楊雨辰 向華麗
摘 要:本文的主要目的是,通過(guò)測(cè)算中國(guó)大豆的全要素生產(chǎn)率,從而研究其區(qū)域差異,為如何提高我國(guó)大豆生產(chǎn)效率,縮小大豆產(chǎn)區(qū)間差異,增強(qiáng)大豆產(chǎn)業(yè)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力提供理論依據(jù)?;谥袊?guó)三大流域的14個(gè)省2004—2018年的大豆投入產(chǎn)出數(shù)據(jù),采用Malmquist指數(shù)法和Hicks-Moorsteen指數(shù)法比較的方法,分析我國(guó)大豆全要素生產(chǎn)率的變化,并利用變異指數(shù)、廣義熵、基尼系數(shù)三項(xiàng)反映區(qū)域差異的指標(biāo),探究不同稟賦區(qū)域的差異。分析結(jié)果表明,2004—2018年期間,大豆全要素生產(chǎn)率總體呈下降趨勢(shì), 年均損失為1.5%—1.6%,同時(shí)大豆全要素生產(chǎn)率動(dòng)態(tài)走勢(shì)呈階段性特征, 并在此基礎(chǔ)上體現(xiàn)出Hicks-Moorsteen指數(shù)法的完備性。另外就三個(gè)區(qū)域而言,長(zhǎng)江流域的大豆全要素生產(chǎn)率有所增加,而黃河流域和松遼流域卻均出現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng),并且三大流域大豆全要素生產(chǎn)率不均等的原因主要源于三大流域之間的差異和松遼流域省內(nèi)的差距??偟膩?lái)說(shuō),中國(guó)的大豆全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)顯著的時(shí)序特征,三大流域間大豆全要素生產(chǎn)率存在明顯差異。在新時(shí)期下振興大豆產(chǎn)業(yè)應(yīng)該增設(shè)大豆優(yōu)質(zhì)生產(chǎn)區(qū),彌補(bǔ)大豆產(chǎn)業(yè)的發(fā)展短板,提升豆農(nóng)的人資專(zhuān)業(yè)化水平,以期增強(qiáng)我國(guó)大豆產(chǎn)業(yè)的綜合發(fā)展水平。
關(guān)鍵詞:大豆全要素生產(chǎn)率;區(qū)域差異;三大流域;Malmquist指數(shù)法;Hicks-Moorsteen指數(shù)法
一、引言
三農(nóng)問(wèn)題一直是黨和國(guó)家關(guān)注的焦點(diǎn),尤其是在全面推進(jìn)農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革階段,努力提升我國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率是實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)全面振興的重要一步,同時(shí)也是全面推進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的必由之路。糧食生產(chǎn)構(gòu)成農(nóng)業(yè)的基礎(chǔ),它一直是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中最為核心的組成部分。近年來(lái),國(guó)家逐漸加大了對(duì)大豆這一糧食作物的重視程度,中央“一號(hào)文件”多次明確指出需要加大支持大豆高產(chǎn)品種和大豆產(chǎn)業(yè)新農(nóng)藝推廣的力度,對(duì)大豆產(chǎn)業(yè)實(shí)施振興計(jì)劃。此外,大豆作為我國(guó)重要糧食作物之一,對(duì)于人民日常生活以及農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展均有獨(dú)一無(wú)二的作用。然而,總結(jié)我國(guó)大豆產(chǎn)業(yè)的發(fā)展過(guò)程不難看出,雖然我國(guó)是大豆原產(chǎn)國(guó),且有著數(shù)千年的大豆種植史,但是如今我國(guó)大豆進(jìn)口的依賴(lài)程度高達(dá)80%。根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)的數(shù)據(jù)顯示,2019年我國(guó)大豆產(chǎn)量?jī)H為1810萬(wàn)噸,而大豆需求量為7041萬(wàn)噸,占世界消費(fèi)量比重約30%,為了滿足這7041萬(wàn)噸的大豆消費(fèi)量,需要從國(guó)外進(jìn)口5231萬(wàn)噸大豆,數(shù)據(jù)表明我國(guó)對(duì)大豆的強(qiáng)勁需求并沒(méi)有促進(jìn)大豆產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,反倒加劇了大豆產(chǎn)業(yè)的對(duì)外依賴(lài)度,這一現(xiàn)象嚴(yán)重威脅我國(guó)大豆產(chǎn)業(yè)的安全。根據(jù)大豆品種特性和耕作制度的不同,中國(guó)大豆生產(chǎn)集中為三個(gè)主產(chǎn)區(qū):黃淮流域的夏大豆區(qū);長(zhǎng)江流域的春、夏大豆區(qū);松遼流域的春大豆區(qū)。其中,東北春播大豆和黃淮海夏播大豆是中國(guó)大豆種植面積最大、產(chǎn)量最高的兩個(gè)地區(qū),但是現(xiàn)階段我國(guó)大豆產(chǎn)業(yè)的發(fā)展出現(xiàn)地區(qū)不平衡現(xiàn)象,并且我國(guó)大豆單產(chǎn)、種植面積、生產(chǎn)技術(shù)均呈波動(dòng)變動(dòng)態(tài)勢(shì),總體上沒(méi)有顯著的提升。由于我國(guó)耕地土地有限,這樣大豆的生產(chǎn)效率不僅關(guān)系到大豆的產(chǎn)量,還與農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、農(nóng)民收入水平、農(nóng)業(yè)環(huán)境污染等諸多問(wèn)題息息相關(guān),僅僅大量增加生產(chǎn)要素投入數(shù)量已經(jīng)無(wú)法達(dá)到農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的生產(chǎn)需求。在我國(guó)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的背景下,大豆生產(chǎn)不能一味盲目地追求年度高產(chǎn)量,而是要確保產(chǎn)能穩(wěn)定,保證協(xié)調(diào)的投入與產(chǎn)出比。因此,在提高我國(guó)大豆全要素生產(chǎn)率的同時(shí)縮小地區(qū)差異,可為實(shí)現(xiàn)大豆產(chǎn)業(yè)持續(xù)化發(fā)展提供借鑒,同時(shí)對(duì)于振興我國(guó)大豆產(chǎn)業(yè)具有重要意義。
