第一章 导论
1.1 研究背景
受马尔萨斯人口理论和罗马俱乐部“增长极限”理论的影响，粮食安全问题一直都是国内外学者广泛关注和研究的热点问题。对我国政府来讲，粮食安全也一直是最基本、最重要的政策目标之一。2014 年的“中央一号文件”首次强调了“粮食安全问题”，并指出自当年起要完善粮食安全的保障制度，同时加大对农业的支持力度。此后每年的“中央一号文件”都将粮食安全置于重要战略地位，并先后提出“强化农业科技创新驱动作用”（2015 年）、“强化现代农业科技创新推广体系建设”（2016 年）、“强化科技创新驱动，引领现代农业加快发展”（2017年）等一系列粮食安全战略。2018 年发布的“中央一号文件”更是首次提出“推进粮食安全保障立法”，进一步从法律的高度来保障粮食安全。同时，习近平在党的十九大报告中也生动形象地指出要“确保中国粮食安全，把中国人的饭碗牢牢抓在自己手中”。由此可见，保障粮食安全对于我国经济平稳发展和社会和谐稳定至为关键，而确保粮食安全也就是要确保小麦和水稻这两种能真正威胁到国家政治社会稳定的核心粮食（口粮）的总产量保持相对稳定，即保障其国内自给率维持在安全水平。
小麦作为三大主粮之一，由于其高热量且品种丰富的特性，深受我国居民特别是北方居民的喜爱（王一杰等，2018），是我国近一半人口的主要口粮（苗珊珊，2014）。2016 年我国小麦的总消费量为 11610 万吨，其中作为口粮消费 9650 万吨，口粮消费占比为 83.12%（数据来源于布瑞克农产品数据库）。此外，据《中国统计年鉴》（2000~2018 年），我国小麦产量在粮食总产量中常年占比 22%左右，从种植范围来看，其种植面积常年约占粮食作物总面积的四分之一，仅次于种植最为广泛的水稻。由此可见，小麦在我国粮食品种中具有至关重要的地位，保障小麦产量的稳定增长对于解决我国粮食安全问题举足轻重。
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1.2 研究目的和意义
1.2.1 研究目的
基于农村劳动力人口比例下降、粮食需求刚性上涨、耕地资源逐步紧缺等现实问题，本研究通过梳理国内外研究小麦生产中技术进步的相关文献来对技术进步的相关概念进行清晰的界定，在此的基础上，构建成本函数的数理模型来研究 1984年以来我国小麦生产中的技术进步，本研究目的如下：
（1）作为研究的基础，首先对我国主产区小麦生产的技术进步速率进行准确的测度，在此基础上分别从时间和空间两个维度对小麦技术进步的时序演进趋势和空间分布特征进行详尽分析。
（2）从小麦生产中投入的角度核算要素体现在各生产要素中的技术进步，并识别各投入要素的技术进步对总技术进步的贡献，探究其在样本期内此消彼长的动态变化过程。
（3）基于新古典经济增长理论和诱致性技术创新理论，进一步将各要素体现式技术进步进行分解，从纯技术效应、价格效应、规模效应三方面探讨小麦生产中技术进步的诱因，发现小麦生产技术进步率提升的根本途径。
1.2.2 研究意义
本研究以 14 个小麦主产区作为研究对象，重点关注小麦增产中不依赖要素投入的部分——即技术进步，对其速率进行定量测度，并对影响其增长的诱因进行多角度、多维度的剖析，本研究的理论意义和现实意义如下。
理论意义：（1）从现有文献来看，大部分对于小麦技术进步的研究都是基于全要素生产率（TFP）分解的框架，运用参数或非参数的方法先将其分解为技术进步和技术效率，进而将技术效率进一步分解为纯技术效率、规模效率、配置效率等，而鲜有研究着重关注技术进步这一分支，探究物化在生产要素中的体现式技术进步并对其诱因进行细致分析。因此，本研究对小麦生产中各要素体现式技术进步的测度及其诱因的分析，深化了有关粮食作物生产技术进步领域研究的层次与深度。（2）根据诱致性创新理论，要素相对价格的变动会诱导经济行为主体出于节约成本的目的多使用更加便宜的生产要素，而节约相对昂贵生产要素，即诱导产生昂贵要素节约型生产技术。本研究探讨小麦生产中要素价格的相对变动对其技术进步率的影响，丰富了诱致性技术创新理论的实证分析。
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第二章 研究的基本理论与相关文献综述
2.1 技术进步相关概念的界定
