前沿和規(guī)模報酬不變的生產前沿之間的距離。當然，這些分析也可拓展到冬油菜生產為多投入、多產出情況。

2 研究設計

2.1 冬油菜生產地區(qū)設計

我國冬油菜生產主要集中于長江流域。主要包括四川、湖北、湖南、貴州、安徽、江西、江蘇、重慶、浙江和上海等11個省或直轄市(以下簡稱省市)。據統計，2018年11個省市的合計總產量超過全國總產量的90.0%。尤其是，11個省市分別分布于長江流域上、中、下游及我國東、中、西區(qū)域。因此，以四川、湖北等11省市為例，具有冬油菜生產的地區(qū)代表性。

2.2 冬油菜生產技術效率測算模型設定

已有研究表明，技術效率測算有非參數法和參數法兩種，2種方法各有利弊。其中，以一般SFA模型方法應用較為廣泛。不過，一般SFA模型的傳統兩步法易于導致低效和有偏。同時，DEA模型方法不用SFA模型等參數法那樣需要設定生產函數，避免了由錯誤函數形式帶來的偏差。另外，本研究的側重點在于分析地區(qū)不平衡問題，因此，冬油菜生產技術效率測算采用一般DEA模型方法，利用線性規(guī)劃技術及對偶原理構造生產邊界面，求解技術效率水平。

在一般DEA模型中，每一個生產樣本稱作“決策單元”(DMU)。該方法通過對各DMU投入和產出比率的綜合分析，確定有效的生產前沿面，根據各DUM與前沿面的距離來判斷生產投入和產出的合理性、有效性[11]。

冬油菜生產技術效率是規(guī)模報酬可變的。因此，本研究設定基于VRTS的一般DEA模型(亦稱為BCC模型)如下：

設決策單元的輸入向量Xi=(x1j，x2j，…，xij)T和一個輸出向量Yr=(y1j，y2j，…，yrj)T, 其中xij表示第j個決策單元DMUj的第i種類型投入總量，yrj表示第j個決策單元DMUj的第r種類型產出量。

(1)

對式(1)加入松弛變量S-，S+：

(2)

式(2)中：θ為決策單元DMU0的有效值，λj為相對于DMU0重新構造一個有效的DMU組合中第j個決策單元的參與組合比例。當θ=1且S-=S+=0時，稱DMU0是弱DEA有效的，說明部分投入過?；虍a出不足；當θ<1時，則稱DMU0是DEA無效的。

分別運行2種條件下的式(2)，如果測算的純技術效率與技術效率不存在差別，即PTE=TE，則可以認為決策單元處于最佳生產規(guī)模狀態(tài)。如果兩者存在著差別，PTE≠TE，則兩者之間的差別就是規(guī)模效率造成的，即生產單元的規(guī)模太大或太小了，呈現規(guī)模無效率。

2.3 冬油菜生產技術效率產出、投入指標設計

已有研究在油菜生產技術效率分析中采用單位面積油菜籽主產品產量產出指標和種子費用、肥料費用、農藥費用、動力費用、勞動力費用、間接生產費用等6項成本投入指標[5]。本研究借鑒這一產出、投入指標設計，將冬油菜生產技術效率產出指標設計為單位面積產量。不過，考慮生產要素的組成，將冬油菜生產技術效率投入指標設計為土地費用、勞動力費用、資本費用3項成本指標。其中，土地費用參照當地土地平均流轉成本計算；勞動力費用按照勞動力投入與當地的勞動力平均價格計算；資本費用包括種子費用、肥料費用、農藥費用、動力費用等。由于資本費用中主要是肥料費用，占總資本費用的50.0%以上，本研究資本費用按肥料費用替代。另外，在冬油菜生產中，機械作業(yè)也很重要，本研究考慮機械使用的影響。

2.4 冬油菜生產技術效率地區(qū)差異模型及影響因素設計

已有研究表明，技術效率地區(qū)差異可采用線性回歸、相關分析、技術效率損失函數等模型。本研究從冬油菜生產及其技術效率測算的一般DEA模型設定視角，將技術效率地區(qū)差異模型設定為線性回歸模型：

yit=α0+X′itα+ξit

(3)

