陰明哲，李一帆，蘆鈴元，邢家軒，陶佩君，崔永福

（河北農(nóng)業(yè)大學(xué)，河北保定071000）

0 引言

李園青等[1]提出，由于人口增長和經(jīng)濟(jì)資源的稀缺性決定了現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展必須以全要素生產(chǎn)率提高為重點(diǎn)，而不是依靠要素投入的數(shù)量增長。黨的十九大也指出“建設(shè)資源節(jié)約、環(huán)境友好的綠色發(fā)展體系”。鄭麗楠等[2]認(rèn)為，綠色發(fā)展成為當(dāng)代社會的重要目標(biāo)，而農(nóng)業(yè)中投入生產(chǎn)要素造成的污染常常被人忽視，不符合可持續(xù)發(fā)展的理念。李麗等[3]提出，建立在考慮資源和環(huán)境約束條件下的綠色全要素生產(chǎn)率分析框架可以用來衡量綠色農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的績效。因此，根據(jù)李俊等[4]和鄧燦輝等[5]相關(guān)學(xué)者研究，傳統(tǒng)的全要素生產(chǎn)率測算應(yīng)加上對資源與環(huán)境因素的考慮，將包含了污染物排放的非期望產(chǎn)出（碳排放量）納入生產(chǎn)率分析框架中，由此測算出來的全要素生產(chǎn)率稱為綠色全要素生產(chǎn)率。自從2009年綠色全要素生產(chǎn)率被提出以后，其研究也逐漸豐富起來[6]。

另一方面，技術(shù)進(jìn)步偏向會影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和資源分配，農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步偏向通過改變各生產(chǎn)要素間的投入量和投入比例對全要素生產(chǎn)率(Total factor productivity,TFP)增長產(chǎn)生影響。不少學(xué)者有關(guān)技術(shù)偏向進(jìn)步的研究是通過分析勞動力與資本的替代彈性的大小來實(shí)現(xiàn)的，如雷欽禮等[7]利用固定替代彈性(Constant Elasticity of Substitution,CES)生產(chǎn)函數(shù)研究了要素配置與全要素生產(chǎn)率之間的關(guān)系。另有伊朝靜等[8]的研究表明投入偏向型技術(shù)進(jìn)步具有促進(jìn)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的作用。

國內(nèi)有關(guān)全要素生產(chǎn)研究較晚，關(guān)于農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步偏向的研究更少，而且傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率未考慮非期望產(chǎn)出因素，縱觀已有農(nóng)業(yè)GTFP研究，主要集中于省域的研究，以農(nóng)業(yè)整個產(chǎn)業(yè)作為研究對象的較多。如張永強(qiáng)等[9]通過建立回歸模型分析，研究了中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的因素，韓海彬等[10]對于中國兩型農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的時空規(guī)律進(jìn)行了研究，王芳[11]基于31個省市區(qū)的混合截面數(shù)據(jù)進(jìn)行了中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的分析，并考慮到不同區(qū)域的要素稟賦、種植結(jié)構(gòu)差異，導(dǎo)致GTFP存在較大的空間分異特征[12-13]。本文查閱相關(guān)文獻(xiàn)并結(jié)合調(diào)研情況，分別利用地級市、縣區(qū)兩種尺度的數(shù)據(jù)測算了河北省花生生產(chǎn)的綠色全要素生產(chǎn)率并對其進(jìn)行了分解，進(jìn)一步探究了偏向型技術(shù)進(jìn)步對綠色全要素生產(chǎn)率的影響以及各縣GTFP的空間分布變動，探索了影響河北省花生綠色全要素生產(chǎn)率變動的內(nèi)在因素，為科學(xué)準(zhǔn)確的認(rèn)識河北省花生生產(chǎn)發(fā)展?fàn)顩r，探尋促進(jìn)生產(chǎn)率增長的因素，促進(jìn)花生產(chǎn)業(yè)健康、綠色、可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

