基于DEA-Malmquist模型的农产品TFP时空变化分析——以安徽省重要农产品生产保护区为例

武建强，郑 晶,王 鑫

(1.福建农林大学 公共管理学院，福建 福州 350002；2.福建农林大学 马克思主义学院，福建 福州 350002)

中国人口数量庞大，耕地数量不足，粮食安全问题持续成为热点。近年来农产品生产产能下降，我国大量依靠进口解决供需不平衡的问题。因而解决国内重要农产品供给不足，需要两方面：一方面是扩大可种农地面积，另一方面是提高重要农产品生产效率。2017年国务院出台《国务院关于建立粮食生产功能区和重要农产品生产保护区的意见》提出，要聚焦优势品种和产区、实施精细化管理[1]。安徽地处黄淮海平原是全国大豆生产的补充区，地处黄河、长江流域是棉花的生产区，地处油菜籽的重点生产区长江流域，属于典型的优势农产品生产区。“两区”建设已开展两年，对于分区前的大豆、棉花、油菜籽安徽优势农产品TFP变化及影响因素应该受到学术界的重视。只有掌握足够的信息才能为两区快速推进提供可靠、准确的建议。基于以上背景，对现阶段安徽三大农产品进行TFP的时空变化分析，依据农业经济发展周期与我国五年规划的宏观调控规律，选择2013—2017年的最新5年数据作分析，判定农产品TFP现状及各因素对TFP的影响力度，为精确界定重要农产品生产保护区产生一定参考价值。

一、文献综述

粮食生产的效率研究颇丰，近年来对大豆、棉花、油菜籽的研究有下降趋势。以往学者在具体研究方法上部分偏好参数分析法，司伟等借用随机前沿生产函数模型测算大豆TFP，发现中国大豆技术进步受放开国际市场的负面影响逐步显著[2]。部分倾向非参数分析法，杨雪等用Malmquist-Luenberger研究碳排放下大豆TFP、夏佳佳等采用Hicks-Moorsteen 分析西部、黄淮海、东北等地区大豆TFP[3，4]。石晶等以DEA-Tobit两阶段模型分析棉花TFP[5]。朱德满等用Färe-Primont研究水稻TFP[6]。部分学者如王力等以DEA-Malmquist模型与随机前沿函数模型相结合，分析我国棉花TFP空间分布特征与时序增长[7]。李碧芳基于SBM-DEA模型研究中国大豆现状[8]。以上是使用频率较高的测量模型，实际测算应用的方法不止于此。对于粮食TFP空间变化的研究近年有了初步的探索，如李辉尚等、张丽娜等使用ESDA分别研究小麦、玉米的TFP时空异质性[9，10]。

大豆的种植集中在北方，近年种植玉米收益更高，种植比重大进而压缩了大豆的种植面积。王怀明等对大豆和其竞争性作物玉米横向对比，找到大豆产业竞争力下降的根源[11]。关建波等从良种补贴入手分析棉花TFP[12]。棉花的种植以新疆为代表，黄淮海平原种植面积有限。陈静等从受灾率入手分析油料作物包括油菜籽TFP[13]。油料作物还包括花生等替代品较多。朱晶等基于农业基础设施对主粮TFP的影响[14]。对于数据获取，有些基于面板数据,王亚君等对大豆主产省的大豆TFP分析[15]。部分基于田野调研，李柯逾等基于黑龙江不同经营主体，发现家庭农场综合效率高，合作社生产成本低[16]。

综上所述，国内对重要农产品的全要素生产率研究多数参照面板数据，部分基于实地调研。测算TFP的研究方法一般分为3类：第一类是参数法即随机前沿函数分析法，第二类是非参数法即数据包络分析法。第三类是多种方法混合加成。对空间特征分析主要用描述分析与GIS分布图结合的方式。具体在运用过程中，方法随研究角度不同而差异。除了大量粮食方面的研究，农产品的研究对象集中在大豆和棉花，对油菜籽的研究很少；研究区域集中在大豆主产区东北和黄淮海，以及棉花主产区以新疆和黄淮海为主。本研究是基于2013—2017年的安徽省大豆、棉花、油菜籽三大重要农产品保护区的面板数据进行TFP的时空变化趋势分析，确定影响现阶段TFP的重要因素。

