基于DEA 模型的河南省糧食生產要素投入效率評價分析

田 瑞

（河南農業大學，河南鄭州 450046）

“三農”一直以來都是國家重點關注的對象，農業又是國民經濟的基礎。河南省作為農業大省，在糧食安全上發揮著不可替代的作用。糧食產量不斷增長的成就背后，來源于大量化肥、農藥等工業品生產要素投入。在這種粗獷的生產方式下，帶來了一系列問題：土壤污染、水質變差等，這不僅不利于農業的可持續的發展，而且對人們的身體健康和食品安全帶來了危害。如何在保證產量的基礎上，把這些負面作用減少到最低，避免生產要素的冗余，提高糧食生產的效率顯得尤為重要。

1 前人研究進展

目前對糧食生產效率的研究很豐富，學者們的觀點隨著不同的農業發展階段，研究側重點也有所不同。學者們集中研究農業生產效率的計算方法和生產規模的擴大，致力于擴大規模，增加產量，解決人們基本的溫飽問題。張敏如（1962）提出“正確計算農業勞動生產率的意義，農業勞動生產率是指單位勞動時間內所生產的農產品產量，或生產單位農產品所需要的勞動時間。”隨著改革開放到來，農村基礎設施也明顯加強，生產條件大大改善。此時對農業效率的研究集中于不同地區的不同省份之間農業生產效率的研究及地區之間的比較研究。例如，張淑輝等（2012）采用典型相關分析方法，構建了山西農業經濟增長及其影響因素的典型相關模型，分析了各影響因素對農業經濟增長的作用程度，為實現山西農業經濟可持續增長的政策措施提供客觀依據。李中東等（2019）運用超效率DEA 和Malmquist 指數的方法，對2011—2016 年間的農業生產效率進行研究，發現只有少數地級市生產效率有效，但是在時間對比和空間對比中發現17 個地市的全要素生產率都在穩步上升[1]。何永華等（2019）對江西省農業生產效率進行了研究，認為農業生產效率總體上是逐年遞增的，但在主要生產要素投入指標上的投入力度和利用率需要調整[2]。由此可知，對農業效率研究得出的結果，是我國生產效率在不斷提升，農業生產不斷進步，但普遍未達到最優狀態。

如何實現生產要素投入發揮其最大作用，服務于農業生產？學者們對該問題有以下研究。黃季焜(2005)基于標準的Divisia 指數，研究發現中國主要糧食的全要素增長率為2%，認為產量持續增長不能靠化肥農藥的過度投入[3]。但在過去20 多年，中國農業則是依靠投入增長來實現農業產業的不斷增長。環境意識和資源約束要求減少投入，因此中國未來的農業發展不能過分依賴于投入增長，而要依靠農業全要素生產率的增長和對產出貢獻的增加。揭示了我國現在農業的增長過分依賴于生產要素的投入，這不是好現象，而注重利用效率將是未來農業發展的突破口。與此同時，現有文獻中，對河南省糧食生產效率的研究也有不少，例如，薛龍等（2013）發現規模效率低下是制約河南省糧食生產綜合技術效率的主要原因。楊鶴鶴等（2018）研究表明，在研究期內，河南省糧食生產主要投入要素效率，經歷了由規模效益遞增到規模效益遞減的轉變過程，要素投入冗余很大，有明顯的優化空間[4]。贠鴻婉等（2010）運用DEA 方法研究分析了1990—2008 年河南省農業生產投入要素方面的運行效率，發現有4 年存在投入過多，要素投入有松弛量，尤其是農牧漁林勞動力、化肥施用量和農業機械總動力的投入[5]。由此看來，在以往研究中，多集中于河南省整體生產效率的分析，對河南省內具體省轄市之間生產效率的研究也有，但相對較少。本文就利用可變規模的DEA 模型—VRS 模型對河南省內18 個省轄市的農業生產效率進行了具體分析，目的是促進河南省18 個省轄市生產效率組合的優化和提升，在成本最低的情況下，仍繼續保持糧食產量的增加。

