新疆农业全要素生产率的时空演化及问题识别——基于DEA-malmquist指数-ArcGIS可视化分析

敬 莉， 杨艳凤

(新疆财经大学 经济学院，乌鲁木齐 830012)

一、引言

农业发展一直是我国产业发展的核心，主要依赖农业经济增长。农业全要素生产率分析是衡量现代农业经济增长的主要方式之一，体现在全要素生产率不断扩大对农业经济增长的贡献。我国经济已经步入高质量发展阶段，经济增长从高速转向中高速，转变产业结构发展方式，鼓励科技创新驱动，发挥地区的资源要素禀赋，已成为经济增长的主要方式。同时农业发展是“三农”问题的抓手，农村富裕和农民脱贫都离不开农业发展。新疆是农业大省，工业竞争力不足，农业有得天独厚的优势，借助“一带一路”倡议，对农业进行创新驱动，通过全要素生产率完成农业集约化生产，使传统农业逐步转向设施农业、生态农业。新时期，经济高质量发展要求城乡协调发展、农业优先发展。对于经济欠发达地区，新疆高质量发展离不开农业高质量发展，农业全要素生产率的变化对促进新疆农业高质量发展有很大影响，农业全要素生产率的高低很大程度上能反映农业经济增长的来源、衡量现代农业发展的进程。因此，基于新疆农业全要素生产率进行空间解析来研究农业很有必要。

二、文献综述

关于农业全要素生产率(Total Factor Productivity，TFP)的研究，国内学者进行了参数和非参数的分解测算。孙林和孟令杰采用Malmquist指数，分析中国棉花生产的技术效率[1]。杨春和陆文聪运用DEA-Malmquist，分析中国玉米的全要素生产率变化情况[2]。李谷成采用非参数DEA(数据包络分析)，分析中国1988—2006年农业全要素生产率的增长，认为农业技术扩散要依赖制度创新推进[3]。方福前和张艳丽、车维汉和杨荣、王珏等在同一年运用DEA和Malmquist指数，测算研究中国地区农业全要素生产率的变化，得出劳动力、土地、工业化进程、科技水平等均会对中国农业全要素生产率产生显著影响[4-6]。如何提高产业的全要素生产率，蔡昉在理论上指出中国经济增长要依赖全要素生产率，必须进行正常调整，提高资源配置效率[7]。尹朝静、范振锐等证实了科技投入对农业全要素生产率有显著的提升作用[8-9]。高帆指出我国实现农业持续发展的根本出路是提高全要素生产率，要激活技术组织创新，调整产业结构[10]。何泽军和李莹通过测算2007—2015年省际农业面板数据，提出农业全要素指数增长需要持续实施财政支农、加强农业科技研发、设立农业风险预警机制并且要因地制宜[11]。刘战伟运用SBM-Global和Malmqusit实证结果，提出中国各省份之间农业全要素生产率指数差距大，技术效率普遍存在恶化现象，注重加强科技创新的同时要深化农业科技改革，推动工农产业融合[12]。

Krugman早期研究指出，经济体之间普遍存在空间依赖性和相关关系，随着区域间经济的密切联系而不断增强[13]。在中国农业全要素生产率空间变化特征研究中，王军和杨秀云指出中国农业全要素生产率呈现东部、东北、中部、西部依次递减趋势[14]。在农业技术业存在空间交互效应研究中，汪辉平等研究指出，对外直接投资FDI对农业全要素生产率具有显著的空间溢出效应[15]。肖小勇和李秋萍运用空间计量模型研究，表明中国的农业生产存在空间相关性，且省际更明显[16]。于伟等采用空间联立方程模型，研究结果表明城市化和市场化程度对人力资本与农业全要素生产率在空间互动下存在显著扩散效应[17]。陈鸣和邓荣荣采用空间杜宾模型，实证农业科技投入与农业全要素生产率有显著空间相关性，在东部地区表现更突出，认为有必要对农业发展进行可视化空间分析[18]。储霞玲等计算农业专业化指数后，运用GIS分析了广东省农业专业化时空集聚效应[19]。周旭东和吕光辉采用DEA与Tobit模型，对新疆14地州市农业生态效率进行时空差异分析[20]。彭铿运用超效率DEA和Malmquist指数，对新疆农业生产效率进行动态和静态测度分析[21]。叶璐和王济民指出，农业全要素生产率的研究方法和统计口径多样化，测算结果差异化，不同方法各有优势[22]。

