摘要：影子價格也被稱作計算價格或最優計劃價格，可以將其理解為依據一定原則確定的，能夠反映資源稀缺程度、市場供求狀況、投入物和產出物真實經濟價值且能夠合理配置資源的價格，影子價格能夠較好服務于資源的最優配置。基于此，文章以農業技術經濟分析作為文章研究課題，深入探討影子價格在其中的應用，具體應用主要圍繞三方面展開，包括土地資源配置、低碳蔬菜產業發展分析、農業灌溉彈性需水研究。

　　關鍵詞：影子價格；農業技術經濟分析；低碳蔬菜產業發展；土地資源配置

　　1影子價格概述

　　1.1概念分析

　　影子價格能夠在某種最優狀態的社會經濟下反映最終產品需求情況、資源稀缺程度、社會勞動的消耗，相較于交換價格，影子價格屬于更為合理的價格，產品的價值、市場供求狀況可由此更好得到反映，更加優化的資源配置發展也能夠隨之出現[1]。

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　　1.2影子價格的計算方法

　　在影子價格的計算中，常見計算方法包括消費者支付意愿法、機會成本分析法、市場均衡價格法、成本分解法、線性對偶解法。以機會成本分析法為例，該計算方法主要通過項目占用資源的影子費用實行資源影子價格大小的反映。而在消費者支付意愿法的應用中，其屬于典型的局部均衡分析法，可基于原生產企業停產或減產向社會所釋放資源的價值求得影子效益，影子價格可由此針對性計算[2]。

　　1.3特點總結

　　影子價格主要擁有四方面特點。

　　第一，系統內資源的稀缺程度可基于影子價格的大小實現客觀反映，基于互補松弛定理條件可以了解到，供大于求的系統內某一資源存在為零的對應影子價格，可見系統目標不會因該資源的供應出現任何變化。而對于系統內的稀缺資源，則存在必然大于零的影子價格，稀缺程度可基于影子價格的高度反映；

　　第二，作為一種邊際價值，影子價格類似與邊際成本概念，因此其在經濟管理領域的應用價值較高；

　　第三，作為最優的系統資源股價，影子價格也可以被稱作最優價格，這是由于其出現于系統最優時的資源價值賦予；第四，系統狀態直接影響影子價格取值，系統內部的資源數量、價格、技術系數變化均可能帶來影響，因此影子價格屬于動態價格[3]。

　　2農業技術經濟分析中影子價格的應用路徑

　　2.1基于影子價格的土地資源配置

　　在農業技術經濟分析中的影子價格應用中，基于影子價格的土地資源配置屬于其中典型。深入分析可以發現，影子價格在資源配置領域有著較高應用價值，如存在高于市場價格的某種資源的影子價格，企業將因該資源受到正的增長效應影響，生產規模的擴大也能夠基于該資源的增加實現，影子價格會隨資源投入量的增加而不斷變小，由此可見影子價格在資源配置領域所能夠發揮的積極作用。結合實際調研可以發現，影子價格現階段更多應用于我國城市軌道交通項目、高速公路建設項目，但結合表1所示的土地資源優化配置方法可以發現，基于影子價格的土地資源配置需基于土地資源的有限性出發，并聯系土地資源供給、效益、利用，由此開展的農業技術經濟分析將具備較高參考價值[4]。見表1。

　　農用地影子價格指的是農用地資源全面合理最優利用價格的反映，這里的影子價格即可較好服務于農用地的合理配置，使用農用地資源的建設項目需要向社會付出的代價也能夠由此明確。《建設項目經濟評價方法與參數》(第三版)明確規定了農用地影子價格計算方法，但該方法存在農用地的經濟效益無法準確真實反映、農用地的生態效益和社會效益無法準確體現等不足。《土地影子價格測算方法研究》一書中也對農用地影子價格的計算進行了較為全面闡述，并提出了多種測算方法，但受到相關研究和認識不足影像，由此得出的農用地影子價格可能并不接近理想值，農民群體的利益考慮往往存在不足。為更為精準的計算農用地影子價格，保證其更好服務于土地資源優化配置和農業技術經濟分析，可將土地影子價格視作主要影響資源配置的因素，農民生產作物上所附加的許多非市場價值需同時得到重視，農民的資源配置可基于影子價格得到更好解釋，配合拉格朗日函數和效用函數進行最優的資源配置計算，即可認識到在農民的土地分配決定中，影子價格相較于市場價格更具優勢，結合農民的收入期望，即可應用影子價格推進土地資源分配優化，更好滿足農村、農業發展需要[5]。