2 河南省糧食生產要素投入效率評價

2.1 模型選取

本文運用的數據包絡分析（Data Envelopment Analysis，簡稱DEA）模型，自1978 年由美國著名運籌學家A.Charnes 和W.W.Cooper 首次提出以來，已廣泛應用于不同行業及部門，它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，以相對效率為基礎，用于評價相同部門或決策單元間相對有效性的一種數量分析方法。尤其在處理多指標投入和多指標產出方面，具有得天獨厚的優勢。農業生產的投入要素眾多，其產出也豐富多樣，運用該模型符合農業一般投入-產出的模型的特征。

本研究選取可變規模報酬模型，其設定如下：（1）式中，θ為決策單元的效率；ε為非阿基米德無窮小量；xj和yj為第j個決策單元的投入和產出量；λj為第j個決策單元的權值；s+和s-為松弛量，若θ＜1，s+、s-不全為0，表明決策單元處于DEA 無效率狀態；若θ=1，s+、s-有一個不為0，則表明決策單元處于效率弱有效狀態；若θ=1，s+、s-均為0，則表明決策單元處于DEA有效狀態。

2.2 數據來源

本文數據來源于國家統計局和2016 年《河南省統計年鑒》。選取該年河南省糧食作物主要農資使用總量的投入產出數據作為測算依據。其中，產出指標是糧食總產量；農藥、化肥、用電量等投入是農業生產過程中的中間消耗部分，也是影響農產品質量安全的重要指標，作為投入指標。

2.3 計量結果分析

2.3.1 各個省轄市化肥、農藥的使用效率和松弛

從表1 可以看出，隨著國家一直以來對農業的重視，農業技術的不斷創新及人們環保意識的增強，化肥和農藥的使用量呈下降趨勢，河南省轄市之間的化肥和農藥的使用量上有著一定的差距，其所帶來的收益差距也不小。例如在農藥使用量相差不大的情況下，平頂山使用的化肥折純量比洛陽多了13.67 萬噸，但產量上卻比洛陽少了24.64萬噸。

表1 2016年河南省省轄市化肥和農藥的使用數據

從表2 可以看出，2016 年，各個省轄市的產出指標的松弛變量均為0.00，表明未出現產出不足和產出過多的現象，糧食的產出量達到了最優狀態。化肥投入指標的松弛變量也均為0.00，說明化肥的投入不存在浪費。農藥投入指標的松弛變量中，省轄市之間存在差異，其中鄭州、平頂山、安陽、鶴壁、濮陽、許昌、漯河、駐馬店這八個省轄市的農藥不存在浪費現象，而開封、洛陽、新鄉、焦作、三門峽、南陽、商丘、信陽、周口、濟源這10個省轄市存在農藥投入量的冗余，造成了一定的要素浪費，由此可見，在產出不變的條件下，分別減少投入0.024、0.028、0.011、0.042、0.061、0.136、0.317、0.095、0.263、0.011 個單位量的農藥，即可達到最優。可以看出，在河南省不同省轄市和不同投入組合下，要素的利用程度和冗余程度有差異，可以通過對投入要素規模的調整來達到生產效率的最優組合，實現各省轄市農業生產的DEA有效。

