价格波动如何影响天然橡胶种植户全要素生产率？

摘要：探究价格波动对天然橡胶种植户全要素生产率的影响，有助于认识其生产行为调整，保障中国天然橡胶供给安全并完善相关产业政策。基于海南省儋州市和云南省景洪市48户天然橡胶种植户2015—2021年的观测数据，文章运用三阶段DEA模型和Malmquist指数法，分析价格波动对种植户全要素生产率及其技术效率、纯技术效率、规模效率、技术进步的影响。结果显示：（1）种植户全要素生产率随市场价格波动而变化，受技术效率和技术进步的共同驱动，从2016年的0.98下降至2021年的0.94，平均值为1.03，最高达1.15；（2）价格波动对技术效率的影响呈现短期效应，能引起当期技术效率的提升或下降，该变化主要源于纯技术效率而非规模效率；（3）价格波动对技术进步的影响存在滞后性，引发次年技术进步的正向或负向变化。2016年、2017年、2019年和2021年的价格上涨引起当年技术效率提高和次年技术进步，而2018年和2020年价格下跌导致当年技术效率降低和次年技术进步负向变化。文章首次从长短期两个层面揭示价格波动影响种植户全要素生产率的内在机理，丰富了现有农产品价格波动对全要素生产率影响的研究，并为提高全要素生产率提供了新视角。政策启示：短期看，鼓励胶农购买保险以提高技术效率；长期看，加强培训和研发支持以提升技术和管理水平，促进技术进步。

关键词：价格波动；全要素生产率；技术效率；技术进步；天然橡胶种植户

中图分类号：F323.7文献标识码：A文章编号：1673-338X（2024）6-028-17

基金项目：农业农村部国家天然橡胶产业技术体系产业经济岗位（CARS-33-CJ1），农业农村部天然橡胶产业信息监测与预警分析项目（21240129），海南大学热带高效农业产业技术体系（THAITS-3），海南省自然科学基金面上项目“天然橡胶种植户补贴政策研究：全成本收益与农户偏好”（724MS044）。

How does price fluctuation affect the total factor productivity of natural rubber growers？

XIE Pengfei， XU Tao， ZHANG Desheng

（International Business School， Hainan University， Haikou 570228）

Abstract：Exploring the impact of price fluctuations on the total factor productivity（TFP）of natural rubber growers can help to understand the adjustment of their production behaviors， ensure the security of China’s natural rubber supply and improve the relevant industrial policies. Based on observational data from 48 natural rubber growers in Danzhou City， Hainan Province and Jinghong City， Yunnan Province from 2015 to 2021， this study employed three-stage DEA model and Malmquist index method to analyze the effects of price fluctuations on growers’ TFP， technical efficiency， pure technical efficiency， scale efficiency and technological progress. The results indicated that：（1）Growers’ TFP fluctuated with market prices， driven jointly by technical efficiency and technological progress. It decreased from 0.98 in 2016 to 0.94 in 2021， with an average of 1.03 and a peak of 1.15.（2）Price fluctuations exhibited short-term effects on technical efficiency， inducing either an increase or a decrease in technical efficiency in the current period， with the change stemming mainly from pure technical efficiency rather than scale efficiency.（3）The impact of price fluctuations on technological progress demonstrated a lag effect， precipitating a positive or negative change in technological progress in the following year. Price increases in 2016， 2017， 2019 and 2021 led to technical efficiency improvement in the current year and technological progress in the following year， while price decreases in 2018 and 2020 resulted in reduced technical efficiency in the current year and negative technological progress in the following year. This study elucidated for the first time the intrinsic mechanism of price fluctuations affecting growers’ TFP from both short-term and long-term perspectives， which enriched existing research on the impact of agricultural product price fluctuations on TFP and provided a new perspective for improving TFP. Policy implications： In the short term， encouraging rubber growers to purchase insurance to enhance technical efficiency. In the long term， strengthening training and research and development support to elevate technological and management levels， thereby promoting technological progress.

Keywords：price fluctuations；total factor productivity；technical efficiency；technological progress；natural rubber growers

1引言

天然橡胶是中国重要的工业原料和战略资源，在国民经济建设、现代工业和国防建设中占有极为重要的地位。国家高度重视天然橡胶产业发展，2017年印发的《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指导意见》提出“以海南、云南、广东为重点，划定天然橡胶生产保护区1800万亩”。2023年《中共中央国务院关于做好2023年全面推进乡村振兴重点工作的意见》指出要完善天然橡胶扶持政策。中国天然橡胶产业对外依存度长期处于较高水平，天然橡胶自给率逐渐从2000年的35.39%下降为2022年的14.63%。在有限种植面积的约束下，通过提高天然橡胶全要素生产率，成为保障国内天然橡胶生产能力和提升天然橡胶自给率的主要途径之一（张德生，2014；崔美龄等，2016）。自2012年以来，天然橡胶价格持续在低位波动，种植户生产决策行为发生了明显的变化，如调整橡胶种植面积、调整生产要素投入、调整劳动力投入等。与规模较大的天然橡胶种植农场不同，本文所关注的天然橡胶种植户具有分散的小规模经营特征，其生产行为决策更易受到市场价格波动的影响，而这一影响是否会波及全要素生产率？其影响方向和机理如何？

鉴于此，本文将在理论层面厘清价格波动对天然橡胶种植户全要素生产率的影响机理，利用海南省儋州市和云南省景洪市2015—2021年的天然橡胶种植户固定观测数据，借助三阶段数据包络分析（Data En‐velopment Analysis，DEA）模型和DEA-Malmquist指数法对天然橡胶种植户全要素生产率进行测算和分解，并进一步通过实证分析验证价格波动的影响效应。

本文的创新之处在于：从研究视角来看，结合天然橡胶生产经营活动的特殊性，创新性地从技术效率和技术进步两个维度探讨价格波动对天然橡胶种植户全要素生产率的影响。同时，将技术效率变化进一步分解为纯技术效率变化和规模效率变化，深入分析其内在机理。从研究对象和方法来看，聚焦天然橡胶种植户这一微观单元，采用面板数据深入探究价格波动与全要素生产率的关系，可以克服传统截面数据无法分析动态变化、缺乏时间维度以及无法处理遗漏变量问题等局限性，从而更好地反映种植户全要素生产率的动态变化，分析验证价格波动的影响效应，进而为完善天然橡胶产业扶持政策提供理论和实证参考。

