中國(guó)玉米全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)分解與空間收斂性

郭 焱 占 鵬 鄧遠(yuǎn)遠(yuǎn) 朱俊峰

(中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京 100083)

玉米是一種用途廣泛的糧食作物，是食品、飼料和工業(yè)原料的兼用作物。隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和居民消費(fèi)水平的不斷提高，人們對(duì)肉蛋奶的消費(fèi)量大幅增加，作為飼料主要來源的玉米的消費(fèi)量也隨之上升。同時(shí)，以酒精、淀粉等為代表的玉米加工產(chǎn)品不斷創(chuàng)新，玉米加工產(chǎn)業(yè)迅速擴(kuò)張，增加了對(duì)玉米的需求?？梢灶A(yù)見，隨著畜牧業(yè)和玉米加工業(yè)的快速發(fā)展，玉米的需求量將會(huì)持續(xù)增長(zhǎng)。相比于其他作物，玉米因其適應(yīng)性強(qiáng)、產(chǎn)量高且穩(wěn)定、比較收益明顯而在全國(guó)廣泛種植[1]，是目前播種面積最大、產(chǎn)量最高的糧食作物之一[2]。玉米產(chǎn)業(yè)持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展對(duì)保障國(guó)家糧食安全、增加農(nóng)民收入、滿足居民消費(fèi)和維持國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展具有非常重要的意義。而加強(qiáng)玉米綜合生產(chǎn)能力建設(shè)，努力增加玉米產(chǎn)量，是確保玉米產(chǎn)業(yè)持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展的關(guān)鍵[3]。在耕地資源有限、要素投入趨于飽和的情況下，提高玉米的全要素生產(chǎn)率(TFP)可以有效保障玉米產(chǎn)量。因此，有必要對(duì)改革開放以來中國(guó)玉米TFP增長(zhǎng)及其效率變動(dòng)情況進(jìn)行測(cè)算和分析，這對(duì)于穩(wěn)定中國(guó)玉米產(chǎn)量，具有十分重要的意義。

目前，眾多研究運(yùn)用不同的方法、從不同視角對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)及玉米TFP進(jìn)行了較為深入和具體的討論。相關(guān)研究主要集中于兩個(gè)方面：一是對(duì)TFP的增長(zhǎng)情況進(jìn)行測(cè)算。從測(cè)算范圍來看，研究主要可以劃分為兩大類，一類是對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)整體的TFP測(cè)算。通過梳理文獻(xiàn)我們可以發(fā)現(xiàn)，中國(guó)農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)最初的主要推動(dòng)力是要素投入增長(zhǎng)[4-5]，隨后主要體現(xiàn)為技術(shù)進(jìn)步驅(qū)動(dòng)[6-7]。另一類則是對(duì)單個(gè)農(nóng)產(chǎn)品品類TFP測(cè)算，主要集中在糧食、油菜、棉花等品種[8-10]。結(jié)果顯示，不同品種的全要素生產(chǎn)率差異較大，增長(zhǎng)速度、波動(dòng)、趨勢(shì)等均有較大差異。從測(cè)算的方法來看，國(guó)內(nèi)早期的農(nóng)業(yè)TFP主要使用索洛余值法及其擴(kuò)展型進(jìn)行測(cè)算[11-12]，后來放棄完全效率假設(shè)和構(gòu)造生產(chǎn)前沿面來求解TFP的生產(chǎn)前沿面方法逐漸成為了測(cè)算TFP的主流方法[13-15]。尤其是以數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)為代表的非參數(shù)隨機(jī)前沿方法，由于具有無需事先確定生產(chǎn)函數(shù)形式、應(yīng)用約束較少以及權(quán)重可由模型內(nèi)生決定等諸多優(yōu)點(diǎn)，在研究中得到了廣泛的運(yùn)用[16-17]。二是對(duì)TFP收斂性的研究?，F(xiàn)有的研究中，關(guān)于農(nóng)業(yè)TFP收斂性檢驗(yàn)的文獻(xiàn)相對(duì)較少。韓曉燕等[18]較早地做出了一定探索，趙蕾等[19]采用面板單位根檢驗(yàn)方法對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的收斂性進(jìn)行了檢驗(yàn)，潘丹等[20]利用面板單位根檢驗(yàn)對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率隨機(jī)收斂性進(jìn)行考察，高帆[21]采用σ收斂對(duì)全國(guó)整體及分地區(qū)農(nóng)業(yè)TFP的收斂性展開深入探索，但他們各自得出的結(jié)論并不一致，存在認(rèn)知上的沖突。

