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中国2002—2012年冬油菜全要素生产率分析

2015-09-09刘成冯中朝

湖北农业科学 2015年15期
关键词:冬油菜技术进步全要素生产率

刘成 冯中朝

摘要:从我国冬油菜主产区中选取9个省市,基于2002-2012年的油菜生产投入产出面板数据,运用Malmquist指数分析历年主产区、分地区的TFP变化情况。结果表明,研究期间主产区TFP的年均增长率为3.6%,其中技术进步年均增长率为4.1%,是影响TFP的主要因素。省域层面上,四川、重庆、安徽、湖北、湖南、江苏、浙江等省出现了正增长,但各省之间差距较大,其中四川省增长最快为13.4%,贵州、江西两省是负增长,最后,根据分析结果给出相应的对策建议。

关键词:冬油菜;Malmquist指数;全要素生产率;技术进步

中图分类号:F224;F326.11 文献标识码:A 文章编号:0439-8114(2015)15-3838-04

DOI:10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2015.15.064

Abstract: Choosing 9 provinces and cities from chinas main winter rape producing areas and collect relative input-output panel data from 2002 through 2012 to analyze the changes of TFP in different main producing areas by using Malmquist index. The results show that the average annual growth rate of TFP in main producing areas was 3.6%, and the average annual growth rate of technological advance was 4.1%, which is the major factor affecting TFP. On provincial level, Sichuan, Chongqing, Anhui, Hubei, Hunan, Jiangsu and Zhejiang were positive growth, while Guizhou and Jiangxi were negative growth. Besides, among those provinces with positive growth, there were big differences in their growth rate and Sichuan was with the highest growth rate of 13.4%. Then, some suggestions are provided according to these results.

Key words: winter rapeseed; malmquist index; total factor productivity; technological progress

中国是世界第一油菜生产大国,油菜播种面积和总产量分别约占世界总值的33%。油菜产业的发展状况不仅关系到我国的国计民生,乃至对世界油菜产业的平稳发展有着至关重要的影响。我国油菜生产区域划分为冬油菜产区和春油菜产区,冬油菜种植面积约占全国油菜播种总面积的90%,主要集中在长江流域各省市。目前种植油菜经济效益较低,严重削弱了农民种植的积极性,导致油菜生产产量不稳定,且对国外油菜子依赖程度较高。

我国不仅仅是一个油菜生产大国,而且冬油菜占据我国油菜生产的大多数,对冬油菜主产区的生产效率进行评价,综合分析其影响因素以及变动趋势,对充分了解我国油菜生产状况有着重要的意义。本文运用“全要素生产率”(Total Factor Productivity,TFP)作为生产效率的指标,测算我国冬油菜主产区2002-2012年期间油菜全要素生产率的变动以及分析其变动主要的推动因素。

1 文献综述

不少学者对保障油菜产业安全和促进农业生产力提高两方面进行了研究。王璐等[1]从油菜生产、加工、贸易、产业技术4个环节指出我国油菜产业安全面临的问题,在关于产业安全概念的界定中,指出在开放经济中保持健康、安全的产业,是防御各方面冲击和享受经济全球化带来的发展机遇的必要准备。刘春明等[2]指出我国油菜产业目前面临油菜种植户亏本导致种植面积进一步下降,以及油菜子需求导致进口剧增的现实。这样的发展现状对我国油菜产业发展构成严重的威胁。维护油菜产业安全的关键在于如何促进油菜生产,通过提高油菜生产能力保证国内自给率。吴方卫等[3]指出,提高农业综合生产能力的手段主要有两种:一是源于农业要素生产率的提高;二是源于农民生产要素投入量的增长。沈琼等[4]从资源配置角度分析,指出目前中国油菜子生产仍是土地密集型,劳动生产率低下,导致生产成本过高。单纯依靠对生产要素投入量的增加难以实现油菜子生产能力的大幅度提高,并且生产要素的价格激增也逐渐成为制约油菜生产的因素。因而,提高农业要素生产率成为一个重要的突破口。

