基于隨機(jī)前沿分析方法的河北縣域農(nóng)業(yè)技術(shù)效率及影響因素研究

岳慧麗等

摘要：采用超越對(duì)數(shù)隨機(jī)前沿分析方法從縣域視角對(duì)2001—2010年年間河北省140個(gè)區(qū)縣的農(nóng)業(yè)技術(shù)效率及主要影響因素進(jìn)行了實(shí)證分析。結(jié)果表明，2001—2010年期間，河北縣域農(nóng)業(yè)技術(shù)效率雖然整體呈上升趨勢(shì)，但是大多數(shù)縣域農(nóng)業(yè)技術(shù)效率普遍較低，而且縣域間農(nóng)業(yè)技術(shù)效率差異顯著，高效率地區(qū)與低效率地區(qū)有差異。人均機(jī)械動(dòng)力、有效灌溉率、農(nóng)技人員數(shù)量對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率提升有明顯的促進(jìn)作用，人均播種面積、復(fù)種指數(shù)、畝均化肥施用量對(duì)技術(shù)效率起負(fù)面作用，河北縣域農(nóng)業(yè)技術(shù)效率仍具有較大的提升空間。

關(guān)鍵詞：河北；縣域；農(nóng)業(yè)技術(shù)效率；隨機(jī)前沿分析；現(xiàn)代農(nóng)業(yè)；管理對(duì)策

中圖分類(lèi)號(hào)： F323.3文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A文章編號(hào)：1002-1302（2014）09-0423-04

收稿日期：2013-11-04

基金項(xiàng)目：國(guó)家“863”計(jì)劃（編號(hào)：2013AA102305）。

作者簡(jiǎn)介：岳慧麗（1981—），女，內(nèi)蒙古通遼人，博士研究生，主要從事農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與可視化技術(shù)研究。E-mail：yuehuili2003@126.com。

通信作者：諸葉平，博士，研究員，主要從事農(nóng)業(yè)信息技術(shù)研究。E-mail：zhuyeping@caas.cn。農(nóng)業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要基礎(chǔ)，在有限的資源條件下，發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)不能依賴盲目加大投入，而應(yīng)注重技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率的充分發(fā)揮，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率。在現(xiàn)有技術(shù)條件下，如何提高農(nóng)業(yè)技術(shù)效率具有重要現(xiàn)實(shí)意義。目前測(cè)量技術(shù)效率的方法主要有2種，一種是數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（簡(jiǎn)稱(chēng)DEA），一種是隨機(jī)前沿分析方法（簡(jiǎn)稱(chēng)SFA）。DEA方法屬線性規(guī)劃方法，對(duì)分析多投入、多產(chǎn)出問(wèn)題具有優(yōu)勢(shì)，不需構(gòu)造生產(chǎn)函數(shù)，其缺點(diǎn)是忽略了測(cè)量誤差等隨機(jī)擾動(dòng)因素的影響[1]，而且該方法無(wú)法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。SFA方法屬于計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法，適合研究多投入、單產(chǎn)出問(wèn)題。它將誤差項(xiàng)有效分離為可控的管理誤差和不可控的隨機(jī)誤差，使測(cè)算結(jié)果更真實(shí)[2]。但該方法對(duì)生產(chǎn)函數(shù)形式和誤差項(xiàng)的分布設(shè)定要求嚴(yán)格。國(guó)外對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的研究較早，F(xiàn)orsund等分別用不同方法研究了土耳其等國(guó)家的農(nóng)場(chǎng)技術(shù)效率，認(rèn)為技術(shù)效率與農(nóng)場(chǎng)管理實(shí)踐密切相關(guān)[3-6]；Battese等分別研究了考慮時(shí)序效應(yīng)的動(dòng)態(tài)DEA方法和時(shí)變技術(shù)效率SFA模型[7-8]。相比之下，國(guó)內(nèi)學(xué)者更側(cè)重于對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率進(jìn)行實(shí)證分析。孟令杰等研究了我國(guó)農(nóng)業(yè)整體技術(shù)效率變動(dòng)情況[9-11]。鮑學(xué)東等分別研究了四川等省的農(nóng)業(yè)技術(shù)效率[12-13]。薛彩霞等研究了農(nóng)戶的技術(shù)效率及影響因素[14-15]。根據(jù)以往研究發(fā)現(xiàn)，技術(shù)效率測(cè)算結(jié)果受模型的設(shè)定影響較大。國(guó)內(nèi)學(xué)者偏向于采用DEA方法研究農(nóng)業(yè)技術(shù)效率，而對(duì)SFA方法研究較少。農(nóng)業(yè)實(shí)際上存在較大的噪聲，DEA方法忽略了隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)對(duì)生產(chǎn)活動(dòng)的影響，容易造成對(duì)效率的有偏估計(jì)。此外，從研究范圍來(lái)看，多數(shù)學(xué)者研究省域?qū)用孓r(nóng)業(yè)技術(shù)效率，對(duì)縣域?qū)用嫜芯枯^少，農(nóng)業(yè)受地域影響較大，對(duì)省域?qū)用娴难芯坎灰渍莆諈^(qū)縣間的具體差異，縣域作為三農(nóng)經(jīng)濟(jì)更直接的載體，更加貼近農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實(shí)際。因此，本研究利用SFA方法，以河北省為例，系統(tǒng)分析了140個(gè)區(qū)縣2001—2010年間農(nóng)業(yè)技術(shù)效率演化趨勢(shì)及地區(qū)差異，并探討影響農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的主要因素。

