江西省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率綜合評(píng)價(jià)

何永華 王亞磊

摘要：文章首先根據(jù)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展水平指標(biāo)體系選出10個(gè)投入產(chǎn)出指標(biāo)，再對(duì)指標(biāo)進(jìn)行組合，得到5個(gè)效益型指標(biāo)和3個(gè)生產(chǎn)要素型指標(biāo)。然后采用熵權(quán)模糊物元評(píng)價(jià)方法和數(shù)據(jù)包絡(luò)方法對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。結(jié)果表明： 兩者得出的結(jié)果基本一致，江西省2012年到2017年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率總體上逐年遞增，個(gè)別年份的回落與規(guī)模遞增可以總結(jié)為對(duì)生產(chǎn)要素指標(biāo)投入的不夠和投入冗余過(guò)高，兩者不足的指標(biāo)均是與生產(chǎn)要素相關(guān)。說(shuō)明在以后的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入中，應(yīng)側(cè)重在保證投入力度的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)對(duì)投入要素的充分利用。

關(guān)鍵詞：模糊物元;數(shù)據(jù)包絡(luò);生產(chǎn)效率

自2004年以來(lái)，中央“一號(hào)文件”已經(jīng)連續(xù)十四年將三農(nóng)問(wèn)題放在每年的經(jīng)濟(jì)建設(shè)中心位置。并且在2019年的政府工作報(bào)告中也著重強(qiáng)調(diào)三農(nóng)問(wèn)題對(duì)于我國(guó)經(jīng)濟(jì)建設(shè)的重要性。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，我國(guó)的經(jīng)濟(jì)中心越來(lái)越向農(nóng)業(yè)偏移，農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量和數(shù)量也很大程度上影響到我國(guó)出口貿(mào)易。并且農(nóng)業(yè)關(guān)乎我國(guó)人民的生活水平和溫飽問(wèn)題，農(nóng)業(yè)發(fā)展的情況也和我國(guó)農(nóng)民的經(jīng)濟(jì)狀況息息相關(guān)，這也是導(dǎo)致貧富差距集中在農(nóng)村的原因。如何才能讓農(nóng)民富起來(lái)，讓經(jīng)濟(jì)發(fā)展的更快。追根溯源，還是要提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，充分利用我國(guó)的技術(shù)資源，人力資源，讓每一份投入都得到最優(yōu)的產(chǎn)出。所以如何更好更全面的評(píng)價(jià)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，搞清楚制約農(nóng)業(yè)發(fā)展效率的原因，再對(duì)癥下藥，合理的調(diào)配資源。

以往在對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率評(píng)價(jià)的文獻(xiàn)里，大多是使用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析投入產(chǎn)出效率。諶貽慶、王華瑞（2016）等采用超效率DEA和Malmquist指數(shù)分析江西省的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，結(jié)果表明：江西省景德鎮(zhèn)、撫州及鄱陽(yáng)湖地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率較高;錢(qián)麗、肖仁橋等（2010）運(yùn)用三個(gè)DEA模型對(duì)安徽省17個(gè)地市進(jìn)行效率評(píng)價(jià)，研究結(jié)果顯示：2008年安徽省除了合肥市等5個(gè)地市外，其他均為DEA無(wú)效;閆曉冉、王媛媛等（2014）采用DEA對(duì)黃岡市2001～2008年的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，結(jié)果表明：非技術(shù)有效年份都存在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入結(jié)構(gòu)不科學(xué)的問(wèn)題;汪旭暉、劉勇等（2008）采用DEA對(duì)我國(guó)31個(gè)省份自治區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：2003-2005年間有些農(nóng)業(yè)大省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率較低;喬海鑫、王艷華（2014）運(yùn)用主成分分析法對(duì)吉林省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，結(jié)果表明：這幾年吉林省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率增長(zhǎng)較快。

以上研究大多采用DEA方法對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，而DEA方法的根本特點(diǎn)是利用決策單元的輸入、輸出數(shù)據(jù)組成的生產(chǎn)可能集的有效前沿面來(lái)衡量每個(gè)決策單元的投入產(chǎn)出相對(duì)效率， 由于該方法不涉及參數(shù)估計(jì)和權(quán)重確定問(wèn)題， 評(píng)價(jià)結(jié)果不受各項(xiàng)指標(biāo)量綱不同的影響，使得這一方法廣泛用于對(duì)投入產(chǎn)出效率進(jìn)行客觀評(píng)價(jià)。但是由于指標(biāo)間的不兼容問(wèn)題難免會(huì)影響到評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性，而模糊物元分析方法以促進(jìn)事物轉(zhuǎn)化、解決不相容問(wèn)題為核心，適合用在多因素評(píng)價(jià)問(wèn)題上。所以文章結(jié)合模糊物元和DEA模型以求更加科學(xué)有效的對(duì)江西省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。

