張志新，孫振亞，林 立

（1.山東理工大學 經(jīng)濟學院，山東 淄博 255012；2.浙江大學 中國農(nóng)村發(fā)展研究院，浙江 杭州 310058）

世界糧農(nóng)組織（WFO）指出，糧食安全是指保證任何人在任何時候能買得到又能買得起，為維持生存和健康所必需的足夠食品。從國家和地區(qū)層面而言，糧食自給率是糧食安全的終極衡量標準［1］。我國提出“科技支撐”的國家糧食安全觀，“十三五”規(guī)劃明確提出“藏糧于地、藏糧于技”戰(zhàn)略，戰(zhàn)術上要抓好糧食主產(chǎn)區(qū)，發(fā)展糧食適度規(guī)模經(jīng)營。在保障糧食安全、促進農(nóng)業(yè)發(fā)展方式等方面，根本出路就在于依靠農(nóng)業(yè)技術進步，轉變農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式，不斷提高農(nóng)業(yè)技術和規(guī)模綜合生產(chǎn)的能力。

關于農(nóng)業(yè)技術進步和農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)成本的研究中，學者們肯定了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的分工和專業(yè)化所產(chǎn)生的規(guī)模效率是實現(xiàn)規(guī)模報酬遞增的關鍵［2］，而提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的首要前提是技術進步［3］，技術進步在總體上能促進農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長［4］。技術可突破自然環(huán)境與資源環(huán)境的約束，優(yōu)化資源配置，對提高糧食產(chǎn)量、保障糧食安全和提升市場競爭力有著重要的推動作用［5］。方福前、張艷麗［6］和陳衛(wèi)平［7］驗證了技術進步是提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的重要源泉，并提出了我國今后農(nóng)業(yè)發(fā)展的大方向是農(nóng)業(yè)技術進步和創(chuàng)新；李崇光［8］認為，農(nóng)業(yè)技術進步在節(jié)約農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入的同時還增加了農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)出，提高了農(nóng)產(chǎn)品的品質及比較優(yōu)勢。隨著研究的進一步深入，有學者將研究重點轉向農(nóng)業(yè)技術進步的空間溢出效應，提出農(nóng)業(yè)機械的跨區(qū)作業(yè)不僅能通過規(guī)模效應產(chǎn)生專業(yè)化分工，還能通過農(nóng)業(yè)技術的溢出效應增加糧食作物的產(chǎn)量［9］。關于規(guī)模效率問題的研究，李谷成、馮中朝、范麗霞［10］認為，大、小農(nóng)戶在農(nóng)業(yè)技術效率上并不存在顯著的差異，規(guī)模變量不會成為決策系統(tǒng)的有效變量。但農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程是復雜且多維度的，更多學者肯定了規(guī)模效率對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的積極影響。張越杰、霍靈光、王軍［11］研究發(fā)現(xiàn)，規(guī)模效率下降是糧食作物產(chǎn)量減小的主要原因［12，13］。農(nóng)業(yè)規(guī)模化經(jīng)營會直接作用于規(guī)模效率，適度的規(guī)?；?jīng)營可提高糧食的生產(chǎn)效率，使糧食生產(chǎn)處于生產(chǎn)規(guī)模報酬遞增的階段［14］。這與劉天軍、蔡起華［15］的研究結論相似，即規(guī)模效率越高越有利于農(nóng)業(yè)機械化的發(fā)展和新技術的引進與使用，提高種植業(yè)的專業(yè)化與集約化水平，進而提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。另外，錢貴霞、錢克明、楊桐彬等［16-18］提出在適度的規(guī)模區(qū)間內(nèi)糧食作物的生產(chǎn)效率最高。

