周 江 ，謝宜章，向平安,*

(湖南農(nóng)業(yè)大學 a. 洞庭湖區(qū)域農(nóng)村生態(tài)系統(tǒng)健康湖南省重點實驗室，b. 商學院，長沙 410128)

目前國人的主食有2/3是大米。自古以來，稻作在我國經(jīng)濟中一直占據(jù)著舉足輕重的地位。湖南省是我國第一大水稻主產(chǎn)省份，其稻作經(jīng)營可持續(xù)發(fā)展對國家糧食安全具有重要意義。稻作農(nóng)業(yè)可持續(xù)經(jīng)營的核心理念是生態(tài)化經(jīng)營，需要充分保護和利用稻田的生態(tài)性。由于稻田系統(tǒng)的生態(tài)功能具有公共物品屬性，保護其生態(tài)性需要政策干預。生產(chǎn)技術創(chuàng)新對水稻的生產(chǎn)，農(nóng)民的增收至關重要。因此，認識和評價稻作生產(chǎn)技術創(chuàng)新的生態(tài)經(jīng)濟效益是實施政策干預的前提條件。

有國外學者的研究表明，就不發(fā)達國家而言，農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的起點及重點都在農(nóng)業(yè)[1]。農(nóng)民參與農(nóng)業(yè)的發(fā)展能夠增加收入，提高生活水平，進而促進社會的發(fā)展[2]。因此，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術的發(fā)展就顯得極為重要。目前學界對于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術創(chuàng)新的生態(tài)經(jīng)濟效益研究成果眾多，學者們主要從農(nóng)業(yè)整體[3]及單個作物的某種生產(chǎn)創(chuàng)新技術來研究。具體包括立體農(nóng)業(yè)[4]、西北山地花椒-農(nóng)作物復合種植[5]、桉樹-藥材復合經(jīng)營模式[6]、有機茶[7]、稻田綜合種養(yǎng)技術[8]、多抗系水稻品種的生產(chǎn)技術[9]等，研究分析表明生產(chǎn)技術創(chuàng)新必須結合本地實際情況才能更好發(fā)揮自身的生態(tài)經(jīng)濟效益?？梢钥闯鰢鴥葘W界對于水稻生產(chǎn)技術創(chuàng)新的生態(tài)經(jīng)濟效益的相關研究主要集中在單個生產(chǎn)技術創(chuàng)新的生態(tài)技術效益上，并未從水稻整體的生產(chǎn)技術創(chuàng)新水平評價其經(jīng)濟效益，且大多數(shù)分析對象為實驗示范基地，沒有從具體農(nóng)戶種植層面進行分析。因此，本文將從較為全面的角度對湖南省水稻的生產(chǎn)技術創(chuàng)新的生態(tài)經(jīng)濟效益進行評價，以期能夠發(fā)現(xiàn)湖南省水稻產(chǎn)業(yè)發(fā)展存在的問題，并指出其改進的方向。

1 研究區(qū)域與研究方法

1.1 生產(chǎn)技術創(chuàng)新的經(jīng)濟效益評價方法

1.1.1 經(jīng)濟效益評價方法 本文采用DEA三階段模型[10]評價湖南省稻米生產(chǎn)技術創(chuàng)新的經(jīng)濟效益。

第1階段為傳統(tǒng)DEA模型，在本階段首先將原始的投入和產(chǎn)出變量代入傳統(tǒng)DEA模型中，測算各決策單元的效益情況。

第2階段的實證分析為隨機前沿模型階段[11]，在本階段將運用隨機前沿模型對第1階段的差額值進行分解。設有n個決策單元，這n個決策單元中每個決策單元都會使用m種投入，而在實際環(huán)境中會有p個可觀察環(huán)境變量對差額值產(chǎn)生不同程度的積極或者消極的影響，據(jù)此建立回歸方程。

第3階段，調整后的DEA 模型[12]，將第2階段中得出的調整后投入值xik與原始產(chǎn)出值yrk再次代入DEA模型，計算各決策單元的效率。調整后第3階段得到的結果是消除了環(huán)境因素和隨機誤差影響后的效率值。

1.1.2 生產(chǎn)技術創(chuàng)新的經(jīng)濟效益評價方法 基于湖南省水稻生產(chǎn)技術創(chuàng)新生態(tài)效益的相關數(shù)據(jù)可得性，本文采用經(jīng)濟分析的方法和外部性理論對其生態(tài)效益進行分析。