综上所述，采用DEA对农业生产要素的测算分析比较全面，地区之间影响农业全要素生产率变化的因素除技术外，其他差异巨大，需要因地制宜进行决策，且多数地区效率之间存在空间相关性。考虑DEA不需设定函数形式，能有效避免主观性带来的测算误差，适用广泛，结果可读性强，本文沿用DEA-Malmquist指数对新疆农业全要素生产率进行最新数据测算，根据测度结果，对新疆地州市农业效率的空间演化过程进行GIS可视化分析，从时间纵向和地域空间进一步研究新疆农业产业结构发展过程中各地州农业效率值的动态变化，有利于更好地把握新疆农业发展状况，提出有针对性的建议。

三、模型构建与数据来源

(一)模型构建

根据现有投入和产出变量相关数据，采用DEA进行农业全要素生产率测算。DEA不需要生产函数，可根据数据直接测算。本文将新疆各地州市作为一个决策单元，测度新疆农业全要素生产率。

采用Fare等提出的DEA-Malmquist指标方法，计算公式是(1)。当规模报酬不变(CRS)时，农业全要素生产率TFP可分解成技术变化(TECH)和技术效率变化(EFFCH)，为公式(2)；当规模报酬可变(VRS)时，技术效率变化可分解成纯技术效率变化指数(PECH)和规模变化指数(SECH)，为公式(3)[23]。将t到t+1时期DEA-Malmquis指数运算公式分解如下

(1)

(2)

(3)

式中，x、y表示t到t+1时期内所有决策单元的产出和投入向量，等式中d为投入导向距离函数。

上述三个等式左边不变，表示涉及4个变量的Malmquis指数函数。式(3)右边第一项表示规模效率变化，第二项是纯技术效率，第三项为技术进步。最终农业全要素生产率分解为技术进步(TE)、技术效率(EF)、纯技术效率(PE)和规模效率(SE)。技术进步表示生产技术变化程度；技术效率反映生产是否存在投入要素浪费、资源配置不合理；纯技术效率衡量纯技术无效率造成生产技术无效率的程度；规模效率衡量决策单元生产的规模报酬情况，进而决定缩小还是扩大生产规模。

DEA-Malmquis指标测算值大于1，意味着生产水平提高；小于1，意味着生产水平下降；等于1，意味着生产水平不变。技术效率=纯技术效率×规模效率，全要素生产率=技术效率×技术进步。基于以上原理，假设农业生产的规模报酬可变，根据投入导向型DEA模型，基于DEA2.1软件测算新疆农业全要素生产率和分解指数。

(二)数据来源和指标选取

克拉玛依市是石油工业城市，几乎没有农业，本文选取除克拉玛依市以外的新疆13个地州市的投入和产出指标，测算和分解新疆农业全要素生产率。选用2003—2018年新疆面板数据，数据来源于2004—2019年的《新疆统计年鉴》《中国统计年鉴》《新疆维吾尔自治区2003—2018年国民经济和社会发展统计公报》。为遵循数据真实性和保证数据完整性，运用平滑法和移动平均法补充缺失值，整理后得到2003—2018年13个地州市的面板数据。因使用缺失值插补，会造成部分测算结果偏差，但总体趋势不变。基于规模报酬前提假设，运用DEA-Malmquist测算新疆及13个地州市农业全要素生产率，具体分析组成要素，观察分析农业全要素生产率的时间变化走势及空间布局，分析新疆农业产业结构发展是否进入现代化。DEA模型的指标体系不需要无量纲化处理，模型测算的是相对效率值。

