中国茶产业全要素生产率增长机制研究

2021-05-24

福建茶叶 2021年3期

（南京农业大学经济管理学院，江苏南京 210018）

茶叶作为我国的一种经济作物，具有重要的地位，并且在出口创汇中发挥了较大优势。我国茶产业历史悠久，发展至今已取得较大成就，在产量和面积上大幅度增加，因此，有必要分析我国茶产业在规模扩张的过程中，其全要素生产率的变动情况，把握茶产业的发展特点和优势，为茶产业的可持续发展探索更有效的实现路径，保障其健康持续的发展。[1]

已有文献对茶产业的研究多集中在产业竞争力、品牌绩效问题、发展现状与对策等方面，对茶产业生产效率方面的研究较少，即使有少量文献研究生产效率，也大都基于我国茶产业整体为研究对象，缺少对不同茶类的深入分析。[2]

在此背景下，本文以红茶、绿茶、乌龙茶和紧压茶这四类茶作为研究对象，运用DEA-Malquist指数方法，从全要素生产率角度对我国茶产业的发展进行分析。主要研究的问题有以下三个方面：一是我国茶产业TFP增长的趋势如何？二是我国茶产业TFP的增长机制是什么？影响其增长的主要内部因素是什么？三是我国茶产业TFP增长是否存在空间不平衡的问题？上述问题的研究，对于我国茶产业健康持续发展具有重要的理论和现实意义。

综上所述，本文采用DEA-Malquist指数模型测算了我国2002-2007年红茶、绿茶、乌龙茶和紧压茶这四类茶的全要素生产率指数及其分解指标，并从多个维度进行分析，得出结论并提出对策建议。

1 模型设定及数据说明

1.1 模型设定

本文运用基于DEA的Malmquist指数模型来分析我国茶产业的TFP变化情况，根据获得的2002-2007年中国茶产业的相关数据，建立茶产业的投入产出指标体系,以此计算TFP指数（TFPC）、技术进步变动指数（TC）、技术效率变动指数（TEC）、纯技术效率变动指数（PTEC）和规模效率变动指数（SEC）。

Malmquist指数由Caves等人运用到测算生产率问题上，Fare等人在此基础上进行扩展，用来研究全要素生产率的增长问题，并在现代社会中得到广泛使用，成为研究TFP问题的主流方法。将Malmquist指数同DEA方法相结合，能够更好地研究效率的变动。假设规模效率不变，TFPC可以分解为TEC和TC；假设规模效率可变，TEC又可以进一步分解为PTEC和SEC。

由Fare等学者对Malmquist指数方法的定义可知，在第t期，决策单元（DMU）的技术效率水平用指数可以表示为，同理可得DMU的技术效率水平在第t+1期的指数值。从而得到从第t到t+1期DMU的技术效率水平变化的指数值，即TEC为：

由此得到TFP指数的计算公式：

上式中，等号左侧表示TFP指数。等号右侧第一项表示规模效率变动指数，规模效率代表了投入和产出之间的相互关系，当SE＞1时，说明增加要素投入能够提高规模效率；当SE=1时，说明增加要素投入对规模效率没有影响；当SE＜1时，说明增加要素投入会使规模效率降低。第二项表示纯技术效率变动，当PTEC＞1，表示组织管理水平的改善促进了技术效率水平的提高；当PTEC=1，表示现有管理能力对技术水平没有影响；当PTEC＜1，表示落后的管理水平抑制了技术水平的提高。第三项表示技术进步，则TFPC=SEC×PTEC×TC 。

1.2 变量选取及数据来源

在研究对象的选取上，由《中国农村年鉴》2003-2008年的数据表明，2002-2007年红茶、绿茶、乌龙和紧压茶这四类茶的产量均占全国茶叶总量的93%左右，在一定程度上可以代表中国茶产业的整体情况。因此选择以上四类茶作为本文的研究对象。

我国茶产业生产地区覆盖面广，不同省份的茶叶生产在品种和规模上可能存在较大差异，观察《全国农产品成本收益资料汇编》中茶叶的相关数据，红茶的生产集中在安徽省和湖北省，生产绿茶的省份较多，集中在江浙一带、湖北湖南、四川省和陕西省，福建省和广东省主要生产乌龙茶（还有红茶、绿茶），紧压茶的主产区有湖北省和四川省。本文选取这12个省份作为研究对象，分析我国茶叶的区域生产差异。

关于投入产出指标体系，综合考量合理性和可操作性，选取每亩主产品和副产品产值这2个变量作为产出指标，选取每亩的物质费用、用工作价和期间费用这3个变量投入指标，用工作价选择按地区工价汇总的数据，这样能够准确反应出各地区用工差异情况。

