長江流域棉區棉花全要素生產率及時空差異的指數模型分析

劉謝奇華，康小蘭,2，劉濱,3

(1.江西農業大學經濟管理學院，江西 南昌3300452.江西農業大學新農村發展研究院，江西 南昌 330045；3.江西農業大學“三農”問題研究中心，江西 南昌330045)

推動農業高質量發展是實施鄉村振興戰略的重要支撐。而棉花作為我國重要的戰略物資，對推動農業高質量發展具有重要作用。我國是棉花生產大國和消費大國，棉花供需缺口較大，導致我國棉花對外依存度較高。然而近年來受極端氣候頻發以及波譎云詭的國際社會環境等的影響，我國棉花生產及其供給的形勢不容樂觀。

當下，關于我國棉花產業發展的研究較為豐富，如張金光、錢靜雯、秦中春等學者從保障我國棉花安全角度進行研究。趙玉明、鄧金劍、王如玉從產業鏈視角對我國棉花產業發展態勢進行研究。不難發現，實現生產要素的最優配置是促進棉花產業健康發展的重要舉措，因而眾多學者從生產技術和效率等方面對棉花生產要素開展研究。田偉，等對湖南省棉花生產效率與技術進步進行了深入的探討，結果表明生產技術對湖南棉花生產起到推動性作用；嚴靜嫻運用DEA模型對我國棉花主產區的棉花生產效率進行分析，發現棉花生產效率提升的重要手段是推動技術進步，前沿的技術進步可以促進農業技術的應用和擴散，提升技術效率的關鍵因素是促進農業規模經營。祝宏輝，等、王力，等測算并比較新疆棉花全要素生產率，在此基礎上分析各主產區之間的差異。另外，學界對于棉花全要素生產率的測評方式也進行了進一步的探索。續競秦，等采用DEA方法對我國棉花全要素生產率進行研究，發現2001—2009年我國棉花生產技術效率的地區及時間差異波動明顯，西北內陸棉區技術效率最高且波動較小，長江流域棉區技術效率最低且波動較大。對此，李聰，等在研究中再次闡述了該觀點，并認為該情況產生的原因是因為西北內陸地區利用地理優勢，實現了規模化生產。田偉和石晶，等研究表明，雖然棉花全要素生產率具有明顯的時間波動性和空間差異性特征，但是各棉花主產區之間的全要素生產率的差距正在縮小，各棉花主產區全要素生產率呈現收斂的趨勢。

總而言之，學界對我國棉花生產及其產業的全要素效率開展了豐富的探討，并取得了較為顯著的研究成果。但涉及到單個棉花產區生產效率研究的并不多見，尤其是對長江流域棉區棉花生產技術效率的研究很少。長江流域棉區作為我國三大重要棉花產區之一，在我國棉花產業發展中具有重要的作用。為此，作者選取長江流域棉區作為研究的目標區域，并基于2011—2020年長江流域的江蘇省、安徽省、江西省、湖北省、湖南省等五個棉花主產省區相關的面板數據，運用DEA-Malmquist模型，對長江流域棉區棉花的全要素生產率進行測算研究，以此分析長江流域棉花主產區全要素生產率變化情況及影響因素，從而為提升長江流域棉花產業提供政策建議。

1長江流域棉區棉花生產在全國的狀況

目前，我國棉花種植業發展呈現穩中向好的態勢，棉花平均皮棉單產在十年間呈現波動上升趨勢，并于2020年達到峰值，為1823.40 kg/hm。長江流域棉區單產常年低于全國平均水平且差距不斷擴大，2020年低至988.65 kg/hm。造成2020年長江流域棉區棉花產量下降的主要原因是極端惡劣天氣的影響，這也說明我們需要培育抗災抗病能力強的棉花品種，以保障棉花產業的可持續發展。黃河流域棉區的平均皮棉單產呈現波動上升的趨勢，相比于2011年，2020年產量達到1222.24 kg/hm，漲幅為19.73%。西北內陸棉區的平均單產一直處于全國領先的位置，于2020年達到峰值，為1904.70 kg/hm。

