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    中國油菜生產(chǎn)技術(shù)效率測(cè)算及其影響因素
    ——基于農(nóng)機(jī)服務(wù)視角的研究

    2022-10-03 05:38:06劉慧楨凌遠(yuǎn)云
    湖北農(nóng)業(yè)科學(xué) 2022年17期
    關(guān)鍵詞:效率農(nóng)業(yè)生產(chǎn)

    劉慧楨,凌遠(yuǎn)云

    (華中農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,武漢 430070)

    近年來,受比較效益降低的影響,中國油料作物的種植規(guī)??傮w呈下降趨勢(shì)。而油菜作為中國種植面積最大的油料作物,其生產(chǎn)狀況對(duì)國內(nèi)外油料供應(yīng)具有非常重要的作用。中國油菜種植面積從2010年 的726.27萬hm2下 降 到2018年 的655.06萬hm2,油菜種植面積減少了5.3%。受種植面積縮減和2015年取消油菜臨儲(chǔ)政策的影響,2015—2016年中國油菜子產(chǎn)量連續(xù)兩年降低,油菜子產(chǎn)量與十二五時(shí)期相比,顯著下降。目前來看,由于要保障糧食作物生產(chǎn),想要擴(kuò)大油料作物種植面積幾乎很難實(shí)現(xiàn)。因此在擴(kuò)大種植面積潛力不足的情況下,必須依靠單產(chǎn)的提升實(shí)現(xiàn)增產(chǎn)。油菜是中國油料作物增產(chǎn)的重點(diǎn),提高油菜單產(chǎn)水平關(guān)鍵在于提高其生產(chǎn)效率[1]。

    一直以來農(nóng)業(yè)機(jī)械化是實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的前提和標(biāo)志,也是彌補(bǔ)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力不足、提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的重要保障[2]。為推動(dòng)中國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展,政府近年來加大了農(nóng)業(yè)機(jī)械化扶持力度,農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平逐年提高。農(nóng)業(yè)農(nóng)村部統(tǒng)計(jì)顯示,截至2019年底,中國綜合機(jī)械化率為69%,機(jī)耕率、機(jī)播率、機(jī)收率分別為84%、56%和61%。農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平快速發(fā)展最主要的原因源于中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)出現(xiàn)了一種新的生產(chǎn)模式,將農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的部分環(huán)節(jié)進(jìn)行外包作業(yè)服務(wù)。這種模式整合了小農(nóng)戶的服務(wù)需求,使得農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的分工效率得到改善,能夠很好地克服“小農(nóng)戶”與大市場(chǎng)的矛盾,這也充分體現(xiàn)了現(xiàn)代生產(chǎn)社會(huì)化分工和規(guī)模化經(jīng)營(yíng)的實(shí)質(zhì)內(nèi)涵,有利于促進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的提升[3]。所有生產(chǎn)性服務(wù)外包環(huán)節(jié)中發(fā)展最快的是農(nóng)業(yè)機(jī)械服務(wù)外包。因?yàn)殡S著非農(nóng)就業(yè)人口增加和新型城鎮(zhèn)化的發(fā)展,中國農(nóng)村勞動(dòng)力以老年人和婦女居多,導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)出現(xiàn)老齡化、女性化,這無疑削弱了農(nóng)村生產(chǎn)力,使得農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的效率和效益下降。而農(nóng)機(jī)服務(wù)從某種程度上可以替代勞動(dòng)力,緩解因?yàn)閯趧?dòng)力數(shù)量和質(zhì)量下降帶來的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的損失[4]。農(nóng)機(jī)服務(wù)除了能夠彌補(bǔ)勞動(dòng)力不足以外,還能作為載體將先進(jìn)技術(shù)引入生產(chǎn)環(huán)節(jié)。農(nóng)機(jī)服務(wù)通過外包的方式直接將先進(jìn)技術(shù)輸入農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程,避開了因?yàn)檗r(nóng)戶知識(shí)欠缺而無法向其推廣農(nóng)業(yè)技術(shù)的難題[5]。所以,購買農(nóng)機(jī)服務(wù)能顯著提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程的技術(shù)水平。油菜作物作為典型的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)作物,農(nóng)機(jī)服務(wù)的發(fā)展水平對(duì)其生產(chǎn)效率的影響程度如何,本研究將進(jìn)行測(cè)算和探究。

