楊曉璇，洪名勇，潘東陽(yáng)

(貴州大學(xué)管理學(xué)院，貴陽(yáng) 550025)

0 引言

民以食為天，糧食問(wèn)題關(guān)乎國(guó)計(jì)民生。在人口眾多的中國(guó)，要滿(mǎn)足糧食安全、有效的供給，必須要保證糧食生產(chǎn)能力的不斷提高。提高糧食生產(chǎn)能力通常依賴(lài)于兩個(gè)途徑：一是要素投入，二是提高生產(chǎn)效率。從我國(guó)糧食生產(chǎn)的現(xiàn)實(shí)情況看，耕地供給基本已經(jīng)達(dá)到極限，并將可能進(jìn)一步地縮減，雖然重新配置土地資源可以在一定程度上提高糧食生產(chǎn)能力，但總體上對(duì)糧食生產(chǎn)能力的影響較小，所以通過(guò)挖掘土地福利來(lái)解決糧食安全問(wèn)題的途徑己經(jīng)不再可行。此外，伴隨工業(yè)化、城鎮(zhèn)化的快速推進(jìn)，農(nóng)村勞動(dòng)力大量外流、耕地質(zhì)量下降、水資源短缺等，都使得依賴(lài)增加要素投入來(lái)提高糧食產(chǎn)量的困難越來(lái)越大。在此背景下，提高糧食生產(chǎn)的效率就成為了提高糧食生產(chǎn)能力的必由之路。2015年“中央一號(hào)文件”提出“圍繞建設(shè)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)，加快轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)發(fā)展方式”。對(duì)于糧食生產(chǎn)而言，糧食生產(chǎn)方式由依靠要素投入向依靠提高糧食生產(chǎn)率轉(zhuǎn)變，增強(qiáng)糧食的持續(xù)生產(chǎn)能力，就是轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)發(fā)展方式的最好體現(xiàn)。

從現(xiàn)有研究來(lái)看，學(xué)者們采用不同的方法對(duì)我國(guó)糧食生產(chǎn)效率進(jìn)行了研究。肖紅波[1]等利用DEA模型測(cè)算了2000—2009年我國(guó)糧食生產(chǎn)的技術(shù)效率，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，純技術(shù)效率較低是造成我國(guó)糧食生產(chǎn)綜合技術(shù)效率較低的重要原因。黃金波[2]等利用隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)測(cè)算了全國(guó)30個(gè)省份的糧食生產(chǎn)技術(shù)效率，結(jié)果表明，技術(shù)效率逐年波動(dòng)，農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和制度因素對(duì)糧食生產(chǎn)效率有重要影響。章樂(lè)、閔銳則[3-4]分別采用VAR模型和超效率DEA 研究了不同視角對(duì)糧食生產(chǎn)技術(shù)效率的影響。除對(duì)糧食生產(chǎn)技術(shù)效率的研究外，賈琳[5]等還采用DEA方法對(duì)玉米種植規(guī)模效率進(jìn)行了測(cè)算，并用Tobit方法對(duì)影響規(guī)模效率的因素進(jìn)行了分析。趙麗平[6]采用利用方向距離函數(shù)對(duì)我國(guó)糧食生產(chǎn)環(huán)境技術(shù)效率進(jìn)行了測(cè)度，并分別探討了城鎮(zhèn)化對(duì)糧食生產(chǎn)環(huán)境技術(shù)效率的影響。以上方法對(duì)糧食生產(chǎn)效率的研究是深入且有效的，但隨著空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的發(fā)展，大多數(shù)傳統(tǒng)經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中相互獨(dú)立的基本假設(shè)被打破，事物之間的空間相關(guān)性得到重視，在糧食生產(chǎn)領(lǐng)域馬林靜、高鳴分別借助經(jīng)典收斂回歸模型和對(duì)DEA-Moran′s I-Theil Index模型對(duì)省級(jí)單位的糧食生產(chǎn)技術(shù)效率具備何種空間收斂方式展開(kāi)檢驗(yàn)，認(rèn)為隨著技術(shù)擴(kuò)散和經(jīng)濟(jì)溢出，中國(guó)省域間的糧食生產(chǎn)技術(shù)效率存在空間收斂，擴(kuò)展了關(guān)于糧食生產(chǎn)率的研究視角[7-8]。因此，文章在借鑒已有研究的基礎(chǔ)上，嘗試運(yùn)用2003—2015年我國(guó)糧食生產(chǎn)面板的數(shù)據(jù)測(cè)算不同區(qū)域的糧食生產(chǎn)效率，并從空間自相關(guān)的角度來(lái)解釋糧食生產(chǎn)技術(shù)效率的時(shí)空格局特征，最后借助空間杜賓模型對(duì)各個(gè)區(qū)域及區(qū)域內(nèi)部的空間溢出效應(yīng)進(jìn)行研究，以期能對(duì)中國(guó)糧食生效效率的空間溢出效應(yīng)進(jìn)行較全面闡釋?zhuān)瑸檎疀Q策提供更為可靠的依據(jù)。

