呂建興，陳富橋，胡林英，姜愛(ài)芹

中國(guó)茶葉種植戶生產(chǎn)率增長(zhǎng)的源泉與決定因素——來(lái)自2011—2017年微觀數(shù)據(jù)的證據(jù)

呂建興1，陳富橋2*，胡林英2，姜愛(ài)芹2*

1. 廣州大學(xué)經(jīng)濟(jì)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院，廣東 廣州 510006；2. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院茶葉研究所，浙江 杭州 310008

在經(jīng)濟(jì)新常態(tài)和茶葉消費(fèi)回歸理性的背景下，提高茶葉生產(chǎn)率對(duì)于推動(dòng)茶產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義?；?011—2017年微觀跟蹤數(shù)據(jù)，利用隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)實(shí)證分析茶葉種植戶全要素生產(chǎn)率（Total factor productivity，TFP）增長(zhǎng)及源泉，并進(jìn)一步利用2013—2016年微觀混合數(shù)據(jù)，基于“一步法”的隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)，實(shí)證分析茶葉種植戶的技術(shù)效率及影響因素，特別關(guān)注不同技術(shù)擴(kuò)散路徑和技術(shù)采納行為的影響。研究發(fā)現(xiàn)：（1）研究期間茶葉種植戶TFP年均增長(zhǎng)2.71%，且呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，但具有較為明顯的西高東低的區(qū)域特征；（2）茶葉種植戶的規(guī)模報(bào)酬率及技術(shù)進(jìn)步率年均下降0.25%和1.50%，技術(shù)效率年均增長(zhǎng)4.46%，表明TFP增長(zhǎng)的主要?jiǎng)恿?lái)源是技術(shù)效率的改進(jìn)，而規(guī)模報(bào)酬率和技術(shù)進(jìn)步卻有阻礙作用，而且東中西部均表現(xiàn)出相同的特征；（3）進(jìn)一步分析技術(shù)效率的決定因素，發(fā)現(xiàn)茶葉種植戶參加合作社、參加病蟲(chóng)害防治技術(shù)培訓(xùn)和政府發(fā)布病蟲(chóng)害預(yù)警信息的技術(shù)推廣和擴(kuò)散途徑能夠顯著提高技術(shù)效率，而且采用生物防治和放置粘蟲(chóng)色板的技術(shù)采納行為同樣顯著提高技術(shù)效率，而是否為種植大戶、是否與其他種植戶交流病蟲(chóng)害防治經(jīng)驗(yàn)以及是否安置殺蟲(chóng)燈的影響不顯著。本研究對(duì)于識(shí)別茶葉TFP增長(zhǎng)及動(dòng)力源泉、深刻理解農(nóng)戶技術(shù)采納行為和擴(kuò)散機(jī)理具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

全要素生產(chǎn)率；技術(shù)效率；技術(shù)采納行為；技術(shù)擴(kuò)散路徑；茶葉種植戶

改革開(kāi)放以來(lái)，中國(guó)茶產(chǎn)業(yè)發(fā)展取得了巨大的成就。1978—2018年，中國(guó)茶園面積從104.8萬(wàn)hm2增至2?298.6萬(wàn)hm2，同期茶葉產(chǎn)量從26.8萬(wàn)t增至261萬(wàn)t，年均增速分別達(dá)2.65%和5.86%。同時(shí)，中國(guó)也是茶葉消費(fèi)大國(guó)，茶葉作為居民日常生活的必需品，2000年以來(lái)人均茶葉消費(fèi)量增長(zhǎng)9.38%[1]。此外，中國(guó)是世界茶葉出口大國(guó)，出口量居世界第二。茶產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展對(duì)滿足居民日常生活基本需求、維持南方農(nóng)村茶葉種植戶可持續(xù)生計(jì)和出口創(chuàng)匯具有重要的意義。當(dāng)前，中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)已由高速增長(zhǎng)階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量增長(zhǎng)階段，隨著中國(guó)人口紅利逐漸消失，勞動(dòng)力成本快速上漲，這對(duì)勞動(dòng)密集型的茶產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生了重大沖擊，茶產(chǎn)業(yè)發(fā)展從粗放型向集約型高質(zhì)量發(fā)展模式的轉(zhuǎn)型升級(jí)迫在眉睫。

經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要驅(qū)動(dòng)力是要素投入的增加和全要素生產(chǎn)率（Total factor productivity，TFP）的增長(zhǎng)?？茖W(xué)測(cè)度茶葉TFP以及識(shí)別其增長(zhǎng)源泉對(duì)于推動(dòng)茶產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。已有學(xué)者基于宏觀層面數(shù)據(jù)測(cè)算了茶葉TFP的增長(zhǎng)[2-4]，但是這些研究大多是討論中國(guó)經(jīng)濟(jì)新常態(tài)以前茶葉TFP的增長(zhǎng)特征，而且忽視了個(gè)體異質(zhì)性，可能導(dǎo)致估計(jì)存在一定偏差[5]。本研究基于中國(guó)經(jīng)濟(jì)增速放緩新常態(tài)和茶葉消費(fèi)市場(chǎng)變化的現(xiàn)實(shí)背景，利用2011—2017年的微觀調(diào)查數(shù)據(jù)實(shí)證分析茶葉種植戶的TFP增長(zhǎng)及源泉，既能克服宏觀合計(jì)數(shù)據(jù)導(dǎo)致的估計(jì)偏差，也能夠深入揭示農(nóng)戶兼業(yè)化經(jīng)營(yíng)事實(shí)和生產(chǎn)效率水平[6]，這樣的研究結(jié)論更具時(shí)效性和現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義。

此外，當(dāng)前大量學(xué)者實(shí)證分析了作為T(mén)FP增長(zhǎng)核心源泉的技術(shù)效率及影響因素，如討論種植規(guī)模[7-8]、是否加入合作社[9-10]以及技術(shù)采納和擴(kuò)散路徑[11-12]對(duì)技術(shù)效率的影響，但這些研究大多只是關(guān)注其中某一因素對(duì)技術(shù)效率的影響。本研究則基于茶葉種植戶的微觀調(diào)查數(shù)據(jù)同時(shí)討論種植規(guī)模、是否加入合作社對(duì)技術(shù)效率的影響，而且本研究進(jìn)一步關(guān)注技術(shù)擴(kuò)散路徑和技術(shù)采納行為對(duì)技術(shù)效率的影響，能夠進(jìn)一步豐富這些領(lǐng)域的研究。