上述研究為本研究提供了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)與實(shí)踐借鑒。但仍存在一些有待改進(jìn)之處：一是在研究對(duì)象上，多以大農(nóng)業(yè)或糧食為整體來進(jìn)行研究，缺乏針對(duì)玉米行業(yè)TFP及其收斂性的研究；二是在時(shí)間范圍上，所使用數(shù)據(jù)時(shí)序較短，未能從一個(gè)更長(zhǎng)的時(shí)間趨勢(shì)來分析TFP，亦不能很好地反映收斂趨勢(shì)；三是空間范圍上，多以少數(shù)幾個(gè)主產(chǎn)區(qū)省份為樣本，針對(duì)全國(guó)范圍的研究較少；四是在收斂性研究中未充分考慮空間因素，研究結(jié)果可能存在偏差。有鑒于此，本研究使用來自全國(guó)19個(gè)玉米主產(chǎn)省1979—2018年的成本收益面板數(shù)據(jù)，采用Hicks-Moorsteen指數(shù)測(cè)算改革開放以來中國(guó)玉米TFP增長(zhǎng)率，分析其動(dòng)態(tài)演進(jìn)特點(diǎn)及動(dòng)力機(jī)制；在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用空間杜賓模型探討其空間收斂特征，以期揭示中國(guó)玉米產(chǎn)量增長(zhǎng)的源泉與存在的問題，為政府制定促進(jìn)玉米產(chǎn)業(yè)持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展政策提供理論指導(dǎo)和決策依據(jù)。

1 研究方法與數(shù)據(jù)

1.1 研究方法

1.1.1玉米TFP測(cè)算方法

本研究的核心任務(wù)是考察玉米TFP的增長(zhǎng)和收斂情況，因此，如何準(zhǔn)確地測(cè)算各地區(qū)玉米TFP增長(zhǎng)率也就自然而然地成為了本研究的關(guān)鍵。在該問題上，基于非參數(shù)的DEA—Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)因不用事先設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)形式、無需獲取投入產(chǎn)出的價(jià)格信息以及權(quán)重可由模型內(nèi)生決定等諸多優(yōu)點(diǎn)，得到了廣泛應(yīng)用。但是，學(xué)者們發(fā)現(xiàn)Malmquist指數(shù)也存在一些固有缺陷：一是Malmquist指數(shù)只有在規(guī)模報(bào)酬不變條件下估計(jì)才是無偏的，如果缺少該假設(shè)條件，則其估計(jì)結(jié)果不僅難以準(zhǔn)確測(cè)度規(guī)模經(jīng)濟(jì)形成的TFP變化，而且對(duì)技術(shù)進(jìn)步和效率變化的分解也是有偏的；二是Malmquist指數(shù)在分解過程中遺漏了投入產(chǎn)出混合效應(yīng)，不僅違背了TFP的有效定義，而且在對(duì)TFP的分解上是不完整的；三是Malmquist指數(shù)在投入產(chǎn)出角度選擇上具有隨意性，從而使研究結(jié)果失去可比性[22-24]。為克服上述不足，O’Donnell[25]以Malmquist產(chǎn)出量指數(shù)和Malmquist投入量指數(shù)的比值定義了一種全新的生產(chǎn)率指數(shù)——Hicks-Moorsteen指數(shù)(以下簡(jiǎn)稱“HM指數(shù)”)。HM指數(shù)是唯一不需要價(jià)格信息的具有乘積特征的理想化指數(shù)，在生產(chǎn)率指數(shù)分解的完整性、分解后指數(shù)經(jīng)濟(jì)含義的清晰度等方面都優(yōu)于Malmquist指數(shù)。HM生產(chǎn)率指數(shù)可用數(shù)學(xué)公式表示為：

(1)

式中：xms和qms分別表示決策單元m在s時(shí)期的投入向量和產(chǎn)出向量；xnt和qnt分別表示決策單元n在t時(shí)期的投入向量和產(chǎn)出向量；DI(x,q)和DO(x,q)分別為相應(yīng)的Shephard投入距離函數(shù)和Shephard產(chǎn)出距離函數(shù)；TFPs,t即為從時(shí)期s至?xí)r期t的TFP變化率。O’Donnell在一個(gè)總合數(shù)量—價(jià)格框架下證明了，在多投入多產(chǎn)出的生產(chǎn)過程中具有完全乘法特征的HM指數(shù)可進(jìn)一步分解為一項(xiàng)技術(shù)變化和多項(xiàng)效率變化的乘積。由此，在產(chǎn)出導(dǎo)向下決策單元m在s時(shí)期的TFPms可以分解為：

(2)

同理，可將決策單元n在t時(shí)期的TFPnt進(jìn)行類似分解。然后比較s時(shí)期決策單元m與t時(shí)期決策單元n的TFP指數(shù)值，可得：

(3)