1材料與方法

1.1變量選擇及數(shù)據(jù)來(lái)源

鑒于數(shù)據(jù)可得性，本研究選取河北省140個(gè)區(qū)縣2001—2010年10年間的農(nóng)業(yè)投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)（剔除31個(gè)市轄區(qū)）進(jìn)行研究。

1.1.1生產(chǎn)函數(shù)投入要素的選取在生產(chǎn)函數(shù)模型中，以農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值作為產(chǎn)出（Y），從土地、資本、勞動(dòng)力三大基本投入要素出發(fā)，投入變量主要選取農(nóng)作物總播種面積（M）、年末農(nóng)林牧漁勞動(dòng)力（L）、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力（J）、化肥折純施用量（H）。農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力和化肥折純投入代表資本投入。

1.1.2效率函數(shù)變量的選取 影響農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的因素包括多個(gè)方面，如自然資源、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)條件等。假定現(xiàn)有其他條件不變下，主要考察下列因素對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的影響：人均播種面積（PM），反映耕地規(guī)模；人均機(jī)械總動(dòng)力（PJ），反映當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)機(jī)械化水平；畝均化肥施用量（MH），反映施用化肥的程度；復(fù)種指數(shù)（FZ），反映包括氣溫、土壤等自然生產(chǎn)條件對(duì)耕作制度的影響；有效灌溉率（GL），反映當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)水利基礎(chǔ)設(shè)施條件；每萬(wàn)人農(nóng)技人員數(shù)量（NJ），代表當(dāng)?shù)氐霓r(nóng)業(yè)科技水平，此外引入各縣所轄屬的市作為地區(qū)虛變量，取值為0或1，反映各市的區(qū)域差異等影響。為避免共線性影響，河北省一共11個(gè)市，引入10個(gè)地區(qū)虛變量，石家莊、唐山等十個(gè)市分別用SJZ、TS、QHD、HD、XT、BD、ZJK、CD、CZ、LF表示。

農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來(lái)自《河北農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》及農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)分縣卡片，效率影響變量根據(jù)有關(guān)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)整理而成。為消除價(jià)格因素的影響，農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值折算成2001年的可比價(jià)格下的數(shù)據(jù)。

1.2研究方法

近30多年來(lái)，自從Aigner等1977年首先提出隨機(jī)前沿分析方法后[2]，該方法被廣泛用于分析技術(shù)效率。分析技術(shù)效率影響因素的時(shí)候，通常采用兩步估計(jì)法。首先估計(jì)出技術(shù)效率，然后將技術(shù)效率與技術(shù)效率的影響因素變量進(jìn)行回歸。該方法存在的問(wèn)題是，在第一步中假定無(wú)效率項(xiàng)獨(dú)立同分布，而在第二步效率回歸方程中，假定無(wú)效率項(xiàng)隨外生變量而變化，從統(tǒng)計(jì)學(xué)來(lái)看容易導(dǎo)致有偏的結(jié)果。因此Battese和Coelli提出一種同時(shí)考慮技術(shù)非效率和隨機(jī)誤差影響的技術(shù)效率測(cè)量方法，并適用于面板數(shù)據(jù)，該模型在后來(lái)的研究中得到了廣泛采用[16]。模型具體表示如下：endprint

