小麥生產技術效率主要影響因素的實證分析

李忠武 汪小英

摘要：為分析技術效率對我國小麥種植的影響，基于隨機變量系數回歸模型，選取我國小麥種植區（有機種植區和傳統種植區）作為研究樣本，分析其產出及特定技術輸入效率。結果表明，樣本數據中的有機小麥種植區效率相對較高，但2種類型的小麥種植技術效率仍然較低。因此，2種耕作模式在降低成本和提高農民收入方面均有較大的上升空間。所得結論可為有機小麥種植的長期可行性和未來發展提供參考。

關鍵詞：有機農業;小麥種植;技術效率;農戶規模;影響因素

中圖分類號： F326.11;F323.3? 文獻標志碼： A? 文章編號：1002-1302（2019）05-0301-05

收稿日期：2017-08-30

作者簡介：李忠武（1974—），男，河南鄧州人，碩士，副教授，研究方向為社會統計、計量經濟。E-mail：ajvrwx@163.com。

隨著我國實施承包責任農業政策，農業生產力在短期內得到了大幅提高，但也導致了一系列的財政和結構性困難，其中包括小麥技術轉型的高成本，農產品供過于求，農民收入大幅下降，通過增加使用化學品投入而造成的環境損害，消費者喪失對食品安全和質量的信心。

現代化農業技術近期被重新定位為采用有機農業或綜合農業等新模式的農業，是我國農業未來的發展方向。原則上，有機農業是既能擺脫化學品的制約，又可最大限度地利用種植區自循環肥料和生物控制技術的農業。近年來，各種作物種植方面的有機做法在世界各國不斷普及，有機農產品在食品安全和環境問題上已日益引起消費者的關注。不過雖然各國對有機農業的興趣日益濃厚，但在大多數國家，有機耕地仍占用農業面積的一小部分。

考慮到有機農業系統的產量對家庭收入有著顯著的影響[1]，如果有機農業系統的擴張要成為我國農業的戰略目標，那么就必須確保農民的長期財務可行性。目前我國政策措施試圖通過傳統的財政支持政策來吸引農民參加環保活動。財政直接支持計劃雖然改善了農業轉型初期農民收入較低的問題，但從長遠看有機種植區經營在經濟方面是十分可行的。此外，與進一步開放的農產品市場可以進行有效地配合。

Guesmi等研究了轉化補貼對瑞典有機生產的影響，發現向農民提供市場信息和推廣服務比鼓勵有機種植區進行財政補貼更有效[1]。這是因為農民在既得不到推廣服務，又沒有較為完善的基礎設施的情況下，實際效率可能更低，農民更難理解有機農業等新技術和新概念[2]。不可避免地，這也使得他們對可用資源的利用效率較低。因此，除了傳統農業轉化為有機農業的支持政策外，還取決于個別種植區的實現效率。在這種情況下，對有機種植區和傳統種植區的效率得分評估便成了一個熱點問題，引起了農業研究人員、生產者和決策者的注意[3]。基于生產前沿理論，評估模型引入了經驗理論，能夠對不同生產單位的轉換效率進行定量評估。

在此框架下，本研究主要對我國有機和常規小麥種植區的技術效率進行實證評估比較。旨在為有機耕作業績提供經驗證據，對有機農業的優點或缺點及其環保特性做出客觀評價。

1 我國小麥行業現狀

過去20年我國谷物產量一直在下降，但是硬粒小麥的產量正在穩步擴大。事實上，我國谷物生產的兩大發展趨勢為一方面大幅減少谷物種植用的農田面積，另一方面谷物生產者大量轉變為對小麥的生產[4]。因此，目前我國谷物種植業中約有一半生產小麥。

我國在20世紀80至90年代推行有利于小麥種植的相關政策。例如在20世紀80年代，我國為每種谷物提供了相當大的支持價格。為防止世界價格下降對農民產生消極影響，我國政府還提供了可變進口稅和出口補貼。該政策明確支持小麥種植，除了上述措施外，還向種植小麥的農民提供特殊補貼[5]。為了防止由于價格下降而導致農民收入下降，我國農業改革對所有的谷物生產者實行了單位面積的補貼。

