摘要：基于2005—2020年安徽省各市面板數(shù)據(jù)，采用Malmquist指數(shù)測算出糧食全要素生產(chǎn)率。研究發(fā)現(xiàn)，安徽省的糧食生產(chǎn)效率在緩慢提升，年平均增長率為0.7%。其中，技術(shù)進步是糧食生產(chǎn)的核心動力，安徽省在糧食生產(chǎn)上具有一定創(chuàng)新成果。當(dāng)技術(shù)效率變化指數(shù)進一步分解為純技術(shù)進步指數(shù)和規(guī)模效率指數(shù)時，發(fā)現(xiàn)純技術(shù)效率和規(guī)模效率總體上均有所下降，且對技術(shù)效率具有負向影響，技術(shù)效率變化呈下降趨勢與純技術(shù)效率基本變動趨同。據(jù)此，提出建議：安徽省應(yīng)繼續(xù)農(nóng)業(yè)科技的創(chuàng)新與研發(fā)，在馬鞍山、淮北、銅陵等地級市合理擴大生產(chǎn)規(guī)模，同時注重制定差異化糧食生產(chǎn)政策。

關(guān)鍵詞：Malmquist指數(shù)法；糧食全要素生產(chǎn)率；技術(shù)效率

中圖分類號：F223 文獻標(biāo)志碼：A DOI：10.16465/j.gste.cn431252ts.20240507

基金項目：安徽省高校協(xié)同創(chuàng)新項目（GXXT-2023-056）。

Analysis of total factor productivity of grain in Anhui Province based on Malmquist index

Zhang Xuan， Hao Shimian

（ Anhui University of Science and Technology， Bengbu， Anhui 233000 ）

Abstract： Based on the panel data of cities in Anhui Province from 2005 to 2020， the Malmquist index was used to calculate the total factor productivity of grain. The study found that Anhui’s grain production efficiency is slowly improving， with an average annual growth rate of 0.7%. Among them， technological progress is the core driving force of grain production， and Anhui has certain innovative achievements in grain production. When the change index of technical efficiency is further decomposed into pure technological progress index and scale efficiency index， it is found that both pure technical efficiency and scale efficiency have decreased on the whole， and have a negative impact on technical efficiency， and the change of technical efficiency shows a downward trend and converges with the basic change of pure technical efficiency. Based on the results of the study， some suggestions were put forward， such as Anhui should continue the innovation and research and development of agricultural science and technology， reasonably expand the scale of production in Ma’anshan， Huaibei， Tongling and other cities， and pay attention to formulating differentiated grain production policies.

Key words： Malmquist index method； grain total factor productivity； technical efficiency

2023年國家統(tǒng)計局宣布，全國糧食總產(chǎn)量創(chuàng)新高，達6 954.1億kg，連續(xù)九年超6 500億kg，彰顯糧食安全基石穩(wěn)固。兩會聚焦“中國飯碗”，糧食安全被視為國家戰(zhàn)略安全核心。安徽省作為糧食生產(chǎn)大省，多年來產(chǎn)量穩(wěn)居全國前列，特別是近10年間，產(chǎn)量排名穩(wěn)步上升，自2017年起穩(wěn)居全國第四或第五，彰顯了其在保障國家糧食安全中的關(guān)鍵作用。鑒于其重要性，深入研究安徽省各地市糧食全要素生產(chǎn)率，對于探索糧食增產(chǎn)新路徑、保障國家糧食安全具有重要意義。

1 文獻綜述

糧食生產(chǎn)技術(shù)與資源配置效率在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟研究中備受關(guān)注，亢霞等[1]發(fā)現(xiàn)土地經(jīng)營對生產(chǎn)效率提升顯著，常春水等[2]進一步探索了農(nóng)田水利、農(nóng)機裝備、化肥投入等具體影響。薛梅[3]以河南省18個地級市為研究對象，運用DEA-BCC模型和Malmquist指數(shù)法對其農(nóng)地的利用效率進行測算與分析。項升等[4]基于安徽數(shù)據(jù)，強調(diào)了基層農(nóng)技推廣的重要性。龐英等[5]利用Malmquist指數(shù)分析資源配置效率，指出在資源未充分利用的情況下，效率仍呈改善趨勢。魏丹等[6]和薛龍等[7]通過DEA-Tobit法分別剖析了主產(chǎn)省及河南省的效率與影響因素，為優(yōu)化資源配置提供了實證支持。石琦璠等[8]基于2012—2021年河北省13個地市的面板數(shù)據(jù)，采用超效率SBM模型與Tobit模型研究河北省糧食生產(chǎn)效率及其影響因素，發(fā)現(xiàn)影響河北省糧食生產(chǎn)效率的主要因素包括機械化水平、糧食灌溉面積以及規(guī)?；?個方面，其中糧食灌溉面積與糧食生產(chǎn)效率呈負相關(guān)關(guān)系，而規(guī)?；?、機械化水平與糧食生產(chǎn)效率之間呈正向相關(guān)。目前，學(xué)者對安徽省各地市的具體研究較少，對影響因素作用機理的闡述不夠深入，缺乏各因素間相互作用及全要素生產(chǎn)率影響的分析。因此，本研究系統(tǒng)評估了安徽省各地市的糧食生產(chǎn)效率及其影響因素，以推動生產(chǎn)效率的全面提升。

