糧食主產區農機合作社生產效率與適度規模經營研究
——以黑龍江省玉米生產為例

姜宇博，李爽

（1. 東北農業大學經濟管理學院，黑龍江 哈爾濱 150030；2. 黑龍江省農業科學院耕作栽培研究所，黑龍江 哈爾濱 150086）

糧食主產區農機合作社生產效率與適度規模經營研究
——以黑龍江省玉米生產為例

姜宇博1，2，李爽1*

（1. 東北農業大學經濟管理學院，黑龍江 哈爾濱 150030；2. 黑龍江省農業科學院耕作栽培研究所，黑龍江 哈爾濱 150086）

依托新型農業經營主體開展適度規模經營是糧食主產區農業產業發展的必然趨勢，對我國城鎮化、農業現代化建設具有重要推動作用。以位于黑龍江省玉米核心產區的現代農機合作社為研究對象，通過實地調查獲取生產數據，利用數據包絡分析方法分析生產效率及適度經營規模，探討典型樣本生產效率的影響因素。結果表明：調查樣本中27.2%的現代農機合作社是DEA有效的，現有條件下樣本合作社適度經營規模為873.3-966.7 hm2。生產和管理水平低導致產出不足是影響低效率樣本生產效率的主要因素；在資源配置合理的前提下適度擴大種植規模，將對所在地區農業生產效率的提升起到積極的促進作用。因此，針對目前糧食主產區農機合作社在規模化生產過程中存在的生產資料投入不合理、大型農機具利用率低等問題，提出合作社管理人員應強化學習意識，定期組織成員參加農機、農藝技術培訓；規范生產管理規程，執行標準化生產；構建農機租賃平臺，提高大型農機具利用效率等改進建議。

糧食主產區；適度規模經營；生產效率；農機合作社；玉米；DEA模型

姜宇博， 李爽. 糧食主產區農機合作社生產效率與適度規模經營研究——以黑龍江省玉米生產為例［J］. 農業現代化研究，2016， 37（5）: 902-909.

Jiang Y B， Li S. Study on the production efficiency and the moderate-scale management of agricultural machinery cooperatives in major grain producing areas: A case of corn production in Heilongjiang Province［J］. Research of Agricultural Modernization， 2016，37（5）: 902-909.

規模經濟是指擴大經營規模，利用先進的技術和設備進行大規模生產，充分發揮各生產要素的生產力，從而達到降低成本、增加收益的目的。土地規模經營被認為是新時期激發我國“小農經濟”農村土地要素活力，提高農業生產效率的突破口［1］。隨著我國城鎮化、農業現代化改革的不斷深入，糧食主產區依托新型農業經營主體開展適度規模經營已成為必然趨勢，對加快農業產業發展，保障國家糧食安全具有重要作用。2016年中央一號文件指出：要大力推進農業現代化，充分發揮多種形式適度規模經營在農業機械和科技成果應用等方面的引領功能，支持農民合作社等新型農業經營主體成為建設現代農業的骨干力量。

農業規模經營與生產效率問題一直是學術界研究和爭論的熱點，關于規模經營是否對土地產出和農民收入產生積極影響，不同學者持有不同的觀點。許慶等［2］指出，對于小麥、玉米等糧食作物，擴大種植規模將對單位產量造成負面影響；但更多學者認為，種植規模與生產效率之間存在一定的變化規律：屈小博［3］、劉天軍和蔡起華［4］、肖蕓和趙敏娟［5］、劉穎等［6］研究指出，隨著種植規模的擴大，生產效率普遍呈現先升后降的趨勢，吳楨培［7］據這一變化趨勢，將生產效率高、規模報酬不變的規模區間視為農業生產的適度經營規模。隨著我國農業經濟研究領域的發展，關于農業生產規模與效率的研究不斷增多，在農業生產中開展適度規模經營已在學術界和政策界達成基本共識［8-10］。關于適度經營規模與生產效率之間的關系，蔣和平和蔣輝［11］、郭慶海［12］等學者指出，開展適度規模經營的目的是提升農業生產效率，而生產效率則是適度經營規模的評價標準，單立巖［13］研究也表明，適度規模經營與技術進步相結合是提高生產效率的根本途徑。

