農業(yè)技術進步、規(guī)模效率與糧食安全
——以東北三省粳稻、玉米為例

張志新，孫振亞，林 立

（1.山東理工大學 經濟學院，山東 淄博 255012；2.浙江大學 中國農村發(fā)展研究院，浙江 杭州 310058）

世界糧農組織（WFO）指出，糧食安全是指保證任何人在任何時候能買得到又能買得起，為維持生存和健康所必需的足夠食品。從國家和地區(qū)層面而言，糧食自給率是糧食安全的終極衡量標準［1］。我國提出“科技支撐”的國家糧食安全觀，“十三五”規(guī)劃明確提出“藏糧于地、藏糧于技”戰(zhàn)略，戰(zhàn)術上要抓好糧食主產區(qū)，發(fā)展糧食適度規(guī)模經營。在保障糧食安全、促進農業(yè)發(fā)展方式等方面，根本出路就在于依靠農業(yè)技術進步，轉變農業(yè)生產方式，不斷提高農業(yè)技術和規(guī)模綜合生產的能力。

關于農業(yè)技術進步和農產品生產成本的研究中，學者們肯定了農業(yè)生產過程中的分工和專業(yè)化所產生的規(guī)模效率是實現規(guī)模報酬遞增的關鍵［2］，而提高農業(yè)生產效率的首要前提是技術進步［3］，技術進步在總體上能促進農業(yè)全要素生產率的增長［4］。技術可突破自然環(huán)境與資源環(huán)境的約束，優(yōu)化資源配置，對提高糧食產量、保障糧食安全和提升市場競爭力有著重要的推動作用［5］。方福前、張艷麗［6］和陳衛(wèi)平［7］驗證了技術進步是提高農業(yè)生產效率的重要源泉，并提出了我國今后農業(yè)發(fā)展的大方向是農業(yè)技術進步和創(chuàng)新；李崇光［8］認為，農業(yè)技術進步在節(jié)約農業(yè)生產要素投入的同時還增加了農產品產出，提高了農產品的品質及比較優(yōu)勢。隨著研究的進一步深入，有學者將研究重點轉向農業(yè)技術進步的空間溢出效應，提出農業(yè)機械的跨區(qū)作業(yè)不僅能通過規(guī)模效應產生專業(yè)化分工，還能通過農業(yè)技術的溢出效應增加糧食作物的產量［9］。關于規(guī)模效率問題的研究，李谷成、馮中朝、范麗霞［10］認為，大、小農戶在農業(yè)技術效率上并不存在顯著的差異，規(guī)模變量不會成為決策系統(tǒng)的有效變量。但農業(yè)生產過程是復雜且多維度的，更多學者肯定了規(guī)模效率對農業(yè)生產效率的積極影響。張越杰、霍靈光、王軍［11］研究發(fā)現，規(guī)模效率下降是糧食作物產量減小的主要原因［12，13］。農業(yè)規(guī)?；洜I會直接作用于規(guī)模效率，適度的規(guī)模化經營可提高糧食的生產效率，使糧食生產處于生產規(guī)模報酬遞增的階段［14］。這與劉天軍、蔡起華［15］的研究結論相似，即規(guī)模效率越高越有利于農業(yè)機械化的發(fā)展和新技術的引進與使用，提高種植業(yè)的專業(yè)化與集約化水平，進而提升農業(yè)生產效率。另外，錢貴霞、錢克明、楊桐彬等［16-18］提出在適度的規(guī)模區(qū)間內糧食作物的生產效率最高。

從上述研究成果看，鮮有對粳稻生產效率或以某一特定的糧食主產區(qū)實際糧食生產狀況展開實證分析。雖然近年越來越多研究應用數量分析方法研究規(guī)模與效率，但是基于不同的糧食作物類型、宏觀或者微觀調研數據等因素，對規(guī)模效率的研究始終未取得一致結論。鑒于此，本文強調基于農業(yè)技術進步、規(guī)模效率，在考慮糧食產量和種植業(yè)結構調整的角度來分析我國的糧食安全問題，深入考察農業(yè)技術進步、規(guī)模效率的影響并重新做測度，以及二者在促進糧食增產的不完全統(tǒng)一性等問題，以期為提高我國糧食主產區(qū)生產提供一定參考，為更好地實施“藏糧于技”戰(zhàn)略實施提供經驗證據。

