中国玉米生产技术效率分析_2001_2008_基于随机前沿生产函数

第11卷第5期 西北农林科技大学学报(社会科学版) V ol. 11No. 5

中国玉米生产技术效率分析:2001-2008

) ) ) 基于随机前沿生产函数

赵红雷, 贾金荣*

(西北农林科技大学经济管理学院, 陕西杨凌 712100)

摘 要:利用2001-2008年中国22个玉米主产区的投入与产出面板数据建立了随机前沿生产函数模型, 并对中国玉米生产的技术效率进行了测算, 全国玉米生产平均技术效率为0. 862。在此基础上, 进一步探讨分析了技术效率的时间差异、地区差异和收敛性, 发现玉米生产技术效率随时间波动且地区差异明显, 但从全国来看, 各省份之间的玉米生产技术效率的差距正在逐步缩小, 具有趋同的趋势。今后应提高玉米生产技术效率, 加大政府投入力度, 提高机械化水平, 进行科学管理; 加强玉米生产技术的研发和创新。

关键词:玉米生产; 技术效率; 随机前沿生产函数中图分类号:F 307. 11 文献标识码:A

文章编号:1009-9107(2011) 05-0056-06

引 言

随着玉米精深加工业的快速发展和生物质新能

律的制约, 不能无限地依赖于物质要素的不断加大。特别是在耕地面积逐渐减少和农业生产结构不断调整的历史背景下, 玉米生产能力提升的关键是提高生产效率。在当前可利用的技术水平有限的情况下, 提高生产技术效率就成了提高玉米生产率的首要途径。因而考查中国玉米生产技术效率的发展情况, 对于促进玉米生产的发展将具有较大的现实意义和价值。

目前, 众多学者运用不同的方法以不同视角对中国玉米生产技术效率进行了有价值的研究。张雪梅

[3]

源的开发利用, 玉米已经突破了传统意义上粮食作物和饲料作物的内涵, 也成为了重要的工业原材料和战略物资。在市场需求的拉动下, 我国玉米供应关系由供大于求逐步转向供应偏紧的状况, 据农业部发布的数据显示, 2010年1-7月玉米进口28. 2万吨, 同比扩大56倍。据慧典市场研究报告网发布的5中国玉米产业报告(2008-2009) 6显示, 由于种植效益低于大豆, 2008年主产区玉米播种面积减少2%, 2009年玉米主产区种植面积将继续下滑2%。因此需要提高玉米种植效益, 稳定玉米生产。大力发展玉米生产对保障我国粮食安全、促进国民经济

[1]

发展具有重要意义。

采用随机边界生产函数对我国1991-1996年

玉米生产增长因素进行了实证分析。刘树坤[4]运用Frontier4. 1软件估计了中国玉米生产的随机前沿生产函数和效率损失函数, 测算得出玉米生产技术效率损失平均为19. 6%。同时得出玉米生产中技术进步不显著, 要素生产弹性小, 技术效率变动趋势非收敛等结论。亢霞

[5]

从当前玉米生产发展的实际情况看, 玉米产量增长主要依靠三方面

[2]

:一是播种面积的扩大; 二是

物质要素投入的增加; 三是生产率的不断提高。我国人地矛盾突出, 生产要素投入又受到报酬递减规

¹

利用1992-2002年分省的

收稿日期:2010-09-23

基金项目:国家社科基金项目(08BJL011)

作者简介:赵红雷(1981-) , 男, 西北农林科技大学经济管理学院博士研究生, 主要研究方向为农产品国际贸易、农业经济学。

成本和产量数据, 估计了玉米的随机前沿生产函数, 测算了玉米的技术效率及其变动趋势。杨春[6]运用DEA 的M alm quist 指数, 对1990-2004年中国玉米生产率(TFP) 的增长状况进行了实证分析。陈卫平运用T orngvist-Theil 指数法和增长账户法测算了1985-2003年期间我国T FP 的变动及其对玉米产出增长的贡献。吴敬学[8]利用省级面板数据, 采用索洛余值方法, 对技术进步在中国玉米生产中的贡献程度进行定量分析, 认为改革开放以来中国玉米增产中50. 14%是由技术进步所引致。宋殿霞[9]通过2004年吉林省21个主要玉米生产地区的数据, 采用评价多输入、多输出系统相对有效性的DEA 方法, 对吉林省玉米生产要素配置效率状况进行了综合测算和分析。张越杰

[2]

