糧食全要素生產率和技術效率研究進展

王 琛，崔建勛，馬 力，吳敬學，黃修杰，儲霞玲，楊艷濤，毛世平，張 琳

（1.中國農業科學院農業經濟與發展研究所，北京 100081；2. 廣東省農業科學院農業經濟與農村發展研究所，廣東 廣州 510640）

糧食全要素生產率和技術效率研究進展

王 琛1，崔建勛2，馬 力2，吳敬學1，黃修杰2，儲霞玲2，楊艷濤1，毛世平1，張 琳1

（1.中國農業科學院農業經濟與發展研究所，北京 100081；2. 廣東省農業科學院農業經濟與農村發展研究所，廣東 廣州 510640）

糧食全要素生產率和技術效率可以從不同層面較清晰地表達生產技術和土地的投入產出效率，使糧食生產效率問題得以定量分析。對糧食全要素生產率和技術效率的定義進行介紹，概述了關于全要素生產率所包含的影響因素對其作用的研究；介紹了測量糧食全要素生產率的3種主要方法（指數法、DEA方法和SFA方法），綜述了相關研究進展。

糧食；全要素生產率；技術效率；SFA法；DEA法；指數法

我國是世界上人口數量最多的國家，糧食安全問題一直備受國內外關注。在我國耕地供給極為有限的情況下，通過土地福利來提高糧食產量的途徑已不可行，只能從提升糧食的生產效率來提高糧食產量。傳統的糧食生產效率研究僅僅考慮播種面積、勞動力、物質服務費用等生產要素，并未將科技進步等因素納入指標范圍。糧食生產的相關投入與技術需要通過生產要素的投入從而物化到糧食中去，這就使得糧食全要素生產率可以在較為全面的意義上表達技術和土地本身的投入產出效率，因此轉而研究如何提高糧食全要素生產率就可量化分析糧食生產的效率問題。本文對糧食全要素生產率和技術效率測算方法、影響因素和研究進展進行概述，以期推動相關研究在我國的開展，為解決我國的糧食安全問題提供借鑒。

1 糧食全要素生產率的相關研究

1.1 糧食全要素生產率的定義

Barton等［1］在20世紀40年代研究了農業全要素生產率（Total Factor Productivity，TFP），將其作為綜合測算農業經濟效率的理論和統計指標，并隨之被美國農業部采納并將研究成果予以公布。Solow將技術進步加入到生產函數中，進而明確了產出增長率、各投入要素增長率和全要素生產率增長率之間的關系，學界將其稱“索羅模型”，可用于全要素生產率的測算。Dennis等［2］對索羅模型進行了改進，認為全要素生產率增長率即為產出增長率扣除各生產要素投入增長率的余值，重點用于解釋產出增長率。目前較為普遍采用的糧食全要素生產率是指包括人力、物力、財力等資源開發利用的效率，其投入指標一般包括播種面積、農機動力、灌溉面積、役畜投入、化肥施用量等5個方面。20世紀90年代開始，全要素生產率理論研究被引入我國。

1.2 糧食全要素生產率的影響因素

有不少學者研究了關于全要素生產率所包含的影響因素及對其的作用。曹文獻等［3］建立了湖南省糧食生產發展因素影響力評價模型，發現2003—2010年間對湖南糧食總產量的影響因素按影響程度從高到低依次排序為化肥施用量、播種面積、農機總動力、有效灌溉面積、農業用電量、農業勞動力、成災面積。張素文等［4］研究發現，對糧食總產量有影響的因素就關聯度由高及低排列依次為糧食單產、有效灌溉面積、年降水量、糧食播種面積、化肥使用量、成災面積、農機總動力、糧食價格指數和農業用電量。彭澧麗等［5］對1991—2008年影響湖南省糧食生產能力的農業機械化因素進行了二次分解實證分析，發現農機化水平對糧食生產能力的提升有顯著的促進作用，農機化作業系統、農機配備系統、農技協調系統三類因素對糧食生產影響的關聯度逐步降低。馬九杰等［6］認為自然災害對我國糧食綜合生產能力的穩定性具有顯著影響。

