基于DEA-Malmquist模型的全国烤烟生产效率研究

2019-08-26 01:21王鑫磊黄东兵
农业与技术 2019年13期
关键词:技术效率生产效率烤烟

王鑫磊 黄东兵

摘 要:基于全国18个烤烟产区2005—2016年的投入产出数据,运用DEA-Malmquist指数方法对烤烟生产效率进行测算和分析,研究结果表明:全国烤烟的全要素生产率呈增长态势,增长的主要原因是规模效率的增长,而纯技术效率和技术进步都对全要素生产率的提升起到负的作用;在全要素生产率下降的各个省份中,下降的主导因素各不相同,对于全要素生产率提升的各个省份,表现为技术的退步,带动全要素生产率增长的主导因素为技术效率的提升;每年的全要素生产率增长率的变化呈现不稳定性,原因是技术进步和技术效率的不协同变化。可以通过规模化生产,提升管理水平,引入先进生产技术,加强技术创新来提升我国烤烟生产率。

关键词:烤烟;生产效率;技术效率;DEA-Malmquist模型

中图分类号:S-3 文献标识码:A

DOI:10.19754/j.nyyjs.20190715001

引言

中国烟草行业是国家税收的主要贡献者,行业年税收为国家总税收的10%之多,对我国经济发展具有重要的作用。烤烟及其生产作为整个卷烟工业的基础,也作为烟草行业整条产业链价值增值的基础,其产量、质量直接影响着烟草行业的经济利益。随着国家对烟草行业的规制,限制烤烟种植面积和产量,同时烤烟生产中的物质成本,劳动力成本逐年提高,作为经济作物之一的烤烟的比较优势逐渐丧失。故对烤烟生产的投入产出效率进行分析,探索出降低生产成本,提高烤烟生产效率的途径,成为亟待解决的问题。

我国学者对农业生产效率的研究已经相当普遍,成果也相当丰硕,从研究方法来看,多运用随机前沿方法(SFA)和数据包络分析(DEA)2种方法,而运用DEA-Malmquist模型对我国烤烟农业生产效率的研究还很少见。故本文选用DEA-Malmquist模型基于2005—2016年18个省的投入产出面板数据对我国烤烟农业的生产效率进行测算与分析,并提出促进我国烤烟农业生产发展的建议与对策。

1 研究方法与数据说明

1.1 研究方法

数据包络分析法(DEA)是运用线性规划方法来评价相同类型的多投入、多产出的决策单元是否技术有效和规模有效的一种非参数效率评价方法。Malmquist指数方法是测算生产力的方法。Fare R等人(1992)最早采用DEA方法计算Malmquist指数(TFP),并将Malmquist指数分解为2个方面的变化,即技术效率的变化(EC)和生产技术的变化(TC),或称为技术进步的变化。之后Fare R等人(1994)又将技术变化效率分解为纯技术效率变化(PEC)与规模效率变化(SEC)。Malmquist指数的分解公式如下:

M=PEC×SEC×TC

其中,M表示Malmquist指数,即TFP。当M>1表示生产率的提高,当M

<1表示生产率下降,当M=1则表示生产率没有变化。>     1.2 指标选取与数据处理

本文采用的基础数据从《全国农产品成本收益资料汇编》中获得。考虑到数据的可获得性和合理性,本文选用每667m2烤烟的主产品产量为产出变量,选取每667m2用工数量和每667m2的物质费用作为投入变量,其中物质费用包含种子费、化肥费、农家肥费、农药费、农膜费、燃料动力费等。由于物质费用易受价格波动的影响,故采用农业生产资料价格指数中的种植业产品生产资料价格指数以2005年为基期进行调整。