技术进步一词在各研究领域被广泛运用，但由于各领域研究特性的不同，对其定义也有所差别。一般来说，学术界将技术进步的概念分为狭义和广义的技术进步。狭义技术进步更偏向于工程学中对技术进步概念的定义，即指生产中工艺的改进、中间材料的转换与升级和产品制造技能的提升。具体来说，对旧生产设备的更新改造、对旧生产工艺进行改进、研究开发新产品以及直接购买新设备或新工艺等都属于狭义技术进步的范畴。而广义技术进步则更接近于经济学领域的定义，它认为在上述狭义技术进步范畴的基础上，还应包括管理方法的完善、资源的有效分配、决策方式的优化以及组织结构的有效重组等“软技术进步”。
一般认为，广义的技术进步即指的是全要素生产率的增长率，它既包括技术进步又包含技术效率。因此，本研究先对技术进步、技术效率、全要素生产率相关的理论进行梳理，在此基础上对后文中技术进步的涵义进行清晰的界定。技术进步即是指使用一定量的投入生产更多的产出，或者反过来，在产出一定的情况下使用更少的投入。随着经济生产理论研究的不断深入，技术逐渐被当作为一种生产要素，并被引入到生产函数的测算之中。Slow（1957）在研究经济增长模型中首次考虑了技术进步因素，提出生产函数的任何一种形式变化都是由技术进步所导致的，并认为技术进步的内涵包括新的资本存量中的技术成果、产量增长及教育的改进等。Arrow（1962）提出“干中学”概念，认为劳动力在生产中不断学习其技能也会不断提升，因此导致技术进步的产生，并首次尝试将技术进步进行内生化。美国经济学家 Jorgenson（1975）在新古典投资理论的基础上，通过选取超越对数生产函数，得出了技术进步是生产率变动的主要原因。19 世纪 80 年代后，内生经济增长理论研究者认为内生性技术进步是实现经济增长的决定因素。
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2.2 文献综述
2.2.1 小麦生产技术进步的测算方法以及测算结果
（1）小麦生产技术进步的测算方法
认识到技术进步对于产量增长的重要贡献，准确地对其速率进行测度也成为众多学者广泛关注的焦点。回顾国内目前关于小麦生产技术进步速率的测度方法，主要可以分为非参数方法和参数方法。非参数方法中，数据包络分析（DEA）方法是一种确定前沿的数学规划方法，它不需要事先设定函数模型，也不需要估计相关参数，在样本数较少时，也可进行相对分析，因此在农业效率评估的相关研究中应用最为广泛。朱婷（2016）运用三阶段 DEA 模型分析了我国小麦主产区的技术效率。张耀兰等（2014）采用 DEA 方法和 Malmquist 指数方法分析了安徽及周边省份小麦生产情况，发现小麦生产技术进步呈退步趋势。陈书章（2012）基于两种不同角度的 DEA 模型发现我国小麦主产区纯技术效率在样本期限内增长趋势明显，提升幅度显著，是综合技术效率提升的主要动力。张冬平（2005）采用数据包络分析(DEA)方法对河南省小麦生产情况进行分析，发现小麦生产全要素生产率增长的贡献主要来自技术进步。
但是 DEA 方法也有其固有的局限，如稳定性较差，对数据非常敏感，且无法进行统计检验等（袁开智，2008）。鉴于上述原因，另外一些学者转而采用基于超越对数生产函数的随机前沿分析方法，这种方法将随机因素及测量误差等统计上的残差都考虑在内，因而可以进行假设检验，但也可能会因生产函数形式的设定或非效率项分布假定的不同而导致结果不同（贾筱智，2013）。孙昊（2014）基于随机前沿方法分析了新世纪以来我国主产区小麦总体的技术效率与变化特征，并分析了其地区差异特征，结果表明小麦技术效率变动趋于稳定，且存在个别省份其小麦生产的技术效率较低。苗珊珊（2014）采用 SFA 模型发现我国小麦农业技术进步主要表现为生化技术型模式。贾筱智等（2013）也是采用 SFA 方法分析了我国 15 个小麦主产区技术效率和技术进步率，发现我国小麦生产已经取得明显的技术进步，但是小麦生产的技术变化增长率呈下降趋势。SFA 方法的缺点是因对生产函数的设定有要求，不同的生产函数设定形式会对技术进步速率的评估产生较大影响。
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第三章 中国小麦生产概况 ........................................ 20
3.1 小麦产量、播种面积及小麦单产的时序变动趋势 ........................... 20
3.2 小麦生产中要素投入的变动情况 ............................... 22
第四章 小麦生产技术进步率的测度与诱因分解 ................................. 25
