新疆農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的時(shí)空演化及問(wèn)題識(shí)別
——基于DEA-malmquist指數(shù)-ArcGIS可視化分析

敬 莉， 楊艷鳳

(新疆財(cái)經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，烏魯木齊 830012)

一、引言

農(nóng)業(yè)發(fā)展一直是我國(guó)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心，主要依賴農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率分析是衡量現(xiàn)代農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要方式之一，體現(xiàn)在全要素生產(chǎn)率不斷擴(kuò)大對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)。我國(guó)經(jīng)濟(jì)已經(jīng)步入高質(zhì)量發(fā)展階段，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)從高速轉(zhuǎn)向中高速，轉(zhuǎn)變產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)展方式，鼓勵(lì)科技創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)，發(fā)揮地區(qū)的資源要素稟賦，已成為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要方式。同時(shí)農(nóng)業(yè)發(fā)展是“三農(nóng)”問(wèn)題的抓手，農(nóng)村富裕和農(nóng)民脫貧都離不開(kāi)農(nóng)業(yè)發(fā)展。新疆是農(nóng)業(yè)大省，工業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力不足，農(nóng)業(yè)有得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì)，借助“一帶一路”倡議，對(duì)農(nóng)業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)，通過(guò)全要素生產(chǎn)率完成農(nóng)業(yè)集約化生產(chǎn)，使傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)逐步轉(zhuǎn)向設(shè)施農(nóng)業(yè)、生態(tài)農(nóng)業(yè)。新時(shí)期，經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展要求城鄉(xiāng)協(xié)調(diào)發(fā)展、農(nóng)業(yè)優(yōu)先發(fā)展。對(duì)于經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)，新疆高質(zhì)量發(fā)展離不開(kāi)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的變化對(duì)促進(jìn)新疆農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展有很大影響，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的高低很大程度上能反映農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的來(lái)源、衡量現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的進(jìn)程。因此，基于新疆農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行空間解析來(lái)研究農(nóng)業(yè)很有必要。

二、文獻(xiàn)綜述

關(guān)于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率(Total Factor Productivity，TFP)的研究，國(guó)內(nèi)學(xué)者進(jìn)行了參數(shù)和非參數(shù)的分解測(cè)算。孫林和孟令杰采用Malmquist指數(shù)，分析中國(guó)棉花生產(chǎn)的技術(shù)效率[1]。楊春和陸文聰運(yùn)用DEA-Malmquist，分析中國(guó)玉米的全要素生產(chǎn)率變化情況[2]。李谷成采用非參數(shù)DEA(數(shù)據(jù)包絡(luò)分析)，分析中國(guó)1988—2006年農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)，認(rèn)為農(nóng)業(yè)技術(shù)擴(kuò)散要依賴制度創(chuàng)新推進(jìn)[3]。方福前和張艷麗、車維漢和楊榮、王玨等在同一年運(yùn)用DEA和Malmquist指數(shù)，測(cè)算研究中國(guó)地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的變化，得出勞動(dòng)力、土地、工業(yè)化進(jìn)程、科技水平等均會(huì)對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生顯著影響[4-6]。如何提高產(chǎn)業(yè)的全要素生產(chǎn)率，蔡昉在理論上指出中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)要依賴全要素生產(chǎn)率，必須進(jìn)行正常調(diào)整，提高資源配置效率[7]。尹朝靜、范振銳等證實(shí)了科技投入對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率有顯著的提升作用[8-9]。高帆指出我國(guó)實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)持續(xù)發(fā)展的根本出路是提高全要素生產(chǎn)率，要激活技術(shù)組織創(chuàng)新，調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)[10]。何澤軍和李瑩通過(guò)測(cè)算2007—2015年省際農(nóng)業(yè)面板數(shù)據(jù)，提出農(nóng)業(yè)全要素指數(shù)增長(zhǎng)需要持續(xù)實(shí)施財(cái)政支農(nóng)、加強(qiáng)農(nóng)業(yè)科技研發(fā)、設(shè)立農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制并且要因地制宜[11]。劉戰(zhàn)偉運(yùn)用SBM-Global和Malmqusit實(shí)證結(jié)果，提出中國(guó)各省份之間農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率指數(shù)差距大，技術(shù)效率普遍存在惡化現(xiàn)象，注重加強(qiáng)科技創(chuàng)新的同時(shí)要深化農(nóng)業(yè)科技改革，推動(dòng)工農(nóng)產(chǎn)業(yè)融合[12]。

