○ 王力 方質彬 劉小鳳 李興鋒

（1石河子大學經濟與管理學院;2石河子大學棉花經濟研究中心，新疆 石河子 832003）

一、引言

棉花是重要的經濟作物和戰(zhàn)略物資，新疆是中國棉花的主要產地。2020 年新疆棉花產量516.3萬噸，占全國棉花總產量的87.3%①數(shù)據(jù)來源：國家統(tǒng)計局官網(wǎng)（https://data.stats.gov.cn）。。習近平總書記在十九大報告中指出，中國經濟已由高速增長階段轉向高質量發(fā)展階段。新疆棉花的高質量發(fā)展、全要素生產率提高對保障國家棉花安全、帶動就業(yè)、維護新疆穩(wěn)定具有重要意義。而棉花高質量發(fā)展應來自棉花全要素生產率（以下簡稱TFP）的增加。

2014 年新疆實行棉花目標價格補貼政策，改善了棉花價格受國家收儲政策干預的局面[1]，探索了棉花價格市場形成機制，保護了棉農收益[2]。但高額種棉補貼使新疆各地棉花播種面積擴張，產量激增，掀起了一股植棉的熱潮，促進新疆棉花全要素生產率提高，但剔除目標價格補貼政策影響后，棉花全要素生產率真的提高了嗎？研究這個問題，對新疆棉花的高質量發(fā)展、全要素生產率提高具有理論和現(xiàn)實意義。

因此，本文以更為微觀的新疆各地區(qū)為研究對象，結合三階段DEA 模型和DEA-Malmquist 模型，測算并比較2015-2017年剔除目標價格補貼政策前后的棉花全要素生產率，分析對南疆、北疆的區(qū)域差異，旨在更好地提高新疆棉花的全要素生產率。

二、文獻綜述

棉花的全要素生產率是衡量棉花高質量發(fā)展的重要指標，也是棉花經濟領域研究的熱點問題。國內學者在借鑒國外理論和方法的基礎上，對中國棉花全要素生產率的增減、地區(qū)之間的差異、影響因素和收斂性進行了相關研究，采用的方法主要是隨機前沿分析法（SFA）和數(shù)據(jù)包絡分析法（DEA）。大多學者基于中國省級面板數(shù)據(jù)研究中國棉花全要素生產率增減，區(qū)別在于涉及的時間、樣本省份數(shù)量。田偉和譚朵朵[3]研究發(fā)現(xiàn)1997-2009年中國棉花全要素生產率出現(xiàn)一定增長；但也有學者認為2001-2014年中國棉花全要素生產率在下降[4-5]，甚至還有研究發(fā)現(xiàn)TFP具有階段性波動特征，總體呈負增長，增速減緩[6-7]。關于TFP 影響因素的研究，大多學者認為技術進步是全要素生產率增長的動力源泉[3-5,7-10]，棉花播種面積占比、機械費用投入、農業(yè)受災水平[4]、目標價格補貼政策[11]、勞動力投入[12-13]對棉花全要素生產率表現(xiàn)出負效應，而土地利用能力產生正向影響[9]，良種補貼政策對TFP 的影響不顯著[14]。關于棉花全要素生產率的區(qū)域差異，已有研究認為新疆TFP 增速快，具有較大發(fā)展?jié)摿?，三大棉區(qū)中長江棉區(qū)的全要素生產率最低，而西北棉區(qū)和黃河棉區(qū)TFP的高低存在一定爭議。王力和韓亞麗[9]研究發(fā)現(xiàn)西北棉區(qū)TFP比黃河棉區(qū)TFP高，還有學者認為黃河棉區(qū)TFP高于西北棉區(qū)TFP[6-7]。關于全要素生產率的收斂性，石晶和李林[5]基于DEA的Malmquist指數(shù)分析方法和我國11個棉花主產省區(qū)的2002-2011 年棉花成本收益數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)地區(qū)間的棉花全要素生產率差距逐步縮小,存在收斂趨勢。王力和孫魯云[6]更準確分析出棉花全要素生產率增長率存在α 收斂和絕對β 收斂，不存在條件β收斂。

目標價格補貼政策是影響全要素生產率的重要因素，也是保障國家糧食安全，促進農民增收的政策抓手。大多學者通過比較保護價收購、目標價格補貼、脫鉤補貼三種農業(yè)補貼政策，借鑒歐美國家農業(yè)補貼經驗，提出完善目標價格制度試點，完善農產品價格支持政策意見[15-16]，已有研究發(fā)現(xiàn)目標價格政策抑制了大豆全要素生產率[17]，對農戶種植行為未能產生積極影響[18]，社會福利也沒有提高[19]，大豆目標價格政策未達到預期政策目標，而棉花目標價格政策促進棉花價格市場機制形成，保障了農戶收益[1]，促進了新疆棉花健康發(fā)展，但存在財政成本過高和風險巨大等問題[2]?，F(xiàn)有研究通過探究財政成本[20]、生產技術效率[21]對棉花目標價格政策影響，得出了目標價格政策促進棉花價格市場化進程，提高了棉花生產效率，增強紡織業(yè)競爭力的結論。