新型農業經營主體作為我國農業規模經營的主要實現形式［14］，近年來受到了學術界的廣泛關注，多位學者運用計量模型分析等方法對新型農業經營主體的生產效率及其影響因素進行了研究。管曦和謝向英［15］、曹衛華和楊敏麗［16］、易曉峰等［17］和吳晨［18］分別運用數據包絡分析方法對普通農戶、種養大戶、家庭農場、農機合作社等不同類型農業經營主體的生產效率進行了比較研究，結果表明，大部分新型農業經營主體的生產效率較普通農戶有所提高，但由于地區、作物以及研究方法等方面的差異，不同類型新型農業經營主體之間的比較結果不盡相同。

綜上所述，目前已有多位專家、學者對農業的生產效率與適度規模經營問題進行了深入、廣泛的研究，并取得了一定的成果。然而，適度規模經營的實現條件沒有固定模式，還需根據不同地區、不同作物、不同階段的特點來具體分析［19］。受歷史背景、自然環境等因素影響，現有關于農業經營主體的生產效率與適度規模研究主要針對中小規模土地，而在我國農業現代化建設的新形勢下，關于糧食主產區新型農業經營主體在“萬畝”以上規模生產中的效率與規模研究則鮮有報道。本文在借鑒前人研究成果的基礎上做出了以下改進：一是研究樣本的農業生產規模更大，對集約化要求更高，更符合我國現代農業的發展趨勢；二是通過計量模型分析，結合典型案例分析的方法研究生產效率的影響因素，結果更具針對性和指導性。黑龍江省農機合作社處于我國農業現代化改革的前沿，具有一定的示范和引領作用，分析其在農業規模化生產中存在的優勢和不足，提出相關改進建議，對我國糧食主產區適度規模經營的全面開展和農業生產效率的提升具有重要的現實意義。

1　研究方法

1.1研究區域概況

黑龍江省是我國的糧食主產省，也是重要的商品糧基地。與其他糧食主產省相比，黑龍江省幅員遼闊，人口稀少，人均耕地面積較大。近年來，受自然環境和經濟環境等因素影響，全省農村勞動力尤其是青壯年勞動力流失嚴重，從事農業生產人員持續減少。同時，在國家農機補貼等政策扶持下，黑龍江省農業機械化水平不斷提升，已位居全國前列，截止2014年底，全省共有大中型拖拉機92.2萬臺，相關配套農具130.3萬臺，分別較2005年增長了325%和308%［20］。耕地面積大、勞動力數量減少和機械化水平提高為農業的規模經營創造了有利條件。

黑龍江省高度重視現代農業建設，自2008年起，利用省財政資金扶持組建現代農機合作社，以農機服務提高土地規模化程度、增加糧食產量和種糧農民收入。截止2014年底，全省共建立農機合作社1 107個，分布在13個市（地）和78個縣（市、區），總投入131.4億元，自主經營面積超過66.7萬hm2，平均經營面積近667 hm2，糧食總產量643萬t，總收入141.3億元。目前，農機合作社已成為黑龍江省農業規模經營的主要實現形式，在農業現代化建設和農村改革中發揮著重要作用。

1.2模型選擇

DEA模型，即數據包絡分析方法，由Charnes等于1978年提出，是基于相對效率的評價方法，目前已廣泛應用于多個研究領域。傳統DEA模型分為CRS模型和VRS模型，其中，CRS模型為規模報酬不變模型，VRS模型為規模報酬可變模型，由于農業生產具有規模報酬可變性，因此本文選用VRS模型對農機合作社的生產效率進行評價。

VRS模型的基本原理是：假設有n個決策單元DMUj，它們的投入、產出向量分別為：

由于生產過程中各決策單元投入產出變量不同，要對決策單元進行評價，需對各變量賦予權重，將其轉換為只有一個總投入和一個總產出的生產過程。假設投入、產出的權向量分別為：

