廣西種植業結構效率分析*
——基于隨機前沿分析(SFA)方法

戴　俊

(百色學院，廣西百色　533000)

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·問題研究·

廣西種植業結構效率分析*
——基于隨機前沿分析(SFA)方法

戴俊

(百色學院，廣西百色533000)

摘要為了探討廣西種植業結構的合理性及其效率水平，文章利用2003～2012年間廣西14個地級市糧食作物與經濟作物及其它農作物所占比例、廣西種植業機械總動力、廣西農村施肥量、廣西農作物總播種面積及種植業從業人數等數據，采用隨機前沿分析法，在全面考察廣西種植業全要素效率的基礎上，著重對廣西靜態種植業結構效率與動態種植業結構效率進行分析，發現廣西種植業結構不合理，種植業結構效率處在較低水平且嚴重失衡，種植業效率逐年上升但全要素效率卻逐年下降。建議在現有廣西種植業各農作物種植比例的基礎上，即2012年廣西糧食作物與經濟作物及其它農作物比例為1： 1的基礎上，進一步擴大廣西經濟作物及其它農作物種植面積，減少桂北、桂中、桂南地域自給型水稻種植面積。同時結合廣西獨特的自然環境與地域條件，找準中國與東盟兩個市場的需求，擴大紅水河兩岸及以南地或低丘陵旱作農業區糖料蔗的種植面積，減少右江河谷的甘蔗種植面積，增加右江河谷的龍眼、荔枝、香蕉、小西紅柿的種植面積與南菜北運蔬菜供給區的桂北、桂東及右江河谷的秋冬菜種植面積，適度增加各市名特藥用作物的種植面積，調整種植業結構，發揮特色農作物優勢，以提高廣西種植業結構效率。

關鍵詞廣西種植業結構效率隨機前沿分析(SFA)

0引言

廣西是一個農業大省，其農業生產在國民經濟發展中發揮著重要的作用。2003～2012年間廣西種植業結構①的糧食作物與經濟作物及其它農作物的比例平均維持在52： 48的水平，而全國的該比例平均維持在61： 39，與此同時廣西種植業生產總值(以2000年不變農業業總產值計)累計增長77.54%，年均增長7.75%，略高于全國種植業生產總值累計增長值62.81%，年均增長6.28%，但是廣西種植業全要素生產率年均下降1.27%，全國種植業全要素效率卻年均上升0.05%。對于這一現象，即目前廣西種植業結構對種植業發展合理性及其效率水平引發了學者們的關注與研究。關于種植業結構效率相關研究分為兩類：一類是非參數估計的數據包絡分析(DEA)法，其分析指標為種植業總產值、化肥施用量(折純)、耕地面積(或種植面積)、種植業機械總動力、農村用電量及種植業勞動力(農村從業人員)，如馬鳳才、趙連閣、任瑩[1]在研究黑龍江省農業生產效率時，發現依靠外界投入的種植業生產效率在下降，強調生產技術的應用可使得種植業可持續性增強； 董洪清、李思[2]對我國31個地區的種植業生產效率進行綜合評價，經過分析2008年中國31個地區的種植業效率，表明對選用的種植業總產值、化肥施用量、耕地面積、種植業機械總動力、農村用電量及種植業勞動力的評價指標體系具有很好的可操作性與可信度； 郭小年、阮萍[3]運用DEA-Tobit模型對貴州省織金縣農戶的生產效率進行分析，認為退耕還林工程對該縣農戶的種植業生產效率產生嚴重影響。另一類是參數估計的隨機前沿分析法(SFA)，其選取的分析指標與DEA基本一樣，如曾國平、羅航艷、曹躍群[4]對1985～2008年中國29個省級地區種植業生產效率進行研究，表明中國種植業生產效率總體水平不高，尚有較大的提升空間，存在較為顯著的時際差異與區際差異； 全炯振[5]運用SFA-Malmquist模型，分析了中國1978～2007年種植業全要素生產率，認為提高種植業技術效率水平是中國未來提高種植業全要素生產率的潛在動力。

通過對種植業結構效率的相關研究分析發現，不管采用DEA還是SFA對種植業效率的研究，都是把種植業總產值、化肥施用量、種植面積、種植業機械總動力、農村用電量及農村從業人員作為分析指標體系，但該體系沒有考慮種植業結構對種植業效率的影響。鑒于此，該文在現有研究基礎上，把種植業結構納入種植效率分析指標體系，利用2003～2012年全國與廣西的該指標體系數據，通過隨機前沿分析法(SFA)對廣西種植業結構效率進行分析，以期為促進廣西種植業結構調整與持續健康發展提供理論參考。

