全要素生產(chǎn)率視角下的我國漁業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展研究
——基于SFA的實(shí)證分析

劉盼成，楊正勇

（1.上海海洋大學(xué) 上海 201306；2.上海海洋大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院 上海 201306）

全要素生產(chǎn)率視角下的我國漁業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展研究
——基于SFA的實(shí)證分析

劉盼成1，楊正勇2

（1.上海海洋大學(xué) 上海 201306；2.上海海洋大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院 上海 201306）

文章以2003—2014年我國27個省、市、自治區(qū)漁業(yè)為研究對象，采用SFA方法對我國漁業(yè)全要素生產(chǎn)率及其分解項(xiàng)的變化率進(jìn)行實(shí)證分析。實(shí)證結(jié)果表明：漁業(yè)生產(chǎn)要素對漁業(yè)經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)大小排序依次為：漁業(yè)從業(yè)人員、漁船年末擁有量和漁業(yè)養(yǎng)殖面積；整體上看，我國漁業(yè)經(jīng)濟(jì)處于規(guī)模報酬遞減階段，縮小漁業(yè)經(jīng)濟(jì)規(guī)模有利于漁業(yè)規(guī)模效率的改善；我國漁業(yè)全要素生產(chǎn)率以每年7.01%的平均速度增長，其分解項(xiàng)：技術(shù)進(jìn)步、規(guī)模效率分別以每年7.10%、－0.09%的平均速度在變化，技術(shù)效率呈現(xiàn)非時變特征。結(jié)果說明，從全要素生產(chǎn)率變化來看，我國漁業(yè)經(jīng)濟(jì)增長顯著，技術(shù)進(jìn)步是我國漁業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展發(fā)揮著主要推動作用；在其他條件不變的條件下，通過改善技術(shù)效率和規(guī)模效率是提高漁業(yè)發(fā)展效率有效途徑。

漁業(yè)；隨機(jī)前沿分析；全要素生產(chǎn)率；轉(zhuǎn)型；途徑

1 引言

漁業(yè)作為我國大農(nóng)業(yè)的重要組成部分，具備相對完整的產(chǎn)業(yè)體系，其轉(zhuǎn)型發(fā)展對其他部門轉(zhuǎn)型發(fā)展具有重要借鑒意義。近年來，我國漁業(yè)在水產(chǎn)品產(chǎn)量、總產(chǎn)值等方面取得了持續(xù)和顯著增長。但是漁業(yè)整體產(chǎn)出水平的提高導(dǎo)致漁業(yè)在不同地區(qū)、不同部門等方面的復(fù)雜關(guān)系和發(fā)展過程中存在的問題經(jīng)常被忽視。本質(zhì)上來講，我國漁業(yè)發(fā)展模式仍然屬于粗放型發(fā)展模式。漁業(yè)長期粗放的發(fā)展模式不僅導(dǎo)致漁業(yè)發(fā)展的低效率，還引發(fā)了漁業(yè)自然資源嚴(yán)重衰退、生態(tài)環(huán)境惡化等嚴(yán)重問題，制約著漁業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力［1］。研究發(fā)現(xiàn)，2005年之前我國漁業(yè)發(fā)展主要依賴生產(chǎn)要素投入，經(jīng)營方式相對粗放，而近10年我國漁業(yè)出現(xiàn)了生產(chǎn)要素對產(chǎn)出影響減弱的現(xiàn)象［2］。在這樣的背景下，我國漁業(yè)水產(chǎn)品產(chǎn)量、總產(chǎn)值等方面仍然保持了相對較高的增長速度，從全要素生產(chǎn)率（Total Factor Productivity，TFP）角度，研究近年我國漁業(yè)增長方式，對于探究漁業(yè)經(jīng)濟(jì)增長機(jī)制、提高漁業(yè)發(fā)展效率和促進(jìn)漁業(yè)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型發(fā)展等方面具有非常重要的現(xiàn)實(shí)意義。TFP測算了全部投入要素的生產(chǎn)率，反映了決策單元的綜合生產(chǎn)效率。TFP不僅與直接的技術(shù)進(jìn)步有關(guān)，還與生產(chǎn)相關(guān)的知識水平、管理技能、制度環(huán)境等因素密切相關(guān)［3］，是分析經(jīng)濟(jì)增長、評估經(jīng)濟(jì)體可持續(xù)發(fā)展和運(yùn)行質(zhì)量優(yōu)劣的重要指標(biāo)，通過分析經(jīng)濟(jì)體TFP變化能夠確定主導(dǎo)經(jīng)濟(jì)體發(fā)展的因素，為經(jīng)濟(jì)體轉(zhuǎn)型發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。因此，本研究以我國漁業(yè)TFP變化為研究對象來分析我國漁業(yè)增長方式，為我國漁業(yè)生產(chǎn)效率提高、漁業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展提供科學(xué)建議，為政府科學(xué)制定漁業(yè)長期可持續(xù)發(fā)展政策提供依據(jù)。

