基于數據包絡分析法對山東耕地產出效率及影響因子研究

相廣萍

廣州康大職業技術學院經濟系，廣東廣州511363

基于數據包絡分析法對山東耕地產出效率及影響因子研究

相廣萍

廣州康大職業技術學院經濟系，廣東廣州511363

將山東省內各轄市的耕地生產系統當作決策單元，利用各決策單元存在的差別，采用數據包絡分析方法（DEA），對2004年到2013年內所采集的數據進行測算評價；運用Tobit回歸模型分析耕地產出效率的影響因素。結果表明越是在經濟發達的地區，農業生產大都存在不足的現象，擴大經營規模是彌補動力不足，提升生產效率的有效途徑。

產出效率；DEA方法；Tobit回歸模型

隨著經濟增速的不斷加快，工業化、城市化進程得以快速推進，而單純性注重經濟增長，致使耕地可利用資源受到不同程度的破壞現象，已引起了黨和國家的足夠重視。面對日益緊張的耕地可利用資源，面對中國耕地令人堪憂的發展現狀，面對人均耕地面積遠遠低于世界平均水平的不利局面，唯有加大土地綜合整治，提高耕地產出效率，才是保障農產品有效供給的正確途徑。本文將選取山東省作為研究分析的對象，一方面是基于山東是我國重要的糧食生產地，另一方面則是因為選取在全國耕地面積中比重占據第三位的山東省，具備很強的代表性。因此，展開對山東省各轄市耕地生產效率的研究，有著極其重要的意義。本文將應用數據包絡分析方法（DEA）法和Tobit回歸模型，展開山東省耕地產出效率水平、變化趨勢的評價及影響因子的研究。

1 數據包絡分析方法（DEA）及Tobit回歸模型

1.1 數據包絡分析方法（DEA）

數據包絡分析方法（DEA）是1957年Farrell［1］所提出的。DEA方法與傳統方法相比具備諸多優點，目前已被廣泛應用于教育、醫療、金融等公共服務部門從事運行效率的評估研究。而且，DEA方法最大的優點是不會受到主觀意愿所制約，作為一種典型的非參數估計方法，可針對多個決策單元給出利于計算的最優的投入和產出函數，并將最優點以折線連結形成一個包絡面，只有落在包絡面上的DMU才被認稱之為有效的DEA。可見，DEA方法在使用過程中，首先規避了估計參數所造成的影響，在此基礎上，可有效地減少誤差［2］。

1.2 Tobit回歸模型

Tobit回歸模型，是經濟學家Tobit早在1958年所提出的經濟計量模型［3］，用Tobit回歸模型來研究并評價耕地生產效率，是當前一種行之有效的研究分析方法。其基本形式為：

運用DEA方法展開耕地生產效率的測算與評價，富含了數理統計、運籌以及管理等幾大交叉學科內容。在此基礎上，我們完全可以將耕地生產視為一個系統，將山東省內各轄市的耕地生產系統當作某一個決策單元，進而展開更為詳實的評價和研究。因要考慮影響耕地生產效率的其他因素，本文通過Tobit回歸模型這一研究分析法，對山東省各轄市的其他變量因素展開研究，以期通過對變量因素的分析，來切準不同地區在差異化表現中，找到科學合理的有針對性的解決辦法。

2 山東省耕地生產效率分析

人口增長以及工業化、城市化進程的加速，勢必要對耕地面積造成不同程度的影響。眾所周知，山東省因其獨特的地理區位及氣候環境等自然因素，具備著悠久的土地開發史，但是日益減少的耕地可利用資源，致使早在2005年之際，山東的人均耕地便大為縮水，經過測算，其平均值已降到了全國的64.6%［4］，這種情況不得不引起我們的關注。本文將選取山東省所轄濟南、青島、淄博等17個轄市作為決策單元進行耕地生產效率的測算和分析，因各決策單元彼此間存在一定的差別，利用DEA方法對所采集的數據進行測算評價，其研究結果科學合理，具備很強的可比性。

