廣西蠶桑產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率及影響因素研究

羅明智 黃紅燕 張培芬 李莉 王冬梅 李標(biāo)

摘要： 運用超效率SBM-DEA模型對2008—2017年廣西12個地市蠶桑產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率進行測算，在此基礎(chǔ)上運用面板Tobit模型對廣西蠶業(yè)生產(chǎn)效率的影響因素進行初步探究。結(jié)果表明，廣西蠶桑產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率的整體水平偏低;財政支農(nóng)、蠶繭收購價格、蠶農(nóng)協(xié)會農(nóng)戶數(shù)、桑園規(guī)模對蠶桑產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率具有正向相關(guān)性，養(yǎng)蠶收入和農(nóng)村居民純收入對蠶桑產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率具有負(fù)向相關(guān)性。建議推行技術(shù)導(dǎo)向和規(guī)模導(dǎo)向型的政策，穩(wěn)定蠶繭收購價格，制定蠶種投入量與桑葉產(chǎn)量技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，推行蠶桑業(yè)種養(yǎng)分離模式，優(yōu)化財政支農(nóng)支出結(jié)構(gòu)。

關(guān)鍵詞： SBM-Tobit模型;蠶桑產(chǎn)業(yè);生產(chǎn)效率;影響因素;廣西

中圖分類號： F327（267）

文獻標(biāo)志碼： A

文章編號： 1001-7003（2019）02-0001-07

引用頁碼： 021101

Abstract： Estimation was made on the production efficiency of sericulture in 12 cities in Guangxi from 2008 to 2017 with super-efficient SBM-DEA model， and preliminary study was conducted on the influencing factors on production efficiency of sericulture in Guangxi with panel Tobit model on this basis. The results show that the overall production efficiency of sericulture industry in Guangxi is low; financial support for agriculture， purchase price of silkworm cocoon， number of peasant households in silkworm farmers association and scale of mulberry plantation have positive correlation with production efficiency of sericulture industry， while income from silkworm rearing and net income of rural residents have negative correlation with production efficiency of sericulture industry. It is suggested to carry out technology-oriented and scale-oriented policies， stabilize the purchase price of silkworm cocoons， formulate technical standards for the input amount of silkworm seeds and the yield of mulberry leaves， implement the separation mode of silkworm and mulberry breeding， and optimize the structure of financial support for agriculture.

Key words： SBM-Tobit model; sericulture; production efficiency; influencing factors; Guangxi

依托“東桑西移”戰(zhàn)略的實施，廣西壯族自治區(qū)（簡稱廣西）已成為蠶桑產(chǎn)業(yè)主要承接區(qū)域，其產(chǎn)業(yè)多項指標(biāo)連續(xù)十二年成為國內(nèi)第一[1]。而后，廣西現(xiàn)代農(nóng)業(yè)“十三五”規(guī)劃實施綱要的發(fā)布，提出打造蠶業(yè)強省，推進桑、蠶資源多元化應(yīng)用，拓展產(chǎn)業(yè)發(fā)展空間，優(yōu)化區(qū)域布局，以高產(chǎn)、高質(zhì)、高效為核心，加快提升現(xiàn)代蠶業(yè)的發(fā)展目標(biāo)。中國處于深入推進供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的關(guān)鍵時期，為加速實現(xiàn)廣西蠶桑產(chǎn)業(yè)由蠶業(yè)大省轉(zhuǎn)型為蠶業(yè)強省的目標(biāo)，以及提高蠶桑產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率具有重要的現(xiàn)實意義。