則可獲得如下定義：

式中：θj為第j個決策單元DMUj的效率評價指數。

其中，ε為非阿基米德無窮小量，λ為投入產出指標的權系數。若模型的最優解滿足θo*=1，且有=0，Sr+=0成立，則稱DMU0為DEA有效；若模型滿足θo*=1，但Si-與Sr+不同時為0時，則稱DMU0弱DEA有效；若模型的最優解滿足θo*＜1，則稱DMU0為非DEA有效。DEA有效的經濟含義是指，在投入與產出的最佳狀態下，決策單元DMU不僅投入不可能全面的等比壓縮，同時也沒有出現超出需求的投入，或者存在虧量的產出。

1.3生產效率分析

由VRS模型計算出的結果為決策單元的生產效率（也稱技術效率TE），是純技術效率（PTE）和規模效率（SE）的綜合反映，即：

TE=PTE×SE

對于非DEA有效的決策單元，將其面板數據投影到生產前沿面，可計算投入冗余和產出的不足。

在VRS模型分析中，往往存在多個決策單元生產效率為1的情況。為了實現決策單元生產效率的完全排序，引入DEA模型中的超效率模型：

超效率模型將被評價的有效決策單元從效率邊界中剔除，以剩余的決策單元為基礎，形成新的效率邊界，計算剔除的決策單元到新的效率邊界的距離，從而得到效率最優的決策單元。由于有效的決策單元不被現有效率邊界包圍，其計算出來的新效率值就會大于1，而原本無效的決策單元效率值不變，從而實現對全體決策單元進行完全排序。

本文運用DEAP 2.1軟件進行VRS模型的生產效率分析，運用DEA-Solver Pro5.0軟件進行決策單元的投影分析和超效率分析。

1.4變量選擇

在運用DEA模型評價農業生產效率過程中，變量選擇是否合理，將直接影響研究結果的科學性。現有的相關文獻在設計投入變量時，常常將人力投入、土地投入、物質投入等作為投入指標進行分析，但在樣本合作社玉米全程機械化生產背景下，人力投入水平相對較低，對產出影響較小。因此，本文將人力投入以農機主副駕駛員工資形式核算在農機費中作為投入變量，以確保變量的選擇更具代表性。根據研究目標，結合生產實際，選擇經營規模、生產資料投入和農機投入作為投入變量，產出變量則選擇了與國家糧食安全相關的玉米總產量和與農民收入相關的生產總利潤，投入變量與產出變量在統計范圍保持了一致。總體來說，投入、產出指標符合指標選取的目的性、代表性、可操作性和數據可得性原則。通過調研獲得的決策單元數量為11個，投入產出指標總數為5個，決策單元數量大于評價指標數量的2倍，符合DEA模型運用的一般經驗法則，得出結果能夠反映實際情況。

表1　投入產出變量及指標含義Table 1　Input-output indexes and implications

1.5調查方法與數據來源

本文對樣本合作社共進行2次實地調查。第一次調查于2015年3-5月進行，走訪了位于黑龍江省玉米核心產區的呼蘭區、雙城區、阿城區、賓縣、五常市、巴彥縣、北林區和肇州市等8個縣（市、區）的11個現代農機合作社。調查內容包括合作社成立時間、玉米種植面積、參與合作社農戶數量、種子投入金額、化肥投入金額、農機投入金額、玉米總產量以及生產總利潤等8個方面。根據對樣本合作社生產效率的分析結果，選擇2個生產效率較高和2個生產效率較低的樣本作為典型樣本，利用訪談調查法和問卷調查法，于2015年7月對典型樣本進行第二次調查。訪談內容包括合作社的人力資源管理、土地管理、運營管理等情況；問卷內容主要有農機具數量及使用情況、種植品種選擇、種植密度、田間管理等農業生產細節，根據調查結果分析低效率樣本存在的不足和高效率樣本值得借鑒的經驗。

2　結果與分析

2.1生產效率分析

對11個樣本的玉米生產投入產出數據進行整理，整體而言，各樣本玉米種植面積較大，集約化程度較高，11個樣本中，10個樣本的種植面積超過了“萬畝”（666.7 hm2），種植面積最小為593 hm2，最大為1 353.3 hm2（表2）。

