○ 王力 方質(zhì)彬 劉小鳳 李興鋒

（1石河子大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院;2石河子大學(xué)棉花經(jīng)濟研究中心，新疆 石河子 832003）

一、引言

棉花是重要的經(jīng)濟作物和戰(zhàn)略物資，新疆是中國棉花的主要產(chǎn)地。2020 年新疆棉花產(chǎn)量516.3萬噸，占全國棉花總產(chǎn)量的87.3%①數(shù)據(jù)來源：國家統(tǒng)計局官網(wǎng)（https://data.stats.gov.cn）。。習(xí)近平總書記在十九大報告中指出，中國經(jīng)濟已由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段。新疆棉花的高質(zhì)量發(fā)展、全要素生產(chǎn)率提高對保障國家棉花安全、帶動就業(yè)、維護新疆穩(wěn)定具有重要意義。而棉花高質(zhì)量發(fā)展應(yīng)來自棉花全要素生產(chǎn)率（以下簡稱TFP）的增加。

2014 年新疆實行棉花目標(biāo)價格補貼政策，改善了棉花價格受國家收儲政策干預(yù)的局面[1]，探索了棉花價格市場形成機制，保護了棉農(nóng)收益[2]。但高額種棉補貼使新疆各地棉花播種面積擴張，產(chǎn)量激增，掀起了一股植棉的熱潮，促進新疆棉花全要素生產(chǎn)率提高，但剔除目標(biāo)價格補貼政策影響后，棉花全要素生產(chǎn)率真的提高了嗎？研究這個問題，對新疆棉花的高質(zhì)量發(fā)展、全要素生產(chǎn)率提高具有理論和現(xiàn)實意義。

因此，本文以更為微觀的新疆各地區(qū)為研究對象，結(jié)合三階段DEA 模型和DEA-Malmquist 模型，測算并比較2015-2017年剔除目標(biāo)價格補貼政策前后的棉花全要素生產(chǎn)率，分析對南疆、北疆的區(qū)域差異，旨在更好地提高新疆棉花的全要素生產(chǎn)率。

二、文獻綜述

棉花的全要素生產(chǎn)率是衡量棉花高質(zhì)量發(fā)展的重要指標(biāo)，也是棉花經(jīng)濟領(lǐng)域研究的熱點問題。國內(nèi)學(xué)者在借鑒國外理論和方法的基礎(chǔ)上，對中國棉花全要素生產(chǎn)率的增減、地區(qū)之間的差異、影響因素和收斂性進行了相關(guān)研究，采用的方法主要是隨機前沿分析法（SFA）和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）。大多學(xué)者基于中國省級面板數(shù)據(jù)研究中國棉花全要素生產(chǎn)率增減，區(qū)別在于涉及的時間、樣本省份數(shù)量。田偉和譚朵朵[3]研究發(fā)現(xiàn)1997-2009年中國棉花全要素生產(chǎn)率出現(xiàn)一定增長；但也有學(xué)者認為2001-2014年中國棉花全要素生產(chǎn)率在下降[4-5]，甚至還有研究發(fā)現(xiàn)TFP具有階段性波動特征，總體呈負增長，增速減緩[6-7]。關(guān)于TFP 影響因素的研究，大多學(xué)者認為技術(shù)進步是全要素生產(chǎn)率增長的動力源泉[3-5,7-10]，棉花播種面積占比、機械費用投入、農(nóng)業(yè)受災(zāi)水平[4]、目標(biāo)價格補貼政策[11]、勞動力投入[12-13]對棉花全要素生產(chǎn)率表現(xiàn)出負效應(yīng)，而土地利用能力產(chǎn)生正向影響[9]，良種補貼政策對TFP 的影響不顯著[14]。關(guān)于棉花全要素生產(chǎn)率的區(qū)域差異，已有研究認為新疆TFP 增速快，具有較大發(fā)展?jié)摿?，三大棉區(qū)中長江棉區(qū)的全要素生產(chǎn)率最低，而西北棉區(qū)和黃河棉區(qū)TFP的高低存在一定爭議。王力和韓亞麗[9]研究發(fā)現(xiàn)西北棉區(qū)TFP比黃河棉區(qū)TFP高，還有學(xué)者認為黃河棉區(qū)TFP高于西北棉區(qū)TFP[6-7]。關(guān)于全要素生產(chǎn)率的收斂性，石晶和李林[5]基于DEA的Malmquist指數(shù)分析方法和我國11個棉花主產(chǎn)省區(qū)的2002-2011 年棉花成本收益數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)地區(qū)間的棉花全要素生產(chǎn)率差距逐步縮小,存在收斂趨勢。王力和孫魯云[6]更準確分析出棉花全要素生產(chǎn)率增長率存在α 收斂和絕對β 收斂，不存在條件β收斂。

