基于DEA模型的武漢郊區農用地利用效率評價

高夢雅+方世明+許基偉

摘要：為了解武漢市郊區農用地利用效率的時空分布情況，利用DEA模型對2008～2014年武漢郊區農用地效率進行計算。結果表明，在時間序列上，農用地利用效率呈逐年下降的趨勢，并且變異系數逐年增加，表明各區間農用地利用效率差異呈逐年擴大的趨勢；從空間角度，新洲區和蔡甸區的農用地利用效率偏低。通過純技術效率和規模效率的計算得到新洲區和蔡甸區DEA值非有效的主要原因是純技術效率偏低，并在DEA模型中找到改進的途徑以及潛力。

關鍵詞：DEA模型；農用地利用；投入產出效率

中圖分類號：F301.2 文獻標識碼：A 文章編號：0439-8114（2017）12-2377-05

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2017.12.044

Evaluation of Agricultural Land Use Efficiency in Wuhan Suburbss Based on DEA Model

GAO Meng-ya，FANG Shi-ming，XU Ji-wei

（School of Public Administration，China University of Geosciences，Wuhan 430074，China）

Abstract： In order to understand the temporal and spatial distribution of agricultural land use efficiency in Wuhan suburb，the DEA model was used to calculate the farmland efficiency in Wuhan suburb from 2008 to 2014. The results showed that the agricultural land use efficiency decreased year by year，and the coefficient of variation increased year by year，which indicated that the difference of agricultural land use efficiency was increasing year by year. The utilization efficiency of agricultural land is low in Xinzhou and Caidian districts. The main reason for the inefficiency of the DEA of Xinzhou and Caidian is that the pure technical efficiency is low，and the improvement approach and potential are found in the DEA model.

Key words： DEA model； agricultural land use； input-output efficiency

隨著社會經濟飛速發展，土地供給與需求間的矛盾越來越嚴重，土地資源的稀缺性和重要性要求人們必須集約利用土地，努力提高土地資源利用效率[1，2]。其中農用地的利用效率和中國糧食安全問題直接相關，尤其值得深入研究。然而目前關于土地利用效率評價的主要研究對象是城市土地，很少研究農用地利用效率。因此亟需對農用地利用效率進行深入研究。

農用地是農民進行農業生產所依賴的土地，包含耕地、園地、林地、牧草地和養殖水面等。由于農用地的利用過程是一個動態變化的過程，因此農用地利用效率在時間序列上也呈現出逐步變化的動態過程。農用地利用效率能夠衡量農用地資源利用水平的高低以及判斷各要素配置是否合理，它的高低與農用地資源利用水平呈高度正相關性，農用地利用效率越高說明農用地資源利用水平越高，農用地投入資源配置也就越合理。

1 研究方法與數據來源

1.1 數據包絡分析的CCR模型

數據包絡分析（DEA）是一種多輸入多輸出的分析方法，也就是一種要素投入與產出之間的相對效率評價的分析方法[3，4]。因為不需要確定各變量間函數關系、不需要主觀地賦予權重以及可以分析決策單元無效率的原因并提出改進措施等優點，DEA方法已經成為了評價相對效率的主要工具[5，6]。DEA方法的基本思想是由每一個被評價單元構成一個決策單元（DMU），經過對投入指標和產出指標的整體分析，判斷各決策單元是否有效，如果決策單元非有效，則對其提出改進措施及改進潛力[7，8]。CCR模型是DEA模型中最經典的模型，其假定生產規模報酬不變，通過線性規劃估計生產前沿，并估算出各決策單元的相對效率。假設對n個決策單元的效率進行評價，每個決策單元有m個投入變量和s個產出變量，決策單元的輸入變量為Xj=（x1j，x2j，…，xmj）T，決策單元的輸出變量為Yj=（y

1.2 變異系數

1.3 指標體系的建立

在運用DEA方法的過程中，指標選擇至關重要。根據已有研究，并考慮到指標的可獲得性以及CCR模型的特點來選擇指標，最終確定了指標體系（表1）。

1）投入指標。農用地的投入包括土地投入、資本投入、勞動力投入。土地投入是指各種農用地的面積，由于數據的可獲取性，故選取具有代表性的耕地面積作為土地投入指標。化肥施用量、農藥使用量、塑料薄膜使用量在一定程度上可以代表農用地的資本投入。勞動力投入是指在農用地上進行農業生產的人員數量，因此可以直接用農林牧漁業從業人員數來表示。

2）產出指標。選取社會產出、經濟產出兩個方面作為產出指標。最能代表社會利益的重要指標就是居民人均純收入，故將農村居民人均純收入作為社會產出指標。農林牧漁業總產值和糧食作物產量可以在一定程度上體現出農用地的經濟產出情況，因此可以用作經濟產出指標。

1.4 數據來源

所有指標數據均來自于2009～2015年《武漢統計年鑒》。其中，耕地面積來自于分區耕地面積，農林牧漁從業人員來自于分區農村戶數、人口、從業人員，化肥施用量、農藥使用量、塑料薄膜使用量來自于分區農業投入，農林牧漁業總產值來自于分區按當年價格計算的農林牧漁業產值，農村居民人均純收入來自于分區農村居民人均純收入，糧食作物產量來自于分區農作物總產量。