Krugman早期研究指出，經(jīng)濟(jì)體之間普遍存在空間依賴性和相關(guān)關(guān)系，隨著區(qū)域間經(jīng)濟(jì)的密切聯(lián)系而不斷增強(qiáng)[13]。在中國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間變化特征研究中，王軍和楊秀云指出中國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)東部、東北、中部、西部依次遞減趨勢(shì)[14]。在農(nóng)業(yè)技術(shù)業(yè)存在空間交互效應(yīng)研究中，汪輝平等研究指出，對(duì)外直接投資FDI對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率具有顯著的空間溢出效應(yīng)[15]。肖小勇和李秋萍運(yùn)用空間計(jì)量模型研究，表明中國(guó)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)存在空間相關(guān)性，且省際更明顯[16]。于偉等采用空間聯(lián)立方程模型，研究結(jié)果表明城市化和市場(chǎng)化程度對(duì)人力資本與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率在空間互動(dòng)下存在顯著擴(kuò)散效應(yīng)[17]。陳鳴和鄧榮榮采用空間杜賓模型，實(shí)證農(nóng)業(yè)科技投入與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率有顯著空間相關(guān)性，在東部地區(qū)表現(xiàn)更突出，認(rèn)為有必要對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展進(jìn)行可視化空間分析[18]。儲(chǔ)霞玲等計(jì)算農(nóng)業(yè)專業(yè)化指數(shù)后，運(yùn)用GIS分析了廣東省農(nóng)業(yè)專業(yè)化時(shí)空集聚效應(yīng)[19]。周旭東和呂光輝采用DEA與Tobit模型，對(duì)新疆14地州市農(nóng)業(yè)生態(tài)效率進(jìn)行時(shí)空差異分析[20]。彭鏗運(yùn)用超效率DEA和Malmquist指數(shù)，對(duì)新疆農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率進(jìn)行動(dòng)態(tài)和靜態(tài)測(cè)度分析[21]。葉璐和王濟(jì)民指出，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的研究方法和統(tǒng)計(jì)口徑多樣化，測(cè)算結(jié)果差異化，不同方法各有優(yōu)勢(shì)[22]。

綜上所述，采用DEA對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的測(cè)算分析比較全面，地區(qū)之間影響農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率變化的因素除技術(shù)外，其他差異巨大，需要因地制宜進(jìn)行決策，且多數(shù)地區(qū)效率之間存在空間相關(guān)性?？紤]DEA不需設(shè)定函數(shù)形式，能有效避免主觀性帶來(lái)的測(cè)算誤差，適用廣泛，結(jié)果可讀性強(qiáng)，本文沿用DEA-Malmquist指數(shù)對(duì)新疆農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行最新數(shù)據(jù)測(cè)算，根據(jù)測(cè)度結(jié)果，對(duì)新疆地州市農(nóng)業(yè)效率的空間演化過(guò)程進(jìn)行GIS可視化分析，從時(shí)間縱向和地域空間進(jìn)一步研究新疆農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)展過(guò)程中各地州農(nóng)業(yè)效率值的動(dòng)態(tài)變化，有利于更好地把握新疆農(nóng)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r，提出有針對(duì)性的建議。

三、模型構(gòu)建與數(shù)據(jù)來(lái)源

(一)模型構(gòu)建

根據(jù)現(xiàn)有投入和產(chǎn)出變量相關(guān)數(shù)據(jù)，采用DEA進(jìn)行農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率測(cè)算。DEA不需要生產(chǎn)函數(shù)，可根據(jù)數(shù)據(jù)直接測(cè)算。本文將新疆各地州市作為一個(gè)決策單元，測(cè)度新疆農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。

采用Fare等提出的DEA-Malmquist指標(biāo)方法，計(jì)算公式是(1)。當(dāng)規(guī)模報(bào)酬不變(CRS)時(shí)，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率TFP可分解成技術(shù)變化(TECH)和技術(shù)效率變化(EFFCH)，為公式(2)；當(dāng)規(guī)模報(bào)酬可變(VRS)時(shí)，技術(shù)效率變化可分解成純技術(shù)效率變化指數(shù)(PECH)和規(guī)模變化指數(shù)(SECH)，為公式(3)[23]。將t到t+1時(shí)期DEA-Malmquis指數(shù)運(yùn)算公式分解如下

(1)

(2)

(3)

