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    中國大豆全要素生產(chǎn)率時空變化分析

    2021-11-15 02:41:42楊顏慈
    南方農(nóng)機(jī) 2021年21期
    關(guān)鍵詞:大豆效率

    楊顏慈

    (河南農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,河南 鄭州 450046)

    糧食安全問題一直是黨和國家關(guān)注的重點,它不僅會影響到民生安全,還會對國家安全產(chǎn)生重大影響。大豆作為重要的油料作物,其供給問題將會對食用油安全帶來威脅。根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù),預(yù)計2018—2019年度國內(nèi)豆油將會出現(xiàn)7.1萬噸的供給缺口。而缺口產(chǎn)生的主要原因是中美貿(mào)易摩擦,導(dǎo)致當(dāng)年大豆進(jìn)口量同比下降7.85%。我國較高的大豆進(jìn)口依存度,使得我國不得不承擔(dān)因國際形勢變動和新冠疫情沖擊等不確定性帶來的巨大風(fēng)險。因此,依靠科技進(jìn)步與推廣,科學(xué)和充分地利用資源,進(jìn)而提高大豆生產(chǎn)效率迫在眉睫。筆者將從科技進(jìn)步角度,對大豆主產(chǎn)區(qū)全要素生產(chǎn)率發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行衡量分析,并提出相關(guān)建議。

    國內(nèi)關(guān)于全要素生產(chǎn)率的研究主要圍繞評價和影響兩個維度展開:第一,對單一作物的全要素生產(chǎn)率進(jìn)行評價分析,例如學(xué)者對小麥[1]、玉米[2]、馬鈴薯[3]、花生[4]等作物全要素生產(chǎn)率的分析;第二,對全要素生產(chǎn)率的影響因素進(jìn)行研究,例如學(xué)者發(fā)現(xiàn)補(bǔ)貼綜合性收入[5]、農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)[6]、農(nóng)業(yè)信息化[7]等外部因素會對全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生影響。大豆因其自身的經(jīng)濟(jì)效益和重要性也成為了學(xué)者研究的重點。首先,學(xué)者通過運用不同類型的模型對大豆全要素生產(chǎn)率進(jìn)行分析評價。司偉等(2011)運用SFP模型,分析了中國大豆全要素生產(chǎn)率的變動趨勢[8]。楊雪等(2019)運用ML指數(shù),將碳排放作為非期望產(chǎn)出納入分析框架,分析了中國大豆全要素生產(chǎn)率[9]。其次,部分學(xué)者還對全要素生產(chǎn)率的主要影響因素展開了深入研究。李干瓊等(2020)認(rèn)為增加大豆產(chǎn)量應(yīng)該從提高綜合機(jī)械化水平、加強(qiáng)科技支撐力、完善政策支持體系等方面著手[10]。周楊和邵喜武(2021)研究發(fā)現(xiàn)價格支持政策能夠通過保險效應(yīng)、預(yù)期效應(yīng)、資源約束效應(yīng)等直接途徑和市場扭曲間接途徑對大豆全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生影響,并且產(chǎn)生的影響具有滯后性[11]。宋慶華(2019)認(rèn)為機(jī)械化種植可有效提高種植效率和質(zhì)量[12]。雖然,已有較多學(xué)者對大豆全要素生產(chǎn)率進(jìn)行研究,但有需要完善的空間。首先,在對大豆全要素生產(chǎn)率測算分析評估中,投入指標(biāo)涵蓋面仍需進(jìn)一步擴(kuò)充;其次,對近10年的現(xiàn)狀研究較少,近10年各個大豆主產(chǎn)區(qū)大豆技術(shù)進(jìn)步效率、規(guī)模變化效率等如何變化尚未得到分析。因此,本研究將運用DEA模型和莫氏指數(shù),基于2009—2018年大豆成本與收益數(shù)據(jù),對大豆主產(chǎn)區(qū)大豆全要素生產(chǎn)率的時空變化進(jìn)行研究。

