徐梓钦，耿俊婷，解 月

（河南农业大学经济与管理学院，河南郑州 450046）

油料安全是粮食安全战略中至关重要的一环，大豆产业是油料安全战略中不可或缺的重要组成部分，大豆的扩面增产成为2022 年我国必须完成的政治任务[1]。据我国海关统计显示，2020 年我国大豆进口量已超过1亿t，创下历史新高。然而同年我国大豆产量仅为1 960 t，进口程度达到80%以上，自给率不足20%[2]。2019 年，农业农村部办公厅印发《大豆振兴计划实施方案》，旨在扩大大豆种植面积，提高大豆品质及提高单产水平。2019—2022 年的中央一号文件提出要加大对大豆高产品种和大豆间作新农艺推广的支持力度，完善大豆生产者补贴政策，大力实施大豆和油料产能提升工程，加大耕地轮作补贴和产油大县奖励力度等。

从时间上看，我国大豆产量并未因我国大豆强劲的需求而大幅增加，产量和单产水平未有明显变化，而种植面积却不断减少；从空间上看，黄淮海大豆主产区的大豆种植面积曾经约占全国的50%，然而近20年来黄淮海地区大豆种植面积萎缩到约20%[3]。为给大豆产业振兴提供政策建议，本文基于时空演变的视角对黄淮海地区大豆的全要素生产率进行分析，探究黄淮海地区大豆发展过程中存在的问题及其对策。

1 相关文献回顾

1.1 大豆国际贸易方面

冯满敬等借助TVP-SV-VAR 模型分析了在中美贸易政策不确定性情况下对我国大豆价格的影响，并认为美国贸易政策不确定性对我国大豆价格的冲击更大且影响时期更长[4]。杨茜基于VAR 模型分析中美贸易冲突对我国CPI的影响，并认为大豆贸易战对我国CPI影响有限，但大豆进口安全风险将长期存在[5]。栾立明等通过对大豆产业国际竞争力的研究发现，我国大豆产业在各方面与世界主要大豆生产国的差距还较大[6]。

1.2 大豆政策补贴方面

周杨等通过构建PSM-DID 模型分析了大豆补贴政策改革对农户种植结构调整的影响及作用机制，结果表明大豆生产者补贴政策改革对大豆、玉米种植结构调整起到了促进作用，但仅依靠补贴政策来改善种植结构，其作用非常有限，故对大豆的支持政策应由单一化转向多元化、由补贴激励转向政策支持[7]。王新刚等基于我国大豆主产区地级市层面的面板数据，利用双重差分模型分析了大豆生产者补贴政策对大豆生产的影响，结果表明生产者补贴政策的实施达到了扩大大豆播种面积的政策目标，但也造成了生产要素投入下降[8]。侯荣娜等通过研究东北地区大豆生产情况，提出完善大豆补贴的对策：增加补贴总量，减少和玉米的比价差距，平衡玉米大豆种植收益；充分利用WTO 的“绿箱政策”；出台保障大豆产业稳定发展的财政支持政策；启动和推行东北地区耕地轮作试点补助政策[9]。

1.3 黄淮海地区大豆生产方面

黄淮海地区是我国大豆的传统生产区，虽然近些年其大豆种植面积不断缩小，产量不断下降，但是大豆产业振兴离不开黄淮海地区的贡献。因此，国内学者就黄淮海地区大豆产业发展中存在的问题及大豆种植经验进行了大量研究。杨丹等通过对生产规模指数和生产集中度指数的分析发现，黄淮海地区的大豆生产无论是生产规模还是产量都显著下降，但黄淮海地区依然具有较高的比较优势[10]。王善高等利用随机前沿生产函数（SFA）测算了大豆种植的技术效率，研究发现黄淮海流域大豆种植的技术效率最高[11]。杜祥备等对安徽省大豆可持续发展问题的研究中认为，安徽省存在农田水利基础设施薄弱，大豆生产比较效益较低，综合配套技术集成创新不足，大豆加工业对大豆生产牵动作用不强，大豆补贴不足以调动农民的生产积极性等问题[12]。成雪峰等对黄淮海地区夏大豆的研究发现，黄淮海地区大豆生产存在着耕作措施和耕作技术不到位且缺乏产业化、标准化的生产[13]。张洁等提出河北省大豆产业提高质量、扩大产量的策略：增加品种的多样性，进行规模化种植，完善大型农机生产技术体系，形成技术服务推广与产业化经营相结合的产业模式[14]。