對(duì)全要素生產(chǎn)率提升的研究不僅能夠探究產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)的來(lái)源,而且可以明確產(chǎn)業(yè)提升的方向。因此,國(guó)內(nèi)外一些學(xué)者加大了對(duì)全要素生產(chǎn)率的研究,現(xiàn)已有大量文獻(xiàn)探究農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的測(cè)算及其增長(zhǎng),早期學(xué)者度量農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率方法主要包括代數(shù)指數(shù)法、隨機(jī)前沿分析法,現(xiàn)階段主要采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型或DEA模型分析中國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的變化。對(duì)于大豆全要素生產(chǎn)率測(cè)算及其增長(zhǎng)的研究,現(xiàn)有的文獻(xiàn)中采用Malmquist TFP指數(shù)法最為普遍,王亞君等采用DEA-Malmquist 指數(shù)法,測(cè)算大豆生產(chǎn)的綜合效率、技術(shù)效率和規(guī)模效率,其中技術(shù)效率年均損失0.4%。李碧芳運(yùn)用DEA-Malmquist分析了我國(guó)大豆全要素生產(chǎn)效率的現(xiàn)狀。關(guān)于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率區(qū)域差異的研究,赫國(guó)勝等基于省級(jí)動(dòng)態(tài)面板,基于我國(guó)東部、西部和中部的地理和歷史條件的不同,比較分析了各地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的不同。向云指出長(zhǎng)江流域種植業(yè)的差異主要表現(xiàn)為生產(chǎn)結(jié)構(gòu)內(nèi)部的差異。
現(xiàn)有的研究大都集中于農(nóng)業(yè)這一總體概念,較少有文獻(xiàn)細(xì)化到大豆全要素生產(chǎn)率在時(shí)間和空間維度的差異,并且迄今學(xué)者們對(duì)于全要素生產(chǎn)率測(cè)算方法有待進(jìn)一步深入,因此本文引用Malmquist指數(shù)法和Hicks-Moorsteen指數(shù)法對(duì)比的方法,測(cè)算我國(guó)大豆的全要素生產(chǎn)率,在此基礎(chǔ)上引用三項(xiàng)反映區(qū)域差異的指標(biāo),就我國(guó)長(zhǎng)江流域、黃河流域、松遼流域三大區(qū)域,研究大豆全要素生產(chǎn)率的區(qū)域差異,使結(jié)果更具有全面性和說(shuō)服力。
在農(nóng)業(yè)供給側(cè)改革的大背景下,大豆作為中國(guó)貿(mào)易自由化程度較高的農(nóng)產(chǎn)品之一,關(guān)乎農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程。因此,本文以區(qū)域經(jīng)濟(jì)為研究視角,結(jié)合前人的研究成果,探析2004—2018年三大流域的大豆全要素生產(chǎn)率的變化趨勢(shì)及區(qū)域間的差異,以期為我國(guó)大豆產(chǎn)業(yè)持續(xù)健康發(fā)展提供理論參考。
二、研究方法與數(shù)據(jù)說(shuō)明
(一)研究方法
1. 大豆全要素生產(chǎn)率(TFP)指數(shù)分解
全要素生產(chǎn)率(Total Factor Productivity,TFP),TFP(下文簡(jiǎn)稱(chēng)TFP)既是研究經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)來(lái)源的重要工具,也是衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展效益和質(zhì)量的重要指標(biāo),是西方宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)的重要概念,尤其為國(guó)家政府頒布長(zhǎng)期持續(xù)發(fā)展政策提供重要依據(jù)。大豆全要素生產(chǎn)率是指綜合考慮各個(gè)生產(chǎn)要素,全方位的反映大豆的生產(chǎn)效率,與大豆要素生產(chǎn)率區(qū)分開(kāi)來(lái)。實(shí)際上大豆全要素生產(chǎn)率是結(jié)構(gòu)升級(jí)、技術(shù)升級(jí)、管理模式改善等的綜合能力。任何生產(chǎn)率的綜合事實(shí)上就是全要素生產(chǎn)率。大豆全要素生產(chǎn)率的定義可表示為:
(2-1)式表示為第t期到第i期大豆產(chǎn)出增長(zhǎng)率與大豆投入增長(zhǎng)率之比,表達(dá)式中Y表示大豆生產(chǎn)的產(chǎn)出,X代表大豆生產(chǎn)的投入,即描述了大豆生產(chǎn)投入與產(chǎn)出的關(guān)系。
2. Malmquist指數(shù)法和Hicks-Moorsteen指數(shù)法
為了精確量化大豆全要素生產(chǎn)率,本文在前人研究的基礎(chǔ)上,引用Malmquist指數(shù)法和Hicks-Moorsteen指數(shù)法比較衡量不同時(shí)期大豆全要素生產(chǎn)率變化。
