臨時收儲和目標(biāo)價格補(bǔ)貼對棉花技術(shù)效率的影響——基于面板分?jǐn)?shù)響應(yīng)模型的實證分析

戴鵬，李容容，翟雪玲

臨時收儲和目標(biāo)價格補(bǔ)貼對棉花技術(shù)效率的影響——基于面板分?jǐn)?shù)響應(yīng)模型的實證分析

戴鵬1a，李容容1b，翟雪玲2

（1.貴州財經(jīng)大學(xué) a.西部現(xiàn)代化研究中心，b.大數(shù)據(jù)應(yīng)用與經(jīng)濟(jì)學(xué)院，貴州 貴陽 550025；2.農(nóng)業(yè)農(nóng)村部 農(nóng)村經(jīng)濟(jì)研究中心，北京 100810）

基于12個棉花主產(chǎn)區(qū)1994—2018年的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，在面板隨機(jī)前沿模型估計結(jié)果的基礎(chǔ)上，利用面板分?jǐn)?shù)響應(yīng)模型而非Tobit模型實證分析了臨時收儲政策、目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策對棉花技術(shù)效率的影響，結(jié)果表明：1994年以來，棉花主產(chǎn)區(qū)的技術(shù)效率逐年提高，且呈收斂趨勢；盡管臨時收儲政策、目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策都有助于提高棉花技術(shù)效率，但兩者對棉花技術(shù)效率的影響存在顯著差異，相對臨時收儲政策而言，目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策的影響更大；同時，實施良種補(bǔ)貼政策、改善農(nóng)業(yè)灌溉條件、提高棉花生產(chǎn)機(jī)械化水平也有助于提高棉花技術(shù)效率。

臨時收儲；目標(biāo)價格補(bǔ)貼；良種補(bǔ)貼；棉花技術(shù)效率

一、問題的提出

作為世界最大的棉花生產(chǎn)國和消費國，近年來，隨著經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，工業(yè)化、城鎮(zhèn)化進(jìn)程不斷加快，水、土等農(nóng)業(yè)資源日益緊缺，我國棉花生產(chǎn)成本不斷攀升（從2001年的638元/畝急劇攀升到2018年的約2000元/畝），棉花生產(chǎn)比較收益和國際競爭力不斷下降。盡管可以通過棉花生產(chǎn)支持政策（如2011—2013年執(zhí)行的棉花臨時收儲政策等）提高棉花生產(chǎn)收益，保護(hù)棉農(nóng)的生產(chǎn)積極性，但受世界貿(mào)易規(guī)則的約束，我國支持棉花生產(chǎn)的政策空間不斷壓縮，作用效果有限。為提高棉花產(chǎn)業(yè)國際競爭力，我國需要轉(zhuǎn)變目前的棉花生產(chǎn)方式。

轉(zhuǎn)變棉花生產(chǎn)方式，一條很重要的途徑是提高棉花生產(chǎn)效率，這一點已基本達(dá)成共識，問題是如何提高棉花生產(chǎn)效率。圍繞棉花生產(chǎn)效率，已有學(xué)者從棉花生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)步率、棉花生產(chǎn)技術(shù)效率、棉花全要素生產(chǎn)率測算及影響因素分析方面，進(jìn)行了大量研究[1-9]；還有學(xué)者研究了良種補(bǔ)貼、目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策對棉花生產(chǎn)效率的影響。研究發(fā)現(xiàn)，棉花良種補(bǔ)貼政策的生產(chǎn)效率提升效果有限[10]，目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策不僅有助于提高棉花生產(chǎn)效率[11]，還有助于提高棉花生產(chǎn)技術(shù)效率[12]，有助于提高全要素生產(chǎn)率，具體來看，目標(biāo)價格補(bǔ)貼顯著提高了純技術(shù)效率和規(guī)模效率，對技術(shù)進(jìn)步影響不顯著[13]。

已有研究對提高棉花生產(chǎn)效率作了很好的探討，但還存在一些待完善之處，突出體現(xiàn)在以下幾個方面：一是研究結(jié)論有時與常識和經(jīng)濟(jì)理論不相吻合，如有學(xué)者利用農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料構(gòu)建超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)模型研究發(fā)現(xiàn)，生產(chǎn)要素產(chǎn)出彈性持續(xù)為負(fù)[1,6]。一個很自然的反應(yīng)是，既然增加要素投入后產(chǎn)出會下降，作為一個理性的生產(chǎn)者，會自覺地減少生產(chǎn)要素投入，不可能投入過量生產(chǎn)要素，不可能出現(xiàn)生產(chǎn)要素產(chǎn)出彈性持續(xù)為負(fù)的情形[14]。二是在利用隨機(jī)前沿法分析技術(shù)效率的影響因素時，多數(shù)學(xué)者未考慮技術(shù)效率的取值范圍[6,7,15,16]；有少數(shù)學(xué)者注意到技術(shù)效率的取值范圍介于0～1，采用OLS方法會得到有偏的估計結(jié)果，因此，采用Tobit模型進(jìn)行估計[17-20]。事實上，Tobit模型僅適宜估計數(shù)據(jù)存在歸并情形，而技術(shù)效率取值介于0～1，并不是數(shù)據(jù)歸并造成的，是技術(shù)效率的全部取值本身就位于這一范圍內(nèi)。因此，Tobit模型的適用條件并不成立，采用Tobit模型估計技術(shù)效率的影響因素，所得估計結(jié)果有待商榷。盡管分?jǐn)?shù)響應(yīng)模型可有效解決因變量取值介于0～1的問題[21,22]，但目前還較少有學(xué)者應(yīng)用面板分?jǐn)?shù)響應(yīng)模型分析技術(shù)效率的影響因素。