2文献回顾与评述

国内外学者围绕价格波动对农户农业生产的影响已进行了诸多研究。现有研究已经关注到产品价格对农作物生产具有明显的正面效应，而生产者行为对经营风险呈现显著的厌恶性反应（陆文聪等，2004）。市场价格机制影响种植业劳动力及资金等资源配置（赵玉等，2016），农产品收益不足使得高龄农业转移人口改变劳动力投入进行非农就业（胡钊源等，2021），农村劳动力外流导致留守农业人员整体素质降低，进而影响农业生产效率（马草原，2009）。劳动力转移（向红玲等，2021）、政府补贴（冯利青等，2021）都能通过改善技术效率和促进技术进步间接或直接影响产业的全要素生产率。在特定范围内，农户粮食全要素生产率（Total Factor Productivity， TFP）与土地经营规模之间呈U型关系（张忠明等，2010）。学者们通过对棉花、小麦、玉米、苹果种植户的研究发现，价格波动会迫使农户采取改变种植面积、改变化肥和农药使用量等措施来改变作物产量（魏欣等，2012；胡浩等，2015），进而影响农户的全要素生产率。粮食作物的价格是影响农户种粮决策的关键因素之一（王娜等，2015），价格上涨会促使农户扩大粮食种植面积（苗珊珊等，2013），上期销售价格对粮食种植面积的影响显著（宋雨河等，2017），从而可能对当期全要素生产率产生影响。农产品价格上涨与农户生产效率之间存在正相关关系（肖阳等，2016），这是由于价格波动能够影响农户耕地投入等生产行为（陈梦华等，2010），而生产行为的调整将最终反映到其技术效率上（盖庆恩等，2022）。同时，价格波动对农产品的影响可能出现滞后效应，如稻谷价格对农民种稻行为的指导作用存在较长时滞（方福平等，2010）。

在天然橡胶生产方面，国内外学者关注了价格变动引起的天然橡胶种植户改变资金和劳动力投入、改变种植规模等生产行为的调整及不同类型胶农的技术效率差异，胶农生产行为调整影响其全要素生产率的变化（何长辉等，2017；Jin et al.， 2021）。闵师等（2017）分析了天然橡胶价格预期变动下影响农户价格反应行为的决定因素；刘锐金等（2018）研究发现，预期价格变动幅度越大时农户选择生产调整行为的可能性越高，并且在预期价格上升时调整生产行为的概率显著大于下降时；橡胶价格波动影响泰国东北部小农户生计策略（Nicod et al.， 2020）；Assouto等（2020）研究了胶农面临价格风险时的决策。也有学者对我国天然橡胶全要素生产率和技术效率进行了测算，如张德生等（2014）、廖雨葳等（2020）分别运用DEA模型、SFA模型对天然橡胶种植农场和天然橡胶种植户的生产效率进行了分析。职业农民并不比普通农民更具有效率优势，且其经营适应性存在差异（钟真等，2018；钟真等，2021）。

农户的生产行为可以划分为提高全要素生产率的长期生产行为，以及快速增加产出的短期生产行为。农田平整土地、完善灌溉设施、使用农家肥改良土壤肥力这类长期行为，尽管回报期较长且伴随较大风险，但能显著提高全要素生产率和抗灾能力。与之相对的是短期生产行为，如农药和化肥等日常生产支出，这类投资能快速增加土地产出并带来经济收益，且风险相对较小（胡建中等，2007）。造林和生产基础设施建设等长期投入对提高经济回报期和提高全要素生产率有重要作用，而短期投入则确保了快速的经济回报（朱文清等，2019）。农村劳动力的非农就业机会扩大和务工工资上涨，提高了农户务农的机会成本，从而影响农户对长期行为和短期行为的选择。农户更倾向于选择劳动力需求更低的种植结构，以降低务农的劳动力成本和提高家庭总体收入，这一行为反映了农户在投资预期回报和劳动力成本间权衡的理性选择（洪炜杰等，2018）。天然橡胶种植户的短期行为主要为改变割胶频率、药肥使用等能短期保持产量和控制成本的举措，长期行为有使用有机肥料改善土壤肥力、病虫害防控和新品种改良等。

总体来看，现有关于市场价格对农户全要素生产率的研究尚不充分。农户生产行为可分为长期和短期两类，前者旨在提高全要素生产率，后者追求快速增加产出。市场价格波动通过影响这两类行为，进而影响全要素生产率，且可能存在动态差异和滞后效应。例如，价格上涨可能激励农户提升技术效率，而价格过低则可能导致资源错配和效率损失。因此，现有研究需进一步深入。一是关于价格波动对农户全要素生产率的影响研究尚显不足；二是天然橡胶进入开割期后，其生产属于短期决策占主导的生产经营活动（农户更多的是考虑“今天”或“近期”要不要割胶，而从事大田作物生产的农户则更多考虑在接下来的“一年”或“一茬”要如何生产），具有一定的特殊性，使得基于大田作物的相关研究结论难以指导天然橡胶生产；三是天然橡胶生产过程中的产出具有连续累积的特点，使得获取连续的长期观测数据难度较大，导致基于农户层面的实证研究相对较少；四是农户全要素生产率的提升受到技术效率和技术进步等多方面的影响，因此价格波动对农户全要素生产率的影响也应该是多方面的，但现有研究对这一影响机理的关注尚显不足。

3理论分析框架与研究方法

基于已有研究，本文将通过深入的理论分析构建一个考虑天然橡胶价格波动背景的农户投入产出行为及全要素生产率变化的理论框架，探讨天然橡胶种植户的长期与短期生产行为并提出研究假设。借助三阶段DEA模型和Malmquist指数法对天然橡胶全要素生产率变化情况进行量化测算和分解。

