生产技术创新对湖南稻作生态经济效益的影响

周 江 ，谢宜章，向平安,*

(湖南农业大学 a. 洞庭湖区域农村生态系统健康湖南省重点实验室，b. 商学院，长沙 410128)

目前国人的主食有2/3是大米。自古以来，稻作在我国经济中一直占据着举足轻重的地位。湖南省是我国第一大水稻主产省份，其稻作经营可持续发展对国家粮食安全具有重要意义。稻作农业可持续经营的核心理念是生态化经营，需要充分保护和利用稻田的生态性。由于稻田系统的生态功能具有公共物品属性，保护其生态性需要政策干预。生产技术创新对水稻的生产，农民的增收至关重要。因此，认识和评价稻作生产技术创新的生态经济效益是实施政策干预的前提条件。

有国外学者的研究表明，就不发达国家而言，农村地区经济发展的起点及重点都在农业[1]。农民参与农业的发展能够增加收入，提高生活水平，进而促进社会的发展[2]。因此，农业生产技术的发展就显得极为重要。目前学界对于农业生产技术创新的生态经济效益研究成果众多，学者们主要从农业整体[3]及单个作物的某种生产创新技术来研究。具体包括立体农业[4]、西北山地花椒-农作物复合种植[5]、桉树-药材复合经营模式[6]、有机茶[7]、稻田综合种养技术[8]、多抗系水稻品种的生产技术[9]等，研究分析表明生产技术创新必须结合本地实际情况才能更好发挥自身的生态经济效益。可以看出国内学界对于水稻生产技术创新的生态经济效益的相关研究主要集中在单个生产技术创新的生态技术效益上，并未从水稻整体的生产技术创新水平评价其经济效益，且大多数分析对象为实验示范基地，没有从具体农户种植层面进行分析。因此，本文将从较为全面的角度对湖南省水稻的生产技术创新的生态经济效益进行评价，以期能够发现湖南省水稻产业发展存在的问题，并指出其改进的方向。

1 研究区域与研究方法

1.1 生产技术创新的经济效益评价方法

1.1.1 经济效益评价方法 本文采用DEA三阶段模型[10]评价湖南省稻米生产技术创新的经济效益。

第1阶段为传统DEA模型，在本阶段首先将原始的投入和产出变量代入传统DEA模型中，测算各决策单元的效益情况。

第2阶段的实证分析为随机前沿模型阶段[11]，在本阶段将运用随机前沿模型对第1阶段的差额值进行分解。设有n个决策单元，这n个决策单元中每个决策单元都会使用m种投入，而在实际环境中会有p个可观察环境变量对差额值产生不同程度的积极或者消极的影响，据此建立回归方程。

第3阶段，调整后的DEA 模型[12]，将第2阶段中得出的调整后投入值xik与原始产出值yrk再次代入DEA模型，计算各决策单元的效率。调整后第3阶段得到的结果是消除了环境因素和随机误差影响后的效率值。

1.1.2 生产技术创新的经济效益评价方法 基于湖南省水稻生产技术创新生态效益的相关数据可得性，本文采用经济分析的方法和外部性理论对其生态效益进行分析。

现行《指南》⑮ 国家知识产权局：《专利审查指南》，知识产权出版社2010年版，第124-127页。中规定了一项方法属于疾病诊断方法的两个要件：（1）以有生命的人体或动物体为对象；（2）以获得疾病诊断结果或健康状况为直接目的。同时，还分别给出了属于和不属于疾病诊断方法的举例，例如，直接目的不是获得诊断结果或健康状况，而只是从活的人体或动物体获取作为中间结果的信息的方法，或处理该信息（形体参数、生理参数或其他参数）的方法。但是，何谓“直接目的”并没有给出进一步的解释和举例。因此，疾病诊断方法与医疗检测方法之间的界限仍然存在一定的模糊性。

作为理性的经济人，稻米产业的生产者在其生产经营活动中始终遵循着追求利润最大化的原则，假定稻米产业的生产技术创新的来源主要是农业部门的科技研发投入以及非农业部门的技术研发成果的转移。因此，基于生产技术创新的稻米利润函数为