研究用數(shù)據(jù)來自于2013—2018年的《河北農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各地市的統(tǒng)計(jì)年鑒?？紤]到數(shù)據(jù)的可靠性，完整性，可獲得性，加上數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(Data envelopment analysis,DEA)對異常數(shù)據(jù)的敏感性，數(shù)據(jù)分析過程中地級市排除了承德市，縣級層面排除了一些花生種植較少的縣市區(qū)，最終市級層面包含10個地級市，縣級層面包含119個縣市區(qū)。本文綠色全要素生產(chǎn)率使用Maxdea ultra 7.12版本軟件進(jìn)行了測算，利用地理信息系統(tǒng)軟件ArcGIS 10.2進(jìn)行空間分布專題圖的繪制。

要素分投入和產(chǎn)出兩方面。投入包括花生從業(yè)人員數(shù)、花生播種面積、花生有效灌溉面積、機(jī)械總動力、化肥施用折純量、農(nóng)藥使用量、農(nóng)用塑料薄膜使用量7個投入指標(biāo)，見公式(1)。

花生有效灌溉面積、機(jī)械總動力、化肥施用折純量、農(nóng)藥使用量、農(nóng)用塑料薄膜使用量等指標(biāo)均通過乘以各研究單元相應(yīng)系數(shù)（區(qū)域花生播種面積除以區(qū)域農(nóng)作物總播種面積）的方法進(jìn)行剝離。

產(chǎn)出包括期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出，期望產(chǎn)出變量為各年花生產(chǎn)量，單位為kg；非期望產(chǎn)出用農(nóng)業(yè)碳排放量來衡量，單位為kg。本文利用公式(2)和表1主要碳源的碳排放系數(shù)測算了花生生產(chǎn)過程中化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜、農(nóng)業(yè)灌溉和農(nóng)業(yè)耕作5類碳排放源直接產(chǎn)生的碳排放。

表1 主要碳源和碳排放系數(shù)

式中，E代表農(nóng)地利用所發(fā)生的碳排放總量，Ei是各類碳源的碳排放量，Ti是各類碳源的數(shù)量，δi為各類碳源的碳排放系數(shù)。

1.2 研究方法

采用DEA面向面板數(shù)據(jù)的Malmquist指數(shù)法，在距離函數(shù)的基礎(chǔ)上定義Malmquist指數(shù)，并通過數(shù)學(xué)線性規(guī)劃模型來對GTFP進(jìn)行測算，分析生產(chǎn)決策單元(Decision Making Unit,DMU)在時間序列上的效率值變動并對Malmquist指數(shù)分解，進(jìn)而解釋了全要素生產(chǎn)率變動的原因。

GTFP可以分解為技術(shù)效率(Efficiency change,EC)和技術(shù)進(jìn)步(Technological change,TC)，可用公式(3)表示。

式中，t(t,t+1)代表從t時期到t+1時期。若EC＞1，則為技術(shù)效率提升，否則為技術(shù)效率降低；若TC＞1，則為技術(shù)進(jìn)步，否則為技術(shù)退步。

當(dāng)考慮規(guī)模報(bào)酬可變或技術(shù)進(jìn)步為非中性時，技術(shù)進(jìn)步指數(shù)可以進(jìn)一步分解為投入偏向型技術(shù)進(jìn)步(Input biased technological change,IBTC)、產(chǎn)出偏向型技術(shù)進(jìn)步(Output biased technological change,OBTC)和規(guī)模性技術(shù)進(jìn)步(magnitude of technological change,MATC)?？捎霉?4)表示。

若IBTC＞1，則說明投入偏向型技術(shù)進(jìn)步對全要素生產(chǎn)率增長具有促進(jìn)作用，若IBTC＜1，則說明投入偏向型技術(shù)進(jìn)步對全要素生產(chǎn)率增長具有拉低作用

2 結(jié)果與分析

2.1 河北省花生綠色全要素生產(chǎn)率及其分解的時序分析

圖1可以看出，GTFP年度間波動較大，2013—2015年的全要素生產(chǎn)率小于1，該期間內(nèi)的技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率進(jìn)步均小于1，說明該期間內(nèi)存在技術(shù)效率降低和技術(shù)未能進(jìn)行較大規(guī)模的更替。其余測算年度全要素生產(chǎn)率均大于1，全要素生產(chǎn)率的波動是技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率共同作用的結(jié)果，但從變動趨勢來看，技術(shù)進(jìn)步與綠色全要素生產(chǎn)率變化趨勢吻合，說明技術(shù)進(jìn)步對全要素生產(chǎn)率的變動影響較大。