2.1 山東省耕地產出效率總體分析

運用DEA方法對山東省各轄市耕地產出效率進行測算和評價，對各決策單元十年內的效率結果展開匯總分析，得出如下的變化趨勢圖（如圖1）。

圖1 2004～2013年山東省耕地生產效率變化趨勢圖Fig.1 Farmland productivity change trend in Shandong Province from 2004 to 2013

變化趨勢圖表明，山東省耕地生產效率發展趨勢大體上相一致，效率趨勢圖中所陳列的系列均值依次為0.934、0.935、0.967。結果表明，在這段時期內，山東省耕地純技術效率的波動程度經歷了上升、趨于平穩的發展過程，而造成這一趨勢的直接原因，可能是源于當地城府部門加大了技術投入和農業科技貢獻率等影響因素。此外，規模效率也存在較大的波動，僅2006年呈現提高態勢，其余年間規模效率幾乎持續走低，這種現象可能與農業稅收減免政策以及農業補貼政策有關。通過對變化趨勢圖的研究分析，山東省在耕地生產效率所出現的波動和變化，與技術投入、科技力度以及傾向性政府支持存在很大關系，在這些因素作用下，耕地生產效率取得了可喜的變化，但截至2013年底，卻明顯存在后續動力不足的現象。

2.2 山東省各轄市耕地利用效率分析

選取山東省17個省轄市作為決策單元展開耕地利用率分析，通過求取系列平均值表明（表1），各決策單元存在較大的差距。具體分類比較如下：

表1 2004～2013年山東省各轄市耕地生產效率平均值Table 1 The average of farmland production efficiency in every city of Shandong Province from 2004 to 2013 year

第一類：從表中可以看到，淄博、棗莊、煙臺、臨沂、蕪湖這五個省轄市的三種效率均值均為1。結果明白，這五個決策單元在技術投入、管理水平、科技貢獻、經營規模等要素處理中，注重相互之間的協調與均衡，正是由于考慮并兼顧了最優的要素投入水平，從而確保了這些地區的耕地產出效率。

第二類：從表中可以看到，濰坊、德州、菏澤這三個省轄市的規模效率有待提高。結果表明，這三個決策單元應積極引導農業市場化，通過提高經營規模和優化資源配置，來促進要素間的協同發展。

第三類：山東威海市，其規模效率為1，這表明該市應著力加大科技投入力度，以此來彌補技術上的不足，與此同時還需注重加強農戶技能及管理類培訓，為后續發力提供必要的支持。

第四類：效率值小于1的轄市。表中所反映的山東省各轄市，此類地區已占7位。結果表明，此類地區需加大科技投入力度，優化資源配置，并以當地實際情況為出發點，強化規模化經營，積極調整投入結構，以促進技術、管理與耕地規模之間的協調與均衡。

3 耕地生產效率影響要素分析

耕地生產效率的影響因素除卻會受到技術投入力度的影響外，人均GDP、有效灌溉面積、勞動投入以及耕地復種指數等，都會對耕地生產效率具有不同程度的影響。本部分將通過Tobit模型對山東省耕地生產效率的影響因素展開分析。回歸模型具體形式如下：

表2 山東省耕地生產效率影響因素回歸結果Table 2 Regressive analysis of influence factor on the farmland production efficiency in Shandong Province

對表2展開分析不難看到，人均GDP（x2）對耕地生產效率的影響要遠遠低于其他影響因素，而變量最大且影響程度最顯著的則為人均耕地經營面積（x1）。基于這一點，我們在展開對耕地生產效率影響因素的研究及分析中，便不難找到解決問題的方向和方法。換句話說，要提高地區經濟發展水平，進而形成可促進持續發展的規模經濟，就必須要考慮人均耕地經營面積，因為它的增長與否，直觀關系到耕地生產效率的增長速度。究其原因，主要是因為山東省人地矛盾所造成的。可以想象的是，隨著人口的增長和城市化進程的日益加快，人多地少的矛盾會變得日益突出，加之耕地退化現象日趨嚴重，勢必會影響到農業的規模經營水平。從另一方面分析，這也是現有的耕地經營規模與技術水平不相適應所造成的。反觀人均GDP，GDP是地區經濟發展狀況的反應，分析結果表明，越是在經濟發達的地區，農業生產大都存在投入不足的現象。究其原因，這主要是因為就業情況發生變化，以及人們重工業、輕農業的觀念等因素，而長期以來的非農業所代表的多機會與多機遇，便是極好的明證。

