秦鐘, 王璐,* , 張春霞, 隆少秋, 袁蘭
基于Malmquist指數(shù)法的珠三角耕地生產(chǎn)效率研究
秦鐘1,2,3,4, 王璐1,2,3,4,*, 張春霞1, 隆少秋1,2,3,4, 袁蘭1,2,3,4
1. 華南農(nóng)業(yè)大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院, 廣州 510642 2. 國土資源部建設(shè)用地再開發(fā)重點實驗室, 廣州 510642 3. 廣東省土地利用與整治重點實驗室, 廣州 510642 4. 廣東省土地信息工程技術(shù)研究中心, 廣州 510642
耕地的利用效率是保障我國社會經(jīng)濟(jì)持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展的重要前提。為深入了解珠三角地區(qū)耕地資源的利用情況, 采用基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(Data Envelopment Analysis, DEA)的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)對2001—2016年間耕地的全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測度。結(jié)果發(fā)現(xiàn), 珠三角各縣(區(qū))耕地的生產(chǎn)效率整體達(dá)有效且趨于不斷改善狀態(tài)。其中金灣區(qū)、順德區(qū)、德慶縣、江海區(qū)和白云區(qū)的技術(shù)進(jìn)步、技術(shù)效率均呈現(xiàn)同步增長, 耕地的生產(chǎn)效率處于最優(yōu)水平。番禺區(qū)、東莞市、惠陽區(qū)等縣(區(qū))耕地的生產(chǎn)效率為負(fù)增長, 技術(shù)進(jìn)步增幅較小和技術(shù)效率下降是導(dǎo)致耕地生產(chǎn)效率下降的主要原因。建議這3個縣(區(qū))在遏制耕地面積持續(xù)減少的前提下, 通過繼續(xù)推進(jìn)科技創(chuàng)新、提高土壤質(zhì)量和優(yōu)化資源配置等來改善這一狀況。
耕地; 生產(chǎn)效率; Malmqusit 指數(shù); 珠三角
耕地是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中最重要的投入要素。從長期的趨勢來看, 人口與土地關(guān)系的總趨勢是人口增加, 耕地數(shù)量與人均占有量不斷減少, 土地質(zhì)量退化, 未來可供開發(fā)的后備耕地資源有限, 人口與土地之間的矛盾日益尖銳, 且在短時期難以逆轉(zhuǎn)[1]。作為人類賴以生存發(fā)展的基本條件和不可替代的自然資源, 土地產(chǎn)出是農(nóng)村家庭最為重要的收入來源, 提高耕地生產(chǎn)效率也是促進(jìn)農(nóng)民增收的重要手段之一。如何最大限度地保護(hù)與合理利用有限的耕地資源, 對于保障糧食安全、促進(jìn)區(qū)域社會穩(wěn)定與經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義。為此, 許多學(xué)者已采用多種方法, 從不同的角度對耕地資源的利用效率開展了大量的研究, 內(nèi)容主要集中在耕地利用效率的指標(biāo)構(gòu)建[2–3]、區(qū)域差異[4–5]、影響因素[6–7]及政策建議[8–9]等方面, 涉及的研究尺度涵蓋了宏觀大尺度(省域、市域)和中、微觀小尺度(縣域、鎮(zhèn)域)等, 所采用的方法主要有Cobb-Dauglas生產(chǎn)函數(shù)、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型、比值分析法等。為了對耕地生產(chǎn)效率空間特征進(jìn)行分析, 一些學(xué)者[2-10]還借助了GIS技術(shù)和空間統(tǒng)計學(xué)方法研究其空間差異性、關(guān)聯(lián)性等。這些研究對深入剖析耕地生產(chǎn)效率變化規(guī)律及原因、探尋提升耕地資源高效利用的途徑或改進(jìn)措施等奠定了堅實的基礎(chǔ)。總體來看, 目前對耕地生產(chǎn)效率所開展的研究中所采用的投入指標(biāo)與產(chǎn)出指標(biāo)也存在著較大的差異, 尚未有統(tǒng)一的測度指標(biāo)體系。如何因地制宜, 構(gòu)建耕地高效利用和優(yōu)化路徑等問題仍需開展大量的實證研究和深入總結(jié)。
珠江三角洲地區(qū)是我國改革開放的前沿地區(qū)和經(jīng)濟(jì)高度發(fā)達(dá)地區(qū), 在工業(yè)化、城市化和現(xiàn)代集約化農(nóng)業(yè)的長期高速發(fā)展的背景下, 現(xiàn)已成為我國基本農(nóng)田被大量非農(nóng)占用, 耕地數(shù)量銳減與質(zhì)量同步下降、環(huán)境污染最嚴(yán)重、人地矛盾最為尖銳的地區(qū)之一[11]。在多年來對農(nóng)村土地整治、耕地質(zhì)量提升和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術(shù)不斷發(fā)展的過程中, 耕地資源投入產(chǎn)出的水平如何, 總體利用效率發(fā)生了怎樣的變化, 如何進(jìn)一步提升等問題有待明確。為此, 研究將在參考現(xiàn)有耕地生產(chǎn)效率評價的基礎(chǔ)上確立相應(yīng)的投入產(chǎn)出指標(biāo)體系, 采用數(shù)據(jù)包絡(luò)模型、Malmquist 生產(chǎn)率指數(shù)對珠三角各縣(區(qū))耕地的生產(chǎn)效率進(jìn)行測度, 為明確耕地生產(chǎn)效率的變動規(guī)律, 探究其影響因素等提供科學(xué)依據(jù)。