圖1 2012—2017年河北省花生生產(chǎn)綠色全要素生產(chǎn)率及其分解

2.2 市級結(jié)果分析

由表2可知，2012—2017年，河北10個花生生產(chǎn)地市，除保定市、滄州市、衡水市、唐山市共四市的綠色技術(shù)效率大于1外，其余地市均小于1，說明保定市等4個地級市的花生技術(shù)效率較高，生產(chǎn)具有相對比較優(yōu)勢，其余各市花生生產(chǎn)技術(shù)效率有較大的提升空間。除唐山市外，其余9市的技術(shù)進(jìn)步均大于1，說明這些地市花生生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)步較快。除石家莊市的花生GTFP小于1外，其余市區(qū)均大于1，說明各市花生的綠色全要素生產(chǎn)率呈增加趨勢，其中保定市增長最為顯著，而石家莊市花生生產(chǎn)的綠色全要素生產(chǎn)率有較大的提升空間。技術(shù)進(jìn)步對綠色全要素生產(chǎn)率的提升較多，而技術(shù)效率則拉低了綠色全要素生產(chǎn)率的增長。

表2 2012—2017年河北省地市綠色全要素生產(chǎn)效率及其分解

由表3可知，各市的IBTC都不是完全中性的，但偏離度較?。ㄆ骄x度為0.0143），除張家口市外均大于1，說明花生生產(chǎn)存在投入偏向型技術(shù)進(jìn)步，且絕大多數(shù)地級市的偏向型技術(shù)進(jìn)步促進(jìn)了GTFP增長。由各市2012—2017年的IBTC的趨勢變化而言，2012—2016年的IBTC均呈平穩(wěn)增長趨勢，但2016—2017年卻大幅度下降，其中張家口市IBTC波動最為顯著。從整體來看，IBTC均值排列靠前的2個市是滄州市、衡水市，分別達(dá)到1.0318、1.0314，說明這2個地市的技術(shù)進(jìn)步與當(dāng)?shù)刭Y源配置結(jié)構(gòu)相耦合，對花生生產(chǎn)的GTFP推動作用較大。而張家口市的IBTC小于1，說明其要素配置與技術(shù)進(jìn)步?jīng)]有達(dá)到良好的匹配，抑制了綠色全要素生產(chǎn)率的提升。由于各市投入偏向型技術(shù)進(jìn)步對于綠色全要素生產(chǎn)率的影響程度存在一定差異，因此，各地市應(yīng)結(jié)合本市實(shí)際情況，因地制宜地對影響花生綠色全要素生產(chǎn)率提升的因素進(jìn)行調(diào)整和改進(jìn)。

表3 2012—2017年河北省各市花生生產(chǎn)的投入偏向型技術(shù)進(jìn)步(IBTC)

2.3 縣級結(jié)果分析

選取了2012—2017年河北省花生生產(chǎn)的GTFP年度變動數(shù)據(jù)，借助ArcGIS 10.2軟件使用四分位數(shù)法生成了河北省花生生產(chǎn)綠色全要素生產(chǎn)率年度增長率的空間分布專題圖，見圖2，將研究區(qū)域分為了四大等級，第一等級顏色最淺，依次遞增，顏色越深則效率值越高。

圖2 河北省縣級花生綠色全要素生產(chǎn)率時空分布專題圖

通過比較五幅專題圖，2012—2017年，各縣區(qū)花生生產(chǎn)的GTFP空間分布格局年度間波動明顯，各年度間均呈現(xiàn)出GTFP的空間集聚現(xiàn)象。研究時期內(nèi)處于第一等級的縣區(qū)逐年增加。北部區(qū)域的GTFP增加明顯，從第一幅圖中第一等級占了主要部分到第五幅圖三四等級占了大多部分。三、四等級基本都是大于1的地區(qū)，說明北部區(qū)域GTFP提升明顯，其中唐山灤州市的東路花生地理標(biāo)志產(chǎn)品的申報(bào)成功提升了該區(qū)域花生的市場價(jià)值和社會影響，灤州市百信花生專業(yè)合作社近幾年發(fā)展較快，對于北部區(qū)域花生生產(chǎn)具有很好的帶動作用。從空間變動來看，主要向東部和南部聚集，且整體水平在不斷提高。而西北部區(qū)域的數(shù)據(jù)年度間變化明顯，且不穩(wěn)定，整體來說西北部地區(qū)正逐漸失去了花生生產(chǎn)的相對優(yōu)勢，處于全省較低的生產(chǎn)水平。