在农业生产率以及其变动原因研究方面,傅东平[5]在分析我国第三产业生产率变动时指出,全要素生产率是在考虑多种投入要素的情况下生产产出的能力,即源于技术进步的大小以及技术的使用效率。此前有不少学者利用全要素生产率对农业增长的源泉进行探讨,李桦[6]采用超越对数随机前沿生产模型,对陕西省吴起县和甘肃省华池县不同退耕规模农户农业要素生产率及其影响因素进行了分析,结果表明农业增长主要是来自技术进步。司伟[7]借助随机前沿生产函数模型,对中国大豆生产全要素生产率、技术效率和技术进步的变动趋势进行分析,研究了中国开放大豆市场对国内大豆生产发展的影响机制,识别了影响大豆单产水平提高的因素。李然[8]利用DEA模型测算了中国的地区油菜生产的技术效率,运用DEA成本边界测度了中国各地区油菜生产的配置效率,并运用基于DEA的Malmquist生产率测算全国各地油菜生产全要素生产率增长情况。金福良等[9]采用随机前言生产函数模型,对我国生产技术效率的影响因素进行分析,找出了对油菜生产技术效率的促进因素和阻碍因素。

通过对文献的梳理发现,运用DEA测算全要素生产率的文章比较多,但针对我国冬油菜产区的油菜全要素生产率的研究仍很少,尤其是将冬油菜主产区分省域研究油菜生产效率的变化趋势,探讨油菜生产率提高的源泉的研究仍较少。

2 油菜生产率测算模型——Malmquist指数法

Malmquist指数最早由曼奎斯特作为一种消费指数提出,而Malmquist指数法是一种生产前沿方法,由Cavesetal在1982年根据Malmquist数量指数与Shepherd距离函数概念提出的,用于测量全要素生产率变化的专门指数。分别构造了产出角度和投入角度的Malmquist指数,该方法可以同时度量TFP的逐期变化动态以及将这种变化分解为技术进步、技术效率改进和规模效率变动等组成部分[10]。从t期到t+1期,对全要素生产率增长度量Malmquist指数,公式如下:

Mt+1=[■×■]■ (1)

此指数为在规模报酬不变的条件下,涉及两单期的距离函数和两混合期的距离产生函数。从距离函数D(X,Y)的表达式可以看出,Ds(Xt,Yt)表示t时刻配置(Xt,Yt)到s时刻系统前沿面的距离,也就是面向产出的DEA模型的效率函数值Fs(Xt,Yt)。

Malmquist生产率指数的优点在于,即使要素价格等信息缺失的情况下计算TFP也是可行的,并且适用多个决策单元的跨时期的样本分析。在生产技术的不变规模报酬假定下,Malmquist指数可分别为技术效率变化指数和技术进步指数,即分别对应是与有效生产前沿面的距离和有效生产前沿面的外移,分解公式如下:

Mt+1=[■×■]■=

[■×■]■×■ (2)

式(2)中,第一项为技术进步指数(技术变化指数),第二项为技术效率变化指数。当Malmquist生产率指数实际上是第t期及第t+1期的生产率指数的几何平均数。该指数大于1时,表示TFP水平提高,即表明t时期到t+1时期全要素生产率是增长的。

技术效率变化指数可以进一步进行分解为纯技术效率变化指数PTE和规模效率变化指数SE,这种分解是建立在假设规模可变的基础之上,分解公式如下:

EC=■×■ (3)

式(3)中,(V,S)表示规模报酬可变。如果PTE>1,表示技术效率进步,PTE<1,表示技术效率变差。同样,如果SE>1,表示第t+1期相对于第t期而言,越来越接近规定规模报酬,或逐渐向长期最佳规模逼近,相反,如果SE<1,则表示,第t+1期相对于第t期而言,距离规模报酬越来越远。

