馬鳳才 郭喜偉



摘要:基于黑龍江省牡丹江市不同水稻生產(chǎn)主體(普通農(nóng)戶、種糧大戶、家庭農(nóng)場(chǎng)、合作社)調(diào)研數(shù)據(jù),通過構(gòu)建三階段DEA模型對(duì)不同水稻生產(chǎn)主體進(jìn)行了實(shí)證分析。研究發(fā)現(xiàn),經(jīng)過三階段DEA模型運(yùn)算,綜合效率的排名在第1階段和第3階段有所改變。不同環(huán)境因素給不同生產(chǎn)主體帶來的影響存在差異,同一環(huán)境因素對(duì)不同主體的各個(gè)投入指標(biāo)的影響存在差異。提出應(yīng)從提高水稻生產(chǎn)者綜合素質(zhì)、實(shí)現(xiàn)水稻規(guī)?;a(chǎn)、政策上給予相關(guān)支持、引導(dǎo)生產(chǎn)者合理看待農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)、發(fā)揮不同生產(chǎn)主體的優(yōu)勢(shì)、加大水稻技術(shù)推廣與科技支撐能力等方面提高水稻生產(chǎn)效率。
關(guān)鍵詞:水稻生產(chǎn)主體;三階段DEA;生產(chǎn)效率
中圖分類號(hào):F326.11?文獻(xiàn)標(biāo)志碼: A
文章編號(hào):1002-1302(2020)18-0306-10
收稿日期:2019-10-09
基金項(xiàng)目:國家社會(huì)科學(xué)基金一般項(xiàng)目(編號(hào):17BJY114)。
作者簡(jiǎn)介:馬鳳才(1968—),男,山東齊河人,博士,教授,主要從事農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)理論與政策等研究。E-mail:mfckb163@.com。
通信作者:郭喜偉。E-mail:1342194661@qq.com。
農(nóng)業(yè)生產(chǎn)離不開生產(chǎn)主體的參與,同時(shí)糧食生產(chǎn)具有多主體參與的特性。對(duì)于多主體的發(fā)展,國家一直采取支持和鼓勵(lì)的政策,并且以多種重要報(bào)告和“中央一號(hào)”文件的形式予以發(fā)布。十八大報(bào)告提倡培育新型經(jīng)營主體、發(fā)展不同形式的農(nóng)業(yè)經(jīng)營體系。2013年的“中央一號(hào)”文件第一次提出培育新型農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營組織,之后每一年逐步對(duì)相關(guān)內(nèi)容細(xì)化,2015年提出,加快構(gòu)建新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營體系,2016年提出,大力發(fā)展新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體。在國家政策的支持和鼓勵(lì)下,中國各類糧食生產(chǎn)主體逐漸發(fā)展壯大。市場(chǎng)機(jī)制的資源配置功能要求要合理進(jìn)行資源配置,不同主體之間有序競(jìng)爭(zhēng),使效率更高的主體占據(jù)主要市場(chǎng)份額。中國是水稻的主要生產(chǎn)與消費(fèi)國,水稻是保障國家糧食安全的重要糧食產(chǎn)品。因此,探究水稻生產(chǎn)的主體效率對(duì)于制定正確的國家糧食發(fā)展政策具有重要現(xiàn)實(shí)意義。
1?研究現(xiàn)狀
Koopmans從投入和產(chǎn)出角度較早對(duì)生產(chǎn)效率進(jìn)行了研究,其思想是多個(gè)生產(chǎn)主體的投入產(chǎn)出向量構(gòu)成生產(chǎn)前沿面,在既定的技術(shù)水平下,如果生產(chǎn)決策單元的產(chǎn)出不減少或投入不增加,則稱為技術(shù)有效[1]。目前,學(xué)術(shù)界測(cè)算技術(shù)效率通常以Farrell提出的DEA原型為依據(jù)進(jìn)行效率計(jì)算。在此基礎(chǔ)上,一些學(xué)者對(duì)方法進(jìn)行了改進(jìn),如Farrell從投入的角度提出對(duì)技術(shù)效率的界定及測(cè)算生產(chǎn)效率的新方法,將常用預(yù)設(shè)函數(shù)用非預(yù)設(shè)生產(chǎn)函數(shù)替代計(jì)算效率值,利用數(shù)學(xué)方法進(jìn)行效率前沿線計(jì)算[2]。此后Fried等探討了如何將環(huán)境因素和隨機(jī)噪聲引入DEA模型,提出三階段DEA模型[3],使得效率計(jì)算能夠剔除環(huán)境因素、隨機(jī)因素、管理無效率對(duì)效率產(chǎn)生的影響。
與方法的理論改進(jìn)相呼應(yīng),相關(guān)學(xué)者對(duì)多種實(shí)際問題進(jìn)行了分析。應(yīng)用三階段DEA模型,郭軍華等對(duì)中國2008年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率展開了實(shí)證分析[4],苑穎等選取2014年河北省保定市24個(gè)縣區(qū)面板數(shù)據(jù)分析農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率[5]。王東方等測(cè)算了福建省南平市2010—2014年10個(gè)縣(市、區(qū))農(nóng)民專業(yè)合作社技術(shù)效率[6]。肖陽等對(duì)甘肅省定西市和臨夏縣290個(gè)樣本農(nóng)戶生產(chǎn)技術(shù)效率進(jìn)行了測(cè)算分析[7]。這些研究從國家宏觀層面到農(nóng)戶微觀層面進(jìn)行了多角度分析,但是關(guān)注點(diǎn)沒有放在同一作物生產(chǎn)的不同生產(chǎn)主體上。