3 討論

不同研究結(jié)果的差異，既可能是由于模型選擇的不同，也可能來自數(shù)據(jù)或是樣本時間的不一致[14]。在不考慮碳排放的傳統(tǒng)TFP測算中生產(chǎn)率會被明顯高估[15]，因此本文使用的GTFP更為精準(zhǔn)[16]。本文與王力等[17]孟祥海等[18]的研究結(jié)果相一致，得出相同的結(jié)論：GTFP主要由技術(shù)進(jìn)步驅(qū)動，技術(shù)效率則是造成其增速緩慢的重要原因。這一方面與技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用與政策作用發(fā)揮的時滯性有關(guān)[19]，另一方面，大量學(xué)者鼓勵應(yīng)加強(qiáng)前沿技術(shù)研究[20-21]，但應(yīng)該認(rèn)識到促進(jìn)TFP增長的是以市場為需求且與當(dāng)?shù)匾胤A賦相適應(yīng)的技術(shù)[22-24]。其根本上來說是科研與實(shí)際生產(chǎn)脫節(jié)的問題，從而造成相當(dāng)數(shù)量的科研成果閑置浪費(fèi)，技術(shù)推廣的“最后一公里”問題難以解決[25]。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中投入不合理的現(xiàn)象普遍存在，主要表現(xiàn)為農(nóng)藥，農(nóng)膜等生產(chǎn)要素投入過量[26]和其他配套措施的不合理，在花生生產(chǎn)中存在著相似的問題，這不僅增加種植成本，還對環(huán)境帶來累積的污染。從時間序列來看，整體呈“M”型波動增長，且2016—2017年各市的花生GTFP出現(xiàn)了不同程度的下降，從研究中各種投入數(shù)據(jù)的實(shí)際值可以看出，2017年河北省花生播種面積出現(xiàn)了大幅度的減少，綜合其他生產(chǎn)要素投入的減少，進(jìn)而導(dǎo)致產(chǎn)量的下降非常明顯?？臻g格局來說，種植結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展等因素分化加劇了GTFP的空間分化[27]，從而呈現(xiàn)明顯的空間差異格局，西北部相對處于劣勢，重心向南部和東北部轉(zhuǎn)移。綜合以上問題，本文提出如下可供討論的發(fā)展策略。

3.1 技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率雙驅(qū)動促進(jìn)GTFP提升

推動河北省花生生產(chǎn)的GTFP的持續(xù)增長，需要同時重視技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率的提高[28],以技術(shù)進(jìn)步為主，減少技術(shù)效率對GTFP增長的不利影響。了解各地花生生產(chǎn)的優(yōu)勢和劣勢，加強(qiáng)各地區(qū)間的共享交流，推動各生產(chǎn)要素流動。因地制宜制定具體措施，優(yōu)化花生生產(chǎn)結(jié)構(gòu)，消除土地、化肥等生產(chǎn)要素合理配置的障礙，實(shí)現(xiàn)河北省花生生產(chǎn)的綠色可持續(xù)發(fā)展。

3.2 實(shí)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新與生產(chǎn)實(shí)際對接

做好良種繁育工作，選育出具有多種優(yōu)良性狀的花生品種，具有不同加工用途的高油酸花生品種會是將來的一種發(fā)展方向。依據(jù)冀南、冀中、冀東和黑龍港四個花生主產(chǎn)區(qū)氣候特點(diǎn)、生產(chǎn)條件和市場需求等開展高油酸花生新品種比較試驗(yàn)，篩選適宜當(dāng)?shù)馗哂退峄ㄉ贩N，推進(jìn)花生更新?lián)Q代。建立從機(jī)械脫殼包衣到整地播種，再到收獲貯藏整個生產(chǎn)環(huán)節(jié)技術(shù)規(guī)范，通過探索高油酸花生全程機(jī)械化，單粒精播適宜密度，花生減肥減施藥劑方案等集成配套花生綠色高質(zhì)高效生產(chǎn)技術(shù)。

