广西产区香蕉控释配方肥技术效率研究

2017-05-11郇青鹤柯佑鹏过建春刘秋冬

浙江农业科学 2017年4期

关键词：生产率使用者香蕉

王芳，郇青鹤，柯佑鹏，过建春，刘秋冬

(1.海南大学 a.网络与教育技术中心，b.经济与管理学院，海南海口 570228； 2.海南热带海洋学院，海南三亚 572000)

广西产区香蕉控释配方肥技术效率研究

王芳1a，郇青鹤1b，柯佑鹏1b，过建春2，刘秋冬1b

(1.海南大学 a.网络与教育技术中心，b.经济与管理学院，海南海口 570228； 2.海南热带海洋学院，海南三亚 572000)

根据2010—2014年广西产区香蕉控释配方肥技术使用者和未使用者的投入产出面板数据，利用DEA-Malmquist指数法对广西香蕉控释配方肥技术效率进行测算和分析。研究结果表明，控释配方肥技术使用者的全要素生产率高于技术未使用者，二者相差14.1百分点，其他各项指标年增长率均表现出较大差距，其中差距最大的是技术进步增长率。

控释配方肥；技术效率；香蕉；广西

香蕉是重要的经济作物和粮食作物，也是全球鲜销量最大的水果。我国是世界香蕉消费第一大国，且自2011年起跃居为世界香蕉生产第二大国。香蕉是我国热区的重要支柱产业之一，也是农业增效农民增收的重要来源。整体而言，我国香蕉种植面积、产量、产值均呈波动上升态势，据农业部南亚办统计，2015年香蕉收获面积37.5万hm2，产量1 264万t。香蕉属于大水大肥作物，施肥量为一般粮食作物的5～6倍、蔬菜作物的3～4倍[1]。我国香蕉产业长期以来主要走依靠要素投入的粗放型发展方式，科技成果转化率低。要想突破资源环境约束，必须转变发展方式，促进产业技术进步和生产率提高。

香蕉控释配方肥技术是香蕉产业的重要关键技术之一。喻建刚等[2]研究发现，每株香蕉分4次追施3.18 kg控释配方肥时，比追施14次的普通肥料增产10.7%，采收期平均提前14 d；刘延涛等[3]研究发现，氮、磷、钾比例高的控释配方肥较常规施肥在明显减少施肥次数的条件下增产显著，而且能够解决香蕉常规施肥后期脱肥的问题，肥料成本显著降低；丁文等[4]研究表明，同配方施肥和习惯施肥相比，香蕉施用缓控释肥，施肥次数可减少4～5次，单果重分别可增加6、13 g，每公顷产量可分别增加118、2 013 kg，每公顷产值可分别增加424.8、731.9元；韦树美[5]针对控释配方肥在香蕉上的应用效果与施当地配方肥、农民常规施肥进行对照，发现使用缓控释肥的效果最好，经济效益最高。

郑循刚[6]基于2000—2007年面板数据实证分析了西部农业生产全要素生产率的增长，发现技术进步是生产率增长的主要推动力量；刘燕妮等[7]测算了1978—2009年我国农业全要素生产率增长，结果表明技术进步在其中起到关键作用；黄勇[8]研究了湖北省农业生产率增长、技术进步与效率变化，认为提高农业技术效率是当前湖北省农业发展的重要任务，针对湖北省农业主产区的特殊定位，提出应该通过农业规模化经营以提高规模生产效率，进而实现农业技术效率的提升。通过对现有文献的梳理发现，既有的生产率方面的研究主要集中于一个国家、地区或行业全要素生产率的测算，鲜有关于香蕉控释配方肥技术效率方面研究的文献。广西是我国香蕉的第二大产区，产业规模化、集约化水平相对较高，技术创新和应用能力也较强。基于此，本文拟运用基于DEA的Malmquist指数法对广西香蕉控释配方肥技术效率进行测算和分析，找出主要影响因素，以期为我国香蕉产业的技术进步和结构调整提供一定的决策依据。

1 材料与方法

1.1 技术效率界定及测算方法

技术效率用来衡量技术在稳定使用过程中，生产者的产出接近其最大可能值(生产边界)的程度，该指标反映了生产者的技术利用有效程度。农业技术效率通常是指在要素投入给定条件下，由于技术差异所决定的可能产出与实际产出之间的差距，该差距越大则表示技术效率越低。根据数据模型应用特点和数据获取情况，本研究采用非参数方法的数据包络分析(DEA)测算控释配方肥的技术效率。

