基于DEA-Malmquist模型的長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶糧食全要素生產(chǎn)率研究

鐘妙苑

(長(zhǎng)江大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，湖北 荊州 434023)

我國(guó)是糧食生產(chǎn)大國(guó)，同時(shí)也是糧食進(jìn)口大國(guó)，糧食安全一直是我國(guó)糧食產(chǎn)業(yè)發(fā)展所面臨的重要問題。近年來，我國(guó)農(nóng)業(yè)高速發(fā)展，糧食產(chǎn)量實(shí)現(xiàn)連續(xù)增長(zhǎng)，到2019年我國(guó)糧食總產(chǎn)量為66 384.3萬(wàn)t，其中長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶糧食總產(chǎn)量為23 800.44萬(wàn)t，占全國(guó)的35.85%。因此，研究長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶糧食全要素生產(chǎn)率對(duì)于我國(guó)糧食生產(chǎn)和發(fā)展具有極為重要的現(xiàn)實(shí)意義。

從已有的研究來看，有關(guān)糧食生產(chǎn)效率的研究主要集中在以下幾個(gè)方面：一是區(qū)域性差異研究，主要是不同區(qū)域間差異的研究，主要有全國(guó)[1]、各經(jīng)濟(jì)區(qū)域[2]、單個(gè)[3]或多個(gè)省份[4]、糧食主產(chǎn)區(qū)[5]等方面；二是影響因素的研究，從影響因素的角度考慮，主要有自然[6]、社會(huì)[7]和政策[8]等三大視角。自然條件又分為地形條件、土地條件、氣候條件和水文條件等[9]。社會(huì)條件主要分為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、社會(huì)發(fā)展水平和科技進(jìn)步水平等方面。首先是經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面，從已有的研究來看，經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的影響存在兩面性，一方面經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠?yàn)檗r(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供充足的資金，另一方面，追求經(jīng)濟(jì)的發(fā)展會(huì)忽視農(nóng)業(yè)的發(fā)展，致使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率降低[10]；其次是社會(huì)發(fā)展水平方面，主要從人力資源、社會(huì)化服務(wù)和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平等方面進(jìn)行研究[11]；最后是科技進(jìn)步水平方面，主要從科技進(jìn)步和科技成果轉(zhuǎn)化方面進(jìn)行研究[12]。政策條件主要有國(guó)內(nèi)政策條件和國(guó)際政治條件，國(guó)內(nèi)政策條件主要是指國(guó)內(nèi)有關(guān)農(nóng)業(yè)發(fā)展的政策對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的影響[13]，國(guó)際政治條件主要是指國(guó)際政治環(huán)境和各國(guó)農(nóng)業(yè)政策對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的影響[14]。三是測(cè)算方法，主要有索洛余值法[15]、隨機(jī)前沿分析法[16]和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法[17]。

從上述回顧可以看出，已有的研究已經(jīng)較為完善，但對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶糧食全要素生產(chǎn)率的研究存在不足。本文以長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省(市)為研究對(duì)象，運(yùn)用DEA-almquist指數(shù)模型對(duì)該經(jīng)濟(jì)帶2005—2019年的糧食全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)算并進(jìn)行對(duì)比分析，明確長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶糧食生產(chǎn)變動(dòng)趨勢(shì)。

1 模型設(shè)定和變量選取

1.1 Malmquist指數(shù)模型

1994年，F(xiàn)are等[18]利用非參數(shù)檢驗(yàn)方法，將Malmquist指數(shù)劃分為技術(shù)效率變化和生產(chǎn)技術(shù)變化，使得Malmquist指數(shù)在動(dòng)態(tài)效率評(píng)價(jià)中得到了廣泛應(yīng)用。本文研究采用參考文獻(xiàn)[17—19]具體方法。

1.2 變量選取及數(shù)據(jù)來源

1.2.1 投入產(chǎn)出指標(biāo)