現(xiàn)行《指南》? 國家知識產(chǎn)權局：《專利審查指南》，知識產(chǎn)權出版社2010年版，第124-127頁。中規(guī)定了一項方法屬于疾病診斷方法的兩個要件：（1）以有生命的人體或動物體為對象；（2）以獲得疾病診斷結果或健康狀況為直接目的。同時，還分別給出了屬于和不屬于疾病診斷方法的舉例，例如，直接目的不是獲得診斷結果或健康狀況，而只是從活的人體或動物體獲取作為中間結果的信息的方法，或處理該信息（形體參數(shù)、生理參數(shù)或其他參數(shù)）的方法。但是，何謂“直接目的”并沒有給出進一步的解釋和舉例。因此，疾病診斷方法與醫(yī)療檢測方法之間的界限仍然存在一定的模糊性。

作為理性的經(jīng)濟人，稻米產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)者在其生產(chǎn)經(jīng)營活動中始終遵循著追求利潤最大化的原則，假定稻米產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)技術創(chuàng)新的來源主要是農(nóng)業(yè)部門的科技研發(fā)投入以及非農(nóng)業(yè)部門的技術研發(fā)成果的轉移。因此，基于生產(chǎn)技術創(chuàng)新的稻米利潤函數(shù)為

MaxR=P1AY(k1)-∑P2k1，

(1)

式中P1為稻米價格，P2為生產(chǎn)要素價格，A為生產(chǎn)技術創(chuàng)新，k為稻米的生產(chǎn)要素投入。對式(1)求一階導數(shù)得

(2)

式(2)為稻米產(chǎn)業(yè)的最優(yōu)生產(chǎn)邊際狀態(tài)，其取決于生產(chǎn)技術創(chuàng)新、生產(chǎn)要素價格以及稻米價格。對式(2)取對數(shù)并對時間t求導：

(3)

本文內容僅考慮生產(chǎn)技術創(chuàng)新，因此，僅對生產(chǎn)技術創(chuàng)新變動率進行分析，調整式(3)可得

(4)

2 實證分析

2.1 經(jīng)濟效益實證分析

2.1.1 評價指標選擇與數(shù)據(jù)來源 本文選取的主要指標主要包括3大類：投入指標、產(chǎn)出指標和影響因素[13]。投入指標包括專利申請數(shù)量(NPA)、科研人員數(shù)量(RS)以及科研經(jīng)費支出(SRF)。產(chǎn)出指標：湖南省稻米生產(chǎn)總值(RGDP)。影響因素包括湖南省農(nóng)村人均生產(chǎn)總值(NGDP)、湖南省稻米種植面積(RC)、湖南省稻米產(chǎn)量(RY)、湖南省稻米生產(chǎn)機械總動力(MP)和湖南省稻米水旱成災面積(DA)。

本文選用的數(shù)據(jù)主要來源于2017年《湖南省統(tǒng)計年鑒》、2017年《湖南省農(nóng)業(yè)統(tǒng)計年鑒》、2017年《湖南省統(tǒng)計公報》以及湖南省和中國統(tǒng)計局官方文件中公布的部分數(shù)據(jù)。

2.1.2 初始DEA階段 運用傳統(tǒng)DEA-BCC模型對湖南省12個市區(qū)進行實證分析，效率評價如表1所示。從表1中可以看出，從綜合效率看在湖南省12個市區(qū)中只有張家界市和懷化市的效率值為1，說明這兩個市區(qū)生產(chǎn)技術創(chuàng)新對經(jīng)濟效益的影響從技術效率來看處于效率前沿，達到了效率最佳狀態(tài)。緊隨其后的是永州市，其效率值為0.924，衡陽市、常德市、益陽市、郴州市的效率值都在0.8以上，株洲市、湘潭市、邵陽市、岳陽市的效率值得分在0.75以上，這些市區(qū)都體現(xiàn)了較好的投入產(chǎn)出效率。長沙市的效率值在12市區(qū)中最低為0.693，這可能是由于長沙市經(jīng)濟較為發(fā)達，農(nóng)業(yè)在經(jīng)濟發(fā)展中的作用不明顯。因此，在創(chuàng)新轉化方面更側重于第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新轉化。湖南省12個市區(qū)的綜合效率均值是0.838，這說明在維持目前現(xiàn)有產(chǎn)出水平不變的前提下，只有實現(xiàn)投入減少16.2%才可以整體達到有效前沿面。由此可知，整體來說湖南省生產(chǎn)技術創(chuàng)新并不能

