周 江 ，謝宜章，向平安,*

(湖南農(nóng)業(yè)大學(xué) a. 洞庭湖區(qū)域農(nóng)村生態(tài)系統(tǒng)健康湖南省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，b. 商學(xué)院，長沙 410128)

目前國人的主食有2/3是大米。自古以來，稻作在我國經(jīng)濟(jì)中一直占據(jù)著舉足輕重的地位。湖南省是我國第一大水稻主產(chǎn)省份，其稻作經(jīng)營可持續(xù)發(fā)展對(duì)國家糧食安全具有重要意義。稻作農(nóng)業(yè)可持續(xù)經(jīng)營的核心理念是生態(tài)化經(jīng)營，需要充分保護(hù)和利用稻田的生態(tài)性。由于稻田系統(tǒng)的生態(tài)功能具有公共物品屬性，保護(hù)其生態(tài)性需要政策干預(yù)。生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新對(duì)水稻的生產(chǎn)，農(nóng)民的增收至關(guān)重要。因此，認(rèn)識(shí)和評(píng)價(jià)稻作生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新的生態(tài)經(jīng)濟(jì)效益是實(shí)施政策干預(yù)的前提條件。

有國外學(xué)者的研究表明，就不發(fā)達(dá)國家而言，農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的起點(diǎn)及重點(diǎn)都在農(nóng)業(yè)[1]。農(nóng)民參與農(nóng)業(yè)的發(fā)展能夠增加收入，提高生活水平，進(jìn)而促進(jìn)社會(huì)的發(fā)展[2]。因此，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)的發(fā)展就顯得極為重要。目前學(xué)界對(duì)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新的生態(tài)經(jīng)濟(jì)效益研究成果眾多，學(xué)者們主要從農(nóng)業(yè)整體[3]及單個(gè)作物的某種生產(chǎn)創(chuàng)新技術(shù)來研究。具體包括立體農(nóng)業(yè)[4]、西北山地花椒-農(nóng)作物復(fù)合種植[5]、桉樹-藥材復(fù)合經(jīng)營模式[6]、有機(jī)茶[7]、稻田綜合種養(yǎng)技術(shù)[8]、多抗系水稻品種的生產(chǎn)技術(shù)[9]等，研究分析表明生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新必須結(jié)合本地實(shí)際情況才能更好發(fā)揮自身的生態(tài)經(jīng)濟(jì)效益?？梢钥闯鰢鴥?nèi)學(xué)界對(duì)于水稻生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新的生態(tài)經(jīng)濟(jì)效益的相關(guān)研究主要集中在單個(gè)生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新的生態(tài)技術(shù)效益上，并未從水稻整體的生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新水平評(píng)價(jià)其經(jīng)濟(jì)效益，且大多數(shù)分析對(duì)象為實(shí)驗(yàn)示范基地，沒有從具體農(nóng)戶種植層面進(jìn)行分析。因此，本文將從較為全面的角度對(duì)湖南省水稻的生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新的生態(tài)經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行評(píng)價(jià)，以期能夠發(fā)現(xiàn)湖南省水稻產(chǎn)業(yè)發(fā)展存在的問題，并指出其改進(jìn)的方向。

1 研究區(qū)域與研究方法

1.1 生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新的經(jīng)濟(jì)效益評(píng)價(jià)方法

1.1.1 經(jīng)濟(jì)效益評(píng)價(jià)方法 本文采用DEA三階段模型[10]評(píng)價(jià)湖南省稻米生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新的經(jīng)濟(jì)效益。

第1階段為傳統(tǒng)DEA模型，在本階段首先將原始的投入和產(chǎn)出變量代入傳統(tǒng)DEA模型中，測(cè)算各決策單元的效益情況。

第2階段的實(shí)證分析為隨機(jī)前沿模型階段[11]，在本階段將運(yùn)用隨機(jī)前沿模型對(duì)第1階段的差額值進(jìn)行分解。設(shè)有n個(gè)決策單元，這n個(gè)決策單元中每個(gè)決策單元都會(huì)使用m種投入，而在實(shí)際環(huán)境中會(huì)有p個(gè)可觀察環(huán)境變量對(duì)差額值產(chǎn)生不同程度的積極或者消極的影響，據(jù)此建立回歸方程。

