中國油菜生產技術效率測算及其影響因素
——基于農機服務視角的研究

劉慧楨，凌遠云

（華中農業(yè)大學經濟管理學院，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。而油菜作為中國種植面積最大的油料作物，其生產狀況對國內外油料供應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年取消油菜臨儲政策的影響，2015—2016年中國油菜子產量連續(xù)兩年降低，油菜子產量與十二五時期相比，顯著下降。目前來看，由于要保障糧食作物生產，想要擴大油料作物種植面積幾乎很難實現(xiàn)。因此在擴大種植面積潛力不足的情況下，必須依靠單產的提升實現(xiàn)增產。油菜是中國油料作物增產的重點，提高油菜單產水平關鍵在于提高其生產效率［1］。

一直以來農業(yè)機械化是實現(xiàn)農業(yè)現(xiàn)代化的前提和標志，也是彌補農業(yè)勞動力不足、提高農業(yè)生產效率的重要保障［2］。為推動中國農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展，政府近年來加大了農業(yè)機械化扶持力度，農業(yè)機械化水平逐年提高。農業(yè)農村部統(tǒng)計顯示，截至2019年底，中國綜合機械化率為69%，機耕率、機播率、機收率分別為84%、56%和61%。農業(yè)機械化水平快速發(fā)展最主要的原因源于中國農業(yè)生產出現(xiàn)了一種新的生產模式，將農業(yè)生產的部分環(huán)節(jié)進行外包作業(yè)服務。這種模式整合了小農戶的服務需求，使得農業(yè)生產的分工效率得到改善，能夠很好地克服“小農戶”與大市場的矛盾，這也充分體現(xiàn)了現(xiàn)代生產社會化分工和規(guī)?；洜I的實質內涵，有利于促進農業(yè)生產效率的提升［3］。所有生產性服務外包環(huán)節(jié)中發(fā)展最快的是農業(yè)機械服務外包。因為隨著非農就業(yè)人口增加和新型城鎮(zhèn)化的發(fā)展，中國農村勞動力以老年人和婦女居多，導致農業(yè)生產出現(xiàn)老齡化、女性化，這無疑削弱了農村生產力，使得農業(yè)生產的效率和效益下降。而農機服務從某種程度上可以替代勞動力，緩解因為勞動力數量和質量下降帶來的農業(yè)生產效率的損失［4］。農機服務除了能夠彌補勞動力不足以外，還能作為載體將先進技術引入生產環(huán)節(jié)。農機服務通過外包的方式直接將先進技術輸入農業(yè)生產過程，避開了因為農戶知識欠缺而無法向其推廣農業(yè)技術的難題［5］。所以，購買農機服務能顯著提升農業(yè)生產過程的技術水平。油菜作物作為典型的農業(yè)經濟作物，農機服務的發(fā)展水平對其生產效率的影響程度如何，本研究將進行測算和探究。

1 文獻回顧

在測算農業(yè)生產效率的研究方法上，應用最為廣泛的有傳統(tǒng)生產函數法、參數法和非參數法。早期的研究通常采用傳統(tǒng)生產函數法［6，7］，當前國內外學者較多使用參數法和非參數進行測算。其中參數法以隨機前沿分析（SFA）［8］為代表，非參數法以DEA［9］分析為代表。SFA和DEA都是通過給定的投入估計一個生產前沿面，計算實際產出與前沿面產出的垂直距離，垂直距離代表技術效率。SFA通過構造一個前沿生產函數進行參數估計，從而確定生產前沿面。同時其還考慮了不確定性因素的影響，能夠將擾動項分為隨機擾動項和管理誤差項。DEA則只需要通過求解線性規(guī)劃的方法即可確定生產前沿面，無需單獨設定具體的生產函數形式，避免了模型設定偏差導致的估計失效。

在研究農機社會化服務對農業(yè)生產的影響上，學者們從不同視角開展了研究。從生產性服務角度來看，部分學者將農機服務看成是農業(yè)生產中一種新的投入品［10］。這類研究認為，隨著大量農村青壯年勞動力外遷，真正從事農業(yè)生產的勞動力在數量和質量都得不到滿足，而農機社會化服務的發(fā)展能夠有效彌補勞動力數量短缺和質量下降的不足；從某種程度上來說，農機服務的發(fā)展更有利于農業(yè)生產分工的合理化和專業(yè)化［11-14］。關于農機服務對農業(yè)生產效率的影響，不同學者得出的研究結論不同。一些學者開展了農機社會化服務對三大主糧（水稻、小麥、玉米）生產效率和技術效率的影響研究。研究結果表明，整體來看農業(yè)生產性服務對水稻生產技術效率的提高存在正向作用，但不同生產環(huán)節(jié)的外包服務對技術效率影響存在差異［14-18］。農機服務對小麥生產技術效率的提高源于科技引入效應和勞動替代效應［19，20］。但也有部分學者認為農機服務本質上是雇工勞動，其有別于自家勞動，而雇工的生產效率存在“道德?lián)p失”風險，因此農機服務的發(fā)展并不一定會帶來生產效率的提高［21，22］。

