蔬菜生产的空间集聚对技术效率的影响

摘要：生产效率提高是产业发展的重要内容，中国蔬菜生产近年呈现出空间集聚特征。利用北方五省市农户调研数据，分析生产集聚对蔬菜生产技术效率的影响，主要研究结论为：1）生产规模方面，蔬菜种植面积在10 005～26 680 m（2 15～40 亩）的农户技术效率值较高，而10 005 m（2 15 亩）以下农户的技术效率与生产前沿面距离较远;2）蔬菜生产空间集聚对技术效率具有促进作用;3）农户从事蔬菜种植年限和蔬菜种植面积对技术效率提高具有显著影响。

关键词：蔬菜生产;空间集聚;技术效率

中图分类号：S652 文献标志码：A 文章编号：1673-2871（2022）03-110-05

Abstract：Improving production efficiency is an important part of industrial development. China’s vegetable productionhas shown spatial agglomeration in recent years. We surveyed farmers in five northern provinces and cities to analyze theimpact of production agglomeration on the technical efficiency of vegetable production. Our discoveries are the technicalefficiency value of farmers with vegetable planting area of 10 005-26 680 m2 is higher， while the technical efficiency offarmers less than 10 005 m2 is far from the production frontiers. The agglomeration of vegetable production promotesthe efficiency of vegetable production technology. The number of years that farmers have been engaged in vegetableproduction and vegetable production area have a significant impact on the improvement of technical efficiency.

Key words：Vegetable production; Spatial agglomeration; Technical efficiency

在可持续发展、生产要素投入约束下，保障农业生产增长，生产效率的提高显得尤为重要。在中国农业适度规模化发展的大背景下，“一村一品，一县一业”特色农产品生产模式使得中国农业生产表现出空间集聚的特征，蔬菜生产空间集聚对于提高蔬菜生产组织管理水平、生产技术的传播具有重要影响。

关于产业集聚对生产效率影响的研究对象涉及不同行业：金融集聚对工业生产效率具有提升作用[1];旅游业集聚对其全要素生产率具有正向影响，产业集聚主要通过促进旅游业技术效率提高而提高其全要素生产率[2]。农业集聚能够促进农业生产效率提高[3-4]。关于农业集聚与农业生产效率的研究，包括集聚对农业全要素生产率的影响和集聚对农业生产技术效率的影响。前者主要集中于集聚对农业绿色全要素生产率的研究;农业集聚对当地的绿色全要素生产率产生倒“N”型影响，而且具有空间溢出效应[5];全国层面集聚对农业绿色生产效率具有显著促进作用，从地区层面看，西部地区溢出效应不显著[6]。农业集聚对全要素生产率的推动主要是通过技术进步实现的[7]。关于集聚对农业生产技术效率的研究认为：农业生产集聚通过生产专业化和集聚促进农业技术效率的提高[8]。从文献梳理结果可以发现，关于农业集聚与技术效率的关系，研究对象主要是粮食生产，针对蔬菜生产的研究有待进一步深入。蔬菜生产与粮食生产相比存在一定的差异，蔬菜作为重要的经济作物，对于提高农民收入，调整乡村产业结构具有重要作用[9]。本文根据农户调研数据，研究蔬菜生产集聚与技术效率的关系，为各地区蔬菜生产布局和产业发展提供参考。

1 蔬菜生产空间集聚促进蔬菜生产技术效率增长的机制分析

新经济地理学认为，区域生产效率差异来源于集聚效应和选择效应[4]。集聚效应表现为：集聚区域内部通过要素更有效的流通、知识和技术的溢出效应、共享基础设施等经济外部性提高生产效率。选择效应表现为：异质性企业根据自身竞争力，选择区位，效率高的企业选择大市场区位，以获得更多的市场份额，从而形成高效率企业集聚区，在不断发展过程中提高效率。而低效率企业为了避免与高效率企业竞争，选择较小市场区位，形成低效率企业集聚区，长期发展效率水平降低。根据集聚效应与选择效应（图1），如果集聚能够促进生产效率提高，则应该进一步促进集聚发展以提高生产效率，如果集聚通过选择效应，形成低效率集聚区域，促进集聚会造成资源配置效率降低，应该采取措施降低集聚水平。在交通运输条件和通信基础设施发展水平较低的情况下，集聚可以显著地提高生产效率，随着基础设施建设不断完善和市场逐渐发展，集聚对生产效率的促进作用会随着基础设施和市场的发展逐渐减弱、消失，甚至不利于经济增长，导致经济活动趋向分散。

蔬菜生产空间集聚对蔬菜生产效率的作用机制是通过以下方面发挥作用：一方面蔬菜生产集聚通过要素集聚促进蔬菜生产效率提高;另一方面表现为蔬菜生产集聚通过技术和知识溢出促进生产效率提高。同时，集聚能够降低集聚区域相关生产主体的交易成本、促进蔬菜生产效率提高。

首先：生产集聚通过要素集聚促进蔬菜生产效率提高。蔬菜生产集聚区域形成，通过集聚效应吸引劳动、土地、资本和技术等生产要素进一步集中，增加区域蔬菜生产的要素供给数量[10]。农产品专业化生产区域的打造，促进农业生产区域集聚形成，农业生产的区域集聚促进相关农业生产要素的集聚，形成规模经济效应，提高生产效率。比如山东寿光蔬菜产业集聚，寿光蔬菜生产具有悠久的历史，在长期蔬菜生产过程中，形成蔬菜生产大规模连片式空间分布特征，形成土地和劳动生产要素集中于蔬菜生产，通过规模经济，提高生产效率;同时，寿光蔬菜生产集聚促进生产资本和技术的集聚，为促进寿光蔬菜生产发展，政府和相关机构投入大量资金，科研机构在寿光建设蔬菜研发基地，增加技术投入和研发力度，促进蔬菜生产技术效率提高。另外，蔬菜生产集聚地区相对于非集聚地区，更容易引进专业化设施设备进行生产，更加快速推广先进的生产技术和经验，吸引农业技术人员和劳动力的集中，从而促进农业生产技术要素的集聚。通过生产要素集聚的规模效应，提高蔬菜生产效率。

