我国玉米全要素生产率研究

姜宇博　于洋　郝玉波　宫秀杰　李梁　吕国依　钱春荣

摘 要：“十一五”和“十二五”时期是我国粮食生产由传统农业向现代农业转型的关键时期。该文利用Malmquist指数法对我国各玉米主产区在“十一五”和“十二五”时期的全要素生产率及其分解进行了回顾和实证分析，结果表明，“十一五”时期，全要素生产率排名靠前的玉米产区是江苏、山东和四川，各产区技术进步均呈现出下降趋势;“十二五”时期，排名靠前的产区是贵州、云南和江苏，黑龙江和新疆在这一阶段取得了一定的技术进步。

关键词：玉米;全要素生产率;技术进步

中图分类号 S513文献标识码 A文章编号 1007-7731（2020）12-0032-03

Abstract：The 11th Five Year Plan and the 12th Five Year Plan are the key periods for the transformation of China′s grain production from traditional agriculture to modern agriculture. Malmquist index method is used to review and empirically analyze the TFP and its decomposition in the main corn producing areas of China during the 11th Five Year Plan and the 12th Five Year plan. The results show that in the 11th Five Year Plan period，Guizhou，Shandong and Sichuan were the top producing areas，technological progress in all production areas showed a downward trend. In the 12th Five Year Plan period，Jiangsu，Yunnan and Jiangsu were the top producing areas，and Heilongjiang and Xinjiang made some technological progress in this stage.

Key words：Corn; Total factor productivity; Technical efficiency

玉米是我国的主要粮食作物之一，提升玉米全要素生产率对于保障国家粮食安全具有极其重要的战略意义。近年来，我国多位学者对玉米的全要素生产率进行了研究，例如，赵贵玉等[1]利用HMB指数法对黑龙江省1991—2005年的玉米全要素生产率进行了分析，指出黑龙江省玉米的全要素生产率呈现出先增后降的趋势，规模效率是阻碍全要素生产率增长的主要原因;陈卫平[2]利用Torngvist-Theil指数法等对1985—2003年间我国玉米的全要素生产率变化进行了分析，结果表明，这一阶段我国玉米全要素生产率呈现波动性特征，对玉米产出的贡献率为66.13%;王志丹等[3]运用数据包络分析种中Malmquist指数法对辽宁省沈阳市不同农户的全要素生产率进行了分析，指出中小规模的农户全要素生产率呈下降趋势，玉米生产的区域性和结构性需要进一步改善。

本研究在前人研究的基础上，利用DEA-Malmquist指数法对“十一五”和“十二五”期间我国不同玉米产区的全要素生产率及其分解进行了实证分析，比较不同产区玉米全要素生产率增长的变化趋势，以期为提高我国玉米生产效率提供数据支撑。

1 研究方法

1.1 Malmquist指数法 Malmquist指数是由瑞典经济学和统计学家Malmquist于1953年提出的，是一种广泛应用于金融、工业、医疗等部门生产效率的测算方法[4]。1982年，Caves、Christensen和Diewert等利用Malmquist投入距离函数和产出距离函数来定义全要素生产率指数[5]。Malmquist指数既可以通过数据包络分析，也可以通过随机前沿生产函数计算出各投入和产出的距离函数，距离函数不需要指定一个行为对象，就可描述一种多投入多产出的生产技术。Malmquist指数可以指定投入距离函数和产出距离函数，投入距离函数是通过给定一产出向量，按最小比例缩小投入向量来描述生产技术的特征;产出距离函数则是通过保持投入向量不变，按最大比例放大产出向量来描述生产技术的特征。在粮食的生产过程中，对投入要素的控制一般要对于对产出的控制，因此本研究采用计算投入距离函数的数据包络分析法计算Malmquist指数进行全要素生产率分析。由投入集L（q）来表示投入距离函数如下：

将Malmquist生产率指数里的距离函数重新整理，其值等于技术效率改变指数和技术进步指数的乘积，表达式如下：

1.2 投入产出指标的选取 根据指标选取的科学性、代表性、准确性和数据可得性原则，本文选取粮食生产中必需的人力投入、物质投入和机械（畜力）投入作为投入指标，以主产品产量作为产出指标进行分析。投入、产出指标解释如表1所示。