目標(biāo)價格補貼政策是影響全要素生產(chǎn)率的重要因素，也是保障國家糧食安全，促進農(nóng)民增收的政策抓手。大多學(xué)者通過比較保護價收購、目標(biāo)價格補貼、脫鉤補貼三種農(nóng)業(yè)補貼政策，借鑒歐美國家農(nóng)業(yè)補貼經(jīng)驗，提出完善目標(biāo)價格制度試點，完善農(nóng)產(chǎn)品價格支持政策意見[15-16]，已有研究發(fā)現(xiàn)目標(biāo)價格政策抑制了大豆全要素生產(chǎn)率[17]，對農(nóng)戶種植行為未能產(chǎn)生積極影響[18]，社會福利也沒有提高[19]，大豆目標(biāo)價格政策未達到預(yù)期政策目標(biāo)，而棉花目標(biāo)價格政策促進棉花價格市場機制形成，保障了農(nóng)戶收益[1]，促進了新疆棉花健康發(fā)展，但存在財政成本過高和風(fēng)險巨大等問題[2]?，F(xiàn)有研究通過探究財政成本[20]、生產(chǎn)技術(shù)效率[21]對棉花目標(biāo)價格政策影響，得出了目標(biāo)價格政策促進棉花價格市場化進程，提高了棉花生產(chǎn)效率，增強紡織業(yè)競爭力的結(jié)論。

綜上所述，已有研究取得了豐碩的成果，但還存在以下不足。首先，新疆作為我國最大的棉花主產(chǎn)區(qū)，目前已經(jīng)形成了“中國棉花看新疆”的局面，而已有的研究只是研究了中國的棉花全要素生產(chǎn)率，缺乏對新疆棉花全要素生產(chǎn)率的深入探討。其次，目標(biāo)價格政策不能全面反映政策效果。為此，本文以新疆28 個縣市為研究對象，結(jié)合三階段DEA 模型和DEA-Malmquist 模型，測算并比較2015-2017 年剔除目標(biāo)價格補貼政策前后的棉花全要素生產(chǎn)率，并進一步分析南疆、北疆的區(qū)域差異，旨在發(fā)現(xiàn)目標(biāo)價格補貼政策下新疆棉花產(chǎn)業(yè)存在的問題并提出政策建議；同時依據(jù)補貼金額，定量測算新疆各地目標(biāo)價格補貼政策金額，為深化目標(biāo)價格補貼政策改革提供參考。

三、研究方法、數(shù)據(jù)來源和指標(biāo)選取

（一）研究方法

1.三階段DEA-Malmquist模型

三階段DEA-Malmquist 模型具有三階段DEA模型[22-24]和DEA-Malmquist 模型[25]所不具備的優(yōu)點。一方面，三階段DEA-Malmquist模型克服傳統(tǒng)DEA-Malmquist模型無法分離環(huán)境因素、隨機擾動項干擾，導(dǎo)致測算全要素生產(chǎn)率不準確的缺點；另一方面，三階段DEA-Malmquist模型針對面板數(shù)據(jù)同一決策單元不同時段效率值的動態(tài)演變，改善了傳統(tǒng)三階段DEA 無法反映效率動態(tài)變動的缺陷。因此，本文立足于已有研究成果，采用三階段DEA-Malmquist 模型從動態(tài)演變和區(qū)域差異的時空維度研究新疆28個縣市的棉花全要素生產(chǎn)率。