早期多在平均生產(chǎn)函數(shù)框架下對TFP進(jìn)行測算，所估計出的生產(chǎn)函數(shù)反映了投入和平均產(chǎn)出之間的關(guān)系，同時平均生產(chǎn)函數(shù)方法潛在假定所有決策單元在給定的技術(shù)條件下都能在最優(yōu)狀態(tài)進(jìn)行生產(chǎn)，不存在技術(shù)無效率［4］。然而采用平均生產(chǎn)函數(shù)來測算TFP存在兩個缺陷：首先，它沒有考慮決策單元可能存在無效率的狀況，這與現(xiàn)實(shí)中并非所有決策單元都能夠充分利用現(xiàn)有的技術(shù)條件的現(xiàn)象是不吻合的；再者，平均生產(chǎn)函數(shù)反映了投入和產(chǎn)出的平均關(guān)系，違背了決策單元可實(shí)現(xiàn)技術(shù)有效的假設(shè)，出現(xiàn)了理論和假設(shè)背離的現(xiàn)象［5］。因此，有必要跳出平均生產(chǎn)函數(shù)框架重新審視決策單元投入和產(chǎn)出之間的關(guān)系。生產(chǎn)前沿（邊界）分析方法考慮了無效因素對決策單元利用生產(chǎn)技術(shù)的影響，假設(shè)部分決策單元能夠在生產(chǎn)可能集邊界上進(jìn)行生產(chǎn)，當(dāng)決策單元在生產(chǎn)邊界之內(nèi)運(yùn)行時被稱為技術(shù)無效。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（Data Envelopment Analysis，DEA）和隨機(jī)前沿分析（Stochastic Frontier A－nalysis，SFA）是前沿分析中非參數(shù)方法和參數(shù)方法的典型代表。DEA利用數(shù)學(xué)規(guī)劃方法構(gòu)建生產(chǎn)前沿，不需要預(yù)先設(shè)置生產(chǎn)函數(shù)，在避免主觀性方面非常具有優(yōu)勢，但該方法很容易受到異常值的影響并且將決策單元和生產(chǎn)前沿的偏離全部歸咎于技術(shù)無效因素。SFA利用計量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法構(gòu)建隨機(jī)的生產(chǎn)前沿，該方法可以將決策單元和生產(chǎn)前沿的偏離區(qū)分為統(tǒng)計噪音和技術(shù)無效率兩個部分。由于SFA方法可以對技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率變化進(jìn)行有效區(qū)分，這有助于進(jìn)一步尋找全要素生產(chǎn)率的增長源泉，更加符合全要素增長理論的內(nèi)涵［6］。目前，國內(nèi)學(xué)者從多個角度對我國漁業(yè)增長及其方式進(jìn)行了深入研究。但是，從TFP角度來研究我國漁業(yè)經(jīng)濟(jì)增長方式的文獻(xiàn)相對較少。通過在“中國知網(wǎng)”上以“全要素生產(chǎn)率”和“漁業(yè)”為關(guān)鍵詞進(jìn)行檢索，搜索到和我國漁業(yè)TFP研究相關(guān)的主要文獻(xiàn)和研究結(jié)果如表1所示。

表1 我國漁業(yè)TFP研究文獻(xiàn)和主要結(jié)論

從表1的研究結(jié)論來看，多數(shù)研究結(jié)果表明我國漁業(yè)TFP存在不同程度的提高，技術(shù)進(jìn)步是引起漁業(yè)TFP提高的主導(dǎo)因素，但關(guān)于技術(shù)效率變化、規(guī)模效率變化的研究結(jié)果并沒有顯示出較為一致的現(xiàn)象。從研究工具來看，表1中的文獻(xiàn)均借助非參數(shù)DEA－Malmquist指數(shù)方法對我國漁業(yè)TFP變化進(jìn)行的研究。然而，使用非參數(shù)DEAMalmquist指數(shù)方法來展開研究可能會存在兩個問題：首先，該方法不能對參數(shù)設(shè)置和計算結(jié)果的顯著性等問題進(jìn)行檢驗(yàn)；如果統(tǒng)計噪音對生產(chǎn)前沿存在顯著影響，該方法計算出的結(jié)果將會出現(xiàn)偏誤。第一種情況可以借助Simar和Wilson在非參數(shù)DEA方法中引入的bootstrap技術(shù)對模型的參數(shù)設(shè)定和計算結(jié)果進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)和構(gòu)建置信區(qū)間［7］。當(dāng)出現(xiàn)第二種情況時，只能借助計量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法來分析。考慮到我國漁業(yè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行過程中存在很多風(fēng)險和不確定，可能會對其生產(chǎn)前沿存在顯著的影響，有必要檢驗(yàn)我國漁業(yè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行過程中的隨機(jī)因素是不是對生產(chǎn)前沿產(chǎn)生顯著的影響。如果隨機(jī)因素對生產(chǎn)前沿的影響不可忽視，采用SFA方法可以更為精確地描述決策單元的生產(chǎn)行為。因此在借鑒現(xiàn)有研究基礎(chǔ)上，嘗試使用SFA方法對我國漁業(yè)TFP變化情況進(jìn)行研究，并對使用SFA方法的必要性進(jìn)行檢驗(yàn)，以作為現(xiàn)有對我國漁業(yè)TFP研究的補(bǔ)充。

