基于隨機前沿分析方法的河北縣域農業技術效率及影響因素研究

岳慧麗等

摘要：采用超越對數隨機前沿分析方法從縣域視角對2001—2010年年間河北省140個區縣的農業技術效率及主要影響因素進行了實證分析。結果表明，2001—2010年期間，河北縣域農業技術效率雖然整體呈上升趨勢，但是大多數縣域農業技術效率普遍較低，而且縣域間農業技術效率差異顯著，高效率地區與低效率地區有差異。人均機械動力、有效灌溉率、農技人員數量對農業技術效率提升有明顯的促進作用，人均播種面積、復種指數、畝均化肥施用量對技術效率起負面作用，河北縣域農業技術效率仍具有較大的提升空間。

關鍵詞：河北；縣域；農業技術效率；隨機前沿分析；現代農業；管理對策

中圖分類號： F323.3文獻標志碼： A文章編號：1002-1302（2014）09-0423-04

收稿日期：2013-11-04

基金項目：國家“863”計劃（編號：2013AA102305）。

作者簡介：岳慧麗（1981—），女，內蒙古通遼人，博士研究生，主要從事農業經濟與可視化技術研究。E-mail：yuehuili2003@126.com。

通信作者：諸葉平，博士，研究員，主要從事農業信息技術研究。E-mail：zhuyeping@caas.cn。農業是國民經濟發展的重要基礎，在有限的資源條件下，發展現代農業不能依賴盲目加大投入，而應注重技術進步和技術效率的充分發揮，提高農業生產率。在現有技術條件下，如何提高農業技術效率具有重要現實意義。目前測量技術效率的方法主要有2種，一種是數據包絡分析方法（簡稱DEA），一種是隨機前沿分析方法（簡稱SFA）。DEA方法屬線性規劃方法，對分析多投入、多產出問題具有優勢，不需構造生產函數，其缺點是忽略了測量誤差等隨機擾動因素的影響[1]，而且該方法無法進行統計檢驗。SFA方法屬于計量經濟分析方法，適合研究多投入、單產出問題。它將誤差項有效分離為可控的管理誤差和不可控的隨機誤差，使測算結果更真實[2]。但該方法對生產函數形式和誤差項的分布設定要求嚴格。國外對農業技術效率的研究較早，Forsund等分別用不同方法研究了土耳其等國家的農場技術效率，認為技術效率與農場管理實踐密切相關[3-6]；Battese等分別研究了考慮時序效應的動態DEA方法和時變技術效率SFA模型[7-8]。相比之下，國內學者更側重于對我國農業技術效率進行實證分析。孟令杰等研究了我國農業整體技術效率變動情況[9-11]。鮑學東等分別研究了四川等省的農業技術效率[12-13]。薛彩霞等研究了農戶的技術效率及影響因素[14-15]。根據以往研究發現，技術效率測算結果受模型的設定影響較大。國內學者偏向于采用DEA方法研究農業技術效率，而對SFA方法研究較少。農業實際上存在較大的噪聲，DEA方法忽略了隨機擾動項對生產活動的影響，容易造成對效率的有偏估計。此外，從研究范圍來看，多數學者研究省域層面農業技術效率，對縣域層面研究較少，農業受地域影響較大，對省域層面的研究不易掌握區縣間的具體差異，縣域作為三農經濟更直接的載體，更加貼近農業生產實際。因此，本研究利用SFA方法，以河北省為例，系統分析了140個區縣2001—2010年間農業技術效率演化趨勢及地區差異，并探討影響農業技術效率的主要因素。

1材料與方法

1.1變量選擇及數據來源

鑒于數據可得性，本研究選取河北省140個區縣2001—2010年10年間的農業投入和產出數據（剔除31個市轄區）進行研究。

1.1.1生產函數投入要素的選取在生產函數模型中，以農林牧漁總產值作為產出（Y），從土地、資本、勞動力三大基本投入要素出發，投入變量主要選取農作物總播種面積（M）、年末農林牧漁勞動力（L）、農業機械總動力（J）、化肥折純施用量（H）。農業機械總動力和化肥折純投入代表資本投入。