3.1理论分析框架与研究假设

现代经济学理论认为，农户为理性决策者，其生产策略会随市场价格信号而动态调整，以期获得最大经济效益（王娜等，2015），如蛛网理论认为当期市场价格会对下一生产周期的供给产生显著影响。根据农产品供给理论和农户决策理论，当价格上升时种植户获得的每单位额外销售的边际效用增加，农户将会增加相应农产品的供给；而当价格下降时，边际效用降低，边际成本可能超过收益，农户的生产意愿也会随之降低。根据预期理论，天然橡胶种植户基于对当前市场价格动态的预期调整生产活动。短期内，在市场价格上升时采取能够提高产量的生产行为以获取更高收益，而价格下跌时则削减割胶并减少其他投入，转向其他经济活动以减少损失。长期行为的调整则聚焦于提升生产技术和土壤肥力，以应对价格上涨带来的机遇。同时，在长期价格不稳定或下降的情况下，种植户可能会调整种植面积进行改种，以减少对市场的依赖。因此，价格波动可能会导致天然橡胶种植户调整的生产经营活动会有两种不同的类型，一类是影响近期生产的经营活动，这里将之归为具有短期效应的生产行为；另一类是影响长期生产的经营活动，这里将之归为具有长期效应的生产行为，如图1所示。价格波动带来的影响效应已在大田作物生产过程中得到证实。与大田作物种植户类似的是，天然橡胶种植户同样也会关注橡胶园的长期经营收益，如通过生产技术的革新或管理水平的提升使橡胶园产出能够长期保持在一个较高的水平。但与大田作物不同的是，天然橡胶种植户能够更加灵活地根据市场价格调整自身短期生产行为（如近期要不要进行割胶），其生产经营活动对价格波动的敏感性也更高。

在阐明价格波动对种植户行为影响的基础上，有必要进一步探讨这些行为如何影响全要素生产率。全要素生产率是衡量综合生产效率的常用指标，其变动主要由技术效率和技术进步率的变化引起（F？re et al.， 1994；肖红波等，2012）。技术效率反映了生产单位在现有技术条件下实现最优产出的能力，而技术进步率则衡量了生产前沿的移动，生产要素投入水平对全要素生产率有显著影响（孙鲁云等，2020）。基于此，可以推断农户实施的短期和长期生产经营活动可能会分别影响技术效率和技术进步率。具体而言，短期行为更可能带来当期技术效率的变化，而长期行为则更可能导致技术进步的变化，即生产前沿面的内收或外扩。

价格波动对天然橡胶种植户技术效率的影响可从时效性和影响途径两个方面进行分析。就时效性而言，基于理性预期理论，天然橡胶生产对价格变动的反应具有较高的即时性。当价格上涨时，种植户可能立即增加割胶频率或投入更多劳动力，还会促使其实施一些具有短期效应的生产经营活动，比如增加化肥和有机肥施用量，增加割胶频率，增加乙烯利喷施量等（Min et al.， 2018）；当价格下跌时，则可能减少割胶或转向其他经济活动（何长辉等，2017）。由于这些生产经营活动能够在短期内提升种植户生产经营效率，也使得价格对技术效率的影响能够在当期得以体现。就影响途径而言，价格波动主要通过纯技术效率而非规模效率影响整体技术效率，这一现象源于天然橡胶生产的特殊性。首先，天然橡胶种植具有长周期性和资产专用性特性，限制了规模效率对短期价格波动的敏感度，即种植户难以在短期内调整橡胶园规模。相比之下，纯技术效率反映了种植户在既定规模下的资源优化能力，对价格信号的短期响应性更强。当价格变动时，种植户可迅速调整诸如施肥量、割胶频率等管理措施，这些调整直接作用于纯技术效率。其次，价格变动引发的激励机制主要影响日常管理行为和技术应用的优化，这些变化更多地反映在纯技术效率上，而非规模效率。例如，价格上涨可能促使种植户更加精细地管理橡胶园，或更合理地安排生产要素，从而提高纯技术效率。考虑到天然橡胶生产对价格波动的快速反应特性，以及价格波动主要通过影响种植户短期生产决策和资源配置策略作用于纯技术效率的机制，提出假设H1。

H1：价格波动影响种植户的技术效率，且这一影响主要表现在当期，并主要通过影响纯技术效率而非规模效率来实现。

价格波动对种植户技术进步的影响机制主要体现在农户的长期生产决策和投资行为上，呈现复杂性和滞后性。市场价格走势影响种植户的长期生产预期和风险态度，进而影响其生产决策。当价格走势良好时，种植户倾向于采取具有持续影响效应的生产经营活动，如加强胶园日常管理、增加长效肥施用量、加强技能交流与学习等（何长辉等，2017）。这些措施虽然短期内效果不明显，但长远来看将会推动技术进步。持续的高价格还可能增强种植户的风险承受能力，促使他们更愿意尝试新的生产方法或技术。价格波动影响种植户对各类资源的长期配置决策。在价格看涨时，种植户可能会增加橡胶园的资金投入，如购置电动割胶设备等，从长远来看能够提高生产效率和产品质量。价格波动还会影响种植户对劳动力投入的决策，在价格看好时，种植户可能更愿意投入时间参与培训，学习新的种植技术和管理方法。此外，价格波动影响技术扩散的速度和范围，以及种植户对胶园可持续性管理的重视程度。然而，当市场价格走势不理想时，这些积极行为可能会被抑制或逆转，种植户可能会减弱对胶园的日常管理、减少长效肥施用量、忽视技能交流与学习等（崔美龄等，2016）。天然橡胶树生长周期长、更新周期长的特性，决定了许多技术进步措施的效果需要较长时间才能显现，这使得价格波动对技术进步的影响更加复杂。不同规模的种植户对价格波动的反应可能存在差异，大规模种植户可能具有更强的风险承受能力和资源优势，而小规模种植户可能更容易受到价格波动的影响。综上所述，价格波动通过影响种植户的长期预期、资源配置、劳动力投入、技术扩散以及胶园可持续性管理等多个途径，对天然橡胶生产的技术进步产生复杂而深远的影响。这些影响机制的作用往往需要一定时间才能显现，因此价格波动对技术进步的影响可能具有明显的滞后性，故提出假设H2。

