城市近郊蔬菜生產費用投入與效益影響因素分析

楊瀚馳

摘要：運用數據包絡分析法（DEA）對2010—2018年武漢市近郊蔬菜種植投入與效益進行評價分析，探討影響城市近郊蔬菜生產費用投入與效益的因素。結果表明，武漢市近郊蔬菜種植投入與產出的綜合效率平均值較高，整體效果較好，但DEA無效年份較多;由于各項投入不穩定、結構設置不科學，武漢市近郊蔬菜投入產出效率也不穩定，不利于蔬菜種植的創新;武漢市近郊蔬菜的生產投入與產出報酬呈現出整體上漲的特點。對此從蔬菜種植農戶、政府和農業企業視角提出了相關建議。

關鍵詞：城市近郊;蔬菜種植;投入與效益;數據包絡分析法（DEA）

中圖分類號：F326.13? ? ? ? ?文獻標識碼：A

文章編號：0439-8114（2019）23-0231-05

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2019.23.057? ? ? ? ? ?開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

Analysis on the factors influencing the inputand benefit of

vegetable production in suburbs

YANG Han-chi

（School of Economics and Management，Southwest Jiaotong University，Chengdu 610031，China）

Abstract： The data enveloping analysis method（DEA） was used to evaluate and analyze the input and benefit of vegetable planting in Wuhan suburb from 2010 to 2018， and to explore the factors affecting the vegetable production input and benefit in suburbs. The results show that the average comprehensive efficiency of input and output of vegetable planting in the suburb of Wuhan was high and the overall effect was good， but DEA was ineffective in many years. Due to the unstable input and unscientific structure， the input-output efficiency of vegetables in Wuhan suburb was also unstable， which was not conducive to the innovation of vegetable planting. The production input and output remuneration of vegetables in the suburb of Wuhan city showed an overall increase. Relevant suggestions are put forward from the perspectives of vegetable farmers， government and agricultural enterprises.

Key words： urban suburb; vegetable cultivation; investment and efficiency; data envelopment analysis （DEA）

城市近郊與一般農村有著明顯的差異性，城市郊區不僅有著較好的交通基礎，同時還有著龐大的城市市場，且受到城市資金與技術的輻射影響，因此其經營能力較為發達。隨著城市化進程的加快，城市郊區發展的主要作用是為城市服務，受到土地資源緊缺的影響，郊區農業借助高科技實現現代化的生產。因此，對中國大中城市郊區蔬菜成本與收益研究有著非常重要的意義，這不僅有助于蔬菜價格的穩定，還能夠保障城市蔬菜有序供應，促進農村的經濟發展。但是，目前中國城市近郊蔬菜產業的集約化程度較低，技術水平也呈現出不均衡的現象，通過對城市近郊蔬菜的生產成本投入與收入效益的評價與分析，能夠有效分析出蔬菜生產中的制約因素及其影響程度，探求蔬菜種植農戶的生產機制與模式，從而為國家相關部門制定相關政策提供依據，進而推動城市近郊蔬菜產業的良性發展。

目前，國內外有較多學者對農產品的生產效率測算進行研究。Dobermann等[1]主要分析了5類因素對水稻產量變化的影響;馬一娜等[2]與李哲敏等[3]分別以山西和海南為研究區域，對兩地農戶的蔬菜種植進行了分析，著重研究了蔬菜的生產成本與收入效益，并基于此提出了推動蔬菜產業發展的相關建議;趙榮等[4]采用VAR模型實證分析蔬菜價格的影響元素，研究結果表明蔬菜的供給量能夠直接影響蔬菜的價格，保證蔬菜價格的穩定需要能夠確保蔬菜農戶的利益和穩定蔬菜的產量;劉芳等[5]通過成本與價格、質量與安全、市場需求等角度對中國蔬菜在國際市場中的競爭優勢進行了分析，同時提出了提升中國蔬菜市場競爭優勢的相關建議;張霞等[6]對山西省蔬菜的生產投入構成以及投入與產出的關系進行了分析，并基于研究結果提出了相關措施;李莉等[7]借助VAR模型實證分析了1998—2012年城市近郊與農區蔬菜的投入產出效率，繼而提出了提升城市近郊蔬菜種植經濟效益的相關建議。還有眾多國內外研究人員、學者對蔬菜種植中的流通模式進行了研究，認為蔬菜的生產成本遠高于流通成本，且流通成本中的主要支出為運輸與包裝兩方面的成本。另外，研究人員基于蔬菜產量的影響因素進行了分析評價，研究結果顯示城市近郊蔬菜生產中勞動力與肥料的投入等都是影響蔬菜產出的重要因素。