式中，x、y表示t到t+1時(shí)期內(nèi)所有決策單元的產(chǎn)出和投入向量，等式中d為投入導(dǎo)向距離函數(shù)。

上述三個(gè)等式左邊不變，表示涉及4個(gè)變量的Malmquis指數(shù)函數(shù)。式(3)右邊第一項(xiàng)表示規(guī)模效率變化，第二項(xiàng)是純技術(shù)效率，第三項(xiàng)為技術(shù)進(jìn)步。最終農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率分解為技術(shù)進(jìn)步(TE)、技術(shù)效率(EF)、純技術(shù)效率(PE)和規(guī)模效率(SE)。技術(shù)進(jìn)步表示生產(chǎn)技術(shù)變化程度；技術(shù)效率反映生產(chǎn)是否存在投入要素浪費(fèi)、資源配置不合理；純技術(shù)效率衡量純技術(shù)無(wú)效率造成生產(chǎn)技術(shù)無(wú)效率的程度；規(guī)模效率衡量決策單元生產(chǎn)的規(guī)模報(bào)酬情況，進(jìn)而決定縮小還是擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模。

DEA-Malmquis指標(biāo)測(cè)算值大于1，意味著生產(chǎn)水平提高；小于1，意味著生產(chǎn)水平下降；等于1，意味著生產(chǎn)水平不變。技術(shù)效率=純技術(shù)效率×規(guī)模效率，全要素生產(chǎn)率=技術(shù)效率×技術(shù)進(jìn)步。基于以上原理，假設(shè)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的規(guī)模報(bào)酬可變，根據(jù)投入導(dǎo)向型DEA模型，基于DEA2.1軟件測(cè)算新疆農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率和分解指數(shù)。

(二)數(shù)據(jù)來(lái)源和指標(biāo)選取

克拉瑪依市是石油工業(yè)城市，幾乎沒(méi)有農(nóng)業(yè)，本文選取除克拉瑪依市以外的新疆13個(gè)地州市的投入和產(chǎn)出指標(biāo)，測(cè)算和分解新疆農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。選用2003—2018年新疆面板數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源于2004—2019年的《新疆統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《新疆維吾爾自治區(qū)2003—2018年國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》。為遵循數(shù)據(jù)真實(shí)性和保證數(shù)據(jù)完整性，運(yùn)用平滑法和移動(dòng)平均法補(bǔ)充缺失值，整理后得到2003—2018年13個(gè)地州市的面板數(shù)據(jù)。因使用缺失值插補(bǔ)，會(huì)造成部分測(cè)算結(jié)果偏差，但總體趨勢(shì)不變?；谝?guī)模報(bào)酬前提假設(shè)，運(yùn)用DEA-Malmquist測(cè)算新疆及13個(gè)地州市農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，具體分析組成要素，觀察分析農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的時(shí)間變化走勢(shì)及空間布局，分析新疆農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)展是否進(jìn)入現(xiàn)代化。DEA模型的指標(biāo)體系不需要無(wú)量綱化處理，模型測(cè)算的是相對(duì)效率值。

本文參考王玨等學(xué)者的變量選取原則，把新疆各地州市農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值作為產(chǎn)出指標(biāo)，考慮測(cè)算的可比性，以2003年農(nóng)林牧漁業(yè)不變價(jià)總產(chǎn)值為基期，采用價(jià)格平減指數(shù)消除通貨膨脹的影響，測(cè)算新疆農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，進(jìn)而分析新疆傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)、生態(tài)農(nóng)業(yè)、設(shè)施農(nóng)業(yè)的發(fā)展進(jìn)程，結(jié)合新疆農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的要素分析，提出未來(lái)的發(fā)展方向。基于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中涉及土地、人力、技術(shù)、水資源等影響因素，投入指標(biāo)遵循一般農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率測(cè)算的基本原則，選擇農(nóng)作物總播種面積(千公頃)、農(nóng)林牧漁業(yè)勞動(dòng)力(萬(wàn)人)、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力(萬(wàn)千瓦)、農(nóng)村用電量(億千瓦)、化肥施用量(萬(wàn)噸)和水資源總量(億立方米)6個(gè)變量。

從獲得的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，新疆農(nóng)業(yè)的投入和產(chǎn)出都表現(xiàn)出不同等級(jí)的差異，其中農(nóng)作物總播種面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力的變化最突出。農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值的最小值為7.64億元，最大值351.27億元，說(shuō)明新疆農(nóng)業(yè)發(fā)展差距顯著，不僅與農(nóng)業(yè)發(fā)展水平有關(guān)，主要還是受制于各地州的土地耕種面積?？傮w而言，新疆農(nóng)業(yè)發(fā)展有待進(jìn)一步均衡。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

(一)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率波動(dòng)幅度明顯，且與技術(shù)進(jìn)步同步變化