H2：价格波动可能影响天然橡胶种植户的技术进步，且这一影响可能具有一定的滞后性。

3.2研究方法

基于上述理论分析和研究假设，本文采用面板三阶段DEA模型和DEA-Malmquist指数法进行实证分析。面板三阶段DEA能分离外部影响，提高效率评估准确性。DEA-Malmquist指数法可动态捕捉全要素生产率变化，并将其分解为技术进步变化和技术效率变化两部分，技术效率变化可进一步分解成规模效率变化与纯技术效率变化，有助于深入分析价格波动的影响机制。

3.2.1面板三阶段DEA

面板三阶段DEA方法由Fried等学者提出，能够有效分离管理无效、外部环境因素和随机扰动项的影响，从而提高效率评估的准确性。本文借鉴王火根等（2020）的研究思路，将该方法应用于天然橡胶种植户综合效率测算。面板三阶段DEA的核心步骤是通过三个阶段的分析，逐步剔除非管理因素的影响。第一阶段采用传统DEA模型计算初始效率值和松弛值。第二阶段引入随机前沿分析（Stochastic Frontier Analysis， SFA），将外部环境因素和随机误差从效率值中分离。第一阶段计算如式（1）所示。

3.2.2 DEA-Malmquist生产率指数法

本文采用DEA-Malmquist指数法主要基于四个方面的考虑。首先，天然橡胶种植户的生产行为受价格波动影响显著，呈现明显的动态特征。DEA-Malmquist指数法能有效捕捉相邻时期的生产率变化，适合刻画价格波动背景下种植户全要素生产率的动态演变。此方法不仅能准确评估全要素生产率，还可对其进行分解，从而深入分析价格波动对天然橡胶种植户全要素生产率各组成部分的影响。其次，该方法不需预设特定的生产函数形式，在适应农户生产数据的异质性和复杂性方面具有更高的灵活性，更有助于提高效率测算的稳健性。再次，已有研究表明DEA-Malmquist指数法特别适合于农业领域（王珏等，2010）。最后，Malmquist指数能够将全要素生产率变化进一步分解为技术进步和技术效率变化，技术效率变化又可进一步分解为纯技术效率变化和规模效率变化，这一特点不仅有助于准确评估全要素生产率及其分解要素，还能反映技术效率和技术进步率的变化，而且能够深入揭示价格波动影响全要素生产率的内在机制，即通过影响农户的长短期生产行为，进而作用于技术进步、技术效率、纯技术效率和规模效率。

Malmquist指数由瑞典经济学家和统计学家Sten Malmquist于1953年提出，最初主要用于分析不同时期消费变化的指数。F？re等（1994）进一步构建了用于考察两个相邻时期生产率变化的Malmquist生产率指数（Malmquist Productivity Index， MPI），其中Malmquist全要素生产率指数的表述形式为第t期与第t+1期的Malmquist全要素生产率指数的几何平均数，其分解公式如式（3）所示。

4数据来源与变量说明

依据前述理论分析与研究方法，对2015—2021年间海南省儋州市和云南省景洪市天然橡胶种植户的样本特征进行描述性统计。选择干胶产量作为产出变量，选取劳动力投入、资金投入（肥料、农药和耗材等）以及开割株数作为投入变量，并对这些变量进行描述性统计分析。为研究价格波动的特征，在微观层面选取了固定观测户在相应年份的天然橡胶销售价格数据，而在宏观层面则选取了2004—2021年国产“标准胶1#”的价格数据。

4.1数据来源与指标描述性统计

课题组在海南省儋州市和云南省景洪市分别选取3个村，每个村选取10～12户农户，每个市共计30户橡胶种植户进行长期固定监测。海南和云南是中国天然橡胶的主产省区，其种植面积占全国总面积的96%以上。儋州市和西双版纳州也是所在省份种植面积最大的市州。剔除2015—2021年观测期的间断数据和不符合要求的样本，共获得有效样本户48户，有效样本数336条。在每年开割季前，研究团队会前往固定监测点，向样本农户分发数据采集表并进行详细说明。采集表设计采用“流水日记账”形式，要求监测户每日记录生产过程中的详细信息，包括但不限于生产资料投入、劳动力使用、固定资产购置、割胶作业情况以及橡胶销售的重量、单价和总收入等关键数据。

样本农户特征及指标描述性统计如表1所示。由表1样本农户特征可以看出：（1）户主平均年龄52岁，存在老龄化趋势；（2）家庭植胶年限代表了其家庭的橡胶种植历史，指家庭从事橡胶生产的年限而非户主本人，平均植胶年限约为33年，表明样本农户多具有长期从事橡胶生产的经验；（3）天然橡胶生产收入约占样本农户家庭总收入的60%，表明样本农户对橡胶种植的依赖程度相对较高；（4）橡胶种植地块数约为3块，表明样本农户植胶地块存在一定的分散性；（5）割制的统计值为2.59，表明样本农户多采用“2天1刀”的割胶制度，生产活动较为活跃。

4.2投入产出变量

考虑到天然橡胶种植的特性，产出指标选择干胶产量，而非胶水产量，原因有二：一是干胶含量（可通过精密仪器测定）直接决定农户收益；二是胶水中的干胶含量易受天气和管理等外部因素影响，增加了数据不确定性。投入指标包括劳动力、资金和开割株数三个维度，全面反映生产要素投入（详见表1）。这一模型设计旨在准确捕捉天然橡胶生产的关键变量，为后续效率分析奠定基础。在投入变量方面：劳动力投入以年度投入的工日量计算，如一个劳动力每年工作100天，则为100工日。资金投入包括直接投入（如肥料、农药和专用工具采购）和间接投入（如运输和固定资产折旧）。生产规模指标采用实际开割胶树数量，而非传统种植面积。这一选择考虑了橡胶树多生长于地形复杂区域，以及橡胶园包含不同生长阶段树木的特点。基于开割株数的方法能更准确地反映实际生产规模，避免了面积测量的潜在偏差，为评估橡胶种植户经营规模提供了可靠依据。