1.4 大豆数据包络分析法方面

1978 年，运筹学家Charnes A 等基于“相对效率评价”的基础之上提出了数据包络分析法（DEA）[15]。作为一种非参数的分析方法，数据包络分析法的优点在于能有效地避免人为因素造成的误差，同时大大简便了算法。王亚君等运用DEA-Malmquist 指数分析法对我国大豆生产的经济效率进行分析得出，河南省可以适度提高生产经营规模，安徽省和河北省在增加种植规模的基础上可以改进生产要素投入结构的结论[16]。李谷成等利用随机前沿生产函数测算1979—2005 的大豆全要素生产率发现，大豆的全要素生产率提高了1.39%，技术进步增长了1.47%[17]。司伟等通过测算1983—2007年大豆全要素生产率发现，25年来我国大豆生产全要素生产率年均增长1.5%，呈下降趋势；技术效率年均下降0.5%；技术进步率年均约为2%，且没有呈现随时间变化而增长的趋势[18]。

综上所述，通过国内学者对黄淮海地区大豆的种植情况可以看出，黄淮海地区大豆产业存在产量与种植面积萎缩严重、生产效率低下、政策扶持不完善、比较效益不如竞争作物、生产投入低、良种育种和推广缓慢等问题。但黄淮海地区是我国大豆主产区，在资源禀赋方面具有先天优势，适合大豆的生长发育。此外，国内学者对大豆产业的研究多集中于东北大豆主产区或全国范围，黄淮海地区大豆主产区居于次要地位，未对黄淮海地区大豆生产进行太多深入研究。为此，本文就黄淮海地区大豆全要素生产率在时空方面的演变进行测度，探究黄淮海地区大豆发展过程中存在的问题及其对策。

2 基于DEA-Malmquist 指数的实证分析

2.1 数据来源与指标选择

2.1.1 数据来源

考虑到数据的可获取性，本文选取黄淮海地区四省（即河南、河北、安徽、山东）的大豆成本与收益数据。数据来源于2011—2020年的《全国农产品成本收益资料汇编》。

2.1.2 指标选择

在这里本文参考苗欣、吴一平测算花生全要素生产率的指标选择做法[19]。产出指标只选择一个即主产品产量，4 个投入指标即每公顷种子用量、每公顷用工数量、每公顷物化费用和每公顷机械作业费。为尽量不遗漏投入变量，现需将变量进行整合，把化肥、农家肥、农药、农膜进行合并统称为“物化费用”，机械动力费、畜力费、灌溉费进行合并统称为“机械作业费”。

2.2 模型建立

国内学者对大豆的全要素生产率研究多集中于东北主产区或全国范围，鲜有针对黄淮海大豆主产区的全要素生产率研究。为了更好地研究黄淮海大豆主产区生产过程中各个要素对大豆生产效率所产生的影响，本文基于规模报酬可变的DEA 模型（VRS 模型）对黄淮海地区大豆生产状况进行分析。VRS 模型的基本表达式见式1、式2。

式1、式2 中，K为决策单元（DMU）的个数，θ为各决策单元的效率值，x为投入指标，y为产出指标。其中，θ的取值范围是[0，1]。当θ等于1时，则该决策单元称为DEA 有效；当θ＜1 时，则该决策单元无效，即表明这一区域的效率相对来说比较低，仍有改进的空间。IS为投入松弛量，即IS=(is1，is2，…，isM)T，OS为产出松弛量，即OS=(os1，os2，…，osM)T。

Malmquist指数是基于数据包络分析法提出的，是一种用于度量全要素生产率指数的方法。在与DEA 模型结合之后，构造从t期到t+1 期的Malmquist 指数M（yt，xt，yt+1，xt+1），从而衡量全要素生产率TFPch 与技术进步变化值Tch 和效率变化值TEch 的关系。在VRS 模型中，规模报酬可变的假定下，效率变化即综合效率变化又可以分解为纯技术效率和规模效率变化，其关系式见式3。