    1 文獻(xiàn)回顧

    在測(cè)算農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的研究方法上,應(yīng)用最為廣泛的有傳統(tǒng)生產(chǎn)函數(shù)法、參數(shù)法和非參數(shù)法。早期的研究通常采用傳統(tǒng)生產(chǎn)函數(shù)法[6,7],當(dāng)前國內(nèi)外學(xué)者較多使用參數(shù)法和非參數(shù)進(jìn)行測(cè)算。其中參數(shù)法以隨機(jī)前沿分析(SFA)[8]為代表,非參數(shù)法以DEA[9]分析為代表。SFA和DEA都是通過給定的投入估計(jì)一個(gè)生產(chǎn)前沿面,計(jì)算實(shí)際產(chǎn)出與前沿面產(chǎn)出的垂直距離,垂直距離代表技術(shù)效率。SFA通過構(gòu)造一個(gè)前沿生產(chǎn)函數(shù)進(jìn)行參數(shù)估計(jì),從而確定生產(chǎn)前沿面。同時(shí)其還考慮了不確定性因素的影響,能夠?qū)_動(dòng)項(xiàng)分為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)和管理誤差項(xiàng)。DEA則只需要通過求解線性規(guī)劃的方法即可確定生產(chǎn)前沿面,無需單獨(dú)設(shè)定具體的生產(chǎn)函數(shù)形式,避免了模型設(shè)定偏差導(dǎo)致的估計(jì)失效。

    在研究農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響上,學(xué)者們從不同視角開展了研究。從生產(chǎn)性服務(wù)角度來看,部分學(xué)者將農(nóng)機(jī)服務(wù)看成是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中一種新的投入品[10]。這類研究認(rèn)為,隨著大量農(nóng)村青壯年勞動(dòng)力外遷,真正從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的勞動(dòng)力在數(shù)量和質(zhì)量都得不到滿足,而農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)的發(fā)展能夠有效彌補(bǔ)勞動(dòng)力數(shù)量短缺和質(zhì)量下降的不足;從某種程度上來說,農(nóng)機(jī)服務(wù)的發(fā)展更有利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)分工的合理化和專業(yè)化[11-14]。關(guān)于農(nóng)機(jī)服務(wù)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的影響,不同學(xué)者得出的研究結(jié)論不同。一些學(xué)者開展了農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)對(duì)三大主糧(水稻、小麥、玉米)生產(chǎn)效率和技術(shù)效率的影響研究。研究結(jié)果表明,整體來看農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)對(duì)水稻生產(chǎn)技術(shù)效率的提高存在正向作用,但不同生產(chǎn)環(huán)節(jié)的外包服務(wù)對(duì)技術(shù)效率影響存在差異[14-18]。農(nóng)機(jī)服務(wù)對(duì)小麥生產(chǎn)技術(shù)效率的提高源于科技引入效應(yīng)和勞動(dòng)替代效應(yīng)[19,20]。但也有部分學(xué)者認(rèn)為農(nóng)機(jī)服務(wù)本質(zhì)上是雇工勞動(dòng),其有別于自家勞動(dòng),而雇工的生產(chǎn)效率存在“道德?lián)p失”風(fēng)險(xiǎn),因此農(nóng)機(jī)服務(wù)的發(fā)展并不一定會(huì)帶來生產(chǎn)效率的提高[21,22]。

    現(xiàn)有文獻(xiàn)已深入研究了農(nóng)機(jī)服務(wù)的發(fā)展對(duì)糧食生產(chǎn)效率的影響,但仍存在以下不足。①不同作物對(duì)農(nóng)機(jī)服務(wù)的需求不同,油料作物的生產(chǎn)及機(jī)械化的應(yīng)用水平遠(yuǎn)不及糧食作物發(fā)展迅速,因此關(guān)于油菜農(nóng)機(jī)服務(wù)發(fā)展水平對(duì)技術(shù)效率的影響是否也同糧食作物一樣,需要深入探討。②關(guān)于油菜技術(shù)效率的研究,大多數(shù)文獻(xiàn)采用的是微觀調(diào)查數(shù)據(jù),缺乏從全國層面考察地區(qū)差異和動(dòng)態(tài)變化。③前人在研究方法上多采用兩步法驗(yàn)證農(nóng)機(jī)服務(wù)對(duì)技術(shù)效率的影響,估計(jì)結(jié)果會(huì)存在偏差。鑒于此,為探究近15年中國油菜生產(chǎn)的技術(shù)效率和區(qū)域差異,同時(shí)分析農(nóng)機(jī)服務(wù)的發(fā)展水平對(duì)油菜生產(chǎn)技術(shù)效率的影響,本研究選取全國13個(gè)油菜主產(chǎn)省和全國平均成本收益數(shù)據(jù),采用超越對(duì)數(shù)隨機(jī)前沿分析方法,測(cè)算出油菜的技術(shù)效率,并估計(jì)農(nóng)機(jī)服務(wù)的發(fā)展水平對(duì)油菜技術(shù)效率的影響。