2 研究方法

基于2005—2020年安徽省16個地級市糧食生產(chǎn)投入產(chǎn)出面板數(shù)據(jù)，采用Deap2.1系統(tǒng)軟件進行測算糧食全要素生產(chǎn)率，分別在規(guī)模報酬不變和可變的情況下，對各地市的糧食生產(chǎn)率作結(jié)果分析，指出Malmquist指數(shù)變動的相關(guān)影響因素。旨在揭示其變化趨勢，并深入剖析技術(shù)變化、技術(shù)效率及規(guī)模效率指數(shù)的內(nèi)在邏輯，為優(yōu)化糧食生產(chǎn)提供理論支持。

2.1 指標(biāo)選擇

在測算糧食全要素生產(chǎn)率過程中，由于數(shù)據(jù)的可獲得性和準確性，選擇以安徽省轄下的各地級市糧食產(chǎn)量作為產(chǎn)出指標(biāo)，即各城市糧食總產(chǎn)量作為產(chǎn)出變量。選擇《安徽統(tǒng)計年鑒》中農(nóng)業(yè)機械總動力、農(nóng)作物化肥施用量、生產(chǎn)面積和勞動力作為衡量糧食生產(chǎn)投入的關(guān)鍵指標(biāo)，如表1所示。

為確保所選生產(chǎn)要素投入指標(biāo)在測算安徽省糧食全要素生產(chǎn)率時的不可替代性和相關(guān)性，進行了相關(guān)性檢驗，結(jié)果如表2所示。

由表2可知，除第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員指標(biāo)和糧食總產(chǎn)量指標(biāo)之間相關(guān)系數(shù)為0.427，在P值為0.01的水平上呈顯著性外；其余指標(biāo)與糧食總產(chǎn)量指標(biāo)相關(guān)系數(shù)均在0.9以上，在P值為0.01的水平上呈高度正相關(guān)。通過對安徽省糧食生產(chǎn)投入指標(biāo)相關(guān)性的分析，發(fā)現(xiàn)糧食總產(chǎn)量與土地、機械、肥料和灌溉面積等投入因素具有高度的正相關(guān)關(guān)系，且這些相關(guān)性均通過了顯著性檢驗。這說明，在制定農(nóng)業(yè)生產(chǎn)政策和進行生產(chǎn)決策時，應(yīng)重點考慮優(yōu)化土地、機械、肥料和灌溉等方面的資源配置，以提高安徽省糧食生產(chǎn)的效率和產(chǎn)量。安徽省糧食生產(chǎn)投入指標(biāo)之間也具有相關(guān)性，土地投入與機械投入的相關(guān)性系數(shù)為0.917，呈高度正相關(guān)，說明在糧食生產(chǎn)中，土地投入較多的情況下，機械投入也較高。肥料投入與機械投入的相關(guān)性系數(shù)為0.960，呈極強的正相關(guān)，這可能是因為在現(xiàn)代化的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，機械投入和肥料投入往往相互配合。灌溉面積與肥料投入的相關(guān)性系數(shù)為0.962，也呈極強的正相關(guān)，這表明在有灌溉條件的地區(qū)，肥料投入也相對較多。

2.2 數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)源自《安徽統(tǒng)計年鑒》《中國城市統(tǒng)計年鑒》等年鑒，處理數(shù)據(jù)時，采取多項措施確保完整性和一致性。首先，匯總地級市數(shù)據(jù)代表安徽整體，加權(quán)平均法填補從業(yè)人數(shù)缺失，ARIMA法預(yù)測填補糧食產(chǎn)量缺失。其次，研究期限選定為2005—2020年，也是基于數(shù)據(jù)可獲性與完整性，旨在全面剖析安徽糧食生產(chǎn)全要素生產(chǎn)率變化趨勢及影響因素。

3 模型估計結(jié)果分析

3.1 Malmquist指數(shù)分解分析

基于2005—2020年的數(shù)據(jù)，在規(guī)模效率可變假設(shè)下對安徽省糧食生產(chǎn)的全要素生產(chǎn)率進行了計算與分解，如表3所示。