式中：等式右邊第一項(xiàng)表示技術(shù)進(jìn)步的變化(TPC)，如果其值>1，表示在時(shí)期s和時(shí)期t內(nèi)技術(shù)水平有所提升，反之，技術(shù)水平下降；第二項(xiàng)表示技術(shù)效率的變化(TEC)，可進(jìn)一步分解為產(chǎn)出純技術(shù)效率變化、產(chǎn)出規(guī)模效率變化和殘余組合效率變化，同樣地，如果其值>1，表示時(shí)期s和時(shí)期t期內(nèi)整體效率有所提升，反之，效率下降。

1.1.2空間收斂檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?/p>

所謂收斂是指在封閉經(jīng)濟(jì)條件下落后地區(qū)比發(fā)達(dá)地區(qū)具有更高的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率，從而導(dǎo)致各地區(qū)期初的靜態(tài)指標(biāo)差異逐步消失的過程。從數(shù)學(xué)角度講，就是指各地區(qū)的初期靜態(tài)指標(biāo)與其增長(zhǎng)速度之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。經(jīng)典的收斂模型主要有3種：σ收斂、β收斂和俱樂部收斂。本研究主要討論β收斂的問題，β收斂又可進(jìn)一步分為絕對(duì)β收斂和條件β收斂，前者指由于初始TFP水平較低的省份比初始TFP水平較高的省份增長(zhǎng)更快，二者之間存在“追趕效應(yīng)”，最終所有省份的農(nóng)業(yè)TFP將趨同于相同的穩(wěn)態(tài)水平；而后者指由于地理位置、資源稟賦、生產(chǎn)條件和經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)等方面的差異，各省玉米TFP最終將趨同于各自的穩(wěn)態(tài)水平。對(duì)于β收斂的檢驗(yàn)可按以下模型進(jìn)行：

d(lnAit)=lnAit-lnAi,t-1=α1+β1lnAi,t-1+ωit

(4)

d(lnAit)=lnAit-lnAi,t-1=
α2+β2lnAi,t-1+δXit+ωit

(5)

其中：下標(biāo)i和t分別代表省份和年份；Ait、Ai,t-1分別為i省份在第t年和第t-1年的玉米TFP增長(zhǎng)率，取對(duì)數(shù)累積形式(2)由于HM生產(chǎn)率指數(shù)測(cè)算的TFP為相對(duì)值，此處借鑒史常亮等[7]的做法，將其轉(zhuǎn)化為累積形式再放入回歸方程，以規(guī)避動(dòng)態(tài)指標(biāo)無法直接進(jìn)行回歸和生產(chǎn)率在0附近變動(dòng)不顯著而造成的計(jì)量結(jié)果不顯著問題。具體做法是，令1979年的TFP為1，1980年的TFP等于1979年的TFP乘以1980年的HM指數(shù)，依此類推。；α、β、δ為待估計(jì)參數(shù)；ω為隨機(jī)誤差項(xiàng)。式(4)中，如果有β1顯著小于0，就說明玉米TFP增長(zhǎng)具有絕對(duì)β收斂趨勢(shì)，收斂速度為λ=-ln(1+β1)，半收斂周期即區(qū)域經(jīng)濟(jì)體達(dá)到其經(jīng)濟(jì)穩(wěn)態(tài)水平一半所需要時(shí)間為k=ln(2)/λ；式(5)中加入了影響玉米TFP變動(dòng)的控制變量X，以進(jìn)一步檢驗(yàn)是否存在條件收斂趨勢(shì)，同樣地，如果有β2顯著小于0，就說明玉米TFP增長(zhǎng)具有條件β收斂趨勢(shì)。

由式(4)和(5)定義的傳統(tǒng)β收斂模型均隱含地假定玉米TFP增長(zhǎng)在鄰近地區(qū)之間不存在空間關(guān)聯(lián)，因此估計(jì)結(jié)果可能有偏。對(duì)于玉米生產(chǎn)而言，相近的地理、氣候環(huán)境及播種品種等原因，使得區(qū)域之間的技術(shù)擴(kuò)散會(huì)較其他品種更加容易，尤其是近年來隨著農(nóng)業(yè)機(jī)械跨區(qū)作業(yè)的不斷發(fā)展，地區(qū)之間的玉米TFP增長(zhǎng)在空間上往往表現(xiàn)出相互依賴性。因此，為了能夠更真實(shí)地刻畫玉米TFP增長(zhǎng)的這一特征，本研究引入空間地理因素，進(jìn)一步構(gòu)建空間β收斂模型對(duì)中國(guó)玉米TFP增長(zhǎng)的收斂性進(jìn)行考察，并比較二者在收斂結(jié)論上的差異。作為空間計(jì)量模型的標(biāo)準(zhǔn)起點(diǎn)，空間杜賓模型是捕捉各類空間溢出效應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)框架，相比于文獻(xiàn)中經(jīng)常使用的空間滯后模型或空間誤差模型，更具有一般性。因此，本研究采用空間杜賓模型對(duì)中國(guó)玉米TFP增長(zhǎng)的空間收斂性進(jìn)行檢驗(yàn)。相應(yīng)地，絕對(duì)β收斂模型和條件β收斂模型可分別設(shè)定為：

d(lnAit)=α1+β1lnAi,t-1+
ρ1Wnd(lnAit)+θ1WnlnAi,t-1+εit

(6)

d(lnAit)=α2+β2lnAi,t-1+δXit+
ρ2Wnd(lnAit)+θ2WnlnAi,t-1+φWnXit+εit

(7)