第3階段，調(diào)整后的DEA 模型[12]，將第2階段中得出的調(diào)整后投入值xik與原始產(chǎn)出值yrk再次代入DEA模型，計(jì)算各決策單元的效率。調(diào)整后第3階段得到的結(jié)果是消除了環(huán)境因素和隨機(jī)誤差影響后的效率值。

1.1.2 生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新的經(jīng)濟(jì)效益評(píng)價(jià)方法 基于湖南省水稻生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新生態(tài)效益的相關(guān)數(shù)據(jù)可得性，本文采用經(jīng)濟(jì)分析的方法和外部性理論對(duì)其生態(tài)效益進(jìn)行分析。

現(xiàn)行《指南》? 國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局：《專利審查指南》，知識(shí)產(chǎn)權(quán)出版社2010年版，第124-127頁。中規(guī)定了一項(xiàng)方法屬于疾病診斷方法的兩個(gè)要件：（1）以有生命的人體或動(dòng)物體為對(duì)象；（2）以獲得疾病診斷結(jié)果或健康狀況為直接目的。同時(shí)，還分別給出了屬于和不屬于疾病診斷方法的舉例，例如，直接目的不是獲得診斷結(jié)果或健康狀況，而只是從活的人體或動(dòng)物體獲取作為中間結(jié)果的信息的方法，或處理該信息（形體參數(shù)、生理參數(shù)或其他參數(shù)）的方法。但是，何謂“直接目的”并沒有給出進(jìn)一步的解釋和舉例。因此，疾病診斷方法與醫(yī)療檢測(cè)方法之間的界限仍然存在一定的模糊性。

作為理性的經(jīng)濟(jì)人，稻米產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)者在其生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng)中始終遵循著追求利潤最大化的原則，假定稻米產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新的來源主要是農(nóng)業(yè)部門的科技研發(fā)投入以及非農(nóng)業(yè)部門的技術(shù)研發(fā)成果的轉(zhuǎn)移。因此，基于生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新的稻米利潤函數(shù)為

MaxR=P1AY(k1)-∑P2k1，

(1)

式中P1為稻米價(jià)格，P2為生產(chǎn)要素價(jià)格，A為生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新，k為稻米的生產(chǎn)要素投入。對(duì)式(1)求一階導(dǎo)數(shù)得

(2)

式(2)為稻米產(chǎn)業(yè)的最優(yōu)生產(chǎn)邊際狀態(tài)，其取決于生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新、生產(chǎn)要素價(jià)格以及稻米價(jià)格。對(duì)式(2)取對(duì)數(shù)并對(duì)時(shí)間t求導(dǎo)：

(3)

本文內(nèi)容僅考慮生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新，因此，僅對(duì)生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新變動(dòng)率進(jìn)行分析，調(diào)整式(3)可得

(4)

2 實(shí)證分析

2.1 經(jīng)濟(jì)效益實(shí)證分析

2.1.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)選擇與數(shù)據(jù)來源 本文選取的主要指標(biāo)主要包括3大類：投入指標(biāo)、產(chǎn)出指標(biāo)和影響因素[13]。投入指標(biāo)包括專利申請(qǐng)數(shù)量(NPA)、科研人員數(shù)量(RS)以及科研經(jīng)費(fèi)支出(SRF)。產(chǎn)出指標(biāo)：湖南省稻米生產(chǎn)總值(RGDP)。影響因素包括湖南省農(nóng)村人均生產(chǎn)總值(NGDP)、湖南省稻米種植面積(RC)、湖南省稻米產(chǎn)量(RY)、湖南省稻米生產(chǎn)機(jī)械總動(dòng)力(MP)和湖南省稻米水旱成災(zāi)面積(DA)。

本文選用的數(shù)據(jù)主要來源于2017年《湖南省統(tǒng)計(jì)年鑒》、2017年《湖南省農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》、2017年《湖南省統(tǒng)計(jì)公報(bào)》以及湖南省和中國統(tǒng)計(jì)局官方文件中公布的部分?jǐn)?shù)據(jù)。

