2004—2013：中國棉花生產(chǎn)率增長、技術(shù)進步與效率變化

黃夢思　孫劍

摘要：運用DEA的Malmquist指數(shù)分析方法對中國2004—2013年棉花TFP的增長及其構(gòu)成進行實證分析，闡釋了棉花TFP變化的基本特征。結(jié)果顯示，①中國棉花產(chǎn)業(yè)的全要素生產(chǎn)率年際波動較大，2004—2013年中國棉花TFP的年均增長率達到2.7%，其中技術(shù)進步的年均增長率為3.1%，技術(shù)效率的年均增長率為-0.3%；②技術(shù)進步是推進TFP增長的主要動力。由于近年來棉花技術(shù)缺乏創(chuàng)新，對TFP的促進作用越來越乏力；③純技術(shù)效率過低是技術(shù)效率出現(xiàn)負增長的主要原因；④中國棉花TFP的增長具有區(qū)域不平衡的特征。各棉花主產(chǎn)區(qū)技術(shù)進步水平的不同導致TFP的增長存在顯著差異，新疆已經(jīng)成為中國棉花TFP增長最高的棉區(qū)，改變了三大棉花區(qū)域齊頭并進的局面。

關(guān)鍵詞：棉花；Malmquist指數(shù)；TFP

中圖分類號：F326.12 文獻標識碼：A 文章編號：0439-8114（2016）08-2158-05

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2016.08.061

Abstract： With the Malmquist index approach in data envelopment analysis （DEA），the growth and constitution of total factor productivity （TFP） of china's cotton in 2004—2013 were empirically analyzed to illustrate the change features of the total factor productivity of cotton. The results showed that， first， the annual rate of TFP growth in China's cotton industry fluctuated strongly.From 2004 to 2013，the annual rate of TFP growth of Chinas cotton was 2.7%，in which the annual growth rate of technical progress was 3.1%， the annual growth rate of technical efficiency was -0.3%. Second， the technical progress was the prominent stimulus of TFP growth. For lack of innovation in recent years，the stimulative effect of cotton technology on TFP have become more and more weak.Three，the pure technical efficiency was too low，which was the major cause for negative growth of technical efficiency；Four，there was regional unevenness in the TFP growth of China's cotton.The different technical progress rates of different cotton production regions resulted in significant difference of TFP growth，when Xinjiang province have the highest TFP growth rate，which broke the original balance among three major cotton production regions.

Key words： cotton；Malmquist index；total factor productivity

棉花作為中國重要經(jīng)濟作物之一，不僅一直是主產(chǎn)區(qū)農(nóng)民重要的收入來源，也在國民經(jīng)濟發(fā)展中發(fā)揮著重要作用。中國棉花主要分布在西北內(nèi)陸、長江流域和黃河流域三大棉區(qū)，種植面積和總產(chǎn)量均在世界范圍內(nèi)名列前茅，是世界公認的棉花生產(chǎn)大國。根據(jù)相關(guān)資料顯示，2013年中國棉花實現(xiàn)單產(chǎn)1 323.6 kg/hm2，是改革開放時期的3.14倍。中國之所以能成為世界棉花生產(chǎn)大國，與棉花科技進步是分不開的，尤其是轉(zhuǎn)基因棉花品種的引入、覆膜栽培和滴灌技術(shù)的改進、耕作模式的改變等在推動棉花生產(chǎn)發(fā)展方面發(fā)揮了重要的作用[1]。

與此同時，中國也是世界棉花消費大國。在2013年，中國棉花消費總量占全球棉花消費總量的32.79%，其中棉花凈進口449.2萬t，是世界棉花進口總額的18.79%。尤其最近幾年，受棉花價格長期疲軟，低溫、陰雨和風澇等不利氣候以及種棉成本不斷上升等因素的影響，中國種棉意向和播種面積均呈現(xiàn)出持續(xù)下降的趨勢。棉花種植面積持續(xù)萎縮，生產(chǎn)對外依存度超過國際警戒線，棉花產(chǎn)業(yè)安全正在受到威脅。

