花生新品种投入产出的技术进步分析

周曙东, 乔 辉, 张照辰, 郭 丽

(南京农业大学 经济管理学院，江苏 南京 210095)

花生新品种投入产出的技术进步分析

周曙东, 乔 辉, 张照辰, 郭 丽

(南京农业大学 经济管理学院，江苏 南京 210095)

针对特定技术革新所带来的生产前沿面的提升，运用扩展的生产函数来测算技术革新前后的边际生产率差异，在技术进步测算的方法上进行了创新。以花生新品种的应用为案例，分析了花生新品种的采用对技术进步以及要素产出弹性的影响，在此基础上进一步运用剔除环境因素的三阶段DEA模型比较花生新品种和老品种的技术效率差异。实证研究结果表明，花生新品种的应用提高了花生生产前沿面；这种技术进步不是中性技术进步，而是劳动节约型技术进步；花生新品种的应用提高了花生各投入要素的产出弹性，同时花生新品种的技术效率较老品种有显著的提高。

花生新品种； 技术进步； 农业补贴政策； 品种改良； 油料作物

一、引言

(一)研究背景与意义

花生是中国第三大油料作物，也是目前总产量最高的油料作物，从1989年至今总体呈现增长的态势，《中国农村统计年鉴2015》的统计数据显示，2014年中国花生种植面积为460.4万公顷，花生总产量1648.2万吨，花生总产量位居世界第一。中国花生平均单产在2014年达到3580.0公斤/公顷,但不同省份之间差距较大，花生单产最低的为1624.8公斤/公顷，最高的达到4954.7公斤/公顷，最高与最低之间相差3329.9公斤/公顷。另一方面，全国粮食的新品种覆盖率稳定在96%以上，但是花生的新品种覆盖率参差不齐，从70%～95%不等，很多地区的农民种植的仍然是以前的老品种。为什么不同省份的花生单产差距这么大？花生新品种的覆盖率参差不齐？花生新品种的应用能否推动技术进步？因此，研究花生新品种的应用对花生技术进步以及投入产出要素变化的影响，对于推动新品种技术进步的深入研究具有一定的理论意义，对于花生新品种推广以及推动全国整个花生产业的发展具有重要现实意义。

(二)文献述评

在构建相应生产函数模型对中国农业生产和技术进步以及生产要素的投入结构变化等进行研究方面，许多学者都做出了贡献。朱希刚[1]研究分析了我国的粮食生产率在1979—1997年间的变化情况以及测算了技术进步贡献率，同时指出物质投入和政府政策对粮食生产技术进步也起着关键作用。赵芝俊等[2]按照C-D生产函数和索洛余值法的基本思路建立生产函数模型，测量了全国1986—2003年间的农业技术进步贡献率。胡瑞法等[3]研究表明对像粮食等土地密集型作物来说，资本、尤其是机械对劳动的替代趋势非常显著。

许多学者利用超越对数生产函数对生产要素的变化进行了研究。如胡瑞法等[4]利用超越对数生产函数测算了三大粮食作物的机械、化肥、劳动等投入要素的产出弹性和这些投入要素之间的替代弹性。张月玲等[5]利用超越对数生产函数从替代弹性的角度分析了我国技术进步方向的变化。周曙东等[6]基于2011年全国19省花生种植户的调查数据，利用超越对数生产函数对花生单产增长的主要贡献因素进行了分析。陈书章等[7]利用全国省级小麦面板数据，建立超越成本对数函数模型，着重分析了全国及五个小麦主产区的技术进步及要素需求与替代行为，指出中国小麦的生产技术进步是非中性的，劳动力节约型是主要技术进步类型。也有不少关于农作物新品种与技术效率方面的研究。戴景瑞[8]通过模型测算出玉米新品种的应用改善了玉米种植的技术效率，从而显著提高了玉米产出水平，并指出在诸多增产因素中，品种改良贡献最大，达到60%。郑循刚等[9]利用微观农户数据采用随机前沿方法分析了水稻、小麦等新品种对农业生产技术效率的影响，认为新品种的应用对农业生产技术效率的提高是逐渐显现出来的。熊秋芳等[10]则从要素投入角度阐释了油菜新品种在推动油菜种植面积的内在机理，认为高含油量的油菜新品种提高了油菜的质量，提高了经济效益，从而使农户有动力并且有能力对劳动、资本要素加大投入和重新配置，进一步提高了技术效率。另外，王秦等[11]，叶浩[12]等学者也通过相关的理论和模型分析了水稻等粮食新品种对促进技术进步的作用。可以看出，以上各位作者的分析结果都表明作物品种改良对技术效率的提高至关重要。

