楊顏慈

（河南農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，河南 鄭州 450046）

糧食安全問(wèn)題一直是黨和國(guó)家關(guān)注的重點(diǎn)，它不僅會(huì)影響到民生安全，還會(huì)對(duì)國(guó)家安全產(chǎn)生重大影響。大豆作為重要的油料作物，其供給問(wèn)題將會(huì)對(duì)食用油安全帶來(lái)威脅。根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)，預(yù)計(jì)2018—2019年度國(guó)內(nèi)豆油將會(huì)出現(xiàn)7.1萬(wàn)噸的供給缺口。而缺口產(chǎn)生的主要原因是中美貿(mào)易摩擦，導(dǎo)致當(dāng)年大豆進(jìn)口量同比下降7.85%。我國(guó)較高的大豆進(jìn)口依存度，使得我國(guó)不得不承擔(dān)因國(guó)際形勢(shì)變動(dòng)和新冠疫情沖擊等不確定性帶來(lái)的巨大風(fēng)險(xiǎn)。因此，依靠科技進(jìn)步與推廣，科學(xué)和充分地利用資源，進(jìn)而提高大豆生產(chǎn)效率迫在眉睫。筆者將從科技進(jìn)步角度，對(duì)大豆主產(chǎn)區(qū)全要素生產(chǎn)率發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行衡量分析，并提出相關(guān)建議。

國(guó)內(nèi)關(guān)于全要素生產(chǎn)率的研究主要圍繞評(píng)價(jià)和影響兩個(gè)維度展開：第一，對(duì)單一作物的全要素生產(chǎn)率進(jìn)行評(píng)價(jià)分析，例如學(xué)者對(duì)小麥[1]、玉米[2]、馬鈴薯[3]、花生[4]等作物全要素生產(chǎn)率的分析；第二，對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響因素進(jìn)行研究，例如學(xué)者發(fā)現(xiàn)補(bǔ)貼綜合性收入[5]、農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)[6]、農(nóng)業(yè)信息化[7]等外部因素會(huì)對(duì)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生影響。大豆因其自身的經(jīng)濟(jì)效益和重要性也成為了學(xué)者研究的重點(diǎn)。首先，學(xué)者通過(guò)運(yùn)用不同類型的模型對(duì)大豆全要素生產(chǎn)率進(jìn)行分析評(píng)價(jià)。司偉等（2011）運(yùn)用SFP模型，分析了中國(guó)大豆全要素生產(chǎn)率的變動(dòng)趨勢(shì)[8]。楊雪等（2019）運(yùn)用ML指數(shù)，將碳排放作為非期望產(chǎn)出納入分析框架，分析了中國(guó)大豆全要素生產(chǎn)率[9]。其次，部分學(xué)者還對(duì)全要素生產(chǎn)率的主要影響因素展開了深入研究。李干瓊等（2020）認(rèn)為增加大豆產(chǎn)量應(yīng)該從提高綜合機(jī)械化水平、加強(qiáng)科技支撐力、完善政策支持體系等方面著手[10]。周楊和邵喜武（2021）研究發(fā)現(xiàn)價(jià)格支持政策能夠通過(guò)保險(xiǎn)效應(yīng)、預(yù)期效應(yīng)、資源約束效應(yīng)等直接途徑和市場(chǎng)扭曲間接途徑對(duì)大豆全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生影響，并且產(chǎn)生的影響具有滯后性[11]。宋慶華（2019）認(rèn)為機(jī)械化種植可有效提高種植效率和質(zhì)量[12]。雖然，已有較多學(xué)者對(duì)大豆全要素生產(chǎn)率進(jìn)行研究，但有需要完善的空間。首先，在對(duì)大豆全要素生產(chǎn)率測(cè)算分析評(píng)估中，投入指標(biāo)涵蓋面仍需進(jìn)一步擴(kuò)充；其次，對(duì)近10年的現(xiàn)狀研究較少，近10年各個(gè)大豆主產(chǎn)區(qū)大豆技術(shù)進(jìn)步效率、規(guī)模變化效率等如何變化尚未得到分析。因此，本研究將運(yùn)用DEA模型和莫氏指數(shù)，基于2009—2018年大豆成本與收益數(shù)據(jù)，對(duì)大豆主產(chǎn)區(qū)大豆全要素生產(chǎn)率的時(shí)空變化進(jìn)行研究。

