四川省各地區農業土地利用效率時空差異研究

文/甘文秀（重慶工商大學）

一、引言

土地作為地球上最寶貴的資源之一，具有不可再生性，也是人類賴以生存的基礎。但隨著經濟社會的不斷發展以及城鎮化進程的不斷加快，非農建設占地面積不斷增加，“空心村”“拋荒”和“建房潮”等土地利用亂象變得隨處可見，農業用地越來越少。同時，由于過去十幾年農業支持工業的發展戰略，農業不得不通過加大農藥化肥的施用量來提高產量，導致農村土地質量下降，生態環境惡化，農村土地利用效率也隨之降低，截至2019 年年末，四川省糧食總產量為3498 萬噸。作為成渝地區雙城經濟圈發展規劃的重要一環，研究其農村土地利用不僅有利于發展現代農業，提高糧食產量，提升農民的生活水平，加快實現城鄉融合發展，也有利于成渝地區雙城經濟圈的高質量發展。

二、文獻綜述

國外對于土地利用的研究相對于國內更早。1826 年德國經濟學家杜能在他的《孤立國同農業及國民經濟的關系》一書中提出了以城市為中心，由外向內依次為畜牧業、三圃式農業、谷草式農業、輪作式農業、林業、自由農業的同心圓結構的農業圈理論。關于國外對于土地利用效率的研究中，Farell（1957）將土地利用效率分解為技術效率和配置效率，并從投入角度將技術效率定義為在相同的產出下生產單位理想的最小可能性投入與實際投入的比率。Leibenstein（1966）則從產出角度將技術效率定義為在相同的投入下生產單位實際產出與理想的最大可能性產出的比率。CoelliT 等（1998）增加了價值的概念，從投入和產出兩個角度將配置效率定義為：在一定要素價格條件下實現投入和產出最優組合的能力。

國內對于土地利用效率內涵界定的研究與國外大致相同，如潘倩紅（2010）在研究蘭州市農戶耕地利用效率時，直接將耕地利用效率定義為耕地生產效率，即指在規模報酬不變的條件下既定產出下的最小投入或既定投入下的最大產出。李紅（2010）則用土地是否被分配給利潤最大化的使用方向；是否能夠提高有賴于土地利用的人的生活水平；是否可以保持土地資源的可持續利用這三個普遍標準來評定土地利用效率的高效與否。韓超然（2019）將土地利用效率的內涵界定為以下兩個方面：首先，是指在可投入的土地資源固定的情況下取得盡可能高的效益水平或者在收益一定的情況下盡可能節約利用土地；其次，是指合理配置各種生產要素比例，以達到生產要素之間的最優組合。趙麗楠（2020）則發現，農地利用效率就是對農業土地利用活動有效性的一個評價，通過衡量土地投入要素和產出之間的定量關系，來反映農業土地是否能與其他投入要素之間達到合理配置，進而反映農業土地的利用水平。

土地利用效率的測度方法隨著對土地利用效率研究的深入而不斷豐富，如David M（2006）等運用線性規劃的模型評價分析了農業土地利用效率。Wang Kaiyong（2013）在農用地復墾制度的背景下，運用主成分分析法研究了影響提高土地利用效率的因素，得出不僅要提高土地利用效率，還要注重可持續發展的結論。Shuyi Feng 等(2010) 通過建立模型研究土地租賃市場對土地利用效率的影響，結果表明土地租賃市場的發展更有利于提高農村土地利用效率。S N Pawar（2013）認為，土地利用效率可以決定農業生產率，土地利用效率用播種面積占耕地面積的比值來衡量，該比值數越大，表示土地利用效率越高。葉浩等（2008）運用隨機前沿生產函數法計算1990-2004 年全國各省的土地利用效率，結果表明整體水平不高。余勇軍（2008）運用主成分分析法對江陰市土地利用效率進行測算。龍開勝（2008）利用柯布-道格拉斯生產函數和概率優勢模型，測算1990-2005 年江蘇省不同耕地類型的土地生產效率。畢繼業等（2010）利用GIS 技術計算了中國不同地區糧食生產效率，顯示出區域耕地利用效率差異顯著。

近年來，國內越來越多的學者采用數據包絡分析法（DEA）測算農業用地利用效率，如梁流濤等（2008）采用數據包絡分析法分析我國耕地利用效率，結果表明1997-2004 年我國耕地利用效率存在一定的波動性，整體水平不高。馮曉紅等（2011）利用數據包絡分析法探討重慶市豐都縣土地利用效率，結果表明2002-2008 年其耕地利用效率整體水平不高，其原因在于耕地利用的現代化水平不足，導致技術效率值偏低。申成磊等（2011）使用數據包絡分析法對分水鎮農村土地利用效率進行評價，結果表明此種方法能夠較為準確地評價農村土地利用效率。鐘成林等（2016）采用SE-DEA 模型研究不同農地發展權對土地利用效率的影響，結果表明農地發展權的配置方式對土地利用效率具有重要意義。丁濤等（2019）采用非參數DEA 的Malmquis 分解指數來測算山西省農村土地利用效率，結果表明研究期內農地利用效率處于適度增長的態勢。韓超然（2019）在研究沈陽市農村土地利用效率及其影響因素時，認為相比于相對較為簡單的投入產出比計算方法，數據包絡分析方法可以運用于更加廣泛的領域和更加復雜的分析對象進行相對效率的定量分析。其結果表明2010-2015 年沈陽市農地利用效率整體平穩且有小幅上升。朱園園（2019）利用數據包絡分析法測算安徽省農村土地利用變化與效率，結果表明安徽省農村土地利用綜合效率呈上升趨勢，不同區域之間存在顯著差異。