4.3环境变量

本文所选环境变量有：降雨比例数据源于中央气象台及农户观测点记录，反映了所在区域的降水情况；户主受教育水平，其中，数字1代表“未接受过教育”，数字2代表“小学”，数字3代表“初中”，数字4代表“高中/职高/中专”，数字5代表“大专及以上”；海拔则采用农户所在乡镇的平均海拔值，数据源于资环数据网。纳入这些非人为可控因素有助于更准确地评估农户的真实生产效率，解释区域间和农户间的效率差异，并在三阶段DEA模型中剔除外部环境影响，从而获得更纯粹的技术效率评估结果。

4.4价格波动特征

天然橡胶价格波动特征分析基于宏观和微观两个层面的数据。宏观数据主要提供整体市场背景，采用国产“标准胶1#”价格作为参考指标，数据来源于Wind数据库。微观数据则聚焦于农户干胶销售价格，与生产行为密切相关，是没有包含初加工价格的数据，宏观价格则包含了初加工成本。2004—2021年中国天然橡胶（标准胶1#）现货价格走势如图2所示。

图2显示，2011年是一个关键转折点：此前价格总体呈波动上升趋势，而2011—2015年间出现显著下跌，降幅超过70%，而2015—2021年间，除2017年有较大幅上涨外，其他时间则呈现低位波动态势。利用HP滤波分析法对天然橡胶现货价格波动的周期规律进行分析，如图3所示，可以进一步验证前述天然橡胶价格的波动情况。

农户干胶销售价格统计如表3所示。由表3可知，2015—2021年间，农户干胶销售价格总体趋势与“标准胶1#”现货价格相似，但2017—2018年出现明显偏差。2017年初“标准胶1#”价格虽突破20元/kg，全年均价高于2016年，但农户实际销售价格增幅较小。这主要源于橡胶生产的季节性：海南和云南的开割期分别为4～12月和3～11月。2017年初价格高涨时，农户尚未开始割胶；待开割时，市场价格已下滑。这种时间错配导致农户未能充分受益于年初高价，限制了其全年平均售价增幅。

5经验性结果

运用三阶段DEA模型测算综合技术效率、纯技术效率、规模效率，为弥补传统DEA模型的不足，本文使用Malmquist指数法分别对技术效率变化（EC）、纯技术效率变化（PEC）、规模效率变化（SEC）、技术进步变化（TC）及Malmquist全要素生产率指数（TFP）进行评估，并将价格波动与全要素生产率波动进行检验。

5.1三阶段DEA模型

第一阶段采用投入导向的BCC模型，使用DEAP 2.1软件计算效率指标和投入松弛值。2015—2021年间，48个天然橡胶种植户的平均综合技术效率为0.78，平均纯技术效率为0.85，平均规模效率为0.92。结果显示，橡胶种植户整体技术效率有提升空间，而较高的平均规模效率表明大多数农户生产规模接近最优。效率值在年份和农户间存在显著差异，可能与天然橡胶价格的短期波动有关。部分农户在某些年份达到效率前沿，但未能持续保持，凸显了技术效率的动态性。

然而，传统DEA模型仅考虑决策单元的投入产出指标，未能将影响生产效率的外部环境因素纳入分析框架，这在一定程度上影响了效率评价的准确性。鉴于此，第二阶段采用SFA方法，将投入指标的松弛变量分离为环境因素、统计噪声和管理无效率三部分。以工日投入、资金投入和开割株数投入的松弛量为被解释变量，海拔、户主受教育程度和降雨比例为解释变量进行SFA回归分析，结果如表4所示。表4显示，三个模型的对数似然比检验（LR）分别为106.15、116.46和116.51，均在1%的显著性水平上显著；对数似然函数值分别为-1720.13、-2304.87和-2127.95，拟合效果良好。这证实了环境因素对农户投入产出存在显著影响，采用二阶段SFA模型调整投入数据是合理且必要的。

第三阶段对投入变量进行调整后重新进行DEA分析。结果显示：样本天然橡胶种植户的平均综合技术效率为0.75，平均纯技术效率为0.86，平均规模效率为0.88。与第一阶段相比，各项效率值均有所下降，反映出第二阶段调整的必要性。纯技术效率均值高于综合技术效率均值，说明制约样本农户技术效率的主要因素是规模效率偏低。效率值在年份间呈现明显波动，如DMU07的综合技术效率从2015年的0.43上升至2016年的0.84，但在2017年又回落至0.58，这与天然橡胶价格的短期波动高度吻合。2016年和2017年价格上涨时期，多数农户效率值显著提高；而2018年和2020年价格下跌时，效率值则普遍回落。这凸显了橡胶种植技术效率的动态变化特征及维持高效生产的难度。为深入探究价格波动对全要素生产率变化的影响机理，本文将使用Malmquist指数模型进一步展开分析。

5.2全要素生产率测算与分解

Malmquist指数通过跨期效率比较，克服了传统DEA模型在动态分析上的局限，能够量化决策单元全要素生产率的时序变化，并分解其构成要素，如技术效率变化和技术进步。本文采用MaxDEA软件对天然橡胶种植户技术效率变化（EC）、规模效率变动（SEC）、纯技术效率变动（PEC）、技术进步（TC）和Malmquist全要素生产率指数变化（TFP）进行统计，结果如表5所示。可以看出，上述五个指标的均值均不等于1，表明2015—2021年间天然橡胶种植户的全要素生产率可能存在一定变化，但这种变化的显著程度及其与价格波动的关联还需进一步统计检验证明。

5.3价格波动对全要素生产率的影响

为进一步直观反映价格波动对天然橡胶生产的影响，在表5中列出了天然橡胶价格波动以及技术效率、技术进步和全要素生产率变化情况的统计结果。总体来说，2015—2021年间，天然橡胶市场价格在中低价格区间持续波动，在多个年份技术效率（EC）、技术进步（TC）及Malmquist全要素生产率指数（TFP）的均值出现显著大于1和显著小于1交错的情况，其中技术效率（EC）变动主要由纯技术效率的波动驱动，而规模效率除2015—2016年间有显著提升外，其余时期变化不显著，显示出相对的稳定性。这一结果表明，在胶价持续波动的背景下，橡胶种植户的技术效率、技术进步及全要素生产率也出现不同程度的波动。价格对技术效率及技术进步的具体影响需要进一步结合天然橡胶市场价格波动情况进行分析，价格波动与全要素生产率的波动检验如表6所示。