一、研究方法

（一）熵權(quán)模糊物元

模糊物元的概念：要知道這個(gè)概念首先要從物元說(shuō)起。任何事物都可以用三個(gè)要素來(lái)概括，分別是事物、特征、量值。這樣的概括方式可以更好的對(duì)事物做定性和定量分析。那么由這三個(gè)要素組成的有序三元組就是物元。如果其中的量值是模糊量值，那么有序三元組就變成了“事物、特征、模糊量值”。這樣的物元就叫做模糊物元。

對(duì)于有多個(gè)樣本，多個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)組成的模糊物元矩陣R=（Xij）p×q，其中Xij為第j個(gè)評(píng)價(jià)目標(biāo)的第i個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的數(shù)值。熵權(quán)模糊物元評(píng)價(jià)方法步驟如下：

1. 從優(yōu)隸屬度的確定：從優(yōu)隸屬度可以表示每個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)相對(duì)應(yīng)的模糊量值隸屬于相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)方案評(píng)價(jià)指標(biāo)的模糊量值的大小。由此計(jì)算所有評(píng)價(jià)方案的從優(yōu)隸屬度，構(gòu)建從優(yōu)隸屬度模糊物元矩陣。

越大越優(yōu)型 uik=■（2）

越小越優(yōu)型 uik=■（3）

式中xik為第i個(gè)事物第k項(xiàng)特征對(duì)應(yīng)的量值;maxXik、minXik 分別為各事物中每一項(xiàng)特征所有量值Xik中的最大值和最小值。

2. 標(biāo)準(zhǔn)和差平方模糊物元： 為了構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)和差平方模糊物元，用從優(yōu)隸屬度的最大或者最小值組成p維標(biāo)準(zhǔn)模糊物元矩陣Rpo，Rpo與模糊物元矩陣中各項(xiàng)差平方用Δij表示，從而得到差平方模糊物元RΔ，其中Δij=（uoj-uij）2。

3. 歐式貼進(jìn)度與模糊物元評(píng)價(jià)： 歐式貼進(jìn)度的意義是被評(píng)價(jià)樣本和標(biāo)準(zhǔn)方案之間相互接近的距離大小，距離越大說(shuō)明兩者越接近。采用M（·，+）算法，計(jì)算貼進(jìn)度，構(gòu)建貼進(jìn)度復(fù)合模糊物元矩陣RρH，即：ρHj=1-■，RρH=[ρH1，…，ρHQ]，其中Wi為各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重，文章利用熵權(quán)法對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率評(píng)價(jià)中各指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)。

（二）DEA模型

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法是經(jīng)濟(jì)管理領(lǐng)域最常用方法之一，它是由數(shù)學(xué)、運(yùn)籌學(xué)、數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)交叉而產(chǎn)生的一種評(píng)價(jià)多投入多產(chǎn)出的數(shù)學(xué)模型工具。它可以評(píng)價(jià)多投入和多產(chǎn)出之間的相對(duì)有效性，就是因?yàn)樗倪@種相對(duì)有效性，使數(shù)據(jù)包絡(luò)分析可以在最優(yōu)的意義上進(jìn)行客觀的評(píng)價(jià)，消除了過(guò)去因?yàn)榇_定指標(biāo)權(quán)重而產(chǎn)生的相應(yīng)問(wèn)題。并且由于投入和產(chǎn)出之間的相互聯(lián)系和相互制約使得在使用過(guò)程當(dāng)中不需要確定其關(guān)系。1978年，A.Charnes，W.W.Cooper和Rhodes給出了評(píng)價(jià)決策單元相對(duì)有效性的C2R模型。1984年，Banker，Charnes和Cooper給出了C2GS2模型。C2R模型用于評(píng)價(jià)決策單元的規(guī)模效率和技術(shù)效率的總體有效性，而C2GS2模型用于評(píng)價(jià)決策單元的技術(shù)有效性。文章采用兩種模型對(duì)生產(chǎn)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，模型具體步驟見(jiàn)文獻(xiàn)。