從上述研究成果看，鮮有對粳稻生產(chǎn)效率或以某一特定的糧食主產(chǎn)區(qū)實際糧食生產(chǎn)狀況展開實證分析。雖然近年越來越多研究應用數(shù)量分析方法研究規(guī)模與效率，但是基于不同的糧食作物類型、宏觀或者微觀調(diào)研數(shù)據(jù)等因素，對規(guī)模效率的研究始終未取得一致結論。鑒于此，本文強調(diào)基于農(nóng)業(yè)技術進步、規(guī)模效率，在考慮糧食產(chǎn)量和種植業(yè)結構調(diào)整的角度來分析我國的糧食安全問題，深入考察農(nóng)業(yè)技術進步、規(guī)模效率的影響并重新做測度，以及二者在促進糧食增產(chǎn)的不完全統(tǒng)一性等問題，以期為提高我國糧食主產(chǎn)區(qū)生產(chǎn)提供一定參考，為更好地實施“藏糧于技”戰(zhàn)略實施提供經(jīng)驗證據(jù)。

1 研究區(qū)域概況

1.1 東北三省糧食生產(chǎn)現(xiàn)狀

本文的研究區(qū)域為東北三省，包括黑龍江省、吉林省和遼寧省。東北三省是我國緯度最高的地區(qū)，屬于溫帶濕潤半濕潤大陸性季風氣候，雨熱同期、降水充沛，夏季光照時間長；河流眾多，灌溉水源充足；平原面積廣，黑土地土壤肥沃、土層深厚，適合耕作和發(fā)展多種規(guī)模經(jīng)營。2018 年，東北三省糧食產(chǎn)量高達13331 萬t，約占全國糧食總產(chǎn)量的20.26%。2012—2019 年東北三省糧食產(chǎn)量占全國糧食總產(chǎn)量的比重見圖1。

圖1 2012—2019 年東北三省糧食產(chǎn)量占全國糧食總產(chǎn)量的比重Figure 1 Proportion of the Three Provinces of Northeast China in the national grain output from 2012 to 2019（Unit：%）

2017年，“中央一號文件”中提出要穩(wěn)定水稻、小麥生產(chǎn)，確保我國口糧的絕對安全，重點發(fā)展優(yōu)質稻米。2018 年我國粳稻產(chǎn)量約為4760 萬t，其中，黑龍江省1620 萬t、吉林省460 萬t、遼寧省330 萬t。東北三省粳稻產(chǎn)量占全國50%—60%，是我國最大的商品粳稻生產(chǎn)基地。同時，東北三省也是我國最大的玉米產(chǎn)區(qū)。玉米作為糧食、飼料和工業(yè)原料兼用農(nóng)作物，自2007 年以來玉米播種面積不斷上升。從表1 可見，2012—2019 年稻谷和玉米在黑龍江省的糧食種植比例平均值分別為37.28%和52.53%，在吉林省的糧食種植比例平均值分別為16.26%和78.62%，在遼寧省的糧食種植比例平均值分別為19.10%和76.38%。稻谷、玉米在東北三省的糧食生產(chǎn)中占比較大，其生產(chǎn)效率的增長對于糧食總產(chǎn)量的提高有著一定的影響，因此本文選擇東北三省粳稻、玉米作為研究對象。

表1 2012—2019 年東北三省稻谷、玉米種植比例Table 1 Planting proportion of rice and corn in the Three Provinces of Northeast China from 2012 to 2019

1.2 種植業(yè)結構調(diào)整與糧食生產(chǎn)情況

自2004 年以來，為了穩(wěn)定糧食作物的播種面積、產(chǎn)量、規(guī)模，促進“三農(nóng)”發(fā)展，我國全面實行了農(nóng)業(yè)補貼政策。2014 年起，遵循“價補分離、市場定價”的改革思路，嘗試以大豆、棉花為突破口對糧食價格支持政策進行改革。2014—2020 年我國人均糧食占有量由361.13 kg 上升至480kg，2010 年、2013年起我國糧食人均占有量突破400kg，超過了世界人均占有量水平和聯(lián)合國糧食及農(nóng)業(yè)組織確定的糧食安全平均線水平。但隨著我國糧食產(chǎn)量的連年增產(chǎn)，2016 年年初玉米庫存已高達2.6 億t，稻谷庫存數(shù)量也高達億噸。國家糧油信息中心統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，2013—2018 年稻谷年末庫存平均每年增加2400萬t左右，生產(chǎn)大于需求。與此同時，各種低價進口大米正在沖擊國內(nèi)市場，庫存嚴重加上超期儲存，稻谷的品質大打折扣，已無法作為口糧，對稻谷進行深加工或者用作飼料也不劃算，由此造成了較大的價差虧損，因此國家不得不在糧食種植領域展開供給側改革以去庫存。