中國城鎮(zhèn)化、工業(yè)化推動速度不斷加快，在糧食安全是第一要務，受制于耕地資源和水資源的約束下，棉花播種面積規(guī)模擴大潛力十分有限。為了促進棉花產(chǎn)業(yè)的健康、持續(xù)發(fā)展，必須依靠科學技術(shù)的創(chuàng)新提高棉花的競爭力。因此，客觀科學地評價投入要素、技術(shù)進步以及技術(shù)效率對棉花生產(chǎn)過程中產(chǎn)值增長的貢獻率，尤其是在中國棉花生產(chǎn)分布廣泛的情況下，評價三大棉區(qū)全要素生產(chǎn)率增長動力是否存在差別，有針對性地提出改進棉花生產(chǎn)效率的方法及建議，這對于進一步挖掘中國棉花生產(chǎn)潛力和穩(wěn)定棉花生產(chǎn)有著重要的意義，對棉農(nóng)改善生產(chǎn)決策和相關(guān)部門制定有效可行的產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策具有重要的參考價值。

通過文獻梳理發(fā)現(xiàn)，研究學者主要利用索洛余值法、隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)法（SFA）和數(shù)據(jù)包絡分析的Malmquist指數(shù)方法對全要素生產(chǎn)率（TFP）進行測算。如譚硯文等[2]采用索洛余值法構(gòu)建索洛增長速度方程對中國棉花生產(chǎn)的技術(shù)進步貢獻率進行了測算，結(jié)果表明1978—2000年中國棉花單產(chǎn)水平主要是依靠產(chǎn)棉區(qū)的均衡發(fā)展和科技進步而實現(xiàn)的大幅度提高。田偉等[3]通過構(gòu)建隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)模型（SFA）對1995—2008年13個棉花主產(chǎn)區(qū)的生產(chǎn)技術(shù)效率進行測算和分析，揭示了棉花生產(chǎn)總技術(shù)效率水平較高并呈現(xiàn)波動趨勢，棉花生產(chǎn)技術(shù)進步顯著但存在產(chǎn)區(qū)差異。孫林等[4]利用非線性參數(shù)的Malmquist方法分析了1990—2001年中國棉花生產(chǎn)效率的變動情況，研究發(fā)現(xiàn)棉花生產(chǎn)技術(shù)水平的提高是生產(chǎn)效率較快增長的主要因素。宋玉蘭等[5]運用Malmquist指數(shù)方法對中國近21年棉花全要素生產(chǎn)率的空間分布和時序演進特征進行了研究，得出中國全要素生產(chǎn)率增長呈階段性波動特征，棉花TFP增長的主要動力是技術(shù)進步。石晶等[6]運用Malmquist指數(shù)方法對中國棉花主產(chǎn)區(qū)2002—2011年全要素生產(chǎn)效率進行了測算和分析，得出地區(qū)間全要素生產(chǎn)率的差距在逐漸縮小，技術(shù)退步是全要素生產(chǎn)率總體下降的主要原因。

國內(nèi)許多學者在學習國外理論和方法的基礎(chǔ)上，從不同角度對中國棉花生產(chǎn)的TFP進行了有價值的研究。由于已有文獻使用的方法不一致，選取的對象存在差異，研究的時間跨度也不相同，因此研究結(jié)論存有差異，也為后續(xù)的研究提供了空間。在借鑒已有研究的基礎(chǔ)上，本研究運用DEA的Malmquist指數(shù)方法，對中國21世紀以來11個主產(chǎn)區(qū)省份的棉花TFP增長進行了研究。通過所獲得的結(jié)果，不僅可度量各省份以及全國TFP逐期的動態(tài)變化，而且可具體分析各個分解效率的變化影響。

