吳 健

(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 國(guó)際經(jīng)濟(jì)貿(mào)易學(xué)院，安徽 蚌埠 233030)

糧食生產(chǎn)是農(nóng)業(yè)發(fā)展的核心，提高糧食生產(chǎn)效率對(duì)確保國(guó)家糧食安全具有重要的戰(zhàn)略意義。然而，現(xiàn)階段資源的稀缺性使糧食產(chǎn)出的增加無(wú)法完全依靠生產(chǎn)要素的無(wú)限投入，為了生產(chǎn)的可持續(xù)性，應(yīng)提高農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率?；诖耍恼轮饕骄考Z食作物在生產(chǎn)過(guò)程中生產(chǎn)要素投入與產(chǎn)出指標(biāo)的合理性，明確糧食生產(chǎn)的影響因素及提升途徑，為糧食主產(chǎn)區(qū)的糧食生產(chǎn)和農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展提供理論參考。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)糧食生產(chǎn)效率的測(cè)度進(jìn)行了大量的研究，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)是其中一種較為成熟的定量研究方法，近年來(lái)被廣泛應(yīng)用到糧食生產(chǎn)效率的測(cè)度中。在國(guó)外，F(xiàn)arrell首先提出了DEA的原型。[1]之后，Charnes等分別從投入和產(chǎn)出兩個(gè)方面對(duì)生產(chǎn)效率進(jìn)行了解釋。[2]最后Li Nan等，Siddiqui等，Bagchi等分別借助此模型對(duì)多國(guó)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率問(wèn)題進(jìn)行了分析。[3-5]在國(guó)內(nèi)，學(xué)者們對(duì)于糧食生產(chǎn)的研究主要集中在糧食生產(chǎn)效率方面，主要運(yùn)用Malmquist-DEA和超效率DEA模型。沈洋和孫雨蕾通過(guò)測(cè)算中國(guó)菜花Malmquist指數(shù)，實(shí)證分析了中國(guó)菜花生產(chǎn)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)情況。[6]崔寧波和張正巖運(yùn)用超效率DEA模型及Malmquist指數(shù)法對(duì)黑龍江省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率進(jìn)行了靜態(tài)和動(dòng)態(tài)的測(cè)度與分析。[7]基于以上研究，文章選取農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、農(nóng)藥使用量、化肥施用量作為投入指標(biāo)，選取各個(gè)省份糧食總產(chǎn)量作為產(chǎn)出指標(biāo)，采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法對(duì)2009—2018年我國(guó)主要產(chǎn)糧的13個(gè)省份產(chǎn)糧效率進(jìn)行評(píng)價(jià)與比較，以期為國(guó)家的政策制定提供理論和現(xiàn)實(shí)參考。

一、研究方法

DAE方法是Charnes和Cooper于1978年提出的一種評(píng)價(jià)效率的方法，[2]其中，運(yùn)用較為廣泛的是DEA-Malmquist模型，該模型被常用來(lái)測(cè)量全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)。文章借鑒Farrell構(gòu)建的基于DEA的 Malmquist指數(shù)法測(cè)算決策單元的全要素生產(chǎn)率以及技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率。[1]其中，TFP=qt/qcqs/qa×[qt/qbqt/qc qsqaqtqc]0.5=EFFCH×TECH，其中，EFFCH為技術(shù)效率的變化，TECH為技術(shù)進(jìn)步。技術(shù)效率的變化可以分解為純技術(shù)效率變化(PECH)與規(guī)模效率變化(SECH)。qt表示在t時(shí)期產(chǎn)量，qc表示在t時(shí)期生產(chǎn)前沿面上的產(chǎn)量，即在既定的投入水平下的最優(yōu)產(chǎn)量，qs表示在s時(shí)期的產(chǎn)量，qa是在s時(shí)期生產(chǎn)前沿面上的最優(yōu)產(chǎn)量，qb是指在s時(shí)期，以t時(shí)期的生產(chǎn)前沿面時(shí)的最優(yōu)產(chǎn)量。若技術(shù)進(jìn)步大于1，說(shuō)明生產(chǎn)技術(shù)有提升；若技術(shù)效率大于1，說(shuō)明生產(chǎn)相對(duì)技術(shù)效率有所提升，且生產(chǎn)單元更靠近生產(chǎn)可能性邊界；若純技術(shù)效率變化大于1，說(shuō)明在技術(shù)不變的情況下，純粹的技術(shù)效率提高；若規(guī)模效率大于1，說(shuō)明規(guī)模的變化導(dǎo)致了技術(shù)效率的提高。因此，全要素生產(chǎn)率的計(jì)算公式為：TFP=TECH×SECH×PECH。其中，TFP衡量了決策單元從s期到t期的生產(chǎn)率變化。