1.1.2效率函數變量的選取 影響農業技術效率的因素包括多個方面，如自然資源、經濟、社會條件等。假定現有其他條件不變下，主要考察下列因素對農業技術效率的影響：人均播種面積（PM），反映耕地規模；人均機械總動力（PJ），反映當地農業機械化水平；畝均化肥施用量（MH），反映施用化肥的程度；復種指數（FZ），反映包括氣溫、土壤等自然生產條件對耕作制度的影響；有效灌溉率（GL），反映當地農業水利基礎設施條件；每萬人農技人員數量（NJ），代表當地的農業科技水平，此外引入各縣所轄屬的市作為地區虛變量，取值為0或1，反映各市的區域差異等影響。為避免共線性影響，河北省一共11個市，引入10個地區虛變量，石家莊、唐山等十個市分別用SJZ、TS、QHD、HD、XT、BD、ZJK、CD、CZ、LF表示。

農林牧漁總產值等基礎數據來自《河北農村統計年鑒》及農業經濟分縣卡片，效率影響變量根據有關基礎數據整理而成。為消除價格因素的影響，農林牧漁總產值折算成2001年的可比價格下的數據。

1.2研究方法

近30多年來，自從Aigner等1977年首先提出隨機前沿分析方法后[2]，該方法被廣泛用于分析技術效率。分析技術效率影響因素的時候，通常采用兩步估計法。首先估計出技術效率，然后將技術效率與技術效率的影響因素變量進行回歸。該方法存在的問題是，在第一步中假定無效率項獨立同分布，而在第二步效率回歸方程中，假定無效率項隨外生變量而變化，從統計學來看容易導致有偏的結果。因此Battese和Coelli提出一種同時考慮技術非效率和隨機誤差影響的技術效率測量方法，并適用于面板數據，該模型在后來的研究中得到了廣泛采用[16]。模型具體表示如下：endprint

摘要：采用超越對數隨機前沿分析方法從縣域視角對2001—2010年年間河北省140個區縣的農業技術效率及主要影響因素進行了實證分析。結果表明，2001—2010年期間，河北縣域農業技術效率雖然整體呈上升趨勢，但是大多數縣域農業技術效率普遍較低，而且縣域間農業技術效率差異顯著，高效率地區與低效率地區有差異。人均機械動力、有效灌溉率、農技人員數量對農業技術效率提升有明顯的促進作用，人均播種面積、復種指數、畝均化肥施用量對技術效率起負面作用，河北縣域農業技術效率仍具有較大的提升空間。

關鍵詞：河北；縣域；農業技術效率；隨機前沿分析；現代農業；管理對策

中圖分類號： F323.3文獻標志碼： A文章編號：1002-1302（2014）09-0423-04

收稿日期：2013-11-04

基金項目：國家“863”計劃（編號：2013AA102305）。

作者簡介：岳慧麗（1981—），女，內蒙古通遼人，博士研究生，主要從事農業經濟與可視化技術研究。E-mail：yuehuili2003@126.com。

通信作者：諸葉平，博士，研究員，主要從事農業信息技術研究。E-mail：zhuyeping@caas.cn。農業是國民經濟發展的重要基礎，在有限的資源條件下，發展現代農業不能依賴盲目加大投入，而應注重技術進步和技術效率的充分發揮，提高農業生產率。在現有技術條件下，如何提高農業技術效率具有重要現實意義。目前測量技術效率的方法主要有2種，一種是數據包絡分析方法（簡稱DEA），一種是隨機前沿分析方法（簡稱SFA）。DEA方法屬線性規劃方法，對分析多投入、多產出問題具有優勢，不需構造生產函數，其缺點是忽略了測量誤差等隨機擾動因素的影響[1]，而且該方法無法進行統計檢驗。SFA方法屬于計量經濟分析方法，適合研究多投入、單產出問題。它將誤差項有效分離為可控的管理誤差和不可控的隨機誤差，使測算結果更真實[2]。但該方法對生產函數形式和誤差項的分布設定要求嚴格。國外對農業技術效率的研究較早，Forsund等分別用不同方法研究了土耳其等國家的農場技術效率，認為技術效率與農場管理實踐密切相關[3-6]；Battese等分別研究了考慮時序效應的動態DEA方法和時變技術效率SFA模型[7-8]。相比之下，國內學者更側重于對我國農業技術效率進行實證分析。孟令杰等研究了我國農業整體技術效率變動情況[9-11]。鮑學東等分別研究了四川等省的農業技術效率[12-13]。薛彩霞等研究了農戶的技術效率及影響因素[14-15]。根據以往研究發現，技術效率測算結果受模型的設定影響較大。國內學者偏向于采用DEA方法研究農業技術效率，而對SFA方法研究較少。農業實際上存在較大的噪聲，DEA方法忽略了隨機擾動項對生產活動的影響，容易造成對效率的有偏估計。此外，從研究范圍來看，多數學者研究省域層面農業技術效率，對縣域層面研究較少，農業受地域影響較大，對省域層面的研究不易掌握區縣間的具體差異，縣域作為三農經濟更直接的載體，更加貼近農業生產實際。因此，本研究利用SFA方法，以河北省為例，系統分析了140個區縣2001—2010年間農業技術效率演化趨勢及地區差異，并探討影響農業技術效率的主要因素。