對(duì)效率的計(jì)算僅僅是揭示了一個(gè)方面,更多學(xué)者對(duì)影響生產(chǎn)效率的因素進(jìn)行了研究。這些研究一方面從投入產(chǎn)出的角度分析各項(xiàng)投入對(duì)產(chǎn)量的影響,Dobermann等分析了土壤肥力、化肥、出種率、后備土地資源、勞動(dòng)機(jī)械、電力柴油等因素對(duì)稻谷等糧食產(chǎn)量變化的影響[8-9],曾福生等對(duì)中國糧食生產(chǎn)進(jìn)行了效率測(cè)算,得到農(nóng)藥使用量、農(nóng)用薄膜使用量、化肥施用量、勞動(dòng)力投入、糧食播種面積、機(jī)械總動(dòng)力、電力使用量、有效灌溉面積等生產(chǎn)投入要素對(duì)糧食產(chǎn)量有影響[10-11]。相關(guān)學(xué)者則是從技術(shù)效率的角度進(jìn)行了影響因素的分析,朱萌等對(duì)湖北省稻農(nóng)水稻生產(chǎn)技術(shù)效率影響因素研究得出肥料費(fèi)、農(nóng)藥費(fèi)、機(jī)械作業(yè)費(fèi)、人工作業(yè)費(fèi)、生產(chǎn)面積、單位面積產(chǎn)量、水稻收購價(jià)格、農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼、務(wù)農(nóng)人口和人均收入給稻農(nóng)水稻生產(chǎn)技術(shù)效率帶來的影響[12]。上述研究多數(shù)從地區(qū)的角度分析影響生產(chǎn)效率高低的因素。
關(guān)于不同糧食生產(chǎn)主體效率研究,Kalirajan等通過構(gòu)建隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型,運(yùn)用調(diào)研得到的70家農(nóng)戶信息,對(duì)印度的稻谷生產(chǎn)技術(shù)效率進(jìn)行測(cè)算[13]。Krasachat運(yùn)用1999年泰國東北地區(qū)的74家農(nóng)場(chǎng)的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù),在分析泰國大米生產(chǎn)的技術(shù)效率的基礎(chǔ)上,得出地區(qū)間存在顯著技術(shù)效率差異的原因[14]。周煒利用2011年全國農(nóng)村固定觀察點(diǎn)對(duì)水稻的調(diào)研數(shù)據(jù),經(jīng)過運(yùn)算得出家庭農(nóng)場(chǎng)管理者文化程度提高、勞動(dòng)力數(shù)量的增加、技術(shù)支持、種植過程的生產(chǎn)性服務(wù),對(duì)水稻生產(chǎn)技術(shù)效率表現(xiàn)為顯著的正向影響,但是家庭農(nóng)場(chǎng)多元化經(jīng)營會(huì)導(dǎo)致水稻生產(chǎn)效率的損失[15]。孫頂強(qiáng)等利用實(shí)地調(diào)查295個(gè)水稻種植戶494個(gè)地塊的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)測(cè)算分析了生產(chǎn)性服務(wù)總體上有利于提高效率[16]。董宏林等從成本收益的角度對(duì)寧夏生產(chǎn)玉米和水稻的不同農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體生產(chǎn)效率比較分析[17]。吳晨對(duì)116個(gè)廣東省河源燈塔盆地不同農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體走訪調(diào)研,同時(shí)測(cè)算比較了不同農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體的規(guī)模效率和技術(shù)效率。該研究把糧食與蔬菜等不同類別農(nóng)業(yè)生產(chǎn)進(jìn)行了劃分,每一類都進(jìn)行了綜合分析,沒有對(duì)特定類別的細(xì)分類別進(jìn)行分析[18]。殷志揚(yáng)等通過抽樣調(diào)查江蘇省蘇州地區(qū)家庭農(nóng)場(chǎng)、專業(yè)合作社以及專業(yè)大戶,對(duì)其糧食生產(chǎn)效率進(jìn)行了分析,同樣以糧食作為綜合分析,沒有區(qū)分具體種類[19]。劉菲菲等也開展了此類研究[20-21]。這些學(xué)者的研究深入到了農(nóng)戶層面,但是有些研究沒有按照具體作物進(jìn)行區(qū)分。事實(shí)上,不同作物的投入產(chǎn)出不一樣。從效率比較的可比性角度看,選擇同類的作物生產(chǎn)更有說服力。本研究就水稻生產(chǎn)進(jìn)行分析,更有利于不同主體之間的分析比較。
2?模型、變量和數(shù)據(jù)
2.1?三階段DEA模型