二、研究方法

Malmquist指数用于TFP计算，是在多投入多产出条件下，基于投入视角的全要素生产率指数.而DEA模型无需在建模前对其指标数据进行无量纲化处理,把DEA非参数的概念引入Malmquist指数计算，为农产品TFP分析提供便利。具体从t到t+1期计算公式如下：

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

(公式1)

公式1中，把t时期技术水平作为起步点，t到t+1时期技术的效率变动值，即为Malmquist指数。上式中TFP表示全要素生产效率；TE表示技术变动；TEC表示技术效率变动；SE表示规模效率变动；PE表示纯技术效率变动。当前，技术效率主要是指农机的机械化水平，规模效率主要参考指土地、劳动力投入水准；事实上，技术变动也受到了资本、水资源等多种要素的交叉影响。因而，研究该时期哪些要素分别对技术变动、技术效率、规模效率产生具体影响，也直接关系到农产品的TFP的变化趋势。

三、指标选取

本研究是依据安徽省16个地级市的数据来测算重要农产品生产保护区的TFP及其分解。指标的选取是在参照以往多数学者对TFP研究的基础上确定的。投入指标除了土地要素以外均为全农业口径，但从安徽省的农产品类型来看不仅包括大豆、棉花、油菜籽，还包括糖料作物等，同时在具体测算时加入“总计”与生产保护区以外的安徽省其他地市，共17个决策单元，侧重生产保护区数据分析。以往研究少有考虑到巢湖2011年拆分后对安徽数据的影响，为避免此影响，数据选取年份为2013—2017年，数据来源《安徽统计年鉴》(2014—2018)。投入产出指标详见下表1。

表1 安徽省重要农产品生产保护区TFP评价体系

四、结果分析

基于DEA-Malmquist模型，借助DEAP2.1软件，测算出2013—2017年安徽省大豆、棉花、油菜籽农产品生产保护区的TFP、TE、TEC、PE、SE及各项分解指数均值，并绘出时期变化趋势图。具体数据分析结果详见表2与图1。

表2 安徽省2013—2017年间大豆TFP及其分解

图1 安徽省大豆全要素生产率及其分解变化趋势

(一)大豆

1.大豆的TFP分析。表2的TFP值及分解做整体观察，2013—2017年间，安徽大豆TFP平均增长率低于历史水平，为2.4%。大豆的技术进步微弱，上升2.9%，大豆的技术效率呈小幅下降，下降0.5%。大豆的纯技术效率增长0.2%，上升微小，不过好于同期的规模效率，小幅度下降，下降0.7%。因而，大豆的TFP小幅增长受纯技术效率与技术变动的共同作用，其中技术效率与规模效率下降，对大豆的TFP产生负面影响 。非生产保护区，大豆TFP全部小幅增长，主要受到技术变动与纯技术效率变动的正向影响。生产保护区淮北、宿州、阜阳TFP出现小幅度下降,主要受技术变动的负向影响。六安市大豆TFP增长率最高，为13.3%，主要受到技术变动的正向作用。

安徽省在2017年划定大豆生产保护区约73万公顷，种植面积在省内重要农产品中占比最大。从空间布局看，大豆的4个重点生产保护区均分布在淮河以北，4个补充区布局在淮河以南长江以北，均地处淮河平原区，地形平坦开阔，水源充足，有利于规模化、机械化种植。地处最北端皖北片区的淮北、亳州、阜阳TFP都出现下降，下降幅度分别为4.7%、4.8%、3.8%。其他5地TFP上升的中位数为2.7%。

2.大豆的TFP年际变动。从图1整体看，安徽TFP、技术变动效率和技术变动的年际变化较小，波幅小。2013—2017年间，大豆的技术变动与TFP变化趋于一致，大豆的技术效率却与TFP呈反向变动。大豆TFP在2013—2016年间呈递增趋势，2016年以后出现拐点，与技术进步同步下降，说明TFP主要受到技术变动的影响，同时受到效率的约束，应发挥技术进步对大豆TFP正向拉动作用。

具体分时段看，2013—2017年大豆TFP持续增加，年均上升2.4%。其中，2015—2016年上升最多，上升3.7%，2016—2017年上升趋势回落，回到上升仅0.3%。技术变动呈“凸峰状”变化。其中2014—2016年呈快速上升，上升分别为6.8%、8.4%，之后急速下降，同比下降11.5%，实际下降3.1%。与之相反，技术效率变动呈“凹谷状”变化。其中，2014—2016年呈小幅下滑，下降分别为3.1%、4.3%，后续则拉回到平稳的上升趋势，上升3.6%。

