王鑫磊， 黃東兵

(貴州財經大學 管科學院， 貴州 貴陽 550025)

農業(yè)是支撐貴州省經濟發(fā)展的主要國民經濟行業(yè)之一，2016年貴州省國民生產總值達11 776.73億元，其中農業(yè)貢獻1 944.32億元，占貴州省國民經濟生產總值的16.5%，位居第二。貴州是典型的山區(qū)農業(yè)省，受自然環(huán)境條件的限制，在農業(yè)發(fā)展過程中會受到一些因素的影響，如被山地分割難以規(guī)?；a，機械化普及有阻礙等。經統(tǒng)計表明，貴州省9個市州的農林牧漁總產值在2005-2009年呈緩慢增長趨勢，2009-2010年增長較明顯，2010-2012年下降幅度較大，2012年以后趨于平穩(wěn)。同時主要農作物播種面積自2007年以來呈逐年增長態(tài)勢，表明，只通過要素投入已不能很好地促進農業(yè)經濟發(fā)展。研究如何提升貴州省農業(yè)生產效率及促進農業(yè)總產值的持續(xù)增長已成為當前急需解決的問題。

我國學者對農業(yè)生產效率的研究已相當普遍，并取得了豐碩成果。賀志亮等[1]運用三階段DEA模型對我國農業(yè)的生產效率及其影響因素的研究認為，農村居民家庭人均純收入、財政支農支出是農業(yè)生產效率改善的積極因素，鄉(xiāng)村人口平均受教育年限和自然災害是農業(yè)生產效率改善的不利因素。白瑪雍珍[2]基于SFA方法對我國農業(yè)生產的技術效率及其影響因素的實證研究認為，我國農業(yè)技術效率整體呈上升趨勢，但平均技術效率水平較低，有效灌溉面積和人均農機總動力對技術效率的促進作用較大。田偉等[3]運用SFA方法對我國棉花生產技術效率的分析認為，棉花生產的技術效率隨時間波動，且地區(qū)間存在較明顯差異，同時各省份間的棉花生產效率具有趨同趨勢。劉洋等[4]運用DEA-Malmquist生產率指數(shù)方法對中國馬鈴薯生產效率的實證分析指出，中國馬鈴薯的全要素生產率呈下降趨勢，各地區(qū)全要素生產率變化存在較大差異。馬鳳才等[5]運用DEA方法對黑龍江省農業(yè)技術效率進行了研究，并基于生產效率對黑龍江省農業(yè)可持續(xù)性進行了分析。鮑學東等[6]基于超越對數(shù)隨機前沿方法對四川省農業(yè)生產技術效率及其影響因素的分析得出，四川農業(yè)生產技術效率隨時間呈下降趨勢，且地區(qū)間差異明顯，資本投入和社會經濟條件對技術效率的影響顯著。另外，王亞坤等[7-8]運用DEA方法分別對我國蔬菜生產和烤煙生產的技術效率進行分析。彭可茂等[9]運用SFA方法對我國油菜生產進行了技術效率分析。李燦華等[10-11]運用SFA方法對我國烤煙生產進行了技術效率的分析。

綜上所述，對農業(yè)生產技術效率的分析研究多運用隨機前沿方法(SFA)和數(shù)據包絡分析(DEA)2種方法[12]。相對隨機前沿方法，DEA-Malmquist模型不需事先確定生產函數(shù)和相關參數(shù)，避免了模型設定不合理帶來的影響。相對于DEA方法，DEA-Malmquist模型的優(yōu)勢體現(xiàn)在不僅可以處理包含多個時間點觀測值的面板數(shù)據對技術效率的變動情況進行分析，同時能夠對技術水平的變化(技術進步)進行測定。鑒于此，基于2005-2014年貴州省9個市州的投入產出面板數(shù)據，選用DEA-Malmquist全要素生產率指數(shù)方法對貴州省農業(yè)生產效率進行測算與分析，并提出發(fā)展貴州省農業(yè)的建議與對策，以期為提升貴州省農業(yè)生產效率，促進貴州省農業(yè)高質量發(fā)展提供參考。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據來源