數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法的優(yōu)勢(shì)在于不需要事先設(shè)定函數(shù)類型,也不需要對(duì)相關(guān)參數(shù)進(jìn)行估計(jì),能夠有效地對(duì)多投入多產(chǎn)出問題進(jìn)行效率評(píng)估。但是也具有明顯的不足,比如不能進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn),忽視了隨機(jī)誤差產(chǎn)生的影響,將一切脫離效率前沿面的情況都看作無效率等。為了能更準(zhǔn)確地對(duì)牡丹江市水稻生產(chǎn)的效率情況進(jìn)行計(jì)算,更科學(xué)地對(duì)水稻生產(chǎn)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行分析,將數(shù)據(jù)包絡(luò)分析與隨機(jī)前沿分析法(SFA)有效結(jié)合在一起,構(gòu)建三階段DEA模型,該模型最明顯的優(yōu)點(diǎn)是可以有效剔除包括外部環(huán)境、隨機(jī)因素等在內(nèi)的不能控制的非經(jīng)營因素對(duì)效率的影響。
2.2?指標(biāo)選取
2.2.1?投入產(chǎn)出指標(biāo)
通過文獻(xiàn)查閱,參考《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》,并考慮數(shù)據(jù)可獲得性,本研究投入指標(biāo)包括土地、種肥費(fèi)用、勞動(dòng)力、雇傭機(jī)械、固定資產(chǎn)、其他費(fèi)用。產(chǎn)出指標(biāo)選取生產(chǎn)主體產(chǎn)值。
(1)土地投入指水稻的種植面積。(2)種肥費(fèi)用。指種子費(fèi)用、農(nóng)藥費(fèi)用、化肥費(fèi)用、育秧費(fèi)用之和。選用費(fèi)用作為投入指標(biāo)避免當(dāng)投入量作為投入指標(biāo)時(shí),忽視價(jià)格對(duì)生產(chǎn)效率的影響。(3)勞動(dòng)力投入。水稻生產(chǎn)不同于玉米、大豆等糧食作物生產(chǎn),期間需要人工管理時(shí)間較長(zhǎng),根據(jù)實(shí)際調(diào)研情況,90%以上每戶均有2人從事水稻生產(chǎn),默認(rèn)為每戶均有2位勞動(dòng)力,所以勞動(dòng)力投入以雇工投入表示。雇工投入指水稻生產(chǎn)過程中,起苗、挑苗、補(bǔ)苗、人工插秧、疊梗、追肥、噴藥、人工收割等環(huán)節(jié)雇工所支付的費(fèi)用。因?yàn)樗旧a(chǎn)環(huán)節(jié)復(fù)雜,不同的環(huán)節(jié)雇工費(fèi)用不同,受春耕時(shí)間的限制,農(nóng)戶耕作的時(shí)間不固定,有時(shí)會(huì)超過12 h,無法算出準(zhǔn)確雇工工日,所以選取雇工費(fèi)用作為投入指標(biāo)。(4)雇傭機(jī)械投入。包括雇傭打漿機(jī)、旋耕機(jī)、插秧機(jī)、收割機(jī)的費(fèi)用。(5)固定資產(chǎn)投入。指自家農(nóng)機(jī)具,包括插秧機(jī)、拖拉機(jī)、旋耕機(jī)、打漿機(jī)、收割機(jī)等用于水稻生產(chǎn)的機(jī)器,使用快速折舊法折舊,同時(shí)將大棚投入歸入到固定資產(chǎn)中,大棚折舊時(shí)按照專門的大棚折舊原則折舊。(6)其他費(fèi)用投入。包括機(jī)械維護(hù)費(fèi)、燃料動(dòng)力費(fèi)、土地流轉(zhuǎn)費(fèi)、保險(xiǎn)費(fèi)、水電費(fèi)等。(7)生產(chǎn)主體產(chǎn)值。由水稻生產(chǎn)面積、水稻單位面積產(chǎn)量與出售單價(jià)之積得出(表1)。
DEA模型在經(jīng)濟(jì)管理領(lǐng)域被廣泛用于效率評(píng)價(jià)中,基本的DEA模型對(duì)投入與產(chǎn)出的要求必須是正數(shù),當(dāng)存在非正數(shù)的數(shù)據(jù)時(shí),DEA模型的使用會(huì)受到限制,但在實(shí)際運(yùn)用中常會(huì)遇到投入或產(chǎn)出為0或者為負(fù)的情況,本研究參考沈江建等提出的將非正數(shù)用很小的正數(shù)替代的方法[22]。在投入變量中,存在生產(chǎn)時(shí)不施用農(nóng)藥、生產(chǎn)環(huán)節(jié)不雇工、生產(chǎn)環(huán)節(jié)不雇傭機(jī)械的情況,但是考慮到數(shù)據(jù)量大且投入產(chǎn)出復(fù)雜,所以使用對(duì)投入為0的投入指標(biāo)用0000 1代替的方法。同時(shí)由于各指標(biāo)變量量級(jí)和量綱間差距太大,指標(biāo)間無法進(jìn)行對(duì)比和分析,需要對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行無量綱處理。尤其是土地投入與其他投入相差懸殊,在投入指標(biāo)中投入費(fèi)用選用萬元為單位。
三階段DEA模型對(duì)指標(biāo)的選擇十分嚴(yán)格,當(dāng)三階段DEA模型進(jìn)行效率測(cè)算之前,選擇的指標(biāo)應(yīng)該符合“同向性”假設(shè)的原則,即當(dāng)投入減少產(chǎn)出減少,投入增加產(chǎn)出增加,表現(xiàn)為同方向變動(dòng)。所以對(duì)投入產(chǎn)出變量進(jìn)行Person相關(guān)性檢驗(yàn)。產(chǎn)出與投入間的相關(guān)系數(shù)都大于0,呈正相關(guān),并且在0.01水平顯著(表2),符合“同向性”前提條件。