2 研究框架

自Meeusen，Van den Broeck和Aigner et al.獨(dú)立地提出SFA方法之后，該方法在理論和應(yīng)用方面均得到了較大發(fā)展，這種類型的模型已經(jīng)成為了分析效率的一種非常流行的工具。

2.1 SFA模型

基于面板數(shù)據(jù)的隨機(jī)前沿模型可以表達(dá)如下形式［8］：

式中：yit是第i個決策單元在時期t的產(chǎn)出；f（·）是SFA中確定的生產(chǎn)前沿；x是決策單元的投入向量；β是與投入向量所對應(yīng)參數(shù)的估計值；T為時間趨勢項(xiàng)，是用來捕捉技術(shù)變化的代理變量；Vit是服從N（0）的隨機(jī)誤差項(xiàng)；Uit與Vit相互獨(dú)立，Uit是表示技術(shù)無效因素的隨機(jī)變量，其中，Uit＝ui·e（η（t－T）），且ui～N（ui，σ）。根據(jù)Battese和Corra（1977），使用最大似然估計聯(lián)合估計隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)和技術(shù)無效項(xiàng)Uit時，使用和

2.2 TFP變化及其分解項(xiàng)的計算

在價格信息未知的條件下，SFA方法估計和分解的我國漁業(yè)TFP變化被分解為技術(shù)效率變化、技術(shù)變化和規(guī)模效率變化［9］。技術(shù)變化表現(xiàn)為生產(chǎn)前沿的移動，存在技術(shù)進(jìn)步時表現(xiàn)為決策單元集合的生產(chǎn)前沿的上升，反之則下降；技術(shù)效率變化表現(xiàn)為決策單元和生產(chǎn)前沿相對位置的變化；規(guī)模效率反映在一定科技水平下決策單元的生產(chǎn)要素集中度和其長期平均成本之間的關(guān)系。TFP變化的計算公式如下：

3 計量經(jīng)濟(jì)模型構(gòu)建和實(shí)證分析

3.1 數(shù)據(jù)和變量

本研究以2003—2014年我國27個省、市、自治區(qū)的漁業(yè)作為研究樣本對我國漁業(yè)TFP變化進(jìn)行研究。測量漁業(yè)TFP變化需要漁業(yè)經(jīng)濟(jì)相關(guān)的投入、產(chǎn)出數(shù)據(jù)，選擇漁業(yè)從業(yè)人數(shù)作為漁業(yè)的勞動投入；由于漁業(yè)可以分為漁業(yè)養(yǎng)殖和漁業(yè)捕撈兩部分，本文選擇漁業(yè)養(yǎng)殖面積和漁船年末擁有量作為漁業(yè)資本投入；選擇漁業(yè)經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)值作為產(chǎn)出變量。為了消除通貨膨脹的影響，本研究使用以1978年為基期的居民價格指數(shù)對變量進(jìn)行平減。數(shù)據(jù)主要來源于2003—2014年相應(yīng)的《中國漁業(yè)年鑒》和《中國統(tǒng)計年鑒》。

3.2 計量經(jīng)濟(jì)模型具體形式

實(shí)證分析時，隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)初步設(shè)置為靈活性較強(qiáng)的超越對數(shù)形式的隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)和時變的技術(shù)無效項(xiàng)，其具體形式如下：

式中：Yit為漁業(yè)經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)值，萬元；Sit為養(yǎng)殖面積，hm2；Wit為漁船年末擁有量，t；Lit為漁業(yè)從業(yè)人員，人；T為時間趨勢項(xiàng)，2003年T＝1，2004年T＝2，…，2014年T＝14；下標(biāo)i表示第i個省份；t為年份；ln表示自然對數(shù)；βs為待估參數(shù)；Vit服從正態(tài)分布的隨機(jī)變量；Uit和Vit相互獨(dú)立，Uit是非對稱的技術(shù)無效項(xiàng)，假設(shè)Uit＝ui·e（η（t－T）），為考慮了技術(shù)無效因素的非負(fù)隨機(jī)變量，η是待估參數(shù)，當(dāng)η＞0時，技術(shù)無效性以遞減的速度增加；當(dāng)η＜0時，技術(shù)無效性以遞增的速度減?。划?dāng)η＝0時，該模型退化為時不變（Time Invariant）模型，如果η≠0意味著技術(shù)效率不僅受到效率值初始值的影響，還受到時間影響。