式中：Wn為n×n階的空間權(quán)重矩陣，本研究采用各省會(huì)城市之間直線歐式距離的倒數(shù)作為權(quán)重，這既克服了二元鄰接矩陣過于簡(jiǎn)單、不能很好地描述那些不相鄰但空間距離很近的省份之間也可能存在相互影響的缺陷，又避免了經(jīng)濟(jì)距離矩陣可能內(nèi)生于TFP提高所帶來的偏差；ρ是空間滯后系數(shù)，反映鄰近省份玉米TFP增長(zhǎng)對(duì)本省玉米TFP增長(zhǎng)的空間溢出效應(yīng)；θ和φ反映解釋變量空間滯后項(xiàng)對(duì)本省玉米TFP增長(zhǎng)的影響；ε是隨機(jī)誤差項(xiàng)。其他符號(hào)含義同上。

1.2 數(shù)據(jù)來源與指標(biāo)選取

考慮到趨勢(shì)收斂通常只有在較長(zhǎng)的時(shí)間序列下才能得到一般規(guī)律性認(rèn)識(shí)，區(qū)別于已有文獻(xiàn)，本研究擬從改革開放至今40年的長(zhǎng)時(shí)期視角來考察中國(guó)玉米TFP的動(dòng)態(tài)演化與收斂特征。用于分析的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)主要來自1980—2019年歷年的《全國(guó)農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》[26]和《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》[27]。在分析時(shí)，我們將每個(gè)省份當(dāng)作一個(gè)獨(dú)立的生產(chǎn)單元，其中由于部分省份某些年份的指標(biāo)數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重且難以通過技術(shù)手段補(bǔ)齊，本研究最終使用樣本為河北、山西、內(nèi)蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、江蘇、安徽、山東、河南、湖北、廣西、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、寧夏和新疆等19個(gè)玉米生產(chǎn)省(自治區(qū))1979—2018年的平衡面板數(shù)據(jù)。下面對(duì)本研究測(cè)算用到指標(biāo)的收集與處理方式進(jìn)行逐一說明。

加強(qiáng)對(duì)企業(yè)的管理人員和科技人員的知識(shí)產(chǎn)權(quán)培訓(xùn)，增強(qiáng)其知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)意識(shí)，同時(shí)加強(qiáng)對(duì)企業(yè)核心技術(shù)人員的管理，通過與核心技術(shù)人員簽署保密協(xié)議、競(jìng)業(yè)限制協(xié)議等，以方防止核心技術(shù)人員跳槽造成企業(yè)核心技術(shù)秘密流失，而給企業(yè)造成不必要的損失。當(dāng)然，勞動(dòng)者有自主擇業(yè)權(quán)，即使通過簽署協(xié)議也無法有效組織核心技術(shù)人員跳槽。故，有效的專利保護(hù)還是企業(yè)及時(shí)將發(fā)明創(chuàng)造申請(qǐng)專利保護(hù)。

1)投入產(chǎn)出變量選取。應(yīng)用HM生產(chǎn)率指數(shù)法測(cè)算玉米TFP需要用到投入產(chǎn)出指標(biāo)的數(shù)據(jù)。與已有文獻(xiàn)的普遍處理相同，本研究使用玉米主產(chǎn)品產(chǎn)量作為產(chǎn)出的衡量指標(biāo)；投入主要包括資本、土地和勞動(dòng)力3個(gè)方面，分別用物質(zhì)與服務(wù)費(fèi)用、玉米播種面積、用工數(shù)量來表示。其中，由于物質(zhì)與服務(wù)費(fèi)用為價(jià)值量指標(biāo)，為剔除價(jià)格波動(dòng)影響，用以1979年為基期的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)對(duì)各年物質(zhì)與服務(wù)費(fèi)用進(jìn)行折算。

