中國(guó)棉花全要素生產(chǎn)率的國(guó)際比較與收斂性

孫魯云 王 力*

(1.石河子大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，新疆 石河子 832003；2.石河子大學(xué) 棉花經(jīng)濟(jì)研究中心，新疆 石河子 832003)

推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展是中國(guó)當(dāng)前和今后一個(gè)時(shí)期的根本要求。習(xí)近平總書記在十九大報(bào)告中指出，中國(guó)經(jīng)濟(jì)已由高速增長(zhǎng)階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段。按照中央關(guān)于高質(zhì)量發(fā)展的戰(zhàn)略部署和要求，新時(shí)代中國(guó)棉業(yè)將面臨產(chǎn)業(yè)重塑、高質(zhì)量發(fā)展的重大機(jī)遇[1]。中國(guó)棉花經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展關(guān)鍵在于提高棉花全要素生產(chǎn)率，培育棉花經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動(dòng)能。在此背景下，深入分析中國(guó)棉花全要素生產(chǎn)率變化，并與世界主要產(chǎn)棉國(guó)進(jìn)行比較分析，對(duì)于促進(jìn)中國(guó)棉花供給側(cè)改革、推動(dòng)棉花高質(zhì)量發(fā)展具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

1 文獻(xiàn)綜述

棉花效率和全要素生產(chǎn)率一直是棉花經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問(wèn)題之一。效率和生產(chǎn)率是棉花核心競(jìng)爭(zhēng)力的集中體現(xiàn)。效率反映了同一時(shí)期最大可能技術(shù)水平的利用或?qū)崿F(xiàn)程度，全要素生產(chǎn)率反映了跨期過(guò)程中實(shí)際技術(shù)水平的提高程度[2]。對(duì)中國(guó)棉花生產(chǎn)率較早的研究主要是運(yùn)用傳統(tǒng)計(jì)量模型(C-D生產(chǎn)函數(shù)、索羅余值法等)測(cè)度投入變量、技術(shù)進(jìn)步對(duì)棉花生產(chǎn)的貢獻(xiàn)[3-4]。此后，運(yùn)用非參數(shù)DEA方法、隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)來(lái)研究棉花效率和全要素生產(chǎn)率的文獻(xiàn)越來(lái)越多。通過(guò)分析已有文獻(xiàn)，可以發(fā)現(xiàn)：

第一，就樣本選擇而言，已有文獻(xiàn)在考察期和棉花主產(chǎn)省份選擇上大有不同。大部分文獻(xiàn)研究1990年以后中國(guó)不同棉區(qū)的棉花全要素生產(chǎn)率[5-6]，但具體考察期有較大差別。此外，文獻(xiàn)大都基于中國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)研究中國(guó)棉花整體狀況，區(qū)別在于涉及的樣本省份數(shù)量。本研究考慮到1998年中國(guó)棉花開始市場(chǎng)化改革，因此選取1998年以來(lái)中國(guó)12個(gè)棉花主產(chǎn)省份的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)對(duì)中國(guó)棉花全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)算。此外，已有研究往往僅基于國(guó)內(nèi)棉區(qū)來(lái)測(cè)算中國(guó)棉花全要素生產(chǎn)率，缺乏國(guó)際比較的視角，因此，本研究在樣本選擇上增加了美國(guó)、印度的主要棉區(qū)進(jìn)行比較。

第二，就變量選擇而言，已有文獻(xiàn)均將棉花產(chǎn)量作為產(chǎn)出變量。誠(chéng)然，產(chǎn)量是棉花產(chǎn)出的重要方面，但棉花產(chǎn)值更能全面地反映棉花產(chǎn)出。對(duì)于棉花投入而言，有的文獻(xiàn)選取勞動(dòng)用工和物質(zhì)投入總額[7]，有的文獻(xiàn)選取更為細(xì)致的指標(biāo)：?jiǎn)挝幻娣e平均用工數(shù)量、單位面積平均農(nóng)藥費(fèi)、單位面積平均化肥用量及其他物質(zhì)費(fèi)用[5]。本研究從生產(chǎn)要素大類劃分的角度，用物質(zhì)、機(jī)械和勞動(dòng)來(lái)反映棉花投入。具體地，使用單位面積平均種子費(fèi)用、肥料費(fèi)用、農(nóng)藥費(fèi)用、地膜費(fèi)用之和作為物質(zhì)投入，使用單位面積平均機(jī)械作業(yè)費(fèi)用衡量機(jī)械投入，使用單位面積平均人工成本衡量勞動(dòng)投入。

第三，就研究方法而言，DEA-Malmquist方法和隨機(jī)前沿方法是測(cè)度棉花全要素生產(chǎn)率最常用的方法，兩者各有優(yōu)劣。相比而言，DEA-Malmquist方法無(wú)需預(yù)先設(shè)定前沿生產(chǎn)函數(shù)，且能夠?qū)⑷厣a(chǎn)率增長(zhǎng)率進(jìn)行分解，可以獲得關(guān)于棉花經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方面更為豐富的信息，具有方法上的“比較優(yōu)勢(shì)”。本研究綜合考慮，選擇DEA-Malmquist方法進(jìn)行測(cè)算。

第四，就研究?jī)?nèi)容而言，現(xiàn)有研究大多側(cè)重于全要素生產(chǎn)率水平的分析，對(duì)不同棉區(qū)的區(qū)域差異和收斂性研究還顯不足。就研究結(jié)論而言，對(duì)全國(guó)棉花TFP發(fā)展態(tài)勢(shì)，有文獻(xiàn)認(rèn)為呈增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)[8-9]，也有文獻(xiàn)認(rèn)為呈負(fù)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)[10-11]；對(duì)國(guó)內(nèi)棉區(qū)棉花TFP增速的比較上，一種觀點(diǎn)認(rèn)為新疆棉區(qū)>黃河流域棉區(qū)>長(zhǎng)江流域棉區(qū)[9]，另一種觀點(diǎn)則認(rèn)為黃河流域棉區(qū)>新疆棉區(qū)>長(zhǎng)江流域棉區(qū)[11]。究其原因，一方面源于研究考察期的不同，另一方面與投入產(chǎn)出指標(biāo)的選取密切相關(guān)。