    2 變量選取與模型設(shè)定

    2.1 數(shù)據(jù)來源

    本研究選擇油料作物中播種面積最大的油菜作為研究對(duì)象,選取安徽、甘肅、貴州、河南、湖北、湖南、江蘇、江西、青海、陜西、四川、云南、浙江13個(gè)具有代表性的油菜主產(chǎn)省和全國平均數(shù)據(jù)作為研究區(qū)域樣本。選擇這些區(qū)域基于兩方面考慮,首先基于油菜的種植面積和產(chǎn)量。2018年13個(gè)油菜主產(chǎn)省的播種面積為587.31萬hm2,占全國油菜總播種面積的89.66%;產(chǎn)量為1 202.37萬t,占全國總產(chǎn)量的90.53%,因此選擇這些區(qū)域具有一定的代表性。其次基于數(shù)據(jù)的可得性。本研究油菜的種植成本收益數(shù)據(jù)主要來自《全國農(nóng)產(chǎn)品收益資料匯編》,而農(nóng)機(jī)服務(wù)作為重點(diǎn)研究對(duì)象在該資料上做了詳細(xì)說明。因此,本研究?jī)H對(duì)選取的13個(gè)省份和全國平均油菜投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)統(tǒng)計(jì)分析。

    中國油菜整體分為冬油菜產(chǎn)區(qū)和春油菜產(chǎn)區(qū)。為了更加清晰地反映中國油菜產(chǎn)區(qū)分布情況,本研究結(jié)合《“雙低”油菜優(yōu)勢(shì)區(qū)域發(fā)展規(guī)劃(2008—2015)》,將13個(gè)油菜主產(chǎn)省劃分為四大主產(chǎn)區(qū),分別為春油菜區(qū)、長(zhǎng)江上游區(qū)、長(zhǎng)江中游區(qū)、長(zhǎng)江下游區(qū)。春油菜產(chǎn)區(qū)包含甘肅省、青海?。婚L(zhǎng)江上游區(qū)包含云南省、貴州省、四川省、陜西??;長(zhǎng)江中游區(qū)包含湖北、湖南、江西、安徽(安徽大部分油菜主產(chǎn)區(qū)地理位置在長(zhǎng)江下游,但油菜品種、生產(chǎn)條件等與長(zhǎng)江中游接近,故將其劃分至長(zhǎng)江中游區(qū))及河南信陽地區(qū)。長(zhǎng)江下游區(qū)包含江蘇省和浙江省。產(chǎn)區(qū)分布情況如表1所示。

    表1 中國油菜主產(chǎn)區(qū)分區(qū)情況

    2004年開始頒發(fā)并實(shí)施《中華人民共和國農(nóng)業(yè)機(jī)械化促進(jìn)法》,中國的農(nóng)機(jī)服務(wù)市場(chǎng)自此興起并發(fā)展。因此,本研究采用2004—2018年主產(chǎn)區(qū)13個(gè)省和全國平均連續(xù)15年油菜生產(chǎn)的面板數(shù)據(jù),測(cè)算中國油菜生產(chǎn)技術(shù)效率。數(shù)據(jù)資料主要來源于《中國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。

    2.2 變量描述

    2.2.1 投入產(chǎn)出變量產(chǎn)出變量設(shè)定為q,表示每公頃油菜的產(chǎn)量(kg)。投入變量設(shè)定為常見的土地投入、人工投入和資本投入。其中土地投入設(shè)定為pland,表示每公頃土地投入費(fèi)用(元);人工投入設(shè)定為plab,表示每公頃人工投入費(fèi)用(元);資本投入設(shè)定為cap,表示每公頃物資投入費(fèi)用(元),其中包括種子、農(nóng)藥、化肥和機(jī)械投入。同時(shí)為剔除價(jià)格波動(dòng)的影響,本研究采用各省歷年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)對(duì)土地費(fèi)用、人工費(fèi)用和資本投入費(fèi)用進(jìn)行平減,得到以2004年為基期的實(shí)際值。