摘要：采用超越對(duì)數(shù)隨機(jī)前沿分析方法從縣域視角對(duì)2001—2010年年間河北省140個(gè)區(qū)縣的農(nóng)業(yè)技術(shù)效率及主要影響因素進(jìn)行了實(shí)證分析。結(jié)果表明，2001—2010年期間，河北縣域農(nóng)業(yè)技術(shù)效率雖然整體呈上升趨勢(shì)，但是大多數(shù)縣域農(nóng)業(yè)技術(shù)效率普遍較低，而且縣域間農(nóng)業(yè)技術(shù)效率差異顯著，高效率地區(qū)與低效率地區(qū)有差異。人均機(jī)械動(dòng)力、有效灌溉率、農(nóng)技人員數(shù)量對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率提升有明顯的促進(jìn)作用，人均播種面積、復(fù)種指數(shù)、畝均化肥施用量對(duì)技術(shù)效率起負(fù)面作用，河北縣域農(nóng)業(yè)技術(shù)效率仍具有較大的提升空間。

關(guān)鍵詞：河北；縣域；農(nóng)業(yè)技術(shù)效率；隨機(jī)前沿分析；現(xiàn)代農(nóng)業(yè)；管理對(duì)策

中圖分類(lèi)號(hào)： F323.3文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A文章編號(hào)：1002-1302（2014）09-0423-04

收稿日期：2013-11-04

基金項(xiàng)目：國(guó)家“863”計(jì)劃（編號(hào)：2013AA102305）。

作者簡(jiǎn)介：岳慧麗（1981—），女，內(nèi)蒙古通遼人，博士研究生，主要從事農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與可視化技術(shù)研究。E-mail：yuehuili2003@126.com。

通信作者：諸葉平，博士，研究員，主要從事農(nóng)業(yè)信息技術(shù)研究。E-mail：zhuyeping@caas.cn。農(nóng)業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要基礎(chǔ)，在有限的資源條件下，發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)不能依賴盲目加大投入，而應(yīng)注重技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率的充分發(fā)揮，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率。在現(xiàn)有技術(shù)條件下，如何提高農(nóng)業(yè)技術(shù)效率具有重要現(xiàn)實(shí)意義。目前測(cè)量技術(shù)效率的方法主要有2種，一種是數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（簡(jiǎn)稱(chēng)DEA），一種是隨機(jī)前沿分析方法（簡(jiǎn)稱(chēng)SFA）。DEA方法屬線性規(guī)劃方法，對(duì)分析多投入、多產(chǎn)出問(wèn)題具有優(yōu)勢(shì)，不需構(gòu)造生產(chǎn)函數(shù)，其缺點(diǎn)是忽略了測(cè)量誤差等隨機(jī)擾動(dòng)因素的影響[1]，而且該方法無(wú)法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。SFA方法屬于計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法，適合研究多投入、單產(chǎn)出問(wèn)題。它將誤差項(xiàng)有效分離為可控的管理誤差和不可控的隨機(jī)誤差，使測(cè)算結(jié)果更真實(shí)[2]。但該方法對(duì)生產(chǎn)函數(shù)形式和誤差項(xiàng)的分布設(shè)定要求嚴(yán)格。國(guó)外對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的研究較早，F(xiàn)orsund等分別用不同方法研究了土耳其等國(guó)家的農(nóng)場(chǎng)技術(shù)效率，認(rèn)為技術(shù)效率與農(nóng)場(chǎng)管理實(shí)踐密切相關(guān)[3-6]；Battese等分別研究了考慮時(shí)序效應(yīng)的動(dòng)態(tài)DEA方法和時(shí)變技術(shù)效率SFA模型[7-8]。相比之下，國(guó)內(nèi)學(xué)者更側(cè)重于對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率進(jìn)行實(shí)證分析。孟令杰等研究了我國(guó)農(nóng)業(yè)整體技術(shù)效率變動(dòng)情況[9-11]。鮑學(xué)東等分別研究了四川等省的農(nóng)業(yè)技術(shù)效率[12-13]。薛彩霞等研究了農(nóng)戶的技術(shù)效率及影響因素[14-15]。根據(jù)以往研究發(fā)現(xiàn)，技術(shù)效率測(cè)算結(jié)果受模型的設(shè)定影響較大。國(guó)內(nèi)學(xué)者偏向于采用DEA方法研究農(nóng)業(yè)技術(shù)效率，而對(duì)SFA方法研究較少。農(nóng)業(yè)實(shí)際上存在較大的噪聲，DEA方法忽略了隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)對(duì)生產(chǎn)活動(dòng)的影響，容易造成對(duì)效率的有偏估計(jì)。此外，從研究范圍來(lái)看，多數(shù)學(xué)者研究省域?qū)用孓r(nóng)業(yè)技術(shù)效率，對(duì)縣域?qū)用嫜芯枯^少，農(nóng)業(yè)受地域影響較大，對(duì)省域?qū)用娴难芯坎灰渍莆諈^(qū)縣間的具體差異，縣域作為三農(nóng)經(jīng)濟(jì)更直接的載體，更加貼近農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實(shí)際。因此，本研究利用SFA方法，以河北省為例，系統(tǒng)分析了140個(gè)區(qū)縣2001—2010年間農(nóng)業(yè)技術(shù)效率演化趨勢(shì)及地區(qū)差異，并探討影響農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的主要因素。