表2　樣本合作社玉米生產的投入產出變量Table 2　Input-output variables of corn production

對投入產出數據進行VRS模型分析（表3），各樣本玉米生產效率平均值為0.956，純技術效率平均值為0.985，規模效率平均值為0.971。11個決策單元中有3個綜合效率為1，農業資源配置達到最佳，土地、物質和農機投入得到了充分有效利用，沒有造成資源閑置和產出不足。6個決策單元純技術效率為1，占總樣本數的50%以上，各決策單元純技術效率相對較高；8個決策單元規模效率小于1，其中5個規模報酬遞增，3個規模報酬遞減，需適當增加或減少種植規模來提高生產效率。規模報酬的變化趨勢表明，種植面積在873.3 hm2以下的農機合作社規模報酬呈遞增趨勢，規模報酬遞減的農機合作社種植面積在966.7 hm2以上。雖然規模報酬為部分農機合作社指明了改進方向，但合作社的農業生產具有集約化、規模化、專業化等特性，在調查中得知，樣本合作社入社農戶較當地普通農戶可節本增效3 000- 6 000元/hm2，種植效益遠高于普通農戶。從理論上講，種植面積較大的樣本適當減小種植規模可以帶來生產效率的提升，但在實際生產中，由于各合作社需保證入社農戶土地有效利用，如為提升生產效率而放棄部分土地，就違背了合作社在推動農業規模化生產方面的建設意義，將土地交還給農戶自己種植也將大幅增加種植成本，降低地區整體的生產效率。因此，在大力發展現代農業的背景下，應對VRS模型的規模報酬指向賦予新的解釋：對處于規模報酬遞增階段的農機合作社，應在提高農業生產技術水平的同時，積極吸引更多農戶入社，在現有資源配置的基礎上適度擴大種植規模，從而提升所在地區整體的農業生產效率；對于規模報酬遞減的農機合作社，應在保持現有生產規模的同時，進一步提高農業生產水平，通過技術改良來提升自身的生產效率。

表3　樣本合作社的生產效率及其分解Table 3　Production efficiency and its decomposition

純技術效率是玉米生產過程中投入與產出關系的體現，如果純技術效率較低，說明玉米生產所投入的各種生產要素沒有得到充分有效利用，要素潛能沒有充分發揮。在現代農業全程機械化的生產背景下，農業的生產和管理水平往往是影響純技術效率的重要因素。11個樣本中，DMU2與DMU4的純技術效率相對較低，對其生產數據的投影分析表明（表4），2個樣本在投入和產出方面還存在一定的改進空間，尤其在產出方面的改進率較高。DMU2需減少材料投入1.35%，減少農機投入2.38%，產量和生產利潤分別提升5.57%和8.47%；DMU4需減少材料投入2.70%，產量和利潤分別提升7.05%和10.54%才能達到純技術效率的前沿面。整體而言，2個樣本的物質投入不合理，均出現了一定程度的冗余，產出不足是影響生產效率的主要原因，說明2個合作社在農業生產和管理水平方面還需要進一步提升。

表4　投影分析結果Table 4　Projection analysis

VRS模型分析結果中，3個決策單元綜合效率為1，為進一步明確效率最優的決策單元，運用DEA-SOLVER Pro5.0軟件分析各樣本的超效率值，結果表明，在超效率模型下，DMU6和DMU7的超效率值較高，均為1.032（表5），說明2個樣本在現有種植規模下，各項投入等比增加3.2 %仍能保持相對有效性。整體來看，2個生產效率較高的樣本玉米種植規模均處于規模報酬不變區間，生產資料投入比例合理，單位面積的玉米產量相對較高，在農業生產方面已經具備了較高的水平。

表5　超效率模型分析結果Table 5　Super-efficient model analysis

2.2典型樣本分析

以純技術效率較低的樣本DMU2、DMU4和超效率值較高的樣本DMU6、DMU7為典型樣本進行訪談調查和問卷調查，造成2個低效率樣本投入冗余和產出不足的原因，主要有三個方面。