新疆農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率總體呈現(xiàn)折線波動(dòng)，且在2004—2005年和2013—2014年出現(xiàn)大幅上漲，2005—2006年和2015—2016年出現(xiàn)大幅下落；大幅下落均在大幅上漲的下一年出現(xiàn)，說(shuō)明農(nóng)業(yè)技術(shù)溢出效應(yīng)嚴(yán)重不足。

2004—2006年Maimquist指數(shù)增長(zhǎng)波動(dòng)較大。2004—2005年間，Maimquist指數(shù)達(dá)到峰值1.685，與去年相比增長(zhǎng)了65.1%，漲幅十分明顯，原因在于同期技術(shù)改進(jìn)顯著，相比去年增加65.2%，而規(guī)模效率相比往年下降0.1%。2005—2006年間，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率水平大幅下降， 降幅高達(dá)35.4%，主要是因?yàn)榧夹g(shù)改進(jìn)跟不上，下降35.3%；同期技術(shù)效率和規(guī)模效率都呈現(xiàn)小幅下降，純技術(shù)效率不變，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率為歷年最低。原因在于：首先，2003—2004年是重點(diǎn)解決“三農(nóng)”問(wèn)題的關(guān)鍵年份，也是新疆農(nóng)業(yè)開(kāi)發(fā)投資快速膨脹時(shí)期。第一產(chǎn)業(yè)投資在2003年增長(zhǎng)高達(dá)68.2%，農(nóng)林牧漁業(yè)新增固定資產(chǎn)96.44萬(wàn)元；2004、2005年均下降至60多萬(wàn)元，2006年回升至80.47萬(wàn)元，仍低于2003年(1)數(shù)據(jù)來(lái)源于《新疆統(tǒng)計(jì)年鑒》《新疆維吾爾自治區(qū)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》。。2003—2004年南疆各地州新開(kāi)發(fā)耕地面積達(dá)到頂峰，大量投資進(jìn)入新開(kāi)發(fā)土地中，特別是機(jī)械動(dòng)力投入和灌溉投資力度加大。導(dǎo)致這一結(jié)果的深層原因是新疆棉花價(jià)格從1999年后降到最低，每噸原棉收購(gòu)價(jià)3800元，2002年突然上升到1998年的三倍，每噸原棉價(jià)格達(dá)到12 000元(2)數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)棉花網(wǎng)數(shù)據(jù)中心，網(wǎng)址：http://dc.cncotton.com/dc/index/cn/subpage.action。。棉花在新疆農(nóng)產(chǎn)品中一直占據(jù)重要比重，價(jià)格持續(xù)走高為農(nóng)業(yè)投資者增加信心，加上國(guó)內(nèi)對(duì)解決“三農(nóng)”問(wèn)題相關(guān)政策的推動(dòng)，促使新疆農(nóng)業(yè)投資增加，主要表現(xiàn)在以灌溉設(shè)施和機(jī)械動(dòng)力為主的農(nóng)業(yè)投資產(chǎn)生了搶先的技術(shù)引進(jìn)效應(yīng)。投資后相當(dāng)一段時(shí)間內(nèi)具有穩(wěn)定性，第二年快速回落，呈現(xiàn)2005—2006年的低值點(diǎn)。2004—2005年間，雖然技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)增長(zhǎng)，但規(guī)模效應(yīng)出現(xiàn)略微下滑。其次，中國(guó)科學(xué)院新疆生態(tài)與地理研究所在2004年度獲新疆維吾爾自治區(qū)科技進(jìn)步獎(jiǎng)4項(xiàng)，其中2項(xiàng)是關(guān)于典型流域水資源利用。而新疆農(nóng)業(yè)發(fā)展的主要制約因素之一是水資源匱乏，解決干旱區(qū)灌溉農(nóng)業(yè)條件下農(nóng)業(yè)節(jié)水和鹽堿地治理，是新疆農(nóng)業(yè)發(fā)展需要攻克的重要技術(shù)。此項(xiàng)科技進(jìn)步獎(jiǎng)的獲得有助于改進(jìn)農(nóng)業(yè)技術(shù)，影響農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率波動(dòng)。