Malmquist 指數(shù)由Malmquist[12]于1953提出, Caves和Christensen[13]將其用于生產(chǎn)效率變化的測算。1994年Fare[14]將這一理論的一種非參數(shù)線性規(guī)劃法與數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法理論相結(jié)合, 將Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)分解為效率變化和技術(shù)變化兩部分, 并將效率變化進(jìn)一步分解為技術(shù)效率變化和規(guī)模效率變化, 對技術(shù)變化部分亦作了進(jìn)一步的剖析, 使Malmquist指數(shù)得以廣泛應(yīng)用。


Malmquist指數(shù)是通過對不同時期生產(chǎn)點距離的幾何平均值來計算的, 因此, 為了避免由于時期選擇上的隨意性可能出現(xiàn)的差異, Caves和Christensen[13]在1982年模仿Fisher 理想指數(shù)的構(gòu)造方法, 將式(1)與式(2)的幾何平均值作為衡量從t時期到t+1時期全要素生產(chǎn)率(Total Factor Productivity, 簡記為TFP) 變化的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù), 即:

在規(guī)模報酬不變的情況下, 式(3)可以表示為技術(shù)效率變化指數(shù)(Technical Efficiency Change Index, 簡記為Ech)與技術(shù)變化指數(shù)(也稱技術(shù)進(jìn)步指數(shù), Technical Change Index, 簡記為Tch)的乘積, 即:

在規(guī)模報酬可變的情況下, 由于技術(shù)效率(Ech)可以進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率(Pure Technical Efficiency, 簡記為 Pech)與規(guī)模效率(Scale Efficiency, 簡記為 Sech), 此時, 式(4)可以表示為純技術(shù)效率變化指數(shù)(Pech)、規(guī)模效率變化指數(shù)(Sech)與技術(shù)變化指數(shù)(Tch)的乘積, 即:

參閱了最新國內(nèi)外有關(guān)土地利用效率評價體系研究文獻(xiàn)[15-17]并充分考慮指標(biāo)數(shù)據(jù)獲取的難易程度, 從耕地投入和產(chǎn)出兩個基本維度選取指標(biāo)構(gòu)建縣(區(qū))耕地利用效率的DEA評價體系。其中農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力水平1(kw·hm–2)、化肥施用強(qiáng)度2(折純量, 103kg·hm–2)、農(nóng)用塑料和薄膜使用水平3(103kg·hm–2)、農(nóng)藥施用水平4(103kg·hm–2)、灌溉面積所占比例5(即灌溉總面積與農(nóng)作物播種面積的比例)、農(nóng)林牧漁勞動力6(104人)為投入指標(biāo); 糧食畝產(chǎn)1(kg·hm–2)、單位面積農(nóng)業(yè)GDP產(chǎn)值2(104元·hm–2)和勞均農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值3(104元·人–1)作為輸出指標(biāo)。對農(nóng)業(yè)GDP產(chǎn)值、農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值, 以1990年不變價進(jìn)行平減。選擇包括廣州、佛山、珠海等9個珠三角地市所轄的32個縣(區(qū))作為決策單元, 在研究期間(2001—2016年)內(nèi)指標(biāo)不全的縣(區(qū))如海珠區(qū)、黃埔區(qū)、禪城區(qū)及深圳所屬縣(區(qū))等沒有納入分析范圍。
各指標(biāo)數(shù)據(jù)主要來源于2002—2017年《廣東統(tǒng)計年鑒》[18]、《廣東農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》[19]、廣東統(tǒng)計信息網(wǎng)和中國資訊行高校財經(jīng)數(shù)據(jù)庫等。
