广西种植业结构效率分析*——基于随机前沿分析(SFA)方法

戴　俊

(百色学院，广西百色　533000)



·问题研究·

广西种植业结构效率分析*
——基于随机前沿分析(SFA)方法

戴俊

(百色学院，广西百色533000)

摘要为了探讨广西种植业结构的合理性及其效率水平，文章利用2003～2012年间广西14个地级市粮食作物与经济作物及其它农作物所占比例、广西种植业机械总动力、广西农村施肥量、广西农作物总播种面积及种植业从业人数等数据，采用随机前沿分析法，在全面考察广西种植业全要素效率的基础上，着重对广西静态种植业结构效率与动态种植业结构效率进行分析，发现广西种植业结构不合理，种植业结构效率处在较低水平且严重失衡，种植业效率逐年上升但全要素效率却逐年下降。建议在现有广西种植业各农作物种植比例的基础上，即2012年广西粮食作物与经济作物及其它农作物比例为1： 1的基础上，进一步扩大广西经济作物及其它农作物种植面积，减少桂北、桂中、桂南地域自给型水稻种植面积。同时结合广西独特的自然环境与地域条件，找准中国与东盟两个市场的需求，扩大红水河两岸及以南地或低丘陵旱作农业区糖料蔗的种植面积，减少右江河谷的甘蔗种植面积，增加右江河谷的龙眼、荔枝、香蕉、小西红柿的种植面积与南菜北运蔬菜供给区的桂北、桂东及右江河谷的秋冬菜种植面积，适度增加各市名特药用作物的种植面积，调整种植业结构，发挥特色农作物优势，以提高广西种植业结构效率。

关键词广西种植业结构效率随机前沿分析(SFA)

0引言

广西是一个农业大省，其农业生产在国民经济发展中发挥着重要的作用。2003～2012年间广西种植业结构①的粮食作物与经济作物及其它农作物的比例平均维持在52： 48的水平，而全国的该比例平均维持在61： 39，与此同时广西种植业生产总值(以2000年不变农业业总产值计)累计增长77.54%，年均增长7.75%，略高于全国种植业生产总值累计增长值62.81%，年均增长6.28%，但是广西种植业全要素生产率年均下降1.27%，全国种植业全要素效率却年均上升0.05%。对于这一现象，即目前广西种植业结构对种植业发展合理性及其效率水平引发了学者们的关注与研究。关于种植业结构效率相关研究分为两类：一类是非参数估计的数据包络分析(DEA)法，其分析指标为种植业总产值、化肥施用量(折纯)、耕地面积(或种植面积)、种植业机械总动力、农村用电量及种植业劳动力(农村从业人员)，如马凤才、赵连阁、任莹[1]在研究黑龙江省农业生产效率时，发现依靠外界投入的种植业生产效率在下降，强调生产技术的应用可使得种植业可持续性增强； 董洪清、李思[2]对我国31个地区的种植业生产效率进行综合评价，经过分析2008年中国31个地区的种植业效率，表明对选用的种植业总产值、化肥施用量、耕地面积、种植业机械总动力、农村用电量及种植业劳动力的评价指标体系具有很好的可操作性与可信度； 郭小年、阮萍[3]运用DEA-Tobit模型对贵州省织金县农户的生产效率进行分析，认为退耕还林工程对该县农户的种植业生产效率产生严重影响。另一类是参数估计的随机前沿分析法(SFA)，其选取的分析指标与DEA基本一样，如曾国平、罗航艳、曹跃群[4]对1985～2008年中国29个省级地区种植业生产效率进行研究，表明中国种植业生产效率总体水平不高，尚有较大的提升空间，存在较为显著的时际差异与区际差异； 全炯振[5]运用SFA-Malmquist模型，分析了中国1978～2007年种植业全要素生产率，认为提高种植业技术效率水平是中国未来提高种植业全要素生产率的潜在动力。

通过对种植业结构效率的相关研究分析发现，不管采用DEA还是SFA对种植业效率的研究，都是把种植业总产值、化肥施用量、种植面积、种植业机械总动力、农村用电量及农村从业人员作为分析指标体系，但该体系没有考虑种植业结构对种植业效率的影响。鉴于此，该文在现有研究基础上，把种植业结构纳入种植效率分析指标体系，利用2003～2012年全国与广西的该指标体系数据，通过随机前沿分析法(SFA)对广西种植业结构效率进行分析，以期为促进广西种植业结构调整与持续健康发展提供理论参考。

