农业生产效率及影响因素文献综述

朱咸兵 施其芸

摘 要：农业生产效率是农业总产出与生产要素总投入之比，是衡量农业经济增长和运行状态的主要指标。该文通过对国内外农业生产效率的研究视角、农业生产效率的研究方法和影响因素等方面的梳理，提出了研究特定农业生产区域的思路和方法，旨在深化农业生产效率发展情况的理论研究，为制定和完善特定地区农业发展策略提供参考。

关键词：农业生产效率;国内外研究;影响因素;特定地区

中图分类号 F323 文献标识码 A文章编号 1007-7731（2021）16-0001-02

A Literature Review of Agricultural Production Efficiency and Influencing Factors

ZHU Xianbing et al.

（Anhui Agricultural University， Hefei 230036， China）

Abstract： Agricultural production efficiency， that is， the ratio of total agricultural output to total input of production factors， is the main index to measure the growth and operation of agricultural economy. Through combing the research perspectives， research methods and influencing factors of agricultural production efficiency at home and abroad， this paper puts forward the ideas and ideas of studying specific agricultural production areas， which enriches the theoretical research on the development of agricultural production efficiency and provides theoretical guidance for formulating and perfecting agricultural development strategies in specific areas.

Key words： Agricultural production efficiency; Domestic and foreign research; Influencing factors; Particular region

1 农业生产效率的研究视角

农业发展过程中，农业生产效率被众多学者视为农业经济增长的源泉与动力，为此众多学者从不同的视角对农业生产效率进行了研究。首先，在宏观国家（或产业）层面，Darku等使用SFA方法对加拿大各省份种植业和畜牧业的TFP变化情况进行了测算[1];韦代雄综合应用DEA中BCC模型与CCR模型对中国31个省市农业产出效率进行了实证分析[2];尹云松使用DEA-Malmquist模型对中国30个省份乳制品行业的生产效率进行了研究[3]。其次，在中观区域层面，李翔采用SFA研究了华东六省农业全要素生产率的变化趋势[4];庞英应用非参数的方法对中国松辽流域、黄河流域、长江流域等三大粮食主产区的农业全要素生产率进行了测度[5]。再次，在微观省（或县、市）层面，陈金兰采用三阶段DEA模型对山东省79个粮食类家庭农场的生产效率进行了核算[6];黄秀全应用DEA-BCC模型研究了四川省21个市农业全要素生产率[7];崔迎迎应用DEA-Tobit模型分析了安徽省农业投入产出效率及影响因素[8]。

2 农业生产效率的研究方法

Dakpo等使用FP指数分解法对法国农业全要素生产率进行分解，分解为技术进步、规模效率、技术效率、剩余混合效率[9]。方龙朋使用DEA-Malmquist指数法对湖南省14个地市农业生产效率进行了分析，应用固定效应模型得出城镇化水平对农业生产效率的增长有副作用且呈现“U型”变化[10]。骆军强采用灰色关联分析法对甘肃省农业发展的影响因素进行分析，应用DEA模型对甘肃省农业投入产出效率进行了分析[11]。李佩华采用DEA成本效率模型对全国九大小麦主产区投入产出效率进行测算，并用DEA-Malmquist指数法对河南省2008—2016年的粮食生产效率进行测算，最后通过灰色关联度分析法研究各因素对河南省粮食的影响程度[12]。邵来峰收集安徽省16个地市2003—2010年数据，首先采用DEA-BCC模型各个DMU的规模收益情况，然后应用DEA-CCR模型测算各年综合技术效率以及投入-产出冗余情况，最后采用DEA窗口模型（d=5），从参考集均值角度分析各DMU生产效率[13]。王桂波采用超效率DEA-Malmquist指数法对陕西省16个国家级产粮大县的农业投入产出效率进行分析[14]。全炯振应用SFA-Malmquist模型研究中国各个省份以及东、中、西三大地区的农业TFP[15]。

3 农业生产效率的影响因素

林文声采用中介效應模型分析了土地确权对农业生产效率的影响，研究发现，土地确权能够提高农业生产效率[16]。杨彩艳采用三阶段DEA模型测定了农业社会化服务对农业生产效率的影响，结果表明金融服务、农机服务、农技服务对生产效率的提高起促进作用[17]。崔晓将农业发展过程中产生的环境污染因素纳入农业生产效率分析框架中，在资源与环境双重制约下分析了中国农业生产效率[18]。尚丽研究发现，种植面积、化肥使用量、农机总动力与粮食生产效率呈正相关，农业劳动力与粮食生产效率呈负相关[19]。王雯采用双对数模型对影响农业TFP的因素进行回归分析，得到财政支农政策、农产品竞争力、城镇化水平对农业TFP增长具有促进作用[20]。展进涛通过计量模型证实政府在R&D上投资对农业全要素生产率增长具有显著的促进作用[21]。米建伟研究发现，R&D和水利设施投资与农业生产效率呈正相关[22]。张乐使用随机前沿生产函数法测度中国农业TFP变化并将其分解，发现配置效率对TFP增长起正向作用，而规模效率对TFP增长起负向作用[23]。王珏研究发现，地理因素、科技水平、工业化程度、土地利用效率和对外开放水平与农业生产效率呈正相关[24]。郭军华指出在中国，城镇化和农业从业人员文化水平与生产效率呈正相关，农村居民人均纯收入、财政支农、受灾面积与生产效率呈负相关[25]。然而，赵伟对江浙地区的农业生产效率分析表明，人均GDP和财政支农与生产效率呈正相关，城镇化与生产效率则呈负相关[26]。林毅夫将提高粮食总产量的动力归结为提高粮食单产水平，而培育良种则是提高粮食单产的主要方法[27]。