1 研究方法與變量選取

1.1 研究方法

1.1.1 糧食生產(chǎn)效率測(cè)算方法

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(Data Envelopment Analysis，DEA)是要素投入與產(chǎn)出之間的相對(duì)效率評(píng)價(jià)最常用的系統(tǒng)分析方法，通過(guò)巧妙地構(gòu)造目標(biāo)函數(shù)，將非線(xiàn)性規(guī)劃問(wèn)題轉(zhuǎn)化為線(xiàn)性規(guī)劃問(wèn)題，使得評(píng)價(jià)結(jié)果更為客觀(guān)[9]。該文首先采用規(guī)模報(bào)酬可變模型(BCC)下的投入導(dǎo)向型來(lái)對(duì)我國(guó)糧食生產(chǎn)效率進(jìn)行測(cè)算。構(gòu)建出糧食生產(chǎn)效率規(guī)模報(bào)酬可變模型如下：

(1)

1.1.2 空間自相關(guān)與空間杜賓模型

利用基于面板數(shù)據(jù)的空間杜賓模型，可對(duì)影響糧食生產(chǎn)效率的各類(lèi)因素進(jìn)行空間依賴(lài)性分析。需要指出的是，空間杜賓模型的使用必須基于有效的空間數(shù)據(jù)，要求首先對(duì)核心變量是否具有空間收斂特征進(jìn)行檢驗(yàn)[10-11]?；诖?，該文采用全局Moran′s I和局部Moran′s I兩種空間自相關(guān)檢驗(yàn)方法對(duì)糧食生產(chǎn)效率是否存在空間收斂特征進(jìn)行檢驗(yàn)，在此基礎(chǔ)上利用空間杜賓模型進(jìn)一步探討各類(lèi)影響因素對(duì)糧食生產(chǎn)力的空間依賴(lài)關(guān)系，并將其細(xì)分為直接效應(yīng)和溢出效應(yīng)。上述兩種空間自相關(guān)系數(shù)的計(jì)算公式分別如下：

(2)

(3)

考慮到解釋變量和被解釋變量可能存在空間相關(guān)性，以及被解釋變量存在時(shí)間相關(guān)性，因此該文構(gòu)建包括空間滯后項(xiàng)的動(dòng)態(tài)空間杜賓模型(Dynamic Spatial Durbin Model，DSDM)。其本質(zhì)特征是自變量中嵌套了空間依賴(lài)系數(shù)，具體公式為：

Yit=τYit-1+ηWnYit+∑xitβi+∑Wnxitλi+c+vt

(4)

式(4)中，Yit為糧食生產(chǎn)的綜合技術(shù)效率，Yi(t-1)為區(qū)域糧食生產(chǎn)效率的時(shí)間滯后項(xiàng)，Wn為n×n維鄰接空間權(quán)重矩陣或經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重矩陣，WnYit為糧食生產(chǎn)效率的空間滯后項(xiàng)，Wnxit各地區(qū)在時(shí)期t解釋變量的空間滯后項(xiàng)，C為n個(gè)體固定效應(yīng)項(xiàng)，vt～(0，σ2in)； 當(dāng)τ=0時(shí)，為靜態(tài)空間面板數(shù)據(jù)模型； 當(dāng)βi=λi=0，為動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型； 當(dāng)τ=βi=λi=0時(shí)，為普通面板數(shù)據(jù)模型。在空間杜賓模中對(duì)解釋變量求偏導(dǎo)得出影響糧食生產(chǎn)效率的直接效應(yīng)和溢出效應(yīng)，兩者分別表征解釋變量自身變化一個(gè)單位對(duì)本區(qū)域和相關(guān)區(qū)域糧食生產(chǎn)效率影響的大小。

1.2 變量選取

1.2.1 投入產(chǎn)出指標(biāo)選取

糧食生產(chǎn)效率是區(qū)域糧食生產(chǎn)過(guò)程中要素投入綜合利用程度的反映，是區(qū)域耕地資源、勞動(dòng)力、能源投入與所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益之間配置情況最為常用的表現(xiàn)形成。根據(jù)道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)及以往學(xué)者的研究，遵循指標(biāo)選取的可得性和代表性等原則，從投入和產(chǎn)出兩方面選取指標(biāo)，構(gòu)建糧食生產(chǎn)效率評(píng)價(jià)體系。投入方面選取糧食播種面積、鄉(xiāng)村人口數(shù)、機(jī)械總動(dòng)力和化肥施用量，分別表征糧食生產(chǎn)過(guò)程中土地、勞動(dòng)力、資本方面的投入； 產(chǎn)出方面則選取區(qū)域糧食產(chǎn)量來(lái)表征。以上指標(biāo)來(lái)自于歷年《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》。