綜上所述，已有研究取得了豐碩的成果，但還存在一些不足，例如缺乏國(guó)際比較視角、產(chǎn)出指標(biāo)的選取不能全面反映產(chǎn)出等。為此，本研究在國(guó)際比較視角下對(duì)中國(guó)棉花全要素生產(chǎn)率進(jìn)行重新測(cè)算，并與世界主要產(chǎn)棉國(guó)(美國(guó)、印度)進(jìn)行比較分析，然后通過(guò)Dagum基尼系數(shù)測(cè)度了中美印三國(guó)棉區(qū)棉花全要素生產(chǎn)率差異大小及其來(lái)源，最后對(duì)棉花全要素生產(chǎn)率的收斂性進(jìn)行研究，以期為我國(guó)棉花高質(zhì)量發(fā)展提供政策參考。

2 研究方法與變量

2.1 全要素生產(chǎn)率的測(cè)度

全要素生產(chǎn)率(Total factor productivity，TFP)是指在各種要素投入水平一定的情況下，通過(guò)提高投入要素的使用效率所達(dá)到的額外生產(chǎn)效率[12]。本研究采用DEA-Malmquist方法測(cè)算中國(guó)、美國(guó)、印度棉花全要素生產(chǎn)率。DEA-Malmquist模型是運(yùn)用面板數(shù)據(jù)來(lái)計(jì)算全要素生產(chǎn)率變化、技術(shù)變化(技術(shù)進(jìn)步)、技術(shù)效率變化和規(guī)模效率變化的指數(shù)。與增長(zhǎng)核算法、隨機(jī)前沿法相比，該方法不需要設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)的具體形式，同時(shí)能夠?qū)θ厣a(chǎn)率增長(zhǎng)進(jìn)行因素分解，已被廣泛應(yīng)用。

2.2 Dagum基尼系數(shù)分解

本研究采用Dagum基尼系數(shù)分解方法實(shí)證揭示中國(guó)、美國(guó)和印度棉花全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的空間差異，并探究其背后深層次的原因。Dagum基尼系數(shù)及其分解方法是Dagum提出的一種測(cè)度地區(qū)發(fā)展差異的方法[13]。Dagum基尼系數(shù)越大，表示區(qū)域差異性越大、區(qū)域協(xié)同性越弱；反之，基尼系數(shù)越小則意味著區(qū)域差異性越小、區(qū)域協(xié)同性越強(qiáng)。與Theil指數(shù)和傳統(tǒng)基尼系數(shù)相比，該方法具有較大的優(yōu)勢(shì)，能夠把區(qū)域間的不平衡分解為區(qū)域內(nèi)差異的貢獻(xiàn)Gw、區(qū)域間差異的貢獻(xiàn)Gnb、超變密度的貢獻(xiàn)Gt三部分。其中，超變密度(Intensity of transvariation)是指由于區(qū)域間的重疊引起的區(qū)域不平衡[14]。

根據(jù)Dagum的定義和本研究的研究?jī)?nèi)容，基尼系數(shù)的定義為：

(1)

在對(duì)基尼系數(shù)進(jìn)行分解時(shí)，首先要根據(jù)TFP均值的大小對(duì)國(guó)家進(jìn)行排序，然后將基尼系數(shù)G分解為三部分，即G=Gw+Gnb+Gt。

j區(qū)域的基尼系數(shù)Gjj和區(qū)域內(nèi)差異的貢獻(xiàn)Gw分別如式(2)和(3)所示。j和h地區(qū)的區(qū)域間基尼系數(shù)Gjh和區(qū)域間差異的貢獻(xiàn)Gnb分別如式(4)和(5)所示，超變密度的貢獻(xiàn)Gt如式(6)所示。

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

Djh=(djh-pjh)/(djh+pjh)

(7)

(8)

(9)

其中，F(xiàn)j(Fh)為j(h)區(qū)域的TFP累積密度分布函數(shù)。

2.3 收斂模型

全要素生產(chǎn)率的收斂性是指隨著時(shí)間的推移全要素生產(chǎn)率的差距呈現(xiàn)逐漸縮小的特征。在新古典理論中，一般有兩種不同的收斂方式：σ收斂和β收斂。

1)σ收斂。σ收斂是指不同地區(qū)全要素生產(chǎn)率的差異隨時(shí)間的變化呈現(xiàn)不斷下降的趨勢(shì)，通?？梢圆捎每傮w標(biāo)準(zhǔn)差、變異系數(shù)來(lái)測(cè)度。本研究采用變異系數(shù)σ來(lái)衡量，若滿足σt+1<σt，則表示存在σ收斂。

2)β收斂。β收斂是指初始全要素生產(chǎn)率低的棉區(qū)相比全要素生產(chǎn)率高的棉區(qū)具有較快的增長(zhǎng)速度，不同棉區(qū)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)率與其初始水平呈負(fù)相關(guān)。β收斂可進(jìn)一步分為絕對(duì)β收斂和條件β收斂。絕對(duì)β收斂表示不同棉區(qū)收斂到相同的穩(wěn)態(tài)水平，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ腿缡?10)所示。

(lnXiT-lnXi0)/T=α+βlnXi0+ε

(10)

式中：lnXiT和lnXi0分別為i棉區(qū)期末和期初的TFP的自然對(duì)數(shù)，T為考察期的時(shí)間跨度，α和β為待估計(jì)參數(shù)，ε為隨機(jī)干擾項(xiàng)。本研究考察期1999—2017年，T=19。

條件β收斂表示不同棉區(qū)可以收斂到各自的穩(wěn)態(tài)水平，本研究借鑒Miller等[15]，使用個(gè)體時(shí)點(diǎn)固定效應(yīng)模型進(jìn)行條件β收斂。該方法控制不同個(gè)體的具體效應(yīng)，可以避免解釋變量的主觀選擇和遺漏、解釋變量過(guò)多導(dǎo)致的多重共線性問(wèn)題[16]。檢驗(yàn)?zāi)Ｐ腿缡?11)所示。

gi,t=lnXi,t-lnXi,t-1=α+βlnXi,t-1+εi,t

(11)

