痤疮王华坚;李政霖;吴祠金
【摘 要】通过构建三阶段DEA-Malmquist模型,对2007 ～ 2012年间全国30个省、直辖市和自治区的农业全要素生产率增长情况进行测度分析.研究结果表明,我国农业全要素生产率基本是增长的且与农业经济增长呈现出一定的相关性;农业技术进步是我国农业全要素生产率增长的最主要推动力;外部环境因素的存在对农业全要素生产率的增长确实会产生影响.剔除外部环境因素影响后,有更多的地区农业全要素生产率增长对农业经济增长有拉动作用.
【期刊名称】《江西农业学报》
【年(卷),期】2015(027)010
【总页数】8页(P134-141)
【关键词】农业全要素生产率;三阶段DEA-Malmquist;技术进步
【作 者】华坚;李政霖;吴祠金
【作者单位】河海大学商学院,江苏南京211100;江苏省“世界水谷”与水生态文明协同创新中心,江苏南京211100;河海大学产业经济研究所,江苏南京211100;河海大学商学院,江苏南京211100;河海大学产业经济研究所,江苏南京211100
【正文语种】中 文
【中图分类】F323.5
0 引言
我国是一个生产历史悠久的农业大国，农业在我国经济发展中发挥着十分重要的作用。但是，我国农业长期处于依赖通过扩大生产要素投入规模来促进发展的粗放式状态，不仅难以满足日益提高的农业发展需求，也使得农业发展越来越不可持续。要实现我国农业的可持续发展，最根本的是要实现由粗放式发展向提高生产要素利用效率的集约型方式的转变。要想实现集约型发展，提高农业生产要素利用效率，必须对农业全要素生产率增长的状况、推动因素及其对我国农业经济增长的作用有明确的认识，这对于促进我国农业发展方式转变、实现我国农业的可持续发展具有十分重要的意义。
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国内外相关领域学者围绕农业全要素生产率相关问题展开大量的研究:一是讨论影响我国农业经济增长的因素［1－3］，由此说明全要素生产率的增长对农业经济增长以及农业实现可持续发展的重要性［4－5］，这是农业全要素生产率问题会成为研究热点的最主要原因。二是对我国农业全要素生产率测算的研究，较早地对中国农业全要素生产率增长测算来自于Lambert等［6］，他们的测算结果指出:在我国农村开始实行经济体制改革以及市场化改革之后的这些时间段内，我国农业全要素生产率增长显著。McMillan等［7］通过对我国1978～1984年的农业全要素生产率的测算也得出了类似的结论。在测算方法方面，有的采用生产函数法、有的采用增长核算指数法［7－10］、有的采用随机前沿法(SFA)［11－12］、有的则采用 DEA－Malmquist 方法［13－15］。由于指标、方法以及测算时间段等方面的原因，得出的结果各不相同，但总体来看我国农业全要素生产率基本都是经历了快速增长、减缓停滞、重新快速增长、再次增速放缓到再次重新快速增长5个过程。2005年之后应该是第六阶段，不过对这段时期的测算相对较少。三是，分析多种影响我国农业全要素生产率增长的因素以及它们的影响方向或程度［16－18］，众多学者讨论的影响因素有很多，包含耕地灌溉率、农业劳动力受教育程度、化肥使用率以及制度变迁、农业生产与气候条件及自然环境等。
从现有的研究看，仍然存在一些问题值得进一步探讨:一是农业生产面临的生产环境往往很复杂，生产周期也很长，难免会受到外部因素及其他不确定因素的影响，农业全要素生产率在衡量农业要素投入产出效率时也不可避免会受这些因素影响。但目前绝大多数文献并没有考虑外部环境问题，相关结论都或多或少掺杂着外部环境因素的干扰，故研究结果各有不同。外部因素会如何影响农业全要素生产率?其存在对农业全要素生产率的影响程度如何?如何消除外部环境因素的影响考察农业全要素生产率的增长?这些问题值得讨论。二是在农业全要素生产率增长的测算方法方面，随机包络分析(DEA－Malmquist)法和随机前沿分析(SFA)法的应用最为广泛，但前者测算出的效率增长值会受到外部因素的影响而不准确，后者虽然考虑到了外部因素，但只限于消除随机干扰的影响，同时在测算技术上也存在一定的缺陷。三阶段DEAMalmquist方法有效地结合了上述两种方法的优点，而且对外部环境因素能充分考虑，目前在其他相关领域已有丰富的成功经验，但少有文献注意到该种方法在农业全要素生产率增长测度中的应用。本文运用三阶段DEA－Malmquis方法对我国2007～2012年间的农业全要素生产率增长情况进行测算分析，并就促进我国农业全要素生产率增长提出相关政策建议。
1 研究方法与变量选择
1.1 研究方法
本文在借助三阶段 DEA思想的基础上，构建Malmquist指数动态分析我国农业全要素生产率的增长情况。
第一阶段利用原始数据在DEA－Malmquist模型中测算我国农业全要素生产率增长的Malmquist指数值，并进行分解。考虑到在实际农业生产中，投入变量相对于产出变量更容易被控制，因而，本文选取基于投入的规模报酬可变BCC－DEA［19］模型作为基础模型。