Malmquist指數(shù)法是利用面板數(shù)據(jù)考察大豆產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率的變動(dòng),進(jìn)一步分解TFP值并進(jìn)行分析,其將TFP值分解為技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步效率,技術(shù)效率又分解為規(guī)模效率和純技術(shù)效率,以用來(lái)研究不同時(shí)期大豆全要素生產(chǎn)率的變動(dòng),若以t期為基期,則 Malmquist指數(shù)可由以下公式表示:
從上式可以看出,理論上Hicks-Moorsteen指數(shù)法具有乘積完備性,即將大豆全要素分解為四個(gè)指數(shù),分別為技術(shù)變化指數(shù)、技術(shù)效率變化指數(shù)、混合效率變化指數(shù)(Mixed Efficiency Change Index, HEFI),其中混合效率變換指數(shù)有包含剩余規(guī)模效率(ROSE)變化指數(shù),其對(duì)TFP的分解更為徹底。
(二)數(shù)據(jù)說(shuō)明
1.數(shù)據(jù)來(lái)源
鑒于2004年我國(guó)成為世界上最大的大豆進(jìn)口國(guó)這一階段性的轉(zhuǎn)變,本文采用的面板數(shù)據(jù)為2004年到2018年的大豆投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)。另外,為了達(dá)到全面反映農(nóng)業(yè)國(guó)際化以來(lái)我國(guó)大豆全要素生產(chǎn)率的變化程度,同時(shí),鑒于樣本的可取性,本文選取了中國(guó)三大流域的主要大豆主產(chǎn)省份作為樣本省份,即以江蘇、湖北、重慶、安徽、云南為代表的長(zhǎng)江流域,以河南、山東、河北、山西、內(nèi)蒙古、陜西為代表的黃河流域,以黑龍江、吉林、遼寧為代表的松遼流域。所選取樣點(diǎn)區(qū)的大豆年均產(chǎn)量情況如表1所示,本文所選取數(shù)據(jù)均來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》 《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》 《全國(guó)農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》《中國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各省份的統(tǒng)計(jì)年鑒。
根據(jù)大豆品種特性和耕作制度的不同,將我國(guó)區(qū)域劃分為長(zhǎng)江流域、黃河流域以及松遼流域,從地域看樣本區(qū)自南向北分布,由于所選取的區(qū)域氣溫分布廣泛以及大豆種類(lèi)眾多,涵蓋我國(guó)大部分大豆生產(chǎn)區(qū)域,因而能夠較全面地代表我國(guó)大豆產(chǎn)業(yè)的發(fā)展情況。
表1顯示,黑龍江作為我國(guó)大豆的主要種植區(qū),其大豆的產(chǎn)量在全國(guó)的各個(gè)省份中名列前茅。內(nèi)蒙古自治區(qū)擁有后發(fā)優(yōu)勢(shì),排在第二位。在長(zhǎng)江流域中,則是安徽省的大豆產(chǎn)量遙遙領(lǐng)先。從三大流域的各省產(chǎn)量中,可以看出松遼流域中大豆的產(chǎn)量主要集中在黑龍江省,省內(nèi)大豆產(chǎn)量的差距巨大。而黃河流域和長(zhǎng)江流域中各省的產(chǎn)量分布較為平均,沒(méi)有出現(xiàn)松遼流域中產(chǎn)量分布極端不平衡的現(xiàn)象。從表1中的數(shù)據(jù)可以進(jìn)一步看出,我國(guó)松遼流域2004年到2018年大豆年均產(chǎn)量遠(yuǎn)高于其他兩個(gè)區(qū)域,這樣在長(zhǎng)江流域基礎(chǔ)數(shù)據(jù)偏高的情況下,隨著時(shí)間的推移,可以預(yù)見(jiàn)我國(guó)各區(qū)域大豆產(chǎn)業(yè)的發(fā)展差距會(huì)不斷擴(kuò)大。
2.變量選取
本文參考彭甲超等的處理方法,依據(jù)大豆產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)情況選取變量。本文選取的大豆投入產(chǎn)出指標(biāo)的定義如表2所示,各變量的描述統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表3。
由于本文將大豆總產(chǎn)值作為產(chǎn)出指標(biāo),其中包含其他糧食作物價(jià)格因素的作用,即存在在其他條件不變的情況下會(huì)因?yàn)閮r(jià)格變化而引起大豆全要素生產(chǎn)率變動(dòng),故需要剔除大豆總產(chǎn)值中價(jià)格因素的影響,避免產(chǎn)生偏差。本文主要引用因素分解的方法,首先計(jì)算大豆產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值增長(zhǎng)中各影響因素的貢獻(xiàn)概率,然后排除其中大豆總產(chǎn)值變化中因其他糧食品種價(jià)格變動(dòng)的部分。
從表3可以看出,中國(guó)這14省中,大豆平均產(chǎn)量處于偏低的態(tài)勢(shì),然而機(jī)械費(fèi)卻相對(duì)較高,這一數(shù)據(jù)表明我國(guó)對(duì)于大豆產(chǎn)業(yè)的技術(shù)投入程度較高。但是受土地成本和灌溉率等指標(biāo)的約束,全國(guó)大豆平均產(chǎn)量呈現(xiàn)較低的水平。然而若能夠在大豆種植的科技技術(shù)方面下功夫,我國(guó)大豆產(chǎn)業(yè)產(chǎn)量還有很大的增產(chǎn)空間。
三、結(jié)果與分析
(一) 大豆TFP變化及時(shí)間趨勢(shì)
下文將選取2004年至2018年大豆投入產(chǎn)出的面板數(shù)據(jù),分別采用Malmquist TFP指數(shù)法和Hicks-Moorsteen指數(shù)法測(cè)度2004年至2018年的中國(guó)大豆的全要素生產(chǎn)率,并對(duì)其進(jìn)行分解,更進(jìn)一步分析我國(guó)大豆全要素生產(chǎn)率的動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)。