表1 投入—產(chǎn)出評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

指標(biāo)類(lèi)型投入指標(biāo)產(chǎn)出指標(biāo)I1I2I3I4O1指標(biāo)糧食播種面積鄉(xiāng)村人口數(shù)機(jī)械總動(dòng)力化肥使用量糧食產(chǎn)量單位hm2萬(wàn)人萬(wàn)kW·h萬(wàn)t萬(wàn)t

1.2.2 影響因素選取

從理論上講，由于綜合技術(shù)效率是要素配置、利用和規(guī)模集聚等的綜合度量，并且受到技術(shù)水平和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，具有空間外溢的效應(yīng)。因此該文將糧食生產(chǎn)綜合技術(shù)效率選為研究的被解釋變量。解釋變量方面，由于糧食生產(chǎn)效率受自然條件、經(jīng)濟(jì)水平、技術(shù)水平等多方面的影響，因此該文結(jié)合已有對(duì)糧食生產(chǎn)影響因素的研究，選取政策支持、土地、中間投入、勞動(dòng)力以及經(jīng)濟(jì)環(huán)境等5類(lèi)指標(biāo)的15個(gè)變量作為回歸分析中的解釋變量[12-13]。以上變量均來(lái)自于歷年《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》和國(guó)家統(tǒng)計(jì)局關(guān)于糧食產(chǎn)量的相關(guān)公報(bào)。對(duì)被解釋變量和解釋變量較為詳細(xì)的定義和描述可參見(jiàn)表2。

表2 糧食生產(chǎn)效率影響因素的指標(biāo)選取及說(shuō)明

指標(biāo)分類(lèi)變量代碼定義(單位)樣本量均值標(biāo)準(zhǔn)差綜合效率Yitt時(shí)期i省糧食生產(chǎn)的綜合技術(shù)效率3900.780.136政策支持DFitt時(shí)期i省地方財(cái)政農(nóng)林水事務(wù)支出(億元)390232.41207.86NLitt時(shí)期i省農(nóng)林牧副漁固定資產(chǎn)投資(億元)390262.63295.46ZRitt時(shí)期i省自然災(zāi)害救濟(jì)(億元)39069.49212.07土地LZitt時(shí)期i省糧食作物播種面積比重(%)39064.9412.30SZitt時(shí)期i省受災(zāi)面積比重(%)39024.2214.71CLitt時(shí)期i省除澇面積(hm2)390722.22948.89STitt時(shí)期i省水土流失治理面積(hm2)3903 435.242 716.38LSitt時(shí)期i省糧食單產(chǎn)水平(kg/hm2)3904 951.931 001.12中間投入NJitt時(shí)期i省農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力水平(kW/hm2)3905.602.71NYitt時(shí)期i省農(nóng)用化肥投入水平(kg/hm2)390346.49113.62GGitt時(shí)期i省灌溉水平(%)39039.8615.22勞動(dòng)力RJitt時(shí)期i省人均經(jīng)營(yíng)規(guī)模(hm2/百人)39041.9227.40GZitt時(shí)期i省高中以上勞動(dòng)力比例(%)39015.846.88經(jīng)濟(jì)環(huán)境NMitt時(shí)期i省農(nóng)民人均純收入(元)3906 483.713 969.83DYitt時(shí)期i省第一產(chǎn)值占國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的比重(%)39011.996.22