    2.2.2 效率影響因素變量1)農(nóng)機(jī)服務(wù)比例。變量lev表示農(nóng)機(jī)購買服務(wù)程度,具體的計(jì)算公式參考周宏等[13]研究水稻時(shí)給出的公式:機(jī)械服務(wù)程度=機(jī)械費(fèi)/(畜力費(fèi)+機(jī)械費(fèi))。但由于油菜生產(chǎn)使用的畜力費(fèi)較少,人工費(fèi)較多,因此本研究在此基礎(chǔ)上對(duì)該指標(biāo)進(jìn)行了改進(jìn),農(nóng)機(jī)服務(wù)比例=機(jī)械費(fèi)/(人工費(fèi)+機(jī)械費(fèi))。

    2)平均受教育年限。變量edu表示農(nóng)村居民平均受教育年限,可將其作為人力資本的替代變量。農(nóng)村居民受教育水平度量可分為文盲、小學(xué)、初中、高中、大專及以上,并分別用1、6、9、12、15賦予各層級(jí)受教育年限。最后采用加權(quán)平均值的方法求得各地區(qū)農(nóng)村居民受教育水平。

    3)受災(zāi)面積比例。變量disa表示農(nóng)作物的受災(zāi)率,它反映的是自然災(zāi)害對(duì)當(dāng)年農(nóng)作物造成的減產(chǎn)水平。具體計(jì)算公式為:受災(zāi)率=農(nóng)作物受災(zāi)面積/農(nóng)作物播種面積。

    4)財(cái)政支農(nóng)水平。變量fina表示財(cái)政支農(nóng)水平,用各地區(qū)地方財(cái)政農(nóng)林水務(wù)支出占比來反映,數(shù)據(jù)來源于《中國財(cái)政年鑒》。具體計(jì)算公式為:財(cái)政支農(nóng)水平=農(nóng)林水務(wù)支出/財(cái)政總支出。

    5)油菜面積占比。變量sr表示油菜種植面積占比,其能在一定程度上反映各地區(qū)油菜種植規(guī)模水平。具體計(jì)算公式為:油菜面積占比=油菜播種面積/農(nóng)作物總播種面積。

    6)RD經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度。變量rd表示RD經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度,國際上通常用其來衡量一個(gè)國家或地區(qū)科技創(chuàng)新程度,數(shù)據(jù)來源于《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》。具體計(jì)算公式為:RD經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度=RD經(jīng)費(fèi)支出/地區(qū)GDP(地區(qū)生產(chǎn)總值)。

    7)基礎(chǔ)設(shè)施水平。變量inf表示基礎(chǔ)設(shè)施水平,良好的基礎(chǔ)設(shè)施水平有利于農(nóng)戶從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)種植。具體計(jì)算公式參考文獻(xiàn)[5]:基礎(chǔ)設(shè)施水平=二級(jí)公路里程/耕地面積,數(shù)據(jù)來源于中國國土資源部。

    依據(jù)上述測(cè)算方法分別計(jì)算出樣本對(duì)應(yīng)指標(biāo)的均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最小值及最大值,進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析,結(jié)果如表2所示。

    表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)分析

    2.3 模型設(shè)定與假設(shè)檢驗(yàn)

    2.3.1 模型形式的設(shè)定測(cè)算生產(chǎn)技術(shù)效率,根據(jù)是否設(shè)定模型形式分為參數(shù)法和非參數(shù)法。其中參數(shù)法以隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)分析方法(SFA)為代表,非參數(shù)法以數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)為代表,兩種方法各有優(yōu)劣。結(jié)合樣本數(shù)據(jù)特點(diǎn)和測(cè)算目標(biāo)要求,本研究以Battese等[23]提出的隨機(jī)前沿模型為基礎(chǔ),采用超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)形式,同步估計(jì)出油菜生產(chǎn)技術(shù)效率和分析效率的影響因素,有效避免了兩步法估計(jì)中存在的估計(jì)一致性問題。隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型設(shè)定如下:

    式中,t為時(shí)間趨勢(shì)變量,i為省份代碼,β為K維待估參數(shù)向量。vit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng),假定服從正態(tài)分布,即vit~N(0,σ2),uit為技術(shù)無效率項(xiàng),假定其服從零點(diǎn)截?cái)嗾龖B(tài)分布,即uit~N(uit,σ2u),且對(duì)于任意的i、t,vit與uit均相互獨(dú)立。技術(shù)無效率方程設(shè)定為:

    其中,δ為技術(shù)無效率模型的待估參數(shù)。

    式(1)和式(2)中的參數(shù)采用極大似然法進(jìn)行聯(lián)合估計(jì)。似然函數(shù)中方差系數(shù)也被估計(jì)出來,估計(jì)的表達(dá)式為γ的取值范圍為0~1,當(dāng)γ越趨近于1時(shí),表明技術(shù)無效率因素占比越大,效率損失主要來自管理誤差。當(dāng)γ越趨近于0時(shí),表明隨機(jī)因素占比越大,效率損失主要來自隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

    2.3.2 模型形式設(shè)定的假設(shè)檢驗(yàn)本研究設(shè)定的模型是考慮了技術(shù)非中性的超越對(duì)數(shù)隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型,其模型的包容性要比C-D生產(chǎn)函數(shù)模型更強(qiáng)。但實(shí)際這種模型是否適合農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中技術(shù)效率的測(cè)算,需要進(jìn)行模型假設(shè)檢驗(yàn)。因此,本研究對(duì)所設(shè)定的估計(jì)油菜生產(chǎn)效率及其影響因素的模型進(jìn)行檢驗(yàn)。具體假設(shè)檢驗(yàn)如下。

    1)檢驗(yàn)產(chǎn)出是否完全技術(shù)有效,即檢驗(yàn)使用隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型的合理性。原假設(shè)設(shè)定為H0:γ=δ0=δ1=δ2=δ3=δ4=δ5=δ6=δ7。

    2)檢驗(yàn)超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)是否合理,即檢驗(yàn)使用C-D生產(chǎn)函數(shù)是否比超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)更合適。原假設(shè)設(shè)定為H0:βi=0,i=4,5,6,…,14。

    3)檢驗(yàn)技術(shù)非中性,即檢驗(yàn)生產(chǎn)函數(shù)投入要素彈性是否會(huì)隨時(shí)間發(fā)生變化。原假設(shè)設(shè)定為H0:βi=0,i=10,11,12。

    4)檢驗(yàn)是否存在技術(shù)變化,即檢驗(yàn)時(shí)間項(xiàng)和要素與時(shí)間的交互項(xiàng)是否有存在的必要。原假設(shè)設(shè)定為H0:βi=0,i=10,11,12,13,14。

    檢驗(yàn)方法采用似然比檢驗(yàn),檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為L(zhǎng)R=2[L(H1)-L(H0)]。檢驗(yàn)步驟:①對(duì)無約束模型進(jìn)行估計(jì),得到備擇假設(shè)下的極大似然估計(jì)值L(H1);②對(duì)上述1)、2)、3)、4)約束模型進(jìn)行估計(jì),得到原假設(shè)下的極大似然估計(jì)值L(H0);③比較檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量LR與臨界值(臨界點(diǎn)的值服從自由度為約束變量個(gè)數(shù)的漸進(jìn)卡方分布)大小。如果LR大于臨界值則拒絕原假設(shè),接受備擇假設(shè)。如果LR小于臨界值則接受原假設(shè)。假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

    表3 隨機(jī)前沿函數(shù)模型假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果

    上述假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果都在1%的顯著性水平下拒絕了原假設(shè)而接受備擇假設(shè),證明本研究設(shè)定的模型合理。綜上,最終選擇式(1)所構(gòu)建的模型對(duì)主產(chǎn)區(qū)油菜生產(chǎn)技術(shù)效率進(jìn)行分析。

    3 實(shí)證分析

    3.1 估計(jì)結(jié)果分析

    采用技術(shù)效率分析軟件Frontier 4.1將樣本數(shù)據(jù)代入BC95模型,采用一步法,選擇截?cái)喾植枷碌碾S機(jī)前沿時(shí)變估計(jì),估計(jì)結(jié)果如表4所示。

