李群峰

摘要：基于DEA-Malmquist方法對(duì)糧食豐產(chǎn)科技工程實(shí)施以來(lái)中國(guó)小麥全要素生產(chǎn)率（TFP）的變化進(jìn)行分析。研究表明，該政策的實(shí)施顯著促進(jìn)了中國(guó)小麥產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)，華北地區(qū)已經(jīng)成為中國(guó)小麥生產(chǎn)的優(yōu)勢(shì)地區(qū)。糧食豐產(chǎn)科技工程戰(zhàn)略的實(shí)施已顯成效，相關(guān)地區(qū)應(yīng)利用發(fā)展時(shí)機(jī)不斷提高生產(chǎn)技術(shù)和生產(chǎn)效率，確保中國(guó)小麥產(chǎn)業(yè)持久發(fā)展以保障糧食安全。

關(guān)鍵詞：糧食豐產(chǎn)科技工程；全要素生產(chǎn)率；DEA-Malmquist方法

中圖分類號(hào)：F326 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：0439-8114（2013）06-1453-04

在當(dāng)前國(guó)際糧價(jià)大幅上漲造成市場(chǎng)供應(yīng)趨緊，糧食安全形勢(shì)異常緊張的背景下，保障糧食穩(wěn)定供應(yīng)成為中國(guó)農(nóng)業(yè)科技工作的重大基礎(chǔ)和長(zhǎng)期性戰(zhàn)略任務(wù)。2012年中央一號(hào)文件依然將保障糧食安全作為農(nóng)業(yè)工作的重點(diǎn)。作為科技部、農(nóng)業(yè)部和國(guó)家糧食局等部門牽頭的重大項(xiàng)目，2004年開始實(shí)施的糧食豐產(chǎn)科技工程對(duì)保障國(guó)家糧食安全做出了不容忽視的貢獻(xiàn)[1]。小麥作為中國(guó)居民主要主糧和糧食豐產(chǎn)科技工程三大作物之一，在糧食安全中處于關(guān)鍵地位[2]。中國(guó)小麥產(chǎn)量除了20世紀(jì)50年代靠擴(kuò)大面積增加外，主要是依靠科技進(jìn)步提高單產(chǎn)使總產(chǎn)量增加[3]。因此，對(duì)糧食豐產(chǎn)科技工程實(shí)施以來(lái)的中國(guó)小麥全生產(chǎn)效率進(jìn)行深入分析，對(duì)保障中國(guó)目前的糧食安全問(wèn)題具有重要意義。

基于中國(guó)小麥種植業(yè)的現(xiàn)狀，可以將其看作是典型的勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)，因而整個(gè)產(chǎn)業(yè)的長(zhǎng)期增長(zhǎng)從根本上取決于兩個(gè)因素：一是小麥行業(yè)生產(chǎn)要素投入的增加；二是小麥行業(yè)生產(chǎn)率水平的提高[4]。從根本上來(lái)說(shuō)，中國(guó)耕地資源約束決定了小麥生產(chǎn)實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期增長(zhǎng)無(wú)法依賴要素投入的無(wú)限增加，因而提高要素生產(chǎn)率成為惟一可行的選擇[5]?；贒EA-Malmquist指數(shù)方法，對(duì)糧食豐產(chǎn)科技工程政策實(shí)施前后中國(guó)小麥主產(chǎn)區(qū)小麥的全要素生產(chǎn)率進(jìn)行深入分析，對(duì)該政策的實(shí)施績(jī)效做出評(píng)價(jià)。本研究對(duì)該政策的有效實(shí)施和中國(guó)小麥產(chǎn)業(yè)的持續(xù)發(fā)展具有十分重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

1 DEA-Malmquist方法

Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)方法最早由Caves、Christensen和Diewert等人提出，主要用于測(cè)量全要素生產(chǎn)率變化[6]。由于該方法需要測(cè)算距離函數(shù)，這使得計(jì)算極為復(fù)雜，在20世紀(jì)90年代中期之前在實(shí)際中很少應(yīng)用[7]。Fare提出的基于DEA的非參數(shù)Malmquist算法使得各種距離函數(shù)的計(jì)算不再成為難題，這就為Malmquist方法的實(shí)際應(yīng)用提供了方便可行的途徑[8]，可以很方便地使用DEA方法對(duì)各種生產(chǎn)效率進(jìn)行計(jì)算和分析。