而对于技术效率的测定，大部分文献都基于数据包络分析(DEA)方法，但是系统绩效不仅受到系统内部要素影响还会受到外部环境影响，传统DEA方法在评估技术效率时，只考虑了决策单元内部的投入产出，并没有对决策单元的外部环境进行控制，导致测算的技术效率存在偏误的可能，基于此，Fried[13]提出的三阶段DEA模型，有效剥离外部环境因素，该模型对技术效率的评估更真实有效。以上文献的研究范围普遍较为宽泛，而专门针对花生技术进步进行研究的文献较少。并且许多学者在运用DEA方法分析技术效率时，往往假定前沿面固定，没有去研究由于前沿面的扩张所带来的技术进步。因此，本文将在前人研究的基础上，采用一种新的研究方法，利用扩展的生产函数来测算前沿面的变化，并将扩展的生产函数和三阶段DEA模型结合起来从不同角度说明问题，通过对比来研究花生新品种的应用带来的技术进步、花生投入要素的产出弹性变化以及花生新老品种的技术效率变化，探讨投入要素的变化以及花生新品种的应用对提高花生产量的内在机理。

二、研究模型和方法

本研究的基本思路在于提出一种新的测算花生新品种所带来技术进步的研究方法，测算投入要素产出弹性、投入要素边际生产率以及花生种植户技术效率，探索花生新品种发挥积极作用的内在机理。

(一)扩展的生产函数

为了测算花生新老品种生产前沿面的变化以及资本、劳动要素的边际生产率，本文利用扩展的生产函数形式，测算花生新品种带来的技术进步。具体的生产函数形式为：

lnyit=β0+β1lnkit+β2lnlit+β3Dit·lnkit+β4Dit·lnlit+μit

(1)

利用(1)式测算出花生新品种与老品种的生产函数表达式，并对2个函数表达式进行比较分析。其中，yit表示第i个农户t年的每亩花生产量(斤/亩)；lit表示第i个农户t年的每亩劳动投入(工日/亩)；kit表示第i个农户t年的每亩资本投入(元/亩)；Dit为虚拟变量，表示第i个农户t年是否使用花生新品种，如果采用新品种，则Dit=1，否则Dit=0；β0为常数项，β1、β2、β3为待估参数。根据上述方程，可以计算新老品种资本和劳动投入的产出弹性公式为：

老品种：

η1k=β1；η1l=β2

(2)

新品种：

η2k=β1+β3；η2l=β2+β4

(3)

根据要素投入的产出弹性可以计算要素的边际生产率，以MPik和MPil(i=1,2)分别表示农户的资本和劳动边际生产率，如(4)式所示：

MPik=ηik×yi/ki；MPil=ηil×yi/li

(4)

为进一步分析花生生产不同投入要素的产出弹性，并对新老品种进行比较，本研究对要素投入进一步细分，从种子费用、化肥费用、机械作业费用、劳动投入以及其他费用5个方面来研究新老品种的要素产出弹性。具体生产函数表达形式如下：

(5)

与(1)式相同，(4)式中yit表示第i个花生种植户t年每亩花生产量(斤/亩)，Dit为虚拟变量，表示第i个农户t年是否使用花生新品种，如果采用新品种，则Dit=1，否则Dit=0；xn表示第i个农户的第n种投入要素，具体从x1到x5分别表示种子费用(元/亩)、化肥费用(元/亩)、机械作业费(元/亩)和劳动投入(工日/亩)以及其他投入(元/亩)等五项。虽然解释变量越多对模型的解释效果越好，但是模型中增加了交互项，增加一个变量待估参数会增加很多，同时很有可能带来比较严重的共线性问题，因此本文将农药、农膜以及灌溉费用统一归入到其他投入中，在保证模型的解释效果的同时，减少待估参数的数量以及产生多重共线性的可能。根据(5)式可以得到第n种投入要素的产出弹性，具体表示：

