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科技园技术扩散背景下农业技术采用效率研究

2019-10-08莫君慧于正松

创新科技 2019年6期
关键词:技术效率科技园

莫君慧 于正松

摘要:农业科技园是以某特定农业技术为主导的区域农业技术研发与推广中心,对辐射区内农业技术扩散与生产效率提升有重要的引擎作用。考察其技术扩散效率及影响因素,对改进科技园技术扩散的举措有显著价值。基于198份有效调研问卷,对许昌国家农业科技园花卉产业的技术采用效率进行了测度,结果表明:①样本花卉种植户具有较高的技术效率水平,均值为0.785 5,资本、劳动力及土地3个要素对技术效率的影响均通过了显著性检验,资本和土地规模的二次项也有一定程度的影响;②从不同规模花卉种植户的效率累积次数分布来看,规模较大的花卉种植户技术效率均值明显高于规模较小者;③技术效率损失的影响因素方面,决策者学历程度、家庭的劳动力赋存状况、种植面积、是否成为龙头企业基地户、参加种植技术培训次数以及贷款便利程度等变量均通过了不同程度的显著性检验。

关键词:科技园;技术扩散;技术效率

乡村振兴战略是党和国家根据新的国内外形势,考虑我国社会主义建设的阶段性特征与目标而提出的战略决策,是关系到农村繁荣稳定、新型城乡关系塑造及国家长治久安大局的重要抓手。产业兴旺是此战略的基本目标之一,农业提质、升级与增效是实现乡村振兴的根本支撑。生产效率是农业生产过程中投入与产出的相对水平,反映了农业生产主体对生产资源的有效配置水平,是事关农业产出效益及可持续发展的重要指标。

目前,关于农业技术效率的研究大致集中于宏观和微观两个视角。宏观上主要以不同尺度上相应的统计数据为基础,测算区域农业技术效率的区域差异、变异速度及科技进步贡献率等。如肖一垚、王力等对粮食作物和棉花等不同作物类型进行省域乃至全国农业生产效率研究[1-2],也有部分研究者关注到了生态环境与农业生产效率之间的关联[3-5]。微观上基于农户调研数据展开了大量研究。学者们基于大样本的农户调研数据,对水稻、小麦、玉米、蔬菜等不同类型的农作物技术效率进行了考察[6-10]。由以上综述易知,虽然已有大量的文献开展了农业技术效率的研究,但更多集中在对粮食作物生产效率的研究,对花卉等其他经济作物生产效率进行考察的成果还不多见,也缺乏对特定农业科技园辐射范围下的农户技术采用效率测度,而这方面的工作无疑会对掌握农业科技园技术推广效果提供有益帮助。因此,本文拟以许昌国家农业科技园——鄢陵县花卉产业为例,基于大样本的调研数据,对科技园技术扩散背景下花卉种植户的生产效率进行测算并探究其影响因子,以期能对当地花卉生产提供一定的借鉴。

1 数据来源与研究方法

1.1 数据获取

本研究数据来自课题组成员于2018年11月在河南省许昌市鄢陵县柏梁镇、陈化店镇等12个主要行政村开展的基础调研,共发放调研问卷230份,回收问卷215份,有效问卷198份。问卷中所指的农业技术为花卉苗木栽培过程中的各种技术,如育苗、扦插、压条、分株、嫁接以及土、水、肥等要素的施用。

1.2 研究方法

2 模型输出与结果分析

2.1 模型验证与输出结果判析

采用单边似然比对模型相关假设进行检验,LR的单边验证值为229.184,比1%显著性下的临界值大得多,表明研究的样本花农种植是存在效率损耗的,也即传统的C-D生产函数不适用于此研究的效率测度,因而采用随机前沿函数为更优的选择。表1为模型输出基本参数状况,资本、劳动力及土地三项基本投入要素均通过了显著性检验,符号为正向。γ值为0.941 7并且通过了1%水平的显著性检验,这表明非技术效率μ是模型复合误差项的主要影响因素,占比高达94.17%,其他外在环境解释了模型剩余的有限变异。劳动力和土地两要素通过了5%水平的显著性检验,资本要素通过了1%水平的显著性检验。结果显示3个投入要素都对当地花卉产业的种植效率有正向的影响,其中资本的影响较劳动力和土地更为显著,虽然影响系数不是太大,但表明案例区花卉种植中资本投入的增效空间还较大,也即增加资本投入对改进当地花农的生产效率有积极的作用。从3个要素的二次项来看,资本的二次项通过了10%水平的显著性检验,表明案例区样本花农的资金投入是影响其种植效率的重要因素。相对于粮食作物来讲,花卉种植的种苗投入、作物期间管理及农药等投入都较大,同时其产出周期长且存在较大的不确定性,资金的占用规模较大,时间成本较高。此外,种植规模变量在5%水平上通过了正向检验。花卉种植的长流转周期和高风险特点对规模较小的花卉种植户不利。规模较小的花卉种植户抗风险能力较弱,遇到好的市场机遇也难以获得更大的市场回报。因此,大规模的花卉种植户具备显著的耕作效率优势。

