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1農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的概念界定

農(nóng)業(yè)技術(shù)效率概念起源于技術(shù)效率，是技術(shù)效率概念在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，關(guān)于技術(shù)效率和農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的界定經(jīng)過(guò)了幾次演進(jìn)。在理論發(fā)展過(guò)程中，學(xué)者們主要從投入和產(chǎn)出的角度對(duì)技術(shù)效率的內(nèi)涵給出了不同的定義。1957年，英國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家Farrell首次從投入的角度提出，技術(shù)效率是在生產(chǎn)技術(shù)和市場(chǎng)價(jià)格不變的條件下，按既定的比例投入要素，生產(chǎn)一定量產(chǎn)品所需的最小生產(chǎn)成本與實(shí)際生產(chǎn)成本的比率；技術(shù)效率反映一個(gè)生產(chǎn)單元在給定投入條件下獲得最大產(chǎn)出的能力［3］。1966年，Leibenstein則從產(chǎn)出角度出發(fā)，重新界定了技術(shù)效率，既在既定的投入規(guī)模、投入結(jié)構(gòu)和市場(chǎng)價(jià)格條件下，實(shí)際產(chǎn)出水平與所能達(dá)到的最大產(chǎn)出量之間的比率，亦即投入一定量的生產(chǎn)要素所得到的實(shí)際產(chǎn)出與可能的最大產(chǎn)出的比率［4］。后者即從產(chǎn)出角度的定義被學(xué)界普遍接受并得到廣泛應(yīng)用。針對(duì)兩個(gè)或兩個(gè)以上的經(jīng)濟(jì)單元，LauLJ等［5］提出了相對(duì)技術(shù)效率的概念，即在投入條件一定的前提下，如果經(jīng)濟(jì)單元甲的產(chǎn)出比經(jīng)濟(jì)單元乙的產(chǎn)出高，則經(jīng)濟(jì)單元甲具有較高的技術(shù)效率。隨著技術(shù)效率研究的不斷深入，學(xué)者們開(kāi)始將技術(shù)效率理論拓展到其他領(lǐng)域，如在農(nóng)業(yè)上提出了農(nóng)業(yè)技術(shù)效率。楊旭［6］認(rèn)為，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率是技術(shù)的生產(chǎn)效能發(fā)揮的程度，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)在穩(wěn)定的使用過(guò)程中，轉(zhuǎn)化太陽(yáng)能，儲(chǔ)藏化學(xué)能，為人們生產(chǎn)生活提供所需要的產(chǎn)品。GreeneWH［7］和王永龍［8］分析了實(shí)際產(chǎn)出和潛在產(chǎn)出的差距，提出農(nóng)業(yè)技術(shù)效率是指觀察到的或?qū)嶋H的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出與理想的或潛在的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出之間的差值；差距越大表示農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率越低，差距越小則表示農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率越高。若實(shí)際產(chǎn)出與潛在產(chǎn)出相等，即為技術(shù)“完全有效率”；若低于潛在產(chǎn)出，則為“技術(shù)欠效率”。從相對(duì)技術(shù)效率出發(fā)，KRShanmugam等［9］認(rèn)為，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率可以由評(píng)價(jià)單元本身歷史上的最佳生產(chǎn)與產(chǎn)出行為來(lái)衡量，也可以由空間上其他生產(chǎn)單元理想的生產(chǎn)與產(chǎn)出行為來(lái)衡量。從以上分析可知，不論從投入角度還是產(chǎn)出角度，界定的內(nèi)涵一致，即農(nóng)業(yè)技術(shù)效率是指在一定的技術(shù)水平和生產(chǎn)要素投入的條件下，農(nóng)業(yè)實(shí)際產(chǎn)出達(dá)到理論最大產(chǎn)出的程度。

2農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的評(píng)價(jià)

對(duì)于農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的評(píng)價(jià)研究，國(guó)外起步較早，其成果豐富。而國(guó)內(nèi)對(duì)改革開(kāi)放以來(lái)的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和生產(chǎn)率變動(dòng)的研究較多，對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率及其變動(dòng)的研究相對(duì)較少。農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的評(píng)價(jià)著重在于解決兩個(gè)基本問(wèn)題，即測(cè)量方法和指標(biāo)變量的選取。

