肖望喜，李 然

（1.華中農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，武漢430070；2.衡陽(yáng)師范學(xué)院 經(jīng)濟(jì)與管理系，湖南 衡陽(yáng)421002；3.重慶社會(huì)科學(xué)院，重慶 400020）

0 引言

食用植物油是城鄉(xiāng)居民重要的生活必需品。隨著人民生活水平的不斷提高，中國(guó)食用植物油的消費(fèi)需求快速上升。但國(guó)內(nèi)食用植物油供給增長(zhǎng)緩慢，國(guó)內(nèi)食用植物油的供給增長(zhǎng)明顯滯后于需求增長(zhǎng)，近年來(lái)兩者年均差幅穩(wěn)定在8個(gè)百分點(diǎn)左右，考慮到國(guó)內(nèi)廠(chǎng)商大量進(jìn)口國(guó)外油籽加工的因素，二者差距會(huì)更加明顯。隨著經(jīng)濟(jì)水平的不斷提高，加快轉(zhuǎn)變油料生產(chǎn)方式、提高油料生產(chǎn)效率，對(duì)于促進(jìn)油料生產(chǎn)、保障食用植物油的供給安全及維持經(jīng)濟(jì)社會(huì)的平穩(wěn)健康發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

為了說(shuō)明中國(guó)油料生產(chǎn)效率的影響因素及其運(yùn)作機(jī)理，并對(duì)各種因素的作用大小進(jìn)行比較，本文運(yùn)用同時(shí)承認(rèn)技術(shù)無(wú)效與隨機(jī)沖擊共存的隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型，測(cè)算并分解了2002年以來(lái)各地區(qū)油料生產(chǎn)的全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率，采用一步極大似然法而非傳統(tǒng)的兩步估計(jì)法，分析了影響技術(shù)效率的根本原因，避免了因技術(shù)效率分布假設(shè)在兩階段的不同而導(dǎo)致的估計(jì)低效和有偏。另外對(duì)于地區(qū)技術(shù)效率的差異化處理及災(zāi)害率等因素的引入使得本文的效率函數(shù)估計(jì)更符合中國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的現(xiàn)實(shí)，有利于找到提高各地區(qū)油料生產(chǎn)效率的可行之策。

1 方法與模型

1.1 全要素生產(chǎn)率的測(cè)算與分解

農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的核心在于全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)。一般來(lái)說(shuō)，產(chǎn)出的增長(zhǎng)扣除各種投入要素的增長(zhǎng)就是全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)，它是勞動(dòng)、資本等要素投入之外各種因素綜合作用的體現(xiàn)，也是一個(gè)生產(chǎn)單元綜合生產(chǎn)能力的集中反映。參數(shù)法是TFP測(cè)算的主要方法之一。它通過(guò)構(gòu)造隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)，估計(jì)未知參數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)生產(chǎn)過(guò)程的精確描述。參數(shù)法最大的優(yōu)點(diǎn)在于具有經(jīng)濟(jì)理論基礎(chǔ)，考慮了好壞運(yùn)氣、統(tǒng)計(jì)誤差等隨機(jī)因素的影響，效率估計(jì)值的離散程度較小等?？紤]到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)易受氣候等自然因素的影響，為了更好地描述油料生產(chǎn)過(guò)程，本文采用了承認(rèn)隨機(jī)沖擊與技術(shù)效率損失共存的隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)方法（SFA）。

為了深入地認(rèn)識(shí)中國(guó)油料全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的源泉，有必要對(duì)TFP增長(zhǎng)的組成部分進(jìn)行較為細(xì)致的分析。全要素生產(chǎn)率一般由技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步兩個(gè)部分構(gòu)成。技術(shù)效率用來(lái)衡量決策單元在等量要素投入條件下，實(shí)際產(chǎn)出與潛在產(chǎn)出的距離。距離越大，則意味著技術(shù)效率越低。技術(shù)效率又可分為純技術(shù)效率與規(guī)模效率。技術(shù)進(jìn)步體現(xiàn)了生產(chǎn)前沿隨時(shí)間變化的軌跡。技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率具有不同的政策內(nèi)涵，農(nóng)村經(jīng)濟(jì)改革不僅需要加速創(chuàng)新，促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步，更為重要的是通過(guò)各種手段提高現(xiàn)有資源的利用效率，使實(shí)際產(chǎn)出逼近潛在產(chǎn)出。