參考魯慶堯[20]等的研究成果，利用長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省(市)2010—2019年糧食生產(chǎn)的面板數(shù)據(jù)建立指標(biāo)體系。投入指標(biāo)：土地投入—糧食播種面積；人力投入—農(nóng)林牧漁從業(yè)人員×(種植業(yè)產(chǎn)值/農(nóng)業(yè)產(chǎn)值)×(糧食種子面積/農(nóng)作物播種總面積)；機(jī)械投入—農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力×(糧食種子面積/農(nóng)作物播種總面積)；化肥投入—化肥施用量×(糧食種子面積/農(nóng)作物播種總面積)。產(chǎn)出指標(biāo)：糧食產(chǎn)量。

1.2.2 數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)均由長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省(市)《統(tǒng)計(jì)年鑒(2011—2020)》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒(2011—2020)》《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒(2011—2020)》整理得來。

2 實(shí)證結(jié)果分析

2.1 分年度全要素生產(chǎn)率指數(shù)及分解

由表1可知，在樣本期間，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶整體糧食全要素生產(chǎn)率人均值為1.010，大于1，說明在樣本期間內(nèi)，該經(jīng)濟(jì)帶糧食全要素生產(chǎn)率呈上升趨勢(shì)。從各區(qū)間段來看，全要素生產(chǎn)率指數(shù)大于1的區(qū)間有8個(gè)，占整體的57.14%，說明在樣本期間內(nèi)，該經(jīng)濟(jì)帶糧食全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的年份要多于降低的年份，這也使得該經(jīng)濟(jì)帶整體全要素生產(chǎn)率出現(xiàn)了上升。將全要素生產(chǎn)率指數(shù)進(jìn)行分解可以得到技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步率，樣本期間內(nèi)，技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步率均值分別為0.992和1.019，說明長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶技術(shù)進(jìn)步率呈上升態(tài)勢(shì)，年均上升1.9%，說明該經(jīng)濟(jì)帶糧食生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)步較大，且處在持續(xù)進(jìn)步中；技術(shù)效率表現(xiàn)出了下降態(tài)勢(shì)，說明該經(jīng)濟(jì)帶技術(shù)轉(zhuǎn)換效率較低。從各區(qū)間段來看，技術(shù)效率大于1的有9個(gè)，但均在1上徘徊，而小于1的則與1的距離較大，這也造成了該經(jīng)濟(jì)帶技術(shù)效率均值小于1；技術(shù)進(jìn)步率大于1的有10個(gè)，且數(shù)值均較大，因此，技術(shù)進(jìn)步率均值大于1。將技術(shù)效率進(jìn)一步分解可以得到純技術(shù)效率和規(guī)模效率，其中純技術(shù)效率的均值為1.000，說明在樣本期間內(nèi)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶純技術(shù)效率總體沒有變化；規(guī)模效率均值為0.992，年均下降0.8%，下降幅度并不大，說明該經(jīng)濟(jì)帶對(duì)糧食生產(chǎn)的投入在規(guī)模上出現(xiàn)了降低。將技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率進(jìn)行綜合分析發(fā)現(xiàn)，純技術(shù)效率和規(guī)模效率的變化同步率較高，而技術(shù)效率和純技術(shù)效率和規(guī)模效率變化的同步率不高，在2009—2011年和2016—2018年還呈現(xiàn)出相反的變化，說明長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶糧食生產(chǎn)技術(shù)的轉(zhuǎn)化存在問題，技術(shù)轉(zhuǎn)化率不高。從上述分析可以看出，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶糧食生產(chǎn)效率在整體上有所提升，但仍然存在著技術(shù)轉(zhuǎn)化效率不高的問題，說明糧食生產(chǎn)技術(shù)轉(zhuǎn)化渠道不暢，對(duì)于糧食生產(chǎn)的投入規(guī)模也有降低。

表1 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶分年度全要素生產(chǎn)率指數(shù)及分解