3.3 實(shí)證結(jié)果

隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)，式（3）的估計需要使用最大似然估計，本研究使用Stata12的xtfrontier進(jìn)行估計，后續(xù)的假設(shè)檢驗(yàn)以及對TFP變化率的計算均借助該軟件進(jìn)行。式（3）中參數(shù)的估計結(jié)果如表2所示。

表2 隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)的最大似然估計結(jié)果

續(xù)表

表2中為時變模型（模型1）和時不變模型（模型2）的估計結(jié)果，時變模型的η的估計結(jié)果顯示并不顯著，這意味著技術(shù)效率并沒有隨著時間發(fā)生變化，所以時變模型應(yīng)該退化為時不變模型，本文將在后邊對選擇時變SFA模型還是時不變SFA模型進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)來判斷哪個模型更為合適。

3.3.2 模型的假設(shè)檢驗(yàn)

SFA的函數(shù)形式和誤差項(xiàng)分布的設(shè)置合理與否直接影響估計結(jié)果的準(zhǔn)確性，因此需要對SFA進(jìn)行一系列假設(shè)檢驗(yàn)來判斷使用SFA的必要性和參數(shù)設(shè)置的合理性［11］。本研究的假設(shè)檢驗(yàn)均通過構(gòu)建最大似然比統(tǒng)計量來完成檢驗(yàn)，需要注意的是涉及γ＝0的LR檢驗(yàn)服從混合卡方分布，混合卡方分布的臨界值來自Kodde和Palm（1986）［12］。假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

表3 假設(shè)檢驗(yàn)

續(xù)表

表3中，第一個假設(shè)檢驗(yàn)判斷超越對數(shù)形式的生產(chǎn)函數(shù)能否退化為柯布道格拉斯形式的生產(chǎn)函數(shù)。檢驗(yàn)結(jié)果表明使用超越對數(shù)形式的生產(chǎn)函數(shù)更為合適，因此本文對我國漁業(yè)TFP的分析均是基于超越對數(shù)形式的生產(chǎn)函數(shù)展開的。

第二個假設(shè)檢驗(yàn)判斷時變模型能否退化為時不變模型。檢驗(yàn)結(jié)果顯示，η＝0不能被顯著拒絕，意味著使用時不變模型更為合適，因此本文基于時不變的SFA模型展開對我國漁業(yè)TFP的分析。

第三個假設(shè)判斷技術(shù)無效項(xiàng)是否服從半正態(tài)分布，檢驗(yàn)結(jié)果表明假設(shè)技術(shù)無效項(xiàng)服從截斷正態(tài)分布更為合適。

第四個假設(shè)檢驗(yàn)判斷服從截斷正態(tài)分布的技術(shù)無效項(xiàng)是否為隨機(jī)的，檢驗(yàn)結(jié)果表明，我國漁業(yè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行過程中存在隨機(jī)的技術(shù)無效因素導(dǎo)致漁業(yè)經(jīng)濟(jì)低效運(yùn)行，這意味著隨機(jī)因素對生產(chǎn)前沿存在顯著影響，有必要使用隨機(jī)前沿分析方法。

第五個假設(shè)檢驗(yàn)是為了判斷2003—2014年我國漁業(yè)是不是存在技術(shù)變化，檢驗(yàn)結(jié)果表明，我國漁業(yè)經(jīng)濟(jì)存在顯著的技術(shù)進(jìn)步使得我國漁業(yè)生產(chǎn)前沿向上移動。

研究地華安竹種園(亦稱華安竹類植物園)地處福建省漳州市華安縣華豐鎮(zhèn)，位于東經(jīng)117°30′，北緯25°，海拔114～280 m，年平均降水量1 800～2 023 mm，年平均溫度20.1 ℃，1月份平均溫度12.2 ℃，絕對最低溫-3.8 ℃，年積溫達(dá)7 320.6 ℃，土壤為山地紅壤，pH值為5.5～6.5。該處為中、南亞熱帶氣候過渡帶，四季溫暖多雨，土層較厚，適合竹類植物的生長[6]。

3.3.3 偏效應(yīng)和規(guī)模報酬

由于超越對數(shù)形式的生產(chǎn)函數(shù)的估計結(jié)果不能直觀判斷各投入要素整體上的顯著性，為了直觀判斷各投入要素對產(chǎn)出的貢獻(xiàn)，有必要對各投入要素的產(chǎn)出彈性進(jìn)行求解，計算結(jié)果如表4所示。