在研究期間, 珠三角地區(qū)耕地的生產(chǎn)效率實現(xiàn)了較小幅度的增長, 所研究的32個縣(區(qū))中, 86%的縣(區(qū))的生產(chǎn)率基本上都得到了不同程度的平穩(wěn)增長(表1)。其中增長最快的前5個地區(qū)依次為: 金灣區(qū)、順德區(qū)、德慶縣、江海區(qū)和白云區(qū), 生產(chǎn)率增長幅度在4.0%—7.7%之間。這些縣(區(qū))的技術(shù)進(jìn)步、技術(shù)效率均呈現(xiàn)同步的持續(xù)增長。除順德外, 其他4個地區(qū)技術(shù)進(jìn)步的增長率均高于技術(shù)效率, 說明這些地區(qū)耕地生產(chǎn)效率的增長一方面來源于技術(shù)效率的增長, 另一方面也更多來源于技術(shù)進(jìn)步的提高。在其他耕地的生產(chǎn)效率增長的縣(區(qū))中, 香洲區(qū)、斗門區(qū)和鶴山市的技術(shù)進(jìn)步均趨于下降, 但同期的技術(shù)效率均有增加。與之相對應(yīng)地, 增城、恩平、臺山、開平、南海區(qū)和博羅縣的技術(shù)效率呈現(xiàn)負(fù)增長, 但同期的技術(shù)進(jìn)步有較大增幅, 兩種情形下這些地區(qū)耕地的全要素生產(chǎn)率仍處于增長態(tài)勢。在13個耕地生產(chǎn)率負(fù)增長的地區(qū)中, 降幅較大的地區(qū)依次為: 番禺區(qū)、東莞市、惠陽區(qū)、惠東縣和三水區(qū), 生產(chǎn)率下降幅度在1.47%—10.99%。這些地區(qū)耕地生產(chǎn)效率下降的主要原因是技術(shù)進(jìn)步增幅較小和技術(shù)效率下降共同造成的。從整個研究時段來看, 珠三角縣(區(qū))耕地的全要素生產(chǎn)率、技術(shù)進(jìn)步均呈現(xiàn)上升趨勢, 但技術(shù)效率在波動中略有下降, 主要與規(guī)模效率存在損失有關(guān)。
自2001年起, 珠三角耕地全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)不斷增長的趨勢。全要素生產(chǎn)率增長最快的年份是2011年, 期間技術(shù)進(jìn)步、技術(shù)效率同步增長, 使同期TFP的增長率達(dá)到12.44%, 之后TFP的增長開始回落(表2)。2004—2005年的技術(shù)效率是研究期內(nèi)年生產(chǎn)率下降較快的一年, 降幅達(dá)10.92%, 同時這年技術(shù)進(jìn)步也處于下調(diào)狀態(tài), 雙方共同作用使當(dāng)年的生產(chǎn)率下降了12.46%。在大部分份時間段內(nèi), 耕地利用的技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率的變動趨勢并不一致, 全要素生產(chǎn)率的變化相對較為和緩, 并與技術(shù)進(jìn)步、技術(shù)效率變化絕對值最大的一方保持一致。總的來看, 2001—2016年間, 珠三角地區(qū)的耕地全要素生產(chǎn)率在波動中略有增長, 平均年增長率達(dá)0.97%, 平均技術(shù)效率略有下降, 為0.03%, 但技術(shù)進(jìn)步有著1.70%的平均增幅, 全要素生產(chǎn)率的增長主要是技術(shù)進(jìn)步的貢獻(xiàn)。這可能由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)等相關(guān)部門通過提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)水平, 推動技術(shù)前沿向外擴(kuò)展、輻射帶動所致, 但如果在重視技術(shù)進(jìn)步同時忽略了對現(xiàn)有農(nóng)業(yè)投入品的高效利用的技術(shù)效率提高, 必將造成生產(chǎn)的無效和資源浪費。

表1 珠三角各縣(區(qū))耕地的生產(chǎn)率及排序
技術(shù)效率是由純技術(shù)效率與規(guī)模效率共同作用的結(jié)果。在珠三角地區(qū)耕地利用技術(shù)效率的變動中, 純技術(shù)效率以年均2.04%的速度增長, 規(guī)模效率則以年均1.55%的速度下降, 使得技術(shù)效率的平均增長率呈現(xiàn)小幅下滑。技術(shù)效率變化與規(guī)模效率的變化更趨于一致, 表示技術(shù)效率變化受規(guī)模效率的影響較大。2010 年的純技術(shù)效率、規(guī)模效率均分別有8.21%和4.99% 的增幅, 從而使得該段時間內(nèi)技術(shù)效率的增長速度最快, 達(dá)13.30%。整個研究期間, 有一半年份的純技術(shù)效率、規(guī)模效率的變化并不同步, 從而使技術(shù)效率呈現(xiàn)不同幅度的下降。究其原因, 主要是近30多年來珠三角地區(qū)在經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷調(diào)整的過程中, 耕地總量持續(xù)減少, 導(dǎo)致規(guī)模效率不足所致。以東莞為例, 2000年東莞的年末耕地面積為4.42×104hm2降至2016年的3.64×104hm2, 平均年降幅約1.0%。亟需采取有效的耕地保護(hù)措施, 為提高耕地的生產(chǎn)能力提供可靠保障。

表2 2001—2016年珠三角耕地Malmquist平均指數(shù)及其分解