1 中國(guó)茶產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)率的研究進(jìn)展

1.1 中國(guó)茶葉TFP的測(cè)度

已有學(xué)者專門(mén)關(guān)注茶產(chǎn)業(yè)的TFP，從研究方法上主要可分為兩類：（1）多數(shù)學(xué)者主要利用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）技術(shù)來(lái)測(cè)度茶葉TFP的變化。如李道和等[4]研究發(fā)現(xiàn)，1998—2003年中國(guó)綠茶TFP增長(zhǎng)1.61%，而2001—2005年紅茶TFP增長(zhǎng)3.53%。管曦等[3]發(fā)現(xiàn)2002—2007年中國(guó)茶葉TFP年均增長(zhǎng)9.8%，且主要?jiǎng)恿?lái)源是技術(shù)進(jìn)步。（2）少數(shù)學(xué)者利用隨機(jī)前沿模型分析茶葉TFP的變化。如呂建興等[2]發(fā)現(xiàn)1996—2007年中國(guó)茶葉TFP增長(zhǎng)0.7%，其增長(zhǎng)主要依靠技術(shù)進(jìn)步。

部分學(xué)者重點(diǎn)關(guān)注茶葉技術(shù)效率。如管曦等[13]利用DEA實(shí)證分析2007年中國(guó)804家精制茶加工企業(yè)的技術(shù)效率，發(fā)現(xiàn)平均技術(shù)效率僅為0.361，規(guī)模效率為0.801。劉志成等[14]基于DEA模型評(píng)估中國(guó)茶葉產(chǎn)業(yè)的生態(tài)效率和生產(chǎn)效率，發(fā)現(xiàn)2004—2013年中國(guó)茶葉生產(chǎn)效率較高，平均達(dá)到0.907，而2009—2013年茶葉生態(tài)效率較低，僅為0.614。陳潛等[15]基于155份調(diào)查數(shù)據(jù)利用DEA模型實(shí)證分析閩臺(tái)兩地烏龍茶種植戶的生產(chǎn)效率，發(fā)現(xiàn)福建省種植戶的綜合技術(shù)效率為0.645，高于臺(tái)灣地區(qū)的0.477。但周瓊等[16]基于2005—2017年中國(guó)臺(tái)灣地區(qū)10個(gè)縣市的面板數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)其茶葉綜合技術(shù)效率略高于中國(guó)大陸。

1.2 農(nóng)戶技術(shù)效率影響因素的研究

1.2.1 經(jīng)營(yíng)規(guī)模與技術(shù)效率的相關(guān)研究

當(dāng)前已有大量的學(xué)者實(shí)證分析了農(nóng)戶土地經(jīng)營(yíng)規(guī)模與技術(shù)效率的關(guān)系，結(jié)論卻存在明顯分歧。部分學(xué)者發(fā)現(xiàn)土地經(jīng)營(yíng)規(guī)模對(duì)農(nóng)戶生產(chǎn)率和技術(shù)效率有正向作用。如Sheng等[8]發(fā)現(xiàn)小型農(nóng)場(chǎng)雇傭資本服務(wù)能夠提高生產(chǎn)率，從而使得可以獲得與大型農(nóng)場(chǎng)相當(dāng)?shù)纳a(chǎn)率。章德賓[17]研究發(fā)現(xiàn)，中等和大規(guī)模的種植戶生產(chǎn)效率顯著高于小規(guī)模種植戶。但部分學(xué)者卻發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶經(jīng)營(yíng)規(guī)模的擴(kuò)大并沒(méi)引致生產(chǎn)效率和技術(shù)效率的提高。如Sheng等[7]基于中國(guó)農(nóng)場(chǎng)層面數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)對(duì)于大多數(shù)小型農(nóng)場(chǎng)來(lái)說(shuō)，農(nóng)戶對(duì)于勞動(dòng)力和資本的選擇導(dǎo)致這樣的非線性關(guān)系，并非經(jīng)營(yíng)規(guī)模越大、農(nóng)場(chǎng)生產(chǎn)效率越高。唐軻等[18]利用8個(gè)糧食主產(chǎn)省的農(nóng)戶數(shù)據(jù)討論耕地經(jīng)營(yíng)規(guī)模對(duì)糧食單產(chǎn)和成本的影響時(shí)發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶經(jīng)營(yíng)規(guī)模越大則單產(chǎn)越低，但隨著時(shí)間的推移這種負(fù)向作用逐漸減弱。

1.2.2 加入合作社與技術(shù)效率的相關(guān)研究

當(dāng)前雖然大量理論研究認(rèn)為農(nóng)戶加入合作社對(duì)保障農(nóng)戶收入水平和提高技術(shù)效率存在積極影響[19]，但實(shí)證研究還不是很豐富，而且也尚未形成一致的結(jié)論。如李霖等[9]研究發(fā)現(xiàn)，與市場(chǎng)機(jī)制相比，加入合作社顯著提高農(nóng)戶的技術(shù)效率，而縱向協(xié)作模式的作用卻不明顯。張德元等[20]研究發(fā)現(xiàn)，合作社普通成員和核心成員的家庭農(nóng)場(chǎng)技術(shù)效率均比非合作社成員的家庭農(nóng)場(chǎng)高。但黃祖輝等[10]則發(fā)現(xiàn)，當(dāng)消除樣本選擇性偏差后，參與合作社的農(nóng)戶并沒(méi)有更高的技術(shù)效率，其主要原因在于合作社服務(wù)功能的弱化。

1.2.3 農(nóng)業(yè)新技術(shù)采納及擴(kuò)散與技術(shù)效率的相關(guān)研究

當(dāng)前關(guān)注技術(shù)采納或擴(kuò)散模式對(duì)技術(shù)效率影響的研究還較為鮮見(jiàn)。部分國(guó)外學(xué)者關(guān)注了具體技術(shù)擴(kuò)散路徑對(duì)效率的影響。如Foster等[21]發(fā)現(xiàn)高產(chǎn)新種子采用的自有經(jīng)驗(yàn)和鄰居經(jīng)驗(yàn)?zāi)軌蝻@著提高其經(jīng)營(yíng)效益；但是也存在農(nóng)戶從他人那里學(xué)習(xí)技術(shù)的“搭便車”行為，導(dǎo)致這種學(xué)習(xí)的溢出效應(yīng)影響不大。Alene等[12]發(fā)現(xiàn)技術(shù)采納領(lǐng)先者與跟隨者的效率存在顯著差異，而且主要表現(xiàn)在種子、殺蟲(chóng)劑、肥料等使用上的差異。國(guó)內(nèi)學(xué)者則更加關(guān)注技術(shù)擴(kuò)散及路徑。如舒元等[22]發(fā)現(xiàn)中國(guó)技術(shù)進(jìn)步存在從北京、上海、廣東向其他省份的擴(kuò)散路徑。高鳴等[23]發(fā)現(xiàn)各省糧食生產(chǎn)技術(shù)效率存在空間收斂，認(rèn)為這種收斂主要是技術(shù)擴(kuò)散導(dǎo)致的。少部分研究關(guān)注新技術(shù)采納對(duì)農(nóng)戶技術(shù)效率的影響。張瑞娟等[11]討論了小農(nóng)戶和大戶新技術(shù)采納和技術(shù)效率的差異，發(fā)現(xiàn)采納新技術(shù)的農(nóng)戶技術(shù)效率更高，而參加技術(shù)培訓(xùn)和經(jīng)常使用網(wǎng)絡(luò)的信息獲取渠道顯著提高農(nóng)戶采納新技術(shù)的概率。

