中国苹果种植区的化肥投入技术效率与减施潜力测算_王辉娣.pdf
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1、东岳论丛Jan,2023 Vol44 No12023 年 1 月(第 44 卷/第1期)(Dong Yue Tribune)农村发展研究 基金项目 国家社会科学基金项目“总量控制、替代补偿与果菜茶种植户有机肥替代行为研究”(项目编号:19BGL171)。作者简介 王辉娣(1988),山东农业大学经济管理学院博士研究生,研究方向:农业资源与环境管理;周思思(1996),山东大学经济研究院博士研究生,研究方向:产业经济学和经济技术开发区相关经济问题;张靖和(1999),山东大学经济研究院博士研究生,研究方向:政治经济学。苏静萱,李宁辉:化肥施用量对苹果种植经济效益影响的实证研究 ,中国农业资源与区
2、划,2020 年第 11 期。中国苹果种植区的化肥投入技术效率与减施潜力测算王辉娣1,周思思2,张靖和2(1山东农业大学 经济管理学院,山东 泰安 271018;2山东大学 经济研究院,山东 济南 250100)摘要 本文以我国 20042018 年七大苹果主产区为主要研究对象,运用随机前沿方法构建超越对数函数模型测算其化肥的投入技术效率,计算出最优化肥施用量。在此基础上,本文进一步探究苹果种植区的化肥减施潜力,找到化肥减施过程中存在的问题,为农业绿色高质量发展找寻有效路径。结果发现:样本期内,化肥投入技术效率的均值为 04902,整体上呈波动上升趋势,存在 5098%左右的提升空间;化肥过量
3、施用程度呈波动下降趋势,其均值为 5602%。就具体区域来看,渤海湾地区的化肥过量施用程度较低,黄土高原区的化肥过量施用程度较高。将化肥和有机肥配合使用,充分发挥先进地区的辐射带动作用,才能给农户带来最大的生产效益,促进农业绿色高质量发展。关键词 苹果种植区;化肥投入技术效率;化肥减施潜力 中图分类号 F3261 文献标识码 A 文章编号 10038353(2023)0100738一、引言党的二十大指出,要加快发展方式绿色转型,实施全面节约战略,推进各类资源节约集约利用,加快构建废弃物循环利用体系。全面节约战略的提出,对我国农业生产中化肥、农药等投入要素的减量增效提出了更高要求。近年来,化肥过
4、量施用造成的农业环境污染问题日趋严重,土地出现板结硬化,耕地质量不断下降,土壤受到严重污染,影响了农业的高质量发展。鉴于此,国家相继出台一系列政策条例推动化肥结构调整,促进化肥减量增效,2019 年 中共中央国务院关于坚持农业农村优先发展做好“三农”工作的若干意见 指出,推动农业农村绿色发展,需要加大农业面源污染治理力度,开展农业节肥节药行动,实现化肥农药使用量负增长。2021 年国务院印发“十四五”推进农业农村现代化规划 指出,要持续推进化肥农药减量增效,争取到 2025 年实现主要农作物的化肥、农药利用率到 43%以上。这表明我国在开展农业绿色发展、优化肥料投入结构等方面的重视程度不断提高
5、,提高化肥的投入技术效率、为农业绿色高质量发展找寻有效路径十分必要。我国是世界上重要的苹果生产大国,苹果种植面积和产量均占世界 50%以上。多年来,我国积极发展特色农业,培育优势农产品集聚区,取得了显著成果,苹果生产集中度越来越高。随着苹果种植面积的不断扩大,化肥过量施用的负面效应逐渐显现,土壤板结硬化、养分失衡及农业面源污染等问题愈发严重,许多产区出现苹果含糖量低、果实外观欠佳等问题,肥料施用不合理以及土壤不健康等问题阻碍了苹果产业结构的调整和质量的提高(苏静萱和李宁辉,2020)。化肥施用效率较低是化肥施用量过度和增强的主要原因,为了在有限的耕地面积上实现苹果产量的最优化,给农户带来持续可
6、观的收益,关键在于提高化肥投入技术效率,实现要素投入的粗放式发展向效率提高的内涵式发展转变。因此,分析苹果37DOI:10.15981/ki.dongyueluncong.2023.01.009产业的化肥投入现状,从提高化肥投入技术效率的角度研究如何提高苹果生产效率和农户效益显得尤为重要。我国苹果种植区域广泛,以河北、山东、辽宁为主的渤海湾地区和以山西、河南、甘肃、陕西为主的黄土高原地区是我国苹果生产的两大优势主产区,苹果种植面积和产量占全国 80%以上。七大苹果主产区作为我国苹果生产的主力军,提高其化肥利用率,能够有效缓解我国苹果单产低、成本高、质量差的问题。那么,现阶段七大苹果主产区的生产