1 研究模型與方法

借助于線性規(guī)劃中對偶理論的數(shù)據(jù)包絡法，基于多投入和多產(chǎn)出的有效生產(chǎn)前沿面狀態(tài)來評價相同產(chǎn)業(yè)部門間的相對有效性。借鑒學者Vania和Renuka的研究成果，本研究將技術(shù)進步表示為在投入要素保持不變的情況下，隨著時間變化產(chǎn)出的生產(chǎn)可能性邊界的移動。技術(shù)效率用來衡量生產(chǎn)單元在等量要素投入條件下，實際產(chǎn)出與生產(chǎn)前沿（最大產(chǎn)出）的距離，用以反映技術(shù)利用效率的高低。規(guī)模效率指在其他條件不變的情況下，通過產(chǎn)出的增長比例與要素投入規(guī)模綜合增長比例的比較來反映生產(chǎn)單元的決策與管理效率[7，8]。

瑞典經(jīng)濟學家Malmquist最早在消費分析過程中提出Malmquist指數(shù)模型。后來，受此啟發(fā)的Caves等[9]將這種思想借用到生產(chǎn)分析中。學者一般用Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)表示基于多投入多產(chǎn)出條件下的全要素生產(chǎn)率指數(shù)，主要是因為該指數(shù)具有不需要相關(guān)價格信息和經(jīng)濟假設的優(yōu)勢，而且可以提供全面的全要素生產(chǎn)率信息并適用于多個地區(qū)跨時區(qū)的樣本分析。

本研究根據(jù)Charnes和Cooper等1978年提出的DEA理論，D0t（xt，yt）表示以t時期技術(shù)為參照時，t時期的投入產(chǎn)出向量的距離函數(shù)，同理可得，以t+1時期技術(shù)為參照時，t時期的投入產(chǎn)出向量的距離函數(shù)為D0t+1（xt，yt），而以t+1時期技術(shù)為參照時，t+1時期的投入產(chǎn)出向量的距離函數(shù)為D0t+1（xt+1，yt+1）[10]。因此，在t和t+1時期技術(shù)基礎(chǔ)上的Malmquist指數(shù)分別為：

M0t=D0t+1（xt+1，yt+1）/D0t+1（xt，yt）

基于產(chǎn)出的全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)是上述兩項的幾何平均值，表達式為：

示技術(shù)效率變化指數(shù)，Tch表示技術(shù)進步，同時考慮到規(guī)模報酬可變和規(guī)模效率的變化，在動態(tài)條件下技術(shù)效率變化指數(shù)是純技術(shù)效率變化指數(shù)和規(guī)模效率變化指數(shù)二者的乘積，表達式為：

式中，SEch為規(guī)模效率變化指數(shù)，PEch為純技術(shù)效率變化指數(shù)。

2 指標的選取與來源

為了全面地反映中國棉花全要素生產(chǎn)率變化的情況，考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，本研究利用2004—2013年河北、江蘇、安徽、江西、山東、河南、湖北、湖南、陜西、甘肅、新疆等11個棉花主產(chǎn)?。ㄗ灾螀^(qū)）以及全國的平均值面板數(shù)據(jù)，通過計算各種距離函數(shù)來測算中國全要素生產(chǎn)率及各構(gòu)成部分。

關(guān)于棉花投入產(chǎn)出變量的選擇是進行數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵。根據(jù)近年來中國棉花投入產(chǎn)出效率變化的新趨向，本研究基于棉花生產(chǎn)投入和產(chǎn)出的特征，選擇每公頃的物質(zhì)與服務費用、用工數(shù)量和土地成本作為模型投入變量，每公頃棉花的主產(chǎn)品產(chǎn)值作為模型的產(chǎn)出變量，其中每公頃物質(zhì)與服務費用主要包括化肥、農(nóng)藥、機械、技術(shù)服務等費用，土地成本包括自營地折租和流轉(zhuǎn)地租金，用工數(shù)量包括家庭用工和雇工數(shù)量。由于各地的工價差異較大，用工成本無法準確反映各地區(qū)的用工投入差異，這里采用實物量指標來衡量用工。本研究所采用的原始數(shù)據(jù)均來自于《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》。