本文將基于1994—2018年我國12個棉花主產(chǎn)區(qū)的面板數(shù)據(jù)，利用面板分?jǐn)?shù)響應(yīng)模型分析臨時收儲政策、目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策對棉花技術(shù)效率的影響。與已有研究相比，本文的不同之處有兩個方面：一是研究內(nèi)容上，系統(tǒng)分析了棉花臨時收儲政策、目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策對棉花技術(shù)效率的影響。同時，考慮到執(zhí)行臨時收儲政策、目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策期間，還存在良種補(bǔ)貼等其他棉花生產(chǎn)支持政策，本文對臨時收儲政策、目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策的影響進(jìn)行了識別，豐富了已有研究內(nèi)容。二是研究方法上，考慮到技術(shù)效率取值范圍始終介于0～1，采用專門用于估計被解釋變量取值介于0～1的分?jǐn)?shù)響應(yīng)模型進(jìn)行估計[21,22]，對已有研究方法進(jìn)行了有益補(bǔ)充。

二、理論、模型與數(shù)據(jù)

1．理論分析

為穩(wěn)定市場預(yù)期，保護(hù)棉農(nóng)利益，保證市場供應(yīng)，我國從2011年開始制定實施棉花臨時收儲預(yù)案。預(yù)案執(zhí)行范圍為新疆、甘肅、陜西、河北、河南、山東、山西、安徽、江蘇、江西、湖北、湖南、天津等13個棉花主產(chǎn)區(qū)，預(yù)案執(zhí)行時間為當(dāng)年的9月1日至下一年的3月31日。在預(yù)案執(zhí)行期間，當(dāng)棉花市場價格連續(xù)五個工作日低于臨時收儲價時，由中儲棉總公司啟動棉花臨時收儲預(yù)案，按臨時收儲價收購棉花①。2011—2013年，標(biāo)準(zhǔn)級皮棉到庫價格從19800元/噸上漲到20400元/噸，有效保護(hù)了棉農(nóng)利益，穩(wěn)定了市場預(yù)期。然而，在此期間，國際棉花市場價格持續(xù)走低，進(jìn)口成本大幅低于棉花臨時收儲價格，棉花進(jìn)口壓力劇增，收儲棉花大量積壓，順價銷售受阻，市場活力減弱。從2014年開始，我國取消棉花臨時收儲政策，在新疆開始執(zhí)行棉花目標(biāo)價格改革試點，根據(jù)“近三年生產(chǎn)成本加合理收益”制定目標(biāo)價格。生產(chǎn)者按市場價格銷售棉花，當(dāng)市場價格低于目標(biāo)價格時，國家給予差價補(bǔ)貼②。2014—2017年，棉花目標(biāo)價格為“一年一調(diào)整”，2017年之后，除非棉花市場發(fā)生重大變化，棉花目標(biāo)價格“三年一調(diào)整”。取消棉花臨時收儲政策之后，對山東、河北、河南、安徽、江蘇、江西、湖北、湖南和甘肅等9個棉花主產(chǎn)區(qū)的棉花生產(chǎn)者，參照新疆棉花目標(biāo)價格補(bǔ)貼標(biāo)準(zhǔn)給予定額補(bǔ)貼。2014年度補(bǔ)貼標(biāo)準(zhǔn)為2000元/噸，以后年度的補(bǔ)貼標(biāo)準(zhǔn)以新疆補(bǔ)貼額的60%為依據(jù)，上限不超過2000元/噸③。

根據(jù)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出函數(shù)可知，臨時收儲、目標(biāo)價格補(bǔ)貼等棉花生產(chǎn)支持政策對棉花產(chǎn)出的影響，最終通過影響棉花生產(chǎn)要素投入和棉花全要素生產(chǎn)率來實現(xiàn)。全要素生產(chǎn)率可以進(jìn)一步分解為技術(shù)效率、資源配置效率、規(guī)模效率和技術(shù)進(jìn)步四個部分[23]。其中，技術(shù)效率表示現(xiàn)有技術(shù)水平的利用效率，技術(shù)效率越高，實際產(chǎn)出和潛在生產(chǎn)前沿面之差越小，兩者之間的差距受生產(chǎn)條件的影響。