本文参考王珏等学者的变量选取原则，把新疆各地州市农林牧渔业总产值作为产出指标，考虑测算的可比性，以2003年农林牧渔业不变价总产值为基期，采用价格平减指数消除通货膨胀的影响，测算新疆农业全要素生产率，进而分析新疆传统农业、生态农业、设施农业的发展进程，结合新疆农业产业结构的要素分析，提出未来的发展方向。基于农业生产过程中涉及土地、人力、技术、水资源等影响因素，投入指标遵循一般农业全要素生产率测算的基本原则，选择农作物总播种面积(千公顷)、农林牧渔业劳动力(万人)、农业机械总动力(万千瓦)、农村用电量(亿千瓦)、化肥施用量(万吨)和水资源总量(亿立方米)6个变量。

从获得的统计数据发现，新疆农业的投入和产出都表现出不同等级的差异，其中农作物总播种面积、农业机械总动力的变化最突出。农林牧渔业总产值的最小值为7.64亿元，最大值351.27亿元，说明新疆农业发展差距显著，不仅与农业发展水平有关，主要还是受制于各地州的土地耕种面积。总体而言，新疆农业发展有待进一步均衡。

四、实证结果与分析

(一)农业全要素生产率波动幅度明显，且与技术进步同步变化

新疆农业全要素生产率总体呈现折线波动，且在2004—2005年和2013—2014年出现大幅上涨，2005—2006年和2015—2016年出现大幅下落；大幅下落均在大幅上涨的下一年出现，说明农业技术溢出效应严重不足。

2004—2006年Maimquist指数增长波动较大。2004—2005年间，Maimquist指数达到峰值1.685，与去年相比增长了65.1%，涨幅十分明显，原因在于同期技术改进显著，相比去年增加65.2%，而规模效率相比往年下降0.1%。2005—2006年间，农业全要素生产率水平大幅下降， 降幅高达35.4%，主要是因为技术改进跟不上，下降35.3%；同期技术效率和规模效率都呈现小幅下降，纯技术效率不变，农业全要素生产率为历年最低。原因在于：首先，2003—2004年是重点解决“三农”问题的关键年份，也是新疆农业开发投资快速膨胀时期。第一产业投资在2003年增长高达68.2%，农林牧渔业新增固定资产96.44万元；2004、2005年均下降至60多万元，2006年回升至80.47万元，仍低于2003年(1)数据来源于《新疆统计年鉴》《新疆维吾尔自治区国民经济和社会发展统计公报》。。2003—2004年南疆各地州新开发耕地面积达到顶峰，大量投资进入新开发土地中，特别是机械动力投入和灌溉投资力度加大。导致这一结果的深层原因是新疆棉花价格从1999年后降到最低，每吨原棉收购价3800元，2002年突然上升到1998年的三倍，每吨原棉价格达到12 000元(2)数据来源于中国棉花网数据中心，网址：http://dc.cncotton.com/dc/index/cn/subpage.action。。棉花在新疆农产品中一直占据重要比重，价格持续走高为农业投资者增加信心，加上国内对解决“三农”问题相关政策的推动，促使新疆农业投资增加，主要表现在以灌溉设施和机械动力为主的农业投资产生了抢先的技术引进效应。投资后相当一段时间内具有稳定性，第二年快速回落，呈现2005—2006年的低值点。2004—2005年间，虽然技术进步效应增长，但规模效应出现略微下滑。其次，中国科学院新疆生态与地理研究所在2004年度获新疆维吾尔自治区科技进步奖4项，其中2项是关于典型流域水资源利用。而新疆农业发展的主要制约因素之一是水资源匮乏，解决干旱区灌溉农业条件下农业节水和盐碱地治理，是新疆农业发展需要攻克的重要技术。此项科技进步奖的获得有助于改进农业技术，影响农业全要素生产率波动。