3 實證分析結(jié)果

以中國11個棉花主產(chǎn)?。ㄗ灾螀^(qū)）10年（2004—2013）的調(diào)查數(shù)據(jù)為原始數(shù)據(jù)，利用DEAP Version2.1軟件進行處理，可以得到關(guān)于全國和主產(chǎn)省的棉花產(chǎn)業(yè)的全要素生產(chǎn)率及其各部分的測算結(jié)果。

3.1 2004—2013年中國棉花TFP的構(gòu)成及基本特征

由表1的測算結(jié)果可知，中國棉花TFP及其各部分的構(gòu)成具有以下特征。第一，中國棉花TFP增長率整體上呈“W”形，年際波動較大，TFP增長率的年均水平為2.7%。值得注意的是2010年棉花全要素生產(chǎn)率增長率達到了69.2%，而下降最多年份2008年的棉花全要素生產(chǎn)率出現(xiàn)負增長，為-27.9%。第二，從圖1中可以發(fā)現(xiàn)，中國棉花的TFP增長呈現(xiàn)出全國農(nóng)業(yè)TFP增長的構(gòu)成特征，變化趨勢上全要素生產(chǎn)率與技術(shù)進步大體相同。此外，技術(shù)進步增長率也同樣表現(xiàn)出了較大幅度的變動，有4個年份出現(xiàn)了技術(shù)進步的增長率高于TFP增長率。這說明，2004—2013年中國棉花的生產(chǎn)技術(shù)已經(jīng)取得了明顯的進步，提升的空間和可能性已經(jīng)不大，對棉花全要素生產(chǎn)率的促進作用越來越乏力。第三，相對于技術(shù)進步波動性的變化，受純技術(shù)效率和規(guī)模效率共同作用的綜合技術(shù)效率變化比較平緩。出現(xiàn)這種差異的主要原因是2003年以來中國出臺了有利糧食穩(wěn)定生產(chǎn)的支持政策。

從具體的年份來看，值得注意的是2008年和2011年的TFP增長率為-27.9%和-27.6%。技術(shù)進步增長率為-23.3%是2008年棉花TFP增長率出現(xiàn)低負值的罪魁禍首。具體而言，一般當棉花生產(chǎn)遇到惡劣天氣時，DEA方法傾向于把這解釋為技術(shù)倒退。2008年前期出現(xiàn)風調(diào)雨順的氣候成就了棉花“伏桃滿腰”的豐產(chǎn)長相，后期出現(xiàn)的低溫、陰雨、寡照、漬害的不利氣候影響了棉花的正常生長。另外，2008年棉花枯萎病、黃萎病大爆發(fā)，對全國各地棉花生產(chǎn)技術(shù)效率和技術(shù)進步造成了很大影響，出現(xiàn)了規(guī)模報酬遞減的現(xiàn)象。而2011年棉花TFP出現(xiàn)反常的原因與2008年有所不同。一方面化肥、農(nóng)藥、種子、人工成本等要素價格的上漲導致國內(nèi)棉花種植成本持續(xù)走高，另一方面長期疲軟的棉花價格使棉農(nóng)收益快速回落。同時，中國棉紡織品更傾向于采用國外的原材料，減少了對國內(nèi)棉花的需求，導致棉農(nóng)生產(chǎn)積極性下降，技術(shù)進步大幅度降低。后來國家針對種棉區(qū)陸續(xù)出臺了相關(guān)政策扶持，棉花生產(chǎn)的TFP得到穩(wěn)定提高。