式中：gi,t表示棉區(qū)i的X指標(biāo)從t-1期到t期的增長(zhǎng)率(對(duì)數(shù)差分近似)，Xi,t為棉區(qū)i的X指標(biāo)在t期的值，α和β為待估參數(shù)，εi,t為隨機(jī)誤差。若收斂系數(shù)β顯著為負(fù)數(shù)，且絕對(duì)值在0～1，則表示全要素生產(chǎn)率存在條件收斂；若β的符號(hào)為正，表示存在發(fā)散特征；而當(dāng)β的絕對(duì)值>1時(shí)，表示存在偏離基準(zhǔn)水平的波動(dòng)(振蕩)[17]。

2.4 樣本與指標(biāo)選取

本研究時(shí)間區(qū)間為1998—2017年，研究對(duì)象為中國(guó)、美國(guó)和印度棉花主產(chǎn)區(qū)。中國(guó)棉花主產(chǎn)省份包括河北、山西、江蘇、安徽、江西、山東、河南、湖北、湖南、陜西、甘肅和新疆等12省(自治區(qū))(1)河北、山西、山東、河南、陜西省屬于黃河流域棉區(qū)，江西、湖北、湖南省屬于長(zhǎng)江流域棉區(qū)，江蘇、安徽省橫跨黃河流域棉區(qū)和長(zhǎng)江流域棉區(qū)，新疆、甘肅省(自治區(qū))屬于西北內(nèi)陸棉區(qū)。；美國(guó)棉花主產(chǎn)區(qū)包括南部沿海地區(qū)、草原門戶地區(qū)、密西西比河岸、中部地區(qū)和肥沃邊緣地帶等5個(gè)地區(qū)；印度棉花主產(chǎn)區(qū)包括哈里亞納邦、旁遮普邦、拉賈斯坦邦、安得拉邦、卡納塔克邦、泰米爾納德邦、古吉拉特邦、中央邦和馬哈拉施特拉邦等9個(gè)地區(qū)(2)哈里亞納邦、旁遮普邦、拉賈斯坦邦屬于北部棉區(qū)，古吉拉特邦、中央邦、馬哈拉施特拉邦屬于中部棉區(qū)，安得拉邦、卡納塔克邦、泰米爾納德邦屬于南部棉區(qū)。。

考察期確定為1998—2017年，是因?yàn)?998年中國(guó)開始實(shí)施棉花流通體制改革，棉花產(chǎn)業(yè)由計(jì)劃經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)向市場(chǎng)化。選擇美國(guó)、印度作為比較國(guó)，主要基于以下考慮：第一，美國(guó)、印度無(wú)論在棉花產(chǎn)量還是出口量方面都位列世界前三(3)2017年，印度皮棉產(chǎn)量631.4萬(wàn)t，占世界皮棉產(chǎn)量的23.4%，出口量112.8萬(wàn)t，占世界皮棉出口量的12.6%；美國(guó)皮棉產(chǎn)量455.6 萬(wàn)t，占世界皮棉產(chǎn)量的16.9%，出口量345.0萬(wàn)t，占世界皮棉出口量的38.7%；中國(guó)、美國(guó)、印度三國(guó)皮棉總產(chǎn)量為1 685.7萬(wàn)t，占世界產(chǎn)量的62.6%，三國(guó)皮棉總出口460.6萬(wàn)t，占世界出口量的51.6%。。第二，美國(guó)、印度棉花成本收益匯編數(shù)據(jù)具有可得性和連續(xù)性。美國(guó)棉花成本收益數(shù)據(jù)來(lái)自美國(guó)農(nóng)業(yè)部經(jīng)濟(jì)研究中心(USDA ERS)網(wǎng)站，印度棉花成本收益收據(jù)來(lái)自印度農(nóng)業(yè)、合作與農(nóng)民福利部經(jīng)濟(jì)與統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站(4)特別說(shuō)明的是，澳大利亞棉花在全球棉花市場(chǎng)中占有重要地位，在中國(guó)棉花進(jìn)口量的位置僅次于美國(guó)和印度，位居第三位；此外，澳棉也因“品質(zhì)高端”在全球棉花市場(chǎng)具有較好口碑，理應(yīng)納入本研究的樣本進(jìn)行考察。但連續(xù)性的澳棉生產(chǎn)成本收益數(shù)據(jù)并未被披露，使得本研究樣本并不包括澳大利亞。。此外，中國(guó)棉花成本收益數(shù)據(jù)來(lái)自1999—2018年《全國(guó)農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》[18]。

1)產(chǎn)出指標(biāo)。采用單位面積平均棉花總產(chǎn)值表示產(chǎn)出，相對(duì)于產(chǎn)量，產(chǎn)值反映總產(chǎn)出更加全面。棉花總產(chǎn)值為主產(chǎn)品產(chǎn)值和副產(chǎn)品產(chǎn)值之和。

2)投入指標(biāo)。投入指標(biāo)包括勞動(dòng)、機(jī)械和物質(zhì)投入。勞動(dòng)投入采用單位面積平均人工成本來(lái)衡量，為雇工費(fèi)用和家庭用工折價(jià)之和。機(jī)械投入采用單位面積平均機(jī)械作業(yè)費(fèi)用來(lái)衡量。物質(zhì)投入為棉花直接生產(chǎn)過(guò)程中消耗的主要農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料費(fèi)用，本研究包括種子費(fèi)、化肥費(fèi)、農(nóng)家肥費(fèi)、農(nóng)藥費(fèi)和農(nóng)膜費(fèi)五部分。