1材料與方法

1.1變量選擇及數據來源

鑒于數據可得性，本研究選取河北省140個區縣2001—2010年10年間的農業投入和產出數據（剔除31個市轄區）進行研究。

1.1.1生產函數投入要素的選取在生產函數模型中，以農林牧漁總產值作為產出（Y），從土地、資本、勞動力三大基本投入要素出發，投入變量主要選取農作物總播種面積（M）、年末農林牧漁勞動力（L）、農業機械總動力（J）、化肥折純施用量（H）。農業機械總動力和化肥折純投入代表資本投入。

1.1.2效率函數變量的選取 影響農業技術效率的因素包括多個方面，如自然資源、經濟、社會條件等。假定現有其他條件不變下，主要考察下列因素對農業技術效率的影響：人均播種面積（PM），反映耕地規模；人均機械總動力（PJ），反映當地農業機械化水平；畝均化肥施用量（MH），反映施用化肥的程度；復種指數（FZ），反映包括氣溫、土壤等自然生產條件對耕作制度的影響；有效灌溉率（GL），反映當地農業水利基礎設施條件；每萬人農技人員數量（NJ），代表當地的農業科技水平，此外引入各縣所轄屬的市作為地區虛變量，取值為0或1，反映各市的區域差異等影響。為避免共線性影響，河北省一共11個市，引入10個地區虛變量，石家莊、唐山等十個市分別用SJZ、TS、QHD、HD、XT、BD、ZJK、CD、CZ、LF表示。

農林牧漁總產值等基礎數據來自《河北農村統計年鑒》及農業經濟分縣卡片，效率影響變量根據有關基礎數據整理而成。為消除價格因素的影響，農林牧漁總產值折算成2001年的可比價格下的數據。

1.2研究方法

近30多年來，自從Aigner等1977年首先提出隨機前沿分析方法后[2]，該方法被廣泛用于分析技術效率。分析技術效率影響因素的時候，通常采用兩步估計法。首先估計出技術效率，然后將技術效率與技術效率的影響因素變量進行回歸。該方法存在的問題是，在第一步中假定無效率項獨立同分布，而在第二步效率回歸方程中，假定無效率項隨外生變量而變化，從統計學來看容易導致有偏的結果。因此Battese和Coelli提出一種同時考慮技術非效率和隨機誤差影響的技術效率測量方法，并適用于面板數據，該模型在后來的研究中得到了廣泛采用[16]。模型具體表示如下：endprint

摘要：采用超越對數隨機前沿分析方法從縣域視角對2001—2010年年間河北省140個區縣的農業技術效率及主要影響因素進行了實證分析。結果表明，2001—2010年期間，河北縣域農業技術效率雖然整體呈上升趨勢，但是大多數縣域農業技術效率普遍較低，而且縣域間農業技術效率差異顯著，高效率地區與低效率地區有差異。人均機械動力、有效灌溉率、農技人員數量對農業技術效率提升有明顯的促進作用，人均播種面積、復種指數、畝均化肥施用量對技術效率起負面作用，河北縣域農業技術效率仍具有較大的提升空間。