綜上所述，已有研究取得了豐碩的成果，但還存在以下不足。首先，新疆作為我國最大的棉花主產區(qū)，目前已經形成了“中國棉花看新疆”的局面，而已有的研究只是研究了中國的棉花全要素生產率，缺乏對新疆棉花全要素生產率的深入探討。其次，目標價格政策不能全面反映政策效果。為此，本文以新疆28 個縣市為研究對象，結合三階段DEA 模型和DEA-Malmquist 模型，測算并比較2015-2017 年剔除目標價格補貼政策前后的棉花全要素生產率，并進一步分析南疆、北疆的區(qū)域差異，旨在發(fā)現(xiàn)目標價格補貼政策下新疆棉花產業(yè)存在的問題并提出政策建議；同時依據(jù)補貼金額，定量測算新疆各地目標價格補貼政策金額，為深化目標價格補貼政策改革提供參考。

三、研究方法、數(shù)據(jù)來源和指標選取

（一）研究方法

1.三階段DEA-Malmquist模型

三階段DEA-Malmquist 模型具有三階段DEA模型[22-24]和DEA-Malmquist 模型[25]所不具備的優(yōu)點。一方面，三階段DEA-Malmquist模型克服傳統(tǒng)DEA-Malmquist模型無法分離環(huán)境因素、隨機擾動項干擾，導致測算全要素生產率不準確的缺點；另一方面，三階段DEA-Malmquist模型針對面板數(shù)據(jù)同一決策單元不同時段效率值的動態(tài)演變，改善了傳統(tǒng)三階段DEA 無法反映效率動態(tài)變動的缺陷。因此，本文立足于已有研究成果，采用三階段DEA-Malmquist 模型從動態(tài)演變和區(qū)域差異的時空維度研究新疆28個縣市的棉花全要素生產率。

（二）數(shù)據(jù)來源和指標選取

1.樣本選取

本研究時間區(qū)間為2015-2017年，研究對象為南疆、北疆共計28個縣市。具體如表1所示。

表1 新疆兩地區(qū)28個棉花產區(qū)

新疆自2014年開始實施棉花目標價格補貼政策，中央補貼資金的60%按播種面積補貼，40%按產量補貼。2015 年，政府對于棉花目標價格補貼政策進行了調整，中央補貼資金的10%用于向南疆四地州農戶兌付面積部分補貼，90%用于兌付全區(qū)產量補貼。2017年后目標價格改革補貼方式再次發(fā)生改變，目標價格水平由一年一定改為三年一定，同時對補貼棉花數(shù)量的上限做出規(guī)定，因此，為保證政策的一致性，本研究選擇2015-2017年作為考察期。

北疆地區(qū)烏蘇市、沙灣縣的種植面積占塔城地區(qū)植棉面積的98%；呼圖壁縣、瑪納斯縣的植棉面積占昌吉回族自治州植棉面積的75%；博樂市、精河縣的植棉面積占博爾塔拉蒙古自治州植棉面積的100%；高昌區(qū)、鄯善縣、托克遜縣囊括了吐魯番地區(qū)所有種棉區(qū)，伊州區(qū)植棉面積占哈密地區(qū)植棉面積的99%；阿勒泰地區(qū)、伊犁州直屬縣市、烏魯木齊市、克拉瑪依市的植棉面積較少，不予考慮。

南疆地區(qū)溫宿縣、庫車市、沙雅縣、阿瓦提縣的植棉面積占阿克蘇地區(qū)植棉面積的73%；阿圖什市、阿克陶縣縣植棉面積占克孜勒蘇柯爾克孜自治州植棉面積的100%；英吉沙縣、莎車縣、麥蓋提縣、岳普湖縣、伽師縣、巴楚縣植棉面積占喀什地區(qū)植棉面積的75%；和田縣、墨玉縣、洛浦縣、于田縣植棉面積占和田地區(qū)植棉面積的75%；庫爾勒市、尉犁縣植棉面積占巴音郭楞蒙古自治州植棉面積的59%。因此本文選擇南疆、北疆的28個縣市，在一定程度上可以很好地反映全疆的棉花生產情況。