MaxR=P1AY(k1)-∑P2k1，

(1)

式中P1为稻米价格，P2为生产要素价格，A为生产技术创新，k为稻米的生产要素投入。对式(1)求一阶导数得

(2)

式(2)为稻米产业的最优生产边际状态，其取决于生产技术创新、生产要素价格以及稻米价格。对式(2)取对数并对时间t求导：

(3)

本文内容仅考虑生产技术创新，因此，仅对生产技术创新变动率进行分析，调整式(3)可得

(4)

2 实证分析

2.1 经济效益实证分析

2.1.1 评价指标选择与数据来源 本文选取的主要指标主要包括3大类：投入指标、产出指标和影响因素[13]。投入指标包括专利申请数量(NPA)、科研人员数量(RS)以及科研经费支出(SRF)。产出指标：湖南省稻米生产总值(RGDP)。影响因素包括湖南省农村人均生产总值(NGDP)、湖南省稻米种植面积(RC)、湖南省稻米产量(RY)、湖南省稻米生产机械总动力(MP)和湖南省稻米水旱成灾面积(DA)。

本文选用的数据主要来源于2017年《湖南省统计年鉴》、2017年《湖南省农业统计年鉴》、2017年《湖南省统计公报》以及湖南省和中国统计局官方文件中公布的部分数据。

2.1.2 初始DEA阶段 运用传统DEA-BCC模型对湖南省12个市区进行实证分析，效率评价如表1所示。从表1中可以看出，从综合效率看在湖南省12个市区中只有张家界市和怀化市的效率值为1，说明这两个市区生产技术创新对经济效益的影响从技术效率来看处于效率前沿，达到了效率最佳状态。紧随其后的是永州市，其效率值为0.924，衡阳市、常德市、益阳市、郴州市的效率值都在0.8以上，株洲市、湘潭市、邵阳市、岳阳市的效率值得分在0.75以上，这些市区都体现了较好的投入产出效率。长沙市的效率值在12市区中最低为0.693，这可能是由于长沙市经济较为发达，农业在经济发展中的作用不明显。因此，在创新转化方面更侧重于第二产业和第三产业的创新转化。湖南省12个市区的综合效率均值是0.838，这说明在维持目前现有产出水平不变的前提下，只有实现投入减少16.2%才可以整体达到有效前沿面。由此可知，整体来说湖南省生产技术创新并不能

表1 湖南省12市区生产技术创新对经济效益影响评价效率表

完全转化为生产力，存在创新浪费情况。从纯技术效率来看，衡阳市、常德市、张家界市、怀化市这4个市区效率值为1，其生产技术创新对经济效益的影响从纯技术效率看处于效率前沿面，达到了效率最佳状态。益阳市、永州市、岳阳市、郴州市的效率得分都达到了0.9以上，株洲市、湘潭市、邵阳市的纯技术效率值均高于0.8，长沙市的纯技术效率值为0.792。这12个市区的纯技术效率平均值为0.928，显著高于综合效率均值，减少7.2%的投入就可以达到纯技术效率有效。从规模效率来看，张家界市和怀化市的规模效率为1，其生产技术创新对经济效益的影响从规模效率来看处于前沿面上，达到了效率最佳状态。湘潭市、邵阳市、永州市的规模效率均高于0.9，其余7个市区都在0.8以上，湖南省12市区的规模效率均值为0.903，需要调整创新的研发结构，减少9.7%的投入才能达到规模有效。

总体来看，只有张家界市、怀化市2个市区处于有效前沿面，其余10个市区都存在不同程度的改进空间。在这12市区中，目前只有邵阳市处于规模报酬递增状态，张家界市和怀化市处于规模报酬不变状态。由于在本阶段，并没有将外部环境影响因素、随机误差项和内部因素对于湖南省稻米经济效益评价值的影响效果分开，因此，该效率结果并不能说明湖南省稻米经济效益的的低效率是由环境因素还是随机干扰项，或者内部因素导致的。因此，必须进行第二阶段的随机前沿实证分析，以探究最主要的原因。