1.3 糧食全要素生產率的測算和分解

SFA方法、DEA方法和指數法是測量全要素生產率的3種主要方法，在國內外得到了普遍應用，其中指數法、DEA方法是非參數方法，SFA方法為參數方法。

1.3.1 SFA方法 隨機前沿生產函數（SFA）最早由Meeusen等［7］于1977年提出，一般采用修正最小二乘法（COLS）、極大似然法（ML）等方法估計。其主要優點在于其統計性特征支持相關檢驗。SFA分析是在生產函數形式確定的前提下，測算生產的技術效率、配置效率和規模效率等。亢霞等［8］利用SFA方法對小麥、玉米、粳稻等7種作物的技術效率進行了測算，并對灌溉率、災害率、施肥、農機化等因素對技術效率的影響進行了分析。喬世君［9］研究發現，我國糧食的生產技術效率在地理空間分布上不均衡，自然條件和社會經濟因素對糧食生產的技術效率有顯著影響。黃金波等［10］對1978—2008年我國30個省（市）的糧食生產分析發現，農業基礎設施建設和制度是影響我國糧食生產技術效率的關鍵因素；我國糧食產量增長主要是由投入要素的增長拉動，31年間全要素生產率平均增長率1.17%。范群芳等［11］對1998—2005年全國31個省份的糧食生產技術效率進行了分析，對農業機械總動力、化肥施用量、播種面積、災害情況、有效灌溉率、復種指數和降雨量對效率的影響、技術效率的頻率分布和投入產出的彈性系數進行了分析。

1.3.2 DEA方法 數據包絡分析（DEA） 工作原理為數據驅動，因此在進行測算時可有效避免函數選擇的主觀性，同時，DEA方法能處理多產出多投入的生產形式問題。因此在數據來源的真實性、處理方法的科學性、指標選取與設計的合理性得到保證的情況下，DEA方法更具有適合多種經濟問題的普遍性與大樣本研究的實用性。目前DEA方法得到了廣泛的擴展應用。

陳秋菲等［12］運用DEA-Malmquist指數模型，對2007—2015年中我國13個糧食作物主產區全要素生產率進行評價發現，由于技術效率（0.990）和技術進步效率（1.201）的雙重作用，我國糧食全要素生產效率以年均1.1倍的速度增長，技術進步是促進全要素生產率增長的主要動力，技術效率的衰退是影響全要素生產率增長的重要阻力。閔銳等［13-14］分別利用1978－2010年國內省域面板數據和2004—2010年湖北省縣域面板數據，發現環境污染對我國的糧食生產技術效率有影響，普遍存在環境污染導致效率損失的現象。就湖北省而言，其糧食生產TFP增長為技術進步單獨驅動，技術效率改進作用不大。糧食生產增長主要還是依靠生產要素投入。

1.3.3 指數法 指數法主要為采用特定函數對所觀測到的投入與產出之間數量與價格的函數關系進行分析，如拉氏（Laspeyres）指數、帕氏（Paasche）指數、費希爾（Fisher）指數和T?rnqvist指數等。目前較為常用的是Malmquist TFP指數，主要用來分解全要素生產率指數的不同部分，包括技術進步和效率的變化，常與DEA方法結合使用。該方法主要用于3個層面。

一是不同國家的農業TFP比較。Ludena等［15］計算了116個國家農業TFP并對其進行了簡要的分類，發現養殖業TFP遠遠高于種植業 TFP。Nin-Pratt等［16］對 1961—2006 年中國和印度兩個國家的農業TFP進行了測算，發現由技術進步導致的全要素生產力提高是農業產出提升的重要原因。