表4 各個要素的彈性

表4中各投入變量的產(chǎn)出彈性的計算結(jié)果表明，漁業(yè)從業(yè)人員對漁業(yè)經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)最大，漁船年末擁有量次之，漁業(yè)養(yǎng)殖面積的彈性最小。各個投入要素的彈性總和為我國漁業(yè)規(guī)模報酬的實(shí)際狀況，各彈性總值為0.791 0小于1，說明從整體上來看我國整體處于規(guī)模報酬遞減階段，同比例增加1%的投入要素帶來的收益變動為0.791%，小于要素投入，因此應(yīng)該減小漁業(yè)規(guī)模來改善規(guī)模經(jīng)濟(jì)狀況。漁業(yè)投入要素的產(chǎn)出彈性結(jié)果表明，衡量漁業(yè)養(yǎng)殖的養(yǎng)殖面積對漁業(yè)經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)最小，這和當(dāng)前我國漁業(yè)養(yǎng)殖主導(dǎo)我國漁業(yè)的現(xiàn)狀不相吻合，出現(xiàn)這種現(xiàn)象的原因，可能是近年來我國其他產(chǎn)業(yè)擠占漁業(yè)自然資源和養(yǎng)殖漁業(yè)過度發(fā)展導(dǎo)致漁業(yè)自然資源不斷衰退，使得我國漁業(yè)生產(chǎn)規(guī)模超過了漁業(yè)自然資源的承受能力，對我國漁業(yè)養(yǎng)殖產(chǎn)生不利的影響。

4 TFP增長率及其分解

TFP變化是指決策單元的全要素生產(chǎn)率隨時間變動，當(dāng)漁業(yè)產(chǎn)出指數(shù)和投入指數(shù)變動不同步時，漁業(yè)經(jīng)濟(jì)的TFP就發(fā)生了變化。經(jīng)過假設(shè)檢驗(yàn)，本文最終選擇了時不變的SFA模型，因此我國漁業(yè)TFP變動由技術(shù)變化、規(guī)模效率變動共同作用的結(jié)果，與技術(shù)效率無關(guān)。

4.1 技術(shù)效率

技術(shù)效率衡量了決策單元利用現(xiàn)有技術(shù)的能力，技術(shù)效率高低表現(xiàn)為決策單元實(shí)際產(chǎn)出和生產(chǎn)前沿的靠近程度。技術(shù)無效率不僅是概念上的損失，包含了決策單元所投入生產(chǎn)要素的機(jī)會成本，技術(shù)效率提高是一種帕累托改進(jìn)，改善漁業(yè)技術(shù)效率具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。時變SFA模型隱含著對從業(yè)人員能夠干中學(xué)習(xí)的期望，希望從業(yè)人員能夠在生產(chǎn)過程中積極思考改善生產(chǎn)流程。研究表明，作為經(jīng)濟(jì)活動副產(chǎn)品的知識積累在沒有明顯創(chuàng)新條件下對經(jīng)濟(jì)增長發(fā)揮了巨大作用，使得技術(shù)效率隨著時間推移而得到改善。

美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家丹尼森認(rèn)為，管理技術(shù)和企業(yè)組織方面的知識的進(jìn)步與采用新技術(shù)對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)同樣重要。但是本文對模型進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)果表明，SFA模型的技術(shù)無效項(xiàng)不具有時變性，使用非時變SFA模型更能準(zhǔn)確地描述2003—2014年我國漁業(yè)經(jīng)濟(jì)的技術(shù)效率狀況。這意味著我國漁業(yè)技術(shù)效率因省份條件不一而異，并沒有隨著時間推移而變化。

表5為我國各個省、市、自治區(qū)的漁業(yè)技術(shù)效率和相應(yīng)的排序狀況。結(jié)果顯示，我國漁業(yè)技術(shù)效率在不同省份之間存在較大差異，技術(shù)效率最高的山東省的漁業(yè)技術(shù)效率值達(dá)到0.936 3，效率值最低的貴州省的漁業(yè)技術(shù)效率值僅為0.085 7；對2003—2014年各個省份的漁業(yè)技術(shù)效率求均值，得到我國漁業(yè)整體技術(shù)效率為0.388 2，處于非常低的水平，存在非常大的改進(jìn)空間。這說明漁業(yè)技術(shù)效率水平較低是導(dǎo)致我國漁業(yè)經(jīng)濟(jì)低效運(yùn)行的重要原因之一，因此提高漁業(yè)技術(shù)效率是改善我國漁業(yè)發(fā)展效率的重要途徑。但是，我國漁業(yè)技術(shù)效率在2003—2014年之間并沒有呈現(xiàn)改善的現(xiàn)象，出現(xiàn)這種現(xiàn)象的原因可能是由于我國漁業(yè)經(jīng)濟(jì)中存在大量的小規(guī)模的漁業(yè)生產(chǎn)廠商，這導(dǎo)致漁業(yè)從業(yè)人員進(jìn)入和退出漁業(yè)生產(chǎn)的門檻比較低，進(jìn)而使得我國漁業(yè)從業(yè)人員流動性比較大，而漁業(yè)從業(yè)者的頻繁流動使得正從事漁業(yè)的生產(chǎn)者沒能夠積累漁業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營和管理知識。