1.2 估算模型

本文采用Battese和Coelli于1995年定義的隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型對(duì)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)進(jìn)行估算，函數(shù)形式如下：

其中，Yit表示t時(shí)期第i個(gè)生產(chǎn)單元的產(chǎn)出；Xit表示t時(shí)期第i個(gè)生產(chǎn)單元的K維投入向量；β表示隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)的未知參數(shù)；Vit表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，并且假設(shè)Vit服從獨(dú)立于Uit的正態(tài)分布N（0，）；Uit表示技術(shù)無(wú)效率的隨機(jī)變量，并且假設(shè)Uit服從獨(dú)立截?cái)嗾龖B(tài)分布N+（mit,）。

效率損失函數(shù)表示為：

其中，zit表示影響生產(chǎn)單元技術(shù)效率的p維向量，δ表示未知參數(shù)向量，用來(lái)反映變量zit對(duì)技術(shù)效率的影響。由于回歸方程的誤差項(xiàng)不同于最小二乘古典假定，因而不能用這一方法來(lái)估計(jì)有關(guān)參數(shù)。遵循Battese和Corra的建議，利用，然后利用非線(xiàn)性估計(jì)技術(shù)，得到所有參數(shù)的極大似然法估計(jì)量。這里γ∈(0,1)，用來(lái)反映復(fù)合誤差項(xiàng)中技術(shù)無(wú)效率項(xiàng)所占比例，當(dāng)γ趨近于0時(shí)，表明復(fù)合誤差項(xiàng)主要來(lái)自于不可控制的隨機(jī)誤差項(xiàng)，此時(shí)不存在顯著的技術(shù)效率差別；γ趨近于1時(shí)，表明復(fù)合誤差項(xiàng)主要來(lái)自于技術(shù)無(wú)效率項(xiàng)。

在具體的實(shí)證分析中，我們采用的隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型為：

式中，yit表示第i個(gè)地區(qū)某種油料作物第t年單位面積產(chǎn)量；lit表示第i個(gè)地區(qū)某種油料作物第t年單位面積勞動(dòng)力投入；kit表示第i個(gè)地區(qū)某種油料作物第t年單位面積物質(zhì)費(fèi)用投入；α、β表示待估參數(shù)。

我們對(duì)技術(shù)進(jìn)步的定義為：

其中，(α2+α1t)表示所有地區(qū)共同面臨的技術(shù)進(jìn)步水平，它是由于技術(shù)的外溢效應(yīng)致使每個(gè)地區(qū)都面臨相似的前沿面；(α3lnlit+α4lnkit)表示非中性技術(shù)進(jìn)步水平，由于有些技術(shù)是通過(guò)“干中學(xué)”獲取的，這種能力因地區(qū)特征和學(xué)習(xí)時(shí)間的不同而發(fā)生變化。

我們對(duì)技術(shù)效率的定義為：

其中，uit表示非負(fù)的技術(shù)無(wú)效率項(xiàng)。當(dāng)uit=0時(shí)，TEit值為1，即生產(chǎn)單元處于前沿面上，不存在效率損失；當(dāng)uit趨于無(wú)窮大時(shí)，TEit值為0，則存在完全的效率損失。

我們定義的效率損失函數(shù)為：

其中，DR表示受災(zāi)率，即農(nóng)作物受災(zāi)面積占農(nóng)作物總播種面積的比重；Dj表示地帶虛擬變量，j=1,2,3分別表示油料主產(chǎn)帶、東部和西部地區(qū)，當(dāng)且僅當(dāng)樣本省份處于上述地帶時(shí)值為1，否則為0；SR表示某種油料作物播種面積占農(nóng)作物總播種面積的比重。

2 數(shù)據(jù)說(shuō)明

本文所使用的數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《全國(guó)農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》(2003～2014)、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2003～2014)及《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》(2003～2014)等。大豆、油菜和花生是中國(guó)最主要的三種油料作物，常年播種面積和產(chǎn)量占油料（包括大豆）總播種面積和總產(chǎn)量的90%以上，因此，選擇這三種油料作物具有較強(qiáng)的代表性。由于統(tǒng)計(jì)資料不全使部分地區(qū)數(shù)據(jù)缺失，為了保證數(shù)據(jù)的一致性，本文選擇的三種油料作物樣本區(qū)域如表1所示。

