基于DEA-Malmquist模型的農產品TFP時空變化分析
——以安徽省重要農產品生產保護區為例

武建強，鄭 晶,王 鑫

(1.福建農林大學 公共管理學院，福建 福州 350002；2.福建農林大學 馬克思主義學院，福建 福州 350002)

中國人口數量龐大，耕地數量不足，糧食安全問題持續成為熱點。近年來農產品生產產能下降，我國大量依靠進口解決供需不平衡的問題。因而解決國內重要農產品供給不足，需要兩方面：一方面是擴大可種農地面積，另一方面是提高重要農產品生產效率。2017年國務院出臺《國務院關于建立糧食生產功能區和重要農產品生產保護區的意見》提出，要聚焦優勢品種和產區、實施精細化管理[1]。安徽地處黃淮海平原是全國大豆生產的補充區，地處黃河、長江流域是棉花的生產區，地處油菜籽的重點生產區長江流域，屬于典型的優勢農產品生產區?！皟蓞^”建設已開展兩年，對于分區前的大豆、棉花、油菜籽安徽優勢農產品TFP變化及影響因素應該受到學術界的重視。只有掌握足夠的信息才能為兩區快速推進提供可靠、準確的建議?；谝陨媳尘埃瑢ΜF階段安徽三大農產品進行TFP的時空變化分析，依據農業經濟發展周期與我國五年規劃的宏觀調控規律，選擇2013—2017年的最新5年數據作分析，判定農產品TFP現狀及各因素對TFP的影響力度，為精確界定重要農產品生產保護區產生一定參考價值。

一、文獻綜述

糧食生產的效率研究頗豐，近年來對大豆、棉花、油菜籽的研究有下降趨勢。以往學者在具體研究方法上部分偏好參數分析法，司偉等借用隨機前沿生產函數模型測算大豆TFP，發現中國大豆技術進步受放開國際市場的負面影響逐步顯著[2]。部分傾向非參數分析法，楊雪等用Malmquist-Luenberger研究碳排放下大豆TFP、夏佳佳等采用Hicks-Moorsteen 分析西部、黃淮海、東北等地區大豆TFP[3，4]。石晶等以DEA-Tobit兩階段模型分析棉花TFP[5]。朱德滿等用F?re-Primont研究水稻TFP[6]。部分學者如王力等以DEA-Malmquist模型與隨機前沿函數模型相結合，分析我國棉花TFP空間分布特征與時序增長[7]。李碧芳基于SBM-DEA模型研究中國大豆現狀[8]。以上是使用頻率較高的測量模型，實際測算應用的方法不止于此。對于糧食TFP空間變化的研究近年有了初步的探索，如李輝尚等、張麗娜等使用ESDA分別研究小麥、玉米的TFP時空異質性[9，10]。

大豆的種植集中在北方，近年種植玉米收益更高，種植比重大進而壓縮了大豆的種植面積。王懷明等對大豆和其競爭性作物玉米橫向對比，找到大豆產業競爭力下降的根源[11]。關建波等從良種補貼入手分析棉花TFP[12]。棉花的種植以新疆為代表，黃淮海平原種植面積有限。陳靜等從受災率入手分析油料作物包括油菜籽TFP[13]。油料作物還包括花生等替代品較多。朱晶等基于農業基礎設施對主糧TFP的影響[14]。對于數據獲取，有些基于面板數據,王亞君等對大豆主產省的大豆TFP分析[15]。部分基于田野調研，李柯逾等基于黑龍江不同經營主體，發現家庭農場綜合效率高，合作社生產成本低[16]。

綜上所述，國內對重要農產品的全要素生產率研究多數參照面板數據，部分基于實地調研。測算TFP的研究方法一般分為3類：第一類是參數法即隨機前沿函數分析法，第二類是非參數法即數據包絡分析法。第三類是多種方法混合加成。對空間特征分析主要用描述分析與GIS分布圖結合的方式。具體在運用過程中，方法隨研究角度不同而差異。除了大量糧食方面的研究，農產品的研究對象集中在大豆和棉花，對油菜籽的研究很少；研究區域集中在大豆主產區東北和黃淮海，以及棉花主產區以新疆和黃淮海為主。本研究是基于2013—2017年的安徽省大豆、棉花、油菜籽三大重要農產品保護區的面板數據進行TFP的時空變化趨勢分析，確定影響現階段TFP的重要因素。