綜上可見(jiàn)，關(guān)于中國(guó)茶葉TFP測(cè)度的研究目前已經(jīng)具有堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，但未來(lái)研究還存在以下的改進(jìn)方向：（1）當(dāng)前大部分關(guān)于中國(guó)茶葉TFP變化及分解的研究時(shí)限均較為久遠(yuǎn)，部分研究距離當(dāng)前已有近20年。近些年，中國(guó)經(jīng)濟(jì)增速已經(jīng)轉(zhuǎn)為新常態(tài)，國(guó)內(nèi)茶葉價(jià)格和消費(fèi)從高位回歸常態(tài)化，茶產(chǎn)業(yè)也經(jīng)歷新的調(diào)整，重新估計(jì)中國(guó)茶葉TFP變化及其動(dòng)力來(lái)源，具有新的理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。（2）已有研究主要基于宏觀合計(jì)數(shù)據(jù)展開(kāi)，這樣的處理方式是將微觀個(gè)體均視為同質(zhì)，這顯然與現(xiàn)實(shí)不符；而且省際合計(jì)數(shù)據(jù)平滑了微觀個(gè)體的異質(zhì)性，可能導(dǎo)致估計(jì)的偏差[5]，也無(wú)法揭示真實(shí)的生產(chǎn)效率水平[6]。

此外，當(dāng)前大量學(xué)者已經(jīng)對(duì)農(nóng)戶生產(chǎn)效率和技術(shù)效率的影響因素展開(kāi)了豐富且有深度的研究，具有重大的借鑒價(jià)值。但還有以下改進(jìn)的空間：（1）大量學(xué)者僅關(guān)注是否加入合作社或者是否是種植大戶某一種因素對(duì)農(nóng)戶技術(shù)效率的影響，少有研究同時(shí)關(guān)注這兩種因素對(duì)技術(shù)效率的影響。（2）當(dāng)前國(guó)外學(xué)者已經(jīng)展開(kāi)了關(guān)于技術(shù)擴(kuò)散路徑對(duì)效率的影響深度分析，但國(guó)內(nèi)學(xué)者則更加關(guān)注新技術(shù)采納對(duì)效率的影響，而同時(shí)關(guān)注技術(shù)擴(kuò)散路徑和具體采納技術(shù)對(duì)技術(shù)效率的影響較為少見(jiàn)。

為此，本研究利用微觀跟蹤數(shù)據(jù)來(lái)測(cè)度茶葉TFP變化及其動(dòng)力源泉，避免宏觀合計(jì)數(shù)據(jù)可能帶來(lái)的估計(jì)偏差，從而盡量保證估計(jì)的準(zhǔn)確性；此外，本研究利用2013—2017年多個(gè)維度的非平衡面板微觀數(shù)據(jù)，同時(shí)關(guān)注是否加入合作社、是否為種植大戶對(duì)農(nóng)戶技術(shù)效率的影響，更為重要的是本研究不僅討論農(nóng)業(yè)技術(shù)擴(kuò)散路徑對(duì)農(nóng)戶技術(shù)效率的影響，而且進(jìn)一步實(shí)證分析采納不同技術(shù)對(duì)技術(shù)效率的影響，這對(duì)于深刻理解農(nóng)戶技術(shù)采納與擴(kuò)散機(jī)理具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

2 研究方法與數(shù)據(jù)

2.1 研究方法

2.1.1 基于超越對(duì)數(shù)隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)TFP增長(zhǎng)的測(cè)度及其分解

借鑒Aigner等[24]相關(guān)研究，可將隨機(jī)前沿分析（SFA）表述為：

y=(X,)exp(it-it) ············（1）

其中，y表示時(shí)期決策單元的產(chǎn)出；X表示時(shí)期決策單元的投入向量；(·)表示決策單元生產(chǎn)可能性邊界上的確定性前沿產(chǎn)出，代表現(xiàn)有技術(shù)條件下一定要素投入的最佳產(chǎn)出；時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)測(cè)度技術(shù)進(jìn)步（）；v表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)；非負(fù)項(xiàng)u≥0表示基于產(chǎn)出的相對(duì)于隨機(jī)前沿面的技術(shù)非效率項(xiàng)，用來(lái)衡量實(shí)際產(chǎn)出Y與最大產(chǎn)出(·)之間的差距。

將式（1）兩邊取自然對(duì)數(shù)，可得對(duì)數(shù)形式的隨機(jī)前沿模型：

lny=ln(X,)+(it-it) ············（2）

為了避免模型設(shè)定偏誤，本研究選擇能夠體現(xiàn)技術(shù)偏性的超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)來(lái)刻畫(huà)(·)生產(chǎn)函數(shù)[25]。為了測(cè)度茶葉種植戶TFP增長(zhǎng)及其分解，在式（2）的基礎(chǔ)上，基于土地、勞動(dòng)和中間物質(zhì)資本投入下，引入時(shí)間變化特征，可將超越對(duì)數(shù)的隨機(jī)前沿模型轉(zhuǎn)化為：

其中，表示產(chǎn)出，用種植戶茶葉銷售收入表示；投入變量包括茶園面積、勞動(dòng)投入以及包括肥料、殺蟲(chóng)劑、水電費(fèi)等中間物質(zhì)資本投入。v為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，服從白噪聲分布；u為技術(shù)非效率項(xiàng)，且假定與v相互獨(dú)立。通常非負(fù)u的分布可分為指數(shù)分布、半正態(tài)分布、斷尾正態(tài)分布和Gamma分布。由于半正態(tài)分布估計(jì)較容易，為此本研究假定u為半正態(tài)分布。

根據(jù)Kumbhakar[26]的方法，可將TFP的變動(dòng)分解為以下四部分：技術(shù)進(jìn)步率（）、技術(shù)效率變化率（′）、規(guī)模報(bào)酬收益率（）和資源配置效率（）。由于價(jià)格信息難以獲得，資源配置效率不易計(jì)算，因此對(duì)于TFP增長(zhǎng)的分解通常只包括技術(shù)進(jìn)步率、技術(shù)效率變化率和規(guī)模報(bào)酬收益率。在估計(jì)出（3）式的相應(yīng)參數(shù)后，可計(jì)算出土地、勞動(dòng)和中間物質(zhì)資本要素的產(chǎn)出彈性。

2.1.2 基于超越對(duì)數(shù)隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)技術(shù)效率的測(cè)度及影響因素