2 實(shí)證結(jié)果及分析

2.1 我國(guó)糧食生產(chǎn)效率測(cè)算

根據(jù)公式(1)及計(jì)算指標(biāo)，利用DEAP2.0軟件計(jì)算得到糧食生產(chǎn)綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率(圖1)。圖中顯示我國(guó)糧食生產(chǎn)的綜合效率總體上呈現(xiàn)波動(dòng)下降的趨勢(shì)，從2003年的0.787下到2015年的0.776，且階段性變化特征明顯。其中， 2004—2006年和2009—2013年間糧食生產(chǎn)綜合效率呈現(xiàn)出明顯的下降的態(tài)勢(shì)，生產(chǎn)要素投入相對(duì)不足使得綜合效率均值在2006年和2014年陷入“低谷”； 糧食生產(chǎn)綜合技術(shù)效率的“峰值”的出現(xiàn)在2007年和2009年，效率值分別達(dá)到0.833和0.849，這表明在特定的生產(chǎn)條件下，糧食生產(chǎn)要素投入的增加與合理利用，推動(dòng)了糧食綜合效率的提升。純技術(shù)效率與綜合效率的變動(dòng)的趨勢(shì)大體呈平行走勢(shì)，呈現(xiàn)波動(dòng)下降態(tài)勢(shì)，而規(guī)模效率則呈現(xiàn)出明顯的波動(dòng)上升，且其效率值遠(yuǎn)高于綜合效率和技術(shù)效率。這表明糧食生產(chǎn)綜合技術(shù)效率分解中，純技術(shù)效率對(duì)綜合技術(shù)效率的影響及制約能力強(qiáng)于規(guī)模效率，相比規(guī)模效率而言，純技術(shù)效率相對(duì)較低是造成綜合技術(shù)效率不高的主要影響因素。

圖1 2003—2015年中國(guó)糧食生產(chǎn)效率均值 圖2 2003—2015年中國(guó)六大分區(qū)糧食 生產(chǎn)綜合技術(shù)效率均值

為全面了解自然、經(jīng)濟(jì)、空間等因素的異質(zhì)性對(duì)我國(guó)糧食生產(chǎn)效率的影響，該文參照國(guó)家統(tǒng)計(jì)區(qū)域劃分方法將全國(guó)劃分為六大區(qū)域[注]根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局區(qū)域劃分方法，該文將全國(guó)化分為六大經(jīng)濟(jì)區(qū)域，具體劃分如下：華北地區(qū)為北京、天津、河北、山西、內(nèi)蒙古； 華東地區(qū)為上海、江蘇、浙江、安徽、福建、江西、山東； 東北地區(qū)為遼寧、吉林、黑龍江； 中南地區(qū)為河南、湖北、湖南、廣東、廣西、海南； 西南地區(qū)為重慶、四川、貴州、云南、西藏； 西北地區(qū)為陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆。西藏自治區(qū)和港澳臺(tái)地區(qū)由于數(shù)據(jù)完整性和異質(zhì)性較強(qiáng)，在此作為缺失值處理。來(lái)探討及糧食生產(chǎn)綜合效率的空間差異性。整體來(lái)看，我國(guó)糧食生產(chǎn)綜合技術(shù)效率基本穩(wěn)定，各區(qū)域間糧食生產(chǎn)綜合技術(shù)效率的變化也基本處于平衡趨勢(shì)。分區(qū)域來(lái)看，研究期內(nèi)糧食生產(chǎn)綜合技術(shù)效率的均值從高到低依次為：東北>華東>中南>西南>華南>華北>西北，其中東北、華東地區(qū)糧食生產(chǎn)效率處于較高水平，綜合技術(shù)效率均值分布高達(dá)0.97和0.86，土壤肥沃、規(guī)模化經(jīng)營(yíng)是該區(qū)域糧食生產(chǎn)效率較高的重要原因； 中等水平區(qū)域?yàn)橹心虾臀髂系貐^(qū)，綜合技術(shù)效率均值分別為0.78和0.77，但兩區(qū)域糧食生產(chǎn)效率極不穩(wěn)定，波動(dòng)幅度很大，自然災(zāi)害等因素可能對(duì)該區(qū)域的糧食生產(chǎn)產(chǎn)生了重大影響； 糧食生產(chǎn)效率較為落后的區(qū)域是華北和西北地區(qū)，特別是西北地區(qū)，糧食生產(chǎn)綜合技術(shù)效率的均值僅為0.67，該區(qū)域雖然糧食生產(chǎn)效率較為穩(wěn)定，但常年的干旱少雨應(yīng)該是制約其糧食生產(chǎn)效率較低的最主要原因(圖2)。