表1 湖南省12市區(qū)生產(chǎn)技術創(chuàng)新對經(jīng)濟效益影響評價效率表

完全轉化為生產(chǎn)力，存在創(chuàng)新浪費情況。從純技術效率來看，衡陽市、常德市、張家界市、懷化市這4個市區(qū)效率值為1，其生產(chǎn)技術創(chuàng)新對經(jīng)濟效益的影響從純技術效率看處于效率前沿面，達到了效率最佳狀態(tài)。益陽市、永州市、岳陽市、郴州市的效率得分都達到了0.9以上，株洲市、湘潭市、邵陽市的純技術效率值均高于0.8，長沙市的純技術效率值為0.792。這12個市區(qū)的純技術效率平均值為0.928，顯著高于綜合效率均值，減少7.2%的投入就可以達到純技術效率有效。從規(guī)模效率來看，張家界市和懷化市的規(guī)模效率為1，其生產(chǎn)技術創(chuàng)新對經(jīng)濟效益的影響從規(guī)模效率來看處于前沿面上，達到了效率最佳狀態(tài)。湘潭市、邵陽市、永州市的規(guī)模效率均高于0.9，其余7個市區(qū)都在0.8以上，湖南省12市區(qū)的規(guī)模效率均值為0.903，需要調整創(chuàng)新的研發(fā)結構，減少9.7%的投入才能達到規(guī)模有效。

總體來看，只有張家界市、懷化市2個市區(qū)處于有效前沿面，其余10個市區(qū)都存在不同程度的改進空間。在這12市區(qū)中，目前只有邵陽市處于規(guī)模報酬遞增狀態(tài)，張家界市和懷化市處于規(guī)模報酬不變狀態(tài)。由于在本階段，并沒有將外部環(huán)境影響因素、隨機誤差項和內部因素對于湖南省稻米經(jīng)濟效益評價值的影響效果分開，因此，該效率結果并不能說明湖南省稻米經(jīng)濟效益的的低效率是由環(huán)境因素還是隨機干擾項，或者內部因素導致的。因此，必須進行第二階段的隨機前沿實證分析，以探究最主要的原因。

2.1.3 SFA回歸 將第一階段各投入變量的松弛變量作為被解釋變量，以環(huán)境變量作為解釋變量，運用Stata 15.0進行SFA回歸分析，結果如表2所示，從模型估計結果中可以得出如下結論。

表2 湖南省稻米經(jīng)濟效益投入松弛量SFA模型估計結果表

注：***和*分別表示在1%和10%的水平上顯著。

人均生產(chǎn)總值作為衡量宏觀經(jīng)濟水平的指標，與專利申請數(shù)量的松弛量呈負相關關系，并在1%水平下顯著相關。這一現(xiàn)象可能是由于農(nóng)村人均生產(chǎn)總值提高，對于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術創(chuàng)新會有所懈怠，不愿意花費更多的投入去進行農(nóng)業(yè)相關的生產(chǎn)技術創(chuàng)新。人均生產(chǎn)總值與科研數(shù)量松弛量和科研經(jīng)費支出松弛量都呈正相關，但模型估計結果顯示其影響并不顯著，這可能是由于科研人員數(shù)量和科研經(jīng)費支出在短時間內并不受經(jīng)濟發(fā)展情況的影響。

稻米播種面積與專利申請數(shù)量松弛量呈正相關關系，并在1%的水平下顯著相關，這是由于隨著播種面積額增大，農(nóng)民需要付出的勞動、時間和金錢就越多，客觀上更需要稻米相關的生產(chǎn)技術創(chuàng)新。土地播種面積與科研人員數(shù)量松弛變量是負相關關系，但影響并不顯著；土地播種面積與科研經(jīng)費支出松弛變量之間為正相關關系，影響也并不顯著。

稻米產(chǎn)量與專利申請數(shù)量松弛量呈負相關關系，并在1%水平下顯著相關，這可能是由于產(chǎn)量增加會帶來滿足感，降低稻米生產(chǎn)創(chuàng)新的需求。這也導致稻米產(chǎn)量和專利申請數(shù)量松弛量表現(xiàn)為負相關的關系。而科研人員數(shù)量松弛量和稻米產(chǎn)量不顯著相關，這主要由于科研人員的培養(yǎng)是長期性的任務，其數(shù)量在短期并不能發(fā)生很大變化?？蒲薪?jīng)費支出松弛量與稻米產(chǎn)量呈負相關關系，并在10%水平下呈顯著相關。這說明稻米產(chǎn)量增加會導致科研經(jīng)費支出相應減少，相反，稻米產(chǎn)量下降的情況下，稻米的科研經(jīng)費支出會增加。稻米產(chǎn)量與科研人員數(shù)量松弛量之間呈正相關關系，但影響并不顯著。