由于微觀跟蹤數(shù)據(jù)的調(diào)查難度，無(wú)法獲取大樣本長(zhǎng)時(shí)間的平衡面板數(shù)據(jù)和豐富信息，為了測(cè)度茶葉種植戶技術(shù)效率及重要影響因素，本研究在（3）式的基礎(chǔ)上，剔除時(shí)間變化特征，進(jìn)而將前文的平衡面板數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為混合數(shù)據(jù)，并控制時(shí)間和省份固定效應(yīng)，由此可將（3）式轉(zhuǎn)為：

其中，為時(shí)間固定效應(yīng)，區(qū)間為2011—2017年，為省份固定效應(yīng)，由此來(lái)控制時(shí)間和地區(qū)的異質(zhì)性；v為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，u為技術(shù)非效率項(xiàng)，假定u與v相互獨(dú)立。同上文一致，本研究假定u為半正態(tài)分布。其余變量的含義與上文相同。

為了進(jìn)一步分析技術(shù)非效率的影響因素，基于調(diào)查數(shù)據(jù)的特征，本研究主要考慮調(diào)查對(duì)象、家庭特征、規(guī)模特征、參與合作社特征和病蟲(chóng)害防治技術(shù)特征對(duì)茶葉種植戶技術(shù)非效率的影響，如此可將技術(shù)非效率模型設(shè)定為：

其中，age、education和labor_family分別表示第個(gè)種植戶年齡、受教育程度、家庭勞動(dòng)力人數(shù)，以此刻畫(huà)調(diào)查對(duì)象及家庭特征對(duì)技術(shù)非效率的影響。large_farmer和cooperative分別表示茶葉種植戶是否為大規(guī)模養(yǎng)殖戶和是否參加合作社，以此檢驗(yàn)規(guī)?；?jīng)營(yíng)和加入合作社是否能夠顯著提高種植戶技術(shù)效率的假說(shuō)。pest_control_train、pest_communicate分別表示茶葉種植戶是否參加病蟲(chóng)害防治技術(shù)培訓(xùn)、是否與其他種植戶交流病蟲(chóng)害防治經(jīng)驗(yàn)，由此揭示正式和非正式技術(shù)信息交流和擴(kuò)散途徑對(duì)技術(shù)效率的影響。pest_technology表示茶葉種植戶的具體病蟲(chóng)害防治技術(shù)方式，具體包括是否采用殺蟲(chóng)燈、是否采用生物技術(shù)控制害蟲(chóng)和是否在茶園安裝色板等非農(nóng)藥病蟲(chóng)害防治技術(shù)，從而進(jìn)一步揭示哪種病蟲(chóng)害防治技術(shù)能夠顯著提高技術(shù)效率。若為負(fù)值，則表示該因素降低了技術(shù)非效率，也即對(duì)技術(shù)效率有正向影響，反之亦然。

通常利用隨機(jī)前沿分析估計(jì)（4）式后可計(jì)算出種植戶的技術(shù)效率和技術(shù)非效率，而如何進(jìn)一步分析技術(shù)非效率的影響因素，當(dāng)前學(xué)術(shù)界基本已經(jīng)形成共識(shí)，認(rèn)為“兩步法”即采用先估計(jì)出技術(shù)非效率，再利用Tobit等模型分析其影響因素，可能存在估計(jì)偏差。主要原因是“兩步法”中的第二步在分析技術(shù)非效率影響因素時(shí)與第一步假定隨機(jī)前沿分析與技術(shù)效率不相關(guān)的假定存在內(nèi)生性沖突[25]，為此當(dāng)前主流做法是利用“一步法”直接估計(jì)隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)和技術(shù)非效率的影響因素。本研究同樣利用“一步法”來(lái)估計(jì)茶葉種植戶隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)和技術(shù)非效率的影響因素。

2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

借鑒呂建興等[2]相關(guān)研究，結(jié)合調(diào)查問(wèn)卷的現(xiàn)實(shí)情況，本研究選擇茶葉銷售收入作為產(chǎn)出指標(biāo)，選擇土地投入、勞動(dòng)投入和中間資本投入作為投入變量。其中，土地投入選擇茶園面積作為代理變量，勞動(dòng)投入包括雇傭采茶工人和管理人員的費(fèi)用支出，中間資本投入包括肥料、殺蟲(chóng)劑、水電費(fèi)等中間資本投入。

對(duì)于技術(shù)非效率影響因素的選擇，基于調(diào)查問(wèn)卷的限制，本研究主要選擇以下四大類影響因素：（1）調(diào)查對(duì)象和家庭特征，主要包括戶主年齡、教育程度和家庭勞動(dòng)力人數(shù)；（2）調(diào)查對(duì)象的經(jīng)營(yíng)特征，包括是否為種植大戶、是否參加合作社，其中本研究將調(diào)查對(duì)象茶園面積大于樣本75分位的調(diào)查對(duì)象設(shè)為種植大戶（門(mén)檻值為1.267?hm2），本研究這樣的設(shè)置具有一定的合理性，主要表現(xiàn)在該門(mén)檻值與《中共貴州省委貴州省人民政府關(guān)于加快茶產(chǎn)業(yè)發(fā)展的意見(jiàn)（黔黨發(fā)[2007]6號(hào)）》關(guān)于茶葉種植大戶界定為大于1.331?hm2非常接近。當(dāng)然，為了避免不同區(qū)域資源稟賦不同而造成的偏差，本研究在后續(xù)的估計(jì)策略中均控制了省份異質(zhì)性。（3）病蟲(chóng)害防治技術(shù)信息擴(kuò)散特征，包括當(dāng)?shù)卣欠癜l(fā)布病蟲(chóng)害預(yù)警信息、種植戶是否參加病蟲(chóng)害防治技術(shù)培訓(xùn)、種植戶是否與其他種植戶交流病蟲(chóng)害防治經(jīng)驗(yàn)；（4）病蟲(chóng)害防治具體措施，主要包括是否采用殺蟲(chóng)燈、是否采用生物防治技術(shù)、是否采用粘蟲(chóng)色板等非農(nóng)藥防治技術(shù)。

由于微觀數(shù)據(jù)可能存在部分變量缺失，基于盡量不損失樣本且保持真實(shí)性原則，對(duì)于茶園面積基本不變的樣本，本研究用前后年份的均值來(lái)插補(bǔ)部分樣本部分年份缺失的數(shù)據(jù)。而對(duì)于部分樣本部分變量所有年份均缺失的數(shù)據(jù)，通常直接刪除該樣本，但可能會(huì)增加抽樣誤差，進(jìn)而導(dǎo)致生產(chǎn)前沿邊界內(nèi)移，影響估計(jì)效率[27]。為此，對(duì)于茶園面積有較大變化樣本的缺失數(shù)據(jù)和部分樣本部分變量所有年份的缺失數(shù)據(jù)，本研究借鑒Kuosmanen[27]、呂建興等[28]的做法，用0值來(lái)替代產(chǎn)出缺失數(shù)據(jù)，用該農(nóng)戶和其所在縣市投入最大值來(lái)替代投入缺失數(shù)據(jù)。