關鍵詞：河北；縣域；農業技術效率；隨機前沿分析；現代農業；管理對策

中圖分類號： F323.3文獻標志碼： A文章編號：1002-1302（2014）09-0423-04

收稿日期：2013-11-04

基金項目：國家“863”計劃（編號：2013AA102305）。

作者簡介：岳慧麗（1981—），女，內蒙古通遼人，博士研究生，主要從事農業經濟與可視化技術研究。E-mail：yuehuili2003@126.com。

通信作者：諸葉平，博士，研究員，主要從事農業信息技術研究。E-mail：zhuyeping@caas.cn。農業是國民經濟發展的重要基礎，在有限的資源條件下，發展現代農業不能依賴盲目加大投入，而應注重技術進步和技術效率的充分發揮，提高農業生產率。在現有技術條件下，如何提高農業技術效率具有重要現實意義。目前測量技術效率的方法主要有2種，一種是數據包絡分析方法（簡稱DEA），一種是隨機前沿分析方法（簡稱SFA）。DEA方法屬線性規劃方法，對分析多投入、多產出問題具有優勢，不需構造生產函數，其缺點是忽略了測量誤差等隨機擾動因素的影響[1]，而且該方法無法進行統計檢驗。SFA方法屬于計量經濟分析方法，適合研究多投入、單產出問題。它將誤差項有效分離為可控的管理誤差和不可控的隨機誤差，使測算結果更真實[2]。但該方法對生產函數形式和誤差項的分布設定要求嚴格。國外對農業技術效率的研究較早，Forsund等分別用不同方法研究了土耳其等國家的農場技術效率，認為技術效率與農場管理實踐密切相關[3-6]；Battese等分別研究了考慮時序效應的動態DEA方法和時變技術效率SFA模型[7-8]。相比之下，國內學者更側重于對我國農業技術效率進行實證分析。孟令杰等研究了我國農業整體技術效率變動情況[9-11]。鮑學東等分別研究了四川等省的農業技術效率[12-13]。薛彩霞等研究了農戶的技術效率及影響因素[14-15]。根據以往研究發現，技術效率測算結果受模型的設定影響較大。國內學者偏向于采用DEA方法研究農業技術效率，而對SFA方法研究較少。農業實際上存在較大的噪聲，DEA方法忽略了隨機擾動項對生產活動的影響，容易造成對效率的有偏估計。此外，從研究范圍來看，多數學者研究省域層面農業技術效率，對縣域層面研究較少，農業受地域影響較大，對省域層面的研究不易掌握區縣間的具體差異，縣域作為三農經濟更直接的載體，更加貼近農業生產實際。因此，本研究利用SFA方法，以河北省為例，系統分析了140個區縣2001—2010年間農業技術效率演化趨勢及地區差異，并探討影響農業技術效率的主要因素。

1材料與方法

1.1變量選擇及數據來源

鑒于數據可得性，本研究選取河北省140個區縣2001—2010年10年間的農業投入和產出數據（剔除31個市轄區）進行研究。

1.1.1生產函數投入要素的選取在生產函數模型中，以農林牧漁總產值作為產出（Y），從土地、資本、勞動力三大基本投入要素出發，投入變量主要選取農作物總播種面積（M）、年末農林牧漁勞動力（L）、農業機械總動力（J）、化肥折純施用量（H）。農業機械總動力和化肥折純投入代表資本投入。

1.1.2效率函數變量的選取 影響農業技術效率的因素包括多個方面，如自然資源、經濟、社會條件等。假定現有其他條件不變下，主要考察下列因素對農業技術效率的影響：人均播種面積（PM），反映耕地規模；人均機械總動力（PJ），反映當地農業機械化水平；畝均化肥施用量（MH），反映施用化肥的程度；復種指數（FZ），反映包括氣溫、土壤等自然生產條件對耕作制度的影響；有效灌溉率（GL），反映當地農業水利基礎設施條件；每萬人農技人員數量（NJ），代表當地的農業科技水平，此外引入各縣所轄屬的市作為地區虛變量，取值為0或1，反映各市的區域差異等影響。為避免共線性影響，河北省一共11個市，引入10個地區虛變量，石家莊、唐山等十個市分別用SJZ、TS、QHD、HD、XT、BD、ZJK、CD、CZ、LF表示。

農林牧漁總產值等基礎數據來自《河北農村統計年鑒》及農業經濟分縣卡片，效率影響變量根據有關基礎數據整理而成。為消除價格因素的影響，農林牧漁總產值折算成2001年的可比價格下的數據。

1.2研究方法

近30多年來，自從Aigner等1977年首先提出隨機前沿分析方法后[2]，該方法被廣泛用于分析技術效率。分析技術效率影響因素的時候，通常采用兩步估計法。首先估計出技術效率，然后將技術效率與技術效率的影響因素變量進行回歸。該方法存在的問題是，在第一步中假定無效率項獨立同分布，而在第二步效率回歸方程中，假定無效率項隨外生變量而變化，從統計學來看容易導致有偏的結果。因此Battese和Coelli提出一種同時考慮技術非效率和隨機誤差影響的技術效率測量方法，并適用于面板數據，該模型在后來的研究中得到了廣泛采用[16]。模型具體表示如下：endprint