1 理論方法

1.1 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法最早由Farrel（1957）提出，隨后得到A.Charnes 和W.W.Cooper等的進(jìn)一步擴(kuò)充發(fā)展。Charnes 等基于完全競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)假設(shè)提出不變規(guī)模報(bào)酬DEA模型（CRS模型），但在實(shí)際經(jīng)濟(jì)或生產(chǎn)活動(dòng)中，現(xiàn)有市場(chǎng)大都處于不完全競(jìng)爭(zhēng)狀態(tài)，決策單元的生產(chǎn)并不能完全處于規(guī)模報(bào)酬不變。因此，Banker等（1984）[13]在該模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行完善，提出的可變規(guī)模報(bào)酬的DEA模型（VRS 模型）。VRS模型的基本模型如下：

式中，K是決策單元個(gè)數(shù)，y為產(chǎn)出指標(biāo)，x為投入指標(biāo)，θ為各決策單元的效率值。θ取值范圍為[0，1]，若θ=1，則該決策單元在前沿面上，表示該決策單元處于有效狀態(tài)，是按照樣本觀測(cè)期間內(nèi)最佳水平組織產(chǎn)生的；若θ<1，表示該決策單元處于前沿面以內(nèi)，說(shuō)明該決策單元處于無(wú)效狀態(tài)。IS為投入松弛量，即IS=（is1，is2，…，isM）T，OS為產(chǎn)出松弛量，即OS=（os1，os2，…，osM）T。

1.2 莫氏指數(shù)

莫氏指數(shù)作為衡量全要素生產(chǎn)率的一種方法，其主要特點(diǎn)是能夠反映T+1時(shí)期相對(duì)于T時(shí)期生產(chǎn)系統(tǒng)的技術(shù)效率變化。其計(jì)算公式如下：

當(dāng)莫氏指數(shù)TFP>1時(shí)，表明全要素生產(chǎn)率處于上升期；當(dāng)TFP=1時(shí)，表明全要素生產(chǎn)率不變；當(dāng)TFP<1時(shí)，表明全要素生產(chǎn)率處于衰退期[1]。

2 數(shù)據(jù)來(lái)源及指標(biāo)選擇

本研究選取的產(chǎn)出指標(biāo)為2009—2018年黑龍江、吉林、遼寧、內(nèi)蒙古、河北、河南、山東、安徽、山西和陜西10個(gè)大豆主產(chǎn)省份近10年的大豆產(chǎn)量。投入指標(biāo)主要包括每畝種子用量、每畝用工數(shù)量、每畝物化費(fèi)用和每畝機(jī)械作業(yè)費(fèi)。為了能夠?qū)⒏嗟耐度胍丶{入指標(biāo)里，將化肥、農(nóng)家肥、農(nóng)藥進(jìn)行合并統(tǒng)稱為“物化費(fèi)用”，將機(jī)械作業(yè)費(fèi)、畜力費(fèi)、排灌費(fèi)進(jìn)行合并統(tǒng)稱為“機(jī)械作業(yè)費(fèi)”[4]。以上數(shù)據(jù)均來(lái)源于2010—2019年《全國(guó)農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》。

3 大豆全要素生產(chǎn)率結(jié)果分析

3.1 大豆全要素生產(chǎn)率的時(shí)序變化情況

基于2009—2018年面板數(shù)據(jù)運(yùn)用基于產(chǎn)出的莫氏指數(shù)對(duì)大豆主產(chǎn)省大豆全要素生產(chǎn)率進(jìn)行分析，如表1所示，為近10年的時(shí)序變化情況。

表1 2009—2018年大豆全要素生產(chǎn)率時(shí)序變化情況

從莫氏指數(shù)平均變化情況來(lái)看，2009—2018年中國(guó)大豆主產(chǎn)區(qū)除規(guī)模效率變化指數(shù)大于1；其余變化指數(shù)均低于1，處于前沿面以下，這顯示出中國(guó)大豆的技術(shù)效率仍有進(jìn)步的空間。導(dǎo)致技術(shù)效率低的原因主要包括：第一，水災(zāi)、旱災(zāi)等自然因素[14]。以黑龍江為例，其2017年的受災(zāi)面積為155.05萬(wàn)公頃，2018年的受災(zāi)面積為415.5萬(wàn)公頃，2018年的受災(zāi)面積明顯增多。第二，農(nóng)戶習(xí)慣小規(guī)?；蜃越o自足性的種植。以河南省為例，除黃淮海地區(qū)以外，其他地區(qū)因?yàn)榉N植大豆的收益較低，農(nóng)戶都會(huì)采取小規(guī)模種植。第三，新技術(shù)本身的缺陷。用機(jī)械收割大豆，其損失率過(guò)高，增加了技術(shù)擴(kuò)散和推廣的難度。另外，導(dǎo)致技術(shù)進(jìn)步率較低的原因在于各方在大豆行業(yè)的研究投資在逐漸減少[15]。