    1 理論方法

    1.1 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法

    數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法最早由Farrel(1957)提出,隨后得到A.Charnes 和W.W.Cooper等的進(jìn)一步擴(kuò)充發(fā)展。Charnes 等基于完全競爭市場假設(shè)提出不變規(guī)模報酬DEA模型(CRS模型),但在實際經(jīng)濟(jì)或生產(chǎn)活動中,現(xiàn)有市場大都處于不完全競爭狀態(tài),決策單元的生產(chǎn)并不能完全處于規(guī)模報酬不變。因此,Banker等(1984)[13]在該模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行完善,提出的可變規(guī)模報酬的DEA模型(VRS 模型)。VRS模型的基本模型如下:

    式中,K是決策單元個數(shù),y為產(chǎn)出指標(biāo),x為投入指標(biāo),θ為各決策單元的效率值。θ取值范圍為[0,1],若θ=1,則該決策單元在前沿面上,表示該決策單元處于有效狀態(tài),是按照樣本觀測期間內(nèi)最佳水平組織產(chǎn)生的;若θ<1,表示該決策單元處于前沿面以內(nèi),說明該決策單元處于無效狀態(tài)。IS為投入松弛量,即IS=(is1,is2,…,isM)T,OS為產(chǎn)出松弛量,即OS=(os1,os2,…,osM)T。

    1.2 莫氏指數(shù)

    莫氏指數(shù)作為衡量全要素生產(chǎn)率的一種方法,其主要特點是能夠反映T+1時期相對于T時期生產(chǎn)系統(tǒng)的技術(shù)效率變化。其計算公式如下:

    當(dāng)莫氏指數(shù)TFP>1時,表明全要素生產(chǎn)率處于上升期;當(dāng)TFP=1時,表明全要素生產(chǎn)率不變;當(dāng)TFP<1時,表明全要素生產(chǎn)率處于衰退期[1]。

    2 數(shù)據(jù)來源及指標(biāo)選擇

    本研究選取的產(chǎn)出指標(biāo)為2009—2018年黑龍江、吉林、遼寧、內(nèi)蒙古、河北、河南、山東、安徽、山西和陜西10個大豆主產(chǎn)省份近10年的大豆產(chǎn)量。投入指標(biāo)主要包括每畝種子用量、每畝用工數(shù)量、每畝物化費用和每畝機(jī)械作業(yè)費。為了能夠?qū)⒏嗟耐度胍丶{入指標(biāo)里,將化肥、農(nóng)家肥、農(nóng)藥進(jìn)行合并統(tǒng)稱為“物化費用”,將機(jī)械作業(yè)費、畜力費、排灌費進(jìn)行合并統(tǒng)稱為“機(jī)械作業(yè)費”[4]。以上數(shù)據(jù)均來源于2010—2019年《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》。

    3 大豆全要素生產(chǎn)率結(jié)果分析

    3.1 大豆全要素生產(chǎn)率的時序變化情況

    基于2009—2018年面板數(shù)據(jù)運用基于產(chǎn)出的莫氏指數(shù)對大豆主產(chǎn)省大豆全要素生產(chǎn)率進(jìn)行分析,如表1所示,為近10年的時序變化情況。

    表1 2009—2018年大豆全要素生產(chǎn)率時序變化情況

    從莫氏指數(shù)平均變化情況來看,2009—2018年中國大豆主產(chǎn)區(qū)除規(guī)模效率變化指數(shù)大于1;其余變化指數(shù)均低于1,處于前沿面以下,這顯示出中國大豆的技術(shù)效率仍有進(jìn)步的空間。導(dǎo)致技術(shù)效率低的原因主要包括:第一,水災(zāi)、旱災(zāi)等自然因素[14]。以黑龍江為例,其2017年的受災(zāi)面積為155.05萬公頃,2018年的受災(zāi)面積為415.5萬公頃,2018年的受災(zāi)面積明顯增多。第二,農(nóng)戶習(xí)慣小規(guī)?;蜃越o自足性的種植。以河南省為例,除黃淮海地區(qū)以外,其他地區(qū)因為種植大豆的收益較低,農(nóng)戶都會采取小規(guī)模種植。第三,新技術(shù)本身的缺陷。用機(jī)械收割大豆,其損失率過高,增加了技術(shù)擴(kuò)散和推廣的難度。另外,導(dǎo)致技術(shù)進(jìn)步率較低的原因在于各方在大豆行業(yè)的研究投資在逐漸減少[15]。