2013—2014年，技术进步又出现上下大波动，原因有两个方面。从全国层面看，中央提出粮食安全政策，加大中国农业科技化转型，突出有机绿色农业，带动农业领域的设施投资和其他科技型投入；从新疆层面看，在2011年提出跨越发展模式下，以民生为主的援疆建设投资主要流向农村地区，以安居富民为主的农村农业生产投资和兴牧为主的大型水利项目投资大量上线，仅北疆牧区就建成了18座以定居兴牧为重点内容的农牧业水利投资，同时在南疆四地州加大了灌溉农业设施化方面的大型水利和土壤改良投资。2016年后新疆农业过快发展与地下水位下降之间的矛盾加剧，要求全面整顿，导致农业技术效应无法全面发挥作用，规模效应开始降低。

总体来看， 技术进步与技术效率变化虽有不同， 但新疆农业全要素生产率的走势与技术进步的变动基本同步， 说明全要素生产率提升的主要驱动因素是技术进步。当技术效率、纯技术效率与技术进步发生背离时，农业全要素生产率仍能保持与技术进步变化走势一致，说明新疆农业全要素生产率增长主要依靠技术改进，也可判断技术诱导型是新疆农业全要素生产率的增长模式。

(二)技术效率、纯技术效率和规模效率三者变化趋势一致，且整体缺乏效率

技术效率、纯技术效率和规模效率在2012—2016年整体出现大波动，变化趋势与技术进步和农业全要素生产率相背离，阻碍了农业全要素生产率的增长。

技术效率、纯技术效率和规模效率在2013—2014年出现历史最低，技术效率仅为0.653，纯技术效率为0.724，之后一年技术效率和纯技术效率急剧上升，涨幅均达40%多，规模效率变化趋势略缓，但总体变化一致。其余年份一直未出现较大变动，走势平稳略下降。决策单元和生产前沿面之间的距离代表技术效率，在仅有的外在条件和投入要素下，技术效率在2016—2018年处于小幅下降，到2018年也未达到1，说明新疆农业发展带有“粗放型”的特征，提升技术效率在新疆农业发展中存在很大的空间。这与其他学者研究得出的结论基本一致，技术进步是中国农业全要素生产率增长的动因，增速显著，技术效率下降是普遍趋势，并阻碍其增长。近年来新疆的纯技术效率和规模效率逐渐下降，说明新疆农业现代产业规模化尚未真正形成，小农经济比较突出，生产效率低下，全疆各地州亟待提高技术效率，集约式的高质量发展是新疆农业产业结构调整的重点。鼓励加强农业技术创新，深化农业科技改革，完善农业农村金融体系，推动产业融合、城乡融合，转变农业产业结构升级模式，培育新时代新型职业农民，向现代生态农业、农业产业化经营的设施农业推进。

(三)各地州市仅技术进步有效率，地区之间农业全要素生产率差异大

新疆地大物博，东西南北平均距离达到4000多公里，资源分布不均，水力资源西北西南居多、东北东南偏少，土壤资源也具有地域特点，这些因素在提高全要素生产率、技术的空间效应差距等方面都会产生影响。新疆种植业和牧业相对分离，牧区集中于北疆和部分南疆山区(巴州)，除吐鲁番和哈密等市外，新疆各地州种植业结构十分相似，主要以小麦和玉米为主要的农作物，并且只有南疆各地州可以实现一年收获两次，而棉花作为主要的经济农作物只能一年收获一次，这种土地利用和种植业结构的相似性，对于技术进步产生的差异不大。从气候和耕地资源特征来看，北疆地区旱地面积较大，但是土地年利用次数少，南疆以灌溉农业为主，干旱地理特征明显，对设施农业中的技术投入结构存在差异，然而引起技术进步差异的分析主要集中于总量差异而不是结构差异，故在DEA-Malmquist分析中不再区分这种结构差异，且对整体技术进步的影响并不大。因此，本文没有把上述问题作为一个解释变量放入模型中。根据本文设定的模型，得到2003—2018年新疆13个地州市农业全要素生产率测算结果。

