□姚增福 鄭少鋒 [西北農(nóng)林科技大學(xué) 陜西 楊凌 712100]

我國糧食主產(chǎn)區(qū)糧食生產(chǎn)技術(shù)效率進步與效率損失測度
——基于隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)與省際數(shù)據(jù)分析

□姚增福 鄭少鋒 [西北農(nóng)林科技大學(xué) 陜西 楊凌 712100]

本文利用2000～2007年樣本數(shù)據(jù)，基于超越對數(shù)函數(shù)形式的隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)模型，對我國13個糧食主產(chǎn)區(qū)糧食生產(chǎn)技術(shù)效率進步和技術(shù)損失進行了全面測度。實證分析結(jié)論如下：我國糧食主產(chǎn)區(qū)糧食生產(chǎn)平均技術(shù)效率為0.675，技術(shù)效率損失平均為32.5%，要素生產(chǎn)彈性小，灌溉率、受災(zāi)率、家庭居民人均純收入和時間變量對技術(shù)損失產(chǎn)生反向影響，而糧食作物種植結(jié)構(gòu)和地區(qū)變量對技術(shù)損失產(chǎn)生正向影響，影響效果顯著。

糧食主產(chǎn)區(qū); 技術(shù)效率; 隨機前沿生產(chǎn)函數(shù); 技術(shù)效率損失

我國13個糧食主產(chǎn)區(qū)擁有全國65%的耕地面積、70%的有效灌溉面積，提供了全國70%以上的糧食、80%以上的商品糧[1]，但歷年來13個糧食主產(chǎn)區(qū)糧食單位產(chǎn)量很低，從2007年數(shù)據(jù)來看，有6個省份糧食單產(chǎn)低于全國平均4748.3公斤/公頃，從2000～2007年，每年至少有9～10個省份農(nóng)戶人均收入都低于全國水平，農(nóng)戶糧作比較效益低下，技術(shù)效率低下，產(chǎn)量和增收之間的矛盾仍然很突出，收入增長的形式非常嚴峻。

關(guān)于農(nóng)業(yè)技術(shù)進步效率，大多數(shù)學(xué)者的研究范圍多集中對國家或者行業(yè)數(shù)據(jù)分析，方法也多集中在參數(shù)和非參數(shù)兩種方法，但在具體測算技術(shù)進步時運用的方法還存在著差異，運用參數(shù)方法的有，趙芝俊，袁開智通過對全要素增長率的分解，利用1985～2005年各省面板數(shù)據(jù)測算出了我國農(nóng)業(yè)技術(shù)進步與總產(chǎn)出的增長[2]；顧煥章在研究中選擇農(nóng)業(yè)邊界生產(chǎn)函數(shù)，利用半對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)形式對我國“七五”時期農(nóng)業(yè)技術(shù)進步率進行了測算，結(jié)果為1.25%[3]；亢霞，劉秀梅利用1992～2002年各省的面板數(shù)據(jù)和隨機前沿分析法對小麥、玉米、大豆等糧食作物的技術(shù)效率及影響因素進行了測算[4]。運用非參數(shù)方法的有，孟令杰較早在研究中利用Malmquist全要素生產(chǎn)率指數(shù)把技術(shù)進步率分解為三個部分，具體測算了我國年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的技術(shù)效率[5]；鄭京海，胡鞍鋼采用確定性的非參數(shù)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型，通過1979～2001年省際面板數(shù)據(jù)考察了中國改革開放以來的TFP增長性質(zhì)和近幾年來的變化趨勢[6]；于君博在C-D生產(chǎn)函數(shù)基礎(chǔ)上，運用非參數(shù)的Malmquist指數(shù)法測算了1979～2005年中國區(qū)域經(jīng)濟增長技術(shù)效率[7]。

本文研究的主要目的是通對13個糧食主產(chǎn)區(qū)糧食生產(chǎn)的技術(shù)效率對比，旨在測度糧食生產(chǎn)技術(shù)進步貢獻及技術(shù)損失，重點是分析13個糧食主產(chǎn)區(qū)在2000～2007年間技術(shù)效率的變化以及技術(shù)效率損失的原因所在，為我國糧食生產(chǎn)效率的提高提供參考。

一、技術(shù)進步貢獻與效率損失理論分析

前沿生產(chǎn)函數(shù)模型最早由Aigner和Chu[8]提出的，模型基本表達式為：

其中，yit表示樣本i在時期t上的實際產(chǎn)出；f ()表示在現(xiàn)有技術(shù)進步條件下能夠?qū)崿F(xiàn)的最佳產(chǎn)出；xit表示樣本i在時期t上的要素投入向量；vit表示樣本i在時期t生產(chǎn)過程中的隨機誤差項；uit表示技術(shù)非效率指數(shù)，衡量企業(yè)技術(shù)效率水平。