從表4可以明顯看出,Malmquist指數(shù)法測(cè)速得出:2004年至2018年間中國(guó)大豆TFP下降率為1.5%,當(dāng)中技術(shù)變化效率提高3.2%,是緩解大豆全要素生產(chǎn)率繼續(xù)下降的主要源泉。但是純技術(shù)效率呈現(xiàn)下降趨勢(shì),負(fù)增長(zhǎng)2.8%,約束了大豆TFP的增長(zhǎng)。Hicks-Moorsteen指數(shù)法測(cè)算結(jié)果表明:TFP年均下降率為1.6%,當(dāng)中技術(shù)變化效率提高6.2%,混合規(guī)模效率增加5.1%,而純技術(shù)效率出現(xiàn)下降趨勢(shì),下降率為6.7%,使大豆TFP的增長(zhǎng)受到制約。從結(jié)論可以看出:中國(guó)大豆TFP保持增長(zhǎng)的重要原因在于技術(shù)進(jìn)步。雖然2004年至2018年間大豆TFP值下降,但技術(shù)進(jìn)步卻緩解了這種態(tài)勢(shì),技術(shù)發(fā)展的激勵(lì)作用也有效地阻止了其他效率下降對(duì)TFP帶來(lái)的不良影響。這就表明中國(guó)大豆產(chǎn)業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新方面推動(dòng)了大豆產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,可以有效地維持大豆TFP的增長(zhǎng)速度。
無(wú)論是Hicks-Moorsteen指數(shù)法還是Malmquist指數(shù)法,它們的測(cè)度結(jié)果都顯示中國(guó)大豆TFP增長(zhǎng)表現(xiàn)出階段性的特征,不同的指標(biāo)的波動(dòng)趨勢(shì)也表現(xiàn)出相似性。以TFP指數(shù)具體數(shù)值為參考(如圖1、圖2 ),大致分為三個(gè)階段:2004年—2007年、2008年—2011年、2012年—2018年。
2004年—2007年:在21世紀(jì)初期,大豆TFP增長(zhǎng)的波動(dòng)幅度較大,其中以2007年為最高點(diǎn),如表4所示,兩個(gè)指數(shù)測(cè)算出的TFP值增長(zhǎng)分別為0.3%和0.4%。無(wú)論是Malmquist指數(shù)法測(cè)算出的技術(shù)效率,還是Hicks-Moorsteen指數(shù)法測(cè)度出的純技術(shù)效率指數(shù)和混合規(guī)模效率指數(shù),它們都呈現(xiàn)出上升的趨勢(shì),但是技術(shù)效率的激勵(lì)作用明顯低于混合規(guī)模效率。這一點(diǎn)僅僅在Hicks-Moorsteen指數(shù)法中得到體現(xiàn)。也就是說(shuō)Malmquist指數(shù)法未能考慮大豆規(guī)模和產(chǎn)出結(jié)構(gòu)的調(diào)整對(duì)TFP的積極影響。該階段大豆TFP大幅度增加與農(nóng)業(yè)國(guó)際化進(jìn)程加快密切相關(guān)。在這個(gè)大背景下,農(nóng)民的積極性得到提高,迎來(lái)了大豆TFP增長(zhǎng)的黃金時(shí)段。
2008年—2011年:隨著農(nóng)業(yè)國(guó)際化進(jìn)程的加快,此過(guò)程對(duì)大豆產(chǎn)業(yè)帶來(lái)的負(fù)面影響逐漸凸顯。主要表現(xiàn)為:大豆的進(jìn)口量數(shù)倍增長(zhǎng),產(chǎn)量減少。這樣就逐漸擴(kuò)大了供求缺口。加之缺乏對(duì)大豆生產(chǎn)的補(bǔ)助性和支持性政策,使得豆農(nóng)種植積極性不高,進(jìn)一步導(dǎo)致我國(guó)大豆供給能力不斷下降。國(guó)家在2008年首次將油籽、大豆歸入臨時(shí)收儲(chǔ)的范圍,對(duì)此進(jìn)行托市收購(gòu),這樣雖然促使大豆TFP在短時(shí)間內(nèi)有所上漲,但卻在2010—2011年突然下滑,導(dǎo)致總體的大豆TFP值下降,其原因在于國(guó)家以高于市場(chǎng)價(jià)格收購(gòu)大豆,使得國(guó)產(chǎn)價(jià)格相較于進(jìn)口大豆缺乏競(jìng)爭(zhēng)力。如表4所示,在此期間Malmquist指數(shù)法測(cè)度的大豆TFP年均損失為5.8%,技術(shù)變化增長(zhǎng)7.3%,純技術(shù)效率出現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng),主要來(lái)源于技術(shù)的進(jìn)步。而Hicks-Moorsteen指數(shù)法測(cè)度的大豆TFP值只減少1.0%,其推動(dòng)力歸于混合規(guī)模效率正增長(zhǎng)6.0%。
2012年—2018年:2012年以后,大豆產(chǎn)能的問(wèn)題引起了中央政府的高度關(guān)注,政府相繼出臺(tái)了一系列振興大豆產(chǎn)業(yè)的政策,如完善大豆生產(chǎn)者補(bǔ)貼政策、加強(qiáng)耕地輪作試點(diǎn)補(bǔ)助政策、加快大豆高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)等,這一系列措施極大地促進(jìn)了大豆TFP的增長(zhǎng),大豆TFP持續(xù)回升。兩個(gè)指數(shù)測(cè)算的TFP增長(zhǎng)分別為1.4%和1%,技術(shù)變化和混合規(guī)模效率都出現(xiàn)正增長(zhǎng),且混合規(guī)模效率提高6%,可見(jiàn)混合規(guī)模效應(yīng)的積極效應(yīng)已經(jīng)逐漸凸顯。需要指出的是,在允許技術(shù)退步的情況下,用兩種方法在計(jì)算大豆個(gè)別年份的技術(shù)變化值小于1,這種結(jié)果可以合理地解釋為我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)程中可能出現(xiàn)的人才外流等現(xiàn)象。
通過(guò)對(duì)比Malmquist指數(shù)法和Hicks-Moorsteen指數(shù)法測(cè)算出的大豆TEP值以及其分解值,研究二者的關(guān)系。得出乘積完備的Hicks-Moorsteen指數(shù)法能夠更好地測(cè)度和分解農(nóng)業(yè)TFP, 同時(shí)更加全面地考慮到農(nóng)業(yè)規(guī)模和生產(chǎn)結(jié)構(gòu)的變化對(duì)TFP的影響即用混合效率的變化表示, 從而在一定程度上彌補(bǔ)Malmquist TFP指數(shù)測(cè)度可能出現(xiàn)的誤差。
(二) 我國(guó)大豆全要素生產(chǎn)率區(qū)域差異分析