1材料與方法

1.1變量選擇及數(shù)據(jù)來(lái)源

鑒于數(shù)據(jù)可得性，本研究選取河北省140個(gè)區(qū)縣2001—2010年10年間的農(nóng)業(yè)投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)（剔除31個(gè)市轄區(qū)）進(jìn)行研究。

1.1.1生產(chǎn)函數(shù)投入要素的選取在生產(chǎn)函數(shù)模型中，以農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值作為產(chǎn)出（Y），從土地、資本、勞動(dòng)力三大基本投入要素出發(fā)，投入變量主要選取農(nóng)作物總播種面積（M）、年末農(nóng)林牧漁勞動(dòng)力（L）、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力（J）、化肥折純施用量（H）。農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力和化肥折純投入代表資本投入。

1.1.2效率函數(shù)變量的選取 影響農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的因素包括多個(gè)方面，如自然資源、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)條件等。假定現(xiàn)有其他條件不變下，主要考察下列因素對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的影響：人均播種面積（PM），反映耕地規(guī)模；人均機(jī)械總動(dòng)力（PJ），反映當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)機(jī)械化水平；畝均化肥施用量（MH），反映施用化肥的程度；復(fù)種指數(shù)（FZ），反映包括氣溫、土壤等自然生產(chǎn)條件對(duì)耕作制度的影響；有效灌溉率（GL），反映當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)水利基礎(chǔ)設(shè)施條件；每萬(wàn)人農(nóng)技人員數(shù)量（NJ），代表當(dāng)?shù)氐霓r(nóng)業(yè)科技水平，此外引入各縣所轄屬的市作為地區(qū)虛變量，取值為0或1，反映各市的區(qū)域差異等影響。為避免共線性影響，河北省一共11個(gè)市，引入10個(gè)地區(qū)虛變量，石家莊、唐山等十個(gè)市分別用SJZ、TS、QHD、HD、XT、BD、ZJK、CD、CZ、LF表示。

農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來(lái)自《河北農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》及農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)分縣卡片，效率影響變量根據(jù)有關(guān)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)整理而成。為消除價(jià)格因素的影響，農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值折算成2001年的可比價(jià)格下的數(shù)據(jù)。

1.2研究方法

近30多年來(lái)，自從Aigner等1977年首先提出隨機(jī)前沿分析方法后[2]，該方法被廣泛用于分析技術(shù)效率。分析技術(shù)效率影響因素的時(shí)候，通常采用兩步估計(jì)法。首先估計(jì)出技術(shù)效率，然后將技術(shù)效率與技術(shù)效率的影響因素變量進(jìn)行回歸。該方法存在的問(wèn)題是，在第一步中假定無(wú)效率項(xiàng)獨(dú)立同分布，而在第二步效率回歸方程中，假定無(wú)效率項(xiàng)隨外生變量而變化，從統(tǒng)計(jì)學(xué)來(lái)看容易導(dǎo)致有偏的結(jié)果。因此Battese和Coelli提出一種同時(shí)考慮技術(shù)非效率和隨機(jī)誤差影響的技術(shù)效率測(cè)量方法，并適用于面板數(shù)據(jù)，該模型在后來(lái)的研究中得到了廣泛采用[16]。模型具體表示如下：endprint

