论文导读：由于萝卜生产成本收益数据的可获得性限制，本文主要以我国各省份大中城市萝卜生产投入产出数据为样本，考察萝卜的全要素生产率。利用以上数据，本文运用DEAPVersion2.1软件（adataenvelopmentanalysisprogram）求解以上四个距离函数，得出萝卜生产的的全要素生产率变化及其分解指数的变化，如下。table1主要生产城市萝卜全要素生产率在2004~2008年期间并不是稳定变动的，而是呈现倒V型波动。table2具体分析萝卜生产大中城市2004~2008年全要素生产率变化及其分解指数的变化。
关键词：萝卜，全要素生产率，变动，分解
0.引言
萝卜作为我国重要的蔬菜之一，在我国已有2700年以上的栽培历史。由于萝卜对生产环境要求不高，在全国范围都有种植。且因其营养价值高，耐储存，食用方式多样，因此拥有广阔的国内市场和国外市场空间，在我国蔬菜生产、消费和出口贸易中占有重要的地位[1]。随着全球经济一体化和贸易自由化的发展，我国萝卜市场逐渐与国际市场对接，国际市场激烈的竞争对我国萝卜生产提出了更高的要求。在当前全球金融危机的背景下，各国进口需求的下降，贸易保护主义升温和美元贬值致使我国蔬菜出口困难重重[2]，如何有效的优化我国萝卜生产的全要素生产率，降低我国萝卜生产成本，提高我国萝卜质量，提升中国萝卜及其加工品在国际贸易中的竟争优势，成为当前我国萝卜产业发展的亟待解决的问题。因此本文拟通过我国大中城市萝卜成本收益数据，利用数据包络分析方法（DEA）测算并分析我国萝卜的全要素生产率提高途径，以为提高我国萝卜全要素生产率提供一定理论参考。
1.全要素生产率的计量方法
1.1全要素生产率的主要计量方法
本文拟采用DEA方法对我国萝卜的生产效率极其变动进行测算分析。具体测算分析时，采用Fare et al.（1994）提出的基于DEA的Malmquist指数方法。由于基于DEA的Malmquist指数分析法不仅可以测算不同时期生产决策单元的效率变动，还可以通过Malmquist生产率指数的分解，即将其分解为技术进步指数和技术效率变动指数，来测算具体生产单元某个时期的技术变动和技术效率变动情况。因此通过分解可以更加深入的了解影响全要素生产率提高的因素。另外Malmquist生产率指数用于实证分析时可以避免较高的理论假设的约束，不需要生产相关价格资料和经济均衡资料。在通常各种与生产相关的数量数据容易得到而价格数据难以获得的情况下，基于DEA的Malmquist指数分析法显现出很大的优势[3]。因此，鉴于我国萝卜生产统计资料的缺乏，以及非参数方法的优点。本文拟采用DEA方法对我国萝卜的生产效率极其变动进行测算分析，并对生产效率进行分解，具体了解我国萝卜生产的技术效率、技术进步和规模效率[4]。
1.2基于DEA的全要素生产率测算方法
Malmquist生产率指数是由D.Caves et al. （1982）[5]比照Malmquist数量指数构造的，它基于距离函数（Distance Function）来测量总要素生产率变化。由于早期Malmquist生产率指数中距离函数的具体计算多采用复杂的经济计量学方法，使得这一方法的实际应用很少。1978年以后随着DEA理论的提出及快速发展，DEA在经济分析中被广泛用于各种距离函数的计算，这为Malmquist生产率指数理论的实际应用提供了方便可行的途径。
1994年Fare首次将DEA应用于Malmquist生产率指数的计算中，提出了基于DEA的Malmquist生产率指数算法。运用距离函数来定义Malmquist生产率指数。给定输入变量矩阵，一个输出距离函数定义为输出变量矩阵的最优比例项；同样，给定输出变量矩阵，输出变量距离函数可以看作是输入变量矩阵的最小比例项。在后年关于生产要素的实证研究中，多数文献都采用1994年Fare构建的基于DEA的Malmquist指数[6]。
如果用（Xs, Ys）和（Xt, Yt）分别表示时期s、t的投入和产出向量，D0s（Xs, Ys|C）和D0s （Xt, Yt|C）分别表示以s时期技术Tsc为参照的时期s和时期t生产点的距离函数。s和t时期技术下产出角度的Malmquist生产率指数分别为：
Caves、Christensen和Diewert以两个时期Malmquist指数的几何平均值，作为度量s时期到t时期生产率变化的Malmquist生产率指数M0（Xs,Ys,Xt,Yt),即:
假设不变规模报酬，基于DEA算法的Malmquist生产率指数M0（Xs,Ys,Xt,Yt)可分解为技术进步指数Tch和技术效率变化指数Ech。而技术效率变化指数又可分解为纯技术效率变动指数PEch和规模效率变动指数SEch两部分[7]。
即：M0（Xs,Ys,Xt,Yt) =Tch×Ech= SEch×PEch×Tch 。
其中Ech是测度时期s到t每个观察对象对最佳生产前沿的追赶程度， Tch是测度最佳生产前沿在时期s到t之间发生移动的幅度。如果Ech大于1意味着技术效率改善，小于1意味着技术效率恶化，等于1意味着技术效率无变化。Tch大于1、小于1、等于1分别意味着技术进步、退步、无变化。同样，生产率指数大于1、小于1、等于1分别意味着生产率增长、下降和无变化。论文检测。
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