3.大豆的TFP变动原因。大豆的集中生产区淮北地区出现TFP下降的主要原因大豆的种植成本连续上升，种植收益下降，导致种植规模减少，农户考虑生计改种效益更高的替代品玉米和小麦，大豆种植的技术投入也相应减少。2015年大豆由“收储”政策改为“直补”政策后，由于缺少临时收购政策，大豆市场价格大幅下跌，也使得大豆的生产积极性下降。

(二)棉花

1.棉花的TFP分析。据表3的TFP值及其分解做整体观察，2013—2017年间，安徽棉花TFP均值有小幅下降，下降幅度为1.4%。棉花的技术出现明显退步，退步幅度达27.4%；棉花技术效率呈大幅度提高，提高35.8%。棉花的纯技术效率增长12.8%，同期的规模效率增长20.3%，呈双高增长。因此，棉花的TFP出现小幅度的下降主要是受到技术退步的负向影响。非生产保护区棉花的技术均出现大幅退步。生产保护区仅有池州市技术呈现小幅度进步，其余3市技术退步幅度较小。芜湖受到技术退步负向影响小幅下降，宣城受到技术效率正向作用影响TFP大幅提升。

表3 安徽省2013—2017年间棉花TFP及其分解

安徽省在2017年划定棉花生产保护区不足7万公顷，种植面积相对有限。从空间布局看，棉花的4个重点生产保护区分布在长江沿岸的皖西南、东南的沿江丘陵棉区，从灌溉、光照条件及河道运输条件都比皖北更有利。芜湖TFP下降幅度5.3%，池州、宣城分别上升幅度6.7%、29.6%。

2.棉花的TFP年际变动。从图2整体看，安徽棉花技术进步与进步效率的年际变化大、波幅大，而TFP年际变化小，趋势平稳。2015—2016年，TFP值出现反弹，增长近30%，主要是受到技术巨大进步推动。技术效率变动在2016—2017年大幅提升，主要是受到纯技术效率与规模效率提升的正向影响。棉花的生产规模也出现饱和，规模效率提升对TFP的作用已不显著，应在推动技术进步的同时注重纯技术效率的提升。

图2 安徽省棉花全要素生产率及其分解变化趋势

具体分时段看，除2015—2016年，2013—2017年棉花TFP呈持续下降，年均下降近似10%。2015—2016年则出现高速上升，上升近似30%。技术效率的变动呈“V型”变化。其中2015—2016年，出现断崖式下降，跌幅达到78.3%；而2013—2014和2016—2017又出现暴风上升，上升幅度分别为220.7%、400.1%。而技术变动正相反呈“倒V型”变化。同样在2015—2016年，出现迅猛上升，上升幅度达到493%。

3.棉花的TFP变动原因。棉花的TFP变动起伏大，下降部分主要受到2014年以来取消了内地的收储政策所致的市场竞争压力与土地流转政策所趋规模生产双重压力，棉农和棉企面对棉粮比价拉大，短期内放弃了棉花的生产。上升部分是受到2016年以来新疆棉花受灾减产影响，短期市场价格上升引起的供给侧的市场反应。

(三)油菜籽

1.油菜籽的TFP分析。据表4的TFP值及其分解做整体观察，2013—2017年，安徽油菜籽TFP均值有微幅下降，下降2.3%。油菜籽的技术变动不明显，增幅仅为0.2%，而油菜籽的技术效率出现小幅度下降，下降2.5%。纯技术效率和规模技术效率出现小幅双下降，分别为0.5%、2%。因而，油菜籽TFP的小幅下降受到出技术效率和规模效率的双重负向影响。非生产保护区TFP值等各项指标表现稳定；生产保护区淮南市的TFP值等各项指标存在掉队现象，下降幅度明显，其余各市数据正常。

表4 安徽省2013—2017年间油菜籽TFP及其分解

安徽省在2017年划定油菜籽生产保护区将近67万公顷，由于地处长江中下游平原，在全国范围比较属于较大板块。从空间布局看，油菜籽的11个重要生产保护区分布在皖中、皖南，处于淮河零摄氏度等温线以南，符合冬油菜的种植温度条件，油菜对土壤条件要求较低，进而种植范围比较广。油菜的TFP仅有皖东、皖西的滁州、六安、宣城、安庆出现微幅上升，其余7市均出现下降，下降幅度的极端值出现在淮南，下降幅度34.7%。

