基于DEA-Malmquist指數的新疆南疆縣域農用地生產效率研究

阿力木江·吐斯依提，努思曼姑·玉素音，阿也提古麗·斯迪克，龍江濤

（1.新疆農業大學 公共管理學院，新疆 烏魯木齊 830052；2.新疆財經大學 工商管理學院，新疆 烏魯木齊 830012）

0 引言

農業是我國國民經濟的基礎，在人口數量不斷增加、耕地面積不斷減少的背景下，提高農業生產效率，對國家糧食安全戰略起到至關重要的作用［1-3］。然而，隨著我國城鎮化進程的加快，農業用地粗放利用的問題也與日俱增，如何利用有限的耕地資源，兼顧生態環境可持續發展的同時，提高耕地生產效率，再一次成為各界學者研究的熱點［3-4］。新疆地處我國西北干旱區域，其農業屬于典型的干旱區綠洲農業，高效率的農業用地利用，有利于當地農村經濟升級轉型和國家鄉村振興戰略的實施［5］。

國內外學者關于土地效率方面做了大量的相關研究。在研究方法上，國內外學者普遍采用數據包絡分析法，選擇較為宏觀的區域，對城市土地或農業用地效率進行測算［1,5-8］。在研究內容上，學者們結合自己研究領域取得了不少成果，有關土地效率方面的內容，可以概括為土地利用效率的測算［1,5-8］；土地利用效率的影響因素［3,9-11］、時空變化分析［1,12-16］、土地利用效率與經濟發展水平耦合關系［17-18］、土地利用生態效率［19］等，如Moutinho等基于DEA-Malmquist指數，對德國和法國城市的生產效率進行了測算?？傮w來看，前人針對土地利用效率開展了一定的研究，且取得了許多的研究成果，但成果多集中于內地發達省(市)，且大多學者以全國或者省域來進行測算土地的生產效率，較少考慮縣域角度的土地的生產效率。除此之外，大多學者采用靜態方法分析測算土地利用效率，而采取時間序列動態考慮的研究則較少，所獲得的結論不能更好地指導實踐。

因此，本文從縣域視角出發，選擇干旱區綠洲農業為主的新疆作為研究區，采用面板數據，探討了干旱區綠洲城市農用地的生產效率特征，研究結果將有助于研究區制定積極的措施，從而推動干旱區綠洲農業高效、可持續發展。

1 材料與方法

1.1 研究區域

新疆南疆是指天山以南、昆侖山以北的區域，該區域各縣(市)屬沿著塔克拉瑪干沙漠周邊形成的綠洲城市。該區域深居內陸，屬于溫帶大陸性氣候，多為山前或盆地內的平原地區，地勢平坦，日照時數較長，光照資源豐富，氣溫日較差大，有利于作物有機質的積累，具有得天獨厚的光、熱條件來發展農業。同時，也存在水資源有限、生態脆弱等局限性。因此，提高農用地的生產效率，才能在有限的水、土資源的條件下，兼顧生態環境的同時，發展高效、可持續的綠洲農業［6］。

本文為獲得數據的真實性和連續性，以2016年南疆縣域區劃為基準，選取了和田地區8個縣(市)、喀什地區12個縣(市)、克孜勒蘇柯爾克孜自治州4個縣(市)、阿克蘇地區9個縣(市)、巴音郭楞蒙古自治州9個縣(市)共計42個縣域單元作為決策單元樣本，其中未將昆玉市、圖木舒克市、阿拉爾市、鐵門關市等自治區直轄縣(市)納入本次研究范圍之內［20］。

1.2 研究方法

1.2.1 數據包絡分析(DEA) 數據包絡分析法(Data Envelopment Analysis，DEA)是 在“相 對 效率評價”概念的基礎上發展起來的，該方法以“投入—產出”為視角，選取可比性的決策單元，進行相對有效性評價的非參數效率分析［7,16,21］。在DEA模型中，根據規模報酬是否可變，通常分為CCR模型和BCC模型。本文借助DEAP 2.1軟件，采用規模報酬可變的BCC模型，選取投入導向型進行分析，其模型如下：

式（1）、式（2）中，X0表示決策單元投入、Y0表示決策單元產出；n表示決策單元數量；λj為權重變量；θ表示決策單元的綜合技術效率；ε是一個常量，表示非阿基米德無窮小。S+表示松弛變量；S-表示剩余變量；若θ=1，S+=S-=0，則決策單元DEA有效，若θ＜1，則決策單元非DEA有效。

1.2.2 Malmquist指數 Malmquist指數能動態地反映各決策單元效率的變化趨勢。該方法是一種采用面板數據，通過距離函數測算值的比率，研究多時期不同決策單元全要素生產效率的效率動態演化規律的一種分析方法。Malmquist指數可表示為：