2.2 糧食生產(chǎn)綜合技術(shù)效率空間格局特征

2.2.1 總體空間格局特征

由于技術(shù)水平和經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有空間外溢的效應(yīng)，我國(guó)省域間的糧食生產(chǎn)效率也因此會(huì)存在一定的空間相關(guān)性。因此，該文采用 Moran’s I 指數(shù)方法，并采用鄰接空間權(quán)重與經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重分別對(duì)2003—2015年的各省區(qū)的糧食生產(chǎn)綜合技術(shù)效率進(jìn)行全局空間相關(guān)性檢驗(yàn)(表3)。該結(jié)果取值一般介于-1～1之間，大于0表示存在空間正相關(guān)，即高值與高值相鄰、低值一低值相鄰； 小于0表示存在空間負(fù)相關(guān)，即高值與低值相鄰； 接近于0，則表明空間分布是隨機(jī)的。結(jié)果如表5所示，可以看出研究期內(nèi)我國(guó)糧食生產(chǎn)的綜合技術(shù)效率在鄰接空間權(quán)重與經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重矩陣下均存在顯著的空間正相關(guān)關(guān)系，其全局Moran’s I指數(shù)值分別在0.39和0.22附近波動(dòng)，且P值都小于0.05。這也進(jìn)一步表明近年來(lái)我國(guó)區(qū)域糧食生產(chǎn)規(guī)?；⑥r(nóng)業(yè)技術(shù)推廣多元化、農(nóng)業(yè)機(jī)械跨區(qū)作業(yè)等因素使得我國(guó)糧食生產(chǎn)效率具有很好的空間依賴(lài)性特征。

表3 2003—2015年糧食生產(chǎn)綜合技術(shù)效率全局Moran’s I指數(shù)

年份鄰接空間權(quán)重矩陣(w1)經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重矩陣(w2)IZPIZP20030.343 3.152 0.002 0.222 2.489 0.013 20040.420 3.796 0.000 0.271 2.964 0.003 20050.341 3.145 0.002 0.195 2.234 0.025 20060.477 4.288 0.000 0.273 2.996 0.003 20070.375 3.430 0.001 0.233 2.603 0.009 20080.440 3.984 0.000 0.234 2.622 0.009 20090.331 3.077 0.002 0.202 2.311 0.021 20100.406 3.699 0.000 0.234 2.623 0.009 20110.451 4.080 0.000 0.221 2.495 0.013 20120.448 4.068 0.000 0.194 2.243 0.025 20130.417 3.817 0.000 0.188 2.188 0.029 20140.323 3.020 0.003 0.204 2.339 0.019 20150.353 3.263 0.001 0.190 2.196 0.028 average0.394 3.601 0.001 0.220 2.485 0.016

2.2.2 局部空間格局特征

為了進(jìn)一步探索我國(guó)糧食生產(chǎn)綜合技術(shù)效率的局部空間關(guān)聯(lián)特征，進(jìn)一步根據(jù)2003年、2009年、2015年我國(guó)糧食生產(chǎn)綜合技術(shù)效率的局部 Moran’s I 繪制出10%顯著性水平下的LISA 聚類(lèi)圖，并把各區(qū)域歸為下述4 類(lèi)：HH型，區(qū)域自身與相鄰區(qū)域綜合技術(shù)效率均較高，兩者呈正相關(guān)關(guān)聯(lián)； LL型，區(qū)域自身與相鄰區(qū)域綜合技術(shù)效率均較低，兩者呈顯著正相關(guān)關(guān)聯(lián)； HL型，區(qū)域自身減貧綜合技術(shù)效率高，而相鄰區(qū)綜合技術(shù)效率低，兩者負(fù)相關(guān)關(guān)聯(lián)性顯著，空間上表現(xiàn)為中心高而四周低的關(guān)聯(lián)特征； LH型，區(qū)域自身綜合技術(shù)效率較低，而相鄰區(qū)域綜合技術(shù)效率較高，空間上表現(xiàn)為中心低而四周高的負(fù)相關(guān)聯(lián)特征。從生成的糧食生產(chǎn)綜合技術(shù)效率區(qū)域類(lèi)型的空間分布來(lái)看看，HH型和LL型具有明顯的空間聚集效應(yīng)，并且在時(shí)空變化上表現(xiàn)出較好的穩(wěn)定性。其中HH型主要集中在東北與東南地區(qū)的上海、江蘇、浙江等地，LL型區(qū)域主要為陜西、山西和寧夏，甘肅和內(nèi)蒙則分別在2003年和2009年成為L(zhǎng)L型的區(qū)域類(lèi)型。而HL型和LH型的空間特征很不明顯，也沒(méi)有形成通過(guò)顯著性檢驗(yàn)的該類(lèi)區(qū)域單元(表4)。

表4 2003年、2009年和2015年糧食生產(chǎn)綜合技術(shù)效率LISA聚類(lèi)

2003年2009年2015年HH型黑龍江、吉林、遼寧江蘇、上海黑龍江、浙江、上海黑龍江、吉林、遼寧、上海LL型青海、寧夏、陜西、山西青海、寧夏、陜西、山西、內(nèi)蒙古寧夏、陜西、山西