圖1顯示了臨時收儲、目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策影響棉花全要素生產(chǎn)率的作用機(jī)理。根據(jù)政策設(shè)計初衷，無論是2011年開始實施、2014年取消的棉花臨時收儲政策，還是2014年開始在新疆實施的棉花目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策，穩(wěn)定市場預(yù)期、保護(hù)棉農(nóng)利益始終是政策設(shè)計的不變追求。實施臨時收儲、目標(biāo)價格補(bǔ)貼等棉花生產(chǎn)支持政策，有助于穩(wěn)定市場預(yù)期、提高棉花生產(chǎn)收益、提高棉農(nóng)的生產(chǎn)積極性，激勵棉農(nóng)增加農(nóng)業(yè)投資[13,24]。一是有助于改善生產(chǎn)條件，提升要素的使用效率，縮小實際產(chǎn)出和潛在產(chǎn)出之間的差距。二是會促使棉農(nóng)增加生產(chǎn)要素投入，在擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模、獲得規(guī)模效益的同時，也會提高現(xiàn)有技術(shù)的利用水平。三是在增加生產(chǎn)要素投入、擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模的同時，生產(chǎn)要素相對價格會發(fā)生變化，會促使棉農(nóng)調(diào)整優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營決策，積極調(diào)整生產(chǎn)要素投入比例，優(yōu)化資源配置，提高資源配置效率。除此之外，還會促使棉農(nóng)使用先進(jìn)適用新技術(shù)。可以預(yù)期，棉花臨時收儲政策、棉花目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策均有助于提高棉花技術(shù)效率，但難以確定兩者對棉花技術(shù)效率的相對作用大小。

圖1　臨時收儲、目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策影響棉花全要素生產(chǎn)率的作用機(jī)理

2．模型與變量

為比較分析臨時收儲政策、目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策對棉花生產(chǎn)技術(shù)效率的影響，首先，構(gòu)建如下超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)形式的隨機(jī)前沿模型：

（1）式中，為棉花產(chǎn)出總量，分別為棉花生產(chǎn)過程中投入的勞動力總數(shù)和資本總量。勞動力總數(shù)根據(jù)用工總量折算，用工總量等于每畝用工數(shù)量乘以棉花播種面積，參照《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》④，按每個勞動力全年勞動250天，將用工總量折算成勞動力總數(shù)。資本總量等于每畝物質(zhì)與服務(wù)費用乘以棉花播種面積，并用農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料定基價格指數(shù)（1994年=100）進(jìn)行物價平減，以剔除物價因素對資本總量的影響。β（0,1,2,3,4,5）為待估參數(shù)，υ為隨機(jī)擾動項。技術(shù)無效率因子μ= -ln(ξ)，ξ為技術(shù)效率，遵循Battese and Coelli 的思路[25]，設(shè)置時變無效率因子μ為：

（2）式中，>0表明隨時間推移，技術(shù)效率在提高，存在技術(shù)追趕；反之，<0表明存在技術(shù)倒退；=0表明技術(shù)無效率因子不隨時間發(fā)生改變，也意味著棉花生產(chǎn)技術(shù)效率不隨時間發(fā)生改變。

其次，在獲得技術(shù)效率ξ值之后，可以進(jìn)一步估計技術(shù)效率的影響因素。考慮到技術(shù)效率ξ值始終介于0～1，直接采用OLS法會得到有偏的估計結(jié)果；Tobit模型僅適宜估計數(shù)據(jù)存在歸并情形，而技術(shù)效率取值介于0～1，并不是數(shù)據(jù)歸并造成的。因此，本文采用專門用于估計被解釋變量取值介于0～1的分?jǐn)?shù)響應(yīng)模型進(jìn)行估計[16,17]，構(gòu)建面板分?jǐn)?shù)響應(yīng)模型如下：

（3）式中，α為個體效應(yīng)，代表其他影響技術(shù)效率但不隨時間改變的影響因素，Φ(·)為正態(tài)分布函數(shù)。由于Φ(·)的取值始終介于0～1，從而可確保（3）式因變量ξ的值始終介于0～1，與技術(shù)效率的取值范圍完全相吻合，有效地解決了利用Tobit模型人為設(shè)置歸并點的缺陷[21,22]。

考慮到我國自2011年開始實施棉花臨時收儲政策，2014年取消棉花臨時收儲政策，開始在新疆地區(qū)實施目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策。為分析臨時收儲政策、目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策對棉花生產(chǎn)技術(shù)效率的影響，分別設(shè)置臨時收儲政策虛擬變量1、目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策虛擬變量2。同時，考慮到自2007年起，我國實施棉花良種補(bǔ)貼政策，對使用棉花良種的農(nóng)民進(jìn)行補(bǔ)貼，為控制良種補(bǔ)貼政策對棉花生產(chǎn)技術(shù)效率可能造成的影響，新增良種補(bǔ)貼政策虛擬變量3。虛擬變量設(shè)置為：