2013—2014年，技術(shù)進(jìn)步又出現(xiàn)上下大波動(dòng)，原因有兩個(gè)方面。從全國(guó)層面看，中央提出糧食安全政策，加大中國(guó)農(nóng)業(yè)科技化轉(zhuǎn)型，突出有機(jī)綠色農(nóng)業(yè)，帶動(dòng)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的設(shè)施投資和其他科技型投入；從新疆層面看，在2011年提出跨越發(fā)展模式下，以民生為主的援疆建設(shè)投資主要流向農(nóng)村地區(qū)，以安居富民為主的農(nóng)村農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投資和興牧為主的大型水利項(xiàng)目投資大量上線，僅北疆牧區(qū)就建成了18座以定居興牧為重點(diǎn)內(nèi)容的農(nóng)牧業(yè)水利投資，同時(shí)在南疆四地州加大了灌溉農(nóng)業(yè)設(shè)施化方面的大型水利和土壤改良投資。2016年后新疆農(nóng)業(yè)過(guò)快發(fā)展與地下水位下降之間的矛盾加劇，要求全面整頓，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)技術(shù)效應(yīng)無(wú)法全面發(fā)揮作用，規(guī)模效應(yīng)開(kāi)始降低。

總體來(lái)看， 技術(shù)進(jìn)步與技術(shù)效率變化雖有不同， 但新疆農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的走勢(shì)與技術(shù)進(jìn)步的變動(dòng)基本同步， 說(shuō)明全要素生產(chǎn)率提升的主要驅(qū)動(dòng)因素是技術(shù)進(jìn)步。當(dāng)技術(shù)效率、純技術(shù)效率與技術(shù)進(jìn)步發(fā)生背離時(shí)，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率仍能保持與技術(shù)進(jìn)步變化走勢(shì)一致，說(shuō)明新疆農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)主要依靠技術(shù)改進(jìn)，也可判斷技術(shù)誘導(dǎo)型是新疆農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)模式。

(二)技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率三者變化趨勢(shì)一致，且整體缺乏效率

技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率在2012—2016年整體出現(xiàn)大波動(dòng)，變化趨勢(shì)與技術(shù)進(jìn)步和農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率相背離，阻礙了農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)。

技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率在2013—2014年出現(xiàn)歷史最低，技術(shù)效率僅為0.653，純技術(shù)效率為0.724，之后一年技術(shù)效率和純技術(shù)效率急劇上升，漲幅均達(dá)40%多，規(guī)模效率變化趨勢(shì)略緩，但總體變化一致。其余年份一直未出現(xiàn)較大變動(dòng)，走勢(shì)平穩(wěn)略下降。決策單元和生產(chǎn)前沿面之間的距離代表技術(shù)效率，在僅有的外在條件和投入要素下，技術(shù)效率在2016—2018年處于小幅下降，到2018年也未達(dá)到1，說(shuō)明新疆農(nóng)業(yè)發(fā)展帶有“粗放型”的特征，提升技術(shù)效率在新疆農(nóng)業(yè)發(fā)展中存在很大的空間。這與其他學(xué)者研究得出的結(jié)論基本一致，技術(shù)進(jìn)步是中國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的動(dòng)因，增速顯著，技術(shù)效率下降是普遍趨勢(shì)，并阻礙其增長(zhǎng)。近年來(lái)新疆的純技術(shù)效率和規(guī)模效率逐漸下降，說(shuō)明新疆農(nóng)業(yè)現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)規(guī)模化尚未真正形成，小農(nóng)經(jīng)濟(jì)比較突出，生產(chǎn)效率低下，全疆各地州亟待提高技術(shù)效率，集約式的高質(zhì)量發(fā)展是新疆農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的重點(diǎn)。鼓勵(lì)加強(qiáng)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，深化農(nóng)業(yè)科技改革，完善農(nóng)業(yè)農(nóng)村金融體系，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)融合、城鄉(xiāng)融合，轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)模式，培育新時(shí)代新型職業(yè)農(nóng)民，向現(xiàn)代生態(tài)農(nóng)業(yè)、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化經(jīng)營(yíng)的設(shè)施農(nóng)業(yè)推進(jìn)。

(三)各地州市僅技術(shù)進(jìn)步有效率，地區(qū)之間農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率差異大