從t期到t+1期，測(cè)度全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的DEA-Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)可以表示為：

M（xt+1，yt+1，xt，yt）=■×■■

（1）

其中，Dt（xt，yt），Dt（xt+1，yt+1）分別為以t期的技術(shù)為參考的t期和t+1期的決策單元的距離函數(shù)，Dt+1（xt+1，yt+1）和Dt+1（xt+1，yt+1）含義同上。

Malmquist指數(shù)可以分解為技術(shù)效率變化（TEC）和技術(shù)進(jìn)步變化（TC）兩部分，其中技術(shù)效率變化可以進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率變化（PTEC）和規(guī)模效率變化（SEC）[9]。因此，上式可以表示為：

2 指標(biāo)變量選取和數(shù)據(jù)來(lái)源

糧食豐產(chǎn)科技工程12個(gè)實(shí)施省分別為河南、河北、山東、黑龍江、吉林、遼寧、江蘇、安徽、江西、湖南、湖北和四川。本研究依據(jù)小麥生產(chǎn)資源條件、生產(chǎn)水平和存在問(wèn)題的一致性，結(jié)合行政區(qū)劃和按照相鄰區(qū)毗連的原則，將糧食主產(chǎn)區(qū)劃分為華北地區(qū)（包括河南、河北和山東）、東北地區(qū)（包括黑龍江、吉林和遼寧）和長(zhǎng)江中下游地區(qū)（包括江蘇、江西、安徽、湖北、湖南和四川）[10]。

在數(shù)據(jù)來(lái)源及指標(biāo)選擇方面，選擇中國(guó)以上小麥生產(chǎn)省份1999-2010年的小麥各項(xiàng)投入和產(chǎn)出的數(shù)據(jù)樣本，對(duì)小麥全要素生產(chǎn)率總體變化趨勢(shì)及效率提高狀況進(jìn)行分析研究。出于減少指標(biāo)間相關(guān)性的考慮，將相似投入指標(biāo)進(jìn)行合并，如農(nóng)家肥與化肥合并為“肥料”，機(jī)械作業(yè)與畜力合并為‘機(jī)械畜力”。此外，為排除不同年份價(jià)格變化的影響，盡可能地選擇剔除價(jià)格指數(shù)變化的指標(biāo)，如小麥生產(chǎn)的人力投入和種子等選用數(shù)量指標(biāo)。最終，所選擇的投入指標(biāo)有人力投入量、種子消耗量、農(nóng)藥投入費(fèi)用、機(jī)械畜力投入量和肥料費(fèi)等共計(jì)5項(xiàng)，選取的產(chǎn)出指標(biāo)為小麥總產(chǎn)量。

3 計(jì)算結(jié)果及分析

3.1 中國(guó)小麥生產(chǎn)的全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)和分解要素的總體變化情況

運(yùn)用DEAP 2.1軟件包計(jì)算得到1999-2010年中國(guó)小麥生產(chǎn)的Malmquist生產(chǎn)率及分解指數(shù)的均值。

由表1可見(jiàn)，中國(guó)12個(gè)小麥主產(chǎn)省區(qū)在1999-2010年間的小麥TFP的平均值為92.6%，其中技術(shù)進(jìn)步變化均值達(dá)到92.1%，充分說(shuō)明技術(shù)進(jìn)步是小麥TFP增長(zhǎng)的主要原因。此外，純技術(shù)效率和規(guī)模效率值均小于100%，由此可見(jiàn)技術(shù)效率的作用未能得以充分發(fā)揮，依然存在提升的空間。

糧食豐產(chǎn)科技工程實(shí)施后的2005-2010年間，小麥TFP變化的平均值是120.3%，與實(shí)施以前相比上升27.7%。這表明糧食豐產(chǎn)科技工程實(shí)施后所產(chǎn)生的科技因素對(duì)小麥TFP的增長(zhǎng)作用顯著，技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率均得到大幅度提升。

3.2 中國(guó)小麥年度數(shù)據(jù)Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)均值及其分解

對(duì)1999-2010年度數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，得到分年度小麥生產(chǎn)的Malmquist生產(chǎn)率及分解指數(shù)的均值。