2.3 糧食生產(chǎn)綜合技術(shù)效率的空間依賴(lài)性分析

對(duì)于空間杜賓模型(SDM)，若隨機(jī)誤差項(xiàng)與某個(gè)解釋變量相關(guān)，則為固定效應(yīng)模型(Fixed Effects Model，F(xiàn)E)； 若隨機(jī)誤差項(xiàng)與所有解釋變量均不相關(guān)，則為隨機(jī)效應(yīng)模型(Random Effects Model，RE)。因此在處理面板數(shù)據(jù)時(shí)首先需要確定使用隨機(jī)效應(yīng)還是固定效應(yīng)，該文采用豪斯曼檢驗(yàn)(Hausman Test)進(jìn)行模型個(gè)體效應(yīng)的判別。此外，考慮到使數(shù)據(jù)的分布盡可能地接近正態(tài)分布，回歸中對(duì)解釋變量進(jìn)行對(duì)數(shù)處理。經(jīng)檢驗(yàn)：以鄰接空間權(quán)重和經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重的為權(quán)重矩陣的空間杜賓模型，其豪斯曼統(tǒng)計(jì)量分別為負(fù)數(shù)-11.09、-10.71，均接受原假設(shè)，固均使用隨機(jī)效應(yīng)進(jìn)行回歸。

從回歸結(jié)果看：兩種空間權(quán)重條件下，除澇面積(lnCL)、機(jī)械總動(dòng)力投入(lnNJ)、農(nóng)業(yè)化肥投入(lnNY)、人均收入水平(lnNM)的回歸系數(shù)均顯著為負(fù)，而糧食單產(chǎn)水平(lnLS)顯著為正。需要指出的是，除澇面積的回歸系數(shù)之所以為負(fù)，其原因可能在于某省區(qū)當(dāng)年的除澇面積越大，該省區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)受洪澇災(zāi)害的影響也就越大； 此外，由于因變量為已納入機(jī)械動(dòng)力的綜合技術(shù)效率，使得回歸中機(jī)械總動(dòng)力投入越大，便越有可能造成綜合技術(shù)效率的下降。解釋變量中糧食作物播種面積比重、除澇面積、農(nóng)業(yè)化肥投入的空間滯后項(xiàng)w×lnLZ、w×lnCL和w×lnNY均在統(tǒng)計(jì)上顯著為正，而糧食單產(chǎn)水平的空間滯后項(xiàng)w×lnLS顯著為負(fù)。在非空間計(jì)量模型中，回歸系數(shù)通常表示解釋變量對(duì)被解釋變量直接影響的程度，而在空間杜賓模型中解釋變量的回歸系數(shù)不僅有直接影響，還有反饋效應(yīng)。更為重要的是，解釋變量空間滯后項(xiàng)的回歸系數(shù)會(huì)對(duì)反饋效應(yīng)產(chǎn)生影響，所以表5中的回歸系數(shù)還不夠嚴(yán)謹(jǐn)，需對(duì)反饋效應(yīng)進(jìn)行剔除，并進(jìn)一步把溢出效應(yīng)分解為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)。

表5 糧食生產(chǎn)綜合技術(shù)效率空間杜賓模型估計(jì)結(jié)果

變量名稱(chēng)w1w2變量名稱(chēng)w1w2lnDF0.0030.002w×lnDF0.0060.006lnNL0.0030.004w×lnNL-0.011-0.009lnZR0.0010.001w×lnZR0.0010.002lnLZ-0.037-0.037w×lnLZ0.117**0.121**lnSZ0.0020.002w×lnSZ0.0000.000lnCL-0.015***-0.015***w×lnCL0.025**0.021*lnST-0.010-0.009w×lnST-0.003-0.001lnLS0.802***0.799***w×lnLS-0.520***-0.519***lnNJ-0.044***-0.043***w×lnNJ-0.011-0.011lnNY-0.185***-0.185***w×lnNY0.166***0.170***lnGG-0.017-0.018w×lnGG0.0270.026lnRJ-0.007-0.008w×lnRJ-0.013-0.007lnGZ0.0260.025w×lnGZ0.0500.048lnNM-0.028*-0.028*w×lnNM-0.005-0.005lnDY0.0130.013w×lnDY-0.011-0.004R20.7960.796 注:***表示在1%水平上顯著,**表示在5%上顯著,*表示在10%上顯著; w1表示鄰接空間權(quán)重矩陣,w2表示經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重矩陣