(6)

根据Dit的取值可以比较新老品种要素投入的产出弹性差异。

(二)三阶段DEA模型

1.理论模型

本文利用Fried[13]等提出的三阶段DEA模型，有效剥离外部环境因素的同时，对花生新老品种种植户技术效率进行评估。该模型三个阶段如下：

第一阶段：利用经典DEA模型测算决策单元的技术效率值，并计算各决策单元的投入冗余。经典DEA模型可分为CCR和BBC两种类型。其中，CCR假定规模报酬不变，而BBC则放宽了这一假设，可以用来核算规模报酬可变条件下决策单元的技术效率。本文参考Fried[13]，采用投入导向的规模报酬可变的BBC模型。

第二阶段：构造相似SFA分析模型，分解第一阶段投入冗余。以各个投入的松弛变量为因变量，以外部环境变量作为自变量，对每一个投入变量的松弛变量构建一个相似SFA回归方程，共建立N个回归方程，其中第n个回归方程为：

sni=fn(zi;γn)+υni+μni

(7)

其中，sni表示第i个决策单元第n项投入上的松弛变量，zi表示影响决策单元技术效率的外部环境因素，假定有K个环境变量，则zi=[z1i,z2i,···,zki]，γn表示待估参数。υni+μni为综合误差项，其中μni≥0(通常假定其服从半正态分布)表明管理无效率，υni表示统计噪音，通常假定υni和μni相互独立，并且与K个环境变量也相互独立。fn(zi;γn)为确定的可行松弛前沿，而fn(zi;γn)+υni则为随机的可行松弛前沿，基于此，可以对原始的N项投入进行第二阶段的调整，其调整的公式如下：

(8)

其中，第一个中括号表明将所有决策单元调整于相同环境，第二个中括号表明将所有决策单元的统计噪音调整为相同的情形。

第三阶段：利用调整后DEA模型重新估计技术效率。将经过第二阶段调整后的投入数据代替原始的投入数据，产出数据仍然不变，再次利用BBC模型重新评估技术效率，由此得到的技术效率值即为剥离了环境因素和随机误差后的技术效率。

2.环境变量选择

环境变量指除了投入产出变量外对花生技术效率产生影响但是不可控的因素。本研究认为收入水平、种植年限、自然灾害以及良种补贴政策是影响花生技术效率的重要环境因素。具体来看：(1)收入水平：用人均收入表示，一般而言收入水平越高，其进行花生种植的环境基础条件越好，越有利于花生技术效率的提高。当然，从另一方面看，收入水平越高的农户其投入越多，可能带来的投入冗余也会越多，从而降低花生技术效率[14]。因此，收入水平对技术效率的影响由两种作用机制共同决定。(2)种植年限：种植年限的高低直接反应花生种植户的种植经验，种植经验的积累存在“干中学”效应，随着花生种植户经验的增加，提升花生生产技术效率[15]。(3)自然灾害：由于我国农业基础设施发展滞后，自然灾害对花生产量必然带来巨大的负面冲击，同时花生种植户面对突如其来的自然灾害，由于防灾减灾能力较弱，只会通过追加投入试图弥补自然灾害带来的不利影响，这必然带来更多的投入冗余，降低了花生生产技术效率。(4)良种补贴政策：良种补贴政策的初衷是为了降低农户使用新品种的成本，从而有利于优良品种的推广和扩散，进而提升良种覆盖率。而花生技术效率反映了现有农业前沿技术的普及[16]。因此，良种补贴政策的实施有利于花生种植户使用新品种，提高技术效率。