2．1農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的測(cè)量方法

農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的測(cè)度即是把技術(shù)效率測(cè)度的方法運(yùn)用到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)上，關(guān)鍵在于對(duì)技術(shù)效率的衡量。常用度量技術(shù)效率的方法是生產(chǎn)前沿分析方法，最早由Farrell和Afriat提出。根據(jù)是否已知生產(chǎn)函數(shù)的具體形式，前沿分析方法分為非參數(shù)方法和參數(shù)方法。2．1．1非參數(shù)方法其不要求設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)，沒(méi)有限定效率前沿的形狀。大量文獻(xiàn)使用的非參數(shù)方法主要有數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DataEnvelopmentAnaly－sis，DEA）和自由處置包（FDH）方法。非參數(shù)方法的典型代表是數(shù)據(jù)包絡(luò)分析，且DEA能方便容易處理決策單元是多產(chǎn)出情況，因此目前使用較多。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析是由運(yùn)籌學(xué)家CharnesA等［10］以相對(duì)效率概念為基礎(chǔ)提出的一種效率評(píng)價(jià)方法。DEA方法根據(jù)多指標(biāo)投入和多指標(biāo)產(chǎn)出對(duì)相同類(lèi)型的單位進(jìn)行相對(duì)有效性的一種非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法。其基本思路是利用包絡(luò)線代替微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)中的生產(chǎn)函數(shù)，通過(guò)數(shù)學(xué)規(guī)劃來(lái)確定經(jīng)濟(jì)上的最優(yōu)點(diǎn)，以折線將最優(yōu)點(diǎn)連接起來(lái)，形成一條效率前沿的包絡(luò)線，然后將所有決策單元（DMU）的投入、產(chǎn)出映射到空間中，再根據(jù)各DMU與有效生產(chǎn)前沿面的距離來(lái)確定各決策單元是否有效，落在邊界包絡(luò)線上的DMU被認(rèn)為是有效率的，否則無(wú)效。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法中主要包括有評(píng)價(jià)決策單元技術(shù)效率的CCR模型和分別評(píng)價(jià)純技術(shù)與規(guī)模是否有效的BCC模型。非參數(shù)方法不需要事先確定函數(shù)的具體形式，計(jì)算較為簡(jiǎn)潔方便，但其忽略隨機(jī)因素對(duì)于產(chǎn)出的影響，把實(shí)際產(chǎn)出小于潛在產(chǎn)出的原因都?xì)w結(jié)于技術(shù)效率，這是不合理的。2．1．2參數(shù)方法用參數(shù)方法測(cè)度技術(shù)效率的重點(diǎn)是確定生產(chǎn)前沿面，即確定一個(gè)合適的生產(chǎn)前沿函數(shù)。參數(shù)前沿則依賴(lài)于函數(shù)的設(shè)定形式，按其發(fā)展階段可分為最初的確定性前沿和后來(lái)的隨機(jī)前沿。與非參數(shù)方法相比，最大優(yōu)點(diǎn)是考慮了隨機(jī)因素對(duì)于產(chǎn)出的影響。1）確定性前沿方法是將所有的觀察資料，依據(jù)前沿面和可行的技術(shù)，把被觀察到的生產(chǎn)與最大可能的生產(chǎn)之間的距離看成是技術(shù)上的無(wú)效率。確定性前沿方法又分為確定性參數(shù)前沿和確定性統(tǒng)計(jì)前沿。首先，確定性參數(shù)前沿生產(chǎn)函數(shù)法主要思路是建立一個(gè)確定性生產(chǎn)函數(shù)，并假設(shè)殘差項(xiàng)為正值，然后利用線性規(guī)劃方法使觀察值與估計(jì)值之間的絕對(duì)偏差為最小，這樣可求得前沿生產(chǎn)函數(shù)中的參數(shù)值［11］。其次，AfriatS［12］在前沿模型中引入統(tǒng)計(jì)觀念，認(rèn)為觀察點(diǎn)與生產(chǎn)前沿之間具有明顯統(tǒng)計(jì)上的關(guān)系，應(yīng)以一般統(tǒng)計(jì)方法估計(jì)生產(chǎn)前沿；確定性統(tǒng)計(jì)前沿方法則是以殘差項(xiàng)為衡量技術(shù)效率的指標(biāo)，但其在設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)后，進(jìn)一步對(duì)殘差項(xiàng)作統(tǒng)計(jì)上的假設(shè)。2）隨機(jī)前沿分析方法（SFA）的產(chǎn)生在確定前沿方法之后。由于對(duì)生產(chǎn)者行為的實(shí)證分析總受隨機(jī)干擾項(xiàng)的影響，而且某一個(gè)生產(chǎn)者的效率與最優(yōu)效率之間的差距也受到各種隨機(jī)因素的影響［13］，而確定性前沿分析方法不考慮隨機(jī)因素的影響，其實(shí)用性受到質(zhì)疑，隨機(jī)前沿分析方法則應(yīng)運(yùn)而生。DAinger等［14］提出，在確定性前沿函數(shù)的基礎(chǔ)上引入隨機(jī)干擾的隨機(jī)前沿分析方法來(lái)測(cè)算技術(shù)效率。隨著對(duì)更加準(zhǔn)確測(cè)定的要求，隨機(jī)前沿函數(shù)基本模型進(jìn)行了兩次代表性的改進(jìn)和發(fā)展，分別是Battese模型和Coelli模型。參數(shù)方法考慮了隨機(jī)因素對(duì)于產(chǎn)出的影響，將實(shí)際產(chǎn)出分為生產(chǎn)函數(shù)、隨機(jī)因素和技術(shù)無(wú)效率三部分，但SFA的模型基本假設(shè)較為復(fù)雜，需要考慮生產(chǎn)函數(shù)、技術(shù)無(wú)效率項(xiàng)分布的具體形式，對(duì)于投入產(chǎn)出的數(shù)據(jù)要求較高，這直接導(dǎo)致模型很難進(jìn)一步擴(kuò)展。

