基于DEA模型的河南省農業生產效率分析

2017-08-26 08:45:41于瑩瑩趙翠萍

經濟師 2017年6期

于瑩瑩+趙翠萍

摘要：文章利用2014年河南省18個地市農業投入與產出相關指標的數據，運用數據包絡分析（DEA）模型，對河南省農業生產的綜合技術效率、純技術效率與規模效率進行了測算與評價。結果表明，河南省總體技術效率較高，鶴壁等8個省轄市的純技術效率為1，其中綜合技術效率最優是鶴壁和信陽2個地市，說明農業綜合技術效率不單受到經濟條件、地理區位及相關的農業資源投入等因素影響，經營規模的無效率也會制約各個區域農業綜合技術效率的進一步提升，最終引起地市之間農業生產效率高低相同。河南省需要在合理配置資源投入、加速農業科技進步與擴散的同時有效轉移農村剩余勞動力。

關鍵詞：數據包絡分析農業生產效率技術效率規模效率

中圖分類號：F304.7 文獻標識碼：A

文章編號：1004-4914（2017）06-169-03

2017年中央一號文件繼續聚焦我國農業，提出在確保糧食生產能力不降低的前提下，推進農業供給側改革。若要穩定糧食生產，除國家對農業生產進行糧食補貼之外，更為重要的是提高糧食生產效率，糧食產量的增長與糧食生產效率的提高密切相關。河南省素有“中國糧倉”之名，在我國的農業建設與發展過程中舉足輕重，2016年全國糧食總產量達61623.9萬噸，其中河南省貢獻1189.32億斤。因而，確保河南糧食產量穩定，對保障我國糧食安全意義重大。但是，隨著河南省工業化、城市化進程的加快，其人地矛盾日益嚴重，一定程度上制約了河南省農業生產效率的提高。在這種背景下，研究河南省糧食生產效率，并對其進行分析，進而探尋河南省糧食增長途徑十分必要。

一、文獻綜述及問題的提出

近年來，學者們在農業生產效率方面做了若干研究，張冬平等基于DEA模型剖析了我國小麥生產效率，賀志亮等對我國農業生產效率進行了DEA評價，常向陽等利用結構方程模型實證分析了農業技術擴散動力及渠道運行對農業生產效率的影響，孫昊關注了我國主產區小麥生產技術效率，馬林靜等強調農村勞動力資源變遷與糧食生產效率之間呈相關性，Ning ZHOU等關注了中國13個主要糧食生產區的農業勞動生產率增長問題，贠鴻琬等基于1990—2008年間的相關數據分析了河南省農業生產投入的效率。總的來看，現有關于農業生產效率方面的研究大多集中在國家層面的研究相，而對省級以下區域的糧食生產效率研究相對較少。在城鎮化加速推進、人地矛盾日益嚴峻的形勢下，這類研究更具有現實指導意義。本研究基于市級層面，采用DEA模型，來分析河南省農業生產效率，以期為進一步提升糧食主產區和人口大省的農業生產效率提供技術支撐。

二、理論模型及數據來源

（一）模型的選取

DEA（Data Envelopment Analysis）模型即數據包絡分析，于1978年被美國學者Charnes等初次提出和運用，逐漸成為研究生產效率的有力工具。與傳統的統計計量方法相比，其優點表現為：無須具備已知的生產函數、不必事先確定各指標的權重、不受投入和產出指標量綱的干擾、具有處理多輸入特別是多輸出的卓越能力。DEA的原理是：基于不變的輸入或者輸出的決策單元，結合線性規劃和統計數據得到相對有效的生產前沿面，再將各個決策單元投射到DEA的生產前沿面，并通過衡量決策單元偏離DEA前沿面的幅度來判斷它們是否有效。其目的在于評判每個決策單元能否以較低的投入，使報酬最大化。

DEA形式繁多，本研究將基于投入不變角度，采用可變規模報酬（VRS）的DEA模型，對河南省18個地域的農業生產要素投入和產出數據做深度剖析。假設有R個研究對象，每個研究主體有投入M種生產資源，有N種輸出產品，則可變規模報酬（VRS）模型表述如下：

式中，Xj=（x1j，x2j…）T為要素投入量，xij為第j個決策主體對第i種類型輸人的投入總量；Yj=（y1j，y2j…）T為輸出出變量，yij為第j個決策主體對第i個類型輸出的產出數值。λj是賦予各個決策單元的權重；θv是一個標量，表示各決策單元的技術效率值，且在0～1之間取值；S+（surplus）、S-（slacks）為松弛變量。若minθ=l，且S+=S-=0，則決策單元DEA有效；若minθ>1，且S+≠0或S-≠0，則決策單元為弱DEA有效；若minθ