2.1.2 初始DEA階段 運(yùn)用傳統(tǒng)DEA-BCC模型對(duì)湖南省12個(gè)市區(qū)進(jìn)行實(shí)證分析，效率評(píng)價(jià)如表1所示。從表1中可以看出，從綜合效率看在湖南省12個(gè)市區(qū)中只有張家界市和懷化市的效率值為1，說明這兩個(gè)市區(qū)生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)效益的影響從技術(shù)效率來看處于效率前沿，達(dá)到了效率最佳狀態(tài)。緊隨其后的是永州市，其效率值為0.924，衡陽市、常德市、益陽市、郴州市的效率值都在0.8以上，株洲市、湘潭市、邵陽市、岳陽市的效率值得分在0.75以上，這些市區(qū)都體現(xiàn)了較好的投入產(chǎn)出效率。長沙市的效率值在12市區(qū)中最低為0.693，這可能是由于長沙市經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)，農(nóng)業(yè)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的作用不明顯。因此，在創(chuàng)新轉(zhuǎn)化方面更側(cè)重于第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新轉(zhuǎn)化。湖南省12個(gè)市區(qū)的綜合效率均值是0.838，這說明在維持目前現(xiàn)有產(chǎn)出水平不變的前提下，只有實(shí)現(xiàn)投入減少16.2%才可以整體達(dá)到有效前沿面。由此可知，整體來說湖南省生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新并不能

表1 湖南省12市區(qū)生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)效益影響評(píng)價(jià)效率表

完全轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力，存在創(chuàng)新浪費(fèi)情況。從純技術(shù)效率來看，衡陽市、常德市、張家界市、懷化市這4個(gè)市區(qū)效率值為1，其生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)效益的影響從純技術(shù)效率看處于效率前沿面，達(dá)到了效率最佳狀態(tài)。益陽市、永州市、岳陽市、郴州市的效率得分都達(dá)到了0.9以上，株洲市、湘潭市、邵陽市的純技術(shù)效率值均高于0.8，長沙市的純技術(shù)效率值為0.792。這12個(gè)市區(qū)的純技術(shù)效率平均值為0.928，顯著高于綜合效率均值，減少7.2%的投入就可以達(dá)到純技術(shù)效率有效。從規(guī)模效率來看，張家界市和懷化市的規(guī)模效率為1，其生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)效益的影響從規(guī)模效率來看處于前沿面上，達(dá)到了效率最佳狀態(tài)。湘潭市、邵陽市、永州市的規(guī)模效率均高于0.9，其余7個(gè)市區(qū)都在0.8以上，湖南省12市區(qū)的規(guī)模效率均值為0.903，需要調(diào)整創(chuàng)新的研發(fā)結(jié)構(gòu)，減少9.7%的投入才能達(dá)到規(guī)模有效。

總體來看，只有張家界市、懷化市2個(gè)市區(qū)處于有效前沿面，其余10個(gè)市區(qū)都存在不同程度的改進(jìn)空間。在這12市區(qū)中，目前只有邵陽市處于規(guī)模報(bào)酬遞增狀態(tài)，張家界市和懷化市處于規(guī)模報(bào)酬不變狀態(tài)。由于在本階段，并沒有將外部環(huán)境影響因素、隨機(jī)誤差項(xiàng)和內(nèi)部因素對(duì)于湖南省稻米經(jīng)濟(jì)效益評(píng)價(jià)值的影響效果分開，因此，該效率結(jié)果并不能說明湖南省稻米經(jīng)濟(jì)效益的的低效率是由環(huán)境因素還是隨機(jī)干擾項(xiàng)，或者內(nèi)部因素導(dǎo)致的。因此，必須進(jìn)行第二階段的隨機(jī)前沿實(shí)證分析，以探究最主要的原因。

2.1.3 SFA回歸 將第一階段各投入變量的松弛變量作為被解釋變量，以環(huán)境變量作為解釋變量，運(yùn)用Stata 15.0進(jìn)行SFA回歸分析，結(jié)果如表2所示，從模型估計(jì)結(jié)果中可以得出如下結(jié)論。