表1 三種油料作物樣本區(qū)域

本文選取的主要變量有：

(1)產(chǎn)出變量y：采用各地區(qū)油料作物生產(chǎn)的單位面積主產(chǎn)品產(chǎn)量，單位為kg/畝。

(2)投入變量l：采用各地區(qū)油料作物生產(chǎn)過(guò)程中實(shí)際發(fā)生的勞動(dòng)用工量表示，包括雇傭工和自用工，按每天8小時(shí)折算成工日，單位為標(biāo)準(zhǔn)勞動(dòng)日/畝。

(3)投入變量k：采用各地區(qū)油料作物生產(chǎn)過(guò)程中單位面積所花費(fèi)的物資費(fèi)用表示，包括肥料費(fèi)、機(jī)械畜力費(fèi)、種子費(fèi)、農(nóng)藥費(fèi)、水電排灌費(fèi)、燃料動(dòng)力費(fèi)等，并采用各地區(qū)對(duì)應(yīng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)將其折算成1990年不變價(jià)格（1990年為100），單位為元/畝。

(4)其他變量：影響油料生產(chǎn)效率的因素很多，從性質(zhì)上可以分為三類(lèi)：生物因素，包括生物品種特性、氣候、土壤、自然災(zāi)害等；人力資本因素，體現(xiàn)在生產(chǎn)和經(jīng)營(yíng)管理決策所需的知識(shí)技能上；社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件，包括所在地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政府政策和制度環(huán)境。結(jié)合數(shù)據(jù)的可獲得性及各油料作物的生產(chǎn)技術(shù)特點(diǎn)，本文選取的環(huán)境變量包括：受災(zāi)率DR、地區(qū)虛擬變量D1（值為1分別表示處于東北及內(nèi)蒙大豆主產(chǎn)帶、長(zhǎng)江流域油菜主產(chǎn)帶及黃淮海花生主產(chǎn)帶，值為0則不處于這些區(qū)域，以反映資源條件、氣候、地形地貌等因素的影響）、地區(qū)虛擬變量D2和D3（D2中值為1表示處于東部地區(qū)，D3中值為1表示處于西部地區(qū)，用來(lái)反映地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等因素對(duì)生產(chǎn)效率的影響）、各油料作物播種面積占農(nóng)作物總播種面積的比重SR。由于人力資本對(duì)改革開(kāi)放以來(lái)中國(guó)各地區(qū)技術(shù)效率差異的影響很小，因而本文并未考慮這一因素的影響。

3 結(jié)果及分析

3.1 隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)估計(jì)

利用2002～2013年分省面板數(shù)據(jù)，分別采用一步極大似然法和傳統(tǒng)的兩步估計(jì)法對(duì)上述隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)進(jìn)行了回歸，如表2和表3所示。

表2報(bào)告了隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)的估計(jì)結(jié)果。從表中可以發(fā)現(xiàn)，兩個(gè)模型的估計(jì)結(jié)果較為接近，但勞動(dòng)和物資費(fèi)用的系數(shù)值存在差異。模型1中，大豆的勞動(dòng)平均產(chǎn)出彈性為0.01，物資費(fèi)用平均產(chǎn)出彈性為0.45；油菜的勞動(dòng)平均產(chǎn)出彈性為0.03，物質(zhì)費(fèi)用平均產(chǎn)出彈性為0.38；花生的勞動(dòng)平均產(chǎn)出彈性為0.09，物質(zhì)費(fèi)用平均產(chǎn)出彈性為0.39。模型2中，大豆的勞動(dòng)平均產(chǎn)出彈性為0.25，物資費(fèi)用平均產(chǎn)出彈性為0.38；油菜的勞動(dòng)平均產(chǎn)出彈性為0.14，物質(zhì)費(fèi)用平均產(chǎn)出彈性為0.27；花生的勞動(dòng)平均產(chǎn)出彈性為0.15，物質(zhì)費(fèi)用平均產(chǎn)出彈性為0.38。通過(guò)比較，我們認(rèn)為模型1比較符合實(shí)際，因?yàn)橹袊?guó)的耕地相對(duì)稀缺，農(nóng)村剩余勞動(dòng)力較多，屬于典型的精耕細(xì)作型農(nóng)業(yè)，種子、化肥、農(nóng)藥、機(jī)械畜力等物質(zhì)費(fèi)用投入較多，對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的貢獻(xiàn)較大。似然比檢驗(yàn)結(jié)果顯示，模型1的設(shè)定形式是合理的；勞動(dòng)、物資費(fèi)用、時(shí)間及二次項(xiàng)系數(shù)的t檢驗(yàn)是顯著的，證明所選模型1具有相當(dāng)?shù)慕忉屃?；模?中，γ值基本上都接近于1（油菜模型中為0.89），表明生產(chǎn)無(wú)效率主要由技術(shù)無(wú)效率引起的，而不是隨機(jī)因素。