　　2.2基于低碳蔬菜產業發展的影子價格分析

　　影子價格還可以用于低碳蔬菜產業發展的分析，減排成本的度量可由此獲得依據，具體可采用基于參數化的環境方向性距離函數，以此計算碳排放影子價格，為各地低碳蔬菜產業發展提供依據。在具體計算中，需圍繞環境技術和環境方向性距離函數展開，式（1）為環境技術用生產可能性集合，式中的投入要素、生產的期望產出、生產的非期望產出分別表示為Nx=xxxN∈R+(,,,)12、My=yyyM∈R+(,,,)12?、Lb=bbbL∈R+(,,,)12?，一定生產技術條件下所有可行投入和產出關系為P（x），環境產出的可能性邊界可基于環境技術效率的環境技術衡量得出。{}NPx=ybxcanproduceybx∈R+()(,):(,),（1）式（2）為環境方向性距離函數，環境污染在該環境方向性距離函數中被視作非期望產出，其屬于連續的實值函數，可代表環境技術的功能，函數以產出為角度。采用*Do(x,y,b;gy,?gb)=λ?表示同等投入條件下追求期望產出增加和非期望產出減少的最大可能性，如λ*≥0，結合環境方向性距離函數的定義，基于不大于λ*的α可得出環境方向性距離函數的轉移性，即式（3）[6]。Do(x,y,b;gy,?gb)=max{λ:(y+λgy,b?λgb)∈P(x)}?（2）Do(x,y,αgy,b?gb:g)=Do(x,y,b:g)?α（3）

　　在具體研究中，上述公式可用于設施蔬菜的生產碳排放影子價格研究，具體研究可采用歷年《全國農產品成本收益資料匯編》提供的數據，考慮到篇幅限制，文章選擇設施黃瓜和設施番茄進行研究，以此基于畝均投入產出的平均值數據并結合價格指數開展針對性調整，即可圍繞期望產出蔬菜、非期望產出碳排放、土地、勞動、物質與服務費用等指標開展研究。結合研究可以了解到，2018年，湖北在設施蔬菜生產中投入的單位土地面積勞動最少，安徽投入的則最多。同時湖北的物質與服務投入最少，遼寧則最多。浙江的設施蔬菜畝均產量最低，新疆則最高。天津的設施蔬菜碳排放最低，河北最高。深入分析可以發現，我國不同地區的設施蔬菜投入和產出存在較大差異，且產出的差異低于投入差異[7]。

　　在原始數據的標準化處理中，可采用所有投入產出變量除以其對應平均值的方式，各省域范圍內的設施蔬菜生產環境方向性距離函數值及碳排放的影子價格可由此求得，圖1為基于碳排放影子價格和環境方向性距離函數值的省域分類結果，圖中的a至o分別為北京、天津、河北、山西、內蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、上海、江蘇、浙江、安徽、山東、河南、湖北、四川、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、各省平均。見圖1。

　　結合研究可以發現，環境成本核算中碳排放的影子價格具備較高應用價值，這對于環境污染排放權交易市場的建設、農業技術經濟分析均將帶來較為積極影響。作為碳排放的邊際減排成本，碳排放的影子價格可較好服務于環境成本的核算，如蔬菜生產碳排放的影子價格與其產生的碳排放乘積為設施蔬菜生產碳排放的環境成本，蔬菜生產的綠色產值可由剔除環境成本的蔬菜總產值求得。結合計算可發現，2018年，遼寧、河南、山東、河北存在較高的設施蔬菜生產碳排放環境成本，分別為332.33元/畝、364.54元/畝、366.36元/畝、393.44元/畝，各占其蔬菜生產總產值2.45%、3.26%、2.75%、2.78%，天津則存在最低134.98元/畝的設施蔬菜生產碳排放的環境成本，占比為1.29%，第二低為黑龍江，具體值及占比分別為146.01元/畝、1.27%，環境成本從小到大的排序分別為青海、四川、北京、上海、湖北、安徽、江蘇、吉林、寧夏、陜西、內蒙古、山西、新疆、浙江、甘肅、遼寧、河南、山東、河北，平均值為251.66元/畝，占比為2.21%，剔除環境成本后的平均設施蔬菜綠色產值為11209.43元/畝。