二、研究方法

Malmquist指數用于TFP計算，是在多投入多產出條件下，基于投入視角的全要素生產率指數.而DEA模型無需在建模前對其指標數據進行無量綱化處理,把DEA非參數的概念引入Malmquist指數計算，為農產品TFP分析提供便利。具體從t到t+1期計算公式如下：

M(Xt+1,Yt+1,Xt,Y1)=TEP=TE×TEC=TE×SE×PE

(公式1)

公式1中，把t時期技術水平作為起步點，t到t+1時期技術的效率變動值，即為Malmquist指數。上式中TFP表示全要素生產效率；TE表示技術變動；TEC表示技術效率變動；SE表示規模效率變動；PE表示純技術效率變動。當前，技術效率主要是指農機的機械化水平，規模效率主要參考指土地、勞動力投入水準；事實上，技術變動也受到了資本、水資源等多種要素的交叉影響。因而，研究該時期哪些要素分別對技術變動、技術效率、規模效率產生具體影響，也直接關系到農產品的TFP的變化趨勢。

三、指標選取

本研究是依據安徽省16個地級市的數據來測算重要農產品生產保護區的TFP及其分解。指標的選取是在參照以往多數學者對TFP研究的基礎上確定的。投入指標除了土地要素以外均為全農業口徑，但從安徽省的農產品類型來看不僅包括大豆、棉花、油菜籽，還包括糖料作物等，同時在具體測算時加入“總計”與生產保護區以外的安徽省其他地市，共17個決策單元，側重生產保護區數據分析。以往研究少有考慮到巢湖2011年拆分后對安徽數據的影響，為避免此影響，數據選取年份為2013—2017年，數據來源《安徽統計年鑒》(2014—2018)。投入產出指標詳見下表1。

表1 安徽省重要農產品生產保護區TFP評價體系

四、結果分析

基于DEA-Malmquist模型，借助DEAP2.1軟件，測算出2013—2017年安徽省大豆、棉花、油菜籽農產品生產保護區的TFP、TE、TEC、PE、SE及各項分解指數均值，并繪出時期變化趨勢圖。具體數據分析結果詳見表2與圖1。

表2 安徽省2013—2017年間大豆TFP及其分解

圖1 安徽省大豆全要素生產率及其分解變化趨勢

(一)大豆

1.大豆的TFP分析。表2的TFP值及分解做整體觀察，2013—2017年間，安徽大豆TFP平均增長率低于歷史水平，為2.4%。大豆的技術進步微弱，上升2.9%，大豆的技術效率呈小幅下降，下降0.5%。大豆的純技術效率增長0.2%，上升微小，不過好于同期的規模效率，小幅度下降，下降0.7%。因而，大豆的TFP小幅增長受純技術效率與技術變動的共同作用，其中技術效率與規模效率下降，對大豆的TFP產生負面影響 。非生產保護區，大豆TFP全部小幅增長，主要受到技術變動與純技術效率變動的正向影響。生產保護區淮北、宿州、阜陽TFP出現小幅度下降,主要受技術變動的負向影響。六安市大豆TFP增長率最高，為13.3%，主要受到技術變動的正向作用。

安徽省在2017年劃定大豆生產保護區約73萬公頃，種植面積在省內重要農產品中占比最大。從空間布局看，大豆的4個重點生產保護區均分布在淮河以北，4個補充區布局在淮河以南長江以北，均地處淮河平原區，地形平坦開闊，水源充足，有利于規?；C械化種植。地處最北端皖北片區的淮北、亳州、阜陽TFP都出現下降，下降幅度分別為4.7%、4.8%、3.8%。其他5地TFP上升的中位數為2.7%。

2.大豆的TFP年際變動。從圖1整體看，安徽TFP、技術變動效率和技術變動的年際變化較小，波幅小。2013—2017年間，大豆的技術變動與TFP變化趨于一致，大豆的技術效率卻與TFP呈反向變動。大豆TFP在2013—2016年間呈遞增趨勢，2016年以后出現拐點，與技術進步同步下降，說明TFP主要受到技術變動的影響，同時受到效率的約束，應發揮技術進步對大豆TFP正向拉動作用。

具體分時段看，2013—2017年大豆TFP持續增加，年均上升2.4%。其中，2015—2016年上升最多，上升3.7%，2016—2017年上升趨勢回落，回到上升僅0.3%。技術變動呈“凸峰狀”變化。其中2014—2016年呈快速上升，上升分別為6.8%、8.4%，之后急速下降，同比下降11.5%，實際下降3.1%。與之相反，技術效率變動呈“凹谷狀”變化。其中，2014—2016年呈小幅下滑，下降分別為3.1%、4.3%，后續則拉回到平穩的上升趨勢，上升3.6%。