表2 河南省省轄市化肥和農藥使用量的松弛

2.3.2 各省轄市總體生產要素投入量的分析

通過將3 個投入指標和1 個產出指標進行DEA 的VRS 模型分析，采用Deap 2.1 軟件計算，得到表3 的結果。

表3 河南省省轄市糧食作物農資使用情況DEA效率測試結果

由表中數據可以看出，1）18 個省轄市的綜合效率水平最高值為1，最低值為0.456，說明省轄市之間的差距較大。鶴壁和駐馬店的綜合技術效率為1，技術效率達到了最佳水平。同時可觀察到，純技術水平達到1 的情況下，綜合效率未必最優，可知綜合效率的提高，不僅受純技術效率的影響，也受規模效率的影響，二者共同作用于綜合效率。2）省轄市的純技術效率平均值0.826，相對來說偏高，其中鶴壁、信陽、周口、濟源和駐馬店均為1，該狀態下這5個地區農業生產要素的投入產出效率最優，若想增加產出，在現有水平下，需增加生產要素的投入才能達到。剩余的省轄市均未達到最優化狀態，存在要素投入的冗余或者不足現象。3）規模效率各個省轄市之間的差距不大，普遍位于0.8 左右，平均值偏高為0.838。除鶴壁和駐馬店的規模報酬不變外，規模報酬遞減的省轄市有13 個，規模報酬遞增的有3 個。基于此現象，對于規模報酬遞減的13 個省轄市來說，表明其2016年的農業生產，在現有的生產技術水平條件下，農作物生產處于過度投入狀態，資源利用率低，造成過高的成本。對于規模報酬遞增的3 個省轄市來說，可以考慮繼續開發其耕地資源，進行農業生產，充分利用其規模報酬的優勢，挖掘生產潛力，加大農業的生產規模，達到最優的農業生產綜合效率。省轄市之間的差距也可能是由于地區環境等自然條件的不同而導致的。

表4 顯示的是在原有產出不變的前提下，每種投入要素應該改變多少，才能達到效率最高。不難看出，鄭州、鶴壁、濮陽、信陽、周口、駐馬店和濟源的DEA 均有效，要素的投入在現有產出下無需進行調整。其中，化肥折純量冗余量最大的是商丘，需要減少使用量12.424 萬噸；平頂山次之，需減少1.687 萬噸；許昌需要減少0.722 萬噸；最少的是三門峽，減少0.415 萬噸即可。農藥使用量和柴油使用量總體上的差別量不大，農藥使用量冗余量最高的是商丘，柴油使用量冗余量最大的則是鄭州。可能的原因是：1）平頂山和三門峽由于地形多為山地的原因，耕地面積少，在土地資源匱乏的情況下，只能靠大量投入生產要素來提高產量；而對于鄭州等幾個平原地形的省轄市來說，耕地面積較廣闊，更多集中于效率的提升而不是面積的擴張。2）伴隨著一系列環境問題的發生，國家把環保放于發展戰略的重要位置，人們的環保意識也有改善，在逐步提高。同時，在政策的大力支持下，生產者對化肥的使用總量相對減少，各個省轄市也在積極響應國家號召。3）隨著技術不斷創新，農業機械的作業水平穩步提升，更節能、更高效。

表4 河南省省轄市投入改進的參考值

3 結論

總體來講，河南省各省轄市農業綜合技術效率、純技術效率和規模效率平均分別達到了0.690、0.826和0.838，說明總體上各省轄市的農業技術發揮了很大的積極作用。但18 個省轄市的農業生產效率各異，規模效率達到最優狀態的不多，通過DEA 模型分析，可以采取以下幾條有效措施來促進農業生產效率的提高。

1）支持新型農業經濟體的發展，促進農業的規模化生產。目前耕地存在的最大問題是耕地的碎片化。對于推進規模化種植，提出一個初步構想的新型管理方式，即“小農戶-大戶-企業”下的共享集約化農業。由各個農民種植大戶中選出，他們最信賴的人作為代表，與企業進行交涉。企業利用小農戶對大農戶的信任度，解決了治理成本，小農戶也將從中獲利，避免生產的自發性、無序性和盲目性，帶來不必要的損失，使得生產效率低下。

2）提高機械化水平，更好地促進勞動力轉移。在機械化水平不斷提高的情況下，所產生的后果就是實際所需勞動力遠遠大于從事農業生產的勞動力。促進勞動力轉移，促使更多農民進入城市就業，充分發揮農業剩余勞動力的價值，有利于在人力資源方面提高農業的生產效率。

3）優化生產要素的組合。純技術效率在18 個省轄市中，達到最佳的寥寥無幾，說明還存在較大的調整空間。建議從化肥、農藥、薄膜等生產要素的投入入手，因地制宜地探索適合各個地區的最佳投入組合，以達到生產事半功倍，進一步提高生產效率，減少人力和資源的浪費。