1. 三大流域大豆全要素生產(chǎn)率對(duì)比分析
自改革開(kāi)放以來(lái),隨著我國(guó)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的不斷優(yōu)化,農(nóng)業(yè)技術(shù)裝備水平的不斷提高,我國(guó)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)得到了進(jìn)一步的鞏固,我國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率呈上升趨勢(shì),但是部分省份農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率卻明顯低于全國(guó)平均水平,這表明我國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率存在區(qū)域差異。區(qū)域發(fā)展的不均衡現(xiàn)象是長(zhǎng)期存在的一種動(dòng)態(tài)過(guò)程。縮小區(qū)域發(fā)展差異需要更好地發(fā)揮全要素生產(chǎn)率提升在產(chǎn)業(yè)振興中的重要性。大豆產(chǎn)業(yè)作為中國(guó)貿(mào)易自由化程度較高的農(nóng)產(chǎn)品之一也不例外,全國(guó)大豆全要素生產(chǎn)率變化呈現(xiàn)顯著的差異,表5為按照不同區(qū)域劃分的大豆TFP值的測(cè)算與分解。
對(duì)于長(zhǎng)江流域來(lái)說(shuō),從表5可以看出,Malmquist指數(shù)法測(cè)速的TFP有所提高,年均增長(zhǎng)7.8%,而Hicks-Moorsteen指數(shù)法卻測(cè)速出該地區(qū)的大豆TFP指數(shù)下降了1%,而且兩個(gè)指數(shù)均測(cè)度出技術(shù)變化效率提高,分別為16.1%和6.9%。這就說(shuō)明,技術(shù)進(jìn)步是促進(jìn)長(zhǎng)江流域大豆穩(wěn)健發(fā)展的主要原因,而混合規(guī)模效率卻出現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng),這也就約束了長(zhǎng)江流域大豆產(chǎn)業(yè)的發(fā)展??赡艿脑蛟谟冢何覈?guó)長(zhǎng)江流域地方政府更加注重大豆生產(chǎn)技術(shù)的研發(fā)與創(chuàng)新,該流域大部分地區(qū)的工業(yè)化發(fā)展水平呈現(xiàn)上升趨勢(shì)且具有優(yōu)秀的人才和先進(jìn)的技術(shù)水平,促進(jìn)了技術(shù)的提高,但該區(qū)域卻忽略了對(duì)農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)與規(guī)模調(diào)整這方面的協(xié)調(diào),如長(zhǎng)江上游地區(qū)不適合大規(guī)模的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)作業(yè)等。
對(duì)于黃河流域而言,黃河流域是中國(guó)重要的生態(tài)功能區(qū),是實(shí)現(xiàn)國(guó)家糧食安全的重點(diǎn)區(qū)域。但在2004年至2018年間兩指數(shù)測(cè)算出的大豆TFP值均有所下降,年均損失分別為3.9%和2.7%。雖然技術(shù)效率、混合規(guī)模效率都有所提升,但純技術(shù)效率是引起全要素生產(chǎn)率下降的主要原因。主要源于黃河流域加強(qiáng)節(jié)約利用黃河水資源的力度,大力發(fā)揮黃河流域化肥農(nóng)藥減量效應(yīng),以此推進(jìn)了該流域農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展進(jìn)程,但與此同時(shí)卻未優(yōu)化大豆產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)配置。
對(duì)于松遼流域而言,松遼流域是我國(guó)重要的糧食主產(chǎn)區(qū),但其大豆全要素生產(chǎn)率卻出現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng),且是三大流域中全要素生產(chǎn)率最低的區(qū)域,然而技術(shù)效率和混合規(guī)模效率卻均有所提升。可能的原因是,松遼流域作為我國(guó)重工業(yè)基地的搖籃有著較強(qiáng)的技術(shù)積累,糧食耕種技術(shù)較成熟,土地類(lèi)型多為平原,有利于大機(jī)械化耕種作業(yè)。然而,由于水土嚴(yán)重流失這一自然劣勢(shì)以及土地肥力下降,該區(qū)域遇到大豆產(chǎn)業(yè)發(fā)展的瓶頸期。
整體看來(lái),長(zhǎng)江流域相較于黃河流域和松遼流域大豆的TFP值有所增加,說(shuō)明松遼流域作為我國(guó)主要的糧食產(chǎn)出區(qū)域并未充分發(fā)揮其作用。國(guó)家應(yīng)多提高松遼、黃河流域大豆生產(chǎn)資源配置效率, 實(shí)現(xiàn)我國(guó)大豆生產(chǎn)的高產(chǎn)與高效的目標(biāo)。
2.三大流域大豆全要素生產(chǎn)率差異結(jié)構(gòu)性分析
在針對(duì)區(qū)域間差距的研究中,現(xiàn)有的研究多采用相對(duì)差距和絕對(duì)差距的方法進(jìn)行分析。其中絕對(duì)差距包括分析平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、方差等描述數(shù)據(jù)趨勢(shì)的指標(biāo),相對(duì)差距方法主要包括變異指數(shù)(COV)、泰爾指數(shù)(Theil)、基尼系數(shù)(Gini)等衡量差異的指標(biāo)。前者在描述區(qū)域差距的結(jié)構(gòu)性特征時(shí)不夠全面,后者卻能夠精確地描述地區(qū)差異結(jié)構(gòu)性特征。
為了精準(zhǔn)分析我國(guó)大豆全要素生產(chǎn)效率的地區(qū)差異結(jié)構(gòu)性特征,本文將采取相對(duì)差距方法加以分析。所采用的指標(biāo)為變異指數(shù)(COV)、廣義熵(I)、基尼系數(shù)(Gini)用以度量大豆全要素生產(chǎn)率區(qū)域差異。令TFPit表示第i個(gè)省第t年大豆全要素生產(chǎn)率,n表示省份總數(shù),表達(dá)式如下:
由于前文已經(jīng)詳細(xì)論述了Hicks-Moorsteen TFP指數(shù)法的完備性,故采用此方法測(cè)算的我國(guó)大豆全要素生產(chǎn)率對(duì)區(qū)域結(jié)構(gòu)性差異進(jìn)行分析。
如圖3所示,研究分別采用了基尼系數(shù)、變異系數(shù)、廣義熵描述了我國(guó)大豆全要素生產(chǎn)率地區(qū)間的差異。若這三個(gè)數(shù)據(jù)數(shù)值增大,則說(shuō)明該年份我國(guó)大豆全要素生產(chǎn)率區(qū)域化差異擴(kuò)大;若數(shù)值減少,則表明地區(qū)間的差異縮小。圖3顯示:2004年至2018年間我國(guó)大豆全要素生產(chǎn)率區(qū)域間差異總體上呈現(xiàn)縮小的趨勢(shì),除了個(gè)別年份波動(dòng)異常外,區(qū)域差異大體趨于平衡,波動(dòng)逐漸變小。樣本年間波動(dòng)趨勢(shì)具體表現(xiàn)為:
2004年至2007年間我國(guó)大豆全要素生產(chǎn)率地區(qū)差異逐漸顯著。主要原因?yàn)?004年我國(guó)大豆產(chǎn)業(yè)貿(mào)易地位由最大的大豆出口國(guó)向進(jìn)口國(guó)的轉(zhuǎn)變,由于對(duì)外貿(mào)易的不斷加深,長(zhǎng)江流域的國(guó)外資本投入水平和工業(yè)化程度總體高于黃河流域和松遼流域,這使得長(zhǎng)江流域農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步,其為大豆全要素生產(chǎn)率帶來(lái)的正面效應(yīng)是顯著的,進(jìn)一步拉大了三大流域之間的差距。
2008年至2015年間我國(guó)大豆全要素生產(chǎn)率區(qū)域差異波動(dòng)較大。2008年我國(guó)大豆進(jìn)口量的逐年攀升對(duì)我國(guó)本土大豆產(chǎn)業(yè)的發(fā)展造成了巨大威脅,削減了我國(guó)農(nóng)民生產(chǎn)大豆的積極性。2014 年國(guó)家啟動(dòng)對(duì)大豆主產(chǎn)區(qū)目標(biāo)價(jià)格補(bǔ)貼改革的政策,對(duì)促進(jìn)主產(chǎn)區(qū)大豆生產(chǎn)、提高豆農(nóng)生產(chǎn)積極性有重要意義。但這一政策卻把重心放在了松遼流域這一糧食主產(chǎn)區(qū),忽略了黃河流域與長(zhǎng)江流域大豆產(chǎn)業(yè)的振興。與此同時(shí),諸如地震、雪災(zāi)等自然災(zāi)害對(duì)農(nóng)業(yè)種植的影響作用顯得尤為明顯,尤其是自然災(zāi)害嚴(yán)重影響了長(zhǎng)江流域以及黃河流域大豆的全要素生產(chǎn)率的提高,制約了兩大流域大豆種植業(yè)的發(fā)展,這就造成了這一時(shí)期大豆全要素生產(chǎn)率區(qū)域差異有較大的起伏的結(jié)果。
2015年之后中國(guó)大豆全要素生產(chǎn)率區(qū)域差異趨于穩(wěn)定,波動(dòng)逐漸變小。2017年中央“一號(hào)文件”正式提出推進(jìn)農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的實(shí)施意見(jiàn),調(diào)整農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)與供給,使得糧食的供給效率提高。農(nóng)業(yè)供給側(cè)改革的重要指示對(duì)振興大豆產(chǎn)業(yè)具有重要指導(dǎo)意義。
為了更加明確地分析我國(guó)大豆全要素生產(chǎn)率地區(qū)間的差異,本文進(jìn)一步采用夏普利值分解法將我國(guó)大豆全要素生產(chǎn)率地區(qū)差異劃分為三大流域之間地區(qū)差異、長(zhǎng)江流域的區(qū)域內(nèi)差異、黃河流域區(qū)域內(nèi)差異以及松遼流域區(qū)域內(nèi)差異。
以基尼系數(shù)的分解結(jié)果為例,通過(guò)分析差異貢獻(xiàn)的變化,考察哪一區(qū)域內(nèi)或者區(qū)域間的差異加劇了我國(guó)大豆全要素生產(chǎn)率的差別。從表6可以看出:我國(guó)大豆全要素生產(chǎn)率的不均等主要來(lái)源于三大流域之間差異和松遼流域省內(nèi)的差距,其中,三大流域之間的差距呈現(xiàn)不斷擴(kuò)大的趨勢(shì),松遼流域省內(nèi)差距波動(dòng)較大且逐年增大,長(zhǎng)江流域省內(nèi)差異較小并且波動(dòng)甚微,黃河流域省內(nèi)間差距在逐年緩慢縮小。另外,三大流域之間大豆全要素生產(chǎn)率差異對(duì)我國(guó)大豆全要素生產(chǎn)率不均等貢獻(xiàn)率大體上呈上升趨勢(shì),松遼流域省內(nèi)間的差距貢獻(xiàn)率大于黃河流域,而黃河流域貢獻(xiàn)率又高于長(zhǎng)江流域。
具體而言,三大流域之間的大豆全要素生產(chǎn)率由2004年的0.035擴(kuò)大到2018年的0.080,擴(kuò)大了近2.5倍。主要原因是三大流域間農(nóng)業(yè)種植水平發(fā)展不均衡以及農(nóng)業(yè)適齡勞動(dòng)力人口迥異隨著時(shí)間的推移地區(qū)間差異逐漸擴(kuò)大。其中2005年到2010年間,三大流域之間大豆全要素生產(chǎn)率區(qū)域差異是逐漸縮小的,而在2011年后,區(qū)域間差異卻在逐漸擴(kuò)大,2018年大豆全要素生產(chǎn)率差距高達(dá)0.080,總體上看三大流域間大豆全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)出不斷增大的趨勢(shì)。就三大區(qū)域各省份內(nèi)差異而言,松遼流域各省份間大豆全要素生產(chǎn)率雖然在個(gè)別年份差異波動(dòng)較大,但總體呈增大趨勢(shì)。2004年至2018年間差距由0.017擴(kuò)大到0.048,擴(kuò)大近3倍。在2007年前,松遼流域各省份之間的差距是逐年擴(kuò)大的,由2004年的0.017擴(kuò)大到2007年的0.094,2007年后大豆全要素生產(chǎn)率差異變化速度逐年放緩,但相比于2004年,松遼流域的大豆全要素生產(chǎn)率的差別仍在不斷擴(kuò)大,究其原因在于:一是國(guó)家近些年來(lái)出臺(tái)的相關(guān)政策使得大豆種植業(yè)向特定地區(qū)轉(zhuǎn)移;二是松遼流域省份之間的農(nóng)業(yè)發(fā)展有先天上的差距;三是松遼流域間農(nóng)業(yè)用地面積和農(nóng)業(yè)適齡人口間的不同。長(zhǎng)江流域省內(nèi)間的差距基本不變,2004年到2008年間基本在0.010和0.020之間徘徊。首先長(zhǎng)江流域在這十幾年間農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性完整未發(fā)生重大變化,其次各省份的農(nóng)業(yè)種植面積較為穩(wěn)定,以上原因使得其省內(nèi)差距未發(fā)生重大變化。黃河流域省份間大豆全要素生產(chǎn)率差距逐年緩慢下降,主要原因在于該地區(qū)農(nóng)業(yè)新興技術(shù)普及帶來(lái)了集約化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的開(kāi)展。
