我国粮食全要素生产率增长时空差异研究

谷秀云 薛选登

摘 要：当前，粮食安全面临的巨大压力不容忽视，从生产角度来看，粮食生产成本日益上升;从需求角度来看，面临市场需求的转型升级;从国际市场来看，我国多数农产品（包括水稻、小麦等）都面临着对外进口的压力等。因此，粮食生产走优化要素组合、提高生产率的集约型农业发展之路是时代所需。在此背景下，本文采用DEA-Malmquist生产率指数方法，选取相应的粮食产出和多项投入指标，测算分析2008—2018年我国粮食全要素生产率指数增长的时序变化和空间差异，继而提出相应粮食生产的政策建议。

关键词：粮食生产;全要素生产率;DEA-Malmquist指数;时空差异

一、相关研究综述

通过梳理目前有关农业全要素生产率的文献及研究成果，笔者发现关于农业全要素生产率方面的研究包括以下方面：在全要素生产率测算方法上，1957年，索洛（Solow）开创的索洛余值法、增长核算法和随机前沿生产函数法都属于计算全要素生产率的参数方法，而非参数方法主要以DEA-Malmquist指数方法为代表，如王雯[1]基于数据包络分析的Malmguist指数法对中国农业全要素生产率的测算。在探索全要素生产率影响因素时，舒银燕[2]采用DEA-Malmquist指数方法的估算结果表明，1986—2010年西部地区农业全要素生产率增长得益于技术进步和规模效率的改善。考虑环境因素制约的全要素生产率测算，与传统农业全要素生产率相比有一定优越性，如刘德娟、曾玉荣[3]运用Malmquist-Luenberger生产率指数测算1993—2015年福建省农业环境全要素生产率。

从研究内容看，近年来针对粮食全要素生产率分析的参考文献仍较为缺乏。因此，本文采用DEA-Malmquist生产率指数方法，详细探究我国粮食全要素生产率指数增长的时序变化和空间差异。

二、研究方法与数据来源

（一）研究方法

本文采用基于数据包络分析（DEA）的非参数Malmquist指数方法测算我国粮食全要素生产率，并将其分解为技术效率指数和技术进步指数。Malmquist指数变化来源于二者的共同作用，Malmquist指数若大于1，说明从t期到t+1期的全要素生产率是增长的，反之则说明全要素生产率下降。

（二）数据来源

本文节选2008—2018年我国30个省份（不包括港澳台地区）有关粮食生产投入和产出的面板数据，并将西藏排除在外。选取粮食总产量作为产出指标，第一产业从业人员、粮食播种面积、农业机械总动力、农药使用量、化肥折纯量和有效灌溉面积分别代表劳动力投入、土地投入、机械动力投入、农药化肥投入和灌溉投入，同时保证各指标与粮食产出统计口径一致。本文相关数据均来源于历年的《中国农村统计年鉴》《中国统计年鉴》等。

三、我国粮食全要素生产率指数动态变化率评价及比较

本文采用数据包络分析软件DEAP测算2008—2018年30个省份粮食生产的全要素生产率指数，并分别从时序变化和空间差异两个角度，分析和比较其变化趋势和增长结构。

（一）我国粮食全要素生产率指数时序变化分析

如图1所示，从整体来讲，粮食全要素生产率（TFP）指数的变动趋势与技术进步指数（TECHCH）的变动趋势比较一致，技术效率（EFFCH）在某些年份起到了拉动性作用，但在多数年份对全要素生产率的提高起到了一定的抑制作用，这说明我国粮食全要素生产率增长的主要源泉是技术进步，而我国技术效率亟待提升。