7、效率、化肥投入技术效率如何?七大主产区的生产效率和化肥投入技术效率是否存在差异?目前的化肥投入是否存在过量问题?有多大的化肥减施空间?要回答上述问题,需要对我国七大苹果主产区的化肥施用情况开展效率的测度与研究。已有文献关于技术效率的测度主要运用数据包络分析法(简称 DEA)和随机前沿法(简称 SFA),DEA 模型作为一种非参数方法,基于观察到的信息构造所有样本的生产可能性集合,再用规划方法测算效率,无需设定模型的函数形式,但缺点是忽视了随机干扰和其他外界因素对模型的影响。由于在农业生产中,随机干扰和其他外界因素对产品产量有着至关重要的影响,因此在化肥或农药等农业投入要素效率的测度中,多使用
8、SFA 方法(Wang etal,2019;朱森林和李谷成,2022)。SFA 方法能够区分随机干扰和技术无效率,从而避免随机干扰因素对技术效率产生影响,同时可以对模型中的参数进行统计检验,在化肥投入技术效率测算方面更具有优势。因此,在本文中,主要采用 SFA 方法对我国七大苹果主产区的化肥投入技术效率进行测算分析。此外,已有文献较多关注小麦、玉米、水稻等粮食作物的化肥投入效率及影响因素(张永强等,2018;蔡啸宇等,2021;蔡荣和陈佩,2021),对我国主要苹果生产区的化肥投入技术效率的研究较少。基于此,本文以20042018 年河北省、山西省、辽宁省、山东省、河南省、陕西省以及甘肃省七大
9、苹果主产区为主要研究对象,选取科学合理的投入产出指标,运用随机前沿方法(SFA)测算化肥的投入技术效率,利用投入产出弹性计算能给农户带来最大收益的最优化肥施用量,进一步探究苹果种植区的化肥减施潜力,为实现农户经济利益最大化,找到化肥减施的有效路径提供正确方向。二、研究设计(一)相关概念定义化肥是提高农产品产量,保障农产品高产的重要投入要素,然而,许多研究表明我国化肥施用存在过量现象,已超过最优施用量,化肥的投入冗余导致产品边际产量递减(张卫峰等,2008;张云华等,2019)。化肥过量施用不仅增加了苹果生产成本,而且造成土壤污染严重,农产品中也残留大量有害物质。因此,化肥用量要控制到合理的范围
10、,科学施肥、提高肥料利用效率才能充分发挥化肥的优势作用。测算化肥投入技术效率以及化肥过量施用程度都要基于化肥最优施用量做出科学分析,基于此,本文首先对化肥最优施用量做出合理界定,其次对化肥投入技术效率和化肥过量施用程度做出定义。有关化肥最优施用量的定义,农学、经济学和环境学三种角度下的最优施肥量有所不同(史常亮和朱俊峰,2016)。考虑到不能盲目追求苹果产量而忽视生产效益,也不能为了只追求环境保护致使生产供应不足,本文主要采用经济学角度下对化肥最优施肥量的界定。即在苹果生产中,农户作为理性经济人,目的是追求经济利益的最大化,在利润最大化的条件下农户做出投入生产经营决策,将生产要素进行合理有效的
11、配置,使其达到帕累托最优。因此,农户不再一味追求产量,而更加注重自身的收益,此时的化肥最优施用量是给农户带来最大利润的化肥投入量。本文主要采用经济学角度下对化肥最优施肥量的界定,对七大苹果主产区的化肥减施潜力进行评价,即农户生产苹果不是为了追求苹果产出的最大化,而是Wang P,Zhang W,Li M“Does Fertilizer Education Program Increase the Technical Efficiency of Chemical FertilizerUse?Evidence from Wheat Production in China”,Sustainabili
12、ty,2019,11(2),pp543朱森林,李谷成:教育能提高中国化肥利用效率吗?基于不同类型教育的实证 ,长江流域资源与环境,2022 年第 3 期。张永强,蒲晨曦,王珧,王荣,彭有幸:化肥投入效率测度及归因 来自 20 个玉米生产省份的面板证据 ,资源科学,2018 年第 7 期。蔡啸宇,张俊飚,王璇:耕地细碎化、耕地质量认知与化肥施用效率 基于湖北省水稻种植户的调查数据 ,农业现代化研究,2021 年第 5 期。蔡荣,陈佩:农业机械化有助于化肥投入效率提升吗?以小麦为例 ,中国农业大学学报,2021 年第 8 期。张卫峰,季玥秀,马文奇,王利,王雁峰,张福锁:中国化肥资源供需矛盾及调控