2．2農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的評(píng)價(jià)指標(biāo)

對(duì)于農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的定量研究，選擇適當(dāng)?shù)闹笜?biāo)來(lái)衡量投入產(chǎn)出變量非常關(guān)鍵，學(xué)者們主要選擇了4個(gè)變量，即勞動(dòng)力投入、資本投入、土地投入和技術(shù)投入［15－17］。首先，勞動(dòng)力是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的必要投入因素，其豐裕程度直接決定著農(nóng)業(yè)的產(chǎn)出，因此對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的重要性不言而喻。文獻(xiàn)絕大多數(shù)以農(nóng)業(yè)從業(yè)人數(shù)測(cè)量勞動(dòng)力投入。其次，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資本投入是指農(nóng)業(yè)整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程中所使用的各類(lèi)資本的總和，包括固定資產(chǎn)投入和流動(dòng)資金投入兩大部分。再次，土地是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)利用各種自然力的基礎(chǔ)，農(nóng)業(yè)土地投入是指農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中所使用的全部地表面積的數(shù)量。鄭晶等［18］認(rèn)為，耕地存在復(fù)種指數(shù)的差別，同時(shí)存在荒廢現(xiàn)象，以農(nóng)作物總播種面積來(lái)作為土地投入變量合理。方鴻［19］認(rèn)為，農(nóng)作物播種面積不能真正反映農(nóng)業(yè)如林、牧漁的土地投入，所以用耕地面積作為土地投入。最后，技術(shù)水平包括科技水平和工業(yè)化水平。對(duì)于農(nóng)業(yè)科技水平的度量一般是通過(guò)農(nóng)業(yè)科研的投入水平，主要集中于品種、化肥、農(nóng)藥方面的研究等。忽略農(nóng)業(yè)科研投入對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)源泉的估計(jì)有失公允；工業(yè)化水平是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)提高的物質(zhì)技術(shù)基礎(chǔ)，可以通過(guò)降低化肥、機(jī)械、農(nóng)藥的成本來(lái)提高農(nóng)業(yè)技術(shù)效率［20］。對(duì)于技術(shù)投入變量的衡量一般將化肥使用量和農(nóng)業(yè)機(jī)械動(dòng)力作為變量。學(xué)者們對(duì)于產(chǎn)出變量的選擇也不盡相同，主要有農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值（農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值）、農(nóng)業(yè)增加值和糧食作物產(chǎn)量3種，但從各自的出發(fā)角度來(lái)看，這3種也各有其側(cè)重點(diǎn)和實(shí)際需要。這4種變量是用來(lái)生產(chǎn)的基本要素投入，盡管有許多學(xué)者加入了其他的變量進(jìn)行控制，而且各變量的衡量標(biāo)準(zhǔn)不盡相同，但其實(shí)質(zhì)均是從微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)的投入產(chǎn)出要素出發(fā)進(jìn)行控制。