1? 蔬菜產業發展現狀

經濟市場中，商品的價格是以敏感指示器的功能存在，商品的價格變化影響著商品的生產水平，而蔬菜種植成本與收益是影響其價格的主要元素，直接關系著蔬菜農戶、消費者以及國家的整體經濟效益。自“菜籃子”計劃實施后，中國蔬菜行業發展迅速，尤其是大中型城市借助“菜籃子”計劃中的市長負責制，對蔬菜的生產、流通以及銷售等環節進行監督與管控，蔬菜的產量與質量雙雙提高。2012年，“菜籃子”市長負責制再次被提出，要求發揮農業應急保障功能，大中型城市要能夠確保蔬菜、肉食等生鮮食品自給自足。“菜籃子”市長負責制的核心內涵是維持本地區“菜籃子”生產的穩定，實現供給與需求的平衡，構建完善的價格監督機制，政府加強對蔬菜農戶的扶持。基于“菜籃子”市長負責制，城市近郊蔬菜種植得到了政府的大力扶持，包括基地建設、資金與技術的扶持等。但是，近年來國際金融危機對中國蔬菜產業出口的影響較為嚴重，中國蔬菜出口受到限制，為提升中國蔬菜生產與出口的競爭力，迫切需要加強對蔬菜成本與蔬菜質量的研究。根據國際統計數據顯示，2013年中國蔬菜種植單位面積的平均產量為每公頃5.115 3萬kg，每公頃蔬菜產值為10.003 545萬元;中國大中型城市的蔬菜單位面積產量為每公頃5.751 8萬kg，單位面積帶來的蔬菜收益為10.354 815萬元，產品的貢獻率較高。但是，目前中國蔬菜生產中依然存在資源浪費、生產效率低下等不足。基于此，研究中國大中型城市蔬菜的種植成本與收益，分析生產中資源的利用情況，有助于穩定蔬菜市場的價格，有效提升中國蔬菜在國際市場中的競爭力，提升蔬菜農戶的收入。

2? 研究方法與模型構建

2.1? 數據包絡分析法（DEA）

運用數據包絡分析法（DEA）對武漢市近郊蔬菜生產投入與產出進行分析。DEA法是針對相對效率的概念，結合多輸入、多輸出指標，采用線性規劃的方法實現同一單位的有效性評價。現有的生產效率研究與評價中，數據包絡分析法有著非常廣泛的應用，且有著較好的研究效果。DEA通過運用已知的多種輸入和產出數據，引用DEA數據模型，獲取對應的生產數據，實現決策單元（DMU）的有效性評價。在DEA模型中，C2R、BC2、ST和FG是最為常用和經典的模型，特別是前兩者，應用更加廣泛。C2R模型通常應用于生產規模報酬不變的情形，BC2模型通常應用于生產規模報酬可變的情形，兩種模型的根本性區別是生產規模報酬是否出現變化。

2.2? 模型構建

著重運用DEA模型中的C2R和BC2模型，選擇15個決策單元（DMU），每個決策單元都有k種類型的輸入與s種類型的輸出，分別采用Xj、Yj代表輸入與輸出：

Xj=（x1j，x2j，…，xij）T

Yj=（y1j，y2j，…，yrj）T

式中，xij>0說明第j個決策單元的第i種類型輸入的輸入量;yrj>0表明第j個決策單元的第r種類型輸出的輸出量;i=1，2，…，k;r=1，2，…，s;j=1，2，…，n。