二、研究地區(qū)與數(shù)據(jù)資料

文章參考了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能力相關(guān)指標(biāo)，選取江西省2012-2017年的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率指標(biāo)，其中投入指標(biāo)8個(gè)，產(chǎn)出指標(biāo)兩個(gè)。分別是C1農(nóng)村牧漁業(yè)從業(yè)人員（萬(wàn)人）、C2農(nóng)作物總播種面積（千公頃）、C3農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力（萬(wàn)千瓦）、C4化肥使用量（萬(wàn)噸）、C5農(nóng)村用電量（億千瓦每小時(shí)）、C6有效灌溉面積（千公頃）、C7農(nóng)村居民家庭擁有農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性固定資產(chǎn)原值（元每戶(hù)）、C8農(nóng)村水電建設(shè)本年度完成投資額（萬(wàn)元）、D1農(nóng)林牧魚(yú)業(yè)總產(chǎn)值（億元）、D2 糧食總產(chǎn)量（萬(wàn)噸）。然后將10個(gè)投入產(chǎn)出指標(biāo)組合成5個(gè)效益型指標(biāo)和3個(gè)生產(chǎn)要素型指標(biāo)，分別是單位播種施肥量人每噸、勞均用電量千瓦時(shí)每人、有效灌溉率%、單位耕地面積農(nóng)機(jī)動(dòng)力千瓦每公頃、農(nóng)村家庭農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性固定資產(chǎn)元每戶(hù)、人均農(nóng)村水電建設(shè)投資額元每人、單位耕地面積糧食量千克每公頃、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率元每人。數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)年鑒。

三、評(píng)價(jià)結(jié)果分析

（一）模糊物元評(píng)價(jià)結(jié)果分析

利用熵權(quán)法確定指標(biāo)權(quán)W=（0.1274，0.1338，0.1442，0.1055，0.1658，0.1150，0.0970，0.1113），計(jì)算歐氏貼近度：根據(jù)差平方模糊物元矩陣和權(quán)重系數(shù)ρHj=（0.6955 0.7244 0.7807 0.7544 0.7891 0.8769）由以上結(jié)果分析得江西省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率排序?yàn)?017>2016>2014>2015>2013>2012。

為了更加清晰的分析江西省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率變化趨勢(shì)，畫(huà)出生產(chǎn)效率隨時(shí)間變化趨勢(shì)圖，如圖1所示。從圖1可以看出，2012年到2017年江西省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率除了2014年到2015年下降外，整體上是上升趨勢(shì)，這說(shuō)明江西省在這6年里農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率穩(wěn)步提高。更加仔細(xì)的觀察數(shù)據(jù)表可以發(fā)現(xiàn)，2012年到2014年由于各項(xiàng)指標(biāo)幾乎實(shí)現(xiàn)同步增長(zhǎng)，這幾年的生產(chǎn)效率增長(zhǎng)速度也進(jìn)入高速增長(zhǎng)，其中比較突出的指標(biāo)有單位耕地面積糧食量、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率、農(nóng)機(jī)動(dòng)力、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性固定資產(chǎn)，這說(shuō)明將資源投資在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素上給生產(chǎn)效率帶來(lái)了很大的提高。2014年后生產(chǎn)效率有一定的下降，2015年后又開(kāi)始回升。這主要是因?yàn)閱挝桓孛娣e糧食量在這一年不僅沒(méi)有上升反而下降，并且其中占權(quán)重較大的指標(biāo)人均農(nóng)村水電建設(shè)投資額下降已經(jīng)達(dá)到45%。由此可以看出對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的投資力度很大程度上影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，江西省為了能持續(xù)增加農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，應(yīng)該要加大對(duì)生產(chǎn)要素的投資力度，保證生產(chǎn)要素占農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)的比重。

（二）數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法評(píng)價(jià)結(jié)果分析

利用國(guó)家統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，選取C1農(nóng)村牧漁業(yè)從業(yè)人員（萬(wàn)人）、C2農(nóng)作物總播種面積（千公頃）、C3農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力（萬(wàn)千瓦）、C4化肥使用量（萬(wàn)噸）、C5農(nóng)村用電量（億千瓦每小時(shí)）、C6有效灌溉面積（千公頃）、C7農(nóng)村居民家庭擁有農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性固定資產(chǎn)原值（元每戶(hù)）、C8農(nóng)村水電建設(shè)本年度完成投資額（萬(wàn)元）為投入指標(biāo)，D1農(nóng)林牧魚(yú)業(yè)總產(chǎn)值（億元）為產(chǎn)出指標(biāo)。