2．3農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的測(cè)度

對(duì)于農(nóng)業(yè)技術(shù)效率水平測(cè)度的研究，最早也是借鑒于技術(shù)效率在微觀層面上如以企業(yè)和農(nóng)場(chǎng)為對(duì)象的應(yīng)用。由于國(guó)外農(nóng)場(chǎng)或種植園的規(guī)模較大，因此，在一定程度上代表了區(qū)域農(nóng)業(yè)的技術(shù)效率水平，也可理解為中觀或宏觀層面。國(guó)內(nèi)的研究起步較晚，成果較少。縱觀國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)，對(duì)于農(nóng)業(yè)技術(shù)效率水平的評(píng)價(jià)主要是采用SFA和DEA兩種分析方法。2．3．1基于DEA方法的農(nóng)業(yè)技術(shù)效率測(cè)度目前，DEA方法已在國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)分析、技術(shù)進(jìn)步、效率與效益、資源配置和金融投資等領(lǐng)域進(jìn)行了許多成功的應(yīng)用，把其應(yīng)用到農(nóng)業(yè)技術(shù)效率上的評(píng)價(jià)研究也不少。ChitkaraJha等［21］用DEA方法估算了印度Punjab地區(qū)300個(gè)小麥種植農(nóng)場(chǎng)1981—1982年和1982—1983年的配置效率和技術(shù)效率發(fā)現(xiàn)，在這兩個(gè)年度區(qū)間大型養(yǎng)殖場(chǎng)在技術(shù)和資源配置上都比小型養(yǎng)殖場(chǎng)更有效率。KGalanopoulos等［22］測(cè)算了歐盟國(guó)家和13個(gè)候選國(guó)在1993—1999年的農(nóng)業(yè)技術(shù)效率，1993—1994年歐盟國(guó)家平均農(nóng)業(yè)技術(shù)效率從0．829升至0．844，隨后略有下降，但幅度平穩(wěn)，1996年為0．816。國(guó)內(nèi)利用DEA對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率測(cè)算的研究起步較晚，近幾年也取得了一些成果。孟令杰［11］以農(nóng)業(yè)GDP為被解釋變量，測(cè)算我國(guó)1980—1995年農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的技術(shù)效率發(fā)現(xiàn)，我國(guó)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率呈下降態(tài)勢(shì)，由1980年的0．909下降到1995年的0．868，下降了4．1％。韓曉燕等［23］測(cè)算了1984—2002年全國(guó)農(nóng)業(yè)平均技術(shù)效率，結(jié)果表明：中國(guó)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率從1984年以來(lái)呈明顯的逐年下滑趨勢(shì)；1984年為83．33％，到2002年已經(jīng)下滑到69．74％，共下降了13．6％。薛春玲等［24］通過(guò)實(shí)證研究測(cè)算出了全國(guó)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出技術(shù)效率動(dòng)態(tài)狀況，結(jié)果顯示：中國(guó)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率宏觀上是提高的趨勢(shì)，但總體水平較高，具有明顯的階段性；1977—1985年，農(nóng)業(yè)產(chǎn)出技術(shù)效率是穩(wěn)定增長(zhǎng)階段，從80％左右開(kāi)始達(dá)到1985年93％～100％的效率最高點(diǎn)；1986—1989年呈緩慢下降狀態(tài)，降到80％左右的最低點(diǎn)，然后保持低速徘徊至1994年，其后以緩慢的速度增長(zhǎng)，到2001年形成100％的效率最高點(diǎn)，并維持在高位水平。方鴻［19］測(cè)度1988—2005年中國(guó)各省份的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率發(fā)現(xiàn)，東部地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率相對(duì)較高，中西部地區(qū)與東部地區(qū)之間有著顯著的差距。綜合以上測(cè)度結(jié)果可以看出，國(guó)外針對(duì)各區(qū)域的技術(shù)效率測(cè)度的結(jié)果從橫向上看無(wú)法做出比較，而國(guó)內(nèi)測(cè)度結(jié)果明確顯示出農(nóng)業(yè)技術(shù)效率在1980—1985年大體呈上升趨勢(shì)，而在1985年之后呈現(xiàn)下滑狀態(tài)，表明DEA方法測(cè)度結(jié)果具有穩(wěn)健性。2．3．2基于SFA方法的農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的測(cè)度目前，由于DEA方法本身存在固有缺陷，很多研究采用了SFA方法進(jìn)行測(cè)算技術(shù)效率。Cuesta［25］用SFA方法對(duì)西班牙82個(gè)奶牛農(nóng)場(chǎng)的技術(shù)效率進(jìn)行了測(cè)算，1987—1991年的平均技術(shù)效率一直處于下滑中，從1987年的0．857降至1991的0．776。Kat－erinaMelfou等［26］估算了希臘1997—2002年期間牧羊場(chǎng)的技術(shù)效率的頻率分布，平均技術(shù)效率為0．768。國(guó)內(nèi)利用SFA方法測(cè)度技術(shù)效率的成果已非常豐富，大多針對(duì)農(nóng)業(yè)中的某一分支進(jìn)行測(cè)度，如對(duì)糧食、大豆等的測(cè)度［27－28］。而對(duì)于宏觀上評(píng)價(jià)整個(gè)農(nóng)業(yè)的技術(shù)效率的文獻(xiàn)則較少。錢(qián)良信［17］測(cè)算了1978—2008年期間中部6省農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的變化，結(jié)果表明：中部地區(qū)的平均技術(shù)效率為0．456，總體上處于較低水平。李宗璋等［29］測(cè)度了1996年、2006年全國(guó)和東中西部的農(nóng)業(yè)技術(shù)效率，全國(guó)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率水平1996年和2006年分別是0．722和0．809，農(nóng)業(yè)技術(shù)效率整體有所上升；從東中西部看，1996年分別是0．884、0．755和0．681，2006年為0．912、0．868和0．676，東中西部依次降低，存在區(qū)域差異。SFA方法在通過(guò)選擇具體函數(shù)形式跨地區(qū)比較農(nóng)業(yè)技術(shù)效率方面有顯著作用，其可以針對(duì)性地篩選出落后區(qū)域，從而為重點(diǎn)支持提出理論指導(dǎo)。但因選擇具體函數(shù)形式比較復(fù)雜，橫向測(cè)量比較時(shí)且缺乏地區(qū)針對(duì)性，也使其具有局限性。