四、 結(jié)論與啟示
本文利用2004年至2018年省級(jí)面板數(shù)據(jù),采用Malmquist指數(shù)法和Hicks-Moorsteen指數(shù)法比較的方法測(cè)算分解了我國(guó)大豆全要素生產(chǎn)率,并且在此基礎(chǔ)上,引用衡量區(qū)域差異的指數(shù)比較分析了我國(guó)三大流域大豆全要素生產(chǎn)率的區(qū)域差異,結(jié)論如下:首先,我國(guó)大豆全要素生率在2004年至2018年間總體呈下降態(tài)勢(shì), 年均損失為1.5%至1.6%, 同時(shí)大豆全要素生產(chǎn)率動(dòng)態(tài)走勢(shì)呈階段性特征,可以分為2004年至2007年、2008年至2011年、2012年至2018年共三個(gè)階段。其次,就我國(guó)三大流域而言,我國(guó)大豆全要素生產(chǎn)率的不均等主要來(lái)源于三大流域之間差異和松遼流域省內(nèi)的差距,且長(zhǎng)江流域的大豆全要素生產(chǎn)率有所增加,而黃河流域和松遼流域均出現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)。最后,我國(guó)大豆生產(chǎn)效率表現(xiàn)出差異性的原因在于忽略了農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新和研發(fā),同時(shí)也忽視了大豆的投入生產(chǎn)過(guò)程中的規(guī)模和生產(chǎn)結(jié)構(gòu)的協(xié)調(diào)與優(yōu)化。
因此,在我國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率大體呈上升態(tài)勢(shì)的背景下,我國(guó)大豆全要素生產(chǎn)率卻呈惡化趨勢(shì),這就表明新時(shí)期要進(jìn)一步提高我國(guó)大豆全要素生產(chǎn)率。首先,我國(guó)不僅僅要著手農(nóng)業(yè)這一總體概念,還需要考慮到各個(gè)產(chǎn)業(yè),比如大豆產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,應(yīng)該細(xì)化到各個(gè)產(chǎn)業(yè)的安全短板,可以增設(shè)大豆優(yōu)質(zhì)生產(chǎn)區(qū),即增加建設(shè)高產(chǎn)量高質(zhì)量的大豆生產(chǎn)區(qū)。尤其是我國(guó)傳統(tǒng)的三大流域:長(zhǎng)江流域、黃河流域、松遼流域內(nèi)擁有著大片溫度適宜、水源充足、土壤肥力肥沃的土地,非常適合大豆的大規(guī)模種植,除了目前三大流域中產(chǎn)量較高的幾個(gè)省之外,還應(yīng)在其他滿足大豆種植條件和人力條件的省份開(kāi)展擴(kuò)大種植。這樣不僅能豐富當(dāng)?shù)氐霓r(nóng)業(yè)種植品種,還能進(jìn)一步增加當(dāng)?shù)剞r(nóng)民的收入,最主要的是能減輕目前大豆主要種植產(chǎn)區(qū)的生產(chǎn)壓力,進(jìn)一步縮小種植地區(qū)之間的大豆全要素生產(chǎn)率差異,提高我國(guó)大豆生產(chǎn)結(jié)構(gòu)的健康性、完整性。其次,提升農(nóng)戶(hù)的人力資本專(zhuān)業(yè)化水平,提升農(nóng)村人力資本對(duì)于增加大豆的全要素生產(chǎn)率有著積極的正向作用。農(nóng)村人均學(xué)歷的提高也影響著農(nóng)業(yè)技術(shù)水平的進(jìn)步。低層次的農(nóng)戶(hù)人均學(xué)歷水平拉低了當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)的全要素生產(chǎn)率?;诖朔N情況,政府應(yīng)采取相應(yīng)的措施提升農(nóng)村的人力資本水平和種植的專(zhuān)業(yè)化水平,具體應(yīng)從以下的幾個(gè)方面著手:一是完善農(nóng)村的基礎(chǔ)教育設(shè)施建設(shè)、增加在農(nóng)村的教育投入成本,特別是在經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)落后的地區(qū)應(yīng)進(jìn)一步加大此措施的力度,從根本上完善當(dāng)?shù)亟逃布降母隆6情_(kāi)展對(duì)于種植戶(hù)的專(zhuān)業(yè)化培訓(xùn),提升種植戶(hù)的基本專(zhuān)業(yè)化技能,使得農(nóng)戶(hù)能全面地掌握種植大豆的專(zhuān)業(yè)化知識(shí),減少在種植過(guò)程中因?yàn)榧寄懿皇炀毸a(chǎn)生的損耗,進(jìn)一步提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率,從而更有效地減輕地域之間大豆全要素生產(chǎn)率的差異。
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(中文校對(duì):朱云云)
Analysis on Total Factor Productivity Measurement and Regional Difference of Soybean in China:Examples from the Three River Basin
YANG Yuchen1 XIANG Huali1, 2*