    3.2 大豆全要素生產(chǎn)率的空間變化情況

    根據(jù)大豆播種的季節(jié)不同可以將大豆主產(chǎn)區(qū)大致分為春大豆主產(chǎn)區(qū)、夏大豆主產(chǎn)區(qū)和春夏大豆主產(chǎn)區(qū)。春大豆主產(chǎn)區(qū)主要包括黑龍江、吉林、遼寧和內(nèi)蒙古四?。▍^(qū));夏大豆主產(chǎn)區(qū)主要包括河南、河北、山東三?。淮合拇蠖怪鳟a(chǎn)區(qū)主要包括山西、陜西、安徽三省。大豆全要素生產(chǎn)率的空間變化情況如表2所示。

    表2 2009—2018年大豆全要素生產(chǎn)率空間變化情況

    由表2可以看出,春大豆、夏大豆和春夏大豆主產(chǎn)區(qū)2009—2018年平均TFP變化指數(shù)分別為1.023,0.982和0.975,這表明除了春大豆主產(chǎn)區(qū)的全要素生產(chǎn)率處于上升趨勢以外,其他主產(chǎn)區(qū)的全要素生產(chǎn)率都處于衰退趨勢。春大豆主產(chǎn)區(qū)所有效率值均大于1,表明各效率都得到了提高。夏大豆主產(chǎn)區(qū)除規(guī)模效率指數(shù)變化大于1 ,其他效率值均小于1。這說明近10年里,夏大豆產(chǎn)量的增多主要依靠投入要素規(guī)模擴(kuò)大帶來的效益。春夏大豆主產(chǎn)區(qū)沒有一個指標(biāo)是處于增長的狀態(tài),這說明春夏大豆主產(chǎn)區(qū)技術(shù)的創(chuàng)新以及技術(shù)的推廣程度不高,要素投入并未得到充分的利用或者利用率較低。

    春大豆主產(chǎn)區(qū)的各項指數(shù)都大于1有以下4個方面的原因。第一,土地的細(xì)碎化程度低,大豆的種植面積大而廣。余建斌等(2007)研究發(fā)現(xiàn)大豆種植面積占農(nóng)作物種植面積的比重越大,技術(shù)效率損失越小,技術(shù)效率越高[16]。以黑龍江和河北為例,黑龍江2018年農(nóng)作物總播種面積為1467.333萬公頃,其中大豆播種面積占24.3%;河北的農(nóng)作物總播種面積為819.713萬公頃,其中大豆播種面積僅占1.07%[17]。第二,栽培技術(shù)較為完善。以東北為例,其栽培技術(shù)大都遵循以下原則:已經(jīng)進(jìn)行翻整并起壟地塊,早春就通過頂漿鎮(zhèn)壓增墑;已經(jīng)進(jìn)行翻耙整平但未起壟地塊,當(dāng)化凍達(dá)到起壟深度,早秋就通過頂漿起壟鎮(zhèn)壓;尚未進(jìn)行秋整地地塊,若比較干旱或者上一年有深翻深松基礎(chǔ),早秋則免耕播種[18]。第三,施肥有效性較強(qiáng)。施肥方法主要采取側(cè)深施肥、分層施入,鼓勵結(jié)合整地施農(nóng)家肥。第四,政府補(bǔ)貼存在差異。春大豆主產(chǎn)區(qū)的良種補(bǔ)貼主要側(cè)重于大豆,例如黑龍江在2020年給予大豆生產(chǎn)者補(bǔ)貼比玉米生產(chǎn)者補(bǔ)貼每畝高200元[19];2019年吉林給予大豆生產(chǎn)者補(bǔ)貼比玉米生產(chǎn)者補(bǔ)貼高179元[20]。

    3.3 大豆綜合效率及其構(gòu)成要素分析

    參考張冬平和馮繼紅(2005)的做法,通過對2009年和2018年的截面數(shù)據(jù)分別進(jìn)行基于投入的效率度量方法的DEA分析,可以比較大豆主產(chǎn)區(qū)大豆生產(chǎn)綜合效率及其構(gòu)成要素的變化情況[21],如表3所示。

