(南京農業大學 經濟管理學院,江蘇 南京 210018)
茶葉作為我國的一種經濟作物,具有重要的地位,并且在出口創匯中發揮了較大優勢。我國茶產業歷史悠久,發展至今已取得較大成就,在產量和面積上大幅度增加,因此,有必要分析我國茶產業在規模擴張的過程中,其全要素生產率的變動情況,把握茶產業的發展特點和優勢,為茶產業的可持續發展探索更有效的實現路徑,保障其健康持續的發展。[1]
已有文獻對茶產業的研究多集中在產業競爭力、品牌績效問題、發展現狀與對策等方面,對茶產業生產效率方面的研究較少,即使有少量文獻研究生產效率,也大都基于我國茶產業整體為研究對象,缺少對不同茶類的深入分析。[2]
在此背景下,本文以紅茶、綠茶、烏龍茶和緊壓茶這四類茶作為研究對象,運用DEA-Malquist指數方法,從全要素生產率角度對我國茶產業的發展進行分析。主要研究的問題有以下三個方面:一是我國茶產業TFP增長的趨勢如何?二是我國茶產業TFP的增長機制是什么?影響其增長的主要內部因素是什么?三是我國茶產業TFP增長是否存在空間不平衡的問題?上述問題的研究,對于我國茶產業健康持續發展具有重要的理論和現實意義。
綜上所述,本文采用DEA-Malquist指數模型測算了我國2002-2007年紅茶、綠茶、烏龍茶和緊壓茶這四類茶的全要素生產率指數及其分解指標,并從多個維度進行分析,得出結論并提出對策建議。
本文運用基于DEA的Malmquist指數模型來分析我國茶產業的TFP變化情況,根據獲得的2002-2007年中國茶產業的相關數據,建立茶產業的投入產出指標體系,以此計算TFP指數(TFPC)、技術進步變動指數(TC)、技術效率變動指數(TEC)、純技術效率變動指數(PTEC)和規模效率變動指數(SEC)。
Malmquist指數由Caves等人運用到測算生產率問題上,Fare等人在此基礎上進行擴展,用來研究全要素生產率的增長問題,并在現代社會中得到廣泛使用,成為研究TFP問題的主流方法。將Malmquist指數同DEA方法相結合,能夠更好地研究效率的變動。假設規模效率不變,TFPC可以分解為TEC和TC;假設規模效率可變,TEC又可以進一步分解為PTEC和SEC。
由Fare等學者對Malmquist指數方法的定義可知,在第t期,決策單元(DMU)的技術效率水平用指數可以表示為,同理可得DMU的技術效率水平在第t+1期的指數值。從而得到從第t到t+1期DMU的技術效率水平變化的指數值,即TEC為:
由此得到TFP指數的計算公式:
上式中,等號左側表示TFP指數。等號右側第一項表示規模效率變動指數,規模效率代表了投入和產出之間的相互關系,當SE>1時,說明增加要素投入能夠提高規模效率;當SE=1時,說明增加要素投入對規模效率沒有影響;當SE<1時,說明增加要素投入會使規模效率降低。第二項表示純技術效率變動,當PTEC>1,表示組織管理水平的改善促進了技術效率水平的提高;當PTEC=1,表示現有管理能力對技術水平沒有影響;當PTEC<1,表示落后的管理水平抑制了技術水平的提高。第三項表示技術進步,則TFPC=SEC×PTEC×TC 。
在研究對象的選取上,由《中國農村年鑒》2003-2008年的數據表明,2002-2007年紅茶、綠茶、烏龍和緊壓茶這四類茶的產量均占全國茶葉總量的93%左右,在一定程度上可以代表中國茶產業的整體情況。因此選擇以上四類茶作為本文的研究對象。
我國茶產業生產地區覆蓋面廣,不同省份的茶葉生產在品種和規模上可能存在較大差異,觀察《全國農產品成本收益資料匯編》中茶葉的相關數據,紅茶的生產集中在安徽省和湖北省,生產綠茶的省份較多,集中在江浙一帶、湖北湖南、四川省和陜西省,福建省和廣東省主要生產烏龍茶(還有紅茶、綠茶),緊壓茶的主產區有湖北省和四川省。本文選取這12個省份作為研究對象,分析我國茶葉的區域生產差異。
關于投入產出指標體系,綜合考量合理性和可操作性,選取每畝主產品和副產品產值這2個變量作為產出指標,選取每畝的物質費用、用工作價和期間費用這3個變量投入指標,用工作價選擇按地區工價匯總的數據,這樣能夠準確反應出各地區用工差異情況。
本文所需數據均來源于《全國農產品成本收益資料匯編》,由于2009年及以后年份統計資料中刪掉了茶葉這一類別,因此本文選取2002-2007年上述12個省份4類茶的相關數據進行研究,具體估計過程通過軟件DEAP2.1來實現。
根據獲得的我國4類茶2002-2007年統計的面板數據,運用基于DEA的Malmquist指數模型,借助Deap2.1軟件可計算出不同種類茶葉的TFPC、TEC、TC、PTEC和SEC,測算結果見下表:由表1可以看出,2002-2007年我國茶產業總體全要素生產率指數小于1,4類茶中只有烏龍茶的TFP指數大于1,表示這幾年間烏龍茶的全要素生產率有所提高,主要原因是由于技術進步率的提高。紅毛茶的TFP指數最小,僅為0.564,說明技術進步率的降低引起TFP的大幅度降低。主要原因是我國烏龍茶更受歡迎導致需求量較大,引起價格上升,從而促使茶農在茶葉種植與栽培運用新技術來提高產量,廠商在加工與處理上運用新技術來提高品質。而我們紅茶消費相對較少,國際競爭力不強,缺乏技術進步的動力。所以應大力推廣和宣傳紅茶,支持出口,鼓勵技術進步,促進技術進步率的提高,從而帶動TFP提高。對于規模效率變動指數,除緊壓茶外,其余種類茶的值均為1,規模效率均沒有發生改變。緊壓茶的規模效率變動指數大于1,為1.067,說明緊壓茶的規模效率有所改善。純技術效率變動指數均為1,說明我國茶葉生產位于前沿面上,即我國茶葉生產具有較高的技術效率水平。