（二）數(shù)據(jù)來源和指標(biāo)選取

1.樣本選取

本研究時間區(qū)間為2015-2017年，研究對象為南疆、北疆共計28個縣市。具體如表1所示。

表1 新疆兩地區(qū)28個棉花產(chǎn)區(qū)

新疆自2014年開始實施棉花目標(biāo)價格補貼政策，中央補貼資金的60%按播種面積補貼，40%按產(chǎn)量補貼。2015 年，政府對于棉花目標(biāo)價格補貼政策進行了調(diào)整，中央補貼資金的10%用于向南疆四地州農(nóng)戶兌付面積部分補貼，90%用于兌付全區(qū)產(chǎn)量補貼。2017年后目標(biāo)價格改革補貼方式再次發(fā)生改變，目標(biāo)價格水平由一年一定改為三年一定，同時對補貼棉花數(shù)量的上限做出規(guī)定，因此，為保證政策的一致性，本研究選擇2015-2017年作為考察期。

北疆地區(qū)烏蘇市、沙灣縣的種植面積占塔城地區(qū)植棉面積的98%；呼圖壁縣、瑪納斯縣的植棉面積占昌吉回族自治州植棉面積的75%；博樂市、精河縣的植棉面積占博爾塔拉蒙古自治州植棉面積的100%；高昌區(qū)、鄯善縣、托克遜縣囊括了吐魯番地區(qū)所有種棉區(qū)，伊州區(qū)植棉面積占哈密地區(qū)植棉面積的99%；阿勒泰地區(qū)、伊犁州直屬縣市、烏魯木齊市、克拉瑪依市的植棉面積較少，不予考慮。

南疆地區(qū)溫宿縣、庫車市、沙雅縣、阿瓦提縣的植棉面積占阿克蘇地區(qū)植棉面積的73%；阿圖什市、阿克陶縣縣植棉面積占克孜勒蘇柯爾克孜自治州植棉面積的100%；英吉沙縣、莎車縣、麥蓋提縣、岳普湖縣、伽師縣、巴楚縣植棉面積占喀什地區(qū)植棉面積的75%；和田縣、墨玉縣、洛浦縣、于田縣植棉面積占和田地區(qū)植棉面積的75%；庫爾勒市、尉犁縣植棉面積占巴音郭楞蒙古自治州植棉面積的59%。因此本文選擇南疆、北疆的28個縣市，在一定程度上可以很好地反映全疆的棉花生產(chǎn)情況。

2.投入產(chǎn)出指標(biāo)選取

已有文獻大多將每畝平均產(chǎn)量[26-30]、總產(chǎn)量[8,13,31]、畝均產(chǎn)值[32-33]作為產(chǎn)出變量，本文參考前人研究將棉花畝均產(chǎn)量作為產(chǎn)出變量。對投入變量而言，部分文獻將《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益匯編》中物質(zhì)與服務(wù)費用、人工成本和土地成本作為投入指標(biāo)[27]，但更多文獻是將物質(zhì)與服務(wù)費用細分[8,13,31]，選擇需要指標(biāo)作為投入變量。本文參考前人研究，選擇土地投入、機械投入、物質(zhì)投入作為投入指標(biāo)，本文數(shù)據(jù)來自各年的新疆《農(nóng)牧產(chǎn)品成本收益資料匯編》。棉花投入指標(biāo)通過農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格指數(shù)進行折算。Pearson相關(guān)性檢驗表明，投入變量與產(chǎn)出變量之間存在顯著正相關(guān)，可以進行DEA分析。

