基于SFA模型的农业生产技术效率分析

基于SFA模型的农业生产技术效率分析

采用了SFA模型，对新疆地区的农业生产技术效率，在C-D生产函数的假设下，进行了量化分析，旨在提出新疆地区农业生产效率较低地区提高农业产量的策略与建议。另外，还对模型的结果进行了剖析，对新疆地区农业生产的现状进行了描述。

标签：SFA；农业生产技术效率；新疆；C-D生产函数；随机前沿生产函数

1前言

中国人口占全世界人口的五分之一，是不折不扣的人口大国。虽然中国拥有九百六十万平方公里的国土面积，然而中国的耕种面积却是非常有限的。

所谓“国以民为本，民以食为天”，“兵马未动粮草先行”，自古至今，农业生产都是国之根本，因此，怎样在有限的土地资源限制下达到最大限度的农业产出显得尤为重要，对于新疆维吾尔自治区的农业生产是否是有效的，对农业生产效率的研究成为一个迫在眉睫的一个问题。

2国内外研究现状

目前，我国对于农业生产技术效率分析的研究主要利用以下两种方法：一，数据包络分析（DEA），非参数前沿模型。二，应用确定性前沿模型和随机前沿生产函数（SFA）进行技术效率分析。前沿随机生产函数（SFA）更多用于非农业生产中的效率分析，受到这种研究的影响，我国的农业生产效率研究也迎来了SFA模型在农业生产中实证研究的热潮。

SFA模型的误差项可以分解为随机误差和技术非效率误差，这样做使得气候，自然灾害等非可控因素得以从误差项中分离出来，从而获得的技术非效率误差更加精确。上世纪90年代，SFA分析法得到了巨大的发展，它不仅可以测量各个样本的技术效率水平，对样本间的技术效率进行定量分析，还可以对影响技术效率的因素进行测量和分析。

SFA模型相对于DEA模型来讲，优势在于对误差的估计。并且SFA模型不仅可以对各个参数进行检验，还可以对整个函数的形式进行检验。DEA模型的优势在于无需对生产函数的形式进行设定，本文之所以采用SFA模型，原因在于，本文的生产函数采用了C—D生产函数。

3对模型中生产函数的假设

模型中关于C—D生产函数的介绍：C—D生产函数是数学家柯布和经济学家道格拉斯于20世纪30年代提出来的，被认为是一种很有用的生产函数。

一般形式为：Q=ALαKβ（1）

其中，Q为产量，L和K分别为劳动和资本投入量，A、α和β为三个参数，并且0<α，β<1，当规模报酬不变，即α+β=1时，α和β分别表示劳动和资本在生产过程中的相对重要性，α为劳动所得在总产量中所占的份额，β为资本所得在总产量中所占的份额。

农业生产的投入可以包括：土地，农用物质资本，劳动力和农业技术。对于土地的衡量指标，本文采用常见的一种方式——耕种土地的面积（需要说明的是，土地作为生产要素还应该包括对土地质量的考虑，但是考虑到数据的可获得性，本文采用可耕种的土地面积作为土地变量的衡量指标）。农用物质资本主要是指在农业生产中所使用的各类资本总和。本文采用代表固定资产的农业机械总动力和代表流动资产的化肥施用折纯量来计量。劳动力应该用总工时数来计量，但是考虑到数据的可获得性，所以一般采用劳动力总数量（默认每个人在相同时间段内的劳动时间相同），在规模报酬不变的假设前提下我们可以把函数形式假设为：

lnY=β0+∑βilnXi+εi（2）

4對模型的介绍

在农业生产过程中，生产环境和非可控因素的干扰都会影响生产者的总产值，换言之，就是在一定的生产条件下，总有一些生产没有处于其最大可能的产出值上。SFA模型要做的就是要测定实际产值与前沿面的距离，并以此来度量农业生产的效率。

本文采用基于截面数据的随机前沿生产函数极大似然估计方法，前沿随机函数的基本表达方式为：

yi=f（xi）exp（vi-ui）（3）

其中，yi表示在一定的生产条件下的最大产出值，xi表示生产所投入所有生产要素的投入量，误差项为（vi-ui），是复合结构。vi与ui相互独立，并对这两个变量作如下假设，vi表示非可控的影响生产产量的随机因素，为独立同分布变量，并且vi～N（0，σ2v）；ui则表示术无效项，为独立同分布变量，并且ui～|（N（μ，σ2u）|，我们对于公式（3）的左右两边同时取自然对数，于是得到了：

lnyi=lnxi+vi-ui（4）

我们不妨假设：

γ=σ2u1σ2v+σ2u（5）

于是，γ是由于技术非效率的存在所导致的不能达到产量上限所占因素的百分比值，这一比值，不言而喻是越低越会有高的收益，当然，在此我们需要说明

的是，我们要假设所有地区的非技术因素的，随机干扰因素导致的生产差异（比如气候影响，自然灾害，大气污染，水土流失，土壤质量变化等）是完全一致的符合正态分布。这样的假设也是完全符合事实的。

5模型的实证分析

5.1对新疆农业的发展现状概述

根据《新疆统计年鉴》记载的数据，表1是自近十年以来，全新疆地区，农业农村人口的数量以及所占百分比的情况。

从表1中我们可以很明显的看出，农业人口的总数正在呈现出逐年稳步下降的趋势，所占人口总数的比重也相应逐渐缩小，这得益于国家城市化进程加快的政策效果，但也更不可否认，新疆地区的农业人口的逐渐缩小也离不开教育的发展和农业机械化推广。正是因为机器的出现，代替了人力，使得农业生产效率变得更高，从而是劳动力得到了解放，使大量的闲置人口进城务工，工作的性质也发生了改变。

另一方面，由于党的正确领导，我国的城市建设也有了喜人的成绩，尤其是对城中村的改造，使很多农村人口从单纯的农业种植转变为农场加工或者投资其他服务业，也对第一产业产值所占比重的下降做出了一定贡献。虽然新疆的农业建设取得了长足的进步，但是我们应该意识到这其中可能存在的问题：

（1）农业机械化发展在全疆的不平衡性。由于经济发展水平的差异导致南北疆的农业机械化发展非常不平衡。

（2）农业机械化在各种植业间的发展不平衡。虽然在新疆很多农场，农作物种植的机械化作业已经很发达，但是果园，畜牧依然是农业机械化发展的薄弱环节。

（3）疆内农机装备结构不合理。动力机械多但配套农具少，小型机具多，大中型机械少，低档次机具多，高性能机具少。

（4）疆内农业机具的生产企业规模小，创新能力差。

5.2对变量的设定以及数据的获得

我们把农林牧副渔的总收入作为因变量，用Y来表示，单位为万元。影响因变量Y也就是农林牧副渔总收入的影响因素设定为四个：

①X1=lnM，其中M为农用耕地面积，单位是千公顷；

②X2=lnH，其中H是整个地区的化肥施用量（折纯），单位是吨；