2)控制變量選取。結(jié)合已有研究，條件收斂回歸方程中控制的因素主要包括：①受災(zāi)率(pdisa)，用受災(zāi)面積與農(nóng)作物播種面積之比表示，用以控制自然災(zāi)害對(duì)玉米TFP增長(zhǎng)的負(fù)面影響；②工業(yè)化率(ind)，用工業(yè)增加值占各省地區(qū)生產(chǎn)總值的比重表示，以表征工業(yè)化進(jìn)程對(duì)玉米TFP的影響；③農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施(lninf)，用單位國(guó)土面積公路里程的對(duì)數(shù)表示，便利的交通基礎(chǔ)設(shè)施能夠加快新技術(shù)的推廣，降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的流動(dòng)成本，進(jìn)而對(duì)玉米TFP增長(zhǎng)起到促進(jìn)作用；④玉米生產(chǎn)集聚(agg)，用各省玉米播種面積占全國(guó)玉米播種總面積的比重表示，以控制玉米生產(chǎn)的地理集聚狀況對(duì)其TFP收斂的影響。

2 實(shí)證分析與結(jié)果

2.1 中國(guó)玉米TFP測(cè)算結(jié)果分析

2.1.1中國(guó)玉米TFP增長(zhǎng)的時(shí)間特征分析

基于HM生產(chǎn)率指數(shù)，我們首先計(jì)算了各玉米主產(chǎn)省從1979—2018年的TFP增長(zhǎng)率，然后以各省的玉米播種面積為權(quán)數(shù)，計(jì)算了19個(gè)玉米主產(chǎn)省(即全國(guó))每年的加權(quán)TFP增長(zhǎng)率；最后對(duì)獲得的各年加權(quán)玉米TFP增長(zhǎng)率進(jìn)行幾何平均，得到40年內(nèi)全國(guó)玉米的平均TFP增長(zhǎng)率，計(jì)算結(jié)果如表1所示。測(cè)算結(jié)果顯示，1979—2018年中國(guó)玉米TFP的平均增長(zhǎng)率為2.20%，這一增長(zhǎng)主要得益于技術(shù)進(jìn)步水平的穩(wěn)步提高，其年均增長(zhǎng)1.46%；其次是技術(shù)效率的改善，其年均提高1.10%。進(jìn)一步對(duì)技術(shù)效率變化進(jìn)行分解后發(fā)現(xiàn)，樣本期內(nèi)中國(guó)玉米的純技術(shù)效率、產(chǎn)出規(guī)模效率和殘余組合效率同樣保持了一定幅度的增長(zhǎng)，其中純技術(shù)效率增幅相對(duì)較大，年均增長(zhǎng)率為0.56%；而產(chǎn)出規(guī)模效率和殘余組合效率增幅較小，年均增長(zhǎng)率分別為0.23%和0.28%。顯然，與大農(nóng)業(yè)TFP增長(zhǎng)所表現(xiàn)出的技術(shù)進(jìn)步“單驅(qū)動(dòng)”模式[7,28]相比，過去40年里中國(guó)玉米TFP增長(zhǎng)呈現(xiàn)出技術(shù)進(jìn)步、技術(shù)效率、規(guī)模效率與組合效率共同驅(qū)動(dòng)的“多驅(qū)動(dòng)”模式，四者共同支撐了玉米TFP的增長(zhǎng)。

由于HM生產(chǎn)率指數(shù)測(cè)算的TFP為相對(duì)值，為了反映中國(guó)玉米TFP及其各成分的長(zhǎng)時(shí)期變動(dòng)軌跡，借鑒史常亮等[7]的做法，將其轉(zhuǎn)化為以1979年為基期(1979年=1)的累積增長(zhǎng)率，如圖1所示?？梢钥吹剑^去40年里中國(guó)玉米TFP增長(zhǎng)表現(xiàn)出明顯的周期性波動(dòng)特點(diǎn)。如果把TFP增長(zhǎng)率從一個(gè)最低點(diǎn)到下一個(gè)最低點(diǎn)的過程作為一個(gè)周期，則樣本期內(nèi)中國(guó)玉米TFP增長(zhǎng)至少經(jīng)歷了5個(gè)這樣的周期，分別是1979—1987年、1988—1994年、1995—2003年、2004—2009年和2010年至今，這與整個(gè)玉米生產(chǎn)表現(xiàn)出來的階段性波動(dòng)特征是高度吻合的[2]。其中，第一個(gè)周期是1979—1987年。玉米TFP年均增長(zhǎng)率達(dá)到3.94%，并在1983年達(dá)到最高值17.90%。第二個(gè)周期是1988—1994年。玉米TFP年均增長(zhǎng)率僅為0.71%，增長(zhǎng)速度下滑明顯，為5個(gè)周期中增長(zhǎng)最慢的一個(gè)周期。突出表現(xiàn)為玉米技術(shù)效率的惡化，導(dǎo)致整個(gè)TFP增長(zhǎng)率連續(xù)三年下降。第三個(gè)周期是1995—2003年。玉米TFP年均增長(zhǎng)率為0.83%，技術(shù)進(jìn)步、技術(shù)效率波動(dòng)頻繁，改善與未改善年份交叉出現(xiàn)，影響了區(qū)間內(nèi)TFP的增長(zhǎng)速度。第四個(gè)周期是2004—2009年。玉米TFP年均增長(zhǎng)率達(dá)到4.62%，為5個(gè)周期中增長(zhǎng)最快的一個(gè)周期，其中2004年增速達(dá)到19.80%，高于以往任何年份，并且正增長(zhǎng)狀態(tài)一直持續(xù)到2008年。第五個(gè)周期是2010—2018年。玉米TFP年均增長(zhǎng)率為1.50%，呈現(xiàn)波動(dòng)增長(zhǎng)趨勢(shì)，期間以2017年為轉(zhuǎn)折點(diǎn)，技術(shù)進(jìn)步率明顯增加，而技術(shù)效率則明顯下降。