二、變量的選取

本文的評(píng)價(jià)指標(biāo)選取投入項(xiàng)和產(chǎn)出項(xiàng)兩個(gè)方面。在糧食作物生產(chǎn)過(guò)程中，生產(chǎn)者通常希望在特定的投入水平下實(shí)現(xiàn)糧食生產(chǎn)產(chǎn)量的最大化，因此本研究的模型是一種投入導(dǎo)向型模型。選取我國(guó)糧食主要生產(chǎn)的13個(gè)省份，包括：黑龍江、河北、河南、湖南、山東、內(nèi)蒙古、吉林、遼寧、江蘇、江西、四川、湖北和安徽，2009—2018年十年間農(nóng)業(yè)投入和產(chǎn)出作為樣本數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》)，并以糧食生產(chǎn)的農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、糧食生產(chǎn)的化肥施用折純量以及糧食生產(chǎn)的農(nóng)藥使用量三種糧食生產(chǎn)主要投入要素，以糧食總產(chǎn)量作為產(chǎn)出變量。其中，由于糧食生產(chǎn)要素投入量不可直接獲得，根據(jù)魯慶堯和孟祥海的處理方法[8]對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總投入量作以下處理從而得到單獨(dú)針對(duì)糧食生產(chǎn)的投入量，其計(jì)算公式為：

糧食生產(chǎn)的農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力=農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力×糧食播種面積農(nóng)作物總播種面積

糧食生產(chǎn)的化肥施用折純量=農(nóng)業(yè)生產(chǎn)化肥施用折純量×糧食播種面積農(nóng)作物總播種面積

糧食生產(chǎn)的農(nóng)藥使用量=農(nóng)業(yè)生產(chǎn)農(nóng)藥使用量×糧食播種面積農(nóng)作物總播種面積

三、糧食主要產(chǎn)地農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率實(shí)證分析

本文運(yùn)用DEAP2.1軟件對(duì)我國(guó)糧食主要產(chǎn)出省份生產(chǎn)投入和產(chǎn)出的相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)算，得到2009—2018年我國(guó)13個(gè)主要產(chǎn)糧省份整體糧食全要素生產(chǎn)率及其分解年際變化率和分省份糧食全要素生產(chǎn)率的年際變化。

(一)中國(guó)各省糧食生產(chǎn)效率總體評(píng)價(jià)

由表1可以看出，2009—2018年中國(guó)13個(gè)省份整體的全要素生產(chǎn)率平均上升0.9%。其中，技術(shù)進(jìn)步對(duì)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)占主要部分。技術(shù)進(jìn)步年平均增長(zhǎng)0.9%，而技術(shù)效率并未增長(zhǎng)，由此可以得出2009—2018年間，我國(guó)糧食全要素生產(chǎn)率的提高得益于技術(shù)進(jìn)步。從技術(shù)效率變化的分解項(xiàng)來(lái)看，純技術(shù)效率變化率指數(shù)均值為0.991?？梢?jiàn)，在2009—2018年間，各省在既定技術(shù)和生產(chǎn)規(guī)模下，糧食生產(chǎn)的純技術(shù)效率下降，而規(guī)模效率的均值為1.009，其值大于1，說(shuō)明中國(guó)糧食生產(chǎn)主要的13個(gè)省份整體的規(guī)模收益遞增。