1 研究區(qū)域概況

1.1 東北三省糧食生產現狀

本文的研究區(qū)域為東北三省，包括黑龍江省、吉林省和遼寧省。東北三省是我國緯度最高的地區(qū)，屬于溫帶濕潤半濕潤大陸性季風氣候，雨熱同期、降水充沛，夏季光照時間長；河流眾多，灌溉水源充足；平原面積廣，黑土地土壤肥沃、土層深厚，適合耕作和發(fā)展多種規(guī)模經營。2018 年，東北三省糧食產量高達13331 萬t，約占全國糧食總產量的20.26%。2012—2019 年東北三省糧食產量占全國糧食總產量的比重見圖1。

圖1 2012—2019 年東北三省糧食產量占全國糧食總產量的比重Figure 1 Proportion of the Three Provinces of Northeast China in the national grain output from 2012 to 2019（Unit：%）

2017年，“中央一號文件”中提出要穩(wěn)定水稻、小麥生產，確保我國口糧的絕對安全，重點發(fā)展優(yōu)質稻米。2018 年我國粳稻產量約為4760 萬t，其中，黑龍江省1620 萬t、吉林省460 萬t、遼寧省330 萬t。東北三省粳稻產量占全國50%—60%，是我國最大的商品粳稻生產基地。同時，東北三省也是我國最大的玉米產區(qū)。玉米作為糧食、飼料和工業(yè)原料兼用農作物，自2007 年以來玉米播種面積不斷上升。從表1 可見，2012—2019 年稻谷和玉米在黑龍江省的糧食種植比例平均值分別為37.28%和52.53%，在吉林省的糧食種植比例平均值分別為16.26%和78.62%，在遼寧省的糧食種植比例平均值分別為19.10%和76.38%。稻谷、玉米在東北三省的糧食生產中占比較大，其生產效率的增長對于糧食總產量的提高有著一定的影響，因此本文選擇東北三省粳稻、玉米作為研究對象。

表1 2012—2019 年東北三省稻谷、玉米種植比例Table 1 Planting proportion of rice and corn in the Three Provinces of Northeast China from 2012 to 2019

1.2 種植業(yè)結構調整與糧食生產情況

自2004 年以來，為了穩(wěn)定糧食作物的播種面積、產量、規(guī)模，促進“三農”發(fā)展，我國全面實行了農業(yè)補貼政策。2014 年起，遵循“價補分離、市場定價”的改革思路，嘗試以大豆、棉花為突破口對糧食價格支持政策進行改革。2014—2020 年我國人均糧食占有量由361.13 kg 上升至480kg，2010 年、2013年起我國糧食人均占有量突破400kg，超過了世界人均占有量水平和聯(lián)合國糧食及農業(yè)組織確定的糧食安全平均線水平。但隨著我國糧食產量的連年增產，2016 年年初玉米庫存已高達2.6 億t，稻谷庫存數量也高達億噸。國家糧油信息中心統(tǒng)計數據顯示，2013—2018 年稻谷年末庫存平均每年增加2400萬t左右，生產大于需求。與此同時，各種低價進口大米正在沖擊國內市場，庫存嚴重加上超期儲存，稻谷的品質大打折扣，已無法作為口糧，對稻谷進行深加工或者用作飼料也不劃算，由此造成了較大的價差虧損，因此國家不得不在糧食種植領域展開供給側改革以去庫存。