反觀農業機械化這一影響因素，雖說農業機械化程度代表著地區的農業發展水平，且在一定程度上不僅有效提高了地區的耕地生產效率，將更多的農戶從耕地中脫離而出，但是這種對于耕地勞動力的釋放進程，并不能真正意義上的代表生產效率的發展趨勢。不僅如此，過度且不科學、不合理的釋放所造成的影響，極有可能成為勞動投入因素的最大掣肘。

4 結論

早在世紀之初，我國很多專家學者便采用DEA方法和Tobit模型對各省轄市耕地的生產效率及其影響因素有過不同程度的測算和評價，且其中更有很多指向鮮明、觀點出新的行之有效的科學論證及建議。及至今天，圍繞著耕地現狀及探討農業發展趨勢的專論依然是我們所關注的重要課題，因為這既涉及到了經濟發展與人口、資源、環境之間的關系，又關乎農業這一三大支柱產業之一的整體發展情況。就本文的研究對象山東省而言，其各轄市的耕地生產效率存在著很大的差別，而分析研究結果也表明，擴大經營規模是彌補動力不足，提升生產效率的有效途徑。可以說，后續發展動力是山東省各轄市提升耕地生產效率的切入環節，但農戶對機械化作業有較強的依賴心理，以及農戶對國家所推行的農業激勵政策的重視程度，都在直接或間接的延緩甚至制約著耕地生產效率的后續發力。可見，調動農戶的生產積極性，增加農戶對耕地的投入力度，相比于大力提高農業機械化水平，均有著無可爭議的積極影響。

通過分析研究可以看到，耕地生產效率的影響因素是由多方面造成的，但最終的實現途徑還是要依靠對勞動投入的逐步加強。可是，如何采取行之有效的手段從根本上轉變耕地勞動力不足的現狀，如何在市場環境下準確把握勞動投入的切入點和落腳點，是我們當下急需考慮和應對的現實問題，若不著手解決勞動力這一關鍵性要素，未來的農業耕地勢必將會面臨著“誰來耕種”的嚴重問題。

［1］Chames A，Cooper W W，Rhodes E.Measuring the efficiency of decision making units［J］.European Journal of Operational Research，1978，2（6）：429-444

［2］魏權齡.數據包絡分析［M］.北京：科學技術出版社，2004

［3］Tobin J.Estimation of relationships for limited dependent variables［J］.Econometrica，1958，26（1）：24-36

［4］劉笑彤，蔡運龍.基于耕地壓力指數的山東省糧食安全狀況研究［J］.中國人口·資源與環境，2010（S1）：334-337

Study on the Production Efficiency of Farmland in Shandong and Influence Factor Based on Data Envelopment Analysis

XIANG Guang-ping
Department of Economics，Guangzhou Kangda Vocational Technical College，Guangzhou 511363，China

This paper evaluated the collective data from 2004 to 2013 years by means of the Data Envelopment Analysis（DEA）to take the farmland production system in Shandong Province as a decision making units and their difference and analyzed the influence factor of the farmland production efficiency using Tobit Regression Model.Results showed there was mostly lack of the agriculture production in the economic developed area.It is an effective way to expand business scale in order to make up for a lack of motivation and improve the production efficiency.

Production efficiency；DEAmethod；Tobit Regression Model

F301.21

A

1000-2324（2015）01-0065-04

2013-04-12

2013-04-26

相廣萍（1981-），女，湖北武漢人，碩士，講師，研究方向：統計分析.