(1.School of Public Administration,Zhongnan University of Economics and Law, Wuhan, Hubei 430073;
2.Center for Environment and Migration Studies, School of Public Administration,Zhongnan University of Economics and Law, Wuhan, Hubei 430073)
Abstract: Under the existing international conditions, calculating China’s soybean total factor productivity and analysing its regional differences can provide a theoretical basis for how to improve China’s soybean production efficiency, reduce the differences between soybean production areas and enhance the international competitiveness of soybean industry. Based on the soybean input-output data of 14 provinces in the three major basins in China from 2004 to 2018, the change of soybean total factor productivity in China was analyzed by using the Malmquist index and the Hicks-Moorsteen index comparison method. In addition, the variation index, generalized entropy and Gini coefficient were used to explore the differences among different endowment regions. During 2004 to 2018, soybean total factor productivity showed a general downward trend, with an average annual loss of 1.5%-1.6%. Meanwhile, the dynamic trend of soybean total factor productivity was characterized by stages, based on this, the completeness of Hicks-Moorsteen index method was demonstrated. In addition, for the three regions, the total factor productivity of soybeans in the Yangtze River Basin increased, while the total factor productivity of soybeans in the Yellow River Basin and Songliao Basin showed negative growth, and the reasons for the inequality of the total factor productivity of soybeans in the three basins were mainly due to the differences between the three basins and within the Songliao Basin. The soybean total factor productivity of China showed significant temporal characteristics, and there were significant differences in soybean total factor productivity among the three basins. In order to revitalize soybean industry in the new era, we should set up soybean high quality production area, make up for the short board of soybean industry development, enhance the professional level of human capital of soybean farmers, and enhance the comprehensive development level of soybean industry in China.
Keywords: total factor productivity of soybean; regional differences; the three river basin; Malmquist index method; Hicks-Moorsteen index method
(英文校譯:翟世賢)
收稿日期:2021-06-18
基金項(xiàng)目:國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金重大課題“胡煥庸線穩(wěn)定性與中國(guó)人口均衡發(fā)展戰(zhàn)略研究”(18ZDA132)、國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目“以生態(tài)安全和糧食安全并重為導(dǎo)向的糧食補(bǔ)貼政策研究”(17BGL250)。
作者簡(jiǎn)介:楊雨辰,女,博士,主要從事農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)理論與政策研究,Email: ymmyyc1205@163.com;*通訊作者:向華麗,女,博士,副教授,Email:xiang_huali@zuel.edu.cn。
楊雨辰,向華麗.中國(guó)大豆全要素生產(chǎn)率測(cè)算及其區(qū)域差異分析——以三大流域?yàn)槔齕J].農(nóng)業(yè)農(nóng)村部管理干部學(xué)院學(xué)報(bào),2021(04):67-78.
農(nóng)業(yè)部管理干部學(xué)院學(xué)報(bào)2021年4期