新疆地大物博，東西南北平均距離達(dá)到4000多公里，資源分布不均，水力資源西北西南居多、東北東南偏少，土壤資源也具有地域特點(diǎn)，這些因素在提高全要素生產(chǎn)率、技術(shù)的空間效應(yīng)差距等方面都會(huì)產(chǎn)生影響。新疆種植業(yè)和牧業(yè)相對(duì)分離，牧區(qū)集中于北疆和部分南疆山區(qū)(巴州)，除吐魯番和哈密等市外，新疆各地州種植業(yè)結(jié)構(gòu)十分相似，主要以小麥和玉米為主要的農(nóng)作物，并且只有南疆各地州可以實(shí)現(xiàn)一年收獲兩次，而棉花作為主要的經(jīng)濟(jì)農(nóng)作物只能一年收獲一次，這種土地利用和種植業(yè)結(jié)構(gòu)的相似性，對(duì)于技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生的差異不大。從氣候和耕地資源特征來(lái)看，北疆地區(qū)旱地面積較大，但是土地年利用次數(shù)少，南疆以灌溉農(nóng)業(yè)為主，干旱地理特征明顯，對(duì)設(shè)施農(nóng)業(yè)中的技術(shù)投入結(jié)構(gòu)存在差異，然而引起技術(shù)進(jìn)步差異的分析主要集中于總量差異而不是結(jié)構(gòu)差異，故在DEA-Malmquist分析中不再區(qū)分這種結(jié)構(gòu)差異，且對(duì)整體技術(shù)進(jìn)步的影響并不大。因此，本文沒(méi)有把上述問(wèn)題作為一個(gè)解釋變量放入模型中。根據(jù)本文設(shè)定的模型，得到2003—2018年新疆13個(gè)地州市農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率測(cè)算結(jié)果。

從測(cè)算結(jié)果來(lái)看，新疆13個(gè)地州市中農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率高于全疆平均值的有8個(gè)，最高的是吐魯番市，高出平均值4.7%，最低的是博爾塔拉蒙古自治州，兩者相差9.2%，差異顯著。全要素生產(chǎn)率大于1的地州市的技術(shù)進(jìn)步也大于1，主要是依靠技術(shù)效率的提高來(lái)促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)。全要素生產(chǎn)率低于平均值的5個(gè)地區(qū)不僅技術(shù)進(jìn)步效率不高，而且技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率值都偏低，博爾塔拉蒙古自治州最突出。但博爾塔拉蒙古自治州的純技術(shù)效率等于1，說(shuō)明該地區(qū)的要素資源配置和農(nóng)業(yè)管理是合理的，只是規(guī)模水平跟不上，有必要及時(shí)采取措施擴(kuò)大農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模，提高技術(shù)效率，同時(shí)引入最新農(nóng)業(yè)技術(shù)。從全疆范圍看，各地州僅有技術(shù)進(jìn)步有效率，技術(shù)效率偏低主要是純技術(shù)效率和規(guī)模效率偏低。選取的13個(gè)地州市中北疆有8個(gè)地區(qū)，其中阿勒泰地區(qū)和博爾塔拉蒙古自治州是全疆農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率最低的2個(gè)地區(qū)；南疆喀什地區(qū)的所有效率值均大于或等于1，農(nóng)業(yè)發(fā)展態(tài)勢(shì)良好。這表明并不是北疆所有地區(qū)的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率都是最優(yōu)的、南疆都是最差的。

五、新疆各地州農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率時(shí)空演化

(一)時(shí)空演化規(guī)律

因DEA-malmquist模型結(jié)果以2003年數(shù)據(jù)為參考，默認(rèn)2003年農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率值為1，選擇2004、2009、2014和2018年共4個(gè)時(shí)間截面進(jìn)行農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的時(shí)空演化分析。將各地州市的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率測(cè)算值分成三個(gè)范圍，通過(guò)空間分析數(shù)據(jù)ArcGIS10.2進(jìn)行可視化分析，發(fā)現(xiàn)2003—2018年間，新疆各地州市農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率變化差異較大。根據(jù)TFP指數(shù)劃分的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的4個(gè)等級(jí)，13個(gè)地州市中烏魯木齊、哈密、昌吉回族自治州、伊犁州和喀什5個(gè)地區(qū)在4個(gè)年份中的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率指數(shù)均大于1，富有效率；他們分別在不同的年份出現(xiàn)突出值，大于1.1。

隨著時(shí)間的推進(jìn)，可以發(fā)現(xiàn)新疆各地州市的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率從開(kāi)始大部分地區(qū)大于1的效率值，到出現(xiàn)大部分地區(qū)大于1.1的突出值，再演化到2018年顯示大部分地區(qū)的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率低于1。說(shuō)明農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率整體下降，可能是技術(shù)進(jìn)步跟不上，也可能是綜合技術(shù)效率偏低?；诖耍?3個(gè)地州市2003—2018年的平均效率值進(jìn)行農(nóng)業(yè)效率區(qū)域識(shí)別，以進(jìn)一步探究問(wèn)題。