其次：集聚的经济外部性促进蔬菜生产效率提高。蔬菜生产集聚的溢出效应对蔬菜生产效率增长的作用机制表现为蔬菜生产技术的溢出效应，位于集聚区域的蔬菜种植户比较密集，彼此距离较近，这种空间邻近使得农户在种植经验的交流上更加便捷，信息沟通更加方便，促进生产技术的外溢;同时，在农业生产技术指导和传播方面，集聚区域相对于非集聚区域的效率更高，同样是由于邻近的地理距离和相似的种植结构，使得农业生产技术的指导和推广变得更加有效率。寿光1989 年试验成功冬暖式大棚技术后，全市有2 000 多名干部群众赴实验基地参观学习，同时组织20 多名技术人员到各个乡镇进行技术指导，通过技术服务与传播，使得这项技术快速推广和使用，提高了蔬菜生产效率[11]。

农业生产集聚区域随着其集聚规模的扩大、知名度的提升，往往成为地区甚至全国农产品的重要集散地，在这样的情况下，专业化的农资服务机构和市场体系相继完善，促进产业一体化程度提高，促进生产效率提高。

2 研究方法与数据来源

在投入确定的情况下，公司能够获得最大产出的能力以技术效率反映;在各种投入价格确定的情况下，公司能够对投入使用最优比例的能力以配置效率反映。技术效率和配置效率的结合形成总效率。技术效率一般认为是制度革新、组织创新等所产生的产出增加。生产技术效率反映的是在确定的生产条件下，投入量与产出水平之间的关系，反映生产过程中现有技术水平的有效性。如果生产要素投入的规模确定，则在合适的生产规模下，充分发挥科学技术水平和经营管理水平，生产能够达到的最大产出，也就是形成的生产前沿面，而在现实的生产过程中，与生产前沿面相比，既定的投入往往不能达到生产前沿面，现实获得的产量与生产前沿面的差距用生产技术效率描述，也就是，实际产量与生产前沿面的差距越小，说明技术效率水平越高。

2.1 数据包络分析法（DEA）

对于效率的分析，包括参数分析和非参数分析方法，DEA 是一种非参数分析方法。数据包络分析是一种基于相对效率为基础的效率评价方法，考虑多投入和多产出效率的测度，其主要思想是在保持决策单元的输出或输入值不变的条件下，借助线性规划原理将决策单元投影到有效前沿面上，通过对比决策单元偏离有效前沿面的程度来评价决策单元各自的相对有效性。由于数据包络分析法无需对数据进行无量纲化处理，所以被广泛应用于各种行业效率的测度。

数据包络分析模型分为投入主导型（Input-Orientated）效率测度和产出主导型（Output-Orientated）效率测度;投入主导型数据包络分析是在产出确定情况下，讨论投入最小化的问题，产出主导型数据包络分析是在投入确定的情况下，讨论产出最大化的问题[12]。根据规模报酬是否可变，分为规模报酬不变（CRS）和规模报酬可变（VRS）的情况，本文中，考虑蔬菜生产投入的可控性，选择投入主导型的规模报酬可变的BCC 模型。

2.2 Tobit 模型

数据包络分析得到的技术效率数值为介于0和1 之间的数值，对于受限被解释变量，使用OLS估计不能得到一致估计，根据文献和技术效率数值特点，使用Tobit 模型利用最大似然法进行估计[13-14]：

2.3 数据来源

本部分数据来源于项目组在2018 年对山东省青州市、河北省高邑县、辽宁省海城市、北京市大兴区和顺义区以及天津市武清区212 户蔬菜种植户和村庄种植结构的调研数据，本部分调研农户为设施果类蔬菜生产农户。

3 蔬菜生产空间集聚对蔬菜生产技术效率的作用

考虑到蔬菜生产实际，计算蔬菜生产效率的产出指标为蔬菜产值，投入指标根据相关理论和文献，选择土地、劳动、资本投入，具体投入指标为：蔬菜播种面积、劳动投入、种苗费、肥料费（化肥费、有机肥费、冲施肥费、农家肥费）、病虫害防治费、地膜费、水电费，投入指标中除蔬菜播种面积以外，其余指标均为每667 m2平均数值（表1）。

Tobit 回归模型的被解释变量为数据包络分析法测算得到的技术效率值，解释变量参考相关文献和理论[14]，选择核心解释变量为蔬菜生产空间集聚，控制变量为：农户的受教育程度、农户从事蔬菜生产的年限、农户的种植规模即农户蔬菜种植面积、农户交流频率。

核心解释变量：蔬菜生产的空间集聚程度，以农户所在村庄的蔬菜播种面积占该村耕地面积的比重表示。比重越高，反映蔬菜生产集聚程度较高[15]。

控制变量：农户的受教育程度。农户受教育程度越高，则代表农户对蔬菜生产新技术接受和使用能力越强，能够提高蔬菜生产技术效率。本次调研按照农户受教育程度的高低进行排序：1 为未上学，2 为小学，3 为初中，4 为高中，5 为大专及以上。根据表2，农户平均文化程度为小学到初中。