回顧以往對蠶桑產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率的研究，較早是由藍廣芊等[2]使用生產(chǎn)函數(shù)構(gòu)建蠶繭生產(chǎn)函數(shù)測量的結(jié)果發(fā)現(xiàn)科技進步貢獻率對中國蠶繭產(chǎn)量的影響最大，而生產(chǎn)資料投入的貢獻較弱。宋長鳴等[3]運用C-D生產(chǎn)函數(shù)進行模擬的結(jié)果顯示，現(xiàn)階段資本投入的增加能大幅度地提高畝產(chǎn)值，提高勞動生產(chǎn)率應(yīng)當(dāng)進一步降低單位面積用工數(shù)量。羅麗等[4]采用非參數(shù)Malmquist方法，得出“東桑西移”政策實施后，中西部地區(qū)的蠶繭生產(chǎn)技術(shù)進步、技術(shù)效率和全要素生產(chǎn)率均有不同程度增長的結(jié)論。李建琴等[5]采用柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)建立蠶桑生產(chǎn)函數(shù)計量分析的結(jié)果表明，勞動力和土地投入對中國蠶桑生產(chǎn)的影響已經(jīng)逐漸減弱，而資本投入與技術(shù)進步才是促進蠶桑生產(chǎn)發(fā)展的主要因素。邱萍萍[6]通過調(diào)查問卷采集數(shù)據(jù)并運用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）方法，對中國不同蠶桑生產(chǎn)組織模式下農(nóng)戶的生產(chǎn)效率進行了實證分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)在技術(shù)效率層面上，“公司+農(nóng)戶”模式效率最優(yōu);在規(guī)模效率層面上，最優(yōu)的則是“公司+中介組織+農(nóng)戶”模式，而農(nóng)戶進行蠶桑生產(chǎn)的最適宜規(guī)模則是養(yǎng)蠶大戶型。趙明等[7]運用超效率DEA、Tobit兩階段模型，對2014年中國15個桑蠶繭主產(chǎn)省份生產(chǎn)效率進行了評價，并從城鎮(zhèn)化率、農(nóng)林水事務(wù)支出水平等宏觀角度分析影響各主產(chǎn)省份生產(chǎn)效率的因素，得出東部省份桑蠶繭生產(chǎn)效率普遍低于中西部省份，大多數(shù)省份處于規(guī)模報酬遞增階段，應(yīng)該加大生產(chǎn)規(guī)模的結(jié)論。

綜合以上文獻，鮮有對廣西蠶桑產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率的研究，結(jié)合廣西已經(jīng)成為“東桑西移”的主要承接地區(qū)這一現(xiàn)實情況，為了持續(xù)推進廣西蠶桑產(chǎn)業(yè)升級轉(zhuǎn)型提供決策參考，本文采用超效率SBM模型對廣西蠶桑產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率進行測度，并采用Tobit模型探究廣西蠶桑產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率的影響因素，并針對性地提出提高廣西桑蠶繭生產(chǎn)效率的建議。

1?廣西各地市蠶業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀與差異分析

根據(jù)2017年廣西各地市蠶繭情況（表1）統(tǒng)計結(jié)果可知，全區(qū)超2萬噸產(chǎn)量的行政市是前六名，而余下城市蠶繭產(chǎn)量都低于0.5萬噸，也可以看出傳統(tǒng)優(yōu)勢蠶區(qū)和非優(yōu)勢蠶區(qū)的數(shù)量基本是呈現(xiàn)五五分成的局面。從蠶繭產(chǎn)量占比情況來看，傳統(tǒng)優(yōu)勢蠶區(qū)河池、南寧、來賓和柳州占比為整個廣西的84.68%，整個廣西的蠶繭生產(chǎn)多集中在以上幾個傳統(tǒng)優(yōu)勢蠶區(qū)，非傳統(tǒng)優(yōu)勢生產(chǎn)量蠶區(qū)相對較少，各地市蠶業(yè)發(fā)展情況呈現(xiàn)出階梯式的狀態(tài)，蠶繭生產(chǎn)差異較為明顯，出現(xiàn)越是傳統(tǒng)優(yōu)勢蠶業(yè)生產(chǎn)區(qū)域越能吸引更多資源的局面，即資源配置中的“馬太效應(yīng)”。

2?研究方法與數(shù)據(jù)