本研究使用的數(shù)據(jù)來(lái)自課題組于2011年開(kāi)始建立的茶農(nóng)與茶葉龍頭企業(yè)產(chǎn)銷固定監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)。該數(shù)據(jù)庫(kù)依托全國(guó)16個(gè)茶葉主產(chǎn)省份31個(gè)國(guó)家茶葉產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系綜合試驗(yàn)站對(duì)全國(guó)155個(gè)茶葉主產(chǎn)縣2?325個(gè)茶葉種植固定觀測(cè)戶展開(kāi)的跟蹤調(diào)查。茶葉種植固定觀測(cè)戶的選擇為按照茶園面積大小將每個(gè)縣的茶葉種植戶劃分為大中小三類，每類抽測(cè)5戶。茶葉種植戶跟蹤調(diào)研每年一次，部分固定觀測(cè)戶有調(diào)整，輪換原則主要考慮茶園面積相近和近鄰等因素，盡量保證其具有可比性。問(wèn)卷發(fā)放和回收主要依托體系綜合試驗(yàn)站完成，調(diào)研內(nèi)容包含固定項(xiàng)調(diào)研和專項(xiàng)調(diào)研，固定項(xiàng)調(diào)研每年題目基本一致，包括茶葉種植戶人口、性別、受教育程度等基本信息和茶葉種植成本收益情況，專項(xiàng)調(diào)研每年題目有所差異，主要包括銷售渠道構(gòu)成、綠色防控等。

由于微觀調(diào)查數(shù)據(jù)部分樣本存在非連續(xù)性的現(xiàn)實(shí)情況，本研究使用3個(gè)層次的數(shù)據(jù)來(lái)測(cè)度茶葉種植戶TFP變化、技術(shù)效率及影響因素。第一層，本研究利用2011—2017年全國(guó)14個(gè)茶葉主產(chǎn)省26個(gè)地級(jí)市的茶葉種植跟蹤數(shù)據(jù)來(lái)測(cè)度茶葉TFP增長(zhǎng)及分解情況。第二層，本研究利用2013—2016年全國(guó)16個(gè)茶葉主產(chǎn)省62個(gè)地級(jí)市的混合數(shù)據(jù)來(lái)測(cè)度茶葉技術(shù)效率及是否茶葉種植大戶和是否參加合作社對(duì)技術(shù)非效率的影響。第三層，在第二層數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步提取2014年和2016年的全國(guó)16個(gè)茶葉主產(chǎn)省57個(gè)地級(jí)市的混合數(shù)據(jù)來(lái)測(cè)度茶葉種植戶技術(shù)效率以及病蟲(chóng)害防治技術(shù)信息擴(kuò)散特征和病蟲(chóng)害防治具體技術(shù)對(duì)技術(shù)非效率的影響。

表1展示了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)特征?？梢园l(fā)現(xiàn)，跟蹤調(diào)查農(nóng)戶的平均茶葉銷售收入約為71?183.85元，平均茶園面積為1.451?hm2，平均勞動(dòng)投入35?736.22元，平均中間資本投入21?626.45元。兩個(gè)混合樣本數(shù)據(jù)特征比微觀跟蹤數(shù)據(jù)特征略大，但差異不大。

3 結(jié)果與分析

3.1 總體結(jié)果

利用隨機(jī)前沿模型估計(jì)（3）式，并據(jù)此測(cè)算茶葉種植戶的要素產(chǎn)出彈性、TFP變化及分解。由表2可知，LR統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)在1%水平顯著拒絕不存在技術(shù)非效率項(xiàng)的原假定，說(shuō)明利用隨機(jī)前沿模型進(jìn)行估計(jì)是合理的；在1%水平下顯著且估計(jì)值為0.746，這說(shuō)明有74.6%的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)變異來(lái)自技術(shù)非效率項(xiàng)的變異；在5%的水平下顯著為正，這說(shuō)明研究期間茶葉種植戶的技術(shù)效率呈改進(jìn)狀態(tài)；在1%的水平下顯著，說(shuō)明茶葉種植戶生產(chǎn)中存在技術(shù)非效率?？傮w上，利用隨機(jī)前沿模型能夠較好的擬合茶葉種植戶投入產(chǎn)出特征，其模型選用是合理的。

本研究同時(shí)也估計(jì)了基于C-D生產(chǎn)函數(shù)隨機(jī)前沿模型的結(jié)果，其土地、資本和勞動(dòng)的產(chǎn)出彈性分別為0.47、0.239和0.017，、和分別為0.739、0.019和1.718，且均在1%水平下顯著，這些結(jié)果與基于超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)的估計(jì)結(jié)果差異很小，說(shuō)明本研究的估計(jì)結(jié)果較為穩(wěn)健。

3.2 要素產(chǎn)出彈性

根據(jù)表2的估計(jì)結(jié)果，測(cè)算了不同投入要素的產(chǎn)出彈性。結(jié)果表明，研究期間茶葉種植戶的土地、中間資本和勞動(dòng)產(chǎn)出彈性分別為0.552、0.215和0.029，說(shuō)明增加茶園面積帶來(lái)的產(chǎn)出高于增加勞動(dòng)投入和中間資本投入的產(chǎn)出。同時(shí)，投入要素的產(chǎn)出彈性之和為0.796，說(shuō)明茶葉種植戶總體呈規(guī)模報(bào)酬遞減特征。

表1 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

從各要素產(chǎn)出彈性的變化特征看（圖1），可以發(fā)現(xiàn)土地產(chǎn)出彈性最大且呈穩(wěn)步增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，而中間資本產(chǎn)出彈性卻呈逐年下降特征，勞動(dòng)產(chǎn)出彈性則處于低位平穩(wěn)態(tài)勢(shì)。該結(jié)果的政策含義是，擴(kuò)大茶葉種植戶的茶園經(jīng)營(yíng)面積，提高合作化經(jīng)營(yíng)水平，實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)對(duì)提高茶葉種植戶收入和效率有重要作用；而通過(guò)增加勞動(dòng)投入對(duì)提高茶葉種植戶收入和效率的作用不大。

從各區(qū)域要素產(chǎn)出彈性之和的分布特征看，東部要素產(chǎn)出彈性之和最高，西部次之，而中部最低。具體從各要素產(chǎn)出彈性的分布特征看，東部地區(qū)要素產(chǎn)出彈性之和最高的主要原因是東部地區(qū)土地產(chǎn)出彈性最大，而三大區(qū)域的勞動(dòng)和中間資本產(chǎn)出彈性差異不大（圖2）。這與東部地區(qū)主產(chǎn)名優(yōu)茶，具有較為突出的品牌價(jià)值和價(jià)格優(yōu)勢(shì)的現(xiàn)實(shí)基本相符。