1模型選擇

根據Battese&Colli(1992)提出的基于Cobb-Douglas與Translog等生產函數的隨機前沿分析(Stochastic Frontier Approach，簡稱SFA)模型的基本原理，同時考慮種植業生產實際，該文采用Cobb-Douglas生產函數對樣本期間廣西種植業效率進行測算，具體研究模型如下：

(1)

(2)

(3)

2變量選擇與數據來源

依據現有學者[7-10]關于種植業效率研究時變量的選取情況，同時考慮到數據的可得性，該文選取了變量：種植業總產值(為了保持口徑一致，用每年的全國農產品批發價格指數的定基指數把每年的種植業總產值折算成2000年的不變種植業總產值)、農作物總播種面積(萬hm2)、種植業用電量(萬kW·h)、種植業勞動人數(萬人)*通過隨機無記名問卷調查了桂東、桂南、桂西、桂北及桂中的800戶農戶，獲得種植業用電量平均占農村用電量的29.35%，種植業勞動人數平均占農村從業人員的59.38%。及化肥施用量(折純量，萬t)，在此基礎上還選取了代表“農林牧漁”中種植業結構的農作物播種面積構成比例作為變量，主要包括糧食作物與經濟作物及其它農作物的各自所占比例。這些變量數據均源于2003～2012年《中國統計年鑒》及《廣西統計年鑒》的同期數據。

該文主要分析了廣西14市的糧食作物與經濟作物及其它農作物所占比例及其變化對廣西種植業結構效率的影響，并以此判斷廣西種植業結構的合理性。顯然，種植業結構的合理性分析是一個值得探討的話題，合理性的評價需要科學的分析指標，但是根據該文的研究思想與研究視角，主要側重在各農作物種植面積比例對種植業結構效率的研究。

3結果與分析

通過使用Frontier4.1軟件對式(1)(2)及(3)進行分析，得到參數估計結果及相關效率，具體見表1～4及圖1～2。

3.1效率模型分析

3.1.1效率模型合理性分析

由表1與表2可知，廣西種植業結構效率模型的γ1=0.9878、全國種植業結構效率模型的γ2=0.9999及廣西種植業全要素效率的γ=0.9926都接近于1，且各T值都大于2，在給定1%的置信水平時具有顯著性，說明這些模型中的誤差主要源于技術非效率，表明在2003～2012年間廣西與全國的實際產出與最大的前沿產出的差距主要是由技術非效率引起的，隨機擾動中統計誤差影響很小，同時廣西種植業結構效率模型中各參數的T值的絕對值都大于2，表明自變量對因變量的影響是顯著的。因此，用SFA來分析研究2003～2012年間廣西種植業結構效率是合理的。此外，廣西全要素效率模型參數除農作物總播種面積參數T值的絕對值小于2以外，其余參數T值的絕對值都大于2，表明除農作物總播種面積外其余自變量對因變量的影響是顯著的，這與實際相符，即種植業效率與農作物總播種面積無關。

表1　模型參數估計與檢驗結果

廣西種植業結構效率全國種植業結構效率待估參數系數標準差T值待估參數系數標準差T值β00.10360.55871.8646α0-951.5709***0.9839-967.1475β1-0.9013***0.6913-3.3038α1164.0727***0.8058203.605β2-0.1023***0.7618-2.9028α277.7413***0.982879.1036γ10.9878***0.045320.2281γ20.9999***0.021845.769Log函數值-118.4023單邊LR檢驗720.0550***Log函數值-85.9120單邊LR檢驗225.8102*** 注:***表示顯著性水平至少為0.01,LR為似然比檢驗統計量,服從混合卡方分布(MixedChi-squareDistribution),β1、β2分別表示廣西種植業結構中糧食作物與經濟作物及其它農作物變量取對數后的待估參數,α1、α2分別表示全國糧食作物與經濟作物及其它農作物變量取對數后的待估參數

表2　廣西種植業全要素效率模型參數估計與檢驗結果

待估參數系數標準差T值β08.7353***0.15945.4820β10.9933***0.16935.8669β2-0.4700***0.1704-2.7589β3-0.09390.1044-0.8994β40.8859***0.20504.3220β50.1926***0.09582.0096γ0.9926***0.039524.3823Log函數值-295.8548單邊LR檢驗103.6304*** 注:***表示顯著性水平至少為0.01,LR為似然比檢驗統計量,服從混合卡方分布(MixedChi-squareDistribution),β1、β2、β3、β4、β5分別表示廣西種植業機械總動力(億W)、化肥施用量(折純量,萬t)、農作物總播種面積(萬hm2)、種植業人數(萬人)變量取對數后的待估參數