式（3）~（5）中，(xt, yt)和(xt+1, yt+1)分別表示t時期和t+1時期的投入產出向量，若M指數＞1，表明效率提高；若M指數＜1，表明效率降低。

2 指標的選取與數據來源

2.1 指標的選取

在參考以往文獻的基礎上［4,7］，考慮選取數據的科學性和獲得性，選取新疆42縣（市）為決策單元，選取了農用地投入的4個投入指標和2個產出指標，構建新疆農用地效率評價指標體系（表1）。其中，從土地、勞動力、技術、資本4個方面選取農作物播種面積、鄉村勞動力、農用機械總動力、化肥施用量（折純量）4個要素作為農用地投入指標；選取農林牧漁業總產值、糧食產量分別作為經濟和社會2個方面的產出指標。

表1 農用地土地利用效率評價指標

2.2 數據來源

研究所采用的所有數據均來源于2017—2021年的《新疆統計年鑒》相關經濟和社會數據，本文選用GM（1,1）灰色系統模型對缺少的數據進行預測和補充。

3 結果與分析

3.1 DEA模型的靜態分析

本研究從投入產出的角度出發，基于DEAMalmquist指數來進行新疆南疆縣域農用地土地利用效率的測算，借助DEAP 2.1軟件，共計算出42個縣（市）的2016和2020年農用地的土地利用效率情況。

3.1.1 綜合效率評價 由表2可知，從綜合技術效率指數來看，2016與2020年南疆區域農用地生產效率分別為0.849和0.853，均未達到DEA有效，農用地生產效率有略微的增長趨勢，但仍處于較低范疇。從各縣（市）角度來看，2016—2020年，南疆區域61.90%的縣（市）的農用地生產效率均有減少的趨勢，即除輪臺縣、尉犁縣、博湖縣、阿克蘇市、溫宿縣、新和縣、阿瓦提縣、柯坪縣、疏附縣、澤普縣、麥蓋提縣、塔什庫爾干塔吉克自治縣、和田市、于田縣、民豐縣等16個縣（市）有所增加外，其余26個縣（市）的農用地生產效率均減少。2016與2020年，均有12個縣（市）達到生產前沿面，但在2個時間段中均有效的縣（市）為若羌縣、和靜縣、和碩縣、拜城縣、阿合奇縣、烏恰縣、策勒縣等7個，這些縣（市）占總決策單元的16.67%，說明這些縣（市）的農用地生產投入實現了最優配置，投入產出在不同的組合下達到了最佳效果。疏勒縣和巴楚縣在2016與2020年，均在南疆區域農業生產效率處于后3位，且農業生產效率均低于0.6，說明這2個縣（市）應該加大農業生產投入力度，擴大投入以達到最佳規模。2020年，尉犁縣、若羌縣、和靜縣、和碩縣、阿克蘇市、拜城縣、阿合奇縣、烏恰縣、麥蓋提縣、塔什庫爾干塔吉克自治縣、策勒縣、于田縣等12個縣（市）處于生產前沿面上，這些縣（市）占總決策單元的28.57%，其余的縣（市）純技術效率和規模效率都沒有達到最佳效果。

表2 新疆南疆農用地土地利用效率分析

3.1.2 技術效率評價 由表2可知，從2016—2020年，南疆區域農用地純技術效率略有增加，由0.901增加到0.906。南疆區域農用地純技術效率在2020年為0.906，參考生產前沿面，可知管理水平需要進一步地提高。從數值看，農用地的規模效率高于純技術效率，可知管理、技術水平這兩因素制約著南疆區域農用地生產效率。2016年純技術有效的縣（市）有19個，規模效率有效的縣（市）有12個；2020年純技術有效的縣（市）有20個，規模效率有效的縣（市）有12個，純技術有效的縣（市）數量多于規模效率有效的縣（市），由此可推出，這些縣（市）在管理和技術等方面投入已經實現了最大化，綜合效率低的主要原因是規模效率低，應該先提高規模效率，從而進一步提升綜合效率。2020年，純技術效率小于區域平均值的有輪臺縣、且末縣、焉耆回族自治縣、庫車市、沙雅縣、新和縣、烏什縣、阿瓦提縣、阿圖什市、阿克陶縣、疏附縣、疏勒縣、英吉沙縣、岳普湖縣、伽師縣、巴楚縣、和田市等17個縣（市），這些縣（市）應該先提高管理和技術水平，從而提升綜合效率。