2.1?超效率SBM-DEA模型

自從1978年美國運籌學(xué)家Charnes等[8]提出用于效率評價的DEA模型以來，由于其具有適用于多項投入產(chǎn)出指標(biāo)綜合效率評價、無需對數(shù)據(jù)進行無量綱化處理與事先賦予權(quán)重等多種優(yōu)點，已成為國內(nèi)學(xué)者用于各行業(yè)效率評價的常用模型。傳統(tǒng)的DEA模型主要分為規(guī)模報酬不變的模型（CCR-DEA）與規(guī)模報酬可變模型（BCC-DEA），但是以上兩類模型均屬于徑向和線性分段形式的測度方式，其基于投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)的比值來測度效率。傳統(tǒng)的DEA模型假設(shè)所有投入或產(chǎn)出可以同比例縮減或增加，并未考慮松弛變量的效率結(jié)果的影響，使得測度的結(jié)果易于產(chǎn)生偏誤[9]。因此，Tone[10]于2002年提出了基于松弛變量且非徑向的超效率SBM-DEA模型，此模型不僅將松弛變量加入了目標(biāo)函數(shù)中，規(guī)避了投入要素同比例縮減的假設(shè)條件，很好地解決了由于傳統(tǒng)DEA模型固有缺陷而帶來的測度偏差，還結(jié)合了Andersen等[11]提出的超效率DEA方法，解決了多個有效決策單元（即綜合效率值為1）間可比的問題，提高了在實證分析中的準(zhǔn)確度。此外，借鑒相近行業(yè)其他領(lǐng)域的研究方法，在不考慮非期望產(chǎn)出的情況下，超效率SBM模型一般看來也優(yōu)于傳統(tǒng)的超效率DEA模型[12-14]。

因此采用根據(jù)Tone構(gòu)建的超效率SBM-DEA模型對廣西蠶業(yè)生產(chǎn)效率進行研究，其模型可表示為：

當(dāng)ρ≥1時，決策單元有效;當(dāng)ρ<1時，決策單元存在效率損失，需進一步優(yōu)化投入產(chǎn)出要素。

2.2?Tobit模型

蠶桑產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率的差異除了受到投入產(chǎn)出各要素影響外，還受到其他因素的影響。本文將廣西蠶桑產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率作為被解釋變量，各影響因素作為解釋變量構(gòu)造計量模型對蠶業(yè)生產(chǎn)效率的影響因素進行實證檢驗。由于超效率值有一個最低界限值0，屬于截尾數(shù)據(jù)，直接以生產(chǎn)率值為因變量，用OLS（最小二乘法）進行回歸分析，可能會出現(xiàn)偏差。因此，借鑒前人方法[15-17]，采用更為準(zhǔn)確的Tobit回歸模型，如下式所示：

2.3?指標(biāo)體系構(gòu)建與數(shù)據(jù)來源

根據(jù)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟學(xué)理論，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的投入主要包含土地、勞動力和資料等指標(biāo)。本文依照科學(xué)性、合理性和數(shù)據(jù)可獲得性的原則，在投入要素方面選取桑園面積代表土地投入，選取養(yǎng)蠶戶數(shù)近似替代勞動力，選取飼養(yǎng)量代表蠶種投入，選取小蠶共育率和方格簇應(yīng)用率代表技術(shù)投入[18]。在產(chǎn)出方面為避免價格因素影響，本文選取產(chǎn)繭量作為實物產(chǎn)出要素。由于廣西北海、防城港兩市未發(fā)展桑蠶業(yè)，因此本文研究對象為廣西所轄的12個地市，時間段為2008—2017年，觀測值共120個，所有選取的投入產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于廣西蠶業(yè)科學(xué)研究院統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

在運用超效率SBM-DEA模型進行生產(chǎn)效率評價前，本文依照常規(guī)流程，運用皮爾遜（Pearson）相關(guān)性檢驗方法對各項指標(biāo)進行檢驗，結(jié)果見表2。皮爾遜檢驗結(jié)果表明，各投入項與產(chǎn)出項之間均能在1%的置信水平下通過雙尾檢驗且相關(guān)系數(shù)為正，說明投入量增加時產(chǎn)出并未減少，各投入產(chǎn)出指標(biāo)符合“同向性”原則，表明本文模型構(gòu)造合理，適宜作進一步分析。

在蠶桑產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率影響因素方面，本文借鑒前人研究方法[19-20]，選擇農(nóng)業(yè)經(jīng)濟水平、價格因素、養(yǎng)蠶收入、桑園規(guī)模、人力資源和財政支農(nóng)支出作為影響因素的指標(biāo)。為了減少異方差的影響，在運用Tobit回歸模型研究對蠶業(yè)生產(chǎn)效率之前對各項影響指標(biāo)數(shù)據(jù)在具體回歸測試中均采用其自然對數(shù)值。上述影響因素的數(shù)據(jù)均來源于《廣西壯族自治區(qū)統(tǒng)計年鑒》、廣西蠶業(yè)科學(xué)研究院統(tǒng)計數(shù)據(jù)。需要特別說明的是由于廣西統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)僅更新至2016年，因此本文對生產(chǎn)效率影響因素研究的時間段為2008—2016年，樣本地區(qū)為廣西所轄的12個地市。