三、数据来源与描述性统计

本文主体研究部分相关数据主要来源于国家现代农业(花生)产业技术体系组织的2011—2015年对花生种植户的调查问卷，调查内容包括家庭基本信息、作物经营情况、花生生产、销售情况等；剔除掉无效问卷和部分数据缺失问卷，获得有效问卷共760份，样本数据涵盖山东、河南、湖北、安徽、江苏、辽宁、吉林、江西、广西等9个花生主产地；并把花生种植户的问卷按是否使用新品种进行了分类(分类的标准是将通过国家级、省级农业主管部门审定或鉴定的品种作为新品种)，其中应用花生新品种的种植户问卷347份，应用花生老品种的种植户问卷413份。表1显示的是使用新品种和老品种花生种植户生产过程的投入产出变量描述性统计。并对相关变量进行了独立性t检验，可以发现所有样本数据的均值均具有显著性差异。

表1 新老品种花生种植户投入产出变量描述性统计分析

数据来源：国家现代农业(花生)产业技术体系组织的花生农户调查问卷数据，表2、4、7相同。

注:*，**，***分别表示在10%，5%，1%的统计水平上显著，表2、4、7相同。

根据表1数据，使用花生老品种种植户的劳动生产率为24.61斤/工日，使用新品种种植户的这一数值为37.27斤/工日，较老品种提高51.45%；老品种土地生产率为492.71斤/亩，新品种这一数值为647.77斤/亩，较老品种提高31.47%；老品种资本生产率为1.08斤/元，新品种这一数值为1.22斤/元，较老品种提高12.96%。

四、模型估计与结果讨论

(一)花生生产技术进步估计分析

本文将2011—2015年花生种植户面板数据代入到扩展的生产函数模型进行回归分析，回归结果如表2所示，hausman检验值为35.35，因此方程采用固定效应模型，主要变量资本和劳动投入均经过t检验显著，方程F值为88.82，调整R平方为0.56，说明方程整体拟合程度较好。

表2 扩展的生产函数回归结果

根据表2数据和产出弹性公式可以计算得到新品种花生种植户资本和劳动的产出弹性分别为0.335和0.077，而老品种组的这两项产出弹性分别为0.319和0.060。估计结果显示，劳动和资本的产出弹性均为正，表示增加这两种投入要素会带来花生产出的增加，而且资本对产出的贡献远大于劳动投入对产出的贡献，即资本投入的增加比劳动投入的增加带来产出的增长幅度更大。相比于老品种，新品种资本以及劳动投入对产出的贡献要明显高于老品种资本和劳动投入对产出的贡献，其产出弹性差值分别为0.016和0.017。

1.花生新品种带来的生产前沿面提升

根据表2的结果，可画出花生新老品种种植户的生产前沿面，C1表示使用花生老品种的生产前沿面，C2表示使用花生新品种的生产前沿面。如图1所示，X轴表示资本投入，Y轴表示劳动投入，Z轴表示花生产量。应用花生新品种的种植户，在劳动投入与物质费用投入相同的情况下，花生的产量有所增加，花生新品种生产前沿面C2比花生老品种生产前沿面C1有所提升。因此可以说应用花生新品种能够导致花生生产前沿面提升，为其带来了技术进步，同时生产可能性边界扩大，花生的生产潜力也随之提高，比较花生新老品种生产函数方程以及生产前沿面，花生新品种的生产前沿面向上提升了约31.5%。

图1 花生新老品种的生产前沿面

2.花生新品种的技术进步特征分析

根据希克斯1932年在《工资理论》一书中的对技术进步类型的划分[17]，本文进一步分析花生新品种应用带来的技术进步类型。如果技术进步发生后，劳动边际生产率和资本边际生产率之比要大于技术进步发生前，则该技术进步属于劳动节约型技术进步，反之，属于资本节约型技术进步。若资本边际生产率和劳动边际生产率按同样的比例增长，则属于中性技术进步。据此，本文提出技术进步偏向率概念，用来测算技术进步后劳动边际生产率和资本边际生产率之比与技术进步之前这一数值的比率，具体表达式如下(9)式：

(9)