從不同階段來看，中國棉花的TFP增長可分為3個階段。①2004—2008年，棉花TFP指數(shù)由大于1變?yōu)樾∮?。主要是中國入世后，農(nóng)業(yè)發(fā)展的市場約束、農(nóng)業(yè)種植的結(jié)構(gòu)性矛盾及惡劣的氣候條件、農(nóng)民從事生產(chǎn)的積極性過低影響了對農(nóng)業(yè)新技術(shù)的采納和生產(chǎn)投資，技術(shù)進步增長率出現(xiàn)由正向負轉(zhuǎn)化，最后導致棉花TFP出現(xiàn)下降。2005年，國家針對前期出現(xiàn)的嚴重負增長的局面，在農(nóng)業(yè)問題上提供了巨大支持，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長率為13.7%。②2009—2010年，棉花TFP指數(shù)大于1。具體表現(xiàn)是TFP年均增長率為51.10%，技術(shù)進步年均增長率為51.35%，技術(shù)效率年均增長率為0.25%。數(shù)據(jù)分析表明，技術(shù)進步是這一時期TFP較快增長的主要動力，而技術(shù)效率整體水平相對較低透露出存在資源配置不合理，嚴重資源浪費的現(xiàn)象。具體來看，在這一時期，棉花價格水平的提高、棉花良種補貼政策的全面實施、棉花新品種的不斷推廣和應用等政策極大地促進了中國棉花的生產(chǎn)。③2011—2013年，棉花TFP增長指數(shù)小于1。TFP年均增長率出現(xiàn)負值，為-2.3%。主要原因是棉農(nóng)種棉比較收益的下降以及中國棉紡織品出口受阻等因素導致農(nóng)民種棉意愿下降。同時，在沒有達到發(fā)揮規(guī)模效率的水平下，中國棉花的種植面積逐步趨于穩(wěn)定，說明仍存在資源浪費的情況。

3.2 中國種棉主產(chǎn)區(qū)生產(chǎn)效率的橫向比較

從2004—2013年年均數(shù)據(jù)來看，中國棉花產(chǎn)業(yè)TFP的年均增長率為2.7%，實現(xiàn)了較大幅度的增長。其中，新疆棉花TFP年均增長率達到了8.4%，是增長最快的省份；其次是甘肅，為5.6%，山東為4.0%，河北為3.2%，河南為2.4%，江西為2.1%，江蘇為1.0%，湖北為0.7%，陜西為0.5%，安徽為-0.9%，湖南為-2.4%。值得注意的是安徽和湖南出現(xiàn)了負的增長率，主要的原因是規(guī)模效率小于1，說明安徽和湖南的棉花產(chǎn)出與投入要素比例不是很適當，生產(chǎn)沒有達到最佳規(guī)模。

同時，由表2可知，2004—2013年中國棉花三大主產(chǎn)區(qū)的TFP存在不同幅度的增長。屬于西北內(nèi)陸的新疆棉區(qū)的TFP比其他產(chǎn)區(qū)相對增長較快，年均增長率為8.4%，高于全國的平均水平；其次是黃河流域棉區(qū)，TFP年均增長率為3.1%；長江流域棉區(qū)TFP年均增長率最低。主要原因是長江流域棉區(qū)在早期具有良好的生產(chǎn)基礎(chǔ)，而目前分散化和土地零碎化的經(jīng)營方式影響了其技術(shù)效率的發(fā)揮。

由表2可知，技術(shù)進步是導致全國三大棉區(qū)TFP增長出現(xiàn)差異的主要原因，技術(shù)進步指數(shù)年均增長率由高到低分別為新疆棉區(qū)（8.4%）、黃河流域棉區(qū)（3.0%）、長江流域棉區(qū)（2.5%）。結(jié)合實際情況，各地區(qū)之間TFP的差異主要是由于各地自然氣候、資源稟賦不同，尤其是棉花生產(chǎn)科技投入、推廣有所不同而形成的。以新疆棉區(qū)為代表的西北內(nèi)陸棉區(qū)獨特的氣候條件非常適合種植棉花，在地廣人稀的條件下進行規(guī)?；?jīng)營，有利于棉花種植技術(shù)的采用和推廣。尤其是新疆棉區(qū)采用精品良種、“矮密早”栽培模式、具有節(jié)水功能的“膜下滴灌技術(shù)”、大面積連片高效集中種植，使得棉花在生產(chǎn)產(chǎn)量、品種質(zhì)量、經(jīng)營效益方面有了大幅度的提高，因而全要素增長率位居全國首位。黃河流域棉區(qū)和長江流域棉區(qū)的農(nóng)戶種植面積偏小，采用新技術(shù)的成本高，而且在種植方式上多種作物間套種，種植密度低，阻礙了技術(shù)的發(fā)揮。由此可知，黃河流域棉區(qū)和長江流域棉區(qū)技術(shù)進步率較低主要是與經(jīng)營模式有關(guān)。