為了打破我國糧食生產中供需總量與結構等的不平衡問題，需要實施“去庫存、降成本、補短板”，因此東北三省開始著力推進種植業(yè)結構調整。以黑龍江省為例，采用“一減六改”的方式促進糧食種植結構調整：“一減”，即減少玉米的種植面積，特別是對北部四、五積溫帶等非優(yōu)勢產區(qū)玉米種植面積進行了大幅的調減；“六改”，即旱改水、米改豆、米改麥、米改雜、糧改經、糧改飼。按照“減玉米、控水稻、增豆麥、擴雜糧果蔬”的總體思路，黑龍江省穩(wěn)步推進農業(yè)供給側結構性改革，通過政策引導、典型示范、新型經營主體帶動等多種有效措施，明確糧食作物種植結構的調整方向，調整優(yōu)化區(qū)域布局和品種結構。遼寧省同樣面臨著艱巨的去庫存任務，2016 年調減玉米種植面積13.9 萬hm2，并將調減下來的耕地面積主要用于種植特色農作物和高效經濟作物，新增糧油作物面積7.56 萬hm2。另外，遼寧省還擴大了蔬菜產業(yè)、漿果、中藥材、花卉等特色產業(yè)的種植面積，這些措施有力地推動了全省農業(yè)種植業(yè)結構的調整與轉型升級。2017 年吉林省對全省種植結構進行了調整，具體情況如表2 所示。截止2017年年底，吉林省耕地輪作制度試點縣已經擴大到15個縣（市）。另外，吉林省在玉米生產者補貼中安排了農業(yè)種植業(yè)結構的調整資金，確保種植結構調整面積穩(wěn)定擴大的可持續(xù)性。

表2 2017 年吉林省種植業(yè)結構調整的具體情況（單位：667hm2）Table 2 Speci fic situation ofplanting structureadjustment in Jilin Province in 2017（Unit：per667hm2）

2 研究方法、指標選取及數據來源

2.1 研究方法

Malmquist指數法把全要素生產率（TFP）指數具體拆分為技術效率（TEC）指數和技術進步（TP）指數，當假設規(guī)模報酬不變的情況下，技術效率指數又可進一步分解為純技術效率（PE）指數和規(guī)模效率（SE）指數。本文將粳稻、玉米TFP 變動的原因分解為技術進步變動和技術效率變動，基于投入的Malmquist指數測算公式可以表示為：

式中，TFP ＞1 表示時期T1到時期T2的全要素生產率在提高，反之則表示全要素生產率在下降；TEC表示技術效率的變化，具體指當投入要素不變時生產單元的投入與產出要素之比是否最佳，能否獲取最大產出的含義，TEC ＞1，表明技術效率得到改善，反之則表明技術效率正在惡化；TP 表示技術進步變化，反映的是生產前沿面的移動對生產效率變化的貢獻程度，TP ＞1 表示技術進步，反之則表示技術衰退；PE表示規(guī)模報酬變動情況下技術效率的變化，即純技術效率，PE ＞1，表明技術使用的水平得到一定的提升，反之則說明水平下降；SE 表示規(guī)模效率變化，具體指規(guī)模經濟遞增、遞減或不變情況下對生產效率所產生的影響，SE ＞1，表明規(guī)模效率提高，反之下降。

2.2 指標選取

在使用DEA - malmquist 指數法對粳稻、玉米TFP進行測算之前，首先需要厘清測算所需要的投入產出變量。①產出指標。糧食生產安全是糧食安全的核心基礎，糧食產量是衡量糧食安全的一個重要指標，本文采用東北三省粳稻、玉米產量這一實物量指標作為產出指標。相比農業(yè)總產值或農業(yè)增加值來說，產量指標可以避免價格因素的影響，更能精確反映真實的產出。②投入指標。參照李谷成［19］進行農業(yè)生產率測算時投入產出指標的選擇，在充分考慮生產過程中生產要素相對重要性的基礎上，本文選擇以下5 個投入指標：一是播種面積。播種面積是糧食生產中影響產量提高制約性較強的因素，糧食生產規(guī)模越大，糧食的產量可能會越高。二是化肥（氮肥、磷肥、鉀肥和混合肥）用量?；实暮侠硎┯每梢杂行岣吒氐募Z食生產能力，提高糧食產量。三是物質與服務費用（直接費用和間接費用）。四是土地成本（流轉低租金和自營地折租）?！锻恋毓芾矸ā返男抻嗠m然有效地促進了農地的有償流轉，但是這也直接導致土地成本和糧食生產成本的逐年上升，進而對農民的種糧積極性和糧食產量造成了一定的影響。五是用工數量。用工數量會影響農業(yè)生產的要素投入決策，用工數量越多，依靠人工來完成糧食生產的能力會越強。投入產出變量的描述性統(tǒng)計如表3 所示。