表5 技術(shù)效率狀況

續(xù)表

4.2 技術(shù)變化和規(guī)模效率變化

表6和表7分別從省、市、自治區(qū)和時間角度展示了2003—2014年各省、市、自治區(qū)漁業(yè)TFP變化及其分解項(xiàng)的均值。技術(shù)進(jìn)步衡量了生產(chǎn)能力的變化，如果技術(shù)有效的決策單元存在技術(shù)進(jìn)步意味著相同投入時產(chǎn)出將會增加，這表現(xiàn)為決策單元集合的生產(chǎn)前沿向上移動。結(jié)果顯示，我國各個省、市、自治區(qū)的漁業(yè)均存在不同程度的技術(shù)進(jìn)步，總體而言2003—2014年間我國漁業(yè)技術(shù)變化平均以每年7.1%的速度在增長。SFA模型是通過對生產(chǎn)函數(shù)中時間趨勢項(xiàng)求偏導(dǎo)數(shù)來計算技術(shù)變化，同時對時間趨勢項(xiàng)及其交叉項(xiàng)的參數(shù)的檢驗(yàn)結(jié)果表明，2003—2014年間我國漁業(yè)經(jīng)濟(jì)的技術(shù)進(jìn)步是顯著的。SFA中時間趨勢項(xiàng)不僅包括直接的技術(shù)因素，還包括經(jīng)濟(jì)周期、制度變遷等非直接的技術(shù)因素，分析技術(shù)變化需要從更為廣泛的角度來展開［13］。本研究認(rèn)為導(dǎo)致我國漁業(yè)生產(chǎn)前沿向上移動的原因可能有以下幾方面。

（1）漁業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的改善。雖然漁業(yè)第一產(chǎn)業(yè)主導(dǎo)我國漁業(yè)，但是近年來我國漁業(yè)二、三產(chǎn)業(yè)得到一定的發(fā)展，作為為漁業(yè)第一產(chǎn)業(yè)服務(wù)的部門，它們的比重逐漸提高。漁業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的合理化有利于漁業(yè)生產(chǎn)要素在不同部門之間的流動，提高漁業(yè)內(nèi)部不同部門的協(xié)調(diào)能力，使得我國漁業(yè)TFP提高，這為我國漁業(yè)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型發(fā)展提供了方向和保障。

（2）水產(chǎn)品市場化機(jī)制的完善。隨著我國水產(chǎn)品市場機(jī)制的完善和居民消費(fèi)水平的提高，居民對水產(chǎn)品品種和水產(chǎn)品質(zhì)量要求逐漸提高，迫使企業(yè)引入先進(jìn)的生產(chǎn)方式、管理理念來滿足我國居民對水產(chǎn)品的需求和水產(chǎn)品質(zhì)量，延長了漁業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈，提高了水產(chǎn)品的科技含量和附加值，使得漁業(yè)全要素生產(chǎn)率得到提高。

（3）漁業(yè)科技的發(fā)展，我國漁業(yè)在育苗、病害防治等自然科學(xué)領(lǐng)域取得了巨大成就，這不僅提高了漁業(yè)經(jīng)濟(jì)的科技含量，增加了漁業(yè)產(chǎn)品的附加值，也為我國現(xiàn)代化漁業(yè)的大力發(fā)展提供了堅實(shí)保障。

（4）近些年來，我國經(jīng)濟(jì)取得了較大發(fā)展，我國的基礎(chǔ)設(shè)施得到了極大地改善、水產(chǎn)品加工能力顯著提高、水產(chǎn)品貯藏運(yùn)輸能力的提高以及營銷方式更加多元等因素，為我國漁業(yè)發(fā)展提供了有力的外部環(huán)境。

表6 2003—2014年各個省、市、自治區(qū)漁業(yè)TFP變化

續(xù)表

表7 2003—2014年我國漁業(yè)全要素生產(chǎn)率的變化

規(guī)模效率變化衡量了由經(jīng)濟(jì)規(guī)模變動所引起的經(jīng)濟(jì)效益變化的現(xiàn)象，反映了生產(chǎn)要素集中程度和經(jīng)濟(jì)效益之間的關(guān)系。由上文可知我國漁業(yè)整體處于規(guī)模報酬遞減階段，應(yīng)該減少漁業(yè)規(guī)模來提高漁業(yè)規(guī)模效率。