3.大豆的TFP變動原因。大豆的集中生產區淮北地區出現TFP下降的主要原因大豆的種植成本連續上升，種植收益下降，導致種植規模減少，農戶考慮生計改種效益更高的替代品玉米和小麥，大豆種植的技術投入也相應減少。2015年大豆由“收儲”政策改為“直補”政策后，由于缺少臨時收購政策，大豆市場價格大幅下跌，也使得大豆的生產積極性下降。

(二)棉花

1.棉花的TFP分析。據表3的TFP值及其分解做整體觀察，2013—2017年間，安徽棉花TFP均值有小幅下降，下降幅度為1.4%。棉花的技術出現明顯退步，退步幅度達27.4%；棉花技術效率呈大幅度提高，提高35.8%。棉花的純技術效率增長12.8%，同期的規模效率增長20.3%，呈雙高增長。因此，棉花的TFP出現小幅度的下降主要是受到技術退步的負向影響。非生產保護區棉花的技術均出現大幅退步。生產保護區僅有池州市技術呈現小幅度進步，其余3市技術退步幅度較小。蕪湖受到技術退步負向影響小幅下降，宣城受到技術效率正向作用影響TFP大幅提升。

表3 安徽省2013—2017年間棉花TFP及其分解

安徽省在2017年劃定棉花生產保護區不足7萬公頃，種植面積相對有限。從空間布局看，棉花的4個重點生產保護區分布在長江沿岸的皖西南、東南的沿江丘陵棉區，從灌溉、光照條件及河道運輸條件都比皖北更有利。蕪湖TFP下降幅度5.3%，池州、宣城分別上升幅度6.7%、29.6%。

2.棉花的TFP年際變動。從圖2整體看，安徽棉花技術進步與進步效率的年際變化大、波幅大，而TFP年際變化小，趨勢平穩。2015—2016年，TFP值出現反彈，增長近30%，主要是受到技術巨大進步推動。技術效率變動在2016—2017年大幅提升，主要是受到純技術效率與規模效率提升的正向影響。棉花的生產規模也出現飽和，規模效率提升對TFP的作用已不顯著，應在推動技術進步的同時注重純技術效率的提升。

圖2 安徽省棉花全要素生產率及其分解變化趨勢

具體分時段看，除2015—2016年，2013—2017年棉花TFP呈持續下降，年均下降近似10%。2015—2016年則出現高速上升，上升近似30%。技術效率的變動呈“V型”變化。其中2015—2016年，出現斷崖式下降，跌幅達到78.3%；而2013—2014和2016—2017又出現暴風上升，上升幅度分別為220.7%、400.1%。而技術變動正相反呈“倒V型”變化。同樣在2015—2016年，出現迅猛上升，上升幅度達到493%。

3.棉花的TFP變動原因。棉花的TFP變動起伏大，下降部分主要受到2014年以來取消了內地的收儲政策所致的市場競爭壓力與土地流轉政策所趨規模生產雙重壓力，棉農和棉企面對棉糧比價拉大，短期內放棄了棉花的生產。上升部分是受到2016年以來新疆棉花受災減產影響，短期市場價格上升引起的供給側的市場反應。

(三)油菜籽

1.油菜籽的TFP分析。據表4的TFP值及其分解做整體觀察，2013—2017年，安徽油菜籽TFP均值有微幅下降，下降2.3%。油菜籽的技術變動不明顯，增幅僅為0.2%，而油菜籽的技術效率出現小幅度下降，下降2.5%。純技術效率和規模技術效率出現小幅雙下降，分別為0.5%、2%。因而，油菜籽TFP的小幅下降受到出技術效率和規模效率的雙重負向影響。非生產保護區TFP值等各項指標表現穩定；生產保護區淮南市的TFP值等各項指標存在掉隊現象，下降幅度明顯，其余各市數據正常。

表4 安徽省2013—2017年間油菜籽TFP及其分解

安徽省在2017年劃定油菜籽生產保護區將近67萬公頃，由于地處長江中下游平原，在全國范圍比較屬于較大板塊。從空間布局看，油菜籽的11個重要生產保護區分布在皖中、皖南，處于淮河零攝氏度等溫線以南，符合冬油菜的種植溫度條件，油菜對土壤條件要求較低，進而種植范圍比較廣。油菜的TFP僅有皖東、皖西的滁州、六安、宣城、安慶出現微幅上升，其余7市均出現下降，下降幅度的極端值出現在淮南，下降幅度34.7%。