[7]

技术进步。该模型的函数形式为:

Ln Y it =B 0+B 1Ln L it +B 2Ln Z it +B 3Ln J it +B 4T +222B 5(Ln L it ) +B 6(Ln Z it ) +B 7(Ln J it ) +2222

2B 9Ln L it Ln Z it +B B B 8T +10Ln L it Ln J it +11

222

Ln Z it Ln J it +B 12T Ln L it +B 13T LnZ it +B 14T Ln J it +V it -U it

(1)

(1) 式中, Y 表示玉米的单位面积主产品产量(kg /亩) , L 为单位面积土地上的用工数量(标准工日/亩) , Z 为投入的直接费用(元/亩) ; J 为投入的间接费用(元/亩) ; T 为时间变量。B k (k =0, 1, , , 14) 为待估参数。V it 为白噪声项, 服从均值为零、方

v 的正态分布, U it 是反映生产单元i 技术效率差为R

2

利用1991-2005

年玉米生产投入产出面板数据, 采用非参数的Tor ng vist 指数、H M B 指数和DEA 方法对吉林省玉米生产效率进行实证分析。赵贵玉[1]运用非参数的H MB 指数方法, 利用1991-2005年黑龙江省玉米生产的投入产出的面板数据, 对玉米生产的全要素生产率进行实证分析。

本文在前人研究的基础上, 利用最新的2001-2008年中国22个主要玉米产区的投入与产出面板数据建立了随机前沿生产函数模型, 并对我国玉米生产的技术效率进行了测算和分析, 并研究了各主要玉米生产地区间的技术效率差异以及玉米生产技术效率的发展趋势。

损失的非负随机变量, 用于测度误差及各种不可控制的随机因素, 例如自然气候、运气等。U it 独立于

2

V it , 通常假定U it 服从均值为m it 、方差为R V 的半正

态分布。其中, m it 为效率模型, e -m it 反映了生产单元i 在第t 年的技术效率水平, m it 越大, 技术效率越低。m it 的测度模型为:

m it =D 0+2D j X jit

j

(2)

(2) 式中, X jit 表示影响生产单元i 的技术效率的第j 个变量, D 0为常数项。D j 是待估参数, 其取值反映了变量j 对技术效率的影响程度, 负的取值表示变量j 的增加会促进效率的提高, 正的取值表示变量j 的增加会引起低效率出现。

2. 技术效率损失函数与变量说明。技术效率损失函数表示为:

m it =D 0+D 1ZL t +D 2FL t +D 3LN t +D 4BL t +D 5GL t +D 6TR t +D 7SZ t +D 8H Z t

(3)

(3) 式中每亩种子用量(ZL ) 、每亩化肥用量(F L ) 、劳均农机总动力(L N ) 、播种面积比例(BL ) 、有效灌溉率(GL ) 反映了玉米的生产条件, 政府投入强度(T R ) 反映政府引导玉米生产的政策倾向和政府对农业生产的扶持力度。水灾成灾比例(SZ ) 和旱灾成灾比例(H Z ) 反映玉米生产受随机不可控制的自然因素(主要包括水灾和旱灾风险) 影响的情况。对这些变量的说明见表1。

一、数据来源与模型构建

(一) 模型与变量说明

1. 随机前沿生产函数与变量说明。随机前沿生产函数模型是测算生产技术效率的主要方法之一。随机前沿生产函数模型是由M eeusen 和Battese

[12]

[10]

、Aig ner

[11]

几乎同时独立提出的。随机前沿生产

函数反映的是在当前可供利用的技术水平下可能实现的最大潜在产出。技术效率是实际产出与最大潜在产出之间的比率, 反映生产单元利用当前技术和投入要素的有效程度, 其值介于0到1之间, 越接近于1, 技术效率越高。

本文选取最为灵活的超越对数形式, 来建立中国玉米生产的随机前沿生产函数模型, 并假定中性

表1 对效率损失函数中主要变量的说明

变量名称

变量代码ZL F L L N GL BL T R SZ HZ

定义和赋值

种植每亩玉米投入的种子用量种植每亩玉米投入的化肥用量

农机总动力/农林牧渔业的从业人员数玉米有效灌溉面积/耕地面积玉米播种面积/总播种面积

支持农村生产的支出/地方财政总支出水灾成灾面积/水灾受灾面积旱灾成灾面积/旱灾受灾面积

种子用量(千克/亩) 化肥用量(千克/亩)

