丁 琪，杨艳涛，安 岩

（中国农业科学院农业经济与发展研究所，北京 100081）

0 引言

玉米目前是中国第一大粮食作物，2019年中国玉米播种面积高达4128万hm2，远高于同年稻谷及小麦的播种量，其播种量分别为2969万、2373万hm2，2019年玉米产量为26077万t，也多于稻谷与小麦的产量，其产量分别为20961万、13359万t，确保玉米有效供给至关重要，其次玉米具有较长的产业链，可作为原材料加工畜禽类饲料、酒精、淀粉等，直接关乎日常生活肉蛋奶的供应，但自2008年以来，中国玉米竞争力不断下降，对国际玉米依赖程度大，2019年中国共进口玉米479.1万t，较2018年增加127万t，要想提升玉米国际竞争力、增加玉米种植收益、保障国家粮食安全，归根结底要提高玉米全要素生产率，因此，测算中国玉米生产效率并分析其影响因素具有重要现实意义。

目前，国内外许多学者聚焦于测算各行各业生产效率，从测算方法看，可分为生产函数法、指数法、参数法及非参数法，其中生产函数法应用最多的是C-D生产函数[1]及CES[2]、VES[3]等函数；指数法目前研究中运用最多的是Malmquist指数[4]；参数方法可分为随机前沿分析(SFA)和确定前沿分析(DFA)，研究多为运用随机前沿分析来测算全要素生产率[5-7]；非参数方法主要以数据包络法(DEA)为主，大多数研究将DEA与Malmquist指数相结合共同来测算全要素生产率大小[8-10]。从分解指标看，全要素生产率解释了各个投入要素对经济产出的贡献率，国内学者对于全要素生产率的分解多为在规模报酬不变时，把全要素生产率的分解为技术变化和技术效率变化。……