表1 2002-2007年我國4類茶全要素生產率指數及分解

表2 2002-2007年我國4類茶全要素生產率指數及分解
表2從時間維度來分析我國茶產業的變動情況。由上表可以看出,2002-2007年期間,我國茶產業的TFP指數呈現出先增加后減少的趨勢,由2003年的1.053增加到2005年的1.077,然后又減少至2007年的0.912。觀察其變動趨勢可以得出,TFP的變化與技術進步的變化基本保持一致,[3]進一步說明了影響我國茶產業TFP變動的主要內部因素是技術進步,而不是效率水平,效率的降低能夠通過技術手段進行彌補。如2005年與2004年相比,由于技術進步水平的增長幅度大于效率水平的減少幅度,從而引起全要素生產率的提高。從規模效率指數來看,2005年和2006年指數小于1,說明規模效率的變動率為負,說明2004-2006年間我國茶產業的規模效率在逐步降低,可能是因為茶農和茶葉生產商片面追求新茶園的開墾和茶葉產量的增加,而忽視了茶葉品質的提升。
圖1為2002-2007年我國茶產業的全要素生產率變化趨勢圖。由圖可知,我國茶產業TFP的變動曲線與技術進步率的變動曲線基本重合,另外,技術進步的變動幅度遠大于技術效率的變動幅度。例如,在2002-2204年期間,技術進步波動性較大,而規模效率的變動基本趨于平緩,從而導致技術進步的變動趨勢決定了全要素生產率的變動趨勢。也進一步說明影響我國茶產業TFP的主要內部因素是技術進步,而純技術效率和規模效率的作用效果并不顯著,[4]可能是因為我國茶產業在科研投入上力度較小,還有很大的發展空間。

表3 2002-2007年我國各茶區全要素生產率指數及分解
觀察2002-2207年各茶區的全要素生產率分析結果可以看出,12個茶產區中,只有綠茶產區浙江的TFP指數大于1,即全要素生產率有所提供,其余產區的全要素生產率均有不同程度的降低。具體來看,12個茶產區中有8個產區的純技術效率變動指數是大于1的,說明這些茶產區的生產具有較高的技術效率水平。四川的綠茶產區和福建的烏龍茶產區的規模效率變動指數等于1,說明這兩個產區規模效率達到最優,保持現有的規模水平是最佳選擇。規模效率變動指數大于1的產區有6個,也就是說增加要素投入能夠提高規模效率,說明這些產區發展空間較大,可以增加對于這些產區的投入。從整體來看,我國茶產區的技術水平都存在不同程度的退步,雖然效率水平有所提高,但無法抵消技術進步對全要素生產率的抑制作用,導致這些茶產區在2002-2007年整體上呈現下降趨勢。[5]
本文采用DEA-Malquist指數模型測算了我國2002-2007年紅茶、綠茶、烏龍茶和緊壓茶這四類茶的全要素生產率指數及其分解指標,從多個維度進行分析,得出結論:
3.1.1 從時間維度上看,2002-2007年期間,我國茶產業的TFP指數呈現出先增加后減少的趨勢。
3.1.2 從指標分解上看,影響我國茶產業TFP的主要內部因素是技術進步,純技術效率和規模效率的作用效果并不顯著。
3.1.3 從產區維度上看,我國茶產業存在著空間發展不平衡的現象,主要原因是生產管理水平和科研創新能力在不同產區間存在差距。
基于以上結論,我國茶產業要建立以技術創新為核心、以技術效率和規模效率提升為支撐的經濟增長機制,同時關注空間發展不平衡性的問題。具體有以下幾點建議:
3.2.1 實施科技興農戰略。鼓勵科學技術在茶葉生產上的運用,實施科技興農戰略。鼓勵茶農在茶葉種植與栽培運用新技術來提高產量,廠商在加工與處理上運用新技術來提高品質。同時,將科技創新同產業管理相結合,形成穩定的核心競爭力,促進茶產業健康持續發展。
3.2.2 加強茶產業管理體制建設。資源配置是影響我國茶產業生產效率的重要因素,要不斷加大對茶產業的管理體制建設力度,調整組織管理方式,合理配置生產資源。
3.2.3 因地制宜,協調茶葉產區均衡發展。根據茶產業的實際發展狀況,因地制宜,制定精準化、特色化的產業發展政策。[6]可以建設當地茶葉品牌,擴大影響力,增加銷路。同時政府也應加大對偏遠或者貧困地區的扶持力度,促進茶產區協調發展。