    由表4可以看出,大部分參數(shù)都通過了t檢驗(yàn),說明模型具有較強(qiáng)的解釋力。其中l(wèi)npland、lnpland×lnplab、t×lnplab在1%水平上顯著,t×lnpland在5%水平上顯著,lncap、lnlab×lncap、1/2(lnland)2、1/2(lnlab)2在10%水平上顯著,說明模型采用超越對(duì)數(shù)函數(shù)具有合理性。γ=0.802,在1%水平上顯著,表明復(fù)合誤差項(xiàng)中有80.2%是由技術(shù)無效率項(xiàng)導(dǎo)致的,隨機(jī)誤差只占復(fù)合誤差項(xiàng)的19.8%。

    從要素的產(chǎn)出彈性來看,由表4的估計(jì)結(jié)果可知,土地投入對(duì)單產(chǎn)的貢獻(xiàn)為負(fù),即每增加1%土地投入費(fèi)用,單產(chǎn)下降2.369%。人工投入和資本投入對(duì)單產(chǎn)的貢獻(xiàn)為正,且資本投入的貢獻(xiàn)要大于工人投入的貢獻(xiàn)。即每增加1%人工投入,單產(chǎn)增加1.219%,每增加1%資本投入,單產(chǎn)增加2.019%。從時(shí)間項(xiàng)t與投入要素土地、勞動(dòng)力和資本的交互項(xiàng)來看,有兩項(xiàng)系數(shù)分別在5%和1%水平上顯著,說明2004—2018年油菜生產(chǎn)技術(shù)對(duì)投入要素存在顯著影響。時(shí)間變量t的估計(jì)系數(shù)為-0.03,t的平方項(xiàng)系數(shù)為0.001,說明樣本時(shí)期內(nèi)油菜單產(chǎn)水平略有下降,且不存在明顯的技術(shù)進(jìn)步。

    表4 隨機(jī)前沿函數(shù)模型估計(jì)結(jié)果

    3.2 技術(shù)效率分析

    2004—2018年各主產(chǎn)省油菜生產(chǎn)技術(shù)效率的測(cè)算結(jié)果如表5所示。由表5可知,各省油菜生產(chǎn)技術(shù)效率差異較大。技術(shù)效率最高的為0.977(2008年四川),技術(shù)效率最低的為0.518(2013年云南)。從平均技術(shù)效率來看,全國油菜生產(chǎn)平均技術(shù)效率為0.842,其中有8個(gè)主產(chǎn)省的油菜生產(chǎn)技術(shù)效率高于全國平均水平。13個(gè)主產(chǎn)省油菜生產(chǎn)平均技術(shù)效率分布在0.724~0.916,其中四川、江蘇、青海3省多數(shù)年份油菜生產(chǎn)技術(shù)效率高于0.900,說明這些地區(qū)油菜生產(chǎn)技術(shù)效率已經(jīng)達(dá)到較高水平。貴州、江西、云南、湖南等省多數(shù)年份油菜生產(chǎn)技術(shù)效率低于0.800,說明這些地區(qū)油菜生產(chǎn)技術(shù)效率水平較低。從時(shí)間維度上看,如圖1所示,2005—2007年油菜生產(chǎn)總體技術(shù)效率呈增長(zhǎng)趨勢(shì),2007—2010年出現(xiàn)明顯下降趨勢(shì),2011年之后小幅波動(dòng)。2015年油菜臨儲(chǔ)政策取消,導(dǎo)致農(nóng)民種植油菜積極性下降,油菜生產(chǎn)技術(shù)效率在2016年出現(xiàn)下滑。從產(chǎn)區(qū)分布(圖2)來看,長(zhǎng)江下游區(qū)和春油菜區(qū)技術(shù)效率較高。江浙一帶氣候適宜,光溫水資源非常適合油菜生長(zhǎng),是長(zhǎng)江流域油菜單產(chǎn)水平最高的地區(qū)。江浙地區(qū)地勢(shì)平坦開闊,交通便利,大型農(nóng)機(jī)服務(wù)發(fā)展順利,故這些區(qū)域的油菜生產(chǎn)技術(shù)效率高。青海省等春油菜產(chǎn)區(qū)的氣候條件適宜春油菜品種種植,種植規(guī)模穩(wěn)定,單產(chǎn)水平較高,因此其技術(shù)效率水平也較高。長(zhǎng)江上游區(qū)除四川省外,云南、貴州等省由于山區(qū)地勢(shì)崎嶇、土地細(xì)碎化嚴(yán)重,不利于大型農(nóng)機(jī)發(fā)展,農(nóng)業(yè)機(jī)械服務(wù)發(fā)展水平較低,導(dǎo)致這些地區(qū)油菜生產(chǎn)技術(shù)效率較低。