表3 投入產出變量的描述性統(tǒng)計Table 3 Descriptive statistics of input- output variables

2.3 數據來源

產出指標的數據來自2001—2020 年的《中國農村統(tǒng)計年鑒》，投入指標的數據來自2001—2020 年的《全國農產品成本收益資料匯編》《中國農村統(tǒng)計年鑒》《遼寧統(tǒng)計年鑒》《吉林統(tǒng)計年鑒》和《黑龍江統(tǒng)計年鑒》。其中，由于物質與服務費用和土地成本為價值量指標，為了剔除因通貨膨脹帶來的價格變化影響，根據《中國農村統(tǒng)計年鑒》各省的農業(yè)生產資料價格定基指數（2000=0）對二者進行平減處理。

3 實證結果及分析

3.1 TFP與糧食生產

粳稻TFP變化：本文使用DEAP2.1 軟件測算了東北三省糧食作物TFP 及其構成分解的相對值，結果見表4。在整個研究期間內，吉林、黑龍江均保持了良好的粳稻生產效率，年均TFP 增長率分別為3.9%和14.5%，而遼寧的粳稻生產效率有一定幅度的下降，出現了負增長。遼寧年均TFP 增長率為-2.4%，其可能原因是：由于該省的粳稻栽培技術歷史比較悠久，技術進步出現內生化，很多農業(yè)生產技術已經不能適應20 世紀90 年代后期的發(fā)展，對農業(yè)技術進步的作用逐漸變小。

表4 2001—2019 年東北三省粳稻生產TFP指數及構成分解Table 4 TEP index and composition decomposition of Japonica Rice Production in the Three Provinces of Northeast China from 2001 to 2019

在整個研究期間內，遼寧、吉林粳稻的TFP增長幅度在2015 年和2013 年達到最大，分別為32.5%、44.6%，而黑龍江粳稻的TFP 在2006 年增長率最高，增長幅度為42.8%；遼寧、吉林粳稻的TFP 下降幅度最大的年份是2007 年，TFP 僅為0.533、0.563，降幅為46.7%、43.7%。黑龍江的粳稻TFP 降幅最大的年份出現在漲幅最大的后一年，2007 年僅為0.755，生產效率較低。2004 年，我國開始實行糧食最低收購價和糧食補貼政策，同時取消了農業(yè)稅，大大提高了粳稻生產者的勞動生產積極性［20］，次年東北三省的粳稻TFP 增長率分別達到8.2%、33.1%、12.6%，實現了較大幅度的增長。

玉米TFP 變化：從表5 可見，吉林、黑龍江兩省的玉米年均TFP均實現了正向增長，年均增長率分別為8.6%、13%，只有遼寧出現了負增長，降幅為1.8%。東北三省的玉米種植面積要比西南玉米種植區(qū)、黃淮海玉米種植區(qū)大，主要得益于東北三省遼闊的種植面積。此外，東北三省還擁有良好的地理位置和自然條件優(yōu)勢。近年國家愈發(fā)重視農業(yè)發(fā)展，加大了對東北三省玉米種植的政策鼓勵，這也是吉林、黑龍江兩省玉米TFP 年均增長均能實現較大幅度增長的重要原因之一。

表5 2001—2019 年東北三省玉米生產TFP指數及構成分解Table 5 TEP index and composition decomposition of corn production in the Three Provinces of Northeast China from 2001 to 2019