    表3 各主產(chǎn)地大豆綜合效率及其構(gòu)成變化

    在2009年,有5個地區(qū)綜合效率小于1,位于前沿面以下,處于無效狀態(tài),分別是遼寧、內(nèi)蒙古、河北、山西、陜西。其中,內(nèi)蒙古、河北、陜西3個地區(qū)均為純技術(shù)效率處于有效狀態(tài),但規(guī)模效率處于無效狀態(tài)。遼寧和山西為技術(shù)效率和規(guī)模效率均處于無效狀態(tài)。2009年,黑龍江、吉林、河南、山東、安徽5個地區(qū)綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率均為1,達(dá)到前沿面,處于有效狀態(tài)。2018年相比2009年,綜合效率小于1的地區(qū)由5個減少到了4個,遼寧、內(nèi)蒙古的綜合效率變成了1,但是安徽的綜合效率卻降為0.814,這主要是由于規(guī)模效率降為無效率狀態(tài)。2018年與2009年相比,河北和安徽兩個地區(qū)分別從規(guī)模報酬遞減和不變變?yōu)榱艘?guī)模報酬遞增,而遼寧和內(nèi)蒙古都從規(guī)模報酬遞增變成了規(guī)模報酬不變。這表明在技術(shù)參與的情況下,隨著時間的變化,規(guī)模報酬并不是一成不變的。

    4 結(jié)論及建議

    1)從大豆全要素生產(chǎn)率時序變化情況來看,中國大豆主產(chǎn)區(qū)近10年內(nèi)大豆全要素生產(chǎn)率總體均值小于1,說明我國大豆的全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)出衰退的趨勢。其主要是因為技術(shù)效率較低,造成的原因主要包括自然災(zāi)害的影響、新技術(shù)自身的缺陷以及農(nóng)戶的長期行為影響。2)從大豆全要素生產(chǎn)率空間變化情況來看,春大豆主產(chǎn)區(qū)的全要素生產(chǎn)率平均值大于其余兩個主產(chǎn)區(qū)。主要差距在于土地的細(xì)碎化程度、對大豆生產(chǎn)者的補(bǔ)貼程度、栽培技術(shù)的適用先進(jìn)程度和施肥的有效程度等方面。

    基于以上結(jié)論,要提高中國主產(chǎn)區(qū)大豆全要素生產(chǎn)率,可以從以下方面入手。第一,通過加大投資、吸引高端技術(shù)人才等方式促進(jìn)生產(chǎn)技術(shù)的研發(fā)、示范和推廣。技術(shù)進(jìn)步與創(chuàng)新離不開高端科研人員的設(shè)計研發(fā),離不開政府對相關(guān)技術(shù)研發(fā)的投資,創(chuàng)新技術(shù)的運用離不開相關(guān)技術(shù)人員和政府的宣傳與推廣,因此,政府支持十分有必要。第二,科學(xué)經(jīng)營管理,合理調(diào)整生產(chǎn)要素投入量,提高生產(chǎn)要素有效利用率?;省⑥r(nóng)藥等投入大都處于冗余狀態(tài),可以通過配方施肥、側(cè)深施肥、分層施入等方式減少化肥的冗余投入;通過引入和使用靜電噴霧、自動對靶噴霧以及GPS定位等技術(shù),精準(zhǔn)施藥,減少農(nóng)藥的過度投入。第三,通過加快土地流轉(zhuǎn),減少土地細(xì)碎化,實現(xiàn)適度規(guī)模經(jīng)營,促進(jìn)農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展。土地細(xì)碎化使得機(jī)械使用受到局限,不能發(fā)揮其有效效率。因此,要推動土地流轉(zhuǎn),實現(xiàn)土地連片化,達(dá)到適度規(guī)模。第四,政府適當(dāng)?shù)卣{(diào)整對大豆生產(chǎn)者的補(bǔ)貼,充分發(fā)揮價格對生產(chǎn)行為的調(diào)節(jié)作用,從而推動大豆產(chǎn)量的增加。政府補(bǔ)貼作為正向激勵機(jī)制,能夠正向提高農(nóng)戶種植大豆的積極性,從而擴(kuò)大大豆種植面積,推動大豆產(chǎn)量的增加。

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