由表1的數(shù)據(jù)可以看出，在2012年到2017年期間，只有2013、2015、2016、2017年江西省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率同時(shí)達(dá)到規(guī)模收益不變和技術(shù)效率最優(yōu)。而在此期間，只有2014年的技術(shù)效率非最優(yōu)，2012年和2014年的規(guī)模收益遞增。2012年的規(guī)模收益之所以會(huì)遞增可以很據(jù)表1看出，投入指標(biāo)大多數(shù)都出現(xiàn)未得到充分利用的結(jié)果，于是出現(xiàn)2012年規(guī)模收益遞增的現(xiàn)象。至于2014年則很據(jù)表1可以更加仔細(xì)的看到，投入產(chǎn)出都有不足，其中最明顯的指標(biāo)是水電建設(shè)投資額、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性固定資產(chǎn)的冗余率和總產(chǎn)值的不足率比較突出，再看原始投入對(duì)比2013年的增加比例，水電建設(shè)投資額增加了9%，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性固定資產(chǎn)增加了12%，正是由于關(guān)鍵指標(biāo)的大幅度增加，直接導(dǎo)致了2014年規(guī)模收益遞增的結(jié)果。查閱中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒，發(fā)現(xiàn)在2017年以后江西省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率逐年遞增，但這不能說(shuō)明江西省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率就很高，由以上分析結(jié)果可得，雖然整體產(chǎn)出效率遞增，但是主要投入要素利用率不高，往后還需要提高對(duì)投入要素的充分利用，減少冗余。

四、結(jié)論

構(gòu)建了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，采用結(jié)合了模糊物元評(píng)價(jià)法和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的綜合評(píng)價(jià)方法，對(duì)2012年到2017年江西省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，得到的結(jié)論主要有以下幾點(diǎn)：

1. 2012到2017年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率整體是上升的，個(gè)別年份出現(xiàn)下降主要是因?yàn)樯a(chǎn)要素類(lèi)指標(biāo)占的權(quán)重較大，并且出現(xiàn)回落，由此得出生產(chǎn)要素類(lèi)指標(biāo)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的貢獻(xiàn)率是很大的。

2. 在這幾年里，除了2012年和2014年，其他年份均為DEA有效，2012年規(guī)模收益遞增和2009年規(guī)模收益遞增并且技術(shù)效率非最佳。2012年和2014年的規(guī)模收益遞增都是由于投入冗余導(dǎo)致的，2014年的技術(shù)效率非最佳是因?yàn)橹饕笜?biāo)的投入冗余率過(guò)高，并且對(duì)比去年增加比例較大。

綜上所述，江西省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率總體上是逐年遞增的，但在主要生產(chǎn)要素投入指標(biāo)上的投入力度和利用率需要調(diào)整，從冗余率上來(lái)看，江西省的上產(chǎn)效率還有很大的提升空間。

參考文獻(xiàn)：

[1]閃麗潔，張利平，李薇，等.漢江流域基于模糊物元評(píng)價(jià)和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的水資源用水效率評(píng)價(jià)[J].長(zhǎng)江流域資源與環(huán)境，2017（10）.

[2]潘峰，梁川，王志良，等.模糊物元模型在區(qū)域水資源可持續(xù)利用綜合評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J].水科學(xué)進(jìn)展，2003（03）.

[3]馮樹(shù)民，孫祥龍，李俊香.基于熵權(quán)模糊物元的高速公路投資績(jī)效評(píng)價(jià)研究[J].武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)，2015（05）.

[4]王華，張陽(yáng)，丁源.江蘇省R&D投入產(chǎn)出效率評(píng)價(jià)[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2006（35）.

[5]閆曉冉，王媛媛，丁繼國(guó)，等.基于DEA模型的黃岡市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率評(píng)價(jià)[J].湖北農(nóng)業(yè)科學(xué)，2014（04）.

[6]諶貽慶，王華瑞，陶春峰.江西省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率評(píng)價(jià)及影響因素研究[J].華東經(jīng)濟(jì)管理，2016（07）.

[7]汪旭暉，劉勇.基于DEA模型的我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率綜合評(píng)價(jià)[J].河北經(jīng)貿(mào)大學(xué)學(xué)報(bào)，2008（01）.

[8]錢(qián)麗，肖仁橋，楊桂元.基于DEA模型的安徽省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率評(píng)價(jià)研究[J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2010（10）.

[9]郭斯華，季凱文.江西水稻生產(chǎn)效率測(cè)算及其影響因素分析[J].江西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2018（02）.

[10]徐貽軍，任木榮.湖南現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展水平評(píng)價(jià)[J].經(jīng)濟(jì)地理，2009（07）.

[11]喬海鑫，王艷華.吉林省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)綜合效益評(píng)價(jià)——基于主成分分析法的實(shí)證研究[J].吉林農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2014（04）.

[12]殷秀萍，王福林.我國(guó)農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系研究[J].農(nóng)機(jī)化研究，2013（10）.

（作者單位：江西理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院）