為了打破我國糧食生產(chǎn)中供需總量與結構等的不平衡問題，需要實施“去庫存、降成本、補短板”，因此東北三省開始著力推進種植業(yè)結構調(diào)整。以黑龍江省為例，采用“一減六改”的方式促進糧食種植結構調(diào)整：“一減”，即減少玉米的種植面積，特別是對北部四、五積溫帶等非優(yōu)勢產(chǎn)區(qū)玉米種植面積進行了大幅的調(diào)減；“六改”，即旱改水、米改豆、米改麥、米改雜、糧改經(jīng)、糧改飼。按照“減玉米、控水稻、增豆麥、擴雜糧果蔬”的總體思路，黑龍江省穩(wěn)步推進農(nóng)業(yè)供給側結構性改革，通過政策引導、典型示范、新型經(jīng)營主體帶動等多種有效措施，明確糧食作物種植結構的調(diào)整方向，調(diào)整優(yōu)化區(qū)域布局和品種結構。遼寧省同樣面臨著艱巨的去庫存任務，2016 年調(diào)減玉米種植面積13.9 萬hm2，并將調(diào)減下來的耕地面積主要用于種植特色農(nóng)作物和高效經(jīng)濟作物，新增糧油作物面積7.56 萬hm2。另外，遼寧省還擴大了蔬菜產(chǎn)業(yè)、漿果、中藥材、花卉等特色產(chǎn)業(yè)的種植面積，這些措施有力地推動了全省農(nóng)業(yè)種植業(yè)結構的調(diào)整與轉型升級。2017 年吉林省對全省種植結構進行了調(diào)整，具體情況如表2 所示。截止2017年年底，吉林省耕地輪作制度試點縣已經(jīng)擴大到15個縣（市）。另外，吉林省在玉米生產(chǎn)者補貼中安排了農(nóng)業(yè)種植業(yè)結構的調(diào)整資金，確保種植結構調(diào)整面積穩(wěn)定擴大的可持續(xù)性。

表2 2017 年吉林省種植業(yè)結構調(diào)整的具體情況（單位：667hm2）Table 2 Speci fic situation ofplanting structureadjustment in Jilin Province in 2017（Unit：per667hm2）

2 研究方法、指標選取及數(shù)據(jù)來源

2.1 研究方法

Malmquist指數(shù)法把全要素生產(chǎn)率（TFP）指數(shù)具體拆分為技術效率（TEC）指數(shù)和技術進步（TP）指數(shù)，當假設規(guī)模報酬不變的情況下，技術效率指數(shù)又可進一步分解為純技術效率（PE）指數(shù)和規(guī)模效率（SE）指數(shù)。本文將粳稻、玉米TFP 變動的原因分解為技術進步變動和技術效率變動，基于投入的Malmquist指數(shù)測算公式可以表示為：

式中，TFP ＞1 表示時期T1到時期T2的全要素生產(chǎn)率在提高，反之則表示全要素生產(chǎn)率在下降；TEC表示技術效率的變化，具體指當投入要素不變時生產(chǎn)單元的投入與產(chǎn)出要素之比是否最佳，能否獲取最大產(chǎn)出的含義，TEC ＞1，表明技術效率得到改善，反之則表明技術效率正在惡化；TP 表示技術進步變化，反映的是生產(chǎn)前沿面的移動對生產(chǎn)效率變化的貢獻程度，TP ＞1 表示技術進步，反之則表示技術衰退；PE表示規(guī)模報酬變動情況下技術效率的變化，即純技術效率，PE ＞1，表明技術使用的水平得到一定的提升，反之則說明水平下降；SE 表示規(guī)模效率變化，具體指規(guī)模經(jīng)濟遞增、遞減或不變情況下對生產(chǎn)效率所產(chǎn)生的影響，SE ＞1，表明規(guī)模效率提高，反之下降。