3.外部環(huán)境變量選取

外部環(huán)境變量是不受樣本主觀控制，卻會對全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生影響的變量，如經(jīng)濟環(huán)境、政策環(huán)境、社會環(huán)境等因素。在研究農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的時候，已有文獻大都將人均GDP、地方財政支農(nóng)力度、城鎮(zhèn)化水平、灌溉率、受災(zāi)率、人均受教育年限、人均耕地經(jīng)營面積、生產(chǎn)規(guī)模等作為環(huán)境變量[34-39]。同時勞動力成本上升[12-13]、目標(biāo)價格補貼政策[21]、良種補貼政策[14]都會抑制棉花全要素生產(chǎn)率。在現(xiàn)有研究成果和考慮數(shù)據(jù)可得性的基礎(chǔ)上，本研究選擇城鎮(zhèn)化水平、生產(chǎn)規(guī)模、目標(biāo)價格補貼政策、勞動投入作為環(huán)境變量（見表2、表3），并對環(huán)境變量進行規(guī)范化處理。值得說明的是，已有文獻大多將目標(biāo)價格補貼政策設(shè)為0 和1 的虛擬變量，本研究根據(jù)政策文件，測算出每個地區(qū)的具體目標(biāo)價格政策金額。環(huán)境變量處理過程如下：

表2 環(huán)境變量

表3 目標(biāo)價格補貼政策

對環(huán)境變量{x1,x2,…,xn}進行變換：

四、新疆棉花全要素生產(chǎn)率分析

（一）第一階段DEA-Malmquist 全要素生產(chǎn)率分析

運用2015-2017 年新疆28 個縣市的棉花投入—產(chǎn)出數(shù)據(jù)，采用投入導(dǎo)向的DEA-Malmquist 模型，計算28 個決策單元的Malmquist 指數(shù)（全要素生產(chǎn)率變化）及其分解前后的純技術(shù)效率變化、規(guī)模效率變化和技術(shù)變化等指標(biāo)。平均值均采用算術(shù)平均數(shù)，測算結(jié)果如表4所示。

表4 2014-2017年新疆棉花TFP指數(shù)及其因素分解

通過對新疆棉花全要素生產(chǎn)率的分析，可得目標(biāo)價格補貼政策等環(huán)境因素對全要素生產(chǎn)率的測算有較大影響，有必要對這些外生因素進行剝離以還原新疆棉花全要素生產(chǎn)率的真實值。

（二）第二階段SFA回歸結(jié)果分析

運用隨機前沿分析方法，使用Frontier4.1 軟件，將土地投入、機械投入和物質(zhì)投入的松弛變量作為因變量，城鎮(zhèn)化率、生產(chǎn)規(guī)模、棉花目標(biāo)價格補貼、勞動成本作為自變量，分別建立回歸方程。2014-2017 年回歸結(jié)果如表5 所示，并將根據(jù)結(jié)果分析環(huán)境變量對投入松弛的影響。

表5 投入松弛變量SFA參數(shù)估計

外部環(huán)境變量對某投入松弛變量的影響與其對生產(chǎn)效率的影響相反，即如果外部環(huán)境變量的系數(shù)為正，則對某投入松弛變量有正向影響，增加了某投入變量的冗余，減少了投入變量，則會降低生產(chǎn)效率。相反如果外部環(huán)境變量的系數(shù)為負，則對某投入松弛變量有負向影響，減少了某投入變量的冗余，增加了投入變量，則會提高生產(chǎn)效率。