我國棉花平均生產成本在2011—2014年間漲幅較大，2015—2020年間保持平穩。具體看，只有西北內陸棉區的生產成本低于全國平均水平，長江流域棉區、黃河流域棉區的生產成本均高于全國平均水平。長江流域棉區平均成本呈現“持續攀升與波動下滑”的態勢，這是因為近幾年優良棉花品種的應用以及棉花種植新技術的運用，降低了對人工、化肥農藥的需求。但長江流域受到機械化水平低，規模經營不足以及國家政策導向的影響，其棉花單產低，種植成本高的局面仍未改變。黃河流域棉區的棉花生產成本不斷攀升，2020年突破4萬元/公頃。棉花種植精細化管理，是黃河流域棉區棉花產量不斷提升的原因，但生產成本的快速增長，壓縮了植棉戶的盈利空間，降低了棉花生產效益。相比而言，西北內陸棉區棉花生產成本提升較為緩慢，這是因為西北內陸棉區棉種品質優良，植棉面積廣，機械化程度高，從而實現高效生產和低成本經營。

從以上分析發現，長江流域棉區相對于黃河流域棉區以及西北內陸棉區，出現單位面積棉花產量降低，生產成本維持較高的水平。長江流域棉花種植戶虧損加重，長此以往，種植面積將會進一步萎縮，棉花產業也將進一步衰退。因此，為保證我國棉花安全，促進棉花產業發展，需要進一步對長江流域棉花全要素生產效率情況進行研究和分析，以期尋找突破瓶頸的對策，提高棉花生產效率，提高棉花種植收益，促進棉花產業的健康發展。

表1 近十年三大棉區和全國棉花平均投入產出對比情況

2研究方法

2.1 DEA模型

DEA模型也稱數據包絡分析方法，多用于測算多個投入與多個產出之間是否具有有效性的非參數估計方法。該模型能夠在不需要一個預先已知的生產函數，各指標的權重值不需要人為地提前設定，大大降低了測量單位變化帶來的主觀因素的影響，這對于其他的測算方法具有不可比擬的優勢。

2.2基于DEA的Malmquist指數法

Malmquist指數法是用于衡量全要素生產率的變動情況，可以用來評價多個時點上決策單元生產率的變動情況，很好地補充了DEA不能測算具體生產率增長水平的不足。基于DEA模型的全要素生產率指數(TFP)可以分解為技術進步指數(Tech)和進步效率指數(Effch)，提高全要素生產率的條件是推動生產技術的進步并提升生產技術效率。其中，技術效率變化指數由純技術效率變化指數(Pech)和規模效率變化指數(Sech)構成。純技術效率表述某一領域中應用技術更新的速度和對先進技術有效推廣的程度，而規模效率則表示投入的增長對全要素生產率指數的影響。

從時期t到t+1的Malmquist指數表示如下。

從而，Malmquist指數可以分解為技術效率變化TEC和技術變化TC兩部分。

因為技術效率變化可以分解為純技術效率變化以及規模效率變化兩部分，即TEC=PEC·SEC，所以全要素生產率指數分解表達式如下。

MI=TEC·TC=PEC·SEC·TC。

2.3數據來源及變量選取

課題組使用DEAP2.1軟件，運用DEA-Malmquist模型對長江流域棉區的江蘇省、安徽省、江西省、湖北省、湖南省等五個棉花主產區棉花全要素生產率進行測算，以分析長江流域棉區棉花全要素生產率的時空特征以及省際之間的差異。數據來源于2011—2020年《全國農產品成本收益資料匯編》，并根據數據的可行性和可靠性，參考前人研究，以11個棉花主產區作為生產決策單元，以每公頃產量為產出指標，以每公頃物質與服務費用、每公頃人工費用、每公頃土地成本等三個指標作為投入指標。

3結果分析

3.1時間序列變化

表2報告了2011—2020年長江流域棉花主產區全要素生產率及其分解情況。2011—2020年，長江流域棉花生產綜合效率平均值為0.942，說明棉花生產綜合效率年均降低5.8%。其中棉花技術進步年均降低了6.1%，棉花技術進步效率年均增長了0.3%，進一步分解可知，純技術效率保持不變，而規模效率年均增長了0.3%。這也說明長江流域技術進步到瓶頸期，未有適合長江流域的新技術來推動棉花生產效率的提高，縱使有較為完善的農業推廣體系和生產規模，也未能為長江流域棉花全要素生產率的提升做出積極貢獻。