式中：yit為因變量或冬油菜生產技術效率；Xit為解釋變量或影響因素；ξit為隨機變量。

已有研究探究的農業(yè)生產技術效率地區(qū)差異影響因素，可從要素視角概括為：1)土地方面，主要包括種植規(guī)模、地理位置、是否轉包耕地等；2)資本方面，主要包括財政科技投入、當地經濟水平、產業(yè)結構、是否外出務工等；3)勞動方面，主要包括人口素質、農戶家庭規(guī)模、戶主受教育程度、戶主年齡、從事油菜生產勞動力數、家庭成員是否擔任村或村以上干部等；4)科技方面，主要包括科技人員密度、農技培訓次數、技術創(chuàng)新與進步等。其他還有地方保護度等影響因素。

本研究類型均為冬油菜，地理位置集中于長江流域；從2015年起，國家已取消臨時收儲政策。同時，本研究已考慮不同經營規(guī)模對冬油菜生產技術效率影響，全部選擇中小規(guī)模農戶樣本。因此，剔除與科技人員密度指標重復的農技培訓次數，中小規(guī)模下對冬油菜技術效率影響較小的家庭成員是否擔任村或村以上干部、是否外出務工與冬油菜種植面積解釋變量[7]，再將人口素質解釋變量具體體現為戶主受教育程度和戶主年齡。本研究最終將冬油菜生產技術效率地區(qū)差異影響因素設計為科技人員密度、財政支農支出、家庭規(guī)模、戶主受教育程度、戶主年齡、從事油菜生產勞動力數、家庭收入水平、是否轉包耕地等8個外生性解釋變量。其中，科技人員密度、財政支農支出2個解釋變量使用地區(qū)數據；其它解釋變量使用農戶調查數據。

3 數據來源與解釋變量特征

3.1 數據來源及處理

3.1.1數據來源

本研究使用的地區(qū)數據中財政支農來源于《中國財政年鑒》(2018)[12]，用各地區(qū)財政支出中農林水支出占比來反映。科技人員密度來源于《中國科技統計年鑒》(2018)[13]和《中國統計年鑒》(2018)[2]，用科技人員密度反映。

本研究使用的農戶調查數據來源于2018年國家現代農業(yè)(油菜)產業(yè)技術體系專項對四川、湖北等11個省市冬油菜種植農戶的實地調查。調查對象為湖北省黃岡市、荊州市、襄陽市和宜昌市，四川省成都市、綿陽市和南充市，湖南省長沙市、常德市和衡陽市，貴州省思南市和貴陽市，安徽省巢湖市和六安市，江西省的宜春市和九江市，江蘇省揚州市和蘇州市，云南省昆明市，浙江省湖州市以及重慶、上海市冬油菜種植農戶。每個市各調查5個縣(市、區(qū))，每個縣(市、區(qū))各調查18戶農戶，共計1 980戶農戶，剔除部分異常農戶，有效調查農戶為901戶(其中四川省126戶，湖北省154戶，湖南省120戶，貴州省83戶，安徽省80戶，江西省88戶，江蘇省73戶，云南省49戶，重慶市41戶，浙江省55戶，上海市32戶)。為了保證調查質量，采取問卷調查與農戶訪談相結合及調查員入戶“一對一”訪問的調查方式。

3.1.2數據處理

部分數據需要進行處理。其中，戶主受教育程度按現行教育等級作虛擬變量處理：文盲取0，小學(含初小，高小)取1，初中取2，高中或中專取3，大專及以上取4。在冬油菜生產中轉包(轉入或轉出)了耕地取1，沒有轉包耕地取0。在機械作用中，使用了機械(播栽或收獲)取1，沒有使用機械取0。

3.2 解釋變量特征

2018年四川、湖北等11個省市冬油菜生產地區(qū)解釋變量特征見表1?？芍?1個省市中，科技人員密度最高的是上海市，達108.48人/萬人，最低的是貴州省，為14.73人/萬人；財政支農支出比例最高的是貴州省，達14.77%，最低的是上海市，僅4.73%，呈現出相反特征。