2.2 不同规模的花卉种植户技术效率分布

由上文易知,不同规模的花卉种植户其生产效率有较显著的差异。为进一步探究其内部差异,结合案例区花卉种植实际状况,以0.333 3公顷为种植规模界限,分为普通花卉种植户和规模花卉种植户两类,两组的技术效率分布及次数累积如表2所示。

表2显示的是兩类花卉种植户在不同技术效率水平上的户数分配数列,为了更直观地观察其效率高低分布状况,采用向上累积指标对各组的频率进行了累加处理。由上表易知,案例区规模花卉种植户的技术效率分布与普通花卉种植户相比,更多地分布在较高技术效率水平组,显示出规模花卉种植户的技术效率整体上优于普通花卉种植户,也即种植规模与技术效率呈正相关关系。种植规模与技术效率的关系一直是业界非常关注的焦点问题,有部分学者认为两者间关联不大,但以林毅夫为代表的经济学家研究指出,农业技术效率与种植规模间存在倒“U”形关系,即处于中等种植规模的花卉种植户(企业)为效率最高的群体,而过大或者过小都会显著增加技术效率损失。从案例区花卉种植户的数据来看,目前其整体上处于规模递增的态势,大部分研究单元未达到规模递减的拐点。因而可考虑从扩大种植规模入手,通过土地流转等方式,增加花卉种植土地供应,通过规模生产促进花卉种植户技术效率的提升。

3 花卉种植户技术效率损失影响因素

模型测算结果显示,所有样本的技术效率均值为0.785 5,也即存在21.45%的效率损失,在现有的要素投入水平和市场供需状况下,若能完全改善非技术效率的影响,整体产出效率将有21.45%的增长空间。虽然现实生产过程无法完全规避非效率因素的干扰,但可以通过对这些影响因素的判识与分析,把握非效率生产的关键点,尽可能地优化可控变量,最大限度地提升案例区花卉种植业的技术效率水平。对公式(2)进行参数估计,9个设定的影响因素中有7个通过了显著性检验,具体结果如表3所示。

①决策者学历程度、劳动力赋存状况、种植面积、是否为龙头企业基地户、参加花卉种植技术培训次数以及贷款便利程度等变量均通过了不同程度的显著性检验,参数为负值,也即这些因子对技术效率损失有负向的作用力,改善上述因子可有效提高技术效率水平。技术决策者的学历程度通过了10%水平的显著性检验,这是由于花卉种植相较于普通粮食种植需要更多的技术投入、养护知识与经验,学历较高的决策者在技术信息搜集、效用判别、决断勇气及花卉市场信息的把握等方面往往具备更高的水平。劳动力赋存状况对花卉种植户的生产效率影响也较大,花卉属劳动密集型耕作类别,尤其是期间管理过程需要大量的劳动力投入,因而劳动力赋存状况成为影响其产出效率的重要因素。种植面积对技术效率的影响显著性较高,这与前文所得结论是一致的,即案例区的花卉种植存在以规模提升换效率的空间。龙头企业基地户的技术效率明显优于非基地户,由调研可知,龙头企业与协议花卉种植户有较为正式的合作机制,在种苗提供、技术咨询、市场信息等各个环节均给予了较大支持,实现了企业组织化与传统小农生产优势的结合。参加培训的次数对技术效率损失也有一定程度的影响。贷款的便利程度对技术效率的影响也较为显著,突出了花卉种植资金投入较大的特性。