Battese和Coelli[9]在前人研究基礎(chǔ)上提出了以下的隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)，用來估計面板數(shù)據(jù)，其模型的形式如下：

Battese和Coelli[10]給出了具體的技術(shù)效率表達式：

上式中，EFFit即技術(shù)效率，E()表示對括號中的數(shù)學(xué)式求期望值。當(dāng)用Yit作為隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)的因變量時，Yit?為實際產(chǎn)量；當(dāng)用產(chǎn)量的對數(shù)值作為因變量時，Yit?為exp(Yit)。

二、糧食生產(chǎn)技術(shù)進步效率貢獻與損失模型構(gòu)建

（一）計量模型設(shè)定及變量選擇說明

本文要本文采用具有變替代彈性、易估計和包容性較強的超越對數(shù)前沿生產(chǎn)函數(shù)，對我國13個糧食主產(chǎn)區(qū)2000～2007年間糧食生產(chǎn)技術(shù)效率進步進行測定，構(gòu)建的計量模型形式如下：

在式（5）中，i代表觀測的樣本個數(shù)，i=1,2,…,13，分別為河北、山西、內(nèi)蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、安徽、江西、山東、河南、湖北、湖南、四川各省，t=1,2,3,4,…,8，表示從2000～2007年的8年。Y為農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值，單位為萬元，SA為農(nóng)作物總播種面積，單位為萬公頃，PA為農(nóng)業(yè)從業(yè)人員，單位為萬人，CF為化肥投入的實物量，單位為噸，AM為農(nóng)業(yè)機械總動力，單位為萬千瓦。影響農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的因素包括生物、人力資源、社會經(jīng)濟條件等，本文在構(gòu)建技術(shù)效率影響因素模型時考慮以下6個因素：

表農(nóng)村居民家庭人均純收入，反映當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展水平；5）T 時間趨勢變量，2000～2003年各為0，2004～2007年各為1，說明技術(shù)效率隨時間的變化；6）A為地區(qū)變量，反映地區(qū)間技術(shù)效率的變化差異，東北的遼寧、吉林、黑龍江3省為1，黃淮海的河北、山東、河南、內(nèi)蒙古4省為2，長江流域的江蘇、安徽、四川、江西、湖南、湖北6省為3。為了反映時間趨勢變量和地區(qū)變量對技術(shù)損失的影響，本文構(gòu)建出模型Ⅰ、模型Ⅱ和模型Ⅲ作對比分析，具體效率損失模型如下：模型Ⅰ

文章所用到的數(shù)據(jù)均來自于《中國統(tǒng)計年鑒》（2000～2008），且所有的數(shù)據(jù)均利用以1992年為基期的不變價格指數(shù)消除通貨膨脹的影響。

（二）模型估計結(jié)果和分析

本文采用frontier4.1軟件，利用最大似然估計法進行模型估計，結(jié)果見表2所示。為了對模型進行檢驗，文章采用了似然比檢驗，其統(tǒng)計量為：，L(H0)和L(H1)分別是零假設(shè)H0和備選假設(shè)H1設(shè)定下的對數(shù)似然估計值，自由度q是H0中的零約束的個數(shù)。經(jīng)檢驗?zāi)Ｐ廷蟮乃迫槐葯z驗值120.498大于1%顯著性水平上的臨界值26.217，所以拒絕原假設(shè)，說明我們選擇的模型是合理的。

表1 13個糧食主產(chǎn)區(qū)糧食生產(chǎn)隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)模型估計結(jié)果

