依据四川省21个地区2000--2006年农业投入产出数据建立了随机前沿生产函数模型,并对各地区农业生产技术效率进行了测算和分析,结果发现四川的农业增长目前还主要依赖土地和流动资本的投入,农业生产技术效率水平随时间增加有下降趋势且地区差异明显,资本投入和社会经济条件对效率水平影响显著。
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20 08年第 9期
S i n e a d T c n lg n g me tR s a c ce c n e h oo y Ma a e n e e rh
科技管理研究
20 o9 o 8N .
文章编号:10 7 9 (0 8 9— 0 0— 4 00— 65 20 )0 0 8 0
基于 SA的四川农业生产技术效率分析 F鲍学东,郑循刚(四川农业大学经济管理学院,四川雅安 6 5 1 ) 20 4摘要:依据四川省 2 1个地区 2 0- 20 0 0 0 6年农业投入产出数据建立了随机前沿生产函数模型,并对各地区农业
生产技术效率进行了测算和分析,结果发现四川的农业增长目前还主要依赖土地和流动资本的投入,农业生产技术效率水平随时间增加有下降趋势且地区差异明显,资本投入和社会经济条件对效率水平影响显著。 关键词:农业生产;技术效率;随机前沿分析 ( F ) SA中图分类号:F2 33文献标识码:A 四川省是我国的农业大省,20 0 6年农业总产值占 G P的 D l.%,远远高于全国平均水平 I.%,说明促进农业增长 85 7 I仍然是四川农民增收和整个经济发展的重要途径之一。四川省人均耕地仅 07亩,自然资源和基础设施分布不均,尽管 .对农业投入逐年增加,技术创新能力不断提高,产出效益但并未显著提高。据四川省农业厅成本收益调查,20 0 5年亩纯收益除红苕比上年增加外,其余主要作物都呈下降趋势。因此,提高四川农业的产出效率,促进农业持续快速增长,是 E .表示数学期望; F () E F在 0和 1之间,接近 1明技越说术越有效。 基于超越对数生产函数的优点,本文选择其为随机前沿生产函数的一般形式,且假定技术进步为希克斯中性 (即未考虑时间与投入要素的关系 )。模型设定如下: l=+ 1 J l+ lE+ l凡+ 1 n. A I l风卢 l+B n吐 2A岛 n n卢2/ I I n+ l l / 4正 lF+ 2I n 卢3 l n+ 3 h n 3 A lE E 1 n'
当前的一个重大现实问题。 早期理论把产出效率的提高归功于技术进步,现在更多+÷ ( L)+ 3 1 ÷ ( F) h却 n+ a ( ) n I的学者把它分解为技术进步和技术效率的变动。技术效率是+ N+】+一 Ⅳ口 r “ ()
3指在现有投入条件下,经济单元实际产出与前沿产出 (最大式中,表示第 i i个地区,=,, 2;=12…,, i l2…,1t,, 7表示可能性产出)的比率;或者在同一产出水平下,最小可能投 00 06年的 7年; Y表示农林牧渔总产值; L表示农林牧人与实际投入之比。我国学者在借鉴国外理论与方法基础上 2 0 -20 A表示农作物总播种面积; E表示农业机械总做了大量研究:战明华等 (9 9 19 )分析了绍兴种粮农户的生渔业从业人员; F表示化肥施用量(折纯量) N为地区虚拟变量,;表示地产技术效率,孟令杰 (0 0 20 )发现 18~l9 90 95年我国农业技动力;按《排序,分术效率呈现下降态势,乔世君 ( 0 )和亢霞等 (0 5 20 4 20 )研区间的自然地理条件差异等因素,四川统计年鉴》到 1即,, 2;用来反映究了我国粮食生产的技术效率,徐琼 (0 5 20 )利用 D A方法别取 1 2, N=1 2…,1 T为时间趋势变量, E取。 分析了浙江省 1个地区的农业技术效率和规模效率及其地区时间因素造成的生产技术的趋势性变化,值同 t 1影响农业生产技术效率的因素很多,主要包括自然资源差异。本文利用随机前沿方法 ( F S A,Soh scFot rA t at rn e c i i夏 95、 nl i a s )对 2 0- 20 ys 00 0 6年四川省 2个地区的农业生产技术效条件、科技投入与技术创新 (恩君、王培志等,19 ) 1, r -
+ 4 A lF,卢4 n l“ l h ) 2 n n I n+3 h F+— 1 h (
率进行了测算,并分析其影响因素和变化特征。
1模型与数据11计量模型 .
农业生产或经营形式、农业技术进步与农技推广机制 (王永龙, 04、劳动者素质 (宁、陆文聪,20 )等。限于 20 )张 06数据的可获得性,本文主要考察以下九个因素:①劳均耕地
前沿分析方法可分为确定性分析和随机前沿分析。Bt a - t e和 C e i 19 e s ol在 9 3年提出了一个随机前沿模型,通过一次 l估计便可测算技术效率并将技术效率的分布均值表示为效率影响因素的函数进行分析,从而避免了不确定性方法对产出影响因素不可区分的缺陷,且适合面板数据分析。模型如下:=瓦+(一 )=I…
, , N£,,=1… () 1
面积 (A,即耕地面移农林牧渔从业人员;②劳均农机总 P) 动力 ( E,即农机总动力/ P)农林牧渔从业人员;③劳均化肥施用量 ( F,即化肥施用量/ P)农林牧渔从业人员;④复种指数 ( I) M R,即播种面积与耕地面积之比,反映农业自然生产条件;⑤灌溉率 ( a,即有效灌溉面积占耕地面积的比 I ) a 重,反映农业生产的基础设施条件;⑥支援农村生产支出占地方财政预算支出的比重 ( U,反映政府对农业生产的支 F N)
是第 i个样本单位在 t时期的产出;是第 i 个样本单位在 t时期的要素投入;是随机变量, 服从正态分布 N(, 0 )是非负随机变量,;表示生产的无效程度,假设为非负截
尾正态分布并服从 N m,:. ( )同时假设: z, P× m=,为 6 1维向量。表示影响效率的因素,为影响因素个数; PX1 P占为 维待估参数向量,当其为正值时说明影响因素对效率有负效应,为负值时则为正效应。则技术效率( ) E表示如下:E F= (『I )E I£ 0 X ) F E y ,/ ( =,f u e U收稿 1 0 7—1 0 .修回日期:20 o o 3期t2 0 2- 8 0 8一 4一 9
持力度;⑦人均 G P (G P,反映区域经济发展水平;⑧ D PD )政策虚拟变量 ( )表示各个时期政府对农业生产的干预, P, 以“五年计划”为政策变动标志,20 0 0年取值为 0 0 1 ,2 0— 20牟 (“ 05即十五计划” )取值为 1 06年为 2,20;⑨时间趋势变量 ( ) T,用来反映技术效率的趋势性变化,取值同前。技术效率损失函数设定如下:,=6P 6P岛P 8MI 81R+ ̄ U n n lA+ E+ F+ 4 R+ 5R 8F N+8P D 6P+ 7 G P+ 8岛() 4
() 2