2004年，遼寧、吉林兩省的玉米TFP 均出現了激增，增長率分別為126.4%和125.1%。同黑龍江粳稻TFP增長率變化不同，黑龍江玉米TFP 增長率最高的年份是2010 年，增長幅度為80.7%；2005 年的遼寧、2018 年的吉林和黑龍江玉米TFP 下降幅度最大，TFP 指數分別為0.647、0.723、0.694，增長率為- 35.3%、- 27.7%、- 30.6%。值得注意的是，2004年我國開始抑制玉米出口，同時也取消了對玉米出口的補貼政策，這對玉米價格造成了一定的不利影響，進而打擊了糧農的生產積極性，導致之后的兩三年遼寧、吉林的玉米TFP有小幅度的波動下降。從玉米生產的技術效率來看，各省基本都能達到有效狀態(tài)，遼寧、黑龍江的波動較小且多年技術效率都大于1，說明兩省能在玉米生產的過程中注重要素的合理投入，實現了糧食生產的最優(yōu)化。

3.2 農業(yè)技術進步與糧食生產

粳稻技術進步變化：綜合表6 可見，各省的農業(yè)技術進步指數上下波動較頻繁，有的年份波動幅度較大。東北三省在2004 年、2013 年和2006 年的漲幅最大，分別為21.3%、35.2%和42.8%。2009 年，東北三省農業(yè)技術進步指數較前一年出現了較嚴重的衰退，主要原因是這期間我國自然災害災情嚴重，北方遭受了特大干旱，糧食作物大面積受災，農業(yè)生產技術的推廣應用效果大打折扣。與此同時，各國（地區(qū)）為了應對2008 年國際金融危機，紛紛采取貿易保護措施，我國的糧食進口貿易也受到了極大的影響。2000—2019 年，吉林、黑龍江兩省農業(yè)技術進步實現了年均3.4%和14.5%的增長率，這主要得益于2004 年、2008 年、2013 年、2014 年約12%—43%的農業(yè)技術進步增長率的貢獻。相比之下，只有遼寧的年均農業(yè)技術進步增長率出現了負增長，降幅為3.2%，表明技術創(chuàng)新不足，存在技術退化，對粳稻生產率的提升有很大的限制作用，這也是導致該省的年均TFP僅為0.976 且小于1 的主要原因之一，生產效率非有效。

從表6 中東北三省的粳稻TFP與農業(yè)技術進步的變動分析來看，除個別年份外，粳稻TFP變動情況與各省的農業(yè)技術進步變動情況幾乎一致，變動非常吻合。個別年份的技術效率同農業(yè)技術進步出現的反向變動，遼寧省2004、2018 年農業(yè)技術進步指數分別為1.213、1.163，但受到0.933、0.966 的技術效率非有效影響，TFP增長受到阻礙，因此沒能實現效率最優(yōu)，說明遼寧省TFP 增長不僅受到農業(yè)技術進步的影響，還受到技術效率非有效的牽制，TFP 變動由農業(yè)技術進步和技術效率的變動共同決定。

表6 2001—2019 年東北三省粳稻生產技術進步增長率（%）Table 6 Growth rate of Japonica rice production technology progress in the Three Provinces of Northeast China from 2001 to 2019（Unit：%）

玉米技術進步變化：從表7 可見，2000—2019 年吉林、黑龍江農業(yè)技術進步年均增長率均實現了小幅度的增長，黑龍江較高，年均增長率為13%。2004年和2006 年，東北三省的農業(yè)技術進步增長率都為正值且數值較大。2004 年，東北三省的農業(yè)技術進步增長率分別高達126.4%、109.9%和4.6%，這與該地區(qū)重視農業(yè)科技發(fā)展是緊密相關的。2004 年，在考慮交通狀況和區(qū)域輻射和帶動作用下，以吉林省農科院為依托主體的“東創(chuàng)中心”成立，專攻農業(yè)科技創(chuàng)新和技術推廣，有效促進了東北三省的農業(yè)生產效率。進入21 世紀以來，東北三省糧農在玉米種植和生產方面采用深耕深松技術提高了耕地的保水和保墑能力，采用良種、密植技術增加了玉米的產量，采用“一炮轟”施肥技術在很大程度上節(jié)約了勞動力成本。各方面技術進步的提高促進了東北三省玉米TFP的增長。但在2007 年，遼寧和吉林玉米生產的農業(yè)技術進步指數都有了較大幅度的下降，出現了負增長，吉林省降幅最大，農業(yè)技術進步增長率為-36.1%。可能的原因是：農業(yè)科技的應用和推廣都存在著一定的“黃金時期”，東北三省的玉米種植歷史悠久，對TFP 增長和生產效率的帶動大不如前。此外，玉米生產新技術的發(fā)揮作用效果存在著一定的滯后期，對農業(yè)技術進步的增長造成了一定程度的影響。

