Page 78 - 《华中农业大学学报(社会科学版)》2020年第4期
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第 4 期                       李欠男 等: 互联网发展对农业全要素生产率增长的影响                                 7 3

               借助互联网发展来推进资源的优化配置                   [ 25 ] .二是互联网发展成为一个便捷的交易平台, 交易活动从
               传统方式转变为通过互联网平台来完成                   [ 13 ] .然而, 农产品具有易腐、 易损的特性以及农村物流配送
               产业的滞后, 影响了农产品等跨地区流动, 从而不利于农业技术效率的发挥                                [ 25 ] .基于上述分析, 提出

               如下研究假说:
                   假说 4 : 互联网发展对农业技术效率的抑制作用大于促进作用, 即互联网发展对农业技术效率具

               有抑制作用.
                  二、 农业全要素生产率的核算与分析


                 1. 核算方法
                   准确核算农业全要素生产率是实证研究的基础.鉴于数据包络分析( DEA ) 方法不需要设定具
               体的函数形式和技术非效率项的分布形式, 因此采用 DEA 方法对农业全要素生产率进行核算.为
               了避免径向距离函数和非径向距离函数的不足以及克服线性规划无解、 有效生产单元的排序等问题,
               采用 Tone等    [ 26 ] 提 出 的 混 合 距 离 函 数 ( EBM ), 并 结 合 超 效 率 ( Su p erEfficienc y 模 型 以 及 Pastor
                                                                                         )
               等  [ 27 ] 、 Oh [ 28 ] 提出的 全 局 参 比 Malm q uist 指 数 构 造 生 产 前 沿 面, 即 EBM Su p erGGlobalGMalm q uist
               ( EBMGSGM ) 指数来核算农业全要素生产率.
                   假设决策单元个数为s , 有 m 种要素投入, n 种产出, 则混合距离函数( EBM ) 模型构建如下:
                                                                m  ω i s i
                                                    ∗
                                                  r =minθ- φ ∑
                                                               i=1m0
                                        s.t.θm0-M ρ -s=0 ; N≥n 0 ρ ≥0 , s≥0 }                         ( 1 )
                                            {
                                                                    ;
                                                            ρ
                   式( 1 ) 中, r 表示生产效率值, θ 表示径向效率值, 表示同时考虑径向和非径向松弛变量的参
                             ∗
                                                                φ
               数, w i 为第 i 种生产要素的相对重要程度, s i 为第 i 种生产要素的松弛变量; 为相对权重, M 、 N 分别
                                                                                  ρ
               表示投入和产出向量, m0 n 0 分别表示径向约束下的投入和产出水平.
                                      、
                   超效率模型能够解决有效生产单元的进一步排序问题, 同时, 全局参比 Malm q uist指数基于各
               期共同的前沿面构造生产可能集, 能够有效避免线性规划无解以及非传递性等缺陷.基于此, 构建
               EBMGSGM 指数来测算农业全要素生产率( TFP ), 表达式如下:
                                                                                              1
                                                                    t
                                                             t
                                                                                         t
                                                                 t
                                                                                      t
                                                      é  1+D ( m , n )     1+D  t+1 ( m , n ) ù  2
                                       t
                                    t
                         TFP  t , t+1 ( m , n ; m t+1 , n t+1 ) = ê ê  t  t+1 ×          t+1 ú ú
                                                      ë 1+D ( m t+1 , n  ) 1+D t+1 ( m t+1 , n  ) û
                                                                                          1
                                                              t
                                      t
                                             t
                                                                 t
                                          t
                                 1+D ( m , n )     é 1+D t+1 ( m , n ) 1+D t+1 ( m t+1 , n t+1 ) ù  2
                              =     t        t+1 × ê ê    t  t  t  ×       t            ú ú
                               1+D ( m  t+1 , n  ) ë  1+D ( m , n )   1+D ( m  t+1 , n t+1 ) û
                                                                                 t
                                                       t
                                                                              t
                                                          t
                                     =EC ( m t+1 , n t+1 ; m , n ) ×TC ( m t+1 , n t+1 ; m , n )      ( 2 )
                             t
                   式( 2 ) 中, D 、 D t+1 分别表示在t 期和 t+1 期的生产技术集; 农业全要素生产率( TFP ) 可以分解
               为农业技术进步( TC ) 和农业技术效率( EC ), TFP>1 表示农业全要素生产率实现了增长, 反之则表
               示下降; TC>1 和 EC>1 分别表示农业技术进步和农业技术效率改善, 反之则表示农业技术退步和
               农业技术效率恶化.
                   2. 投入与产出指标
                   由于农业( 狭义) 与林业、 牧业、 渔业投入要素存在行业差异, 且产品的生命周期也不同, 因此, 借
               鉴杜江等     [ 29 ] 的研究, 以狭义农业即种植业为研究对象.农业产出变量以 2000 年不变价的农业总产
               值来表示, 单位为亿元.农业投入变量包括以下五大类: ① 土地投入以农作物总播种面积来表示, 单
               位为千公顷; ② 劳动力投入以种植业从业人员数量来表征, 单位为万人; 需要说明的是, 现有统计资料
               只统计第一产业从业人员数量, 借鉴黄少安等                     [ 30 ] 、 杜江等  [ 29 ] 的研究, 以农业总产值占农林牧渔总产
               值的比重对农林牧渔从业人员数进行分离; ③ 机械动力投入以种植业机械动力来表示, 单位为万千
               瓦; 采取与劳动力投入同样的方式, 对机械总动力进行分离; ④ 化肥投入以农业生产的化肥施用折存
               量来表示, 单位为万吨; ⑤ 灌溉投入以每年实际有效灌溉面积来表征, 单位为千公顷.
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