(二)農(nóng)業(yè)效率問(wèn)題區(qū)域識(shí)別

DEA-Malmquist指數(shù)測(cè)度的是相對(duì)效率變化，將各地州市的全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)、技術(shù)進(jìn)步指數(shù)及綜合效率指數(shù)分別與全疆的相應(yīng)均值比較，加之所選地州市不足15個(gè)以上，不適合進(jìn)行全局Moran’s I指數(shù)分析，故采用GIS空間查詢工具對(duì)效率值低于或高于全疆均值水平的地區(qū)疊加分析，以識(shí)別農(nóng)業(yè)效率的問(wèn)題所在。結(jié)果顯示，農(nóng)業(yè)效率問(wèn)題可以分為4類。

技術(shù)進(jìn)步有效引發(fā)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率有效。此類型涉及地區(qū)最多，共6個(gè)，其中5個(gè)以片狀集聚在一起，包含烏魯木齊、吐魯番、昌吉回族自治州、伊犁州和塔城，另一個(gè)是喀什地區(qū)。其效率特征表現(xiàn)為綜合效率值為1，分解包括純技術(shù)效率和規(guī)模效率；農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率指數(shù)大于1，主要依賴于農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步有效。這些地區(qū)在保持農(nóng)業(yè)技術(shù)領(lǐng)先的優(yōu)勢(shì)上，要積極培育農(nóng)業(yè)發(fā)展新動(dòng)能，向生態(tài)農(nóng)業(yè)、智慧農(nóng)業(yè)靠近，帶動(dòng)新疆其他落后地區(qū)的農(nóng)業(yè)發(fā)展。

技術(shù)進(jìn)步滯后引發(fā)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率滯后。此類型僅涉及1個(gè)地區(qū)，是巴音郭楞蒙古自治州。其綜合效率值為1，暫時(shí)并沒(méi)有出現(xiàn)偏低，而技術(shù)進(jìn)步效率偏低造成農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率偏低，但并不是全疆最低的。建議此地區(qū)應(yīng)加大推進(jìn)農(nóng)業(yè)科技和專業(yè)技術(shù)人才引進(jìn)，因地制宜，培育新型農(nóng)業(yè)，同時(shí)多借鑒其他地州的農(nóng)業(yè)發(fā)展經(jīng)驗(yàn)，帶動(dòng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級(jí)。

綜合效率和技術(shù)進(jìn)步滯后。此類型涉及3個(gè)地區(qū)，包括和田、博爾塔拉蒙古自治州和阿勒泰。具體表現(xiàn)為不僅技術(shù)進(jìn)步偏低，同時(shí)技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率都低于1，且博爾塔拉蒙古自治州和阿勒泰都屬于北疆地區(qū)，表明并不是北疆的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率都高于南疆。相比其他地州，這3個(gè)地區(qū)的農(nóng)業(yè)發(fā)展不合理，不僅要推進(jìn)農(nóng)業(yè)技術(shù)設(shè)施現(xiàn)代化和農(nóng)業(yè)治理體制合理化，發(fā)展集約式農(nóng)業(yè)，更要把重點(diǎn)放在生產(chǎn)技術(shù)的提升，積極加大人才、資金、技術(shù)等生產(chǎn)要素注入當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)發(fā)展，可以將創(chuàng)意農(nóng)業(yè)與旅游、休閑等結(jié)合發(fā)展。

綜合效率滯后引發(fā)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率滯后。此類型涉及3個(gè)地區(qū)，分別是克孜勒蘇柯?tīng)柨俗巫灾沃?、阿克蘇和哈密。其綜合效率不僅低于1，也低于全疆的均值，有的是純技術(shù)效率引起，有的是規(guī)模效率造成。該類地區(qū)應(yīng)該把優(yōu)化資源配置、發(fā)展現(xiàn)代創(chuàng)新農(nóng)業(yè)放在首位，充分利用現(xiàn)有的資源稟賦，強(qiáng)力釋放農(nóng)業(yè)發(fā)展?jié)摿?，?yōu)化城鄉(xiāng)要素資源配置效率，擴(kuò)大產(chǎn)業(yè)規(guī)模，促進(jìn)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率有效提高；加大農(nóng)民技術(shù)培訓(xùn)，發(fā)揮技術(shù)溢出效應(yīng)；加快推動(dòng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式的轉(zhuǎn)變，盡快從傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)過(guò)渡到現(xiàn)代高質(zhì)量農(nóng)業(yè)模式。