2.2 指標選取

在使用DEA - malmquist 指數(shù)法對粳稻、玉米TFP進行測算之前，首先需要厘清測算所需要的投入產(chǎn)出變量。①產(chǎn)出指標。糧食生產(chǎn)安全是糧食安全的核心基礎，糧食產(chǎn)量是衡量糧食安全的一個重要指標，本文采用東北三省粳稻、玉米產(chǎn)量這一實物量指標作為產(chǎn)出指標。相比農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值或農(nóng)業(yè)增加值來說，產(chǎn)量指標可以避免價格因素的影響，更能精確反映真實的產(chǎn)出。②投入指標。參照李谷成［19］進行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率測算時投入產(chǎn)出指標的選擇，在充分考慮生產(chǎn)過程中生產(chǎn)要素相對重要性的基礎上，本文選擇以下5 個投入指標：一是播種面積。播種面積是糧食生產(chǎn)中影響產(chǎn)量提高制約性較強的因素，糧食生產(chǎn)規(guī)模越大，糧食的產(chǎn)量可能會越高。二是化肥（氮肥、磷肥、鉀肥和混合肥）用量?；实暮侠硎┯每梢杂行岣吒氐募Z食生產(chǎn)能力，提高糧食產(chǎn)量。三是物質與服務費用（直接費用和間接費用）。四是土地成本（流轉低租金和自營地折租）?！锻恋毓芾矸ā返男抻嗠m然有效地促進了農(nóng)地的有償流轉，但是這也直接導致土地成本和糧食生產(chǎn)成本的逐年上升，進而對農(nóng)民的種糧積極性和糧食產(chǎn)量造成了一定的影響。五是用工數(shù)量。用工數(shù)量會影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的要素投入決策，用工數(shù)量越多，依靠人工來完成糧食生產(chǎn)的能力會越強。投入產(chǎn)出變量的描述性統(tǒng)計如表3 所示。

表3 投入產(chǎn)出變量的描述性統(tǒng)計Table 3 Descriptive statistics of input- output variables

2.3 數(shù)據(jù)來源

產(chǎn)出指標的數(shù)據(jù)來自2001—2020 年的《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》，投入指標的數(shù)據(jù)來自2001—2020 年的《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》《遼寧統(tǒng)計年鑒》《吉林統(tǒng)計年鑒》和《黑龍江統(tǒng)計年鑒》。其中，由于物質與服務費用和土地成本為價值量指標，為了剔除因通貨膨脹帶來的價格變化影響，根據(jù)《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》各省的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格定基指數(shù)（2000=0）對二者進行平減處理。

3 實證結果及分析

3.1 TFP與糧食生產(chǎn)

粳稻TFP變化：本文使用DEAP2.1 軟件測算了東北三省糧食作物TFP 及其構成分解的相對值，結果見表4。在整個研究期間內(nèi)，吉林、黑龍江均保持了良好的粳稻生產(chǎn)效率，年均TFP 增長率分別為3.9%和14.5%，而遼寧的粳稻生產(chǎn)效率有一定幅度的下降，出現(xiàn)了負增長。遼寧年均TFP 增長率為-2.4%，其可能原因是：由于該省的粳稻栽培技術歷史比較悠久，技術進步出現(xiàn)內(nèi)生化，很多農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術已經(jīng)不能適應20 世紀90 年代后期的發(fā)展，對農(nóng)業(yè)技術進步的作用逐漸變小。

表4 2001—2019 年東北三省粳稻生產(chǎn)TFP指數(shù)及構成分解Table 4 TEP index and composition decomposition of Japonica Rice Production in the Three Provinces of Northeast China from 2001 to 2019