表2 湖南省稻米經(jīng)濟(jì)效益投入松弛量SFA模型估計(jì)結(jié)果表

注：***和*分別表示在1%和10%的水平上顯著。

人均生產(chǎn)總值作為衡量宏觀經(jīng)濟(jì)水平的指標(biāo)，與專利申請(qǐng)數(shù)量的松弛量呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，并在1%水平下顯著相關(guān)。這一現(xiàn)象可能是由于農(nóng)村人均生產(chǎn)總值提高，對(duì)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新會(huì)有所懈怠，不愿意花費(fèi)更多的投入去進(jìn)行農(nóng)業(yè)相關(guān)的生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新。人均生產(chǎn)總值與科研數(shù)量松弛量和科研經(jīng)費(fèi)支出松弛量都呈正相關(guān)，但模型估計(jì)結(jié)果顯示其影響并不顯著，這可能是由于科研人員數(shù)量和科研經(jīng)費(fèi)支出在短時(shí)間內(nèi)并不受經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況的影響。

稻米播種面積與專利申請(qǐng)數(shù)量松弛量呈正相關(guān)關(guān)系，并在1%的水平下顯著相關(guān)，這是由于隨著播種面積額增大，農(nóng)民需要付出的勞動(dòng)、時(shí)間和金錢就越多，客觀上更需要稻米相關(guān)的生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新。土地播種面積與科研人員數(shù)量松弛變量是負(fù)相關(guān)關(guān)系，但影響并不顯著；土地播種面積與科研經(jīng)費(fèi)支出松弛變量之間為正相關(guān)關(guān)系，影響也并不顯著。

稻米產(chǎn)量與專利申請(qǐng)數(shù)量松弛量呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，并在1%水平下顯著相關(guān)，這可能是由于產(chǎn)量增加會(huì)帶來滿足感，降低稻米生產(chǎn)創(chuàng)新的需求。這也導(dǎo)致稻米產(chǎn)量和專利申請(qǐng)數(shù)量松弛量表現(xiàn)為負(fù)相關(guān)的關(guān)系。而科研人員數(shù)量松弛量和稻米產(chǎn)量不顯著相關(guān)，這主要由于科研人員的培養(yǎng)是長期性的任務(wù)，其數(shù)量在短期并不能發(fā)生很大變化?？蒲薪?jīng)費(fèi)支出松弛量與稻米產(chǎn)量呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，并在10%水平下呈顯著相關(guān)。這說明稻米產(chǎn)量增加會(huì)導(dǎo)致科研經(jīng)費(fèi)支出相應(yīng)減少，相反，稻米產(chǎn)量下降的情況下，稻米的科研經(jīng)費(fèi)支出會(huì)增加。稻米產(chǎn)量與科研人員數(shù)量松弛量之間呈正相關(guān)關(guān)系，但影響并不顯著。

稻米機(jī)械總動(dòng)力與專利申請(qǐng)數(shù)量松弛量之間呈正相關(guān)關(guān)系，并在1%水平下顯著；與科研人員數(shù)量松弛量之間呈正相關(guān)關(guān)系，但是影響并不顯著；與科研經(jīng)費(fèi)支出松弛量之間呈正相關(guān)關(guān)系，并在10%的水平下顯著相關(guān)。這可能是由于機(jī)械生產(chǎn)機(jī)器總是處于不斷改進(jìn)之中，以更適于生產(chǎn)的需要，因此相關(guān)的專利申請(qǐng)數(shù)量會(huì)增加。對(duì)生產(chǎn)機(jī)械的不斷改進(jìn)，需要持續(xù)投入科研經(jīng)費(fèi)，因而科研經(jīng)費(fèi)支出也會(huì)相應(yīng)增加。

稻米水旱成災(zāi)面積與專利申請(qǐng)數(shù)量松弛量呈負(fù)相關(guān)關(guān)系并在1%水平下顯著相關(guān)，這是由于在較大的水害災(zāi)害過后，通常會(huì)出現(xiàn)不同的問題需要解決，從而促使相關(guān)人員進(jìn)行相應(yīng)研究，導(dǎo)致專利申請(qǐng)數(shù)量增加。反之，水旱災(zāi)害面積小，影響范圍小的情況下，對(duì)專利申請(qǐng)數(shù)量的影響就會(huì)較小。稻米水旱成災(zāi)面積與科研人員數(shù)量松弛量和科研經(jīng)費(fèi)支出松弛量同樣呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，但是影響并不顯著。