表1 2009—2018年中國(guó)主要產(chǎn)糧省份整體全要素生產(chǎn)率及分解的年際變化

通過(guò)圖1可以更加直觀的看出，2009—2018年中國(guó)主要產(chǎn)糧省份的整體全要素生產(chǎn)率變動(dòng)呈現(xiàn)波動(dòng)性。并且，糧食全要素生產(chǎn)率的變化與技術(shù)進(jìn)步的變化基本保持一致，技術(shù)效率的變化基本上與規(guī)模效率的變化一致，因此全要素生產(chǎn)率的變化主要?dú)w因于技術(shù)的進(jìn)步，而技術(shù)效率的變化則主要?dú)w因于規(guī)模效率的變化。

圖1 2009—2018年中國(guó)主要產(chǎn)糧省份整體全要素生產(chǎn)率及其分解年際變化

糧食全要素生產(chǎn)率受到多種因素影響，從其變化可以看出培育技術(shù)改進(jìn)、勞動(dòng)者技能及知識(shí)水平的提升、生產(chǎn)的組織和管理等對(duì)糧食全要素生產(chǎn)率變動(dòng)的影響。根據(jù)表2，2009—2018年間，吉林、遼寧、江西、湖北和安徽這5個(gè)省份的全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率小于1，其他8個(gè)省份的增長(zhǎng)率均大于1，并且在這8個(gè)省份中，內(nèi)蒙古的年均增長(zhǎng)率達(dá)到14.6%，增長(zhǎng)最快，且大于2009—2018年13個(gè)省份年均增長(zhǎng)率，說(shuō)明這個(gè)地區(qū)的糧食生產(chǎn)效率總體優(yōu)于其他省份，能夠發(fā)揮當(dāng)?shù)丶Z食生產(chǎn)的自然資源稟賦優(yōu)勢(shì)。此外，這13個(gè)省份的全要素生產(chǎn)率都是波動(dòng)的，并沒(méi)有任何一個(gè)省份每年的全要素生產(chǎn)率都大于1。

表2 2009—2018年中國(guó)主要產(chǎn)糧省份全要素生產(chǎn)率變化

(二)中國(guó)各省全要素生產(chǎn)率分解分析

為了進(jìn)一步分析13個(gè)省份糧食生產(chǎn)優(yōu)劣勢(shì)，文章將全要素生產(chǎn)率進(jìn)行分解，測(cè)算了2009—2018年間中國(guó)各個(gè)省份技術(shù)進(jìn)步率指數(shù)、技術(shù)效率指數(shù)、純技術(shù)效率指數(shù)和規(guī)模效率指數(shù)的年際變化。

糧食生產(chǎn)的技術(shù)進(jìn)步涵蓋所有有關(guān)技術(shù)的改進(jìn)與知識(shí)的積累，不僅包含糧食本身生產(chǎn)技術(shù)的改進(jìn)，也包含糧食生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)管理水平的提升以及社會(huì)科學(xué)的進(jìn)步。從表3得出，除遼寧、江蘇、湖北和安徽年均技術(shù)進(jìn)步率為負(fù)外，其余9個(gè)省份技術(shù)進(jìn)步率增長(zhǎng)速度均大于1，表明這9個(gè)省份有效的利用了生產(chǎn)前沿面技術(shù)，使得技術(shù)進(jìn)步對(duì)糧食生產(chǎn)發(fā)揮著積極作用。

表3 2009—2018年中國(guó)主要產(chǎn)糧省份技術(shù)進(jìn)步率指數(shù)變化

技術(shù)效率是綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)，反映了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的投入、產(chǎn)出等方面的整體效率。從表4可知，河南、湖南、山東、四川、湖北及吉林等6省的技術(shù)效率增長(zhǎng)率均值小于1。

表4 2009—2018年中國(guó)主要產(chǎn)糧省份技術(shù)效率指數(shù)變化

農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)規(guī)模影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的變化稱(chēng)為規(guī)模效率(SE)，它反映的是實(shí)際生產(chǎn)規(guī)模和理想生產(chǎn)規(guī)模之間的差值，一般是指農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入與產(chǎn)出的匹配程度。該數(shù)值可以反映我國(guó)13個(gè)省份2009—2018年間農(nóng)業(yè)生產(chǎn)是否在合理的規(guī)模結(jié)構(gòu)下發(fā)展。由表5知規(guī)模效率增長(zhǎng)率為大于1的省份僅占46%，說(shuō)明大部分省份糧食生產(chǎn)規(guī)模結(jié)構(gòu)存在問(wèn)題，要進(jìn)行合理調(diào)節(jié)。