我國小麥主要加工成面粉，并在一定程度上作為飼料使用。主要面向中小型面粉行業以及面食生產行業。在我國面粉行業銷售中，并未受到區域位置差異的影響。另一方面，國外人均耕地面積較大，其營銷和銷售渠道均比我國好很多，這對我國面粉企業造成了強有力的競爭。有機農業是自20世紀90年代中期以來國外已經迅速開展的農業生產模式，而新型小麥種植也是一個動態的過程[6]。

在補貼收入方面，有機農業在我國所制定的農業環境政策的支持下能夠獲得補貼，這能夠鼓勵農民將環保農業技術應用于農業生產中[7]。實際上，這些措施為采用有機技術的農民提供了經濟補助。對于種植小麥的農民來說，在提高產量的同時，既能夠得到較高的補貼，還能夠給予民眾對糧食安全的信心。與此同時，有機生產小麥和面粉的營銷勢頭越來越高。面包店和有機面粉制成的面食產品既在市場上進行銷售，也在連鎖超市這樣的大眾市場進行銷售。有機農業飼料也是有機農業需要的一個農業活動[8]，最近在我國已經開始逐步施行制度化。除了他們有權獲得的財政補貼之外，也為市場提供了快速接受有機小麥的機會。

2 理論方法

2.1 理論模型

技術效率反映了企業投入與產出之間的比值關系，以盡可能少地投入來獲得最大化的產出。第1個是面向產出的德布勒型措施，它將實際產出與最大化實際產出結合起來。第2個是面向輸入的Shephard型變量，反映了最佳輸入使用率與實際輸入使用率的比值，保持輸出量不變。它給出了輸入向量可以按比例減少的最大量，同時產生相同的輸出量[9]。

技術效率的2個度量可以從隨機生產邊界模型所構建的計量經濟學估計模型中得到。然而，由于農業通常在農業生產之前進行選擇性投入，德布勒型技術效率的測度在方法論上更加一致。在這個分析框架中，農業產出被視為一般形式的隨機生產過程：

式中：x∈R+，是一個N×J型應用輸入的矩陣;y∈R+ +，是 N×1 型輸出向量;f（·）是最佳實踐生產前沿;A是技術參數向量;vi是一個對稱的、相對獨立分布的誤差項，表示由隨機外生的因素、測量誤差、省略的解釋變量以及統計噪聲引起的輸出隨機變化;ui是一個非負的誤差項，表示由于面向產出的技術效率低下，第i個種植區的生產邊界產出的隨機性不足;εi表示綜合誤差項。

上述規范的一個重要缺點是生產前沿是平均響應函數的中性偏移，因為種植區中常數和斜率系數是相同的。但是，經驗證數據表明，單個生產單位在應用相同的技術時，可能會采用不同的實施方法。因此，生產邊界的中性運動應該被看作是一個更普遍的及非中性轉變的特例。為了克服這個方法上的缺陷，本研究采用隨機變化系數邊界模型，能夠允許生產邊界的非中性運動[10]。可以概括為假設生產前沿函數是標準的柯布-道格拉斯形式。那么隨機變化系數邊界模型具有以下形式：

式中：i=1，2，…，K，k=1，2，…，K分別表示生產單位和應用投入;β表示影響產出的變量。公式（2）、公式（3）描述的模型能夠使用廣義最小二乘法進行估計，個別響應系數能夠使用文獻[11]建議的方法獲得。生產者特定系數的假設可以使用標準的拉格朗日乘子來檢驗不同模型的異類誤差。與標準隨機效應邊界模型相比，隨機效應邊界模型中的種植區內在特征不僅影響估計的生產前沿函數的位置，而且影響每個生產要素的應用方法，從而影響每個企業對生產要素的依賴程度。這種一次性效應能夠為公司提供特定技術效率的衡量標準。估計模型為

式中：TEi為農業特定產出的技術效率;y*i為生產前沿函數，其表達式為

最后，單技術效率影響因素估計表達式為

式中：βij、βji表示平均投入效率;β*j表示最佳實際邊界;i、j分別表示矩陣的行、列。

隨機效應邊界模型的一個重要優勢在于它省去了任何特定分布假設的種植區效率，因為它是不需要具體模型的最大似然（ML）估計[12]。此外，即使在簡單的柯布-道格拉斯函數規范的情況下，隨機效應邊界模型也能夠估計生產企業和因素特有的技術效率。測量技術效率單一因子比多因素指標對事后效率進行指標評估更為合適。