六、結(jié)論與討論

(一)結(jié)論

本文采用2003—2018年新疆13個(gè)地州市的面板數(shù)據(jù)，使用DEA-Malmquist方法測(cè)度新疆各地州市的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，并運(yùn)用ArcGIS軟件進(jìn)行空間可視化分析，選取主要年份新疆各地州市的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行時(shí)空演化分析和農(nóng)業(yè)效率問(wèn)題區(qū)域識(shí)別。基于此，對(duì)新疆農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率從時(shí)間縱向和地域空間進(jìn)行綜合分析比較，結(jié)果表明：第一，從時(shí)間縱向看，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率波動(dòng)幅度明顯，且與技術(shù)進(jìn)步同步變化；技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率三者變化趨勢(shì)一致，且整體缺乏效率；16年均值結(jié)果顯示各地州市僅技術(shù)進(jìn)步有效率，地區(qū)之間農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率差異大。第二，從地域空間看，隨著時(shí)間的推移，新疆各地州市的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率從2004年大部分地區(qū)大于1的效率值，到出現(xiàn)大部分地區(qū)大于1.1的突出值，再演化到2018年大部分地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率低于1；農(nóng)業(yè)效率問(wèn)題區(qū)域識(shí)別把新疆農(nóng)業(yè)效率問(wèn)題分為技術(shù)進(jìn)步有效引發(fā)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率有效、技術(shù)進(jìn)步滯后引發(fā)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率滯后、綜合效率和技術(shù)進(jìn)步滯后、綜合效率滯后引發(fā)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率滯后4類，其中技術(shù)進(jìn)步有效引發(fā)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率有效涉及的地區(qū)最多，接近一半。

(二)討論

新疆農(nóng)業(yè)發(fā)展雖然是以技術(shù)誘導(dǎo)為主要特征的全要素生產(chǎn)率模式，但是由于純技術(shù)效率不足，規(guī)模經(jīng)濟(jì)效率無(wú)法大幅度提高，整體呈現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步推動(dòng)下的全要素生產(chǎn)率緩慢上升的發(fā)展態(tài)勢(shì)。這表明：第一，需要進(jìn)一步調(diào)整新疆的技術(shù)選擇和技術(shù)引進(jìn)。每一次的技術(shù)推廣和技術(shù)引進(jìn)都可能對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)生積極的影響，導(dǎo)致生產(chǎn)效率提升，但是技術(shù)引進(jìn)的外溢效應(yīng)和沖擊效應(yīng)不持續(xù)，導(dǎo)致不斷出現(xiàn)引進(jìn)的技術(shù)資源浪費(fèi)問(wèn)題。第二，新疆的技術(shù)引進(jìn)必須因地制宜，引入后需要強(qiáng)化技術(shù)的本土化，注重本土農(nóng)業(yè)生產(chǎn)特點(diǎn)，從而提升創(chuàng)新運(yùn)用的能力，即在吸收和創(chuàng)新基礎(chǔ)上推廣引進(jìn)技術(shù)。第三，依據(jù)本土特殊的土壤氣候和柿子園等農(nóng)業(yè)特點(diǎn)，形成具有本地特色的農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新體系，并有針對(duì)性地提供支持。第四，提高新疆農(nóng)業(yè)的規(guī)模效應(yīng)，必須在農(nóng)業(yè)土地流轉(zhuǎn)制度改革上有所突破，實(shí)現(xiàn)土地資源的規(guī)?；_(kāi)發(fā)利用。這樣一方面可以提高機(jī)械動(dòng)力的有效利用，另一方面可以減少技術(shù)引進(jìn)方面的重復(fù)投資和家庭農(nóng)業(yè)的反復(fù)投入，有助于提升技術(shù)資源的高效利用。

從區(qū)域差異看，不同地州的全要素生產(chǎn)率不一致，不能“一刀切”地制定農(nóng)業(yè)政策，要根據(jù)制約各地州全要素生產(chǎn)率的具體因素，在全面分析的基礎(chǔ)上制定有差別的農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步政策和農(nóng)業(yè)發(fā)展政策。此外，針對(duì)和田、阿勒泰和博爾塔拉蒙古自治州等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率較低的區(qū)域，應(yīng)單獨(dú)制定推動(dòng)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的政策體系。

本文基于新疆農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的測(cè)算來(lái)研究新疆農(nóng)業(yè)的發(fā)展，并對(duì)其時(shí)空演化過(guò)程和農(nóng)業(yè)效率進(jìn)行問(wèn)題劃分。變量選取時(shí)未考慮農(nóng)業(yè)非期望產(chǎn)出，且僅選取近16年的數(shù)據(jù)作為分析數(shù)據(jù)，時(shí)間跨度不長(zhǎng)，今后可嘗試在更長(zhǎng)時(shí)間跨度內(nèi)結(jié)合農(nóng)業(yè)的期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出，深入探究新疆農(nóng)業(yè)發(fā)展。