考慮到不同年份、國(guó)家指標(biāo)的可比性，本研究將各項(xiàng)指標(biāo)換算為1990年為基期的可比價(jià)，其中棉花產(chǎn)值通過(guò)農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)進(jìn)行折算，棉花生產(chǎn)投入指標(biāo)通過(guò)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)進(jìn)行折算。以上指標(biāo)均通過(guò)匯率轉(zhuǎn)換成以人民幣為計(jì)價(jià)單位。生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)、匯率數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)、世界銀行WDI數(shù)據(jù)庫(kù)。

3 中國(guó)棉花全要素生產(chǎn)率的測(cè)算與國(guó)際比較

運(yùn)用1998—2017年中國(guó)、美國(guó)、印度三國(guó)26個(gè)棉區(qū)的棉花投入—產(chǎn)出數(shù)據(jù)，根據(jù)產(chǎn)出導(dǎo)向的Malmquist-DEA模型，計(jì)算各決策單元的Malmquist指數(shù)(全要素生產(chǎn)率變化)及其分解后的技術(shù)效率變化、技術(shù)變化等指標(biāo)。所有的指數(shù)都是相對(duì)上一年而言的，平均值均采用幾何平均數(shù)，測(cè)算結(jié)果如表1所示。

3.1 中美印三國(guó)棉花全要素生產(chǎn)率的總體比較

從表1可以發(fā)現(xiàn)：第一，1999年以來(lái)中國(guó)棉花全要素生產(chǎn)率總體表現(xiàn)為負(fù)增長(zhǎng)，落后于美國(guó)、印度。1999—2007年，中國(guó)棉花全要素生產(chǎn)率指數(shù)為0.955，即年均增長(zhǎng)率為-4.5%，而美國(guó)棉花全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)持續(xù)增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)，棉花全要素生產(chǎn)率指數(shù)為1.009，明顯高于中國(guó)、印度。印度棉花全要素生產(chǎn)率雖表現(xiàn)為負(fù)增長(zhǎng)，全要素生產(chǎn)率指數(shù)為0.999，也高于中國(guó)。

表1 1999—2017年中國(guó)、美國(guó)、印度棉花TFP指數(shù)及其因素分解Table 1 Index and factor decomposition of cotton TFP in China,the US and India from 1999 to 2017

第二，中國(guó)棉花全要素生產(chǎn)率負(fù)增長(zhǎng)的原因是技術(shù)效率弱化和技術(shù)進(jìn)步弱化的雙重疊加。棉花全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)既沒(méi)有表現(xiàn)出向生產(chǎn)前沿邊界的“追趕”，也沒(méi)有表現(xiàn)出生產(chǎn)前沿邊界的“外移”。根據(jù)TFP的分解，中國(guó)棉花全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)中技術(shù)效率指數(shù)和技術(shù)變化指數(shù)分別為0.986和0.968，均表現(xiàn)為負(fù)增長(zhǎng)，其中技術(shù)進(jìn)步的惡化程度超過(guò)技術(shù)效率指數(shù)。對(duì)技術(shù)效率指數(shù)的再分解結(jié)果同樣表明，中國(guó)棉花純技術(shù)效率變化和規(guī)模效率變化同步在弱化。美國(guó)棉花全要素生產(chǎn)率的持續(xù)增長(zhǎng)源于技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步的雙重增強(qiáng)，技術(shù)效率指數(shù)和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)分別為1.006和1.003。印度棉花全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)表現(xiàn)出技術(shù)效率變化增強(qiáng)、技術(shù)進(jìn)步弱化的特點(diǎn)，技術(shù)效率指數(shù)和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)分別為1.008和0.990。值得說(shuō)明的是，中國(guó)棉花總體上出現(xiàn)了技術(shù)倒退現(xiàn)象，這與石晶等[10]、岳會(huì)等[19]的研究結(jié)果相同，但與宋玉蘭等[11]、王力等[9]的研究結(jié)果不同。對(duì)于這一認(rèn)識(shí)，本研究認(rèn)為是可理解的。根據(jù)前沿分析方法的思想，前沿技術(shù)的進(jìn)步是由各決策單元(本研究為棉區(qū))最佳實(shí)踐者的投入—產(chǎn)出數(shù)據(jù)所構(gòu)建的最佳實(shí)踐面的外移和內(nèi)陷決定[20]。受國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的影響，中國(guó)棉花生產(chǎn)的產(chǎn)出-投入比普遍下降，棉花生產(chǎn)的比較效益持續(xù)降低。此時(shí)，以棉花生產(chǎn)最佳實(shí)踐者的產(chǎn)出-投入比所支撐的最佳實(shí)踐面外移變得困難，進(jìn)而在一些年份出現(xiàn)技術(shù)倒退的現(xiàn)象。

第三，中國(guó)棉花全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)不是穩(wěn)定不變，而是呈現(xiàn)明顯的波動(dòng)性，且伴隨著時(shí)間的推移，振幅呈收窄態(tài)勢(shì)(見圖1)。中國(guó)棉花全要素生產(chǎn)率在2004、2008和2011年3個(gè)年份出現(xiàn)較為極端的下降。從指數(shù)分解結(jié)果來(lái)看，這些極端低值大都與技術(shù)出現(xiàn)倒退有密切關(guān)系。這一結(jié)果與已有研究[9,11]相比，既有共性也有差異。共性之處在于一些年份下降的趨勢(shì)相似，但幅度較本研究研究結(jié)果較小。一個(gè)重要的原因是本研究以棉花產(chǎn)值為產(chǎn)出指標(biāo)，對(duì)棉花市場(chǎng)波動(dòng)更為敏感，對(duì)棉花產(chǎn)出的反映更為全面?；乜粗袊?guó)棉花在這三年的表現(xiàn)，可以發(fā)現(xiàn)，在這些年份前后棉花價(jià)格出現(xiàn)大幅波動(dòng)，使得整個(gè)棉花產(chǎn)業(yè)嚴(yán)重受創(chuàng)。在2003年棉花年度內(nèi)，棉花價(jià)格從最高點(diǎn)的18 000元/t，下降到7月份的13 000元/t。棉花價(jià)格大幅波動(dòng)對(duì)棉花產(chǎn)業(yè)造成的傷害，在當(dāng)時(shí)被稱為是棉花市場(chǎng)開放以來(lái)，也是建國(guó)以來(lái)最大的一年[21]。2008年，受國(guó)際金融危機(jī)的影響，中國(guó)棉花外部需求減少，棉花價(jià)格出現(xiàn)大幅下跌，紡織品服裝出口出現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)。2011年，國(guó)內(nèi)外棉花價(jià)格劇烈波動(dòng)，出現(xiàn)暴漲暴跌，后期受收儲(chǔ)政策支撐使得國(guó)內(nèi)棉價(jià)跌勢(shì)趨穩(wěn)。美國(guó)、印度棉花全要素生產(chǎn)率波動(dòng)性同樣明顯，而且在一些時(shí)間節(jié)點(diǎn)上同中國(guó)棉花TFP走勢(shì)有趨同性。