基礎數(shù)據來源于《貴州統(tǒng)計年鑒》，選取貴州省2005-2014年9個市州的面板數(shù)據進行研究。

1.2 方法

參考文獻[13-16]以農林牧漁總產值為產出指標，為避免受價格波動的影響，采用價格指數(shù)以2005年為基期進行調整；以農村第一產業(yè)就業(yè)人員、農作物總播種面積、農業(yè)機械總動力和化肥用量等4個指標為投入指標。

假設(x2,y2)和(x2+1,y2+1)分別表示決策單元(DMU)在時期t和時期t+1的投入變量和產出變量，以規(guī)模收益不變(CRS)條件下產出導向的距離函數(shù)為基礎進行Malmquist指數(shù)(全要素生產率變化指數(shù))的計算。首先設定參考集，即分別采用t時期和t+1時期作為參考前沿，其次，用Dt和Dt+1分別表示以t時期和t+1時期為參考前沿的距離函數(shù)，通過計算得到2個時期的Malmquist指數(shù)。

Mt(xt+1,yt+1,xt,yt)=Dt(xt+1,yt+1)/Dt(xt,yt)

Mt+1(xt+1,yt+1,xt,yt)=Dt+1(xt+1,yt+1)/Dt+1(xt,yt)

對Mt和Mt+1計算幾何平均值作為被測算決策單元(DMU)的Malmquist指數(shù)，其中，M>1表示生產率的提高，M<1表示生產率下降，當M=1則表示生產率沒有變化。

技術效率(EC)變化為：

EC=Dt+1(xt+1,yt+1)/Dt(xt,yt)

技術變化(TC)即2個時期前沿面相對前移的情況。

Malmquist指數(shù)可分解為技術效率變化和技術變化：

在規(guī)模收益(VRS)可變條件下，技術效率變化可拆分為純技術效率(PEC)變化和規(guī)模效率(SEC)變化。

式中，Dv(xt,yt)表示規(guī)模報酬可變的距離函數(shù)，DC(xt,yt)表示規(guī)模報酬不變的距離函數(shù)。

從而Malmquist指數(shù)可分解為：

M(xt+1,yt+1,xt,yt)=PEC×SEC×TC

1.3 數(shù)據處理

運用DEAP 2.1對2005-2014年貴州省9個市州的農業(yè)投入產出數(shù)據進行分析，計算各市州綜合技術效率變化指數(shù)、技術水平變化指數(shù)、純技術效率變化指數(shù)、規(guī)模效率變化指數(shù)和Malmquist指數(shù)。

2 結果與分析

2.1 各市州的 Malmquist指數(shù)

從表1可知，2005-2014年貴州省農業(yè)Malmquist指數(shù)平均為0.981，全要素生產率年均增長率為-1.9%，全要素生產率呈下降趨勢，主要由純技術效率的下降和規(guī)模效率的下降導致。規(guī)模效率的降低，表明貴州省農業(yè)處于規(guī)模收益遞減階段，不能單純依靠擴大種植面積提升生產率，而要通過加快促進規(guī)?；a、專業(yè)化分工及產業(yè)化經營提高農業(yè)生產效率。盡管技術水平變化指數(shù)為1.010，表現(xiàn)為技術水平的提高，但無法帶動全要素生產率的提升，說明單靠技術水平的提高還無法促進生產率的提升，還需依靠技術效率的提高。故對于貴州省農業(yè)而言，應在現(xiàn)有技術水平基礎上優(yōu)化資源配置及提升管理水平，使技術優(yōu)勢得以充分發(fā)揮，同時應繼續(xù)加快提高生產技術水平，通過技術創(chuàng)新及科技成果轉化，提升農業(yè)的發(fā)展質量。