進(jìn)一步，為確保估計結(jié)果的穩(wěn)健性，同時控制自然災(zāi)害、農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、機(jī)械化水平以及日照時間等因素的影響。為成災(zāi)面積占農(nóng)作物播種面積的比例，反映自然災(zāi)害對棉花生產(chǎn)技術(shù)效率的影響。為有效灌溉面積占農(nóng)作物播種面積的比例，反映農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對棉花生產(chǎn)技術(shù)效率的影響。為棉花生產(chǎn)的機(jī)械作業(yè)費用，為平均日照時數(shù)，分別反映棉花生產(chǎn)機(jī)械化水平、日照時長對棉花生產(chǎn)技術(shù)效率的影響。

3. 數(shù)據(jù)來源

由于近年來天津的棉花成本收益數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺失，因此，本文的分析樣本為新疆、甘肅、陜西、河北、河南、山東、山西、安徽、江蘇、江西、湖北、湖南等12個棉花主產(chǎn)區(qū)。近20多年來，這12個棉花主產(chǎn)區(qū)的棉花產(chǎn)量在全國棉花總產(chǎn)量中的比重，總體呈上升趨勢，從1994年的96.32%增加到2019年的99.48%。

樣本時間段為1994—2018年。1994年以前，國家統(tǒng)計局未單獨公布農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格指數(shù)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格指數(shù)包含在商品零售價格指數(shù)中，無法獲得1994年以前的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格指數(shù)。1994年之后的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料環(huán)比價格指數(shù)來源于國家統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)庫，以1994年為基期，轉(zhuǎn)換成農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料定基價格指數(shù)。每畝用工數(shù)量、每畝物質(zhì)與服務(wù)費用、每畝機(jī)械作業(yè)費數(shù)據(jù)來源于1995—2019年歷年的《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》⑤，缺失值采用移動平均法進(jìn)行處理。棉花總產(chǎn)量、棉花播種面積、成災(zāi)面積、有效灌溉面積及農(nóng)作物總播種面積來源于國家統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)庫。參照丁建國、穆月英一文中日照時數(shù)處理方法，日照時長用4—9月的日照時數(shù)代替[13]，根據(jù)1996—2019年歷年的《中國統(tǒng)計年鑒》整理。主要變量的定義和賦值說明見表1。

表1　變量定義及描述性統(tǒng)計結(jié)果

三、隨機(jī)前沿模型估計結(jié)果

1．模型設(shè)定檢驗

假設(shè)技術(shù)無效率因子時變衰減，式（1）的面板隨機(jī)前沿模型估計結(jié)果見表2。

表2　面板隨機(jī)前沿模型估計結(jié)果

注：***表示在1%的水平上顯著。

表2所示的面板隨機(jī)前沿模型估計結(jié)果準(zhǔn)確時，至少要滿足兩個假設(shè)：

圖2　1994—2018年的勞動和資本產(chǎn)出彈性

從圖2可以看出，勞動和資本的產(chǎn)出彈性明顯非負(fù)，與預(yù)期相吻合，也與已有研究結(jié)論相一致，支持“勞動和資本產(chǎn)出彈性非負(fù)”假設(shè)[14]。

由此可知，表2所示的面板隨機(jī)前沿估計結(jié)果同時滿足技術(shù)無效率因子時變衰減假設(shè)和生產(chǎn)要素產(chǎn)出彈性非負(fù)假設(shè)，表明表2所示的估計結(jié)果是準(zhǔn)確的，可以根據(jù)表2的估計結(jié)果進(jìn)行分析。

2．估計結(jié)果分析

從表2中可以得出如下結(jié)論：

第一，增加勞動投入有助于提高棉花產(chǎn)量。盡管勞動投入的一次項系數(shù)為負(fù)，但不顯著；勞動投入的二次項系數(shù)為正，95%置信區(qū)間不包含0，表明增加勞動投入有助于提高棉花產(chǎn)量，且在5%的水平上顯著。

第二，增加資本投入有助于提高棉花產(chǎn)量。資本投入的一次項、二次項系數(shù)都為正，95%置信區(qū)間都不包含0，表明增加資本投入有助于提高棉花產(chǎn)量，且在5%的水平上顯著。

第三，相對于增加勞動投入，增加資本投入對棉花產(chǎn)量的影響更大。資本投入及其平方項的系數(shù)分別為1.098、0.2336，而勞動投入及其平方項的系數(shù)分別為-0.0981、0.1845，表明資本投入比勞動投入對棉花產(chǎn)量的影響要大。

第四，勞動和資本之間存在相互替代關(guān)系。勞動和資本交互項的系數(shù)為負(fù)，意味著增加資本投入，在產(chǎn)出不變的情況下，可以減少勞動投入；反過來，增加勞動投入，在產(chǎn)出不變的情況下，可以減少資本投入，與常識和生產(chǎn)理論相吻合。