3?廣西蠶桑業(yè)生產(chǎn)效率測算結(jié)果與分析

運用Mydea 1.0軟件，基于投入導(dǎo)向的超效率SBM-DEA模型計算出2008—2017年廣西各地市蠶業(yè)生產(chǎn)效率及其均值，結(jié)果見表3。

超效率SBM-DEA模型計算出的效率值達到1，即達到最優(yōu)前沿，計算結(jié)果越大效率越高。由表3可知，2008—2017年廣西歷年生產(chǎn)效率均值總體較低，12個市效率均值超過0.8以上的僅有崇左、梧州、欽州、貴港，其他市生產(chǎn)效率都偏低。總體看來，各市整體并未表現(xiàn)出明顯的增長或降低趨勢，而是呈現(xiàn)小幅波動的均衡走勢?？梢悦黠@發(fā)現(xiàn)，其中效率均值最高的地市是崇左（1.008），2008—2016年的效率都是波動中上升的趨勢且大多大于1，說明生產(chǎn)效率達到產(chǎn)出水平的最優(yōu)值，但其效率值在2017年明顯大幅減低，變成0.650，其主要原因是近年來崇左市扶貧政策的中桑苗實物補貼的實施，桑園面積擴大，而蠶種和其他技術(shù)投入短期內(nèi)并未有長足進步，導(dǎo)致生產(chǎn)效率下滑。另外，效率均值最低的地市是百色（0.475），作為非傳統(tǒng)優(yōu)勢產(chǎn)區(qū)技術(shù)、蠶種和種桑面積的投入與蠶繭產(chǎn)出一直處于低生產(chǎn)效率的狀態(tài)，一直到2017年才有較大提升。類似的地市還有南寧、桂林、賀州，應(yīng)當(dāng)將此類行政市作為重點提高對象，從而提高整個廣西蠶桑產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)效率。

4?廣西蠶桑業(yè)生產(chǎn)效率影響因素分析

4.1?變量選擇說明

為進一步探究廣西蠶桑業(yè)生產(chǎn)效率的影響因素，本文主要考慮以下影響因素：1）農(nóng)業(yè)經(jīng)濟水平。地方農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展水平高會直接影響蠶農(nóng)生產(chǎn)管理水平，以農(nóng)村居民純收入反映地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平，預(yù)期為正向影響。2）價格因素。蠶繭收購價格是直接影響到蠶桑產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率的主要因素，以鮮繭收購價反映，預(yù)期為正向影響。3）養(yǎng)蠶收入超萬元戶。因為受到逐利心理的影響，收入越高會引起蠶農(nóng)連鎖投入效應(yīng)，在一定程度上會提高蠶農(nóng)生產(chǎn)要素的投入，但是收入越高，逐利心理為了獲得更大利潤，盲目投入造成資源冗余，從而降低效率。以收入超萬元戶數(shù)量反映，不做預(yù)期。4）桑園規(guī)模。規(guī)模效應(yīng)以及蠶繭產(chǎn)量的單位面積效益會直接影響到蠶桑產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率。以10畝以上桑園戶數(shù)反映，但不作預(yù)期。5）人力資源。作為傳統(tǒng)勞動密集型產(chǎn)業(yè)，充足的人力資源在一定程度會直接促進生產(chǎn)效率，考慮到參與農(nóng)協(xié)會的蠶農(nóng)活躍度更高，更能準(zhǔn)確反映人力資源配置效率，則以蠶農(nóng)協(xié)會農(nóng)戶數(shù)反映，預(yù)期為正向影響。6）財政支農(nóng)。財政支農(nóng)資金會影響農(nóng)村基礎(chǔ)配套設(shè)施，農(nóng)村基礎(chǔ)配套設(shè)施良好會促進農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，但是其他農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展反而會給傳統(tǒng)蠶桑產(chǎn)業(yè)造成沖擊，預(yù)期為負(fù)向影響。