2.2 分地區(qū)糧食全要素生產(chǎn)率Malmquist指數(shù)及分解

由表2可知，在樣本期間內(nèi)，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶整體糧食全要素生產(chǎn)率均值為1.010。分區(qū)域來看，下游地區(qū)糧食全要素生產(chǎn)率最高，為1.017，年均上升1.7%；中游次之，為1.010，年均上升1%；上游最低，為1.004，年均上升0.4%。對(duì)全要素生產(chǎn)率進(jìn)一步分解可以發(fā)現(xiàn)，下游地區(qū)技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步率分別為0.998和1.018，說明下游技術(shù)進(jìn)步率呈上升態(tài)勢(shì)，年均上升1.8%，技術(shù)效率變化不大，年均降低0.2%；將技術(shù)效率進(jìn)一步分解可以得到純技術(shù)效率和規(guī)模效率，其中純技術(shù)效率不變，而規(guī)模效率則稍有下降。中游地區(qū)技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步率分別為0.991和1.019，說明中游技術(shù)進(jìn)步率呈上升態(tài)勢(shì)，年均上升1.9%，技術(shù)效率變化不大，年均降低0.9%；將技術(shù)效率進(jìn)一步分解可以得到純技術(shù)效率和規(guī)模效率，這2項(xiàng)均有下降，分別降低0.2%和0.7%，說明中游地區(qū)糧食生產(chǎn)在投入規(guī)模和投入管理上均有問題。上游地區(qū)技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步率分別為0.985和1.019，說明上游技術(shù)進(jìn)步率呈上升態(tài)勢(shì)，年均上升1.9%，技術(shù)效率變化不大，年均降低1.5%；將技術(shù)效率進(jìn)一步分解可以得到純技術(shù)效率和規(guī)模效率，其中純技術(shù)效率稍有上升，年均上升0.1%，而規(guī)模效率則稍有下降，年均下降1.6%。從各省(市)來看，僅有重慶市的全要素生產(chǎn)率低于1，其余省(市)的全要素生產(chǎn)率均大于1。對(duì)全要素生產(chǎn)率進(jìn)一步分解可以發(fā)現(xiàn)，重慶市技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步率分別為0.977和1.021，說明重慶市技術(shù)進(jìn)步率呈上升態(tài)勢(shì)，年均上升2.1%，技術(shù)效率則呈下降態(tài)勢(shì)，年均降低2.3%；將技術(shù)效率進(jìn)一步分解可以得到純技術(shù)效率和規(guī)模效率，純技術(shù)效率和規(guī)模效率均有下降，分別下降0.4%和1.9%，說明重慶市全要素生產(chǎn)率低的原因是糧食生產(chǎn)投入規(guī)模降低和投入管理的無效率。從各項(xiàng)指標(biāo)來看，各省(市)的技術(shù)進(jìn)步率均大于1。除浙江省外，下游各省(市)的技術(shù)效率和純技術(shù)效率均大于1，浙江省和安徽省規(guī)模效率小于1。中游和上游各省(市)中，技術(shù)效率和規(guī)模效率均小于1，中游的湖北省、上游的重慶市和貴州省的純技術(shù)效率小于1。說明大部分省(市)的問題都出在技術(shù)轉(zhuǎn)化不暢、投入規(guī)模和管理水平下降等方面。

表2 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶分地區(qū)糧食全要素生產(chǎn)率Malmquist指數(shù)及分解

綜上所述，上游地區(qū)糧食生產(chǎn)效率提高的阻力主要來自重慶市，主要存在技術(shù)轉(zhuǎn)化不暢、投入規(guī)模和管理水平等問題。中游地區(qū)各省糧食生產(chǎn)全要素生產(chǎn)率均有所提升，但存在著投入規(guī)模降低和管理水平下降的問題。下游地區(qū)糧食全要素生產(chǎn)率均有提高，但浙江省依然存在技術(shù)轉(zhuǎn)化不暢、投入規(guī)模和管理水平下降等問題，安徽省則存在著投入規(guī)模下降的問題。

2.3 各省(市)Malmquist指數(shù)及分解變化趨勢(shì)

圖1顯示，從全要素生產(chǎn)率來看，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶整體糧食全要素生產(chǎn)率在1上下浮動(dòng)，且呈上升態(tài)勢(shì)，從各省(市)來看，大多數(shù)省(市)的變化趨勢(shì)較為平穩(wěn)，但上海市、重慶市和貴州省的全要素生產(chǎn)率存在較大起伏。其中，重慶市在前期波動(dòng)較大，后期較為平穩(wěn)，貴州省中期波動(dòng)較大，且貴州省2011年的全要素生產(chǎn)率最低。