1模型选择

根据Battese&Colli(1992)提出的基于Cobb-Douglas与Translog等生产函数的随机前沿分析(Stochastic Frontier Approach，简称SFA)模型的基本原理，同时考虑种植业生产实际，该文采用Cobb-Douglas生产函数对样本期间广西种植业效率进行测算，具体研究模型如下：

(1)

(2)

(3)

2变量选择与数据来源

依据现有学者[7-10]关于种植业效率研究时变量的选取情况，同时考虑到数据的可得性，该文选取了变量：种植业总产值(为了保持口径一致，用每年的全国农产品批发价格指数的定基指数把每年的种植业总产值折算成2000年的不变种植业总产值)、农作物总播种面积(万hm2)、种植业用电量(万kW·h)、种植业劳动人数(万人)*通过随机无记名问卷调查了桂东、桂南、桂西、桂北及桂中的800户农户，获得种植业用电量平均占农村用电量的29.35%，种植业劳动人数平均占农村从业人员的59.38%。及化肥施用量(折纯量，万t)，在此基础上还选取了代表“农林牧渔”中种植业结构的农作物播种面积构成比例作为变量，主要包括粮食作物与经济作物及其它农作物的各自所占比例。这些变量数据均源于2003～2012年《中国统计年鉴》及《广西统计年鉴》的同期数据。

该文主要分析了广西14市的粮食作物与经济作物及其它农作物所占比例及其变化对广西种植业结构效率的影响，并以此判断广西种植业结构的合理性。显然，种植业结构的合理性分析是一个值得探讨的话题，合理性的评价需要科学的分析指标，但是根据该文的研究思想与研究视角，主要侧重在各农作物种植面积比例对种植业结构效率的研究。

3结果与分析

通过使用Frontier4.1软件对式(1)(2)及(3)进行分析，得到参数估计结果及相关效率，具体见表1～4及图1～2。

3.1效率模型分析

3.1.1效率模型合理性分析

由表1与表2可知，广西种植业结构效率模型的γ1=0.9878、全国种植业结构效率模型的γ2=0.9999及广西种植业全要素效率的γ=0.9926都接近于1，且各T值都大于2，在给定1%的置信水平时具有显著性，说明这些模型中的误差主要源于技术非效率，表明在2003～2012年间广西与全国的实际产出与最大的前沿产出的差距主要是由技术非效率引起的，随机扰动中统计误差影响很小，同时广西种植业结构效率模型中各参数的T值的绝对值都大于2，表明自变量对因变量的影响是显著的。因此，用SFA来分析研究2003～2012年间广西种植业结构效率是合理的。此外，广西全要素效率模型参数除农作物总播种面积参数T值的绝对值小于2以外，其余参数T值的绝对值都大于2，表明除农作物总播种面积外其余自变量对因变量的影响是显著的，这与实际相符，即种植业效率与农作物总播种面积无关。

表1　模型参数估计与检验结果

广西种植业结构效率全国种植业结构效率待估参数系数标准差T值待估参数系数标准差T值β00.10360.55871.8646α0-951.5709***0.9839-967.1475β1-0.9013***0.6913-3.3038α1164.0727***0.8058203.605β2-0.1023***0.7618-2.9028α277.7413***0.982879.1036γ10.9878***0.045320.2281γ20.9999***0.021845.769Log函数值-118.4023单边LR检验720.0550***Log函数值-85.9120单边LR检验225.8102*** 注:***表示显著性水平至少为0.01,LR为似然比检验统计量,服从混合卡方分布(MixedChi-squareDistribution),β1、β2分别表示广西种植业结构中粮食作物与经济作物及其它农作物变量取对数后的待估参数,α1、α2分别表示全国粮食作物与经济作物及其它农作物变量取对数后的待估参数

表2　广西种植业全要素效率模型参数估计与检验结果

待估参数系数标准差T值β08.7353***0.15945.4820β10.9933***0.16935.8669β2-0.4700***0.1704-2.7589β3-0.09390.1044-0.8994β40.8859***0.20504.3220β50.1926***0.09582.0096γ0.9926***0.039524.3823Log函数值-295.8548单边LR检验103.6304*** 注:***表示显著性水平至少为0.01,LR为似然比检验统计量,服从混合卡方分布(MixedChi-squareDistribution),β1、β2、β3、β4、β5分别表示广西种植业机械总动力(亿W)、化肥施用量(折纯量,万t)、农作物总播种面积(万hm2)、种植业人数(万人)变量取对数后的待估参数