由表2可知，2004—2013年新疆棉區(qū)、長江流域和黃河流域棉區(qū)的技術(shù)效率增長率分別為0%、 -2.4%和0.1%，因此，在棉花生產(chǎn)技術(shù)方面在關(guān)注棉花生產(chǎn)技術(shù)進步的同時，更要重視棉花科技轉(zhuǎn)化率和使用效率。

4 結(jié)論及政策意義

本研究利用2004—2013年棉花生產(chǎn)成本的面板數(shù)據(jù)，使用基于數(shù)據(jù)包絡分析（DEA）的非線性參數(shù)Malmquist指數(shù)分析方法，實證分析了中國棉花全要素生產(chǎn)率（TFP）的增長狀況，研究結(jié)論如下。

4.1 研究結(jié)論

1）中國棉花的全要素生產(chǎn)率增長年際波動較大。從入世后的時間發(fā)展趨勢來看，中國棉花TFP增長率呈現(xiàn)出不規(guī)則的較大變動。2009年和2010年棉花生產(chǎn)的TFP增長較快，而2008年和2011年棉花生產(chǎn)的TFP則出現(xiàn)負增長。同時，棉花TFP增長率的波動特征與中國農(nóng)業(yè)發(fā)展階段的變化非常吻合，表明中國棉花TFP的增長尤其容易受到相關(guān)政策、環(huán)境的影響。

2）技術(shù)進步是推進棉花全要素生產(chǎn)率增長的主要因素。棉花具有資本密集型特征，在未來耕地面積有限、水資源短缺和勞動力持續(xù)轉(zhuǎn)移等生產(chǎn)資源短缺的情況下，提高全要素生產(chǎn)率是實現(xiàn)棉花生產(chǎn)增長的最重要途徑。根據(jù)本研究關(guān)于TFP構(gòu)成的測算結(jié)果可知，技術(shù)進步一直是促進棉花全要素生產(chǎn)率增長的根本動力。而近幾年來出現(xiàn)的棉花技術(shù)進步緩慢甚至倒退是棉花產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長下降的主要原因。

3）技術(shù)進步向現(xiàn)實生產(chǎn)力的轉(zhuǎn)化力度越來越乏力。根據(jù)測量結(jié)果，技術(shù)進步的增長趨勢已經(jīng)明顯放緩。這說明，通過技術(shù)進步來提高棉花產(chǎn)量的空間已經(jīng)不大，而且目前中國棉花的綜合技術(shù)效率偏低，存在棉花生產(chǎn)技術(shù)進步與效率損失并存。究其原因是棉花科學技術(shù)沒有得到棉農(nóng)的有效利用。

4）新疆棉區(qū)的全要素生產(chǎn)率增長高于黃河流域和長江流域。從各主產(chǎn)區(qū)的情況看，新疆棉區(qū)的全要素生產(chǎn)率增長比長江流域、黃河流域要高，出現(xiàn)這種現(xiàn)象的主要原因是新疆積極進行了技術(shù)創(chuàng)新，優(yōu)化棉花種植區(qū)域布局，建立了優(yōu)質(zhì)的高效生產(chǎn)技術(shù)體系，實行規(guī)?；?jīng)營。這說明，中國棉花全要素生產(chǎn)率增長狀態(tài)與棉花種植中心轉(zhuǎn)移密切相關(guān)，呈現(xiàn)出空間差異的同時也顯現(xiàn)出空間集聚特性[11]。