由表6可知，2015—2016年，技术效率（EC）的均值显著大于1，主要由规模效率（SEC）的显著提升驱动，而纯技术效率（PEC）变化不显著。技术进步（TC）的均值显著小于1，Malmquist全要素生产率指数（TFP）的均值变化不明显。2016年小幅回升的价格可能提升了橡胶种植户的信心，提高了胶树利用率，从而提升了规模效率。技术进步负向变化可能源于之前价格持续下跌导致的负面影响滞后效应。2016—2017年，技术效率（EC）的均值变化大于1，主要由纯技术效率（PEC）的显著提升驱动。技术进步（TC）和Malmquist全要素生产率指数（TFP）的均值变化均显著大于1。2017年1月天然橡胶价格达到近年最高位，极大地提升了种植户的信心，促使其采取短期和长期生产行为。2017—2018年，技术效率（EC）变化的均值显著小于1，主要体现在纯技术效率（PEC）的显著降低。技术进步（TC）变化的均值大于1但不显著，两者共同作用使得Malmquist全要素生产率显著下降。2018年天然橡胶价格大幅下跌，农户生产积极性下降，导致技术效率下降。2018—2019年，技术效率（EC）的均值显著大于1，主要体现在纯技术效率（PEC）的显著增加。技术进步（TC）的均值显著小于1，Malmquist全要素生产率指数（TFP）的均值显著大于1。2019年天然橡胶价格小幅上涨，农户采取短期生产行为提高了技术效率，但长期低价导致技术进步出现负向变化。2019—2020年，技术效率（EC）的均值显著小于1，技术进步（TC）和Malmquist全要素生产率指数（TFP）的均值变化显著大于1。2020年价格显著降低加之疫情影响，导致技术效率下降。技术进步可能源于2019年价格缓慢上涨改善了未来预期。2020—2021年，技术效率（EC）的均值显著大于1，主要体现在纯技术效率（PEC）的显著增加。技术进步（TC）的均值显著小于1，Malmquist全要素生产率变化不显著。2021年价格小幅上涨提振了种植户信心，提高了纯技术效率。技术进步为负可能源于2020年价格大幅下跌影响的滞后效应。

表6和上述研究结果表明：价格波动能够即时影响天然橡胶种植户技术效率的波动，且这一影响在当年就能显现，假设H1成立。前一年价格波动可能会导致当年的技术进步正向或负向变化，即价格波动对技术进步变化的影响可能具有一定的滞后性，假设H2成立。

6研究结论、讨论与政策启示

本文运用三阶段DEA模型、DEA-Malmquist指数测算了海南省和云南省天然橡胶种植户2015—2021年技术效率、技术进步和全要素生产率变动情况，并将价格波动与全要素生产率波动进行检验，得出相应研究结论与政策启示。

6.1研究结论

通过对海南省和云南省天然橡胶种植户研究期7年内技术效率、纯技术效率、规模效率、技术进步和全要素生产率的系统测算，并结合市场价格波动情况进行分析，得出3点主要研究结论。

（1）天然橡胶种植业全要素生产率随市场价格变化呈现显著波动，是技术效率和技术进步综合作用的结果。2015—2021年间，天然橡胶市场价格经历了多次显著波动，如2015—2016年上涨0.36（p<0.01），2016—2017年上涨0.75（p<0.05），2017—2018年下跌1.82（p<0.01），直接影响了种植户的生产决策。同期，全要素生产率指数平均值为1.03，总体略有提升，但波动较大。其中2016—2017年期间，受价格上涨影响，全要素生产率显著提高了0.15（p<0.01），达到研究期内的最高值1.15。然而，由于价格的大幅波动，全要素生产率指数从2016年的0.98下降至2021年的0.94，呈现出一定程度的下降趋势。在某些年份，尽管技术效率提高，但由于前期价格波动导致的技术进步负向变化，使得全要素生产率变化不显著。如2020—2021年，尽管技术效率显著提高了0.10（p<0.01），但由于技术进步负向变化了0.15（p<0.01），导致全要素生产率变化不显著。

（2）价格波动对技术效率的影响主要体现在当期，呈现显著的正相关关系，其中纯技术效率是驱动技术效率变化的主要因素。例如，2015—2016年价格上涨时，技术效率显著提高了0.16（p<0.05）；2017—2018年价格下跌时，技术效率显著下降了0.07（p<0.05）；2018—2019年价格回升时，技术效率显著提高了0.13（p<0.01）。在多数年份，纯技术效率的变化与技术效率变化方向一致且幅度相近。如2016—2017年，纯技术效率显著提高了0.10（p<0.05），技术效率提高了0.11（p<0.1）；2017—2018年，纯技术效率显著降低了0.07（p<0.01），技术效率下降了0.07（p<0.05）。而规模效率变化在多数年份不显著，仅在2015—2016年显著提高了0.15（p<0.01）。这表明种植户能够迅速调整生产策略，主要通过优化生产要素投入和管理模式来应对短期价格波动，如调整肥料施用量、割胶频率和乙烯利喷施量等，直接反映在当期技术效率的变化上。

（3）价格波动对技术进步的影响存在1～2年的滞后效应。例如，2015—2016年的价格上涨导致2016—2017年技术进步0.05（p<0.01）；2017—2018年的价格下跌引起2018—2019年技术进步负向变化0.06（p<0.01）。这种滞后效应反映了种植户长期策略的影响，如改变胶园管理模式和增加技能交流与学习频率等。这些措施通常在1～2年后才会显现效果，体现为技术进步正向或负向变化。