3.3 TFP增長(zhǎng)及分解

從測(cè)算結(jié)果看，研究期間茶葉TFP年均增長(zhǎng)率為2.71%，其中規(guī)模報(bào)酬率年均下降0.25%，技術(shù)進(jìn)步年均下降1.50%，技術(shù)效率年均增長(zhǎng)4.46%。這說(shuō)明TFP增長(zhǎng)的動(dòng)力來(lái)源是技術(shù)效率的改進(jìn)，而規(guī)模報(bào)酬率和技術(shù)進(jìn)步卻對(duì)TFP增長(zhǎng)有阻礙作用。同其他已有測(cè)算結(jié)果相比，本研究測(cè)算的茶葉TFP增長(zhǎng)率與陳衛(wèi)平[29]估計(jì)農(nóng)業(yè)TFP增長(zhǎng)的2.59%接近，明顯高于李谷成等[30]測(cè)算1993—2005年的茶葉TFP（–0.64%）；同時(shí)，本研究估計(jì)茶葉TFP增長(zhǎng)率高于糧食（1.17%）[31]，低于棉花（5.49%）[32]。

圖1 投入要素產(chǎn)出彈性的變化特征

表2 基于超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)的茶葉種植戶隨機(jī)前沿模型的估計(jì)結(jié)果

注：上述結(jié)果已控制時(shí)間和省份固定效應(yīng)；*<0.10，**<0.05，***<0.01

Note: The above results have controlled the time and province fixed effects. *<0.10, **<0.05, ***<0.01

圖2 各區(qū)域要素產(chǎn)出彈性特征

從TFP增長(zhǎng)動(dòng)力來(lái)源來(lái)看，研究期間茶葉種植戶TFP增長(zhǎng)主要來(lái)自技術(shù)效率的提高，而技術(shù)進(jìn)步卻有抑制作用。這樣的結(jié)果與其他研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)TFP增長(zhǎng)主要?jiǎng)恿κ羌夹g(shù)進(jìn)步的結(jié)果不同[33]?？赡艿脑蚴请S著供求失衡和消費(fèi)市場(chǎng)變化，全國(guó)茶葉消費(fèi)開(kāi)始逐漸回歸理性，高價(jià)茶、禮品茶的銷量大幅下降，茶葉價(jià)格增長(zhǎng)整體趨緩；與此同時(shí)，勞動(dòng)力和物質(zhì)資本投入成本迅速攀升，雙重?cái)D壓了茶葉種植戶的利潤(rùn)空間。在這樣的現(xiàn)實(shí)背景下，影響了茶葉企業(yè)在育種、植保等方面研發(fā)投入，從而導(dǎo)致茶葉科技進(jìn)步速度較慢，并轉(zhuǎn)向提高現(xiàn)有技術(shù)利用率上，為此TFP增長(zhǎng)的驅(qū)動(dòng)力來(lái)自技術(shù)效率的改善。當(dāng)然本研究與部分近期相關(guān)研究的發(fā)現(xiàn)一致，如匡遠(yuǎn)配等[34]發(fā)現(xiàn)2005—2015年中國(guó)農(nóng)業(yè)TFP增長(zhǎng)的動(dòng)力主要來(lái)自技術(shù)效率和規(guī)模效率的提高，而技術(shù)進(jìn)步的作用不大。

從TFP增長(zhǎng)及其分解的變化趨勢(shì)看（圖3），研究期間茶葉TFP總體呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，2017年略有下降；同時(shí)，研究期間技術(shù)效率總體在高位平穩(wěn)運(yùn)行，其對(duì)TFP增長(zhǎng)的拉動(dòng)作用無(wú)明顯變化；此外，研究期間茶葉種植戶的規(guī)模報(bào)酬率和技術(shù)進(jìn)步率有增長(zhǎng)趨勢(shì)，特別是規(guī)模報(bào)酬率從原來(lái)對(duì)TFP增長(zhǎng)的抑制作用逐漸轉(zhuǎn)為正向推動(dòng)作用，而技術(shù)進(jìn)步率雖然對(duì)TFP增長(zhǎng)有抑制作用，但負(fù)向作用幅度逐漸減小。上述結(jié)果表明，近些年茶產(chǎn)業(yè)在先進(jìn)技術(shù)推廣和使用方面取得了較大進(jìn)步，但新技術(shù)的研發(fā)和規(guī)模經(jīng)濟(jì)還有待進(jìn)一步改善，這是推動(dòng)茶葉TFP持續(xù)增長(zhǎng)的重要潛力來(lái)源。

3.4 技術(shù)效率及影響因素

在前述研究基礎(chǔ)上，本研究基于2013—2016年的混合數(shù)據(jù)進(jìn)一步分析影響茶葉種植戶技術(shù)非效率的影響因素，而且主要關(guān)注種植戶是否參加合作社、是否為種植大戶、不同技術(shù)擴(kuò)散路徑以及采納具體技術(shù)對(duì)技術(shù)非效率的影響?？刂品N植戶年齡、受教育程度、家庭勞動(dòng)力數(shù)量、時(shí)間和省份固定效應(yīng)，基于“一步法”利用超越對(duì)數(shù)的隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)聯(lián)合估計(jì)式（4）和（5），實(shí)證分析茶葉種植戶技術(shù)非效率及影響因素（表3）。表3中，隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)（Stochastic frontier production function）為、、、、、、、和；技術(shù)非效率影響因素（Influencing factors of technical inefficiency，Usigma）：為、、、、、、、、、和。

表3中，（1）欄展示了基于2013—2016年混合數(shù)據(jù)測(cè)度的是否種植大戶、是否參加合作社對(duì)技術(shù)非效率的影響，（2）—（5）欄展示了基于2014年和2016年混合數(shù)據(jù)測(cè)度的是否種植大戶、是否參加合作社以及病蟲(chóng)害防治技術(shù)特征對(duì)技術(shù)非效率的影響。由表3的結(jié)果可知，所有統(tǒng)計(jì)量均在1%水平顯著拒絕不存在技術(shù)非效率的原假設(shè)，表明隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)的誤差主要來(lái)自無(wú)效率項(xiàng)，為此選用隨機(jī)前沿模型進(jìn)行分析是合理的。

從表3中（1）欄的結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在投入要素的產(chǎn)出彈性中，土地產(chǎn)出彈性最大，達(dá)0.462，而中間資本投入的產(chǎn)出彈性次之，為0.357，而勞動(dòng)投入的產(chǎn)出彈性最小，僅為0.016。三大投入要素的產(chǎn)出彈性之和為0.835，表明茶葉種植戶呈規(guī)模報(bào)酬遞減特征。這些結(jié)論與前文利用2011—2017年的微觀跟蹤數(shù)據(jù)所得到的結(jié)論基本相同，說(shuō)明本研究的估計(jì)結(jié)果較穩(wěn)健。此外，茶葉種植戶技術(shù)效率為0.851，說(shuō)明當(dāng)前茶葉種植戶對(duì)技術(shù)的利用水平只達(dá)到85.1%，存在14.9%的技術(shù)效率損失。