2018年四川、湖北等11個省市的冬油菜生產調查農戶解釋變量特征見表2?？芍?，調查農戶冬油菜種植規(guī)模總體偏小，平均值僅0.15 hm2，小于中小規(guī)模區(qū)間的中位數0.20 hm2。其中，最小的為上海市，僅0.09 hm2，最大的是江西省，為0.23 hm2；農戶家庭規(guī)模以3～5人為主，最多的重慶市為5.51人，最少的上海市為3.38人；戶主受教育程度平均在初中左右，最高的為江蘇省，為2.13級，最低為安徽省，為1.23級；戶主年齡以50～60歲為主，最大的上海市為62.31歲，最小的云南省為48.92歲；從事冬油菜生產勞動力數2～3人的占比較高，最多的貴州省為3.47人，最少的云南省為2.56人；家庭收入水平差異較大，最高的浙江省達11.66萬元，最低的云南省只有3.21萬元；轉包耕地在各省差異也較大，貴州省耕地轉包率達100%，江西省耕地轉包率則只有5.0%。

表1 四川、湖北等11省市的冬油菜生產地區(qū)解釋變量特征Table 1 Regional explanatory variable features of winter rapeseed production in Sichuan, Hubei and other 9 provinces or cities

表2 四川、湖北等11省市的冬油菜生產調查農戶解釋變量特征Table 2 Surveyed households’ explanatory variable features of winter rapeseed production in Sichuan, Hubei and other 9 provinces or cities

4 我國冬油菜生產的技術效率地區(qū)差異及其影響因素

4.1 模型估計

利用frontier 4.1軟件，對調查農戶解釋變量進行數據處理。同時，分別采取BCC模型和CCR模型計算冬油菜生產地區(qū)的技術效率、純技術效率和規(guī)模效率見表3。

表3 冬油菜生產地區(qū)的技術效率、純技術效率及規(guī)模效率Table 3 TE, PTE and SE of regions of winter rapeseed production

4.2 我國冬油菜生產的技術效率地區(qū)差異

4.2.1純技術效率地區(qū)差異

上海市冬油菜生產純技術效率為100%，表明其處于生產前沿面上，冬油菜生產技術潛力得到了充分發(fā)揮(表3)。四川、湖北等10省市冬油菜生產純技術效率均小于100%，表明其不處于生產前沿面上。另外，冬油菜生產純技術效率次高的是安徽省，達99.94%，最低的為湖南省，為83.40%。

4.2.2規(guī)模效率地區(qū)差異

四川、江蘇兩省冬油菜生產規(guī)模效率為100%，表明其達到了生產規(guī)模的最佳狀態(tài)，處于不變規(guī)模報酬階段。其他9省市的規(guī)模效率均小于100%，表明其冬油菜生產規(guī)模效率處于規(guī)模報酬遞增階段。另外，冬油菜生產規(guī)模效率較高的還有浙江省和重慶市，最低的為上海市(表3)。

4.2.3技術效率地區(qū)差異

單獨看，在所研究的11個冬油菜生產省市中，四川、江蘇兩省冬油菜生產技術效率分列第一、二位，上海市冬油菜生產技術效率最低(表3)。此外，冬油菜生產技術效率較低的還有云南省和江西省。規(guī)模效率成為冬油菜生產技術效率提升的關鍵。

總體看，所研究的11個冬油菜生產省市技術效率均存在不同程度提升空間，其綜合值約為32.3%。其中，純技術效率較高，平均值達95.6%，規(guī)模效率較低，加權平均值約71.2%。按照調查各省農戶的實際平均單產2 262.74 kg/hm2計算，如果技術效率能夠充分發(fā)揮，冬油菜加權平均單產能夠到達3 154.29 kg/hm2。據統計，2018年四川、湖北等11省市冬油菜播種面積約0.6×107hm2，如此總產量將達到1.89×107t，比當年全國油菜總產量的1.45×107t還要多出近30.3%。雖然潛在單產的實現還受種質、灌溉條件等其他多種因素的影響[14]，并不能完全達到計算值，但仍能有效提升全國油菜產量，緩解我國油料作物生產、食用植物油自給率不足問題。

