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1. 緒論
根據吳聰敏(2003)，自荷蘭佔據台灣並發現可在此種植貿易商品後，便開始 採取獎勵耕種政策並開墾荒地用以生產蔗糖，主要出口對象為日本及波斯；西元 1662 年鄭成功擊退荷蘭人後，為養活帶來的大量軍隊人口，開始將農業重點轉 向稻穀；到了清領時期，台灣主要貿易對象為中國內地，直到 1858 年簽訂天津 條約規定台灣開港通商後，貿易對象擴大，造成茶業興起；其後又到了日治時期，
1900 年代由於新式製糖廠接連設立，砂糖產業的發展很快地超越茶業，甚至於 1930 年奪得當時日本全國各行政區域產量的首位。時間來到 1920 年代，日人磯 永吉研發改良的蓬萊米成為當時糧食外銷的主要產品，日本人也在各地設立農會，
用以推廣農業技術。國民政府來台之後，農業占整體經濟的重要性逐漸降低，GDP 占比從 1951 年的 32.3%降至 2000 年的 2.1%，相對的工業於 1951 至 1981 年間 GDP 占比從 21.3%增至 45.5%，1981 年之後便是服務業的蓬勃發展，2007 至 2017 年間農業占 GDP 比重平均降至 1.7%，農業不再是台灣的經濟重心。
行政部農業發展委員會早已注意到農業的發展狀況，並開始策畫農業轉型，
如 1970、1980 年代的觀光果園，1990 年代休閒農業轉型等等，旨在利用結合不 同產業的方式提高農業產值。為解決嚴重的農業勞動力不足問題，農委會亦與教 育部國民及學前教育署共同推動「獎勵高中從農方案」，鼓勵年輕學子選讀設有 農場經營科的高中，並於部分大學相關科系開辦公費專班，目的在於緩解農業平 均每年缺工九萬人的窘境。
從上述簡單的台灣農業發展史可以發現，農業在 GDP 占比雖日漸降低，但 其對台灣地區的發展還是有很重要的奠基作用。在自由貿易盛行的現在，各類型 生產活動的專業化愈發重要，從前自給自足的生產型態已不適用，以農業而言，
要如何在「土地」這一投入要素受限的情況下做到最大的產出更顯重要，換言之，
就是提高生產力。
農業生產力對人類而言一直是個重要的課題，以全球的角度來說，隨著醫療
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科技進步，人類愈發長壽，世界人口呈現超乎想像的成長，若要供應這爆炸的人 口，提升農業生產力是必要的。以經濟體轉型的角度來看，提高農業生產力能夠 解放投入農業生產的資源，諸如人力、土地和資本等，使需要重點發展的產業能 夠得到更多的資源投入，對於政府的決策亦有幫助。
經濟理論中，生產力的改善主要由技術進步和生產效率提升來帶動，技術進 步指的是擴大原有投入下的最大潛在產出，這可透過增加相關知識和研發新品種 等方式達成。舉例來說，政府可利用補貼教育和研究開發等政策刺激產業的技術 進步。而生產效率則是藉由去除製程中的錯誤達到最大的產出投入比，經濟學是 一門做選擇的科學，決策者必須在受到限制的情況下想辦法做出對自己最有利的 決定，當受到的限制相同時，能夠取得相對高報酬的選擇即被視為有效率的選擇，
生產製程的除錯就是透過減少做出錯誤選擇來改善整體生產效率。
在學術研究上有兩種方法常用以分析生產效率與生產力，分別為資料包絡分 析 法 (data envelopment analysis, DEA) 及 隨 機 邊 界 分 析 法 (stochastic frontier approach, SFA)。二者本質上均為利用實際投入產出資料建構生產邊界(production frontier, PF)，再藉由比較觀察點與生產邊界得出生產效率的方法，差別在於 SFA 使用類似迴歸的方式，將廠商的「自身無效率項」與「其他隨機變數」二者視為 使觀察點偏離生產邊界的誤差，在建構模型時需假設二者的各種參數，而 DEA 則是單純地透過衡量某一生產結果與生產邊界間的距離來判斷生產是否效率，為 一不需要參數即可估計的方法。DEA 衡量生產行為的方式與效率的核心概念很 接近，都是利用相同產業中其他廠商生產資料來得到自身效率的衡量標準，在使 用上更加方便，且學術研究上應用也較多，故本文採用其作為分析的理論基礎。