其中，ξ表示技术进步偏向率，(ΔY/ΔL)1、(ΔY/ΔK)1表示技术进步之后劳动和资本的边际生产率，(ΔY/ΔL)0、(ΔY/ΔK)0则表示技术进步之前劳动和资本的边际生产率。根据上述分析可知ξ=1表示中性技术进步，ξ>1和ξ<1则分别表示劳动节约型技术进步和资本节约型技术进步。

表3 花生新老品种投入产出变量及边际生产率平均值比较

数据来源：经作者计算所得,表5、6相同。

表3结果显示，应用花生新品种后，种植户的劳动资本投入均发生变化，具体表现为资本有所增加，而劳动投入有所减少，单产水平也出现大幅增加。使用新品种花生种植户的平均资本边际生产率为0.41，平均劳动边际生产率为2.87；而种植花生老品种的种植户这两个数值分别是0.34和2.24。应用花生新品种后，花生种植户的劳动边际生产率与资本边际生产率均较以前有所增加，说明确实存在技术进步；但两者的变化比例并不一致，即应用花生新品种能给花生种植户带来的是非中性技术进步。根据公式(9)和表3数据，老品种的平均劳动边际生产率与平均资本边际生产率之比为6.58，新品种的这一比例为7.02，技术进步偏向率ξ=1.07>1，因此花生技术进步符合劳动节约型技术进步条件。这类技术进步具有较大的乘数效应，能够大幅提高劳动生产率，可以缓解农村劳动短缺的现状，有效地增加生产的产出。

(二)花生新品种各要素投入估计分析

进一步利用(5)式对花生生产函数进行回归，比较花生新老品种各要素投入产出弹性差异，具体结果如表4所示，回归方程的F值为38.69，调整R平方为0.4170，说明方程整体拟合程度良好。

根据产出弹性计算公式和表4结果，利用模型中各投入要素及其交叉项求出新老品种花生种植户各投入要素的产出弹性。表5为新老品种花生种植户的种子费用、化肥费用、机械作业费用、劳动投入和其他投入费用的平均产出弹性，可以利用产出弹性来衡量比较花生新老品种各要素投入与产出之间的关系。

表5显示除种子费用外，新品种的各项投入要素产出弹性均高于老品种，其中尤以机械作业费用的产出弹性为最大，新老品种的机械作业费用产出弹性分别达到0.147和0.121，在各自品种中均高于其他要素投入弹性，新品种组较老品种提高了约21.5%。

新品种种子费用的产出弹性为0.004，说明花生新品种能够提高花生产量，但是老品种种子费用的产出弹性更大，达到0.081，这与花生新品种的单价较高以及花生用种量大有很大关系。新品种的化肥费用的平均产出弹性达到0.131，较老品种提高了33.7%，对提高花生单产做出了相当重要的贡献，说明花生新品种对化肥的投入较为敏感。

表4 花生新老品种各要素投入估计结果分析

表5 花生新老品种组投入要素平均产出弹性对照表

花生新品种劳动的平均产出弹性0.066，较老品种组提高了13.8%。说明目前劳动投入对花生增产能发挥重要的正向作用，同时在应用花生新品种后，劳动力的工作效率及其创造的价值要大于以前，但这种差距相比于其他要素较低，说明花生使用新品种后劳动力投入对单产水平的贡献作用并不及其他资本要素投入。

进一步对(5)式进行全微分，并利用表5的弹性计算结果，可以得到品种改良、化肥投入、机械投入、劳动投入和其他投入对花生应用新品种的产量提升的贡献率，测算结果如表6所示，其中品种改良对花生产量提高的贡献率达到31.6%，化肥投入对花生产量提高的贡献率最高，达到35.1%，机械投入对花生产量提高的贡献率也达到20.9%，相反，由于机械对劳动力的替代，劳动的投入下降，使得劳动投入对花生产量提高的贡献率是负数，贡献率为-12.3%，其他投入对花生产量提高的贡献率为24.7%。