2.油菜籽的TFP年际变动。从图3整体看，油菜籽的TFP与技术变动效率的变化趋势分为两个阶段，2016年前，波幅巨大，且两者保持同向变动，2016年后趋于平缓。油菜籽与棉花相似也表现出技术变动效率对TFP的正向作用显著。而技术变动的波动幅度较小，且2014—2015年在技术变动效率和TFP均实现高增长的时候出现技术短暂退步的现象。与棉花的生产规模饱和不同，油菜籽的生产规模效率对TFP的作用显著，因而在提升技术变动效率的同时也要兼顾规模效率。

图3 安徽省油菜籽全要素生产率及其分解变化趋势

具体分时段看，除2014—2015年，油菜籽TFP持续下降，年均下降32.8%。其中2014—2015年出现急剧上升，上升达到561.8%。技术效率在2013—2016年呈“倒三角”型下降。其中，2014—2015年也出现了爆升，升幅达到1 220.5%，2016年后变动才回落到正常区间。技术变动则出现“高开低走”现象。其中，2013—2014年短暂上升109.5%，2014—2015同比下降157.7%，之后就出现连续3年的下降，降幅分别为48.2%、4.3%、2.7%。

3.油菜籽的TFP变动原因。油菜籽的TFP下降主要收到渍害、病害及收割期大雨等灾害的影响导致的单产下降、种植亏损的原因所致，2016年的价格略升高，但受到单产下降和成本升高影响，油菜种植面积仍持续小幅下降。

五、结论与对策

(一)结论

1.从2013—2017年综合数据分析，大豆生产保护区的TFP均值最高，年际变化最小。而油菜籽生产保护区的TFP年际变化幅度最大。棉花生产与非生产保护区的TFP差别较小。从空间分布比较TFP均值，大豆生产区>棉花生产区>油菜籽生产区，大豆TFP的总体TFP高于棉花、油菜籽主要受到种植规模大的影响，油菜籽的TFP低于棉花的TFP则主要由油菜的生产种植条件复杂、更易受自然灾害影响。三种作物TFP年际变化的总体趋势相同，有时间先后的差异是主要受到政策实施节点所导致的市场价格变化的影响。

2.从空间分析，安徽大豆、棉花、油菜籽的生产保护区TFP均出现不同程度的损失。大致呈淮北种大豆、淮南沿江种棉花、淮南大部种油菜籽，同时出现一定空间交叉，具体如芜湖、宣城、池州、安庆兼种棉花、油菜籽，淮南、滁州、六安兼种大豆、油菜籽，大豆与棉花由于种植条件差异不存在兼种现象。从时间分析，大豆与棉花的TFP近期年际变化较小，而油菜籽受供需影响TFP波动明显，2016年为分水岭，后期TFP值趋于平稳。

3.从要素分析，大豆TFP主要受到技术变动的影响，主要表现在机械化水平不足制约大豆的TFP和产量。棉花的TFP提升同样依赖技术提升，规模效率已接近帕累托最优，主要表现为种植规模趋于饱和、劳动力储备已经过剩。油菜籽的TFP受到技术变动和规模效率的双重影响，主要表现在种植规模有限、技术更新慢。

(二)对策

1.推进农产品生产经营模式改革。一是加快土地确权，推进农地有序流转，打破土地细碎化现状，实现土地规模经济。二是鼓励专业种植合作社、家庭农场的发展，农民通过合作社分利来增加经济收益，通过从事家庭农场雇工来解决一部分剩余劳动力就业。

2.推动农产品生产技术创新。大豆方面进行改良育种、栽培技术培训，棉花方面推广“机采棉”配套生产体系，油菜籽方面可开展油菜高产栽培技术、测土配方施肥技术、病虫害综合防治技术培训，引导农民向产业化、标准化生产，发挥技术扩散效应。

3.加力政府宏观调控。一方面是补贴政策，价格补贴与规模补贴并行，确保不同经营主体的种植收入，在保证规模的同时补贴政策应向高质量的生产标准倾斜；另一方面是资金投入，保障国家财政资金的有效利用，为“龙头”种植户提供安全便捷的融资、信贷渠道。

六、讨论

安徽的重要农产品生产保护区建成前的TFP时空变化能够为科学划定保护区提供数据现实支撑，但未来仍需要通过生产保护区建成后的统计数据进行纵向比较，才会准确判定农产品生产保护区的建立对于三大农产品TFP变化的真实影响。