    圖1 2004—2015年油菜生產(chǎn)平均技術(shù)效率值

    圖2 2004—2015年油菜四大產(chǎn)區(qū)生產(chǎn)平均技術(shù)效率值

    表5 油菜主產(chǎn)省生產(chǎn)技術(shù)效率值

    3.3 農(nóng)機(jī)服務(wù)比例對(duì)油菜技術(shù)效率影響分析

    本研究采用BC95模型,該模型可以同步估計(jì)出各油菜主產(chǎn)省技術(shù)效率,同時(shí)也可估計(jì)出技術(shù)無效率的影響因素。通過整理現(xiàn)有文獻(xiàn)和梳理影響農(nóng)作物生產(chǎn)技術(shù)效率的因素,總結(jié)主要的影響因素有農(nóng)機(jī)服務(wù)比例、農(nóng)村居民平均受教育年限、受災(zāi)面積比例、財(cái)政支農(nóng)水平、油菜面積占比、RD經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度、基礎(chǔ)設(shè)施水平。其中,農(nóng)機(jī)服務(wù)比例是重點(diǎn)研究的影響因素。

    從表4可以看出,農(nóng)機(jī)服務(wù)比例在10%顯著性水平上通過t檢驗(yàn),系數(shù)為負(fù),說明農(nóng)機(jī)服務(wù)比例對(duì)技術(shù)無效具有負(fù)向作用,即農(nóng)機(jī)服務(wù)比例越高,油菜生產(chǎn)技術(shù)效率水平越高,這與本研究預(yù)期的結(jié)果相吻合。農(nóng)機(jī)服務(wù)比例每提高1.000%,油菜生產(chǎn)技術(shù)效率提高0.763%。農(nóng)機(jī)服務(wù)提高油菜生產(chǎn)技術(shù)效率主要有2個(gè)方面的原因:①由于農(nóng)村勞動(dòng)力受教育水平的限制,農(nóng)民難以接納和使用大量農(nóng)業(yè)科技和現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)種植知識(shí)。農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)提供了便利,將農(nóng)業(yè)專業(yè)技術(shù)以服務(wù)外包的形式,即通過專業(yè)合作社、種植大戶等將農(nóng)業(yè)技術(shù)引進(jìn)然后服務(wù)農(nóng)業(yè)生產(chǎn),農(nóng)機(jī)服務(wù)就是其中的一種。采用這種間接技術(shù)引進(jìn)的方式,可以提高油菜生產(chǎn)的種植效率。②由于城鎮(zhèn)化進(jìn)程加快,大量年輕勞動(dòng)力涌入城市,造成農(nóng)村勞動(dòng)力匱乏。引入農(nóng)機(jī)服務(wù)則可以彌補(bǔ)農(nóng)村勞動(dòng)力缺失這一短板,同時(shí)也可以保證每塊土地上機(jī)械作業(yè)質(zhì)量的一致性,從而提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率。

    平均受教育年限系數(shù)為正,且不顯著,說明其對(duì)油菜生產(chǎn)技術(shù)效率不存在顯著影響。受災(zāi)面積比例系數(shù)為負(fù),在10%顯著性水平上通過檢驗(yàn)。說明自然災(zāi)害對(duì)油菜減產(chǎn)存在顯著影響。財(cái)政支農(nóng)水平的系數(shù)為-4.317,且在5%顯著性水平上通過t檢驗(yàn)。說明現(xiàn)階段中國油菜生產(chǎn)技術(shù)效率的提高依賴財(cái)政對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的投入,財(cái)政對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中購買大型農(nóng)業(yè)機(jī)械的補(bǔ)貼政策也帶動(dòng)了農(nóng)機(jī)服務(wù)的發(fā)展。油菜面積占比影響不顯著。RD經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度、基礎(chǔ)設(shè)施水平分別在1%、5%顯著性水平上通過檢驗(yàn),且系數(shù)均為負(fù),這與本研究的預(yù)期一致。因?yàn)橐粋€(gè)地區(qū)的科研經(jīng)費(fèi)等投入越多,說明該地區(qū)科技創(chuàng)新水平越高,有利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展?;A(chǔ)設(shè)施建設(shè)好,對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)也具有正向促進(jìn)作用,而且也更有利于開展農(nóng)業(yè)機(jī)械化服務(wù)活動(dòng)。