表5 2009—2018年中國(guó)主要產(chǎn)糧省份規(guī)模效率指數(shù)變化

純技術(shù)效率考察的是獲取最大產(chǎn)出的能力。從表6可以看出，13個(gè)省份中僅有河北的純技術(shù)效率均值大于1，且平均增長(zhǎng)幅度只有1.5%。因此我國(guó)在糧食生產(chǎn)中要更加注重科學(xué)的管理以及現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)因素全方位的考慮，同時(shí)，各個(gè)省份要對(duì)投入生產(chǎn)要素分配進(jìn)行合理分配，完善科學(xué)管理制度。

表6 2009—2018年中國(guó)主要產(chǎn)糧省份純技術(shù)效率指數(shù)變化

四、結(jié)論及政策建議

文章以投入產(chǎn)出理論為基礎(chǔ)，運(yùn)用DAE-Malmquist指數(shù)模型對(duì)中國(guó)主要產(chǎn)糧省份2009—2018間投入產(chǎn)出的面板數(shù)據(jù)分析得出以下結(jié)論：十年來(lái)，除吉林、遼寧、江西、湖北、安徽5個(gè)省份全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率均值為負(fù)外，其余省份均有不同程度的增長(zhǎng)。技術(shù)進(jìn)步與技術(shù)效率的變化對(duì)其影響作用表現(xiàn)不一，糧食生產(chǎn)中的技術(shù)進(jìn)步對(duì)糧食全要素生產(chǎn)率的增加貢獻(xiàn)顯著，純技術(shù)效率的下降在一定程度上拖累了農(nóng)業(yè)技術(shù)效率水平的提升。因此為提高各類(lèi)地區(qū)糧食生產(chǎn)效率促進(jìn)糧食增產(chǎn)，提出以下政策建議：

1．加大科技投入，提高科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率。技術(shù)進(jìn)步是制約13個(gè)省份糧食生產(chǎn)效率的重要因素，同時(shí)，也影響著整體糧食生產(chǎn)效率的提高。這是因?yàn)橐揽恳赝度氪龠M(jìn)糧食增產(chǎn)的潛力正在逐漸縮小，各地區(qū)糧食增產(chǎn)不能完全依靠要素投入的增長(zhǎng)。因此，可以加快促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)、人工智能等數(shù)字科技與糧食生產(chǎn)的融合，從根本上提高糧食生產(chǎn)效率，實(shí)現(xiàn)糧食增產(chǎn)。

2．加大農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的利用效率，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)純技術(shù)效率。在提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)水平的同時(shí)，糧食主產(chǎn)區(qū)要提高對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的利用效率，從而提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的純技術(shù)效率水平。除河北純技術(shù)效率年均增長(zhǎng)率大于1外，其余12個(gè)糧食主產(chǎn)省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的純技術(shù)年均增長(zhǎng)率保持不變甚至為負(fù)，意味著在現(xiàn)有技術(shù)水平下，這12個(gè)省份并未實(shí)現(xiàn)投入要素的充分利用，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率逐漸下降。因此，我們要從提高要素的利用率著手，增強(qiáng)技術(shù)效率水平，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。

3．加強(qiáng)政府引導(dǎo)，促進(jìn)區(qū)域糧食生產(chǎn)均衡發(fā)展。通過(guò)對(duì)各地區(qū)全要素生產(chǎn)率的分解解析可以看出，截至2018年，有個(gè)別省全要素生產(chǎn)率低于1，出現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)的原因不盡相同。因此，要加強(qiáng)政府引導(dǎo)，利用不同的區(qū)位優(yōu)勢(shì)，提高產(chǎn)出規(guī)模有效程度，促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)。