2 武漢郊區農用地利用效率分析

2.1 武漢郊區農用地利用效率時空演變分析

根據各項統計數據利用DEA Solver Pro5.0軟件中的CCR模型對武漢郊區農用地利用效率進行計算，并利用公式（2）計算出歷年各區間農用地利用效率變異系數。由圖1可知，2008～2014年間武漢郊區農用地利用效率平均值為0.96，但呈現逐年遞減的趨勢，在2013年降到了0.93，如果能夠把當年的生產要素潛力全部發揮出來，產出效率還可以提高7%。同時，各區間的變異系數逐年增大，各區間農用地利用效率差異呈逐步擴大的趨勢。為具體分析2008～2014年武漢郊區農用地利用效率在空間上如何演變，利用2008、2010、2012、2014年各區的農用地利用效率值，在ArcGIS 10.1平臺上繪制各區農用地利用效率的空間分布圖并對其進行空間分析（圖2）。對于DEA非有效的區域，低于數值平均值減半個標準差作為DEA相對低效區域，在數值平均值減半個標準差與數值平均值加半個標準差之間為DEA相對中效區域，高于數值平均值加半個標準差作為DEA相對高效區域[12，13]。具體到2008年，DEA有效的區域為東西湖區、漢南區、蔡甸區、江夏區、黃陂區，僅新洲區為DEA非有效區域，效率值為0.97，相對于其他區域的效率來說是相對低效區域。2010年蔡甸區的農用地利用效率降低為0.99，從DEA有效區域變成DEA相對中效區域，新洲區依舊是DEA相對低效區域，相較于2008年的數值，其農用地利用效率下降了11%。2012年各區的農用地利用效率值變化不大，依舊是蔡甸區和新洲區DEA非有效，相較于前年的數值，蔡甸區農用地利用效率值減少了12%，成為DEA相對低效區域，新洲區效率值維持不變。2014年蔡甸區農用地利用效率值稍有回升，增加了4%，成為DEA相對中效區域，新洲區農用地利用效率值持續下降到76%，依然是DEA相對低效區域。

2.2 農用地利用效率的分解

用BCC模型計算得出純技術效率，再將CCR模型的計算結果除以BCC模型所得結果可得到規模效率（圖3）。由圖3可知，規模效率與純技術效率大致上同步變化，均呈下降趨勢，其中純技術效率均值為0.97，低于規模效率的均值0.99，但是純技術效率與綜合技術效率的相關性明顯高于規模效率與綜合技術效率的相關性（圖4）。由圖4可知，回歸線均偏離了對角線，說明綜合技術效率受到純技術效率和規模效率的雙重制約[14，15]，并且技術效率與綜合技術效率的回歸線相較于規模效率更接近于對角線，說明純技術效率對武漢郊區農用地利用效率的影響更大，也就表明蔡甸區、新洲區效率偏低的主要因素是純技術效率較低，因此該區應該在往后的農用地利用中提升純技術效率。

3 各區農用地利用效率無效率原因與改進潛力

針對武漢郊區農用地利用效率現狀，利用CCR模型從投入產出數據中尋找農用地利用無效率的原因，并提出了改進措施以及潛力。CCR模型表明，若θ<1，松弛變量S-、S+的大小可以反映各區農用地利用效率的改進方法[16]。選擇2014年各區農用地利用情況進行分析（表2）。由表2可知，蔡甸區的耕地面積投入冗余為15.82%，農林牧漁業從業人員投入冗余為29.61%；新洲區耕地面積投入冗余為22.79%，農林牧漁業從業人員投入冗余為22.77%，化肥施用量投入冗余為46.02%，農藥使用量投入冗余為41.28%，塑料薄膜使用量投入冗余為51.45%。分析發現農用地利用無效率區域普遍存在各要素投入冗余的現象，投入要素配置不盡合理以及產出不足的情況[17，18]。因此，優化各要素配置結構，增加單位面積農用地產出是提高各區農用地利用效率的主要途徑[19]。

4 小結與討論

本研究運用CCR模型，根據2008～2014年的武漢統計年鑒數據，分別從時空角度對武漢郊區農用地利用效率進行了實證研究。首先計算了2008～2014年武漢郊區農用地利用效率，分析了各區2008、2010、2012、2014年農用地利用效率的空間演變過程，接著對綜合技術效率進行分解，最后對武漢郊區農用地利用無效率區域的無效率原因以及改進潛力進行了詳細分析。

1）在研究期間，武漢郊區農用地利用效率呈逐年下降趨勢，從99%降到了94%。2008年僅有新洲區DEA非有效，此后蔡甸區農用地利用效率逐步降低，成為DEA非有效區域。各區間的變異系數逐步擴大，從2008年的1%增加到2014年的9%，表明各區農用地利用效率差異呈逐步擴大的趨勢。

2）從效率分解的角度，農用地利用效率變化主要是受到純技術效率演變的制約，在研究期間內武漢郊區農用地利用效率逐年降低，主要是因為純技術效率偏低。運用CCR模型和BCC模型從投入產出數據中尋找2014年武漢郊區農用地無效率的原因，可以發現蔡甸區和新洲區各要素投入冗余且產出不足，并給出了具體的改進措施和潛力，各區可以根據該措施對農用地利用過程中各投入要素的結構進行優化配置，增加單位面積農用地產出。

5 展望

本研究運用CCR模型研究武漢郊區農用地利用效率時，對于產出指標選用了1個社會指標2個經濟指標，由于數據的可獲得性并未選取相應的環境指標，在接下來的研究中應引入環境產出指標。并且由于CCR模型本身的缺陷，本研究并未考慮農用地利用過程中產生的非期望產出，因此會使得計算結果普遍高于實際情況，在接下來的研究中可以加入各農用地碳排放量作為非期望產出的指標。

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