2.投入產出指標選取

已有文獻大多將每畝平均產量[26-30]、總產量[8,13,31]、畝均產值[32-33]作為產出變量，本文參考前人研究將棉花畝均產量作為產出變量。對投入變量而言，部分文獻將《全國農產品成本收益匯編》中物質與服務費用、人工成本和土地成本作為投入指標[27]，但更多文獻是將物質與服務費用細分[8,13,31]，選擇需要指標作為投入變量。本文參考前人研究，選擇土地投入、機械投入、物質投入作為投入指標，本文數(shù)據(jù)來自各年的新疆《農牧產品成本收益資料匯編》。棉花投入指標通過農業(yè)生產資料價格指數(shù)進行折算。Pearson相關性檢驗表明，投入變量與產出變量之間存在顯著正相關，可以進行DEA分析。

3.外部環(huán)境變量選取

外部環(huán)境變量是不受樣本主觀控制，卻會對全要素生產率產生影響的變量，如經濟環(huán)境、政策環(huán)境、社會環(huán)境等因素。在研究農業(yè)生產效率的時候，已有文獻大都將人均GDP、地方財政支農力度、城鎮(zhèn)化水平、灌溉率、受災率、人均受教育年限、人均耕地經營面積、生產規(guī)模等作為環(huán)境變量[34-39]。同時勞動力成本上升[12-13]、目標價格補貼政策[21]、良種補貼政策[14]都會抑制棉花全要素生產率。在現(xiàn)有研究成果和考慮數(shù)據(jù)可得性的基礎上，本研究選擇城鎮(zhèn)化水平、生產規(guī)模、目標價格補貼政策、勞動投入作為環(huán)境變量（見表2、表3），并對環(huán)境變量進行規(guī)范化處理。值得說明的是，已有文獻大多將目標價格補貼政策設為0 和1 的虛擬變量，本研究根據(jù)政策文件，測算出每個地區(qū)的具體目標價格政策金額。環(huán)境變量處理過程如下：

表2 環(huán)境變量

表3 目標價格補貼政策

對環(huán)境變量{x1,x2,…,xn}進行變換：

四、新疆棉花全要素生產率分析

（一）第一階段DEA-Malmquist 全要素生產率分析

運用2015-2017 年新疆28 個縣市的棉花投入—產出數(shù)據(jù)，采用投入導向的DEA-Malmquist 模型，計算28 個決策單元的Malmquist 指數(shù)（全要素生產率變化）及其分解前后的純技術效率變化、規(guī)模效率變化和技術變化等指標。平均值均采用算術平均數(shù)，測算結果如表4所示。

表4 2014-2017年新疆棉花TFP指數(shù)及其因素分解

通過對新疆棉花全要素生產率的分析，可得目標價格補貼政策等環(huán)境因素對全要素生產率的測算有較大影響，有必要對這些外生因素進行剝離以還原新疆棉花全要素生產率的真實值。

（二）第二階段SFA回歸結果分析

運用隨機前沿分析方法，使用Frontier4.1 軟件，將土地投入、機械投入和物質投入的松弛變量作為因變量，城鎮(zhèn)化率、生產規(guī)模、棉花目標價格補貼、勞動成本作為自變量，分別建立回歸方程。2014-2017 年回歸結果如表5 所示，并將根據(jù)結果分析環(huán)境變量對投入松弛的影響。

表5 投入松弛變量SFA參數(shù)估計

外部環(huán)境變量對某投入松弛變量的影響與其對生產效率的影響相反，即如果外部環(huán)境變量的系數(shù)為正，則對某投入松弛變量有正向影響，增加了某投入變量的冗余，減少了投入變量，則會降低生產效率。相反如果外部環(huán)境變量的系數(shù)為負，則對某投入松弛變量有負向影響，減少了某投入變量的冗余，增加了投入變量，則會提高生產效率。

棉花補貼對土地投入松弛變量影響顯著為負，說明目標價格補貼政策對棉花土地投入產生了正向影響；棉花補貼對機械投入、物質投入的松弛變量影響顯著為正，說明目標價格補貼政策對棉花機械投入、物質投入產生了負向影響。棉花補貼使農戶收益增加，生產成本下降，土地投入減少，但高額補貼使農戶不顧自然資源條件盲目擴大種植面積，開墾次宜、不宜棉區(qū)種植棉花，棉花畝均產量下降，導致采棉機采收棉花投入成本上升，種子、農膜、化肥等物質投入成本提高。