3 数据处理与指标选取

本研究所用数据来自2002-2012年《全国农产品收益汇编》以及2002-2012年《中国农村统计年鉴》。其面板数据主要是2002-2012年油菜生产中的投入和产出数据。中国自2001年加入WTO,各方面贸易开始与国际接轨,且2002年油菜总产量意外减少,之后油菜总产量波动明显,因此选择2002年作为研究时间起点,目前2013年部分数据尚未更新,故研究时间段选为2002-2012年。研究区域是冬油菜产区,选取四川省、贵州省、安徽省、湖北省、湖南省、江西省、江苏省、浙江省和重庆市连续11年油菜生产过程中投入要素和产出指标作为研究对象。

鉴于数据的可获得性,选取每667 m2油菜子产量(kg)作为产出指标,投入指标分别有:每667 m2劳动力投入费用(元)、每667 m2农药肥料(此处包含农药费用、化肥费用以及农家肥费用)投入、每667 m2机械费用(元)、每667 m2种子费用(元);在测算主产区历年生产率时,由于各省油菜播种面积比重大小不一,分别根据9个省市油菜播种面积在样本中所占比重求得各自权重,根据权重测算出历年各项指标大小。

4 结果与分析

运用DEAP2.1对我国冬油菜主产区生产率的测算及分析(表1),结果表明,从选择的冬油菜所有主产区来看,11年间TFP的年均增长率为3.6%,全要素增长率均值有4个年份大于1,5个年份的全要素生产率是小于1的,其数值大于1说明生产是有效率的,反之小于1则生产表现为无效率。其中技术进步年均增长率为4.1%,这说明在我国冬油菜主产区前沿技术的适应性改良、推广应用取得了一定进步,这与我国油菜近年新品种培育、种植技术的推广、机械化逐步推进的现实状况是相符合的,在油菜生产技术方面的改进带来了相对较为明显的效果,这也是发展油菜产业的一个重要突破口。技术效率变化为年均-0.3%,表现为现有资源的配置不合理,如果不进行及时的改善,那么其结构必然造成油菜生产低绩效和资源的浪费。此外,技术效率可以进一步分解为纯技术效率和规模效率,从分析结果可以发现,纯技术效率和规模效率都显示为无效,其中规模效率对技术效率的影响程度大于纯技术效率对技术效率的影响,并且生产规模是处于不合理状况,可以进一步调整使生产要素配置达到最优状态。

从图1可知,2002-2012年冬油菜主产区TFP增长率波动幅度较大,并且技术进步与TFP的变化趋势几乎保持一致,这进一步说明技术进步是推动TFP变化的主要因素。纯技术效率和规模效率的下降都对TFP的增长产生不利的影响,说明油菜子生产过程中各种投入要素配置有待改善。规模效率和纯技术效率始终在1上下波动,没有较为明显的变化。综上分析可知,TFP的升降波动主要是源于技术进步的增长或下降,即变动趋势是保持一致,这是因为技术进步能够提高油菜生产经营的集约边际,提高产出水平,使平均成本降低。

从地区差异方面来看(表2),冬油菜主产区的油菜全要素生产率四川、重庆、安徽、湖北、湖南、江苏、浙江等省出现了正增长,贵州省和江西省是负增长。TFP增长最快的是四川省(13.4%)。在9个省份中,技术进步率的数值均大于技术效率数值,即由技术进步推动全要素生产率增长的部分占主要因素。原因是由于这些省份经济相对发达,科技力度投入高,且具备适合油菜生长的气候条件,具有较好的溢出效应。表现最差的是贵州省,贵州省的技术效率和技术进步都是表现无效的,这说明在油菜生产方面相对比较落后,主要原因是技术转换速度慢,贵州省山区的地理特征决定了机械化生产推广具有难度大范围小的特点,加之贵州省的经济发展相对落后,新型生产技术推广不全面。