6.2讨论

本文探讨了天然橡胶价格波动对全要素生产率的影响及其作用机制，基于研究结论展开3点讨论。

（1）本文发现天然橡胶种植业全要素生产率随市场价格变化呈现显著波动，是技术效率和技术进步综合作用的结果。这一发现拓展了现有文献关于价格波动影响全要素生产率的研究视角。与范国华等（2023）、李谷成等（2024）和赵锦春（2024）主要关注目标价格补贴政策、农户兼业化以及数字普惠金融等因素对农户全要素生产率影响的研究不同，本文直接探讨了农产品价格波动对全要素生产率的作用机制。这一结果与陈苏等（2018）、张利国等（2020）和邢怀浩等（2021）的研究相呼应，要素相对价格变化会诱导农户调整生产经营决策，导致要素使用量及投入结构的改变，进而引起成本结构变化，最终影响全要素生产率。本文进一步揭示了这一机制在天然橡胶产业中的特殊性。结果表明，天然橡胶价格波动幅度大、频率高，对种植户生产决策的影响更为直接和显著。这一发现不仅丰富了农产品价格波动对农户生产全要素生产率影响的相关研究，也突出了天然橡胶种植户在应对价格波动时需要兼顾短期生产调整和长期技术改进策略的独特挑战。

（2）本文揭示价格波动对技术效率的影响主要体现在当期，呈现显著正相关，纯技术效率是驱动技术效率变化的主要因素。这与胡建中等（2007）关于农户短期生产行为的研究结果一致，即短期生产行为如农药和化肥投入能快速增加产出并带来经济收益，风险相对较小。本文发现，天然橡胶种植户的短期行为主要表现为调整割胶频率和药肥使用，以保持产量和控制成本。这些措施直接反映在当期技术效率变化上，体现了种植户应对价格波动的适应能力。这种短期策略选择深化了洪炜杰等（2018）关于农户理性选择的观点，即农户倾向选择劳动力需求较低的种植结构，以降低成本和提高收入。

（3）本文发现价格波动对技术进步的影响存在1～2年的滞后效应，这在以往研究中关注较少。方福平等（2010）和钞贺森等（2017）的研究表明，农产品价格波动对农户种植行为有显著影响，且可能存在滞后效应。本文进一步揭示这种滞后效应最终引起全要素生产率的滞后变化，特别是通过影响技术进步。这与朱文清等（2019）的研究结果相呼应，即长期投入对提高经济回报期和全要素生产率有重要作用。本文指出，天然橡胶种植户的长期策略包括使用有机肥料改善土壤、加强病虫害防护、进行新品种改良等。这些长期行为虽回报期长且风险大，但能显著提高土地全要素生产率和抗灾能力，反映了种植户长期决策的独特考量。与胡雯等（2020）和徐志刚等（2021）的研究不同，本文更聚焦于天然橡胶产业特殊性，揭示了价格波动背景下农户长期策略选择的动态性和复杂性。这一发现强调了稳定市场价格对促进农户技术进步的重要性，对理解天然橡胶产业可持续发展具有重要意义。

本文在探索天然橡胶价格波动对全要素生产率影响的过程中，也面临一些研究局限。一方面，由于固定监测数据的限制，本文的样本规模相对有限，这可能在一定程度上影响结果的普遍性；另一方面，虽然DEA-Malmquist指数能有效反映技术效率、技术进步和全要素生产率的变动情况，但可能无法全面捕捉其他潜在影响因素。此外，由于数据和方法的限制，本文未能深入探讨价格波动对生产要素配置的具体影响，特别是对这种影响的有偏或无偏性进行量化测度。

6.3政策启示

探究价格波动对天然橡胶种植户全要素生产率的影响，有助于认识胶农短期和长期的生产行为调整，完善相关产业政策，得出3点政策启示。

（1）鼓励胶农购买保险和给予监测预警信息支持，提升种植户短期应对能力。本文发现，天然橡胶价格波动对种植户生产决策的影响直接且显著，价格波动对技术效率的影响主要体现在当期。加大综合保险（橡胶树物化成本保险、橡胶树完全成本保险和天然橡胶收入保险三项子险种）推广力度，维持种植户即期收入，减少弃割弃管行为，防止胶园荒废及产能下降。加强监测预警信息发布，及时提供市场动态，引导种植户生产预期。

（2）加强种植户培训，提高纯技术效率。本文发现，纯技术效率是驱动技术效率变化的主要因素。因此，需组织技术培训以提高种植户对新品种、新技术的应用能力。利用组织创新和合作社模式，促进资源共享和技术交流，为种植户提供专业培训，增强其长期生产管理能力。

（3）加大技术创新和推广支持，促进技术进步。本文表明，价格波动对技术进步的影响存在1～2年的滞后效应。在割胶技术方面，可重点改进方法和更新工具，如推广低强度割胶，延长橡胶树经济寿命。栽培技术方面应着力推广优质品种和先进种植方法，包括培育高产抗病品种、优化种植密度、实施精准灌溉施肥，以及推广有机肥和新型复合肥料使用以改善土壤肥力。

参考文献

钞贺森，戈阳.价格波动、农民种植行为与种植业结构调整[J].价格月刊， 2017（3）：41-46.

陈梦华，杨钢桥.农户耕地投入的影响因素分析——以江汉平原为例[J].华中农业大学学报（社会科学版）， 2010（2）：90-94.

陈苏，胡浩，傅顺.要素价格变化对农业技术进步及要素替代的影响——以玉米生产为例[J].湖南农业大学学报（社会科学版）， 2018， 19（3）：24-31.

崔美龄，傅国华，袁志先.价格波动对农户行为影响的研究综述[J].当代经济， 2016（16）：82-85.

范国华，杨移，杨肃昌.农户兼业化对农业全要素生产率的影响机理与效应研究——基于生产要素投入变化的视角[J].农村经济， 2023（8）：134-144.

方福平，李凤博.稻谷价格波动与农民种稻行为动态关系的实证分析[J].中国农村经济， 2010（12）：46-54.

冯利青，苏世伟.政府补贴对造纸行业全要素生产率的影响研究——基于14家上市公司数据的实证检验[J].林业经济， 2021， 43（3）：82-96.

盖庆恩，王美知，石宝峰，等.土地比较优势、农户行为与农业生产效率——来自种植结构调整的考察[J].经济研究， 2022， 57（10）：138-155.

何长辉，莫业勇.价格低迷背景下橡胶种植农户生产行为调查分析[J].中国热带农业， 2017（6）：20-27.

洪炜杰，罗必良.地权稳定能激励农户对农地的长期投资吗[J].学术研究， 2018（9）：78-86， 177.