摘要：采用超越對(duì)數(shù)隨機(jī)前沿分析方法從縣域視角對(duì)2001—2010年年間河北省140個(gè)區(qū)縣的農(nóng)業(yè)技術(shù)效率及主要影響因素進(jìn)行了實(shí)證分析。結(jié)果表明，2001—2010年期間，河北縣域農(nóng)業(yè)技術(shù)效率雖然整體呈上升趨勢(shì)，但是大多數(shù)縣域農(nóng)業(yè)技術(shù)效率普遍較低，而且縣域間農(nóng)業(yè)技術(shù)效率差異顯著，高效率地區(qū)與低效率地區(qū)有差異。人均機(jī)械動(dòng)力、有效灌溉率、農(nóng)技人員數(shù)量對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率提升有明顯的促進(jìn)作用，人均播種面積、復(fù)種指數(shù)、畝均化肥施用量對(duì)技術(shù)效率起負(fù)面作用，河北縣域農(nóng)業(yè)技術(shù)效率仍具有較大的提升空間。

關(guān)鍵詞：河北；縣域；農(nóng)業(yè)技術(shù)效率；隨機(jī)前沿分析；現(xiàn)代農(nóng)業(yè)；管理對(duì)策

中圖分類(lèi)號(hào)： F323.3文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A文章編號(hào)：1002-1302（2014）09-0423-04

收稿日期：2013-11-04

基金項(xiàng)目：國(guó)家“863”計(jì)劃（編號(hào)：2013AA102305）。

作者簡(jiǎn)介：岳慧麗（1981—），女，內(nèi)蒙古通遼人，博士研究生，主要從事農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與可視化技術(shù)研究。E-mail：yuehuili2003@126.com。

通信作者：諸葉平，博士，研究員，主要從事農(nóng)業(yè)信息技術(shù)研究。E-mail：zhuyeping@caas.cn。農(nóng)業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要基礎(chǔ)，在有限的資源條件下，發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)不能依賴盲目加大投入，而應(yīng)注重技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率的充分發(fā)揮，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率。在現(xiàn)有技術(shù)條件下，如何提高農(nóng)業(yè)技術(shù)效率具有重要現(xiàn)實(shí)意義。目前測(cè)量技術(shù)效率的方法主要有2種，一種是數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（簡(jiǎn)稱(chēng)DEA），一種是隨機(jī)前沿分析方法（簡(jiǎn)稱(chēng)SFA）。DEA方法屬線性規(guī)劃方法，對(duì)分析多投入、多產(chǎn)出問(wèn)題具有優(yōu)勢(shì)，不需構(gòu)造生產(chǎn)函數(shù)，其缺點(diǎn)是忽略了測(cè)量誤差等隨機(jī)擾動(dòng)因素的影響[1]，而且該方法無(wú)法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。SFA方法屬于計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法，適合研究多投入、單產(chǎn)出問(wèn)題。它將誤差項(xiàng)有效分離為可控的管理誤差和不可控的隨機(jī)誤差，使測(cè)算結(jié)果更真實(shí)[2]。但該方法對(duì)生產(chǎn)函數(shù)形式和誤差項(xiàng)的分布設(shè)定要求嚴(yán)格。國(guó)外對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的研究較早，F(xiàn)orsund等分別用不同方法研究了土耳其等國(guó)家的農(nóng)場(chǎng)技術(shù)效率，認(rèn)為技術(shù)效率與農(nóng)場(chǎng)管理實(shí)踐密切相關(guān)[3-6]；Battese等分別研究了考慮時(shí)序效應(yīng)的動(dòng)態(tài)DEA方法和時(shí)變技術(shù)效率SFA模型[7-8]。相比之下，國(guó)內(nèi)學(xué)者更側(cè)重于對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率進(jìn)行實(shí)證分析。孟令杰等研究了我國(guó)農(nóng)業(yè)整體技術(shù)效率變動(dòng)情況[9-11]。鮑學(xué)東等分別研究了四川等省的農(nóng)業(yè)技術(shù)效率[12-13]。薛彩霞等研究了農(nóng)戶的技術(shù)效率及影響因素[14-15]。根據(jù)以往研究發(fā)現(xiàn)，技術(shù)效率測(cè)算結(jié)果受模型的設(shè)定影響較大。國(guó)內(nèi)學(xué)者偏向于采用DEA方法研究農(nóng)業(yè)技術(shù)效率，而對(duì)SFA方法研究較少。農(nóng)業(yè)實(shí)際上存在較大的噪聲，DEA方法忽略了隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)對(duì)生產(chǎn)活動(dòng)的影響，容易造成對(duì)效率的有偏估計(jì)。此外，從研究范圍來(lái)看，多數(shù)學(xué)者研究省域?qū)用孓r(nóng)業(yè)技術(shù)效率，對(duì)縣域?qū)用嫜芯枯^少，農(nóng)業(yè)受地域影響較大，對(duì)省域?qū)用娴难芯坎灰渍莆諈^(qū)縣間的具體差異，縣域作為三農(nóng)經(jīng)濟(jì)更直接的載體，更加貼近農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實(shí)際。因此，本研究利用SFA方法，以河北省為例，系統(tǒng)分析了140個(gè)區(qū)縣2001—2010年間農(nóng)業(yè)技術(shù)效率演化趨勢(shì)及地區(qū)差異，并探討影響農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的主要因素。