稻米機械總動力與專利申請數(shù)量松弛量之間呈正相關關系，并在1%水平下顯著；與科研人員數(shù)量松弛量之間呈正相關關系，但是影響并不顯著；與科研經(jīng)費支出松弛量之間呈正相關關系，并在10%的水平下顯著相關。這可能是由于機械生產(chǎn)機器總是處于不斷改進之中，以更適于生產(chǎn)的需要，因此相關的專利申請數(shù)量會增加。對生產(chǎn)機械的不斷改進，需要持續(xù)投入科研經(jīng)費，因而科研經(jīng)費支出也會相應增加。

稻米水旱成災面積與專利申請數(shù)量松弛量呈負相關關系并在1%水平下顯著相關，這是由于在較大的水害災害過后，通常會出現(xiàn)不同的問題需要解決，從而促使相關人員進行相應研究，導致專利申請數(shù)量增加。反之，水旱災害面積小，影響范圍小的情況下，對專利申請數(shù)量的影響就會較小。稻米水旱成災面積與科研人員數(shù)量松弛量和科研經(jīng)費支出松弛量同樣呈負相關關系，但是影響并不顯著。

根據(jù)SFA回歸結果來看，環(huán)境變量中人均GDP、播種面積、產(chǎn)量、機械總動力、水旱成災面積對專利申請數(shù)量松弛量的影響顯著，且其系數(shù)均在1%的水平下顯著。環(huán)境變量對科研人員數(shù)量松弛量的影響并不顯著，環(huán)境變量對科研經(jīng)費支出的影響并不如專利申請數(shù)量松弛量顯著。僅稻米產(chǎn)量和稻米機械總動力對科研經(jīng)費支出松弛量影響顯著，且在10%的水平下顯著。隨機誤差因素對投入松弛變量的影響由參數(shù)V的顯著性體現(xiàn)，由結果可以看出隨機誤差對科研人員數(shù)量松弛量和科研經(jīng)費支出松弛量在1%的水平上顯著，表明隨機誤差因素對于這兩項投入松弛量的影響很大，但是隨機誤差因素對專利申請數(shù)量的影響并不顯著。

基于SFA的模型估計結果，可以看出湖南省生產(chǎn)技術創(chuàng)新對經(jīng)濟效益的影響分析中環(huán)境因素和隨機干擾項對模型的估計結果產(chǎn)生了不同程度上的影響，因此對于第1階段的投入量進行調整后進行第3階段的DEA實證分析是必要的。第3階段的投入量由式xni=xi+σ2得出調整后的投入量，將該調整后的投入量應用于第3階段的DEA模型估計。

2.1.4 調整后DEA階段 根據(jù)DEA第2階段SFA階段的回歸結果及解釋變量和被解釋變量的顯著性水平，通過公式xni=xi+σ2對樣本的初始投入進行調整后，運用DEAP軟件進行第3階段的實證分析，得出調整后的經(jīng)濟效益評價效率得分。前后兩次經(jīng)濟效益評價得分情況如表3所示。經(jīng)過第1階段和第3階段的經(jīng)濟效益評價得分對比表可以看出，經(jīng)過調整后，去除了環(huán)境因素以及隨機誤差項后，湖南省除個別市區(qū)外，大部分市區(qū)的效率得分都略有改善，但是改善情況并不明顯。

表3 湖南省12市區(qū)生產(chǎn)技術創(chuàng)新對經(jīng)濟效益影響改進前后評價對比表

Tab. 3 Comparison of evaluation before and after the improvement of the impact of production technology innovation on economic benefits in twelve urban areas of Hunan province