2.1.3 SFA回归 将第一阶段各投入变量的松弛变量作为被解释变量，以环境变量作为解释变量，运用Stata 15.0进行SFA回归分析，结果如表2所示，从模型估计结果中可以得出如下结论。

表2 湖南省稻米经济效益投入松弛量SFA模型估计结果表

注：***和*分别表示在1%和10%的水平上显著。

人均生产总值作为衡量宏观经济水平的指标，与专利申请数量的松弛量呈负相关关系，并在1%水平下显著相关。这一现象可能是由于农村人均生产总值提高，对于农业生产技术创新会有所懈怠，不愿意花费更多的投入去进行农业相关的生产技术创新。人均生产总值与科研数量松弛量和科研经费支出松弛量都呈正相关，但模型估计结果显示其影响并不显著，这可能是由于科研人员数量和科研经费支出在短时间内并不受经济发展情况的影响。

稻米播种面积与专利申请数量松弛量呈正相关关系，并在1%的水平下显著相关，这是由于随着播种面积额增大，农民需要付出的劳动、时间和金钱就越多，客观上更需要稻米相关的生产技术创新。土地播种面积与科研人员数量松弛变量是负相关关系，但影响并不显著；土地播种面积与科研经费支出松弛变量之间为正相关关系，影响也并不显著。

稻米产量与专利申请数量松弛量呈负相关关系，并在1%水平下显著相关，这可能是由于产量增加会带来满足感，降低稻米生产创新的需求。这也导致稻米产量和专利申请数量松弛量表现为负相关的关系。而科研人员数量松弛量和稻米产量不显著相关，这主要由于科研人员的培养是长期性的任务，其数量在短期并不能发生很大变化。科研经费支出松弛量与稻米产量呈负相关关系，并在10%水平下呈显著相关。这说明稻米产量增加会导致科研经费支出相应减少，相反，稻米产量下降的情况下，稻米的科研经费支出会增加。稻米产量与科研人员数量松弛量之间呈正相关关系，但影响并不显著。

稻米机械总动力与专利申请数量松弛量之间呈正相关关系，并在1%水平下显著；与科研人员数量松弛量之间呈正相关关系，但是影响并不显著；与科研经费支出松弛量之间呈正相关关系，并在10%的水平下显著相关。这可能是由于机械生产机器总是处于不断改进之中，以更适于生产的需要，因此相关的专利申请数量会增加。对生产机械的不断改进，需要持续投入科研经费，因而科研经费支出也会相应增加。

稻米水旱成灾面积与专利申请数量松弛量呈负相关关系并在1%水平下显著相关，这是由于在较大的水害灾害过后，通常会出现不同的问题需要解决，从而促使相关人员进行相应研究，导致专利申请数量增加。反之，水旱灾害面积小，影响范围小的情况下，对专利申请数量的影响就会较小。稻米水旱成灾面积与科研人员数量松弛量和科研经费支出松弛量同样呈负相关关系，但是影响并不显著。

根据SFA回归结果来看，环境变量中人均GDP、播种面积、产量、机械总动力、水旱成灾面积对专利申请数量松弛量的影响显著，且其系数均在1%的水平下显著。环境变量对科研人员数量松弛量的影响并不显著，环境变量对科研经费支出的影响并不如专利申请数量松弛量显著。仅稻米产量和稻米机械总动力对科研经费支出松弛量影响显著，且在10%的水平下显著。随机误差因素对投入松弛变量的影响由参数V的显著性体现，由结果可以看出随机误差对科研人员数量松弛量和科研经费支出松弛量在1%的水平上显著，表明随机误差因素对于这两项投入松弛量的影响很大，但是随机误差因素对专利申请数量的影响并不显著。