3.2 大豆全要素生產(chǎn)率的空間變化情況

根據(jù)大豆播種的季節(jié)不同可以將大豆主產(chǎn)區(qū)大致分為春大豆主產(chǎn)區(qū)、夏大豆主產(chǎn)區(qū)和春夏大豆主產(chǎn)區(qū)。春大豆主產(chǎn)區(qū)主要包括黑龍江、吉林、遼寧和內(nèi)蒙古四?。▍^(qū)）；夏大豆主產(chǎn)區(qū)主要包括河南、河北、山東三??；春夏大豆主產(chǎn)區(qū)主要包括山西、陜西、安徽三省。大豆全要素生產(chǎn)率的空間變化情況如表2所示。

表2 2009—2018年大豆全要素生產(chǎn)率空間變化情況

由表2可以看出，春大豆、夏大豆和春夏大豆主產(chǎn)區(qū)2009—2018年平均TFP變化指數(shù)分別為1.023，0.982和0.975，這表明除了春大豆主產(chǎn)區(qū)的全要素生產(chǎn)率處于上升趨勢(shì)以外，其他主產(chǎn)區(qū)的全要素生產(chǎn)率都處于衰退趨勢(shì)。春大豆主產(chǎn)區(qū)所有效率值均大于1，表明各效率都得到了提高。夏大豆主產(chǎn)區(qū)除規(guī)模效率指數(shù)變化大于1 ，其他效率值均小于1。這說(shuō)明近10年里，夏大豆產(chǎn)量的增多主要依靠投入要素規(guī)模擴(kuò)大帶來(lái)的效益。春夏大豆主產(chǎn)區(qū)沒(méi)有一個(gè)指標(biāo)是處于增長(zhǎng)的狀態(tài)，這說(shuō)明春夏大豆主產(chǎn)區(qū)技術(shù)的創(chuàng)新以及技術(shù)的推廣程度不高，要素投入并未得到充分的利用或者利用率較低。

春大豆主產(chǎn)區(qū)的各項(xiàng)指數(shù)都大于1有以下4個(gè)方面的原因。第一，土地的細(xì)碎化程度低，大豆的種植面積大而廣。余建斌等（2007）研究發(fā)現(xiàn)大豆種植面積占農(nóng)作物種植面積的比重越大，技術(shù)效率損失越小，技術(shù)效率越高[16]。以黑龍江和河北為例，黑龍江2018年農(nóng)作物總播種面積為1467.333萬(wàn)公頃，其中大豆播種面積占24.3%；河北的農(nóng)作物總播種面積為819.713萬(wàn)公頃，其中大豆播種面積僅占1.07%[17]。第二，栽培技術(shù)較為完善。以東北為例，其栽培技術(shù)大都遵循以下原則：已經(jīng)進(jìn)行翻整并起壟地塊，早春就通過(guò)頂漿鎮(zhèn)壓增墑；已經(jīng)進(jìn)行翻耙整平但未起壟地塊，當(dāng)化凍達(dá)到起壟深度，早秋就通過(guò)頂漿起壟鎮(zhèn)壓；尚未進(jìn)行秋整地地塊，若比較干旱或者上一年有深翻深松基礎(chǔ)，早秋則免耕播種[18]。第三，施肥有效性較強(qiáng)。施肥方法主要采取側(cè)深施肥、分層施入，鼓勵(lì)結(jié)合整地施農(nóng)家肥。第四，政府補(bǔ)貼存在差異。春大豆主產(chǎn)區(qū)的良種補(bǔ)貼主要側(cè)重于大豆，例如黑龍江在2020年給予大豆生產(chǎn)者補(bǔ)貼比玉米生產(chǎn)者補(bǔ)貼每畝高200元[19]；2019年吉林給予大豆生產(chǎn)者補(bǔ)貼比玉米生產(chǎn)者補(bǔ)貼高179元[20]。

3.3 大豆綜合效率及其構(gòu)成要素分析

參考張冬平和馮繼紅（2005）的做法，通過(guò)對(duì)2009年和2018年的截面數(shù)據(jù)分別進(jìn)行基于投入的效率度量方法的DEA分析，可以比較大豆主產(chǎn)區(qū)大豆生產(chǎn)綜合效率及其構(gòu)成要素的變化情況[21]，如表3所示。