現(xiàn)有文獻已深入研究了農機服務的發(fā)展對糧食生產效率的影響，但仍存在以下不足。①不同作物對農機服務的需求不同，油料作物的生產及機械化的應用水平遠不及糧食作物發(fā)展迅速，因此關于油菜農機服務發(fā)展水平對技術效率的影響是否也同糧食作物一樣，需要深入探討。②關于油菜技術效率的研究，大多數文獻采用的是微觀調查數據，缺乏從全國層面考察地區(qū)差異和動態(tài)變化。③前人在研究方法上多采用兩步法驗證農機服務對技術效率的影響，估計結果會存在偏差。鑒于此，為探究近15年中國油菜生產的技術效率和區(qū)域差異，同時分析農機服務的發(fā)展水平對油菜生產技術效率的影響，本研究選取全國13個油菜主產省和全國平均成本收益數據，采用超越對數隨機前沿分析方法，測算出油菜的技術效率，并估計農機服務的發(fā)展水平對油菜技術效率的影響。

2 變量選取與模型設定

2.1 數據來源

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個具有代表性的油菜主產省和全國平均數據作為研究區(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量。2018年13個油菜主產省的播種面積為587.31萬hm2，占全國油菜總播種面積的89.66%；產量為1 202.37萬t，占全國總產量的90.53%，因此選擇這些區(qū)域具有一定的代表性。其次基于數據的可得性。本研究油菜的種植成本收益數據主要來自《全國農產品收益資料匯編》，而農機服務作為重點研究對象在該資料上做了詳細說明。因此，本研究僅對選取的13個省份和全國平均油菜投入產出數據進行詳細統(tǒng)計分析。

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

表1 中國油菜主產區(qū)分區(qū)情況

2004年開始頒發(fā)并實施《中華人民共和國農業(yè)機械化促進法》，中國的農機服務市場自此興起并發(fā)展。因此，本研究采用2004—2018年主產區(qū)13個省和全國平均連續(xù)15年油菜生產的面板數據，測算中國油菜生產技術效率。數據資料主要來源于《中國農產品成本收益資料匯編》《中國農村統(tǒng)計年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》。

2.2 變量描述

2.2.1 投入產出變量產出變量設定為q，表示每公頃油菜的產量（kg）。投入變量設定為常見的土地投入、人工投入和資本投入。其中土地投入設定為pland，表示每公頃土地投入費用（元）；人工投入設定為plab，表示每公頃人工投入費用（元）；資本投入設定為cap，表示每公頃物資投入費用（元），其中包括種子、農藥、化肥和機械投入。同時為剔除價格波動的影響，本研究采用各省歷年農業(yè)生產資料價格指數對土地費用、人工費用和資本投入費用進行平減，得到以2004年為基期的實際值。

2.2.2 效率影響因素變量1）農機服務比例。變量lev表示農機購買服務程度，具體的計算公式參考周宏等［13］研究水稻時給出的公式：機械服務程度=機械費/（畜力費+機械費）。但由于油菜生產使用的畜力費較少，人工費較多，因此本研究在此基礎上對該指標進行了改進，農機服務比例=機械費/（人工費+機械費）。

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

3）受災面積比例。變量disa表示農作物的受災率，它反映的是自然災害對當年農作物造成的減產水平。具體計算公式為：受災率=農作物受災面積/農作物播種面積。

4）財政支農水平。變量fina表示財政支農水平，用各地區(qū)地方財政農林水務支出占比來反映，數據來源于《中國財政年鑒》。具體計算公式為：財政支農水平=農林水務支出/財政總支出。

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。具體計算公式為：油菜面積占比=油菜播種面積/農作物總播種面積。

6）RD經費投入強度。變量rd表示RD經費投入強度，國際上通常用其來衡量一個國家或地區(qū)科技創(chuàng)新程度，數據來源于《中國科技統(tǒng)計年鑒》。具體計算公式為：RD經費投入強度=RD經費支出/地區(qū)GDP（地區(qū)生產總值）。

7）基礎設施水平。變量inf表示基礎設施水平，良好的基礎設施水平有利于農戶從事農業(yè)生產種植。具體計算公式參考文獻［5］：基礎設施水平=二級公路里程/耕地面積，數據來源于中國國土資源部。