表6和表7的結(jié)果顯示，我國多數(shù)省份漁業(yè)規(guī)模效率出現(xiàn)了惡化，漁業(yè)經(jīng)濟(jì)整體上出現(xiàn)了規(guī)模不經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象。具體而言，只有內(nèi)陸6個省份呈現(xiàn)了規(guī)模效率提升現(xiàn)象，其他省、市、自治區(qū)均出現(xiàn)了規(guī)模效率惡化現(xiàn)象；從時間上看很多年份的漁業(yè)也呈現(xiàn)了規(guī)模效率惡化的現(xiàn)象，我國漁業(yè)經(jīng)濟(jì)在時間上規(guī)模經(jīng)濟(jì)變化率在0%附近波動。我國漁業(yè)出現(xiàn)規(guī)模效率惡化現(xiàn)象的原因可以從漁業(yè)內(nèi)部和漁業(yè)外部兩個角度來分析。從漁業(yè)內(nèi)部來看，我國漁業(yè)粗放式發(fā)展加上漁業(yè)水產(chǎn)品市場機(jī)制不夠完善，使價格機(jī)制不能充分發(fā)揮作用，導(dǎo)致部分地區(qū)或某些品種出現(xiàn)局部過剩；從漁業(yè)外部來看，漁業(yè)資源過度開發(fā)加上其他行業(yè)對漁業(yè)自然資源擠占和污染，導(dǎo)致的漁業(yè)資源衰退和漁業(yè)生態(tài)環(huán)境惡化，這提高了漁業(yè)自然資源的機(jī)會成本，使得漁業(yè)生產(chǎn)運(yùn)行成本上升。因此，從改善規(guī)模效率的角度來講，我國漁業(yè)需要及時調(diào)整漁業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)，大力發(fā)展現(xiàn)代化漁業(yè)，減少對漁業(yè)自然資源的依賴程度，以適應(yīng)不斷變化的漁業(yè)自然資源條件。

綜上所述，2003—2014年間我國漁業(yè)TFP以每年7.01%的平均速度在提高，技術(shù)進(jìn)步是我國漁業(yè)TFP變化的主導(dǎo)力量，漁業(yè)規(guī)模效率的惡化阻礙著漁業(yè)TFP的升高。本研究結(jié)果和現(xiàn)有對我國漁業(yè)TFP變化結(jié)果大體上一致，漁業(yè)TFP出現(xiàn)一定程度的增長。但是TFP分解項(xiàng)的研究結(jié)果上出現(xiàn)一定的差異，TFP變化中技術(shù)進(jìn)步是TFP變化的主導(dǎo)因素；漁業(yè)技術(shù)效率是非時變的結(jié)果和現(xiàn)有研究結(jié)論不一致，這可能是現(xiàn)有研究主要是借助非參數(shù)方法計算的，并沒有對技術(shù)效率變化的顯著性進(jìn)行檢驗(yàn)；關(guān)于我國漁業(yè)規(guī)模效率變化的研究沒有得出一致的結(jié)論，本研究顯示規(guī)模效率呈現(xiàn)惡化的現(xiàn)象。

5 結(jié)論

本研究采用SFA方法對2003—2014年我國27個省、自治區(qū)的漁業(yè)TFP變化及其分解進(jìn)行了研究，并計算了不同生產(chǎn)要素對漁業(yè)經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)，得出以下結(jié)論。

（1）漁業(yè)投入要素對漁業(yè)經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)出的貢獻(xiàn)從高到低依次為：漁業(yè)從業(yè)人員、漁船年末擁有量、養(yǎng)殖面積。當(dāng)前漁業(yè)自然資源衰退已經(jīng)成為制約漁業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要原因，需要轉(zhuǎn)變現(xiàn)有生產(chǎn)結(jié)構(gòu)，采用環(huán)境友好型的生產(chǎn)方式降低生態(tài)成本，以保證漁業(yè)生產(chǎn)的可持續(xù)性。

（2）提高漁業(yè)技術(shù)效率是轉(zhuǎn)變我國漁業(yè)粗放發(fā)展的重要途徑。我國漁業(yè)技術(shù)效率處于較低水平，且漁業(yè)技術(shù)效率沒有呈現(xiàn)出隨著時間變化而改善的趨勢，漁業(yè)技術(shù)效率是阻礙漁業(yè)全要素生產(chǎn)率提高的重要原因之一。

（3）我國漁業(yè)整體上處于規(guī)模報酬遞減階段，但是漁業(yè)的規(guī)模效率還在惡化，規(guī)模效率的惡化阻礙了我國漁業(yè)TFP下降的原因。我國漁業(yè)過度依賴要素投入的低效發(fā)展導(dǎo)致的漁業(yè)資源衰退，使得漁業(yè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行成本上升，阻礙了漁業(yè)TFP的提高。在其他條件不變的條件下，降低漁業(yè)經(jīng)濟(jì)規(guī)?？梢韵蜃顑?yōu)生產(chǎn)規(guī)模靠近，提高漁業(yè)的規(guī)模效率。

（4）技術(shù)進(jìn)步是我國漁業(yè)TFP增長的重要源泉。漁業(yè)經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展能力最終要依賴漁業(yè)科學(xué)技術(shù)進(jìn)步；同時漁業(yè)的可持續(xù)發(fā)展也不能忽視漁業(yè)發(fā)展的社會制度環(huán)境，充分調(diào)整和發(fā)揮漁業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、水產(chǎn)品市場機(jī)制等非技術(shù)因素的作用，提高漁業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力。

［1］ 韓立民.漁業(yè)經(jīng)濟(jì)前沿問題探索［M］.北京：海洋出版社，2007：197.