根據(jù)SFA回歸結(jié)果來看，環(huán)境變量中人均GDP、播種面積、產(chǎn)量、機(jī)械總動(dòng)力、水旱成災(zāi)面積對(duì)專利申請(qǐng)數(shù)量松弛量的影響顯著，且其系數(shù)均在1%的水平下顯著。環(huán)境變量對(duì)科研人員數(shù)量松弛量的影響并不顯著，環(huán)境變量對(duì)科研經(jīng)費(fèi)支出的影響并不如專利申請(qǐng)數(shù)量松弛量顯著。僅稻米產(chǎn)量和稻米機(jī)械總動(dòng)力對(duì)科研經(jīng)費(fèi)支出松弛量影響顯著，且在10%的水平下顯著。隨機(jī)誤差因素對(duì)投入松弛變量的影響由參數(shù)V的顯著性體現(xiàn)，由結(jié)果可以看出隨機(jī)誤差對(duì)科研人員數(shù)量松弛量和科研經(jīng)費(fèi)支出松弛量在1%的水平上顯著，表明隨機(jī)誤差因素對(duì)于這兩項(xiàng)投入松弛量的影響很大，但是隨機(jī)誤差因素對(duì)專利申請(qǐng)數(shù)量的影響并不顯著。

基于SFA的模型估計(jì)結(jié)果，可以看出湖南省生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)效益的影響分析中環(huán)境因素和隨機(jī)干擾項(xiàng)對(duì)模型的估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生了不同程度上的影響，因此對(duì)于第1階段的投入量進(jìn)行調(diào)整后進(jìn)行第3階段的DEA實(shí)證分析是必要的。第3階段的投入量由式xni=xi+σ2得出調(diào)整后的投入量，將該調(diào)整后的投入量應(yīng)用于第3階段的DEA模型估計(jì)。

2.1.4 調(diào)整后DEA階段 根據(jù)DEA第2階段SFA階段的回歸結(jié)果及解釋變量和被解釋變量的顯著性水平，通過公式xni=xi+σ2對(duì)樣本的初始投入進(jìn)行調(diào)整后，運(yùn)用DEAP軟件進(jìn)行第3階段的實(shí)證分析，得出調(diào)整后的經(jīng)濟(jì)效益評(píng)價(jià)效率得分。前后兩次經(jīng)濟(jì)效益評(píng)價(jià)得分情況如表3所示。經(jīng)過第1階段和第3階段的經(jīng)濟(jì)效益評(píng)價(jià)得分對(duì)比表可以看出，經(jīng)過調(diào)整后，去除了環(huán)境因素以及隨機(jī)誤差項(xiàng)后，湖南省除個(gè)別市區(qū)外，大部分市區(qū)的效率得分都略有改善，但是改善情況并不明顯。

表3 湖南省12市區(qū)生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)效益影響改進(jìn)前后評(píng)價(jià)對(duì)比表

Tab. 3 Comparison of evaluation before and after the improvement of the impact of production technology innovation on economic benefits in twelve urban areas of Hunan province

地區(qū)綜合效率調(diào)整前調(diào)整后純技術(shù)效率調(diào)整前調(diào)整后規(guī)模效率調(diào)整前調(diào)整后規(guī)模報(bào)酬情況調(diào)整前調(diào)整后長沙市 0.6930.6930.7920.7930.8750.875規(guī)模報(bào)酬遞減規(guī)模報(bào)酬遞減株洲市0.7530.7540.8400.8400.8970.897規(guī)模報(bào)酬遞減規(guī)模報(bào)酬遞減湘潭市0.7920.7930.8730.8730.9080.908規(guī)模報(bào)酬遞減規(guī)模報(bào)酬遞減衡陽市0.8470.8471.0001.0000.8470.847規(guī)模報(bào)酬遞減規(guī)模報(bào)酬遞減邵陽市0.7790.7800.8250.8290.9440.942規(guī)模報(bào)酬遞增規(guī)模報(bào)酬遞增岳陽市0.7700.7730.9180.9180.8390.841規(guī)模報(bào)酬遞減規(guī)模報(bào)酬遞減常德市0.8230.8231.0001.0000.8230.823規(guī)模報(bào)酬遞減規(guī)模報(bào)酬遞減張家界市1.0001.0001.0001.0001.0001.000規(guī)模報(bào)酬不變規(guī)模報(bào)酬不變益陽市0.8590.8590.9910.9910.8670.867規(guī)模報(bào)酬遞減規(guī)模報(bào)酬遞減郴州市0.8200.8230.9120.9120.8990.902規(guī)模報(bào)酬遞減規(guī)模報(bào)酬遞減永州市0.9240.9250.9820.9820.9410.943規(guī)模報(bào)酬遞減規(guī)模報(bào)酬遞減懷化市1.0001.0001.0001.0001.0001.000規(guī)模報(bào)酬不變規(guī)模報(bào)酬不變均值0.8380.8390.9280.9280.9030.904