3影響農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的因素

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，其運(yùn)行依賴(lài)于社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、政治以及資源等，是內(nèi)在要素與環(huán)境因素相互作用、相互影響的有機(jī)統(tǒng)一體。農(nóng)業(yè)技術(shù)效率影響因素的量化與測(cè)度的關(guān)鍵是指標(biāo)的構(gòu)建與選擇，總的原則是有利于正確測(cè)算、認(rèn)識(shí)和把握農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的程度和影響因素，保證測(cè)度有效性。在研究農(nóng)業(yè)技術(shù)效率影響因素的文獻(xiàn)中，既有定性分析研究對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率影響因素進(jìn)行描述性分析，更有實(shí)證分析。特別是實(shí)證研究方面嘗試在模型中量化影響因素，進(jìn)行測(cè)度和回歸分析，已經(jīng)取得了豐碩的成果。理論上共同認(rèn)可影響農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的因素主要有自然因素、經(jīng)濟(jì)因素和社會(huì)因素。

3．1自然因素

Krasachat［30］認(rèn)為，對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率影響最大的是農(nóng)場(chǎng)規(guī)模，其次是土地、氣候等自然條件。國(guó)內(nèi)學(xué)者余建斌等［31］研究了中國(guó)大豆生產(chǎn)的主要影響因素，結(jié)果表明：自然災(zāi)害（特別是旱災(zāi)）和大豆種植比重是影響大豆生產(chǎn)技術(shù)效率的主要因素。隨后他又研究了中國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的技術(shù)效率，得出中國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)存在顯著的效率損失，技術(shù)效率水平較低，加強(qiáng)農(nóng)業(yè)水利是提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率最為有效的措施等結(jié)論。李宗璋等［29］研究了公路、碼頭及鐵路三類(lèi)交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率的影響，結(jié)果表明：水路和公路的普及程度對(duì)中國(guó)各省區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率的提升有顯著推動(dòng)作用，鐵路運(yùn)輸網(wǎng)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率的改進(jìn)效果尚不明顯。

3．2經(jīng)濟(jì)因素

汪小勤等［32］引入農(nóng)田水利灌溉面積和農(nóng)村電力消費(fèi)作為農(nóng)業(yè)公共投資的變量，驗(yàn)證了農(nóng)業(yè)公共投資對(duì)于農(nóng)業(yè)技術(shù)效率和農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)具有促進(jìn)作用。宋春光等［33］研究了合作金融和政策性金融對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的影響，結(jié)果表明：合作金融對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的提高有著明顯的促進(jìn)作用，而政策性金融支持對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的作用不顯著。錢(qián)良信［17］對(duì)中部6省影響農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的因素發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)貸款和財(cái)政支農(nóng)支出每增加1％，農(nóng)業(yè)技術(shù)效率分別減少3．50％和4．43％。肖小勇等［34］從人力資本和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)聯(lián)性入手，用健康和教育兩個(gè)變量作為人力資本的變量，對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出情況和農(nóng)村人力資本情況進(jìn)行了實(shí)證分析，結(jié)果顯示：農(nóng)村人力資本減少了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)無(wú)效程度，提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的技術(shù)效率和農(nóng)業(yè)產(chǎn)出。