2.2.2?環(huán)境指標(biāo)
根據(jù)已有研究的經(jīng)驗(yàn),環(huán)境指標(biāo)的選取遵循的一般原則是主體無力控制的因素,因此本研究最終環(huán)境變量選用的是對(duì)水稻生產(chǎn)效率有一定影響、同時(shí)在一定范圍內(nèi)研究對(duì)象主觀上沒有能力控制的因素。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策單元是一個(gè)開放性的體系,環(huán)境指標(biāo)存在量級(jí)相差過大,所以將土地流轉(zhuǎn)費(fèi)用,補(bǔ)貼費(fèi)用單位以萬元表示,以消除逆方差。
(1)年齡。生產(chǎn)決策基本上由家庭主要?jiǎng)趧?dòng)力承擔(dān),當(dāng)家庭主要?jiǎng)趧?dòng)力年紀(jì)較輕,對(duì)新知識(shí)與新技術(shù)接受就較快;當(dāng)年紀(jì)較大,傾向于沿用傳統(tǒng)的生產(chǎn)經(jīng)營方法。預(yù)期年齡的增長(zhǎng)對(duì)生產(chǎn)效率有一定的負(fù)面影響。(2)文化程度。知識(shí)的增加能夠幫助生產(chǎn)者提高生產(chǎn)決策的效率。受教育水平高的勞動(dòng)力能盡快地接受新技術(shù)和新產(chǎn)品,而提高其勞動(dòng)生產(chǎn)能力并提高生產(chǎn)效率,尤其是在網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)達(dá)的今天,如果可以快速學(xué)會(huì)新技術(shù),及時(shí)獲取外界信息,能夠在一定程度上增加產(chǎn)出效益。本研究將文化程度按照以下劃分,小學(xué)受教育的年限為6、初中受教育的年限為9、高中受教育的年限為12、大專及大專以上受教育的年限為15。預(yù)期文化程度的增加能夠提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。(3)指導(dǎo)和培訓(xùn)次數(shù)。經(jīng)過指導(dǎo)培訓(xùn)可以學(xué)到水稻的生產(chǎn)技術(shù)。預(yù)期生產(chǎn)主體接受水稻生產(chǎn)的指導(dǎo)培訓(xùn)次數(shù)越多,生產(chǎn)主體的生產(chǎn)效率越高。(4)地塊規(guī)模。地塊規(guī)模越大,有利于發(fā)揮規(guī)模效應(yīng),減少生產(chǎn)要素投入浪費(fèi),使生產(chǎn)成本降低,從而提高水稻生產(chǎn)效率。預(yù)期地塊規(guī)模越大,水稻生產(chǎn)主體的效率會(huì)越高。(5)補(bǔ)貼金額。農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的重要政策之一,會(huì)給生產(chǎn)行為帶來影響,生產(chǎn)主體對(duì)糧食生產(chǎn)的投入會(huì)受到補(bǔ)貼金額的直接刺激。預(yù)期農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼給水稻生產(chǎn)帶來積極的影響。(6)土地流轉(zhuǎn)金額。土地流轉(zhuǎn)金額占水稻生產(chǎn)投入的比重較大。預(yù)期土地流轉(zhuǎn)金額的增加會(huì)帶來水稻生產(chǎn)者生產(chǎn)積極性的下降。(7)是否購買農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)。對(duì)于可能的自然災(zāi)害,能起到降低損失的作用。預(yù)期購買保險(xiǎn)能夠提高主體對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的防范意識(shí),給水稻生產(chǎn)帶來積極的影響(表1)。
2.3?數(shù)據(jù)來源
本研究數(shù)據(jù)來源于2018年8—9月“東北地區(qū)不同糧食生產(chǎn)主體效率研究”課題組于牡丹江市調(diào)研數(shù)據(jù),主要以牡丹江市8個(gè)種植水稻的鄉(xiāng)鎮(zhèn)(海林鄉(xiāng)、臥龍鄉(xiāng)、興隆鎮(zhèn)、五林鎮(zhèn)、東京城鎮(zhèn)、渤海鎮(zhèn)、穆棱鎮(zhèn)、長(zhǎng)汀鎮(zhèn))的水稻生產(chǎn)主體作為調(diào)研對(duì)象,問卷采用一對(duì)一訪談形式填寫,發(fā)放問卷200份,由于問卷內(nèi)容涉及數(shù)據(jù)較多,其中有些內(nèi)容調(diào)研對(duì)象回答不具體,不能構(gòu)成有效問卷,有效問卷為186份。其中普通農(nóng)戶73份,種糧大戶49份,家庭農(nóng)場(chǎng)28份,水稻生產(chǎn)合作社36份。
從表7可以看出,家庭農(nóng)場(chǎng)投入松弛變量的回歸結(jié)果中,土地投入松弛變量、雇工投入松弛變量、雇傭機(jī)械投入松弛變量、固定資產(chǎn)投入松弛變量通過了1%水平的顯著性檢驗(yàn),趨近于1,表明在以上5個(gè)投入變量中,導(dǎo)致效率降低或升高的主要因素是自身管理。種肥投入松弛變量、其他投入松弛變量γ值介于0~1之間,則受到隨機(jī)誤差與管理誤差2方面影響。