2 实证分析

本文运用DEAP2.1软件对2005—2016年共计12a的全国18个烤烟产区的投入产出数据进行分析,得到Malmquist指数及其分解,如表1。

从表1可以看出,黑龙江、安徽、河南、湖北、四川、陕西几个省份2005—2016年平均全要素生产率指数小于1,生产率表现为下降态势。其中,黑龙江全要素生产率下降的主要原因是技术的退步,今后黑龙江应该通过加大创新投入力度,大力支持科技创新和提高科技成果转化效率来促进生产率的提高。安徽省全要素生产率的下降主要由纯技术效率的降低引起,而技术进步表现为正增长,规模效率呈现微弱的增长,处于规模报酬递增状态,表明通过技术的进步和规模效益还不能提升该省的生产率,还要通过优化资源配置,提升管理水平来促进技术效率的提升。河南省和湖北省的烤烟全要素生产率处于技术退步和纯技术效率下降的状态,可以通过加大科学技术的创新,同时优化系统内资源配置来实现生产率的提升。四川省和陕西省全要素生产率的下降由技术退步,纯技术的降低和规模效率的降低同时决定,这就要求四川省和陕西省既要通过科技创新发展烤烟生产,又要发掘系统内潜力,优化资源配置,提升自身管理水平,同时适度降低种植规模。总体来看,全要素生产率下降的各个省份中,主导因素各不相同,需要针对各个省份的具体情况,分别制定提升农业生产率的对策。     对于全要素生产率提升的各个省份,除甘肃表现为技术的进步外,其余各省均表现为技术的退步,带动全要素生产率增长的主导因素为综合技术效率的提升,表明这些省份要更加注重科技创新,需要加大创新投入力度,构架技术创新体系,形成有效的创新机制,同时加大政策支持和人才引进。     就全国而言,我国烤烟生产2005—2016年平均全要素生產率为0.8%,呈微弱的增长态势,其主要依靠规模效率的增长拉动,而纯技术效率和技术进步对生产率均有负的影响,各个省份的烤烟各时期平均全要素生产率上下浮动比率较小,全要素生产率最大下降幅度为湖北省的2.3%,而福建省的全要素生产率提高幅度最大,为3.7%,可见,全国各省份的烤烟生产效率具有一定的稳定性,烤烟生产处于发展相对缓慢时期,这些表明了我国烤烟生产依赖要素投入已经很难再扩大产出,急需转变发展方式,通过农业供给侧改革,创新驱动发展来降低成本,增加效率,提升质量,扩大收益。

从表2和图1可以发现,全要素生产率的变化曲线围绕着1上下波动,而技术进步指数与综合技术效率指数变化曲线交替位于Malmquist指数变化曲线的上方和下方,表明了全要素生产率增长率的变化呈现不稳定性,影响其变动的因素为技术进步和技术效率的变化,表现为,当技术进步增长率为正值时,技术效率增长率为负值,当技术效率增长率为正值时,技术进步为负值,这可能与技术进步和技术效率的不协同有关,即当通过系统自身的科技创新,或者引进新技术来提高生产率时,资源的优化配置、经营管理水平没有及时跟进,这就要求烤烟生产率的提升要注重协调技术创新与管理创新的关系,在加大科技创新的同时,不断优化资源配置,提升管理水平,通过双轮驱动实现全要素生产率不断的提升。另外,技术创新的间断性和滞后性也可能影响全要素生产率不能持续的提升,应该加快构建技术创新体系,大力培养创新型人才,使技术创新成为常态,促进科学技术持续的进步。

3 结论与政策建议

本文运用非参数的DEA—Malmquist模型方法,对全国18个省份2005—2016年共12a间的烤烟生产投入产出数据进行分析,得到的结论如下:全国烤烟2005—2016时期平均全要素生产率呈现增长态势,增长的主要原因是规模效率的增長,而纯技术效率和技术进步对全要素生产率的提升起到负的作用;在全要素生产率下降的各个省份中,下降的主导因素各不相同,对于全要素生产率提升的各个省份,表现为技术的退步,带动全要素生产率增长的主导因素为综合技术效率的提升;每年的全要素生产率增长率的变化呈现不稳定性,影响其变动的因素为技术进步和技术效率的变化,表现为技术进步和技术效率的不协同。

根据研究得到的结论,提出几点建议以提高烤烟全要素生产率:在保持现有烤烟耕种面积的前提下,加快引导土地流转,形成规模化生产,将农民组织起来,加强专业分工,从而促进生产效率提升;建立专业化管理队伍,加强烤烟生产的管理水平,同时通过引入市场机制,加强竞争,从而促进资源优化配置;建立烟草农业、烟草企业的技术创新体系,营造技术创新环境,形成技术创新机制,加快科技成果转化。

参考文献

[1] 贺志亮,刘成玉.我国农业生产效率及效率影响因素研究——基于三阶段DEA模型的实证分析[J].农村经济,2015(6):48-51.

[2] 马凤才,赵连阁,任莹.黑龙江省农业生产效率分析[J].农业技术经济,2008(2):91-95.

[3] 刘洋,罗其友.中国马铃薯生产效率的实证分析——基于非参数的Malmquist指数方法[J].中国农学通报,2010,26(14):138-144.

[4] 彭可茂,席利卿.近20年我国油菜生产技术效率测定与分析[J].广东农业科学, 2011(13):163-167.

[5] 王亚坤,王慧军,徐俊杰.我国蔬菜生产技术效率分析[J].广东农业科学,2014(23):174-179.

[6] 袁庆禄,蒋中一. 我国烤烟生产技术效率分析[J].农业技术经济,2010(3):79-88.

[7] Farrell M J. The measurement of productive efficiency[J].Journal of the Royal Statistical Society, Series A(General),1957,120(3):253-290.

作者简介:王鑫磊(1993-),男,在读硕士,研究方向:技术经济及管理;黄东兵(1962-),教授,博士,研究方向:烟草经济管理。

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