2.油菜籽的TFP年際變動。從圖3整體看，油菜籽的TFP與技術變動效率的變化趨勢分為兩個階段，2016年前，波幅巨大，且兩者保持同向變動，2016年后趨于平緩。油菜籽與棉花相似也表現出技術變動效率對TFP的正向作用顯著。而技術變動的波動幅度較小，且2014—2015年在技術變動效率和TFP均實現高增長的時候出現技術短暫退步的現象。與棉花的生產規模飽和不同，油菜籽的生產規模效率對TFP的作用顯著，因而在提升技術變動效率的同時也要兼顧規模效率。

圖3 安徽省油菜籽全要素生產率及其分解變化趨勢

具體分時段看，除2014—2015年，油菜籽TFP持續下降，年均下降32.8%。其中2014—2015年出現急劇上升，上升達到561.8%。技術效率在2013—2016年呈“倒三角”型下降。其中，2014—2015年也出現了爆升，升幅達到1 220.5%，2016年后變動才回落到正常區間。技術變動則出現“高開低走”現象。其中，2013—2014年短暫上升109.5%，2014—2015同比下降157.7%，之后就出現連續3年的下降，降幅分別為48.2%、4.3%、2.7%。

3.油菜籽的TFP變動原因。油菜籽的TFP下降主要收到漬害、病害及收割期大雨等災害的影響導致的單產下降、種植虧損的原因所致，2016年的價格略升高，但受到單產下降和成本升高影響，油菜種植面積仍持續小幅下降。

五、結論與對策

(一)結論

1.從2013—2017年綜合數據分析，大豆生產保護區的TFP均值最高，年際變化最小。而油菜籽生產保護區的TFP年際變化幅度最大。棉花生產與非生產保護區的TFP差別較小。從空間分布比較TFP均值，大豆生產區>棉花生產區>油菜籽生產區，大豆TFP的總體TFP高于棉花、油菜籽主要受到種植規模大的影響，油菜籽的TFP低于棉花的TFP則主要由油菜的生產種植條件復雜、更易受自然災害影響。三種作物TFP年際變化的總體趨勢相同，有時間先后的差異是主要受到政策實施節點所導致的市場價格變化的影響。

2.從空間分析，安徽大豆、棉花、油菜籽的生產保護區TFP均出現不同程度的損失。大致呈淮北種大豆、淮南沿江種棉花、淮南大部種油菜籽，同時出現一定空間交叉，具體如蕪湖、宣城、池州、安慶兼種棉花、油菜籽，淮南、滁州、六安兼種大豆、油菜籽，大豆與棉花由于種植條件差異不存在兼種現象。從時間分析，大豆與棉花的TFP近期年際變化較小，而油菜籽受供需影響TFP波動明顯，2016年為分水嶺，后期TFP值趨于平穩。

3.從要素分析，大豆TFP主要受到技術變動的影響，主要表現在機械化水平不足制約大豆的TFP和產量。棉花的TFP提升同樣依賴技術提升，規模效率已接近帕累托最優，主要表現為種植規模趨于飽和、勞動力儲備已經過剩。油菜籽的TFP受到技術變動和規模效率的雙重影響，主要表現在種植規模有限、技術更新慢。

(二)對策

1.推進農產品生產經營模式改革。一是加快土地確權，推進農地有序流轉，打破土地細碎化現狀，實現土地規模經濟。二是鼓勵專業種植合作社、家庭農場的發展，農民通過合作社分利來增加經濟收益，通過從事家庭農場雇工來解決一部分剩余勞動力就業。

2.推動農產品生產技術創新。大豆方面進行改良育種、栽培技術培訓，棉花方面推廣“機采棉”配套生產體系，油菜籽方面可開展油菜高產栽培技術、測土配方施肥技術、病蟲害綜合防治技術培訓，引導農民向產業化、標準化生產，發揮技術擴散效應。

3.加力政府宏觀調控。一方面是補貼政策，價格補貼與規模補貼并行，確保不同經營主體的種植收入，在保證規模的同時補貼政策應向高質量的生產標準傾斜；另一方面是資金投入，保障國家財政資金的有效利用，為“龍頭”種植戶提供安全便捷的融資、信貸渠道。

六、討論

安徽的重要農產品生產保護區建成前的TFP時空變化能夠為科學劃定保護區提供數據現實支撐，但未來仍需要通過生產保護區建成后的統計數據進行縱向比較，才會準確判定農產品生產保護區的建立對于三大農產品TFP變化的真實影響。