从测算结果来看，新疆13个地州市中农业全要素生产率高于全疆平均值的有8个，最高的是吐鲁番市，高出平均值4.7%，最低的是博尔塔拉蒙古自治州，两者相差9.2%，差异显著。全要素生产率大于1的地州市的技术进步也大于1，主要是依靠技术效率的提高来促进全要素生产率的增长。全要素生产率低于平均值的5个地区不仅技术进步效率不高，而且技术效率、纯技术效率和规模效率值都偏低，博尔塔拉蒙古自治州最突出。但博尔塔拉蒙古自治州的纯技术效率等于1，说明该地区的要素资源配置和农业管理是合理的，只是规模水平跟不上，有必要及时采取措施扩大农业生产规模，提高技术效率，同时引入最新农业技术。从全疆范围看，各地州仅有技术进步有效率，技术效率偏低主要是纯技术效率和规模效率偏低。选取的13个地州市中北疆有8个地区，其中阿勒泰地区和博尔塔拉蒙古自治州是全疆农业全要素生产率最低的2个地区；南疆喀什地区的所有效率值均大于或等于1，农业发展态势良好。这表明并不是北疆所有地区的农业全要素生产率都是最优的、南疆都是最差的。

五、新疆各地州农业全要素生产率时空演化

(一)时空演化规律

因DEA-malmquist模型结果以2003年数据为参考，默认2003年农业全要素生产率值为1，选择2004、2009、2014和2018年共4个时间截面进行农业全要素生产率的时空演化分析。将各地州市的农业全要素生产率测算值分成三个范围，通过空间分析数据ArcGIS10.2进行可视化分析，发现2003—2018年间，新疆各地州市农业全要素生产率变化差异较大。根据TFP指数划分的农业全要素生产率的4个等级，13个地州市中乌鲁木齐、哈密、昌吉回族自治州、伊犁州和喀什5个地区在4个年份中的农业全要素生产率指数均大于1，富有效率；他们分别在不同的年份出现突出值，大于1.1。

随着时间的推进，可以发现新疆各地州市的农业全要素生产率从开始大部分地区大于1的效率值，到出现大部分地区大于1.1的突出值，再演化到2018年显示大部分地区的农业全要素生产率低于1。说明农业全要素生产率整体下降，可能是技术进步跟不上，也可能是综合技术效率偏低。基于此，把13个地州市2003—2018年的平均效率值进行农业效率区域识别，以进一步探究问题。

(二)农业效率问题区域识别

DEA-Malmquist指数测度的是相对效率变化，将各地州市的全要素生产率增长、技术进步指数及综合效率指数分别与全疆的相应均值比较，加之所选地州市不足15个以上，不适合进行全局Moran’s I指数分析，故采用GIS空间查询工具对效率值低于或高于全疆均值水平的地区叠加分析，以识别农业效率的问题所在。结果显示，农业效率问题可以分为4类。

技术进步有效引发农业全要素生产率有效。此类型涉及地区最多，共6个，其中5个以片状集聚在一起，包含乌鲁木齐、吐鲁番、昌吉回族自治州、伊犁州和塔城，另一个是喀什地区。其效率特征表现为综合效率值为1，分解包括纯技术效率和规模效率；农业全要素生产率指数大于1，主要依赖于农业技术进步有效。这些地区在保持农业技术领先的优势上，要积极培育农业发展新动能，向生态农业、智慧农业靠近，带动新疆其他落后地区的农业发展。

技术进步滞后引发农业全要素生产率滞后。此类型仅涉及1个地区，是巴音郭楞蒙古自治州。其综合效率值为1，暂时并没有出现偏低，而技术进步效率偏低造成农业全要素生产率偏低，但并不是全疆最低的。建议此地区应加大推进农业科技和专业技术人才引进，因地制宜，培育新型农业，同时多借鉴其他地州的农业发展经验，带动农业产业结构的转型升级。

综合效率和技术进步滞后。此类型涉及3个地区，包括和田、博尔塔拉蒙古自治州和阿勒泰。具体表现为不仅技术进步偏低，同时技术效率、纯技术效率和规模效率都低于1，且博尔塔拉蒙古自治州和阿勒泰都属于北疆地区，表明并不是北疆的农业全要素生产率都高于南疆。相比其他地州，这3个地区的农业发展不合理，不仅要推进农业技术设施现代化和农业治理体制合理化，发展集约式农业，更要把重点放在生产技术的提升，积极加大人才、资金、技术等生产要素注入当地农业发展，可以将创意农业与旅游、休闲等结合发展。