2.3 结果分析

2.3.1 黄淮海地区大豆全要素生产率的时序变化情况

基于莫氏指数，对2011—2020年的黄淮海地区四省市的面板数据进行分析。通过使用Deap2.1 得出结果（见表1）。

表1 2011—2020年黄淮海地区大豆全要素生产率时间变化情况

根据研究期内莫氏指数的变化情况，从整体上来看，黄淮海地区的全要素生产率有所下降，主要原因则是由于技术进步变化指数所导致，这是因为黄淮海地区内大豆生产长期以来不受重视，良种育种及推广速度缓慢、大豆生产所需的农业机械设备不匹配等问题。此外，规模效率变化指数有略微提高，这主要是由于近些年国家对大豆生产极为重视，颁布了多项政策措施促进农户扩大大豆种植面积的原因。

根据表1 数据，首先从年度变化来看，黄淮海地区的大豆全要素生产率变化大致可分为3 个阶段：1）2011—2014 年的全要素生产率下降期，该期内大豆的全要素生产率一直处于下降状态，主要是由于技术进步变化指数下降引起的，说明这一时期黄淮海地区的大豆生产技术有待提高，但同时规模效率变化指数也呈现出逐年下降的趋势。2）2014—2017 年的波动期，该时期内的2014—2015 年大豆全要素生产率突然提高，主要是由于该年度是《全国优势农产品区域布局规划（2008—2015 年）》的最后一年，文件中对黄淮海地区的大豆种植面积、大豆产量、单产等指标进行了硬性规定，因此该年度的大豆全要素生产率有显著的增长，但在该年度之后，全要素生产率有所下降，但在2016—2017 年度全要素生产率为有效状态。3）2017—2020年的逐渐增长期，在2019—2020年度黄淮海地区大豆的全要素生产率增长了7.7%，其中规模效率变化指数贡献了大部分的力量，但技术进步变化指数仍然达到了有效状态并增长了0.3%。这一期间大豆全要素生产率增长的主要原因在于国家对于大豆的扶持政策越发有益，政策实施越发有力。2016 年，原农业部（现为农业农村部）发布《全国种植业结构调整规划（2016—2020 年）》，明确提出在黄淮海地区适当恢复大豆种植面积，开展玉米大豆轮作。2019 年农业农村部发布《大豆振兴计划实施方案》，重点提出将黄淮海地区大豆纳入补助试点范围，并将东北产区退出轮作的大豆种植面积适当地安排在黄淮海地区。2019—2020 年度黄淮海地区大豆的综合效率变化指数提高7.4%，全要素生产率提高7.7%，国家政策取得了显著成果。

从综合效率变化指数的分解来看，2011—2020 年大豆纯技术效率变化指数基本都趋向于1，唯有2017—2018 年度黄淮海地区的大豆全要素生产率下降幅度较大，并且规模效率变化指数降到了最低点0.944，这可能是由于前一年秋收的玉米收购价格较高且黄淮海地区大豆补贴尚不完善，从而降低了农户种植大豆的积极性。规模效率变化指数在前2 个时期的规模效率变化指数都是从第一年开始下降。只有第3个时期的规模效率变化指数呈现出逐渐增长的情况并在2020 年规模效率变化指数达到最高点1.072，这说明大豆补贴政策的实施效果显著，农户的种植积极性与种植面积都明显提高。

2.3.2 黄淮海地区四省大豆全要素生产率的空间变化情况

本文研究的黄淮海地区的河北省、安徽省、山东省、河南省。四省在2011—2020年的大豆全要素生产率变化情况如表2所示。

表2 2011—2020年黄淮海地区四省大豆全要素生产率空间变化情况

从表2 可以看出，黄淮海地区四省的全要素生产率变化中，只有安徽省的全要素生产率增长2.3%，其他三省均有不同程度的下降，并且主要是由技术进步变化指数下降所导致的。这说明河北省、山东省和河南省的大豆品种研发、生产种植及农业机械研制等技术方面推广和应用程度不高。

1）河北省的全要素生产率最低，综合效率变化指数也处于无效面，说明河北省不仅在技术推广应用上存在问题而且在要素投入上存在投入不足的问题。2）山东省和河南省的综合效率变化指数均处于有效状态，这说明河南、山东两省在要素投入配置方面做得较好，影响两省提高全要素生产率的主因是技术进步变化指数，说明在技术推广方面仍存在不足，需要加快对大豆农业机械的改装研制、良种推广和种植制度更新等提高技术进步变化指数的方法。3）安徽省是本次研究四省中唯一一个全要素生产率增长的省份，安徽省的大豆种植面积始终保持在60 万hm2以上，位居全国第三，占全国播种面积的7%以上，总产量在100万t左右，位居全国第三。安徽省大豆品种主要是蛋白含量较高的品种，比进口大豆更具优势，比较效益较高；同时，安徽省大豆补贴政策和农技投入也显著提高了大豆的全要素生产率。