(1)年齡。對(duì)雇工投入冗余、雇傭機(jī)械投入冗余表現(xiàn)為顯著正相關(guān),對(duì)其他投入表現(xiàn)為顯著負(fù)相關(guān),在調(diào)研樣本中,家庭農(nóng)場(chǎng)主平均年齡為48歲,年齡普遍偏大,更多的工作需要通過雇工、雇機(jī)械來完成, 與預(yù)期相符。同樣年紀(jì)大在水稻種植上更有經(jīng)驗(yàn),其他投入上控制得較合理,減少了投入冗余,與預(yù)期不符。(2)文化程度。對(duì)固定資產(chǎn)投入冗余表現(xiàn)為顯著正相關(guān),善于利用現(xiàn)有的種子、農(nóng)藥化肥等流動(dòng)性強(qiáng)的物資,為了更好利用物資而加大固定資產(chǎn)投入,導(dǎo)致在固定資產(chǎn)投入上產(chǎn)生了更多的投入冗余,其次與種糧大戶相同,由于農(nóng)業(yè)機(jī)械的種類一直在更新,文化程度高的農(nóng)戶可能嘗試購買新的機(jī)械用于水稻生產(chǎn),造成固定資產(chǎn)上的投入冗余,與預(yù)期不符。(3)培訓(xùn)次數(shù)。對(duì)土地投入冗余、雇工投入冗余、其他投入投冗余表現(xiàn)為顯著負(fù)相關(guān),調(diào)研過程中了解到在管理方面,家庭農(nóng)場(chǎng)主有些力不從心,對(duì)管理上的培訓(xùn)很迫切,參加培訓(xùn)時(shí)目的性強(qiáng),當(dāng)培訓(xùn)次數(shù)增加時(shí),能夠更合理地投入土地、雇工,培訓(xùn)對(duì)生產(chǎn)效率的提高有積極影響,與預(yù)期相同。(4)補(bǔ)貼金額。對(duì)所有投入松弛均表現(xiàn)為顯著正相關(guān),可能的原因是由于農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼的存在刺激了農(nóng)民的盲目投入,導(dǎo)致效率降低,與預(yù)期不符。(5)土地流轉(zhuǎn)價(jià)格。對(duì)土地投入冗余、雇工投入冗余、固定資產(chǎn)投入冗余、其他投入冗余為顯著正相關(guān),對(duì)種肥投入冗余、雇傭機(jī)械投入冗余表現(xiàn)為顯著負(fù)相關(guān)。家庭農(nóng)場(chǎng)的耕種面積較大則土地流轉(zhuǎn)的面積多,當(dāng)土地流轉(zhuǎn)價(jià)格高,投入費(fèi)用多,為了能夠獲得更多的收益來彌補(bǔ)土地流轉(zhuǎn)上花費(fèi)的費(fèi)用,在生產(chǎn)上傾向于雇傭更多的人工,投入更多的機(jī)械,出現(xiàn)了投入冗余現(xiàn)象,與預(yù)期不符;而土地流轉(zhuǎn)價(jià)格高,為了節(jié)約生產(chǎn)成本管理者合理的控制了種肥與雇傭機(jī)械的投入,與預(yù)期相同。(6)是否購買保險(xiǎn)。對(duì)雇工投入冗余正相關(guān),這是因?yàn)樵敢赓徺I農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的家庭農(nóng)場(chǎng)主往往是預(yù)期到未來生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn),水稻生產(chǎn)又不同于其他糧食作物,需要人工的環(huán)節(jié)較多,家庭農(nóng)場(chǎng)期望對(duì)水稻生產(chǎn)做精細(xì)的管理,而面積大,自身又很難完成,因此雇工上的投入出現(xiàn)冗余,與預(yù)期不符。
從表8可以看出,合作社投入松弛變量的回歸結(jié)果中,土地投入松弛變量、種肥投入松弛變量,雇工投入松弛變量、雇傭機(jī)械投入松弛變量、固定資產(chǎn)投入松弛變量、其他投入松弛變量通過了1%水平的顯著性檢驗(yàn),趨近于1,表明在以上6個(gè)投入變量中,導(dǎo)致效率降低或升高的主要因素是自身管理。
(1)年齡。對(duì)土地投入冗余表現(xiàn)為顯著正相關(guān),對(duì)其他投入表現(xiàn)為顯著負(fù)相關(guān),在調(diào)研對(duì)象中,合作社管理者平均年齡為49周歲,合作社除了正常的水稻生產(chǎn)工作,更加需要管理經(jīng)驗(yàn),合作社申請(qǐng)注冊(cè),并且能夠一直有效運(yùn)行的,管理者自身具備一定的管理能力,年齡的增長(zhǎng)并不是預(yù)期的負(fù)面影響,而是使合作社管理者積累了更多的管理經(jīng)驗(yàn)。所以隨著年齡的增加對(duì)生產(chǎn)的影響要從多方面考慮。(2)文化程度。對(duì)土地投入冗余、其他投入冗余、雇工投入冗余、雇傭機(jī)械投入冗余表現(xiàn)為負(fù)相關(guān),對(duì)固定資產(chǎn)投入冗余表現(xiàn)為正相關(guān),在調(diào)研對(duì)象的平均文化程度上,合作社管理者的平均文化程度在4個(gè)主體中最高,文化程度高的合作社管理者,管理的專業(yè)化水平高,能夠更好地配置資源,接受新技術(shù)能力強(qiáng)。與預(yù)期相符。(3)指導(dǎo)和培訓(xùn)次數(shù)。