3.1.2农作物种植面积变化对效率影响分析

根据表1得到的广西种植业结构效率方程：

lnYit=0.1036-0.9013ln(x1it)-0.1023ln(x2it)

(4)

式中，x1it与x2it分别表示粮食作物比例与经济作物及其它农作物所占比例，x1it，x2it∈(0， 1)it且x1it+x2it=1。

将x1it=1-x2it代入式(4)得出方程：

lnYit=0.1036-0.9013ln(x1it)-0.1023ln(1-x1it)

(5)

对式(5)两边求导得出方程：

(6)

2012年粮食作物比例x1it=0.5远少于0.90，综合考虑到广西地形地貌是否适合粮食作物生长的实际情况，粮食作物比例达不可能到0.90，所以式(5)为单调递减函数式(6)小于零*根据2014年3月3日广西国土资源厅网站发布：广西发布第2次土地调查主要数据成果公报，全区15°以上耕地面积占全区耕地的12.4%，且有灌溉设施的耕地占全区耕地的44.7%，无灌溉设施耕地占全区耕地的占55.3%。综合考虑全区耕地质量状况与农作物生长所需条件，粮食作物所占比例不可能超过90%。。

在一定时期内种植面积是固定不变的，那么粮食作物所占比例与经济作物及其它农作物所占比例是一种此涨彼伏的关系，当x1it增加(或减少)，相应地x2it就会减少(或增加)，同时根据方程式(5)的单调性，表明随着x1it减少与x2it增加，种植业结构效率会逐渐上升，即扩大经济作物及其它农作物所占比例，缩小粮食作物比例，可提高效率，反之亦然。现实中也一样，因为粮食作物具体很强的季节性、同质性及可替代性，其单价不高且缺乏弹性，相应的产值较低。因此，基于产值的视角，显然不利于大面积种植粮食作物。

3.2种植业结构效率分析

种植业结构效率指的是种植业结构状态及其变动对经济增长的影响*侯丽薇.《中国农业结构调整的效应研究》，中国农业大学， 2005年。。种植业结构效率主要包括静态结构效率与动态种植业结构效率。

3.2.1广西静态种植业结构效率分析

从图1与表3可以看出， 2003～2012年广西每年的种植业结构效率均低于全国种植业结构效率。此外，除2012年外，广西粮食作物比例每年都大于经济作物及其它农作物的比例，说明粮食作物比例过大是造成广西种植业结构效率低于全国种植业结构效率的重要原因之一。

从图2可以看出，柳州市、梧州市、钦州市、贵港市、玉林市、百色市、贺州市、河池市、来宾市、崇左市种植业结构效率线比较集中且距离均线较近，而种植业结构效率高的南宁市与桂林市与效率低的防城港与北海市离均线较远。在表4中，最高年均植业结构效率的南宁市与最低年均种植结构效率的防城港市的效率值之比为0.85963： 0.26131，前者是后者的3.29倍，说明广西各市的种植业结构效率严重失衡，这是由独特的地理环境位造成，防城港与北海主要是沿海的地级市，种植业容易受到海风的影响且受龙头渔业发展的影响，种植业发展很慢，而桂林与南宁的地理自然环境好，适合种植业发展，意味着可以采取调整个别市的种植业结构，发挥适合当地环境的特色农作物优势的方法，可提高种植业结构效率低的个别市的效率，缩小差距。

图1　农作物比例、结构效率与全要素效率　　　　　　　图2　2003～2012年广西各市种植业结构效率

表3　2003～2012年广西与全国种植业结构效率与比例

年份广西种植业全要素效率全国种植业结构效率广西种植业结构效率广西粮食作物比例广西经济作物及其它农作物比例20030.99560.92950.58140.54000.460020040.99500.81860.62420.54000.460020050.99470.78620.62810.53000.470020060.99340.77010.67490.52000.480020070.99190.77950.68840.53000.470020080.99340.82000.70340.52000.480020090.98980.8740.72730.53000.470020100.98340.89810.75400.52000.480020110.98240.96510.78400.51000.490020120.98300.99650.79560.50000.5000均值0.99030.86380.69610.52400.4760

表4　2003～2012年广西各市种植业结构效率

3.2.2动态种植业结构效率分析

图2显示， 2003～2012年间广西各市的种植业结构效率虽有波动，但总体上呈上升态势，表明广西种植业结构效率在逐步提高，而防城港、北海、桂林及南宁距离结构效率均线较远，这说明个别市效率仍然过低且市与市之间缺乏协同发展。