二是分析單個國家農業TFP。Millan等［17］、Nghiem 等［18］分別測算了西班牙、越南的農業全要素生產率，研究發現農業TFP年均增長率在2.9%～3.5%之間。肖紅波等［19］研究發現，我國糧食平均綜合技術效率不高，純技術效率相對偏低；全國糧食全要素生產率增長有所下降，由技術創新所決定的技術進步呈現下降趨勢。

三是對農業行業內部全要素生產率進行分析。Tuong等［20］對越南 1976—1994年稻谷全要素生產率增長率進行了估算。張麗娜等［21］研究發現，2005—2015年玉米生產綜合技術效率提高主要依賴生產方式改進，玉米全要素生產率平均下降6.7%，其增長顯著依賴于技術進步；各省（區）綜合技術效率的差異主要受農業生產方式（技術運用等）、經營規模及農業生產占比等的影響；玉米生產各個投入要素均存在不同程度的松弛，配置不合理，均有可節約的空間。魏丹等［22］研究發現，農業財政支出、產業結構變動顯著地促進了中國糧食生產率的增長、自然災害對糧食生產率提高有顯著的負面影響，人力資本通過影響技術效率進而影響糧食全要素生產率的提高。高帥等［23］采用Malmquist 指數和β收斂分析測算了陜西省32個產糧大縣的糧食全要素生產率，研究發現該省產糧大縣糧食增產源于要素投入和全要素生產率的雙重驅動，全要素生產率增長年度波動較大。楊春等［24］研究發現，1990—2004年我國玉米TFP的平均增長率為3.7%，技術進步為2.9%，技術效率為0.7%，技術進步構成推進TFP增長的主要因素，而技術效率的下滑卻減緩了其增長。李兮芝［25］發現浙江糧食生產效率整體上升，浙北地區糧食生產效率優勢明顯。

近年Torngvist-Theil指數也被廣泛使用以測算全要素生產率的變化。陳衛平等［26］運用Torngvist-Theil指數法測算了我國糧食生產的TFP，并進一步計算了全要素生產率對糧食生產的貢獻。

1.3.4 3種方法的比較 上述3種方法均有其優點和缺點，因此在不同的測算過程中采取不同的方案（表1）。

（1）生產效率的測定可采用DEA方法和SFA方法，這是因為SFA方法考慮了統計噪聲，并且容易進行假設檢驗，因此在定量統計上優于DEA方法，但是SFA方法需要假設無效率項的分布形式和假定生產函數的形式，造成了研究理論假設的難度。

（2）技術進步或TFP的測算可采用TFP指數方法和SFA方法。指數方法只需要考察兩個觀測期，且計算簡便，但是需要掌握價格數據，增加了數據收集的難度。此外，指數方法還假設生產在技術上是有效率的，但是該假設往往不符合實際。對比而言，SFA方法放寬了這個假設條件，并且不需要價格信息，還可以將TFP分解為技術進步和技術效率變化兩個方面，但是卻需要掌握所有研究對象每個時期的觀測值。綜上要根據所能夠掌握的實際數據指標情況來選擇合適的研究方法。

表1 3種研究方法的比較

2 糧食生產技術效率的相關研究

2.1 生產技術效率的測算

最初從生產效率進行研究的Koopmans［27］、Farrell［28］首次正式提出了技術效率的概念，認為其是在特定產出規模與市場價格的背景下，生產單元用一定組合的生產要素來生產目標產出所需的實際成本除以理想最小成本的百分比。隨后，Leibenstein［29］將其定義為在相同的投入要素組合的規模與市場價格下，生產單元的實際產出除以在該技術水平下所能達到的理想最大產出所得的比率。這一定義被廣泛應用。