對(duì)土地投入冗余、雇工投入冗余、雇機(jī)械投入冗余表現(xiàn)為顯著正相關(guān),對(duì)種肥投入冗余表現(xiàn)為顯著負(fù)相關(guān),種子、農(nóng)藥、化肥、育秧在水稻生產(chǎn)投入中占的比例大,并且大多合作社有自己的品牌,生產(chǎn)的水稻品種多樣,較多采用自銷的方式,好一些的品種選用的化肥農(nóng)藥費(fèi)用相對(duì)較貴,合作社管理者參加培訓(xùn)的機(jī)會(huì)多,到市里省里參加培訓(xùn)的內(nèi)容質(zhì)量也高,實(shí)用性強(qiáng),受到的指導(dǎo)更專業(yè),并聘請(qǐng)專業(yè)的技術(shù)人員現(xiàn)場(chǎng)指導(dǎo),能夠更加合理地對(duì)價(jià)格高的農(nóng)藥化肥有效地施用。調(diào)研過程中了解到部分合作社與當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)院校有比較深入的合作,所以在流動(dòng)資本投入方面隨著培訓(xùn)次數(shù)的增加,投入越合理。為了更好地利用資本,忽視了對(duì)其他幾類控制。并且調(diào)研過程中了解到,培訓(xùn)內(nèi)容提到合作社倡導(dǎo)規(guī)?;?jīng)營,是未來的發(fā)展趨勢(shì),合作社對(duì)擴(kuò)大合作社面積有很大的預(yù)期,土地投入冗余可能是因?yàn)槊つ繑U(kuò)大了耕地面積沒有做好合理的規(guī)劃造成的。地塊規(guī)模對(duì)種肥投入冗余、雇工投入冗余表現(xiàn)為顯著負(fù)相關(guān)。(4)當(dāng)?shù)貕K規(guī)模增加,合作社管理者能夠利用規(guī)?;膬?yōu)勢(shì),減少資本的浪費(fèi),對(duì)各項(xiàng)投入有合理的規(guī)劃,減少投入冗余,與預(yù)期相符。(5)補(bǔ)貼金額。對(duì)土地投入冗余、其他投入冗余表現(xiàn)為正相關(guān),因?yàn)檎畬?duì)合作社的補(bǔ)貼力度相對(duì)其他主體大,被用來擴(kuò)大土地生產(chǎn)規(guī)模,擴(kuò)大土地規(guī)模則要花費(fèi)相應(yīng)的土地流轉(zhuǎn)費(fèi)用,土地規(guī)模擴(kuò)大沒有有效地利用,所以造成投入冗余,與預(yù)期不符。(6)土地流轉(zhuǎn)金額。對(duì)土地投入冗余、雇工投入冗余、雇傭機(jī)械投入冗余、其他投入冗余表現(xiàn)為顯著負(fù)相關(guān),對(duì)種肥投入冗余表現(xiàn)為顯著正相關(guān)。合作社耕地面積大,累計(jì)起來土地流轉(zhuǎn)費(fèi)是一筆不小的開支,合作社想通過在種肥方面投入多來提高產(chǎn)量,所以造成了一定的投入冗余,與預(yù)期不符,同時(shí)因?yàn)橥恋亓鬓D(zhuǎn)費(fèi)用高,所以能更好地控制投入,給水稻生產(chǎn)帶來積極的影響,與預(yù)期不符。(7)是否購買保險(xiǎn)。對(duì)土地投入冗余、雇工投入冗余、雇傭機(jī)械投入冗余、其他投入冗余均為顯著負(fù)相關(guān),購買保險(xiǎn)的合作社提高了對(duì)風(fēng)險(xiǎn)防范的警惕性,合理地控制各項(xiàng)投入,有利于提高生產(chǎn)積極性。
整體來看,環(huán)境因素對(duì)不同的水稻生產(chǎn)主體影響有正向也有反向的,所以針對(duì)各個(gè)主體要具體問題具體分析,才能找到影響生產(chǎn)效率的原因,為提高不同水稻生產(chǎn)主體效率提出合理性建議。
3.3?第三階段DEA分析
從表9可以看出,在第二階段排除環(huán)境因素、隨機(jī)誤差影響之后,第三階段得到的結(jié)果顯示依據(jù)平均值,綜合效率(TE)的排名依次為合作社、家庭農(nóng)場(chǎng)、種糧大戶、普通農(nóng)戶;純技術(shù)效率(PTE)的排名依次為普通農(nóng)戶、合作社、家庭農(nóng)場(chǎng)、種糧大戶;規(guī)模效率(SE)的排名依次為合作社、家庭農(nóng)場(chǎng)、種糧大戶、普通農(nóng)戶。合作社綜合效率提升0.03,其他生產(chǎn)主體綜合效率下降,普通農(nóng)戶下降最為明顯,為0.157;純技術(shù)效率上升,普通農(nóng)戶的純技術(shù)效率增加最為明顯,上升0.173;合作社規(guī)模效率上升0026,其他生產(chǎn)主體規(guī)模效率下降,普通農(nóng)戶下降最明顯,下降0.363,其次是種糧大戶,下降0.178。純技術(shù)效率上升的幅度均小于規(guī)模效率下降的幅度,表明在沒有考慮環(huán)境因素和隨機(jī)誤差項(xiàng)的影響下,對(duì)水稻生產(chǎn)主體的純技術(shù)效率值估計(jì)偏低,高估了規(guī)模效率,綜合效率值被高估,可見規(guī)模效率低是影響綜合效率低的關(guān)鍵原因??梢钥闯鐾獠凯h(huán)境不利于純技術(shù)效率的提升,對(duì)規(guī)模效率有利。
為了證明三階段DEA模型得到結(jié)果具有客觀性與說服力,同時(shí)可以說明每個(gè)生產(chǎn)主體的生產(chǎn)狀況,將第一、第三階段計(jì)算得到的各效率值與牡丹江市各個(gè)水稻生產(chǎn)主體總產(chǎn)值進(jìn)行Spearman等級(jí)相關(guān)分析(表10)。通過第二階段對(duì)環(huán)境因素的調(diào)整后,水稻生產(chǎn)綜合技術(shù)效率值、規(guī)模效率值與總產(chǎn)量的相關(guān)度都有了一定程度的改善。可以看出第三階段的效率值結(jié)果相比較第一階段的效率值結(jié)果更能真實(shí)地反映水稻生產(chǎn)的效率狀態(tài)。
4?提高水稻生產(chǎn)效率的建議