3.1.2農作物種植面積變化對效率影響分析

根據表1得到的廣西種植業結構效率方程：

lnYit=0.1036-0.9013ln(x1it)-0.1023ln(x2it)

(4)

式中，x1it與x2it分別表示糧食作物比例與經濟作物及其它農作物所占比例，x1it，x2it∈(0， 1)it且x1it+x2it=1。

將x1it=1-x2it代入式(4)得出方程：

lnYit=0.1036-0.9013ln(x1it)-0.1023ln(1-x1it)

(5)

對式(5)兩邊求導得出方程：

(6)

2012年糧食作物比例x1it=0.5遠少于0.90，綜合考慮到廣西地形地貌是否適合糧食作物生長的實際情況，糧食作物比例達不可能到0.90，所以式(5)為單調遞減函數式(6)小于零*根據2014年3月3日廣西國土資源廳網站發布：廣西發布第2次土地調查主要數據成果公報，全區15°以上耕地面積占全區耕地的12.4%，且有灌溉設施的耕地占全區耕地的44.7%，無灌溉設施耕地占全區耕地的占55.3%。綜合考慮全區耕地質量狀況與農作物生長所需條件，糧食作物所占比例不可能超過90%。。

在一定時期內種植面積是固定不變的，那么糧食作物所占比例與經濟作物及其它農作物所占比例是一種此漲彼伏的關系，當x1it增加(或減少)，相應地x2it就會減少(或增加)，同時根據方程式(5)的單調性，表明隨著x1it減少與x2it增加，種植業結構效率會逐漸上升，即擴大經濟作物及其它農作物所占比例，縮小糧食作物比例，可提高效率，反之亦然。現實中也一樣，因為糧食作物具體很強的季節性、同質性及可替代性，其單價不高且缺乏彈性，相應的產值較低。因此，基于產值的視角，顯然不利于大面積種植糧食作物。

3.2種植業結構效率分析

種植業結構效率指的是種植業結構狀態及其變動對經濟增長的影響*侯麗薇.《中國農業結構調整的效應研究》，中國農業大學， 2005年。。種植業結構效率主要包括靜態結構效率與動態種植業結構效率。

3.2.1廣西靜態種植業結構效率分析

從圖1與表3可以看出， 2003～2012年廣西每年的種植業結構效率均低于全國種植業結構效率。此外，除2012年外，廣西糧食作物比例每年都大于經濟作物及其它農作物的比例，說明糧食作物比例過大是造成廣西種植業結構效率低于全國種植業結構效率的重要原因之一。

從圖2可以看出，柳州市、梧州市、欽州市、貴港市、玉林市、百色市、賀州市、河池市、來賓市、崇左市種植業結構效率線比較集中且距離均線較近，而種植業結構效率高的南寧市與桂林市與效率低的防城港與北海市離均線較遠。在表4中，最高年均植業結構效率的南寧市與最低年均種植結構效率的防城港市的效率值之比為0.85963： 0.26131，前者是后者的3.29倍，說明廣西各市的種植業結構效率嚴重失衡，這是由獨特的地理環境位造成，防城港與北海主要是沿海的地級市，種植業容易受到海風的影響且受龍頭漁業發展的影響，種植業發展很慢，而桂林與南寧的地理自然環境好，適合種植業發展，意味著可以采取調整個別市的種植業結構，發揮適合當地環境的特色農作物優勢的方法，可提高種植業結構效率低的個別市的效率，縮小差距。

圖1　農作物比例、結構效率與全要素效率　　　　　　　圖2　2003～2012年廣西各市種植業結構效率

表3　2003～2012年廣西與全國種植業結構效率與比例

年份廣西種植業全要素效率全國種植業結構效率廣西種植業結構效率廣西糧食作物比例廣西經濟作物及其它農作物比例20030.99560.92950.58140.54000.460020040.99500.81860.62420.54000.460020050.99470.78620.62810.53000.470020060.99340.77010.67490.52000.480020070.99190.77950.68840.53000.470020080.99340.82000.70340.52000.480020090.98980.8740.72730.53000.470020100.98340.89810.75400.52000.480020110.98240.96510.78400.51000.490020120.98300.99650.79560.50000.5000均值0.99030.86380.69610.52400.4760

表4　2003～2012年廣西各市種植業結構效率

3.2.2動態種植業結構效率分析

圖2顯示， 2003～2012年間廣西各市的種植業結構效率雖有波動，但總體上呈上升態勢，表明廣西種植業結構效率在逐步提高，而防城港、北海、桂林及南寧距離結構效率均線較遠，這說明個別市效率仍然過低且市與市之間缺乏協同發展。