综合效率滞后引发农业全要素生产率滞后。此类型涉及3个地区，分别是克孜勒苏柯尔克孜自治州、阿克苏和哈密。其综合效率不仅低于1，也低于全疆的均值，有的是纯技术效率引起，有的是规模效率造成。该类地区应该把优化资源配置、发展现代创新农业放在首位，充分利用现有的资源禀赋，强力释放农业发展潜力，优化城乡要素资源配置效率，扩大产业规模，促进农业全要素生产率有效提高；加大农民技术培训，发挥技术溢出效应；加快推动农业生产方式的转变，尽快从传统农业过渡到现代高质量农业模式。

六、结论与讨论

(一)结论

本文采用2003—2018年新疆13个地州市的面板数据，使用DEA-Malmquist方法测度新疆各地州市的农业全要素生产率，并运用ArcGIS软件进行空间可视化分析，选取主要年份新疆各地州市的农业全要素生产率进行时空演化分析和农业效率问题区域识别。基于此，对新疆农业全要素生产率从时间纵向和地域空间进行综合分析比较，结果表明：第一，从时间纵向看，农业全要素生产率波动幅度明显，且与技术进步同步变化；技术效率、纯技术效率和规模效率三者变化趋势一致，且整体缺乏效率；16年均值结果显示各地州市仅技术进步有效率，地区之间农业全要素生产率差异大。第二，从地域空间看，随着时间的推移，新疆各地州市的农业全要素生产率从2004年大部分地区大于1的效率值，到出现大部分地区大于1.1的突出值，再演化到2018年大部分地区农业全要素生产率低于1；农业效率问题区域识别把新疆农业效率问题分为技术进步有效引发农业全要素生产率有效、技术进步滞后引发农业全要素生产率滞后、综合效率和技术进步滞后、综合效率滞后引发农业全要素生产率滞后4类，其中技术进步有效引发农业全要素生产率有效涉及的地区最多，接近一半。

(二)讨论

新疆农业发展虽然是以技术诱导为主要特征的全要素生产率模式，但是由于纯技术效率不足，规模经济效率无法大幅度提高，整体呈现技术进步推动下的全要素生产率缓慢上升的发展态势。这表明：第一，需要进一步调整新疆的技术选择和技术引进。每一次的技术推广和技术引进都可能对农业产生积极的影响，导致生产效率提升，但是技术引进的外溢效应和冲击效应不持续，导致不断出现引进的技术资源浪费问题。第二，新疆的技术引进必须因地制宜，引入后需要强化技术的本土化，注重本土农业生产特点，从而提升创新运用的能力，即在吸收和创新基础上推广引进技术。第三，依据本土特殊的土壤气候和柿子园等农业特点，形成具有本地特色的农业技术创新体系，并有针对性地提供支持。第四，提高新疆农业的规模效应，必须在农业土地流转制度改革上有所突破，实现土地资源的规模化开发利用。这样一方面可以提高机械动力的有效利用，另一方面可以减少技术引进方面的重复投资和家庭农业的反复投入，有助于提升技术资源的高效利用。

从区域差异看，不同地州的全要素生产率不一致，不能“一刀切”地制定农业政策，要根据制约各地州全要素生产率的具体因素，在全面分析的基础上制定有差别的农业技术进步政策和农业发展政策。此外，针对和田、阿勒泰和博尔塔拉蒙古自治州等农业生产效率较低的区域，应单独制定推动农业全要素生产率的政策体系。

本文基于新疆农业全要素生产率的测算来研究新疆农业的发展，并对其时空演化过程和农业效率进行问题划分。变量选取时未考虑农业非期望产出，且仅选取近16年的数据作为分析数据，时间跨度不长，今后可尝试在更长时间跨度内结合农业的期望产出和非期望产出，深入探究新疆农业发展。