4.2?Tobit模型回歸結(jié)果分析

運用Stata 14.0軟件，采用最大似然估計法對參數(shù)進行估計，Tobit模型回歸結(jié)果如表4所示。

根據(jù)表4中回歸系數(shù)結(jié)果，對廣西蠶桑產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率地區(qū)差異產(chǎn)生影響各個因素中，關(guān)聯(lián)度最高的因素為農(nóng)村居民純收入（回歸系數(shù)為-0.1575），而排名二到六位的因數(shù)依次是財政支農(nóng)支出（回歸系數(shù)為0.1144）、鮮繭收購價（回歸系數(shù)為0.0681）、養(yǎng)蠶收入（回歸系數(shù)為-0.0624）、蠶農(nóng)協(xié)會農(nóng)戶數(shù)（回歸系數(shù)為0.0176）、10畝以上桑園戶數(shù)（回歸系數(shù)為0.01532）;從顯著性結(jié)果來看，影響程度依次是在養(yǎng)蠶收入（P值為0.001）、農(nóng)村居民純收入（P值為0.080）、財政支農(nóng)支出（P值為0.053），而其余的因素并未通過顯著性驗證。

綜合來看，各因素的影響效應(yīng)討論如下：1）在養(yǎng)蠶收入方面，收入超過萬元戶的蠶農(nóng)對蠶桑產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率在1%的水平上存在顯著的負(fù)向影響，成為影響廣西蠶桑產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率地區(qū)差異最為重要的因素。一方面說明受到逐利心理的影響，收入越高會引起蠶農(nóng)連鎖投入效應(yīng)，卻因為技術(shù)管理水平與資源投入未能形成有效協(xié)調(diào)造成資源冗余，最后表現(xiàn)出負(fù)向影響，即投入越多而與產(chǎn)出并未成正比，反而降低生產(chǎn)效率。另一方面在現(xiàn)有的資源配置大環(huán)境下，低收入則意味著較低的投入，而根據(jù)原始數(shù)據(jù)的計算，2008—2017年超過1萬元和低于1萬元收入的蠶農(nóng)數(shù)量占總數(shù)比重范圍都一直維持在92.71%～99.64%，這也說明在自身技術(shù)與管理水平可控的范圍內(nèi)，小規(guī)模投入的蠶農(nóng)在生產(chǎn)效率上反而較高，而達到最大產(chǎn)量之后卻出現(xiàn)邊際報酬效率遞減規(guī)律，與整個廣西桑蠶產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率總體未能達到前沿最優(yōu)的結(jié)果一致。2）在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟水平方面，農(nóng)村居民純收入對蠶桑產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率在10%的水平上存在顯著的負(fù)向影響，這與預(yù)期相反，成為影響廣西蠶桑產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率地區(qū)差異次要的因素。說明在農(nóng)民純收入越高的地方參與蠶桑生產(chǎn)意愿并不高，深層次原因表明農(nóng)民在經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)對從業(yè)有更多的選擇，收入渠道也更為廣闊，對蠶桑產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)的投入反而相對減少，導(dǎo)致管理水平精細(xì)程度不足，甚至出現(xiàn)養(yǎng)蠶兼業(yè)化的情況，也是導(dǎo)致生產(chǎn)效率與純收入成負(fù)向的原因。這與趙明等[7]選用城鎮(zhèn)化指標(biāo)得出不少第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員轉(zhuǎn)移到工業(yè)上來，在一定程度上影響了各省（市、區(qū)）桑蠶繭生產(chǎn)的效率結(jié)論類似。3）在財政支農(nóng)支出方面，其投入與蠶桑產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率在10%的水平上存在顯著的正向影響，與預(yù)期相反，即成為第三個重要的影響因素。財政支農(nóng)支出一般指的是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與發(fā)展方面的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、科技費用等方面支出，而具體到蠶桑產(chǎn)業(yè)則是指優(yōu)質(zhì)原料桑蠶基地（示范點）和蠶房的建設(shè)、電動機械化種養(yǎng)工具和高效率種養(yǎng)技術(shù)、抗病新品種的推廣等，這對生產(chǎn)效率的提高直接或間接起到促進作用。與趙明等[7]研究結(jié)論類似，也進一步說明廣西財政支農(nóng)支出對蠶桑產(chǎn)業(yè)配套的財政資金也能達到一定的實際效果。4）在價格因素方面，盡管鮮繭收購價指標(biāo)的回歸結(jié)果不甚顯著，但仍可以看到鮮繭收購價對廣西蠶業(yè)生產(chǎn)效率呈正向影響，與預(yù)期一致。在一定程度上反映出蠶農(nóng)作為鮮繭市場價格的被動接受者，價格并不是影響蠶繭生產(chǎn)效率的主要因素，也極可能只影響蠶農(nóng)生產(chǎn)的積極性。5）在人力資源方面，蠶農(nóng)協(xié)會農(nóng)戶數(shù)對蠶桑產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率并未表現(xiàn)出顯著的情況，但是也呈現(xiàn)出正向影響，與預(yù)期一致。說明雖然蠶農(nóng)在初期依靠單一加大人力資源投入能達到提高生產(chǎn)效率的目的，但是后期受到自身因素的制約，蠶農(nóng)掌握新技術(shù)和先進管理方法的熟練程度并未能達到當(dāng)前產(chǎn)業(yè)發(fā)展的要求，人力資源配置的效率提升進程緩慢。6）在桑園規(guī)模方面，桑園規(guī)模在10畝以上戶數(shù)對蠶桑產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率并未表現(xiàn)出顯著的情況，但是也呈現(xiàn)出正向影響。說明桑園規(guī)模擴大表達蠶農(nóng)對養(yǎng)蠶意愿的增加，但是在實際生產(chǎn)中，受到蠶種投入、桑葉品質(zhì)及生產(chǎn)環(huán)境的影響，并未能真正地提高桑園單位面積效益，進一步來說也并未明顯促進蠶繭生產(chǎn)效率。