表6 空間杜賓模型直接效應(yīng)與溢出效應(yīng)分解

變量名稱(chēng)w1w2直接效應(yīng)溢出效應(yīng)總效應(yīng)直接效應(yīng)溢出效應(yīng)總效應(yīng)lnDF0.005 0.024 0.028 0.004 0.022 0.026 lnNL0.001 -0.022 -0.020 0.002 -0.017 -0.015 lnZR0.002 0.006 0.008 0.002 0.007 0.008 lnLZ-0.015 0.269 0.254 -0.013 0.287*0.274 lnSZ0.003 0.005 0.007 0.003 0.004 0.007 lnCL-0.011*0.042 0.031 -0.012*0.031 0.019 lnST-0.013 -0.031 -0.043 -0.011 -0.023 -0.034 lnLS0.809***0.092 0.901***0.805***0.077 0.882***lnNJ-0.055***-0.122 -0.178* -0.054 ***-0.123 -0.177* lnNY-0.174***0.121 -0.053 -0.173***0.139 -0.034 lnGG-0.012 0.048 0.035 -0.014 0.043 0.029 lnRJ-0.012 -0.050 -0.062 -0.011 -0.035 -0.046 lnGZ0.043**0.196***0.239***0.041**0.192**0.233*** lnNM-0.035**-0.071 -0.106 -0.036**-0.073 -0.109 lnDY0.012 0.000 0.012 0.0140.020 0.034 注:***表示在1%水平上顯著,**表示在5%上顯著,*表示在10%上顯著; w1表示鄰接空間權(quán)重矩陣,w2表示經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重矩陣

空間杜賓模型偏微分方法可將影響糧食生產(chǎn)效率因素的總效應(yīng)分解影響該區(qū)域糧食生產(chǎn)效率影響的直接效應(yīng)，和影響鄰域地區(qū)糧食生產(chǎn)效率的溢出效應(yīng)。從表分解結(jié)果的直接效應(yīng)來(lái)看，無(wú)論是在鄰接空間權(quán)重下還是在經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重下，糧食單產(chǎn)水平(lnLS)對(duì)本地區(qū)糧食生產(chǎn)效率影響系數(shù)最大，這是因?yàn)橥恋乇旧矸饰殖潭纫约八幍墓鉄釛l件等自然因素是直接決定糧食產(chǎn)出水平的最主要因素。高中以上勞動(dòng)力比例(lnGZ)的直接效應(yīng)回歸系數(shù)也顯著為正，這說(shuō)明地區(qū)勞動(dòng)力文化水平越高，則相關(guān)政策的接受能力、先進(jìn)技術(shù)的使用能力就越強(qiáng)，并能更好的進(jìn)行適度規(guī)模經(jīng)營(yíng)，從而更有利于促進(jìn)糧食生產(chǎn)效率的提高。與之相反，除澇面積(lnCL)直接效應(yīng)回歸系數(shù)均顯著為負(fù)，表明自然災(zāi)害等對(duì)本區(qū)域的糧食生產(chǎn)效率具有負(fù)的影響。中間投入要素中機(jī)械總動(dòng)力(lnNJ)、農(nóng)業(yè)化肥投入(lnNY)的直接效應(yīng)回歸系數(shù)均也顯著為負(fù)，表明當(dāng)前中國(guó)糧食生產(chǎn)已基本告別了大量依靠中間品投入的粗放型農(nóng)業(yè)。因此，大量中間品的投入并不能提高該地區(qū)的糧食生產(chǎn)效率。此外，人均收入水平(lnNM)的直接效應(yīng)回歸系數(shù)也顯著為負(fù)，這表明收入水平的提高，使得人們具有更強(qiáng)的謀生能力，并且外出工作的機(jī)會(huì)和相應(yīng)保障也就越好，因此他們更有可能不再束縛于土地上進(jìn)行糧食生產(chǎn)。從表中分解結(jié)果的溢出效應(yīng)來(lái)看，糧食作物播種面積比重(lnLZ)、高中以上勞動(dòng)力比例(lnGZ)具有顯著的溢出效應(yīng)，且溢出效應(yīng)系數(shù)大于直接效應(yīng)系數(shù)，說(shuō)明這兩因素區(qū)域間的溢出效應(yīng)要強(qiáng)于區(qū)域內(nèi)溢出效應(yīng)。最后，在各要素對(duì)糧食生產(chǎn)綜合效率影響的總效應(yīng)中，糧食單產(chǎn)水平(lnLS)對(duì)其正向影響最大，其次為高中以上勞動(dòng)力比例(lnGZ)、糧食作物播種面積比重(lnLZ)，而機(jī)械總動(dòng)力投入(lnNJ)則對(duì)其產(chǎn)生較大的負(fù)向影響。這種結(jié)果也基本符合當(dāng)前糧食生產(chǎn)的現(xiàn)狀，因?yàn)榧Z食生產(chǎn)自然稟賦條件賦予的產(chǎn)出能力始終是影響糧食生產(chǎn)效率的最主要因素，但隨著我國(guó)糧食生產(chǎn)方式從粗放型、分散分向集約型、規(guī)?；D(zhuǎn)變，勞動(dòng)力的文化水平就顯得更為重要，而以往大量中間生產(chǎn)要素投入，已經(jīng)不能顯著提升我國(guó)糧食生產(chǎn)的效率(表6)。