第一，生產資料投入缺乏科學性和合理性。種子費、農藥費和化肥費是材料費的主要組成部分，也是糧食產出的重要影響要素。在玉米種子采購過程中，合作社負責采購人員沒有經過調研，僅根據品種價格和商家介紹進行購置，忽視了種子在當地的適應性，導致空桿、早衰等現象發生，影響了玉米產量；對合理施用化肥、農藥缺乏認識，普遍傾向于“多施肥就能增產”，忽視了施肥時期、數量及配比等科學因素。4個典型樣本中，DUM4單位面積化肥費用最高，為2 535元/hm2（表6），較DMU6多25.2%，而單位面積產量僅為DMU6的87.9%，過量施肥不僅沒有實現增產，還易加速土壤板結，增加下一年農機整地費用，直接和間接的提高了生產成本。同時，過量施加農藥也易對農作物產生藥害，影響產量。

表6　典型樣本農業生產與管理情況Table 6　Agricultural production and management of typical samples

第二，大型農機具利用效率低。樣本合作社在成立之初，沒有對潛在入社土地進行合理有效的預估，在購置農機裝備時，盲目追求數量、水平和動力，導致部分大型農機閑置，部分收獲設備在當地不適用。DMU2與DMU4擁有農機數量較多，分別為43臺和33臺，但分別有27.9%和27.3%的農機長期閑置。大型農機具的保養維護成本相對較高，缺乏有效利用增加了不必要的農機費支出，造成了生產資源的浪費。土地缺乏合理規劃也使大型農機無法形成規模化連片作業，在往來不同地塊過程中消耗了大量燃油，增加了農機成本。

第三，缺乏學習意識，農機水平先進但生產和管理水平落后。農機操作人員參加技術培訓機會較少，以DMU2為例，2014年全社僅派5名農機手參加過1次農業技術培訓，且并未參加過農機使用的相關培訓，導致先進農機和農藝技術在生產中無法得到有效利用。農業生產水平落后在種植密度和田間管理中體現明顯，DMU2和DMU4玉米種植的保苗密度均在55 000株/hm2以下，未形成合理密植，相比而言，生產效率較高的2個典型樣本玉米保苗密度均達到了60 000株/hm2以上；此外，低效率樣本在田間管理過程中，除進行常規的中耕、施肥外，并沒有開展田間調查，忽視了玉米生長過程中出現的病蟲害、倒伏等問題，造成了玉米減產。

與低效率樣本相比，2個高效率樣本更注重生產管理。合作社理事長負責規范各部門的規劃和運營，使部門設置合理，分工明確。以DMU6的生產部門為例，年初相關責任人根據入社土地位置，對土地、農機進行合理有效的區域規劃，保證生產集約有序進行；派專業技術人員對農業生產各環節進行3次以上的監督，對田間出現的保苗差、異常生長和病蟲害等問題，及時采取補救措施；規范農機在生產各環節的使用步驟，使用完畢后及時入庫，避免因操作和保存不當引起的不必要損失等。良好的運行機制是DMU6和DMU7高生產效率的保障。

3　結論與政策建議

3.1結論

整體而言，黑龍江省農機合作社玉米生產規模較大，農業機械化水平較高，適度經營規模范圍為873.3-966.7 hm2；農機合作社生產效益較普通農戶提升明顯，節本增效的關鍵在于規模經營降低了人工成本和農機費用；良好的運行機制有助于農機合作社生產效率的提升；生產和管理水平低導致產出不足是影響非DEA有效樣本生產效率的主要原因。

盡管農機合作社等新型農業經營主體有效的推動了我國農業現代化建設，但對于糧食主產區仍處于起步和發展階段的農機合作社而言，目前開展適度規模經營的意義并不在于確定合理的種植規模后進行農業生產，而是需要通過自身生產和管理水平的提高來擴大適度經營規模的數值，吸引更多農戶參與到規模化生產中，進而提升我國農業整體的生產效率。

3.2政策建議

強化學習意識，優化管理，建立高標準現代農機合作社。針對典型樣本合作社在農業生產中存在的缺乏學習意識，生產和管理水平落后等問題，建議政府部門制定相關標準，積極引導合作社開展規范運營，通過對土地進行合理有效劃分和規劃農機使用的最優配置來提高農業機械使用效率；定期組織合作社骨干成員和農業生產人員參加經驗交流會和技術培訓班，通過交流學習提升自身水平，實現農業生產步驟規范、農機農藝有機結合、生產資料合理施用，從而確保農業生產高效、有序進行。

