农村互联网发展对玉米全要素生产率的影响

分类：论文范文 发表时间：2022-02-08 10:03

　　摘要:采用DEA-mamlquist指数测算2004—2019年17个玉米主产省(区)的全要素生产率，运用联立方程组模型实证检验农村互联网发展对玉米全要素生产率的影响及其作用机理，并分区域探讨其差异性。结果显示:2004—2019年玉米全要素生产率年均增长0.2%，主要依靠技术进步的单轨模式驱动。农村互联网的发展显著(P＜0.01)提升玉米全要素生产率，主要依靠技术进步和技术效率的协同作用驱动。分区域来看，农村互联网发展对玉米全要素生产率均具有显著(P＜0.01)的促进作用，其影响程度由高到低依次为北方春播玉米区＞黄淮海平原夏播玉米区＞西北灌溉玉米区＞西南山地玉米区。建议进一步提高农村互联网的配套设施建设，发挥互联网“连接经济”的优势，应用多元化互联网技术，促进不同生态类型区玉米生产效率的提升。

　　关键词:农村互联网发展;全要素生产率;玉米;技术进步;技术效率

　　玉米是我国的主粮之一。相较于稻谷和小麦，玉米具备更强的工业属性，是生产工业酒精和畜牧饲料的主要原料。确保玉米高效生产，有利于践行“谷物基本自给、口粮绝对安全”的战略方针，有助于构建粮食安全保障体系。但据黄季焜［1］预测，到2025年和2035年，国内玉米的需求总量将超出国内产量2000多万t(自给率92%)和5600万t(自给率82%)。究其原因，在于我国居民食物消费持续提档升级，肉蛋奶的需求不断增加，加上玉米生物发酵技术的不断创新，致使具备多元功能的谷物玉米难以满足多元需求。特别是在全球单边主义、保护主义抬头和疫情冲击的多重风险下，单纯依靠进口贸易补充玉米产能缺口，并不能确保口粮的绝对安全。在此背景下，的玉米自给率该如何保障?在绿色生产转型势在必行的条件下，土地、化肥、农药等传统要素的过度投入能否继续扛住提高玉米全要素生产率的大旗?寻找可持续性发展的新要素投入已经成为玉米全要素生产率提升的重要话题。

　　1文献综述

　　有关玉米生产效率的研究长期以来都是我国农业领域的热点话题。梳理国内学者对玉米生产效率的研究，大致可将其分为3个方面:一是对全国玉米整体生产效率的测算。因研究方法不同、年限不同，此类研究得出的结果不尽相同，但都认为技术进步在促进玉米全要素生产率提升中发挥重要作用［6－8］。二是对玉米生产效率时空差异的测算。学者运用不同方法测算我国不同生态区域玉米生产效率的空间差异发现:北方春播玉米区、黄淮海平原夏播玉米区的生产效率较高;西北灌溉玉米区的生产效率具备后发之势，但仍需加强基础建设;西南山地玉米区受地形和气候的限制，生产效率处于较低水平［9－10］。三是对玉米生产效率影响因素的研究。研究发现，农民受教育水平［11］、玉米播种面积［12］、财政支农补贴［13］、城镇化［14］、自然灾害［15］、农业机械化［16］等因素都对玉米生产效率有显著影响。此外，也有学者从玉米供需［17］、玉米与畜牧养殖的结合模式［18］等方面研究玉米的生产效率。

　　2理论机制分析

　　全要素生产率增长主要依靠技术进步和要素配置2方面［24］。互联网的优势在于能快速传递新信息和新知识，并精确地渗透到农业生产的各个环节［25］，增强信息的传播效应，进而带动技术进步和要素的优化配置，最终促进全要素生产率的提高。以下主要从技术进步、要素配置2方面探讨互联网对全要素生产率的影响路径及其内在机理。

　　2.1技术进步

　　首先，在信息获取方面，互联网的发展有助于玉米生产主体及时获取前沿科技信息，加速“新农人”的蜕化，拓展农业人力资本存量，进而为农业科技发展提供人才支撑。

　　其次，在思维转变方面，依托互联网技术能够大力推进数字化进步、智能化进步，打破生产主体陈旧的生产认知，有助于先进技术的应用。

　　再次，在硬件设施完善方面，互联网发展还会为农业生产主体带来全新的生产基础设施、信息交互平台，催生出新的农业经济发展模式。最后，在服务供给方面，互联网的发展有利于整合生产、销售、推广等农业社会化服务。在互联网不断渗透农村发展的背景下，生产主体可享受技术进步带来的生产红利，从而促进全要素生产率提升。

　　2.2要素配置

　　互联网发展畅通了生产环节的信息交互，可有效打破信息不对称性造成的资源错配。

　　首先，互联网作为现代要素易于与传统要素融合，可凭借其强大的数据处理能力优化农业要素配置方式，逐步达成帕累托最优［26］。

　　其次，互联网通过及时传递信息，可有效削弱经销商对于生产资料价格的议价权，有利于降低农业生产成本的投入［27］。再次，互联网金融服务拓宽了生产主体享受资本红利的路径，极大地改善了农业生产的资金周转问题，有利于提高资本配置效率［28］。