基于SFA的模型估计结果，可以看出湖南省生产技术创新对经济效益的影响分析中环境因素和随机干扰项对模型的估计结果产生了不同程度上的影响，因此对于第1阶段的投入量进行调整后进行第3阶段的DEA实证分析是必要的。第3阶段的投入量由式xni=xi+σ2得出调整后的投入量，将该调整后的投入量应用于第3阶段的DEA模型估计。

2.1.4 调整后DEA阶段 根据DEA第2阶段SFA阶段的回归结果及解释变量和被解释变量的显著性水平，通过公式xni=xi+σ2对样本的初始投入进行调整后，运用DEAP软件进行第3阶段的实证分析，得出调整后的经济效益评价效率得分。前后两次经济效益评价得分情况如表3所示。经过第1阶段和第3阶段的经济效益评价得分对比表可以看出，经过调整后，去除了环境因素以及随机误差项后，湖南省除个别市区外，大部分市区的效率得分都略有改善，但是改善情况并不明显。

表3 湖南省12市区生产技术创新对经济效益影响改进前后评价对比表

Tab. 3 Comparison of evaluation before and after the improvement of the impact of production technology innovation on economic benefits in twelve urban areas of Hunan province

地区综合效率调整前调整后纯技术效率调整前调整后规模效率调整前调整后规模报酬情况调整前调整后长沙市 0.6930.6930.7920.7930.8750.875规模报酬递减规模报酬递减株洲市0.7530.7540.8400.8400.8970.897规模报酬递减规模报酬递减湘潭市0.7920.7930.8730.8730.9080.908规模报酬递减规模报酬递减衡阳市0.8470.8471.0001.0000.8470.847规模报酬递减规模报酬递减邵阳市0.7790.7800.8250.8290.9440.942规模报酬递增规模报酬递增岳阳市0.7700.7730.9180.9180.8390.841规模报酬递减规模报酬递减常德市0.8230.8231.0001.0000.8230.823规模报酬递减规模报酬递减张家界市1.0001.0001.0001.0001.0001.000规模报酬不变规模报酬不变益阳市0.8590.8590.9910.9910.8670.867规模报酬递减规模报酬递减郴州市0.8200.8230.9120.9120.8990.902规模报酬递减规模报酬递减永州市0.9240.9250.9820.9820.9410.943规模报酬递减规模报酬递减怀化市1.0001.0001.0001.0001.0001.000规模报酬不变规模报酬不变均值0.8380.8390.9280.9280.9030.904

从各市区的情况来看，长沙市的纯技术效率由原来的0.792上升到了0.793，变化幅度比较小，综合效率和规模效率并未发生变化，仍然呈规模报酬递减趋势。株洲市的综合效率由0.753上升到0.754，纯技术效率和规模效率调整前后没有明显变化，整体调整前后均呈规模报酬递减趋势。湘潭市综合效率由0.792提升到0.793，纯技术效率和规模效率调整前后不变，调整前后整体均呈规模报酬递减趋势。衡阳市的综合效率、纯技术效率和规模效率调整前后均无变化，且一直呈规模报酬递减。邵阳市综合效率由0.779提升至0.780，纯技术效率由0.825提升至0.829，投入产出效率有所提高，规模效率由0.944降低到0.942，规模效应虽有所降低，但仍呈规模报酬递增趋势。岳阳市综合效率由0.770提升至0.773，纯技术效率不变，规模效率由0.839提升到0.841，投入产出效率有所上升，规模效率提高，但仍呈规模报酬递减趋势。常德市的综合效率、纯技术效率和规模效率均未发生变化，规模报酬递减趋势。张家界市的综合效率、纯技术效率和规模效率均仍为1，达到效率的有效前沿面，规模报酬不变。益阳市的综合效率、纯技术效率和规模效率均未发生变化，规模报酬递减。郴州市综合效率由0.820上升至0.823，纯技术效率不变，规模效率由0.899上升至0.920，规模效应递减，可以看出投入产出效率有所增加，规模效应也有所提升。永州市综合效率略有提升，由0.924上升至0.925，纯技术效率不变，规模效率由0.941上升至0.943，规模效应递减，投入产出效率增加幅度较小，规模效应有所提升。怀化市的综合效率、纯技术效率和规模效率仍均为1，达到效率的有效前沿面，规模报酬不变。