3.3 建立高質(zhì)量花生生產(chǎn)示范區(qū)，輻射帶動河北省花生產(chǎn)業(yè)發(fā)展

依托現(xiàn)有生產(chǎn)優(yōu)勢地區(qū)，重點(diǎn)打造唐山遷安市、唐山灤州市、邯鄲大名縣和深州市高油酸花生示范區(qū)，大力挖掘花生產(chǎn)業(yè)尤其是高油酸花生產(chǎn)業(yè)潛力。聚焦河北省不同類型區(qū)花生生產(chǎn)現(xiàn)狀，形成區(qū)域優(yōu)勢，因地制宜,制定符合河北省花生的差異化的可持續(xù)發(fā)展思路。在冀東花生優(yōu)勢區(qū)，發(fā)揮環(huán)抱京津優(yōu)勢，在發(fā)展中傳統(tǒng)油用花生的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)發(fā)展鮮食與休閑旅游食品加工所需的高產(chǎn)、高油酸春播食用小花生；在冀南花生優(yōu)勢區(qū)，重點(diǎn)發(fā)展早熟、油用大花生品種；在冀中花生優(yōu)勢區(qū)，重點(diǎn)發(fā)展食用（鮮食與烘炒）油用并重的春播花生；在黑龍港花生優(yōu)勢區(qū)，重點(diǎn)發(fā)展高產(chǎn)、高含油量、高油酸春播大花生，為油脂加工企業(yè)生產(chǎn)高含油量高油酸優(yōu)質(zhì)原料。

3.4 開展花生生產(chǎn)要素投入的標(biāo)準(zhǔn)化與精簡化

將化肥，農(nóng)藥，塑料薄膜，勞動力等投入要素依據(jù)不同地區(qū)和生產(chǎn)模式制定成套標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)行規(guī)范化種植、精量播種、減施化肥，控膜降耗等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)節(jié)種、節(jié)肥、節(jié)水、節(jié)料，降低投入。將生產(chǎn)者與科研人員聯(lián)結(jié)起來發(fā)揮信息化手段在技術(shù)推廣中的作用[29]，利用新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體提升花生成套種植技術(shù)的推廣，將專家的科技輸出變?yōu)檗r(nóng)民的主動選擇，進(jìn)而全面提升河北省花生生產(chǎn)效率和GTFP。

3.5 鼓勵產(chǎn)業(yè)鏈向產(chǎn)前產(chǎn)后延伸

花生產(chǎn)品本身富含蛋白質(zhì)等多種營養(yǎng)元素，而如今主要集中于對花生仁的利用，而大量的其他花生副產(chǎn)品如，花生秧，花生殼等沒有發(fā)揮其利用價(jià)值，應(yīng)鼓勵花生的產(chǎn)業(yè)鏈延伸，開展花生副產(chǎn)品農(nóng)業(yè)用途（作為飼料，基料），工業(yè)用途（提取膳食纖維、抗氧化劑），醫(yī)療用途（富含白藜蘆醇、原花青素）等的綜合利用開發(fā)[30]。這樣對花生副產(chǎn)品的開發(fā)利用，不僅能促進(jìn)花生的高效利用，提高產(chǎn)出，帶來經(jīng)濟(jì)效益，還能帶來相當(dāng)?shù)纳鐣б?，具有廣闊的發(fā)展和研究前景。

4 結(jié)論

本文運(yùn)用DEA-Malmquist指數(shù)法對2012—2017年河北省花生生產(chǎn)GTFP分別從地市級和縣市區(qū)進(jìn)行了測算，分析了其時空變化規(guī)律，探究了河北省地級市和縣市區(qū)花生GTFP的影響因素。從時間序列來看，綠色全要素增長率呈“M”型波動增長，平均年增長率為1.93%，是典型的由技術(shù)進(jìn)步帶動的“單驅(qū)動型”模式，偏向性技術(shù)進(jìn)步趨近于中性（平均偏離度為0.0143），農(nóng)業(yè)綠色效率是制約因素，最低達(dá)到了0.9400。從縣市區(qū)花生GTFP時空分布專題圖來看，由于各地區(qū)資源稟賦和其他條件的差異，各縣、區(qū)的GTFP的增長存在區(qū)域不平衡現(xiàn)象，地區(qū)之間差異較大。呈現(xiàn)正增長的市縣主要集中于東部和北部地域，發(fā)展前景較好。