4 结语

目前，国内外学者对于农业生产效率适用层面、测算方法以及影响因素等方面的研究较为丰富，这无疑对提升农业生产效率和发展水平具有重要的指导意义，同时也为后续农业生产效率研究奠定了理论基础和参考依据。但已有文献大多是针对国家、省级和县级层面农业生产效率的研究，缺少对特定农业生产区域的研究，今后应加强对这一方面的研究。

参考文献

[1]Alexander Bilson Darku，Stavroula Malla，Kien C. Tran. Sources and Measurement of Agricultural Productivity and Efficiency in Canadian Provinces：Crops and Livestock[J]. Canadian Journal of Agricultural Economics/Revue canadienne d′agroeconomie，2016，64（1）：49-70.

[2]韦代雄.基于DEA模型的农业投入产出分析[J].合作经济与科技，2010（19）：28-29.

[3]尹云松，孟令杰.基于Malmquist指数的中国乳制品业全要素生产率分析[J].农业技术经济，2008（06）：15-22.

[4]李翔，杨柳.华东地区农业全要素生产率增长的实证分析——基于随机前沿生产函数模型[J].华中农业大学学报（社会科学版），2018（06）：62-68，154.

[5]庞英，李树超，周蕾，等.中国粮食生产资源配置效率及其区域差异——基于动态Malmquist指数的经验[J].经济地理，2008（01）：113-117，162.

[6]陈金兰，朱建军，胡继连.山东省家庭农场投入产出效率分析——基于三阶段DEA模型[J/OL].广东农业科学：1-11[2019-03-15].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/44.1267.S.20190226.1539.006.html.

[7]黄秀全.基于DEA模型的四川省农业生产效率研究[J].南方农业，2018，12（22）：35-37.

[8]崔迎迎，陆新文.安徽省农业生产效率及影响因素研究——基于三阶段DEA-Tobit模型的实证分析[J].青岛农业大学学报（社会科学版），2017，29（04）：12-17.

[9]Dakpo， Desjeux， Jeanneaux， Latruffe. Productivity， technical efficiency and technological change in French agriculture during 2002-2015：a F?re-Primont index decomposition using group frontiers and meta-frontier[J]. Applied Economics，2019，51（11）：1166-1182.

[10]方龙朋.城镇化对农业全要素生产率的影响分析——基于湖南省2008-2016年的数据[J].价值工程，2019，38（05）：60-62.

[11]骆军强.甘肃省农业发展影响因子和生产效率分析[D].兰州：兰州大学，2018.

[12]李佩华.河南省糧食生产要素效率分析[D].郑州：河南农业大学，2018.

[13]邵来峰，魏彦杰，罗亚东，等.安徽农业投入产出效率评价分析[J].沈阳农业大学学报（社会科学版），2012，14（05）：515-518.

[14]王桂波，韩玉婷，南灵.基于超效率DEA和Malmquist指数的国家级产粮大县农业生产效率分析[J].浙江农业学报，2011，23（06）：1248-1254.

[15]全炯振.中国农业全要素生产率增长的实证分析：1978～2007年——基于随机前沿分析（SFA）方法[J].中国农村经济，2009（09）：36-47.

[16]林文声，王志刚，王美阳.农地确权、要素配置与农业生产效率——基于中国劳动力动态调查的实证分析[J].中国农村经济，2018（08）：64-82.

[17]杨彩艳，齐振宏，黄炜虹，等.农业社会化服务有利于农业生产效率的提高吗？——基于三阶段DEA模型的实证分析[J].中国农业大学学报，2018，23（11）：232-244.

[18]崔晓.资源与环境约束下我国农业生产效率测度及其影响因素研究[D].吉林：吉林大学，2018.

[19]尚丽.基于DEA模型的陕西省粮食生产效率评价及影响因素研究[J].东北农业科学，2018，43（05）：47-54

[20]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（09）：126-131.

[21]Jintao Zhan，Xu Tian，Yanyuan Zhang，et al. The Effects of Agricultural R&D on Chinese Agricultural Productivity Growth：New Evidence of Convergence and Implications for Agricultural R&D Policy[J].Canadian Journalof Agricultural Economics/Revue canadienne d′agroeconomie，2017，65（3）：453-475.

[22]米建伟，梁勤，马骅.我国农业全要素生产率的变化及其与公共投资的关系——基于1984—2002年分省份面板数据的实证分析[J].农业技术经济，2009（03）：4-16.

[23]张乐，曹静.中国农业全要素生产率增长：配置效率变化的引入——基于随机前沿生产函数法的实证分析[J].中国农村经济，2013（03）：4-15.

[24]王珏，宋文飞，韩先锋.中国地区农业全要素生产率及其影响因素的空间计量分析——基于1992～2007年省域空间面板数据[J].中国农村经济，2010（08）：24-35.

[25]郭军华，倪明，李帮义.基于三阶段DEA模型的农业生产效率研究[J].数量经济技术经济研究，2010，27（12）：27-38.

[26]赵伟，姜长军，卢锐.江浙地区各市的农业投入与产出效率分析研究——基于三阶段DEA模型计算[J].科技与管理，2018，20（04）：14-20.

[27]林毅夫.我国主要粮食作物单产潜力与增产前景[J].中国农业资源与区划，1995（03）：4-7.

（责编：张宏民）