13、策略 ,自然资源学报,2008 年第5 期。张云华,彭超,张琛:氮元素施用与农户粮食生产效率:来自全国农村固定观察点数据的证据 ,管理世界,2019年第 4 期。史常亮,朱俊峰:我国粮食生产中化肥投入的经济评价和分析 ,干旱区资源与环境,2016 年第 9 期。农学角度的化肥最优施用量是指,在除化肥以外的其他投入不变的条件下,为达到最大苹果产量所需要的最少的化肥投入量;环境学角度的化肥最优施用量考虑到化肥投入引起的外部成本后,能给农户带来最大利润的化肥投入量。47东岳论丛Jan,2023 Vol44 No12023 年 1 月(第 44 卷/第1期)(Dong Yue Tribune)经济利益
14、的最大化。化肥投入技术效率是指,在除化肥以外的其他投入和产出不变的情况下,化肥最优施用量与化肥实际施用量的比值,其侧面反映了在既定产出条件下,化肥投入的最大减施潜力。而有关化肥过量施用程度的衡量,由化肥实际施用量减去化肥最优施用量与化肥实际施用量的比值表示,反映化肥投入是否存在冗余现象。(二)投入产出指标体系本文以 20042018 年苹果的七大主产区为主要研究对象,以 2004 年为样本研究初始点,是因为在这一时期后国家颁布多项政策文件来规范化肥市场的发展,化肥的价格也逐渐由市场机制决定,在该政策背景下化肥的投入技术效率如何变化就愈发值得关注。本文选取化肥投入、劳动投入、机械动力投入以及其他
15、投入作为投入指标,以苹果的每亩主产品产量作为产出指标,其中化肥投入用每亩化肥折纯用量表示,包含氮肥、磷肥、钾肥以及复合肥;劳动投入用每亩人工成本表示,包含家庭用工折价和雇工费用;机械动力投入用每亩机械作业费表示;其他投入则用除化肥费和燃料动力费以外的其他物质与服务费用表示。由于本文使用的指标均为亩均变量,因此不考虑土地这一投入要素。有关投入产出指标的定义和描述性统计如表 1 所示,数据来源于 20052019 年 全国农产品成本收益汇编。表 1投入产出变量的描述性统计指标类型指标指标含义样本量均值标准差最小值最大值投入指标化肥投入每亩化肥折纯用量(公斤/亩)120665923332626134
16、36劳动投入每亩人工成本(元/亩)12020666613310539751571851投入指标机械动力投入每亩机械作业费(元/亩)120402724630009524其他投入除化肥费和燃料动力费以外的其他物质与服务费用(元/亩)120736003210920080147617产出指标苹果产量每亩主产品产量(公斤/亩)12020014439768121289301772(三)模型设定SFA 方法测算出的效率结果与生产函数形式密切相关,不同的生产函数形式所得到的效率结果存在显著差异。因此,对生产函数形式的选择非常重要,在有关农业的相关研究中,柯布道格拉斯生产函数(CD 函数)和超越对数函数是常用的
17、两种形式(张永强等,2018)。在实际经济系统中,各种投入对产出的影响不仅受自身的影响,还受其他投入要素的影响,同时,各种投入要素的技术进步是不同的,超越对数生产函数模型是一种容易估计和包容性很强的变弹性生产函数模型,函数形式更加灵活,可以较好地研究生产函数中各种投入的相互影响、各种投入技术进步的差异以及技术进步的动态变化等。基于此,本文采用 SFA 方法对苹果生产的化肥投入技术效率进行测算,假定苹果生产的随机前沿生产函数的具体形式为如下的超越对数生产函数:lnYit=0+1lnFit+2lnLit+3lnMit+4lnOit+5T+6(lnFit)2+7(lnLit)2+8(lnMit)2+
18、9(lnOit)2+10(T)2+11lnFit lnLit+12lnF*it lnMit+13lnFit lnOit+14lnFit T+15lnLit lnMit+16lnLit lnOit+17lnLit T+18lnMit lnOit+19lnMit T+20lnOit T+(itit)(1)其中,i 表示每个生产单元,这里指苹果七大主产区;t表示时间,这里指 20042018 年;Yit表示苹果的每亩主产品产量;Fit、Lit、Mit、Oit为投入要素指标,分别为每亩化肥施用折纯量、每亩人工成本、每亩机械作业费以及除化肥费和燃料动力费以外的其他物质与服务费用;T 为时间趋势项;it表