對第j0個決策單元DMUj0有效性評價的C2R模型為：

minθ=VD

λjXj≤θX0

λjXj≥Y0

λj≥0，j=1，…，n

式中，Xj、Yj分別表示投入與產出的指標;λj代表單位的組合系數;θ是用于DMU相對有效性評價的評判標準。如果θ=1，表示被評價的DMU在DEA中有效;如果θ<1，表示被評價的DMU在DEA中無效。

3? 實證分析

3.1? 樣本數據選取及處理

城市近郊蔬菜種植投入與產出變量的選取中，以蔬菜種植單位面積的生產量為產出變量，同時選取蔬菜種植過程中生產資料的投入指標，包括單位面積肥料費、勞動力使用量、種子費、其他直接費用和間接費用。選取樣本數據時，指標的選擇盡可能以實物量形式為標準，以農村居民消費價格定基指數對費用投入指標進行平減。選擇2010—2018年作為決策單元（DMU）。武漢市近郊蔬菜種植的投入、產出相關指標具體數據見表1。

3.2? 效率測算結果

借助DEAP 2.1軟件對武漢市近郊蔬菜種植投入與產出的相對效率進行測算，結果見表2。依據DEA模型，當效率值≥1，說明DEA有效。2010—2018年期間，2013、2014、2016和2018年的DEA綜合效率為1，說明這4年處于DEA有效狀態;其他年份的綜合效率值均小于1，說明這些年份處于DEA無效狀態。2010—2018年武漢市近郊蔬菜種植平均綜合效率值為0.981，說明該市近郊蔬菜種植投入與產出的綜合效率較優。由表2分析可知，2010—2018年武漢市近郊蔬菜種植綜合效率呈現出逐漸上漲的趨勢，增長模式呈波浪形。通過對2010—2018年武漢市近郊蔬菜種植技術效率和規模效率分析可知，技術效率的平均值為0.974，規模效率的平均值為0.988，都非常接近于1，發展趨勢呈現出“W”波的特點。對技術效率的分析可知，共有5年的技術效率達到了1，且2015年的效率值也無限接近于1，2012年最低，為0.889;規模效率分析結果顯示，共有4年的效率值為1，其他年份的值也均接近于1，且2017年的值為0.995，非常接近于1，2010年的規模效率最低，為0.957。

綜合效率可以進一步分成技術效率與規模效率，兩者均能夠較好地體現武漢市近郊蔬菜種植投入與產出的結構、規模效率。技術效率可理解為基于假設規模報酬一定的條件，針對決策單元與生產進行衡量，也就是分析蔬菜種植的投入與產出機構是否滿足蔬菜產業總體發展需求，是否能夠使蔬菜種植的效益最大化。技術效率值高于或等于1時，表明蔬菜種植的投入與產出結構較為合理。2013、2014、2016、2017和2018年的技術效率值均為1，表明這些年份的蔬菜種植投入與產出結構較為合理，資源得到了較好的配置與利用。當規模報酬一定時，規模效率能夠評價生產與規模報酬之間的差異性，以DEA有效性評價蔬菜種植投入與產出的規模。2013、2014、2016和2018年的規模效率值均為1，表明這4年的DEA有效，這一期間的投入與產出規模科學、有效。另外，2010—2018年武漢市近郊蔬菜種植的投入與產出規模呈現出整體上漲的趨勢，說明其產出水平的增長速度要優于要素投入的增長速度。造成這一現象的主要原因有兩點，其一，武漢市近郊蔬菜種植中，勞動分工更加高效，蔬菜種植規模擴大，勞動力的使用模式變為家庭用工與雇傭工相結合的形式，且現代化的用工模式更加高效;其二，武漢市近郊蔬菜的生產和經營者構建了蔬菜生產、加工、銷售一體化基地，對傳統的設施設備進行了優化，技術的引入增加了產出效益，同時各生產要素間聯系緊密，蔬菜種植規模的增長實現了更大的規模效益。