4結論與建議

通過利用2003～2012年間廣西14個地級市糧食作物與經濟作物及其它農作物所占比例、廣西種植業機械總動力、農村施肥量、農作物總播種面積及種植業從業人數等數據，采用SFA對廣西種植業結構效率分析，得出結論：廣西種植業結構效率低且嚴重失衡主要是由各農作物種植面積比例不合理造成，同時針對該結論，從農作物種植面積所占比例的視角提出相應建議。

(1)依托廣西獨特的自然環境與地域條件，找準中國與東盟兩個市場的需求，調整個別市的種植業結構，發揮特色農作物優勢，提高種植業結構效率，縮小差距，建議擴大紅水河兩岸及以南的桂中、桂南平地或低丘陵旱作農業區糖料蔗的種植面積，同時減少右江河谷的甘蔗種植面積； 增加右江河谷的龍眼、荔枝、香蕉、小番茄的種植面積； 增加南菜北運蔬菜供給區的桂北、桂東及右江河谷的秋冬菜種植面積； 適度增加各市名特藥用作物的種植面積，如羅漢果、苦丁茶、絞股藍及鐵皮石斛等，以此改變廣西種植業結構不合理、種植業結構效率處在較低水平且嚴重失衡的狀態。

(2)鑒于廣西種植業結構變化與種植業效率變化趨勢，建議在現有比例(2012年糧食作物與經濟作物及其它農作物比例為1： 1)的基礎上，進一步擴大廣西經濟作物及其它農作物種植面積。同時考慮到廣西交通運輸能力的不斷提高所導致的糧食運輸成本不斷下降的趨勢，在保留桂東南地域的貴港、玉林、梧州、賀州等市的能夠部分替代進口的商品型優質稻種植面積的前提下，可適度減少桂北、桂中、桂南地域的桂林、柳州、來賓、南寧、欽州等市自給型水稻種植面積，以提高種植效率。

參考文獻

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ANALYSIS OF GUANGXI PLANTING STRUCTURE EFFICIENCY——BASED ON STOCHASTIC FRONTIER ANALYSIS(SFA) METHOD

Dai Jun

(Baise University, Baise, Guangxi 533000，China)

AbstractBased on the data of 14 prefecture-level cities in Guangxi province from 2003 to 2012, i.e., the proportion of food crops and commercial crops and other agricultural crops, total power of the planting machinery of Guangxi province, rural fertilizing amount, total agricultural crops seeded area of Guangxi province, number of planting farmers data and so on, this paper mainly analyzed the efficiency of the planting structure of Guangxi province and comprehensively studied the total factor productivity of the planting industry of Guangxi province using the method of stochastic frontier analysis. The results showed that the planting industry structure in Guangxi was not reasonable, and its efficiency was low and imbalance which increased year by year but the total factors efficiency. So this article proposed to further enlarge the seeded area of commercial crop and reduce the food crop area, such as rice planting area of north, central, and south Guangxi district for promoting planting industry efficiency on the basis of the existing proportion of various crops of Guangxi planting industry. At the same time, based on the special natural conditions and geographical characteristics of Guangxi province and the demands of both markets of China and Association of Southeast Asian Nations, this paper proposed to change the unreasonable planting industry structure, the status of serious unbalance and low level of planting industry efficiency for promoting the planting industry structure efficiency. It should expand the sugar planting area in sides of Hongshui River, flat ground of central and south Guangxi, and dry farming agricultural district of lower hills, at the same time, reduce the sugarcane planting area in Right river valley, and increase the planting area of longan, Litchi chinensis, banana, tiny tomato in the Right river valley, increase autumn and winter vegetable planting area in north Guangxi, east Guangxi and the right river valley, and properly increase the planting area of famous and special medicine crops.

Key wordsGuangxi; planting structure efficiency; Stochastic Frontier Analysis(SFA)

doi:10.7621/cjarrp.1005-9121.20160303

收稿日期：2014-12-05

作者簡介：戴俊(1975-)，男，湖南武岡人，講師。研究方向：農業經濟與公司金融。Email： 598656371@qq.com *資助項目：廣西高校科研項目“廣西企業融資結構效率與優化研究”(KY2015LX406) ①該文所指種植業，主要包括糧食作物與經濟作物及其它農作物。

中圖分類號：F326.1； F304.5

文獻標識碼：A

文章編號：1005-9121[2016]03-0011-06