在整個研究期間內(nèi)，遼寧、吉林粳稻的TFP增長幅度在2015 年和2013 年達到最大，分別為32.5%、44.6%，而黑龍江粳稻的TFP 在2006 年增長率最高，增長幅度為42.8%；遼寧、吉林粳稻的TFP 下降幅度最大的年份是2007 年，TFP 僅為0.533、0.563，降幅為46.7%、43.7%。黑龍江的粳稻TFP 降幅最大的年份出現(xiàn)在漲幅最大的后一年，2007 年僅為0.755，生產(chǎn)效率較低。2004 年，我國開始實行糧食最低收購價和糧食補貼政策，同時取消了農(nóng)業(yè)稅，大大提高了粳稻生產(chǎn)者的勞動生產(chǎn)積極性［20］，次年東北三省的粳稻TFP 增長率分別達到8.2%、33.1%、12.6%，實現(xiàn)了較大幅度的增長。

玉米TFP 變化：從表5 可見，吉林、黑龍江兩省的玉米年均TFP均實現(xiàn)了正向增長，年均增長率分別為8.6%、13%，只有遼寧出現(xiàn)了負增長，降幅為1.8%。東北三省的玉米種植面積要比西南玉米種植區(qū)、黃淮海玉米種植區(qū)大，主要得益于東北三省遼闊的種植面積。此外，東北三省還擁有良好的地理位置和自然條件優(yōu)勢。近年國家愈發(fā)重視農(nóng)業(yè)發(fā)展，加大了對東北三省玉米種植的政策鼓勵，這也是吉林、黑龍江兩省玉米TFP 年均增長均能實現(xiàn)較大幅度增長的重要原因之一。

表5 2001—2019 年東北三省玉米生產(chǎn)TFP指數(shù)及構成分解Table 5 TEP index and composition decomposition of corn production in the Three Provinces of Northeast China from 2001 to 2019

2004年，遼寧、吉林兩省的玉米TFP 均出現(xiàn)了激增，增長率分別為126.4%和125.1%。同黑龍江粳稻TFP增長率變化不同，黑龍江玉米TFP 增長率最高的年份是2010 年，增長幅度為80.7%；2005 年的遼寧、2018 年的吉林和黑龍江玉米TFP 下降幅度最大，TFP 指數(shù)分別為0.647、0.723、0.694，增長率為- 35.3%、- 27.7%、- 30.6%。值得注意的是，2004年我國開始抑制玉米出口，同時也取消了對玉米出口的補貼政策，這對玉米價格造成了一定的不利影響，進而打擊了糧農(nóng)的生產(chǎn)積極性，導致之后的兩三年遼寧、吉林的玉米TFP有小幅度的波動下降。從玉米生產(chǎn)的技術效率來看，各省基本都能達到有效狀態(tài)，遼寧、黑龍江的波動較小且多年技術效率都大于1，說明兩省能在玉米生產(chǎn)的過程中注重要素的合理投入，實現(xiàn)了糧食生產(chǎn)的最優(yōu)化。

3.2 農(nóng)業(yè)技術進步與糧食生產(chǎn)

粳稻技術進步變化：綜合表6 可見，各省的農(nóng)業(yè)技術進步指數(shù)上下波動較頻繁，有的年份波動幅度較大。東北三省在2004 年、2013 年和2006 年的漲幅最大，分別為21.3%、35.2%和42.8%。2009 年，東北三省農(nóng)業(yè)技術進步指數(shù)較前一年出現(xiàn)了較嚴重的衰退，主要原因是這期間我國自然災害災情嚴重，北方遭受了特大干旱，糧食作物大面積受災，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術的推廣應用效果大打折扣。與此同時，各國（地區(qū)）為了應對2008 年國際金融危機，紛紛采取貿(mào)易保護措施，我國的糧食進口貿(mào)易也受到了極大的影響。2000—2019 年，吉林、黑龍江兩省農(nóng)業(yè)技術進步實現(xiàn)了年均3.4%和14.5%的增長率，這主要得益于2004 年、2008 年、2013 年、2014 年約12%—43%的農(nóng)業(yè)技術進步增長率的貢獻。相比之下，只有遼寧的年均農(nóng)業(yè)技術進步增長率出現(xiàn)了負增長，降幅為3.2%，表明技術創(chuàng)新不足，存在技術退化，對粳稻生產(chǎn)率的提升有很大的限制作用，這也是導致該省的年均TFP僅為0.976 且小于1 的主要原因之一，生產(chǎn)效率非有效。