從表1的估計結(jié)果可以看出，農(nóng)業(yè)技術(shù)效率損失影響因素中灌溉率（IRR）、災(zāi)害率（DIS）、農(nóng)村居民家庭人均純收入（IRH）和時間趨勢變量（T）參數(shù)的符號為負，表明與技術(shù)效率損失成負相關(guān)，其中灌溉率和農(nóng)村居民家庭人均純收入水平的提高會減少農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的損失，這和很多學(xué)者的研究是一致的，增加灌溉率有利于增產(chǎn)增收、提高技術(shù)效率，同時提高農(nóng)村居民家庭人均純收入水平，能夠極大促進農(nóng)民對農(nóng)業(yè)的投入，能夠在很大程度上推動技術(shù)效率的提高，兩者之間是相符相承的。但災(zāi)害率的系數(shù)為負號，說明技術(shù)損失和災(zāi)害率之間并沒有較強的正向作用，這也說明技術(shù)效率進步和減少災(zāi)害率之間需要做出權(quán)衡取舍，時間趨勢變量T的系數(shù)為負值，表明糧食生產(chǎn)技術(shù)效率隨時間發(fā)展不斷進步，如表2所示。糧食作物種植結(jié)構(gòu)（CPS）、地區(qū)變量（A）參數(shù)系數(shù)為正號，說明糧食種植結(jié)構(gòu)和糧食主產(chǎn)區(qū)地域分布的不同會對糧食生產(chǎn)技術(shù)進步損失產(chǎn)生很強的正向作用。

表2 2000～2007年間13個糧食主產(chǎn)區(qū)糧食生產(chǎn)技術(shù)效率估計結(jié)果

從表2中得知，我國13個糧食主產(chǎn)區(qū)的糧食生產(chǎn)技術(shù)效率都在0.6～0.8范圍內(nèi)，這說明我國糧食生產(chǎn)技術(shù)效率進步的空間是巨大的。從2000～2007年來看，13個糧食主產(chǎn)區(qū)糧食生產(chǎn)平均技術(shù)效率從0.587增加到了0.814，期間2002年出現(xiàn)小的下降，但總體上隨著時間發(fā)展呈現(xiàn)出波動上升的趨勢。

由于超對數(shù)模型中的系數(shù)只反映了要素間復(fù)雜的替代和補充關(guān)系，符號只說明變量之間的正向和負向關(guān)系，而參數(shù)值的大小不能直接反應(yīng)貢獻率的大小，所以文章再進一步計算出2000～2007年間各省各種投入要素的產(chǎn)出彈性，進一步說明各種投入對糧食生產(chǎn)效率的影響。

由表3可知，總播種面積產(chǎn)出彈性各年均為負值，這說明簡單增加糧食的播種面積是不會增加技術(shù)效率進步的，相反一味追求播種面積的增加，不注重結(jié)構(gòu)調(diào)整和其他配套措施的建設(shè)反而會阻礙技術(shù)效率的進步。農(nóng)業(yè)從業(yè)人數(shù)的產(chǎn)出彈性在各年均為負值，說明增加勞動投入無助于提高糧食產(chǎn)量，而且，農(nóng)業(yè)從業(yè)人數(shù)的產(chǎn)出彈性絕對值都比較大，這說明我國13個糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)村剩余勞動力大量剩余，并有逐年增加的趨勢，這已經(jīng)達成了共識?；适┯昧康漠a(chǎn)出彈性除黑龍江省為負值外，其余省份均為正值，說明糧食主產(chǎn)區(qū)生產(chǎn)效率的提高對化肥施用量依賴程度較大，黑龍江省的情況可能的解釋是，化肥投入存在著嚴重的浪費和亂用的現(xiàn)象。農(nóng)業(yè)機械總動力的產(chǎn)出彈性除江西、遼寧、吉林、黑龍江、內(nèi)蒙古為負值外，其他省份為正值，說明糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)機械投入能夠在較大程度上提高糧食產(chǎn)量?？傮w來看，主產(chǎn)區(qū)糧食生產(chǎn)僅靠生產(chǎn)要素數(shù)量上的投入是不能大幅度提高糧食產(chǎn)量的，這種投入方式必須要改革。

表3 13個糧食主產(chǎn)區(qū)糧食生產(chǎn)要素投入彈性

εCF、εPA、εAM、εSA代表化肥施用量、農(nóng)從業(yè)人員數(shù)、農(nóng)業(yè)機械總動力、農(nóng)作物總播種面積的產(chǎn)出彈性。ln(PA)、ln(AM)、ln(SA)、ln(CF)分別是根據(jù)各省份2000～2007年指標(biāo)值計算出簡單算術(shù)平均值得到。β的值均來自表2中報告模型（Ⅲ）的參數(shù)估計結(jié)果。