3.3? 提高蔬菜種植效率路徑分析

在產出不變的條件下，結合表3數據可知，多數年份投入明顯存在不足，需要加大投入。技術效率與規模效率的低下共同造成了蔬菜種植效率的損失。因此，提升蔬菜種植的效率首先要加大蔬菜種植費用的投入，特別是肥料、其他直接費用與間接費用的投入。2010—2018年，武漢市近郊蔬菜種植效率各年情形差異較大。例如，2015年為了提升蔬菜種植的技術效率，每公頃需要降低肥料費用253.14元，勞動力使用量需要降低10.75 d，而種子費、其他直接費用和間接費用每公頃分別需要減少37.53、91.05和300.55元。與此同時，2010—2018年共有4年的規模效率值為1，規模效率有效，其中2017年的技術效率值為1，規模效率值為0.995，說明該年份出現了種植規模不合理的問題，需要減小種植規模，提升蔬菜種植的規模效率。需要結合上年度的投入與產出效率特點，對下一年度的蔬菜種植技術與規模進行合理優化，從而實現種植效率的最優。

3.4? 不同投入指標組合對投入產出效率的影響

由表4可知，剔除肥料費指標后，綜合效率值出現了改變，下降較為明顯，從0.981下降至0.935，技術效率值也出現了下降，從0.974下降至0.956，規模效率也呈現出下降的特點，從0.988下降至0.977。剔除勞動力因素后，綜合效率同樣出現了下降，下降了0.043，技術效率值下降，下降了0.020，規模效率值則下降了0.005。剔除種子費用指標后，綜合效率值下降了0.095，技術效率值下降了0.048，規模效率值下降了0.037。其他直接費用指標主要是指農藥費、租賃作業費以及農膜費，剔除其他直接費用指標后，綜合效率值下降了0.041，技術效率值下降了0.016，規模效率值則下降了0.008。間接費用主要為固定資產折舊與銷售費用兩方面，剔除間接費用指標后，綜合效率值下降了0.086，技術效率值下降了0.027，規模效率值則下降了0.041。通過對5項指標進行剔除后的數據分析可知，蔬菜種子費和其他間接費用的投入對蔬菜種植投入與效益的影響最突出。

4? 結論與建議

4.1? 結論

蔬菜種植效益呈現出波動的變化趨勢，通過分析可知，近年來中國蔬菜種植成本利潤率出現了下降的趨勢，尤其是物質費用與人工成本的利潤率明顯下降，說明蔬菜的生產效益均出現了下降趨勢，蔬菜生產成本的投入力度不合理，且資源的利用率不高。武漢市近郊蔬菜的規模和技術水平都有一定的增加，但結合蔬菜的產值利潤率可知，雖然整體的綜合投入與產出效率出現了上漲，但產值增加的過程中凈利潤卻出現了輕微下滑，表明近年來武漢市近郊蔬菜種植雖有增產，但未能夠實現增收的目標。武漢市近郊蔬菜種植投入與產出效率的實證分析結果顯示，第一，2010—2018年武漢市蔬菜種植投入與產出的綜合效率平均值相對較高，蔬菜種植投入與產出整體情況較好，但蔬菜種植投入與產出的DEA無效年份過半，共有5年DEA無效;第二，武漢市近郊蔬菜種植投入效益影響因素突出表現為各項投入不足、結構設置不科學，蔬菜種植中物質費用、技術和間接費用的投入都明顯不足，不利于蔬菜種植的設施建設與技術創新;第三，“十一五”以來，蔬菜種植的投入與產出規模報酬呈現出不斷增長的特點，主要歸功于“菜籃子”工程的建設，該工程建設增加了蔬菜種植的投入，同時提升了蔬菜的管理水平，生產效率明顯提升。