進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，勞動投入對棉花產(chǎn)出的邊際影響在下降，資本投入對棉花產(chǎn)出的邊際影響在增加。根據(jù)勞動、資本產(chǎn)出彈性發(fā)現(xiàn)，1994年以來，在12個棉花主產(chǎn)區(qū)的棉花生產(chǎn)過程中，勞動產(chǎn)出彈性逐漸減小。1994年，勞動產(chǎn)出彈性約為0.70，2009年下降到約0.40，之后的近10年間，勞動產(chǎn)出彈性一直維持在0.40左右。反之，資本產(chǎn)出彈性穩(wěn)步增大。1994年，資本產(chǎn)出彈性約為0.20，2009年增大到0.58，近10年來，資本產(chǎn)出彈性維持在0.60左右（圖2）。

四、技術(shù)效率模型估計結(jié)果

1．技術(shù)效率演變特征

獲得面板隨機(jī)前沿模型估計系數(shù)之后，可以獲得棉花技術(shù)效率值，技術(shù)效率計算結(jié)果見圖3和圖4。分析發(fā)現(xiàn)，新疆、甘肅地區(qū)的棉花生產(chǎn)技術(shù)使用效率相對較高，生產(chǎn)技術(shù)效率值基本維持在0.80以上。分析還發(fā)現(xiàn)：

（1）1994年以來，我國12個棉花主產(chǎn)區(qū)的棉花技術(shù)效率都有不同程度的提高。以陜西尤為明顯（圖3）。1994年，陜西棉花技術(shù)效率值不足0.30，2018年提高到0.91，年均增長5.36%。接下來依次為江西（4.57%）、安徽（3.95%）、山西（3.86%）、山東（3.60%）、湖北（3.27%）、河北（3.26%）、湖南（3.13%）、河南（3.04%）、江蘇（2.59%）、甘肅（0.72%）、新疆（0.57%）。

圖3　1994—2018年棉花技術(shù)效率演變趨勢

（2）1994年以來，我國12個棉花主產(chǎn)區(qū)之間的棉花技術(shù)效率呈收斂趨勢。1994年，我國12個棉花主產(chǎn)區(qū)棉花技術(shù)效率最小值為0.26，最大值為0.86，兩者相差0.60；2018年，棉花技術(shù)效率最小值為0.91，最大值為0.99，兩者相差不足0.10，地區(qū)差異在不斷縮小（圖4）。

圖4　1994年和2018年棉花技術(shù)效率地區(qū)差異

2．面板分?jǐn)?shù)響應(yīng)模型估計結(jié)果

棉花技術(shù)效率的面板分?jǐn)?shù)響應(yīng)模型估計結(jié)果見表3。列(1)不考慮棉花良種補(bǔ)貼政策對技術(shù)效率的影響，列(2)考慮良種補(bǔ)貼政策對技術(shù)效率的影響；列(3)引入自然災(zāi)害和有效灌溉率，控制自然災(zāi)害和農(nóng)業(yè)水利設(shè)施建設(shè)對技術(shù)效率的影響；考慮到棉花技術(shù)效率還受生產(chǎn)機(jī)械化水平、日照時數(shù)等因素的影響，列(4)進(jìn)一步控制棉花機(jī)械化水平和日照時數(shù)對技術(shù)效率的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，研究結(jié)論保持不變，臨時收儲政策、目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策對棉花技術(shù)效率產(chǎn)生正的影響。同時發(fā)現(xiàn)，控制良種補(bǔ)貼政策、有效灌溉率、棉花生產(chǎn)機(jī)械化水平等因素之后，臨時收儲政策、目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策對技術(shù)效率的影響明顯下降，模型估計結(jié)果更為準(zhǔn)確。

估計結(jié)果表明：

第一，臨時收儲政策有助于提高棉花技術(shù)效率。無論是否控制良種補(bǔ)貼政策、有效灌溉率、棉花生產(chǎn)機(jī)械化水平等其他因素的影響，臨時收儲政策虛擬變量的系數(shù)都為正，表明估計結(jié)果相對穩(wěn)健，臨時收儲政策始終對棉花技術(shù)效率產(chǎn)生正向影響?？刂屏挤N補(bǔ)貼政策等其他因素的影響后，臨時收儲政策對技術(shù)效率的影響明顯下降，表明如果不控制良種補(bǔ)貼政策等其他因素的影響，會高估臨時收儲政策對技術(shù)效率的影響。

表3　Probit分布下技術(shù)效率面板分?jǐn)?shù)響應(yīng)模型估計結(jié)果

注：*、**、***分別表示在10%、5%、1%的水平上顯著，括號內(nèi)數(shù)值為統(tǒng)計量。

第二，目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策顯著有助于提高棉花技術(shù)效率。目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策對棉花技術(shù)效率產(chǎn)生顯著的正向影響。如果不控制良種補(bǔ)貼政策、有效灌溉率、棉花生產(chǎn)機(jī)械化水平等其他因素的影響，同樣會高估目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策對技術(shù)效率的影響。