9個市州中只有貴陽市的Malmquist指數(shù)維持在1.000不變，技術水平變化指數(shù)、純技術效率變化指數(shù)和規(guī)模效率變化指數(shù)均為1.000；其他市州的Malmquist指數(shù)均在1.000以下。其中，六盤水市和遵義市全要素生產率的降低主要由規(guī)模效率的降低引起，今后要加快促進農業(yè)的規(guī)?；洜I，適度降低種植面積。安順市、黔西南州、黔東南州和黔南州全要素生產率的降低主要由純技術效率的降低引起，今后要注重提升農業(yè)管理水平、優(yōu)化資源配置及發(fā)掘內部潛力。畢節(jié)市全要素生產率的降低由技術水平的降低引起，應加快畢節(jié)市農業(yè)的技術創(chuàng)新步伐，加速創(chuàng)新成果的轉移轉化，從新技術的引進與應用方面提升全要素生產率。銅仁市的Malmquist指數(shù)最低，為0.907，全要素生產率年均下降9.3%，主要由技術水平、純技術效率和規(guī)模效率的降低共同引起，銅仁市應在加快農業(yè)科技創(chuàng)新的同時，還要加大發(fā)掘系統(tǒng)內的技術潛力、優(yōu)化資源配置及提升管理水平，同時加快引導土地流轉，形成規(guī)?；a的農業(yè)發(fā)展模式。致使貴州省各市州全要素生產率降低的原因各不相同，應針對各市州的具體情況，制定提升農業(yè)生產率的對策。

表1 2005-2014年貴州省9個市州的Malmquist指數(shù)

2.2 各年 Malmquist指數(shù)的變化趨勢

從圖1和表2看出，2005-2014年的Malmquist指數(shù)波動性較大，如貴州省農業(yè)全要素生產率的增長率2009-2010年的最高，為100.8%，2011-2012年的最低，為―33.2%，同時各年的綜合技術效率、純技術效率和規(guī)模效率變化指數(shù)基本圍繞1呈微小波動，且基本保持穩(wěn)定態(tài)勢，對全要素生產率的波動影響較小，技術水平變化指數(shù)曲線與Malmquist指數(shù)曲線的變化基本一致[17]，當全要素生產率增長率達最高時，技術水平的增長率也最高，為109.5%，當全要素生產率增長率最低時，相應的2010-2012年的技術水平的增長率達最低水平，分別為-41.7%和-30.6%，也是導致生產率變化指數(shù)波動的原因。說明，技術水平的提高對貴州省農業(yè)全要素生產率的提升具有重要作用，今后，貴州省應加快構建農業(yè)的技術創(chuàng)新體系，增加科研投入，加強政策支持和人才引進，注重提升科技成果的轉化效率，通過創(chuàng)新驅動發(fā)展貴州農業(yè)。

從圖1看出，生產技術水平不可持續(xù)性提高可能與技術創(chuàng)新的間斷性、滯后性和適應性有關。表明，應加快技術創(chuàng)新的效率，形成創(chuàng)新機制，通過源源不斷創(chuàng)新成果的應用使創(chuàng)新釋放持久活力。

圖1 2005-2014年貴州省各年度 Malmquist指數(shù)的變化趨勢

表2 2005-2014年貴州省各年度的 Malmquist指數(shù)

3 結論與討論

運用非參數(shù)的DEA-Malmquist全要素生產率指數(shù)方法，對2005-2014年貴州省9個市州農業(yè)投入產出面板數(shù)據的分析得出：一是貴州省農業(yè)的平均全要素生產率呈下降態(tài)勢，全要素生產率年均增長率為―1.9%，下降的主要原因是綜合技術效率的降低，而綜合技術效率的下降是由純技術效率和規(guī)模效率同時下降導致的。二是除貴陽市的全要素生產率保持不變外，其余各市州的全要素生產率均降低，且各地降低的主導因素不同，應針對各市州的具體情況，制定提升農業(yè)生產率的對策。三是Malmquist指數(shù)隨時間波動的主導原因是技術水平的變化，技術水平的提高對生產率的提升具有較大作用。

為提升貴州省農業(yè)生產效率，提出如下建議：首先是在保持不增加耕種面積的前提下，加快引導土地流轉，引入強勢的經營主體，形成規(guī)?；a，將農民組織起來，加強專業(yè)分工。其次是建立專業(yè)化管理隊伍，引入現(xiàn)代化管理理論，加強農業(yè)的管理水平。第三是建立農業(yè)發(fā)展的技術創(chuàng)新體系，營造技術創(chuàng)新環(huán)境，形成高效的創(chuàng)新機制，加快科技成果的轉移轉化，同時推進互聯(lián)網、大數(shù)據及人工智能等與農業(yè)的深度融合，形成貴州省農業(yè)發(fā)展新模式。