表6 采用新品种后各要素投入对花生产量提升的贡献率 单位:%

(三)花生新品种技术效率测算分析

本研究利用三阶段DEA模型进一步分析了花生新品种技术效率，根据第一阶段和第二阶段步骤，表7列出了资本和劳动松弛变量的相似SFA估计结果。

从表7可以看出，自然灾害对资本投入冗余和劳动投入冗余均有显著的正向影响，分别通过5%和1%的显著性检验。说明自然灾害增加了要素投入冗余，对花生生产技术效率产生不利影响，这主要归因于农户为应对自然灾害，避免花生大幅减产，会额外追加要素投入，与前文理论分析相一致。良种补贴对资本投入冗余有显著负向影响，对劳动投入冗余并没有显著影响，这说明通过实施良种补贴政策，降低了资本的投入冗余，提高了资本的使用效率，良种补贴降低了花生新品种使用成本，进而增加新品种使用率。另外，家庭人均收入水平降低了资本冗余，对劳动投入松弛变量并没有产生显著影响。种植年限对劳动和资本的使用效率都没有产生显著影响，根据我们的田间调查发现，花生种植户的种植年限普遍在20年以上，已经处于种植经验累积的后期阶段，“干中学”效应不再显著。

表7 相似SFA估计结果

从上述分析可知，由于环境因素对资本、劳动投入冗余产生了不同程度的影响，这使得不同农户处于不同的环境中，因此有必要对环境因素进行剔除，以保证各个农户面临同样的经济条件。图2表明了投入经调整后估计的农户花生新老品种技术效率。

图2 样本点花生新老品种技术效率比较

从图2可以看出，各省份花生新品种农户的技术效率明显高于花生老品种种植户，在剔除环境因素后，调整后的技术效率依然证实使用花生新品对技术进步的显著作用，通过使用花生新品种，在投入相同的前提下，将会显著提高花生的产量。平均来看，花生新品种技术效率为0.687，较老品种0.578的水平提高了18.9%。从不同省份看，花生技术效率存在较大的省际间差异，其中安徽、山东、江苏、河南、吉林等地花生技术效率较高，而江西、广西等地技术效率较低。

(四)花生新品种提高产量的内在机理

我们的实证研究证明新品种的推广对提高花生产量的作用是显著的，增产作用机理主要体现在以下几方面：

1.花生新品种具有更加优秀的基因，可以提高单产潜力

新品种相比老品种具有更加优秀的基因，本研究表明花生新品种的肥料产出弹性达到0.131，明显高于老品种的0.098，正因为这些优势使得新品种能够获得老品种所达不到的产量。按荚果产量计算，一些地方传统花生品种的单位面积产量仅为140—227公斤/亩。而花生产业体系培育的花生新品种的增产性能有了较大提高，其中花育33单产达到651.6公斤/亩，山花9号单产达到650公斤/亩。冀花5号单产达到475公斤/亩。中花16号单产达到420公斤/亩。在抗病品种方面，抗青枯病小果型品种远杂9102单产达到468.5公斤/亩。在高油酸品种方面，花育961与花育963的单产分别达到420.56与414.57公斤/亩。表6显示品种改良对新品种花生产量提高的贡献率达到31.6%。

2. 花生新品种对肥料利用效率提高，从而可以获得高产

传统花生品种耐旱耐贫瘠，过去一般种植在缺乏灌溉条件的坡地、沙地上，产量不高。花生品种改良使得花生新品种对肥料利用效率得到显著提高，从而可以充分利用水肥光温等生长条件，当肥水条件改善后，单位面积产量明显增长，表6显示化肥投入对新品种花生产量提高的贡献率达到35.1%。

3.花生抗病新品种可以减少病害造成的损失

对于花生的一些细菌性、真菌性病害，打农药花钱多而且效果不好。但是通过培育抗病品种，如抗青枯病、抗黄曲霉、抗锈病花生新品种，则可以取得较好的效果，既减少了农药的费用、减少施用农药的人工费用，还减少了因病害造成的产量损失。根据花生病害防治岗位科学家的估算，花生病害导致的产量损失平均达到20%左右，也就是说通过有效的病害防止措施，可以减少花生产量损失，等同于提高了单产。