生產技術效率測算一般采用柯布道格拉斯生產函數、超越對數生產函數等。周四軍［30］采用柯布道格拉斯生產函數，發現1983—2001年我國糧食生產主要依賴于有效播種面積和農用化肥施用量技術對糧食產量影響不顯著。李啟超等［31］采用擴展的柯布道格拉斯生產函數對1998—2006年河北省太行山區糧食生產研究發現，糧食播種面積、灌溉、和農業機械是糧食生產中重要的投入要素。張雪梅［32］用柯布道格拉斯生產函數測算1991—1996年我國玉米生產的技術效率，測算得出玉米生產的平均技術效率為0.829，并且趨于不斷提高。

2.2 科技進步對生產技術效率的影響

技術效率的提升源于科技的進步，這成為國內外學界的共識。朱希剛［33］認為，政府通過相應的農業政策在糧食生產中起到核心作用，農業科技的創新和進步有效保障了中國糧食的有效供給［34］。孟春紅等［35］研究發現，1949—2007年我國玉米單產增加對糧食增產的貢獻占68.4%、種植面積擴大的貢獻為31.6%，總產量的提高主要依賴于單產的增加。姜松等［36］研究發現，糧食生產中科技進步速度較快，且科技進步對糧食增產的貢獻力度較大，且技術進步貢獻率呈收斂趨勢。梁子謙等［37］進一步研究得出影響糧食單產的因素主要是科技進步水平、物質投入、環境與氣候和農業政策，影響糧食播種面積的主要是資源和科技要素、比較收益因子和農業政策。科技進步對不同糧食作物的貢獻度也是有差異的。盧布等［38］制定了我國糧食生態的七區區劃方案；利用農業綜合預測法分析預測了2020年各糧食生態區域的增產潛力，增產潛力較大的作物是玉米、水稻、小麥和馬鈴薯。科技進步在為糧食生產帶來裨益的同時也會產生一定的外部性，Tilman［39］認為技術進步和當前的經濟力量，對增加糧食供應和降低農產品成本發揮了重要作用，但由此也產生了環境倒退、生物多樣性消失等現象。

3 結語

在全要素生產率的測算與分解方面，我國研究相對較多，但主要側重于對某個時間階段的整體、某個品種、某個區域的測算與分析。但是，在方法上主要采用當期前沿面方法為主，導致容易出現技術進步指數小于1的結果，造成“技術退步”的假象；此外，生產效率測算各指數的界限不分明，經濟政策和科技政策解釋多樣化，不具備較高的說服力。最后，大多數研究多基于宏觀和中觀層面，面對農戶的微觀層面研究還相對缺乏，有必要對其進行深入研究。

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Research progress of total factor productivity and technical efficiency of grain

WANG Chen1，CUI Jian-xun2，MA Li2，WU Jing-xue1，HUANG Xiu-jie2，CHU Xia-ling2，YANG Yan-tao1，MAO Shi-ping1，ZHANG Lin1
（1. Institute of Agricultural Economics and Development，Chinese Academy of Agricultural Sciences，Beijing 100081，China ；2. Institute of Agricultural Economics and Rural Development，Guangdong Academy of Agricultural Sciences，Guangzhou 510640，China）

Total factor productivity and technical efficiency of grain can clearly express the input-output efficiency of production technology and land from different levels，and make the quantitative analysis of grain production efficiency. This paper introduced the definition of total factor productivity and technical efficiency of grain，summarized the influencing factors of total factor productivity，introduced three main methods （index method，DEA method and SFA method） for measuring total factor productivity，at last reviewed the related research progress.

grain ；total factor productivity；technical efficiency；SFA method ；DEA method ；index method

F323.5

A

1004-874X（2017）08-0133-06

王琛，崔建勛，馬力，等. 糧食全要素生產率和技術效率研究進展［J］.廣東農業科學，2017，44（8）：133-138.

2017-06-10

國家自然科學基金（71273263）

王琛（1985-），女，博士，E-mail：1045822659@qq.com

吳敬學（1958-），男，博士，研究員，E-mail：wujingxue@caas.cn

（責任編輯 鄒移光）