從表6 中東北三省的粳稻TFP與農(nóng)業(yè)技術進步的變動分析來看，除個別年份外，粳稻TFP變動情況與各省的農(nóng)業(yè)技術進步變動情況幾乎一致，變動非常吻合。個別年份的技術效率同農(nóng)業(yè)技術進步出現(xiàn)的反向變動，遼寧省2004、2018 年農(nóng)業(yè)技術進步指數(shù)分別為1.213、1.163，但受到0.933、0.966 的技術效率非有效影響，TFP增長受到阻礙，因此沒能實現(xiàn)效率最優(yōu)，說明遼寧省TFP 增長不僅受到農(nóng)業(yè)技術進步的影響，還受到技術效率非有效的牽制，TFP 變動由農(nóng)業(yè)技術進步和技術效率的變動共同決定。

表6 2001—2019 年東北三省粳稻生產(chǎn)技術進步增長率（%）Table 6 Growth rate of Japonica rice production technology progress in the Three Provinces of Northeast China from 2001 to 2019（Unit：%）

玉米技術進步變化：從表7 可見，2000—2019 年吉林、黑龍江農(nóng)業(yè)技術進步年均增長率均實現(xiàn)了小幅度的增長，黑龍江較高，年均增長率為13%。2004年和2006 年，東北三省的農(nóng)業(yè)技術進步增長率都為正值且數(shù)值較大。2004 年，東北三省的農(nóng)業(yè)技術進步增長率分別高達126.4%、109.9%和4.6%，這與該地區(qū)重視農(nóng)業(yè)科技發(fā)展是緊密相關的。2004 年，在考慮交通狀況和區(qū)域輻射和帶動作用下，以吉林省農(nóng)科院為依托主體的“東創(chuàng)中心”成立，專攻農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新和技術推廣，有效促進了東北三省的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。進入21 世紀以來，東北三省糧農(nóng)在玉米種植和生產(chǎn)方面采用深耕深松技術提高了耕地的保水和保墑能力，采用良種、密植技術增加了玉米的產(chǎn)量，采用“一炮轟”施肥技術在很大程度上節(jié)約了勞動力成本。各方面技術進步的提高促進了東北三省玉米TFP的增長。但在2007 年，遼寧和吉林玉米生產(chǎn)的農(nóng)業(yè)技術進步指數(shù)都有了較大幅度的下降，出現(xiàn)了負增長，吉林省降幅最大，農(nóng)業(yè)技術進步增長率為-36.1%。可能的原因是：農(nóng)業(yè)科技的應用和推廣都存在著一定的“黃金時期”，東北三省的玉米種植歷史悠久，對TFP 增長和生產(chǎn)效率的帶動大不如前。此外，玉米生產(chǎn)新技術的發(fā)揮作用效果存在著一定的滯后期，對農(nóng)業(yè)技術進步的增長造成了一定程度的影響。

表7 2001—2019 年玉米生產(chǎn)技術進步增長率（%）Table 7 Growth rate of corn production technology progress in the Three Provinces of Northeast China from 2001 to 2019（Unit：%）

從表7 中東北三省的玉米TFP與農(nóng)業(yè)技術進步的變動分析來看，黑龍江的玉米TFP 增長情況與農(nóng)業(yè)技術進步變動情況基本一致，2002—2019 年技術效率基本保持了最優(yōu)的狀態(tài)，玉米TFP 實現(xiàn)年均12.6%增長的直接動力來源主要是農(nóng)業(yè)技術進步。與黑龍江的玉米生產(chǎn)情況不一樣的是，農(nóng)業(yè)技術進步與技術效率的波動對遼寧、吉林的TFP 增長影響較大。雖然遼寧的年均技術效率為1.002，但是0.981的年均農(nóng)業(yè)技術進步指數(shù)影響了該省玉米生產(chǎn)效率的提高；而吉林的年均技術效率為0.997，出現(xiàn)了負增長，增長幅度為-0.3%。雖然吉林的農(nóng)業(yè)技術進步實現(xiàn)了年均8.6%的增長，但是在技術效率非有效造成一定阻滯效應的共同作用下，玉米TFP也受到了小幅度的影響。