提高水稻生產(chǎn)者綜合素質(zhì)。政府應(yīng)組織水稻種植技術(shù)為主的綜合性培訓(xùn),也要注重網(wǎng)絡(luò)培訓(xùn),對(duì)合作社、家庭農(nóng)場(chǎng)、種糧大戶進(jìn)行創(chuàng)業(yè)培訓(xùn), 提高水稻生產(chǎn)者科學(xué)種田水平的同時(shí),提高科學(xué)管理水平。
實(shí)現(xiàn)水稻規(guī)?;a(chǎn)。應(yīng)大力發(fā)展土地托管的土地流轉(zhuǎn)方式,完善農(nóng)村土地承包、經(jīng)營權(quán)流轉(zhuǎn)制度,規(guī)范土地轉(zhuǎn)租行為,制定更加完善的利益分配政策,鼓勵(lì)規(guī)?;?jīng)營。水稻生產(chǎn)布局時(shí)必須因地制宜,充分考慮農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、水稻生產(chǎn)面積、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力、化肥施用量等生產(chǎn)要素投入帶來的影響,科學(xué)合理地布局水稻生產(chǎn)。
政策上給予相關(guān)支持。根據(jù)國家的相關(guān)政策和水稻供求形勢(shì),盡快制定和完善水稻目標(biāo)價(jià)格執(zhí)行預(yù)案,按照市場(chǎng)需求,提高優(yōu)質(zhì)水稻保障,擴(kuò)大目標(biāo)價(jià)格政策實(shí)施區(qū)域。因地制宜地制定合理的農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼方式,加強(qiáng)支農(nóng)惠農(nóng)投資管理方式的改革,形成一個(gè)對(duì)農(nóng)民有利的長(zhǎng)效機(jī)制。
引導(dǎo)生產(chǎn)者合理看待農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)。幫助農(nóng)戶認(rèn)識(shí)保險(xiǎn)理賠方面的內(nèi)容,轉(zhuǎn)變農(nóng)戶對(duì)未知風(fēng)險(xiǎn)的態(tài)度,合理雇工,因?yàn)槠胀ㄞr(nóng)戶生產(chǎn)水稻的規(guī)模小,要有計(jì)劃雇工,避免投入冗余現(xiàn)象出現(xiàn),普通農(nóng)戶購買農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的意識(shí)是對(duì)的,但不能盲目投入,要理性地面對(duì)未知風(fēng)險(xiǎn)。政府引導(dǎo)保險(xiǎn)體系服務(wù)于水稻生產(chǎn),鼓勵(lì)開展特色水稻生產(chǎn)保險(xiǎn),完善農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)服務(wù)于基層的體系建設(shè),強(qiáng)化對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)公司的監(jiān)管。
發(fā)揮不同生產(chǎn)主體的優(yōu)勢(shì)。學(xué)習(xí)普通農(nóng)戶精耕細(xì)作的生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn),水稻生產(chǎn)過程具有不同于其他糧食作物的特殊性,不能夠長(zhǎng)時(shí)間離開人工管理,普通農(nóng)戶的生產(chǎn)規(guī)模適合在自有勞動(dòng)力有限的情況下,管理水稻生產(chǎn)過程。充分利用家庭農(nóng)場(chǎng)種糧大戶總體上處于規(guī)模報(bào)酬遞增的狀態(tài),通過增加投入來獲得更多的回報(bào)。發(fā)揮水稻生產(chǎn)合作社服務(wù)功能,與農(nóng)戶形成良好的互動(dòng)關(guān)系,能夠?yàn)橹車r(nóng)戶提供便利的、實(shí)際需要的水稻生產(chǎn)服務(wù)。
加大水稻技術(shù)推廣與科技支撐能力。健全基層農(nóng)業(yè)科技推廣公共服務(wù)體系,提升基層農(nóng)業(yè)科技推廣公共服務(wù)機(jī)構(gòu)的服務(wù)能力。重視鄉(xiāng)鎮(zhèn)農(nóng)業(yè)推廣機(jī)構(gòu)的建設(shè),培育全鄉(xiāng)鎮(zhèn)農(nóng)技人員隊(duì)伍,推進(jìn)農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)力,為提高各地區(qū)的水稻生產(chǎn)效率提供技術(shù)支撐和保障。充分利用農(nóng)業(yè)科研資源,刺激水稻生產(chǎn)相關(guān)技術(shù)的自主創(chuàng)新,鼓勵(lì)在最適宜區(qū)發(fā)展特色水稻品種生產(chǎn),增加技術(shù)要素,提高單產(chǎn),提高水稻品質(zhì),增強(qiáng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力和抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力。
參考文獻(xiàn):
[1]Koopmans T C. Analysis of production as an efficient combination of activities[M]. New York:Wiley,1951.