2001—2016 年間, 全要素生產(chǎn)率在各地市間的變動與技術(shù)效率基本一致(圖1)。各地市間之間的全要素生產(chǎn)率、技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步的變動區(qū)間分別為: 0.6568—1.4817, 0.6091—1.4323和0.7964— 1.3129。8個地(市)的年均技術(shù)進(jìn)步都處于有效狀態(tài)。除惠州和東莞外, 其他地市耕地的全要素生產(chǎn)率均大于1。各地市中珠海的技術(shù)效率和全要素生產(chǎn)率均最高。廣州、惠州和東莞三地耕地的全要素生產(chǎn)率略低于珠三角地區(qū)的平均水平, 技術(shù)效率尚未達(dá)到有效。尤其是東莞, 該市純技術(shù)效率、規(guī)模效率均低于1.0, 使技術(shù)效率的水平處于無效狀態(tài)。除珠海和佛山外, 其他地市的規(guī)模效率都出現(xiàn)了損失, 一定程度上影響了技術(shù)效率的提升。在各地市(除東莞外)純技術(shù)效率有效的情況下, 廣州、惠州、江門、肇慶和東莞這幾個地區(qū)的規(guī)模效率均有待改善, 才能使這些地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)潛力得到充分發(fā)揮。
從各地市在不同年份的波動情況來看, 中山市耕地的全要素生產(chǎn)率、技術(shù)效率在年際間的波動最大, 其次是東莞和佛山。中山市耕地的技術(shù)進(jìn)步波幅最為平緩, 說明全要素生產(chǎn)率在很大程度上受技術(shù)效率變化的影響。肇慶技術(shù)效率的年際波動最小, 技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率均略高于或低于珠三角區(qū)域的平均水平。廣州、江門兩地區(qū)的效率值波動也相對較為平緩, 表明自2000年以來, 這些地區(qū)的耕地利用的技術(shù)效率狀況持續(xù)改善與前沿技術(shù)進(jìn)步并存, 使耕地的全要素生產(chǎn)率相對平穩(wěn)增長。耕地全要素生產(chǎn)率的波動性一定程度上反映農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的增長機(jī)制容易受到國家宏觀環(huán)境和農(nóng)業(yè)、土地利用等相關(guān)政策的影響。當(dāng)國家及地區(qū)宏觀環(huán)境和土地利用相關(guān)政策有利于農(nóng)業(yè)發(fā)展時, 農(nóng)用生產(chǎn)率就表現(xiàn)出穩(wěn)定的增長; 而當(dāng)宏觀環(huán)境和土地利用相關(guān)政策處于調(diào)整或不利于農(nóng)業(yè)發(fā)展時, 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率就會表現(xiàn)出波動或衰退的跡象。珠三角各地市耕地生產(chǎn)率年際間的穩(wěn)定性說明區(qū)域經(jīng)濟(jì)及農(nóng)業(yè)發(fā)展能夠為全面提高耕地綜合生產(chǎn)能力等, 促進(jìn)耕地生產(chǎn)率的均衡、持續(xù)增長提供可靠的保障。

圖1 珠三角主要地(市)耕地的生產(chǎn)效率
Figure 1 Arable land production efficiency in subregions of Pearl River Delta
運用縣(區(qū))級耕地利用的投入、產(chǎn)出面板數(shù)據(jù), 采用基于非參數(shù)的Malmquist 生產(chǎn)率指數(shù)方法定量考察了2001—2016 年珠三角耕地全要素生產(chǎn)率的增長狀況, 并將其進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率的變化、規(guī)模效率的變化和技術(shù)進(jìn)步。研究結(jié)果表明: 從各效率值的動態(tài)變化來看, 珠三角耕地全要素生產(chǎn)率在波動中增長, 平均年增長率達(dá)0.70%, 其中技術(shù)進(jìn)步、技術(shù)效率的平均增長率分別為0.97%和-0.20%。耕地全要素生產(chǎn)率的增長主要是技術(shù)進(jìn)步的貢獻(xiàn), 制約技術(shù)效率改善的主要原因是規(guī)模效率的損失。在所研究的32個縣(區(qū))中, 19個縣(區(qū))的全要素生產(chǎn)率均得到了不同程度的增長, 主要來源于技術(shù)效率的改善和技術(shù)進(jìn)步的提升。盡管珠三角耕地生產(chǎn)效率存在一定的小區(qū)域差異及時間變異, 但在近年來各地重視農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新、提升土壤質(zhì)量和優(yōu)化資源配置的背景下, 這種差異最終將縮小并達(dá)到共同的穩(wěn)態(tài)。
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Estimating arable land production efficiency in Pearl River Delta with Malmquist index
QIN Zhong1,2,3,4, WANG Lu1,2,3,4,*, ZHANG Chunxia1, LONG Shaoqiu1,2,3,4, YUAN Lan1,2,3,4