1.2 模型及变量选取

1.2.1 数据包络分析方法(data envelopment analysis，DEA)

DEA以“相对效率”概念为基础，是一种根据多指标投入和多指标产出对相同类型的单位或部门进行相对有效性或效益评价的系统分析方法。每一生产单位称作“决策单元”(decision making units，DMU)。设某个DMU在某一项生产活动中的输入向量为X=(X1,X2,…,Xj)，输出向量为y=(y1,y2,…,yj)T。设有n个DMUj(1≤j≤n)，DMUj对应的投入、产出向量分别为：

Xj=(X1j,X2j,…,Xmj)T>0,j=1,2,…,n,

yj=(y1j,y2j,…,ysj)T>0,j=1,2,…,n，

(1)

而且Xij>0,yrj>0,i=1,2,…,m;r=1,2,…,s，即每个决策单元有m种类型的“输入”以及s种类型的“输出”，Xij为第j个决策单元对第i种类型输入的投入量，yrj为第j个决策单元对第r种类型的产出量。由于在生产过程中各输入和输出之间的地位与作用不同，因此要对DMU进行评价，需对各输入和输出进行“综合”，即把它们看作只有1个总体输入和1个总体输出的生产过程，这样就需要赋予每个输入、输出恰当的权重。在一般情况下，为避免权向量受到人为主观意志的影响，需把它们看作变向量：

v=(v1,v2,…,vm)T,u=(u1,u2,…,um)T。

(2)

式(2)中，vi为第i种类型输入的1种度量(权)，ur为第r种类型输出的1种度量(权)。每个决策单元DMUj都有相应的效率评价指数：

(3)

然后适当选取权系数v及u，使其满足hj≤1,j=1,2,…,n。接着对第j0个决策单元进行效果评价1≤j0≤n，以权系数v和u为变量，以第j个决策单元的效率指标为目标，以所有决策单元的效率指数hj≤1(j=1,2,…,n)为约束，构成以下最优化模型：

(4)

当对第j个部门进行相对有效性评价时，有如下最优化模型：

(5)

式(5)中h0即表示hr0(其他类同)，其含义为第j个部门的效果评价指数。利用Charnes-Cooper变换，可以将上式转化为一个等价的线性规划问题：

(6)

若线性规划(P)的最优解中存在ω0>0,μ0>0，并且目标值μTy0=1，则称DMUj为DEA有效。

1.2.2DEA-Malmquist指数法

在本研究中，每一户蕉农为1个生产决策单位，把每一户的生产同最佳实践前沿面进行比较，对效率变化进行测度。

Malmquist生产率变化指数可被分解为相对技术效率的变化和技术进步的变化，其中，技术进步(Tch)用于反映生产技术变化的程度，而技术效率(Ech)则表示生产有无投入要素的浪费，资源配置状况是否最优。技术效率进一步分解为不变规模报酬假设下的纯技术效率指数TEch和规模效率指数SEch两部分。

为得到以时期t为基期(t+1)期的全要素生产率，本研究用2个曼奎斯特生产率指数的几何平均值来计算生产率的变化。

Mi(xt+1,yt+1;xt,yt)=

E(xt+1,yt+1;xt,yt)TP(xt+1,yt+1;xt,yt)。

(7)

式(7)中，E()是规模报酬不变且要素自由处置条件下的相对效率变化指数，是测度每个观察对象在t到(t+1)时期到最佳实践边界的距离程度。该效率变化指数可相应分解为规模效率变化指数SC(xt+1，yt+1；xt，yt)、要素可处置度变化指数CNC(xt+1，yt+1；xt，yt)和纯技术效率变化指数PC(xt+1，yt+1；xt，yt)。TP()是技术进步指数，这个指数测度技术边界的时期t到(t+1)之间的移动。由此，Malmquist生产率指数可以分解为：

Mi(xt+1,yt+1;xt,yt)=PC(xt+1,yt+1;xt,yt)·

SC(xt+1,yt+1;xt,yt)·CNC(xt+1,yt+1;xt,yt)·

TP(xt+1,yt+1;xt,yt)。

(8)