5?結(jié)論與啟示

基于超效率SBM-DEA和Tobit回歸模型分析結(jié)果可以得出以下結(jié)論：1）2008—2017年，廣西蠶桑產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率均值總體較低，超過0.8以上的僅有崇左、梧州、欽州、貴港，而其他市區(qū)的生產(chǎn)效率都有很大的提升潛力。2）在蠶桑產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率影響因素方面：第一，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟水平對蠶桑產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率產(chǎn)生顯著的負(fù)向效應(yīng);第二，價格因素和養(yǎng)蠶收入分別對蠶桑產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率產(chǎn)生不顯著的正向效應(yīng)與顯著的負(fù)向效應(yīng);第三，桑園規(guī)模對蠶桑產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率呈現(xiàn)出正向未顯著影響;第四，人力資源和財政支農(nóng)支出分別對蠶桑產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率產(chǎn)生不顯著的正向效應(yīng)與顯著的正向效應(yīng)。3）財政支農(nóng)、蠶繭收購價格、蠶農(nóng)協(xié)會農(nóng)戶數(shù)、桑園規(guī)模對蠶桑產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率具有正向相關(guān)性，養(yǎng)蠶收入和農(nóng)村居民純收入對蠶桑產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率具有負(fù)向相關(guān)性。從顯著水平與回歸系數(shù)看，廣西蠶桑產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率的影響因素大致排名是：養(yǎng)蠶收入>農(nóng)業(yè)經(jīng)濟水平>財政支農(nóng)支出>價格因素>人力資源>桑園規(guī)模。結(jié)合當(dāng)前廣西蠶桑產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)實際情況發(fā)現(xiàn)，蠶農(nóng)管理與技術(shù)水平不高、人力資源配置的效率提升進程緩慢、桑園單位面積蠶繭生產(chǎn)效率低下、養(yǎng)蠶兼業(yè)化都是制約蠶桑產(chǎn)業(yè)效率提升的原因。