4.1 超越对数成本函数模型的构建 ...................................... 25
4.2 小麦生产技术进步诱因的分解 .................................... 26
第五章 实证结果分析 ............................................... 31
5.1 小麦生产技术进步速率 ................................. 31
5.2 要素体现式技术进步速率 ........................................ 34
第五章 实证结果分析
5.1 小麦生产技术进步速率
（1）小麦生产技术进步速率的时序变动趋势
由前文模型的设定可知，本研究技术进步可表述为样本期内成本函数形式的变动。因此，根据（4）式并结合模型参数的估计结果，可计算出 1984~2017 年我国小麦主产省份的技术进步率（TC），将其绘制于图 5-1。平均而言，样本期内小麦的技术进步率为 2.79%，与其他学者的研究相比（如魏丹等（2010）、江松颖等（2016）、陈书章等（2013）测得小麦技术进步大多为 1.45%~1.98%之间），本研究测得的速率值更接近于同样采用超越对数成本函数模型的陈书章等（2013）的结果，且普遍要比其他学者所测得的技术进步速率更高。究其原因不难发现：其一，不同于以 DEA为代表的非参数方法和以 SFA 为代表的参数方法，本研究使用的成本函数（或生产函数）类方法通常假定不存在非效率项，即假定所有的生产单元均处于效率前沿水平，因此本研究测度的技术进步率也包含了技术效率的改进，更接近于广义上的技术进步定义，即全要素生产率的概念；其二，也是最为关键的一点是本研究设定的增强型技术进步模型考虑了索罗残差无法涉及的嵌入式技术进步，即附着在劳动力和资本等要素上的技术进步，比如，一台农业机械的引进既是资本积累即资本要素的增加，同时也是技术进步，但是在实际生产中这台农业机械只会被统计为资本积累，从而夸大资本要素对产出增长或成本节约的贡献，低估了技术进步的作用。
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第六章 研究结论与政策建议
6.1 研究结论
在创新战略的发展背景下，持续推进农业现代化是我国农业发展的必经之路，而准确核算农业各部门生产技术进步大小并识别其驱动因素是重要议题之一。现有关于小麦生产技术进步研究的文献多使用全要素生产率的增长作为技术进步分析的核心指标，基于计量经济学方法评估不同因素对农业技术进步的影响，得出许多有重要参考价值的结论。然而，现有分析框架无法反映嵌套在各要素中的体现式技术进步，且对小麦技术进步的诱因分析也各有侧重。鉴于此，本研究构建了包含要素价格增强项的超越对数成本函数模型，运用 1984-2017 年我国 14 个省区的小麦生产面板数据，测度了小麦的总技术进步率及其各要素体现式技术进步率，并对其诱因进行详尽分析，得出以下结论。
（1）从 1984~2017 年，小麦技术进步率的年均值为 2.79%，但在不同的时段其变动趋势表现出明显的差异性，按其波动可大致将样本期分为“迅速提升期-逐步回落期-再提升期-再下降期”四个阶段。从地区分布来看，1984 年以来所有的小麦主产区都已取得较为明显的技术进步，但存在明显的地区差异。在东、中、西三大区域内部，小麦技术进步率分布则较为均匀，极差相对较小。
（2）对于各要素投入效率的变动而言，化肥要素投入效率在研究期内提升明显，而劳动与机械要素的投入效率整体有所下滑。劳动与机械要素投入效率增长率的变动趋势较为类似，都在样本期前段表现为正，其后转为负增长，但是近年来其负向增长程度逐渐减小，并有重新递增的趋势。与上述两种要素投入效率的整体变化趋势相反，化肥和其他生产要素投入效率增长率在前半段表现为负，其后先后出现反转并在近年来逐渐回落。
（3）将小麦生产总技术进步率按其投入要素的类别进行分解，可得到要素体现式技术进步率，其变动趋势与要素投入效率增长率的变动大致相同。平均而言，化肥要素的技术进步率最高，年均值为 3.54%，其对总技术进步率的贡献也最大。其次为其它生产要素，年均值为 1.62%。与之相反，劳动要素的技术进步率年均值为-0.57%，对总技术进步的贡献为负；相比于劳动，机械要素的技术进步负增长则更甚，年均达-1.80%。
参考文献（略）