由表2可見(jiàn)，糧食豐產(chǎn)科技工程實(shí)施以后，由于技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率的變化，1999-2010年間小麥TFP的變化波動(dòng)明顯，大致可以分為兩個(gè)階段： 1999-2004年期間，小麥TFP持續(xù)下降，從94.2%下降到90.7%。從TFP的分解來(lái)看，技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率變化分別從91.3%和92.7%下降到82.7%和90.6%。2005-2010年期間，小麥TFP均為增長(zhǎng)狀態(tài)，均值從100.2%增長(zhǎng)到121.3%。從分解來(lái)看，技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率提高交替成為主導(dǎo)推動(dòng)因素，分別從90.3%和107.4%上升到122.7%和123.1%。此外純技術(shù)效率和規(guī)模效率均得到改善，分別從90.5%和98.4%上升到122.9%和112.5%。

3.3 中國(guó)小麥地區(qū)數(shù)據(jù)Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)均值及其分解

對(duì)中國(guó)主要小麥產(chǎn)區(qū)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，得到分區(qū)域小麥生產(chǎn)的Malmquist生產(chǎn)率及分解指數(shù)的均值。

表3顯示了中國(guó)華北、東北和長(zhǎng)江中下游三大區(qū)域1999-2010年的小麥TFP均值及其分解。糧食豐產(chǎn)科技工程實(shí)施以來(lái)生產(chǎn)效率進(jìn)步較快的分別為華北地區(qū)、長(zhǎng)江中下游地區(qū)和東北地區(qū)，增長(zhǎng)率各自達(dá)到了26.7%、24.9%、23.7%。從小麥全要素生產(chǎn)率TFP的分解來(lái)看，技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率變化均對(duì)TFP的增長(zhǎng)起到促進(jìn)作用。整體而言，分區(qū)域的研究發(fā)現(xiàn)，2010年和2004年相比，小麥生產(chǎn)全要素生產(chǎn)率的提高得力于技術(shù)效率的增長(zhǎng)，華北地區(qū)東北和長(zhǎng)江中下游地區(qū)均有不同程度的增長(zhǎng)，充分證明了糧食豐產(chǎn)科技工程對(duì)提高小麥生產(chǎn)效率的關(guān)鍵作用。

4 研究結(jié)論

基于DEA模型的Malmquist指數(shù)方法，對(duì)1999-2010年間中國(guó)小麥TFP的增長(zhǎng)作了實(shí)證分析，并對(duì)糧食豐產(chǎn)科技工程實(shí)施的績(jī)效進(jìn)行評(píng)價(jià)，結(jié)論如下：①糧食豐產(chǎn)科技工程政策的實(shí)施顯著促進(jìn)了中國(guó)小麥產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)。2004年國(guó)家糧食豐產(chǎn)科技工程開始實(shí)施以來(lái)，中國(guó)小麥TFP開始逐步得到改善，1999-2004年間小麥TFP均值為92.6%，2005-2010年間小麥TFP均值為120.3%。在糧食豐產(chǎn)科技工程實(shí)施以后TFP得到大幅度的改善，并且技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率相繼主導(dǎo)了全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)。②糧食豐產(chǎn)科技工程政策的實(shí)施已使中國(guó)華北地區(qū)成為小麥生產(chǎn)優(yōu)勢(shì)區(qū)域。研究表明，糧食豐產(chǎn)科技工程政策實(shí)施后，中國(guó)12個(gè)主要小麥生產(chǎn)省份生產(chǎn)效率差異很大，東北地區(qū)平均TFP增速相對(duì)下降，而華北和長(zhǎng)江中下游地區(qū)均有較大幅度增長(zhǎng)，其中華北地區(qū)增長(zhǎng)幅度最大。這從另一個(gè)角度說(shuō)明華北地區(qū)正逐漸成為中國(guó)小麥生產(chǎn)的優(yōu)勢(shì)區(qū)域，是未來(lái)中國(guó)小麥產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主要基地。因此，華北地區(qū)應(yīng)有效利用糧食豐產(chǎn)科技工程戰(zhàn)略帶來(lái)的發(fā)展機(jī)遇，進(jìn)一步更新技術(shù)、提高效率，確保中國(guó)糧食安全。

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