劳均农机总动力(千瓦/人) 有效灌溉率播种面积比例

政府财政投入强度水灾成灾比例旱灾成灾比例

(1) 和(3) 式中的未知参数可由最大似然法联立地估计出来。Battese 和Co elli

U

R =R +R , C =22

U +R V

2

2

U

2V

2V

2

[13]

取2001-2008年北京、天津、河北、山西、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、江苏、安徽、山东、河南、湖北、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、宁夏和新疆(考虑到数据的完整性和代表性, 把每个省、直辖市、自治区作为一个玉米产区看待, 其余地区不予考虑) 等22个玉米主产区的统计数据, 玉米亩产量、亩用工数、直接费用、间接费用、种子用量和化肥用量数据来自历年的5全国农产品成本收益资料汇编6(2002-2009) 。同时, 为了剔除价格变化的影响, 直接费用利用各省的农用生产资料价格指数进行了平减(2001=100) , 间接费用利用各省的消费价格指数进行了平减(2001=100) 。对于其他影响效率的各因素, 如劳均农机总动力、播种比例、有效灌溉率、政府投入强度、水灾成灾比例和旱灾成灾比例数据来自于历年的5中国统计年鉴6、5中国农业年鉴6和5中国农村统计年鉴6(2002-2009) 。

给出了似然函数

及其一阶导数的表达式, 并且令

(4)

(4) 式中参数C 反映了技术无效的程度, 其取值在0到1之间。当R 趋近于0时, C 便趋近于1, 表明前沿生产函数的误差主要来源于随机变量U, 说明生产单元的实际产出与可能的最大潜在产出之间的差距主要来自于技术的非有效性。当R 趋近于0时, R 值趋近于0, 表明生产单元的实际产出与可能的最大潜在产出之间的差距主要来自于统计误差。Battese 和Coelli 还给出了技术效率的表达式, 生产单位i 在第t 年的技术效率为

TE it =E(yit |U it , X it )/|E(yit |U it =0, X it )

(5)

(5) 式中TE it 为技术效率, E(#) 表示对括号中的数学式求期望值。如果U it =0, 即没有效率损失时, T E it =1, 生产单位i 处于完全技术效率状态; 如果U it >0, 则0

(二) 数据来源和说明

为了分析玉米生产效率的变化与构成, 本文选

2

U

2V

二、实证结果分析

本文采用前沿分析软件Fr ontier4. 1对前沿生产函数进行估计, 参数估计结果见表2。

表2 随机前沿生产函数估计结果

解释变量常数项

L nL it L nZ it L nJ it T (L nL it ) 2(LnZ it ) 2(L nJ it ) 2

待估参数00B 1B 1B 2B 2B 3B 3B 4B 4B 5B 5B 6B 6B 7B 7

估计值12. 1. 3. -0. 0. -0. 0. -0.

087**112*437**352*196*139873**018

*

解释变量T 2

LnL it L nZ it LnL it L nJ it LnZ it L nJ it T L n it T L nZ it T L nj it

待估参数

8B 9B 10B 11B 12B 12B 13C

估计值0. 004-0. 3170. 0760. 119-0. 009-0. 0410. 0070. 906***

*

*

注:表中t 统计量的值在10%、5%和1%的显著性水平下分别为1. 286、1. 653和2. 237。*、**和***分别表示在10%、5%和1%的显著性水平下通过对应的假设检验, 下同

从参数估计结果来看, 前沿生产函数中, 投入的直接费用Z 与玉米的单位产量Y 在1%的水平下显

著相关, 用工数量L 、投入的间接费用J 、时间变量T 与玉米的单位产量Y 在10%的水平下显著相关。用

第5期 赵红雷等:中国玉米生产技术效率分析:2001-2008

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工数量与产量正相关, 也就是说随着劳动力投入的增加, 产量也随之增加; 投入的直接费用和间接费用与产量负相关, 说明单纯依靠费用的增加很难增大玉米

解释变量常数项DT it DF it LN it BL it

待估参数D 0D 1D 2D 3D 4

估计值0. 3810. 082-0. 001-0. 241*-1. 847*

的产量, 而需要改进种植技术来提高生产效率; 时间与产量正相关, 也即随着时间的推移, 产量提高。对应的技术效率损失模型估计结果如表3所示。

解释变量G L it T R it T R it SZ it

待估参数D 5D 6D 7D 8

估计值0. 730-1. 187*

0. 195-0. 310

表3 技术效率损失模型参数估计结果

****

对于影响效率的因素, 劳均农机总动力、播种比例、政府财政投入强度的系数均为负, 且是显著的, 意味着这些因素对技术效率有正的影响。其他因素的系数均没有通过检验, 说明其他因素对玉米的生产效率没有影响。