圖1 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省(市)Malmquist指數(shù)及分解變化趨勢(shì)

從技術(shù)效率來看，重慶市、貴州省和云南省技術(shù)效率的波動(dòng)較大，其余省(市)技術(shù)效率發(fā)展趨勢(shì)較為平緩。其中，重慶市在前期波動(dòng)較強(qiáng)，且在2007年的技術(shù)效率達(dá)到最高；云南省僅在2010年技術(shù)效率有較大下降，而貴州省則在中期和后期的波動(dòng)均較大且在2011年技術(shù)效率最低。

從技術(shù)進(jìn)步率來看，僅有上海市技術(shù)進(jìn)步率有一定的波動(dòng)，其余省(市)較為平緩，且大多年份技術(shù)進(jìn)步率大于1。

從純技術(shù)效率來看，重慶市、貴州省波動(dòng)依然很強(qiáng)。其中，重慶市在前期波動(dòng)較大，貴州省則在中期和后期波動(dòng)較大，且貴州省分別在2011年和2012年分別達(dá)到了最小值和最大值。

從規(guī)模效率來看，各省(市)規(guī)模效率變化較為平緩，僅有云南省在2018年的規(guī)模效率出現(xiàn)大幅降低。

3 小結(jié)和建議

3.1 小結(jié)

本文根據(jù)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶2005—2019年面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用Malmquist指數(shù)模型對(duì)該經(jīng)濟(jì)帶糧食全要素生產(chǎn)率進(jìn)行分析，得出以下結(jié)論：樣本期間內(nèi)，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶整體糧食全要素生產(chǎn)率指數(shù)大于1，說明該經(jīng)濟(jì)帶糧食全要素生產(chǎn)率總體呈上升態(tài)勢(shì)，但仍然存在著技術(shù)轉(zhuǎn)化不暢、投入規(guī)模下降和管理水平降低等問題。從地區(qū)來看，除重慶市外，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省(市)的全要素生產(chǎn)率均在上升，但除上海市和江蘇省外投入規(guī)模均未超過1，說明該帶各省(市)均存在糧食生產(chǎn)投入規(guī)模下降的問題；在11個(gè)省(市)中技術(shù)進(jìn)步率均大于1，說明該帶各省(市)糧食生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)步率較高。

3.2 建議

3.2.1 加大糧食生產(chǎn)投入規(guī)模，保障糧食生產(chǎn)

從上述結(jié)論可以看出，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶糧食生產(chǎn)的主要問題是投入規(guī)模不足和投入管理下降等問題。因此，要提高長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶糧食全要素生產(chǎn)率，就必須要加大糧食生產(chǎn)投入規(guī)模，以大規(guī)模投入保障糧食生產(chǎn)；同時(shí)，還要加強(qiáng)投入管理，優(yōu)化管理模式，防止出現(xiàn)浪費(fèi)。

3.2.2 加大教育和科技投入，促進(jìn)糧食生產(chǎn)

從上述結(jié)論可以看出，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶糧食還存在著技術(shù)轉(zhuǎn)化不暢等問題。因此，各省(市)應(yīng)當(dāng)加大教育和科技投入，積極引進(jìn)和培養(yǎng)農(nóng)業(yè)科技人才。首先要加大科技投入，用科技發(fā)展促進(jìn)糧食生產(chǎn)；其次要加大教育的投入，提高勞動(dòng)力素質(zhì)，保障糧食生產(chǎn)技術(shù)成果轉(zhuǎn)化渠道的通暢；最后要積極引進(jìn)和培養(yǎng)各類人才，提高糧食全要素生產(chǎn)率。

3.2.3 推動(dòng)區(qū)域交流合作，促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展

長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省(市)應(yīng)當(dāng)根據(jù)各自的實(shí)際情況，給予政策上的支持，利用彼此之間的優(yōu)勢(shì)，補(bǔ)齊自身短板，促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。還應(yīng)當(dāng)根據(jù)自身實(shí)際，因地制宜的發(fā)展相應(yīng)的糧食產(chǎn)業(yè)，促進(jìn)糧食生產(chǎn)，保障糧食安全。