胡浩，杨泳冰.要素替代视角下农户化肥施用研究——基于全国农村固定观察点农户数据[J].农业技术经济， 2015（3）：84-91.

胡建中，叶子荣.基于实物期权的农户农业长期投资行为研究[J].经济问题， 2007（7）：86-88.

胡雯，张锦华，陈昭玖.农地产权、要素配置与农户投资激励：“短期化”抑或“长期化”？[J].财经研究， 2020， 46（2）：111-128.

胡钊源，靳小怡，崔烨.高龄农业转移人口非农就业影响因素研究[J].系统工程理论与实践， 2021， 41（3）：613-624.

李谷成，叶锋，贺亚琴.目标价格补贴政策改革对粮食全要素生产率的影响研究——来自全国大豆种植户的微观证据[J].华中农业大学学报（社会科学版）， 2024（1）：1-14.

廖雨葳，张德生.天然橡胶种植户生产效率分析[J].中国热带农业， 2020（6）：12-20.

刘锐金，伍薇，何长辉.橡胶种植户对价格低迷的反应——意愿表达与行为选择[J].林业经济问题， 2018， 38（4）：55-63， 107.

陆文聪，叶建.粮食政策市场化改革与浙江农作物生产反应：价格、风险和定购[J].浙江大学学报（人文社会科学版）， 2004（3）：6-12.

马草原.非农收入、农业效率与农业投资——对我国农村劳动力转移格局的反思[J].经济问题， 2009（7）：66-69， 73.

苗珊珊，陆迁.粮农生产决策行为的影响因素：价格抑或收益[J].改革， 2013（9）：26-32.

闵师，王晓兵，白军飞，等.预期价格变动对农户生产行为调整的非对称影响——基于西双版纳胶农调查分析[J].农业现代化研究， 2017， 38（3）：475-483.

宋雨河，武拉平.农户粮食种植决策影响因素研究——基于河北省农村固定观察点数据[J].中国农业资源与区划， 2017， 38（1）： 12-16， 88.

孙鲁云，王力，王斌.棉花全要素生产率影响因素的国际比较分析[J].河南农业大学学报， 2020， 54（4）：718-724.

王火根，包浩华，王可奕.政府补贴资金对林业上市公司经营效率影响研究——基于三阶段DEA模型[J].林业经济， 2020， 42（1）：81-90.

王珏，宋文飞，韩先锋.中国地区农业全要素生产率及其影响因素的空间计量分析——基于1992～2007年省域空间面板数据[J].中国农村经济， 2010（8）：24-35.

王娜，高瑛.农户种粮决策行为主要影响因素识别分析[J].农村经济， 2015（7）：50-54.

魏欣，李世平.蔬菜种植户农药使用行为及其影响因素研究[J].统计与决策， 2012（24）：116-118.

向红玲，陈昭玖，廖文梅，等.农村劳动力转移对林业全要素生产率的影响分析——基于长江经济带11省（市）的实证[J].林业经济， 2021， 43（3）：37-51.

肖红波，王济民.新世纪以来我国粮食综合技术效率和全要素生产率分析[J].农业技术经济， 2012（1）：36-46.

肖阳，朱立志.基于DEA-Tobit模型的马铃薯生产效率分析——以甘肃省定西市为例[J].中国农业资源与区划， 2016， 37（6）：37-43.

邢怀浩，朱满德.有偏技术进步与我国玉米生产格局分化[J].山东农业大学学报（社会科学版）， 2021， 23（4）：61-66.

徐志刚，崔美龄.农地产权稳定一定会增加农户农业长期投资吗？——基于合约约束力的视角[J].中国农村观察， 2021（2）：42-60.

张德生，何长辉.产业结构调整背景下天然橡胶生产效率分析——基于广东南华农场的经验数据[J].热带农业科技， 2014， 37（1）：6-9.

张德生.海胶集团天然橡胶生产技术效率的随机前沿分析[J].海南大学学报（人文社会科学版）， 2014， 32（1）：111-116.

张利国，刘辰，陈苏.要素价格诱导稻谷生产技术进步与要素替代——以南方稻作区为例[J].农业经济与管理， 2020（3）：16-29.

张忠明，钱文荣.农户土地经营规模与粮食生产效率关系实证研究[J].中国土地科学， 2010， 24（8）：52-58.

赵锦春.数字普惠金融能否提升农业全要素生产率？——基于跨国面板数据的经验证据[J].现代经济探讨， 2024（3）：109-121.

赵玉，严武.市场风险、价格预期与农户种植行为响应——基于粮食主产区的实证[J].农业现代化研究， 2016， 37（1）：50-56.

钟真，黄斌，张德生.长期低价影响下的胶农生产经营适应性研究——基于西双版纳傣族自治州植胶区的调查[J].农业农村部管理干部学院学报， 2021（1）：33-40.

钟真，齐介礼，史冰清，等.职业农民更有效率吗——来自滇琼两省天然橡胶种植户的证据[J].农业技术经济， 2018（5）：40-51.

朱文清，张莉琴.集体林地确权到户对农户林业长期投入的影响——从造林意愿和行动角度研究[J].农业经济问题， 2019（11）： 32-44.

Assouto A-B， Houensou D-A， Semedo G. Price risk and farmers’ decisions： A case study from Benin [J]. Scientific African， 2020， 8： e00311.

F？re R， Grosskopf S， Norris M， et al. Productivity growth， technical progress， and efficiency change in industrialized countries [J]. The American Economic Review， 1994， 84（1）： 66-83.

Jin S， Min S， Huang J K， et al. Falling price induced diversification strategies and rural inequality： Evidence of smallholder rubber farmers [J]. World Development， 2021， 146：105604.

Min S， Wang X B， Liu M， et al. The asymmetric response of farmers to an expected change in the price of rubber： The roles of sunk costs and path dependency [J]. Land Use Policy， 2018， 79：585-594.

Nicod T， Bathfield B， Bosc P M， et al. Households’ livelihood strategies facing market uncertainties： How did Thai farmers adapt to a rubber price drop？ [J]. Agricultural Systems， 2020， 182：102846.

（责任编辑韩杏容）