另外, 复合扰动项中技术无效项所占的比例C 为0. 906, 且在1%水平下通过了t 检验, 说明技术非效率在玉米的种植过程中是存在的, 占90. 6%, 而只有9. 4%来自于统计误差等外部影响。2001-2008年, 全国22个地区玉米生产的平均效率为0. 862, 说明投入要素的使用效率还不太理想, 实际产出与生产前沿面还存在一定的距离。

性上涨。2003年, 全国玉米的技术效率普遍偏低。江苏、安徽、广西和云南的生产技术效率都很低, 安徽的技术效率仅为0. 341, 江苏为0. 490, 广西为0. 581, 云南为0. 558。造成这些现象的可能原因是不同地区的水灾和旱灾等自然灾害, 以及农业发展的市场约束、结构性矛盾及农业生产资料价格指数相对农产品的上涨带来的/增产不增收0, 影响了农民从事农业生产的积极性, 妨碍了对农业生产的投资和农业新技术的采用。

(二) 技术效率的地区性差异

为进一步分析玉米生产技术效率的地区间差异, 将全国22个主产区的平均技术效率进行聚类分析, 其结果如图2所示。

从图2可以看出, 可以将22个玉米主产区划分为三大类:第一类包括12个产区, 分别为河北、山东、吉林、内蒙古、辽宁、天津、宁夏、黑龙江、新疆、北京、山西和河南, 它们的平均技术效率值为0. 950, 高于22个产区的平均水平(0. 924) 。其中技术效率最高的是天津(0. 972) , 最低的是河南(0. 915) , 表明这些产区已经掌握了科学的玉米生产技术。第二类包括2个产区, 分别为广西和贵州, 它们的平均技术效率值为0. 647, 这两个产区都是传统的农业省份, 农业生产条件差, 技术效率远低于全国平均水平, 说明这些产区的技术效率需要提高, 可以通过增加科研投入或者引入现代的玉米生产方式, 有效地改善玉米生产的技术效率。第三类包括8个产区, 分别为安徽、重庆、湖北、四川、江苏、陕西、云南和甘肃。这8个产区平均技术效率为0. 783, 同样远低于22个玉米产区的平均水平, 但高于第二类产区的平均水平, 说明这8个产区的玉米生产的技术得到了一定的发挥, 但是与更高效的第一类产区还有很大一段距离, 可以进一步发挥其内在的潜力。在这些产区中平均技术效率最高的是安徽(0. 798) , 最低的是云南(0. 740) 。

三、技术效率分析

(一) 技术效率的时间差异

利用Frontier4. 1软件演算得出了全国22个玉米主产区历年的生产技术效率(限于文章篇幅数据略, 有需要数据可与作者联系) 。将每年各地区的玉米生产技术效率进行平均, 得到2001-2008年中国玉米生产平均技术效率的年际变化, 如下图1

所示。

图1 平均技术效率年际分布

从全国平均水平的变动趋势来看, 2001-2008年玉米生产技术效率是持续上升的。2003年的技术效率出现了异常下滑, 2003年全国玉米生产技术

60

西北农林科技大学学报(社会科学版) 第11卷

图2 玉米主产区生产技术效率聚类树形图

(三) 技术效率的收敛性分析

通过中国玉米生产技术效率的收敛性分析, 以此来衡量中国玉米生产发展水平及其变化状况, 进一步考察中国玉米生产发展地区差距的变化趋势。根据Barro and Sala-I-M artin 的研究, 经济增长收敛性分为R 收敛和B 收敛两种类型。A 收敛是指落后地区与发达地区之间经济发展水平的差距随着时间推移逐步缩小; B 收敛又分以下两种情况:(1) 绝对收敛, 即无论经济的初始条件如何, 长期内不同区域的经济发展水平将趋于相同的稳态水平。(2) 条件收敛, 即在经济初始条件相似或相同的区域之间发生收敛, 不同的区域收敛于不同的稳态。为简单起见, 本文只对技术效率进行B 收敛检验。其中, 绝对B 收敛检验模型为