第三，相比臨時收儲政策，目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策更有利于提高棉花技術(shù)效率。在控制其他因素影響的情況下，臨時收儲政策虛擬變量系數(shù)為0.0015，小于目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策虛擬變量系數(shù)0.1830，兩者系數(shù)在5%的顯著性水平上存在差異，意味著目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策更有助于提高棉花生產(chǎn)技術(shù)的使用效率。

第四，良種補(bǔ)貼政策顯著有助于提高棉花技術(shù)效率。良種補(bǔ)貼政策虛擬變量的系數(shù)為正，且在1%的水平上顯著。與臨時收儲政策、目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策相比，良種補(bǔ)貼政策對棉花技術(shù)效率的影響相對更大，與目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策存在顯著差異。這意味著單從提高技術(shù)效率而言，相對臨時收儲政策和目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策，良種補(bǔ)貼政策的效果相對更好。

除此之外，還發(fā)現(xiàn)，自然災(zāi)害會降低棉花生產(chǎn)技術(shù)使用效率，改善農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施，提高有效灌溉面積占農(nóng)作物播種面積的比例，提高棉花生產(chǎn)機(jī)械化水平，有助于提高棉花生產(chǎn)技術(shù)使用效率。

3．穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

面板分?jǐn)?shù)響應(yīng)模型估計結(jié)果可能受分布函數(shù)假設(shè)的影響，表4報告了Logit分布下技術(shù)效率面板分?jǐn)?shù)響應(yīng)模型的估計結(jié)果。

表4　Logit分布下技術(shù)效率面板分?jǐn)?shù)響應(yīng)模型估計結(jié)果

注：*、**、***分別表示在10%、5%、1%的水平上顯著，括號內(nèi)數(shù)值為統(tǒng)計量。

同樣發(fā)現(xiàn)，臨時收儲政策、目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策有助于提高棉花技術(shù)效率，目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策對技術(shù)效率的影響要大于臨時收儲政策的影響，且在5%的水平上存在顯著差異。良種補(bǔ)貼政策顯著有助于提高棉花技術(shù)效率，且大于臨時收儲、目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策的影響。若不控制良種補(bǔ)貼政策等其他因素，會高估臨時收儲政策、目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策對技術(shù)效率的影響，與Probit分布下的面板分布響應(yīng)模型研究結(jié)論完全一致（表5）。

表5　技術(shù)效率面板分?jǐn)?shù)響應(yīng)模型穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

注：*、***分別表示在10%、1%的水平上顯著，括號內(nèi)數(shù)值為統(tǒng)計量。

對應(yīng)的技術(shù)效率面板分?jǐn)?shù)響應(yīng)模型估計結(jié)果見表5。發(fā)現(xiàn)臨時收儲政策、目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策、良種補(bǔ)貼政策、改善農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施、提高有效灌溉面積比例、提高棉花生產(chǎn)機(jī)械化水平有助于提高棉花生產(chǎn)技術(shù)的使用效率，自然災(zāi)害將降低棉花技術(shù)效率，研究結(jié)論基本保持不變。

五、結(jié)論與政策建議

本文選取1994—2018年我國12個棉花主產(chǎn)區(qū)的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，在面板隨機(jī)前沿模型估計結(jié)果的基礎(chǔ)上，利用面板分?jǐn)?shù)響應(yīng)模型分析了臨時收儲政策、目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策對棉花技術(shù)效率的影響，結(jié)果表明：一是1994年以來，我國12個棉花主產(chǎn)區(qū)的棉花技術(shù)效率都有不同程度的提高，呈收斂趨勢。二是臨時收儲政策和目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策都有助于提高棉花技術(shù)效率，相對臨時收儲政策而言，目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策的影響更大，兩者對棉花技術(shù)效率的影響存在顯著差異，意味著僅從提高棉花生產(chǎn)技術(shù)的使用效率來看，目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策更加有效。進(jìn)一步控制良種補(bǔ)貼政策等其他因素的影響，研究結(jié)論保持不變。三是單從提高棉花生產(chǎn)技術(shù)的使用效率來看，相對臨時收儲政策、目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策而言，良種補(bǔ)貼政策的效果更好。即使控制棉花機(jī)械化水平等其他因素的影響，研究結(jié)論保持不變。四是有效灌溉面積比例、棉花生產(chǎn)機(jī)械化水平對棉花技術(shù)效率產(chǎn)生顯著的正向影響，意味著改善農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施、提高棉花生產(chǎn)機(jī)械化水平，將有助于提高棉花生產(chǎn)技術(shù)使用效率。