[2]Farrell M J. The measurement of productive efficiency[J]. Journal of Royal Statistical Society,1957,120(3):90-281.
[3]Fried H O,Lovell C A K,Yaisawarng S S. Accounting for environmental effects and statistical noise in data envelopment analysis[J]. Journal of Productivity Analysis,2002,17(1/2):157-174.
[4]郭軍華,倪?明,李幫義. 基于三階段DEA模型的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率研究[J]. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2010,27(12):27-38.
[5]苑?穎,楊春河,宋金杰,等. 基于DEA三階段模型的保定市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率分析[J]. 安徽農(nóng)業(yè)科學(xué),2017,45(16):229-233.
[6]王東方,沈慧芳. 福建省農(nóng)民專業(yè)合作社效率測(cè)度及提升路徑——基于面板三階段DEA模型的分析[J]. 武夷學(xué)院學(xué)報(bào),2017,36(3):33-41.
[7]肖?陽,朱立志. 基于三階段DEA模型的農(nóng)戶生產(chǎn)技術(shù)效率研究——以甘肅省定西市和臨夏縣為例[J]. 世界農(nóng)業(yè),2017(4):180-185.
[8]Dobermann A . Factors causing field variation of direct-seeded flooded rice[J]. Geoderma,1994,62(1/2/3):125-150.
[9]Ozkan B,Akcaoz H,F(xiàn)ert C. Energy input-output analysis in Turkish agriculture[J]. Renewable energy,2004,29(1):39-51.
[10]高?鳴. 中國糧食生產(chǎn)效率核算及其影響因素分析——基于SBM-Tobit模型二步法的實(shí)證研究[J]. 農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì),2012(7):63-70.
[11]李?睿. 中國糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入的產(chǎn)出效應(yīng)分析[J]. 南方農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào),2016,47(1):153-158.
[12]朱?萌,齊振宏,綦校海,等. 究竟是什么影響了稻農(nóng)水稻生產(chǎn)技術(shù)效率——基于湖北省稻農(nóng)的調(diào)查數(shù)據(jù)[J]. 科技管理研究,2015,35(8):77-82,95.
[13]Cao Y. Can Chinese firms behave like market entities:the case of Chinese iron and steel industry[J]. Applied Economics,1981(25):269-277.
[14]Krasachat W. Performance measurement of the Thai oil palm farms:a non-parametric approach[J]. Songklanakarin Journal of Science and Technology,2001,23:763-69.
[15]周?煒. 多元化經(jīng)營背景下家庭農(nóng)場(chǎng)水稻生產(chǎn)效率——基于全國農(nóng)村固定觀察點(diǎn)的實(shí)證研究[J]. 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2017,17(5):132-137.
[16]孫頂強(qiáng),盧宇桐,田?旭. 生產(chǎn)性服務(wù)對(duì)中國水稻生產(chǎn)技術(shù)效率的影響——基于吉、浙、湘、川4省微觀調(diào)查數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J]. 中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì),2016(8):70-81.
[17]董宏林,王?微. 寧夏不同農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體種植玉米和水稻的生產(chǎn)效率比較[J]. 安徽農(nóng)業(yè)科學(xué),2015,43(30):305-307.
[18]吳?晨. 不同農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體生產(chǎn)效率的比較研究[J]. 經(jīng)濟(jì)縱橫,2016(3):46-51.
[19]殷志揚(yáng),韓喜秋,顧金峰,等. 經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體糧食作物生產(chǎn)效率比較——以蘇州地區(qū)為例[J]. 江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué),2017,45(14):251-256.
[20]劉菲菲. 青島市新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體生產(chǎn)效率的比較[J]. 農(nóng)村經(jīng)濟(jì)與科技,2015,26(5):142-143,173.
[21]李柯逾,胡志全,侯麗薇. 黑龍江省嫩江縣不同經(jīng)營主體大豆生產(chǎn)效率比較[J]. 農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì),2018(1):18-20.
[22]沈江建,龍?文. 負(fù)產(chǎn)出在DEA模型中的處理——基于軟件DEAP的運(yùn)用[C]//第十屆中國管理學(xué)年會(huì)論文集,2015.
[23]黃?森,蒲勇健. 中國省域經(jīng)濟(jì)綜合效率分析——基于三階段DEA模型的研究[J]. 山西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào),2010,32(3):23-29.