圖1 1999—2017年中國(guó)、美國(guó)、印度棉花全要素生產(chǎn)率指數(shù)Fig.1 TFP index of cotton in China,the US and India from 1999 to 2017

第四，2012年以來(lái)，中國(guó)、美國(guó)棉花全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率的振幅開始收窄，印度棉花全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率振幅收窄態(tài)勢(shì)不明顯，表現(xiàn)出較為強(qiáng)勁的增長(zhǎng)趨勢(shì)。

3.2 中美印三國(guó)棉花全要素生產(chǎn)率的棉區(qū)比較

考慮到中國(guó)、美國(guó)、印度3個(gè)國(guó)家不同棉區(qū)發(fā)展水平和資源稟賦條件的差異，表2給出了3個(gè)國(guó)家不同棉區(qū)棉花全要素生產(chǎn)率變動(dòng)及其分解。可以發(fā)現(xiàn)：第一，1999—2017年中國(guó)三大棉花主產(chǎn)區(qū)全要素生產(chǎn)率均呈負(fù)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，與全國(guó)整體相一致，表現(xiàn)為技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步的雙重弱化。三大棉花主產(chǎn)區(qū)中，黃河流域棉區(qū)全要素生產(chǎn)率指數(shù)最大，為0.978，其次為西北內(nèi)陸棉區(qū)、長(zhǎng)江流域棉區(qū)。值得注意的是，西北內(nèi)陸棉區(qū)棉花純技術(shù)效率變化指數(shù)為1.002，>1，說(shuō)明西北內(nèi)陸地區(qū)技術(shù)運(yùn)用水平帶來(lái)了效率的提升，促進(jìn)了棉花全要生產(chǎn)率的增長(zhǎng)。第二，美國(guó)大部分棉區(qū)棉花全要素生產(chǎn)率都呈現(xiàn)出持續(xù)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。五大棉區(qū)中，富饒的邊緣地帶棉花全要素生產(chǎn)率指數(shù)最高，為1.025，其次為草原門戶地區(qū)、密西西比州門戶地區(qū)、南部沿海地區(qū)，僅中心地帶棉區(qū)的棉花全要素生產(chǎn)率指數(shù)<1。富饒的邊緣地帶棉花全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的主要來(lái)源是技術(shù)效率變化，草原門戶地區(qū)和密西西比州門戶地區(qū)棉花全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的主要來(lái)源是技術(shù)進(jìn)步與技術(shù)效率的雙重提升，而南部沿海地區(qū)棉花全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)更多地依靠技術(shù)進(jìn)步。第三，印度北部棉區(qū)棉花全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)持續(xù)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，年均增長(zhǎng)3.0%，明顯優(yōu)于南部棉區(qū)和中部棉區(qū)。印度北部棉區(qū)棉花全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)得益于技術(shù)效率的變化，包括純技術(shù)效率和規(guī)模效率變化。從以上可以看出，中國(guó)棉花無(wú)論在技術(shù)效率還是技術(shù)進(jìn)步方面，都與美國(guó)、印度棉區(qū)有較大差距，棉花高質(zhì)量發(fā)展之路任重而道遠(yuǎn)。

表2 1999—2017年中國(guó)、美國(guó)、印度不同棉區(qū)棉花TFP變動(dòng)及其分解Table 2 Changes and decomposition of cotton TFP in different cotton regions of China, the US and India from 1999 to 2017

4 棉花全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率的區(qū)域差異及其來(lái)源

基于中國(guó)、美國(guó)、印度棉花全要素生產(chǎn)率指數(shù)的測(cè)度數(shù)據(jù)，采用Dagum基尼系數(shù)及其分解方法對(duì)1999—2017年中美印三國(guó)棉花全要素生產(chǎn)率的不平衡和棉區(qū)差異進(jìn)行測(cè)度，并通過(guò)系數(shù)分解來(lái)探究差異的來(lái)源，測(cè)算結(jié)果如表3所示。

表3 全要素生產(chǎn)率變動(dòng)的基尼系數(shù)及其分解Table 3 Gini coefficient of TFP and its decomposition

4.1 棉花全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率的總體差異

為了揭示中國(guó)、美國(guó)、印度棉花全要素生產(chǎn)率指數(shù)的總體差異及其演變趨勢(shì)，繪制了圖2?？梢园l(fā)現(xiàn)，1999—2017年，中國(guó)、美國(guó)、印度三國(guó)棉花全要素生產(chǎn)率變動(dòng)的總體差異有縮小的演變趨勢(shì)，但波動(dòng)特征明顯，表現(xiàn)為先上升后下降再上升。從演變過(guò)程來(lái)看，總體差異由1999年的0.111上升到2003年的0.247，達(dá)到考察期內(nèi)的最大值，再下降到2010年的0.124，隨后迅速上升到2011年的0.243，此后總體差異波動(dòng)幅度相對(duì)降低，總體基尼系數(shù)保持在0.12左右。如前所述，2004、2011年國(guó)內(nèi)外棉花價(jià)格劇烈波動(dòng)，出現(xiàn)暴漲暴跌，對(duì)全球棉花產(chǎn)業(yè)造成打擊。不同棉區(qū)抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力不同，市場(chǎng)的巨幅波動(dòng)勢(shì)必加大不同棉區(qū)棉花全要素生產(chǎn)率的差異。