（二）指標選擇與數據來源

基于農業生產必需的基本要素以及DEA方法原理，并結合投入和產出數據的可獲得性及可靠性，本研究選取以下5個投入指標：農作物播種面積、農業勞動力人數、農業機械總動力、農用化肥使用量、農藥使用量，選擇糧食產量作為產出指標。以河南省18個地市為研究對象，對各個研究個體的生產效率進行分析。本研究采用的指標數值來源于2015年《河南省統計年鑒》。

三、模型計算結果及其分析

運用DEA理論和DEA2.1軟件，對河南省2014年18個地域農業要素投入及產出數值做出測度，得到農業生產綜合技術效率、純技術效率和規模效率的數值，結果見表1（見下頁）。

（一）農業生產綜合效率

表1中數據說明，2014年河南省18個地域中，僅有鶴壁、信陽和駐馬店3個地區農業生產的綜合技術效率數值為1，呈完全有效狀態，這意味著，這3個地域的農業生產的技術能力、經營管理水平與經營規模之間相得益彰，農業經營規模和效率都達到了最優。鄭州等其余15個地市的綜合生產效率均小于1。某種意義上而言，這15個地域的農業生產綜合效率離最佳水平仍存在一定距離，這類地域在農業生產資源的使用狀況、生產結構的組合發展方面具有低效或者無效狀態的共性。

（二）農業生產純技術效率

純技術效率意味著技術對產出的貢獻值，換言之，若是一個地區農業技術得以提高，則該地區產出增加的可能性大大提升。河南省18個地域農業生產技術效率均值為0.897，即河南省技術投入效率總體處于良好的范疇，但仍有提升空間。其中，純技術效率值為1的有以下10個地地域：鶴壁、新鄉、焦作、濮陽、許昌、漯河、信陽、周口、駐馬店和濟源，且松弛變量均為0，也就是說，鶴壁等10個地區位于生產前沿函數上，說明這類地區對農業生產技術做到了充分且高效利用，從而使產出達到了最大化。同時意味著僅僅通過調整現有的農業生產資源投入量，是無法增加總產值的。而鄭州、開封、洛陽等8個地域的技術效率低于1，表明這類地域投入產出效率略低，仍存在較多的上升空間。其中鄭州、開封、洛陽、平頂山和南陽5個地域的技術效率顯然低于規模效率，即較低水平的技術效率是造成這些地域農業生產效率無效的關鍵因素。這說明近年來大力發展工業化和城鎮化的背景下，5個地市的農業技術投入相對不足，應當引起重視。

（三）農業生產規模效率

規模效率可以衡量各個決策單元投入與產出的比例。簡而言之，當農業經營規模擴大到一定數值時，若是持續追加農業生產要素投入，便會引起規模收益遞減。從表1可以看出，鶴壁、信陽和駐馬店3個地市的規模效率值為1，說明這些地市投入和產出的比值合理，處于農業生產規模收益不變的狀態，產出得以實現最大化；其余9個地市規模效率均小于1，意味著這9個地市投入的農業生產要素和農業產出的比例不當。河南省18個地域農業生產規模效率平均值為0.916，表明河南省總體的規模效率水平較高。然而農業生產規模報酬增加的地區僅有6個，占全省的33%。這一數據表明，河南省部分地域的農業生產沒有實現規模效率，換言之，僅僅依靠資源、環境、技術等方面的投入來擴大農業生產規模，是很難提升農業生產水平的。

四、非有效決策單元的調整

DEA模型不單可以指明某一個研究對象是否有效，同時還會給出研究對象無效狀態下的調整方案。河南省8個非有效研究主體的要素投入調整數值如表2所示。其中，徑向調整量表示由于技術效率損失導致投資的損失，松弛調整量意味著投資結構不合理造成的投資損失，目標值則是在初始值減去徑向調整量和松弛調整量后的數值，表示的是非有效決策單元通過改進達到最優效率時的投入值。觀察表2不難總結，河南省地市之間的農業生產效率存在突出的差異。

在8個非有效決策單元中，安陽和商丘兩個省轄市的純技術效率都高于90%，說明這兩個地市的農業生產效率已經接近最優。從結構方面來看，兩市的農作物播種面積基本處于最優狀態，表明對耕達到了充分利用，利用效率較優。然而，而安陽在農業機械和農用化肥折純量上卻存在較大的投入松弛，商丘在這兩項的投入量方面與安陽相似，除此之外，該地還在農藥使用量上存在較大的浪費。因此，對于上述兩個地市，應該保持現有農作物播種面積，相應地縮減農業機械、農用化肥及農藥要素的投入。