地區(qū)綜合效率調整前調整后純技術效率調整前調整后規(guī)模效率調整前調整后規(guī)模報酬情況調整前調整后長沙市 0.6930.6930.7920.7930.8750.875規(guī)模報酬遞減規(guī)模報酬遞減株洲市0.7530.7540.8400.8400.8970.897規(guī)模報酬遞減規(guī)模報酬遞減湘潭市0.7920.7930.8730.8730.9080.908規(guī)模報酬遞減規(guī)模報酬遞減衡陽市0.8470.8471.0001.0000.8470.847規(guī)模報酬遞減規(guī)模報酬遞減邵陽市0.7790.7800.8250.8290.9440.942規(guī)模報酬遞增規(guī)模報酬遞增岳陽市0.7700.7730.9180.9180.8390.841規(guī)模報酬遞減規(guī)模報酬遞減常德市0.8230.8231.0001.0000.8230.823規(guī)模報酬遞減規(guī)模報酬遞減張家界市1.0001.0001.0001.0001.0001.000規(guī)模報酬不變規(guī)模報酬不變益陽市0.8590.8590.9910.9910.8670.867規(guī)模報酬遞減規(guī)模報酬遞減郴州市0.8200.8230.9120.9120.8990.902規(guī)模報酬遞減規(guī)模報酬遞減永州市0.9240.9250.9820.9820.9410.943規(guī)模報酬遞減規(guī)模報酬遞減懷化市1.0001.0001.0001.0001.0001.000規(guī)模報酬不變規(guī)模報酬不變均值0.8380.8390.9280.9280.9030.904

從各市區(qū)的情況來看，長沙市的純技術效率由原來的0.792上升到了0.793，變化幅度比較小，綜合效率和規(guī)模效率并未發(fā)生變化，仍然呈規(guī)模報酬遞減趨勢。株洲市的綜合效率由0.753上升到0.754，純技術效率和規(guī)模效率調整前后沒有明顯變化，整體調整前后均呈規(guī)模報酬遞減趨勢。湘潭市綜合效率由0.792提升到0.793，純技術效率和規(guī)模效率調整前后不變，調整前后整體均呈規(guī)模報酬遞減趨勢。衡陽市的綜合效率、純技術效率和規(guī)模效率調整前后均無變化，且一直呈規(guī)模報酬遞減。邵陽市綜合效率由0.779提升至0.780，純技術效率由0.825提升至0.829，投入產(chǎn)出效率有所提高，規(guī)模效率由0.944降低到0.942，規(guī)模效應雖有所降低，但仍呈規(guī)模報酬遞增趨勢。岳陽市綜合效率由0.770提升至0.773，純技術效率不變，規(guī)模效率由0.839提升到0.841，投入產(chǎn)出效率有所上升，規(guī)模效率提高，但仍呈規(guī)模報酬遞減趨勢。常德市的綜合效率、純技術效率和規(guī)模效率均未發(fā)生變化，規(guī)模報酬遞減趨勢。張家界市的綜合效率、純技術效率和規(guī)模效率均仍為1，達到效率的有效前沿面，規(guī)模報酬不變。益陽市的綜合效率、純技術效率和規(guī)模效率均未發(fā)生變化，規(guī)模報酬遞減。郴州市綜合效率由0.820上升至0.823，純技術效率不變，規(guī)模效率由0.899上升至0.920，規(guī)模效應遞減，可以看出投入產(chǎn)出效率有所增加，規(guī)模效應也有所提升。永州市綜合效率略有提升，由0.924上升至0.925，純技術效率不變，規(guī)模效率由0.941上升至0.943，規(guī)模效應遞減，投入產(chǎn)出效率增加幅度較小，規(guī)模效應有所提升。懷化市的綜合效率、純技術效率和規(guī)模效率仍均為1，達到效率的有效前沿面，規(guī)模報酬不變。

從均值來看與未經(jīng)調整的DEA相比，綜合效率和規(guī)模效率得分略有提升，都增加了0.001，增長幅度較小，而純技術效率的均值沒有發(fā)生變化仍為0.928。從整體結果來看，調整后的效率得分，包括綜合效率、純技術效率、規(guī)模效率等變化幅度比較小。這種結果是由湖南省地域不廣，各市區(qū)所處的環(huán)境差異并不明顯導致的，即使環(huán)境對綜合效率有顯著影響，也無法表現(xiàn)出來。

2.2 生態(tài)效益經(jīng)濟分析

2.2.1 正外部性 在式(4)中可以看出在假定P不變的前提下稻米產(chǎn)業(yè)的最優(yōu)生產(chǎn)狀態(tài)完全取決于生產(chǎn)技術創(chuàng)新A的變化。隨著稻米生產(chǎn)技術創(chuàng)新的提高，稻米產(chǎn)業(yè)的最優(yōu)邊際生產(chǎn)會逐漸減少。如圖1所示，隨著生產(chǎn)技術創(chuàng)新不斷的提高，稻米的生產(chǎn)函數(shù)由Y1向上移動至Y2，對應的稻米產(chǎn)業(yè)產(chǎn)量由Q1增加至Q2。在新的生產(chǎn)技術創(chuàng)新下，為追求利潤最大化的目標，稻米生產(chǎn)者會擴大生產(chǎn)要素投入，即k1增加至k2，對應的稻米產(chǎn)業(yè)產(chǎn)量變?yōu)镼3，這一過程伴隨著生產(chǎn)技術創(chuàng)新持續(xù)循環(huán)，最終使稻米產(chǎn)業(yè)產(chǎn)量得到大幅度的提升。