从均值来看与未经调整的DEA相比，综合效率和规模效率得分略有提升，都增加了0.001，增长幅度较小，而纯技术效率的均值没有发生变化仍为0.928。从整体结果来看，调整后的效率得分，包括综合效率、纯技术效率、规模效率等变化幅度比较小。这种结果是由湖南省地域不广，各市区所处的环境差异并不明显导致的，即使环境对综合效率有显著影响，也无法表现出来。

2.2 生态效益经济分析

2.2.1 正外部性 在式(4)中可以看出在假定P不变的前提下稻米产业的最优生产状态完全取决于生产技术创新A的变化。随着稻米生产技术创新的提高，稻米产业的最优边际生产会逐渐减少。如图1所示，随着生产技术创新不断的提高，稻米的生产函数由Y1向上移动至Y2，对应的稻米产业产量由Q1增加至Q2。在新的生产技术创新下，为追求利润最大化的目标，稻米生产者会扩大生产要素投入，即k1增加至k2，对应的稻米产业产量变为Q3，这一过程伴随着生产技术创新持续循环，最终使稻米产业产量得到大幅度的提升。

稻米产业产量的大幅提升，从根本上解决了稻米需求量增加的问题[14]，此外单产量的大幅提升，伴随着土地利用率的提高[15]，有利于退耕还林政策的实施。此外，稻米产业在灌溉、加工环节的生产技术创新节约了灌溉用的水资源，减少了环境空气污染。秸秆还田[16]设备的使用，减少了焚烧产生的空气污染同时增强了土壤的肥沃程度[17]，这些都体现了生产技术创新对生态效益的正外部性(图2所示)。由于生产技术创新对生态效益有正的外部性，因此，生产技术创新后的社会边际效益MSR大于稻米产业生产者的边际效益MPR，由此产生了边际外在收益MER。依据利润最大化原则，两条边际收益与边际成本曲线的交点分别是社会和稻米生产者资源的最优使用量，此时稻米产业生产者的需要量小于社会需要量，稻米产业生产者的私人效益得到了共享，提升了整个社会环境的效益。综上所述，生产技术创新对生态效益有正外部性。

图1 生产技术创新下稻米产业生产函数

图2 生产技术创新的正外部性

图3 生产技术创新的负外部性

2.2.2 负外部性 生产技术创新对稻米生态效益表现除正外部性之外，还存在负的外部性情况，如农业机械的使用带来的资源消耗以及环境污染，植保技术提升[18]，农药使用后造成的土地、水资源污染都表现为生产技术创新对稻米生态效益的负外部性。如图3所示，由于稻米生产技术创新对生态效益有负的外部性，稻米加工业、养殖业以及促进增产的农药、机械等应用带来的环境污染和资源浪费的边际社会成本MSC大于边际私人成本MPC，两者之间的差额为边际外在成本MEC。根据成本最小化原则，在进行稻米产业生产时，两条边际成本和资源消耗量的交点处私人的消耗量Q2大于社会的最优消耗量Q1，此时私人生产量超过社会最优生产量Q2-Q1，稻米产业生产者造成的资源浪费和环境污染需要社会整体共同承担，给社会带来额外负担。

3 启示

通过对湖南省生产技术创新对湖南稻作经济效益和生态效益的分析，得到如下启示：

(1)湖南省应加大对农业生产投入，增加对各地区农业生产科研经费支出，加强对稻作生产科研人员的培养。不同市区间应进行生产技术和管理技术的交流与合作，强化湖南省稻作生产技术创新。

(2)实现各区域平衡发展，对于生产技术效率较高的怀化市、张家界市、永州市应重点投入，着力开展生产技术创新和改革。

(3)科研人员指导种田农户在稻作生产过程中的灌溉、加工环节的生产技术创新，提高资源配置的效率，减少对环境的污染。