②兼业化程度是所有变量中唯一对技术效率损失有正向影响的因子,而且通过了1%水平的显著性检验,也即兼业化程度越高的花卉种植户其花卉种植技术效率损失越大。在不以农业生产尤其是花卉种植为主要收入来源的家庭,其用在花卉种植上的精力会大打折扣,在新技术采用、作物期间管理等方面积极性明显不高,因而必然导致技术效率损失增加。决策者年龄、是否加入合作社两个变量没有通过显著性检验。研究设计初期假设决策者年龄会影响技术的采用并最终作用于技术效率,但实际走访中得知,养护经验对花卉的管理影响很大,所以年龄较大者在这方面更具优势,而年轻人在采用新技术方面更为大胆,所以技术效率总体上差别不大。此外,调研中还发现许多合作社与花卉种植户签了合作协议,但真正将合作落到实处的却不多,在后续的技术服务、信息提供等方面对花卉种植户的帮助不大,因而其对技术效率的影响也不显著。

4 结论与对策

基于198份有效样本数据,对许昌农业科技园辐射区内花农的技术采用效率进行了测度,并挖掘了影响技术效率损耗的相关因素,主要发现有:①相较于普通粮食作物,花卉种植户对新技术采用积极性更大,技术更新的频次也更显著,对新技术的认知与诉求均较一般农户更强;②样本花卉种植户的技术效率均值为0.785 5,处于较高的水平,而且不同规模的花卉种植户技术效率差异显著,规模较大的花卉种植户技术效率均值明显高于规模较小者;③随机前沿生产函数模型输出表明,土地、资本、劳动力等核心投入要素对花卉产业的技术效率影响显著,资本和土地的二次项也有一定程度的影响;④技术采用决策者较高的学历水平、家庭劳动力赋存充足、较大的种植规模、加入龙头企业成为基地户、经常参加技术培训及拥有便利的贷款条件等因素,均对降低技术效率损失有一定的积极作用。

基于以上研究发现及调研分析,应从以下举措入手来提升花卉种植户的技术采用效率。①进一步加大相关技术的宣传力度,提高辐射区花卉种植户的技术认知与采纳意愿;②鼓励花卉种植户采用土地流转等各种形式,扩大花卉苗圃的生产规模,较大的种植规模在抗风险、提高生产效率等方面均有更显著的优势;③建立不同层次、辐射面更广的技术培训中心,加强花卉耕种、期间管理等技术培训;④大力发展龙头企业,鼓励花卉种植户与龙头企业建立合作关系,实现现代企业制度和小农精耕细作之间的优势互补;⑤充分发挥国家关于小额贷款、惠农贷款等政策的优势,改善花卉种植户的贷款环境,加大花卉产业的资金投入力度。

参考文献:

[1] 肖一垚.河南省粮食生产全要素生产率变化及趋势分析[J].创新科技,2015(9):12-16.

[2] 王力,韩亚丽.中国棉花全要素生产率增长的实证分析:基于随机前沿分析法[J].农业技术经济,2016(11):95-105.

[3] 陈新华,王厚俊.基于生态效率评价视角的广东省农业生产效率研究[J].农业技术经济,2016(4):94-104.

[4] 杜江,王锐,王新华.环境全要素生产率与农业增长:基于DEA-GML指数与面板Tobit模型的两阶段分析[J].中国农村经济,2016(3):65-81.

[5] 譚忠昕,郭翔宇.基于超效率DEA方法的中国粮食生产效率评价分析[J].农业现代化研究,2019(3):431-440.

[6] 徐建玲,严洁君,储怡菲.不同生产环节外包对水稻生产技术效率的影响研究:基于江苏水稻种植户的调研数据[J].粮食科技与经济,2018(4):93-96.

[7] 陈菲菲,张崇尚,罗玉峰,等.农户种植经验对技术效率的影响分析:来自我国4省玉米种植户的微观证据[J].农业技术经济,2016(5):12-21.

[8] 谭玉莲,漆雁斌,邓鑫.农业生产效率的真实测度及其影响因素分析:基于四川省411户稻农的经验研究[J].粮食科技与经济,2018(1):33-38.

[9] 王欢,穆月英.基于农户视角的我国蔬菜生产资源配置评价:兼对三阶段DEA模型的修正[J].中国农业大学学报,2014(6):221-231.

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