構建農機信息網絡，鼓勵開展農機有償服務，擴大委托經營范圍。針對部分大型農機具無法利用或利用率低等問題，建議相關部門構建農機委托經營信息網絡，成立農機有償服務平臺，為農機合作社和有農機需求的地區搭建連接橋梁。同時，引導農機數量較多但利用率低的農機合作社成立專門的農機有償服務機構，建立小范圍區域化信息網絡，通過閑置農機信息的宣傳，對農機裝備不完備或仍使用低效率農機的農戶尤其是連片區農戶提供有償服務，從而提高農機利用效率，增加收入，帶動區域農業的整體發展。

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Heilongjiang Bureau of Statistics and Heilongjiang Survey Organization of National Bureau of Statistics of the People’s Republic of China. Heilongjiang Statistical Yearbook 2015［M］. Beijing: China Statistics Press， 2015.

（責任編輯：童成立）

Study on the production efficiency and the moderate-scale management of agricultural machinery cooperatives in major grain producing areas: A case of corn production in Heilongjiang Province

JIANG Yu-bo1，2， LI Shuang1
（1. College of Economics and Management， Northeast Agricultural University， Harbin， Heilongjiang 150030， China；2. Tillage and Cultivation Research Institute， Heilongjiang Academy of Agricultural Sciences，Harbin， Heilongjiang 150086， China）

It’s an inevitable development trend of agricultural industry in major grain producing areas to conduct moderate scale management for the new agricultural operating units. It also plays an important role in promoting the urbanization and agricultural modernization in China. Taking the modern agricultural machinery cooperatives in major corn producing regions of Heilongjiang Province as an example and based on the survey data from field interviews in these regions， this paper analyzed the production efficiency and the moderate scale management by data envelopment analysis （DEA） and discussed the influencing factors of the typical sample production efficiency. Results show that 27.2% of modern agricultural machinery cooperatives are DEA efficient and the moderate scale management of sample cooperatives under current conditions is 873.3-966.7 hm2. In addition， the insufficient output caused by low production and management levels is the major factor that influences the production efficiency of these regions. Under the assumption of reasonable allocation of resources， appropriate expansion of planting scale plays a positive role in promoting agricultural productivity of these regions. Based on the research results， as well as the problems in the scale production process of agricultural machinery cooperatives， including unreasonable quantity of inputs and low utilization rate of large agricultural machinery， this paper suggests to strengthen the learning awareness， to organize members to participate in agricultural machinery and agricultural technology training regularly， to regulate the productionmanagement， to implement standardized production， to establish the rental platform of agricultural machinery， and to improve the utilization rate of large agricultural machinery.

major grain producing areas； moderate-scale management； production efficiency； agriculture machinery cooperatives； corn； DEA model

Major Program of the National Social Science Foundation of China （14ZDA041）； Heilongjiang Postdoctoral Grant Foundation（LBH-Q12159）； Heilongjiang University Cooperative Economy and Modern Agriculture Science and Research Team Foundation （2013-590004）.

LI Shuang， E-mail: lishuang@neau.edu.cn.

5 May， 2016；Accepted 15 July， 2016

F304.7

A

1000-0275（2016）05-0902-08

10.13872/j.1000-0275.2016.0086

國家社會科學基金重大項目 （14ZDA041） ；黑龍江省博士后落戶啟動基金（LBH-Q12159）；黑龍江省高等學校合作經濟與現代農業科研團隊項目（2013-590004）。

姜宇博（1985-），男，黑龍江哈爾濱人，博士研究生，助理研究員，主要從事作物栽培及農業生產效率研究，E-mail: vbojiang2007@163.com；通訊作者：李爽（1971-），女，黑龍江哈爾濱人，博士，教授，博士生導師，主要從事農業經濟研究，E-mail: lishuang@neau.edu.cn。

2016-05-05，接受日期：2016-07-15