    4 結(jié)論與政策啟示

    4.1 主要結(jié)論

    通過測(cè)算中國油菜生產(chǎn)技術(shù)效率和分析農(nóng)機(jī)服務(wù)對(duì)油菜技術(shù)效率的影響,得出以下結(jié)論。

    1)最近15年中國油菜生產(chǎn)技術(shù)效率水平為0.842,從整體看油菜生產(chǎn)技術(shù)效率處于波動(dòng)狀態(tài),需要繼續(xù)探索提高油菜生產(chǎn)效率的有效方式。

    2)中國油菜生產(chǎn)技術(shù)效率存在明顯的地區(qū)差異,其中四川、江蘇、青海3省油菜生產(chǎn)技術(shù)效率最高,貴州、江西、云南3省油菜生產(chǎn)技術(shù)效率較低。由于不同區(qū)域自然條件和經(jīng)濟(jì)條件不同,技術(shù)效率水平會(huì)存在較大差異。如貴州、云南、江西等省山地、丘陵眾多,大型機(jī)械作業(yè)難以開展,只能依靠加大人工投入;且其地塊分散,土地細(xì)碎化,這也間接阻礙了機(jī)械化程度的提高,從而導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率低下。

    3)農(nóng)機(jī)服務(wù)比例對(duì)油菜生產(chǎn)技術(shù)效率存在顯著的正向影響。油菜生產(chǎn)技術(shù)效率同時(shí)也受其他因素的影響,其中,財(cái)政支農(nóng)水平、RD投入強(qiáng)度、基礎(chǔ)設(shè)施水平對(duì)油菜生產(chǎn)技術(shù)效率有顯著正向影響,受災(zāi)面積比例對(duì)油菜生產(chǎn)技術(shù)效率有顯著負(fù)向影響。農(nóng)村居民平均受教育年限和油菜面積占比對(duì)油菜生產(chǎn)技術(shù)效率沒有顯著影響。

    4.2 政策啟示

    依據(jù)研究結(jié)論,為油菜生產(chǎn)效率低下地區(qū)農(nóng)機(jī)服務(wù)發(fā)展提出以下政策建議。

    1)當(dāng)前農(nóng)機(jī)服務(wù)發(fā)展更多偏向于勞動(dòng)節(jié)約型,技術(shù)密集型的農(nóng)機(jī)服務(wù)還相對(duì)落后。因此,農(nóng)技推廣部門應(yīng)當(dāng)充分利用農(nóng)機(jī)服務(wù)市場(chǎng),將具有更高科技含量的生產(chǎn)方式以外包服務(wù)的形式引入農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)中。在農(nóng)村勞動(dòng)力數(shù)量和質(zhì)量不斷下降的趨勢(shì)下,發(fā)展農(nóng)機(jī)服務(wù)對(duì)穩(wěn)定油料作物生產(chǎn)具有重要意義。

    2)要促進(jìn)農(nóng)機(jī)服務(wù)區(qū)域市場(chǎng)的平衡發(fā)展。農(nóng)機(jī)服務(wù)市場(chǎng)在不同地區(qū)發(fā)展的程度大不相同,要加快西南山區(qū)農(nóng)田宜機(jī)化改造,補(bǔ)齊這些區(qū)域機(jī)械化基礎(chǔ)條件短板,提升農(nóng)機(jī)使用效率,從而優(yōu)化區(qū)域油料作物生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)結(jié)構(gòu),促進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)向?qū)I(yè)化和集約化發(fā)展。

    3)提高地區(qū)財(cái)政支農(nóng)水平。在油菜生產(chǎn)上提高財(cái)政支持力度,可以一定程度上提高油菜生產(chǎn)技術(shù)效率。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)部門在政策和資金上支持和引導(dǎo)農(nóng)機(jī)服務(wù)企業(yè)、合作社和專業(yè)大戶發(fā)展,尤其是加大生產(chǎn)農(nóng)機(jī)購置補(bǔ)貼等,既能提升地區(qū)農(nóng)機(jī)服務(wù)發(fā)展水平,又能提高作物生產(chǎn)技術(shù)效率。

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