從各市區(qū)的情況來看，長沙市的純技術(shù)效率由原來的0.792上升到了0.793，變化幅度比較小，綜合效率和規(guī)模效率并未發(fā)生變化，仍然呈規(guī)模報(bào)酬遞減趨勢(shì)。株洲市的綜合效率由0.753上升到0.754，純技術(shù)效率和規(guī)模效率調(diào)整前后沒有明顯變化，整體調(diào)整前后均呈規(guī)模報(bào)酬遞減趨勢(shì)。湘潭市綜合效率由0.792提升到0.793，純技術(shù)效率和規(guī)模效率調(diào)整前后不變，調(diào)整前后整體均呈規(guī)模報(bào)酬遞減趨勢(shì)。衡陽市的綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率調(diào)整前后均無變化，且一直呈規(guī)模報(bào)酬遞減。邵陽市綜合效率由0.779提升至0.780，純技術(shù)效率由0.825提升至0.829，投入產(chǎn)出效率有所提高，規(guī)模效率由0.944降低到0.942，規(guī)模效應(yīng)雖有所降低，但仍呈規(guī)模報(bào)酬遞增趨勢(shì)。岳陽市綜合效率由0.770提升至0.773，純技術(shù)效率不變，規(guī)模效率由0.839提升到0.841，投入產(chǎn)出效率有所上升，規(guī)模效率提高，但仍呈規(guī)模報(bào)酬遞減趨勢(shì)。常德市的綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率均未發(fā)生變化，規(guī)模報(bào)酬遞減趨勢(shì)。張家界市的綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率均仍為1，達(dá)到效率的有效前沿面，規(guī)模報(bào)酬不變。益陽市的綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率均未發(fā)生變化，規(guī)模報(bào)酬遞減。郴州市綜合效率由0.820上升至0.823，純技術(shù)效率不變，規(guī)模效率由0.899上升至0.920，規(guī)模效應(yīng)遞減，可以看出投入產(chǎn)出效率有所增加，規(guī)模效應(yīng)也有所提升。永州市綜合效率略有提升，由0.924上升至0.925，純技術(shù)效率不變，規(guī)模效率由0.941上升至0.943，規(guī)模效應(yīng)遞減，投入產(chǎn)出效率增加幅度較小，規(guī)模效應(yīng)有所提升。懷化市的綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率仍均為1，達(dá)到效率的有效前沿面，規(guī)模報(bào)酬不變。

從均值來看與未經(jīng)調(diào)整的DEA相比，綜合效率和規(guī)模效率得分略有提升，都增加了0.001，增長幅度較小，而純技術(shù)效率的均值沒有發(fā)生變化仍為0.928。從整體結(jié)果來看，調(diào)整后的效率得分，包括綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率等變化幅度比較小。這種結(jié)果是由湖南省地域不廣，各市區(qū)所處的環(huán)境差異并不明顯導(dǎo)致的，即使環(huán)境對(duì)綜合效率有顯著影響，也無法表現(xiàn)出來。

2.2 生態(tài)效益經(jīng)濟(jì)分析

2.2.1 正外部性 在式(4)中可以看出在假定P不變的前提下稻米產(chǎn)業(yè)的最優(yōu)生產(chǎn)狀態(tài)完全取決于生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新A的變化。隨著稻米生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新的提高，稻米產(chǎn)業(yè)的最優(yōu)邊際生產(chǎn)會(huì)逐漸減少。如圖1所示，隨著生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新不斷的提高，稻米的生產(chǎn)函數(shù)由Y1向上移動(dòng)至Y2，對(duì)應(yīng)的稻米產(chǎn)業(yè)產(chǎn)量由Q1增加至Q2。在新的生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新下，為追求利潤最大化的目標(biāo)，稻米生產(chǎn)者會(huì)擴(kuò)大生產(chǎn)要素投入，即k1增加至k2，對(duì)應(yīng)的稻米產(chǎn)業(yè)產(chǎn)量變?yōu)镼3，這一過程伴隨著生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新持續(xù)循環(huán)，最終使稻米產(chǎn)業(yè)產(chǎn)量得到大幅度的提升。