圖2 中美印三國(guó)棉花全要素生產(chǎn)率指數(shù)總體基尼系數(shù)的演變Fig.2 Evolution of the total Gini coefficient of TFP index of China,the US and India

4.2 棉花全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率的國(guó)家內(nèi)部差異

圖3描述了1999—2017年中國(guó)、美國(guó)、印度三國(guó)棉花全要素生產(chǎn)率變動(dòng)的國(guó)家內(nèi)部差異及其演變趨勢(shì)?？梢园l(fā)現(xiàn)棉花全要素生產(chǎn)率變動(dòng)在3個(gè)國(guó)家內(nèi)部差異的特征：第一，從基尼系數(shù)數(shù)值大小來(lái)看，1999—2017年印度國(guó)內(nèi)棉花全要素生產(chǎn)率變動(dòng)的不平衡程度最大，平均基尼系數(shù)為0.143，高于中國(guó)(0.104)和美國(guó)(0.095)，而中美兩國(guó)棉花全要素生產(chǎn)率變動(dòng)的國(guó)內(nèi)不平衡程度相差不大。第二，從演變趨勢(shì)來(lái)看，中國(guó)、美國(guó)、印度三國(guó)棉花全要素生產(chǎn)率變動(dòng)的基尼系數(shù)在波動(dòng)中總體呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，但下降的程度不同，其中印度的下降趨勢(shì)最為明顯，其次是中國(guó)，而美國(guó)相對(duì)平緩。從圖中也可以看出印度棉花全要素生產(chǎn)率變動(dòng)的基尼系數(shù)存在階段性特征，第一階段為1999—2008年，基尼系數(shù)在波動(dòng)中呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，基尼系數(shù)從1999年的0.104下降到2008年的0.052，年均下降7.5%；第二階段為2009—2017年，基尼系數(shù)在波動(dòng)中呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，由2008年的0.052上升到2017年的0.231，年均增長(zhǎng)率為18.1%。若以1999年為基期，2017年中國(guó)、美國(guó)棉花全要素生產(chǎn)率變動(dòng)的國(guó)內(nèi)差距年均分別下降1.9%、5.6%，而印度棉花全要素生產(chǎn)率變動(dòng)的國(guó)內(nèi)差距年均增長(zhǎng)4.5%。

圖3 中國(guó)、美國(guó)、印度棉花全要素生產(chǎn)率變動(dòng)的國(guó)家內(nèi)部差異Fig.3 Intra country differences of TFP changes of cotton in China,the US and India

4.3 棉花全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率的國(guó)家間差異

圖4描述了中國(guó)、美國(guó)、印度三國(guó)棉花全要素生產(chǎn)率變動(dòng)的國(guó)家間差距及其演變趨勢(shì)。可以發(fā)現(xiàn)：第一，棉花全要素生產(chǎn)率變動(dòng)的國(guó)家間差距呈現(xiàn)明顯的波動(dòng)態(tài)勢(shì)，在樣本考察期內(nèi)整體上看有輕微的下降趨勢(shì)。從國(guó)家間差異的大小來(lái)看，考察期內(nèi)國(guó)家間棉花全要素生產(chǎn)率變動(dòng)差異最大的是中國(guó)和印度，其次是美國(guó)和印度、中國(guó)和美國(guó)。第二，從國(guó)家間差異的演變過(guò)程來(lái)看，中國(guó)和印度的國(guó)家間差距由1999年的0.114持續(xù)上升到2001年的0.318，隨后在波動(dòng)中下降到2010年的0.114，并迅速上升到2011年的0.384，達(dá)到考察期內(nèi)最大值后繼續(xù)保持震蕩。中國(guó)和美國(guó)的國(guó)家間差距在1999—2012年期間低位運(yùn)行，隨后開始較為大幅的波動(dòng)，一直持續(xù)到2011年，達(dá)到考察期內(nèi)的最高位0.268，隨后在震蕩中下降，2017年達(dá)到考察期內(nèi)最低值0.060。美國(guó)和印度的國(guó)家間差距的演變同中國(guó)和印度的國(guó)家間差距相似，由1999年的低位0.130持續(xù)上漲到2001年的高位0.318，隨后在波動(dòng)中下降，一直到2014年0.102，之后繼續(xù)保持震蕩，在2017年達(dá)到0.238。

圖4 中國(guó)、美國(guó)、印度棉花全要素生產(chǎn)率變動(dòng)的國(guó)家間差異Fig.4 Differences of TFP changes among China,the US and India

4.4 棉花全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率的棉區(qū)差距的來(lái)源及其貢獻(xiàn)率

通過(guò)Dagum基尼系數(shù)的分解，可以直觀地展現(xiàn)棉區(qū)間差距的來(lái)源。根據(jù)Dagum的分解，差距來(lái)源分為3種，包括國(guó)家內(nèi)部的不平衡、國(guó)家之間的不平衡和超變密度。圖5描述了中國(guó)、美國(guó)、印度三國(guó)棉花全要素生產(chǎn)率變動(dòng)總體差距的三大來(lái)源及其貢獻(xiàn)率。由圖5可以發(fā)現(xiàn)：第一，中國(guó)、美國(guó)、印度三國(guó)棉區(qū)棉花全要素生產(chǎn)率變動(dòng)的差異的主要來(lái)源是國(guó)家間差異，其次是國(guó)家內(nèi)差異和超變密度。在樣本考察期內(nèi)三者的平均貢獻(xiàn)分別為57.8%、27.0%和15.2%。第二，就貢獻(xiàn)率的演變過(guò)程來(lái)看，國(guó)家內(nèi)差異的貢獻(xiàn)基本穩(wěn)定，維持在15%～35%。國(guó)家間差異和超變密度的貢獻(xiàn)率波動(dòng)較為明顯，彼此消長(zhǎng)，且存在周期性特征。具體來(lái)看，可分為3個(gè)階段：1999—2006年、2006—2013年和2013—2017年。在每一階段，國(guó)家間差異的貢獻(xiàn)率都呈現(xiàn)“M”字形走勢(shì)，而超變密度的貢獻(xiàn)率呈現(xiàn)“W”字形走勢(shì)。2006年和2013年是重要的拐點(diǎn)，在這兩年，超變密度的貢獻(xiàn)高于國(guó)家間差距和國(guó)家內(nèi)差距的貢獻(xiàn)，構(gòu)成了中美印三國(guó)棉區(qū)棉花全要素生產(chǎn)率變動(dòng)差異的主要來(lái)源。超變密度可以識(shí)別國(guó)家間的交叉重疊現(xiàn)象，例如美國(guó)棉花全要素生產(chǎn)率變動(dòng)明顯優(yōu)于中國(guó)，但美國(guó)棉花全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率較低的某些棉區(qū)可能低于中國(guó)棉花全要素生產(chǎn)率較高的棉區(qū)。超變密度貢獻(xiàn)率的提高，說(shuō)明這種交叉重疊現(xiàn)象較為明顯，跨國(guó)差距在減弱。