城鎮(zhèn)化率對土地投入松弛變量影響顯著為正，說明城鎮(zhèn)化對棉花土地投入產生了不利影響；城鎮(zhèn)化率對機械投入、物質投入松弛變量影響顯著為負，說明城鎮(zhèn)化對棉花機械投入、物質投入產生了有利影響。棉花種植需要大面積土地，但由于城市不斷擴張，耕地面積持續(xù)減少，種植棉花土地成本不斷增加。同時城鎮(zhèn)化導致農村勞動力外流，缺乏勞動力要素倒逼棉農增加機械、物質等其他生產要素投入。

生產規(guī)模對土地投入松弛變量影響顯著為正，說明生產規(guī)模擴大對棉花土地投入產生了負向影響；生產規(guī)模對機械投入、物質投入松弛變量影響顯著為負，說明生產規(guī)模擴大推動了棉花機械投入和物質投入。生產規(guī)模對物質、機械投入松弛變量影響說明新疆棉田大多采取粗放經營，單純擴大種植面積，增加物質要素投入和機械投入，沒有選取品質優(yōu)良種子、采取先進耕種技術，導致生產規(guī)模大的地區(qū)與生產規(guī)模小的地區(qū)相比，只是投入更多的土地，規(guī)模效應并不明顯。

勞動成本對土地投入、物質投入松弛變量影響顯著為正，說明勞動成本上升對棉花土地投入、物質投入產生了不利影響。勞動力成本不斷上升，在預算不變情況下，一方面，農戶減少土地、物質等要素的投入，從而控制生產成本；另一方面，采用采棉機、播種機等機械替代勞動力，增加了機械投入成本。

（三）第三階段DEA-Malmquist 全要素生產率分析

根據(jù)SFA 回歸結果，調整原始的投入變量，剔除目標價格補貼政策對新疆棉花全要素生產率的影響，同時使調整后的投入變量在同一環(huán)境水平上，再采用投入導向的DEA-Malmquist 模型，計算28 個決策單元的Malmquist 指數(shù)（全要素生產率變化）及其分解前后的純技術效率變化、規(guī)模效率變化和技術變化等指標。平均值均采用算術平均數(shù)，測算結果如表6所示。

表6 2014-2017年新疆棉花TFP指數(shù)及其因素分解（第三階段）

1.新疆棉花全要素生產率的總體比較

由表4和表6可知，第一，在剔除了環(huán)境變量和隨機因素的影響之后，2015-2016年度、2016-2017年度新疆棉花全要素生產率的平均值分別為1.079、1.118，技術變化分別為1.024、1.244，規(guī)模效應分別為0.995、0.969。與調整前相比全要素生產率、技術變化、規(guī)模效應均有不同程度的上升或下降。說明第一階段對棉花全要素生產率的測算受到目標價格補貼等環(huán)境變量的影響，存在一定的誤差。第二，從新疆28個棉花產區(qū)的平均值來看，剔除目標價格補貼政策對新疆棉花全要素生產率的影響，2015-2017 年新疆棉花全要素生產率呈現(xiàn)增長的態(tài)勢。2015-2016 年度平均棉花全要素生產率指數(shù)為1.079，即年均增長7.9%，與剔除環(huán)境變量前TFP相比下降9%；2016-2017年度棉花平均全要素生產率指數(shù)為1.118，即年均增長11.8%，與剔除環(huán)境變量前TFP 相比增加7.3%，TFP 增長速度與2015-2016年度相比增加3.9%。2015-2016年度平均全要素生產率增長的原因是規(guī)模效率弱化和技術進步。規(guī)模效率指數(shù)和技術進步指數(shù)為0.995和1.024。技術進步超過了規(guī)模效率的惡化。2016-2017年度平均全要素生產率增長的原因是規(guī)模效率減弱和技術進步。規(guī)模效率指數(shù)和技術進步指數(shù)為0.969 和1.244。技術進步超過了規(guī)模效率的惡化。

2.新疆棉花全要素生產率的區(qū)域差異

南疆、北疆及新疆全疆的棉花全要素生產率及其分解的平均值如表7所示。

表7 2015-2017新疆各地區(qū)棉花TFP變動及分解（調整后）

從全疆整體來看，2015-2017 年棉花全要素生產率總體變?yōu)檎鲩L，TFP指數(shù)為1.104，即年均增長10.4%。新疆棉花全要素生產率增長的原因是規(guī)模效率減弱和技術進步。2015-2017 年南疆的棉花全要素生產率最高，TFP指數(shù)為1.123，年均增長12.3%。南疆棉花全要素增長來源技術進步和規(guī)模效率遞增。其次是北疆，TFP指數(shù)為1.064，年均增長6.4%。北疆全要素增長率增長來源于技術進步和規(guī)模效率減弱。