從表3中（1）欄技術(shù)非效率影響因素的估計(jì)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，茶葉種植大戶對(duì)技術(shù)非效率的估計(jì)參數(shù)為負(fù)，但不顯著，這意味著茶葉種植大戶并沒(méi)有比非種植大戶的技術(shù)效率更高。對(duì)此可能的解釋是茶產(chǎn)業(yè)是比較典型的勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)，隨著規(guī)模的擴(kuò)大不容易通過(guò)實(shí)現(xiàn)機(jī)械化來(lái)提高效率。該結(jié)果也說(shuō)明在茶葉領(lǐng)域并不存在諸如張瑞娟等[11]發(fā)現(xiàn)的大規(guī)模農(nóng)戶技術(shù)效率更高的現(xiàn)象，而與Sheng等[7]所述的經(jīng)營(yíng)規(guī)模與技術(shù)效率可能呈非線性關(guān)系或沒(méi)有顯著關(guān)系的結(jié)論一致。同時(shí)，茶葉種植戶是否加入合作社的估計(jì)參數(shù)在1%水平下顯著為負(fù)，說(shuō)明加入合作社的茶葉種植戶其技術(shù)效率顯著高于沒(méi)有加入合作社的種植戶，這與合作社具有技術(shù)服務(wù)推廣功能的現(xiàn)實(shí)相符，意味著繼續(xù)推進(jìn)茶葉種植戶加入合作組織對(duì)于提高茶產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。由（2）欄的子樣本估計(jì)結(jié)果，同樣可以得到種植大戶技術(shù)效率沒(méi)有顯著更高、加入合作社的種植戶技術(shù)效率顯著更高的結(jié)論，這表明本研究估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性。

從表3中（3）欄的結(jié)果發(fā)現(xiàn)，政府是否發(fā)布茶園病蟲(chóng)害預(yù)警信息、茶葉種植戶是否參加病蟲(chóng)害防治技術(shù)培訓(xùn)對(duì)技術(shù)非效率有顯著負(fù)向影響，說(shuō)明政府發(fā)布病蟲(chóng)害預(yù)警信息和茶葉種植戶參與病蟲(chóng)害防治技術(shù)培訓(xùn)等規(guī)范的技術(shù)推廣路徑能顯著降低技術(shù)非效率，這樣的結(jié)果也表明特定的技術(shù)交流和推廣手段對(duì)提高技術(shù)效率有重大作用。這也意味著各級(jí)政府應(yīng)繼續(xù)極推動(dòng)農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)中心等農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)預(yù)警平臺(tái)建設(shè)、強(qiáng)化種植戶正規(guī)技術(shù)培訓(xùn)。

有意思的是，茶葉種植戶是否與其他種植戶交流病蟲(chóng)害防治經(jīng)驗(yàn)對(duì)技術(shù)非效率的影響不顯著，這與Alene等[12]的研究發(fā)現(xiàn)不一致。傳統(tǒng)上認(rèn)為，非正式的信息傳播渠道能夠加快技術(shù)擴(kuò)散的速度，進(jìn)而提高技術(shù)效率。本研究的發(fā)現(xiàn)并不支持這樣的假說(shuō)，可能的解釋有兩方面：（1）由于具體病蟲(chóng)害發(fā)生原因及演化階段等方面的差異導(dǎo)致其他種植戶的經(jīng)驗(yàn)并不能對(duì)癥下藥，從而可能影響技術(shù)使用效果，現(xiàn)實(shí)中也經(jīng)常發(fā)生諸如親戚朋友提供的技術(shù)信息對(duì)病蟲(chóng)害沒(méi)有效果甚至?xí)M(jìn)一步危害農(nóng)作物的案例。（2）Conley等[35]的研究表明，農(nóng)戶是否使用新技術(shù)取決于先前使用該技術(shù)的鄰居是否獲得超額收益，若茶葉種植戶的“領(lǐng)先者”隱藏超額收益或沒(méi)有超額收益，那么可能導(dǎo)致種植戶之間的技術(shù)信息交流對(duì)技術(shù)效率影響不大。該發(fā)現(xiàn)也表明政府通過(guò)正規(guī)渠道推廣技術(shù)使用信息的重要性。

表3 茶葉種植戶技術(shù)非效率的影響因素

注：上述結(jié)果已控制時(shí)間和省份固定效應(yīng)；（1）欄的全樣本數(shù)據(jù)包括2013—2016年的混合數(shù)據(jù)，（2）—（5）欄的子樣本數(shù)據(jù)包括2014年和2016年的混合數(shù)據(jù)；*<0.10，**<0.05，***<0.01

Note: The above results have controlled the time and province fixed effects. The full sample data in column (1) includes the mixed data in 2013-2016, and the sub sample data in column (2)-(5) includes the mixed data in 2014 and 2016. *<0.10, **<0.05, ***<0.01

需要注意的是，與表3中（1）、（2）欄相比，（3）欄的是否參與合作社的估計(jì)系數(shù)不顯著，可能的原因是合作社具有技術(shù)交流和推廣的作用，這與是否參加技術(shù)培訓(xùn)等其他變量多重共線。據(jù)此，本研究進(jìn)一步剔除是否參加合作社變量進(jìn)行再估計(jì)。從（4）欄的估計(jì)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，政府是否發(fā)布病蟲(chóng)害預(yù)警信息、茶葉種植戶是否參與病蟲(chóng)害防治技術(shù)培訓(xùn)以及是否與其他種植戶交流病蟲(chóng)害防治經(jīng)驗(yàn)的估計(jì)值與（3）欄基本相同，這進(jìn)一步證實(shí)前文結(jié)論的可靠性。