4.农机农艺相结合，机械化的应用也可以提高花生新品种的产量

在新品种的推广过程中，需要将农机农艺相结合，往往选用适合机械化的新品种(直立型品种)，将起垄、覆膜、播种一体化完成，后续再配合机械化的收获。起垄种植有助于增加土层、便于排水抗涝，并将行距、株距进行优化(实行大小行种植)，覆膜技术有利于保墒、防止杂草的蔓延。所以新品种推广过程中农机农艺相结合有助于提高花生产量，表6显示机械投入对新品种花生产量提高的贡献率达到20.9%。

既然新品种的增产效果这么明显，为什么还有农民不采用新品种？我们的实地调研发现：从品种性质层面看，由于花生是自花授粉作物，品种的退化现象并不严重，而且花生在地下生长，看不见摸不着，种植户对花生产量的变化不敏感。花生的新品种覆盖率不高的原因在于：花生用种量大，种子费高，种子退化现象不严重，所以很多农户采用自留种，农户自留种比例高达50%～60%[18]；从生产规模层面看，很多花生种植户生产规模小，商品率低，以自家消费为主，所以对花生因使用新品种带来的产量提高效应不够敏感，但当生产规模达到一定程度后，花生的商品率提高，单产水平的提高对种植户的经营效益的影响就很大了；从花生新品种推广层面看，尽管各种子农业科研人员培育出许多花生新品种，但这些新品中却很难推广到农民的手中，在花生新品种的产业化过程中出现脱节现象。种子企业不愿意投入物力和经费用于花生的新品种繁育，全国取得种子经营许可证且实际经营的企业数量为10132家[18]，而有花生种子经营许可证的企业仅为40家，仅占企业总数的0.39%，原因在于花生种子单价高，用种量大，所以花生种子费用很高，很多农民不愿意花钱买种子，对企业来说，经营花生种子成本高，利润薄，风险还大，一些花生种子还要包衣，如果当季不能作为种子卖掉，再也不能转变成商品花生，而种子放置一年会大幅度降低发芽率，所以大部分花生育种企业很难盈利，不像从事杂交水稻种子繁育，一个品种可以赚几千万，大部分育种企业更倾向于水稻、玉米、油菜的新品种繁育。

五、研究结论与政策建议

(一)研究结论

本研究试图针对特定技术革新所带来的生产前沿面的提升，运用扩展的生产函数来测算技术革新前后的边际生产率差异，在技术进步测算的方法上进行了创新。以花生新品种的应用为案例，分析了花生新品种的采用对技术进步以及要素产出弹性的影响，在此基础上进一步运用剔除环境因素的三阶段DEA模型比较花生新品种和老品种的技术效率差异，得到以下结论：

1. 应用花生新品种后，增加了花生的生产潜力，使花生的生产前沿面得到提高。应用花生新品种后资本投入增加，劳动投入减少，但劳动和资本边际生产率较以前均有所增加。

2.种植户采用花生新品种会带来非中性技术进步，花生新品种的技术进步偏向率ξ为1.07，表明使用新品种后，劳动边际生产率与资本边际生产之比较老品种有所提高。因此，花生新品种技术进步属于劳动节约型技术进步，这否定了很多人在研究技术进步时采用中性技术进步的假设。

3.从要素投入的产出弹性来看，在使用新品种后，化肥、机械以及劳动投入的产出弹性均有所提高，其中以机械投入为最大，说明在花生新品种的应用中，机械要素投入所起到的作用更明显。

4. 采用花生新品种后花生产量明显提升，其中品种改良对花生产量提高的贡献率达到31.6%，化肥投入对花生产量提高的贡献率最高，达到35.1%，机械投入对花生产量提高的贡献率也达到20.9%，相反，由于机械对劳动力的替代，劳动的投入下降，使得劳动投入对花生产量提高的贡献率是下降的，贡献率为-12.3%，其他投入对花生产量提高的贡献率为24.7%。