從目前已有的研究文獻來看，盡管對于土地利用效率的研究已經相當豐富，但仍然存在一些相對不足的地方。首先，多數學者對于土地利用效率的研究主要集中于城市土地利用效率而非農村；其次，在對農村土地利用的研究中，有學者采用數據包絡分析法研究土地利用效率，但是利用Malmquist 分解指數法測算土地利用效率的學者較少，而分解指數更能夠體現出管理水平的提升、技術進步等帶來的農業土地利用效率的提高；最后，數據包絡分析法（DEA）是根據多項投入指標和多項產出指標，利用線性規劃的方法，對具有可比性的同類型單位進行相對有效性評價的一種數量分析方法，選取投入和產出指標應具有全面性才能更準確地反映土地利用效率情況。

三、數據來源與研究設計

（一）數據來源與說明

考慮到數據的時效性和可獲得性以及實證研究的可操作性，本文選取歷年《四川省統計年鑒》中的數據進行實證研究與分析。研究區域包括以下市（州）：成都市、自貢市、攀枝花市、瀘州市、德陽市、綿陽市、廣元市、遂寧市、內江市、樂山市、南充市、眉山市、宜賓市、廣安市、達州市、雅安市、巴中市、資陽市、阿壩藏族、甘孜藏族自治州、涼山彝族自治州。

（二）指標選取

對于農戶利用土地進行生產來說，其投入指標可以選用勞動、資本以及所投入的土地數量。在勞動力方面，采用兩個指標反映其投入，一是單位耕地的勞動力投入（X1），二是單位播種面積勞動力投入（X2）。在資本方面，采用以下三個指標來量化其投入：一是單位農作物播種面積農用化肥施用量投入（X3），二是單位有效灌溉面積的農業排灌動力投入（X4），三是單位糧食播種面積的農業機械總動力投入（X5）。在土地方面，直接采用耕地面積（X6）、農作物播種面積（X7）以及糧食播種面積（X8）反映土地要素的投入量。產出的量化選取了以下三個指標：一是單位實有耕地面積的農林牧漁總產值（Y1）；二是糧食單位面積產量（Y2）；三是農村居民人均純收入（Y3）。具體如表1 所示。

表1 農村土地資源利用效率的評價指標

（三）模型設計

Mulmquist 指數法更適用于面板數據的效率分析，由于本文采用歷年四川省各市（州）面板數據，因此采用此方法。該指數運用Shephard 提出的距離函數來定義，用來描述不需要說明行為具體標準的多個輸入變量和多個輸出變量生產技術。運用該指數的前提條件是對綜合效率的倒數建立兩個或多個投入要素的距離函數。運算過程如下：

假設在各時期內t=1，…，T，第k=1，…，K個地區使用n=1，…N種要素投，從而得到第m=1…M 種產出。Caves 等 人對Malmquis 生產率指數的定義為，觀測點i在t期的技術水平條件下，從t到t+1期的全要素生產率（Total Factor Productivity，TFP）的變化為；同理，在 t+1 期的技術水平下，TFP 變化可以用來表示，則Malmquist 生產率指數可以表示為：

若以t+1期為參照，則Mulmquist 生產率指數可以表示為：

上式中，距離函數是對不同時期生產率之比，為避免隨意選擇的時期造成的誤差，caves 等學者采用新的表達形式來衡量從t 到t+1 時期生產率變化，即是取兩者的幾何均值，變形后的Mulmquist 生產率指數表達式為：

對于變形后的Malmquist 生產率指數，可分解為技術效率指數(EC)和生產技術變化率指數(TC)。其中EC 代表了資源配置和使用效率，反映了決策單元的實際產出與最優產出的距離，當EC＞1 時，表明在研究期限內，組織管理水平的提高帶動組織效率也隨之提高，否則反之。而在農業土地利用效率的研究中，EC 則表示與農業土地利用有關的政策制度、管理內容水平等的變化。

TC 則代表了生產最優前沿面的向外擴展，即在相同要素投入水平下，潛在產出得以提高，說明在該時期內出現了技術進步和技術創新。技術效率指數(EC)可進一步分解為純技術效率變化指數(PEC)和規模效率變化指數(SEC)。生產技術進步指數（TC）也可進一步分解為純技術變化指數（PTC）和規模技術變化指數（STC）。