19、示在产品生产中不受控制的随机因素,例如测量误差、极端天气、自然灾害、经济波动等因素,服从均值为 0,方差为 2的正态分布;it为非负的技术无效率,假定其服从 Battese 和 Coelli(1995)的设定形式:itN+(mit,2),mit代表技术效率损失项,it和 it相互独立。令=2/(2+2),的取值在 0 到 1 之间,代表技术无效率项对整体技术效率的解释力度,若 越趋向于 1,则说明技术无效率是误差项的主要来源,SFA 模型越适用。假设不存在技术无效率项,即 it=0,此时生产函数位于最优生产前沿面上。因此,可以构造每个苹果主产区不同年份的苹果生产技术效率,如下式所示:TEit=
20、E(Y)itE(Yit|it=0)=exp(it)(2)式(2)中 TEit衡量的是某地区所有投入的技术效率,TEit越接近于 1,苹果的生产技术效率越高,TEit越接近于张永强,蒲晨曦,王珧,王荣,彭有幸:化肥投入效率测度及归因 来自20 个玉米生产省份的面板证据 ,资源科学,2018 年第 7 期。57中国苹果种植区的化肥投入技术效率与减施潜力测算0,苹果的生产技术效率越低。为了得到本文所关注的化肥投入技术效率,假设除化肥投入以外的其他投入要素不变,苹果主产品的产量也不变,化肥的最优施用量为 F*it,此时化肥的投入技术效率计算公式为:FTEit=最优化肥施用量实际化肥施用量=F*itFi
21、t(3)对(3)式两边取对数得:lnFTEit=ln(F*itFit)=lnF*it lnFit(4)当生产位于最优边界,即 it=0 时,且化肥的最优施用量为 F*it时,(1)式可转化为:lnYit=0+1lnF*it+2lnLit+3lnMit+4lnOit+5T+6(lnF*it)2+7(lnLit)2+8(lnMit)2+9(lnOit)2+10(T)2+11lnF*it lnLit+12lnF*it lnMit+13lnF*it lnOit+14lnF*it T+15lnLit lnMit+16lnL*it lnOit+17lnLit T+18lnMit lnOit+19lnMit
22、 T+20lnOit T+it(5)式(5)减去式(1),整理后得:1(lnF*it lnFit)+6(lnF*it lnFit)2+(26lnFit+11lnLit+12lnMit+13lnOit+14T)(lnF*it lnFit)+it=0(6)将(4)式代入(6),并令 F为化肥的产出弹性,即 F=lnYit/lnFit=1+26lnFit+11lnLit+12lnMit+13lnOit+14T,得出:FTEit=exp(F2F 46it26)(7)通常认为生产处于有效率状态时,化肥的投入技术效率也是有效的,因此式(7)只取正根号,即化肥投入技术效率用下式表示:FTEit=expF+2
23、F 46it26(8)三、实证结果分析(一)模型选择的估计结果由于随机前沿生产函数模型的最大缺点在于生产函数模型形式设定的不同会导致效率测算结果的不同,因此,为了检验模型(1)的形式是否合适,本文构造似然比检验统计量 L,L=2 lnL(H0)lnL(H1),其中lnL(H0)是在原假设条件下,用最大似然估计法(MLE)得到的对数似然函数值,lnL(H1)则是备择假设条件下,用MLE得到的对数似然函数值。L服从2(n)分布,其中,n为受约束条件的个数,当 L 统计量的值大于广义似然比检验的临界值时,拒绝原假设,说明 SFA 模型使用超越对数生产函数形式较为合适,否则,则接受原假设,该函数形式不
24、合适。表 2 列示了随机前沿生产函数形式假设检验的结果。检验 1 是对模型(1)中投入要素的二次项和交乘项的联合检验,检验结果表明投入要素的二次项和交乘项的联合检验在统计上是显著的,因此,拒绝传统的 CD 生产函数的模型设定。检验 2 和检验 3 也拒绝了原假设,表表 2随机前沿生产函数形式假设检验结果原假设 H0对数似然值L 值自由度 n临界值2005(n)结果检验 1:CD 生产函数 H0:6=7=20=075505396481525拒绝检验 2:技术无进步 H0:5=10=14=17=19=20=0862261820661259拒绝检验 3:技术非中性 H0:14=17=19=20=09
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