表7 2001—2019 年玉米生產技術進步增長率（%）Table 7 Growth rate of corn production technology progress in the Three Provinces of Northeast China from 2001 to 2019（Unit：%）

從表7 中東北三省的玉米TFP與農業(yè)技術進步的變動分析來看，黑龍江的玉米TFP 增長情況與農業(yè)技術進步變動情況基本一致，2002—2019 年技術效率基本保持了最優(yōu)的狀態(tài)，玉米TFP 實現年均12.6%增長的直接動力來源主要是農業(yè)技術進步。與黑龍江的玉米生產情況不一樣的是，農業(yè)技術進步與技術效率的波動對遼寧、吉林的TFP 增長影響較大。雖然遼寧的年均技術效率為1.002，但是0.981的年均農業(yè)技術進步指數影響了該省玉米生產效率的提高；而吉林的年均技術效率為0.997，出現了負增長，增長幅度為-0.3%。雖然吉林的農業(yè)技術進步實現了年均8.6%的增長，但是在技術效率非有效造成一定阻滯效應的共同作用下，玉米TFP也受到了小幅度的影響。

3.3 規(guī)模效率與糧食生產

2000—2019 年，東北三省的粳稻和玉米生產的純技術效率幾乎都為1，說明各省的農業(yè)生產投入要素的使用效率較高。因篇幅所限，不對各省的純技術效率進行詳細的論述。綜合表4、表5、表8 和圖2，遼寧、吉林和黑龍江在整個研究期間內的純技術效率幾乎都為1，各省的技術效率的變動主要受到規(guī)模效率上下變動的影響。從不同省份的層面進行分析，2000—2019 年遼寧粳稻和玉米生產的年均規(guī)模效率均為1.001，兩種糧食作物生產皆接近最優(yōu)狀態(tài)。遼寧在糧食作物的生產過程中，多數農戶購買了大型拖拉機、收割機等大型設備進行機械化生產作業(yè)，少部分農戶建立了自己的倉庫、曬場等，對農業(yè)固定資產的投資較大，規(guī)模效率有效提升。

圖2 2001—2019 年東北三省粳稻與玉米技術效率值的時序變化Figure 2 Time series changes of technical efficiency values of Japonica rice and corn in the Three Provinces of Northeast China from 2001 to 2019

表8 2001—2019 年東北三省粳稻、玉米生產規(guī)模效率值Table 8 Production scale efficiency of Japonica rice and corn in the Three Provinces of Northeast China from 2001 t o 2019

吉林糧食規(guī)模效率年上下波動比較頻繁，其中玉米規(guī)模效率年均增長率為- 0.3%，出現了負增長，一定程度上影響了技術效率的進一步提高。原因是：隨著糧農種植規(guī)模的擴大，需要更多的雇工，但缺乏有效的手段對雇工進行監(jiān)督和管理，導致經營管理難度增加。另外，隨著新型城鎮(zhèn)化的發(fā)展農村勞動力大量外流，缺乏農村勞動力使得施肥、澆水、除草等管理不及時，導致蟲害、雜草嚴重，而購買的大型機械設備、倉儲設施等投入也顯得冗余，作用沒有得到很好發(fā)揮，難以實現資源的有效配置。同玉米生產相比，吉林粳稻生產的規(guī)模效率狀況較優(yōu)，規(guī)模效率指數為1.001。