需要指出，2018年湖北省冬油菜生產規(guī)模效率及技術效率均較低，分別為61.63%和60.37%，均具有較大提升空間。然而，湖北省一直是全國最重要的油菜生產省份，從1996年到2016年曾連續(xù)21年總產量居全國之最。不僅如此，湖北省還擁有以中國農業(yè)科學院油料作物研究所，華中農業(yè)大學和武漢輕工大學為代表的全國最強科研和技術推廣隊伍并一直都享有“世界油菜看中國，中國油菜看湖北”的美譽。

4.3 我國冬油菜生產技術效率地區(qū)差異的影響因素分析

一般認為，運用線性回歸模型對影響因素的分析分為兩步：第一步是分別檢驗各影響因素的獨立影響；第二步是將所有影響因素放到一個計量模型中，估計其綜合影響，以確定各影響因素的重要程度。

依據已有研究，預期財政支農支出、戶主年齡、從事油菜生產勞動力數、家庭收入水平、是否轉包耕地與冬油菜生產技術效率地區(qū)差異正相關，家庭規(guī)模、戶主受教育程度與冬油菜生產技術效率地區(qū)差異負相關，科技人員密度對冬油菜生產技術效率地區(qū)差異的影響未定。

運用EVIEWS7.2軟件，各影響因素獨立影響參數估計結果見表4。可知，各影響因素對技術效率地區(qū)差異的獨立影響分別得到了驗證，即解釋變量都不同程度顯著，同時也表明了本研究所選影響因素的合理性。不過，各影響因素均獨立與我國冬油菜技術效率地區(qū)差異正相關，與預期并不相符。其中，科技人員密度和戶主受教育程度與冬油菜技術效率地區(qū)差異正相關，與一般常理相符。農戶家庭規(guī)模雖然與冬油菜技術效率地區(qū)差異正相關，但系數值較小。

表4 各影響因素獨立影響參數估計結果Table 4 Parameter estimation results from independent impact factors

將各影響因素放到同一個計量模型，再運用EVIEWS 7.2軟件進行測算，各影響因素綜合影響參數估計結果見表5?？芍?，在10%的顯著性水平下，家庭規(guī)模，戶主受教育程度和是否轉包耕地獨立影響因素不再顯著。同時，戶主受教育程度、戶主年齡和家庭收入水平的影響系數變?yōu)樨撎枴Ｓ纱丝梢姡?/p>

1)我國冬油菜生產技術效率地區(qū)差異的主要影響因素為科技人員密度、財政支農支出、戶主年齡，家庭收入水平及從事油菜勞動力數。其中影響最大的因素是財政支農支出，系數值為0.892 4，其次依次是科技人員密度、戶主年齡、從事油菜勞動力數和家庭收入水平，系數值分別為0.533 6，-0.518 1，0.263 3和-0.067 0。

2)財政支農支出、從事油菜勞動力數影響因素與我國冬油菜生產技術效率地區(qū)差異正相關，與預期一致?？萍既藛T密度影響因素與我國冬油菜生產技術效率地區(qū)差異正相關，與預期不完全一致但與一般常理相符，說明隨著農業(yè)技術推廣的不斷加強，科技人員在冬油菜生產技術效率的促進作用趨于穩(wěn)定。戶主年齡和家庭收入水平影響因素與我國冬油菜生產技術效率地區(qū)差異負相關，與預期不一致，可能的原因是在冬油菜生產中，戶主經驗與技能的對比開始發(fā)生轉化以及油菜種植的可能“低檔品”傾向[15]。

3)戶主受教育程度影響因素與我國冬油菜生產技術效率地區(qū)差異負相關以及是否轉包耕地與我國冬油菜技術效率地區(qū)差異正相關，與預期相一致。家庭規(guī)模影響因素與我國冬油菜生產技術效率地區(qū)差異正相關，與預期并不一致，可能的原因是家庭規(guī)模與從事油菜勞動力數正相關。不過，家庭規(guī)模解釋變量在綜合影響參數估計結果不再顯著，而且系數值只有0.009 0，表明家庭規(guī)模因素對我國冬油菜生產技術效率地區(qū)差異的影響不僅較弱而且并不能完全確定。