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第二阶段首先运用DEA模型测算各单元的农业全要素生产效率，并获得样本的冗余值(偏离值)，接着通过构建SFA模型，用第一阶段得到的投入或产出差额值(冗余值)与外部环境变量来对原单元投入或产出项进行调整，从而达到剔除外生因素和随机误差影响的目的，获得新的数据。
在第三阶段将调整后的新数据代入DEAMalmquist模型中，重新进行测算，此时的测算结果就是剔除了外部环境变量和随机误差影响的真实农业全要素生产率增长值。
1.2 变量选择
运用三阶段DEA－Malmquist模型核算我国农业全要素生产率增长情况时，需要适当选择投入、产出及环境因素变量。
1.2.1 投入变量 本文结合数据的可得性以及对农业生产的理解，主要选取以下指标作为投入变量。维思通
1.2.1.1 资本投入 在农业全要素生产率测算中，一般都使用农业机械拥有量来代替固定资产投入，这是不全面的，因为农业生产还涉及到厂房、牲畜等的投入，而农村生产性固定资产很全面地包含了机械、厂房、牲畜等要素。故本文直接用农村生产性固定资产原值作为资本投入指标，并取该指标的年初(上期末)与年末的平均数。
1.2.1.2 土地投入 相对针对狭义农业即种植业而言的耕地面积和播种面积，有效灌溉面积包含了种植业、林业、渔业等，因此本文选取有效灌溉面积作为土地投入指标，并取年初(上期末)与年末的平均数。
1.2.1.3 能源投入 在现代农业生产过程中，很多农业生产设备都需要电力作为能源来源。
由于无法获得农业用电量的数据，因而一般用农村用电量来替代衡量农业生产用电量这一要素投入情况。
1.2.1.4 劳动力投入 本文与多数文献一样采用社会从业人员数来表示劳动力投入，并以当期期初(上一期期末)和当期期末的平均数来表示当期的从业人员数。由于从统计角度来看，农林牧渔业从业人数和第一产业从业人数一般相同，根据数据的可得性，本文选取第一产业从业人数作为劳动投入指标。
1.2.1.5 其他投入 农业生产过程还涉及到化肥、饲料等的使用，考虑到数据的可得性，同时饲料每年的用量相对少很多，本文仅考虑化肥施用量。
1.2.2 产出变量 由于本文研究的是广义的农业全要素生产率增长，很多研究广义农业全要素生产率增长的文献都习惯采取农林牧渔业总产值作为产出指标，但这一指标包含有农业投入价值［20］，所以也并不十分合适。在《中国统计年鉴》中，第一产业即是农、林、牧、渔业的总称，同时第一产业产值不包含农业投入价值，农林渔业增加值虽有相同的含义，但数据比较难，第一产业产值在历年统计资料中表现稳定可靠。因此，本文选取第一产业产值作为产出变量指标。
2 环境变量中华医院管理学会
这里根据农业全要素生产率增长的外部影响因素，结合数据的可得性，主要选取如下6个因素作为外部环境变量。
2.1 经济发展水平
农业的发展与政府的支持息息相关，政府要提供这些支持需要经济实力的支撑，而经济发展水平往往决定着政府的财政收入水平，从而决定其支出能力。此外，经济发展处于不同水平或时期时，政府采取的经济发展战略会有所差别、政府的工作重心及政策关注的重点也会有所不同。一般的认识是经济发展水平越高的地区农业全要素生产率的增长率往往越高［21］。这里用国内生产总值GDP来表示经济发展水平。
2.2 财政支农比重
财政支农比重对于农业全要素生产率的影响主要体现在农业的经济地位以及政府对农业的财政政策支持力度。一般而言，比重越高说明农业的地位相对越高，政府越看重农业的发展，对农业的财政支出相对也会更大，农业的生产要素以及技术的投入会更多，从而有利
于农业全要素生产率的增长。这里用财政农业支出占财政总支出比重来表示财政支农比重。
2.3 自然灾害
自然灾害的发生一方面抑制农业生产要素的投入;另一方面作用于农业产出，使农作物的生长受到影响，甚至遭受毁灭性的打击，从而直接导致农作物生产减产。这2个方面的影响，降低了农业全要素生产率的增长水平。这里用成灾面积占有效灌溉面积的比重即成灾率来表示自然灾害。
2.4 农户经营生产规模
生产要素的投入具有边际产出效应。处于边际产出递增情况下，加大农户经营规模能够有效增长农业全要素生产率，然而随着投入要素的增加，边际产出甚至会出现负水平，此时的农业全要素生产率是负增长。这里用人均有效灌溉面积来衡量农户经营生产规模。
2.5 城镇化
城镇化对农业全要素生产率增长的作用主要体现在以下几个方面:首先，城镇化可以集聚人才和信息，促进农业技术知识的交流，从而促进农业技术创新;其次，城镇化可以为农产品提供较大的市场、降低农产品的交易成本、促进农业生产;第三，城镇化可以提供更好的基础设施，为农业生产提供更加有利的环境;最后，城镇化可以提高农民的收入水平。这里使用城镇人口占总人口的比例来表示城镇化。
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