1.College of Natural Resources and Environment, South China Agricultural University,Guangzhou 510642, China 2.Key Laboratory of Construction Land Improvement, Ministry of Land and Resources, Guangzhou 510642, China 3. Guangdong Province Key Laboratory for Land Use and Consolidation, Guangzhou 510642, China 4. Guangdong Province Engineering Research Center for Land Information Technology, Guangzhou 510642, China
Arable land production efficiency is the essential guarantee of the sustainable development of social economy. To examine the utilization and protection of the agricultural land resource in Pearl River Delta for the period of 2001-2016, total factor productivity, technical progress rate and technical efficiency were calculated and their time series characteristics were evaluated using Malmquist index of data envelopment analysis technique. The results revealed a general efficiency and continuous improvement of agricultural land production for all counties (districts). Both technical efficiency and technology progress exhibited increasing trends for Jinwan, Shunde, Jianghai and Baiyuan districts as well as Deqing county. Agricultural land production was also most efficiency in these regions. Negative growth of agricultural land production efficiency was detected mainly in Panyu, Gongguan, Huiyang counties, which might attribute to the limited increase of technology progress and declined technical efficiency. To improve the arable land use efficiency, these regions were suggested to promote agricultural technology innovation continuously, enhance soil quality and optimize the resource allocation, with the premise of preventing the decline of arable land.
arable land; efficiency; Malmquist index; Pearl River Delta
10.14108/j.cnki.1008-8873.2019.06.018
F301.2
A
1008-8873(2019)06-125-06
2018-12-12;
2019-02-02
國家重點研發(fā)計劃項目(2018YFD1100103); 廣東省科技計劃項目(2014B020206002); 國土資源部建設(shè)用地再開發(fā)重點實驗室、廣東省土地利用與整治重點實驗室開放課題(SCAUGIS-OF2014-01)
秦鐘, 女, 漢族, 博士, 副教授. 主要的研究領(lǐng)域為生態(tài)系統(tǒng)分析與模擬, E-mail: q_breeze@scau.edu.cn
王璐(1976—), 博士, 副教授, E-mail: selinapple@163.com
秦鐘, 王璐, 張春霞, 等. 基于Malmquist指數(shù)法的珠三角耕地生產(chǎn)效率研究[J]. 生態(tài)科學(xué), 2019, 38(6): 125-130.
QIN Zhong, WANG Lu, ZHANG Chunxia, et al. Estimating arable land production efficiency in Pearl River Delta with Malmquist index[J]. Ecological Science, 2019, 38(6): 125-130.