［2］ 操建華.中國漁業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究進(jìn)展與展望［J］.生態(tài)經(jīng)濟(jì)，2014，30（12）：88－92.

［3］ 魯曉東、連玉君.中國工業(yè)全要素生產(chǎn)率估計：1999－2007［J］.經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊），11（2）：541－558.

［4］ 涂正革、肖耿.我國工業(yè)企業(yè)技術(shù)進(jìn)步的隨機(jī)前沿模型分析［J］.華中師范大學(xué)學(xué)報（人文社會科學(xué)版），2007，46（4）：49－57.

［5］ 王雅鵬，凌遠(yuǎn)云，馬文杰，等.農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)學(xué)［M］.2版.北京：高等教育出版社，2014：68－74.

［6］ 陳靜，李谷成，馮中朝，等，油料作物主產(chǎn)區(qū)全要素生產(chǎn)率與技術(shù)效率分析的隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)分析［J］.農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2013（7）：85－93.

［7］ BOGETOFT P，OTTO Lars.Benchmarking with DEA，SFA，and R［M］.Copenhagen：International Series in OperationsResearch ＆Management Science，2011：170－172.

［8］ BELOTTI F，DAIDONE S，ILARDI G.Stochastic frontier analysis using stata［M］.Rome：The StataJournal，2012.

［9］ 舒伯利.C.昆伯卡，C.A.諾克斯·拉維爾.隨機(jī)邊界分析［M］.劉曉宏，楊倩，譯.上海：復(fù)旦大學(xué)出版社，2007：214－219.

［10］ 蒂莫西.J.科埃利，克里斯托弗.J.奧唐奈，喬治.E.巴蒂斯.效率與生產(chǎn)率分析引論［M］.王君玉，譯.2版.北京：中國人民大學(xué)出版社，2008：306－312.

［11］ SUBAL C.KUMBHAKAR，HUNG－JEN WANG，et al.A practitioner’s guide to stochastic frontier analysis using stata［M］.Cambridge：Cambridge university press，2015：62－64.

［12］ KODDE D A，PALM F C.Wald.criteria for jointly testing and inequality restrictions［J］.Econometric，1986，54（5）：1243－1248.

［13］ 涂正革，肖耿.中國的工業(yè)生產(chǎn)力革命：用隨機(jī)前沿生產(chǎn)模型對中國大中型工業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的分解及分析［J］.經(jīng)濟(jì)研究，2005（3）：4－15.

The Transition Development of China’s Fishery from the Perspective of Total Factor Productivity：An Application of Stochastic Frontier Analysis

LIU Pancheng1，YANG Zhengyong2
（1.Shanghai Ocean University，Shanghai 201306，China；2.College of Economics and Management，Shanghai Ocean University，Shanghai 201306，China）

This paper specified a Stochastic Translog production Frontier function to calculate the Total Factor Productivity（TFP）of China’s fishery in 2003—2014.The empirical results showed that as regard to the contribution to the economy of fishery，the fishery labor is the largest one，the second one is number of fish boat，the last one is the square of aquaculture.China’s fishery was in the stage of decreasing returns to scale，which means that the reducing of the China’s fishery scale will conduce to the improvement of the scale efficiency.The TFP of China’s fishery is in－creasing at an average rate of 7.01%per year，which can be divided into three parts：technology progress and scale efficiency change with the average speed of 7.10%and－0.09%per year respectively，but the technical efficiency does not change with the time.The empirical results showed that China’s fishery has growth significantly in the perspective of TFP，and the technology progress is the major force to promote its increasing，the improvement of the technical efficiency and scale efficiency is an effective way to improve the efficiency of fishery development.

China Fishery，Stochastic Frontier Analysis，TFP，Transition，Way

號：F326.4；P74

A

：1005－9857（2017）07－0098－09

2017－02－28；

：2017－06－07

國家現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系建設(shè)專項(xiàng)基金項(xiàng)目“鲆鰈類產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究”（CARS－50－G11）.

劉盼成，碩士研究生，研究方向?yàn)闈O業(yè)經(jīng)濟(jì)、技術(shù)經(jīng)濟(jì)

楊正勇，教授，博士，研究方向?yàn)樗a(chǎn)養(yǎng)殖經(jīng)濟(jì)，資源與環(huán)境經(jīng)濟(jì)