3．3社會(huì)因素

OkoruwaVictorOlusegun等［35］研究尼日利亞水稻的技術(shù)效率認(rèn)為，影響農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的關(guān)鍵是教育，推廣人員的接觸。國(guó)內(nèi)研究也主要從勞動(dòng)力素質(zhì)和教育入手。張寧等［36］分析了中國(guó)農(nóng)村勞動(dòng)力素質(zhì)對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的影響，結(jié)果表明：農(nóng)村勞動(dòng)力素質(zhì)的變化對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)效率的影響具有顯著性差異；與勞動(dòng)力的身體素質(zhì)比較，農(nóng)村勞動(dòng)力的智力素質(zhì)提高對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的增長(zhǎng)更具有顯著作用。李谷成等［37］對(duì)湖北農(nóng)戶(hù)的研究顯示，勞動(dòng)力的受教育程度對(duì)農(nóng)戶(hù)技術(shù)效率的作用不太顯著，而專(zhuān)門(mén)的農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)則可以促進(jìn)農(nóng)戶(hù)技術(shù)效率的提高。張本飛［38］將教育投資作為解釋變量，將平均每公頃耕地的實(shí)際農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出作為產(chǎn)出，驗(yàn)證了教育投資對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率有正向效應(yīng)，且從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的勞動(dòng)力平均受教育年限每增加1年，則我國(guó)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率增加7％。

3．4綜合因素

以上文獻(xiàn)是從單因素角度實(shí)證對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的影響，對(duì)影響農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的多因素進(jìn)行量化分析的文獻(xiàn)較少且是針對(duì)部分區(qū)域。鄭循剛等［39］依據(jù)隨機(jī)前沿分析方法，對(duì)四川農(nóng)戶(hù)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率的影響因素進(jìn)行分析認(rèn)為，科技投入對(duì)農(nóng)戶(hù)生產(chǎn)技術(shù)效率的影響最大，其次是自然條件（耕地類(lèi)型），影響最小的是退耕還林面積和財(cái)政補(bǔ)貼。金劍等［40］采用關(guān)聯(lián)分析方法對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的影響做了實(shí)證分析，結(jié)果顯示：農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、農(nóng)用化肥施用量和生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)對(duì)河北省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率損失的影響較大，而農(nóng)村個(gè)人固定資產(chǎn)投資和年末常用耕地面積對(duì)其影響相對(duì)較小。

4小結(jié)

通過(guò)上述文獻(xiàn)分析可知，學(xué)術(shù)界關(guān)于農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的涵義、評(píng)價(jià)和影響因素的量化等方面作了一定的理論探討，為學(xué)界開(kāi)展農(nóng)業(yè)技術(shù)效率研究指明了方向。但這些研究也存在一定的局限性，主要有以下幾個(gè)方面：一是由于技術(shù)效率的測(cè)度方法均有其優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，對(duì)于不同的區(qū)域農(nóng)業(yè)狀況，不同方法測(cè)度的農(nóng)業(yè)技術(shù)效率和影響因素的結(jié)論有時(shí)并不一致，對(duì)此大多學(xué)者只是采用單一方法進(jìn)行測(cè)度和評(píng)價(jià)，缺乏創(chuàng)新和改進(jìn)。二是在影響因素的實(shí)證分析方面，大多學(xué)者是從自己研究的項(xiàng)目和數(shù)據(jù)可得性的角度出發(fā)來(lái)選擇影響因素，沒(méi)有形成一個(gè)綜合穩(wěn)定的影響因素的評(píng)價(jià)體系。三是大多數(shù)文獻(xiàn)是對(duì)農(nóng)業(yè)的某一領(lǐng)域，如糧食、棉花、大豆等進(jìn)行技術(shù)效率測(cè)度，而對(duì)整個(gè)宏觀的農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的研究非常欠缺，還有待于進(jìn)一步深入研究。

作者：鄧若冰1，2夏慶利2羅芳2工作單位：1．華中師范大學(xué)2．黃岡師范學(xué)院