現今個體經濟大多以複合產出及複合投入的方式進行生產，根據 Jorgenson and Griliches(1967) ， 在 此 情 況 下 的 生 產 力 稱 為 總 要 素 生 產 力 (total factor productivity, TFP)，TFP 代表的是每一單位總投入能生產多少單位的總產出，即總 產出與總投入的比值。而總要素生產力指數(TFP index, TFPI)則代表兩個相互比較
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的個體或時點之 TFP 比值，在這個定義下，TFPI 亦可被視為產出指數與投入指 數的比值，經濟意義上這種解析方式可解釋為 TFP 的成長是由產出成長減去投 入成長而得，當產出成長率大過投入成長率時 TFP 將改善，反之則下降。
O’Donnell(2008)將此種解析特性稱為 multiplicatively complete。
TFP index 根據不同學者的定義發展出多種計算方式，自Caves et al.(1982)利 用 Malmquist(1953)的概念發展出 Malmquist TFP index，並將其應用到 DEA 的分 析 中 開 始 ， 此 種 指 數 開 始 被 大 量 使 用 於 各 種 產 業 的 效 率 分 析 研 究 ， 如 Kortelainen(2007)用於比較歐盟各國環境工程成效、Barros(2004)及 Barros(2005)則 是關於葡萄牙零售產業鏈與國有旅館的經營效率、Murillo-Melchor(1999)探討了 西班牙機場使用效率、Berg et al.(1992)則是研究挪威銀行於 1980-1989 年放鬆管 制期間生產力成長…等。應用於農業的文章也有很多，如 Mao and Koo(1997)將 改革開放後的中國農業成長做為研究標的、Coelli and Rao(2005)比較了 93 個農業 產出和人口較多之國家的農業生產力成長、施孟隆等(2004)則探討政府支出及人 力資本與台灣各縣市農業生產力關係。
然而根據 O’Donnell(2010, 2011a, 2012)，Malmquist TFP index 應用於經濟分 析上並不完善，其對於分析 TFP 的變動存在某些問題。不同於 Laspeyres, Paasche, Fisher, Törnqvist, and Hicks-Moorsteen 等計算方法，Malmquist TFP index 在計算 上僅使用到產出或投入導向其中一種，故不滿足 multiplicatively complete 特性，
這不僅與傳統 TFP 為產出投入比的概念不同，且在解析產出投入比例時會有障 礙。又上述所有類型的指數均不滿足遞移性(transitivity)，故只能應用於兩兩比較 的情況，即兩家廠商直接比較的結果與透過第三者比較結果會有不同，對於多邊 比較是不方便的。與這些指數相比，由 Färe and Primont(1995)提出的 Färe-Primont TFP index 不僅可進行變動來源的解析，亦同時具備遞移性，使其在經濟分析上 更有說服力。近年來有許多關於農業生產力的研究亦使用到 Färe-Primont TFP index，如 Islam et al.(2014), Khan et al.(2015)以澳洲作為研究標的，Widodo et
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al.(2017)則研究印尼，Bachewe et al.(2015)觀察了伊索比亞，黃禕等(2014)和葛靜 芳等(2016)討論了中國農業，歐洲部分則有 Đokić et al.(2017)探討歐盟和 Dakpo et al.(2016)以法國為研究對象。綜上所述，在世界各國的研究均逐漸可以看到 Färe-Primont TFP index 的影子，惟台灣尚未有將其應用於農業相關的研究。
本文以資料較齊全的台灣本島及澎湖縣共二十個行政區作為研究標的，以各 類種植作物代表農業、肉品蛋類代表牧業，再將此二類加總得到之農牧業生產相 關資料用 DEA 輔以 Färe-Primont TFP index 分析，從平均效率值、效率變動和效 率排名等方面觀察台灣農牧業的生產狀況。以下將於第二章進一步說明效率概念、
DEA 計算過程和 Färe-Primont TFP index 的結構，於第三章說明資料出處與處理 方式，於第四章呈現實證結果，並在第五章作出結論。