1.3 数据来源 本研究使用的粮食作物生产投入、产出数据来源于2007—2016年《全国农产品成本收益资料汇编》。为避免价格因素对投入指标产生干扰，运用农业生产资料价格指数对以价格为单位的投入指标进行了相应的平减处理，农业生产资料价格指数来源于2007—2016年《中国统计年鉴》。

2 結果与分析

2.1 2006—2010年我国玉米全要素生产率 由表2可知，19个玉米主要生产地区中，有4个地区全要素生产率呈增长趋势，15个地区呈下降趋势，各地区平均值为0.968。江苏省全要素生产率增长3.4%，排名第1位，其技术效率增长3.9%（纯技术效率与规模效率分别增长3.1%、0.8%），但技术进步下降0.5%。全要素生产率下降最快的地区是宁夏回族自治区，下降8.4%，其中技术效率下降4.2%，技术进步下降4.4%，纯技术效率和规模效率分别有不同程度的降低。对于各玉米生产产区而言，技术进步下降是阻碍全要素生产率增长的主要原因。

2.2 2011—2015年我国玉米全要素生产率 由表3可知，19个玉米主要生产地区中，有6个地区全要素生产率呈增长趋势，1个地区持平，12个地区呈下降趋势，各地区平均值为0.982。贵州省全要素生产率增长6.2%，在19个地区中排名第1位，其技术效率增长14.3%，但技术进步下降7.1%。全要素生产率下降最快的地区为辽宁省，下降6.5%;技术效率和技术进步均下降3.3%，纯技术效率和规模效率分别有不同程度的降低。与上一阶段类似，技术进步下降依然是阻碍全要素生产率增长的主要原因，全国仅有黑龙江和新疆的技术进步为正增长。

3 结论与讨论

玉米在我国种植面积较大，种植分布较广，在华北、东北、华东、中南、西南和西北地区均有主产区分布。由于产量较高，田间管理相对容易，近年来我国玉米种植面积增长迅速。2006—2015年，我國玉米播种面积增长58.0%，但同期各玉米主产区全要素生产率指数普遍呈现出下降的趋势，这也进一步证明种植面积的提升导致玉米生产水平相对落后或玉米生产效率相对较低的地区（如东北冷凉地区、西北风沙干旱区等）的农户也参与到玉米生产中，从而降低了我国整体的技术进步率，也抵消掉了由农业机械水平高速增长所带来的技术“红利”。

“十二五”时期，黑龙江和新疆2个产区的玉米全要素生产率指数增长较上一阶段明显提升，排名分别跃居全国第4位和第6位，技术进步增长率明显高于其他产区。这一时期黑龙江和新疆玉米全要素生产率增长的原因，主要有以下2个方面：（1）经历了“十一五”时期农业机械数量快速增长的“磨合期”，黑龙江和新疆的玉米机械化生产技术在“十二五”时期已经十分成熟，玉米生产机械化普及程度高，以机械化带动的现代农业生产有效替代了以人力与畜力为主的传统农业，有力地促进了技术进步。（2）在“十二五”时期，这2个产区通过政策引导，建立了数千个农业机械价值在500万级以上的现代农机合作社，通过新型农业经营主体带动附近农户开展玉米全程机械化的适度规模经营，从而进一步促进了全要素生产率的增长。但不可否认的是，在此期间这2个产区玉米种植面积仍呈现出较为快速的增长趋势，这也造成了全要素生产率的年际间波动。因此，今后我国仍需进一步推广玉米生产的机械化和规模化生产，利用技术进步带动全要素生产率的提升。

参考文献

[1]赵贵玉，张越杰，葛世萍.黑龙江省玉米生产效率研究[J].玉米科学，2009，17（04）：139-143.

[2]陈卫平.我国玉米全要素生产率增长及其对产出的贡献[J].经济问题，2006（02）：40-42.

[3]王志丹，孙占祥，张广胜，等.辽宁省玉米全要素生产率分解及投入优化——以辽宁省沈阳市新民市为例[J].江苏农业科学，2017，45（03）：306-309.

[4]Malmquist S. Index numbers and indifference surfaces[J].Trabajos De Estadistica，1953，4（2）：209-242.

[5]Caves D W，Christensen L R，Diewert W E. The Economic Theory of Index Numbers and the Measurement of Input，Output，and Productivity[J]. Econometrica，1982，50（6）：1393-1414.

（责编：张宏民）