4结论与建议

通过利用2003～2012年间广西14个地级市粮食作物与经济作物及其它农作物所占比例、广西种植业机械总动力、农村施肥量、农作物总播种面积及种植业从业人数等数据，采用SFA对广西种植业结构效率分析，得出结论：广西种植业结构效率低且严重失衡主要是由各农作物种植面积比例不合理造成，同时针对该结论，从农作物种植面积所占比例的视角提出相应建议。

(1)依托广西独特的自然环境与地域条件，找准中国与东盟两个市场的需求，调整个别市的种植业结构，发挥特色农作物优势，提高种植业结构效率，缩小差距，建议扩大红水河两岸及以南的桂中、桂南平地或低丘陵旱作农业区糖料蔗的种植面积，同时减少右江河谷的甘蔗种植面积； 增加右江河谷的龙眼、荔枝、香蕉、小番茄的种植面积； 增加南菜北运蔬菜供给区的桂北、桂东及右江河谷的秋冬菜种植面积； 适度增加各市名特药用作物的种植面积，如罗汉果、苦丁茶、绞股蓝及铁皮石斛等，以此改变广西种植业结构不合理、种植业结构效率处在较低水平且严重失衡的状态。

(2)鉴于广西种植业结构变化与种植业效率变化趋势，建议在现有比例(2012年粮食作物与经济作物及其它农作物比例为1： 1)的基础上，进一步扩大广西经济作物及其它农作物种植面积。同时考虑到广西交通运输能力的不断提高所导致的粮食运输成本不断下降的趋势，在保留桂东南地域的贵港、玉林、梧州、贺州等市的能够部分替代进口的商品型优质稻种植面积的前提下，可适度减少桂北、桂中、桂南地域的桂林、柳州、来宾、南宁、钦州等市自给型水稻种植面积，以提高种植效率。

参考文献

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ANALYSIS OF GUANGXI PLANTING STRUCTURE EFFICIENCY——BASED ON STOCHASTIC FRONTIER ANALYSIS(SFA) METHOD

Dai Jun

(Baise University, Baise, Guangxi 533000，China)

AbstractBased on the data of 14 prefecture-level cities in Guangxi province from 2003 to 2012, i.e., the proportion of food crops and commercial crops and other agricultural crops, total power of the planting machinery of Guangxi province, rural fertilizing amount, total agricultural crops seeded area of Guangxi province, number of planting farmers data and so on, this paper mainly analyzed the efficiency of the planting structure of Guangxi province and comprehensively studied the total factor productivity of the planting industry of Guangxi province using the method of stochastic frontier analysis. The results showed that the planting industry structure in Guangxi was not reasonable, and its efficiency was low and imbalance which increased year by year but the total factors efficiency. So this article proposed to further enlarge the seeded area of commercial crop and reduce the food crop area, such as rice planting area of north, central, and south Guangxi district for promoting planting industry efficiency on the basis of the existing proportion of various crops of Guangxi planting industry. At the same time, based on the special natural conditions and geographical characteristics of Guangxi province and the demands of both markets of China and Association of Southeast Asian Nations, this paper proposed to change the unreasonable planting industry structure, the status of serious unbalance and low level of planting industry efficiency for promoting the planting industry structure efficiency. It should expand the sugar planting area in sides of Hongshui River, flat ground of central and south Guangxi, and dry farming agricultural district of lower hills, at the same time, reduce the sugarcane planting area in Right river valley, and increase the planting area of longan, Litchi chinensis, banana, tiny tomato in the Right river valley, increase autumn and winter vegetable planting area in north Guangxi, east Guangxi and the right river valley, and properly increase the planting area of famous and special medicine crops.

Key wordsGuangxi; planting structure efficiency; Stochastic Frontier Analysis(SFA)

doi:10.7621/cjarrp.1005-9121.20160303

收稿日期：2014-12-05

作者简介：戴俊(1975-)，男，湖南武冈人，讲师。研究方向：农业经济与公司金融。Email： 598656371@qq.com *资助项目：广西高校科研项目“广西企业融资结构效率与优化研究”(KY2015LX406) ①该文所指种植业，主要包括粮食作物与经济作物及其它农作物。

中图分类号：F326.1； F304.5

文献标识码：A

文章编号：1005-9121[2016]03-0011-06