3.1.3 規模效率評價 由表2可知，從2016—2020年，南疆區域農用地規模效率略有減少，由0.944降至0.942。2016和2020年均有12個縣（市）規模效率達到最優，規模效率2年均為1的有若羌縣、和靜縣、和碩縣、拜城縣、阿合奇縣、烏恰縣、策勒縣等7個縣（市），占比11.90%。2020年規模效率處于區域后3位的有喀什市、疏勒縣、莎車縣等3個縣（市），且規模效率均在0.8以下，遠小于區域平均水平，這幾個縣（市）應該進一步擴大對農用土地的投入力度，以達到最佳的規模。2020年，規模報酬遞增的有且末縣、博湖縣、柯坪縣、岳普湖縣、民豐縣等5個縣（市），應該合計加大農用土地投入力度，而規模報酬遞減的庫爾勒市等25個縣（市），應該適當減少農用土地投入力度，解決效率損失的問題。

3.2 Malmquist指數的動態分析

3.2.1 整體效率變動分析 由表3可知，2016—2020年南疆農用地生產效率指數均值為0.983，總體呈下降態勢，但在研究期間有2 a的全要素生產效率指數大于1，說明此時南疆區域農用地利用效率處于波動下降階段。借助Malmquist各個指數分解來分析可知，技術效率上升0.1，技術進步均值小于1，規模效率為1，說明全要素生產率低的主要原因是技術進步的抑制造成的。從不同年度來分析，2016—2017、2018—2019年的技術效率均大于1，而技術進步指數均小于1，說明技術效率是全要素生產效率變化的主導因素；2017—2018年，技術效率指數小于1，數值為0.987，而技術進步指數大于1，數值為1.034，由此得出，技術進步指數對農用地全要素生產效率的提升貢獻較大；2019—2020年，技術效率和技術進步指數均大于1，且兩者均呈現出上升的趨勢，說明技術效率與技術進步協同提高了農用地利用效率。在各年度中，僅有2018—2019年和2019—2020年間的規模效率指數小于1，說明在這段時間內，規模效率抑制了技術效率的增長。

表3 2016—2020年新疆南疆農用地Malmquist指數及其分解情況

3.2.2 各縣（市）效率變化對比分析 由表4可知：2016—2020年南疆僅有尉犁縣、博湖縣、阿克蘇市、阿瓦提縣、烏恰縣、喀什市、疏勒縣、麥蓋提縣、塔什庫爾干塔吉克自治縣、和田市、策勒縣、于田縣、民豐縣等13個縣（市）的農用地全要素生產效率指數大于1，其余的29個縣（市）的農用地全要素生產效率指數都小于1，說明南疆大部分地區農用地生產效率呈現下降趨勢，發展態勢不容樂觀，需要盡快作出調整。下降的主要原因方面，生產效率下降的29個縣（市）中，庫爾勒市、且末縣、焉耆回族自治縣、庫車市、沙雅縣、烏什縣、阿圖什市、阿克陶縣、英吉沙縣、莎車縣、葉城縣、岳普湖縣、伽師縣、巴楚縣、和田縣、墨玉縣、皮山縣、洛浦縣等18個縣（市）的技術效率和技術進步指數均小于1，農用地全要素生產效率的降低是由技術效率和技術進步效率共同抑制造成的；輪臺縣、溫宿縣、新和縣、柯坪縣、疏附縣、澤普縣、若羌縣、和靜縣、和碩縣、拜城縣、阿合奇縣等11個縣（市）技術效率≥1，但技術進步指數小于1，即農用地全要素生產效率較低是由技術進步的落后造成的。

表4 各縣（市）的農用地Malmquist指數及其分解結果

4 結論與建議

4.1 結論

本文借助DEAP 2.1軟件，利用新疆南疆42個縣（市）2016—2020年農用地投入和產出的數據，采用DEA模型與Malmquist指數，對2016—2020年南疆42個縣（市）的農用地效率進行分析，得出如下結論：

（1）基于DEA模型測算可以看出，2016與2020年南疆區域農用地生產效率分別為0.849和0.853，均未達到DEA有效，農用地生產效率有略微的增長趨勢，但仍處于較低范疇。從各縣（市）角度來看，2016—2020年，除了16個縣（市）有所增加外，其余26個縣（市）的農用地生產效率均減少，即南疆區域61.90%的縣（市）的農用地生產效率均呈減少的趨勢。

（2）基于Malmquist指數動態分析結果來看，2016—2020年，南疆農用地生產效率僅有13個縣（市）的農用地全要素生產效率大于1，其余的29個縣（市）的農用地全要素生產效率都小于1，說明南疆大部分地區農用地生產效率呈現下降趨勢。

4.2 建議

基于以上實證結果，2016與2020年南疆區域農用地生產效率不高,進步空間較大，結合南疆農用地情況，提出以下建議。（1）加大農業科技投入力度，強化技術的研發。（2）提升勞動力素質以及農戶對科學技術方法的應用能力，提高農用地生產效率。（3）提高土地規?；潭?，擴大投入以達到最佳規模。