　　2.3基于影子價格的農業灌溉彈性需水研究

　　農業技術經濟分析中的影子價格應用還可以圍繞農業灌溉彈性需水研究展開，研究需要將農業灌溉用水視作商品，為實現最大化的農業灌溉用水效益，需要保證值農業灌溉用水的邊際收益與邊際機會成本相等，這一目標的實現需得到技術效率配置的支持。結合實際調研可以了解到，為降低農民灌溉的經濟負擔并保障糧食安全，我國未采用實際灌水量進行水費的收取，收費基于灌溉面積展開，水費收益因此較低，農業節水也會受到較大限制，農民節水意識的提升同樣受到較為負面影響。為協同農業灌溉用水量、技術效率、農業灌溉水價之間的關系，三者關系的研究向來受到業界重視，這類研究同樣屬于農業技術經濟分析范疇。考慮到農業用水量會因升高的農業灌溉用水價格而降低，且農業灌溉用水定價中的農業用水量屬于最為敏感的因素，因此需設法發揮促進農民節約用水中農業灌溉水價的杠桿作用，這一目標的實現可基于影子價格及技術效率開展農業灌溉彈性需水研究，通過建立經驗模型，即可通過研究為農業灌溉用水效率提高、農業灌溉用水策略制定提供依據[8]。

　　在具體研究中，可采用隨機非參數數據包絡分析法進行農業灌溉用水技術效率測算，并開展針對性的農業灌溉用水影子價格估算，具體計算基于式（5）進行，式中的Pxim、Pyi、βim、exp(ε)分別為單元i中農業總用水量要素對應的影子價格、單元i產出要素的價格、單元i中農業總用水量要素的生產函數系數、乘法誤差，其中單元i指的是農業灌溉用水決策單元，由此不同農業用水決策單元間存在的異方差性即可得到削弱。Pxim=Piyβimexp(ε)（5）

　　研究還需要結合農業灌溉用水彈性需求分析理論，由此針對性收集數據，即可針對性選擇投入指標，包括農業灌溉用水量、農業從業人數、化肥施用量、農機總動力、農作物播種面積，農業生產中的各方投入可由此全面反映。產出指標則選擇排除林、牧、漁的農業產值，分析數據可以發現，不同地區的農業投入和產出指標值的差異較大，有的甚至在百倍以上，這說明不同地區的農業灌溉用水效率差異較大。以具體地區作為研究實例，即可求得農業灌溉用水影子價格的變化過程，如農業灌溉用水影子價格存在較小的最小值和平均值波動，同時存在較大的最大值波動，即可從中了解到當地農業灌溉用水供求關系受到不同年景影響。基于研究數據開展農業灌溉用水彈性需求分析可發現，基于農業灌溉用水影子價格的彈性系數，即可直觀了解到農業水資源節約中農業灌溉用水價格改革的重要性，農業產值增加與農業水資源緊缺的聯系也能夠得到較好證明，農業技術經濟分析中影子價格的應用價值可見一斑。

　　參考文獻：

　　[1]程杰.遼寧省各地市區域創新績效評價與管理[J].沈陽大學學報（社會科學版），2018，21（06）：658-663.

　　[2]王森，王蕾，陳飛.大數據環境下基于影子價格的配電網綜合評價方法[J].電力自動化設備，2018，39（10）：94-101.

　　[3]吳鳳平，李瀅.基于買賣雙方影子價格的水權交易基礎定價模型研究[J].軟科學，2018，33（08）：85-89.

　　[4]史新紅，鄭亞先，薛必克.機組運行約束對機組節點邊際電價的影響分析[J].電網技術，2018，43（08）：2658-2665.

　　張恩橋