3.3 規(guī)模效率與糧食生產(chǎn)

2000—2019 年，東北三省的粳稻和玉米生產(chǎn)的純技術效率幾乎都為1，說明各省的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入要素的使用效率較高。因篇幅所限，不對各省的純技術效率進行詳細的論述。綜合表4、表5、表8 和圖2，遼寧、吉林和黑龍江在整個研究期間內(nèi)的純技術效率幾乎都為1，各省的技術效率的變動主要受到規(guī)模效率上下變動的影響。從不同省份的層面進行分析，2000—2019 年遼寧粳稻和玉米生產(chǎn)的年均規(guī)模效率均為1.001，兩種糧食作物生產(chǎn)皆接近最優(yōu)狀態(tài)。遼寧在糧食作物的生產(chǎn)過程中，多數(shù)農(nóng)戶購買了大型拖拉機、收割機等大型設備進行機械化生產(chǎn)作業(yè)，少部分農(nóng)戶建立了自己的倉庫、曬場等，對農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)的投資較大，規(guī)模效率有效提升。

圖2 2001—2019 年東北三省粳稻與玉米技術效率值的時序變化Figure 2 Time series changes of technical efficiency values of Japonica rice and corn in the Three Provinces of Northeast China from 2001 to 2019

表8 2001—2019 年東北三省粳稻、玉米生產(chǎn)規(guī)模效率值Table 8 Production scale efficiency of Japonica rice and corn in the Three Provinces of Northeast China from 2001 t o 2019

吉林糧食規(guī)模效率年上下波動比較頻繁，其中玉米規(guī)模效率年均增長率為- 0.3%，出現(xiàn)了負增長，一定程度上影響了技術效率的進一步提高。原因是：隨著糧農(nóng)種植規(guī)模的擴大，需要更多的雇工，但缺乏有效的手段對雇工進行監(jiān)督和管理，導致經(jīng)營管理難度增加。另外，隨著新型城鎮(zhèn)化的發(fā)展農(nóng)村勞動力大量外流，缺乏農(nóng)村勞動力使得施肥、澆水、除草等管理不及時，導致蟲害、雜草嚴重，而購買的大型機械設備、倉儲設施等投入也顯得冗余，作用沒有得到很好發(fā)揮，難以實現(xiàn)資源的有效配置。同玉米生產(chǎn)相比，吉林粳稻生產(chǎn)的規(guī)模效率狀況較優(yōu)，規(guī)模效率指數(shù)為1.001。

黑龍江粳稻、玉米規(guī)模效率均大于或等于1，出現(xiàn)規(guī)模報酬遞增或者規(guī)模報酬遞減的年份也較少，說明黑龍江糧食生產(chǎn)投入要素的規(guī)模和產(chǎn)量基本處在最優(yōu)狀態(tài)，規(guī)模效率對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術效率的提高作用不明顯，但對遼寧和吉林兩地農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術效率的提高有一定牽制作用。這與Alene［21］對非洲樣本的研究結論基本一致，規(guī)模效率的下降可能會導致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和糧食單產(chǎn)的緩慢增長，而技術進步是驅動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率提高的誘因。粳稻、玉米的技術效率在21 世紀以來都較穩(wěn)定，一方面反映了技術效能的發(fā)揮較充分，另一方面也反映了20 世紀90年代以來各種農(nóng)業(yè)新技術的推廣有限。