上述研究結(jié)論表明，從提高我國棉花技術(shù)效率來看，良種補(bǔ)貼政策優(yōu)于目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策，目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策優(yōu)于臨時收儲政策，改善農(nóng)業(yè)灌溉條件、提高棉花生產(chǎn)機(jī)械化水平也有助于提高棉花技術(shù)效率。因此，建議在完善目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策的同時，要提高生產(chǎn)要素投入質(zhì)量、改善生產(chǎn)條件等，以進(jìn)一步提高棉花技術(shù)效率。具體為：一是應(yīng)產(chǎn)學(xué)研結(jié)合，加強(qiáng)農(nóng)業(yè)研發(fā)投入，提高棉花生產(chǎn)技術(shù)水平。根據(jù)棉花生產(chǎn)實際情況，以產(chǎn)定研、以研促產(chǎn)，切實提高農(nóng)業(yè)研發(fā)的針對性和有效性，為棉花生產(chǎn)提供技術(shù)支撐。二是應(yīng)加強(qiáng)水利灌溉設(shè)施建設(shè)，提高抵抗自然災(zāi)害風(fēng)險的能力。通過提高水利灌溉設(shè)施建設(shè)水平，減少受災(zāi)面積，降低成災(zāi)面積比例，進(jìn)而降低自然災(zāi)害對棉花生產(chǎn)的影響。三是應(yīng)改良土壤質(zhì)量，提高土壤肥力，促進(jìn)土壤環(huán)境的良性循環(huán)，為棉花生產(chǎn)的可持續(xù)發(fā)展創(chuàng)造有利條件。同時，大力推廣測土配方施肥技術(shù)，減少肥料損失，達(dá)到配肥改良土壤、保護(hù)生態(tài)環(huán)境的目的。

① 中華人民共和國國家發(fā)展和改革委員會等.2011年度棉花臨時收儲預(yù)案.http://www.gov.cn/zwgk/2011-03/31/content_1835425.htm,2011-03-31/2021-11-22.中華人民共和國國家發(fā)展和改革委員會等. 2013年度棉花臨時收儲預(yù)案. http://www.gov.cn/zwgk/2013-04/12/content_2376103.htm,2013-04-12/2021-11-22.

② 發(fā)展改革委、財政部、原農(nóng)業(yè)部聯(lián)合發(fā)布2014年棉花目標(biāo)價格. http://www.gov.cn/xinwen/2014-04/06/conte nt_2654075.htm,2014-04-06/2021-11-22.

③ 今年內(nèi)地棉花補(bǔ)貼政策明確9省棉花補(bǔ)貼為2000元/噸. http://finance.people.com.cn/n/2014/1106/c1004-25982638.html ，2014-11-06/2021-12-28.

④ 國家發(fā)展和改革委員會價格司編.《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編2019》. 北京：中國統(tǒng)計出版社，2019.

⑤ 國家發(fā)展和改革委員會價格司編. 《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》. 北京：中國統(tǒng)計出版社，1995-2019歷年.

[1] 田偉，李明賢，譚朵朵．中國棉花生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)步率的測算與分析——基于隨機(jī)前沿分析方法[J]．中國農(nóng)村觀察，2010(2)：45-53．

[2] 田偉，譚朵朵．中國棉花TFP增長率的波動與地區(qū)差異分析——基于隨機(jī)前沿分析方法[J]．農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2011(5)：110-118．

[3] 續(xù)競秦，楊永恒．中國棉花生產(chǎn)技術(shù)效率及其影響因素分析[J]．技術(shù)經(jīng)濟(jì)與管理研究，2012(7)：15-19．

[4] 宋玉蘭，周應(yīng)恒，張宇青．中國棉花技術(shù)進(jìn)步效率差異分析[J]．統(tǒng)計與決策，2013(10)：91-95．

[5] 祝宏輝，耿蕾．新疆兵團(tuán)棉花生產(chǎn)技術(shù)效率及影響因素分析[J]．科技管理研究，2015(20)：90-94．

[6] 王力，韓亞麗．中國棉花全要素生產(chǎn)率增長的實證分析——基于隨機(jī)前沿分析法[J]．農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2016(11)：95-105．

[7] 徐榕陽，馬瓊．基于隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)的新疆棉花生產(chǎn)技術(shù)效率分析——以棉農(nóng)問卷調(diào)查數(shù)據(jù)為例[J]．干旱區(qū)資源與環(huán)境，2017，31(4)：22-27．

[8] 王博，祝宏輝．中國棉花生產(chǎn)技術(shù)效率的測算[J]．統(tǒng)計與決策，2020(18)：77-80．

[9] 孫魯云，王力．中國棉花全要素生產(chǎn)率的國際比較與收斂性[J]．中國農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報，2020，25(10)：202-215．

[10] 關(guān)建波，譚硯文．良種補(bǔ)貼對中國棉花生產(chǎn)效率的影響分析[J]．農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2014(3)：49-56．