　　最后，互联网的发展可通过降低土地流转的信息不对称性促进供需双方的合作，使之达成双方的收益平衡，提高土地配置效率。综上，互联网能够优化土地、资本、劳动力等要素配置，改变技术效率，从而促进全要素生产率提高。

　　3玉米全要素生产率测算与分析

　　3.1研究方法

　　目前，学者测算全要素生产率的常用方法主要有随机前沿分析(SFA)的参数法和数据包络分析(DEA)的非参数方法。相较于SFA，DEA的优势在于:(1)无需设定生产函数形式，适用于处理多投入、多产出的决策单元结构，投入产出变量的权重由数学规划模型根据数据产生，无需量纲统一化处理［29］;(2)全要素生产率指数可以分解为技术进步变化指数和技术效率变化指数，可以避免技术进步与技术效率的相互掩盖，结果更加准确［30］;(3)该方法不受相关价格信息的干扰，避免了价格数据不易获取的困难［31］。

　　3.2指标选取与数据来源

　　指标选取主要借鉴江松颖等［11］的研究，并加入燃料动力费(机械燃油费用)、固定资产折旧作为玉米生产单位面积的机械化投入［33］。简单地说，投入指标包括土地投入、劳动力投入、机械投入和生产资料投入;产出指标为玉米产量(单位为104t)。其中:土地投入选用播种面积(单位为104亩，1亩≈667m2)表征;劳动力投入包括劳作时间(单位为109工作日)和人力资本(以农村劳动力人口的平均受教育年限代表，单位为a);机械投入借鉴郑旭媛等［33］的研究，以机械作业费用、排灌费用、机械燃油费用和固定资产折旧费用的2/3与各省(区)播种面积的乘积表征(109元);生产资料投入以种子数量(104t)、化肥数量(104t)和农药(109元)与各省(区)播种面积的乘积表征。用我国17个玉米主产省(区)的面板数据进行实证研究。鉴于我国于2003年才开始公布互联网发展的省级数据，因此本文的研究时段选为2004—2019年。数据主要来源于《全国农产品成本收益资料汇编》《统计年鉴》《农村统计年鉴》《人口统计年鉴》，以及互联网信息中心发布的《互联网网络发展状况统计报告》。

　　3.3核算结果与分析

　　本文使用DEAP2.1软件对上述数据进行处理，经测算，全国17个玉米主产省(区)2004—2019年的玉米全要素生产率年均增长0.2%(表1)，其中，技术进步年均增长0.3%，而技术效率保持不变。这说明我国玉米全要素生产率虽逐年提高，但增速缓慢，且主要依靠技术进步，属于单轨驱动型增长。这一结果与其他学者采用不同要素投入的测算结果方向大体一致［7－8］。

　　4模型构建与变量选择

　　4.1模型选择与变量设置

　　如上所述，农村互联网发展水平与玉米全要素生产率之间存在着相互促进的关系。互联网作为新型的公共基础设施，具有公共属性，不具备严格的外生性，若采用单一方程可能无法准确地估计其对玉米全要素生产率的影响，且方程产生的内生性问题也不易解决。将农村互联网发展水平与玉米全要素生产率都当作内生变量则可以解决相关的内生性问题，也可以较为科学地得出二者的估计结果。为此，特引入联立方程组模型进行分析。

　　4.2总体性估计结果与分析

　　联立方程组的2个方程［式(4)、(5)］均呈现过度识别问题。二阶段最小二乘法(2sls)可以有效缓解方程存在的内生性问题和扰动项相关性的问题，本文在2sls的基础上结合似不相关回归方法(SUＲ)做三阶段最小二乘法(3sls)来估计结果，以期结果更加精确。同时运用2sls、3sls和迭代式3sls进行估计，结果显示:3sls的结果更显著，与迭代式3sls的估计系数更接近，且拟合优度更高。囿于篇幅，下文只展示3sls估计结果(表3，模型中的地区效应均已进行控制)。

　　结论与启示

　　本研究首先采用DEA-mamlquist指数测算了2004—2019年我国17个玉米主产省(区)的全要素生产率，然后采用联立方程组模型实证检验了农村互联网发展对玉米全要素生产率的影响，并将玉米全要素生产率分解为技术效率、技术进步两条路径解释其作用机理。主要结论如下:(1)2004—2019年玉米全要素生产率年均增长0.2%，主要依靠农业技术进步的单轨驱动模式;(2)农村互联网的发展显著提升了玉米全要素生产率，主要依靠技术效率、技术进步协同改善的双重驱动;(3)分区域来看，农村互联网发展都促进了玉米全要素生产率的提高，其驱动程度从高到低依次为北方春播玉米区＞黄淮海平原夏播玉米区＞西北灌溉玉米区＞西南山地玉米区。

　　王博a，张永强a，b，*，宫思羽a，董权瑶a，付小钊a

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