鄭州、開封和洛陽3個地市與上述市不同，雖然這3個地市的經濟比較發達，但是，由于經濟的快速發展侵占了部分農業資源，致使其純技術效率位于中下低水平。例如，鄭州市的純技術效率僅有0.583，成為18個地市中純技術效率最低的市，開封和洛陽的純技術效率也只有0.742和0.702。此外，這些市在5種投入要素上都存在較大的溢出效率，然而從結構方面來看，鄭州、開封和洛陽在農用化肥投入上都處于最優狀態，表明這些市充分利用了農用化肥；在其他4種要素上基本都存在較大的投入松弛。同時，這些市農業生產規模又都處于遞減報酬階段，因而，應該在合理配置各種農業生產要素的同時，縮減種植規模，逐步提升農業生產效率。

位于河南西部的平頂山和三門峽，因為兩個地域內多山，受制于地理環境，不適合發展農業種植，使其技術效率水平較低，進而引致農業生產水平不高。另外，由于地理環境等因素的影響，平頂山和三門峽在某些農業要素投入上也不盡合理，例如，兩個地市的農業用工溢出分別在60%和55%，表明其面臨著較大的農業勞動力轉移問題；兩個地市的農用化肥和農藥投入也有較高的溢出率，過多的化肥與農藥投入不僅造成資源浪費，還將對農業生態造成一定破壞。雖然平頂山和三門峽的農業生產無效率，但是其農業生產處于規模報酬遞增階段，所以，這兩個地市若要提高農業生產效率，應該立足當地實際，著重合理配置農業生產要素。

地處“南水北調”核心水源區的南陽，其純技術效率較低，僅有0.703。南陽緊鄰豫西山地和大別山，盆地邊緣分布有波狀起伏崗地，地理環境不利于南陽實行大規模農業生產，造成南陽農用機械總動力溢出39%；從結構上看，南陽盆地農作物播種面積、農業用工及化肥處于最優狀態，表明當地對這些資源進行了充分利用；南陽是河南糧食主產區之一，同時位于盆地，地理氣候環境特別適宜農業生產，為進一步增加產量，該市應該把重心向提高農業純技術效率傾斜，進而提升農業生產率。

五、結論與建議

本文依托于DEA模型，對2014年河南省18個地域農業生產效率進行了評價，得出如下結論：河南省平均的綜合技術效率、純技術效率和規模效率分別為0.24、0.897和0.916，表明河南省技術應用和種植規模在農業生產過程中已經得到良好的發揮，但是，仍然存在一定的上升空間；由于經濟發展水平、區域條件、資源稟賦等條件的差異，河南省各省轄市的農業生產效率差別較大。鄭州等經濟發展水平較高地市的農業生產效率相對較低，恰是由于該類地區占用了部分農業資源，用以發展經濟；綜合技術效率受純技術效率和規模效率的協同影響，純技術效率的提升是綜合技術效率提高的關鍵，而規模效率的低下則約束綜合技術效率的進一步提高；從結構方面來看，河南省農業生產在農業用工方面普遍存在投入過剩，可見河南省各個市應該努力解決好農村勞動力過剩的問題。

根據上述結論，本研究提出以下幾點建議：第一，優化農業從業者結構，培育新型職業農民，建設農業產業園、科技園、創業園，鼓勵在鄉創業創新，開發農村人力資源，激活剩余勞動力；第二，積極發展適度規模經營，培育新型農業經營主體和服務主體，通過經營權流轉、股份合作社和土地托管等多種方式，優化生產規模、合理配置農業資源；第三，加速農業科技的研發，完善農業技術推廣與擴散體系，優化農業生產技術推廣路徑，合理引導農戶采用新技術，提高農業技術應用率。

參考文獻：

[1] 張冬平，馮繼紅.我國小麥生產效率的DEA分析[J].農業技術經濟，2005（3）

[2] 賀志亮，劉成玉.我國農業生產效率及效率影響因素研究——基于三階段DEA模型的實證分析[J].農村經濟，2015（6）

[3] 常向陽，韓園園.農業技術擴散動力及渠道運行對農業生產效率的影響研究——以河南省小麥種植區為例[J].中國農村觀察，2014（4）

[4] 孫昊.小麥生產技術效率的隨機前沿分析——基于超越對數生產函數[J].農業技術經濟，2014（1）

[5] 馬林靜，歐陽金瓊，王雅鵬.農村勞動力資源變遷對糧食生產效率影響研究[J].中國人口.資源與環境，2014（9）

[6] Ning ZHOU，Qifeng CUI. The Growth Path of Agricultural Labor Productivity in Major Grain Producing Areas[J].Asian Agricultural Research，2014（6）

[7] 贠鴻琬，胡文聯，池鳴.河南省農業生產效率的DEA分析[J].陜西農業科學，2010（4）

[8] Farrell MJ.The measurement of productive efficiency [J].Journal of the Royal Statistical Society，1957

[9] 付爭艷，王藝橋，王瑞彬，唐華倉.河南省農業生產效率的DEA分析[J].河南農業大學學報，2014（6）

[10] 魏權齡.數據包絡分析[M].北京：科學出版社，2004

[11] 河南省統計局.河南統計年鑒[M].北京：中國統計出版社，2015