3 结论与建议

3.1 研究结论

黄淮海地区大豆全要素生产率有所下降。通过DEA-Malmquist 指数分析法对黄淮海大豆主产区近十年的全要素生产率进行时空上的分析，研究结果如下：1）黄淮海地区大豆全要素生产率处于无效状态，总体均值减少0.8%，从指数分解来看，除技术进步变化指数外，综合效率变化指数、纯技术效率变化指数及规模效率变化指数均有略微提高，而技术进步变化指数下降0.9%，这是导致黄淮海地区大豆全要素生产率下降的主要原因。

2）从大豆全要素生产率的时间序列变化情况来看，大豆全要素生产率指数的变化趋势大体上和技术进步变化指数一致，即黄淮海地区大豆全要素生产率指数的变化主要受技术进步变化指数的影响。相较于2011年，2020年黄淮海地区四省的综合效率值除河北省外均达到有效状态，其中山东省综合效率变化指数增加0.7%，而河北省综合效率变化指数下降0.3%。将综合效率变化指数分解来看，四省纯技术进步效率指数均为有效状态，而主要影响综合效率变化指数的规模效率变化指数则和综合效率变化指数的变动一致。这说明黄淮海地区综合效率变化指数的变动主要是规模效率变化指数所导致的。

3）从大豆全要素生产率的空间变化情况分析，黄淮海地区四省中除安徽省外，河北省、山东省和河南省的大豆全要素生产率均有所下降，分别下降2.2%、1.4%和1.9%。而导致这三省全要素生产率下降的主要原因是技术进步变化指数。这说明在实际生产中，大豆生产技术的推广与扩散相对滞后。

3.2 政策建议

3.2.1 大力发展黄淮海大豆主产区

黄淮海地区是我国重要的大豆主产区之一，要提高黄淮海地区大豆的生产力，充分挖掘我国大豆生产潜力，从而保障国家粮食安全战略稳定发展。此外，在此区域以大豆为基础原料建设一批优质大豆生产基地，发展一批大豆加工企业，形成大豆产业集群，可以提高对大豆的需求，从而提高农户种植大豆的意愿，为大豆产业的高质量发展助力，为乡村振兴战略提供新动力。

3.2.2 加快推进大豆生产技术迭代

从大豆全要素生产率分析可知，大豆全要素生产率下降的主要原因是技术进步变化指数较低。因此，要提高黄淮海地区全要素生产率，具体应做好以下2个方面。1）提高黄淮海地区大豆的技术效率，因地制宜地改造、研发、推广适合本地区的农机，培育优良品种，研发和推广新型生产技术，促进大豆生产技术的进步。2）形成规模化种植。要通过土地流转、新型农业经营主体等方式扩大大豆的生产经营规模，从而优化大豆的种植结构。

3.2.3 加大对大豆的政策扶持力度

根据上文分析可知，得益于政策的扶持，黄淮海地区大豆全要素生产率在近三年有所提高。2019 年农业农村部发布《大豆振兴计划实施方案》，2020、2021和2022年的中央一号文件都强调了大豆生产。这说明我国在主要粮食产品满足国内消费后，开始大力实施大豆产业振兴。在大豆的比较效益不如其他粮食作物、大豆与玉米等作物互为竞争性作物的背景下，要提高大豆的种植面积，1）在市场主导的前提下，进一步完善黄淮海地区大豆的价格补贴政策以保障农户的基本利益不受到损害，增强农户对大豆收益的信心，提高农户种植大豆的积极性。2）完善种植补贴政策并在政策制订中将补助对象严格限制在种植大豆的农户之中，以免大豆种植户无法获得补贴，避免政策实施的异化现象。3）补贴政策的目标应聚焦于以下3 点：实行差异化补贴标准，尽可能地减少对玉米等竞争性作物的影响；补贴政策应具有引导性，为保证大豆的可持续发展、高质量发展，大豆的补贴政策应引导农户扩大大豆种植面积、优化调整种植结构等目标；聚焦先进生产技术的补贴，如大豆农机具、良种补贴及相关的生产技术等，从而减少农户在种植中的生产成本，并在一定程度上提高单产水平和种植意愿等。