另外，戶主受教育程度和是否轉包耕地解釋變量的綜合影響參數估計結果也不再顯著，同樣表明其對我國冬油菜生產技術效率地區(qū)差異的影響并不能完全確定。尤其是，是否轉包耕地解釋變量的參數估計系數值僅0.008 5，對我國冬油菜生產技術效率地區(qū)差異的影響較弱。

表5 各影響因素綜合影響參數估計結果Table 5 Parameter estimation results from aggregate impact factors

5 基本結論與政策啟示

5.1 基本結論

本研究通過我國冬油菜生產的技術效率地區(qū)差異及其影響因素研究，基本結論為：1)我國冬油菜生產技術效率存在地區(qū)差異，其中四川、江蘇兩省較高，云南、江西兩省及上海市較低。同時，我國冬油菜生產技術效率地區(qū)差異主要來源于規(guī)模效率地區(qū)差異；2)在我國冬油菜生產地區(qū)中，純技術效率最高的是上海市，最低是的湖南??；3)在我國冬油菜生產地區(qū)中，規(guī)模效率最高的是四川、江蘇兩省，最低的是上海市；4)我國冬油菜生產技術效率地區(qū)差異最大的影響因素是財政支農支出，其次依次是科技人員密度、戶主年齡、從事油菜勞動力數和家庭收入水平。同時，財政支農支出、科技人員密度、從事油菜勞動力數影響因素與我國冬油菜生產技術效率地區(qū)差異正相關，戶主年齡和家庭收入水平影響因素與我國冬油菜技術效率地區(qū)差異負相關。

5.2 政策啟示

依據基本結論，本研究為我國冬油菜生產地區(qū)尤其是技術效率較低地區(qū)在制訂促進本地區(qū)冬油菜生產措施時提出如下政策性建議：

1)著力提升冬油菜生產規(guī)模效率。上海市由于冬油菜平均種植規(guī)模最小，規(guī)模效率最低并導致技術效率最低；江西省雖然冬油菜平均種植規(guī)模最大，但規(guī)模效率及技術效率也不高；冬油菜生產大省湖北的規(guī)模效率及技術效率同樣較低。在這些地區(qū)，在政策上應積極促進適度規(guī)模經營，提升其冬油菜生產規(guī)模效率。

2)保障財政支農支出水平。貴州省由于財政支農支出水平最高，在規(guī)模效率較低的情況下，依然能夠保證一定水平的冬油菜生產技術效率，而上海市的冬油菜技術效率最低，還與其財政支農支出比例太低有關，僅4.73%，不足貴州省的1/3。類似的地區(qū)還有重慶市。在這些地區(qū)，在政策上應保障其財政支農支出水平。

3)保障科技人員密度水平。上海市冬油菜生產純技術效率最高，與其科技人員密度最高關系密切。貴州省技術效率不高，與其科技人員密度最低有關。類似的地區(qū)還有云南省和江西省。在這些地區(qū)，政策上應保障科技人員密度水平、加大農技培訓力度。

4)保障從事冬油菜勞動力數水平并關注戶主年齡因素對我國冬油菜生產技術效率地區(qū)差異的影響。當前我國冬油菜生產地區(qū)雖然具有一定的從事油菜勞動力數水平，但種植農戶年齡以50～60歲為主。貴州省冬油菜生產技術效率較高，與其從事油菜勞動力數較多和戶主年齡最小有關。總體看，在戶主經驗與技能的對比開始發(fā)生轉化的背景下，我國冬油菜生產地區(qū)在政策上都應積極培育新型農業(yè)經營主體。

5)關注家庭收入水平因素對我國冬油菜生產技術效率地區(qū)差異的影響。千方百計促進農民增收既是我國當前的緊迫任務，也是今后的長遠目標。因此，我國冬油菜生產地區(qū)在政策上都應積極促進農戶增收與冬油菜生產技術效率提升雙贏。在當前實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的背景下，可積極發(fā)揮冬油菜的菜用、肥用、花用、綠用、飼用、蜜用等多功能潛力，不斷實現一二三產業(yè)融合。尤其是，油菜是目前世界上能將一二三產業(yè)結合得最好的作物[16]。