2008—2011年为粮食全要素生产率指数持续上升阶段：2008—2017年粮食全要素（核实）生产率指数最高值为1.091（图中无法显示这一数值），即技术进步对提高全要素生产率指数具有重要作用。这种情况可能是由于当时我国经济结构正面临转型，即从“高投入、高能耗、高污染、低产出”模式向“低投入、低能耗、低污染、高产出”模式转变，进一步要求生产技术在农业领域的应用。2012—2014年为突然下降阶段：技术进步拉动全要素生产率指数增长，达到阶段最大值之后，变化趋势分别为0.124、0.056和0.016;而技术效率指数在此期间出现了比较明显的下降，变化趋势分别为-0.031、-0.009、-0.03，导致粮食全要素生产率指数在考察期内出现急剧下降，即2008—2018年内全要素生产率出现最低值，这说明我国在农业改革进程中，部分年份依旧处于一种重要素投入而忽视效率改进的状况。2015—2018年为波动上升阶段，粮食全要素生产率指数达到峰值，技术进步依旧对提高粮食全要素生产率指数的贡献度更大。这是由于国家先后出台一系列强农、惠农政策，极大程度上提高了农民种粮的积极性，同时为技术进步和技术效率提供了广阔的进步空间。近年来，机械、化肥以及灌溉等技术不断改进，极大地提高了粮食产量的同时，为提高粮产技术效率打下基础。因此，在今后的生产和发展过程中，不仅要把重心放在农业的技术创新方面，而且必须要在提高粮食生产的技术效率方面下足功夫，发展集约型农业，以促进农业的可持续发展。

（二）各省份粮食全要素生产率指数及其分解的空间分布特征

通过对2008—2018年全国30个省份的全要素生产率指数排序可知，山东省在30个省份中居首位，指数值为1.218，这表明在2008—2018年，其粮食全要素生产率指数以年均21.8%的速度增长;河南省、湖南省、安徽省、河北省、四川省、江苏省、广东省、天津市、宁夏位居前十，其年均增速均保持在5%以上。但全国范围内仍有4个地区全要素生产率指数不足1，北京市的全要素生产率指数最低，仅为0.947，其粮食全要素生产率年均下降0.053%;倒数第二位是浙江省，其指数值为0.979，年均下降0.021%;海南省和吉林省分别位居倒数第三位和第四位，其粮食全要素生产率年均下降依次为0.011%和0.004%，这些表明四个省份在其发展过程中存在技术进步水平不高、技术效率有待改进的问题。从效率变化指数来看，全国均值为0.992，这表明在2008—2018年，全国技术效率年均下降0.008%，其中排在首位的是山东省，效率变化指数为1.064。30个省份中，效率变化指数小于1的省份占比高达57%，依次是浙江省、北京市、吉林省等，年均下降范围在0.1%～11.7%。从技术进步指数来看，全国均值为1.051，30个省份的技术进步指数均大于1，起到了正向拉动作用，其中山东省的技术进步指数为1.145，表明其年均技术进步指数增加了14.5%;海南省最低为1.009，年均增速仅为0.9%;上海、新疆、江西技术进步指数增速在3%以下。

在我国30个省份中，只有山东省、河南省、河北省、江苏省等13个省份的技术进步和技术效率指数大于1，即粮食全要素生产率在技术进步和效率变化双重驱动下呈进步趋势，这种发展方式是典型的集约型增长，可持续性强，农业生产更加环保高效。云南省、陕西省、辽宁省、吉林省等17个省份的增长方式基本是依靠技术进步拉动，而仅仅依靠技术进步支撑，不足以带动整个省份全要素生产率的持续正面增长，这说明其在粮食生产过程中很大程度上存在资源浪费现象，在今后的农业转型发展中，必须进一步重视效率提高，优化资源和加大技术投入。

四、政策建议

综上所述，为提高我国粮食全要素生产率，带动粮食生产又好又快增长，政府应从两方面着手。一方面，加大农业类财政投入：一是完善农业基础设施建设，提高农业抵抗自然灾害的能力;二是继续深入实施粮食补贴的强农、惠农政策，提高农民种粮积极性，为技术进步和技术效率提供更加广阔的发展空间。另一方面，建设全国农业技术推广服务工作体系：一是整合农业科技力量资源，鼓励社会机构、部门、企业参与农业技术推广项目，分别提供农业生产技术、资金、人才资源等，加强农业生产技术应用推广;二是以国家农业技术服务中心为核心，推動我国各省份以各区域所整合的平台建设为载体，形成国家级服务中心，通过载体向次中心推广农业技术服务辐射的工作体系，自上而下从根本上降低农业技术推广成本。

参考文献：

[1]王雯.中国农业全要素生产率的驱动因素分析与对策研究[J].学习与探索，2018（9）：126-131.

[2]舒银燕.西部地区农业全要素生产率增长及其影响因素分析[J].江苏农业科学，2014（5）：377-381.

[3]刘德娟，曾玉荣.环境约束下福建省农业全要素生产率研究[J].福建农业学报，2018（9）：994-1002.