棉花補貼對土地投入松弛變量影響顯著為負，說明目標(biāo)價格補貼政策對棉花土地投入產(chǎn)生了正向影響；棉花補貼對機械投入、物質(zhì)投入的松弛變量影響顯著為正，說明目標(biāo)價格補貼政策對棉花機械投入、物質(zhì)投入產(chǎn)生了負向影響。棉花補貼使農(nóng)戶收益增加，生產(chǎn)成本下降，土地投入減少，但高額補貼使農(nóng)戶不顧自然資源條件盲目擴大種植面積，開墾次宜、不宜棉區(qū)種植棉花，棉花畝均產(chǎn)量下降，導(dǎo)致采棉機采收棉花投入成本上升，種子、農(nóng)膜、化肥等物質(zhì)投入成本提高。

城鎮(zhèn)化率對土地投入松弛變量影響顯著為正，說明城鎮(zhèn)化對棉花土地投入產(chǎn)生了不利影響；城鎮(zhèn)化率對機械投入、物質(zhì)投入松弛變量影響顯著為負，說明城鎮(zhèn)化對棉花機械投入、物質(zhì)投入產(chǎn)生了有利影響。棉花種植需要大面積土地，但由于城市不斷擴張，耕地面積持續(xù)減少，種植棉花土地成本不斷增加。同時城鎮(zhèn)化導(dǎo)致農(nóng)村勞動力外流，缺乏勞動力要素倒逼棉農(nóng)增加機械、物質(zhì)等其他生產(chǎn)要素投入。

生產(chǎn)規(guī)模對土地投入松弛變量影響顯著為正，說明生產(chǎn)規(guī)模擴大對棉花土地投入產(chǎn)生了負向影響；生產(chǎn)規(guī)模對機械投入、物質(zhì)投入松弛變量影響顯著為負，說明生產(chǎn)規(guī)模擴大推動了棉花機械投入和物質(zhì)投入。生產(chǎn)規(guī)模對物質(zhì)、機械投入松弛變量影響說明新疆棉田大多采取粗放經(jīng)營，單純擴大種植面積，增加物質(zhì)要素投入和機械投入，沒有選取品質(zhì)優(yōu)良種子、采取先進耕種技術(shù)，導(dǎo)致生產(chǎn)規(guī)模大的地區(qū)與生產(chǎn)規(guī)模小的地區(qū)相比，只是投入更多的土地，規(guī)模效應(yīng)并不明顯。

勞動成本對土地投入、物質(zhì)投入松弛變量影響顯著為正，說明勞動成本上升對棉花土地投入、物質(zhì)投入產(chǎn)生了不利影響。勞動力成本不斷上升，在預(yù)算不變情況下，一方面，農(nóng)戶減少土地、物質(zhì)等要素的投入，從而控制生產(chǎn)成本；另一方面，采用采棉機、播種機等機械替代勞動力，增加了機械投入成本。

（三）第三階段DEA-Malmquist 全要素生產(chǎn)率分析

根據(jù)SFA 回歸結(jié)果，調(diào)整原始的投入變量，剔除目標(biāo)價格補貼政策對新疆棉花全要素生產(chǎn)率的影響，同時使調(diào)整后的投入變量在同一環(huán)境水平上，再采用投入導(dǎo)向的DEA-Malmquist 模型，計算28 個決策單元的Malmquist 指數(shù)（全要素生產(chǎn)率變化）及其分解前后的純技術(shù)效率變化、規(guī)模效率變化和技術(shù)變化等指標(biāo)。平均值均采用算術(shù)平均數(shù)，測算結(jié)果如表6所示。