從表3中（5）欄的結(jié)果發(fā)現(xiàn)，是否采用生物技術(shù)控制害蟲(chóng)和是否在茶園安裝色板對(duì)技術(shù)非效率的估計(jì)值均顯著為負(fù)，說(shuō)明采用生物技術(shù)控制病害蟲(chóng)和安裝色板這兩種病蟲(chóng)害防治技術(shù)方式能夠顯著提高茶葉種植戶的技術(shù)效率；同時(shí)，是否采用殺蟲(chóng)燈對(duì)茶葉種植戶技術(shù)效率沒(méi)有顯著影響?？赡艿脑蛴幸韵聨追矫妫海?）安裝和使用殺蟲(chóng)燈需要一定的資本投入（如安裝太陽(yáng)能殺蟲(chóng)燈每臺(tái)需要2?000～3?000元的費(fèi)用），從而限制了一般種植戶的使用；而采用粘蟲(chóng)色板的成本較低而且使用方便，并且會(huì)有部分政府或合作社集中采購(gòu)免費(fèi)發(fā)放給茶農(nóng)戶，種植戶的采用意愿較高；據(jù)課題組的調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，僅有16.47%的種植戶安裝了殺蟲(chóng)燈，而有33.48%的種植戶使用了粘蟲(chóng)色板。（2）通常具有經(jīng)濟(jì)屬性的茶樹(shù)是低矮的常綠木本植物，但由于殺蟲(chóng)燈覆蓋范圍較廣，存在一定的外部性特征（每臺(tái)殺蟲(chóng)燈覆蓋面積1.34?hm2），導(dǎo)致規(guī)模較小或茶園地塊細(xì)碎的種植戶不愿提供這種“準(zhǔn)公共品”。這也意味著政府應(yīng)彌補(bǔ)市場(chǎng)失靈，提供具有（準(zhǔn)）外部性的公共品，或通過(guò)財(cái)稅優(yōu)惠、補(bǔ)貼等形式，鼓勵(lì)種植戶提供準(zhǔn)公共品，以此提高整體種植戶的技術(shù)效率。

4 結(jié)論與政策建議

4.1 結(jié)論

本研究基于2011—2017年的微觀調(diào)查數(shù)據(jù)，利用超越對(duì)數(shù)的隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型實(shí)證分析了茶葉種植戶TFP變化及其分解，并分析了茶葉種植戶技術(shù)效率及影響因素，主要研究結(jié)果如下：

中國(guó)茶葉種植戶TFP年均增長(zhǎng)2.71%，且呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，其中技術(shù)效率的改進(jìn)是TFP增長(zhǎng)的主要?jiǎng)恿υ慈?，而?guī)模報(bào)酬率和技術(shù)進(jìn)步有阻礙作用；同時(shí)，研究期間茶葉種植戶TFP變化及其動(dòng)力源泉均存在區(qū)域異質(zhì)性特征，且主要表現(xiàn)為西高東低的區(qū)域特征，但隨著時(shí)間的推移，不同區(qū)域的TFP增長(zhǎng)存在收斂趨勢(shì)。

參加合作社、參加病蟲(chóng)害防治技術(shù)培訓(xùn)以及政府發(fā)布病蟲(chóng)害預(yù)警信息等正規(guī)技術(shù)推廣和擴(kuò)散途徑顯著提高了茶葉種植戶的技術(shù)效率，而且采用生物防治和放置粘蟲(chóng)色板等技術(shù)采納行為也顯著了提高技術(shù)效率，而種植大戶、與其他種植戶交流病蟲(chóng)害防治經(jīng)驗(yàn)以及安置殺蟲(chóng)燈并沒(méi)有顯著提高種植戶的技術(shù)效率。

4.2 政策建議

（1）近些年茶產(chǎn)業(yè)在供求結(jié)構(gòu)性失衡背景下仍然實(shí)現(xiàn)了TFP的穩(wěn)步增長(zhǎng)，其中理順技術(shù)推廣體系、保證技術(shù)的高效使用是關(guān)鍵。因而政府應(yīng)繼續(xù)支持合作社的發(fā)展、鼓勵(lì)正規(guī)技術(shù)培訓(xùn)、建立具有權(quán)威性技術(shù)傳播和擴(kuò)散渠道、補(bǔ)貼或者提供準(zhǔn)公共品，以此穩(wěn)定和提高種植戶的技術(shù)效率。

（2）不同茶葉產(chǎn)區(qū)存在較大的異質(zhì)性，TFP增長(zhǎng)的動(dòng)力源泉也存在差異，相關(guān)政策制定和調(diào)整應(yīng)注意區(qū)域異質(zhì)性，特別要解決阻礙TFP增長(zhǎng)的因素，支持和鼓勵(lì)東部地區(qū)企業(yè)或種植戶的技術(shù)研發(fā)和創(chuàng)新，使其繼續(xù)發(fā)揮先進(jìn)技術(shù)的引領(lǐng)和示范作用；同時(shí)積極引導(dǎo)茶葉種植戶的適度規(guī)模經(jīng)營(yíng)，穩(wěn)步推進(jìn)社會(huì)化服務(wù)體系，提高規(guī)模報(bào)酬率對(duì)TFP增長(zhǎng)的推動(dòng)作用，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)小農(nóng)戶與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的有機(jī)銜接。

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The Sources and Determinants of Productivity Growth for Tea Growers: Evidence from Micro Data of 2011-2017

LYU Jianxing1, CHEN Fuqiao2*, HU Linying2, JIANG Aiqin2*

1. School of Economics and Statistics, Guangzhou University, Guangzhou 510006, China 2. Tea Research Institute, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Hangzhou 310008, China

Under the background of new economic normal and tea consumption returning to rationality, improving tea productivity has important practical significance for promoting the high-quality development of tea industry. Based on the micro data from 2011 to 2017, the stochastic frontier production function was used to analyze the growth and sources of total factor productivity (TFP) for tea growers, and the micro-pool data from 2013 to 2016 and “one-step” stochastic frontier production function were also used to analyze the technical efficiency and its determinants of tea growers, with particular attention to the impacts of different technology diffusion paths and technology adoption behavior on technical efficiency. The results show: (1) during the study period, the TFP of tea growers increased by an average of 2.71% per year and showed an increasing trend, but it has obvious regional characteristics of high in the West and low in the East. (2) The average annual rate of return to scale and technological progress of tea growers decreased by 0.25% and 1.50%, and their technological efficiency increased by 4.46%. It shows that the main driving force of TFP growth is the improvement of technological efficiency, while the rate of return to scale and technological progress hinder the growth, and both the East and the West show the same characteristics.(3) Through further analysis of the determinants of technical efficiency, the results show that the technical promotion and diffusion paths of tea growers' participation in cooperatives, training in disease and pest control techniques, and the government's early warning information of disease and pest could significantly improve technological efficiency. In addition, the adoption of technologies such as biological control and placement of stained swatches could also significantly improve technical efficiency. Whether they were large growers, exchange the information on disease and pest control experience with other growers, and whether insecticidal lamps were installed had no significant impacts. The conclusions are of great theoretical and practical significance to identify the growth and driving force of tea TFP, and to deeply understand growers' technology adoption behavior and diffusion mechanism.

TFP, technical efficiency, technology adoption behavior, technology diffusion path, tea growers

S571.1；F323.3

A

1000-369X(2021)04-577-15

2020-11-11

2021-02-02

財(cái)政部和農(nóng)業(yè)農(nóng)村部：國(guó)家現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系（CARS-19）、中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院茶葉研究所基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)（1610212020004）

呂建興，男，博士，講師，主要從事產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)方面的研究。*通信作者：fuqiao@126.com；jiangaiqin@tricaas.com

（責(zé)任編輯：趙鋒）