表3 各主產(chǎn)地大豆綜合效率及其構(gòu)成變化

在2009年，有5個(gè)地區(qū)綜合效率小于1，位于前沿面以下，處于無(wú)效狀態(tài)，分別是遼寧、內(nèi)蒙古、河北、山西、陜西。其中，內(nèi)蒙古、河北、陜西3個(gè)地區(qū)均為純技術(shù)效率處于有效狀態(tài)，但規(guī)模效率處于無(wú)效狀態(tài)。遼寧和山西為技術(shù)效率和規(guī)模效率均處于無(wú)效狀態(tài)。2009年，黑龍江、吉林、河南、山東、安徽5個(gè)地區(qū)綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率均為1，達(dá)到前沿面，處于有效狀態(tài)。2018年相比2009年，綜合效率小于1的地區(qū)由5個(gè)減少到了4個(gè)，遼寧、內(nèi)蒙古的綜合效率變成了1，但是安徽的綜合效率卻降為0.814，這主要是由于規(guī)模效率降為無(wú)效率狀態(tài)。2018年與2009年相比，河北和安徽兩個(gè)地區(qū)分別從規(guī)模報(bào)酬遞減和不變變?yōu)榱艘?guī)模報(bào)酬遞增，而遼寧和內(nèi)蒙古都從規(guī)模報(bào)酬遞增變成了規(guī)模報(bào)酬不變。這表明在技術(shù)參與的情況下，隨著時(shí)間的變化，規(guī)模報(bào)酬并不是一成不變的。

4 結(jié)論及建議

1）從大豆全要素生產(chǎn)率時(shí)序變化情況來(lái)看，中國(guó)大豆主產(chǎn)區(qū)近10年內(nèi)大豆全要素生產(chǎn)率總體均值小于1，說(shuō)明我國(guó)大豆的全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)出衰退的趨勢(shì)。其主要是因?yàn)榧夹g(shù)效率較低，造成的原因主要包括自然災(zāi)害的影響、新技術(shù)自身的缺陷以及農(nóng)戶的長(zhǎng)期行為影響。2）從大豆全要素生產(chǎn)率空間變化情況來(lái)看，春大豆主產(chǎn)區(qū)的全要素生產(chǎn)率平均值大于其余兩個(gè)主產(chǎn)區(qū)。主要差距在于土地的細(xì)碎化程度、對(duì)大豆生產(chǎn)者的補(bǔ)貼程度、栽培技術(shù)的適用先進(jìn)程度和施肥的有效程度等方面。

基于以上結(jié)論，要提高中國(guó)主產(chǎn)區(qū)大豆全要素生產(chǎn)率，可以從以下方面入手。第一，通過(guò)加大投資、吸引高端技術(shù)人才等方式促進(jìn)生產(chǎn)技術(shù)的研發(fā)、示范和推廣。技術(shù)進(jìn)步與創(chuàng)新離不開高端科研人員的設(shè)計(jì)研發(fā)，離不開政府對(duì)相關(guān)技術(shù)研發(fā)的投資，創(chuàng)新技術(shù)的運(yùn)用離不開相關(guān)技術(shù)人員和政府的宣傳與推廣，因此，政府支持十分有必要。第二，科學(xué)經(jīng)營(yíng)管理，合理調(diào)整生產(chǎn)要素投入量，提高生產(chǎn)要素有效利用率?；省⑥r(nóng)藥等投入大都處于冗余狀態(tài)，可以通過(guò)配方施肥、側(cè)深施肥、分層施入等方式減少化肥的冗余投入；通過(guò)引入和使用靜電噴霧、自動(dòng)對(duì)靶噴霧以及GPS定位等技術(shù)，精準(zhǔn)施藥，減少農(nóng)藥的過(guò)度投入。第三，通過(guò)加快土地流轉(zhuǎn)，減少土地細(xì)碎化，實(shí)現(xiàn)適度規(guī)模經(jīng)營(yíng)，促進(jìn)農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展。土地細(xì)碎化使得機(jī)械使用受到局限，不能發(fā)揮其有效效率。因此，要推動(dòng)土地流轉(zhuǎn)，實(shí)現(xiàn)土地連片化，達(dá)到適度規(guī)模。第四，政府適當(dāng)?shù)卣{(diào)整對(duì)大豆生產(chǎn)者的補(bǔ)貼，充分發(fā)揮價(jià)格對(duì)生產(chǎn)行為的調(diào)節(jié)作用，從而推動(dòng)大豆產(chǎn)量的增加。政府補(bǔ)貼作為正向激勵(lì)機(jī)制，能夠正向提高農(nóng)戶種植大豆的積極性，從而擴(kuò)大大豆種植面積，推動(dòng)大豆產(chǎn)量的增加。