广西粮食全要素生产率时空差异及收敛性分析
时间：2020-10-27 07:58:04 来源：达达文档网 本文已影响 人 
摘要：【目的】研究广西粮食全要素生产率区域差异及变化趋势，提高广西粮食全要素生产率，为粮食生产提供理论指导。【方法】基于2006—2016年广西14个地级市有关粮食生产的面板数据，运用DEA-Malmquist指数模型和经典收敛回归方法，对广西粮食全要素生产率进行测算和分解，并分析其收敛情况。【结果】2006—2016年广西粮食全要素生产率年均下降1.5%，技术进步单轨损失是广西粮食全要素生产率衰退的主要原因；除南宁市、贵港市和百色市的粮食全要素生产率处于进步状态外，其余11个地级市均处于不同程度的负增长状态。广西粮食全要素生产率存在收敛性，呈现出粮食全要素生产率相对落后地区对先进地区的追赶效应，各地区间的粮食生产效率差距有望逐渐缩小并趋向于共同的稳态水平。【建议】为进一步提升广西粮食全要素生产率，应加强农业科研投入，大力推广良种良法；加大强农扶粮力度，稳定粮食播种面积；升级优质粮食主产区，提高空间溢出效益；加强区域交流合作，促进资源优势互补。
关键词： 粮食；全要素生产率；时空差异；收敛性；广西
中图分类号： S126；F327 文献标志码：A 文章编号：2095-1191（2018）09-1887-07
0 引言
【研究意义】2017年中央一号文件提出，粮食作物要稳定水稻、小麦生产，确保口粮绝对安全。粮食安全始终是我国农业发展的重要议题。21世纪以来，广西粮食作物的种植面积比例不断下降，从2000年的58.4%下降到2015年的49.2%，下降了9.2%（絕对值）；种植结构由以粮食作物为主导向以经济作物为主导转变，粮食产业呈现出增产潜力减弱、比较收益降低及种粮成本上升等诸多问题。广西属于结构性缺粮的省（区）， 保障粮食安全的任务艰巨，因此，研究广西粮食全要素生产率对推进粮食产业提质增效有重要的现实意义。【前人研究进展】粮食生产效率一直都是农业经济的热点问题，随着数据包括分析（DEA）模型和Malmquist指数等效率评估方法的广泛应用，近年来许多国内外学者运用DEA-Malmquist指数法从不同层面对粮食生产效率进行相关研究。张海波和刘颖（2011）测算得出我国粮食主产省全要素生产率变化不稳定，粮食主产省份的技术均呈进步趋势，但省际间技术效率存在明显差异。Suresh（2013）测算了印度1980—2010年水稻全要素生产率，发现其总体上全要素生产率以年均0.2%的适中水平增长，而效率增长的主要影响因素是技术进步。Adedeji和Owolabi（2016）测算了尼日利亚生态区1996—2010年的水稻全要素生产率，发现期间所有区域的全要素生产率均处于负增长状态，且投入要素质量不佳引起技术进步指数下降。江松颖等（2016）测算了2001—2013年我国谷物全要素生产率，发现其总体呈先增后减的态势。一些学者还研究了粮食全要素生产率的影响因素。马林静等（2014）测算了我国粮食功能区域的粮食全要素生产率，并构建外部变量深入探索各种因素对各分解指数的影响程度和方向；焦晋鹏和宋晓洪（2015）通过构建个体固定效应模型实证分析了粮食直补对粮食全要素生产率的影响，发现粮食直补具有推动效率提升的激励效应，也有阻碍生产效率提高的挤出效应。在测算各区域粮食全要素生产率的基础上，部分学者借助经典收敛回归方法对粮食全要素生产率的收敛性进行检验。高帅和王征兵（2012）对陕西省32个产粮大县的粮食全要素生产率进行β收敛估计，发现其不存在β收敛，发达县和落后县的粮食全要素生产率差距未能缩小。马林静等（2015）测算分析了2001—2012年我国粮食生产技术效率，得出全国和粮食主产区、平衡区粮食生产效率存在σ收敛、绝对β收敛和条件β收敛，而主销区只存在σ收敛和条件β收敛。Kondo等（2017）通过单位根检验方法对1996—2005年日本42个县域的水稻全要素生产率进行收敛性分析，发现各县份间生产率差异正在缩小。薛思蒙等（2017b）比较分析了2004—2014年中日两国水稻全要素生产率，并对两国的水稻全要素生产率进行σ收敛与绝对β收敛检验。【本研究切入点】目前少有文献对广西粮食全要素生产率及其收敛性进行相关研究。【拟解决的关键问题】在测度广西粮食全要素生产率的基础上，对其时空差异与空间收敛性进行分析，测算广西粮食全要素生产率，分析其区域差异及变化趋势，以期深化对区域粮食全要素生产率的认识和理解，并提出提高粮食生产效率的优化对策，为农业决策机构提供参考。
1 数据来源与研究方法
1. 1 DEA-Malmquist指数法
DEA方法是国内外学者使用非参数法测算生产效率的常用方法，且常将DEA方法与Malmquist指数相结合，构建DEA-Malmquist指数模型用于测算全要素生产率。鉴于DEA-Malmquist指数模型的研究已较成熟，此处不再赘述公式。全要素生产率可通过Malmquist指数分解为技术效率指数和技术进步指数，而技术效率指数可进一步分解为规模效率指数和纯技术效率指数，计算公式如下：
TFPCH=EFCH×TECH=SECH×PECH×TECH
式中，TFPCH表示全要素生产率变化指数，EFCH表示技术效率变化指数，TECH表示技术进步变化指数，SECH表示规模效率变化指数，PECH表示纯技术效率变化指数。若TFPCH>1，表明从t到t+1期的全要素生产率上升，反之，则下降。根据Malmquist指数理论，（TFPCH-1）即为全要素生产率的上升或下降率；（TFPCH年均值-1）即为全要素生产率的年均上升或下降率。
1. 2 经典收敛回归方法
收敛性的概念主要来自于新古典经济增长理论，通过经典收敛回归方法可进一步判定区域效率差异的变动趋势，目前学术界测算收敛的方法主要有σ收敛、绝对β收敛、条件β收敛和俱乐部收敛。本研究采用σ收敛、绝对β收敛和条件β收敛对粮食全要素生产率进行分析。