表2 隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)估計(jì)結(jié)果

表3報(bào)告了生產(chǎn)無(wú)效率方程的估計(jì)結(jié)果。從表中不難看出，水災(zāi)、旱災(zāi)等自然災(zāi)害對(duì)三種油料作物生產(chǎn)的技術(shù)效率有顯著的負(fù)效應(yīng)，即隨著災(zāi)害的增多，使效率損失增加，技術(shù)效率降低。不同的是，油菜受災(zāi)害的影響強(qiáng)度更大，受災(zāi)率增加1%，會(huì)導(dǎo)致油菜生產(chǎn)的效率損失增加2.27%。是否位于大豆、油菜及花生主產(chǎn)帶，主要用來(lái)考察氣候等生物性因素對(duì)生產(chǎn)效率的影響，實(shí)證結(jié)果表明，處于主產(chǎn)帶省份的油料生產(chǎn)技術(shù)效率要顯著高于其他地區(qū)。東、中、西部在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政策與制度環(huán)境等方面差異明顯，而這些因素對(duì)于提升技術(shù)效率具有重要作用。本文的研究也證明了這一點(diǎn)。和中部地區(qū)相比，東部地區(qū)油料生產(chǎn)的技術(shù)效率損失要少一些，而西部地區(qū)則要多一些。油料播種面積占農(nóng)作物總播種面積比例，反映了該油料作物在當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的地位。該比例越大，說(shuō)明政府與生產(chǎn)者愈加重視，技術(shù)的引進(jìn)及各種要素的投入愈大，管理手段也更趨于合理。此外，該比例的增加還意味著種植規(guī)模的擴(kuò)大，有利于提高油料生產(chǎn)的規(guī)模效率。表3的結(jié)果也表明，油料作物播種面積所占比例越大，越有利于減少效率損失，提高技術(shù)效率水平。

表3 生產(chǎn)無(wú)效率方程估計(jì)結(jié)果

利用FRONTIER4.1軟件求解模型1，還可以得到各地區(qū)油料作物生產(chǎn)的技術(shù)效率水平。圖1描述了中國(guó)各地區(qū)大豆、油菜和花生平均技術(shù)效率的變化趨勢(shì)。2002～2013年，油菜生產(chǎn)的技術(shù)效率水平最高，平均效率值為0.897，大豆和花生次之。近年來(lái)，油菜生產(chǎn)技術(shù)效率經(jīng)歷了先上升后下降的變化過(guò)程，2007年效率值最大，為0.95，2013年降至0.91；大豆生產(chǎn)技術(shù)效率基本上在0.85上下浮動(dòng)，2010年跌至0.792，但2013年迅速恢復(fù)至0.851；花生生產(chǎn)技術(shù)效率表現(xiàn)出先下降后上升的變動(dòng)特征，2006年降至最低點(diǎn)，為0.689，后逐漸恢復(fù)至2013年的0.75。綜合來(lái)看，大豆和花生生產(chǎn)技術(shù)效率提升空間較大，在樣本考察期間內(nèi)大豆的技術(shù)效率變化較為平穩(wěn)，花生的效率波動(dòng)較大。

圖1 中國(guó)三種油料作物生產(chǎn)技術(shù)效率變化曲線(xiàn)