表6 2014-2017年新疆棉花TFP指數(shù)及其因素分解（第三階段）

1.新疆棉花全要素生產(chǎn)率的總體比較

由表4和表6可知，第一，在剔除了環(huán)境變量和隨機因素的影響之后，2015-2016年度、2016-2017年度新疆棉花全要素生產(chǎn)率的平均值分別為1.079、1.118，技術(shù)變化分別為1.024、1.244，規(guī)模效應(yīng)分別為0.995、0.969。與調(diào)整前相比全要素生產(chǎn)率、技術(shù)變化、規(guī)模效應(yīng)均有不同程度的上升或下降。說明第一階段對棉花全要素生產(chǎn)率的測算受到目標(biāo)價格補貼等環(huán)境變量的影響，存在一定的誤差。第二，從新疆28個棉花產(chǎn)區(qū)的平均值來看，剔除目標(biāo)價格補貼政策對新疆棉花全要素生產(chǎn)率的影響，2015-2017 年新疆棉花全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)增長的態(tài)勢。2015-2016 年度平均棉花全要素生產(chǎn)率指數(shù)為1.079，即年均增長7.9%，與剔除環(huán)境變量前TFP相比下降9%；2016-2017年度棉花平均全要素生產(chǎn)率指數(shù)為1.118，即年均增長11.8%，與剔除環(huán)境變量前TFP 相比增加7.3%，TFP 增長速度與2015-2016年度相比增加3.9%。2015-2016年度平均全要素生產(chǎn)率增長的原因是規(guī)模效率弱化和技術(shù)進步。規(guī)模效率指數(shù)和技術(shù)進步指數(shù)為0.995和1.024。技術(shù)進步超過了規(guī)模效率的惡化。2016-2017年度平均全要素生產(chǎn)率增長的原因是規(guī)模效率減弱和技術(shù)進步。規(guī)模效率指數(shù)和技術(shù)進步指數(shù)為0.969 和1.244。技術(shù)進步超過了規(guī)模效率的惡化。

2.新疆棉花全要素生產(chǎn)率的區(qū)域差異

南疆、北疆及新疆全疆的棉花全要素生產(chǎn)率及其分解的平均值如表7所示。

表7 2015-2017新疆各地區(qū)棉花TFP變動及分解（調(diào)整后）

從全疆整體來看，2015-2017 年棉花全要素生產(chǎn)率總體變?yōu)檎鲩L，TFP指數(shù)為1.104，即年均增長10.4%。新疆棉花全要素生產(chǎn)率增長的原因是規(guī)模效率減弱和技術(shù)進步。2015-2017 年南疆的棉花全要素生產(chǎn)率最高，TFP指數(shù)為1.123，年均增長12.3%。南疆棉花全要素增長來源技術(shù)進步和規(guī)模效率遞增。其次是北疆，TFP指數(shù)為1.064，年均增長6.4%。北疆全要素增長率增長來源于技術(shù)進步和規(guī)模效率減弱。

與調(diào)整前全要素生產(chǎn)率相比，調(diào)整后北疆的全要素生產(chǎn)率下降。這表明目標(biāo)價格補貼政策等環(huán)境變量提高北疆棉花全要素生產(chǎn)率。與調(diào)整前技術(shù)變化相比，調(diào)整后各地區(qū)的技術(shù)變化全部上升。這表明目標(biāo)價格補貼政策等環(huán)境變量沒有如預(yù)期促進技術(shù)進步，原因可能是高額的目標(biāo)價格補貼使棉花種植戶把棉花補貼作為收入的主要來源，因此棉花種植者盲目擴大種植面積，先進生產(chǎn)要素投入速度跟不上棉田面積的增長速度，形成粗放經(jīng)營，導(dǎo)致技術(shù)退步。與調(diào)整前規(guī)模效率變化相比，調(diào)整后的規(guī)模效率變化下降。這可能是由于經(jīng)營者僅增加種植棉花的土地和勞動，種植面積超過規(guī)模經(jīng)營面積，使規(guī)模效率下降。