5.从花生新老品种技术效率看，各个花生主产区花生新品种的技术效率明显高于花生老品种的技术效率，较老品种用户，花生新品种用户技术效率提高18.9%。从不同省份看，花生技术效率存在较大的省际间差异，其中安徽、山东、江苏、河南、吉林等地花生技术效率较高，而江西、广西等地技术效率较低。

(二)政策建议

通过以上研究结论，为推动花生新品种的应用，提出以下几条建议：

1.加大花生新品种的研发培育力度，尤其是加强功能性特色花生新品种的研发。前面的分析主要侧重于新品种对于产量的提高，另一方面，花生新品种对于花生品质的提高也非常重要，如高油酸花生、高蛋白花生以及抗青枯病、高抗锈病的优质花生新品种，因此建议花生育种机构加强对高油酸花生、高蛋白花生以及抗病优质花生新品种的培育。

2.农作物品种审定委员会需要农业机械化的专家参与。农业机械化是未来的发展方向，推广的新品种也必须适应机械化。在美国，新品种审定专家委员会中必须要有农业机械化的专家参与把关。一个新品种如果不能适应机械化，则该新品种无法通过审定。以花生为例，为了便于机械收获，要求花生新品种具备直立型、果柄强度大，荚果成熟期较一致的特点。

3. 在花生新品种推广过程中要重视农机农艺相结合。通过培训与示范，向种植户普及与花生新品种应用配套的相关技术、机械化播种与收获的技术集成与示范、花生起垄(宽窄行)技术、覆膜技术、控施肥技术、旱薄地丰产增效技术等，让种植户自己能够掌握这些行之有效的技术手段，并应用到花生生产过程当中，以充分发挥花生新品种的生产潜力。

4. 加强对适度规模经营主体的花生新品种应用的补贴。2015年5月财政部、农业部出台关于调整完善农业三项补贴政策的指导意见，提出在全国范围内调整20%的农资综合补贴资金用于支持粮食适度规模经营，将农作物良种补贴、种粮农民直接补贴和农资综合补贴合并为农业支持保护补贴，政策目标调整为支持耕地地力保护和粮食适度规模经营。花生新品种对花生的规模化种植的增产效果明显，鉴于花生良种繁育的风险大利润薄的特点，建议各花生主产区的农业主管部门要通过农业三项补贴政策，对花生适度规模经营主体的新品种应用进行支持。具体形式为:花生适度规模经营主体向当地农业主管部门上报花生拟种植面积，农业主管部门通过招标的方法与花生育种企业签订花生良种繁育合同并给予补贴，再由花生育种企业向花生适度规模经营主体以优惠的价格供应花生新品种。

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Analysis on the Input-output Technical Improvement of New Peanut Varieties

ZHOU Shu-dong, QIAO Hui, ZHANG Zhao-chen, GUO Li

(CollegeofEconomicsandManagement,NanjingAgriculturalUniversity,Nanjing210095,China)

Focusing on the advancement in the production frontier brought by particular technical renovation, this research establishes an extended production function to estimate the difference of marginal productivity before and after technical renovation, and makes methodological improvement. The application of new peanut varieties was used as example to analyze the effect of the adoption of new peanut varieties on technical improvement and factors’ production elasticity, and uses three stage DEA model controlling environment factor to compare the difference of technical efficiency between new and old varieties. The empirical result shows that the application of new peanut variety improves the production frontier and that the technical improvement is not neutral but labor saving; the application of new varieties increases peanut output elasticity of input factors and technical efficiency of new peanut varieties is significantly improved than that of the older variety.

new peanut varieties; technology renovation; agricultural subsidy policy; variety improvement; oil-bearing crops

2016-09-19

10.7671/j.issn.1672-0202.2017.01.012

国家社会科学基金重大项目(13&ZD160)；国家现代农业产业技术体系资助项目(CARS-14-10B)；江苏省高校优势学科建设工程资助项目(PAPD)

周曙东(1961—)，男，江苏江都人，南京农业大学经济管理学院教授，主要研究方向为农业经济理论与政策。Email：sdzhou@njau.edu.cn

F323.3

A

1672-0202(2017)01-0112-11