表1 1979—2018年各階段中國(guó)玉米TFP增長(zhǎng)率及其分解Table 1 Maize total factor productivity and its decomposition from 1979 to 2018

圖1 1979—2018年中國(guó)玉米TFP增長(zhǎng)情況Fig.1 TFP growth of maize from 1979 to 2018

2.1.2中國(guó)玉米TFP增長(zhǎng)的空間特征分析

根據(jù)仇煥廣等[29]，中國(guó)玉米生產(chǎn)可劃分為北方春播玉米帶、黃淮海平原夏播玉米帶、西南山地玉米區(qū)和西北灌溉玉米區(qū)4個(gè)區(qū)域。本研究據(jù)此同樣對(duì)所選取的19個(gè)樣本省份進(jìn)行劃分，并分別計(jì)算每個(gè)區(qū)域的玉米TFP增長(zhǎng)情況，結(jié)果如表2所示?？梢钥闯觯旱谝?，樣本期內(nèi)除湖北省外的幾乎所有省份都實(shí)現(xiàn)了玉米TFP正增長(zhǎng)，并且四大區(qū)域的玉米TFP增長(zhǎng)率亦大于1，這與全國(guó)整體的玉米TFP改善是耦合的。第二，各省份玉米TFP增長(zhǎng)的速度存在顯著差異，其中增長(zhǎng)最快的前3位省份依次是新疆(4.27%)、寧夏(3.22%)和內(nèi)蒙古自治區(qū)(2.36%)，技術(shù)進(jìn)步的快速推進(jìn)是這些省份玉米TFP增長(zhǎng)的重要原因；湖北是唯一出現(xiàn)玉米TFP負(fù)增長(zhǎng)的省份，技術(shù)進(jìn)步水平和技術(shù)效率的共同下降是造成該省TFP負(fù)增長(zhǎng)的主要原因。與此同時(shí)，四大區(qū)域的玉米TFP增速同樣具有顯著落差，其中增長(zhǎng)最快的是北方春播玉米帶，年均增長(zhǎng)率為2.49%；其次是西北灌溉玉米區(qū)和黃淮海夏播玉米帶，年均增長(zhǎng)率分別為2.39%、1.69%；西南山地玉米區(qū)增長(zhǎng)最慢，年均增長(zhǎng)率僅為1.11%。第三，從各省玉米TFP增長(zhǎng)的源泉看，全部省份中只有內(nèi)蒙古、黑龍江、寧夏、河北、山西、安徽、河南和甘肅等8個(gè)省(自治區(qū))實(shí)現(xiàn)了玉米技術(shù)進(jìn)步與技術(shù)效率改善共同作用的“雙驅(qū)動(dòng)”型增長(zhǎng)，而其余的10個(gè)省份都呈現(xiàn)出技術(shù)進(jìn)步與技術(shù)效率惡化并存的“單驅(qū)動(dòng)”型增長(zhǎng)特征。分區(qū)域發(fā)現(xiàn)，四大區(qū)域中黃淮海夏播玉米帶和西北灌溉玉米區(qū)實(shí)現(xiàn)了TFP的“雙驅(qū)動(dòng)”型增長(zhǎng)，北方春播玉米帶表現(xiàn)為明顯的技術(shù)進(jìn)步單因素推進(jìn)模式，而西南山地玉米區(qū)則表現(xiàn)為明顯的技術(shù)效率單因素推進(jìn)模式。

表2 1979—2018年各區(qū)域玉米TFP增長(zhǎng)率及其分解Table 2 Maize TFP growth rate and its decomposition in different regions from 1979 to 2018

