本文忽视环境代价会高估我国粮食生产技术效率，3 个粮食功能区效率排名依次为粮食主产区、主销区和产销平衡区。在 20 世纪 90 年代后期，环境技术效率值为 1，连续三年保持着有效状态，进入 21 世纪后，环境技术效率值小于 1 并不断波动，我国粮食生产在 2002-2013 年的环境技术效率小于 1，之后在 2014 年实现环境技术效率达到了有效。虽然 2016 年环境技术效率再次无效，但纯技术效率保持着有效状态，并且在 2017-2018 年在实现我国粮食生产环境技术效率的相对有效性的同时，实现了粮食生产的纯技术效率和规模效率的有效性。在考虑带有环境代价的产出时，根据粮食生产的投入产出松弛变量可以得出，物质要素投入要合理恰当，不应该使粮食生产带来环境污染的同时浪费物质投入。
1 绪论
1.1 选题背景和意义
中国作为一个人口大国，粮食问题在我国一直都占据着十分重要的位置。粮食生产直接关系到我国的民生。到 2020 年，我国人口已经达到 14 亿，占世界人口约20%，保证我国的粮食供给十分重要。2014 年中央工作会议当中明确指出将粮食安全问题作为重要任务进行对待；2015 年中央再一次提出需要将粮食生产问题真正的落到实处；2016 年开始大力发展农业现代化，引进新的设备和技术，对于当下农业生产体系，经营管理体系以及粮食发展战略有着极大的推动作用，从根本上确保粮食的高标准高要求；2017 年中央“一号文件”提出全面调整粮食种植结构，按照稳粮、优经、扩饲的三大标准，加速构建新的种植结构；2018 年中央“一号文件”提出严守耕地红线，把中国人的饭碗牢牢端在自己手中；2019 年中央“一号文件”提出：“确保 16.5 亿亩土地用于粮食生产，同时也要严守 18 亿亩耕地红线”；2020 年中央“一号文件”提出稳定粮食生产：粮食播种面积和产量保持基本稳定。这是自2004 年以来中央关于“粮食问题”的第 17 次重点部署关注，重要性当然不言而喻。
我国的粮食产量 2004 年-2015 年实现了“十二连增”，2016-2018 年粮食产量略有下降，此外，还面临环境问题。国家统计局数据1显示，从 2004 年到 2018 年，中国粮食产量总体呈增长趋势。从 2004 年到 2015 年，产量保持稳定增长。其中，2015年达到了近年来产量的最高值，年产量为 6.21 亿吨，同比增长 2.37％。到 2016 年我国粮食作物产量略有下降，为 6.16 亿吨。2016 年粮食产量下降的主要原因是受到播种面积减少和单产下降的影响（李宁、辛毅，2018；马云倩，2018；王艳，2018；周铭华，2018）。2018 年，全国粮食播种面积 17.56 亿亩，比上年减少 1428 万亩，下降 0.8%。因播种面积减少，粮食减产 107 亿斤。除此以外，部分地区由于工业污染原因导致土地资源难以利用，西北大部分地区由于水资源的匮乏导致土地资源难以发挥其应有作用（陈宝玉，2013；董书君，2013；韩成福，2014；马林静，2015）。从总体而言，我国的耕地质量较差。由于常年忽视环境代价，尽管我国目前粮食生产效率较高，但是长此以往必将影响我国的粮食生产效率，我国权威的土壤环境调查报告显示，我国仅有不到 80%的耕地属于合格耕地，无机污染物超标点位数高达80%以上，我国粮食主产区大量使用化肥，农药，这是导致无机物污染的重要因素（樊胜根，2015）。
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1.2 研究目的和研究内容
1.2.1 研究目的
本研究的目的有以下两个：一是测算和分析粮食生产的环境技术效率，比较不同粮食功能区粮食生产环境技术效率的差异，与此同时还要比较传统粮食生产效率和粮食生产环境技术效率的差异。二是比较探究农村劳动力转移对于中国粮食生产环境技术效率的影响，并比较对粮食主产区、粮食主销区、粮食产销平衡区三个功能区影响的差异。1.2.2 研究内容为达到研究目标，本文的研究内容主要包括：
（1）测度与分析中国粮食生产环境技术效率。
首先，采用非期望产出的 DEA 模型对粮食生产环境技术效率进行了测算；然后将传统粮食生产技术效率和粮食生产环境技术效率进行对比分析；最后对各功能区（粮食主产区、粮食主销区和粮食平衡区）粮食生产环境技术效率进行对比分析，找到各个功能区的差异所在。
（2）探讨农村劳动力转移对粮食生产环境技术效率的影响。
选择Tobit回归模型和分位数回归模型，粮食生产环境技术效率是被解释变量，农村劳动力转移是核心解释变量，选择的合适的控制变量（农村人力资源、机械化发展水平、财政支农力度、非农产业占比和复种指数），并对这些变量进行解释说明以及对数据进行统一化处理。该章主要从宏观视角详细比较分析不同功能区（粮食主产区、主销区和平衡区）农村劳动力转移对粮食生产环境技术效率的影响。
（3）为提高我国粮食生产环境技术效率提供建议。