技术进步指数分解为中性技术进步(NTP)、产出非中性技术进步(OBTP)和投入非中性技术进步(IBTP)的乘积：

TP(xt+1,yt+1;xt,yt)=

(9)

(10)

式(10)中，m=1…M,n=1…N,k=1…K。

1.3 指标选取及数据来源

DEA模型分析的关键是投入产出变量的选择。本研究基于香蕉投入和产出的情况，结合控释配方肥的施用效果，将产出变量设定为单位面积(667 m2，下同)香蕉的年收入和总产量，在充分考虑香蕉生产要素相对重要性的基础上，投入变量为单位面积香蕉肥料费用、农药费用、劳动用工成本和土地成本，以及除肥料和农药以外的其他物质服务费用。除总产量为实物量指标外，其余均为当年价值量指标。

为探究控释配方肥技术使用者与未使用者之间的生产技术效率差异，国家香蕉产业技术体系产业经济岗位团队成员于2014年11月在广西香蕉主产区开展了为期17 d的调研。调研区域选择在广西各主要产蕉区，即北海、钦州、玉林、南宁、崇左、百色等地市，并依据各区域种植规模大小确定样本量的分布，共获得189户2010—2014年间投入产出数据。其中，81户蕉农连续5 a使用控释配方肥技术，108户沿用传统施肥技术。

本研究的DEA实证分析将189户决策单位分为2部分，分别对108户技术未使用者和81户技术使用者的投入产出数据进行测算。由于多数蕉农对生产中的成本收益并无完备的核算体系和核算意识，因此，要获取2010—2014年各个种植户的投入产出精确数据较为困难。考虑到数据的可获得性和完整性，部分种植户的投入产出数据结合其生产规模、农资使用量及其价格、人工折算、土地机会成本、种植情况及销售价格等多方面进行推算，最终得到108户控释配方肥技术未采用者和81户技术采用者的投入产出数据。

1.4 技术效率测定

根据技术未使用者108户、技术使用者81户蕉农的面板数据，运用DEAP Version 2.1软件计算并整理出2010—2014年间被调研种植户的TFPch、Tch、Ech、TEch、SEch得分值。首先将108户蕉农作为108个决策单元DMU1，DMU2，…，DMU108进行测算，再对81户蕉农作为81个决策单元DMU1，DMU2，…，DMU81进行测算。其中，每个决策单元有5个投入指标，2个产出指标，即对于第j个决策单元DMUj，有投入指标xij(i=1，2…，5)和产出指标yrj(r=1，2)，其中j∈J={1,2}。记X=(X1,…,X5)T,Y=(y1,y2)T,称(Xj,Yj)为第j个生产活动，j∈J。

确定投入、产出数据后，根据实际情况，设置分析参数。本研究选择投入导向，设置为Malmquist指数方法分析TFP。

2 结果与分析

2.1 香蕉控释配方肥技术未使用者的全要素生产率(TFPch)

如表1所示，2010—2014年间蕉农种植香蕉的生产效率保持平稳增长态势，全要素生产率的年增长率为5.8%。从全要素生产率的构成来看，年增长5.8%的速度是综合技术效率(Ech)和技术进步(Tch)共同作用的结果，其中增长主要来源于技术进步，年均增长5.4%，而综合技术效率年增长率仅0.4%。在综合技术效率中，规模效率和纯技术效率的年增长率均为0.2%，这说明蕉农种植需扩大规模，引进先进技术，挖掘香蕉生产的更大潜力。

表1 控释配方肥技术未使用者香蕉生产Malmquist生产率指数计算与分解

2.2 香蕉控释配方肥技术使用者的全要素生产率(TFPch)