本文所需数据均来源于《全国农产品成本收益资料汇编》，由于2009年及以后年份统计资料中删掉了茶叶这一类别，因此本文选取2002-2007年上述12个省份4类茶的相关数据进行研究，具体估计过程通过软件DEAP2.1来实现。

2 模型估计结果与分析

2.1 我国不同茶类的生产效率分析

根据获得的我国4类茶2002-2007年统计的面板数据，运用基于DEA的Malmquist指数模型，借助Deap2.1软件可计算出不同种类茶叶的TFPC、TEC、TC、PTEC和SEC，测算结果见下表：由表1可以看出，2002-2007年我国茶产业总体全要素生产率指数小于1，4类茶中只有乌龙茶的TFP指数大于1，表示这几年间乌龙茶的全要素生产率有所提高，主要原因是由于技术进步率的提高。红毛茶的TFP指数最小，仅为0.564，说明技术进步率的降低引起TFP的大幅度降低。主要原因是我国乌龙茶更受欢迎导致需求量较大，引起价格上升，从而促使茶农在茶叶种植与栽培运用新技术来提高产量，厂商在加工与处理上运用新技术来提高品质。而我们红茶消费相对较少，国际竞争力不强，缺乏技术进步的动力。所以应大力推广和宣传红茶，支持出口，鼓励技术进步，促进技术进步率的提高，从而带动TFP提高。对于规模效率变动指数，除紧压茶外，其余种类茶的值均为1，规模效率均没有发生改变。紧压茶的规模效率变动指数大于1，为1.067，说明紧压茶的规模效率有所改善。纯技术效率变动指数均为1，说明我国茶叶生产位于前沿面上，即我国茶叶生产具有较高的技术效率水平。

表1 2002-2007年我国4类茶全要素生产率指数及分解

表2 2002-2007年我国4类茶全要素生产率指数及分解

表2从时间维度来分析我国茶产业的变动情况。由上表可以看出，2002-2007年期间，我国茶产业的TFP指数呈现出先增加后减少的趋势，由2003年的1.053增加到2005年的1.077，然后又减少至2007年的0.912。观察其变动趋势可以得出，TFP的变化与技术进步的变化基本保持一致，[3]进一步说明了影响我国茶产业TFP变动的主要内部因素是技术进步，而不是效率水平，效率的降低能够通过技术手段进行弥补。如2005年与2004年相比，由于技术进步水平的增长幅度大于效率水平的减少幅度，从而引起全要素生产率的提高。从规模效率指数来看，2005年和2006年指数小于1，说明规模效率的变动率为负，说明2004-2006年间我国茶产业的规模效率在逐步降低，可能是因为茶农和茶叶生产商片面追求新茶园的开垦和茶叶产量的增加，而忽视了茶叶品质的提升。

图1为2002-2007年我国茶产业的全要素生产率变化趋势图。由图可知，我国茶产业TFP的变动曲线与技术进步率的变动曲线基本重合，另外，技术进步的变动幅度远大于技术效率的变动幅度。例如，在2002-2204年期间，技术进步波动性较大，而规模效率的变动基本趋于平缓，从而导致技术进步的变动趋势决定了全要素生产率的变动趋势。也进一步说明影响我国茶产业TFP的主要内部因素是技术进步，而纯技术效率和规模效率的作用效果并不显著，[4]可能是因为我国茶产业在科研投入上力度较小，还有很大的发展空间。

2.2 我国不同茶区的生产效率分析

表3 2002-2007年我国各茶区全要素生产率指数及分解

观察2002-2207年各茶区的全要素生产率分析结果可以看出，12个茶产区中，只有绿茶产区浙江的TFP指数大于1，即全要素生产率有所提供，其余产区的全要素生产率均有不同程度的降低。具体来看，12个茶产区中有8个产区的纯技术效率变动指数是大于1的，说明这些茶产区的生产具有较高的技术效率水平。四川的绿茶产区和福建的乌龙茶产区的规模效率变动指数等于1，说明这两个产区规模效率达到最优，保持现有的规模水平是最佳选择。规模效率变动指数大于1的产区有6个，也就是说增加要素投入能够提高规模效率，说明这些产区发展空间较大，可以增加对于这些产区的投入。从整体来看，我国茶产区的技术水平都存在不同程度的退步，虽然效率水平有所提高，但无法抵消技术进步对全要素生产率的抑制作用，导致这些茶产区在2002-2007年整体上呈现下降趋势。[5]