李 青,王 聰*,劉陽徽
(大連工業(yè)大學(xué) 遼寧,大連 116000)
蘋果是遼寧省的四大主產(chǎn)水果之一,占全國蘋果生產(chǎn)總量的四分之一,中國蘋果總出口量的四分之三;憑借著其口感多汁,味道濃郁,肉質(zhì)酥脆,極易儲藏等特質(zhì)受到了國外內(nèi)人民的喜愛。2021 年,中央一號文件提出了使農(nóng)村人員的收入增長率持續(xù)上升并繼續(xù)高于城市人員的政策與鞏固脫貧攻堅成果的戰(zhàn)略,因此,為了使農(nóng)民生產(chǎn)單位面積的蘋果的成本降低,使農(nóng)民的利潤率上升,就要分析全要素蘋果的生產(chǎn)效率對其增長率的影響,根據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)果分析出原因,并根據(jù)原因制定適合政策。
在當(dāng)今學(xué)術(shù)界,Gul Mevlut、Aslan Osman對土耳其近百家生產(chǎn)百里香的企業(yè)進行了成本與收益的研究,發(fā)現(xiàn)影響企業(yè)收益最主要的因素為人工成本,其次使土地成本和銷售運輸成本;J Mariade Fatimados 、Santos Ribeiro研究了巴西向日葵的家庭種植影響因素,使用控制變量法,對其肥料成本和人工因素進行了研究,得出巴西向日葵種植成本支出最高的因素是肥料因素。Kalyan Chakraborty使用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法對美國西部的種植園進行研究,得出灌溉法相對于該地其他方式,是最經(jīng)濟的方法;P.Vereijken 等對馬鈴薯的種植時的農(nóng)藥使用進行了研究,發(fā)現(xiàn)使用農(nóng)藥會提高馬鈴薯的種植成本;Caldiz使用LINTUL模型對馬鈴薯種植業(yè)進行測算,提出了該地馬鈴薯產(chǎn)量還有可上升的空間。馮曉龍,霍學(xué)喜研究了以污染影響因素的中國蘋果全要素生產(chǎn)率,以Malmquist-Luenberger 指數(shù)測算了空間性對蘋果的影響;薛超、史雪陽、周宏研究了農(nóng)業(yè)機械化對種植業(yè)全要素的影響江松穎,劉穎,王嫚嫚對我國谷物的區(qū)域差異進行了研究,更加合理的規(guī)劃了耕地的利用率,使糧食產(chǎn)出上。張復(fù)宏、霍明、宋曉麗、王洪煜使用了SBM 模型測量了中國蘋果的全要素生產(chǎn)水平并為農(nóng)業(yè)發(fā)展提供了有效的意見;霍學(xué)喜等分析了蘋果全要素生產(chǎn)效率的變化,闡明了各指標的在該階段的特點并以HMB 指數(shù)及其分解指數(shù)探究了其產(chǎn)量和變化的原因。本文的研究對象是蘋果的兩種產(chǎn)出要素與多種投入要素,對遼寧省蘋果的成本與效益的關(guān)系進行的分析。
相較于增長核算法與隨機前沿法,DEA-Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)采用線性規(guī)劃方法來構(gòu)造生產(chǎn)前沿面。為了指定參考選擇,費爾等人建立了雙指數(shù)距離函數(shù)進行指數(shù)測量,在規(guī)模報酬不變的前提下,公式為:
表1 2007-2018年遼寧省蘋果綜合效率測算分解
表2 基于期望產(chǎn)出下的遼寧省全要素生產(chǎn)率分解
表3 基于期望產(chǎn)出下的中國蘋果全要素生產(chǎn)率表
本文以DEAP2.1 軟件作為本次實驗的測算工具,以2007-2018年全國與各省(市)蘋果的成本與收益數(shù)據(jù)為研究對象。并依據(jù)張復(fù)宏,霍明(2017)對中國蘋果主產(chǎn)品投入指標,測算遼寧省蘋果的生產(chǎn)效率和全要素生產(chǎn)率變動情況。
如表1所示,遼寧省蘋果的綜合效率受技術(shù)效率影響較大,2007-2018 綜合效率均值距最大產(chǎn)出存在29.1%的差距。技術(shù)效率均值距最大產(chǎn)出存在23.4%的差距;規(guī)模效率最大產(chǎn)出產(chǎn)存在7.1%的差距??芍C合效率的效率損失更大,技術(shù)效率下降對規(guī)模效率的影響較大,在技術(shù)效率達到最高點時,應(yīng)當(dāng)加強對規(guī)模的管控,減少生產(chǎn)要素投入。從技術(shù)效率來看,2007-2014年技術(shù)效率持續(xù)下降到最低點,下降至0.522;說明要素投入結(jié)構(gòu)不完善,2015 年-2018 年,技術(shù)效率始終有損失,并不能達到最大有效值,平均技術(shù)效率也只有0.766,說明技術(shù)的投入結(jié)構(gòu)并不合理。在規(guī)模效率上看,應(yīng)當(dāng)適當(dāng)提高產(chǎn)業(yè)集約化生產(chǎn)的比率,發(fā)展適度規(guī)模經(jīng)營,形成規(guī)模化的種植結(jié)構(gòu),獲得平衡的投入產(chǎn)出比例,提升規(guī)模效益。