四、實證結果與分析

（一）對四川省2005-2019 年農地資源利用效率的全要素生產率指數分析

本文運用DEA 軟件對四川省2005-2019 年的農地利用情況的Malmquist 分解指數進行測算與分析，從而揭示農地利用效率的變化情況。對于2005-2019 年四川省農業土地資源全要素生產率指數的分析，本文將各個地區的數據進行了取平均值的處理，以便對四川省歷年的土地利用全要素生產率進行比較與分析。

由表2 和圖1 可以看出，2006年和2009 年這兩年四川省的農業土地利用效率變化指數沒有超過1，說明2006 年以及2009 年土地利用效率較上年沒有增長。2006 年的全要素生產率變化指數僅為0.930，是15 年來最低的一年。年均全要素增長率快于10%的年份有2007 年、2011 年、2016 年、2017 年。而 在2007 年四川省農業土地全要素生產率變化率較上年有很大提升，并達到這15 年的峰值。隨后四川省土地利用效率的變化率逐漸回落且一直處于波動狀態。其原因在于：第一，2006年正處于“十一五”規劃的開端，國家對于農村和農業的發展有了新的要求。對于農村的發展，要堅持統籌城鄉經濟社會發展的新方略，建設社會主義新農村。關于農業發展也有了更加深入的要求，不僅要嚴守18 億畝耕地紅線，保障糧食供給和糧食安全，更要發展現代農業，調整優化農業產業結構，提升農業土地利用效率。第二，2006 年國家也發布了《國務院關于深化改革加強基層農業技術推廣體系建設的意見》（以下簡稱《意見》），《意見》表明了國家支持農業發展改革的決心和信心。隨著《意見》的實施以及農業市場改革的進一步深化，市場影響力逐步增大，農民根據市場需求的變化不斷調整自身產業結構以適應市場需求，不僅達到了增產增收的目的，而且還大力提高農業土地全要素生產率。第三，從1992年開始，國家對農業體制進行改革，并于2006 年1 月1 日全面取消了農業稅，給我國億萬農民帶來了利益，極大地促進了農民的生產積極性，解放了農村生產力。因此，2006 年以后四川省農業土地資源利用效率的得以顯著提升。但從技術效率變化率指數（TC）可以看出，我國農業生產技術還有待提高。

表2 2005-2019 年四川省農業土地資源全要素生產率指數及其分解

圖1 四川省2005-2019年農業土地資源的全要素生產率指數變化

（二）對四川省各地級市2005-2019 年農地資源利用效率全要素生產率分解指數分析

本文選取差異較大的幾個年份分析四川省各地區農業用地利用效率存在差異的原因。從表3 可以看出，四川省2005-2006 年內僅有成都、資陽和樂山三個地級市的全要素生產率指數大于1，說明其土地資源利用效率較上年有所提升。由于Malmquist 生產率指數（MI）=技術效率指數（EC）*生產技術進步指數（TC），因此，從其分解指數來看，成都、樂山以及資陽三市全要素生產率指數較上年上升的主要原因在于生產技術的進步。從表4可以看出，南充市農地資源的利用效率與2006 年相比上升了九倍，從其分解指數上來看，依然是技術進步對全要素生產率的提高貢獻最大。從更深入的層面分析這三個地級市技術進步的原因在于：第一，技術的進步與經濟基礎是息息相關的，這三個地區經濟總量高，經濟效益好；第二，人口規模大且密集，人口紅利效應明顯；第三，農民對土地的管理以及利用作出了合理的安排。第四，國家對于農業發展的支持。因此技術進步指數這一結果相比于其他城市更好。表5 是2018-2019年四川省各地區農地資源利用效率全要素生產率及其分解指數，從表5 可以直觀地看出，除達州外的各個地方的農地資源利用效率較上年都有提升。值得一提的是，達州只有技術進步效率是無效的，說明達州利用的技術依然有待提高。并且所有的城市都已經達到規模不變的狀態，這也說明了此時的規模已經能夠使其土地達到最大利用限度。

表3 2005-2006 年四川省農地資源全要素生產率指數及其分解指數

表4 2006-2007 年四川省農地資源全要素生產率指數及其分解指數

表5 2018-2019 年四川省農地資源全要素生產率指數及其分解指數

五、研究結論與建議

（一）研究結論

本文采用非參數DEA 的Malmquist指數法，對2005—2019年四川省農業土地利用效率進行了測算，并對四川省20 個地級市的農業土地利用效率進行了區域比較，主要得到以下結論：第一，研究期內四川省農地利用效率大體處于增長態勢，全要素生產率指數呈現出一定的波動，并發現呈現波動幅度較大的原因在于國家相關政策的發布；第二，從Malmquist 生產率指數分解結果來看，引起農地利用效率提高的主要因素是技術進步；從各區域土地利用效率時空變化情況看，各地市農地利用效率存在空間差異，且這種差異與其經濟發展息息相關。

（二）政策建議

從實證分析的結果來看，影響農業土地利用效率的因素有純技術效率、生產技術變化、規模效率以及技術進步和創新等因素。由此提出以下幾點建議僅供參考：第一，加大農業的科技投入，提升農業生產技術；第二，培育新型農業生產人才，加快實現農業現代化建設；第三，加快農地的流轉，促進土地的適度規模經營。