三、結(jié)論

由上面的討論，可以得出以下結(jié)論：

1．現(xiàn)階段我國糧食生產(chǎn)投入還處在 “粗放式”投入階段。從以上模型估計結(jié)果和投入產(chǎn)出彈性分析得知，增加土地和勞動力要素投入數(shù)量，并沒有促進了農(nóng)業(yè)技術(shù)效率進步，相反，與技術(shù)進步成反向作用效果，增加化肥的施用量和農(nóng)業(yè)機械的投入雖能在一定程度上增加糧食產(chǎn)量，但沒有促進技術(shù)進步。本文認為促進主產(chǎn)區(qū)糧食生產(chǎn)技術(shù)效率進步，重點應(yīng)放在增加生物化肥投入和勞動力資本投入上，同時增加現(xiàn)代農(nóng)業(yè)機械的研究和應(yīng)用，這是提高糧食生產(chǎn)能力的有效途徑。

2．13個主產(chǎn)區(qū)生產(chǎn)技術(shù)效率存在損失。從表3分析結(jié)果可以看出，主產(chǎn)區(qū)生產(chǎn)技術(shù)效率損失為32.5%，糧食作物種植結(jié)構(gòu)和地域差異對糧食生產(chǎn)技術(shù)效率進步的阻礙作用非常明顯，應(yīng)該引起相關(guān)部門的注意，應(yīng)嚴格控制阻礙技術(shù)效率進步的因素。

3．我國糧食主產(chǎn)區(qū)糧食生產(chǎn)技術(shù)效率進步空間較大。本文分析表明，主產(chǎn)區(qū)生產(chǎn)技術(shù)效率平均值為0.675，仍然存在較大的發(fā)展空間。

[1] 吳照云, 朱麗萌.糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)民增收國家支持體系構(gòu)想[J]. 農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題, 2007, (7）: 102-106.

[2] 趙芝俊, 袁開智. 中國農(nóng)業(yè)技術(shù)進步貢獻率測算及分解[J]. 農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題, 2009, (3): 28-36.

[3] 顧煥章. 農(nóng)業(yè)技術(shù)進步對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長貢獻的定量研究[J]. 農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟, 1994, (5): 11-15.

[4] 亢霞, 劉秀梅. 我國糧食生產(chǎn)的技術(shù)效率分析——基于隨機前沿分析方法[J]. 中國農(nóng)村觀察, 2005, (4): 25-32.

[5] 孟令杰. 中國農(nóng)業(yè)產(chǎn)出技術(shù)效率動態(tài)研究[J]. 農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟, 2000, (5): 1-4.

[6] 鄭京海, 胡鞍鋼.中國改革時期省際生產(chǎn)率增長變化的實證分析[J]. 經(jīng)濟學(xué)(季刊), 2005, (2): 263-296.

[7] 于君博. 前沿生產(chǎn)函數(shù)在中國區(qū)域經(jīng)濟增長技術(shù)效率測算中的應(yīng)用[J]. 中國軟科學(xué), 2006, (11): 50-59.

[8] AIGNER D J, CHU S F. On Estimating the Industry Production Function[J], The American Economic Review, 1968,58 (4): 826-839.

[9] BATTESE G E, COELLI T J. Frontier Production Functions, Technical Efficiency and Panel Data: With Application to Paddy Farmers in India[J].Journal of Productivity Analysis，1992,3:I/2:153-169.

[10] BATTESE G E, COELLI T J. A model for technical inefficiency effects in a stochastic frontier production function for panel data[J]. Empirical Economics, 1993, 20 (2):325-332.

編輯 何 婧

Measurement of Progress and Loss of Technical Efficiency in the 13 Major Grain Producing Areas of China——In View of Stochastic Frontier Production Function and Provincial Data Analysis

YAO Zeng-fu ZHENG Shao-feng
(Northwest A＆F University Yangling 712100 China)

Using the Stochastic Frontier Approach in the frame work of a Trans-log production function over the period 2000～2007, this paper examines comprehensively loss of technical efficiency and technological progress for the 13 major grain producing areas of China. The major findings include: the average technical efficiency of grain production in China's major grain producing areas is 0.675 and technical efficiency loss on average is 32.5%, and production elasticity of input factors is weak. Irrigation rate, disaster rate, the family per income and time variables produce reverse effects on the technical losses, while the crop planting structure and regional variables have positive effects on technical losses.

major grain producing areas; technical efficiency; Stochastic Frontier Production Function; loss of technical efficiency

F303.2

A

1008-8105(2010)06-0024-05

2010 - 03 - 04

黑龍江省農(nóng)墾總局課題“黑龍江墾區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)市場創(chuàng)新機理與市場績效研究”（HNKXIV-12-04a）

姚增福（1978 -）男，西北農(nóng)林科技大學(xué)經(jīng)管學(xué)院博士生，黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué)副教授；鄭少鋒（1959 -）男，西北農(nóng)林科技大學(xué)經(jīng)管學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師.