為分析遼寧省蘋果的全要素生產(chǎn)率,選用DEAMaluquist指數(shù)作為測算方法,測算2007-2018年遼寧省蘋果整體全要素生產(chǎn)率年際變化,詳情見表2。
由表2 可知,遼寧省蘋果全要素生產(chǎn)率平均值為0.906,距離最佳效率還有9.4%,非DEA 有效。通過線性相關(guān)分析可以得知技術(shù)進步效率對全要素生產(chǎn)率的影響最大,綜合效率影響較小。說明提高全要素生產(chǎn)率,可以通過提升進步效率來實現(xiàn)。遼寧省的全要素生產(chǎn)率的變化可分為波動期,增長期與穩(wěn)定期。2007-2012 年,遼寧省蘋果全要素生產(chǎn)率的漲勢波動,此時處于市場對蘋果需求量逐漸上升的時期。2012 年,技術(shù)進步效率投入較高但是全要素生產(chǎn)率較低,投入較多但效率并沒有隨著投入進行增長,該階段的投入與增長不匹配,主要影響因素為綜合效率與純技術(shù)效率過低。2013-2015年間,市場上對蘋果的需求達到最高點,加上物流水平的繼續(xù)升級,蘋果可以占據(jù)全國市場,導(dǎo)致蘋果種植產(chǎn)業(yè)發(fā)展最為迅速,全要素生產(chǎn)率增長也比較快。平穩(wěn)期為2016-2018年,由于冷鏈物流技術(shù)升級,物流效率的大幅度提升,蘋果的市場需求降低。增長變緩并逐漸穩(wěn)定。所以在此階段,應(yīng)當(dāng)適當(dāng)減少投入,使全要素生產(chǎn)率提高。
由表3 可知,2012-2015 年,遼寧省蘋果全要素生產(chǎn)率超出全國水平8%??梢娫撾A段遼寧省蘋果在投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)上是較為合理的。在中后階段,遼寧省蘋果全要素生產(chǎn)率低于全國。尤其在2016-2018年,全國蘋果生產(chǎn)進入了發(fā)展階段,平均漲幅均處于上升趨勢。同期,遼寧省蘋果全要素生產(chǎn)率卻處于下降趨勢。該時期遼寧省蘋果全要素生產(chǎn)率發(fā)展達到了停滯狀態(tài),可見遼寧省蘋果生產(chǎn)各要素配置結(jié)構(gòu)還需要不斷合理化。
本文利用DEA-Maluquist 指數(shù)的分析方法,采用2007-2018年8個蘋果產(chǎn)出省份的面板數(shù)據(jù)進行研究,研究結(jié)果發(fā)現(xiàn):在2007-2018 這十二年,我國蘋果全要素生產(chǎn)率經(jīng)歷了從波動增長到穩(wěn)態(tài)增長的轉(zhuǎn)變,遼寧省的蘋果產(chǎn)業(yè)走勢和全國基本相同,在經(jīng)歷波動后逐漸平穩(wěn),基于此提出以下建議:
遼寧省蘋果種植的機械化普及率較低,限制著遼寧省蘋果生產(chǎn),遼寧省的人工成本較高,減少了遼寧省果農(nóng)的收益,所以,提升蘋果種植的規(guī)模水平,普及機械化,有助于降低投入。在政府層面,地方政府應(yīng)該增加財政投入,使農(nóng)業(yè)財政,農(nóng)業(yè)補貼對當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)發(fā)展起到激勵的作用。政府也應(yīng)與高等學(xué)府、農(nóng)科所進行溝通,構(gòu)建產(chǎn)學(xué)研融合的研究點,因地制宜,實施最適合技術(shù);加快人才引進和培養(yǎng),提高科技創(chuàng)新的能力。
農(nóng)業(yè)技術(shù)問題是影響遼寧省蘋果全要素生產(chǎn)率的重要因素,為了提升農(nóng)業(yè)技術(shù),就要使農(nóng)推體系變得飽滿與充實,令農(nóng)業(yè)科技轉(zhuǎn)化為成果。另一方面,要提高農(nóng)民的技術(shù)水平,保證蘋果產(chǎn)出時的質(zhì)量。加大對基層技術(shù)人員的培養(yǎng)力度,制定合理的政策和經(jīng)濟扶持政策,吸引技術(shù)人才扎根產(chǎn)區(qū),避免人才因經(jīng)濟原因而跳槽;推動全省蘋果提質(zhì)增效、提升品級,在種植期間要普及某些新技術(shù)如:中藥灌根,去除樹根的病害;種植土壤中微量元素的含量檢測,菌劑噴葉等;如有適合當(dāng)?shù)胤N植的蘋果品種,可適當(dāng)進行品種升級,發(fā)展規(guī)?;?jīng)營,降低農(nóng)民成本。