3 結(jié)論與啟示

該文以省級(jí)糧食生產(chǎn)的面板數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過(guò)對(duì)全國(guó)糧食生產(chǎn)效率的測(cè)度及時(shí)空格局分析，較全面掌握了糧食生產(chǎn)效率的時(shí)空格局特征以及主要影響因素，可為未來(lái)制定糧食生產(chǎn)決策提供科學(xué)借鑒。從研究結(jié)果來(lái)看，我國(guó)糧食生產(chǎn)效率基本穩(wěn)定，但具有明顯的階段性變化特征。在糧食生產(chǎn)綜合技術(shù)效率分解中純技術(shù)效率對(duì)綜合技術(shù)效率的影響及制約能力強(qiáng)于規(guī)模效率，而純技術(shù)效率相對(duì)較低是造成綜合技術(shù)效率不高的主要影響因素； 全國(guó)糧食生產(chǎn)效率空間差異性顯著，但隨著時(shí)間的推移其空間格局特征并沒(méi)有發(fā)生顯著變化，綜合技術(shù)效率較高的區(qū)域主要在東北及華東地區(qū)，較低的區(qū)域則主要集中在陜西、寧夏、甘肅、等地； 從空間杜賓模型的回歸結(jié)果來(lái)看，糧食單產(chǎn)水平、高中以上勞動(dòng)力比例、除澇面積、機(jī)械總動(dòng)力、農(nóng)業(yè)化肥投入、人均收入水平對(duì)糧食生產(chǎn)綜合技術(shù)效率具有顯著的直接效應(yīng)，而糧食作物播種面積比重、高中以上勞動(dòng)力比例則對(duì)糧食生產(chǎn)綜合技術(shù)效率具有顯著的溢出效應(yīng)。自然稟賦條件賦予糧食生產(chǎn)的產(chǎn)出能力是影響糧食生產(chǎn)效率的最主要因素，但隨著我國(guó)糧食生產(chǎn)方式從粗放型、分散型向集約型、規(guī)?；D(zhuǎn)變，勞動(dòng)力的文化水平、糧食作物播種面積比重就顯得更為重要，而以往依靠大量中間生產(chǎn)要素的投入已不能顯著提升我國(guó)糧食生產(chǎn)的效率。需要說(shuō)明的是，受限于數(shù)據(jù)可得性與樣本數(shù)量，該研究所測(cè)算的糧食綜合生產(chǎn)效率只能在一定程度上測(cè)度效率值的大小，基于這一測(cè)度水平的回歸分析也存在穩(wěn)健性較弱的風(fēng)險(xiǎn)，這也是在未來(lái)的研究中亟待克服的方面。

基于研究結(jié)果，政策啟示如下：(1)糧食生產(chǎn)效率的提升依賴(lài)于先進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)的運(yùn)用和推廣，這不僅需要加強(qiáng)農(nóng)業(yè)科技的創(chuàng)新和推廣，更需要我們提升農(nóng)村勞動(dòng)力的文化水平。因?yàn)閯趧?dòng)力文化水平越高，相關(guān)政策的接受能力、先進(jìn)技術(shù)的使用能力就越強(qiáng)，并能更好的進(jìn)行適度規(guī)模經(jīng)營(yíng)，從而更有利于促進(jìn)糧食生產(chǎn)技術(shù)效率的提高。培育新型職業(yè)農(nóng)民，讓農(nóng)民掌握更多的農(nóng)業(yè)科技知識(shí)，應(yīng)成為今后提高我國(guó)糧食生產(chǎn)水平的一項(xiàng)重要任務(wù)。(2)隨著我國(guó)糧食生產(chǎn)方式從粗放型向集約型轉(zhuǎn)變，糧食生產(chǎn)效率的提升已不在過(guò)度依賴(lài)于中間要素投入的增加，合理控制和利用中間要素的投入，也將是提升我國(guó)糧食生產(chǎn)效率的一個(gè)重要途徑。(3)我國(guó)糧食生產(chǎn)效率具有明顯的空間差異特征，需要我們注重區(qū)域間的平衡發(fā)展。這不僅要求我們?cè)谫Y源配置過(guò)程中要注重優(yōu)勢(shì)地區(qū)的種糧規(guī)模效益，還需要充分利用糧食生產(chǎn)技術(shù)效率的空間外溢效應(yīng)來(lái)帶動(dòng)落后地區(qū)糧食生產(chǎn)效率的提高。