具體看，2011—2020年間長江流域棉花全要素生產率波動明顯，其中2011—2015年全要素生產率是先降后升，原因是技術進步創新不足，依靠農業技術推廣體系傳播較為先進技術，在一定程度上推動棉花全要素生產率的提升。2012—2013年棉花全要素生產率降低，為0.826，相較于2011年降幅達到了17.4%，為10年來新低。2014—2015年度棉花全要素生產率為1.063，為近年來最高值，增長達到6.3%，是由于技術效率提升了10.4%，雖然技術進步效率降低3.7%，但不影響全要素生產率的提升。2015—2016年全要素生產率回落到0.929，隨后在2016起每2個年度出現下降和增長交替出現的情況，造成這種顯現的原因在于技術進步的不穩定和技術效率的疲軟。從棉花全要素生產率的構成來看，長江流域棉花技術進步年均降低6.1%，雖然綜合技術效率年均增長0.3%，但其作用甚微，導致全要素生產率年均下降5.8%。可見，雖然技術效率的提升對棉花全要素生產率有促進作用，但技術進步的不足也會阻礙全要素生產率的增長，這也說明目前我們的技術創新能力有待提高。所以要在農業技術推廣體系完善的同時，要加大生產技術創新的提高。

表2 長江流域棉區近十年棉花全要素生產率指數模型的各指數值

3.2地區差異

從棉花全要素生產率變化情況看，只有江蘇出現正增長，安徽、江西、湖北、湖南四個省份均出現負增長。江蘇省的棉花全要素生產率為1.009，年均增長0.9%，其次是湖南、安徽、湖北，分別降低了4.9%、6.0%、6.9%，江西以年均12%的降幅位列倒數。技術進步方面，5個棉花主產區均出現負增長，相較而言棉花技術進步水平較高的是江蘇。綜合技術效率方面，只有湖北出現負增長狀態，年均下降0.7%，其他三個省份均為正增長。純技術效率方面，沒有省份出現負增長，指標展示較為良好。規模效率方面，江蘇實現正增長，年均增長1.6%，湖南略有增加，安徽、江西規模效率未有增長，而湖北出現負增長，年均下降0.7%。總體上，由于長江流域作為我國重要的糧食主產區，擔負著重要的糧食生產任務，生產條件好的土地優先滿足糧食生產而使棉花生產主要利用貧瘠的山丘、沙壤地，加上科技創新能力有限，未有先進適用的生產技術大規模運用，導致生產技術相對落后。江蘇雖然面對同樣的問題，但廣闊的平原地形適宜規模化種植，加上江蘇省財力雄厚，科技創新能力強，能夠實現智能化栽培及高效植棉，在增加棉花產值的同時，降低植棉成本，因而其全要素生產率較高。

表3 近十年長江流域各棉花花主產省區的全要素生產率指標及構成

4結論與啟示

4.1結論

本研究基于DEA-Malmquist指數對長江流域棉區2011—2020年棉花全要素生產率進行測算，結果表明，長江流域棉區與西北內陸棉區、黃河流域棉區相比，存在單位面積產量降低、生產成本升高的問題；長江流域棉區棉花生產的全要素生產率普遍不高，只有江蘇省實現了正增長，安徽省、江西省、湖北省、湖南省棉花全要素生產率均出現了負增長，且省份之間存在較大的差異。生產技術進步不足是限制長江流域棉區棉花全要素生產率提高的決定性因素，規模效率不足、技術效率不足也是限制長江流域棉區棉花全要素生產率提高的重要因素。

4.2啟示

提高棉花生產技術效率是促進長江流域棉花產業興旺的關鍵。根據以上分析，提出四條建議：一是統籌全局安排棉花生產，要避免在西北內陸地區無限度集聚，加大對長江流域棉區棉花產業的政策扶持，發揮優勢，實現優勢互補，穩定棉花產量，擴大棉產品市場競爭力；二是加大棉花生產機械化研發力度，力爭在長江流域棉花種植全過程機械化發展方面有所突破，實現“機采棉”及其配套設備運用于生產實踐，推動棉花生產的技術進步；三是完善農業技術推廣體系，多渠道、多形式宣傳植棉新技術，培訓植棉新方法，引導棉農進行標準化生產，讓技術進步運用于實際生產中，從而提高生產技術效率；四是推動棉花種植規模化發展，小規模生產不適合現代棉花產業生產要求，提升棉花規模化經營程度，不僅有利于提高規模效率，也可以發揮機械化生產優勢，降低生產成本。