在上述研究的基础上，得出结论，并对结论进行分析总结。为了更好地提高我国粮食生产环境技术效率值，需要合理引导农村劳动力转移，尽可能避免转移劳动力给粮食生产带来消极影响，尽最大可能去平衡两者之间的关系，同时根据不同粮食生产功能区的具体情况，因地制宜提出合理的建议。
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2 文献综述
2.1 关于农村劳动力转移的相关研究
早在亚当·斯密（2005）的《国富论》当中，便对农村劳动力转移进行了简要的分析与研究。他认为每个人在进行职业选择时，势必要追求利益完成个人利益的实现。一旦所处的职业不能够满足个人利益时，势必要进行职业的迁移。而劳动力的转移会使各个职业之间的人员利益进行流动，使整个群体的工资结构趋于平衡。劳动力的迁移势必会造成两地之间的经济发展变化，所以劳动力迁移是值得深入研究的科学课题，因此劳动力迁移理论也成为各大学者重视的理论。在西方，关于劳动力转移问题的研究开展较早，威廉·配第（1978）的《政治算术》从各个层面分析研究了劳动力迁移对于整个社会形态，经济等方面的作用。他认为内在原因是由于个体发现农业与非农业之间的利益存在巨大差距。200 多年后，第三次产业结构演进规律被柯林·克拉克（1940）提出，这种规律是基于威廉·配第（1978）的《政治算术》，由于农村大量人口涌入城市从事非农产业，导致服务业与制造业的劳动比重与经济增长成正相关。传统的农业生产技术水平已经不能够满足当下农业生产的实际需求，国外的相关学者开始对于农村劳动力转移的问题有了密切的关注，开始根据其实际情况提出了较为丰富的理论基础，用来指导如何更加快速的实现粮食增产。
国内研究比较具代表性的有：张红宇（2011）根据其城镇化工业化的发展要求对于农村劳动力的决策进行了极为详细的研究，以不断提高科学技术水平和经济发展质量作为长远的发展目标，同时根据相关的政策做一定的微调，不断的加快农村城镇化建设和剩余劳动力转移。白南生、李靖（2008）认为城市化的建设是需要打破城乡基础建设，采取正确的手段和措施不断的加快劳动力转移和城市化建设。王国刚等（2013）通过动力与形态两个角度的考虑，对于农村劳动力转移的问题进行了有效的调控与管理，对于农村劳动力迅速流失的问题进行了相关的阐述，农村劳动力的转移对于农业生产能够起到极大的推动作用， 在一定程度上有利于解决地区之间发展的不平衡。程名望等（2013）从城镇拉力学的角度来看，通过相关的数据研究可以发现农村劳动力的转移对于农民经济水平和技术水平的提高有着极为显著的影响。与此同时，2008 年的金融风暴对于我国农业的生产与发展产生了极为严重的影响，但无论如何，我国农村劳动力转移的基本制度和发展目标并没有因此而进行改变。
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2.2 关于农业技术效率测算的相关研究
2.2.1 国外关于农业技术效率测算的相关研究
Farrell（1957）在其学术著作《生产效率的测度》一书中正式提出技术生产效率的基本概念，同时在原始的衡量生产效率办法的基础上率先地提出了一种测算预设生产效率的新生产函数方法，即要以非预设的生产函数代替常用的其他预设函数方法来测量和估算生产效率，并直接利用传统的数学曲线规划方法求出生产效率前沿的曲线，这普遍被广泛认为是 DEA 模型的基本原型；Solow（1957）将资源和技术的进步作为预设生产效率函数的一个组成部分建立了一个新的模型，称为索罗模型。由于技术和资源的高度稀缺性，单纯依赖技术的资本积累本来就具有一定的经济增长和发展极限，只有依靠技术的发展和进步效率才能够直接促进生产效率的进一步提高；Leibenstein（1966）在他的著名理论文章“ X 效率”中，从产出的角度来看，技术效率定义为当投入要素组合相同，并且价格水平和生产技术水平都相同的情况下，生产和服务单位的实际投入产出和服务单位。Sotnikov（1998）利用1990-1995 年俄罗斯 75 个国家和区域的农业技术产出和理想实际投入数据，估计了一个随机农业技术生产的生产函数，区域农业技术产出和效率的得分按实际的产出与潜在的产出和投入之比进行计算。ORAL et al.（1992）以一阶段 DEA 模型作为了研究方法，分别对土耳其 44 家银行和美国密苏里州 60 家农业银行金融机构作为研究对象，通过相关数据分析其金融机构获利的能力和其服务的效率来准确地判断其生存和发展的状况。Souza et al.（1999）利用 DEA 模型准确评估了巴西农业金融机构的规模、拥塞和降低生产成本的效率。巴西地区农业金融机构生产和服务的效率平均值可以应用 DEA 测算模型计算，但是影响巴西农业金融生产效率的具体因素却不能够直观的表现出来。因此，各个学者研究后，认为第二阶段 DEA 测算的应用十分有必要。第一阶模型可以通过对当地农业金融机构的技术规模效率进行解读，而第二阶模型则可以深入研究影响效率的具体因素，二阶 DEA 模型被西方学者普遍应用于 1980 年以后企业变革当中（Cantos et al.，1999）。