4 結論與啟示

4.1 結論

主要結論如下：①2000—2019 年，遼寧、吉林和黑龍江粳稻年均TFP分別為0.976、1.039 和1.145，玉米年均TFP 分別為0.982、1.086 和1.130。吉林和黑龍江兩地均保持了良好的糧食作物生產(chǎn)效率，只有遼寧的糧食作物生產(chǎn)未能達到有效的生產(chǎn)前沿面，粳稻和玉米的年均TFP增長率分別為-2.4%和-1.8%，糧食生產(chǎn)過程中存在一定程度的效率損失，農(nóng)業(yè)投入要素沒有被充分利用。②黑龍江的糧食生產(chǎn)屬于“農(nóng)業(yè)技術進步單一驅動型”模式，農(nóng)業(yè)技術進步是黑龍江糧食TFP 增長的直接動力來源，而遼寧、吉林糧食TFP 的增長除了有農(nóng)業(yè)技術進步增長的貢獻，還會受到技術效率的影響，屬于“農(nóng)業(yè)技術進步和技術效率雙驅動型”模式。③吉林的粳稻、玉米技術進步分別實現(xiàn)了3.4%和7.7%的年均增長率，但因為玉米生產(chǎn)存在技術效率衰退的情況，最終阻礙了該省糧食生產(chǎn)TFP的增長。從技術效率的指數(shù)分解來看，衰退的主要原因在于規(guī)模效率非有效，玉米規(guī)模效率年均增長率為- 0.3%，需對玉米的種植生產(chǎn)規(guī)模進行合理的調(diào)整。遼寧正好相反，農(nóng)業(yè)技術進步的衰退阻礙了該省糧食生產(chǎn)TFP的提高。

4.2 建議

建議：①黑龍江應繼續(xù)發(fā)揮農(nóng)業(yè)技術進步在糧食生產(chǎn)中的主導地位，加大政府對農(nóng)業(yè)科技研發(fā)的支持力度，在提高財政投入的基礎上，增強對資金使用的監(jiān)督力度，進而保證資金的高效率使用。同時，完善農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新體制，為農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新提供制度保障，促進農(nóng)業(yè)科研成果的高效率轉化與應用；鼓勵農(nóng)業(yè)企業(yè)與高校、科研機構等進行聯(lián)合研發(fā)，實現(xiàn)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術的開發(fā)與生產(chǎn)技術的創(chuàng)新，在自主創(chuàng)新基礎上引進農(nóng)業(yè)前沿技術，依靠農(nóng)業(yè)技術進步驅動糧食TFP增長，提高糧食產(chǎn)量，以保障糧食安全。②遼寧應在糧食生產(chǎn)過程中堅持效率提升與農(nóng)業(yè)技術進步并重。針對當?shù)丶Z食生產(chǎn)區(qū)的特點因地制宜優(yōu)選品種，開展優(yōu)質糧食品質形成調(diào)控機理研究，與當?shù)丶Z戶良種良法配套；對當?shù)氐募Z農(nóng)進行技術培訓和指導工作，培育新型職業(yè)糧農(nóng)，大力推進糧食作物標準化生產(chǎn)和實現(xiàn)優(yōu)良糧種的規(guī)?；a(chǎn)；針對農(nóng)業(yè)技術進步阻礙糧食TFP 增長的狀況，加強農(nóng)業(yè)科技的研發(fā)力度，自主研發(fā)與引進創(chuàng)新多效并舉促進農(nóng)業(yè)技術進步，進而提高糧食產(chǎn)量。③吉林要警惕規(guī)模效率對糧食TFP增長的負面效應。政府應積極鼓勵農(nóng)地流轉，建立高效的農(nóng)地流轉程序，促進規(guī)模化經(jīng)營，加強現(xiàn)代化專業(yè)種糧大戶的培養(yǎng)，發(fā)揮種糧大戶的示范引導作用；農(nóng)地流轉能使糧農(nóng)調(diào)整生產(chǎn)規(guī)模，合理配置糧食生產(chǎn)要素的投入，從而提高糧食生產(chǎn)的規(guī)模效率，最終實現(xiàn)農(nóng)業(yè)技術進步和規(guī)模效率對糧食TFP的“雙軌驅動”。