5 收斂還是發(fā)散：棉花全要素生產(chǎn)率的變動(dòng)趨勢(shì)

本研究前一部分采用Dagum基尼系數(shù)衡量了中國(guó)、美國(guó)、印度三國(guó)棉花全要素生產(chǎn)率的棉區(qū)差異，接下來(lái)的問(wèn)題是：隨著時(shí)間的推移，棉花全要素生產(chǎn)率的空間差異在持續(xù)擴(kuò)大還是漸趨縮??？為此，本研究采用σ收斂、絕對(duì)β收斂和條件β收斂對(duì)棉花全要生產(chǎn)率增長(zhǎng)率的收斂性進(jìn)行檢驗(yàn)。

5.1 α收斂檢驗(yàn)

根據(jù)α收斂檢驗(yàn)方法，本研究測(cè)度了1999—2017年中國(guó)、美國(guó)、印度三國(guó)整體以及各國(guó)棉花全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率的收斂系數(shù)。圖6展示了中美印三國(guó)整體以及各國(guó)棉花全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率收斂系數(shù)的演變趨勢(shì)。從α收斂系數(shù)的演變趨勢(shì)來(lái)看，中美印三國(guó)整體、中國(guó)、印度棉區(qū)在樣本考察期內(nèi)總體呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，說(shuō)明三國(guó)整體、中國(guó)、印度的全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率存在收斂趨勢(shì)，棉區(qū)間差距在逐漸縮小。但印度棉區(qū)的全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的收斂存在階段性特征：以2008年為分界點(diǎn)，1999—2008年期間呈現(xiàn)收斂態(tài)勢(shì)，2008—2017年表現(xiàn)為發(fā)散態(tài)勢(shì)。美國(guó)棉區(qū)的α收斂系數(shù)沒(méi)有明顯的上升或下降趨勢(shì)，說(shuō)明美國(guó)棉花全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率沒(méi)有呈現(xiàn)明顯的收斂或發(fā)散態(tài)勢(shì)。

圖6 1999—2017年中國(guó)、美國(guó)、印度三國(guó)棉花全要生產(chǎn)率增長(zhǎng)率的σ收斂Fig.6 Convergence of growth rate of total cotton productivity in China,the US and India from 1999 to 2017

5.2 絕對(duì)β收斂檢驗(yàn)

利用式(10)對(duì)全要素生產(chǎn)增長(zhǎng)率的絕對(duì)β收斂進(jìn)行檢驗(yàn)，判斷全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率是否收斂到同一個(gè)穩(wěn)態(tài)值。在運(yùn)用截面數(shù)據(jù)進(jìn)行收斂性分析時(shí)，所得結(jié)論對(duì)樣本考察期較為敏感[22]，為此，本研究除了考察整個(gè)時(shí)期之外，還以2008年為界，把整個(gè)時(shí)期劃分為1999—2008年和2009—2017年2個(gè)階段，時(shí)間跨度T分別為10和9。

檢驗(yàn)結(jié)果(表4)顯示，從中國(guó)、美國(guó)、印度三國(guó)整體來(lái)看，3個(gè)時(shí)期的β系數(shù)均為負(fù)，且分階段的檢驗(yàn)系數(shù)在1%的水平下顯著，說(shuō)明三國(guó)整體上存在β絕對(duì)收斂。分國(guó)家來(lái)看，中國(guó)、美國(guó)在3個(gè)時(shí)期中的β系數(shù)均顯著為負(fù)，意味著中國(guó)、美國(guó)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率存在絕對(duì)β收斂，TFP增長(zhǎng)同初始水平存在顯著的負(fù)向關(guān)系，國(guó)家內(nèi)部棉區(qū)全要素生產(chǎn)率的增速正在趨同。印度的β系數(shù)在1999—2008年這一時(shí)期顯著為負(fù)，2009年之后不再顯著，說(shuō)明印度棉花全要素生產(chǎn)率增速的收斂弱化。

表4 絕對(duì)β收斂回歸結(jié)果(TFP增長(zhǎng)率)Table 4 Absolute β convergence regression results (TFP growth rate)

5.3 條件β收斂檢驗(yàn)

利用式(11)對(duì)全要素生產(chǎn)率檢驗(yàn)條件β收斂，結(jié)果如表5所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，無(wú)論是整體上，還是中國(guó)、美國(guó)、印度3個(gè)國(guó)家內(nèi)部β條件收斂系數(shù)都在1%的水平下顯著為負(fù)數(shù)，然而|β|>1，表明并不存在β條件收斂[15]，全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率增長(zhǎng)率難以收斂到各自不同的穩(wěn)態(tài)水平。

表5 條件β收斂回歸結(jié)果(TFP增長(zhǎng)率)Table 5 Conditional β convergence regression results (TFP growth rate)