2.2 中國(guó)玉米TFP增長(zhǎng)的空間收斂性分析

2.2.1空間因素的引入

由上述分析可以看到，樣本期內(nèi)中國(guó)不同省份、區(qū)域的玉米TFP增長(zhǎng)都有著較大的差異。那么，隨著時(shí)間的推移，這種差異將如何演化？各省玉米TFP發(fā)展水平最終是否有可能達(dá)到一致呢？要回答這些問題，需要對(duì)其進(jìn)行收斂性檢驗(yàn)。在考慮空間因素的收斂檢驗(yàn)時(shí)，需要首先對(duì)被解釋變量的空間相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)。本研究采用常用的基于非空間OLS回歸殘差的Moran’s I檢驗(yàn)、LM-error檢驗(yàn)及LM-lag檢驗(yàn)來進(jìn)行判別。首先分別對(duì)式(4)和(5)進(jìn)行傳統(tǒng)固定效應(yīng)模型的LSDV估計(jì)，然后根據(jù)LSDV估計(jì)的殘差進(jìn)行空間相關(guān)性檢驗(yàn)，結(jié)果匯報(bào)于表3。可以看到，在地理距離空間權(quán)重矩陣設(shè)定下，各回歸方程對(duì)應(yīng)的Moran’s I指數(shù)都在1%顯著性水平上顯著，同時(shí)LM-error、LM-lag統(tǒng)計(jì)量亦十分顯著，從而表明各方程的被解釋變量均存在空間相關(guān)性，采用空間計(jì)量模型進(jìn)行分析是非常必要的。

表3 基于LDSV估計(jì)殘差的空間相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果Table 3 Spatial correlation test results of residual estimation based on LDSV

2.2.2空間收斂性分析

考慮到被解釋變量存在空間相關(guān)性，因此引入空間杜賓模型對(duì)中國(guó)玉米TFP增長(zhǎng)的空間收斂性進(jìn)行分析。表4報(bào)告了不考慮和考慮空間因素兩種情形下的中國(guó)玉米TFP絕對(duì)收斂和條件收斂的估計(jì)結(jié)果。從中可以看到，無論是在絕對(duì)收斂還是在條件收斂情形下，其空間滯后系數(shù)ρ都為正且通過了顯著性檢驗(yàn)，意味著中國(guó)玉米TFP增長(zhǎng)具有顯著的空間溢出效應(yīng)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相近地區(qū)的玉米TFP增長(zhǎng)能夠顯著刺激本地區(qū)玉米TFP增長(zhǎng)加速，同時(shí)也再次證明了以空間杜賓模型為依據(jù)進(jìn)行玉米TFP的收斂性研究有著極為顯著的現(xiàn)實(shí)意義。

結(jié)合表4，我們可以得到有關(guān)中國(guó)玉米TFP收斂特征的三點(diǎn)結(jié)論。第一，無論是否考慮空間因素，中國(guó)省級(jí)玉米TFP均存在明顯的β收斂趨勢(shì)。在所有模型中，收斂系數(shù)β的估計(jì)值都小于0，且都通過了1%水平的顯著性檢驗(yàn)，這意味著玉米TFP增長(zhǎng)較慢的地區(qū)存在“后發(fā)趕超”的趨勢(shì)，這使得省份間玉米TFP增長(zhǎng)的差距趨于縮小。第二，條件收斂的速度均顯著大于絕對(duì)收斂的速度。在不考慮空間因素的情形下，條件收斂的速度(60.9%)高出絕對(duì)收斂速度(56.7%)4.2個(gè)百分點(diǎn)；當(dāng)加入空間因素后，條件收斂的速度(60.0%)同樣比絕對(duì)收斂速度(56.0%)高出4.0個(gè)百分點(diǎn)。這可能與條件收斂考慮了各地區(qū)各自不同的特征和玉米生產(chǎn)條件有關(guān)。我們看到，在考慮的4個(gè)因素中，生產(chǎn)地理集聚是推動(dòng)玉米TFP增長(zhǎng)收斂的最重要因素，而自然災(zāi)害和工業(yè)化則在不同程度上抑制了玉米TFP的增長(zhǎng)，不利于實(shí)現(xiàn)全國(guó)層面的收斂。第三，由于空間溢出效應(yīng)的存在，使得中國(guó)省際玉米TFP的收斂速度變慢，收斂周期變大。在沒有考慮空間外溢效應(yīng)的情況下，絕對(duì)收斂和條件收斂的收斂速度分別為56.7%和60.9%，對(duì)應(yīng)的半程收斂周期分別為1.22和1.14年；而在考慮了空間外溢效應(yīng)后，絕對(duì)收斂和條件收斂的收斂速度分別降低為56.0%和60.0%，對(duì)應(yīng)的半程收斂周期則分別延長(zhǎng)為1.24和1.16年。這說明忽略空間效應(yīng)的傳統(tǒng)收斂模型會(huì)高估玉米TFP增長(zhǎng)的收斂性。