依據上述測算方法分別計算出樣本對應指標的均值、標準差、最小值及最大值，進行描述性統(tǒng)計分析，結果如表2所示。

表2 變量描述性統(tǒng)計分析

2.3 模型設定與假設檢驗

2.3.1 模型形式的設定測算生產技術效率，根據是否設定模型形式分為參數法和非參數法。其中參數法以隨機前沿生產函數分析方法（SFA）為代表，非參數法以數據包絡分析法（DEA）為代表，兩種方法各有優(yōu)劣。結合樣本數據特點和測算目標要求，本研究以Battese等［23］提出的隨機前沿模型為基礎，采用超越對數生產函數形式，同步估計出油菜生產技術效率和分析效率的影響因素，有效避免了兩步法估計中存在的估計一致性問題。隨機前沿生產函數模型設定如下：

式中，t為時間趨勢變量，i為省份代碼，β為K維待估參數向量。vit為隨機擾動項，假定服從正態(tài)分布，即vit～N（0,σ2），uit為技術無效率項，假定其服從零點截斷正態(tài)分布，即uit～N（uit,σ2u），且對于任意的i、t，vit與uit均相互獨立。技術無效率方程設定為：

其中，δ為技術無效率模型的待估參數。

式（1）和式（2）中的參數采用極大似然法進行聯(lián)合估計。似然函數中方差系數也被估計出來，估計的表達式為γ的取值范圍為0～1，當γ越趨近于1時，表明技術無效率因素占比越大，效率損失主要來自管理誤差。當γ越趨近于0時，表明隨機因素占比越大，效率損失主要來自隨機擾動項。

2.3.2 模型形式設定的假設檢驗本研究設定的模型是考慮了技術非中性的超越對數隨機前沿生產函數模型，其模型的包容性要比C-D生產函數模型更強。但實際這種模型是否適合農業(yè)生產中技術效率的測算，需要進行模型假設檢驗。因此，本研究對所設定的估計油菜生產效率及其影響因素的模型進行檢驗。具體假設檢驗如下。

1）檢驗產出是否完全技術有效，即檢驗使用隨機前沿生產函數模型的合理性。原假設設定為H0:γ=δ0=δ1=δ2=δ3=δ4=δ5=δ6=δ7。

2）檢驗超越對數生產函數是否合理，即檢驗使用C-D生產函數是否比超越對數生產函數更合適。原假設設定為H0:βi=0,i=4,5,6,…,14。

3）檢驗技術非中性，即檢驗生產函數投入要素彈性是否會隨時間發(fā)生變化。原假設設定為H0:βi=0,i=10,11,12。

4）檢驗是否存在技術變化，即檢驗時間項和要素與時間的交互項是否有存在的必要。原假設設定為H0:βi=0,i=10,11,12,13,14。

檢驗方法采用似然比檢驗，檢驗統(tǒng)計量為LR=2[L(H1)-L(H0)]。檢驗步驟：①對無約束模型進行估計，得到備擇假設下的極大似然估計值L(H1)；②對上述1）、2）、3）、4）約束模型進行估計，得到原假設下的極大似然估計值L(H0)；③比較檢驗統(tǒng)計量LR與臨界值（臨界點的值服從自由度為約束變量個數的漸進卡方分布）大小。如果LR大于臨界值則拒絕原假設，接受備擇假設。如果LR小于臨界值則接受原假設。假設檢驗結果如表3所示。

表3 隨機前沿函數模型假設檢驗結果

上述假設檢驗結果都在1%的顯著性水平下拒絕了原假設而接受備擇假設，證明本研究設定的模型合理。綜上，最終選擇式（1）所構建的模型對主產區(qū)油菜生產技術效率進行分析。

3 實證分析

3.1 估計結果分析

采用技術效率分析軟件Frontier 4.1將樣本數據代入BC95模型，采用一步法，選擇截斷分布下的隨機前沿時變估計，估計結果如表4所示。

由表4可以看出，大部分參數都通過了t檢驗，說明模型具有較強的解釋力。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數函數具有合理性。γ=0.802，在1%水平上顯著，表明復合誤差項中有80.2%是由技術無效率項導致的，隨機誤差只占復合誤差項的19.8%。

從要素的產出彈性來看，由表4的估計結果可知，土地投入對單產的貢獻為負，即每增加1%土地投入費用，單產下降2.369%。人工投入和資本投入對單產的貢獻為正，且資本投入的貢獻要大于工人投入的貢獻。即每增加1%人工投入，單產增加1.219%，每增加1%資本投入，單產增加2.019%。從時間項t與投入要素土地、勞動力和資本的交互項來看，有兩項系數分別在5%和1%水平上顯著，說明2004—2018年油菜生產技術對投入要素存在顯著影響。時間變量t的估計系數為-0.03，t的平方項系數為0.001，說明樣本時期內油菜單產水平略有下降，且不存在明顯的技術進步。