2.2 數據分析

本研究使用的數據是經過大量數據收集調查得到的，該調查涉及有機種植區與鄰近傳統種植區相比的成本。調查提供了2013—2016年期間調查種植區的產出收入、收到的補貼和生產成本的詳細橫斷面數據信息。使用的樣本分別由位于不同地區的3個有機小麥種植區和5個常規小麥種植區組成。這些特定地區的選擇是基于我國有機小麥種植者的初步清單，上述地區也是有機小麥生產的主要地點。傳統樣本具有完全相似的組成，因為它由鄰近的傳統小麥種植區組成。有機樣本的這種組成不是任意的，這與我國有機小麥種植的實際情況相反。我國有機和傳統小麥種植場的未知生產結構近似于單輸出多輸入的柯布-道格拉斯生產邊界模型。公式（2）、公式（3）中因變量小麥產量的單位是kg。解釋變量包括（1）用于小麥種植的農田總面積為0.267 hm2;（2）以購買的種子作為總支出;（3）總勞動力，包括雇傭和家庭勞動，以h計量;（4）小麥生產中應用的化肥和農藥的總量，以有機種植區中實際使用量來衡量。其他投入包括燃料和電力費用、折舊、固定和流動資產利息以及其他雜項費用。表1列出了變量的總結統計，除了土地投入之外，上述投入類別各個組成部分的匯總是使用Divisia指數進行的，成本份額作為權重。為了避免與計量單位相關性的問題，所有的變量都被轉換成指數。

2.3 結果與分析

2.3.1 估計結果 由表2可知，2個數據集中平均響應函數的所有參數估計在統計上都至少在5%水平上是顯著的。由于柯布-格拉斯函數是強烈離散的，這些參數估計值與相關的生產彈性一致。在有機種植區，彈性估計結果表明，土地和種子對小麥生產貢獻最大，對土地和種子的估計值分別為0.432、0.359。其余3個投入的相關估計值較低，其他投入估計值為0.234，勞動力估計值為0.215，有機輸出估計值為0.142。最后，規模報酬的平均估計值為1.263。在規模較大的小麥種植業務中具有成本優勢，這一發現與我國農業研究學者所觀察到的隨著時間的推移出現增長的趨勢相一致[9-11]。由表2可知，這些估計值在調查的種植區中表現出很大的差異，這意味著有機種植農戶在小麥生產中使用了不同的耕作方式。對于土地投入，估計值相關范圍介于0.338～0.502之間，種子估計值范圍介于0.281～0385之間，其他投入估計值范圍介于0.012～0.279之間，有機輸出估計值范圍介于 0.107～0.219之間。

變化到最小（1.149）。土地和種子投入似乎是樣本中傳統小麥種植區最重要的生產要素，但它們的規模卻不盡相同。傳統種植區土地和種子的相應估計值分別為0.569、0.296。勞動力和其他投入分別表現出相當相似的彈性估計值，分別為0.255、0.221，而有機輸出相關估計值則較低。規模報酬的估計值為1.394，高于被調查的有機小麥種植區。然而，種植區之間的回報規模估計值變化也是相當大的，但是不如有機種植區那么強。因為小麥生產中的有機農業實踐在我國仍處于新生階段，因此各種植區應用各種投入的方法差異很大。

表1統計的數值表明，特定投入變量減少，成本變量會出現一定范圍的上升趨勢。對常規肥料和農藥變量進行同樣的估計，土地出租率隨著肥料和農藥的減少而出現大幅上漲的趨勢，并且產量也呈現上升趨勢。這清楚地表明了這種特殊投入變量對有機小麥種植戶是十分重要的。因此，對于傳統和有機生產者來說，似乎在個體決策過程中存在相當大的差異，導致種植區生產彈性出現顯著的變化。那么產生的一個重要問題是有機或常規小麥生產者生產技術方法的多樣性是否能夠較大幅度地影響其整體技術效率水平。