图2是2002-2012年所研究区域油菜物质成本和人工成本的变化情况,单位面积人工成本在2007年之后增长比较迅速,单位面积物质费用增长相对缓慢,但相对2007年之前都有所上升。单位面积人工成本在单位面积生产成本中占比情况是:2004年最低,为55.1%;2012年最高,为69.1%。结果表明,人工成本增长较快,是推动油菜子生产成本上升的关键因素,在人工成本居高不下的大环境下,油菜生产机械化能够有效地解决油菜生产人工成本高的问题,也是提升油菜生产效率的重要着力点,在油菜生产技术方面尚有很大改进空间。

5 结论与建议

5.1 结论

本文使用DEA方法和Malmquist指数考察了2002-2012年我国冬油菜主产区的生产率,得出以下结论。

1)整个主产区的生产率平均增长为3.6%,其中技术进步带来正向影响,且技术进步与全要素生产率变化趋势呈现一致;技术效率的变化则是对全要素生产率构成下拉作用,油菜生产技术方面的改进取得一定的成功。

2)在本研究区域,江西省和贵州省的全要素生产率呈现无效状态,其他省份显示有效;除湖北省外,其他省份规模效率基本都大于1,在规模方面比较合理。但从整个研究区域来看,其中有一半的年份显示规模不合理,有待调整。

5.2 建议

1)积极创新油菜生产技术,加大先进生产技术推广力度。油菜产业的发展离不开技术的支撑,本研究主要是针对生产环节,科技始终是第一生产力。利用先进育种技术培育高产、抗逆等优势油菜品种,是实现油菜高产、优质的有效途径。积极推广机耕、机播、机械施肥、机械收割等机械化作业,一方面能很大程度减少劳动力的投入,大幅减少油菜生产成本,提高油菜生产的比较效益;另一方面能提高油菜生产率,实现油菜规模化生产。

2)扩大油菜补贴范围,合理调整油菜生产经营规模。积极贯彻执行现有的补贴政策,并在补贴方式上积极创新,例如:补贴和鼓励发展农业保险,包括自然灾害保险和价格保险;加大对农民的直接补贴,降低生产成本,包括农机补贴、种子补贴、科研和基础设施建设补贴等;实行目标价格补贴政策,来逐步替代当前的临储政策,即根据农民的种植成本和收益,设定合理的目标价格,当市场价格低于目标价格时,通过给农民补贴差价来确保农民的最低收益。在规模调整方面应该因地制宜,应根据区域差异性的特征制定不同的规模经营大小,从而达到规模经济,有效降低单位面积生产成本。

参考文献:

[1] 王 璐,冯中朝.油菜产业链脉络及其安全状况评估[J].改革,2013(12):58-67.

[2] 刘春明,赵永刚.提升油菜产业竞争力的政策思考[J].农业经济问题,2007(4):26-29.

[3] 吴方卫,孟令杰,熊诗平.中国农业的增长与效率[M].上海:上海财经大学出版社,2000.

[4] 沈 琼,张思光.我国油菜生产中科技进步与资源配置潜力分析[J].农业现代化研究,2005(5):358-361.

[5] 傅东平.我国第三产业生产率变化的影响因素判别[J].改革,2008(9):58-63.

[6] 李 桦,姚顺波,郭亚军.不同退耕规模农户农业全要素生产率增长的实证分析——基于黄土高原农户调查数据[J].中国农村经济,2011(10):36-43,51.

[7] 司 伟,王济民.中国大豆生产全要素生产率及其变化[J].中国农村经济,2011(10):16-25.

[8] 李 然.中国油菜生产的经济效率分析[D].武汉:华中农业大学,2010.

[9] 金福良,王 璐,李谷成,冯中朝.不同规模农户冬油菜生产技术效率及影响因素分析——基于随机前沿函数与1707个农户微观数据[J].中国农业大学学报,2013(1):210-217.

[10] 刘战伟.我国欠发达地区粮食生产效率的实证研究——基于DEA和Malmquist指数法分析[J].江西农业大学学报(社会科学版),2011(2):9-15.

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