綜上可以得出以下啟示：1）根據(jù)各地市農(nóng)業(yè)經(jīng)濟水平制定現(xiàn)代發(fā)展農(nóng)業(yè)規(guī)劃，針對貧困地區(qū)與發(fā)達地區(qū)蠶桑生產(chǎn)效率差異，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)投入上分別推行技術(shù)導(dǎo)向和規(guī)模導(dǎo)向型的政策。2）鼓勵繭絲綢加工企業(yè)與蠶農(nóng)簽訂保護價購銷合同，穩(wěn)定蠶繭價格。此外，重點加大種養(yǎng)大戶蠶桑優(yōu)良品種和節(jié)本高效集成技術(shù)的示范推廣力度。3）制定地區(qū)蠶種投入量與桑葉產(chǎn)量技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，提高桑園單位面積投入產(chǎn)出效率。此外，引導(dǎo)農(nóng)戶在條件成熟的地區(qū)，推行蠶桑業(yè)種養(yǎng)分離模式，提高成片桑園利用率。4）優(yōu)化財政支農(nóng)支出結(jié)構(gòu)，加大財政支農(nóng)支出對科技成果轉(zhuǎn)化的支持力度，將財政支農(nóng)支出向蠶農(nóng)職業(yè)教育、蠶桑產(chǎn)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化、現(xiàn)代集成種養(yǎng)技術(shù)關(guān)系較為密切的項目傾斜，借助財政支農(nóng)支出提升物質(zhì)、人力和技術(shù)進步對蠶桑產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率的促進作用。

參考文獻：

[1]祁廣軍. “東桑西移”背景下廣西蠶絲業(yè)發(fā)展實證研究[D]. 北京： 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)， 2013.

QI Guangjun. An Empirical Study on the Development of Silk Industry in Guangxi under the Background of “Eastward Shifting of Mulberry to the West”[D]. Beijing： China Agricultural University， 2013.

[2]藍廣芊， 吳大洋. 中國蠶繭生產(chǎn)效率的實證分析[J]. 中國農(nóng)村經(jīng)濟， 2009（9）： 56-62.

LAN Guangqian， WU Dayang. Empirical analysis on the production efficiency of silkworm cocoons in China[J]. Chinese Rural Economy， 2009（9）： 56-62.

[3]宋長鳴， 胡興明. 桑蠶繭技術(shù)進步率的測定與分析[J]. 絲綢， 2009（12）： 19-21.

SONG Changming， HU Xingming. Measurement and analysis on contribution rate of cocoon technical progress[J]. Journal of Silk， 2009（12）： 19-21.

[4]羅麗， 譚硯文. “東桑西移”對蠶繭全要素生產(chǎn)效率影響分析：基于Malmquist指數(shù)方法[J]. 絲綢， 2011， 48（1）： 56-60.

LUO Li， TAN Yanwen. On the effects of sericulture shift from east to west upon the TFP of China’s silk＼|worm：based on Malmquist productivity index method[J]. Journal of Silk， 2011， 48（1）： 56-60.

[5]李建琴， 張琦， 顧國達. 我國蠶桑生產(chǎn)函數(shù)的構(gòu)建與計量分析[J]. 蠶業(yè)科學(xué)， 2011， 37（4）： 719-724.

LI Jianqin， ZHANG Qi， GU Guoda. Construction and quantitative analysis on the production function of sericulture in China[J]. Science of Sericulture， 2011，37（4）： 719-724.

[6]邱萍萍. 我國蠶桑生產(chǎn)組織模式與農(nóng)戶生產(chǎn)效率研究[D]. 杭州： 浙江大學(xué)， 2013.

QIU Pingping. Research on the Production or Ganization Model and Production Efficiency of Sericulture in China[D]. Hangzhou： Zhejiang University， 2013.

[7]趙明， 陳清. 中國桑蠶繭生產(chǎn)效率評價及影響因素分析：基于超效率DEA和Tobit模型[J]. 江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué)， 2018， 46（4）： 293-297.

ZHAO Ming， CHEN Qing. Production efficiency evaluation and influencing factor analysis of mulberry cocoon in China：based on super-efficient DEA and Tobit model[J]. Jiangsu Agricultural Sciences， 2018， 46（4）： 293-297.

[8]CHARNES A， COOPER W W， RHODES E. Measuring the efficiency of decision-making units[J]. European Journal of Operational Research， 1978（2）： 429-444.

[9]陳超， 李紀(jì)生. 基于SBM模型的中國水稻生產(chǎn)效率分析[J]. 農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟， 2008（4）： 71-78.

CHEN Chao， LI Jisheng. Analysis of rice production efficiency in China based on SBM model[J]. Journal of Agrotechnical Economics， 2008（4）： 71-78.

[10]TONE K. A slacks-based measure of super efficiency in data Envelopment analysis[J]. European Journal of Operational Research， 2002， 143（1）： 32-41.