2.3.2 技術效率 表3列出了面向農業、以產出為導向的技術效率衡量標準，其分布范圍為頻率分布。一般來說，有機和常規小麥種植區都沒有成功地采用最佳的生產方法，并獲得最大潛在產量。具體而言，有機種植區和常規小麥種植區的平均產出導向技術效率分別為84.5%、78.6%。這意味著在現有技術和投入量不變的情況下，有機和常規小麥較最小值分別增加22.2%、27.4%，表明在我國大力推廣有機小麥種植政策是十分可行的。

3 結論

目前，世界農產品市場發展情況以及我國農業改革明確表明，過去20年我國種植小麥的農民繼續享有高度保護性政策的時代已經過去。因此，迫切須要制定新的具有強大生產力的替代戰略。最近，有機農業的概念被認為是種植傳統小麥農民的替代技術。本研究嘗試使用隨機變量系數邊界模型，對我國有機和傳統小麥種植區的當前技術效率進行分析。實證結果表明，所檢測的樣品中有機和常規小麥種植區在技術上是低效的。我國加入世界貿易組織（WTO）后對小麥生產采取的高度支持政策可能是目前無效率水平的主要原因。在有機種植區和傳統種植區中，小額貸款仍然是農業總收入的重要組成部分。因此，通過優化投入可以獲得無成本的產出和收入的大幅增加。通過提高技術效率可以獲得更大的收益。相比之下，傳統的小麥種植區似乎表現出低于有機種植區的效率。有機生產商的利潤率較低，這主要是因為近年來我國政府以及民眾對化肥和雜草、病蟲害防治藥品的限制。

有機農業的發展應主要基于降低成本和基礎設施建設。這些扶持政策可以顯著提高技術效率，從而大幅節省成本，這對于長期從事有機生產者的財務可行性是尤為重要的。我國對有機農業的政策不應僅限于對有機的補貼（盲目分發給各類申請人）， 這樣可能會影響有機農業經營的前景，甚至失去

其應有的競爭力。我國想要發展環境友好型農業，必須將有限的資金以及政策放到正確的方向上，使其更有創造性。

參考文獻：

[1]Guesmi B，Serra T，Featherstone A. Technical efficiency of Kansas arable crop farms：a local maximum likelihood approach[J]. Agricultural Economics，2016，46（6）：703-713.

[2]牟愛州. 小麥種植大戶農業新技術需求意愿影響因素分析——基于河南省790戶小麥種植大戶的調查數據[J]. 南方農業學報，2016，47（4）：684-690.

[3]Elasraag Y H，Lorenzo S A. Efficiency of wheat production in Egypt[J]. New Medit，2015，14（4）：19-27.

[4]胡逸文，霍學喜. 農戶稟賦對糧食生產技術效率的影響分析——基于河南農戶糧食生產數據的實證[J]. 經濟經緯，2016（2）：42-47.

[5]El‐Shakweer M H A，El‐Sayad E A，Ewees M S A. Soil and plant analysis as a guide for interpretation of the improvement efficiency of organic conditioners added to different soils in Egypt[J]. Communications in Soil Science & Plant Analysis，1998，29（11/12/13/14）：2067-2088.

[6]Fousekis P，Kourtesi S. Assessing managerial efficiency on olive farms in Greece[J]. Outlook on Agriculture，2014，43（2）：123-129.

[7]Iliopoulos C N，Valentinov V L. Opportunism in agricultural cooperatives in Greece[J]. Outlook on Agriculture，2012，41（1）：15-19.

[8]Devendra C. The search for efficiency in the management of natural resources[J]. Outlook on Agriculture，2014，43（1）：5-12.

[9]成德寧，李 燕. 農業產業結構調整對農業勞動生產率的影響[J]. 經濟問題探索，2016（11）：148-153.

[10]劉 輝，李小芹，李同升. 農業技術擴散的因素和動力機制分析——以楊凌農業示范區為例[J]. 農業現代化研究，2006，27（3）：178-181.

[11]Keyzer M，Sonneveld B，Veen W V. Valuation of natural resources：efficiency and equity[J]. Development in Practice，2009，19（2）：233-239.

[12]Hepelwa A S. Technical efficiency as a sustainability indicator in continuum of integrated natural resources management[J]. Resources & Environment，2013，3（6）：194-203.劉鈺鵬. 土地規模經營與農業環境效率：基于SBM-Tobit模型的實證分析[J]. 江蘇農業科學，2019，47（5）：306-310.