表4 中國(guó)玉米TFP收斂性檢驗(yàn)結(jié)果Table 4 Convergence test results of TFP

3 結(jié)論與建議

本研究采用乘積完備的Hicks-Moorsteen生產(chǎn)率指數(shù)對(duì)1979—2018年中國(guó)玉米TFP的增長(zhǎng)情況進(jìn)行測(cè)算和分解，并使用空間杜賓模型對(duì)其空間收斂性進(jìn)行檢驗(yàn)。研究發(fā)現(xiàn)：

1)過去40年里中國(guó)玉米TFP取得了較快增長(zhǎng)，年均增長(zhǎng)率為2.20%，且這一增長(zhǎng)主要得益于新技術(shù)、新發(fā)明使用所帶來的增長(zhǎng)效應(yīng)，即前沿技術(shù)進(jìn)步。

2)由于不同省份、區(qū)域發(fā)展水平和玉米生產(chǎn)條件的差異，中國(guó)玉米TFP增長(zhǎng)存在顯著的空間差異，其中增長(zhǎng)最快的前3位省份依次是新疆、寧夏和內(nèi)蒙古自治區(qū)，而增長(zhǎng)最慢的是湖北??；從地區(qū)比較來看，北方春播玉米帶增長(zhǎng)最快，其次是西北灌溉玉米區(qū)和黃淮海夏播玉米帶，西南山地玉米區(qū)增長(zhǎng)最慢。

3)不同省份、區(qū)域的玉米TFP增長(zhǎng)動(dòng)力機(jī)制存在著分化特征，從省級(jí)層面來看，內(nèi)蒙古、黑龍江、寧夏、河北、山西、安徽、河南和甘肅等8個(gè)省(自治區(qū))實(shí)現(xiàn)了玉米技術(shù)進(jìn)步與技術(shù)效率改善共同作用的“雙驅(qū)動(dòng)”型增長(zhǎng)，遼寧、吉林、江蘇、山東、廣西、四川、貴州、云南、陜西和新疆等10個(gè)省(自治區(qū))都表現(xiàn)出技術(shù)進(jìn)步與技術(shù)效率惡化并存的“單驅(qū)動(dòng)”型增長(zhǎng)特征；從區(qū)域?qū)用鎭砜矗S淮海夏播玉米帶和西北灌溉玉米區(qū)實(shí)現(xiàn)了TFP的“雙驅(qū)動(dòng)”型增長(zhǎng)，其他2個(gè)區(qū)域則要么表現(xiàn)為技術(shù)進(jìn)步的單因素推進(jìn)模式，要么表現(xiàn)為技術(shù)效率改善的單因素推進(jìn)模式。

4)無論是否考慮空間因素，中國(guó)玉米TFP增長(zhǎng)都存在著顯著的β收斂趨勢(shì)，并且相比于絕對(duì)收斂，條件收斂速度有所降低。而空間外溢效應(yīng)的存在，使得各省玉米TFP增長(zhǎng)收斂的速度進(jìn)一步減慢，收斂周期進(jìn)一步延長(zhǎng)。

針對(duì)上述結(jié)論，得出三方面的政策含義。一是加大玉米生產(chǎn)科研投入，促進(jìn)玉米技術(shù)進(jìn)步。不斷研發(fā)新的玉米生產(chǎn)技術(shù)，增強(qiáng)玉米生產(chǎn)的科技含量，改變依靠要素投入來提高產(chǎn)量的傳統(tǒng)增產(chǎn)方法；打通農(nóng)技推廣“最后一公里”，加強(qiáng)基層農(nóng)技推廣機(jī)構(gòu)及人員的服務(wù)能力和服務(wù)強(qiáng)度，重點(diǎn)解決小農(nóng)戶與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的銜接難題，通過提高技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率，進(jìn)而提高玉米TFP。二是因地制宜采取差異化策略提高玉米TFP。針對(duì)不同地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、自然資源稟賦和玉米產(chǎn)業(yè)發(fā)展特點(diǎn)，有針對(duì)性地采取差異化的、符合當(dāng)?shù)匕l(fā)展特點(diǎn)的玉米產(chǎn)業(yè)政策。三是加強(qiáng)地區(qū)間的合作。應(yīng)充分重視玉米生產(chǎn)的空間外溢效應(yīng)，加強(qiáng)鄰近地區(qū)間資本、技術(shù)、信息等投入要素的流動(dòng)，積極推進(jìn)區(qū)域玉米生產(chǎn)統(tǒng)籌發(fā)展，從而實(shí)現(xiàn)全國(guó)玉米生產(chǎn)協(xié)調(diào)發(fā)展，縮小玉米TFP增長(zhǎng)差距。