[11]ANDERSEN P， PETERSEN N C. A procedure for ranking efficient units in data envelopment analysis[J]. Management Science， 1993， 39（10）： 1261-1264.

[12]趙姜， 孟鶴， 龔晶. 京津冀地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素用水效率及影響因素分析[J]. 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報， 2017， 22（3）： 76-84.

ZHAO Jiang， MENG He， GONG Jing. Measurement of total factor agricultural water efficiency and analysis of influential factors in Jing-Jin-Ji area[J]. Journal of China Agricultural University， 2017， 22（3）： 76-84.

[13]蒲娟， 余國新， 顧景枝， 等. 新疆農(nóng)業(yè)保險效率的實證研究：基于SE-SBM-DEA和Tobit模型的分析[J]. 中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃， 2017， 38（8）： 176-182.

PAN Juan， YU Guoxin， GU Jingzhi， et al. Empirical study on agricultural insurance efficiency in Xinjiang：based on SE-SBM-DEA and Tobit model[J]. Chinese Journal of Agricultural Resources and Regional Planning， 2017， 38（8）： 176-182.

[14]龍亮軍， 王霞， 郭兵. 基于改進DEA模型的城市生態(tài)福利績效評價研究：以我國35個大中城市為例[J]. 自然資源學(xué)報， 2017， 32（4）： 595-605.

LONG Liangjun， WANG Xia， GUO Bing. Evaluation of urban ecological well-being performance based on revised DEA model：a case study of 35 major cities in China[J]. Journal of Natural Resources， 2017， 32（4）： 595-605.

[15]丁緒輝， 賀菊花， 王柳元. 考慮非合意產(chǎn)出的省際水資源利用效率及驅(qū)動因素研究：基于SE-SBM與Tobit模型的考察[J]. 中國人口·資源與環(huán)境， 2018， 28（1）： 157-164.

DING Xuhui， HE Juhua ，WANG Liuyuan. Inter-provincial water resources utilization efficiency and its driving factors considering undesirable outputs： based on SE-SBM and Tobit model[J]. China Population， Resources and Environment， 2018， 28（1）： 157-164.

[16]陸泉志， 陸桂軍， 范稚蓮， 等.廣西農(nóng)業(yè)水資源利用效率及其影響因素研究：基于Global超效率DEA與Tobit模型[J]. 節(jié)水灌溉， 2018（8）： 54-58， 65.

LU Quanzhi， LU Guijun， FAN Zhilian， et al. A study on utilization efficiency of agricultural water resources and its influential factors in Guangxi：based on Global super-efficiency DEA and Tobit model[J]. Water Saving Irrigation， 2018（8）： 54-58， 65.

[17]李丹， 曾光， 陳城. 中國柑橘全要素生產(chǎn)率演進及影響因素研究：基于Malmquist-Tobit模型的實證[J]. 四川農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報， 2018， 36（1）：118-124.

LI Dan， ZENG Guang， CHEN Cheng. Measuring the total factor productivity of citus in China and studying its influence factors：the empirical analysis based on the Malmquist-Tobit method[J]. Journal of Sichuan Agricultural University， 2008， 36（1）： 118-124.

[18]王寶義， 張衛(wèi)國. 中國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的省際差異和影響因素：基于1996—2015年31個省份的面板數(shù)據(jù)分析[J]. 中國農(nóng)村經(jīng)濟， 2018（1）： 46-62.

WANG Baoyi， ZHANG Weiguo. Cross-provincial differences in determinants of agricultural eco-efficiency in China： an analysis based on panel data from 31 provinces in 1996-2015[J]. Chinese Rural Economy， 2018（1）： 46-62.

[19]余玉敏， 陳萬旭， 朱麗君， 等. 河南省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率測度及影響因素[J]. 水土保持研究， 2018， 25（5）： 262-268.

YU Yomin， CHEN Wanxu， ZHU Lijun， et al. Study on the measurement and influencing factors of agricultural production efficiency in Henan province[J]. Research of Soil and Water Conservation， 2008， 25（5）： 262-268.

[20]王剛毅， 劉杰. 東北地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率測度及影響因素[J]. 北方園藝， 2018（15）： 192-202.

WANG Gangyi， LIU Jie. Measurement of agricultural production efficiency and its influencing factors in northeast China[J]. Northern Horticulture， 2018（15）： 192-202.