表4 隨機前沿函數模型估計結果

3.2 技術效率分析

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

圖1 2004—2015年油菜生產平均技術效率值

圖2 2004—2015年油菜四大產區(qū)生產平均技術效率值

表5 油菜主產省生產技術效率值

3.3 農機服務比例對油菜技術效率影響分析

本研究采用BC95模型，該模型可以同步估計出各油菜主產省技術效率，同時也可估計出技術無效率的影響因素。通過整理現(xiàn)有文獻和梳理影響農作物生產技術效率的因素，總結主要的影響因素有農機服務比例、農村居民平均受教育年限、受災面積比例、財政支農水平、油菜面積占比、RD經費投入強度、基礎設施水平。其中，農機服務比例是重點研究的影響因素。

從表4可以看出，農機服務比例在10%顯著性水平上通過t檢驗，系數為負，說明農機服務比例對技術無效具有負向作用，即農機服務比例越高，油菜生產技術效率水平越高，這與本研究預期的結果相吻合。農機服務比例每提高1.000%，油菜生產技術效率提高0.763%。農機服務提高油菜生產技術效率主要有2個方面的原因：①由于農村勞動力受教育水平的限制，農民難以接納和使用大量農業(yè)科技和現(xiàn)代化農業(yè)種植知識。農業(yè)社會化服務提供了便利，將農業(yè)專業(yè)技術以服務外包的形式，即通過專業(yè)合作社、種植大戶等將農業(yè)技術引進然后服務農業(yè)生產，農機服務就是其中的一種。采用這種間接技術引進的方式，可以提高油菜生產的種植效率。②由于城鎮(zhèn)化進程加快，大量年輕勞動力涌入城市，造成農村勞動力匱乏。引入農機服務則可以彌補農村勞動力缺失這一短板，同時也可以保證每塊土地上機械作業(yè)質量的一致性，從而提高農業(yè)生產技術效率。

平均受教育年限系數為正，且不顯著，說明其對油菜生產技術效率不存在顯著影響。受災面積比例系數為負，在10%顯著性水平上通過檢驗。說明自然災害對油菜減產存在顯著影響。財政支農水平的系數為-4.317，且在5%顯著性水平上通過t檢驗。說明現(xiàn)階段中國油菜生產技術效率的提高依賴財政對農業(yè)生產的投入，財政對農業(yè)生產中購買大型農業(yè)機械的補貼政策也帶動了農機服務的發(fā)展。油菜面積占比影響不顯著。RD經費投入強度、基礎設施水平分別在1%、5%顯著性水平上通過檢驗，且系數均為負，這與本研究的預期一致。因為一個地區(qū)的科研經費等投入越多，說明該地區(qū)科技創(chuàng)新水平越高，有利于農業(yè)生產發(fā)展。基礎設施建設好，對農業(yè)生產也具有正向促進作用，而且也更有利于開展農業(yè)機械化服務活動。

4 結論與政策啟示

4.1 主要結論

通過測算中國油菜生產技術效率和分析農機服務對油菜技術效率的影響，得出以下結論。

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

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

3）農機服務比例對油菜生產技術效率存在顯著的正向影響。油菜生產技術效率同時也受其他因素的影響，其中，財政支農水平、RD投入強度、基礎設施水平對油菜生產技術效率有顯著正向影響，受災面積比例對油菜生產技術效率有顯著負向影響。農村居民平均受教育年限和油菜面積占比對油菜生產技術效率沒有顯著影響。

4.2 政策啟示

依據研究結論，為油菜生產效率低下地區(qū)農機服務發(fā)展提出以下政策建議。

1）當前農機服務發(fā)展更多偏向于勞動節(jié)約型，技術密集型的農機服務還相對落后。因此，農技推廣部門應當充分利用農機服務市場，將具有更高科技含量的生產方式以外包服務的形式引入農業(yè)生產環(huán)節(jié)中。在農村勞動力數量和質量不斷下降的趨勢下，發(fā)展農機服務對穩(wěn)定油料作物生產具有重要意義。

2）要促進農機服務區(qū)域市場的平衡發(fā)展。農機服務市場在不同地區(qū)發(fā)展的程度大不相同，要加快西南山區(qū)農田宜機化改造，補齊這些區(qū)域機械化基礎條件短板，提升農機使用效率，從而優(yōu)化區(qū)域油料作物生產經營結構，促進農業(yè)生產向專業(yè)化和集約化發(fā)展。

3）提高地區(qū)財政支農水平。在油菜生產上提高財政支持力度，可以一定程度上提高油菜生產技術效率。農業(yè)生產部門在政策和資金上支持和引導農機服務企業(yè)、合作社和專業(yè)大戶發(fā)展，尤其是加大生產農機購置補貼等，既能提升地區(qū)農機服務發(fā)展水平，又能提高作物生產技術效率。