3.新疆棉花全要素生產(chǎn)率的變動趨勢分析

如圖1至圖3所示，在棉花全要素生產(chǎn)率方面，考察期內(nèi)各地差距不大，但變動較為明顯。沙灣縣和阿圖什市全要素生產(chǎn)率基本保持不變，阿克陶縣、英吉沙縣、岳普湖縣、巴楚縣、墨玉縣、庫爾勒市和尉犁縣全要素生產(chǎn)率下降，其余縣市全要素生產(chǎn)率增加。巴楚縣、于田縣、烏蘇市、精河縣和沙雅縣增速較快。技術(shù)進步方面，各縣市技術(shù)進步指數(shù)整體呈遞增態(tài)勢，除和田縣、墨玉縣、洛浦縣、于田縣和尉犁縣與上年相比，出現(xiàn)技術(shù)退步外，其余縣市與上年相比，技術(shù)都出現(xiàn)一定程度的進步，各縣市在2015-2016年基本上都保持較高的水平，除高昌區(qū)、鄯善縣、烏蘇市和精河縣外，其余縣市技術(shù)進步指數(shù)大部分在1左右。2016-2017年度所有縣市都接近1 或者在1 以上，技術(shù)維持較高水準。規(guī)模效率方面，大部分縣市規(guī)模不經(jīng)濟，除高昌區(qū)、托克遜縣、呼圖壁縣、瑪納斯縣、莎車縣、和田縣、墨玉縣、洛浦縣和于田縣規(guī)模效率上升外，其他縣市規(guī)模效率都下降。從波動幅度來看，大部分縣比較穩(wěn)定，規(guī)模效率在小范圍波動，但阿克陶縣、英吉沙縣、和田縣、墨玉縣、洛浦縣和于田縣波動幅度較大。

圖1 2015-2017年新疆28產(chǎn)區(qū)棉花全要素生產(chǎn)率變動情況

圖2 2015-2017年新疆28產(chǎn)區(qū)棉花技術(shù)變化情況

圖3 2015-2017年新疆28產(chǎn)區(qū)棉花生產(chǎn)規(guī)模變動情況

五、結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

本文以更為微觀的新疆各地區(qū)為研究對象，結(jié)合三階段DEA 模型和DEA-Malmquist 模型，測算并比較2015-2017 年剔除目標(biāo)價格補貼政策前后新疆棉花全要素生產(chǎn)率，分析南疆、北疆區(qū)域差異和全要素生產(chǎn)率的演進趨勢，結(jié)果表明：第一，目標(biāo)價格補貼保障了棉花供給，增加了棉農(nóng)收入，但損失了一定的效率。目標(biāo)價格補貼對新疆棉花全要素生產(chǎn)率整體存在負向影響，棉花補貼對機械投入、物質(zhì)投入的影響顯著為負，對土地投入影響顯著為正。第二，調(diào)整后的棉花全要素生產(chǎn)率呈遞增的態(tài)勢。2016-2017 年度棉花全要素生產(chǎn)率比2015-2016年度增加3.9%。第三，全要素生產(chǎn)率的增長主要來源于技術(shù)進步增加和規(guī)模效率遞減，調(diào)整后技術(shù)進步和規(guī)模效率遞減都更明顯。第四，南疆的全要素生產(chǎn)率要高于北疆。南疆的TFP 指數(shù)為1.123，北疆的TFP 指數(shù)為1.064。第五，2015-2017年各縣市TFP差距不大，但變動較為明顯。

（二）政策建議

針對以上結(jié)論，提出如下建議：第一，推動棉花目標(biāo)價格體制改革。重新測算補貼金額，使小規(guī)模種植戶、次宜棉區(qū)退出市場，大規(guī)模經(jīng)營主體、適宜棉區(qū)種植高質(zhì)量棉花，達到保障國家棉花安全、提高農(nóng)民收入的目標(biāo)。第二，著重提高棉花的規(guī)模效率。加快土地流轉(zhuǎn)進程，實現(xiàn)規(guī)模化經(jīng)營。第三，政府加大科技興農(nóng)力度，從選種、播種、施肥、采收全過程給予種植戶技術(shù)支持。第四，政策向北疆傾斜，推動新疆棉花全要素生產(chǎn)率整體提升，保持政策穩(wěn)定，用穩(wěn)定的政策引導(dǎo)種植戶理性植棉，推動新疆棉花產(chǎn)業(yè)穩(wěn)定發(fā)展。