2005—2020年，安徽省糧食技術(shù)效率變化指數(shù)均值為0.994，技術(shù)進步變化指數(shù)均值為1.013，說明安徽省擁有一定的新技術(shù)生產(chǎn)方式，并且取得了創(chuàng)新效應(yīng)。技術(shù)效率變化指數(shù)均值為0.994，說明安徽省總體上技術(shù)效率呈現(xiàn)下降趨勢，并不具備追逐效用。純技術(shù)效率指數(shù)平均為0.996，規(guī)模效率指數(shù)平均為0.998。整體上，糧食全要素生產(chǎn)率均值達到1.007。說明安徽省的糧食技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率均值都呈緩慢的下降趨勢，只有糧食技術(shù)進步指數(shù)均值呈上升趨勢。

宣城市技術(shù)效率變化指數(shù)最高（1.019），蕪湖、淮北、銅陵、黃山、宿州、六安，這7個地級市技術(shù)效率變化指數(shù)大于1，說明這些地區(qū)的糧食生產(chǎn)具有追趕效應(yīng)。而宿州市技術(shù)進步變化指數(shù)最高（1.032），合肥、蚌埠、淮南、馬鞍山、淮北、銅陵、安慶、阜陽、滁州、六安、宣城、亳州，這13個地級市技術(shù)進步變化指數(shù)大于1，說明這些地區(qū)在糧食生產(chǎn)上具有新技術(shù)和創(chuàng)新成果。而宣城、淮北、銅陵、宿州、六安5個地級市的技術(shù)效率變化指數(shù)和技術(shù)進步變化指數(shù)均大于1，說明這5個地級市對提升安徽省糧食全要素生產(chǎn)率的研究上，具有領(lǐng)先的成就，技術(shù)創(chuàng)新已經(jīng)初見成效。

從糧食生產(chǎn)純技術(shù)效率均值來看，銅陵、宿州、黃山、阜陽4個地級市的均值超過1，表明在技術(shù)創(chuàng)新和規(guī)模穩(wěn)定條件下，生產(chǎn)決策單元的相對效率有所提升。蕪湖、蚌埠、淮北、安慶和宣城5個地級市的純技術(shù)效率均為1，意味著在糧食生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新與規(guī)模效率維持不變時，這些城市的糧食生產(chǎn)決策單元相對效率保持穩(wěn)定。其中阜陽市（1.007）最高，合肥市（0.978）最低，兩者相差不大，僅0.029，可以對合肥市加大科技投入。加入規(guī)模效率因素后，對安徽省各市的糧食全要素生產(chǎn)率進行分解發(fā)現(xiàn)，阜陽市的糧食生產(chǎn)純技術(shù)效率超過1，這意味著在沒有新技術(shù)投入和規(guī)模擴張的情況下，阜陽市的糧食生產(chǎn)相對效率達到了最高水平。從規(guī)模效率均值來看，合肥、馬鞍山、淮北、銅陵、黃山、宿州、六安、宣城8個地級市的均值大于1，說明這些地區(qū)的糧食生產(chǎn)規(guī)模實現(xiàn)了提高。這8個地級市中，除了合肥市，其余地級市的糧食全要素生產(chǎn)率均值都大于1，側(cè)面表明糧食生產(chǎn)規(guī)模對于TFP指數(shù)具有一定的影響。可以對馬鞍山、淮北、銅陵、黃山、宿州、六安、宣城的糧食進行規(guī)模生產(chǎn)，糧食生產(chǎn)效率會提升，其中宣城市的規(guī)模效率最為明顯。蕪湖市、蚌埠市規(guī)模效率均值則等于1，它們的糧食生產(chǎn)純技術(shù)效率均值也等于1，說明這2個地級市近年來糧食生產(chǎn)規(guī)模不變，純技術(shù)效率也不變。

從糧食全要素生產(chǎn)率上看，蚌埠、馬鞍山、淮北、銅陵、安慶、黃山、宿州、六安、宣城9個地級市的糧食全要素生產(chǎn)率均大于1，說明這些地區(qū)的糧食生產(chǎn)技術(shù)水平在總體上呈現(xiàn)上升趨勢。2005—2020年，宿州市的糧食全要素生產(chǎn)率（1.040）最高，池州市（0.974）最低，兩者相差0.066，說明糧食全要素生產(chǎn)率存在一定的地區(qū)差異，也契合了安徽省的地形具有多樣性。