稻米產(chǎn)業(yè)產(chǎn)量的大幅提升，從根本上解決了稻米需求量增加的問題[14]，此外單產(chǎn)量的大幅提升，伴隨著土地利用率的提高[15]，有利于退耕還林政策的實施。此外，稻米產(chǎn)業(yè)在灌溉、加工環(huán)節(jié)的生產(chǎn)技術創(chuàng)新節(jié)約了灌溉用的水資源，減少了環(huán)境空氣污染。秸稈還田[16]設備的使用，減少了焚燒產(chǎn)生的空氣污染同時增強了土壤的肥沃程度[17]，這些都體現(xiàn)了生產(chǎn)技術創(chuàng)新對生態(tài)效益的正外部性(圖2所示)。由于生產(chǎn)技術創(chuàng)新對生態(tài)效益有正的外部性，因此，生產(chǎn)技術創(chuàng)新后的社會邊際效益MSR大于稻米產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)者的邊際效益MPR，由此產(chǎn)生了邊際外在收益MER。依據(jù)利潤最大化原則，兩條邊際收益與邊際成本曲線的交點分別是社會和稻米生產(chǎn)者資源的最優(yōu)使用量，此時稻米產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)者的需要量小于社會需要量，稻米產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)者的私人效益得到了共享，提升了整個社會環(huán)境的效益。綜上所述，生產(chǎn)技術創(chuàng)新對生態(tài)效益有正外部性。

圖1 生產(chǎn)技術創(chuàng)新下稻米產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)

圖2 生產(chǎn)技術創(chuàng)新的正外部性

圖3 生產(chǎn)技術創(chuàng)新的負外部性

2.2.2 負外部性 生產(chǎn)技術創(chuàng)新對稻米生態(tài)效益表現(xiàn)除正外部性之外，還存在負的外部性情況，如農(nóng)業(yè)機械的使用帶來的資源消耗以及環(huán)境污染，植保技術提升[18]，農(nóng)藥使用后造成的土地、水資源污染都表現(xiàn)為生產(chǎn)技術創(chuàng)新對稻米生態(tài)效益的負外部性。如圖3所示，由于稻米生產(chǎn)技術創(chuàng)新對生態(tài)效益有負的外部性，稻米加工業(yè)、養(yǎng)殖業(yè)以及促進增產(chǎn)的農(nóng)藥、機械等應用帶來的環(huán)境污染和資源浪費的邊際社會成本MSC大于邊際私人成本MPC，兩者之間的差額為邊際外在成本MEC。根據(jù)成本最小化原則，在進行稻米產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)時，兩條邊際成本和資源消耗量的交點處私人的消耗量Q2大于社會的最優(yōu)消耗量Q1，此時私人生產(chǎn)量超過社會最優(yōu)生產(chǎn)量Q2-Q1，稻米產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)者造成的資源浪費和環(huán)境污染需要社會整體共同承擔，給社會帶來額外負擔。

3 啟示

通過對湖南省生產(chǎn)技術創(chuàng)新對湖南稻作經(jīng)濟效益和生態(tài)效益的分析，得到如下啟示：

(1)湖南省應加大對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入，增加對各地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)科研經(jīng)費支出，加強對稻作生產(chǎn)科研人員的培養(yǎng)。不同市區(qū)間應進行生產(chǎn)技術和管理技術的交流與合作，強化湖南省稻作生產(chǎn)技術創(chuàng)新。

(2)實現(xiàn)各區(qū)域平衡發(fā)展，對于生產(chǎn)技術效率較高的懷化市、張家界市、永州市應重點投入，著力開展生產(chǎn)技術創(chuàng)新和改革。

(3)科研人員指導種田農(nóng)戶在稻作生產(chǎn)過程中的灌溉、加工環(huán)節(jié)的生產(chǎn)技術創(chuàng)新，提高資源配置的效率，減少對環(huán)境的污染。