6 結(jié)論與政策啟示

提高棉花全要素生產(chǎn)率是中國(guó)棉花實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的根本出路。本研究基于中國(guó)、美國(guó)、印度三國(guó)26個(gè)棉區(qū)1998—2017年數(shù)據(jù)樣本，運(yùn)用DEA-Malmquist方法測(cè)算了三國(guó)棉花全要素生產(chǎn)率；隨后運(yùn)用Dagum基尼系數(shù)及其分解方法分析了中美印三國(guó)棉花全要素生產(chǎn)率的棉區(qū)差異，并揭示了差異的來(lái)源；最后采用α收斂、β收斂模型對(duì)三國(guó)棉花全要素生產(chǎn)率的收斂性進(jìn)行分析。本研究主要得出以下結(jié)論：

第一，1999—2017年，中國(guó)棉花全要素生產(chǎn)率具有明顯的波動(dòng)性，但總體為負(fù)增長(zhǎng)，Malmquist指數(shù)為0.955，落后于美國(guó)(1.009)和印度(0.999)。技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步的雙重弱化是導(dǎo)致中國(guó)棉花全要素生產(chǎn)率下降的原因，其中技術(shù)進(jìn)步滯后更為突出。中國(guó)三大棉區(qū)棉花全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)有差異，黃河流域棉區(qū)增長(zhǎng)率最高，但仍為負(fù)增長(zhǎng)，西北內(nèi)陸棉區(qū)純技術(shù)效率較有優(yōu)勢(shì)。美國(guó)大部分棉區(qū)全要素生產(chǎn)率都呈現(xiàn)持續(xù)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，其中富饒的邊緣地帶棉區(qū)最高，僅中心地帶棉區(qū)全要素生產(chǎn)率為負(fù)增長(zhǎng)。印度北部棉區(qū)棉花全要素生產(chǎn)率年均增長(zhǎng)3.0%，優(yōu)于南部棉區(qū)和中部棉區(qū)。

第二，中國(guó)、美國(guó)、印度三國(guó)棉花全要素生產(chǎn)率變動(dòng)的總體差異有縮小的態(tài)勢(shì)，但波動(dòng)特征明顯，表現(xiàn)為先上升后下降再上升。中國(guó)國(guó)內(nèi)棉花全要素生產(chǎn)率變動(dòng)的基尼系數(shù)為0.104，國(guó)內(nèi)棉區(qū)不平衡程度介于印度(0.143)和美國(guó)(0.095)之間。國(guó)家間差異的大小依次是中國(guó)和印度、美國(guó)和印度、中國(guó)和美國(guó)。中國(guó)、美國(guó)、印度三國(guó)棉區(qū)棉花全要素生產(chǎn)率變動(dòng)的差異的主要來(lái)源是國(guó)家間差異，其次是國(guó)家內(nèi)差異和超變密度。國(guó)家內(nèi)差異的貢獻(xiàn)基本穩(wěn)定，維持在15%～35%。國(guó)家間差異和超變密度的貢獻(xiàn)率波動(dòng)較為明顯，彼此消長(zhǎng)，且存在周期性特征。

第三，中國(guó)、美國(guó)、印度三國(guó)整體上來(lái)看，棉花全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率存在α收斂和絕對(duì)β收斂，不存在條件β收斂，但收斂性存在國(guó)家差異，具體表現(xiàn)為：中國(guó)存在α收斂和絕對(duì)β收斂，美國(guó)僅存在絕對(duì)β收斂，印度具有隨時(shí)間先收斂(α收斂和絕對(duì)β收斂)后發(fā)散的特點(diǎn)。

根據(jù)以上研究結(jié)論，本研究得出以下啟示：

第一，1999年以來(lái)，中國(guó)棉花無(wú)論在技術(shù)效率還是技術(shù)進(jìn)步方面，都與美國(guó)、印度棉區(qū)有較大差距，棉花高質(zhì)量發(fā)展之路任重而道遠(yuǎn)。為此，中國(guó)應(yīng)明確棉花高質(zhì)量發(fā)展的出路是進(jìn)一步激活技術(shù)創(chuàng)新和組織創(chuàng)新，為全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)創(chuàng)造更好的條件。不同棉區(qū)應(yīng)各有側(cè)重：以新疆為主的西北內(nèi)陸棉區(qū)繼續(xù)發(fā)揮技術(shù)運(yùn)用水平帶來(lái)的純技術(shù)效率優(yōu)勢(shì)，并進(jìn)一步提升規(guī)模效率水平；內(nèi)地棉區(qū)應(yīng)著力推動(dòng)棉花生產(chǎn)技術(shù)水平的提高，通過(guò)棉花技術(shù)進(jìn)步來(lái)提高棉花全要素生產(chǎn)率。

第二，切實(shí)穩(wěn)定國(guó)內(nèi)棉花市場(chǎng)價(jià)格，提高棉花抵御市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的能力。在國(guó)內(nèi)外棉花價(jià)格劇烈波動(dòng)時(shí)期，中國(guó)棉花全要素生產(chǎn)率都出現(xiàn)較為極端的下降，而美國(guó)、印度棉花全要素生產(chǎn)率受到的影響相對(duì)較小。為此，應(yīng)積極運(yùn)用保險(xiǎn)、期貨等金融工具，開展多層次棉花“保險(xiǎn)+期貨”試點(diǎn)，為抵御棉花價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)提供有力保障。

第三，優(yōu)先扶持和發(fā)展棉花生產(chǎn)保護(hù)區(qū)，打造棉花高質(zhì)量發(fā)展的先行區(qū)和示范區(qū)。國(guó)家間差距是中美印三國(guó)棉區(qū)棉花全要素生產(chǎn)率差距的主要來(lái)源，國(guó)家內(nèi)差異的貢獻(xiàn)基本穩(wěn)定。為盡快縮小中國(guó)與美國(guó)、印度棉花全要素生產(chǎn)率的差距，在制定棉花支持政策時(shí)，可分別在新疆棉區(qū)和內(nèi)地棉區(qū)打造棉花全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的高地，為全國(guó)棉花高質(zhì)量發(fā)展提供鮮活的改革經(jīng)驗(yàn)。