如表2所示，采用控释配方肥技术的种植者，2010—2014年间生产效率保持平稳增长态势，全要素生产率的年增长率为19.9%。从全要素生产率的构成来看，年增长19.9%的速度是综合技术效率(Ech)和技术进步(Tch)共同作用的结果，其中主要来源于技术进步，年均增长18%，而综合技术效率年增长率仅为1.6%。说明近几年广西香蕉生产中香蕉控释配方肥技术使用者的技术有明显提高，但在充分发挥生产技术提高效率方面仍然欠缺。实地调研中发现，近年来广大蕉农与香蕉产业的技术专家之间的沟通日益紧密，更多的研究者走入田间地头，了解蕉农生产现状并向其介绍推广节水、节肥、高品质管理等技术，尤其是伴随着广西地区香蕉种植面积的迅速扩大，规模化、集约化发展的香蕉种植企业形成高效的集聚效应，香蕉专业合作社、香蕉种植联盟等组织模式的出现，都为新型技术的集中推广提供了便利。在综合技术效率1.6%的年增长率中，起较大作用的是规模效率，表明香蕉控释配方肥技术使用者的香蕉生产仍处于规模递增阶段，规模化发展还有很大空间。

表2 控释配方肥技术使用者香蕉生产Malmquist生产率指数计算与分解

2.3 技术使用者与未使用者的对比分析

从表1和表2可以看出，控释配方肥技术使用者的全要素生产率高于技术未使用者，其他各项指标的年增长率亦均表现出较大差距。从全要素生产率指数来看，二者相差14.1百分点，其中，差距最大的是技术进步增长率，使用控释配方肥技术的蕉农较未使用者高出12.6百分点。这说明，不考虑地理、气候、市场等因素的影响，控释配方肥技术使用者这一群体能够更好地集合多种资源并合理配置，更易于接受新技术并提高生产效率。另外，在综合技术效率增长中，两者的规模效率差距较为明显，技术未使用者的种植规模虽仍处于报酬递增阶段，但低于技术使用者规模报酬增长率0.8百分点，反映出小户种植生产模式既不利于新型技术的推广，也制约生产效率的提高。

3 讨论

本研究利用DEA-Malmquist指数法，对广西香蕉控释配方肥技术效率进行测算，结果显示，控释配方肥技术使用者的全要素生产率高出技术未使用者14.1百分点，其他各项指标年增长率亦表现出较大差距。据此，为促进我国香蕉产业的可持续发展，建议大力推行香蕉规模化和专业化生产以及标准化管理，积极转变香蕉产业发展方式，以要素投入为主的粗放型发展方式需要尽快转向以依靠生产率和技术进步为主的集约型发展方式。同时建议相关机构加快香蕉施肥技术研究，克服水肥浪费以及蕉园管理粗放等一系列制约产业可持续发展的问题，着力提高农民素质，积极培育香蕉生产技术的专门人才，为香蕉生产提供强大的智力支持。建议政府加大对蕉农种植条件和生产方式转变的扶持力度，加快新型肥料，特别是控释配方肥在香蕉种植中的使用，以进一步提高投入要素的使用效率。

[1] 姚丽贤, 周修冲, 蔡永发, 等. 香蕉园土壤养分空间变异性及适宜样本容量研究[J]. 土壤通报, 2005, 36(2):169-171.

[2] 喻建刚, 樊小林, 刘芳,等. 控释配方肥对蕉园土壤速效氮残留量的影响[C]//中国植物营养与肥料学会. 2010年学术年会论文集. 北京：中国植物营养与肥料学会，2010：515-522.

[3] 刘延涛, 樊小林, 王南南,等. 控释配方肥中不同控释养分比例对香蕉产量的影响[J]. 西北农林科技大学学报(自然科学版), 2011，39(8):165-170.

[4] 丁文, 黄功标, 吴凌云,等. 缓控释肥料在香蕉上的施用效果研究[J]. 福建热作科技, 2011, 36(1):5-7.

[5] 韦树美. 缓控释肥在香蕉上的使用效果初探[J]. 安徽农学通报, 2011, 17(17):88-89.

[6] 郑循刚. 西部农业生产全要素生产率增长分解：基于2000—2007的面板数据[J]. 软科学, 2010, 24(8):79-81.

[7] 刘燕妮, 任保平, 高鹏. 中国农业发展方式的评价[J]. 经济理论与经济管理, 2012, 35(3):100-107.

[8] 黄勇. 湖北省农业生产率增长、技术进步与效率变化研究[J]. 统计与决策, 2013(8):99-102.

(责任编辑：高峻)

2016-12-05

国家香蕉产业技术体系产业经济岗位(CARS-32-10)

王芳(1979—)，女，云南昭通人，副研究员，博士，从事农业经济、农业组织理论与实践方面的研究工作，E-mail: wangfang790816@126.com。