4.2 政策建議

1）建議繼續(xù)加大棉花的政策扶持力度，重視對棉花產(chǎn)業(yè)相關(guān)服務能力的建設，增強生產(chǎn)后勁。如棉花市場信息服務能力的建設、棉花生產(chǎn)基礎(chǔ)設施的投入有利于減少棉花生產(chǎn)的波動和無序狀況，最終實現(xiàn)棉花產(chǎn)業(yè)整體素質(zhì)的提高。

2）建議堅持“科教興國”戰(zhàn)略，繼續(xù)加強對科技重要性的認識，積極支持轉(zhuǎn)基因抗蟲棉等關(guān)鍵技術(shù)的科研和科技創(chuàng)新。

3）建議今后著重加強輕簡化栽培等高產(chǎn)高效技術(shù)的推廣力度，實現(xiàn)降低生產(chǎn)成本和提高市場競爭力的目的。首先，形成以國家公益性推廣機構(gòu)為主體，相關(guān)組織如科研單位、專業(yè)合作組織、涉農(nóng)企業(yè)共同參與的多元化推廣服務體系，提高棉花的科技含量水平。其次，針對不同棉花生產(chǎn)區(qū)的自然條件、農(nóng)民的文化程度、經(jīng)濟發(fā)展水平等情況，推廣不同的品種和栽培技術(shù)。

4）建議對全國棉花生產(chǎn)優(yōu)勢區(qū)域進行規(guī)劃，通過土地流轉(zhuǎn)來培育專業(yè)合作組織、種植大戶以及龍頭企業(yè)等新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體，在棉花主產(chǎn)區(qū)進行連片種植，實現(xiàn)規(guī)?；?、標準化生產(chǎn)，從而促進技術(shù)的推廣和擴散，提高棉花產(chǎn)業(yè)的整體規(guī)模效率。另外，具體問題具體分析，對全要素生產(chǎn)率增長較快的主產(chǎn)區(qū)要充分利用優(yōu)勢不斷挖掘生產(chǎn)潛力，努力提高生產(chǎn)效率；對于全要素生產(chǎn)率處于下降地區(qū)，要通過強化科技支撐、改善棉種的品質(zhì)、加強病蟲害防治力度等措施提高棉花產(chǎn)量。

參考文獻：

[1] 朱希剛，張社梅，趙芝俊.我國棉花生產(chǎn)率變動分析[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題，2007，28（4）：9-13.

[2] 譚硯文，凌遠云，李崇光.中國棉花技術(shù)進步貢獻率的測度與分析[J].農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究，2002，23（5）：344-346.

[3] 田 偉，李明賢，譚朵朵.中國棉花生產(chǎn)技術(shù)進步率的測算與分析—基于隨機前沿分析方法[J].中國農(nóng)村觀察，2010（2）：45-53.

[4] 孫 林，孟令杰.中國棉花生產(chǎn)效率變動：1990～2001—基于DEA的實證分析[J].數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究，2004，21（2）：23-27.

[5] 宋玉蘭，周應恒，張宇青.中國棉花技術(shù)進步效率差異分析[J].統(tǒng)計與決策，2013（10）：91-95.

[6] 石 晶，李 林.我國棉花主產(chǎn)區(qū)全要素生產(chǎn)率測算及收斂性分析[J].統(tǒng)計與決策，2014（4）：120-123.

[7] SENA V. The frontier approach to the measurement of productivity and technical efficiency[J]. Economics and Finance Research， 2003， 8（2）： 71-97.

[8] MAHADEVAN R. To measure or not To measure total factor productivity growth[J]. Oxford Development Studies，2003，31（3）： 365-378.

[9] CAVES D， CHRISTENSEN L， DIEWERT W. The economic theory of index numbers and the measurement of input， output， and productivity[J]. Econometrica，1982，50（6）：1393-1414.

[10] CHARNES A， COOPER W， RHODES E. Measuring the efficiency of decision-making units[J]. European Journal of Operational Research， 1978， 2（6）： 429-444.

[11] 龐 英，孫 巍.基于非參數(shù)方法的中國棉花產(chǎn)出規(guī)模效率時空特征[J].長江流域資源與環(huán)境，2008，17（1）：88-92.