黑龍江粳稻、玉米規(guī)模效率均大于或等于1，出現規(guī)模報酬遞增或者規(guī)模報酬遞減的年份也較少，說明黑龍江糧食生產投入要素的規(guī)模和產量基本處在最優(yōu)狀態(tài)，規(guī)模效率對農業(yè)生產技術效率的提高作用不明顯，但對遼寧和吉林兩地農業(yè)生產技術效率的提高有一定牽制作用。這與Alene［21］對非洲樣本的研究結論基本一致，規(guī)模效率的下降可能會導致農業(yè)生產效率和糧食單產的緩慢增長，而技術進步是驅動農業(yè)生產效率提高的誘因。粳稻、玉米的技術效率在21 世紀以來都較穩(wěn)定，一方面反映了技術效能的發(fā)揮較充分，另一方面也反映了20 世紀90年代以來各種農業(yè)新技術的推廣有限。

4 結論與啟示

4.1 結論

主要結論如下：①2000—2019 年，遼寧、吉林和黑龍江粳稻年均TFP分別為0.976、1.039 和1.145，玉米年均TFP 分別為0.982、1.086 和1.130。吉林和黑龍江兩地均保持了良好的糧食作物生產效率，只有遼寧的糧食作物生產未能達到有效的生產前沿面，粳稻和玉米的年均TFP增長率分別為-2.4%和-1.8%，糧食生產過程中存在一定程度的效率損失，農業(yè)投入要素沒有被充分利用。②黑龍江的糧食生產屬于“農業(yè)技術進步單一驅動型”模式，農業(yè)技術進步是黑龍江糧食TFP 增長的直接動力來源，而遼寧、吉林糧食TFP 的增長除了有農業(yè)技術進步增長的貢獻，還會受到技術效率的影響，屬于“農業(yè)技術進步和技術效率雙驅動型”模式。③吉林的粳稻、玉米技術進步分別實現了3.4%和7.7%的年均增長率，但因為玉米生產存在技術效率衰退的情況，最終阻礙了該省糧食生產TFP的增長。從技術效率的指數分解來看，衰退的主要原因在于規(guī)模效率非有效，玉米規(guī)模效率年均增長率為- 0.3%，需對玉米的種植生產規(guī)模進行合理的調整。遼寧正好相反，農業(yè)技術進步的衰退阻礙了該省糧食生產TFP的提高。

4.2 建議

建議：①黑龍江應繼續(xù)發(fā)揮農業(yè)技術進步在糧食生產中的主導地位，加大政府對農業(yè)科技研發(fā)的支持力度，在提高財政投入的基礎上，增強對資金使用的監(jiān)督力度，進而保證資金的高效率使用。同時，完善農業(yè)科技創(chuàng)新體制，為農業(yè)科技創(chuàng)新提供制度保障，促進農業(yè)科研成果的高效率轉化與應用；鼓勵農業(yè)企業(yè)與高校、科研機構等進行聯(lián)合研發(fā)，實現現代農業(yè)技術的開發(fā)與生產技術的創(chuàng)新，在自主創(chuàng)新基礎上引進農業(yè)前沿技術，依靠農業(yè)技術進步驅動糧食TFP增長，提高糧食產量，以保障糧食安全。②遼寧應在糧食生產過程中堅持效率提升與農業(yè)技術進步并重。針對當地糧食生產區(qū)的特點因地制宜優(yōu)選品種，開展優(yōu)質糧食品質形成調控機理研究，與當地糧戶良種良法配套；對當地的糧農進行技術培訓和指導工作，培育新型職業(yè)糧農，大力推進糧食作物標準化生產和實現優(yōu)良糧種的規(guī)?；a；針對農業(yè)技術進步阻礙糧食TFP 增長的狀況，加強農業(yè)科技的研發(fā)力度，自主研發(fā)與引進創(chuàng)新多效并舉促進農業(yè)技術進步，進而提高糧食產量。③吉林要警惕規(guī)模效率對糧食TFP增長的負面效應。政府應積極鼓勵農地流轉，建立高效的農地流轉程序，促進規(guī)?；洜I，加強現代化專業(yè)種糧大戶的培養(yǎng)，發(fā)揮種糧大戶的示范引導作用；農地流轉能使糧農調整生產規(guī)模，合理配置糧食生產要素的投入，從而提高糧食生產的規(guī)模效率，最終實現農業(yè)技術進步和規(guī)模效率對糧食TFP的“雙軌驅動”。