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3 我国农村劳动力转移与粮食生产发展现状 .......................... 17
3.1 我国农村劳动力转移现状分析 ........................... 17
3.1.1 我国农村劳动力转移的整体现状 ....................... 17
3.1.2 我国农村劳动力转移的选择性现状 ..................... 22
4 中国粮食生产环境技术效率的测度与分析 .................. 36
4.1 模型设定 ......................... 36
4.2 数据来源与指标选取 ............................... 37
5 农村劳动力转移对粮食生产环境技术效率的影响 .................. 45
5.1 模型设定 .................. 45
5.1.1 Tobit 回归模型 ........................... 45
5.1.2 分位数回归模型........................ 45
5 农村劳动力转移对粮食生产环境技术效率的影响
5.1 模型设定
5.1.1 Tobit 回归模型
第四章测算出来的粮食生产环境技术效率值在 0-1 之间，即被解释变量的取值范围限制在一定区间。Tobit 回归模型又被称为归并回归模型（censored regressionmodel），根据 limit 的设置分为左归并（lower censoring）和右归并（upper censoring），左归并指事先设置一个最小值 A，当被解释变量低于这个值时则自动等于 A。
选择上述测量出来的环境技术效率即粮食生产环境技术效率（ETE）作为被解释变量。核心解释变量为农村劳动力转移（Labor ），国家统计局等未有农村劳动力转移这一指标的数据，所以本文用城镇化率增量替代农村劳动力转移。再选择以下五个控制变量，即机械化发展水平（Mach），用各省市农村机械总动力表示；农村人力资源（Edu），参照主流文献方法用农村 6 岁以上人口人均受教育年限替代；财政支农力度（Fin），用各省市农业财政支出总额表示；复种指数（Index ），用农作物播种总面积与耕地面积比值表示；非农业占比（Struc），用各省市二三产业 GDP 占地区总量表示。如表 5.1 所示。数据来源于《中国统计年鉴》和《中国农村统计年鉴》等。
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6 结论与建议
6.1 结论
本文利用 1999-2018 年我国省级面板数据，首先利用非期望产出的 DEA 模型测算粮食生产环境技术效率，然后运用 Tobit 回归模型和分位数回归模型，研究农村劳动力转移对我国粮食生产环境技术效率的影响，得到如下结论。
（1）忽视环境代价会高估我国粮食生产技术效率，3 个粮食功能区效率排名依次为粮食主产区、主销区和产销平衡区。在 20 世纪 90 年代后期，环境技术效率值为 1，连续三年保持着有效状态，进入 21 世纪后，环境技术效率值小于 1 并不断波动，我国粮食生产在 2002-2013 年的环境技术效率小于 1，之后在 2014 年实现环境技术效率达到了有效。虽然 2016 年环境技术效率再次无效，但纯技术效率保持着有效状态，并且在 2017-2018 年在实现我国粮食生产环境技术效率的相对有效性的同时，实现了粮食生产的纯技术效率和规模效率的有效性。在考虑带有环境代价的产出时，根据粮食生产的投入产出松弛变量可以得出，物质要素投入要合理恰当，不应该使粮食生产带来环境污染的同时浪费物质投入。
（2）农村劳动力转移系数估计值显著为正，且通过了 1％显著性水平检验，说明考察期（1999-2018 年）农村劳动力转移对我国粮食生产环境技术效率具有正向作用。农村劳动力转移释放了农村剩余的人力资源，一方面引发粮食种植规模的调整和粮食生产投入要素的分配，可以进一步有效提高 ETE；另一方面农村劳动力转移会提高农村家庭的收入，从而提高了粮食生产的投入水平和人力资本，同时劳动力转移至非农产业很大程度上会降低粮食生产所需投入要素的价格以及提高粮食生产的机械化程度。农村劳动力转移提高了农业和非农业生产资源的分配效率，从而促进了粮食产量的增加，提高了粮食生产环境技术效率。
（3）控制变量中，财政支农没有促进粮食生产环境技术效率的提升，是因为农业投入资金的稳定性较差，资金链的结构不合理，资金管理粗放、浪费严重。机械化水平与粮食生产环境技术效率均显著负相关。人力资源、非农产业占比及复种指数对我国粮食生产环境技术效率有积极作用。
参考文献（略）