與調整前全要素生產率相比，調整后北疆的全要素生產率下降。這表明目標價格補貼政策等環(huán)境變量提高北疆棉花全要素生產率。與調整前技術變化相比，調整后各地區(qū)的技術變化全部上升。這表明目標價格補貼政策等環(huán)境變量沒有如預期促進技術進步，原因可能是高額的目標價格補貼使棉花種植戶把棉花補貼作為收入的主要來源，因此棉花種植者盲目擴大種植面積，先進生產要素投入速度跟不上棉田面積的增長速度，形成粗放經營，導致技術退步。與調整前規(guī)模效率變化相比，調整后的規(guī)模效率變化下降。這可能是由于經營者僅增加種植棉花的土地和勞動，種植面積超過規(guī)模經營面積，使規(guī)模效率下降。

3.新疆棉花全要素生產率的變動趨勢分析

如圖1至圖3所示，在棉花全要素生產率方面，考察期內各地差距不大，但變動較為明顯。沙灣縣和阿圖什市全要素生產率基本保持不變，阿克陶縣、英吉沙縣、岳普湖縣、巴楚縣、墨玉縣、庫爾勒市和尉犁縣全要素生產率下降，其余縣市全要素生產率增加。巴楚縣、于田縣、烏蘇市、精河縣和沙雅縣增速較快。技術進步方面，各縣市技術進步指數(shù)整體呈遞增態(tài)勢，除和田縣、墨玉縣、洛浦縣、于田縣和尉犁縣與上年相比，出現(xiàn)技術退步外，其余縣市與上年相比，技術都出現(xiàn)一定程度的進步，各縣市在2015-2016年基本上都保持較高的水平，除高昌區(qū)、鄯善縣、烏蘇市和精河縣外，其余縣市技術進步指數(shù)大部分在1左右。2016-2017年度所有縣市都接近1 或者在1 以上，技術維持較高水準。規(guī)模效率方面，大部分縣市規(guī)模不經濟，除高昌區(qū)、托克遜縣、呼圖壁縣、瑪納斯縣、莎車縣、和田縣、墨玉縣、洛浦縣和于田縣規(guī)模效率上升外，其他縣市規(guī)模效率都下降。從波動幅度來看，大部分縣比較穩(wěn)定，規(guī)模效率在小范圍波動，但阿克陶縣、英吉沙縣、和田縣、墨玉縣、洛浦縣和于田縣波動幅度較大。

圖1 2015-2017年新疆28產區(qū)棉花全要素生產率變動情況

圖2 2015-2017年新疆28產區(qū)棉花技術變化情況

圖3 2015-2017年新疆28產區(qū)棉花生產規(guī)模變動情況

五、結論與建議

（一）結論

本文以更為微觀的新疆各地區(qū)為研究對象，結合三階段DEA 模型和DEA-Malmquist 模型，測算并比較2015-2017 年剔除目標價格補貼政策前后新疆棉花全要素生產率，分析南疆、北疆區(qū)域差異和全要素生產率的演進趨勢，結果表明：第一，目標價格補貼保障了棉花供給，增加了棉農收入，但損失了一定的效率。目標價格補貼對新疆棉花全要素生產率整體存在負向影響，棉花補貼對機械投入、物質投入的影響顯著為負，對土地投入影響顯著為正。第二，調整后的棉花全要素生產率呈遞增的態(tài)勢。2016-2017 年度棉花全要素生產率比2015-2016年度增加3.9%。第三，全要素生產率的增長主要來源于技術進步增加和規(guī)模效率遞減，調整后技術進步和規(guī)模效率遞減都更明顯。第四，南疆的全要素生產率要高于北疆。南疆的TFP 指數(shù)為1.123，北疆的TFP 指數(shù)為1.064。第五，2015-2017年各縣市TFP差距不大，但變動較為明顯。

（二）政策建議

針對以上結論，提出如下建議：第一，推動棉花目標價格體制改革。重新測算補貼金額，使小規(guī)模種植戶、次宜棉區(qū)退出市場，大規(guī)模經營主體、適宜棉區(qū)種植高質量棉花，達到保障國家棉花安全、提高農民收入的目標。第二，著重提高棉花的規(guī)模效率。加快土地流轉進程，實現(xiàn)規(guī)?；洜I。第三，政府加大科技興農力度，從選種、播種、施肥、采收全過程給予種植戶技術支持。第四，政策向北疆傾斜，推動新疆棉花全要素生產率整體提升，保持政策穩(wěn)定，用穩(wěn)定的政策引導種植戶理性植棉，推動新疆棉花產業(yè)穩(wěn)定發(fā)展。