稻米產(chǎn)業(yè)產(chǎn)量的大幅提升，從根本上解決了稻米需求量增加的問題[14]，此外單產(chǎn)量的大幅提升，伴隨著土地利用率的提高[15]，有利于退耕還林政策的實(shí)施。此外，稻米產(chǎn)業(yè)在灌溉、加工環(huán)節(jié)的生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新節(jié)約了灌溉用的水資源，減少了環(huán)境空氣污染。秸稈還田[16]設(shè)備的使用，減少了焚燒產(chǎn)生的空氣污染同時(shí)增強(qiáng)了土壤的肥沃程度[17]，這些都體現(xiàn)了生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新對(duì)生態(tài)效益的正外部性(圖2所示)。由于生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新對(duì)生態(tài)效益有正的外部性，因此，生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新后的社會(huì)邊際效益MSR大于稻米產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)者的邊際效益MPR，由此產(chǎn)生了邊際外在收益MER。依據(jù)利潤最大化原則，兩條邊際收益與邊際成本曲線的交點(diǎn)分別是社會(huì)和稻米生產(chǎn)者資源的最優(yōu)使用量，此時(shí)稻米產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)者的需要量小于社會(huì)需要量，稻米產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)者的私人效益得到了共享，提升了整個(gè)社會(huì)環(huán)境的效益。綜上所述，生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新對(duì)生態(tài)效益有正外部性。

圖1 生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新下稻米產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)

圖2 生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新的正外部性

圖3 生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新的負(fù)外部性

2.2.2 負(fù)外部性 生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新對(duì)稻米生態(tài)效益表現(xiàn)除正外部性之外，還存在負(fù)的外部性情況，如農(nóng)業(yè)機(jī)械的使用帶來的資源消耗以及環(huán)境污染，植保技術(shù)提升[18]，農(nóng)藥使用后造成的土地、水資源污染都表現(xiàn)為生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新對(duì)稻米生態(tài)效益的負(fù)外部性。如圖3所示，由于稻米生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新對(duì)生態(tài)效益有負(fù)的外部性，稻米加工業(yè)、養(yǎng)殖業(yè)以及促進(jìn)增產(chǎn)的農(nóng)藥、機(jī)械等應(yīng)用帶來的環(huán)境污染和資源浪費(fèi)的邊際社會(huì)成本MSC大于邊際私人成本MPC，兩者之間的差額為邊際外在成本MEC。根據(jù)成本最小化原則，在進(jìn)行稻米產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)時(shí)，兩條邊際成本和資源消耗量的交點(diǎn)處私人的消耗量Q2大于社會(huì)的最優(yōu)消耗量Q1，此時(shí)私人生產(chǎn)量超過社會(huì)最優(yōu)生產(chǎn)量Q2-Q1，稻米產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)者造成的資源浪費(fèi)和環(huán)境污染需要社會(huì)整體共同承擔(dān)，給社會(huì)帶來額外負(fù)擔(dān)。

3 啟示

通過對(duì)湖南省生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新對(duì)湖南稻作經(jīng)濟(jì)效益和生態(tài)效益的分析，得到如下啟示：

(1)湖南省應(yīng)加大對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入，增加對(duì)各地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)科研經(jīng)費(fèi)支出，加強(qiáng)對(duì)稻作生產(chǎn)科研人員的培養(yǎng)。不同市區(qū)間應(yīng)進(jìn)行生產(chǎn)技術(shù)和管理技術(shù)的交流與合作，強(qiáng)化湖南省稻作生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新。

(2)實(shí)現(xiàn)各區(qū)域平衡發(fā)展，對(duì)于生產(chǎn)技術(shù)效率較高的懷化市、張家界市、永州市應(yīng)重點(diǎn)投入，著力開展生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新和改革。

(3)科研人員指導(dǎo)種田農(nóng)戶在稻作生產(chǎn)過程中的灌溉、加工環(huán)節(jié)的生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新，提高資源配置的效率，減少對(duì)環(huán)境的污染。