4 研究結(jié)論與政策建議

4.1 結(jié)論

安徽省各城市的糧食全要素生產(chǎn)率正在緩慢提升，增長幅度為0.7%，總體來看，各地級市糧食生產(chǎn)的技術(shù)效率呈下降趨勢，而技術(shù)進步的變化與糧食全要素生產(chǎn)率變動趨勢一致且相對穩(wěn)定。因此，技術(shù)進步是安徽省糧食全要素生產(chǎn)率變化的主要驅(qū)動力，具備追趕效應(yīng)的城市較少，各城市取得一定的創(chuàng)新效應(yīng)。

當(dāng)技術(shù)效率變化指數(shù)分解成純技術(shù)進步指數(shù)和生產(chǎn)規(guī)模效率指數(shù)時，發(fā)現(xiàn)糧食的純技術(shù)效率和生產(chǎn)規(guī)模總體上呈現(xiàn)出下降的趨勢，但糧食生產(chǎn)規(guī)模的擴張與技術(shù)效率變化指數(shù)之間相關(guān)性較強。這說明，盡管生產(chǎn)規(guī)模的擴大在一定程度上可能提升糧食生產(chǎn)效率，但同時也可能導(dǎo)致技術(shù)效率的降低。因此，在追求糧食生產(chǎn)規(guī)模擴張時，也要關(guān)注技術(shù)效率的提升。

4.2 政策建議

其一，持續(xù)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新研發(fā)，以此提升糧食生產(chǎn)效益和品質(zhì)。研究發(fā)現(xiàn)，安徽省超過13個地級市在糧食生產(chǎn)上具有新技術(shù)和創(chuàng)新成果。因此，政府可以鼓勵科研機構(gòu)和企業(yè)加強聯(lián)合，共同推進農(nóng)業(yè)科技領(lǐng)域的創(chuàng)新發(fā)展。同時，針對當(dāng)前技術(shù)效率下降的問題，政府應(yīng)加強對農(nóng)民的技術(shù)培訓(xùn)和指導(dǎo)，推廣先進的農(nóng)業(yè)技術(shù)和生產(chǎn)模式，提高農(nóng)民的技術(shù)水平和生產(chǎn)技能，增強糧食生產(chǎn)的創(chuàng)新能力和競爭力。

其二，合理規(guī)劃糧食生產(chǎn)規(guī)模，提高生產(chǎn)規(guī)模效率。安徽省應(yīng)優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)布局，馬鞍山、淮北、銅陵、黃山、宿州、六安、宣城7個地級市糧食生產(chǎn)規(guī)模提高，糧食全要素生產(chǎn)率隨之提升。表明在這些地區(qū)對糧食進行規(guī)模生產(chǎn)，糧食生產(chǎn)效率會提升?？梢酝苿舆@些地區(qū)糧食生產(chǎn)向規(guī)模化、集約化和高效化方向發(fā)展。

其三，根據(jù)安徽省實際情況，應(yīng)結(jié)合地域優(yōu)勢，制定差異化的糧食生產(chǎn)政策，實現(xiàn)糧食的高產(chǎn)、高效、優(yōu)質(zhì)生產(chǎn)。各市可以根據(jù)自身實際情況制定相應(yīng)的政策，例如在高產(chǎn)區(qū)重點發(fā)揮大面積精細化種植作業(yè)的作用，提高糧食單產(chǎn)、降低成本；在水稻主產(chǎn)區(qū)注重提高品質(zhì)、水平統(tǒng)一化管理等。同時，加強區(qū)域間的合作與交流，共同推動糧食生產(chǎn)的協(xié)同發(fā)展，共享區(qū)域優(yōu)勢，在整個安徽省范圍內(nèi)實現(xiàn)糧食生產(chǎn)的協(xié)調(diào)、高效和可持續(xù)發(fā)展。

參 考 文 獻

[1] 亢霞，劉秀梅.我國糧食生產(chǎn)的技術(shù)效率分析：基于隨機前沿分析方法[J].中國農(nóng)村觀察，2005（4）：25-32.

[2] 常春水，宿桂紅.吉林省糧食生產(chǎn)技術(shù)效率的測算及影響因素[J].貴州農(nóng)業(yè)科學(xué)，2014，42（10）：275-278.

[3] 薛梅.基于DEA和Malmquist指數(shù)的河南省農(nóng)地利用效率研究[J].糧食科技與經(jīng)濟，2023，48（2）：42-45.

[4] 項升，李豫新，江激宇.藏糧于技：基層農(nóng)技推廣與糧食生產(chǎn)技術(shù)效率：基于安徽省糧食主產(chǎn)區(qū)859份種植戶調(diào)查數(shù)據(jù)的實證分析[J].農(nóng)村經(jīng)濟，2023（4）：114-125.

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[6] 魏丹，王雅鵬.糧食主產(chǎn)省糧食生產(chǎn)要素配置效率評價[J].統(tǒng)計與決策，2011（2）：60-63.

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