(Ln TE it -Ln TE i 0) /T =A 1+B 1Ln TE io +E it

(6)

其中, TE i 0和TE it 分别代表i 产区期初和期末的技

变量绝对B 收敛条件B 收敛

常数项-0. 003(-1. 206) -0. 015(-0. 957)

Ln(T E it )

[14]

术效率值; A 1为常数项; B 1为待估的收敛系数, 如果回归后, B 为负值且显著, 则说明存在绝对B 收敛; E it F 1为随机误差项。有时也需要考察收敛速度S 1, 以反映如果收敛达到趋同状态所需要的速度, 计算公式为

-F

B 1=-(1-e 1T ) /T

(7)

条件B 收敛检验模型为

d (Ln T E it ) =Ln T E i, t -Ln T E i, t -1=A 2+B 2Ln T E i, t -1+E i, t

(8)

其中, T E i, t -1和T Eit 分别代表i 产区期初和期末的技术效率值, A 2为常数项; B 2为需检验的收敛系数, 如果回归后, B 2为负值且显著, 则说明存在条件B 收敛; L it 为随机误差项。为了避免农业生产周期带来的影响, 将样本平均分为2个时间段, 即每个时间段长度为4年。收敛速度F 的计算公式为

-F B 2=-(1-e 1T )

(8)

利用最小二乘法回归的结果如表4所示。

收敛速度0. 138

0. 158

调整的R 2

0. 8560. 740

F 统计值125. 651***60. 753***

表4 收敛性检验结果

-0. 088***(-11. 209) -0. 468***(-7. 794)

注:括号内的数字为t 统计量的值

实证结果显示, 从全国15个玉米主产区来看, 无论是绝对B 收敛还是条件B 收敛检验, 收敛系数取值为负且在1%水平上显著, 表明各省份之间的玉米生产技术效率的差距正在逐步缩小, 具有趋同的趋势。绝对B 收敛和条件B 收敛的速度分别为0. . 技术推广利用方面具有/后发优势0, 正在快速追赶先进产区; 同时先进玉米产区的技术效率增长速度已经明显放缓, 在先进产区通过对现有技术的推广和扩散来提高技术效率的空间已经不大。提高玉米生产能力, 需要加强玉米生产技术的研发和创新。

第5期 赵红雷等:中国玉米生产技术效率分析:2001-2008

[J].甘肃农业大学学报, 2005(3) :389-395.

61

四、结论与建议

通过建立随机前沿生产函数, 对2001-2008年我国玉米主产区生产的技术效率进行了测算, 分析了我国玉米生产技术效率波动的原因和技术效率的时间差异, 可以得出以下几点简要结论, 并给出相应建议:1. 2001-2008年, 我国玉米生产的技术效率水

平不是很高, 但是总体呈现上升趋势。影响玉米生产技术效率的因素主要是劳均农机总动力、玉米播种面积和政府的财政投入力度。

2. 各地区间技术效率还存在一定的差异, 部分地区对现有生产技术还没有充分利用, 这些产区应该扩大玉米规模种植比例、提高机械化水平以及提高政府的投入来提高玉米生产的技术效率水平。

3. 从全国范围来看, 2001-2008年各产区之间的玉米生产技术效率具有绝对收敛性和条件收敛性, 并且收敛速度都很快。因此, 今后要着重加强玉米生产技术的研发和创新, 技术进步可以抬高生产函数的前沿面, 为提高技术效率水平创造空间。参考文献:

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Research on T echn ical Efficiency of Maize Produ ction in C hin a From 2001-2008

Based on S toch astic Frontier Prod uction Function

ZHAO H ong -lei, JIA Jin -rong

*

(College of Economics and Management, Nor thw est A&F Univ ersity, Yangling , Shaanx i 712100, China)

A bstract:A stochastic frontier production function model was established based on the 1995-2008input and

output panel data of China . s 15major maize producing areas, and then it w as used to measure and analyze the technical efficiency of maize production in China. On this basis, a further exploration w as made to analyze time difference, regional differences and convergence of technical efficiency. The results show ed that the technical eff-i

ciency of maize production varied over time and had obvious regional differences, but from a national perspective, the efficiency gap of maize production among various provinces w as narrow ing, w ith the convergence trend. To im -prove the technical efficiency of maize production, measures should be taken to increase financial aid, enhance mechanization and scientific manag ement, and strengthen R&D of maize production techniques.

Key w ords:maize production; technical efficiency; stochastic frontier production function