1材料與方法

1.1變量選擇及數(shù)據(jù)來(lái)源

鑒于數(shù)據(jù)可得性，本研究選取河北省140個(gè)區(qū)縣2001—2010年10年間的農(nóng)業(yè)投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)（剔除31個(gè)市轄區(qū)）進(jìn)行研究。

1.1.1生產(chǎn)函數(shù)投入要素的選取在生產(chǎn)函數(shù)模型中，以農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值作為產(chǎn)出（Y），從土地、資本、勞動(dòng)力三大基本投入要素出發(fā)，投入變量主要選取農(nóng)作物總播種面積（M）、年末農(nóng)林牧漁勞動(dòng)力（L）、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力（J）、化肥折純施用量（H）。農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力和化肥折純投入代表資本投入。

1.1.2效率函數(shù)變量的選取 影響農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的因素包括多個(gè)方面，如自然資源、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)條件等。假定現(xiàn)有其他條件不變下，主要考察下列因素對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的影響：人均播種面積（PM），反映耕地規(guī)模；人均機(jī)械總動(dòng)力（PJ），反映當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)機(jī)械化水平；畝均化肥施用量（MH），反映施用化肥的程度；復(fù)種指數(shù)（FZ），反映包括氣溫、土壤等自然生產(chǎn)條件對(duì)耕作制度的影響；有效灌溉率（GL），反映當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)水利基礎(chǔ)設(shè)施條件；每萬(wàn)人農(nóng)技人員數(shù)量（NJ），代表當(dāng)?shù)氐霓r(nóng)業(yè)科技水平，此外引入各縣所轄屬的市作為地區(qū)虛變量，取值為0或1，反映各市的區(qū)域差異等影響。為避免共線性影響，河北省一共11個(gè)市，引入10個(gè)地區(qū)虛變量，石家莊、唐山等十個(gè)市分別用SJZ、TS、QHD、HD、XT、BD、ZJK、CD、CZ、LF表示。

農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來(lái)自《河北農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》及農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)分縣卡片，效率影響變量根據(jù)有關(guān)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)整理而成。為消除價(jià)格因素的影響，農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值折算成2001年的可比價(jià)格下的數(shù)據(jù)。

1.2研究方法

近30多年來(lái)，自從Aigner等1977年首先提出隨機(jī)前沿分析方法后[2]，該方法被廣泛用于分析技術(shù)效率。分析技術(shù)效率影響因素的時(shí)候，通常采用兩步估計(jì)法。首先估計(jì)出技術(shù)效率，然后將技術(shù)效率與技術(shù)效率的影響因素變量進(jìn)行回歸。該方法存在的問(wèn)題是，在第一步中假定無(wú)效率項(xiàng)獨(dú)立同分布，而在第二步效率回歸方程中，假定無(wú)效率項(xiàng)隨外生變量而變化，從統(tǒng)計(jì)學(xué)來(lái)看容易導(dǎo)致有偏的結(jié)果。因此Battese和Coelli提出一種同時(shí)考慮技術(shù)非效率和隨機(jī)誤差影響的技術(shù)效率測(cè)量方法，并適用于面板數(shù)據(jù)，該模型在后來(lái)的研究中得到了廣泛采用[16]。模型具體表示如下：endprint