4.2? 建議

武漢市近郊蔬菜種植的投入與產出效率分析表明，武漢市近郊蔬菜種植經營中還存在諸多問題。因此，從蔬菜種植農戶、政府和農業企業視角出發，為提升農戶的素質、構建良好的市場、完善政府優惠政策等提出了以下建議。

首先，從蔬菜種植農戶的視角考慮，提升武漢市近郊蔬菜種植生產效益，必須提高農戶的綜合素質，農戶要能夠借助現代技術和手段提高文化和技術水平，進而掌握更加專業的管理知識。其一，城市近郊蔬菜種植農戶要持續“充電”，利用現代化的資源與手段提高蔬菜生產與經營能力。蔬菜種植農戶可積極地參與當地培訓與技術指導活動，接受政府、科研單位以及農業企業的培訓與指導，提升種植技術和經營管理水平。與此同時，互聯網為現代化學習提供了大量的學習資源和行業信息，蔬菜種植農戶可借助計算機網絡技術獲取蔬菜行業與市場的動態信息，不斷優化品種結構，提升品種的市場競爭力和價格優勢。另外，蔬菜種植農戶要具備市場競爭意識，以市場為導向，滿足消費者的需求，種植培育較為少見的蔬菜種類以及消費者青睞的綠色有機蔬菜，實現蔬菜的高附加值。其二，適當擴大武漢市近郊蔬菜的種植規模。擴大種植規模能夠降低固定資產的折舊均攤，從而提升蔬菜的種植效益。另外，可以通過對家庭勞動力投入的限制，避免因勞動力閑置引發的成本增加，家庭農業勞動力可以同時經營多個項目，降低蔬菜種植中過大的勞動力消耗。

其次，從政府政策和市場構建的視角考慮，為提升蔬菜種植效益，需要政府的支持和市場的穩定。其一，政府要制定相應的優惠政策，加強對城市近郊蔬菜種植的經濟扶持，尤其是綠色蔬菜、有機蔬菜種植等的扶持，鼓勵蔬菜種植農戶優化種植結構。與此同時，政府要鼓勵蔬菜品種的研究與培育，增加各種生產資料的補貼，加強對近郊蔬菜新品種、新技術以及機械的補貼，引導企業不斷創新，以新型金融互惠模式滿足蔬菜種植農戶對于資金的需求，推動蔬菜規模化發展。其二，借助農業龍頭企業加強農產品的深加工與品牌樹立，提升蔬菜產品的附加值。目前，武漢市依據市場需求，以近郊蔬菜基地為核心，在農業企業的引導下，已經形成了近郊蔬菜主產區農產品工業園，推動蔬菜深加工，有效地帶來了農戶、企業、政府的經濟效益。其三，借助網絡技術引導蔬菜種植農戶優化品種結構，政府、科研單位等為蔬菜種植農戶提供資金、技術、信息支持，實現利益最大化。結合武漢市近郊蔬菜基地制定發展計劃，推進品種結構優化，加強企業與農戶的合作，不斷延伸蔬菜產品的產業鏈。同時，大力種植高品質蔬菜，研發附加值高的蔬菜品種，結合實際條件引入市場熱銷特色蔬菜品種，提升蔬菜的市場競爭優勢。其四，政府要構建完善的保障制度，為近郊蔬菜種植農戶與農業企業提供保障。可借助農業保險制度為近郊蔬菜種植農戶提供保險服務，緩解市場價格導致的蔬菜種植農戶的效益損失;強化近郊建設，為蔬菜種植農戶提供技術扶持，提升其抗風險能力;豐富銷售渠道，推動本地區蔬菜的銷售。最后，政府可以借助蔬菜技術與信息技術，引導城市近郊蔬菜種植的創新與發展，既要發展綠色、有機蔬菜滿足市場發展需求以及消費者的購買需求，也要提升蔬菜種植農戶的信息化水平。網絡技術的運用能夠實現農戶與廠商的直接對接，減少中間環節造成的成本增加，同時可借助網絡技術實現蔬菜種植農戶的評級，實現更加準確的農產品供給、技術服務以及銷售服務。

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