3.2 全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)與分解

根據(jù)Kumbhakar全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的分解公式，我們可以將TFP表示為：

式中，ΔTFP、ΔTE、TP分別表示全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率、技術(shù)效率變化率和技術(shù)進(jìn)步率，Δxj表示第j種生產(chǎn)要素（勞動(dòng)和物質(zhì)費(fèi)用）的增長(zhǎng)率，Ej(j=1,2)表示勞動(dòng)和物質(zhì)費(fèi)用的產(chǎn)出彈性。其中，勞動(dòng)和物質(zhì)費(fèi)用的產(chǎn)出彈性為：

依據(jù)上述界定，經(jīng)過(guò)計(jì)算，得到了中國(guó)2002～2013年三種油料作物全要素生產(chǎn)率的變化軌跡（如圖2所示）。從圖2中可以發(fā)現(xiàn)，2002年以來(lái)三種油料作物的TFP增長(zhǎng)率呈現(xiàn)出不斷波動(dòng)的特征。大豆的TFP增長(zhǎng)率變化最為劇烈，花生則相對(duì)較為平緩，油菜的TFP增長(zhǎng)最快。

圖2 中國(guó)三種油料作物TFP增長(zhǎng)率變化曲線(xiàn)

表4報(bào)告了各地區(qū)三種油料作物全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率及其組成部分。從表中可以發(fā)現(xiàn)，三種油料作物TFP增長(zhǎng)率地區(qū)差異明顯。大豆的標(biāo)準(zhǔn)差和變異系數(shù)最高，地區(qū)間TFP差異最大。從全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的構(gòu)成來(lái)看，技術(shù)效率改善是大豆和花生TFP增長(zhǎng)的最主要因素，技術(shù)效率變化的貢獻(xiàn)率分別為58.9%和62.8%；技術(shù)進(jìn)步則構(gòu)成油菜TFP增長(zhǎng)的主因，技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)率為57.8%。本文雖未對(duì)規(guī)模效率作出具體定義，但依據(jù)式(7)和表4仍可計(jì)算出，規(guī)模效率變化對(duì)大豆、油菜和花生TFP增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率分別為15.4%、13.3%和9.3%。

表4 各地區(qū)三種油料作物全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率及其構(gòu)成

4 結(jié)論

利用隨機(jī)前沿面板數(shù)據(jù)生產(chǎn)函數(shù)模型，測(cè)算了2002年以來(lái)中國(guó)各地區(qū)油料生產(chǎn)的技術(shù)效率及全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率，并利用分解公式考察了全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的組成部分，采用一步極大似然法而非傳統(tǒng)的兩步法分析了三種油料作物生產(chǎn)技術(shù)效率的影響因素。我們得到的主要結(jié)論是：

(1)2002年以來(lái)中國(guó)三種油料作物的TFP增長(zhǎng)率呈現(xiàn)出不斷波動(dòng)的特征。大豆的TFP增長(zhǎng)率變化最為劇烈，花生則相對(duì)較為平緩，油菜的TFP增長(zhǎng)最快。

(2)三種油料作物TFP增長(zhǎng)率地區(qū)差異明顯。大豆的標(biāo)準(zhǔn)差和變異系數(shù)最高，地區(qū)間TFP差異最大。

(3)從全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的構(gòu)成來(lái)看，技術(shù)效率改善是大豆和花生TFP增長(zhǎng)的最主要因素，技術(shù)進(jìn)步則構(gòu)成油菜TFP增長(zhǎng)的主因。

(4)從技術(shù)效率的影響因素來(lái)看，水災(zāi)、旱災(zāi)等自然災(zāi)害對(duì)三種油料作物生產(chǎn)的技術(shù)效率有顯著的負(fù)效應(yīng)，即隨著災(zāi)害的增多，效率損失增加，使技術(shù)效率降低，三種作物中，油菜的技術(shù)效率最易受到災(zāi)害的影響。處于主產(chǎn)帶省份的油料生產(chǎn)技術(shù)效率要顯著高于其他地區(qū)。和中部地區(qū)相比，東部地區(qū)油料生產(chǎn)的技術(shù)效率損失要少一些，而西部地區(qū)則要多一些。油料作物播種面積所占比例越大，越有利于減少效率損失，提高技術(shù)效率水平。

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