[11] 高升，鄧峰．目標(biāo)價格政策對我國棉花生產(chǎn)效率影響評價研究——基于DEA-Malmquist指數(shù)模型和變系數(shù)模型[J]．價格理論與實踐，2019(10)：54-57．

[12] 王利榮．目標(biāo)價格補(bǔ)貼政策對棉花生產(chǎn)效率的影響分析[J]．農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與管理，2021(3)：50-60．

[13] 丁建國，穆月英．目標(biāo)價格政策對棉花全要素生產(chǎn)率的影響分析——以新疆棉區(qū)為例[J]．北京航空航天大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版)，2020，33(4)：113-120．

[14] 翟雪玲，戴鵬．要素投入、技術(shù)進(jìn)步與棉花產(chǎn)出增長——基于貝葉斯面板隨機(jī)前沿模型的實證研究[J]．農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2021(1)：129-144．

[15] BHATTACHARYYA A，SUDESHNA P．Financial reforms and technical efficiency in Indian commercial banking：A generalized stochastic frontier analysis[J]. Review of Financial Economics，2013，22(3)：109-117．

[16] 唐建， VILA J．糧食生產(chǎn)技術(shù)效率及影響因素研究——來自1990—2013年中國31個省份面板數(shù)據(jù)[J]．農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2016(9)：72-83.

[17] 肖陽，朱立志．基于DEA-Tobit 模型的馬鈴薯生產(chǎn)效率分析——以甘肅省定西市為例[J]．中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃，2016(6)：37-43．

[18] 張璇，袁浩銘，郝芳華．財政分權(quán)對環(huán)保投資效率的影響研究——基于DEA-Tobit模型的分析[J]．中國環(huán)境科學(xué)，2018(12)：4780-4787．

[19] 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(jì)，2018(1)：46-62．

[20] 韓旭東，王若男，楊慧蓮，等．土地細(xì)碎化土地流轉(zhuǎn)與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率——基于全國2745個農(nóng)戶調(diào)研樣本的實證分析[J]．西北農(nóng)林科技大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版)，2020(5)：143-153．

[21] PAPKE L E，WOOLDRIDGE J M．Econometric methods for fractional response variables with an application to 401 (K) plan participation rates[J]．Journal of Applied Econometrics，1996，11(6)：619-632．

[22] RAMALHO E A，RAMALHO J J S，MURTEIRA J M R. Alternative estimating and testing empirical strategies for fractional regression models[J]．Journal of Economic Surveys，2011，25(1)：19-68．

[23] 張樂，曹靜．中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長：配置效率變化的引入——基于隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)法的實證分析[J]．中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2013(3)：4-15．

[24] 錢靜斐，李輝尚．補(bǔ)貼政策調(diào)整、比較效益變化和農(nóng)戶棉花生產(chǎn)決策——基于主產(chǎn)區(qū)的省級動態(tài)面板數(shù)據(jù)[J]．湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版)，2020(5)：1-7．

[25] BATTESE G E，COELLI T J．Frontier production functions，technical efficiency and panel data：With application to paddy farmers in India[J]．Journal of Productivity Analysis，1992(3)：153-169．

The impact of temporary purchase and storage policy and target price subsidy policy on cotton technical efficiency: Empirical study based on panel fractional response model

DAI Peng1a，LI Rongrong1b，ZHAI Xueling2

(1.a. Western Modernization Research Center, b. School of Big Data Application and Economics, Guizhou University of Finance and Economics, Guiyang 550025, China; 2.Research Center of Rural Economy, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Beijing 100810, China)

Based on the input-output data of 12 main cotton producing areas from 1994 to 2018 and the estimation results of panel stochastic frontier model, the effects of temporary purchase and storage policy and target price subsidy policy on cotton technical efficiency have been studied through using panel fractional response model instead of Tobit model. The study shows that the technical efficiency of the main cotton producing areas has been increasing year by year since 1994, yet showing a convergence trend. Although both temporary purchase and storage policy and target price subsidy policy could improve cotton technical efficiency, there are significant differences in their impact on cotton technical efficiency. Compared with temporary purchase and storage policy, target price subsidy policy has greater impact. The study also found that implementing seed subsidy policy, improving agricultural irrigation conditions and raising the level of mechanization of cotton production could help to enhance the technical efficiency of cotton.

temporary purchase and storage; target price subsidy; seed subsidy; cotton technical efficiency

10.13331/j.cnki.jhau(ss).2022.02.001

F326.12

A

1009–2013(2022)02–0001–09

2021－11－18

國家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項目（71603082）；國家科技重點項目現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系建設(shè)專項（CARS-15- 06B）；國家棉花產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究室課題項目；貴州省教育廳基地項目（2020JD020）

戴鵬（1984—），男，湖南新化人，博士，講師，研究方向為應(yīng)用計量、農(nóng)產(chǎn)品市場與政策。

責(zé)任編輯：李東輝